Un estudio publicado en Nature Climate Change revela que el tiempo de retención de carbono en la selva podría acortarse hasta un 15% para 2100. Las tormentas eléctricas resultaron ser el factor climático más influyente en la velocidad de renovación de la biomasa.

Un estudio publicado en la revista Nature Climate Change reveló que la Amazonía libera carbono hacia la atmósfera más rápido de lo que se estimaba, debido a que el aire más seco y las tormentas eléctricas aceleran la muerte de los árboles y reducen el tiempo que el carbono permanece en los bosques. La investigación fue liderada por científicos de la Academia China de Ciencias y la Universidad Cornell, con participación del Instituto Nacional de Investigaciones Espaciales de Brasil.

Para el trabajo, los investigadores utilizaron imágenes del satélite MODIS combinadas con datos de 57 parcelas de inventario forestal en tierra, lo que les permitió construir un mapa con resolución de un kilómetro cuadrado para toda la Amazonía intacta. Los tiempos de renovación de biomasa relevados oscilaron entre 24 y 80 años, con una mediana de 51 años. El análisis identificó que las tormentas eléctricas intensas resultaron ser el factor climático con mayor influencia sobre la velocidad de renovación, por encima incluso de la sequedad del aire.

Las proyecciones al año 2100 son preocupantes: bajo un escenario de bajas emisiones, la renovación de biomasa se aceleraría un 3%; bajo el peor escenario, con emisiones similares a las actuales, la aceleración podría llegar al 15%, con el centro y norte amazónico entre las zonas más afectadas. Cuando los árboles mueren antes de tiempo, el carbono que almacenaban vuelve a la atmósfera más rápido, lo que intensifica el calentamiento global en un ciclo que se retroalimenta.

Los investigadores señalaron que los modelos climáticos globales venían tratando la tasa de renovación de biomasa como una constante igual para todos los bosques tropicales, lo que generaba errores en las proyecciones. El equipo recomendó incorporar el efecto de las tormentas y la sequedad atmosférica en esos modelos para mejorar las predicciones sobre el cambio climático futuro.