Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 5. С. 166-175
Оценка связи между степенью пожарного воздействия на растительность и мощностью теплоизлучения от пожара
А.Н. Забродин
1 , Е.И. Пономарёв
1, 2 1 Красноярский научный центр СО РАН, Красноярск, Россия
2 Сибирский федеральный университет, Красноярск, Россия
Одобрена к печати: 18.09.2023
DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-5-166-175
Проведён анализ характеристик пожаров в различных преобладающих древостоях Сибири (50–75° с. ш., 60–150° в. д.) по материалам спутникового мониторинга за период с 2015 по 2021 г. Отобрано 36 пожаров для 7 типов различных древостоев общей площадью 19 382 км2. В анализе были использованы 72 снимка спутника Landsat-8/OLI/TIRS (англ. Operational Land Imager/Thermal Infrared Sensor), а также данные стандартных продуктов спектрорадиометра MODIS (англ. Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). На основе обработки дистанционных данных (пороговая классификация значений dNBR (англ. Differenced Normalized Burn Ratio, разностный нормализованный индекс гарей)) выявлены статистические закономерности соотношения классов нарушенности для различных типов древостоя. Показано, что при пожарах в светлохвойных насаждениях соотношение классов нарушенности составляет в среднем 44, 29 и 27 % для низкого, среднего и высокого уровня пожарного воздействия соответственно. На послепожарных участках в темнохвойных лесах — 63, 14 и 23 %, а в случае тундровой растительности — 59, 26 и 15 % соответственно. При сопряжённом анализе мощности излучения активных зон пожара по методике FRP (англ. Fire Radiative Power — измеренная мощность излучения) был выявлен рост интенсивности пожаров в терминах интегральных значений FRP, пропорциональный увеличению степени пожарного воздействия на растительность. Для репрезентативной выборки пожаров (в различных послепожарных полигонах в 7 вариантах растительного покрова) был определён значимый (R2 = 0,77–0,94) уровень корреляции между значениями NBR/dNBR и интегральными значениями параметра FRP. Инструментально подтверждено, что пожары высокой интенсивности (диапазон 20 000–100 000 МВт) преимущественно фиксируются в светлохвойных насаждениях, где доля средней и высокой степени пожарного воздействия также наибольшая (~56 %). Результаты позволяют рассматривать эти индексы как взаимодополняющие при решении задачи оценки количества сгорающей биомассы, например при вычислении объёмов пожарных эмиссий и т. д.
Ключевые слова: пожары растительности, Сибирь, NBR/dNBR, FRP, радиационная мощность, класс нарушенности, послепожарные участки, доминирующие древостои
Полный текстСписок литературы:
- Барталев С. А., Стыценко Ф. В. Спутниковая оценка гибели древостоев от пожаров по данным о сезонном распределении пройденной огнём площади // Лесоведение. 2021. № 2. С. 115–122. DOI: 10.31857/S0024114821020029.
- Безкоровайная И. Н., Борисова И. В., Климченко А. В., Шабалина О. М., Захарченко Л. П., Ильин А. А., Бескровный А. К. Влияние пирогенного фактора на биологическую активность почв в условиях многолетней мерзлоты (Центральная Эвенкия) // Вестн. КрасГАУ. 2017. № 9. C. 181–189.
- Корниенко С. Г. Изучение трансформаций тундрового напочвенного покрова на участках пирогенного поражения по данным спутников Landsat // Криосфера Земли. 2017. Т. 21. № 1. С. 93–104.
- Лупян Е. А., Лозин Д. В., Балашов И. В. и др. Исследование зависимости степени повреждений лесов пожарами от интенсивности горения по данным спутникового мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 3. С. 217–232. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-3-217-232.
- Пономарев Е. И., Швецов Е. Г., Усатая Ю. О. Регистрация энергетических характеристик пожаров в лесах Сибири дистанционными средствами // Исслед. Земли из космоса. 2017. № 4. С. 3–11. DOI: 10.7868/S0205961417040017.
- Пономарев Е. И., Швецов Е. Г., Литвинцев К. Ю. Калибровка оценок пожарных эмиссий на основе данных дистанционного зондирования // Исслед. Земли из космоса. 2018. № 5. С. 41–51. DOI: 10.31857/S020596140003239-3.
