Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2026. Т. 23. № 4. С. 357-374
Использование миссии SWOT в задачах мониторинга нефтяных загрязнений
М.В. Врублевский 1 , О.Ю. Лаврова 1 1 Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
Одобрена к печати: 07.08.2026
DOI: 10.21046/2070-7401-2026-23-4-357-374
Представлены первые результаты применения данных спутниковой миссии SWOT (англ. Surface Water and Ocean Topography) в задачах мониторинга нефтяных загрязнений. Возможность применения данных показана на примере решения двух задач. Решение первой задачи — использование данных интерферометра Ka-диапазона KaRIn (англ. Ka-band Radar Interferometer) миссии SWOT в качестве дополнительного источника мониторинга нефтяных загрязнений — позволило выявить характерные признаки проявлений нефтяных загрязнений в данных SWOT. Второй — определение регионального ветрового коэффициента методом обратного трекинга — дало возможность количественно оценить вклад данных SWOT при их применении в системах мониторинга нефтяных загрязнений. С целью решения первой задачи была проведена верификация нефтяных загрязнений акватории Чёрного моря, в частности судовых сбросов, и получены оценки последствий нефтяного разлива на морском терминале Каспийского трубопроводного консорциума под Новороссийском в августе 2025 г. В рамках этой задачи было выявлено 30 случаев квазиодновременной съёмки нефтяных плёнок на морской поверхности как по данным Sentinel-1/-2, Landsat-8/-9, так и по данным SWOT в период с 2023 по 2025 г. Установлено, что нефтяные загрязнения в поле удельной эффективной площади рассеяния KaRIn проявляются как области положительного контраста с характерными для нефтяных загрязнений формами. При этом на основе данных, полученных с 17 апреля по 31 декабря 2025 г., был оценён ветровой коэффициент в Керченском предпроливье Чёрного моря. Ветровой коэффициент рассчитан для 107 нефтяных загрязнений, идентифицированных в данных Sentinel-1/-2, Landsat-8/-9, а также для 15 нефтяных сликов, выявленных по данным KaRIn. Интегральное значение ветрового коэффициента составило 0,051, а данные SWOT позволили сузить ширину доверительного интервала на 9 %. Результаты исследования подтверждают возможность использования данных KaRIn SWOT для идентификации нефтяных загрязнений, оценки их масштабов и последствий, а также установления региональных параметров, влияющих на их динамику.
Ключевые слова: спутниковый мониторинг нефтяных загрязнений, нефтяные загрязнения, спутниковая альтиметрия, спутниковая интерферометрия, SWOT, KaRIn
Полный текстСписок литературы:
- Басс Ф. Г., Фукс И. М. Рассеяние волн на статистически неровной поверхности. М.: Наука, 1972. 424 с.
- Булатов М. Г., Кравцов Ю. А., Лаврова О. Ю., Литовченко К. Ц., Митягина М. И., Раев М. Д., Сабинин К. Д., Трохимовский Ю. Г., Чурюмов А. Н., Шуган И. В. Физические механизмы формирования аэрокосмических радиолокационных изображений океана // Успехи физ. наук. 2003. Т. 173 (1). С. 69–87.
- Врублевский М. В., Лаврова О. Ю. Проявление речных и лагунных выносов в данных спутника SWOT // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. 2026. Т. 23. № 2. С. 304–319. DOI: 10.21046/2070-7401-2026-23-2-304-319.
- Князев Н. А., Лаврова О. Ю., Костяной А. Г. Спутниковый радиолокационный мониторинг нефтяных загрязнений в акватории Анапа – Геленджик за период 2018–2020 гг. // Океанолог. исслед. 2021. Т. 49. № 1. С. 163–185. DOI: 10.29006/1564-2291.JOR-2021.49(1).8.
