Почтовый адрес: САФУ, Редакция «Лесной журнал», наб. Северной Двины, 17, г. Архангельск, Россия, 163002, ауд. 1425

Тел/факс: (818-2) 21-61-18
Сайт: http://lesnoizhurnal.ru/ 
e-mail: forest@narfu.ru


архив

Использование наземных и спутниковых наблюдений при анализе лесогидрологических процессов в бассейне р. Амур

Версия для печати

Г.В. Соколова, А.Л. Верхотуров, В.А. Егоров

Рубрика: Лесное хозяйство

Скачать статью (pdf, 1.1MB )

УДК

630*(556.5.06+528)

DOI:

10.17238/issn0536-1036.2017.6.9

Аннотация

Многолетние исследования ученых подтверждают влияние сокращения лесного покрова на изменение водного режима рек. Необходимо изучать и проводить оценку режима рек совместно с анализом данных лесопокрытой площади речных водосборов за синхронные периоды времени. Однако это  осложняется слабой изученностью из-за редкой сети (порой и отсутствия) пунктов гидрометеорологических наблюдений, а также нерегулярностью лесоустроительных работ, связанной с труднодоступностью бассейнов рек, что присуще большей части территории Дальнего Востока России. С развитием методов и технологий дистанционного зондирования Земли и средств геоинформационных систем появилась возможность проводить такие исследования на новом уровне, базирующемся на спутниковом картографировании растительности с использованием алгоритмов классификации. Преимуществом такого подхода является возможность осуществления ежегодного мониторинга изменения лесопокрытой территории за вегетационный период, включая труднодоступные районы. При этом исключаются неточности, которые могут возникать в различных статистических и отчетных материалах лесоустройства. Нами представлены результаты исследований, проведенных в бассейне р. Амур с использованием данных метеорологических и  гидрологических наблюдений и дистанционного зондирования Земли за период 2000–2013 гг. Гидрологическая информация получена  с web-сервиса Центра российского регистра гидротехнических сооружений и Государственного водного кадастра, спутниковая информация по растительности ‒ с сервиса ВЕГА ДВ. Метеорологические данные включали базы данных, содержащие климатические показатели территории (Проект ISTC № 4010). Векторные данные границ водосборов получены средствами геоинформационной системы ArcGIS по высотным данным рельефа SRTM3. На примере трех рек (Бурея, Большая Бира, Амгунь) бассейна р. Амур показана синхронная динамика наивысших годовых уровней воды и изменчивости лесных площадей водосборов в результате пожаров и рубок. Дано современное состояние лесогидрологических исследований на Дальнем Востоке в бассейне р. Амур. Сделаны выводы о существенном влиянии длительного сведéния лесов в этом районе  на увеличение годового максимума дождевых паводков. Предложен «бассейновый» метод определения показателя лесистости на водосборах рек с использованием технологий дистанционного зондирования Земли.

Сведения об авторах

Г.В. Соколова1, канд. геогр. наук

А.Л. Верхотуров2, науч. сотр.

В.А. Егоров3, канд. техн. наук

1Институт водных и экологических проблем ДВО РАН, ул. Дикопольцева, д. 56,
г. Хабаровск, Россия, 680000; e-mail: pozhar@ivep.as.khb.ru

2Вычислительный центр ДВО РАН, ул. Дикопольцева, д. 56, г. Хабаровск, Россия, 680000; e-mail: andrey@ccfebras.ru

3Институт космических исследований РАН, ул. Профсоюзная, д. 84/32, Москва, Россия, 117997; e-mail: smis@smis.iki.rssi.ru

Ключевые слова

водосборы рек бассейна р. Амур, наивысшие годовые уровни воды, лесистость, спутниковое картографирование, геоинформационные системы

Для цитирования

Соколова Г.В., Верхотуров А.Л., Егоров В.А. Использование наземных и спутниковых наблюдений при анализе лесогидрологических процессов в бассейне р. Амур  // Лесн. журн. 2017. № 6. С. 9–22. (Изв. высш. учеб. заведений). DOI: 10.17238/issn0536-1036.2017.6.9

Литература

1. Верхотуров А.Л., Соколова Г.В., Погорелов С.А. Совместный анализ данных спутниковых и наземных наблюдений при исследовании гидрологического режима водосборов рек (на примере Среднего и Нижнего Амура) // Вестн. Новосиб. гос. ун-та. Сер.: Информ. технологии. 2016. Т. 14, № 1. С. 5–12.

