CC BY
80
ИНСТИТУТ СИСТЕМНЫХ ИССЛЕДОВАНИИ ЛЕСА
3. Кондратьев, К.Я. Экспертная система для контроля парникового эффекта // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов/ К.Я.Кондратьев, В.Ф. Крапивин. - 2001. - № 6. - C. 23-39.
4. Кондратьев, К.Я. Глобализация и устойчивое развитие: экологические аспекты. Введение / К.Я. Кондратьев, В.Ф. Крапивин, Х. Лакаса, В.П. Савиных. - С.-Пб.: Наука. - 2005.- 241 с.
5. Крапивин, В.Ф. Глобальные изменения окружающей среды: экоинформатика / В.Ф. Крапивин, К.Я. Кондратьев. - С.-Пб.: Санкт-Петербургский ун-т.
- 2002. - 724 с.
6. Kondratyev K. Ya., Krapivin V. F., and Varotsos C. A. Global Carbon Cycle and Climate Change. -Chichester: Springer-Praxis. - 2003. - 344 pp.
7. Угольницкий, Г.А. Управление эколого-экономическими системами. - М.: Вузовская книга. - 1999.
- 132 с.
8. Alexandrov, G. and Oikawa T TsuBiMo: a biosphere model of the CO2 - fertilization effect // Climate Res.
- 2002. - No. 19. - P. 265-270.
9. Bazzaz F.A. Global CO2 levels and the response of plants at the population and community levels. In: C. Rozenzweig and R. Dickinson (eds). Climate-Vegetation Interactions. UCAR, Maryland. - 1986. - P 31-35.
10. Bazzaz, F. A. Tropical forests in a future climate: Changes in biological diversity and impact on the global carbon cycle // Climate Change. - 1998. - 39.
- No. 2-3. - p. 317-336.
11. Bjorkstrom, A.A. A model of CO2 interaction between atmosphere, ocean and land biota. In: Global Carbon Cycle. SCOPE-13. - New York: Wiley. - 1979. - P. 403-458.
12. Goldstein, M.I., Corson M.S., Lacher T.E., and Grant W.E. (2003). Managed forests and migratory bird populations: evaluating spatial configurations through simulation // Ecological Modelling. - 2003. - 162.
- No.(1-2). - P. 155-175.
13. Goudrian J., van Keulen H. and van Laar H.H. (eds.). The greenhouse effect and primary productivity in European agro-ecosystems. - Wageningen: Pudoc.
- 1990. - 90 pp.
14. Her^ndez, P. A., Notsu K., Salazar J. M., Mori T., Natale G., Okada H., Virgili G., Shimoke Y, Sato M., and Pmez N. M. Carbon dioxide degassing by advective flow from Usu volcano, Japan // Science.
- 2001. - 292. - No. 5514. - P. 83-87.
15. Jones, C. D. and Cox P. M. Modelling the volcanic signal in the atmospheric CO2 record // Global Biogeochem. Cycles. - 2001. - 15. - No. 2. -P. 453466.
16. Kelley J.J. Carbon dioxide in the Arctic environment // The Journal of Earth Sci. - 1987. - 35. - No. 2. - P. 341-354.
17. Lafleur P. M., Roulet N. T., and Admiral S. W. Annual cycle of CO2 exchange at a bog peat-land // J. Geophys. Res. - 2001. - 106. - No. D. - P. 3071-3082.
18. Lee, K., Wannikhof R., Takahashi T., Doney S. C., and Feely R. A. Low interannual variability in recent oceanic uptake of atmospheric carbon dioxide // Nature. - 1998. - 396. - No. 6707. - P. 155-159.
19. Oppenheimer, C. Volcanism // Geography. - 1996.
- 81. - No. 1. - P. 65-81.
20. Tiezen, L.L. Photosynthesis and respiration in arctic tundra grasses: field light intensity and temperature responses // Arctic and Alpine Res.- 1973. - No. 5.
- P. 239 - 251.
21. Watson R.T., Noble I.R., Bolin B., Ravindranath N.H., Verardo D.J, and Dokken D.J. (eds). Land use, land-use change, and forestry. - Cambridge: Cambridge University Press. - 2000. - 377 pp.
22. Winslow, J.C., Hunt E.R., and Piper S.C. The influence of seasonal water anailability on global C3 versus C4 grassland biomass and its implications for climate change research // Ecological Modelling. - 2003. -163. - No. 1-2. - P. 153-173.
