Биолог РУДН разработал новую модель для анализа фотосинтеза in vivo

Биолог РУДН разработал новую модель для анализа фотосинтеза in vivo

Биолог из РУДН разработал модель для анализа фотосинтеза in vivo. Этот метод позволяет рассчитать коэффициент поглощения света хлорофиллом, основываясь на его отражающей способности. Анализ поглощения света важен для оценки продуктивности экосистем, от которой зависит и состояние биосферы в целом, и глобальный климат.

Измерения эффективности фотосинтеза в живых системах необходимы, так как они позволяют оценить круговорот углерода, а, следовательно, влияние на климат. Для изучения фотосинтеза in vivo используют коэффициент поглощения растительности – величину, которая показывает, насколько глубоко падающее излучение проникает в растительный покров. Он зависит от биохимических, структурных и внешних факторов, поэтому его оценка очень сложна. Сотрудник РУДН Алексей Соловченко и его коллеги из США и Израиля нашли новый способ оценки этого показателя.

Сперва биологи вычислили отношение коэффициентов поглощения и пропускания для единичных листьев и лиственного покрова в целом. Измерить эти коэффициенты для покрова «в сумме» сложно, а для единичного листа просто, поэтому зная соотношение между ними, можно рассчитать поглощение и пропускание лиственного покрова, зная коэффициенты для отдельного листа. Затем исследователи РУДН получили уравнение, которое связывает коэффициент поглощения растительного покрова с коэффициентом поглощения пигментов – в первую очередь, хлорофилла – в листьях. Выяснилось, что покров, в отличие от единичного листа, способен поглощать свет в инфракрасном диапазоне, а кроме того, коэффициенты поглощения пигментов для растений с разной плотностью лиственного покрова, могут отличаться. Поэтому биологам пришлось внести соответствующие поправки в финальную модель.

Эту математическую модель, описывающую коэффициент поглощения лиственного покрова, исследователи протестировали на культурах растений с разными типами фотосинтеза – кукурузы (С4 фотосинтез), сои и риса (С3 фотосинтез), измерив так же спектры поглощенного и отраженного солнечного излучения

Модель показала, что в синей спектральной области лиственный покров риса отражает больше, чем лиственные покровы других культур, что, по мнению учёных, связано с тем, что рис растет в воде. Помимо этого, полученные с помощью модели кривые поглощения для растений с С3 типом фотосинтеза (соя и рис) отличались от таковых у растений с С4 типом фотосинтеза (кукуруза), что объясняется биохимическими различиями.

Таким образом, созданная биологами модель способна «предсказывать» поглощение света разными типами растений с разными типами фотосинтеза, разными архитектурами листового покрова и разным содержанием пигментов в листе. 

Статья в журнале Remote Sensing of Environment

Новости
Все новости
Наука
29 января
«Живой тест воды»: учёный РУДН создаёт новую систему экомониторинга с помощью ИИ и рыбок Danio rerio

Кандидат биологических наук, доцент института экологии РУДН Всеволод Павшинцев разрабатывает инновационную методику, которая позволяет оценивать состояние пресных водоёмов с помощью рыбок данио-рерио и искусственного интеллекта. Проект, поддержанный грантом университета, призван перейти от простого химического анализа воды к пониманию того, как загрязнители воздействуют на живые организмы.

Наука
29 января
«Идеальный» дентальный имплантат: доцент инженерной академии РУДН рассказала о своей разработке

Доцент кафедры наноэлектроники и микросистемной техники РУДН Екатерина Гостева возглавляет междисциплинарный проект по разработке технологии наноструктурирования поверхности имплантатов. Её цель — сделать приживление имплантатов быстрым, надёжным и доступным для самых разных групп пациентов.

Наука
28 января
От молекул к экосистемам: учёные-экологи РУДН создают высокоэффективные сорбенты на основе природных материалов

В институте экологии РУДН реализуется масштабный междисциплинарный проект в области экологической химии и материаловедения. Учёные работают над созданием высокоэффективных сорбентов на основе природных материалов для обезвреживания опасных загрязнителей окружающей среды.

Проект объединяет фундаментальные исследования на стыке химии, материаловедения и экологии и соответствует стратегическим целям развития науки и технологий Российской Федерации.