Metsade produktiivsuse kaugseirest Tiit Nilson, Mait Lang, Tõnu Lükk, Alo Eenmäe Tartu Observatoorium Seirefoorum 2008, Tallinn, 7. november 2008

Kosmiline kaugseire ja taimkatte primaarproduktsioon NPP – Net Primary Production Kaugseire teel NPP otse mõõta ei saa Võib siiski ette kujutada nt radari interferomeetria ja/või lidarite abil metsa kõrguse muutuse mõõtmist Välja pakutud mitmed NPP mudelid, mis erineva detailsuse astmega, kus kaugseire andmeid kasutatakse sisendina NPP ja Monteith’i empiiriline seos

Monteith’i seos NPP= APAR ε , APAR taimkatte poolt neelatud fotosünteetiliselt aktiivne kiirgus, seos vegetatsiooniperioodi summade vahel ε – PAR kasutamise efektiivsus nt on pakutud ε=0.2 kuni 1.5 g (C)/MJ (PAR) metsadele. Tõravere andmetel PAR aastasumma on meil ca 1500 MJ/m2, maist septembrini 1077 MJ/m2 See teeks nt 1077*0.55= 593 gC/m2 kui kasutatakse ära kogu pealelangev PAR (ε =0.55 vastab halli männi metsale) Mida rohkem vaadeldav taimkate vegetatsiooniperioodil PAR neelab, seda suurem on NPP

APAR leidmiseks pakutakse võimalust kasutada kaugseire abi, NDVI indeksi kaudu APAR=PAR FAPAR, PAR – maapinnale langev, FAPAR – taimestiku poolt neelatud osa pealelangevast PARist; võiks kehtida nt päevasummade vahel ja siis summeerida üle vegetatsiooniperioodi FAPAR= b NDVI + a, empiiriliselt leitud seos, võiks kehtida nt päevasummade vahel. Kahjuks olenevad a ja b taimkatte tüübist, metsa puhul ka alustaimestiku LAIst NPP= ε ΣPAR (b NDVI +a) NDVI=(RNIR – RRED)/(RNIR+RRED) RRED ja RNIR – uuritava taimkatte heleduskordajad spektri punases ja lähedases infrapunases piirkonnas

MODISe NPP MODISe NPP algoritm on veidi keerukam kui lihtsalt Monteith’i seose kasutamine. Antakse iga piksli jaoks hinnangud fotosünteesile ja hingamisele, vastavalt maakatte klassile, arvestatakse ka temperatuuri jms MODISe NPP produktid saadavad globaalselt 1km võrgustikul: MOD17A3 (aastane NPP) MOD17A2 (8 päeva keskmine NPP) Mõned Eesti paikade info on kiiresti kättesaadav aadressil http://daac.ornl.gov/cgi-bin/MODIS/GR_col5_1/mod_viz.html Eestis MODISe NPP produkte seni testitud pole. Kuidas testida? Polegi nii lihtne, sest suuri homogeenseid alasid Eestis vähe MODISe lahutusvõime kehv, see ei võimalda nt erinevate metsatüüpide NPP eraldi mõõta

Vaja oleks NPP hinnanguid parema lahutusvõimega satelliidipiltidelt Parema lahutusvõimega skannerid (nt Landsat TM ja SPOT HRVIR) oleksid sobivad, kuid reeglina ei saa pilvisuse tõttu piisavalt pilte ühest vegetatsiooniperioodist. Meie kasutame siin üle paljude aastate keskmistatud heleduskordajate sesoonseid käike

Järvselja andmed, mida kasutati Metsanduslik andmebaas 2001. a., sisaldab muuhulgas igale eraldisele tüvemahu aastase juurdekasvu hinnangu Landsat TM, ETM+ ja SPOT HRVIR satelliidipildid (32tk) aastatest 1986-2007. Pildid on taandatud maapinnalähedase heleduskordaja ühikutesse ja seatud sesoonsesse aegritta. Teatud silumine rakendatud piltide sesoonsele reale. Maapealsete mõõtmiste tulemused taimkatte analüsaatoritega metsade läbipaistvuse suundolenevuse mõõtmiseks ja selle kaudu FAPAR hinnanguks Pealelangeva PAR andmed aktinomeetriajaamast Tõraveres

Näide Järvselja metsade kohta Kas Monteith’i seos kehtib? Kas on olemas lineaarne seos aastase tüvemassi juurdekasvu ja APAR või NDVI sesooni summaga? Kas NDVI ja APAR vahel on lineaarne seos?

Ühe puistu tasemel on seos NDVI hetkväärtuse ja tüvemahu juurdekasvu vahel nõrk

Hetkväärtuste tasemel pole NDVI seos FAPARiga kuigi hea Puurinde FAPAR ligikaudu = 1 – läbipaistvus Päikese suunas. Viimane saadud LAI-2000 mõõtmistest 2002. FAPAR ja NDVI seos FAPAR ja rohelise ning punase kanali heleduskordaja seos. Siin FAPAR vastab puurinde ja rohurinde poolt summaarselt neelatud PARile

Siiski on sesooni summade mõttes parim indeks NDVI Puurinde FAPAR versus RSR (Reduced Simple Ratio) indeks RSR = RNIR/RRED [1- (RSWIR- RSWIRmin)/( RSWIRmax- RSWIRmin)] RSWIR on keskmise infrapunase piirkonna heleduskordaja Siiski on sesooni summade mõttes parim indeks NDVI

