Динамика LULC и поглощения углерода в основных регионах железорудных месторождений России и Китая

Хуан  Лихуа

doi:10.52575/2712-7443-2024-48-4-542-564

Авторы

Хуан Лихуа Белгородский государственный национальный исследовательский университет

DOI:

https://doi.org/10.52575/2712-7443-2024-48-4-542-564

Ключевые слова:

динамика землепользования / наземного покрова (LULC), поглощение углерода, регионы добычи железной руды, устойчивое землепользование

Аннотация

В исследовании анализируется динамика землепользования / наземного покрова (LULC) и поглощения углерода в районах добычи железной руды Лебединского и Стойленского горно-обогатительных комбинатов в России и областях железорудного производства Аньшань и Бэньси в Китае с 1985 по 2020 год. С помощью пространственного анализа и оценки секвестрации углерода растительностью и депонирование его почвами определено влияние горной промышленности, урбанизации и усилий по экологическому восстановлению на характер землепользования и способность к поглощению углерода. Результаты показывают значительные изменения в использовании земли в обеих областях, в основном обусловленные увеличением добычи полезных ископаемых и ростом городов. В России площадь сельскохозяйственных угодий уменьшилась примерно на 8 % (640,78 км²), что связано с застройкой территории и расширением лесных площадей. При этом увеличение лесного покрова с 12,69 % до 16,69 % указывает на эффективное экологическое управление. Промышленное развитие в горнорудном районе Китая, напротив, привело к уменьшению лесного покрова с 40,44 % до 36,73 % и увеличению площади застроенных территорий с 5,62 % до 12,51 %. Анализ углеродных депозитов показал противоположные тенденции: в то время как общая способность к поглощению углерода в российских районах добычи железной руды осталась стабильной, с небольшим увеличением на 3,69 Mт, в китайских железорудных районах эта величина значительно уменьшилась (на 31,41 Мт), в основном из-за снижения углеродопоглощения лесами и травянистыми угодьями. Эти результаты подчеркивают необходимость устойчивого развития, которое создает баланс между экономическим ростом и экологической стабильностью в горнорудных районах. Реализация эффективных стратегий, таких как озеленение, восстановление болот и адаптивные политики землепользования, является критически важной для снижения экологических последствий добычи полезных ископаемых и сокращения выбросов диоксида углерода.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Биография автора

Хуан Лихуа, Белгородский государственный национальный исследовательский университет

аспирант института наук о Земле, Белгородский государственный национальный исследовательский университет, г. Белгород, Россия

E-mail: lhhuang0@163.com

Библиографические ссылки

Список литературы

Беленко В.В., Ассех К.Ф. 2022. Проблемные вопросы обнаружения изменений состава земель методами дистанционного зондирования Земли из космоса для целей рационального использования на примере Республики Кот-д'Ивуар. Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка, 66(4): 86–100. https://doi.org/10.30533/0536-101X-2022-66-4-86-100.

Гзогян С.Р., Гзогян Т.Н. 2018. Особенности вещественного состава богатых железных руд месторождений КМА. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Естественные науки, 42(2): 131–141. https://doi.org/10.18413/2075-4671-2018-42-2-131-141.

Кирсанов А.К. 2023. Обзор современного состояния горнодобывающей промышленности Китая. Горные науки и технологии, 8(2): 115–127. https://doi.org/10.17073/2500-0632-2022-11-35.

Корнилов А.Г., Кичигин Е.В., Колмыков С.Н., Новых Л.Л., Дроздова Е.А., Петин А.Н., Присный А.В., Лазарев А.В., Колчанов А.Ф. 2015. Экологическая ситуация в районах размещения горнодобывающих предприятий региона Курской магнитной аномалии. Белгород, Изд. Белгородского государственного университета, 157 с.

Полетаев А.О., Лисецкий Ф.Н. 2023. Использование мониторинговых данных и ГИС-технологий для корректировки границ санитарно-защитных зон в связи с развитием Старооскольско-Губкинского промышленного района. Геополитика и экогеодинамика регионов, 9(3): 338–347.

