Создание высокоточной карты растительности Западной Сибири завершится к 2028 году
Сотрудники Института мониторинга климатических и экологических систем СО РАН (Томск) работают над созданием модели высокоточной карты растительности Западной Сибири с использованием спутниковых снимков Sentinel с разрешением от 10 метров и менее. Эта карта станет одним из компонентов российской суперкомпьютерной модели для исследования деятельного слоя суши TerM и позволит значительно повысить точность расчёта углеродного цикла и прогноза глобальных изменений климата.
«Если в геоботанике имеются сложные и подробные классификации растительности, насчитывающие несколько сотен типологических единиц, то во всех глобальных картографических моделях, основанных на спутниковой съёмке земной поверхности, ранее использовались очень упрощённые классификации. Так как болота Западной Сибири служат основными резервуарами углерода, то именно высокоточная карта растительности помогает определять распределение болотных и лесных массивов, что очень важно для понимания механизмов накопления и выброса углерода», — рассказал научный сотрудник ИМКЭС СО РАН Дмитрий Голубец.
Исследователь пояснил, что раньше при картографировании типов земной поверхности Томской области использовался анализ спутниковых изображений MODIS с низким пространственным разрешением (около 500 метров), что не позволяло уверенно различать сложное сочетание объектов на местности. Порой это даже приводило к казусам, когда крупный населённый пункт отображался на карте как открытое болото. Дело в том, что сама Западная Сибирь является очень сложной территорией с мозаичной структурой, когда в один пиксель 500 на 500 метров может попасть лесной массив, рямовые и грядово-мочажинные комплексы. Чтобы их распознать, необходим переход к более высокому пространственному разрешению — пикселям размером 10 на 10 метров.
Первым этапом реализации гранта стало картографирование Томской области. Иследователи используют в своей работе снимки Европейского космического агентства за три года, с 2022 по 2024, сделанные в течение вегетационного периода — с мая по сентябрь. В работе применяются методы кластеризации, определяющие однородные группы пикселей на основании схожести признаков. Эта процедура формирует основу будущей карты, разбивая территории на различные типы земной поверхности.
В ходе исследования было установлено, что при площади региона в 314 391 квадратных километров процент заболоченной территории Томской области равен 49,7 %, что почти на 6 % выше существовавших ранее данных, это почти 17 000 квадратных километров. При этом доля комплексных болот, в которых сочетаются гряды (возвышения), мочажины (понижения рельефа) и озерки, оказалась меньше на 6 %, а доля залесённых болот, напротив, выше на 9 %.
Согласно созданной картографической модели, оценка общей площади рямово-мочажинных комплексов увеличилась на 9 %, тёмнохвойных лесов на 7 %, а оценка площадей смешанных лесов уменьшилась на 10 %.
Следующий шаг — это масштабирование карты на всю Западную Сибирь. Как подчеркнул Дмитрий Голубец, при этом следует учесть совершенно новые типы объектов, характерные лишь для тундры и лесостепи. Например, полигональные болота — структуры, которые образуются вследствие мерзлотных явлений и характеризуются особыми геометрическими узорами (полигонами), состоящими из мелких водоёмов и приподнятых сухопутных зон.
Работа по созданию модели высокодетальной карты растительности Западной Сибири с расширенным списком картографируемых объектов завершится к 2028 году. Её использование в качестве одного из компонентов модели TerM окажет значительное влияние на точность расчётов углеродного цикла и прогнозов глобальных климатических изменений.
Напомним, что TerM (англ. Terrestrial Model — «Модель суши») — это численная физико-математическая модель, разработанная специалистами Института вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН, Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ и ИМКЭС СО РАН. Она предназначена для прогнозирования воздействия изменений климата на состояние наземных экосистем, включая почву, водоёмы и растительность.
Исследование выполняется при поддержке РНФ (проект № 25-17-00167).
Текст: Ольга Булгакова.
Источник: пресс-служба Томскогонаучного центра СО РАН.
