ВВЕДЕНИЕ КОМПОНЕНТЫ БИОСФЕРЫ, МОНИТОРИНГ Лекция 1 ВВЕДЕНИЕ Ò Ò Понятие «биосфера» было предложено австрийским геологом Зюссом в 1875 г. и разработано Вернадским в 20-х годах прошлого века. Биосфера - это та часть Земли, в которой обитают и размножаются живые организмы. В биосферу входит часть твердой оболочки Земли литосферы, водной оболочки - гидросферы, и газовой оболочки атмосферы. Круговорот различных веществ в биосфере в сумме образует мощный круговорот элементов между литосферой, гидросферой и атмосферой - так называемый биогеохимический цикл. Основные циклы – углерода, фосфора, азота, кальция и др. Биогеохимические циклы для наиболее важных компонентов в общих чертах определены: известны источники, направления обмена элементами между организмами и резервуарами. ЖИВОЕ ВЕЩЕСТВО Ò Живое вещество распределено в биосфере неравномерно. Общая масса биосферы составляет примерно 1.8⋅1012 т живого вещества. Если это количество равномерно распределить по поверхности планеты, получится тонкий слой толщиной всего около 1 см. Если представить, что Земля - это яблоко, то этот слой будет гораздо тоньше яблочной кожуры. В действительности же биомасса распределяется неравномерно - от 45 кг/м2 в тропических лесах до 0.003 кг/м2 в океанах. В основном наиболее скудно заселены пустыни, полярные ледяные шапки и глубокие пещеры. В зависимости от климатических и других факторов живое вещество концентрируется в виде различных групп животных и растений. Наиболее крупные группы называют биомами (тундра, тайга, степи и т.п.). По своему составу биомы неоднородны. Так, внутри лесного биома различают типы лесов, состоящих преимущественно из одного или нескольких видов деревьев. Мы можем классифицировать биомы по типу их флоры и фауны. ЭКОСИСТЕМА Ò Группа растений и животных, которые интенсивно обмениваются между собой веществом и энергией, называется экосистемой. Ни одна экосистема не существует изолированно: между различными экосистемами существует обмен веществом и энергией. В каждом случае сообщество находится в тесном взаимодействии с внешним миром. Климат и почва влияют на сообщество, и наоборот, сообщество влияет на почву и формирует свой собственный климат (микроклимат). Энергия и вещество поступают извне и позволяют сообществу выполнять свои жизненные функции и синтезировать вещество, которое перемещается от одного организма сообщества к другому и вновь возвращается в окружающую среду. Сообщество и его среда, рассматриваемые совместно как функциональная система, образующая единое целое и характеризуемая присущим ей потоком энергии и круговоротом вещества, называется экосистемой. ГЕОГРАФИЧЕСКИЕ ПОЯСА Ò Земля вращается вокруг оси с наклоном 23,5° к плоскости эклиптики, поэтому возникает значительный градиент приходящего солнечного излучения между полюсами и экватором, обладающий сезонной изменчивостью. Количество солнечной радиации, приходящей на верхнюю границу атмосферы, является функцией широты. Распределение приходящей солнечной радиации зависит от свойств облачного покрова, содержания пыли в атмосфере. Горизонтальная неоднородность биосферы научно обоснована Докучаевым в 1899 г. Географические пояса выделяют как вытянутые по широте полосы, внутри большинства географических поясов выделяются географические зоны. Различают 13 географических поясов: арктический, субарктический, 2 умеренных, 2 субтропических, 2 тропических , 2 субэкваториальных, экваториальный, субантарктический и антарктический. ГЛОБАЛЬНЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ Ò Это изменения глобальной окружающей среды, включая изменение климата, продуктивности суши, океана и др., водных ресурсов, химию атмосферы и экологические системы. Эти изменения могут изменить способность Земли поддерживать жизнь. При этом имеется в виду понимание и прогноз причин и воздействий, а также возможностей реакции на долговременные изменения климата и парникового потепления, изменения