Материалы портала «Научная Россия»

0 комментариев 243

Узнать реакцию лесов на «глобальное потепление»

Международный коллектив исследователей спрогнозировал  рост деревьев при различных сценариях изменения климата по модели Ваганова-Шашкина, что имеет значение при тестировании потенциала лесных экосистем.

Международный коллектив исследователей спрогнозировал  рост деревьев при различных сценариях изменения климата по модели Ваганова-Шашкина, что имеет значение при тестировании потенциала лесных экосистем.

Для моделирования лесных экосистем и управления ими  нужны сведения о реакции роста деревьев на возможные изменения климата. Такого рода взаимосвязи между экологическими исследованиями и  климатическими процессами изучаются в рамках традиционной дендроэкологии и в  смежных дисциплинах.

Научная команда специалистов  из разных стран занималась исследованием реакции лесных экосистем на изменяющийся климат. Они смоделировали и предсказали реакцию  деревьев на прогнозируемые изменения климата в полузасушливом регионе Китая. Эксперты изучили прирост годичных колец деревьев за последние 60 лет, применив модель Ваганова-Шашкина. Ученые обнаружили, что радиальный рост обусловлен,  прежде всего, влажностью почвы и температурой. Было показано, что увеличение прироста дерева будет наблюдаться в условиях потепления и увеличения увлажнения. Обратный эффект спрогнозирован при увеличении температуры и снижения влажности. Анализ подтвердил выдвинутую гипотезу о существенной зависимости скорости радиального роста дерева от влажности почвы, наряду с  устоявшимся мнением о принципиальной важности температурного режима в холодных континентальных условиях.

Участник международной научной группы российский учёный Шишов Владимир Валерьевич доктор  технических наук, профессор, заведующий кафедрой математических методов и информационных технологий Сибирского федерального университета (г. Красноярск) сообщил, каким образом моделирование радиального роста дерева помогает понять, как дерево адаптируется к изменяющимся условиям среды обитания.

Результаты исследования обнародованы в рецензируемом научном издании Dendrochronologia (58 (2019) 125632). 

На фото – Шишов Владимир Валерьевич – доктор  технических наук, профессор, заведующий кафедрой математических методов и информационных технологий Сибирского федерального университета (г. Красноярск)

На фото – Шишов Владимир Валерьевич – доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой математических методов и информационных технологий Сибирского федерального университета (г. Красноярск)

По словам Шишова, инициатива такой работы исходила от китайских коллег из Северо-западного университета сельского хозяйства и лесоведения (г. Янглинг, Китай) и Северо-западного научного исследовательского института окружающей среды и ресурсов Китайской академии наук (г. Ланжоу, Китай). Экспедиционные работы  в горах Хаси (провинция Гансу, центральная часть севера Китая) по сбору и измерению древесных образцов по китайской сосне (Pinus tabulaeformis Carr.) были проведены китайской стороной в период с 2009 по 2014 гг. Российская сторона, а именно эксперты из Сибирского федерального университета (г. Красноярск, Россия), разработала модель и совместно с китайскими коллегами отвечала за моделирование отклика древесных растений на основе российской разработки. Коллеги из Германии и Канады занимались интерпретацией результатов моделирования.

Для изучения были выбраны северный и центральный районы Китая.  Чем  важна специфика этих регионов для модельного прогноза  зависимости  изменения климата от  радиального роста  лесных деревьев?

«Существует множество важных фундаментальных проблем современной экологии, одна из которых заключается в выявлении реакции древесных растений на изменяющиеся условия окружающей среды, в частности, на существующие и прогнозируемые изменения климата планеты. Ни для кого не секрет, что лесные экосистемы Земли являются не только ценным возобновляемым источником очень важного ресурса, а именно древесины, но и лёгкими планеты. Поэтому понимание того, как функционируют такие системы в текущих условиях, и предсказать их поведение в будущем в зависимости от изменяющейся среды обитания позволит решить ряд очень важных задач для всего человечества, связанных с эффективным управлением и использованием лесов»,  

– говорит о важности изучения экосистем в условиях меняющегося климата Владимир  Шишов  и обосновывает выбор места для полевых работ  – Международная научная группа, в состав которой вошли учёные из ведущих научных и образовательных центров России, Китая, Германии и Канады в течение нескольких последних лет занимается этой проблемой в континентальной части юго-восточной Азии, которая отличается огромным разнообразием природных и климатических условий. Такое разнообразие сопоставимо с разнородными условиями территорий Урала, Сибири и Дальнего Востока Российской Федерации, где аналогичная научная работа ведется уже несколько десятилетий».

В исследовании ученые опираются на  модель роста деревьев Ваганова-Шашкина, несмотря на то, что, по словам  профессора Шишова, «в мире на сегодняшний день существует более десятка имитационных (или процессных) моделей роста древесных растений, которые используются международным научным сообществом для изучения реакции деревьев на окружающую среду.  Имитационная модель Ваганова-Шашкина была предложена в середине 80-х годов XX века российскими учеными (см. Рисунок 1).  По сравнению с другими, эта модель отличается своей простотой и универсальностью, что позволило получить целую серию неординарных научных результатов в Европе, Азии, Северной Америке и Африке».

