| Статья |
|---|
| Название статьи |
Спутниковый мониторинг процессов эвтрофирования участка трансграничной р. Аргунь (Хайлар) с использованием спектрального индекса цветения поверхностных водорослей (SABI), по данным дистанционного зондирования Landsat |
| Авторы |
Курганович К.А. канд. техн. наук, доцент, заведующий кафедрой водного хозяйства, экологической и промышленной безопасности, naptheodor@mail.ru |
| Библиографическое описание статьи |
|
| Категория |
Науки о Земле |
| УДК |
528.88 |
| DOI |
10.21209/2227-9245-2022-28-7-26-33 |
| Тип статьи |
Научная |
| Аннотация |
Трансграничная р. Аргунь (Хайлар) практически ежегодно подвержена значительному загрязнению. Пятно поллютантов, формирующееся в результате цветения водорослей, поступления больших масс взвешенных веществ, подвергается разбавлению в естественных природных условиях и этот процесс растягивается на сотни километров вдоль трансграничного участка. Объектом исследования является спутниковый мониторинг процессов эвтрофирования на трансграничном участке р. Аргунь. Эмпиричечкая база: для анализа спутниковой информации использовались данные дистанционного зондирования, полученные с использованием облачного сервиса Google Earth Engine, продукт Landsat-8 Surface Reflectance Collection 2 Level 2, атмосферно скорректированная отражающая способность поверхности Земли, выполненная с использованием алгоритма LaSRC (Land Surface Reflectance Code), с пространственным разрешением 30 м. Для оценки влияния интенсивного цветения водорослей в воде р. Аргунь выбран участок длиной 956 км от г. Хайлар (КНР) до с. Аргунск (Россия) за временной период с мая по октябрь 2020 г., соответствующий вегетационному периоду. На основании анализа пространственно-временного изменения спектрального индекса цветения поверхностных водорослей (SABI) выявлены основные участки эвтрофирования и временные интервалы наибольшего ухудшения качества вод р. Аргунь. Максимальные значения индекса SABI свидетельствуют о развитии водорослей у поверхности воды, а низкие или отрицательные значения являются индикатором развития водорослей в более глубоких слоях водной толщи, либо их отсутствия. Отмечено, что индекс SABI наилучшим образом подходит для оценки интенсивности цветения речной воды, не обладающей значительной глубиной, в случаях преимущественно поверхностного сосредоточения водорослей. С целью отделения маски водной поверхности реки для обеспечения извлечения индекса SABI только из пикселей, относящихся к водному объекту, использован спектральный водный индекс MNDWI, положительные значения которого свидетельствуют о принадлежности к водной поверхности.
Для оценки возможных источников поступления в речные воды биомассы водорослей выполнен сравнительный анализ изменения SABI в системе пойменных озер вдоль реки Аргунь – Хара-Нур, Бургат-Нур, Хурэтуй, Бара-Нур, Пандза-Нур, Хорубо-Нур, а также оз. Далай-Нор, расположенных на территории КНР.
|
| Ключевые слова |
Ключевые слова: спутниковый мониторинг, эвтрофирование, Landsat, река Аргунь (Хайлар), индекс цветения поверхностных водорослей, SABI, поллютанты, дистанционное зондирование, поверхность Земли, вегетационный период |
| Информация о статье |
Курганович К. А. Спутниковый мониторинг процессов эвтрофирования участка трансграничной р. Аргунь (Хайлар) с использованием спектрального индекса цветения поверхностных водорослей (SABI), по данным дистанционного зондирования Landsat // Вестник Забайкальского государственного университета. 2022. Т. 28, № 7. С. 26-33 DOI: 10.21209/2227-9245-2022-28-7-26-33 |
| Список литературы |
1. Босов М. А., Заслоновский В. Н., Зыкова Е. Х., Казыкина С. М., Курганович К. А., Наделяева Н. Н., Соколов А. В., Солодухин А. А., Шаликовский А.В., Шаликовский Д.А. Результаты комплексных исследований водного режима, русловых процессов и экологического состояния реки Аргунь // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. 2019. № 4. С. 93–113.
