Анализ загрязненности снежного покрова арктических городов на основе спутниковых измерений альбедо

https://doi.org/10.35595/2414-9179-2021-1-27-394-408

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

П.Г. Михайлюкова

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Географический факультет,
Ленинские горы, д. 1, 119991, Москва, Россия;
E-mail: p.mikhaylyukova@gmail.com

Д.А. Петраков

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Географический факультет,
Ленинские горы, д. 1, 119991, Москва, Россия;
E-mail: dpetrakov@gmail.com

О.В. Тутубалина

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Географический факультет,
Ленинские горы, д. 1, 119991, Москва, Россия;
E-mail: olgatut@mail.ru

М.В. Зимин

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Географический факультет,
Ленинские горы, д. 1, 119991, Москва, Россия;
E-mail: ziminmv@mail.ru

М.А. Викулина

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Географический факультет,
Ленинские горы, д. 1, 119991, Москва, Россия;
E-mail: masanna2003@mail.ru

Аннотация

В статье приведены результаты работы, посвященной анализу применимости снимков оптического диапазона Sentinel-2/MSI для решения задач мониторинга загрязненности снежного покрова промышленных арктических городов. Первоначально авторами выполняется оценка точности расчета значений альбедо по космическим снимкам на основе наземных измерений альбедо пиранометром в г. Москва и г. Кировск. Статистический анализ показал высокую взаимосвязь между наземными и спутниковыми измерениями альбедо, что позволяет использовать количественные значения альбедо при пространственно-временном анализе загрязненности снежного покрова. Для трех городов (Мурманск, Воркута, Норильск), различающихся между собой физико-географическими условиями и типом промышленных предприятий, проведен анализ загрязненности снежного покрова за период 2016–2020 гг. Для Мурманска основным загрязнителем является угольная пыль от морского порта, где происходит перевалка угля открытым способом. В начале 2020 г. властями города завершено строительство пылезащитного экрана вокруг терминалов порта для сокращения загрязненности городской среды. Проведенный в работе анализ показал, что установленный экран существенно сократил площадь загрязнения в черте города Мурманск. В работе показано, что для Мурманска, при высоте более 120 м, значения альбедо соответствуют максимальным значениям для выбранной даты, что говорит о том, что угольная пыль распространяется для территорий, расположенных на высотах менее 100 м. Для Воркуты и Норильска многолетней динамики значений альбедо выявить не удалось, а загрязненный снежный покров наблюдается на расстоянии до 10 км от предприятий-загрязнителей.

Ключ. слова

снежный покров, загрязненность, промышленные города Арктики, альбедо, угольная пыль.

