Исследование Земли из Космоса, 2022, № 2, стр. 52-62

Мониторинг снежного покрова в период снеготаяния

Для оценки уровня загрязнения поверхности в зимне–весенний период используется оценка загрязнения снежного покрова в период снеготаяния. Снежный покров, обладающий кумулятивным эффектом, позволяет получить реальную суммарную величину выпадений загрязняющих веществ (ЗВ). Критерием оценки являются отражательные характеристики снежного покрова в различных спектральных каналах и индексы снега, одним из которых является индекс NDSI (нормализованный разностный индекс снега) (Hall et al., 1995), определяемый как NDSI = (GREEN – SWIR1)/(GREEN + SWIR1). Порогом для идентификации снега является значение NDSI ≥ 0.4 (Hall et al., 1995).

Сравним коэффициент отражения (КО) от снежного покрова и значения NDSI вблизи Колыванского УР (рис. 1, (3)) и п. Линево (рис. 1, (2)) в 2013 и 2020 гг.

Территория угольных шахт в районе Колыванского УР увеличилось с 2013 по 2020 г. (рис. 2).

Рис. 2.

Динамика изменения территорий Колыванского и Восточного УР с 2013 по 2020 годы по данным L8.

На рис. 3 показаны графики изменения коэффициента отражения и значения NDSI вдоль профиля в районе Колыванского и Восточного УР в период снеготаяния за 09.04.2013 (L8) (рис. 3, верхний ряд) и 02.04.2020 (S2) (рис. 3, нижний ряд). Профиль состоит из 14 точек. По оси абсцисс отложено расстояние в км от “нулевой точки” (значение 0 км соответствует точке с координатами 54°39′47″ N, 83°37′30″ Е, вблизи дороги к УР). Значение NDSI для всех точек профиля 2013 года больше 0.5, т.е. в этих точках идентифицирован снег. Для 2020 года снег не идентифицирован для точек профиля до 2.5 км в направлении к Усть-Чему (от 0 точки) и порядка 1.2 км (от 0 точки) в западном направлении.

Рис. 3.

Графики изменения КО и NDSI для профиля в районе Колыванского и Восточного УР для апреля 2013 и 2020 гг.

Загрязнение снега в районе поселка Линево связано с работой Новосибирского электродного завода (НЭЗ). Выносы пыли от высотных труб НЭЗ, производств по переработке угля, карьерных работ, технологической трассы в окрестностях НЭЗ являются основными источниками загрязнения в районе п. Линево. На рис. 4 приведены графики изменений КО и NDSI за 9 апреля 2013 г. (L8) ((верхний ряд) и 2 апреля 2020 г. (S2) (нижний ряд) вдоль профиля из 8 точек, проходящего через Линево. По оси абсцисс отложено расстояние в км от “нулевого километра” (значение 0 км соответствует точке с координатами 54°31′15″ N, 83°24′05″ Е, вблизи НЭЗ). Зона отсутствия снега в 2020 г. относительно 2013 г. практически не изменилась в направлении на запад от 0 точки, в то же время расширилась в восточном направлении на 4–5 км.

Рис. 4.

Графики изменения КО и NDSI для профиля в районе поселка Линево для апреля 2013 и 2020 гг.

Мониторинг изменений NDVI

Для оценки состояния растительности используются интегральные характеристики, выраженные в виде вегетационных индексов (ВИ). Основой для выбора ВИ является особенности кривых отражательной способности растительности, а именно, в красной области спектра (RED) отмечается максимум поглощения солнечного излучения хлорофиллом, в ближней инфракрасной (NIR) максимум отражения энергии клеточной структурой листа. В результате для количественной оценки плотности фитомассы наиболее распространено использование нормализованного разностного индекса NDVI = = (NIR – RED)/(NIR + RED).

Техногенные факторы, связанные с открытым способом угледобычи, оказывают негативное влияние на растительный покров. Загрязнения атмосферы, почвы, водной среды и др. являются факторами нарушения роста и развития растительности.

В данной работе проведено сравнение значений КО и NDVI для профиля в п. Линево по данным L8 для летнего периода времени для дат 30.07.2013 и 02.08.2020 (профиль тот же, что и рис. 4).

Отметим на рис. 5 локальный минимум значений КО в точке “нулевого” км (вблизи НЭЗ). Значения NDVI для всех точек профиля, кроме точки 9.2 км, для 2013 г. превосходят значения NDVI для 2020 г.

