Материалы Четвертой конференции «Математическое моделирование в экологии» ЭкоМатМод-2015, г. Пущино, Россия

АНАЛИЗ СТРУКТУРЫ ТУНДРОВЫХ ЛАНДШАФТОВ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ

Голубятников Л.Л.1, Заров Е.А.2

1Институт физики атмосферы им. А.М.Обухова РАН, Москва, Россия

golub@ifaran.ru

2Югорский государственный университет, Ханты-Мансийск, Россия zarov.evgen@yandex.ru

Аннотация: С использованием космических снимков со спутников Landsat-8 и WorldView-2 сделан анализ структуры ландшафтов типичной и южной тундр территории Западной Сибири. На основе спутниковой информации и учета данных полевых исследований выделены типы характерных для рассматриваемых регионов микроландшафтов. Определены площади основных переувлажненных ландшафтов в различных типах болот типичной и южной тундр изучаемой территории.

Анализ ландшафтной структуры тундровых экосистем Западной Сибири был сделан на основе спутниковых снимков и данных полевых исследований. Были использованы спутниковые снимки с космических аппаратов Landsat-8 и WorldView-2. Снимки спутника среднего разрешения Landsat-8 (30 м/пиксел) охватывали участки площадью около 30 тыс.км2 типичной и южной тундры рассматриваемого региона, снимки спутника сверхвысокого разрешения WorldView-2 (0.5 м/пиксел для монохроматического и 2 м/пиксел для спектральных каналов) охватывали ключевые участки площадью 40 км2 в южной тундре и 25 км2 в типичной тундре Дешифрирование снимков и выделение классов ландшафтов земной поверхности проводилось с помощью программного пакета GRASS 6.4.3. При анализе снимков спутника Landsat-8 проведена классификация с обучением. Выбор обучающих полигонов осуществлялся вручную на основе экспертных оценок и данных полевых исследований. Для каждого выделенного класса было использовано около 30 обучающих полигонов. Точность классификаций определялась методом каппа-статистики. При анализе снимков спутника WorldView-2 для выявления максимальных различий по спектральным яркостям применялся метод главных компонент. Для первых трех компонент проведена классификация с обучением. Сопоставление выделенных типов микроландшафтов на снимке спутника WorldView-2 с классами ландшафтов выделенных на снимке спутника Landsat-8 проведено с помощью модуля "r.statistics" используемого пакета GRASS.

Анализ снимков спутника среднего разрешения Landsat-8 позволил выделить 11 классов тундровых ландшафтов. Точность проведенных классификаций по методу каппастатистики соответствует удовлетворительному уровню (75-82 %). Выделенные по снимкам Landsat-8 тундровые ландшафты были проанализированы на более детальных изображениях ключевых участков, полученного со спутника WorldView-2. Этот анализ с привлечением данных полевых наблюдений позволил выделить 19 классов земной поверхности (микроландшафтов) в южной тундре и 24 микроландшафта в типичной тундре. Водные экосистемы рассматриваемого ключевого участка южной тундры подразделены на глубоководную часть лишенную надводного растительного покрова, мелководную часть с разреженным надводным растительным покровом и внутриболотные озерки. Водные экосистемы ключевого участка типичной тундры представлены глубоководной и мелководной частями и микроландшафтом мелководье-сплавина (мелководная часть водоема, заросшая болотной растительностью). На ключевых участках типичной и южной тундр выделены так же микроландшафты на суходолах и сухих хасыреях (7 и 5 типов соответственно), на болотных возвышениях (по 2 типа), на мочажинах (7 и 4 типов) и на обводненных мочажинах (по 5 типов).

Сопоставление выделенных классов ландшафтов по снимкам Landsat-8 с типами микроландшафтов для территории снимков WorldView-2 позволило определить доли

47

Материалы Четвертой конференции «Математическое моделирование в экологии» ЭкоМатМод-2015, г. Пущино, Россия

рассматриваемых микроландшафтов в каждом ландшафтном классе. На основе этих данных были вычислены площади каждого микроландшафта на рассматриваемом снимке спутника Landsat. Согласно спутниковым данным, заболоченность исследуемых районов типичной и южной тундры составляет 52 % и 34 % соответственно. Полученные оценки заболоченности территорий превосходят аналогичные значения, рассчитанные на основе типологической карты болот (23 % и 32 % соответственно). Экосистемы на минеральных почвах (суходолах) достаточно широко распространены в исследуемых тундровых районах. По полученным оценкам они занимают около 34 % территории типичной тундры и около 43 % территории южной тундры. Согласно полученным оценкам, озера в исследуемых районах занимают около 11 и 12 % территорий типичной и южной тундр соответственно. При этом в южной тундре, площадь зеркала воды глубоководной части озер составляет около 59 % площади озер, площадь мелководной части озер – 41 %. Аналогичные оценки для типичной тундры составляют около 82 % и 17 % соответственно. Из полученных оценок следует, что тундровые озера имеют достаточно большую мелководную зону. Проведенное исследование показало, что незначительная часть (около 7 %) заболоченных территорий тундр занята буграми и торфяными валиками, которые образуют возвышения в ландшафтах болотных экосистем. На большей части переувлажненных территорий тундры расположены мочажины и озерки. Полученные результаты демонстрируют возможность совместного использования космических снимков со спутников среднего и сверхвысокого разрешения для анализа сложной, мозаичной структуры природных ландшафтов больших регионов.

