Тип публикации: отчёт о НИР
Год издания: 2018
Ключевые слова: мониторинг, погодичная продуктивность, климатические изменения, древесно-кольцевые хронологии, клеточные хронологии, имитационная модель роста, камбиальная активность, долготный трансект, северная тайга, Ndvi
Аннотация: Сведения о фактическом выполнении плана работы на год?1. Экспедиционные работы. ?Для исследований закономерностей сезонного формирования древесины хвойных были отобраны образцы деревьев Pinus sylvestris (105 образцов) и Larix Sibirica (105 образцов)(с. Вершино-Биджа), а также Picea obovata (130 образцов) (с. Туим) в южной полузасушПоказать полностьюливой части Сибири, входящей в кольцевой бореальный трансект проекта. Для изучения сезонного роста годичных колец выбирались здоровые деревья без видимых признаков повреждения пожарами, насекомыми или человеком, с нормальной развитой кроной из основного яруса. Параллельно на новых пробных площадях проводились измерения приземной температуры воздуха.?2. Измерения анатомической структуры древесных растений хвойных видов.?Была продолжена работа по получению клеточных анатомических характеристик годичных колец хвойных деревьев по материалу экспедиционных работ 2017-2018 гг.?3. Сравнительный анализ результатов статистических моделей и имитационного моделирования, усовершенствование параметризации имитационной модели ?В работе по проекту были использованы статистические линейные модели, имитационная нелинейная модель Ваганова-Шашкина (VS-модель) на новых данных (ширина ранней древесины, ширина поздней древесины и ширина переходной зоны годичного кольца), характеризующих структуру годичных колец на расширенном кольцевом Енисейско-Ленском трансекте. Также велась работа по усовершенствованию автоматической параметризации имитационной VS-модели на основе новых информационных технологий.?4. Интеграция частных моделей в единую имитационную модель с учетом видовой специфики исследуемых древесных пород ?В ходе работ в 2018 году была уточнена работа частных моделей. Модифицированные алгоритмы, позволяющие с разных сторон и с разной степенью детализации отражать рассматриваемые биологические и физиологические процессы с учетом всех необходимых специфик и ограничений, интегрированы в развиваемую феноменологическую модель проекта.?5. Верификация феноменологической модели решением обратной задачи – расчет кинетических характеристик камбиальной зоны по сформированной двумерной структуре ксилемы ?Для верификации феноменологической модели были произведены расчеты кинетических характеристик камбиальной зоны по сформированной двумерной структуре ксилемы на примере анатомических (в том числе и сезонных) измерений годичных колец хвойных видов на материале по расширенному Енисейско-Ленскому трансекту.?6. Верификация феноменологической модели и формулируемых количественных закономерностей роста и дифференцировки клеток на основе анализа камбиальной активности различных популяций хвойных?В работе была протестирована новая web-архитектура феноменологической модели, позволяющая динамически интегрировать в разрабатываемую модель новые и уточненные блоки дифференцировки клеток ксилемы на основе анализа активности клеток камбиальной зоны. При тестировании (верификации) с использованием суперкомпьютера были задействованы пространственно-распределенные дендроэкологические данные по четырем видам древесных растений (Larix siberica, Larix gmelini, Larix cajanderi, Pinus sylvestris)с 70 участков расширенного кольцевого Енисейско-Ленского трансекта и суточные климатические наблюдения с 64 метеостанций, сопряженных с участками. ?7. Обобщение концептуальной модели включением в нее ранее разработанной имитационной модели роста и формирования годичных колец ксилемы в зависимости от внешних факторов (в первую очередь, климатических)?