XXIV.F.473
Ландшафтная дифференциация многолетней динамики земельного покрова в лесотундре Западной Сибири по данным Landsat
Миляев И. А. (1)
(1) Тюменский государственный университет, Тюмень, Россия
Современная трансформация геосистем во многом отражается в динамике растительного покрова, в частности в изменении продуктивности [Елсаков, 2024]. Климатические изменения Накопленные длинные временные ряды данных Landsat позволяют оценивать многолетние изменения геосистем по отдельным компонентам. Свойства снимков Landsat обеспечивают достоверность оценки изменений состояния поверхности [Корниенко, 2023], однако интерпретацию изменений могут осложнять диффузные границы между лесами, рединами и редколесьями и тундрами (Kravtsova et al., 2012), а также длительное постпирогенное восстановление растительности (Московченко и др., 2020). Поэтому необходимо сочетать анализ земельного покрова в устойчивых ландшафтных границах с оценкой неопределенности классификации [Oloffson, 2014]. Цель исследования — выявить многолетние изменения земельного покрова лесотундровой части Надым-Пур-Тазовского междуречья Западно-Сибирской равнины за период между 1985–1989 и 2021–2025 годами и ландшафтную дифференциацию этих изменений. Исследуемая территория охватывает площадь около 49,5 тысяч кв. км.
В работе используются зимние и летние композиты Landsat с пространственным разрешением 30 м/пиксель, спектральные индексы NDVI и mNDWI и цифровая модель рельефа Copernicus. Классификация выполнена методом случайного леса со 100 деревьями в среде Google Earth Engine (Gorelick et al., 2017) на основе экспертной обучающей выборки и тестовой выборки, составленной на основе открытых данных из научной литературы. Выделены классы сомкнутых лесов, редин и редколесий, тундровых сообществ, открытых песчаных поверхностей и водных объектов. Скорректированные площади классов и доверительные интервалы рассчитаны по матрицам ошибок (Olofsson et al., 2014). Анализ проведен по ландшафтным зонам, провинциям, геоморфологическим элементам, типам рельефа, группам и видам ландшафтов на основе ландшафтной карты (Атлас Тюменской области, 1971).
Общая точность классификации за первый период (1985–1989 гг.) составила 0,75, коэффициент Каппа 0,69. Для второго периода эти показатели составляют 0,83 и 0,79 соответственно. Для территории исследования площадь сомкнутых лесов статистически значимо увеличилась с 5,61 до 7,85 процента. Площадь открытых песчаных поверхностей сократилась с 0,76 до 0,60 процента.
Среди ландшафтных провинций наибольший прирост отмечен в Южно-Надымско-Пуровской — 8,20 процентного пункта. В тундровой части увеличение площади сомкнутых лесов в речных долинах происходит на месте редин и редколесий.
На ледниковых и озерно-ледниковых водораздельных равнинах площадь редин и редколесий увеличилась с 25,52 до 32,75 процента, а тундровых сообществ сократилась с 68,73 до 60,80 процента. На морских террасах соотношение изменилось противоположным образом. Прирост площади сомкнутых лесов в равнинных относительно дренированных ландшафтах составил 3,12, в переувлажненных болотных — 1,15 процентного пункта. Среди болотных ландшафтов выделяются крупнобугристые мерзлые торфяники, где площадь сомкнутых лесов возросла с 15,34 до 29,53 процента.
Динамика водной поверхности также разнонаправленна: в переувлажненных болотных ландшафтах ее площадь сократилась с 7,66 до 6,81 процента, в переувлажненных периодически затопляемых увеличилась с 15,03 до 17,42 процента. При интерпретации этих изменений необходимо учитывать возможные межгодовые колебания уровня воды.
Результаты показывают, что изменения земельного покрова не сводятся к однонаправленному облесению. Их пространственная дифференциация связана с зонально-провинциальным положением, геоморфологическими условиями и дренированностью ландшафтов. Результаты обосновывают необходимость многоуровневого ландшафтного анализа; установление причин изменений требует отдельной проверки.
Ключевые слова: Landsat, земельный покров, многолетняя динамика, лесотундра, Западная Сибирь, облесение
Литература:
- Елсаков В. В. Климатические изменения как факторы динамики запасов зелёной фитомассы оленьих пастбищ арктических островов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 4. С. 162–175. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-4-162-175.
- Корниенко С. Г. Характеристика антропогенных трансформаций напочвенного покрова в районе Ямбургского месторождения по данным спутников Landsat // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 2. С. 184–201. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-2-184-201.
- Московченко Д. В., Арефьев С. П., Московченко М. Д., Юртаев А. А. Пространственно-временной анализ природных пожаров в лесотундре Западной Сибири // Сибирский экологический журнал. 2020. Т. 27. № 2. С. 243–255. DOI: 10.15372/SEJ20200210.
- Gorelick, N., Hancher M., Dixon M., et al. Google Earth Engine: planetary-scale geospatial analysis for everyone // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 202. P. 18–27. DOI: 10.1016/j.rse.2017.06.031.
- Kravtsova V. I., Tutubalina O., Hofgaard A. Aerospace mapping of the status and position of northern forest limit // Geography, Environment, Sustainability. 2012. V. 5. No. 3. P. 28–47. DOI: 10.24057/2071-9388-2012-5-3-28-47.
- Olofsson P., Foody G. M., Herold M., Stehman S. V., Woodcock C. E., Wulder M. A. Good practices for estimating area and assessing accuracy of land change // Remote Sensing of Environment. 2014. V. 148. P. 42–57. DOI: 10.1016/j.rse.2014.02.015.
Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов