CC BY
17
Hrynyk H.H. Exposition-orographic models of locations places of optimum-productive spruces forests stands in Ukrainian Carpathians
The features of distributing of areas of spruces forests stands in Ukrainian Carpathians after certain height ranges above a sea level, by expositions and steepness of slope are investigational. Certainly mean values of relative stocking classes for the proper exposition-orographic groups of forests stands. The proper display orographic models of optimum-productive places of locations of spruces forests stands in Ukrainian Carpathians are proposed.
Keywords: spruce, Ukrainian Carpathians, mountain forests stands, models of locations places of optimum-productive forests stands.
УДК 004.9 Асист. М.Ю. ЛеЫв1, канд. техн. наук; проф. Д.Г. Щепащенко2,
д-р бюл. наук; проф. А.З. Шв^енко2, д-р с.-г. наук;
проф. РА. Бунь1, д-р техн. наук
ПОБУДОВА КАРТИ Л1С1В УКРА1НИ ЗА ДАНИМИ ГЛОБАЛЬНИХ ЦИФРОВИХ КАРТ ЗЕМЕЛЬНОГО ПОКРИВУ
Представлено метод побудови цифрово! карти л^в Укра!ни на 0CH0Bi даних про лiсовi землi з глобальних цифрових карт. Проаналiзовано найнов^ глобальш карти, що охоплюють територто Украши: GlobCover 2009, MODIS v.5 та GLC-2000. На основi розробленого методу створено цифрову карту л^в Украши з шформащею про д^нки з високою ймовiрнiстю л^в, в яких даш вшх глобальних карт збшають-ся, а також землi з малою та середньою ймовiрнiстю розмщення на них лгав. Порiв-няно отримаш результати з даними облжу люових земель по областях. Найкраще визначено лiсовi масиви в Люовш природнiй зош, у Карпатах та Криму, найпрше - у Степу.
Ключовг слова: глобальна карта, земельний покрив, лю, цифрова карта лгав.
Постановка завдання. Створення цифрово! карти земельного покри-ву е вкрай актуальним завданням для кожно! кра!ни. Ц карти е джерелом ба-зово! шформацп для широкого кола застосувань, наприклад: як вхщш даш у моделях землекористування та змш у землекористуванш, кшматичних моделях; шд час ощнювання наявних земельних ресуршв для виробництва бюпа-лива; для забезпечення людства продуктами, i тд час моделювання розподь лу орних земель тощо. Далi пiд "глобальними продуктами земельного покри-ву" будемо мати на увазi - глобальнi цифровi карти (вiд англiйського термь ну - "global land cover products").
Чимало кра!н розробили сво! власш продукти земельного покриву. Наприклад, для кра!н Свропейського союзу розроблено Corine Land Cover 2000 - векторна i растрова карти, створеш в рамках европейсько! програми з координування iнформацi! про навколишне середовище [1]. Ця карта мiстить також i детальну iнформацiю про розмiщення лiсiв i паркових зон. Для Росп створено гiбридну цифрову карту земельного покриву на основi даних дис-танцiйного зондування та статистично! шформацп [2]. На жаль, для Укра!ни не створено вщповщно! карти земельного покриву, зокрема немае належно!
1 НУ '^bBÏBCbKa жштехшка";
2 Мiжнародний ÏHCTHryT прикладного системного аналiзу, Австрiя
карти лiсiв, яку можна було б використати у моделюванш бюмаси та ощню-ванш вуглецевого балансу.
За останш роки збiльшилась кшьюсть глобальних баз даних та розроб-лено ефективн^ алгоритми класифжацп земельного покриву. GlobCover 2009, MODIS v.5 та GLC-2000 - це найнов^ глобальнi продукти земельного покриву. Причому GlobCover 2009 (300 м) мае краще просторове розширення порiв-няно з шшими аналогiчними продуктами, такими як MODIS v.5 (500 м) та GLC-2000 (1 км). Ц три глобальт карти теж охоплюють територт Укра1ни, проте для багатьох дшянок територп цi продукти показують рiзнi результати.
