Эта статья опубликована сборнике научных трудов "Фундаментальные науки и практика" с материалами Третьей Международной Телеконференции "Проблемы и перспективы современной медицины, биологии и экологии" - Том 1 - №4. - Томск - 2010.

 
Изменения климата Земли являются одной из наиболее обсуждаемых в настоящее время проблем. Оценить эти изменения невозможно без достоверной информации о состоянии климата в прошлом. Однако ряды прямых инструментальных измерений климатических параметров имеют, как правило, недостаточную длительность, а для многих районов такая информация вообще отсутствует. Поэтому большое значение имеют косвенные источники, позволяющие реконструировать климатические данные на основе их связей с составом и структурой природных тел. Одним из ведущих направлений в данной области является дендроклиматология. Наиболее часто при реконструкции погодных условий используется ширина годичного кольца (ШГК), что позволяет достичь временного разрешения в несколько месяцев (например, средняя летняя температура) или год. Однако годы со сходными интегральными параметрами могут значительно различаться по динамике, поэтому актуальным становится вопрос о реконструкции климата с более высоким разрешением, что возможно при использовании, например, гистометрических параметров древесины.
Ряд ранее проведенных исследований [Е.А. Ваганов, А.В. Шашкин, 2000 и др.] показал, что различные показатели годичных колец как зависят от разных климатических факторов, так и связаны между собой. Следует также учесть, что если в экстремальных условиях изменчивость ширины и деталей структуры годичных колец на 50-70% определяется основным лимитирующим фактором, то в других районах местообитания эти зависимости носят комплексный характер. К примеру, в лесостепной зоне Хакасии на формирование древесины хвойных влияют температуры и осадки всего сезона роста. Поэтому в данной работе представляло интерес провести реконструкцию ведущих климатических условий Ширинского района Республики Хакасия на основе данных по ширине годичных колец и гистометрическим параметрам древесины лиственницы сибирской (Larix sibirica Ledeb.), сосны обыкновенной (Pinus sylvestris L.) и ели обыкновенной (Picea obovata Ledeb.). Образцы древесины взяты в лесостепной зоне с двух участков, различающихся по влажности (на южном склоне – сосна PS1 и лиственница LS1, в пойме ручья – лиственница LS2 и ель PO2). В работе были использованы инструментальные климатические данные ближайшей метеостанции (Шира) – суммы осадков по месяцам, средние температуры по месяцам и декадам.
Сбор, транспортировка, первичная обработка кернов, измерение и стандартизация ширины годичных колец проводились по стандартным методикам, принятым в дендрохронологии [С.Г. Шиятов и др., 2000]. Измеренные по фотографиям срезов древесины ряды радиальных размеров клеток D и толщины клеточных стенок CWT были нормированы (количество клеток в годичном кольце приведено к 15) [E.A. Vaganov, 1990]. Для подавления взаимосвязей этих параметров с шириной годичного кольца было проведено их индексирование по методике, ранее использованной А.В. Кирдяновым с соавторами [A.V. Kirdyanov et al, 2007]. Таким образом, были получены четыре локальные индексированные хронологии радиального прироста и четыре серии локальных индексированных клеточных хронологий, охватывающие период с 1969 по 2008 годы.
Проведен корреляционный анализ взаимосвязей параметров древесины с изменениями климата, в результате определены ведущие климатические факторы (температуры и осадки мая-июля) и наиболее чувствительные к ним хронологии. На склоне повышение температуры в этот период подавляет процессы формирования древесины, увеличение осадков – стимулирует. В пойме, в связи с большей степенью увлажнения, наблюдается инверсия климатического отклика в древесно-кольцевых хронологиях. Кроме того, ель чувствительна к колебаниям температуры весной, что выражается в отрицательной реакции параметров ее древесины на температуры мая. Формирование древесины лиственницы начинается позднее и проходит интенсивнее, что также трансформирует климатический сигнал.
Для реконструкции климатических факторов использовался аппарат множественной линейной регрессии. Регрессионные модели рассчитывались методом последовательного исключения переменных, дающих в общую дисперсию наименьший вклад. В связи с большим количеством клеточных хронологий и их тесными взаимосвязями (особенно между соседними клетками), при выборе начального набора независимых переменных для построения модели использовали, во-первых, только те параметры, в которых присутствует климатический отклик на реконструируемый фактор, и во-вторых, из нескольких соседних хронологий выбирали одну, реагирующую наиболее значимо. В итоге были получены регрессионные уравнения, содержащие ШГК и гистометрические параметры либо только гистометрические параметры (для климатических факторов, слабо влияющих на радиальный прирост). Многолетняя динамика измеренных и реконструированных рядов данных показана на рисунке, статистические характеристики моделей приведены в таблице.