Савин И.Ю., Березуцкая Э.Р. 2024. Концепция наземного покрова (Land Cover) как основа дистанционного мониторинга земель. Региональные геосистемы, 48(1): 77–90. https://doi.org/10.52575/2712-7443-2024-48-1-77-90.

Хуан Л., Полетаев А.О. 2024. Использование возможностей космического мониторинга для выявления особенностей трансформации земель в зоне влияния ведущих железорудных предприятий России и Китая. В кн.: Геоэкология и рациональное недропользование: от науки к практике. Материалы IV Всероссийской научной конференции молодых ученых, Белгород, 10 октября 2024. Белгород, Белгородский государственный национальный исследовательский университет: 117–125.

Abbas Z., Yang G., Zhong Y., Zhao Y. 2021. Spatiotemporal Change Analysis and Future Scenario of LULC Using the CA-ANN Approach: A Case Study of the Greater Bay Area, China. Land, 10(6): 584. https://doi.org/10.3390/land10060584.

Alshari E.A., Gawali B.W. 2021. Development of a Classification System for LULC Using Remote Sensing and GIS. Global Transitions Proceedings, 2(1): 8–17. https://doi.org/10.1016/j.gltp.2021.01.002.

Anderson J.R. 1976. A Land Use and Land Cover Classification System for Use with Remote Sensor Data. US Government Printing Office, 28 p.

Basheer S., Wang X., Farooque A.A., Nawaz R.A., Liu K., Adekanmbi T., Liu S. 2022. Comparison of Land Use Land Cover Classifiers Using Different Satellite Imagery and Machine Learning Techniques. Remote Sensing, 14(19): 4978. https://doi.org/10.3390/rs14194978.

Chazdon R.L. 2008. Beyond Deforestation: Restoring Forests and Ecosystem Services on Degraded Lands. Science, 320(5882): 1458–1460. https://doi.org/10.1126/science.1155365.

Di Gregorio A. 2005. Land Cover Classification System: Classification Concepts and User Manual. Rome, Food and Agriculture Organization of the United Nations, 208 p.

Digra M., Dhir R., Sharma N. 2022. Land Use Land Cover Classification of Remote Sensing Images Based on the Deep Learning Approaches: A Statistical Analysis and Review. Arabian Journal of Geosciences, 15: 1003. https://doi.org/10.1007/s12517-022-10246-8.

Foley J.A., Defries R., Asner G.P., Barford C., Bonan G., Carpenter S.R., Chapin F.S., Coe M.T., Daily G.C., Gibbs H.K., Helkowski J.H., Holloway T., Howard E.A., Kucharik Ch.J., Monfreda Ch., Patz J.A., Prentice I.C., Ramankutty N., Snyder P.K. 2005. Global Consequences of Land Use. Science, 309(5734): 570–574. https://doi.org/10.1126/science.1111772.

Galperin A. 2015. Using of Man-Made Massives in Russian Mining (Engineering: Geological Aspects). Engineering Geology for Society and Territory, 6: 1057–1062. https://doi.org/10.1007/978-3-319-09060-3_192.

Grimm N.B., Faeth S.H., Golubiewski N.E., Redman C.L., Wu J., Bai X., Briggs J.M. 2008. Global Change and the Ecology of Cities. Science, 319(5864): 756–760. https://doi.org/10.1126/science.1150195.

Han H., Li X. 2022. Sustainable Land Use Management in Mining Areas: Challenges and Strategies. Resources Policy, 76: 102616. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2022.102616.

Hu X., Liao W., Wei Y., Wei Z., Huang Sh. 2024. Analysis of Land Use Change and Its Economic and Ecological Value under the Optimal Scenario and Green Development Advancement Policy: A Case Study of Hechi, China. Sustainability, 16(12): 5039. https://doi.org/10.3390/su16125039.

