WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

На правах рукописи

УДК 5025

Дружинин Александр Сергеевич

дистанционный мониторинг состояния

растительного покрова особо охраняемых природных территорий мурманской области с использованием гис-технологий

Специальность:  25.00.36  – Геоэкология (Науки о Земле)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата географических наук

Санкт - Петербург

2012 г.

Работа выполнена на кафедре геологии и геоэкологии федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Российский государственный педагогический университет им. А.  И. Герцена»

Научный руководитель

доктор сельскохозяйственных наук, профессор кафедры геологии и геоэкологии

Любимов Александр Владимирович

Официальные оппоненты:

доктор географических наук, профессор кафедры страноведения и международного туризма Санкт-Петербургского государственного университета

Григорьев Алексей Алексеевич

кандидат географических наук, доцент кафедры кафедры физической географии и природопользования

Нестерова Лариса Анатольевна

Ведущая организация:

Федеральное государственное унитарное предприятие Санкт-Петербургский Научно-Исследовательский институт лесного хозяйства (СПбНИИЛХ)

Защита состоится «____» _______ 2012 г. в часов на заседании диссертационного совета Д 212.199.26, при Российском государственном педагогическом университете имени А. И.  Герцена по адресу: 191186, Санкт-Петербург, наб. реки  Мойки, 48, корпус 12, ауд. 21.

С диссертацией можно ознакомиться в фундаментальной библиотеке Российского государственного педагогического университета имени А. И. Герцена.

Автореферат разослан «_____»_________2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета  И.П. Махова

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. За почти двухвековой период в России была разработана совершенная и самая затратная система учета и картографирования лесных ресурсов. Основное внимание уделялось оценке главного компонента насаждений – древесины, тогда как остальные ресурсы лесных экосистем или игнорировались, или оценивались упрощенными методами.

В современных условиях необходим комплексный мониторинг всех природных (в том числе и растительных) ресурсов ООПТ и приравненных к ним категорий насаждений. Результаты экологического мониторинга природных эталонов (ООПТ) станут основой кадастрового учета земель, сертификации процессов производства и потребления природных ресурсов, землеустройстве, охране, сохранении и улучшении окружающей среды. Тема диссертационного исследования, направленная на научное обоснование и разработку малозатратной технологии комплексной оценки природных растительных ресурсов ООПТ и особо охраняемых лесов на основе дистанционных методов (ДМ) и геоинформационных (ГИС) технологий, является актуальной.

Объектом исследования является растительный покров Мурманской области.

Предмет исследования – закономерности отображения типов растительных покровов и их состояния на материалах дистанционного зондирования (ДЗ), а также методика их выявления, анализа и учёта.

Цель работы заключается в разработке и научном обосновании методов, модифицирующих технологию инвентаризации лесов ООПТ, находящихся в экстремальных условиях.  В основу решения задачи положен ландшафтный подход к классификации земель, использование пригодных для решения поставленной задачи ДМ и современных ГИС-технологий.

Основные задачи исследования:

  1. Оценить предшествующий опыт инвентаризации растительных природных ресурсов и определить пути ее совершенствования;
  2. Оценить пригодность архивных материалов дистанционных съёмок и ГИС для определения состояния растительных покровов ООПТ.
  3. Разработать предложения по ландшафтно-географическому районированию объекта дистанционного мониторинга и классификации его территории с использованием материалов ДЗ и ГИС-технологий.
  4. Обосновать приёмы экологического мониторинга с использованием ГИС и МДЗ;
  5. Оценить состояние «проблемных» участков Мурманской области с использованием разработанных методов и приёмов.

Защищаемые положения:

- структура ГИС «Особо охраняемые природные территории, особо защитные участки и старовозрастные леса Мурманской области»;

- рекомендации по использованию архивных и современных материалов ДЗЗ для оценки состояния растительных покровов ООПТ, ОЗУ и старовозрастных лесов (СЛ);

- результаты оценки достоверности и точности использования материалов ДЗЗ и ГИС-технологий для определения степени воздействия выбросов промышленных предприятий на лесные экосистемы.

Научная новизна. Разработанные научно - методические рекомендации и технология инвентаризации лесных экосистем с элементами экологического мониторинга ООПТ и ПТК являются новыми, впервые разработанными для уникальных условий северной тайги Кольского полуострова.

Практическая значимость работы. Теоретические положения и разработанные практические рекомендации могут быть использованы в деятельности предприятий и организаций России, связанных с инвентаризацией природных растительных ресурсов в удаленных и труднодоступных регионах. Методические рекомендации по использованию ДМ и ГИС-технологий применяются при разработке новой системы хозяйственной инвентаризации лесов, при проектировании региональных сетей ООПТ. 

