Способ построения расчетной модели накопленного углерода Российский патент 2023 года по МПК G06F17/18 A01G23/00 

Изобретение относится к экологии и лесному хозяйству, и может быть использовано для оценки баланса углерода в лесных экосистемах как естественного так и искусственного происхождения.

При характеристике разработанного способа использован термин «расчетная модель баланса углерода». В рамках данного технического решения термин означает способ расчета накопления органического вещества лесными экосистемами и их углеродное дыхания, разница между которыми составляет баланс углерода.

Для оценки углеродного обмена между экосистемой и атмосферой рассчитывают такие показатели как чистая первичная продукция (ЧПП, английская аббревиатура NPP), чистая экосистемная продукция (ЧЭП, англ. NEP) и чистая биомная продукция (ЧБП, англ. NBP). Количество органического вещества, пополняющего пул фитомассы, оценивается показателем «чистая первичная продукция». Это суммарное годичное депонирование углерода во всех фракциях фитомассы (включая подземные, отпад и опад), подсчитываемое по изменению запасов. Показатель можно определить в полевых условиях с помощью весовых методов и экстраполировать на относительно однородные ареалы расчетным путем.

Однако прямой перенос данных пробных площадей на региональный уровень оценки (экорегиона, лесничества или области) может привести к существенным систематическим ошибкам.

Известен (RU, патент 2519149, опубл. 10.06.2014) способ определения показателей трансформируемого и инертного углерода в почвах, включающий определение органического углерода, причем почвенный образец разделяют на две пробы, одну из них инкубируют в течение 20 дней при температуре 22°С и при влажности 60% ППВ с количественным учетом выделившегося диоксида углерода, последующим расчетом содержания потенциально минерализуемого углерода и дальнейшим расчетом содержания трансформируемого углерода, а в другой - определяют содержание валового органического углерода и по разнице содержания валового и трансформируемого углерода определяют содержание инертного углерода.

Известен (SU, авторское свидетельство 1508148, опубл. 15.09.1989) способ определения степени доступности для минерализации органического углерода почвы, включающий отбор и подготовку почвенных образцов, определение содержания общего органического углерода, инкубацию увлажненного образца в закрытой капсуле при определенной температуре, периодическое определение эмиссии углерода C-COg в атмосферу за время инкубации, определение доступного углерода как суммы эмиссий С-СО и определение степени доступности по отношению доступного для минерализации углерода к общему органическому углероду почвы, причем инкубацию проводят при влажности 40-100% от полной влагоемкости образца и температуре 45-58°С до снижения скорости эмиссии до уровня, при котором накопление С-СО в течение суток не превышает по отношению к выделенному С-СО 1-3%, дополнительно определяют оставшийся малодоступный углерод, а определение содержания общего органического углерода оценивают по сумме доступного и малодоступного для минерализации углерода.

Известен (CN, заявка 110174506, опубл. 27.08.2019) способ оценки органического углерода почвы в карстовой области. Метод состоит из следующих этапов: 1 - создание оценочной модели органического углерода почвы в карстовой зоне; 2, изменяя глубину почвы; 3, вычитая степень обнажения коренных пород для различных типов почв и положительных и отрицательных форм рельефа; 4, изменение плотности органического углерода в почве (SOCD) с оценкой формул для различных типов почвы и положительных и отрицательных форм рельефа; и 5, изменение метода оценки запасов органического углерода в почве (SOCS). Метод имеет положительные эффекты, заключающиеся в том, что технические проблемы, заключающиеся в том, что расчетное содержание углерода в резервуарах углерода карстовой почвы значительно выше, чем реальная ситуация, ошибка расчета велика.

Все выше приведенные технические решения не пригодны для построения расчетной модели баланса углерода.

В ходе проведения патентно-информационного поиска не выявлено техническое решение, которое могло бы быть использовано в качестве ближайшего аналога разработанного технического решения.

Техническая проблема, которая решается разработанным способом, состоит в построении модели баланса углерода, которая учитывает углерод, накопленный в фитомассе, а также углерод в почвенном покрове, а также дыхание почв и разложение органического вещества.

Технический результат, достигаемый при реализации разработанного способа, - существенное ускорение и удешевления необходимых работ для создания модели накопленного углерода и баланса углерода, а также набора тематических цифровых слоев, отражающих характеристики лесного покрова опытной территории, почвенного покрова опытной территории, а также запасов углерода, среднегодового баланса углерода и прогнозных значений баланса углерода на следующие 20 лет с шагом в 1 год.

Для достижения указанного технического результата, предложенный способ построения расчетной модели накопленного углерода.

