Архив
Том 22, 2025
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. 2025. Т. 22. № 5. С. 346-356

Дистанционное зондирование и аналитическое моделирование температурного режима реки Енисей в нижнем бьефе Красноярской ГЭС

А.К. Матузко 1 , Н.Я. Шапарев 1 , О.Э. Якубайлик 2 
1 Институт вычислительного моделирования СО РАН, Красноярск, Россия
2 Красноярский научный центр СО РАН, Красноярск, Россия
Одобрена к печати: 03.09.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-5-346-356
Зарегулирование стока реки Енисей Красноярской ГЭС привело к значительным изменениям гидротермического режима в нижнем бьефе. Существующая система мониторинга температуры воды, основанная на дискретных измерениях на гидропостах, не обеспечивает достаточной пространственно-временной детализации, необходимой для современных задач социально-экономического развития бассейна Енисея и арктических территорий Красноярского края. В данной работе предложен комплексный подход, сочетающий методы дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и аналитического моделирования для оценки температурного режима реки. В качестве данных ДЗЗ использованы материалы тепловой инфракрасной съёмки Landsat-8/-9 C2 L2SP (англ. Collection 2 Level 2 Science Product), обеспечивающие высокую точность за счёт учёта атмосферных параметров. Аналитическое моделирование гидротермического режима выполнено на основе решения уравнения теплопроводности, где учитывались солнечная и тепловая инфракрасная радиация, конвекция и испарение. Морфометрические характеристики русла получены по спутниковым снимкам высокого разрешения QuickBird. Результаты показали высокую степень согласованности расчётной температуры данным гидропостов, а также результатам вычислений температуры воды по спутниковым данным Landsat. Предложенный подход позволит существенно улучшить пространственно-временное разрешение мониторинга температурного режима реки. Вместе с тем был выявлен ряд ограничений, связанных периодичностью спутниковой съёмки, облачностью и пространственным разрешением тепловых каналов Landsat.
Ключевые слова: температура воды, Енисей, Landsat-8/-9, ДЗЗ, гидропосты, аналитическое моделирование
Полный текст

Список литературы:

