Методические вопросы оценки запасов метана в малых термокарстовых озерах криолитозоны Западной Сибири

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Геология


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

УДК 551. 345:528. 88
МЕТОДИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ОЦЕНКИ ЗАПАСОВ МЕТАНА В МАЛЫХ ТЕРМОКАРСТОВЫХ ОЗЕРАХ КРИОЛИТОЗОНЫ ЗАПАДНОЙ СИБИРИ
Полищук Юрий Михайлович,
д-р физ. -мат. наук, проф., гл. науч. сотр. лаборатории биогеохимических и дистанционных методов мониторинга окружающей среды ФГБОУ ВПО «Национальный исследовательский Томский государственный университет», Россия, 634 050, г. Томск, пр. Ленина, 36- гл. науч. сотр. научно-исследовательского
информационного центра ФГБУН «Институт химии нефти СО РАН», Россия, 634 021, г. Томск, пр. Академический, 4. E-mail: yupolishchuk@gmail. com
Полищук Владимир Юрьевич,
канд. техн. наук, ст. науч. сотр. лаборатории биогеохимических и дистанционных методов мониторинга окружающей среды ФГБОУ ВПО «Национальный исследовательский Томский государственный университет», Россия, 634 050, г. Томск, пр. Ленина, 36- науч. сотр. научно-исследовательского информационного центра ФГБУН «Институт мониторинга климатических и экологических систем СО РАН», Россия, 634 021, г. Томск, пр. Академический, 10/3. E-mail: vy_polishchuk@hotmail. com
Брыксина Наталья Анатольевна,
канд. геогр. наук, ст. науч. сотр. института прикладной информатики и математической геодезии ФГБОУ ВПО «Балтийский Федеральный университет имени И. Канта», Россия, 236 041, г. Калининград, ул. А. Невского, 14. E-mail: bryksina83@gmail. com
Покровский Олег Сергеевич,
канд. геол. -минерал. наук, зав. лабораторией биогеохимических и дистанционных методов мониторинга окружающей среды ФГБОУ ВПО «Национальный исследовательский Томский государственный университет», Россия, 634 050, г. Томск, пр. Ленина, 36. E-mail: oleg@get. obs-mip. fr
Кирпотин Сергей Николавич,
д-р биол. наук, проф., директор Центра превосходства «Bio-Clim-Land» ФГБОУ ВПО «Национальный исследовательский Томский государственный университет», Россия, 634 050, г. Томск, пр. Ленина, 36. E-mail: kirp@mail. tsu. ru
Широкова Людмила Сергеевна,
канд. биол. наук, доцент лаборатории наук о Земле и окружающей среде университета Тулузы, France, 31 400, Toulouse, Avenue Edouard Belin, 14. E-mail: liudmila@get. obs-mip. fr
Актуальность исследования обусловлена необходимостью разработки методических вопросов использования математического моделирования и космоснимков сверхвысокого разрешения для оценки накопления метана в малых термокарстовых озерах в зоне мерзлоты, которые рассматриваются в качестве наиболее активных источников эмиссии метана в атмосферу в арктических и субарктических районах в условиях глобального потепления последних десятилетий.
Цель исследования: разработка методических вопросов оценки объемов накопления метана в термокарстовых озерах в зоне многолетней мерзлоты на основе математического моделирования и космических снимков сверхвысокого разрешения. Методы исследования: дистанционные методы исследования полей термокарстовых озер, включая малые озера, с использованием спутниковых снимков высокого и сверхвысокого пространственного разрешения, методы геоинформационных систем для анализа спутниковых изображений, методы математического моделирования пространственной структуры полей термокарстовых озер в мерзлотных ландшафтах, методы биогеохимических исследований состава воды в озерах для определения концентрации метана.
Результаты. На основе биогеохимических исследований установлено, что концентрация метана в малых термокарстовых озерах (площадью менее 200−250 м2) в среднем приблизительно в 13 раз превышает концентрацию метана в воде озер, площадь которых более 250 м². На основе данных дистанционных исследований по снимкам сверхвысокого разрешения определены параметры модели, что позволяет осуществить расчёт полей термокарстовых озер применительно к условиям многолетней мерзлоты. Разработана и описана процедура определения объемов накопления метана в термокарстовых озерах, расположенных на определенной территории в зоне мерзлоты.
Ключевые слова:
Многолетняя мерзлота, геоинформационные системы, спутниковые снимки, изменение климата, математическое моделирование.
Введение
Современное глобальное потепление климата, наиболее явно проявляющееся в северных широтах планеты, ускоряет деградацию многолетней мерзлоты. Мерзлота, являясь хранилищем законсервированного углерода в обширных мерзлых торфяных болотах Сибири и Северной Америки, при потеплении климата может стать источником возникновения еще большего потепления при высвобождении парниковых газов [1]. Углерод в настоящее время находится в связанном состоянии как органическое вещество в слое многолетней мерзлоты на большей части Арктики. Потепление климата может создать положительную обратную связь, при которой более сильное потепление будет приводить к дополнительному высвобождению метана как продукта жизнедеятельности микроорганизмов, перерабатывающих оттаявшее органическое вещество, что способно внести ощутимый вклад в потепление климата.
