Тип зоопланктонного сообщества можно предсказать на основе количественных дистанционно получаемых данных, отражающих доступность пищи. К таким выводам пришли ученые подведомственного Минобрнауки России Института океанологии им. П.П. Ширшова РАН (ИО РАН) по итогам масштабного исследования глубоководной зоны Атлантического океана.
Полученные результаты важны для разработки методологии экологических исследований и для лучшего понимания переноса углерода в открытом океане, занимающем более 95% обитаемой биосферы нашей планеты.
«В ходе рейсов научно-исследовательского судна «Академик Сергей Вавилов» мы идентифицировали 118 таксонов зоопланктона. Увидели, что тип зоопланктонного сообщества меняется при перемещении из высокопродуктивных вод в низкопродуктивные, а также с увеличением глубины. Впрочем, число основных вариантов таких сообществ относительно небольшое. Состав и структуру сообществ зоопланктона определяет, прежде всего, доступность пищевых ресурсов, которая меняется в зависимости от глубины и района океана — сообщил главный научный сотрудник ИО РАН, член-корреспондент РАН Александр Верещака. — Полученный обширный материал показал, что конкретный тип сообщества можно предсказать на основе количественных данных, отражающих доступность пищи — содержания хлорофилла в поверхностных водах (эти данные можно фиксировать дистанционно) и глубины».
Результаты работы позволяют дистанционно оценить не только запасы, но и предсказать структуру зоопланктона, этого основного источника питания промысловых рыб и беспозвоночных, в отдалённых районах океана. Как пояснили в ИО РАН, такой детальный прогноз важен не только для оценки биоресурсного потенциала огромных малоэксплуатируемых океанических пространств, но и для уточнения глобальных климатических моделей, в которых биота Мирового океана играет важнейшую роль.
В ходе рейсов ученые выполнили более 40 станций с отбором проб от поверхности до глубины 3000 метров в большом широтном диапазоне — от 42° на севере до 32° на юге.
Работа проводилась в рамках государственного задания Министерства науки и высшего образования РФ при поддержке гранта Российского научного фонда.
Исследование опубликовано в научном журнале Global Ecology and Biogeography.