- Пономарева Т. В., Пономарев Е. И., Литвинцев К. Ю. и др. Тепловое состояние нарушенных почв в криолитозоне Сибири на основе дистанционных данных и численного моделирования // Вычислительные технологии. 2022. Т. 27. № 3. С. 16–35. DOI: 10.25743/ICT.2022.27.3.003.
- Balashov I., Bartalev S., Burtsev M. et al. Vega-Les Information System. Actual Features and Future Evolution. // IOP Conf. Ser.: Earth and Environmental Science. 2020. V. 507. DOI: 10.1088/1755-1315/507/1/012002.
- Delcourt C. J. F., Combee A., Izbicki B. et al. Evaluating the Differenced Normalized Burn Ratio for Assessing Fire Severity Using Sentinel-2 Imagery in Northeast Siberian Larch Forests // Remote Sensing. 2021. V. 13. Iss. 12. Article 2311. DOI: 10.3390/rs13122311.
- dos Santos S. M. B., Bento-Gonçalves A., Franca-Rocha W., Baptista G. Assessment of Burned Forest Area Severity and Postfire Regrowth in Chapada Diamantina National Park (Bahia, Brazil) Using dNBR and RdNBR Spectral Indices // Geosciences. 2020. V. 10. No. 106. DOI: 10.3390/geosciences10030106.
- Fan L., Wigneron J. P., Ciais P. et al. Siberian carbon sink reduced by forest disturbances // Nature Geoscience. 2023. V. 16. Iss. 1. P. 56–62. DOI: 10.1038/s41561-022-01087-x.
- Hansen M. C., Potapov P. V., Moore R. et al. High-resolution global maps of 21stcentury forest cover change // Science. 2013. V. 342. P. 850–853. DOI: 10.1126/science.1244693.
- Kharuk V. I., Ponomarev E. I., Ivanova G. A. et al. Wildfires in the Siberian taiga // Ambio. 2021. V. 50. Iss. 11. P. 1953–1974. DOI: 10.1007/s13280-020-01490-x.
- Kirdyanov A., Saurer M., Siegwolf R. et al. Long-term ecological consequences of forest fires in the continuous permafrost zone of Siberia // Environmental Research Letters. 2020. V. 15. No. 3. DOI: 10.1088/1748-9326/ab7469.
- Knorre A. A., Kirdyanov A. V., Prokushkin A. S. et al. Tree ring-based reconstruction of the long-term influence of wildfires on permafrost active layer dynamics in Central Siberia // Science of the Total Environment. 2019. V. 652. P. 314–319. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2018.10.124.
- Krylov A., McCarty J. L., Potapov P. et al. Remote sensing estimates of stand-replacement fires in Russia, 2002–2011 // Environmental Research Letters. 2014. V. 9. No. 10. P. 1–8. DOI: 10.1088/1748–9326/9/10/105007.
- Kumar S. S., Roy D. P., Boschetti L., Kremens R. Exploiting the power law distribution properties of satellite fire radiative power retrievals: A method to estimate fire radiative energy and biomass burned from sparse satellite observations // J. Geophysical Research. 2011. V. 116. P. 1–18. DOI: 10.1029/2011JD015676.
- Ponomarev E. I., Yakimov N. D., Ponomareva T. V. et al. Current Trend of Carbon Emissions from Wildfires in Siberia // Atmosphere. 2021. V. 12. Iss. 5. Article 559. DOI: 10.3390/atmos12050559.
- Ponomarev E., Zabrodin A., Ponomareva T. Classification of Fire Damage to Boreal Forests of Siberia in 2021 Based on the dNBR Index // Fire. 2022. V. 5. Iss. 1. Article 19. DOI: 10.3390/fire5010019.
- Ponomarev E., Zabrodin A., Shvetsov E., Ponomareva T. Wildfire Intensity and Fire Emissions in Siberia // Fire. 2023. V. 6. Iss. 7. Article 246. DOI: 10.3390/fire6070246.
- Wooster M. J., Zhukov B., Oertel D. Fire radiative energy for quantitative study of biomass burning. Derivation from the BIRD experimental satellite and comparison to MODIS fire products // Remote Sensing of Environment. 2003. V. 86. Iss. 1. P. 83–107. DOI: 10.1016/S0034-4257(03)00070-1.