Оценка экологического состояния лесных экосистем коридора Хэси с использованием временных рядов индекса RSEI
Authors: Ван И. , Курбанов Э.A. , Ша Д. , Воробьёв О.Н. , Ван Д. , Дергунов Д.М. 
Published: February 2025

Введение. В исследовании проведён глубокий анализ данных временных рядов экологического индекса дистанционного зондирования (англ. Remote Sensing Ecological Index, RSEI) лесов на территории коридора Хэси (Ганьсуский коридор, КНР) с 2000 по 2023 гг. с использованием нелинейной аппроксимации кривых для выявления тенденций изменения и характеристик лесных экосистем региона. Цель исследования – осуществить оценку и прогнозирование экологических тенденций состояния лесов при использовании временных рядов спутниковых данных и нелинейных зависимостей. Необходимо проанализировать взаимосвязь между высотой над уровнем моря и типом лесов исследуемого региона, а также влияние этих параметров на экологическое состояние лесов на основе объединения обобщённой аддитивной модели (англ. Generalized Additive Model, GAM) с анализом IncMSE модели случайного леса (англ. Random Forest, RF). Результаты указывают на значительную корреляцию между значениями RSEI леса и высотой над уровнем моря. Леса на больших высотах демонстрируют лучшую экологическую стабильность и более высокие значения RSEI, что свидетельствует о более высоком качестве окружающей среды. Естественные леса, характеризующиеся богатым биоразнообразием и сложной структурой, неизменно показывают самые высокие значения RSEI в различных экологических зонах, что подчёркивает их ключевую роль в поддержании экологического баланса и предоставлении экосистемных услуг. В то же время искусственные леса, расположенные преимущественно на более низких высотах и часто вблизи деятельности человека, характеризуются линейными и стабильными временными закономерностями с более низкими значениями индекса RSEI. Заключение. Выявлены значительные временные колебания индекса RSEI, особенно в 2002, 2010 и 2017 гг., с заметной тенденцией к уменьшению периодов колебаний cтечением времени, что, вероятно, отражает влияние предпринятых в последнее время усилий по сохранению и восстановлению лесов в КНР. Настоящее исследование оригинально сочетает анализ нелинейных моделей с использованием экологических индексов с целью обеспечить комплексную основу для понимания и прогнозирования изменений в лесных экосистемах и предоставить важнейшую аналитическую информацию для выработки будущих стратегий сохранения и управления, прежде всего в районе коридора Хэси.
Introduction. This study provides an in-depth analysis of the forest Remote Sensing Ecological Index (RSEI) time series data in the Hexi Corridor area from 2000 to 2023, employing nonlinear curve fitting to uncover the changing trends and characteristics of the region's forest ecosystems. Research Aim. Harnessing the characteristics of nonlinear curves, specific transformative periods and points within the series are identified, facilitating refined predictions for forest ecological trends. By combining the generalized additive model (GAM) to extract the different impact relationships between altitude and RSEI in different forest ecological regions, and the IncMSE analysis of the random forest model, the differences between altitude and forest type on forest ecosystems in different forest ecological regions were found Influence. Result. Forests at higher altitudes exhibit greater ecological stability and elevated RSEI values, suggesting improved environmental quality. Natural forests, characterized by their rich biodiversity and complex structures, consistently display the highest RSEI values across various ecological zones, highlighting their pivotal role in maintaining ecological balance and delivering ecosystem services. In contrast, artificial forests, primarily situated at lower altitudes and often near human activities, show linear and stable temporal patterns with lower RSEI values. Conclusion. Significant temporal fluctuations of RSEI were identified, particularly in the years 2002, 2010, and 2017, with a noticeable trend of decreasing fluctuation periods over time, likely reflecting the impact of recent forest conservation and restoration efforts. This study uniquely combines curve analysis with ecological indices to provide a comprehensive framework for understanding and predicting changes in forest ecosystems, offering crucial insights for future conservation and management strategies, especially in the Hexi Corridor.