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. 2018. Т. 15. № 4. С. 142-154

Исследование лесогидрологических процессов на водосборах рек бассейна Амура по данным спутниковых и гидрометеорологических наблюдений

А.Л. Верхотуров 1 , Г.В. Соколова 2 , С.А. Барталев 3 , Л.С. Крамарева 4 
1 Вычислительный центр ДВО РАН, Хабаровск, Россия
2 Институт водных и экологических проблем ДВО РАН, Хабаровск, Россия
3 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
4 Дальневосточный центр «НИЦ «Планета», Хабаровск, Россия
Одобрена к печати: 30.07.2018
DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-4-142-154
Водосборный бассейн реки (водосбор) представляет собой замкнутую экосистему, в которой роль леса неразрывно связана с гидрологическими процессами. Лесогидрологами общепризнанно, что благодаря «разрыхляющему» действию корневой системы древостоя увеличивается пористость почвогрунтов, уменьшается промерзание почв, возрастают их инфильтрационные возможности. Почва интенсивнее «поглощает» атмосферные осадки в данных условиях, способствуя в результате повышения водопроницаемости уменьшению поверхностного склонового стока в русла рек. Однако в настоящее время влияние покрытой лесом территории водосбора на речной сток исследовано недостаточно и строгой функциональной зависимости между этими факторами ещё не установлено. Это относится и к водосборам рек бассейна Амура, начало изучению которых было положено в середине XX в. Современные возможности методов дистанционного зондирования Земли из космоса по картированию растительного покрова на территории России позволяют продолжить и развить ранее начатые исследования с целью установления тенденций влияния на сток ежегодной изменчивости покрытой лесом площади водосбора с учётом различий породной структуры (отдельно хвойных и лиственных) и доли коренных пород и с использованием данных, охватывающих периоды муссонных дождей и паводков в 2000–2016 гг.
В настоящей работе представлены результаты исследования лесогидрологических процессов водосборов рек в бассейне Среднего и Нижнего Амура по данным спутниковых и наземных гидрологических и метеорологических наблюдений за период с 2000 по 2016 г. На примере восьми модельных бассейнов рек (Амгунь, Биджан, Бурея, Большая Бира, Кур, Манома, Нимелен, Тырма) выполнен анализ изменчивости лесопокрытой площади водосборов в динамике с показателями речного стока, максимальными годовыми расходами и уровнями воды, метеорологическими показателями (температура, осадки).

Ключевые слова: бассейн Амура, лесогидрологические процессы, водосбор, речной сток, гидрологический режим, цифровая модель рельефа, данные дистанционного зондирования
Полный текст

Список литературы:

