Нела Почіскова - Просто поки ти тут (Введення П. Демітри в Зал слави) (лютий 2021)
Оскільки ліси в Панамі та інших місцях ростуть, занепадають та відновлюються, вони впливають на атмосферний рівень вуглекислого газу та добробут людини. Дослідники досліджують, чи можна покращити обчислювальні моделі цих лісів, враховуючи кількість фосфору, що міститься в деревах. Фосфор - ключова поживна речовина, яка особливо важлива в тропічних лісах. Команда проаналізувала верхнє листя листя зі 144 дерев у двох місцях в Панамі. Місцевості відрізнялись за видовим складом, дощами та родючістю ґрунту. Вони виявили, що фосфор був корисним предиктором фотосинтезу, хоча покращення щодо існуючих моделей було незначним.
Вчені повинні точно передбачити, як ліси відреагують на зміну атмосфери та клімату. Це дослідження показує, що моделі, що передбачають фотосинтез, вдосконалюються шляхом врахування даних про фосфор та надання стратегії вдосконалення моделей тропічних лісів. Це дослідження має бути корисним для досліджень тропічних лісів з обмеженим вмістом фосфору.
Хоча тропічні ліси займають лише 7 відсотків земної поверхні, вони життєво важливі для розуміння глобальної циркуляції вуглекислого газу та води. Щоб зрозуміти, як вуглекислий газ проходить через дерева в різних тропічних лісах, вченим потрібні точні розрахункові моделі. У цьому дослідженні дослідники описують фотосинтетичні параметри та концентрацію поживних речовин на основі листя з двох ділянок тропічного лісу в Панамі. Зокрема, команда зосередилася на поживному фосфорі та його впливі на фотосинтез як важливій частині продуктивності тропічних лісів. Для отримання цих параметрів 144 дерева щонайменше з 65 видів збирали газообмін та вміст поживних речовин із верхніх листків пологів. Два місця відрізнялись видовим складом, дощами та родючістю ґрунту.
Команда виявила, що взаємозв'язок між параметрами фотосинтезу та поживними речовинами має однакову міцність для фосфору та азоту і є надійним в умовах місцевості та видів. Команда виявила, що моделі фотосинтезу, які покладаються на вміст азоту в листках, дещо покращаться завдяки даним про фосфор із листя. Однак, додаючи дані, моделі можна використовувати для прогнозування майбутніх умов у лісах, де фосфор обмежений, особливо у поєднанні з даними про ґрунт та інші умови навколишнього середовища.