Затягалова В.В., Иванов А.Ю.
Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН

Географические информационные системы (ГИС) и геоинформационные базы данных могут внести значительный вклад в решение проблемы картографирования и мониторинга нефтяных загрязнений моря, видимых на космических радиолокационных изображениях (РЛИ), обеспечивая основу для анализа. В настоящей работе разработана геоинформационная технология картографирования нефтяных загрязнений моря. Она основана на интеграции в ГИС географических данных, данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), объектов инфраструктуры топливно-энергического комплекса и пятен нефти, обнаруженных на РЛИ. Для создания ГИС могут использоваться данные из разных источников, включая навигационные карты, географические базы данных, подспутниковые измерения, данные ДЗЗ; она должна включать в себя информацию как о береговой линии, батиметрии, направлении течений, прибрежной гидрографии, так и о положении трубопроводов, нефтяных вышек, нефтеперегонных заводов, основных судоходных трасс, портов и терминалов. Комбинация дистанционных и ГИС технологий может значительно улучшить идентификацию источников нефтяного загрязнения и позволяет создать конечный продукт - карты распределения нефтяных загрязнений. Приведены примеры использования данного подхода для картографирования пленочных/нефтяных загрязнений на акватории о. Сахалин, в Каспийском море и Таиландском заливе. Показано, что ГИС является идеальным решением для исследования пространственно-временного распределения нефтяных пятен в море и может рассматриваться как основное звено системы мониторинга нефтяных загрязнений.

Введение
Радиолокационные спутники, оснащенные радиолокаторами с синтезированной апертурой (РСА), позволяют получать данные высокого разрешения, независимо от облачности, погоды и освещенности, покрывая значительные акватории, однако имеет ряд существенных ограничений, зависящих от скорости ветра и состояния моря. В современных системах мониторинга для обнаружения нефтяных загрязнений моря используются радиолокационные изображения (РЛИ), полученные в реальном масштабе времени, и предпринимаются попытки полной автоматизации процесса обработки изображений и идентификации нефтяных разливов. Такие системы совмещают в себе аппаратные средства, программное обеспечение, дистанционные технологии, геоинформационные системы и подсистемы связи, что, в конечном итоге, позволяет улучшить обнаружение и контроль нефтяных загрязнений.

В настоящее время ГИС повсеместно используются для планирования операций и принятия решений в случае угрозы загрязнения нефтью побережья, так как они поддерживают интеграцию и обработку различного вида географической и геофизической информации и данных о пространственном положении, составе и чувствительности к загрязнению прибрежных экосистем [1]. В последнее время усилия в развитии ГИС были направлены на сбор и обработку информации о прибрежных ресурсах и биоценозах, их устойчивости к нефтяному загрязнению с целью выработки стратегии защиты окружающей среды и ликвидации последствий загрязнения. Некоторый прогресс достигнут в разработке единых систем, предназначенных для интеграции данных и картографического материала, взаимодействия, регистрации и учета требований при управлении рисками [1].

В мире также разрабатываются различные ГИС-приложения, многие из которых имеют определенную географическую направленность и были разработаны независимо [1]. Так, например, для защиты побережья Мексиканского залива были независимо созданы три геоинформационные системы: Tactical Response Plan (TRP), Florida Marine Spill Analysis System (FMSAS) и Maritime Security Strategic Information System (MSSIS) [3]. В то время как эти системы продолжают совершенствоваться и полоняться инструментальными средствами анализа, наметилась тенденция разработки ГИС-модулей, расположенных в интернете, для более оперативного доступа к информации и стимулирования более гибкого управления [1-4]. Примеры коммерческих ГИС, созданных для визуализации инфраструктуры топливно-энергетического комплекса (ТЭК) Мексиканского залива и Северного моря, можно найти в интернете (www.rigzone.com). В Норвегии, Японии, Австралии и Таиланде разрабатываются геоинформационные системы для классификации экологической устойчивости биоценозов и управления рисками в случае аварийных разливов (см. [2-4]).

