ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 6. С. 137-148

Космический мониторинг условий гнездования саранчовых вредителей в Казахстане с 2000 года

Н.Ю. Цычуева 1, 2 , Н.Р. Муратова 1 , Д.В. Малахов 1 , В.Е. Камбулин 3 , А. Айсарова 1 
1 АО "Национальный центр космических исследований и технологий", Алматы, Казахстан
2 Казахский Национальный Университет имени аль-Фараби, Алматы, Казахстан
3 Казахский НИИ защиты и карантина растений, Алматы, Казахстан
Одобрена к печати: 13.12.2017
DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-6-137-148
В статье рассмотрены два подхода к моделированию условий обитания азиатской саранчи в Казахстане с применением данных дистанционного зондирования. Один из подходов основан на определении изменений классов подстилающей поверхности, определяемых методом неконтролируемой классификации композитных снимков низкого и среднего пространственного разрешения. Второй метод стал логическим продолжением первого и основан на теории экологической модели вида. Моделирование базовой экологической ниши условий гнездования саранчи проведено по абиотическим переменным WorldClim и BioClim для точек регистрации ранних личинок и яйцекладок саранчи при наземных обследованиях. Дальнейшее уточнение полученной модели экологической ниши проводится с учётом динамических переменных конкретного года. К динамическим переменным относятся площадь тростниковых массивов, площадь водоёмов, наличие весенних паводков. Расчёт площадей для динамических переменных проводится по данным дистанционного зондирования среднего разрешения. Совместное применение двух методов позволяет получить своевременные и достоверные результаты мониторинга численности азиатской саранчи. Дальнейшая разработка описываемых методик нацелена на создание прогностической модели возможных вспышек численности саранчи и её применение в целях рационального управления мерами борьбы с вредителем. Использование двух методов в различные годы позволили получить результаты мониторинга за вспышками азиатской саранчи по данным ДЗЗ за период с 2000 по 2017 гг.
Ключевые слова: азиатская саранча, данные дистанционного зондирования, экологическая ниша
Полный текст

Список литературы:

