6 resultados para Kansainvälinen ilmastopaneeli IPCC
em Université de Lausanne, Switzerland
Resumo:
Summary: Global warming has led to an average earth surface temperature increase of about 0.7 °C in the 20th century, according to the 2007 IPCC report. In Switzerland, the temperature increase in the same period was even higher: 1.3 °C in the Northern Alps anal 1.7 °C in the Southern Alps. The impacts of this warming on ecosystems aspecially on climatically sensitive systems like the treeline ecotone -are already visible today. Alpine treeline species show increased growth rates, more establishment of young trees in forest gaps is observed in many locations and treelines are migrating upwards. With the forecasted warming, this globally visible phenomenon is expected to continue. This PhD thesis aimed to develop a set of methods and models to investigate current and future climatic treeline positions and treeline shifts in the Swiss Alps in a spatial context. The focus was therefore on: 1) the quantification of current treeline dynamics and its potential causes, 2) the evaluation and improvement of temperaturebased treeline indicators and 3) the spatial analysis and projection of past, current and future climatic treeline positions and their respective elevational shifts. The methods used involved a combination of field temperature measurements, statistical modeling and spatial modeling in a geographical information system. To determine treeline shifts and assign the respective drivers, neighborhood relationships between forest patches were analyzed using moving window algorithms. Time series regression modeling was used in the development of an air-to-soil temperature transfer model to calculate thermal treeline indicators. The indicators were then applied spatially to delineate the climatic treeline, based on interpolated temperature data. Observation of recent forest dynamics in the Swiss treeline ecotone showed that changes were mainly due to forest in-growth, but also partly to upward attitudinal shifts. The recent reduction in agricultural land-use was found to be the dominant driver of these changes. Climate-driven changes were identified only at the uppermost limits of the treeline ecotone. Seasonal mean temperature indicators were found to be the best for predicting climatic treelines. Applying dynamic seasonal delimitations and the air-to-soil temperature transfer model improved the indicators' applicability for spatial modeling. Reproducing the climatic treelines of the past 45 years revealed regionally different attitudinal shifts, the largest being located near the highest mountain mass. Modeling climatic treelines based on two IPCC climate warming scenarios predicted major shifts in treeline altitude. However, the currently-observed treeline is not expected to reach this limit easily, due to lagged reaction, possible climate feedback effects and other limiting factors. Résumé: Selon le rapport 2007 de l'IPCC, le réchauffement global a induit une augmentation de la température terrestre de 0.7 °C en moyenne au cours du 20e siècle. En Suisse, l'augmentation durant la même période a été plus importante: 1.3 °C dans les Alpes du nord et 1.7 °C dans les Alpes du sud. Les impacts de ce réchauffement sur les écosystèmes - en particuliers les systèmes sensibles comme l'écotone de la limite des arbres - sont déjà visibles aujourd'hui. Les espèces de la limite alpine des forêts ont des taux de croissance plus forts, on observe en de nombreux endroits un accroissement du nombre de jeunes arbres s'établissant dans les trouées et la limite des arbres migre vers le haut. Compte tenu du réchauffement prévu, on s'attend à ce que ce phénomène, visible globalement, persiste. Cette thèse de doctorat visait à développer un jeu de méthodes et de modèles pour étudier dans un contexte spatial la position présente et future de la limite climatique des arbres, ainsi que ses déplacements, au sein des Alpes suisses. L'étude s'est donc focalisée sur: 1) la quantification de la dynamique actuelle de la limite des arbres et ses causes potentielles, 2) l'évaluation et l'amélioration des indicateurs, basés sur la température, pour la limite des arbres et 3) l'analyse spatiale et la projection de la position climatique passée, présente et future de la limite des arbres et des déplacements altitudinaux de cette position. Les méthodes utilisées sont une combinaison de mesures de température sur le terrain, de modélisation statistique et de la modélisation spatiale à l'aide d'un système d'information géographique. Les relations de voisinage entre parcelles de forêt ont été analysées à l'aide d'algorithmes utilisant des fenêtres mobiles, afin de mesurer les déplacements de la limite des arbres et déterminer leurs causes. Un modèle de transfert de température air-sol, basé sur les modèles de régression sur séries temporelles, a été développé pour calculer des indicateurs thermiques de la limite des arbres. Les indicateurs ont ensuite été appliqués spatialement pour délimiter la limite climatique des arbres, sur la base de données de températures interpolées. L'observation