2. Лупян Е.А., Савин И.Ю., Барталев С.А., Толпин В.А., Балашов И.В., Плотников Д.Е. Спутниковый сервис мониторинга состояния растительности («Вега») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8,
№ 1. С. 190–198.

3. Опритова Р.В. Надземная фитомасса лесов и речной сток в Южном Сихотэ-Алине. Владивосток: ДВО АН СССР, 1991. 118 с.

4. Ресурсы поверхностных вод СССР Т. 18. Дальний Восток. Вып. 1. Верхний
и Средний Амур. Л.: Гидрометеоиздат, 1966. 781 с.

5. Ресурсы поверхностных вод СССР Т. 18. Дальний Восток. Вып. 2. Нижний Амур. Л.: Гидрометеоиздат, 1970. 592 с.

6. Ресурсы поверхностных вод СССР. Т. 18. Дальний Восток. Вып. 3. Приморье. Л.: Гидрометеоиздат, 1972. 627 с.

7.   Российский регистр гидротехнических сооружений. Режим доступа: http://waterinfo.ru/gts/index.php (дата обращения: 03.02.2013).

8. Современное состояние лесов российского Дальнего Востока и перспективы их использования / под ред. А.П. Ковалева.  Хабаровск: ДальНИИЛХ, 2009. 470 с.

9. Соколова Г.В. Метод долгосрочного прогноза показателей пожарной опасности в лесах Приамурья на основе учета параметров атмосферной циркуляции // Лесн. журн. 2014. № 5. С. 50–62. (Изв. высш. учеб. заведений).

10. Соколова Г.В., Макогонов С.В. Разработка методики лесопирологического прогноза (на примере Дальнего Востока) // Метеорология и гидрология. 2013. № 4. С. 12–18.

11. Соловьев К.П. Кедрово-широколиственные леса Дальнего Востока и хозяйство в них.  Хабаровск: Хабар. кн. изд-во, 1958. 367 с.

12. Широкова М.Р. Регулирующая роль леса в бассейне Нижнего Амура // Материалы Всесоюз. совещ. по водоохранно-защитной роли горных лесов, 13–17 авг. 1976 г. Красноярск: Ин-т леса и древесины СО РАН, 1976. С. 8–12.

13. Bartalev S.A., Egorov V.A., Loupian E.A., Khvostikov S.A. A New Locally-Adaptive Classification Method LAGMA for Large-Scale Land Cover Mapping Using Remote-Sensing Data // Remote Sensing Letters. 2014. No. 5(1). Pp. 55‒64.

14. Bonell M. Possible Impacts of Climate Variability and Change on Tropical Forest Hydrology // Climatic Change. 1998. Vol. 39, iss. 2-3. Pp. 215‒272.

15. Jenson S.K., Domingue J.O. Extracting Topographic Structure from Digital Elevation Data for Geographic Information System Analysis // Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 1988. No. 54(11). Pp. 1593‒1600.

16. Jones J.A., Post D.A. Seasonal and Successional Streamflow Response to Forest Cutting and Regrowth in the Northwest and Eastern United States // Water Resources Research. 2004. Vol. 40, iss. 5.

17. SRTM Data. Режим доступа: http://dds.cr.usgs.gov/srtm/version2_1/SRTM3/ (дата обращения: 06.06.2016).

18. Swank W.T., Swift L.W. Jr., Douglas J.E. Streamflow Changes Associated with Forest Cutting, Species Conversions, and Natural Disturbances // Forest Hydrology and Ecology at Coweeta  / Ed. by T. Wayne, D.A. Swank, D.A. Crossley. New York: Springer, 1988. Pp. 297‒312. 

Поступила 18.05.17


UDC 630*(556.5.06+528)

DOI: 10.17238/issn0536-1036.2017.6.9

Use of Ground and Satellite Observations in the Analysis of Forest-Hydrological Processes in the Catchment of the Amur River

G.V. Sokolova1, Candidate of Geographic Sciences                                               

A.L. Verkhoturov2, Research Officer

V.A. Egorov3, Candidate of Engineering Sciences

1Institute of Water and Ecological Problems, Far Eastern Branch of the Russian Academy
of Sciences, ul. Dikopol'tseva, 56, Khabarovsk, 680000, Russian Federation;
e-mail: pozhar@ivep.as.khb.ru

