Спектрозональные спутниковые изображения в выявлении трендов климатических изменений лесных фитоценозов западных склонов Приполярного Урала

Материалы спутниковых наблюдений всё чаще выступают в качестве важных информационных источников при характеристике растительных сообществ, их ландшафтной приуроченности, выявлении изменений под влиянием естественных и антропогенных причин [1]. Наиболее крупномасштабными причинами, изменяющими характеристики растительного покрова, являются климатические и погодные флуктуации. Даже недолговременные климатические вариации напрямую влияют на продуктивность экосистем и динамику растительного покрова. Развитие системы дистанционного мониторинга, средств системного анализа данных и привлечение архивных метеорологических данных позволяет проводить анализ трендов изменения свойств растительного покрова для крупных территориальных единиц: Гренландии [2], Кольского полуострова [3], Феноскандии [4].

В последние годы возросло внимание исследователей, направленное на изучение изменений растительного покрова, наблюдаемых в пределах границ эко-тонных зон, отражающих общую направленность процессов трансформации природных экосистем под влиянием региональных или глобальных факторов. Границы лесных фитоценозов, ряд показателей древостоев рассматриваются авторами в качестве возможных параметров для исследования изменений биоценозов под их влиянием. Так, особый интерес вызывают исследования предгорных и горных лесов [5, 6] в связи с более яркой выраженностью градиента эколо-го-ценотических условий, приводящей к зональным сменам растительности на более компактной по площади территории, чем на равнинной части. Основные тенденции изменения лесных фитоценозов на верхней границе леса предгорных и горных участков прослеживаются в продвижении границы леса и увеличении сомкнутости крон залесённых участков, усилении радиального прироста древесины [7], что связывается с климатическими сдвигами.

В качестве наиболее важного показателя, применяемого для выявления временных изменений лес- ных фитоценозов, используется характеристика сомкнутости древостоев. Предварительный анализ данных показал, что достоверность выявления показателей сомкнутости возрастает при использовании зимних изображений, что, с одной стороны, связано с маскированием многих форм микрорельефа земной поверхности снежным покровом [8], с другой – отсутствием листвы и погребением лишайниковомохового, травяно-кустарничкового и частично кустарникового яруса, что приводит к большей контрастности исследуемых компонент.

Цель настоящей работы состояла в исследовании особенностей распределения и выявлении изменений показателя сомкнутости крон лесных фитоценозов предгорной и горной территории Приполярного Урала бассейна р. Кожим с использованием разногодовых материалов дистанционного зондирования высокого разрешения ( Landsat TM 4, 5 ). Горные леса Республики Коми занимают площадь около 2,4 млн. га – 6% всего лесного фонда [9], большинство из них сохранило свои природные особенности и включено в 1995 г. в перечень объектов всемирного наследия природы ЮНЕСКО. Большинство наблюдаемых изменений растительного покрова территории приходится на период разведки и освоения минеральных ресурсов территории, связано с послепожарным восстановлением фитоценозов [10].

Распределение и характеристики лесных фитоценозов территории исследований во многом зависят от их приуроченности к геоморфологическим элементам, комбинирования почвенных, микроклиматических условий, ландшафтной приуроченности и склоновой ориентации исследуемых участков [11].

Материалы и методы

Предобработку материалов спутниковых изображений высокого разрешения Landsat провели общепринятыми методами, включая пространственную, радиометрическую и топо-коррекцию [12 - 17]. Выделение основных классов растительного покрова для анализа особенностей их пространственной приуроченности проводили по изображению Landsat TM 5, полу- ченному для 17.07.2001, методами поэтапной управляемой классификации [18]. Для калибровки данных, выделения эталонных участков и проверки результатов выполнены серии полевых выездов (7-10 апреля, 28 июня-11июля, 16-22 августа 2009 гг.), по материалам лесоустройства (1998 г.) Кожимского и Верхнеко-жимского лесничеств. Для учёта сомкнутости крон древесного и кустарникового ярусов проведено сравнение результатов тематической обработки изображений высокого разрешения (30 м) Landsat ТМ 5 второй половины зимнего периода наблюдений с 1988 г. по 2006 г. (табл. 1). Высота снежного покрова в данный период времени максимальна и варьируется в пределах 120-140 см.

