Многолетний мониторинг изменений озера Абрау с использованием данных дистанционного зондирования Земли

Александр Владимирович Коробейников; Марина Викторовна Кузякина; Алина Николаевна Пелина

doi:10.52575/2712-7443-2026-50-2-339-351

Авторы

Александр Владимирович Коробейников Кубанский государственный университет
Марина Викторовна Кузякина Кубанский государственный университет; Кубанский государственный технологический университет
Алина Николаевна Пелина Кубанский государственный университет

DOI:

https://doi.org/10.52575/2712-7443-2026-50-2-339-351

Ключевые слова:

озеро Абрау, дистанционное зондирование Земли, спектральные индексы, мониторинг окружающей среды, MNDWI, NDTI, температура поверхности (LST), NDVI

Аннотация

Проведен комплексный ретроспективный анализ многолетней динамики состояния уникального пресноводного водоема – озера Абрау, по данным дистанционного зондирования Земли (Landsat 5/8) за продолжительный период с 1985 по 2021 гг. С использованием комплекса спектральных индексов и методов геоинформационного моделирования выполнена оценка изменений пространственно-временных паттернов, связанных с ключевыми лимнологическими характеристиками водоема. В результате исследований установлена высокая стабильность площади водного зеркала (диапазон колебаний 1,60–1,67 км²) и выявлена статистически значимая связь ее колебаний с работой переливного гидротехнического сооружения. Детальный анализ индекса NDTI, используемого в качестве надежного показателя относительной мутности, позволил выявить устойчивую пространственную зону повышенных значений в районе впадения реки Абрау, что убедительно свидетельствует о постоянном поступлении взвешенных наносов и процессе заиления озера. Фиксируются также локальные аномалии NDTI, однозначно ассоциированные с работой фонтанной установки. По данным тепловых каналов зафиксирован выраженный тренд к увеличению сезонной амплитуды температуры поверхности воды (LST), преимущественно обусловленный ростом летних температур, что может быть связано с уменьшением глубины водоема. Пространственно-временное распределение индекса NDVI, рассматриваемого в качестве косвенного индикатора наличия активной биомассы, демонстрирует непостоянный, эпизодический характер, что указывает на отсутствие устойчивых процессов заболачивания и эвтрофикации. Полученные результаты подтверждают высокую эффективность методов дистанционного зондирования для выявления долгосрочных тенденций и служат научным обоснованием планирования целевых природоохранных мероприятий.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Биографии авторов

Александр Владимирович Коробейников, Кубанский государственный университет

Студент кафедры геоинформатики, г. Краснодар, Россия
E-mail: deskrux@gmail.com

Марина Викторовна Кузякина, Кубанский государственный университет; Кубанский государственный технологический университет

Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры геоинформатики; доцент кафедры кадастра и геоинженерии, г. Краснодар, Россия
E-mail: marinavkuzyakina@mail.ru

Алина Николаевна Пелина, Кубанский государственный университет

Кандидат географических наук, доцент кафедры геоинформатики, г. Краснодар, Россия
E-mail: pelina_a@mail.ru

Библиографические ссылки

Список литературы

Востокова Е.А., Шевченко Л.А., Сущеня В.А., Скатерщиков С.В., Кельнер Ю.Г., ... Хачоян А.В. 1982. Картографирование по космическим снимкам и охрана окружающей среды. М., Недра, 251 с.

Евдокимов С.И., Штефуряк А.В. 2024. Разработка методики определения площади эвтрофикации внутренних водоемов с использованием спутниковых данных. Региональные системы, 48(3): 382–404. https://doi.org/10.52575/2712-7443-2024-48-3-382-404

Ефремов Ю.В., Базелюк А.А., Панов В.Д. 2012. Антропогенное воздействие на озёра Северного Кавказа. География и природные ресурсы, 1: 51–56.

Звянец А.О., Горбунов О.В., Конышева Е.Н. 2016. Анализ санитарно-гигиенического состояния озера Абрау Краснодарского края с целью негативного влияния на водную экосистему. Символ науки, 7–2(19): 22–24.

Илюшина Т.В., Сизов А.П. 2023. Исследование динамики рекреационных зон городского округа Самара с помощью методов дистанционного зондирования Земли. Геодезия и картография, 10: 50–55. https://doi.org/10.22389/0016-7126-2023-1000-10-50-55

Калимуллина Г.И. 2019. Применение разновременных космических снимков Landsat для установления береговых линий (границ) водных объектов. В кн.: Экологический сборник. Материалы Всероссийской (с международным участием) молодежной научной конференции, Тольятти, 18–21 апреля 2019. Тольятти, Институт экологии Волжского бассейна РАН: 209–213.

