CC BY
25
4. Komarov V. L. vegetation Types of the South Ussuri region. Proceedings of the Ross soil and Botanical expedition. Academy Of Sciences, 1917. 260 PP.
5. Przewalski I. M. Journey to the Ussuri region, 1867-69 years. 2nd edition. Moscow, 1937. 467 PP.
УДК 622.85:622.271.45:550.814
МЕТОДИКА ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО МОНИТОРИНГА ПРИРОДНО-ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
Ю.П. Галченко, Г.В. Калабин, Ю.А. Озарян
Представлены результаты исследования пространственно-временной динамики естественного восстановления компонентов природно-технических систем в зоне воздействия горных предприятий. Проведен мониторинг площадного воздействия процессов освоения минерального сырья по спутниковым снимкам высокого разрешения. Исследованы показатели-индикаторы качества биомассы, измеренные в процессе спутникового мониторинга, в том числе коэффициенты спектральной яркости. На их основе рассчитаны вегетационные индексы растительности (ЫБУ1). В результате анализа и оценки современного состояния проблемы восстановления нарушенных территорий определены основные критерии устойчивого развития природно-техногенных систем.
Ключевые слова: природно-технические системы, дистанционное зондирование, восстановление биоты, геотехнология, коэффициент спектральной яркости.
Рост масштабов и темпов разрушения природной среды при освоении недр определяет необходимость активного использования современных методов и средств дистанционного мониторинга для решения экологических задач при взаимодействии горнопромышленной инфраструктуры и естественной биоты природных экосистем.
Рассматривая территориальную организацию пространства минеральных ресурсов, следует выделять два основных и совершенно независимых друг от друга природных тренда его эволюции:
- географический, отражающий характер распределения ресурсов запасов твердых полезных ископаемых;
- литосферный, отражающий как характер изменения глубины залегания запасов месторождений, так и особенностей их геологического строения и температурного режима вмещающей толщи горных пород.
Значительная неоднородность пространственного уровня фонового изменения качества атмосферы, гидросферы и биосферы, обусловленная неравномерностью географического размещения источников загрязнения различного масштаба воздействия и большой изменчивостью качества поверхностных водоёмов и почв, воспринимающих техногенное воздействие,
предопределяет необходимость одновременного изучения динамики состояния природной среды на региональном уровне с последующим выделением локальных территорий повышенного экологического риска. Обязательным требованием к применяемым методам является быстрое достижение практически значимых результатов благодаря способности получать информацию с различным временным разрешением в любом масштабе, а также возможности многократного анализа характеристик исследуемых территорий как в режиме реального времени, так и в сравнении с прошлыми событиями. Решение этой проблемы возможно с помощью мониторинга природно-технических систем на основе дистонционных методов зондирования Земли.
Обоснование общих подходов к проблеме
Основополагающая идея создаваемой методологии заключается в контроле природных и техногенных объектов на территориях деятельности горнопромышленных комплексов по космическим снимкам, масштаб которых выбирается в соответствии со структурой зон техногенного воздействия предприятий на биоту природных экосистем, а размер разрушения согласуется с площадью единичных растительных группировок, определяемой путём проведения сопряжённых наземных исследований. При этом временной интервал при космическом мониторинге принимается кратным времени полного погашения балансовых запасов месторождения.
Обрабатывая и анализируя спутниковые измерения, можно выделить и оконтуривать нарушенные территории с последующей количественной оценкой степени техногенного поражения фитоценоза по всей площади зоны разрушения биоты. Известно, что растительный покров является основным биофизическим индикатором состояния экосистем, поэтому контроль за динамикой количества биомассы, которая, в свою очередь, является интегральной мерой биологической продуктивности, позволяет определить уровень и характер развития техногенной деградации биоты на конкретной территории. Для обеспечения необходимой достоверности результатов исследования проводятся в вегетационный период с использованием индекса растительности. В этом случае объективным информационным показателем степени нарушенности биоты становится интегральный коэффициент отражения на различных участках изучаемой территории, а разница в значениях коэффициента отражения в красной и инфракрасной областях спектра становится мерой величины биомассы [1].
