Оценка состояния и динамики растительного покрова бассейна озера Байкал с использованием данных дистанционного зондирования Земли тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Содномов Батор Валерьевич

• Содномов Батор Валерьевич
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Содномов Батор Валерьевич

ВВЕДЕНИЕ

1 МЕТОДЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ РАСТИТЕЛЬНОГО ПОКРОВА

1. 1 История развития дистанционного зондирования Земли

1.2 Обзор систем спутникового мониторинга

1.3 Методические подходы к дистанционной оценке растительного покрова

1.4 Картографическое моделирование и геоинформационный анализ

2 ФИЗИКО-ГЕОГРАФИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ТЕРРИТОРИИ ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1 Характеристика климата

2.2 Общая характеристика рельефа

2.3 Общая характеристика растительного покрова

2.4 Природно-антропогенные факторы изменения ландшафтов

3 ФОРМИРОВАНИЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННОЙ БАЗЫ ДАННЫХ

3.1 Используемые данные и материалы

3.2 Разработка и программная реализация алгоритма оценки динамики и состояния растительности

3.3 Геоинформационная база данных

4 ГЕОЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА РАСТИТЕЛЬНОГО ПОКРОВА БАССЕЙНА ОЗ. БАЙКАЛ

4.1 Влияние природных и антропогенных факторов на пространственно-временную динамику КОУ!

4.2 Пространственный анализ трендов КБУ!

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК УСЛОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение А. Свидетельства о государственной регистрации программы для

ЭВМ и базы данных

Приложение Б. Распределение КОУ! по эпитаксонам геоботанической карты

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оценка состояния и динамики растительного покрова бассейна озера Байкал с использованием данных дистанционного зондирования Земли»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Бассейн озера Байкал является территорией, сочетающей высокий природно-ресурсный потенциал и особый природоохранный статус. В 1996 г. оз. Байкал и его ближайшее окружение включены в список Всемирного природного наследия ЮНЕСКО. В России правовой статус уникальной экологической системы озера и Байкальской природной территории устанавливается единственным федеральным законом, посвященному конкретному природному объекту, № 94-ФЗ «Об охране озера Байкал» от 1 мая 1999 г. Однако, территория оз. Байкал и его водосборного бассейна не избавилась от проблем как экологического, так и социально-экономического характера. Регион подвержен опустыниванию и деградации земель в результате антропогенного пресса и влияния происходящих климатических изменений.

Растительность относится к основным компонентам природных и природно-антропогенных геосистем, являясь одним из ключевых индикаторов их состояния. Традиционным и обеспечивающим наибольшую достоверность подходом изучения растительного покрова являются полевые натурные исследования. Реализация таких работ занимает годы исследований и требует значительных трудовых и материальных ресурсов, особенно если территория имеет значительные размеры. Надежные оценки многолетней динамики растительного покрова основываются на временных рядах данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) благодаря накопленной за прошедшие десятилетия обширной базе спутниковой информации. Это дает возможность выявить степень и масштабы климатически и антропогенно обусловленных изменений, оценить эффективность природоохранных мероприятий и др.

Таким образом, актуальной задачей является геоэкологическая оценка растительного покрова водосборной территории оз. Байкал с помощью временных рядов данных ДЗЗ.

Объект исследования - растительный покров российской части бассейна оз. Байкал.

Предмет исследования - пространственно-временная динамика растительного покрова по данным дистанционного зондирования Земли.

Цель работы - геоэкологическая оценка современного состояния и динамики растительного покрова в российской части бассейна оз. Байкал по временным рядам данных дистанционного зондирования Земли за период 20002022 гг.

Для достижения цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. Разработать и программно реализовать алгоритм оценки изменения растительного покрова на основе нормализованного разностного индекса растительности КОУ1.

2. Сформировать геоинформационную базу данных и создать картографические модели с помощью предложенного алгоритма.

3. Выявить влияние природных и антропогенных факторов на состояние растительного покрова.

4. Провести геоэкологическую оценку растительного покрова бассейна оз. Байкал по районам, выделяемым по природным и административно-территориальным признакам.

Степень изученности проблемы. Исследованию растительного покрова на территории бассейна оз. Байкал посвящено множество работ как российских, так и зарубежных ученых. Состав и структура растительности, а также факторы, влияющие на его состояние для территории исследования, подробно освещены в научных работах разных лет (Рещиков, 1961; Малышев, 1961; Побединский, 1965; Водопьянова, 1968; Пешкова, 1985; Моложников, 1986; Лавренко, 1991; Намзалов, 1994; Ермаков, 2001; Королюк, 2002; Дулепова, 2014; Аненхонов, 2016). Общее представление о растительном покрове изучаемой территории позволяют получить обзорные геоботанические карты: «Карта растительности юга Восточной Сибири» (Белов, 1972), «Растительный покров на тематических картах» (Сочава, 1978), «Растительность» (Экологический атлас..., 2015).

Среди методов геоэкологических исследований в последние годы широкое применение получили дистанционные методы и, в частности, метод

дистанционного зондирования Земли из космоса. Спутниковые изображения в зависимости от характеристик съемочной системы позволяют проводить анализ земной и водной поверхности, растительности, синоптической обстановки и др.

Оценка растительного покрова в бассейне оз. Байкал по данным ДЗЗ, в частности с использованием вегетационного индекса NDVI, приведена как в отечественной литературе (Золотокрылин, 2003; Тулохонов и др., 2014; Барталев и др., 2016; Алымбаева и др., 2016; Владимиров и др., 2016; Zharnikova et al., 2017; Тельнова, 2017; Гармаев и др., 2020), так и в зарубежной (de Jong et al., 2011; Fensholt, Proud, 2012; Dorjsuren et al., 2018; Wang et al., 2019; Barrett, 2020; Li et al., 2023). С другой стороны, исследования растительности с использованием материалов ДЗЗ, как правило, проводились методом временных срезов без использования серий непрерывных временных рядов для локальных участков, либо в рамках глобальных исследований без учета особенностей региона.

Методология, методы и материалы исследования. Для решения поставленных задач использованы сравнительно-географический, статистический и картографический методы, а также методы дистанционного зондирования Земли и геоинформационного анализа. Экспериментальные исследования проводились с использованием авторского программного комплекса.

Научная новизна.

1. Созданы оригинальный алгоритм и программный комплекс для оценки состояния и динамики растительного покрова по временным рядам данных дистанционного зондирования Земли, позволяющий проводить последовательную обработку, анализ и формирование геоинформационных баз данных.

2. Получены новые сведения о пространственно-временной динамике растительного покрова бассейна оз. Байкал по временным рядам NDVI за современный период. Определена количественная связь между состоянием растительного покрова и природно-антропогенными факторами. Построены серии оригинальных карт, характеризующие долговременные изменения растительного покрова бассейна оз. Байкал.

3. Впервые проведена геоэкологическая оценка растительного покрова бассейна оз. Байкал с использованием дистанционных данных.

Практическая значимость работы заключается в создании усовершенствованных методов обработки временных рядов данных ДЗЗ, что позволяет проводить геоинформационный анализ растительного покрова для оценки изменений на региональном и локальном уровнях, принятия своевременных превентивных мер хозяйствующими субъектами.

Результаты работы вошли в отчеты НИР по темам государственных заданий лабораторий геоэкологии и геоинформационных систем БИП СО РАН, а также грантов РФФИ № 17-05-01059 «Природно-климатические тренды Байкальского региона», № 18-55-91047 «Сравнительная оценка динамики и характера опустынивания на приграничной территории России и Монголии», № 19-55-53026 «Оценка экологических рисков и контрмеры по их преодолению для трансграничных районов России, Монголии и Китая» и РНФ № 20-17-00207 «Гидроэкологическая безопасность трансграничного бассейна р. Селенга в условиях изменения климата».

Основные результаты работы были включены во второй и третий тома Национального доклада «Глобальный климат и почвенный покров России», подготовленных в целях формирования гармонизированной платформы и объединения усилий научно-экспертного сообщества при выработке механизмов управления рисками опустынивания, деградации земель и засух в целях устойчивого развития и выполнения международных обязательств Российской Федерации.

Положения, выносимые на защиту:

1. Разработанный алгоритм оценки динамики и состояния растительности на основе временных рядов данных дистанционного зондирования Земли является эффективным инструментом формирования геоинформационных баз данных.