Мета щеТ роботи - розроблення методики побудови узагальнено! цифрово! карти лiсiв Укра!ни на основi даних глобальних продуктiв земельного покриву.
Опис глобальних продукпв земельного покриву. Глобальну базу даних GLC-2000 створено Вщдшенням глобального монiторингу рослинност в Об'еднаному дослiдному центрi (Global Vegetation Monitoring Unit of the Joint Research Center - JRC) Свропейського союзу в ствпращ з партнерами з рiзних частин свггу [3]. Метою цього проекту було створення глобально! ге-орозподшено! бази даних земельного покриву для 2000 р. на основi даних щоденного спостереження за 14 мюящв спецiальним iнструментом Vegetation на борту супутника SPOT4. Експерти створили карти 19 регюшв, проте з рiз-ними легендами, якi пiзнiше було узагальнено, використовуючи Систему класифжацп земельного покриву (LCCS) [4]. Ця система класифжацп е стан-дартизованою системою апрюрно! класифжацп, призначеною для задоволен-ня конкретних потреб користувачiв, зокрема побудови карт незалежно вщ масштабу або використаних засобiв. Класифiкацiя Грунтуеться на великiй кiлькостi незалежних дiагностичних критерпв, якi дають змогу виявити коре-ляцiю з iснуючими класифжащями i легендами.
Moderate Resolution Imaging Spectoradiometer (MODIS) було запущено у 1999 р. на борту супутника Terra. Це основний сенсор для мошторингу еко-систем для NASA Earth Observing System з розширенням 250-1000 м. На вщ-м^ вщ GLC-2000, глобальний продукт земельного покриву MODIS розроб-лено в Бостонському унiверситетi з використанням тдходу зверху-вниз на основi серп зшмюв за 2005 р. [5].
З роздшьною здатнiстю 300 м, глобальний продукт GlobCover 2009 мав би бути найкращим у порiвнянi з шшими. Оч^валося, що бiльше просторове розширення забезпечить полшшення точносп продукту, оскiльки за-гальне число клашв, що попадають в один тксель, зменшиться [6]. На вщмь ну вiд GLC-2000, процедури побудови MODIS та GlobCover е автоматизова-ними [7], а це означае, що щ бази даних можна легко оновлювати i продуку-вати регулярно.
Методика. Ус три продукти (GlobCover 2009, GLC-2000, MODIS v.5) мають рiзнi легенди карт земельного покриву. У легендi GlobCover 2009 ви-дшено такi класи, що вiдповiдають люам за означенням:
• близькi до вщкритих (> 15 %) широколистяш вiчнозеленi та напiвлистопаднi
лiси (> 5 м);
• закрип (> 40 %) листопаднi широколистяш лiси (> 5 м);
• вдарит (15-40 %) лпстопадт широколистяш люп (> 5 м);
• закрип (> 40 %) вiчнозеленi хвойнi лiси (> 5 м);
• вдарит (15-40 %) хвойнi листопадт або вiчнозеленi лгсп;
• близькi до вiдкритих (> 15 %) мшаш широколистянi та хвойш лiси (> 5 м). У легендi MODIS v.5 люи прокласифiковано так: вiчнозеленi хвойнi;
вiчнозеленi широколистянi; листопаднi хвойнi; листопаднi широколистяш; мшаш.
До лiсiв в MODIS v.5 за означенням також можна вщнести деревш са-вани та савани. Практично в Украш саван немае. Але згiдно з означенням, що подано в опиш легенди, деревш савани - це територп, иокрип трав'яною рослиннiстю i з люовим пологом 30-60 % територп, а савани - з люовим пологом 10-30 %. Припускаемо, що для Украши це ймовiрнi територп з лiсами.
У легендi GLC-2000 присутнi такi класи лiсiв: вiчнозеленi хвойнi; ши-роколистянi; хвойш/широколистяш; мiшанi; широколистянi/хвойнi; листо-паднi хвойш. За основу у побудовi цифрово! карти лiсiв Укра1ни взято GlobCover 2009, тому що цей продукт мае найбшьшу роздшьну здатнють - 300 м на екваторi (для Укра!ни це приблизно 309x204 м), тобто ця карта е бшьш де-талiзованою порiвняно з шшими.
