ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОСМИЧЕСКОЙ ^^^^^^^^^^ ИНФОРМАЦИИ О ЗЕМЛЕ
УДК 528.8
АНАЛИЗ МНОГОЛЕТНЕЙ ДИНАМИКИ РАСТИТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ НА ТЕРРИТОРИИ РОССИИ ПО ДАННЫМ NOAA AVHRR
© 2008 г. И. Ю. Савин*, А. Вриелинг
Институт защиты и безопасности граждан, Объединенный исследовательский центр Европейской Комиссии,
21027 Испра, Италия *Тел. +39 0332 789173; e-mail: igor.savin@jrc.it Поступила в редакцию 10.03.2008 г.
Три дистанционных индикатора состояния растительности: максимальная величина NDVI за вегетационный сезон, дата максимума NDVI, а также сумма значений индекса за период с начала апреля по конец августа были рассчитаны для пахотных угодий России на основе данных NOAA AVHRR для периода с 1982 по 2006 гг. (гомогенизированный архив данных GIMMS). Анализ обобщенных для субъектов Российской Федерации данных показал, что многолетний тренд изменений дистанционных индикаторов состояния растительности в целом предопределяется спецификой изменений климатических условий, и его направленность варьирует от региона к региону. Кроме того, для многих регионов тренд может быть обусловлен изменениями структуры посевов сельскохозяйственных (с.-х.) культур.
ВВЕДЕНИЕ
Климатические условия любой территории подвержены изменениям, причем эти изменения могут иметь разную направленность в разных регионах. В последние десятилетия многочисленными исследованиями показано, что во многих регионах земного шара наблюдается постепенное повышение температуры воздуха. Этот феномен обычно называют "глобальным потеплением". Несмотря на значительное количество публикаций по данной теме, единого взгляда на механизм и причины этого явления до сих пор не выработано. Потенциально глобальное потепление может оказывать влияние на многие сферы деятельности человека, и в первую очередь — на с.-х. производство. В научной литературе можно найти много работ, посвященных исследованиям возможных последствий глобального потепления для производства с.-х. продукции [1—4], а также описанию реальных фактов воздействия этого фактора на урожайность с.-х. культур [5—10].
Основная трудность в исследовании влияния глобального изменения климата на урожайность с.-х. культур заключается в том, что существует много других факторов (помимо температурных и метеорологических условий), которые предопределяют урожайность. Это создает значительные трудности в выявлении значимости и направленности влияния такого фактора, как изменение климата.
Одним из наиболее продуктивных средств изучения динамики с.-х. растительности являются дистанционные методы. Их использование для мониторинга посевов с.-х. культур имеет длин-
ную историю. Материалы аэросъемки используются для локального с.-х. мониторинга уже более 70 лет. Но лишь с началом космической съемки появилась возможность организации дешевого оперативного мониторинга с.-х. посевов на больших территориях. В настоящее время системы космического с.-х. мониторинга организованы практически во всех развитых странах мира. Однако основной проблемой является недостаточно высокое пространственное разрешение данных, а также их недостаточно длинные ряды. Так, наиболее широко использующиеся в настоящий момент данные со спутника MODIS имеют пространственное разрешение около 250 м на местности и доступны лишь с 2004 г. Наиболее длинные ряды дистанционной информации доступны со спутников серии NOAA (с 1981 г.), но пространственное разрешение этой информации составляет лишь 1—4 км на местности.
Теоретически изменения метеорологических условий должны приводить к изменению фито-массы с.-х. растительности. Изменение наземной фитомассы может быть зафиксировано по данным космической съемки путем анализа динамичности так называемых вегетационных индексов, которых разработано и используется в настоящее время достаточно много (например NDVI [11], EVI [12], SAVI [13], PRI [14], CI [15], CCI [16]).
Цель наших исследований — выявление специфики многолетней динамики одного из наиболее известных вегетационных индексов — NDVI, агрегированного для пахотных угодий России. То есть была сделана попытка косвенно оценить многолетнюю динамичность потенциальной на-
земной фитомассы пахотных угодий страны и выявить регионы с различным характером данной динамичности.
МЕТОДЫ
Для наших исследований были выбраны данные серии спутников NOAA. Использовался архив данных GIMMS, созданный специалистами NASA [17, 18]. В архив были объединены данные сканера AVHRR со всех спутников серии NOAA (всего шесть спутников). Данные были гомогенизированы, были устранены влияние технических характеристик отдельных спутников, а также влияние облачности и состояния атмосферы. Подробное описание архива и методов его создания можно найти в указанной выше публикации. Данные покрывают съемкой всю Россию. Их пространственное разрешение — 8 км на местности, а временное разрешение — 15 дней. Информация доступна за период 1981—2006 гг.
