рус eng
««ИЗВЕСТИЯ ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА». СЕРИЯ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ»
«IZVESTIYA IRKUTSKOGO GOSUDARSTVENNOGO UNIVERSITETA». SERIYA «NAUKI O ZEMLE»
«THE BULLETIN OF IRKUTSK STATE UNIVERSITY». SERIES «EARTH SCIENCES»
ISSN 2073-3402 (Print)

Список выпусков > Серия «Науки о Земле». 2026. Том 56

Анализ особенностей 15-летнего периода лесовосстановления на гарях в сосновых лесах Юго-Западного Прибайкалья (пролонгирование синтезированного анализа натурных и дистанционных данных)

Автор(ы)

Ж. В. Атутова, Е. А. Распутина

Институт географии им. В. Б. Сочавы СО РАН, г. Иркутск, Россия

Аннотация
Представлены итоги многолетних натурных наблюдений за лесовосстановлением на гарях урочища Бадары, ежегодные результаты которых рассматриваются в синтезе с показателями спектрального индекса NBR. Цель исследования заключалась в оценке возможностей применения геоданных для дистанционного выявления гарей и последующего изучения процессов послепожарного лесовосстановления. Основой послужили ранее полученные авторами результаты синтезированного анализа натурных и дистанционных данных, которые были дополнены геоботаническими материалами 2023–2025 гг., а также показателями NBR за аналогичный период. Анализировались данные начиная с 2009 (допожарный год) по 2025 г. В ходе ранее проведенных исследований после возгорания было зафиксировано резкое снижение значений индекса, что свидетельствует об их информативности в оперативном выявлении пострадавших от пожаров территорий. В послепожарный период продолжена выявленная ранее восходящая динамика показателей NBR в каждой сезонной группе, что соотносится с увеличивающимися в процессе лесовосстановления геоботаническими характеристиками. В незатронутых пожарами лесах значения NBR оставались стабильными на протяжении всего периода наблюдений. На гарях вновь отмечена тенденция индекса завышать свои показатели. Финальные данные NBR в периоды середины и окончания вегетации превысили допожарные значения; в начальный период – вплотную к ним приблизились. В то же время натурная ситуация более соответствовала начальному этапу лесовосстановления. Это вновь доказывает, что моноанализ показателей NBR в исследовании послепожарного восстановления не гарантирует получение объективной оценки ландшафтно-экологической ситуации. Подтверждены выводы о целесообразности использования данных NBR пика вегетации для выявления недавно образованных гарей и для оценки начальных этапов процесса демутации. Дальнейший ход восстановительной динамики рекомендуется анализировать с учетом показателей начала периода вегетации, лишенных «завышающего» влияния живого напочвенного покрова на увеличение показателей индекса.
Об авторах

Атутова Жанна Владимировна, кандидат географических наук, старший научный сотрудник, лаборатория геоморфологии Институт географии им. В. Б. Сочавы СО РАН Россия, 664033, г. Иркутск, ул. Улан-Баторская, 1 e-mail: atutova@mail.ru 

Распутина Елена Александровна, кандидат географических наук, старший научный сотрудник, лаборатория теоретической географии Институт географии им. В. Б. Сочавы СО РАН Россия, 664033, г. Иркутск, ул. Улан-Баторская, 1 e-mail: elenaistoma@gmail.com 