Среди парниковых газов метан занимает особое место. По вкладу в парниковый эффект он является вторым после углекислого газа. Однако по величине прямого потенциала глобального потепления он в 39 раз, по данным [2] (в расчете на единицу концентрации и для периода 20 лет), превышает углекислый газ. Основными источниками эмиссии метана на северных территориях являются болота и переувлажненные ландшафты, термокарстовые озерные равнины, подводные метангидраты шель-фовых морей и крупных водоемов в зоне многолетней мерзлоты и др. По оценкам [1], четверть мирового объема метана сосредоточена в Западной Сибири, значительную часть территории которой занимают своеобразные болотно-озерные ландшафты с бесчисленным множеством озер разных размеров и возраста. Поля термокарстовых озер наиболее чувствительны к росту приземной температуры воздуха, что делает их удобными геоморфологическими индикаторами глобального потепления в дистанционных исследованиях.
Согласно [3, 4], наиболее активным источником эмиссии метана в арктических и субарктических районах являются малые термокарстовые озера (с площадью менее 0,01−0,05 га). Образование термокарстовых водоемов в связи с деградацией многолетней мерзлоты в условиях глобального потепления последних десятилетий наблюдается на Аляске, в Канаде, в Европе, в Сибири [5−9]. В связи с труднодоступностью территорий в зоне мерзлоты исследования изменений термокарстовых озер проводят дистанционными методами. В большинстве таких дистанционных исследований использовались и используются космические снимки Landsat (пространственное разрешение 30 м), архивы которых накапливаются уже четыре десятилетия. Однако малые озера из-за своих небольших размеров не обнаруживаются на снимках Landsat, что требует для их изучения использования снимков высокого и сверхвысокого разреше-
ния, например, Quick Bird с разрешением 0,61 м. Из-за малой ширины полосы съемки (16,5 км для Quick Bird) покрытие территории многолетней мерзлоты такими снимками не превышает единиц процентов, что не позволяет достаточно обоснованно оценить вклад эмиссии метана из малых термокарстовых озер в общий парниковый эффект. Поэтому малые озера, как правило, не учитываются в прогнозных оценках динамики накопления парниковых газов в атмосфере в условиях продолжающегося глобального потепления климата. Более полный учет распространения малых озер на территории мерзлоты возможен с использованием моделирования полей термокарстовых озер, основанного на имитационном подходе [10]. Однако методические вопросы использования математического моделирования и космоснимков сверхвысокого разрешения для оценки объемов термокарстового метана в мерзлотных ландшафтах в настоящее время не разработаны.
В связи с изложенным цель настоящего исследования заключается в разработке методических вопросов оценки объемов накопления метана в термокарстовых озерах в зоне многолетней мерзлоты на основе математического моделирования и космических снимков сверхвысокого разрешения.
Экспериментальный анализ статистических свойств
полей термокарстовых озер по космическим
снимкам сверхвысокого разрешения
Данные и объект исследования. Исследования проводились на территории Западной Сибири с использованием космических снимков Quick Bird, коллекция которых в распоряжении авторов была достаточно ограниченной и включала 12 снимков. В связи с этим выбор тестовых участков (ТУ) для проведения исследований производился в границах сцен космических снимков в местах активного термокарста [11], определяемого по наибольшему сгущению озер. Общая характеристика выбранных тестовых участков дана в табл. 1.
Таблица 1. Характеристика тестовых участков и даты съемки Table 1. Characteristics of test areas (TA) and imaging date
ТУ TA Тип мерзлоты Permafrost type Широта Latitude Долгота Longitude Дата съемки Imaging date Площадь участка, км2 Plot area, km2
град. /degree
1 Островная Insular 63,02 72,53 13. 07. 2007 47,52
2 Прерывистая Discontinuous 63,07 75,54 30. 06. 2009 192,80
3 65,29 72,11 01. 05. 2009 383,80
4 66,09 74,37 15. 08. 2003 281,12
5 65,52 76,37 05. 07. 2008 545,46
6 66,35 80,17 28. 07. 2004 297,91
7 67,51 84,55 28. 06. 2011 87,49
8 Сплошная Continuous 66,49 70,14 04. 07. 2008 131,93
9 67,20 74,26 02. 08. 2004 346,58
10 67,12 78,43 28. 08. 2005 199,77
11 69,51 72,18 24. 08. 2003 204,03
12 69,30 68,20 03. 08. 2006 98,30
Согласно [11], образование термокарстовых озер происходит под воздействием нескольких факторов, главными из которых являются наличие высокольдистых многолетнемерзлых пород и равнинный характер территории. Поэтому большинство исследователей озерных термокарстовых равнин исходят из предположения о том, что в районах распространения высокольдистых много-летнемерзлых пород криолитозоны распространены преимущественно озера термокарстового происхождения либо озера смешанного генезиса при значительном влиянии термокрастовых процессов. Например, в работах В. И. Кравцовой с соавторами [12, 13] на основе геоморфологического и климатического анализа вся криолитозона Западной Сибири отнесена к числу районов с повсеместным распространением термокарстовых озер. Поэтому озера, исследуемые в настоящей работе дистанционным методом, рассматриваются как термокарстовые озера.
