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
2 ноября
Ученые РУДН разрабатывают подходы для поиска фунгицидных средств с минимальным воздействием на почву

Проект по развитию синтетических подходов к соединениям на основе селена, чтобы создать новые фунгицидные средства, стал победителем грантового конкурса РУДН.

Наука
2 ноября
«Гораздо больше, чем просто учебное заведение»: аспиранты РУДН из Африки рассказали, как занимаются наукой в Москве

Родиться в Танзании, удивить семью, решив стать геологом, и уехать изучать эту науку в Россию. Родиться в Нигерии в регионе, где овраги буквально разъедают землю, проходить обязательную Национальную молодёжную службу, где неожиданно узнать о РУДН и его возможностях — и поехать в Россию продолжать образование. Два аспиранта РУДН рассказали, как попали в университет и в чём Россия оказалась похожа на их страны.

Наука
28 октября
«Вдохновить на поиск глубинных причин»: как Африка и РУДН развивают науку

Инженерия и технологии, науки о жизни и медицине, естественные и социальные науки, менеджмент — основные направления научного сотрудничества между учёными Российского университета дружбы народов и их африканскими коллегами.

Общий объём публикаций за 10 лет — 884 работы, при этом среднее число цитирований на публикацию — 44,23, что говорит о признании работ научным сообществом и их существенном влиянии на область исследований. Средний нормализованный индекс цитируемости (FWCI, он показывает, как цитируется статья относительно других публикаций в той же научной области) составляет 2,61. Это на 161% выше среднемирового значения.