Intrazonal differences in natural afforestation on abandoned agricultural lands in the central Russian forest-steppe

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Afforestation in the first two decades of the 21st century for post-agrogenic lands in the subzones of the northern, typical and southern forest-steppe was considered. The study was carried out in the Central Chernozem region of Russia, including the Oryol oblast. The natural afforestation rate was estimated using first-order derivative of the NDVI vegetation index with respect to time. It is also proposed to estimate the afforestation rate using the first-order derivative of the calculated forest cover with respect to time. In the first two decades of the 21st century, the increase in the forest cover of abandoned lands varied significantly among the subzones of the forest-steppe. During the analyzed period, the forest cover of abandoned agricultural lands in the northern forest-steppe increased according to a logarithmic dependence. In the typical forest-steppe subzone, the forest cover of abandoned lands increased according to a similar dependence at a slower rate. The annual increase in the forest cover of abandoned lands located in the subzone of the southern forest-steppe was minimal or absent. The rate of afforestation, expressed by the first-order derivative of the vegetation index from time, in the subzone of the northern forest-steppe exceeded that in the typical forest-steppe more than 1.7 times. The afforestation rate in the northern forest-steppe subzone exceeded that in the southern forest-steppe by 5–6 times. The ratio of the average calculated values of abandoned land forest cover of in the forest-steppe subzones at the end of the second decade of the 21st century turned out to be approximately similar to the ratio of their actual values. The established patterns are indicators of an increase in intrazonal differences in the forest cover of abandoned lands in the forest-steppe. Different afforestation rates lead to increase in the contrast landscapes of forest-steppe in its submeridional boundaries.

