WIN - KOI - DOS - ISO - MAC - LAT



ИССЛЕДОВАНИЕ РАСТИТЕЛЬНОСТИ В БАССЕЙНЕ РЕКИ УСА: КЛАССИФИКАЦИИ СПУТНИКОВЫХ СНИМКОВ, МОДЕЛЬНЫЕ СВЯЗИ С КЛИМАТОМ

Т. Виртанен,
Исследователь (лесоэколог)
Финский институт лесных исследований

В этой короткой статье я представлю главные вопросы, над которыми работала наша исследовательская группа (Ари Никула, Кари Миккола и я) на севере Коми в 1998-2000 гг. Наша цель – это создание базы данных ГИС основных ландшафтов и единиц растительного покрова во взаимодействии с наземной фитомассой для бассейна р. Уса, который является одним из субводосборов р. Печора. Площадь усинского водосбора составляет 93000 кв. км. Наши наблюдения, вместе с данными об исторической динамике границы леса, свойствах почвы, состоянии вечной мерзлоты и климатических параметрах, будут использоваться в рамках проекта ЕС ТУНДРА при изучении воздействия изменения климата на возможный сдвиг границы леса, динамику торфяников, углеродный баланс, динамику реки.

Мы получили восемь снимков Landsat 5 TM (размер пикселя 30 м) с пяти разных точек, чтобы охватить весь бассейн Усы. Мы наложили их на проекцию одной карты, откорректировали радиометрические искажения и соединили в единую мозаику (см. рисунок). Исследуемые данные о типе растительности мы получили с "настоящих почвенных участков" во время наших полевых работ, занявших около четырех недель летних периодов 1998-2000 гг. Мы создали первоначальные классы на основе спектральных свойств исследуемых участков, создали дополнительные классы, чтобы охватить всевозможные спектральные искажения. При необходимости добавляли и модифицировали спектральные "подписи" и повторно создавали классификацию. Мы повторяли эту процедуру, пока не охватили все представленные спектральные искажения мозаики снимка. Было создано более 90 основных спектральных классов, из них мы вывели 20 типов растительности и классов землепользования. Мы проверили результаты классификации на фотографиях, русских тематических картах, общем знании и структуре ландшафта, цифровой модели возвышенности (DEM). Мы вычислили этот растр, основанный на ДЕМ с размером пикселя 100 м, на основе цифровых карт 1:200 000 из Российской национальной базы данных ArcInfo, которые мы купили в центре GOSGIS в Москве.

Для всех наших 20 классов растительных типов мы вычислили среднюю фитомассу, которая является важным компонентом углеродного цикла. Эти подсчеты были выполнены на основе измерений деревьев, собранных образцов фитомассы травянистого яруса, данных и уравнений, разработанных другими исследовательскими группами. Ясно, что надземная фитомасса в лесных зонах значительно выше, чем в зоне границы леса и тундры: примерно от 0.5 (как средняя величина в тундре) и 1.5-2.0 (в лесах близ границы леса) до 4.0-10.0 кг/кв. м (в северно-таежных лесах). Однако на открытых болотах между таежными лесами показатели фитомассы соответствуют ее значениям в тундровых зонах. Более того, в зонах с преобладанием ивы в тундре количество фитомассы может быть так же высоко, как и в таежных лесах. Если оценки фитомассы подсчитываются лишь на основе самого распространенного типа растительности на большой территории, то будет упущен из виду результат наиболее фрагментарных растительных классов (к примеру, зоны с преобладанием ивы в тундре). Наш детальный масштабный основанный на ГИС подход дает возможность учитывать эти феномены. К тому же мы создаем модели, описывающие отношения между климатом и растительностью, объединяя вышеизложенную информацию и региональную климатическую модель, предоставленную Датским метеорологическим институтом. Сейчас мы имеем метеорологические данные о всех основных среднемесячных климатических параметрах, уменьшенные в размере до 1 км разрешения для всего бассейна Усы. Нас особенно интересует расположение границы леса, так как анализ факторов, контролирующих ее расположение, сам по себе является интересным вопросом. Кроме того, это важно при оценке объемов наземной фитомассы. Представляется, что мы относительно хорошо можем предсказать общее местоположение границы леса по двум переменным величинам: средней температуре июля и годовым минимальным температурам. Основываясь на моделях, описывающих климат и растительность, мы можем попытаться примерно предсказать распространение потенциальной растительности и оцененной фитомассы при различных сценариях изменения климата.

Это была интересная и сложная для меня работа. В заключение мне бы хотелось поблагодарить всех сотрудников Института биологии, которые сотрудничали со мной в течение последних лет, и надеюсь, в будущем тоже.




Логотип - Начало - Общие сведения - Структура - Научная деятельность
Информационные ресурсы - Новости - Поиск по серверу - Карта сервера

поиск по серверу

3556 посещений с 07.02.2001
Последнее изменение 02.02.2001

(c) Institute of Biology, 1999