Исследование показывает, что мокрицы могут смягчить влияние глобального потепления на лесную почву

Международная группа исследователей, работавшая в лесу в Массачусетсе, обнаружила, что влияние глобального потепления на лесную почву может быть меньше прогнозируемого из-за активности мокриц в той же почве. В своей статье, опубликованной в Proceedings of the National Academy of Sciences, исследователи описывают изучение взаимодействия между лесными грибами и мокрицами.

По мере нагревания планеты ученые пытаются предсказать, что произойдет с ее различными компонентами, включая почву. При потеплении почвенные микробы размножаются и активнее разлагают мертвое растительное вещество, что приводит к увеличению выброса углерода из почвы в атмосферу. Это крайне важно, поскольку почва выделяет в атмосферу почти в десять раз больше углерода, чем человеческая деятельность. Однако, как выяснили авторы новой работы, в эту историю вовлечены и почвенные беспозвоночные.

Исследователи задались вопросом: что происходит с почвенными беспозвоночными, которые питаются микробами, когда те размножаются? Чтобы выяснить это, они отправились на долгосрочную исследовательскую площадку Harvard Forest и установили различные термокамеры с разным количеством азота, грибницей и мокрицами. Через три месяца они обнаружили, что в более теплых камерах без мокриц грибы процветали (особенно при большем количестве азота). Однако в прогретых камерах, где были и грибы, и мокрицы, уровень грибной биомассы был примерно таким же, как в контрольной группе. Это говорит о том, что мокрицы предотвратили рост популяции грибов, что, в свою очередь, указывает на предотвращение увеличения выброса углерода из почвы.

Исследователи утверждают, что их результаты указывают на то, что мрачные прогнозы неконтролируемого глобального потепления из-за увеличения выброса углерода из почв по всей планете могут быть не совсем верны. Вместо этого, этот эффект может смягчаться деятельностью беспозвоночных, поедающих микробы — фактор, который в настоящее время не учитывается в моделях, прогнозирующих уровень углерода в будущем.