Исследователи из Орхусского университета в Дании разработали цифровую модель популяции почвенных беспозвоночных, которая позволяет оценивать состояние сельскохозяйственных земель с высокой точностью. Объект исследования – ногохвостка Folsomia candida, традиционно используемая в качестве индикатора здоровья почвы. Новый метод, созданный в рамках экологической стратегии Европейского союза до 2030 года, моделирует поведение организмов в реальных полевых условиях, а не в изолированной лаборатории.
Ранее экотоксикологическая оценка почв опиралась на стандартные лабораторные тесты, которые не учитывали колебания температуры и влажности. Эти факторы напрямую влияют на размножение и выживаемость организмов, но в естественной среде они постоянно меняются. Датские ученые применили платформу имитационного моделирования ALMaSS (Animal, Landscape and Man Simulation System) для воссоздания этих сложных взаимосвязей. Разработанный алгоритм связывает биологические циклы ногохвосток с реальными изменениями окружающей среды.
Модель интегрирует разнородные массивы данных: механический состав почвы, ежечасные метеорологические показатели из европейского архива ERA5, темпы роста вегетационного покрова и ежедневные отчеты о полевых работах. Расчеты проводятся для участков площадью 100 квадратных метров с ежедневным шагом на многолетнюю перспективу. Важной деталью стало внедрение формулы расчета влажности поверхностного слоя почвы на основе показателей испарения, что ранее не удавалось сделать с достаточной точностью.
На текущем этапе модель учитывает только природные факторы стресса, однако ее архитектура позволяет интегрировать химические параметры. В перспективе это даст возможность прогнозировать влияние пестицидов и минеральных удобрений на почвенную биоту. Такие данные необходимы для корректировки аграрного законодательства и оценки долгосрочных последствий интенсивного земледелия.
Разработчики отмечают, что предложенный подход применим и к другим почвенным организмам. Инструмент, описание которого опубликовано в журнале «Agricultural and Environmental Modelling», призван помочь регулирующим органам и сельхозпроизводителям прогнозировать изменения в экосистемах при различных сценариях землепользования и глобального изменения климата.