Американские исследователи разработали метод, который позволяет с помощью искусственного интеллекта предсказать восстановление почв после лесных пожаров. Входными данными служат содержание питательных веществ в почве и разнообразие микроорганизмов. Исследование опубликовано в журнале Applied and Environmental Microbiology.
Состояние почв имеет критическое значение для экосистем и для человека. Оно влияет на качество воды, а также на рост растений. Тем не менее очень тяжело понять, как эти показатели изменятся после лесных пожаров, так как трудно предсказать, как быстро и насколько полно восстановятся почвы.
Исследователи собрали более 500 образцов почвы с двух участков в штате Колорадо, где были лесные пожары в 2018 и 2019 годах. Они собирали эти образцы ежегодно на протяжении трех лет, чтобы отследить изменения в состоянии почв. Исследователи определяли состав образцов, а именно содержание в них углерода, азота и других важных элементов. Кроме того, ученые фиксировали микробиом в образцах, то есть определяли, какие виды микроорганизмов присутствуют в почве и в каком количестве. На основе этих данных они разработали систему, которая способна предсказать восстановление почвы. Для этого использовалась модель искусственного интеллекта, известная как статистическая теория обучения. Входными данными для системы являются сведения о микробиоме и доступности питательных веществ.
К удивлению ученых, для повышения точности прогноза важно указывать содержание редких микроорганизмов. Обычно они не распространены в почве и составляют всего 1% микробиома. Таким образом, недостаточно сведений о 99% обитателей микробиома.
Анализ микробиома позволил предсказать качество воды. Ученые предполагают, что разнообразие микроорганизмов влияет не только на восстановление почв, но и на сточные воды. Развитие метода поможет лучше понять, как восстанавливаются наземные и водные экосистемы после лесных пожаров.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.
