введение компоненты биосферы, мониторинг

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