Список литературы

  1. Альмухаметова С.Г., Орлов Ф.А., Гендлер С.Г. Анализ проблем хранения угольного сырья открытым способом. XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2020. Т. 9. № 2. С. 55–58.
  2. Василевич М.И., Щанов В.М., Василевич Р.С. Применение спутниковых методов исследований при оценке загрязнения снежного покрова вокруг промышленных предприятий в тундровой зоне. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. С. 50–60.
  3. Воробьевская Е.Л., Седова Н.Б. Социально значимые проблемы города Мурманска: загрязнение угольной пылью. Материалы докладов Общероссийской научно-практической конференции «Инженерно-экологические изыскания — нормативно-правовая база, современные методы и оборудование», 14–15 сентября 2020 г. С. 9–12.
  4. Дмитриев А.В., Дмитриев В.В. Корреляция динамики снеготаяния и содержания пылевых веществ в снегу вокруг г. Омска. Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2008. Вып. 5. Т. 1. С. 84–91.
  5. Душкова Д.О., Евсеев А.В. Анализ техногенного воздействия на геосистемы Европейского Севера России. Арктика и Север. 2011. № 4. С. 1–34.
  6. Коновалов Т.И. Геосистемные исследования и картографирование качества окружающей среды урбанизированных территорий. Известия Иркутского государственного университета. 2017. Т. 22. С. 41–60.
  7. Онучин А.А., Буренина Т.А., Зубарева О.Н., Трефилова О.В., Данилова И.В. Загрязнение снежного покрова в зоне воздействия предприятий Норильского промышленного района. Сибирский экологический журнал. 2014. № 6. С. 1025–1037.
  8. Опарин В.Н., Потапов В.П., Гиниятуллина О.Л. О комплексной оценке состояния окружающей среды по данным дистанционного зондирования Земли в регионах с высокой техногенной нагрузкой. Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. 2014. № 6. С. 199–209.
  9. Петраков Д.А., Тутубалина О.В., Шпунтова А.М., Коваленко Н.В., Усубалиев Р.А., Азисов Э.А., Михайлюкова П.Г. Оценка альбедо ледников массива Ак-Шийрак (Тянь-Шань) по наземным данным и снимкам со спутников Landsat. Криосфера Земли. 2019. Т. 23. № 3. С. 13–24.
  10. Прокачева В.Г., Усачев В.Ф. Северо-западный федеральный округ России. Загрязненные земли по городским поселениям и районам, в речных и озерных водосборах. СПб., 2006. С. 30–36.
  11. Рапута В.Ф., Ярославцева Т.В. Модели и методы наземного и спутникового мониторинга загрязнения снежного покрова в окрестностях промышленных предприятий. Водные и экологические проблемы Сибири и Центральной Азии. 2017. С. 98–107.
  12. Davaze A., Rabatel A., Arnaud Y., Sirguey P., Six D., Leterguilly A., Dumont M. Monitoring glacier albedo as a proxy to derive summer and annual surface mass balances from optical remote-sensing data. The Cryosphere. 2018. No. 12. P. 271–286.
  13. Duguay C.R., LeDrew E.F. Estimating surface reflectance and albedo over rugged terrain from Landsat-5 Thematic Mapper over Rugged Terrain. Photogrammetric Eng. and Remote Sensing. 1992. V. 58. No. 5. P. 551–558.
  14. Knap W.H., Reijmer C.H., Oerlemans. J. Narrowband to broadband conversion of Landsat TM glacier albedos. International Journal of Remote Sensing. 1999. No. 20. P. 2091–2110.
  15. Kokhanovsky A. Spectral reflectance of solar light from dirty snow: a simple theoretical model and its validation. The Cryosphere. 2013. No. 7. P. 1325–1331.
  16. Li Zh., Erb A., Sun Q., Liu Y., Shuai Y., Wang Zh., Boucher P., Schaaf C. Preliminary assessment of 20-m surface albedo retrievals from Sentinel-2 surface reflectance and MODIS/VIIRS surface anisotropy measures. Remote Sensing of Environment. 2018. No. 217. P. 352–365.
  17. Liang S., Strahler A.H. Retrieval of surface BRDF from multiangle remotely sensed data. Remote Sensing Environment. 1994. No. 50. P. 18–30.
  18. Liang S. Narrowband to broadband conversions of land surface albedo: I Algorithms. Remote Sensing of Environment. 2000. No. 76. P. 213–238.
  19. Malmros J.K., Mernild S.H., Wilson R., Tagesson T., Fensholt R. Snow cover and snow albedo changes in the central Andes of Chile and Argentina from daily MODIS observations (2000–2016). Remote Sensing of Environment. 2018. V. 209. P. 240–252.
  20. Naegeli K., Huss M., Hoelzle M. Change detection of bare-ice albedo in the Swiss Alps. The Cryosphere, 2019. No. 13. P. 397–412.
  21. Negi H.S., Datt P., Thakur N.K., Ganju A., Bhatia V.K., Kumar G.V. Observed spatio-temporal changes of winter snow albedo over the north-west Himalaya. International Journal of Climatology. 2016. V. 37. No. 5. P. 2304–2317.
  22. Onuchin A., Kofman G., Zubareva O., Danilova I. Using an urban snow cover composition-based cluster analysis to zone Krasnoyarsk town (Russia) by pollution level. Polish Journal of Environmental Studies. 2020. V. 29. No. 6. P. 4257–4267.
  23. Pimentel R., Aguilar C., Herrero J., Perezz-Palazon M.J., Polo M.J. Comparison between snow albedo obtained from Landsat TM, ETM+ Imagery and the SPOT VEGETATION albedo product in a Mediterranean mountainous site. Hydrology. 2016. V. 3. No. 10. P. 3–19.
  24. Prokacheva V.G., Usachev V.F. Snow cover as an indicator of cumulative man-made pollution in the area of influence of cities and roads. Russian Meteorology and Hydrology, 2013. V. 38. No. 3. P. 206–2015.
  25. Singh D.K., Gusain H.S., Mishra V.D., Gupta N. Automated retrieval of snow/ice surface broadband albedo in Beas river basin, India, using Landsat-8 satellite images and validation with wireless sensor network data. Journal of the Indian Society of Remote Sensing. 2018.
  26. Wang D., Liang S., He T., Yu Yu. Direct estimation of land surface albedo from VIIRS data: algorithm improvement and preliminary validation. Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2013. V. 118. P. 12577–12586.
  27. Wu X., Wang N., Lu A., Pu J., Guo Zh., Zhang H. Variations in albedo on Dongkemadi glacier in Tanggula Range on the Tibetan Plateau during 2002–2012 and its linkage with mass balance. Arctic, Antarctic and Alpine Research. 2015. V. 47. No. 2. P. 281–292.

Для цитирования: Михайлюкова П.Г., Петраков Д.А., Тутубалина О.В., Зимин М.В., Викулина М.А. Анализ загрязненности снежного покрова арктических городов на основе спутниковых измерений альбедо ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Географический факультет МГУ, 2021. Т. 27. Ч. 1. С. 394–408. DOI: 10.35595/2414-9179-2021-1-27-394-408

For citation: Mikhaylyukova P.G., Petrakov D.A., Tutubalina O.V., Zimin M.V., Vikulina M.A. Analysis of snow cover pollution in Arctic cities based on satellite albedo measurements InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2021. V. 27. Part 1. P. 394–408. DOI: 10.35595/2414-9179-2021-1-27-394-408 (In Russian)