Концептуальная модель, как и базовая модель Ваганова-Шашкина, использует 42 входных параметра, которые адекватно оцениваются в автоматическом режиме для различных древостоев и местообитаний. Основными параметрами роста клеток ксилемы являются: (1) Временной шаг камбиальной модели (день), (2) Минимальная скорость роста камбиальной клетки , (3) Начальные размеры клетки (мкм), (4) Размер клетки на момент начала митотического цикла (мкм), (5) Скорость роста в течение митотического цикла (мкм/день), (6) Размер камбиальной клетки, в которой происходит митоз (мкм).?8. План по публикациям (5 статей в изданиях, индексируемых в системе Web of Science и Scopus и 4 статей в РИНЦ) на 2018 год перевыполнен, а именно, опубликовано 9 статей (Web of Science и Scopus), 7 из которых относятся к первому квартилю SJR Q1, и 9 статей в РИНЦ. 1 статья находится в печати в журнале (Web of Science, Scopus, Q1).?9. Результаты работ были представлены на 4-х международных конференциях в виде устных и стендовых докладов молодыми учеными (членами научного коллектива) и руководителем проекта в Германии, Франции, Болгарии и Канаде.??Сведения о достигнутых конкретных научных результатах в отчетном году (до 5 стр.)?1. Разделение регистрируемого сигнала сезонной динамики стволов деревьев на составляющие, обусловленные: а) индивидуальными и видовыми особенностями исследуемых древесных растений; б) внешними атмосферными и почвенными условиями. ?Были проведены статистический анализ и вычислительные эксперименты на базе концептуальной феноменологической модели и данных Енисейско-Ленского трансекта, которые позволили с определенной вероятностью разделить регистрируемый сигнал в годичных кольцах на климатическую и неклиматическую компоненты (Arzac et al., 2018; 2019)?2. Формулировка концептуальной модели функционирования ксилемы хвойных (вариант без внешнего воздействия). Ее количественное представление и разработка алгоритма для компьютерных расчетов. ?Основой концептуальной модели функционирования ксилемы хвойных являлась «классическая» имитационная модель Ваганова-Шашкина. Была уточнена работа частных моделей (блоков) , а именно, блока по временной привязки вновь образующихся клеток в годичном кольце (TimingProcedure) (Popkova et al., 2018), усовершенствованного блока по продукции клеток на основе нейросетевых технологий (NeuralCellProduction), усовершенствованного блока по оценки конечных размеров клеток (ModeledTracheidograms). Работа модифицированных алгоритмов тестировалась на новых гистометрических данных.?3. Определение ключевых экспериментальных данных, однозначно проверяющих адекватность предложенной модели. Верификация модели с учетом специфики гистометрических, изотопных данных исследуемых хвойных пород. ?В зависимости от уровня детализации потенциальных задач в дендроэкологии и физиологии древесных растений, в концептуальной модели набор входных данных и параметров может существенно варьироваться (Фонти и др., 2018; Sanchez-Salguero et al., 2018; Santini et al., 2018; Alday et al., 2018). Отметим, что настройка запуска самой модели при решении конкретной задачи может выполняться удаленно (для авторизованного IP) в интерактивном режиме. Верификация отдельных блоков концептуальной модели показала хорошее соответствие модельных результатов с экспериментальными наблюдениями на независимых по времени выборках дендроэкологических данных . ?4. Параметризация и апробация модели для описания реакции в анатомической структуре ксилемы, в сезонном цикле ее формирования на изменения внутренних факторов.?Было показано, что параметризация VS-модели является мощным инструментом для надежного объяснения взаимосвязи между ростом деревьев, процессом формирования ксилемы, фенологией камбия и ежедневными наблюдениями за климатом (Tychkov et al., 2018). ?5. Максимальная интеграция разработанных алгоритмов в информационную web-платформу VS-GENN проекта.?Для серверной части проекта была решена проблема технологической разницы, когда разные библиотеки имеют несовместимые форматы обмена данными, протоколы взаимодействия и интерфейсы. В веб-платформе VS выполнена интеграция на уровне данных и все приложения обращаются в единую масштабируемую распределенную базу данных. Взаимодействие модулей системы выполнено на уровне сервисов. Все использованные алгоритмы и модели проекта сохранены в общем репозитории проекта для дальнейшей интеграции, в форме интерактивного вычислительного приложения. Новая архитектура концептуальной модели обеспечивает возможность подключения к удаленным вычислительным ядрам. Удаленные ядра, в свою очередь, позволяют пользователям подключаться к вычислительной экосистеме, настроенной на удаленном сервере, с их локальной машины.?6. Опубликовано 9 статей (Web of Science и Scopus), 7 из которых относятся к первому квартилю SJR Q1, и 9 статей в РИНЦ.