Личный вклад. Все этапы исследования выполнены лично автором или с его непосредственным участием. Постановка и обоснование решаемых  задач, а также их реализация выполнены автором данного исследования.

Обоснованность и достоверность результатов исследования подтверждается практикой применения разработанной технологии не только в Мурманской области, но и в пограничных районах республики Карелия. Использование современных методов сбора и обработки информации, большого объема исходных данных, необходимого и достаточного для обеспечения заданной точности результатов исследования, позволили получить гарантированно обоснованные и достоверные результаты.

Апробация и публикация результатов работы. Основные результаты исследования были опубликованы в 9 научных статьях, обсуждены и одобрены на 3 научно-практических конференциях, 5 семинарах и 8 рабочих встречах международного, национального и регионального уровней. Разработанные технологии используются государственными и общественными организациями  для оценки состояния растительных природных ресурсов северной тайги по материалам дистанционных съемок.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав,  выводов и предложений. Объем работы составляет 152 страницы, включая 19 таблиц, 14 рисунков и приложений в виде электронных файлов на CD.  Библиографический список - 166 наименований, включая 9 публикаций автора.

II. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во Введении обоснована актуальность темы исследования, раскрыта основная гипотеза, рассмотрены научная новизна, теоретическая и практическая значимость диссертационного исследования.

Первая глава посвящена анализу роли особо охраняемых природных территорий России. Произведена оценка современного состояния сети ООПТ Мурманской области и перспектив ее развития. Особое внимание уделено значению лесов (в том числе - старовозрастных и лесов, имеющих особую  социально-экологическую ценность) в решении проблем рационального природопользования на севере европейской части  России. Изучены предложения по улучшению номенклатуры ООПТ, оптимизации количества охраняемых территорий и их размещения по территории Мурманской области. Рассмотрены проблемы информационного обеспечения природоохранной деятельности. Подчеркивается роль ООПТ, дистанционных методов и ГИС при оценке природных растительных покровов и инвентаризации лесов, включая удаленные и труднодоступные. Оценены роль и место современных и архивных материалов дистанционных съемок (ДЗ) и геоинформационных систем (ГИС) в реализации новых концепций устойчивого развития субъектов федерации и непрерывного контроля за состоянием лесных ресурсов.

Анализ результатов работ предшественников позволил сформулировать обоснованную программу и методику исследования, определить цель работы, которая заключается в разработке системы малозатратных методов и приемов, составляющих технологию комплексной инвентаризации лесных ресурсов в пределах ПТК, ООПТ и участков повышенного социально - экологической значимости с использованием ДМ и ГИС.

Исследования базируются на теоретическом наследии и практических рекомендациях К. А. Салищева, А. М. Берлянта, Н. А. Солнцева, А. Г. Исаченко,  Д. Л. Арманда,  С. В. Калесника, Б. П.  Колесникова, Д. М. Киреева и других ландшафтоведов, картографов и географов.

  Географический и ландшафтно-экологический подходы были использованы для совершенствования фотостатметода учета растительных ресурсов при непрерывной инвентаризации лесов [Дмитриев и др., 1989].

       Достоверность и точность результатов оценки природных ресурсов выборочными методами зависит от корректности стратификации территории, обоснованности метода и величины выборки. Ландшафтный метод классификации региона является оптимальным решением задачи. Ландшафтное районирование территории объекта выполнялось с использованием современных и  архивных АКФС, тематических и специальных карт: географических и топографических, геологических, геоморфологических, четвертичных отложений, ландшафтных карт различных масштабов, почвенных карт, геоботанических и карт растительности  (CD Приложение к диссертации).

       Районирование Мурманской области включало три этапа:

1). Разбивка территории на крупные ПТК ранга ландшафт.

       2). Отграничение на топокартах и АКФС генерализованных форм рельефа, границы которых увязывались с предварительно выделенными ПТК.

       3). Выделение однородных участков-выделов, требующих одинаковых хозяйственных мероприятий, увязанных с границами форм рельефа.

       После ландшафтного районирования объекты обследования делятся на условные учетные единицы – фации, урочища, кварталы, дачи. Для этих целей использовались топографические карты М 1:50 000 и крупнее.