На основе геоинформационных и радиолокационных технологий также созданы ГИС для поддержки задач управления и принятия решений, разработке мер по предотвращению загрязнения нефтью прибрежных территорий и выработки решений по ликвидации последствий нефтяного загрязнения. В них предусматривается использование космической информации и др. данных, полученных в реальном масштабе времени, а также геоинформационных модулей, которые доступны пользователям через Интернет [4].

К сожалению, широкое применение ГИС для обнаружения, идентификации и классификации нефтяных разливов в морской среде ограничено. Подход, разработанный нами на основе использовании радиолокационных снимков как основного источника информации, направлен на решение ряда проблем, связанных с обнаружением и идентификацией нефтяных загрязнений моря. Сами РЛИ и извлекаемая из них информация о нефтяных пятнах интегрируется и анализируется в профессиональной ГИС, содержащей все необходимые для этого данные в цифровом виде, что значительно улучшает возможности системы обнаружения нефтяных загрязнений. Кроме того, ГИС может стать основой системы мониторинга путем интеграции всех доступных данных и информации: на выходе в качестве информационного продукта потребители получат карты распределения нефтяных загрязнений.

Геоинформационный подход
ГИС рассматривается нами как средство для улучшения идентификации и классификации нефтяных пятен на радиолокационных изображениях. В настоящее время стало очевидно, что РСА имеет ряд существенных ограничений, влияющих на надежность обнаружения пятен нефти на поверхности моря. Хорошо известно, что нефтяные пятна на РЛИ могут быть обнаружены как темные области на фоне окружающей воды из-за того, что они гасят мелкомасштабное ветровое волнение. Обнаружение и идентификация пятен на РЛИ зависит как от скорости ветра и состояния моря, так и от характеристик самой нефти [5]. Она также затруднена из-за того, что РСА не измеряет какие-либо параметры нефтяной пленки и работает по нефти в узком диапазоне скоростей ветра (3-10 м/с). Несмотря на разработку ряда алгоритмов для автоматизированного выделения нефтяных пятен, в повседневной работе преобладают визуальные и интерактивные методы; в оперативных задачах также используются аналогичные подходы [6].

Слики и сликовые образования (области выглаживания на морской поверхности, которые выглядят на РЛИ также как и нефтяные пятна) могут быть образованы самыми разнообразными процессами в верхнем слое моря и приводном слое атмосферы. Сликообразующие явления включают: штилевые зоны, дождевые ячейки, апвеллинг, внутренние волны в океане и атмосфере, сдвиги скорости на течениях, цветение фитопланктона, плавающую растительность, натуральные поверхностно-активные вещества [7]. Все эти явления должны быть исключены из рассмотрения на основе учета геометрических характеристик пятен (размер, форма, площадь, текстура), их положения относительно окружающих объектов (судов, платформ, терминалов, портов, устьев рек и др. промышленных и географических объектов), ориентации относительно преобладающего ветра и течений и их связи с явлениями в океане и атмосфере.

ГИС и геоинформационные базы данных, которые включают географическую информацию о природном водоеме, расположении нефтяных платформ, основных судоходных трассах и т.п., могут существенно улучшить процесс интерпретации темных пятен, обнаруженных на РЛИ [8,9]. В связи с этим можно говорить о том, что ГИС становится основным элементом системы для идентификации нефтяных загрязнений. Геоинформационный подход к проблеме картографирования нефтяного загрязнения моря схематически показан на рис. 1

Рисунок 1. Геоинформационный подход к проблеме мониторинга нефтяных загрязнений с использованием РЛИ

Данные для создания ГИС морских бассейнов могут быть получены из разных источников [9]. Картографической основой для этого могут стать оцифрованные навигационные карты или данные в цифровом виде из региональных геофизических центров. Данные о батиметрии могут быть получены из топографических моделей, таких как ETOPO-5 и ETOPO-2, которые доступны в интернете. Инфраструктура, ТЭК, включающая положение буровых платформ, может быть извлечена из ведомственных архивов, атласов и корпоративных баз данных; векторная основа судоходных трасс может также быть получена с морских карт. Информация о течениях, охранных зонах, защищенных и уязвимых зонах, районах рыболовства может быть извлечена из ведомственных баз данных, получена путем цифрования тематических карт или предоставлена специалистами соответствующих направлений. Несомненно, такая система должна интегрировать все доступные пространственные, космические и географические базы данных и РЛИ. Наконец, программное обеспечение типа ArcView/ArcGIS позволяет объединить эти данные и обеспечить их совместную работу в единой оболочке.

