Застосування даних дистанційного зондування Землі для аналізу атмосферних опадів в Україні

Автор(и)

  • Олександр Анатолійович Апостолов ДУ “Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі ІГН НАН України”, вул. Олеся Гончара, 55-Б, Київ, 01054, Україна https://orcid.org/0000-0003-3470-7613
  • Тетяна Анатоліївна Орленко ДУ “Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі ІГН НАН України”, вул. Олеся Гончара, 55-Б, Київ, 01054, Україна https://orcid.org/0000-0002-4933-7750
  • Леся Олександрівна Єлістратова ДУ «Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі ІГН НАН України», вул. Олеся Гончара, 55 Б, Київ, 01054, Україна https://orcid.org/0000-0002-7823-5841

DOI:

https://doi.org/10.36023/ujrs.2024.11.3.268

Ключові слова:

опади, дистанційне зондування землі, довгостроковий аналіз, GEE

Анотація

На сьогоднішній день світ, в тому числі Україна, стикається з однією з найбільших екологічних проблем – кліматичними змінами. Вивчення змін метеорологічних показників є актуальною задачею, якій приділяється значна увага. Проаналізовано зміни кількості атмосферних опадів в Україні у період з 2000 по 2023 рік. Дослідження базується на використанні супутникових даних для встановлення тенденцій зміни опадів. На сьогодні вибір найефективнішого набору даних для виконання дослідження на території України є складним та актуальним завданням.
Сучасні хмарні технології, такі як Google Earth Engine (GEE), які зберігають як петабайти даних, так і обчислювальну потужність для обробки, пропонують дослідникам нові можливості для використання та дослідження доступних наборів даних. Використовувався сервіс Google Earth Engine та дані супутника NOAA з метою оцінки просторово-часових закономірностей змін кількості опадів в XXI столітті. Удосконалені технології обробки даних дистанційного зондування на основі хмари пропонують широкий доступ до широкого спектру геопросторових продуктів. Вони включають детальні характеристики земної поверхні та просторовий розподіл кліматичних показників, зібраних протягом тривалих періодів. Крім того, ці технології забезпечують ефективну обробку та аналіз великомасштабних наборів даних, полегшуючи швидку оцінку та моніторинг значних географічних територій. Ця можливість має вирішальне значення для застосування в моніторингу навколишнього середовища та дослідженнях зміни клімату.
В роботі визначалися середні багаторічні значення кількості опадів за 24 роки по місяцях, загалом за рік, холодний та теплий періоди. Проведене дослідження виявило певні тенденції в сезонних змінах характеристик опадів, за період дослідження, отримані висновки відповідають сучасному стану кліматичних умов на території України.

Посилання

Apostolov, A. A., Yelistratova, L. A., Romanciuc, I. F., Zakharchuk, I. (2021). Identifying potential landslide areas by employing the erosion relief index and meteorological criteria in Ukraine. Revue Roumaine de Géographie/Romanian Journal of Geography, 65(2), 125–141. http://www.rjgeo.ro/issues/revue%20roumaine%2065_2/apostolov%20et%20al..pdf

Ashouri, H., Hsu, K., Sorooshian, S., Braithwaite, D. K., Knapp, K. R., Cecil, L. D., Nelson, B. R., Prat, O. P. (2015). PERSIANN-CDR: Daily precipitation climate data record from multi-satellite observations for hydrological and climate studies. Bulletin of the American Meteorological Society. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-13-00068.1

Boychenko, S., Voloshchuk, V., Movchan, Y., Serdjuchenko, N., Tkachenko, V., Tyshchenko, O., Savchenko, S. (2016). Features of climate change on Ukraine: Scenarios, consequences for nature and agroecosystems. Proceedings of the National Aviation University, (4), 96–113. http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vnau_2016_4_14

Diadin, D., Vystavna, Y. (2020). Long-term meteorological data and isotopic composition in precipitation, surface water, and groundwater revealed hydrologic sensitivity to climate change in East Ukraine. Isotopes in Environmental and Health Studies, 56(2), 136–148. https://doi.org/10.1080/10256016.2020.1732369

Fooladi, M., Golmohammadi, M. H., Rahimi, I., Safavi, H. R., Nikoo, M. R. (2023). Assessing the changeability of precipitation patterns using multiple remote sensing data and an efficient uncertainty method over different climate regions of Iran. Expert Systems with Applications, 224, 119788. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.119788

IPCC. (2021). Summary for policymakers. In V. Masson-Delmotte, P. Zhai, A. Pirani, S. L. Connors, C. Péan, S. Berger, N. Caud, Y. Chen, L. Goldfarb, M. I. Gomis, M. Huang, K. Leitzell, E. Lonnoy, J. B. R. Matthews, T. K. Maycock, T. Waterfield, O. Yelekçi, R. Yu, & B. Zhou (Eds.), Climate change 2021: The physical science basis. Contribution of working group I to the sixth assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (pp. 3–32). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009157896.001

Ivanov, S., Palamarchuk, J., Pyshniak, D. (2009). Precipitation statistics in Ukraine: Sensitivity to informational sources. NATO Science for Peace and Security Series C: Environmental Security, 23–32. https://doi.org/10.1007/978-90-481-2283-7_4

Khodorovskyi, A. Ya., Apostolov, A. A., Yelistratova, L. A., Orlenko, T. A. (2023). Study on irrigated and nonirrigated lands in Ukraine under climate change based on remote sensing data. In C. B. Pande, K. N. Moharir, S. K. Singh, Q. B. Pham, & A. Elbeltagi (Eds.), Climate change impacts on natural resources, ecosystems, and agricultural systems (pp. 391-411). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-19059-9_15

Khokhlov, V. M., Borovska, H. O., Zamfirova, M. S. (2020). Climatic changes and their influence on air temperature and precipitation in Ukraine during transitional seasons. Ukrainian Hydrometeorological Journal, 26, 60-67. https://doi.org/10.31481/uhmj.26.2020.05

Klimat Ukraїny: Monografiia [The Climate of Ukraine: Monograph]. (2003). (V. M. Lipinskyi, V. A. Dyachuk, & V. M. Babichenko, Eds.). Raievskoho.

