Создать аккаунт
Главная » Наука и технологии » Биологи с 90% точностью определили пораженные древесным вредителем леса по спутниковым снимкам

Биологи с 90% точностью определили пораженные древесным вредителем леса по спутниковым снимкам

0

Потеря листьев в лесах. Источник: Вячеслав Мартемьянов
Ученые нашли способ отслеживать распространение непарного шелкопряда — опасного вредителя лиственных деревьев — по спутниковым снимкам. При атаке этого насекомого деревья теряют листву, поэтому по внешнему виду крон авторам удалось рассчитать вегетационный индекс — параметр, который с 90% точностью позволил показать, есть ли повреждение леса и насколько оно велико. Предложенная методика упростит и ускорит поиск пораженных лесов и поможет своевременно принять меры по защите здоровых деревьев. Результаты исследований, поддержанных грантами Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журналах Forest Ecology and Management и Forests.
 
Насекомые-вредители представляют серьезную угрозу лесам умеренной зоны Северного полушария, в том числе расположенным на территории России. Так, по данным 2021–2022 годов, из-за атаки насекомых были поражены сотни тысяч гектаров леса. Один из наиболее распространенных в Северном полушарии вредителей леса — непарный шелкопряд (Lymantria dispar L). Гусеницы этого вида объедают листву практически любых лиственных деревьев. Значительная часть поврежденных деревьев восстанавливается, что «выгодно» отличает непарного шелкопряда от сибирского шелкопряда — самого вредоносного вида в нашей стране. Тем не менее, развитие очагов непарного шелкопряда приводит к непрямым негативным воздействиям: высушивает нижний ярус леса за счет существенной проницаемости солнечных лучей, увеличивает пожароопасность, при длительных засухах может приводить к усыханию части древостоя. Массовый лёт бабочек может также приводить к увеличению аллергических реакций за счет пушка и чешуек насекомых, которые присутствуют в воздухе. Поэтому для сохранения лесов необходимо прогнозировать численность непарного шелкопряда и оперативно выявлять вспышки его распространения. 
 
Ученые из Института леса имени В.Н. Сукачева СО РАН (Красноярск) с коллегами из Института систематики и экологии животных СО РАН (Новосибирск) предложили выявлять очаги размножения непарного шелкопряда с помощью спутниковых наблюдений. В последние десятилетия спутниковые данные широко используются для мониторинга состояния лесов, например выявления очагов пожаров, а также мест, в которых деревья массово теряют листву в нехарактерный для этого сезон. Однако ранее определить, по какой именно причине деревья теряют листья — из-за насекомых или других причин (засухи, недостатка питательных веществ, повреждения корней и тому подобных), — обычные спутниковые наблюдения не позволяли. Поэтому авторам потребовалось адаптировать этот подход для распознавания вредителей леса.
 
Биологи исследовали березовые леса Западной Сибири, на которые «нападает» непарный шелкопряд. Гусеницы этого насекомого живут несколько месяцев (с мая до конца июня) и приводят к тому, что в зонах их высокой численности деревья теряют до 80–100% листвы. Однако, после того как гусеницы превращаются в бабочек, деревья, у которых потеря листьев не привела к гибели, восстанавливают свою крону. Авторы предложили использовать именно это временное «увядание» и последующее довольно быстрое восстановление леса в качестве диагностического признака, указывающего на наличие именно непарного шелкопряда, поскольку подобная динамика состояния кроны заметно отличается от динамики при воздействии других факторов (вымокания, пожаров, нападения иных видов массовых вредителей, биологические сроки развития которых отличны от непарного шелкопряда). То есть, видя на спутниковых снимках резкое изменение внешнего вида крон деревьев в конце весны-начале лета, исследователи смогут определять, что в лесу началась вспышка поражения непарным шелкопрядом. 
 
