Zadanie 7.1. Analiza przestrzennej i czasowej zmienności

Zadanie 7.1. Analiza przestrzennej i czasowej zmienności zanieczyszczenia powietrza na
obszarach badawczych na podstawie archiwalnych danych satelitarnych ENVISAT
SCHIAMACHY oraz danych z naziemnych stacji monitoringu w Polsce
W celu przebadania zanieczyszczenia powietrza na leśnych obszarach badawczych w Polsce,
dotyczącego dwutlenku siarki i dwutlenku azotu, zgromadzono dane na temat tych
zanieczyszczeń z dwóch stacji naziemnych zlokalizowanych w Karkonoszach i w Puszczy
Boreckiej. Dane z okresu 2000 – 2014 zostały przeanalizowane w aspekcie czasowym i
przestrzennym. Analiza czasowa zawartości dwutlenku siarki i dwutlenku azotu wykazała
sezonowy wzrost w okresie jesienno-zimowym. Porównanie rocznych średnich poziomów
zanieczyszczeń w latach 2000 – 2014 nie wykazało wyraźnych trendów zmian, z wyjątkiem
dwutlenku azotu dla Puszczy Boreckiej, gdzie nastąpił wzrost zanieczyszczeń w latach 2007 –
2014. Generalnie, wyższe wartości dla obu typów zanieczyszczeń wystąpiły dla Karkonoszy
niż dla Puszczy Boreckiej.
W drugim etapie prac zebrano dane satelitarne ENVISAT SCHIAMACHY dla obu obszarów
badawczych (dostępne były tylko dane dotyczące zawartości dwutlenku azotu w okresie 2003
– 2011). Analiza tych danych potwierdziła wnioski z analizy danych naziemnych; wyższe
wartości dwutlenku azotu stwierdzono dla Karkonoszy, nie zaobserwowano trendu zmian w
analizowanym okresie i sezonowego wzrostu w okresie zimowym. Korelacja dwóch
zestawów danych – naziemnych i satelitarnych wykazała ich umiarkowaną zależność (r =
0.47).
Zadanie 7.2. Analiza zależności pomiędzy wahaniami klimatu (zdarzeniami
meteorologicznymi) a czasową i przestrzenną zmiennością wskaźników roślinnych
generowanych na podstawie zdjęć satelitarnych
Badanie zależności pomiędzy parametrami meteorologicznymi a wskaźnikami roślinnymi
generowanymi na podstawie niskorozdzielczych zdjęć satelitarnych NOAA AVHRR
doprowadził do konkluzji, że istnieje dość wyraźny związek między tymi dwoma zestawami
danych. Oba wskaźniki – Znormalizowany Wskaźnik Roślinności – NDVI i Wskaźnik
Kondycji Roślinności – VCI wygenerowane dla pierwszej części okresu wegetacji dobrze
korelują z wartościami temperatury zimą, zwłaszcza w końcu zimy (w marcu). Oznacza to, że
niskorozdzielcze zdjęcia satelitarne mogą być stosowane do monitorowania warunków
stresowych roślin w pierwszej fazie wegetacji. Niemniej należy zaznaczyć, że wpływ
niekorzystnych warunków meteorologicznych w końcu zimy i na początku wiosny nie
odzwierciedla się poprzez wskaźniki roślinności w dalszej części okresu wegetacji. To
pozwala wyciągnąć wniosek, że polskie lasy na badanych obszarach są dość odporne na
anomalie pogodowe występujące w pierwszej fazie okresu wegetacji.
Podobne badanie zostało przeprowadzone dla wskaźników roślinnych wygenerowanych na
podstawie wysokorozdzielczych zdjęć satelitarnych (typu Landsat). W pierwszej fazie
dokładnie przeanalizowano dane meteorologiczne z dwóch różnych lat – 2014 i 2015.
Utworzono tzw. wskaźnik hydrotermiczny, oparty na danych o temperaturze i opadach, dla
wszystkich dekad obu sezonów wegetacyjnych i porównano go z wartościami wskaźników
roślinnych otrzymanych z danych Landsat. Analiza wykazała, że w przypadku 2015 roku,
charakteryzującego się długimi okresami suszy, spadek wskaźnika DSWI (Disease Stress
Water Index) jest znacznie większy (27 %) niż w przypadku 2014 roku (5 %). Wyniki analiz
wskazują, że wskaźniki roślinne generowane na podstawie wysokorozdzielczych zdjęć
satelitarnych mogą wskazywać na warunki stresowe w lasach ze względu na wpływ suszy.
