Аннотация результатов, полученных в 2014 году
В ходе выполнения работ по проекту РНФ № 14-14-00219: 1. Проведены 2 экспедиции по сбору нового дендрохронологический материал (два радиуса по 30 отдельным деревьям ) по 3 лесообразующим породам: лиственница сибирская(Larix sibirica), лиственница Гмелина (Larix gmelini) и сосна обыкновенная (Pinus sylvestris) по 10 реперным точкам (участкам) трансекта : Центральная часть Якутии, Среднее течение р. Енисей (п. Зотино). 2. На базе SQL технологий создана реляционная климатическая база данных, включающая в себя суточные данные (по температуре и осадкам) с 72 метеорологических станций, равномерно распределенных по создаваемому Енисейско-Ленскому дендроклиматическому трансекту. Проанализировано качество метеорологических данных. 3. На основании экспедиционных сборов 2014 года были получены древесные образцы с 10 новых участков Енисейско-Ленского трансекта. Всего собрано 223 древесных образца по двум радиусам для трех видов: Pínus sylvéstris, Larix gmelini, Larix sibirica. Проведены подготовка, измерения, кроссдатировка образцов по ширине годичного кольца. 4. Проведены клеточные измерения для двух видов деревьев по полученным датированным древесным образцам основе двух независимых подходов: 1. специализированной системы анализа изображений (Image Analysis System) с интегрированным ПО “AxioVision SE64 Rel. 4.9.1” (Carl Zeiss, Jena, Germany); 2) специализированной системы Image Pro Plus (Media Cybernetics, Washington, USA). 5. Проведена существенная модификация имитационной модели Ваганова-Шашкина роста древесных растений, ее параметризация и тестирование работы новых соответствующих компьютерных приложений. 6. Создана и опубликована комплексная web-платформа проекта VS-GENN (http://vs-genn.ru), отражающего основную информацию о проекте, ход его выполнения и основные публикации. 7. Проведена классификация региона исследования на основе имеющейся дендрохронологической и метеорологической информации за последние 100 лет (с 1900 по 1998 гг.) с целью выявление географических районов с однородным откликом древесных растений на климатические изменения 8. 3 молодых ученых, работающих в проекте, прошли научные стажировки в Испании и Швейцарии. 9. Результаты работы представлены на 6 международных конференциях и семинарах, а также 1 всероссийской конференции. Достигнуты следующие научные результаты: 1. Получены 10 новых древесно-кольцевых хронологий по трем видам древесных растений: сосне обыкновенной (Pínus sylvéstris), лиственницы Гмелина (Larix gmelini), лиственницы сибирской (Larix sibirica) для региона исследований 2. Получены первые клеточные измерения для периода с 1960 по 2014 гг. и построены стандартизированные клеточные хронологии по сосне обыкновенной (Pínus sylvéstris) для двух местообитаний в Якутии. 3. Был предложен новый способ параметризации модели Ваганова-Шашкина – VS-осциллограф с модификацией и исправлением базового кода данной модели. Работа VS-осциллографа была протестирована как на существующем дендроклиматическом материале Урало-Сибирского банка данных, так и вновь полученного в рамках выполнения данного проекта РНФ (Тычков и др., 2015) 4. Предложен модифицированный блок модели, оценивающий размеры клеток в годичном кольце (фактически, сезонную клеточную продукцию). Модифицированный алгоритм протестирован на существующем дендроклиматическом материале Урало-Сибирского банка данных (Попкова и др., 2015). 5. Для автоматического нахождения оптимальных параметров имитационной модели в случае анализа различных древостоев для обширных территорий Евразии предложена концепция параметризации на основе IT-алгоритма дифференциальной эволюции. Проведено первое успешное тестирование данного способа автоматической параметризации. 6. На основе методов теории классификации было выявлено 5 регионов с однородным откликом древесных растений на изменения условий внешней среды. Выявлено существенное отличие восточной оконечности (Центр Якутии) от западного края (окрестность пос. Бор) Енисейско-Ленского трансекта. 7. Создана и опубликована web-платформы проекта (http://vs-genn.ru) на базе современной технология CSS Framework Twitter Bootstrap. В качестве основного web-сервера в проекте было использовано кросс-платформенное ПО Apache, которое поддерживает операционные системы Linux, BSD, Mac OS, Microsoft Windows, Novell NetWare, BeOS. В качестве действующей программной среды вычислений, обработчика запросов, выступает язык программирования R (RStudio Server), применяемый для статистической обработки данных и работы с графикой. 8. В соответствии с подписанным соглашением по проекту РНФ 14-14-00219 на 2014 год не было запланировано публикаций. Тем не менее, 2 статьи было принято в печать в издании, индексируемом в РИНЦ (Журнал Сибирского федерального университета. Серия «Биология»), одна статья опубликована в издании СО РАН. Cовместно с зарубежными коллегами готовится к печати две статьи в изданиях Web of Science и Scopus.

