Развитие методов оценки продуктивности растительного покрова наземных экосистем России с использованием спутниковых данных ДЗЗ

В отчётный период продолжена разработка методов оценки продуктивности растительного покрова наземных экосистем России в рамках развития алгоритма IKI GPP/Reco/NEE. Данный алгоритм базируется на алгоритме NASA MOD17 GPP/NPP. Физические принципы и общая схема алгоритма MOD17, а также результаты предварительного анализа продукта MOD17 GPP представлены в отчёте за 2023 год. К основным направлениям работы в данный отчётный период относятся:

1. Анализ алгоритма MOD17 с целью выявления его преимуществ и недостатков и разработка на его основе улучшенного алгоритма IKI GPP;
2. Реализация программного обеспечения (ПО) алгоритма MOD17 для потокового расчёта временных рядов продукта IKI GPP за период 2001-2023;
3. Предварительный анализ временных рядов данных GPP/Reco/NEE со станций наблюдения сетей RUFLUX/FLUXNET с целью получения статистических зависимостей между переменными, а также с целью калибровки/валидации продукта IKI GPP/Reco/NEE;
4. Анализ литературы и полученных статистических соотношений для формулирования алгоритма расчёта Reco и NEE.
    

В таблице 1 приведено краткое описание основных переменных углеродного баланса экосистем.

Таблица 1 — Основные переменные углеродного баланса экосистем

Переменная	Описание переменной
GPP	Валовая первичная продукция (количество С, поглощённое экосистемой в ходе фотосинтеза)
Reco	Полное дыхание экосистемы (количество С, выпущенное экосистемой в процессе дыхания) Reco =Ra + Rh
Ra	Автотрофное дыхание (дыхание растений, включая корни) Ra = MR + GR – дыхание поддержания + дыхание роста
Rh	Гетеротрофное дыхание (дыхание микроорганизмов почвы)
NPP	Чистая первичная продукция (нетто поглощение C растениями) NPP = GPP – Ra
NEE	Чистый экосистемный обмен – баланс с атмосферой экосистемных потоков СО2, NEE = – (GPP – Ra – Rh) = Reco – GPP

Расчёт валовой первичной продукции GPP в алгоритме IKI GPP/Reco/NEE аналогичен расчёту GPP в алгоритме MOD17 и основан на физических принципах. Использование альтернативных методов оценки GPP – методы машинного обучения с использованием тех же предикторов или их части (полной приходящей радиации, доли поглощённой радиации, температуры и осадков) – не приводит к повышению точности оценки GPP и не выявляет статистических соотношений между переменными.

Часть алгоритма MOD17, касающаяся расчёта чистой первичной продукции (NPP), содержит недостатки и допущения, в частности, алгоритм MOD17 не имеет возможности расчёта суточного дыхания роста (GR), приводится только его оценка за год как фиксированная доля GPP. Однако значение дыхания роста GR в общем случае должно зависеть от многих факторов, включая метеорологические условия, тип растительности и некоторые другие. Дыхание поддержания (MR) в алгоритме MOD17 рассчитывается на временном интервале дискретизации данных с использованием аллометрических соотношений, точность которых не проверена для территории России. Таким образом автотрофное дыхание Ra рассчитывается с низкой точностью, что приводит к большой неопределённости оценки NPP. Расчёт гетеротрофного дыхания Rh и, следовательно, чистого экосистемного обмена NEE в алгоритме MOD17 не предусмотрен.

Рисунок 1 — Схема расчета продукта IKI GPP/Reco/NEE

Для расчёта полного дыхания экосистемы (Reco) и чистого экосистемного обмена (NEE) был разработан новый алгоритм IKI Reco/NEE. Общая схема расчёта компонент продукта IKI GPP/Reco/NEE приведена на рисунке 1.

