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Diapositiva 1

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Title: Diapositiva 1


1
Simposio Monitoreo/Experimentación a Largo Plazo
-- La Serena, 17/8/2009
Productividad Primaria en Zonas Áridas
Preguntas, Modelos y Datos Roberto J.
Fernándezdatos y modelos con Reynolds, DiBella,
Jobbágy y colabs. opinión acerca de las
preguntas que deberíamos hacernos IFEVA
(CONICET) y Fac. Agronomía, Univ. Buenos
AiresARGENTINA
2
Esta Presentación
  • Qué es y qué no es la PPN
  • Para qué puede interesarnos medirla
  • (hoy no veremos cómo medirla)
  • Cómo a distintas escalas
  • Difieren los controles de la PPN
  • Difieren los métodos para estudiar los controles
  • qué papel tienen los modelos de simulación
  • Propuesta integración ? tipos de métodos

def ppn
3
La Productividad Primaria Neta (PPN ó NPP) es un
flujo de energía, que puede ser expresado en
materia seca (aprox. 4 kcal / g MS)
g/m2/año
Gr/m
2
g/m
2
no es una cantidad de energía ni MS acumulada,
sino la velocidad a la que se podría acumular
En detalle
4
Chapin 2001
5
What do we really care about?
  • Biomass increment and carbon storage
  • Energy available to other trophic levels
  • Energy transfer to mycorrhizae (maybe)
  • Volatile emissions (maybe not)
  • Root exudates (probably not)
  • Consecuencias funcionales de la variabilidad
    climática en ecosistemas de desierto y de bosque
  • (por ej. importancia cadena pastoreo vs
    cadena de detritos)

Chapin 2001
IEB-Millenium
Lawton (also Peters) - Ecology at risk of
becoming . packed with neat little studies
that are fun to do and interesting to read, but
take the subject essentially nowhere
NBcia preg
6
A veces, queremos entender qué controla la
PPN? Una pregunta importante es a qué escala nos
interesan los controles, en parte, porque las
herramientas disponibles son diferentes para
distintas escalas
globo
7
(No Transcript)
8
biomas
9
Knapp Smith, Science (2001)
Paruelo et al. GEB (2004)
Claras diferencias entre biomas
10
y entre distintas localidades de un mismo bioma
(ej. pastizal)
Sala et al. Ecology (1988)
a veces
11
Caso entre sitios, la ppt no controla la NPP
subterránea, pero entre años sí
McCulley et al. Ecosystems (2005)
más en gral.
12
Sitios vs. Años
Modelo Espacial
PPNA -34 0.60PMA r2 0.94, P lt 0.001
Productividad primaria neta aérea (g.m-2.año-1)
0
500
1000
1500
Precipitación anual (mm)
Volviè PREGs
Lauenroth Sala Ecol Appl (1992)
13
  • Qué nos interesa?
  • Describir?
  • Predecir?
  • Entender?
  • Qué esperamos de nuestros datos y modelos?

