Критерии и индикаторы для оценки состояния лесов Московской области

• Автор: Левицкая, Наталья Николаевна
• Шифр специальности: 03.02.08
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 159 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. СИСТЕМА КРИТЕРИЕВ И ИНДИКАТОРОВ УСТОЙЧИВОГО УПРАВЛЕНИЯ ЛЕСАМИ
1.1 Критерии и индикаторы устойчивого развития
1.2 Существующие системы критериев и индикаторов
устойчивого управления лесами
1.3 Концепция «Воздействие - Состояние - Реагирование»
Глава 2. МЕТОДЫ И МАТЕРИАЛЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
2 Л. Дистанционные методы
2.2. Расчет интегральных оценок
Глава 3. ПРИРОДНАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА И ОСОБЕННОСТИ
ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЯ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ
3.1. Природные условия
3.2. Особенности природопользования Московской области с 40 учетом ландшафтных особенностей территории
Глава. 4. ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ ЛЕСОВ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ ПО ИНДИКАТОРАМ МОНРЕАЛЬСКОГО ПРОЦЕССА
4.1. Критерий 1 Сохранение биологического разнообразия
4.2. Критерий 2. Поддержание продуктивной способности 64 лесных экосистем
4.3. Критерий 3. Поддержание санитарного благополучия и 71 жизнеспособности лесных экосистем
4.4. Критерий 4. Сохранение и поддержание почвенных и 74 водных ресурсов
4.5. Критерий 5. Поддержание вносимого лесом вклада в 75 глобальный углеродный цикл

4.6. Критерий 6. Поддержание и приумножение комплексных 75 социально-экономических полезностей леса длительного характера.
Глава. 5. ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ ЛЕСОВ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ 78 ПО СИСТЕМЕ ИНДИКАТОРОВ /7«
5.1. Индикаторы «нагрузки»
5.1.1. Площадь вырубок
5.1.2. Градостроительная деятельность 8 О 5Л.З. Аренда участков лесного фонда для рекреационных 81 целей
5.1.4. Рекреационное воздействие на леса
5.1.5. Площадь сельскохозяйственных земель
5.1.6. Загрязнение окружающей среды
5.1.7. Интегральная оценка
5.2. Индикаторы «состояния»
5.2.1. Лесистость территории
5.2.2. Породный состав
5.2.3. Фрагментация
5.2.4. Число лесных видов, занесенных в Красную Книгу 97 Московской области.
5.2.5. Интегральная оценка состояния лесов Московской 99 области
5.2.6. Оценка значимости факторов воздействия на состояние
и качество лесного покрова
5.3. Индикаторы «реагирования»
5.3.1. Площадь ООПТ
5.3.2. Лесовосстановление
5.3.3. Интегральная оценка действий, направленных на 106 сохранение лесного биоразнообразия и устойчивого состояния лесных экосистем

5.3.4. Оценка значимости индикаторов «реагирования» на 111 состояние и качество лесного покрова с учетом ландшафтного деления территории Глава 6. ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПО КОРРЕКТИРОВКЕ СИСТЕМЫ ООПТ 117 МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ
6.1 .История формирования системы ООПТ Московской области
6.2 Существующая система ООПТ Московской области
6.3 Оценка эффективности планируемых схем ООПТ 124 Московской области
ВЫВОДЫ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ее обработки (Пузаченко, 2004; Козлов, 2006; Исаев и др., 2009; Барталев, 2006).
Для экспертной характеристики распределения значений ряда показателей (лесистость, доля хвойных и лиственных лесов, сельскохозяйственных земель, интенсивность лесовосстановления) использовались комбинированные разновременные снимки высокого и среднего пространственного разрешения. Московскую область покрывают два снимка MOD09Q1 с пространственным разрешением 231,7 м: hl9v03 и h20v03. Снимки представлены в каталогах в синусоидальной проекции, которая не поддерживается стандартными ГИС-программами, таким образом, отдельной задачей стало геометрическое преобразование снимков: перестройка изображения в проекцию UTM и создание мозаики с помощью пакета MRT (Modis Reprojection Tool). Использовались три мозаики снимков разных сезонов (зимняя - 10 февраля 2008, начало вегетации - 15 мая 2008, летняя - 5 августа 2008) и четыре снимка Landsat 5 ТМ с пространственным разрешением 30 м (май 2008), не имеющих облачности над территорией исследования в момент съемки. Яркостные преобразования снимков MOD09Q1 включали в себя синтезирование и математические операции с матрицами значений яркости (определение индекса биологической продуктивности NDVI).
Дешифрирование наземного покрова проведено с применением классификатора с обучением, основанным на решающем правиле максимального правдоподобия (Книжников и др., 2004). В частности, для определения лесистости для MOD09Q1 была сформирована обучающая выборка на основе съемки Landsat 5 ТМ. Лесистость для каждого пикселя MOD09Q1 была оценена в процентах (от 0 до 100) по 60-ти пикселям Landsat 5 ТМ. В программе Saga GIS каждому пикселю MOD09Q1 были присвоены коэффициенты спектральной яркости и рассчитаны индексы NDVI в разное время года (зима, весна, лето). Зависимость показателя лесистости от