РОЛЬ ПОЧВЕННО-РАСТИТЕЛЬНЫХ ФОРМАЦИЙ И ВОДНЫХ ЭКОСИСТЕМ В БИОГЕОХИМИЧЕСКИХ Циклах
В.Д. БУРКОВ, проф., д-р техн. наук, МГУЛ,
В.Ф. КРАПИВИН, проф., д-р физ.-мат. наук, Фрязинское отделение Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН,
В.С. ШАЛАЕВ, проф., директор ИСИЛ, д-р техн. наук
burkov@mgul.ac.ru
таких как кислород, углекислый газ, метан, вода, азот, фосфор и др. Эта роль реализуется через такие процессы, как фотосинтез, дыхание и разложение. Фотосинтез зависит от доступной фотосинтетически активной радиации, приход которой определяется качеством
Биогеохимические круговороты и наземные экосистемы
Почвенно-растительные формации играют важную роль в биогеохимическом круговороте химических элементов и соединений,
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 9/2012
43
ИНСТИТУТ СИСТЕМНЫХ ИССЛЕДОВАНИИ ЛЕСА
Таблица 1
Оценки содержания углерода и азота в метровом слое почвы в некоторых почвенно-растительных зонах (http://www.biology.ualberta.ca/courses.hp/bio366/nitrogen-cyde.htm)
Зона Площадь, млн км2 Содержание углерода, млрд т С Содержание азота, млн т N
Покрытые льдом площади 2,071 0 0
Тундра 4,228 61,5 3664,6
Бореальные пустыни 0,022 0,2 11,0
Бореальные засушливые кустарники 1,262 13,1 808,9
Бореальные леса 17,375 272,3 17877,4
Холодные умеренные пустыни 4,812 47,4 3405,2
Холодные умеренные степи 9,045 120,3 9336,2
Холодные умеренные леса 11,226 145,8 7568,3
Теплые умеренные пустыни 6,805 32,1 1671,7
Теплые умеренные степи с колючим кустарником 5,171 39,3 2782,0
Теплые умеренные засушливые леса 7,543 62,6 4863,7
Теплые умеренные влажные леса 8,400 88,7 6112,7
Субтропические пустыни 2,920 6,5 3642,3
Субтропические засушливые леса 5,151 49,2 4372,6
Субтропические влажные леса 8,498 78,4 9320,6
Тропические пустыни 10,741 10,7 537,1
Тропические засушливые леса 17,081 140,8 12311,0
Тропические влажные леса 8,986 10,4 7158,5
Вся суша 131,336 1272.4 95433.7
Таблица 2
Накопление углерода и азота в лесных экосистемах
Тип лесной экосистемы Органический углерод, 103т/км2 Азот,т/км2
Ct сЕ ДсА Nt ne ДКА
Бореальные хвойные леса 5,1 22,6 19 11,6 325,0 4
Бореальные листопадные леса 9,7 49,1 20 22,1 378,0 6
Умеренные хвойные леса 30,7 61,8 54 47,9 730,0 7
Умеренные листопадные леса 15,2 38,9 40 44,2 561,9 8
Леса Средиземноморского региона 26,9 32,6 83 74,5 102,5 73
Обозначения: CT - запас углерода в деревьях, СЕ - полный запас углерода, ДСА - доля углерода над поверхностью почвы ( %), NT _ запас азота в деревьях, NE - полный запас азота, ДНА - доля азота над поверхностью почвы ( %) (http://www.biology.ualberta.ca/courses.hp/bio366/nitrogen-cyde.htm)
Таблица 3
Среднее время обращения химических элементов N, K, Ca, Mg, P и органического вещества (OM) в лесной подстилке (годы) (http://www.biology.ualberta.ca/courses.hp/bio366/nitrogen-cycle.htm)
Тип лесной экосистемы OM N K Ca Mg P
Бореальные хвойные леса 353 230,0 94,0 149,0 455,0 324,0
Бореальные листопадные леса 26 27,1 10,0 13,8 14,2 15,2
Умеренные хвойные леса 17 17,9 2,2 5,9 12,9 15,3
Умеренные листопадные леса 4 5,5 1,3 3,0 3,4 5,8
Леса Средиземноморского региона 3 3,6 0,2 3,8 2,2 0,9
Все леса 12 34,1 13,0 21,8 61,4 46,0
44
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 9/2012
ИНСТИТУТ СИСТЕМНЫХ ИССЛЕДОВАНИИ ЛЕСА
атмосферы, а также от температуры и содержания биогенных элементов и воды в почве. Особенно это заметно в экосистемах, функционирующих в условиях ограниченности воды [4]. Эпизодическая доступность воды для растений наблюдается в пустынных и полупустынных экосистемах. В таких условиях функционирование микробиологических процессов в почве, а следовательно, круговорот углерода и азота подчинены условиям изменения влажности почвы, которая зависит от типа растительного покрова, топографии местности и структуры самой почвы. Конечно, наиболее мобильными в плане круговорота минеральных элементов являются залесенные территории. Примерно 20 % азота почв находится в почвах бореальных регионов. Табл. 1-3 характеризуют соотношение между содержанием углерода и азота в различных экосистемах.