Аннотация результатов, полученных в 2015 году
В ходе выполнения работ по проекту РНФ № 14-14-00219 в 2015 году: 1. Проведены 2 экспедиции по сбору нового дендрохронологического материала (два радиуса по 20-50 отдельным деревьям ) по 4 лесообразующим породам: лиственница сибирская(Larix sibirica), лиственница Гмелина (Larix gmelini), лиственница Каяндара (Lárix cajánderi) и сосна обыкновенная (Pinus sylvestris) по 31 точке (дендрохронологическим тест-полигонам) трансекта : восточная часть Центральной Якутии, западная часть восточной Якутии, Среднее течение р. Енисей. Длина Енисейско-Ленского трансекта с Востока на Запад составила 3330 км. Всего собрано 1050 древесных образцов (кернов) для отдельных деревьев по двум радиусам. Ведется камеральная обработка материала по получению измерений по ширине годичного кольца и клеточной структуре на основе технологии, описанной в отчете по проекту в 2014 г. 2. Разработана автоматическая параметризация модели роста древесных растений Ваганова-Шашкина (VS-модели)на основе комбинированного подхода, состоящего из трех параллельных процессов: • Прямая параметризация VS-модели; • Параметризация при помощи VS-метамодели (параметризация на основе нейронной сети); • До-обучение VS-метамодели с целью снижения нормы невязки между моделируемыми кривыми роста, полученными для двух подходов параметризации. 3. Разработан новый блок VS-модели для оценки влажности почвы на основе модели «Leaky bucket», которая оценивает водную транспирацию, дренаж и объем грунтовых вод. Однако, при этом используются эмпирические функции, полученные для обширных регионов США (Tolwinski-Ward et al., 2011). Эффективность применения этой модели расчета влажности почвы была показана в алгоритме VS-Lite для ежемесячных значений осадков [Tolwinski-Ward et al., 2011]. Данный алгоритм реализован как модуль в среде программирования Lazuris, который может быть легко интегрирован в VS-осциллограф. В настоящее время ведется тестирования нового модуля на данных прямых экспериментальных наблюдений по влажности почвы, полученных для научного стационара «Тура» (с. Тура, Красноярский край, Россия). 4. Для оценки влияния климатических факторов на ширину колец, были исследованы особенности климатики и роста древесных растений для тех лет, когда были образованы широкие (высокая продуктивность) и узкие (низкая продуктивность) кольца (максимальные и минимальные значения индексов прироста, соответственно) относительно среднего значения на основе исходных древесно-кольцевых хронологий и смоделированных кривых роста при помощи VS-осциллографа. 5. Предложена модификация камбиального блока модели, которая позволяет на основании расчетных интегральных скоростей роста по VS-модели оценить продукцию клеток в годичном кольце с привязкой последних к временной школе. Данный алгоритм был апробирован на примере клеточных измерений, полученных для типичных деревьев сосны на периоде с 1970 по 2013 гг 4 участков Енисейско-Ленского трансекта (зона вечной мерзлоты), и на участке «Малая Минуса» (респ. Хакасия, Южная Сибирь). 