La investigación propuesta innova al vincular directamente la dinámica de las comunidades del microbioma con la resiliencia forestal mediante una técnica de meta-análisis de alto rendimiento. Mientras que los estudios tradicionales sobre resiliencia se centran en indicadores macroscópicos como mortalidad arbórea o cobertura de dosel, esta aproximación sitúa al microbioma del suelo en el centro del análisis por su papel esencial en el ciclo de nutrientes y la respuesta al estrés hídrico. El objetivo es desarrollar un marco cuantificable que permita evaluar y predecir la capacidad de recuperación de un ecosistema forestal a partir de cambios composicionales y funcionales del microbioma bajo condiciones de sequía simulada.

Metodología. El diseño experimental combina parcelas controladas con secuenciación masiva del microbioma, análisis de redes dinámicas y modelado matemático. Se propone seleccionar un bosque templado representativo, establecer 24 parcelas de 5 m por 5 m y aplicar tres tratamientos hídricos: control, sequía moderada y sequía severa durante seis meses. Cada parcela se muestreará quincenalmente para análisis de suelo y raíces. La secuenciación 16S y ITS permitirá caracterizar bacterias, arqueas y hongos. El procesamiento bioinformático empleará flujos robustos para generar ASV y asignaciones taxonómicas y funcionales.

Análisis de redes. Las redes de coocurrencia construidas a partir de abundancias de ASV revelarán interacciones potenciales en la comunidad microbiana. Se calcularán correlaciones tipo Spearman con un umbral para eliminar asociaciones débiles y se extraerán métricas temporales como modularidad, coeficiente de agrupamiento, longitud media de caminos y nestedness. La dinámica de estas métricas durante la perturbación indicará cambios en la estructura y funcionalidad del microbioma. Modelos de grafos aleatorios generalizados permitirán cuantificar las alteraciones estructurales inducidas por la sequía.

Índices funcionales y puntuación de resiliencia. A partir de la asignación de guildas funcionales a cada ASV se construirá un Índice de Diversidad Funcional que refleje la participación microbiana en procesos clave como el ciclo del nitrógeno, solubilización de fósforo y supresión de patógenos. La Puntuación de Resiliencia se definirá como combinación ponderada de FDI, modularidad y nestedness mediante optimización bayesiana para ajustar los pesos en función de mediciones fisiológicas de los árboles como tasa fotosintética, potencial hídrico e incremento de área basal.

Validación experimental. Paralelamente al seguimiento del microbioma se registrarán variables dendrométricas y fisiológicas que servirán como datos de verificación. Análisis estadísticos de medidas repetidas compararán composición microbiana, métricas de red y la puntuación de resiliencia entre tratamientos. Correlaciones y modelos predictivos establecerán la relación entre la Puntuación de Resiliencia y la salud real de los árboles.

Resultados esperados y aplicaciones. Se anticipa que la Puntuación de Resiliencia derivada del microbioma permitirá predecir con capacidad preventiva qué parcelas mantendrán funciones ecosistémicas frente a la sequía. Esta herramienta puede orientar estrategias de restauración dirigidas, selección de zonas prioritarias y diseño de enmiendas microbianas específicas para mejorar la recuperación. Además, el marco es escalable y adaptable a diferentes tipos de bosque, lo que facilita su integración en servicios comerciales de resiliencia climática.

Escalabilidad e implementación. A corto plazo se desarrollará una plataforma web para cálculo e interpretación de la Puntuación de Resiliencia. A medio plazo se integrarán datos de teledetección y sensores remotos para mejorar las predicciones. A largo plazo se proyecta la implantación de redes de sensores automatizados y la integración con sistemas de previsión ecológica regional.

Innovación técnica. La fortaleza de este enfoque reside en combinar análisis de redes dinámicas con optimización bayesiana para generar un índice predictivo validado por mediciones fisiológicas. Filtrar correlaciones débiles y estudiar la evolución temporal de la red reduce el ruido y aumenta la capacidad de detectar señales tempranas de pérdida de resiliencia. Este enfoque supera las limitaciones de estudios estáticos y abre la puerta a intervenciones dirigidas que aceleren la restauración y mejoren la captura de carbono.

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Conclusión. Este marco ofrece una vía novedosa y cuantificable para evaluar y potenciar la resiliencia forestal mediante la lectura del microbioma. Al integrar análisis molecular, teoría de redes y aprendizaje automático, se facilita una gestión forestal proactiva que puede acelerar la restauración ecológica, optimizar la captura de carbono y aportar datos sólidos para la toma de decisiones políticas y comerciales.