Registro de resúmenes

Reunión Anual UGM 2025


CCA-41

 Resumen número: 0564  |  Resumen aceptado  
Presentación oral

Título:

IMPACTOS Y RIESGOS DE LA GEOINGENERÍA SOLAR SOBRE LA BIODIVERSIDAD A ESCALA GLOBAL

Autores:

1 Julian A. Velasco
Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, Universidad Nacional Autónoma de México
javelasco@atmosfera.unam.mx

2 Constantino González Salazar ← Ponente
Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, Universidad Nacional Autónoma de México
cgsalazar@atmosfera.unam.mx

3 David Alexander Prieto Torres
Facultad de Estudios Superiores Iztacala, Universidad Nacional Autónoma de México
davidprietorres@iztacala.unam.mx

4 Sandra Marisol Ramírez Barrera
Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, Universidad Nacional Autónoma de México
sandra.ramirez@atmosfera.unam.mx

5 Fabricio Villalobos
Red de Ecoetología, Instituto de Ecología A.C.
fabricio.villalobos@gmail.com

Sesión:

CCA Climatología, cambios climáticos y atmósfera Sesión regular

Resumen:

La modificación de la radiación solar (SRM) es una propuesta de intervención climática para limitar el calentamiento global, sin reducir las emisiones de gases de efecto invernadero. A pesar de su creciente relevancia en los debates sobre mitigación climática, sus efectos y riesgos potenciales sobre la biodiversidad no han sido bien evaluados. En este estudio, desarrollamos un enfoque macroecológico novedoso para evaluar los impactos y riesgos de una intervención SRM sobre los gradientes espaciales de riqueza de especies de vertebrados terrestres (anfibios, reptiles, aves y mamíferos) a escala global. Se utilizaron diez corridas del modelo ARISE-SAI-1.5, que simula una inyección estratosférica de aerosoles iniciando en 2035 y extendiéndose hasta 2070, en comparación con un escenario de referencia (SSP2-4.5) con mitigación convencional limitada.

Se ajustaron modelos macroecológicos empleando métodos de aprendizaje automático para predecir la riqueza de especies con base en un conjunto de variables ecológicas y evolutivas, incluyendo temperatura promedio anual, precipitación anual, y estacionalidad en temperatura y precipitación. Estas variables actúan como proxies de mecanismos de balance agua-energía y estacionalidad, los cuales determinan la riqueza de especies a distintas escalas espaciales. A diferencia de los enfoques de modelación ecológica clásicos, que utilizan proyecciones centradas en uno o dos horizontes temporales, nuestro enfoque incorpora toda la serie temporal climática, permitiendo así una perspectiva dinámica. En este sentido, mostramos tres métricas de riesgo ecológico: (1) el año de sobrepaso, definido como el primer año en que la pérdida de riqueza de especies supera un umbral determinado (e.g., 20%) en una celda; (2) el cambio abrupto, como el máximo cambio porcentual interanual en pérdida de especies; y (3) el riesgo de cambio abrupto, entendido como la probabilidad de que dicho cambio supere un umbral crítico (15% o 20%) a través de múltiples iteraciones del modelo. Estas métricas permiten caracterizar la magnitud, sincronía y velocidad del cambio en la biodiversidad, dirigido por el escenario de intervención SRM o el escenario convencional. El análisis mostró que los grupos de vertebrados más afectados bajo el escenario SRM fueron los anfibios y reptiles, en comparación con mamíferos y aves. No se encontró evidencia de que la intervención SRM retrase las pérdidas de especies o extinciones locales en relación con el escenario SSP2-4.5. Por el contrario, en el caso de anfibios y reptiles, las pérdidas acumuladas de especies a través del espacio ocurren más rápidamente bajo el escenario SRM que bajo el SSP2-4.5. Asimismo, la intervención SRM exacerbó la pérdida de especies de vertebrados terrestres dentro de casi todas las categorías de Áreas Protegidas, lo cual podría comprometer su capacidad para capturar y almacenar carbono. Estos resultados subrayan la necesidad urgente de evaluar con mayor profundidad los riesgos ecológicos asociados a estrategias de intervención climática, particularmente en regiones de alta biodiversidad como América Latina. La integración de hipótesis ecológicas, métodos de aprendizaje automático y el uso de métricas de riesgo temporales proporcionan herramientas valiosas para informar procesos de toma de decisiones en contextos de alta incertidumbre.





Reunión Anual UGM 2025
Del 26 al 31 de Octubre
Puerto Vallarta, Jalisco, México