  1. Белолипецкий В. М., Генова С. Н., Туговиков В. Б., Шокин Ю. И. Численное моделирование задач гидроледотермики водотоков. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 1993. 138 с.
  2. Космаков И. В. Термический и ледовый режим в верхних и нижних бьефах высоконапорных гидроэлектростанций на Енисее. Красноярск: Кларетианум, 2001. 143 с.
  3. Ложкин Д. М., Шевченко Г. В. Сравнительный анализ температуры поверхности Охотского моря по данным спутниковых наблюдений и реанализа ERA5 // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 2. С. 183–192. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-2-183-192.
  4. Пармузин Е. И., Лёзина Н. Р., Агошков В. И. Исследование влияния ассимиляции мгновенных данных наблюдений со спутников на воспроизведение температуры поверхности моря в модели динамики Чёрного и Азовского морей // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 2. С. 61–69. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-2-61-69.
  5. Рис У. Г. Основы дистанционного зондирования. М.: Техносфера, 2006. 338 с.
  6. Степаненко В. М., Репина И. А., Медведев А. И., Романенко В. А. Воспроизведение моделью LAKE температуры поверхности крупнейших озёр Земли: система автоматической калибровки по данным MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2024. Т. 21. № 6. С. 267–283. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-6-267-283.
  7. Шапарев Н. Я., Андрианова А. В. Показатели устойчивого водопользования р. Енисей // География и природные ресурсы. 2018. № 4. С. 47–56. DOI: 10.21782/GIPR0206-1619-2018-4(47-56).
  8. Шапарев Н. Я., Шокин Ю. И. Моделирование летнего гидротермического режима в нижнем бьефе Красноярской ГЭС // Вычисл. технологии. 2018. Т. 23. № 6. С. 107–114. DOI: 10.25743/ICT.2018.23.6.0010.
  9. Caissie D. The thermal regime of rivers: A review // Freshwater Biology. 2006. V. 51. P. 1389–1406. DOI: 10.1111/j.1365-2427.2006.01597.x.
  10. Dingman S. L. Physical hydrology. 3rd ed. Long Grove: Waveland Press, 2015. 670 p.
  11. Handcock R. N., Gillespie A. R., Cherkauer K. A. et al. Accuracy and uncertainty of thermal-infrared remote sensing of stream temperatures at multiple spatial scales // Remote Sensing of Environment. 2006. V. 100. P. 427–440. DOI: 10.1016/j.rse.2005.07.007.
  12. Jimenez-Munoz J. C., Cristobal J., Sobrino J. A. et al. Revision of the single-channel algorithm for land surface temperature retrieval from Landsat thermal-infrared data // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2009. V. 47. Iss. 1. P. 339–349. DOI: 10.1109/TGRS.2008.2007125.
  13. Kirner D., Laska K., Stachon Z. Assessment and validation of Land Surface Temperature retrieval algorithms using Landsat 8 TIRS data in Antarctic ice-free areas // Polar Science. 2024. V. 42. Article 101127. DOI: 10.1016/j.polar.2024.101127.
  14. Li Z.-L., Tang B.-H., Wu H. et al. Satellite-derived land surface temperature: Current status and perspectives // Remote Sensing of Environment. 2013. V. 131. P. 14–37. DOI: 10.1016/j.rse.2012.12.008.
  15. Ling F., Foody G. M., Du H. et al. Monitoring thermal pollution in rivers downstream of dams with Landsat ETM+ thermal infrared images // Remote Sensing. 2017. V. 9. Iss. 11. Article 1175. DOI: 10.3390/rs9111175.
  16. Lyapustin A., Wang Y., Korkin S., Huang D. MODIS Collection 6 MAIAC algorithm // Atmospheric Measurement Techniques. 2018. V. 11. Iss. 10. P. 5741–5765. DOI: 10.5194/amt-11-5741-2018.
  17. Malakar N. K., Hulley G. C., Hook S. J. et al. An operational land surface temperature Product for Landsat thermal data: Methodology and validation // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2018. V. 56. Iss. 10. P. 5717–5735. DOI: 10.1109/TGRS.2018.2824828.
  18. Matuzko A. K., Yakubailik O. E. Monitoring of land surface temperature in Krasnoyarsk and its suburban area based on Landsat 8 satellite data // J. Siberian Federal University. Engineering and Technologies. 2018. V. 11. No. 8. P. 934–945. DOI: 10.17516/1999-494X-0115.
  19. Montanaro M., Levy R., Markham B. On-orbit radiometric performance of the Landsat 8 Thermal Infrared Sensor // Remote Sensing. 2014. V. 6. Iss. 12. P. 11753–11769. DOI: 10.3390/rs61211753.
  20. Parastatidis D., Mitraka Z., Chrysoulakis N., Abrams M. Online global land surface temperature estimation from Landsat // Remote Sensing. 2017. V. 9. Iss. 12. Article 1208. DOI: 10.3390/rs9121208.
  21. Sekertekin A. Validation of physical radiative transfer equation-based land surface temperature using Landsat 8 satellite imagery and SURFRAD in-situ measurements // J. Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics. 2019. V. 196. Article 105161. DOI: 10.1016/j.jastp.2019.105161.
  22. Shaparev N. Modelling summer water temperature on the Yenisei River // Thermal Science. 2019. V. 23. P. 607–614.
  23. Shaparev N., Shokin Y., Yakubailik O. Modelling and remote sensing of water temperature of the Yenisei River // IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. 2018. V. 211. Article 012022.
  24. Simon R. N., Tormos T., Danis P.-A. Retrieving water surface temperature from archive Landsat thermal infrared data: Application of the mono-channel atmospheric correction algorithm over two freshwater reservoirs // Intern. J. Applied Earth Observation and Geoinformation. 2014. V. 30. P. 247–250. DOI: 10.1016/j.jag.2014.01.005.
  25. Sinokrot B. A., Stefan H. G. Stream temperature dynamics: Measurements and modeling // Water Resources Research. 1993. V. 29. Iss. 7. P. 2299–2312.
  26. Vanhellemont Q. Automated water surface temperature retrieval from Landsat 8/TIRS // Remote Sensing of Environment. 2020. V. 237. Article 111518. DOI: 10.1016/j.rse.2019.111518.
  27. Wang F., Qin Z., Song C. et al. An improved mono-window algorithm for land surface temperature retrieval from Landsat 8 Thermal Infrared Sensor data // Remote Sensing. 2015. V. 7. Iss. 4. P. 4268–4289. DOI: 10.3390/rs70404268.
  28. Wawrzyniak V., Piégay H., Poirel A. Longitudinal and temporal thermal patterns of the French Rhône River using Landsat ETM+ thermal infrared images // Aquatic Sciences. 2012. V. 74. P. 405–414.
  29. Webb B. W., Hannah D. M., Moore R. D., Brown L. E., Nobilis F. Recent advances in stream and river temperature research // Hydrological Processes. 2008. V. 22. Iss. 7. P. 902–918.
  30. Yang D., Liu B., Ye B. Stream temperature changes over Lena River basin in Siberia // Geophysical Research Letters. 2005. V. 32. Iss. 5. Article L05401. DOI: 10.1029/2004GL021568.
  31. Yu X., Guo X., Wu Z. Land surface temperature retrieval from Landsat 8 TIRS — Comparison between radiative transfer equation-based method, split window algorithm and single channel method // Remote Sensing. 2014. V. 6. Iss. 10. P. 9829–9852. DOI: 10.3390/rs6109829.