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
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. 2022. Т. 19. № 4. С. 181-194

Анализ трендов временных рядов вегетационных индексов по данным MODIS для оценки влияния засух на лесные насаждения Среднего Поволжья с 2000 по 2020 год

О.Н. Воробьев 1 , Э.А. Курбанов 1 , Дж. Ша 2 , С.А. Лежнин 1 , Дж. Ван 3 , Дж. Коул 4 , Д.М. Дергунов 1 
1 Поволжский государственный технологический университет, Йошкар-Ола, Россия
2 Колледж географии, Фуцзяньский педагогический университет, Фучжоу, Китай
3 Факультет географии, Юньнаньский педагогический университет, Куньмин, Китай
4 Совет по наукам о Земле, Претория, Южная Африка
Одобрена к печати: 28.07.2022
DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-181-194
Оперативный, точный и регулярный мониторинг засухи на основе спутниковых данных представляется важной составляющей при оценке состояния и продуктивности лесных насаждений. В работе проведён пространственно-временной анализ влияния засухи на лесные экосистемы Среднего Поволжья России за период с 2000 по 2020 г. на основе оценки временных рядов данных MODIS разностного индекса вегетации (NDVI), индекса состояния растительности (VCI), стандартизированного индекса осадков (SPI) и их стандартизованных аномалий. Растровые карты пространственного распределения трендов исследуемых индексов на площади лесного покрова были получены методом геостатистической интерполяции «Кригинг». Исследование выявило, что два метеорологических показателя (температура и осадки), полученные по спутниковым данным, оказываются наиболее приемлемыми для оценки NDVI в засушливые годы. Возможности использования аномальных значений изучаемых индексов ограничены в силу особенностей отклика на негативные последствия влияния засушливого сезона на лесной покров. При мониторинге засух на территории крупных лесных массивов необходимо учитывать локальные пространственно-временные тренды исследуемых индексов, что позволит оценить ситуацию в целом. Индекс VCI на примере отдельного региона (Республика Марий Эл) позволил провести более точную оценку влияния интенсивности засухи на состояние и продуктивность лесных насаждений, чем для всего исследуемого региона. Анализ линейного тренда временного ряда NDVI за 20-летний период демонстрирует устойчивый рост продуктивности лесных насаждений Среднего Поволжья. Полученные результаты могут быть использованы для прогнозного мониторинга засухи с целью обнаружения влияния изменения климата на леса Среднего Поволжья и оценки вероятности повреждения лесов на региональном и локальном уровнях.
Ключевые слова: дистанционный мониторинг, засуха, климат, среднее Поволжье, лесные экосистемы, MODIS, SPI, VCI, NDVI
Полный текст

Список литературы:

