Sattech Рассчитывает Изменения Кривой Речного Бассейна
Некоторые исследования нацелены на конкретных субъектов, которые вносят значительный вклад в изменение климата, в то время как другие предлагают тонкий анализ, который только намекает на ответственность, но фокусируется на предоставлении фактов. Маурисио Хулиан Хименес — один из студентов бакалавриата, чья цель — точно определить факты экологической катастрофы и убедиться, что все данные верны.
В Сальте, Аргентина, ненадлежащее землепользование резко повлияло на речные бассейны, изменив их изгибы. Эта трансформация повлияла на окружающие экосистемы и созданную человеком инфраструктуру, а именно, железную дорогу и местные дороги, которые требовали гидравлической адаптации. Миссия Маурисио и его коллег состояла в том, чтобы рассчитать изменение числа кривых (ЧК) с использованием таких параметров, как окружающая вегетация, данные об осадках и т. д. Он подал заявку на участие в программе EOS Data Analytics Academic Outreach и использовал EOSDA LandViewer, платформу спутниковых снимков. Маурисио выполнил необходимые расчеты с использованием различных индексов и других функций платформы. Читайте дальше, чтобы узнать больше о его исследовании.
| Вызов | Маурисио Хулиан Хименес должен был рассчитать изменения в количестве кривых местных речных бассейнов в Аргентине. Поскольку территория довольно большая, Маурисио и его команде нужны были спутниковые технологии для оценки масштаба. |
| Решение | Маурисио подал заявку на участие в программе EOSDA Academic Outreach и получил доступ к EOSDA LandViewer для оценки числа кривой. Он и его команда использовали индексы вегетации и исторические данные из интересующих областей, чтобы увидеть изменения с течением времени. |
| Результат | Число кривой было рассчитано, и изменения были видны довольно четко. Человеческая деятельность, вероятно, вызывала такие эффекты, поэтому методологию исследования Маурисио теперь можно использовать в других регионах мира. |
Местный Контекст: Изменения В Бассейне Коронель-Моллинедо В Аргентине
В Сальте, между реками Дорадо и Дель-Валье, бассейны претерпевают изменения из-за вырубки лесов и определенных сельскохозяйственных практик, которые вызывают увеличение гидравлического стока. Интенсивные дожди в регионе в сочетании с этими практиками приводят к постоянным наводнениям в прилегающих районах, нанося ущерб железнодорожной и дорожной инфраструктуре, поскольку это меняет их проектные параметры.
Из-за таких постоянных вмешательств человека, как вырубка лесов и неадекватные методы ведения сельского хозяйства, почва местного бассейна быстрее разрушается. Сильные дожди в регионе в сочетании с размытыми берегами приводят к постоянному затоплению прилегающих территорий. Серия наводнений, произошедших в период с марта 2017 года по март-апрель 2019 года, привела к значительному повреждению конструкции железной дороги и местных дорог, что потребовало гидравлической адаптации всей инфраструктуры.
Эта территория характеризуется крутым склоном, который существенно влияет на характер стока, а эродируемые почвы еще больше усложняют это влияние. По данным Instituto Geográfico Nacional, топографически верхний бассейн реки Дель-Валье имеет высоту около 2090 метров над уровнем моря, а средний региональный уклон составляет приблизительно 0,0030-0,0040 м/м.
Фокус: Кривая Числа Эрозии Берегов Реки
Местным сообществам необходимо было подсчитать ущерб, нанесенный вмешательством человека. Постоянное наводнение напрямую связано с вырубкой лесов и неустойчивыми методами ведения сельского хозяйства. По данным INTA, леса поглощают в три раза больше воды, чем почва, используемая для разведения крупного рогатого скота, и в десять раз больше, чем почва, используемая для выращивания сои. Поскольку оба вида деятельности испытали огромный рост в аргентинском сельскохозяйственном секторе, это оказало негативное и незапланированное воздействие на экосистему.
Маурисио и его коллеги с Hydraulics Department of the Engineering школы в Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) ставят перед собой задачу “внести вклад в прогресс знаний в области гидравлики посредством инновационных исследований, разработки устойчивых технологий и практических решений”. Другими словами, они решают текущие и будущие проблемы, связанные с водными ресурсами и их эффективным управлением.
Ценности нашего департамента включают в себя исследовательское совершенство, технологические инновации, этическую честность, командную работу, междисциплинарное сотрудничество, экологическую ответственность и создание позитивного социального воздействия. Это то, чему мы попытались следовать и в этом исследовании.
Исследовательская группа бакалавриата состоит из Маурисио Хулиана Хименеса, Флоренсии Даниэлы Флейтас и Марко Антонио Сосы. Их возглавляет Алехандро Р. Руберто (магистр инженерии), а содиректором является Марсело Гомес.
Изменения числа кривой, которые Маурисио и его команда пытаются рассчитать, используются для оценки стока воды с поверхности. Ситуация, описанная в предыдущем разделе, связана с ЧК, поскольку увеличение этого числа подразумевает более высокую скорость стока, что увеличивает объем воды, протекающей по поверхности, поскольку размытые берега со временем становятся шире и туманнее из-за стока дождевой воды с полей.