Для проверки репрезентативности выбранных в нашей работе тестовых участков с учетом зональной специфики геокриологической и ландшафтной дифференциации исследуемой территории проводилось сопоставление схемы размещения ТУ с картами геокриологического и ландшафтного зонирования территории Западной Сибири [14, 15]. На рис. 1 представлена карта-схема расположения
подзон многолетней мерзлоты Западной Сибири, на которой видно, что выбранные тестовые участки довольно равномерно распределены по территории исследований.
Распределение тестовых участков по подзонам мерзлоты дано в табл. 2. В наиболее интересных для наших исследований подзонах прерывистого и сплошного распространения многолетней мерзлоты выбрано 6 и 5 тестовых участков соответственно.
Таблица 2. Распределение тестовых участков по подзонам многолетней мерзлоы
Table 2. Distribution of test areas over permafrost subzones
Подзоны мерзлоты Permafrost subzones Количество Т У Quantity of TA ТУ/ТА
Сплошная/Continuous 5 ТУ-2-ТУ-7
Прерывистая/Discontinuous 6 ТУ-8-ТУ-12
Островная/Insular 1 ТУ-1
Аналогично вышеизложенному проведено сопоставление схемы размещения выбранных ТУ карте ландшафтного зонирования [15]. В результате установлено распределение тестовых участков по ландшафтным зонам, представленное в табл. 3, которая показывает, что тестовые участки достаточно равномерно распределены по ландшафтным зонам исследуемой территории.
Рис. 1. Карта-схема геокриологического зонирования территории многолетней мерзлоы Западной Сибири c обозначенными границами тестовых участков
Fig. 1. Schematic map of geocryologic zoning of permafrost territory in Western Siberia with marked boundaries of test areas
Таблица 3. Распределение тестовых участков по ландшафтным зонам
Table 3. Test area distribution over landscape zones
Ландшафтные зоны Количество ТУ
Landscape zones Amount of TA
Типичная тундра/Typical tundra 2
Южная тундра/South tundra 3
Лесотундра/Forest tundra 2
Северная тайга/Northern taiga 2
Средняя тайга/Medium taiga 3
Согласно табл. 1, все 12 безоблачных космических снимков Quick Bird, выбранных для проведения дистанционных исследований, получены во второй половине летних сезонов (в основном в июле-августе, когда полностью исчезает ледовый покров озер, мешающий выделению озер при дешифрировании снимков) в сравнительно короткий 6-летний период 2003—2009 гг. Обработка космических снимков проведена с использованием стандартных средств геоинформационной системы ENVI 4.4. На каждом из тестовых участков определялось от нескольких сотен до десятков тысяч термокарстовых озер сравнительно малых размеров.
Результаты дистанционных исследований. Рассмотрим результаты анализа данных дистанционного измерения площадей термокарстовых озер на исследованной территории по снимкам сверхвысокого разрешения. Данные о суммарных площадях озер и их средних значениях на всех ТУ приведены в табл. 4. Расчеты показывают, что усредненные по территории прерывистой и сплошной зон мерзлоты средние значения площадей озер составили 2818 и 3506 м² соответственно. Эти данные с учетом среднего значения площади озер в островной зоне (на ТУ-1 в табл. 4) позволяют сделать заключение, что в среднем площади озер увеличиваются в направлении «юг-север».
Таблица 4. Статистика термокарстовых озер по данным дистанционного исследования на разных тестовых участках
Table 4. Statistics of thermokarst lakes according to the data of remote investigation on different test areas
ТУ TA Число озер Amount of lakes Суммарная площадь озер, м2 Total area of lakes, m2 Среднее значение площади озер, м2 Average value of area of lakes, m2
1 2GG52 2ВБББб7, б 2624,6
2 1GBB 34G26648,5 1696,9
3 1В494 13 582 835,4 734,4
4 3Б23 98 2845G, 8 2789,8
Б 4В74 4351BG5B, 7 8928,6
б 239б2 169B4441,B 708,8
7 432G ВВБ192б, 7 2049,1
В ВБб4 15 585 387,9 1819,9
9 471 17 7756G, 3 3774,0
1G ВЗЗб 56 7216G, 3 680,4
11 ВбБ 36G6856,3 4169,8
12 B1G 5 739 587,5 7085,9
Очень важным с точки зрения моделирования полей термокарстовых озер является исследование распределения озер по их размерам. Для всех исследованных ТУ на основе результатов дистанционного измерения площадей озер были построены гистограммы распределения числа термокарстовых озер по размерам. Для иллюстрации на рис. 2 приведена гистограмма распределения озер по площадям на ТУ-1, где Kl — относительное число озёр, попадающих в каждый ий интервал гистограммы, определяемое по формуле:
к=п,
'- N
где п — число озёр в каждом интервале гистограммы- i — номер интервала- N — суммарное количество озёр на исследуемом тестовом участке.
