Новости

23 марта, 2017 15:55

Российские ученые спрогнозировали реакцию деревьев на изменения климата

Источник: Газета.ru
Источник: Пресс-служба РНФ

Ученые из Сибирского федерального университета смоделировали, как изменение климата и повышение концентрации парниковых газов в атмосфере повлияют на деревья северных широт Северного полушария. Созданные алгоритмы на основе методов искусственного интеллекта помогли определить оптимальные параметры роста деревьев в Евразии в автоматическом режиме в рамках многомерной имитационной модели Ваганова – Шашкина. Исследователи улучшают модель, стремясь научить машину принимать решения, аналогичные мнению хорошего эксперта в лесной экологии. Исследование проходило в рамках проекта, поддержанного грантом Российского научного фонда, а его последние результаты были опубликованы в журнале Dendrochronologia.

Проблема реакции древесных растений на возможные климатические изменения является одной из наиболее насущных проблем современной лесной экологии. Несмотря на значительное количество исследований реакции древесных растений на различные изменения внешних условий, таких как повышение температуры, дополнительная ирригация, четкого ответа на то, как будет реагировать древесная растительность в естественных условиях на эти изменения среды при разном составе древостоев в разных физико-географических зонах, до сих пор не было.

«Подойти к решению данной проблемы мы решили на основе разработанной в России многомерной имитационной модели Ваганова – Шашкина роста годичных колец деревьев, которая была одной из первых процессных моделей подобного рода в мире. Несмотря на перспективность использования данной модели в лесной экологии, существовала сложность в ее применении, связанная с настройкой модели для различных местообитаний», — рассказал Владимир Шишов, автор статьи, доктор технических наук, заведующий кафедрой математических методов и информационных технологий Сибирского федерального университета.

Для того чтобы модель Ваганова – Шашкина правильно спрогнозировала реакцию деревьев, ее нужно настроить в соответствии с местом обитания. Эта проблема была решена на основе многомерной параметризации данной модели, а также нахождении оптимальных параметров роста деревьев в автоматическом или полуавтоматическом режиме для обширных лесных территорий Евразии. Кроме того, ученые разрабатывают алгоритмы на основе методов искусственного интеллекта, которые позволяют в автоматическом режиме находить эти параметры. Исследователи улучшают модель, стремясь научить машину принимать решения, аналогичные мнению хорошего эксперта в лесной экологии. Ученые уже апробировали результаты своей работы на обширных лесных территориях России, стран Европы, Северной Африки. Сейчас исследования проводятся в Китае.

«Китайские коллеги из Северо-Западного института изучения окружающей среды Китайской академии наук серьезно заинтересовались моделью Ваганова – Шашкина и обратились к нам с просьбой проанализировать процесс формирования годичных колец на Тибетском плато под действием климатических факторов. Результаты нашего моделирования для верификации были сопоставлены с прямыми четырехгодичными полевыми наблюдениями за приростом древесных растений в данном регионе. Сопоставление показало хорошее совпадение результатов, что дало возможность на основе обычного моделирования сделать заключение о процессе роста древесных растений на периоде в несколько десятилетий, избегая длительных и трудозатратных полевых экспериментов», — добавил Владимир Шишов.

Ранее считалось, что основным драйвером роста деревьев на Тибетском плато является весенняя и летняя температура. Сибирским ученым удалось выявить дополнительные устойчивые эффекты влияния режимов увлажненности почвы на процесс формирования годичных колец в середине сезона роста в условиях холодного резко континентального климата на Тибетском плато. Установлено, что изменения влияния режимов увлажненности почвы произошли после 1985 года и были вызваны увеличением количества осадков в данном регионе в связи с глобальным потеплением, что существенно отразилось на влажности почвы, а соответственно, и на скорости роста деревьев.

Работа проходила в сотрудничестве с учеными из Университета Эрлангена — Нюрнберга (Германия), Университета Аризоны (США), Университета Барселоны (Испания).

29 июня, 2022
Ученые СПБГУ переосмыслили свойства органических катализаторов и описали их «магнитное» действие
Российские ученые определили главный фактор, влияющий на активность катионных органических катализ...
29 июня, 2022
Гидробиологи обнаружили новые виды микроракообразных на плато Путорана
Исследователи описали видовой состав ракообразных, населяющих водоемы плато Путорана — уникального...