Так как спектральные свойства внешней поверхности растительного покрова зависят от свойств листьев, их плотности, ориентации в пространстве, для определения уровня стрессового состояния растений используется коэффициент спектральной яркости (КСЯ), определяемый по спутниковым измерениям. Он показывает отношение яркости в данном направлении (и,ф) к яркости в том же направлении ортотропной поверхно-
сти в определенном интервале длин волн (Х,Х+ёХ) при данных условиях освещения [2, 3]:
КСЯ^=
где Ал(и,р\ - яркость в данном направлении; А° - яркость в том же
направлении ортотропной поверхности.
В свою очередь, яркость любой биотической поверхности (А ) всегда может быть представлена как произведение удельной яркости (), зависящей от видового состава фитоценоза, на общую площадь листовой поверхности на сканируемом участке (Si):
А = а • 3.
Тогда приведённое выше выражение для определения коэффициента спектральной яркости примет вид
КСЯ = % ^ = V ^, отсюда = КСЯ,
где ауд - коэффициент спектральной яркости единицы площади листовой
поверхности фитоценоза.
Общее количество биомассы на исследуемой территории характеризуется величиной нормального вегетативного индекса (ЫОУГ), который вычисляется по формуле [4]
Шу1 = КСЯ4 - КСЯз
КСЯ4 + КСЯ3 '
где КСЯ4 - коэффициент спектральной яркости в ближнем инфракрасном (ИК) канале; КСЯз - коэффициент спектральной яркости в красном спектральном канале.
Наибольшую сложность при формировании информационных технологий с использованием дистанционных методов мониторинга представляет процесс дешифрирования космических снимков. В этой связи для получения достоверной информации о состоянии биоценозов необходимо иметь данные синхронизированных во времени наземных наблюдений, зафиксированных в период проведения дистанционного мониторинга. Допустимое отклонение во времени может составить 2 - 3 года в случае, если в этот период не наблюдались выбросы в атмосферу ожоговых для растительности концентраций газов и залповых сбросов жидких отходов в природные водоемы.
Результаты и их обобщение
Объектом исследований являются два типа фитоценозов, каждый из которых имеет внутреннюю структуру, определяемую климатическими и географическими факторами: природно-технические системы в районе Ко-
стомукшского горно-обогатительного комбината (ГОКа) (Республика Карелия) и Корфовского каменного карьера (Хабаровский край) - зоны тайги, смешанных и широколиственных лесов. В пределах первой природно-технической системы авторами определялась зона дистанционного поражения, а в пределах второй (Корфовского карьера) - зона прямого поражения. Типичным проявлением таежного типа растительности является тем-нохвойная тайга, которая отличается олигодоминантностью древостоя и крайней бедностью видового состава таежный флоры, развивающейся под пологие леса [5]. Таежная (бореальная) зона располагается на севере умеренного пояса. Поэтому на первом этапе проведения исследований в качестве объекта изучения были выбраны предприятия, расположенные в районах, занятых лесными биоценозами.
Для обнаружения и количественной оценки скрытых для наземного наблюдения процессов деградации лесных биогеоценозов, связанных с интегральным воздействием техногенных факторов горного производства, использованы результаты космического сканирования территорий [6]. Сканерные снимки района размещения железнорудного Костомукшского ГОКа масштаба 1:50000 были получены с некоммерческого спутника Ьаиёва17 с временным интервалом в 13 лет. Геометрически скорректированные и приведённые к реальной системе координат изображения, характеризующие величину коэффициента спектральной яркости, показаны на рис. 1
Рис. 1. Сканерные снимки промышленного района Костомукшского
ГОКа: синий цвет - водоёмы; зелёный - коренные спелые леса; голубой - хвостохранилища; красный - зоны техногенного угнетения
лесов
Значения этого коэффициента рассматривались как признаки для оценки распознаваемости зон техногенного угнетения. Степень изменения состояния древостоя в этих зонах определяется величиной коэффициента дефолиации (Кдф. ) [7]:
К _ ИЛ0 - Илп ед
Кдф. _—И-, ед.'
