Глобальные карты растительного покрова

[ecolog]

Какие на данный момент существуют открытые данные по типам подстилающей поверхности (типам растительного покрова , типам экосистем ) в готовом виде на территорию России?
Разрешения MODIS в принципе достаточно. Можно было бы и самому заморочиться сделать на основе Модиса или загрубленного Ландсата, но свежих и безоблачных снимков не очень много, куча времени уйдет на создание безоблачного композита.

Данные нужны для расчетов снегонакопления и снеготаяния, интересует территория Среднего Урала и Предуралья

[ecolog]

сам же и нашел ответ - этим занимается ИКИ и у них выложена карта в формате .tif, состояние на 2010 год.
http://smislab.ru/default.aspx?page=317

[bolotoved]

А как вы хотите связать тип растительности и снегонакопление/снеготаяние?

[ecolog]

В общем мы пытаемся использовать древнюю методику расчета снегонакопления и снеготаяния, адаптированную в Аркгисе.
См. например.
http://www.accident.perm.ru/?m=3&a=280
http://www.science-education.ru/105-7156
На первом этапе в ней были две градации - лес и не лес. Поэтому брали из существующей векторной топоосновы. Но в литературе есть коэффициенты, полученные по данным полевых исследований, учитывающие особенности снегонакопления в разных типах леса. Например в темнохвойном лесу снег интенсивно накапливается на ветвях деревьев и с них испаряется, поэтому вводится коэффициент 0,87 для снегозапаса (на материалах Кировской области). Или наоборот в лиственном лесу считается что снега накапливается больше чем в поле примерно на 20%;.
2. Снеготаяние понятно происходит с разной интенсивностью в разных типах леса. Считается что в поле примерно 5 мм/1 градус положительной среднесуточной температуры, в мелколиственном лесу - 3 мм, в темнохвойном - 1,5 мм, в смешанном - 2 мм.

В существующую схему, в сравнении с той примитивной версией, которая описана в статье, теперь внесены данные о типах леса с ИКИшной карты, коэффициенты для них, а также параметр учитывающий ориентацию макросклонов (уклон/экспозиция), и новое уравнение регрессии, определяющее фазу осадков. Разрешение оставлено прежним 3 км.

PS ИКИшная карта для нашего региона не очень удачная, много ошибок. Площадь леса занижена. Особенно напрягают старые заросшие вырубки, которые должны быть классифицированы мелколиственный лес, но там они оказались в одной группе с с/х полями. Так что придется все равно делать свою основу по растительности.

[gamm]

В общем мы пытаемся использовать древнюю методику расчета снегонакопления и снеготаяния, адаптированную в Аркгисе.

несколько мыслей ...
1) не нашел в ссылках использования данных по запасам воды в снеге от пассивного радиометра AMSR-E (упоминается только MODIS). Не пробовали использовать?
2) в лесу не только другой градиент, там еще порог выше на несколько градусов (после которого начинает таять).
3) есть литературные данные, что перераспределение запасов на открытой местности идет в первую очередь из-за ветрового затенения на микрорельефе. Все это (вместе с ориентацией склонов) создает пространственную неравномерность и запасов, и слоя стока. Вы в эту сторону не копали?
4) в данных реанализа есть слои с фактической солнечной радиацией по территории. Вы не пробовали использовать уравнения энергетического баланса для расчета таяния?

[ecolog]

1. Данные AMSR испооьзовались многими авторами в России, в том числе и Институтом Водных Проблем РАН (лаборатория моделирования гидрологического цикла суши). Все указывают на ошибки 50-70% и более.

2. Влагоемкость снега принята в лесу 30%, в поле 20%, так что этот актор учтен.

3. Неравномерность распределения снега учтена с помощью кривой распределения снегозапасов. Это общепринятый подход в физико-статистических моделях стока (модель Д.А. Буракова, модель Е.Г. Попова, модель Гидрометцентра (автор В.И. Корень)), для учета подсеточной изменчивости снегозапасов. Кривая считается более-менее типовой для Европейской России. Конечно для поля и для леса разные кривые, Длинный хвост кривой соответствует балкам и оврагам, где снега накапливается 200-250% от среднего снегозапаса.
Мы использовали кривую следующим образом: снимали точки с графика и затем аппроксимировали, дополнительно накладывая условия-фильтрующие нереальные значения (меньше 0, больше 100%).