Работа выполнена при поддержке проекта РФФИ 14-05-00193-а и Программы фундаментальных исследований Отделения наук о Земле РАН "Влияние современных изменений климата и окружающей среды на процессы в атмосфере и криосфере".

48

Материалы Четвертой конференции «Математическое моделирование в экологии» ЭкоМатМод-2015, г. Пущино, Россия

АНАЛИЗ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ СТРУКТУРЫ РАЗНОВОЗРАСТНЫХ ДРЕВОСТОЕВ МЕТОДАМИ СЛУЧАЙНЫХ ТОЧЕЧНЫХ ПОЛЕЙ

Грабарник П.Я.1, Алейников А.А.2, Ефименко А. С.2

1Институт физико-химических и биологических проблем почвоведения РАН, Пущино,

Россия, pavel.grabarnik@gmail.com

2Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН, Москва, Россия, aaacastor@gmail.com

Аннотация: В работе анализируются пространственные структуры, описывающие размещение деревьев в разновозрастных древостоях среднетаежных лесов.

Современные методы анализа структурной организации лесной экосистемы включают развитые средства анализа пространственных структур (Wiegand and Moloney, 2014). Интерес экологов в изучении особенностей пространственных взаимоотношений растений обусловлен той значительной ролью, которую играют эти взаимоотношения в ходе развития и функционирования лесной экосистемы. В частности, пространственная структура древостоя является следствием процессов, протекающих в сообществе, таких как конкурентное взаимодействие, влияющие на замедление роста соседних деревьев и изменение их морфологии и ведущее к отмиранию ослабленных деревьев, высвобождение пространства после отпада взрослых деревьев и активного роста молодых деревьев в образовавшихся «окнах» в пологе леса.

Современные методы пространственной статистики позволяют проверять биологические гипотезы, сформулированные в менее формализованной и точнее отражающей биологическое содержание форме. Однако изучение пространственных зависимостей с помощью применения новых методов стохастической геометрии и пространственной статистики относительно недавнее направление в вычислительной экологии, и часто эти методы используются в том виде, как они приведены в примерах в математических работах. При этом часто экологический контекст не соответствует условиям применения тех или иных математических процедур, что может искажать результат и основанные на нем выводы.

Исследованиями последних десятилетий показана необходимость популяционного подхода к изучению структурно-функциональной организации лесных экосистем (см. например,

Восточноевропейские .., 2004). С этой точки зрения большой интерес представляют исследования позднесукцессионных сообществ, длительное время развивающихся в спонтанном режиме. Последние несколько лет подобные исследования проводятся в среднетаежных лесах Печоро-Илычского заповедника. В работах (Алейников, 2011;

Алейников, Лазников, 2012) приведен анализ популяционной структуры основных лесообразователей среднетаежных лесов с учетом естественной дифференциации деревьев в сообществах. В частности, проанализированы основные популяционные характеристики: размерная, возрастная, онтогенетическая и виталитетная структуры части ценопопуляций деревьев, которая относится к древостою на примере ценопопуляций древесных видов еловопихтарников крупнопапоротниковых и высокотравных лесов.

Цель настоящей работы – изучить особенности пространственной структуры разновозрастных древостоев, которые длительное время не испытывали крупномасштабных нарушений, связанных с естественным фактором (ветровалы), или антропогенными факторами (рубки, пожары).

Нами разработаны новые методы анализа пространственной структуры древостоя в случае, когда область наблюдения содержит участки, в которых успешное возобновление древостоя невозможно из-за наличия сильного конкурента в травянистом ярусе. Новые методы позволили показать, что в отличие от диагностики группового характера

49

Материалы Четвертой конференции «Математическое моделирование в экологии» ЭкоМатМод-2015, г. Пущино, Россия

размещения деревьев, получаемого традиционными методами, деревья генеративного онтогенетического состояния размещены более регулярно, чем в случае пуассоновского

Рисунок. A) Пространственная структура елово-пихтарника крупнопапоротникового. Показаны кроны, подкроновое (серым) и межкроновое пространство (белым); Б) пространственная структура пихто-ельника высокотравного. Показаны относительные размеры диаметров стволов (зеленым), подкроновое (серым) и межкроновое пространство (белым); С) график Рипли L-функции для деревьев генеративного онтогенетического состояния, вверху для крупнопапортникового, внизу для высокотравного древостоев. Черная линия соответствует наблюдениям, облако серых линий соответствует 100 реализациям пуассоновского поля в области, отвечающего подкроновому пространству.

точечного поля (независимое и равномерное распределение точек). Кроме того, взаимодействие между деревьями характеризуется расстояниями большими, чем характерные размеры крон. Дополнительно были исследованы взаимное размещение деревьев различных онтогенетических состояний, что позволяет прогнозировать изменение пространственной структуры со временем.

Работа выполнена при поддержке РФФИ (проект № 15-34-20967)

Литература

Алейников, А.А. Состав и строение древостоев сфагновых ельников в верховьях реки Печора (ПечороИлычский заповедник) // Известия Самарского НЦ РАН. – 2011. – Т. 13(39). – № 1(4). – С. 960–964. Алейников, А.А., Лазников, А.А. Популяционная структура древесных видов разновозрастных еловопихтарников северного предуралья// Вестник МГУЛ -Лесной вестник – 2012. – С.32– 38. Восточноевропейские леса: история в голоцене и современность. – М.: Наука, 2004. – Кн. 1. – 479с; Кн.2. – 575c Wiegand, T., and K.A. Moloney. 2014. A handbook of spatial point pattern analysis in ecology. Chapman and Hall/CRC press, Boca Raton. – 538c.

50