Исследование Земли из Космоса, 2021, № 6, стр. 50-59

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время в связи с наблюдающимися климатическими изменениями множество исследований посвящено глобальным и региональным изменениям растительного покрова. Данные нормализованного разностного индекса растительности (NDVI) свидетельствуют об изменениях продуктивности растительности в северных регионах Евразии и Америки, являющихся наиболее чувствительными к растущей температуре воздуха (Seidl et al., 2017; Seddon et. al., 2016). В последние десятилетия в тундре регистрируется широко распространенное “позеленение”, на которое указывают увеличивающиеся максимумы NDVI в вегетационный период (Walker et al., 2009; Epstein et al., 2012; Bhatt et al., 2017), в то же время в некоторых районах зоны бореальных лесов отмечается смена тенденции NDVI c “позеленения” на “потемнение” (Beck, Goetz 2011; Елсаков, Телятников, 2013; Buermann et al., 2014). Однако, наблюдаемые тенденции очень чувствительны к временной и пространственной выборке и имеют большую пространственную неоднородность (Miles and Esau, 2016).

Территория Западно-Сибирской равнины слабо изучена на предмет климатически-обусловленных изменений продуктивности растительного покрова. Немногочисленные исследования состояния растительного покрова таежной зоны региона фрагментарны и связаны преимущественно с антропогенным воздействием на ландшафты вследствие активной разработки нефтегазовых месторождений (Шарикалов, Якутин, 2012; Алексеева, Ященко, 2013; Коркина, Талынева, 2015; Кобзарь и др., 2016). Имеющиеся оценки изменений растительности тундры указывают на рост ее продуктивности в последние десятилетия (Елсаков, Телятников, 2013; Титкова, Виноградова, 2015; Белоновская и др., 2011). Попытка оценки изменений продуктивности разных типов растительности северной части Западно-Сибирской равнины в 2000–2016 гг. была предпринята в работе Miles et al., 2019, в которой так же было установлено преимущественное увеличение продуктивности растительности в тундре и ее снижение в тайге. Тренды же NDVI за период 1982–2015, рассмотренные в работе Зуев и др., 2019, показывают преимущественно положительные тенденции продуктивности растительности, как в зоне тундры, так и в зоне тайги.

Климатические исследования свидетельствуют о том, что температура воздуха в Сибири растет более быстрыми темпами по сравнению с другими регионами (Cohen et al., 2014), а климатические модели показывают дальнейшее потепление (Miao et al., 2014). В этой связи исследование отклика различных типов растительности Западно-Сибирской равнины, являющейся одним из самых значительных пулов углерода в мире, к наблюдаемым климатическим изменениям, представляется особо важной задачей. Имеющиеся данные об NDVI c 1982 по 2015 гг. (Pinzon and Tucker, 2014) позволяют оценить тенденции изменений продуктивности различных типов растительности Западно-Сибирской равнины более чем за 30 лет и сопоставить их с температурными изменениями того же периода.

ОБЪЕКТ И МЕТОДЫ

Для оценки влияния климатических изменений на растительность Западной Сибири был проведен анализ связи вегетационного индекса NDVI и температуры воздуха. Анализ производился для территорий вблизи метеостанций Росгидромета, имеющих длинные ряды наблюдений за температурой воздуха. Таким образом, было отобрано 33 метеостанции, расположенные в природных зонах от тундры до подтайги, более южные станции не участвовали в анализе по причине высокой антропогенной нарушенности ландшафтов этих территорий (обилие пахотных земель). Ряды среднемесячной температуры воздуха были получены с помощью сервиса ВНИИГМИ-МЦД (Булыгина и др.). В качестве индикатора состояния растительности использовался вегетационный индекс NDVI, являющийся показателем количества фотосинтететически активной биомассы и определяющийся по разности спектральной яркости между красным и ближним инфракрасным диапазонами на космоснимках поверхности Земли. В работе использовались данные NDVI GIMMS, полученные с помощью многоканального радиометра AVHRR, размещенного на борту спутников NOAA, и представляющие собой среднемесячные значения индекса NDVI за период 1982–2015 гг. с разрешением 1/12 × 1/12°, (Pinzon and Tucker, 2014). Не смотря на то, что данные набора NDVI GIMMS доступны лишь до 2015 г., он является наиболее репрезентативным долгопериодным набором из представленных в настоящее время (Marshal et al., 2016; Tian et al., 2015). Для расчета NDVI в окрестностях каждой метеостанции выбиралась область размером 0.5 × 0.5° с наиболее однородным типом растительности и минимальным количеством объектов инфраструктуры, данные в которой осреднялись. Типы растительности определялись в соответствии с картой растительности России, разработанной в ИКИ РАН на основе данных спутникового мониторинга земной поверхности (Барталев и др., 2011). Все расчеты выполнены для уровня значимости 0.05.