6. Развитие web-ориентированной интерактивной вычислительной платформы — это одна из основных целей проекта (http://vs-genn.ru). Все разработанные в 2015 г. алгоритмические приложения размещены в интернет при помощи сервиса ipython -nootbook на собственном сервере в дата-центре СФУ с доступом через авторизацию по паролю. Вся новостная информация по проекту публикуется по адресу @vs_genn_news в Twitter проекта. В рамках проекта разработана интерактивная карта с указанием всех дендрохронологических участков (меток), по которым собран материал и получены соответствующие измерения по ширине годичного кольца (ШГК) и клеточной структуре. Карта размещена по адресу http://vs-genn.ru/sites_yakutia/. 7. Результаты работы представлены на 4 международных конференциях и совещаниях. 8. 2 молодых ученых, работающих в проекте, прошли повышение квалификации в Испании, Турции и Болгарии. Достигнуты следующие научные результаты: 1. Получено 18 новых древесно-кольцевых хронологий (ДКХ) для четырех видов древесных растений: сосны обыкновенной, лиственнице Гмелина, лиственнице сибирской и лиственнице Каяндара для региона исследований. 2. Получены новые клеточные измерения для периода с 1960 по 2014 гг. и построены 5 стандартизированных клеточных хронологии для сосны обыкновенной , ели сибирской и лиственницы Гмелина для 5 новых местообитаний древесных растений в центральной Якутии и среднего течения р. Енисей. Дополнительно, по трем новым местообитаниям восточной части Центральной Якутии клеточные измерения практически завершены. Данные измерения и соответствующие хронологии построены по диаметру трахеиды, толщине клеточной стенки и радиальному размеру люмена. 3. Разработан автоматический способ параметризация модели роста древесных растений Ваганова-Шашкина (VS-модели) на основе комбинированного подхода, состоящего из трех параллельных процессов: прямой параметризация VS-модели; параметризации при помощи VS-метамодели (нейронной сети); до-обучение VS-метамодели с целью снижения нормы невязки между моделируемыми кривыми роста, полученными для двух подходов параметризации. Такая параметризация позволяет получить наиболее адекватные, биологически обоснованных результатов моделирования. 4. Выявлено, что формирование широких колец (годы с высокой продуктивностью годичных колец), лучше описывается VS-моделью, чем формирование узких колец (годы с низкой продуктивностью). При формировании узких колец исключительную важность играют минимальные значения влажности почвы, которые выступают в роли лимитирующего рост фактора в начале сезона роста. Широкие кольца, как правило, формировались в те сезоны, когда рост в своем начале лимитировался температурой. Показано, что даже в континентальной части Сибири с ярко-выраженными температурными эффектами, режим увлажненности играет существенную роль при формировании годичных колец. 5. Предложена модификация камбиального блока модели, которая позволяет на основании расчетных интегральных скоростей роста по VS-модели оценить продукцию клеток в годичном кольце с привязкой последних к временной школе. Данный алгоритм был апробирован на примере клеточных измерений, полученных для типичных деревьях сосны обыкновенной (Pinus sylvestrуs) на периоде с 1970 по 2013 гг 4 участков Енисейско-Ленского трансекта (зона вечной мерзлоты), и на участке «Малая Минуса» (респ. Хакасия, Южная Сибирь), выступающего в качестве контраста. Такой подход с более детальным расчетом времени образования каждой клетки с учетом дробных суток существенно улучшает точность определения образования новой клетки в сезоне роста дерева. 6. По теме проекта опубликовано 7 работ, среди которых 3 статьи в изданиях, индексируемых в Web of Science и Scopus, 3 статьи в изданиях РИНЦ и 1 монография.

