Авторизация

Логин:
Пароль:
Восстановить пароль
Регистрация
  • Форум
  • Блоги
  • Контакты
  • Новости
  • Продукты
  • Отрасли
  • Обучение
  • Поддержка
  • События
  • О компании
  • 2 (17) | 2001 Геоэкологическое районирование по данным о загрязнении ранневесеннего снежного покрова

    Сергей Кузнецов, Центр мониторинга геологической
    среды фирмы «Агрохимбезопасность»
    т. 264-51-11, ф. 264-52-88, geomonitoring@mail.ru

    Тематическая компьютерная обработка оперативной и архивной космической информации, их совместный анализ с результатами топогеодезических, гидрологических и метеорологических исследований позволили выявить основные закономерности распределения загрязняющих веществ (ЗВ) в снежном покрове Березниковско-Соликамского промрайона (Верхнекамский регион). В основе проведения геоэкологических работ лежал комплексный подход к оценке экологического состояния снежного покрова в составе природно-техногенного ландшафта.


    Рис. 1. Карта загрязнения снежного покрова на 4 апреля 1997 г., составленная на основе обработки космического изображения и результатов анализа проб снега.

    С учетом результатов химических анализов проб снежного покрова составлены обзорная и детальная тематические карты. Главная задача заключалась в определении индикаторов и пороговых значений загрязнения ранневесеннего снежного покрова, исходя из его отражательной способности.

    Сбор, анализ и обобщение материалов наземных исследований и дистанционного зондирования

    Априорная геоэкологическая информация получена из следующих источников: фондовых, опубликованных научно-исследовательских работ, законодательных нормативных актов по вопросам экологии и современным методам исследования окружающей среды; материалов дистанционного зондирования за 1977-1997 гг.
    Представительных архивных материалов по загрязнению снежного покрова Березниковско-Соликамского промрайона найти не удалось. Имеющиеся данные носят бессистемный разрозненный характер и не отвечают требованиям комплексного анализа загрязнения снежного покрова территории Березников и Соликамска.
    Основным критерием выбора исходного космического изображения для решения заранее определенных экологических задач являлась его пригодность к обработке в пакете ERDAS IMAGINE. Из базы космических изображений по Верхнекамскому региону, которой располагает фирма «Агрохимбезопасность», выбраны те, по которым удалось выполнить плановую привязку, создать цифровую модель рельефа, выявить и заверить индикаторы загрязнения снежного покрова.


    Рис. 2.
    Характер интенсивности загрязнения снежного покрова.

    Для подтверждения результатов обработки космического изображения и создания модели расчета интенсивности техногенной нагрузки на основе пространственного распределения загрязнения снежного покрова выполнены полевые «подспутниковые» работы. Они включали комплекс наземных исследований, проводимых одновременно с прохождением над этой территорией ИСЗ по гелиосинхронной орбите. В нашем случае это «Ресурс 01» №3, МСУ-Э. Нами, совместно с лабораторией ОАО «Уралкалий», 7 апреля 1997 г. по заданным маршрутам в 41 точке были отобраны пробы снежного покрова, затем был проведен их химический по 13 основным загрязняющим показателям. Первый маршрут задан вдоль соликамского тракта с целью определения интенсивности воздействия на снежный покров источников воздушной эмиссии со стороны ТЭЦ и ОАО «Ависма». Второй задан для оценки интенсивности воздействия на снежный покров селитебной территории и промышленной зоны. Третий задан с целью определения загрязняющего влияния промышленной зоны г. Березники на район г. Усолье. Четвертый задан с целью определения влияния промышленной зоны г. Березники на интенсивность растепления ледово-снежного покрова во внутреннем районе Нижнезыряновского водохранилища и характера распределения загрязняющих веществ на открытых пространствах, прилегающих к акватории.
    Выявленные при дешифрировании и заверенные при полевых исследованиях индикаторы стали основой для составления карты дифференцированного суммарного загрязнения снежного покрова Верхнекамского региона.


    Рис. 3.
    Растровое изображение ЦМР с наложением гидросети и гидротехнических объектов.

    Суть геоиндикационного дешифрирования заключается в опознавании исследуемых объектов местности, установлении их количественных и качественных характеристик. Определение дешифровочных признаков являлось важнейшей частью технологического комплекса работ по составлению тематических карт. Методика основана на аналитическом и визуальном распознавании объекта с учетом априорных наземных данных.
    Общий подход к дешифрированию определенных объектов и их характеристик выглядит следующим образом. Некоторые характеристики объектов недостаточно отчетливо отображаются непосредственно на снимках, поэтому их можно выявить и оценить по строению и взаимосвязи с другими элементами ландшафтов. В соответствии с этим, нами выделялись прямые признаки дешифрирования (тон, цвет, форма, размеры, размещение, тени, специфический рисунок) и косвенные признаки, которые указывают на наличие или отсутствие тех или иных объектов через признаки других объектов или явлений.
    Выявление косвенных признаков требует знания, в частности, природных условий данного района. Например, для изучения снежного покрова необходимо учитывать антропогенные факторы, особенности рельефа, почв, гидрогеологическую обстановку и метеоусловия.

