CC BY
20РАЗДЕЛ 2.
ФИЗИЧЕСКАЯ ГЕОГРАФИЯ И БИОГЕОГРАФИЯ, ГЕОГРАФИЯ ПОЧВ И ГЕОХИМИЯ ЛАНДШАФТОВ
УДК 911.2+504.54
ДИСТАНЦИОННЫЕ ИНДИКАТОРЫ ЛАНДШАФТНО-ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ТЕНДЕНЦИЙ (НА ПРИМЕРЕ ЮГО-ВОСТОКА БЕЛАРУСИ)
Гусев А.П.
Гомельский государственный университет имени Ф. Скорины, Гомель, Республика Беларусь
E-mail: [email protected]
Работа посвящена оценке современных ландшафтно-экологических тенденций на основе использования дистанционных индикаторов - динамики NDVI и лесного покрова. По данным космического мониторинга изучены изменения NDVI и лесного покрова ландшафтов юго-востока Беларуси в 2000-2018 гг. Установлено, что для 47,7% территории характерен достоверный рост NDVI, а на 4,4% территории - достоверное снижение. На половине территории статистически достоверные изменения NDVI отсутствуют. По критерию деградации лесного покрова критическая тенденция характерна для 37,0% территории региона. Сокращение лесного покрова в наибольшей степени происходит во вторично-моренном, моренно-зандровом и водно-ледниковом ландшафтах. Предполагается, что изменения биопродуктивности ландшафтов в 2000-2018 гг. могут быть обусловлены сложным сочетанием влияния климатического тренда и хозяйственной деятельности. Ключевые слова: ландшафт, динамика, индикаторы, ландшафтно-экологические тенденции, лесной покров, NDVI.
ВВЕДЕНИЕ
Ландшафтно-экологическая тенденция - направленность пространственно-временных изменений экологического состояния ландшафтов (или потенциальная ландшафтно-экологическая ситуация). Предлагается различать долговременные и современные тенденции. Долговременная тенденция - это изменения ландшафтов во временном масштабе от нескольких десятилетий до первых столетий. Современная тенденция - от нескольких лет до первых десятилетий. Оценку ландшафтно-экологических тенденций можно осуществлять на основе двух видов показателей: статических и динамических. Статические показатели (индикаторы состояния) - характеристики ландшафтов на определенном временном срезе, которые влияют на устойчивость ландшафтов, на восстановительные и дигрессивные процессы. Динамические показатели (индикаторы тренда) характеризуют направление и скорость изменений [1, 2, 3].
Выбор динамических показателей-индикаторов для оценки ландшафтно-экологических тенденций определяется рядом критериев: 1) применимость в различных пространственных масштабах, т.е. возможность оценивать геосистемы разных уровней иерархии; 2) экологическая значимость - показатель должен индицировать важнейшие экологические характеристики ландшафтов; 3)
127
комплексность - показатель должен оценивать состояние ландшафта в целом; 4) охват, достаточный для применения пространственного анализа; 5) непрерывность и регулярность ряда наблюдений во времени; 6) наличие доступных баз данных.
Этим критериями соответствуют определяемые на основе космических съемок площадь лесного покрова и вегетационные индексы. Среди вегетационных индексов наиболее изученный и широко используемый - NDVI [4], который рассчитывается по общеизвестной формуле: NDVI=(NIR-RED)/(NIR+RED), где NIR - значения отражения в ближней инфракрасной области спектра; RED - отражение в красной области спектра. Это безразмерный показатель, изменяющийся от -1 до 1.
NDVI следует считать индикатором биопродуктивности ландшафтов, поскольку во многих исследованиях установлена сильная степень корреляции между NDVI и первичной продукцией [5, 6, 7]. Корреляция NDVI с первичной продукцией меняется в зависимости от типа растительного покрова: более сильная в ландшафтах с травянистой растительностью, менее сильная - в ландшафтах с древесной растительностью и с разреженным покровом [6]. Тесная взаимосвязь между NDVI и первичной продукцией подтверждается для разных регионов мира. Так, на северо-западе Китая между NDVI и чистой первичной продукцией коэффициент корреляции Пирсона составил г = 0,858 при p<0,001 [7].
Лесной покров играет огромную роль в функционировании ландшафтов, является стабилизирующим фактором, регулятором влагооборота и климата [8, 9]. Деградация лесного покрова обуславливает развитие многообразных негативных процессов - водной и ветровой эрозии, оврагообразования, потери плодородия почв, опустынивания и т.д. Простым, но важным статическим показателем служит удельная площадь лесов - лесистость. Динамический показатель - изменение лесистости во времени [1].
