Сорокин Д.А. (e-mail: sda@icwc-aral.uz), Заитов Ш.Ш.
Региональный информационно-вычислительный центр НИЦ МКВК, г. Ташкент, Узбекистан, Web: http://sic.icwc-aral.uz/
Remote Sensing based Dynamics of the Aral Sea Water Area
По данным обработанных космоснимков с использованием ArcGIS проведены расчеты и дана аналитическая оценка динамики площади и объема вод в Аральском море с момента начала его катастрофической деградации.
Аральское море, расположенное на границе Казахстана и Узбекистана, в центре среднеазиатских пустынь, еще в середине прошлого столетия было четвертым крупнейшим по площади озером мира (рис. 1). Однако за последние полвека площадь моря и объем воды в нем кардинально уменьшились, увеличилась его засоленность, почти полностью исчезло ранее процветавшее рыбоводство.
До 1960 года состояние Аральского моря оставалось вполне стабильным. За период наблюдений с 1850 до 1960 года колебания его уровня не превышали трех метров и были обусловлены исключительно природными факторами. Площадь Аральского моря в 1960 году составляла 68,9 тыс.кв.км, объём вод — 1083 куб.км, высота над уровнем моря — 53,4м.
Рис. 1. Местоположение Аральского моря на территории Средней Азии и изменение его акватории с середины прошлого века.
На сегодняшний день (2014 год) показатели моря значительно изменились (рис. 2): общая площадь (Большой Арал + Малый Арал) уменьшилась в восемь раз и составила чуть более 8 тыс.кв.км, общий объем сократился в 14 раз — около 76,6 куб.км, отметки уровней также разнятся: от 26 до 27 м в Большом и 42 м в Малом Арале (см. таблицу).
Табл. 1. Катастрофическое сокращение Аральского моря с 1960-х годов XX века.
Рис. 2. Динамика Аральского моря и изменение его показателей за период с 1960 по 2014 гг.
Существует множество различных мнений относительно причин исчезновения Аральского моря. Кто-то говорит о разрушении донного слоя Арала и перетекании его в Каспийское море и прилегающие озера. Кто-то утверждает, что исчезновение Арала — процесс естественный, связанный с всеобщим изменением климата планеты. Некоторые видят причину в деградации поверхности горных ледников, их запылении и минерализации осадков, питающих реки Сырдарью и Амударью.
Наша задача заключалась в оценке динамики Арала на основе данных дистанционного зондирования Земли с привлечением методов их обработки, моделирования, анализа и отображения (рис. 3). Исследование включало несколько этапов.
Рис. 3. Космоснимки акватории Аральского моря.
Шаг 1. Для мониторинга за водной поверхностью и прибрежной акваторией Аральского моря группой ГИС специалистов НИЦ МКВК использовались снимки спектрорадиометра MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer – один из ключевых инструментов на борту американских спутников) TERRA “13A1 NDVI” и Landsat TM (спутник по получению спутниковых фотоснимков планеты Земля) за 1987, 2010, 2012 и 2014 годы.
MODIS состоит из двух сканирующих спектрометров, один из которых (MODIS-N) снимает в надир, а ось съёмки другого (MODIS-T) может быть отклонена. 36 спектральных зон MODIS охватывают диапазон с длинами волн от 0,4 до 14,4 мкм. Съёмка в двух зонах (620-670 и 841-876 нм) ведётся с разрешением 250 м, в пяти зонах видимого и ближнего инфракрасного диапазона с разрешением 500 м, а в остальных (диапазон от 0,4 до 14,4 мкм) – 1000 м.
Landsat — наиболее продолжительный проект по получению спутниковых фотоснимков планеты Земля. Первый из спутников в рамках программы был запущен в 1972 году, последний Landsat 8 — 11 февраля 2013г. Оборудование, установленное на спутниках Landsat, сделало миллиарды снимков, которые являются уникальным ресурсом для проведения множества научных исследований в области сельского хозяйства, картографии, геологии, лесоводства, образования, разведки и национальной безопасности.
К примеру, Landsat 7 поставляет снимки в 8 спектральных диапазонах с пространственным разрешением от 15 до 60 метров на точку; периодичность сбора данных для всей планеты изначально составляла 16—18 суток.
Шаг 2. Используя программу ERDAS IMAGINE 9.1, сделана геометрическая обработка и радиометрическая корректировка снимков LandsatTM. Разработана цифровая модель высот местности (DEM) и смоделированы следующие образы:
- FillDEM –заполнение отсутствующих пикселей, сглаживание (геометрическая обработка и радиометрическая корректировка);
- Flowaccumulation – расчет водосборной территории (бассейн);
- Создан контур (граница бассейна) бассейна моря с использованием снимков SRTMDEM.
