Loading
Пропустить Навигационные Ссылки.

Авторизоваться
Для зарегистрированных пользователей

Исследование изменений спектрально-отражательных характеристик зональных ландшафтов засушливой зоны России и сопредельных территорий при пирогенном воздействии

Для анализа закономерностей изменения спектрально-отражательных характеристик использовались данные дистанционного зондирования MODIS: информационные продукты MODIS NDVI (MOD13Q1), MODIS Land Surface Temperature (MYD11A1) и BRDF-Albedo (MCD43A1). Первый продукт является 16-дневным композитом вегетационного индекса NDVI разрешения 250 м, второй продукт — радиометрическая температура поверхности пространственного разрешения 1000 м и временного — 8 дней. Продукт MCD43A1 содержит данные об альбедо поверхности в трех диапазонах: видимом, ближнем и коротковолновом ИК-диапазонах разрешения 500 м, усреднённые за 16 дней. Данные о температурах поверхности были приведены к 16-ти дневному разрешению. Именно временное разрешение данных альбедо и температуры подстилающей поверхности послужило основанием для выбора источника данных NDVI. На каждый год рассчитаны данные с 21 марта по 31 октября, так как в оставшийся период данные альбедо, температуры поверхности и NDVI характеризуются очень низким качеством. Использование геоинформационного слоя ландшафтной карты СССР позволило определить полупустынные и пустынные типы пастбищных ландшафтов региона исследований, включающего юго-восток европейской части России и Западный Казахстан. Пастбища от прочих земель были отделены на основе информационного продукта USGS Land Use/Land Cover System, включающего следующие категории: «пастбища», «закустаренные пастбища» и «редкая растительность», имеющего сходное разрешение с продуктом очагов горения MCD14ML. Точечный векторный слой очагов горения был пересечён с указанными электронными картами, благодаря чему каждому очагу горения были присвоены атрибуты типа ландшафта и земного покрова, по которым проведена выборка данных (рисунок 1). Также были отфильтрованы очаги горения, соответствующие техногенным источникам, например, факелам сжигания попутных газов.
 


 
Рисунок 1 — Пространственно-временное распределение очагов горения MODIS в регионе исследований


Для сравнительного анализа сезонной динамики горевших и негоревших территорий для каждого типа ландшафта было рассчитано средневзвешенное значение показателей NDVI, LST и альбедо на каждую дату сезона. Использование для анализа негоревших территорий только массива очагов горения обосновано следующим соображением. На территории исследований кроме ландшафтных условий очень сильно различается степень антропогенного воздействия, выраженного в пастбищных нагрузках. Данная территория подвержена деградации и опустыниванию в результате перевыпаса. Кроме того, велика доля соровых понижений, солончаков и существующих массивов открытых песков, которые должны быть исключены из анализа, для чего необходима их предварительная идентификация. Таким образом, использование архива очагов горения как объектов анализа даёт возможность вычленить сходные по природным условиям и степени антропогенного воздействия земли. При этом подходе возможна неопределённость оценки, вызванная разницей разрешения продуктов детектирования активного горения, альбедо, температуры и NDVI. Кроме того, сложно учесть повторяющиеся на одних и тех же участках пожары. Также, пиксели очагов горения могут захватывать лишь частично выгоревшие площади.

Взвешивание осуществлялось на основе оценки критерия достоверности детектирования очага активного горения (confidence). В результате получены данные отношения NDVI, температуры и альбедо поверхности горевших и негоревших пикселей, усреднённые на каждую дату с 16-ти дневным интервалом 2001-2019 гг. для каждого типа ландшафта.

                    
 
где Y′ — показатель для выгоревшей площади; Y0 — показатель для негоревшей площади; Yi — показатель для i-го очага горения, выгоревшего в данный год; Y0i — показатель для i-го очага горения, не горевшего в данный год; N′ — количество выгоревших пикселей; N0 — количество негоревших пикселей; Ki — достоверность детектирования очага горения (от 0 до 100).
На рисунках 2 и 3 показана сезонная динамика среднемноголетних значений отношения NDVI, температуры поверхности и альбедо горевших и негоревших территорий в полупустынных и пустынных ландшафтах соответственно.


