Е. Н. Чумаченко, В. П. Кулагин, С. А. Хвостиков
ОБ УЛУЧШЕНИИ КАЧЕСТВА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
РАСПРОСТРАНЕНИЯ РАСТИТЕЛЬНОСТИ НА ТЕРРИТОРИИ
РОССИИ ПО ДАННЫМ КОСМИЧЕСКОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
(на примере модели SEVER)1
Аннотация. <...> Предложен метод оценки качества глобальных моделей динамики
растительности (на примере модели SEVER) с помощью данных дистанционного зондирования Земли из космоса, а также методы улучшения этого качества. <...> В алгоритмы модели внесены изменения, а также проведена оптимизация
ряда параметров модели, целью которой являлось улучшение качества работы
модели для территории России. <...> Особенно эти оценки важны для России в связи с тем, что она
занимает 1/6 всей площади суши и содержит 40 % хвойных лесов Земли. <...> Для оценки этих изменений можно использовать глобальные модели растительности. <...> Однако возможность применения этих моделей на континентальном уровне еще не исследована. <...> В работе исследуется поведение глобальной модели динамики растительного покрова SEVER [2] при ее применении к территории России. <...> Информатика, вычислительная техника
дель растительности SEVER основана на модели LPJ (Lund-Postdam-Jena) [3]. <...> Эта модель имитирует основные процессы, происходящие в растительности,
такие как фотосинтез, соревнование за ресурсы, изменения в плотности популяции и в запасе органических остатков в почве и лесной подстилке и пожары. <...> Данная модель использует 10 типов растительности обобщенных по морфологическим, фенологическим и биоклиматическим признакам. <...> Моделирование происходит для некоторого среднего индивида на уровне клетки
0,5×0,5. <...> Для оценки качества работы модели используется карта земных покровов TerraNorte RLC, созданная в Институте космических исследований
РАН [4]. <...> Эта карта была построена по данным спектрорадиометра MODIS и
не имеет в настоящее время аналогов по сочетанию таких характеристик,
как пространственное разрешение (250 м), тематическая детальность
(22 тематических класса) и уровень достоверности при охвате <...>