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. 2022. Т. 19. № 4. С. 249-264

Спутниковый мониторинг экологического состояния особо охраняемых территорий Северного Каспия на примере биосферного резервата ЮНЕСКО «Кизлярский залив»

И.Е. Курбатова 1 , Т.В. Верещака 2 , А.А. Иванова 2 
1 Институт водных проблем РАН, Москва, Россия
2 Московский государственный университет геодезии и картографии, Москва, Россия
Одобрена к печати: 19.07.2022
DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-249-264
Рассмотрены возможности использования спутниковой информации Landsat-2, -5, -8, Sentinel-2 для мониторинга труднодоступных особо охраняемых водно-болотных угодий шельфовой зоны Северного Каспия. На примере резервата «Кизлярский залив» также с привлечением названных спутниковых данных описаны основные экологические проблемы этих угодий. Приведены сведения о специфических особенностях шельфовых экосистем. Показано, что сохранность и стабильность состояния этих территорий зависит от различных факторов, как естественных природно-климатических (многолетних, сезонных и эпизодических сгонно-нагонных колебаний уровня Каспия), так и антропогенных (постоянно увеличивающегося фонового загрязнения морской воды стоком рек Волги и Урала, интенсивного движения танкеров и маломерного водного транспорта, освоения нефтегазовых месторождений). Охарактеризованы материалы и методы исследований. Оценены изменения площадей водной поверхности в границах резервата для минимально низкого (1977), высокого (1995) и низкого современного (2021) уровней моря с использованием водных индексов. Анализом разновременной космической информации в красной и крайней красной зонах спектра показано резкое увеличение содержания хлорофилла в акватории за последние 6 лет, что свидетельствует об интенсивности цветения воды на мелководьях и ухудшении её качества в Кизлярском зал. Отмечена близость нефтедобывающих платформ к шельфовой зоне Северного Каспия, представляющая угрозу эндемичным и ценным видам водной и авифауны. Рассчитаны дальность и время перемещения нефтяного загрязнения при различных скоростях штормового ветра восточных направлений в случае аварий на морских эксплуатационных скважинах или танкерах. По изображениям с ИСЗ Landsat-8 в тепловом ИК-диапазоне зафиксированы места сжигания попутного газа на морских стационарных нефтяных платформах, продукты сгорания которого распространяются на большие расстояния, загрязняя атмосферу и морскую среду. Проведённое на базе спутникового мониторинга исследование иллюстрирует возможность установления взаимосвязи между состоянием природной среды биосферного резервата и внешними воздействиями.
Ключевые слова: водно-болотные угодья, особо охраняемые природные территории (ООПТ), экосистемы, спутниковый мониторинг, колебания уровня моря, загрязнение, вегетационные и водные индексы
Полный текст

Список литературы:

