Шестнадцатая Всероссийская Открытая конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)»
XVI.F.77
Изучение и моделирование неоднородностей теплофизических свойств тундрового почвенно-растительного покрова по данным наземных наблюдений и космической съемки
Корниенко С.Г. (1)
(1) Институт проблем нефти и газа РАН, Москва, Россия
Трансформации многолетнемерзлых пород, в том числе ведущие к активизации опасных геокриологических процессов вблизи промышленных и инфраструктурных объектов во многом определяются ландшафтными условиями теплообмена мерзлых грунтов с атмосферой. Ключевая роль в теплообмене отводится теплофизическим свойствам (ТС) почвенно-растительного покрова (ПРП), под которым понимается верхняя часть деятельного слоя, по толщине не превышающая глубину проникновения суточных колебаний температуры (СКТ), и включающая тундровый напочвенный растительный покров, слои субстрата и/или грунта. Наличие на поверхности напочвенного растительного покрова, граничащего с атмосферой, обуславливает зависимость ТС тундрового ПРП не только от влажности почв, но и от температуры и влажности воздуха. Характеристика и картографическое моделирование неоднородностей ТС тундрового ПРП обширных северных территорий в период летнего растепления могут осуществляться на основе данных теплового дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) оптического диапазона длин волн, по т.н. «кажущейся тепловой инерции» (apparent thermal inertia, ATI). Параметр ATI, также как и коэффициент температуропроводности (КТ), характеризует скорость распространения тепла в среде и может быть рассчитан на основе данных о суточных и сезонных колебаниях температуры поверхности. Метод получил достаточно широкое распространение (в основном, за рубежом) в научных исследованиях и в различных сферах деятельности, однако практически не применяется для изучения арктических и субарктических тундр. Объективные сложности адаптации метода применительно к этим территориям обусловлены ограничением использования данных космической съемки из-за малого числа безоблачных дней в году. Кроме того, отсутствуют эмпирические данные о вариационных связях параметра ATI с параметрами, прямо характеризующими особенности ТС тундрового ПРП в естественных условиях их распространения.
На основе результатов наземных наблюдений суточного и сезонного хода температуры на поверхности ПРП и под ним на глубине 12 см в летний период 2013 г. в районе Ямбургского нефтегазоконденсатного месторождения (субарктическая зона) определены эффективные значения и сезонные вариации КТ четырех различных типов тундрового покрова. Исследования проводились в двух пунктах на участке дренированных торфяных отложений с моховым и лишайниковым покровом толщиной 12 см, а также в двух пунктах на участке дренированных супесчаных грунтов с кустарничково-мохово-травяным покровом толщиной 2 и 5 см, соответственно. Измерения температуры осуществлялись с помощью автономных датчиков (логгеров), расчет значений КТ проводился по уравнению затухания амплитуды суточных колебаний температуры до глубины 12 см от поверхности покрова. По данным наблюдений в периоды с относительно стабильными метеорологическими условиями были определены зависимости усредненных значений КТ исследуемых типов покрова от среднесуточной температуры и влажности воздуха. Установлено, что при снижении температуры воздуха с 26 до 1 град. С, и соответствующем повышении относительной влажности воздуха с 26 до 90% КТ лишайника повышается приблизительно в 2 раза, в то время как КТ зеленого мха увеличивается в 4 раза. Столь существенная разница в изменении КТ образцов мха и лишайника, находящихся в полутора метрах друг от друга, скорее всего, связана с особенностями их гигроскопических свойств. Эти различия отчасти объясняют тот факт, что при прочих равных условиях глубина протаивания грунтов под лишайником больше, чем под зеленым мхом, поскольку из-за более высокого КТ мерзлого мха в зимний период грунты под ним сильнее промерзают, чем под лишайником. Для двух других пунктов со смешанным напочвенным растительным покровом толщиной 2 и 5 см повышение эффективных значений КТ при тех же изменениях температуры и влажности воздуха не превышало 20%, что объясняется высокой долей супесчаного грунта исследуемого слоя, КТ которого практически не зависит от температуры.