Наземные биомы чувствительны к содержанию СО2 в атмосфере, и поэтому скорость циркуляции углерода в системе ат-мосфера-растительность-почва является функцией всей совокупности характеристик окружающей среды. В среднем скорость обращения углерода между атмосферой и почвенно-растительными формациями оценивается величиной 50-60 млрд тС/год. С учетом имеющихся оценок размеров этих резервуаров углерода характерное время круговорота углерода в атмосфере и земной биоте составляет 12-15 лет, а в почве - 25-30 лет. Но с учетом пространственного распределения растительных покровов и почв эти оценки становятся другими. Так время круговорота углерода в северных лесах составляет около 100 лет, а в тропических лесах - только 20-30 лет. Все это убедительно доказывает тот факт, что характеристики биогеохимических круговоротов и наземных экосистем изменяются со временем в режиме взаимной зависимости и их анализ возможен лишь при совместном рассмотрении всех параметров системы атмосфера-растительность-поч-ва [3].
Существует множество моделей наземных экосистем, различающихся по количеству отраженных в них типов рас-
тительных биомов, пространственными масштабами и множеством других учитываемых характеристик и параметров окружающей среды. Одна из таких моделей (TEM- Terrestrial Ecosystem Model) была создана междисциплинарной научной группой НАСА [7, 12]. Эта модель охватывает пространственные масштабы от регионального до глобального с разрешением 0,5°х0,5° и месячным шагом по времени. Региональный уровень модели обеспечивает параметризацию потоков углерода и азота на площади 200 тыс. км2 с пространственным разрешением от 10 м до 1 км в зависимости от версии модели. При этом модель позволяет изучать региональную динамику биогеохимических и гидрологических процессов в контексте изменчивости климата и антропогенного воздействия с выделением специфических типов экосистем, таких как агроэкосистемы и тундра. Версия модели TEM-5.0 учитывает температурную зависимость продуктивности растений и скорости разложения гумуса, а также доступность для растений почвенного азота. Версии TEM-1.0 и TEM-2.0 рассчитывают NPP (Net Primary Production) в Южной и Северной Америке соответственно. Отклик NPP и запасов углерода в наземной растительности на изменения климата и концентрации атмосферного СО2 в глобальных и континентальных масштабах оценивается в рамках версии TEM-3.0. Наиболее обширными функциями наделена версия TEM-4.0, которая, являясь развитием версии TEM-3.0, осуществляет:
- расчет изменения глобального NPP в зависимости от вариаций климата и атмосферной концентрации СО2 в прошлом с выделением экосистем бассейна р. Амазонки, США и северных широт;
- оценку временной изменчивости запасов углерода в наземных экосистемах в прошлом в зависимости от изменений концентрации атмосферного СО2 и озона, а также от стратегии использования земель.
