Di cosa parliamo quando parliamo di "riforestarazione"

Di cosa parliamo quando parliamo di "riforestarazione"

Un recente studio pubblicato su Nature offre un approccio innovativo alla rigenerazione delle foreste tropicali deforestate, basato su dati di alta precisione e tecniche avanzate di modellazione. Gli autori hanno sviluppato un modello che identifica le aree con il maggior potenziale per la rigenerazione naturale, combinando variabili biogeofisiche e socioeconomiche per creare mappe ad alta risoluzione delle regioni tropicali. Questo modello, costruito su dati satellitari e machine learning, ha identificato oltre 215 milioni di ettari di terre tropicali, situate principalmente in Brasile, Indonesia, Cina, Messico e Colombia, come idonee a questo processo di rigenerazione.

Per mappare il potenziale rigenerativo, i ricercatori hanno utilizzato dati raccolti tra il 2000 e il 2016, osservando dove le foreste sono ricresciute spontaneamente dopo la deforestazione. Il modello si avvale di un’ampia gamma di indicatori, che comprendono la densità della copertura arborea locale, la distanza dalle foreste esistenti, la qualità del suolo, il clima, la vicinanza a fonti d’acqua, la densità della popolazione e l’accessibilità urbana. Queste variabili permettono di stimare la probabilità di rigenerazione per ogni porzione di terreno, creando una previsione accurata dell’area rigenerabile e del carbonio potenzialmente sequestrabile.

In particolare, la precisione del modello è stata convalidata con un'accuratezza di quasi l'88%, grazie a un campione di oltre 4,87 milioni di punti casuali, e ha mostrato che la rigenerazione è particolarmente possibile in prossimità di aree forestali esistenti. Questo risultato sottolinea l'importanza delle foreste rimaste intatte come fonte di semi e habitat per le specie che contribuiscono alla dispersione, accelerando così il processo di rigenerazione naturale.
Lo studio ha stimato che, se queste aree rigenerate spontaneamente potessero crescere senza interferenze per un periodo di 30 anni, potrebbero sequestrare oltre 23,4 gigatonnellate di carbonio, solo considerando la biomassa sopra il suolo. Questo è un potenziale impressionante, equivalente a più di tre anni di sequestri globali da foreste primarie e secondarie. Un ulteriore sequestro potrebbe essere ottenuto includendo la biomassa sotterranea, ma si richiederebbero ulteriori studi per stimare accuratamente questo contributo.
I vantaggi identificati dagli autori non si limitano al sequestro di carbonio. La rigenerazione naturale delle foreste contribuisce a preservare la biodiversità, fornendo habitat essenziali per numerose specie animali e vegetali, molte delle quali sono a rischio di estinzione. Inoltre, le foreste rigenerate possono migliorare la qualità del suolo, prevenendo l'erosione e promuovendo la ritenzione di acqua, che a sua volta sostiene la resilienza degli ecosistemi locali. Questi effetti benefici si estendono anche alle comunità umane, migliorando la sicurezza idrica, fornendo risorse naturali come il legname e i prodotti forestali non legnosi, e creando opportunità economiche attraverso il turismo ecologico e i pagamenti per servizi ecosistemici. La rigenerazione naturale, quindi, rappresenta una soluzione integrata che può contribuire sia alla mitigazione del cambiamento climatico sia al miglioramento del benessere delle comunità locali.
Gli autori sottolineano, inoltre, come il modello possa essere uno strumento prezioso per guidare le decisioni di politica ambientale a livello locale e nazionale, permettendo di identificare le aree prioritarie per la rigenerazione naturale e supportare politiche come i pagamenti per servizi ecosistemici.
Rispetto a studi precedenti, i risultati di questo lavoro offrono una visione più dettagliata e precisa delle aree potenzialmente rigenerabili. Ad esempio, uno studio del 2016 aveva già suggerito l'importanza della rigenerazione naturale per il ripristino delle foreste tropicali, ma non era stato in grado di identificare le aree specifiche con il livello di dettaglio fornito da questo nuovo modello basato su machine learning. Anche Brown e Zarin nel 2013 avevano stimato il potenziale di sequestro del carbonio tramite rigenerazione naturale, ma il loro lavoro si basava su una scala globale meno precisa e non considerava variabili socioeconomiche importanti come la densità della popolazione e l'accessibilità urbana. Questo nuovo studio, quindi, fornisce un approccio molto più integrato e dettagliato, permettendo una pianificazione più mirata delle strategie di rigenerazione.

Gli autori enfatizzano l'importanza di questo progresso metodologico per supportare decisioni più efficaci e basate su evidenze concrete, migliorando la capacità di attuare misure di conservazione e mitigazione del cambiamento climatico. Per raggiungere l'obiettivo proposto, sarebbe necessario implementare una serie di misure pratiche, tra cui la creazione di incentivi economici per i proprietari terrieri affinché lascino rigenerare naturalmente le loro terre. Questi incentivi potrebbero includere sussidi diretti, sgravi fiscali o la partecipazione a programmi internazionali di compensazione delle emissioni di carbonio. Inoltre, il rafforzamento delle normative che limitano la deforestazione e proteggono le aree rigenerate è cruciale per assicurare il successo del processo. Un'ulteriore misura potrebbe essere il coinvolgimento delle comunità locali attraverso programmi di sensibilizzazione e formazione, promuovendo una gestione sostenibile delle risorse forestali e creando opportunità di lavoro legate alla conservazione. La collaborazione tra governi, ONG, istituzioni scientifiche e settore privato è fondamentale per coordinare gli sforzi e assicurare che le aree prioritarie siano effettivamente protette e valorizzate.