Методы экологического мониторинга
В зависимости от точности результатов, которые необходимо получить при проведении мониторинга по тому или иному компоненту, явлению, процессу, от среды, в которой проходят исследования, доступных финансовых и других средств, используют различные методы мониторинга.
Дистанционные методы
Как известно, первые автоматические системы слежения за параметрами внешней среды были созданы в военных и космических программах. В 1950-е гг. в системе ПВО США уже использовали семь эшелонов плавающих в Тихом океане автоматических буев, но самая впечатляющая автоматическая система по контролю качества окружающей среды была, несомненно, реализована в «Луноходе». Одним из основных источников данных для экологического мониторинга являются материалы дистанционного зондирования (ДЗ). Они объединяют все типы данных, получаемых с носителей:
- пилотируемые (космические орбитальные станции, корабли многоразового использования, автономные спутниковые съемочные системы и т. п.);
- авиационного базирования (самолеты, вертолеты и микроавиационные радиоуправляемые аппараты) и составляют значительную часть дистанционных данных (remotely sensed data) как антонима контактных (прежде всего наземных) видов съемок, способов получения данных измерительными системами в условиях физического контакта с объектом съемки;
- к неконтактным (дистанционным) методам съемки, помимо аэрокосмических, относятся разнообразные методы морского (на водного) и наземного базирования, включая, например, фототеодолитную съемку, электромагниторазведку и иные методы геофизического зондирования недр, гидроакустические съемки рельефа морского дна с помощью гидролокаторов бокового обзора, иные способы, основанные на регистрации собственного или отраженного сигнала волновой природы.
Аэрокосмические снимки
Аэрокосмические (дистанционные) методы экологического мониторинга включают систему наблюдения при помощи самолетных, аэростатных средств, спутников и спутниковых систем, а также систему обработки данных дистанционного зондирования[1].
Для космического экологического мониторинга целесообразно ориентироваться прежде всего на полярно-орбитальные метеорологические спутники, как на отечественные аппараты (спутники типа «Метеор», «Океан» и «Ресурс»), так и на американские спутники серий NOAA, Landsat и SPOT. Остановимся на кратких характеристиках указанных спутников [2].
Американские метеорологические спутники серии NOAA снабженыПР многозональной оптической и ИК аппаратурой, а именно радиометром высокого разрешения AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer). Космические аппараты NOAA запускаются на полярные орбиты высотой порядка 700 км над поверхностью Земли с наклонением 98,89 градусов. Радиометр высокого разрешения ведет съемки поверхности Земли в пяти спектральных диапазонах. Космические съемки проводятся с пространственным разрешением 1100 м и обеспечивают полосу обзора шириной 2700 км.
Российские спутники серии «Ресурс» принадлежат Федеральной службе России по гидрометеорологии и мониторингу природной среды (Росгидромет). Они обеспечивают получение многозональной космической информации высокого и среднего разрешения с помощью двух сканеров видимого и ближнего инфракрасного диапазонов.
Космическая гидрометеорологическая система «Метеор», также принадлежащая Росгидромету, обеспечивает глобальный экологический мониторинг территории России. Параметры орбиты спутника «Метеор»: приполярная круговая орбита высотой около 1200 км. Комплекс научной аппаратуры позволяет оперативно 2 раза в сутки получать изображения облачности и подстилающей поверхности в видимом и инфракрасном диапазонах, данные о температуре и влажности воздуха, температуре морской поверхности и облаков. Осуществляются также мониторинг озоносферы и геофизический мониторинг. В состав бортового комплекса спутника входят несколько сканирующих ИК-радиометров и сканирующая ТВ-аппаратура с системой запоминания данных на борту для глобального обзора и передачи данных на АППИ. Российская космическая система «Океан» обеспечивает получение радиолокационных, микроволновых и оптических изображений земной поверхности в интересах морского судоходства, рыболовства и освоения шельфовых зон Мирового океана. Одной из основных задач спутника является освещение ледовой обстановки в Арктике и Антарктике, обеспечение проводки судов в сложных ледовых условиях. Параметры орбиты спутника: приполярная круговая орбита высотой 600—650 км. Поток информации в условиях облачности и в любое время суток обеспечивается радиолокатором РЛС БО и системой сбора информации от автономных морских и ледовых станций «Кондор». В состав комплекса бортовой аппаратуры спутника «Океан-01» входят СВЧ-радиометры Р-600 и Р-255, сканирующий СВЧ-радиометр Дельта-2, трассовый поляризационный спектрорадиометр «Трассер», а также комплекс оптической сканирующей аппаратуры.
