Ce diagramme représente 11 modèles écosystémiques utilisés pour prédire comment les changements environnementaux pourraient affecter des processus tels que la stratification de la canopée, végétation, stratification du sol, racines; carbone (C), cycles de l'eau (W) et de l'azote (N) et bilan énergétique (E). Les scientifiques ont développé une nouvelle méthode d'indice de sensibilité des processus visant à traiter l'incertitude du modèle et à faire des prédictions plus précises. Crédit :Laboratoire national d'Oak Ridge
Prédire comment les écosystèmes pourraient réagir aux changements environnementaux pourrait devenir plus précis grâce à une nouvelle méthode connue sous le nom d'indice de sensibilité des processus développée par Oak Ridge National Laboratory, Florida State University et Pacific Northwest National Laboratory.
Les scientifiques utilisent des simulations pour prédire comment une série de changements environnementaux pourraient affecter les forêts, prairies, l'hydrologie et d'autres écosystèmes. Mais parce que ces modèles complexes représentent de nombreux sous-processus, ils peuvent produire un large éventail de prédictions.
L'indice de sensibilité des processus peut analyser les modèles de calcul existants et identifier les processus qui causent le plus d'incertitude, suggérant où d'autres recherches apporteront le plus d'avantages.
Les chercheurs ont démontré leur approche sur les modèles d'eaux souterraines, mais notent que l'indice peut être appliqué à n'importe quel système modélisé. Les résultats de l'étude ont été publiés dans Recherche sur les ressources en eau .
