La investigación, publicada en Nature Communications, combina inteligencia artificial, imágenes de satélite y más de mil millones de registros de biodiversidad para revelar cómo se organizan las comunidades vegetales en todo el planeta
¿Por qué algunos bosques resisten mejor una sequía extrema mientras otros colapsan? ¿Qué hace que determinados ecosistemas sean más vulnerables frente al calentamiento global? La respuesta no depende únicamente de las especies que los forman, sino también de cómo conviven entre ellas.
Un equipo internacional liderado por el Laboratorio de Procesamiento de Imágenes (LPI), ubicado en el área científico-académica del Parc Científic de la Universitat de València (PCUV), ha desarrollado el primer mapa mundial de alta resolución que describe cómo se organizan las comunidades vegetales en cada rincón del planeta, un avance que permitirá mejorar las predicciones sobre el impacto del cambio climático en los ecosistemas.
El trabajo, publicado en la revista Nature Communications, reúne a investigadores de trece instituciones internacionales, entre ellas el Max Planck Institute for Biogeochemistry, la NASA Jet Propulsion Laboratory, las universidades alemanas de Leipzig y Friburgo, la Università di Bologna, la Leiden University, la BOKU de Viena, el CREAF-CSIC y la Aarhus University.
Por primera vez es posible conocer, a escala planetaria y con resolución de un kilómetro, cómo se organizan las comunidades vegetales que determinan la capacidad de los ecosistemas para resistir fenómenos extremos
Mucho más que un inventario de especies
Hasta ahora, la mayoría de modelos climáticos describían la vegetación mediante valores medios que simplificaban enormemente la realidad ecológica.
Sin embargo, dos bosques pueden contener especies muy diferentes y reaccionar de forma completamente distinta ante una sequía, una ola de calor o un incendio, aunque ambos pertenezcan a la misma categoría ecológica.
La investigación liderada por la Universitat de València cambia esta perspectiva al analizar cómo se estructuran realmente las comunidades vegetales: qué especies conviven, cómo se distribuyen sus características funcionales y qué grado de diversidad existe entre ellas.
"Un único valor de referencia es solo el punto de partida. Lo que determina si un ecosistema puede adaptarse y reaccionar ante una sequía o una ola de calor, o si es vulnerable a ellas, es cómo están organizadas sus plantas como comunidad: cuánta diversidad hay entre ellas y quién puede resistir en los extremos. Y eso es exactamente lo que ahora podemos mapear a escala global", explica Álvaro Moreno-Martínez, investigador Ramón y Cajal del IPL y autor principal del estudio.
La investigación integra más de mil millones de observaciones de biodiversidad, imágenes de satélite e inteligencia artificial para construir una nueva generación de mapas ecológicos globales
Inteligencia artificial para comprender el planeta
Para construir estos mapas, el equipo procesó más de 1.000 millones de observaciones georreferenciadas procedentes de GBIF, la mayor plataforma mundial de ciencia ciudadana sobre biodiversidad.
Posteriormente, esa información se combinó con la base de datos internacional TRY, que reúne rasgos funcionales de más de 250.000 especies vegetales, así como con imágenes obtenidas mediante satélites de observación terrestre. El resultado ha sido un conjunto de mapas globales con una resolución de un kilómetro, muy superior a la disponible hasta ahora para este tipo de estudios.
Los investigadores analizaron tres características fundamentales de las hojas —el área foliar específica (SLA), la concentración de nitrógeno (LNC) y la concentración de fósforo (LPC)— porque determinan procesos esenciales como la captación de dióxido de carbono, el uso del agua o la respuesta de las plantas frente al estrés térmico.
Una nueva generación de modelos climáticos
El trabajo supone un cambio de paradigma para la modelización del sistema terrestre.
"Los modelos climáticos han tratado la vegetación de manera demasiado simplificada durante décadas. Por primera vez, tenemos una descripción cuantitativa y global de cómo se organizan realmente las comunidades vegetales, lo cual va a mejorar sustancialmente nuestra capacidad de predecir y entender cómo responderá la biosfera ante el cambio climático", destaca Gustau Camps-Valls, catedrático del IPL y coautor del estudio.
Esta información permitirá desarrollar simulaciones mucho más realistas sobre la evolución futura de los ecosistemas, mejorando las herramientas utilizadas para estudiar el ciclo global del carbono, la conservación de la biodiversidad o los efectos del cambio climático.
Los datos, publicados en abierto, podrán utilizarse para mejorar modelos climáticos, estudiar la biodiversidad y diseñar estrategias de conservación y adaptación frente al cambio climático
Del big data ecológico al conocimiento global
Uno de los principales retos del proyecto fue convertir una enorme cantidad de información dispersa en conocimiento ecológico útil.
"Manejar más de mil millones de observaciones no es solo un reto computacional; es un reto conceptual. El verdadero trabajo ha sido encontrar la manera de que cada dato cuente de manera realista en el camino hacia los mapas", explica Jordi Muñoz-Marí, investigador del IPL y coautor del estudio.
El proyecto ha combinado disciplinas que tradicionalmente trabajaban de forma independiente, integrando ecología, observación de la Tierra, inteligencia artificial y ciencia de datos.
"Este trabajo combina tres mundos que raramente se hablan: la ecología de campo, la teledetección y el aprendizaje automático. Esa combinación es lo que nos ha permitido convertir millones de observaciones en patrones con significado global", añade José E. Adsuara, investigador del IPL.
Una herramienta abierta para la comunidad científica
El núcleo valenciano del estudio está integrado por Álvaro Moreno-Martínez, Emma Izquierdo-Verdiguier, Jordi Muñoz-Marí, José E. Adsuara y Gustau Camps-Valls, investigadores con una amplia trayectoria internacional en inteligencia artificial, aprendizaje automático y teledetección aplicada a la comprensión del sistema terrestre.
Los mapas generados son de acceso abierto y pueden consultarse mediante plataformas de procesamiento en la nube como Google Earth Engine, facilitando que investigadores de todo el mundo puedan incorporarlos a estudios sobre biodiversidad, conservación, modelización climática o gestión de recursos naturales.
El trabajo consolida al IPL como uno de los grupos internacionales de referencia en la aplicación de la inteligencia artificial para comprender el funcionamiento del planeta y anticipar los efectos del cambio climático sobre los ecosistemas.
Fuente: UV Noticias
Moreno-Martínez, Á. et al. “Leveraging remote sensing and crowdsourced biodiversity data for enhanced plant functional trait mapping”. Nature Communications (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-72111-6
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