Учёные разработали новую количественную модель для оценки теневыносливости деревьев

Исследовательская группа под руководством академика Чжу Цзяоцзюня из Института прикладной экологии Китайской академии наук представила новый количественный метод классификации теневыносливости деревьев. Исследование опубликовано в журнале Forest Ecology and Management.

Теневыносливость — это способность дерева выживать, расти и завершать репродуктивный цикл в условиях хронически низкой освещённости. Это ключевой показатель для изучения динамики лесных сообществ, который играет важную роль в понимании видового состава, структуры леса, экологической сукцессии и подбора пород для лесовосстановления.

Традиционно теневыносливость качественно делили на широкие категории (светолюбивые, теневыносливые, промежуточные), но таким классификациям не хватало универсальных количественных стандартов.

В этом исследовании учёные использовали наземное лазерное сканирование для измерения угла наклона листьев в качестве центрального параметра для оценки теневыносливости. Они также разработали модель «Индекса относительной теневыносливости», предоставляющую новый инструмент для количественной оценки стратегий адаптации к свету у видов умеренных лесов.

Работа проводилась на двух национальных полевых станциях в провинциях Ляонин и Цзилинь. С помощью TLS были выполнены многопозиционные высокоточные 3D-сканы 23 видов лиственных деревьев. Применение адаптивного алгоритма для извлечения ориентации поверхности листа позволило получить высокоточные измерения угла наклона.

Кластерный анализ на основе средних значений LIA, их вертикального распределения и частотных характеристик разделил 23 вида деревьев на пять категорий:

• Очень светолюбивые
• Светолюбивые
• Умеренно теневыносливые
• Теневыносливые
• Очень теневыносливые

Это привело к созданию Индекса относительной теневыносливости. RSTI рассматривает теневыносливость как непрерывную функцию, выраженную через нелинейную прогностическую модель. Валидация на опубликованных данных по 61 виду лиственных деревьев умеренной зоны показала общую точность прогноза модели в 83,6%, с особенно высокой надёжностью в диапазоне углов LIA от 51° до 87°.

Этот подход представляет собой рабочий метод для количественной классификации теневыносливости и демонстрирует преимущества TLS-сканирования для повышения полноты и точности данных о структуре крон.

Результаты предоставляют лесным специалистам измеримый индекс. Просто рассчитав значение RSTI в диапазоне от 0 до 1, можно с повышенной точностью определить степень теневыносливости вида.