Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 6. С. 222-233
К разработке дистанционного микроволнового индекса гидрологической засухи (на примере сезонного усыхания гипергалинного озера)
А.Н. Романов
1 , И.В. Хвостов
1 , И.В. Рябинин
1 , Д.А. Романов
1 1 Институт водных и экологических проблем СО РАН, Барнаул, Россия
Одобрена к печати: 31.10.2023
DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-6-222-233
Приведены результаты 10-летних исследований сезонных вариаций радиояркостной температуры гипергалинного Кулундинского оз., расположенного на территории Кулундинской равнины (юг Западной Сибири), характеризующейся засушливым климатом с малым годовым количеством атмосферных осадков. На их основе предложен новый подход к разработке дистанционного микроволнового индекса гидрологической засухи. Анализ сезонной динамики радиояркостной (TЯ) и термодинамической температуры водной поверхности озера выполнен с использованием продуктов L1С SMOS (англ. Soil Moisture and Ocean Salinity) и MOD11A1 MODIS (англ. Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Продукт L1С содержит значения TЯ, полученные для угла зондирования 42,5° на горизонтальной и вертикальной поляризации, и привязан к дискретной геодезической сетке DGG ISEA 4H9 (англ. Discrete Global Grid Icosahedral Snyder Equal Area). По результатам лабораторных измерений диэлектрических характеристик воды из Кулундинского оз. и донного грунта установлены экспериментальные зависимости коэффициентов излучения водной поверхности и осушенного дна от температуры. С использованием спутниковых данных оптического диапазона изучены закономерности сезонного усыхания озера, выявлены периодические циклы усыхания. Разработанный алгоритм может быть использован для территории с несколькими усыхающими озёрами, попадающими в пиксель спутникового радиометра.
Ключевые слова: солёность, минеральное озеро, коэффициент излучения, радиояркостная температура, спутник SMOS, Западная Сибирь
Полный текстСписок литературы:
- Добровольский С. Г. Засухи мира и их эволюция во времени: сельскохозяйственный, метеорологический и гидрологический аспекты // Водные ресурсы. 2015. Т. 42. № 2. С. 119–132. DOI: 10.7868/S0321059615020042.
- Догановский А. М., Мякишева Н. В., Прокофьева Т. И. Водный баланс озер зоны недостаточного увлажнения // Проблемы современной гидрологии: сб. ст. СПб.: РГГМУ, 2004. С. 66–76.
- Владимиров А. М. Классификация гидрологических засух // Ученые записки Российского гос. гидрометеорол. ун-та. 2012. № 23. С. 5–12.
- Владимиров А. М., Малышева Н. Г. Оценка вероятности появления гидрологической засухи // Ученые записки Российского гос. гидрометеорол. ун-та. 2012. № 24. С. 5–17.
- Лебедева (Верба) М. П., Лопухина О. В., Калинина Н. В. Особенности химико-минералогического состава солей в соровых солончаках и озерах Кулундинской степи // Почвоведение. 2008. № 4. С. 467–480.
- Ниязов Дж. Б., Калашникова О. Ю. Использование снимков MODIS в оценке экологических рисков, связанных с опасными гидрологическими явлениями // Изв. вузов Кыргызстана. 2018. № 11. С. 55–59.
- Рахмуни А., Медди М., Хамуди Сааед А. Влияние метеорологической засухи и характеристик бассейна на проявления гидрологической засухи на северо-западе Алжира // Метеорология и гидрология. 2022. № 9. С. 94–107. DOI: 10.52002/0130-2906-2022-9-94-107.
- Романов А. Н. Влияние влажности и температуры на диэлектрические и радиоизлучательные свойства солевой корки содового солончака // Почвоведение. 2019. № 2. С. 194–203. DOI: 10.1134/S0032180X19020126.
- Романов А. Н., Хвостов И. В. Космический микроволновый мониторинг засоленных почв и соленых озер Кулундинской равнины. Барнаул: ООО «Пять плюс». 2017. 88 с.
- De Natale F., Alilla R., Parisse B., Nardi P. A bibliometric analysis on drought and heat indices in agriculture // Agricultural and Forest Meteorology. 2023. V. 341. Article 109626. DOI: 10.1016/j.agrformet.2023.109626.
