Высокодетальное картографирование дает экологические данные

Высокодетальные цифровые модели рельефа могут предоставлять оценки для широкого спектра экологических переменных, выходящих за рамки простых топографических данных. Однако, как показало недавнее исследование, более высокое разрешение моделей не всегда обеспечивает более точные результаты.

Цифровые модели рельефа — это детальные трехмерные представления местности, используемые в таких компьютерных приложениях, как Google Earth. Они давно применяются для определения топографических параметров, таких как высота, уклон, экспозиция и кривизна. Новый класс «сверхвысокодетальных цифровых моделей рельефа», представляющих местность с беспрецедентной детализацией, также может использоваться для оценки пространственной изменчивости важных климатических параметров. Но в недавней публикации в журнале Methods in Ecology and Evolution исследователи из Федеральной политехнической школы Лозанны и Университета Невшателя показывают, что более высокое разрешение моделей не всегда гарантирует точность.

Ведущий автор исследования Кевин Лимпуль заинтересован в понимании того, как организмы адаптируются к своей локальной среде. Используя статистические инструменты, он стремится выяснить, коррелируют ли какие-либо генетические черты организмов с особенностями среды их экологической ниши. Для этого необходимо максимально точно зафиксировать изменчивость параметров окружающей среды, например, температуры. «В крупном масштабе мы обычно предполагаем, что температура меняется с высотой, — говорит он. — Но на локальном уровне мы иногда измеряем различия до пяти градусов Цельсия на одном и том же хребте. Мы наблюдали, что параметры, связанные с топографией, оказывают решающее влияние на локальную среду обитания растений, и мы можем уловить часть этого с помощью высокодетальных моделей рельефа».

В прошлом цифровые модели рельефа обычно отображали высоту с разрешением в десятки метров и более. Совсем недавно воздушное лазерное сканирование сделало точное картографирование местности с гораздо более высоким разрешением, до 50 сантиметров, более простым и дешевым. Это означает, что ряд параметров, которые раньше можно было лишь плохо оценить, например, изрезанность поверхности, теперь можно точно определить с помощью высокодетальных моделей.

«Разнообразие переменных, которые исследователи извлекают из цифровых моделей рельефа, все еще довольно ограничено, — говорит Лимпуль, работающий в Группе ландшафтной генетики, входящей в Лабораторию географических информационных систем EPFL. — Одна из наших целей состояла в том, чтобы проверить некоторые менее распространенные показатели, чтобы мы могли уверенно использовать их в будущей работе».

Для оценки значимости переменных, выведенных из цифровых моделей рельефа, Лимпуль установил набор экологических датчиков на хребте к северу от вершины Роше-де-Най, горы, возвышающейся над Женевским озером. Датчики регистрировали температуру воздуха, влажность и влажность почвы. Затем он получил сверхвысокодетальную цифровую модель рельефа хребта с помощью высокоточных измерений с вертолета. Наконец, он использовал статистический подход, чтобы определить, в какой степени изменчивость наблюдаемых климатических значений может быть описана с помощью переменных, сгенерированных на основе высокодетальной цифровой модели рельефа.

Так какое же разрешение является оптимальным для приблизительной оценки параметров окружающей среды? Это зависит от местоположения и того, что именно вы пытаетесь оценить. «Мы подчеркиваем, что масштаб важен. Не все переменные лучше оцениваются с использованием моделей рельефа более высокого разрешения», — говорит Лимпуль. В целом, характеристики почвы лучше всего описывались с помощью переменных с самым высоким пространственным разрешением, тогда как гидрологические параметры лучше всего определялись по моделям среднего разрешения.

Теперь Лимпуль планирует использовать эти выводы для изучения того, как небольшие вариации этих факторов окружающей среды влияют на локальную адаптацию обычного альпийского цветка Biscutella laevigata (буккера горчичная), произрастающего вдоль хребта на Роше-де-Най.