Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 5. С. 9-19
Использование данных дистанционного зондирования Земли для оценки повторяемости пиков горимости в лесах Российской Федерации
1 Филиал ВНИИЛМ «Центр лесной пирологии», Красноярск, Россия
Одобрена к печати: 19.09.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-5-9-19
Из-за большого числа факторов, влияющих на возникновение и распространение лесных пожаров, таких как климатические условия, топография местности и человеческая деятельность, горимость лесных массивов в целом носит случайный недетерминированный характер. Вместе с тем формирование больших объёмов хорошо структурированных данных дистанционного зондирования лесных пожаров позволяет выявить ряд закономерностей, например повторяемость пиков горимости (средний межпожарный интервал). Эти циклы могут быть связаны как с погодной составляющей, так и с лесорастительными особенностями. Анализ таких циклов целесообразно выполнять по данным о пройденной огнём площади. В качестве территориальной единицы для анализа целесообразно использовать лесные районы (для учёта лесорастительной специфики) внутри субъектов Российской Федерации (для учёта социально-экономических факторов). Во всех анализируемых выборках для рассматриваемых территорий Российской Федерации возможны только семь или восемь вариантов значений доминирующего периода. Это позволяет перейти от конкретных величин к группам территорий, что упрощает анализ влияния длины выборки на значения доминирующего периода. Результаты определения доминирующего цикла в данных классическим методом спектрального анализа (на основе максимального значения периодограммы) часто зависят от длины анализируемой выборки. При этом полученные значения периода колебаний при уменьшении длины выборки незначительно смещаются в меньшую сторону. Если в половине или в больше половины случаев (вариантов выборок) значение доминирующего периода соответствует одной группе, то можно сделать вывод, что для указанных территорий цикл повторения горимости уже сформировался и относительно стабилен, а наблюдаемое отличие в данных связано с недостатками алгоритма спектрального анализа. Для оценки пожарных режимов целесообразно использовать среднее значение доминирующего периода по результатам анализа нескольких выборок (наиболее продолжительных в рамках имеющихся исходных данных). Доминирующий цикл повторения пиков горимости удалось рассчитать для 61 % территории. При этом для 14 % территории повышенная горимость повторяется приблизительно каждые четыре года. Полученная в ходе исследования карта-схема повторяемости горимости лесов на территории лесных районов в границах субъектов Российской Федерации может быть использована при информационной поддержке управленческих решений в сфере стратегического планирования охраны лесов от пожаров. Для того чтобы при расчёте среднемноголетних значений снизить влияние цикличности горимости лесов, целесообразно выбирать глубину ретроспективных данных, кратную целому числу полученных значений доминирующего периода. Результаты расчётов показывают, что для большей части территорий такое рекомендованное значение составляет 11 лет, что соответствует циклу Швабе – Вольфа.
Ключевые слова: лесные пожары, дистанционное зондирование, спектральный анализ, пожарные режимы
Полный текстСписок литературы:
- Балашов И. В., Кашницкий А. В., Барталев С. А., Барталев С. С. и др. Информационная система комплексного мониторинга лесов и охотничьих угодий России ВЕГА-Лес // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 4. С. 73–88. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-4-73-88.
- Валендик Э. Н., Иванова Г. А. Пожарные режимы в лесах Сибири и Дальнего Востока // Лесоведение. 2001. № 4. C. 69–79.
- Вильдяев В. М., Логунов О. Ю. О цикличности природных процессов // Использование и охрана природных ресурсов в России. 2009. № 4 (106). C. 34–43.
- Иванова Г. А., Иванов В. А., Кукавская Е. А. Периодичность пожаров в лесах Республики Тыва // Хвойные бореальной зоны. 2015. Т. 33. № 5–6. C. 204–209.
- Каткова Т. Е. Прогнозирование пожарного риска в лесных экосистемах с использованием индексов солнечной активности // Экология и промышленность России. 2021. Т. 25. № 12. C. 60–64. DOI: 10.18412/1816-0395-2021-12-60-64.
- Костырина Т. В. Прогнозирование пожарной опасности в лесах юга Хабаровского края: автореф. дис. … канд. с.-х. наук. Красноярск, 1978. 23 с.
- Котельников Р. В., Лупян Е. А. Особенности дистанционно оцениваемых распределений площадей лесных пожаров для территорий с различным уровнем пожарной охраны // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 4. C. 75–87. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-75-87.
- Котельников Р. В., Лупян Е. А., Барталев С. А., Ершов Д. В. Космический мониторинг лесных пожаров: история создания и развития ИСДМ-Рослесхоз // Лесоведение. 2019. № 5. C. 399–409. DOI: 10.1134/S0024114819050048.
- Лупян Е. А., Стыценко Ф. В., Сенько К. С. и др. Оценка площадей пожаров на основе детектирования активного горения с использованием данных шестой коллекции приборов MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 4. С. 178–192. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-4-178-192.