Рис. 5.

Графики изменений КО и NDVI для профиля в п. Линево по данным L8.

На рис. 6 показаны RGB изображения исследуемой территории для летнего периода, демонстрирующие динамику изменений значений NDVI = (B5 – B4)/(B5 + B4) (каналы L8). Даты съемки 30.07.2013, 04.08.2018 и 02.08.2020 со следующей кодировкой значений NDVI: красный цвет – NDVI < 0.4, зеленый цвет – NDVI > 0.7, синий цвет – (NDVI ≥ 0.4) and (NDVI ≤ 0.7). Прослеживается тенденция с 2013 по 2020 г. увеличения территорий со значениями NDVI < 0.7.

Рис. 6.

RGB карты значений NDVI за 30.07.2013, 04.08.2018 и 02.08.2020.

Мониторинг изменений коэффициента отражения от водных объектов

На рис. 7 показано изображение Landsat 8 (B5, 2.8.2020), на котором цифрами отмечены водные объекты, являющиеся предметом мониторинга в данной работе: Обское водохранилище –цифра 1, река Бердь у моста -2, река Бердь-3, озеро Линево-4, озеро Койниха-5. Спектральные кривые для длин волн каналов B2-B7 показаны на рисунке 8 для четырех дат 30.07.2013, 08.07.2014, 31.07.2019, 02.08.2020.

Рис. 7.

Рассматриваемые водные объекты на снимке L8, дата съемки 02.08.2020: 1 – Обское водохранилище, 2 – река Бердь у моста, 3 – река Бердь, 4 – озеро Линево, 5 – озеро Койниха L8, канал В5, 02.08.2020.

Рис. 8.

Спектральные кривые для водных объектов: 1 – Обское водохранилище, 2 – река Бердь у моста, 3 – река Бердь, 4 – озеро Линево, 5 – озеро Койниха.

В работе (Опарин и др., 2014) показано, что две спектральные зоны NIR и SWIR очень чувствительны к присутствию примесей в водной среде. В закрытых водоемах (озеро Линево) такие примеси оседают на дно, в то время как для водоемов с активным течением воды частицы перемешиваются, что вызывает скачок значений КО. Кроме того, присутствие взвешенных частиц в водной среде увеличивает КО в спектре NIR, а органических веществ в SWIR1. На графиках рис. 8 для 2013 г. наблюдаем два пика значений КО: в зеленой области спектра B3 и в NIR (B5). Первый максимум присутствует на графиках и для других дат. Увеличение КО в канале B3 связано с увеличением объема фитопланктона. Уменьшение КО в красной зоне спектра связано с поглощением хлорофилла планктоном и, следовательно, уменьшением КО в канале B4. Наименьшие вариации в каналах B2–В7 характерны для объекта 4-озеро Линево (за исключением 2013 г.). Второй максимум (канал В5) связан с наличием взвешенных примесей в водной среде. В 2013 г. значение КО для B5 в три и более раз превышает значение КО для 2014–2020 гг. Исключением является значение КО для Обского водохранилища, для которого значения КО в канале В5 являются наименьшими в сравнении с другими водными объектами. Второй максимум, ярко выраженный в 2013 г., постепенно сходит на нет с 2014 г., и значения КО постепенно снижаются при переходе от канала B5 к каналу B7.

Спутниковая оценка состояния атмосферы

Искитим входит в число городов с высоким уровнем загрязнения атмосферы (ЗА). Веществами, определяющими уровень ЗА в Искитиме, являются бенз(а)пирен, взвешенные вещества (пыль), СО-оксид углерода, NO₂/NO – диоксид/оксид азота, SO₂ – диоксид серы, сероводород и сажа. Искитим расположен в низине, что способствует скоплению в воздухе над городом вредных веществ.

В данной работе рассматривается динамика изменений за 2013–2020 гг. аэрозольной оптической толщи (AOT), значений CO и CH₄ в Искитимском районе с помощью системы анализа и визуализации данных Giovanni (http://giovanni.gsfc.nasa.gov).

