Спосіб оцінювання екологічного стану прісноводних водойм на основі космічного геомоніторингу та статистичного критерію з віртуальними еталонами (обґрунтування та апробація)

Автор(и)

  • Олександр Дмитрович Федоровський ДУ “Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі ІГН НАН України”, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0003-3611-546X
  • Анна Василівна Хижняк ДУ “Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі ІГН НАН України”, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0002-8637-3822
  • Ольга Володимирівна Томченко ДУ “Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі ІГН НАН України”, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0001-6975-9099
  • Анатолій Юрійович Порушкевич ДУ “Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі ІГН НАН України”, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0001-6418-4775
  • Людмила Володимирівна Підгородецька Інститут космічних досліджень НАН України та ДКА України, 03680, просп. Глушкова, 40, 4/1, Київ, Україна https://orcid.org/0000-0002-7021-3648

DOI:

https://doi.org/10.36023/ujrs.2020.27.174

Ключові слова:

ДЗЗ – дистанційне зондування Землі, геомоніторинг, ПТК – природні територіальні комплекси, водна рослинність, якість води, водоспоживання, водопостачання

Анотація

У статті обґрунтовується пропонований спосіб оцінки екологічного стану прісноводних водойм на основі космічного геомоніторингу і статистичного критерію одночасно по кільком віртуальним еталонам, кожний з яких представляє відповідний рівень техногенного або антропогенного навантаження. Для цього по кожному досліджуваному об’єкту (водоймі) обчислюють ймовірності відношення їх інформативних ознак до інформативних ознак кожного еталона. У результаті отримано кількісну оцінку навантаження, яку наведено у відносних одиницях або балах. Наведено приклади апробації запропонованого методу для дослідження зміни екологічного стану водойм на прикладі Київського водосховища та озера Світязь.
Для обґрунтування запропонованого способу було визначено відповідність отриманих результатів реальним рекреаційним навантаженням і оцінками методами багатокритеріальної оптимізації (БКО) та аналізу ієрархій (МАІ). Для цього було підраховано коефіцієнт кореляції між отриманим результатом і рекреаційним навантаженням, а також результатами оцінок на основі БКО і МАІ за відповідні роки, який в середньому дорівнював 0,8, що цілком прийнятно для практичних оцінок результатів навантаження на екосистему водойм. Встановлено, що водні об'єкти являють собою складні системи, аналіз яких відбувається на різних рівнях абстрактного опису з урахуванням взаємозв'язку їх складових: ландшафтних комплексів (ПТК чи біотопів), гідрологічних, гідробіологічних та гідрохімічних характеристик. В ході дослідження з'ясовано що рекреаційне навантаження на озеро Світязь постійно зростає і відповідно негативно впливає на його екологічний стан. Також виявлено, що заростання акваторії верхів'я Київського водосховища вищою водною рослинністю наразі також збільшується, що в свою чергу послаблює ефективність водосховища для потреб водоспоживання.

Для обґрунтування запропонованого способу було визначено відповідність отриманих результатів реальним рекреаційним навантаженням і оцінками методами багатокритеріальної оптимізації (БКО) та аналізу ієрархій (МАІ). Для цього було підраховано коефіцієнт кореляції між отриманим результатом і рекреаційним навантаженням, а також результатами оцінок на основі БКО і МАІ за відповідні роки, який в середньому дорівнював 0,8, що цілком прийнятно для практичних оцінок результатів навантаження на екосистему водойм. Встановлено, що  водні об'єкти являють собою складні системи, аналіз яких відбувається на різних рівнях абстрактного опису з урахуванням взаємозв'язку їх складових: ландшафтних комплексів (ПТК чи біотопів), гідрологічних, гідробіологічних та гідрохімічних характеристик. В ході дослідження з'ясовано що рекреаційне навантаження на озеро Світязь постійно зростає і відповідно негативно впливає на його екологічний стан. Також виявлено, що заростання акваторії верхів'я Київського водосховища вищою водною рослинністю наразі також збільшується, що в свою чергу послаблює ефективність водосховища для потреб водоспоживання.

