CC BY
226
биологических наук, старший научный сотрудник лаборатории геоархеологии, ИФХиБПП, ПНЦ РАН), Пущино, Россия; e-mail: [email protected]
Савицкий Николай Михайлович, кандидат исторических наук, Воронежский государственный университет, Воронеж, Россия; e-mail: [email protected]
Плеханова Людмила Николаевна, кандидат биологических наук, старший научный сотрудник лаборатории геоархеологии, ИФХиБПП, ПНЦ РАН), Пущино, Россия; e-mail: [email protected]
Благодарности: Исследование выполнено при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ). Грант 1506-0567.
Nikolay M. Savitsky, Ph. D (History), Voronezh State University, Voronezh, Russia; email: [email protected]
Ludmila N. Plekhanova, Ph. D. (Biology), senior researcher, Geoarchaeology Laboratory IFHiBPP, PSC, RAS, Pushchino, Russia; email: [email protected]
Acknowledgements: The paper has been supported by a grant from the Russian Fund of Fundamental Research (PFBR. Grant 15-06-0567.
Принята в печать 19.08.2016 г.
Received 19.08.2016.
Науки о Земле / Earth Science Оригинальная статья / Original Article УДК 911.2 / UDC 911.2
Применение вегетационных индексов для картографирования ландшафтов Большого Кавказа
©2016 Братков В. В. 1 Кравченко И. В. 2, Туаев Г. А. 3, Атаев З. В. 4 5, Абдулжалимов А. А. 4
1 Московский государственный университет геодезии и картографии,
Москва, Россия; e-mail: [email protected] 2 Кабардино-Балкарский государственный университет им. Х. М. Бербекова,
Нальчик, Россия; e-mail: [email protected] 3 Северо-Осетинский государственный университет им. К. Л. Хетагурова,
Владикавказ, Россия; e-mail: [email protected] 4 Дагестанский государственный педагогический университет, Махачкала, Россия; e-mail: [email protected]; [email protected] 5 Прикаспийский институт биологических ресурсов, Дагестанский научный центр РАН, Махачкала, Россия; e-mail: [email protected]
РЕЗЮМЕ. Цель. Рассматривается возможность применения спектральных (вегетационных) индексов для картирования ландшафтов Большого Кавказа, повышающих точность выделения контуров природно-территориальных комплексов (ПТК). Методы. В силу связи наиболее известного вегетационного индекса NDVI, нормализованного разностного индекса растительности с таким важным ландшафтно-геофизическим показателем ПТК, как запасы фитомассы, анализируется ее распределение по различным ландшафтам изучаемой территории. Для выделения и уточнения границ природно-территориальных комплексов наиболее высоких классификационных уровней (типов и подтипов ландшафтов) наряду с NDVI необходим также анализ пространственного распределения таких индексов как TDVI и SAVI. Первый позволяет более точно картографировать ПТК с древесным характером растительности, второй - с луговым. Для выделения ПТК более низкого классификационного необходимо сопоставлять пространствен-
ное размещение данных индексов с цифровой моделью рельефа. Результаты. Спектральные (вегетационные) индексы, вычисляемые на основе данных дистанционного зондирования, позволяют более точно, по сравнению с традиционными методами, основанными на полевом картографировании, выделять основные типы растительности. Полевое ландшафтное картографирование позволяет более точно выделять типы растительности, тогда как вегетационные индексы позволяют довольно точно определять такие свойства растительного покрова, как плотность древостоя и др. Сочетание данных методов позволяет увеличить точность ландшафтного картографирования. Выводы. Спектральные индексы являются довольно информативными для дифференциации растительного покрова при выделении ландшафтов. Наиболее универсальным индексом является NDVI, который позволяет разграничивать разные физиономические типы растительности. Для уточнения границ в случае преобладания травянистой растительности хорошие результаты дает применение почвенного вегетационного индекса (SAVI). Для уточнения контуров древесной растительности, особенно лесов с высоким и плотным древостоем, лучшие результаты дает применение трансформированного разностного вегетационного индекса ^М). Данные индексы позволяют довольно точно выделять ПТК наиболее высоких классификационных рангов: типов и подтипов ландшафтов. Что касается выделения на их основе ПТК более низких рангов, то для этих целей необходимо учитывать особенности местоположения, обусловленные рельефом.
Ключевые слова: природно-территориальный комплекс, ландшафт, фитомасса, дистанционное зондирование, вегетационные индексы, NDVI, TDVI, SAVI, Большой Кавказ.
Формат цитирования: Братков В. В., Кравченко И. В., Туаев Г. А., Атаев З. В., Абдулжалимов А. А. Применение вегетационных индексов для картографирования ландшафтов Большого Кавказа // Известия Дагестанского государственного педагогического университета. Естественные и точные науки. Т. 10. № 4. 2016. С. 97-111.
Application of Vegetation Indexes for Mapping Landscapes of the Greater Caucasus
©2016 Vitaly V. Bratkov 1, Irina V. Kravchenko 2,Givi A.Tuaev 3, Zagir V. Ataev 4, 5, АГет А. Abdulzhalimov 4
1 Moscow State University of Geodesy and Cartography,
Moscow, Russia; e-mail: [email protected]
2 Kh. M. Berbekov Kabardino-Balkarian State University,
Nalchik, Russia; e-mail: [email protected] 3 K. L. Khetagurov North Ossetian State University, Vladikavkaz, Russia; e-mail: [email protected] 4 Dagestan State Pedagogical University, Makhachkala, Russia; e-mail: [email protected]; [email protected]
5 Caspian Institute of Biological Resources, Dagestan Scientific Centre, RAS, Makhachkala, Russia; e-mail: [email protected]
ABSTRACT. Aim. The article deals with the possibility of using spectral (vegetation) indexes for mapping landscapes of the Greater Caucasus, improving the accuracy of the peaking of natural territorial complexes (PTC). Methods. Because of the contact of the most well-known vegetation index NDVI, normalized different vegetation index with such an important landscape-geophysical indication of natural territorial complexes, as the reserves of phytomass, it is analyzed its distribution in various landscapes of the studying area. It is also necessary along with NDVI the analysis of the spatial distribution of such indexes as TDVI and SAVI to highlight and clarify the boundaries of natural territorial complexes for the highest classification levels (types and subtypes of landscapes). The first allows mapping more precisely a natural territorial complex with woody vegetation, and the second one with meadow. It is necessary to compare the spatial distribution of the index data with a digital terrain model to highlight natural territorial complexes with the lower classification. Results. The spectral (vegetation) indexes, calculated on the basis of remote sensing data allow highlighting the main types of vegetation more accurate in comparison with the traditional methods based on field mapping. Field landscape mapping allows distinguishing the types of vegetation more accurately,
whereas vegetation indexes allow distinguishing accurately such properties of vegetation, as density of the forest stand, etc. A combination of these methods increases the accuracy of landscape mapping. Conclusions. Spectral indexes are quite informative for the differentiation of vegetation while distinguishing landscapes. The most universal index is the NDVI, which allows distinguishing different physiognomic types of the vegetation. To clarify the boundaries in the case of the predominance of grassland vegetation, good results are obtained by using the soil-adjusted vegetation index (SAVI). To clarify the woody vegetation, especially forests with high and dense forest stand, the best results are obtained by using the transformed difference vegetation index (TDVI). These indexes allow highlighting the natural territorial complexes quite accurately of the highest classification grades: types and subtypes of landscapes. Regarding selection based on these PTC lower ranks for these purposes must cater locations resulting relief. Regarding the highlighting it on the basis of natural territorial complexes in the lowest grades for these purposes it is necessary to consider the features of the location driven by the relief.