ИЛ 0
где ИЛ0 и Ит - индексы листовой поверхности до начала наблюдений и
после их завершения.
Известно, что индекс листовой поверхности (ИЛ ) - это отношение
суммарной поверхности листьев (БЛ ) к общей площади земной поверхности, покрытой растениями () [8]:
с
Ил _ ^ , ед.
с п
Подставив в эту формул значение 8Л , выраженное через величину КСЯ, получим
КСЯ
ИЛ _-^ •
ауд. 'сП
Тогда величина коэффициента деформации на техногенно-изменённых участках лесных сообществ составит
К _ 1 - КСЯ{
дф. КСЯ0
где КСЯ0 и КСЯ{ - коэффициенты спектральной яркости, измеренные в
начале и в конце отрезка времени, продолжительностью
Графическая интерпретация результатов выполненных расчётов по данным спутниковых измерений приведена на рис. 2.
Рис. 2. Зависимость коэффициента дефолиации (Куд ) от расстояния
до источника техногенного воздействия для района Костомукшского
ГОКа
По данным рис. 2 хорошо видно, что интенсивность техногенной дигрессии лесного общества в зоне максимального воздействия (в нашем случае, это внешняя граница земельного отвода предприятия) за период наблюдений возросла более чем в два раза (кривые 1 и 2). По мере удаления от источника воздействия (кривая 2) этот показатель быстро уменьшается и принимает фоновое значение на расстоянии, которое можно считать радиусом зоны техногенного воздействия для рассматриваемых условий. В соответствии с методикой исследований проведён комплекс наземных наблюдений с использованием метода оценки состояния растительного сообщества по величине коэффициента (КФА ) флуктуирующей асимметрии.
Усреднённые данные, полученные при проведении наземных наблюдений, приведены на рис. 3
а б
Рис. 3. Зависимость коэффициента флуктуирующей асимметрии (КФА ):
а - от расстояния до источника техногенного воздействия (Костомушский Гок); б - от возраста вторичного фитоценоза
(Корфовский карьер)
Сравнение графиков на рис. 2, 3 подтверждает достоверность принятой методики интерпретации данных космического мониторинга. Кроме того, следует отметить, что полученные экспериментальные закономерности по форме и положению критических точек хорошо коррелируют с ранее полученными и приведёнными в работе [9, 10] результатами теоретических исследований процессов депонирования биотой природных экосистем техногенных пылевых загрязнений в зависимости от длины их транзитного пути в атмосфере. Рис. 3 демонстрирует результат исследования процессов самовосстановления фитоценозов техногенного поражения в зоне воздействия карьера по добыче строительных материалов, где расположены отвалы вскрышных пород, на которых восстановление растительности происходит от пяти до пятидесяти лет. Установлено, что во втором случае значение коэффициенты флуктуирующей асимметрии значительно снижается при увеличении периода восстановления фитоценозов от 25 лет и выше. В данном случае среднее время восстановления биоты составляет
30 - 40 лет. Следует отметить, что все исследуемые участки находятся в пределах горного отвода карьера по добыче строительных материалов. Таким образом, зафиксировано естественное восстановление растительных сообществ даже при сохранении техногенного воздействия, но при отсутствии прямого влияния на исследуемую территорию. Положительная динамика коэффициента связана с двумя факторами: 1 - с увеличением времени хранения потенциально плодородных пород отвалов Корфовского карьера улучшаются физическо-механические характеристики и структура почвогрунтовая; 2 - зона обследования расположена на границе Больше-хехцирского государственного природного заповедника, в связи с этим, флора и фауна прилегающих территорий весьма разнообразна, здесь широко представлены различные типы лиственных, хвойно-широколиственных и темнохвойных лесов, что определяет высокие темпы восстановительных процессов.
