Сравнительный анализ оценок эмиссии углерода от природных пожаров на территории России на основании глобальных информационных продуктов, полученных по спутниковым данным ДЗЗ

Оценка эмиссии климатически активных веществ и углерода от природных пожаров является одной из задач при оценке выбросов парниковых газов и аэрозолей в национальном и глобальном масштабе или оценке бюджета углерода растительных сообществ. Наибольший интерес в случае России представляет оценка бюджета углерода лесов, однако частые ландшафтные пожары вне лесной зоны, приводящие к значительным эмиссиям, также требуют рассмотрения.

В отчетный период был выполнен обзор существующих глобальных продуктов ДЗЗ, разработанных для оценки эмиссии климатически активных веществ в результате природных пожаров. При этом был проведен анализ вызванной природными пожарами эмиссии углерода на территории России. Были использованы данные следующих глобальных продуктов: GFAS v1.2, GICC, FINN v2.5, FEER v1.0-GFAS1.2 (или FEER v1.0-G1.2), QFED v.2.5r1 и GFED v4.1s. Характеристики рассмотренных продуктов представлены в таблице 1.
Расчёт эмиссий в рассмотренных продуктах основывается на оценке доли сгоревшей биомассы и коэффициенте эмиссии конкретного компонента, согласно формуле Seiler-Crutzen:

 

где MS — масса эмиссии компонента S; A — площадь пожара; B — плотность распределения биомассы; ƒS — коэффициент эмиссии компонента S; β — доля сгоревшей биомассы. При получении большинства из рассмотренных продуктов, однако, используется в качестве основного параметра энергия излучения FRP (в МВт) или плотности излучения FRP/S (FRPS, МВт/км2). В таком случае для нахождения покомпонентной массы эмиссии применяется коэффициент перевода FRP в сгоревшую биомассу, определённый путём калибровки или эмпирически.

В GFED v4.1s используются данные по площади гарей (по продукту MCD64A1) для оценки погибшей биомассы, по которой далее рассчитывается покомпонентная эмиссия на основании табличных или расчётных коэффициентов погибшей биомассы. В GICC используется региональная калибровка числа выявленных температурных аномалий World Fire Atlas (WFA, сенсор ATSR) по оценке площади A пожаров на основе продукта по оценке гарей GBA2000, с дальнейшим использованием табличных коэффициентов биомассы и доли сгоревшей биомассы.

Таблица 1 — Характеристика рассмотренных глобальных информационных продуктов по оценке эмиссии климатически активных веществ с применением ДЗЗ

Продукт	Сенсор	Период (год) и врем. разрешение	Пространст. разрешение	Методика подсчёта эмиссий	Рассчитанные эмиссии
GFAS v1.2	MODIS	2003 – наст. вр., день	0,1°	FRP, кор. FRP vs сгоревшая биомасса по GFED v4.1s, табл. регион. коэф. эмиссий	C, CO2, CO, CH4, BC, OC +32 поллютанта
GICC	ATSR и VIRS	1997–2005, месяц	1°	Кор. число актив. термоаномалий vs площ. гарей, табл. регион. знач. биомассы и коэф. эмиссий	CO2, CO, CH4, BC, OC +16 поллютантов
FINN v2.5	MODIS и VIIRS	2002–2021 (MODIS), 2012–2021 (VIIRS), день	0,1°; 1 км	Площ. пожара = пиксель Active Fire Product, табл. регион. знач. биомассы и коэф. эмиссий	CO2, CO, CH4, BC, OC +22 поллютанта
FEER v1.0-GFAS1.2	MODIS	2003 – наст. вр., день	0,1°	Расчёт коэф. эмис. аэрозолей по MODIS AOT; пропорц. расчёт др. коэф. эмиссий; FRP по GFAS	C, CO2, CO, CH4, BC, OC +24 поллютанта
QFED v.2.5r1	MODIS	2000–2022, день	0,1°	FRP/S; кор. FRP с GFED; регион. коэф. эмиссий по аэрозолям MODIS AOT	CO2, CO, CH4, BC, OC +12 поллютантов
GFED v4.1s	ATSR и VIRS (1997–2001) MODIS (с 2001 г.)	1997 – наст. вр., месяц	0,25°	Площадь гарей, малые пожары по FRP, табл. знач. биомассы и коэф. эмис.	C; сгор. биомасса → коэф. для CO2, CO, CH4, BC, OC +34 поллютанта

