Оцінка ступеня пошкодження внаслідок лісової пожежі є основою після пожежного ведення лісового господарства. Методи дистанційного зондування Землі (ДЗЗ), дозволяють надійно окреслити периметри пожежі, проте детальніша оцінка пошкоджень лісових насаджень потребує польових обстежень для верифікації та коригування даних, отриманих методами ДЗЗ. Оцінка ступеня пошкодження лісу є корисною практикам для обґрунтування проєкту рубок пошкоджених лісів та методів лісовідновлення. Отже, метою дослідження є верифікація різних підходів щодо польової оцінки ступеня пошкодження лісів пожежами. Дослідження виконано на прикладі лісів Луганської області, в яких у 2020 році відбулися великі пожежі. Для оцінки ступеня пошкодження лісових насаджень використовувалися комплексний індекс вигорання (CBI) та геопросторовий комплексний індекс вигорання (GeoCBI). Також для оцінки ступеня пошкодження ґрунту використано методику реагування на надзвичайні ситуації на пройдених пожежами територіях (BAER). Для окреслення периметрів пройдених пожежами територій використано супутникові знімки PlanetScope. Наклавши отримані периметри пожеж на базу даних таксаційної характеристики лісів отримано характеристики всіх ділянок вкритих лісом та невкритих, які були пройдені пожежами. В межах встановлених контурів пожеж, всі ділянки було розділено на 6 страт, для оцінки пошкодження в різних типах земельного покриву. Загалом за методиками CBI, GeoCBI та BAER обстежено 73 пробні площі для оцінки інтенсивності пошкодження, які пропорційно розподілені між різними стратами. Встановлено, що пожежами було пройдено загальну площу 39782 га, з яких 21,2 % вкриті лісом території. Серед пройдених пожежами лісів 78 % становлять соснові деревостани. Найвищі рівні інтенсивності пошкодження встановлено в чистих соснових насадженнях у дуже сухих умовах, а найнижчі в листяних лісах у вологих умовах. Середні індекси інтенсивності пошкодження варіювалися в межах окремих шарів кожної ділянки, тому геопросторовий комплексний індекс вигорання, який враховує частку кожного шару на ділянці у більшості випадків був меншим за комплексний індекс вигорання (CBI > GeoCBI), що важливо враховувати під час оцінки інтенсивності пошкодження за допомогою методів ДЗЗ. Методика BAER має менше значення в оцінці інтенсивності пошкодження, оскільки невстановлено значущої залежності між ступенем пошкодження ґрунту та інтенсивністю пошкодження рослинності. В результаті цього дослідження представлено набір просторових даних вибіркових ділянок, які можуть використовуватися для калібрування підходів, які використовуються для картографування інтенсивності пошкодження в регіоні дослідження
польові індекси інтенсивності пошкодження, пошкодження лісу, пройдена пожежею територія, стан ділянки
[1] Hall, J.V., Zibtsev, S.V., Giglio, L., Skakun, S., Myroniuk, V., Zhuravel, O., Goldammer, J.G., & Kussul, N. (2021). Environmental and political implications of underestimated cropland burning in Ukraine. Environmental Research Letters, 16, article number 064019. doi: 10.1088/1748-9326/abfc04.
[2] De Santis, A., & Chuvieco, E. (2009). GeoCBI: A modified version of the Composite Burn index for the initial assessment of the short-term burn severity from remotely sensed data. Remote Sensing of Environment, 113(3), 554-562. doi: 10.1016/j.rse.2008.10.011.
[3] Maillé, E., & Espinasse, B. (2012). Modeling changes in WUI to better preview changes in forest fire risk. In Modelling fire behaviour and risk (pp. 231-236). Sassari: University of Sassari.
[4] Boutet, J.C., & Weishampel, J.F. (2003). Spatial pattern analysis of pre- and posthurricane forest canopy structure in North Carolina, USA. Landscape Ecology, 18, 553-559. doi: 10.1023/A:1026058312853.
[5] De Vasconcelos, S.S., Fearnside, P.M. De Alencastro Graça, P.M.L., Nogueira, E.M., De Oliveira, L.C., & Figueiredo, E.O. (2013). Forest fires in Southwestern Brazilian Amazonia: Estimates of area and potential carbon emissions. Forest Ecology and Management, 291, 199-208. doi: 10.1016/J.FORECO.2012.11.044.
[6] Soshenskyi, O., Zibtsev, S., Gumeniuk, V., Goldammer, J.G., Vasylyshyn, R., & Blyshchyk, V. (2021). The current landscape fire management in Ukraine and strategy for its improvement. Environmental & Socio-economic Studies, 9(2), 39-51. doi: 10.2478/environ-2021-0009.
