Авторы
Матвеев А.М.(1), Барталёв С.А.(1)
Организации
(1) Институт космических исследований РАН
Секция
Дистанционное зондирование Земли
Научный руководитель
Барталёв С.А.
Место работы научного руководителя
Институт космических исследований РАН
Текст тезисов
В работе проведён анализ показателей валовой и чистой первичной продукции (англ. Gross и Net Primary Production, или GPP и NPP соответственно) углерода на основе стандартного продукта ДЗЗ MOD17 [Running, Zhao, 2021] по различным классам растительного покрова на территории России [Барталёв и др., 2016].
Результат сопоставления среднемноголетних показателей MOD17A3H — при практически идентичных результатах для обеих спутниковых платформ (Terra и Aqua) — показал, что наибольшими показателями чистой первичной продукции (NPP) обладают лиственные и смешанные леса (5±0,7–1,4 т (C) / га) России; чистая продукция луговых сообществ соразмерна со светло- и темнохвойными лесами, а наиболее низкие значения NPP среди различных классов леса характерны для лиственничников.
Для большинства классов растительности характерно нормальное распределение показателей GPP и NPP. Исключение составляет GPP лиственничников и продукция болотных биомов; в последние входит множество подклассов разного генезиса [Шинкаренко, Барталёв, 2023]. Была рассчитана среднемноголетняя чистая продукция углерода на территории России.
На примере гранулы MODIS h23v02 (бо́льшая часть Якутии) проведен анализ восьмидневных показателей GPP и NPP (NPP без учёта древесины) MOD17A2H по классу лиственничников и их сопоставление с ежедневными оценками эмиссии от природных пожаров согласно продуктам GFAS v1.2, FEER v1.0-G1.2 и FINN v2.5 [Kaiser et al., 2012; Ichoku, Elisson, 2014; Wiedinmyer et al., 2023]. Пиксели, содержащие эмиссии от пожаров, в среднем отличаются более высокими показателями продуктивности до пожара и более низкими после пожара. Однако сопоставление ежегодных наблюдений (например, 2020 и 2021 гг.) показывает, что влияние погодных условий может иметь бо́льший эффект на динамику NPP в сравнении с пожарами. Общее среднемноголетнее распределение указывает на бо́льшую суммарную годовую продукцию в пикселях, в которых за период наблюдений пожары зафиксированы не были. Однако в некоторые годы (например, 2017 г.) суммарный показатель NPP практически идентичен для пикселей с и без эмиссии. Значимой корреляции эмиссии углерода и до- и постпожарной разности GPP или NPP не наблюдается.
Работа выполнена в рамках реализации важнейшего инновационного проекта государственного значения "Разработка системы наземного и дистанционного мониторинга пулов углерода и потоков парниковых газов на территории Российской Федерации, обеспечение создания системы учета данных о потоках климатически активных веществ и бюджете углерода в лесах и других наземных экологических системах» (рег. № 123030300031-6).
Список литературы
1. Running S.W., Zhao M. User’s Guide Daily GPP and Annual NPP (MOD17A2H/A3H) and Year-end Gap-Filled (MOD17A2HGF/A3HGF) Products NASA Earth Observing System MODIS Land Algorithm (For Collection 6.1). V. 1.1. 11.03.2021. URL: https://modis-land.gsfc.nasa.gov/pdf/MOD17C61UsersGuideV11Mar112021.pdf.
2. Барталёв С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН, 2016. 208 c.
3. Шинкаренко С.С., Барталёв С.А. Применение данных дистанционного зондирования для широкомасштабного мониторинга водно-болотных угодий // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 6. С. 9–34. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-6-9-34.
4. Kaiser J.W., Heil A., Andreae M.O., Benedetti A., Chubarova N., Jones L., Morcrette J.-J., Razinger M., Schultz M.G., Suttie M., van der Werf G.R. Biomass burning emissions estimated with a global fire assimilation system based on observed fire radiative power. Biogeosciences, 2012. V. 9. P. 527–554. DOI: 10.5194/bg-9-527-2012.
5. Ichoku C., Ellison L. Global top-down smoke-aerosol emissions estimation using satellite fire radiative power measurements. Atmos. Chem. Phys., 2014. V. 14. P. 6643–6667. DOI: 10.5194/acp-14-6643-2014.
