Con los impactos de los cambios climáticos, cuyos efectos se sienten cada vez más en el cotidiano de los habitantes de varios países, Brasil entre ellos, la resiliencia de los bosques, especialmente de las selvas tropicales como la Amazonia, ha venido siendo un tema frecuente de investigaciones. Aparte de estudiar diversos factores que influyen sobre la manera de reaccionar de la vegetación ante el calentamiento global, los científicos procuran perfeccionar los modelos de vegetación, que son herramientas con un papel crucial en la comprensión y la gestión de los ecosistemas, con lo cual hacen su aporte a la conservación de la biodiversidad y al desarrollo sostenible.

Y es exactamente esta combinación la que aparece descrita en una investigación publicada en la revista Earth System Science Data por un grupo vinculado a instituciones brasileñas. Dicho trabajo resultó en una serie de mapas en los que se describe con mayor precisión la cantidad de las diversas formas químicas de fósforo en el suelo de la Amazonia. “Confeccionados” con base en una nueva metodología basada en inteligencia artificial, estos mapas confirman que la región posee una concentración muy baja de este mineral (los mapas se encuentran accesibles en: redu.unicamp.br/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.25824/redu/FROESE).

El impacto de ello reside en que la falta de fósforo afecta al ciclo de crecimiento de las especies y puede impedir que los árboles reaccionen al aumento de la cantidad existente dióxido de carbono asociado a los cambios climáticos, por ejemplo.

“Cuando nos encontrábamos trabajando en modelos de vegetación para entender los comportamientos climáticos de la Amazonia, nos percatamos de que había información puntual sobre las cantidades de fósforo en el suelo. Normalmente, con los métodos anteriores, esos mapas se valían únicamente de los tipos [o clases] de suelo como predictores del mineral. Vimos que sería necesario incluir otros atributos ambientales, entonces desarrollamos una nueva técnica estadística, basada en aprendizaje automático, a partir de los datos ya existentes”, explica el investigador João Paulo Darela Filho, quien actualmente realiza un posdoctorado en la Universidad Técnica de Múnich (Alemania). 

Primer autor del artículo, Darela Filho empezó a trabajar en el proyecto cuando estaba cursando su doctorado, finalizado en 2021. Su investigación contó con el apoyo de la FAPESP en el marco de dos proyectos (17/00005-3 y 19/08194-5).

En aquel momento, su enfoque recaía sobre la inclusión en el modelo Caetê de los datos sobre ciclos de nutrientes tales como el nitrógeno y el fósforo, importantes para entender el comportamiento del crecimiento de las árboles. Caetê, que en idioma tupí-guaraní significa “monte virgen”, es un algoritmo capaz de proyectar el futuro de la vegetación amazónica, mediante escenarios que exhiben las transformaciones de la selva.

Este modelo es el primero de este tipo exclusivamente brasileño. Su nombre proviene de las siglas CArbon and Ecosystem functional-Trait Evaluation model, que en traducción libre significan: modelo para el análisis de las características funcionales del carbono y del ecosistema. Y también contó con el apoyo de la FAPESP en el AmazonFACE, un programa que incluye un experimento de campo y en el cual se estudia de qué manera el aumento de dióxido de carbono (CO2) atmosférico afecta a la selva, a su biodiversidad y a los servicios ecosistémicos (lea más en: agencia.fapesp.br/41586).

El desarrollo de Caetê estuvo a cargo del equipo del Laboratorio de Ciencia del Sistema Terrestre de la Universidad de Campinas (Unicamp), coordinado por el profesor David Montenegro Lapola, quien también es autor del artículo junto a Darela Filho.

“Los mapas elaborados bajo el liderazgo de João Darela constituyen un paso indispensable para avanzar en la comprensión de cómo reaccionarán las selvas tropicales, que generalmente son limitadas en fósforo, a los cambios climáticos y a otras perturbaciones humanas”, le dice Montenegro Lapola a Agência FAPESP.

Los resultados

Los investigadores emplearon datos de 108 sitios de la Amazonia. Aplicaron un abordaje con base en modelos de regresión aleatoria de bosques, entrenados y puestos a prueba para la previsión de diferentes formas de fósforo: total, disponible, orgánico, inorgánico y ocluido (cuando está unido a otras sustancias). Utilizaron también información ligada a los tipos de suelo de referencia y otras propiedades, tales como geolocalización, cantidades de nitrógeno y carbono, elevación e inclinación del terreno, pH del suelo, precipitación anual media y temperatura.

Los modelos de regresión de selva exhibieron niveles de precisión promedio superiores al 64 %, dependiendo de la forma de fósforo. Para el total del mineral, la precisión llegó al 77,3 %.

El resultado de esta investigación mostró que la concentración promedio de fósforo total hallada en el conjunto de datos analizados fue de 284,13 miligramos para kilogramo de suelo (mg kg−1). Esta cantidad es considerada baja cuando se la compara con la cantidad media global, de 570 mg kg−1. Al analizar los mapas, se detectó que los lugares más ricos en fósforo se ubican en la frontera entre los Andes y la Amazonia, en contraste con los suelos más antiguos de las cuestas amazónicas, localizadas en la región este.

Los científicos estiman que los nuevos mapas pueden ser útiles para parametrizar y evaluar los modelos de ecosistemas terrestres, e incluso pueden aportar respuestas sobre la relación suelo-vegetación en la región amazónica.

“El aprendizaje automático, mediante el empleo de la inteligencia artificial, será cada vez más aplicado en la ciencia, especialmente en proyecciones futuras. Otros investigadores podrán utilizar nuestros mapas a los efectos de entender cómo serán las respuestas de la Amazonia frente a los cambios climáticos”, añade Darela Filho.

Un estudio internacional encabezado por brasileños, entre ellos Montenegro Lapola, y destacado en la tapa de la revista Nature en el mes de febrero pasado, demostró que casi la mitad de la Amazonia avanza hacia un punto de no retorno en 2050, es decir que, con las sequías extremas y la deforestación, la selva ha de perder su resiliencia.

En la investigación se estimó que entre el 10 % y el 47 % de las áreas de la región estarán expuestas a perturbaciones y amenazas, lo cual puede desencadenar transiciones “inesperadas” en los ecosistemas y exacerbar los cambios climáticos regionales. Se consideraron como situaciones de estrés el desmonte acumulado, el calentamiento global, la cantidad de lluvias anuales en el bioma, la intensidad de la estacionalidad de las lluvias y la duración de la estación seca. El riesgo reside en la conversión del bioma en áreas de sabana, incapaces de cumplir el papel de secuestradoras de carbono.

Puede leerse el artículo intitulado Reference maps of soil phosphorus for the pan-Amazon region en el siguiente enlace: essd.copernicus.org/articles/16/715/2024/. 

Fuente: Agência FAPESP