Тепловое поле южно-таежного ландшафта Русской равнины

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Рассмотрена технология выделения параметров порядка (инварианты) пространственной структуры теплового поля южно-таежного ландшафта (Центрально-Лесной заповедник), полученных на основе анализа временной серии измерений в длинноволновом канале спутников серии Landsat c 1986 по 2017 гг. и отражающих его стационарное состояние. Показано, что со спутника измеряется тепловой поток не непосредственно от крон леса, а от приземного слоя атмосферы, состояние которого определяется параметрами ландшафта. Установлено, что инвариантная составляющая пространственно-временного варьирования теплового поля отображается двумя параметрами порядка: первый преимущественно отражает температуру зимних месяцев, второй – летних. Выявлен вклад рельефа и растительности в определении инварианта и автохтонные составляющие теплового поля, определяемые переходными зонами между контрастными по тепловому излучению элементами ландшафта. Показано, что тепловое поле, измеряемое со спутника, отражает тепловой поток от приземного слоя атмосферы, находящийся в прямом взаимодействии с ландшафтным покровом.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Ю. Г. Пузаченко

Институт проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: baybaranastasia@yandex.ru
Россия, 119071, г. Москва, Ленинский проспект, 33

А. С. Байбар

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: baybaranastasia@yandex.ru
Россия, 119991, г. Москва, ул. Ленинские горы, д.1

А. В. Варлагин

Институт проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова РАН

Email: baybaranastasia@yandex.ru
Россия, 119071, г. Москва, Ленинский проспект, 33

А. Н. Кренке

Институт географии РАН

Email: baybaranastasia@yandex.ru
Россия, 119017, Москва, Старомонетный пер., 29

Р. Б. Сандлерский

Институт проблем экологии и эволюции им. А.Н. Северцова РАН

Email: baybaranastasia@yandex.ru
Россия, 119071, г. Москва, Ленинский проспект, 33

Список литературы

  1. Большая советская энциклопедия. М.: Советская энциклопедия, 1969–1978. C. 19774.
  2. Кабанов М.В. Некоторые закономерности климатических и экосистемных изменений в Сибири // Журнал Сиб. Фед. ун-та. Биология. 2008. Т. 1. № 4. С. 312–322.
  3. Казаков А.А. Дистанционное геотермическое картографирование болот Западной Сибири (на примере Тарманского болотного массива) // Вестн. Тюменского ун-та. Науки о Земле. 2013. № 4. С. 161–167.
  4. Пузаченко Ю.Г. Инварианты динамической геосистемы // Изв. РАН. Сер. геогр. № 5. 2010. С 6–16.
  5. Пузаченко Ю.Г. Математические методы в экологических и географических исследованиях. М.: ACADEMIA. 2004. 416 c.
  6. Пузаченко Ю.Г. Организация ландшафта // Вопр. географии. 2014. № 138. С. 35–65.
  7. Пузаченко Ю.Г., Козлов Д.Н. Геоморфологическая история развития региона. Комплексные исследования в Центрально-Лесном государственном природном биосферном заповеднике: их прошлое, настоящее и будущее // Матер. сов. Тр. Центрально-Лесного заповедника. Вып. 4. Тула: Гриф и К, 2007. С. 125–159.
  8. Сочава В.Б. Учение о геосистема. Новосибирск: Наука, 1975. 39 с.
  9. Хакен Г. Принципы работы головного мозга: Синергетический подход к активности мозга, поведению и когнитивной деятельности // М: Пер СЕ, 2001. 351 с.
  10. Хакен Г. Синергетика. М: Изд. МИР, 1980. 405 с.
  11. Центрально-Лесной государственный природный биосферный заповедник. Популярный очерк. М.: Изд. “Деловой мир”, 2007. 80 с.
  12. Chen F., Yang S., Yin K., Chan P. Challenges to quantitative applications of Landsat observations for the urban thermal environment // Environ Sci (China). 2017. № 59. Р. 80–88.
  13. Nguyen-Thanh Son, Bui-Xuan Thanh Decadal assessment of urban sprawl and its effects on local temperature using Landsat data in Can Tho city, Vietnam // Sustainable Cities and Society. 2018. № 36. Р. 81–91.
  14. Fernandez-Manso A., Quintano C., Roberts D. Burn severity influence on post-fire vegetation cover resilience from Landsat MESMA fraction images time series in Mediterranean forest ecosystems // Remote Sens. Environ. 2016. № 184. Р. 112–123.
  15. Hais M., Kuсhera T. The influence of topography on the forest surface temperature retrieved from Landsat TM, ETM+ and ASTER thermal channels // Photogrammetry and Remote Sensing. 2018. № 64. Р. 585–591.
  16. Huang C.Y., Anderegg W.R.L. Vegetation and surface brightness dynamics after aspen forest die-off // Geoph. Research. 2014. № 119. Р. 1297–1308.
  17. Jorgensen S.E., Svirezhev Y.M. Towards a Thermodynamic Theory for Ecological Systems // Elsevier. 2004. 380 p.
  18. Kang Yun Analysis of temperatures distribution of forest type class using Landsat imagery // ASPRS Annual Conference Milwaukee, Wisconsin. 2011. Р. 8–16.
  19. Puzachenko Yu., Sandlersky R., Sankovski A. Methods of Evaluating Thermodynamic Properties of Landscape Cover Using Multispectral Reflected Radiation Measurements by the Landsat Satellite // Entropy. 2013. № 15. Р. 3970–3982.
  20. Puzachenko Y.G., Sandlersky R.B., Svirejeva-Hopkins A. Estimation of thermodynamic parameters of the biosphere, based on remote sensing // Ecol. Modell. 2011. № 222. Р. 2913–2923.
  21. Ray T.W. A FAQ on Vegetation in Remote Sensing. URL. ftp://kepler.gps.caltech.edu/pub/terrill.rsvegfaq (accessed 13.01.2019).
  22. Vlassova L., Perez-Cabello F., Nieto H., Martín P., Riano D. Assessment of Methods for Land Surface Temperature Retrieval from Landsat-5 TM Images Applicable to Multiscale Tree-Grass Ecosystem Modeling // Remote Sens. 2014. № 6. Р. 4345–4368.
  23. Wood J. The Geomorphological Characterization of Digital Elevation Models. Leicester, UK: Department of Geography, 1996. 466 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Соотношение температуры, измеренной с Landsat, с температурой и тепловым потоком, измеренными на вышке в еловом лесу.