de la dynamique forestière récente dans l'écotone de la limite des arbres en Suisse a montré que les changements étaient principalement dus à la fermeture des trouées, mais aussi en partie à des déplacements vers des altitudes plus élevées. Il a été montré que la récente déprise agricole était la cause principale de ces changements. Des changements dus au climat n'ont été identifiés qu'aux limites supérieures de l'écotone de la limite des arbres. Les indicateurs de température moyenne saisonnière se sont avérés le mieux convenir pour prédire la limite climatique des arbres. L'application de limites dynamiques saisonnières et du modèle de transfert de température air-sol a amélioré l'applicabilité des indicateurs pour la modélisation spatiale. La reproduction des limites climatiques des arbres durant ces 45 dernières années a mis en évidence des changements d'altitude différents selon les régions, les plus importants étant situés près du plus haut massif montagneux. La modélisation des limites climatiques des arbres d'après deux scénarios de réchauffement climatique de l'IPCC a prédit des changements majeurs de l'altitude de la limite des arbres. Toutefois, l'on ne s'attend pas à ce que la limite des arbres actuellement observée atteigne cette limite facilement, en raison du délai de réaction, d'effets rétroactifs du climat et d'autres facteurs limitants.
Resumo:
Many studies have forecasted the possible impact of climate change on plant distribution using models based on ecological niche theory. In their basic implementation, niche-based models do not constrain predictions by dispersal limitations. Hence, most niche-based modelling studies published so far have assumed dispersal to be either unlimited or null. However, depending on the rate of climatic change, the landscape fragmentation and the dispersal capabilities of individual species, these assumptions are likely to prove inaccurate, leading to under- or overestimation of future species distributions and yielding large uncertainty between these two extremes. As a result, the concepts of "potentially suitable" and "potentially colonisable" habitat are expected to differ significantly. To quantify to what extent these two concepts can differ, we developed MIGCLIM, a model simulating plant dispersal under climate change and landscape fragmentation scenarios. MIGCLIM implements various parameters, such as dispersal distance, increase in reproductive potential over time, barriers to dispersal or long distance dispersal. Several simulations were run for two virtual species in a study area of the western Swiss Alps, by varying dispersal distance and other parameters. Each simulation covered the hundred-year period 2001-2100 and three different IPCC-based temperature warming scenarios were considered. Our results indicate that: (i) using realistic parameter values, the future potential distributions generated using MIGCLIM can differ significantly (up to more than 95% decrease in colonized surface) from those that ignore dispersal; (ii) this divergence increases both with increasing climate warming and over longer time periods; (iii) the uncertainty associated with the warming scenario can be nearly as large as the one related to dispersal parameters; (iv) accounting for dispersal, even roughly, can importantly reduce uncertainty in projections.
Resumo:
Summary Ecotones are sensitive to change because they contain high numbers of species living at the margin of their environmental tolerance. This is equally true of tree-lines, which are determined by attitudinal or latitudinal temperature gradients. In the current context of climate change, they are expected to undergo modifications in position, tree biomass and possibly species composition. Attitudinal and latitudinal tree-lines differ mainly in the steepness of the underlying temperature gradient: distances are larger at latitudinal tree-lines, which could have an impact on the ability of tree species to migrate in response to climate change. Aside from temperature, tree-lines are also affected on a more local level by pressure from human activities. These are also changing as a consequence of modifications in our societies and may interact with the effects of climate change. Forest dynamics models are often used for climate change simulations because of their mechanistic processes. The spatially-explicit model TreeMig was used as a base to develop a model specifically tuned for the northern European and Alpine tree-line ecotones. For the latter, a module for land-use change processes was also added. The temperature response parameters for the species in the model were first calibrated by means of tree-ring data from various species and sites at both tree-lines. This improved the growth response function in the model, but also lead to the conclusion that regeneration is probably more important than growth for controlling tree-line position and species' distributions. The second step was to implement the module for abandonment of agricultural land in the Alps, based on an existing spatial statistical model. The sensitivity of its most important