Keywords: natural territorial complex, landscape, phytomass, remote sensing, vegetation indexes, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), TDVI (Transformed Difference Vegetation Index), SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index), the Greater Caucasus.
For citation: Bratkov V. V., Kravchenko I. V., Tuaev G. A., Ataev Z. V., Abdulzhalimov A. A. Application of Vegetation Indexes for Mapping Landscapes of the Greater Caucasus. Dagestan State Pedagogical University. Journal. Natural and Exact Sciences. Vol. 10. No. 4. 2016. Pp. 97-111. (In Russian)
Постановка проблемы
Ландшафтные исследования традиционно связаны с разработкой ландшафтной карты, на которой отображают размещение природно-территориальных комплексов (ПТК) различных рангов и их пространственное соотношение [21]. Создание и обновление ландшафтных карт в настоящее время опирается не только на традиционные полевые исследования, но также и на данные дистанционного зондирования (ДДЗ) и геоинформационные (ГИС) технологии. Эти подходы, основанные на анализе разнообразной не только качественной, но и количественной информации, способствуют повышению объективности и точности при выделении ПТК различных рангов, а также дают возможность проводить мониторинг ландшафтов и оценивать различные воздействия на них. Для Северного Кавказа с применением части этих методов и по единой системе классификации ландшафтов были созданы ландшафтные карты на территории горного Дагестана, Карачаево-Черкессии и Чеченской Республики в масштабе 1:200 000 [1; 10; 11; 15].
В настоящее время возможности применения данных дистанционного зондирования значительно расширились. Это связано с тем, что в открытом доступе увеличилось как количество разнообразных данных дистанционного зондирования, получаемых при помощи разных сенсоров, так и с тем, что постоянно совершенствуется программное обеспечение для их обработки.
Для целей среднемасштабного картографирования ландшафтов наиболее широко используются данные мультиспектральных снимков сенсора Landsat. Последнее поколение этих спутников, находящиеся на орбите в настоящее время, с периодичностью один раз в 2 недели позволяют получать снимки на интересующую территорию. В отличие от предыдущего поколения у них увеличилось количество спектральных каналов до 11, что позволяет с достаточной степенью точности дешифрировать разнообразные природные объекты.
Сложность дешифрирования и классификации природных объектов, их объединения в природные комплексы связана с тем, что ландшафт по своему характеру является комплексным образованием, в состав которого входят разнообразные и разнородные элементы и компоненты.
Результаты исследований
Для создания ландшафтной карты требуется, прежде всего, анализ рельефа. По мнению Н. А. Солнцева, рельеф является наиболее сильным ландшафтообразующим фактором, а его действие проявляется через гипсометрию, крутизну и экспозицию склонов, сочетание которых приводит к формированию местоположений [18]. Для территории Центрального Кавказа с использованием данных дистанционного зондирования (SRTM), в среде ArcGIS была создана цифровая модель рельефа изучаемой территории. Она позволила выделить высотные ступени на изучаемой территории, а также составить карту крутизны склонов.
Сопряженный анализ высотных отметок и крутизны склонов показал, что на территории Центрального Кавказа довольно хорошо просматривается тенденция увеличения крутизны склонов по мере роста абсолютной высоты [13]. Очевидно, что возможны и более тонкие количественные оценки рельефа при создании ландшафтной карты, однако для разделения территории на высотные ступени, от которых зависят климатические параметры территории, этим можно ограничиться.
Довольно сложной задачей при составлении ландшафтной карты является классификация растительности. Если раньше для исследования растительности необходимо было проведение полевых исследований, то в настоящее время эта задача может быть решена довольно точно на основе данных дистанционного зондирования. Растительность для целей ландшафтного картографирования необходимо классифицировать как с качественной (видовой состав), так и с количественной точек зрения (например, запасы фитомассы). Если для классификации видового состава растительности используются ее спектральные отражательные свойства в отдельных каналах, то для определения физиономических типов растительности (древесная, кустарниковая и травянистая) широко используются разнообразные вегетационные индексы.
А. С. Черепанов и Е. Г. Дружинина отмечают, что в настоящее время существует около 160 вариантов, а расчет большей части вегетационных индексов базируется на двух наиболее стабильных (не зависящих от прочих факторов) участках кривой спектральной отражательной способности растений [22]. На красную зону спектра (RED-0,62-0,75 мкм) приходится максимум поглощения солнечной радиации хлорофиллом, а на ближнюю инфракрасную зону
(NIR-0,75-1,3 мкм) - максимальное отражение энергии клеточной структурой листа. То есть высокая фотосинтетическая активность (связанная, как правило, с большой фитомассой растительности) ведет к более низким значениям коэффициентов отражения в красной зоне спектра и большим значениям в ближней инфракрасной. Именно отношение этих показателей друг к другу позволяет четко отделять растительность от прочих природных объектов.
Наиболее популярным вегетационным индексом является NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), нормализованный разностный индекс растительности. Он основан на отношении отражения в красной и ближней инфракрасной спектральных зонах. Его значения изменяются в диапазоне от -1 до +1. Благодаря особенности отражения в NIR-RED областях спектра, природные объекты, не связанные с растительностью, имеют фиксированное значение NDVI, что позволяет использовать этот параметр для их идентификации (табл. 1).