- Enguehard P., Frappart F., Zeiger P. et al. Contribution of automatically generated radar altimetry water levels from unsupervised classification to study hydrological connectivity within Amazon floodplains // J. Hydrology: Regional Studies. 2023. V. 47. Article 101397. DOI: 10.1016/j.ejrh.2023.101397.
- Feng L., Hu C., Chen X. Satellites Capture the Drought Severity Around China’s Largest Freshwater Lake // J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2012. V. 5. No. 4. P. 1266–1271. DOI: 10.1109/JSTARS.2012.2188885.
- Foroumandi E., Nourani V., Kantoush S. A. Investigating the main reasons for the tragedy of large saline lakes: Drought, climate change, or anthropogenic activities? A call to action // J. Arid Environments. 2022. V. 196. Article 104652. DOI: 10.1016/j.jaridenv.2021.104652.
- Gutierrez A., Castro R., Vieira P. et al. SMOS L1 Processor L1c Data Processing Model. Lisboa: DEIMOS Engenharia, 2017. 83 p. https://earth.esa.int/eogateway/documents/20142/37627/SMOS-L1c-Data-Processing-Models.pdf.
- Haxhismajli B., Hajrizi E., Qehaja B. et al. Image Analysis of Water Level using Remote Sensing // 29th Intern. Conf. Systems, Signals and Image Processing. Sofia, Bulgaria, 2022. P. 1–6. DOI: 10.1109/IWSSIP55020.2022.9854490.
- Isikdogan F., Bovik A. C., Passalacqua P. Surface Water Mapping by Deep Learning // J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2017. V. 10. No. 11. P. 4909–4918. DOI: 10.1109/JSTARS.2017.2735443.
- Keller A. A., Garner K., Rao N. et al. Hydrological models for climate-based assessments at the watershed scale: A critical review of existing hydrologic and water quality models // Science of the Total Environment. 2023. V. 867. Article 161209. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2022.161209.
- Lai C., Zhong R., Wang Z. et al. Monitoring hydrological drought using long-term satellite-based precipitation data // Science of the Total Environment. 2019. V. 649. P. 1198–1208. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2018.08.245.
- Sahr K., White D., Kimerling A. J. Geodesic Discrete Global Grid Systems. Cartography and Geographic Information Science. 2003. V. 30. P. 121–134.
- Schaepman M. E. Spectrodirectional remote sensing: From pixels to processes // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2007. V. 9. No. 2. P. 204–223.
- Su Z., Roebeling R. A., Schulz J. et al. Observation of Hydrological Processes Using Remote Sensing // Treatise on Water Science. 2011. V. 2. P. 351–399.
- Sur C., Park S.-Y., Kim J.-S., Lee J.-H. Prognostic and diagnostic assessment of hydrological drought using water and energy budget-based indices // J. Hydrology. 2020. V. 591. Article 125549. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2020.125549.
- Svoboda M., Fuchs B. A. Handbook of Drought Indicators and Indices. Geneva, 2016. 45 p. https://www.droughtmanagement.info/literature/GWP_Handbook_of_Drought_Indicators_and_Indices_2016.pdf
- Yang P., Xia J., Chen Y. et al. Dynamic evolution of recent droughts in Central Asia based on microwave remote sensing satellite products // J. Hydrology. 2023. V. 620. Pt. B. Article 129497. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2023.129497.
- Zhang L., Jiao W., Zhang H. et al. Studying drought phenomena in the Continental United States in 2011 and 2012 using various drought indices // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 190. P. 96–106. DOI: 10.1016/j.rse.2016.12.010.
- Zhang Q., Shi R., Xu C.-Y. et al. Multisource data-based integrated drought monitoring index: Model development and application // J. Hydrology. 2022. V. 615. Pt. A. Article 128644. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2022.128644.
- Zhang X., Hao Z., Singh V. P. et al. Drought propagation under global warming: Characteristics, approaches, processes, and controlling factors // Science of the Total Environment. 2022. V. 838. Pt. 2. Article 156021. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2022.156021.