Найти тему
ВолГУ

Географы ВолГУ исследовали фитомассу тростниковых растений в Астраханском заповеднике

Студенты кафедры географии и картографии Захар Кирсанов и Виталий Штельмах под руководством доцента кафедры Станислава Сергеевича Шинкаренко приняли участие в экспедиции в Астраханский государственный заповедник в качестве волонтеров.

-2



Полевые исследования проводились совместно с Институтом космических исследований РАН и Астраханским заповедником. Их цель заключалась в сборе наземных данных о фитомассе тростниковых сообществ в дельте Волги. Участники экспедиции разместились на центральном кордоне Трехизбинского участка заповедника, на котором и проводились исследования.

-3



В растительной массе тростника и другой околоводной растительности накапливается значительная масса углерода и других климатически активных веществ, которая высвобождается при регулярных ландшафтных пожарах. Поэтому задача оценки бюджета и потоков углерода в дельтовых экосистемах крайне актуальна. Собранные данные в дальнейшем будут сопоставляться со спутниковыми изображениями, что в перспективе даст возможность разработать методы спутникового картографирования запасов углерода в растительности дельтовых ландшафтов, а также определять эмиссии углекислого газа и других продуктов горения при пожарах.

-4

В дельте Волги в среднем ежегодно выгорает около 20% площади, а некоторые участки горели более 15 раз за последние 20 лет. Поэтому оценка эмиссий парниковых газов при сгорании огромной массы тростниковой и подобной растительности, запас которой составляет десятки тонн на гектар, крайне важна для понимания цикла углерода в пойменных и дельтовых экосистемах.

-5
-6



Исследование выполняется в рамках проекта Министерства науки и высшего образования РФ № 075-15-2022-1229 (13.2251.21.0179) «Применение технологий высокопроизводительных вычислений и больших данных для совместной разработки экономически эффективных автоматизированных методов широкомасштабного биомониторинга водно-болотных угодий. HPC and BigData applied to co-designing cost-efficient automation for large scale wetland biomonitoring».

-7

-8

Наука
7 млн интересуются