Вопрос влияния деятельности человека на изменение климата планеты привел к появлению долгосрочных прогнозных моделей геосистемы. Данные модели описывают связь разных земных систем – атмосферы, океана, ледяного покрова, наземной растительности – и должны учитывать их взаимное влияние друг на друга. В частности наземный растительный покров влияет на поглощение входящей солнечной радиации через его альбедо, а также участвует в глобальных циклах углерода и других элементов. Многие ранние прогнозные модели использовали фиксированную информацию о наземной растительности. Но изменение климата может оказывать влияние на наземные экосистемы, в связи с чем появилась необходимость в разработке глобальных динамических моделей растительности, которые в последние десять лет начали активно внедряться во многие прогнозные модели земной системы.
Глобальные модели динамики растительности должны прогнозировать процессы в наземных экосистемах в масштабе всей планеты на столетия вперед, что приводит к необходимости упрощения некоторых их аспектов. Обычно моделирование выполняется на уровне клеток с разрешением 50-100 км. Модели воспроизводят основные процессы в растительности – фотосинтез, продукцию растений, распределение ее на дыхание, размножение и рост растения, распределение продукции между разными тканями. Моделирование происходит для разных типов наземных экосистем, обычно обобщающих большие группы разных видов растений. Модели учитывают конкуренцию между типами растительности, ее отмирание в результате конкуренции, изменения климата или природных пожаров, и последующий процесс разложения с переходом освободившегося углерода в атмосферу. В последнее время наблюдается активное развитие моделей и включение в них учета новых факторов, таких как растительности тундр, лишайников и мхов, вечной мерзлоты и ее таяния, динамики сельскохозяйственной деятельности, влияния рек.
Для оценки точности моделей динамики растительности часто используют глобальные продукты спутникового мониторинга. Существуют примеры сравнения вывода моделей со многими продуктами ДЗЗ: картами растительного покрова, данными о FAPAR, площадями, пройденными природными пожарами, картами биомассы и др. В последние годы развивается направление параметризации моделей на основе спутниковых данных.
В ИКИ РАН имеется опыт настройки параметров моделей на основе данных ДЗЗ, с последующим использованием настроенных моделей для прогнозированием динамики растительного покрова. Параметризация выполнялась для модели SEVER, ее целью было увеличение совпадения между выводом модели и картой типов растительного покрова, полученной по данным ДЗЗ. Оптимизированная модель использовалась для прогнозирования изменения растительности России на ближайшее столетие, прогноз показал, что во всех климатических сценариях бореальные леса России будут замещаться лесами умеренного пояса.
Работа выполнена в рамках темы «Мониторинг» (госрегистрация № 01.20.0.2.00164), c использованием ресурсов ЦКП «ИКИ-Мониторинг» (Лупян и др., 2015, 2019).