Ten wniosek został poparty analizą regresji pomiędzy wskaźnikiem hydrotermicznym w
latach 2000 – 2016 i spadkiem wskaźnika DSWI w tych latach. Analiza wykazała dobrą
korelację między tymi dwoma zestawami danych (r = -0.72). Ponadto wykryto, że poziom
wpływu suszy na kondycję drzewostanów jest zależny od typu siedliska; lasy usytuowane na
siedlisku suchym okazały się mniej podatne na wpływ suszy niż te zlokalizowane na
siedliskach świeżym i wilgotnym.
Zadanie 7.3. Analiza zależności pomiędzy wskaźnikami roślinnymi ze zdjęć
satelitarnych a pomiarami naziemnymi
Naziemne pomiary spektrometryczne, prowadzone w trzech sezonach wegetacji, były
podstawa do wygenerowania licznych wskaźników roślinnych, charakteryzujących różne
aspekty kondycji roślinności: ogólna kondycje roślin, zawartość chlorofilu i innych
barwników roślinnych, ilość suchej biomasy, zawartość wody, zawartość azotu w roślinach.
Spośród 40 wskaźników wybrano sześć, które okazały się statystycznie istotne dla różnic w
okresie wegetacji oraz korelowały z różnymi parametrami roślin. Były to: Normalized
Difference Infrared Index (NDII) wrażliwy na ilość wody w roślinach, Simple Ratio Index
(SR) charakteryzujący ogólną kondycję roślin, Enhanced Vegetation Index (EVI) wrażliwy na
strukturę roślinności, wąskopasmowy Normalized Difference Vegetation Index (NDVI 705)
oraz Green Normalized Difference Vegetation Index (Green NDVI) charakteryzujący
zawartość chlorofilu i Simple Ratio Pigment Index (SRPI) wrażliwy na zawartość pigmentów.
Wyniki analizy tych wskaźników w dwóch sezonach wegetacji – 2014 – 2015 pozwoliły
wyciągnąć wnioski, że niektóre wskaźniki – NDII i SR – odzwierciedlają zmiany parametrów
meteorologicznych, które są powiązane z suszą; większe spadki wskaźników wystąpiły w
roku suszowym 2015. Stąd też wnioski wyciągnięte z badań naziemnych potwierdzają wyniki
analiz wysokorozdzielczych zdjęć satelitarnych.
Badanie zależności pomiędzy naziemnymi pomiarami spektrometrycznymi (ASD FieldSpec)
i danymi satelitarnymi ze Svalbardu było ukierunkowane na ocenę różnych wskaźników
roślinnych do wykrywania stresu roślinności. W trakcie badań stwierdzono, że zależność taka
istnieje w przypadku łącznego wpływu zanieczyszczeń z kopalni oraz zimowych ociepleń
klimatu na rośliny karłowate takie jak Cassiope tetragona i Dryas octopetala.. Analiza
regresji dla wskaźnika RENDVI określonego na podstawie danych naziemnych oraz danych
satelitarnych (RapidEye) dla różnych stanowisk roślinnych wykazała silny związek R 2 = 0.82,
p = 0.036. Ten związek wykazuje, ze jest możliwe przeniesienie informacji o stresie roślin
pochodzącej z pomiarów naziemnych na poziom lokalny i regionalny.
Zadanie 7.4. Przestrzenna analiza w profilu północ – południe zależności
zidentyfikowanych w zadaniach 7.1. i 7.2 w celu określenia wpływu zmian klimatu na
kondycję roślin w zależności od szerokości geograficznej i typu klimatu
Analiza wpływu zmian klimatu na kondycję roślin, prowadzona w strefie umiarkowanej w
Polsce wykazała, ze istnie zależność pomiędzy wskaźnikiem roślinności dla lasów
północnowschodniej Polski, będących pod wpływem klimatu kontynentalnego oraz dla lasów
południowej Polski, które są częściowo w zasięgu klimatu morskiego. Jednocześnie
stwierdzono, ze ekstremalne zmiany parametrów meteorologicznych, powodujące susze mogą
być odzwierciedlane za pomocą spadu wskaźnika roślinności (DSWI).
Jednalże zarazem stwierdzono, że lasy Polski w strefie umiarkowanej są dość odporne na
wahania temperatury na początku okresu wegetacji, kompensując niekorzystne warunki
rozwoju w dalszych fazach fenologicznych.
