УДК 528.7 Аэрокосмическая съемка и фотограмметрия (аэрофотограмметрия, наземная фотограмметрия). Методы и инструменты
УДК 528.8 Дистанционное зондирование. Методы и приборы
ГРНТИ 89.57 Исследования Земли из космоса
Экосистемы водно-болотных угодий имеют решающее значение для сохранения экологической устойчивости, выполняя задачи по очистке воды, накоплению углерода и предотвращению наводнений. Однако изменение климата и повышение уровня моря угрожают этим экосистемам, особенно в прибрежных районах. В настоящем исследовании с помощью модели SLAMM (англ. Sea Level Affecting Marshes Model) оценивается воздействие повышения уровня моря на экосистемы водно-болотных угодий в межпровинциальном биосферном резервате «Дельта Красной реки» во Вьетнаме. Для моделирования изменений в экосистемах были использованы карты водно-болотных угодий, классифицированные на основе спутниковых снимков PlanetScope (2016–2022 годы) с разрешением 4,77 м по девяти типам земель. Эти карты, обработанные с применением глубокого обучения, были преобразованы в формат SLAMM. Сценарий, использованный в данном исследовании, основан на сценарии RCP8.5, который разработан Министерством природных ресурсов и окружающей среды Вьетнама и предсказывает повышение уровня моря на 1 м к 2100 году. Результаты исследования показывают, что при данном сценарии повышение уровня моря приведет к значительным изменениям в распределении экосистем водно-болотных угодий, особенно мангровых лесов и приливно-отливных отмелей. Эти данные имеют важное значение для разработки адаптационных мер и стратегий устойчивого управления прибрежными экосистемами.
прибрежные водно-болотные угодья, SLAMM, повышение уровня моря, изменение климата, дельта Красной реки, прогноз, Вьетнам
1. Đoàn T.T.H., Phạm T.T., Trần T.P. Suy thoái hệ sinh thái toàn cầu và giải pháp phục hồi hệ sinh thái cho Việt Nam // Tạp chí Khoa học Biến đổi khí hậu. 2022. Số. 22. Tr. 17–25. DOIhttps://doi.org/10.55659/2525-2496/22.71057.
2. Đạt T.Q., Likitdecharote K., Trung N.H. Mô phỏng xâm nhập mặn Đồng bằng sông Cửu Long dưới tác động mực nước biển dâng và sự suy giảm lưu lượng từ thượng nguồn // Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ. 2012. Số. 21. Tr. 141–150.
3. Nguyễn Đ.Đ., Đoàn T.T.H. Giải pháp phục hồi hệ sinh thái và đa dạng sinh học cho Việt Nam // Nghiên cứu Địa lý nhân văn. 2021. Số. 4. Tr. 81–90.
4. Clough J., Polaczyk A., Propato M. Modeling the potential effects of sea-level rise on the coast of New York: Integrating mechanistic accretion and stochastic uncertainty // Environmental Modelling & Software. 2016. Vol. 84. P. 349–362. DOIhttps://doi.org/10.1016/j.envsoft.2016.06.023.
5. Akumu C.E., Pathirana S., Baban S., et al. Examining the potential impacts of sea level rise on coastal wetlands in north-eastern NSW, Australia // Journal of Coastal Conservation. 2011. Vol. 15. P. 15–22. DOIhttps://doi.org/10.1007/s11852-010-0114-3.
6. Payo A., Mukhopadhyay A., Hazra S., et al. Projected changes in area of the Sundarban mangrove forest in Bangladesh due to SLR by 2100 // Climatic Change. 2016. Vol. 139. P. 279–291. DOIhttps://doi.org/10.1007/s10584-016-1769-z.
7. Cole Ekberg M.L., Raposa K.B., Ferguson W.S., et al. Development and application of a method to identify salt marsh vulnerability to sea level rise // Estuaries and Coasts. 2017. Vol. 40. P. 694–710. DOIhttps://doi.org/10.1007/s12237-017-0219-0.
8. Fernandez-Nunez M., Burningham H., Díaz-Cuevas P., et al. Evaluating the response of Mediterranean-Atlantic salt marshes to sea-level rise // Resources. 2019. Vol. 8. No. 1. P. 50. DOIhttps://doi.org/10.3390/resources8010050.
9. Dang A.T., Reid M., Kumar L. Assessing potential impacts of sea level rise on mangrove ecosystems in the Mekong Delta, Vietnam // Regional Environmental Change. 2022. Vol. 22. No. 2. P. 70. DOIhttps://doi.org/10.1007/s10113-022-01925-z.
10. Cooper H., Zhang C. Vulnerability Analysis of Coastal Everglades to Sea Level Rise Using SLAMM // Multi-Sensor System Applications in the Everglades Ecosystem. Boca Raton: CRC Press, 2020. P. 259–272.
11. Familkhalili R., Davis J., Currin C.A., et al. Quantifying the benefits of wetland restoration under projected sea level rise // Frontiers in Marine Science. 2023. Vol. 10. P. 1–15. DOIhttps://doi.org/10.3389/fmars.2023.1187276.
12. Quoc L.H. Tiếp cận địa lý trong phân vùng chức năng không gian ven biển huyện Hải Hậu-Nghĩa Hưng, tỉnh Nam Định // Tạp chí khoa học Tài nguyên và Môi trường. 2017. Số. 15. Tr. 14–25.
13. Wu W., Yeager K.M., Peterson M.S., et al. Neutral models as a way to evaluate the Sea Level Affecting Marshes Model (SLAMM) // Ecological Modelling. 2015. Vol. 303. P. 55–69. DOIhttps://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2015.02.008.
14. Куен Д.Т., Малинников В.А. Классификация устьевых и прибрежных водно-болотных угодий по снимкам Planet NICFI на основе сверточных нейронных сетей и трансферного обучения // Геодезия и картография. 2024. № 6. С. 31–42. DOIhttps://doi.org/10.22389/0016-7126-2024-1008-6-31-42.
15. Krauss K.W., McKee K.L., Lovelock C.E., et al. How mangrove forests adjust to rising sea level // New Phytologist. 2014. Vol. 202. No. 1. P. 19–34. DOIhttps://doi.org/10.1111/nph.12605.
16. Hai Н.Đ., Trong Н.G., Tuan P.V., et al. Nghiên cứu phương pháp quy chuyển độ cao giữa hải đồ và bản đồ địa hình biển dựa trên thủy triều tại khu vực Vịnh Bắc Bộ // Tạp chí khí tượng thủy văn. 2023. Số. 752. Tr. 51–60.
17. Saintilan N., Khan N.S., Ashe E., et al. Thresholds of mangrove survival under rapid sea level rise // Science. 2020. Vol. 368. P. 1118–1121. DOIhttps://doi.org/10.1126/science.aba2656.
