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Forecasting Change in Vegetation Dependant Ecosystem Functions.

Patterns observed among twenty first century climate change imply a warmer and wetter climatic environment in the near to mid-term (50-150 years). Changes in climate results in changes in vegetation patterns as plant species shift... ver más

31/03/2019

200K€

Presupuesto del proyecto: 200K€

Líder del proyecto

AARHUS UNIVERSITET No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 2 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2019-03-31

MSCA-IF-2015-EF: Marie Skłodowska-Curie Individual F...

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2 Participantes

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VEGA MAYOR S.L.

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Duración del proyecto: 37 meses Fecha Inicio: 2016-02-03
Fecha Fin: 2019-03-31

Líder del proyecto

AARHUS UNIVERSITET No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 200K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Patterns observed among twenty first century climate change imply a warmer and wetter climatic environment in the near to mid-term (50-150 years). Changes in climate results in changes in vegetation patterns as plant species shift there respective range. Subsequently, large-scale shifts in vegetation composition in response to climate change will impact upon vegetation dependent ecosystem functioning (structure and dynamics) and in-turn on the ecosystem services on which human societies depend. Understanding therefore how ecosystem functions respond to changing climate is extremely relevant for the development and implementation of successful European policy on climate change mitigation. This project will develop novel hybrid species distribution models (SDM) at national and European scales. The models will circumvent several limitations renowned with SDMs, through incorporating mechanistic simulations of species dispersal and establishment probabilities among a changing climate. Furthermore, these hybrid models will be validated, not by using the same spatial-temporal data but using an independent fine-scale temporal data-set. This unique and independent data originates from experimental field studies investigating impacts of warming and precipitation on Norwegian alpine vegetation. The model parametrization and validation phase of this project will result in a modeling framework that can be used to accurately forecast species range patterns and in-turn evaluate climate change impacts on ecosystems functions at the European-wide scale. .

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