4. Насчет метода теплового баланса конечно смотрели. Есть куча статей и несколько книг по этой теме, и это только на русском языке. Но пока я не чувствую в себе сил реализовать все это:)
Кроме того, метод теплового баланса очень чувствителен к входным данным, хотя и является наиболее точным. Некоторые его входные параметры, например скорость ветра в лесу, вообще непонятно как оценить.
Очень сильные работы по этой теме были в ИВЭП (Яковченко, 2007), но чем все там кончилось, я не знаю. У них меньше лесистость и больше влияние радиационной составляюще2 снеготаяния.


Спасибо за интерес к данной теме.

[jj_kan]

есть карты Globcover 2000, 2005, 2009

[dime1]

ecolog, меня тоже интересуют подобные исследования. Скажите, а где вы берете исходные данные по снегозапасам? Если с метеостанций, то не могли бы вы подсказать где вы берёте их координаты и как учитывается экспозиция склона, где отбирался снег, и абсолютная высота отбора проб? Если не затруднит.

[ecolog]

А где их достать (карты Globcover), и на основе чего они сделаны?

Данные по снегозапасам пока рассчитывали на основе накопленных осадков. Это произошло из-за напряженных отношений между нашим руководством и Пермским ЦГМС. Накопленные Осадки берем с RP5
данные снегосъемок будем испооьзовать с этого года. Координаты метеостанций можно взять на том же www.PR5.ru или на Сервере Погода России. Там же есть и высоты. Что касается снегомерных маршрутов, то данных по их высоте я не видел. Но вроде они проходят рядом с метеостанцией, в пределах одного километра.

[ecolog]

Все нашел
http://www.gisa.ru/70698.html краткое описание проекта
http://dup.esrin.esa.it/globcover/ - карты
Посмотрим, чем они лучше/хуже данных ИКИ

[gamm]

1. Данные AMSR испооьзовались многими авторами в России, в том числе и Институтом Водных Проблем РАН (лаборатория моделирования гидрологического цикла суши). Все указывают на ошибки 50-70% и более.

данные AMSR-E регулярные, а ошибка случайная и в обе стороны, поэтому осреднение в по времени (считая интеграл по большой территории более-менее верным - на него и нормируем) дает функцию распределения запасов на грубой сетке (25км). А дальше строим перераспределение внутри ячеек с учетом рельефа, растительности, и т.д. (опять считая интеграл верным). Хоть многолетнюю, хоть за интервал времени (когда сама функцция считается постоянной). При наличии фактических данных в отдельных точках получаем абсолютные значения распределения запасов по всей территории, плюс ошибку. Дальше гоняем Монте-Карлу, чтобы получить сток. Как-то так ...

[ecolog]

Дальше гоняем Монте-Карлу, чтобы получить сток


А можно немного поподробнее? В качестве входных данных должны быть ведь еще температура воздуха, осадки твердые и жидкие, водоотдача снега, глубина промерзания почвы, влагозапасы почвы... Все это дело с учетом рельефа и типов ландшафта
Или я чего-то не понимаю?

[gamm]

А можно немного поподробнее? В качестве входных данных должны быть ведь еще температура воздуха, осадки твердые и жидкие, водоотдача снега, глубина промерзания почвы, влагозапасы почвы... Все это дело с учетом рельефа и типов ландшафта

не уверен, что все это нужно вставлять в древнюю методику расчета снегонакопления и снеготаяния, адаптированную в Аркгисе.

Все зависит от детальности модели, если взять тот же TopModel, то многое из этого не нужно. А если нужно, берете распределения из любимых книжек, и монтекарлите (пространственное распределение не очень важно, просто сохраняем интегралы - см. ручной счет, когда всю территорию делят на десяток областей по времени добегания).

[ecolog]

Небольшая сверка по Ландсатам показала что карта LandCover 2009 по крайней мере для Пермского края НАМНОГО лучше чем карта ИКИ (TerraNorte). Ошибок лес/не лес меньше раз в 10