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La estrategia que adopta la sabina mora para tolerar sequías difiere según el sitio

Los episodios de mortalidad de vegetación inducidos por eventos extremos de sequía en ecosistemas forestales están siendo ampliamente estudiados, pero no así en las formaciones arbustivas o matorrales. En este sentido suele asumirse que las plantas con estrés crónico son más vulnerables a la sequía desencadenando su muerte. En este trabajo se han analizado los eventos de mortalidad provocados por la sequía en matorrales mediterráneos dominados por la sabina mora Juniperus phoenicea en dos sitios con condiciones climáticas y de suelo contrastantes ubicadas en España. Se han caracterizado los patrones de crecimiento radial de sabinas vivas y muertas coexistentes, incluido el cálculo de estadísticas de crecimiento utilizadas como señales de alerta temprana, crecimiento en respuesta a las variaciones climáticas y se analizó la concentración de los isótopos de C y O en la madera. En la localidad de interior, sitio continental con sustratos rocosos (Yaso, Huesca), las sabinas muertas mostraron un crecimiento menor que los individuos vivos durante las tres décadas previas a su muerte en 2016. Sin embargo, en el sitio costero, templado y suelos arenosos (Reserva Biológica de Doñana, Huelva), las sabinas muertas eran en general de menor tamaño pero crecieron más que los individuos aún vivos durante las últimas dos décadas antes de su muerte en 2005. Los únicos patrones comunes entre ambos sitios fueron la mayor coherencia de crecimiento en las sabinas vivas y muertas antes de la muerte y la disminución en el crecimiento observado en los individuos finalmente muertos. Para toda la cronología, se encontró en ambos sitios que unas condiciones frescas y húmedas durante el invierno y primavera previos, junto con las menores temperatura en verano incrementaron los crecimientos de las sabinas. En Doñana, el crecimiento de las sabinas vivas se redujo más por las cálidas condiciones de julio que en el caso de los individuos muertos. Los valores más altos de ?13C en Yaso indican también un estrés por sequía más pronunciado. En Yaso, las sabinas muertas presentaron valores más bajos de ?18O, mientras que en Doñana ocurrió lo contrario, lo que sugiere diferentes cambios en la conductancia estomática antes de la muerte. Un verano muy cálido aumenta las tasas de evapotranspiración y desencadena la muerte en esta especie de raíces poco profundas, particularmente en sitios con poca capacidad de retención de agua. Se concluye que el crecimiento crónico lento no siempre es un predictor robusto de mortalidad provocada por sequía. informacion[at]ebd.csic.es: Camarero et al (2020) Dieback and mortality of junipers caused by drought: Dissimilar growth and wood isotope patterns preceding shrub death. Agr Forest Meteorol 291, 108078. DOI 10.1016/j.agrformet.2020.108078


https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168192320301805?dgcid=author#ack0001
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Nueva publicación: Predecir el colapso de los ecosistemas

Predecir el colapso de los ecosistemas

Las redes mutualistas formadas por las plantas y sus polinizadores se consideran la ‘arquitectura' de la biodiversidad y han jugado un papel muy importante en el mantenimiento de la diversidad en la Tierra. En los ecosistemas, la respuesta a las perturbaciones introducidas por el cambio global tiende a ser abrupta en lugar de gradual, lo que puede llevar al colapso de estas redes y a los servicios que proporcionan, como por ejemplo la polinización de los campos agrícolas. El estudio basado en 79 comunidades mutualistas ha logrado identificar indicadores que permitirían la predicción del ‘punto de no retorno' y tomar medidas para evitar superar el umbral hacia ese colapso. El siguiente paso es extender esta teoría de predicción a otras redes complejas como las que describen sistemas de regulación genética o sistemas sociales. informacion [at]ebd.csic.es: Dakos et al. (2014) Critical slowing down as early warning for the onset of collapse in mutualistic communities PNAS DOI: 10.1073/pnas.1406326111


http://www.pnas.org/content/early/2014/11/19/1406326111.abstract CSIC NdP