CC BY
76
УДК 574
Ф. П. Капсаргин, В. Б. Кашкин, К. В. Симонов, Д. В. Зуев
ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ ЭКОСИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ АТМОСФЕРЫ
В рамках исследования произведена оценка выбросов диоксида серы на основе спутниковых методов мониторинга окружающей среды. Определено их влияние на здоровье населения в районе промышленного производства ОАО «ГМК «Норильский Никель».
Ключевые слова: мониторинг, диоксид серы, спутник AURA, концентрация, риск.
В рамках проведенных исследований рассмотрена проблема прогнозирования изменения экосистемы на основе дистанционного зондирования газового состава атмосферы. Актуальность выбранной темы состоит в том, что диоксид серы (802) - сильнейший загрязнитель атмосферного воздуха, который негативно влияет на окружающую среду. Мощные или постоянные выбросы 802 приводят к деградации экосистемы. Соединения серы выбрасываются в атмосферу при сжигании угольного топлива, нефти, природного газа, а также при выплавке цветных металлов и производстве серной кислоты. Серный ангидрид образуется при окислении сернистого ангидрида. Конечным продуктом реакции является аэрозоль или раствор серной кислоты в дождевой воде, который подкисляет почву, вызывает различные заболевания у человека.
Известно, что мощные выбросы 802 могут приводить к возникновению кислотных дождей и климатическим изменениям. Так, например, в результате извержения вулкана Пинатубо на Филиппинах в 1991 г. в атмосферу было выброшено 20 млн тонн диоксида серы, что оказало мощное влияние на состояние озонового слоя. Менее крупные выбросы 802 ведут к локальным изменениям экосистемы, а регулярные эмиссии 802 могут привести к полной перемене облика природно-территориального комплекса, гибели популяций животного и растительного мира (вплоть до полного уничтожения биоценоза на определенной территории). Кроме того, именно выбросы диоксида серы представляют наибольший интерес с точки зрения глобального влияния на климат через образование долгоживущего сульфатного аэрозоля в стратосфере.
Актуальность работы обусловлена также тем, что дистанционные спутниковые методы контроля открывают новые возможности в изучении газового состава атмосферы и его динамики, мониторинга окружающей среды, прогнозирования техногенных и природных чрезвычайных ситуаций, связанных с поступлением загрязняющих веществ в атмосферу, а также упрощают изучение климатических изменений. Дистанционные методы позволяют исследовать экосистемы, подверженные воздействию выбросов загрязняющих веществ антропогенного и природного происхождения, а также рационально и оперативно реагировать на эти изменения. Эти методы дают возможность экономически целесообразно получать необходимые данные для наблюдения, изучения и отслеживания состава атмосферы.
В настоящее время, для решения задач мониторинга содержания и концентраций диоксида серы в атмосферном воздухе используются инструменты SCIAMACHY (на борту спутника ENVISAT) и OMI (на борту спутника AURA). Наиболее предпочтительными являются данные, получаемые инструментом OMI (Ozone Monitoring Instrument). Метод оценки концентрации диоксида серы основан на измерении спектральных характеристик света, рассеянного в атмосфере [1]. Сравнение спектральной интенсивности исходного и рассеянного в атмосфере «назад» излучения в ультрафиолетовом диапазоне даёт информацию о распределении и концентрации примесей диоксида серы, так как этот газ поглощает часть приходящего солнечного излучения. В результате обработки данных наблюдений OMI определяется концентрация диоксида серы на четырёх высотах над уровнем моря: 0,9 км, 2,5 км, 7,5 км и 17 км. Для измерения концентрации диоксида серы используются единица Добсона (е.Д. или DU). Одна е.Д. равна 0,01 мм толщины осажденного слоя диоксида серы при 0° С и атмосферном давлении 1013 ГПа, что составляет 2,69х1020 молекул диоксида серы на квадратный метр. Типичное фоновое значение концентрации SO2 в атмосфере составляет менее 1 е. Д. Погрешность оценки содержания диоксида серы прибором OMI равна ~ 1 е. Д.
