В работе предложен подход к оценке радиационного режима под пологом лесного древостоя, основанный на сочетании данных глобального реанализа ERA5-Land и полевых измерений индекса листовой поверхности (LAI). Ослабление приходящей солнечной радиации описывалось экспоненциальной зависимостью, вытекающей из закона Бугера–Ламберта–Бера, с использованием коэффициента экстинкции полога (k), рассчитанного по результатам наземных наблюдений. Коэффициент экстинкции определялся для каждого сочетания «пробная площадь – дата наблюдений» путем сопоставления измеренной радиации под пологом и репрезентативных дневных значений радиации над пологом, полученных по данным ERA5-Land и приведенных к уровню наземных измерений. Для каждого экспериментального варианта (фон и различные дозы минеральных удобрений) в расчетах использовалось медианное значение k, что позволило снизить влияние отдельных экстремальных значений и получить устойчивую характеристику светового режима. Валидация модели выполнена по данным автоматической метеостанции САМУ, установленной на фоновой пробной площади, для дневных часов. Получено удовлетворительное согласование временной динамики радиации под пологом (r = 0,73; RMSE = 14,18 Вт/м²). Низкие значения коэффициента детерминации связаны с высокой изменчивостью почасовой освещенности под пологом, обусловленной переменной облачностью и локальными колебаниями доли прямой радиации, и не свидетельствуют о несостоятельности модели при оценке интегральных характеристик радиационного режима. Сценарный анализ показал, что расчетные значения радиации под пологом существенно зависят от величины коэффициента экстинкции. Различия между вариантами отражают чувствительность модели к структурным особенностям древостоя и не рассматриваются как независимая валидация пробных площадей (ПП) с различными концентрациями минеральных удобрений. Предложенный подход обеспечивает физически обоснованное и устойчивое описание радиационного режима под пологом леса и может применяться для оценки светового режима и продукционного потенциала лесных экосистем в условиях ограниченного объема полевых данных.