Проанализирована репрезентативность существующей сети эколого-климатических станций (ЭКС) для территории России

В рамка майской серии научных семинаров семинаров  лаборатории представлен доклад научного сотрудника Анны Деркачевой «Результаты анализа репрезентативности существующей сети эколого-климатических станций (ЭКС) для территории России». Дана первичная оценка географической репрезентативности 29 эколого-климатических станций для климата, рельефа, почв и растительности. На основе метода случайных деревьев (Random forest), как для всех станций, так и для каждой в отдельности, выделены территории со сходными параметрами среды, и территории, физико-географические условия которых никак не охвачены наблюдениями.

Климатические изменения стимулируют развитие сети мониторинговых станций в РФ. Существующих эколого-климатических станций очевидно недостаточно для описания всего разнообразия природных условий, соответственно для развития сети наблюдений первым шагом является количественная оценка того, насколько уже существующие станции описывают разнообразие состояний компонентов среды.

Степень репрезентативности оценивалась как результат прогноза отнесения пикселя размером 1х1 км к типу «наличие в сходном по переменным среды пикселе ЭКС» (наличие/отсутствие), либо такой прогноз по каждой из 29 типов ЭКС с вероятностью более 0.8. При такой оценке существующая сеть ФОРМАЛЬНО репрезентативна для 60% территории (процентов пикселей) относительно климатических переменных (Bioclim), 41% относительно варьирования среднемноголетней помесячной эвапотранспирации с марта по сентябрь (MOD16A2), 55% относительно варьирования среднемноголетней помесячной чистой биологической продукции (MOD17A2H), 39% относительно варьирования свойств почв (содержание углерода, содержание азота, влажность почвы), 48% рельефа (абсолютная высота по ЦМР MERIT DEM, уклон, индекс топографического положения, суммарная солнечная радиация на день летнего солнцестояния). Для обобщения переменных среды был использован метод главных компонент: для всех переменных было выделено 10 факторов, описывающих 95% их варьирования. Относительно последних репрезентативность составила 53%. Анализ полученных изображений на предмет «географичности» показывает явную недостаточность 29 точек ЭКС для корректного отображения географического пространства. С другой стороны, само размещение существующих ЭКС изначально определяется скорее историческими, чем географическими причинами, и соответственно, алгоритм вынужден искать связь между переменными среды и размещением объектов, фактически не имеющих между собой ничего общего. Таким образом, можно констатировать, во-первых, что существующее количество ЭКС явно недостаточно для осуществления подобных оценок репрезентативности, во-вторых, что предложенный алгоритм на основе Random forest, по-видимому не вполне адекватен поставленной задачи. Тем не менее, в первом приближении, полученные оценки могут быть основой для общего планирования развития сети мониторинга.