2. Полученная база данных и созданные карты позволили определить природно-антропогенные факторы, влияющие на состояние растительного покрова на российской части территории бассейна оз. Байкал, и на основе временных рядов

NDVI охарактеризовать основные геоэкологические процессы (пожары, рубки, лесовозобновление, пашенное земледелие и др.).

3. На основе пространственно-временного распределения индексов NDVI и VHI определены степень и масштабы изменчивости растительного покрова в бассейне озера Байкал.

Апробация. Основные результаты диссертационной работы представлены на следующих конференциях: международная научная конференция «Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли» (Красноярск, 2016-2018 гг.); международная конференция и школа молодых ученых по измерениям, моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды ENVIROMIS-2018 (Томск, 2018); международная конференция «The GMIT Symposium on Environmental Science and Engineering» (Улан-Батор, 2018); всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» (Москва, 2019, 2021); всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Цифровая география» (Пермь, 2020); международная научно-практическая конференция «Трансграничные территории востока России: факторы, возможности и барьеры развития» (Улан-Удэ, 2021); международная научная конференция «Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли» (Красноярск, 2018, 2021); Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Географическое образование, наука и практика в Азиатской России» (Улан-Удэ, 2022); международная конференция «ИнтерКарто. ИнтерГИС» «Геоинформационная поддержка устойчивого развития регионов в условиях кризиса» (Улан-Удэ, 2023).

Получены Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2024624250 «Геоинформационная база данных характеристик растительного покрова в бассейне оз. Байкал по данным ДЗЗ» и Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018614891 «Программный комплекс обработки и анализа временных рядов ДДЗ» (Приложение А).

Вклад автора. Автором разработан алгоритм оценки изменения растительного покрова с помощью данных дистанционного зондирования и на его основе создан программный комплекс. Сформирована геоинформационная база данных, содержащая базовые слои, ряд характеристик растительного покрова, метеопараметров, климата, рельефа и др. Получена серия карт, отражающая состояние и динамику растительного покрова, его взаимосвязи с основными метеоэлементами, климатические характеристики, статистические оценки и др. Автор анализировал и интерпретировал данные, представлял результаты исследований на научных конференциях, принимал участие в подготовке публикаций, что отражено в совместных с соавторами работах. Все результаты, составляющие научную новизну, защищаемые положения и выводы, получены автором лично.

Публикации. По результатам работы опубликовано 27 работ, из них 3 коллективные монографии, 2 статьи в рецензируемых журналах, рекомендованных ВАК по специальности «Геоэкология», 3 - в журналах, индексируемых в международных базах данных Web of Science и/или Scopus, 2 - в изданиях, рекомендованных ВАК по другим специальностям, свидетельство о регистрации базы данных, свидетельство о регистрации программы для ЭВМ, 15 - в сборниках трудов конференций.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы (содержит 158 источников), 2 приложений. Работа изложена на 112 страницах, иллюстрирована таблицами и рисунками.

1 МЕТОДЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ РАСТИТЕЛЬНОГО ПОКРОВА

1.1 История развития дистанционного зондирования Земли

Термин «дистанционное зондирование» означает зондирование поверхности Земли из космоса с использованием свойств электромагнитных волн, излучаемых, отражаемых или рассеиваемых зондируемыми объектами, с целью лучшего распоряжения природными ресурсами, совершенствования землепользования и охраны окружающей среды (Принципы..., 1986). В более обобщенном смысле определение звучит так: «Дистанционное зондирование» - это получение информации об объекте без вступления с ним в прямой контакт» (Рис, 2006). Развитие дистанционного зондирования тесно связано с двумя направлениями: разработка сканирующих систем и разработка средств их доставки. Первым снимком, полученным с использованием технологий ДЗЗ, можно считать фотографию небольшой деревеньки под Парижем, сделанную французским фотографом, воздухоплавателем Феликсом Турнашоном, известным больше под псевдонимом Надар, в 1858 г. с воздушного шара. В то же время на основе работ немецкого математика Иоганна Генриха Ламберта и французского гидрографа Ботана-Бопрэ получил развитие один из основных методов ДЗЗ - развертывание перспективы изображений. Ранние работы по этому направлению были связаны с использованием зарисовок местности. С изобретением и внедрением фотокамер данный метод использовался и для фотографий, он получил название «фотограмметрия». Однако эти методы были ограничены по своим возможностям и не могли обеспечить детальное изучение поверхности Земли вследствие, во-первых, низкого качества снимков того времени, во-вторых, статичного положения привязанного воздушного шара или неуправляемого движения незакрепленного шара.

Следующий этап развития методов ДЗЗ связан с развитием самолетостроения, это позволило проводить аэрофотосъемку больших территорий.

С развитием аэрофотосъемки технологии дистанционного зондирования начали применять в точной картографии, изучении геологических структур, оценке урожайности сельскохозяйственных культур, мониторинге природной среды и анализе изменений на земной поверхности. Существенное распространение методы ДЗЗ получили в военных целях, однако полученные наработки активно использовались и для гражданского применения. Так, например, инфракрасная пленка, разработанная для военного использования, в 1950-х гг. начала применяться для составления карт растительности.

Наиболее значимый период развития методов ДЗЗ связан с появлением возможности съемки из космоса. Формально первое изображение земной поверхности из космоса было получено в США в результате суборбитального полета баллистической ракеты Фау-2 с установленной фотоаппаратурой в 1946 г. Ракета достигла высоты 105 км, после чего капсула с пленкой вернулась на Землю.

После запуска первого искусственного спутника в 1957 г. стала осуществима съемка всей поверхности Земли. Начало систематического изучения поверхности Земли из космоса связано с запуском метеорологического спутника TIROS-1 (Television InfraRed Observation Satellite) в 1960 г. Хотя первые метеорологические спутники обеспечивали достаточно низкое пространственное разрешение для детальных географических исследований, они оказались полезными для анализа и мониторинга процессов, происходящих на больших территориях. Важным шагом стал запуск в 1972 г. спутника дистанционного зондирования ERTS-1 (позже переименованного в Landsat), оснащенного мультиспектральной камерой и разработанного специально для географического исследования Земли. Впоследствии программа «Landsat» была расширена и на сегодняшний день съемку осуществляет девятый спутник серии.

С 1980-х гг. помимо СССР и США активно начали запускать собственные спутники ДЗЗ и другие страны: Индия, Китай, Япония и Франция. Одним из пионеров в Азии стала Индия, которая начала разработку своих собственных спутников ДЗЗ в рамках программы Indian Remote Sensing (IRS). Первым успешным запуском стал спутник IRS-1A в 1988 г. Эти спутники были разработаны

для мониторинга природных ресурсов, сельского и лесного хозяйства, управления водными ресурсами. Впоследствии Индия продолжила развивать свою космическую программу, создавая усовершенствованные спутники, такие как Cartosat, HySIS и др. Китай начал активную деятельность в области ДЗЗ с запуска своего первого спутника серии Fengyun в 1997 г. Позже Китай разработал серию спутников высокого разрешения Gaofen. Япония также внесла значительный вклад в развитие ДЗЗ. В 1987 г. она запустила свой первый спутник MOS-1 (Marine Observation Satellite), предназначенный для мониторинга морских и прибрежных зон. Позднее Япония создала серию спутников ADEOS (Advanced Earth Observing Satellite) и ALOS (Advanced Land Observing Satellite) для комплексного мониторинга Земли, включая изучение изменений климата, природных ресурсов и стихийных бедствий. Одним из первых успешных проектов Франции стало создание спутников серии SPOT (Satellite Pour l'Observation de la Terre), первый из которых был запущен в 1986 г. Спутники SPOT предоставляют изображения с высоким разрешением, что сделало их популярными в научных и коммерческих приложениях. Впоследствии Франция участвовала в создании европейских спутников серии Sentinel в рамках программы Copernicus. Кроме вышеперечисленных стран многие другие государства также начали активно участвовать в программах ДЗЗ.

Отечественные оптические системы ДЗЗ для изучения географических объектов на начальном этапе представляли собой пилотируемые аппараты, а также спутники со спускаемыми капсулами с отснятым материалом. В 1985 г. осуществлен запуск спутника «Ресурс-О1», оснащенного мультиспектральными сканерами высокого и среднего разрешения. В настоящее время отечественные системы ДЗЗ представлены спутниками серий «Канопус-В», «Метеор-М», «Электро-Л», «Арктика-М», «Ресурс-П» и др.