Методики, опирающиеся на FRP по MOD14/MYD14 (GFAS v1.2, QFED v2.5r1) используют калибровку FRP по оценкам сгоревшей биомассы или эмиссии компонента по GFED v4.1s для получения калибровочных коэффициентов перевода энергии излучения FRP в сгоревшую биомассу по регионам или растительным биомам. В методике FEER v1.0-GFAS v1.2 используются откалиброванные значения FRP по GFAS v1.2. В продукте FINN v2.5 площади A пожара присваивается площадь пикселя согласно информации о выявленных пожарах, содержащейся в продуктах MCD14L и VIIRS Active Fire Product (NASA FIRMS). При этом биомасса определяется как произведение площади пикселя и табличного значения плотности биомассы.

В большинстве методик используются табличные значения коэффициентов эмиссий по различным биомам и регионам. В методе QFED применяется оценка оптической толщины аэрозолей (AOT) для оценки региональных калибровочных коэффициентов. В FEER v1.0 коэффициенты эмиссии рассчитываются на основе AOT отдельно для каждой ячейки.

Исходные данные были получены по состоянию на конц сентября 2023 г. Оценки эмиссий продуктов были агрегированы до ежемесячного уровня с сохранением исходного пространственного разрешения. Были учтены только ячейки, находящиесяся на территории России. В большинстве продуктов оценки эмиссий представлены в виде распределения плотности эмиссии за единицу времени (кг·м-2·с–1). Для получения массы эмиссии использовалось произведение данной величины, времени наблюдения и площади ячейки. В случае GFED v4.1s эмиссии рассчитывались как произведение коэффициента эмиссии компонента и объёма сгоревшей биомассы.

Для всех продуктов были рассчитаны суммарные ежегодные и среднемесячные эмиссии по CO2, CO, CH4, OC, BC и углероду C. Для методик, которые не предоставляют прямую оценку эмиссии углерода (GICC, FINN v2.5 и QFED v2.5-r1), она была рассчитана на основе доли углерода в атомарной массе компонентов CO2, CO, CH4, OC и BC. Следует отметить, что в силу наличия артефактов в данных и низкого пространственного разрешения (1°) продукт GICC вне контекста среднемноголетних и среднемесячных эмиссий не рассматривался.

Согласно данным GFED v4.1s вклад природных пожаров на территории России в ежегодную мировую эмиссию углерода от природных пожаров составляет от 2 до 17 % в зависимости от конкретного года. В зависимости от продукта доля природных пожаров на территории России в мировой эмиссии составляет 6–10 % (CO2), 6,5–15 % (CO) или 7,5–18 % (чёрный + органический углерод).
 

    

Рисунок 1 — Ежегодное и среднемноголетнее сезонное распределение эмиссии углерода от природных пожаров на территории России согласно глобальным продуктам ДЗЗ. Символом «*» или пунктиром отмечены продукты, для которых эмиссиях углерода рассчитана на основании других углеродсодержащих компонентов

Полученная ежегодная и среднемесячная оценка эмиссии углерода от природных пожаров на территории России представлена на рисунке 1. Видно, что порядок и динамика многолетней оценки рассмотренных продуктов ДЗЗ обладают высокой согласованностью. Максимальная годовая эмиссия углерода согласно полученным данным приходится на годы максимальной активности лесных пожаров и площади усыхающих и погибших лесов на территории России (2003, 2012, 2021). Среднемесячные оценки эмиссии углерода имеют два пика: весенний (апрель – май), соответствующий пожарам вне лесной зоны и низовым пожарам в лесной зоне с относительно низкой гибелью лесов, и летний (июль – август), соответствующий верховым пожарам, приводящим к значительной гибели лесов. Единственным продуктом, в котором проведена дополнительная коррекция для учёта гибели лесов в бореальной зоне, является GFED v4.1s.