В общих чертах видение системы мониторинга, основанной на ГИС, показано на рис.2. Очевидно, она должна состоять из четырех основных блоков:

Рисунок 2. Видение системы мониторинга на основе интеграции данных в ГИС

1. Подсистемы дистанционного зондирования. В рамках этой системы производится сбор, обработка и анализ как РЛИ, так и других данных дистанционного зондирования, например, о температуре поверхности моря (ИСЗ NOAA/AVHRR), цвете моря и облачном покрове (ИСЗ Terra и Aqua), ветре (ИСЗ Quikscat), осадках (SSM/I и TMI), высоте волн (ИСЗ Jason-1 и др.) и т.п.
2. Подсистемы сбора подспутниковых измерений. Эта подсистема несет ответственность за сбор подспутниковых измерений, данных и сопутствующей информация о морской среде (ветер, течения, состояние моря, и т.п.), о характеристиках нефти и параметрах нефтяных разливов. Собранные данные могут дальше использоваться как исходные в моделях дрейфа нефтяных пятен.
3. Системы интеграции данных. Основа системы ГИС, которая вместе с модулем Классификации осуществляет интеграцию всех других данных и создание конечного продукта для пользователей карт распределения нефтяных загрязнений моря.
4. Подсистемы архивирования и хранения данных. В этой подсистеме осуществляется хранение и архивирование информации необходимой для решения различных задач, таких как моделирование аварийных ситуаций и получение статистических сведений о нефтяном загрязнении.

На рис. 3 показана структура геоинформационной системы, разрабатываемой в ИО РАН для мониторинга Каспийского моря (показана инфраструктура ТЭК, выявленные и перспективные нефтегазоносные структуры, морские пути перевозки нефтисудоходные трассы и др. слои).

Рисунок 3. Окно ГИС, разрабатываемой для Каспийского моря (показаны лицензионные участки, газовые, нефтяные и нефтегазовые месторождения разной степени освоенности, выявленные и перспективные структуры, нефтегазопроводы, морские пути перевозки нефти)

Рисунок 3. Окно ГИС, разрабатываемой для Каспийского моря (показаны лицензионные участки, газовые, нефтяные и нефтегазовые месторождения разной степени освоенности, выявленные и перспективные структуры, нефтегазопроводы, морские пути перевозки нефти)

На настоящий момент, геоинформационный подход использовался для картографирования нефтяных загрязнений в водах: о. Сахалин (рис. 4) [9], Черного моря [10], Каспийского моря (рис. 5) [11,-1213], Таиландского залива (рис. 6) [9, 1314] и ряда др. акваторий в рамках ряда пилотных проектов. Заказчиками были как государственные организации и учреждения, так и общественные организации. Из рисунков рис. 4-6 видно, что специально подобранная и организованная в ГИС информации информация помогает существенно улучшить идентификацию нефтяных пятен, привязать их к источникам загрязнений, опередить их пространственное распределение и выявить зоны повышенного риска. Кроме того, геоинформационный подход, позволяет извлечь точное местоположение, линейные размеры и площадь нефтяных пятен, позволяет а также получать интегральные пространственно-временные интегральные характеристики нефтяного загрязнения.

Рисунок 4. Сводная карта пленочных загрязнений, обнаруженных в прибрежной зоне о. Сахалин по данным космической радиолокации

Рисунок 5. Сводная карта естественных пятен нефти юго-западной части Каспийского моря, соотнесенная с выявленными и перспективными структурами (светло-коричневый выявленные структуры, темно-серый перспективные структуры)

Рисунок 6. Сводная карта пятен нефти Таиландского залива, созданная на основе обработки и анализа доступных радиолокационных изображений спутников ERS-2 и Envisat

