Пространственно-временная изменчивость углеродного баланса наземных экосистем ЕТР по данным измерений и математического моделирования (НИВЦ)НИР

Spatial and temporal variability of the carbon balance of terrestrial ecosystems of the European part of Russia according to measurements and mathematical modeling (RCC)

Источник финансирования НИР

Правительство Российской Федерации, Программа развития Московского университета

Этапы НИР

# Сроки Название
1 1 августа 2023 г.-31 декабря 2023 г. Этап 2023 г.
Результаты этапа: 1. Обзор существующих и перспективных математических моделей углеродного цикла в деятельном слое почвы, применяемых в моделях Земной системы и почвоведении (НИВЦ, факультет почвоведения) Подготовлены материалы для публикации обзора существующих и перспективных математических моделей углеродного цикла в деятельном слое почвы, применяемых в моделях Земной системы и почвоведении. Проанализированы традиционные модели и предлагаемые методы их модификации и привязки к результатам физического и химического фракционирования. Рассмотрены перспективные исследования по разработке моделей нового поколения, отражающие использование представлений о выделении пулов органического вещества не по скорости оборота, а в соответствии с механизмами стабилизации органического вещества, что может быть использовано в создании универсального конструктора моделей углеродного цикла. В настоящее время известно порядка 220-250 моделей (Manzoni, Porporato, 2009; Campbell, Paustian, 2015), значительно различающихся по используемым подходам и уровню сложности. Развитие моделирования динамики органического вещества почв в конце ХХ века отражают несколько обстоятельных обзоров (Jenkinson, 1990; McGill, 1996; Molina and Smith, 1998; Falloon and Smith, 2000; Van Keulen, 2001). Характеристике современного уровня развития биогеохимических моделей и обсуждению нерешенных проблем моделирования динамики органического вещества посвящены вышедшие в последнее время публикации (Manzoni, Porporato, 2009; Рыжова, 2011; Чертов, Комаров, 2013; Stockmann et al.,2013; Campbell, Paustian, 2015; Чертов, Надпорожская, 2016). Особенности моделей во многом определяются пространственно-временным масштабом описываемых процессов, а также обусловлены различиями основных концепций, лежащих в их основе. Трудности моделирования динамики органического вещества почв в первую очередь связаны с различной устойчивостью его компонентов к разложению. Различия в скорости разложения отдельных компонентов могут достигать нескольких порядков. Они обусловлены не только биохимическими особенностями различных органических соединений, но их локализацией в почве, органоминеральными взаимодействиями, условиями среды и др. Для решения этой проблемы предложены разные подходы. Например, в работе Agren, Bosatta (1998) использована концепция непрерывной потери качества субстрата, которое определяется как мера доступности углерода субстрата воздействию сообщества микробов. Значительно более широкое распространение получил подход, в котором органическое вещество почв представляют конечным числом пулов, каждый из которых характеризуется специфической константой скорости разложения и позицией в структуре модели. Обычно предполагается, что скорость разложения каждого пула следует кинетике первого порядка. Выбор пулов и их количество является умозрительным. Модели динамики органического вещества почв, в которых используется этот подход, имеют сходную структуру, которая представляет собой цепь, звеньями которой являются пулы с возрастающей устойчивостью. В некоторых моделях поступающие в почву растительные остатки представлены одним пулом, однако чаще двумя или большим количеством пулов. Чтобы разделить растительные остатки по устойчивости к разложению, как правило, используют отношение лигнина к азоту или отношение С/N. В большинстве моделей органическое вещество почвы представлено несколькими пулами, различающимися по устойчивости к разложению. Это связано с тем, что компоненты органического вещества почвы различаются по скоростям оборота в десятки раз, а ошибки динамических моделей заметно возрастают уже при агрегировании переменных, различающихся по скоростям оборота более чем в три раза (Gardner et al., 1982). Проверка моделей показала, что после предварительной калибровки хорошее согласие с результатами наблюдений за многолетней динамикой общего углерода почвы дают модели, в которых представлено, по меньшей мере, два – три пула органического вещества, которые значительно различаются по скоростям оборота (Elliott et al., 1996). Большинство