Подписывайся! Будь в курсе последних новостей
подписаться

Автор Администратор Сайта

МОСКВА, 22 мая. /Новости науки/. Российские и зарубежные ученые выяснили, что состояние сибирских лесов можно оценивать по отражению синего света в годичных кольцах лиственницы. Метод проще анализа плотности древесины с помощью рентгена и помогает заметить даже слабую реакцию деревьев на рост температуры, сообщила пресс-служба Российского научного фонда.

Результаты исследования, поддержанного грантом РНФ, опубликованы в журнале Agricultural and Forest Meteorology.

Лиственница занимает более 40% лесных территорий России. Это одно из главных деревьев Сибири. При этом северные леса особенно сильно реагируют на изменение климата. Рост температуры и таяние вечной мерзлоты меняют условия для деревьев и могут сдвигать границы лесов дальше на север и выше в горы.

Чтобы понять, как деревья реагировали на климат в прошлом и как они меняются сейчас, ученые изучают годичные кольца. Обычно они измеряют ширину колец и плотность древесины. Чем теплее лето, тем шире кольца и выше плотность древесины.

Но анализ плотности требует сложной работы. Исследователям нужно делать тонкие срезы древесины, изучать их с помощью рентгеновского излучения и затем обрабатывать данные в специальных программах.

Ученые из Сибирского федерального университета вместе с коллегами решили проверить более простой показатель — интенсивность синего цвета. Для этого из дерева буром извлекают тонкий керн, похожий на карандашный стержень. Затем его сканируют с высоким разрешением и анализируют, сколько синего света отражают разные участки годичного кольца.

Чем темнее и плотнее древесина, тем меньше она отражает свет в синем диапазоне спектра с длиной волны около 400–500 нанометров.

«Метод, основанный на интенсивности отраженного древесиной синего цвета, стал активно развиваться только в последнее десятилетие, однако его точность и применимость на больших территориях и для разных видов деревьев пока изучены недостаточно. Поэтому мы решили протестировать этот подход для сибирских лесов, где лиственница является одним из основных лесообразующих видов», — сказал руководитель проекта, заведующий лабораторией комплексных исследований динамики лесов Евразии Сибирского федерального университета Альберто Арсак.

Ученые собрали образцы лиственницы в шести районах Сибири — от Урала до Якутии. В работу вошли три вида: лиственница сибирская, лиственница Гмелина и лиственница Каяндера. Эти деревья различаются по морозостойкости и растут в разных условиях.

В лаборатории исследователи измерили ширину годичных колец и показатель синей интенсивности. Затем они сопоставили эти данные с температурой в районах исследования за 1961–2020 годы.

Оказалось, что внутри каждого годичного кольца отражение синего света меняется. Весенняя, или ранняя, древесина отличается от древесины, которая формируется летом и в начале осени. Разница между ними получила название дельта синей интенсивности.

Эта дельта зависела от летней температуры. Чем теплее было лето, тем сильнее менялся показатель. Связь нашли у всех трех видов лиственницы.

С 1961 по 2020 год средняя летняя температура на изученных территориях выросла на 1,5–2,5 градуса Цельсия в зависимости от района. Вместе с ней выросла и дельта синей интенсивности.

По словам авторов, новый показатель оказался связан с температурой даже четче, чем ширина годичных колец. Это делает метод полезным для оценки влияния климата на рост деревьев.

Метод может помочь изучать историю температур в труднодоступных районах Севера. Он также пригодится для наблюдения за состоянием лесов российской Арктики.

«В дальнейшем мы планируем проверить, насколько этот метод подходит для реконструкции климата в регионах Сибири, а также расширить исследования на другие хвойные породы деревьев. В перспективе это позволит быстрее и проще получать информацию о климатических изменениях в северных лесах», — отметил Арсак.

В исследовании участвовали сотрудники Сибирского федерального университета, Майнцского университета имени Иоганна Гутенберга, Кембриджского университета и Института леса имени В.Н. Сукачева СО РАН.