Исследование Земли из Космоса, 2020, № 5, стр. 63-77

ВВЕДЕНИЕ

Метан является одним из трех основных парниковых газов, и его содержание характеризуется высокими темпами роста в индустриальный период (Роль метана в изменении климата, 2018). Исследования последних десятилетий показали, что в арктическо-бореальной зоне наблюдается постоянный рост концентраций метана (Анисимов, Кокорев, 2015; Киселев, Решетников, 2013; Космач и др., 2015, Yurganov et al., 2019; Zou et al., 2019). Северные экосистемы вносят значительный вклад в общий бюджет метана, но пока высока неопределенность, какие именно источники и в какой степени влияют на увеличение концентраций метана в атмосфере (Киселев, Решетников, 2013).

Лесные пожары являются одним из важных источников эмиссий газовых примесей, включая метан, и аэрозолей в атмосферу (Бондур, 2011, 2015; Бондур, Гинзбург, 2016; Jacob et al., 2016). Интенсивность пожаров и объемы эмиссий вредных веществ в атмосферу подвержены значительным сезонным колебаниям в зависимости от типов растительного покрова и региональных климатических особенностей (Бондур, Гордо, 2018; Бондур и др., 2016; 2019а, б; Lappalainen et al., 2014, 2016).

Следует отметить, что многие процессы, ведущие к выбросам СH4, в том числе в результате природных пожаров, еще слабо изучены, отличаются высокой временнóй и территориальной изменчивостью и зависят от множества факторов, что в итоге может приводить к значительным расхождениям в оценках. Возникновение повышенных концентраций СН4 в атмосфере северных регионов России, обусловленных естественными причинами (выбросы при пожарах, из болот, растепление вечной мерзлоты), затрудняют обнаружение и оценку объемов выбросов СН4 и других парниковых газов в результате деятельности нефтегазодобывающих и перерабатывающих предприятий (Бондур, 2010). Глубокий анализ эмиссий от пожаров и иных природных источников (Бондур, 2015; Бондур, Гинзбург, 2016) позволяет достоверно оценить вклад антропогенных источников, в первую очередь объектов нефтегазового комплекса в изменения концентраций парниковых газов над территорией России.

Большинство существующих методик оценок стока и источников СН4 строится с использованием математических методов из предположения примерного паритета между источниками и стоками, то есть при большей погрешности в оценке стока СН4 менее точно оценивается интенсивность его суммарного источника (Роль метана в изменении климата, 2018).

Привлечение и анализ данных регулярного космического мониторинга бореально-арктической зоны позволит сократить неопределенности в существующих оценках (Kulmala et al., 2015, 2016).

Многоспутниковые космические системы мониторинга обеспечивают большую обзорность, объективность и достоверность получаемых данных, высокую оперативность обнаружения и предоставления информации об источниках возгорания, а также их последствиях для различных экосистем и объектов инфраструктуры (Бондур, Савин 1993, Бондур, 2010, 2011, 2015). Преимуществом использования данных ДЗЗ для исследования динамики содержания вредных примесей, в том числе метана, в атмосфере является непрерывность и глобальность наблюдений за эмиссиями и их потенциальными источниками (Бондур, 2015; Бондур, Гинзбург, 2016; Jacob et al., 2016).

Использование современных методов обработки и анализа данных ДЗЗ позволяет успешно решать задачи выявления и оценки площадей выгоревших территорий, определения степени повреждения растительного покрова, а также оценки объемов эмиссий вредных газов в атмосферу в результате природных пожаров (Бондур, 2011, 2015; Бондур, Гордо, 2018; Бондур и др., 2016, 2019а, б). Обработка ежедневных данных космического мониторинга позволяет получать количественные оценки пространственно-временной динамики, необходимые для дальнейшего анализа и моделирования процессов эмиссии, накопления и стока метана в атмосфере бореально-арктической зоны (Бондур и др., 2020; Анисимов, Кокорев, 2015). На сегодняшний день у существующих и планируемых спутниковых приборов точность достаточна для проведения оценок глобальных и региональных потоков метана.