общего содержания озона в атмосфере, и ультрафиолетовой радиации на уровне земли, природно обусловленные изменения климата в масштабах сезонных и межгодовых вариаций. Важное значение имеют аспекты опустынивания, обезлесивания, землепользования, сохранения биоразнообразия. МОНИТОРИНГ Ò Это регистрация, сбор, передача, накопление, хранение и анализ информации о качественных и количественных характеристиках состояния биосферы и ее отдельных компонентов - биомов, экосистем - и протекающих в них процессах под влиянием естественных и антропогенных факторов, а также оценка и прогноз тенденций изменения в них. Структура системы для мониторинга: подсистема сбора информации от разных источников, подсистема хранения разнородной информации, подсистема анализа данных, подсистема принятия решений, подсистема выводов результатов. ГЛАВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ ОПРЕДЕЛЯЮЩИЕ КЛИМАТ Цикл углерода Цикл веществ в атмосфере Цикл воды Движение атмосферы и океанов ЦИКЛ УГЛЕРОДА (C) WHRC IPCC, 2001 АНТРОПОГЕННОЕ ВОЗДЕЙСТВИЕ IPCC, 2001 IPCC, 2001 УВЕЛИЧЕНИЕ CO2 И CH4 ДИНАМИКА КОНЦЕНТРАЦИИ CO2 Глобальные моделируемые и наблюдаемые аномалии температур Без учета антропогенного воздействия С учетом антропогенного воздействия IPCC, 2001 IPCC, 2001 IPCC, 2001 ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ БАЛАНС АНОМАЛИИ ПРИПОВЕРХНОСТНОЙ ТЕМПЕРАТУРЫ ОКЕАНОВ АНОМАЛИИ ПРИРОВЕРХНОСТНЫХ ТЕМПЕРАТУР И УРОВНЕЙ ОКЕАНОВ http://podaac.jpl.nasa.gov/sst/ МЕЖДУНАРОДНАЯ ГЕОСФЕРНОБИОСФЕРНАЯ ПРОГРАММА IGBP В США Комитет по изучению окружающей среды и природных ресурсов работает над следующими разделами экологической проблематики: Ò глобальные изменения; Ò биоразнообразие и экосистемы; Ò проблемы использования и управления природными ресурсами; Ò токсические загрязнения и опасные выбросы; Ò качество воздуха; Ò водные ресурсы, прибрежная и морская окружающая среда; Ò ослабление последствий природных катастроф. Мониторинг лесных экосистем Лекция 10 Land Cover Classification Land cover mapping is one of the most important and typical applications of remote sensing data. Land cover corresponds to the physical condition of the ground surface, for example, forest, grassland, concrete pavement etc., while land use reflects human activities such as the use of the land, for example, industrial zones, residential zones, agricultural fields etc. Generally land cover does not coincide with land use. A land use class is composed of several land covers. Remote sensing data can provide land cover information rather than land use information. Initially the land cover classification system should be established, which is usually defined as levels and classes. The level and class should be designed in consideration of the purpose of use (national, regional or local), the spatial and spectral resolution of the remote sensing data, user's request and so on. The definition should be made as quantitatively clear as possible. http://www.profc.udec.cl/~gabriel/tutoriales/rsnote/contents.htm The classification was carried out as follows. a. Geometric A geo-coded Landsat image was produced. b. Collection of the ground truth data A ground investigation was made to identify each land cover class on the geo-code Landsat image as well as on topographic maps. c. Classification by Maximum Likelihood Method The Maximum Likelihood Method was adopted using the training samples obtained from the ground truth. http://www.profc.udec.cl/~gabriel/tutoriales/rsnote/contents.htm Land Cover Change Detection Land cover change detection is necessary for updating land cover maps and the management of natural resources. The change is usually detected by comparison between two multi-date images, or sometimes between an old map and an updated remote sensing image. The method of change detection is divided into two; a. comparison between two land cover maps which are