В отчётный период реализовано ПО автоматизированной системы расчета IKI GPP. Исходный код алгоритма MOD17 написан на языке Python и доступен потенциальным пользователям (https://github.com/arthur-e/MOD17). Управляющий скрипт, отвечающий за формирование входных/выходных данных и контроль за последовательным исполнением кода выполнен с использованием скриптового языка bash. Данный код интегрирован в стандартную цепочку обработки биофизических продуктов ИКИ. Продукт IKI GPP рассчитывается с временным разрешением 1 сутки и с пространственным разрешением 250 м, что соответствует разрешению прочих биофизических продуктов IKI MODIS. Время расчёта одной гранулы MODIS составляет порядка 10-20 с. Входными данными алгоритма IKI GPP являются спутниковые продукты биофизических параметров (PFT, LAI, FPAR), рассчитанные на основе данных MODIS, а также климатические параметры продукта данных реанализа NASA MERRA2 (Tmin, VPD, PAR), где PFT – Plant Functional Types (12 классов типов растительного покрова), LAI – Leaf Area Index (индекс листовой поверхности) и FPAR – Fraction of Photosythetically Active Radiation absorbed by vegetation (доля радиации, поглощённая растительным покровом в ходе процесса фотосинтеза), Tmin – суточный минимум температуры поверхности земли, VPD – Vapor Pressure Deficit (относительная влажность на уровне поверхности земли), PAR – Photosythetically Active Radiation (приходящая солнечная радиация для фотосинтеза). Климатические параметры продукта данных MERRA2 приведены с высоким временным разрешением (1 ч), но низким пространственным разрешением (0,625×0,5°). Продукты реанализа пространственно интерполированы до разрешения MODIS с использованием билинейной интерполяции. На данный момент накоплен архив данных реанализа в исходном разрешении за период 2001–2024 и запущена процедура пространственной интерполяции временных рядов. Формирование архива климатических параметров на заданном пространственно-временном разрешении является трудоёмкой задачей: архив данных займёт ~60 Tb, что практически на порядок выше объёма, занимаемого данными биофизических параметров растительного покрова (LAI/FPAR/PFT). Также на данный момент накоплен архив композитных изображений LAI и FPAR (2001–2023) и производится расчёт новой улучшенной версии суточного интерполированного продукта LAI/FPAR. Накоплен архив продукта PFT (2001–2023).

Таблица 2 — Список станций сети RUFLUX, данные которых были использованы в работе

№	Станция	Широта/долгота, град	Описание
1	Федоровское-0	56.4615/32.9221	Тверская область, заболоченный ельник с примесью берёзы, 1998-2020
2	Федоровское-2	56.4476/32.9018	Тверская область, неморальный ельник с примесью клёна, вяза осины, 2015-2020
3	Федоровское-4	56.4727/33.0413	Тверская область, верховое болото, 2015–2023
4	Ляли	62.2677/50.6803	Республика Коми, ельник черничный, 2020–2023
5	Якша	61.8167/56.8667	Республика Коми, сосняк бруснично-лишайниковый, 2021–2023
6	Спасская Падь	62.2550/129.168	Якутия, лиственичник, 2012–2014
7	Усть-Пожег	61.93406/50.227	Республика Коми, мезоолиготрофное болото, 2012–2013

Третьим компонентом архива данных (наряду с данными ДЗЗ и данными реанализа) являются наземные измерения потоков компонент углеродного баланса (GPP/Reco/NEE), измеренных на станциях сети RUFLUX/FLUXNET. В отчётный период загружены архивы временных рядов доступных данных (таблица 2), загрузка новых данных в архив будет осуществляться по мере их формирования. Полный список станций RUFLUX представлен в работе (Куричева О.А. и др. 2023. Мониторинг экосистемных потоков парниковых газов на территории России: сеть RUFLUX // Изв. РАН. Сер. Географическая. Т. 87. № 4. С. 512–535).

На данный момент произведено формирование продукта IKI GPP в тестовом режиме в ограниченном пространственно-временном объёме. Некоторые предварительные результаты анализа продукта IKI GPP представлены ниже. В частности, проведено сравнение соответствия продукта IKI GPP и продукта MOD17 GPP с временным разрешением восемь дней (рисунок 2). При этом лучшее соответствие продуктов наблюдается при применении к значениям продукта IKI GPP поправочного коэффициента, что требует проведения дополнительного анализа причин расхождения значений продуктов.