пулов органического вещества почв, используемых в современных моделях, являются концептуальными и не имеют экспериментально определяемых аналогов. Это создает серьезные трудности для инициализации и детальной проверки моделей. Многочисленные попытки «измерить моделируемое» методами химического фракционирования органического вещества почв не привели к успеху. Результаты физического фракционирования органического вещества почв имели большое значение для развития моделей круговорота углерода, так как показали, что значительная доля органического вещества почв физически защищена от разложения в результате включения в состав агрегатов и органо-минеральных взаимодействий. Но остается еще много нерешенных вопросов. В настоящее время нет стандартной методики физического фракционирования органического вещества почв. Используемые методы существенно различаются по приемам фракционирования (гранулометрические, денсиметрические или их сочетание). Наиболее успешными оказались исследования, опирающиеся на сочетание различных методов. Например, Zimmermann et al. (2007) предложили эффективную схему фракционирования, основанную на комбинации химических методов и физического фракционирования, которая позволяет выделять фракции, коррелирующие с пулами Ротамстедской модели RothC. Традиционные модели (CENTURY, RothC, DNDC и др.), в которых выделение концептуальных пулов основано на времени оборота, а разложение органического вещества описано в соответствии с кинетикой первого порядка, просты в математическом отношении и могут быть полезными для решения разных экологических проблем. Они не отражают современные достижения в описании органического вещества, поскольку не включают в явном виде механизмы микробного разложения и физико-химической устойчивости (Lehmann, Kleber, 2015), но продолжают использоваться, поскольку базируются на общих принципах динамики органического углерода почвы (Lee at al., 2020). В настоящее время можно выделить несколько конкурирующих направлений исследования в данной области, базирующихся на традиционных подходах в моделировании. Один из них основывается на увеличении сложности существующих моделей, например, за счёт включения в структуру RothC функций почвенной влаги, представлений о разнокачественности (лигнин, холоцеллюлоза, растворимое органическое вещество) экзогенного органического материала и изменении качества поступающего материала для наземных, подземных растительных остатков и ризодепозитов (Jebari et al., 2021). Другой подход базируется на представлении об использовании новых методов изучения качества органического вещества почвы совместно с алгоритмами машинного обучения для определения начального состояния пулов органического С модели. Примером может служить недавнее исследование Kanari et al.(2021), в котором результаты термического анализа качества органического вещества почвы и алгоритм случайного регрессионного леса использованы для настройки двухкомпоненетной модели Henin & Dupuis (1945). Более часто на настоящий момент используются модификации различных методов физического и химического фракционирования, что реализовано в ряде работ (Skjemstad et al., 2004; Nemo et al., 2016; Herbst et al.,2018). Важным моментом, отмечаемым этими исследователями, является независимое определение фракций органического углерода почвы для инициализации моделей, более точно отражающих распределение пулов органического углерода. Подход, заключающийся в использовании экспериментально определяемых фракций, не нуждается в предположении о равновесном состоянии системы на момент начала моделирования. Такая ситуация является более реальной для пахотных почв, обнаруживающих как тенденции потери, так и накопления органического вещества при неизменности используемых агротехнологий. Развитие экспериментальных методов изучения органического вещества почв и новые данные изменили представление о механизмах, определяющих его устойчивость. В соответствии с новой концепцией устойчивость органического вещества почв рассматривается как экосистемное свойство и определяется соотношением между его доступностью для микроорганизмов и защитой от разложения в результате образования агрегатов и органо-минеральных взаимодействий (Семенов, Когут, 2015; Schmidt et al., 2011; Blankinship et al., 2018). Эти представления лежат в основе моделей нового поколения, в которых пулы выделяются на основе конкретных механизмов стабилизации органического вещества и являются измеримыми. В отличие от традиционных моделей, модели нового поколения явно описывают субстрат-микробные взаимодействия. В качестве