კვლევამ აჩვენა, რომ მცენარეები "ყვირიან", როდესაც ღეროს იტეხთ ​​ან არ აძლევთ საკმარის წყალს

ბავშვობაში ყველანი ცნობისმოყვარეობით ბუდობდნენ და როცა ბაღში ვიყავით, ამ ცნობისმოყვარეობამ მიგვიყვანა მცენარეთა ფოთლებისა და ყვავილების ამოღებას, შემდეგ კი მშობლებმა საყვედურით გამოგვიცხადეს, რომ მათ ეს აწყენინებს, როცა ამას აკეთებთ.

მცენარეები-ყვირილი
© Pixabay

მიუხედავად იმისა, რომ მოზრდილებში ეს ვფიქრობთ, როგორც თეთრმა ტყუილმა თქვეს ჩვენმა მშობლებმა, მაგრამ მკვლევარებმა გამოავლინეს, რომ ზოგი მცენარე ყვირის, როდესაც ფოთლებს იჭრება.

თელ-ავივის უნივერსიტეტის მკვლევარებმა აღმოაჩინეს, რომ ზოგიერთი მცენარე გამოყოფს მაღალსიხშირული დისტრესის ხმას, როდესაც გარემოში რაიმე სახის სტრესს განიცდის. ისინი მუშაობდნენ ტომატისა და თამბაქოს მცენარეებზე წყლის შეზღუდვით და მათი ღეროების მოჭრით. მათ მოათავსეს მაღალი სიხშირის მიკროფონი მცენარეებისგან 10 სანტიმეტრის მოშორებით.

ტომატის მცენარეები და თამბაქოს მცენარე
ტომატის მცენარეები და თამბაქოს მცენარე. © Pixabay

სტრესის ქვეშ მოხვედრისას ეს მცენარეები ასხივებდნენ ულტრაბგერით სიხშირეებს 20 – დან 100 კილოჰერტამდე. მკვლევარების აზრით, ამან შეიძლება სხვა მცენარეებსა და ორგანიზმებს უთხრას მათი გასაჭირის შესახებ ახლომდებარე მიდამოებში.

როდესაც მკვლევარებმა პომიდვრის მცენარის ღეროს დაჭრა სცადეს, მიკროფონმა აღმოაჩინა, რომ იგი 25 ულტრაბგერითი დისტრესის ხმას გამოსცემს დაახლოებით ერთი საათის განმავლობაში. მეორეს მხრივ, როდესაც მათ ჩამოართვეს წყალი და ტომატის მცენარეები, პომიდორი უფრო მაღალ დაძაბულ ზარს გამოთქვამს ულტრაბგერითი დისტრესის 35 ხმაზე, ხოლო თამბაქოს 11.

მცენარეები "ყვირიან", როდესაც ღეროს იტეხთ ​​ან არ აძლევთ საკმარის წყალს, გამოვლენილია 1
მკვლევარებმა გაზომეს ხმის სიხშირე და ინტენსივობა, რომელიც განსხვავდებოდა როგორც მცენარის ტიპისა და დაძაბულობის ტიპის მიხედვით. შემდეგ ეს დასკვნები ჩაერთო მანქანათმშენებლობის მოდელში, იმის პროგნოზირებისთვის, თუ რა სახის ბგერა შეიძლება წარმოქმნას სტრესის სხვა წყაროებმა.

მათ ასევე რამდენიმე მცენარე დაშორებული ჰქონდათ ზიანის მიყენებისგან. აქ მათ აღმოაჩინეს, რომ ამ მცენარეებმა საათში თითო ულტრაბგერითი ხმა გამოსცეს.

მათ ეს მონაცემები შეაგროვეს და გამოიყენეს მანქანური სწავლების მოდელი, რომელსაც შეუძლია მცენარის საჭიროებების პროგნოზირება და ფერმერებს დაეხმაროს უკეთესად იზრუნონ თავიანთი მოსავლისთვის. მიუხედავად იმისა, რომ ეს ჯერ კიდევ მიმდინარეობს, პოტენციალი ნამდვილად იმედისმომცემია.

მკვლევარებმა წინა წლის ნაშრომში აღნიშნეს ”ამ დასკვნებმა შეიძლება შეცვალოს ჩვენი აზროვნება მცენარეთა სამეფოს შესახებ, რომელიც აქამდე თითქმის ჩუმად ითვლებოდა.”