Методика выявления внутригодовой динамики интенсивности первичного биосинтеза водных экосистем по данным ДЗЗ

DOI: 10.35595/2414-9179-2025-2-31-245-258

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

В.Ю. Третьяков

Санкт-Петербургский государственный университет,
Университетская наб., д. 7/9, Санкт-Петербург, Россия, 199034,
E-mail: v.tretiyakov@spbu.ru

В.В. Дмитриев

Санкт-Петербургский государственный университет,
Университетская наб., д. 7/9, Санкт-Петербург, Россия, 199034,
E-mail: v.dmitriev@spbu.ru

С.М. Клубов

Государственное бюджетное учреждение дополнительного образования Дворец творчества «У Вознесенского моста» Адмиралтейского района,
ул. Гражданская, д. 26, Санкт-Петербург, Россия, 19031,
E-mail: klubov_stepan@mail.ru

Аннотация

Водные экосистемы характеризуются пятнистым характером распределения фитопланктона и быстротой изменения его удельной биомассы и интенсивности первичного биосинтеза в течение всего года, а особенно в течение вегетационного периода. При проведении натурных исследований легко пропустить зоны повышенных концентраций и периоды интенсивного развития фитопланктона, его «вспышки» или «периоды цветения», т. к. они могут продолжаться всего несколько суток. Из-за этого не всегда корректно определяется продуктивность водной экосистемы, ее трофический статус, степень устойчивости к изменению параметров естественного режима и антропогенного воздействия. В статье рассматривается авторская методика исследования внутригодовой динамики интенсивности первичного биосинтеза водной экосистемы с помощью анализа временной изменчивости значений индексов NDVI (нормализованного вегетационного) и NDTI (мутности), рассчитываемых по спутниковым данным Landsat. Растровые слои этих данных могут целиком покрывать исследуемые акватории, их повторяемость составляет несколько сроков за месяц. Результаты пространственно-временного анализа индексов NDVI и NDTI существенно дополняют данные мониторинга состава и численности фитопланктона в водной экосистеме и объективно отражают его пространственное распределение в водоеме. Диапазон изменения индекса NDVI отражает диапазон интенсивности первичного биосинтеза фитопланктона, а временные динамики среднего, минимального и максимального значений индекса для всей исследуемой акватории в целом — особенности развития фитопланктона в течение вегетационного периода, количество периодов интенсивного развития фитопланктона, их временную локализацию и продолжительность. Исследование пространственной изменчивости значений индекса NDVI позволяет выявить объективное подразделение акватории на отдельные экологические зоны. Благодаря параллельному исследованию пространственно-временной изменчивости индексов NDVI и NDTI и корреляционной связи между ними возможно выявление влияния мутности воды на первичный биосинтез и определение причин изменения мутности. Исследователь получает возможность выяснить, является ли источником мутности терригенная взвесь, частицы донных осадков, пыльца растений, или же имеет место затенение фитопланктона самими одноклеточными организмами (самозатенение). Представленная методика применена для исследования экосистемы малого оз. Суури на севере Карельского перешейка. Это озеро расположено на территории Учебно-научной базы «Приладожская» СПбГУ, на которой проходят практики студенты ряда учебных направлений.

Ключ. слова

интенсивность биосинтеза фитопланктона, дистанционное зондирование Земли, NDVI, NDTI

