Если вы когда-либо ухаживали за садом или выращивали растения в горшках, вы знаете несколько простых фактов о зелени: для выживания им требуется вода и питательные вещества, а их корни являются хорошим индикатором их общего состояния здоровья. Поэтому мы регулярно поливаем, обеспечиваем рост корней и добавляем богатые питательными веществами почвы, чтобы обеспечить сбалансированное питание.
В природе растения не получают такой заботы - дожди могут идти недостаточно часто, земле может не хватать определенных питательных веществ, и есть много другой растительности, соперничающей за те же ресурсы. В то время как листья и ветки тянутся к небу, чтобы улавливать солнечную энергию, корни усердно работают, выискивая жизненно важные источники воды и питательных веществ.
Ученые-экологи уже давно используют компьютерные модели, чтобы понять эту динамику между корнями и ресурсами, но до недавнего времени в этих упрощенных моделях использовалась фиксированная система корней, которая не учитывала различия в стратификации ресурсов или, если уж на то пошло,, активные навыки поиска пищи и адаптации корней.
Новый корневой алгоритм, разработанный Бет Древняк, помощником климатолога из Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США, одним из первых проливает свет на способность растений адаптироваться к локальным изменениям климата. среда.
В статье, опубликованной 28 января в Журнале достижений в моделировании земных систем, Древняк описывает динамическую корневую модель, которую она представила в Энергетической экзамасштабной модели Земли (ELM), компоненте более крупной энергетической экзамасштабной модели Министерства энергетики США. Модель системы Земли (E3SM).
«Фиксированный подход был популярен в моделях, потому что корни трудно наблюдать и изучать, что затрудняет их понимание», - говорит Древняк.«Добавив компонент динамической модели корня, симуляция роста растительности может реагировать на изменения в ресурсах, повышая доступность этих необходимых ресурсов».
Модель исследует корни всей растительности вяза - деревьев, кустарников, трав и сельскохозяйственных культур - во многих экосистемах и в разные сезоны. В то время как предыдущие попытки динамических моделей корней были сосредоточены либо на максимальном поглощении воды, либо на поглощении азота, Drewniak обращается к обоим..
«Экосистемы должны реагировать на многие виды стресса, включая краткосрочные или долгосрочные события, такие как засуха или перегрузка питательными веществами», - говорит Древняк. «Если растение может приспособиться к изменениям окружающей среды, расширив доступ к ресурсам, у него больше шансов выжить или, что более важно, процветать».
Например, изменения регионального климата могут привести к уменьшению количества осадков или изменению их частоты, отмечает она. Динамическая модель корней моделирует, как растения могут приспособиться к новому распределению воды в почве, размещая корни в слоях с более высоким содержанием воды.
Новое распределение корней в модели определяется водным стрессом - сколько воды нужно растению по сравнению с тем, сколько воды доступно. Когда водный стресс высок, растение сосредотачивает рост корней там, где в почве присутствует вода. Когда у растения достаточно воды, рост корней концентрируется там, где есть азот. Изменения в распределении корней, отмечает Древняк, влияют на поглощение растениями воды, что может повлиять на эвапотранспирацию, фотосинтез, продуктивность и другие динамические характеристики растений.
Чтобы оценить точность модели, Древняк сосредоточился на том, насколько хорошо модель работала по сравнению с наблюдениями за распределением корней и ростом растительности, а также на чувствительность модели к водному стрессу. В целом, динамическая модель корней смогла достаточно хорошо зафиксировать вертикальное распределение корней и улучшить смоделированную продуктивность растительности по сравнению со спутниковыми наблюдениями.
Регионы, в которых модель работает не очень хорошо, включают Амазонку, африканские тропики и южную Азию в засушливые сезоны, когда растения обычно используют глубокие корни для извлечения воды, которая плохо улавливается ELM.
Хотя динамическая модель корней уже внесла небольшие, но важные улучшения в ELM, у нее есть потенциал, позволяющий смоделировать более динамичную реакцию корней растений на экстремальные явления, такие как засуха, которые могут оказать большое влияние на круговорот углерода и воды.
«Самый большой урок, извлеченный из этого исследования, заключается в том, что предстоит еще много работы», - говорит Древняк. «Модель улучшена, потому что растительность может реагировать на изменения в окружающей среде, добывая воду и азот. Но исследование также показало, что существуют другие элементы разработки модели, необходимые для полного отражения реакции растительности».