Kou X., Zhao J., Sang W. 2024. Impact of Typical Land Use Expansion Induced by Ecological Restoration and Protection Projects on Landscape Patterns. Land, 13(9): 1513. https://doi.org/10.3390/land13091513.

Lal R. 2004. Soil Carbon Sequestration Impacts on Global Climate Change and Food Security. Science, 304(5677): 1623–1627. https://doi.org/10.1126/science.1097396.

Lambin E.F., Geist H.J. 2008. Land-Use and Land-Cover Change: Local Processes and Global Impacts. Springer Science & Business Media, 222 p.

Lambin E.F., Geist H.J., Lepers E. 2003. Dynamics of Land-Use and Land-Cover Change in Tropical Regions. Annual Review of Environment and Resources, 28(1): 205–241. https://doi.org/10.1146/annurev.energy.28.050302.105459.

Liu H., Wang Q., Liu N., Zhang H., Tan Y., Zhang Z. 2023. The Impact of Land Use/Cover Change on Ecological Environment Quality and Its Spatial Spillover Effect under the Coupling Effect of Urban Expansion and Open-Pit Mining Activities. Sustainability, 15(20): 14900. https://doi.org/10.3390/su152014900.

Liu Y., Li J., Yang Y. 2023. Urbanization and Its Effects on Land Use and Land Cover Change in the Anshan-Benxi Region, China. Journal of Geographical Sciences, 33(2): 245–260. https://doi.org/10.1007/s11442-023-2035-6.

Liu Y., Zhan J., Deng X. 2005. Spatio-Temporal Patterns and Driving Forces of Urban Land Expansion in China During the Economic Reform Era. Ambio: A Journal of the Human Environment, 34(6): 450–455. https://doi.org/10.1579/0044-7447-34.6.450.

Ni J. 2013. Carbon Storage in Chinese Terrestrial Ecosystems: Approaching a More Accurate Estimate. Climatic Change, 119(3): 905–917. https://doi.org/10.1007/s10584-013-0767-7.

Pan Y., Birdsey R.A., Fang J., Houghton R., Kauppi P.E., Kurz W.A., Phillips O.L., Shvidenko A., Lewis S.L., Canadell J.G., Ciais P., Jackson R.B., Pacala S.W., McGuire A.D., Piao S., Rautiainen A., Sitch S., Hayes D. 2011. A Large and Persistent Carbon Sink in the World's Forests. Science, 333(6045): 988–993. https://doi.org/10.1126/science.1201609.

Pang Z., Bu J., Yuan Y., Zheng J., Xue Q., Wang J., Guo H., Zuo H. 2023. The Low‐Carbon Production of Iron and Steel Industry Transition Process in China. Steel Research International, 95(3): 2300500. https://doi.org/10.1002/srin.202300500.

Pirnazar M., Haghighi N., Azhand D., Ostad-Ali-Askari K., Eslamian S., Dalezios N.R., Singh V.P. 2021. Land Use Change Detection and Prediction Using Markov-CA and Publishing on the Web with Platform Map Server: Case Study Qom Metropolis, Iran. Journal of Geography and Cartography, 4(1): 7–20. https://doi.org/10.24294/jgc.v4i1.453.

Pontius G.R., Malanson J. 2005. Comparison of the Structure and Accuracy of Two Land Change Models. International Journal of Geographical Information Science, 19(2): 243–265. https://doi.org/10.1080/13658810410001713434.

Post W.M., Kwon K.C. 2000. Soil Carbon Sequestration and Land-Use Change: Processes and Potential. Global Change Biology, 6(3): 317–327. https://doi.org/10.1046/j.1365-2486.2000.00308.x.

Seto K.C., Güneralp B., Hutyra L.R. 2012. Global Forecasts of Urban Expansion to 2030 and Direct Impacts on Biodiversity and Carbon Pools. Proceedings of the National Academy of Sciences, 109(40): 16083–16088. https://doi.org/10.1073/pnas.1211658109.

