Потенциал улучшения систем мониторинга эффекта охлаждения подстилающей поверхности при её ирригации за счёт использования каналов SWIR

Регион Центральной Азии, включающий ряд стран и территорий, в том числе Казахстан, Узбекистан, Киргизию, Туркменистан, Афганистан и Синьцзян-Уйгурский Автономный район (СУАР) КНР, с населением свыше 100 млн. человек отличается большим разнообразием ландшафтов. Горные страны, межгорные и предгорные равнины соседствуют с обширными пустынями, полупустынями и сухими степями. Климат региона резко-континентальный, жаркий и сухой. Сельскохозяйственные культуры, возделываемые на равнинах Центральной Азии, особенно в ее южной части, требуют ирригации. Основой для ирригации являются поверхностные воды. В основном это реки снежно-ледового питания, собирающие воду в горных хребтах Тянь-Шаня, Памиро-Алая и Гиндукуша. Крупнейшими такими реками региона являются Амударья (70 км3) и Сырдарья (37 км3), несущие свои воды в Аральское море. Также заметную роль в обводнении с\х угодий играют реки: Или (12 км3); Черный Иртыш (7,6 км3); и Талас (1,7 км3).
Климатической особенностью речного стока в Центральной Азии является его большая естественная вариативность. По объемам годового стока многоводный год может отличаться от маловодного в разы даже для самых крупных рек. Такая особенность в гидрологии территорий усложняет развитие поливного земледелия. В засушливые годы востребованными являются водосберегающие агротехнологии, такие как капельный полив, дождевание и пр. В многоводные годы поливной воды с избытком хватает для доминирующей в регионе практике бороздовой ирригации (тип поверхностного орошения, при котором вода подаётся по специально сформированным бороздам между рядами растений).
Себестоимость произведенной с\х продукции существенно зависит от способа ирригации. Влагосберегающие технологии, особенно капельный полив, заметно удорожают производство. Таким образом, в многоводные годы с\х продукция, произведенная в рамках влагосберегающих агротехнологий, становится неконкурентоспособной. Кроме того, в зимний период в регионе возможны снижения температуры воздуха существенно ниже 0° С, что способно повреждать оборудование капельного полива, размещенное на полях. В результате поливное земледелие в оазисах Центральной Азии характеризуется мозаичной картиной из различных агропрактик и возделываемых культур. Это обстоятельство повышает востребованность объективного спутникового мониторинга для информационной поддержки администрирования водного хозяйства на территории Центральной Азии.
Поливная пашня отличается от богарной, более сложными условиями для спутникового мониторинга. Ирригация представляет собой дополнительный администрируемый параметр, который оказывает ключевое влияние на состояние растительности и поэтому требует возможно более детальной дистанционной диагностики. Как правило, объём зеленой биомассы поливных посевов весьма велик, что может приводить к насыщению значений вегетационных индексов и потери из-за этого, части их информативности.
В рамках детального описания состояния поливных культур, прямые, дистанционно регистрируемые параметры очень важны. Для этих целей могут использоваться различные вегетационные индексы, такие как NDVI, EVI, GNDVI, CVI, ARVI и др., базирующиеся на оптических и ближнем инфракрасном каналах спутниковой съемки. Вообще, в литературе описано около 150 различных вегетационных индексов. В ряде вегетационных индексов используются каналы короткого инфракрасного диапазона (Short Wave Infrared), SWIR-1 (1300-1900 нм) и SWIR-2 (1900-2500 нм). Определенную информативность также несут каналы дальнего инфракрасного диапазона TIRS (10-13 мкм), регистрирующие температуру подстилающей поверхности (Land Surface Temperature [LST]).
Регистрация температуры подстилающей поверхности (LST) в местности с поливной пашней позволяет определять величины эффекта охлаждения поливных массивов из-за их ирригации (Irrigation Cooling Effect [ICE]). Этот эффект по физическому смыслу схож с принципом работы гигрометра, измеряющего влажность воздуха. В гигрометре регистрируются две температуры, температура воздуха и температура воздуха, измененная (пониженная) под воздействием испарения воды с намоченной ткани. Полученная разность температур пересчитывается во влажность воздуха. Чем более сухой воздух, тем больше регистрируемая разность температур. Эффект ICE представляет собой разность температур подстилающей поверхности (LST), между поливной пашней и окружающей её естественной природной средой. В условиях Средней Азии, когда естественные земли, окружающие поливную пашню это пустыни, полупустыни или сухие степи величина ICE может достигать нескольких десятков градусов, что уверенно регистрируется на спутниковых платформах. Величины ICE связаны с ирригацией и реакцией на нее почвенного и растительного покрова.
