ИССЛЕДОВАНИЕ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА, 2015, № 3, с. 60-70
ДИСТАНЦИОННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ОКЕАНСКИХ ПРОЦЕССОВ В ПОЛЯРНЫХ РЕГИОНАХ
МОДЕЛИРОВАНИЕ БИОПРОДУКТИВНОСТИ В АРКТИЧЕСКОЙ ЗОНЕ РОССИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СПУТНИКОВЫХ НАБЛЮДЕНИЙ © 2015 г. О. А. Анисимов1*, Е. Л. Жильцова1, В. Ю. Разживин2
Федеральное бюджетное государственное учреждение "Государственный гидрологический институт", Санкт-Петербург 2Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Ботанический институт им. В.Л. Комарова РАН, Санкт-Петербург *E-mail: oleg@oa7661.spb.edu Поступила в редакцию 16.05.2014 г.
Использованы данные спутниковых наблюдений NOAA за 1982—2012 гг. для анализа современных изменений продуктивности растительности бореальной и тундровой зоны России. Рассчитаны тренды индекса, характеризующего фотосинтетическую активность для растительных зон арктической территории России раздельно для Еропейского, Западно-Сибирского, Восточно-Сибирского и Дальневосточного секторов и проведено их сравнение. Этот индекс представляет собой нормализованную разность интенсивностей отраженного света в красном и инфракрасном диапазоне (Normalized Difference Vfegetatiuon Index, NDVI) и широко используется как показатель количества фо-тосинтетически активной биомассы. Проведен многофакторный статистический анализ связи продуктивности растительности различных зон, оцениваемой по индексу NDVI, с климатическими индексами — предикторами, характеризующими соотношения температурного режима и увлажнения. Совокупность построенных по его результатам регрессионных уравнений, оценивающих продуктивность биомов на зональном градиенте от северной тундры до бореального леса как функцию климатических параметров и индексов, составила эмпирико-статистическую модель, по которой проведены расчеты с использованием климатической проекции. Согласно полученным результатам, наблюдаемое во всех арктических зонах увеличение продуктивности продолжится в последующие десятилетия. К середине XXI в. продуктивность в отдельных зонах арктической растительности может увеличиться до 30% от ее современной величины.
Ключевые слова: биопродуктивность, NDVI, изменение климата, наблюдения, моделирование DOI: 10.7868/S0205961415030021
ВВЕДЕНИЕ
Продуктивность растительного покрова является фундаментальной характеристикой экосистем, определяющей их роль в глобальном углеродном цикле. Данные по прямым измерениям продуктивности довольно немногочисленны, в первую очередь — из-за трудоемкости оценки растительной биомассы естественных растительных сообществ. В монографии (Базилевич, 1993) были обобщены данные по продуктивности для всей Северной Евразии. В более поздних статьях (Казьмин, Холод, 2007; Лаптева и др., 2013; Матвеева, Заноха, 2002; Epstein et al., 2008) представлены данные, полученные в последние два десятилетия, но принципиальных изменений в оценке продуктивности принятых в монографии природных зон и горных областей они не дают.
С развитием методов спутниковых наблюдений и повышением доступности их данных стали интенсивно развиваться методы количественной
оценки сезонной биомассы и ее динамики, основанные на анализе дистанционно измеряемых оптических характеристик. Широкое применение получили такие показатели, как индекс листовой поверхности (LeafArea Index, LAI), индекс фотосинтетической активной радиации (Fraction of Photosynthetically Active Radiation, FPAR) и целый комплекс так называемых вегетационных индексов или индексов "зелености". Среди них наиболее распространенным является нормализованный разностный индекс растительности, далее в статье обозначаемый как NDVI (Normalized DifferenceVegetation Index). Это простой показатель количества фотосинтетически активной биомассы, который часто используется для решения задач, требующих количественной оценки растительного покрова. Индекс вычисляется по следующей формуле:
NDVI =
NIR - RED NIR + RED'
где NIR — коэффициент отражения в ближней инфракрасной области спектра, а RED — коэффициент отражения в красной области спектра. Были показаны репрезентативность NDVI для оценки сезонной продуктивности и фотосинтетической активности северных экосистем от полярных пустынь до северных редколесий (Raynolds et al., 2012) и эффективность использования этого показателя для мониторинга динамики растительного покрова как на ландшафтном, так и на биомном уровнях (Beck, Goetz, 2011; Epstein et al., 2008; Jia et al., 2002; Jia et al., 2004; Walker et al., 2012). Таким образом, NDVI является универсальным индикатором как сезонной, так и многолетней динамики продуктивности растительности.
