КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ ПО ЭМИССИИ ДИОКСИДА УГЛЕРОДА И ВЕГЕТАЦИОННЫМ ИНДЕКСАМ НА ТЕРРИТОРИИ ДОНБАССА

Аннотация

Используя спутниковые данные по ежегодной глобальной эмиссии диоксида углерода, получены их распределения на территории Донбасса за период с 2013 г. по 2018 г. с указанием на их основные антропогенные источники: энергетические и металлургические предприятия. Выбраны контрольные точки вблизи крупнейших источников и определены среднегодовые вегетационные индексы растительности за тот же период времени. Проведено сравнение этих индексов в контрольных точках вблизи и вдали от источников эмиссии диоксида углерода. Указано на отсутствие корреляции значений вегетационных индексов и концентрации диоксида углерода в данный период времени.

Ключевые слова: спутниковые данные, эмиссия CO₂, EDGAR, NDVI, корреляция, изменение климата

Введение

Происходящие в настоящее время процессы глобального изменения климата обусловлены растущими выбросами антропогенных парниковых газов в атмосферу и в первую очередь эмиссией диоксида углерода (CO₂). Для контроля годовых объемов эмиссии CO₂ Объединенным исследовательским центром Европейской комиссии (European Commission DG JRC) и Нидерландским агентством по оценке окружающей среды (PBL) создана База данных о выбросах для глобальных атмосферных исследований – Emissions Database for Global Atmospheric Research (EDGAR – http://edgar.jrc.ec.europa.eu/), которая позволяет исследовать глобальные прошлые и современные антропогенные выбросы загрязнителей воздуха и парниковых газов с разбивкой по различным странам с разрешением на площади 0,1° х 0,1° или 11,1 х 11,1 км² [1].

Использование различных источников данных об эмиссии CO₂ и других загрязнителях атмосферы за период до 1970 года [2] сделало EDGAR основной платформой для выполнения атмосферных научных исследований. Например, были изучены сезонная изменчивость атмосферного CO₂ в районе мегаполиса Париж [3], эволюция и прогноз промышленных выбросов CO₂ в Китае [4].

Распределение эмиссии CO₂ в регионе

На рис. 1 показаны на основе данных EDGAR результаты анализа эмиссии CO₂ в Европе, Украине и на Донбассе за период 2013–2018 гг.

На рис. 1а показано распределение антропогенных выбросов CO₂ в 2018 г. на территории стран Европейского Союза и ближайших соседей, в том числе Украины, а на рис. 1б – отдельно Украина и на рис. 1в – пять областей Украины, на которых располагается территория Донбасса и указаны следующие крупные населенные пункты: 1 – Донецк; 2 – Луганск; 3 – Харьков; 4 – Днепр и 5 – Запорожье.

На рис. 1г показаны выбросы CO₂ в 2016 г. на территории Донбасса и указаны главные их источники – энергетические предприятия, которые указаны в Табл. 1 под соответствующими номерами.

Таблица 1. Эмиссия CO₂ на энергетических предприятиях Донбасса

Аналогичная карта выбросов CO₂ на территории Донбасса в 2014 г., где указаны номера и местоположение металлургических предприятий из Табл. 2, показана на рис. 1д.

Таблица 2. Эмиссия CO₂ на металлургических предприятиях Донбасса

В 2018 году в Украине было выброшено в атмосферу 196,839 Мт CO₂, что меньше, чем в 2015 г. (213,269), 2005 г. (354,463) и 1990 г. (783,230) [5]. Однако эти «успехи» достигнуты не путем внедрения низко-углеродных технологий, а за счет снижения промышленного производства, при этом за половину выбросов ответственен энергетический сектор, а за четверть – металлургическое производство [6].

Контрольные точки и вегетационные индексы

Для оценки влияния максимальных концентраций CO₂ вблизи источников этих выбросов на состояние растительности выберем для дальнейшего анализа ряд контрольных точек: в Табл. 3 показаны точки № 1–9 вблизи источников эмиссии CO₂ и № 10–12 вдали от таких источников, которые указаны на карте эмиссии CO₂ на Донбассе в 2013 году (рис. 1е).

