CC BY
115
УДК 528.88
Курганович Константин Анатольевич Konstantin Kurganovich
Голятина Марина Алексеевна Marina Golyatina
ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОЙ ОТКЛИК NDVI НА ИЗМЕНЕНИЕ КЛИМАТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК В ЗАБАЙКАЛЬСКОМ КРАЕ ЗА ПЕРИОД 2000-2014 гг.
SPATIO-TEMPORAL RESPONSE OF NDVI TO CHANGE OF CLIMATIC CHARACTERISTICS IN THE TRANSBAIKAL REGION FOR THE PERIOD OF 2000-2014
На территории Забайкальского края отмечаются интенсивные климатические изменения. Они воздействуют на растительный покров и могут стать причиной его трансформации в наиболее уязвимых переходных природных ландшафтах. Поэтому определение динамики растительности и изучение ее связи с климатическими факторами в условиях изменения климата является актуальным для оценки состояния наземных экосистем и поддержания их оптимального функционирования. В настоящее время при решении задач подобного рода активно используются методы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). В работе произведено исследование отклика растительных сообществ на изменения метеорологических параметров — температуры воздуха и осадков на территории Забайкальского края, определенного по спектральным вегетационным индексам NDVI с использованием ДЗЗ. В качестве исходных данных ДЗЗ использовались космические снимки спектрорадиометра Terra/MODIS (MOD13A2) за период с 2000 по 2014 гг. и метеорологические данные ВНИИГМИ—МЦД за этот же период.
В результате исследований установлено, что использование вегетационных индексов NDVI позволяет оценить отклик растительного покрова на изменения термического режима и режима увлажнения подстилающей поверхности. На территории Забайкальского края вегетационные индексы NDVI
On the territory of Transbaikal Region, intense climatic changes are observed. These changes affect vegetation and may cause its transformation in the most vulnerable transitional landscapes. Therefore, the definition of vegetation dynamics and studying of its relationship with climatic factors in climate change are essential to assess the state of terrestrial ecosystems and to maintain their optimal functioning. At the present time, to solve such problems methods of remote sensing are widely used. In this study, we investigated the response of plant communities to changes in air temperature and precipitation on the territory of Transbaikal Region. The response has been revealed by NDVI spectral vegetation index with using of remote sensing possibilities. In order to conduct research Terra/MO-DIS (MOD13A2) satellite images and RIHMI-WDC meteorological data for the period from 2000 to 2014 have been used.
The results of this study indicate that using the NDVI allow us to estimate the response of vegetation to changes in the thermal and moistening regime of the terrestrial surface. On the Transbaikal Region NDVI vary widely and their change depend on the type of vegetation, the lowest values are taken in the steppe regions, the highest values were observed in the taiga. The NDVI oscillation amplitude also depends on the type of plant communities. In the steppe zone, there are significant inter-annual NDVI fluctuations. In the forest, these fluctuations are insignificant. In areas
зависят от типа растительного покрова, наименьшие значения они принимают в степных областях, наибольшие — в таежныгх. Амплитуда колебаний NDVI также зависит от типа растительного сообщества, в степной зоне наблюдаются значительные межгодовые колебания индекса, в лесных эти колебания незначительны, кроме того, в пунктах, находящихся в границах одной природной зоны, колебания индексов обладают высокой согласованностью. Отклик растительных сообществ на изменения температуры воздуха и осадков проявляется по-разному. В весенний период решающее значение для роста растений имеет температура, ее повышение стимулирует развитие растительности в мае. Летом в степной природной зоне на первый план выходит соотношение температурного режима и осадков, при увеличении температуры воздуха происходит угнетение растительности, при увеличении количества осадков — ее активный рост. В другие сезоны года быстрого отклика растительности на изменения метеорологических параметров не отмечается
that are within the boundaries of a natural zone, NDVI fluctuations have a high consistency. The response of plant communities to changes in air temperature and precipitation depends on the season. In spring, the temperature is crucial for plant growth, its increasing stimulates the vegetation production in May. During summer in the steppe area, the relation between temperature and precipitation comes to the fore. With an increase in temperature a suppression of vegetation occurs, with an increase in precipitation its strong growth is observed. In other seasons, the quick response of vegetation to meteorological parameters changes has not been noticed
Ключевые слова: климат, растительность, дистанционное зондирование, вегетационный индекс, MODIS, ИВУ1
Key words: climate, vegetation, remote sensing, vegetation index, MODIS, NDVI
Работа выполнена в рамках реализации научного гранта Совета по научной и инновационной деятельности ФГБОУВПО «Забайкальский государственный университет»
Глобальные климатические изменения и отклик наземныгх экосистем на эти изменения привлекают все большее внимание научного сообщества [11]. Будучи важнейшим активным компонентом в биосфере Земли, растительность подвергается глубоким воздействиям, в результате чего происходит изменение ее типов, количественных и качественный характеристик [10, 16]. Климатические изменения воздействуют на растительный покров, главным образом, за счет влияния изменений температуры воздуха и осадков, гидротермического режима почв.
