На пути к новому поколению моделей растительности

Растения и растительность играют критическую роль в поддержании жизни на Земле, однако в нашем понимании того, как именно они влияют на глобальный углеродный цикл и экосистемные услуги, сохраняется значительная неопределенность. Новое исследование под руководством IIASA изучило ключевые организующие принципы, управляющие поведением растительности, и их потенциал для улучшения моделей.

Мы полагаемся на растения, составляющие экосистемы планеты, в вопросах выделения кислорода в атмосферу, поглощения углекислого газа (CO₂), а также обеспечения среды обитания и пищи для дикой природы и человека. Эти услуги критически важны для будущего управления изменением климата, особенно в части поглощения и выделения CO₂, но из-за множества сложных взаимодействующих процессов их трудно предсказать.

В статье, опубликованной в журнале Nature Plants, международная группа исследователей попыталась решить эту проблему, изучив подходы к управлению этой сложностью. Они исследовали ключевые организующие принципы: естественный отбор; самоорганизацию (контроль коллективного поведения) и максимизацию энтропии (контроль результата множества случайных процессов). Математически такой принцип можно рассматривать как дополнительное уравнение, позволяющее определить неизвестные переменные и снизить неопределенность прогноза.

Для интеграции знаний из разных дисциплин были разработаны динамические модели растительности (DVM), объединяющие элементы биогеографии, биохимии, физиологии растений и лесной экологии. Однако предыдущие попытки улучшить модели в основном фокусировались на увеличении реалистичности за счет добавления большего числа процессов и данных. Это не привело к ожидаемому успеху, так как каждый дополнительный процесс вносил неопределенные параметры, что, в свою очередь, накапливало общую неопределенность прогнозов.

«Несмотря на растущую доступность данных, нам также необходимо понимать управляющие принципы, такие как эволюция, чтобы осмыслить большие данные. Современные модели не способны надежно предсказывать долгосрочные реакции растительности», — поясняет ведущий автор Оскар Франклин, исследователь программы IIASA по экосистемным услугам и управлению.

Исследование показало, что представление принципов эволюции, самоорганизации и максимизации энтропии в моделях позволяет лучше предсказывать сложное поведение растений и формирующуюся растительность как результат условий окружающей среды. Такой подход означает, что теперь можно лучше прогнозировать сложные вариации на разных масштабах — от листьев до ландшафтов — без дополнительного изучения деталей или измерений.

Авторы ожидают, что предложенный «подход следующего поколения» не только приведет к созданию лучших инструментов для понимания и управления биосферой, но и может дать иные траектории прогнозируемого изменения климата, с которыми придется иметь дело как политикам, так и обществу.