Такая конфигурация модели TEM позволила в рамках научного проекта NASA EOS «Изменения в биогеохимических круговоротах» с использованием измерений
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 9/2012
45
ИНСТИТУТ СИСТЕМНЫХ ИССЛЕДОВАНИИ ЛЕСА
Таблица 4
Сравнение свойств экосистем для кислой и некислой тундр [18]
Свойство экосистемы тундры Кислая среда Некислая среда
РН верхнего минерального горизонта 6,9 5,2
Средняя высота полога растительного покрова, см 3,9 6,5
Индекс площади листа, м2/м2 0,5 0,84
Моховый покров, % 65 79
NDVI 0,28 0,41
Толщина О-горизонта 11 21
Доля покрова под голой почвой, % 7,5 0,8
Тепловой поток из почвы, МДж/м2/сут. 3,13 1,83
Глубина оттаивания почвы, см 52 39
Полная первичная продукция, мгСО2-С/м2/сут. 940 1820
чистое поглощение СО2 670 950
потери на дыхание 270 870
Выделение СН4 , мгСН4/м2/сут 69 449
Органический углерод в метровом слое, кгС/м3 40 88
Запасы кальция в активном слое почвы, моль(+)/м3 400 35
с помощью AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) и Landsat собрать огромный запас данных о земных покровах и их изменениях. Центры данных EROS (Earth Resources Observation Systems) и дистанционного зондирования TRSC (Tropical Remote Sensing Center) накопили большое количество информации об эпизодах изменения земных покровов в глобальных масштабах. Например, в рамках программы RADAM (Radar na Amazфnia) по территории Бразилии с использованием радарных спутниковых измерений, самолетных фотографий и наземных наблюдений на основе идентификации классов растительности по спектральному анализу вегетационного ин-дексасоставленакартав масштабе 1 : 250000 для растительных покровов, что дает возможность понять роль происходящего тропического обезлесивания в изменении биогеохимического круговорота углерода, а следовательно, оценить изменение радиационного баланса на данной территории. Ведь изменения в использовании земель в экваториальных регионах являются важной составляющей изменения климата. Участки лесов в Южной Америке, Центральной Африке и Юго-Восточной Азии, расчищенных для обработки почвы, могут вносить 2030 % глобального поступления СО2 в атмосферу, а также способствовать поступлению в атмосферу больших количеств других ра-
диационно активных МГК (малых газовых компонентов). К сожалению, хорошо документированные данные об этих процессах в глобальных масштабах отсутствуют, что не способствует снижению неопределенности в климатических прогнозах.
Наряду с важной ролью тропических экосистем в регулировании биогеохимических круговоротов, как отмечают Walker et al. [18], не менее важно знание процессов газового обмена в системе атмосфе-ра-вечная мерзлота. Ведь знание процессов разложения органического вещества и жизнедеятельности скудных растительных покровов в арктических широтах, несомненно, позволит значительно снизить неопределенность в оценке источников и стоков парниковых газов и, в первую очередь, углекислого газа. В частности, как видно из данных табл. 4, даже разделение почв тундры на кислые и некислые, может значительно повлиять на эти оценки. Изучению арктических экосистем и их роли в биогеохимических круговоротах посвящен ряд научных программ, среди которых выделяются LAII (Land-Atmosphere-Ice Interactions) и ATLAS (Arctic Transitions in the Land-Atmosphere System). Основная цель этих программ состоит в изучении потоков энергии, воды и МГК в Арктике, а также картирование растительных покровов и почв, построение карт спектральной отражательной способ-
46
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 9/2012
ИНСТИТУТ СИСТЕМНЫХ ИССЛЕДОВАНИИ ЛЕСА
ности и фиксирование зональных границ между экосистемами.
Получение данных об элементах управления тепловым балансом в Арктике поможет рассчитать с большей надежностью изменения парникового эффекта в глобальных масштабах. Известно, что с 1750 г. возрастание концентрации в атмосфере СО2 и СН4 , ответственных за улавливание 1,46 Вт/ м2 и 0,48 Вт/м2 соответственно, привело к заметному изменению радиационного баланса Земли. В настоящее время из природных источников в атмосферу поступает 270 Тг СН4/ год, из которых 65 Тг СН4/год выделяется вет-ландами северных широт. Торфяники ответственны за 60 % выбросов СН4 в зоне 50°-70° с.ш. Примерно 50 % из 700 ПгС, содержащегося в тундре и бореальных биомах (~30 % глобальных запасов углерода), относится к территории России. При этом 20 % запасов углерода (120 ПгС) в торфяниках принадлежит России. Поэтому изучение компонентов биогеохимических круговоротов в северных регионах Евразии становится все более актуальным [10].
Параметризация роли растительных покровов в регулировании газового режима системы атмосфера-растительность-почва должна осуществляться с учетом пространственной структуры распределения типов растительных биомов, а описание функций отдельного биома возможно через параметризацию роли отдельного растения. Динамику общей биомассы отдельного растения многие авторы описывают в форме логистического уравнения
dB/dt=k(Blim - B)B, где B - биомасса;
B - предельная величина биомассы; k - коэффициент, отражающий влияние факторов окружающей среды и типа растения на его рост.