Сезонные и межгодовые вариации AOT атмосферы. Среди радиационно-значимых компонентов атмосферы, наряду с парниковыми газами и облаками, важную роль играет атмосферный аэрозоль, основной оптической характеристикой которого является АОТ атмосферы. Аэрозольные частицы оказывают значительное влияние на температурный баланс атмосферы, поскольку они способны поглощать, рассеивать, отражать солнечное излучение и инициировать процессы образования облаков. Основными природными факторами, влияющими на долгосрочную изменчивость AOT, являются извержения вулканов (Bryson, Goodman, 1980) и лесные пожары (Cакерин и др., 2008). При добыче угля открытым способом основными загрязнителями являются твердые выбросы: неорганическая пыль, угольная пыль, угольная зола и сажа. Для анализа пространственно-временных вариаций AOT все чаще используются данные спутниковых измерений, в частности радиометра MODIS спутников Terra/Aqua.

Для оценки вариаций атмосферного аэрозоля были использованы данные уровня 3 (среднесуточные) коллекции 6.1 радиометра MODIS (ИСЗ Terra) – продукт Terra MOD08_D3 v6. 1 (Deep Blue, Land only), на длине волны 550 нм. Данные AOT, полученные с помощью MODIS, представляют собой двумерное поле (изображение), интегрированное по высоте. Размеры отдельных элементов (пикселей) карты составляют 1° × 1° (широта x долгота). Были рассчитаны среднемесячные значения AOT за период апрель–октябрь 2013–2020 гг., усредненные для области 1° × 1° с координатами центра 54.5° N, 83.5° E, с использованием системы анализа и визуализации данных Giovanni.

На рис. 9 показан сезонный ход значений AOT за апрель–октябрь 2013–2020 и СКО AOT.

Рис. 9.

Средние значения AOT и СКО AOT за апрель–октябрь 2013–2020 гг. для исследуемой области по данным M-ODIS (Terra).

Отмечаем сезонный ход АОТ с максимумом в весенне–летний период (апрель и июль) и минимумом осенью (данные за зимний период отсутствуют). Аналогичные тенденции наблюдаются и для Байкальского региона (Тащилин и др., 2021). В июле рост значений AOT был наиболее заметен в 2019 г. Следует также отметить значительный разброс значений AOT в июле 2019 года. Одной из основных причин апрельского максимума АОТ в районе Искитима является выброс при таянии снега аэрозоля, накопленного в зимний период в снежном покрове. Локальный минимум в мае может быть связан с образованием свежего растительного покрова и увеличением уровня осадков, которые вымывают аэрозоль. Максимум AOT в июле, скорее всего, связан с повышением температуры, снижением влажности и засухой.

На рис. 10 показан график межгодовых вариаций AOT за период 2013–2020. Годового тренда не обнаружено. Наблюдаются большие колебания межгодовых значений AOT. Для 2018 года среднегодовое значение AOT близко к среднегодовому глобальному значению 0.16, полученному по спутниковым данным MODIS, TOMS, AVHRR (Chubarova et al., 2012). Для остальных дат для Искитимского региона среднегодовые значения AOT значительно превышают среднегодовое глобальное значение и значение для Байкальского региона (данные MODIS и наземных измерений солнечных фотометров, (Тащилин и др., 2021)).

Рис. 10.

Межгодовые вариации АОТ за период 2013–2020.

Сезонные и межгодовые вариации СО. Основными источниками CO являются сжигание ископаемого топлива, биомассы и атмосферное окисление метана и других углеводородов. Оксид углерода – это газ без цвета и запаха. CO образуется при сгорании органических видов топлива (древесины, угля, бумаги, масел, бензина и т.д.). Преобладающая часть (~90%) атмосферного СО образуется в результате природных процессов (вулканические и болотные газы, лесные и степные пожары, жизнедеятельность земной и океанической флоры и фауны). В то же время около 70% СО в атмосфере является продуктом окисления метана в тропосфере с участием радикала гидроксила (ОН). В глобальном масштабе именно атмосферный метан (который окисляется ОН) является основным источником CO в атмосфере. В крупных городах и промышленных регионах перевес может быть на стороне CO, непосредственно выбрасываемого из антропогенных источников. Сотни миллионов тонн СО ежегодно попадают в атмосферу в результате деятельности человека: автотранспорта, железнодорожного и морского транспорта; неисправности газопроводов и газового оборудования; металлургии, химической промышленности, добычи угля, производства табака, хлеба, легкой промышленности; переработки отходов; сжигания топлива в быту. В промышленности CO образуется в результате неполного окисления природного газа или газификации угля и кокса. CO попадает в атмосферный воздух при любом типе горения. В городах CO попадает в воздух, главным образом, в составе выхлопных газов двигателей внутреннего сгорания. CO имеет продолжительное время жизни – около месяца (Дерюгина, 2017).

