• Energy Research
• 13. Climate action close
• 14. Life underwater close
• Digital.CSIC close

Seawater warming and increased incidence of marine heatwaves (MHW) are threatening the integrity of coastal marine habitats including seagrasses, which are particularly vulnerable to climate changes. Novel stress tolerance-enhancing strategies, including thermo-priming, have been extensively applied in terrestrial plants for enhancing resilience capacity under the re-occurrence of a stress event. We applied, for the first time in seedlings of the Mediterranean seagrass Posidonia oceanica, a thermo-priming treatment through the exposure to a simulated warming event. We analyzed the photo-physiological and growth performance of primed and non-primed seedlings, and the gene expression responses of selected genes (i.e. stress-, photosynthesis- and epigenetic-related genes). Results revealed that during the re-occurring stress event, primed seedlings performed better than unprimed showing unaltered photo-physiology supported by high expression levels of genes related to stress response, photosynthesis, and epigenetic modifications. These findings offer new opportunities to improve conservation and restoration efforts in a future scenario of environmental changes.

Global warming is emerging as one of the most critical threats to terrestrial and marine species worldwide. This study assessed the effects of simulated warming events in culture on two seagrass species, Posidonia oceanica and Cymodocea nodosa, which play a key role in coastal ecosystems of the Mediterranean Sea. Changes in fatty acids as key metabolic indicators were assessed in specimens from two geographical populations of each species adapted to different in situ temperature regimes. Total fatty acid (TFA) content and composition were compared in C. nodosa and P. oceanica from natural populations and following exposure to heat stress in culture. After heat exposure, individuals of C. nodosa and P. oceanica adapted to colder temperatures in situ accumulated significantly more TFA than controls. For both species, the proportion of polyunsaturated fatty acids (PUFA) decreased, and the percentage of saturated fatty acids (SFA) increased significantly after the heat treatment. These results highlight that populations of both species living at warmest temperatures in situ were more thermo-tolerant and exhibited a greater capacity to cope with heat stress by readjusting their lipid composition faster. Finally, exposure of seagrasses to warmer conditions may induce a decrease in PUFA/SFA ratio which could negatively affect their nutritional value and generate important consequences in the healthy state of next trophic levels.

Bien que l'on sache beaucoup de choses sur les facteurs qui contrôlent chaque composante du cycle terrestre de l'azote (N), il est moins clair comment ces facteurs affectent la disponibilité totale de l'azote, la somme des formes organiques et inorganiques potentiellement disponibles pour les micro-organismes et les plantes. Cela est particulièrement vrai pour les écosystèmes pauvres en N tels que les terres arides, qui sont très sensibles au changement climatique et aux processus de désertification pouvant entraîner la perte de nutriments du sol tels que N. Nous avons évalué la corrélation entre différents facteurs climatiques, abiotiques, végétaux et liés aux nutriments et la disponibilité de N dans les prairies semi-arides de Stipa tenacissima le long d'un large gradient d'aridité allant de l'Espagne à la Tunisie. L'aridité avait la relation la plus forte avec la disponibilité de l'azote, suggérant l'importance des contrôles abiotiques sur le cycle de l'azote dans les terres arides. L'aridité semble moduler les effets du pH, de la couverture végétale et du C organique (CO) sur la disponibilité de l'azote. Nos résultats suggèrent que les taux de transformation de l'azote, qui sont largement influencés par les variations de l'humidité du sol, ne sont pas les moteurs directs de la disponibilité de l'azote dans les prairies étudiées. Au contraire, la forte relation entre l'aridité et la disponibilité de l'azote pourrait être motivée par des effets