примеров моделей нового поколения можно привести Millennial (Abramoff et al., 2018), MEMS (Robertson et al., 2019). Отсутствие данных, в том числе длительных временных рядов, ограничивает параметризацию и оптимизацию таких моделей, а также способность прогноза долгосрочных изменений запасов и качества почвенного углерода (Lee at al., 2020). Большой интерес представляет сравнение традиционных моделей и моделей нового поколения, структуры которых представляют разнообразный набор допущений, связанных с микробным контролем процессов разложения и механизмами стабилизации органического вещества в почве. Отмечается высокая структурная вариативность моделей нового поколения, отражающая пробелы в знаниях о биогеохимических процессах в почве (Sulman et al. 2018). Для поиска адекватной структуры модели динамики органического вещества почв, уменьшающей неопределенность прогнозов, важны комбинированные усилия по синтезу результатов экспериментов и моделированию. 2. Обзор существующих и перспективных математических моделей углеродного цикла растительности, применяемых в моделях Земной системы и экологических приложениях (НИВЦ, географический ф-т) Для подготовки обзора существующих и перспективных математических моделей углеродного цикла в растительности рассмотрена структура блоков углеродного и азотного цикла в почве и растительности ведущих моделей деятельного слоя суши JULES-CN (Best et al., 2011; Wilshire et al., 2021), CLASSIC (Melton et al., 2020), CLM (Lawrence et al., 2020), CABLE (Haverd et al., 2018), LPJ (von Bloh et al., 2018). Наибольшую степень развития получили блоки расчёта фотосинтеза, в которые напрямую вводятся известные механизмы, контролирующие скорость этого процесса. Несмотря на широкий диапазон моделей фотосинтеза по степени сложности (Adams et al., 2004), в моделях Земной системе существует тенденция применения наиболее детальных схем расчёта, привлекающих концентрацию CO2 в атмосфере, интенсивность ФАР, температуру и влажность воздуха, доступность неорганического азота в почве. В последнее время появляются модели, принимающие во внимание ограничение первичной продукции содержанием в почве фосфора (Nakhavali et al., 2022). Влажность почвы или потенциал влаги в листьях применяются в качестве фактора ограничения первичной продукции, поскольку ограничение транспирации влечёт ограничение фотосинтеза (обмен водяным паром и CO2 происходит через одни и те же устьица). Представление процесса фотосинтеза как процесса с абиотическими ограничивающими факторами приводит к мультипликативным формулам f1(x1)*f2(x2)*… для интенсивности; трактовка первичной продукции как последовательности химических и транспортных процессов, общая скорость которой ограничивается скоростью самого медленного процесса выражается функциями min(x1,x2,…) или её более гладкими аналогами. Упомянутые детальные схемы требуют спецификации параметров для выбранной классификации функциональных типов растительности (ФТР). Следует отметить, что уточнение классификаций ФТР в настоящее время ограничивается в рамках 10-20 типов. Дыхание в моделях углеродного цикла делится на дыхание поддержания и дыхание роста; кроме того, эти процессы, как правило, рассчитываются отдельно для корней, стволов, веток и листьев и выражаются мультипликативными зависимостями. Процессы отмирания и опада в большинстве моделей выражаются линейной функцией пула с характерным временем жизни соответствующих растений. В последнее десятилетие в моделях Земной системы происходит переход от предписанного годового хода листового индекса для каждого типа растительности к прогностическому вычислению листового индекса как функции пула углерода в листве (Best et al., 2011). Примечательно, что в большинстве существующих моделей нет среднего возраста растений, в то время как это существенно ограничивает возможность реалистичного моделирования углеродного баланса биогеоценозов, в которых происходит активная сукцессия (например, после пожаров). Множество конфигураций рассмотренных блоков углеродного цикла растительности и почвы позволили сформулировать обобщённую систему уравнений, информационная и алгоритмическая структура решателя которой положена в основу технических требований к универсальному конструктору моделей углеродного цикла (см. следующий пункт). 