Заключение и выводы
В результате выполнения ряда пилотных проектов, результаты которых кратко представлены выше (см. также [8-1314]), мы пришли к заключению, что профессиональная ГИС для надежной идентификации источников нефтяных загрязнений должна состоять из следующих тематических слоев (рис. 1): 1. береговая линия, 2. прибрежная гидрография (реки и озера), 3. прибрежные населенные пункты, гавани и порты, 4. политические и административные границы (включая территориальные воды), 5. инфраструктура ТЭК (буровые, платформы, нефтепроводы, терминалы, нефтебазы, нефтеперегонные заводы, и т.п.), 6. батиметрия, 7. поле течений, 8. международные и региональные судоходные трассы, 9. положение грифонов на морском дне, 10. зоны рыболовства, 11. запрещенные зоны, 12. морские и прибрежные охраняемые зоны, и т.д.

Совместный анализ радиолокационных изображений в ГИС позволяет извлечь информацию о точном положении, размере и площади нефтяных пятен. Пространственная и временная информация о распределении нефтяного загрязнения в море и его изменении во времени позволяет устанавливать причину и источники загрязнения и затем выявить зоны риска; кроме этого, имеется возможность применения такой ГИС для планирования и управления работами при ликвидации нефтяного нефтяных разливаразливов.

Кроме того, ГИС, как система интеграции данных, должна быть открыта для сбора и интеграции тех геофизических параметров, которые могут быть получены из данных дистанционного зондирования Земли (рис. 2); наиболее важными из них являются: (1) скорость и направление приводного ветра, (2) температура поверхности и цвет моря, (3) интенсивность осадков, и (4) результаты слежения за перемещением судов.

Таким образом, полученные результаты, полученные в работе, показывают принципиальную возможность использования ГИС и геоинформационного подхода для идентификации нефтяных загрязнений моря, а комбинирование радиолокационных данных и ГИС-технологий позволяет получать уникальный продукт, имеющий как научную, так и коммерческую ценность - карты распределения нефтяных загрязнений для той или иной акватории моря.

Наконец, ГИС и геоинформационный подход может успешно использоваться для картографирования любых явлений в морях и океанах таких, например, как внутренние волны, фронты, вихри и др., т.е. тогдав том случае, когда необходима информация о местоположении и эволюции явления во времени.
Благодарности. Работа была выполнена при поддержке Федерального агентства по науке и инновациям Минобрнауки РФ и РРоссийского фонда фундаментальных исследованийФФИ, грант № 06-05-64468.

Литература
Затягалова В.В., Иванов А.Ю. Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН
Географические информационные системы (ГИС) и геоинформационные базы данных могут внести значительный вклад в решение проблемы картографирования и мониторинга нефтяных загрязнений моря, видимых на космических радиолокационных изображениях (РЛИ), обеспечивая основу для анализа. В настоящей работе разработана геоинформационная технология картографирования нефтяных загрязнений моря. Она основана на интеграции в ГИС географических данных, данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), объектов инфраструктуры топливно-энергического комплекса и пятен нефти, обнаруженных на РЛИ. Для создания ГИС могут использоваться данные из разных источников, включая навигационные карты, географические базы данных, подспутниковые измерения, данные ДЗЗ; она должна включать в себя информацию как о береговой линии, батиметрии, направлении течений, прибрежной гидрографии, так и о положении трубопроводов, нефтяных вышек, нефтеперегонных заводов, основных судоходных трасс, портов и терминалов. Комбинация дистанционных и ГИС технологий может значительно улучшить идентификацию источников нефтяного загрязнения и позволяет создать конечный продукт - карты распределения нефтяных загрязнений. Приведены примеры использования данного подхода для картографирования пленочных/нефтяных загрязнений на акватории о. Сахалин, в Каспийском море и Таиландском заливе. Показано, что ГИС является идеальным решением для исследования пространственно-временного распределения нефтяных пятен в море и может рассматриваться как основное звено системы мониторинга нефтяных загрязнений.
Введение
Радиолокационные спутники, оснащенные радиолокаторами с синтезированной апертурой (РСА), позволяют получать данные высокого разрешения, независимо от облачности, погоды и освещенности, покрывая значительные акватории, однако имеет ряд существенных ограничений, зависящих от скорости ветра и состояния моря. В современных системах мониторинга для обнаружения нефтяных загрязнений моря используются радиолокационные изображения (РЛИ), полученные в реальном масштабе времени, и предпринимаются попытки полной автоматизации процесса обработки изображений и идентификации нефтяных разливов. Такие системы совмещают в себе аппаратные средства, программное обеспечение, дистанционные технологии, геоинформационные системы и подсистемы связи, что, в конечном итоге, позволяет улучшить обнаружение и контроль нефтяных загрязнений.