Спутниковые данные дистанционного зондирования позволяют решать следующие задачи контроля состояния окружающей среды:
- Определение метеорологических характеристик: вертикальные профили температуры, интегральные характеристики влажности, характер облачности и т. д.);
- Контроль динамики атмосферных фронтов, ураганов, получение карт крупных стихийных бедствий;
- Определение температуры подстилающей поверхности, оперативный контроль и классификация загрязнений почвы и водной поверхности;
- Обнаружения крупных или постоянных выбросов промышленных предприятий;
- Контроль техногенного влияния на состояние лесопарковых зон;
- Обнаружение крупных пожаров и выделение пожароопасных зон в лесах;
- Выявление тепловых аномалий и тепловых выбросов крупных производств и ТЭЦ в мегаполисах;
- Регистрация дымных шлейфов от труб;
- Мониторинг и прогноз сезонных паводков и разливов рек;
- Обнаружение и оценка масштабов зон крупных наводнений;
- Контроль динамики снежных покровов и загрязнений снежного покрова в зонах влияния промышленных предприятий.
Основной полезный груз спутника — панхроматическая оптико-электронная система, позволяющая получать изображения с пространственным разрешением 1 м. Спутник может производить высокодетальную съемку одного и того же участка местности каждые три дня, получать несколько снимков одного и того же сюжета на одном витке. Приведём ряд распределения спектральных каналов и области применения этих каналов:
1 канал (голубой):
- наиболее чувствителен к атмосферным газам, и, следовательно, изображение может быть малоконтрастным;
- имеет наибольшую водопроницаемость (длинные волны больше поглощаются), то есть оптимален для выявления подводной растительности, факелов выбросов, мутности воды и водных осадков;
- полезен для выявления дымовых факелов (так как короткие волны легче рассеиваются маленькими частицами);
- хорошо отличает облака от снега и горных пород, а также голые почвы от участков с растительностью.
2 канал (зеленый):
- чувствителен к различиям в мутности воды, осадочным шлейфам и факелам выбросов;
- охватывает пик отражательной способности поверхностей листьев, может быть полезен для различения обширных классов растительности;
- также полезен для выявления подводной растительности.
3 канал (красный):
- чувствителен в зоне сильного поглощения хлорофилла, то есть хорошо распознает почвы и растительность;
- чувствителен в зоне высокой отражательной способности для большинства почв;
- полезен для оконтуривания снежного покрова.
4 канал (ближний инфракрасный):
- различает растительное многообразие;
- может быть использован для оконтуривания водных объектов и разделения сухих и влажных почв, так как вода сильно поглощает ближние инфракрасные волны.
5 канал (средний или коротковолновый инфракрасный):
- чувствителен к изменению содержания воды в тканях листьев (набухаемости);
- чувствителен к варьированию влаги в растительности и почвах (отражательная способность уменьшается при возрастании содержания воды);
- полезен для определения энергии растений и отделения суккулентов от древесной растительности;
- особенно чувствителен к наличию/отсутствию трехвалентного железа в горных породах (отражательная способность возрастает при увеличении количества трехвалентного железа);
- отличает лед и снег (светлый тон) от облаков (темный тон).
6 канал (длинноволновый инфракрасный или тепловой):
- датчики предназначены для измерения температуры излучающей поверхности от −100оС до 150оС;
- подходит для дневного и ночного использования;
- применение тепловой съемки: анализ влажности почв, типов горных пород, выявление теплового загрязнения воды, бытового скопления тепла, источников городского производства тепла, инвентаризация живой природы, выявление геотермальных зон.
7 канал (средний, или коротковолновый инфракрасный):
- совпадает с полосой поглощения излучения гидроминералами (глинистые сланцы, некоторые оксиды и сульфаты), благодаря чему они выглядят темными;
- полезен для литологической съемки;
- как и 5-й канал, чувствителен к варьированию влаги в растительности и почвах.