Исследование: Sattech Поможет Рассчитать Число Кривой
Поскольку ЧК на участке эрозии было четким индикатором изменений в бассейнах, команде нужно было рассчитать это число, используя все доступные инструменты. Однако расчет объема прямого стока на исследуемой территории потребовал много работы из-за нескольких переменных, таких как тип почвы, изменения с течением времени и дополнительные факторы, такие как уклон, растительность и влажность.
Для определения ЧК было важно начать с полученного, проверенного и откалиброванного значения, поэтому исследование было основано на идее гидравлической адекватности, которая восстанавливает гидрологическое поведение данной области. По сути, исследователям нужно было выбрать базовое значение, с которого начать, а затем определить, насколько оно изменилось до откалиброванного базового значения в 2018 году. Но это было не единственное значение, с которого можно было начать.
Также было важно знать, какая доля объема осадков будет стекать по поверхности и как она будет распределяться с течением времени. Поглощенный объем осадков позволил бы им понять окружающие условия гидрологической системы, а именно бассейнов, и, следовательно, как она будет реагировать, когда произойдет выпадение осадков.
Этот показатель объема показывает, сколько воды территория может фактически хранить, чтобы избежать затопления, и насколько этот показатель изменился из-за деятельности человека.
В исследовании “шероховатость” почвы была ключевым параметром для определения объема удерживаемых осадков. Этот параметр включал переменные, определяющие ЧК:
- Тип и текущее состояние влажности почвы;
- Тип и состояние вегетации;
- Практики сельского хозяйства, лесного хозяйства и животноводства;
- Наличие элементов, которые действуют как резервуары, гидроизоляция и т. д.
Тип и текущее состояние влажности почвы и растительности — это переменные, которые можно определить удаленно с помощью аналитики спутниковых снимков. Чтобы узнать их, Маурисио и его команда решили принять участие в программе EOSDA Academic Outreach. Они подали заявку на участие в 2023 году и получили трехмесячный доступ к EOSDA LandViewer. За это время группа исследователей получила все необходимые для своего исследования данные.
Методология: Вегетационные Индексы И Классификация Сельскохозяйственных Культур
Команде необходимо было определить использование почвы в каждом анализируемом периоде. Они выбрали 50-летний период с 1968 по 2018 год и, теперь им нужны были некоторые исторические данные со спутников для полной оценки выбранной области. Изображения с EOSDA LandViewer охватывали период с 1984 по 2019 год. Маурисио и его команда выбрали свою область интереса (AOI), содержащую изучаемый бассейн, и платформа автоматически выбрала изображения, наиболее близкие к каждому событию.
Следует отметить, что в выбранный период с 1968 по 2018 год в регионе выпадали сильные дожди. Поэтому на некоторых спутниковых снимках был определенный уровень облачности, что затрудняло получение всех данных, необходимых для проведения классификации. К счастью, широкий спектр спутников и время повторного посещения, доступные на платформе, позволили найти нужные изображения. Данные об осадках были проверены с помощью 10-дневного прогноза.
Команда использовала индексы NDVI (нормализованный разностный вегетационный индекс) и EVI (усовершенствованный вегетационный индекс) в качестве классификаторов растительного покрова. NDVI — самый популярный индекс, используемый для определения растительности на основе зеленого цвета растительного покрова. EVI — более конкретный индекс, используемый для уменьшения шума на спутниковых снимках и их корректировки, чтобы они отображали растительный покров более точно. Ниже вы можете увидеть, как NDVI из EOSDA LandViewer коррелирует с вегетацией, видимой невооруженным глазом, и как исследователи определили состояние растительности и землепользование.
Исследователи также сосредоточились на классификации типов почвенно-растительного покрова в этом районе. В AOI, местных субтропических ксерофитных лесах, деревья составляли более 75% растительности, в дополнение к сочетаниям древесных и кустарниковых форм, листопадных листьев зимой и редуцированных и кожистых (т. е. напоминающих кожу) листьев. EOSDA LandViewer предоставил данные с достаточно высоким разрешением для классификации, а также широкий спектр комбинаций полос, что позволило выделить оцениваемый тип вегетации. Также было важно обнаружить заболоченные участки и голые почвы (полностью или частично), чтобы получить информацию о способности почвы удерживать воду.
Основой данного исследования стала неконтролируемая классификация с использованием EOSDA LandViewer.
Этот тип классификации означает, что алгоритм автоматически устанавливает зоны землепользования, без обучения модели ML, специфичной для конкретной области. Мы использовали инструменты, доступные на платформе во вкладке «Кластеризация», где схожие области или участки могут быть сгруппированы на основе определенных пользователем критериев.
Однако они также объединили данные с контролируемой классификацией, которая была основана на более подробном исследовательском анализе, что позволило точнее определить землепользование. Например, для этой подклассификации было полезно знать глубину корней растений, поскольку чем глубже они были, тем значительнее было их прямое влияние на удержание воды.
