Использование потока сока для определения гидравлических свойств растений
Фундаментальным элементом метаболизма растений является транспорт воды от корней к листьям. У большинства растений эту задачу выполняет ксилема — ткань, чья структура обеспечивает гидравлические пути для движения воды вверх. Столкнувшись со стрессом, например, засухой, растения изменяют свои транспортные характеристики. Поэтому точное понимание их гидравлических свойств критически важно для моделирования влияния изменения климата на популяции растений, а также для оценки того, как водопользование растений повлияет на глобальные циклы воды, энергии и углерода.
Однако специалистов затрудняет гидравлическая изменчивость отдельных растений, даже внутри одного вида. Кроме того, прямое измерение внутренних структур растений требует значительно больше времени и ресурсов, чем наблюдение за внешними параметрами, такими как размер листьев.
Лу и коллеги попытались обойти эти трудности, создав модель, основанную на более доступном параметре — скорости потока сока. Разработав модель, предсказывающую поток сока на основе гидравлических свойств, они использовали методологию Markov chain Monte Carlo для её инверсии. Это позволило использовать реальные наблюдения за потоком сока для определения базовых гидравлических характеристик. Входные данные были получены из измерений 2015 года в северном Мичигане.
Помимо серии синтетических тестов, авторы использовали наблюдения за потоком сока у четырёх видов деревьев: красного клёна, бумажной берёзы, крупнозубчатой осины и белой сосны. Их подход успешно предсказал динамику потока сока на основе данных об окружающей среде, таких как атмосферные условия, и позволил выявить уникальную реакцию для каждого вида деревьев.
Этот новый метод открывает путь к лучшему пониманию межвидовой и внутривидовой изменчивости в реакции на масштабные климатические события. По мнению авторов, подход можно улучшить за счёт интеграции дополнительных наблюдений за окружающей средой.
Исследование опубликовано в Journal of Geophysical Research: Biogeosciences.