Уточнение данных таблицы имеется в работе, где даются более точные градации индекса [12]. Так, величины NDVIдо -0,33 соответствуют водным объектам, интервал от -0,1 до 0,1 соответствует выходам горных пород, пескам, снегу; до 0,2 - открытой почве, 0,2-0,4 - кустарникам и пастбищам (травянистой растительности); 0,4-0,5 - скудной и разреженной древесной и кустарниковой растительности; густой лесной растительности соответствуют величины NDVI более 0,67-0,8, а значения индекса выше 0,8 соответствует очень мощной и густой растительности. В целом интервалы значений NDVI довольно хорошо увязываются с указанными выше физиономическими типами растительности (древесная, кустарниковая и травянистая).
Таблица 1
Значение NDVI для различных природных объектов [23]
Тип объекта Значение NDVI
Густая растительность 0,7
Разряженная растительность 0,5
Открытая почва 0,025
Облака 0
Снег и лед -0,05
Вода -0,25
Искусственные материалы (бетон, асфальт) -0,5
Е. Н. Сутырина указывает на то, что, являясь искусственным безразмерным показателем, NDVI в первую очередь предназначен для измерения эколого-климатических характеристик растительности, но в то же время может иметь тесную связь с такими параметрами, как влажность и органическая насыщенность почвы, эвапотранспирация, объем выпадаемых осадков и т. д. [20]. Зависимость между этими параметрами и NDVI, как правило, не прямая и связана с особенностями исследуемой территории, ее климатическими и экологическими характеристиками, кроме этого, часто приходится учитывать временную разнесенность исследуемой характеристики и ответной реакции N0^.
В связи с относительной простотой вычисления NDVI он активно применяется для целей тематического картографирования, в том числе и создания ландшафтных карт [14]. Фактически этот спектральный индекс связан с таким ландшафтно-геофизическим показателем ПТК, как запасы фитомассы. Последняя, особенно в горах, отражает комплекс локальных физико-географических условий: абсолютной высоты, экспозиции и крутизны склонов, от которых зависят поток солнечной радиации и термический режим, а также положение по отношению к господствующему переносу воздушных масс. В этой связи в горах принято выделять солярные и циркуляционные склоны, на которых формируются разные типы растительных сообществ с разными запасами фитомассы. То есть, фитомасса выступает индикатором внутри ланд-
шафтных условий и является хорошим критерием для выделения крупных контуров (ранга типа) ландшафтов.
Масса живого вещества является одним из критериев организованности геосистемы [19]. Биологическое сообщество, которое является блоком геосистемы, по мнению Б. Паттена запрограммировано так, что оно выбирает стратегию максимальной биомассы [24]. Эта стратегия осуществляется в рамках открытой природной системы в зависимости от ее потенциала, структурных возможностей и воздействия на геосистему окружающей ее среды. Именно биомасса характеризует многие особенности геосистемы, ее инерцию и динамические тенденции. В этом отношении биомасса представляет наибольший интерес для исследователей.
Биомасса традиционно подразделяется на фито- и зоомассу. Исследованию фи-томассы посвящено большое количество работ, результатом которых стали довольно подробные характеристики гео/экосистем с точки зрения запасов фи-томассы в них [7; 17]. При этом запасы фитомассы определялись на основе полевых исследований.
На территории Кавказа изучением запасов фитомассы как структурно-функциональной части природно-территориальных комплексов (в рамках геофизики ландшафта) занимались Н. Л. Беручашвили, А. Г. Тедиашвили и В. В. Братков, в работах которых имеются сведения по запасам как суммарной фитомас-сы, так и ее фракционных частей (табл. 2, рис. 1) [2; 3; 4-6; 21].
Сводная таблица запасов фитомассы ландшафтов Большого Кавказа [4]
Таблица 2
ЛАНДШАФТЫ P Рнадз. Pi
Типы Подтипы
Горные теплоумеренные гумидные Переходные к семигумидным, нижнегорно-лесные 152 119 0,6
Среднегорно-лесные теплоумеренные 280 226 0,4
Горные умеренные гумидные Нижнегорно-лесные умеренные 192 155 0,1
Среднегорно-лесные умеренные 184 148 0,3
Горные холодноумеренные Среднегорно-лесные темнохвойные 420 352 0,7
Верхнегорно-лесные сосновые и березовые 177 142 2,0
Горные умеренные семигумидные Среднегорные луговые, степные, лугостепные, шибляковые и фригановые 12 3,8 1,4
Горные умеренные семиаридные Горно-котловинные степные и шибляковые 13 2,2 0,5
Высокогорные Луговые Субальпийские 15 2,5 2,5
Альпийские 8 0,5 0,5
Примечание: Р - суммарная фитомасса, Рнадз. - надземная фитомасса, Pi -фитомасса травянистая
Рис. 1. Ландшафты Большого Кавказа
В. В. Братков отмечает, что запасы суммарной фитомассы в ландшафтах отличаются довольно существенно [4]. Во-первых, ландшафты с травянистым и кустарниковым характером растительности содержат ее на порядок меньше, чем лесные ПТК. Колебания в пределах указанных групп достигают 2-3 раз. Максимальными ее запасами характеризуются среднегорно-лесные темнохвойные ландшафты -420 т/га, при этом, как уже отмечалось, в отдельных ПТК буково-темнохвойных лесов ее содержится более 1000 т/га. Далее следуют среднегорно-лесные ландшафты южного макросклона Большого Кавказа (восточно-закавказские) с запасами фито-массы 250-280 т/га. Именно для этих ландшафтов характерно оптимальное соотношение тепла и влаги (ГТК=2,0, Ку=1,1-1,2). Следующая группа - умеренные гу-мидные северо-кавказские ландшафты, верхнегорно-лесные сосновые и березовые, а также нижнегорно-лесные колхидские. В целом хорошо заметно, что среднегорные ландшафты опережают нижнегорные по запасам суммарной фитомассы. Что касается травянистых и кустарниковых ПТК, то колебания суммарной фитомассы в них также довольно значительны. Среднегор-ные луговые, степные, лугостепные, шиб-ляковые и фригановые ландшафты, горнокотловинные степные и шибляковые, а также субальпийские ландшафты характе-
ризуются довольно близкими запасами суммарной фитомассы - 10-15 т/га. Помимо основного отличия от лесных ПТК по запасам фитомассы, основная часть фито-массы сосредоточена в подземной части. Наконец, минимальные запасы суммарной фитомассы формируются в альпийских ландшафтах.
