Авторизация

Логин:
Пароль:
Восстановить пароль
Регистрация
  • Форум
  • Блоги
  • Контакты
  • Новости
  • Продукты
  • Отрасли
  • Обучение
  • Поддержка
  • События
  • О компании
  • 2 (29) | 2004 Обнаружение засухи по данным космических съемок

    Щербенко Е.В., ГИЦ «НЕДРА» МПР РФ, ВНИИ ГО ЧС МЧС РФ, тел.: 946-93-01; E-mail: evs@rfimnr.ru;
    Шорохова М.А., Дронин Н.М., МГУ им. М.В. Ломоносова;
    Скабелкин Ю.А. (МФТИ)


    Введение

    Засуха является одним из негативных природных явлений, которое в экстремальных проявлениях приводит к гибели людей и к значительному материальному ущербу. В ряду чрезвычайных ситуаций по количеству погибших засухи занимают третье место в мире после землетрясений и циклонов [1]. Самой значительной и известной засухой в России в прошлом веке была засуха в Поволжье в 1930-32 годах. Она усугублялась тем, что продолжалась несколько лет подряд. Это привело к длительному голоду и гибели миллионов людей, к тяжелому экономическому положению всего региона и страны в целом.

    Своевременное выявление подвергшихся засухе территорий требует использования оперативной космической информации. Эта информация позволяет проследить развитие и распространение засухи, выявить территории, в разной степени пораженные ей.

    Целью данной работы является выявление и описание признаков засухи, которые определяются по космическим изображениях, полученным в видимом и тепловом диапазонах съемки, нахождение индикаторов засухи и определение их критериев.

    Засуха – это несвойственное данному региону длительное проявление сухих и жарких погодных условий. Ключевым является слово "несвойственное", поскольку жаркая сухая погода в некоторых регионах является нормой, и там выращивают культуры, устойчивые к таким погодным явлениям, или проводят комплекс оросительных мероприятий, позволяющих сохранить урожай. В других же регионах такие условия становятся чрезвычайным происшествием. То есть, если обычные погодные условия позволяют там выращивать культуры, более требовательные к влаге без дополнительных мелиоративных мероприятий, то в засушливые годы возможна потеря значительной части или даже всего урожая. Регионы с неустойчивыми год от года погодными условиями называют регионами критического земледелия. В

    России одним из таких регионов является Заволжье, в котором в благоприятные годы получают высокие урожаи зерновых культур, а в засушливые годы иногда теряется до 100% урожая. Поэтому в качестве тестового района выбран Приволжский Федеральный округ, включающий лесостепную и степную зоны в пределах Самарской, Оренбургской областей и Татарии.

    Признаки засухи определялись на основе сравнения космических изображений за 1998 год, известный сильнейшей (самой сильной за столетие) засухой, и 2000 год, благоприятный для роста растений. Были использованы снимки за конец июля – начало августа, полученные с помощью сенсора МСУ-СК (спутник "Ресурс-0"), а также дневные и ночные снимки сенсора AVHRR, установленного на космических спутниках NOAA-12 и NOAA-14. Цифровая обработка изображений проводилась в среде ERDAS IMAGINE.

    Район исследования

    Самарская область расположена в среднем течении Волги и занимает площадь 53,6 тыс. кв. км. Она находится в двух природных зонах – лесостепной (около 25%) и степной (около 75%).

    Климат здесь умеренно-континентальный и континентальный, он формируется под воздействием континентального воздуха умеренных широт с характерными вторжениями арктических и тропических воздушных масс и морского воздуха с Атлантического океана [2]. Это определяет значительные отклонения метеорологических показателей по годам и сезонам от среднемноголетних значений (норм). Средняя температура января -13 градусов, июля +19, количество осадков около 600 мм. Период с недостаточным атмосферным увлажнением длится до полугода (апрель-сентябрь), а с мая по август испаряемость превышает осадки в 2 раза. Неустойчивое увлажнение усугубляется межгодовым колебанием осадков, их сумма в вегетационный период может быть как вдвое выше нормы, так и вдвое ниже (например, в 1998 г.). При таких условиях в водном балансе растет доля испарения (до 500 мм), слой стока достигает 50–100 мм, коэффициент стока, в основном талого, составляет 0.15–0.1.

    Структура землепользования. Сельскохозяйственные земли в 1998 г. занимали 76% общей площади Самарской области. В структуре землепользования преобладают пашни (75% площади с/х земель) [3]. Помимо чистого класса “пашни” встречается смешанный класс “пашни в сочетании с естественными кормовыми угодьями степной зоны” (15%) [4]. Небольшую долю составляют орошаемые пашни степной зоны на юге области. Район Бузулукского бора, Самарская лука и территория вокруг г. Тольятти относятся к классу защитноохранных лесов и редколесий лесостепной зоны I группы. Около 20% земель принадлежит сенокосным угодьям.

