Комплексное использование спутниковой и агрометеорологической информации для ежедекадной оценки урожайности зерновых культур

Использование космических, средств и технологий для мониторинга окружающей природной среды

УДК 528.88

О. В. Савицкая

Всероссийский научно-исследовательский институт сельскохозяйственной метеорологии, Россия, Обнинск

КОМПЛЕКСНОЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СПУТНИКОВОЙ И АГРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ЕЖЕДЕКАДНОЙ ОЦЕНКИ УРОЖАЙНОСТИ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР

Рассматривается новая технология оценки урожайности зерновых культур, основанная на комплексном использовании наземной агрометеорологической информации и спутниковых данных.

В системе Росгидромета разрабатываются методы оценки состояния и продуктивности посевов сельскохозяйственных культур. Эти методы основываются главным образом на данных наземных агрометеорологических наблюдений. Однако наземная информация не всегда обеспечивает требуемую точность. Кроме того, наземные наблюдения не позволяют получать информацию по площадям, особенно в последние годы, в связи с сокращением сети станций. Поэтому, начиная с 90-х гг. XX столетия, для решения агрометеорологических задач начинает применяться спутниковая информация. Однако ее применение сдерживалось отсутствием достаточного архива спутниковых данных. В последние годы такой архив получен, что позволяет разрабатывать соответствующие методы анализа и оценки.

Рассматривается новая технология оценки урожайности зерновых культур по спутниковой и агрометеорологической информации. В качестве методов исследования использовались метод корреляционно-регрессионного анализа и метод расчета урожайности по году-аналогу, выбранному по складывающимся метеорологическим условиям и значениям N0^.

Исследования проводились для территорий трех управлений гидрометеослужбы: Северо-Кавказского, Приволжского и Центрально-Черноземного. Источником агрометеорологической информации являлись материалы наблюдений агрометеорологических станций. По результатам спутникового зондирования рассчитывался вегетационный индекс (КБУ!). Временной диапазон наблюдений составлял 9 лет, с 2001 по 2009 г. В результате исследований разработана технология расчета ожидаемой урожайности.

Расчет урожайности по регрессионным зависимостям. На первом этапе для выбора наиболее информативных параметров рассчитывались корреляционные матрицы за период с 2001 по 2008 г. Для их составления были использованы средние декадные характеристики основных агрометеорологических параметров и спутниковой информации, осредненные по территориям областей.

Анализ коэффициентов корреляции позволил выделить агрометеорологические и спутниковые данные, которые оказывают наиболее существенное влияние на урожайность, и включить их в прогностические уравнения для определения ожидаемой урожайности. В целом, все уравнения успешно прошли

проверку на значимость и устойчивость по критерию Фишера и по критерию Стьюдента.

Полученные зависимости проверялись на независимом материале по данным 2009 г. Были рассчитаны значения урожайности за 2009 г. для всех УГМС. Наблюдается достаточно хорошее совпадение рассчитанной урожайности и фактической.

Учитывая статистический характер полученных уравнений, по мере получения новых данных эти зависимости представляется целесообразным ежегодно обновлять с привлечением данных расчетного года. Таким образом, были получены уточненные статистические уравнения с включением в расчеты информации за 2009 г. Произведен расчет урожайности на 2010 г. Проверка результатов расчетов может быть проведена после получения ожидаемых статистических данных по урожайности за 2010 г.

Оценка урожайности по году-аналогу по метеорологическим условиям. Ввиду ограниченности выборки из-за недостаточной продолжительности работы MODIS, не для всех субъектов РФ получены такие зависимости. Для этих случаев был разработан метод, основанный на годе-аналоге по метеорологическим условиям с корректировкой по значениям NDVI, полученным за рассматриваемый период.

Предлагается следующий алгоритм расчета урожайности по году-аналогу, состоящий из трех этапов:

1) на первом этапе на основе анализа складывающихся погодных условий по значениям гидротермического коэффициента определяется тип метеорологических условий:

- неблагоприятные условия;

- средние условия;

- оптимальные условия;

2) на втором этапе определяется значение ожидаемой урожайности в соответствии с выбранным типом метеорологических условий. Предполагается, что при неблагоприятных условиях для расчета ожидаемой урожайности выбирается минимальная урожайность из рассматриваемого временного ряда; при средних условиях - средняя, а при оптимальных - максимальная;

3) третий этап включает корректировку значений урожайности на основе спутниковой информации по соотношению текущего значения NDVI с максимальным, минимальным или средним из рассматриваемого ряда.