3. Создание в рамках численной модели деятельного слоя суши (ДСС) ИВМ РАН-МГУ универсального конструктора моделей углеродного цикла (УЦ) в почве и растительности для возможности реализации широкого спектра существующих и перспективных моделей УЦ для задач климатологии, экологии и рационального природопользования (НИВЦ) Сформулированы технические требования к универсальному конструктору: - в модели ДСС задаётся произвольное число пулов углерода в почве и растительности, - каждый пул характеризуется набором атрибутов, включая информационные (например, название пула) и функциональные (влияющие на вычисления), - на множестве пулов вводится ориентированный граф взаимодействий (потоков) между пулами, атрибутами рёбер графа являются типы функций и параметры функций, определяющих скорость переноса массы между пулами, - типы функций включают основные типы, встречающиеся в математической экологии, например, линейные (с характерным временем оборота), мультипликативные, Михаэлис-Ментен, и т.д. - предусмотрена возможность введения сложных функций нестандартного типа, например, для вычисления первичной продукции, - модель может работать в конфигурациях с вертикально-интегрированным и вертикально-разрешённым представлением углеродных пулов в почве, - вертикальный перенос пулов углерода в почве представлен диффузионным механизмом (биотурбация) и адвективным (за счёт движения растворённых в поровой влаге органических соединений), - для этапа диффузии и переноса (адвекции) должны быть разработаны решатели: неявная схема для диффузии и явная монотонная для переноса, - явная конечно-разностная схема для процессов обмена между пулами предполагает характерные времена процессов (сутки и более), значительно превышающие шаг модели (шаг модели выбирается из требования разрешения суточного хода), - в модели ДСС реализуется система автоматической калибровки параметров модели УЦ для минимизации метрики отклонения модельных расчётов от данных наблюдений. Сформулированным требованиям удовлетворяет следующая система уравнений адвекции-диффузии с переходами («реакциями»). Решение этой системы уравнений предполагается методом расщепления по физическим процессам, что подразумевает создание отдельных решателей для адвективного, диффузионного и источниковых членов. Адвекция Модуль адвекции предполагается реализовать на основе применяемой в модели ИВМ РАН-МГУ для решения уравнений Ричардса явной по времени монотонной схемы MUSCL (Kurganov and Tadmor, 2000). Схема представляет собой вид схемы конечных объёмов, в которой интерполяция переносимой величины и её потока на границы контрольных объёмов производится таким образом, чтобы в решении уравнения не возникало ложных экстремумов (свойство монотонности). Для неравномерной вертикальной сетки в почве модели ИВМ РАН-МГУ перспективной представляется схема MUSCL 3-го порядка (Кочарина и Чирков, 2023). Диффузия В модуле расчета диффузии рассматривается задача численного решения уравнения диффузии в одномерном пространстве с переменным коэффициентом диффузии. На границах ставятся граничные условия Дирихле, могут быть также поставлены условия Неймана. Для численного решения уравнения диффузии используется θ-метод – полуявный метод, который сочетает прямой метод Эйлера и обратный. Параметр θ(0 ≤ θ ≤ 1) управляет степенью неявности схемы. Численный метод реализован в виде Fortran-процедуры конструктора блока углеродного цикла модели деятельного слоя суши. Процедура выполняет один временной шаг диффузионного уравнения. На каждом временном шагу возможны изменения коэффициентов диффузии. Трехдиагональная система уравнений, полученная θ-методом разрешается алгоритмом прогонки. Процедура реализована в общем виде и применима для различных физических переменных с варьирующимися начальными условиями. Метод успешно протестирован на аналитическом решении. Переходы между пулами В качестве переходов между пулами углерода могут рассматриваться такие физические процессы, как, например, фотосинтез (атмосфера -> растение), дыхание (растение, почва -> атмосфера), опад растительности (растение -> почва), вырубка лесов (растения -> антропогенный пул) и т. п. Конструктор углеродного цикла включает в себя решатель, единообразно и вычислительно эффективно выполняющий расчет значений переходов между пулами любого рода, и пользовательский интерфейс, позволяющий единообразно задавать форму функциональных зависимостей для их параметризации. В основе единообразности лежит предположение о том, что большинство существующих параметризаций процессов переходов между пулами имеет мультипликативную форму: F = F_max*f_1(ψ1)* f_2(ψ2)*... где F — величина потока, Fmax — его максимально возможная величина, fi — стресс-функция от фактора ψi, принимающая значения от 0 до 1. Решатель представляет собой программный цикл, внутри которого для каждой пары взаимодействующих пулов перемножаются