ФГБУН Институт географии РАН
Антропогенная трансформация арктических экосистем России: подходы, методы, оценки
А.А. Тишков, Е.А. Белоновская,
П.М. Глазов, А.Н. Кренке, С.В. Титова,
Н.Г. Царевская, А.Г. Шматова
Москва, Российская Федерация
Аннотация
Для трех уровней анализа - национального, регионального и локального - представлены оценки актуальной антропогенной трансформации экосистем Арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ), полученные с помощью наземных, дистанционных и информационно-статистических технологий. В качестве объекта локального уровня выбран остров Колгуев, где лаборатория биогеографии Института географии РАН около 25 лет проводит комплексные исследования. Показано, что здесь в Х/I в. происходят разнонаправленные процессы динамики растительного покрова, в том числе связанные с климатогенными перестройками и в начале века с интенсивным выпасом, а после массовой гибели домашних оленей - с восстановлением растительности. На региональном уровне с помощью дистанционных методов выявлены разномасштабные и разнонаправленные процессы трансформации и восстановления растительности. Например, на Кольском полуострове медленно идет демутация в местах гибели древесно-кустарникового покрова от техногенного загрязнения. Отмечены субъекты АЗРФ, где доминируют по площади деградационные процессы и где преобладают восстановительные процессы. На субглобальном (национальном) уровне суммарно для АЗРФ и прилегающих субарктических территорий оценены масштабы антропогенной трансформации экосистем (около 300 тыс. км). Это сопоставимо по площади с синергетическим эффектом действия потепления климата и хозяйственной деятельности - площади «позеленения» российской Арктики.
Ключевые слова: Арктическая зона Российской Феерации, антропогенная трансформация экосистем, национальный, региональный и локальный уровень, дистанционное зондирование, «позеленение» тундры, растительность, вторичные сукцессии.
Abstract
Anthropogenic transformation of the russian arctic ecosystems: approaches, methods, assessments
Tishkov A.A., Belonovskaya E.A., Glazov P.M., Krenke A.N., Titova S.V., Tsarevskaya N.G., Shmatova A.G.; Institute of Geography, Russian Academy of Sciencies
For the national, regional, and local analysis levels, assessments of actual anthropogenic transformation of ecosystems in Arctic zone of the Russian Federation are presented. Data were obtained using terrestrial, remote and statistical information technologies. The Island of Kolguev is chosen as a local level object, where the biogeography laboratory of the Institute of Geography of the Russian Academy of Sciences has been conducting complex researches for about 25 years. It is shown that here in the XXI century multidirectional processes of vegetation dynamics occur. The processes are associated with climatogenic restructuring, intensive grazing at the beginning of the century and restoration of vegetation after the mass death of domestic deer. At the regional level, using remote sensing methods, multidimensional and multidirectional processes are identified - transformations and restoration of vegetation. For example, on the Kola Peninsula at the sites of destruction of the tree-shrub cover from technogenic pollution slow recovering of the cover occurs. The subjects of the Russian Arctic are noted where degradation processes dominate and where restoration processes predominate. At the subglobal (national) level, the scale of anthropogenic transformation of ecosystems is assessed for the Russian Arctic and adjacent subarctic territories (about 300 thousand km2). It is comparable in area with the synergistic effect of climate warming and economic activity - the area of “greening” in Russian Arctic. Keywords: Arctic zone of the Russian Federation; anthropogenic transformation of ecosystems; national, regional and local levels; remote sensing, “greening” of tundra; vegetation, secondary succession.
Введение
Диагностический анализ состояния окружающей среды Арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ) [1] показал, что в целом к началу XXI в., за исключением «горячих точек», окрестностей крупных поселений и транспортных магистралей антропогенная трансформация экосистем имела очаговый характер и не превышала 1-3% площади региона. Оценки базировались на данных отраслевой и региональной статистики и носили не универсальный по критериям характер, синтез проводился суммированием площадных данных, представленных субъектами Федерации и добывающими компаниями. Росстат собственно арктические территории не выделял, а зональные оценки были единичными [2-5].
Материалы и методы
В основе наших исследований - данные космической съемки и результаты их дешифрирования с использованием стандартных и оригинальных методик. Оценка антропогенной трансформации арктических экосистем на субглобальном (национальном) уровне проводилась методом интерпретации данных дистанционного зондирования с использованием дискриминантного анализа [6], что позволяет выделить его составляющие, важные для интерпретации результатов. В ходе анализа ищутся такие линейные функции от независимых переменных, для которых минимальна дисперсия внутри классов или максимально расстояние между центрами их тяжести в пространстве переменных. Задача решается построением векторов матрицы B*W-1, где B и W - межгрупповая и внутригрупповая матрицы вариации. В результате дискретные классы отображаются в непрерывные ортогональные оси. Число осей не может превышать число независимых переменных и/или числа классов без одного (п-1).
