Durante décadas, la descripción de ecosistemas como el bosque amazónico, la sabana africana o la tundra ártica se ha basado en una visión simplificada de las plantas. Sin embargo, su organización en comunidades –quién vive junto a quién y en qué proporción– es fundamental para determinar la capacidad de un ecosistema para adaptarse a sequías u olas de calor, o su vulnerabilidad ante estos fenómenos.
La investigación, publicada en Nature Communications, ha sido liderada por el grupo de Procesado de Señal e Imagen (ISP) de la UV. Ha contado con la participación de 13 instituciones, incluyendo el Max Planck Institute, la NASA y las universidades de Leipzig y Friburgo. Se procesaron más de mil millones de observaciones georreferenciadas de GBIF, la principal plataforma de ciencia ciudadana en biodiversidad.
El trabajo genera mapas globales de alta resolución de tres rasgos clave de las hojas: el área foliar específica (SLA), la concentración de nitrógeno (LNC) y la de fósforo (LPC). Estos rasgos influyen en la captura de CO2, la regulación hídrica y la respuesta al calor. La novedad radica en conocer no solo un valor típico por ecosistema, sino la distribución de estos rasgos dentro de la comunidad, es decir, si conviven plantas muy diferentes o muy similares.
“"Un único valor de referencia es solo el punto de partida. Lo que determina si un ecosistema puede adaptarse y reaccionar ante una sequía o una ola de calor, o si es vulnerable a ellas, es cómo están organizadas sus plantas como comunidad: cuánta diversidad hay entre ellas, quién puede resistir en los extremos. Y eso es exactamente lo que ahora podemos mapear a escala global."
Álvaro Moreno-Martínez, investigador Ramón y Cajal del IPL-UV y autor principal del estudio, señala que los modelos climáticos han tratado la vegetación de manera demasiado simplificada. "Por primera vez, tenemos una descripción cuantitativa y global de cómo se organizan realmente las comunidades vegetales, lo cual va a mejorar sustancialmente nuestra capacidad de predecir y entender cómo responderá la biosfera ante el cambio climático", afirma.
Para lograrlo, el equipo procesó más de mil millones de observaciones georreferenciadas y las combinó con los rasgos funcionales de más de 250.000 especies de la base de datos TRY. Además, se utilizaron imágenes satelitales para estimar la composición local de la vegetación con una precisión de un kilómetro.
Jordi Muñoz-Marí, investigador del IPL-UV y coautor, apunta al reto computacional y conceptual de manejar tantas observaciones. José E. Adsuara, también investigador del IPL-UV y coautor, resalta que la combinación de la ecología de campo, la teledetección y el aprendizaje automático ha sido clave para convertir millones de observaciones en patrones con significado global.
El núcleo valenciano del trabajo, formado por Álvaro Moreno-Martínez, Emma Izquierdo-Verdiguier, Jordi Muñoz-Marí, José E. Adsuara y Gustau Camps-Valls, tiene una larga trayectoria en inteligencia artificial y teledetección aplicadas al sistema terrestre. Los mapas son de acceso abierto y están disponibles en plataformas como Google Earth Engine.