все установленные в программе функции fi, после чего значения пулов обновляются в соответствии с матрицей переходов между ними. Матрица переходов, количество и форма функций fi устанавливаются пользователем. Установка функции fi включает в себя задание типа функциональной зависимости (выбор из предусмотренных в программе — линейная, экспоненциальная, гиперболическая, ф-ция Михаэлиса-Ментен, ф-ция Хевисайда, константа, или её задание пользователем самостоятельно), выбор аргумента (из числа переменных программы или добавленных пользователем самостоятельно) и задание параметров зависимости. С помощью данного решателя могут быть реализованы функциональные формы переходов между пулами не только мультипликативного вида, но и, например, параметризация фотосинтеза (в форме fi специального типа) или распределение предписанного глобального значения потерь углерода за счёт землепользования с весовыми коэффициентами по сетке на Земном шаре (см. далее). Если функционала решателя недостаточно для реализации требуемой параметризации, в модели предусмотрен блок самостоятельного задания любых возможных алгоритмов. Однако, нужно иметь в виду, что такого рода решения будут замедлять модель. Для оценки работоспособности и отладки модели в конструкторе была реализована структура углеродного цикла модели деятельного слоя суши ИВМ РАН — МГУ [Володин, 2016]. В модели описываются 3 пула углерода: Cveg — углерод, запасенный в растительности, Csoil — углерод, запасенный в почве, Clu — углерод, изъятый в процессе землепользования. В уравнениях учитываются Fpsn — скорость фотосинтеза, Fplr — скорость дыхания растений, Flit — скорость отмирания растений, Fdfr — скорость обезлесивания, Fmcr — скорость микробного дыхания, Fers — скорость эрозии почвы при распашке, Fdec — скорость истощения пула углерода, изъятого в процессе землепользования (носит технический характер). Система уравнений решается независимо в каждой ячейке широтно-долготной сетки модели для каждого из 13 типов растительности, в качестве входных параметров используется атмосферное воздействие. Параметризация потоков фотосинтеза Fpsn и дыхания Fplr, Fmcr основана на [Bonan, 1996], функции дыхания имеют мультипликативный вид. Поток отмирания растительности Flit и поток Fdec задаются пропорциональными Cveg и Clu соответственно с коэффициентами, соответствующими характерному времени жизни. Потоки Fdfr и Fers, обусловленные землепользованием, рассчитываются на основе [Володин, 2016] с использованием предписанных значений глобального стока углерода в процессе землепользования и дальнейшем распределении его с весовыми коэффициентами между ячейками сетки. Функционал конструктора позволил в точности реализовать указанную структуру пулов углерода и переходов между ними. Были проведены параллельные расчеты модели ИВМ РАН — МГУ и конструктора с одинаковым искусственно генерируемым атмосферным воздействием. Расхождение между полученными значениями пулов и потоков не превысили машинную точность. Дальнейшее развитие блока переходов между пулами будет включать в себя техническое усовершенствование реализованного минимально необходимого функционала: реализация полиморфизма функций относительно формы аргументов и параметров, приспособление для работы с вертикально распределенными пулами, повышение эргономичности пользовательского интерфейса и т. п. 4. Разработка базовых моделей почвенной составляющей углеродного цикла нового поколения, отражающих различные представления о механизмах стабилизации органического вещества почв (ф-т почвоведения). Разработана базовая (не отягощенная деталями) модель, описывающая динамику свободного (незащищенного) и защищенного органического углерода почвы. Она отражает концепцию насыщения почвы углеродом, которая допускает существование верхнего предела («уровня насыщения») количества органического углерода, которое может закрепляться в почве в результате органоминеральных взаимодействий и физической защиты от микробного разложения при включении в микроагрегаты. В этой модели мы не описываем в явном виде каждый из механизмов стабилизации органического вещества в почве, а оцениваем их интегральное влияние на поведение системы. В отличие от традиционных линейных моделей, в которых пулы выделяются по скорости оборота и являются концептуальными, в предлагаемой модели они имеют экспериментальные аналоги и могут быть определены методами грануло-денсиметрического фракционирования. Модель основана на предположении, что по мере заполнения углерод протекторной емкости почв уменьшается ее способность к защите органического вещества от микробного разложения. Углерод-протекторная емкость почв зависит от их минералогического и гранулометрического состава. Сравнение результатов моделирования на основе предложенной модели и традиционной линейной модели с двумя пулами, выделенными по скоростям оборота (быстрым и меленным) позволит оценить необходимость включения концепции насыщения в модели динамики органического вещества почв с целью уменьшения неопределенности прогнозов. 