  1. Барталев С. А., Егоров В. А., Ершов Д. В., Исаев А. С., Лупян Е. А., Плотников Д. Е., Уваров И. А. Спутниковое картографирование растительного покрова России по данным спектрорадиометра MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 4. С. 285–302.
  2. Барталев С. А., Егоров В. А., Жарко В. О., Лупян Е. А., Плотников Д. Е., Хвостиков С. А., Шабанов Н. В. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН, 2016. 208 c.
  3. Государственный водный кадастр. Раздел 1. Поверхностные воды. Серия 2. Ежегодные данные о режиме и ресурсах поверхностных вод суши 1993 г. Часть 1. Вып. 19. Бассейны Амура (без бассейнов Шилки, Аргуни, Уссури, Амазара) и Уды. СПб: Гидрометеоиздат, 1997.
  4. Данилин А. К. Лесоустройство Дальнего Востока. Хабаровск: Издательская группа «Наше время», 2009. 335 с.
  5. Клинцов А. П. Защитная роль лесов Сахалина. Хабаровск: ДальНИИЛХ, 1973. 233 с.
  6. Колесников Б. П. Лесохозяйственные области таежной зоны СССР и системы лесного хозяйства в аспекте долгосрочных прогнозов // Информ. бюлл. Научного совета по комплексному освоению таежных территорий. Иркутск: Изд-во Ин-та географии Сибири, 1969. № 2. С. 9–40.
  7. Крестовский О. И. Влияние вырубок и восстановления лесов на водность рек. Л.: Гидрометеоиздат, 1986. 117 с.
  8. Лупян Е. А., Прошин А. А., Бурцев М. А., Балашов И. В., Барталев С. А., Ефремов В. Ю., Кашницкий А. В., Мазуров А. А., Матвеев А. М., Суднева О. А., Сычугов И. Г., Толпин В. А., Уваров И. А. Центр коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных ИКИ РАН для решения задач изучения и мониторинга окружающей среды // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 5. С. 263–284.
  9. Ресурсы поверхностных вод СССР. Т. 18. Дальний Восток. Вып. 1. Верхний и Средний Амур. Л.: Гидрометеорологическое изд-во, 1966. 781 с.
  10. Ресурсы поверхностных вод СССР. Т. 18. Дальний Восток. Вып. 2. Нижний Амур. Л.: Гидрометеорологическое изд-во, 1970. 592 с.
  11. Соловьев К. П. Кедрово-широколиственные леса Дальнего Востока и хозяйство в них. Хабаровск: Хабаровское книжное изд-во, 1958. 367 с.
  12. Широкова М. Р. Зависимость стока рек муссонного климата от физико-географических факторов в Нижнем Приамурье // Формирование природных вод Дальнего Востока. Владивосток: Дальневосточный науч. центр, АН СССР, 1983. С. 43–55.
  13. Bartalev S. A., Egorov V. A., Loupian E. A., Khvostikov S. A. A new locally-adaptive classification method LAGMA for large-scale land cover mapping using remote-sensing data // Remote Sensing Letters. 2014. V. 5. Iss. 1. P. 55–64.
  14. Bonell M. Possible Impacts of Climate Variability and Change on Tropical Forest Hydrology // Climatic Change. 1998. V. 39. Iss. 2. P. 215–272.
  15. Farr T. G., Rosen P. A., Caro E., Crippen R., Duren R., Hensley S., Kobrick M., Paller M., Rodriguez E., Roth L., Seal D., Shaffer S., Shimada J., Umland J., Werner M., Oskin M., Burbank D., Alsdorf D. The shuttle radar topography mission // Reviews of Geophysics. 2007. V. 45. RG2004. DOI: 10.1029/2005RG000183.
  16. Jenson S. K., Domingue J. O. Extracting topographic structure from digital elevation data for geographic information system analysis // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 1998. V. 54. Iss. 11. P. 1593–1600.
  17. Jones J. A., Post D. A. Seasonal and successional streamflow response to forest cutting and regrowth in the northwest and eastern United States // Water Resources Research. 2004. V. 40. Iss. 5. DOI: 10.1029/2003WR002952.
  18. Kuzmina E. V., Ol’chev A. V., Rozinkina I. A., Rivin G. S., Nikitin M. A. Application of the COSMO-CLM Mesoscale Model to Assess the Effects of Forest Cover Changes on Regional Weather Conditions in the European Part of Russia // Russian Meteorology and Hydrology. 2017. V. 42. Iss. 9. P. 574–581.
  19. Sokolova G. V., Makogonov S. V. Development of the forest fire forecast method (a Case Study for the Far East) // Russian Meteorology and Hydrology. 2013. V. 38. Iss. 4. P. 222–226.
  20. Sorokin A. A., Makogonov S. I., Korolev S. P. The Information Infrastructure for Collective Scientific Work in the Far East of Russia // Scientific and Technical Information Processing. 2017. V. 4. P. 302–304.
  21. Swank W. T., Swift Jr L. W., Douglas J. E. Streamflow changes associated with forest cutting species conversions and natural disturbances // Forest Hydrology and Ecology at Coweeta. N. Y.: Springer, 1988. P. 297–312.