В таблице 2 представлены взаимные коэффициенты детерминации R² ежегодных оценок эмиссии углерода между рассмотренными продуктам ДЗЗ для территории России. Наблюдается сильная (R2 > 0,8) корреляция между продуктами, оценка эмиссии которых основана на FRP (GFAS v1.2, FEER v1.0-G1.2, QFED v2.5r1). При этом наблюдается заметно более слабая корреляция с оценками GFED v4.1s, хотя данный продукт использовался для калибровки GFAS и QFED. В случае FINN v2.5 наблюдается сильная корреляция алгоритма с другими методиками на основе FRP.

В большинстве корреляционных пар наблюдаются более высокие коэффициенты корреляции в случае отдельного рассмотрения сезонных пиков пожарной активности (апрель – май и июль – август).

Таблица 2 — Коэффициенты корреляции между рассматриваемыми продуктами ДЗЗ

ДЗЗ

Коэфициент R2	GFAS v1.2	GICC	FINN v2.5 MODIS*	FINN v2.5 MODIS+VIIRS*	FEER v1.0-G1.2	QFED v2.5-r1*	GFED v4.1s
GFAS v1.2	–	0,332 2003–2005	0,815 2003–2021	0,819 2012–2020	0,84 2003–2023	0,771 2003–2022	0,709 2003–2023
GICC	0,332 2003–2005	–	0,065 2002–2005	–	0,218 2003–2005	0,055 2000–2005	0,038 1997–2005
FINN v2.5 MODIS	0,815 2003–2021	0,065 2002–2005	–	0,999 2012–2020	0,894 2003–2021	0,796 2002–2021	0,485 2002–2021
FINN v2.5 MODIS+VIIRS	0,819 2012–2020	–	0,999 2012–2020	–	0,826 2012–2020	0,747 2012–2020	0,514 2012–2020
FEER v1.0-G1.2	0,845 2003–2023	0,218 2003–2005	0,894 2003–2023	0,826 2012–2020	–	0,932 2003–2023	0,463 2003–2023
QFED v2.5-r1	0,771 2003–2022	0,055 2000–2005	0,796 2002–2021	0,747 2012–2020	0,932 2003–2022	–	0,386 2000–2022
GFED v4.1s	0,709 2003–2023	0,038 1997–2005	0,485 2002–2021	0,514 2012–2020	0,463 2003–2023	0,386 2000–2022	–

Регионами России с максимальной среднемноголетней эмиссией углерода от природных пожаров являются регионы с преобладанием лесных пожаров: Якутия (36,7 Тг/г), Амурская область (22,4 Тг/г), Хабаровский край (18,0 Тг/г), Забайкальский край (14,1 Тг/г) и Иркутская область (11,4 Тг/г).
На рисунке 2 представлены диаграммы среднемесячной эмиссии углерода по некоторым субъектам РФ с характерным режимом пожарного сезона (весна, лето, два пика). В регионах с преобладанием лесных пожаров максимум эмиссий приходится на летний сезон, в то время как вне лесной зоны пик эмиссий соответствует весеннему, реже летнему или осеннему сезону.

 
Рисунок 2 — Среднемноголетнее сезонное распределение эмиссии углерода
от природных пожаров по выборочным субъектам РФ за 2003–2021 гг. (Тг/год)

В случае некоторых регионов наблюдаются аномально высокие показатели по GFAS v1.2 или FEER v1.0-G1.2. Высокие оценки согласно FEER наблюдаются в Астраханской области, где основным горючим материалом для эмиссии углерода служит тростниковая растительность дельты Волги. Подобные ландшафты обладают высокими запасами фитомассы (5–7 т/га) и подвержены ежегодным пожарам с сильным фиксируемым задымлением (высокими выбросам аэрозолей), с оценкой усреднённой эмиссии углерода в 3,4 т/га. Методика FEER v1.0-GFASv1.2, где коэффициенты эмиссий рассчитываются на основании корреляции с наблюдаемыми оптическими характеристиками аэрозолей, вероятно, учитывает эмиссии от подобных пожаров значительно точнее остальных рассмотренных продуктов ДЗЗ, в которых используются генерализованные оценки биомассы и коэффициенты эмиссии.