   

   

Рисунок 2 — Оценки GPP на основе продукта MOD17 и IKI GPP (8-дневные композиты с пространственным разрешением 250 м) Сверху – продукт MOD17 GPP, снизу – продукт IKI GPP

Результаты анализа данных, полученных с эколого-климатических станций, приведены на рисунке 4. Анализ суточного хода GPP, Reco, NEE (временное разрешение 30 минут, HH) показывает, что GPP имеет сильную суточную изменчивость с максимумом, соответствующим 12 часам дня, и убыванием значений GPP до 0 к моменту захода Солнца. Значения величин Reco слабо варьируют в течение суток, ночью дыхание остается практически на таком же уровне, как и днём. Величина дыхания значительно меньше, чем максимальное значение поглощения. Суммарные за сутки величины GPP и Reco практически равны, что характеризует близкое к равновесному состояние системы. Итоговый годовой баланс зависит от типа экосистемы: для ельников ситуация близка к равновесной, в болотах дыхание существенно преобладает над поглощением. Сезонные профили объясняют соотношение переменных на диаграммах рассеяния. Например, наблюдается линейная зависимость между NEE и GPP на 30-минутных данных, ввиду отличия NEE от GPP на постоянную величину. Слабая зависимость между GPP и Reco на 30-минутных данных объясняется различием профилей этих величин.

     

     
Рисунок 3 — Сравнение сезонных профилей GPP по данным продукта IKI GPP и наземным измерениям станций сети RUFLUX. Сокращенные обозначения станций: Fy0- Федоровское-0,
Fy2- Федоровское-2, SkP- Спасская Падь, Lali- Ляли. Данные ДЗЗ, данные станций представлены с разрешением 1 сутки (DD)
           
        

   

     
Рисунок 4 — Пример анализа соотношений между переменными баланса углерода (NEE = Reco-GPP), на основе данных со станции Федоровское-0 за 2020 г. В верхнем ряду приведены данные с временным разрешением 30 минут, в нижнем ряду – суточные суммы

        
Рисунок 5 — Линейное соотношение между переменными уравнения баланса углерода – основа расчета экосистемного дыхания Reco на основе GPP. Наклон соотношения GPP-Reco характеризует величину чистого экосистемного обмена (NEE)

Однако при суммировании за сутки корреляция между переменными меняется с точностью до наоборот, в частности, возникает статистически значимая зависимость между GPP и Reco. В целом анализ данных показывает, что при усилении связи между GPP и Reco, слабеет корреляция между GPP и NEE. Для подавляющей доли данных наблюдается наличие линейной связи между GPP и Reco. Однако из элементарных математических выкладок следует, что также должна существовать и линейная связь между GPP и NEE. Полученные эмпирическим путём фактов позволяют сформулировать линейную модель переменных баланса углерода GPP/Reco/NEE. Данную модель можно использовать для оценки экосистемного дыхания при условии, что GPP известно (вычислено на основе алгоритма MOD17).

С учётом вышеизложенного разработан следующий алгоритм расчета экосистемного дыхания Reco:

1. Использование в качестве входных данных сезонных профилей валовой первичной продукции GPP(t) и значений температуры поверхности земли, Tsoil(t), где t это порядковый день года;
2. Выявление линейной связи между Reco(t) и GPP(t) по результатам анализа наземных данных, полученных с эколого-климатических станций: 
                                                                                                                            (1)
3. Параметризация Reco как функции температуры поверхности земли по аналогии с подходом, используемом в алгоритме FLUXNET (Lloyd J., Taylor J.A. On the temperature dependence of soil respiration // Funct. Ecol. 1994. V. 8. P. 315–323; Reichstein M. et al. On the separation of net ecosystem exchange into assimilation and ecosystem respiration: review and improved algorithm // Glob. Chang. Biol. 2005. V. 11. P. 1424–1439),
                                                                                         (2)
   где Tref = 10 °C, T0 = –46,02 °C, R и E0 — свободные параметры.
4. Расчёт линейной регрессии GPP(t): T(t) и поиск значений параметров α, β, E0 и R путём применения комбинации формул (1) и (2).
5. Расчёт сезонных профилей Reco(t) и NEE(t).