Запропоновано такий алгоритм для побудови карти лiсiв Укра!ни:
1) з глобальних цифрових карт земельного покриву вирiзаемо територiю Укра!ни, тим пiкселям, що не належать територп Украш присвоюемо значення "No Data";
2) растровi карти GLC-2000 та MODIS v.5 розбиваемо сггкою 300x300 м з прив'язкою до GlobCover 2009;
3) здшснюемо попiксельний аналiз даних з GlobCover 2009, GLC-2000 та MODIS v.5:
• якщо вс три продукти вказують, що в аналiзованому пiкселi е лю одного й того ж типу, то цьому пiкселю присвоюемо вщповщне значення - "мiшаний лiс", "хвойний лiс" чи "широколистяний лiс";
• якщо три продукти вказують, що в аналiзованому пiкселi е лю, але класифь кацiя не агападае, то пiкселю присвоюемо значення - "лю";
• якщо тiльки два продукти вказують, що в аналiзованому пiкселi е лiс, то пж-селю присвоюемо значення - "лю з середньою ймовiрнiстю";
• якщо тшьки один продукт вказуе, що в аналiзованому пiкселi е лю, то тксе-лю присвоюемо значення - "лю з малою ймовiрнiстю";
• якщо жоден iз продукпв не вказуе про наявнiсть в аналiзованому пiкселi ль су, то ткселю присвоюемо значення - "нема люу".
Розроблено геоiнформацiйний iнструмент на базi ArcGIS, що дае змо-гу автоматизувати запропонований алгоритм побудови карти люу.
Результати. Використовуючи розроблену геошформацшну техноло-гiю побудовано цифрову карту лiсiв, в якiй кожен шксель, що вiдповiдае дь лянщ розмiром приблизно 309x204 м, мютить iнформацiю про:
• наявнiсть люу певного типу (якщо вiдповiднi дат з глобальних продукпв повнiстю збгаються);
• ймовiрну наявнiсть лiсу (якщо вщповщш данi з глобальних продукпв час-тково збiгаються).
Отримаш результати наведено у таблищ, а також прошюстровано на
рис. 1.
Табл. Результати потксельного аналЬу глобальных цифровых карт
для терытори УкраТны
Люи Кшькють тксел1в Площа, га
Мшаш люи 94276 848 484
Закрит хвойш 408 3 672
Вдарит хвойш 56075 504 675
Закрит широколистяш 130205 1 171 845
Люи 536798 4831182
Люи з середньою ймов1рнютю 347355 3126195
Шси з малою ймов1ршстю 729133 6 648 147
Всього 17 134 200
Рис. 1. Карта тсгв УкраТны: 7) мiшанi лки, 6) закритi хвойт лки; 5) вiдкритi хвойт лки, 4) закритi широколистят лiси, 3) лки, 2) лiси з середньою ймовiрнiстю, 1) лiси з малою ймовiрнiстю, 0) немае лс)
Отриману цифрову карту лiсiв Украши порiвняно з даними державного обл^ люових територш по областях. Узагальнеш результати порiвняння наведено на рис. 2. Област посортоваш у порядку спадання частки лiсiв, виз-начених ушма трьома глобальними продуктами, до суми площi усх лiсiв в область На рис. 2 введено позначення: "Люи: 3 продукти" - це територп лiсу, якi визначено однаково в ушх трьох глобальних продуктах земельного покри-ву (ОЬЬСоуег 2009, ОЬС-2000, МОБК у.5), аналопчно - "Лiси: 2 продукти" та "Люи: 1 продукт"; "Люгоспи" - люи, що пiдпорядкованi державним люо-вим пiдприeмствам, а це приблизно 66 % усх лiсiв Украши; "Уш лiси" - всi люи Украши.