Дальнейшее развитие комплексного использования данных, полученных в результате дистанционного мониторинга, и кадастрами выбросов, полученных по данным наземных измерений, имеет решающее значение для лучшего понимания процессов эмиссии метана и последующего развития климатической политики (Бондур, 2015; Бондур, Гинзбург, 2016; Kulmala et al., 2015, 2016; Lappalainen et al., 2016; Jacob et al., 2016).

В настоящей работе исследованы возможности использования продукта CH4 offline (общее содержание метана в тропосфере над сушей), получаемые с прибора TROPOMI спутника Sentinel-5, входящего в состав многоспутниковой системы глобального мониторинга Copernicus Европейского Космического Агентства. На примере удаленных крупных выгоревших лесных территорий в республике Саха были оценены концентрации общего содержания метана и выявлены его аномалии над гарями, а также проанализирована внутрисезонная динамика среднемесячных концентраций CH4 за 2018–2019 годы.

ИССЛЕДУЕМАЯ ТЕРРИТОРИЯ

Более шестидесяти процентов территории России относится к районам вечной мерзлоты, представляющих собой большой, чувствительный к климату резервуар органического углерода с высоким потенциалом его распада и переноса в атмосферу в виде углекислого газа (СО2) и метана (CH4). Естественные механизмы эмиссии метана в регионе зависят от множества факторов, таких как температура активного слоя почвы, ее влажность, уровень болотных вод, мощность торфяных пластов на болотах, осадочные отложения на дне карстовых озер, содержание метана в многолетней мерзлоте, изменение pH в Северном Ледовитом океане, особенно в дельтах крупных рек и др. (Киселев, Решетников, 2013).

Республика Саха (Якутия) занимает бóльшую часть бореально-арктической вечномерзлотной зоны Восточной Сибири и является одним из наиболее пожароопасных субъектов России (Бондур и др., 2016; 2019а, б; 2020). В регионе преобладают низовые пожары в лиственничных лесах, возникающие чаще всего вследствие грозовых разрядов либо неосторожного обращения с огнем. В результате воздействия огня происходит полное уничтожение напочвенного покрова, полностью или частично выгорают поверхностные органогенные горизонты, и, как следствие, резко изменяется гидротермический режим почв и увеличивается глубина сезонно-талого слоя. Притом, что растительный покров почти полностью восстанавливается в течение 50 лет после пожара, уровень многолетней мерзлоты стабилизируется гораздо медленнее (Чевычелов, 2019).

Обнаружение лесных пожаров в регионе ведется только с использованием космических средств без привлечения авиации. Малонаселенность и труднодоступность многих территорий Якутии способствует распространению пожаров на значительные площади. Бóльшую часть лесных площадей в регионе составляют так называемые зоны контроля. Власти могут принять решение не тушить пожары на территориях, если нет прямой угрозы населенным пунктам и экономическим объектам, а само спасение лесов считается экономически невыгодным. Однако нет достоверных данных, каковы последствия эмиссий вредных загрязняющих веществ от крупных природных пожаров.

Выбор летнего сезона 2018–2019 гг. был предопределен тем, что в этот период Якутия наиболее сильно пострадала от пожаров за последние годы. Пожары такого масштаба случались в 2012–2014 годах, однако 2019 стал рекордным за последние 5 лет (Бондур и др., 2020; Воронова и др., 2020; Краткий государственный доклад…, 2019).

ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ДАННЫЕ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Для проведения исследования были использованы данные с различных спутников: Метеор, Aqua/Terra, Sentinel-5 Precursor. По данным спутника “Метеор-М” № 2, прибор КМСС, проводился контроль очагов горения, а также шлейфов от пожаров. На основе анализа информационных продуктов MODIS были выявлены генерализованные площади, пройденные пожарами в период в 2018 и 2019 гг. на рассматриваемой территории.