Рисунок 1.  Концептуальная схема работы имитационной модели Ваганова-Шашкина роста древесных растений. Входные данные (Inputs): суточные температуры (Temperature), осадки (Precipitation) и освещенность (Light); выходные данные (Outputs): сезонная клеточная продукция (Seasonal cell production) и размеры клеток (Cell size)

Рисунок 1. Концептуальная схема работы имитационной модели Ваганова-Шашкина роста древесных растений. Входные данные (Inputs): суточные температуры (Temperature), осадки (Precipitation) и освещенность (Light); выходные данные (Outputs): сезонная клеточная продукция (Seasonal cell production) и размеры клеток (Cell size)

Существуют ли  расхождения  между смоделированными и измеренными  результатами в этом исследовании?

«Данная модель является многопараметрической, а, следовательно, задачи параметризации этой модели является одной из основных. Вот мы с Вами живем в 3-мерном пространстве (высота, ширина и длина), а наша модель функционирует в 19-мерном пространстве. Вы можете представить, как такое абстрактное пространство устроено? Я не могу, у меня есть только предположение о его структуре. Чтобы модель Ваганова-Шашкина работала адекватно, надо определить значение каждого из 19 параметров, при этом не противореча природе того процесса, который мы изучаем. И такая параметризация проводится для любой лесной экосистемы северного полушария, которая нас интересует»,

–  рассуждает Владимир Шишов   и поясняет далее  –   Эту проблему мы решили в течение последних 7 лет с использованием нейросетевых технологий и суперкомпьютера в рамках проектов Российского научного фонда и государственного задания Министерства науки и высшего образования РФ. Наше умение эффективно использовать данную модель и приоритет в моделировании обусловило большой интерес международного научного сообщества, в частности, китайской стороны,  к сотрудничеству с Сибирским федеральным университетом.

Очень интересно, что во многих случаях модель точно описывает процесс формирования древесных колец под воздействием локальных климатических факторов, т.е. модельные результаты являются хорошо сопоставимыми с прямыми наблюдениями роста древесных колец. Но в отличие от прямых наблюдений, которые охватывают последние 10-15 лет, наше модель позволяет проследить процесс формирования древесины на интервале последних 60-100 лет. Такое многократное увеличение интервала анализа существенно улучшает качество кратко- и среднесрочного прогноза на основе модели Ваганова-Шашкина».

Кроме того, чтобы понять, как формируется древесина при изменении климата,  ученые  использовали все ту же модель для описания камбиальной активности в стволе деревьев. В таком случае внимание экспертов уделяется феномену ксилемы, выполняющей  важнейшую  функцию  в структуре  древесного растения.

Российский эколог объяснил, что это значит: «Ксилема – это основа стволовой биомассы или «скелет» дерева, по которой поступает вода и минеральные вещества, питающие дерево. Именно ксилема является основным ресурсом, который используется в народном хозяйстве. Ксилема формируется на основе деления специальных клеток дерева, которые называются камбиальными. Роль камбиальных клеток аналогична роли стволовых клеток в человеческом организме. Модель Ваганова-Шашкина позволяет динамически описать формирование ксилемы на основе камбиальной активности (фактически, деления и роста камбиальных клеток) под воздействием климатических факторов».

Как отмечает профессор Шишов, «фенология камбия показала, что в последние десятилетие для исследуемой территории Китая идет увеличение продолжительности сезона роста древесных растений за счет более ранних дат активации камбия, что, при определенных условиях, может приводить к увеличению стволовой биомассы деревьев. Такая тенденция проявляется на многих наземных территориях Северного полушария, в частности для обширных территорий Сибири».

Итак, полученные  зарубежными и российскими специалистами новые данные за период 1951–2010 гг.  позволяют  проследить динамику моделирования лесной экосистемы  в изменяющихся климатических условиях.

По словам профессора Шишова, в этом исследовании «четко показано, при каких будущих климатических сценариях клеточная продукция деревьев может существенно увеличиваться в ближайшие десятилетия или, наоборот, уменьшаться. А именно, при условии увеличении температуры на 2оС и влажности на 30% к концу XXI века приведет к 19% росту стволовой древесной продукции. Но совершенно обратный прогноз, а именно снижение продуктивности лесных экосистем, будет наблюдаться при повышении температуры и снижению увлажненности анализируемой территории (см. Рисунок 2)».

Рисунок 2.  Скорость роста древесных растений при различных климатических сценариях: а) при увеличении-уменьшении (Increase-Decrease) осадков в XXI веке; b) при увеличении-уменьшении (Increase-Decrease) температуры; с) при увеличении-уменьшении температуры и осадков, одновременно. Результаты прогноза сопоставляются с наблюденными скоростями роста (черная жирная линия - Raw Data) c 1952 по 2010 гг. (He et al., 2019)

Рисунок 2. Скорость роста древесных растений при различных климатических сценариях: а) при увеличении-уменьшении (Increase-Decrease) осадков в XXI веке; b) при увеличении-уменьшении (Increase-Decrease) температуры; с) при увеличении-уменьшении температуры и осадков, одновременно. Результаты прогноза сопоставляются с наблюденными скоростями роста (черная жирная линия - Raw Data) c 1952 по 2010 гг. (He et al., 2019)

 

глобальное потепление климат лес лесные экосистемы сибирский федеральный университет шишов владимир валерьевич экология

Назад

Социальные сети

Комментарии

Авторизуйтесь, чтобы оставить комментарий

Информация предоставлена Информационным агентством "Научная Россия". Свидетельство о регистрации СМИ: ИА № ФС77-62580, выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций 31 июля 2015 года.