Ссылка для цитирования
Атутова Ж. В., Распутина Е. А. Анализ особенностей 15-летнего периода лесовосстановления на гарях в сосновых лесах Юго-Западного Прибайкалья (пролонгирование синтезированного анализа натурных и дистанционных данных) // Известия Иркутского государственного университета. Серия Науки о Земле. 2026. Т. 56. С. 33–52. https://doi.org/10.26516/2073-3402.2026.56.33
Ключевые слова
гарь, лесовосстановление, геоботанические наблюдения, мониторинг, дистанционные данные, спектральный индекс NBR.
УДК
911.52+574.474(571.54)
DOI
https://doi.org/10.26516/2073-3402.2026.56.33
Литература
  1. Атутова Ж. В. Анализ послепожарной восстановительной динамики сосновых лесов урочища Бадары (Республика Бурятия) // География и природные ресурсы. 2023. Т. 44, № 5. С. 71–77. https://dx.doi.org/10.15372/GIPR20230508
  2. Атутова Ж. В. Постпирогенное восстановление подтаежных светлохвойных геосистем Тункинской котловины, Юго-Западное Прибайкалье (на примере сосновых лесов урочища Бадары) // Географический вестник = Geographical bulletin. 2022. № 4 (63). С. 6–18. https://doi.org/10.17072/2079-7877-2022-4-6-18
  3. Ашик Е. В., Чубарова Ю. М., Ярмишко В. Т. Послепожарная динамика древостоев и подроста Pinus silvestris (PINACEAE) в условиях Ладожских шхер // Растительные ресурсы. 2015. Вып. 3. С. 384–396.
  4. Бугаева К. С., Оскорбин П. А. Послепожарная динамика лесных насаждений в Красноярской лесостепи // Лесоведение. 2008. № 4. С. 28–33.
  5. Дистанционный мониторинг гарей в Марийском Заволжье / О. Н. Воробьев, Э. А. Курбанов, А. В. Губаев [и др.] // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия: Лес. Экология. Природопользование. 2012. № 1. С. 12–22.
  6. Трансформация напочвенного покрова при низовых пожарах и оценка пирогенной эмиссии углерода в темнохвойных лесах Средней Сибири / Е. А. Кукавская, Л. В. Буряк, О. П. Каленская, Д. С. Зарубин // Сибирский экологический журнал. 2017. № 1. С. 72–82. https://doi.org/10.15372/SEJ20170108
  7. Лесовозобновление после пожаров разной интенсивности в сосняках Средней Сибири / С. В. Жила, Г. А. Иванова, В. А. Иванов, П. А. Цветков // Сибирский лесной журнал. 2019. № 6. С. 53–62. https://doi.org/10.15372/SJFS20190606
  8. Малиновских А. А. Степень развития растительного покрова в разных типах лесорастительных условий на гарях в ленточных борах Алтайского края // Лесной вестник / Forestry Bulletin. 2020. Т. 24. № 4. С. 43–51. https://doi.org/10.18698/2542-1468-2020-4-43-51.
  9. Пушкин А. А., Сидельник Н. Я., Ковалевский С. В. Использование материалов космической съемки для оценки пожарной опасности в лесах // Труды БГТУ. 2015. № 1 (174) : Лесное хозяйство. С. 36–40.
  10. Родионова Н. В., Вахнина И. Л., Желибо Т. В. Оценка динамики послепожарного состояния растительности на территории Ивано-Арахлейского природного парка (Забайкальский край) по радарным и оптическим данным спутников Sentinel ½ // Исследование Земли из космоса. 2020. № 3. С. 14–25. https://doi.org/10.31857/S0205961420030045
  11. Рожков Ю. Ф., Кондаков М. Ю. Оценка процесса восстановления лесов после пожара с использованием кластерного анализа при дешифрировании космических снимков // Вестник Северо-Восточного Федерального университета. 2017. № 2. С. 38–48.
  12. Сидельник Н. Я., Пушкин А. А., Ковалевский С. В. Картирование поврежденных лесных насаждений и объектов лесохозяйственных мероприятий с использованием материалов космической съемки и ГИС-технологий // Труды БГТУ. 2018. Серия 1. № 1. С. 5–12.
  13. Соромотин А. В., Бродт Л. В., Приходько Н. В. Трансформация индексов NDVI и NBR на постпирогенных территориях в зоне лесотундр ЯНАО // Высокие технологии, наука и образование: актуальные вопросы, достижения и инновации : сб. ст. XVII Всерос. науч.-практ. конф. Пенза : Наука и Просвещение, 2022. С. 262–265.
  14. Токарева О. С., Алшаиби А. Д. А., Пасько О. А. Оценка восстановительной динамики растительного покрова лесных гарей с использованием данных со спутников Landsat // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2021. Т. 332, № 7. С. 191–199. https://doi.org/10.18799/24131830/2021/7