OMI представляет собой направленный в надир спектрометр, предназначенный для регистрации солнечного излучения, отраженного атмосферой и поверхностью Земли, в диапазоне от 270 до 500 нм со спектральным разрешением порядка 0,5 нм. Ширина снимаемой полосы поверхности при угле обзора камеры в 114°, составляет порядка 2600 км, что позволяет вести измерения в глобальных масштабах. В нормальном режиме работы OMI (предназначенном для съемки в глобальных масштабах), размер пикселя (при съемке в направлении надира) составляет 13 *24 км вдоль и поперек полосы съемки соответственно. Пространственное разрешение можно увеличить, уменьшив размер пикселя до 13*12 км. Уменьшение размера пикселя позволяет вести наблюдения сквозь просветы в облачном покрове, что является важным при наблюдениях за состоянием тропосферы [2-3].
OMI является результатом дальнейшего развития разработанных в европейском космическом агентстве (ЕСА) инструментов GOME и SCIAMACHY, на которых отработана технология измерений с высоким спектральным разрешением, ведущихся в широкой
полосе спектра, включающей одновременно видимыи, УФ- и ИК-диапазоны, что, например, позволяло получать данные о наличии сразу нескольких незначительных газовых примесей («следовых» количеств) по данным одного измерения. Предшественником OMI является его американский аналог TOMS, разработанный NASA. Он использовал 6 спектральных диапазонов, позволяющих замерять количество озона в атмосферном столбе. Преимущество TOMS состояло в относительно небольшом разрешении 50x50 км в сочетании с возможностью ежесуточных глобальных наблюдений.
Прибор OMI измеряет поток рассеянного «назад» ультрафиолетового солнечного излучения Im. Для оценки содержания диоксида серы используется два спектральных канала. В одном из них наблюдается сильное поглощение, а во втором - слабое. Спектр поглощения диоксида серы в УФ-диапазоне приведен на рис. 1.
лицы за период с 2004 по 2012 гг., всего 156 167 строк [3]. Ниже приведен фрагмент этой таблицы (табл. 1).
На рис. 2 представлен пример визуализации данных о концентрации диоксида серы по измерениям OMI с сайта NASA за 2 мая 2011 г. [3]. Можно видеть, что концентрация в районе Норильска существенно повышена. При этом максимальный уровень зарегистрирован в точке с координатами 69,26° северной широты, 86,98° восточной долготы и составляет 5,32 е. Д., что соответствует более чем пятикратному превышению фонового уровня. Двукратное превышение концентрации соответствует участку общей площадью около 7000 км2, ограниченной пределами по широте 68,5°-69,6° северной широты, по долготе 84°-88° восточной долготы.
В течение суток 02.05.2011 г. выбросы диоксида серы составили около 1000 тонн, площадь поражения при этом 16 000 км2, что сравнимо с выбросами при извержении вулкана Безымянный 14 октября 2007 г., длившегося двое суток, когда выбросы SO2 составили 3000 тонн. Анализируя данные о выбросах диоксида серы за июль 2011 г. (рис. 3), можно сделать вывод, что в течение месяца концентрация SO2 не превышала фонового значения, кроме 27.07.2011 г., когда наблюдается двукратное превышение выбросов SO2 на площади в 1 000 км2. Максимальное значение концентрации диоксида серы в 2,37 е. Д. регистрировалось в точке с координатами: 69,32° северной широты и 86,15° восточной долготы. В течение этого дня общее количество выбросов диоксида серы составило 260 тонн, площадь поражения при этом составила 6 633 км2.
Рис. 1. Спектр поглощения Б02 в ультрафиолетовом диапазоне длин волн
В УФ диапазоне, кроме диоксида серы, поглотителем электромагнитного излучения является озон. Для оценки общего содержания озона также используется несколько спектральных каналов. Алгоритм восстановления содержания S02 в атмосфере основан на использовании вертикальных модельных профилей озона и диоксида серы. Решается обратная задача. Путем варьирования модели минимизируется средний квадрат разности между измеренными и модельными параметрами [1].