Задача получения космических снимков различного пространственного, временного и спектрального разрешения на современном этапе развития ДЗЗ не уступает по актуальности задаче разработки новых эффективных методов анализа

снимков, получения готовых тематических продуктов, а также применения данных ДЗЗ для географических информационных систем (ГИС).

1.2 Обзор систем спутникового мониторинга

К настоящему времени свои спутники ДЗЗ имеют уже более 20 стран, а всего на орбите находится свыше 1000 космических аппаратов (Шихов, Абдуллин, 2024). Разнообразие установленных систем сканирования вызвано не только национальной принадлежностью спутников, но и задачами, для решения которых применяются те или иные данные.

Первые спутниковые системы - метеорологические спутники - решали задачу прогнозирования погоды. Основным прибором, устанавливаемым на метеорологических спутниках, являются сканеры теплового диапазона спектра для определения таких параметров как температура земной поверхности, состояние облачного, ледового, снежного покрова и иных характеристик. К таким спутникам относятся, например, российские серии спутников Метеор-М, Электро-Л, Арктика-М. Основным сенсором на борту российских спутников Метеор-М является многозональное сканирующее устройство малого разрешения (МСУ-МР), целевым назначением которого является глобальный и региональный мониторинг облачности и температуры поверхности океана. Радиометр МСУ-МР по характеристикам аналогичен американскому радиометру AVHRR. Спутники серий «Электро-Л» и «Арктика-М» отличаются орбитой (Электро-Л» - геостационарная, «Арктика-М» - полярная), но имеют схожие характеристики и проводят съемку в оптическом и инфракрасном каналах с пространственным разрешением 1 км. К наиболее известным зарубежным метеорологическим спутникам относятся японские спутники серии Himawari, американские спутники NOAA, JPSS, GOES, европейские спутники Meteosat, китайские спутники FengYun. Метеорологические спутники, как правило, имеют низкое пространственное разрешение, что компенсируется высокой частотой получения снимков (менее часа).

К отдельному классу относят океанографические спутники, чьей задачей является мониторинг Мирового океана с целью определения солености, цвета, концентрации фитопланктона, волнения и температуры морской поверхности, течений, ледовой обстановки и др. Основное оборудование океанографических спутников - радарные системы и различные оптические сканеры видимого и инфракрасного диапазонов, которые, как правило, имеют низкое пространственное разрешение, но с учетом поставленных задач оно является достаточным. К наиболее известным таким спутникам относятся американские спутники серий JASON, ряд спутников NOAA, китайские спутники серии Haiyang.

Снимки MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, спектрорадиометр среднего разрешения) используют для обзорных исследований растительных сообществ в широком географическом охвате (на глобальном и национальном уровнях), для оценки состояния растительности в связи с катастрофическими явлениями (пожары, засуха) или крупномасштабными изменениями (сплошные рубки в лесных регионах). Данные MODIS чувствительны к сезонным изменениям растительности, изменениям почвенно-растительного покрова и изменениям биофизических параметров. В результате получаются низкодетальные карты, отражающие общую тенденцию изменения растительности, либо общая схема расположения и достаточно грубые оценки площади объектов. Рабочий масштаб карт (т.е. масштаб карты, на которой объекты будут представлены корректно), полученных по данным MODIS, составляет порядка 1:1000000 (Комарова и др., 2016).

Наиболее распространенный пример снимков среднего разрешения -изображения, получаемые со спутников серии Landsat. Пространственное разрешение снимков составляет 30 м, временное - 16 дней. Важным преимуществом данных спутников Landsat является обширная и открытая база снимков (с 1972 г.), что обеспечило развитие методических разработок, включающих разнообразные методы обработки и анализа данных, а также рекомендации по применению этих методов в различных исследовательских и практических задачах. Широко применяются снимки спутников Sentinel-2

Европейского космического агентства. Разрешение снимков Sentinel-2 для красных, зеленых и синих каналов, а также для ближнего инфракрасного канала составляет 10 м.

Среди действующих спутников ДЗЗ высокого и сверхвысокого разрешения можно выделить несколько крупных аппаратов, предоставляющих детализированные данные с разрешением от 30 см до нескольких метров. К таким спутникам относятся, например, американские серии спутников WorldView и GeoEye, способные обеспечивать пространственное разрешение 0,31 м для панхроматических снимков. Китайская программа включает в себя спутники серии Gaofen и Jilin. Gaofen-1 и Gaofen-6 обладают разрешением около 2 м в панхроматическом режиме, тогда как Gaofen-7 и серия SuperView Neo достигают 0,3 м, что делает их одними из ведущих среди китайских высокоточных спутников. Южнокорейская программа представлена спутниками KOMPSAT (или Arirang), предоставляющими данные с разрешением около 0,5 м. В этой области также развиваются спутники из Аргентины, Франции, Германии, Японии и других стран. Например, французские спутники Pleiades Neo от Airbus имеют панхроматическое разрешение в 0,3 м и поддерживают мультиспектральную съемку.

Российские спутники «Канопус-В» предназначены для наземного наблюдения и мониторинга окружающей среды, получают панхроматические и многозональные изображения с пространственным разрешением 2,1 и 10,5 м, соответственно. Спутники серии «Ресурс-П» оснащены аппаратурой, позволяющей проводить съемку с максимальным разрешением до 70 см (панхроматическое изображение). Снимки высокого (1 -10 м) и сверхвысокого (менее 1 м) разрешения доступны бесплатно только посредством геопорталов, или заказа космической съемки.

1.3 Методические подходы к дистанционной оценке растительного покрова

Методы геоэкологических исследований в контексте исторического развития разделяются на традиционные, новые и новейшие. К первым относят

литературный, исторический, сравнений и аналогов, картографический. Геофизический, геохимический, статистический, аэрометоды составляют новые методы. В новейшие методы входят космический, моделирование, методы прогнозирования, методы с использованием информационных систем (Масляев, 2020). Очевидно, что приведенные методы отражают научно-технический прогресс за длительный период, тем не менее традиционные широко используются и по настоящий день. Более того, некоторые из них продолжают развиваться в рамках как фундаментальных исследований, так и инженерных наук. Отмечается наличие также иных схем систематизации геоэкологических методов: по времени (прошлое, настоящее или будущее объекта исследования), по количественным или качественным признакам наблюдений, по отраслям наук и др. Унифицированной классификации не существует (Прикладная геоэкология, 2024). Вследствие практически всеобъемлющего разнообразия объектов и соответствующих им методам исследования последние можно отнести к палитре геоэкологических методов.

Анализ состояния и динамики растительности является одним из ключевых элементов в изучении экосистем и мониторинге изменений окружающей среды. Наиболее распространенный метод дистанционной оценки растительного покрова заключается в использовании различных вегетационных индексов (ВИ). Вегетационный индекс - количественный показатель состояния растительного покрова, полученный на основе анализа спектральных характеристик подстилающей поверхности и представляет собой спектральное преобразование изображений двух или более каналов, предназначенное для обеспечения надежных пространственных и временных сравнений активности наземного фотосинтеза и структурных изменений растительного покрова (Ии^е й а1., 2002). Вегетационные индексы вычисляются как простое преобразование спектральных диапазонов, без учета типа земного покрова, почвы или климатических условий.

Одним из наиболее широко используемых ВИ для оценки типов и состояния растительного покрова с помощью данных ДЗЗ является вегетационный индекс

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index, нормализованный разностный индекс растительности), который рассчитывается как

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Содномов Батор Валерьевич, 2025 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Алисов Б.П. Климат СССР [Учеб. пособие для вузов] / Б.П. Алисов. -Москва : Изд-во Моск. ун-та, 1956. - 127 с.

2. Алымбаева Ж.Б. Анализ растительного покрова Монголии по разновременным снимкам Landsat (на примере Дарханского модельного полигона) / Ж. Б. Алымбаева, М. А. Жарникова, Е. Ж. Гармаев // Труды Института геологии Дагестанского научного центра РАН. - 2016. - № 67. - С. 59-62.

3. Алымбаева Ж.Б. Анализ фитоценотического разнообразия степной растительности Байкало-Гобийского трансекта / Ж.Б. Алымбаева, М.А. Жарникова // Turczaninowia. - 2022. - Т. 25, № 2. - С. 92-110.

4. Алымбаева Ж.Б. Пространственная структура растительности экосистем высокогорий Восточного Саяна и Хамар-Дабана : дис. ... канд. биол. наук : 03.00.05 / Жаргалма Баторовна Алымбаева, 2005. - 132 с.

