Los bosques de manglares son la piedra angular de los ecosistemas costeros tropicales y subtropicales. Los manglares pueden crecer donde ningún otro árbol puede y producir enormes beneficios para la ecología costera. Los complejos sistemas de raíces de los manglares atrapan sedimentos y contaminantes y estabilizan la costa. También proporcionan criaderos y hábitat para la vida salvaje y marina y refugio de las tormentas.
Desafortunadamente, los manglares se enfrentan a numerosas amenazas como el aumento del nivel del mar, la contaminación río arriba, la extracción de madera y la expansión urbana. Los bosques de manglares se encuentran entre los biomas más ricos en carbono, y contribuyen en un promedio del 14% al secuestro de carbono en los océanos del mundo. Pero cuando se limpian y destruyen, liberan cantidades masivas de dióxido de carbono a la atmósfera, lo que contribuye al cambio climático.
Se necesita con urgencia mejorar nuestra capacidad para predecir la respuesta de los manglares a estas amenazas.
El modelado computacional se puede utilizar para comprender y predecir el impacto de los humanos y el cambio climático en este ecosistema vulnerable. Primero, los modelos deben desarrollarse con suficiente detalle para representar los procesos fisiológicos y estructurales únicos de los manglares.
La disposición de las hojas de una planta (filotaxia) afecta su capacidad para realizar la fotosíntesis. El posicionamiento óptimo de las hojas puede maximizar el área de superficie disponible para interceptar la luz solar. En las especies de manglares, la filotaxis es un fenómeno en gran parte inexplorado y los modelos actuales de manglares no representan adecuadamente la variada morfología de los árboles.
El Dr. Faustino Chi, investigador postdoctoral en Georg-August-Universität Göttingen, y sus colegas reconstruyeron la arquitectura detallada de los árboles jóvenes de mangle rojo para crear un modelo de intercepción de luz.
Para recopilar datos sobre el mangle rojo, los investigadores viajaron en bote al lado noreste del atolón Turneffe, ubicado a más de 20 millas de la costa de Belice. Allí tomaron fotografías digitales de alta resolución, in situ mediciones manuales y digitalización 3D realizada mediante seguimiento electromagnético.
Recolectar estos datos no fue fácil. Chi explica, “algunas mediciones tuvieron que hacerse durante la marea baja. También hubo desafíos para usar el equipo de digitalización Fastrak en un entorno tropical remoto. Por ejemplo, las condiciones de viento nos obligaron a cosechar los retoños y usar un andamio cerrado porque las plantas tenían que estar completamente inmóviles para digitalizarlas. Se necesitaba un generador portátil compacto para alimentar el equipo de campo. También necesitábamos tener una mano firme durante las horas del proceso de digitalización cuando los mosquitos y los flebótomos salían a por ti. También era muy importante contar con recipientes resistentes al agua o impermeables para mantener el equipo seco de la alta humedad y las lluvias repentinas en el campo”.
Los árboles jóvenes digitalizados y las medidas manuales se utilizaron para reconstruir la arquitectura del árbol. Luego, crearon un algoritmo de filotaxis (disposición de las hojas sobre un tallo) a partir de fotografías y notas de campo. Esto permitió a los autores reconstruir digitalmente los árboles con hojas utilizando la plataforma de modelado 3D. GroIMP.
Para simular la intercepción de la luz por hojas individuales, los autores emplearon el modelo de radiación basado en trazado de rayos estocástico integrado en GroIMP.
Los resultados preliminares permitieron a los autores evaluar y visualizar la proporción de luz absorbida por hojas individuales en todo el dosel y el efecto de cambiar el ángulo de la hoja en la radiación absorbida relativa en todo el nivel de retoño. Las mediciones de la luz absorbida son necesarias para calcular las contribuciones fotosintéticas de las hojas individuales en trabajos futuros.
El próximo paso para los autores es desarrollar aún más su modelo de retoño 3D. “En el futuro, planeamos integrar la simulación de otros procesos como el flujo del xilema y el floema y el comportamiento mecánico estructural en nuestro modelo de manglar”, dice el Dr. Chi.
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Chi, F., Streit, K., Tavkhelidze, A. y Kurth, W. (2022) “Reconstrucción de la filotaxis en el ejemplo del mangle rojo digitalizado (mangle Rhizophora) y aplicación a la simulación de intercepción de luz”, in silico Plants. https://doi.org/10.1093/insilicoplants/diac002
Este manuscrito es parte de in silico Plant's Edición especial del Modelo Estructural Funcional de la Planta.