Спутниковый мониторинг значений ICE, рассчитываемый по данным LST, является независимым к обычным вегетационным индексам, определяемым по данным в оптическом и ближнем инфракрасном диапазонах. Однако, в период максимального объема зеленой биомассы, коррелированность между ICE и NDVI может быть очень высокой и иметь достоверность линейной аппроксимации свыше R2=0,9. Наибольший интерес значения ICE представляют в период начала роста культуры, когда значения вегетационных индексов еще не достигли сезонных максимумов и существенным образом зависят от дат сева, контролировать которые на региональном уровне весьма затруднительно. В этот период значения ICE зависят от влагообеспеченности поверхностного слоя почвы. Фактически, ICE является одним из немногих дистанционных параметров несущих информацию о благоприятности условий для роста и развития растительности, в том числе через оценку увлажненности корнеобитаемого слоя почвы в первую половину вегетационного сезона.
В зачах мониторинга поливной пашни спутниковые данные LST имеют существенный недостаток, связанный с их недостаточным пространственным разрешением. Например, наиболее широко представленные в этой области данные спутниковой системы LANDSAT TIRS, канал 10 (10,30-11,30 мкм), канал 11 (11,50-12,50 мкм) имеют пространственное разрешение 90-100 м. Такое разрешение позволяет строит обзорные карты ICE, но анализ отдельных полей затруднен из-за их относительно небольших размеров, поскольку при поливном земледелии не практикуются большие поля, ирригация которых более сложна, чем полей меньших размеров.
В данном исследовании рассматривались пути улучшения пространственного разрешения при оценках значений ICE. Подходом для решения этой задачи служила идея о комбинации данных LST, с данными SWIR, которые имеют гораздо лучшее разрешение. Например, для спутниковой системы Sentinel-2 это 20 метров, канал 11 (SWIR-1) 1610 нм и 12 (SWIR-2) 2200 нм, для данных LANDSAT - 30 м, канал 7 (SWIR-1) 1608 нм и канал 8 (SWIR-2) 2200 нм.
Сельскохозяйственные поля, расположенные в районе аэропорта г. Алматы, служили в качестве тестовых объектов. Эталонной подстилающей поверхностью не имеющей ирригации выступала рядом расположенная взлетно-посадочная бетонная полоса аэропорта. Величина ICE рассчитывалась как разница между температурой эталона и средней температурой в контуре тестового поля, которая была всегда ниже за счет наличия эвапотранспирации с растительного и почвенного покрова. В качестве спутниковых данных использовались три сцены: LANDSAT-9 на 12 июня 2024; LANDSAT-8 на 3 июля 2024; LANDSAT-8 на 7 августа 2024 г. На основе стандартного продукта LANDSAT_LST, характеризующей температуру подстилающей поверхности, построенную по данным каналов TIRS (каналы 10 и 11), проводился расчет значений ICE для набора из 83 отдельных полей. Аналогичным образом для этих же полей на базе каналов SWIR (канал 6 [SWIR-1] и канал 7 [SWIR-2] рассчитывались значения ICE_SWIR-1 и ICE_SWIR-2. Затем анализировалась взаимосвязь между ICE_TIRS и ICE_SWIR-1; ICE_SWIR-2. Было получено, что величины ICE_SWIR-2 несколько лучше, чем ICE_SWIR-1, скоррелированы с ICE_TIRS. Достоверность линейной аппроксимации между ICE_TIRS и ICE_SWIR-2 для набора из 83 протестированных полей составила: R2=0,95 для сцены на 12 июня 2024; R2=0,92 для сцены на 3 июля 2024; и R2=0,91 для сцены на 7 августа 2024.
Таким образом, представляется, что комбинация данных ICE, полученных на основе LST, с синхронными данными SWIR-2 способны значительно улучшить пространственное разрешение оценок ICE, с 90-100 м до 20-30 м. Такое улучшение открывает возможности перехода от обзорного ICE-мониторинга поливных массивов к мониторингу отдельных полей. Мониторинг отдельных полей, фактически, означает возможность диагностики водопользования различных сельскохозяйственных практик, с получением более детальной информации по особенностям ирригации в различных частях ирригационных массивов. Эта информация может быть востребована для оптимизации водного администрирования в оазисах Центральной Азии.
Исследования профинансированы в рамках проектов министерства науки и высшего образования Республики Казахстан, №№ АР26104709; BR24992908.