В качестве основного показателя зелености пахотных угодий использовался так называемый вегетационный индекс нормированной разницы (NDVI). Индекс был предложен в работе [11] и вычисляется по формуле:
NDVI = ( NIR - RED) (NIR + RED)'
где NIR — спектральное отражение в ближнем инфракрасном (ИК) диапазоне; RED — спектральное отражение в красном диапазоне.
Непосредственно для анализа использовалось три параметра: максимальная величина NDVI за вегетационный сезон (NDVImax), дата максимума NDVI (NDVId), а также сумма значений индекса за период с начала апреля по конец августа (LNDVI). Максимальная величина индекса рассматривается нами как индикатор максимальной наземной фитомассы, а сумма индекса — как показатель потенциальной фотосинтетической активности растительности.
Значения NDVI были агрегированы для пахотных угодий, а затем была рассчитана осредненная величина этого показателя для каждого субъекта РФ. Информация о географии пахотных угодий была получена из базы данных Глобального наземного покрова GLC2000 [19], а границы субъектов России в векторном виде были вычленены из базы данных административных границ ФАО GAUL [20].
Для объяснения характера изменений дистанционных параметров привлекалась также статистическая информация о динамике площадей посевов с.-х. культур для субъектов РФ, полученная из статистических справочников Роскомстата и архивных данных Минсельхоза России. Кроме того, использовались метеорологические данные
MARS-проекта [21], которые были обобщены для крупных регионов России для выявления характера климатических изменений за период 1981— 2006 гг. Первичным источником метеорологических данных является глобальная метеорологическая модель Европейского центра среднесрочных метеорологических прогнозов ECMWF [22]. Первичная метеорологическая информация была доступна в виде сетки с расстоянием между точками около 100 км с ежедневным обновлением данных. Для каждого из крупных регионов России с пахотными землями было отобрано по три репрезентативные точки и осуществлен анализ изменения климата для каждой из них.
Общая стратегия исследований заключалась в том, что сначала были рассчитаны обобщенные величины дистанционных индексов и их многолетний линейный тренд. После этого был проведен анализ статистической информации о динамике площадей посевов различных культур в пределах отдельных субъектов РФ для выявления общего тренда их изменений. Использовались данные о площадях культур для субъектов РФ за 1984, 1998 и 2005 гг. На основе этого анализа были сделаны предположения о том, как выявленные изменения площадей могут отразиться на динамике дистанционных параметров. Так, например, учитывалось увеличение сезона вегетации при замещении ранних зерновых на пропашные или поздние зерновые культуры и, наоборот, учитывалось возможное смещение даты максимума NDVI за счет замены озимых культур на картофель или сою. Учитывалась возможность изменения максимальной величины NDVI за счет замены культур с небольшой максимально возможной листовой поверхностью на культуры с большей потенциальной максимальной листовой поверхностью и тому подобное. Затем результаты анализа были сопоставлены со спецификой динамики дистанционных параметров и выявлены регионы, где она потенциально могла быть обусловлена изменениями площадей посевов с.-х. культур. В дальнейшем результаты этого анализа учитывались при выявлении общих закономерностей динамики дистанционных индикаторов. После этого общие закономерности динамики были сопоставлены с обобщенными данными о климатических изменениях за анализируемый период.
Анализ дистанционных данных выполнен с использованием программного пакета ENVI, агрегация данных и пространственное представление результатов анализа — с использованием пакета ГИС ARCMAP.
РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
Основными факторами, предопределяющими многолетнюю динамику растительного покрова пахотных угодий, являются климатические и аг-
Рис. 1. Картограмма тренда индикатора ЛгОР7тах, осредненного для пахотных земель отдельных субъектов РФ: +— положительный, --отрицательный, = — нет тренда, п — нет пахотных земель или возможно влияние на результат агротехнического фактора (см. текст).
ротехнические изменения. Из агротехнических условий наиболее вероятно влияние такого фактора, как динамика площадей сева с.-х. культур. Совместный анализ данных динамики дистанционных индикаторов и статистических данных о площадях сева позволил выявить регионы, где влияние агротехнического фактора на динамику дистанционных индикаторов наиболее вероятно. Оказалось, что динамика индикатора МБУ1т2Х может быть предопределена спецификой изменения площадей с.-х. культур для 15 субъектов РФ. Какой-либо закономерности в географии этих областей не отмечается.
Динамика ЕЫБУ1 может быть объяснена изменениями площадей сева в 30 случаях, причем большая их часть отмечается для областей, лежащих в лесной зоне, где относительная доля пахотных угодий невелика. Области, где изменение площадей сева с.-х. культур может служить объяснением тренда индикатора ЖБУШ, расположены в разных географических зонах страны, и их количество составляет 19. Необходимо отметить, что лишь в одном случае, для Амурской области, тренд
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.