Пространственный анализ ограничений сплошных рубок леса на водосборных бассейнах с использованием материалов дистанционного зондирования Земли и ГИС-технологий

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Лесозаготовительная деятельность существенно влияет на важнейшие функции лесных экосистем. Интенсификация лесного хозяйства подразумевает не только увеличение объёмов заготовки леса, но и обоснованное планирование, контроль реализуемой деятельности по восстановлению участков рубок. Реализация таких мероприятий основывается на учёте ландшафтно-экологических особенностей территории, на которой происходит хозяйственная деятельность. Минимизация негативного воздействия рубок леса на экосистемы учтена в Лесном кодексе, в стандартах лесоуправления независимых систем добровольной лесной сертификации. Цель исследований разработка и анализ применимости отдельных параметров оценки состояния лесоэксплуатируемых участков в ранжировании рисков, возникающих при заготовке древесины. Объекты и методы.
Основное внимание уделено количественным показателям, которые можно обрабатывать методами статистического анализа. Набор предложенных величин опирается на использование геоинформационных методов, данных дистанционного зондирования Земли, инструментов пространственного анализа. На примере анализа пространственных данных активно осваиваемых лесных территорий бассейнов рек Большая Визинга, Кобра, Лопью, Нившера, Низьма Республики Коми предложены дополнительные критерии мониторинга и оценки возможных рисков, возникающих в процессе рубки леса. Результаты. В соответствии с целью выделены следующие критерии оценки состояния лесоэксплуатируемых участков: 1) локализация рубок в сети охраняемых участков; 2) площади сплошных рубок; 3) наличие малонарушенных лесных территорий вблизи планируемого участка промышленного освоения; 4) мозаичность лесной среды; 5) показатель сохранения водорегулирующей функции лесов. Все измеряемые параметры территориально привязаны к естественным ландшафтным контурам, включённым в единый водосборный бассейн. Выводы. Все выше­указанные критерии могут быть использованы в качестве дополнительной оценки участков лесохозяйственной деятельности, мониторинге освоения территорий, а также при ландшафтно-экологическом планировании. Критерии тесно связаны с требованиями добровольной лесной сертификации и позволяют минимизировать негативное воздействие на экологические функции лесных ландшафтов при интенсификации лесного хозяйства.

Об авторах

А. Ю. Боровлёв

Институт биологии Коми научного центра Уральского отделения Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: borovlev.a.yu@ib.komisc.ru

Инженер отдела флоры и растительности
севера, Институт биологии Коми НЦ УрО РАН. 

Россия, 167000, Сыктывкар, ул. Коммунистическая, 28

В. В. Елсаков

Институт биологии Коми научного центра Уральского отделения Российской академии наук

Email: borovlev.a.yu@ib.komisc.ru

Кандидат биологических наук, доцент, ведущий научный сотрудник отдела флоры и растительности севера, Институт биологии Коми НЦ УрО РАН.

Россия, 167000, Сыктывкар, ул. Коммунистическая, 28

Список литературы

  1. Крестовский О. И. Влияние вырубки леса и восстановления лесов на водность рек. Л.: Гидрометеоиздат, 1986. 117 с.
  2. High-resolution global maps of 21st-century forest cover change / M. C. Hansen, P. V. Potapov, R. Moore et al. // Science. 2013. Vol. 342, iss. 6160. Pp. 850–853. doi: 10.1126/science.1244693.
  3. Никитенков А. Н., Дутова Е. А., Покровский Д. С. Картографические построения и оценка морфометрических параметров водосборов горно-складчатых территорий по данным спутниковой съемки (SRTM) (на примере северной части Кузнецкого Алатау) // Вестник ТГАСУ. 2013. № 1 (38). С. 223–231. EDN: PWWKQJ.
  4. Елсаков В. В., Щанов В. М. Спутниковые методы в анализе изменений экосистем бассейна р. Вычегда // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13, № 4. С. 135–145. doi: 10.21046/2070-7401-2016-13-13-135-145; EDN: WMIXKJ.
  5. Лыгин А. Н. Применение RFID-технологии и ГИС в геодезии // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2016. Т. 60, № 6. С. 105–110. EDN: XHARST.
  6. Атлас малонарушенных лесных территорий России / Д. Е. Аксенов, Д. В. Добрынин, М. Ю. Дубинин и др. М.: МСоЭС; Вашингтон: World Resources Inst., 2003. 187 с.
  7. Володченкова Л. А., Гуц А. К. Математическое моделирование мозаичности лесных экосистем // Математические структуры и моделирование. 2020. № 4 (56). С. 49–63. doi: 10.24147/2222-8772.2020.4.49-63; EDN: DPWNVD.
  8. Метод оценки степени повреждения лесов пожарами на основе спутниковых данных MODIS / Ф. В. Стыценко, С. А. Барталев, В. А. Егоров и др. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т. 10, № 1. С. 254–266. EDN: QIXEWV.
  9. Кучмент Л. С., Гельфан А. Н., Демидов В. Н. Модель гидрологического цикла лесного водосбора и оценка изменений водного баланса при вырубке леса // Лесоведение. 2012. № 6. С. 3–13. EDN: PHFZUH.
  10. 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. Art. W05203. doi: 10.1029/2003WR002952.
  11. Лесогидрологические последствия рубок в условиях Средней Сибири / А. А. Онучин, Т. А. Буренина, Н. В. Зирюкина и др. // Сибирский лесной журнал. 2014. № 1. С. 110–118. EDN: SLRSTV.
  12. Корытный Л. М. Бассейновый подход в географии // География и природные ресурсы. 1991. № 1. С. 161–166.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».