Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
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. 2020. Т. 17. № 1. С. 128-138

Диагностика водообеспеченности сельскохозяйственных культур СУАР КНР в течение 2003–2019 гг. по данным eMODIS NDVI C6

А.Г. Терехов 1, 2 , Н.Н. Абаев 2, 3 , Е.И. Лагутин 4 
1 Институт информационных и вычислительных технологий МОН РК, Алматы, Казахстан
2 РГП "Казгидромет", Алматы, Казахстан
3 Казахский Национальный Университет имени аль-Фараби, Алматы, Казахстан
4 Институт водных проблем и экологии, Тараз, Казахстан
Одобрена к печати: 02.12.2019
DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-1-128-138
Работа посвящена диагностике водообеспеченности сельскохозяйственных культур Синьцзян-Уйгурского Автономного Района (СУАР) Китайской народной республики (КНР) в течение последних 17 лет (2003–2019). Эти территории обеспечиваются водой в большой степени за счёт трансграничных (КНР ― Казахстан) рек Или и Чёрный Иртыш. В летний период естественная растительность в аридном климате СУАР практически отсутствует, а растениеводство базируется на поливном земледелии, которое является одним из наиболее значительных потребителей речных водных ресурсов. Значения вегетационного индекса NDVI отражают состояние сельскохозяйственной растительности, которое в конечном итоге зависит от режима увлажнения корнеобитаемого слоя почвы. Таким образом, величины сезонных максимумов NDVI в контурах сельскохозяйственных районов СУАР прямо связаны с долей площадей, относящихся к сельскохозяйственным полям, и режимами увлажнения почвенного слоя (объёмами водопотребления). В работе рассмотрена многолетняя динамика средних значений NDVI на первую декаду июля для двенадцати сельскохозяйственных районов СУАР, расположенных на Джунгарской равнине, Кашгарской равнине (Таримская впадина) и в долине р. Или (КНР). В качестве NDVI использовался декадный продукт NDVI e-MODIS C6 с разрешением 250 м, доступный на портале программы Early Warning and Environmental Monitoring Program. Получено, что в вододефицитных районах Джунгарской равнины и Таримской впадины за период 2003–2019 гг. регистрируется существенное увеличение значений NDVI, вызванное в основном расширением площади поливной пашни. В водоизбыточных районах долины р. Иле и бассейне р. Хайдык-Гол наблюдается относительно незначительный рост NDVI, что связано с освоенностью всех удобных для пашни земель. Устойчивость водообеспеченности сельскохозяйственных районов Джунгарской равнины оценивалась по динамике NDVI в низовьях рек Боло-Тала, Куйтунь и Манас перед их впадением в конечные водные объекты (озёра Эби-Нур и Манас). Тренды снижения значений NDVI не были зарегистрированы, что говорит об отсутствии отрицательной динамики в водности этих рек после их выхода из зон сельскохозяйственного использования. То есть можно констатировать устойчивость водоснабжения сельскохозяйственных районов Джунгарской равнины в настоящий момент и наличие потенциала для их дальнейшего развития.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, многолетний мониторинг NDVI, сглаженный NDVI, трансграничный бассейн р. Или, Джунгарская равнина, Кашгарская равнина, поливное земледелие
Полный текст

Список литературы:

  1. Музылев Е. Л., Старцева З. П., Зейлигер А. М., Ермолаева О. С., Волкова Е. В., Василенко Е. В., Осипов А. И. Использование спутниковых данных о характеристиках подстилающей поверхности и метеорологических характеристиках при моделировании водного и теплового режимов большого сельскохозяйственного региона // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 44–60. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-44-60.
  2. Письман Т. И., Ботвич И. Ю., Шевырногов А. П. Оценка состояния лесной растительности Красноярского края (заповедник «Столбы») по спутниковым данным // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 5. С. 130–140. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-5-130-140.
  3. Рысбеков Ю. Х., Рысбеков А. Ю. Управление водными ресурсами в Китае // Информац. сб. НИЦ МКВК. 2014. № 41. 80 с. URL: http://www.cawater-info.net/library/rus/inf/41.pdf.
  4. Сборник протоколов заседаний Казахстанско-Китайской совместной комиссии по использованию и охране трансграничных рек (2001–2008 гг.). 2008. 47 с. URL: http://www.cawater-info.net/library/rus/protokols_kaz-china.pdf.
  5. Терехин Э. А. Анализ многолетней динамики вегетационного индекса для посевных площадей спутниковой информации // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 6. С. 48–58.
  6. Терехов А. Г. Технические характеристики водного канала Кара-Ертис – Карамай: спутниковые оценки // Гидрометеорология и экология. 2017. Т 87. № 4. С. 54–62.
  7. Терехов А. Г. (2018а) Технические характеристики водного канала Кара-Ертис – Урумчи: спутниковые оценки // Гидрометеорология и экология. 2018. Т. 91. № 4. С. 63–74.
  8. Терехов А. Г. (2018б) Мониторинг озера Манас (КНР) в период 1989–2017 годов по спутниковым данным Landsat // Гидрометеорология и экология. 2018. Т. 89. № 2. С. 63–72.
  9. Терехов А., Калимолдаев М., Пак И., Долгих С. Экспансия агроландшафта и состояние основных водных объектов на территории Синьцзян-Уйгурского автономного района (бассейны реки Иле и озера Эби-Нур) по данным спутниковой съемки 1990–2017 гг. // Новые методы и результаты исследований ландшафтов в Европе, Центральной Азии и Сибири. В 5-ти т. / под ред. В. Г. Сычёва, Л. Мюллера. М.: Изд-во ФГБНУ «ВНИИ агрохимии», 2018. Т. 3. С. 219–223.
  10. Яровая пшеница в Северном Казахстане / под ред. Бараева А. И. Алма-Ата: Изд-во Кайнар, 1976. 232 с.
  11. Aguilar C., Zinnert J., Polo M. J., Young D. NDVI as an indicator for changes in water availability to woody // Ecological Indicators. 2012. V. 23. P. 290–300. DOI: 10.1016/j.ecolind.2012.04.008.
  12. Dalezios N. R., Spyropoulos N., Dercas N., Psomiadis E. Remotely Sensed Methodologies for Crop Water Availability and Requirements in Precision Farming of Vulnerable Agriculture // Water Resources Management. 2019. V. 33. No. 4. P. 1499–1519. DOI: 10.1007/s11269-018-2161-8.
  13. Climatological Atlas of the People’s Republic of China. Beijing: China Meteorological Press, 2002. 250 p.
  14. Muthuwatta L., Ahmad M., Bos M. G., Rientjes T. H.M. Assessment of water availability and consumption in the Karkheh River Basin, Iran ― Using Remote Sensing and Geo-statistics // Water Resources Management. 2009. V. 24. No. 3. P. 459–484. DOI: 10.1007/s11269-009-9455-9.
  15. PetroChina Xinjiang Oilfield Emission Reduction and Afforestation Project UNFCCC/CCNUCC. 2012. URL: https://cdm.unfccc.int/Projects/Validation/DB/Y8JYE4VLYVRA7CQHVLCMMGGRH4ICZY/view.html (accessed: 20.01.2020).
  16. Spivak L., Vitkovskaya I., Batyrbayeva M., Terekhov A. The experience of land cover change detection by satellite data // Frontiers of Earth Science. 2012. V. 6. No. 2. P. 140–146.
  17. Swets D., Bradley C. R., Rowland J., Marko S. E. A weighted least-squares approach to temporal NDVI smoothing. 1999. URL: https://pubs.er.usgs.gov/publication/70201050 (accessed 22.07.2019).