Шаг 3. Метод вычисления вегетационных индексов заключается в выделении зеленой растительности с помощью простого арифметического преобразования и относится к полностью автоматизированным методам, в которых участие пользователя ограничивается лишь одним последним этапом – идентификацией выделенных объектов. Нормализированный вегетационный индекс (NDVI) = это стандартизированный индекс, показывающий наличие и состояние растительности (относительную биомассу). NDVI также используется для мониторинга засухи, водной поверхности, мониторинга и прогнозирования сельскохозяйственного производства и составления карт наступления пустыни.
Облака, вода и снег дают лучшее отражение в видимом диапазоне, чем в ближнем инфракрасном диапазоне, в то время как разница практически равна нулю для скал и голой почвы. Обработка NDVI создает одноканальный набор данных, который в основном представляет зелень (зелёность). Документированное уравнение NDVI, используемое по умолчанию:
NDVI = ((NIR — R)/(IR + R)), где
NIR = коэффициент отражения в ближней инфракрасной области спектра, R = значения пикселей из красного канала.
Индекс выдает значения от -1,0 до 1,0, представляющие зелень, где все отрицательные значения в основном соответствуют водной поверхности и снегу (зимние снимки). Очень маленькие значения (0,1 и меньше) функции NDVI соответствуют пустым областям скал, песка или снега. Умеренные значения (от 0,2 до 0,3) представляют кустарники и луга, в то время как большие значения (от 0,6 до 0,8) указывают на умеренные и тропические леса.
Алгоритм расчета NDVI встроен практически во все распространенные пакеты программного обеспечения, связанные с обработкой данных дистанционного зондирования (ERDAS Imagine, ENVI, Ermapper, Scanex MODIS Processor, ScanView, ArcView Image Analysis), включен он и в последние версии ArcGIS.
В целом, главным преимуществом NDVI является легкость его получения: для вычисления индекса не требуется никаких дополнительных данных и методик, кроме непосредственно самой космической съемки и знания ее параметров.
Шаг 4. С помощью программ Google Earth и SAS Planet были выделены характерные точки для вычисления значения отражения. Далее по точкам построены графики для выделения необходимой классификации и определены значения пикселей для водной поверхности. Для этой задачи использовался инструмент (*Zonal Attribute) в программе ArcGIS.
Шаг 5. Далее средствами ArcGIS вычисляются площади водной поверхности, которые были получены из снимков Landsat TM и MODIS. Смоделированы растровые слои ГИС, характеризующие водную поверхность и голые почвы (скалистая местность и деградированные земли) для всех зафиксированных на снимках лет исследований.
Проведен анализ (сопоставление) точности смоделированной информации. Имея всю необходимую информацию, включая скаченные снимки и полученные из них с помощью моделирования классификации поверхности; онлайн анализ поверхности с помощью GooglePlanet и SAS Planet, были составлены таблицы, показывающие точность моделирования в ArcGIS по более чем 500 характерным точкам.
На базе смоделированных образов и топографической основы в ArcGIS был создан ГИС-проект, включающий соответствующие тематические слои в формате шейп-файла (*shp). Все компоненты шейп-файла для одного слоя имеют одно имя. Файл с расширением .shp содержит пространственные данные в двоичном коде, файл с расширением .dbf – атрибутивные данные в таблице в формате dBASE. Файл с расширением .shх представляет собой пространственный индекс, в котором в сжатом виде описана структура файла .shp. Другими словами, файл с расширением .shх является ключом к пространственным данным, благодаря которому осуществляется быстрое чтение шейп-файла, а следовательно, все операции поиска и выборочного отображения объектов.
Шаг 6. С помощью файла модели местности (DEM) были построены изогипсы по всей территории Аральского моря с шагом в отметке в 1 метр. С помощью карты изобат проведен расчет и составлена таблица отношения отметок высот с площадями поверхности Аральского моря (рис. 4). Используя батиметрические кривые, разработанные в 2001 году с помощью проекта ИНТАС-0511 REBASOWS, была составлена таблица зависимости объемов чаши моря от отметок высот местности с шагом в 1 метр. На основе табличных данных составлены соответствующие графики.
Рис. 4. Динамика береговой линии Аральского моря (вверху) и изолинии рельефа его котловины.
Выводы. Оценка площади зеркала водной поверхности Аральского моря с помощью ГИС технологий и сравнение с результатами моделирования показывают, что интенсивность уменьшения Западной части Аральского моря меньше чем Восточной. Выполненные расчеты и анализ данных дистанционного зондирования потвердели гипотезу о существования подземного перетока из Восточной части Большого Арала в Западную часть. Это позволило откорректировать методику расчета водного баланса Большого Арала.
Так например, расчеты водного баланса за август 2014 года по Западной части Большого Арала показывают, что потери воды на испарение составляют около 0,74 куб.км, в то время как потери объема (при изменении площадей с 3,39 до 3,38 кв.км) оцениваются всего в 0,14 куб.км; разницу составляет фильтрационный расход в 0,6 куб.км в месяц (в это время поверхностный приток в западное море отсутствовал). В сентябре – декабре при снижении площади водной поверхности Восточной части фильтрационный расход резко снижается до 0,10 — 0,15 куб.км в месяц.
