Исследование динамики окружающей среды йодо-бромного месторождения по разновременным данным дистанционного зондирования

Бюллетень науки и практики / Bulletin of Science and Practice

UDC 504.062; 504.064                              

Проведение мониторинга на йодо-бромном месторождении – актуальная задача, так как при разработке месторождения происходит загрязнение окружающей среды. В 1950-1955 гг на азербайджанском побережье Каспийского моря были открыты новые месторождения йодо-бромных вод. В 1984 г на побережье Каспия был построен и введен в эксплуатацию новый йодо-бромный завод. С 2004 г велись строительно-монтажные работы. В 2007 г ООО «Азер-Йод» официально начал свою деятельность. Здесь производятся технический йод, кристаллический йод и соли бромистого железа. Накопление здесь специфических химических элементов, свойственных технологическим процессам на заводе, объясняется непрерывностью поступления стоков отработанных вод в пруды-накопители и перетеканием их во вновь образованные водоемы. В настоящее время площадь занята заливными (заболоченными) землями, наблюдается тенденция их увеличения. Для йодного производства серьезной проблемой является удаление отработанных рассолов, количество которых на предприятиях йодо-бромной промышленности исчисляется многими миллионами м3/год. Рассматривается динамика озёр и других водных поверхностей исследуемой территории по разновременным космическим снимкам.

Описание территории и методика проводимых исследований

На азербайджанском побережье Каспийского моря находится йодо-бромное месторождение и предприятия, перерабатывающие пластовые воды для извлечения йода и солей бромистого железа (Рисунок 1).

Рисунок 1. Красным контуром показана исследуемая территория на побережье Каспийского моря (Азербайджан)

В районе завода пробурены сотни скважин, из которых выкачивается йодсодержащая вода и в которые закачиваются отработанные рассолы. Закачка производится с помощью насосов высокого давления. В водах содержатся нефть, окисное железо, включая коллоидный гидроксид железа, йод, различные соли и другие вещества (1-4).

Отработанные рассолы завода нередко прорывают земляную дамбу водоема-накопителя и затапливают прилегающие территории. В данной статье для исследования динамики водных объектов используются космические и геоинформационные технологии. На космических снимках после 2010 г наблюдаются увеличение различных водоемов-накопителей, засоление почв, мест захоронения отходов, прорывов каналов с отходами деятельности заводов и в местах бурения скважин. По спутниковым снимкам в видимом и ИК диапазонах электромагнитного спектра успешно дешифрируются виды загрязнения, которые приводят к изменению оптических или тепловых свойств поверхности. Чаще всего спутниковые данные применяются для обнаружения загрязнения водных объектов и почвы. По снимкам в каналах видимой части спектра могут быть успешно выделены как минимум три вида загрязнения водных объектов: загрязнение взвешенными веществами (повышенная мутность воды), загрязнение соединениями железа (резко изменяющее оптические свойства воды), а также загрязнение биогенными элементами, которое сопровождается размножением синезеленых водорослей (цветение воды). Кроме того, по снимкам в тепловом диапазоне успешно выделяются крупные источники сброса в водоемы подогретых вод с электростанций (теплового загрязнения) [1-5].

Высокая концентрация соединений железа сильно меняет оптические свойства воды – она становится ярко-рыжей или бурой, что позволяет хорошо различать загрязнение и находить его источники на космических снимках в видимом диапазоне спектра (Рисунок 2).

Рисунок 2. Загрязнение реки кислыми водами с высокой концентрацией железа (река в жёлтооранжевом цвете)

Основным признаком загрязнения воды соединениями железа является именно повышение яркости в красном диапазоне спектра, в сравнении с синим и зеленым. В синтезе NIR-RED-GREEN загрязненная вод будет иметь голубовато-зеленый оттенок и плохо отличается от мутной воды [5].

Исходные данные и методика

Исходными данными для исследований, проводимых в работе, являются изображения Landsat 8 по съёмкам 1990, 2000 и 2010 гг и применение различных методов обработки и анализа исходной информации, в том числе с применением вычисление индекса NDVI.

Всего спутник НАСА Landsat 8 имеет 11 диапазонов, 9 спектральных диапазонов имеют пространственное разрешение 30 м. Разрешение для диапазона 8 (панхроматическое) составляет 15 м. Тепловые каналы 10 и 11 полезны для получения более точных данных о температуре поверхности. Они собираются с разрешением 100 м, но передискретизируются до 30 м. Спутник Landsat 8 снимает всю Землю каждые 16 дней с 8-дневным смещением от Landsat 7. (NASA, 2018). Для вычисление вегетационного индекса NDVI используются два спектральных канала - 4 и 5 спектральные каналы (RED и NIR) по формуле:

NDVI = (NIR-RED)/(NIR+RED), (1)

где, RED – красный спектральный диапазон видимого спектра электромагнитных волн, NIR – ближний инфракрасный диапазон.