Кропянко Л.В., Беспалова Л.А. 2013. Антропогенная деятельность на береговых ландшафтах и проблемы совместимости различных видов хозяйственной деятельности Азово-Черноморского побережья. Международный научно-исследовательский журнал, 17(10–1): 126–129.

Лямина В.А., Глушкова Н.В., Смоленцева Е.Н., Зольников И.Д. 2010. Использование методов ГИС и ДЗ для мониторинга площади озер и солончаков на территории юга Западной Сибири. Интерэкспо Гео-Сибирь, 4(2): 3–7.

Повалишникова Е.С., Ефимова Л.Е., Головлева В.О. 2013. Применение методов дистанционного зондирования для мониторинга водных объектов в пределах ООПТ. Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук, 2–11(58): 99–106.

Прокопьева К.Н. 2023. Разработка региональных зависимостей определения мутности воды по данным дистанционного зондирования земли. В кн.: Эрозионные, русловые и устьевые процессы (исследования молодых учёных университетов). Материалы XIII семинара молодых ученых вузов, Набережные Челны, 25–29 апреля 2022. Набережные Челны, Набережночелнинский государственный педагогический университет: 101–107.

Тихомиров О.А., Бочаров А.В. 2016. Использование данных дистанционного зондирования для оценки показателей мутности воды водных объектов. Вестник Тверского государственного университета. Серия: География и геоэкология, 2: 5–11.

Bai J., Chen X., Li J., Yang L., Fang H. 2023. Monitoring Long-Term Lake Area Dynamics in the Tibetan Plateau Using Landsat Imagery and the Google Earth Engine. International Journal of Digital Earth, 16(1): 293–312.

Lacaux J.P., Tourre Y.M., Vignolles C., Ndione J.A., Lafaye M. 2007. Classification of Ponds from High-Spatial Resolution Remote Sensing: Application to Rift Valley Fever Epidemics in Senegal. Remote Sensing of Environment, 106(1): 66–74.

Liu H., Li Q., Shi T., Hu S., Wu G., Zhou Q. 2017. Application of Sentinel-2 MSI Images to Retrieve Suspended Particulate Matter Concentrations in Poyang Lake. Remote Sensing, 9(7): 761.

Mishra D.R., Kumar A., Muduli P.R., Equeenuddin Sk.M., Rastogi G., Acharyya T. 2020. Decline in Phytoplankton Biomass Along Indian Coastal Waters due to COVID-19 Lockdown. Remote Sensing, 12(16): 2584.

Palmer S.C., Kutser T., Hunter P.D. 2015. Remote Sensing of Inland Waters: Challenges, Progress and Future Directions. Remote Sensing of Environment, 157: 1–8.

Pekel J.F., Cottam A., Gorelick N., Belward A.S. 2026. High-Resolution Mapping of Global Surface Water and Its Long-Term Changes. Nature, 540: 418–422.

Sòria-Perpinyà X., Vicente E., Urrego P., Pereira-Sandoval M., Ruíz-Verdú A., … Moreno J. 2020. Remote Sensing of Cyanobacterial Blooms in a Hypertrophic Lagoon (Albufera of València, Eastern Iberian Peninsula) Using Multitemporal Sentinel-2 Images. Science of The Total Environment, 698: 134305.

Topp S.N., Pavelsky T.M., Jensen D., Simard M., Ross M.R. 2020. Research Trends in the Use of Remote Sensing for Inland Water Quality Science: Moving Towards Multidisciplinary Applications. Water, 12(1): 169.

Winslow L.A., Read J.S., Hanson P.C., Stanley E.H. 2015. Does Lake Size Matter? Combining Morphology and Process Modeling to Examine the Contribution of Lake Classes to Population-Scale Processes. Inland Waters, 5(1): 7–14.

Woolway R.I., Kraemer B.M., Lenters J.D., Merchant C.J., O'Reilly C.M., Sharma S. 2020. Global Lake Responses to Climate Change. Nature Reviews Earth & Environment, 1(8): 388–403.

Xu H. 2006. Modification of Normalised Difference Water Index (NDWI) to Enhance Open Water Features in Remotely Sensed Imagery. International Journal of Remote Sensing, 27(14): 3025–3033.