Как показывают приведенные данные, в пределах ландшафтов, относящихся к разным классификационным единицам, имеются природно-территориальные комплексы, запасы фитомассы в которых довольно близки. Например, ландшафты с преобладанием травянистой растительности (высокогорные луговые, горные умеренные семи-гумидные и горные умеренные семиарид-ные) характеризуются довольно близкими запасами фитомассы (табл. 3).
Внутриландшафтные различия в запасах фитомассы связаны с мозаичностью локальных условий. Последнее находит свое выражение в том, что в пределах ландшафтов, относящихся к одному роду или виду, могут встречаться разные группировки растительности, приуроченные к разным местоположениям. В итоге, например, в пределах субальпийских ландшафтов, где преобладает травянистый характер растительности, имеются также фрагменты зарослей рододендрона кавказского, называемые ботаниками «родореты» или «декиани», которые по запасам фитомассы значительно превосходят типичные травянистые ПТК (табл. 3).
Запасы фитомассы природно-территориальных комплексов горных умеренных семигумидных, горных умеренных семиаридных и высокогорных луговых ландшафтов [4]
Таблица 3
Природно-территориальные комплексы (группы фаций) P Pнадз. Pi Pk
Полынные и солянковые полупустыни на серых горно-пустынных почвах 6 0,9 0,0 0,8
Заросли можжевельника (часто в комплексе со степной растительностью) на рен-дзинах и коричневых почвах 11 5,3 0,7 0,8
Разнотравно-злаковые луга на горно-луговых почва 15 2,4 2,4 0,0
Злаково-разнотравные луга на горно-луговых почвах 11 1,8 1,8 0,0
Заросли астрагала (фригана) на серо-коричневых почвах 22 2,8 0,8 2,1
Заросли колючих кустарников (шибляк) на серо-коричневых почвах 9 5,1 0,7 0,0
Смешанно-дубовые леса и дериваты на коричневых и серо-коричневых почвах 20 15,5 0,2 0,0
Разнотравно-злаковые степи и лугостепи на горных коричневых и серо-коричневых почвах 7 1,1 1,0 0,0
Злаково-разнотравные степи и лугостепи на горных коричневых и серо-коричневых почвах 8 1,4 1,4 0,0
Заросли можжевельника на горно-луговых, часто скелетных почвах 34 11,6 0,4 2,4
Заросли рододендрона кавказского («декиани») на горно-луговых, часто оторфован-ных почвах 25 8,6 0,8 3,2
Низкотравные альпийские луга и ковры на горно-луговых почвах 3 2,1 0,6 0
Разнотравно-злаковые луга на горно-луговых почвах 10 6,7 1,8 0
Злаково-разнотравные луга на горно-луговых почвах 16 10,3 3,1 0
Высокотравные злаково-разнотравные (иногда с большой долей зонтичных) луга на горно-луговых почвах 25 15,5 5 0
Лугостепи на горно-луговых и черноземовидных почвах 7 4,8 1,2 0
Примечание: Р - суммарная фитомасса, Рнадз. - надземная фитомасса, Pi - фитомасса травянистая, Pk - фитомасса кустарниковая.
И, наконец, здесь же, в суабальпах имеются фрагменты лесов, которые ботаники относят к категории субальпийских, а географы -к верхнегорным ландшафтам [8; 16]. Аналогичная мозаичность внутриландшафтных условий характерна и для ландшафтов с лесным характером растительности. Здесь, в отличие от ландшафтов с травянистой растительностью, на запасы фитомассы оказывают влияние не только разнообразие внутри-ландшафтных условий, но и возраст древо-стоев.
Таким образом, при использовании вегетационных индексов для составления ландшафтной карты необходим анализ пространственного распределения их величины, которая в случае, например, N0^ фактически отражает такой показатель растительности, как ее характер и плотность, связанные с запасами фитомассы. В результате, как отмечалось выше, необходимо учитывать тот фактор, что участки с близкими показателями вегетационных индексов могут относиться к разнотипным ландшафтам.
В настоящее время функция для вычисления большей части вегетационных индексов является стандартной в программе для обработки мультиспектральных снимков ENVI 5.3, где предусмотрена возможность расчета до 40 спектральных индексов, зна-
чительная часть которых относится к вегетационным.
В качестве тестового полигона для выявления связи между величинами вегетационных индексов и природно-территори-альными комплексами был выбран участок Северо-Восточного Кавказа. Здесь в нижней части гор представлены как древесные, так и кустарниковые ПТК, а в высокогорьях имеются луговые и гляциально-нивальные ландшафты. Еще одной особенностью этого района является то, что здесь максимально широко на всем северном склоне Большого Кавказа представлены кустарниковые ПТК, относящиеся преимущественно к горным умеренным семиаридным и семи-гумидным ландшафтам.
Для вычисления спектральных индексов был выбран летний снимок, так как в это время года ПТК находятся в фазе активной вегетации. Предварительная обработка мультиспектральных снимков серии Landsat 8 (геометрическая, термальная и атмосферная коррекции), а также вычисление собственно спектральных индексов осуществлялось при помощи программы ENVI 5.3. Наиболее информативными для целей ландшафтного картографирования, как показал предварительный анализ, кроме NDVI, являются такие спектральные
индексы, как TDVI (Transformed Difference Vegetation Index, трансформированный разностный вегетационный индекс) и SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index, почвенный вегетационный индекс).
Для уточнения особенностей их распределения по изучаемой территории
полезными будут снимок в естественных цветах (RGB, true color) и цифровая модель рельефа. Исходный снимок тестового региона от 18.07.2016 г. и цифровая модель рельефа в пределах СевероВосточного Кавказа иллюстрирует рис. 2.
