Модели для прогнозирования содержания углерода в лесах Центральной Африки

Исследователи из ULB и Gembloux Agro Bio-Tech (ULg) разрабатывают модели для прогнозирования уровня углерода в лесах Центральной Африки на основе измерения всего 5% всех деревьев. Их работа не только значительно эффективнее, но и впервые для Центральной Африки выявила ключевую роль «гипердоминантных» видов в хранении лесного углерода. Исследование опубликовано в журнале Scientific Reports.

На основе набора данных, охватывающего 4 страны Центральной Африки (Камерун, ЦАР, ДР Конго и Габон), команда показала, что лесная структура, рассматриваемая через соотношение крупных и мелких деревьев, в этом регионе особенно стабильна. Это позволило создать модели, предсказывающие структурные характеристики всей популяции деревьев на основе информации, собранной лишь с нескольких крупных деревьев.

Если ранее для оценки запасов углерода требовалось измерять около 400 деревьев на гектар, то новая модель демонстрирует, что, измерив всего 5% деревьев, можно оценить уровень углерода с погрешностью менее 15%. Практически это означает, что, измеряя только деревья с диаметром ствола более 50 см (на высоте 130 см), нужно учесть лишь 7% деревьев, что объясняет 90% вариации запасов углерода.

Кроме того, исследование впервые для Центральной Африки выявило «гипердоминантные» виды: всего 1,5% идентифицированных видов содержат более 50% углерода в изученных лесах. Однако, в отличие от бассейна Амазонки, эти виды в Центральной Африке часто не отличаются большими размерами (редко превышая диаметр 70 см), а становятся гипердоминантными благодаря своей многочисленности и широкому распространению по всему бассейну Конго.