600 800 Площа л1с1в, тис га
Рис. 2. Поршняльний анализ площ мае за даними глобальных цифровых карт та даними державного облшу лгсових земель (2010)
Результата, яю отримано у виглядi цифрово! растрово! карти лiсiв, показали, що за допомогою глобальних цифрових карт земельного покриву можна точно визначити розмщення приблизно 50 % люових земель. Iншi те-риторп можна щентифжувати пiд час аналiзу ймовiрних територш з лiсами, попередньо визначивши коефщенти довiри для окремих продукпв. Потрiбно зазначити, що глобальнi цифровi карти дуже добре iдентифiкують територп великих люових масивiв, тому й найкраще оцiнено вiдповiдно областi Люо-во! зони, а також Карпат - це 1вано-Франювська, Рiвненська, Житомирська, Чершвецька, Волинська та iншi областi.
Найменше шформацп про лiсовi землi можна отримати з глобальних карт у Степовш зош, особливо в Микола!вськш та Запорiзькiй областях, де частка визначених люових земель менша шж 2 %. Це пояснюеться тим, що
лiсовi дшянки у цих областях досить невелик за po3MipoM, якi важко щенти-фжувати, особливо за тако! мало! роздшьно! здатносп, як 1x1 км, або ж 500x500 м. Вщповщно, також mp^Bi зони у великих мютах глобальнi продукти GLC-2000, MODIS v.5 не щентифжують, а GlobCover 2009 визначае лише частково щ територп.
Висновки. Отже, запропоновано методику побудови цифрово! карти люу на основi глобальних карт земельного покриву для територп Укра!ни. Використовуючи засоби ArcGIS, побудовано растрову карту люу Укра!ни з iнфоpмацiею про лiсовi землi, якi однаково визначеш в усiх трьох продуктах земельного покриву, або лише в двох чи одному. Отримаш результати поpiв-няно з даними державного облжу лiсiв по областях та по природних зонах. Лише 50 % територп лiсiв Укра!ни можна точно визначити за допомогою глобальних цифрових карт земельного покриву. Це переважно обласп Люо-во! зони та Карпат. Невелик лiсовi дiлянки дуже важко iдентифiкувати, тому в Степовш зонi визначено лише приблизно 11 % територп лiсiв.
Подяка. Цю роботу виконано в рамках проекту GESAPU (Marie Curie Project n°247645 FP7-PE0PLE-2009-IRSES): "Геоiнфоpмацiйнi технологи, пpостоpово-часовi тдходи та оцiнювання повного вуглецевого балансу для тдвищення точностi iнвентаpизацiй парникових газiв" (2010-2014 pp.).
Л1тература
1. Corine Land Cover / European Environmental Agency. [Electronic resource]. - Mode of access http://www.eea.europa.eu/publications/C0R0-landcover.
2. Schepaschenko D. A new hybrid land cover dataset for Russia: a methodology for integrating statistics, remote sensing and in situ information / D. Schepaschenko, I. McCallum et al // Journal of Land Use Science. - 2011. - Vol. 6, No. 4. - P. 245-259.
3. Bartholome E. GLC2000: a new approach to global land cover mapping from earth observation data / E. Bartholome and A.S. Belward // Int. J. Remote Sensing. - 2005. - Vol. 26. - P. 1959-1977.
4. Land Cover Classification System: Classification Concepts and User Manual / A. Di Gregorio and L. Jansen. - 2000. - 190 p.
5. Bontemps S. GLOBCOVER 2009: Products Description and Validation Report (ESA and UCLouvain) / S. Bontemps et al // 2011. [Electronic resource]. - Mode of access http://www.ionia1.esrin.esa.int/docs/GL0BC0VER2009 _Validation_Report_2.2.pdf).
6. Friedl M. MODIS Collection 5 global land cover: algorithm refinements and characterization of new datasets / M. Friedl et al // Remote Sensing Environ. - 2010. - Vol. 114. - P. 168-182.
7. Fritz S. Highlighting continued uncertainty in global land cover maps for the user community / S. Fritz, L. See et al // Environ. Res. Lett. 6. - October-December 2011, 044005. [Electronic resource]. - Mode of access http://www.iopscience.iop.org/1748-9326/6/4/044005 / fulltext / #erl403921bib15).