Для описания динамики роста дерева часто применяют простейшие функции, такие как уравнение Теразаки B = aexp(-b/t), функция Коллера B = axbc-ct, аппроксимация Корсуня и Бакмана B = aexp(blnt+cln2t) и др. Впервые более сложная модель роста дерева,
описываемая системой обыкновенных дифференциальных уравнений, была предложена Бихеле и др. [1]
dB=кф - kR - V+K
где Кф=^ ± а..Ф.; Км=М± ру;
B. - биомасса отдельных органов растения (j = 1, 2, 3, 4);
м - сухая биомасса целого растения;
ф. - количество углекислого газа, поглощенное за сутки i-м органом растения (^Ф. - эквивалентная сухая биомасса, kF - коэффициент эквивалентности);
R. - количество углекислого газа, выделенное за сутки i - м органом растения (kRRj - эквивалентная сухая биомасса, kR - коэффициент эквивалентности);
V. - сухая биомасса отпавшей в течение суток части i-го органа;
а.. - доля созданных за сутки в i-м органе растения «свежих» ассимилятов, от-текаемая в течение тех же суток в -й орган растения;
в. - обмен «старых» ассимилятов за сутки между .-м и j-м органами, отнесенный к одному грамму сухой биомассы целого растения;
Кф - прирост биомассы за счет фотосинтеза и перераспределения свежих ас-симилятов;
Км - прирост, связанный с перераспределением старых ассимилятов;
kRRj - расходы биомассы на дыхание.
Коэффициенты приведенной модели, безусловно, являются функциями параметров окружающей среды. Учет влияния факторов внешней среды на динамику роста дерева, как правило, реализуется в рамках принципа лимитирующих факторов Либиха. Среди факторов внешней среды выделяются ФАР (фотосинтетически активная радиация), двуокись углерода, влажность, температура, минеральные соли в почве. По принципу лимитирующих факторов рост растения происходит до тех пор, пока «ресурсы» некоторого фактора не исчерпаны. Внедрение этого принципа связано со многими неопределенностями, а поэтому в конкретных ситуациях всегда необходимы
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 9/2012
47
ИНСТИТУТ СИСТЕМНЫХ ИССЛЕДОВАНИИ ЛЕСА
его проверки с применением экспериментальных оценок.
Более развитые модели роста дерева вместо набора эмпирических параметров, неточности которых часто являются большим препятствием практического применения моделей, включают функциональные зависимости элементов роста дерева от факторов окружающей среды. Здесь важен принимаемый за основу принцип лимитирования роста дерева этими факторами. Среди наиболее распространенных и часто применяемых является критерий Либиха, говорящий о том, что рост растения ограничивается элементом, концентрация которого лежит в минимуме. По этому критерию рост растения или его органов происходит до тех пор, пока ресурсы некоторого элемента, например, фотоактивной радиации, влаги, температуры, углекислого газа, питательных солей не исчерпаны. Существуют и другие критерии, которые говорят о взвешенном влиянии всех факторов окружающей среды, причем эти веса являются характерными показателями типа растения.
Процесс роста дерева можно представить как результат взаимодействия трех ростовых процессов: изменение листовой (хвойной) массы, рост ствола и нарастание корней. Обозначим биомассы листвы, ствола и корней дерева через х х2 и х3 соответственно. Тогда балансовые уравнения модели дерева запишутся в виде
x.(t+At) = x.(t)+sl(t){Rx - Tx }At, (/'=1,2,3)
где At - характерный шаг по времени,
Rx - валовая продуктивность дерева за счет фотосинтеза,
Тх - расход биомассы на дыхание,
б. - доля новой биомассы, переходящая в биомассу /-го органа дерева.
Параметры б. являются управляющими функциями времени и других параметров окружающей среды. Следуя принципу максимальной выживаемости, можно предположить, что действует принцип максимальной первичной продуктивности
Г 0f + А 0 = max 7 {х; (/) + е, (t)Y[xt (/),
Ы*п
E(t, <р, Х),СА, ТА ]At, Е, СА, ТА}.
