17/02/2021 News

El contingut d’aigua d’un pi pot predir si resistirà les sequeres extremes

Responsable de comunicació social

Verónica Couto Antelo

Tècnica de Comunicació del CREAF des del 2016. Apassionada del món natural i la seva divulgació. Biòloga (UB), màster en comunicació científica (BSM-UPF) i estudiant Humanitats (UOC).
Share

Una recerca liderada per l’investigador del CREAF i de la UAB Jordi Martínez-Vilalta ha analitzat diverses característiques dels arbres relacionades amb l’aigua, per saber quina és un bon predictor del risc de mortalitat davant de sequeres.

“El contingut d’aigua és una mesura que revela molt bé l’estat hídric d’una planta i ens ajuda a saber si sobreviurà les sequeres que pateixi” explica en Jordi Martínez-Vilalta. L’estudi ha demostrat que aquesta mesura pot estudiar-se basant-se en la teledetecció i ajudar a predir grans mortalitats forestals causades per una sequera extrema, com és el cas de la que es va produir a Califòrnia (EUA) entre el 2012 i el 2016. Són uns resultats importants, considerant que en aquest exemple analitzat es van morir més de 100 milions d’arbres. 

En un treball complementari, per testar aquestes idees en condicions controlades a l'hivernacle, es va estudiar la resposta a la sequera plançons de Pinus ponderosa, arbre àmpliament distribuït per Nord-Amèrica. Es va constatar que el contingut d'aigua era capaç de predir la mortalitat igual o millor que les mesures de capacitat de transport i fluxos d’aigua que es fan servir actualment.

 Article de referència

Martinez-Vilalta J, Anderegg WRL, Sapes G, Sala A. 2019 Greater focus on water pools may improve our ability to understand and anticipate drought-induced mortality in plants. New Phytologist 223: 22-32. https://doi.org/10.1111/nph.15644

Related news

News
IPBES Namibia
News

IPBES publishes two reports to transform the way we engage with nature, conserve it and survive

News
IPBES CREAF
News

CREAF Participates in IPBES's First Plenary in Africa

News
DORI
News

CREAF commits to open research information