Для периодов наблюдений в теплую безоблачную погоду по суточным перепадам температуры поверхности ПРП и табличным значениям альбедо рассчитывались значения параметра ATI. Результаты сопоставления значений параметра ATI со значениями эффективного КТ по всем четырем пунктам наблюдений свидетельствуют о достаточно высокой корреляции параметров и принципиальной возможности дифференциации выбранных типов тундрового ПРП по теплофизическим свойствам на основе ATI. Следует отметить, что поскольку значения КТ определялись для ПРП толщиной 12 см, а параметр ATI характеризует ТС до глубины проникновения СКТ (0,3–1,0 м), то, учитывая слоистость и неоднородность ПРП по толщине, более высокие значения коэффициента корреляции между этими параметрами будут отмечаться при более высоких значениях среднесуточной температуры воздуха. Это связано с тем, что при таких условиях КТ напочвенного покрова снижается, и затухание амплитуды СКТ на 80-90% происходит в поверхностном слое ПРП толщиной 10-15 см.
Построение картографических моделей неоднородности ТС тундрового ПРП по параметру ATI с использованием данных космической съемки предполагает решение ряда методических задач, касающихся оптимизации времени и количества съемок, их периодичности и детальности, определения системных и случайных факторов влияния, а также алгоритмов обработки данных, обеспечивающих получение достоверного информационного продукта. На данном этапе было проведено картографирование неоднородностей ТС тундрового ПРП по параметру ATI с использованием серии снимков радиометра AVHRR территории центральной части п-ова Ямал площадью около 20 000 кв.км, включающей Бованенковское и Харасавэйское нефтегазоконденсатные месторождения. Расчет температуры поверхности (land surface temperature, LST) проводился по алгоритму «расщепленного окна» (Ulivieri et al, 1994), расчет альбедо поверхности проводился по алгоритму, предлагаемому в работе (Liang, 2000). Расчет параметра ATI проводился по алгоритмам с восстановлением максимальных и минимальных значений LST в сутках (Cai et al, 2005) по данным двухразовой съемки в ночное и дневное время суток, а также по данным четырех съемок в течение суток (Van doninck et al, 2011). В работе использовались данные космической съемки 20.07.2013 г., 17.07.2013 г., 21.07.2008 г. и 07.07.2016 г. Отмечена высокая корреляция значений ATI, рассчитанных по первому и второму алгоритмам. Результаты анализа полученных распределений параметра ATI разных дат съемки свидетельствуют об их высокой сходимости и практической возможности построения картографических моделей теплофизических неоднородностей ПРП слоя СКТ по данным ДЗЗ. Полученные карты неоднородностей ATI центральной части п-ова Ямал сопоставлялись с картой (м-б 1:500 000) геоморфологических уровней территории. Анализ статистических моментов параметра ATI позволил установить особенности их пространственного распределения в границах различных геоморфологических зон.
Работа выполнена в рамках государственного задания (тема «Рациональное природопользование и эффективное освоение нефтегазовых ресурсов арктической и субарктической зон Земли», № АААА-А16-116022550220-4).
Ключевые слова: вариации температуры, дистанционное зондирование Земли, кажущаяся тепловая инерция, коэффициент температуропроводности, криолитозона, почвенно-растительный покров, тундра.
Литература:
- Ulivieri C., Castronuovo M.M., Francioni R., Cardillo A. A split window algorithm for estimating land surface temperature from satellites //Adv. Space Research. 1994. V. 14 (3). P. 59–65.
- Liang Sh. Narrowband to broadband conversions of land surface albedo I Algorithms // Remote Sensing of Environment. 2000. Vol. 76. P. 213–238.
- Cai G., Wu J., Xue Y., Hu Y., Guo J., Tang J. Soil moisture retrieval from MODIS data in northern China plain using thermal inertia model (SoA‐TI) // Proceedings of IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium. N.J. 2005. P. 4501–4504.
- Van doninck J., Peters J., Baets B.D., Clercq E.M., Ducheyne E., Verhoest N.E.C. The potential of multitemporal Aqua and Terra MODIS Apparent Thermal Inertia as a soil moisture indicator // Int. J. Appl. Earth Observ. Geoinf. 2011. V.13. P. 934–941.
Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов
413