Разработанный способ позволяет с использованием дистанционной информации и ограниченных полевых исследований получить необходимые характеристики для расчета компонент балансовой модели углерода, а именно для древостоев - сумма площадей сечений, дифференцированная по породам, высота древостоя, группа возраста и средний диаметр, дифференцированные по породам, бонитет, для почв - тип почв, содержание органического вещества в почве, скорость потерь почвенного углерода.

При реализации данного способа используют ряды дистанционной информации. Составление временного ряда данных дистанционного зондирования для исследуемой территории проводят следующим образом. Временной ряд включает в себя все доступные безоблачные снимки Landsat за вегетационные периоды за 15 лет для исследуемой территории. Для каждого снимка рассчитывают термодинамические характеристики и набор вегетационных индексов. Также обрабатывают цифровую модель рельефа исследуемой территории, рассчитывают морфометрические ее характеристики. На основе полученной информации рассчитывают инварианты преобразования солнечной энергии. Создают маску залесенных территорий. Далее производят предварительную классификацию залесенных территорий с использованием метода беспороговой итеративной дихотомической классификации. Данный метод состоит в последовательном итеративном разбиении множества по основанию два. Для каждой итерации производят поиск наиболее удаленных объектов в пространстве описывающих их переменных и на основании выбранной метрики происходит соотнесение всех прочих объектов с одним из выбранных, при этом каждый раз пересчитывают центр каждой группы объектов и соотнесение выполняют заново, пока значения центров не престают меняться. Таким образом данная процедура дает количество классов, заданное выбранной степени двойки. Для полученных разностей размещают геопривязанные точки полевых наблюдений, описывающие каждую полученную разность. По размеченному плану производят полевые изыскания. В каждой точки производят описания лесной растительности, фиксируют следующие характеристики: сумма площадей сечений, дифференцированная по породам высота древостоя, группа возраста и средний диаметр, дифференцированные по породам, бонитет. Также в каждой точке производит бурение почвенного покрова на глубину 0.5 метра, извлекают образцы почв с шагом 10 см, описывают тип почв. Извлеченные образцы анализируют на содержание органического вещества путем лабораторного сжигания и на скорость потерь почвенного углерода посредством портативных закрытых камер-газоанализаторов. Для каждой точки фиксируют содержание органического вещества. На основе полевых данных и\или данных таксации лесов и детальных почвенных карт, а также набора данных дистанционного зондирования и их производных производят моделирование запасов фитомассы лесной растительности и почвенного покрова. Моделирование фитомассы лесной растительности включает в себя следующие характеристики: запас на га, высота, группа возраста, бонитет. Все характеристики дифференцированы по породам. Моделирование включает в себя следующие показатели: тип почв, содержание органического вещества в почве, скорость потерь почвенного углерода.

Далее осуществляют применение разностной модели углеродного баланса для получения углеродного баланса территории. На основе модельных данных по характеристикам лесной фитомассы строят текущее содержание углерода в фитомассе и прогноз прироста углерода в фитомассе на 20 лет с шагом 1 год на основе таблиц хода роста древостоя. При необходимости просчитывают несколько сценариев: текущий, интенсивный (учет вероятной дополнительности). На основе модели почвенного покрова определяют интенсивность потерь почвенного углерода за счет дыхания, делают прогноз подзолистого процесса. На основе полученных данных производят разностное моделирование углеродного баланса, отражающее текущее состояние и прогноз на 20 лет с шагом 1 год.

В результате получают, вычитая из накопленного углерода в фитомассе и почве, почвенное дыхание получают разностную модель баланса углерода отражающую баланс поглощения и выделения углерода лесными экосистемами в состоянии соответствующему времени моделирования, ретроспективные состояния баланса углерода в лесных экосистемах с длительностью временного ряда до 15 лет и прогноз баланса углерода на основе алометрических уравнений роста древостоев, таблиц хода роста и почвенного дыхания. Прогностическая частота модели соответствует одному вегетационному периоду, необходимое условие функционирования - стационарное развитие лесной растительности и отсутствие катастрофических для древостоя явлений на лесной территории.