Цель наших исследований - оценка ландшафтно-экологических тенденций ландшафтов юго-востока Беларуси на основе дистанционных индикаторов. Решаемые задачи: изучение динамики NDVI и лесного покрова ландшафтов юго-востока Беларуси в 2000-2018 гг. по данным космического мониторинга; оценка ландшафтно-экологических тенденций в выделах родов ландшафтов; выявление ареалов с негативными изменениями; анализ причин изменений биопродуктивности ландшафтов юго-востока Беларуси.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Район исследований - восточная часть (в пределах Полесско-Приднепровского геоботанического округа) Полесской ландшафтной провинции, занимающая юго-восток Беларуси (подзона широколиственно-лесных ландшафтов). Общая площадь изучаемого региона составляет 34,9 тысяч км2. На территории провинции представлены следующие рода ландшафтов (согласно классификации ландшафтов Беларуси [10]): водно-ледниковые с сосновыми и широколиственно-сосновыми лесами на дерново-подзолистых почвах, мелколиственными лесами, лугами и болотами на торфяно-болотных почвах - 35,8% от общей площади; озерно-аллювиальные с широколиственно-сосновыми лесами на дерново-подзолистых, часто заболоченных, почвах, мелколиственными лесами и болотами на торфяно-
128
болотных почвах - 20,7%; аллювиальные террасированные с сосновыми, широколиственно-сосновыми, дубовыми лесами на дерново-подзолистых, часто заболоченных, почвах, мелколиственными лесами, лугами и болотами на торфяно-болотных почвах - 17,3%; пойменные с дубравами на дерново-заболоченных почвах, мелколиственными лесами, лугами и болотами на торфяно-болотных почвах - 8,5%; моренно-зандровые с сосновыми и широколиственно-сосновыми лесами на дерново-подзолистых, часто заболоченных почвах, частично распаханные - 8,0%; озерно-болотные с мелколиственными лесами, лугами и болотами на торфяно-болотных почвах - 7,9%; холмисто-моренно-эрозионные с широколиственно-сосновыми лесами на дерново-подзолистых почвах, значительно распаханные -1,0%; вторично-моренные с сосновыми, широколиственно-сосновыми лесами на дерново-подзолистых почвах, лугами на дерновых заболоченных почвах, значительно распаханные - 0,7%. В качестве операционной территориальной единицы выступал выдел рода ландшафта (всего 70 выделов).
В качестве индикаторов ландшафтно-экологических тенденций использовались два показателя: dNDVI и DDf. Индикатором изменений биопродуктивности ландшафтов служил показатель dNDVI=NDVb-NDVb, где NDVI1 - среднее значение за 2000-2004 гг.; NDVI2 - среднее значение за 2014-2018 гг. Достоверность различий между 2000-2004 и 2014-2018 гг. оценивалась по критерию Вилкоксона для зависимых выборок. 5-летний период был взят для устранения возможного влияния метеорологических аномалий (например, аномально сухое и жаркое лето или аномально холодное лето). Значения NDVI были получены из продукта MOD13Q1 (данные съемки радиоспектрометра MODIS спутника Terra). Продукт MOD13Q1 представляют собой растровый композит с пространственным разрешением 250 м, образованный из максимальных значений NDVI за 16 суток, что позволяет уменьшить влияние помех, вызванных изменчивостью свойств атмосферы. Находится в свободном доступе на портале NASA (https:// search.earthdata.nasa.gov). Для устранения влияния сезонной вариабельности NDVI для анализа использовались композиты только летнего сезона. Временной период космосъемки охватывает 2000-2018 гг.
Для оценки ландшафтно-экологических тенденций использованы градации: нормальная - достоверное увеличение NDVI (dNDVI>0, p<0,05); удовлетворительная - различия между двумя интервалам не достоверны (p>0,05); критическая - достоверное снижение NDVI (dNDVI<0, p<0,05).
Показатель дигрессивной динамики лесного покрова - DDf= (Slf/Sf)*100%, где Slf - площадь вырубленных, застроенных, сгоревших и т.д. лесов за предыдущие 10 лет; Sf - площадь лесов в год оценки. Данные об изменениях лесного покрова в 2000-2018 гг. были взяты с портала проекта Global Forest Change [11]. Для оценки ландшафтно-экологических тенденций предложены следующие градации DDf: нормальная - менее 2,5%; удовлетворительная - 2,5-5%; критическая - более 5%.