 
Рисунок 2 — Сезонная динамика отношения NDVI (I), температура поверхности (II), альбедо в БИК (III), коротковолновом ИК (IV) и видимом (V) диапазонах выгоревших и не горевших полупустынных морских аккумулятивных ландшафтов; VI — даты пожаров: а — 26 июня – 11 июля; б — 12–27 июля; в — 28 июля – 12 августа: г — 13–28 августа; д — 29 августа – 13 сентября; е — 14–30 сентября


 
Рисунок 3 — Сезонная динамика отношения NDVI (I), температура поверхности (II), альбедо в БИК (III), коротковолновом ИК (IV) и видимом (V) диапазонах выгоревших и негоревших северопустынных эоловых аккумулятивных ландшафтов; VI — даты пожаров: а — 26 июня – 11 июля; б — 12–27 июля; в — 28 июля –12 августа; г — 13–28 августа; д — 29 августа – 13 сентября; е — 14–30 сентября


Сразу после пожаров в полупустынных ландшафтах из всех характеристик сильнее снижается альбедо поверхности, причём достаточно равномерно во всех областях спектра, фиксируемого прибором MODIS (на 20–25 % по сравнению с негоревшими). Наиболее выражено снижение альбедо после пожаров первой декады августа, в меньшей степени — после осенних пожаров. Индекс NDVI, напротив, сильнее уменьшается при пожарах в июле. Чем позже пожар, тем меньше снижаются значения этого индекса на горевших участках непосредственно после пожара по сравнению с негоревшими. При этом, к концу октября значения NDVI выравниваются. Это может быть вызвано общим снижением зелёной массы растительности осенью (большая часть растений заканчивает вегетацию), поэтому NDVI несгоревшей растительности осенью существенно ниже, чем летом. Альбедо негоревших и выгоревших пикселей уже поздней осенью практически сравнивается, и только при наличии неглубокого снега наблюдаются отличия: альбедо незакрытого высоким травостоем снега характеризуется большими на 50–80 % значениями.

Для обоих типов ландшафтов характерно превышение значений NDVI выгоревших площадей в предшествующий пожару период по сравнению с негоревшими участками. Причём у пустынных ландшафтов эта закономерность выражена намного сильнее. В начале сезона превышения NDVI составляют 20–30 %. Накопление растительной массы и приводит к возникновению и распространению пожаров. В пустынных ландшафтах, в отличие от полупустынных, практически никогда не происходит восстановления значений NDVI до конца сезона. Для пустынного типа ландшафта характерен рост альбедо после пожаров вплоть до окончания вегетационного сезона. Установленные изменения спектрально-отражательных характеристик могут стать предиктором для идентификации выгоревших площадей в исследуемых типах ландшафтов.

В полупустынных ландшафтах на суглинистых почвах наиболее сильное изменение альбедо наблюдается непосредственно после пожара, в это время доля отражённого солнечного излучения снижается на 20–30 % как в видимом, так и в ближнем и коротковолновом ИК-диапазонах. В пустынных ландшафтах альбедо, наоборот, после незначительного снижения сразу после пожара существенно возрастает. Поскольку альбедо поверхности оказывает влияние на динамику атмосферных процессов, то особенности пирогенного изменения спектрально-отражательных характеристик обязательно должны учитываться при изучении динамики климата на региональном уровне.
Альбедо поверхности является достаточно надёжным предиктором для автоматизированного распознавания выгоревших площадей в аридных ландшафтах. Эта спектрально-отражательная характеристика наиболее сильно реагирует на пирогенные изменения в исследованных типах ландшафтов. Использование альбедо поверхности с учётом ландшафтных особенностей может быть достаточно перспективным направлением для разработки автоматизированных алгоритмов идентификации выгоревших площадей в аридной зоне России и сопредельных территорий. Также ландшафтные условия должны учитываться при разработке алгоритмов идентификации выгоревших площадей на основе других показателей. Кроме того, выявленные закономерности изменения спектрально-отражательных характеристик помогут более точно определить особенности пирогенного воздействия на окружающей среду.