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Predicting mixed forests responses to climate change and drought stress with a p...

Predicting mixed forests responses to climate change and drought stress with a plant hydraulics model The frequency and intensity of droughts are expected to increase in many regions of the world due to global climate change. Droughts can lead to widespread tree mortality, leading to a loss of carbon stored in forests that will fe... ver más

07/03/2023

UPM

173K€

Presupuesto del proyecto: 173K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3948

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2023-03-07

MSCA-IF-2019: Individual Fellowships Objective:The goal of the Individual Fellowships is to enhance the creative and innovative potential...

I+D

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Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

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1 Participantes

UPM

172.93K€ | Lider

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Duración del proyecto: 34 meses Fecha Inicio: 2020-04-23
Fecha Fin: 2023-03-07

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 3948

Presupuesto del proyecto 173K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The frequency and intensity of droughts are expected to increase in many regions of the world due to global climate change. Droughts can lead to widespread tree mortality, leading to a loss of carbon stored in forests that will feedback to exacerbate climate change. Thus, modelling forest responses to drought is critical for predicting climate change socio-economic and ecological impacts and informing conservation strategies. However, current models are not capable of adequately representing forest responses to drought, especially for mixed forests due to their diversity in species and functional traits. The proposed research intends to solve this problem by developing a model for mixed forests based on known biophysical constraints, plant functional traits and optimization theory. The model’s performance will be evaluated with (1) detailed measurements at Hayedo de Montejo (HM), a mixed Mediterranean forest with diverse functional traits, (2) data from a network of eddy-covariance towers that measure ecosystem fluxes, and (3) mortality data from two national forest inventories that span a wide range of forest types. Next, the model will be used for forecasting the vulnerability of HM to different climate change scenarios for guiding the conservation of this World Heritage Site. I will develop this project at Universidad Politécnica de Madrid, one of Europe’s leading academic institutions. A secondment at Centro de Investigación Ecológica y Aplicaciones Forestales (Barcelona) will allow me to learn new modelling approaches, gain access to global plant databases, and establish new collaborations. A secondment at Dirección General de Medio Ambiente y Sostenibilidad de la Comunidad de Madrid, a non-academic institution in charge of HM’s management, will ensure intersectoral transfer of knowledge among scientists, educators, managers and policy makers. This MSCA will facilitate my return to Europe and enhance my chances of obtaining a permanent position in Europe.

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