independently produced b.change enhancement by integrating two images into a color composite or principal component image. http://www.profc.udec.cl/~gabriel/tutoriales/rsnote/contents.htm The changes over a 5 year period, which were detected by using a color composite with blue assigned to an old image of Landsat TM and red assigned to a new image of Landsat TM. Such detection is very useful for updating "vegetation maps" of 1:50,000 to 1:100,000 scale with Landsat TM or SPOT, and of 1:250,000 scale with Landsat MSS. The land cover change can also be divided into two; a. seasonal change agricultural lands and deciduous forests change seasonally b. annual change land cover or land use changes, which are real changes, for example deforested areas or newly built towns. http://www.profc.udec.cl/~gabriel/tutoriales/rsnote/contents.htm One should note that a cycle of seasonal change can be rather complex as shown in Figure. Sometimes seasonal change rate is very high, for example in spring time in cold area. Usually seasonal change and annual change are mixed within the same image. However only the real change should be detected, so that two multi-data images of almost same season should be selected to eliminate the effects of seasonal change. http://www.profc.udec.cl/~gabriel/tutoriales/rsnote/contents.htm Global Vegetation Map NOAA AVHRR data are very useful for producing a global vegetation maps which cover the whole world, because NOAA has edited global cloud free mosaics in the form of a GVI(global vegetation index) on a weekly basis since April of 1982. The GVI data include information about NDVI (normalized difference vegetation index) as computed as follows Ch.1 : visible band Ch.2 : near infrared band NDVI or NVI are indicators of the intensity of biomass. The larger the NVI is, the denser the vegetation. Though the original resolution of NOAA AVHRR is 1.1 km per pixel of the Equator, the GVI has a low resolution of 16 km x 16 km per pixel at the Equator. In spite of the low resolution, the GVI is useful for producing a global vegetation map. Пространственно‐временная динамика древостоев на северном пределе их произрастания Ары-Мас, 1999 по сравнению с 1973 Исходные снимки Landsat Классификационные картосхемы Проникновение лиственничников в зону тундры 0.3 Sn Урочище Ары‐Мас, самый северный в мире участок леса: A - 1973 г., B - 2000 г. 1) сомкнутость < 0.1; 2) 0.1≤сомкнутость < 0.3; 3) сомкнутость ≥0.3; 4) фон. А 0.2 С В 0.06 ΔL1 ΔL2 ΔL3 СЗ СВ ΔL1 ΔL2 ΔL3 0.1 З 0 0 5 10 0.06 0 0.03 0.03 0.06 15 Крутизна склона, градусы 0.03 0.03 Sn Б ЮЗ ΔL1 ΔL2 ΔL3 0.02 Ю 0.01 0 0 20 40 Высота, м 60 ЮВ 0.06 80 В Landsat-derived maps of temporal changes in forest-tundra ecotone: 1976 yr (left) versus 2000 yr (right). 12 3 4 5 6 Siberian pine prostrates and regeneration; - “dark-needle” conifers (crown closure <0.3); - “dark-needle” conifers (crown closure >0.3); - bush-grass communities; - mineralized surfaces; - water bodies. Полярный Урал: пространственно‐временная динамика древостоев за период1968, 1988 гг. Firescar distribution on the Sakhalin Island 16 Пространственно‐временная динамика вспышек массового размножения сибирского шелкопряда 1. The outbreak zone. 2. The main outbreak spot. SPOT Vegetation 1 healthy evergreen conifer; 2 damaged evergreen conifer stands (08/21/03); Вспышка массового размножения сибирского шелкопряда в Ирбейском районе Растительный покров по данным MODIS (2003) • 500 m resolution • Designed specifically to map forest cover in this region • High overall accuracy of 93% • Very accurate product for this study 19 Ever Green Conifer Deciduous Conifer Deciduous Broad Leaf Mixed Forest Grassland Tundra Other Vegetated: Woodland.Shrubland Agriculture-Natural Vegetation Mosaic Barren Wetland IGARSS06 Denver, CO July31-Aug.4, Alpine Tundra 2006 Обнаружение тепловых аномалий по данным MODIS 2000 2001 2002 2003 2004 2005 