[7] Zibtsev, S.V., Soshenskyi, O.M., Myroniuk, V.V., & Gumeniuk, V.V. (2020). Wildfire in Ukraine: An overview of fires and fire management system. Ukrainian Journal of Forest and Wood Science, 11(2), 15-31. doi: 10.31548/forest2020.02.015.
[8] Evangeliou, N., Zibtsev, S., Myroniuk, V., Zhurba, M., Hamburger, T., Stohl, A., Balkanski, Y., Paugam, R., Mousseau, T.A., Moller, A.P., & Kireev, S.I. (2016). Resuspension and atmospheric transport of radionuclides due to wildfires near the Chernobyl nuclear power plant in 2015. An impact assessment. Scientific Reports, 6, article number 26062. doi: 10.1038/srep26062.
[9] Zibtsev, S.V., Soshenskyi, O.M., Gumeniuk, V.V., & Koren, V.A. (2019). Long-term dynamic of forest fires in Ukraine. Ukrainian Journal of Forest and Wood Science, 10(3), 27-40. doi: 10.31548/forest2019.03.027.
[10] Soshenskyi, O.M., Zibtsev, S.V., Terentiev, A.Yu., & Vorotynskyi, O.G. (2021). Social and environmental consequences of catastrophic forest fires in Ukraine. Ukrainian Journal of Forest and Wood Science, 11(3), 21-34. doi: 10.31548/ forest2021.03.002.
[11] Wildfires in the Eastern European Region: Science, policies and management and inauguration of the regional Eastern European fire monitoring center (REEFMC). (2013). Retrieved from https://gfmc.Online/wp-content/uploads/05- IFFN-43-Ukraine-1.pdf.
[12] Goldammer, J.G. (2021). Thirty years international wildland fire conferences: Review and achievements of a circumglobal journey from Boston to Campo Grande. Biodiversidade Brasileira, 11(2), 6-52. doi: 10.37002/biobrasil.v11i2.1743.
[13] Sydorenko, S., Voron, V., Koval, I., Sydorenko, S., Rumiantsev, M., & Hurzhii, R. (2021). Postfire tree mortality and fire resistance patterns in pine forests of Ukraine. Central European Forestry Journal, 67, 1-9. doi: 10.2478/forj-2020-0029.
[14] Voron, V.P. (Ed.). (2021). Pyrogenic transformation of pines of Ukraine. Kharkiv: Planeta-Print LLC.
[15] Barros, A.M.G., Ager, A.A., Day, M.A., Krawchuk, M.A., & Spies, T.A. (2018). Wildfires managed for restoration enhance ecological resilience. Ecosphere, 9, article number e02161. doi: 10.1002/ecs2.2161.
[16] Saulino, L., Rita, A., Migliozzi, A., Maffei, C., Allevato, E., Garonna, A.P., & Saracino, A. (2020). Detecting burn severity across Mediterranean forest types by coupling medium-spatial resolution satellite imagery and field data. Remote Sensing, 12(4), article number 741. doi: 10.3390/rs12040741.
[17] Key, C.H., & Benson, N.C. (2006). Landscape assessment. Washington: Rocky Mountain Research Station.
[18] Franco, M.G., Mundo, I.A., & Veblen, T.T. (2020). Field-validated burn-severity mapping in North Patagonian Forests. Remote Sens,12, article number 214. doi: 10.3390/rs12020214.
[19] Doerr, S.H., Shakesby, R.A., Blake, W.H., Chafer, C.J., Humphreys, G.S., & Wallbrink, P.J. (2006). Effects of differing wildfire severities on soil wettability and implications for hydrological response. Journal of Hydrology, 319, 295-311. doi: 10.1016/j.jhydrol.2005.06.038.
[20] Wang, G.G. (2002). Fire severity in relation to canopy composition within burned boreal mixewood stands. Forest Ecology and Management, 163, 85-92. doi: 10.1016/S0378-1127(01)00529-1.
[21] Parson, A., Robichaud, P.R., Lewis, S.A., Napper, C., & Clark, J.T. (2010). Field guide for mapping post-fire soil burn severity. Washington: Rocky Mountain Research Station. doi: 10.2737/RMRS-GTR-243.
[22] Safford, H.D., Miller, J., Schmidt, D., Roath, B., & Parsons, A. (2008). BAER soil burn severity maps do not measure fireeffects to vegetation: A comment on Odion and Hanson. Ecosystems, 11, 1-11. doi: 10.1007/s10021-007-9094-z.
[23] Whittier, T.R., & Gray, A.N. (2016). Tree mortality based fire severity classification for forest inventories: A pacific Northwest national forests example. Forest Ecology and Management, 359, 199-209. doi: 10.1016/j.foreco.2015.10.015.
