Исследователи из Университета Кюсю разработали новую численную модель для объяснения поведения солнечного света в различных погодных условиях. В отличие от предыдущих методов, которые фокусировались на том, как растения воспринимают солнечный свет как чистый источник энергии, это исследование вводит метрику для количественной оценки интенсивности солнечного света и ее влияния на рост растений и цветение.
Команда надеется, что их исследование принесет пользу сельскохозяйственной отрасли и поможет фермерам принимать более обоснованные решения относительно роста урожая.
Это достижение имеет решающее значение для понимания изменений в фотосинтезе растений в ответ на различный солнечный свет и погодные условия. Более того, оно может также дать новое представление о том, как изменения в облачном покрове из-за изменения климата влияют на поглощение растительностью углекислого газа. Соответствующая статья опубликована в журнале Ecological Informatics.
Мы знаем, что растениям нужно солнце для жизни, потому что оно обеспечивает энергию для фотосинтеза. И хотя общепринятая точка зрения гласит, что чем больше солнца получает растение, тем лучше, это не всегда так.
На самом деле, из-за того, как рассеивается свет, облачная погода может оказать большую пользу росту растения. В облачные дни солнечный свет рассеивается более равномерно, позволяя ему достигать нижних частей растения. Напротив, в солнечные дни энергия солнечного света сильнее, но исходит с одного направления, в результате чего листья на нижних частях растения остаются в тени и, следовательно, не поглощают столько солнечного света.
«Растения также реагируют на различные длины волн солнечного света. Если вы когда-нибудь видели радугу, вы знаете, что солнечный свет состоит из множества длин волн. Растения воспринимают эти различные длины волн света и изменяют свои реакции роста», - объясняет Амила Сиривардана, первый автор и аспирант сельскохозяйственного факультета Университета Кюсю.
Растения могут определять соотношение длин волн, чтобы понимать свое окружение. На эти соотношения влияет множество факторов, включая плотность атмосферы, облачность или высоту солнца. Однако такая информация не была классифицирована в контексте физиологии и экологии растений. Поэтому, чтобы увидеть, как меняется ежедневный солнечный свет при различных погодных условиях, исследовательская группа начала проект по сбору годовых данных о солнечном свете.
«В то время как многие проекты рассматривают только «энергию», вырабатываемую солнцем, наши методы направлены на классификацию как «энергии», так и «качества» света. Разделив солнечный свет на пять категорий, от ясного неба до пасмурной погоды, мы можем лучше понять, как растения могут приспосабливаться и реагировать на различные условия освещения», - добавляет профессор Ацуши Куме, возглавлявший группу.
Для регистрации солнечного света в разное время суток и при разных погодных условиях ученые использовали устройство, называемое спектрорадиометром, которое измеряет полный спектр солнечного света. Спектрорадиометр был установлен на крыше здания факультета сельского хозяйства Университета Кюсю в кампусе Ито, где он собирал данные от восхода до заката каждый день в 2021 году.
Используя собранные данные, исследователи затем разработали модель машинного обучения для сортировки и прогнозирования изменений солнечного света. Модель работает, выявляя закономерности в погодных данных, такие как количество солнечного света, достигающего земли, насколько рассеивается свет, насколько пасмурная или ясная погода и влажность. На основе этих закономерностей модель классифицировала солнечный свет на пять групп по скользящей шкале. Например, группа один была отнесена к категории ясных солнечных дней, а группа пять описывала пасмурные облачные дни.
Команда заметила, что в ясные дни, как те, которые относятся к группе один, больше солнечной энергии достигает земли. И наоборот, по мере того, как небо становилось более пасмурным, энергия солнечного света уменьшалась, но в то же время рассеивание света и доля ультрафиолетового света увеличивались. Кроме того, цвет солнечного света немного менялся, переходя от красных тонов в солнечные дни к синим тонам в облачных условиях.
После обучения числовой модели она смогла делать высокоточные прогнозы характера солнечного света, используя более простые данные о погоде.
Слева: в солнечные дни солнце светит прямо и в основном достигает верхних листьев. Справа: в пасмурные дни солнечный свет рассеивается во всех направлениях, что позволяет нижним листьям получать больше света. Понимание этой разницы помогает фермерам улучшить графики посадки. Фото: Университет Кюсю/лаборатория Куме.
«Наш метод достиг 94% точности в прогнозировании категории солнечного света без необходимости в дорогостоящем передовом оборудовании, - говорит Сиривардана. - Наша модель особенно актуальна для регионов, переживающих четыре отчетливых сезона, похожих на Японию».
«Мы надеемся, что нашу модель можно будет использовать для решения проблем современного сельского хозяйства. Фермеры смогут использовать эту информацию для улучшения условий в теплицах и графиков посадки в течение года, - объясняет Куме. - Например, во время облачного сезона дождей в Японии в июне фермеры могут скорректировать работу своих теплиц или расстояние между культурами, чтобы максимально использовать доступный свет. Даже осенью и зимой, когда меняется характер солнечного света, фермеры могут адаптировать свои стратегии на основе нашей модели».
В будущем команда надеется расширить модель, чтобы охватить больше типов климата, например, высокогорные или тропические регионы, а также глубже понять, как солнечный свет влияет на окружающую среду.
Источник: Kyushu University.
Заглавное фото: Лукьянов Дмитрий, AgroXXI.ru.