Как было показано в работах [9, 11], проблема устойчивости экосистемы к тому или иному техногенному воздействию сводится, по своей сути, к определению условий самовосстановления фитоценоза экосистемы, нарушенного этим воздействием. Поэтому, опираясь на гипотезу о пропорциональном соответствии измеряемого в процессе космического мониторинга коэффициента спектральной яркости (КСЯ) с биологическими показателями, характеризующими техногенные изменения изучаемых фито-ценозов, можно определить величину коэффициента техногенного изменения экосистемы
КСЯ0 — КСЯ.
КТ =-0-'-, ед.
Т КСЯ0
Так как устойчивость экосистемы к техногенному воздействию принято трактовать как сохранение ее остаточной способности к самовосстановлению, показатель устойчивости экосистемы к воздействию, изменившему состояние фитоценоза (следовательно, и его отражающую способность), можно определить из выражения
КСЯ0 — КСЯг Ку = 1--0--, ед.,
у КСЯ 0
где КСЯ0; КСЯ{ - замеренные в процессе мониторинга коэффициенты
спектральной яркости для эталонного и изучаемого участков тундры или тайги. Для лесотундры каждый из вышеприведенных показателей устойчивости экосистемы определяются как средневзвешенная по размерам площадей тундрового и таежного биомов в составе изучаемого участка.
Используя данные космического мониторинга, можно с достаточной степенью надежности определить и некоторые демутационные характеристики фитоценозов в зоне техногенного воздействия. Как было показано в работе [9], самовосстановление растительных сообществ представляет собой итерационный процесс, длина «шага» итерации которого равна
длине переноса семян (1с) видов - эдификаторов фитоценоза, а его продолжительность - времени созревания растений (р). При такой последовательности событий можно сказать, что на расстоянии 1с от начала зоны поражения за время -зр величина ИВУ1 изменяется от фактически измеренного значения до исходного состояния, то есть до 1. Тогда интенсивность процесса самовосстановления
А(МВУ1) = I1 ~ ШП)1с, м/год.
-зр
Радиус зоны техногенного поражения фитоценоза (Яи) определяется как приведенный радиус фигуры, ограниченной линией с нулевым значением разницы между КСЯ4 и КСЯ3. При установленной выше среднегодовой интенсивности процесса самовосстановления фитоценоза общее время его самовосстановления (Тсв) можно определить выражением
ТСВ == Я = К1зр ч \год 1 = Я--^-,год.
СВ к(ИВУ1) 1(1 - ИВУ1) 1 1с 1 - ИВУ1
Таким образом, характер экологического влияния строительства и эксплуатации горного предприятия на площади полного поражения биоты определяется не абсолютным размером этой площади, а величиной соотношения её приведенного радиуса с длиной естественного переноса семян видов-эдификаторов фитоценоза. Если Яп<1с, то время самовосстановления фитоценоза биоты не зависит от величины приведенного радиуса техногенного поражения. Для более крупных земельных отводов, когда Яп>1с, длительность периода самовосстановления фитоценоза возрастает прямо пропорционально величине радиуса зоны техногенного поражение фитоценоза и обратно пропорционально интенсивности процесса самовосстановления, выраженной через изменение во времени величины ИВУ1, которая характеризует уровень продуктивности изучаемого фитоценоза.
Применительно к фактическим уровням биопродуктивности изученных районов расположения предприятий, продолжительность периода самовосстановления по коротко производному циклу составляет 38 лет. Для реального существующего размера зоны техногенного поражения биоты, составляющего 2 - 2,5 км, средняя скорость прироста продуктивности, вследствие итерационного характера процесса самовосстановления, снижается, а расчетное время самовосстановления возрастает до 100 - 160 лет.
Полученные результаты свидетельствуют о том, что при реабилитации участков полного техногенного поражения биоты в постэксплуатационный период существования добывающих предприятий механизмы естественного самовосстановления фитоценозов работают только при условии отсутствия прямого техногенного воздействия на территорию и расположения в непосредственной близости (на расстоянии до 500 м) естественного устойчивого фитоценоза с богатым видовым разнообразием.
Следовательно, основным экологическим ограничением при выборе геотехнологии разработки месторождений здесь следует считать предельную минимизацию размеров тех элементов инфраструктуры, которые требует полного уничтожения биоты нарушаемых экосистем.
Выводы
1. Поскольку основные перспективы расширения минерально-сырьевого потенциала недр России связаны с освоением территорий Сибири, Дальнего Востока и Крайнего Севера, главной экологической проблемой освоения большинства новых месторождений становится сохранение низкопродуктивных и неустойчивых биогеоценозов.
2. Степень экологической опасности техногенных факторов для конкретной экосистемы предлагается определять через количественную оценку изменений в биоте экосистем, используя космические измерения в сопряжении с наземными наблюдениями за состоянием природно-территориальных комплексов. При этом объективным информативным показателем степени нарушенности территории становится состояние почвенного покрова, а критерием - динамика и тренды изменения объема биомассы.
3. Выявленные закономерности изменения плотности подроста и его видовой состав на территориях вторичных лесных сообществ, прилегающих к сохранившимся участкам первичных фитоценозов, свидетельствует о том, что расстояние переноса семян основных лесообразующих видов может быть использовано как один из критериев регламентации размеров единичных земельных отводов при формировании инфраструктуры поверхностного комплекса добывающего предприятия.
4. Используя данные космического мониторинга, с достаточной степенью надежности можно дать количественную оценку интегрального уровня техногенного угнетения фитоценозов естественной биоты за пределами земельного отвода горных предприятий, а также определить показатель устойчивости экосистемы к воздействию, изменившему состояние фитоценоза (Ку) и время его самовосстановления (Тсв).
Список литературы
1. Калабин Г.В., Галченко Ю.П. Методология количественной оценки нарушенности территорий по данным сопряженного дистанционного и наземного мониторинга и её апробация // Экологические системы и приборы. 2007. № 2. С. 10-16.
2. Кондратьев К.Я., Федченко П.П. Спектральная отражательная способность и распознавание растительности. Л.: Наука, 1987. 216 с.
3. Lucht W., Lewis Р. Theoretical noise sensitivity of BRDF and albe-doretrieval from the EOS-MODIS and MISR sensors with respect to angular sampling // International Journal оf Remote Sensing.2000. No 21. P. 81-98.
4. Rouse J.W., Haas R.H., Schell J.A., Deering D.W. Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS // Third ERTS Symposium, NASA SP-351. Vol. 1. 1973.
5. Зональные типы биомов России: Антропогенные и естественные процессы восстановления экологического потенциала ландшафтов / под ред. К.М. Петрова. СПб.: Изд-во СПбГУ, 2003. 246 с.
6. Жарко В.О., Бартелев С.А. Оценка распозноваемости древесных пород леса на основе спутниковых данных о сезонных изменениях их спектрально-отражательных характеристик // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11. № 3. С. 159-170.
7. Иерусалимов Е.К. Зоогенная деформация и лесное сообщество. М.: Изд-во КМК, 2004. 264 с.
8. Свержев Ю.М., Логофет Д.О. Устойчивость биологических сообществ. М.: Наука, 1978. 360 с.
9. Трубецкой К.Н., Галченко Ю.П. Геоэкология освоения недр и экотехнология разработки месторождений. М.: Научтехлитиздат, 2015. 360 с.
10. Galchenko Ju., Ozaryan Ju. Method of quantitative assessment of the regularities of natural restoration of biota in zones of technogenic disturbance by extractive enterprises // E3S Web of Conferences. 2018. Vol. 56 [Электронный ресурс]. URL: https://www.e3s-conferences.org/articles/e3sconf/abs/2018/ 31/e3sconf_pcdg 2018_04006Ze3sconf_pcdg2018_04006.html.
11. Трубецкой K.H., Галченко Ю.П. Устойчивость биологических сообществ и экологическая безопасность освоения недр // Горный вестник. 1998. № 5. C. 3-8.
Галченко Юрий Павлович, д-р техн. наук, вед. науч. сотр., [email protected], Россия, Москва, Институт проблем комплексного освоения недр РАН,
Калабин Геннадий Валерианович, д-р техн. наук, гл. науч. сотр., [email protected], Россия, Москва, Институт проблем комплексного освоения недр РАН,
Озарян Юлия Александровна канд. техн. наук, ст. науч. сотр., [email protected], Россия, Хабаровск, Институт горного дела ДВО РАН
USE OF REMOTE SENSING DATA IN GEOINFORMATIONMONITORING OF NATURAL-TECHNICAL SYSTEMS
Yu. P. Galchenko, G.V. Kalabin, Yu. A. Ozaryan
The article presents the results of the study of the spatial and temporal dynamics of the natural rescovery of the components of natural-technical systems in the zone of techno-genic relief. Monitoring of the anthropogenic impact during open-cast coal mining was carried out using satellite imagery. The quality indicators of bio-mass, including the coefficients of spectral brightness, were investigated. Based on them, Normalized Difference Vegetation
Index (NDVI) was calculated. The main criteria for the sustainable development of natural and man-made systems are identified.
Key words: natural-technical systems, remote sensing, recovery of biota, geotech-nology, coefficient of spectral brightness.
Galchenko Yuri Pavlovich, doctor of technical sciences, professor, leading researcher, schtrek33@,mail.ru, Russia, Moscow, Institute of Comprehensive Exploitation of Mineral Resources Russian Academy of Science,
Kalabin Gennady Valerianovich, doctor of technical sciences, professor, leading researcher, kalabin.g @ gmail.com, Russia, Moscow, Institute of Comprehensive Exploitation of Mineral Resources Russian Academy of Science,
Ozaryan Julia Alexandrovna, candidate of technical sciences, senior researcher, ozaryanigd @ gmail.com, Russia, Khabarovsk, Mining Institute, Far Eastern Branch of the Russian Academy of Science
Reference
1. Kalabin G. V., Galchenko Yu. P. Methodology of quantitative assessment of disturbance of territories according to the data of coupled remote and ground monitoring and its approbation // Ecological systems and devices. 2007. No. 2. Pp. 10-16.
2. Kondratev K. Ya., Fedchenko P. P. Spectral reflectivity and vegetation recognition. L.: Nauka, 1987. 216 c.
3. Lucht W., Lewis R. Theoretical noise sensitivity of BRDF and al-bedoretrieval from the EOS-MODIS and MISR sensors with respect to an-gular sampling //International Journal of Remote Sensing.2000. No 21. Pp. 81-98.
4. Rouse J. W., Haas R. H., Schell J. A., Deering D. W. Monitoring veg-etation systems in the great plains with ERTS // Third ERTS Symposium, NASA SP-351. Vol. 1. 1973.
5. Zonal types of biomes of Russia: Anthropogenic and natural processes of restoration of ecological potential of landscapes / ed. by K. M. Petrov. Saint Petersburg: Ed. St. Petersburg state University, 2003. 246 PP.
6. Zharko V. O., Bartelev S. A. Estimation of recognizability of forest trees on the basis of satellite data on seasonal changes in their spectral-reflective characteristics // Modern problems of remote sensing of the Earth from space. 2014. Vol. 11. No. 3. Pp. 159-170.
7. Jerusalem E. K. Zoogenic deformation and forest community. Moscow: Ed. KMK, 2004. 264 PP.
8. Svergun Y. M., Logofet D. O. Stability of biological co-societies. Moscow: Nauka, 1978. 360 PP.
9. Trubetskoy K. N., Galchenko Yu. P. Geoecology of subsoil development and Ecotechnology of field development. M: Nauchtekhlitizdat, 2015. 360 PP.
10. Galchenko Ju., Ozarian Ju. Method of quantitative assessment of the regulations of natural restoration of biota in zones of technogenic dis-turbance by extractive enterprises / / E3S Web of Conferences. 2018. Vol. 56. URL: https://www.e3s - confer-ences.org/articles/e3sconf/abs/2018/ 31/e3sconf_pcdg 2018_04006/e3sconf_pcdg2018_ 04006.html.
11. Trubetskoy K. H., Galchenko Yu. P. Stability of biological communities and environmental safety of subsoil development // Gorny vest-Nik. 1998. № 5. C. 3-8.
