Documentación de modelos y flujos de trabajo: el siguiente reto en el manejo de información ecológica

Los modelos ecológicos se han convertido en una pieza clave de esta ciencia. La generación de conocimiento se consigue en buena medida mediante procesos analíticos más o menos complejos aplicados sobre conjuntos de datos diversos. Pero buena parte del conocimiento necesario para diseñar e implementar esos modelos no está accesible a la comunidad científica. Proponemos la creación de herramientas informáticas para documentar, almacenar y ejecutar modelos ecológicos y flujos de trabajo. Estas herramientas (repositorios de modelos) están siendo desarrolladas por otras disciplinas como la biología molecular o las ciencias de la Tierra. Presentamos un repositorio de modelos (ModeleR) desarrollado en el contexto del Observatorio de seguimiento del cambio global de Sierra Nevada (Granada-Almería). Creemos que los repositorios de modelos fomentarán la cooperación entre científicos, mejorando la creación de conocimiento relevante que podría ser transferido a los tomadores de decisiones.

Importancia de la caracterización de la masa de raíces en la simulación de ecosistemas forestales

Los análisis de sensibilidad son una herramienta importante para comprender el funcionamiento de los modelos ecológicos, así como para identificar los parámetros más importantes en su funcionamiento. Además, los análisis de sensibilidad pueden utilizarse para diseñar de forma más efectiva planes de muestreo de campo dirigidos a calibrar los modelos ecológicos. En los estudios de ecosistemas forestales, el análisis cuantitativo de la parte subterránea es mucho más costoso y complicado que el estudio de la parte aérea, en especial el estudio de la dinámica de producción y descomposición de raíces gruesas y finas de los árboles. En este trabajo se muestra un ejemplo de análisis de sensibilidad del modelo forestal FORECAST a parámetros que definen la biomasa, longevidad y concentración de nitrógeno en las raíces de los árboles. El modelo se calibró para simular dos rodales de pino silvestre (Pinus sylvestris) en los Pirineos de Navarra. Los resultados indican que la tasa de renovación de raíces finas es el parámetro más influyente en las estimaciones del modelo de crecimiento de los árboles, seguida de la concentración de N en las mismas, siendo la relación biomasa subterránea/total el parámetro al cual el modelo es menos sensible. Además, el modelo es más sensible a los parámetros que definen el componente subterráneo de la biomasa arbórea cuando simula un sitio de menor capacidad productiva y mayor limitación por nutrientes.