Забайкальский край входит в число территорий, на которых зафиксировано интенсивное потепление [4, 6], масштабы которого превышают глобальные значения. Режим атмосферныгх осадков на
территории Забайкалья в многолетнем периоде характеризуется цикличностью смены влажного и засушливого периодов [5]. В последние годы отмечается увеличение продолжительности теплого периода, вегетационного периода, возрастание суммы эффективныгх температур [5]. Такая изменчивость основных факторов развития растительности является причиной трансформации растительного покрова в наиболее уязвимых переходных природных ландшафтах, где возможно смещение границ сообществ [7, 8, 9]. Поэтому определение динамики растительности и изучение ее связи с климатическими факторами в условиях изменения климата является актуальным для оценки состояния наземных экосистем и поддержания оптимального их функционирования.
В настоящее время в исследованиях динамики растительности широкое использование получили методы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) [2]. Процессы изменения растительного покрова, выражающиеся в изменении фотосинтетически активной биомассы, имеют высокую корреляционную связь со спектральными вегетационными индексами. Вегетационный индекс — это показатель, рассчитываемый по данным ДЗЗ, который представляет собой комбинацию из различных спектральных каналов излучения, отраженного от растительного покрова или другой поверхности. Самым распространённым является нормализованный разностный вегетационный индекс NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) [14, 15], определяемый по формуле:
NDVI = PniT ~ PrBd
Pnir PrecL
где Pnir — отражение в ближней инфракрасной области;
Pred — отражение в красной области спектра.
Временные ряды NDVI, полученные по данным ДЗЗ, доказали свою незаменимость при мониторинге долговременных изменений наземных экосистем в глобальном, континентальном и региональном масштабе [13], так как NDVI дает ценную информацию о свойствах подстилающей поверхности с разной степенью детализации. NDVI принимает значения от -1 до 1, отрицательная часть шкалы соответствует материалам нерастительного происхождения, положительная часть со значениями больше 0,2 — растительности. Чем выше значения индекса, тем больше значение величины фотосинтетически активной биомассы на изучаемой территории [3]. NDVI со значениями больше 0,5 соответствует здоровой, активно вегетирующей разреженной растительности, со значениями более 0,7 — густой растительности, резкое понижение NDVI свидетельствует об ее угнетении.
Методы исследований
Целью работы является исследование отклика растительных сообществ, опреде-
ленного по спектральным вегетационным индексам NDVI, на изменения метеорологических параметров — температуры воздуха и осадков на территории Забайкальского края. В качестве исходных данных ДЗЗ использовались космические снимки спектрорадиометра Terra/MODIS за период с 18 февраля 2000 г. по 19 декабря 2014 г. Для анализа приняты прошедшие предварительную обработку и свободно распространяемые продукты архивного центра изучения суши NASA LP DAAC MOD13A2 — Vegetation Indices 16-Day L3 Global 1km, сведения о пространственном распределении значений вегетационных индексов с разрешением на местности 1 км и периодичностью 16 сут. [12].