В настоящее время ГИС повсеместно используются для планирования операций и принятия решений в случае угрозы загрязнения нефтью побережья, так как они поддерживают интеграцию и обработку различного вида географической и геофизической информации и данных о пространственном положении, составе и чувствительности к загрязнению прибрежных экосистем [1]. В последнее время усилия в развитии ГИС были направлены на сбор и обработку информации о прибрежных ресурсах и биоценозах, их устойчивости к нефтяному загрязнению с целью выработки стратегии защиты окружающей среды и ликвидации последствий загрязнения. Некоторый прогресс достигнут в разработке единых систем, предназначенных для интеграции данных и картографического материала, взаимодействия, регистрации и учета требований при управлении рисками [1].

В мире также разрабатываются различные ГИС-приложения, многие из которых имеют определенную географическую направленность и были разработаны независимо [1]. Так, например, для защиты побережья Мексиканского залива были независимо созданы три геоинформационные системы: Tactical Response Plan (TRP), Florida Marine Spill Analysis System (FMSAS) и Maritime Security Strategic Information System (MSSIS) [3]. В то время как эти системы продолжают совершенствоваться и полоняться инструментальными средствами анализа, наметилась тенденция разработки ГИС-модулей, расположенных в интернете, для более оперативного доступа к информации и стимулирования более гибкого управления [1-4]. Примеры коммерческих ГИС, созданных для визуализации инфраструктуры топливно-энергетического комплекса (ТЭК) Мексиканского залива и Северного моря, можно найти в интернете (www.rigzone.com). В Норвегии, Японии, Австралии и Таиланде разрабатываются геоинформационные системы для классификации экологической устойчивости биоценозов и управления рисками в случае аварийных разливов (см. [2-4]).

На основе геоинформационных и радиолокационных технологий также созданы ГИС для поддержки задач управления и принятия решений, разработке мер по предотвращению загрязнения нефтью прибрежных территорий и выработки решений по ликвидации последствий нефтяного загрязнения. В них предусматривается использование космической информации и др. данных, полученных в реальном масштабе времени, а также геоинформационных модулей, которые доступны пользователям через Интернет [4].

К сожалению, широкое применение ГИС для обнаружения, идентификации и классификации нефтяных разливов в морской среде ограничено. Подход, разработанный нами на основе использовании радиолокационных снимков как основного источника информации, направлен на решение ряда проблем, связанных с обнаружением и идентификацией нефтяных загрязнений моря. Сами РЛИ и извлекаемая из них информация о нефтяных пятнах интегрируется и анализируется в профессиональной ГИС, содержащей все необходимые для этого данные в цифровом виде, что значительно улучшает возможности системы обнаружения нефтяных загрязнений. Кроме того, ГИС может стать основой системы мониторинга путем интеграции всех доступных данных и информации: на выходе в качестве информационного продукта потребители получат карты распределения нефтяных загрязнений.

Геоинформационный подход
ГИС рассматривается нами как средство для улучшения идентификации и классификации нефтяных пятен на радиолокационных изображениях. В настоящее время стало очевидно, что РСА имеет ряд существенных ограничений, влияющих на надежность обнаружения пятен нефти на поверхности моря. Хорошо известно, что нефтяные пятна на РЛИ могут быть обнаружены как темные области на фоне окружающей воды из-за того, что они гасят мелкомасштабное ветровое волнение. Обнаружение и идентификация пятен на РЛИ зависит как от скорости ветра и состояния моря, так и от характеристик самой нефти [5]. Она также затруднена из-за того, что РСА не измеряет какие-либо параметры нефтяной пленки и работает по нефти в узком диапазоне скоростей ветра (3-10 м/с). Несмотря на разработку ряда алгоритмов для автоматизированного выделения нефтяных пятен, в повседневной работе преобладают визуальные и интерактивные методы; в оперативных задачах также используются аналогичные подходы [6].

