Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2026. Т. 23. № 1. С. 205-218
Пространственно-временная динамика спектральных индексов и продуктивность в горном рельефе Республики Тыва (2000–2024)
1 Тувинский институт комплексного освоения природных ресурсов СО РАН, Кызыл, Россия
Одобрена к печати: 26.11.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2026-23-1-205-218
Представлен комплексный анализ динамики вегетационных индексов NDVI (англ. Normalized Difference Vegetation Index) и NDWI (англ. Normalized Difference Water Index) и чистой первичной продуктивности NPP (англ. Net Primary Production) на территории Республики Тыва за 2000–2024 гг. с учётом современных климатических изменений. Использованы спутниковые коллекции LANDSAT/COMPOSITES/C02/T1_L2_ANNUAL_NDVI и LANDSAT/LC08/C01/T1_8DAY_NDWI, а также данные по NPP из продукта MOD17A3HGF (500 м). Для выделения высотных поясов (500–1000, 1001–1300, 1301–1700, 1701–2200 и 2201 м над ур. м. (над уровнем моря) и более) применена цифровая модель рельефа Copernicus GLO-30 (30 м). Анализ климатических данных (ERA5-Land) выявил устойчивое потепление (+0,46–0,62 °C) по всей территории, сопровождающееся снижением относительной влажности (до –2,53 % в поясе 1001–1300 м), ростом осадков (от +18 мм (500–1000 м над ур. м.) до +44 мм (2200 м и более)) и стабильностью испарения. На фоне этих изменений во всех высотных уровнях зафиксирован статистически значимый (p < 0,05) тренд «озеленения»: NDVI и NPP демонстрируют устойчивый рост. Максимальный прирост NPP зафиксирован на высотах 1700–2200 м над ур. м. и составил +540 гC•м-2•год-1 при росте NDVI на 0,198, что указывает на активное смещение верхней границы леса. На высотах 1300–1700 м над ур. м. — +268 гC•м-2•год-1 (ΔNDVI = +0,191), на высотах 500–1000 м над ур. м. — +281 гC•м-2•год-1 (ΔNDVI = +0,142). Вероятно, обусловлено улучшением условий увлажнения в результате деградации многолетней мерзлоты. Однако реакция экосистем неоднородна в пространстве: по данным NDWI в Северо- и Южно-Таннуольских лесорастительных округах наблюдается рост увлажнения, тогда как в Западно-Саянском, Каа-Хемском и Хемчикско-Куртушибинском округах — достоверное (p < 0,05) снижение влагообеспеченности. Полученные результаты подтверждают гипотезу о климатически обусловленной трансформации высотной структуры растительности: потепление и рост осадков способствуют экспансии леса в высокогорные зоны, в то время как снижение влажности усиливает водный стресс на нижних высотных уровнях.
Ключевые слова: NDVI, NDWI, NPP, высотные уровни, дистанционное зондирование
Полный текстСписок литературы:
- Барталев С. А., Лупян Е. А. Исследования и разработки ИКИ РАН по развитию методов спутникового мониторинга растительного покрова // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т. 10. № 1. С. 197–214.
- Барталев С. А., Егоров В. А., Ефремов В. Ю., Лупян Е. А., Стыценко Ф. В., Флитман Е. В. Оценка площади пожаров на основе комплексирования спутниковых данных различного пространственного разрешения MODIS и Landsat-TM/ETM+ // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 2. С. 9–26.
- Богдан Е. А., Белан Л. Н., Витценко А. Ю. и др. Дистанционная оценка влияния температурного режима на NDVI растительности Башкирского государственного природного заповедника // Вестн. Северо-Восточного федер. ун-та им. М. К. Аммосова. Сер.: Науки о Земле. 2024. № 3(35). С. 38–50. DOI: 10.25587/2587-8751-2024-3-38-50.
- Богданов Е. А., Хадбаатар С., Бажа С. Н. Пространственно-временной анализ температуры воздуха, осадков и индекса аридности на территории бассейна озера Байкал // Аридные экосистемы. 2024. Т. 31. № 4(101). С. 4–20. DOI: 10.24412/1993-3916-2024-4-4-20.
- Ботвич И. Ю., Высоцкая Г. С., Иванов С. А., Письман Т. И., Шевырногов А. П. Динамика трендов NDVI растительности Западной Сибири в условиях климатических изменений (по спутниковым данным) // Журн. Сибирского федер. ун-та. Сер.: Техника и технологии. 2023. Т. 16. № 2. С. 244–251.
- Воробьёв О. Н., Курбанов Э. А., Ша Дж. и др. Анализ трендов временных рядов вегетационных индексов по данным MODIS для оценки влияния засух на лесные насаждения Среднего Поволжья с 2000 по 2020 год // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 4. С. 181–194. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-181-194.
- Елсаков В. В., Телятников М. Ю. Межгодовые изменения индекса NDVI на территории Европейского Северо-Востока России и Западной Сибири в условиях климатических флуктуаций последних десятилетий // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т. 10. № 3. С. 260–271.
- Исаченко А. Г. Теория и методология географической науки. М.: Академия, 2004. 400 с.
- Карсаков А. А., Назимова Д. И., Пономарёв Е. И. Вариативность спектральных характеристик растительности высотно-поясных комплексов юга Сибири // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 4. С. 133–146. DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-4-133-146.
- Куулар Х. Б. Состояние и динамика границ темнохвойных лесов хребта Западный Танну-Ола в Республике Тыва // Вестн. Московского ун-та. Сер. 5: География. 2023. Т. 78. № 4. С. 40–50. DOI: 10.55959/10.55959/msu0579-9414.5.78.4.4.
