Monitoren en voorspellen van effect klimaatextremen op ecosysteem

ENGINEERINGNET.BE - Droogtes en hittegolven beïnvloeden de manier waarop water, energie en koolstof zich door ecosystemen verplaatsen. Dit soort klimaatextremen brengen het vermogen van ecosystemen om koolstofdioxide uit de atmosfeer te verwijderen in gevaar. Daarmee verhinderen ze de mogelijkheid om zo klimaatverandering te beperken of zelfs om te keren.

Nieuwe computermodellen kunnen deze uitwisselingen traceren. SCOPE - een van deze modellen - simuleert de fotosynthetische activiteit van vegetatie en koppelt deze aan satellietgegevens. Een ander model is STEMMUS, dat de beschikbaarheid van bodemvocht voor planten in kaart brengt.

"Modellen zoals SCOPE en STEMMUS werken fantastisch, maar zijn beperkt tot één specifiek aspect van de problemen die we proberen op te lossen", verklaart hoofdonderzoeker Dr. Yijian Zeng.

In het nieuwe project, EcoExtreML, worden beide modellen gecombineerd om hun hele potentie te benutten. Dit maakt aardobservatie op een hoger niveau mogelijk, zoals het verkrijgen van kennis omtrent het vochtgehalte in diepere bodems en de hoeveelheid koolstof die ondergronds is opgeslagen.

De combinatie van STEMMUS en SCOPE is geen eenvoudige opgave. Beide modellen vergen een grote rekenkracht. Samen wordt het bijna onmogelijk om ze met een standaard computer te berekenen.

"We gaan procesmodellering en machine learning combineren om de enorme rekenlast te overwinnen die beide modellen nodig hebben als ze wereldwijd worden toegepast", zegt Zeng,

Het gecombineerde model, STEMMUS-SCOPE, kan voorspellen wat vegetatie zal doen als reactie op een extreme klimaatgebeurtenis. Met deze informatie wordt het mogelijk te evalueren hoe de koolstofput in een gebied is te vergroten.

"Als de vegetatie gezond is, zal ze CO2 uit de atmosfeer opnemen. Met ons model kunnen we kwantitatief aangeven wat er gebeurt in het bodem-plant-atmosfeer continuüm, in termen van water-, koolstof- en energie-uitwisselingen door vegetatie", aldus Zeng.

Ook kan STEMMUS-SCOPE met behulp van het data-assimilatie-algoritme gaten in de satellietgegevens opvullen, die bijvoorbeeld worden veroorzaakt door bewolking of een lange revisietijd van de satelliet, die tot 27 dagen kan oplopen.

"Dit project zal continue gegevens in ruimte en tijd opleveren voor de beoordeling van de productiviteit van ecosystemen op lokale, regionale en wereldwijde schaal. Het zal tegemoetkomen aan de groeiende behoefte van de samenleving aan gewasproductie, voedselzekerheid en andere ecosysteemdiensten voor een duurzame levenskwaliteit".