Операции с растрами (привязка, перепроецирование, оцифровка, зональная статистика растров) выполнены в QGIS 2.14.
129
ИЗЛОЖЕНИЕ ОСНОВНОГО МАТЕРИАЛА
В табл. 1 приведены средние значения индикаторов современных ландшафтно-экологических тенденций по родам ландшафтов Полесской провинции. Индикатор dNDVI для всех родов ландшафтов, за исключением вторично-моренного ландшафта, положительный, т.е. наблюдается рост значений вегетационного индекса, что указывает на увеличение биопродуктивности ландшафтов региона в 2000-2018 гг. Средние значение индикатора DDf находятся от 3,2 (холмисто-моренно-эрозионный ландшафт) до 8,7% (вторично-моренный ландшафт).
В пределах разных выделов одного и того же рода ландшафтов значения этих индикаторов могут колебаться в значительных пределах. Так, dNDVI в выделах моренно-зандрового ландшафта изменяется от -0,018 до 0,031, в выделах водно-ледникового ландшафта - от -0,022 до 0,055, в выделах озерно-болотного ландшафта - от -0,004 до 0,047. Наибольший прирост характерен для пойменных ландшафтов (dNDVI=0,027). Для пойм разных рек этот показатель изменяется в пределах от 0,013 (пойма Днепра) до 0,045 (пойма Ствиги - притока Припяти). В аллювиальных террасированных и озерно-аллювиальных ландшафтах, характеризующихся относительно высокой лесистостью (40-50%), NDVI увеличился на 0,020-0,022.
Пространственно выделы с положительным dNDVI тяготеют к южным районам региона, примыкающим к государственной границе Республики Беларусь, в том числе к зоне отселения Чернобыльской АЭС.
Значение DDf в выделах моренно-зандрового ландшафта колеблются от 2,8 до 6,1%, в выделах водно-ледникового - от 2,8 до 10,0%, в выделах озерно-болотного -от 1,2 до 6,8%. В тех выделах, где значение DDf превышает 5,0%, лесной покров полностью исчезнет в течение времени от нескольких десятилетий до столетия. Согласно [1] такие темпы деградации лесов соответствуют зоне экологического риска.
Таблица 1
Индикаторы ландшафтно-экологических тенденций (средние значения)
Род ландшафта dNDVI, доли единицы DDf, %
Холмисто-моренно-эрозионный 0,016 3,2
Вторично-моренный -0,018 8,7
Моренно-зандровый 0,004 4,6
Водно-ледниковый 0,014 4,9
Аллювиальный террасированный 0,022 4,3
Озерно-аллювиальный 0,020 3,4
Озерно-болотный 0,020 3,8
Пойменный 0,027 3,5
Весь регион 0,018 4,2
130
Оценка статистической достоверности отличий показала, что для 47,7% территории характерен достоверный рост КБУ1, а на 4,4% территории -достоверное снижение. На половине территории статистически достоверные изменения КБУ1 отсутствуют (табл. 2).
Видно, что статистически достоверное увеличение (нормальная ландшафтно-экологическая тенденция) имеет место на 79,4% площади пойменных, 73,9% площади аллювиальных террасированных, 57,2% площади озерно-болотных 52,7% площади озерно-аллювиальных ландшафтов. В водно-ледниковых ландшафтах рост КБУ1 достоверен только на 33,5%, а в моренно-зандровых - 12,2% площади (табл. 2). Достоверное снижение (критическая ландшафтно-экологическая тенденция) отмечено в единственном выделе вторично-моренного ландшафта, на 25,2% площади моренно-зандрового ландшафта и 4,8% площади водно-ледникового ландшафта.