5. Проведение качественного исследования динамики органического вещества почв на основе разработанных базовых моделей, с учётом возможности интеграции с усовершенствованной моделью ДСС (ф-т почвоведения, НИВЦ). Проведен сравнительный анализ динамики органического углерода почв на основе традиционной линейной модели с быстрым и медленным пулами (Модель 1) и модели, отражающей концепцию насыщения почвы органическим углеродом (Модель 2). В качестве объекта исследования были выбраны черноземы Ростовской области. Оценка параметров модели проведена путем калибровки по данным о запасах углерода в пахотных и целинных средне и тяжелосуглинистых черноземах настоящих степей Южно-Русской провинции (Чернова и др. 2020). Оценка параметра, характеризующего углерод-протекторную емкость черноземов основана на литературных данных (Артемьева, 2010; Когут, Семенов, 2020). Проведенный анализ показал, что в отличие от модели 1, демонстрирующей линейность между уровнем поступления органического углерода в почву в стационарном состоянии и его запасами в черноземах настоящих степей, в модели 2 линейно возрастает только стационарный запас незащищенного органического углерода почвы, тогда как стационарный запас защищенного органического углерода асимптотически стремится к величине углерод-протекторной емкости черноземов. Для изучения отклика пахотных черноземов на увеличение поступления углерода в почву с растительными остатками и органическими удобрениями использованы результаты длительного полевого опыта Ростовского ФАНЦ «Эффективность минеральных и органических удобрений в зависимости от насыщенности ими севооборота». В рамках этого опыта была прослежена динамика содержания органического углерода в верхнем слое (0-30 см) чернозема обыкновенного тяжелосуглинистого в период 1974-2010 г. Расчеты на основе сравниваемых моделей проведены для трех вариантов опыта: абсолютный контроль без удобрений (вариант 1); навоз 80 т/га +N3300P190K190 за ротацию севооборота (вариант 2); навоз 100 т/га + N580P330K330 за ротацию севооборота (вариант 3). Результаты показали, что в варианте «контроль» обе модели хорошо согласуются с экспериментом. В варианте с удобрениями, как результаты полевого опыта, так и анализ динамики запасов углерода на основе модели 2 свидетельствуют о низком потенциале секвестрации изучаемых черноземов, так как увеличение поступления углерода с растительными остатками и удобрениями в варианте 3 имеет слабый эффект, тогда как линейная модель 1 его завышает. Полученные результаты демонстрируют необходимость отражения в моделях динамики органического вещества почв концепции насыщения в условиях увеличения чистой первичной продуктивности растительного покрова при повышении концентрации СО2 в атмосфере. 6. Определение запасов С по различным пулам для двух типов землепользования (лес и пашня) на территории карбонового полигона УОПЭЦ МГУ Чашниково с использованием динамической углеродной модели RothC, план интеграции с моделью ДСС (ф-т почвоведения, НИВЦ). Проведены расчёты с использованием базовой динамической модели RothC для 3 участков территории карбонового полигона Чашниково, на которых в 2023 г. отбирались почвенные образцы, в которых определено содержание почвенного С с учётом пространственного варьирования, гранулометрический состав и плотность почвы. Участки представлены двумя естественными биоценозами - вторичный лес елово-осиновый щитовниково-медунично-звездчатковый на дерново- подзолистой глубокооглееной почве (участок 1) и вторичный лес ельник папоротниково-снытиево-кисличный на дерново- подзолисто- глеевой постагрогенной почве (участок 3) и одним агроценозом - дерново-мелкоподзолистой освоенной языковатой мелкопахотной почвой, занятой в 2023 г. многолетними злаковыми травами 2 года пользования (участок 2). Запас органического углерода почвы разделен на 5 пулов, имеющих различные скорости минерализации: устойчивый к разложению растительный материал RPM, быстро разлагаемые растительные остатки DPM, микробная биомасса BIO, гумифицированное органическое вещество НUM и инертное органическое вещество IOM. Содержание инертного углерода рассчитывали