2. Емельянова В. П., Оленникова Н. Н. Динамика загрязненности, качества воды реки Аргунь и протоки Прорва в районе п. Молоканка (2007–2020 гг.) // Трансграничные водные объекты: использование, управление, охрана: сборник материалов Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием. Новочеркасск: Лик, 2021. С. 120–126
3. Емельянова В. П., Оленникова Н. Н. Тенденции многолетних изменений загрязненности, качества воды реки Аргунь на участке с. Кути – с. Олочи (2007-2020 гг.) // Трансграничные водные объекты: использование, управление, охрана: сборник материалов Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием. Новочеркасск: Лик, 2021. С. 126–132
4. Заслоновский В. Н., Босов М. А., Раенко Н. К. Оценка качества вод пограничной реки Аргунь с экологических позиций // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. 2020. № 4. С. 36–51.
5. Казыкина С. М., Зыкова Е. Х. Оценка качества воды р. Аргунь и ее притоков по водным организмам // Чтения памяти Владимира Яковлевича Леванидова. 2019. № 8. С. 56–65.
6. Манилюк Т. А., Маслова А. В. Исследование водных поверхностей озер путем использования водных индексов по данным дистанционного зондирования // Вестник Забайкальского государственного университета. 2017. Т. 23. № 3. С. 4–11.
7. Шаликовский А. В., Заслоновский В. Н., Курганович К. А., Босов М. А., Солодухин А. А., Шаликовский Д. А. Современная ситуация на пограничном участке реки Аргунь // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. 2018. № 2. С. 4–18.
8. Alawadi F. Detection of surface algal blooms using the newly developed algorithm surface algal bloom index (SABI). Текст: электронный // Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering. 2010. Vol. 7825. URL: https://doi.org/10.1117/12.862096 (дата обращения: 21.08.2022).
9. Boucher J., Weathers K. C., Norouzi H., Steele B. Assessing the effectiveness of Landsat 8 chlorophyll a retrieval algorithms for regional freshwater monitoring // Ecological Applications. 2018. Vol. 4. Pp. 1–11.
10. Foga S., Scaramuzza P. L., Guo S. Cloud detection algorithm comparison and validation for operational Landsat data products // Remote Sensing of Environment. 2017. Vol. 194. Pp. 379–390.
11. Gitelson A. A., Gritz Y., Merzlyak M. N. Relationships between leaf chlorophyll content and spectral reflectance and algorithms for non-destructive chlorophyll assessment in higher plant leaves // Journal of Plant Physiology. 2003. Vol. 160. Pp. 271–282.
12. Gower J., King S., Goncalves P. Global monitoring of plankton blooms using MERIS MCI // International Journal of Remote Sensing. 2008. Vol. 29. Pp. 6209–6216.
13. Hu C. A novel ocean color index to detect floating algae in the global oceans // Remote Sensing of Environment. 2009. Vol. 113. Pp. 2118–2129.
14. Mishra S., Mishra D.R. Normalized difference chlorophyll index: A novel model for remote estimation of chlorophyll-a concentration in turbid productive waters // Remote Sensing of Environment. 2012. Vol. 117. Pp. 394–406
15. Topp S.N., Pavelsky T. M., Jensen D., Simard M., Ross M. R. V. Research Trends in the Use of Remote Sensing for Inland Water Quality Science: Moving Towards Multidisciplinary Applications // Water. 2020. Vol. 12. Pp.169–205.
16. Vermote E., Roger J.C., Franch B., Skakun S. LaSRC (Land Surface Reflectance Code): Overview, application and validation using MODIS, VIIRS, LANDSAT and Sentinel 2 data\\\'s. Текст: электронный // International Geoscience and Remote Sensing Symposium. July 2018. URL: https://doi.org/10.1109/IGARSS.2018.8517622 (дата обращения: 21.08.2022).
17. Xu H. Modification of normalized difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery // International Journal of Remote Sensing. 2006. Vol. 27. Pp. 3025–3033
18. Zykova E. H. Species diversity of zooplankton in the Argun River basin in 2018 // Limnology and Freshwater Biology. 2020. Vol. 4. Pp. 771–772.
|
| Полный текст статьи | Спутниковый мониторинг процессов эвтрофирования участка трансграничной р. Аргунь (Хайлар) с использованием спектрального индекса цветения поверхностных водорослей (SABI), по данным дистанционного зондирования Landsat |