Рис. 2. Исходный снимок на территорию Северо-Восточного Кавказа в естественных цветах (а) и цифровая модель рельефа (б)
Пространственное распределение NDVI по тестовой территории в пределах СевероВосточного Кавказа иллюстрирует рис. 3. Наименьшие величины NDVI (менее 0) отмечаются на суше в самых возвышенных участках и соответствуют гляциально-нивальным ландшафтам и прилегающим к ним выходам скальных пород. Величины NDVI до 0,1-0,2 приурочены прежде всего к высокогорьям на высотах от 3000 м и более, то есть в верхнем высотном диапазоне высокогорных луговых ландшафтов. Здесь наибольшие площади занимают высокогорные субнивальные комплексы, где сплошной почвенно-растительный покров практически отсутствует, а отдельные фрагменты луговой растительности представлены пятнами. Природные комплексы, характеризующиеся низкими значениями NDVI, имеются также и в нижнем ярусе гор: как и в высокогорьях, это участи, практически лишенные растительности по причине крайне скудного увлажнения, а также антропогенного влияния (перевыпас). Кроме указанных зональных природных комплексов, столь низкие значения NDVI отмечаются также в пределах речных пойм (хорошо выражен в среднем и нижнем течении Са-мура и реках южного склона Большого Кавказа), а также в районах котловин (Ахты).
Градация NDVI в интервале 0,2-0,4 (открытая почва, травянистая и кустарниковая растительность) характерна для высот ниже 2500 м, что соответствует разным вариантам ПТК с травянистым и кустарниковым типом растительности. Например, в окрестностях Леваши преобладают ПТК со значением данного индекса 0,3-0,4, что соответствует среднегорным луговым, степным, лугостепным, шибляковым и фригановым ландшафтам, которые формируются во Внутригорном Дагестане в результате малого количества осадков. Однако такие же величины NDVI характерны и в предгорной части, где им соответствуют участки со степной и полупустынной растительностью, широко представленной в пределах Предгорного Дагестана. Наряду с травянистыми ценозами, здесь имеются довольно крупные фрагменты кустарников (заросли держи-дерева или шибляки), а также сельскохозяйственные угодья (поля, виноградники и пастбища). Более низкие значения индекса характеры также для участков, прилегающих к Каспийскому морю.
Значения NDVI в пределах 0,4-0,5 соответствуют участкам с кустарниковой и разреженной древесной растительностью. В эту
категорию попадают как горные умеренные семиаридные и семигумидные, для которых характеры ценозы с данным типом растительности, так и горные умеренные гумид-ные ландшафты, для которых более характеры древесные ПТК со слабой сомкнутостью древесного яруса или низколесья. Такие в пределах лесных горных умеренных гумидных ландшафтов отмечаются как в нижнегорьях, где они представляют переходную полосу от степных и полупустынных ландшафтов, так и в среднегорьях, где происходит переход от горно-лесной к горно-луговой растительности.
Значения NDVIот 0,5 до 0,7 имеют довольно широкое распространение на территории тестового полигона и характерны для ландшафтов с кустарниковым и разреженно-древесным характером растительности. К ним относятся горные умеренные семи-гумидные и семиаридные ландшафты, а также горные умеренные гумидные.
Горные умеренные семигумидные ландшафты на территории Северо-Восточного Кавказа распространены в интервале высот от 800-1000 до 1600-1700 м. Этот тип ландшафта расположен на территории провинции Внутригорного Дагестана и приурочен главным образом к солярным склонам Андийского хребта, хр. Салатау, занимает практически всю территорию Гимринского хребта, плато Аракмеэр, хребты Рухумеэр, Чакулабек и др. Кроме того, встречается также в расширенных участках речных долин. В пределах данного типа ландшафтов выделяется один подтип ландшафтов: сред-негорные луговые, степные лугостепные, шибляковые и фригановые, который подразделяется на два рода:
1) среднегорные карстовые, с лугами, лу-гостепями, шибляком и фриганой;
2) среднегорные эрозионно-денудацион-ные, с лугами, лугостепями и шибляком.
Горные умеренные семиаридные ландшафты на территории Горного Дагестана распространены в интервале высот от 600700 до 1100-1200 м и приурочены исключительно к котловинам, которые характерны для Внутригорного Дагестана. Котловины сложены терригенными и молассовыми формациями, и для их днищ характерен эрозионно-аккумулятивный рельеф. В пределах распространения данного типа ландшафта представлен один подтип: горнокотловинные степные, шибляковые и фри-гановые. Он включает в себя один род ландшафта: горно-котловинные эрозион-но-аккумулятивные с горно-степной, шиб-ляковой и фригановой растительностью.
Рис. 3. Пространственное распределение NDVI по территории Северо-Восточного Кавказа
Горные умеренные гумидные ландшафты на территории Дагестана распространены в интервале высот от 300-500 до 15001600 м над уровнем моря. Они приурочены преимущественно к северным и северовосточным склонам основных хребтов, окаймляющих Внутригорный Дагестан на севере и востоке от Внешнегорного Дагестана (Гимринский, Салатау, Чонкатау, Шам-халдаг, Лес и др.), и простираются с северо-запада на юго-восток. Данный тип ландшафтов представлен 2 подтипами: нижне-горно- и среднегорно-лесными. Данные подтипы ландшафтов, начиная с восточной части Гимринского хребта, простираются параллельно друг другу в юго-восточном направлении в районе центральных и юго-восточных предгорий до р. Самур. Граница между ними проходит на высоте 10001100 м.
Значения NDVI в пределах 0,5-0,7 соответствует участкам, на которых формируется довольно плотный растительный покров (травянистые или кустарниковые ПТК). В эту категорию индекса попадают ПТК, относящиеся как к высокогорных луговым (субальпийским) ландшафтам, так и к горным умеренным гумидным. В высокогорьях это преимущественно заросли рододендрона
кавказского или можжевельника поникшего, а в пределах горных умеренных гумидных, как уже отмечалось, - ПТК, находящиеся на границе между горно-лесными и горнолуговыми ландшафтам. Кроме того, в данную градацию попадают также березовые криволесья, характерные для горных холод-ноумеренных ландшафтов.