Таблица 1. Характеристика используемых изображений

Параметры сцены	Дата съёмки	Время съёмки (GMT)	Высота солнца	Азимут солнца
L5 168_14	08.4.1988	06:50	30,5	159,9
L7 168_14	09.4.2000	07:16	31,6	167,3
L7 168_14	30.3.2002	07:13	27,5	165,9
L5 167_14	4.10.2006	07:12	19,9	172,3

При обработке изображений использовали принципы декомпозиции спектральных смесей (метод SMA, Spectral Mixed Analysis ), исходя из положения, что доля компонент при этом принимается пропорционально их площади в проекции на земную поверхность [19]. Это позволяет количественно оценить вклад отдельных компонент в отражательную способность элементов изображения. В качестве «чистых компонент» использовали параметры, полученные для открытых пологих заснеженных участков (сомкнутость крон равна 0), и характеристики участков с максимально сомкнутым древостоем (сомкнутостью крон 0,9 - 0,95). Общий принцип оценки доли отдельных компонент для линейного смешивания спектров проводили согласно выражению:

n

DNC =   Ft * DN c+ E ,(1)

c                           ,cc i=1

учитывая следующие ограничения: n

£ F = 1, 0 < F < 1,(2)

i =1

где DN с – числовое выражение значения пиксела в канале с , F i – доля i -го эталона в смеси, DN iс – числовое выражение значений i -го эталона в смеси в канале с , n – количество эталонов, E c – ошибка оценки для канала с.

Абсолютное доминирование в формировании значений «древесной» компоненты на модельных участках относится к ели европейской и лиственнице сибирской, в качестве примеси отмечены берёза извилистая, ольховник кустарниковый, древовидные виды ив. Расчёт значений компоненты «сомкнутости древостоев» для пикселов изображения по крайним элементам значений (0-100%) выполнен с использованием возможностей программного пакета ENVI 4.6.1.

Калибровка построенной модели и проверка её точности выполнена на основании анализа сходимости полученных величин и пространственно привя- занных данных, зафиксированных с использованием GPS приёмника, фотографической камеры Canon EOS-60D и объектива «Fish-eye» в ходе зимних полевых исследований модельного участка. Между полученными показателями отмечена значимая положительная коррелятивная связь (r = 0,94) (рис. 1).

75,0 -i f(x) = 0,58x + 18,05

15,0 -

0,0 H--------------------------1--------------------------1--------------------------1--------------------------1--------------------------1------------

0,0         15,0         30,0         45,0         60,0         75,0

Рис. 1. Корреляция показателей сомкнутости по спутниковым материалам и полевыми измерениями

Итогом обработки изображений 1988-2006 гг. стали тематические картосхемы, отражающие показатель сомкнутости древесного яруса (%) для отдельных лет наблюдений. Результаты обработки легли в основу расчёта интенсивности изменения показателя по 4 изображениям (1988-2006 гг.), представленного в виде линейной функции и приведённого для удобства к 10-летнему интервалу наблюдений.

Результаты работы и их обсуждение

В ходе выполнения управляемой классификации выделено 18 классов земной поверхности, из них 14 приходится на разные типы растительного покрова. Доминирующие лесные фитоценозы, включающие в себя древесные породы – ель европейскую ( Picea obovata ) и лиственницу сибирскую ( Larix sibirica ), в качестве примеси отмечены берёза пушистая, берёза извилистая ( Betula pubescens , B. tortuosa ), разделены на следующие доминирующие классы:

• 1.    Долинные темнохвойные леса (сомкнутость крон (СК) 0,6 - 0,9; 6,5% площади модельного участка) выположенных склонов на суглинистых почвах с доминированием Picea obovata , с примесью лиственных: Betula pubescens , B.tortuosa , кустарничково- и травяно-зеленомошных. В травяном покрове преобладают: Vaccinium uliginosum L ., Vaccinium vitis-idaea L ., Vaccinium myrtillus L ., Empetrum herma-phroditum (Lange) Hagerup , Linnaea borealis L ., Avenella flexuosa (L.) Drey ., Trientalis europaea L ., Ru-bus arcticus L . В хорошо развитом травянистом ярусе также присутствуют: Geranium albiflorum Ledeb ., Veratrum lobelianum Bernh ., Solidago virgaurea L ., Cir-sium heterophyllum (L.) Hill , Viola biflora L . и многие другие виды. Моховой покров представлен преимущественно Pleurozium schreberi, Hylocomium splendens, Polytrichum (далее обозначены Т1).

