Os modelo globais de vegeta\u00e7\u00e3o din\u00e2mica (DGVMs) t\u00eam historicamente utilizado um n\u00famero bastante reduzido de tipos funcionais de plantas (os PFTs) para representar a enorme diversidade \u2013 funcional e taxon\u00f4mica \u2013 existente nos tr\u00f3picos. Isso por que os atributos funcionais que descrevem cada PFT s\u00e3o constantes no tempo e espa\u00e7o nesses DGVMs convencionais. Nesse contexto, o CAET\u00ca tem como premissa que alguns atributos funcionais possam ter valores variantes dentro do modelo e que o n\u00famero de PFTs, ora chamados estrat\u00e9gias de vida de plantas (PLS), possam ser consideravelmente mais numerosos que nos DGVMs convencionais. Os atributos funcionais nos quais o modelo foca atualmente s\u00e3o: \u00e1rea foliar espec\u00edfica, densidade de madeira, altura da planta, conte\u00fado de nitrog\u00eanio e f\u00f3sforo nas folhas e sensibilidade da condut\u00e2ncia (g1). Procura-se garantir no modelo que “trade-offs” estejam associados a cada atributo variante, de modo a evitar o surgimento de “super-plantas” inexistentes nos registros observacionais.<\/p>\n\n\n\n No in\u00edcio de cada simula\u00e7\u00e3o primeiramente o usu\u00e1rio determina o n\u00famero N de PLS a ser simulado; em seguida o modelo faz uma sele\u00e7\u00e3o semi-aleat\u00f3ria de valores dos atributos funcionais variantes e constr\u00f3i N combina\u00e7\u00f5es num\u00e9rica diferentes com os valores selecionados. A sele\u00e7\u00e3o \u00e9 semi-aleat\u00f3ria pois os limites superiores e inferiores do valor de cada atributo s\u00e3o fornecidos como entrada para o modelo baseando-se em dados observados, e tamb\u00e9m pelo fato de que, havendo a disponibilidade de dados observados, uma curva de distribui\u00e7\u00e3o de frequ\u00eancia determina a probabilidade de sele\u00e7\u00e3o de determinados valores. Em seguida o modelo calcula os fluxos e estoques de carbono, \u00e1gua, nitrog\u00eanio e f\u00f3sforo para cada c\u00e9lula de grade, para cada um dos N PLS sendo simulados. Mecanismos de exclus\u00e3o de PLS, seja por filtro clim\u00e1tico ou competi\u00e7\u00e3o entre PLS \u00e9 o que determina a varia\u00e7\u00e3o da ocorr\u00eancia de determinado PLS no tempo e espa\u00e7o. Mas n\u00e3o \u00e9 s\u00f3 a ocorr\u00eancia de PLS que o modelo simula, mas tamb\u00e9m a distribui\u00e7\u00e3o geogr\u00e1fica e temporal da frequ\u00eancia de valores dos atributos funcionais variantes, por exemplo atrav\u00e9s de m\u00e9tricas de m\u00e9dias ponderadas pela comunidade (community-weighted means).<\/p>\n\n\n\n Desse modo, al\u00e9m de poder explorar quest\u00f5es cient\u00edficas em biogeoqu\u00edmica (p.ex. fluxos e estoques de carbono e \u00e1gua), o CAET\u00ca permite a investiga\u00e7\u00e3o de quest\u00f5es relacionadas \u00e0 diversidade funcional do ecossistema (p.ex. como a diversidade funcional \u00e9 afetada pelo aumento de CO2<\/sub> atmosf\u00e9rico?), nas suas diferentes vertentes: riqueza, redund\u00e2ncia e diverg\u00eancia. Isso aproxima o CAET\u00ca da teoria e pr\u00e1tica em ecologia de comunidades. Al\u00e9m disso, a representa\u00e7\u00e3o de tipos de plantas de modo menos discretizado e mais cont\u00ednuo permite simular mudan\u00e7as mais sutis na vegeta\u00e7\u00e3o em resposta a mudan\u00e7as ambientais.<\/p>\n\n\n\n O CAET\u00ca \u00e9 um modelo din\u00e2mico (como um DGVM normal) e roda em escala global (escala espacial de um grau), mas pode ter suas simula\u00e7\u00f5es restritas a regi\u00f5es ou at\u00e9 mesmo localidades espec\u00edficas do planeta.<\/p>\n\n\n\n Perguntas, colabora\u00e7\u00e3o ou c\u00f3digo-fonte? Escreva para labterra@unicamp.br<\/p>\n\n\n\n * CAET\u00ca \u00e9 uma palavra em Tupi que significa “mato verdadeiro, mata com \u00e1rvores grandes, mata virgem”.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" CAET\u00ca – Carbon and Ecosystem functional Trait Evaluation O estudo de atributos funcionais e a ecologia funcional s\u00e3o campos pouco explorados pela modelagem ecossist\u00eamica baseada em processos. 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