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. № 5. С. 164-175

Применение долговременных рядов данных ДЗЗ для оценки масштабов ландшафтных пожаров в пределах Среднеамурской низменности

А.В. Остроухов 1 
1 Институт водных и экологических проблем ДВО РАН, Хабаровск, Россия
Одобрена к печати: 18.10.2022
DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-5-164-175
Исследования пирогенной трансформации ландшафтов умеренного пояса Российской Федерации традиционно сосредоточены на анализе воздействия лесных пожаров. При этом масштабы ландшафтных пожаров в пределах нелесных геосистем, в которых они также имеют большое распространение, остаются слабо изученными. В работе на основе анализа долговременных рядов данных дистанционного зондирования Земли среднего пространственного разрешения (Landsat-5, -7, -8) выполнена оценка среднемноголетних масштабов, повторяемости и пространственной специфики ландшафтных пожаров в нелесных геосистемах Среднеамурской низменности в пределах Хабаровского края Российской Федерации. Результаты показывают, что в среднем за год пожарами затронуто 25,4 % от общей площади района работ, но в отдельные годы этот показатель превышает 50 %. Значительные участки территории подвергались воздействию огня многократно — от 2 до 36 раз в течение 37 лет. Общая площадь, пройденная огнём за этот период, составила более 38 млн га — 938 % от общей площади земель Среднеамурской низменности. При этом лесные пожары составили лишь 12 % от этой площади. В то же время луговые и лугово-болотные геосистемы, а также пойменные участки были пройдены пожарами многократно (площадь пожаров в них равна 1317,4 % общей площади этих геосистем). Пространственное распределение пожаров связано не только со степенью освоенности территории и транспортной инфраструктурой, но и со спецификой природопользования, например с охотой, рыбалкой и сбором дикорастущих растений, что определяет высокую повторяемость пожаров вдоль рек и озёр в северной и центральной частях равнины. Сопоставление полученных результатов с материалами автоматического картирования пожаров и их последствий отражает недостаточную точность методов, используемых при автоматическом картировании гарей, что приводит к значительной недооценке площади пожаров на нелесных землях.
Ключевые слова: ландшафтные пожары, данные дистанционного зондирования, Landsat, нелесные геосистемы, Среднеамурская низменность
Полный текст

Список литературы:

