Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)
Архив конференций
Дополнительная информация
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:

Четырнадцатая Всероссийская открытая конференция "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса"

XIV.B.189

Возможности космических данных для оценки риска здоровью населения от индустриального загрязнения воздуха

Балтер Б.М. (1), Балтер Д.Б. (1), Егоров В.В. (1), Стальная М.В. (1), Фаминская М.В. (2)
(1) Институт космических исследований РАН, Москва, Россия
(2) Российский государственный социальный университет, Москва, Россия
Оценка риска здоровью населения от индустриального загрязнения воздуха с использованием модели рассеяния AERMOD включает следующие шаги. 1. Формирование модели местности: рельеф, альбедо, параметр Боуэна, неровность (последние 3 – на площади 10 х 10 км напрямую или по стандартным значениям для типов землепользования, полученных классификацией многолетних данных). 2. Формирование метеорологической модели по данным метеостанций и радиозондов: восходящий теплопоток, параметр Монина-Обухова и др. 3. Формирование модели источников: расположение, высота, величина выброса и др. 4. Расчет рассеяния и получение поля среднегодовых и максимальных разовых концентраций загрязнителей. 5. Учет структуры расселения и получение поля острых и хронических рисков разного вида. В данной работе дан обзор возможности применения космических данных на каждом этапе (только имеющиеся в свободном доступе). Даются оценки величины ожидаемого уточнения указанных параметров по космическим данным и соответствующего уточнения риска для различных типов предприятий и источников загрязнения. Оценки основаны на опыте более чем 100 проектов по расчету риска. ** обозначены данные, использованные в практических работах, * – в экспериментальных работах. В скобках указано пространственное разрешение. «Сезон» означает, что данные многолетние, в разбивке по сезонам года. Знак + означает, что необходимы несколько типов данных совместно. «Отн.» - в относительных единицах. ДВР - данные с высоким разрешением (QuickBird, GeoEye, WorldView), частично доступны через сервис Google Earth.
1. Рельеф местности: SRTM** (90 и 30 м) и ASTER GDEX** (30 м). Альбедо: Landsat 5-8* сезон (30 м), MODIS MCD43A* сезон (0.5 км). Параметр Боуэна: MODIS MOD16A2 сезон (1 км), PALSAR-2 (25 м), ASAR (30-150 м). Неровность: PALSAR-2 (25 м), ASAR (30-150 м). Классификация: Landsat 5-8* сезон (30 м), Sentinel-2 сезон (10-20 м).
2. Теплопотоки нисходящий и восходящий: MODIS MOD07* сезон (5 км) + MCD43A1* сезон (1 км) + MOD11A1* сезон (1 км) + MOD04* сезон (10 км), ASTER сезон (15-90 м).
3. Расположение и высота источников: ДВР**. Объем и температура выброса по высоте подъема шлейфа: ДВР**, для крупных шлейфов - Landsat 7-8** (15-30 м), ASTER (15-90 м), Sentinel-2 (10-20 м).
4. Непосредственная оценка концентраций: по спектральным линиям (мощные выбросы) – Hyperion (30 м), по коэффициенту поглощения: Landsat 7-8** (15-30 м), ASTER (15-90 м), Sentinel-2 (10-20 м).
5. Расположение и типы поселений: ДВР**.
Некоторые результаты. 1. Эффект рельефа на концентрации – до 30-50% ПДК. Эффект уточнения альбедо по Landsat – 3-20% отн. Эффект уточнения неровности по радару – 70-100% отн. Эффект классификации по Landsat – 10% ПДК. 2. Эффект уточнения теплопотока по MODIS – до 1 ПДК. 3. Эффект уточнения объема выброса по высоте шлейфа: скважина по Landsat - ~50% отн., тушение кокса по ДВР – до 10 раз отн. 4. H2S по коэффициенту поглощения сажи и модели источника: скважина по Landsat – 70 раз отн.
Работа поддержана грантом РФФИ 16-07-00170.

Ключевые слова: AERMOD, Landsat, MODIS, Sentinel, PalSAR, Hyperion, ASTER, ASAR, рассеяние, неровность, альбедо, параметр Боуэна, рельеф, классификация

Презентация доклада

Технологии и методы использования спутниковых данных в системах мониторинга

65