    Засуха 1998 года и ее параметры

    Климатические параметры. В 1998 г. в Среднем Поволжье отмечены экстремальные параметры засухи. Вегетационный период отличался острым дефицитом влаги и высокими среднесуточными температурами воздуха. В мае–июне выпало 24,7% осадков от нормы [5]. Весенняя засуха сопровождалась высоким температурным фоном, в мае среднесуточная температура превышала норму на 1.7ºС, в июне – на 4.6ºС, в июле – на 2.9ºС. По некоторым данным, во время вегетации осадки практически отсутствовали [6]. Рост и созревание растений проходили при повышенных температурах воздуха (38–40ºС) и среднесуточной относительной влажности воздуха на 10–15% ниже среднемноголетней.

    Агрономические параметры. Характерными особенностями вегетации пшеницы явились: высокая изреженность всходов в мае, ослабление и гибель части всходов от засухи и повреждение хлебной блохой в фазе 1–2 листа, ускоренное развитие и укорочение вегетационного периода до 55–77 дней, слабое развитие вторичной корневой системы, неравномерное созревание и слабый налив зерна. Величина полевой всхожести семян при оптимальной норме высева 4,5 млн. семян на 1 га составила 60%.

    Структура валового сбора сельскохозяйственных культур. Показателем засухи может служить изменение в структуре валового сбора сельскохозяйственных культур. В 1998 г. погибло огромное количество зерновых культур. При доле зерновых в посевных площадях в 66% (48% яровых и 18% озимых) их доля в валовом сборе составила всего 21% (12% яровых и 9% озимых) - в 3,14 раза меньше, чем доля в посевных площадях. Зато доля кормовых культур в валовом сборе 1998 г. составляла 54% при доле в посевных площадях в 20%, т.е. превысила эту цифру в 2.7 раза. Произошло это за счет большого урожая сена однолетних и многолетних трав. Технические культуры при 11% доле в посевных площадях составили всего 6% в валовом сборе (рис. 1). Из нижнего графика динамики валового сбора зерновых культур в Самарской области с 1913 по 1999 гг. видно, что 1998 год был самым неплодородным за все время наблюдений.


    Рис. 1. Засуха 1998 года и ее параметры.

    Таким образом, 1998 год на территории Самарской области был экстремально засушливым и его можно принять за эталон засухи. В противоположность ему, 2000-й год был влажным и теплым, очень благоприятным для роста сельскохозяйственной растительности – урожай озимых значительно превысил среднемноголетние значения. Этот год и был выбран в качестве эталона благополучного года, а все параметры, получаемые с космических снимков, основаны на сравнении 1998 и 2000 годов.

    Выявление засухи по данным дистанционного зондирования

    По используемым нами космическим снимкам можно отследить два параметра, свидетельствующие о наступлении засухи, это - ухудшение состояния растительности в процессе вегетации (вплоть до полной гибели) и повышенные температуры подстилающей поверхности.

    Для выявления засухи мы использовали следующие методы цифровой обработки изображений: метод вегетационных индексов, метод анализа гистограмм изображений, "Индекс засухи".

    1. Метод вегетационных индексов

    Этот метод традиционно применяется для определения состояния растительности и выявления наступления засухи. Нами протестировано несколько типов вегетационных индексов, полученных по снимкам с сенсоров AVHRR (спутники NOAA) на территорию Сыртового Заволжья за 1998 и 2000 гг. Анализировались также снимки МСУ-СК (Ресурс-01) за 1998 г. Вегетационные индексы по всему исследуемому району оценивались по ряду параметров: средние значения и их отклонения, минимальные и максимальные значения, моды и медианы. С помощью инструмента Indices в ERDAS IMAGINE вычислялись индексы: NDVI, TNDVI (), VI (IR-R, IR/R). Оказалось, что NDVI и TNDVI дают сходные значения для разных типов съемочной аппаратуры, в то время как VI можно сравнивать только по снимкам с одного сенсора. Благодаря этой особенности NDVI, его можно представлять на графике совместно для двух типов съемочной аппаратуры (рис. 2).


    Рис. 2. Ход вегетационных индексов.