2Computing Centre, Far Eastern Branch of the Russian Academy of Sciences,
ul. Dikopol'tseva, 56, Khabarovsk, 680000, Russian Federation; e-mail: andrey@ccfebras.ru

3Space Research Institute of the Russian Academy of Sciences, ul. Profsoyuznaya, 84/32, Moscow, 117997, Russian Federation; e-mail: smis@smis.iki.rssi.ru

Long-term studies of scientists confirm the effect of forest cover reducing on changes in the water regime of rivers. We should study and assess the regime of rivers in conjunction with the analysis of data of forest-covered area of ​​river watersheds for synchronous periods
of time. However, this is complicated by poor knowledge due to the rare network
of hydrometeorological observation points, as well as by irregular forest management works related to the inaccessibility of river basins, which is inherent to the great territory of the Far East of Russia. We have the possibility to conduct such studies at a new level based on satellite vegetation mapping using the classification algorithms due to the development of methods and technologies for remote sensing of the Earth and GIS. The advantage of this approach is the possibility of annual monitoring of changes in forest cover during the vegetation period, including hard-to-reach areas. At the same time, inaccuracies that may occur in various statistical and reporting materials of the forest inventory are excluded.
We present the results of studies conducted in the basin of the Amur river with the use
of meteorological and hydrological observations and remote sensing data for the period
of 2000‒2013. Hydrological information is obtained from the web-service of the Center of the Russian Register of Hydraulic Structures and the State Water Cadastre; satellite information on vegetation ‒ from the VEGA DV service. Meteorological data include databases containing climatic indicators of the territory (Project ISTC no. 4010). The vector data of the watershed boundaries are obtained by means of the geographic information system ArcGIS from the high-altitude data of the relief SRTM3. By the example of three rivers (Bureya, Bolshaya Bira, Amgun) of the Amur river basin we demonstrate the synchronous dynamics of the highest annual high water levels and the variability of forest areas of catchments as a result of fires and felling. The present state of forest hydrological studies in the Far East in the Amur river basin is given. The authors draw conclusions about the significant influence of long-term forest clearance in this region on an increase
in the annual maximum of rainfall floods. A “basin” method for determining the indicator of forest cover in catchments of rivers using remote sensing technologies of the Earth
is proposed.

 

Keywords: watershed of rivers of the Amur river basin, highest annual high water level, forest cover, satellite mapping, GIS.

 

REFERENCES

 

1. Verkhoturov A.L., Sokolova G.V., Pogorelov S.A. Sovmestnyy analiz dannykh sputnikovykh i nazemnykh nablyudeniy pri issledovanii gidrologicheskogo rezhima rek (na primere Srednego i Nizhnego Amura) [Joint Analysis of Satellite Data and Ground-Based Observations in the Study of the Hydrological Regime of Watersheds Rivers (on Example of the Middle and Lower Amur)]. Vestnik Novosibirskogo gosudarstvennogo universiteta. Ser.: Informatsionnye tekhnologii [Novosibirsk State University Journal of Information Technologies], 2016, vol. 14, no. 1, pp. 5‒12.

2. Lupyan E.A., Savin I.Yu., Bartalev S.A., Tolpin V.A., Balashov I.V., Plotnikov D.E. Sputnikovyy servis monitoringa sostoyaniya rastitel'nosti («Vega») [Satellite Service for Vegetation Monitoring VEGA]. Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz Kosmosa [Current Problems in Remote Sensing of the Earth from Space], 2011, vol. 8, no. 1, pp. 190–198.

3. Opritova R.V. Nadzemnaya fitomassa lesov i rechnoy stok v yuzhnom Sikhote-Aline [Overground Phytomass of Forests and River Runoff in the Southern Sikhote Alin]. Vladivostok, DVO RAN Publ., 1991. 118 p. (In Russ.)

4. Resursy poverkhnostnykh vod SSSR. T. 18. Dal'niy Vostok. Vyp. 1. Verkhniy i Sredniy Amur [Resources of Surface Waters of the USSR. Vol. 18. The Far East. Iss. 1. The Upper and Middle Amur River]. Leningrad, Gidrometeoizdat Publ., 1966. 781 p. (In Russ.)

5. Resursy poverkhnostnykh vod SSSR. T. 18. Dal'niy Vostok. Vyp. 2. Nizhniy Amur [Resources of Surface Waters of the USSR. Vol. 18. The Far East. Iss. 2. The Lower Amur River]. Leningrad, Gidrometeoizdat Publ., 1970. 592 p. (In Russ.)

6. Resursy poverkhnostnykh vod SSSR. T. 18. Dal'niy Vostok. Vyp. 3. Primor'e [Resources of Surface Waters of the USSR. Vol. 18. The Far East. Iss. 3. Primorye]. Leningrad, Gidrometeoizdat Publ., 1972. 627 p. (In Russ.)

7. Rossiyskiy registr gidrotekhnicheskikh sooruzheniy [Russian Register оf Hydralic Structures]. Available at: http://waterinfo.ru/gts/index.php (accessed 03.02.2013).

8. Kovalev A.P., ed. Sovremennoe sostoyanie lesov rossiyskogo Dal'nego Vostoka i perspektivy ikh ispol'zovaniya [The Current State of Forests of the Russian Far East and the Prospects for Their Use]. Khabarovsk, Dal'NIILKh Publ., 2009. 470 p. (In Russ.)

9. Sokolova G.V. Metod dolgosrochnogo prognoza pokazateley pozharnoy opasnosti v lesakh Priamur'ya na osnove ucheta parametrov atmosfernoy tsirkulyatsii [Long-Term Forecast Method of Fire Danger in the Priamurye Forests by Taking into Account
the Parameters of Atmospheric Motion]. Lesnoy zhurnal [Forestry journal], 2014, no. 5,
pp. 50–62.

10. Sokolova G.V., Makogonov S.V. Razrabotka metodiki lesopirologicheskogo prognoza (na primere Dal'nego Vostoka) [Development of the Forest Fire Forecast Method (a Case Study for the Far East)]. Meteorologiya i gidrologiya [Russian Meteorology and Hydrology], 2013, no. 4, pp. 12–18.

11. Solov'ev K.P. Kedrovo-shirokolistvennye lesa Dal'nego Vostoka i khozyaystvo v nikh [Cedar-Broadleaf Forests of the Far East and Farming]. Khabarovsk, Khabar. knizhnoe izdаtel’stvo Publ., 1958. 367 p. (In Russ.)

12. Shirokova M.R. Reguliruyushchaya rol' lesa v basseyne Nizhnego Amura
[The Regulatory Role of Forest in the Basin of the Lower Amur River]. Materialy vsesoyuznogo soveshchaniya po vodookhranno-zashchitnoy roli gornykh lesov, 13–17 avg. 1976 g. [Proc. All-Union Meeting on the Water Protection Role of Mountain Forests,
13‒17 August 1976]. Krasnoyarsk, Inst. Forest SB RAS Publ., 1976, pp. 8–12.
(In Russ.)

13. Bartalev S.A., Egorov V.A., Loupian E.A., Khvostikov S.A. A New Locally-Adaptive Classification Method LAGMA for Large-Scale Land Cover Mapping Using Remote-Sensing Data. Remote Sensing Letters, 2014, no. 5(1), pp. 55‒64.

14. Bonell M. Possible Impacts of Climate Variability and Change on Tropical Forest Hydrology. Climatic Change, 1998, vol. 39, iss. 2-3, pp. 215‒272.

15. Jenson S.K., Domingue J.O. Extracting Topographic Structure from Digital Elevation Data for Geographic Information System Analysis. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 1988, no. 54(11), pp. 1593‒1600.

16. Jones J.A., Post D.A. Seasonal and Successional Streamflow Response to Forest Cutting and Regrowth in the Northwest and Eastern United States. Water Resources Research, 2004, vol. 40, iss. 5.

17. SRTM Data. Available at: http://dds.cr.usgs.gov/srtm/version2_1/SRTM3 (accessed 06.06.2016).

18. Swank W.T., Swift L.W. Jr., Douglas J.E. Streamflow Changes Associated with Forest Cutting, Species Conversions, and Natural Disturbances. Forest Hydrology and Ecology at Coweeta. Ed. by T. Wayne, D.A. Swank, D.A. Crossley. New York, Springer, 1988, pp. 297‒312. 

Received on May 18, 2017


For citation: Sokolova G.V., Verkhoturov A.L., Egorov V.A. Use of Ground and Satellite Observations in the Analysis of Forest-Hydrological Processes in the Catchment of
the Amur River. Lesnoy zhurnal [Forestry journal], 2017, no. 6, pp. 9–22.
DOI: 10.17238/issn0536-1036.2017.6.9