- Костяной А. Г., Лаврова О. Ю., Лупян Е. А. Нефтяной разлив на морском терминале Каспийского трубопроводного консорциума под Новороссийском 7 августа 2021 г.: комплексный анализ спутниковых и метеорологических данных // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 5. С. 28–43. DOI: 10.21046/2070-7401-2021-18-5-28-43.
- Лаврова О. Ю., Каримова С. С., Митягина М. И., Бочарова Т. Ю. Оперативный спутниковый мониторинг акваторий Черного, Балтийского и Каспийского морей в 2009–2010 гг. // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. 2010. Т. 7. № 3. С. 168–185.
- Лаврова О. Ю., Костяной А. Г., Лебедев С. А., Митягина М. И., Гинзбург А. И., Шеремет Н. А. Комплексный спутниковый мониторинг морей России. М.: ИКИ РАН, 2011. 480 с.
- Лаврова О. Ю., Митягина М. И., Костяной А. Г. Спутниковые методы выявления и мониторинга зон экологического риска морских акваторий. М.: ИКИ РАН, 2016. 334 с.
- Лаврова О. Ю., Митягина М. И., Уваров И. А., Лупян Е. А. Текущие возможности и опыт использования информационной системы See the Sea для изучения и мониторинга явлений и процессов на морской поверхности // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 266–287. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-266-287.
- Лаврова О. Ю., Лупян Е. А., Костяной А. Г. (2025а) Последствия аварий танкеров в черноморском керченском предпроливье 15 декабря 2024 г.: комплексный анализ спутниковых и метеорологических данных // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 2. С. 282–299. DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-2-282-299.
- Лаврова О. Ю., Лупян Е. А., Костяной А. Г. (2025б) Спутниковые наблюдения последствий нефтяного разлива на морском терминале Каспийского трубопроводного консорциума под Новороссийском 29 августа 2025 г. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 5. С. 337–345.
- Лупян Е. А., Прошин А. А., Бурцев М. А. и др. Опыт эксплуатации и развития центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных (ЦКП «ИКИ Мониторинг») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 3. С. 151–170. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-3-151-170.
- Митягина М. И., Лаврова О. Ю. Радиолокационные наблюдения поверхностных пленочных загрязнений в прибрежной зоне Черного и Азовского морей // Современные проблемы дистанционного зондирования земли из космоса. 2007. Вып. 4. Т. 1. С. 317–324.
- Становой В. В., Лавренов И. В., Неелов И. А. Система моделирования разливов нефти в ледовитых морях // Проблемы Арктики и Антарктики. 2007. № 3(77). С. 7–16.
- Уваров И. А., Халикова О. А., Балашов И. В., Бурцев М. А., Лупян Е. А., Матвеев А. А., Платонов А. Е., Прошин А. А., Толпин В. А., Крашенинникова Ю. С. Организация работы с метеорологической информацией в информационных системах дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2013. Т. 10. № 2. С. 30–45.
- Asadzadeh S., de Souza Filho C. R. Investigating the capability of WorldView-3 superspectral data for direct hydrocarbon detection // Remote Sensing of Environment. 2016. V. 173. P. 162–173. DOI: 10.1016/j.rse.2015.11.030.
- Brekke C., Solberg A. H. S. Oil spill detection by satellite remote sensing // Remote Sensing of Environment. 2005. V. 95. No. 1. P. 1–13.
- Cheshm Siyahi V., Kudryavtsev V., Chapron B., Collard F. Novel insights on ocean internal waves: Quantitative surface manifestations and upper ocean layer displacements from the Surface Water Ocean Topography Mission (SWOT) measurements // Earth and Space Science. 2026. V. 13. Iss. 2. Article e2025EA004443. DOI: 10.1029/2025EA004443.
- Cox C., Munk W. Statistics of the sea surface derived from sun glitter // J. Marine Research. 1954. V. 13. № 2. P. 199–227.
- da Silva J. C. B., Magalhaes J. M., Bosser A. et al. Internal solitary wave parameters from SWOT KaRIn sea surface topography: A case study in the Tropical Atlantic // Science of Remote Sensing. 2025. V. 12. Article 100307. DOI: 10.1016/j.srs.2025.100307.