  1. Агроэкологический атлас России и сопредельных стран: экономически значимые растения, их вредители, болезни и сорные растения / под ред. Афонина А. Н., Грина С. Л., Дзюбенко Н. И., Фролова А. Н. 2008. URL: http://www.agroatlas.ru/
  2. Белецкий Е. Н. Массовые размножения насекомых: История, теория, прогнозирование. Харьков: Майдан, 2011. 172 с.
  3. Белецкий Е. Н. Теория цикличности динамики популяций // Известия Харьковского энтомологического общества. 1993. № 1. Вып. 1. С. 5–16.
  4. Гаппаров Ф. А., Лачининский А. В. Саранчовая проблема в Центральной Азии // Материалы международной научной конф. «Фундаментальные проблемы энтомологии в 21 веке». Санкт-Петербург, 16–20 мая, 2011. 2011. C. 30.
  5. Камбулин В. Е. Атлас насекомых и клещей, повреждающих многолетние травы в Казахстане. Астана, 2015. 80 c.
  6. Лачининский А. В., Сергеев М. Г., Чильдебаев М. К., Черняховский М. Е., Локвуд Дж., Камбулин В. Е., Гаппаров Ф. А. Саранчовые Казахстана, Средней Азии и сопредельных территорий. Ларами: Международная ассоциация прикладной акридологии и университет Вайоминга, 2002. 387 с.
  7. Малахов Д. В., Цычуева Н. Ю., Витковская И. С. Моделирование экологической ниши септориоза пшеницы с применением данных дистанционного зондирования Земли // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 1. С. 113–124.
  8. Мальковский М. П. Некоторые вопросы изменения численности саранчовых в Казахстане в связи с организационно-хозяйственными мероприятиями в сельском хозяйстве// Тр. НИИ защиты растений Казахской акад. с.-х. наук. 1961. № 6. С. 47–52.
  9. Муратова Н. Р., Цычуева Н. Ю., Камбулин Е. В., Сагинтаев Э. Б. Технологии раннего обнаружения, диагностики и контроля развития болезней и вредителей зерновых культур на основе данных ДЗЗ // Прикладные космические исследования в Казахстане / ред. Т. А. Мусабаев. Сер. «Казахстанские космические исследования». Алматы: Дайк-пресс, 2010. Т. 6. С. 48–56.
  10. Муратова Н. Р., Цычуева Н. Ю., Камбулин В. Е. Космический мониторинг мест обитания азиатской саранчи в Казахстане // Космические исследования и технологии. 2012. № 3. С. 20–26.
  11. Стебаев И. В., Сергеев М. Г. Внутренняя ландшафтно-популяционная структура ареала, на примере саранчовых // Журн. общей биологии. 1982. Т. 43. № 3. С. 399–410.
  12. Хохлачева Г. А., Джудит Т. Казахстанская информационная система по борьбе с саранчовыми (КИСБИС) // Защита и карантин растений в Казахстане. 2003. № 1. С. 15–19.
  13. Цычуева Н. Ю., Акназарова Р. Б., Малахов Д. В., Витковская И. С. Мониторинг природных биоопасностей с использованием данных дистанционного зондирования Земли // Математический журн. 2016. Т. 16. № 4 (62). С. 279-290.
  14. Aguilar M., Lado C. Ecological niche models reveal the importance of climate variability for the biogeography of protosteloid amoebae // The ISME J. 2012. No. 6. P. 1506–1514.
  15. Azhbenov V. K., Baibussenov K. S., Sarbaev A. T., Harizanova V. B. Preventive approach of phytosanitary control of locust pests in Kazakhstan and adjacent areas // Intern. Conf. Agricultural, Ecological and Medical Sciences (AEMS-2015). Penang (Malaysia). 2015. P. 33–37.
  16. Ayala D., Costantini C., Ose K., Kamdem G. C., Antonio-Nkondjio C., Agbor J.-P., Awono-Ambene P., Fonte­nille D., Simard F. Habitat suitability and ecological niche profile of major malaria vectors in Cameroon // Malaria J. 2009. No. 8. P. 307.
  17. Babar Sh., Amarnath G., Reddy C. S., Anke Jentsch, Sudhakar S. Species distribution models: ecological explanation and prediction of an endemic and endangered plant species (Pterocarpus santalinus L. ) // Current Science. 2012. Vol. 102. No. 8(25). P. 1157–1165.
  18. Barnagaud J-Y., Devictor V., Jiguet F., Barbet-Massin M., Le Viol I. Relating Habitat and Climatic Niches in Birds // PLOS ONE. 2012. No. 7(3). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0032819
  19. Fargues J., Ouedraogo A., Goettel M. S., Lomer C. J. // Effects of Temperature, Humidity and Inoculation Method on Susceptibility of Schistocerca gregaria to Metarhizium favoviride // Biocontrol Science and Technology. 1997. No. 7. P. 345–356.
  20. Gao B. Normalized Difference Water Index for Remote Sensing of Vegetation Liquid Water from Space // Proc. SPIE 2480. 1995. P. 225–236.
  21. Groff L. A., Marks S. B., Hayes M. P. Using Ecological Niche Models to Direct Rare Amphibian Surveys: A Case Study Using the Oregon Spotted Frog (Rana pretiosa) // Herpetological Conservation and Biology. 2013. No. 9(2). P. 354−368.
  22. Hutchinson G. E. Concluding remarks // Cold Spring Harbor Symposia on Quantitative Biology. 1957. Vol. 22(2). P. 415–427. DOI:10.1101/sqb.1957.022.01.039.
  23. Latchininsky A. V. Locusts and us: The 21st century science vs. the Biblical enemy // Materials of Intern. scientific conf. “Fundamental problems of Entomology in XXI century” 2011. Saint-Petersburg. 2011. P. 87.
  24. Litvinchuk S. N., Schepina N. A., Munkhbaatar M., Munkhbayar Kh., Borkin L. J., Kazakov V. I., Skori­nov D. V. Distribution and conservation status of the far eastern tree frog, Hyla japonica Günther 1859 in Mongolia and Transbaikalia (Russia) // Russian Journal of Herpetology. 2014. Vol. 21. No. 4. P. 303–314.
  25. McFeeters S. K. The use of normalized difference water index (NDWI) in the delineation of open water features // Intern. J. Remote Sensing. 1996. Vol. 17. P. 1425–1432.
  26. Ma J. Monitoring East Asian migratory locust plagues using remote sensing data and field investigations // Intern. J. of remote Sensing. 2005. No. 26(3). P. 629–634.
  27. McNeill M. R., Hurst M. R. H. Yersinia Sp. (Mh96): A potential biopesticide of migratory locust Locusta migratoria L // New Zealand Plant Protection. 2008. No. 61. P. 236–242.
  28. Peterson A. T., Robins C. R. Using Ecological-Niche Modeling to Predict Barred Owl Invasions with Implications for Spotted Owl Conservation // Conservation Biology. 2003. Vol. 17. No. 4. P. 1161–1165.
  29. Rood E., Ganie A. A., Nijman V. Using presence-only modelling to predict Asian elephant habitat use in a tropical forest landscape: implications for conservations // Diversity and Distributions. 2010. No. 16. P. 975–984.
  30. Rushton S. P., Ormerod S. J., Kerby G. New paradigms for modelling species distributions? // J. Applied Ecology. 2004. No. 41. P. 193–200.
  31. Sergeyev M. G., Latchininsky A. V. Gregarious locusts: the beginning of the coming century // Entomological Research. North Asia. 2006. P. 284–286.
  32. Tronin A. A., Gorny A. V., Kiselev S. G., Kritsuk S. G., Latypov I. Sh. Forecasting of locust mass breeding by using satellite data // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 4. С. 137–150. URL: http://d33.infospace.ru/d33_conf/sb2014t4/137–150.pdf.
  33. Uvarov B. P. The aridity factor in the ecology of locusts and grasshoppers of the Old World // Arid Zone Research VIII. Human and animal ecology. Reviews of research. Paris: UNESCO, 1957. P. 164–198.