На рис. 1 представлено пространственное распределение очагов пожаров, полученных по данным анализа информационных продуктов MOD14/MYD14 Hotspot/Fire и MCD 64 Burned Area с прибора MODIS для пожароопасных сезонов 2018 и 2019 годов (Giglio, Justice et al., 2015; MODIS Collection 6 NRT Hotspot). Всего на территории Якутии было обнаружено свыше 70 тыс. очагов пожаров (Hotspots) в 2018 году и более 106 тыс. в 2019 году. По данным продукта MCD 64 Гари (Burned Area) с прибора MODIS на территории Якутии в 2018 году выявлено 389 выгоревших участков с площадями более 10 км², а в 2019 году – 687 участков. Большая часть площадей выгорела в июле–августе. Суммарная площадь выгорания лесных территорий в рассматриваемом регионе за сезон 2018 года превысила 33 тыс. км², а в 2019 году составила почти 48 тыс. км².

Рис. 1.

Очаги пожаров (MOD/MYD 14 Hotspot/Fire) и крупные гари (MCD 64 Burned Area) площадью более 400 км², выявленные в Якутии по данным космического мониторинга со спутников TERRA/AQUA в пожароопасный период 2018–2019 гг.

Для выявления аномалий концентраций общего содержания метана, вызванных лесными пожарами, использовались данные запущенного в 2017 году спутника Copernicus Sentinel-5P (TROPOMI). Прибор TROPOspheric Monitoring (TROPOMI), работающий на борту спутника Copernicus Sentinel-5P, предназначен для анализа химического состава атмосферы. Ширина полосы съемки составляет ~2600 км на земной поверхности. Типичный размер пикселя (в надир) составляет 7 × 3.5 км² для всех спектральных диапазонов, за исключением ультрафиолетового UVW1 (7 × 28 км²) и коротковолнового инфракрасного SWIR (7 × 7 км²) (Veefkind et al., 2012).

Для измерения метана в приборе (TROPOMI) используется коротковолновый инфракрасный диапазон (SWIR) 2305–2385 нм. Чувствительность прибора падает при больших зенитных углах Солнца, но имеет лучшее пространственное разрешение по сравнению с данными, получаемыми в среднем и дальнем инфракрасном диапазоне (MWIR, LWIR). В связи с этим, данные этого прибора рекомендуется использовать для изучения содержания метана над материковой частью бореально-арктической зоны РФ в летний сезон.

Выявление и анализ аномалий концентраций метана по данным TROPOMI на исследуемой территории в условиях ограниченных возможностей съемки (облачность, низкие углы съемки, аэрозольное загрязнение) представляли основной интерес при проведении настоящего исследования. Во-первых, в отличие от остальных газовых примесей метан можно отнести к долгоживущим. Концентрация метана мало зависит от высоты в интервале от поверхности Земли до тропопаузы, что обусловлено большой скоростью перемешивания по высоте в пределах 0–12 км (1 мес.) в сравнении со временем жизни метана (8–12 лет) в атмосфере (Роль метана…, 2018; Анисимов, Кокорев, 2015).

Во-вторых, так как территория расположена в пределах зоны вечной мерзлоты, помимо эмиссий метана непосредственно от пожаров (биогенный метан) можно предположить наличие источников эмиссий от болот (бактериальный метан) и в результате таяния вечной мерзлоты (термогенный метан). Последний источник также связан с распространением на исследуемой территории едомы – положительной формы рельефа арктических и субарктических равнин Восточной Сибири, представляющей собой возвышенности, окруженные речными долинами или озерными котловинами. Едомы сложены четвертичными отложениями с ископаемыми льдами и мелкобугристой поверхностью, обладают очень высоким содержанием органического углерода (до 2% по массе) (Репина, 2015).

При проведении настоящего исследования за период май–сентябрь 2018–2019 гг. по ежедневным данным TROPOMI были рассчитаны недельные и среднемесячные данные по общему содержанию метана в тропосфере. Алгоритм восстановления CH4 чувствителен к наличию облачности и аэрозолям, поэтому даже недельные композиты не позволяют получить полное покрытие территории. Однако, как рассматривалось выше, метан имеет свойство накапливаться в тропосфере, поэтому для проведения анализа возможно использование осредненных за месяц данных.