indirects qui opèrent sur de longues échelles de temps (des décennies à des millénaires), y compris à la fois biotiques (par exemple, la couverture végétale) et abiotiques (par exemple, le CO et le pH du sol). Si ces facteurs sont en fait plus importants que les effets à court terme des précipitations sur les taux de transformation de l'azote, alors nous pourrions nous attendre à observer une diminution décalée de la disponibilité de l'azote en réponse à l'augmentation de l'aridité. Néanmoins, nos résultats suggèrent que l'augmentation de l'aridité prévue avec le changement climatique en cours réduira la disponibilité de l'azote dans le bassin méditerranéen, affectant l'absorption des nutriments végétaux et la production primaire nette dans les prairies semi-arides de cette région. Si bien se sabe mucho sobre los factores que controlan cada componente del ciclo del nitrógeno (N) terrestre, está menos claro cómo estos factores afectan la disponibilidad total de N, la suma de formas orgánicas e inorgánicas potencialmente disponibles para microorganismos y plantas. Esto es particularmente cierto para los ecosistemas pobres en N, como las tierras secas, que son altamente sensibles al cambio climático y los procesos de desertificación que pueden conducir a la pérdida de nutrientes del suelo, como N. Evaluamos cómo los diferentes factores climáticos, abióticos, vegetales y relacionados con los nutrientes se correlacionan con la disponibilidad de N en los pastizales semiáridos de Stipa tenacissima a lo largo de un amplio gradiente de aridez desde España hasta Túnez. La aridez tuvo la relación más fuerte con la disponibilidad de N, lo que sugiere la importancia de los controles abióticos en el ciclo de N en las tierras secas. La aridez pareció modular los efectos del pH, la cobertura vegetal y el C orgánico (OC) sobre la disponibilidad de N. Nuestros resultados sugieren que las tasas de transformación de N, que son impulsadas en gran medida por las variaciones en la humedad del suelo, no son los impulsores directos de la disponibilidad de N en los pastizales estudiados. Más bien, la fuerte relación entre la aridez y la disponibilidad de N podría ser impulsada por efectos indirectos que operan en escalas de tiempo largas (décadas a milenios), incluyendo tanto bióticos (por ejemplo, cobertura vegetal) como abióticos (por ejemplo, OC y pH del suelo). Si estos factores son de hecho más importantes que los efectos a corto plazo de la precipitación en las tasas de transformación de N, entonces podríamos esperar observar una disminución retardada en la disponibilidad de N en respuesta al aumento de la aridez. Sin embargo, nuestros resultados sugieren que el aumento de la aridez predicho con el cambio climático en curso reducirá la disponibilidad de N en la cuenca mediterránea, lo que afectará la absorción de nutrientes de las plantas y la producción primaria neta en los pastizales semiáridos en toda esta región. While much is known about the factors that control each component of the terrestrial nitrogen (N) cycle, it is less clear how these factors affect total N availability, the sum of organic and inorganic forms potentially available to microorganisms and plants. This is particularly true for N-poor ecosystems such as drylands, which are highly sensitive to climate change and desertification processes that can lead to the loss of soil nutrients such as N. We evaluated how different climatic, abiotic, plant and nutrient related factors correlate with N availability in semiarid Stipa tenacissima grasslands along a broad aridity gradient from Spain to Tunisia. Aridity had the strongest relationship with N availability, suggesting the importance of abiotic controls on the N cycle in drylands. Aridity appeared to modulate the effects of pH, plant cover and organic C (OC) on N availability. Our results suggest that N transformation rates, which are largely driven by variations in soil moisture, are not the direct drivers of N availability in the studied grasslands. Rather, the strong relationship between aridity and N availability could be driven by indirect effects that operate over long time scales (decades to millennia), including