  15. Харитонова А. О., Харитонова Т. И. Влияние ландшафтной структуры Мордовского заповедника (Россия) на распространение пожара 2010 года // Nature Conservation Research. Заповедная наука. 2021. Т. 6, № 2. С. 29–41. https://doi.org/10.24189/ncr.2021.022
  16. Чугунова Р. В. К вопросу о классификации гарей // Научные сообщения. Вып. 3. Якутск : Якут. кн. изд-во, 1960. С. 67–70.
  17. Швецов Е. Г., Пономарев Е. И. Послепожарные эффекты в лиственничниках Сибири на многоспектральных спутниковых данных // Сибирский экологический журнал. 2020. № 1. С. 129–140. https://doi.org/10.15372/SEJ20200110
  18. Якимов Н. Д., Забродин А. Н., Пономарев Е. И. Связь степени пожарного воздействия с восстановительной динамикой растительности по данным мониторинга спектральных индексов // Актуальные проблемы обеспечения пожарной безопасности и защиты от чрезвычайных ситуаций : сб. материалов Всерос. науч.-практ. конф. Железногорск : Изд-во Сиб. пожар. спасат. акад. ГПС МЧС России, 2022. С. 55–60.
  19. Analysing forest recovery after wildfire disturbance in boreal Siberia using remotely sensed vegetation indices / M. Cuevas-González, F. Gerard, H. Balzter, D. Riaño // Global Change Biology. 2009. Vol. 15, Is. 3. P. 561–577. https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2008.01784.x
  20. Assessment of burned forest area severity and postfire regrowth in Chapada Diamantina National Park (Bahia, Brazil) using dNBR and RdNBR spectral indices / S.M.B.d. Santos, A. Bento-Gonçalves, W. Franca-Rocha, G. Baptista // Geosciences. 2020. Vol. 10, N 3. P. 106. https://doi.org/10.3390/geosciences10030106
  21. Atutova Zh. V. Post-fire restoration of pine forest in the Badary area, Tunkinskiy National Park, Russia // Nature Conservation Research. 2023. Vol. 8, N 2. P. 22–32. https://doi.org/10.24189/ncr.2023.010
  22. Atutova Z. V., Rasputina E.A. Applicability of NBR and dNBR indices in assessment of pyrogenic transformation and post-fire forest regeneration: case study of southeastern Siberia coniferous forests // Geography, Environment, Sustainability. 2025. Vol. 4, N 18. P. 36–47. https://doi.org/10.24057/2071-9388-2025-3963
  23. Avetisyan D., Velizarova E., Filchev L. Post-fire forest vegetation state monitoring through Satellite Remote Sensing and In Situ Data // Remote Sensing. 2022. Vol. 14. P. 6266. https://doi.org/10.3390/rs14246266
  24. Climate change, fire return intervals and the growing risk of permanent forest loss in boreal Eurasia / A. L. Burrell, Q. Sun, R. Baxter [et al.] // Science of the Total Environment. 2022. Vol. 831. P. 154885. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.154885
  25. Chu T., Guo X., Takeda K. Remote sensing approach to detect post-fire vegetation regrowth in Siberian boreal larch forest // Ecological Indicators. 2016. Vol. 62. P. 32–46. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2015.11.026
  26. Informational analysis of MODIS NDVI and EVI time series of sites affected and unaffected by wildfires / R. Ba, W. Song, M. Lovallo, H. Zhang, L. Telesca // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2022. Vol. 604. P. 127911. https://doi.org/10.1016/j.physa.2022.127911
  27. Long-term effects of fire severity and climatic factors on post-forest-fire vegetation recovery / B. Hao, X. Xu, F. Wu, L. Tan // Forests. 2022. Vol. 13. P. 883. https://doi.org/10.3390/f13060883
  28. Long-term monitoring of vegetation dynamics in the Rhodopi Mountain Range National Park-Greece / P. Xofis, J. A. Spiliotis, S. Chatzigiovanakis, A. S. Chrysomalidou // Forests. 2022. Vol. 13. P. 377. https://doi.org/10.3390/f13030377
  29. Monitoring post-fire recovery of chaparral and conifer species using field Surveys and Landsat time series / C. L. Kibler, A.-M. L. Parkinson, S. H. Peterson [et al.] // Remote Sensing. 2019. Vol. 11(24). P. 2963. https://doi.org/10.3390/rs11242963
  30. Ponomarev E., Zabrodin A., Ponomareva T. Classification of fire damage to boreal forests of Siberia in 2021 based on the dNBR index // Fire. 2022. Vol. 5, N 1. P. 19. https://doi.org/10.3390/fire5010019

Полная версия (русская)