- Пудовкин М. И. Влияние солнечной активности на состояние нижней атмосферы и погоду // Соросовский образовательный журн. 1996. Т. 10(11). C. 106–113.
- Харук В. И., Двинская М. Л., Рэнсон К. Дж. Пространственно-временная динамика пожаров в лиственничных лесах северной тайги Средней Сибири // Экология. 2005. № 5. C. 334–343.
- Шешуков М. А., Брусова Е. В., Позднякова В. В. Современные пожарные режимы в лесах Дальнего Востока // Лесоведение. 2008. № 4. C. 3–9.
- Archibald S., Lehmann C. E. R., Gómez-Dans J. L., Bradstock R. A. Defining pyromes and global syndromes of fire regimes // Proc. National Academy of Sciences. 2013. V. 110. No. 16. P. 6442–6447. DOI: 10.1073/pnas.1211466110.
- Bergeron Y., Leduc A., Harvey B. D., Gauthier S. Natural fire regime: a guide for sustainable management of the Canadian boreal forest // Silva Fennica. 2002. V. 36. No. 1. P. 81–95.
- Brys G., Hubert M., Struyf A. A Robust Measure of Skewness // J. Computational and Graphical Statistics. 2004. V. 13. No. 4. P. 996–1017. DOI: 10.1198/106186004X12632.
- Collins B. M., Stephens S. L. Stand-replacing patches within a ‘mixed severity’ fire regime: quantitative characterization using recent fires in a long-established natural fire area // Landscape Ecology. 2010. V. 25. No. 6. P. 927–939. DOI: 10.1007/s10980-010-9470-5.
- Flatley W. T., Fulé P. Z. Are historical fire regimes compatible with future climate? Implications for forest restoration // Ecosphere. 2016. V. 7. No. 10. Article e01471. DOI: 10.1002/ecs2.1471.
- Freeman J., Kobziar L., Rose E. W., Cropper W. A critique of the historical-fire-regime concept in conservation // Conservation Biology. 2017. V. 31. No. 5. P. 976–985. DOI: 10.1111/cobi.12942.
- Golden K. M., Murphy N. B., Hallman D., Cherkaev E. Stieltjes functions and spectral analysis in the physics of sea ice // Nonlinear Processes in Geophysics. 2023. V. 30. No. 4. P. 527–552. DOI: 10.5194/npg-30-527-2023.
- Hu F., Higuera P., Walsh J., Chapman W. et al. Tundra burning in Alaska: Linkages to climatic change and sea ice retreat // J. Geophysical Research: Atmospheres. 2010. V. 115. Iss. G4. DOI: 10.1029/2009JG001270.
- Kasischke E. S., Turetsky M. R. Recent changes in the fire regime across the North American boreal region — Spatial and temporal patterns of burning across Canada and Alaska // Geophysical Research Letters. 2006. V. 33. No. 9. Article L09703. DOI: 10.1029/2006GL025677.
- Keane R. E., Parsons R. A., Hessburg P. F. Estimating historical range and variation of landscape patch dynamics: limitations of the simulation approach // Ecological Modelling. 2002. V. 151. No. 1. P. 29–49. DOI: 10.1016/S0304-3800(01)00470-7.
- Keeley J. E., Stephenson N. L. Restoring natural fire regimes to the Sierra Nevada in an era of global change // Cole D. N., McCool S. F. et al. Wilderness science in a time of change conference. V. 5. Wilderness ecosystems, threats, and management: Proc. RMRS-P-15-VOL-5. 2000. P. 255–265.
- Kobziar L. N., Hiers J. K., Belcher C. M. et al. Principles of fire ecology // Fire Ecology. 2024. V. 20. No. 1. Article 39. DOI: 10.1186/s42408-024-00272-0.
- Krebs P., Pezzatti G. B., Mazzoleni S. et al. Fire regime: history and definition of a key concept in disturbance ecology // Theory in Biosciences. 2010. V. 129. No. 1. P. 53–69. DOI: 10.1007/s12064-010-0082-z.
- Louis G. MODIS Collection 6 active fire product user’s guide revision A. Department of Geographical Sciences University of Maryland, 2015. 64 p.
- Percival D. B., Walden A. T. Spectral Analysis for Physical Applications. Cambridge: Cambridge University Press, 1993. 561 p.
- Prichard S. J., Stevens-Rumann C. S., Hessburg P. F. Tamm Review: Shifting global fire regimes: Lessons from reburns and research needs // Forest Ecology and Management. 2017. V. 396. P. 217–233. DOI: 10.1016/j.foreco.2017.03.035.
- Tangney R., Paroissien R., Le Breton T. D. et al. Success of post-fire plant recovery strategies varies with shifting fire seasonality // Communications Earth and Environment. 2022. V. 3. No. 1. Article 126. 9 p. DOI: 10.1038/s43247-022-00453-2.