• 2.    Светлохвойные леса (93,5% площади):

  • 2.1.    Смешанные лиственничные леса с примесью Picea obovata (СК 0,4 - 0,7) преимущественно ерни-ково-зеленомошные. Травяно-кустарничковый ярус беден видовым составом, преобладают Vaccinium uliginosum L ., Vaccinium vitis-idaea L ., присутствуют Bistorta major S.F.Gray , Pedicularis lapponica L. В моховом покрове преобладают Pleurozium schreberi , виды родов Sphagnum , Polytrichum . Примесь кустистых лишайников (занимаемая площадь 28,6%) (C1).

  • 2.2.    Лиственничные ерниково-зеленомошные леса (СК 0,3 - 0,6) пологих склонов и речных долин с близким залеганием скальных пород. В травянокустарничковом ярусе преобладают: Betula nana L ., Vaccinium uliginosum L ., Vaccinium vitis-idaea L ., Vaccinium myrtillus L. Empetrum hermaphroditum (Lange) Hagerup . Редки травянистые растения: Bis-torta major S.F.Gray , Luzula multiflora ( Ehrh.) Lej ., Rubus arcticus L ., Trientalis europaea L ., Avenella flexuosa (L.) Drey . Моховой покров сложен в основном из Pleurozium schreberi, Hylocomium splendens (площадь 24,5%) (C2).

  • 2.3.    Редколесья и редины из Larix sibirica (СК <0,3) на участках подгольцового пояса. Хорошо развит кустарничковый ярус: Betula nana L ., Vaccinium uliginosum L ., Vaccinium vitis-idaea L ., Vaccinium myrtillus L . Empetrum hermaphroditum ( Lange) Hagerup , Phyllodoce caerulea (L.) Bab., Linnaea borealis L . Из травянистых растений присутствуют Avenella flexuosa (L.) Drey., Trientalis europaea L ., Solidago virgaurea L ., Diphasias-trum alpinum (L.) Holub. Моховой покров сложен в основном из Pleurozium schreberi, Hylocomium splen-dens, Polytrichum, Dicranum. Единичны лишайники: Cladonia, Stereocaulon (40,3%) (C3).

Анализ распределения выделенных классов лесной растительности и редколесий показал, что на рассмотренной территории наиболее представлены классы редколесий и редин (40,3%) из Larix sibirica (С3), приуроченные преимущественно к верхним границам леса и участкам с близким залеганием скальных пород. Лесные фитоценозы террас высокого уровня часто окаймлены двумя экотонными зонами и переходят в тундровые классы растительности через редколесья. Менее представлены в пределах территории смешанные лиственничные леса с примесью Picea obovata (С1) (28,6%) и лиственничные ерниково-зеленомошные леса (24,5%) (С2). На долю долинных темнохвойных лесов (Т1), приуроченных к пойменным участкам и пологим склонам, приходится всего 6,5%.

Использование SMA-анализа разногодовых зимних изображений позволило оценить показатель сомкнутости крон и его изменение для выделенных лесных фитоценозов на модельном участке. Половина лесных фитоценозов территории представлена сообществами с сомкнутостью крон 50 - 70% (25,1%) и 30 - 50% (24,2%) (табл. 2). Наибольшая сомкнутость древостоев отмечена в пределах террасы высокого уровня (эрозионная, цокольная). Её повышение и переход в подошву горных склонов сопровождается переходом в разреженные лиственничники и редколесья. Порядка 33% сообществ имеет сомкнутость ниже 30%.

Учёт изменений параметров сомкнутости древостоев по четырём изображениям (рис. 2) позволил, с одной стороны, снизить уровень погрешности измерений, с другой - наблюдать основные тренды изменений под влиянием естественных, катастрофических (пожары) причин и антропогенного влияния.

Для большинства элементов изображений (пикселов) всё многообразие изменений может быть сведено к трём видам: 1 - постепенный рост показателя сомкнутости - отмечен для ненарушенных фитоценозов, представленных преимущественно лиственничниками классов С2 и С3 или восстанавливающихся после пожара сообществ; 2 - стабильность или незначительное снижение показателя - преимущественно классы Т1, С1; 3 - резкий рост/падение значения показателя для одного из лет изображений, что связано преимущественно с пожарами.

