научная статья по теме ВЕТРОВАЛЬНЫЕ НАРУШЕНИЯ ЛЕСНОГО ПОКРОВА В КОСТРОМСКОЙ ОБЛАСТИ И НА СОПРЕДЕЛЬНЫХ ТЕРРИТОРИЯХ В 1984-2011 ГГ Сельское и лесное хозяйство

Текст научной статьи на тему «ВЕТРОВАЛЬНЫЕ НАРУШЕНИЯ ЛЕСНОГО ПОКРОВА В КОСТРОМСКОЙ ОБЛАСТИ И НА СОПРЕДЕЛЬНЫХ ТЕРРИТОРИЯХ В 1984-2011 ГГ»

ЛЕСОВЕДЕНИЕ, 2014, № 6, с. 16-24

оригинальные статьи

УДК 630*182.58[630*421+528.7](470.1/.6)

ветровальные нарушения лесного покрова в костромской области и на сопредельных территориях В 1984-2011 гг.*

© 2014 г. и. н. Петухов, А. В. немчинова

Лаборатория устойчивости лесных экосистем Костромского государственного университета им. Н.А. Некрасова 156000 Кострома, ул. 1 Мая, д. 14 E-mail: xen8787@mail.ru Поступила в редакцию 01.05.2014 г.

Выполнен ретроспективный анализ ветровальных нарушений лесного покрова в южной тайге (Костромская область и сопредельные территории). Проведен расчет ведущих характеристик массовых ветровалов. Выявлены основные формы пространственной структуры ветровальных нарушений. Выполнено сравнение среднегодовых темпов нарушения лесного покрова в результате сплошных рубок, лесных пожаров и ураганов. Проанализировано влияние рельефа на пространственное распределение фрагментов массового ветровала.

Массовый ветровал, пространственная структура нарушений, лесной покров, лесные пожары, рельеф, данные дистанционного зондирования земли (ДЗЗ), космические снимки.

В последние несколько лет на территории европейской части России были зафиксированы катастрофические (масштабные) нарушения лесного покрова в результате воздействия серии ветров ураганной силы [4, 8, 13, 14]. Обширные лесные массивы были переведены в категорию ветровала и бурелома. Высказываются предположения о дальнейшем росте числа ураганов и, как следствие, площадей массовых ветровалов [12, 19, 20, 21, 23, 25]. Перед исследователями особо остро встает ряд вопросов, требующих длительных мониторинговых исследований ветровальных нарушений лесного покрова:

- изучение механизмов и темпов восстановления биогеоценозов после подобных нарушений в сравнении с вырубками и лесными пожарами;

- оценка вклада масштабных ветровальных нарушений в формирование лесного покрова по сравнению с другими видами нарушений;

* Работа выполнена при поддержке РФФИ-РГО (проект № 13-05-41478 РГО_А).

- анализ пространственной структуры ветровальных нарушений и установление причин их возможной дифференциации;

- определение причин в периодичности ветровальных нарушений во времени и пространстве;

- приуроченность ветровальных нарушений к определенным типам ландшафтов;

- вклады катастрофических ветровалов в глобальный круговорот углерода по сравнению с прочими нарушениями лесного покрова.

Эффективным инструментом мониторинга, позволяющим оперативно отслеживать масштабные нарушения лесного покрова ураганными ветрами, являются космические снимки высокого и сверхвысокого пространственного разрешения [2, 7, 8, 11, 13, 18]. Архивы данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) позволяют проводить ретроспективный анализ - устанавливать участки ветровальных нарушений с точностью датировки в два - три года. Определение давности нарушений снимает ряд проблем перед лесными экологами, дает объективное представление о темпах восстановления растительных сообществ в разных ландшафтных условиях [16].

Первичным результатом выявления ветровальных нарушений лесного покрова на основе ДЗЗ являются картографические материалы - картосхемы массовых ветровалов. Подобные картосхемы составлены в ходе ретроспективного анализа лесного покрова с использованием данных ДЗЗ за период с 1984 по 2011 гг. для Костромской области и сопредельных территорий. На их основе получены первые данные о параметрах массовых ветровалов на исследуемых территориях.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Тематическое дешифрирование площадей массовых ветровалов осуществлялось по космическим снимкам Landsat (TM, ETM) [27] в два этапа:

I этап - визуальное дешифрирование и ручное оконтуривание участков с использованием программы Quantum GIS [26];

II этап - автоматическое оконтуривание участков с использованием программы GRASS GIS [22].

На первом этапе проанализировано 165 сцен космических снимков Landsat (TM, ETM) за период съемки 1984-2011 гг. с соответствующим пространственным и временным покрытием, размещенных на сайте Национальной геологической службы США [28]. Полигоном поиска и выделения ветровальных нарушений полностью охвачена Костромская область (рис. 2), а также частично Ярославская (11.5%), Вологодская (22.5%), Кировская (6.6%), Нижегородская (22.5%) и Ивановская (29.9%) области. Для упрощения ориентации при визуальном дешифрировании полигон исследования разбит на сетку квадратов со стороной 10^10 км. В пределах каждого квадрата сопоставлялись разновременные (с разницей в год или два) космические снимки и визуально оценивались изменения фотометрических признаков пар изображений (форма, тон, цвет), при разных комбинациях спектров (каналов снимка). Для снимков серии Landsat использовались комбинации каналов 5-4-3 и 4-3-2 - так называемые "естественные цвета" [11].

