# Спутниковые данные по 354 городам Китая: весеннее зеленение в городах ускоряется быстрее, чем в селе

- Опубликовано: 2026-11-13 16:02 UTC
- Раздел: Планета › Экология и переработка
- Теги: дата весеннего зеленения, городско-сельское расхождение, 354 города Китая, спутниковая фенология, MCD12Q2, потребность в тепле, накопление холода, городская растительность, видовое богатство, The Innovation
- Адрес: https://realtech.media/ru/news/rt-8568f42f96e48a05adbeb925_sputnikovye_dannye_po/

**По спутниковым данным за 2001–2020 годы, весеннее зеленение в городах ускоряется быстрее, чем в сельской местности; авторы называют главным фактором потребность в тепле.**

![Satellite data on 354 Chinese cities show urban spring green-up advancing faster than rural](https://realtech.media/media/2026/11/aa45bf28bc474f71.jpg)
*Bobak Ha'Eri, Wikimedia Commons, CC BY 3.0*

Исследователи проанализировали спутниковые наблюдения за фенологией в 354 городах Китая с 2001 по 2020 год. Они обнаружили, что дата весеннего зеленения (ДВЗ) при непрерывном потеплении сдвигалась к более раннему сроку быстрее в городах, чем в их сельском окружении. В работе, опубликованной в The Innovation, такое расхождение отмечено в 47,7% городов. В них городские тренды опережали сельские в среднем на 0,37 ± 0,24 дня в год, особенно в умеренных регионах с тёплым летом [1].

Даты зеленения взяты из продукта NASA MCD12Q2 с разрешением 500 м. Анализ повторили на снимках Landsat с разрешением 30 м для Пекина, Шэньяна и Чанчуня. Там городская растительность ускорялась на 3,00 ± 1,28 дня в год, а на сельскохозяйственных землях — на 2,64 ± 1,41 дня.

## Потребность в тепле как главный фактор

Авторы проверили, не объясняет ли разрыв более сильная реакция городов на температуру. Чувствительность городской и сельской растительности к температуре, осадкам и радиации оказалась статистически неразличимой. Затем команда объединила модели накопления холода и модели потребности в тепле с интерпретируемым машинным обучением. Использовали 11 моделей накопления холода, пять моделей потребности в тепле и 17 переменных среды.

Частный корреляционный анализ показывает, что сдвиги ДВЗ определяются прежде всего потребностью в тепле. Она объясняет 74% дисперсии в городах, опережая накопление холода (51%) [1]. Поэтому авторы называют накопленную потребность в тепле основным фактором расхождения между городом и селом [1].

Структура растительности модулирует сдвиги. Большее видовое богатство усиливает городские тренды ДВЗ, а плотность деревьев сдерживает сельские сдвиги [1].

## Стандартные модели не воспроизводят разрыв

Четырём стандартным моделям — сумме градусо-дней, весеннему потеплению, последовательной и параллельной — предложили воспроизвести наблюдаемый ряд. Наблюдаемые городские тренды составили −0,94 ± 0,08 дня в год, сельские — −0,83 ± 0,07. Модели дали значения от −0,62 до −0,42, и лишь параллельная модель различила города и село (p = 0,004).

На уровне отдельных пикселей значимые тренды имели 36,1% городских пикселей. Ни в одной из моделей их доля не превысила 7%. Авторы заключают, что существующие эмпирические модели в основном не воспроизвели ни пространственную картину, ни величину городско-сельского расхождения трендов ДВЗ [1].

По словам авторов, результаты меняют представление об иерархии факторов, управляющих весенней фенологией в ландшафтах, где доминирует человек [1].

## Источники

1. [The Innovation](https://doi.org/10.1016/j.xinn.2026.101343)
2. [EurekAlert](https://www.eurekalert.org/news-releases/1151579)

---

Источник: RealTech, realtech.media — https://realtech.media/ru/news/rt-8568f42f96e48a05adbeb925_sputnikovye_dannye_po/