Turner B.L., Lambin E.F., Reenberg A. 2007. The Emergence of Land Change Science for Global Environmental Change and Sustainability. Proceedings of the National Academy of Sciences, 104(52): 20666–20671. https://doi.org/10.1073/pnas.0704119104.

Turner B.L., Skole D., Sanderson S., Fischer G., Fresco L., Leemans R. 1995. Land-Use and Land-Cover Change: Science/Research Plan. IGBP Report, 35: 132.

Verburg P.H., Schot P.P., Dijst M.J., Veldkamp A. 2004. Land Use Change Modelling: Current Practice and Research Priorities. GeoJournal, 61(4): 309–324. https://doi.org/10.1007/s10708-004-4946-y.

Wohlfart C., Mack B., Liu G., Kuenzer C. 2017. Multi-Faceted Land Cover and Land Use Change Analyses in the Yellow River Basin Based on Dense Landsat Time Series: Exemplary Analysis in Mining, Agriculture, Forest, and Urban Areas. Applied Geography, 85: 73–88. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2017.06.004.

Worlanyo A.S., Jiangfeng L. 2021. Evaluating the Environmental and Economic Impact of Mining for Post-Mined Land Restoration and Land-Use: A Review. Journal of Environmental Management, 279: 111623. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2020.111623.

Wu J., Yang J., Ma L., Li Z., Shen X. 2016. A System Analysis of the Development Strategy of Iron Ore in China. Resources Policy, 48: 32–40. https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2016.01.010.

Wu Q., Wang L., Wang T., Chen H., Du P. 2024. Global Versus Local? A Study on the Synergistic Relationship of Ecosystem Service Trade-Offs from Multiple Perspectives Based on Ecological Restoration Zoning of National Land Space – A Case Study of Liaoning Province. Applied Sciences, 14(22): 10421. https://doi.org/10.3390/app142210421.

Xu Y., Li J., Zhang C., Raval S., Guo L., Yang F. 2024. Dynamics of Carbon Sequestration in Vegetation Affected by Large-Scale Surface Coal Mining and Subsequent Restoration. Scientific Reports, 14: 13479. https://doi.org/10.1038/s41598-024-64381-1.

Yifter T., Razoumny Yu., Lobanov V. 2022. Deep Transfer Learning of Satellite Imagery for Land Use and Land Cover Classification. Informatics and Automation, 21(5): 963–982. https://doi.org/10.15622/ia.21.5.5.

Zhang X., Liu L., Chen X., Gao Y., Xie S., Mi J. 2021. GLC_FCS30: Global Land Cover Product with Fine Classification System at 30 m Using Time-Series Landsat Imagery. Earth System Science Data, 13(6): 2753–2776. https://doi.org/10.5194/essd-13-2753-2021.

Zhang Z., Bai Z., He Z., Bao N. 2012. Dynamic Changes of Land Use Type and Carbon Sinks Based RS and GIS in Pingshuo Opencast Coal Mine. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 28(3): 230–236. https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-6819.2012.03.040.

Zheng L., Li Y., Chen Y., Wang R., Yan S., Xia C., Zhang B., Shao J. 2024. Driving Model of Land Use Change on the Evolution of Carbon Stock: A Case Study of Chongqing, China. Environmental Science and Pollution Research International, 31(3): 4238–4255. https://doi.org/10.1007/s11356-023-31335-5.

Kong T., Zhang K., Huang L., Di J., Wang Y., Zhang J. 2023. Effects of mixed application of microbial agents on growth and substrate properties of alfalfa in coal gangue matrix with different particle sizes. Journal of China Coal Society, 48(S1): 241–251. https://doi.org/10.13225/j.cnki.jccs.2022.0615 (in Chinese).

