Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 2. С. 134-144
Закономерные изменения вегетационного индекса лиственных лесов в пространстве в Волжском бассейне
П.А. Шарый
1, 2 , Л.С. Шарая
2 1 Институт физико-химических и биологических проблем почвоведения РАН, Пущино, Московская обл., Россия
2 Всероссийский научно-исследовательский институт агрохимии имени Д.Н. Прянишникова, Москва, Россия
Одобрена к печати: 10.02.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-2-134-144
В Волжском бассейне изучены связи вегетационного индекса NDVI (англ. Normalized Difference Vegetation Index) лиственных лесов с характеристиками климата и рельефа. Характер статистических связей NDVI лиственных лесов, распределённых по бассейну, изменяется при температуре января –14,5 °C: в западной части рост температуры января приводит к снижению NDVI, в восточной — к увеличению. Поэтому выборка из 400 площадок площадью 1 км2 разделена на две части — западную и восточную. Половина площадок лиственных лесов на западной части находится в зоне широколиственных лесов, 67 % площадок восточной части — в более суровых континентальных климатических условиях средне- и южнотаёжных лесов. Лиственные леса заметно отличаются по средним значениям NDVI: в западной части среднее значение индекса составляет 0,818, в восточной — 0,854, такие величины значительно превосходят NDVI темнохвойных и светлохвойных лесов. Индекс NDVI лесов более холодной восточной части по сравнению с западной характеризуется более тесными и только положительными связями со среднемесячной температурой, более тесными отрицательными связями с месячными осадками. Западная и восточная части заметно отличаются значениями среднегодовой ночной и дневной температуры, потенциальной эвапотранспирации, дефицитом воды и высотой. Анализ фотосинтетической активности с помощью множественной регрессии показал, что около 50 % дисперсии NDVI на западе и востоке объясняется температурой холодного периода, для западных лесов является важным снижение осадков в вегетационный период, для восточных — уменьшение осадков февраля перед началом вегетации, несмотря на то, что они самые низкие в году. NDVI западных лесов зависит от наибольшего в году суточного перепада температуры в июне, NDVI восточных больше зависит от положения в рельефе. Так, на западе NDVI снижается с удалением от водоразделов (с увеличением площади сбора), на востоке — с уменьшением высоты на возвышенностях и вне их, что в тенденции тоже связано с ростом площади сбора. В целом восточные лиственные леса находятся больше под влиянием климата и рельефа, а их положительные связи с температурой позволяют предполагать позитивные изменения их фотосинтетической активности при глобальном потеплении, в отличие от лесов западной части бассейна.
Ключевые слова: Волжский бассейн, лиственные леса, NDVI, климат, рельеф, множественная регрессия
Полный текстСписок литературы:
- Барталев С. А., Егоров В. А., Жарко В. О. и др. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН, 2016. 208 с.
- Голубятников Л. Л., Денисенко Е. А. Влияние климатических изменений на растительный покров Европейской России // Изв. РАН. Сер. геогр. 2009. № 2. С. 57–68.
- Гусев А. П. NDVI как индикатор климатогенных реакций геосистем (на примере юго-востока Беларуси) // Региональные геосистемы. 2022. Т. 46. № 2. С. 200–209.
- Логинов В. Ф., Лысенко С. А., Бондаренко Ю. А., Бровка Ю. А. Глобальные и региональные изменения климата и их связь с биопродуктивностью наземных экосистем // Природопользование. 2019. № 2. С. 20–31.
- Погребняк П. С. Общее лесоводство. 2-е изд. М.: Колос, 1968. 440 с.
- Ремезов Н. П., Погребняк П. С. Лесное почвоведение. М.: Лесная пром-сть, 1965. 324 с.
- Тигеев А. А., Московченко Д. В., Фахретдинов А. В. Современная динамика природной и антропогенной растительности зоны предтундровых лесов Западной Сибири по данным вегетационного индекса // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 4. С. 166–177. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-4-166-177.
