THE POSSIBILITY OF USING OF REMOTE DEFINED PARAMETERS FOR A PRIORI ASSESSMENT OF THE VEGETATION SEASON CONDITIONS
Keywords:
remote sensing, vegetation indices, drought, snow cover, solar activityAbstract
The analysis of the prior information before beginning of the current vegetation season allows previously estimate the probability of weather conditions using some indirect factors. It is important for the early assessment of the expected crop conditions. Selection of similar factors is determined by agro-climatic characteristics of the territory, availability and accessibility of information from long-term observations.
Authors offer a set of remotely-defined parameters including probability of occurrence of droughts, which calculated from remote sensing. data; conditions of temperature and humidity in previous seasons; characteristics of spring snowmelt; the solar cycle features.
References
III-VI Национальное Сообщение Республики Казахстан к Рамочной конвенции ООН об изменении климата. – Астана, 2013. – 274 с.
Абишева З.М. Эколого-географические последствия засух в Казах-стане в аспекте природопользования: Автореф. дис. … канд. геогр. наук – Алматы, 1995. – 24 с.
Байшоланов С.С. О повторяемости засух в зерносеющих областях Казахстана // Гидрометеорология и экология. – 2010. – № 3. – С. 27-37
Белецкий Е.Н. Массовые размножения насекомых. История, тео-рия, прогнозирование. – М.: 1999. – 203 с.
Витинский Ю.И., Копецкий М., Куклин Г.В. Статистика пятнообра-зовательной деятельности Солнца. – М.: Наука, 1986. – 201 с.
Витковская И.С., Батырбаева М.Ж., Муратова Н.Р. Возможности использования многолетней спутниковой информации при мони-торинге засух для регионов Казахстана // Космические исследова-ния и технологии. – 2013. – №1. – С. 33-37.
Возможность прогноза засух и урожаев [Электрон. ресурс]. – 2016. – http://www.spec-kniga.ru/rastenievodstvo/pogoda-i-pole/zasuha-i-borba-za-urozhaj (дата обращения: 30.01.2017)
Дружинин И.П., Хамьянова Н.В. Солнечная активность и перело-мы хода природных процессов на Земле: статистический анализ – М.: Наука, 1969. – 224 с.
Кауазов А., Дара А., Батырбаева М., Витковская И., Муратова Н., Сальников В., Турулина Г., Полякова С., Спивак Л., Тюребаева С. Исследование динамики дат схода снежного покрова в Северном Казахстане // Современные проблемы дистанционного зондирова-ния Земли из космоса. – 2016. – Т. 13. – № 1. – С. 161-168.
Мир вокруг нас: Число Вольфа (W) – индекс солнечной активности [Электрон. ресурс]. – 2016. – http://www.hypernova.ru/zvezd/world/wolf_number (дата обращения: 30.01.2017)
Покровская Т.В. Синоптико-климатологические и гелиогеофизиче-ские долгосрочные прогнозы погоды. – Л.: Гидрометиздат, 1969. – 254 с.
Разработать технологии и алгоритмы ситуационного управления на основе многолетних рядов данных дистанционного зондирова-ния Земли: Отчет о НИР / АО «НЦКИТ» – № ГР 0112РК00567; Инв. № 0212РК00989. – Алматы, 2012. – 130 с. – Ответственный исполнитель Сальников В.Г.
Разработка методов, моделей и геоинформационных технологий контроля, анализа и прогноза динамики процессов опустынивания на территории республики Казахстан: Отчет о НИР / АО «НЦКИТ» – № ГР 0112РК00383; Инв. № 0213РК01312. – Алматы, 2013. – 153 с. – Ответственный исполнитель Бекмухамедов Б.Э.
Спивак Л.Ф., Витковская И.С., Батырбаева М.Ж. Анализ межсезон-ных вариаций продуктивности растительного покрова Казахстана с использованием временных рядов ДЗЗ // Известия НАН РК. Серия физ.-мат. – 2008. – № 4. – С. 42-48.
Утешев А.С. Атмосферные засухи и их влияние на природные яв-ления. – Алматы: Наука, 1972. – 176 с.
Kogan F.N. Remote sensing of weather impacts on vegetation in non-homogeneous areas // Int. Journal of Remote Sens. – 1990. – Vol. 11. – Р. 1405-1419.
Rouse J.W., Haas R.H., Schell J.A. and Deering D.W. Monitoring vege-tation systems in the great plains with ERTS // Third ERTS Symposium. – NASA SP-351. – 1973. – Vol. 1. – Р. 309-317.
Solar Influences Data Analysis Center (SIDC) [Электрон. ресурс]. – 2016. – http://www.sidc.be (дата обращения: 30.01.2017)
Spivak L., Vitkovskaya I., Batyrbayeva M., Terekhov A. Detection of Desertification Zones Using Multi-Year Remote Sensing Data. NATO Science for Peace and Security Series – C: Environmental Security Use of Satellite and In-Situ Data to Improve Sustainability, Springer, 2010. – Р. 235-241.