Для анализа связи динамики растительных сообществ, определяемой по вегетационным индексам и метеорологических параметров подстилающей поверхности, проведено сопоставление космических снимков и наземных наблюдений сети Росгидромета, полученных по данным Всероссийского научно-исследователь -ского института гидрометеорологической информации — Мирового центра данных ВНИИГМИ-МЦД (http://www.meteo. ru). В качестве данных наземных наблюдений приняты сведения, полученные с 56 метеостанций, расположенных в пределах Забайкальского края. Исследовались следующие характеристики — среднемесячная температура воздуха и сумма осадков за месяц, как основные показатели термического режима территории и ее увлажненности.
В связи с тем, что данные MOD13A2 имеют 16-дневный временной масштаб, проведена интерполяция значений NDVI до ежедневных, а затем приведение их до среднемесячных значений, соответствующих масштабу времени наземных наблюдений. Для оценки долговременных тенденций изменения индекса NDVI проведен анализ временных рядов среднемесячных значений NDVI, а также максимальных годовых NDVI как характеристик, показывающих наибольшую степень сезонного развития растительных сообществ в году (рис. 1). Для оценки согласованности межгодо-
вых колебаний индексов NDVI в пунктах изменение температуры и осадков — корре-
наблюдений проведен корреляционный ляционный анализ среднемесячного индек-
анализ между величинами их максимумов, са NDVI и среднемесячной температуры и
а для выявления отклика растительности на суммы осадков за месяц соответственно.
Рис. 1. Среднемесячные и максимальные годовые величины NDVI по метеостанции с. Соловьевск
Результаты и обсуждение Анализ среднемноголетних значений NDVI показывает их существенное различие по территории Забайкальского края (рис. 2) и зависимость от типа растительности на изучаемой территории. Максимальные значения NDVI в Забайкальском крае соответствуют таежным сообществам - с. Усугли (NDVI = 0,864), с. Покровка (NDVI = 0,879), с. Калакан (NDVI = 0,828). Минимальные значения годовых максимумов NDVI соответствуют урбанизированным территориям с малой растительностью — г. Чита (NDVI = 0,385) и степным растительным сообществам — пос. Забайкальск (NDVI = 0,278), с. Кайла-стуй (NDVI = 0,353), г. Борзя (NDVI = 0,442), с. Соловьевск (NDVI = 0,227). За период с 2000 по 2014 гг. индексы NDVI претерпевали межгодовые изменения, которые характеризуют многолетнюю динамику растительности в Забайкальском крае и подверженность растительного покрова резким изменениям. Наименьшая амплитуда межгодовых колебаний максимума NDVI наблюдалась в пунктах с. Гуля (0,052), с. Большая Лепринда (0,054), с. Покровка (0,073), расположенных в таежной природной зоне, а наибольшие ко-
лебания отмечены в пунктах степной зоны
— пос. Забайкальск (0,364), с. Соловьевск
(0,378), с. Кайластуй (0,294).
Корреляционный анализ между величинами максимумов NDVI в пунктах наблюдений показал высокую значимую связь между с. Кайластуй — пос. Забайкальск — г. Борзя — с. Нижний Цасучей
— с. Соловьевск, г. Петровский Завод — г. Хилок — с. Улеты, ст. Могзон — с. Бекле-мишево — г. Чита — с. Бургень — г. Шилка, ст. Ксеньевская — г. Могоча — пос. Амазар
— с. Покровка, пос. Чара — с. Большая Лепринда — с. Катугино, г. Балей — г. Шилка — г. Нерчинск. Полученные результаты анализа позволили сгруппировать пункты наблюдений с наибольшей взаимной согласованностью изменений (табл. 1). На рис. 3 представлен ход максимальных годовых NDVI для некоторых пунктов.
Термический режим и режим увлажнения являются основными факторами, влияющими на формирование растительного покрова исследуемой территории. Корреляционный анализ соотношения величины среднемесячного индекса NDVI и температуры воздуха показывает наличие тесной прямой связи между этими харак-
теристиками в весенний период, особенно в мае, на большинстве станций (рис. 4). В летний период (июнь-август) на станциях с. Акша, с. Мангут, с. Дульдурга, с. Кайла-стуй наблюдается значимая обратная связь (К-0,53, а=0,05) (рис. 4, 5). Согласованность весенних изменений NDVI и температуры воздуха свидетельствует о наличии отклика растительности в период активного роста на изменение температуры практически во всех типах растительных сообществ,
особенно в лесных. Летом растительный покров реагирует на изменение температуры по-разному, если в лесных сообществах реакция отсутствует, то в степных районах ее увеличение приводит к угнетению растительности, что проявляется в уменьшении NDVI. В осенний сезон значимой корреляционной связи вегетационных индексов и температуры воздуха обнаружить не удалось.