В Хабаровском крае и Еврейской автономной области наблюдаются весенний и осенний пики эмиссии углерода; в Хабаровском крае также присутствует летний пик эмиссии, связанный с лесными пожарами. В описываемых регионах на территории Среднеамурской низменности значительная часть весенних и осенних пожаров приходится на лугово-болотные ландшафты с высокой долей ежегодной повторяемости, что в совокупности с использованием высокого коэффициента для эмиссий заболоченных ландшафтов в GFAS v1.2 приводит к наблюдаемым высоким оценкам эмиссии в данном географическом регионе.

Для анализа распределения эмиссии углерода по классам растительного покрова были использованы карта растительного покрова России ИКИ РАН и ~1 км данные продукта оценки эмиссий FINN v2.5. Пространственное разрешение исходной карты растительности было загрублено до 920 м с генерализацией по методу mode (наиболее частого значения в пикселе). Исходные ежегодные точечные данные FINN v2.5 1 км были перепроецированы в систему координат карты растительности ИКИ РАН, агрегированы по одинаковым значениям широты, долготы и класса растительности, использованным в продукте FINN (MCD12Q1), и растеризованы с теми же параметрами, что и карта растительности ИКИ РАН. Пространственное совмещение карт по указанной методике проводилось по ежегодным парам растр карты растительности — эмиссии FINN v2.5. Результат распределения эмиссий по классам растительности на основе карты ИКИ РАН представлен на рисунке 3 (представлены оценки FINN только по MODIS).

 
Рисунок 3 — Распределение усреднённых за 2002–2020 гг. значений объема эмиссии углерода от природных пожаров по классам на основе карты растительности ИКИ РАН согласно FINN v2.5 (только MODIS)

В FINN v2.5 используется генерализованная типизация растительности по классификации IGBP; на территорию России приходится только шесть классов: луга (англ. grassland), травяно-кустарниковая растительность (shrubland), бореальные леса, умеренные леса, умеренно вечнозелёные леса, пашни. В случае некоторых классов по карте ИКИ РАН (сосняки и лиственничники) бо́льшая доля эмиссии согласно FINN приходится на классы лугов и травяно-кустарниковой растительности, а не на бореальные леса. Причиной данных расхождений могут быть различия в определениях классов, принятые в классификации IGBP и ИКИ РАН.

Интерес также представляет среднемноголетняя оценка эмиссии углерода от пожаров на лугах и пашнях в 65 Тг/г (30 % от общей эмиссии), поскольку основное внимание при оценке выбросов углерода в России связано с лесными пожарами. Это наблюдение требует дальнейшего изучения. Дополнительного исследования также требует оценка эмиссии на территории свежих гарей согласно карте растительности ИКИ РАН.

Рисунок 4 — Карта суммарной эмиссии углерода от природных пожаров на территории России на примере продукта GFAS v1.2. Красным выделены ячейки, содержащие эмиссию углерода от природных пожаров по GFAS v1.2 и стационарную термоаномалию по VIIRS Nightfire, синим — прочие ячейки с эмиссией углерода по GFAS v1.2

Стационарные температурные аномалии вносят шум в данные при оценке эмиссии углерода от природных пожаров. В силу этого представляет интерес оценка их влияния на итоговую оценку эмиссии углерода от природных пожаров. Для его фильтрации применялись контуры статичных термоаномалий согласно продукту VIIRS Nightfire (далее статичные, или стационарные термоаномалии VNF). Результатом продукта VNF являются контуры статичных термоаномалий за 2012–2021 гг., верифицированных для территории России. В России стационарные термоаномалии представлены газовыми факелами на объектах нефтегазовой промышленности (ок. 75 % от общего числа), иными промышленными предприятиями (главным образом металлургические), объектами лесопромышленного комплекса, полигонами ТБО и вулканами. Всего на территории страны зафиксировано 2322 стационарные термоаномалии. В приведённых в данном параграфе данных фильтрация стабильных термоаномалий была проведена для продуктов с пространственным разрешением 0.1°.