Методика проведения исследований состояла из нескольких этапов. На первом этапе анализировалось пространственное распределение и площади выгоревших территорий в 2018 и 2019 гг. по данным продукта MCD 64 Гари (Burned Area) с прибора MODIS. Для каждого пожарного сезона были получены генерализированные площади. Участки с общей площадью менее 400 км² были исключены из дальнейшего анализа, так как не соответствуют по масштабу сопоставления с данными TROPOMI (пространственное разрешение 10 км). Дополнительно были построены фоновые участки – это лесные территории, не подвергавшиеся воздействию огня за последние 5 лет (см. рис. 1). На втором этапе проводилась обработка ежедневных данных CH4 TROPOMI и получение обобщенных еженедельных и ежемесячных значений CH4 в период с мая по сентябрь за 2018 и 2019 гг. На заключительном этапе рассчитывались среднемесячные пространственные статистические характеристики (среднее, стандартное отклонение, максимальные и минимальные значения, число расчетных пикселов) распределения общего содержания CH4 над фоновыми и выгоревшими территориями в мае–сентябре 2018, 2019 гг. По результатам расчетов были построены графики трендов динамики концентраций метана над выгоревшими территориями и проанализированы возможные причинно-следственные связи наблюдаемых явлений.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ АНАЛИЗ

Предварительно был проведен анализ данных CH4 TROPOMI на иcследуемую территорию. Очевидно, что надежные результаты валидации космических данных могут быть получены при сопоставлении с данными наземных измерений, однако, удаленность и труднодоступность большей части территорий Якутии пока не позволяет организовать достаточную сеть станций наземного мониторинга. Поэтому на данном этапе использовался метод взаимного сопоставления временны́х серий CH4 TROPOMI за 2018–2019 гг. Следует отметить несколько факторов, влияющих на завышение или занижение оценок эмиссий метана над рассматриваемой территорией при использовании данных TROPOMI.

Во-первых, практически на всех полученных осредненных данных на севере территории к юго-западу от дельты реки Лены наблюдается постоянная аномалия с повышенными значениями CH4 над возвышенностью Тигие-Сюрехтере (см. рис. 2). Мы полагаем, что скорее всего это некорректные значения, которые прошли стандартный контроль качества по показателю шероховатости поверхности (surface roughness, пикселы со значением более 75 м не проходят контроль качества), в то время как, для данной возвышенности этот показатель составляет менее 50 м. Поэтому при проведении региональных оценок эмиссий метана необходимо внести уточнение в данные TROPOMI, так как использование существующих валидных значений CH4 может привести к искусственному завышению оценок эмиссий метана в среднем над регионом.

Рис. 2.

Ложная аномалия CH4 над возвышенностью Тигие-Сюрехтере, выявленная по данным TROPOMI, прошедшим контроль качества (quality value > 50).

Во-вторых, в продукте TROPOMI CH4 offline представлено два варианта данных: общее содержание метана без учета систематической ошибки (default, стандартный) и общее содержание метана c учетом систематической ошибки (bias-corrected, скорректированный).

Расчет поправок для получения скорректированного продукта проводился в рамках стандартных работ по валидации на основе сопоставления значений концентраций газовых примесей, полученных по данным 22 станций TCCON (Сеть наблюдений за суммарными выбросами углерода) и данных TROPOMI, полученных в пределах 2-х градусов (порядка 200 км) от станций. Усредненная систематическая ошибка (смещение) по всем станциям составляет –0.81 и –0.31% для стандартного и скорректированного XCH4 TROPOMI продуктов соответственно. То есть, согласно данным валидации (Hasekamp et al., 2019), значения концентраций метана, полученные по стандартному продукту TROPOMI, систематически занижаются по сравнению с наземными измерениями, и использование скорректированных данных (bias-corrected CH4) позволяет понизить разрыв в данных.