Аннотация результатов, полученных в 2016 году
В ходе выполнения работ по проекту РНФ № 14-14-00219 в 2016 году: 1. Проведена 3-я комплексная экспедиция по сбору дендрохронологического материала в западной части Центральной Якутии. Сбор материала был проведен вдоль федеральной дороги «Вилюй» по трансекту Якутск – Мирнинский район. В общей сложности в районе исследований заложено 10 дендрохронологических участков по лиственнице Гмелина (Larix gmelini) и сосне обыкновенной (Pinus sylvestris). Общая протяженность новой части трансекта составила более 1000 км. Сборы проводились во время двух экспедиционных работ в июне и в августе 2015 г. Собрано 408 образца. В среднем с каждого участка собрано по 20 образцов деревьев по двум перпендикулярным радиусам, сделано описание участка согласно проектным требованиям. 2. Проведено тестирование модуля автоматической параметризации Tiktaalik на полученном дендроклиматическом материале Енисейско-Ленского трансекта (см. карту http://vs-genn.ru/sites_yakutia/). Значения параметров имитационной VS модели подбираются методом дифференциальной эволюции, реализованным в виде внешнего модуля, по отношению к программному коду модели. Сравнение результатов автоматической параметризации с результатами контролируемой параметризации на основе VS-осциллографа, по реперным точкам трансекта ( см., например, тест-полигон № 4 (61.9478, 132.1412)) показало хорошую сопоставимость результатов. 3. В рамках web-приложении VS-Growth Evolution Neural Network (VS-GENN) разработана нейросеть (на базе нейросетевой нелинейной регрессии) для заполнения пропусков в таблицах пространственно-распределенных климатических данных суточного разрешения. Для анализа качества была апробирована база климатических данных суточного разрешения, состоящая из 32 метеостанций, расположенных вдоль Енисейско-Ленского трансекта (https://docs.google.com/spreadsheets/d/1YVVtl1AEIj5xmEUxpfZvbpaW4t3ty2Hsxk7mc1PpteU/edit?usp=sharing). VS-GENN заполняет эти пропуски, добавляет в таблицы информацию о новых объектах, для которых отсутствуют значения некоторых признаков, прогнозируя отсутствующие значения. Точность прогноза, достигнутая нейросетевыми методами web-приложения VS-GENN, является достаточной, что позволило провести дальнейшую работу по прогнозированию неизвестных значений климатических параметров для отдельных метеостанций. 4. Проведена ретроспективная оценка реакции древесных растений вдоль Енисейско-Ленского трансекта на основе web-приложения VS-Growth Evolution Neural Network (VS_GENN) на текущие климатические изменения. Ретроспективная оценка реакции древесных растений проводилась на основе нейросетевых технологий с кросс-валидацией: анализ невязок, карты ошибок и невязок. Используя модуль дифференциальной эволюции платформы VS-GENN, получены оптимальные VS-параметры в виде пространственно-распределенной базы. Карта расположена по адресу http://vs-genn.ru/sites_par/. Карта позволяет выбрать параметры по конкретной точке и использовать их для работы с имитационной моделью VS-осциллограф и VS-GENN. 5. Для краткосрочного прогноза были рассмотрены следующие сценарии для анализируемой территории трансекта (см. IPCC IV, 2007): А) «Мягкий» сценарий по линейному увеличению температуры на 2 градуса Цельсия в течении 20 лет (+по 0.1 градусу в год) при фиксированном уровне осадков; Б) «Жесткий» сценарий по линейному увеличению температуры на 4 градуса Цельсия в течении 20 лет) (+по 0.2 градуса в год) при фиксированном уровне осадков. Оптимизация VS-модели проводилась на основе контролируемой параметризации VS-осциллограф и автоматической параметризации на основе метода дифференциальной эволюции, реализованной в VS-GENN с использованием исходной климатической базы суточных данных для трансекта. Для оценки реакции древесных растений (фактически, продуктивности стволовой биомассы) на возможное потепление VS-модель применялась для полученных оптимальных параметров и уже модифицированной базы климатических данных. Отметим, что результаты прогноза оказались сопоставимыми для обоих способов параметризации. 6. Базовый алгоритм камбиальной активности модели Ваганова-Шашкина был модифицирован при помощи дополнения к нему нового модуля, позволяющего соотнести клеточные размеры каждой клетки (трахеиды) с конкретной датой формирования ее в сезоне роста на основе смоделированной скорости роста. Новый блок протестирован и интегрирован в разработанное в рамках проекта приложение VS-осциллоскоп в виде соответствующей процедуры. 