Наиболее интересно пространственное распределение величины NDVI выше 0,7, поскольку она соответствует различным степеням сомкнутости древостоев. Однозначная связь величины NDVI с древесным характером растительности отмечается при его значениях свыше 0,85 (рис. 2, снимок в естественных цветах). Величина индекса в интервале 0,80-0,85, которая в соответствии с градациями индекса (табл. 1) уже соответствует довольно хорошо сомкнутой древесной растительности, широко представлена в интервале высот от 1000 до 2000 м, однако в пределах этой части Северо-Восточного Кавказа леса столь широкого распространения не имеют, но потенциально могут произрастать. Наиболее точно соответствуют лесам территории с величиной индекса от 0,85. Данная градация NDVI наиболее характерна для горных умеренных гумидных и горных холодноумеренных ландшафтов. Однако
характер лесов в пределах указанных ландшафтов различный: для горных холодно-умеренных ландшафтов типичны сосновые и березовые леса, а для умеренных гумидных -широколиственные (дуб, бук, граб и др.). Также эта градация индекса хорошо инди-
цирует леса на южном склоне Большого Кавказа и в пределах дельты Самура с более разнообразным породным составом лесов.
Пространственное распределение TDVI и SAVI по территории Северо-Восточного Кавказа иллюстрирует рис. 4.
Рис. 4. Пространственное распределение TDVI (а) и SAVI (б) по территории Северо-Восточного Кавказа
Как видно из представленных данных, эти индексы более точно, чем NDVI, отражают пространственное размещение луговых и лесных ПТК. Так, сопоставление рис. 2а и рис. 4а позволяет довольно точно выделять контуры лесной растительности. Однако, как в и случае NDVI, во Внутригорном Дагестане величина данного индекса соответствует крупным массивам древесной растительности, которые в реальности там не произрастают. Что касается SAVI, то этот вегетационный индекс слабо чувствителен к изменениям растительного покрова древесно-кустарникового типа. Однако данный индекс наиболее точно ограничивает ПТК с малыми запасами фитомассы, то есть позволяет довольно точно выделять ПТК с травянистым характером растительности.
Заключение
Таким образом, спектральные индексы являются довольно информативными для
1. Абдулаев К. А. Ландшафты горного Дагестана и их современное состояние. Автореф. дис. ... канд. геогр. наук. Ставрополь, 2008. 24 с.
2. Беручашвили Н. Л. Геофизика ландшафта. М.: Высшая школа, 1990. 287 с.
3. Беручашвили Н. Л. Кавказ: ландшафты, модели, эксперименты. Тбилиси: Изд-во ТГУ, 1995. 315 с.
4. Братков В. В. Пространственно-временная структура ландшафтов Большого Кавказа. Автореф. дис. ... докт. геогр. наук. Ростов-н/Д., 2002. 47 с.
5. Братков В. В. Фитомасса высокогорных луговых ландшафтов Большого Кавказа // Современная биогеография. Материалы Всероссийской научной телеконференции «Биогеография на рубеже XXI века», 11-20 мая 2000 г. / Под ред. д. г. н. В. К. Рахилина, профессора В. А. Шальнева. М.-Ставрополь: Институт истории естествознания и техники РАН, 2001.
6. Братков В. В., Салпагаров Д. С. Ландшафты Северо-Западного и Северо-Восточного Кавказа. М.: Илекса, 2001. 256 с.
7. Географические информационные системы и дистанционное зондирование [Электронный ресурс] / - теория и практика. Режим доступа: http://gis-lab.info/qa/ndvi.htm!. (Дата обращения: 03.09.2016 г.)
8. Гребенщиков О. С., Зимина Р. П., Исаков Ю. А. Природные экосистемы и вертикальная поясность // Альпы - Кавказ. Современные проблемы конструктивной географии горных стран. Научные итоги франко-советских полевых симпозиумов в 1974 и 1976 гг. М.: Наука, 1980. С. 179-194.
дифференциации растительного покрова при выделении ландшафтов. Наиболее универсальным индексом является NDVI, который позволяет разграничивать разные физиономические типы растительности. Для уточнения границ в случае преобладания травянистой растительности хорошие результаты дает применение почвенного вегетационного индекса (SAVI). Для уточнения контуров древесной растительности, особенно лесов с высоким и плотным древостоем, лучшие результаты дает применение трансформированного разностного вегетационного индекса (TDVI). Данные индексы позволяют довольно точно выделять ПТК наиболее высоких классификационных рангов: типов и подтипов ландшафтов. Что касается выделения на их основе ПТК более низких рангов, то для этих целей необходимо учитывать особенности местоположения, обусловленные рельефом.
9. Гулисашвили В. З., Махатадзе Л. Б., Прилипко Л. И. Растительность Кавказа. М.: Наука, 1975. 236 с.
10. Дышеков М. М. Ландшафты Карачаево-Черкесии в условиях современных изменений климата. Автореф. ... дис. канд. геогр. наук. Ставрополь, 2008. 22 с.
11. Идрисова Р. А. Ландшафты Чеченской Республики: пространственная структура и особенности селитебной нагрузки. Автореф. дис. ... канд. геогр. наук. Нальчик, 2009. 24 с.
12. Использование Дистанционного Зондирования Земли для задач изучения, сохранения и восстановления Природы [Электронный ресурс] / ДЗЗ для экологических задач. Часть 2: Леса. Режим доступа: 1йр:/^№.^1аЬ.ш^/ДЗЗ _для_ экологических_задач_Часть_2:_Леса. (Дата обращения: 03.09.2016 г.)
13. Кравченко И. В., Галачиева Л. А., Джанду-баева Т. З., Ибрагимов А. Д. Оценка морфологических особенностей рельефа Центрального Кавказа для анализа формирования ландшафтов // Известия Дагестанского государственного педагогического университета. Естественные и точные науки. 2014. № 3 (28). С. 92-97.
14. Кренке А. Н., Пузаченко Ю. Г. Построение карты ландшафтного покрова на основе дистанционной информации // Экологическое планирование и управление. 2008. № 2. С. 10-25.
15. Ландшафтная карта Кавказа. Масштаб 1:1000000 / Сост. Н. Л. Беручашвили, С. Р. Арутюнов, А. Г. Тедиашвили. Тбилиси, 1979. 4 с.
Литература
16. Махатадзе Л. Б. Основные закономерности строения и распределения субальпийских лесов Кавказа // Лесоведение. 1968. № 5. С. 33-42.
17. Родин Л. Е., Базилевич Н. И., Розов Н. Н. Биологическая продуктивность растительности земной суши и океана и факторы, ее определяющие // Человек и среда обитания. Л.: Геогр. об-во СССР, 1974. С. 160-175.
18. Солнцев Н. А. Избранные труды. Учение о ландшафте. М.: Изд. МГУ, 2001. 383 с.
19. Сочава В. Б. Введение в учение о геосистемах. Новосибирск: Наука, 1978. 319 с.
