KERN ANIKÓ
A vegetáció megfigyelése az űrből


A szárazföldi bioszféra és ezen belül a vegetáció meghatározó szerepet tölt be az élelmezés és nyersanyagellátás terén, továbbá alapvető szabályozó funkciót lát el az éghajlati rendszerben. A jelenleg zajló globális léptékű változások következtében a vegetáció monitorozása az elmúlt évtizedekben kiemelt kutatási területté vált.

A növényzet állapotának és produktivitásának folyamatos vizsgálatára a legkiválóbb eszköz a műholdas távérzékelés (1. ábra). A műholdas adatok alapvető információt szolgáltatnak a nagy területeket borító növényzet állapotáról, fejlettségéről és a mezőgazdasági termésmennyiségről. Ennek köszönhetően az időjárás és rajta keresztül az éghajlat növényzetre gyakorolt hatása műholdak segítségével is vizsgálható.

1. ábra. Európa műholdtávlatból 2015. július 1-jén (az ELTE vevőállomása által vett Aqua/MODIS műholdkép a Google Earth szoftverrel megjelenítve)

Földünk első műholdját, a Szputnyik-1-et 1957 őszén bocsátották fel az egykori Szovjetunióból, s ezzel megkezdődött a Föld légkörének és felszínének tanulmányozása egy új és különleges helyről: a világűrből. Ezt követően a világ vezető gazdaságai egyre több műholdat állítottak Föld körüli pályára, melyek szenzorai az adott kor technikai és műszaki fejlettségét tükrözték. Hamarosan felismerték a műholdas távérzékelés további lehetőségeit, és a meteorológiai céllal felbocsátott mérőműszereket ellátták a vegetáció megfigyeléséhez szükséges mérési csatornákkal is. A növénytakaró fejlettségének és produktivitásának vizsgálatához az 1980-as évek elejétől kezdve állnak rendelkezésre műholdas adatok. 

A vegetáció műholdas távérzékelésének alapja a felszín által visszavert napsugárzás űrbázisú platformon történő mérése. Az így nyert adatokból a mérési csatornák kombinálásával különböző vegetációs indexeket hozhatunk létre, amelyekből a növényzet állapotára, produktivitására és fenológiai ciklusára jellemző információt nyerhetünk. Ezek közül az egyik legismertebb az ún. NDVI (Normalizált Vegetációs Index), amely a vegetációra jellemző, a látható és közeli infravörös tartományban megfigyelhető eltérő sugárzás-visszaverésen alapul. Mivel a felhőmentes légkörön áthaladó sugárzás két fő hullámhosszfüggő fizikai folyamat (gázmolekulák és aeroszol részecskék általi szórás és elnyelés) gyengítésének van kitéve (2. ábra), ezért az NDVI vegetációs indexet a légkör sugárzásmódosító hatásának leválasztásával célszerű előállítani. Az így kapott NDVI-adatsorok a hosszabb időskálán bekövetkezett, nagyobb térségre vonatkozó változások tanulmányozásához az elérhető egyik legjobb adatforrásnak számítanak. A vegetációs indexek jól alkalmazhatók a szélsőséges időjárási események vegetációra gyakorolt hatásának vizsgálatához is. 

2. ábra. A vegetáció műholdas megfigyelésének sematikus ábrája, ahol két különböző állapotú növényzet sugárzás-visszaverése közötti különbséget figyelhetjük meg a vörös, illetve a közeli-infravörös tartományban

Sok kutatót foglalkoztató kérdés, hogy a globális átlagban növekvő felszíni hőmérséklet hatására bekövetkező biotikus változások vajon detektálhatók-e műholdas mérések alapján? Ezen változásoknak leginkább az ún. vegetációs időszakban van nagy jelentősége, amikor a növényzet számára a növekedés lehetővé válik. A korábbi vizsgálatok egyértelműen kimutatták az északi félteke mérsékelt övére a meghosszabbodott vegetációs időszakot (Myneni et al., 1997) és az NDVI növekedését (Tucker et al., 2001; Zhou et al., 2001). Ezen eredmények összhangban vannak a felszíni hőmérséklet emelkedésével, amely erősen meghatározza a növényzet növekedését, illetve megfelelnek annak a feltételezésnek, miszerint a megnövekedett légköri szén-dioxid mennyisége a növényzet gyorsabb növekedéséhez vezethet. Más kutatások (pl. Piao et al., 2008) árnyaltabb képet adnak a folyamatokról, miszerint a növekedési időszak kitolódása miatt módosul a növényzet légzése is, amely a fotoszintézis általi szén-dioxid-megkötéssel ellentétes irányú folyamat. Ezek a korábbi eredmények jól tükrözik a problémakör bonyolultságát, és további vizsgálatokra ösztönöznek. 

