Description du projet
Surveiller la croissance arboricole pour améliorer la reconstruction de la variabilité du climat
Les anneaux de croissance des arbres représentent une archive fondamentale pour la reconstruction en haute résolution de l’altérabilité climatique au cours des deux derniers millénaires aux niveaux régional et mondial. Des reconstructions précises nécessitent d’établir une relation constante entre la croissance arboricole et le climat. Toutefois, lors de la seconde moitié du 20e siècle, les chronologies de largeur et de densité des anneaux de croissance des arbres n’ont pas été en mesure de suivre les températures en rapide hausse dans les forêts de l’hémisphère Nord. Ce phénomène, appelé le problème de «divergence», remet en question la fiabilité de la reconstruction basée sur la température des anneaux de croissance, ainsi que notre compréhension de la réponse climatique terrestre aux gaz à effet de serre anthropogéniques. Le projet MONOSTAR, financé par l’UE, compte développer un modèle qui simule les altérations d’année en année et à long terme de la largeur et de la densité des anneaux de croissance de différentes espèces de conifères présents dans des environnements climatiques différents. Le modèle sera combiné à des données issues d’un nouveau réseau hémisphérique de chronologie de largeur et de densité d’anneaux de croissance, ainsi qu’à des données de surveillance in situ.
Objectif
Tree-rings are a key proxy archive for reconstructing high resolution climate variability over the past 1-2ka at regional to global scales. Skillful reconstructions require a stationary relationship between tree growth and climate (Hutton’s principle of uniformitarianism), which is commonly evaluated by statistical calibration/verification trials against instrumental measurements. This association, however, weakened during the second half of the 20th century, when tree-ring width and density chronologies from Northern Hemisphere forests were not able to track the rapidly increasing temperatures. This so-called “divergence” problem was identified in the 1990s to be a large-scale phenomenon, and not only questions the reliability of tree-ring based temperature reconstruction, but also affects our understanding of the Earth’s climate sensitivity to anthropogenic greenhouse gases. A conclusive explanation for this central problem of contemporary paleoclimate research is, however, still missing. Here, I propose to develop a process model that simulates year-to-year and long-term variations in both tree-ring width and density of different conifer species growing under different climate regimes. Evidence from this model will be combined with data from a new, hemispheric scale network of tree-ring width and density chronologies, as well as in-situ monitoring data, to train the model, validate synthetic timeseries, and analyze spatially varying influences of climatological, air chemical and ecological drivers on tree growth. Model-data fusion and inverse modelling techniques will be applied to quantify the non-linear mechanisms underlying divergence, and to deduce methodological recommendations that can be applied by any paleoclimatologist, working with different species and in different regions of the Northern Hemisphere, to mitigate late 20th century divergence and thus improve their climate reconstructions.
Champ scientifique
Programme(s)
Thème(s)
Régime de financement
ERC-ADG - Advanced GrantInstitution d’accueil
55122 Mainz
Allemagne