Uno studio internazionale pubblicato sulla rivista scientifica Communications Earth & Environment, che ha visto la collaborazione dell’Istituto per i sistemi agricoli e forestali del Mediterraneo del Consiglio nazionale delle ricerche, rivela che entro la fine del secolo circa il 25% delle foreste europee potrebbe subire una variazione radicale della specie dominante. La ricerca evidenzia come l’innalzamento termico e la crescente frequenza degli stress idrici stiano alterando i rapporti di forza biologici all’interno dei popolamenti boschivi, riducendo la capacità competitiva delle conifere a vantaggio di alcune varietà di latifoglie decidue, storicamente confinate in areali differenti.
Sotto il profilo metodologico, l’indagine costituisce una delle più vaste analisi macro-ecologiche condotte sul continente europeo, avendo elaborato oltre 135 milioni di anni-simulazione forestale. Per mappare queste transizioni, il team di ricerca ha integrato 17 distinti modelli ecologici di processo sviluppati in diversi contesti nazionali, elaborando i dati tramite algoritmi avanzati di deep learning. Questo sistema di intelligenza artificiale ha permesso di proiettare la risposta adattativa e la capacità di insediamento di nove delle specie forestali più rilevanti per l’economia e l’ambiente del continente. Le proiezioni indicano che, nello scenario climatico più severo, circa 96 milioni di ettari di bosco modificheranno la propria composizione floristica entro il 2100, localizzando le maggiori vulnerabilità nelle aree di transizione come l’arco alpino, la Scandinavia meridionale e le porzioni interne della regione mediterranea.
I dati empirici mostrano che sei delle nove specie monitorate registrano un netto declino della propria forza competitiva, con una marcata incidenza sulle conifere sempreverdi quali l’abete rosso, l’abete bianco e il pino silvestre, specialmente nei margini meridionali e più aridi dei loro areali d’origine. Al contrario, specie decidue come il faggio e la farnia dimostrano una superiore resilienza fisiologica, mantenendo o incrementando la propria quota di dominanza nei medesimi contesti. Alessio Collalti, ricercatore del Cnr-Isafom e responsabile del Laboratorio di Modellistica Forestale, ha chiarito la portata del fenomeno: “Le foreste europee non stanno semplicemente reagendo al cambiamento climatico in termini di crescita o mortalità: stanno cambiando gli equilibri ecologici che determinano quali specie riescono a prevalere nel lungo periodo. La perdita di competitività di una specie rappresenta un segnale precoce di possibili cambiamenti nella composizione delle foreste, con conseguenze dirette sulla loro capacità di accumulare carbonio, utilizzare l’acqua e sostenere la biodiversità”.
La complessità biologica dei sistemi forestali impone l’adozione di strumenti d’indagine multifattoriali, in grado di connettere i processi biochimici locali con le dinamiche climatiche di macro-scala. Daniela Dalmonech, ricercatrice presso il medesimo istituto del Cnr, ha precisato: “Questo lavoro dimostra quanto sia importante integrare modelli ecologici di processo, dati climatici e intelligenza artificiale per comprendere la risposta degli ecosistemi forestali ai cambiamenti globali. Le foreste sono sistemi complessi, e coglierne le dinamiche richiede strumenti capaci di osservare contemporaneamente processi biologici, climatici e interazioni tra specie su scale spaziali molto ampie”.
Poiché le conifere rappresentano attualmente più della metà del patrimonio forestale europeo e costituiscono l’asse portante della filiera industriale del legno, la comprensione di queste tendenze diventa un fattore cruciale per la pianificazione e l’economia del territorio.
Come concluso da Collalti: “Le decisioni selvicolturali prese oggi determineranno il volto delle foreste europee per i primi decenni. Identificare in anticipo le aree più vulnerabili consente di progettare foreste più resilienti, diversificate e capaci di continuare a fornire servizi ecosistemici essenziali in un clima che cambia”. L’evoluzione delle tecniche selvicolturali dovrà quindi basarsi su modelli predittivi robusti per orientare i programmi di riforestazione verso criteri di biodiversità e stabilità ecologica a lungo termine.