Список литературы

  1. Александров С.В., Буканова Т.В., Семенова А.С. Динамика биопродуктивности экосистем лагун Балтийского моря под влиянием изменений климата, эвтрофикации и «цветений» цианобактерий. Динамика экосистем в голоцене. Материалы научно-практической конференции, 2022. С. 20–25.
  2. Баширова Ч.Ф. Индекс NDVI для дистанционного мониторинга растительности. Молодой ученый, 2019. № 31 (269). С. 30–31. Электронный ресурс: https://help.onesoil.ai/ru/articles/5237493-как-отслеживать-индексы-вегетации-ndvi-msavi-ndre-и-др (дата обращения 04.03.2025).
  3. Ляшенко О.А., Падченко А.П., Суслопарова О.Н. Мониторинг состояния фитопланктона Лужской губы Финского зал. в условиях природного и антропогенного воздействия. Труды ВНИРО. Среда обитания водных биологических ресурсов, 2020. Т. 179. С. 149–163.
  4. Титлянова А.А. Методология и методы оценки чистой первичной продукции и построения баланса химических элементов в экосистемах. Теоретические основы и опыт экологического мониторинга. М.: Наука, 1983. С. 63–76.
  5. Blaauboer M.C.T. The Phytoplankton Species Composition and the  easonal Periodicity in Lake Vechten from 1956–1979. Hydrobiologia, 1982. No. 95. P. 25–36.
  6. Gamier J., Billen G., Coste M. Seasonal Succession of Diatoms and Chlorophyceae in the Drainage Network of the Seine River: Observations and Modeling. Limnology and Oceanography, 1995. No. 40. P. 750–765.
  7. Jaworska B., Dunalska J., Górniak D. Bowszys M. Phytoplankton Dominance Structure and Abundance as Indicators of the Trophic State and Ecological Status of Lake Kortowskie (Northeast Poland) Restored with Selective Hypolimnetic Withdrawal. Archives of Polish Fisheries, 2014. No. 22. P. 7–15. DOI: 10.2478/aopf-2014-0002.
  8. Kudryavtseva E., Bukanova T., Kostianoy A., Melnik A., Alexandrov S. Krek A., Kanapatskiy T., Rusanov I., Ezhova E. Influence of Circulation Processes on Cyanobacteria Bloom and Phytoplankton Succession in the Baltic Sea Coastal Area. Ecologica Montenegrina, 2023. No. 70. P. 164–182. DOI: 10.37828/em.2023.70.18.
  9. Li Z., Wu H., Duan S., Zhao W., Ren H., Liu X., Leng P., Tang R., Ye X., Zhu J., Sun Y., Si M., Liu M., Li J., Zhang X., Shang G., Tang B., Yan G., Zhou C. Satellite Remote Sensing of Global Land Surface Temperature: Definition, Methods, Products, and Applications. Reviews of Geophysics, 2023. No. 61 (1). P. 1–18. DOI: 10.1029/2022RG000777.
  10. Makarevich P., Druzhkova E., Larionov V. Primary Producers of the Barents Sea. Diversity of Ecosystems, 2012. P. 367–392. DOI: 10.5772/37512.
  11. Munawar M., Talling J.F. Seasonality of Freshwater Phytoplankton: A Global Perspective. Boston: Springer, 1986. 236 p.
  12. Poppeschi C., Charria G., Daniel A., Verney R., Retho M., Goberville E., Grossteffan E., Plus M. Interannual Variability of the Initiation of the Phytoplankton Growing Period in Two French Coastal Ecosystems. Biogeosciences Discussions, 2022. P. 1–2. DOI: 10.5194/bg-2022-86.
  13. Radchenko I., Aksenova V., Voronov D., Rostanets D., Krasnova E. Annual Dynamics of a Layered Phytoplankton Structure in a Meromictic Lagoon Partially Isolated from the White Sea. Diversity, 2023. V. 15. No. 1009. P. 1–28. DOI: 10.3390/d15091009.
  14. Rahuba A.V. Hydroecological Studies of Water Bodies Using the “Chiton-Wave” Measuring and Computing System. Information and Computing Technologies (ICT) and Their Applications. Penza: RIO PGSKHA, 2012. P. 64–68 (in Russian).
  15. Sommer U., Gliwicz Z., Lampert W., Duncan A. The PEG-Model of Seasonal Succession of Planktonic Events in Fresh Waters. Archiv Fur Hydrobiologie, 1986. No. 106. P. 433–471. DOI: 003-9136/86/0106-0433.
  16. Wang Q., Moreno-Martínez Á., Muñoz-Marí J., Campos-Taberner M., Camps-Valls G. Estimation of Vegetation Traits with Kernel NDVI. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2023. V. 195. P. 408–417. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2022.12.019.
  17. Wang S., Zhang L., Huang C., Qiao N. An NDVI-Based Vegetation Phenology is Improved to be More Consistent with Photosynthesis Dynamics Through Applying a Light Use Efficiency Model Over Boreal High-Latitude Forests. Remote Sensing, 2017. No. 9 (695). DOI: 10.3390/rs9070695.
  18. Winder M., Cloern J. The Annual Cycles of Phytoplankton Biomass. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B. Biological Sciences, 2010. No. 365. P. 3215–3226. DOI: 10.1098/rstb.2010.0125.

Для цитирования: Третьяков В.Ю., Дмитриев В.В., Клубов С.М. Методика выявления внутригодовой динамики интенсивности первичного биосинтеза водных экосистем по данным ДЗЗ. ИнтерКарто. ИнтерГИС. M.: Географический факультет МГУ, 2025. Т. 31. Ч. 2. С. 245–258. DOI: 10.35595/2414-9179-2025-2-31-245-258

For citation: Tretyakov V.Yu., Dmitriev V.V., Klubov S.M. Methodology for discovery of aquatic ecosystems primary biosynthesis intensity within-year dynamics on the base of the Earth remote sensing. InterCarto. InterGIS. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2025. V. 31. Part 2. P. 245–258. DOI: 10.35595/2414-9179-2025-2-31-245-258 (in Russian)