    Максимальные значения NDVI в исследуемом районе соответствуют наиболее развитой растительности в поймах рек и лесных массивах. При этом, максимум NDVI в 1998 г. значительно ниже, чем в 2000 г., что свидетельствует о лучшем состоянии растительности в 2000 г. даже в наиболее благоприятных для роста растений местах. В 1998 г. максимальное значение NDVI (0.8) было достигнуто 2 июня, а в 2000 г. – только 30 июня (0.9). В 1998 г. к 12 июня максимальное значение индекса достигает 0.75, к 18 июня опускается до 0.6 и продолжает снижаться до 0.5 к 5 августа. Это говорит о том, что в 1998 г. после 2 июня рост и развитие растительности прекратились. 11 и 21 июня 1999 г. значения максимума NDVI приблизительно равно значению в 1998 г.

    Средние значения NDVI в 1998 году (от -0.2 в апреле до +0.4 2 июня) было значительно ниже, чем в 2000 (от +0.1 до +0.6). Причем наиболее распространенным средним значением индекса в 2000 г. является величина 0.5, а в 1998 г. – 0.25. Среднее значение 21 июня 1999 г. близко к среднему значению 30 июня 2000 г., что указывает на примерно одинаковое состояние растительности в среднем по всему снимку в оба эти года. Если к 15–20 июня средние значения NDVI меньше 0.2, то на исследуемой территории состояние сельскохозяйственных угодий оценивается как неудовлетворительное, если же оно больше 0.45 - как удовлетворительное и даже хорошее. Отрицательные значения (среднее значение, медиана и мода) 11 апреля говорят о наличии снежного покрова на более чем 75% территории, показанной на снимке. Значения минимумов соответствуют нерастительным объектам, например, воде.

    2. "Индекс засухи"

    Поскольку засуха характеризуется повышенными температурами подстилающей поверхности, то одним из важных параметров при ее диагностике является ход температурных кривых во время засухи (1998 г.) и во влажное лето (2000 г.). Для характеристики температурных изменений взяты значения яркостных температур, полученные в 4-м спектральном канале AVHRR (10.3-11.3 мкм), который максимально чувствителен к тепловому излучению Земли. Анализ ряда ночных и дневных изображений в год засухи и во влажный год показал, что сельскохозяйственная засуха характеризуется не только повышенными дневными, но и повышенными ночными температурами. Понижение температур ночью приводит к образованию росы и туманов, то есть к конденсации паров воды на растениях, что позволяет им избегать стресса от обезвоживания. В этом случае наступление атмосферной и почвенной засухи не приводит к развитию сельскохозяйственной засухи.

    Ход температурных кривых за два сравниваемых летних сезона показан на рис. 3. В 1998 г. с начала по конец июня дневные и ночные температуры не опускались ниже 22°С, а в 2000 г. в этот же период ночью температуры были около 7°С, а днем – 22°С.


    Рис. 3. Дневные и ночные температуры во время засухи 1998 г. и во влажное лето 2000 г.

    Поскольку при наступлении засухи вегетационный индекс падает, а температуры подстилающей поверхности растут, то для более точного определения момента наступления засухи и территории ее распространения предлагается использовать "Индекс засухи" ID (Index of Drought), который прямо пропорционален сумме ночной и дневной температур и обратно пропорционален значению нормализованного вегетационного индекса:

    ID = (Т4д + Т4н) / NDVI,

    где Т4д и Т4н – дневная (максимальная) и ночная (минимальная) яркостные температуры за сутки по всему наблюдаемому участку, полученные в 4-м спектральном канале AVHRR (или в аналогичном канале другого сенсора), NDVI – нормализованный вегетационный индекс.

    Очевидно, что чем выше значения индекса ID, тем с большей вероятностью на исследуемой территории наблюдается засуха. По полученным нами данным, для территории Поволжья и Заволжья в июне значения индекса 1000–1400 являются нормальными, 1400–1600 свидетельствуют о средней и сильной засухе, свыше 1600 – о катастрофической засухе. Так, на рис. 4 синяя кривая, отображающая ход индекса во время засухи 1998 г., поднимается вверх и достигает 1700, что показывает развитие сельскохозяйственной засухи. В это же время в 2000 г. индекс падает, демонстрируя нормальные условия роста растительности.


    Рис. 4. Изменение "Индекса засухи" в 1998 и 2000 гг.

