Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 2. С. 196-211
Оценка связей между факторами почвообразования и запасами органического углерода в лесных почвах Карелии и Карельского перешейка по тематическим спутниковым продуктам
А.Н. Нарыкова
1 , А.Д. Никитина
1 , А.С. Плотникова
1 , М.А. Данилова
1 , Н.Е. Шевченко
1 1 Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 15.03.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-2-196-211
Дана оценка связи содержания и запасов органического углерода почв, а также соотношения углерода к азоту (C:N) и факторов почвообразования, охарактеризованных через полученные по тематическим спутниковым продуктам пространственные переменные. Объект исследования — леса Карелии и Карельского перешейка. Отбор и химический анализ образцов выполнен в рамках работ по программе ICP Forests (англ. International Cooperative Programme on Assessment and Monitoring of Air Pollution Effects on Forests). В качестве источников данных о климатических условиях, рельефе и растительности в статье рассматриваются следующие тематические геопространственные переменные: цифровая модель рельефа ArcticDEM, глобальная климатическая база данных WorldClim, спутниковые данные MODIS (англ. Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) Terra Snow Cover Daily Global, атмосферный реанализ ERA5-Land (англ. European Reanalysis 5-го поколения), карта основных типов растительности Северо-Запада России и данные ICP Forests. Проведённый корреляционный анализ показал отклик свойств почв на среднегодовую температуру воздуха, осадки холодного периода года и среднегодовое количество осадков. Выявлена более значимая корреляция характеристик почв с высотой снежного покрова по данным атмосферного реанализа ERA5-Land, чем с заснеженностью территории по данным MODIS. Связь переменных рельефа со свойствами почв оказалась слабовыраженной, предположительно вследствие особенностей закладки сети натурных измерений и небольших перепадов высот исследуемой территории. Существенные различия установлены между группами растительности для соотношения C:N в лесной подстилке как по данным карты растительности Северо-Запада России, так и по геоботаническим описаниям ICP Forests. Запасы углерода значимо различались между группами растительности ICP Forests только в минеральном слое. При сравнении лесов в автоморфных и полугидроморфных условиях значимых различий свойств почв не установлено. Многие результаты корреляционного анализа сопоставлены с результатами, полученными в аналогичных исследованиях в других природно-климатических условиях.
Ключевые слова: спутниковые данные, корреляционный анализ, коэффициент корреляции Спирмена, метод Краскела – Уоллиса, содержание и запасы почвенного органического углерода, соотношение C:N
Полный текстСписок литературы:
- Аккумуляция углерода в лесных почвах и сукцессионный статус лесов / под ред. Н. В. Лукиной. М.: Т-во науч. изд. КМК, 2018. 232 с.
- Бахмет О. Н. Запасы углерода в почвах сосновых и еловых лесов Карелии // Лесоведение. 2018. № 1. С. 48–55. DOI: 10.7868/S0024114818010047.
- Бахмет О. Н., Федорец Н. Г., Крышень А. М. Исследования по международной программе ICP Forests в Карелии // Тр. Карельского науч. центра РАН. 2011. № 2. С. 133–139.
- Биеньковски П., Титлянова A. A., Шибарева C. B. Трансформационные процессы в подстилках бореальных лесов // Сибирский эколог. журн. 2003. № 6. С. 707–712.
- Волков А. Д. Типы леса Карелии. Петрозаводск: Карельский науч. центр РАН, 2008. 192 с.
- Гаврилюк Е. А., Кузнецова А. И., Горнов А. В. Геопространственное моделирование содержания и запасов азота и углерода в лесной подстилке на основе разносезонных спутниковых изображений Sentinel-2 // Почвоведение. 2021. № 2. С. 168–182. DOI: 10.31857/S0032180X21020040.
- Гопп Н. В., Мешалкина Ю. В., Нарыкова А. Н. и др. Картографирование содержания и запасов органического углерода почв на региональном и локальном уровнях: анализ современных методических подходов // Вопросы лесной науки. 2023. Т. 6. № 1. Cт. 120. 59 с. DOI: 10.31509/2658-607x-202361-120.
