Larghezza dell'anello dell'albero prevista dal machine learning

Jun 17, 2023

Gli anelli degli alberi sono registri della crescita annuale e la larghezza di ciascun anello è correlata alle condizioni ambientali di quell'anno. In un nuovo studio, Lee e Dannenberg utilizzano l’apprendimento automatico per dimostrare che la larghezza dell’anello è ben correlata ai tipi di masse d’aria sperimentate da un albero nell’ultimo anno.

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In precedenza, gli scienziati collegavano la variabilità degli anelli degli alberi a elementi climatici distinti come temperatura, precipitazioni e siccità. Tuttavia, il tempo non viene vissuto come elementi individuali, ma come un insieme di tutte le diverse componenti che agiscono insieme. L'esperienza integrata del tempo può essere caratterizzata come una massa d'aria: corpi atmosferici di dimensioni migliaia di chilometri.

Nel nuovo studio, gli autori hanno raccolto registrazioni degli anelli degli alberi per 130 specie in 904 siti di osservazione nell’emisfero settentrionale. Hanno anche estratto dati meteorologici sulle masse d’aria in ciascun sito e in ogni giorno risalenti al lontano 1979 utilizzando un set di dati disponibile al pubblico chiamato classificazione della tipizzazione meteorologica a griglia. Questo sistema classifica il tempo in 11 tipi basati principalmente sulla temperatura e sull'umidità.

Quindi, utilizzando reti neurali artificiali, i ricercatori hanno correlato la larghezza dell'anello di un albero al numero di giorni in cui l'albero ha sperimentato ciascuna diversa classe di massa d'aria nei 12 mesi precedenti. Per fare un confronto, hanno utilizzato lo stesso approccio di apprendimento automatico utilizzando i dati tradizionali su temperatura e precipitazioni.

L’approccio basato sulla massa d’aria ha sovraperformato quello tradizionale per il 66% delle specie arboree. Tale percentuale è salita all'83% tra le specie con il maggior numero di dati disponibili. L’analisi dei ricercatori ha rivelato che le masse d’aria umida-fresca erano maggiormente correlate con una crescita significativa degli alberi, mentre le masse d’aria secco-calda erano maggiormente predittive di una scarsa crescita.

I ricercatori hanno utilizzato il modello per capire come le condizioni climatiche del passato influenzano la crescita degli alberi, ma notano che la direzionalità potrebbe essere invertita: la documentazione sugli anelli degli alberi si estende per quasi 14.000 anni e potrebbe essere utilizzata per classificare le antiche masse d’aria.

I risultati potrebbero essere utilizzati anche per scrutare il futuro. Caratterizzando le masse d’aria attuali e prevedendo quelle future, il modello potrebbe valutare lo stress delle piante, il rischio di mortalità e la vulnerabilità agli incendi per il prossimo anno. (Giornale di ricerca geofisica: Biogeosciences, https://doi.org/10.1029/2022JG007064, 2023)

—Morgan Rehnberg (@MorganRehnberg), scrittore scientifico