[24] Lutes, D.C., Keane, R.E., Caratti, J.F., Key, C.H., Benson, N.C., Sutherland, S., & Gangi, L.J. (2006). FIREMON: Fire effects monitoring and inventory system. Washington: Rocky Mountain Research Station. doi: 10.2737/RMRS-GTR-164.
[25] Stambaugh, M.C., Hammer, L.D, & Godfrey, R. (2015). Performance of burn-severity metrics and clas sification in oak woodlands and grasslands. Rem Sens, 7(8), 10501-10522. doi: 10.3390/rs70810501.
[26] Kasischke, E.S., Turetsky, M.R., Ottmar, R.D., French, N.H.F., Hoy, E.E., & Kane, E.S. (2008). Evaluation of the composite burn index for assessing fire severity in Alaskan black spruce forests. International Journal of Wildland Fire, 17, 515-526. doi: 10.1071/WF08002.
[27] Chuvieco, E., De Santis, A., Riaño, D., Halligan, K. (2007). Simulation approaches for burn severity estimation using remotely sensed images. Fire Ecology, 3(1), 129-150. doi: 10.4996/fireecology.0301129.
[28] De Santis, A., Chuvieco, E., & Vaughan, P.J. (2009). Short-term assessment of burn severity using the inversion of Prospect and GeoSail models. Remote Sensing of Environment, 113, 126-136. doi: 10.1016/j.rse.2008.08.008.
[29] Picotte, J.J., Cansler, C.A., Kolden, C.A., Lutz, J.A., Key, C., Benson, N.C., & Robertson, K.M. (2021). Determination of burn severity models ranging from regional to national scales for the conterminous United States. Remote Sensing of Environment, 263, article number 112569. doi: 10.1016/j.rse.2021.112569.
[30] Strategy for the development of Luhansk region until 2020. (2017). Retrieved from http://loga.gov.ua/sites/default/ files/collections/strategy_ukr_20-07-2017.pdf.
[31] Krakovska, S.V. (2012). Modern climate change of Luhansk region. Geoinformatics, 3(43), 57-68.
[32] Krakovska, S., Balabukh, V., Chyhareva, A., Pysarenko, L., Trofimova, I., & Shpytal, T. (2021). Projections of regional climate change in Ukraine based on multi-model ensembles of Euro-CORDEX. Retrieved from https://meetingorganizer. copernicus.org/EGU21/EGU21-13821.html.
[33] NASA Worldview. National Aeronautics and Space Administration open source software agreement, Version 1.3. (2022). Retrieved from https://worldview.earthdata.nasa.gov/.
[34] Planet team. (n.d.). Planet application program interface: In space for life on Earth. Retrieved from https://api.planet.com.
[35] Giglio, L., & Justice, C. (2003). The moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS). Retrieved from https://lpdaac.usgs.gov/products/mod14v061/.
[36] Schroeder, W., & Giglio, L. (2018). The daily Suomi national polar-orbiting partnership (Suomi NPP) NASA visible infrared imaging radiometer suite (VIIRS) thermal anomalies/fire (VNP14A1). Retrieved from https://lpdaac.usgs. gov/products/vnp14a1v001/.
[37] Pogrebnyak, P.S. (1955). Fundamentals of forest typology. Kyiv: Academy of Sciences.
[38] Myroniuk, V., Bilous, A., Khan, Y., Terentiev, A., Kravets, P., Kovalevskyi, S., & See, L. (2020). Tracking rates of forest disturbance and associated carbon loss in areas of illegal amber mining in Ukraine using landsat time series. Remote Sensing, 12(14), article number 2235. doi: 10.3390/rs12142235.
[39] See, Z.S., & Cheok, A.D. (2015). Virtual reality 360 interactive panorama reproduction obstacles and issues. Virtual Reality, 19(2), 71-81. doi: 10.1007/s10055-014-0258-9.
[40] Fernandes, P.M., Vega, J.A., Jiménez, E., & Rigolot, E. (2008). Fire resistance of European pines. Forest Ecology and Management, 256(3), 246-255. doi: 10.1016/j.foreco.2008.04.032.
[41] Assessing of forest fire severity in Luhansk region after fires 2020. (2021). Retrieved from https://nubip.edu.ua/en/ node/108418.
[42] Miller, J.D., & Thode, A.E. (2007). Quantifying burn severity in a heterogeneous landscape with a relative version of the delta Normalized Burn Ratio (dNBR). Remote Sensing of Environment, 109(1), 66-80. doi: 10.1016/j.rse.2006.12.006.