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Modelación de la vegetación actual y futura (2100) para el Noroeste de México en base al Modelo LPJ- GUESS y datos polínicos. Por: Dra. Carmen Isela Ortega-Rosas Universidad Estatal de Sonora [email protected] Colaboradores: Hély-Alleaume Christelle, Guiot Joel, y Gutiérrez- Ruacho, Oscar Gerardo 1

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Modelación de la

vegetación actual y

futura (2100) para el

Noroeste de México en

base al Modelo LPJ-

GUESS y datos

polínicos.

Por: Dra. Carmen Isela Ortega-Rosas Universidad Estatal de Sonora

[email protected]

Colaboradores: Hély-Alleaume Christelle, Guiot Joel, y Gutiérrez-Ruacho, Oscar Gerardo

1

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Región de estudio

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L

H

H

45°N

30°N

15°N

Winter

climatic

system

Main

moisture source

Flow

at 500 mb

Cold front

Warm front

I.T.C.Z.

H

L

High pressure cell

Low pressure cell

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Summer

climatic

system

H

L

I.T.C.Z.

NAM North American

monsoon

H

L

45°N

30°N

15°N

NAM

90°W 110°W 70°W

Main

moisture source

Flow

at 500 mb

Cold front

Warm front

High pressure cell

Low pressure cell

H L

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Modelación de la vegetación

Calibración y validación del modelo para la región

de estudio

Simulación de la vegetación en la actualidad

Simulación de la vegetación a futuro (2100), con el

escenario « B1 » del IPCC

LPJ-GUESS Model

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La región de estudio

Sub-regiones:

1. Desierto de Sonora y Chihuahua

Biomes: DESE and SEDE

2. Sierra Madre Occidental

Biomes: TDF, WAMX, OC, COCO

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El modelo dinámico de vegetación LPJ-GUESS (version estandar):

temperature, precipitation, radiation, CO2, soil type,

Vegetation structure and composition

Litter

Soil organic matter

NPP

Soil water soil hydrology

stomatal regulation

photosynthesis

plant respiration

leaf & root phenology

microbial decomposition

biomass allocation & growth

reproduction

establishment

mortality

fire disturbance

leaf, root & bark turnover

ecosystem state daily processes annual processes

CO 2

CO 2

CO

Vegetation structure and composition

Litter

Soil organic matter

NPP

Soil water soil hydrology

stomatal regulation

photosynthesis

plant respiration

leaf & root phenology

microbial decomposition

soil hydrology

stomatal regulation

photosynthesis

plant respiration

leaf & root phenology

microbial decomposition

biomass allocation & growth

reproduction

establishment

mortality

fire disturbance

leaf, root, sapwood turnover

H 2 O H 2 O

2

LAI, NPP, CMASS, NEE

Sitch et al., 2003; Smith et al., 2001

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1) Parametrización de tipos funcionales de plantas

(PFT), valores para las variables básicas, basada en

la comparación entre valores de índice de área foliar

(LAI) observada por los satelites y valores de LAI

simulados por el modelo

2) Se repite el primer paso hasta obtener una

comparación aceptable entre valores de LAI

observados y simulados

3) Integración de PFT de tipo de vegetación tropical que

la version estandar del modelo no incluye.

Calibración del modelo LPJ-GUESS

PFT

LPJ-

GUESS

Definición

BoTNE Boreal Tolerant Needleleaved

Evergreen trees

BoMNE Boreal Needleleaved Evergreen trees

BoBS Boreal Broadleaved Summergreen

trees

BoNS Boreal Needleleaved Summergreen

trees

TeTBS Temperate Tolerant Broadleaved

Summergreen trees

TeMBS Temperate Medium Tolerant

Broadleave Summergreen

TeIBS Temperate Intolerant Broadleave

Summergreen trees

TeNE Temperate Needleleaved Evergreen

trees

TeBE Temperate Broadleaved Everergreen

trees

TrTBE Tropical tolerant broadleaved

evergreen trees

TrIBE Tropical intolerant broadleaved

evergreen trees

TrBR Tropical broadleaved raingreen trees

C4G Warm C4 grasses

C3G Cold C3 grasses

Biomas :

COCO

WAMX

TDF

OC

SEDE

STEP

DESE

PFT que lo integran :

BoNE, BoS, TeNE, C3

TeBE, C3, TeNE, TeBS

TrBR, C4, TeBE, TeNE, C3, TrBE

C3, TeNEn TeBE, BoNE

C4, C3, TrBR, TrBE

C3, TeBE, TeNE, TeBS

C4, C3, TrBE

Biomas :

COCO (Cool Conifer Forest): bosque de coniferas frías

WAMX (Warm Mixed Forest): bosque mixto cálido

TDF (Tropical Deciduous Forest): bosque tropical

deciduo

OC (Open Conifer Forest): bosque abierto de coníferas

SEDE (Semi-desert): semi-desierto (matorral espinoso)

STEP : Steppe: estepas o praderas

DESE : Desert: desierto

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Calibración y validación

• Se utilizaron 468 sitios de muestreo de

polen superficial

• 148 sitios derivados de este trabajo

• 320 sitios fueron compilados de bases de

datos polínicas para Norte América

• 70 sitios fueron usados para la calibración

• 398 sitios para la validación

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Resultados de la calibración del modelo:

Estructura de la vegetación

LAI versión modificada del modelo(14 PFT)

LAI satelitar (observado)

LAI versión estandar del modelo (10 PFT)

0

1

2

3

4

5

6

7

COCO WAMX TDF OC SEDE STEP DESE

To

tal

ma

xim

al L

AI

LAI maximal total por tipo de bioma

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Resultados de la validación del modelo: composición de la vegetación