Рис. 2. Средние значения индекса NDVI за период 2000-2014 гг. на территории Забайкальского края по данным спутниковой съемки Terra/MODIS
Таблица 1
Пункты с наибольшей взаимной согласованностью максимальных значений
NDVI за период 2000-2014 гг.
Метеорологические станции Коэффициент корреляции
с. Кайластуй пос. Забайкальск 0,942
пос. Забайкальск г. Борзя 0,931
г. Борзя с. Нижний Цасучей 0,964
с. Нижний Цасучей с. Соловьевск 0,950
г. Петровский Завод г. Хилок 0,873
г. Хилок с. Улеты 0,849
г. Чита с. Бургень 0,936
ст. Могзон с. Беклемишево 0,964
с. Беклемишево г. Чита 0,944
с. Бургень г. Шилка 0,966
ст. Ксеньевская г. Могоча 0,975
г. Могоча пос. Амазар 0,974
пос. Амазар с. Покровка 0,982
пос. Чара с. Большая Лепринда 0,959
с. Большая Лепринда с. Катугино 0,970
г. Балей г. Шилка 0,946
г. Шилка г. Нерчинск 0,970
Рис. 3. Межгодовые колебания максимальных за год значений индексов NDVI
в некоторых пунктах наблюдений
Условные обозначения
1 Лесостепная зона Степная зона Таежная зона
-к
б)
} "" - ЛеириндаЧ^
птптно
М^лалаи ^ , / Ушь-Каран а Лмачар
Г"'
«г" зг» •
иИ Цясучгй Борзц Пртяргэпиау/^ ® Красноюменек ^
-^оповыжск КайпШтф^^
Рис. 4. Согласованность межгодовых изменений значений NDVI и температуры
воздуха: а) в весенний период (март-май); б) в летний период (июнь-август) (красным цветом обозначены станции со значимым при а=0,05 коэффициентом корреляции г>0,53, голубым цветом - станции со значимой обратной корреляцией г < - 0,53). Границы природных зон приведены в соответствии с «Атласом
Забайкальского края» [1]
с. Красный Чикой (май)
О 0,3
К / \ / \ /
ч / \ < \ / \ Г7
-Л / X Т
N04/1 Температур а !
13
12
11 О
0
10 пз О.
9 1-
о.
<и
К с
>
/ 1—
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Годы
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Годы
Рис. 5. Графики хода среднемесячных значений NDVI и температуры воздуха на некоторых станциях
Для оценки соответствия индекса NDVI и увлажненности проведен корреляционный анализ между суммами осадков за месяц и среднемесячными значениями NDVI. Наибольшая величина коэффициента корреляции (г) между значениями NDVI и осадками отмечена в летний период (июнь-август) и составила в с. Нижний Цасучей (г=0,78) и в г. Краснокаменск (г=0,79) (рис. 6). Также тесная прямая
связь с г=0,7...0,8 между осадками и NDVI в летний период наблюдалась в селах Бе-клемишево, Забайкальск, Мангут, Улеты, Чернышевск, Шилка. Большая часть этих метеорологических станций находится в степной и лесостепной зоне (рис. 7). В весенний и осенний сезоны значимая согласованность изменений вегетационных индексов и осадков присутствует только в мае и сентябре.
0,6
0,55 ■
0,5 ■
> 0,45 ■
о
■г.
0,4 ■
0,35 ■
0,3 ■
с. Нижний Цасучей (июнь)
/ \ Г \ у
/ \\ / V / \ /
1 \\ / --- X А \ Л
V 1 \\ / X. Г N \
V // \ / \ / N0^ '1
V / \ / V / Осадки
100
ч
пз и О
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Рис. 6. Графики хода среднемесячных значений NDVI и сумм осадков на некоторых станциях
Рис. 7. Согласованность межгодовых изменений значений NDVI и сумм осадков в летний период (красным цветом обозначены станции со значимым при а=0,05
коэффициентом корреляции г>0,53)
Таким образом, установлено, что использование вегетационных индексов NDVI позволяет оценить отклик растительного покрова на изменения термического режима и режима увлажнения подстилающей поверхности.