6. Wiedinmyer C., Kimura Y., McDonald-Buller E.C., Emmons L.K., Buchholz R.R., Tang W., Seto K., Joseph M.B., Barsanti K.C., Carlton A.G., Yokelson R. The Fire Inventory from NCAR version 2.5: an updated global fire emissions model for climate and chemistry applications. Geosci. Model Dev., 2023. V. 16. P. 3873–3891. DOI: 10.5194/gmd-16-3873-2023.
Результат сопоставления среднемноголетних показателей MOD17A3H — при практически идентичных результатах для обеих спутниковых платформ (Terra и Aqua) — показал, что наибольшими показателями чистой первичной продукции (NPP) обладают лиственные и смешанные леса (5±0,7–1,4 т (C) / га) России; чистая продукция луговых сообществ соразмерна со светло- и темнохвойными лесами, а наиболее низкие значения NPP среди различных классов леса характерны для лиственничников.
Для большинства классов растительности характерно нормальное распределение показателей GPP и NPP. Исключение составляет GPP лиственничников и продукция болотных биомов; в последние входит множество подклассов разного генезиса [Шинкаренко, Барталёв, 2023]. Была рассчитана среднемноголетняя чистая продукция углерода на территории России.
На примере гранулы MODIS h23v02 (бо́льшая часть Якутии) проведен анализ восьмидневных показателей GPP и NPP (NPP без учёта древесины) MOD17A2H по классу лиственничников и их сопоставление с ежедневными оценками эмиссии от природных пожаров согласно продуктам GFAS v1.2, FEER v1.0-G1.2 и FINN v2.5 [Kaiser et al., 2012; Ichoku, Elisson, 2014; Wiedinmyer et al., 2023]. Пиксели, содержащие эмиссии от пожаров, в среднем отличаются более высокими показателями продуктивности до пожара и более низкими после пожара. Однако сопоставление ежегодных наблюдений (например, 2020 и 2021 гг.) показывает, что влияние погодных условий может иметь бо́льший эффект на динамику NPP в сравнении с пожарами. Общее среднемноголетнее распределение указывает на бо́льшую суммарную годовую продукцию в пикселях, в которых за период наблюдений пожары зафиксированы не были. Однако в некоторые годы (например, 2017 г.) суммарный показатель NPP практически идентичен для пикселей с и без эмиссии. Значимой корреляции эмиссии углерода и до- и постпожарной разности GPP или NPP не наблюдается.
Работа выполнена в рамках реализации важнейшего инновационного проекта государственного значения "Разработка системы наземного и дистанционного мониторинга пулов углерода и потоков парниковых газов на территории Российской Федерации, обеспечение создания системы учета данных о потоках климатически активных веществ и бюджете углерода в лесах и других наземных экологических системах» (рег. № 123030300031-6).
Список литературы
1. Running S.W., Zhao M. User’s Guide Daily GPP and Annual NPP (MOD17A2H/A3H) and Year-end Gap-Filled (MOD17A2HGF/A3HGF) Products NASA Earth Observing System MODIS Land Algorithm (For Collection 6.1). V. 1.1. 11.03.2021. URL: https://modis-land.gsfc.nasa.gov/pdf/MOD17C61UsersGuideV11Mar112021.pdf.
2. Барталёв С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН, 2016. 208 c.
3. Шинкаренко С.С., Барталёв С.А. Применение данных дистанционного зондирования для широкомасштабного мониторинга водно-болотных угодий // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 6. С. 9–34. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-6-9-34.
4. Kaiser J.W., Heil A., Andreae M.O., Benedetti A., Chubarova N., Jones L., Morcrette J.-J., Razinger M., Schultz M.G., Suttie M., van der Werf G.R. Biomass burning emissions estimated with a global fire assimilation system based on observed fire radiative power. Biogeosciences, 2012. V. 9. P. 527–554. DOI: 10.5194/bg-9-527-2012.
5. Ichoku C., Ellison L. Global top-down smoke-aerosol emissions estimation using satellite fire radiative power measurements. Atmos. Chem. Phys., 2014. V. 14. P. 6643–6667. DOI: 10.5194/acp-14-6643-2014.
6. Wiedinmyer C., Kimura Y., McDonald-Buller E.C., Emmons L.K., Buchholz R.R., Tang W., Seto K., Joseph M.B., Barsanti K.C., Carlton A.G., Yokelson R. The Fire Inventory from NCAR version 2.5: an updated global fire emissions model for climate and chemistry applications. Geosci. Model Dev., 2023. V. 16. P. 3873–3891. DOI: 10.5194/gmd-16-3873-2023.