Исследование нелинейных трендов чистой первичной продукции юга Красноярского края

Последнее время характеризуется многими крупномасштабными изменениями, в том числе изменениями биоразнообразия экосистем. В связи с этим, особый интерес представляют исследования динамики трендов растительности. Существует достаточно большое количество исследований посвященных изучению трендов растительности. Большинство работ сосредоточено на достаточно коротких промежутках времени (или 1982-2000 гг., или начиная с 2000г). Кроме того, даже на достаточно больших промежутках времени (1982-2008), обычно рассматриваются линейные тренды, усредненные по пространству, которые не дают объективной картины изменений. Полученные результаты, при их верификации наземными данными, зачастую неоднозначны. Это говорит о недостатке знаний в области экологии лесов, о трудности верификации многолетних спутниковых данных, о неприменимости линейных моделей для определения зависимостей в сложных системах. Так же неоднозначность говорит о том, что точечные наземные измерения не дают возможности увидеть картину в целом. Отсюда следует необходимость исследований в области многолетней динамики трендов.
Основной целью работы является построение пространственного распределения нелинейных трендов чистой первичной продукции (ЧПП) для выявления особенностей ее пространственной и временной динамики. Также исследуются тренды радиационной температуры и индекса влажности почвы, для выявления зависимостей между ними.
Для декомпозиции временных рядов была использована нелинейная процедура Seasonal-Trend Decomposition Procedure Based on Loess (STL) – процедура сезонно-трендовой декомпозиции, основанная на Лессе. Данные для построения пространственного распределения трендов получены с использованием продуктов MOD17, MOD11, MOD09 (MODIS/Terra). Временной ряд наблюдений с 2000 по 20012 гг.
Анализ полученных трендов позволил выявить цикличность поведения значений ЧПП во времени, выделить зоны деградации, роста и устойчивых зон чистой первичной продукции. Сравнение трендов ЧПП, температуры и индекса влажности почвы позволило выявить степень их зависимости.