El principio informático GIGO establece que si los datos que ingresas en un modelo son basura, la salida también lo será. Jie Yang y sus colegas han estado abordando el problema de modelización del crecimiento de árboles tropicales. ¿Qué datos son los mejores para estos modelos?

Un enfoque que podría esperar es tomar un promedio de rasgos como datos. “Si bien la recopilación de datos de rasgos de un pequeño número de individuos puede ser un enfoque pragmático, particularmente en diversos sistemas, el análisis de datos de características medias de poblaciones o especies está conceptualmente desalineado con la vasta literatura sobre ecología evolutiva relacionar los rasgos con el desempeño individual y puede llevar a la debilidad o modelos engañosos e inferencias”, escriben Yang y sus colegas.

El equipo decidió adoptar un enfoque diferente y construir sus bosques simulados a partir de árboles simulados individuales, con variabilidad incorporada. Basaron su modelo en el diagrama de dinámica forestal Xishuangbanna en una selva tropical estacional del suroeste de China. El equipo midió los árboles desde agosto de 2009 hasta agosto de 2018. Yang y sus colegas midieron siete características funcionales (área de la hoja, contenido de clorofila de la hoja, contenido de materia seca de la hoja, grosor de la hoja, dureza de la hoja, masa de la hoja por área y resistencia específica de la madera) para cada árbol. con una banda de dendrómetro) para cada árbol, y midió más de quinientos árboles.

Los científicos encontraron que este enfoque produce resultados más precisos. “Los resultados proporcionados en este documento muestran que los modelos de crecimiento de árboles a nivel individual en una selva tropical mejoraron enormemente cuando se usaron datos de rasgos a nivel individual y cuando los modelos de crecimiento se construyeron sobre los primeros principios. Estos resultados no solo nos informan sobre cómo debemos modelar el crecimiento de los árboles sobre la base de los rasgos en el trabajo futuro, sino que también indican que la ecología basada en rasgos debería repensar cómo se alinea conceptual y analíticamente con la ecología evolutiva”, escriben.

“Las principales ventajas de la ecología basada en rasgos funcionales son que los rasgos medidos son representativos de las compensaciones fundamentales y son relativamente fáciles de medir en todos los sistemas. Sin embargo, estas ventajas se verían debilitadas si los rasgos recolectados no transmitieran información sobre el desempeño de los individuos y, por lo tanto, de las poblaciones. La literatura sobre rasgos utiliza con frecuencia valores medios de rasgos para representar a todos los individuos de una población o especie. Este enfoque reduce en gran medida los recursos necesarios para los inventarios de rasgos, pero las consecuencias negativas de dicha agregación de datos no están bien establecidas”.

“Esto indica que los enfoques basados ​​en rasgos son particularmente poderosos para modelar el crecimiento de los árboles cuando se recopilan y analizan a nivel individual. La recopilación de datos o los análisis que agregan datos a nivel de población o especie proporcionarán algunos conocimientos, pero estos conocimientos serán limitados en la mayoría de los casos al modelar el rendimiento de la planta y, en algunos casos, serán engañosos”.