- Шарый П. А., Пинский Д. Л. Статистическая оценка связи пространственной изменчивости содержания органического углерода в серой лесной почве с плотностью, концентрацией металлов и рельефом // Почвоведение. 2013. № 11. С. 1344–1356. DOI: 10.7868/S0032180X13090104.
- Шарый П. А., Шарая Л. С. NDVI темнохвойных лесов как функция климата в Волжском бассейне // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 3. С. 178–185. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-3-178-185.
- Шарый П. А., Шарая Л. С., Сидякина Л. В. Связь NDVI лесов и характеристик климата Волжского бассейна // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 4. С. 154–163. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-4-154-163.
- Шарый П. А., Пикуленко О. В., Шарая Л. С., Степанова В. И. NDVI светлохвойных лесов как функция климата в Волжском бассейне // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 1. С. 210–219. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-1-210-219.
- Adulkongkaew T., Satapanajaru T., Charoenhirunyingyos S., Singhirunnusorn W. Effect of land cover composition and building configuration on land surface temperature in an urban-sprawl city, case study in Bangkok Metropolitan Area, Thailand // Heliyon. 2020. V. 6. Article e04485. DOI: 10.1016/j.heliyon.2020.e04485.
- Chuai X. W., Huang X. J., Wang W. J., Bao G. NDVI, temperature and precipitation changes and their relationships with different vegetation types during 1998–2007 in Inner Mongolia, China // Intern. J. Climatology. 2013. V. 33. Iss. 7. P. 1696–1706. DOI: 10.1002/joc.3543.
- Grishin S. Yu. The boreal forests of north-eastern Eurasia // Vegetatio. 1995. V. 121. P. 11–21.
- Hao F., Zhang X., Quyang W. et al. Vegetation NDVI linked to temperature and precipitation in the upper catchments of Yellow River // Environmental Modeling and Assessment. 2012. V. 17. P. 389–398. DOI: 10.1007/s10666-011-9297-8.
- 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. Iss. 15. P. 1965–1978. DOI: 10.1002/joc.1276.
- Krestov P. V., Omelko A. M., Nakamura Y. Phytogeography of higher units of forests and krummholz in North Asia and formation of vegetation complex in the Holocene // Phytocoenologia. 2010. V. 40. P. 41–56. DOI: 10.1127/0340-269X/0040-0440.
- Lutz J. A., van Wagtendonk J. W., Franklin J. F. Climatic water deficit, tree species ranges, and climate change in Yosemite National Park // J. Biogeography. 2010. V. 37. P. 936–950. DOI: 10.1111/j.1365-2699.2009.02268x.
- Montgomery D. C., Peck E. A. Introduction to linear regression analysis. N. Y.: John Wiley and Sons, 1982. 504 p.
- Piedallu C., Chéret V., Denux J. P. et al. Soil and climate differently impact NDVI patterns according to the season and the stand type // Science of the Total Environment. 2019. V. 651 (Pt. 2). P. 2874–2885. DOI: 10.1016/scitotenv.2018.10.052.
- Rodriguez E., Morris C. S., Belz J. E. et al. An assessment of the SRTM topographic products: Technical Report JPL D-31639. Pasadena, California: Jet Propulsion Lab., 2005. 143 p.
- Wood J. Overview of software packages used in geomorphometry // Geomorphometry: Concepts, Software, Applications / eds. Hengl T., Reuter H. I. Ser. Developments in Soil Science. V. 33. Ch. 10. Amsterdam, etc.: Elsevier, 2009. P. 257–267. DOI: 10.1016/S0166-2481(08)00010-X.
- Zhang X. X., Wu P. F., Chen B. Relationship between vegetation greenness and urban heat island effect in Beijing City of China // Procedia Environmental Sciences. 2010. V. 2. P. 1438–1450. DOI: 10.1016/j.proenv.2010.10.157.
- Zhang Y., Yiyun Y., Qing D., Jiang P. Study on urban heat island effect based on Normalized Difference Vegetated Index: A case study of Wuhan City // Procedia Environmental Sciences. 2012. V. 13. P. 574–581. DOI: 10.1016/j.proenv.2012.01.048.