Используемая в работе база данных космического мониторинга 0М1 по выбросам в атмосферу диоксида серы в районе г. Норильска, имеет вид текстовой таб-
Рис. 2. Визуализация данных S02 за 02.05.2011, общая масса S02 1000 тонн, максимум S02 5,32 е.Д. на 69,26° северной широты, 86,98° восточной долготы
Фрагмент базы данных OMI
Таблица 1
Дата С. (UTO) Широта Долгота SO2 0,9км SO2 2,5км SO2 7,5км SO2 17км
01102004 10468 68,98 88,93 4,281 0,813 0,18 0,073
01102004 10470 69,01 88,61 5,12 7,724 1,804 0,767
01102004 10472 69,05 88,28 2,674 6,496 1,377 0,57
Примечание. S02_0,9 км - концентрация S02 на высоте 0,9 км в е.Д., S02_2,5 км - концентрация S02 на высоте 2,5 км в е.Д., S02_7,5 км - концентрация S02 на высоте 7,5 км в е.Д., S02_17 км - концентрация S02 на высоте 17 км в е.Д.
а б в
Рис. 3. Визуализация данных Б02 за 01.07.2011, 23.07.2011 и 27.07.2011: а - 01.07.2011, общая масса Б02 15 тонн, максимум Б02 1,39 е. Д. на 69,26° северной широты, 86,27 ° восточной долготы; б - 23.07.2011, общая масса Б02 5 тонн, максимум Б02 1,50 е. Д. на 70,28° северной широты, 96,14 ° восточной долготы; в - 27.07.2011, общая масса Б02 261 тонн, максимум Б02 2,37 е. Д. на 69,32° северной широты, 86,15° восточной долготы
В ходе исследований произведен анализ экологического риска загрязнения диоксидом серы Норильского промышленного района, эти данные сопоставлены с уровнем заболеваемости, характерным для указанной территории. Экологический риск - количественная или качественная оценка экологической опасности неблагоприятных воздействий на природную среду [4]. Экологический риск рассматривается как вероятность возникновения неблагоприятных ситуаций в состоянии природной среды, разрушения экосистем или гибели популяций и отдельных видов под воздействием хозяйственной деятельности человека. Наиболее разработаны два направления оценки рисков: первое - связано с оценкой возможности потери жизни или причинения ущерба здоровью населения [4], второе - с определением среднего риска ущерба, причиняемого выбросом загрязнений в атмосферу.
Постоянное присутствие в окружающей среде диоксида серы создает определенную степень экологического риска. Принято рассматривать три уровня экологического риска: пренебрежимый, приемлемый, неприемлемый, с учетом которых на исследуемых территориях могут быть выделены зоны пренебрежи-мого, приемлемого и неприемлемого рисков. Важным вопросом при этом является определение значений концентраций загрязняющих веществ, соответствующих разным уровням риска.
Уровень загрязнения атмосферы в долях ПДК (предельно допустимая концентрация), соответствующий зоне неприемлемого риска, устанавливается на основе данных и методических материалов [5]. Среднегодовые концентрации загрязняющих веществ в атмосферном воздухе рассчитываются согласно ГОСТ 17.2.3.01-86 «Охрана природы. Атмосфера. Правила контроля качества воздуха населенных мест». Степень загрязнения воздуха рассчитывается с учетом кратности превышения среднегодового значения ПДК веществ, их класса опасности, допустимой повторяемости концентраций заданного уровня, массы веществ, одновременно присутствующих в воздухе. Среднегодовые значения ПДКс/г. связаны со среднесуточным значением ПДКс/с соотношением:
ПДКс/г= а ПДКс
(1)
где а - коэффициент, значение которого определяется в интервале 0,1-1,0 в зависимости от класса опасности вещества.
Зоной неприемлемого риска будем рассматривать участок территории, в пределах которого значение комплексного показателя среднегодового загрязнения атмосферного воздуха Р соответствует уровню чрезвычайной экологической ситуации [5] и выбирается равным 8. Переходя (согласно (1)) к среднесуточным значениям ПДКс/с для выбросов сажи, получим соотношение:
8*ПДКс/г = 8*(0,3* ПДКс/с) = 2,4 ПДКс/с;,
из которого следует что, границей зоны неприемлемого риска можно принять уровень загрязнения атмосферного воздуха, равный 2,4 ПДКс/с для сажи, выбрасываемой в атмосферу из газовых факелов.
