Ученые разработали метод определения лесов с высоким поглощением углерода

МОСКВА, 9 апр – РИА Новости. Метод автоматизированного выявления ареалов растительности с высокой фотосинтетической активностью разработали ученые НИУ БелГУ. Они утверждают, что этот метод позволяет по спутниковым снимкам находить лесные территории, максимально эффективно поглощающие углерод из атмосферы. Результаты опубликованы в сборнике IX International Conference on Advanced Agritechnologies, Environmental Engineering and Sustainable Development.

Напомним, что в 2018-м году Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК) заявила в специальном докладе, что "достижение и поддержание нулевых глобальных выбросов СО₂ с высокой вероятностью остановит глобальное потепление". С тех пор более 140 государств и 65 процентов из 2000 крупнейших компаний мира заверили, что стремятся к углеродной нейтральности, а 27 стран прописали это во внутреннем законодательстве.

В России, в частности, действует федеральный закон "Об ограничении выбросов парниковых газов". Президент РФ Владимир Путин заявил, что страна планирует выйти на углеродную нейтральность до 2060 года. По словам главы государства, в России используют все возможные и действенные способы для достижения поставленной задачи: мирный атом, гидроэнергетику, наращивание поглощающего свойства лесов.

Как рассказали РИА Новости специалисты Белгородского государственного национального исследовательского университета (НИУ БелГУ), сегодня при реализации стратегии низкоуглеродного развития создаются лесные углеродные плантации и так называемые "карбоновые фермы", где планируется культивировать быстрорастущие древесные породы, причем часто экзотические или чуждые (инвазивные) для условий лесостепи.

Между тем ученые исследовали водоохранные зоны рек Северский Донец и Нежеголь в Белгородской области и обратили внимание на аборигенные быстрорастущие породы, которые обладают максимальным приростом фитомассы, поскольку на них сказываются оптимальные лесорастительные условия речных пойм.

Используя спутниковые снимки и технологии обработки данных дистанционного зондирования Земли, белгородские специалисты научились определять площади пойм, где формируются сообщества с устойчивыми биофизическими параметрами и высокой активностью фотосинтеза. Таким образом, была разработана методика автоматизированного выявления территорий с деревьями, способными поглощать максимальное количество углекислого газа.

«

"Анализ растительного покрова может стать обоснованием для определения границ ландшафтных выделов с высоким экологическим потенциалом", – сообщил профессор кафедры природопользования и земельного кадастра НИУ БелГУ Федор Лисецкий.

При этом он добавил, что это особенно важно для сохранения такой растительности в речных поймах, где планируются работы по трансформации пойменно-русловой части ландшафтов (например, при расчистке русел рек).

Кроме того, по словам профессора, разработанная методика способна выявлять не только территории с высокой, но и с низкой фотосинтетической активностью. "Такие ареалы могут рассматриваться как экспериментальные полигоны ренатурации с постепенной сменой растительности", – добавил он.

По оценкам экспертов НИУ БелГУ, информация о видовом составе и структуре наиболее экологически устойчивых лесных экосистем должна стать основой для разработки рекомендаций по внедрению биотехнических мероприятий в конкретных экологических условиях долинно-речных ландшафтов. В перспективе прибрежные защитные полосы и водоохранные зоны, помимо своей основной функции, смогут более эффективно связывать из атмосферы и депонировать углерод, полагают ученые.

Исследование выполнено в рамках гранта Российского научного фонда (РНФ) и является частью программы "Наши реки", которая, опираясь на региональную концепцию почвоводоохранной организации водосборов, включает проекты по расчистке водных объектов, оценки риска подтопления поселений и обустройства водоохранных зон.

"БелГУ – участник программы государственной поддержки университетов РФ "Приоритет-2030" национального проекта "Наука и университеты".