Таблица 2
Пространственная структура ландшафтно-экологических тенденций
Род ландшафта Ландшафтно-экологическая тенденция
(% от общей площади ландшафта)
Нормальная Удовлетвори- Критическая
тельная
Холмисто-моренно-эрозионный 0,0* 100,0 0,0
0,0** 100,00 0,0
Вторично-моренный 0,0 0,0 100,0
0,0 0,0 100,0
Моренно-зандровый 12,2 62,6 25,2
0,0 26,5 73,5
Водно-ледниковый 33,5 61,7 4,8
0,0 50,2 49,8
Аллювиальный 73,9 26,1 0,0
террасированный 10,5 72,3 17,2
Озерно-аллювиальный 52,7 47,3 0,0
0,0 82,1 17,9
Озерно-болотный 57,2 42,8 0,0
21,7 36,9 41,4
Пойменный 79,4 20,6 0,0
24,2 55,2 20,6
Весь регион 47,7 47,9 4,4
5,0 58,0 37,0
* - по ** - по ББе
По индикатору ББр критическая ландшафтно-экологическая тенденция характерна для всего вторично-моренного ландшафта, 73,5% площади моренно-зандрового ландшафта, 49,8% площади водно-ледникового ландшафта, 41,4% площади озерно-болотного ландшафта. Это указывает на значительные темпы не
131
столько снижения лесистости, а сколько на темпы «оборота» лесов - значительная часть вырубок и гарей используется по древесные культуры. Негативным следствием является резкое преобладание молодняков и полное отсутствие старовозрастных ненарушенных лесов в этих ландшафтах.
Вероятной причиной регионального повышения NDVI и соответственно продуктивности широколиственно-лесных ландшафтов предполагается потепление климата на юге Беларуси, где за последние 20-25 лет по сравнению с периодом 1881-1990 гг. средние температуры января и февраля выросли на 2,5о, марта - на 2,0оС, июля и августа - на 1,3-1,4оС. Годовая сумма активных температур (выше 10оС) в 2006-2013 гг. превысила 2600 градусов [12].
Однако, как видно из полученных результатов, динамика NDVI неоднородна в пространстве: часть территории характеризуется достоверным повышением, а часть, наоборот, - достоверным снижением средних значений NDVI. Вероятной причиной отрицательного тренда во вторично-моренном ландшафте и отдельных выделах моренно-зандрового и водно-ледникового ландшафтов является антропогенное преобразование ландшафтов, которое сопровождающиеся деградацией растительного покрова.
По 60 выделам был проведен корреляционный анализ связи между индикаторам тенденций (dNDVI и DDF) и статическими характеристиками ландшафтов -лесистостью (% от общей площади), фрагментацией (средняя площадь лесного массива, км2), удельной площадью застроенных и нарушенных земель ((% от общей площади), удельной площадью пахотных земель ((% от общей площади). Полученные результаты приведены в табл. 3.
Таблица 3
Корреляция индикаторов ландшафтно-экологических тенденций со статическими показателями (коэффициент ранговой корреляции Спирмена)
Статический показатель dNDVI DDf
Лесистость, % Н.д.* Н.д.
Средняя площадь лесного массива, км2 0,30 Н.д.
Удельная площадь застроенных и нарушенных земель, % -0,44 0,30
Удельная площадь пахотных земель, % -0,60 0,31
* - значение коэффициента корреляции недостоверно ^>0,05)
Видно, что лесистость выдела не влияет на динамические показатели. Достоверная отрицательная связь прослеживается между dNDVI и площадью застроенных и нарушенных земель, dNDVI и площадью пахотных земель. Чем больше площадь застроенных, нарушенных и пахотных земель, тем ниже dNDVI. Такая взаимосвязь указывает на то, что рост NDVI, вероятно, происходит за счет лесных и луговых угодий. Соответственно снижение NDVI может объясняться расширением площадей застроенных, нарушенных и пахотных земель. Величина DDF также достоверно коррелирует с удельной площадью застроенных, нарушенных и пахотных земель. Кроме того, достоверная отрицательная корреляция
132
установлена между dNDVI и DDf (коэффициент корреляции Спирмена составил -
0.32.при p<0,05).
ВЫВОДЫ
Таким образом, установлено, что для 47,7% территории региона характерен достоверный рост NDVI, а для 4,4% территории - достоверное снижение. Исходя из имеющихся фактов, выявленные по dNDVI изменения биопродуктивности ландшафтов в 2000-2018 гг. обусловлены сложным сочетанием влияния климатического тренда и хозяйственной деятельности. Положительный тренд биопродуктивности (dNDVI>0) может быть связан как потеплением (при сохранении режима увлажнения), так и восстановительными процессами в ландшафтах, выведенных из оборота после аварии на Чернобыльской АЭС, залесением эродированных пахотных земель, частичной реабилитацией осушенных болот. Отрицательный тренд биопродуктивности (dNDVI<0) характерен для наиболее сильно трансформированных ландшафтов, имеющих высокую степень хозяйственной освоенности. Вероятной причиной снижения биопродуктивности таких ландшафтов является расширение площади застроенных и нарушенных земель в связи с активной застройкой сельскохозяйственных и лесных угодий вблизи городов - Гомеля (прирост населения в 2000-2018 гг. составил более 50 тысяч человек), в меньшей степени - Речицы.