В результате вычисления NDVI получаем индексное чёрно-белое изображение, где каждый пиксель может принимать значение от -1 до +1.

Существует эталонная Таблица для объектов поверхности Земли в значениях NDVI. С помощью вычисления индекса NDVI рассмотрим динамику водных поверхностей на йодо-бромном месторождении Азербайджана с помощью ГИС-технологий и картографирования. В работе используются разновременные изображения со спутника Landsat 8 за 1990, 2000, 2010 годы. С этой целью в среду ГИС ArcGIS 10.4.1. вводятся исходные данные:

• 1.    Топографические карты масштаба 1:100000 (Рисунок 3, 4).

• 2.    Четвёртый и пятый каналы спутника Landsat 8 (это красный RED и инфракрасный NIR каналы спутника).

Таблица

ЭТАЛОНЫ ДЛЯ ОБЪЕКТОВ ПОВЕРХНОСТИ ЗЕМЛИ В ЗНАЧЕНИЯХ NDVI

NDVI	Тип растительности
0,8-1,0	Очень мощная, густая растительность (тропический или широколиственный лес)
0,67-0,8	Мощная, густая растительность
0,4-0,5	Скудная и разреженая древесная и кустарниковая растительность
0,2-0,4	Кустарники и пастбища
0,09-0,2	Открытая почва
-0,1-0,1	Горные породы, песок, снег
-0,42--0,33	Водный объект
-0,55…-0,5	Антропогенное покрытие (бетон, асфальт)
0	Облако на снимке

Создание базовой цифровой информации по топографическим картам

На первом этапе создаются базовые векторные слои с топографических карт масштаба 1:100000 (карты за 1987 г). Эти цифровые карты будут базовыми для дальнейшего сравнительного анализа по годам. На картах 1987 г в исследуемой территории показаны естественные озёра.т В качестве рабочей программы используем ArcGIS 10.4.1.

Рисунок 4. Красные точки – оцифрованные бромные скважины, жёлтый контур – оцифрованные в ГИС озёра

Рисунок 3. Фрагмент карты, где указаны йодо-бромные скважины

С помощью инструментов программы создаём векторные цифровые карты, которые делятся на точечные, линейные и полигональные слои в ГИС. Создаются точечный векторный слой, как цифровая модель йодо-бромных скважин (Рисунок 4, 5) и второй векторный слой – это полигональный слой для контуров озёр и болот с топокарты. Третий векторный слой – это полигональный слой населённых пунктов, указанных на топокарте. Четвёртый векторный слой – это линейная тема дорог с топокарты, пятый векторный слой ‒ это линейный слой каналов и рек с топокарты (Рисунок 5).

Вычисление изображения по индексу NDVI по снимку LANDSAT 8 за 1990 г

В среду ГИС вводятся 4 и 5 спектральные каналы снимка LANDSAT 8 за 1990 г. С помощью ГИС ArcGIS 10.4.1. вычисляется индекс NDVI для каждого пикселя исходного изображения по формуле 1. В итоге получаем индексное изображение (Рисунок 6).

Рисунок 5 Векторные слои, созданные с топографической карты, площадь озёр по топокарте составляет 2,161 км2

Рисунок 6. Изображение NDVI. Контур тёмного цвета - водные поверхности

На Рисунке 8 и 9 даны созданные карты классификации озёрных экосистем по значениям NDVI на йодо-бромном промысле за 1990 г. Классификация дана по 5 классам значений NDVI.

Рисунок 7. По результату вычисления       Рисунок 8. Классификация озёрных

NDVI оконтурены водные поверхности на экосистем по значениям NDVI (1990 г) йодо-бромном месторождении

Рисунок 9. Карта классификации озёрных экосистем по значениям NDVI (1990 г)

Рисунок 10. Статистика по водным поверхностям исследуемой территории за 1990 год по индексу NDVI, S - 4,327 км2

Для оценки степени загрязнения поверхностных вод по космическим снимкам выполнялся расчет индекса AMWI (AcidMineWaterIndex) по формуле:

АМИ/ = (RED - BLUE)/( RED + BLUE),                           (2)

где, BLUE – отражение объекта в синей зоне спектра; RED – отражение объекта в красной зоне спектра. Данный индекс применяется для оценки содержания железа в водоемах. Высокие значения индекса AMWI показывают значительную концентрацию железа в воде [5].

11. Рисунок 12. Синим контуром индексу показана территория, где индекс

AMWI принимает высокое значение по сравнению с другими водными территориями

Рисунок 10. Цветное       Рисунок изображение     спутника Изображение по

Landsat8 1990 г             AMWI

Вычисление индекса NDVI по снимку LANDSAT 8 за 2000 г

В среду ГИС вводятся 4 и 5 спектральные каналы снимка LANDSAT 8 за 2000 г (Рисунок 13, 14).