    Составление тематических карт

    Загрязнение снежного покрова в начале весеннего снеготаяния фактически является интегральным показателем суммарного загрязнение атмосферы в течение зимнего периода года.
    Сопоставление количественных данных химического анализа проб снега с качественными результатами дешифрирования космического изображения позволило составить карты интенсивности загрязнения снежного покрова.
    Выделены участки отсутствия снежного покрова, растепления ледового покрова на водных объектах а также пять порогов изменения фототона, соответствующих определенным уровням загрязнения снега. Сопряженные результаты наземных и дистанционных методов изучения загрязнения снежного покрова представлены в серии геоэкологических карт детального (1:50 000) и обзорного (1:200 000) масштабов (рис. 1, 2), на которых отражена следующая экспертная оценка уровней техногенного воздействия источников эмиссии ЗВ в районе работ:

    • чрезвычайно опасное загрязнение – отсутствие снега в промзонах (черный цвет), в том числе на гидротехнических сооружениях накопителях жидких отходов (бордовый цвет);
    • максимальное загрязнение – на территориях, вплотную примыкающих к промзонам;
    • сильное загрязнение с частично сохранившимся снежным покровом – на селитебных территориях многоэтажной застройки (коричневый цвет);
    • среднее загрязнение – на селитебных территориях одноэтажной застройки, пригородных землях сельскохозяйственного назначения и, частично, в санитарных зонах промышленных предприятий (светло-коричневый цвет);
    • умеренное загрязнение – на незастроенных открытых пригородных территориях (пустыри), гаражных застройках (желтый цвет);
    • фоновые значения – соответствуют снежному покрову на незалесенных участках природного ландшафта (белый цвет).

    Цветовые оттенки на космическом изображении в пределах каждого уровня интенсивности загрязнения обусловлены не только атмосферными факторами переноса ЗВ, но и прямым механическим техногенным воздействием на снежный покров: транспортные коммуникации, свалки, производственные здания и сооружения.


    Рис. 4.
    Фрагмент виртуальной модели местности, выполненной в VirtualGIS.

    Построение цифровой модели рельефа (ЦМР), ортотрансформирование космического фотоснимка от 1986 г. и наложение его на рельеф позволили выявить особенности закономерного распределения загрязняющих веществ в снежном покрове, а также пути их миграции во время интенсивного снеготаяния. Результаты комплексного анализа, в том числе виртуальное представление местности, демонстрируют серьезные возможности программного обеспечения ERDAS IMAGINE (рис. 3, 4, 5).


    Рис. 5.
    Геоэкологическая карта комплексного антропогенного воздействия, составленная по выявленным индикаторам интенсивности загрязнения снежного покрова и результатам наземных исследований. Более сильному загрязнению соответствуют более темные оттенки серого.

    Обзорное изображение местности (рис. 6) позволяет достоверно привязать результаты, полученные по локальным наземным точкам наблюдений, к детальной карте м-ба 1:50 000.
    В.А. Демаков и др. по результатам полевых работ (500 точечных проб почвенного покрова в городской, промышленной и пригородной территориях г. Березники) составили карту суммарного распределения загрязнения почв. При ее сопоставлении с результатами дешифрирования космических изображений и цифровой моделью рельефа выявлены некоторые закономерности распределения ЗВ на изучаемой территории. В частности, прослеживается общая направленность «шлейфа» максимального загрязнения в северном и северо-восточном направлениях от источников ЗВ. Сопоставление этих, на первый взгляд разнородных, данных оправдано взаимосвязанностью факторов распределения загрязняющих веществ. Так, можно отметить, что в рассматриваемый период снеготаяние является основным фактором загрязнения почво-грунтов.


    Рис. 6.
    Фрагмент исходного трансформированного изображения Верхнекамского региона за 7 апреля 1997 г., полученного с ИСЗ Ресурс 01.

    Заключение

    Предложенный нами метод комплексной геоэкологической оценки снежного покрова с помощью ГИС-технологий заключается во взаимной увязке космических данных о распределении снежного покрова с рельефом поверхности, результатами химанализов и степенью антропогенного воздействия.
    Обработка космических изображений в комплексе с наземными исследованиями позволяет получить данные о пространственном распределении воздушного и наземного загрязнения территории. Эти данные могут служить источником достоверной информации об экологическом состоянии региона, в том числе в оперативном режиме.




    Версия для печати