Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 1. С. 106-115
Особенности послепожарной динамики спектральных признаков участков лиственничных древостоев мерзлотной зоны Сибири
Н.Д. Якимов
1, 2 , Е.И. Пономарёв
3, 1, 2 , А.Н. Забродин
1, 2 , Т.В. Пономарёва
3, 2 1 Красноярский научный центр СО РАН, Красноярск, Россия
2 Сибирский федеральный университет, Красноярск, Россия
3 Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН, Красноярск, Россия
Одобрена к печати: 03.12.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-1-106-115
Обсуждаются характерные особенности послепожарной динамики спектральных признаков растительных покровов Сибири, произрастающих в условиях мерзлоты, которая подразделяется на четыре категории по степени сомкнутости. Исследование выполнено на основе анализа данных со спутников Landsat для серии пожаров (2016–2018) в лиственничных насаждениях с привязкой к вариантам мерзлоты. Представлены данные вариативности значений спектральных индексов NDVI (англ. Normalized Difference Vegetation Index) и LST (англ. Land Surface Temperature) при послепожарных сукцессиях с учётом начального уровня пожарного воздействия по индексу dNBR (англ. Differenced Normalized Burn Ratio). Наибольший уровень начального воздействия по спектральным признакам зафиксирован на участках в зоне распространения сплошной мерзлоты. Для выборки пожаров классифицировались уровни пожарного воздействия и динамика признаков в течение 5-летнего срока. Послепожарные значения NDVI относительно фона в виде аномалии ΔNDVI достигали в среднем не более ~28 % в условиях сплошной мерзлоты, 57 % — в условиях прерывистой мерзлоты, >69 % — при редкоостровной мерзлоте и ~50 % — на участках островной мерзлоты. Максимальный уровень послепожарных отклонений LST от фоновых значений в виде аномалии ΔLST снижался в ряду «сплошная – прерывистая – островная – редкоостровная мерзлота» от ~85, ~75, 68 до 64 % соответственно. Выявлены характерные сценарии динамики ΔNDVI и ΔLST в течение 5-летнего восстановительного послепожарного периода, различные для условий сплошной мерзлоты и участков в лесорастительных условиях прерывистой и островной мерзлоты. Достоверность аппроксимации в среднем составляла 0,35–0,63 для доверительного уровня 95 %. Зафиксированные в данной работе различия кривых динамики аномалии ΔNDVI и ΔLST согласуются с описанными в литературе характерными особенностями послепожарных сукцессий в лиственничниках с преобладанием лиственницы Гмелина (зона сплошной мерзлоты) и лиственницы сибирской с примесью темнохвойных пород (территории прерывистой мерзлоты).
Ключевые слова: криолитозона, Сибирь, лиственничники, Landsat, dNBR, NDVI, LST
Полный текстСписок литературы:
- Абаимов А. П., Бондарев А. И., Зырянова О. А. и др. Леса Красноярского Заполярья. Новосибирск: Наука, 1997. 208 с.
- Барталев С. А., Стыценко Ф. В. Спутниковая оценка гибели древостоев от пожаров по данным о сезонном распределении пройденной огнем площади // Лесоведение. 2021. № 2. C. 115–122. DOI: 10.31857/80024114821020029.
- Иванова Г. А., Жила С. В., Иванов В. А. и др. Постпирогенная трансформация основных компонентов сосняков средней Сибири // Сибирский лесной журн. 2018. Т. 5. № 3. С. 30–41. DOI: 10.15372/SJFS20180304.
- 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.
- Пономарёв Е. И., Пономарёва Т. В. Пожарное воздействие в криолитозоне Сибири за период 1996–2023 гг. Свидетельство о гос. регистрации базы данных № 2024623184. Рег. 18.07.2024. Бюл. № 7.
- Прокушкин C. Г., Богданов В. В., Прокушкин А. С. и др. Послепожарное восстановление органического вещества в напочвенном покрове лиственничников криолитозоны центральной Эвенкии // Изв. РАН. Сер. биол. 2011. № 2. С. 227–234.
- Средняя Сибирь / отв. ред. Л. Г. Каманин, Б. Н. Лиханов. М.: Наука, 1964. 480 с.
- Abaimov A. P., Sofronov M. A. The main trends of post-fire succession in near-tundra forests of central Siberia // Fire in Ecosystems of Boreal Eurasia. Dordrecht, Netherlands: Kluwer Academic Publishers, 1996. P. 372–386.
- Brown J., Ferrians O. J., Heginbottom J. A., Melnikov E. Circum-Arctic map of permafrost and ground ice conditions, version 2. Boulder, CO, USA: National Snow and Ice Data Center. Digital Media, 2002. DOI: 10.7265/skbg-kf16.
- Cocke A. E., Fule P. Z., Crouse J. E. Comparison of burn severity assessment using Differenced Normalized Burn Ratio and ground data // Intern. J. Wildland Fire. 2005. V. 14. P. 189–198. DOI: 14.10.1071/WF04010.
- 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.
- Hayasaka H. Fire weather conditions in boreal and polar regions in 2002–2021 // Atmosphere. 2022. V. 13. Iss. 7. Article 1117. DOI: 10.3390/atmos13071117.
- Jiménez-Muñoz J. C., Sobrino J. A. A generalized single-channel method for retrieving land surface temperature from remote sensing data // J. Geophysical Research. 2003. V. 108. Iss. D22. Article D08112. DOI: 10.1029/2003JD003480.
- Kirdyanov A. V., 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. Article 034061. 11 p. DOI: 10.1088/1748-9326/ab7469.
- 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. Article 105007. 8 p. DOI: 10.1088/1748–9326/9/10/105007.
- Ponomarev E. I., Masyagina O. V., Litvintsev K. Y. et al. The effect of post-fire disturbances on a seasonally thawed layer in the permafrost larch forests of Central Siberia // Forests. 2020. V. 11. Iss. 8. Article 790. DOI: 10.3390/f11080790.
- 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.
- Rouse J. W., Haas R. H., Schell J. A. et al. Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS (Earth Resources Technology Satellite) // Proc. 3rd Earth Resources Technology Satellite Symp. 1973. V. SP-351. P. 309–317.
- Williams N. G., Lucash M. S., Ouellette M. R. et al. Simulating dynamic fire regime and vegetation change in a warming Siberia // Fire Ecology. 2023. V. 19. Article 33. DOI: 10.1186/s42408-023-00188-1.
- Yakimov N. D., Ponomarev E. I., Ponomareva T. V. Satellite monitoring of the state and dynamics of disturbed natural and technogenic landscapes in Siberia // CEUR Workshop Proc. 2021. V. 3006. P. 585–593. DOI: 10.25743/SDM.2021.16.35.070.