Как изменение климата влияет на жизнь стрекоз: объединение теории и наблюдений

Учёные из Университета штата Мичиган изучили, как более тёплое и длинное лето влияет на жизненный цикл стрекоз (damselflies) — важных хищников и жертв в водно-болотных угодьях. Их исследование, опубликованное в Proceedings of the Royal Society B, сочетает полевые и лабораторные наблюдения с математическим моделированием.

Ключевые выводы

• Реалистичная модель: Учёные создали более точную модель «хищник-жертва», включив в неё данные о влиянии сезонных изменений температуры на жизненный цикл организмов.
• Адаптация вместо вымирания: В отличие от более простых моделей, предсказывавших гибель хищников из-за потепления, данная работа показывает, что стрекозы в Мичигане могут адаптироваться. Они могут перейти от одного поколения в год к двум, как их южные сородичи.
• Скорость изменений: «Темпы изменения климата гораздо выше, чем те, к которым организмы приспосабливались в ходе своей эволюционной истории», — отмечает соавтор Фиби Зарнетске. Учащение экстремальных явлений (волн жары, засух) усугубляет проблему.

Как проходило исследование

Работа началась с наблюдений Лауры Твардохлеб (первый автор) за однолетним циклом стрекоз в Мичигане. Она заметила, что существующие модели не учитывали смену сезонов на севере, размер хищников, скорость их роста и изменения жизненного цикла.

Теоретический эколог Крис Клаусмайер подчеркнул важность объединения моделирования с экспериментальными данными и глубоким знанием естественной истории системы: «Это позволяет определить ключевые переменные и ограничения».

Значение работы

• Модель, где виртуальные стрекозы были ограничены одним поколением в год в более тёплом мире, предсказывала их вымирание. Разрешение на два поколения за сезон показало возможность выживания.
• Исследование закладывает основу для понимания реакции других видов (например, комаров) на потепление.
• Главный вызов будущего — беспрецедентно высокая скорость климатических изменений и рост числа экстремальных погодных явлений, что затрудняет прогнозирование. «Непредсказуемость — это сложно», — говорит Зарнетске.