Пример карты продукта оценки эмиссии от природных пожаров (GFAS v1.2) c фильтрацией ячеек, содержащих стационарные термоаномалии VNF, представлен на рисунке 4.

Результат фильтрации суммарных многолетних данных представлен в таблице 3. Для продуктов с пространственным разрешением 0,1° среднее число ячеек с выявленными природными пожарами составляет около 40%, и только в около 2,5 % из них (или в 1 % от всех ячеек) фиксируются стационарные температурные аномалии VIIRS Nightfire. При этом для алгоритмов на основе детектора пожаров MOD14/MYD14 (GFAS v1.2, FEER v1.0-GFAS1.2, QFED v2.5r1) оценка эмиссии углерода от стационарных температурных аномалий VNF заметно выше, чем в случае FINN v2.5, имеющим в основе детекторы пожаров NASA FIRMS.

Таблица 3 — Статистика за 2003–2021 гг. по ячейкам продуктов ДЗЗ, содержащим эмиссии углерода от природных пожаров и статичные термоаномалии по VIIRS Nightfire

Nightfire

Параметр		GFAS v1.2	FINN v2.5 MODIS	FINN v2.5 MOD+VRS	FEER v1.0-G1.2	QFED v2.5r1	GFED v4.1s
Число ячеек	Всего на территории России	285 093	285 059	285 059	285 135	285 135	44 222
	С эмиссией C от природных пожаров, %	40,6	42,6	37,2	40,1	43,3	66,3
	С эмиссией C и термоаномалией VNF, %	0,91	0,95	1,03	0,91	0,98	3,52
Сумм. эмис. C, Тг	Всего	3755	3903	2333	4052	2595	2869
	Ячейки с термоаномалией VNF, %	5,1	2,1	2,9	6,6	4,3	4,5

В случае ~1 км версии алгоритма продукта FINN эмиссия углерода, отнесённая к статичным термоаномалиям VNF, составила 0,5 % в случае версии MODIS продукта и 1,1 % в случае версии MODIS + VIIRS. Всего эмиссии углерода по версии MODIS + VIIRS продукта FINN присутствуют в 40 % от общего числа контуров термоаномалий VNF.

Проведённая оценка доли эмиссии от статичных термоаномалий позволяет сделать вывод, что для большинства задач подобная фильтрация, особенно для продуктов на основе MCD14L и VIIRS Active Fire Product (FINN v2.5), не является необходимой. Более того, подобная фильтрация в случае работы с продуктами низкого пространственного разрешения (0,1°) может приводить к чрезмерной коррекции.

Сравнительный анализ глобальных продуктов оценки эмиссий от природных пожаров на основе ДЗЗ выявил значительную взаимную корреляцию данных для территории России. Стоит отметить, что в силу применения табличных значений биомассы или коэффициентов эмиссий для биомов/регионов оценки рассмотренных продуктов могут быть слишком генерализованными для учёта уникальных локальных особенностей ландшафтов (например, повышенная эмиссия углерода от пожаров в дельте Волги). Применение статичных коэффициентов в большинстве методик не позволяет учитывать различный сезонный характер лесных пожаров на территории России. Анализ распределения эмиссии углерода по классам растительности показал значительный (30%) вклад пожаров вне лесной зоны в среднемноголетнюю эмиссию углерода в России. Дальнейшим направлением исследований может стать разработка метода оценки эмиссии углерода от природных пожаров на территории России на основе существующих информационных продуктов ИКИ РАН.