Kogan, F., Adamenko, T., Kulbida, M. (2011). Satellite-based crop production monitoring in Ukraine and regional food security. In F. Kogan, A. Powell, & O. Fedorov (Eds.), Use of satellite and in-situ data to improve sustainability (pp. 185-202). Springer. https://doi.org/10.1007/978-90-481-9618-0_11

Kogan, F., Guo, W. (2011). Early detection and monitoring droughts from NOAA environmental satellites. In F. Kogan, A. Powell, O. Fedorov (Eds.), Use of satellite and in-situ data to improve sustainability (pp. 23–44). Springer. https://doi.org/10.1007/978-90-481-9618-0_2

Koman, M. M. (2020). Using satellite images for the territory of Ukraine. Ukrainian Hydrometeorological Journal, 26, 24-36. https://doi.org/10.31481/uhmj.26.2020.02

Lyalko, V. I., Apostolov, A. A., Elistratova, L. A., Romanciuc, I. F., Zakharchuk, I. V. (2023). Desertification intensity assessment within the Ukraine ecosystems under the conditions of climate change on the basis of remote sensing data. In C. B. Pande, K. N. Moharir, S. K. Singh, Q. B. Pham, A. Elbeltagi (Eds.), Climate change impacts on natural resources, ecosystems, and agricultural systems (pp. 29-47). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-19059-9_2

Lyalko, V. I., Romanciuc, I. F., Yelistratova, L. A., Apostolov, A. A., Chekhniy, V. M. (2020). Detection of changes in terrestrial ecosystems of Ukraine using remote sensing data. Journal of Geology, Geography and Geoecology, 29(1), 84-98. https://doi.org/10.30892/gtg.29107-473

Paluba, D., Bliznak, V., Muller, M., Stych, P. (2024). Evaluation of precipitation datasets available in Google Earth Engine on a daily basis for Czechia. 2024 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium: Acting for Sustainability and Resilience, 7-12 July, Athens, Greece. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.12929.88160

Phan, T. N., Kuch, V., Lehnert, L. W. (2020). Land cover classification using Google Earth Engine and random forest classifier – The role of image composition. Remote Sensing, 12(15), 2411. https://doi.org/10.3390/rs12152411

Rincon-Avalos, P., Khouakhi, A., Mendoza-Cano, O., Lopez-De la Cruz, J. (2022). Evaluation of satellite precipitation products over Mexico using Google Earth Engine. Journal of Hydroinformatics, 24(4), 711-729. https://doi.org/10.2166/hydro.2022.122

Sadeghi, M., Nguyen, P., Naeini, M. R. (2021). PERSIANN-CCS-CDR, a 3-hourly 0.04° global precipitation climate data record for heavy precipitation studies. Scientific Data, 8, 157. https://doi.org/10.1038/s41597-021-00940-9

Santos, J. A., Belo-Pereira, M., Fraga, H., Pinto, J. G. (2016). Understanding climate change projections for precipitation over western Europe with a weather typing approach. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 121(1170-1189). https://doi.org/10.1002/2015JD024399

Schneider, D. P., Deser, C., Fasullo, J., Trenberth, K. E. (2013). Climate data guide spurs discovery and understanding. Eos, Transactions American Geophysical Union, 94(13), 121–122. https://doi.org/10.1002/2013EO130001

Shyshchenko, P. G., Marynych, O. M. (2003).Fizychna heohrafiia Ukraїny [Physical Geography of Ukraine]. Znannia.

Sorooshian, S., Hsu, K., Braithwaite, D., Ashouri, H., NOAA CDR Program. (2014). NOAA climate data record (CDR) of precipitation estimation from remotely sensed information using artificial neural networks (PERSIANN-CDR), version 1 revision 1. NOAA National Centers for Environmental Information. https://doi.org/10.7289/V51V5BWQ

Wilson, L., New, S., Daron, J., Golding, N. (2021). Climate change impacts for Ukraine. Met Office. https://mepr.gov.ua/wp-content/uploads/2023/07/2_Vplyv-zminy-klimatu-v-Ukrayini.pdf

Zamfirova, M. S., Khokhlov, V. M. (2020). Air temperature and precipitation regime in Ukraine in 2021-2050 by CORDEX model ensemble. Ukrainian Hydrometeorological Journal, 25, 17–27. https://doi.org/10.31481/uhmj.25.2020.02

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-09-30

Як цитувати

Апостолов, О. А., Орленко, Т. А., & Єлістратова, Л. О. (2024). Застосування даних дистанційного зондування Землі для аналізу атмосферних опадів в Україні. Український журнал дистанційного зондування Землі, 11(3), 4–12. https://doi.org/10.36023/ujrs.2024.11.3.268

Номер

Розділ

Методи збору, обробки та інтерпретації даних спостереження Землі