Les plantes et la végétation jouent un rôle essentiel dans le maintien de la vie sur Terre, mais il y a encore beaucoup d'incertitude dans notre compréhension de la façon dont ils affectent exactement le cycle mondial du carbone et les services écosystémiques. Une nouvelle étude dirigée par l'IIASA a exploré les principes d'organisation les plus importants qui contrôlent le comportement de la végétation et comment ils peuvent être utilisés pour améliorer les modèles de végétation.

Nous comptons sur les plantes qui composent les écosystèmes de notre planète pour libérer de l'oxygène dans l'atmosphère, absorber le dioxyde de carbone (CO 2 ), et fournir un habitat et de la nourriture pour la faune et les humains. Ces services sont essentiels dans la gestion future du changement climatique, surtout en termes de CO 2 l'absorption et la libération, mais en raison des nombreux complexes, processus interactifs qui affectent la capacité de la végétation à fournir ces services, ils restent difficiles à prévoir.

Dans une perspective dirigée par l'IIASA publiée dans la revue Plantes naturelles , une équipe internationale de chercheurs s'est attachée à résoudre ce problème en explorant des approches pour maîtriser cette complexité et améliorer notre capacité à prédire la dynamique de la végétation. Ils ont exploré les principes d'organisation clés qui régissent ces processus, en particulier, sélection naturelle; l'auto-organisation (contrôler le comportement collectif des individus); et la maximisation de l'entropie (contrôle du résultat d'un grand nombre de processus aléatoires). En général, un principe organisateur détermine ou contraint comment les composants d'un système, comme différentes plantes dans un écosystème ou différents organes d'une plante, se comporter ensemble. Mathématiquement, un tel principe peut être vu comme une équation supplémentaire ajoutée à un système d'équations, permettant de déterminer une ou plusieurs variables précédemment inconnues dans le système et réduisant ainsi l'incertitude de la solution.

De nombreuses recherches ont été menées pour comprendre et prédire comment les processus végétaux se combinent pour déterminer la dynamique de la végétation à plus grande échelle. Intégrer la compréhension des processus de différentes disciplines, des modèles dynamiques de végétation (DVM) ont été développés qui combinent des éléments de la biogéographie végétale, biogéochimie, physiologie végétale, et l'écologie forestière. Les DVM ont été largement utilisés dans de nombreux domaines, notamment l'évaluation des impacts des changements environnementaux sur les plantes et les écosystèmes ; la gestion des terres; et les rétroactions des changements de végétation aux climats régionaux et mondiaux. Cependant, les tentatives précédentes pour améliorer les modèles de végétation se sont principalement concentrées sur l'amélioration du réalisme en incluant plus de processus et plus de données. Cela n'a pas conduit au succès escompté car chaque processus supplémentaire s'accompagne de paramètres incertains, ce qui a à son tour provoqué une accumulation d'incertitudes et donc des prédictions de modèles peu fiables.

"Malgré la disponibilité toujours croissante des données, et le fait que la science de la végétation, comme beaucoup d'autres domaines scientifiques, bénéficie d'un accès accru aux grands ensembles de données et aux nouvelles technologies d'observation, nous devons également comprendre les principes directeurs tels que l'évolution pour donner un sens aux mégadonnées. Les modèles actuels ne sont pas en mesure de prédire de manière fiable les réponses de la végétation à long terme, " explique l'auteur principal Oskar Franklin, chercheur dans le programme de gestion et de services écosystémiques de l'IIASA.

L'étude a révélé qu'en représentant les principes de l'évolution, auto-organisation, et la maximisation de l'entropie dans les modèles, ils pourraient mieux prédire le comportement complexe des plantes et la végétation qui en résulte en tant que résultat émergent des conditions environnementales. Bien que chacun de ces principes ait été précédemment utilisé pour expliquer un aspect particulier de la dynamique de la végétation, leurs implications combinées n'étaient pas entièrement comprises. Cette approche signifie que de nombreuses variations et comportements complexes à différentes échelles, des feuilles aux paysages, peut maintenant être mieux prédit sans une compréhension supplémentaire des détails sous-jacents ou plus de mesures.

Les auteurs s'attendent à ce qu'outre conduire à de meilleurs outils pour comprendre et gérer la biosphère, l'« approche de nouvelle génération » proposée peut entraîner des trajectoires différentes de changement climatique projeté auxquelles les politiques et le grand public devraient faire face.