both biotic (e.g. plant cover) and abiotic (e.g. soil OC and pH). If these factors are in fact more important than short-term effects of precipitation on N transformation rates, then we might expect to observe a lagged decrease in N availability in response to increasing aridity. Nevertheless, our results suggest that the increase in aridity predicted with ongoing climate change will reduce N availability in the Mediterranean basin, impacting plant nutrient uptake and net primary production in semiarid grasslands throughout this region. في حين أن الكثير معروف عن العوامل التي تتحكم في كل مكون من مكونات دورة النيتروجين الأرضية (N)، إلا أنه من غير الواضح كيف تؤثر هذه العوامل على إجمالي توافر N، وهو مجموع الأشكال العضوية وغير العضوية التي يحتمل أن تكون متاحة للكائنات الحية الدقيقة والنباتات. وينطبق هذا بشكل خاص على النظم الإيكولوجية التي تعاني من فقر النيتروجين مثل الأراضي الجافة، وهي حساسة للغاية لتغير المناخ وعمليات التصحر التي يمكن أن تؤدي إلى فقدان مغذيات التربة مثل النيتروجين. قمنا بتقييم كيفية ارتباط العوامل المناخية واللاأحيائية والنباتية والمغذيات المختلفة بتوافر النيتروجين في المراعي شبه القاحلة على طول تدرج جفاف واسع من إسبانيا إلى تونس. كان للجفاف أقوى علاقة بتوافر النيتروجين، مما يشير إلى أهمية الضوابط اللاأحيائية في دورة النيتروجين في الأراضي الجافة. يبدو أن الجفاف يعدل تأثيرات الأس الهيدروجيني والغطاء النباتي و C العضوي (OC) على توافر N. تشير نتائجنا إلى أن معدلات تحول N، التي تحركها إلى حد كبير الاختلافات في رطوبة التربة، ليست هي الدوافع المباشرة لتوافر N في الأراضي العشبية المدروسة. بدلاً من ذلك، يمكن أن تكون العلاقة القوية بين الجفاف وتوافر N مدفوعة بالتأثيرات غير المباشرة التي تعمل على نطاقات زمنية طويلة (من عقود إلى آلاف السنين)، بما في ذلك كل من الحيوية (مثل الغطاء النباتي) واللاأحيائية (مثل OC التربة ودرجة الحموضة). إذا كانت هذه العوامل في الواقع أكثر أهمية من الآثار قصيرة الأجل لهطول الأمطار على معدلات تحول N، فقد نتوقع ملاحظة انخفاض متأخر في توافر N استجابة لزيادة الجفاف. ومع ذلك، تشير نتائجنا إلى أن الزيادة في القحولة المتوقعة مع تغير المناخ المستمر ستقلل من توافر N في حوض البحر الأبيض المتوسط، مما يؤثر على امتصاص المغذيات النباتية وصافي الإنتاج الأولي في المراعي شبه القاحلة في جميع أنحاء هذه المنطقة.

LISA cruise has the objective of acquiring new geophysical data in a mostly unexplored region of the SW Iberia Margin, about which many questions exist posing problems to geological interpretation. The LISA cruise acquired geophysical data along a profile (the LISA profile) that cuts across the Ampere seamount, the West Horseshoe Abyssal Palin, the plate boundary region and intersection of the Tore-Madeira Rise with the Gloria fault, and the Atlantic oceanic crust. The cruise consisted on the acquisition of wide angle seismic reflection anf refraction data using 21 OBH from GEOMAR-Kiel and the UTM seismic source. Additional data acquired: magnetic, multibeam bathymetry and backscatter and parasound. Oceanographic data acquired during the LISA Cruise (29SG20220616) on board the Research Vessel Sarmiento de Gamboa in 2022.

13th International Conference on Greenhouse Gas Control Technologies, GHGT-13, 14-18 November 2016, Lausanne, Switzerland A calcium looping (CaL) process is a carbon capture technology which utilizes calcium oxide to remove carbon dioxide from the flue gas of a power plant. Like most capture technologies, CaL process has a high energy demand, which reduces power plant efficiency. The energy penalty and the operating and capital costs of the unit can be reduced by increasing the concentration of O2 in the oxidant flow to calciner. In this study, a calciner has been studied with a three dimensional, steady-state, CFB process model. First, the model was validated by test data of the calciner in la Pereda CaL pilot. Next, a 3D model was created for a 200 MWth commercial scale calciner, in which the inlet oxygen concentration was increased up to 75% to map the potentials of improving the heat balance of the system and to investigate how the calciner operates in these conditions. Based on the simulations, the CaL process is feasible even at very high inlet oxygen concentration. The work presented in this paper is being partially funded by the European Commission under the RFCS “CaO2” project. Peer reviewed

