Подал: Матвеев Алексей Михайлович
Авторы
Матвеев А.М.(1), Барталёв С.А.(1)
Организации
(1) Институт космических исследований РАН
Секция
Дистанционное зондирование Земли
Подсекция
углерод
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.