- Доронина А. Ю. Сосудистые растения Карельского перешейка (Ленинградская область). М.: Т-во науч. изданий КМК, 2007. 574 с.
- Змиртович И. В. Средняя тайга Карельского перешейка: зональные, интразональные и экстразональные явления // Вестн. экологии, лесоведения и ландшафтоведения. 2011. № 12. С. 54–76.
- Иванова Е. А., Данилова М. А., Смирнов В. Э., Ершов В. В. Сравнительная оценка скорости разложения растительного опада в еловых и сосновых лесах на северном пределе распространения // Вопросы лесной науки. 2023. Т. 6. № 3. Ст. 132. DOI: 10.31509/2658-607x-202363-132.
- Кузнецова А. И. Влияние растительности на запасы почвенного углерода в лесах (обзор) // Вопросы лесной науки. 2021. Т. 4. № 4. С. 41–95. DOI: 10.31509/2658-607x-2021-44-95.
- Кузнецова А. И., Лукина Н. В., Горнов А. В. и др. Запасы углерода в песчаных почвах сосновых лесов на западе России // Почвоведение. 2020. № 8. С. 959–969. DOI: 10.31857/S0032180X20080109.
- Лукина Н. В., Кузнецова А. И., Гераськина А. П. и др. Неучтенные факторы, определяющие запасы углерода в лесных почвах // Метеорология и гидрология. 2022. № 10. С. 92–110. DOI: 10.52002/0130-2906-2022-10-92-110.
- Морозова Р. М. Географические закономерности формирования почвенного покрова Карелии // Тр. Карельского науч. центра РАН. Биогеография Карелии. Сер. «Биология». 2001. № 2. С. 12–18.
- Назарова Л. Е. Климат Республики Карелия (Россия): температура воздуха, изменчивость и изменения // Геополитика и экогеодинамика регионов. 2014. Т. 10. № 1. C. 746–749.
- Нарыкова А. Н., Плотникова А. С. Анализ результатов моделирования запасов углерода лесной подстилки на территории Республики Карелия и Карельского перешейка // Регион. проблемы дистанцион. зондирования Земли: материалы 10-й Международ. науч. конф. Красноярск, 12–15 сент. 2023. Красноярск: СФУ, 2023 С. 115–119.
- Перельман А. И. Геохимия ландшафта. М.: Высш. шк., 1975. 341 с.
- Песьякова А. А., Феклистов П. А. Структура и запас лесной подстилки сосняков северной тайги // Вестн. Красноярского гос. аграрного ун-та. 2017. № 4. C. 182–186.
- Полынов Б. Б. Геохимические ландшафты // Избран. тр. М.: Изд-во АН СССР, 1956. 751 c.
- Полякова Е. В., Кутинов Ю. Г., Минеев А. Л., Чистова З. Б. Анализ возможности применения цифровых моделей рельефа ASTER GDEM v2 и ArcticDEM для исследований арктических территорий России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 7. С. 117–127. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-7-117-127.
- Почвоведение / ред. В. А. Ковда, Б. Г. Розанов. М.: Высш. шк., 1988. 400 c.
- Рожкова А. Н. Роль снежного покрова в биохимическом цикле азота // Международ. научно-практич. конф. «Современ. тенденции в науч. обеспечении агропромышл. комплекса»: сб. ст. 2020. С. 58–61.
- Рыжова И. М., Подвезенная М. А., Кириллова Н. П. Вариабельность запасов углерода в автоморфных и полугидроморфных почвах лесных экосистем европейской территории России: сравнительный статистический анализ // Вестн. Московского ун-та. Сер. 17: Почвоведение. 2022. № 2. С. 20–27.
- Синькевич С. М., Бахмет О. Н., Иванчиков А. А. Роль почв в региональном балансе углерода в сосновых лесах Карелии // Почвоведение. 2009. № 3. C. 290–300.
- Сохранение ценных природных территорий Северо-Запада России. Анализ репрезентативности сети ООПТ Архангельской, Вологодской, Ленинградской и Мурманской областей, Республики Карелии, Санкт-Петербурга / под ред. Кобякова К. Н. СПб., 2011. 506 с.
- Чернова О. В., Рыжова И. М., Подвезенная М. А. Оценка запасов органического углерода лесных почв в региональном масштабе // Почвоведение. 2020. № 3. C. 340–350. DOI: 10.31857/S0032180X20030028.
- Черновa О. В., Голозубов О. М., Алябина И. О., Щепащенко Д. Г. Комплексный подход к картографической оценке запасов органического углерода в почвах России // Почвоведение. 2021. № 3. С. 273–286. DOI: 10.31857/S0032180X21030047.
- Честных О. В., Замолодчиков Д. Г. Почвенные характеристики Северной Евразии. Свидетельство о гос. регистрации базы данных № 2018621164. Рег. 02.08.2018.
- Честных О. В., Лыжин В. А., Кокшарова А. В. Запасы углерода в подстилках лесов России // Лесоведение. 2007. № 6. С. 114–121.
- Шарый П. А., Шарая Л. С., Пастухов А. В., Каверин Д. А. Пространственное распределение органического углерода в почвах Восточно-Европейской тундры и лесотундры в зависимости от климата и рельефа // Изв. Российской акад. наук. Сер. Геогр. 2018. № 6. С. 39–48. DOI: 10.1134/S2587556618060146.
- Щепащенко Д. Г., Мухортова Л. В., Швиденко А. З., Ведрова Э. Ф. Запасы органического углерода в почвах России // Почвоведение. 2013. № 2. С. 123–132. DOI: 10.7868/S0032180X13020123.
- Callesen I., Liski J., Raulund-Rasmussen K. et al. Soil carbon stores in Nordic well-drained forest soils — relationships with climate and texture class // Global Change Biology. 2003. V. 9. Iss. 3. P. 358–370. DOI: 10.1046/j.1365-2486.2003.00587.x.
- Duarte E., Zagal E., Barrera J. et al. Digital mapping of soil organic carbon stocks in the forest lands of Dominican Republic // European J. Remote Sensing. 2022. V. 55. No. 1. P. 213–231. DOI: 10.1080/22797254.2022.2045226.
- Frank D. A., Pontes A. W., McFarlane K. J. Controls on soil organic carbon stocks and turnover among North American ecosystems // Ecosystems. 2012. V. 15. Iss. 4. P. 604–615. DOI: 10.1007/s10021-012-9534-2.
- Gomes L., Faria R., de Souza E. et al. Modelling and mapping soil organic carbon stocks in Brazil // Geoderma. 2019. V. 340. P. 337–350. DOI: 10.1016/j.geoderma.2019.01.007.
- Gu J., Bol R., Sun Y., Zhang H. Soil carbon quantity and form are controlled predominantly by mean annual temperature along 4000 km North-South transect of Eastern China // Catena. 2022. V. 217. Iss. 1–2. DOI: 10.1016/j.catena.2022.106498.
- Guo P.-T., Li M.-F., Luo W., Tang Q.-F., Liu Z.-W., Lin Z.-M. Digital mapping of soil organic matter for rubber plantation at regional scale: An application of random forest plus residuals kriging approach // Geoderma. 2015. V. 237–238. P. 49–59. DOI: 10.1016/j.geoderma.2014.08.009.
- Hall D. K., Riggs G. A., Salomonson V. V. MODIS/Terra Snow Cover 5-Min L2 Swath 500 m / NASA National Snow and Ice Data Center Distributed Active Archive Center. 2006. https://modis.gsfc.nasa.gov/data/dataprod/mod10.php.
- Hateffard F., Dolati P., Heidari A., Zolfaghari A. Assessing the performance of decision tree and neural network models in mapping soil properties // J. Mountain Science. 2019. V. 16. Iss. 8. P. 1833–1847. DOI: 10.1007/s11629-019-5409-8.
- Hijmans R. J., Cameron S. E., Parra J. L. et al. Very High Resolution Interpolated Climate Surfaces for Global Land Areas // Intern. J. Climatology. 2005. V. 25. P. 1965–1978. DOI: 10.1002/joc.1276.
- Hounkpatin K., Stendahl J., Lundblad M., Karltun E. Predicting the spatial distribution of soil organic carbon stock in Swedish forests using a group of covariates and site-specific data // Soil. 2021. V. 7. Iss. 2. P. 377–398. DOI: 10.5194/soil-7-377-2021.
- Kruskal W. H., Wallis W. A. Use of ranks in one-criterion variance analysis // J. American Statistical Association. 1952. V. 47. No. 260. P. 583–621.
- Landolt E., Baumler B., Erhardt A. et al. Flora indicativa — Okologische Zeigerwerte und biologische Kennzeichen zur Flora der Schweiz und der Alpen. 2010. 378 p. DOI: 10.2307/27896667.
- McBratney A. B., Santos M. M., Minasny B. On digital soil mapping // Geoderma. 2003. V. 117. Iss. 1–2. P. 3–52. DOI: 10.1016/S0016-7061(03)00223-4.
- Porter C., Morin P., Howat I. et al. ArcticDEM, Version 3. Harvard Dataverse. 2018. V. 1. DOI: 10.7910/DVN/OHHUKH.
- Spearman C. The proof and measurement of association between two things // American J. Psychology. 1904. V. 15. Iss. 1. P. 72–101. DOI: 10.2307/1412159.
- Strand L. T., Callesen I., Dalsgaard L., Wit H. A. Carbon and nitrogen stocks in Norwegian forest soils — The importance of soil formation, climate, and vegetation type for organic matter accumulation // Canadian J. Forest Research. 2016. V. 46. P. 1–15. DOI: 10.1139/cjfr-2015-0467.
- Venter Z., Hawkins H., Cramer M., Mills A. Mapping soil organic carbon stocks and trends with satellite-driven high resolution maps over South Africa // Science of the Total Environment. 2021. V. 771. P. 1–14. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2021.145384.
- Wang B., Waters C., Orgill S. et al. High resolution mapping of soil organic carbon stocks using remote sensing variables in the semi-arid rangelands of eastern Australia // Science of The Total Environment. 2018. V. 630. P. 367–378. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2018.02.204.
- Wang S., Xu L., Zhuang Q., He N. Investigating the spatio-temporal variability of soil organic carbon stocks in different ecosystems of China // Science of the Total Environment. 2021. V. 758. P. 1–10. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2020.143644.
- Wiesmeier M., Urbanski L., Hobley E. et al. Soil organic carbon storage as a key function of soils — A review of drivers and indicators at various scales // Geoderma. 2019. V. 333. P. 149–162. DOI: 10.1016/j.geoderma.2018.07.026.
- Wipf S., Stoeckli V., Bebi P. Winter climate change in alpine tundra: plant responses to changes in snow depth and snowmelt timing // Climatic Change. 2009. V. 94. P. 105–121. DOI: 10.1007/s10584-009-9546-x.
- Zhang Z., Zhang H., Xu Е. Enhancing the digital mapping accuracy of farmland soil organic carbon in arid areas using agricultural land use history // J. Cleaner Production. 2022. V. 334. P. 1–11. DOI: 10.1016/j.jclepro.2021.130232.
- Zhou T., Geng Y., Ji C. et al. Prediction of soil organic carbon and the C:N ratio on a national scale using machine learning and satellite data: A comparison between Sentinel-2, Sentinel-3 and Landsat-8 images // Science of The Total Environment. 2021. V. 755. P. 1–16. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2020.142661.