8 канал (панхроматический — 4,3,2):
- наиболее типичная комбинация каналов, используемая в дистанционном зондировании для анализа растительности, зерновых культур, землепользования и водно-болотных угодий (wetlands).
Компьютерные методы обработки спутниковых данных
Целью обработки данных дистанционного зондирования (ДЗ) является получение снимков или изображений с требуемыми радиометрическими и геометрическими характеристиками. Рассмотрим основные этапы обработки данных. В общем случае обработка данных дистанционного зондирования включает три этапа:
- предварительная обработка — прием спутниковых данных, запись их на магнитный носитель, декодировка и корректировка, преобразование данных непосредственно в изображение или космический снимок или в форматы, удобные для последующих видов обработки;
- первичная обработка — исправление искажений, вызванных нестабильностью работы космического аппарата и датчика, а также географическая привязка изображения с наложением на него сетки координат, изменение масштаба изображения и представление изображения в необходимой географической проекции (геокодирование);
- вторичная (тематическая) обработка — цифровой анализ с применением статистических методов обработки, визуальное дешифрирование и интерпретация в интерактивном или полностью автоматизированном режиме.
Первый и второй этапы обработки в настоящее время могут быть выполнены на борту космического
аппарата.
Многозональная съемка ведется многие годы, и исследователи накопили большой объём эмпирических данных. Уже хорошо известно, какие соотношения яркости в различных зонах спектра соответствуют растительности, обнаженной почве, водным поверхностям, урбанизированным территориям и другим распространенным типам ландшафта, существуют библиотеки спектров различных природных образований. Выразив эти соотношения в виде линейных комбинаций различных зон, можно получать так называемые индексы. Так как многие современные системы дистанционного зондирования Земли осуществляют съемку в видимой красной и ближней инфракрасной частях спектра, то распространенным методом является вычисление нормализованного вегетационного индекса (NDVI). Нормализованный вегетационный индекс показывает наличие и состояние растительности по соотношению отраженных энергий в 2 спектральных каналах. Вычисляется по следующей формуле: NDVI=NIR-RED/NIR+RED, где NIR — отражение в ближней инфракрасной области спектра; RED — отражение в красной области спектра. Эта зависимость основана на различных спектральных свойствах хлорофилла в видимом и ближнем ИК диапазонах. Вегетационные индексы можно рассматривать как промежуточный этап при переходе от эмпирических показателей к реальным физическим свойствам растительного покрова. Часто вычисляют универсальные и территориально-привязанные индексы: LAI — индекс листовой поверхности или FPAR — индекс фотосинтетической активной радиации, поглощаемый растительностью и пр. Индекс LAI можно измерить в натурных условиях. В настоящее время в Интернет ежемесячно публикуются растровые изображения LAI (пространственное разрешение 250 м) на весь мир. Эти данные в сочетании с методами классификации мультиспектральных изображений могут значительно повысить достоверность при обработке изображений в экспертных системах, учитывающих множество различной информации.
Появление глобальной компьютерной сети Интернет и разработка передовых информационных технологий открыли новый этап развития космического экологического мониторинга. Особенностью нового этапа является широкое использование телекоммуникационной инфраструктуры, а также гипертекстовых и интерактивных информационных технологий, которые чрезвычайно перспективны в дистанционном мониторинге состояния окружающей среды. Актуальной является также проблема интегрирования национальных информационных ресурсов по окружающей среде, создание региональных баз данных и расширение электронных коллекций по результатам космического экологического мониторинга. Развитие технологий наблюдения из космоса, создание инфраструктур спутникового экологического мониторинга регионов России наряду с разработкой экологической системы контроля в реальном масштабе времени призваны сыграть ключевую роль в обеспечении безопасности окружающей среды и устойчивого развития экономики России.
В связи с этим создаются Центры космического мониторинга (ЦКМ), которые осуществляют оперативный контроль состояния окружающей среды и природных ресурсов (например, Институт солнечно-земной физики СО РАН, г. Иркутск), создают многоуровневые информационные системы пространственно-временного мониторинга состояния окружающей среды, включающие технические и программные средства сбора, обработки, анализа и хранения спутниковой информации.
Наземные
Наземные методы экологического мониторинга.