В рамках настоящего исследования была проведена предварительная оценка данных TROPOMI на основе сопоставления стандартного и скорректированного продуктов на примере расчета еженедельного содержания метана для 24–31 августа 2018 г. Согласно результатам расчетов отклонения default CH4 относительно значений bias-corrected CH4, наименьшая разница между данными до 5 ppb характерна для северных прибрежных территорий и участков крупных гарей. Для большей части территории скорректированные данные превышают значения стандартного продукта CH4 на 10–20 ppb, что составляет порядка 10–20% в рамках рассматриваемого диапазона концентраций CH4 (1780–1880 ppb), характерного для данного региона.

Это позволило сделать вывод о том, что для анализа концентраций метана в границах выгоревших территорий выбор типа продукта не имеет решающего значения, в то время как для анализа динамики концентраций в целом по территории должно быть обосновано и принято решение, какой информационный продукт предпочтительнее. Сложность выбора типа продукта связана с отсутствием контрольных наземных данных, позволяющих валидировать спутниковые данные применительно к особенностям локальных условий. Следует отметить, что корреляция между данными TROPOMI и данными станции Sodankyla (сеть TCCON), расположенной в Финляндии на той же широте, что и тестовая территория, оказалась самой худшей из 22 станций (Hasekamp et al., 2019).

Таким образом, на основе предварительного анализа было принято решение для дальнейших расчетов использовать продукт default CH4 TROPOMI offline с учетом контроля качества данных (quality value >50, учитывающие значения угла съемки, альбедо поверхности, аэрозольную оптическую толщину и другие параметры, влияющие на качество данных).

На рис. 3 и 4 представлены фрагменты исследуемой территории, и наглядно видно, что повышенные среднемесячные значения концентраций метана наблюдаются над большей частью территорий, пройденных огнем, на протяжении всего летнего сезона. Необходимо отметить, что на среднемесячных данных аномалии высоких значений CH4 практически совпадают с границами выгоревших территорий.

Рис. 3.

Пространственное распределение среднемесячных концентраций метана, полученных по спутниковым данным TROPOMI, над тестовыми участками в мае-июне 2018–2019 гг. (фрагмент исследуемой территории).

Рис. 4.

Пространственное распределение среднемесячных концентраций метана, полученных по спутниковым данным TROPOMI, над тестовыми участками в августе–сентябре 2018–2019 гг. (фрагмент исследуемой территории).

В ранее проведенном исследовании постпожарного восстановления гарей 2005 года в Жиганском районе Якутии на основе индекса dNBR (Черепанова, Феоктистова, 2019) было выявлено, что к 2018 году все выгоревшие крупные территории в Жиганском районе восстановились (заросли молодняком) и характеризуются близкими к типичным значениям отражающих характеристик лиственничных лесов (альбедо, NDVI, NBR). Было высказано предположение, что наличие ареалов с аномально высокими значениями CH4, границы которых не совпадают с границами вновь выгоревших территорий, могут быть связаны с гарями предыдущих лет, что и было подтверждено на примере гарей 2018 года и обнаруженных над ними аномалий CH4 в 2019 г. На рис. 3б, г показано, что в мае–июне 2019 года (в начале пожарного сезона) часть аномалий с превышением фоновых значений совпадает с гарями 2018 года. Дополнительно, на основе анализа временной серии продукта MCD 64 (MODIS) с 2002 по 2017 гг., было установлено, что часть аномально высоких областей концентраций CH4 соответствует площадям, выгоревшим до 2018 г. Это косвенно указывает на то, что пожары предыдущих лет на этих участках запустили процессы оттаивания вечной мерзлоты, и, как следствие, активизировали источник эмиссий метана без смены типа растительного покрова.

