Методический подход к учету влияния абиотических факторов на восстановление природных экосистем, нарушенных при освоении георесурсов, с использованием дистанционного зондирования
Остапенко С.П.1, Месяц С.П.1
1 Горный институт Кольского научного центра Российской академии наук, г. Апатиты, Российская Федерация
Горная Промышленность №6/ 2025 стр. 120-125
Резюме: Добыча и переработка полезных ископаемых оказывают негативное воздействие на состояние природных экосистем, что обуславливает необходимость их мониторинга для эффективного восстановления природной среды. В исследовании разработана методика интеграции абиотических факторов (уклона, температуры поверхности, стресса влажности, загрязнения атмосферы) и первичной продукции углерода с использованием спутниковых наблюдений для оценки восстановления природной среды в развитие методов интерпретации данных дистанционного зондирования Земли. Установлена зависимость чистой первичной продукции растительного покрова от расстояния до источника загрязнения. Определены шесть факторов восстановления, включая индекс стресса влажности растений, температуру в период максимальной вегетации, тип растительности, высоту над уровнем моря, экспозицию склона и концентрацию оксидов азота в тропосфере, а также установлены причинно-следственные связи между ними в виде вероятностной графовой модели на примере разрабатываемого месторождения бадделеит-апатит-магнетитовых руд, расположенного в Баренцевом Евро-Арктическом регионе России. Показано, что загрязнение атмосферы оксидами азота является лимитирующим фактором и определяет границы восстановления растительного покрова. Для улучшения адаптивного управления ландшафтами, нарушенными при освоении георесурсов, предлагается методическая основа автоматизированного выявления ограничивающих факторов восстановления природных экосистем в региональном масштабе без проведения наземных наблюдений.
Ключевые слова: Арктический регион, освоение георесурсов, восстановление природной среды, растительный покров, чистая первичная продукция растительности, спутниковые данные, индекс стресса влажности растений, температура поверхности, оксиды азота, вероятностная графовая модель
Благодарности: Работа выполнена в рамках госзадания № FMEZ-2025-0052 «Развитие научно-методических основ мультимасштабного мониторинга горнотехнических объектов Баренцева Евро-Арктического региона». Данные спутниковых наблюдений получены на сервере Геологической службы США (USGS) и обрабатывались с использованием систем SNAP, QGIS, R, GNUPlot.
Для цитирования: Остапенко С.П., Месяц С.П. Методический подход к учету влияния абиотических факторов на восстановление природных экосистем, нарушенных при освоении георесурсов, с использованием дистанционного зондирования. Горная промышленность. 2025;(6):120–125. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2025-6-120-125
Информация о статье
Поступила в редакцию: 15.09.2025
Поступила после рецензирования: 10.11.2025
Принята к публикации: 18.11.2025
Информация об авторах
Остапенко Сергей Павлович – кандидат технических наук, ведущий научный сотрудник, Горный институт Кольского научного центра Российской академии наук, г. Апатиты, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-0002-1513-4250; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Месяц Светлана Петровна – ведущий научный сотрудник, заведующий лабораторией, Горный институт Кольского научного центра Российской академии наук, г. Апатиты, Российская Федерация; https://orcid.org/0000-0002-9929-8067; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Список литературы
1. M Bouaziz., Benndorf J. Remote monitoring of land degradation in the mining context: an updated review focusing on potentials and challenges. Euro-Mediterranean Journal for Environmental Integration. 2024;9(2):689–703. https://doi.org/10.1007/s41207-024-00479-2
2. Rosa J.C.S., Morrison-Saunders A., Hughes M., Sánchez L.E. Planning mine restoration through ecosystem services to enhance community engagement and deliver social benefits. Restoration Ecology. 2020;28(4):937–946. https://doi.org/10.1111/rec.13162
3. Sparrow B.D., Edwards W., Munroe S.E.M., Wardle G.M., Guerin G.R., Bastin J.-F. et al. Effective ecosystem monitoring requires a multi-scaled approach. Biological Reviews. 2020;95(6):1706–1719. https://doi.org/10.1111/brv.12636
4. Masek J.G., Hayes D.J., Hughes M.J., Healey S.P., Turner D.P. The role of remote sensing in process-scaling studies of managed forest ecosystems. Forest Ecology and Management. 2015;355:109–123. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2015.05.032
5. Gong D., Huang M., Ge Y., Zhu D., Chen J., Chen Y. et al. Revolutionizing ecological security pattern with multi-source data and deep learning: An adaptive generation approach. Ecological Indicators. 2025;173:113315. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2025.113315
6. Остапенко С.П., Месяц С.П. Исследование динамики восстановления природных экосистем, нарушенных при освоении георесурсов, по данным спутниковых наблюдений. Горная промышленность. 2024;(6):52–58. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2024-6-52-58
7. Остапенко С.П., Месяц С.П. Оценка потенциала восстановления экологического состояния природных экосистем, нарушенных при освоении георесурсов, по спутниковым данным. Горная промышленность. 2023;(5S):80–86. https://doi.org/10.30686/1609-9192-2023-5S-80-86
8. Месяц С.П., Остапенко С.П. Прогноз техногенного воздействия горнопромышленных предприятий на состояние природной среды по данным спутниковых наблюдений. Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. 2018;(4):181–187. https://doi.org/10.15372/FTPRPI20180420
9. Остапенко С.П., Месяц С.П. Геоинформационный подход к корректировке спутниковых данных мониторинга восстановления природных экосистем на примере складированных отходов обогащения руд. Горный информационноаналитический бюллетень. 2022;(12-1):94–105. https://doi.org/10.25018/0236_1493_2022_121_0_94
10. Tonion F., Pirotti F. Sentinel-5P NO2 data: Cross-validation and comparison with ground measurements. In: The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XLIII-B3-2022 XXIV ISPRS Congress (2022 edition), 6–11 June 2022, Nice, France. pp. 749–756. https://doi.org/10.5194/isprs-archivesXLIII-B3-2022-749-2022
11. Ionescu G.L., Ionescu Gh.C. Atmospheric pollutant dispersion modeling methods. Journal of Applied Engineering Sciences. 2023;13(2):297–302. https://doi.org/10.2478/jaes-2023-0038
12. Hersbach H., Bell B., Berrisford P., Hirahara S., Horányi A., Muñoz-Sabater J. et al. The ERA5 global reanalysis. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2020;146(730):1999–2049. https://doi.org/10.1002/qj.3803
13. Мелихов М.В., Калашник А.И., Остапенко С.П., Лебедик Е.Ю. Комплексный подход к дистанционному мониторингу горно-гидротехнических объектов на основе космических и цифровых технологий. Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. 2025;(1):170–180. https://doi.org/10.15372/FTPRPI20250116
14. Мэрфи К.П. Вероятностное машинное обучение. Введение. М.: Пресс; 2022. 990 с.
15. Сукачев В.Н. Избранные труды: в 3 т. Т. 1. Основы лесной типологии и биогеоценологии. Л.: Наука; 1972. 418 с.
16. Lintunen A., Paljakka T., Salmon Y., Dewar R., Riikonen A., Hölttä T. The influence of soil temperature and water content on belowground hydraulic conductance and leaf gas exchange in mature trees of three boreal species. Plant, Cell & Environment. 2019;43(3):532–547. https://doi.org/10.1111/pce.13709
17. Báez S., Fadrique B., Feeley K., Homeier J. Changes in tree functional composition across topographic gradients and through time in a tropical montane forest. PLoS ONE. 2022;17(4):e0263508. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0263508
18. McNichol B.H., Wang R., Hefner A., Helzer C., McMahon S.M., Russo S.E. Topography-driven microclimate gradients shape forest structure, diversity, and composition in a temperate refugial forest. Plant-Environment Interactions. 2024;5(3):e10153. https://doi.org/10.1002/pei3.10153
19. Erisman J.W., de Vries W. Nitrogen deposition and effects on European forests. Environmental Reviews. 2000;8(2):65–93. https://doi.org/10.1139/er-8-2-65