Shvidenko A., Nilsson S. 2003. A Synthesis of the Impact of Russian Forests on the Global Carbon Budget for 1961–1998. Tellus B: Chemical and Physical Meteorology, 55(2): 391–415. https://doi.org/10.3402/tellusb.v55i2.16722.

Di Gregorio A., Jansen L.J.M. 2006. Land Cover Classification System (LCCS): Classification Concepts and User Manual. Rome, FAO, 179 p.

Shelestov A., Lavreniuk M., Kussul N., Novikov A., Skakun S. 2017. Exploring Google Earth Engine Platform for Big Data Processing: Classification of Multi-Temporal Satellite Imagery for Crop Mapping. Frontiers in Earth Science, 5: 1–10. https://doi.org/10.3389/FEART.2017.00017.

Rasskazov I.Y., Arkhipova Y.A., Kryukov V.G., Volkov A.F. 2023. Mining Industry in the Russian Far East: Balancing the Interests of Subsoil Use and the State. Journal of Mining Science, 59(3): 481–489.

Rengma N.S., Yadav M. 2024. Generation and Classification of Patch-Based Land Use and Land Cover Dataset in Diverse Indian Landscapes: A Comparative Study of Machine Learning and Deep Learning Models. Environmental Monitoring and Assessment, 196(6): 568. https://doi.org/10.1007/s10661-024-12719-7.

Ahialey E.K., Kabo-Bah A.T., Gyamfi S. 2024. LULC Changes in the Region of the Proposed Pwalugu Hydropower Project Using GIS and Remote Sensing Technique. Journal of Geography and Cartography, 7(2): 8282. https://doi.org/10.24294/jgc.v7i2.8282.

References

Belenko V.V., Assekh K.F. 2022. Problematic Issues of Detecting Changes in Land Composition Using Remote Sensing Methods for Rational Land Use: The Case of Côte d'Ivoire. Annals of Higher Educational Institutions. Geodesy and Aerial Photography, 66(4): 86–100 (in Russian). https://doi.org/10.30533/0536-101X-2022-66-4-86-100.

Gzogyan S.R., Gzogyan T.N. 2018. Material Composition of Rich Iron Ore Deposits of KMA. Scientific Bulletin of Belgorod State University. Series: Natural Sciences, 42(2): 131–141 (in Russian). https://doi.org/10.18413/2075-4671-2018-42-2-131-141.

Kirsanov A.K. 2023. Chinese Mining Industry: State of the Art Review. Mining Science and Technology, 8(2): 115–127 (in Russian). https://doi.org/10.17073/2500-0632-2022-11-35.

Kornilov A.G., Kichigin E.V., Kolmykov S.N., Novykh L.L., Drozdova E.A., Petin A.N., Prisny A.V., Lazarev A.V., Kolchanov A.F. 2015. Environmental Situation in the Areas where Mining Enterprises on the Region of Kursk Magnetic Anomaly. Belgorod, Publ. Belgorod State University, 157 p. (in Russian).

Poletaev A.O., Lisetskiy F.N. 2023. The Use of Monitoring Data and GIS Technologies to Adjust the Boundaries of Sanitary Protection Zones in Connection with the Development of the Stary Oskol and Gubkin Industrial Area. Geopolitics and Ecogeodynamics of Regions, 9(3): 338–347 (in Russian).

Savin I.Yu., Berezutskaya E.R. 2024. The Concept of Land Cover as a Basis for Remote Sensing Monitoring of Land. Regional Geosystems, 48(1): 77–90 (in Russian). https://doi.org/10.52575/2712-7443-2024-48-1-77-90.

Huang L., Poletaev A.O. 2024. Using Space Monitoring Capabilities to Identify Land Transformation Features in the Influence Zones of Major Iron Ore Enterprises in Russia and China. In: Geoecology and Rational Subsoil Use: From Science to Practice. Proceedings of the 4th All-Russian Scientific Conference of Young Scientists, Belgorod, 10 October 2024. Belgorod, Pabl. Belgorod State National Research University: 117–125 (in Russian).