В августе значения CH4 для фоновых участков становятся более высокими и появляются новые ареалы повышенных значений концентраций CH4 (1850–1860 ppb), совпадающие с границами гарей 2018 и 2019 года (см. рис. 4, а, б соответственно). В сентябре над выгоревшими участками также наблюдаются повышенные значения концентраций метана. Предположительно такой устойчивый повышенный фон концентраций CH4 над гарями вне сроков горения связан с эффектом постпожарных эмиссий. Как указывалось ранее, длительные пожары (более 2 нед.) способствуют инициации процессов подтаивания вечной мерзлоты. После пожара изменяется альбедо поверхности, что влечет за собой изменения в тепловом балансе; также возможна активация процессов высвобождения метана из четвертичных отложений едом.

Для выявления сезонных трендов динамики концентраций метана над выгоревшими территориями были рассчитаны осредненные за месяц значения концентрации CH4 в границах тестовых участков: выбранных гарей за 2018, 2019 гг. и фоновых территорий. Всего было проанализировано 47 участков выгоревших территорий с площадями от 400 до 7500 км² (18 гарей в 2018 г., 29 гарей в 2019 г.) и 17 участков фоновых территорий лиственничных лесов, не подвергавшихся воздействию пожаров по крайней мере последние 5 лет (см. рис. 1).

На рис. 5 представлены распределения среднемесячных концентраций CH4, полученные по спутниковым данным TROPOMI в 2018–2019 гг., для тестовых участков. Минимальные среднемесячные концентрации (1785–1815 ppb) выявлены в период май–июнь с постепенным нарастанием значений с июля по сентябрь как для выгоревших территорий, так и для фоновых значений. По полученным временным сериям данных были построены полиномиальные тренды 2-й степени, отражающие рост концентраций CH4 над выгоревшими территориями с июля по сентябрь по сравнению с фоновыми лесными территориями.

Рис. 5.

Среднемесячные значения и тренды динамики общего содержания метана над тестовыми участками в Якутии, полученные по временны́м сериям TROPOMI за 2018 и 2019 гг.

На диаграммах размаха для фоновых участков видно, что медиана среднемесячных значений концентраций метана постепенно растет и достигает своего максимума в сентябре для 2018 г. – 1808 ppb (рис. 5, а), и в августе для 2019 г. – 1814 ppb (рис. 5, б). Предположительно сентябрьский максимум в 2018 году связан с более высокими температурами воздуха во второй половине сентября 2018 г. по сравнению с 2019 г. (см. рис. 6) и, как следствие, возникновением дополнительного пика горения лесных территорий в 2018 году по сравнению с практически полным прекращением пожаров в сентябре 2019 года (см. рис. 7).

Рис. 6.

График сезонного хода температуры воздуха по данным метеостанции в Якутске за летние сезоны 2018–2019 гг.

Рис. 7.

Частота обнаружения пожаров по данным MODIS в границах тестовых участков за летние сезоны 2018–2019 гг.

Медианы среднемесячных значений концентраций метана в мае и июне для вновь горимых территорий близки к фоновым (см. рис. 5, а) и составляют 1795 ppb, однако в июле, с началом массового горения (см. рис. 7), разница между фоном (1803 ppb) и гарями 2018 года (1807 ppb) уже составляет 4 ppb. Максимальные превышения среднемесячных значений концентраций метана над фоновыми зафиксированы в августе и составили 15 ppb для 2018 г. и 17 ppb для 2019 г.

В целом 2019 год характеризуется более высокими значениями концентраций метана. Так, в августе 2019 зафиксированы максимальные среднемесячные значения метана – 1843 ppb (см. рис. 5, е) за наблюдаемый период, в то время как в августе 2018 максимум не превышал 1834 ppb, а в сентябре 2018 г. – 1840 ppb (см. рис. 5, в).

Из рис. 5, г наглядно видно, что повышенные среднемесячные значения концентраций метана над гарями 2018 года наблюдаются и на протяжении всего 2019 пожароопасного сезона. Максимальный разброс значений характерен для июня, что, вероятно, вызвано различной степенью разогрева подстилающей поверхности и скоростью подтаивания вечной мерзлоты.