Представляет интерес вопрос о том, как современные изменения климата повлияли на растительность арктической области, где в последние десятилетия произошли значительные изменения температурного режима. Эти изменения оказывают влияние как на границы растительных зон, так и на биопродуктивность. В какой-то мере о них можно судить по имеющимся немногочисленным и фрагментарным прямым наблюдениям. В работе (Замолодчиков, 2011) отмечены натурные свидетельства изменения древесно-ку-старниковой растительности в ряде регионов вблизи северной границы распространения леса, которые, впрочем, пока недостаточны, чтобы делать надежные выводы о масштабах и значимости данных процессов на уровне крупных регионов. Зарубежные исследования также отмечают изменения границ северной растительности и состава отдельных биомов. Длительные наблюдения на биостанции Toolik Lake на Аляске в период 1981— 2008 гг. выявили увеличение доли сосудистых растений на 18%, рост высоты растений и увеличение общей биомассы (Hudson, Henry, 2009). Дендрологические исследования показали, что в течение ХХ в. в Северной части сибирской тайги рост деревьев хорошо коррелировал с повышением летних температур (Briffa et al., 2008). Были выявлены и очень значительные изменения, например, увеличение на 600% площади березовых лесов в северной Швеции в период 1977— 2010 гг. (Rundqvist et al., 2011) и удвоение биомассы деревьев в северной Норвегии с 1957 г. (Tommervik et al., 2012). Самым сильным изменениям подверглись наиболее северные био-мы. Так, в канадской Арктике в последние тридцать лет рост температуры воздуха в среднем на 0.6—1.0°С/10 лет привел к заметному сокращению полярной пустыни. На Кольском п-ове в этот же период спутниковые данные и полевые наблюдения выявили смещение к северу южных границ тундры и лесотундры, продвижение лесотундровой растительности вверх по склонам, замещение лишайниковой и кустарничково-ли-
шайниковой тундры лишайниково-кустарничко-вой и кустарничковой, зарастание болот древесно-кустарниковой растительностью (Кравцова, Лош-карева, 2010). Вместе с тем, как отмечено в публикации (Harsch et al., 2009), лишь на 52% из 166 имеющихся в циркумполярной Арктике пунктов наблюдений было выявлено продвижение к северу границы леса в последние 100 лет. Во многих местах, в том числе и в российской Арктике, линия леса даже отступила (Cherosov et al., 2010), что отчасти могло быть обусловлено вырубкой деревьев.
Опубликованные данные об изменениях продуктивности арктической растительности также дают неодназначную картину. Несмотря на значительное увеличение температуры, на 88% территории в северных широтах с 1981 по 2005 г. не отмечено существенного положительного тренда продуктивности и фотосинтетической активности (Bunn et al., 2007). В ряде арктических и субарктических регионов (Таймыро-Новоземельский сектор, Канадский Арктический архипелаг и др.) не только не зарегистрировано повышение продуктивности, но местами отмечено ее снижение. Снижение продуктивности в бореальной зоне и южнее объясняется уменьшением количества осадков. В то же время для тундровой зоны и се-веробореальных (в основном лиственничных) лесов характерен положительный тренд. В южной части тундровой зоны и в северобореальных лесах повышение сезонной биомассы происходит преимущественно за счет повышения роли кустарников и кустарничков как за счет увеличения запасов зеленой фитомассы (листвы) в разных типах растительных сообществ, так и вследствие расширения площадей более продуктивных сообществ — таких, как ивняки и ольховники (Елса-ков и др., 2013; Bonfils et al., 2012; Loranty, Goetz, 2012; Myers-Smith et al., 2011). Реже, наряду с увеличением зеленой биомассы кустарничков, отмечается также увеличение обилия травянистых растений (Лавриненко, Лавриненко, 2013). На севере тундровой зоны (полярные пустыни и собственно арктические тундры) повышения фотосинтетической активности не отмечается. Нужно отметить, что на Крайнем Севере России исследования многолетней динамики растительности немногочисленны, в том числе и работы с использованием данных дистанционного зондирования.
Задачи статьи — обобщение имеющихся спутниковых данных по NDVI для арктической зоны России, анализ временных рядов с целью выявления долгопериодных трендов и межгодовой изменчивости, установление их связи с климатическими характеристиками, построение на основе полученных закономерностей эмпирико-стати-стической модели продуктивности арктических биомов и ее применение совместно с климатиче-
Рис. 1. Карта растительных зон России: 1 — полярная пустыня; 2 — северная тундра; 3 — южная тундра; 4 — лесотундра; 5 — северная тайга; 6 — средняя тайга; 7 — южная тайга; 8 — подтайга (смешанный лес); 9 — широколиственный лес; 10 — лесостепь; 11 — степь; 12 — полупустыня; 13 — горная тайга; 14 — субгольцевые редколесья; 15 — альпийская тундра. Римскими цифрами обозначены секторы: I — европейская часть России (до 60° в.д.), II — Западная Сибирь (до 90° в.д.), III — Восточная Сибирь (до 130° в.д.), IV — Дальний Восток.
скими проекциями для перспективной оценки до середины XXI в.
ДАННЫЕ НАБЛЮДЕНИЙ И ПОСТРОЕНИЕ ЭМПИРИКО-СТАТИСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРОДУКТИВНОСТИ
В работе использованы данные спутниковых измерений NOAA, размещенные на портале ht-tp://www.starnesdis.noaa.gov/smcd/emb/\ci/VH/Vh_itp.php. Данные о состоянии растительности, в том числе NDVI, были получены в рамках программы глобального мониторинга, диагностики и прогнозирования долгосрочных и краткосрочных условий природной среды
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.