Кирилл Астахов
Эксперты полигона «Урал-Карбон» оценивают способность растений захватывать углерод. Фото автора
Карбоновый полигон «Урал-Карбон» появился в России одним из первых. Его программа была утверждена 16 июля 2021 года, а общий пилотный проект по созданию площадок для разработки и испытаний технологий контроля углеродного баланса был запущен Министерством науки и высшего образования в феврале 2021 года. Основная цель проекта – отработать методику учета эмиссии и депонирования парниковых газов. Сейчас полигонов уже 19 общей площадью 312 939,5 га.
Посетить площадку «Урал-Карбон» в Свердловской области мне удалось в рамках пресс-тура по объектам нацпроекта «Наука и университеты» и научно-популярного маршрута, который был создан по инициативе «Научно-популярный туризм» Десятилетия науки и технологий (Десятилетием науки и технологий президент России Владимир Путин объявил период с 2022 по 2031 год).
Задача специалистов этого полигона заключается в том, чтобы до 2035 года отработать региональную методику, которая будет учитывать ожидаемые климатические изменения, определить объемы депонирования углерода наземными экосистемами и разработать оптимальные базовые технологии мониторинга депонирования и секвестрации углерода.
«Урал-Карбон» состоит из двух основных участков – Коуровская астрономическая обсерватория Уральского федерального университета (УрФУ) и Уральский учебно-опытный лесхоз Уральского государственного лесотехнического университета (УГЛТУ). Каждый занимает приблизительно 300 га и представлен относительно малоизмененными таежными лесами. Первый участок покрывают темнохвойные леса южнотаежного типа, преимущественно пихтово-еловые и елово-пихтовые, сосновые, а также производные мелколиственные березовые и осиново-березовые в долине реки Чусовая, а второй (в районе пос. Северка) – также светлохвойные леса южнотаежного типа, преимущественно сосновые и березово-сосновые, разновозрастные.
Специалисты разрабатывают технологию оценки потоков парниковых газов (CO₂ и CH₄) над этими участками, определяют «объем» потоков и их направления для различных сезонов и типов растительности. Необходимые данные они получают как на земле, например с помощью ИК-Фурье спектрометра высокого разрешения, так и с воздуха с помощью дронов и спутниковых наблюдений. За пару лет ученым уже удалось сформировать большие массивы данных по запасам углерода и азота в почвах, мортмассе, надземных и подземных органах растений Свердловской области.
Работать с данными и оценивать потоки углерода в атмосфере ученым начала помогать нейросеть. Модель создали в лаборатории физики климата и окружающей среды УрФУ и апробировали на карбоновом полигоне в Коуровке. Они научили ее связывать данные мультиспектральных сенсоров Modis космического базирования, данные о температуре воздуха и осадков с данными, получаемыми от наземной сети станций Fluxnet, и таким образом определять потоки углекислого газа.
Кроме того, специалисты полигона исследуют потенциал растений в накоплении углекислого газа. Подбирают наиболее перспективные высокопродуктивные травянистые и древесные виды, в том числе инорайонные, для дальнейшего использования на карбоновых фермах региона. Например, недавно специалисты подсчитали, что с этой целью за вегетационный сезон на Урале можно вырастить два урожая технической конопли, которая не содержит наркотических веществ и официально разрешена к выращиванию в стране. Таким образом, растения уже созреют для использования в промышленных целях и не успеют вернуть накопленный углерод в атмосферу. «В этом году мы повторили эксперимент. Под руководством проректора по научной работе УрГАУ Михаила Карпухина на поле учебного хозяйства университета высадили растения. Эксперимент продолжался 75 дней – с 20 июля по 2 октября. За это время растения выросли до 2 м 60 см, – сообщил ведущий научный сотрудник лаборатории физики климата и окружающей среды УрФУ Константин Грибанов. – Установленное на поле оборудование УрФУ зафиксировало предварительно секвестрацию примерно в 2,3 т чистого углерода из атмосферы на гектар технической конопли. При этом важно, что примерно на 50-й день поглощение углерода закончилось, а к концу эксперимента поле стало слабым эмитентом. Это означает, что с точки зрения секвестрации углерода оптимальный срок выращивания технической конопли – 50 дней».