20. Сутырина Е. Н. Дистанционное зондирование Земли. Учеб. пособие. Иркутск: Изд-во ИГУ, 2013. 165 с.
1. Abdulaev K. A. Landshaftygornogo Dagestana i ih sovremennoe sostojanie [Landscapes of mountainous Dagestan and their current state]. Extented abstract of dissertation for a Ph. D. degree (Geography). Stavropol, 2008. 24 p. (In Russian)
2. Beruchashvili N. L. Geofizika landshafta [Geophysics of the landscape]. Moscow, High school Publ., 1990. 287 p. (In Russian)
3. Beruchashvili N. L. Kavkaz: landshafty, modeli, jeksperimenty [The Caucasus: landscapes, models, experiments]. Tbilisi, TSU Publ., 1995. 315 p. (In Russian)
4. Bratkov V. V. Prostranstvenno-vremennaja struktura landshaftov Bol'shogo Kavkaza [Spatiotemporal structure of the Greater Caucasus landscapes]. Extented abstract of dissertation for a Ph. D. degree (Geography). Rostov-on-Don, 2002. 47 p. (In Russian)
5. Bratkov V. V. Phytomass of the Apline meadow landscapes of the Greater Caucasus. Sovremennaja biogeografija. Materialy Vserossijskoj nauchnoj tele-konferencii «Biogeografija na rubezhe XXI veka», 1120 maja 2000 g. [Current biogeography. Proceedings of all-Russian scientific teleconference "Biogeography of the twenty-first century", 11-20 May, 2000] / Ed. by Doctor of (Geography) V. K. Rakhilina, professor V. A. Shalneva. Moscow-Stavropol, Institute of history of natural science and technology, RAS Publ., 2001. (In Russian)
6. Bratkov V. V., Salpagarov D. S. Landshafty Severo-Zapadnogo i Severo-Vostochnogo Kavkaza [Landscapes of the Northwest and Northeast Caucasus]. Moscow, Ileksa Publ., 2001. 256 p. (In Russian)
7. Geographic information systems and remote zondirovanie [Electronic resource]. NDVI - theory and practice. Mode of access: http://gis-lab.info/qa/ndvi.html. (Accessed: 03.09.2016)
21. Тедиашвили А. Г. Исследования фитомассы как ландшафтно-геофизического показателя ПТК и их состояний. Автореф. дис. ... канд. геогр. наук. Тбилиси, 1984. 24 с.
22. Черепанов А. С., Дружинина Е. Г. Вегетационные индексы // Геоматика. 2011. № 2. С. 98-102.
23. Щукин И. С. Четырехъязычный энциклопедический словарь терминов по физической географии / Под ред. А. И. Спиридонова. М.: Советская энциклопедия, 1980. 703 с.
24. Patten B. Information storage and neural control (Tenth annual scientific meeting of the Houston neurological society). Illinois, 1963.
8. Grebenshhikov O. S., Zimina R. P., Isakov Yu. A. Natural ecosystems and vertical zonation. Al'py - Kavkaz. Sovremennye problemy kon-struktivnoj geografii gornyh stran. Nauchnye itogi franko-sovetskih polevyh simpoziumov v 1974 i 1976 gg. [Alps - Caucasus. Current problems of the structural geography of mountainous countries. Scientific results of the Franco-Soviet field prospectings in 1974 and 1976]. Moscow, Nauka Publ., 1980. Pp. 179-194. (In Russian)
9. Gulisashvili V. Z., Mahatadze L. B., Prilipko L. I. Rastitel'nost' Kavkaza [The Caucasus vegetation]. Moscow, Nauka Publ., 1975. 236 p. (In Russian)
10. Dyshekov M. M. Landshafty Karachaevo-Cherkesii v uslovijah sovremennyh izmenenij klimata [Landscapes of Karachay-Cherkessia in the conditions of current climate change]. Extented abstract of dissertation for a Ph. D. degree (Geography). Stavropol, 2008. 22 p. (In Russian)
11. Idrisova R. A. Landshafty Chechenskoj Respubliki: prostranstvennaja struktura i osoben-nosti selitebnoj nagruzki [Landscapes of the Chechen Republic: the spatial structure and characteristics of settlement load]. Extented abstract of dissertation for a Ph. D. degree (Geography). Nalchik, 2009. 24 p. (In Russian)
12. The use of Remote Sensing for the purposes of study, preservation and recovery of Nature [Electronic resource]. Remote sensing for environmental problems. Part 2: Forests. Mode of access: http://wiki.gislab.ru/w/A33_AA^K0A0mHecKMX_3aA aH_HacTb_2:_Aeca. (Accessed: 03.09.2016)
13. Kravchenko I. V., Galachieva L. A., Dzhandubaeva T. Z., Ibragimov A. D. Evaluation of the morphological features of the Central Caucasus relief for the analysis of landscapes formation. Izvestija Dagestanskogo gosudarstvennogo peda-
References
gogicheskogo universiteta. Estestvennye i tochnye nauki [Proceedings of the Dagestan State Pedagogical University. Natural and Exact Sciences]. 2014. No. 3 (28). Pp. 92-97. (In Russian)
14. Krenke A. N., Puzachenko Yu. G. Mapping of the landscape cover based on remote sensing data. Jekologicheskoe planirovanie i upravlenie [Ecological planning and management]. 2008. No. 2. Pp. 1025. (In Russian)
15. Landshaftnaja karta Kavkaza. Masshtab 1:1000000 [Landscape map of the Caucasus. Scale 1:1000000]. Compiled by N. L. Beruchashvili, S. R. Arutyunov, A. G. Tediashvili. Tbilisi, 1979. 4 p. (In Russian)
16. Mahatadze L. B. The basic laws of the structure and distribution of subalpine forests of the Caucasus. Lesovedenie [Forest science]. 1968. No. 5. Pp. 33-42. (In Russian)
17. Rodin L. E., Bazilevich N. I., Rozov N. N. Biological productivity of the Earth's land and ocean vegetation and the factors determining it . Chelovek i sreda obitanija [Man and habitat]. Leningrad, Geographical society of the USSR Publ., 1974. Pp. 160175. (In Russian)
18. Solncev N. A. Izbrannye trudy. Uchenie o landshafte [Selected Works. The doctrine of the
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ Принадлежность к организации
Братков Виталий Викторович, доктор географических наук, профессор, заведующий кафедрой географии, Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК), Москва, Россия; e-mail: [email protected]
Кравченко Ирина Викторовна, старший преподаватель кафедры физической географии, Кабардино-Балкарский государственный университет им. Х. М. Бербекова, Нальчик, Россия; e-mail: kivik51@ rambler.ru
