CC BY
156
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КОСМИЧЕСКИХ СНИМКОВ И ГЕОДАННЫХ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ РИСКОВ ПРИ РАЗЛИВАХ НЕФТИ
Мария Николаевна Алексеева
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки институт химии нефти сибирского отделения российской академии наук (ИХН СО РАН), 634021, Россия, г. Томск, пр. Академический, 4, младший научный сотрудник, тел. (3822)49-10-42, е-mail: amn@ipc.tsc.ru.
Ирина Германовна Ященко
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт химии нефти Сибирского отделения Российской академии наук, 634021, Россия, Томск, пр. Академический, 4, канд. геол.-минерал. наук, зав. лаборатории "Научно-исследовательский информационный центр с музеем нефтей", тел. (3822)49-18-11, e-mail: sric@ipc.tsc.ru
В статье рассмотрены методы сбора и интерпретации геоданных, представленных космическими снимками различного пространственного разрешения для оценки экологического риска чрезвычайных ситуаций, на примере разливов нефти при авариях на нефтепроводах. В статье рассчитаны: площади нефтезагрязненных земель, вегетационные индексы почвенно-растительного покрова на техногенно-нарушенных вследствие нефтедобычи территориях и объемы нефтепродуктов, поступающих в реки при их смыве с нефтезагрязненных участков водосборов.
Ключевые слова: нефтеразлив, экологический риск, космические снимки,
геинформационные системы.
USE OF SATELLITE IMAGES AND GEODATA FOR ASSESSING ENVIRONMENTAL RISK FOR OIL SPILLSMARIA
Maria N. Alexeeva
Institute of Petroleum Chemistry, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, 634021, Russa, Tomsk, 4 Akademichesky Avenue, Ph.D. in Geologyand Mineralogy, Head of the Laboratory, tel. (3822)49-10-42, e-mail: amn@ipc.tsc.ru
Irina G. Yashchenko
Institute of Petroleum Chemistry, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, 634021, Russa, Tomsk, 4 Akademichesky Avenue, Ph.D. in Geologyand Mineralogy, Head of the Laboratory, tel. (3822)-49-18-11, e-mail: sric@ipc.tsc.ru
The article describes the methods of collecting and interpreting geodata presented satellite images of different spatial resolution for the environmental risk assessment of emergency situations, the example of an oil spill from accidents on pipelines. The paper calculated: the area of contaminated land, vegetation index of the techno-damaged land cover, and volumes of entering oil in the river due to their run-off from contaminated drainage basin.
Key words: oil spill, environmental risk, satellite images, geinformatsionnye system.
Как известно, в региональном плане основная добыча нефти в России сосредоточена в ее азиатской части, в частности доля Западно-Сибирского нефтегазоносного бассейна в производстве нефти в 2010 г. составила 63 %.
Нефтедобыча в Западно-Сибирском бассейне в основном ведется в Ханты-Мансийском и Ямало-Ненецком АО, в Тюменской и Томской областях. Ханты -Мансийский АО является главным нефтедобывающим центром страны. В данное время на территории округа открыто более 360 месторождений нефти и газа, всего объем нефтедобычи в 2011 г. составил 51,3 % общероссийского объема добываемой нефти [1]. Известно, что в России около 99% добываемой нефти, более 50% производимой продукции нефтепереработки перемещается с помощью магистрального трубопроводного транспорта. Значительная часть сетей трубопроводов в районах нефтегазодобычи имеет срок службы более 30 лет, большинство труб и оборудования подвержено коррозии, вследствие чего зачастую случаются аварии на водоводах и нефтепроводах. В результате аварийных нефтеразливов происходит загрязнение атмосферы парами нефти, почвенно-растительного комплекса нефтепродуктами, сульфатами и хлоридами, содержащимися в пластовых водах и загрязнение рек в результате смыва нефтепродуктов с прилегающих нефтезагрязненных участков водосборов.
В общем случае анализ экологических рисков нефтеразливов для поиска возможных путей предупреждения аварий нефте- и продуктопроводов и снижению их неблагоприятного влияния на состояние окружающей природной среды включает: выявление потенциальных источников разливов нефти;
расчет объемов разливов нефти и их частоты; определение природных ресурсов и хозяйственных объектов, которые могут быть загрязнены в результате разливов нефти; разработка сценариев поведения нефти на водных и сухопутных поверхностях. В рамках данного подхода нами проведено:
1. Выявление нефтезагрязненных земель на тестовых участка, расположенных в Ханты-Мансийском АО;
2. Расчет распределения площадей типов растительного покрова и механически нарушенных территорий, подверженных нефтяному загрязнению;
3. Оценка состояния и изменения почвенно - растительного покрова нефтезагрязненных территорий с использованием вегетационного индекса NDVI;
4. Оценка объемов нефтезагрязнений рек в районах нефтедобычи с использованием дистанционных данных космических снимков (КС) Landsat и ASTER GDEM.
Для решения поставленных задач были использованы доступные в сети Интернет КС Landsat, TERRA/MODIS и ASTER GDEM. Обработка и анализ КС проводилась с использованием стандартных и специальных дополнительных модулей геоинформационных систем ArcView, ARCGIS с дополнительным модулем ArcHydro Tools, программа ERDAS Imagine.