Список метеостанций, отобранных для анализа, с указанием природной зоны, характерного типа растительности в выбранном для каждой станции квадрате 0.5 × 0.5° и теплого периода для каждой природной зоны, определенного по данным среднемесячной температуры воздуха на рассматриваемых станциях за период 1982–2015, приведен в табл. 1.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Одним из основных факторов, определяющих продуктивность растительных систем, является температура воздуха. Растительность северных территорий особо чувствительна к колебаниям температуры воздуха осеннего и весеннего периодов, когда температура выступает лимитирующим фактором фотосинтеза и определяет начало и конец вегетационного периода, а также сроки наступления фенологических явлений (Wang et al., 2011, Piao et al., 2008, 2011, 2015). Для оценки изменений NDVI и температуры воздуха за теплый период, определенный в табл. 1, были рассчитаны сезонные значения параметров для каждой станции и их линейные тренды за 1982–2015 гг. Как видно из рис. 1, а значимые положительные тренды сезонного значения NDVI наблюдаются в районах большинства метеостанций региона кроме сильно заболоченных территорий лесотундры и северной тайги – районов станций Салехард, Янов Стан, Надым, Тарко-Сале, Толька, Березово, Халясавэй, а также среднетаежной станции Александровское, для которых тренды сезонного значения NDVI не значимы. Тренды температуры воздуха теплого периода на большинстве станций региона положительны, однако не значимы (рис. 1, б).

Рис. 1.

Линейные тренды сезонного значения а – NDVI, б – температуры воздуха на метеостанциях региона за 1982–2015 гг.

При анализе динамики сезонного значения NDVI было выявлено, что характер его увеличения на большинстве станций региона не линеен. При осреднении сезонных значений NDVI в пределах природных зон, становится видно, что в большинстве случаев NDVI достигает своего пикового значения в 1997 г., а с конца 1990-х–начала 2000-х годов наблюдается спад либо стабилизация его значений во всех природных зонах (рис. 2, а). При этом увеличение сезонного значения NDVI в 1982–1997 гг. (тренды значимы для всех природных зон региона) происходит на фоне увеличения сезонной температуры воздуха лишь на станциях южной тайги и подтайги, в остальных природных зонах тренды сезонного значения температуры воздуха в 1982–1997 гг. близки к нулю либо отрицательны (рис. 2, б). Таким образом, видно, что при общих положительных трендах NDVI и температуры воздуха в 1982–2015 гг. (рис. 1) динамика параметров внутри указанного периода не имеет однонаправленных тенденций, хотя известно, что колебания сезонного значения NDVI находятся в зависимости от колебаний температуры воздуха в теплый период, в частности в весенние месяцы (Зуев и др., 2019). Значимых трендов сезонной температуры воздуха ни в период 1982–1997 гг. ни в период 1997–2015 гг. в природных зонах региона не выявлено.

Рис. 2.

Динамка сезонного значения а – NDVI, б – температуры воздуха в пределах природных зон региона 1982–2015 гг.

Торможение роста NDVI с 1997 г. отмечается во всем Северном полушарии, в особенности в Европе, Северной Америке и Центральной Сибири и связывается с уменьшением прихода к поверхности Земли солнечной радиации и снижением запасов почвенной влаги (Kong et al., 2017). В 1997–1998 годах наблюдалось экстремально сильное явление Эль-Ниньо, а с конца 1990-х гг. отмечается низкая фаза индекса температуры поверхности океана в регионе Эль-Ниньо – ONI на фоне снижения солнечной активности (Climate etc…, 2021). Таким образом, смена тенденции NDVI после 1997 г. может быть так же связана с низкой фазой ONI в результате уменьшения солнечной активности. Стоит отметить так же, что рост значений NDVI в период 1982–1997 гг. наблюдался в период высокой фазы ONI. Кроме того, прекращение роста значений NDVI происходит на фоне периода замедления глобального потепления, причины которого в настоящее время остаются дискуссионными (Володин, Грицун, 2018).

По результатам ранее проведенных исследований (Зуев и др., 2019) было установлено, что изменчивость сезонного значения NDVI на территории тайги и тундры Западной Сибири в значительной степени определяется изменчивостью NDVI в первый месяц теплого периода. Для детализации этого вывода рассмотрим коэффициенты корреляции сезонного и месячного значений NDVI для всех отобранных станций (рис. 3).

Рис. 3.

Коэффициенты корреляции сезонного и месячного значений NDVI для рассматриваемых станций за период 1982–2015 гг., пунктиром обозначено критическое значение коэффициента корреляции при уровне значимости 0.05 (r = 0.34).