variables was tested and the model's performance compared to other modelling approaches. The probability that agricultural land would be abandoned was strongly influenced by the distance from the nearest forest and the slope, bath of which are proxies for cultivation costs. When applied to a case study area, the resulting model, named TreeMig-LAb, gave the most realistic results. These were consistent with observed consequences of land-abandonment such as the expansion of the existing forest and closing up of gaps. This new model was then applied in two case study areas, one in the Swiss Alps and one in Finnish Lapland, under a variety of climate change scenarios. These were based on forecasts of temperature change over the next century by the IPCC and the HadCM3 climate model (ΔT: +1.3, +3.5 and +5.6 °C) and included a post-change stabilisation period of 300 years. The results showed radical disruptions at both tree-lines. With the most conservative climate change scenario, species' distributions simply shifted, but it took several centuries reach a new equilibrium. With the more extreme scenarios, some species disappeared from our study areas (e.g. Pinus cembra in the Alps) or dwindled to very low numbers, as they ran out of land into which they could migrate. The most striking result was the lag in the response of most species, independently from the climate change scenario or tree-line type considered. Finally, a statistical model of the effect of reindeer (Rangifer tarandus) browsing on the growth of Pinus sylvestris was developed, as a first step towards implementing human impacts at the boreal tree-line. The expected effect was an indirect one, as reindeer deplete the ground lichen cover, thought to protect the trees against adverse climate conditions. The model showed a small but significant effect of browsing, but as the link with the underlying climate variables was unclear and the model was not spatial, it was not usable as such. Developing the TreeMig-LAb model allowed to: a) establish a method for deriving species' parameters for the growth equation from tree-rings, b) highlight the importance of regeneration in determining tree-line position and species' distributions and c) improve the integration of social sciences into landscape modelling. Applying the model at the Alpine and northern European tree-lines under different climate change scenarios showed that with most forecasted levels of temperature increase, tree-lines would suffer major disruptions, with shifts in distributions and potential extinction of some tree-line species. However, these responses showed strong lags, so these effects would not become apparent before decades and could take centuries to stabilise. Résumé Les écotones son sensibles au changement en raison du nombre élevé d'espèces qui y vivent à la limite de leur tolérance environnementale. Ceci s'applique également aux limites des arbres définies par les gradients de température altitudinaux et latitudinaux. Dans le contexte actuel de changement climatique, on s'attend à ce qu'elles subissent des modifications de leur position, de la biomasse des arbres et éventuellement des essences qui les composent. Les limites altitudinales et latitudinales diffèrent essentiellement au niveau de la pente des gradients de température qui les sous-tendent les distance sont plus grandes pour les limites latitudinales, ce qui pourrait avoir un impact sur la capacité des espèces à migrer en réponse au changement climatique. En sus de la température, la limite des arbres est aussi influencée à un niveau plus local par les pressions dues aux activités humaines. Celles-ci sont aussi en mutation suite aux changements dans nos sociétés et peuvent interagir avec les effets du changement climatique. Les modèles de dynamique forestière sont souvent utilisés pour simuler les effets du changement climatique, car ils sont basés sur la modélisation de processus. Le modèle spatialement explicite TreeMig a été utilisé comme base pour développer un modèle spécialement adapté pour la limite des arbres en Europe du Nord et dans les Alpes. Pour cette dernière, un module servant à simuler des changements d'utilisation du sol a également été ajouté. Tout d'abord, les paramètres de la courbe de réponse à la température pour les espèces inclues dans le modèle ont été calibrées au moyen de données dendrochronologiques pour diverses espèces et divers sites des deux écotones. Ceci a permis d'améliorer la courbe de croissance du modèle, mais a également permis de conclure que la régénération est probablement plus déterminante que la croissance en ce qui concerne la position de la limite des arbres et la distribution des espèces. La seconde étape consistait à implémenter le module d'abandon du terrain agricole dans les Alpes, basé sur un modèle statistique spatial existant. La sensibilité des variables les plus importantes du modèle a été testée et la performance de ce dernier comparée à d'autres approches de modélisation. La probabilité qu'un terrain soit abandonné était fortement influencée par la distance à la forêt la plus proche et par la pente, qui