Les méthodes de réduction d'échelle statistiques sont des outils de post-traitement populaires qui sont largement utilisés dans de nombreux secteurs pour adapter les résultats biaisés à résolution grossière des simulations climatiques mondiales à l'échelle régionale à locale généralement requise par les utilisateurs. Ils vont de méthodes simples et pragmatiques de correction de biais (BC), qui ajustent directement les sorties du modèle d'intérêt (par exemple les précipitations) en fonction des observations locales disponibles, à des méthodes plus complexes de pronostic parfait (PP), qui dérivent indirectement des prédictions locales (par exemple les précipitations) à partir de variables appropriées du modèle à grande échelle de l'air supérieur (prédicteurs). Les méthodes de réduction d'échelle statistiques ont été largement utilisées et évaluées de manière critique dans les applications du changement climatique ; cependant, leurs avantages et leurs limites dans les prévisions saisonnières ne sont pas encore bien compris. En particulier, un problème clé dans ce contexte est de savoir s'ils servent à améliorer la qualité/compétence prévisionnelle des résultats des modèles bruts au-delà de l'ajustement de leurs biais systématiques. Dans cet article, nous analysons ce problème en appliquant deux méthodes BC et deux méthodes PP à la pointe de la technologie pour réduire les précipitations à partir d'un rétroprojecteur saisonnier multimodèle dans une région tropicale difficile, les Philippines. Pour évaluer correctement la valeur ajoutée potentielle au-delà de la réduction des biais du modèle, nous considérons deux scores de validation qui ne sont pas sensibles aux changements de la moyenne (catégories de corrélation et de fiabilité). Nos résultats montrent que, alors que les méthodes BC maintiennent ou aggravent la compétence des prévisions du modèle brut, les méthodes PP peuvent apporter une amélioration significative des compétences (aggravation) dans les cas où les variables prédictives à grande échelle considérées sont meilleures (pires) prédites par le modèle que les précipitations. Par exemple, les méthodes PP augmentent (diminuent) la fiabilité du modèle dans près de 40 % des stations considérées en été boréal (automne). Par conséquent, le choix d'une approche pratique de réduction d'échelle (BC ou PP) dépend de la région et de la saison. Los métodos de reducción de escala estadística son herramientas populares de posprocesamiento que se utilizan ampliamente en muchos sectores para adaptar los resultados sesgados de resolución gruesa de las simulaciones climáticas globales a la escala regional a local que generalmente requieren los usuarios. Van desde métodos de corrección de sesgo (BC) simples y pragmáticos, que ajustan directamente los resultados del modelo de interés (por ejemplo, precipitación) de acuerdo con las observaciones locales disponibles, hasta métodos de pronóstico perfecto (PP) más complejos, que derivan indirectamente predicciones locales (por ejemplo, precipitación) de variables apropiadas del modelo a gran escala del aire superior (predictores). Los métodos estadísticos de reducción de escala se han utilizado ampliamente y se han evaluado críticamente en aplicaciones de cambio climático; sin embargo, sus ventajas y limitaciones en el pronóstico estacional aún no se comprenden bien. En particular, un problema clave en este contexto es si sirven para mejorar la calidad/habilidad de pronóstico de los resultados del modelo bruto más allá del ajuste de sus sesgos sistemáticos. En este documento analizamos este problema aplicando dos métodos BC y dos PP de última generación para reducir la precipitación de un retroceso estacional multimodelo en una región tropical desafiante, Filipinas. Para evaluar adecuadamente el valor añadido potencial más allá de la reducción de los sesgos del modelo, consideramos dos puntuaciones de validación que no son sensibles a los cambios en la media (categorías de correlación y fiabilidad). Nuestros resultados muestran que, mientras que los métodos BC mantienen o empeoran la habilidad de los pronósticos del modelo en bruto, los métodos