    "Индекс засухи" имеет преимущества перед другими индексами в том, что он максимально полно учитывает процессы, происходящие на территории, подверженной засухе. А на основе NDVI можно говорить лишь об ухудшении состояния растительности, что может быть связано с выпадением ливневых осадков и смывом растительности с полей или ее вымоканием, с болезнями, с подавлением культурной растительности сорняками и, наконец, с тем, что культурную растительность вовсе не посадили. Высокий температурный фон сам по себе тоже не является индикатором наступления засухи, поскольку значительный запас влаги с весны может обеспечить нормальную вегетацию и при высоких среднесуточных температурах. Только комплексное использование этих параметров позволяет судить о происходящих на исследуемой территории процессах.

    3. Гистограммный метод

    Этот наиболее простой и быстрый способ оценки состояния и изменения состояния растительного покрова основан на анализе формы распределения спектральных яркостей изображения в процессе развития растительности. Метод отработан для территории Сыртового Заволжья. Он может применяться и для других территорий, но только лесостепной, степной и сухостепной зон с темно-серыми лесными, черноземными и темно-каштановыми почвами, поскольку спектральные яркости других (более светлых) типов почв имеют другие характеристики распределения.

    Используется ближний инфракрасный канал снимков среднего разрешения (140–250 м). Распределение спектральных яркостей в этом канале формируется из откликов двух преобладающих на данной территории типов земного покрытия: почв с низким коэффициентом отражения и растительности с высоким коэффициентом отражения. Вследствие этого, гистограмма имеет либо две моды (равноценные или разные в зависимости от соотношения площадей открытых почв и растительности), либо одну моду (в случае, если вся почва покрыта растительностью, или когда растительный покров имеет очень низкое проективное покрытие и в гистограмме доминирует открытая почва). Мода, соответствующая открытой почве, находится в области низких спектральных яркостей. Мода, соответствующая растительности, - в интервале высоких яркостей. Если у гистограммы две моды, то левая соответствует почвенному покрову, а правая - растительному. Поскольку на данной территории не бывает полного отсутствия растительного покрова (кроме периодов со снежным покровом), пикселы с низким проективным покрытием растительностью имеют отклик, близкий к открытым почвам, хотя их значения несколько выше, чем значения пикселов, соответствующих открытому грунту. Такие пикселы входят в моду, образуемую откликом почвенного покрова, и делают ее шире с правой стороны. Левосторонняя асимметрия указывает на то, что моду составляют отклики от более увлажненных почв, которые всегда более темные, чем сухие почвы.

    В летний период при нормальных условиях вегетации гистограмма изображения степной зоны, как правило, имеет одну моду, образованную откликом растительности в разном состоянии (плохом, хорошем, удовлетворительном, очень хорошем). Ее форма либо симметрична, если преобладает растительность в удовлетворительном состоянии (нормальное распределение), либо имеет левую асимметрию, которая образуется открытой от растительности почвой. Гистограммы изображений NOAA, полученных в период засухи 1998 г. и в благоприятный для вегетации 2000 г., представлены на рис. 5 и 6. 


    Рис. 5. Гистограммы изображений NOAA в период засухи 1998 г.


    Рис. 6. Гистограммы изображений NOAA в благоприятный для вегетации 2000 г.

    Выводы

    1. По космическим изображениям выявлены и описаны признаки засухи, найдены индикаторы засухи и определены их критерии.
    2. Для определения наступления засухи предлагается использовать "Индекс засухи", который прямо пропорционален сумме ночных и дневных температур и обратно пропорционален NDVI.
    3. Описан быстрый визуальный способ выявления засухи – метод гистограмм, основанный на анализе изменения формы распределения спектральных яркостей в ближнем ИК канале в процессе развития растительности.

    Список литературы

    1. Григорьев А.А., Кондратьев К.Я. Природные и антропогенные экологические катастрофы. Классификация и основные характеристики. Исследование Земли из космоса. № 2, 2000 г., с.72-83.
    2. Самохвалова Е.В. Аномалии температур воздуха и осадков за 1982–1993 гг. // Сб. науч. трудов к 75-летию Самарского с-х. института. – Самара, 1994, 194 с.
    3. Самарская область в цифрах –99 (статистический сборник). – Самара 2000.
    4. Карта земельных угодий СССР. М-б 1:4 000 000, 1989.
    5. Головоченко А.П. Засухи и селекция засухоустойчивых сортов яровой пшеницы в Среднем Поволжье // Сб. науч. трудов "Проблемы повышения продуктивности полевых культур" – Самара, 1999. с. 109-115.
    6. Ильин А.В, Калинин Ю.А. Продуктивность различных по скороспелости групп сортов ярового ячменя в экстремальных условиях 1998 года в связи с предыдущими годами // Селекция с-х. культур на устойчивость к стрессовым ситуациям в Поволжье (сб. науч. трудов). – Кинель, 1999.



    Версия для печати