Геоботаническая индикация состояния нарушенных торфяников для оценки пожароопасности

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Проблема пожароопасности заброшенных торфяников в настоящее время является особенно актуальной, так как негативные последствия торфяных пожаров приводят к ухудшению здоровья населения и влияют на общество. Однако взаимосвязям растительных сообществ с частотой пожаров уделяется недостаточно внимания. Исследование посвящено оценке состояния нарушенных торфяников с помощью геоботанической индикации торфяных грунтов на примере торфяников в Ленинградской и Псковской областях. Выбрано 3 ключевых объекта – заброшенные, разрабатываемые в середине XX в. торфяные месторождения. В основе методики оценки пожароопасности торфяников лежат комплексный подход, включающий в себя создание крупномасштабных карт растительности с помощью серии спутниковых снимков и полевых геоботанических описаний, и анализ пожаров на объектах за период с 2000 по 2023 г. с помощью спутниковых снимков и данных по термоточкам. В результате исследования получены карты частоты и длительности пожаров и карты групп ассоциаций растительности на каждый участок. Анализ взаимосвязи растительных сообществ с частотой пожаров показал, что видовой состав сообществ относительно хорошо коррелирует со временем, прошедшим с даты последнего пожара, и в меньшей степени – с длительностью пожаров. Связь между частотой пожаров и состоянием растительного покрова достаточно сильная, поэтому тип растительного покрова можно использовать как индикатор частоты пожаров на торфянике. На территориях с торфяными пустошами с редким березовым древостоем пожар происходит не менее одного раза в 5 лет. На территориях, занятых сфагновыми и тростниковыми сообществами на обводненной поверхности торфа, пожар происходит не чаще, чем один раз в 20 лет. Полученные результаты могут применены для экспресс оценки состояния нарушенных торфяников и прогноза их пожароопасности.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Т. В. Орлов

Институт геоэкологии им. Е.М. Сергеева РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: tim.orlov@gmail.com
Россия, Уланский пер., 13, стр. 2, Москва, 101000

М. В. Архипова

Институт геоэкологии им. Е.М. Сергеева РАН

Email: tim.orlov@gmail.com
Россия, Уланский пер., 13, стр. 2, Москва, 101000

В. В. Бондарь

Институт геоэкологии им. Е.М. Сергеева РАН

Email: tim.orlov@gmail.com
Россия, Уланский пер., 13, стр. 2, Москва, 101000

Р. О. Разумовский

Институт геоэкологии им. Е.М. Сергеева РАН

Email: tim.orlov@gmail.com
Россия, Уланский пер., 13, стр. 2, Москва, 101000

В. А. Смагин

Ботанический институт им. В.Л. Комарова РАН

Email: tim.orlov@gmail.com
Россия, ул. Профессора Попова, 2, Санкт-Петербург, 197376