Оценка по индикатору дигрессивной динамики лесного покрова DDf показывает, что критическая ситуация характерна для 37,0% территории региона. Сокращение лесного покрова в наибольшей степени происходит во вторично-моренном, моренно-зандровом и водно-ледниковом ландшафтах.
Индикаторы dNDVI и DDf взаимосвязаны (на что указывает достоверная отрицательная корреляция между ними), что объясняется существенным вкладом лесного покрова в изменения среднего значения NDVI выдела ландшафта.
Список литературы
1. Виноградов Б.В. Основы ландшафтной экологии. М.: ГЕОС, 1998. 418 с.
2. Гусев А.П. Диагностика ландшафтно-экологических ситуаций на основе фитоиндикации // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: География. Геоэкология. 2016. №4. С. 77-83.
3. Гусев А.П. Индикаторы ландшафтно-экологических тенденций (на примере Восточной части Белорусского Полесья) // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: География. Геоэкология. 2018. №2. С. 28-33.
4. The use of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to assess land degradation at multiple scales: a review of the current status, future trends, and practical considerations / G.T. Yengoh, D. Dent, L. Olsson, A.E. Tengberg, C.J. Tucker. Lund University Centre for Sustainability Studies LUCSUS, 2014. 80 p.
5. Box E.O., Holben B.N., Kalb V. Accuracy of the AVHRR Vegetation Index as a predictor of biomass, primary productivity and net СО2 flux // Vegetatio. 1989. Vol. 80. P. 71-89.
6. Phillips L.B., Hansen A.J., Flather C.H. Evaluating the species energy relationship with the newest measures of ecosystem energy: NDVI versus MODIS primary production // Remote Sensing of Environment. 2008. Vol. 112. pp. 4381-4392.
133
7. Xu C. Evaluating the difference between the normalized difference vegetation index and net primary productivity as the indicator of vegetation vigor assessment at landscape scale / C. Xu, Y. Li et al/ // Environmental Monitoring and Assessment. 2012. Vol. 184. P. 1275-1286.
8. Молчанов А.А. Влияние леса на окружающую среду. М.: Наука, 1973. 358 с.
9. Сочава В.Б. Введение в учение о геосистемах. Новосибирск: Наука, 1978. 319 с.
10. Марцинкевич Г. И. Ландшафтоведение. Минск: БГУ, 2007. 206 с.
11. High-Resolution Global Maps of 21st-century Forest Cover Change / M. C. Hansen et al. // Science. 2013. Vol. 342 (6160). P. 850-853.
12. Логинов В.Ф. Климатические условия Беларуси за период инструментальных наблюдений // Наука и инновации. 2016. № 9. С. 25-29.
REMOTE INDICATORS OF LANDSCAPE-ECOLOGICAL TRENDS (ON THE EXAMPLE OF SOUTH-EAST BELARUS)
Gusev A.P.
