Архив
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
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. 2024. Т. 21. № 6. С. 284-293

Пространственно-временная динамика «цветения» фитопланктона в Куйбышевском водохранилище по данным спутникового зондирования

О.В. Никитин 1 , Н.Ю. Степанова 2 , Т.А. Кондратьева 3, 3 , Р.С. Кузьмин 1 , В.З. Латыпова 2 
1 ООО "Экоаудит", Казань, Россия
2 Казанский (Приволжский) федеральный университет, Казань, Россия
3 Управление по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды Республики Татарстан, Казань, Россия
Одобрена к печати: 21.10.2024
DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-6-284-293
Оценивается пространственно-временная динамика процессов «цветения» фитопланктона в поверхностных водах Куйбышевского водохранилища на основе анализа спутниковых данных Sentinel-2, включающих 1228 снимков за период с 2019 по 2023 г. Исследование проведено в подекадной динамике, охватывающей вегетационный период с мая по октябрь, что соответствует периоду активного развития фитопланктона. Для акватории восьми плёсов и Черемшанского залива, занимающих около 86 % водоёма, рассчитаны ежегодные средние месячные и сезонные значения нормализованного разностного индекса хлорофилла (англ. Normalized Difference Chlorophyll Index — NDCI), концентрации хлорофилла а (Chl a) и площади зон цветения. Цветение наблюдалось ежегодно и было наиболее интенсивным в июле – августе (NDCI = 0,107…0,108), что соответствует концентрации Chl a около 26–27 мг/м3 и указывает на эвтрофный статус водоёма. В этот период в среднем до 41–44 % акватории было занято зонами максимального цветения. В пространственном отношении максимальные значения NDCI наблюдались в южной части водохранилища, особенно в Черемшанском заливе (NDCI = 0,369) и Приплотинном плёсе (NDCI = 0,367). Корреляционный анализ выявил высокое сходство между соседними участками водоёма, а иерархический кластерный анализ позволил выделить три группы по интенсивности процессов цветения: 1) Приплотинный, Новодевиченский, Ульяновский плёсы и Черемшанский залив; 2) Ундорский, Тетюшинский, Волжский плёсы; 3) Волго-Камский, Камский плёсы. Динамика цветения в Ундорском и Тетюшинском плёсах наиболее соответствует общей динамике водохранилища (коэффициент парной корреляции r = 0,964 и r = 0,962), тогда как наименьшее соответствие обнаружено для Камского плёса (r = 0,809).
Ключевые слова: фитопланктон, цветение водорослей, Куйбышевское водохранилище, дистанционное зондирование Земли, нормализованный разностный индекс хлорофилла, NDCI, Sentinel-2, Google Earth Engine
Полный текст

Список литературы:

  1. Доброхотова Д. В., Капустин И. А., Мольков А. А., Лещёв Г. В. Исследование влияния режима работы ГЭС на перераспределение фитопланктона в верхнем водном слое в приплотинном участке Горьковского водохранилища // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 1. С. 242–252. DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-1-242-252.
  2. Корнева Л. Г. Фитопланктон водохранилищ бассейна Волги. Кострома: Костромской печатный дом, 2015. 284 с.
  3. Курбатова И. Е., Верещака Т. В., Иванова А. А. Спутниковый мониторинг экологического состояния особо охраняемых территорий Северного Каспия на примере биосферного резервата ЮНЕСКО «Кизлярский залив» // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 4. С. 249–264. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-4-249-264.
  4. Gorelick N., Hancher M., Dixon M. et al. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone // Remote Sensing of Environment. 2017. V. 202. P. 18–27. DOI: 10.1016/j.rse.2017.06.031.
  5. Lopez Barreto B. N., Hestir E. L., Lee C. M., Beutel M. W. Satellite remote sensing: A tool to support harmful algal bloom monitoring and recreational health advisories in a California Reservoir // GeoHealth. 2024. V. 8. Iss. 2. Article e2023GH000941. DOI: 10.1029/2023gh000941.
  6. Mineeva N. M., Tsvetkov A. I. Characteristics of the vertical distribution of chlorophyll in reservoirs of the Middle and Lower Volga // Russian J. Ecology. 2023. V. 54. No. 2. P. 97–105. DOI: 10.1134/s1067413623020091.
  7. 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. V. 117. P. 394–406. DOI: 10.1016/j.rse.2011.10.016.
  8. Nikitin O. V., Stepanova N. Yu., Latypova V. Z. Human health risk assessment related to blue-green algae mass development in the Kuibyshev Reservoir // Water Science and Technology: Water Supply. 2015. V. 15. P. 693–700. DOI: 10.2166/ws.2015.022.
  9. Rakhuba A. V. Spatial heterogeneity of hydrochemical and trophic characteristics of the Kuibyshev reservoir in summer // IOP Conf. Ser.: Earth and Environmental Science. 2021. V. 818. Article 012036. DOI: 10.1088/1755-1315/818/1/012036.
  10. Selezneva K. V., Selezneva A. V., Seleznev V. A. Parameters of the temperature optimum for cyanobacteria in the Kuibyshev reservoir // E3S Web of Conf. 2024. V. 480. Article 02022. DOI: 10.1051/e3sconf/202448002022.
  11. Sha J., Xiong H., Li C. et al. Harmful algal blooms and their eco-environmental indication // Chemosphere. 2021. V. 274. Article 129912. DOI: 10.1016/j.chemosphere.2021.129912.
  12. Xu H. Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery // Intern. J. Remote Sensing. 2006. V. 27. Iss. 14. P. 3025–3033. DOI: 10.1080/01431160600589179.
  13. Zhi X., Chen L., Chen S. et al. Heterogeneity and influencing factors of algal blooms in the reservoir-impacted tributary: Evidence from remote sensing and physical-based model // J. Hydrology. 2024. V. 634. Article 131058. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2024.131058.