МОНИТОРИНГ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ НЕФТЯНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ ЗАПАДНОЙ СИБИРИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОСМИЧЕСКИХ СНИМКОВ MODIS И ТЕХНОЛОГИЙ ГИС - Студенческий научный форум

VIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2016

МОНИТОРИНГ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ НЕФТЯНЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ ЗАПАДНОЙ СИБИРИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОСМИЧЕСКИХ СНИМКОВ MODIS И ТЕХНОЛОГИЙ ГИС

Ковалёв А.В. 1
1Национальный исследовательский Томский политехнический университет
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
В настоящее время развитие нефтедобывающей промышленности ведёт к изменению состояния окружающей среды: загрязнению атмосферного воздуха, водных объектов и почвы, что негативно сказывается на растительном покрове нефтегазодобывающих территорий.

Западная Сибирь является одним из основных районов для нефтедобычи, крупнейшим нефтегазовым бассейном мира в 3,5 млн. км. площади. Основная часть нефти в России формируется именно в данном районе, что влечёт к потребности в качественной оценке воздействия нефтедобывающей промышленности на окружающую среду.

Наряду с традиционными наземными методами наблюдения за состоянием растительного покрова территорий, подвергающихся постоянным интенсивным техногенным нагрузкам, используются данные спутникового мониторинга. Результаты дистанционной оценки изменения состояния лесной растительности на основе вегетационных индексов в достаточной мере соответствуют данным биоиндикационных наземных исследований.

Целью данной работы является оценка изменения состояния растительности на территории нефтедобывающих месторождений на основе нормализованного вегетационного индекса (NDVI) с использованием технологий ГИС и данных, получаемых сканером MODIS.

Исследования проводились на 5 участках нефтедобычи: в Ханты-Мансийском автономном округе – Усть-балыкское, Приобское, Самотлорское, Лянторское месторождения и в Томской области на территории Васюганской группы месторождений (Первомайское, Ломовое, Оленье, Катыльгинское, Лонтыньяхское). В качестве фонового участка выбран фрагмент Юганского заповедника. Схема изучаемых участков приведена на рис. 1, где линиями показаны границы этих участков, уточненные по космическим снимкам Landsat с пространственным разрешением 30 м, на которых хорошо определяется инфраструктура месторождений.

Рис. 1. Схема расположения исследуемых участков. Обозначения: ХМАО – Ханты-Мансийский автономный округ, ТО – Томская область

В качестве показателя, характеризующего состояние растительности, выбран вегетационный индекс NDVI, так как он имеет хорошую чувствительность к изменениям биомассы растительности и подходит для того, чтобы оценивать её с количественной точки зрения.

В работе использованы тематические продукты MODIS MOD13Q1 Vegetation Indices 16-Day Global 500m, усреднённые за 16 дней, предоставляемые онлайн-архивом NASA EOSDIS. Изучаемые области находятся на снимках с номерами (21,02) и (21,03) согласно схеме расположения фрагментов MODIS.. В качестве метода исследования выбран метод пространственного анализа данных с целью оценки характеристик изучаемых областей.

Для изучения динамики состояния растительного покрова в пределах каждой исследуемой области рассчитано среднее значение NDVI по годам за период с 2010 по 2015 г. с интервалом в один год на основе тематических данных MODIS, полученных по снимкам с датами съемки 10.06-25.06, 12.07-27.07 и 13.08-28.08. В результате проведения пространственного анализа на указанных территориях, в представленные выше даты получили значения нормализованного разностного вегетационного индекса, средние значения которых по годам представлены на графиках, на основе которых построены линии трендов, отображающие характер изменения вегетационного индекса для каждой исследуемой области (рис. 2 - 4).

Рис. 2. Изменение средних значений NDVI по годам (даты съемки 10.06-25.06)

Рис. 3. Изменение средних значений NDVI по годам (даты съемки 12.07-27.07)

Рис. 4. Изменение средних значений NDVI по годам (даты съемки 13.07-28.07)

Как видно из рис. 2, ход большинства графиков имеет сходный характер, который обуславливается сходными погодными условиями, например из рисунка 5 в видно, что в 2012 году средняя температура за июнь была относительно большой, что в свою очередь повлияло на падение NDVI (можно заметить по графикам).

Рис. 5. Средняя температура в ХМАО 2010-2015 г.

Наклон линий трендов значительно не отличается для заповедника, Усть-Балыкского, Приобского, и Васюганской группы месторождений. На территории Лянторского и Самотлорского месторождений угол наклона трендов показывает положительную динамику в состоянии растительного покрова, что связано с проводимыми здесь рекультивационными работами, так как месторождения являются довольно старыми. Тренды для Юганского заповедника идут параллельно оси х, что говорит о достаточно стабильном состоянии растительного покрова, и это неудивительно, ведь данная территория является охраняемой, и антропогенные воздействия на неё сведены к минимуму. На рис. 3 заметно увеличение значений NDVI, связанное с изменением вегетационного периода, однако на некоторых участках значения индекса в июле того же года снижаются. Так, например, в 2015 г. на Приобском месторождении в июле происходит значительное снижение значения NDVI по сравнению со значениями, полученными в июне. На Усть-Балыкском месторождении практически не произошло увеличения NDVI. Данная ситуация связана с высоким уровнем паводковых вод в июле 2015 г. В конце июня 2015 г. на территории Усть-Балыкского месторождения произошла авария на нефтепроводе, однако основная часть нефти попала в реку. Стоит отметить, что сильное отличие значений NDVI для Лянторского и Самотлорского месторождений от остальных вызвано наличием множества болот в составе их общей площади (около 1000 км2 для Самотлорского), а как указано выше, значение NDVI для воды низкое. В данный момент на Лянторском месторождении нефтедобыча довольно сильно упала, в результате чего возникают процессы самовосстановления земель и, соответственно, растительного покрова.

В данный момент идёт процесс более глубокого анализа полученных данных, например, влияние температуры в каждый месяц исследований. Также собирается информация об уровне разливов, количестве осадков и аварийных ситуациях на исследуемых месторождениях.

Просмотров работы: 904