Ширина годичных колец, предсказанная машинным обучением

Jun 17, 2023

Годичные кольца являются рекордсменами годового роста, а ширина каждого кольца зависит от условий окружающей среды в этом году. В новом исследовании Ли и Данненберг используют машинное обучение, чтобы продемонстрировать, что ширина колец хорошо коррелирует с типами воздушных масс, с которыми дерево столкнулось за последний год.

Каждую пятницу получайте самые увлекательные научные новости недели на свой почтовый ящик.

Ранее ученые связывали изменчивость годичных колец с дискретными климатическими элементами, такими как температура, осадки и засуха. Однако погода воспринимается не как отдельные элементы, а как совокупность всех различных компонентов, действующих вместе. Комплексный опыт погоды можно охарактеризовать как воздушную массу: атмосферные тела размером в тысячи километров.

В новом исследовании авторы собрали записи годичных колец для 130 видов на 904 наблюдательных площадках в Северном полушарии. Они также извлекли данные о погоде о воздушных массах на каждом участке и за каждый день, начиная с 1979 года, используя общедоступный набор данных, называемый классификацией типов погоды с координатной сеткой. Эта система сортирует погоду на 11 типов в зависимости от температуры и влажности.

Затем, используя искусственные нейронные сети, исследователи сопоставили ширину годичных колец с количеством дней, в течение которых дерево подвергалось воздействию каждого класса воздушных масс за предыдущие 12 месяцев. Для сравнения они использовали тот же подход машинного обучения, используя традиционные данные о температуре и осадках.

Метод воздушных масс превзошел традиционный для 66% древесных пород. Этот процент вырос до 83% среди видов с наибольшим количеством доступных записей. Анализ исследователей показал, что влажные и прохладные воздушные массы больше всего коррелируют со значительным ростом деревьев, в то время как сухие и теплые воздушные массы наиболее предсказывают плохой рост.

Исследователи использовали модель, чтобы понять, как климатические условия прошлого влияют на рост деревьев, но отмечают, что направление может быть противоположным: запись годичных колец простирается почти на 14 000 лет, и ее можно использовать для классификации древних воздушных масс.

Результаты можно использовать даже для того, чтобы заглянуть в будущее. Характеризуя текущие воздушные массы и прогнозируя будущие, модель может оценить стресс растений, риск смертности и уязвимость к лесным пожарам в наступающем году. (Журнал геофизических исследований: биогеонауки, https://doi.org/10.1029/2022JG007064, 2023 г.)

—Морган Ренберг (@MorganRehnberg), научный писатель