Физико-химические методы
-Качественные методы. Позволяют определить, какое вещество находится в испытуемой пробе. Например на основе хроматографии[3].
-Количественные методы.
-Гравиметрический метод. Суть метода состоит в определении массы и процентного содержания какого-либо элемента, иона или химического соединения, находящегося в испытуемой пробе.
-Титриметрический (объемный) метод. В этом виде анализа взвешивание заменяется измерением объёмов, как определяемого вещества, так и реагента, используемого при данном определении. Методы титриметрического анализа разделяют на 4 группы: а) методы кислотно-основного титрования; б) методы осаждения; в) методы окисления-восстановления; г) методы комплексообразования.
-Колориметрические методы. Колориметрия — один из наиболее простых методов абсорбционного анализа. Он основан на изменении оттенков цвета исследуемого раствора в зависимости от концентрации. Колориметрические методы можно разделить на визуальную колориметрию и фотоколориметрию.
-Экспресс-методы. К экспресс методам относятся инструментальные методы, позволяющие определить загрязнения за короткий период времени. Эти методы широко применяются для определения радиационного фона, в системе мониторинга воздушной и водной среды.
-Потенциометрические методы основаны на изменении потенциала электрода в зависимости от физико-химических процессов, протекающих в растворе. Их разделяют на: а) прямую потенциометрию (ионометрию); б) потенциометрическое титрование.
Методы биологического мониторинга
- Биоиндикация — метод, который позволяет судить о состоянии окружающей среды по факту встречи, отсутствия, особенностям развития организмов-биоиндикаторов[4]. Биоиндикаторы — организмы, присутствие, количество или особенности развития которых служат показателями естественных процессов, условий или антропогенных изменений среды обитания. Условия, определяемые с помощью биоиндикаторов, называются объектами биоиндикации.
- Биотестирование — метод, позволяющий в лабораторных условиях оценить качество объектов окружающей среды с помощью живых организмов.
- Оценка компонентов биоразнообразия — является совокупностью методов сравнительного анализа компонентов биоразнообразия[5].
Методы статистической и математической обработки данных
Для обработки данных экомониторинга используются методы распознавания образов, методы вычислительной и математической биологии (в том числе и математическое моделирование), а также широкий спектр информационных технологий[6].
Для управления территориями с учетом экологических факторов необходимо формирование экологической оценки местности. Проблема в том, что состояние территории отслеживается десятками сетей наблюдений разных ведомств и описывается множеством разнородных показателей, в самых разнообразных ведомственных географических типологиях. Это позволяет определить показатели ведомственных сетей наблюдений, имеющих значимые веса на заданном уровне достоверности, информативные по данному фактору, а также получить комплексные оценки, отображающие совокупную реакцию индикаторов и обобщенные факторы воздействий.[7]
Географические информационные системы
ГИС является отражением общей тенденции привязки экологических данных к пространственным объектам. Как считают некоторые специалисты, дальнейшая интеграция ГИС и экологического мониторинга приведёт к созданию мощных ЭИС (экологических информационных систем) с плотной пространственной привязкой.
Литература
- ↑ Виноградов Б. В. Аэрокосмический мониторинг экосистем. — М.: Наука, 1984. — 320 с.
- ↑ Sputnik . Дата обращения: 15 июля 2022. Архивировано 27 сентября 2007 года.
- ↑ Майстренко В. Н., Хамитов Р. З., Будников Г. К. Эколого-аналитический мониторинг супертоксикантов. — М.: Химия, 1996. — 319 с.
- ↑ Шитиков В. К., Розенберг Г. С., Зинченко Т. Д. Количественная гидроэкология: методы системной идентификации. — Тольятти: ИЭВБ РАН, 2003. — 463 с.
- ↑ Горшков М. В. Экологический мониторинг. Учеб. пособие. — Владивосток: Изд-во ТГЭУ, 2010. 313 с.
- ↑ Пузаченко Ю. Г. Математические методы в экологических и географических исследованиях. М.: Академия, 2004. — 406 с.
- ↑ Сюткин В. М. Экологический мониторинг административного региона (концепция, методы, практика на примере Кировской области) Архивная копия от 4 марта 2016 на Wayback Machine — Киров: ВГПУ, 1999. — 232 с.
Для улучшения этой статьи желательно: |