Приемлемым, принимается уровень риска, с которым общество может смириться из-за отсутствия у него необходимых материальных ресурсов для осуществления в полном объеме защитных мероприятий. Зоной вышеописанного риска считают территорию с уровнем загрязнения атмосферы от 2,4 ПДК до 1 ПДК. За пределами этой территории - пренебрежи-мый уровень риска. Результаты расчетов для Норильского промышленного района отображены на рис. 4.
£69.5| а.
а> ш а Л
I 69я
? 87
Норильск
87.5 88 88.5 89
Градусы восточной долготы
| Неприемлемый уровень риска Приемлемый уровень риска 11ренебрежимый уровень риска
Рис. 4. Карта значений экологического риска для Норильской промышленной зоны
б
Рис. 5. Заболеваемость с 2006 по 2011 года: а - мочекаменная болезнь; б - злокачественные новообразования мочевыводящих путей
Анализ результатов исследования указывает на то, что территория в районе комбината находится в зоне неприемлемого уровня экологического риска. Высокие же показатели заболеваемости в городе Норильск являются косвенным подтверждением этих выводов (этот показатель по сравнению с Таймырским автономным округом выше на ~ 40 %).
Характерное для Норильска наличие токсичного смога при любом направлении ветра регистрируется спутниковым методом дистанционного зондирования атмосферы. Выделены «мишени» негативного влияния на здоровье людей производственной деятельности ГМК «Норильский никель»:
- высокий процент заболеваемости дыхательных путей;
- рост уровня мочекаменной болезни (рис. 5);
- увеличение числа онкологических заболеваний;
- повышение количества бесплодных браков;
- возникновение профессиональных заболеваний.
За период с 2006 по 2011 г. отмечено повышение
уровня заболеваемости на 22,7 % по мочекаменной болезни, что отражено на рис. 5. Статистический анализ онкоурологической заболеваемости повторяет вышеописанную картину (отмечено увеличение обращаемости с этим видом заболеваний на 13 %). Возможно, это связано с неприемлемым уровнем экологического риска для Норильской промышленной зоны.
Выводы. В рамках исследования произведена оценка состояния экосистемы на основе данных спутникового метода мониторинга окружающей среды. Построена карта значений экологического риска для Норильской промышленной зоны, ограниченной координатами 67-70° северной широты, 87°-90° восточной долготы. Выявлено, что территория вблизи Норильска, характеризуется неприемлемым уровнем экологического риска. Повышенные значения концентрации диоксида серы в атмосфере отрицительно сказывается на здоровье населения. Это приводит к
повышению общего уровня заболеваемости на исследуемой территории.
Таким образом, спутниковые методы контроля атмосферы должны стать неотъемлемой частью системы мониторинга крупных промышленных объектов. Анализ данных независимого спутникового мониторинга позволяет контолировать состав атмосферы, выявлять повышенные концентрации загрязняющих веществ на различных высотах за короткий промежуток времени. Все это открывает новые возможности в прогнозировании и определлении причин различного рода заболеваний, характерных для исследуемой территории.
Библиографические ссылки
1. Krotkov N. A., Carn S. A., Krueger P. K., Yang K. Band residual difference algorithm for retrieval of SO2 from the Aura Ozone Monitoring Instrument (OMI) // IEEETrans.Geosci. Remote Sensing, AURA Special Issue. 2002. Vol. 44(5). Р. 1259-1266. 608 с.
2. Koninklijk Nederlands Meteorologisch Instituut : офиц. сайт Королевского Метеорологического Института Нидерландов [Электронный ресурс]. URL: http://www.knmi.nl.
3. National Aeronautics and Space Administration : сайт NASA по глобальному мониторингу диоксида серы [Электронный ресурс]. URL: http://SO2.umbc.edu/omi/.
4. Осипова Н. А. Техногенные системы и экологический риск. Томск : Изд-во ТПУ, 2005. 112 с.
5. Критерии оценки экологической обстановки территорий для выявления зон чрезвычайной экологической ситуации зон экологического бедствия -Методика Министерства природных ресурсов РФ от 20 ноября 1992 г. // Отд-лаб.ру : междунар.сайт по охране труда [Электронный ресурс]. URL: http://www. otd-lab.ru/documents/metodicheskie-ukazaniya-mu/meto-dika-kriterii-otsenki-ekologicheskoi-obstanovki-territorii-.
а
F. P. Kapsargin, V. B. Kashkin, K. V. Simonov, D. V. Zuev
ASSESSMENT ECOSYSTEM BASED ON REMOTE SENSING OF THE ATMOSPHERE
The problem of estimation of ecological conditions near plants of the Polar Division of Norilsk Nickel company is captivated one due to large emissions of sulfur dioxide and another gases in atmosphere. Only remote sensing gives the total picture of atmosphere pollution. The impact of these emissions on human health revealed in this area.
Keywords: monitoring, sulfur dioxide, satellite AURA, concentration, risk.
© Капсаргин Ф. П., Кашкин В. Б., Симонов К. В., Зуев Д. В., 2012
УДК 616.6
Ф. П. Капсаргин, К. В. Симонов, Л. Кадена, Д. В. Зуев, Л. Ф. Зуева
ДИАГНОСТИКА СЛОЖНЫХ ЯВЛЕНИЙ НА ОСНОВЕ ГЕОМЕТРИЧЕСКОГО
АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ
Представлен краткий обзор основных понятий шиарлет-преобразования пространственных данных наблюдений. Показаны возможности нового подхода для геометрического анализа сложных медицинских изображений. Предложенный метод позволяет улучшить рентгенологическую диагностику урологических заболеваний путем детализации изменений тканей.
Ключевые слова: шиарлет преобразовние, вейвлеты, 11-минимизация, геометрический анализ медицинских изображении, уролитиаз, уретероскопия.
Проблеме разделения изображения на морфологически различные составляющие в последнее время уделяют много внимания в научной среде в связи с её значимостью для важных приложений. Успешные методики для эффективного и точного решения этой задачи могут быть в действительности быть применены к гораздо более широкому кругу областей, в том числе к медицинской визуализации изображений для целей диагностики сложных явлений.
В данном исследовании авторы представили краткий обзор возможностей использования для решения задач диагностики и принятия решений так называемое шиарлет-преобразование (сдвиговое) пространственных данных наблюдений (изображений). Шиарлеты стали частью обширной исследовательской деятельности в течение последних лет для того, чтобы создать новый инструмент для анализа и обработки массивов многомерных данных, которые выходят за рамки традиционного Фурье и вейвлет-анализа [1-7].
Отметим, что хотя проблема разделения морфологических отличительных черт кажется неразрешимой (она неопределенна), так как имеем только одни известные данные (изображения) и два или более неизвестных, в последние годы проведены обширные исследования на эту тему. В монографии [8] положено начало разработке метода разложения изображений, в частности, с применением вариационных методов. Несколько лет спустя, в работе [9] предложен «морфологический анализ компонентов», где показано, что задача разложения может быть разрешима, если есть информация о типе особенностей, которые должны
быть извлечены при условии, что морфологические различия между ними достаточно сильны.
Для разделения точки и криволинейной особенности в последнее время теоретически доказано в [2], что 11 -минимизация решает эту задачу со сколь угодно высокой точностью, предлагая комбинированный набор вейвлетов и кёрвлетов. Вейвлеты обеспечивают оптимально редкое разложение для точечных структур, а кёрвлеты обеспечивают оптимально редкое разложение для криволинейных структур. Следовательно, -^-минимизация, применяемая к разложению коэффициентов исходного изображения, преобразует точечные структуры в вейвлеты, а криволинейные структуры в кёрвлеты, таким образом, автоматически разделяя изображение.
Сравнительно недавно появилась новая система представлений, так называемая шиарлет-система (преобразование), она обеспечивает единую обработку непрерывных моделей (изображений), а также цифровых моделей [10-12]. Шиарлет-системы - это системы преобразований, порожденные параболическим масштабированием, сдвигом и оператором параллельного переноса к исходным пространственным данным наблюдений. Это те же вейвлет-системы, имеющие двоичное масштабирование и параллельный перенос функции, однако также включающие в себя характеристику направленности, имея дополнительную «сдвиговою» операцию (анизотропное масштабирование). Эта операция, фактически, дает более удобный подход для анализа направлений, обеспечивая тем самым единую обработку данных, дискретных и непрерывных областей изучаемого изображения [1].