Для исследования вариаций содержания СО в атмосфере использовались ежедневные (дневные) данные продукта AIRS/Aqua (продукт AIRS3STM v006), усредненные по области 54°–55°, 83°–84° E. На рис. 11, а показаны среднемесячные значения концентрации CO, а на рис. 11, б значения СКО СО за период 2013-2020 годов. Характерным в поведении графиков для всех 8 лет с 2013 по 2020 г. является: 1) самые высокие концентрации СО в зимние месяцы, а также в весенние месяцы март и апрель, 2) самые низкие концентрации CO в летние месяцы.

Рис. 11.

Среднемесячные изменения концентрации угарного газа, усредненные для области 54°–55° N, 83°–84° E.

На рис. 12 показаны среднегодовые концентрации СО за 2014–2020 гг. Усреднение проводилось за 11 мес. (не вошел июль месяц из-за отсутствия данных за 2013–2018 гг.). В график не вошли данные за 2013 г., поскольку, помимо июля, для этого года нет данных за май. Линия тренда с коэффициентом детерминации R² = 0.95 указывает на стабильное снижение концентрации CO в течение 7 лет с 2014 по 2020 г. В 2014 г. среднегодовая концентрация CO составляла 0.145 ppm =  0.168 мг м^–3. Среднегодовое значение на 2020 г. составляет 0.136 ppm = 0.158 мг м^–3. Среднесуточная ПДК (предельно допустимая концентрация) CO равняется ПДКсс = 0.05 мг м^–3, а максимальная разовая ПДКмр = 0.15 мг м^–3 (https://vozdyx.ru/article/pdk-vrednyx-veshhestv-v-atmosfernom-vozduxe/).

Рис. 12.

Среднегодовые значения концентрации СО за 2014–2020 с линией тренда.

Сезонные и межгодовые вариации СН₄. Метан попадает в атмосферу в результате как природных, так и антропогенных процессов. Основным естественным источником выбросов метана в атмосферу являются водно-болотные угодья. Метан образуется в основном в результате деятельности бактерий, участвующих в разложении органического вещества. Поэтому основными местами образования метана являются болота, мусорные свалки и т.д. Кроме того, метан выделяется через трещины в земной коре на дне водоемов, при добыче полезных ископаемых и при сжигании лесов. Антропогенными источниками метана в атмосфере являются производство энергии из угля и природного газа, свалки, очистные сооружения, сельское хозяйство (переработка навоза), рисоводство и сжигание биомассы. Метан выделяется в процессе производства и транспортировки угля, природного газа и нефти. После выброса метан остается в атмосфере примерно 10 лет, после чего он удаляется в основном путем химического окисления в тропосфере. Основным механизмом удаления метана из атмосферы является его окисление в верхних слоях атмосферы гидроксильным радикалом OH, который образуется под воздействием солнечного света из озона и водяного пара.

На рис. 13 показаны графики сезонных и межгодовых вариаций значений концентрации CH₄ по среднемесячным (дневным) данным инфракрасного спектрометра AIRS (Atmospheric Infrared Sounder), установленного на спутнике EOS AQUA (продукт AIRS3STМ v.7.0). Это карты распределений метана с разрешением 1° × 1° на барической высоте 1000 гПа, доступные по ссылке (http://giovanni.gsfc.nasa.gov). В продукте есть пропуск данных для июля месяца.

Рис. 13.

Сезонные и межгодовые вариации концентрации метана для 2013–2020 гг.

Согласно рис. 13, локальные максимумы концентрации метана наблюдались в марте, августе и октябре. Спад значений отмечен в апреле–мае и в зимние месяцы. Среднее значение СКО равно порядка 31 ppb. Известно, что средняя концентрация СН₄ в атмосфере составляет 1.86 ppm (Репина, 2015). Концентрация метана над исследуемой территорией превышает среднее значение для атмосферы. График межгодовых значений концентрации СН4 построен при усреднении значений за 10 мес. (январь–июнь, август–ноябрь). Линия тренда с коэффициентом детерминации R² = 0.89 указывает на устойчивый рост концентрации метана за период 2013–2020.