Посилання

Arkhipov, A. I., Glazunov, N. M. & Khyzhniak, A. V. (2018). Heuristic Criterion for Class Recognition by Spectral Brightness. Cybernetics and Systems Analysis, 54 (1), 94–98. DOI 10.1007/s10559-018-0010-7.

Ecological passport. Volyn region. 2014. Volyn Regional State Administration. (2015). Retrieved from http://www.menr.gov.ua/ index.php/protection/protection1/volynska.

Ecological passport. Volyn region. 2018. Volyn Regional State Administration. (2019). Retrieved from https://voladm.gov.ua/ category/ekologichni-pasporti/1/.

Fedorovsky, O. D., Khyzhnyak, A. V., Tomchenko, O. V., Zub, L. M., Podgorodetska, L.V., Dyachenko, T. M., Shevchenko, O. M., Vlasova, E. V., Khodorovsky, A. Ya., & Yakymchuk, V. H. (2015). The multidisciplinary analysis of the aerospace and ground information while assessing the status of water ecosystems based on the methods of system analysis. Ukrajinsjkyj zhurnal dystancijnogho zonduvannja Zemli. 7, 27–42. Retrieved from http://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/ 61/79. (in Ukrainian).

Fedorovsky, O. D., Khyzhnyak, A. V., Zub, L. M., Tomchenko,O. V., Khodorovsky, A. Ya. & Podgorodetska, L. V. (2018). Assessment of the state of aquatic ecosystems based on methods of systematic analysis of aerospace and ground information. Ekologhichni nauky: naukovo-praktychnyj zhurnal, 4 (23), 106–111. Retrieved from http:/ /ecoj.dea.kiev.ua/archives/2018/4/25.pdf. (in Ukrainian).

Ostapiv, V. V., Pindus, N. M., Chekhovskyi, S. A. & Klochko, N. B. (2016). Virtual standards as a means of improving measurement accuracy. Systemy obrobky informaciji. 6 (143), 108–111. (in Ukrainian).

Podgorodetskaia, L. V, Zub, L. N, Fedorovskyi, O. D. (2010). The use of remote sensing data for estimation of ecological state of water bodies by the example of the Svityaz lake. Kosm. nauka tehnol, 16 (4), 51–56. Retrieved from https://doi.org/10.15407/knit2010.04.051. (in Ukrainian).

Tomchenko, O.V., Podgorodetska, L. V. & Fedorovsky, O. D. (2013). The complex assessment of the ecological state of water bodies using remotely sensing data (from example Lake Svityaz and upper Kyiv Reservoir). Ghidroakustychnyj zhurnal, 10, 111–117. Retrieved from http://nbuv.gov.ua/UJRN/gaj_2013_10_16. (in Ukrainian).

Tomchenko O. V. (2015). Substantiation of wetland system analysis methods using remote sensing data and ground observations (in the upper Kyiv reservoir case study) (Extended abstract of candidate thesis). State institution Scientific center for aerospace researches of the Earth of IGS NAS of Ukraine, Kyiv, Ukraine. (in Ukrainian).

Shitikov, V. K., Rosenberg, G. S., Zinchenko, T. D. (2003). Quantitative hydroecology: methods of system identification. Togliatti: IEVB RAS. (in Russian).

Vishnevsky, V. I. & Shevchuk, S. A. (2018). Use of remote sensing data of the Earth in studies of water bodies of Ukraine. Kyiv: Interpress LTD. (in Ukrainian).

##submission.downloads##

Опубліковано

2020-12-10

Як цитувати

Федоровський, О. Д., Хижняк, А. В., Томченко, О. В., Порушкевич, А. Ю., & Підгородецька, Л. В. (2020). Спосіб оцінювання екологічного стану прісноводних водойм на основі космічного геомоніторингу та статистичного критерію з віртуальними еталонами (обґрунтування та апробація). Український журнал дистанційного зондування Землі, (27), 18–25. https://doi.org/10.36023/ujrs.2020.27.174

Номер

Розділ

Застосування даних дистанційного дослідження Землі: проблеми і завдання