Лесив М.Ю., Щепащенко Д.Г., Швиденко А.З., Бунь РА. Построение карты лесов Украины по данным глобальных цифровых карт земельного покрова
Представлен метод построения цифровой карты лесов Украины на основе данных о лесных землях из глобальных цифровых карт. Проанализированы новейшие глобальные карты, охватывающие территорию Украины: GlobCover 2009, MODIS v.5 и GLC-2000. На основе разработанной методики создана цифровая карта лесов Украины с информацией об участках с высокой вероятностью лесов, в которых данные всех глобальных продуктов совпадают, а также землях с малой и средней вероятностью размещения на них лесов. Сравнены полученные результаты с данными
учета лесных земель по областям. Лучше определены лесные массивы в Лесной природной зоне, в Карпатах и Крыму, хуже - в Степи.
Ключевые слова: глобальная карта, земельный покров, лес, цифровая карта лесов.
Lesiv M.Yu., Schepaschenko D.G., Shvidenko A.Z., Bun RA. Creation of forest map for Ukraine using global land cover maps
The method for building forest digital map for Ukraine is presented based on the information of forest land in the global digital maps. The latest global maps covering the territory of Ukraine: Glob Cover 2009, MODIS v.5 and GLC-2000 were analyzed. Based on the developed method the digital map of Ukrainian forests was created with the information on forest land with high probability (all global products agreed) and land with low and medium probability of growing forest. The achieved results were compared with the national data of forest land account. The forest land was better defined in the Forest natural area, the Carpathians, and the Crimea; small forest was really badly identified in the steppe.
Keywords: global map, land cover, forest, digital forest map.
УДК 630*95 Ст. викл. О.П. Павлщук, канд. екон. наук; доц. С.В. Розвод, канд. екон. наук - НУ бюресурав i природокористування Украти, м. Kuïe
ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГ1ЧН1 ЗАСАДИ ЕКОНОМ1ЧНО1 ОЦ1НКИ ВУГЛЕЦЕДЕПОНУВАЛЬНО1 ФУНКЦП Л1С1В НА ОСНОВ1 РЕНТНОГО П1ДХОДУ
ОбГрунтовано можливост використання рентного шдходу для eK0H0Mi4H0Ï оцшки вуглецедепонувальноï функцп л^в. Наведено основш фактори, що визнача-ють особливост практичного застосування рентного шдходу з щею метою, а також труднощi у його використанш для економiчноï оцшки вуглецедепонувальжй функцп лгав. Окреслено напрями подальших дослщжень у контекст використання рентного шдходу для економiчноï оцшки вуглецедепонувальноï функцп лгав.
Ключовг слова: вуглецедепонувальна функщя лгав, економiчна оцшка, рен-тний шдхщ, люоресурсна рента, люокористування.
Постановка проблеми. Актуальнють проблеми подолання глобальних еколопчних загроз, що проявляються через природш катактзми, потеп-лшня клiмату, збщнення бiорiзноманiття, зумовлюе необхiднiсть реалiзацiï ефективноï екологiчноï, зокрема лiсовоï полiтики, що базуеться на системi екологiчних, економiчних та соцiально-правових iнструментiв. В умовах де-фiцитностi окремих компонентiв природних ресуршв, що пов'язано з ïх ви-черпнiстю, таких масштабiв та потоюв матерiальних ресурсiв сучасного ви-робництва, якi призводять до глобальноï деградацiï вразливих екосистем, об'ективною необхвдшстю е докласти спiльних зусиль свиовою спiльнотою в напрямку збереження й рацюнального використання довкiлля та природних ресуршв, пiдвищення ефективностi економiки, забезпечення еколопзацп сус-пiльного розвитку.
Економiчна оцiнка лiсових ресурсiв е одним iз ефективних шструмен-тiв, спрямованих на усунення небажаних трансформацш в еколопчнш сферi, стабiлiзацiю навколишнього природного середовища. Використання науково обгрунтованих методiв економiчноï оцiнки лiсових насаджень, земель люово-го фонду, соцiально-екологiчних функцш лiсiв дасть змогу залучити рiзнi компоненти лiсу у систему економiчних вiдносин, належним чином вщобра-
