Слушать новости

Географы научились по спутнику определять, где казахскую степь подожгли ступени ракет

Прослушать новость
Остановить прослушивание

Падение ступеней ракет-носителей, запускаемых с космодрома Байконур, нередко провоцирует пожары. Сотрудники географического факультета МГУ проанализировали данные со спутника Landsat 8 OLI и выделили такие алгоритмы их обработки (спектральные индексы), по которым можно оценить площадь и силу этих возгораний. Будущие исследования могут помочь в создании модели, описывающей и, возможно, предсказывающей самовосстановление затронутых пожаром экосистем. Статья опубликована в журнале Arid Land Research and Management. Исследования поддержаны грантом Президентской программы Российского научного фонда (РНФ).

Центральный Казахстан — крайне засушливая местность, в которой нередко возникают степные пожары. Их причиной могут стать как природные явления, так и антропогенные факторы, то есть результат человеческой деятельности. Среди последних особый вклад вносит ракетно-космическая техника. После запуска с космодрома Байконур ракеты-носителя ее отработавшие ступени падают в специально отведенные для этого районы. Однако в верхних слоях атмосферы металлические фрагменты отработавшей ступени сильно разогреваются и могут поджечь траву или другую растительность степи. Также воспламениться могут неотработанные остатки топлива, которое всегда запасают сверх необходимого количества, чтобы компенсировать разные отклонения в полете. Возгорания могут распространяться иногда на довольно большие территории. Определять такие участки и следить за их долговременной динамикой ученым помогают данные спутников.

«Разработано множество алгоритмов и разнообразных коэффициентов — так называемых спектральных индексов, позволяющих по данным аэрокосмической съемки отличить территории, на которых когда-либо был пожар, от сохранившихся неизменными. Однако большинство из них хорошо применимы только для лесных территорий. Используя данные высокого разрешения спутника Landsat 8, мы подобрали такие спектральные индексы для территории Калмыкии и Центрального Казахстана», — поделилась Анна Шарапова, руководитель гранта РНФ, кандидат географических наук, научный сотрудник лаборатории экологической безопасности географического факультета МГУ имени М. В. Ломоносова.

Используя данные аэрофотосъемки с высоким пространственным и временным разрешением, ученые оценили общие площади пожаров. Разработанные алгоритмы учитывают сезонность процессов в степях. Они позволяют в автоматизированном режиме выявлять прогоревшие территории, а также по косвенным признакам определять интенсивность прошедшего пожара. Для проверки точности ученые выбрали две наиболее интенсивно используемые зоны сброса ступеней ракет-носителей в Улытауском районе Карагандинской области и детально изучили данные аэрофотосъемки с этих участков за последние 30 лет.

«Мы брали аэрофотоснимки за разные годы, выделяли территории, которые горели, на основе разных спектральных индексов, специально рассчитанных по этим изображениям. Для части выделенных пятен мы точно знали, что на них был пожар, так как уже несколько десятилетий работаем на этих территориях и следим с земли за состоянием экосистем. Плюс существуют ресурсы, которые на основе снимков менее детальных по пространственному разрешению, но детальных по температуре, показывают, что местность действительно горела, практически в режиме реального времени», — поясняет Анна Шарапова.

Подобрав спектральные индексы, географы с точностью до 98,5% определили горевшие территории в районе падения отработавшей первой ступени ракеты-носителя «Союз». Для ракеты-носителя «Протон» выделенные площади пожаров совпали с реальными на 99,4%. Получаемая точность существенно зависит от того, как часто в этом месте случались пожары и с какой интенсивностью. В дальнейшем разработанные алгоритмы можно будет использовать для автоматического мониторинга степей и пустынь.

Ближайшей весной ученые планируют провести на ключевых участках полевые работы и сопоставить возраст пожара с актуальным состоянием растительности. Это поможет создать модель, описывающую и, возможно, предсказывающую самовосстановление затронутых пожаром экосистем.

Поделиться:
Подписывайтесь на наш канал @gazeta.ru в Telegram
Подписаться
Картина дня
Новости и материалы
Все новости
Найдена ошибка?
Закрыть