RUDN Journal of Ecology and Life SafetyRUDN Journal of Ecology and Life SafetyВестник Российского университета дружбы народов. Серия: Экология и безопасность жизнедеятельности2313-23102408-8919Peoples’ Friendship University of Russia named after Patrice Lumumba (RUDN University)3086210.22363/2313-2310-2021-29-4-315-327EcologyЭкологияResearch ArticleStudying the vegetation impact of terrestrial ecosystems on reducing the carbon footprint in in the territory of the Russian FederationИзучение воздействия растительности наземных экосистем на снижение углеродного следа на территории Российской Федерацииhttps://orcid.org/0000-0001-7020-8219PashkevichMarina A.ПашкевичМария Анатольевна

Dr.Sci. (Eng.), Head of the Department of Geoecology

доктор технических наук, заведующая кафедрой геоэкологии

mpash@spmi.ruhttps://orcid.org/0000-0002-0211-6782KorotaevaAnna E.КоротаеваАнна Эдуардовна

postgraduate student

аспирант

s205056@stud.spmi.ruSaint Petersburg Mining UniversityСанкт-Петербургский горный университет30122021294VOL 29, NO4 (2021)ТОМ 29, №4 (2021)31532721042022Copyright ©; 2021, Pashkevich M.A., Korotaeva A.E.Copyright ©; 2021, Пашкевич М.А., Коротаева А.Э.2021Pashkevich M.A., Korotaeva A.E.Пашкевич М.А., Коротаева А.Э.https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0https://journals.rudn.ru/ecology/article/view/30862

Plant communities of terrestrial ecosystems of the Russian Federation are studied in terms of their ability to reduce the carbon footprint as a result of carbon dioxide sequestration. The classification of typical plant communities and the division of the territory depending on the climatic and regional characteristics is given, with further provision of values of the specific absorption capacity of growing plant communities according to the division presented. To assess the biomass of vegetation, as well as its dynamics of change, an analysis of the remote sensing method was carried out as the most preferred method for determining biomass in real time. The characteristics of currently used remote sensing systems, including IKONOS, Quickbird, Worldview, ZY-3, SPOT, Sentinel, Landsat and MODIS are given. The main indicators used for the indexation assessment of vegetation biomass are listed, with subsequent prediction based on them of the efficiency of carbon dioxide uptake by plant communities.

Изучаются растительные сообщества наземных экосистем Российской Федерации с точки зрения их способности уменьшать углеродный след в результате секвестрации углекислого газа. Приводится классификация типовых растительных сообществ и деление территории в зависимости от природно-климатических и региональных характеристик с дальнейшим предоставлением значений удельной поглощающей способности произрастающих растительных сообществ соответственно представленному делению. С целью осуществления оценки биомассы растительности, а также динамики ее изменения проведен анализ метода дистанционного зондирования как наиболее предпочтительного для определения биомассы в режиме реального времени. Дана характеристика используемых в настоящее время систем дистанционного зондирования, в том числе IKO-NOS, Quickbird, Worldview, ZY-3, SPOT, Sentinel, Landsat и MODIS. Перечислены основные показатели, применяемые для индексационной оценки биомассы растительности, с последующим прогнозированием на их основе эффективности поглощения углекислого газа растительными сообществами.