       Границы фаций и квартальная сеть переносилась на АКФС, которые использовались для контурного, таксационного и экологического дешифрирования. Ландшафтное районирование способствовало обоснованному установлению постоянных природных границ рабочих выделов - основы базы картографических данных ГИС для обоснованного выделения ООПТ.

Во второй главе «Геоинформационная система «ООПТ и ОЗУ

Мурманской области»» приводится структура системы. Обязательным компонентом информационной системы для управления ООПТ и ОЗУ должна стать региональная база картографических и атрибутивных данных с набором электронных векторно-растровых карт, отражающих топографию, геолого - геоморфологическое строение, почвенный покров, прочие компоненты природного комплекса, объекты историко-культурного наследия, туристическую и прочие инфраструктуры. В базах картографических и атрибутивных данных ГИС регистрируется вся собираемая и сохраняемая в ООПТ тематическая информация, имеющая пространственную компоненту: редкие виды растений и животных, потоки посетителей в пространстве и времени; гари, промышленные выбросы и др. (рис. 1 и 2).

Рис. 1. Места концентрации редких и исчезающих видов Мурманской области

Рис.2. Исторические и культурные памятники резервата Терский Берег

       При создании ГИС ООПТ были определены: логическая структура системы; необходимое материально – техническое обеспечение; физическая структура системы (наличие терминалов, структура сети, наличие резервного копирования данных и т.д.); порядок ввода данных в систему; порядок использования хранящейся информации; требуемые для текущей деятельности и ее планирования отчеты, карты, аналитические справки и прочие материалы; топологичность (рис. 3).

Рисунок 3. Укрупненная структура ГИС «ООПТ и ОЗУ»

ГИС «ООПТ и ОЗУ Мурманской области» использует оболочки двух широко распространенных геоинформационных систем: «MapInfo» и «IDRISI». Необходимость совместного применения двух ГИС- оболочек диктуется рядом ограничений, которые имеют отдельные ГИС. «MapInfo» предназначена для работы с векторными изображениями, тогда как «IDRISI» располагает широким спектром возможностей обработки, анализа и представления растров, включая любые графические изображения (в том числе и АКФС, необходимые для объективной оценки общего состояния и показателей ПТК и таксационных выделов).

Координатная привязка топокарт производилась по данным GPS-съемки и электронной карты Мурманской области М 1:200 000. Оценка точности методов с вычислением систематических и среднеквадратических ошибок позиционирования свидетельствует о достаточной точности «посадки» растров картографических произведений в поле координат. Расхождения между длинами линий векторного слоя и измеренного по топокарте не превышали 1:300 – 1:400, что соответствует третьему классу точности и является достаточным при составлении электронных карт М 1:200000.

В результате векторизации были созданы все топографические слои, предусмотренные государственным картографическим классификатором. Каждый картографический слой имеет атрибутивное обеспечение в виде взаимосвязанных таблиц, списков, описаний и наземных снимков.

В третьей главе приводится «Комплексная характеристика объекта исследования».

Леса Мурманской области расположены на границе ареала северной тайги. Особенности геологического строения, гидрографии, рельефа, почв и растительности делают Мурманскую область привлекательной для промышленного освоения и рекреационного использования. Богатство недр и биоты ставят перед правительством области сложную задачу по организации экологически безопасного использования природных ресурсов.

Наиболее важными в природно-ресурсном потенциале области являются: рудные полезные ископаемые, гидроэнергетические, лесные и рекреационные ресурсы. Лесом покрыто около 37,2% территории области.

Экологические условия в Мурманской области с каждым годом ухудшаются с возрастанием опасных источников воздействия на окружающую среду. Основными источниками загрязнения атмосферного воздуха населённых пунктов Мурманской области являются предприятия чёрной и цветной металлургии, на долю которых приходится более 60% всех валовых выбросов от стационарных источников. Индекс загрязнения воды в водоёмах Мурманской области колеблется от 0,65-0,8.

  Дорожная сеть области развита слабо. Общая протяженность железных дорог - 0,7 тыс. км (0.6 км на 100 км2). Протяженность автомобильных дорог составляет 10,6 тыс. км (9,8 км на 100 км2). Лесовозные и лесохозяйственные дороги составляют 7570 км.

Особо охраняемые природные территории способствуют сохранению биологического разнообразия. На  01 января 2010 г. в Мурманской области насчитывается 57 особо охраняемых природных территорий общей площадью 1157,02 тыс. га, что составляет 8% от территории области. Они заложены во всех районах Мурманской области (рисунок 4).

