CC BY
219
УДК 528.854 О.С. Токарева,
ТПУ, ИХН СО РАН, Томск Д.С. Климентьев ТПУ, Томск
ОЦЕНКА ПОСЛЕДСТВИЙ НЕФТЯНЫХ РАЗЛИВОВ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ
Обнаружение аварийных разливов нефти с использованием данных дистанционного зондирования Земли позволяет получать достоверную информацию об экологическом состоянии окружающей среды в нефтедобывающих регионах. В данной работе приведены результаты картографирования разливов нефти на территории Васюганской группы месторождений в Томской области на основе обработки космических снимков со спутника Landsat с пространственным разрешением 30 м.
O.S. Tokareva
Tomsk Polytechnic University (TPU)
30 Lenin Ave., Tomsk, 634050, Russian Federation Institute of Petroleum Chemistry SB RAS (IPC SB RAS)
Akademichesky ave., 4, Tomsk, 634021, Russian Federation D.S. Klimentiev
Tomsk Polytechnic University (TPU)
30 Lenin Ave., Tomsk, 634050, Russian Federation
ASSESSMENT OF CONSEQUENCES OF OIL FLOODS ON THE BASIS OF REMOTE SENSING DATA
The result of oil floods mapping on basis of processing of space images from the satellite Landsat (spatial resolution 30 m) is presented in this work. The pilot territory selected in the Tomsk region (Vasugan group of oil deposits).
Одной из основных проблем нефтегазовой отрасли, представляющих экологическую опасность, являются аварийные разливы нефти. Аварии происходят в результате отказа технологического оборудования, прорывов нефтепроводов и т. д., при этом динамика аварий на промыслах является угрожающей. За 2007 г. в Томской области зафиксировано 1 396 аварийных ситуаций - фактически 4 аварии в день. Главная причина в том, что компании, ведущие нефтегазодобычу, практически не занимаются профилактикой и вкладывают деньги в основном в ликвидацию последствий аварий. В результате в области нефтепродуктами загрязнено около 200 га земель, существенный урон наносится лесным ресурсам. При этом добывающие компании медленно ведут восстановительные работы на загрязненных территориях [1].
Нефть, попадая в почву, вызывает значительные, порой необратимые изменения ее свойств - образование битуминозных солончаков, гудронизацию, цементизацию и т. д. Эти изменения влекут за собой ухудшение состояния растительности и биопродуктивности земель. В
результате нарушения почвенного покрова и растительности усиливаются нежелательные природные процессы - эрозия почв, деградация, криогенез [2]. Известно, что на участках, сильно загрязненных нефтью, растительность, мхи и лишайники полностью погибают. При загрязнении болот нефть разливается по направлению движения болотных вод и, попадая в водоемы, покрывает огромные участки водной поверхности, нарушая кислородный, углекислотный и другие виды газового обмена. Окисленные компоненты нефти оседают на дно водоемов и накапливаются в цепях питания гидробионтов. Даже при малых концентрациях наиболее токсичные и быстродействующие низкокипящие углеводороды оказывают отравляющее воздействие на низшие формы жизни в водной среде [3, 4].
Нефтяные компании зачастую скрывают, либо не разглашают информацию о возникающих авариях, чтобы избежать санкций, которые будут к ним применены. Поэтому актуальной задачей является обнаружение нефтяных разливов на космических снимках (КС), так как данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) объективно отражают складывающуюся ситуацию. Использование КС позволяет более эффективно решать задачи оценки экологического состояния обширных по площади территорий Западной Сибири.
Для проведения исследований был выбран участок на территории нефтедобычи в Томской области, на котором расположена Васюганская группа месторождений, где по данным [5-7] происходит наибольшее количество аварий. В работе использованы разновременные КС со спутника Landsat: 2 мультиспектральных снимка с пространственным разрешением 30 м с датами съемки 07.09.2006 и 26.06.2000 и 2 соответствующих им КС в тепловом канале с разрешением 60 м.
Обработка данных ДЗЗ проводилась с использованием программного комплекса ERDAS Imagine, сочетающего функции растровой и векторной геоинформационной системы и системы для обработки изображений, ориентированной на данные аэро- и космических съемок. ERDAS Imagine предоставляет широкий набор средств для повышения читаемости и информативности изображения, составления карт землепользования и выделения объектов с применением контролируемой (на основе принципа максимального правдоподобия, минимального расстояния, расстояния Махалонобиса) и неконтролируемой классификации (иерархический кластерный анализ), выявления изменений, произошедших с течением времени на какой-либо территории и т. д. ERDAS Imagine позволяет интерактивно конструировать модели, используя специальный объектно -ориентированный графический редактор алгоритмов Model Maker, открывая доступ более чем к 200 операциям по обработке изображений и манипулирования данными ГИС. В частности, могут быть созданы модели для описания природной среды и происходящих в ней процессов [8, 9].