Ниже вы можете увидеть некоторые изображения, полученные с помощью EOSDA LandViewer, и то, как Маурисио и его коллеги классифицировали их.
На черно-белом фото показан архивный аэроснимок бассейна Коронель-Моллинедо 1968 года. Это визуальное подтверждение того, как выглядела эта территория на момент начала исследования. На цветном изображении показан неконтролируемый классификационный снимок Landsat той же территории 1986 года. Это индексная карта, которая правильно классифицирует землю и позволяет увидеть любые изменения.
На первом изображении показана неконтролируемая классификация, выполненная EOSDA LandViewer на AOI бассейна Коронель-Моллинедо с 1994 года. Справа вы можете увидеть контролируемую классификацию на изображении с 2018 года, которая охватывает точную AOI. Также наблюдается очевидное изменение в землепользовании, при этом розовые области постепенно растут на протяжении многих лет.
Классификация земель позволила исследователям увидеть четкую корреляцию между изменением индексов растительности с течением времени и предшествующими знаниями о вырубке лесов и изменении методов ведения сельского хозяйства. Все данные, описанные выше, а также несколько других параметров позволили завершить исследование.
Результаты: Рассчитанное Число Кривой
В течение анализируемых лет землепользование было классифицировано, растительный покров картирован, а также потенциал стока и условия просачивания воды определены. Все эти параметры затем были объединены в число кривой, которое указывает на любые изменения в кривых бассейна за выбранный период времени. Авторы также консультировались с соответствующими исследованиями по этому вопросу.
EOSDA LandViewer позволила нам дополнить наше исследование историческими данными. Она наглядно представила, как территория изменилась из-за деятельности человека, и показала, что число кривой действительно сместилось вверх по шкале.
Учитывая собранные данные о влажности и насыщенности почвы, анализ осадков, а также размер и топографические условия площади речного бассейна, исследователи рассчитали ЧК:
Таблица выше наглядно показывает, что число кривых постоянно увеличивалось с течением времени. ЧК выросло за последние 50 лет, что иллюстрирует изменение ландшафта и разрушение всей экосистемы, а также социальной инфраструктуры. Увеличение ЧК приводит к постоянным наводнениям в исследуемой области с гидрологическими явлениями тех же характеристик, что и изучаемые, что представляет собой серьезные расходы на ремонт для местных сообществ.
Влияние: Что Дальше?
Для Маурисио и его коллег это исследование является лучом надежды, показывающим, как действия человека могут привести к серьезному повреждению почвы. С этой фактической информацией теперь общины могут предпринять действия, чтобы остановить и обратить вспять процесс эрозии.
Потери, вызванные как сельскохозяйственным производством, так и гражданскими работами, сейчас составляют миллионы долларов, и все они способствуют гидравлическим проблемам региона. Хотя сельское хозяйство и вырубка лесов играют важную роль в изменении практики управления водными ресурсами, эти отрасли также страдают от негативных последствий таких практик землепользования.
Маурисио и его команда продолжают свои исследования с аналогичным анализом бассейнов в Бразилии и Парагвае с изменением землепользования. Их цель — проанализировать, являются ли структурно рассчитанные водопропускные трубы адекватными для подобных сценариев сильных осадков и наводнений. Этот анализ может помочь властям и соответствующим местным органам определить, могут ли они изменить будущие проекты водопропускных труб и мостов, чтобы они могли адаптироваться к быстрым изменениям.
Исследования Маурисио и его команды могут быть использованы свободно, поэтому любой желающий сделать аналогичный проект или использовать их выводы может это сделать. Такие ученые, как Маурисио и его команда, дают надежду местным сообществам, что они смогут позже использовать доказательство изменений ЧК и действовать на основе выводов, чтобы остановить и обратить вспять эрозию и предотвратить ее в будущем. Затопление территории станет менее сильным, и меньше людей, предприятий и местных общин будут затронуты.
Об авторе:
Ксения Кунах имеет более 6 лет опыта написания текстов, работая в различных сферах, включая бизнес, образование и медиа-тексты. Предыдущий опыт Ксении как менеджера по развитию в украинской эко-НПО и менеджера по подбору персонала в ІТ-компании делает ее идеальным сочетанием человека, который увлекается эко-технологическими инновациями и умеет легко о них рассказывать.
Последние cтатьи
Ложная Мучнистая Роса: Определение И Борьба С Болезнью
Ложная мучнистая роса - болезнь, требующая ранней диагностики и быстрого принятия мер. Профилактика проведенная вовремя, поможет сохранить культуру и благоприятно скажется на показателях урожая.
Дифференцированное Внесение Удобрений: Использование и Преимущества
Технология внесения удобрений с переменной нормой — лучшее решение для полей и фермеров. Узнайте больше о точном земледелии и особенностях дифференцированного внесения удобрений.
Фузариоз: Как Предотвратить И Победить Патоген
Споры фузариоза могут сохраняться в почве и заражать основные культуры, что делает его одним из самых стойких патогенов в сельском хозяйстве. Узнайте, как защитить свои посевы от этого возбудителя.