Вычисляется индексное изображение по NDVI за 2000 г (Рисунок 15) и создаётся карта классификации озёрных экосистем по значениям индекса NDVI (Рисунок 15, 16).

Общая площадь водной поверхности дана в Таблице 2.

NDVI со спутника Landsat 8 за 2000 г

Таблица 2

Легенда NDVI	Классификация водной поверхности по значениям NDVI	Оценка
	-0,735294- -0,581395	Заболоченные разливы йодобромных вод
	0,581394- -0,362500	Высыхающее засоленные водные поверхности
	0,362499- -0,176471	Загрязнённые водные объекты
	-0,176470- -0,100000	Сильно загрязнённые водные объекты
	0,099999-0,042756	Заболоченные и засоленные водные объекты

Рисунок 13. Исследуемая территория в 2000 г

Рисунок 14. 5 спектральный канал за 2000 г

Рисунок 15. Векторизация водной поверхности по NDVI со спутника Landsat 8 за 2000 г

Рисунок 16. Карта классификации водной поверхности по значениям NDVI за 2000 г

Рисунок 17. Статистика по площади водной поверхности по за 2000 г, S -1,4999 км2

Вычисление индекса NDVI по снимку LANDSAT 8 за 2010 г

В среду ГИС вводятся 4 и 5 спектральные каналы снимка LANDSAT 8 за 2010 г (Рисунок 19). С помощью инструмента ImageAnalysis программы ArcGIS 10.4.1. вычисляется индексное изображение и векторизуются водные поверхности (Рисунок 20).

Т. 11. №4 2025

На Рисунке 21 и 22 дана классификация и карта озерных экосистем по значениям NDVI за 2010 г. На Рисунке 23 дана статистика по площади озёрных экосистем за 2010 г.

Рисунок 18. Landsat 8 за 2010 г

Рисунок 20. Векторизация водной поверхности по NDVI по снимку Landsat8 за 2010 г

Рисунок 19. Landsat 8 за 2010 г 5 канал

Рисунок 21. Классификация водной поверхности по значениям NDVI за 2010 г

Рисунок 22. Карта классификации озёрных экосистем по значениям NDVI за 2010 г

Рисунок 23. Статистика по площади водной поверхности по значениям NDVI за 2010 г, S -2,288 км2

Таблица 3

Легенда NDVI	Классификация водных объектов по значениям NDVI		Оценка
	-0,569231- -0,434783		Сильно засоленные, частично загрязнённые разливы
	-0,434782- -0,206349		Заболоченные загрязнённые водные поверхности
	-0,206348- -0,076923		Разлив йодо-бромных пластовых вод
	-0,076922- 0.019608		Высыхающие заболоченные водные поверхности
	0,019609-0.147514		Соленые влажные почвы
Таблица 4
	Год	2 Площадь, занимаемая озёрными экосистемами, км
	1980		2,161
	1990		4,327
	2000		1,439
	2010		2,288

Динамика озёрных экосистем меняется неравномерно в сторону уменьшения до 2010 г (Таблица 6).

Сравнительный анализ по созданным цифровым картам и NDVI (Рисунок 24-26).

Рисунок 24. 1990 г

Рисунок 25. 2000 г

Рисунок 26. .2010 г

Солённые озерные системы, обозначенные на топокарте 1987 г ещё сохранились на изображении 1990 г, а на снимках 2000 и 2010 гг они уже не существуют. На территории в результате деятельности йодо-бромного месторождения и завода образовались новые озера. Как результат возобновления деятельности месторождения и переработки йодо-бромных пластовых вод увеличились площади заболоченных, засоленных, загрязнённых земель. Этот процесс также можно наблюдать по индексу NDVI, который показывает большие площади заливных, заболоченных и засоленных земель (Рисунок 27). Земли очерченные красным контуром имеют отрицательные знаки по индексу NDVI.

Рисунок 27. Красным контуром показаны заболоченные, засоленные и загрязнённые территории по NDVI (2017 г.). Точками показаны основные скважины

Рисунок 28. На снимке 2017 г влажные, заболоченные территории показаны зелёным цветом, засоленные влажные - светло-серым цветом

При добыче и переработки йодо-бромных пластовых вод наблюдается значительное загрязнение прилегающих территорий, которое можно наблюдать по разновременным данным дистанционного зондирования. Чаще всего спутниковые данные применяются для обнаружения загрязнения водных объектов и почвы. Преимущество мониторинга с помощью космической информации заключается в том, что съёмка территории ведётся в разные периоды времени и это позволяет наблюдать динамику процесса загрязнения территории месторождения. Так по разновременным данным спутниковой информации и с помощью геоинформационных технологий был проведён мониторинг водных объектов йодо-бромного месторождения на побережье азербайджанского сектора Каспийского моря. Показано, что существующие водные объекты были деградированы, а новые водные объекты являются следствием разливов йодо-бромнх пластовых вод и результатов их переработки на действующем предприятии.