Comparación entre valores observados (proporción de polen por PFT) vs. Simulados (proporción de LAI por PFT) de los 398 sitios utilizados en el modelo

0

20

40

60

80

100

BoNE BoBS TeBE TeNE TeBS TrBE TrBR C3 C4

COCO WAMX TDF OC SEDE STEP DESE

Obs Sim Obs Sim Obs Sim Obs Sim Obs Sim Obs Sim Obs Sim

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Estructura de la vegetación simulada en la actualidad

(simulación control)

Total maximal LAI

CRU_0ka Distribución de biomas actuales

Modificada de Thompson et al., 2002)

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Simulación de la vegetación futura en LPJ-GUESS escenario « B1 » del IPCC

El escenario B1 es “optimista” describe un mundo convergente dotado de la misma población mundial que culmina a mitad del siglo XXI y la cual declina entonces, al igual que ocurre con el escenario A1, pero con cambios rápidos en las estructuras económicas, convergentes hacia una economía de servicios e información, con reducciones en la intensidad de la utilización de materiales y la introducción de tecnologías propias utilizando los recursos de manera eficaz. La acentuación se hace sobre las soluciones mundiales orientadas hacia una viabilidad económica, social, y mayor equidad pero sin iniciativa suplementaria para gestionar el clima

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Cambios globales de temperatura y precipitación bajo el escenario B1,

IPCC, (modelo climático IPSL-CM4)

Temperaturas Precipitaciones

Modelo Parámetros climáticos DESIERTOS SMO

CRU 0k

(1969-1998)

Precipitacion (mm/año) 309 809

Temperatura media annual (°C) 21.2 14.8

IPSL_CM4 (B1)

(2071-2100)

Precipitacion (mm/año) 217 850

Temperatura media annual (°C) 25 18.5

Anomalies Precipitacion (mm/año) -92 +41

Temperatura media annual (°C) +3.8 +3.7

(Marti et al., 2006)

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Precipitación actual arrojada por el

modelo de Circulación General

Atmosférica acoplado (océano-

atmósfera) IPSL-CM4

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Cambios simulados en la estructura de la vegetación (LAI)

a futuro

CRU 1970-2000 IPSL 2070-2100

LAI Total maximal

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BoNE BoNS TeBE TeNE TeBS C3 C4

Cambios futuros en la composición de la

vegetación

TrBE TrBR

0

20

40

60

80

100

CRU IPSL

COCO OC

CRU IPSL

WAMX

CRU IPSL

TDF

CRU IPSL

Sierra Madre Occidental

0

20

40

60

80

100

CRU IPSL CRU IPSL CRU IPSL

Deserts

DESE_CHI SEDE DESE_SON

PFT templados deciduos y herbaceas

PFT Boreales y templados siempre verde

En la Sierra Madre Occidental (SMO)

PFT tropicales de lluvia y herbáceas

PFT templado y tropical siempre verde

En los Desiertos de Sonora y Chihuahua:

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Cambios simulados en el Intercambio Neto de C en los Ecosistemas

CRU 1969-1998 IPSL 2070-2100

Secuestro Valores negativos

Emisión Valores positivos

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Conclusiones:

• Se encontro un mejor funcionamiento del modelo LPJ-GUES después de cambiar las variables básicas de los PFT.

• La vegetación a futuro presentará cambios importantes como lo simula el modelo:

• Una reducción de los valores de LAI en zonas boscosas (PFT boreales serán sustituídos por PFT templados deciduos)

• Un incremento de LAI (valores inferiores a 3) en ambos desiertos de Sonora y Chihuahua (extensión de praderas y matorrales)

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Perspectivas de la

• Continuar con este tipo de estudios

basándose en diferentes escenarios

climáticos (IPCC 2013)

• Calibrar y validar el modelo con datos

reales de vegetación para otras regiones

de México

• Que los resultados sirvan para formular

políticas publicas en cuestiones de

adaptación y mitigación ante el cambio

climático

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Gracias………

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GUESS vegetation modelling strategy

Characteristics of PFTs Each grid square contains a

number of patches (independent)

In each patch (0.1 ha)

the PFTs compete for

resources

tree grass

crown area

height

fine roots

leaves

LAI

sapwood

heartwood

0 - 50 cm 50 - 100 cm

leaves / LAI

fine

roots

stem

diameter

crown area

height

fine roots

leaves

LAI

sapwood

heartwood

sapwood

heartwood

0 - 50 cm 50 - 100 cm

leaves / LAI

stem

diameter

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Cambios simulados en la productividad primaria neta anual de la vegetación

CRU 1969-1998 IPSL 2070-2100

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Reglas de Clasificación adoptadas para el

modelo LPJ-GUESS

Etructura de

la

vegetación

Biomes

Total LAI ≥ 3

Si BoMNE > 40% de LAI total

Si TeBE > 60% de LAI total

Si TeTBS+TeIBS >40% de LAI total

Si TeNE > 20% y C3 > 25% de LAI total

Si TrBR > 30% y TeBS < 20% de LAI total

Bosque

Cool conifer forest (COCO)

Warm mixed forest (WAMX)

Temperate deciduous forest (TEDE)

Open conifer forest (OC)

Tropical deciduous forest (TDF)

Total LAI ≥ 2 et < 3

Si TrBR < 30% et C4 < 60%

Matorral

Espinoso

Semidesert (SEDE)

Total LAI > 0 < 2

Si C4 < 60 % de LAI total

Si C4 > 60 % de LAI total

Praderas

Steppe (STEP)

Desert (DESE)