Площадь, м2
Рис. 2. Пример экспоненциальной аппроксимации эмпирического распределения термокарстовых озер по площадям на ТУ-1
Fig. 2. Exponential approximation of empiric distribution of thermokarst lakes over the areas in TA-1
График гистограммы на рис. 2 демонстрирует характерную закономерность — уменьшение относительного числа озер в интервалах гистограмм по мере увеличения площадей озер. Такая же закономерность была выявлена ранее [10] при анализе аналогичных гистограмм распределения озер по площадям, полученных по результатам дистанционного измерения площадей озер по космическим снимкам Landsat (пространственное разрешение 30 м). Анализ гистограмм распределения озер по площадям показал [16, 17] их хорошее соответствие (по критерию х2) экспоненциальному закону распределения. По аналогии с [16, 17] в настоящей работе гистограмма распределения малых озер по их площадям, представленная на рис. 2, допускает аппроксимацию экспоненциальной функцией с высоким уровнем коэффициента детерминации (0,95). Проведенный в нашей работе анализ гистограмм распределения озер по размерам на всех остальных ТУ показал достаточно хорошую аппроксимацию их экспоненциальной функцией, что является основанием использова-
ния разработанной в [16] геоимитационной модели для моделирования полей термокарстовых озер, включающих озера малых размеров.
Краткая характеристика модели пространственной структуры полей термокарстовых озер
Предложенная в [10] геоимитационная модель пространственной структуры полей термокарстовых озер представляет собой совокупность случайных окружностей, каждая из которых отображает в модели отдельное термокарстовое озеро. Возможность выбора окружности в качестве формы береговых границ моделируемых термокарстовых озер экспериментально подтверждена в [18].
Анализ гистограмм распределения координат центров озер на плоскости, проведенный в [1б], показал, что экспериментальные законы распределения координат центров озер соответствуют по критерию х2с вероятностью 95% закону равномерной плотности. Согласно [16, 17], экспериментальные законы распределения термокарстовых озёр по их площадям соответствуют экспоненциальному закону распределения. Поэтому в предложенной модели распределение окружностей по их размерам также будет подчиняться экспоненциальному закону в виде:
У = Яе~ъ, (1)
где Я — параметр распределения (1).
Ниже приведены следующие основные положения [17], определяющие существенные свойства геоимитационной модели полей термокарстовых озёр:
1) формы береговых границ озер представлены уравнением окружности с координатами центров х, у, и площадью — номер озера) —
2) пространственные изменения координат центров окружностей и их площадей статистически независимы-
3) случайное распределение каждой из координат центров окружностей х, у, Ь=1,и, определяется законом равномерной плотности-
4) случайное распределение окружностей по их размерам определяется показательным законом распределения в виде (1) с параметром Я, который определяется по экспериментальным данным на основе дистанционных исследований. Согласно [16, 17], значение параметра Я для моделирования озер на каждом тестовом участке рассчитывается как величина, обратная экспериментально определенной по космическим снимкам средней площади озер на данном тестовом участке.
Разработанный программный комплекс имитационного моделирования полей термокарстовых водных объектов достаточно подробно описан в [19]. Результат моделирования представляется в виде модельного поля озер (рис. 3), пространственные статистические свойства которого соответствуют экспериментально установленным по спутниковым снимкам. Материалы исследований
[17, 19] подтверждают адекватность модели экспериментальным данным.
¦ Систе иа имитационного моделирования 1 CZJ, а |

1 lycKtg) экспортщ
¦ ¦ • • •

* ¦. ¦ * •¦ - • * ¦
• • • ¦
• *.
• ¦ ¦¦ * ,
* • ¦
*& quot-. * * & quot- & quot- ¦ ¦
• *• ш 9 • • «¦ ¦ if
• •
¦ • р. «*
* • «• * •• • •. — Л • •.
• л •. .ф & quot-ш • г t ¦•
• * • * • • * • & quot-* ¦ • { • • * •
¦ •. • 5- 1 ¦
и .: • • ¦ '- *
* … • • • 9
9 (И.. .v.
• • • •• •
Число оз р- 700 |Бета = 0,477 993 838
Рис. 3. Модельное поле термокарстовых озер Fig. 3. Model field of thermokarst lakes
Расчет объема накопления метана в термокарстовых озерах Западной Сибири на основе моделирования полей термокарстовых озер
Для определения объемов накопления метана в термокарстовых озерах требуется знать его концентрацию в воде каждого озера и его площадь и глубину. Результаты наземных биогеохимических исследований концентрации метана в термокарстовых озерах, которые проводились в зоне мерзлоты Западной Сибири в период 2008—2013 гг., опубликованы в работах О. С. Покровского с соавторами [3, 20, 21].
Важными для решения поставленной задачи являются вопросы исследования взаимосвязи между концентрацией метана в воде термокарстовых озер и их площадями. В [3, 20, 21] на основе анализа результатов биогеохимических исследований состава воды термокарстовых озер установлено, что концентрация метана существенно зависит от размеров озер: в малых озерах с площадью менее нескольких сотен квадратных метров она более чем на порядок превышает ее величину в больших озерах с размерами, превышающими указанные выше.
