Ученые Университета штата Орегон создали инструмент, который может прогнозировать скорость течения арктических рек с удивительной степенью точности, основываясь на составе и обилии бактерий в воде.
Их успешный «геногидрологический» подход важен, потому что многие арктические реки удалены и довольно бурны, что делает использование расходомеров для измерения воды опасным и дорогим. Они также считают, что их модель может быть адаптирована к удаленным рекам по всему миру.
Результаты исследования опубликованы в журнале Water Resources Research.
«У микробных сообществ в этих реках есть сезонность, и по мере того, как реки поднимаются и опускаются в зависимости от сезона, этот микробный профиль меняется», - сказал Байрон Крамп, эколог и биогеохимик из Колледжа Земли, Океана OSU. и атмосферных наук и соавтор исследования. «Эти реки могут иметь одни и те же таксоны или типы бактерий, но численность таксонов различна и меняется в зависимости от течения».
Исследователи сосредоточились на шести арктических реках - Колыме, Лене, Маккензи, Оби, Енисее и Юконе - и взяли пробы воды из устьев. После извлечения бактериальной ДНК из образцов они расшифровали генетический код и выделили сегмент, названный геном 16S рРНК. По словам ученых, этот сегмент встречается у всех бактерий, но содержит вариации, которые можно использовать для идентификации различных бактериальных штаммов.
Они обнаружили 148 штаммов, также известных как операционные таксономические единицы, девять из которых были обнаружены как минимум в пяти из шести арктических рек.
«Чтобы прогнозировать поток, мы искали, какой тип бактерий встречается при разных уровнях стока», - сказал Стивен Гуд, гидролог из Колледжа сельскохозяйственных наук ОГУ и ведущий автор исследования.. «Затем мы посмотрели на бактерии в реке, которые хотели предсказать, и оценили сток, основываясь на этой ранее установленной взаимосвязи между потоком и обилием бактерий».
Используя данные измерений стока рек за 33 года, Гуд и его коллеги создали алгоритм, который может оценивать сток рек на основе микробного профиля. Когда они проверили его на моделях речного стока, основанных исключительно на осадках и площади водосбора, они обнаружили, что их микробный алгоритм оказался на 20 процентов точнее.
«Если мы поместим расходомеры в реку, мы получим более точные измерения, но во многих случаях это сделать непросто», - сказал Крамп. «Гидрологическому сообществу нужен еще один метод для прогнозирования стока в дополнение к уклону, осадкам, геоморфологии и климату, и этот алгоритм, разработанный Стивеном (Гудом), кажется эффективным и может быть еще лучше."
Гуд сказал, что следующим шагом в исследовании будет включение в его сложную модель других факторов, включая осадки, и проверка применимости метода к другим речным системам.
«Бактерии, которые мы идентифицировали, скорее всего, будут обнаружены и в других реках, хотя и не обязательно в таком же количестве, поэтому модель придется скорректировать», - сказал Гуд. «Мы продолжаем работать над этим методом по всему западному Орегону, и мы уже пытаемся включить в этот процесс осадки».