Az amerikai NASA EOS elnevezésű űrbázisú földmegfigyelő rendszerének két jelentős képviselője a Terra és az Aqua műhold. Ezek az ún. kvázipoláris napszinkron pályán, megközelítőleg 705 km magasan a földfelszín felett keringő műholdak egy adott területről napi kétszeri mérést biztosítanak. A fedélzetükön elhelyezett szenzorok közül az egyik legfigyelemreméltóbb az ún. MODIS-szenzor. A 36 spektrális mérési csatornával kialakított sugárzásmérő műszer méréseit a látható, a közeli-infravörös és az infravörös tartományokban, mintegy 2330 km széles terület folyamatos lefedésével végzi, 250, 500 és 1000 méteres felbontással. A belőlük származtatott adatok 2000 óta érhetők el különböző tér- és időbeli felbontásban.

Az Eötvös Loránd Tudományegyetem (ELTE) Űrkutató Csoportja 2002-ben telepítette műholdvevő-állomását Budapesten (Ferencz et al., 2003). Az egyéb meteorológiai műholdak adatainak vételén túl az állomást az amerikai Terra és Aqua műholdak MODIS-adatainak közvetlen vétele teszi különlegessé és a térségben egyedülállóvá immár több mint 10 éve (Timár et al., 2006). Az állomás által vett MODIS-adatok a valós idejű feldolgozás mellett a hosszabb adatsorokon alapuló alkalmazásokra is lehetőséget nyújtanak (Kern et al., 2014). Ezek közül az egyik legfontosabb a saját származtatású NDVI-adatsorok vizsgálata. Ide tartozik a vegetációs indexeken alapuló termésbecslés is, amely egyaránt jelenti a terméshozam előrejelzését és annak utólagos analízisét is. A saját származtatású mennyiségek legnagyobb előnye azok azonnali elérhetőségében rejlik.

Magyarország vegetációja az elmúlt 15 évben (2000–2014)

A 2000-től elérhető MODIS-adatok mostanra már tekintélyes hosszúságú adatsort alkotnak ahhoz, hogy hosszabb időszakra vonatkozóan végezzünk elemzést a Kárpát-medencére az időjárás és a növényzet kapcsolatáról, feltérképezve az időszak alatt bekövetkezett változásokat és azok okait. 

3. ábra. NDVI-mező Magyarország térségére (Terra/MODIS, 2015. június 6., ELTE vevőállomás)

De hogyan is kell elképzelni egy vegetációs index alapú térképet a Kárpát-medencére? A 3. ábrán példaként láthatunk egy aktuális (2015. június 6., Terra/MODIS) 250 méteres horizontális felbontású NDVI-mezőt. A vegetációt ~0,3 és 1 közötti NDVI-értékek jellemzik, ahol a nagyobb értékek (vagyis a képen a sötétebb színek) dúsabb, potenciálisan nagyobb produktivitású növényzetet jelölnek. A képen fehér szín jelzi a felhőket és a nyílt vízfelületeket, hiszen az NDVI-mezők előállítása értelemszerűen a földfelszínre korlátozódik. Ennek megfelelően az NDVI származtatásának elengedhetetlen lépése a már említett légköri sugárzásmódosító hatások leválasztásán túl a felhőzet felismerése és elkülönítése. 