PP pueden producir una mejora significativa de la habilidad (empeoramiento) en los casos en que las variables predictoras a gran escala consideradas son mejores (peores) predichas por el modelo que la precipitación. Por ejemplo, se encuentra que los métodos PP aumentan (disminuyen) la confiabilidad del modelo en casi el 40% de las estaciones consideradas en el verano boreal (otoño). Por lo tanto, la elección de un enfoque de reducción de escala conveniente (ya sea BC o PP) depende de la región y la temporada. Statistical downscaling methods are popular post-processing tools which are widely used in many sectors to adapt the coarse-resolution biased outputs from global climate simulations to the regional-to-local scale typically required by users. They range from simple and pragmatic Bias Correction (BC) methods, which directly adjust the model outputs of interest (e.g. precipitation) according to the available local observations, to more complex Perfect Prognosis (PP) ones, which indirectly derive local predictions (e.g. precipitation) from appropriate upper-air large-scale model variables (predictors). Statistical downscaling methods have been extensively used and critically assessed in climate change applications; however, their advantages and limitations in seasonal forecasting are not well understood yet. In particular, a key problem in this context is whether they serve to improve the forecast quality/skill of raw model outputs beyond the adjustment of their systematic biases. In this paper we analyze this issue by applying two state-of-the-art BC and two PP methods to downscale precipitation from a multimodel seasonal hindcast in a challenging tropical region, the Philippines. To properly assess the potential added value beyond the reduction of model biases, we consider two validation scores which are not sensitive to changes in the mean (correlation and reliability categories). Our results show that, whereas BC methods maintain or worsen the skill of the raw model forecasts, PP methods can yield significant skill improvement (worsening) in cases for which the large-scale predictor variables considered are better (worse) predicted by the model than precipitation. For instance, PP methods are found to increase (decrease) model reliability in nearly 40% of the stations considered in boreal summer (autumn). Therefore, the choice of a convenient downscaling approach (either BC or PP) depends on the region and the season. طرق تقليص النطاق الإحصائي هي أدوات شائعة لما بعد المعالجة تستخدم على نطاق واسع في العديد من القطاعات لتكييف المخرجات المتحيزة ذات الدقة الخشنة من محاكاة المناخ العالمي إلى النطاق الإقليمي إلى المحلي المطلوب عادةً من قبل المستخدمين. وهي تتراوح من طرق بسيطة وعملية لتصحيح التحيز (BC)، والتي تعدل بشكل مباشر مخرجات النموذج محل الاهتمام (مثل هطول الأمطار) وفقًا للملاحظات المحلية المتاحة، إلى طرق التكهن المثالي (PP) الأكثر تعقيدًا، والتي تستمد بشكل غير مباشر التنبؤات المحلية (مثل هطول الأمطار) من متغيرات النموذج المناسبة واسعة النطاق في الهواء العلوي (التنبؤات). تم استخدام طرق تقليص النطاق الإحصائي على نطاق واسع وتقييمها بشكل نقدي في تطبيقات تغير المناخ ؛ ومع ذلك، فإن مزاياها وقيودها في التنبؤ الموسمي ليست مفهومة جيدًا بعد. على وجه الخصوص، تتمثل المشكلة الرئيسية في هذا السياق في ما إذا كانت تعمل على تحسين جودة/مهارة التنبؤ لمخرجات النموذج الخام بما يتجاوز تعديل تحيزاتها المنهجية. في هذه الورقة، نقوم بتحليل هذه المشكلة من خلال تطبيق طريقتين حديثتين قبل الميلاد وطريقتين للبولي بروبلين لتقليل هطول الأمطار من توقعات موسمية متعددة النماذج في منطقة استوائية صعبة، الفلبين. لتقييم القيمة المضافة المحتملة بشكل صحيح بما يتجاوز الحد من تحيزات النموذج، نأخذ في الاعتبار درجتي التحقق غير الحساستين للتغيرات في المتوسط (فئتي الارتباط والموثوقية). تظهر نتائجنا أنه في حين أن طرق BC تحافظ على مهارة تنبؤات النموذج الخام أو تزيدها سوءًا، فإن طرق PP يمكن أن تسفر عن تحسن كبير في المهارات (تدهور) في الحالات التي تكون فيها المتغيرات التنبؤية واسعة النطاق التي يعتبرها النموذج أفضل (أسوأ) من هطول الأمطار. على سبيل المثال، تم العثور على طرق PP لزيادة (تقليل) موثوقية النموذج في ما يقرب من 40 ٪ من المحطات التي يتم النظر فيها في الصيف الشمالي (الخريف). لذلك، يعتمد اختيار نهج تصغير النطاق المناسب (إما BC أو PP) على المنطقة والموسم.