Yang X., Qin Q., Yésou H., Ledauphin T., Zhu Z. 2022. Thirty Years of Landsat-Derived Lake Surface Water Temperature Reveals Increasing Warming with Higher Rates in Northern Regions. Remote Sensing of Environment, 280: 113175.

References

Vostokova E.A., Shevchenko L.A., Sushchenya V.A., Skatershchikov S.V., Kelner Yu.G., ... Khachoyan A.V. 1982. Kartografirovanie po kosmicheskim snimkam i okhrana okruzhayushchey sredy [Mapping from Space Imagery and Environmental Protection]. Moscow, Publ. Nedra, 251 p.

Evdokimov S.I., Shtefuryak A.V. 2024. Development of a Methodology for Determining the Eutrophication Area of Inland Reservoirs Using Satellite Data. Regional Geosystems, 48(3): 382–404 (in Russian). https://doi.org/10.52575/2712-7443-2024-48-3-382-404

Efremov Yu.V., Bazelyuk A.A., Panov V.D. 2012. Antropogennoye vozdeystviye na ozera Severnogo Kavkaza [Anthropogenic Impact on the Lakes of the North Caucasus]. Geografiya i prirodnyye resursy, 1: 51–56.

Zvyanets A.O., Gorbunov O.V., Konysheva E.N. 2016. Analiz sanitarno-gigienicheskogo sostoyaniya ozera Abrau Krasnodarskogo kraya s tsel'yu negativnogo vliyaniya na vodnuyu ekosistemu [Analysis of the Sanitary and Hygienic Condition of Lake Abrau in the Krasnodar Krai Regarding its Negative Impact on the Aquatic Ecosystem]. Simvol nauki, 7–2(19): 22–24.

Ilyushina T.V., Sizov A.P. 2023. Studying the Dynamics of Samara City District`S Recreational Zones Through the Earth Remote Sensing Methods. Geodesy and Cartography, 10: 50–55 (in Russian). https://doi.org/10.22389/0016-7126-2023-1000-10-50-55

Kalimullina G.I. 2019. Primenenie raznovremennykh kosmicheskikh snimkov Landsat dlya ustanovleniya beregovykh liniy (granits) vodnykh ob"ektov [Application of Multi-Temporal Landsat Satellite Images for Establishing Shorelines (Boundaries) of Water Bodies]. In: Ekologicheskiy sbornik [Ecological Collection]. Proceedings of the All-Russian (with international participation) youth scientific conference, Tolyatti, 18–21 April 2019. Tolyatti, Publ. Institut ekologii Volzhskogo basseyna RAN: 209–213.

Kropyanko L.V., Bespalova L.A. 2013. Anthropogenic Activity on Seaside Coastal Landscapes and Compatibility Problems of Different Kinds of the Azov-Black Sea Coast Economic Activity. International Research Journal, 17(10–1): 126–129 (in Russian).

Lyamina V.A., Glushkova N.V., Smolentseva E.N., Zolnikov I.D. 2010. Use of Methods of GIS and Rs for Monitoring of Change of Lakes and Solonchaks Areas on the Territory of Western Siberia South. Interexpo GEO-Siberia, 4(2): 3–7 (in Russian).

Povalishnikova E.S., Efimova L.E., Golovleva V.O. 2013. Primenenie metodov distantsionnogo zondirovaniya dlya monitoringa vodnykh obektov v predelakh OOPT [Application of Remote Sensing Methods for Monitoring Water Bodies within Specially Protected Natural Areas]. Aktual'nyye problemy gumanitarnykh i yestestvennykh nauk, 2–11(58): 99–106.

Prokopyeva K.N. 2023. Razrabotka regional'nykh zavisimostey opredeleniya mutnosti vody po dannym distantsionnogo zondirovaniya zemli [Development of Regional Dependencies for Determining Water Turbidity from Remote Sensing Data]. In: Erozionnyye, ruslovyye i ust'yevyye protsessy (issledovaniya molodykh uchenykh universitetov) [Erosion, Channel, and Estuary Processes (Research by Young University Scientists)]. Proceedings of the 13th Seminar of Young University Scientists, Naberezhnye Chelny, 25–29 April 2022. Naberezhnyye Chelny, Publ. Naberezhnyechelnyinskiy gosudarstvennyy pedagogicheskiy universitet: 101–107.

Tikhomirov O.A., Bocharov A.V. 2016. Use of Sensor for Evaluation of Indicators Turbidity Content in Water Reservoir. Herald of Tver State University. Series: Geography and Geoecology, 2: 5–11 (in Russian).