Az időben egymást követő felhőmentes adatokból lehetőség nyílik vegetációs index idősorok meghatározására is. Az időbeli meneteken a növényzet éves fejlődése jól tükrözi a meteorológiai paraméterek alakulását. A Magyarországra vonatkozó NDVI-értékek területi átlagolásával előálló időbeli menetek közül négy érdekesebb, különböző időjárású évre vonatkozót ábrázol a 4. ábra. Az ország teljes területére történő átlagolás természetesen elfedi a regionális különbségeket, ugyanakkor egyszerűen használható, robusztus eredményeket szolgáltat, amelyek előkészítik a kisebb területekre vonatkozó vizsgálatokat. A vegetáció felfutását mind a négy év során meghatározta a kora tavaszi csapadék és hőmérséklet, jelentős különbségeket eredményezve. 

4. ábra. Magyarország teljes növényzetének átlagos NDVI-menetei négy különböző időjárású évben. A drapp sáv a 2000–2014 alatt bejárt tartományt jelöli 

A 2003-as év Európa-szerte hírhedtté vált a nyári hőhullámairól és az azokat kísérő csapadékhiányáról, hazánk térségében is jelentős aszályhelyzetet eredményezve. Ennek eredményeként a vegetációt június végétől folyamatos és drasztikus hanyatlás jellemezte, amellyel az NDVI a 15 év alatt előforduló értékekből képzett tartomány (a 4. ábrán drapp színnel jelölve) alsó határához került közel. A Kárpát-medencét 2007 júliusában érintő hőhullám ugyancsak hirtelen csökkenést eredményezett a növényzet fejlettségében. Az említett két év jellegzetességeitől eltérő módon a 2010-es évet országosan jelentős csapadéktöbblet jellemezte (5. ábra). Ennek pozitív hatása a viszonylag hűvösebb hónapok miatt csak a nyár második felében vált érezhetővé, így a július-szeptemberi hónapokban okozott kiemelkedően magas NDVI-értéket. 2014-ben a tavaszi hónapok szintén az átlagnál melegebbek voltak, a 2007-es évhez hasonlóan a fenológiai ciklus korai indulásához vezetve. Ezt követően az ideális mennyiségű és időbeli eloszlású csapadék és a kevésbé forró nyár alakította tovább a vegetáció fejlettségét, amelynek eredményeként a vegetációs időszak 2014-ben a 15 év alatt előforduló leghosszabb lett.

5. ábra. Az évenkénti kumulatív csapadékmennyiség alakulása a 2000–2014-es időszakban Magyarország teljes területére átlagolva

Joggal merülhet fel a kérdés, vajon mennyire tér el egymástól, illetve a teljes növényzetre vonatkozó átlagtól a különböző növénytípusok éves menete. A főbb növénytípusok megkülönböztetésével készült a 6. ábra, amely a mezőgazdasági, a gyepes és az erdős területekre külön átlagolt, 2000–2014 közötti országos NDVI-menetek 15 év alatt bejárt tartományát szemlélteti. A 6. ábrát megfigyelve láthatjuk, hogy az egyes növénytípusok közötti különbségek jelentősek. A lágyszárú növényekhez képest a mélyebb gyökérzetű erdők nyilvánvalóan kevésbé vannak kitéve az időjárás változékonyságának, ezért a 15 év alatt bejárt tartomány határozottan keskenyebb. Megfigyelhető a mezőgazdasági növények esetén a gabonára vonatkozó aratás júniusi/júliusi időpontja is, amely után a fő meghatározó túlnyomórészt az őszi aratású kukorica.

6. ábra. Az erdőkre, gyepekre és mezőgazdasági területekre vonatkozó vegetációs index meneteinek tartománya a 2000–2014-es időszakban Magyarországon