Выводы
На территории Забайкальского края вегетационные индексы NDVI изменяются в широких пределах и зависят от типа растительного покрова, наименьшие значения они принимают в степных областях, наибольшие — в таежных. Амплитуда колебаний NDVI также зависит от типа растительного сообщества, в степной зоне наблюдаются значительные межгодовые колебания индекса, в лесных — эти колебания незначительны, в пунктах, находя-
щихся в границах одной природной зоны, колебания индексов обладают высокой согласованностью. Отклик растительных сообществ на изменения температуры воздуха и осадков проявляется по-разному. В весенний период решающее значение для роста растений имеет температура, ее повышение стимулирует развитие растительности в мае. Летом в степной природной зоне на первый план выходит соотношение температурного режима и осадков, при увеличении температуры воздуха происходит угнетение растительности, при увеличении количества осадков — ее активный рост. В другие сезоны года быстрого отклика растительности на изменения метеорологических параметров не отмечено.
Литература_References
1. Атлас Забайкальского края. Чита: ЗабГ-ГПУ, 2010 22 с.
2. Барталев С.А., Егоров В.А., Ершов Д.В. [и др.]. Спутниковое картографирование растительного покрова России по данным спектрорадиометра MODIS / / Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. № 4. С. 285-302.
3. Курганович К.А., Макаров В.П. Использование вегетационных индексов NDVI для оценки влияния пожаров на динамику растительности Цасучей-ского бора // Вестник ЗабГУ. 2015. № 2. С. 27-36.
4. Обязов В.А. Адаптация к изменениям климата: региональный подход // География и природные ресурсы. 2010. № 2. С. 34-39.
5. Обязов В.А. Изменения современного климата и оценка их последствий для природных и при-родно-антропогенных систем Забайкалья: автореф. дис. ... д-ра геогр. наук. Казань: Казанский (Приволжский) федеральный университет, 2014. 38 с.
6. Обязов В.А. Региональный отклик приземной температуры воздуха на глобальные изменения (на примере Забайкалья) // Доклады Академии наук. 2015. № 4. С. 459.
7. Титкова Т.Б., Виноградова В.В. Отклик растительности на изменение климатических условий в бореальных и субарктических ландшафтах в начале XXI века / / Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. № 3. С. 75-86.
8. Харук В.И., Рэнсон К.Д., Им С.Т. [и др.]. Лиственничники лесотундры и климатические тренды // Экология. 2006. № 5. С. 323-331.
9. Anderegg W.R., Kane J.M., Anderegg L.D. Consequences of widespread tree mortality triggered by drought and temperature stress / / Nature Climate Change. 2013. No. 3. P. 30-36.
10. Buitenwerf R., Rose L., Higgins S.I. Three decades of multi-dimensional change in global leaf phenology // Nature Climate Change. 2015. No. 5. P. 364-368.
11. Hijioka Y., Lin E., Pereira J.J. [et al]. Climate change 2014: Impacts, Adaptation, and vulnerability. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge: Cambridge University Press, 2014. P. 1327-1370.
12. Huete A., Justice C., van Leeuwen W. MODIS Vegetation Index (MOD 13) algorithm theoretical basis document. Arizona: University of Arizona, 1999. 129 p.
1. Atlas Zabaikalskogo kraya [Atlas of the Transbaikal Territory]. Chita: ZabGGPU, 2010. 22 p.
2. Bartalev S.A., Egorov V.A., Ershov D.V. [et al]. Sovremennye problemy distantsionnogo zond-irovaniya zemli iz kosmosa (Current problems in remote sensing of the earth from space), 2011, no. 4, pp. 285-302.