Таблица 3. Координаты и местоположение контрольных точек

Для исследования состояния растительности вблизи и вдали от источников максимальной эмиссии CO₂ можно воспользоваться ресурсами Центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных Института космических исследований Российской академии наук [7], где можно для любой территории и для любого периода времени определять Нормализованные относительные вегетационные индексы – Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), который характеризует количество фотосинтетически активной биомассы.

На рис. 2 показаны для 2013–2019 гг. изображения ежегодного композита NDVI по данным спутников Landsat, а в указанных контрольных точках определены значения в единицах коэффициента спектральной яркости: ρ_NIR – интенсивность отражения в ближней инфракрасной области спектра (рис. 3) и ρ_RED – интенсивность отражения в красной области спектра (рис. 4), на основе которых определяются величины NDVI (рис. 5) для контрольных точек за этот период времени.

Обсуждение результатов

На рис. 3–5 следует обратить внимание на поведение вегетационного индекса NDVI в контрольных точках № 10–12 за 2015 г., когда было много атмосферных осадков и интенсивно развивалась растительность вне зон высокой концентрации эмиссии CO₂. Затем в этих точках наблюдается резкое снижение объема биомассы, которое можно объяснить появлением в последние годы признаков засухи по всей территории Украины.

Однако, в контрольных точках № 4–7, которые находятся в зоне конфликта, в 2017–2018 гг. наблюдается значительное увеличение растительности, в основном (предположительно) дикорастущей. А в остальных контрольных точках наблюдается уменьшение растительного покрова за счет общего потепления на исследуемой территории.

Наблюдаемое увеличение концентрации CO₂ в атмосфере приводит к глобальному изменению климата и, в частности, к появлению признаков засухи на территории Причерноморья – уменьшению атмосферных осадков и как следствию – истощению ресурсов подземных вод, которые влияют на развитие растительности. Корреляция положительного влияния концентрации CO₂ на рост растений и отрицательного воздействия засухи в рассматриваемых контрольных точках пока приводит к различным конечным результатам вегетации растений, но следует ожидать все таки преобладания в ближайшие годы влияния засухи на этой территории.

Заключение

Проведенный корреляционный анализ спутниковых данных по эмиссии CO₂ и вегетационным индексам (NDVI) на территории Донбасса за период 2013–2018 гг. не выявил прямой корреляции между концентрацией CO₂ вблизи крупных антропогенных источников и состоянием растительности. На динамику растительного покрова в большей степени влияют климатические факторы, в частности, засуха, признаки которой наблюдаются в регионе. В зоне конфликта отмечен рост дикорастущей растительности, вероятно, вследствие снижения антропогенной нагрузки.

Литература

1. Crippa M., Solazzo E., Huang G. et al. High resolution temporal profiles in the Emissions Database for Global Atmospheric Research // Scientific Data, 2020, V. 7, No. 121. – 17 p.
2. Crippa M., Guizzardi D., Muntean M. et al. Gridded Emissions of Air Pollutants for the period 1970–2012 within EDGAR v4.3.2 // Earth System Science Data, 2018, No. 31. – 40 p.
3. Xueref-Remy I., Dieudonne E., Vuillemin C. et al. Diurnal, synoptic and seasonal variability of atmospheric CO₂ in the Paris megacity area // Atmospheric Chemistry and Physics, Discussions, 2016, No. 218. – 52 p.
4. Han P., Zeng N., Oda T. et al. Evaluating China’s fossil-fuel CO₂ emissions from a comprehensive dataset of nine inventories // Atmospheric Chemistry and Physics, Discussions, 2020, No. 643. – 21 p.
5. Crippa M., Oreggioni G., Guizzardi D. et al. Fossil CO₂ and GHG emissions of all world countries – 2019 Report, EUR 29849 EN, 2019, Publications Office of the European Union, Luxembourg. – 251 p.
6. Nedopekin F., Shestavin N., Yurchenko V. Prospects of Implementation of Carbon Dioxide Capture and Geological Storage Technologies in the Donbass for Mitigation of the Effects of Climate Change // Procedia Environmental Science, Engineering and Management, 2019, V. 6, No. 4. – P. 629–640.
7. Лупян Е.А., Прошин А.А., Бурцев М.А. и др. Опыт эксплуатации и развития центра коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа спутниковых данных (ЦКП «ИКИ-Мониторинг») // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2019, Т. 16, № 3. – С. 151–170.