На рис. 4 представлен график зависимости концентрации метана в озерной воде от площади термокарстовых озер по результатам биогеохимических исследований термокарстовых озер крио-литозоны Западной Сибири, методика которых изложена в ряде наших работ, например в [21]. На графике красные точки представляют измеренные значения концентрации метана в отдельных малых озерах с площадью менее 250 м², а синими точками отображаются измеренные значения кон-
центрации метана в озерах с площадью более 250 м². Отрезки сплошных линий красного и синего цвета показывают средние значения концентрации метана в малых и больших озерах соответственно. Из графика на рис. 4 видно, что концентрация метана в малых озерах (площадь менее 200−250 м2) в среднем приблизительно в 13 раз превышает концентрацию метана в воде озер, площадь которых более 250 м².
50
J 45
| 40
~35 я
? зо
| 25
s 20
I
«15
В 10 I 0
Рис. 4. Fig. 4.

* •
Ю& quot-
ю2
104
10s
S, M2
Зависимость концентрации метана от площади термокарстовых озер
Dependence of methane concentration on area of ther-mokarst lakes
Как показали результаты наземных исследований в термокарстово-озерных равнинах Западной Сибири, глубина озер также зависит от их размеров. В связи с этим представляет интерес изучить взаимосвязь глубины и площади термокарстовых озер. Вид этой зависимости необходимо учитывать при определении объема воды в озерах при расчете массы накопленного метана в озерах, расположенных на определенной территории. На рис. 5 представлена зависимость глубины термокарстовых озер от их площади, основанная на результатах измерения глубины и площади 34 реальных озер различных размеров, расположенных на территории многолетней мерзлоты в Западной Сибири.
На рис. 5, как и на предыдущем графике, озера условно разделены на 2 группы: малые, с площадью менее 250 м² (обозначены на графике красными точками), и сравнительно большие (показаны синими точками), площадь которых превышает 250 м². Из графика на рис. 5 видно, что в среднем глубина больших озер приблизительно в 1,5 раза превышает глубину малых озер. По данным измерений глубина малых и больших озер в среднем составляет 0,34 и 0, 54 м соответственно. Эти величины могут быть использованы при оценке запасов метана в термокарстовых озерах на основе моделирования.
Масса метана, накопленного в п озерах, расположенных на рассматриваемой территории мерзлоты, может быть рассчитана в виде:
м = ?,
i = 1,…, n,
(2)
Рис. 5. Зависимость глубины термокарстовых озер от их площади
Fig. 5. Dependence of the depth of thermokarst lakes on their area
где ш1 — масса метана в им озере.
Масса накопленного метана в каждом им озере может быть определена по формуле:
т& lt- = С^Д, (3)
где С1 — концентрация метана в воде ьго озера- Н1 -глубина ьго озера- Б1 — площадь ьго озера.
Процедура оценки объемов накопленного метана в водных термокарстовых объектах на заданной территории мерзлоты на основе геоимитационного моделирования заключается в следующем. В процессе моделирования полей этих объектов находится площадь каждогого модельного объекта. В зависимости от величины площади (больше или меньше 250 м2) определяются средние значения концентрации метана и глубины озера (рис. 4, 5) и рассчитывается в соответствии с (3) масса метана в данном им модельном озере. Затем по формуле (2) рассчитывается общая масса накопленного метана во всех модельных озерах на заданной территории мерзлоты.
Заключение
В статье рассмотрены методические вопросы использования математического моделирования и космоснимков сверхвысокого разрешения для оценки накопления метана в малых термокарстовых озерах в зоне мерзлоты, которые рассматриваются как наиболее активные источники эмиссии метана в атмосферу в арктических и субарктических районах в условиях глобального потепления последних десятилетий. Такие озера из-за своих малых размеров до сих пор, как правило, не учитываются в прогнозах динамики накопления парниковых газов в атмосфере.
Для проведения исследований использованы дистанционные методы исследования полей термокарстовых озер на основе спутниковых снимков высокого и сверхвысокого пространственного разрешения, методы геоинформационных систем для анализа спутниковых изображений, методы математического моделирования пространственной структуры полей термокарстовых озер в мерзлот-
i=1
ных ландшафтах, методы биогеохимических исследований состава воды в озерах с целью определения концентрации метана. На основе биогеохимических исследований установлено, что концентрация метана в малых термокарстовых озерах (площадью менее 200−250 м2) в среднем приблизительно в 13 раз превышает концентрацию метана в воде озер, площадь которых более 250 м².
На основе экспериментальных данных, полученных по снимкам сверхвысокого разрешения, определены параметры геоимитационной модели, позволяющей осуществить математическое моде-
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Глобальные изменения климата: «метановая бомба» — наукообразный миф или потенциальный сценарий? / А. И. Жилиба, Г. А. Вандышева, К. Г. Грибанов, В. И. Захаров // Динамика окружающей среды и глобальные изменения климата. -2011. — Т. 2. — № 1 (3). URL: http: //wwwold. ugrasu. ru/interna-tional/unesco/journal /content/20111/documents/Zhiliba. pdf (дата обращения: 19. 11. 2014).
2. Кароль И. Л. Оценки характеристик относительного вклада парниковых газов в глобальное потепление климата // Метеорология и гидрология. — 1996. — № 11. — С. 5−12.