Выявление и картографирование нефтезагрязненных земель нами выполнялось с использованием КС Landsat, которые получены из сети ИНТЕРНЕТ Геологической службы США [2]. В результате обработки КС Landsat выявлено, что на данной территории преобладают мелкие и средние (с
Л
площадью загрязнения от 1 до 10000 и от 10000 до 100000 м соответственно) нефтезагрязненные земли, распространенность которых составляет 87 % и 12 %
общей площади нефтезагрязненных земель данного участка (рис. 1) соответственно. Нарушенность данной территории, как процентное соотношение вырубок лесов и механических повреждений болотной и пойменной растительности по отношению к общей площади участка, составляет 68 %.
Рис. 1. Фрагмент КС с дешифрированными типами растительного покрова и нефтезагрязненными землями Нижневартовского района ХМАО
(по состоянию на 2000 г.)
Выделение зон с деградированной на данной территории в результате механических нарушений и химических загрязнений растительностью проводят с использованием вегетационных карт, в частности, с использованием продукта MODIS13Q1 и вегетационных карт, рассчитанными авторами по КС Landsat (рис. 2). Продукты MODIS13Q1 имеют разрешение 250 м на местности, определены за 16-дневный период и свободно распространяются в сети ИНТЕРНЕТ центром обработки данных N ASA (Goddard Distributed Active Archive Center - DAAC) [3].
Из рис. 2 следует, что для нефтезагрязненных территорий с давностью нефтеразливов до 2 лет территорий NDVI (normalized differential vegetation index) составляет от (-0,15) до 0,1, для вырубок, занятых вторичными лесами NDVI составляет от 0,15 до 0,2. И для ненарушенной растительности лесов болот и пойм NDVI составляет от 0,4 до 0,6. С течением времени на нефтезагрязненных территориях происходит восстановление растительного покрова с замещением видов растительности. Так, значения вегетационных
индексов земель с 8 летней давностью нефтезагрязнения составили от 0,22 до 0,32.
Рис. 2. Карты NDVI на основе: а) продукта MODIS13Q1 и б) Landsat (по состоянию на 2000 г.)
Как показывает практика, значительная часть нефтезагрязнений (от 20 до 60 %) приходится на болота, на которых расположены истоки рек. Нефтедобыча на месторождениях зачастую ведется в поймах рек и нефтезагрязненные участки расположены вблизи русел. Поэтому представляется актуальным разработка методики определения объемов смыва нефтепродуктов с нефтезагрязненных участков с применением дистанционных данных. Основой для наших исследований послужила методика [4], основанная на наземных исследованиях. В работе проводился расчет объемов смыва нефтепродуктов в реки с прилегающих нефтезагрязненных участков с применением дистанционных данных, доступных в сети Интернет КС Landsat и цифровой модели рельефа (Global Digital Elevation Model - GDEM). На рис. 3 а приведен фрагмент рельефа ASTER GDEM территории Нефтеюганского района Ханты-Мансийского АО с выделенными бассейнами рек и точками аккумуляции загрязнений. Границы выявленных с использованием моделей Arc Hydro Tools водосборных бассейнов рек определены на основе строения рельефа и особенностей стока поверхностных вод в реку. Точки аккумуляции
наносов и загрязняющих веществ расположены в зонах перехода реки от одного бассейна к другому в местах впадения притоков.
Рис. 3. Карто-схемы а) фрагмент рельефа ASTER GDEM территории Нефтеюганского района Ханты-Мансийского АО с выделенными бассейнами рек и точками аккумуляции наносов и загрязняющих веществ, б) карто-схема исследуемых водосборов рек: 1 - Лагерная, 2 - Межевая,
3 - Пучипигый, 4 - Могучая, 5 - Быстрая, 6 - Спокойная, 7 - Чистая
Исходя из методик расчета смыва нефтепродуктов с загрязненных участков водосборов в реки [4], нами установлено, что в 2000 г. с исследуемых водосборов (рис. 3б) общей площадью 447,5 км , в которой суммарная площадь нефтеразливов занимает менее 1 % этой территории, в реки поступило в сумме около 9,7 т нефтепродуктов.
Таким образом, геоданные на примере рассмотренных КС выступают в качестве важных источников информации для оценки экологических рисков аварийных разливов нефти, что наглядно показано в данной статье.
1. Коржубаев А.Г., Эдер Л.В. Нефтедобывающая промышленность России // Бурение & Нефть [Электронный ресурс]. - 2011. - Режим доступа: http://burneft.ru/archive/issues/2011-04/1.
2. База данных космических съемок [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://earthexplorer.usgs.gov.
3. Центр обработки данных NASA (Goddard Distributed Active Archive Center - DAAC) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://ladsweb.nascom.nasa.gov/
4. Калинин В.М. Диффузное загрязнение нефтепродуктами малых рек Среднего Приобья // Водное хозяйство России. - 2001. - Т. 3. - №4. - С. 384-393.
© М.Н. Алексеева, И.Г. Ященко, 2013