Érdekes és könnyen áttekinthető kép tárulkozik elénk, ha a főbb növénytípusokra vonatkozó évenkénti NDVI-meneteket egy-egy sávként ábrázoljuk, ahol a sávon belüli pozíció az év adott napját jelenti, színe pedig az NDVI értékét jelöli (7. ábra). A vegetációs index így bemutatott meneteinek évek közötti változékonysága szembetűnő. Jól látható az adott növénytípusra vonatkozó vegetációs időszak évről évre változó kezdete és vége. Kirajzolódnak a különböző értékű maximumok vagy akár az extrém időjárási helyzetek okozta változások is. Ez utóbbiak közül a már említett 2003-as vagy 2007-es nyári hőhullám és szárazság hatására bekövetkező csökkenés is kivehető, amelynek jelei még az erdők esetén is felismerhetők. Megfigyelhetjük továbbá azt is, hogy az erdők fenológiai ciklusa mennyire határozott felfutású, szemben például a mezőgazdasági növényekkel, amelyeket sekélyebb gyökérzete miatt sokkal jobban érint az időjárás változékonysága. Ugyanerre vezethető vissza az is, hogy a gyepes területek esetén gyakran rajzolódik ki „kétpúpú”, vagyis két maximummal jellemezhető éves menet, amely szintén az időjárás alakulását és a gyepek kisebb aszálytűrő képességét tükrözi. Felismerhető továbbá az időszak legcsapadékosabb 2010-es éve a sorban következő 2014-es és 2005-ös évvel együtt, és az erőteljes nyári aszállyal sújtott 2012-es év is. A legszárazabb 2011-es év kisebb eltérést hozott, amely részben a nyári hónapok viszonylag alacsonyabb hőmérsékletének tulajdonítható.

7. ábra. A mezőgazdasági területekre, gyepekre és erdőkre vonatkozó éves NDVI vegetációs index menetei a 2000–2014-es időszakban Magyarországon (ahol a vízszintes skálán az év napjai láthatók 1–365 között, a különböző NDVI-értékeket pedig a különböző színek jelölik

De vajon a műholdas adatok alapján számszerűsíthető-e valahogy a vegetáció állapotának változásában az időjárás hatása? A kérdés megválaszolásához érdemes a napi szintű, Magyarországot lefedő hőmérséklet- és csapadékadatokból, illetve vegetációs index adataiból országos szintű havi átlagokat képezni. A 15 évet lefedő havi szintű adatokat vizsgálva egyértelműen kirajzolódik a kapcsolat a vegetációs periódus alatti átlaghőmérséklet, illetve csapadékös.szeg és az átlagos NDVI-értékek között. Szintén kimutatható, bár némileg gyengébb a kapcsolat a vegetációs periódus alatti NDVI-átlagértékek és a teljes évre vonatkozó csapadékösszegek között. A gyengébb kapcsolat rámutat arra, hogy sok esetben nem a csapadék mennyisége, hanem időbeli eloszlása fontos a növény szempontjából. A legerősebb kapcsolat mindhárom esetben a gyepekre és a mezőgazdasági területekre adódott, hiszen a mélyebb gyökérzetű fákból álló erdők kevésbé vannak kitéve az időjárás változékonyságának, mint a sekély gyökérzetű lágyszárú növények.

Érdekes kérdés az is, hogy vajon milyen fáziskülönbséggel reagál a vegetáció az időjárásban bekövetkező változékonyságokra. Ennek kimutatására jó eszköz az átlagtól való eltérést szemléltető ún. anomáliamezők meghatározása. A származtatott anomáliamezőket alapul véve, az eredmények a csapadék hatására létrejövő vegetációs változások esetén kb. egy hónapos fáziskésésről tanúskodnak, vagyis közelítőleg en.nyi idő után mutatkozik meg a csapadék hiánya vagy többlete a növényzet állapotában. Ez a talajok vízzel való feltöltődéséről, illetve a talajnedvesség csökkenésének dinamikájáról árul el fontos részleteket. De nemcsak egyetlen hónapnyi csapadékösszeg a meghatározó a vegetáció további fejlődésében, hanem viszonylag erős kapcsolat áll fenn három egymást követő hónapra vonatkozóan is. Ezek közül a június–július–augusztus időszakra vonatkozó csapadékösszeg határozza meg leginkább a vegetációs indexnek az időszak utolsó hónapjára vonatkozó értékeit. Ez az eredmény arra utal, hogy a szárazságra hajlamos időszakban a csapadék összetett módon befolyásolja az augusztusi állapotot. 