5. Андреев С.Г. Реконструкция водности рек и исторические хроники экстремальных природных явлений Байкальской Азии / С.Г. Андреев, Е.Ж. Гармаев, А.А. Аюржанаев и др. // Научное обозрение. - 2016. - Т. 5. - С. 35-38.

6. Аненхонов О.А. Лесная растительность Западного Забайкалья и вероятные направления ее климатогенной динамики: дис. ... д-ра биол. наук: 03.02.01 / Олег Арнольдович Аненхонов , Центр. сиб. ботан. сад СО РАН -Новосибирск, 2016. - 475 с.

7. Антипов А.Н. Географические закономерности гидрологических процессов юга Восточной Сибири / А.Н. Антипов, Н.В. Абасов, Т.В. Бережных и др.; отв. ред.: В.А. Снытко, Л.М. Корытный - Иркутск: Изд-во Ин-та географии СО РАН, 2003. - 208 с.

8. Атлас Забайкалья (Бурятская АССР и Читинская область). - Москва-Иркутск: ГУГК, 1967. - 176 с.

9. Базаров Д.Б. Кайнозой Прибайкалья и Западного Забайкалья/ Д.Б. Базаров - Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 1988. -182 с.

10. Базаров Д.Б. Четвертичные отложения и основные этапы развития

рельефа Селенгинского среднегорья. - Улан-Удэ: Бурят. кн. изд-во, 1968. - 166 с.

11. Барталев С.А. Спутниковое картографирование растительного покрова России / С.А. Барталев, В.А. Егоров, В.О. Жарко и др. - М.: ИКИ РАН, 2016. - 208 с.

12. Басхаева Т.Г. Структура растительности горной лесостепи Баргузинской долины (Северное Прибайкалье) : дис. ... канд. биол. наук : 03.00.05 / Татьяна Георгиевна Басхаева. - Улан-Удэ, 2003. - 147 с.

13. Батуев А.Р. Экологический атлас бассейн а озера Байкал: картографическая инновация / А.Р. Батуев, А.Н. Бешенцев, В.Н. Богданов и др.// География и природные ресурсы. - 2015. - № 1. - С. 5-16.

14. Безделова А.П. Особенности зонального положения Забайкалья как основа развития остепнения растительного покрова региона / А.П. Безделова // Степи Северной Евразии. - Оренбург: ИПК «Газпромпечать» ООО «Оренбурггазпромсервис», 2006. - С. 99-102.

15. Белов А.В. Карта растительности юга Восточной Сибири. Принципы и методы составления / А.В. Белов // Геоботаническое картографирование. - 1973. -С. 16-30.

16. Белов А.В. Новая обзорно-справочная карта растительности Байкальского региона / А.В. Белов, Л.П. Соколова // Геоботаническое картографирование. - 2015. - С. 22-41.

17. Берлянт А.М. Картография / А. М. Берлянт. - Московский гос. ун-т им. М. В. Ломоносова, Географический фак. - 3-е изд., доп. - Москва : Кн. дом Ун-т, 2011. - 447 с

18. Берлянт А.М. Картография / А.М. Берлянт. - М.: Мысль, 1986. - 240 с.

19. Берлянт А.М. Образ пространства: карта и информация / А.М. Берлянт. - М.: Аспект Пресс, 2002. - 336 с.

20. Бойков Т.Г. Редкие растения и фитоценозы Забайкалья: Биология, эколого-географические аспекты и охрана / Т.Г. Бойков. - Новосибирск : Наука, 1999. - 265 с.

21. Борисова Т.А. Природно-антропогенные риски в бассейне озера Байкал / Т.А. Борисова / Новосибирск: Академическое изд-во «Гео», 2013. - 126 с.

22. Борисова Т.А. Интегральный риск лесных пожаров в бассейне озера Байкал / Т. А. Борисова // Трансграничные территории Востока России: факторы, возможности и барьеры развития. - 2021. - С. 177-181.

23. Булыгина О.Н. Описание массива данных месячных сумм осадков на станциях России / Булыгина О.Н., Разуваев В.Н., Коршунова Н.Н., Швец Н.В. -Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2015620394. Режим доступа: http://meteo.ru/data/158-total-preripitatюn#описание-массива-данных (дата обращения: 14.04.2024).

24. Булыгина О.Н. Описание массива данных среднемесячной температуры воздуха на станциях России / О.Н. Булыгина, В.Н. Разуваев, Л.Т. Трофименко, Н.В. Швец. - Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2014621485. Режим доступа: http://meteo.ru/data/156-temperature#описание-массива-данных (дата обращения: 14.04.24).

25. Владимиров И.Н. Геоинформационный анализ и моделирование восстановительных сукцессий залежных земель Забайкалья / И.Н. Владимиров, Д.В. Кобылкин, С.А. Холбоева // Геодезия и картография. - 2016. - № 1. - С. 21-27.

26. Вологжина С.Ж. Динамика азиатского антициклона и его влияние на климат и экологию Байкальского региона / С.Ж. Вологжина, И.В. Латышева // Вестник Забайкальского государственного университета. - 2019. - Т. 25, № 3. - С. 4-11.

27. Выркин В.Б. Современное экзогенное рельефообразование котловин байкальского типа / В.Б. Выркин. - Иркутск: Изд-во ИГ СО РАН, 1998. - 175 с.

28. Гармаев Е.Ж. Оценка пространственно-временной изменчивости засушливых экосистем Республики Бурятия / Е.Ж. Гармаев, А.А. Аюржанаев, Б.З. Цыдыпов, Ж.Б. Алымбаева, Б.В. Содномов, С.Г. Андреев, М.А. Жарникова, В.С. Батомункуев, Н. Мандах, Т.К. Салихов, А.К. Тулохонов // Аридные экосистемы. 2020. Т. 26. № 2 (83). С. 34-42.

29. Гармаев Е.Ж. Сток рек бассейна озера Байкал / Е.Ж. Гармаев. - Улан-Удэ: Издательство Бурятского госуниверситета, 2010. - 272 с.

30. Географические исследования Сибири. Том I. Структура и динамика геосистем / отв. ред.: Ю.М. Семенов, А.И Белов - Новосибирск: Академическое издательство «Гео», 2007. - 413 с

31. Гидроэкологическая безопасность бассейна реки Селенга / Е.Ж. Гармаев, С.В. Пьянков, Б.З Цыдыпов [и др.]. Москва: ООО «ПринтЛето», 2023. 208 с.

32. Глобальный климат и почвенный покров России: опустынивание и деградация земель, институциональные, инфраструктурные, технологические меры адаптации (сельское и лесное хозяйство): Национальный доклад / А.Л. Иванов, Г.С. Куст, И.М. Донник [и др.]. Москва: Издательство МБА, 2019. 476 с.

33. Глобальный климат и почвенный покров России: проявления засухи, меры предупреждения, борьбы, ликвидация последствий и адаптационные мероприятия (сельское и лесное хозяйство) / Р.С.Х. Эдельгериев, А.Л. Иванов, И.М. Донник [и др.]. Москва: Издательство МБА, 2021. 700 с.

34. Гунин П.Д. Экосистемы бассейна Селенги / П.Д. Гунин, Е.А. Востокова, С.Н. Бажа, А. Баясгалан - М.: Наука, 2005. - 358 с.

35. Дамбиев Э.Ц. Ландшафтная экология степей Бурятии / Э.Ц. Дамбиев, Б.Б. Намзалов, С.А. Холбоева. - Улан-Удэ: Изд-во БГУ, 2006. - 185 с.

36. Дамбиев Э.Ц. Степные ландшафты Бурятии / Э.Ц. Дамбиев. - Улан-Удэ: Изд-во Бурятского госуниверситета, 2000. - 200 с.

37. Дубровский А.В. Геоинформационные системы: пространственный анализ и геомоделирование [Текст]: учеб.-метод. пособие / А.В. Дубровский, О.И. Малыгина, Е.Д. Подрядчикова. - Новосибирск: СГУГиТ, 2015. - 69 с.

38. Дулепова Н.А. Флора и растительность развеваемых песков Забайкалья : дис. ... канд. биол. наук : 03.02.01 / Наталья Алексеевна Дулепова. - Новосибирск, 2014. - 243 с.

39. Ермаков Н.Б. Гемибореальные леса континентальной Северной Азии (Классификация, ординация, анализ ценофлор): дис. д-ра биол. наук : 03.00.05 / Николай Борисович Ермаков. - Новосибирск, 2001. - 551 с.