Скачать (83KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Оценка размерности пространства варьирования температуры по методу осыпи. 1 – описываемое варьирование в процентах, 2 – модель случайного процесса.

Скачать (68KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Временная динамика стандартизованных коэффициентов регрессии для первых двух компонентов.

Скачать (112KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Пространственное варьирование двух первых инвариантов, отражающих поле температур зимой (1) и летом (2), приведенных к температуре самого холодного и самого теплого сроков измерения.

Скачать (191KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Отклонения двух инвариантов от регрессионной модели.

Скачать (235KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Иерархические уровни организации рельефа: (а) – рельеф территории; (б) – 3810/80 м; (в) – 1050/50 м; (г) – 450/30 м; (д) – 270/15 м; (е) – 150/5 м.

Скачать (178KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Влияние рельефа (зима) R2=0.22: (а) – тепловое поле, описанное рельефом; (б) – тепловое поле, не описанное рельефом.

Скачать (147KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Влияние рельефа (лето) R2=0.268: а – тепловое поле, описанное рельефом; б – тепловое поле, не описанное рельефом.

Скачать (154KB)
Метаданные
10. Рис. 9. Поле температур, описываемое рельефом, представленное двумя осями дискриминантного анализа.

Скачать (121KB)
Метаданные
11. Рис. 10. Соотношение свойств растительного покрова и температуры зимой.

Скачать (93KB)
Метаданные
12. Рис. 11. Соотношение свойств растительного покрова и температуры летом.

Скачать (81KB)
Метаданные
13. Рис. 12. Классификация тепловых полей без учета влияния рельефа. Светлому тону соответствуют высокие температуры, темному – низкие.

Скачать (181KB)
Метаданные
14. Рис. 13. Значения инвариантов, преобразованных в температуры самого теплого и самого холодного сроков наблюдения (по зимним температурам).

Скачать (101KB)
Метаданные
15. Рис. 14. Шесть типов инвариантов, выделяющих границы верховых болот и сельскохозяйственных земель.

Скачать (126KB)
Метаданные
16. Рис.15. Значения инвариантов, преобразованных в температуры самого теплого и самого холодного сроков наблюдения, упорядоченные по зимним температурам.

Скачать (71KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2019