<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Archiving and Interchange DTD v1.0 20120330//EN" "JATS-archivearticle1.dtd">
<article xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">
  <front>
    <journal-meta />
    <article-meta>
      <title-group>
        <article-title>INTERANNUAL VARIABILITY OF UNDERLYING SURFACE ALBEDO AT THE SOUTHERN PART OF WEST SIBERIA IN 2000-2016</article-title>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Dmitriy A. Prokopov</string-name>
          <xref ref-type="aff" rid="aff0">0</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Anatoly A. Lagutin</string-name>
          <xref ref-type="aff" rid="aff0">0</xref>
          <xref ref-type="aff" rid="aff1">1</xref>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <string-name>Karina N. Boyko</string-name>
          <xref ref-type="aff" rid="aff0">0</xref>
        </contrib>
        <aff id="aff0">
          <label>0</label>
          <institution>Altai State University</institution>
          ,
          <addr-line>Barnaul</addr-line>
          ,
          <country country="RU">Russia</country>
        </aff>
        <aff id="aff1">
          <label>1</label>
          <institution>Institute of Computational Technologies SB RAS</institution>
          ,
          <addr-line>Novosibirsk</addr-line>
          ,
          <country country="RU">Russia</country>
        </aff>
      </contrib-group>
      <pub-date>
        <year>2000</year>
      </pub-date>
      <fpage>215</fpage>
      <lpage>219</lpage>
      <abstract>
        <p>We analyze the interannual variability of underlying surface albedo in the southern part of Western Siberia in summer period at the 2000-2016. Data from the MODIS spectroradiometer aboard Terra and Aqua satellites are the informational basis of the study. It is shown that the observed, almost neutral, trend of shortwave albedo of grassland vegetation under growth of atmospheric CO2 content is due to climate change in the region.</p>
      </abstract>
      <kwd-group>
        <kwd>albedo</kwd>
        <kwd>trend</kwd>
        <kwd>West Siberia</kwd>
        <kwd>climate</kwd>
        <kwd>MODIS/Terra-Aqua</kwd>
      </kwd-group>
    </article-meta>
  </front>
  <body>
    <sec id="sec-1">
      <title>-</title>
      <p>Прокопов Д.А.(1), Лагутин А.А.(1)(2), Бойко К.А.(1)
1 Алтайский государственный университет, Барнаул
2 Институт вычислительных технологий СО РАН, Новосибирск
Анализируется межгодовая изменчивость альбедо подстилающей поверхности юга Западной
Сибири в летний период 2000-2016 гг. Информационной основой исследования являются данные
спектрорадиометра MODIS спутников Terra и Aqua. Показано, что установленный практически
нейтральный тренд коротковолнового альбедо растительного покрова при росте содержания СО2 в атмосфере
обусловлен климатическими изменениями, происходящими в регионе.</p>
      <p>Ключевые слова: альбедо, тренд, Западная Сибирь, климат, MODIS/Terra-Aqua.</p>
      <p>
        Введение. Наземные наблюдения и спутниковые данные показывают, что глобальные
климатические изменения оказывают влияние на характеристики растительного покрова. Так,
например, в [1] для 1982-2009 гг. установлен рост листового индекса LAI на почти половине
территории Земли, занятой растительным покровом. В этой работе показано, что в среднем по
планете 70% этого роста LAI может быть объяснено ростом содержания CO2 в атмосфере и
его стоком. Другими основными факторами, приводящими к росту LAI, являются увеличение
содержания азота в подстилающей поверхности (ПП) (9%), изменение локального климата
(8%), а также изменение структуры растительного покрова ПП (4%). В [1] также отмечается,
что рост стока CO2 определяет положительный тренд LAI, в основном, в тропической зоне (см.
также [2,3]). В средних и высоких широтах Северного полушария поведение растительного
покрова в значительной степени связано с изменением характеристик регионального
климата – температурой, осадками, количеством поглощенной ПП энергией [
        <xref ref-type="bibr" rid="ref2">1,4-6</xref>
        ].
      </p>
      <p>В данной работе мы рассматриваем воздействие глобальных климатических изменений
на характеристики растительного покрова Алтайского края. Актуальность этого исследования
обусловлена тем, что по данным [1] для 1982-2009 гг. и дополнительному анализу авторов
настоящей работы тренд LAI лесной растительности в последние 15 лет является
отрицательным. В связи с тем, что возможной причиной такого поведения растительности является
изменение локального климата, в данной работе анализируется поведение альбедо
растительного покрова – характеристики, определяющей количество поглощенной ПП энергии и
направленность ряда биофизических процессов в системе «растительный покров – почва».
Обсуждается скорость изменения (тренд) средних значений плоского и сферичекого альбедо
лесной и луговой растительности на территории Алтайского края в летний период июнь-август
2000-2016 гг., полученных по данным спектрорадиометра MODIS спутников Terra и Aqua
(см. [7,8]). Показано, что установленный практически нейтральный тренд коротковолнового
альбедо при росте СО2 в атмосфере обусловлен климатическими изменениями,
происходящими в регионе.</p>
      <p>Спутниковые данные. Период повторения орбит спутника Terra и Aqua составляет 16
дней. В каждый цикл поверхность Земли наблюдается спектрорадиометром MODIS спутников
Terra и Aqua при различных углах. Откорректированные на атмосферные эффекты данные
MODIS позволяют восстановить двунаправленый коэффициент отражения и, затем, альбедо
ПП (см. [9-11]). Создаваемый ежедневно по данным последних 16 дней продукт MCD43A3
включает значения плоского и сферического альбедо ПП с пространственным разрешением
500 м в 10 зонах спектра. Эти спектральные диапазоны и используемые в работе обозначения
показаны в таблице.</p>
      <p>Анализ проведен для зон территории Алтайского края тайлов h22v03 и h23v03, которые
по данным продукта MCD12Q1 [12] имеют типы ПП 1-5 (лес) и 10 (луговая растительность).