Irene
14
Predecir puede ser fácil
Fabricante et al. JAE (2009)
15
Pampa Deprimida
Piñeiro et al. 2006
A veces, los modelos más simples dan mejores
ajustes que los más complejos
preg 2
16
A veces, queremos entender qué controla la
PPN? Una pregunta importante es a qué escala nos
interesan los controles, en parte, porque las
herramientas disponibles son diferentes para
distintas escalas
17
EXPERIMENTO a GRAN ESCALA
Baldi y JobbágyProyecto LechuSA
http//gea.unsl.edu.ar
18
IVN promedio caída, o aumento
1982-1999Proyecto LechuSA http//gea.unsl.edu.ar
Senda Darwin
PN Fray Jorge
Parque Etnobotánico Omora
TE
19
Weltzin et al. 2003
Diamond (1986), en Community Ecology
en 1 eje
20
no hay estudio perfecto existen compromisos o
trade-offs
realismo
control
Número de variablesFrecuencia de
observaciónControl estadístico / Repetibilidad
Número de sitiosDuración del estudioGeneralidad
/ Relevancia
Escala Espacial del Estudio
ejemplos
21
control fino del ambienteej. rain out shelter,
riego automatizado
LABORATORIO
www.ifeva.edu.ar
22
comunidades sintéticas
Rio Mayo
Luciana Pizzorno
Luciana Couso
CAMPO, escala detalle
23
posibilidad de manipulación densidad poblaciones
CAMPOmayor escala
Meserve et al. (2004) http//www.biouls.cl/
24
Rio Mayo
Rio Mayo
EXPERIMENTONATURAL
Photos Peter Adler
fl mty
25
Un posible escape al compromiso realismo ?
control
realismo
control
Número de variablesFrecuencia de
observaciónControl estadístico / Repetibilidad
Número de sitiosDuración del estudioGeneralidad
/ Relevancia
permiten trabajar a varias escalas y llevar
adelante manipulaciones demasiado costosas o
imposibles
26
(No Transcript)
27
PALS-FT Patch Arid Land Simulator, Reynolds et
al. (2006)
Reynolds, J.F., P.R. Kemp, K. Ogle, R.J.
Fernández, O. Gao J. Wu. 2006. In Huenneke LF,
Havstad KM, Schlesinger WH, Structure and
Function of a Chihuahuan Desert Ecosystem The
Jornada Basin Long Term Ecological Research Site.
ISBN 019511776X. Oxford University Press, New
York. Pp. 321-353.
28
E?T
29
Reynolds et al. Oecologia (2004)
30
Simulación escalas de tiempo (nomenclatura de
Goldberg, 1990)
PASTOFernández Reynolds, in prep.
31
el predominio de efectos o respuestas depende, en
parte, de la escala temporal de observación
PASTOFernández Reynolds, in prep.
otro escape
32
Otro posible escape al compromiso realismo ?
control
Experimts. naturales
Experimts. de campo
laboratorio
realismo
control
Número de variablesFrecuencia de
observaciónControl estadístico / Repetibilidad
Número de sitiosDuración del estudioGeneralidad
/ Relevancia
Qué hacer si hay más recursos?
NO

Diversificar el tipo de aproximación
SL
33
Semiarid Chaco
Study Area
Monte scrub
Dry salt lake
Wet Pampas
34
(No Transcript)
35
Woody cover removal by rolado in semiarid
Chaco, central Argentina
ROLO, the tool up to 80 tons and 1 km2 per day
Huge spatial coverage
View from 45 km height
Out of sight underground effect
  • HYPOTHESIS By reducing diversity and abundance
    of deep-rooted trees and shrubs, rolado lowers
    the ecosystem capacity to make use of rain water
    reduces transpiration and ET

COROLLARY / PREDICTION Altered partition of
net radiation towards more sensible and less
latent heat transfer
36
(No Transcript)
37
Marchesini et al., Rev. Teledet.-España (2009)
LANDSAT
38
Marchesini et al., Rev. Teledet.-España (2009)
LANDSAT
39
MODIS
40
Marchesini et al., Rev. Teledet.-España (2009)
probl c/tnto MM
41
realismo
control
Número de variablesFrecuencia de
observaciónControl estadístico / Repetibilidad
Número de sitiosDuración del estudioGeneralidad
/ Relevancia
Marco teórico, know how y técnicas difieren
Individuos Fisiología
PoblacionesDemografía
ComunidadesInteracciones
EcosistemasBiofísica
42
Kn-how
43
http//ceos.ualberta.ca/
44
Familia de Técnicas / métodos / approach
Investigador / Grupo chico
Técnica / método / approach 1
Investigador / Grupo 1
Técnica / método / approach 2
Investigador / Grupo 2
Técnica / método / approach 3
Investigador / Grupo 3
Técnica / método / approach 4
Investigador / Grupo 4
Técnica / método / approach
Investigador / Grupo
  • Kareiva - To keep Ecology from being irrelevant
    we should find new ways of making important
    contributions within the brave new world of
    internationally coordinated experiments

45
Muchas gracias
fernandez_at_agro.uba.arwww.ifeva.edu.ar
46
(No Transcript)
47
Yahdjian Sala Oecologia (2002)
48
Yahdjian SalaEcology (2006)
49
(No Transcript)
50
Reynolds et al. Oecologia (2004)
51
Reynolds et al. Oecologia (2004)
52
Singh et al. 1998
53
Ejemplo de (in)coherencia temporal entre puntos
cercanos del mismo pastizal
Heisler Knapp, Ecography (2008)
54
Las estimaciones de NPP para el mismo sitio y año
difieren según el método de cálculo
Scurlock et al., JCB (2002)
55
Algunos métodos indirectos (calibrados
adecuadamente!) proveen estimaciones más que
aceptables de PPN
56
Luciana Pizzorno
Luciana Couso
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