Таблица 2. Распределение классов сомкнутости крон для выделенных групп лесных фитоценозов по 2002 г. (числитель) и изменение относительных площадей выделенных групп между изображениями 1988-2002 гг. (%)

Классы	Классы лесных фитоценозов*				ВСЕ-
сомкнутости (%)	Т1	С1	С2	С3	ГО:
<10	—	—	—	8,7 -3,4	9,3 -4,3
10-30	—	0,6 -0,7	4,0 -4,5	19,1 1,2	23,7 -3,9
30-50	—	3,0 -3,0	11,1 1,2	9,9 4,0	24,2 2,1
50-70	0,9 -0,5	13,9 -0,2	8,1 3,4	2,2 0,6	25,1 3,3
70-90	4,7 0,6	11,0 2,9	0,8 0,0	—	16,9 3,3
>90	0,7 -0,2	0,1 -0,3	—	—	0,9 -0,5
ВСЕГО:	6,5 -0,3	28,6 -1,3	24,5 -0,6	40,3 2,2	100,0 0

* - положительные значения - увеличение, отрицательные - уменьшение площадей .

Рис. 2. Пример расчёта и возможные комбинации: А – лиственничные редколесья и редины; Б – долинные темнохвойные леса, В – гарь 2000 г., Г – гарь ранее 1988 г.

1986 1990 1994 1998 2002 годы

Сомкнутость крон, %

85- о

45-

1986 1990 1994 1998 2002 годы

Сомкнутость крон, %

1986 1990 1994 1998 2002 годы

1986 1990 1994 1998 2002 годы

Представление полученных результатов в виде функции, демонстрирующей изменение показателя сомкнутости за 10-ти летний временной период, показал, что для отдельных участков территории также наблюдается как рост, так и снижение величин показателя или его стабильность (рис. 3). Наибольшие изменения связаны с переходом групп менее сомкнутых лиственничников в группы более высоких классов сомкнутости (табл . 2). При этом наблюдается уменьшение количества пикселов для классов меньшей сомкнутости. Для фитоценозов класса темнохвойных лесов изменения имели наименьшую представленность .

Рис. 3. Изменение сомкнутости лесных фитоценозов в % сомкнутости за 10 лет. Маска гор представлена чёрным цветом

Анализ соотношения контуров редколесий на изображениях разных лет показал, что значительного увеличения их распространения не отмечено, что, с одной стороны, является ограничениями используемого метода (использование изображений данного пространственного разрешения позволяет определить границы леса, а не границы древесной растительности), с другой – распространение древесной растительности во многом ограничено крутизной склонов, определяющей мощность почвенного покрова [20] и выход на поверхность каменных осыпей и гольцов, заболачиванием верхних участков.

Вместе с тем можно отметить, что рост степени сомкнутости крон также выделяет участки, ранее подвергнувшиеся катастрофическим влияниям. Активное зарастание лиственными породами нарушенных участков отмечено на гарях Национального парка. Показателем интенсивности их изменений служит сомкнутость, меняющаяся за 10 лет до ±20%. Полученные результаты позволяют оценить масштабность и пространственную приуроченность эндогенных и экзогенных влияний, ведущих к росту степени гетерогенности растительного покрова, оценить их интенсивность. Постпожарное восстановление нарушенных участков в пределах парка представлено на достаточно больших площадях. Так, за период 1995 - 2008 гг. на территории бассейна р. Кожим (Национальный парк «Югыд Ва») выявлено 5 крупных очагов возгорания: 1 – 1988 - 1995 гг., 3 – в 2000 г. и 1 – в 2004 г. Использование временных серий спутников среднего и низкого разрешения с привлечением автоматизированных алгоритмов обработки [21] позволяет установить даты возгорания и сроки прохождения огнём территории.

Так, 29 июля – 8 августа 2000 г., по данным временных серий SPOT-Vegetation S10, произошло возгорание трёх разобщённых участков, их затухание – 18-27 августа. В 2004 г. пожар, по данным Terra/Aqua-MODIS, пришёлся на 27.07 – 16.08.

Заключение

Использование разновременных спектрозональных спутниковых изображений Landsat зимнего периода в сочетании с полевыми измерениями позволило выполнить статистически корректный анализ трендов изменения показателя сомкнутости крон древесного яруса модельной территории за 18-летний период. Предложенный алгоритм анализа может быть широко использован для выявления экологических и географических закономерностей изменения характеристик растительного покрова отдельных территорий под влиянием сукцессионных смен фитоценозов, климатических трансформаций или антропогенных влияний.

Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ «Влияние климатических изменений на биоценозы ненарушенных территорий российского Севера» (проект № 10-04-92514-ИК_а).