ISSN: 0024-1148 Лесоведение. 2014. № 5. С. 83-90


ИЗМЕНЕНИЕ NDVI ЛЕСНЫХ ЭКОСИСТЕМ СЕВЕРНОГО КАВКАЗА КАК ФУНКЦИЯ РЕЛЬЕФА И КЛИМАТА

Шарый П.А.1, Шарая Л.С.2
1 Институт физико-химических и биологических проблем почвоведения РАН:142290, Московсая обл., г. Пущино, ул. Институтская, 2
2 Институт экологии Волжского бассейна РАН: 445003, Самарская обл., г. Тольяти, ул. Комзина, 10


Поступила в редакцию: 13 сентября 2013 г.


Для анализа связей вегетационного индекса NDVI горных лесов с климатом и рельефом в бассейне р. Кубань сформирована матрица средней многолетней температуры июля (ТИЮЛ) c шагом 500 м. Детальность карты, полученной на основе этой матрицы, обоснована тесной связью (R2 = 0.978) температуры от метеостанций с рельефом. Показано, что средняя многолетняя температура июля значимо определяется не только высотой над уровнем моря, но освещенностью склонов и характеристиками долин. Для NDVI горных лесов в этом бассейне выявлена тесная нелинейная связь с ТИЮЛ. Выборки сосновых лесов вблизи ледников обнаруживают тесные нелинейные связи летнего NDVI с рельефом и удаленностью от ледников. Для широколиственных, мелколиственных и сосновых типов леса в бассейне выявлены экологические оптимумы ТИЮЛ, для темнохвойных лесов такой оптимум не установлен. В прогнозируемых оценках NDVI широколиственных лесов по климатическому сценарию E GISS к 2050 г. среднее значение NDVI может уменьшиться, поскольку температурный оптимум лесов передвинется в область высокогорного рельефа, который характеризуется менее благоприятными условиями для развития лесной растительности.



  • Ключевые слова: геоморфометрия, действие климата и рельефа на NDVI лесов, экологические оптимумы, нелинейность связей, Северный Кавказ.


Список литературы:


1.             Барталев С.А., Ершов Д.В., Лупян Е.А., Толпин В.А. Возможности использования спутникового сервиса ВЕГА для решения различных задач мониторинга наземных экосистем//Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 1. С. 49-56.         


2.             Барталев С.А., Ершов Д.В., Исаев А.С., Потапов П.В., Турубанова С.А., Ярошенко А.Ю. Карта лесов Российской Федерации, окрашенная по преобладающим группам пород деревьев и сомкнутости древесного полога. Масштаб 1: 14 000 000, 1 лист. М.: ИКИ РАН, 2004.         


3.             Барталев С.А., Егоров В.А., Ершов Д.В., Исаев А.С., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Уваров И.А. Спутниковое картографирование растительного покрова России по данным спектрорадиометра MODIS//Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 4. С.285-302.    


4.             Залиханов М.Ч., Коломыц Э.Г., Шарая Л.С., Цепкова Н.Л., Сурова Н.А. Высокогорная экология в моделях. М.: Наука, 2010. 487 с.           


5.             Темботова Ф.А., Пшегусов Р.Х., Тлупова Ю.М., Темботов Р.Х., Ахомготов А.З. Состояние лесных экосистем горной Кабардино-Балкарии по данным дистанционного зондирования//Известия РАН. Серия географическая. 2012. № 6. С. 89-97.            


6.             Тхазаплижева Л.Х., Шхагапсоев С.Х. Состояние ценопопуляций и стратегия выживания Lilium monadelphum Bieb. в условиях стресса//Экология. 2010. № 2. С. 108-118.                  


7.             Шарая Л.С. Предсказательное картирование лесных экосистем в геоэкологии//Поволжский экологический журнал. 2009. № 3. С. 249-257.         


8.             Шарая Л.С. Прогнозное картографирование лесных экосистем (ландшафтно-экологический подход)//Изв. Самарского НЦ РАН. 2013. Т. 15. № 3. С. 38-47.                     


9.             Шарая Л.С., Шарый П.А. Связь абиотических и биотических характеристик лесной экосистемы Жигули//Изв. Самарского НЦ РАН. 2009. Т. 11. № 1. С. 22-30.                     


