Оценка влияния погодных условий на фазы развития яровой пшеницы Северного Казахстана по данным MOD11A2DAY(LST)

Спутниковые данные часто привлекаются для оценки состояния сельскохозяйственных культур. Наиболее широко применяются различные вегетационные индексы (NDVI, PVI и другие). В некоторых случаях для решения этой задачи представляет интерес температура подстилающей поверхности (land surface temperature [LST]). Для яровых зерновых культур в степных и лесостепных ландшафтах Северного Казахстана с климатическим дефицитом увлажнения и избытком Солнечной радиации между вегетационным индексом культуры и радиояркостной температурой пашни существует тесная взаимосвязь. Например, величина R2 в линейно-регрессионной зависимости между сезонным максимумом NDVI зерновых культур для областей Северного Казахстана и средне сезонной радиояркостной температурой пашни превышает 0.9.
При мониторинге посевов сельскохозяйственных культур крупных регионов информативность вегетационных индексов существенно уменьшается. Погодные особенности сезона, ранняя - поздняя весна и вариации дат сева, заметно влияют на темп роста вегетационного индекса в первую половину вегетационного сезона. Это затрудняет оперативный анализ состояния культуры и прогноз урожайности. На региональном масштабе практический интерес представляет величина сезонного максимума вегетационного индекса маски посевов. Максимум зеленой биомассы у зерновых культур длится 2-3 недели, что позволяет достаточно корректно диагностировать состояние культуры в рамках маски посевов с полями с разницей в датах сева в пределах 15-20 дней.
Сезонный максимум вегетационного индекса культуры представляет собой интегральный параметр. В его величине отсутствует информация о степени благоприятности погодных условий в отдельные ключевые фазы развития зерновых культур. Соответственно неизвестно, каким образом отреагировала культура на неблагоприятные условия. В зависимости от фазы развития зерновой культуры это может быть неравномерность – изреженность всходов; мелкий колос; низкая высота стеблей; угнетенность листового аппарата или слабая озерненность колоса. Для более точных спутниковых оценок состояния культуры необходимо иметь наземные данные о параметрах посевов с набора тестовых полей репрезентативно представляющих весь регион. После калибровки спутниковой информации на наземные данные особенности реакции зерновой культуры на погодные условия текущего сезона будут учтены.
Спутниковые методики оценки благоприятности погодных условий на отдельные фазы развития культуры весьма важны, поскольку уменьшают зависимость от наземных данных. Радиояркостная температура освещенной Солнцем подстилающей поверхности, регистрируется на спутнике по уходящему ИК излучению. Радиояркостная температура пашни является комплексным параметром, формируемым температурой и долей проективного покрытия всех компонентов подстилающей поверхности: зеленого листового покрытия, морт-массы, почвенной поверхности. В условиях освещения Солнечным светом нагрев компонентов подстилающей поверхности диагностирует влагообеспеченность – лимитирующий параметр продуктивности зерновых культур Северного Казахстана. Интенсивность эвапотранспирации зеленой растительностью, поверхностная влажность почвы, архитектоника растительного покрова, температура воздуха, скорость приземного ветра и пр., все это параметры, формирующие радиояркостную температуру. При этом сохраняется однородность данных во времени. Для всех фаз развития культуры высокая температура является признаком засушливости, а низкая – увлажненности. Анализ температурного режима удобно вести не в абсолютных значениях, а в относительной шкале условий (Temperature Condition Index [TCI]), где 0 это минимальная температура, наблюдавшаяся в данном месте в данное время, 100 – соответственно максимальная. Поля радиояркостной температуры в шкале состояний, как правило, не имеют выраженной контрастной мозаичности, что снижает требования на качество маски посевов и пространственное разрешение спутниковых данных.
Для диагностики состояния яровых зерновых посевов Северного Казахстана являющихся региональной монокультурой использовался 8-дневный композит LST – MOD11A2DAY от USGS [http://glovis.usgs.gov]. Архив данных имеет 13-летнюю глубину (с 2000 года), что позволяет строить корректную шкалу состояний. Областной масштаб рассмотрения базировался на диагностических масках посевов (крупные компактные массивы полей, занимающие 70-80 % от всех посевов области). Анализировалось 7 областей Северного Казахстана: Актюбинская, Западно-Казахстанская, Костанайская, Карагандинская, Акмолинская, Северо-Казахстанская и Павлодарская, с суммарной площадью ярового сева свыше 14 млн.га. 8-дневный шаг мониторинга позволял строить достаточно детальные температурные профили вегетационных сезонов с возможностью оценки погодных условий для критических фаз развития зерновых культур в трех классах дат сева: ранние, оптимальные, поздние.
Таким образом, 8-дневные композиты радиояркостной температуры подстилающей поверхности MOD11A2DAY позволяют строить температурные профили вегетационных сезонов, с детальностью позволяющей оценивать погодные условия для отдельных фаз развития яровых зерновых культур Северного Казахстана ранних, оптимальных и поздних дат сева. Эта информация может частично заменять наземные обследования полей, что повышает оперативность и точность спутниковых оценок состояния культуры.