- Dibarboure G., Anadon C., Briol F. et al. Blending 2D topography images from the Surface Water and Ocean Topography (SWOT) mission into the altimeter constellation with the Level-3 multi-mission Data Unification and Altimeter Combination System (DUACS) // Ocean Science. 2025. V. 21. Iss. 1. P. 283–323. DOI: 10.5194/os-21-283-2025.
- Fayne J. V., Smith L. C., Liao T.-H. et al. Characterizing near-nadir and low incidence Ka-band SAR backscatter from wet surfaces and diverse land covers // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2024. V. 17. P. 985–1006. DOI: 10.1109/jstars.2023.3317502.
- Fingas M. The challenges of remotely measuring oil slick thickness // Remote Sensing. 2018. V. 10. No. 2. Article 319. DOI: 10.3390/rs10020319.
- Kacimi S., Jaruwatanadilok S., Kwok R. SWOT observations over sea ice: A first look // Geophysical Research Letters. 2025. V. 52. Iss. 10. Article e2025GL116079. DOI: 10.1029/2025GL116079.
- Kim D.-J., Moon W. M., Kim Y.-S. Application of TerraSAR-X data for emergent oil-spill monitoring // IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing. 2010. V. 48. Iss. 2. P. 852–863. DOI: 10.1109/TGRS.2009.2036253.
- Knyazev N. A., Lavrova O. Yu., Kostianoy A. G. Application of radar satellite data to monitoring ship oil spills in the Black Sea (2022–2024) // The Handbook of Environmental Chemistry. Berlin, Heidelberg: Springer, 2026. 15 p. DOI: 10.1007/698_2026_1250.
- Lupidi A., Staglianò D., Martorella M., Berizzi F. Fast detection of oil spills and ships using SAR images // Remote Sensing. 2017. V. 9. Iss. 3. Article 230. DOI: 10.3390/rs9030230.
- Nunziata F., Buono A., Migliaccio M. COSMO–SkyMed Synthetic Aperture Radar data to observe the deepwater horizon oil spill // Sustainability. 2018. V. 10. Iss. 10. Article 3599. DOI: 10.3390/su10103599.
- Sandalyuk N. V., Khachatrian E. M. Comparative analysis of eddies in open ocean and marginal ice zone using SWOT and Sentinel-1 data // Russian J. Earth Sciences. 2025. V. 26. No. 1. Article ES1003. 12 p. DOI: 10.2205/2026es001081.
- Santamaria C., Stasolla M., Fernandez Arguedas V. et al. Sentinel-1 maritime surveillance. Testing and experiences with long-term monitoring. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2015. 76 p. DOI: 10.2788/090400.
- Schaeffer B. A., Whitman P., Conmy R. et al. Potential for commercial PlanetScope satellites in oil response monitoring // Marine Pollution Bull. 2022. V. 183. Article 114077. DOI: 10.1016/j.marpolbul.2022.114077.
- Shao W., Chen J., Hu S. et al. Influence of sea surface waves on numerical modeling of an oil spill: Revisit of symphony wheel accident // J. Sea Research. 2024. V. 201. Article 102529. DOI: 10.1016/j.seares.2024.102529.
- Singha S., Ressel R., Velotto D., Lehner S. Combination of traditional and polarimetric features for oil spill detection using TerraSAR-X // IEEE J. Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2016. V. 9. Iss. 11. P. 4979–4990. DOI: 10.1109/JSTARS.2016.2559946.
- SWOT science data products user handbook. JPL D-109532. Pasadena: California Institute of Technology, Jet Propulsion Laboratory, 2024. 159 p.
- Valenzuela G. R. Theories for the interaction of electromagnetic and oceanic waves — A review // Boundary-Layer Meteorology. 1978. V. 13. No. 1–4. P. 61–85.