40. Ерунова М.Г. Геоинформационное моделирование экосистем на основе бассейнового подхода / М.Г. Ерунова, О.Э. Якубайлик // ИнтерКарто. ИнтерГИС. -2023. - Т. 29, № 1. - С. 560-573.

41. Золотокрылин А.Н. Климатическое опустынивание / А.Н. Золотокрылин. - М.: Наука, 2003. - 246 с.

42. Золотокрылин А.Н. Новый подход к мониторингу очагов опустынивания / А.Н. Золотокрылин, Т.Б. Титкова // Аридные экосистемы. - 2011. - Т. 1, № 3. - С. 125-130.

43. Иванов А.Д. Эоловые пески Западного Забайкалья и Прибайкалья / А.Д. Иванов - Улан-Удэ, 1966. - 230 с.

44. Картавцева Е.Н. Картография / Е.Н. Картавцева. - Томск : Изд-во Том. гос. архит.-строит. ун-та, 2010. - 158 с.

45. Кащенко Н.А. Геоинформационные системы : учебное пособие / Н.А. Кащенко, Е.В. Попов, А.В. Чечин - Нижний Новгород : ННГАСУ, 2012. - 130 с.

46. Кичигина Н.В. Современные гидроклиматические изменения в Байкальском регионе / Н.В. Кичигина, Н.Н. Воропай // Гидросфера. Опасные процессы и явления. - 2021. - Т. 3, № 4. - С. 373-390.

47. Кобылкин Д.В. Динамика процессов эолового рельефообразования в центральной части Селенгинского среднегорья / Д.В. Кобылкин, В.А. Голубцов, Э.А. Батоцыренов // Известия Иркутского государственного университета. Серия: Науки о Земле. - 2017. - Т. 20. - С. 43-52.

48. Комарова А.Ф. Открытые мультиспектральные данные и основные методы дистанционного зондирования в изучении растительного покрова / А.Ф. Комарова, И.В. Журавлева, В.М. Яблоков // Принципы экологии. - 2016. - № 1. -С. 40-74.

49. Королюк А.Ю. Растительность степного биома Южной Сибири (Ценотическое разнообразие, пространственная организация) : дис. ... д-ра биол. наук :03.00.05, 03.00.16 / Андрей Юрьевич Королюк. - Новосибирск, 2002. - 451 с.

50. Корытный Л.М. Бассейновая концепция: от гидрологии к природопользованию / Л.М. Корытный // География и природные ресурсы. - 2017. - № 2. - С. 5-16.

51. Корытный Л.М. О классификации экологических карт / Л.М. Корытный // Актуальные экологические проблемы Республики Татарстан: Тез. докл. 2 Республиканской научн. Конференции, Казань, 1995

52. Кочуров Б.И. Геоэкологическое картографирование / Б.И. Кочуров, Д.Ю. Шишкина, А.В. Антипова, С.К. Костовская // Издательский центр Академия Москва, 2009. - 192 с.

53. Кулик К.Н. Роль защитного лесоразведения в борьбе с засухой и опустыниванием агроландшафтов / К.Н. Кулик, А.И. Беляев, А.М. Пугачёва // Аридные экосистемы. - 2023. - Т. 29, № 1(94). - С. 4-14.

54. Лавренко Е.М. О растительности степей и пустынь Монгольской Народной Республики / Е.М. Лавренко // Проблемы освоения пустынь. - 1978. - № 1. - С.3-19.

55. Лавренко Е.М. Степи Евразии / Е.М. Лавренко, З.В. Карамышева, Р.И. Никулина - Л.: Наука, 1991. — 146 с.

56. Лупян Е.А. Спутниковый сервис мониторинга состояния растительности («ВЕГА») / Е.А. Лупян, И.Ю. Савин, С.А. Барталев, В.А. Толпин, И.В. Балашов, Д.Е. Плотников // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2011. - Т. 8, № 1. - С. 190-198.

57. Малышев Л.И. Особенности и генезис флоры Сибири (Предбайкалье и Забайкалье) / Л.И. Малышев, Г.А. Пешкова - Новосибирск. 1984. - 364 с.

58. Мелехов И.С. Лесоводство. М.: МГУЛ. - 2003. - 320 с.

59. Моложников В.Н. Растительные сообщества Прибайкалья / В.Н. Моложников. - Новосибирск: Наука, 1986. - 272 с.

60. Нагорья Прибайкалья и Забайкалья / под ред. Н.А. Флоренсова. - М.: Наука, 1974. - 359 с.

61. Намзалов Б.Б. Бурятия: растительный мир / Б.Б. Намзалов и др. / отв. ред. Б. Б. Намзалов. - Улан-Удэ: Изд-во Бурят. госуниверситета, 1998. - Вып. II. -249 с.

62. Намзалов Б.Б. Степи Южной Сибири / Б.Б. Намзалов. - Новосибирск-УланУдэ: Наука, 1994. - 305 с.

63. Отраслевой стандарт Минобразования России. Информационные технологии в высшей школе. Геоинформатика и географические информационные системы. Общие положения. 5 ОСТ ВШ 02.001-97. Утвержден: Приказ Минобразования России 16.01.98 № 68.

64. Пешкова Г.А. Растительность Сибири (Предбайкалье и Забайкалье) / Г.А. Пешкова - Новосибирск: Наука, 1985. - 135 с.

65. Предбайкалье и Забайкалье / отв. ред. В.С. Преображенский и др. -Москва : Наука, 1965. - 492 с.

66. Преображенский В.С. Типы местности и природное районирование Бурятской АССР / В.С. Преображенский, Н.В. Фадеева, Л.И. Мухина, Г.М. Томилов. - М.: Изд-во АН СССР, 1959 - 219 с.

67. Принципы, касающиеся дистанционного зондирования Земли из космического пространства. Приняты резолюцией 41/65 Генеральной Ассамблеи ООН от Здекабря 1986 г. URL: https://www.un.org/ru/documents/decl_conv/conventions/earth_remote_sensing.shtml (дата обращения: 22.05.2024).

68. Рещиков М.А. Степи Западного Забайкалья / М.А. Рещиков // Тр. Вост.-Сиб. филиала (Академия наук СССР, Сибирское отделение). - М. : Изд-во АН СССР, 1961. - Вып. 34. Сер. Биологическая. - С. 1-174

69. Рис У.Г. Основы дистанционного зондирования/ У.Г. Рис. - М.: Техносфера, 2006. - 336 c.

70. Рыжов Ю.В. Роль экстремальных метеорологических явлений в развитии эрозионных процессов в Прибайкалье / Ю.В. Рыжов // Геоморфология. -1996. - С.96-98.

71. Рыжов Ю.В. Формирование оврагов на юге Восточной Сибири / Ю.В.

Рыжов. - Новосибирск: «Гео», 2015. - 178.

72. Савиных В.П. Геоинформационный анализ данных дистанционного зондирования / В.П. Савиных, В.Я. Цветков. - М.: Картоцентр-Геодезиздат, 2001.

- 228 с.

73. Салищев К.А. Картоведение / К.А. Салищев. - 2-е изд., доп. и перераб.

- М.: Изд-во МГУ, 1982. - 408

74. Синюкович В.Н. Циркуляционные факторы современного маловодья в бассейне озера Байкал / В.Н. Синюкович, И.В. Латышева, В.Л. Макухин // География и природные ресурсы. - 2019. - № 3. - С. 60-66.

75. Содномов Б.В. Алгоритм оценки долговременных вариаций MODIS КОУ1 / Б.В. Содномов, А.А. Аюржанаев, Б.З. Цыдыпов, Е.Ж. Гармаев // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии. - 2018. -Т. 11, № 1. -С. 61-68.

76. Содномов Б.В. Аналитическая аппроксимация внутригодовой динамики для оценки фенологических параметров лесной растительности / Б.В. Содномов, А.А. Аюржанаев, Б.З. Цыдыпов, Е.Ж. Гармаев // Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли : материалы V Международной научной конференции, Красноярск, 11-14 сентября 2018 года. - Красноярск: Сибирский федеральный университет, 2018. - С. 404-407.

77. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018614891 Российская Федерация. Программный комплекс обработки и анализа временных рядов ДДЗ: №2018612066: заявл. 05.03.2018: опубл. 19.04.2018 / Б.В. Содномов, А.А. Аюржанаев; заявитель Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Байкальский институт природопользования Сибирского отделения Российской академии наук (БИП СО РАН).

