Подходы к оценке пространственной вариабельности восточноевропейских бореальных лесов на основе наземных и дистанционных данных

смотря на то, что карты таёжного биома на различные регионы уже существуют: «Растительность СССР» [7]; «Растительность европейской части СССР и Закавказья» [5]; «Растительность ЗападноСибирской равнины» [6]; «Растительность» в серии карт природы, населения и хозяйства Восточной Сибири [4]; «Растительность Московской области» [8]; [14] и др., они не имеют единой классификационной основы и построены на разных принципах картографирования растительности.

Цель работы - выявление закономерностей пространственной вариабельности растительного покрова и построение карты актуальной растительности для восточноевропейской территории таёжного биома (м 1 : 2 000 000). В отличие от западноевропейских подходов, в состав таёжного биома включена зона хвойно-широколиственных лесов. Рассматривается также растительность предтундровых равнинных и горных редколесий, экосистемы которых являются особенно уязвимыми к внешним воздействиям. В этой связи большой интерес с точки зрения долговременных тенденций изменения це-нотической организации на широтном градиенте представляет изучение состава и структуры типов лесных сообществ на бóльшей части их ареала, а также особенностей лесного покрова на северном пределе распространения лесов.

Особенностью исследования является использование прямых наблюдений характеристик сообществ (полевых геоботанических описаний) для получения серии среднемасштабных региональных карт (1 : 100 000). Результаты региональной оценки состояния растительного покрова являются основой для отображения структуры растительного покрова на субконтинентальном уровне и создания мелкомасштабной карты восточноевропейских лесов (1 : 2 000 000).

Для построения пространственной (картографической) модели растительного покрова в дискретных категориях (классах, типах) необходимо согласованное выделение этих категорий для различных регионов таёжного биома. При этом набор регионов должен репрезентативно, в рамках масштаба исследований, отражать основное разнообразие растительного покрова исследуемой территории в целом. Таким образом, для обширной территории таёжного биома необходимо привлечение большого объёма полевых измерений, что является ограничением к использованию экспертных методов при выделении его дискретных классов.

Использование количественных методов даёт возможность совместного анализа больших массивов данных, что позволяет расширить и дополнить методы экспертного подхода и повысить его объективность. Выделенные на каждом этапе исследования в результате количественного анализа конкретные единицы (геомеры) должны проходить экспертную коррекцию на основе используемого классификационного подхода (эколого-доминантного, эколого-динамического или флористического) с учетом иерархических уровней соответствующей схемы классификации. При проведении экспертного анализа необходимо соблюдение соответствия выделяемых биохорологических единиц биогеографическим и экологическим подразделениям биосферы [10]. При этом классификационные единицы должны быть в достаточной степени «фи-зиономичными» для процедуры автоматической интерполяции данных, которая проводится на основе получения информации от «условно непрерывных источников». К последним относятся мультиспектральные данные дистанционного зондирования (ДДЗ), цифровые модели рельефа (ЦМР), климатические характеристики и др. Для сопоставления полученных классификационных единиц в ходе пространственного моделирования необходимо проведение их гармонизации с типологическими единицами известных классификаций, в том числе с единицами классификации международного проекта по созданию карты циркумборе-альных лесов CBVM (CircumBoreal Vegetation Mapping).

Таким образом, для достижения цели исследований можно выделить последовательность решения задач (рисунок):

• 1.    Оценка типологического разнообразия растительного покрова на региональном и субконтинентальном уровне;

• 2.    Выбор числа и положения регионов таёжного биома и в рамках регионов – ключевых участков, а также числа и положения геоботанических описаний, необходимых для репрезентативного отражения состояния растительности;

• 3.    Выделение частных (региональных) и общих (субконтинентальных) факторов дифферен-

• циации растительного покрова и единиц его типизации;

• 4.    Построение региональных картографических моделей растительного покрова и на их основе - картографической модели восточноевропейской территории таёжного биома;

• 5.    Интерпретация и сопоставление факторов дифференциации растительного покрова на региональном и субконтинентальном уровне организации.

Проведение подобных работ стало возможным благодаря развитию вычислительной техники и совместному использованию различных источников данных в рамках методов статистического анализа.

В комплекс наземных методов входит исследование современного состояния природных лесных сообществ и их антропогенных модификаций на модельных территориях для различных частей региона восточноевропейских бореальных лесов. Геоботанические описания растительных сообществ проводятся на пробных площадях (10х10, 20х20 или 25х25 м) по стандартной методике с использованием средств геопозиционирования. При заложении пробных площадей используется принцип пропорциональности и репрезентативности основных типов лесной растительности с учетом ландшафтной структуры территории.

Картографирование регионального растительного покрова производится на основе совместного анализа характеристик полевых описаний и переменных, характеризующих совокупность свойств среды по элементам регулярной в пространстве сетки с шагом от 20 до 120 м, в зависимости от площади региона. В качестве основных индикационных характеристик, задающих основу для интерполяции точечных полевых описаний на территорию, используются: 1) морфометрические характеристики рельефа [13], рассчитываемые на основе ЦМР и описывающие особенности перераспределения тепла и влаги формами рельефа с учетом иерархической организации его структур; 2) разносезонные ДДЗ различных систем (Landsat, Spot, Aster и др.), регистрирующие состояния наземного покрова (биомасса, продуктивность, температура, влажность и др.) в величинах отраженного коротковолнового и собственного длинноволнового излучения [1; 16]. Перечисленные характеристики являются универсальными и доступными для любых территорий в различных масштабах. В зависимости от специфики территории и ее изученности перечень факторно-индикационных показателей может быть дополнен индикаторами климатических (тепло-влагообеспеченность), геолого-геоморфологических условий (почвообразующие породы, геологическое строение, генезис), почвенного покрова, особенностей хозяйственной деятельности и др. При отсутствии необходимого числа описаний построение региональных карт возможно с использованием карт ключевых участков и тематических карт, скорректированных по дистанционной информации. Построение региональной картографической модели выполняется с применением пошагового дискриминантного анализа [9, 11].

При обработке данных также применяются методы многомерной статистики, реализованные в пакетах прикладных программ STATISTICA, SPSS, Fracdim (параметрический и непараметрический корреляционный, регрессионный, дисперсионный, дискриминантный, кластерный анализы, многомерное шкалирование, анализ временных рядов и др.). Средствами геоинформационного анализа и визуализации результатов являются стандартные программные продукты ArcGIS, MapInfo, Erdas Imagine, SAGA и др.

В качестве модельных регионов предполагается использовать территории в пределах Пермского края, республики Марий Эл, Удмуртии, Московской, Калужской, Костромской, Новгородской, Нижегородской, Кировской, Тверской и Мурманской областей, характеризующие зональные и подзональные спектры бореальных лесов. Они различаются природными условиями и характером хозяйственного освоения. С научной точки зрения степень изученности регионов также различна. В наибольшей степени обобщены материалы с построением региональных картографических моделей для Мурманской, Костромской и Тверской областей [3, 12, 15].

Рис. Общая схема картографического моделирования

Результаты исследования дадут возможность провести сравнительный анализ экосистемного разнообразия бореальных лесов на региональном уровне в разных природных регионах, выявить общие закономерности пространственной структуры восточноевропейских бореальных лесов в целом и создать картографические модели региональных частей единого циркумбореального таёжного биома.

Работа выполнена при поддержке программы Президиума РАН по разработке методологии мониторинга биоразнообразия лесов и грантов РФФИ № 11-04-01093 и № 07-04-01743