Este diagrama representa 11 modelos de ecossistema usados para prever como as mudanças ambientais podem afetar processos como camadas de dossel, vegetação, estratificação do solo, raízes; carbono (C), ciclos de água (W) e nitrogênio (N) e balanço de energia (E). Os cientistas desenvolveram um novo método de índice de sensibilidade de processo com o objetivo de abordar a incerteza do modelo e fazer previsões mais precisas. Crédito:Oak Ridge National Laboratory
Prever como os ecossistemas podem responder às mudanças ambientais pode se tornar mais preciso graças a um novo método conhecido como índice de sensibilidade do processo desenvolvido pelo Oak Ridge National Laboratory, Florida State University e Pacific Northwest National Laboratory.
Os cientistas usam simulações para prever como uma série de mudanças ambientais podem afetar as florestas, pastagens, hidrologia e outros ecossistemas. Mas porque esses modelos complexos representam muitos subprocessos, eles podem produzir uma ampla gama de previsões.
O índice de sensibilidade do processo pode digitalizar modelos computacionais existentes e identificar os processos que causam a maior incerteza, sugerindo onde pesquisas futuras proporcionarão o maior benefício.
Os pesquisadores demonstraram sua abordagem em modelos de água subterrânea, mas observam que o índice pode ser aplicado a qualquer sistema modelado. Os resultados do estudo foram publicados em Pesquisa de Recursos Hídricos .