3. Effect of permafrost thawing on the organic carbon and metal speciation in thermokarst lakes of Western Siberia / O.S. Pokrov-sky, L.S. Shirokova, S.N. Kirpotin, S. Audry, J. Viers, B. Du-pre // Biogeosciences. — 2011. — V. 8. — P. 565−583. DOI: 10. 5194/bg-8−565−2011.
4. Seasonal variability as a source of uncertainty in the West Siberian regional CH4 flux upscaling / A.F. Sabrekov, B.R.K. Runkle, M.V. Glagolev, I.E. Kleptsova, S.S. Maksyutov // Environ. Res. Lett. — 2014. — № 9. — P. 1−9. DOI: 10. 1088/1748−9326/9/4/45 008.
5. Riordan B., Verbyla D., McGuire A.D. Shrinking ponds in subarctic Alaska based on 1950−2002 remotely sensed images // J. Geophys. Res. — 2006. — V. 111. — P. 1−11. DOI: 10. 1029/2005JG000150.
6. Zuidhoff F.S., Kolstrup E. Changes in palsa distribution in relation to climate change in Laivadalen, Northern Sweden, especially 1960−1997 // Permafrost and Periglacial Processes. — 2000. -V. 11. — P. 55−69.
7. Distribution of Thermokarst Lakes and Ponds at Three Yedoma Sites in Siberia / G. Grosse, V. Romanovsky, K. Walter, A. Morgenstern, H. Lantuit, S. Zimov // Proc. of the 9th Intern. Conf. on Permafrost. — Fairbanks, Alaska, June 29 — July 3, 2008. -P. 551−556.
8. Luoto M., Seppala M. Thermokarst ponds as indicator of the former distribution of palsas in Finnish Lapland // Permafrost and Periglasial Processes. — 2003. — V. 14. — P. 19−27.
9. Днепровская В. П., Брыксина Н. А., Полищук Ю. М. Изучение изменений термокарста в зоне прерывистого распространения вечной мерзлоты Западной Сибири на основе космических снимков // Исследование Земли из космоса. — 2009. — № 4. -С. 88−96.
10. Полищук Ю. М., Полищук В. Ю. Имитационное моделирование полей термокарстовых озер на территории многолетней мерзлоты // Информационные системы и технологии. -2011.- № 1. — С. 53−60.
лирование полей термокарстовых озер применительно к условиям мерзлотных ландшафтов арктических регионов. Разработана и описана процедура определения объемов накопления метана в озерах, расположенных на определенной территории мерзлоты, на основе результатов математического моделирования пространственной структуры полей термокарстовых озер.
Работа выполнена в рамках проекта по договору с Ми-нобрнауки РФ № 14. В25. 31. 0001 (Б1О-ОЕО-СЫМ) от 23. 06. 2013 г. и при поддержке грантов РФФИ по проектам № 14−35−50 521 мол нр и № 14−01−31 489 мол а.
11. Викторов А. С. Основные проблемы математической морфологии ландшафта. — М.: Наука, 2006. — 252 с.
12. Кравцова В. И. Распространение термокарстовых озер в России // Вестн. Моск. Ун-та. Сер. География. — 2009. — № 3. -С. 33−42.
13. Кравцова В. И., Быстрова А. Г. Изменения размеров термокарстовых озер в различных районах России за последние 30 лет // Криосфера Земли. — 2009. — Т. 13. — № 2. — С. 16−26.
14. Атлас СССР / отв. ред. Т. П. Сидоренкова. — М.: Главное управление геодезии и картографии при СМ СССР, 1984. — 260 с.
15. Ландшафтная карта СССР / под ред. И. С. Гудилина. — М.: Моск. госуд. университет, 1987. URL: http: //webarchive. iia-sa. ac. at/Research/FOR/forest_cdrom/data/landscapes/ (дата обращения: 19. 11. 2014).
16. Полищук Ю. М., Полищук В. Ю. Имитационное моделирование полей термокарстовых озер на территории многолетней мерзлоты // Информационные системы и технологии. -2011.- № 1. — С. 53−60.
17. Polishchuk V. Yu, Polishchuk Yu.M. Modeling of thermokarst lake dynamics in West-Siberian permafrost. Ch. 6 // In Book: Permafrost: Distribution, Composition and Impacts on Infrastructure and Ecosystems / Ed. by O. Pokrovsky. — NY: Nova Science Publishers, 2014. — P. 205−234. DOI: 10. 978−94−007−4569−8.
18. Полищук В. Ю., Полищук Ю. М. Дистанционные исследования изменчивости формы береговых границ термокарстовых озер на территории вечной мерзлоты Западной Сибири // Исследование Земли из космоса. — 2012. — № 1. — С. 61−64.
19. Полищук В. Ю. Программный комплекс имитационного моделирования динамики полей термокарстовых озер в зонах вечной мерзлоты // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. — 2013. -№ 1.- С. 125−128.
20. Early diagenesis processes and their effect on organic matter mineralization and trace element post-depositional redistribution in Western Siberia thermokarst lakes / S. Audry, O.S. Pokrovsky, L.S. Shirokova et al. // Biogeosciences Discuss. — 2011. — V. 8. -P. 8845−8894. DOI: 10. 5194/bgd-8−8845−2011.