About the authors

E. A. Terekhin

Belgorod State University

Email: terekhin@bsuedu.ru
Belgorod, Russia

References

  1. Bartalev S., Egorov V., Zharko V., Lupyan E., Plotnikov D., Khvostikov S., Shabanov N. Sputnikovoe kartografirovanie rastitel’nogo pokrova Rossii [Land Cover Mapping Over Russia Using Earth Observation Data]. Moscow: IKI RAN, 2016. 208 p.
  2. Belousova A.P., Chashchin A.N. Assessment of the intensity of agricultural land soils overgrowing by forest vegetation according to remote sensing data. Vestn. Udmurt. Univ., Ser.: Biol. Nauki Zemle, 2018, vol. 28, no. 3, pp. 269–278. (In Russ.).
  3. Elsakov V.V. Spatial and interannual heterogeneity of changes in the vegetation cover of Eurasian tundra: Analysis of 2000–2016 MODIS data. Sovrem. Probl. Distants. Zondir. Zemli Kosmosa, 2017, vol. 14, no. 6, pp. 56–72. (In Russ.).
  4. Fedotov S.V. Vertical differentiation of landscapes and the problem of natural zones borders in the Russian Plain centre. Vestn. Voronezh. Gos. Univ., Ser: Geogr. Geoekol., 2008, no. 2, pp. 5–12. (In Russ.).
  5. Fiziko-geograficheskoe raionirovanie tsentral’nykh chernozemnykh oblastei [Physical and Geographical Zoning of the Central Chernozem Regions]. Voronezh: Izd-vo Voronezh. Univ., 1961. 263 p.
  6. Golubeva L.V., Nakvasina E.N. Abandoned agricultural land overgrown woody vegetation on carbonate deposits in Arkhangelsk region. Izv. S.-Peterb. Lesotekhn. Akad., 2015, no. 210, pp. 25–36. (In Russ.).
  7. Heck E., de Beurs K.M., Owsley B.C., Henebry G.M. Evaluation of the MODIS collections 5 and 6 for change analysis of vegetation and land surface temperature dynamics in North and South America. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens., 2019, vol. 156, pp. 121–134. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2019.07.011
  8. Huete A., Didan K., Miura T., Rodriguez E.P., Gao X., Ferreira L.G. Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote Sens. Environ., 2002, vol. 83, no. 1–2, pp. 195–213. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00096-2
  9. Justice C.O., Townshend J.R.G., Vermote E.F., Masuoka E., Wolfe R.E., Saleous N., Roy D.P. Morisette J.T. An overview of MODIS Land data processing and product status. Remote Sens. Environ., 2002, vol. 83, no 1–2, pp. 3–15.
  10. Karelin D.V., Lyuri D.I., Goryachkin S.V., Lunin V.N., Kudikov A.V. Changes in the carbon dioxide emission from soils in the course of postagrogenic succession in the Chernozems forest-steppe. Eurasian Soil Sci., 2015, vol. 48, no. 11, pp. 1229–1241. https://doi.org/10.1134/S1064229315110095
  11. Korotkova E.M., Zuev V.V. Response of the vegetation cover of the West Siberian Plain to climatic changes in 1982–2015. Issled. Zemli Kosmosa, 2021, no. 6, pp. 50–59. (In Russ.).
  12. Kosolapov V.M., Trofimov I.A., Trofimova L.S., Yakovleva E.P. Agrolandshafty Tsentral’nogo Chernozem’ya. Raionirovanie i upravlenie [Agrolandscapes of Central Chernozem Region. Zoning and Management]. Moscow: Nauka Publ., 2015. 198 p.
  13. Kurganova I.N., Telesnina V.M., Lopes de Gerenyu V.O., Lichko V.I., Karavanova E.I. The Dynamics of Carbon Pools and Biological Activity of Retic Albic Podzols in Southern Taiga during the Postagrogenic Evolution. Eurasian Soil Sci., 2021, vol. 54, no. 3, pp. 337–351. https://doi.org/10.1134/S1064229321030108
  14. Lavrinenko I.A., Lavrinenko O.V. The impact of climate change on the plant cover of the Barents Sea islands. Tr. KNTs RAN, 2013, no. 6, pp. 4–16. (In Russ.).
  15. Levykin S.V., Chibilev A.A., Kochurov B.I., Kazachkov G.V. To the strategy of steppes’ conservation and restoration and natural resource use in the area of post-virgin lands. Izv. Akad. Nauk., Ser. Geogr., 2020, no. 4, pp. 626–636. (In Russ.). https://doi.org/10.31857/S2587556620040093
  16. Lobanov G.V., Protasova A.P., Avramenko M.V., Trishkin B.V. Changes in the forest cover of the Middle Desna basin in the period of agricultural development: Historical and geographical patterns, the impact on landscapes and landuse. Byull. Bryansk. Otdel. Russ. Botan. Obshch., 2017, no. 3, pp. 49–56. (In Russ.).
  17. Lyuri D.I., Goryachkin S.V., Karavaeva N.A., Denisenko E.A., Nefedova T.G. Dinamika sel’skokhozyaistvennykh zemel’ Rossii v XXI veke i postagrogennoe vosstanovlenie rastitel’nosti i pochv [Dynamics of Agricultural Lands of Russia in 20th Century and Postagrogenic Restoration of Vegetation and Soils]. Moscow: GEOS Publ., 2010. 416 p.
  18. Mil’kov F.N. Prirodnye zony SSSR [Natural Zones of the USSR]. Moscow: Mysl’ Publ., 1977. 149 p.
  19. Nikonov M.V., Smirnov I.A. Some peculiarities of farmland overgrowing in Novgorod region. Vestn. Novgorod. Gos. Univ. Yarosl. Mudrogo, 2014, no. 76, pp. 58–60. (In Russ.).
  20. Pan Y., Li L., Zhang J., Liang S., Zhu X., Sulla-Menashe D. Winter wheat area estimation from MODIS-EVI time series data using the Crop Proportion Phenology Index. Remote Sens. Environ., 2012, vol. 119, pp. 232–242. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.10.011
  21. Sergienko V.G. The dynamics of the boundaries of forest vegetation zones in Russia under climate change. Tr. S.-Peterb. Nauch.-Issled. Inst. Lesn. Khoz., 2015, no. 1, pp. 5–19. (In Russ.).
  22. Terekhin E.A. Satellite-based estimation of successional processes on abandoned farmland of south Central Russian upland. Sovrem. Probl. Distants. Zondir. Zemli Kosmosa, 2019, vol. 16, no. 6, pp.180–193. (In Russ.). https://doi.org/10.21046/2070-7401-2019-16-6-180-193
  23. Terekhin E.A. Indication of long-term changes in the vegetation of abandoned agricultural lands for the forest-steppe zone using NDVI time series. Komp. Optika, 2021, vol. 45, no. 2, pp. 245–252. (In Russ.). https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-797
  24. Terekhin E.A. Reforestation on abandoned agricultural lands in the Central Russian Forest–Steppe. Izv. Akad. Nauk, Ser. Geogr., 2022, vol. 86, no. 4, pp. 594–604. (In Russ.). https://doi.org/10.31857/S2587556622040112
  25. Testa S., Soudani K., Boschetti L., Borgogno Mondino E. MODIS-derived EVI, NDVI and WDRVI time series to estimate phenological metrics in French deciduous forests. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf., 2018, vol. 64, pp. 132–144. https://doi.org/10.1016/j.jag.2017.08.006
  26. Tishkov A.A. Plant successions of zonal ecosystems: geographical analysis, significans for conservation and restoration of biodiversity. Izv. Samar. Nauch. Ts. RAN, 2012, vol. 14, no. 1–5, pp. 1387–1390. (In Russ.).
  27. Trofimov I.A., Trofimova L.S., Yakovleva E.P. Preservation and optimization of agrolandscapes of the Central Chernozem zone. Izv. Akad. Nauk, Ser. Geogr., 2017, no. 1, pp. 103–109. (In Russ.). https://doi.org/10.15356/0373-2444-2017-1-103-109
  28. Tulokhonov A.K., Tsydypov B.Z., Voloshin A.L., Batueva D.Z., Chimeddorj T. Spatio-temporal characteristics of vegetation cover of arid and semiarid climatic zones in Mongolia on the basis of vegetation index NDVI. Arid Ecosys., 2014, vol. 4, no. 2, pp. 61–68.
  29. Varlamova E.V., Solov’ev V.S. Monitoring of vegetation cover in the Arctic zone of eastern Siberia using satellite data. Nauka Obrazovanie, 2012, no. 2, pp. 58–62. (In Russ.).
  30. Zamolodchikov D., Kraev G. Impact of climate change on Russian forests: Recorded impacts and forecast estimates. Ustoich. Lesopol’zov., 2016, no. 4, pp. 23–31. (In Russ.).
  31. Zhang B., Zhang L., Xie D., Yin X., Liu C., Liu G. Application of Synthetic NDVI Time Series Blended from Landsat and MODIS Data for Grassland Biomass Estimation. Remote Sens., 2016, vol. 8, no. 1, art. 10. https://doi.org/10.3390/rs8010010
  32. Zolotokrylin A.N., Titkova T.B., Ulanova S.S., Fedorova N.L. Ground-based and satellite investigation of production of pastures in Kalmykia that vary in degree of vegetation degradation. Arid Ecosys., 2013, vol. 3, no. 4, pp. 212–219.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2025 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».