NDVI sesoonne käik Järvselja piirkonna Landsati ja SPOTi piltide silutud aegrea alusel Tuletatud NDVI keskmised sesoonsed käigud erineva peapuuliigi ja boniteediga metsadele Kaalutuna pealelangeva PARiga arvutatud samadele metsatüüpidele NDVI sesooni summad ja leitud seosed andmebaasist arvutatud puidumassi aastase juurdekasvuga Hetkel kokku 32 pilti vegetatsiooniperioodi erinevaist hetkedest 9. mai 2000 31. mai 2002 6. juuni 2000 18. juuli 2002 29. august 1997

Järvselja kaasikute NDVI sesoonne käik Kehvade ja keskmise boniteediga kaasikute NDVI käigud selgelt eristatavad. Kõrge-boniteedilised omavahel mitte Ajanihe fenoloogias kevadel. Kehvad kaasikud ei kasuta pealelangeva kiirguse ressurssi Orlovi boniteet

Tüvemassi aastane juurdekasv vs NDVI Hea lineaarne seos, kuid väga viljakate kasvukohtade puistud pole NDVI sesooni keskmiste alusel eristatavad. Regressioonijoon ei arvesta kuusikuid, haavikuid ja kõrge- boniteedilisi kaasikuid, samuti rabamännikuid. Hajuvus regressioonisirge ümber suureneb, kui NDVI sesooni keskmise asemel kasutada NDVI maksimumväärtust kesksuvel.

MODISe NPP algoritm teeb üle sesooni summeerimise 8 päeva kaupa, seda igal konkreetsel aastal MODISe NPP 1km piksliga kaardile on peale pandud Järvselja metsade puistuplaan (2001). Sellise lahutuse juures NPP varieeruvus Järvseljal kaunis väike

Järvselja tüvemahu aastase juurdekasvu (m3/ha/aasta) kaart, tuletatuna metsanduslikust andme- baasist

Seos MODISe aastase NPP ja tüvemassi juurdekasvude vahel Suured erinevused NPP väärtustes. Metsanduslikust andmebaasist tüvemahu juurdekasvu kaudu arvutades ei arvesta me lehtede, okste, alus- taimestiku ja juurte juurdekasvu jm protsesse mullas. Vaja usaldus- väärseid andmeid ka teiste komponentide kohta MODISe 1km andmete väike muutlikkus on seletatav piksli suurusega Punktid vastavad erineva boniteediga kaasikutele, ka MODISe NPP pildilt leituna.

MODISe aastase NPP produkt (Collection 5) kogu Eesti ala kohta Alo Eenmäe on need kokku kogunud Aastad 2000-2007 hetkeseisuga Analüüs veel pooleli

Eesti maismaa NPP hinnang 2000, kg C/m2/aasta

Eesti maismaa NPP hinnang 2001, kg C/m2/aasta

Eesti maismaa NPP hinnang 2002, kg C/m2/aasta

Eesti maismaa NPP hinnang 2003, kg C/m2/aasta

Eesti maismaa NPP hinnang 2004, kg C/m2/aasta

Eesti maismaa NPP hinnang 2005, kg C/m2/aasta

Eesti maismaa NPP hinnang 2006, kg C/m2/aasta

Eesti maismaa NPP hinnang 2007, kg C/m2/aasta

MODISe maakatte kaart Eesti kohta 1km lahutusega 1-igihaljas okasmets,4-heitleheline lehtmets, 5-segamets, 10-rohumaa, 12-põllumaa, 14-põllu ja loodusliku mosaiik

Põllumajandus (Eesti Statistika) Saab võrrelda MODISe NPPd Eesti ametliku statistikaga põldude saagi ja metsade juurdekasvu kohta Põllumajandus (Eesti Statistika) Peab teadma kui suure osa koguproduktsioonist moodustab erinevatel kultuuridel kasulik saak (terad, kartulid) ja kui suur on süsiniku sisaldus saagis, ka kuivaine sisaldust Metsade juurdekasvu andmed (Aastaraamat Mets) Peab teadma puidu tihedusi (liigiti) ja süsiniku sisaldust kuivaines Kui suure osa moodustab tüvepuidu juurdekasv kogu primaarproduktsioonist Saab võrrelda maakondade kaupa

Esialgseid tulemusi: Eesti NPP käik 2000-2007 mõnede maakatteklasside kaupa Metsade statistikas arvestatud vaid tüvede juurdekasvuga

Mõned arusaadavad ja mõned mitte just selged tendentsid erinevate aastate NPPs 2007. aasta produktiivne. Oli ka hea aasta, seevastu 2006 oli põuane Miks on saared ja rannikualad Pärnumaal ja Lahemaal nii produktiivsed? Kas ka tegelikult või on probleem MODISe algoritmis? Selgeid päevi on neil aladel kindlasti rohkem. Tundub, et mulla viljakuse erinevusi sama maakatteklassi (nt okasmetsad) piirides ei arvestata Asi vajab täiendavat uurimist

Kokkuvõtteks Kosmiline kaugseire võimaldab arvestataval tasemel saada taimkatte aastase produktiivsuse ja selle kaudu ka seotud süsiniku hulga hinnanguid. Lisaks siin vaadeldule on NPP hinnanguks kindlasti kasutatav nt KNN-meetod, mis kasutab kombineeritud infot satelliidipiltidest ja statistilisest metsainventuurist Konkreetsete hinnangute (sh MODISe NPP) kvaliteet Eesti alal vajab veel testimist Kindlasti peame seda testimist tegema siin Eestis ise Tänan kuulamast!