Пример применения описанного способа построения расчетной модели накопленного углерода для территории Центрального лесного биосферного заповедника. Для территории Центрального лесного заповедника были подобраны безоблачные сцены спутников LANDSAT и составлен временной ряд из 18 сцен, содержащих по 7 мультиспектральных каналов с общим спектральным диапазоном от 0.45 до 2.35 мкм. Также была использована цифровая модель рельефа на основе векторизованной топографической карты местности с разрешением 1:100000. Для каждой сцены мультиспектральной информации были рассчитаны термодинамические характеристики, а для цифровой модели рельефа были рассчитаны различные морфометрические характеристики (крутизна, вогнутость, лапласиан) для различных иерархических уровней, определенных с помощью двумерного спектрального анализа цифровой модели рельефа, были выделены уровни со средними линейными размерами 100, 200, 300 и 1300 м. для всего набора данных была произведена интеграция с помощью итеративного факторного анализа. При помощи беспороговой итеративной дихотомической классификации произведена предварительная классификация лесной территории и были получены 32 основных классов состояний лесной растительности. Далее в полученных классах были произведены полевые описания, которые размещались как с учетом пространственной вариативности состояний лесной растительности, так и трансектным методом с регулярным шагом. Также использовались архивные описания, ранее произведенные на территории. Всего были использовано 1100 комплексных полевых измерений состояния лесной растительности и почв на которых производились таксационные описания, содержащие информацию о составе лесных пород на точке, сумм площадей сечения, возраста, высоты и бонитетов, а также описания почв, содержащих мощность органогенного горизонта, содержание органики и профиль почвенного покрова глубиной до 130 см. По полученным полевым данным была произведена интерполяция характеристик лесной растительности необходимых для построения аллометрических уравнений накопления биомассы и углерода. На основе почвенных данных была произведена интерполяция содержания органического вещества (фиг. 1) и интенсивности почвенного дыхания в контексте положения в рельефе и произрастающей растительности. Достоверность данных проверялась с помощью метода бутстрап. Общее качество распознания характеристик лесной растительности по результатам верификации находилось на уровне 84%, а содержания органического вещества в почве на уровне 77%.

По полученным данным состояния растительности были получены текущее содержания углерода в лесной фитомассе и получены прогнозы накопления углерода в лесной растительности с шагом в один год при помощи построения аллометрических уравнений. Дыхание почв было получено по справочным материалам с учетом средней продолжительности вегетационного периода для региона, типов почв, содержания органического вещества и поступления опада. На основе полученных данных была построена разностная модель углеродного баланса, в которой дыхание почв вычитается из накопления углерода в фитомассе лесной растительности. На фиг. 2 показан результат моделирования для стартового года, в дальнейшем данные баланса записываются с шагом в год.

Изобретение предназначено для построения расчетной модели баланса углерода. Сущность: анализируют безоблачные снимки Landsat за вегетационные периоды за 15 лет для исследуемой территории. Для каждой сцены мультиспектральной информации рассчитывают термодинамические характеристики и набор вегетационных индексов. Обрабатывают цифровую модель рельефа и рассчитывают морфометрические характеристики. На основе полученной информации рассчитывают инварианты преобразования солнечной энергии. Создают маску залесенных территорий. Выполняют предварительную классификацию залесенных территорий по состоянию лесной растительности с использованием метода беспороговой итеративной дихотомической классификации. В полученных классах в точках, размещенных с учетом пространственной вариативности состояний лесной растительности, производят описание лесной растительности. При этом фиксируют сумму площадей сечений, дифференцированную по породам, высоту древостоя, группы возраста и средние диаметры, дифференцированные по породам, бонитет и производят моделирование запасов фитомассы лесной растительности. Дополнительно в каждой точке бурят почвенный покров на глубину 0,5 м, извлекают образцы проб с шагом 10 см, описывают тип почв, извлеченные образцы анализируют на содержание органического вещества. Производят моделирование почвенного покрова. На основе модели почвенного покрова определяют интенсивность потерь почвенного углерода за счет дыхания. По полученным данным строят расчетную модель баланса углерода путем вычитания из накопленного углерода в фитомассе и почве потерь почвенного углерода за счет дыхания. Технический результат: построение расчетной модели баланса углерода. 2 ил.

Способ построения расчетной модели баланса углерода, отличающийся тем, что анализируют безоблачные снимки Landsat за вегетационные периоды за 15 лет для исследуемой территории, для каждой сцены мультиспектральной информации рассчитывают термодинамические характеристики и набор вегетационных индексов, обрабатывают цифровую модель рельефа и рассчитывают морфометрические характеристики, на основе полученной информации рассчитывают инварианты преобразования солнечной энергии, создают маску залесенных территорий, выполняют предварительную классификацию залесенных территорий по состоянию лесной растительности с использованием метода беспороговой итеративной дихотомической классификации, в полученных классах в точках, размещенных с учетом пространственной вариативности состояний лесной растительности, производят описание лесной растительности, при этом фиксируют сумму площадей сечений, дифференцированную по породам, высоту древостоя, группы возраста и средние диаметры, дифференцированные по породам, бонитет и производят моделирование запасов фитомассы лесной растительности, дополнительно в каждой точке бурят почвенный покров на глубину 0,5 м, извлекают образцы проб с шагом 10 см, описывают тип почв, извлеченные образцы анализируют на содержание органического вещества, производят моделирование почвенного покрова, на основе модели почвенного покрова определяют интенсивность потерь почвенного углерода за счет дыхания, по полученным данным строят расчетную модель баланса углерода путем вычитания из накопленного углерода в фитомассе и почве потерь почвенного углерода за счет дыхания.