3. Kurganovich K.A., Makarov V.P. Vestn. Zab. Gos. Univ. (Transbaikal State University Journal), 2015, no. 2, pp. 27-36.
4. Obyazov V.A. Geografiya i prirodnye resursy (Geography and natural resources), 2010, no. 2, pp. 34-39.
5. Obyazov V.A. Changes in the present climate and assessment of their impact on the natural and natural-anthropogenic systems of Transbaikalie [Izm-eneniya sovremennogo klimata i otsenka ih posledstviy dlya prirodnyh i prirodno-antropogennyh sistem Zabai-kaliya]: abstract dis. ... dr. geogr. sciences. Kazan: Kazan (Volga) Federal University, 2014. 38 p.
6. Obyazov V.A. Doklady akademii nauk (Reports of the Russian Academy of Sciences), 2015, no. 4, pp. 459.
7. Titkova T.B., Vinogradova V.V. Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya zemli iz kosmosa (Current problems in remote sensing of the earth from space), 2015, no. 3, pp. 75-86
8. Kharuk V.I., Ranson K.D., Im S.T. [et al].
Ekologiya (Ecology), 2006, no. 5, pp. 323-331.
9. Anderegg W.R., Kane J.M., Anderegg L.D. Nature Climate Change (Nature Climate Change), 2013, no. 3, pp. 30-36.
10. Buitenwerf R., Rose L., Higgins S.I. Nature Climate Change (Nature Climate Change), 2015, no. 5, pp. 364-368.
11. Hijioka Y., Lin E., Pereira J.J. [et al]. Climate change 2014: Impacts, Adaptation, and vulnerability. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Climate change 2014: Impacts, Adaptation, and vulnerability. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change]. Cambridge: Cambridge University Press, 2014. P. 1327-1370.
12. Huete A., Justice C. MODIS Vegetation Index (MOD 13) algorithm theoretical basis document [MODIS Vegetation Index (MOD 13) algorithm theoretical basis document]. Arizona: University of Arizona, 1999. 129 p
13. Mu S., Yang H., Li J., et al. Spatio-temporal dynamics of vegetation coverage and its relationship with climate factors in Inner Mongolia, China // Journal of Geographical Sciences. 2013. No. 23. P. 231-246.
14. Rouse J.W., Haas R.H., Schell J.A. et al. Monitoring Vegetation Systems in the Great Plains with ERTS // Third ERTS-1 Symposium NASA, NASA SP-351. Washington: DC, 1974. P. 309-317.
15. Tucker C.J. Red and Photographic Infrared Linear Combinations for Monitoring Vegetation // Remote Sensing of Environment. 1979. No. 8. P. 127150.
16. Williams A.P., Allen C.D., Macalady A.K. [et al]. Temperature as a potent driver of regional forest drought stress and tree mortality // Nature Climate Change. 2013. No. 3. P. 292-297.
13. Mu S., Yang H., Li J. [et al]. Journal of Geographical Sciences (Journal of Geographical Sciences), 2013, no. 23, pp. 231-246.
14. Rouse J.W., Haas R.H., Schell J.A. [et al]. Monitoring Vegetation Systems in the Great Plains with ERTS [Monitoring Vegetation Systems in the Great Plains with ERTS]: Third ERTS-1 Symposium NASA, NASA SP-351. Washington: DC, 1974. P. 309-317.
15. Tucker C.J. Remote Sensing of Environment (Remote Sensing of Environment), 1979, no. 8, pp. 127-150.
16. Williams A.P., Allen C.D., Macalady A.K. [et al]. Nature Climate Change (Nature Climate Change), 2013, no. 3, pp. 292-297.
Коротко об авторах _
Курганович К.А., канд. техн. наук, доцент, зав. каф. «Водное хозяйство и инженерная экология», Забайкальский государственный университет г. Чита, Россия [email protected]
Научные интересы: моделирование гидрологических процессов, дистанционное зондирование Земли
Briefly about the authors
K. Kurganovich, candidate of technical sciences, associate professor, head of the Water Management and Engineering Ecology department, Transbaikal State University, Chita, Russia
Scientific interests: modeling of hydrological processes, remote sensing of environment
Голятина M.A., магистрант, Забайкальский государственный университет, г. Чита, Россия [email protected]
Научные интересы: гидрология озер, дистанционное зондирование Земли
M. Golyatina, master student, Transbaikal State University, Chita, Russia
Scientific interests: lake hydrology, remote sensing of environment