specific absorptioncarbon dioxideabsorption capacityremote monitoringspectral vegetation indexesestimate of standing cropудельное поглощениеуглекислый газпоглощающая способностьдистанционный мониторингспектральные вегетационные индексыоценка биомассыDi Vita G, Pilato M, Pecorino B, Brun F, D’Amico M. A Review of the role of vegetal ecosystems in CO2 capture. Sustain. 2017;9:1840. http://doi.org/10.3390/SU9101840Fyodorov BG, Moiseev BN, Sinyak YuV. Absorption capacity of Russian forests and carbon dioxide emissions by energy facilities. Problemy Prognozirovaniya. 2011; 126(3):127-42. (In Russ.)Федоров Б.Г., Моисеев Б.Н., Синяк Ю.В. Поглощающая способность лесов России и выбросы углекислогогаза энергетическими объктами // Проблемы прогнозирования. 2011. Т. 126. № 3. С. 127-142.Akita N, Ohe Y. Sustainable forest management evaluation using carbon credits: from production to environmental forests. Forests. 2021;12(8):1-18. http://doi.org/10.3390/f12081016Cherepovitsyn AE, Sidorova AE, Smirnova AE. Feasibility of using CO2 sequestration technologies in Russia. Neftegazovoe Delo. 2013;(5):459-473. (In Russ.)Череповицын А.Е., Сидорова А.Е., Смирнова Н.В. Целесообразность применения технологий секвестрации CO2 в России // Нефтегазовое дело. 2013. № 5. C. 459-473.Krasutsky BV. Absorption of carbon dioxide woods of Chelyabinsk region: modern ecological and economical aspects. Tyumen State Univ. Herald Nat. Resour. Use Ecol. 2018;4(3):57-68. http://doi.org/10.21684/2411-7927-2018-4-3-57-68Koroleva NE. The main types of plant communities “Russian Svalbard.” Trudy Karel’skogo Nauchnogo Centra RAN. 2016;(7):3-26. (In Russ.) http://doi.org/10.17076/bg323Королева Н.Е. Основные типы растительных сообществ «Русского Шпицбергена» // Труды Карельского научного центра РАН. 2016. № 7. C. 3-26. http://doi.org/10.17076/bg323Bykova MV, Alekseenko AV, Pashkevich MA, Drebenstedt C. Thermal desorption treatment of petroleum hydrocarbon-contaminated soils of tundra, taiga, and forest steppe landscapes. Environю. Geochem. Health. 2021;43(6):2331-2346. http://doi.org/10.1007/S10653-020-00802-0Kurbatova AI. Analytical review of modern studies of changes in the biotic components of the carbon cycle. RUDN Journal of Ecology and Life Safety. 2020;28(4):428-438. (In Russ.) http://doi.org/10.22363/2313-2310-2020-28-4-428-438Курбатова А.И. Аналитический обзор по современным исследованиям изменений биотических составляющих углеродного цикла // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Экология и безопасность жизнедеятельности. 2020. T. 28. № 4. C. 428-438. http://doi.org/10.22363/2313-2310-2020-28-4-428-438Zamolodchikov D, Grabovskiy V, Kurc V. Managing the carbon balance of Russia’s forests: past, present and future. Ustojchivoe Lesopol'zovanie. 2014;2(39):23-31. (In Russ.)Замолодчиков Д., Грабовский В., Курц В. Управление балансом углерода лесов России : прошлое, настоящее и будущее // Устойчивое лесопользование. 2014. T. 2. № 39. C. 23-31.Mancini MS, Galli A, Niccolucci V, Lin D, Bastianoni S, Wackernagel M, Marchettini N. Ecological footprint: refining the carbon footprint calculation. Ecol. Indic. 2016;61: 390-403. http://doi.org/10.1016/j.ecolind.2015.09.040Xu D, Wang H, Xu W, Luan Z, Xu X. LiDAR applications to estimate forest biomass at individual tree scale: opportunities, challenges and future perspectives. Forests. 2021;12(5):1-19. http://doi.org/10.3390/f12050550Calders K, Jonckheere I, Nightingale J, Vastaranta M. Remote sensing technology applications in forestry and REDD+. Forests. 2020;11(2):10-13. http://doi.org/10.3390/f11020188Chen L, Ren C, Zhang B, Wang Z, Xi Y. Estimation of forest above-ground biomass by geographically weighted regression and machine learning with sentinel imagery. Forests. 