What causal drivers influence carbon storage in Shanghai, China's urban and peri-urban forests?

Los estudios han documentado muchos factores biofísicos que están correlacionados con el almacenamiento de carbono en los bosques urbanos. Esta función de los bosques urbanos también se promueve cada vez más como una solución basada en la naturaleza para las ciudades. Si bien la urbanización afecta tanto a la estructura como a la función de los ecosistemas forestales urbanos, son escasos los análisis cuantitativos de los impulsores ocasionales específicos del almacenamiento de carbono en los bosques urbanos frente a los periurbanos. Para abordar esta falta de información, utilizamos datos de campo de parcelas aleatorias ubicadas a lo largo de un gradiente de urbano a rural en Shangai, China, ecuaciones de biomasa específicas de la región, y análisis de trayectoria de factores socioeconómicos y ecológicos del bosque urbano comúnmente estudiados para analizar sus efectos sobre el almacenamiento de carbono en árboles sobre la superficie. También se elaboró un índice de urbanización para diferenciar cuantitativamente los sitios urbanos de los periurbanos a lo largo del transecto. Los resultados muestran que tanto en los bosques urbanos como en los periurbanos, el porcentaje de cobertura arbórea y arbustiva tuvo un efecto significativo y positivo en el carbono de árboles y arbustos, pero la densidad de árboles y arbustos tuvo un efecto aún mayor. Además, la diversidad de especies de árboles y arbustos no tuvo efectos sobre el almacenamiento de carbono, mientras que los efectos de la composición de las especies sobre el carbono de árboles y arbustos en los bosques urbanos fueron diferentes de los de las zonas periurbanas. Los bosques periurbanos también mostraron un efecto significativo del porcentaje de cobertura de árboles y arbustos en la diversidad de especies de árboles y arbustos. Este enfoque, que utiliza un análisis de la trayectoria de los datos de campo y de las parcelas y de la información dendrométrica y de urbanización específica del lugar, puede utilizarse para identificar cuantitativamente las dependencias causales poco exploradas entre los generadores de cambio y los servicios de los ecosistemas, sin depender exclusivamente de los datos sobre la cubierta terrestre espacial, que a menudo no están disponibles en los países en desarrollo.