- Мурадян В. С., Асмарян Ш. Г., Сагателян А. К. Оценка пространственно-временных изменений NDVI (биомассы) в горных экосистемах Армении с использованием дистанционных данных // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 1. С. 49–60. DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-1-49-60.
- Назимова Д. И., Кошкарова В. Л., Данилина Д. М., Коновалова М. Е. Пространственно-временная динамика горных темнохвойных лесов на юге Приенисейской Сибири в условиях современных изменений климата // Изв. РАН. Сер. геогр. 2023. Т. 87. № 8. С. 1224–1237. https://doi.org/10.31857/S2587556623080149.
- Парфенова Е. И., Чебакова Н. М. Потенциальное распределение лесов в горах Южной Сибири и Северной Монголии в связи с прогнозируемыми изменениями климата к середине века // Изв. РАН. Сер. геогр. 2023. Т. 87. № 7. С. 1019–1031. https://doi.org/10.31857/S2587556623070129.
- Поздняков Л. К. Мерзлотное лесоведение. Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 1986. 190 с.
- Поликарпов Н. П., Чебакова Н. М., Назимова Д. И. Климат и горные леса Южной Сибири / под ред. В. В. Кузьмичева. Новосибирск: Наука, 1986. 225 с.
- Сергеев Д. О., Ухова Ю. А., Станиловская Ю. В., Романовский В. Е. Температурный режим многолетнемерзлых толщ и сезонноталого слоя в горах северного Забайкалья (возобновление стационарных наблюдений) // Криосфера Земли. 2007. Т. 11. № 2. С. 19–26.
- Смагин В. Н., Ильинская С. А., Назимова Д. И., Чередникова Ю. С. Типы лесов гор Южной Сибири / под ред. В. Н. Смагина. Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 1980. 334 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.
- Швецов Е. Г., Пономарев Е. И. Послепожарные эффекты в лиственничниках Сибири на многоспектральных спутниковых данных // Сибирский эколог. журн. 2020. Т. 27. № 1. С. 129–140. DOI: 10.15372/SEJ20200110.
- Gao B.-C. NDWI — A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space // Remote Sensing of Environment. 1996. V. 58. P. 257–266. DOI: 10.1016/S0034-4257(96)00067-3.
- Ghalehteimouri K. J., Ros F. C., Rambat S., Nasr T. Spatial and temporal water pattern change detection through the Normalized Difference Water Index (NDWI) for initial flood assessment: A case study of Kuala Lumpur 1990 and 2021 // J. Advanced Research in Fluid Mechanics and Thermal Sciences. 2024. V. 114. No. 1. P. 178–187. DOI: 10.37934/arfmts.114.1.178187.
- Kirdyanov A. V., Hagedorn F., Knorre A. A. et al. 20th century tree-line advance and vegetation changes along an altitudinal transect in the Putorana Mountains, northern Siberia // Boreas. 2012. V. 41. No. 1. P. 56–67. DOI: 10.1111/j.1502-3885.2011.00214.x.
- Liu C., Liu J., Zhang Q. et al. Attribution of NDVI dynamics over the globe from 1982 to 2015 // Remote Sensing. 2022. V. 14. No. 11. Article 2706. DOI: 10.3390/rs14112706.
- Mu Q., Zhao M., Running S. W. Improvements to a MODIS global terrestrial evapotranspiration algorithm // Remote Sensing of Environment. 2011. V. 115. No. 8. P. 1781–1800. DOI: 10.1016/j.rse.2011.02.019.
- Mu B., Zhao X., Wu D. et al. Vegetation cover change and its attribution in China from 2001 to 2018 // Remote Sensing. 2021. V. 13. No. 3. Article 496. DOI: 10.3390/rs13030496.
- Permata F. D., Putra Y. S., Adriat R. Distribusi spasial tingkat kebasahan lahan di Kota Pontianak menggunakan Normalized Difference Water Index (NDWI) // Prisma Fisika: Publikasi Riset Mahasiswa. 2023. V. 10. No. 3. Article 425. DOI: 10.26418/pf.v10i3.60549.
- Rouse J. W., Haas R. H., Shell J. A., Deering D. W. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS // 3rd Earth Resources Technology Satellite-1 Symp. V. 1. Washington, DC, 1973. P. 309–317.
- Running S. W., Nemani R. R., Heinsch F. A. et al. A continuous satellite-derived measure of global terrestrial primary production // BioScience. 2004. V. 54. No. 6. P. 547–560. DOI: 10.1641/0006-3568(2004)054[0547:ACSMOG]2.0.CO;2.
- Tucker C. J. Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation // Remote Sensing of Environment. 1979. V. 8. P. 127–150. DOI: 10.1016/0034-4257(79)90013-0.
- Wang Zh., Han F., Li Ch. et al. Analysis of spatial differentiation of NDVI and climate factors on the upper limit of montane deciduous broad-leaved forests in the east monsoon region of China // Forests. 2024. V. 15. No. 5. Article 863. DOI: 10.3390/f15050863.
- Williams E., Funk C., Peterson P., Tuholske C. High resolution climate change observations and projections for the evaluation of heat-related extremes // Scientific Data. 2024. V. 11. No. 1. Article 261. DOI: 10.1038/s41597-024-03074-w.
- Zhang L., Jiapaer G., Yu T. et al. Forest dynamics and responses to climate change and human activities in the arid and semiarid regions of the Altai Mountains, China // J. Plant Ecology. 2025. V. 18. No. 2. Article rtaf001. 17 p. DOI: 10.1093/jpe/rtaf001.
- Zhao D., Hu W., Wang J., Liu J. Driving factors for vegetation NDVI changes in a cold temperate zone: Climate, topography, and land use // Forests. 2024. V. 15. No. 12. Article 2098. DOI: 10.3390/f15122098.