Description du projet
Caractériser un espace fonctionnel végétal unifié et sa relation avec le fonctionnement des écosystèmes
L’écologie basée sur les traits étudie la manière dont les traits fonctionnels des organismes affectent leurs réponses à l’environnement, leurs interactions et leurs effets sur les processus de l’écosystème. La capacité de prévoir la composition de la communauté et le fonctionnement de l’écosystème à partir de traits constitue un objectif important, en particulier dans le contexte du changement climatique mondial et du déclin de la biodiversité. Le projet PLECTRUM, financé par le CER, entend rendre cela possible. L’équipe quantifiera la dimensionnalité fonctionnelle et estimera la position de milliers d’espèces dans l’espace fonctionnel unifié des plantes en s’appuyant sur des données sans précédent relatives aux traits hors sol et souterrains. Les chercheurs feront ensuite appel à l’apprentissage profond pour relier la structure fonctionnelle des communautés au fonctionnement de l’écosystème et aux changements environnementaux.
Objectif
Functional traits of organisms determine their responses to the environment, disturbances, biotic interactions, but also their effects on ecosystem processes. Therefore trait-based approaches can potentially advance our understanding of complex ecological questions. However, straightforward approaches for accurate predictions of community composition and ecosystem functioning from traits are not yet available. Studies have considered different traits, which hampers synthesis, and analytical tools have been limited. Trait-based predictions need a holistic approach incorporating all aspects of the functional structure of plant communities within a unified plant functional space (UPFS) that considers the independent information provided by above- and belowground traits. PLECTRUM takes advantage of the UPFS and provides solutions for three of the most intractable problems for trait-based ecology: (i) the dimensionality of functional variation across ecosystems, (ii) predicting functional structure from environmental variables, and (iii) using this knowledge to forecast the effects of global change on functional structure, ecosystem functioning, and species extinction risk. I will combine the information from massive datasets of vegetation plots and plant traits with the first global standardized sampling of key above- and belowground traits. I will use this data to quantify functional dimensionality across ecosystems, and estimate the position of thousands of species in the UPFS. Then, I will use species distributions in the UPFS analogous to images and apply deep learning methods to link the functional structure of communities to ecosystem functioning and environmental change. The methodological toolbox developed in the project, combined with the synergy of aboveground and root traits, will allow us to forecast the effects of different global change scenarios on plant communities and their functioning across scales.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2023-COG
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HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsInstitution d’accueil
51005 Tartu
Estonie