по эмпирической формуле. Расчет равновесных условий моделирования проводился в течение 10000 лет, модель RothC запускалась итеративно, пока общий запас углерода в равновесном состоянии не совпадал с экспериментально определенной величиной. Для этого последовательно изменялось поступление С в систему при сохранении относительного распределения в помесячном поступлении растительных остатков. Для расчётов использовали среднемноголетние значения температуры, осадков и испаряемости за 1991-2020 гг. для Московской области. Отношение DPM/RPM поступающего растительного материала для агроценоза задано как 1,44, для лесных биоценозов – 0,25. Оценена роль пространственного варьирования в запасах органического углерода, со сравнением минимальных и максимальных значений, отражающих 95% доверительный интервал среднего для каждого участка. Показано, что для сравнительно более лёгких почв с меньшим содержанием фракции глины (участок 3, 9,6% по сравнению с участком 1, 12,2%) наблюдается значительное пространственное варьирование запасов С, что может объясняться большей неравновесностью, меньшей способностью почвы к поддержанию ранее накопленных запасов С. В результате нестабильных запасов органического вещества предпочтительнее использование вместо равновесных подходов в описании динамики органического С моделей нового поколения, отражающих субстрат-микробные взаимодействия. Средние, минимальные и максимальные запасы углерода почвы, т/га в слое 0-30 см в пяти пулах модели RothC при расчётах до равновесного состояния на участках лесного биоценоза и пашни. Сравнение агроценоза (участок 2) с лесным ценозом (участок 1) показывает, что при сходном гранулометрическом составе (содержание фракции глины 11,8 и 12,2%, соответственно) на пашне диапазон варьирования значительно возрастает, при общем увеличении запасов С. Прирост запасов происходит при снижении пулов DPM и RPM, с одновременным увеличением запасов специфического органического вещества почвы. Влияние распашки лесных участков на проявление неравновесности в запасах органического С требует более детальной оценки с помощью различных динамических моделей. Показано, что система пулов модели RothC может быть использована в интеграции с другими моделями, в т.ч. с моделью ДСС, в частности, для использования выходных данных при параметризации биохимических процессов. 7. Проведение измерений эмиссии СО2 с поверхности почвы камерным методом на территории карбонового полигона УОПЭЦ МГУ Чашниково, оценка зависимости почвенного дыхания от температуры и влажности почвы (географический ф-т, ф-т почвоведения). В качестве основного модельного объекта для описания потоков парниковых газов при реализации проекта была выбрана территория карбонового полигона УОПЭЦ МГУ Чашниково (Московская область). План реализации задач проекта научным коллективом географического факультета и факультета почвоведения включал регулярные измерения эмиссии СО2 с поверхности почвы камерным методом и развитие и применение трехмерной математической модели высокого разрешения для описания региональных потоков СО2 в атмосферном пограничном слое. Измерения потоков СО2 с поверхности почвы на территории полигона проводились, начиная с февраля 2023 года на шести мониторинговых площадках в разных типах ландшафтов (хвойные и хвойно-широколиственные леса, агроландшафты с многолетними травами и черным паром, луга), с использованием портативного газоанализатора PS-9000 (LICA, Китай). Измерительная система работает по закрытой схеме, при которой скорость почвенной эмиссии определяется по скорости изменения содержания СО2 в закрытой почвенной камере. Определение скорости эмиссии с поверхности почвы на каждой выбранной площадке проводилось в 8-кратной повторности 2 раза в месяц, а также в ходе интенсивных полевых компаний. Параллельно с измерениями потоков определялись температура и влажность почвы. Результаты измерений эмиссии СО2 с поверхности почвы показали значительную временную и пространственную изменчивость потоков. Минимум почвенной эмиссии СО2 наблюдался в зимний период (февраль) около 1.241.52 мкмоль СО2/м2с, и увеличивался в летние месяцы (август) в среднем до 7.692.48 мкмоль СО2/м2с. Выделение СО2 из почвы в атмосферу в осенние месяцы было в среднем в 3 раза ниже, а зимой  почти в 10 раз ниже, чем в летние месяцы. Поступление СО2 из почвы в атмосферу статистически значимо зависело от изменения температуры и объемной влажности почвы. Для масштабирования точечных измерений потоков парниковых газов методами турбулентных пульсаций и экспозиционных камер используется трехмерная