Оценка многолетней динамики растительного покрова восточного макросклона Приполярного Урала по данным спутниковой съёмки Landsat

Горные ландшафты выступают высокочувствительными индикаторами современных климатических изменений, вызывающих смещение высотных границ растительности и трансформацию видовой структуры фитоценозов. Сложность надежной количественной оценки процессов трансформации растительного покрова полевыми методами в условиях слабой транспортной доступности, характерной для горных ландшафтов, делает актуальной использование многолетних рядов наблюдений, основанных на спутниковых данных, и методов геопространственного моделирования.
На основе спутниковых снимков Landsat 5–9 (TM/ETM+/OLI) выполнен анализ межгодовой динамики вегетационного индекса NDVImax и проведено ретроспективное моделирование лесотаксационных показателей (породный состав, группы типов леса, классы бонитета) для восточного макросклона Приполярного Урала. Для моделирования таксационных признаков за 2000–2024 гг. использовалась модель глубокого обучения SegFormer, обученная по верифицированным цифровым материалам лесоустройства ХМАО–Югры. В качестве предикторов при моделировании использовались ежегодные композиты снимков Landsat, сформированные при помощи алгоритма LandTrendr, цифровая модель рельефа FABDEM и биоклиматические параметры CHELSA. Точность распознавания преобладающей породы деревьев и кустарников составила 74,0% (двукратная точность – 88,9%), групп типов леса – 69,6%, классов бонитета – 71,0%.
Моделирование показало увеличение лесопокрытой площади региона с 65,5% до 68,5% территории. Зафиксирован статистически достоверный (p < 0,01) рост площадей еловых (с 18,1 до 22,3%), березовых (с 15,1 до 17,3%) и лиственничных (с 0,4 до 1,9%) лесов, а также ерниковых сообществ (с 2,5 до 3,4%) при сокращении площади сосняков (с 15,7 до 7,6%). В структуре типов леса выявлено расширение брусничной (+13,3%) и нагорной лишайниковой (+4,7%) групп на фоне сокращения долгомошно-хвощевой (–10,4%) и сфагновой (–2,1%), что отражает трансформацию местообитаний в сторону более автоморфных.
Анализ временных рядов NDVImax за период с 1985 по 2024 гг. выявил устойчивый рост фитомассы – на 68% исследуемой территории скорость прироста индекса превышает 0,006/год (p < 0,01). Наиболее интенсивные положительные изменения (0,008/год) приурочены к высотному интервалу 600–700 м, соответствующему верхней границе леса. Снижение количества фитомассы обусловлено преимущественно пожарами – лесопотери при данном виде нарушений составили 45 %. Согласно пороговым значениям индекса dNBR, на территории исследования преобладают пожары с низким уровнем воздействия на растительный покров (41,4–49,8 %).
По данным метеостанции Саранпауль после 2002 г. темпы потепления существенно возросли, что подтверждается достоверным трендом среднегодовой температуры в приземном слое воздуха на уровне 0,07 °C/год при p < 0,01. Близкое значение тренда за этот же период исследования отмечено при анализе температуры земной поверхности (LST – Land Surface Temperature) (0,06 °C/год) по материалам тематического продукта MOD21C3 (MODIS–Terra). Схожесть тенденции характерна для значений NDVImax, на что указывает статистически значимая корреляционная связь температурного показателя с данным вегетационным индексом (r = 0,56 при p < 0,05; r = 68 при p < 0,01 с использованием скользящего среднего).
Полученные данные подтверждают климатогенное продвижение лесной растительности вверх на более высокие гипсометрические уровни в горных высокоширотных областях. Использование комплексного подхода, сочетающего применение нейросетевого метода для геопространственного моделирования характеристик древостоя и количественной оценки растительного покрова по данным вегетационных индексов и климатических параметров, представляет высокую информативность для дальнейшего мониторинга лесных экосистем северных ландшафтных областей Уральских гор.

Работа выполнена при поддержке Российского Научного Фонда в рамках проекта № 26–77–00090 «ГИС-анализ современной динамики растительного покрова Полярного Урала».