Projeto de integração modelagem-experimento do AmazonFACE

O papel da biodiversidade e feedbacks climáticos

Embora tenha sido sugerido, já há mais de 20 anos, como um processo de extrema importância para a resiliência de florestas tropicais e manutenção do ciclo global de carbono, a existência, magnitude e duração de um suposto efeito de “fertilização por CO2” em florestas tropicais permanece em grande parte indeterminadas. O projeto AmazonFACE – financiamento pela FAPESP no Brasil e pela DFG na Alemanha – dá início às atividades de longo prazo de modelagem ecossistêmica no contexto do experimento AmazonFACE (Free-Air CO2 Enrichment) em execução na Amazônia central e cujo objetivo central é investigar os efeitos do aumento atmosférico de CO2 sobre a ecologia e resiliência da floresta – o qual também é o objetivo principal desta proposta.

O AmazonFACE∫ME investiga um conjunto de questões científicas relacionadas ao metabolismo e ciclagem de carbono, uso de água, ciclagem de nutrientes e diversidade funcional de plantas em florestas tropicais. Essas questões são abordadas através de três componentes de projeto:

  • Uma inter-comparação dos resultados de 14 modelos globais de vegetação dinâmica (DGVM) rodados com dados de entrada do projeto LBA oriundos do sítio experimental do AmazonFACE em Manaus, sob concentração atmosférica de CO2 ambiente e em um cenário de +200ppmv. Três desses modelos simulam apenas o ciclo de carbono, outros cinco consideram os ciclos de carbono e nitrogênio, e outros seis consideram os ciclos de carbono, nitrogênio e fósforo. Essa inter-comparação de modelos fornece o primeiro conjunto de hipóteses a serem verificadas no experimento de campo do AmazonFACE;
  • Desenvolvimento do modelo Carbon and Ecosystem functional Trait Evaluation – CAETÊ, um novo DGVM baseado em atributos e balanços (trade-offs) funcionais, em oposição à lógica padrão de tipos funcionais de plantas, o qual nos permite lidar com a enorme diversidade funcional de plantas encontrada em florestas tropicais (e outros ecossistemas) e como ela responde a mudanças ambientais (para mais informações sobre o modelo CAETÊ);
  • Um exercício de modelagem para investigar potenciais feedbacks que o aumento da [CO2] pode causar entre a biosfera e a atmosfera na Amazônia usando um DGVM acoplado de maneira dinâmica a um modelo de circulação geral da atmosfera.

A abordagem de integração entre modelagem ecossistêmica e experimentação observacional, como a utilizada neste projeto, é chave para avançar, de forma eficiente, na capacidade preditiva dos impactos das mudanças climáticas na Amazônia e outros ecossistemas tropicais.

Equipe

  • Anja Rammig – Technical University of Munich – TUM, Freising, Alemanha, pesquisadora
  • Bart Kruijt – Univ. Wageningen, Holanda, pesquisador
  • Tomas Domingues – Universidade de São Paulo (USP), pesquisador
  • Alexandro J. Baldassin – Universidade Estadual Paulista (UNESP), pesquisador
  • Carolina Blanco – Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), pós-doutoranda
  • Maíra Padgurschi – Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), pós-doutoranda
  • Anthony P. Walker – Oak Ridge National Laboratory (ORNL), USA, pesquisador
  • Richard Norby – Oak Ridge National Laboratory (ORNL), USA, pesquisador
  • Celso von Randow – Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), pesquisador
  • Gilvan Sampaio – Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), pesquisador
  • Manoel Cardoso – Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), pesquisador
  • Alessandro Araújo – Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA), pesquisador
  • Carlos A. Quesada – Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA), pesquisador
  • João P. Darela Filho – Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), doutorando
  • Bianca Fazio Rius – Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), doutoranda
  • Moara C. Teixeira – Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), doutoranda
  • Gabriela Sophia – Universidade Estadual Paulista (UNESP), mestranda
  • Bárbara Cardeli – Universidade Estadual Paulista (UNESP), mestranda
  • Gabriel Marandola – Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), iniciação científica
  • Thalia Andreuccetti – Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), iniciação científica
  • Tainá Almeida – Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), iniciação científica
  • Caio Fascina – Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), treinamento técnico
  • Isabelle Ferreira – Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), treinamento técnico

Financiamento

FAPESP (Brasil) e DFG (Alemanha)

Resultados

Dados & Códigos

Todos os dados e códigos oriundos deste projeto estão depositados no Repositório de Dados da UNICAMP sob a tag “AmazonFACE/ME”