  1. Альхименко А. И. Влияние гидрометеорологических факторов на распространение нефтепродуктов в водохранилищах // Гидротехн. стр-во. 1989. № 4. С. 28–33.
  2. Балдина Е. А., Лабутина И. А. Аэрокосмические исследования и картографирование в дельте Волги // Вестн. Московского ун-та. Сер. 5: «География». 2011. № 2. С. 78–84.
  3. Бекмухамедов Б. Э., Балакай Л. А., Каипов И. В. Мониторинг нефтяных загрязнений на акватории Каспийского моря методами дистанционного зондирования // Гидрометеорология и экология. 2016. № 2. С. 114–124.
  4. Быстрова И. В., Смирнова Т. С., Бычкова Д. А., Мелихов М. С. Экологические проблемы при освоении шельфа северо-западного Прикаспия // Геология, география и глобальная энергия. 2018. № 2(69). С. 81–86.
  5. Верещака Т. В., Курбатова И. Е., Баранова Е. В. Карта многолетней изменчивости береговой линии Северного Каспия и ее электронная версия // Геодезия и картография. 1999. № 10. С. 35–42.
  6. Вестник Комиссии Российской Федерации по делам Юнеско. 50 лет программе ЮНЕСКО «Человек и биосфера». Спецвып. 2021. 59 с. URL: http://unesco.ru/wp-content/uploads/archive/UNE_BIO21_Preview.pdf.
  7. Гидрометеорологический бюллетень для северо-западной части Каспийского моря за 2019 г. Росгидромет, ФГБУ «КаспМНИЦ», 2020. 143 с.
  8. Джамирзоев Г. С., Атаев З. В., Идрисов И. А., Братков В. В., Балгуев Т. Р. Биологическое и ландшафтное разнообразие как основа для создания и функционирования биосферного резервата «Кизлярский залив» // Изв. Дагестанского гос. педагог. ун-та. 2016. № 1. С. 85–96.
  9. Долговременный мониторинг и сохранение колониальных водных птиц Северного Каспия в связи с колебаниями уровня Каспийского моря: моногр. / отв. ред. Э. В. Рогачёва, Н. А. Литвинова. Астрахань: Волга, 2005. 272 с.
  10. Ежегодный бюллетень о состоянии и загрязнении морской среды российского сектора Каспийского моря за 2019 г. Росгидромет, ФГБУ «КаспМНИЦ», 2020. 22 с.
  11. Ежегодный бюллетень о состоянии и загрязнении морской среды российского сектора Каспийского моря за 2020 г. Росгидромет, ФГБУ «КаспМНИЦ», 2021. 62 с.
  12. Картамышева Е. С., Иванченко Д. С. Последствия добычи нефти и газа на Каспийском море // Молодой ученый. 2017. № 25(159). С. 113–117. URL: https://moluch.ru/archive/159/44710/.
  13. Князев Н. А., Лаврова О. Ю. Спутниковый мониторинг распространения нефтяного загрязнения вдоль Сирийского побережья, вызванного аварией в городе Банияс 23 августа 2021 г. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 1. С. 295–301. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-1-295-301 (дата обращения: 11.05.2022).
  14. Курбатова И. Е. Опасность сгонно-нагонных явлений // Атлас природ. и техног. опасностей и рисков чрезвычайных ситуаций Южного федер. округа Российской Федерации. М.: ИПЦ «Дизайн. Информация. Картография», 2007. С. 220–224.
  15. Лабутина И. А., Тарасов М. К. Изучение распространения твердого стока реки Селенги по космическим снимкам // География и природ. ресурсы. 2018. № 1. С. 66–72. DOI: 10.21782/GIPR0206-1619-2018-1(66-72).
  16. Лаврова О. Ю., Митягина М. И. Спутниковый мониторинг пленочных загрязнений поверхности Черного моря // Исслед. Земли из космоса. 2012. № 3. C. 48–65.
  17. Лагута А. А., Погорелов А. В. Пространственно-временная изменчивость концентрации хлорофилла «а» в Краснодарском водохранилище по данным спутниковых снимков // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. 2021. № 4. С. 67–84. DOI: 10.35567/1999-4508-2021-4-4.
  18. Митягина М. И., Лаврова О. Ю., Бочарова Т. Ю. Спутниковый мониторинг нефтяных загрязнений морской поверхности // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2015. Т. 12. № 5. С. 130–149.
  19. Монахова Г. А., Есина О. И., Татарников В. О., Монахов С. К. Оценка загрязнения морской среды в районах добычи нефти и газа на морском шельфе // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе. 2014. № 1. С. 32–37.
  20. Овсиенко Е. С. Особенности загрязнения прибрежных акваторий Черного моря // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе. 2000. № 6–7. С. 5–7.
  21. Проблемы и перспективы использования попутного нефтяного газа в России 2017. М.: Всемирный фонд дикой природы (WWF России), 2017. 34 с.
  22. Проблемы популяции эндемика Каспийского моря — каспийского тюленя // Каспийский вестн. 27 апр. 2022. URL: http://casp-geo.ru/problemy-populyatsii-kaspijskogo-tyule/.
  23. Русанов Г. М. Птичье население низовьев дельты Волги в условиях изменений гидрологического режима и антропогенных нагрузок (1969–2010) // Астраханский вестн. эколог. образования. 2013. № 4(26). С. 89–109.
  24. Саттарзаде Р. Сделать долгосрочный прогноз уровня Каспийского моря — невозможно / Азербайджанское гос. информ. агентство. 25 дек. 2020. URL: https://azertag.az/ru/xeber/Rasim_Sattarzade_Sdelat_dolgosrochnyi_prognoz_urovnya_Kaspiiskogo_morya_nevozmozhno-1674581.
  25. Тарасов М. К., Тутубалина О. В. Методика определения мутности воды в р. Селенге и прилегающей акватории оз. Байкал по данным дистанционного зондирования // Исслед. Земли из космоса. 2018. № 1. С. 60–71. DOI: 10.7868/S020596141801-0017.
  26. Янкевский А. В., Ганченко Д. Д., Чернеева Е. В., Щерба В. А. Экологические проблемы добычи нефти и газа на шельфе Мирового океана // Интернет-журн. «Науковедение». 2017. Т. 9. № 6. 8 с. URL: https://naukovedenie.ru/PDF/45TVN617.pdf.
  27. Adam E., Mutanga O., Rugege D. Multispectral and hyperspectral remote sensing for identification and mapping of wetland vegetation: a review // Wetlands Ecology and Management. 2010. V. 18. No. 3. P. 281–296. DOI: 10.1007/s11273-009-9169-z.
  28. Chatterjee M., Massolo S., Sarkar S. K., Bhattacharya A. K., Bhattacharya B. D., Satpathy K. K., Saha S. An assessment of trace element contamination in intertidal sediment cores of Sunderban mangrove wetland, India for evaluating sediment quality guidelines, // Environmental Monitoring and Assessment. 2009. V. 150. No. 1–4. P. 307–322. DOI: 10.1007/s10661-008-0232-7.
  29. Fassoni-Andrade A. C., Fleischmann A. S., Papa F., de Paiva R. C. D., Wongchuig S., Melack J. M., Moreira A. A., Paris A., Ruhoff A., Barbosa C., Maciel D. A., Novo E., Durand F., Frappart F., Aires F., Abrahão G. M., Ferreira-Ferreira J., Espinoza J. C., Laipelt L., Costa M. H., Espinoza-Villar R., Calmant S., Pellet V. Amazon hydrology from space: Scientific advances and future challenges // Reviews of Geophysics. 2021. V. 59. e2020RG000728. 97 p. https://doi. org/10.1029/2020RG000728.
  30. Gilmore M. S., Wilson E. H., Barrett N., Civco D. L., Prisloe S., Hurd J. D., Chadwick C. Integrating multi-temporal spectral and structural information to map wetland vegetation in a lower Connecticut River tidal marsh // Remote Sensing of Environment. 2008. V. 112. No. 11. P. 4048–4060. DOI: 10.1016/j.rse.2008.05.020.
  31. Mishra S., Mishra D. R. Normalized difference chlorophyll index: A novel model for remote estimation of chlorophyll-a concentration in turbid productive waters // Remote Sensing of Environment. 2012. No. 117. P. 394–406. DOI: 10.1016/j.rse.2011.10.016.
  32. Yamazaki D., Trigg, M. A., Ikeshima D. Development of a global ~90 m water body map using multi-temporal Landsat images // Remote Sensing of Environment. 2015. V. 171. P. 337–351. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.10.014.