2018;9(10):1-20. http://doi.org/10.3390/f9100582Kumar L, Mutanga O. Remote sensing of above-ground biomass. Remote Sens. 2017;9(9):1-8. http://doi.org/10.3390/rs9090935Adamovich TA, Kantor GYa, Ashikhmina TYa, Savinykh VP. The analysis of seasonal and long-term dynamics of the vegetative NDVI index in the territory of the State Nature Reserve “Nurgush”. Teoreticheskaya i Prikladnaya Ecologiya. 2018;(1):18-24. (In Russ.)Адамович Т.А., Кантор Г.Я., Ашихмина Т.Я., Савиных В.П. Анализ сезонной и многолетней динамики вегетационного индекса NDVI на территории государственного природного заповедника «Нургуш» // Теоретическая и прикладная экология. 2018. № 1. С. 18-24.Ferwerda JG, Skidmore AK, Mutanga O. Nitrogen detection with hyperspectral normalized ratio indices across multiple plant species. Int. J. Remote Sens. 2005;26(18):4083-4095. http://doi.org/10.1080/01431160500181044Seward A, Ashraf S, Reeves R, Bromley C. Improved environmental monitoring of surface geothermal features through comparisons of thermal infrared, satellite remote sensing and terrestrial calorimetry. Geothermics. 2018;73:60-73. http://doi.org/10.1016/j.geothermics.2018.01.007Adão T, Hruška J, Pádua L, Bessa J, Peres E, Morais R, Sousa JJ. Hyperspectral imaging: a review on UAV-based sensors, data processing and applications for agriculture and forestry. Remote Sens. 2017;9(11):1110. http://doi.org/10.3390/rs9111110Strizhenok AV, Ivanov AV. Ecological assessment of the current state of environmental components on the territory of the impact of cement production industry. J. Ecol. Eng. 2017;18(6):160-165. http://doi.org/10.12911/22998993/76850Kusumaning Asri A, Lee HY, Pan WC, Tsai HJ, Chang HT, Candice Lung SC, Su HJ, Yu CP, Ji JS, Wu CD, Spengler JD. Is green space exposure beneficial in a developing country? Landsc Urban Plan. 2021;215:104226. http://doi.org/10.1016/J.LANDURBPLAN.2021.104226John J, Jaganathan R, Dharshan Shylesh DS. Mapping of Soil moisture index using optical and thermal remote sensing. Lect. Notes Civ. Eng. 2022;171:759-767. http://doi.org/10.1007/978-3-030-80312-4_65Laefer DF. Harnessing remote sensing for civil engineering: then, now, and tomorrow. Lecture Notes in Civil Engineering. 2020;33:3-30.Liu N, Harper RJ, Handcock RN, Evans B, Sochacki SJ, Dell B, Walden LL, Liu S. Seasonal timing for estimating carbon mitigation in revegetation of abandoned agricultural land with high spatial resolution remote sensing. Remote Sens. 2017;9(6):545. http://doi.org/10.3390/rs9060545Chevrel S, Bourguignon A. Application of optical remote sensing for monitoring environmental impacts of mining: from exploitation to postmining. L. Surf. Remote Sens. Environ. Risks. Elsevier; 2016. p. 191-220. http://doi.org/10.1016/B978-1-78548-105-5.50006-2IUCN and WRI. A guide to the Restoration Opportunities Assessment Methodology (ROAM): assessing forest landscape restoration opportunities at the national or sub-national level. Switzerland: IUCN; 2014.Veludo G, Cunha M, Sá MM, Oliveira-Silva C. Offsetting the impact of CO2 emissions resulting from the transport of Maiêutica’s academic campus community. Sustainability. 2021;13:10227. https://doi.org/10.3390/su131810227Asner GP, Powell GVN, Mascaro J, Knapp DE, Clark JK, Jacobson J, Kennedy-Bowdoin T, Balaji A, Paez-Acosta G, Victoria E., Secada L., Valqui M, Hughes RF. High-resolution forest carbon stocks and emissions in the Amazon. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2010;107(38):16738-16742. http://doi.org/10.1073/pnas.1004875107Pan Y, Birdsey RA, Fang J, Houghton R, Kauppi PE, Kurz WA, Phillips OL, Shvidenko A, Lewis SL, Canadell JG, Ciais Ph, Jackson RB, Pacala SW, McGuire AD, Piao S, Rautiainen A, Sitch S, Hayes D. A large and persistent carbon sink in the world’s forests. Science. 2011;333(6045):988-993. http://doi.org/10.1126/science.1201609Bernal B, Murray LT, Pearson TRH. Global carbon dioxide removal rates from forest landscape restoration activities. Carbon Balance Manag. 2018;13(1), 22. https://doi.org/10.1186/s13021-018-0110-8