Средства дискриминантного анализа дают информацию, позволяющую фактически перейти к факторному пространству исследуемого явления - состояния ландшафта. В рамках анализа по F-критерию определяется вклад независимых переменных в различение заданных классов. Так как переменные имеют физический смысл, они могут трактоваться как факторы дифференциации. Значение каждой оси дискриминантного анализа оценивается по собственному значению, канонической корреляции, а статистическая значимость - по критерию X2. Это позволяет определить размерность пространства и создаваемое им разнообразие. Каждая ось анализа дает отображение определенного типа связей объекта с внешними переменными на рассматриваемой территории.
Таким образом, на основе тематической карты получаем возможность построить статистическую модель рассматриваемого явления. Отнесение каждой точки к тому или иному классу осуществляется по частным классифицирующим функциям от этих осей с допущением нормальности распределения дистанций внутри каждого класса. В результате для каждой точки (пикселя) на карте получаем вероятность отнесения ее к каждому классу состояния поверхности. Точка считается принадлежащей к тому классу, для которого вероятность принадлежности максимальная.
Задача построения более детализированной карты актуального состояния растительного покрова АЗРФ и прилегающих территорий не разрешима в рамках дискриминантного анализа, так как он может прогнозировать размещение только существующих, а не новых состояний. Но проблема решается через выделение дискретных состояний с помощью процедуры дихотомической классификации методом K-средних по ортогональным осям дискриминантного анализа [7]. Здесь уже не действует гипотеза нормальности распределения, и дискретные образы получаются более реалистичными. Определить их соответствие исходным состояниям можно, используя средние значения для класса векторов вероятностей, и на этой основе построить скорректированную версию специальной карты. При этом в большинстве случаев можно получить состояния, отсутствующие на исходной карте, но имеющие очевидный физический смысл.
Тестовый анализ производился на композитах изображений системы MODIS TERRA, полученных в летний период с разрешением 500 м. Впервые проводился анализ продолжительного временного ряда таких изображений с применением описанной методики на столь крупном объекте - АЗРФ и прилегающих территориях. В данном случае были обработаны пять состояний растительного покрова: 2000, 2004, 2008, 2012, 2015 гг., для которого отклонения от зональных состояний за контрольный период рассматривались как трансформация. Распознанные вероятности классов «зональная (продуктивная) растительность» были просуммированы, и таким образом, не заглубляя анализ на уровне индивидуальных спектральных профилей отдельных классов, удалось получить общую «зональную» вероятность для каждого пикселя. На изображении каждому пикселю соответствует значение от 0 до 100, отражающее вероятности отнесения данного пикселя к «зональному». В соответствии с теорией анализа 100 - полное заполнение данного пикселя зональной растительностью, 0 - полное отсутствие зональной растительности. Континуальный ряд чисел был классифицирован в пять классов плотности «зональной» растительности: 0-5, 5-20, 20-40, 40-60, 60-80 (выше 80 значения отсутствуют). Для каждого региона были определены соотношение зональной и трансформированной растительности (в %) и занимаемая ими площадь.
На региональном уровне синтез дистанционных данных 2000-2015 гг. проводился в границах субъектов АЗРФ. Методика подробно описана в [9]. Для анализа были использованы данные «Global Land Analysis & Discovery group» Университета Мэриленда (США) о лесном и кустарниковом покрове за 2000 и 2010 гг., полученные на основе анализа данных снимков среднего разрешения со спутников серии Landsat. Промежуточные данные представляют собой растр разрешением 30x30 м и со значением покрытой зональной растительностью в процентах для каждого пикселя. Для анализа произошедших изменений растительности за 10 лет значения растра за 2000 г. были попиксельно вычтены из значений в растре за 2010 г. Получившийся растр содержит значения изменения покрова в процентах за 10 лет.