Туаев Гиви Алексеевич, старший преподаватель кафедры геоэкологии и землеустройства, Северо-Осетинский государственный университет им. К. Л. Хетагурова, Владикавказ, Россия; e-mail: givi_tuaev@ mail.ru
Атаев Загир Вагитович, кандидат географических наук, профессор кафедры физической географии и геоэкологии, проректор по научной работе, естественно-географический факультет (ЕГФ), Дагестанский государственный педагогический университет (ДГПУ); ведущий научный сотрудник лаборатории биогеохимии, Прикаспийский ин-
landscape]. Moscow, Moscow State University Publ., 2001. 383 p. (In Russian)
19. Sochava V. B. Vvedenie v uchenie o geosiste-mah [Introduction to the study of the ecosystems]. Novosibirsk, Nauka Publ., 1978. 319 p. (In Russian)
20. Sutyrina E. N. Distancionnoe zondirovanie Zemli [Remote sensing of the Earth]. Textbook. Irkutsk, Irkutsk State University Publ., 2013. 165 p. (In Russian)
21. Tediashvili A. G. Issledovanija fitomassy kak landshaftno-geofizicheskogo pokazatelja PTK i ih sostojanij [Research of fitomass as the landscape and geophysical index of natural territorial complex and its states]. Extented abstract of dissertation for a Ph. D. degree (Geography).Tbilisi, 1984. 24. p. (In Russian)
22. Cherepanov A. S., Druzhinina E. G. The vegetation indexes. Geomatika [Geomatics]. 2011. No. 2. Pp. 98-102. (In Russian)
23. Shukin I. S. Four language International encyclopedic dictionary of terms in physical geography, Ed. by A. I. Spiridonov. Moscow, Sovetsakaya ency-clopediya Publ., 1980. 703 p. (In Russian)
24. Patten B. Information storage and neural control (Tenth annual scientific meeting of the Houston neurological society). Illinois, 1963.
INFORMATION ABOUT AUTHORS Affiliations
Vitaly V. Bratkov, Doctor of Geography, professor, the head of the chair of Geography, Moscow State University of Geodesy and Cartography (MSUGiC), Moscow, Russia; e-mail: [email protected]
Irina V. Kravchenko, senior lecturer, the chair of Physical Geography, Kh. M. Berbekov Kabardino-Balkarian State University, Nalchik, Russia; e-mail: [email protected]
Givi A. Tuaev, senior lecturer, the chair of Geoecology and Land Management, K. L. Khetagurov North Ossetian State University, Vladikavkaz, Russia; e-mail: givi_tuaev@mail. ru
Zagir V. Ataev, Ph. D. (Geography), Professor, the chair of Physical Geography and Geoecology, Pro-rector on Science, Natural Geographical faculty (NGF), Daghestan State Pedagogical University (DSPU); Leading scientific researcher, laboratory of Biogeochemistry, Caspian Institute of Biological Resources (CIBR), Dagestan Scientific Centre (DSC), Russian Academy of Sciences (RAS), Makhachkala, Russia; e-mail: [email protected]
Аrtem А. Abdulzhalimov, postgraduate, the
статут биологических ресурсов (ПИБР), Дагестанский научный центр (ДНЦ) Российской академии наук (РАН), Махачкала, Россия; e-mail: zagir05 @mail.ru
Абдулжалимов Артем Александрович, аспирант кафедры физической географии и геоэкологии, ЕГФ, ДГПУ, Махачкала, Россия; e-mail: [email protected]
chair of Physical Geography and Geoecology, NGF, DSPU, Makhachkala, Russia; e-mail: ar-temka05@ mail.ru
Принята в печать 15.07.2016 г.
Received 15.07.2016.
Науки о Земле / Earth Science Оригинальная статья / Original Article УДК 551. 40 / UDC 551. 40
Естественное возобновление горно-луговых ландшафтов плато Бийчесын
©2016 Джанибекова Х. А., Аджиева М. М.
Карачаево-Черкесский государственный университет им. У. Д. Алиева, Карачаевск, Россия; e-mail: dzhan54@ mail.ru; [email protected]
РЕЗЮМЕ. Целью данного исследования явилось изучение влияния современных природных процессов, протекающих в экосистеме плато Бийчесын, так как естественное возобновление горнолуговых ландшафтов целиком зависит от характера и интенсивности хозяйственного использования. Методы. Проводилось определение современного видового состава растительных сообществ, почв, климата плато Бийчесын, их количественный и качественный анализ. Результаты. Изучен процесс естественного возобновления горно-луговых ландшафтов плато Бийчесын. Выводы. Исходя из оценки естественного возобновления горно-луговых ландшафтов для плато Бийчесын приемлемо традиционное экстенсивное использование пастбищ; необходима разработка и ведение пастбищеоборота с соблюдением норм нагрузки скота на 1 га площади. Эти меры при оптимальном режиме выпаса и ухода за пастбищем помогут обеспечить достаточно высокий хозяйственно полезный урожай травостоя.
Ключевые слова: горно-луговые ландшафты, экосистема, демутация, саморегуляция, природный комплекс.
Формат цитирования: Джанибекова Х. А., Аджиева М. М. Естественное возобновление горнолуговых ландшафтов плато Бийчесын // Известия Дагестанского государственного педагогического университета. Естественные и точные науки. Т. 10. № 4. 2016. С. 111-117.
Natural Regeneration of Plateau Biychesyn Mountain Meadow Landscapes
©2016 Khalimat A. Dzhanibekova, Madina M. Adzhieva
U. D. Aliev Karachay-Cherkessia State University, Karachaevsk, Russia; e-mail: dzhan54@ mail.ru; [email protected]
ABSTRACT. The aim of this study is to study the influence of modern natural processes occurring in the ecosystem of Biychesyn plateau, as the natural regeneration of mountain meadow landscape entirely depended on the nature and intensity of economic use. Methods. Authors conduct measurement of modern species composition of plant communities, soil, climate of plateau Biychesyn, their quantitative and qualitative determination. Results. The process of natural regeneration of mountain meadow landscape plateau