математическая модель переноса парниковых газов между неоднородной подстилающей поверхностью и атмосферой. Модель основана на поиске стационарного решения системы уравнений Навье-Стокса с использованием осреднения Рейнольдса и в предположении о постоянстве плотности воздуха. Модель использует замыкание 1.5-го порядка, предусматривающее применение гипотезы Буссинеска, а также выражение коэффициентов турбулентной диффузии через турбулентную кинетическую энергию и скорость её диссипации. Для расчета концентраций и потоков парниковых газов при известном пространственном распределении скоростей ветра, коэффициентов турбулентного обмена, а также источников и стоков парниковых газов внутри растительного покрова и на поверхности почвы, использовано уравнение типа “диффузии - адвекции”. Для определения входных параметров модели, описывающих структуру растительности и рельеф, использовались данные дистанционного зондирования, включающие спутниковые снимки (Landsat 8), и данные лидарной и мультиспектральной съемки с БПЛА. Для задания параметров ветра на верхней границе модельной области использовались данные реанализа ERA5. Результаты модельных экспериментов для участка карбонового полигона Чашниково показали значительную пространственную неоднородность вертикальных потоков CO2 в приземном слое атмосферы для обоих участков, определяемых расчлененностью рельефа, мозаичной растительностью и хаотично расположенными поселковыми зданиями и сооружениями. Модельные расчеты показали, что в дневное время при малооблачной погоде в летние месяцы средняя скорость поглощения СО2 для всей территории полигона Чашниково составляла 4.4 мкмоль/м2с на высоте 5 м (внутри полога древесной растительности и над травянистой растительностью), тогда как на высоте 50 метров средняя величина поглощения СО2 экосистемами полигона за счет вклада древесного яруса составляла уже около 11 мкмоль/м2с. Разработанная модель может являться связующим звеном между измерениями потоков в локальном и экосистемном масштабе и потоками, моделируемыми моделью деятельного слоя суши (ДСС) ИВМ РАН-МГУ. Кроме того, модель служит инструментом для оценки чувствительности потоков СО2 и других парниковых газов к изменению условий внешней среды и точности задания ключевых входных биофизических и биохимических параметров, описывающих свойства растительности и почвы в региональных и глобальных моделях. На основании разработанной модели был предложен новый подход к оценке потоков парниковых газов над горизонтально-неоднородной поверхностью, основанный на измерении концентрации газов на нескольких уровнях над поверхностью (например, измеренных с помощью портативных газоанализаторов, закрепленных на БПЛА) и решении обратной задачи по восстановлению соответствующего потока вблизи верхней границы растительности. Для концентрации исследуемого парникового газа формулируется уравнение "диффузии-адвекции", в котором используются предварительно вычисленные с помощью трехмерной модели поля скорости ветра и коэффициента турбулентности над неоднородной поверхностью. Поток в задаче для концентрации выступает в роли входного параметра в граничном условии. Уровень, на котором он задается, выбирается вблизи верхней границы растительного покрова для того, чтобы избежать детального описания источников и стоков парниковых газов внутри растительности. После вычисления пространственного распределения концентрации газа при заданном потоке на входе осуществляется сравнение модельных данных и результатов измерения концентрации парникового газа на нескольких уровнях, расположенных над растительностью в пределах атмосферного пограничного слоя. Затем производится направленное изменение входного потока в узлах сетки таким образом, чтобы минимизировать норму разности измеренной и вычисленной концентрации. Для оценки начального приближения потока определяющим фактором являются значения измеренных значений концентрации парниковых газов, по крайней мере, на двух уровнях в пределах атмосферного пограничного слоя. Они используются для аппроксимации производных по высоте в выражениях для адвективного и турбулентного вертикального потока исследуемого парникового газа. Проведенное исследование обратной задачи в модельном случае позволило получить предварительные оценки точности восстановления потоков в зависимости от выбора высот для измерения содержания парниковых газов, а также от точности измерения их концентраций.
2 1 января 2024 г.-31 декабря 2024 г. Этап 2024 г.
Результаты этапа:

Прикрепленные к НИР результаты

Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".