Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 5. С. 243-254

Морфологический анализ аномалий пространственного распределения весенних запасов снега в горных территориях Евразии в период 2001–2019 гг.

А.Г. Терехов 1, 2 , Н.Г. Макаренко 1, 3 
1 Институт информационных и вычислительных технологий МОН РК , Алматы, Казахстан
2 РГП "Казгидромет", Алматы, Казахстан
3 Главная астрономическая обсерватория РАН, Санкт-Петербург, Россия
Одобрена к печати: 25.08.2020
DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-5-243-254
Для морфологического анализа пространственно-временных особенностей в положительных аномалиях запасов воды в снежном покрове основных горных территорий Евразии, включающих Джунгарский Алатау, Тянь-Шань, Памир, Гиндукуш, Каракорум, Гималаи и Кунь-Лунь, использовался продукт Snow Water Equivalent Anomaly (SWEA) USGS FEWS NET за 30 апреля 2001–2019 гг. для Центральной Азии. Дескриптором паттернов сезонного распределения запасов воды в снежном покрове стала характеристика Эйлера, измеряющая топологию территорий выбросов значений SWEA за заданный уровень. Было обнаружено, что для шести уровней SWEA (0 мм, 10, 25, 50, 100 и 200 мм) в период с 2001 по 2019 г. регистрируются существенные изменения значений характеристики Эйлера. Достоверность экспоненциальной аппроксимации этих временных рядов варьировалась от 0,63 до 0,90. Морфологический анализ нормированных по площади выбросов значений SWEA показал, что средняя площадь кластеров, формирующих территорию с положительной аномалией, уменьшилась за 19 лет в 10 раз — примерно с 10 000 до 1000 км2. Крупные по площади аномалии, типичные в первые годы XXI в., уступили место группам относительно мелких обособленных зон, характерным особенно после 2015 г. Однако столь значительные изменения в пространственной организации запасов воды в снежном покрове горных территорий Евразии практически никак не отразились на их средних значениях. Отсутствует значимый тренд в средних значениях SWEA для территории исследования на период 2001–2019 гг., коэффициент корреляции Пирсона — 0,02. Стабильность среднего уровня увлажнения территории исследования тем не менее сопровождалась значимыми и достоверными изменениями в локальных зонах. Например, область положительных аномалий SWEA (более 100 мм) для 2019 г. в период 2001–2019 гг. характеризуется достоверным (коэффициент корреляции Пирсона — 0,63) ростом водного эквивалента снежного покрова со скоростью 182 мм/10 лет. Таким образом, изменения в пространственной организации снежного покрова горных территорий Евразии, регистрируемые в последние годы, могут сопровождаться локальным перераспределением снега с изменением многолетних норм увлажнённости холодного периода одних горных территорий за счёт конкуренции с другими.
Ключевые слова: изменения климата, погодная вариативность, снежный покров Евразии, запас снега, аномалии водного эквивалента снега, многолетние тренды, характеристика Эйлера, SWEA FEWS NET
Полный текст

Список литературы:

