ЛЕСОВЕДЕНИЕ, 2018, № 3, С. 178-193

СРАВНЕНИЕ ЭКОЛОГО-ФИТОЦЕНОТИЧЕСКОГО И ЭКОЛОГО-ФЛОРИСТИЧЕСКОГО МЕТОДОВ КЛАССИФИКАЦИИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЦЕНОТИЧЕСКОГО РАЗНООБРАЗИЯ И КАРТОГРАФИРОВАНИЯ ЛЕСНОЙ РАСТИТЕЛЬНОСТИ
Н. Г. Беляева¹, Т. В. Черненькова¹, О. В. Морозова^1,2, Р. Б. Сандлерский³, М. В. Архипова^4
1Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН
Россия, Москва, 117997 Профсоюзная ул., д 84/32
Е-mail: n.vin@mail.ru
²Институт географии РАН
Россия, Москва, 119017 Старомонетный пер., д 29
³Институт проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова
Россия, Москва, 119071 Ленинский просп., д 33
⁴Институт геоэкологии им. Е.М. Сергеева РАН
Россия, Москва, 101000 Уланский пер., д 13, стр. 2 

Поступила в редакцию 28.06.2017 г.
Оценивалось современное ценотическое разнообразие лесов модельного региона площадью 51.5 тыс. га в юго-западной части Московской области на основе совместного анализа данных наземных полевых исследований, дистанционной информации (Landsat-5 сенсор TM, Landsat-8 сенсоры OLI и TIRS) и цифровых моделей рельефа. Классификация лесных сообществ проведена двумя способами: с использованием эколого-фитоценотического и эколого-флористического методов классификации. В результате классификации лесной растительности исследуемой территории выделено 15 эколого-фитоценотических синтаксонов на уровне групп ассоциаций и 9 эколого-флористических синтаксонов. Высокая точность группировки описаний с использованием обоих классификационных подходов подтверждена статистическими методами. Качество классификации эколого-флористических синтаксонов по присутствию и обилию видов, оцененное средствами пошагового дискриминантного анализа, было выше (87.1%), чем для эколого-фитоценотической классификации (78.9%). Унификация состава и наименований синтаксонов в рамках эколого-фитоценотической классификации обеспечила хорошее соответствие типологических и картографируемых единиц, – качество прогноза выделенных синтаксонов по яркостям пикселей и переменным рельефа составляло 78.6%. Относительное качество дискриминантного анализа выделенных синтаксонов в рамках эколого-флористической классификации продемонстрировало меньшую точность картографической модели (69.7%). Разработаны крупномасштабные карты лесной растительности для модельного региона на основе обоих классификационных подходов. Показано, что с большей точностью воспроизводятся единицы эколого-фитоценотической классификации, поскольку они отражают актуальное состояние растительных сообществ на определенной сукцессионной стадии развития, в то время как единицы эколого-флористической классификации скорее дают представление о потенциально возможном составе растительности, свойственном данному местообитанию. Сделан вывод, что большой объем основных синтаксонов эколого-флористической классификации (ассоциаций и субассоциаций) при крупномасштабном картографировании позволяет отслеживать общие закономерности распределения растительности, более содержательные в средне- и мелкомасштабном исполнении.
Ключевые слова: хвойно-широколиственные леса, дистанционное зондирование, эколого-фитоценотическая и эколого-флористическая классификации, дискриминантный анализ, картографирование
Работа выполнена в рамках государственного задания ЦЭПЛ РАН, по теме «Концепция спутникового мониторинга состояния и динамики лесных экосистем» (0110-2014-0001), поддержана грантами РФФИ № 16-05-0014216 по части изучения ценотического разнообразия лесов Восточно-Европейской равнины; № 16-35-00562 «мол_а» по анализу экологии лесных сообществ, а также поддержана грантом РНФ № 17-77-10135 по части обработки дистанционной информации.
DOI: 10.7868/S0024114818030026
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

• Анненская Г.Н., Жучкова В.К., Калинина В.Р., Мамай И.И., Низовцев В.А.,  Хрусталева М.А., Цесельчук Ю.Н. Ландшафты Московской области и их современное состояние. Смоленск: Изд-во Смоленского гуманитарного университета, 1997. 296 с.


• Заугольнова Л.Б., Морозова О.В. Типология и классификация лесов Европейской России: методические подходы и возможности их реализации // Лесоведение. 2006. № 1. С. 34-48.


• Ильинская С.А., Матвеева А.А., Речан С.П., Казанцева Т.Н., Орлова М.А. Типы леса // Леса Западного Подмосковья. М.: Наука, 1982. С. 20-149.


• Клекка У. Р. Дискриминантный анализ // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989. С. 78-137.


• Козлов Д.Н. Инвентаризация ландшафтного покрова методами пространственного анализа для целей ландшафтного планирования // Ландшафтное планирование: общие основания, методология, технология: Труды междунар. школы-конф. «Ландшафтное планирование». М.: Географический факультет МГУ, 2006. 280 с.