ООПТ федерального значения включают 3 заповедника («Пасвик» - 14,7 тыс. га, «Кандалакшский» - 68,9 тыс. га, «Лапландский» -278,4 тыс. га) и 3 заказника («Мурманский тундровый» - 295,0 тыс. га, «Туломский» - 33,7 тыс. га, и «Канозерский» - 65,7 тыс. га).

Рисунок 4. ООПТ Мурманской области. Рисунок 5. Старовозрастные леса Мурманской области.

Для выполнения задач, стоящих перед ООПТ в Мурманской области, необходимо на 30% - 35% территории полностью запретить все виды  разрушающей деятельности (рубки леса, геологическиеработы, прокладку коммуникаций и неограниченную рекреацию) и на 10%-15% территории частично ограничить все виды деятельности, разрушающие рекреационный потенциал территорий.

  Площадь лесов в Мурманской области составляет 10022,3 тыс. га (в том числе, ООПТ -362,1 тыс. га или 3,6%).На долю защитных лесов приходится 6032,3 тыс. га (63,8 %), эксплуатационных - 3423,2 тыс. га (36,2 %).

Главной характеристикой лесов Мурманской области является их высокая экологическая ценность (старовозрастные леса – рис. 5).

Мурманская область  отличается большим потенциалом для развития рекреационной деятельности на землях лесного фонда.

Расчётная лесосека по Мурманской области осваивается на 12-13%. Низкая степень освоения расчётной лесосеки ведет к снижению продуктивности лесов за счёт накопления спелых и перестойных насаждений и  ухудшения их качества.

Особое место в лесах занимают территории, где растительность уничтожена в результате загрязнения атмосферы дымно-газовыми выбросами предприятий цветной металлургии. В Мурманской области такие территории находятся в районах гг. Мончегорска, Заполярного и Никеля («Печенганикель» и «Североникель»). В зоне влияния предприятий цветной металлургии в Мурманской области дымно-газовые эмиссии носят систематический долговременный характер. Общий период воздействия промвыбросов - более 60 лет.

В четвёртой главе « Комплексная оценка и картографирование лесных покровов ООПТ» приводится Ландшафтно-географическое районирования территории объекта исследования, которое выполнено на основе электронной карты М 1: 200 000. Один из слоев карты содержит картографические и атрибутивные данные об ООПТ. Сведения о растительном покрове были получены с лесных тематических карт Мурманской области (рисунки 6 и 7) и МДЗЗ разных масштабов и уровней разрешения.

Рисунок 6. Карта для оценки лесных

ресурсов.

Рисунок 7. Фрагмент плана лесонасаждений Кировского лесничества.

Классификация геоботанических разностей (растительных сообществ) по тундровой зоне, лесотундре и северной тайге разработана Е.А. Титовым (1987) и уточнена Аэрокосмической экспедицией ГУП “Севзаплеспроект”.

 

В данной главе также приведены информационные  возможности  материалов дистанционного зондировани, которые оценивались с использованием МДЗ М 1:200 000 - 1: 2 500, сохраненных в виде электронных файлов, а также на жестких носителях: пластике и бумагах (снимки контактные и увеличенные) – рис. 8 и 9.

Рисунок 8. Космический снимок высокого разрешения пос.  Ковдор с промзоной.

Рисунок 9. Космический снимок среднего разрешения (резерват Кутса).

На снимках анализировался характер изображения точек, линий, контуров объектов, границ вырубок и водоразделов. Качество признавалось хорошим, если при 4–кратном увеличении контуры воспринимались четко, а при 6,5-кратном наблюдалось незначительное размывание. Удовлетворительным – когда при 3-4,5-кратном увеличении наблюдалось незначительное размывание. Качество КФС признавалось неудовлетворительным, если размывание контуров воспринималось при 2,5-3,0-кратном увеличении.

Таким образом, была оценена разрешающая способность для спектрозональных фотоснимков М 1:200 000 (25,2 м на местности); для черно-белых КФС оригинального масштаба 1:200 000 (14,8 м на местности), увеличенных в 4 раза (12 м).

Оценка архивных черно-белых КФС 1:1 000 000 и 1:200 000 доказала их удовлетворительное  качество и  целесообразность использования при инвентаризации растительных покровов ООПТ.

Одним из способов снижения затрат на инвентаризацию удаленных и труднодоступных лесов является использование увеличенных до необходимого масштаба материалов оригинальной мелкомасштабной аэрофотосъемки прошлых лет.

       Результаты данного этапа исследования можно обобщить в виде следующих выводов:

  1. Максимально полезный коэффициент увеличения архивных и современныхАФС, определенный в процессе исследований и опытно - производственных работ, равен 4. Полезный коэффициент увеличения зависит от фотометрических характеристик фотографируемого объекта и условий получения увеличенного аэроснимка;
  2. Коэффициент проекционного увеличения АФС, равный 1,4х  в наших исследованиях являлся оптимальным и полностью соответствовал целям и задачам комплексной инвентаризации в данных условиях.
  3. На фактическую детальность изображения и его дешифрируемость существенно влияет расположение объектов в центральной или краевой частях снимков. Применяемые АФА должны иметь объективы с высокой разрешающей способностью по всему полю изображения.
  4. Рекомендуется увеличивать исходные снимки с учетом фокусного расстояния объективов АФА: тем больший фокус, чем большие увеличения изображений могут производиться.

5.Увеличение АФС снижает его качество за счет проявляющегося  сдвига изображения. Пределом увеличения АФС является сдвиг изображения, не превышающий 0,05-0,1мм.

Результаты дешифрирования таксационных показателей по материалам ДЗ. В связи с высокой стоимостью крупномасштабной АФС представляется необходимым исследовать дешифровочные возможности мелкомасштабных материалов ДЗ и АФС, увеличенных методом проекционной печати, а также обрабатываемых в информационно-вычислительных комплексах после оцифровки сканированием.

Исходным материалом для исследования служили отдельные маршруты архивных спектрозональных АФС оригинального масштаба 1:70 000. С негативов М 1:70 000 увеличением изображения в 2, 3, 4 и 5 раз были получены спектрозональные АФС М 1:35 000, 1:24 000, 1:17 500 и 1:14 000, соответственно. Для сравнения использовались также контактные отпечатки спектрозональных архивных  АФС М 1:10 000.

       В результате анализа морфологических и цветовых признаков таксационного дешифрирования спектрозональных АФС М 1:70 000, а также с пятикратно увеличенным изображением можно сделать следующие выводы:

       1. На контактных аэрофотоснимках таксационные показатели насаждений по морфологическим признакам не дешифрируются. На увеличенных до масштабов 1:14 000-1:17 000 аэрофотоснимках возможно достоверное определение преобладающей породы, состава, полноты, класса бонитета.

  2. Цветовые различия между хвойными и лиственными древесными породами сохраняются хорошо. Незначительная примесь лиственных пород  не дешифрируется вследствие неточности и размытости изображения.

3. Высокие дешифровочные возможности исследованных снимков объясняются удовлетворительным качеством исходных негативов и хорошими техническими характеристиками аэросъемочных систем.

Результаты анализа фотометрических и морфологическихпризнаков дешифрирования по архивным и современным материалам ДЗ (оригинального М 1:200 000 и увеличенных до 1:100 000 - 1:50 000 масштабов).

Анализ результатов статистической обработки признаков дешифрирования и таблиц  пошагового анализа признаков растительности показал, что по спектрозональным КФС масштабов 1:200 000, 1:100 000, 1:50 000 достоверно опознаются объекты, имеющие различную качественную характеристику, в том числе и гидрологическое состояние.

Для характеристики информативности МДЗ использовались 8 признаков, передающих различия между различными категориями земель лесного фонда ООПТ, вычислялись вероятности ошибок и показатели сопряженности признаков.

Наиболее значимым признаком на снимках всех исследуемых масштабов являлся цвет изображения

По космическим снимкам исследованных масштабов можно достоверно дешифрировать различные категории земель лесного фонда ООПТ, в том числе и их гидрологическое состояние. Вероятности ошибок правильного распознавания (r) варьировали по анализируемым масштабам от 0 до 0,720.В среднем, для масштаба 1:50 000 r=0,270; 1:100 000 r=0,263; 1:200 000 r=0,204.

Использование увеличенных изображений М 1:50 000 и 1:100 000 для выявления качественного состояния растительных покровов ООПТ приводит к снижению средней ошибки распознавания различных категорий земель.

Контактные снимки, по сравнению с увеличенными, характеризуются  меньшими ошибками распознавания. Если оценить вероятности ошибок правильного распознавания объектов с различной качественной характеристикой и гидрологическим  состоянием следующим образом: от 0 до 0,250 – хорошее; от 0,251 до 0,500 – удовлетворительное; от 0,500 и более – неудовлетворительное, тогда пары объектов дешифрирования по степени их распознавания будут характеризоваться показателями, приведенными в табл. 2.

Таблица 2

Оценка распознавания объектов дешифрирования

по космическим  контактным и увеличенным фотоснимкам

Масштабы

Количество

пар сравниваемых объектов дешифрирования

Оценка распознавания объектов с различной

качественной характеристикой и

гидрологическим состоянием

хорошая

удовлетворительная

неудовлет-ворительная

средняя

вероятность ошибки распознавания

1:50 000

(увеличенный)

22

  100%

10

  45%

10

  45%

2

  10%

0,270

1:100 000

(увеличенный)

25

  100%

12

  48%

12

  48%

1

  4%

0,263

1:200 000

(оригинальный)

26

  100%

17

  65%

7

  27%

2

  8%

0,204

Для анализа признаков дешифрирования по всем масштабам МДЗ был использован идентичный материал, что дает основание утверждать, что увеличение КФС уменьшает возможности их контурного дешифрирования.

Изучение фотометрических признаков дешифрирования. Для составления таблиц признаков дешифрирования было нанесено на МДЗ разных типов по 10-15 таксационных выделов для каждой преобладающей породы. Точные характеристики этих выделов были определены путем детального обследования на местности. В связи с тем, что из-за естественной генерализации изображения на МДЗ мелких масштабов нет возможности опознать и описать особенности проекций крон отдельных деревьев, анализ признаков производился по пикселам размером 0,5-1,2 мм. В пределах выдела случайным образом размещалось 10-15 таких площадок.

Для каждой площадки оценивали 8 прямых признаков аналитического дешифрирования (цвет изображения - 49 значений, форма групп крон, выпуклость групп крон, размер групп крон, рисунок изображения, размещение элементов рисунка (текстура изображения), разновысотность и просматриваемость полога в глубину).

Информативность КФС определяется средней вероятностью ошибочного распознавания древесной породы при дешифрировании. При большом количестве наблюдений вероятность ошибочного распознавания преобладающих пород для относительно чистых насаждений составит не более 17%.

Результаты анализа ландшафтных признаков дешифрирования категорий земель на исследованной территории.  Анализ ландшафтных признаков дешифрирования категорий земель и их гидрологического состояния производился с использованием тех же выделов, на которых изучались фотометрические и структурные признаки дешифрирования. Этим обеспечивалась однородность исходных  материалов оценки информативности  КФС.

Анализ ландшафтных признаков дешифрирования участков, характеризующихся различным гидрологическим состоянием, проведен на 338 выделах заповедника “Лапландский”, которые имели наземное обоснование. В результате исследований были выявлены закономерности расположения основных типов насаждений относительно крупных и мелких водотоков, а также болот в общей системе водосборных  площадей.

Полученные результаты имеют практическое значение для оценки состояния лесов ООПТ и ЛВЭЗ вне зависимости от их доступности для наземных обследований.

Комплексная оценка и картографирование растительного покрова ООПТ. В результате работ, выполненных на территории Лапландского заповедника, резерватов «Кутса» и «Терский Берег» территорий, были получены материалы совмещенных статистической (атрибутивной) и картографической баз данных лесного и земельного фонда применительно к 3-му разряду лесоустройства на основе ГИС-технологии – рис. 10.

Рис. 10. Результаты дешифрирования лесов по космоснику высокого разрешения.

ГИС-анализ позволил установить, что за ревизионный период на территории заповедника и резерватов произошли изменения в распределении лесного фонда по категориям земель, в породном составе и возрастной структуре лесов, в распределении лесов по преобладающим породам и классам возраста, классам бонитета, полнот и типам леса.

К положительным тенденциям в динамике категорий земель следует отнести уменьшение площади гарей и погибших насаждений. К отрицательным – уменьшение площади покрытых лесной растительностью земель и увеличение площади биологических редин.

Динамика лесной растительности Лапландского заповедника. Основной тип динамики в заповеднике – восстановительные смены в насаждениях и на гарях, пройденных беглыми и устойчивыми низовыми пожарами.

Данные наземных наблюдений 1987-2009 гг. и результаты дешифрирования материалов ДЗ 1980 – 2008 гг. позволяет сделать следующие выводы.

  • В составе лесной растительности заповедника преобладают еловые леса на нормально дренированных местообитаниях.
  • На втором месте по занимаемой площади находятся сосняки, на третьем месте – березняки.
  • Березняки лесного пояса и большая часть сосняков (кроме сфагновых) являются производными сообществами на месте еловых лесов.
  • Основными формами динамики лесной растительности в заповеднике являются: 1) смены после пожаров, 2) смены после рубок, проведенных в 1950-е годы, 3) смены в поймах рек; 4) смены, вызванные заболачиванием.
  • В ходе восстановительной динамики после пожаров на дренированных песках наблюдается увеличение участия ели в составе насаждений, что подтверждает гипотезу о возможности смены лишайниковых сосняков зеленомошными ельниками.

К настоящему времени вся информация конвертирована в системы MapInfo и IDRISI for Windows, которые позволяют совмещать статистическую и картографическую базы данных.

Метод ранней диагностики состояния лесов ООПТ, основан на дистанционной и контактной оценке их спектрометрических  показателей (коэффициентов и индексов).

Исследования пригодности интегрального индекса спектрального отражения (ИИСО) для решения поставленных задач проводились в сосновых, еловых и березовых насаждениях Лапландского заповедника. ИИСО определяли на 36 пробных площадях, насаждения которых характеризовались различной степенью усыхания деревьев. 

Дистанционная съемка насаждений пробных площадей производилась с использованием беспилотного самолета Cessna_182-52  при оптимальной высоте полета 30 - 50 м. Степень поврежденности деревьев оценивали по проценту усыхания хвои, листвы и сучьев на:здоровые деревья-0%; поврежденные-30%; сильно поврежденные-60%;  усыхающие-95% и сухостойные-100%.

Среднюю степень поврежденности древостоя (V,%) на пробной площади определяли по формуле:

  V =(30V1+60V2+95V3+100V4)/V;
где: V1-V4-объемы поврежденных стволов,(м3);
  V-общий запас древесины,(м3)

При показателе V менее 20% древостой считается условно здоровым, при 20-49%-поврежденным, 50-79%-сильно поврежденным, при 80% и более - разрушенным.

Снижение ИИСО до 7,0 (на 41,7%) в березовых, до 6.5 (50.9%) в сосновых и до 5,5 (на 55,6%) в еловых насаждениях характеризует протекание морфологически еще не проявившихся процессов усыхания древостоев, в которых визуально заметные признаки повреждения проявляются слабо.

Данный метод был использован для определения состояния лесов ООПТ, находящихся в непосредственной близости от промышленных предприятий и создания эталонов в старовозрастных насаждениях.

В пятой главе «Использование результатов исследования для оценки современного состояния и динамики растительного покрова» приводится комплексная оценка состояния растительного покрова Мурманской области. В частности, произведена оценка динамики лесного фонда Мурманской области: ГИС-анализ позволил выявить по-настоящему важные изменения в структуре лесов области, способные привести к серьезным экологическим последствиям. В лесах области идет постепенное накопление спелых и перестойных насаждений: если по данным 2003 г. площадь молодняков в возрасте до 20 лет составляла 20%, в спелых и перестойных 38,2 %, то по данным на 01.01.10 г. соответственно 18% и 48,2%.

Результаты оценки экологического и санитарного состояния лесов.

Главным источником промышленных выбросов (тяжелых металлов, оксидов серы, алюминия, никеля) являются действующие комбинаты «Печенганикель» и «Североникель».

Анализ состояния лесов Мончегорского лесничества позволил выявить 47380 га площадей, поврежденных промвыбросами комбината «Североникель», в том числе погибших - 8920 га, поврежденных в сильной степени - 2830 га, средней - 5800 га и слабой - 29830 га. В Печенгском лесничестве площадь погибших в результате промвыбросовкомбината «Печенганикель» составляет 4000 га.

Гибель лесных насаждений в Мурманской области происходит только от лесных пожаров. В 2008 году на территории 1 млн. га в Мурманской области в результате экологического мониторинга и экспедиционным методом выявлены насаждения с нарушенной устойчивостью на общей площади 23,1 тыс. га и усыхающие - на 750 га. Основной причиной ослабления и частичного усыхания насаждений являются промышленные выбросы в атмосферу (11,5 тыс.га - 48%), а также грибные болезни (6,8 тыс.га - 28%), неблагоприятные условия произрастания высоковозрастных древостоев (3,6 тыс.га - 15%), заболоченность (1,1 тыс.га - 5%) и пожары прошлых лет (813 га - 4%). Лесными пожарами повреждены леса на площади до 300 га.

Как результат оценки – в работе приводится предлагаемая система ООПТ и ОЗУ Мурманской области (рисунок 11).

Рисунок 11. Предлагаемая схема модификации ООПТ и ОЗУ

В заключении сформулированы следующие выводы и предложения:

  • Цель исследования, заключавшаяся в разработке и научном обосновании методов и технических приемов для оценки состояния растительных покровов ООПТ Мурманской области с использованием ГИС и ДМ, достигнута.
  • Разработанные в исследовании методы и приемы обработки космических и аэрофотоснимков разных типов показали высокую степень достоверности при дешифрировании и могут быть рекомендованы для определения ландшафтных, таксационных характеристик ПТК, их особенностей, вплоть до состояния растительных покровов;
  • Разработанная в исследовании геоинформационная система может быть рекомендована как инструмент ведения экологического мониторинга природных объектов практически любого размера и доступности в пределах северной и средней тайги.
  • Созданная методика и техника количественной оценки растительного покрова природных территориальных комплексов рекомендуется к использованию и её дальнейшему усовершенствованию для целей ведения экологического мониторинга по материалам ДЗ;
  • В работе сформулированы рекомендации по организации экологического мониторинга за состоянием ООПТ и охраняемых ландшафтов;

III. СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ:

  1. Дружинин А.С. Научно методическое обоснование необходимости совершенствования сети ООПТ Мурманской области. Известия Санкт-Петербургской государственной лесотехнической академии. Вып. 6(74). СПб, СПБГЛТА, 2006. С. 6-10 (0,4 п.л.).
  2. Дружинин А., Голованов И., Максимова О., Крючков А. Классификация геоизображений в науках о Земле // Вестник МАНЭБ. Научно-технический журнал Международной академии наук экологии, безопасности человека и природы. Том 14, вып. 4. 2010. С. 36-40 (0,4/0,3 п.л.).
  3. Дружинин А.С., Сергиенко В.Г., Крючков А., Максимова О. Перспективы создания ландшафтно-экологической тропы на европейском севере России // Вестник МАНЭБ. Научно-технический журнал Международной академии наук экологии, безопасности человека и природы. Том 14, вып. 4. 2010. С. 41-45 (0,4/0,3 п.л.).
  4. Дружинин А.С., Лыонг Нгуен Нгок Нга, Фам Ань Кыонг, Шабнов К.В. Разработка и исследование технологии создания и обновления топографических и тематических карт по космическим сканерным снимкам с использованием архивных мелкомасштабных аэроснимков // Вестник МАНЭБ. Научно-технический журнал Международной академии наук экологии, безопасности человека и природы. Том 14, вып. 6. 2010. С. 65-70 (0,5/0,3 п.л.).
  5. Дружинин А.С., Крючков А.Н., Лыонг Нгуен Нгок Нга. Анализ современных съемочных систем, методов и технологий фотограмметрической обработки АКС при создании и обновлении топографических и тематических карт по аэро- и космическим снимкам // Вестник МАНЭБ. Научно-технический журнал Международной академии наук экологии, безопасности человека и природы. Том. 14, вып. 6. 2010. С. 80-83 (0,6/0,5 п.л.).
  6. Дружинин А.С., Крючков А.Н., Максимова О. Оценка точности обработки стереопар космических изображений сверхвысокого разрешения // Вестник МАНЭБ. Научно-технический журнал Международной академии наук экологии, безопасности человека и природы. Том 14, вып. 6. 2010. С. 92-95 (0,3/0,1 п.л.).
  7. Дружинин А.С., Юрченко М.Н., Ердяков С.В., Максимова О.С. Показатели и критерии оценки восстановления растительных покровов в разных природных и природно-техногенных комплексах // Вестник МАНЭБ. Научно-технический журнал Международной академии наук экологии, безопасности человека и природы. Том 14, вып. 6. 2010. С. 95-98 (0,3/0,1 п.л.).
  8. Дружинин А.С. Краткая геологическая характеристика исследуемого региона – Мурманской области // Научно-технический прогресс в лесном хозяйстве, охране природы и ландшафтном строительстве. Сборник статей сотрудников лесохозяйственного факультета по итогам законченных научно-исследовательских работ / под общей редакцией д.г.н., проф. А.С. Алексеева и д.с.-х.н., проф. А.В. Любимова. – СПб.: СПбГЛТА, 2010. – С. 48-54 (0,4 п.л.).
  9. Дружинин А.С. К вопросу о сохранении и улучшении окружающей среды в Мурманской области // Научно-технический прогресс в лесном хозяйстве, охране природы и ландшафтном строительстве. Сборник статей сотрудников лесохозяйственного факультета по итогам законченных научно-исследовательских работ / под общей редакцией д.г.н., проф. А.С. Алексеева и д.с.-х.н., проф. А.В. Любимова. – СПб.: СПбГЛТА, 2010. – С. 75-81 (0,4 п.л.).
 





© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.