Цель. Исследовать динамику лесных пожаров в России и её субъектах, а также эмиссии CO2 за период с 2001 по 2019 гг. для оценки связи между глобальным потеплением и лесными пожарами. Процедура и методы. Проведён анализ опубликованных материалов и статистических источников. На базе данных дистанционного зондирования Земли из космоса, а именно данных MODIS, проведено исследование динамики лесных пожаров в России и её субъектах. Наборы данных обработаны с использованием ПО QGIS и библиотек Python. Выбросы CO2 проанализированы на базе наборов данных о пожарах Global Fire Emissions Database с применением методов системного анализа и математического моделирования. Математическое моделирование глобального цикла CO2 выполнено с использованием глобальной пространственной модели А. М. Тарко по двум сценариям, с учётом: индустриальных выбросов и лесных пожаров; индустриальных выбросов и вырубок лесов. Результаты. Выявлено, что за период с 2001 по 2019 гг. максимум эмпирических функций распределения площадей сгоревших лесов во всех федеральных округах смещен в сторону минимальных значений, из чего следует, что увеличение ежегодных площадей лесных пожаров в России и её субъектах происходит при общем уменьшении их количества. Наибольшее количество статистически значимых коэффициентов корреляции наблюдается в Центральном федеральном округе. Продемонстрирована прямая зависимость площадей лесных пожаров от средней годовой температуры и обратная - от среднего годового количества осадков. Отмечен рост массы сгоревшего сухого вещества и эмиссии CO2 в результате пожаров на 90% в 2019 по сравнению с 2001 гг., в том числе в результате лесных пожаров - на 167%. Математическое моделирование глобального цикла CO2 в биосфере показало положительную обратную связь между глобальным потеплением и лесными пожарами. Теоретическая и/или практическая значимость. Проведенное исследование представляют собой актуальную базу для проведения дальнейшего анализа по изучению динамики лесных пожаров в России, их последствий как для биогеохимического цикла углерода, так и для экологических функций лесных сообществ.1
Aim. The dynamics of forest fires in Russia and its regions and CO2 emissions from 2001 to 2019 are investigated to assess the relationship between global warming and forest fires. Methodology. The published materials and statistical sources are analyzed and the databases on fires are studied. The dynamics of forest fires in Russia and its regions is examined on the basis of remote sensing data from the Earth (MODIS data). The datasets are processed using QGIS software and Python libraries. CO2 emissions are analyzed using the Global Fire Emissions Database fire datasets using system analysis and mathematical modeling. Mathematical modeling of the global CO2 cycle is carried out using the global spatial model of A. M. Tarko under two scenarios - taking into account industrial emissions and forest fires and taking into account industrial emissions and deforestation. Results. It is found that for the period from 2001 to 2019, the maximum increase in the empirical distribution functions of the areas of burnt forests in all federal districts is shifted towards the minimum values, which implies an increase in the annual areas of forest fires in Russia and its constituent entities, with a general decrease in their number. The largest number of statistically significant correlation coefficients is observed in the Central Federal District. The direct dependence of the areas of fires on the average annual temperature and inverse dependence on the average annual amount of precipitation is demonstrated. It is revealed that the burnt dry matter and CO2 emissions from fires increased by 90% in 2019 compared to 2001. An increase by 167% is found if forest fires are taken into account. Mathematical modeling of the global CO2 cycle in the biosphere demonstrates a positive feedback between global warming and forest fires. Research implications. The conducted research is an actual basis for the further study of the dynamics of forest fires in Russia, as well as for the ecological functions of forest communities.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.