Видно, что наибольший вклад в динамику сезонного значения NDVI вносят весенние и осенние месяцы – месяцы, когда температура воздуха является лимитирующим фактором фотосинтеза. На станциях тундры максимальные коэффициенты наблюдаются в первом месяце теплого периода – июне – и в основном показывают сильную корреляцию с сезонным значением NDVI (r > 0.7). На станциях лесотундры максимальные коэффициенты корреляции так же наблюдаются весной в мае–июне, связь так же является сильной, однако, появляется и осенний пик, приходящийся на сентябрь, значения которого варьируются на уровне значимости. На станциях северной тайги осенний пик более выражен, коэффициенты корреляции, свидетельствующие о сильной и средней связи сезонного и месячного значений NDVI, характерны для мая, июня и сентября. В зоне средней тайги коэффициенты корреляции в течение теплого периода ведут себя неоднозначно. Среднерегиональное значение указывает на наличие майского и сентябрьского пиков, однако данные по станциям сильно разнятся. Так, например, для станций Ханты-Мансийск, Александровское и Леуши максимальные значения коэффициентов корреляции отмечаются в июле, для станции Няксимволь характерен только осенний пик в сентябре. На станциях южной тайги и подтайги ход коэффициентов корреляции так же в меньшей степени согласован по сравнению со станциями тундры, лесотундры и северной тайги, максимальные коэффициенты в среднем наблюдаются в апреле–мае и октябре. Таким образом, понятно, что наибольший вклад в изменение сезонного значения NDVI вносят осенние и весенние месяцы, когда основным фактором, лимитирующим фотосинтез, и, следовательно, влияющим на развитие растительности, является температура воздуха.

Если обобщить полученные результаты, то можно сделать вывод о том, что в среднем, месяцами, вносящими наибольший вклад в динамику сезонного значения NDVI, являются: июнь – для тундры, май и сентябрь – для лесотундры, северной и средней тайги, апрель и октябрь – для южной тайги и подтайги. Максимальные значения NDVI для рассматриваемой территории наблюдаются в летние месяцы (Зуев и др., 2019), соответственно на формирование растительности в летний период текущего года влияние оказывают метеорологические условия лета и предшествующей весны. Таким образом, для дальнейшего анализа были использованы данные NDVI за весенние месяцы, вносящие наибольший вклад в изменение сезонного значения NDVI, а также температура воздуха в весенние месяцы. Для оценки изменений вклада температурного фактора в развитие растительности на рассматриваемой территории рассчитывались коэффициенты корреляции NDVI и температуры воздуха для территории каждой станции за 2 периода – 1981–1997 и 1998–2015 гг. Использовались месячные значения NDVI за июнь для тундры, май для лесотундры, северной и средней тайги, апрель для южной тайги и подтайги. Наиболее показательными оказались коэффициенты корреляции месячных значений NDVI c температурой воздуха, осредненной за 2 месяца – май–июнь для тундры, апрель–май для лесотундры, северной и средней тайги, март–апрель для южной тайги и подтайги.

Результаты корреляционного анализа представлены на рис. 4. Видно, что на станциях зоны тундры, коэффициенты корреляции NDVI и температуры воздуха в период 1997–2015 гг. по сравнению с предыдущим периодом прирастают, что свидетельствует о росте вклада температуры воздуха весенних месяцев в процесс развития растительности данных территорий. Наиболее чувствителен к температуре воздуха растительный покров южной тундры – в районе станций Новый Порт, Тазовский и Ныда, для которого характерна кустарниковая и кустарничковая растительность. Растительность же в районе станции Антипаюта, относящейся к зоне северной тундры с преобладанием мохово-лишайникового покрова в летне-весенний период в меньшей степени зависима от температуры воздуха, однако, коэффициент корреляции NDVI и температуры в 1997–2015 гг. становится значимым.

Рис. 4.

Коэффициенты корреляции весенних значений NDVI и температуры воздуха на станциях региона, а – коэффициенты корреляции в периоды 1982–1997 и 1997–2015, б – распределение растущих (красный) и падающих (синий) коэффициентов корреляции на карте растительности (Барталев и др., 2011).