Располагая моделью отдельного растения и имея набор биометрических и геофизических характеристик данного пикселя пространственной дискретизации суши, легко синтезировать блок ГМСПО (глобальная модель системы «природа-общество»), который позволит оценивать входные параметры биогеохимических блоков глобальной модели, отражающих динамику изменчивости потоков парниковых газов в зоне влияния конкретного биома. Однако при этом необходимо учитывать воздействие кислотных осадков на продуктивность растительных сообществ. Табл. 1-3 содержат некоторую полезную для использования в модели информацию.
Биогеохимические круговороты и водные экосистемы
Роль биогеохимических круговоротов в глобальной экодинамике имеет многогранное проявление. Наряду с сокращением антропогенных выбросов СО2 не менее остро стоит вопрос о регулировании биогеохимических круговоротов серы и азота, которые являются генераторами кислотных осадков, приводящих к закислению водоемов. Например, в США для решения возникающих здесь проблем в 1990 г. были приняты поправки к закону о чистом воздухе (CAAA- Clean Air Act Amendments) и начали реализовываться национальные программы по мониторингу атмосферных осадков (NADP - National Atmospheric Deposition Program) с особым акцентом на кислотные осадки (NAPAP - National Acidic Precipitation Assessment Program). В то же время циркуляция азота и фосфора в водных экосистемах связана с таким процессом, как эвтрофикация. Особую роль здесь играют водоросли, которые регулируют потоки биогенных солей и поддерживают устойчивый режим функционирования водных экосистем прибрежных акваторий. Так, Plus et al. [13] с помощью моделирования изучили сезонную динамику биомассы водорослей и содержания азота в них в лагуне Thau на Средиземноморском побережье Франции в зависимости от освещенности и температуры и показали, что прибрежные экосистемы играют ключевую роль в регулировании биогеохимических
48
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 9/2012
ИНСТИТУТ СИСТЕМНЫХ ИССЛЕДОВАНИИ ЛЕСА
круговоротов биогенных элементов, а их моделирование позволяет сократить неопределенность в оценках газового обмена на границе атмосфера-океан.
Химический механизм формирования кислотных осадков основан на взаимодействии NOx и SOx с атмосферной влагой. Этот процесс может происходить как по естественным (начиная с извержения вулканов и разряда молнии и кончая жизнедеятельностью бактерий) и антропогенным причинам. Чистый дождь, проходящий через незагрязненный воздух, представляет собой водный раствор с pH = 5,6. Принято считать дождь кислотным, если его pH ниже 5,0. В современном промышленном мире избыточная кислотность дождя обусловлена в основном присутствием оксидов серы и азота. Оксиды серы попадают в атмосферу главным образом при извержениях вулканов и в результате сжигания природного топлива. Уголь и нефть содержат небольшое количество серы. При сжигании этих видов топлива в атмосферу попадает сера в соединении с кислородом. Растворяясь в дождевых каплях, оксид серы образует серную кислоту. Процесс формирования в атмосфере оксидов азота связан с грозовой активностью, но основная часть оксидов образуется при сжигании бензина в двигателях внутреннего сгорания или при сжигании угля. При растворении этих веществ в капельках воды образуется азотная кислота. Таким образом, дожди становятся кислотными при вымывании из воздуха серных и азотных соединений, что создает угрозу флоре и фауне на суше и в водных экосистемах.
Кислотный дождь оказывает отрицательное воздействие на водоемы, повышая их кислотность до такого уровня, что в них погибает флора и фауна [8]. Наиболее благоприятным значением рН для водных растений является диапазон между 7,0 и 9,2. С увеличением кислотности растения начинают погибать. При кислотности рН = 6,0 погибают пресноводные креветки. Когда кислотность повышается до рН = 5,5, погибают донные бактерии, которые разлагают органические вещества, и органический мусор начинает скапливаться на дне водоема. Затем гибнет планктон, кото-
рый составляет основу пищевой цепи водоема и питается веществами, образующимися при разложении бактериями органических веществ. Когда кислотность достигает рН = 4,5, погибает вся рыба, большинство лягушек и насекомых. В целом, значение рН является индикатором состояния водной экосистемы, и управление этим показателем позволяет регулировать трофическую структуру водоема и тем самым управлять его продуктивностью. В глобальном масштабе выбросы окислов серы ответственны за 60-70 % кислотных осадков, а более чем 90 % находящейся в атмосфере серы имеет антропогенное происхождение.