Bár minden növényfajnak egyedi tulajdonsága, hogy milyen környezeti hatások és genetikai adottságok befolyásolják a vegetációs ciklus elindulását és befejeződését, ennek ellenére robusztus választ feltételezve vizsgálható műholdas adatok alapján a fenológiai időszak kezdete és vége is. Ezek alapján az országosan átlagolt meneteket vizsgálva, a vegetációs periódus indulásában a legdominánsabb környezeti faktornak a márciusi minimum-hőmérséklet bizonyult (a csapadék szerepe nem jelentős). Ennek segítségével a márciusi minimum-hőmérséklet anomáliát ismerve megjósolható a növényzet fejlődésére vonatkozó felfutás ideje, amennyiben nem tolódik el jelentős mértékben a vegetációs időszak az éghajlatváltozás következtében. Az eredmények szerint a vegetációs periódus végét leginkább az októberi minimum-hőmérséklet befolyásolja. Az eredmények összhangban vannak az elvárásokkal, de kiemelendő, hogy a számszerű kapcsolat létezése kvantitatív vizsgálatok céljából is felhasználhatóvá teszi az eredményeket. 

Összefoglalva a bemutatott eredményeket elmondható, hogy a távérzékelt adatok nagy lehetőségeket rejtenek a Kárpát-medence növényzetének vizsgálatára. Ezen lehetőségek ma még jórészt kiaknázatlanok. Az országos léptékű vizsgálatok – amelyek létjogosultsága csak országunk viszonylag kis területe miatt indokolt – módszertani alapot nyújtanak a kisebb régiókra vonatkozó vizsgálatokhoz. Munkám során például a gyepek kapcsán az alföldi szikes legelőket együtt vizsgáltam a nyugat-magyarországi dús kaszálókkal. Ennek ellenére az eredmények informatívak, és a terepi, kisebb térségekre fókuszáló vizsgálatoktól függetlenül értékes, térben kiterjedt információt nyújtanak a hazai növényzet alapvető tulajdonságairól. A regionális vizsgálatok további érdekes összefüggéseket tárhatnak fel a környezeti változók és a növényzet fejlődése vonatkozásában.

Köszönetnyilvánítás
A kutatást az OTKA PD-111920 számú pályázata támogatta.

Köszönettel tartozom kollégáimnak, az ELTE Geofizikai és Űrtudományi Tanszék űrkutató csoport munkatársainak az ELTE vevőállomás létrehozásáért és folyamatos fenntartásáért. 

Irodalom

Ferencz, Cs., Lichtenberger, J., Bognár, P., Molnár, G., Steinbach, P., Timár, G., 2003. Satellite receiving station at the Eötvös Loránd University, in Hungary. Geodézia és Kartográfia, 55, 30-33.
Kern, A., Bognár, P., Pásztor, Sz., Timár, G., Lichtenberger, J., Ferencz, Cs., Steinbach, P., Ferencz, O., 2014. Közvetlen vételű MODIS adatok alkalmazásai Magyarország térségére. RS & GIS - Távérzékelési, fotogrammetriai, térképészeti és térinformatikai szakfolyóirat, IV/1, 5-13.
Myneni, R.B., Keeling, C.D., Tucker, C.J., Asrar G, Nemani R.R., 1997. Increased plant growth in the northern high latitudes from 1981 to 1991. Nature, 386, 698-702.
Piao, S., Ciais, P., Friedlingstein, P., Peylin, P., Reichstein, M., Luyssaert, S., Margolis, H., Fang, J., Barr, A., Chen, A., Grelle, A., Hollinger, D.Y., Laurila, T., Lindroth, A., Richardson, A.D. Vesala, T., 2008. Net carbon dioxide losses of northern ecosystems in response to autumn warming. Nature, 451, 49-53.
Timár, G., Ferencz, Cs., Lichtenberger, J., Kern, A., Molnár, G., Székely, B., Pásztor, Sz., 2006. MODIS-adatvétel az ELTE műholdvevő állomásán. Geodézia és Kartográfia, 58, 11-14.
Tucker, C.J., Slayback, D.A, Pinzon, J.E., Los, S.O., Myneni, R. B., Taylor, M.G., 2001. Higher northern latitude normalized difference vegetation index and growing season trends from 1982 to 1999. Int. J. Biometeorol., 45, 184-190.
Zhou, L., Tucker, C.J., Kaufmann, R.K., Slayback, D., Shabanov, N.V., Myneni, R.B., 2001. Variations in northern vegetation activity inferred from satellite data of vegetation index during 1981 to 1999. J. Geophys. Res., 106, 20069-20083.


Természet Világa, 146. évfolyam, 11. szám, 2015. november
http//www.termeszetvilaga.hu/