Форма (контур) ветровала может сильно разниться. Как правило ветровал состоит из относительного множества фрагментов, различных по размеру и форме. Если рассматривать каждый фрагмент ветровала индивидуально, то для относительно мелких характерно отсутствие тенденции к какой-либо форме, для относительно крупных прослеживается линейность (вытянутость) в направлении ураганного ветра. Если рассматривать всю совокупность фрагментов массового

Степень нарушенное™ верхнего полога древостоя, %

И 1 0 2

Рис. 1. Распределение учтенных (1) и неучтенных (2) постветровальных площадей в зависимости от степени их нару-шенности.

ветровала, то, как правило, прослеживается их линейное положение друг относительно друга по направлению ураганного ветра. Для контуров ветровалов, в отличие от сплошных вырубок, характерно отсутствие прямых углов, а также "плавных" границ, свойственных гарям.

Цвет - это важный признак, на который следует ориентироваться при выявлении поврежденных древостоев. В результате воздействия ураганного ветра происходит слом/вывал деревьев, тем самым нарушается сомкнутость крон древесного полога, обнажается подпологовая растительность и почва. Альбедо почвы значительно отличается от альбедо сомкнутой древесной растительности [24], поэтому на снимках в комбинации "естественные цвета" поврежденные и неповрежденные древостои отличаются по цвету и оттенку от ярко-до темно-коричневого и от светло- до темно-зеленого, соответственно. Цвет в сочетании с тоном позволяет определять степень повреждения древесного яруса по сомкнутости крон: в наиболее темных контурах ветровалов повреждения максимальны.

Сопоставление на разновременных снимках всех вышеперечисленных фотометрических признаков изображений позволяет относительно легко выделить массовый ветровал и отсечь другие возможные повреждения лесного покрова, такие как сплошные вырубки и гари.

Даты ветровальных нарушений лесного покрова с точностью до года определялись по датам последовательных снимков, выполненных до и после нарушений. Однако временной интервал между снимками может превышать один год,

41.0

42.0

43.0

44.0

45.0

46.0

47.0

41.0 42.0 43.0 44.0 45.0 46.0 47.0

Рис. 2. Общая схема массовых ветровалов, выделенных за период 1984-2011 гг.

поэтому в ряде случаев точность датировок составляла более одного года.

Оконтуривание фрагментов ветровала осуществлялось вручную, однако при этом способе дешифровщиком, как правило, игнорируются небольшие нарушенные участки лесного покрова в несколько пикселей, контуры проводятся субъективно, углы сглаживаются, не исключается возможность ошибочного оконтуривания неветровальных площадей (старые вырубки, гари прошлых лет). Ручной способ необходим для выделения примерных границ фрагментов ветровала и приблизительного вычисления постветровальных площадей. В противном случае данный способ становится слишком трудоемким.

На втором этапе осуществлялось автоматическое оконтуривание фрагментов массовых ветровалов по методике Е.Н. Сочиловой и Д.В. Ершова [17], адаптированных к задачам данного исследования:

1. на основе доветровального снимка на не покрытые лесом территории, путем неуправляемой классификации изображения, создается так называемая "маска" нелесных территорий [3]. Она позволяет "отсечь" нарушения лесного покрова, случившиеся до массового ветровала, а также облака и их тени.

2. На основе "замаскированных" изображений (до и после ветровала) вычисляются значения коротковолнового вегетационного индекса (SWVI) по формуле [7]:

SWVI = (NIR - SWIR)/(NIR + SWIR), (1)

где - отражение в ближней инфракрасной области спектра, соответствующее 4 каналу Landsat (ТМ, ЕТМ) с диапазоном 0.76-0.9 мкм; SWIR -отражение в средней инфракрасной области спектра, соответствующее 5 каналу Landsat (ТМ, ЕТМ) с диапазоном 1.55-1.75 мкм.

3. Вычисление разницы значений коротковолнового вегетационного индекса до и после нарушения (ЛSWVI):

ASWVI = SWVIA0 - SWVI„

(2)

где SWVI - значение индекса, вычисленное по снимку до ветровала; SWVI^^ - значение индекса, вычисленное по снимку после ветровала.

Разница значений индекса (ASWVI) позволяет выявить наиболее существенные изменения, произошедшие в лесном покрове за рассматриваемый временной период [17].

4. Для выявления ветровальных нарушений использовался пороговый критерий разности индекса (ASWVI), равный 1.5 стандартных отклонения. Полученные результаты подвергались фильтрации (по площади) и автоматически векторизовались. Полигональные векторные слои фрагментов ветровалов подгружались в ГИС Quantum GIS.

Оценка площадей ветровальных нарушений проводилась только в границах полигона исследования (рис. 2), поэтому фактическая площадь ветровалов, выходящих за пределы границ может быть и больше (например, ветровал № 21 в табл. 1).

Таблица 1. Площади и годы выявленных ветровальных нарушений в Костромской области и на сопредельных территориях

Порядковый номер Административная область Лесничество Период нарушения Протяженность, км Площадь, га

1 Вологодская Никольское Ранее 1984 10 555.3

2 Костромская, Кологривское, 1987 32 1127.0

Вологодская Бабушенское

3 Вологодская Никольское 1989-1996 13 157.1

4 Вологодская Никольское 2000-2001 28 3010.9

5 Костромская Нейское, Коло- 2002 50 892.3

гривское, Межев-

ское

6 Костром

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.

Показать целиком