Другим последствием антропогенного изменения биогеохимических круговоротов является эвтрофирование водоемов, возникающее по причине перенасыщения водной среды биогенными элементами. Антропогенное эвтрофирование вызывает целый ряд нарушений нормального функционирования водных экосистем, к важнейшим из которых относятся дефицит кислорода и другие аномалии газового режима. Изучением биогеохимических круговоротов биогенных солей в морских средах занимается исследовательский институт MBARI (Monterey Bay Aquarium Research Institute), где для этой цели создана специализированная заякоренная система MOSS (Monterey Ocean Observing System), которая оснащена солнечными аккумуляторами и антеннами спутниковой связи, а также электрооптическим волоконным кабелем длиной 60 км, уложенным на глубине 1 км, связанная с Monterey Bay. Система располагает сетью выносных автономных роботов и лабораторий для выполнения измерений.
Обширные исследования по управлению процессом эфтрофикации водоемов на национальном уровне ведутся во многих странах. Например, в Австралии такие исследования начали проводиться с 1995 г. в рамках соответствующей национальной программы [14]. В Швеции такой программой предусмотрено сокращение поступления фосфора и азота в водоемы к 2010 г. на 20 % и 30 % по сравнению с 1995 г. соответственно. Безусловно, наиболее развитой и хорошо оснащенной является национальная програм-
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 9/2012
49
ИНСТИТУТ СИСТЕМНЫХ ИССЛЕДОВАНИИ ЛЕСА
Таблица 5
Ежегодные стоки биогенных элементов в океаны [2]
Река Сток в океан, 1000 мг/год
nh4-n NO3-N PO4-P
Онега 1,6 0,99 0,15
Северная Двина 14,96 6,7 2,0
Мезень 2,2 0,71 0,44
Печора 17,8 7,1 4,2
Обь 287,4 34,8 23,5
Пур 24,3 0,74 3,0
Таз 30,5 0,75 2,8
Надым 12,2 0,55 2,2
Енисей 207,8 18,4 6,2
Оленек 2,7 0,78 0,23
Лена 39,4 19,5 3,5
Яна 6,8 1,2 0,36
Индигирка 3,8 2,3 0,35
Колыма 5,2 2,5 0,76
Амазонка 131,8 1021,5 160,7
Миссисипи 21,2 740,6 71,4
Юкон 9,1 21,7 2,1
Макензи - 23,6 1,5
ма США по эвтрофикации [5]. Она охватывает более ста эстуариев на атлантическом и тихоокеанском побережьях. Для Европы действует программа, разработанная OSPAR комиссией, созданной в 1992 г. на совещании министров иностранных дел Европы. Эта программа предусматривает сокращение поступления загрязняющих веществ в морскую среду северо-восточного сектора Атлантики к 2020 г. до уровня естественного шума [11]. Основной причиной эвтрофикации водной среды является избыточное поступление азота и фосфора из внешних источников, как правило, сельскохозяйственного происхождения. Органический и неорганический фосфор с участием бактериопланктона стимулирует рост фитопланктона, что приводит к уменьшению содержания кислорода и, в конечном счете, повышает смертность живых организмов.
В целом все биогеохимические и физические процессы перемещения и преобразования биогенных и других химических соединений в водной среде являются теми механизмами, которые формируют и управляют физическим и биологическим насосами, регулирующими поглощение СО2 океанами из атмосферы. Биологический насос дейс-
твует за счет фотосинтетической активности и экспорта органического углерода. Углерод не является лимитирующим фактором для первичной продукции океана. Фитопланктон поглощает и выделяет основные биогенные элементы в соответствии с постоянным отношением к растворенному неорганическому углероду, но эта закономерность подвергается мощному антропогенному изменению и как результат изменения состава биогенных элементов карбонатная система океана может изменить устойчивое состояние с непредсказуемыми последствиями для функционирования биологического насоса [6]. Ясно, что изучение всех этих взаимодействий невозможно без учета изменений в распределении озона, облаков, аэрозолей и МГК в атмосфере, что проявляется в изменении спектрального состава приходящей солнечной радиации, что в результате приводит к изменению фотосинтеза и других фотохимических процессов.