sont tous deux des substituts pour les coûts liés à la mise en culture. Lors de l'application en situation réelle, le nouveau modèle, baptisé TreeMig-LAb, a donné les résultats les plus réalistes. Ceux-ci étaient comparables aux conséquences déjà observées de l'abandon de terrains agricoles, telles que l'expansion des forêts existantes et la fermeture des clairières. Ce nouveau modèle a ensuite été mis en application dans deux zones d'étude, l'une dans les Alpes suisses et l'autre en Laponie finlandaise, avec divers scénarios de changement climatique. Ces derniers étaient basés sur les prévisions de changement de température pour le siècle prochain établies par l'IPCC et le modèle climatique HadCM3 (ΔT: +1.3, +3.5 et +5.6 °C) et comprenaient une période de stabilisation post-changement climatique de 300 ans. Les résultats ont montré des perturbations majeures dans les deux types de limites de arbres. Avec le scénario de changement climatique le moins extrême, les distributions respectives des espèces ont subi un simple glissement, mais il a fallu plusieurs siècles pour qu'elles atteignent un nouvel équilibre. Avec les autres scénarios, certaines espèces ont disparu de la zone d'étude (p. ex. Pinus cembra dans les Alpes) ou ont vu leur population diminuer parce qu'il n'y avait plus assez de terrains disponibles dans lesquels elles puissent migrer. Le résultat le plus frappant a été le temps de latence dans la réponse de la plupart des espèces, indépendamment du scénario de changement climatique utilisé ou du type de limite des arbres. Finalement, un modèle statistique de l'effet de l'abroutissement par les rennes (Rangifer tarandus) sur la croissance de Pinus sylvestris a été développé, comme première étape en vue de l'implémentation des impacts humains sur la limite boréale des arbres. L'effet attendu était indirect, puisque les rennes réduisent la couverture de lichen sur le sol, dont on attend un effet protecteur contre les rigueurs climatiques. Le modèle a mis en évidence un effet modeste mais significatif, mais étant donné que le lien avec les variables climatiques sous jacentes était peu clair et que le modèle n'était pas appliqué dans l'espace, il n'était pas utilisable tel quel. Le développement du modèle TreeMig-LAb a permis : a) d'établir une méthode pour déduire les paramètres spécifiques de l'équation de croissance ä partir de données dendrochronologiques, b) de mettre en évidence l'importance de la régénération dans la position de la limite des arbres et la distribution des espèces et c) d'améliorer l'intégration des sciences sociales dans les modèles de paysage. L'application du modèle aux limites alpines et nord-européennes des arbres sous différents scénarios de changement climatique a montré qu'avec la plupart des niveaux d'augmentation de température prévus, la limite des arbres subirait des perturbations majeures, avec des glissements d'aires de répartition et l'extinction potentielle de certaines espèces. Cependant, ces réponses ont montré des temps de latence importants, si bien que ces effets ne seraient pas visibles avant des décennies et pourraient mettre plusieurs siècles à se stabiliser.
Resumo:
We present a new indicator taxa approach to the prediction of climate change effects on biodiversity at the national level in Switzerland. As indicators, we select a set of the most widely distributed species that account for 95% of geographical variation in sampled species richness of birds, butterflies, and vascular plants. Species data come from a national program designed to monitor spatial and temporal trends in species richness. We examine some opportunities and limitations in using these data. We develop ecological niche models for the species as functions of both climate and land cover variables. We project these models to the future using climate predictions that correspond to two IPCC 3rd assessment scenarios for the development of 'greenhouse' gas emissions. We find that models that are calibrated with Swiss national monitoring data perform well in 10-fold cross-validation, but can fail to capture the hot-dry end of environmental gradients that constrain some species distributions. Models for indicator species in all three higher taxa predict that climate change will result in turnover in species composition even where there is little net change in predicted species richness. Indicator species from high elevations lose most areas of suitable climate even under the relatively mild B2 scenario. We project some areas to increase in the number of species for which climate conditions are suitable early in the current century, but these areas become less suitable for a majority of species by the end of the century. Selection of indicator species based on rank prevalence results in a set of models that predict observed species richness better than a similar set of species selected based on high rank of model AUC values. An indicator species approach based on selected species that are relatively common may facilitate the use of national monitoring data for predicting climate change effects on the distribution of biodiversity.