Глядя на большие, взрослые деревья, можно и не подумать, что их стволы сильно качаются на ветру. Однако в определенной степени они это делают… достаточно, чтобы электронное измерение качательного движения можно было использовать для отслеживания циклов их роста.
Хотя деревья качаются на ветру круглый год, то, как они это делают, зависит от того, сколько воды присутствует в их стволе, ветвях и листьях.
Весной и летом, например, когда дерево впитывает воду, производя листья, цветы и/или плоды, оно становится особенно гибким, плюс его масса увеличивается. Поэтому период его качания дольше, чем когда зимой оно более сухое, ломкое и безлистное. Термин «период раскачивания» относится к количеству времени, которое требуется стволу, чтобы раскачиваться с одной стороны на другую.
Чтобы изучить возможные применения измерения раскачивания, команда из Университета Колорадо в Боулдере в 2018 году привязала акселерометры к двум ясеням в университетском городке. В последующие годы было обнаружено, что раскачивание деревьев не только соответствовали периодам их роста и покоя, но его также можно было использовать для определения того, когда они цветут и выделяют пыльцу.
«Развитие цветочных бутонов совпадает с увеличением массы, так как дерево вытягивает больше воды — с изменением массы период раскачивания удлиняется», — сказал ведущий ученый Дейдре Ягер. «В своем исследовании я обнаружил, что период раскачивания сокращался с раскрытием цветов и выделением пыльцы, прежде чем период раскачивания увеличился с распусканием почек листьев, которые следуют за цветами на ясенях».
Теперь есть надежда, что использование акселерометров может послужить более практичной альтернативой другим методам удаленного мониторинга роста деревьев, особенно в городах. Например, анализ спутниковых изображений деревьев может быть затруднен, если вы пытаетесь отслеживать один вид, смешанный с другими. Камеры с интервальной съемкой могут быть дорогими, к тому же они вызывают проблемы с конфиденциальностью при использовании в городских условиях.
«Акселерометры являются дискретными, непрерывными и не зависят от действия или физических барьеров, которые создает городская среда», — сказал Ягер. «Мы получаем надежные данные в высоком разрешении».
Статья об исследовании была недавно опубликована в журнале Agricultural and Forest Meteorology.
Источник: University of Colorado at Boulder
