Аннотация результатов, полученных в 2022 году
Исследования были сосредоточены на двух локальных участках Волжско-Камского государственного природного биосферного заповедника на левом берегу Волги, расположенных вблизи южной границы бореального экотона. Первый исследованный участок (I) сфагнового болота «Долгое» (55.900190°N, 48.821186°E) характеризуется мощностью торфа до 3,5 м и окружающим его возвышенным участком суши. В болотистой части преобладают сосны сфагновые, редко представлены ели и березы. Район исследования характеризуется локальным градиентом высот, приводящим к соответствующему выраженному контрасту гидрологических условий, что было необходимо для оценки их роли в реакции лесной экосистемы на климатический стресс. Второй исследуемый участок (II) расположен вблизи южной границы Республики Татарстан, на полуострове, образованном слиянием Волги, самой крупной и длинной реки Европы, и ее крупнейшего притока Камы (55.46885°N, 49.34276°E). Конкретный участок исследования был занят колонией крупной серой цапли (Ardea cinerea) примерно с 2006 г., состоящей из 280 птичьих гнезд (по состоянию на лето 2022 г.), расположенных на вершинах сосен обыкновенных. Данный участок исследовался как результат многолетнего природного эксперимента по моделированию перегрузки лесной посадки сосны обыкновенной органическими соединениями (по азоту и фосфору – до 5-10 кратных уровней, по сравнению с контрольными участками), обусловленными многолетней жизнедеятельностью птиц, и моделирующего экстремальный сценарий воздействия на лесную экосистему в результате интенсивной сельскохозяйственной деятельности (земледелие с использованием высоких концентраций органических удобрений, либо животноводство / птицеводство), в отсутствии специальных компенсационных мер, что позволило изучить реакцию лесной экосистемы на комбинированный биогеохимический и климатический стресс. Отбор проб деревьев проводился на обоих исследованных участках (I) и (II) по методике, принятой в более ранних дендрохронологических исследованиях (Cook et al., 2013). Керны были извлечены из деревьев буравом Пресслера. Ширину годичных колец (TRW) измеряли на приборе Lintab-6 с программным пакетом TSAPWin (Rinn, 2003). Качество перекрестных хронологий оценивалось с использованием программного обеспечения Cofecha (Grissino-Mayer, 2001). На первом участке (I) было отобрано 140 деревьев сосны обыкновенной (32 в западной, 26 в центральной и 42 в восточной части сфагнового болота, h = 72-76 м со снижением высоты с запада на восток, а также всего 40 в трех местах на окружающих холмах, h = 90-100 м). На втором участке (II) n = 43 дерева сосны обыкновенной, из них n = 22, расположенных в зоне непосредственного влияния колонии птиц, и n = 21, расположенных во внешней зоне, выступающих в качестве соответствующего контроля, всего было отобрано для дендрохронологического анализа. Мультиспектральное дистанционное зондирование выполнялось с помощью беспилотника Geoscan 401 Geodesy, оснащенного пятидиапазонной мультиспектральной камерой RedEdge-MicaSense Mx (размер пикселя 3,75 мкм, разрешение 1280 x 960 (1,2 МП x 5 каналов), размер сенсора 4,8 мм x 3,6 мм, фокусное расстояние 5,4 мм, разрядность цвета 12 бит на канал) с высоты 120 м. На основе пятиканальных мультиспектральных изображений (СИНИЙ 475 ± 32, ЗЕЛЕНЫЙ 560 ± 27, КРАСНЫЙ 668 ± 16, красный порог (RE) 717 ± 12, ближний инфракрасный диапазон (NIR) 842 ± 57) были рассчитаны десять различных вегетационных индексов, использованных для дальнейшего анализа. Кроме того, на втором участке (II) образцы почвы были отобраны с глубины 5-10 см, выбранной как наиболее активная зона для корней растений. В почвенных образцах исследованы следующие геохимические свойства: рН, Corg, биогенные элементы N, P, K, а также 50 других химических элементов. Образцы сушили в сушильном шкафу при 105°С до постоянной массы. рН