• Козлов Д.Н., Пузаченко М.Ю., Федяева М.В., Пузаченко Ю.Г. Отображение пространственного варьирования свойств ландшафтного покрова на основе дистанционной информации и цифровой модели рельефа // Известия РАН. Сер. геогр., 2008, № 4. С. 112-124.


• Комарова А.Ф. Разнообразие темнохвойных лесов Северо-Западного Кавказа и закономерности их пространственного распределения: Автореф. дисс. … канд. биол. наук (спец. 03.02.01). М.: Московский гос. университет, 2017. 22 с.


• Кренке А.Н. Отображение факторов формирования компонентов ландшафта на основе тематических карт, дистанционной информации и трехмерной модели рельефа: Автореф. дисс. … канд. географ. наук (спец. 25.00.23). М.: Институт географии РАН, 2011. 27 с.


• Малышева Н.В. Автоматизированное дешифрирование аэрокосмических изображений лесных насаждений. М.: Изд-во Московского гос. университета леса, 2012. 154 с.


• Морозова О.В., Тихонова Е.В. Дифференциация лесных сообществ юго-западной части Московской области // Изв. Самарского НЦ РАН. 2012. Т. 14. № 1 (4). С. 1073–1077.


• Нешатаева В.Ю., Демьянов В.А. Лесная растительность Полярного Урала в верхнем течении реки Собь // Ботанический журнал, 2002. Т. 87. № 5. С. 90-109.


• Попов С.Ю. Опыт создания геоботанической карты методом дискриминантного анализа полевых и дистанционных данных // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 1. С. 25-35.


• Порфирьев В.С. О применении понятий серии и цикла при изучении хвойно-широколиственных лесов // Бюл. МОИП. Отд. биол. 1960. Вып. 3. С. 93–99.


• Пузаченко М.Ю., Черненькова Т.В. Определение факторов пространственного варьирования растительного покрова с использованием ДДЗ, ЦМР и полевых данных на примере центральной части Мурманской области // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 5. С. 167–191.


• Пузаченко М.Ю., Пузаченко Ю.Г., Козлов Д.Н., Федяева М.В. Картографирование мощности органогенного и гумусового горизонтов лесных почв и болот южнотаежного ландшафта (юго-запад Валдайской возвышенности) на основе трехмерной модели рельефа и дистанционной информации (Landsat 7) // Исследование Земли из космоса. 2006. № 4.  С. 1-9.


• Пузаченко Ю.Г. Математические методы в экологических и географических исследованиях. М.: ACADEMA, 2004.  416 с.


• Пузаченко Ю.Г., Сандлерский Р.Б., Кренке А.Н., Пузаченко М.Ю. Мультиспектральная дистанционная информация в исследовании лесов // Лесоведение. 2014. № 5.  С. 13–29.


• Савельева Л.И. Типы хвойных лесов Подмосковья // Динамика хвойных лесов Подмосковья. М.: Наука, 2000. 221 с.


• Соколов С.Я. Таксономия лесных ассоциаций // Проблемы ботаники. 1962. Т. 6. С. 36-42.


• Тюрин В.В., Щеглов С.Н. Дискриминантный анализ в биологии. Краснодар: Кубанский гос. университет, 2015. 126 с.


• Ценофонд лесов Европейской России. http://cepl.rssi.ru/bio/flora/main.htm. Дата обращения 12.12.2017.


• Черненькова Т.В., Морозова О.В. Классификация и картографирование типологического разнообразия лесов // Лесоведение. 2017. № 4. C. 243–255.


• Черненькова Т.В., Левицкая Н.Н., Козлов Д.Н., Тихонова Е.В., Огуреева Г.Н., Пестерова О.А. Оценка состояния и динамики биоразнообразия лесов с использованием наземных и дистанционных методов на примере Московской области // Разнообразие и мониторинг лесных экосистем России / Под ред. А.С. Исаева. М.: Товарищество научных изданий КМК, 2012. Т. 1. С. 316–370.


• Черненькова Т.В., Морозова О.В., Пузаченко М.Ю., Попов С.Ю., Беляева Н.Г. Состав и структура еловых лесов юго-западного Подмосковья // Лесоведение.  2015.  № 5. С. 323–338.


• Braun-Blanquet J. Pflanzensoziologie. 3. Aufl. Wien; N.-Y. 1964. 865 S.


• Chernenkova T.V., Puzachenko M.Yu., Morozova O.V., Ogureeva G.N., Kuperman R.G. An approach for mapping Northern Fennoscandian forests at different scales // Botanica Pacifica. 2015. V. 4. N 1. Р. 1-10.


• Hennekens S. M.  TURBO(VEG). Software package for input, processing and presentation of phytosociological data. User’s guide. Lancaster: IBN-DLO Wageningen, University of Lancaster. 1996. 59 p.


• Hill M. O. TWINSPAN: a FORTRAN program for arranging multivariate data in ordered two-way table classification of the individuals and attributes. N.-Y.: Cornell University Ithaca. 1979. 48 p.


• Tichý L. JUICE, software for vegetation classification // Journal of Vegetation Science. 2002. V. 13. P. 451–453.


• Westhoff V., van der Maarel E. The Braun-Blanquet approach // Handbook of Vegetation Science. 1973. V. 5. P. 617–726.