  1. Верхотуров А. Л., Соколова Г. В., Барталев С. А., Крамарева Л. С. Исследование лесогидрологических процессов на водосборах рек бассейна Амура по данным спутниковых и гидрометеорологических наблюдений // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 4. С. 142–154. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-4-142-154.
  2. Гинзбург А. И., Костяной А. Г. Тенденции изменений гидрометеорологических параметров Каспийского моря в современный период (1990-е – 2017 гг.) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 7. С. 195–207. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-7-195-207.
  3. Лупян Е. А., Бурцев М. А., Крашениннникова Ю. С. Зона раннего схода снежного покрова в Дмитровском районе Московской области // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 2. С. 277–281. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-2-277-281.
  4. Монин А. С., Сонечкин Д. М. Колебания климата по данным наблюдений. М:. Наука, 2005. 192 с.
  5. Монин А. С., Шишков Ю. А. Климат как проблема физики // Успехи физ. наук. 2000. Т. 170. № 4. С. 419–445.
  6. Семенов С. М., Инсаров Г. Э., Мендес К. Л. Характеристика неопределенностей в оценках Межправительственной группы экспертов по изменению климата // Фундаментальная и прикладная климатология. 2019. Т. 1. С. 76–96.
  7. Терехов А. Г., Пак А. А. Спутниковый прогноз влияния пополнения Капшагайского водохранилища (КНР) на водность трансграничной реки Иле в 2019 году // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 4. С. 298–302. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-4-298-302.
  8. Терехов А. Г., Пак И. Т., Долгих С. А. Данные Landsat-5, -7, -8 и ЦМР в задаче мониторинга гидрологического режима Капшагайского водохранилища на реке Текес (китайская часть бассейна реки Иле) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 6. С. 174–182.
  9. Терехов А. Г., Пак И. Т., Долгих С. А. Спутниковые наблюдения аномального весеннего паводка 2016 года в низовьях реки Аягуз // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 4. С. 273–276. DOI: 10.21046/2070-7401-2016-13-4-273-276.
  10. Терехов А. Г., Абаев Н. Н., Юничева Н. Р. (2019а) Аномальный режим снежности 2019 года и многолетние тренды в изменениях высоты снежного покрова Казахстана // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 5. С. 351–355. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-5-351-355.
  11. Терехов А. Г., Витковская И. С., Абаев Н. Н., Долгих С. А. (2019б) Многолетние тренды в состоянии растительности хребтов Тянь-Шаня и Джунгарского Алатау по данным eMODIS NDVI C6 (2002–2019 гг.) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 6. С. 133–142. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-6-133-142.
  12. Терехов А. Г., Абаев Н. Н., Лагутин Е. И. (2020а) Диагностика водообеспеченности сельскохозяйственных культур СУАР КНР в течение 2003–2019 гг. по данным eMODIS NDVI C6 // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 1. С. 128–138. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-1-128-138.
  13. Терехов А. Г., Абаев Н. Н., Витковская И. С., Пак А. А., Егембердиева З. М. (2020б) О связи между состоянием горной растительности Тянь-Шаня и индексами Северо-Атлантической Осцилляции в весенне-летний период следующего года // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 2. С. 143–149. DOI: 10.21046/2070-7401-2020-17-2-143-149.
  14. Титкова Т. Б. Изменение климатических условий формирования зимнего стока в бассейне Верхнего Дона по спутниковым и наземным данным // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 1. С. 147–157. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-1-147-157.
  15. Черенкова Е. А. Тенденции зимнего увлажнения территории бассейнов Северной Двины и Печоры в ХХ – начале ХХI вв. по наземным и спутниковым данным // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 5. С. 285–292. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-5-285-292.
  16. Adler R. J. The Geometry of Random Fields. N. Y.: John Wiley and Sons Ltd., 1981. 292 p.
  17. Diffenbaugh N. S., Pal J. S., Trapp R. J., Giorgi F. Fine-scale processes regulate the response of extreme events to global climate change // Proc. National Academy of Sciences. 2005. V. 102. No. 44. P. 15774–15778. DOI: 10.1073/pnas.0506042102.
  18. Diffenbaugh N. S., Singh D., Mankin J. S., Horton D. E., Swain D. L., Touma D., Charland A., Liu Y., Haugen M., Tsiang M., Rajaratnam B. Quantifying the influence of global warning on unprecedented extreme climate // Proc. National Academy of Sciences. 2017. V. 114. No. 19. P. 4881–4886. DOI: 10.1073/pnas.1618082114.
  19. Karimova L., Makarenko N. Diagnosis of stochastic fields by the mathematical morphology and computational topology methods // Nuclear Instruments Methods in Physics Research. Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 2003. V. 502. No. 2–3. P. 802–804.
  20. Makarenko N., Karimova L., Terekhov A., Novak M. M. Topological classification of radioactive contamination // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2001. V. 289. Iss. 1–2. P. 278–289. DOI: 10.1016/S0378-4371(00)00365-4.
  21. Michielsen K., De Raedt H. Integral-Geometry Morphological Image Analysis // Physics Reports-Review Section of Physics Letters. 2001. V. 47. P. 461–538. DOI: 10.1016/S0370-1573(00)00106-X.
  22. Muratova N., Terekhov A. Estimation of spring crops sowing calendar dates using MODIS in Northern Kazakhstan // Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. (IGARSS). 2004. V. 6. P. 4019–4020.
  23. Richardson E., Werman M. Efficient classification using the Euler characteristic // Pattern Recognition Letters. 2014. V. 49. P. 99–106. DOI: 10.106/j.patrec.2014.07.001.
  24. Spivak L., Vitkovskaya I., Batyrbayeva M., Terekhov A. The experience of land cover change detection by satellite data // Frontiers of Earth Science. 2012. V. 6. Iss. 2. P. 140–146. DOI: 10.1007/s11707-012-0317-z.
  25. Sultangazin U., Muratova N., Doraiswamy P., Terekhov A. Estimation of weed infestation in spring crops using MODIS data // Intern. Geoscience and Remote Sensing Symp. (IGARSS). 2003. V. 1. P. 392–394.
  26. Terekhov A. G., Vitkovskaya I. S., Abayev N. N. The effect of changing stratification in the atmosphere in central zone of Eurasia according to vegetation data of Tien Shan mountains during 2002–2019 // E3S Web Conf. 2020. V. 149. No. 03004. DOI: 10.1051/e3sconf/202014903004.
  27. Worsley K. J. The geometry of random images // Chance. 1996. V. 9. P. 27–40. DOI: 10.1080/09332480.1996.10542483.