почвы измеряли, добавляя 50 мл дистиллированной воды к 10 г сухой почвы и записывая рН с помощью рН-метра (Hanna Instruments, Германия). Содержание CORG определяли на изотопном масс-спектрометре Delta V Plus (ThermoFisher Scientific, Германия) с приставкой Flash HT в режиме постоянного потока. Остальные химические элементы определяли с помощью масс-спектрометрии с индуктивно связанной плазмой (ИСП-МС) на iCAP Qc (Thermo Fisher Scientific, Германия) и методом элементного анализа CHNS/O на Cube Vario EL (Elementar, Германия) по стандартным протоколам. Чтобы выявить ключевые факторы, влияющие на устойчивость лесной экосистемы к климатическим стрессам, была применена собственная модификация частного кросс-корреляционного анализа (DPCCA) с удалением тренда по методу СМА для исследования взаимосвязей между данными долгосрочной ширины годичных колец (TRW) и местными климатическими изменениями в различных масштабах и с задержкой во времени. В то время как TRW продемонстрировал отрицательную корреляцию с весенними и летними температурами и положительную корреляцию с индексом интенсивности засухи Палмера (PDSI) в том же году, указывая на то, что волны аномальной жары и засухи являются факторами, ограничивающими прирост деревьев, на масштабах в несколько лет можно было наблюдать заметные контрасты между областями с различными локальными гидрологическими условиями. В частности, для района сфагнового болота положительные тренды TRW за несколько лет подряд имеют тенденцию следовать за отрицательными трендами PDSI и положительными весенними и летними трендами температуры той же продолжительности с запаздыванием на один-три года, что указывает на то, что длительные засушливые периоды, а также более теплые весна и лето благоприятны для увеличения годового прироста. Напротив, для окружающей возвышенной засушливой области можно наблюдать обратную тенденцию с ярко выраженными отрицательными долговременными корреляциями с температурой и положительными корреляциями с PDSI. Более того, комбинируя модели удаления тренда и частичный корреляционный анализ, можно показать, что долгосрочная температурная зависимость может быть частично объяснена ложными корреляциями, вызванными совпадающими тенденциями старения деревьев и потепления климата, в то время как контрасты в корреляциях между TRW и PDSI становятся только дополнительно подчеркнуты, что указывает на основное влияние местных гидрологических условий на устойчивость к стрессу от засухи. Кроме того, анализ с площадки (II) показал, что 15-летнее расширение колонии птиц значительно изменило биогеохимию местной почвы, в том числе снижение рН до 4,5, увеличение концентрации фосфора и азота в 10 и 2 раза соответственно. Наблюдались 1,2-кратные изменения количеств K, Li, Mn, Zn и Co, в то время как общее содержание органического углерода не изменилось, что предположительно свидетельствует о подавлении вегетативной активности растений, что также отражалось в вегетативных индексах, полученных по данным дистанционного зондирования. На повышенную уязвимость деревьев к комбинированным биогеохимическим и климатическим стрессам также указывает их ограниченное восстановление после сильного стресса засухи 2010 г., в отличие от окружающего леса (p = 3e-5). Комплекс взаимосвязей между геохимическими, дендрологическими и гидрологическими характеристиками, а также их проявление в вегетативных индексах представлены в модели на основе непараметрической байесовской сети. С использованием методики байесовского прогнозирования, была показана возможность предсказания биоразнообразия и динамики годичного прироста деревьев с учетом концентраций основных органических загрязнений почвы с корреляцией R > 0,8 между данными наблюдений и прогнозирования, что указывает на возможность использования указанных подходов при управлении лесным фондом и планировании корректирующих мероприятий.

Аннотация результатов, полученных в 2023 году
Сбор первичного экспериментального материала осуществлялся в ходе полевых исследований сезона 2023 года. Полевые исследования проводились на территории Волжско-Камского государственного природного биосферного заповедника (ВКГПБЗ), расположенного на левом берегу Волги. Рельеф имеет дюнно-бугристый характер, с лощинами и древними балками. Абсолютные высоты от 65 до 105 м. Почвы песчаные, среднеподзолистые. В междюнных понижениях встречаются торфяные болота лимногенного происхождения. С целью углублённого исследования влияния колониального поселения серой цапли (Ardea cinerea L.) на рост и состояние деревьев в лесных культурах сосны в полевом сезоне 2023 года были проведены полевые исследования трех новых колоний серой цапли в лесных культурах сосны на территории Республики Татарстан и Марий Эл: «Кичкетанская» колония, Агрызский район РТ, координаты: N56.082683, E52.862237, «Мамадышская» колония, Мамадышский район РТ, координаты: N55.725497, E51.424538, «Монандурская» колония, Медведевский район РМ, координаты: N56.749180, E48.251177. Древесно-кольцевой анализ проводился по методике, принятой в дендрохронологических исследованиях. В каждой колонии серой цапли в лесных насаждениях сосны были заложены две пробные площади: «опытный» участок с гнездами и «контроль» без гнезд. Внутри каждой площади выбиралось по 10 модельных деревьев сосны обыкновенной. С каждого дерева на высоте груди с помощью бура Пресслера отбирались два керна радиального прироста. Далее буровые образцы транспортировались в бумажных контейнерах для последующей камеральной обработки в лабораторных условиях. Ширину годичных колец, полученных образцов измеряли на полуавтоматической установке Lintab-6 с пакетом программного обеспечения TSAPWin с точностью 0.01 мм. В ходе исследований было отобрано и исследовано 60 модельных деревьев и измерено более пяти тысяч годичных колец. Образцы почвы для биогеохимических исследований отбирали с глубины 5-10 см, которая является наиболее активной зоной для корней растений. Всего было отобрано 27 проб с пробоотборных площадок, расположенных крестообразно с центром, совпадающим с центром колонии птиц. Всего во внутреннем круге было расположено пять пробоотборных площадок (одна в центре и четыре в пределах текущего гнездовья) и по четыре в окружающем лесу, предположительно незатронутом колонией птиц. Отобранные образцы почвы транспортировали при температуре +4 °С и хранили при температуре -80 °С до проведения комплексного биогеохимического анализа. Полученные последовательности 16S рРНК были подвергнуты контролю качества секвенирования с помощью программного обеспечения FastQC. С использованием ПО Trimmomatic были удалены прочтения ненадлежащего качества, а также служебные последовательности (адаптеров, линкеров и проч.), лигированных в ходе приготовления библиотек. Прочтения, прошедшие фильтр, были проанализированы с помощью ПО QIIME2 (версия 2022.8). Прочтения были проанализированы с помощью алгоритма DADA2. Таксономическое профилирование произведено с использованием последней версии базы данных SILVA 138 c 99% процентным порогом сходства для анализа бактериального сообщества. Для оценки альфа-разнообразия бактериального сообщества вычислены значения индексов Шеннона, Симпсона, филогенетического разнообразия и Чао 1. В почвенных образцах исследованы показатель рН, содержание Сорг, биогенных элементов N, P, K, а также 50 других химических элементов. Образцы сушили в сушильном шкафу при 105°С до постоянной массы. рН почвы измеряли, добавляя 50 мл дистиллированной воды к 10 г сухой почвы и записывая рН с помощью рН-метра. Содержание химических элементов в почве определяли с помощью масс-спектрометрии с индуктивно связанной плазмой. Для образцов почв из трех колоний птиц проведена оценка микробного биоразнообразия и определен состав микробиоты и геохимия в области гнездования и в контрольных точках. Для всех трех колоних наблюдается резкое снижение количество идентифицируемых элементов, что указывает на снижение микробного разнообразия в гнездовой зоне. Значимые различия между гнездовой территорией и окружающей, предположительно незатронутой лесной территорией, можно было наблюдать только для колоний «Кичкетанская» и «Манандурская» по индекса Симпсона