21. Покровский О. С., Широкова Л. С., Кирпотин С. Н. Микробиологические факторы, контролирующие цикл углерода в термокарстовых водных объектах Западной Сибири // Вестник ТГУ. Биология. — 2012. — № 3. — С. 199−217.
Поступила 21. 11. 2014 г.
UDC 551. 345:528. 88
METHODICAL ISSUES OF EVALUATING METHANE CAPACITY IN SMALL THERMOKARST LAKES OF WESTERN SIBERIA PERMAFROST
Yury M. Polishchuk,
Dr. Sc., Tomsk State University, 36, Lenin avenue, Tomsk, 634 050, Russia. E-mail: yupolishchuk@gmail. com
Vladimir Yu. Polishchuk,
Cand. Sc., Tomsk State University, 36, Lenin avenue, Tomsk, 634 050, Russia. E-mail: vy_polishchuk@hotmail. com
Natalia A. Bryksina,
Cand. Sc., Kant Baltic Federal University, 14, A. Nevskogo Street, Kaliningrad, 236 041, Russia. E-mail: bryksina83@gmail. com
Oleg S. Pokrovsky,
Cand. Sc., Tomsk State University, 36, Lenin avenue, Tomsk, 634 050, Russia. E-mail: oleg@get. obs-mip. fr
Sergey N. Kirpotin,
Dr. Sc., Tomsk State University, 36, Lenin avenue, Tomsk, 634 050, Russia. E-mail: kirp@mail. tsu. ru
Liudmila S. Shirokova,
Cand. Sc., University of Toulouse, UMR 5563 CNRS, 14, Avenue Edouard Belin, 31 400, Toulouse, France. E-mail: liudmila@get. obs-mip. fr
The relevance of the paper is caused by the need to develop methodological issues of using mathematical modeling and ultrahigh resolution satellite imagery to assess the accumulation of methane in small thermokarst lakes in the permafrost zone, which are considered as the most active sources of methane emissions to the atmosphere in the Arctic and Subarctic regions under global warming of recent decades.
The main aim of the study is to develop methodological issues of assessing the amount of methane accumulation in thermokarst lakes in the permafrost, based on mathematical modeling and ultrahigh resolution satellite images.
Methods: remote sensing of thermokarst lakes fields, including small lakes, using satellite images of high and very high spatial resolution and techniques of geographic information systems for the analysis of satellite images, the methods of mathematical modeling of the spatial structure of the thermokarst lakes fields in permafrost landscapes, methods of biogeochemical studies of water bodies to determine the concentration of methane.
The results. On the basis of biogeochemical studies the authors have determined that methane concentration in small thermokarst lakes (with area less than 200−250 m2) is on average about 13 times higher than its concentration in water of lakes, which are more than 250 m2. Based on the remote research data on high resolution images the authors defined the parameters of the model that allows calculating fields of thermokarst lakes in the conditions of permafrost. The authors developed and described the procedure for determining methane accumulation volumes in thermokarst lakes located in a particular territory of the permafrost zone.
Key words:
Permafrost, geoinformation systems, satellite imagies, climate changing, mathematical modeling.
The research was carried out within the project under the agreement with the Ministry of Education and Science of the RF no. 14. E25. 31. 0001 (BIO-GEO-CLIM), 23. 06. 2013, supported by the grants of RFBR by the projects no. 14−35−50 521 momhp u № 14−01−31 489 mom a.
REFERENCES
1. Zhiliba A.I., Vandysheva G.A., Gribanov K.G., Zakharov V.I. Globalnye izmeneniya klimata: «metanovaya bomba» — naukoob-razny mif ili potentsialny stsenary? [Global change of climate: «Methane bomb» is a pseudoscientific myth or potential scenario?]. Environmental dynamics and global change of climate, 2011, vol. 2, no. 1 (3). Available at: http: //wwwold. ugrasu. ru/in-ternational/unesco/journal/content/20111/documents/ Zhili-ba. pdf (accessed 19 November 2014).
2. Karol I.L. Otsenki kharakteristik otnositelnogo vklada parniko-vykh gazov v globalnoye potepleniye klimata [Evaluation of the relative contribution of greenhouse gases in global warming]. Meteorology and hydrology, 1996, no. 11, pp. 5−12.
3. Pokrovsky O.S., Shirokova L.S., Kirpotin S.N., Audry S., Vi-ers J., Dupre B. Effect of permafrost thawing on the organic carbon and metal speciation in thermokarst lakes of Western Siberia. Biogeosciences, 2011, vol. 8, pp. 565−583. DOI: 10. 5194/bg-8−565−2011.
4. Sabrekov A.F., Runkle B.R.K., Glagolev M.V., Kleptsova I.E., Maksyutov S.S. Seasonal variability as a source of uncertainty in the West Siberian regional CH4 flux upscaling. Environ. Res. Lett., 2014, no. 9, pp. 1−9. DOI: 10. 1088/1748−9326/9/4/45 008.
5. Riordan B., Verbyla D., McGuire A.D. Shrinking ponds in subarctic Alaska based on 1950−2002 remotely sensed images. J. Geophys. Res, 2006, vol. 111, pp. 1−11. DOI: 10. 1029/2005JG000150.