Кривая динамики среднемесячных концентраций метана над фоновыми территориями (см. рис. 5, б) и прошлогодними гарями (см. рис. 5, г) в 2019 г. похожи с максимумом в августе и постепенным снижением в сентябре. Интересно отметить, что вид тренда роста концентраций CH4 над гарями 2018 года по отношению к фоновым значениям в 2018 году аналогичен виду тренда аномалий CH4 над гарями 2019 года по отношению к фону в 2019 году (см. рис. 5, д). С мая по июнь (допожарный период) наблюдаются близкие тренды с разницей не более 5ppb. В июле, с активизацией пожаров (см. рис. 7), наблюдается систематическое появление значений, превышающих фоновые, и, как следствие, расхождение между аномальными и фоновыми трендами, достигающее максимума в сентябре (до 15 ppb).

Вид трендов динамики среднемесячных концентраций метана, в первую очередь, предопределяются температурным режимом на территории (рис. 6), при котором минимальные значения концентрации CH4 наблюдаются в мае при более низких температурах воздуха, постепенно увеличиваясь к августу и затем опять немного понижаясь в сентябре.

Из полученных результатов следует, что в 2019 году наблюдался более высокий фон концентраций метана по сравнению с 2018 годом. Это может объясняться влиянием различных факторов, включая более высокую интенсивность горения лесных территорий в июле–августе 2019 года (см. рис. 7). Для уточнения причин требуется проведение дополнительных исследований с привлечением данных космического мониторинга за более продолжительный период наблюдений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенного пространственного-временного анализа динамики концентраций метана над территорией Якутии по данным космического мониторинга прибором TROPOMI/Sentinel-5 были выявлены области аномально высоких значений концентраций метана, которые хорошо коррелируют по времени и пространству с границами крупных выгоревших областей с площадями более 400 км², включая гари предыдущих лет.

Полученные результаты подтверждают наличие эмиссий метана над выгоревшими территориями не только во время лесных пожаров, но и в постпожарные периоды во время восстановления растительного покрова, вызванные процессами подтаивания вечной мерзлоты. На основе анализа временны́х серий спутниковых данных для тестовых участков выявлены тренды динамики концентраций метана как для вновь выгоревших, так и для выгоревших ранее областей в пожароопасные сезоны 2018–2019 гг.

Установлено, что для исследуемой территории наблюдается устойчивая тенденция появления аномалий с осредненными ежемесячными значениями концентрации CH4 выше фоновых на 5–15 ppb в июле–сентябре для вновь горимых областей, и на 10–15 ppb в период с мая по сентябрь для прошлогодних гарей.

Показано, что для анализа динамики аномальных концентраций общего содержания метана, связанных с выгоревшими территориями, возможно использование как стандартного продукта CH4 offline (default), так и скорректированного CH4 offline (bias-corrected). Однако для исследования динамики в целом по региону необходимо дополнительно обосновать выбор продукта либо использовать для анализа относительные величины. Установлено, что, хотя частота ежедневного покрытия данными над непосредственно горимыми площадями ниже, чем над фоновыми территориями из-за наличия постоянной облачности и дымовой завесы над крупными очагами пожаров, среднемесячные композиты хорошо отражают динамику эмиссий метана в пожароопасный сезон. Таким образом, данные космического мониторинга атмосферы с пространственным разрешением 10 км могут применяться для исследования процессов эмиссий метана в высокоширотных территориях преимущественно в летний период над крупными выгоревшими территориями с высокой степенью достоверности.

Рост числа и площадей неконтролируемых природных пожаров, деградация вечной мерзлоты в высокоширотных территориях приводит к изменению баланса парниковых газов в атмосфере, и, как следствие, усиливается негативное влияние на климатическую систему Земли в целом. Необходимо проводить дальнейшие исследования динамики аномальных зон высоких концентраций метана в атмосфере арктико-бореальной зоны, связанных с комбинированным воздействием различных источников эмиссий метана, таких как едомы, болота и пожары.