A process-based model of Posidonia oceanica demography and biomass dynamics under environmental change

Posidonia oceanica, an endemic Mediterranean seagrass, forms extensive meadows vital for carbon sequestration, coastal protection, and marine biodiversity. Facing widespread decline from climate change and anthropogenic pressures, the species requires predictive tools to support costly and limited monitoring campaigns. This thesis introduces a process-based model, coupling age-structured demography with living and detrital biomass compartments for representative plots. Model parameters are taken from literature or calibrated, via genetic algorithm, against depth-specific shoot density targets, considering an allometric constraint. The calibrated model successfully reproduces realistic equilibrium states in terms of both shoot density, characterized by an exponential decline with depth and a physiological slope change at 14 m, and living and dead biomass compartments. Additionally, the simulated ratio between above- and belowground biomass compartments aligns with empirical allometric laws, validating the model's structural realism. Global sensitivity analysis identifies clonal recruitment, adult shoot survival, and horizontal rhizome allocation as primary density drivers. Scenario analysis, instead, reveals different responses to varying environmental drivers: a sharp threshold response to warming above 26.6°C, a bell-shaped curve of salinity tolerance centered around 36-38 psu, and a monotonic decrease with hydrodynamic exposure. In particular, the analysis shows how multi-driver interactions can synergistically amplify negative effects, exposing the severe vulnerability of scarce meadows, as thermal, salinity, and mechanical stresses compound the effects of light limitation. Overall, the model provides a robust tool to capture the structural functioning of P. oceanica and project long-term dynamics under environmental change. Despite the generality of the model, the integration of site-specific physiological and morphological data can support conservation efforts for this species through estimates of meadow resilience, productivity, and Blue Carbon sequestration capacity.

La Posidonia oceanica, una fanerogama marina endemica del Mediterraneo, forma praterie essenziali per la cattura di carbonio, la protezione costiera e la biodiversità marina. Di fronte al declino causato da cambiamenti climatici e pressioni antropiche, questa specie necessita dello sviluppo di modelli predittivi per supportare monitoraggi costosi e limitati. Questa tesi introduce un modello basato sui processi biologici che unisce una demografia strutturata per età con compartimenti di biomassa viva e detritica per un’unità rappresentativa di prateria. Oltre a parametri derivati dalla letteratura, il modello utilizza parametri calibrati con un algoritmo genetico in base alla densità target dei fasci in funzione della profondità e a un vincolo allometrico. Il modello riproduce stati di equilibrio realistici sia per la densità dei fasci, caratterizzata da un declino esponenziale con la profondità e da un cambiamento di pendenza a 14 m, sia per i compartimenti di biomassa viva e morta. L'analisi di sensitività globale identifica il reclutamento clonale, la sopravvivenza dei germogli adulti e l'allocazione orizzontale dei rizomi come principali fattori di densità. Le analisi di scenario, invece, rivelano risposte diverse ai vari fattori ambientali: una risposta a soglia per temperature superiori a 26.6°C, una risposta a campana centrata intorno all'intervallo di 36-38 psu alle variazioni di salinità e un declino monotòno con l'esposizione idrodinamica. L'analisi mostra come le interazioni multifattoriali amplifichino sinergicamente gli effetti negativi, esponendo a vulnerabilità soprattutto le praterie poco dense, poiché gli stress termici, salini e meccanici si uniscono alla limitazione fotosintetica. Il modello fornisce uno strumento robusto per simulare il funzionamento strutturale della P. oceanica e valutare dinamiche di lungo periodo in condizioni di cambiamento ambientale. Nonostante la generalità dell’approccio, l'integrazione di dati fisiologici e morfologici sito-specifici può supportare progetti di conservazione di questa specie, attraverso la quantificazione della resilienza, produttività e capacità di sequestro di carbonio blu delle praterie.