Понимание механизмов кажущейся хаотичной синхронизации у деревьев
Синхронизация производства семян деревьями важна для сельского хозяйства, лесного хозяйства и управления экосистемами. Например, дубы демонстрируют нерегулярную синхронизацию семяношения, а цитрусовые — чёткий двухлетний цикл (alternate bearing).
Учёные из Токийского университета сельского хозяйства и технологий (TUAT) разработали метод моделирования широкого спектра синхронизационного поведения разных видов деревьев путём изменения контрольных параметров. Результаты опубликованы 30 октября 2019 года в Scientific Reports.
Исследователи изучили синхронизацию с периодом-3 (3-летний цикл) у двух пространственно разделённых популяций Zelkova serrata (дзельква пильчатая) в Японии, удалённых на 20 км.
Синхронизация при перекрёстном опылении (self-incompatibility) у многолетних растений объясняется моделью ресурсного бюджета (RBM) Исаги:
- В первый год дерево А не плодоносит, а остальные — плодоносят.
- На следующий год остальные деревья "отдыхают" и не цветут.
- Дерево А цветёт, но из-за отсутствия цветения у других не может плодоносить и накапливает ресурсы.
- На третий год дерево А цветёт вместе с остальными деревьями, завершая синхронизацию в популяции.
Ключевые выводы:
- Две популяции дзельквы, разделённые 20 км, полностью синхронизированы в 3-летнем цикле.
- Это подтверждает, что в реальных видах растений работает знаменитая теорема Ли–Йорке «Период три подразумевает хаос» — основа теории хаоса.
- Наблюдаемая пространственная синхронизация на больших расстояниях предполагает глобальную связь через пыльцу на расстоянии 20 км и более (синхронизацию хаоса).
- Математика, управляющая синхронизацией Zelkova serrata, полностью эквивалентна математике схемы переключения AC-DC преобразователя, что показывает общую математику за совершенно разными явлениями.
Предложенный метод — это усовершенствование метода визуализации синхронизации аллергенной пыльцы и устойчивый инструмент для разных видов растений. Он поможет понять механизмы синхронизации у многолетников и может быть полезен для прогнозирования динамики популяций диких животных.