Проект направлен на решение проблемы детального понимания изменений климата на Русской равнине за последнее тысячелетие и вклада естественной и антропогенной составляющих в эти изменения. Ее решение важно для понимания функционирования климатической системы Земли и прогноза глобального и регионального климата. Основа проекта — реконструкции гидрометеорологических характеристик на Русской равнине по данным дендроклиматологии и климатического моделирования. В результате выполнения проекта будет создана сеть продолжительных (500-1000 лет) непрерывных региональных хронологий по ширине, оптической и анатомической плотности и изотопному составу δ13С древесины с абсолютной временной привязкой через образцы живых деревьев и с опорой на коллекции древесины из археологических раскопок и архитектурных памятников. Эти хронологии будут использованы для реконструкции температуры воздуха в нескольких ключевых районах (север Русской равнины, Костромская и Ярославская области, Московская и Калужская области, Поволжье и других) и созданы пространственные реконструкции для всего региона. Разработанный руководителем проекта метод прямой (без стандартизации) реконструкции климатических параметров по дендрохронологическим данным DIRECT (Matskovsky, Helama, 2016) будет использован для точечных реконструкций климатических параметров. Мы также планируем усовершенствовать Атлас засух Европейской России (Cook et al., 2020), созданный при нашем активном участии: в частности, построить новые и подлить и дополнить имеющиеся хронологии ширины годичных колец деревьев, чувствительных к засухам, провести их анализ в контексте исторических данных, а также использовать два альтернативных метода пространственных реконструкций для этого массива данных. Первый эксперимент заключается в замене метода регрессии на главные компоненты методом регрессии частных наименьших квадратов при построении реконструкций на основе метода поточечной регрессии (Point-by-point regression, Cook et al., 1999). Второй заключается в применении нейросетевых методов, а именно методов глубокого обучения (Deep learning) для пространственной реконструкции климатических параметров по распределенной сети древесно-кольцевых хронологий. Наш подход будет основан на совмещении методик поточечной регрессии и глубокого обучения.
Мы сопоставим гидроклиматические реконструкции Атласа засух с результатами моделирования климата последнего тысячелетия, выполненных в рамках проекта PMIP (Paleoclimate Modelling Intercomparison Project) и выберем модель, наиболее точно воспроизводящую гидроклиматические условия Русской равнины в прошлом. На ее основе мы оценим изменения гидрометеорологических характеристик региона в 21 веке для различных сценариев эмиссии парниковых газов. Мы проведем сопоставление данных Атласа засух и реконструированных температур для теплых периодов прошлого с характеристиками современного климата на Русской равнине для оценки естественной и антропогенной составляющей в изменениях климата. В задачи проекта входит определение возраста архитектурных и археологических памятников на основе созданных региональных и локальных абсолютно датированных древесно-кольцевых хронологий. В процессе создания хронологий мы получим датировки уникальных объектов, имеющих историческую и культурную ценность. Важной составляющей проекта будет сохранение уникальных образцов, несущих информацию об изменениях окружающей среды в прошлом, которые смогут быть использованы в будущем для проведения новых видов анализа. Имея в виду масштабные реконструкции памятников деревянного зодчества, а также разрушение многих из них, эта задача имеет не только важное научное, но и социально-культурное значение. Все цели, поставленные в данном проекте, достижимы усилиями нашей группы, имеющей необходимую квалификацию, оборудование (включая ЦКП ИГРАН) и большой массив дендрохронологических данных, созданный в последние десятилетия.