Francisk Skorina Gomel State University, Gomel, Belarus E-mail: gusev@)gsu.by
The work is devoted to the assessment of modern landscape-ecological trends based on the use of remote indicators - dynamics of NDVI and forest cover. The research area is south-east of Belarus. The object of research - broad-leaved forest landscapes of Polesye. The total area of the studied region is 34,9 thousand km2. As an operational territorial unit, a landscape genus allotment (a total of 70 units) acted. Two indicators were used as indicators of landscape-ecological trends: dNDVI and DDf. The indicator of changes in landscape bioproductivity: dNDVI = NDVI2-NDVI1, where NDVI1 - the average value for 2000-2004; NDVI2 - the average value for 2014-2018. NDVI were obtained from the MOD13Q1 (data from the Terra satellite, MODIS spectrometer). Data on changes in forest cover of landscapes of Polesye in 2000-2018 were taken from the Global Forest Change project. According to space monitoring data, changes in NDVI and forest cover of landscapes in the south-east of Belarus in 2000-2018 were studied. It was found that 47,7% of the territory is characterized by a significant increase in NDVI, and by 4,4% of the territory - a significant decrease. In half the territory, there are no statistically significant changes in NDVI. An increase in NDVI (normal landscape-ecological trend) occurs in 79,4% of the area of floodplain, 73,9% of the area of alluvial terraced, 57,2% of the area of lake-bog 52,7% of the area of lake-alluvial landscapes. A significant decrease in NDVI (critical landscape-ecological trend) was noted in a single section of the secondary moraine landscape, by 25,2% of the moraine landscape and 4,8% of the water-glacier landscape. According to the DDf-indicator, a critical landscape-ecological trend is characteristic of the entire secondary moraine landscape, 73,5% of the moraine landscape, 49,8% of the water-glacier landscape, 41,4% of the lake-bog landscape. A reliable negative relationship is traced between dNDVI and the area of built-up and disturbed lands, dNDVI and the area of arable lands. The larger the area of built-up, disturbed and arable lands, the lower dNDVI. This relationship indicates that NDVI growth is likely due to forest and meadow lands. Accordingly, a decrease in NDVI can be explained by the expansion of the area of built-up, disturbed and arable lands. The DDf-value reliably
134
correlates with the specific area of built-up, disturbed and arable lands. It is assumed that changes in the bioproductivity of landscapes in 2000-2018 may be due to a complex combination of the influence of the climate trend and human activity. A positive trend in bioproductivity (dNDVI> 0) may be associated with climate warming and restoration processes in abandoned landscapes. A negative trend in bioproductivity (dNDVI <0) is characteristic of the most strongly transformed landscapes with a high degree of economic development.
Keywords, landscape, dynamics, indicators, landscape-ecological trends, forest cover, NDVI.
References
1. Vinogradov B.V. Osnovy landshaftnoy ekologii (Fundamentals of landscape ecology). M.: GEOS (Publ.), 1998, 418 p. (in Russian).
2. Gusev A.P. Diagnostika landshaftno-ekologicheskikh situatsiy na osnove fitoindikatsii (Diagnostics of landscape-ecological situations based on phytoindication). Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Geografiya. Geoekologiya, 2016, no 4, pp. 77-83 (in Russian).
3. Gusev A.P. Indikatory landshaftno-ekologicheskikh tendentsiy (na primere Vostochnoy chasti Belorusskogo Poles'ya) (Indicators of landscape-ecological trends (on the example of the eastern part of Belarusian Polesie). Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Geografiya. Geoekologiya. 2018, no 2, pp.28-33 (in Russian).
4. The use of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to assess land degradation at multiple scales: a review of the current status, future trends, and practical considerations / G.T. Yengoh, D. Dent, L. Olsson, A.E. Tengberg, C.J. Tucker. Lund University Centre for Sustainability Studies LUCSUS, 2014, 80 p.
5. Box E.O., Holben B.N., Kalb V. Accuracy of the AVHRR Vegetation Index as a predictor of biomass, primary productivity and net CO2 flux // Vegetatio, 1989, Vol. 80, pp. 71-89.
6. Phillips L.B., Hansen A.J., Flather C.H. Evaluating the species energy relationship with the newest measures of ecosystem energy: NDVI versus MODIS primary production // Remote Sensing of Environment, 2008, Vol. 112, pp. 4381-4392.
7. Xu C. Evaluating the difference between the normalized difference vegetation index and net primary productivity as the indicator of vegetation vigor assessment at landscape scale / C. Xu, Y. Li et al/ // Environmental Monitoring and Assessment, 2012, Vol. 184, pp. 1275-1286.
8. Molchanov A.A. Vliyaniye lesa na okruzhayushchuyu sredu (The impact of the forest on the environment). Moskow: Nauka (Publ.), 1973. 358 p. (in Russian).
9. Sochava V.B. Vvedeniye v ucheniye o geosistemakh (Introduction to the doctrine of geosystems.). Novosibirsk: Nauka (Publ.), 1978. 319 p. (in Russian).
10. Martsinkevich G. I. Landshaftovedeniye (Landscape science). Minsk: BGU (Publ.), 2007. 206 p. (in Russian).
11. High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change / M. C. Hansen et al. // Science, 2013, Vol. 342 (6160), pp. 850-853.
12. Loginov V.F. Klimaticheskiye usloviya Belarusi za period instrumental'nykh nablyudeniy (Climatic conditions of Belarus for the period of instrumental observations). Nauka i innovatsii, 2016, no 9, pp. 2529.
Поступила в редакцию 29.08.2019
135
