Дистанционная оценка глубины водоемов по дате начала ледостава с использованием гидрофизической модели

Цель исследования — разработка методики оценки средней глубины озера на основе дистанционной информации о ледовых условиях с использованием методов моделирования термогидродинамических процессов в замерзающем водоеме. Основным инструментом достижения поставленной цели является гидрофизическая модель озера FLake. С использованием модели и метеоданных реанализа семейства ERA5 для координат выбранной точки расположения объекта рассчитывается время ледостава на водоеме при различных значениях его средней глубины. По данным дистанционного зондирования Земли оценивается дата или интервал времени замерзания акватории водоема. При наличии данных за несколько лет, глубина водоема уточняется осреднением значений для каждого года. При дискретности спутниковых снимков с интервалом в несколько суток определяется диапазон средних глубин озера, соответствующий промежутку времени между пролетами спутника над водоемом. Информация о начале ледовых явлений — результаты тематического дешифрирования спутниковых снимков Sentinel‑2, Landsat‑7, 8, 9 за период с 2016 по 2023 годы. Методика апробирована на четырех группах морфометрически исследованных озер на многолетнемерзлых почвах Восточной Сибири в Республике Бурятия и Забайкальском крае. Результаты апробации показали удовлетворительное соответствие рассчитанных и измеренных значений средней глубины рассматриваемых озер. Точность предложенной методики ограничена качеством и количеством спутниковых снимков в регионе исследований. Перспективы методики заключаются в возможности полностью дистанционной оценки водных ресурсов малоизученных регионов страны.

1. Измайлова А.В. Водные ресурсы озер Российской Федерации // География и природные ресурсы. 2016. № 4. С. 5–14. doi:10.21782/GIPR0206-1619-2016-4(5-14) EDN: XEHPIR

2. Рянжин С.В. Новые оценки глобальной площади и объема воды естественных озер мира // Доклады Академии наук. 2005. Т. 400, № 6. С. 808–812. EDN: OOOITP

3. Сало Ю.А., Потахин М.С., Толстиков А.В. Расчет средней глубины озер Карелии при отсутствии батиметрических данных // Известия Русского географического общества. 2010. Т. 142, № 3. С. 47–52. EDN: OJHYOV

4. Messager M.L., Lehner B., Grill G., Nedeva I., Schmitt O. Estimating the volume and age of water stored in global lakes using a geo-statistical approach // Nature Communications. 2016. Vol. 7. P. 13603. doi:10.1038/ncomms13603 EDN: YWLZJD

5. Khazaei B., Read L.K., Casali M. et al. GLOBathy, the global lakes bathymetry dataset // Scientific Data. 2022. Vol. 9. P. 36. doi:10.1038/s41597-022-01132-9 EDN: MDSODY

6. Håkanson L. On lake form, lake volume and lake hypsographic survey // Geografiska Annaler: Series A, Physical Geography. 1977. Vol. 59, No. 1–2. P. 1–29.

7. Кочков Н.В., Рянжин С.В. Методика оценки морфометрических характеристик озер с использованием спутниковой информации // Водные ресурсы. 2016. Т. 43, № 1. С. 18–27. doi:10.7868/S0321059616010107 EDN: VCPPRT

8. Stumpf R.P., Holderied K., Sinclair M. Determination of water depth with high-resolution satellite imagery over variable bottom types // Limnology and Oceanography. 2003. Vol. 48, part 2. P. 547–556. doi:10.1007/978-981-15-6106-1_14

9. Wen K. et al. Satellite-Based Water Depth Estimation: A Review // Geoinformatics in Sustainable Ecosystem and Society. GSES GeoAI 2019. Communications in Computer and Information Science. 2020. Vol. 1228. P. 177–195. doi:10.1007/978-981-15-6106-1_14

10. Johansson H., Brolin A.A., Håkanson L. New approaches to the modelling of lake basin morphometry // Environ Model Assess. 2007. Vol. 12. P. 213–228. doi:10.1007/s10666-006-9069-z EDN: YONUKG

11. Базарова Б.Б. Флористический состав и пространственная структура водной растительности озер Еравно-Харгинской системы (Бурятия) // Экосистемы. 2018. № 13(43). С. 3–12. EDN: XORWVV

12. Нестерева М.И. Морфометрические показатели наиболее крупных и значимых озёр Бурятии // Молодой ученый. 2014. № 14. С. 81–83. EDN: SMMSIB

13. Шевелева Н.Г. Зоопланктон водоемов Джергинского заповедника (Восточная Сибирь) // Научные труды Государственного природного заповедника «Присурский». 2015. Т. 30, № 1. С. 279–283. EDN: VHNAKN

14. Просекин К.А., Просекина А.А. Гидрологическая характеристика водоемов и водотоков заповедника Джергинский как среды обитания гидробионтов // Самарская Лука: проблемы региональной и глобальной экологии. 2009. Т. 18, № 2. С. 149–154. EDN: PFNWAT

15. Матафонов П.В., Шойдоков А.Б., Матюгина Е.Б. и др. Влияние открытости Ивано-Арахлейских озер на формирование в них донных ландшафтов в экстремально маловодный период // Успехи современного естествознания. 2023. № 12. С. 115–120. doi:10.17513/use.38180 EDN: FQMQAH

16. Материалы комплексного эколого-экономического обследования территории, обосновывающие необходимость обеспечения статуса особо охраняемой природной территории федерального значения — национальный парк «Кодар» в Каларском районе Забайкальского края. Том 1. Эколого-экономическое обоснование национального парка «Кодар». Чита: ИПРЭК СО РАН, 2016. 479 с.