78. Содномов Б.В. Оценка антропогенной нарушенности лесов по данным МОБК NDVI (на примере Заиграевского лесничества, Республика Бурятия) / Б.В. Содномов, А.А. Аюржанаев, Б.З. Цыдыпов, Е.Ж. Гармаев // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии. - 2018. - Т. 11, № 8. -С. 902-908.

79. Содномов Б.В. Потери лесного покрова Республики Бурятия в XXI веке // Б.В. Содномов, А.А. Аюржанаев, В.Н. Черных, М.А. Жарникова // Успехи современного естествознания. - 2020. - № 10. - С. 44-49.

80. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2024624250 Российская Федерация. Геоинформационная база данных характеристик растительного покрова в бассейне оз. Байкал по данным ДЗЗ: № 2024624130: заявл. 03.10.2024: опубл. 11.10.2024 / Б. В. Содномов, Е.Ж. Гармаев, А. А. Аюржанаев; заявитель Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Байкальский институт природопользования Сибирского отделения Российской академии наук (БИП СО РАН).

81. Соколова Г.Г. Влияние высоты местности, экспозиции и крутизны склона на особенности пространственного распределения растений / Г.Г. Соколова // Acta Biologica Sibirica. - 2016. - Т. 2(3). - С. 34-45.

82. Софронов А.П. Эволюция и динамика растительности котловин Северо-Восточного Прибайкалья: дис. ... канд. геогр. наук : 25.00.23 / Александр Петрович Софронов. - Иркутск, 2015 - 189 с.

83. Сочава В.Б. Введение в учение о геосистемах / В.Б. Сочава -Новосибирск: Наука, 1978. - 318 с.

84. Структура и ресурсы климата Байкала и сопредельных пространств / отв. ред. Н.П. Ладейщиков, АН СССР, Сиб. отд-ние, Лимнол. ин-т. — Новосибирск : Наука. Сиб. отд-ние, 1977. - 272 с.

85. Суворов Е.Г. Физико-географическое районирование и геосистемы / Е.Г. Суворов, Д. Даш // Экологический атлас бассейна озера Байкал. Иркутск, Улан-Батор, Улан-Удэ: Изд-во Ин-та географии им. В.Б. Сочавы СО РАН, 2015. -С. 47-48.

86. Тикунов В.С. Моделирование в картографии: учебник для студентов, обучающихся по направлению «География», спец. «Картография» / В.С. Тикунов. - Москва: Изд-во Московского университета, 1997. - 403 с.

87. Тулохонов А.К. Пространственно-временные характеристики растительного покрова аридной и семиаридной климатических зон Монголии на

основе индекса вегетации NDVI / А.К. Тулохонов, Б.З. Цыдыпов, А.Л. Волошин и др. // Аридные экосистемы. - 2014. - Т. 20, № 2(59). - С. 19-29.

88. Убугунов В.Л. Иссушение почв как показатель опустынивания лесостепных экосистем Баргузинской котловины / Убугунов В.Л., Гунин П.Д., Бажа С.Н. и др. // Аридные экосистемы. - 2017. - Т. 23, № 3. - С. 17-31.

89. Убугунов В.Л. Особенности минералогического и вещественного составов песков и песчаных почв в кайнозойских впадинах Забайкалья. / В.Л. Убугунов, В.И. Убугунова, Е.Б. Варламов и др. // Аридные экосистемы. - 2023. -Т. 29, № 4(97). - С. 81-92.

90. Флоренсов H.A. Мезозойские и кайнозойские впадины Прибайкалья / Н.А. Флоренсов. - М.-Л.: Наука, 1960. - 259 с.

91. Холбоева С.А. Пространственная структура растительности юго-западных предгорий Малханского хребта (Республика Бурятия) / С.А. Холбоева, Д.В. Кобылкин // География и природные ресурсы. - 2023. - Т. 44, № S5. - С. 7883.

92. Цыдыпов Б.З. Влияние изменения климата на экосистемные услуги лесных земель Юга Восточной Сибири / Б.З. Цыдыпов, Е.Ж. Гармаев, Б.О. Гомбоев, А.А. Аюржанаев, Б.В. Содномов, С.Д. Пунцукова, С.Г. Андреев, М.А. Мотошкина // Известия Российской академии наук. Серия географическая. 2022. Т. 86, № 1. С. 82-97.

93. Цыренова М.Г. Флора и растительность Итанцинской впадины (Юго-Восточное Прибайкалье) : дис. ... канд. биол. наук : 03.00.05 / Марина Гармажабовна Цыренова. - Улан-Удэ, 2005. - 144 с.

94. Чердонова В.А. Современное состояние и процессы трансформации растительного покрова российской части бассейна реки Селенги : дис. ... канд. биол. наук : 03.02.08 / Вероника Александровна Чердонова. - Москва, 2003. - 248 с.

95. Черных В.Н. Современное состояние ландшафтов развеваемых песков Селенга-Чикойского междуречья (центральная часть Селенгинского среднегорья) / В.Н. Черных, Б.З. Цыдыпов, Б.В. Содномов и др. // Успехи современного

естествознания. - М.: Изд-во «Академия естествознания», 2020. - С.163-169.

96. Шимараев М.Н. Зональная циркуляция атмосферы, климат и гидрологические процессы на Байкале (1968-2007 гг.) / М.Н. Шимараев, Л.Н. Старыгина // География и природные ресурсы. - 2010. - № 3. - С. 62-68.

97. Ширяев Е.Е. Картографическое отображение, преобразование и анализ геоинформации / Е.Е. Ширяев. - Москва : Недра, 1984. - 248 с.

98. Шихов А.Н. Фонд космических снимков для создания карт: учебное пособие / А.Н. Шихов, Р.К. Абдуллин. - Пермь, 2024. - 115 с.

99. Экологический атлас бассейна озера Байкал. - Иркутск: Изд-во Института географии им. В.Б. Сочавы СО РАН, 2015. - 145 с.

100. Adaawen S. Drought disaster monitoring using MODIS derived index for drought years: A space-based information for ecosystems and environmental conservation / S. Adaawen // Journal of Environmental Management. - 2021. - Vol. 284. - P. 112028.

101. Alcaraz-Segura D. Debating the greening vs. browning of the North American boreal forest: differences between satellite datasets // D. Alcaraz-Segura, E. Chuvieco, H.E. Epstein et al. // Global Change Biology. - 2010. - Vol. 16. - P. 760-770.

102. Anto^i^ O. Atmospheric Circulation Patterns Associated with Extreme Precipitation Events in Eastern Siberia and Mongolia / O. Antokhina, P. Antokhin, A. Gochakov et al. // Atmosphere. - 2023. - Vol. 14, No. 3. - P. 480.

103. Awotwi A. An evaluation framework for quantifying vegetation loss and recovery in response to meteorological drought based on SPEI and NDVI / A. Awotwi // Science of the Total Environment. - 2024. - Vol. 905. - P. 167315.

104. Barrett K. Postfire recruitment failure in Scots pine forests of southern Siberia / K. Barrett, R.Baxter, E. Kukavskaya et al. // Remote Sensing of Environment. -2020. - Vol. 237. - 111539.

105. Beck H. Present and future Köppen-Geiger climate classification maps at 1km resolution / H. Beck, N. Zimmermann, T. McVicar et al. // Scientific Data. - 2018. -Vol. 5. - P. 180214.

106. Beck H.E. Wood Daily evaluation of 26 precipitation datasets using Stage-IV gauge-radar data for the CONUS / H.E. Beck, M. Pan, T. Roy et al. // Journal of Earth System Science. - 2019. - Vol. 23. - P. 207-224.

107. Beck P.S.A. Improved monitoring of vegetation dynamics at very high latitudes: a new method using MODIS NDVI / P.S.A. Beck, C. Atzberger, K.A. Hogda et al. // Remote Sensing of Environment. - 2006. -Vol.100. - P. 321-334.

108. Busetto L. Remote sensing of larch phenological cycle and analysis of relationships with climate in the Alpine region / L. Busetto, R. Colombo, M. Migliavacca et al. // Global Change Biology. - 2010. - Vol.16. - P. 2504-2517.

109. Butt B. Use of MODIS NDVI to evaluate changing latitudinal gradients of rangeland phenology in Sudano-Sahelian West Africa / B. Butt, W.D. Turner, A. Singh, Brottem L. // Remote Sensing of Environment . - 2011. - Vol. 115. - P. 3367-3376.

