Архив

Актуальные выпуски:

Обзор краткого содержания статей

Выбор параметров просмотра

Выбраны статьи автора: С.А. Дубровская

2024 г., № 4
Раздел: Экология и климат
УДК: 911.9:528.8

Анализ закономерностей поглощения углерода горно-лесными, горно-степными и степными ландшафтами России на основе спутниковых данных и метеорологических наблюдений

К.В. Мячина, Р.В. Ряхов, А.Н. Щавелев, Р.М. Безбородникова, С.А. Дубровская

Институт степи УрО РАН

Цель исследования – оценить возможности и закономерности поглощения углерода наземной растительностью горно-лесных, горно-степных и степных ландшафтов России. Исследования выполнялись на семи ключевых участках в Республике Чечня и Оренбургской области. На первом этапе рассчитывались показатели поглощения чистого углерода растительностью (чистая первичная продуктивность в пересчёте на углерод) за 2000–2020 гг. на основе продуктов MOD17A3, позволяющих оценить валовую первичную продуктивность и чистую первичную продуктивность наземной фитомассы. На втором этапе на основе регрессионного моделирования выявлялись закономерности формирования способности к улавливанию чистого углерода растительным покровом каждого ключевого участка в зависимости от климато-метеорологических условий. Обнаружено, что предгорный участок с многолетним смешанным лесом и отсутствием антропогенной нагрузки демонстрирует максимальную способность к улавливанию углерода из атмосферы – от 2,6 до 3,5 кгС/м²/год. Участок естественной многолетней сухой степи характеризуется минимальной способностью к улавливанию углерода – от 0,5 до 1,5 кгС/м²/год. Созданы регрессионные модели зависимости показателя поглощения чистого углерода от климато-метеорологических характеристик, демонстрирующие относительную стабильность способности многолетнего естественного растительного покрова поглощать углерод из атмосферы.

Нажмите, чтобы открыть

Ключевые слова: углерод, поглощение растительностью, спутниковые данные, климато-метеорологические характеристики, функциональная зависимость, регрессионная модель, горно-лесные и степные ландшафты России

Внешняя ссылка

DOI: 10.25750/1995-4301-2024-4-192-200

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License. Creative Commons License

2021 г., № 1
Раздел: Методология и методы исследований. Модели и прогнозы
УДК: 911.6:551.4

Картографическое моделирование урболандшафтов степной зоны России с использованием нейронных сетей

С.А. Дубровская, Р.В. Ряхов

Институт степи УрО РАН

На основе методики автоматизированной классификации искусственных нейронных сетей построена урбоэколандшафтная картографическая модель г. Волгоград с использованием геоморфометрических данных для выявления пространственно-однородных участков ландшафтных структур урбогеосистемы. Нейросетевой подход и данные эколого-функционального зонирования позволяют провести пространственную дифференциацию урбогеосистем и получить достоверную информацию, которая необходима для улучшения экологической обстановки городского пространства. В результате применения алгоритма обучения Self Organizing Map и созданной цифровой модели составлена картографическая схема урболандшафтного районирования, которая является отражением географической среды и процессов развития техногенных воздействий на состояние природно-антропогенного комплекса. В классификацию методом искусственных нейронных сетей, основанную на вертикальной дифференциации, внесена информация, включающая особенности горизонтальных геоморфометрических показателей. Впервые проведена интеграция выделенных генетических типов рельефа с современным функциональным назначением зон исследуемой урбогеосистемы. Аккумулятивный тип рельефа г. Волгоград выделен нейросетевым алгоритмом как единый континуальный полигон, характеризующийся достаточно равномерной ориентацией склонов. Надпойменно-террасовый комплекс представлен Хвалынской абразионной и аккумулятивной террасами, идентифицированный нейронной сетью по морфометрическим показателям. Водораздельный (склоновый) геоэкологический район представлен прибалочными и приводораздельными склонами. Для классификации склонового типа местности применены картосхемы экспозиций по линиям локальных водоразделов.

Нажмите, чтобы открыть

Ключевые слова: Искусственные нейронные сети, цифровая модель рельефа, геоморфометрические показатели, урбогеосистема, природно-антропогенный комплекс

Внешняя ссылка

DOI: 10.25750/1995-4301-2021-1-053-057

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License. Creative Commons License