  1. Воробьев О. Н., Курбанов Э. А. Дистанционный мониторинг восстановительной динамики растительности на гарях Марийского лесного Заволжья // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2017. Т. 14. № 2. С. 124–134. DOI: 10.21046/2070-7401-2017-14-2-84-97.
  2. Золотокрылин А. Н., Титкова Т. Б., Черенкова Е. А., Виноградова В. В. Сравнительные исследования засух 2010 и 2012 гг. на Европейской территории России по метеорологическим и MODIS данным // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т. 10. № 1. С. 246–253.
  3. Ивлиева Н. Г., Манухов В. Ф., Хлевина С. Е. Пространственно-временной анализ изменения климата в зоне широколиственных лесов правобережья Волги // Материалы Международ. конф. «ИнтерКарто. ИнтерГИС». 2013. № 19(1). С. 62–68.
  4. Курбанов Э. А., Воробьёв О. Н. Дистанционные методы в лесном хозяйстве: учеб. пособие. Йошкар-Ола: Поволжский гос. технолог. ун-т, 2020. 266 с.
  5. Курбанов Э. А., Воробьёв О. Н., Меньшиков C. А., Смирнова Л. Н. Распознавание лесных насаждений и доминирующих древесных пород Пензенской области по данным спутника Sentinel-2 // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 18. № 5. С. 154–166. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-5-154-166.
  6. Савин И. Ю., Барталев С. А., Лупян Е. А., Толпин В. А., Медведева М. А., Плотников Д. Е. Спутниковый мониторинг воздействия засухи на растительность (на примере засухи 2010 года в России) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 1. С. 150–162.
  7. Справочник по показателям и индексам засушливости: Комплексная программа борьбы с засухой. Средства и руководящие указания по комплексной борьбе с засухой. Сер. 2 / Всемирная метеорологическая организация (ВМО); Глобальное водное партнерство. 2016. 60 с.
  8. Черенкова Е. А., Золотокрылин А. Н. О сравнимости некоторых количественных показателей засухи // Фундаментальная и прикладная климатология. 2016. № 2. С. 79–94. https://doi.org/10.21513/2410-8758-2016-2-79-94.
  9. Шарый П. А., Шарая Л. С., Сидякина Л. В. Связь NDVI лесов и характеристик климата Волжского бассейна // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 4. С. 154–163. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-4-154-163.
  10. Allen C. D., Breshears D. D., McDowell N. G. On underestimation of global vulnerability to tree mortality and forest die-off from hotter drought in the Anthropocene // Ecosphere. 2015. V. 6. Iss. 8. P. 1–55. https://doi.org/10.1890/ES15-00203.1.
  11. Barbosa H. A., Huete A. R., Baethgen W. E. A 20-year study of NDVI variability over the Northeast Region of Brazil // J. Arid Environments. 2006. No. 67. P. 288–307. https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2006.02.022.
  12. Carlson T. N., Gillies R. R., Perry E. M. A method to make use of thermal infrared temperature and NDVI measurements to infer surface soil water content and fractional vegetation cover // Remote Sensing Reviews. 1994. V. 9(1–2). P. 161–173. https://doi.org/10.1080/02757259409532220.
  13. Clark J. S., Iverson L., Woodall C. W., Allen C. D., Bell D. M., Bragg D. C., D’Amato A. W., Davis F. W., Hersh M. H., Ibanez I., Jackson S. T., Matthews S., Pederson N., Peters M., Schwartz M. W., Waring K. M., Zimmermann N. E. The impacts of increasing drought on forest dynamics, structure, and biodiversity in the United States // Global Change Biology. 2016. V. 22. No. 7. P. 2329–2352. https://doi.org/10.1111/gcb.13160.
  14. Cobb R. C., Ruthrof K. X., Breshears D. D., Lloret F., Aakala T., Adams H. D., Anderegg W. R. L., Ewers B. E., Galiano L., Grünzweig J. M. Ecosystem dynamics and management after forest die-off: a global synthesis with conceptual state-and-transition models // Ecosphere. 2017. V. 8. Iss. 12. Art. No. e02034. 17 p. https://doi.org/10.1002/ecs2.2034.
  15. Cong D., Zhao S., Chen C., Duan Z. Characterization of droughts during 2001–2014 based on remote sensing: a case study of Northeast China // Ecological Informatics. 2017. V. 39. P. 56–67. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2017.03.005.
  16. Hayes M. J., Svoboda M. D., Wilhite D. A., Vanyarkho O. V. Monitoring the 1996 Drought Using the Standardized Precipitation Index // Bull. American Meteorological Society. 1999. V. 80. No. 3. P. 429–438.
  17. Hou M., Venäläinenb A. K., Wang L., Pirinen P., Gao Y., Jin S., Zhu Y., Qin F., Hu Y. Spatio-temporal divergence in the responses of Finland’s boreal forests to climate variables // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2020. V. 92. Art. No. 102186. 9 p. DOI: 10.1016/j.jag.2020.102186.
  18. IPCC, 2019: Climate Change and Land: an IPCC special report on climate change, desertification, land degradation, sustainable land management, food security, and greenhouse gas fluxes in terrestrial ecosystems / eds. P. R. Shukla, J. Skea, E. Calvo Buendia, V. Masson-Delmotte, H.-O. Pörtner, D. C. Roberts, P. Zhai, R. Slade, S. Connors, R. van Diemen, M. Ferrat, E. Haughey, S. Luz, S. Neogi, M. Pathak, J. Petzold, J. Portugal Pereira, P. Vyas, E. Huntley, K. Kissick, M. Belkacemi, J. Malley. WMO, UNEP, 2019. URL: https://www.ipcc.ch/srccl/.
  19. Javed T., Yao N., Chen X., Suon S., Li Y. Drought evolution indicated by meteorological and remote-sensing drought indices under different land cover types in China // Environmental Science and Pollution Research. 2020. V. 27. P. 4258–4274. https://doi.org/10.1007/s11356-019-06629-2.
  20. Kogan F. N. Global drought and flood-watch from NOAA polar-orbitting satellites // Advances in Space Research. 1998. V. 21(3). P. 477–480. https://doi.org/10.1016/S0273-1177(97)00883-1.
  21. Loboda T., Krankina O., Savin I., Kurbanov E., Joanne H. Land Management and the Impact of the 2010 Extreme Drought Event on the Agricultural and Ecological Systems of European Russia // Land-Cover and Land-Use Changes in Eastern Europe after the Collapse of the Soviet Union in 1991 / eds. G. Gutman, R. Volker. Springer Intern. Publ., 2017. P. 173–192. DOI: 10.1007/978-3-319-42638-9_8.
  22. Marumbwa F. M., Cho M. A., Chirwa P. W. An assessment of remote sensing-based drought index over different land cover types in southern Africa // Intern. J. Remote Sensing. 2020. V. 41. No. 9. P. 7368–7382. https://doi.org/10.1080/01431161.2020.1757783.
  23. McKee T. B., Doesken N. J., Kleist J. The relationship of drought frequency and duration to time scales // 8th Conf. Applied Climatology. Boston: American Meteorological Society, 1993. P. 179–184.
  24. Santos G. M., Melendez-Pastor I., Navarro-Pedreno J., Koch M. Assessing water availability in Mediterranean regions affected by water conflicts through MODIS data time series analysis // Remote Sensing. 2019. V. 11. Iss. 11. No. 1355. 20 p. https://doi.org/10.3390/rs11111355.
  25. Tian F., Fensholt R., Verbesselt J., Grogan K., Horion S., Wang Y. Evaluating temporal consistency of long-term global NDVI datasets for trend analysis // Remote Sensing of Environment. 2015. V. 163. P. 326–340. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.03.031.
  26. Qian X., Liang L., Shen Q., Sun Q., Zhang L., Liu Z., Zhao S., Qin Z. Drought trends based on the VCI and its correlation with cli-mate factors in the agricultural areas of China from 1982 to 2010 // Environmental Monitoring and Assessment. 2016. V. 188. Iss. 11. Art. No. 639. P. 1–13. DOI: 10.1007/s10661-016-5657-9.
  27. Zargar A., Sadiq R., Naser B., Khan F. I. A review of drought indices // Environmental Reviews. 2011. V. 19. No. NA. P. 333–349. https://doi.org/10.1139/a11-013.