Soil carbon research reduces uncertainty in predicting climate change impacts

Исследователи из Министерства энергетики (DOE) и Министерства сельского хозяйства (USDA) США впервые разработали масштабирующие алгоритмы для прогнозирования влияния факторов среды (климата, организмов, рельефа, почвообразующих пород и времени) на содержание органического углерода в почвах в континентальном масштабе. Моделирование основано на большом массиве полевых данных, множестве экологических факторов и использовании машинного обучения.

Результаты исследования призваны снизить неопределённость в прогнозировании глобальных углеродно-климатических обратных связей и связанных с ними изменений климата. Это также может повысить точность оценки влияния будущих климатических экстремумов на деятельность различных отраслей — от сельского хозяйства и страхования урожая до природоохранных проектов. Разработанные алгоритмы важны для улучшения климатических моделей, таких как Energy Exascale Earth System Model.

«Контроль со стороны факторов среды над органическим углеродом почвы не согласуется с наблюдениями в современных моделях земной поверхности, — отметил учёный Умакант Мишра. — Мы считаем, что масштабирующие функции, разработанные в этом исследовании на основе многочисленных образцов с большой территории, могут улучшить пространственное представление органического углерода почвы в моделях земной поверхности». Модели показали, что на мелком масштабе (100 м) основными контролирующими факторами являются топография и свойства почвы, а на крупном (50 км) — климат и землепользование.