Количественные методы реконструкций палеоклиматических характеристик и изменений растительности в голоцене по палинологическим данным из озерных и болотных отложений
DOI:
https://doi.org/10.31951/2658-3518-2024-A-4-544Ключевые слова:
палеоклимат, лесистость, метод лучших аналогов, трансферная функция, метод случайного леса, Средняя СибирьАннотация
В статье представлены результаты разработки количественных методов реконструкции палеоклиматических характеристик (средние температуры января и июля, среднегодовая температура, среднегодовые осадки) и доли лесопокрытой площади в радиусе 20 км (лесистости) по палинологическим данным из озерных и болотных отложений. Протестированы следующие методы количественных реконструкций: метод лучших аналогов, взвешенная нелинейная регрессия, регрессия методом наименьших частичных квадратов, и метод случайного леса (Random Forest), строящий модели на основе деревьев принятия решений. В качестве тренировочной выборки для построения моделей использована база данных субфоссильных спорово-пыльцевых спектров для севера Средней Сибири (севернее 60° с.ш.), которая содержит 174 точки, климатические характеристики для территории отбора проб и расчеты лесистости по данным дистанционного зондирования Земли. Для всех моделей наименьшие ошибки и небольшой их разброс, а также наивысшие коэффициенты детерминации получены для реконструкции средней температуры июля. Разработанные методики были применены для двух ключевых участков в Средней Сибири, расположенных в окрестностях г. Игарка и пос. Тура (Красноярский край). Полученные результаты показали сходные тренды изменений палеоклиматических характеристик, реконструированных различными методами, но довольно большой разброс значений температур и осадков на отдельных хроносрезах.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Лимнология и биология пресноводных экосистем
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Эта работа распространяется под международной лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0.