  1. Агеенко А. С. Леса Дальнего Востока. М.: Лесная промышленность, 1969. 392 с.
  2. Майорова Л. П., Садыков А. И., Сыч Ю. И. Оценка выбросов загрязняющих веществ и эмиссии углекислого газа при лесных пожарах (на примере Хабаровского края) // Ученые заметки ТОГУ. 2013. Т. 4. № 4. C. 9–13. http://ejournal.khstu.ru/media/2013/TGU_4_27.pdf.
  3. Шинкаренко С. С., Дорошенко В. В., Берденгалиева А. Н., Комарова И. А. Динамика горимости аридных ландшафтов России и сопредельных территорий по данным детектирования активного горения // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 1. С. 149–164. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-1-149-164.
  4. Шинкаренко С. С., Барталев С. А., Берденгалиева А. Н., Иванов Н. М. Пространственно-временной анализ горимости пойменных ландшафтов Нижней Волги // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 1. С. 143–157. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-1-143-157.
  5. Argañaraz J., Gavier-Pizarro G., Zak M., Bellis L. Fire regime, climate, and vegetation in the Sierras de Córdoba, Argentina // Fire Ecology. 2015. No. 11. P. 55–73. https://doi.org/10.4996/fireecology.1101055.
  6. Bartalev S. A., Egorov V. A., Loupian E. A., Uvarov I. Multiyear circumpolar assessment of the area burnt in boreal ecosystems using SPOT-Vegetation // Intern. J. Remote Sensing. 2007. V. 28. Iss. 6. P. 1397–1404. https://doi.org/10.1080/01431160600840978.
  7. Korontzi S., McCarty J., Loboda T., Kumar S., Justice C. Global distribution of agricultural fires in croplands from 3 years of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data // Global Biogeochemical Cycles. 2006. V. 20. Iss. 2. Art. No. GB2021. https://doi.org/10.1029/2005GB002529.
  8. Kukavskaya E. A., Soja A. J., Petkov A. P., Ponomarev E. I., Ivanova G. A., Conard S. G. Fire emissions estimates in Siberia: Evaluation of uncertainties in area burned, land cover, and fuel consumption // Canadian J. Forest Research. 2012. V. 43. No. 5. P. 493–506. https://doi.org/10.1139/cjfr-2012-0367.
  9. Kusangaya S., Sithole V. B. Remote sensing-based fire frequency mapping in a savannah rangeland // South African J. Geomatics. 2015. V. 4. No. 1. P. 36–49. DOI: 10.4314/sajg.v4i1.3.
  10. Li J., Li Y., Bo Y., Xie S. High-resolution historical emission inventories of crop residue burning in fields in China for the period 1990–2013 // Atmospheric Environment. 2016. V. 138. P. 152–161. DOI: https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2016.05.002.
  11. McCarty J., Krylov A., Prishchepov A., Banach D., Tyukavina A., Potapov P., Turubanova S. Agricultural fires in European Russia, Belarus, and Lithuania and their impact on air quality, 2002–2012 // Land-Cover and Land-Use Changes in Eastern Europe after the Collapse of the Soviet Union in 1991 / eds. Gutman G., Radeloff V. Cham, Switzerland: Springer Intern. Publ., 2017. P. 193–221. DOI: 10.1007/978-3-319-42638-9_9.
  12. Oliva P., Martín P., Chuvieco E. Burned area mapping with MERIS post-fire image // Intern. J. Remote Sensing. 2011. V. 32. Iss. 15. P. 4175–4201. https://doi.org/10.1080/01431161.2010.489062.
  13. Ostroukhov A. V., Klimina E. M. Survey of Middle Amur lowland terrain transformations based on remote sensing data // Proc. Joint Symp. “Tropical Peatland Restoration: Responsible Management of Tropical Peatland following up to the Jakarta Declaration”. Jakarta, Indonesia, 22 Feb. 2018. Bogor, Indonesia: IKAPI, 2018. P. 123–129.
  14. Poulter B., Christensen N. L., Halpin P. N. Carbon emissions from a temperate peat fire and its relevance to interannual variability of trace atmospheric greenhouse gases // J. Geophysical Research. 2006. V. 111. Iss. D6. Art. No. D06301. 11 p. https://doi.org/10.1029/2005JD006455.
  15. Romanenkov V., Rukhovich D., Koroleva P., McCarty J. Estimating black carbon emissions from agricultural burning // Novel Measurement and Assessment Tools for Monitoring and Management of Land and Water Resources in Agricultural Landscapes of Central Asia / eds. Mueller L., Saparov A., Lischeid G. Book Ser.: Environmental Science and Engineering. Cham, Switzerland: Springer Intern. Publ., 2014. P. 347–364. DOI: 10.1007/978-3-319-01017-5_20.
  16. Sannigrahi S., Pilla F., Basu B., Basu A. S., Sarkar K., Chakraborti S., Joshi P. K., Zhang Q., Wang Y., Bhatt S. Examining the effects of forest fire on terrestrial carbon emission and ecosystem production in India using remote sensing approaches // Science of the Total Environment. 2020. V. 725. Art. No. 138331. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.138331.
  17. Sheingauz A. The role of fire in forest cover, structure, and dynamics in the Russian Far East // Fire in Ecosystems of Boreal Eurasia / eds. Goldammer I. G., Furyaev V. V. Book Ser.: Forestry Sciences. Dodrecht; Boston; L.: Kluwer Academic Publ., 1996. V. 48. Р. 186–190. DOI: 10.1007/978-94-015-8737-2_13.
  18. Tishkov A. A. Fires in Steppes and Savannas // Natural Disasters. V. 2 / Encyclopedia of Life Support Systems; eds. Kotlyakov V. M. Oxford, UK: EOLSS Publ., 2010. P. 144–158.
  19. Vivchar A. V., Moiseenko K. B., Pankratova N. V. Estimates of carbon monoxide emissions from wildfires in Northern Eurasia for air quality assessment and climate modeling // Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2010. No. 46. P. 281–293. https://doi.org/10.1134/S0001433810030023.