Plant functional response to desertification and land degradation: contribution to restoration strategies

Abstract

É crucial entender o impacto das alterações climáticas nos ecossistemas áridos, pois estas poderão agravar a desertificação e degradação dos solos, comprometendo o funcionamento dos ecossistemas e os serviços a eles associados. Os atributos funcionais ligam as espécies aos processos do ecossistema, fornecendo um entendimento mecanicista da sua resposta ao clima. O principal objectivo desta tese foi modelar a resposta de ecossistemas áridos ao clima com base em atributos funcionais de plantas (AFP), usando um gradiente climático espacial para prever alterações no tempo. Pretendeu-se assim selecionar um indicador baseado em AFP para monitorizar os efeitos do clima, e contribuir para melhorar as estratégias de gestão e restauro de zonas áridas. Embora a maioria das métricas de diversidade funcional requeiram a quantificação dos AFP no campo, não existia consenso sobre qual o melhor método para ser usado à escala global. Comparámos diferentes métodos, e demonstrámos as vantagens do método dos quadrados pontuais na monitorização de fina-escala dos AFP em zonas áridas. Desconhecia-se quais os principais AFP que respondiam à aridez, o que é essencial para o seu uso como indicadores de alterações no ecossistema. Identificámos nove AFP que respondem à aridez. Esta afectou a respectiva média, e reduziu a diversidade funcional. O uso de gradientes climáticos no espaço para prever alterações no tempo, requer a comparação de ambos os padrões, para a respectiva validação. Verificámos que as variações climáticas entre anos afectam os AFP, indicando que as mudanças funcionais são transitórias. Contudo, a diversidade funcional diminuiu em condições climáticas mais limitantes. Assim, face a uma maior aridez, espera-se que os padrões de resposta no tempo convirjam para os verificados no espaço. Os AFP podem responder de forma mais previsível ao clima do que a diversidade de espécies. Desenvolvemos um indicador de diversidade funcional baseado em múltiplos AFP, que diminuiu de forma monotónica não-linear com a aridez, mostrando ter maior capacidade preditora da resposta ao clima do que a diversidade de espécies. Os factores biofísicos locais modulam o efeito do clima na vegetação. Verificámos que os factores topo-edáficos têm um papel chave nos AFP envolvidos na colonização por arbustos. Os factores climáticos pouco influíram, sugerindo que as alterações climáticas não promoverão a colonização por arbustos. Os AFP podem ser uma ferramenta essencial no restauro de zonas áridas. Apresentámos uma visão geral sobre projectos de restauro, mostrando a necessidade de uma melhor integração dos AFP no restauro de zonas áridas. Ao demonstrar que os AFP são indicadores consistentes do impacto do clima nos ecossistemas, contribuímos para melhorar as previsões dos efeitos das alterações climáticas nas zonas áridas, e desenvolvemos um indicador que pode ser usado para mapear áreas em risco de desertificação e degradação do solo, potencialmente a uma escala global.

It is crucial to anticipate the impacts of climate change on drylands, as it may aggravate desertification and land degradation, hampering ecosystems functioning and associated services. Functional traits determine species’ responses to environment, and their influence on ecosystem processes, thus providing a mechanistic tool to monitor ecosystems’ response to climate. The main aim of this thesis was to model the response of Mediterranean dryland ecosystems to climate, based on plant functional traits (PFT), using a spatial climatic gradient to predict changes over time. It aimed at selecting a traitbased indicator to track climate change effects on drylands, and contribute to improve land management and restoration strategies to mitigate land degradation. Although most trait-based metrics require the quantification of PFT in the field, there is no consensus about the best plant-sampling method to do it, to be used at a global scale. By comparing the performance of different methods, we demonstrated the advantages of the point-intercept method to perform fine-scale monitoring of PFT in drylands. Understanding which PFT respond to climate is essential to their use as indicators of ecosystems´ changes. Yet, this is not well established in drylands. We identified nine PFT responding to aridity. It affected PFT means, and reduced functional diversity. Studying climatic gradients in space to infer changes over time, requires a validation between the two. We found that inter-annual climatic fluctuations greatly affected PFT, indicating that functional changes are transitory. Yet, functional diversity was reduced under more limiting climatic conditions. Hence, we hypothesize that if drier conditions prevail in time, changes over time will approach those found along space. PFT are likely to respond in a more predictable way to environment than species diversity. We built a multi-trait functional diversity indicator, which showed a monotonic non-linear decrease with increasing aridity, responding in a more predictable way to climate than species diversity. Local biophysical factors modulate the effect of climate on plant communities. We explored the relative effect of these factors, and found that topo-edaphic factors played a major role shaping PFT associated to shrub encroachment. Climatic factors had a minor influence, suggesting that climate change will not promote shrub encroachment in Mediterranean drylands. PFT may be an important tool to improve dryland restoration. We provide a comprehensive overview of the current restoration practice in Mediterranean drylands, showing the need for a better integration of trait-based ecology into dryland restoration. By showing that PFT are consistent indicators of the impact of climate on dryland ecosystems, this work contributed to improve predictions on the effects of climate change on drylands, and enabled the development of a trait-based indicator which can be used to map areas at risk of desertification and land degradation, potentially at a global scale.