Исследования антропогенной динамики экосистем на локальном уровне проводились в типичных тундрах острова Колгуев в Ненецком автономном округе (АО) (рис. 1), где согласно [9] до массового падежа домашних оленей в 2012-2013 гг. около 35% занимали плоскобугристые и полигональные болота и кочкарники с Eriophorum vaginatum, ер- никовые осоково-кустарничково-моховые тундры (22%), ивняки (13%), луга и ерники на песках (по 8%). Наши исследования дополняют эти оценки, так как включают период продолжавшейся паскваль- ной дигрессии растительности тундровых пастбищ, когда пастбищные нагрузки превышали допустимые примерно в два раза (до массового падежа оленей), и период резкого снижения воздействия оленей на растительность после 2013 г. Были использованы методы дистанционного зондирования и полевого дешифрирования (верификации) снимков
Рис. 1. Остров Колгуев (Ненецкий АО) и распределение пробных площадей (№1-5) для оценки трансформации и восстановления растительного покрова
Fig. 1. The Island of Kolguev (Nenets Autonomous Area) and the distribution of sample plots (No. 1-5) for assessing the transformation and restoration of vegetation
Для этого отбирались снимки Landsat 5-8 за 1994-2017 гг., находящиеся в открытом доступе [10; 11]. Среди них было отобрано 10 снимков второй-третьей декады июля - первой декады августа, так как в эти даты чаще попадались снимки с минимальной облачностью. Работа со снимками проводилась в комбинации красного и двух ближних инфракрасных каналов (пространственное разрешение 30 м). Эта комбинация дает наиболее выраженные цветовые контрасты, так как инфракрасные каналы позволяют точно дешифрировать различия во влажности и выделять водные объекты и пески, а сочетание красного и инфракрасного каналов удобны для анализа растительности [12].
Дешифрирование снимков проведено методом неконтролируемой классификации (IsoData) с экспертным присвоением значений полученным классам, основанном на полевой верификации данных. Для классификации снимков и первичной обработки был использован программный пакет SCANEX Image Processor. Классификацию проводили в три этапа. Сначала выделяли классы «воды» и «пески» как наиболее контрастные по спектральным характеристикам. Затем пиксели, принадлежащие этим классам, удаляли (маскировали) на исходном снимке, сужая диапазон значений при последующей классификации. На следующем этапе выделяли типы растительности. Наиболее контрастные классы: сухих лишайниковых тундр, болот и сообщества с высоким запасом фитомассы, куда попадали как ивняки (Salix spp.), так и осоковые сообщества. Неконтрастный класс с множеством переходных форм с другими классами формировали мохово-кустарничковые тундры. На третьем этапе оставались продуктивные сообщества кустарников и осок, с которыми проводились операции по разделению.
Для сравнения результатов по годам были выбраны площадки 5x5 км в разных ландшафтах острова (см. рис. 1). Самые южные площадки - в местах наибольшего распространения кустарников, северные - наименьшего. Конкретное место выбиралось так, чтобы оно покрывалось всеми обработанными снимками, и чтобы на нем отсутствовали реки, вносящие разброс в значения площади песков и воды. Для каждой площадки посчитана площадь, занятая развеваемыми песками, водоемами и кустарниками. Далее цифры обрабатывались и анализировались в программе Excel. В анализ антропогенной динамики растительного покрова были включены кустарниковые сообщества и открытые развеваемые пески.
Результаты и их обсуждение
Факторы и общие тренды антропогенной трансформации экосистем АЗРФ
Рост экологической напряженности в АЗРФ связан с явной недооценкой важности сохранения экологического баланса между сохранением хрупкой природы региона и необходимостью освоения его ресурсов. В стране нет единого органа государственного управления АЗРФ, нет для этого и соответствующей нормативно-правовой основы. В итоге в регионе доминирует корпоративная практика, в ряде случаев подменяющая и территориальное планирование, и учет и оценку последствий хозяйственной деятельности. Снижение экономической активности в АЗРФ в 1990-х годах не компенсировало остроту накопленных экологических проблем вследствие их игнорирования. Проведенный в начале XXI в. диагностический анализ [1] показал, что современное состояние окружающей среды и земель АЗРФ быстро ухудшается, требуются разработка и принятие неотложных мер не только по ликвидации прошлого и снижению существующего ущерба природной среде, но и по предотвращению более серьезных потенциальных экологических угроз в связи с планами развития наземной транспортной инфраструктуры, освоением новых месторождений углеводородов, расширением активности Минобороны России и движения судов по Северному морскому пути.
Лидирующие позиции в антропогенной трансформации земель в АЗРФ занимает промышленное освоение территории, хотя наши исследования показали, что в начале XXI в. приоритет в дестабилизации состояния арктических экосистем на просторах северной Евразии перешел к синергетическому воздействию потепления климата и активизации хозяйственной деятельности [13-15], которые привели к «позеленению» тундры, развитию «кумулятивного» и «каскадного» эффектов, дающих рост площади нарушений и после их прекращения. Мы не воспринимаем «позеленение» Арктики (рост продуктивности и проективного покрытия растительности) как позитивное для природной экосистемы явление. Поэтому полученные результаты «сплошного» единовременного учета его последствий дистанционными методами (сопоставление и анализ данных архивов MODIS 2000 и 2015 гг.) - площадь «дестабилизации среды» на арктических и субарктических территориях [8] около 300 тыс. км2, т. е. около 10% - мы расцениваем как важную генерализованную оценку актуальной трансформации экосистем АЗРФ (не только механического или химического разрушения, но и динамических перестроек биоты и ее функций).