По результатам неконтролируемой классификации мультиспектральных КС были выделены следующие классы: темнохвойный, светлохвойный и мелколиственный лес, болотная растительность, водные объекты, гари и др.
Для идентификации инфраструктуры нефтяных месторождений и нефтепровода использованы векторные слои: границы месторождений,
кустовые площадки, внутрипромысловые продуктопроводы и дороги, магистральный нефтепровод. Указанные объекты достаточно хорошо дешифрируются на КС. На первом этапе работы векторные слои были преобразованы в проекцию UTM Zone 43 и совмещены с имеющимися снимками. Данная процедура позволяет также выявить области, где возможны разливы нефти.
Для определения спектральных характеристик разливов нефти использованы данные дешифрирования КС территории Самотлорского нефтяного месторождения, полученные с привлечением наземных исследований [10]. На основе анализа разновременных КС и проведенной неконтролируемой классификации выделены объекты на территории нефтепромыслов и вдоль нефтепроводов, обозначенные на рис. 1 черным цветом, которые с учетом косвенных признаков могут быть идентифицированы как разливы нефти.
Необходимо отметить, что в результате проведенной классификации объекты, показанные на рис. 1, попали в один класс с участками, которые на самом деле являются лесными гарями (рис. 2). На основании этого нельзя утверждать, что данные объекты являются именно разливами нефти, а не последствиями пожаров.
Рис. 1. Разливы нефти Рис. 2. Лесная гарь
Известно, что для дешифрирования нефтяных разливов используются данные тепловой съемки, поэтому для уточнения результатов дешифрирования использован КС, полученный в тепловом канале.
На рис. 3 изображен фрагмент карты, полученной в результате неконтролируемой классификации данных теплового канала, соответствующий участку на рис. 2. Черным цветом на рис. 3 выделены объекты, спектральные характеристики которых в тепловом канале близки к
характеристикам предполагаемых нефтяных разливов, однако при классификации мультиспектрального снимка они были отнесены к другому классу. Как видно из рис. 3, при классификации данных теплового канала гари не попадают в один класс с разливами нефти, т.к. имеют различные величины теплового излучения.
Совместный анализ изображений, полученных в результате классификации мультиспектральных данных и данных еплового канала, позволил выделить нефтяные разливы в отдельный класс.
Таким образом, на основе обработки космических снимков со спутника Landsat территории нефтедобычи в Томской области с использованием инструментария, предоставляемого системой ERDAS Imagine, построена цифровая карта нефтяных разливов, которая может быть использована в дальнейшем для оценки экономического ущерба.
Необходимо отметить, что пространственное разрешение
используемых
позволяет
незначительные
разливы.
в работе КС не обнаруживать по площади
Рис. 3. Изображение гари на карте, полученной в результате классификации данных теплового канала
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Под председательством губернатора Томской области Виктора Кресса прошло заседание [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.arto.ru/news-3555.html.
2. Гриценко А.И., Акопова Г.С., Максимов В.М. Экология. Нефть и газ. - М.: Наука, 1997. - 598 с.
3. Маковский В.И. Влияние нефтезагрязнений на растительный покров и торфяную залежь олиготрофных болот [Текст] / В.И. Маковский // Растительность в условиях техногенных ландшафтов Урала: сб. научн. трудов. - Свердловск: УрО АН СССР, 1989. - С. 96 - 102.
4. Васильев С.В. Воздействие нефтегазодобывающей промышленности на лесные и болотные экосистемы. - Новосибирск: Наука, 1998. - 127 а
5. Экологический мониторинг: Состояние окружающей среды Томской области в
2004 г. [Текст]. - Томск: DesignBand, ООО «Атри», 2005. - 180 с.
6. Экологический мониторинг: Состояние окружающей среды Томской области в
2005 г. [Текст]. - Томск: Графика, 2006. - 148 с.
7. Экологический мониторинг: Состояние окружающей среды Томской области в
2006 г. [Текст]. - Томск: Графика, 2007. - 148 с.
8. ERDAS ША^ШЕ 9.3 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.dataplus.ru/Soft/ERDAS/IMAGINE/Index.htm.
9. ERDAS IMAGINE [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://wikipedia.org/wiki/ERDAS_Imagine.
10. Нефтяные разливы - вид из космоса [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.dataplus.ru/Arcrev/Number_17/6_Oil.htm.
© О.С. Токарева, Д.С. Климентьев, 2010