К. Л. Шахматов

Тверской Государственный технический университет

Email: tim.orlov@gmail.com
Россия, ул. Желябова, 33, Тверь, 170100

Список литературы

  1. Ахметьева Н.П., Лапина Е.Е., Кудряшова В.В. Влажность торфа и возникновение пожаров на болотах // Мелиорация и природная среда. 2014. № 3. С. 26–29.
  2. Ахметьева Н.П., Михайлова А.В., Федорова Л.П. Восстановление растительного покрова на начальной стадии зарастания гарей на выработанных торфяниках // Лесоведение. 2018. № 2. С. 119–129.
  3. Вомперский С.Э., Глухова Т.В., Смагина М.В., Ковалев А.Г. Условия и последствия пожаров в сосняках на осушенных болотах // Лесоведение. 2007. № 6. С. 35–44.
  4. Грицков С.Н., Исаков Г.Н. Моделирование и мониторинг ландшафтных торфяных пожаров // Вестник кибернетики. 2018. № 2. С. 175–182.
  5. Гришин А.М. О математическом моделировании торфяных пожаров // Вестник Томского государственного университета. Сер. Математика и Механика. 2008. № 3(4) С. 85–94.
  6. Евграфов А.В. Мониторинг уровня грунтовых вод с целью предупреждения лесоторфяных пожаров // Природообустройство. 2012. № 1. С 19–22.
  7. Ильясов Д, Сирин А., Макарова Л. и др. ГИС-картографирование торфяных болот и антропогенно измененных торфяников Рязанской области // Вестник РГАТУ. 2019. № 1 (41). С. 30–38.
  8. Кулеш Р.Н., Субботин А.Н. Математическое моделирование тепломассопереноса при воспламенении торфа // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2013. Т. 323. № 4. С. 85–90.
  9. Маслов А.А., Гульбе Я.И., Макаров Д.А., Сирин А.А. Восстановление допожарных характеристик лесных насаждений на гари по данным космической съемки и полевых наблюдений // Лесохозяйственная информация. 2017. № 4. С. 73–83.
  10. Маслов Б.С. Вопросы истории мелиорации торфяных болот и развитие науки // Вестник ТГПУ. 2008. Выпуск 4 (78). C. 64–69.
  11. Медведева М.А., Возбранная А.Е., Барталев С.А., Сирин А.А. Оценка состояния заброшенных торфоразработок по многоспектральным спутниковым изображениям // Исследование земли из космоса. 2011. № 5. C. 80–88.
  12. Минаева Т.Ю., Сирин А.А. Биологическое разнообразие болот и изменение климата // Успехи современной биологии. 2011. Т. 131. № 4. C. 393–406.
  13. Орлов Т.В., Шахматов К.Л. Анализ эффективности работ по вторичному обводнению торфяников Тверской области с помощью данных дистанционного зондирования // Геоэкология. 2020. № 6. С. 74–82.
  14. Панов В.В. Восстановление торфяных болот: учеб. пос. Томск: Издательство Томского государственного педагогического университета, 2006. 70 с.
  15. Панов В.В. Восстановление торфяных болот: учеб. курс. Тверь-Москва: Изд-во “Триада”, 2021. 184 с.
  16. Панов В.В. О роли гидростатики в развитии торфяного болота // Труды Инсторфа, 2011. № 3 (56).
  17. Панов В.В. Перспективное использование выработанных торфяных болот. Тверь: Изд-во “Триада”, 2013. 218 с.
  18. Панов В.В., Цымлякова С.С. Пространственная структура пожаров и гари на техногенно нарушенных торфяных болотах // Известия РГО. 2013. Т. 145. Вып. 1. С. 80–90.
  19. Приказ об утверждении классификации природной пожарной опасности лесов и классификации пожарной опасности в лесах в зависимости от условий погоды от 5 июля 2011 года № 287. URL: https://docs.cntd.ru/document/902289183.
  20. Сонюшкин А.В., Шумилин А.В., Кучейко А.А. Спутниковый мониторинг пожаров в России летом 2010 г. // Земля из космоса – наиболее эффективные решения. 2010. № 7. С. 56–59.
  21. Субботин А.Н. Распространение торфяного пожара при разных условиях тепломассообмена с внешней средой // Пожаровзрывобезопасность. 2007. Т. 16. № 5. С. 42–49.
  22. Фильков А.И. Физико-математическое моделирование возникновения природных пожаров. Томск: Издательский Дом ТГУ, 2014. 276 c.
  23. Atwood E.C., Englhart S., Lorenz E., et al. Detection and Characterization of Low Temperature Peat Fires during the 2015 Fire Catastrophe in Indonesia Using a New High-Sensitivity Fire Monitoring Satellite Sensor (FireBird). 2016. PLoS ONE11(8): e0159410. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0159410
  24. Krishna Prasad Vadrevu, Eaturu Anuradha, K.V.S. Badarinath. Fire risk evaluation using multicriteria analysis – a case study // Environ Monit Assess. 2010. 166:223–239. https://doi.org/10.1007/s10661–009–0997–3
  25. Sheriza M. Razali, Ahamad Ainuddin Nuruddin, Ismail A. Malek, Norizan A. Patah. Forest fire hazard rating assessment in peat swamp forest using Landsat thematic mapper image // J. of Applied Remote Sensing. 2010. V. 4. 043531. 1–7 p. https://doi.org/10.1117/1.3430040
  26. Tansey K., Beston J., Hoscilo A. et al. Relationship between MODIS fire hot spot count and burned area in a degraded tropical peat swamp forest in Central Kalimantan, Indonesia // Journal of geophysical research. V. 113. D23112. 1–8 p. https://doi.org/10.1029/2008JD010717. 2008.
  27. Turetsky M.R., Amiro B.D., Bosch E., Bhatti J.S. Historical burn area in western Canadian peatlands and its relationship to fire weather indices // Global biogeochemical cycles. 2004. V. 18. GB4014. https://doi.org/10.1029/2004GB002222
  28. Wilkinson S.L., Verkaik G.J., Moore P.A., Waddington J.M. Threshold peat burn severity breaks evaporation‐limiting feedback // Ecohydrology. 2019. 13(1): e2168. https://doi.org/10.1002/eco.2168
  29. Xinyan Huang A., Guillermo Rein. Computational study of critical moisture and depth of burn in peat fires // International Journal of Wildland Fire. 2015. 24. P. 798–808.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Расположение эталонных участков: 1 – Малодубровское, 2 – Гладкий Мох, 3 – Заячий Отрог.

Скачать (476KB)
3. Рис. 2. Принципиальная схема методики детального индикационного картографирования торфяников.

Скачать (394KB)
4. Рис. 3. Распространение пожара на торфянике Заячий Отрог, 30 августа 2002 г.

Скачать (138KB)
5. Рис. 4. Карты групп ассоциаций растительности участков: а – Малодубровское, б – Гладкий Мох, в – Заячий Отрог.

Скачать (383KB)
6. Рис. 5. Графики корреляций растительных сообществ с: а – частотой пожаров, б – длительностью пожаров, в – временем после последнего пожара.

Скачать (210KB)
7. Рис. 6. Карты частоты пожаров (в долях) за весь период наблюдений: а – Малодубровское, б – Гладкий Мох, в – Заячий Отрог.

Скачать (308KB)

© Российская академия наук, 2024

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».