и Faith_PD, для колонии «Манандурская» также значимые отличия есть для индексов Шеннона и Чао1 в почвах под местом гнездования и окружающем лесу. Данные изменения в структуре микробиоты почвы под местами гнездования в высокой степени повторяют закономерности, выявленные в биогеохимических изменениях почвы в колонии серой цапли близ села Нармонка. Проанализирована возможность и перспективы применения методов глубокого обучения для анализа данных дистанционного зондирования Земли. В качестве примера рассмотрен сценарий гибели лесных массивов на фоне биогеохимического воздействия вследствие жизнедеятельности колоний серой цапли по данным их дистанционных наблюдений. Апробированы процедуры обучения и тестирования двух инновационных моделей нейронных сетей: U-Net и Deeplabv3+. Также нами был разработан и применен алгоритм предварительной обработки изображений. Результаты, полученные от независимой проверки нейросети имеют практическую ценность для более эффективного контроля и предотвращения гибели лесных экосистем. По результатам обучения архитектур U-Net и Deeplabv3+ удалось достигнуть точности классификации участков повреждённого и неповреждённого леса (в терминах коэффициента Dice = DSC) 91% и 85%, соответственно, с использованием только изображений видимого спектра, без использования мультиспектральных данных (результаты классификации с использованием мультиспекральных данных были приняты за 100%). Потери от обучения составили 0,311 для U-Net и 0,19 для Deeplabv3+. Результат независимого тестирования для каждой из моделей составил 96,34 % для U-Net и 89 % для Deeplabv3+. После проведения тестирования были получены высокие результаты прогнозирования поврежденного и мертвого леса, что составило 91 % для U-Net и 86 % для Deeplabv3+ в соответствии с представленной наземной истиной. Однако, несмотря на достигнутые результаты, следует отметить, что представленные модели не является идеальными и существует потенциал для дальнейшего улучшения их производительностей. Была разработана математическая процедура идентификации модели долговременной динамики прироста деревьев и статистическая методика углубленной комплексной оценки факторов, оказывающих влияние на прирост деревьев в изучаемой области, а также влияющих на устойчивость лесных экосистем к климатическому стрессу, включая исследования влияния локальных гидрологических режимов, а также их изменений, в том числе под воздействием антропогенных факторов, по данным комплекса биогеохимических, гидроклиматологических и дендрологических исследований. Данные дендрологических исследований включали измеренные значения ширины годичных колец деревьев, отражающих их радиальный прирост (Tree Ring Width, TRW). Данные гидрометеорологического мониторинга были представлены многолетними рядами индекса интенсивности засухи Палмера (Palmer Drought Severity Index, PDSI) и рядами температурных измерений. Индекс интенсивности засухи Палмера относится к обобщенным индексам, определяющим баланс между потреблением и расходом влаги и учитывающим количество осадков, влажность почвы и воздуха, объем руслового стока, уровень подземных вод, высоту снежного покрова и иные показатели. Задачей данного этапа исследований являлось выделение как возрастной кривой, отражающей зависимость прироста ширины годичных колец от возраста дерева, так и выделение в рядах TRW составляющих, отражающих внешние воздействия на лесную экосистему – как природных, так и антропогенных – например, изменение гидрологических режимов, связанного с осушением заболоченных территорий или, напротив, повышением уровня грунтовых вод при создании гидроузлов. При выполнении подобных разложений зависимости следует исключить влияние на TRW всех других факторов, кроме возраста, как климатических, так и имеющих иную природу, например, антропогенных. Для получения статистически устойчивых результатов следует усреднить получаемую зависимость по выборке анализируемых деревьев одного вида. Это, в свою очередь, требует их «возрастного выравнивания», предполагающего определение даты рождения каждого дерева дендрохронологическими методами и формирование массивов данных, начинающихся в единой условной временной точке анализа путем сдвига записей TRW каждого дерева по временной шкале влево на величину возраста каждого дерева.