17. Софронов А.П., Владимиров И.Н., Кобылкин Д.В. Структура растительного покрова Амутской котловины (Джергинский заповедник, Республика Бурятия) // Геоботаническое картографирование. 2023. № 2023. С. 48–57. doi:10.31111/geobotmap/2023.48 EDN: AIRYZE

18. Суховнина В.О., Шевелева Н.Г. Cyclops scutifer Sars, 1863 в водоемах юга Восточной Сибири (морфология и распространение) // Экологический сборник 6: труды молодых ученых Поволжья: Международная молодежная научная конференция. Тольятти: Кассандра, 2017. С. 366–369. EDN: ZIHOKF

19. Солотчина Э.П., Скляров Е.В., Солотчин П.А. и др. Аутигенное карбонатообразование в озерах Еравнинской группы (Западное Забайкалье): отклик на изменения климата голоцена // Геология и геофизика. 2017. Т. 58, № 11. С. 1749–1763. doi:10.15372/GiG20171109 EDN: ZXFVKZ

20. Плюснин А.М., Перязева Е.Г. Гидрологические и гидрохимические особенности озер Еравнинской котловины // География и природные ресурсы. 2012. № 2. С. 67–73. EDN: KMSRMD

21. Борзенко С.В., Замана Л.В. Гидрогеохимия Ивано-Арахлейских озер // Геосферные исследования. 2020. № 3. С. 69–79. doi:10.17223/25421379/16/6 EDN: PEHHDC

22. Голятина М.А. Оценка динамики площадей водной поверхности Ивано-Арахлейских озёр с помощью космического мониторинга // Водные ресурсы и водопользование: сборник трудов. Том Выпуск 8. Чита: Забайкальский государственный университет, 2017. С. 107–114. EDN: YLEOOQ

23. Обязов В.А. Гидрологический режим озер Забайкалья в условиях меняющегося климата (на примере Ивано-Арахлейских озер) // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. 2011. № 3. С. 4–14. EDN: OAKIBL

24. Кривенкова И.Ф. Зоопланктон в озёрах Малое и Большое Леприндо // Ученые записки Забайкальского государственного университета. 2016. Т. 11, № 1. С. 81–85. EDN: OAKIBL

25. Golosov S., Kirillin G. A parameterized model of heat storage by lake sediments // Environmental Modelling & Software. 2010. Vol. 25, No 6. P. 793–801. doi:10.1016/j.envsoft.2010.01.002 EDN: MXCOUD

26. Kirillin G., Hochschild J., Mironov D. et al. FLake-Global: Online lake model with worldwide coverage // Environmental Modelling & Software. 2011. Vol. 26, No 5. P. 683–684. doi:10.1016/j.envsoft.2010.12.004 EDN: OHQYWB

27. Mironov D., Heise E., Kourzeneva E. et al. Implementation of the lake parameterization scheme Flake into the numerical weather prediction model COSMO // Boreal environ. Res. 2010. Vol. 15. P. 218–230. lEDN: MXKEUF

28. Mironov D.V. Parameterization of Lakes in Numerical Weather Prediction. Description of a Lake Model // COSMO Technical Report. No. 11. Offenbach am Main: German Weather Service, 2008. 44 p.

29. Zdorovennov R., Golosov S., Zverev I. et al. Arctic climate variability and ice regime of the Lena River delta lakes // E3S Web of Conferences (IV Vinogradov Conference). 2020. Vol. 163. P. 04008. doi:10.1051/e3sconf/202016304008 EDN: MFJCSZ

30. Google Earth Engine. URL: https://code.earthengine.google.com/ (дата обращения 19.09.2024).

31. Brown C.F., Brumby S.P., Guzder-Williams B. et al. Dynamic World, Near real-time global 10 m land use land cover mapping // Scientific Data. 2022. Vol. 9. P. 251. doi:10.1038/s41597-022-01307-4 EDN: JMDVIP

32. Riggs G., Hall D., Salomonson V. A snow index for the Landsat Thematic Mapper and Moderate Resolution Imaging Spectrometer // Proceeding of the International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS ‘94, Vol. 4: Surface and Atmospheric Remote Sensing: Technologies, Data Analysis, and Interpretation. Pasadena, 1994. P. 1942–1944. doi:10.1109/IGARSS.1994.399618

33. Адамович Т.А., Ашихмина Т.Я., Кантор Г.Я. Использование различных комбинаций спектральных каналов космических снимков спутника Landsat 8 для оценки природных сред и объектов (обзор) // Теоретическая и прикладная экология. 2017. № 2. С. 9–18. EDN: ZHBHAT

34. Степанов С.Ю., Петров Я.А., Вагизов М.Р., Сидоренко А.Ю. Мониторинг данных дистанционного зондирования Земли по данным спутника Landsat // Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право. 2020. № 1(37). С. 206–216. EDN: GXKATJ