W przypadku klimatu arktycznego na Svalbardzie stwierdzono, że roślinność karłowata jest
bardziej wrażliwa na wpływ zdarzeń klimatycznych i zanieczyszczeń powietrza. Analiza
danych z satelity Formosat pozyskanych w 2011 i 2012 roku wykazuje, ze że zimowe
ocieplenia obserwowane w roku 2012, powodujące uszkodzenia roślinności, mogą być
wykrywane za pomocą zdjęć satelitarnych. Analiza wysokorozdzielczych zdjęć Landsat i
niskorozdzielczych zdjęć MODIS I AVHRR na tym samym obszarze (Adventdalen)
wykazała spadek maksymalnej wartości NDVI (AVHRR) dla lat 2005-2007, 2010 i 2012,
które są zgodne z epizodami zimowego ocieplenia w tych latach. Tak więc można
wnioskować, ze wpływ zmian klimatu na stan roślinności jest większy w kimacie arktycznym
niż w strefie klimatu umiarkowanego.
Zadanie 7.5. Porównanie zawartości zanieczyszczeń w roślinach na różnych obszarach
badawczych
Wyniki analizy zawartości zanieczyszczeń w roślinach na różnych obszarach badawczych
zostały przedstawione w postaci map, na których zaprezentowano poziomy zanieczyszczeń
dla metali ciężkich (mangan, nikiel, cynk, kadm, miedź, ołów). Dla każdego obszaru
badawczego wygenerowano oddzielny zestaw map z kolejnych kampanii terenowych i
określono miejsca najbardziej narażone na akumulację zanieczyszczeń. Analiza zmian
koncentracji metali ciężkich w roślinach w trakcie okresu wegetacji nie wykazała istotnych
trendów, z wyjątkiem Puszczy Białowieskiej, gdzie w 2015 roku zaobserwowano wzrost
poziomu niklu. Generalnie największe zanieczyszczenie metalami ciężkimi zaobserwowano
w Beskidzie Żywiecki (głównie cynkiem, kadmem i ołowiem) oraz w Karkonoszach.
Najniższe poziomy koncentracji metali ciężkich wystąpiły w lasach północnowschodniej
Polski (Puszcza Borecka).
Zadanie 7.6. Badanie zależności pomiędzy zawartością zanieczyszczeń w roślinach a
kondycja roślinności określaną za pomocą pomiarów naziemnych, zdjęć lotniczych i
satelitarnych
Badanie zależności pomiędzy zawartością zanieczyszczeń w roślinach a kondycją roślinności
określoną za pomocą pomiarów naziemnych zostało przeprowadzone poprzez porównanie
poziomów zanieczyszczeń z poziomem chlorofilu w roślinach. Mapy przestrzennego rozkładu
zanieczyszczeń były podstawa wyboru miejsc do analizy. Rozkład zanieczyszczeń był
analizowany w okresie wiosennym i w środku okresu wegetacji. Poziom chlorofilu został
określony dla każdego gatunku (świerk, buk, sosna, grab) oddzielnie dla punktów o niskiej i
wysokiej koncentracji metali ciężkich. Celem analizy było stwierdzenie, czy znaczny spadek
poziomu chlorofilu jest związany ze zwiększonym poziomem zanieczyszczeń. Wyniki
analizy wskazują, że nie ma istnych różnic w poziomie chlorofilu dla roślin o wysokiej i
niskiej zawartości zanieczyszczeń (z wyjątkiem Karkonoszy i Beskidu Żywieckiego, gdzie
nieznaczny spadek poziomu chlorofilu zaobserwowano wiosna dla świerka i buka).
Zadanie 7.7. Analiza stopnia wpływu zanieczyszczeń na zwiększoną podatność roślin na
zmiany klimatyczne
Sprawdzenie hipotezy, że roślinność będąca pod wpływem zanieczyszczeń jest bardziej
podatna na zdarzenia klimatyczne, takie jak zimowe ocieplenia klimatu, było trudne w
ramach projektu WICLAP. Dla polskich obszarów badawczych zaobserwowano dość niski
poziom zanieczyszczeń metalami ciężkimi, stąd też wpływ na kondycję roślinności był
zaniedbywalny, co potwierdziły prace w ramach zadania 7.6. W przypadku Svalbardu
stwierdzono zależność pomiędzy wysokim zanieczyszczeniem niklem i wielkością uszkodzeń
roślinności tundrowej, lecz ta zależność powinna być zweryfikowana w toku dalszych badań
poza projektem WICLAP, aby uczynić ją w pełni wiarygodną.