< Terug naar vorige pagina

Project

Ontwikkelen van betere modellen van herfstfenologie van loofbomen uit de gematigde zone.

Bladsenescentie in de herfst betekent het einde van het groeiseizoen van loofbomen en verandert hun albedo en beïnvloedt hierdoor tal van ecologische processen en de klimaatfeedback van bossen. Het juist voorspellen van het tijdstip van senescentie is dus nodig voor accurate simulaties van klimaat-ecosysteeminteracties. In tegenstelling tot lentefenologie hebben vroegere experimenten niet geleid tot een breed-gedragen consensus over welke omgevingssignalen het tijdstip van senescentie beïnvloeden. De huidige generatie van modellen simuleren het tijdstip van senescentie op basis van temperatuursommen en/of daglengte, maar negeren andere omgevingsfactoren, zoals nutriëntlimitatie of extreme droogte, die recent werden aangetoond een controlerende rol te spelen. In dit project zal de kandidaat: i) een databank aanleggen met observaties van herfstsenescentie van een aantal bestaande monitoringnetwerken, alsook proxies ervan uit indirecte metingen van ecosysteemfotosynthese en uit satellietbeelden. ii) bestaande modellen evalueren op verschillende spatiale en temporele schalen. iii) een nieuw mechanistisch model ontwikkelen en testen met naast temperatuursom en daglengte, ook de recent geïdentificeerde sturende factoren en evt. nieuwe modelstructuren. De kandidaat zal dit nieuw-ontwikkelde model dan inbouwen in een state-of-the-art globaal vegetatiemodel en hiermee meer accurate voorspellingen maken van de koolstofbalans van gematigde bossen onder verschillende klimaatscenario's.
Datum:1 okt 2019 →  30 sep 2020
Trefwoorden:ECOLOGIE, TELEDETECTIE, KLIMAATVERANDERING
Disciplines:Globale ecologie, Plantenecologie