Новое исследование раскрывает влияние климата и почвы на плотность древесины деревьев и кустарников

Исследование, опубликованное в Advances in Atmospheric Sciences, показало, как плотность древесины деревьев и кустарников адаптируется к различным климатическим и почвенным условиям. Работа под руководством доктора Сон Сяна из Института физики атмосферы Китайской академии наук дает более детальное понимание реакции растительности на факторы окружающей среды, что важно для улучшения моделей климатической системы Земли и динамических глобальных моделей растительности (DGVMs).

Плотность древесины — ключевой признак, влияющий на качество и функцию растений, — играет значительную роль в прогнозировании распределения растительности и динамики экосистем. Однако в современных глобальных моделях плотность древесины обычно рассматривается как постоянная величина для целых функциональных типов растений, таких как широколиственные деревья, хвойные деревья и кустарники. Такое обобщение может приводить к неточностям.

"Наше исследование показывает, что это упрощение в текущих моделях может вносить серьезные систематические ошибки, — пояснил доктор Сон. — Учет изменчивости плотности древесины для разных функциональных типов растений и градиентов окружающей среды может значительно повысить точность симуляций, особенно для морфологии деревьев и динамики лесов".

Команда провела масштабный анализ 138 604 измерений плотности древесины со всего мира, изучив влияние климатических и почвенных факторов на плотность древесины для шести различных функциональных типов растений. Результаты показывают, что для деревьев климатические факторы играют более доминирующую роль, чем характеристики почвы. Для кустарников же влияние климата и почвы почти одинаково.

Разработанные исследователями модели показали высокую прогностическую силу: коэффициенты корреляции между наблюдаемыми и предсказанными значениями плотности древесины варьировались от 0.49 до 0.93 для всех функциональных типов. Предсказания хорошо совпадали с реальными измерениями в различных климатических условиях.

"Наши результаты подчеркивают важность учета пространственной изменчивости плотности древесины при моделировании динамики растительности, — отметил доктор Сон. — В будущих исследованиях мы планируем интегрировать эту пространственную неоднородность в DGVMs, что, как мы ожидаем, улучшит моделирование характеристик леса, таких как высота деревьев и лесной покров, особенно в центральных лесных районах и переходных зонах".

Исследование представляет собой значительный шаг вперед в понимании адаптации растительности к изменениям окружающей среды. Уточнение параметров плотности древесины может привести к более точным прогнозам реакции экосистем на изменение климата.