Рис. 1 иллюстрирует пространственное распределение этих типов растительности на
территории края.
Спектральные диапазоны MODIS, для которых имеются данные в продукте MCD43A3.</p>
      <p>Обозначение Band 1 Band 2 Band 3 Band 4 Band 5
Диапазон спектра (нм)</p>
      <p>620-670
Рис. 1. Пространственное распределение типов ПП 1-5 (лес) и 10 (луговая растительность)
на территории Алтайского края в 2013 г.</p>
      <p>Рис. 2. Тренды плоского (а) и сферического (б) альбедо луговой растительности в каналах 1-7
MODIS, а также в видимом (VIS), ближнем инфракрасном (NIR) и коротковолновом (SW) диапазонах
в 2000-2016 гг.
Рис. 3. Тренды плоского (а) и сферического (б) альбедо лесной растительности в каналах 1-7 MODIS,
а также в видимом (VIS), ближнем инфракрасном (NIR) и коротковолновом (SW)</p>
      <p>
        диапазонах в 2000-2016 гг.
[4] Li Y., Zhao M., Motesharrei S. et al. Local cooling and warming effects of forests based on satellite
observations // Nat. Commun. 2015. 6:6603. doi: 10.1038/ncomms7603.
[5] Forzieri G., Alkama R., Miralles D.G., Cescatti A. Satellites reveal contrasting responses of regional
climate to the widespread greening of Earth // Science. 2017. Vol. 356. P. 1180-1184.
[
        <xref ref-type="bibr" rid="ref2">6</xref>
        ] Bright R.M., Zhao K., Jackson R.B., Cherubini F. Quantifying surface albedo and other direct
biogeophysical climate forcings of forestry activities // Glob. Change Biol. 2015. Vol. 21. P. 3246-3266.
[7] Salomonson V.V., Barnes W.L., Maymon P.W. et al. MODIS: Advaned faility instrument for studies of
the Earth as a system // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 1989. Vol. 27. P. 145-153.
[8] Лагутин А.А., Никулин Ю.А., Жуков А.П. и др. Математические технологии оперативного
регионального спутникового мониторинга характеристик атмосферы и подстилающей поверхности.
Ч. 1. MODIS // Вычислительные технологии. 2007. № 12. С. 67-89.
[9] Lucht, W., Schaaf, C. B., Strahler, A. H. An algorithm for the retrieval of albedo from space using
semiempirical BRDF models // IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2000. Vol. 38. P. 977-998.
[10] Schaaf C.B., Gao F., Strahler A.H. et al. First operational BRDF, albedo nadir reflectance products from
      </p>
      <p>MODIS // Remote Sens. Environ. 2002. Vol. 83. P. 135-148.
[11] Лагутин А.А., Никулин Ю.А., Шмаков И.А. и др. Восстановление характеристик подстилающей
поверхности Сибирского региона по данным спектрорадиометра MODIS // Вычислительные
технологии. 2006. Т. 11, часть 1. С. 61-71.
[12] Friedl, M. A., Sulla-Menashe, D., Tan, B., et al. MODIS Collection 5 global land cover: Algorithm
refinements and characterization of new datasets // Remote Sens. Environ. 2010. Vol. 114. P. 168-182.</p>
    </sec>
  </body>
  <back>
    <ref-list>
      <ref id="ref1">
        <mixed-citation>
          <string-name>
            <given-names>Zhu Z.</given-names>
            ,
            <surname>Piao</surname>
          </string-name>
          <string-name>
            <given-names>S.</given-names>
            ,
            <surname>Myneni R.B</surname>
          </string-name>
          . et al.
          <article-title>Greening of the Earth</article-title>
          and its drivers // Nat. Clim. Change.
          <year>2016</year>
          .
        </mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref2">
        <mixed-citation>
          Vol. 6. P.
          <volume>791</volume>
          -
          <fpage>795</fpage>
          .
        </mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref3">
        <mixed-citation>
          <string-name>
            <given-names>Sitch S.</given-names>
            ,
            <surname>Friedlingstein</surname>
          </string-name>
          <string-name>
            <given-names>P.</given-names>
            ,
            <surname>Gruber N</surname>
          </string-name>
          . et al.
          <article-title>Recent trends and drivers of regional sources and</article-title>
          sinks of carbon dioxide // Biogeosciences.
          <year>2015</year>
          . Vol.
          <volume>12</volume>
          . P.
          <volume>653</volume>
          -
          <fpage>679</fpage>
          .
        </mixed-citation>
      </ref>
      <ref id="ref4">
        <mixed-citation>
          <string-name>
            <surname>Marshall</surname>
            <given-names>M.</given-names>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <surname>Okuto</surname>
            <given-names>E.</given-names>
          </string-name>
          ,
          <string-name>
            <surname>Kang</surname>
            <given-names>Y.</given-names>
          </string-name>
          et al.
          <article-title>Global assessment of Vegetation Index and Phenology Lab (VIP) and Global Inventory Modeling and Mapping Studies (GIMMS) version 3</article-title>
          products // Biogeosciences.
          <year>2016</year>
          . Vol.
          <volume>13</volume>
          . P.
          <volume>625</volume>
          -
          <fpage>639</fpage>
          .
        </mixed-citation>
      </ref>
    </ref-list>
  </back>
</article>