Многое зависит от погоды, но за сезон с помощью технической конопли можно секвестировать до 5 т углерода на гектар. Между тем леса в регионе забирают из атмосферы порядка 1–1,5 т углерода на гектар, а иногда вообще выступают эмитентами. «Листья конопли обладают высокой скоростью фотосинтеза – выше, чем многие сельскохозяйственные культуры – до 70–80 микромолей СО₂ на 1 кв. м листовой поверхности в секунду, что в 3–5 раз выше, чем хвойные древесные растения. Это более 100 л чистого СО₂, поглощенного за вегетационный сезон 1 кв. м листьев. При этом на 1 кв. м почвы могут произрастать растения технической конопли, которые в сумме в середине сезона сформируют листовую поверхность более 2–3 кв. м», – отметила заведующая кафедрой экспериментальной биологии и биотехнологий УрФУ Ирина Киселева.
Техническая конопля хорошо подходит для выращивания на Урале. Как говорят эксперты, она неприхотлива, адаптируется к уральским климату и почве, быстро растет, дает хорошую биомассу и эффективно запасает углерод. Более того, из нее можно производить более 2,5 тыс. товаров. «Но даже ее нужно очень много, чтобы свести к нулю выбросы углерода. Так, чтобы нивелировать выхлопные газы 5 тыс. автомобилей, условно проезжающих 100 км в день, необходимо поглощать 42 т углерода ежедневно. Для этого понадобится 3 тыс. га конопли с двумя урожаями за сезон», – подчеркнул Константин Грибанов. Тем не менее исследования показали, что использование технической конопли может стать достаточно эффективным решением для снижения углеродного следа и борьбы с изменением климата. А карбоновые полигоны и фермы могут помочь стране выйти на углеродную нейтральность.
В будущем интенсивность исследований по улавливанию, использованию и хранению углерода, а также в других сферах может увеличиться. Ведь интерес россиян к науке растет. Об этом свидетельствуют исследования ВЦИОМ, Национального агентства финансовых исследований и АНО «Национальные приоритеты», которые были представлены на IV Конгрессе молодых ученых. Это ключевое ежегодное мероприятие Десятилетия науки и технологий прошло 27–29 ноября 2024 года на федеральной территории Сириус с участием представителей ведущих научных школ из разных регионов страны, научных и образовательных организаций, органов власти, индустриальных партнеров, ярких лидеров отечественной науки, молодых ученых, победителей конкурсов, получателей грантов, студентов и школьников из России и других стран.
В рамках исследований эксперты провели опросы школьников, студентов и молодых ученых, оценили условия ведения технологического бизнеса и ряд специализированных индексов (привлекательности карьеры в научно-технической сфере, независимости и конкурентоспособности, осведомленности о достижениях и перспективах российской науки для граждан). По результатам, 82% респондентов проявляют активный интерес к научным новостям и открытиям. Это на 4% больше, чем за аналогичный период прошлого года. «Результаты социологии показывают, что общество осознает важность научных знаний и их применения в повседневной жизни. Заинтересованность и потребность людей в новых исследованиях говорит о высоком уровне развития технологий в нашей стране, доступности необходимой информации о них и понимании сложных процессов, происходящих на глобальном уровне. У нас 64% родителей хотели бы, чтобы их дети выбрали работу в сфере науки и научных исследований. 92% студентов планируют строить научную карьеру в России, что на 8% больше, чем годом ранее. Важно сохранить положительную тенденцию и продолжить популяризировать эту сферу», – отметила генеральный директор АНО «Национальные приоритеты» София Малявина.
В топ-3 наук, которые необходимо развивать для достижения технологического лидерства, по мнению респондентов, входят медицинские, технические и сельскохозяйственные науки. А словом года в науке, по опросу Государственного института русского языка имени А.С. Пушкина, стало «искусственный интеллект».