Loading
Пропустить Навигационные Ссылки.

Авторизоваться
Для зарегистрированных пользователей

Разработка информационной системы дистанционного мониторинга бассейна реки Амударьи и её притоков

Река Амударья в силу особенностей политических границ стран Центральной Азии является трансграничной и протекает по территории четырёх стран. Воды этой реки используются для орошения c/х угодий, обеспечения водой населения, в энергетическом секторе (ГЭС, водохранилища). В условиях водного дефицита важная задача — обеспечение объективного, оперативного и своевременного мониторинга русла Амударьи её притоков, а также водных объектов, расположенных на водотоке рек амударьинского бассейна. Спутниковые данные пространственного разрешения до 10 м позволяют решать задачи мониторинга и анализа гидрологической обстановки в межгодовом и межсезонном аспектах.

Для организации доступа к данным и работы с различными инструментами обработки спутниковой информации развивается и поддерживается информационная система EcoSatMS (http://suvo.geosmis.ru), функционирующая на базе ЦКП «ИКИ-Мониторинг». В 2020 году работы в области мониторинга водных ресурсов были сосредоточены на развитии технологии космических гидропостов (КГП). Такой гидропост представляет собой произвольный полигон в базе данных c временными границами для поиска спутниковых сцен в долговременных архивах. Оперативный расчёт площади водного зеркала производится вычислением индекса MNDWI. Исследования велись по следующим направлениям:

  •  восстановление суточных стоков на заданном расстоянии от измерительной станции Керки (Туркменистан) с помощью модели линейной регрессии;
  • построение моделей для оценки влияния различных факторов на работу КГП различной формы, площади и ориентации;
  •  разработка модуля для расчёта гидрометрических показателей водных объектов с использованием ЦМР ASTER v3.


Интегрированная в систему EcoSatMS методика КГП имеет большой потенциал и выступает основой для создания новых модулей обработки данных. Для работы по каждому из перечисленных направлений был создан (или адаптирован) инструмент, предоставляющий интерактивный доступ к результатам обработки. На рисунке 1.2.3.1 изображена процедура организации нового КГП на русле реки. Каждый полигон может быть связан с наземной станцией и/или другим полигоном, имеющимся в базе данных.

Использование временных рядов суточных стоков за несколько лет позволило исследовать возможность восстановления наземного параметра на заданном удалении от физической станции. Последовательная калибровка полигонов (КГП) на основе линейной модели образует новую сущность, получившую название «сеть космических гидропостов». Применение таких сетей с использованием более сложных моделей делает их более устойчивыми к изменчивости рельефа и структуры русла в межгодовом аспекте и ирригационной системы реки (совокупность каналов и отводов из основного русла). Также по результатам проведённых экспериментов по определению факторов, влияющих на работу КГП, были сформированы правила установки полигонов на русле реки. На рисунке 1.2.3.2 представлена совокупность из 11 групп по 5 КГП с разной геометрией. В каждой из таких групп был найден наиболее подходящий по рассчитанным статистикам полигон для формирования сети. Были сформированы правила, следуя которым можно достичь лучшего качества работы космического гидропоста.

Рисунок 1.2.3.1 — Добавление КГП в системе EcoSatMS

Рисунок 1.2.3.2 — Группы космических гидропостов, заведённые на определённом расстоянии от станции Керки в системе EcoSatMS

Имеющиеся наземные измерения и получаемые с КГП наблюдения необходимо автоматически обрабатывать и предоставлять пользователю отчёты в виде интерактивных диаграмм с рассчитанными целевыми статистиками. Для таких целей был разработан инструмент совместного анализа данных («Анализ рядов наблюдений»). Алгоритм последовательной калибровки подразумевает сохранение коэффициентов модели и ссылки на предыдущий объект для последующего восстановления статистики на сети КГП. Модуль анализа совместного анализа временных рядов был написан на языке Python 3, в качестве вспомогательной библиотеки для поддержки интерактивной работы с диаграммами использована Plotly (https://pypi.org/project/plotly/). На рисунке 1.2.3.3 показан результат восстановления суточного стока на некотором расстоянии от Керки в 2018 году с помощью разработанного инструмента.

Рисунок 1.2.3.3 — Результат восстановления кривой суточных стоков в 2018 году в 6 км выше от Керки (розовая кривая — восстановленные, синяя — истинные нормированные значения)

Кроме того, текущая модификация модуля анализа позволяет выявить неустойчивость моделей различного порядка (рисунок 1.2.3.4). В данном контексте использование полиномиальной модели третьего порядка помогает заметить разницу гидрологического режима участка реки в разные года, что говорит о необходимости доработки моделей и привлечения большего числа параметров.

Наряду с развитием методики КГП в сервис EcoSatMS был внедрён инструмент «Уровень воды на рельефе» (реализация на языке Python 3 с использованием вспомогательной библиотеки Plotly), предназначенный для расчёта гидрометрических характеристик водных объектов. Съёмка ЦМР ASTER была проведена в 2011 году, следовательно, для ряда водных объектов, которые сформировались позднее, такая модель рельефа фактически является батиметрической картой. При недоступных батиметрических картах объекта в сочетании с технологией КГП инструмент может дать оперативную информацию на основе исключительно спутниковых наблюдений. Высота водного столба может быть рассчитана с помощью разностного нормализованного водного индекса (MNDWI), полученного по оптическому изображению сканирующих систем MSI (Sentinel 2A, -2B), OLI, TIRS (Landsat-8), ETM+ (Landsat-7), TM (Landsat-4, -5) в пределах границ некоторого КГП.
Модуль «Уровень воды на рельефе» решает следующие задачи:

  • определение высоты водного столба — максимальная высота рельефа, покрытая водой;
  • определение объёма воды на объекте (в каждой точке водного зеркала можно получить глубину как разность уровня воды и значения ЦМР в точке);
  • восстановления динамики объёма;
  • оценка последствий затопления при ЧС;
  • определение глубины в заданной точке (при наличии значений высот по ASTER)

Рисунок 1.2.3.4 — Диаграмма разброса нормированных данных на 54 км выше от физической станции. Разными цветами обозначены разные года

Методика была успешно использована при оценке последствий прорыва Сардобинского водохранилища в Узбекистане 1 мая 2020 года. Заполнение водохранилища началось в 2014 г., что позволило восстановить динамику объёма и оценить потери водных запасов в результате разрушения одной из стен дамбы. По результатам исследований были оценены разность высот водного столба, потеря объёма и глубина объекта до и после прорыва. На рисунке 1.2.3.5 показан пример восстановления трёхмерного представления Сардобинского водохранилища после ЧС.

Рисунок 1.2.3.5 — Трёхмерное представление Сардобинского водохранилища после прорыва 1 мая 2020 года (модуль системы EcoSatMS)

В настоящее время ведутся работы по исследованию возможностей использования радиометрических данных спутника Sentinel-1A, -1B, автоматизации процесса формирования сетей КГП в сервисе EcoSatMS, а также внедрения различных моделей для повышения качества работы таких сетей.