< Terug naar vorige pagina

Project

De impact van herhaalde droogtes op de stabiliteit van het Amazonewoud

Hoewel tropische bossen slechts 10% van het landoppervlak van de aarde bedekken, omvatten ze minstens 2/3 van de globale flora en fauna diversiteit, 96% van alle boomsoorten en leveren ze een groot aantal essentiĆ«le ecosysteemdiensten. Er is echter een toename in zowel de frequentie als de intensiteit van droogtes in het Amazonewoud voorspeld omwille van antropogene broeikasgasemissies. Er wordt verwacht dat een toename in het voorkomen van droogtes zal leiden tot een toename van het aantal branden, van boommortaliteit en van koolstofemissies in de atmosfeer in grote gedeeltes van het Amazonewoud. Het is daarom van groot belang om te begrijpen hoe tropische bossen reageren op droogtes en welke omgevingsfactoren een invloed hebben op hun stabiliteit. Het hoofddoel van dit onderzoek is om inzicht te verkrijgen in de mechanismen van tropische bossen omtrent droogteresistentie en -resiliĆ«ntie. Met behulp van remote sensing technologie zullen we bestuderen hoe boomdiversiteit in relatie staat met stabiliteit gedurende droogtes, en dit op verschillende schalen: zowel lokaal als regionaal. De belangrijkste hypothese is dat er bepaalde profielen van functionele boomkenmerken bestaan die geassocieerd kunnen worden met een verhoogde stabiliteit en dat stabiliteit gedurende een droogte zal toenemen bij een hogere functionele diversiteit. Om de interacties tussen stabiliteit en boomdiversiteit te kunnen bestuderen, zullen we ons focussen op de Peruviaanse Andes-Amazone regio. Dat is een biodiversiteitshotspot die 76 miljoen ha tropisch regenwoud omvat, en aangezien deze regio zowel in 2010 als in 2015-2016 een droogte heeft ondergaan, is dit een zeer geschikt studiegebied voor ons onderzoek.

Datum:1 apr 2020 →  1 apr 2024
Trefwoorden:Tropical forests, Remote sensing, Functional diversity, Drought stability
Disciplines:Bosbeheer en -modellering, Remote sensing, Milieumanagement, Conservatie en biodiversiteit
Project type:PhD project