10.          Шарая Л.С., Шарый П.А. Изучение пространственной организации лесных экосистем с помощью методов геоморфометрии//Экология. 2011. № 1. С. 3-10.       


11.          Шарый П.А., Рухович О.В., Шарая Л.С. Методология анализа пространственной изменчивости характеристик урожайности пшеницы в зависимости от условий агроландшафта//Агрохимия. 2011. № 2. С. 57-81.        


12.          Шарый П.А., Смирнов Н.С. Механизмы влияния солнечной радиации и анизотропии местности на растительность темнохвойных лесов Печоро-Илычского заповедника//Экология. 2013. № 1. С. 11-19.        


13.          Bartalev S.A., Belward A.S., Ershov D.V., Isaev A.S. A new SPOT4-VEGETATION derived land cover map of Northern Eurasia//International Journal of Remote Sensing. 2003. V. 24. N. 9. P. 1977-9182.             


14.          BeckageB., OsborneB., Pucko C., Gavin D.G., Siccama T., Perkins T. A rapid upward shift of a forest ecotone during 40 years of warming in the Green Mountains of Vermont//Proceedings of the National Academy of Sciences (USA). 2008. V. 105. P. 4197-4202.           


15.          Fisher J.I., Mustard J.F., Vadeboncoeur M.A. Green leaf phenology at Landsat resolution: Scaling from the field to the satellite//Remote Sensing of Environment. 2006. V. 100. P. 265-279.              


16.          Hijmans R.J., Cameron S.E., Parra J.L., Jones P.J., Jarvis A. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas//International Journal of Climatology. 2005. V. 25. P. 1965-1978.       


17.          Huete A., Justice C., van Leeuwen W. MODIS vegetation index (MOD13). Algorithm theoretical basis document. Version 3. Arizona: Univ. of Arizona and Virginia, April 1999. 120 p.        


18.          Lischke H., Guisan A., Fischlin A., Bugmann H. Vegetation responses to climate change in the Alps -Modeling studies//Cebon P., Dahinden U., Davies H., Imboden D., Jaeger C. (eds.) A View from the Alps: Regional Perspectives on Climate Change. Boston: MIT Press. 1998. Chapter 6. P. 309-350.      


19.          Montgomery D.C., Peck E.A. Introduction to Linear Regression Analysis. New York: John Wiley & Sons, 1982. 504 p.               


20.          Pike R.J., Evans I.S., Hengl T. Geomorphometry: A Brief Guide//Hengl T., Reuter H.I. (eds). Geomorphometry: concepts, software, applications. Developments in Soil Science, V. 33. Amsterdam: Elsevier, 2009. Chapter 1. P. 3-30.                


21.          Rodriguez E., Morris C.S., Belz J.E., Chapin E.C., Martin J.M., Daffer W., Hensley S. An assessment of the SRTM topographic products, Technical Report JPL D-31639. Pasadena, California: Jet Propulsion Laboratory. 2005. 143 p.


22.          Schmidt G.A., Ruedy R., Hansen J.E., Aleinov I., Bell N., Bauer M., Bauer S., Cairns B., Canuto V., Cheng Y., Del Genio A., Faluvegi G., Friend A.D., Hall T.M., Hu Y., Kelley M., Kiang N.Y., Koch D., Lacis A.A., Lerner J., Lo K.K., Miller R.L., Nazarenko L., Oinas V., Perlwitz J.P., Perlwitz Ju., Rind D., Romanou A., Russell G.L., Sato Mki., Shindell D.T., Stone P.H., Sun S., Tausnev N., Thresher D., Yao M.-S. Present day atmospheric simulations using GISS Model E: Comparison to in-situ, satellite and reanalysis data//Journal of Climate. 2006. V. 19. P. 153-192.      


23.          Shary P.A., Sharaya L.S., Mitusov A.V. Fundamental quantitative methods of land surface analysis//Geoderma. 2002. V. 107. P. 1-32.          


24.          Wood J. Overview of software packages used in geomorphometry//T. Hengl, H.I. Reuter (eds.). Geomorphometry: concepts, software, applications. Developments in Soil Science, V. 33. Amsterdam: Elsevier, 2009. Chapter 10. P. 257-267.