110. Colwell J.E. Trend analysis of MODIS NDVI time series for detecting land degradation and regeneration in Mongolia / J.E. Colwell // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. -2015. - Vol. 39. - P. 49-58.

111. de Jong Rogier Trend changes in global greening and browning: contribution of short-term trends to longer-term change / Rogier de Jong, Jan Verbesselt, Michael E Schaepman, Sytze de Bruin // Global Change Biology. - 2012. -Vol. 18(2). - P. 642-655.

112. Delbart N. Remote sensing of spring phenology in boreal regions: A free of snow-effect method using NOAA-AVHRR and SPOT-VGT data (1982-2004) / N. Delbart, T. Le Toan, L. Kergoat et al. // Remote Sensing of Environment. - 2006. - Vol. 101. - C. 52-62.

113. Didan K. MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid V061 / K. Didan //NASA EOSDIS Land Processes Distributed Active Archive Center. - 2021. https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD13Q1.061.

114. Dorjsuren B. Observed trends of climate and land cover changes in Lake Baikal basin / B. Dorjsuren, D. Yan, H. Wang et al. // Environmental Earth Sciences. -2018. - Vol. 77. - P. 725.

115. Eini M.R. High accuracy of precipitation reanalyses resulted in good river discharge simulations in a semi-arid basin / M.R. Eini, S. Javadi, M. Delavar, J.A.F. Monteiro, M. Darand // Ecological Engineering. - 2019. - Vol. 131. - P. 107-119.

116. Fensholt R. Evaluation of Earth observation based global long term vegetation trends - Comparing GIMMS and MODIS global NDVI time series / R. Fensholt, S.R. Proud // Remote Sensing of Environment. - 2011. - Vol. 119. - P. 131147.

117. Fick S.E. WorldClim 2: new 1km spatial resolution climate surfaces for global land areas / S.E. Fick, R.J. Hijmans // International Journal of Climatology. - 2017. - Vol. 37 (12). - P. 4302-4315.

118. Fischer A. A simple model for the temporal variations of NDVI at regional scale over agricultural countries. Validation with ground radiometric measurements / A. Fischer // International Journal of Remote Sensing. - Vol. 15. - P.1421-1446.

119. Friedl M. MODIS/Terra+Aqua Land Cover Type Yearly L3 Global 500m SIN Grid V061 [Data set] / M. Friedl, D. Sulla-Menashe // NASA EOSDIS Land Processes Distributed Active Archive Center. - 2022. Accessed 2024-10-08 from https://doi.org/10.5067/M0DIS/MCD12Q1.061

120. Garmaev E.Z. Mapping Modern Climate Change in the Selenga River Basin / E.Z. Garmaev, A.A. Ayurzhanaev, B.V. Sodnomov et al. // Russian Meteorology and Hydrology. - 2022. - Vol. 47, No. 2. - P. 113-122.

121. Harris, I.C.; Jones, P.D.; Osborn, T. (2023): CRU TS4.07: Climatic Research Unit (CRU) Time-Series (TS) version 4.07 of high-resolution gridded data of month-by-month variation in climate (Jan. 1901- Dec. 2022). NERC EDS Centre for Environmental Data Analysis

122. Huete A. Modis vegetation index (MOD13): Algorithm theoretical basis document, Version 3 / A. Huete, C. Justice, W. Van Leeuwen. - USGS Land Process Distributed Active Archive Center, 1999. - 129 p.

123. Huete A. Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices / A. Huete; K. Didan, T. Miura et al. // Remote Sensing of Environment. - 2002. - Vol. 83(1-2). - P. 195-213.

124. Jarvis A. Hole-filled SRTM for the globe : version 4 : data grid / A. Jarvis, E. Guevara, H.I. Reuter, A.D. Nelson. - 2008. - International Centre for Tropical Agriculture (CIAT), available from http://srtm.csi.cgiar.org.

125. Jiang Q. Evaluation of the ERA5 reanalysis precipitation dataset over Chinese Mainland / Q. Jiang, W. Li, Z. Fan et al. // Journal of Hydrology. - 2021. - Vol. 595. - 125660.

126. Kendall M.A. The advanced theory of statistics / M.A. Kendall, A. Stuart. -Londres: Charles Griffin, 1977. - Vol. 2. - P. 566-571.

127. Kern A. Evaluation of the quality of NDVI3g dataset against collection 6 MODIS NDVI in central Europe between 2000 and 2013 / Kern A., Marjanovic H., Barcza Z. // Remote Sensing. - 2016. - Vol. 8. - P. 955.

128. Kogan F.N. Application of vegetation index and brightness temperature for drought detection / F.N. Kogan // Advances in Space Research. - 1995. -Vol.15(11). - P. 91-100.

129. Lavrenko E.M. Steppes of the former Soviet Union and Mongolia / E.M. Lavrenko, Z.V. Karamysheva // Ecosystems of the World. 8B. Natural grasslands / Ed. R.T. Coupland. Amsterdam; London; NewYork; Tokyo, 1993. - P. 3-59.

130. Li J. Environmental governance of transnational regions based on ecological security: The China-Mongolia-Russia Economic Corridor / J. Li, S. Dong, Y. Li, Y. Wang et al. // Journal of Cleaner Production, Volume 422, 2023, 138625.

131. Liu L. Elevation-dependent decline in vegetation greening rate driven by increasing dryness based on three satellite NDVI datasets on the Tibetan Plateau / L. Liu, Y. Wang, Z. Wang et al. // Environmental Research. - 2019. - Vol. 187. - P. 109674.

132. Liu Ronghua, Global-scale ERA5 product precipitation and temperature evaluation / Ronghua Liu, Xiaolei Zhang, Wei Wang et al. // Ecological Indicators. -2024. - Vol. 166. - 112481.

133. Mann H.B. Non-parametric tests against trend / H.B. Mann // Econometrica. - 1945. - Vol. 13, N. 3. - P. 245-259.

134. Mostovoy G.V. Statistical estimation of daily maximum and minimum air temperature from MODIS LST data over the state of Mississippi GISci / G.V. Mostovoy, R.L. King, K.R. Reddy et al. // Remote Sensing. - 2006. - Vol. 43 (1). - P. 78.

135. Munoz-Sabater, J.: ERA5-Land monthly averaged data from 1981 to present, Copernicus Climate Change Service (C3S) Climate Data Store (CDS) [data set]. https://doi.org/10.24381/cds.68d2bb30

136. Peel M.C. Updated world map of the Koppen-Geiger climate classification / M.C. Peel, B.L. Finlayson, T.A. McMahon // Hydrology and Earth System Sciences. -2007. - Vol. 11. - P. 1633-1644.

137. Peng W. Quantifying influences of natural factors on vegetation NDVI changes based on geographical detector in Sichuan, western China / W. Peng, T. Kuang, S. Tao // Journal of Cleaner Production. - 2019. - Vol. 236. - P. 117597.

138. Pinzon J.E. Global Vegetation Greenness (NDVI) from AVHRR GIMMS-3G+, 1981-2022. / J.E. Pinzon, E.W. Pak, C.J. Tucker et al. // ORNL DAAC, Oak Ridge, Tennessee, USA. 2023. https://doi.org/10.3334/ORNLDAAC/2187.

139. Pinzon J.E. A non-stationary 1981-2012 AVHRR NDVI3g time series / J.E. Pinzon, C.J. Tucker // Remote Sensing. - 2014. - Vol. 6. - P. 6929-6960.

140. Ren Y. Comparative analysis of driving forces of land use/cover change in the upper, middle and lower reaches of the Selenga River Basin / Y. Ren, Z. Li, J. Li et al. // Land Use Policy. - Vol. 117. - 2022. - 106118.

141. Reuter H. An Evaluation of Void-filling Interpolation Methods for SRTM Data / H. Reuter, A. Nelson, A. Jarvis // International Journal Of Geographical Information Science. - 2007. - Vol. 21 (9). - P. 983-1008.

142. Riihimaki H. The effect of topography on arctic-alpine aboveground biomass and NDVI patterns / H. Riihimaki, J. Heiskanen, M. Luoto // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. - 2017. - Vol. 54. - P. 3545.

143. Savitzky A. Smoothing and Differentiation of Data by Simplified Least Squares Procedures / A. Savitzky; M.J.E. Golay / Analytical Chemistry. - 1964. - Vol. 36 (8). - P.1627-1639.