7. Кроме информационных и функциональных дополнений, описанных в задачах 2-5 этого раздела на 2016 год, возможности web-платформы проекта VS-GENN (http://vs-genn.ru/) расширены за счет решения прямой задачи по моделированию пространственно-распределенных древесно-кольцевых хронологий (реакции древесных растений) по имеющимся среднемесячным климатическим характеристикам с целью заполнения пропусков в географическом пространстве, для которых отсутствуют реальные полевые сборы дендрохронологического материала Домен vs-genn.ru продлен на 2017 год. Хостинг базируется на актуальной версии GNU/Linux Ubuntu server 15.04 LTS и RStudio Server v1.0.44. Все Shiny приложения, созданные по проекту разместятся в интернет при помощи сервиса на собственном сервере Shiny в дата-центре СФУ с доступом через авторизацию на VPN сервере СФУ Достигнуты следующие научные результаты: 1. Получено 8 новых древесно-кольцевых хронологий (ДКХ) по двум видам древесных растений: сосне обыкновенной (Pínus sylvéstris) и лиственницы Гмелина (Larix gmelini) для региона исследований. Получены новые клеточные измерения для периода с 1960 по 2014 гг. и построены 2 стандартизированных клеточных хронологии по сосне обыкновенной (Pínus sylvéstris) и 1 хронология по лиственницы Гмелина (Larix gmelini) для 3 новых местообитаний древесных растений в западной части центральной Якутии. 2. Сравнение результатов автоматической параметризации с результатами контролируемой параметризации на основе VS-осциллографа, по реперным точкам трансекта показало хорошую сопоставимость результатов. В среднем, коэффициент корреляции между моделируемыми хронологиями на основе двух независимых подходов параметризации составляет 0.82. Сопоставление массивов параметров VS-модели, полученных на основе разных способов параметризации выявили отклонения в значениях параметров, отвечающих за расчет влажности почвы и транспирации. 3. В web-приложении VS-Growth Evolution Neural Network (VS-GENN) интегрирована нейросетевая нелинейная регрессия (см. (http://vs-genn.ru/apps)) как технология для заполнения пропусков в таблицах пространственно-распределенных климатических данных суточного разрешения 4. Проведена ретроспективная оценка реакции древесных растений вдоль Енисейско-Ленского трансекта на основе web-приложения VS-Growth Evolution Neural Network (VS_GENN) на текущие климатические изменения. Оценены значения параметров модели в точках, где измерения не проводились. Создана и опубликована карта пространственно-распределенной базы VS-параметров роста древесных растений на периоде инструментальных климатических наблюдений (http://vs-genn.ru/sites_par/). Проведен совместный пространственный анализ коррелированных переменных 5. Получен 20-летний прогноз и анализ реакции древесных растений основных лесообразующих пород северной тайги Сибири вдоль Енисейско-Ленского трансекта в соответствии с двумя климатическими сценариями, учитывающими линейный положительный температурный тренд за последние 20 лет наблюдений в 2 и 4 градуса Цельсия. Показано, что линейное потепление на 2 и 4 градуса, соответственно, в течение 20 лет будет оказывать различное влияние на продуктивность древесных растений, входящих в Западную, Центральную и Восточную группы трансекта. Для «Западной» и «Восточной» группы продуктивность деревьев в зависимости от видов древесных может увеличиться на 30-60% растений. Для «Центральной» группы не наблюдается значимых изменений прироста деревьев, а следовательно, и продуктивности деревьев, кроме тех, которые уже наблюдаются на этой территории. 6. Новая версия VS-осциллографа с обновленной версией камбиального блока опубликована на сайте проекта. 7. В рамках настоящей работы авторами был разработано web-приложение VS-GENN, которое реализовано как рабочее место эксперта для анализа пространственно распределенных данных. VS-GENN предоставляет модель и инструменты для проведения полного цикла исследования в среде браузера (web-приложение). 8. План по публикациям на 2016 год перевыполнен. Опубликовано 5 статей, рецензируемых в WoS, Scopus и РИНЦ; 2 статьи в Scopus и РИНЦ; 1 монография. Кроме этого отправлены в печать: 1. Bao Yang, Minhui He, Shishov V. , Kaparova N. Vaganov E.A., Rossi S., Ljungqvist F., Bräuning A., Grießinger J. 2016. A new perspective on spring vegetation phenology and global climate change based on Tibetan Plateau tree-ring data. The Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS, WoS Impact Factor =9.42) (under review); 2. Minhui He, Shishov V., Kaparova N., Bao Yang, Braeuning A., Grießinger J. 2016. VS-oscilloscope reveal decreased soil moisture stress on tree-ring growth on the Tibetan Plateau after 1985. Dendrochronologia (WoS Impact Factor = 2.11)