Ученые ТГУ придумали,как дистанционно изучать болотные мхи и лишайники

25.10.2017
Ученые радиофизического факультета Томского госуниверситета (РФФ ТГУ), исследовав диэлектрическую проницаемость болотных растений, поняли, что по этому показателю можно дистанционно определять их состояние и степень деградации, сообщает в среду пресс-служба вуза.

По словам доцента РФФ ТГУ Татьяны Кочетковой, на которую ссылается пресс-служба, последнее десятилетие растительный покров Земли активно вырождается. Это связано с природными факторами и ростом антропогенного воздействия. Негативные явления наблюдаются и у Васюганских болот – одного из крупных хранилищ пресной воды, значительные запасы торфа которого противодействуют парниковому эффекту. Поэтому их экологическое состояние нужно мониторить.
Отмечается, что радиофизики ТГУ, изучив диэлектрические характеристики болотных растений, и проверив тем самым степень их деградации, поняли, что для оценки экологического состояния этих болот, площадь которых составляет 53 тысячи квадратных километров, намного удобнее использовать методы дистанционного зондирования – при помощи спутников или беспилотников.
"Диэлектрическая проницаемость у разных видов растений заметно отличается. < …> У мха сфагнума наружный слой стеблей состоит из крупных бесцветных водоносных клеток с порами… От структуры волокон зависит способность поглощать и удерживать влагу, это влияет на диэлектрическую проницаемость и позволяет определить вид растения дистанционно", – цитируется в сообщении Кочеткова.
Уточняется, что радиофизики ТГУ совместно с учеными из Института водных и экологических проблем СО РАН исследовали диэлектрические характеристики на частотах от 100 мегагерц до 18 гигагерц. Образцы растений – лишайник клядония звездчатый, мох сфагнум и мох дикранум многоножковый собраны в Томской области и Ямало-Ненецком автономном округе.

Источник: Новости РИА Томск

© 2016 Ассоциация некоммерческих организаций «Томский консорциум научно-образовательных и научных организаций» . Все права защищены.

Разработка: Mars Digital

Яндекс.Метрика