Но эти негативные последствия для роста растительности будут в значительной степени компенсированы, по прогнозам исследования, более ранним началом весеннего вегетационного периода и более высокими зимними температурами.Под руководством экологов Эндрю Ричардсона и Коэна Хафкенса из Гарвардского университета группа исследователей разработала подробную модель, которая позволяет прогнозировать реакцию лугов от Канады до Мексики на изменение климата.
Модель описана в статье, опубликованной сегодня в журнале Nature Climate Change.Новые взгляды на влияние изменения климата на пастбища«Это исследование позволяет по-новому предсказать будущие климатические изменения на пастбищах», — говорит Элизабет Блад, директор программы отдела экологической биологии Национального научного фонда, финансировавшего исследование. «Результаты показывают, что годовой покров пастбищ и продуктивность увеличатся, несмотря на вызванное засухой сокращение летней продуктивности и площади».По словам Хафкенса, в конечном итоге вегетационный период делится на две части. «У вас есть более ранний весенний прилив растительности, за которым следует летняя депрессия, когда растительность увядает, а затем, в конце сезона, вы видите, как растительность снова восстанавливается».Ричардсон добавляет: «Хорошая новость заключается в том, что общая продуктивность пастбищ не снизится, по крайней мере, для большей части региона.
Но плохая новость заключается в том, что у нас будет новая сезонность, которая выходит за рамки текущих практик управления пастбищными угодьями. — и как к этому приспособиться — неизвестно ».Чтобы понять влияние изменения климата на луга, ученые создали модель гидрологии и растительности региона. Они использовали данные из сети PhenoCam Network, состоящей из примерно 250 подключенных к Интернету камер, которые каждые полчаса снимают изображения местной растительности.Используя 14 участков, которые представляют собой различные климатические условия, биологи протестировали модель по метрике «экологичность», чтобы убедиться, что она может воспроизводить результаты в соответствии с реальными наблюдениями.
«Это были сайты со всей Северной Америки, от Канады до Нью-Мексико и от Калифорнии до Иллинойса», — сказал Ричардсон. «Мы использовали зелень растительности как показатель активности этой растительности. Затем мы смогли запустить модель в будущее».
Регион был разделен на тысячи блоков по 10 квадратных километров, что позволило исследователям выявить важные различия в реакции на изменение климата.«Это позволяет нам увидеть, как закономерности возникают в различных областях», — сказал Хафкенс.Важно отметить, что, по словам Ричардсона, в модели также используется ежедневный, а не ежемесячный временной шаг.
Изменение сезонных моделей приносит проблемы«Луга отличаются от лесов тем, что они очень быстро реагируют на пульсации влаги», — сказал Ричардсон. «Эта модель использует это преимущество — работая в ежедневном масштабе времени, она может лучше представить изменяющиеся закономерности».Изменяющиеся условия могут создать проблемы для фермеров, владельцев ранчо и других лиц, которые полагаются на предсказуемые сезонные изменения для управления ландшафтом.«Эти смены сезонов станут новыми испытаниями для методов управления», — предупредил Ричардсон.По словам Хафкенса, для пастбищ увеличение урожайности и потери из-за более высоких летних температур в значительной степени уравновешиваются.
Хотя результаты показывают, что изменение климата может иметь некоторые положительные последствия, и Хафкенс, и Ричардсон предупредили, что они являются результатом хрупкого баланса.«Становится более засушливым, и это вызывает более интенсивные летние засухи, но из-за изменения сезонности рост растительности меняется», — сказал Ричардсон.
По его мнению, негативное влияние засухи на продуктивность экосистем можно компенсировать. «Но это поднимает новые вопросы об адекватных ответах руководства», — сказал он.«Полагаться на это повышение производительности или ожидать, что изменение климата принесет долгосрочные выгоды из-за таких результатов, — все равно что играть в лотерею — шансы не очень хорошие».