5.92% of forest burned in South Central Siberia from 2000 to 2005 as measured by hotspots detected by Terra MODIS about 82,000 km2 burned out of a total of 1,400,000 km2 forest area 20 IGARSS06 Denver, CO July31-Aug.4, 2006 Evergreen Conifer Forest Deciduous Conifer Forest Deciduous Broadleaf Forest Mixed Forest Grassland Woodlands, shrublands Tundra Agriculture/Veg. Mosaic Wetlands Bare ground W N E Forest Fires between 2000 and 2005 SRTM data area 2005.04.19.fires_topo_classes_likely.ppt 3-D view of the area E N W Vertical exageration 30x Forest fire risk map based on topography and forest type draped over the SRTM DEM. Light pink means less than average risk. Darker reds mean 2, 3 or 4 times average risk. Fires that occurred between 2000 and 2004 are shown in yellow Fires in South Central Siberia 2000 - 2005 Larch Forest: Estimated Fire return interval and topography for Central Siberia 100 90 80 years 70 60 50 40 30 20 10 0 SW Kharuk et al NE Kharuk et al (2005) (2005) Evenkia Area SW MODIS derived NE MODIS derived South Central Siberia SW = South West Slopes (135 - 315 degrees) NE = North East Slopes (315 - 135 degrees) Biomass estimates using the carbon density measures from the Shepashenko et al. (1998) paper applied to the 2003 MODIS-derived classification Above Ground Carbon Total Forest Area Density Class ECF DCF DBF MXF Total kg/m2 4.583 3.767 3.269 3.873 103 Ha 44,340.97 52,303.95 33,882.73 45,979.05 176,506.70 Above Ground Carbon Pg 2.032 1.970 1.108 1.781 6.891 Above ground carbon kg/m2 2.5 - 3.0 3.0 - 3.5 3.5 - 4.0 4.0 - 4.5 4.5 - 5.0 5.0 - 5.5 24 IGARSS06 Denver, CO July31-Aug.4, 2006 Съемка SPOT обнаружении гарей Подекадное выявление изменений Гари 2001-2003 годов в районе Якутска гари 2001 года гари 2002 года гари 2003 года Егоров В.А., Барталёв С.А. Гари 2001-2003 годов по данным SPOT-Vegetation 2000 год 2001 год 2002 год 2003 год Егоров В.А., Барталёв С.А. Карта наземных экосистем Северной Евразии Егоров В.А., Барталёв С.А. Burned area mapping by combining hotspots and change detection (HANDS) Potential burned pixel if: NDVIdiff < NDVI diff(mean) + NDVI diff(stdev) Robert Fraser and Zhanqing Li Forest burned in 1998/9 using HANDS satellite algorithm Robert Fraser and Zhanqing Li Satellite burnt area results 1998 and 1999 national burned area from satellite within 15% of estimates from provincial fire agencies Good correspondence with fire polygons from Alberta Environment 1998 fires - Central Alberta Robert Fraser and Zhanqing Li SIBERIA (SAR Imaging for Boreal Ecology and Radar Interferometry Applications), EU/CEO project no ENV4-CT97-0743. ACHIEVEMENT: Generation of a forest map of central Siberia from ERS-1/ERS-2 Tandem coverage 1997 JERS coverage 1998 RESULTS: 96 forest cover maps (100 km X 100 km) covering 650000 km2.An example of map is shown on the left. Water Agriculture, bogs, Open forest, cut, fire Forest 10-30 t/ha Forest 30-50 t/ha Forest> 50 t/ha SIBERIA-I Thuy Le Toan - NEESI, 23-26 Feb 2004. St Petersburg Картирование лесных территорий по данным ASTER FOREST TYPE MAP, TOMAKOMAI, HOKKAIDO ASTER ASTER Data Data -- Summer Summer -- Autumn Autumn -- DEM DEM Validation Validation -- Existing Existing maps maps NEEDLELEAF KARAMATSU BROAD U N I V E R S I T Y O F W A L E S S W A N S E A SIBERIA-II frame GLC 2000 From Sergey Bartalev @ JRC SPOT/ Vegetation, 1km spatial resolution http://www.gvm.sai.jrc.it Thuy Le Toan - NEESPI, 2326 Feb 2004. St Petersburg U N I V E R S I T Y O F W A L E S S W A N S E A SIBERIA-II GLC2000, 1km MODIS, 500m Thuy Le Toan NEESPI, 23-26 Feb 2004. St Petersburg MERIS, 300m U N I V E R S I T Y O F W A L E S S W A N S E A SIBERIA-II GLC2000, 1km MODIS, 500m Thuy Le Toan NEESPI, 23-26 Feb 2004. St Petersburg MERIS, 300m Irkutsk Oblast (north of Shestakovsky test territory) SIBERIA-I Biomass classification coh. ERS 9+10.10.97 + 2.6.98 int. JERS ASTER RGB Channel 432 30.5.2001