Одним из эффективных методов изучения биогеохимических круговоротов в водной среде является разработка моделей, основанных на наблюдениях и физических и биохимических принципах преобразования биогенных элементов. Успешным примером развития такого подхода является трехмерная
50
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 9/2012
ИНСТИТУТ СИСТЕМНЫХ ИССЛЕДОВАНИИ ЛЕСА
модель циркуляции океана с учетом биогеохимического круговорота биогенных солей и солей кремниевой кислоты, CaCO3, O2Si и органического углерода, созданная в Alfred-Wegener институте полярных и морских исследований [17]. Несомненную обеспокоенность в связи с проблемой загрязнения вызывает арктический бассейн, где применение математических моделей особенно важно по причине невозможности получения эмпирических данных о многих процессах. Особую озабоченность вызывает проблема контроля речного стока в российский сектор Арктики [2, 15, 16]. В табл. 5 приведены сведения о потоках некоторых химических элементов в Арктический бассейн.
Вообще вынос осадочных пород с суши в Мировой океан играет важную роль в функционировании биохимических механизмов преобразования вещества и энергии в океанских экосистемах. Масштабы этих выносов оцениваются следующими показателями [16]:
• основным механизмом переноса осадочных материалов с суши в океан является речной сток, за счет которого в Мировой океан ежегодно поступает 18 Гт взвешенных веществ, 5 Гт растворенных веществ и 2 Гт донных отложений;
• за счет ветра и эрозии берегов в Мировой океан ежегодно поступает 0,7 и 0,4 Гт материалов соответственно;
• глобальное перемещение пыли и аэрозолей через атмосферу и их осаждение на ледники, морской лед и айсберги с последующим перемещением в водную среду океанов характеризуется величиной 0,7 Гт/год.
Учет информации о потоках веществ, поступающих в Мировой океан с речным стоком, в ГМСПО позволяет более точно рассчитать биогенную нагрузку на соответствующие экологические системы. Роль биогеохимических круговоротов в Мировом океане может проявляться непредсказуемым образом в зависимости от сочетания огромного количества параметров. К этому необходимо добавить высокую чувствительность морских экосистем к смещению режимов поступления биогенных элементов, а значит, роль Мирово-
го океана как биологического насоса, откачивающего СО2 из атмосферы, также многообразна и трудно предсказуема. Очевидно, что наиболее важными с точки зрения стабилизационной роли океанов, являются апвелинго-вые зоны. Предложенная в работе Кондратьева и др. [9] методика оценки биологической сложности морских экосистем позволяет с помощью одного параметра осуществлять классификацию акваторий Мирового океана по их роли в биогеохимическом круговороте углекислого газа. Применение модели апвелинговой экосистемы в качестве одного из блоков ГМСПО позволяет рассчитать вертикальное распределение потока углерода и оценить состояние карбонатной системы океана в данном пикселе его пространственной дискретизации. Для восстановления полной мозаики направленности потоков СО2 на границе атмосфера-океан необходимо знать структуру и состояние термоклина, набор метеорологических параметров, структуру течений, объем и состав речного стока. Проведение исследований биогеохимических круговоротов с полным учетом таких данных является одной из проблем современной экодинамики.
Библиографический список
1. Бихеле, И. Субмодель распределения ассимилятов и роста растения при водном дефиците / И. Бихеле, Х. Молдау, Ю. Росс // Препринт № А-5. - Тарту: Тартусская астрофизическая обсерватория. - 1980.
- 22 с.
2. Гордеев, В.В. Речной сток биогенов в российскую Арктику: достижения и проблемы / В.В.Гордеев, А.В. Жулидов, Р Холмс, Б. Петерсон // Труды II Совещания «Экология пойм сибирских рек и Арктики», 24-26 ноября 2000 г., Томск. - Томск: Томский политехнический ун-т. - 2000. - С. 108-113.
3. Тарко, А.М. Математическое моделирование антропогенных изменений глобальных биосферных процессов / А.М. Тарко. - М.: Физматлит. - 2005.
- 278 с.
4. Austin, A.T., Yahdjian L., Stark J.M., Belnap J., Porporato A., Norton U., Ravetta D.A., and Schaeffer
S.M. Water pulses and biogeochemical cycles in arid and semiarid ecosystems // Oecologia. - 2004. - 141.
- Р 221-235.
5. Bricker, S.B., Clement C.G., Pirhalla D.E., Orlando
S.P, and Farrow D.R.G. National estuarine eutrophication assessment: effects of nutrient
ЛЕСНОЙ ВЕСТНИК 9/2012
51