6. Zuidhoff F.S., Kolstrup E. Changes in palsa distribution in relation to climate change in Laivadalen, Northern Sweden, especially 1960−1997. Permafrost and Periglacial Processes, 2000, vol. 11, P. 55−69.
7. Grosse G., Romanovsky V., Walter K., Morgenstern A., Lantu-it H., Zimov S. Distribution of Thermokarst Lakes and Ponds at Three Yedoma Sites in Siberia. Proc. of the 9th Intern. Conf. on Permafrost. Fairbanks, Alaska, June 29 — July 3, 2008. pp. 551−556.
8. Luoto M., Seppala M. Thermokarst ponds as indicator of the former distribution of palsas in Finnish Lapland. Permafrost and Pe-riglasial Processes, 2003, vol. 14, pp. 19−27.
9. Dneprovskaya V.P., Bryksina N.A., Polishchuk Yu.M. Izuchenie izmeneniy termokarsta v zone preryvistogo rasprostraneniya vechnoy merzloty Zapadnoy Sibiri na osnove kosmicheskikh snimkov [Study of thermokarst changes in zone of discontinuous permafrost of Western Siberia based on space images]. Study of Earth from Space, 2009, no. 4, pp. 88−96.
10. Polishchuk Yu.M., Polishchuk V. Yu. Imitatsionnoe modelirova-niye poley termokarstovykh ozer na territorii mnogoletney mer-zloty [Imitation modeling of thermokarst lakes fields in permafrost]. Informatsionnye sistemy i tekhnologii, 2011, no. 1, pp. 53−60.
11. Viktorov A.S. Osnovnye problemy matematicheskoy morfologii landshafta [Main problems of landscape mathematical morphology]. Moscow, Nauka Publ., 2006, 252 p.
12. Kravtsova V.I. Rasprostranenie termokarstovykh ozer v Rossii [Dissemination of thermokarst lakes in Russia]. Vestnik of Moscow State University, Ser. Geography, 2009, no. 3, pp. 33−42.
13. Kravtsova V.I., Bystrova A.G. Izmenenie razmerov termokarsto-vykh ozer v razlichnykh rayonakh Rossii za poslednie 30 let [Changes of thermokarst lake areas in different regions of Russia for last three decades]. Cryosphere of Earth, 2009, vol. 13, no. 2, pp. 16−26.
14. Atlas SSSR [Atlas of the USSR]. Ed. by T.P. Sidorenkova. Moscow, GUGK SM USSR, 1984. 260 p.
15. Landshaftnaya karta SSSR [Landscape map of the USSR]. Ed. by I.S. Gudilin. Moscow, Moscow State University Press, 1987. Available at: http: //webarchive. iiasa. ac. at/Research/FOR/fo-rest_cdrom/data/landscapes/ (accessed 19 November 2014).
16. Polishchuk V. Yu., Polishchuk Yu.M. Geoimitatsionnoe modeliro-vanie poley termokarstovykh ozer v zonakh merzloty [Geoimita-tion modeling of thermokarst lakes fields in permafrost zones]. Khanty-Mansiysk, UIP USU publ., 2013. 129 p.
17. Polishchuk V. Yu, Polishchuk Yu.M. Modeling of thermokarst lake dynamics in West-Siberian permafrost. Ch. 6. In Book: Permafrost: Distribution, Composition and Impacts on Infrastructure and Ecosystems. Ed. by O. Pokrovsky. NY, Nova Science Publishers, 2014. pp. 205−234. DOI: 10. 978−94−007−4569−8.
18. Polishchuk V. Yu., Polishchuk Yu.M. Distantsionnye issledovani-ya izmenchivosti formy beregovykh granits termokarstovykh oz-er na territorii vechnoy merzloty Zapadnoy Sibiri [Remote study of variability of coastal boundaries forms of thermokarst lakes in the permafrost of West Siberia]. Study of Earth from Space,
2012, no. 1, pp. 61−64.
19. Polishchuk V. Yu. Programmny kompleks imitatsionnogo modeli-rovaniya dinamiki poley termokarstovykh ozer v zonakh vechnoy merzloty [Program complex of simulating thermokarst lake fields dynamics in areas of permafrost]. Doklady Tomskogo gosudar-stvennogo universiteta sistem upravleniya i radioelektroniki,
2013, no. 1, pp. 125−128.
20. Audry S., Pokrovsky O.S., Shirokova L.S. Early diagenesis processes and their effect on organic matter mineralization and trace element post-depositional redistribution in Western Siberia thermokarst lakes. Biogeosciences Discuss, 2011, vol. 8, pp. 8845−8894. DOI: 10. 5194/bgd-8−8845−2011.
21. Pokrovsky O.S., Shirokova L.S., Kirpotin C.N. Microbiologiches-kie faktory, kontroliruyushchie tsikl ugleroda v termokarsto-vykh vodnykh obektakh Zapadnoy Sibiri [Microbiological factors, controlling carbon cycle in the water of thermokarst bodies of Western Siberia]. Vestnik TGU. Biologiya, 2012, no. 3, pp. 199−217.
Received: 21 November 2014.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой