Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 4. С. 188-198
Динамика состояния эфемерной и эфемероидной растительности юга Казахстана по данным MOD13Q1A1(NDVI) периода 2000–2022 гг.
А.Г. Терехов
1 , Г.Н. Сагатдинова
1 , Б.А. Мурзабаев
2 , Е.Н. Амиргалиев
1 , Р.И. Мухамедиев
3 1 Институт информационных и вычислительных технологий, Алматы, Казахстан
2 Южно-Казахстанский государственный университет им. М. Ауэзова, Шымкент, Казахстан
3 Казахский национальный исследовательский университет им. К.И. Сатпаева, Алматы, Казахстан
Одобрена к печати: 05.08.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-4-188-198
Эфемеры и эфемероиды формируют в весенний период в южном Казахстане краткосрочный, но относительно развитый травяной покров. Этот важный компонент растительности аридных территорий развивается весной за счёт влаги, накопленной за холодный период. Спутниковый мониторинг состояния растительности позволяет оценить реакцию эфемеров и эфемероидов на многолетние погодные вариации последних десятилетий. В работе для территории юга Казахстана на основе стандартного продукта MOD13Q1A1(NDVI) (англ. Normalized Difference Vegetation Index) периода 2000–2022 гг. с помощью непараметрического теста Манна – Кендалла была оценена направленность монотонных тенденций значений вегетационного индекса. Трендовый тест Манна – Кендалла применялся раздельно к пятнадцати 16-дневным окнам продукта MOD13Q1, формирующим вегетационный сезон (март – октябрь). Полученные значения теста в формате разницы между числом согласованных и несогласованных пар отсчётов через пороговые значения +3,5 и –3,5 сводили динамику временных рядов к трём рангам монотонных трендов: восходящие (>+3,5); нисходящие (<–3,5); и неопределённые. Полученные результаты группировались в сезонные наборы по пять оценок в каждом: весна — с 5 марта по 23 мая; лето — с 24 мая по 11 августа; и осень — с 12 августа по 30 октября. Шкала итоговых территориальных оценок представляла собой среднюю направленность трендов в анализируемый период и варьировалась от –100 % до +100 %, что соответствовало либо пяти нисходящим, либо пяти восходящим трендам. Предварительно в южном Казахстане была выделена тестовая территория с площадью около 50 тыс. км2, на которой по данным нормализованного относительного индекса растительности (NDVI), рассчитанном на основе данных спутника Sentinel 2 (160 сцен за март – октябрь 2018–2022 гг.), доминировала растительность весеннего периода. Было получено, что на этой территории весенняя вегетация периода с 5 марта по 23 мая, относимая по срокам к развитию эфемеров и эфемероидов, имела среднюю оценку направленности монотонных трендов –21,95 %. Летняя вегетация: –48,63 %, осенняя вегетация: –53,13 %. Таким образом, на юге Казахстана в период 2000–2022 гг. регистрировалось доминирование нисходящих трендов в состоянии растительности. При этом тренды весенней вегетация выглядели несколько лучше, чем тренды летней и осенней растительности, для которых нисходящий режим был более выраженным.
Ключевые слова: дистанционное зондирование, вегетационный индекс NDVI, спутниковый мониторинг, трендовый анализ, тест Манна – Кендалла, весенняя вегетация
Полный текстСписок литературы:
- Барталев С. А., Егоров В. А., Жарко В. О., Лупян Е. А., Плотников Д. Е., Хвостиков С. А., Шабанов Н. В. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН, 2016. 208 c.
- Головин А. В., Стоящева Н. В., Ковалевская Н. М. Оценка динамики состояния природных комплексов побережья озера Большое Топольное (Алтайский край) с помощью временного ряда многоспектральных данных различного разрешения // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. 2023. Т. 20. № 2. C. 166–173. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-2-166-173.
- Елсаков В. В. Влияние детальности аэрокосмических изображений на результаты классификации растительных сообществ тундры // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. 2023. Т. 20. № 1. C. 176–188. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-1-176-188.
- Терехов А. Г., Сагатдинова Г. Н. Спектральные характеристики засоленной пашни в предгорной равнине Заилийского Алатау (Северный Тянь-Шань) в период 2016–2022 гг. по спутниковым данным Sentinel 2 // Устойчивое развитие горных территорий. 2024. Т. 16. № 1. С. 143–155. DOI: 10.21177/1998-4502-2024-16-1-143-155.
- Терехов А. Г., Сагатдинова Г. Н., Мухамедиев Р. И. и др. Перспективы использования псевдоцветных композитов при анализе многолетних временных рядов спутниковых данных в задаче оценки состояния растительного покрова // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 6. С. 51–66. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-6-51-66.
- Шинкаренко С. С., Барталев С. А. (2023a) Применение данных дистанционного зондирования для широкомасштабного мониторинга водно-болотных угодий // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. 2023. Т. 20. № 6. C. 9–34. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-6-9-34.
- Шинкаренко С. С., Барталев С. А. (2023б) Анализ влияния видового состава, проективного покрытия и фитомассы растительности аридных пастбищных ландшафтов на их спектрально-отражательные свойства по данным наземных измерений // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. 2023. Т. 20. № 3. C. 176–192. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-3-176-192.
- Шинкаренко С. С., Барталев С. А., Берденгалиева А. Н. и др. Пространственно-временной анализ горимости пойменных ландшафтов Нижней Волги // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. 2023. Т. 20. № 1. C. 176–188. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-1-176-188.
- Dehni A., Lounis M. Remote sensing techniques for salt affected soil mapping: application to the Oran region of Algeria // Procedia Engineering. 2012. V. 33. P. 188–198. DOI: 10.1016/j.proeng.2012.01.1193.
- Freitag M., Kamp J., Dara A. et al. Post‐soviet shifts in grazing and fire regimes changed the functional plant community composition on the Eurasian steppe // Global Change Biology. 2021. V. 27. Iss. 2. P. 388–401. DOI: 10.1111/gcb.15411.
- Kendall M. G. A New Measure of Rank Correlation // Biometrika. 1938. V. 30. No. 1/2. P. 81–93. DOI: 10.2307/2332226.
- Lewińska K. E., Ives A. R., Morrow C. J. et al. Beyond “greening” and “browning”: Trends in grassland ground cover fractions across Eurasia that account for spatial and temporal autocorrelation // Global Change Biology. 2023. V. 29. Iss. 16. P. 4620–4637. DOI: 10.1111/gcb.16800.
- Mann H. B. Nonparametric tests against trend // Econometrica. 1945. V. 13. No. 3. Article 245. DOI: 10.2307/1907187.
- McDowell N. G., Coops N. C., Beck P. S. et al. Global satellite monitoring of climate-induced vegetation disturbances// Trends in plant science. 2015. V. 20. Iss. 2. P. 114–123. DOI: 10.1016/j.tplants.2014.10.008.
- Wright A. J., de Kroon H., Visser E. et al. Plants are less negatively affected by flooding when growing in species‐rich plant communities // New Phytologist. 2017. V. 213. No. 2. P. 645–656. DOI: 10.1111/nph.14185.
- Xie Y., Sha Z., Yu M. Remote sensing imagery in vegetation mapping: A review // J. Plant Ecology. 2008. V. 1. Iss. 1. P. 9–23. DOI: 10.1093/jpe/rtm005.
- Zeng L., Wardlow B. D., Xiang D. et al. A review of vegetation phenological metrics extraction using time-series, multispectral satellite data // Remote Sensing Environment. 2020. V. 237. Article 111511. DOI: 10.1016/j.rse.2019.111511.