Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 6. С. 313-325
Отработка методики балансовых расчётов выбросов парниковых газов по данным спутникового мониторинга на примере крупных лесных пожаров
Е.В. Пашинов
1 , С.А. Втюрин
1 , Д.М. Ермаков
1, 2 , И.Н. Садовский
1 1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
2 Фрязинский филиал Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН, Фрязино, Московская обл., Россия
Одобрена к печати: 25.11.2023
DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-6-313-325
В настоящее время большой интерес представляют исследования баланса углеродосодержащих газов в атмосфере над различными территориями. Существующие подходы к оценке баланса газовых компонент атмосферы (кадастровый, прямых измерений на полигонах, инверсного моделирования) имеют известные недостатки и ограничения. Поэтому актуально развитие новых методик, основанных на прямом анализе данных дистанционного зондирования. В работе описана методика балансовых расчётов, замкнутая относительно дистанционных данных спутниковых инфракрасных спектрометров, обеспечивающих восстановление полей концентрации целевых газовых компонент. Исходный вариант методики был разработан применительно к данным об интегральном влагосодержании атмосферы для задачи анализа регионального гидрологического режима. В настоящей работе проанализированы особенности используемых дистанционных данных, требующие дополнительной адаптации расчётных алгоритмов методики. Отработка и тестирование методики проведены на примере наблюдения выбросов оксида углерода (CO) от крупных лесных пожаров в Сибири. Балансовые расчёты по предложенной методике дали общую величину выброса CO, равную 2,9•109 кг в интервале с 10.07.2022 по 10.08.2022. Независимые модельные оценки, согласно базе данных Global Fire Emissions Database, дают верхний предел в 3,9•109 кг. При этом нижний предел того же выброса может быть оценён величиной 1,4•109 кг.
Ключевые слова: парниковые газы, потоки, балансовые расчёты, дистанционное зондирование Земли
Полный текстСписок литературы:
- Ваганов Е. А., Порфирьев Б. Н., Широв А. А. и др. Оценка вклада российских лесов в снижение рисков климатических изменений // Экономика региона. 2021. Т. 17. Вып 4. С. 1096–1109. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2021-4-4.
- Гессен С. М., Воротников А. М. Карбоновые полигоны, новый инструмент управления климатическими изменениями в Российской Федерации // Журн. социологических исследований. 2021. Т. 6. № 2. С. 22–30. https://naukaru.ru/ru/nauka/article/45155/view.
- Ермаков Д. М., Пашинов Е. В., Кузьмин А. В. и др. Концепция расчёта элементов регионального гидрологического баланса с использованием спутникового радиотепловидения // Гидрометеорология и экология. 2023. № 72. С. 470–493. DOI: 10.33933/2713-3001-2023-72-470-492.
- Курганова И. Н., Лопес Д. Г. В. О., Ипп С. Л. и др. Пилотный карбоновый полигон в России: анализ запасов углерода в почвах и растительности // Почвы и окружающая среда. 2022. Т. 5. № 2. 16 с. DOI: 10.31251/pos.v5i2.169.
- Кэлер А., Брэдски Г. Изучаем OpenCV 3. Разработка программ компьютерного зрения на C++ с применением библиотеки OpenCV / пер. с англ. А. А. Слинкина. М.: ДМК-Пресс, 2017. 826 с.
- Лупян Е. А., Прошин А. А., Бурцев М. А. и др. Система «Вега-Science»: особенности построения, основные возможности и опыт использования // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 6. С. 9–31. DOI:10.21046/2070-7401-2021-18-6-9-31.
- Романовская А. А., Трунов А. А., Коротков В. Н., Карабань Р. Т. Проблема учёта поглощающей способности лесов России в Парижском соглашении // Лесоведение. 2018. № 5. С. 323–334. DOI: 10.1134/S0024114818050066.
- Форсайт Д. А., Понс Ж. Компьютерное зрение: Современный подход / пер. с англ. А. Назаренко, И. Дорошенко. М.: Изд. дом «Вильямc», 2004. 928 c.
- Bergamaschi P., Danila A., Weiss R. et al. Atmospheric monitoring and inverse modelling for verification of greenhouse gas inventories. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2018. 114 p. DOI: 10.2760/02681.
- Ermakov D., Kuzmin A., Pashinov E. et al. Comparison of Vertically Integrated Fluxes of Atmospheric Water Vapor According to Satellite Radiothermovision, Radiosondes, and Reanalysis // Remote Sensing. 2021. V. 13. Article 1639. https://doi.org/10.3390/rs13091639.
- Inness A., Ades M., Agustí-Panareda A. et al. The CAMS reanalysis of atmospheric composition // Atmospheric Chemistry and Physics. 2019. V. 19. P. 3515–3556. https://doi.org/10.5194/acp-19-3515-2019.
- Kaiser J. W., Heil A., Andreae M. O. et al. Biomass burning emissions estimated with a global fire assimilation system based on observed fire radiative power // Biogeosciences. 2012. No. 9. P. 527–554. https://doi.org/10.5194/bg-9-527-2012.
- Kroeger T., Timofte R., Dai D., Van Gool L. Fast optical flow using dense inverse search // European conference on computer vision. Cham: Springer, 2016. P. 471–488. https://doi.org/10.1007/978-3-319-46493-0_29.
- Telea A. An Image Inpainting Technique Based on the Fast Marching Method // J. Graphics Tools. 2004. V. 9. No. 1. P. 25–36. https://doi.org/10.1080/10867651.2004.10487596.
- van Wees D., van der Werf G. R., Randerson J. T. et al. Global biomass burning fuel consumption and emissions at 500 m spatial resolution based on the Global Fire Emissions Database (GFED) // Geoscientific Model Development. 2022. No. 15. P. 8411–8437. https://doi.org/10.5194/gmd-15-8411-2022.