Противоположные тенденции характерны для зоны лесотундры – коэффициенты корреляции весенних значений NDVI и температуры воздуха в период 1997–2015 гг. снижаются относительно предыдущего периода. Для районов рассматриваемых станций зоны лесотундры характерны преимущественно болотные ландшафты с вкраплениями темнохвойных, лиственничных и смешанных лесов и открытые водные поверхности. В зоне северной тайги снижение коэффициентов корреляции в период 1997–2015 гг. характерно так же для заболоченных районов станций Халясавэй и Толька, расположенных в восточной части региона. Отметим, что для заболоченных территорий вышеупомянутых станций характерны незначимые положительные, а в некоторых случаях отрицательные тренды NDVI за весь период наблюдений при положительных трендах температуры воздуха (рис. 1). Известным эффектом потепления в северных районах Западной Сибири является таяние вечной мерзлоты и образование термокарстовых озер, вследствие чего площадь водных поверхностей на заболоченных территориях увеличивается (Manasypov, 2014), Вследствие этого процесса снижается доля поверхностей, покрытых растительностью, что приводит к снижению NDVI и соответствующему снижению корреляции NDVI с температурой воздуха. Растительность в районах расположенных на левобережье Оби станций Березово и Саранпауль с преобладанием сосновых лесов в 1997–2015 гг. наоборот отвечает на потепление ростом продуктивности – при значимых положительных трендах сезонной температуры воздуха на этих станциях (рис. 1, б) наблюдается повышение коэффициента корреляции между весенними значениями NDVI и температуры воздуха.

Снижение вклада весенней температуры воздуха в развитие растительности весной в 1997–2015 гг. характерно для районов станций среднетаежной зоны, расположенных на правобережье Оби – Ларьяк, Напас, Ванжиль-Кынак; растительность этих территорий представлена смешанными лесами и болотными сообществами. Для районов станций среднетаежной зоны, расположенных на севере Васюганской равнины с преобладанием болотной растительности и темнохвойных лесов (Угут, Александровское, за исключением станции Средний Васюган) и правобережье Иртыша (Ханты-Мансийск – болотная растительность с сосновыми лесами, Леуши – смешанные леса) наблюдается увеличение коэффициента корреляции весенних значений NDVI и температуры воздуха в 1997–2015 гг.

Растительность в зонах южной тайги и подтайги преимущественно отвечает на потепление увеличением связи продуктивности с температурой воздуха, хотя тренды как сезонного значения NDVI, так и температуры этих зонах в 1997–2015 гг. близки к нулю. Так, территории с произрастанием смешанных лесов в районе станции Туринск, а также заболоченные территории с произрастанием смешанных лесов в районах станций, расположенных на юге Васюганской и Кетско-Тымской равнин (Колпашево, Бакчар, Пудино), показывают увеличение связи между весенними значениями NDVI и температуры воздуха в 1997–2015 гг. Исключением являются районы станций Усть-Озерное (заболоченные территории с сосновыми и кедровыми лесами) и Тобольск (заболоченные территории со смешанными лесами), хотя коэффициенты корреляции для этих станций в 1982–1997 и 1997–2015 гг. близки по величине. Растительность южнотаежных территорий, представленная преимущественно лиственными лесами и лугами демонстрирует увеличение связи между весенними значениями NDVI и температуры воздуха в 1997–2015 гг. (районы станций Тара, Северное, Первомайское), однако, для районов станций Томск и Тюмень характерно снижение этой связи.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

По результатам проведенного анализа удалось установить, что линейные тренды сезонного значения NDVI в 1982–2015 для всех исследуемых районов Западно-Сибирской равнины преимущественно положительны, как и тренды температуры воздуха. Однако, с конца XX века рост сезонных значений NDVI в пределах природных зон исследуемого региона прекращается. Рост значений NDVI в 1982–1997 гг. и их стабилизация в 1997–2015 гг. происходят на фоне наблюдаемого эффекта замедления глобального потепления, уменьшения солнечной активности и смены фаз температуры поверхности океана в регионе Эль-Ниньо – ONI с положительной на отрицательную.

В зонах тундры и лесотундры значимый вклад в вариации сезонного значения NDVI вносит развитие растительности в весенне-летние месяцы, в зонах северной, средней, южной тайги и подтайги – в весенние осенние месяцы, однако, максимальные летние значения NDVI определяются условиями предшествующей весны.

По результатам сравнительного анализа между фазами роста (1982–1997 гг.) и стабилизации (1997–2015 гг.) сезонного значения NDVI было выявлено, что реакция различных типов растительности Западно-Сибирской равнины на потепление различна. Так, связь продуктивности растительности тундры, и в особенности южной тундры, с температурой воздуха возрастает в период 1997–2015 гг., что свидетельствует о возрастающей чувствительности растительности тундры к потеплению. На заболоченных территориях лесотундры и северной тайги проявляются противоположные тенденции – в связи с потеплением и таянием вечной мерзлоты эти территории заболачиваются еще больше, появляется больше водных пространств, что негативно сказывается на продуктивности растительности, вследствие чего связь NDVI с температурой воздуха снижается. В целом в зонах от лесотундры до подтайги Обь-Енисейского междуречья в большинстве случаев связь NDVI c температурой воздуха в 1997–2015 гг. снижается, а на территории левобережья Оби до Уральских гор, наоборот, возрастает.