Решетневские чтения

Был произведен расчет урожайности зерновых культур для указанных УГМС за 2009 г. Значения рассчитанной и фактической урожайности оказались достаточно близки, в среднем ошибка расчета не превышает 10 %.

В заключение следует сказать, что в результате исследований была разработана и проверена техноло-

гия ежедекадного расчета ожидаемой урожайности зерновых, включающая в себя расчет для одних территорий по регрессионным зависимостям, а для других - с использованием метода года-аналога. Данная технология может быть полезна в оперативной работе для подекадной оценки условий формирования урожайности по рассматриваемой территории.

O. V. Savitskaya

All-Russian Research Institute of Agricultural Meteorology, Russia, Obninsk

COMPLEX USE OF SATELLITE AND AGROMETEOROLOGICAL INFORMATION FOR DECADE ESTIMATION OF CEREAL CROPS CAPACITY

The new technology of estimation of cereal crops capacity is considered, this technology is based on complex use of the land agrometeorological information and satellite data.

© Савицкая О. В., 2010

УДК 681, 51:504

А. И. Сухинин

Институт леса имени В. Н. Сукачева Сибирского отделения Российской академии наук, Россия, Красноярск

МОНИТОРИНГ КАТАСТРОФИЧЕСКИХ ПОЖАРОВ В ЛЕСАХ СИБИРИ*

Выявлены причинно-следственные связи в процессах возникновения и развития катастрофических лесных пожаров и предложены методы их прогнозирования, предотвращения и профилактики. Даны краткие характеристики трансформаций и долгосрочных последствий для окружающей среды, вызванных массовыми катастрофическими лесными пожарами. Предложена методика оценки интенсивности кромки пожара по измерениям радиационной энергии пожара, сделанным спутниковыми сенсорами.

Приведены статистические данные о числе и площади пожаров в наиболее напряженные годы последних десяти лет. Дано понятие катастрофического пожара как самостоятельного явления. Катастрофическая пожарная ситуация - ситуация, при которой скорость нарастания суммарного периметра кромки пожаров превышает скорость локализации всеми средствами и методами. Она характеризуется совокупностью катастрофических пожаров, действующих на площади более 400 тыс. км2 в условиях длительного антициклона при классе засухи выше 5 и наличии препятствий прохождению атмосферных фронтов, при этом доля площади, пройденной огнем, превышает 10 %. Задымление территории составляет менее 200 м метеорологической дальности видимости, что парализует действия авиационной охраны лесов.

При этом отмечается групповое пространственное распределение массовых крупных и сверхкрупных пожаров, представляющее пространственные кластеры, объединенные общей зоной аэродинамического взаимодействия конвективных колонок и атмосферных барических образований. Кластер массовых пожаров аналогичен мощному тепловому и аэ-

розольному генератору, компактно распределенному в пространстве на очень большой территории, иногда 1 000 х 1 000 км2, сравнимой по размерам с естественными атмосферными образованиями.

В работе предложена и развита гипотеза о положительной обратной связи между ростом антициклона и выделением энергии от экстремальных катастрофических лесных пожаров, действующих на обширных территориях. В данном случае антициклон имеет блокирующий характер, а циклоны проходят через периферию главного антициклона, когда максимум величины индекса пожарной опасности превышает среднее значение более чем в 6 раз. Обычно блокирующий антициклон появляется в России в июне. Он имеет максимальную мощность в конце июля и заканчивается во второй половине августа практически для всех катастрофических ситуаций. Заключение о возможности наступления неуправляемой пожарной обстановки может быть сделано, когда число и общая площадь пожаров превышают критические значения в соответствии с суммарной интенсивностью огня и подавление пожаров силами лесной охраны становится невозможным, и поэтому требуются федеральные ресурсы.

*Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (код проекта 09-05-98008-р_сибирь_а).