Migliori metodi di misurazione degli alberi potrebbero accelerare l’evoluzione delle foreste
I primi tentativi scientifici di misurare gli alberi e studiare le foreste risalgono al XIX secolo e si basavano su osservazioni anatomiche e fisiche. Dagli anni settanta in poi, gli scienziati hanno iniziato a utilizzare metodi più indiretti basati su segnali fisici come i raggi X, l’acustica e, più tardi, gli infrarossi. I ricercatori del progetto TOPWOOD erano decisi a portare le tecniche nel XXI secolo, perfezionando vecchi metodi e creandone di nuovi per contribuire a risolvere alcuni problemi della contemporaneità. «Oggi molti organismi viventi, tra cui alberi e foreste, si trovano di fronte a nuove condizioni climatiche a causa dei cambiamenti climatici: abbiamo già osservato conseguenze sfavorevoli, come il declino e la mortalità, che sappiamo essere legati alla siccità», afferma Philippe Rozenberg, coordinatore del progetto TOPWOOD e direttore di ricerca presso l’Istituto nazionale di ricerca agronomica francese (INRA). «Le proprietà del legno sono direttamente collegate alla resistenza alla siccità», aggiunge Rozenberg. Il gruppo di ricerca, il cui lavoro è stato intrapreso con il supporto del programma Marie Skłodowska-Curie, ha sperimentato tecniche di microdensità, acustica e spettroscopia nel vicino infrarosso (NIRS) per misurare con precisione quali proprietà di base contribuiscono alla qualità del legno. Hanno poi utilizzato queste conoscenze per sviluppare nuovi dispositivi in grado di fornire calibrazioni di determinati tratti funzionali del legno. Questi includono il modo in cui si forma, come conduce l’acqua e cosa porta alla cavitazione, una situazione in cui le condizioni di siccità causano la rottura della colonna d’acqua nei tronchi, come quando un essere umano soffre di embolia.
Risultati rapidi
«Sappiamo come misurare la vulnerabilità alla cavitazione, ma questi dispositivi sono molto costosi, molto tediosi da usare e la velocità di misurazione è bassa, dato che si possono misurare solo pochi alberi al giorno. Stiamo quindi studiando la possibilità di utilizzare la NIRS come alternativa per avere un rapido accesso alla resistenza alla siccità», afferma Rozenberg. I ricercatori di TOPWOOD hanno raggiunto risultati promettenti. Hanno usato la NIRS, calibrandola in modo convincente in una specie di albero, il cipresso della Cordigliera, un legno tenero delle Ande. Hanno anche dimostrato una relazione significativa tra il segnale NIRS e la vulnerabilità alla cavitazione in eucalipti, pioppi, abeti di Douglas, pini silvestri e abeti rossi, e hanno fatto progressi con larici, pini di Monterey e pini marittimi.
Adattamento evolutivo
«Abbiamo convalidato la significatività della correlazione, per cui proponiamo uno strumento per prevedere la vulnerabilità alla cavitazione utilizzando solo il segnale NIRS. Possiamo poi tornare in quella foresta con queste informazioni e individuare quali alberi sono più o meno resistenti alla siccità», afferma Rozenberg. Ciò potrebbe consentire ai gestori forestali di decidere quali alberi mantenere e quali abbattere, in modo che nel corso del tempo l’intera foresta diventi più resistente alla siccità. «È quasi come se stessimo accelerando l’evoluzione», aggiunge Rozenberg. Quello che era iniziato come un tentativo di migliorare la capacità degli scienziati che studiano le foreste di raccogliere e utilizzare i dati ha presto adottato l’obiettivo secondario, maggiormente applicativo, di migliorare la qualità del legno prodotto dalle foreste. A progetto ormai concluso, una parte del gruppo responsabile di TOPWOOD proseguirà il lavoro, applicando questa tecnica agli alberi e anche alle piante d’uva grazie a un finanziamento delle autorità regionali francesi. Inoltre, sono in corso i preparativi per ampliare il gruppo originario e richiedere ulteriori finanziamenti dell’UE per portare avanti questa linea di ricerca.
Parole chiave
TOPWOOD, proprietà del legno, NIRS, cavitazione, resistenza alla siccità, gestori forestali, cipresso della Cordigliera, cambiamenti climatici, crisi climatica