144. Schuol J. Modeling blue and green water availability in Africa / J. Schuol, K.C. Abbaspour, H. Yang et al. // Water Resources Research. - 2008. - Vol. 44, No. 7. -P. 141-173.

145. Sen P.K. Estimates of the regression coefficient based on Kendall's tau / P.K. Sen // Journal of the American Statistical Association. - 1968. - Vol. 63(324). - P. 13791389.

146. Shi Haiyun Evaluation of the gridded CRU TS precipitation dataset with the point raingauge records over the Three-River Headwaters Region / Haiyun Shi, Tiejian Li, Jiahua Wei // Journal of Hydrology. - 2017. - Vol. 548. - P. 322-332.

147. Sodnomov B.V. Geoinformational Analysis of NDVI in the Lake Baikal Basin / B.V. Sodnomov, A.A. Ayurzhanaev, M.A. Zharnikova, Zh.B. Alymbayeva, B.Z. Tsydypov, V.N. Chernykh, E.Zh. Garmaev // Geography and Natural Resources. 2023. Vol. 44, No. S1. P. 146-153.

148. Theil H. A rank-invariant method of linear and polynomial regression analysis. I, II, III / H. Theil // Proceedings of the Koninklijke Nederlandse Akademie Wetenschappen, Series A Mathematical Sciences. - 1950. - Vol. 53. - P. 386-392, 521525, 1397-1412.

149. Title P.O. ENVIREM: an expanded set of bioclimatic and topographic variables increases flexibility and improves performance of ecological niche modeling / P.O. Title, J.B. Bemmels // Ecography. - 2018. - V. 41. - P. 291-307.

150. Tucker C.J. An extended AVHRR 8-km NDVI dataset compatible with MODIS and SPOT vegetation NDVI data / C.J. Tucker, J.E. Pinzon, M.E. Brown et al. // International Journal of Remote Sensing. - 2005. - Vol. 26. - P. 4485-4498.

151. Van Leeuwen W.J.D. MODIS vegetation index compositing approach: A prototype with AVHRR data / W.J.D. Van Leeuwen, A.R. Huete, T.W. Laing // Remote Sensing of Environment. -1999. - Vol. 69(3). - P. 264-280.

152. Wan, Z. MODIS/Terra Land Surface Temperature/Emissivity 8-Day L3 Global 1km SIN Grid V061 [Data set] / Z. Wan, S. Hook, G. Hulley // NASA EOSDIS Land Processes Distributed Active Archive Center. - 2021. https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD11A2.061

153. Wang G. Contrasting Changes in Vegetation Growth due to Different Climate Forcings over the Last Three Decades in the Selenga-Baikal Basin / G. Wang, P. Wang, T-Y. Wang et al. // Remote Sensing. - 2019. - Vol. 11(4). - P. 426.

154. Ye W. Global trends in vegetation seasonality in the GIMMS NDVI3g and their robustness / W. Ye, A.I.J.M. van Dijk, A. Huete, M. Yebra / International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation // 2021. - Vol. 94. - 102238.

155. Yu F. Response of seasonal vegetation development to climatic variations in eastern central Asia / F. Yu, K.P. Pricea, J. Ellis, P. Shid // Remote Sensing of Environment. - 2003. - Vol. 87. - P. 42-54.

156. Zhang G. Green-up dates in the Tibetan Plateau have continuously advanced from 1982 to 2011 / G. Zhang, Y. Zhang, J. Dong, X. Xiao // Proceedings of the National Academy of Sciences. - 2013. - Vol. 110. - P. 4309-4314.

157. Zhong S. Characteristics of vegetation response to drought in the CONUS based on long-term remote sensing and meteorological data / S. Zhong, Z. Sun, L. Di // Environmental Modelling & Software. - 2021. - Vol. 140. - P. 105005.

Приложение А. Свидетельства о государственной регистрации программы для

ЭВМ и базы данных

Приложение А1 - Свидетельство о государственной регистрации программы для

ЭВМ

Приложение А2 - Свидетельство о государственной регистрации базы данных

Приложение Б. Распределение КОУ! по эпитаксонам геоботанической карты

НЧ > 1—1 <ч НЧ > 1—1 <ч НЧ > 1—1 <ч НЧ > 1—1 <ч

О > X £ о > X £ о > X £ о > X £

£ Н £ и > г^ ^ £ Н £ и > г^ ^ £ Н £ и > г^ ^ £ Н £ и > г^

1 0,72 10,2 14,3 69 25а 0,83 7,4 6,9 45 42 0,69 14,1 9,5 38 63 0,71 22,2 9,8 62

2 0,76 16,1 13,6 47 25в 0,81 -41,5 17,0 42 43 0,84 25,5 6,9 53 64 0,79 11,1 8,4 72

3 0,78 15,1 11,5 64 26 0,83 19,9 9,1 57 44 0,75 4,9 14,5 57 65 0,75 26,9 10,9 68

4 0,72 11,3 14,1 64 27 0,80 15,8 11,6 57 45 0,79 22,2 11,5 62 66 0,84 15,5 6,3 67

5 0,62 14,8 18,4 57 27а 0,80 13,3 10,6 58 46 0,81 41,3 11,4 65 68 0,76 36,3 16,5 53

6 0,54 15,7 30,5 54 27в 0,81 16,8 10,5 54 47 0,78 45,1 12,7 73 77 0,53 21,1 11,9 54

7 0,63 16,0 23,0 53 28 0,82 31,4 9,2 58 47а 0,77 25,8 13,7 63 78 0,65 27,6 10,5 62

8 0,68 12,2 19,5 58 28а 0,84 28,2 7,7 45 48 0,78 31,5 12,4 62 79 0,71 29,3 10,9 63

9 0,60 19,3 25,1 56 28в 0,84 53,1 9,9 69 49 0,80 30,2 11,0 62 81 0,74 52,3 10,9 54

10 0,50 21,6 33,0 56 29 0,84 18,8 8,7 53 50 0,75 10,7 12,7 59 82 0,63 21,4 12,4 65

11 0,66 14,2 20,9 53 30 0,84 26,5 8,9 62 51 0,76 37,7 10,9 63 83 0,63 17,5 11,5 61

12 0,77 16,3 11,8 70 30в 0,82 26,1 9,4 63 52 0,81 32,0 11,7 63 84 0,55 17,2 13,5 55

15 0,71 15,1 16,8 59 31 0,82 17,5 10,2 52 53 0,75 15,7 10,1 60 85 0,56 7,1 12,2 51

16 0,75 18,9 14,8 59 32 0,79 -9,8 13,3 50 54 0,77 18,4 13,0 58 86 0,81 10,5 9,2 58

17 0,70 18,6 16,6 62 33 0,83 20,6 8,7 57 55 0,77 23,3 9,8 68 87 0,68 16,0 11,3 63

18 0,73 8,2 16,5 52 33а 0,84 16,7 8,7 55 56 0,67 17,3 12,3 59 88 0,67 30,6 11,5 62

19 0,84 24,1 7,8 57 34 0,81 30,8 10 62 56а 0,65 23,1 11,8 64 89 0,57 20,1 13,6 66

20 0,72 7,3 15,3 54 35 0,83 26,6 9,3 63 57 0,80 22,3 8,7 64 90 0,71 19,2 10,6 68

21 0,69 9,8 18,6 53 35а 0,84 17,5 9,7 69 58 0,77 19,5 9,2 63 91 0,70 14,9 11,1 64

22 0,70 28,2 17,6 62 36 0,83 27,6 9,1 63 59 0,85 45,4 10,6 73 93 0,85 29,1 8,6 77

22г 0,70 21,5 15,1 68 36а 0,80 18,4 9,0 61 60 0,83 49,9 10,4 62 94 0,61 5,8 10,9 60

23 0,84 45,3 10,3 68 37 0,81 27,7 10,4 67 61 0,82 35,0 9,3 67 95 0,50 25,3 15,5 40

24 0,83 32,9 8,7 65 37а 0,78 33,1 11,8 65 61б 0,84 40,7 9,6 70

25 0,81 11,5 10,3 49 38 0,83 9,5 9,4 60 62 0,85 32,8 8,1 74

Легенда карты приведена в работе Белов А.В. Растительность / А.В. Белов, Л.П. Соколова, И. Тувшинтогтох, Д.А. Лопаткин // Экологический атлас бассейна озера Байкал. Иркутск, Улан-Батор, Улан-Удэ: Изд-во Ин-та географии им. В.Б. Сочавы СО РАН, 2015. - С. 34-38.