В ходе полевых работ, проведенных в 2021 году, исследователи нашли 9 модельных участков здорового березняка и 9 районов, пораженных непарным шелкопрядом, выбор которых проводился на территории площадью свыше 70 тысяч квадратных километров. Авторы сравнили, как в течение весенне-летнего сезона меняется внешний вид этих территорий на снимках со спутника Sentinel-2. По визуальным изменениям авторы рассчитали динамику так называемого вегетационного индекса — параметра, отражающего состояние листвы, продуктивность и благополучие растительной экосистемы. Этот индекс рассчитывается по спектральным характеристикам крон деревьев, то есть по тому, как они отражают свет. Так, здоровые зеленые кроны, пожелтевшие листья и сухие деревья по-разному выглядят на снимках, что позволяет по разнице в их внешнем виде численно оценить состояние растительности. 
 
Оказалось, что у лесов, поврежденных вредителем, вегетационный индекс падает примерно на 25–50% в конце мая-начале июня — как раз в период наибольшей активности гусениц непарного шелкопряда. В здоровых лесах такого не наблюдается. По тому, насколько снизился индекс в пораженных лесах, можно рассчитать нанесенный вредителями урон. Исследователи сравнили данные, полученные с помощью такого подхода, с оценками, которые дали наземные наблюдения за состоянием деревьев, и определили, что точность дистанционного метода составляет 90%, что оказывается на 10% точнее, чем трудоемкий наземный мониторинг.
 
Затем авторы в сотрудничестве со специалистами Токийского университета сельского хозяйства и технологий (Япония) нашли способ дополнительно упростить и ускорить предложенный способ мониторинга. Для этого биологи решили сравнивать вегетационный индекс пораженного района леса не с контрольными «здоровыми» участками, которые приходилось искать в ходе наземных экспедиций, а со средним значением индекса, рассчитанным для общей площади леса, включающей как здоровые, так и потенциально поврежденные территории. Такое «усреднение» поможет практически без потери точности оценки избежать трудоемких наземных наблюдений, которые ранее требовались для поиска абсолютно здоровых участков леса.  
 
Авторы применили новую методику для исследования лесов Республики Алтай. Это позволило на снимках 2017–2021 годов выявить районы, подвергавшиеся умеренному и сильному поражению непарным шелкопрядом. Согласно анализу, наибольший ущерб вредитель принес местным лесам в 2018 году, когда около 10% деревьев полностью потеряли листву в летний сезон. Этот расчет соотносится с официальными данными, которые также представлены в работе благодаря содействию сотрудников Центра защиты леса Алтайского края.
 
«Предложенный подход позволит в экспресс-режиме, без наземного мониторинга отслеживать поражения лесов непарным шелкопрядом. Однако это только первый этап в разработке так называемого “умного контроля численности вредителей”. Следующий этап — это использование спутниковых данных не только для констатации факта повреждений, но и для их предсказания. Для этого необходимы математические модели, которые будут использовать в качестве входящей информации записи спутников. Применимость данного подхода уже опробована коллегами из Института леса для предсказания очагов сибирского шелкопряда. Финальным же этапом в данном инновационном подходе мы видим разработку мероприятий по сдерживанию численности вредителей с помощью биологических агентов, внесение которых потребуется на существенно меньших площадях. Таким агентом может быть недавно разработанный нами вирус, который демонстрирует прекрасные регулирующие свойства не только при применении в текущем поколении вредителей, но и в последующих», — рассказывает руководитель междисциплинарного проекта, поддержанного грантом РНФ, Вячеслав Мартемьянов, кандидат биологических наук, заведующий лабораторией экологической физиологии Института систематики и экологии животных СО РАН.
 
Также в исследовании принимали участие сотрудники Красноярского научного центра СО РАН (Красноярск), Сибирского федерального университета (Красноярск), Университета Тохоку (Япония) и Университета Коти (Япония).
 
Материал предоставлен пресс-службой Российского научного фонда
0 комментариев
Обсудим?
Смотрите также:
Продолжая просматривать сайт inftaiga.ru вы принимаете политику конфидициальности.
ОК