Слики и сликовые образования (области выглаживания на морской поверхности, которые выглядят на РЛИ также как и нефтяные пятна) могут быть образованы самыми разнообразными процессами в верхнем слое моря и приводном слое атмосферы. Сликообразующие явления включают: штилевые зоны, дождевые ячейки, апвеллинг, внутренние волны в океане и атмосфере, сдвиги скорости на течениях, цветение фитопланктона, плавающую растительность, натуральные поверхностно-активные вещества [7]. Все эти явления должны быть исключены из рассмотрения на основе учета геометрических характеристик пятен (размер, форма, площадь, текстура), их положения относительно окружающих объектов (судов, платформ, терминалов, портов, устьев рек и др. промышленных и географических объектов), ориентации относительно преобладающего ветра и течений и их связи с явлениями в океане и атмосфере.

ГИС и геоинформационные базы данных, которые включают географическую информацию о природном водоеме, расположении нефтяных платформ, основных судоходных трассах и т.п., могут существенно улучшить процесс интерпретации темных пятен, обнаруженных на РЛИ [8,9]. В связи с этим можно говорить о том, что ГИС становится основным элементом системы для идентификации нефтяных загрязнений. Геоинформационный подход к проблеме картографирования нефтяного загрязнения моря схематически показан на рис. 1


Рисунок 1. Геоинформационный подход к проблеме картографирования нефтяных загрязнений с использованием РЛИ

Данные для создания ГИС морских бассейнов могут быть получены из разных источников [9]. Картографической основой для этого могут стать оцифрованные навигационные карты или данные в цифровом виде из региональных геофизических центров. Данные о батиметрии могут быть получены из топографических моделей, таких как ETOPO-5 и ETOPO-2, которые доступны в интернете. Инфраструктура, ТЭК, включающая положение буровых платформ, может быть извлечена из ведомственных архивов, атласов и корпоративных баз данных; векторная основа судоходных трасс может также быть получена с морских карт. Информация о течениях, охранных зонах, защищенных и уязвимых зонах, районах рыболовства может быть извлечена из ведомственных баз данных, получена путем цифрования тематических карт или предоставлена специалистами соответствующих направлений. Несомненно, такая система должна интегрировать все доступные пространственные, космические и географические базы данных и РЛИ. Наконец, программное обеспечение типа ArcView/ArcGIS позволяет объединить эти данные и обеспечить их совместную работу в единой оболочке.

В общих чертах видение системы мониторинга, основанной на ГИС, показано на рис.2. Очевидно, она должна состоять из четырех основных блоков:

Рисунок 2. Видение системы мониторинга на основе интеграции данных в ГИС

1. Подсистемы дистанционного зондирования. В рамках этой системы производится сбор, обработка и анализ как РЛИ, так и других данных дистанционного зондирования, например, о температуре поверхности моря (ИСЗ NOAA/AVHRR), цвете моря и облачном покрове (ИСЗ Terra и Aqua), ветре (ИСЗ Quikscat), осадках (SSM/I и TMI), высоте волн (ИСЗ Jason-1 и др.) и т.п.
2. Подсистемы сбора подспутниковых измерений. Эта подсистема несет ответственность за сбор подспутниковых измерений, данных и сопутствующей информация о морской среде (ветер, течения, состояние моря, и т.п.), о характеристиках нефти и параметрах нефтяных разливов. Собранные данные могут дальше использоваться как исходные в моделях дрейфа нефтяных пятен.
3. Системы интеграции данных. Основа системы ГИС, которая вместе с модулем Классификации осуществляет интеграцию всех других данных и создание конечного продукта для пользователей карт распределения нефтяных загрязнений моря.
4. Подсистемы архивирования и хранения данных. В этой подсистеме осуществляется хранение и архивирование информации необходимой для решения различных задач, таких как моделирование аварийных ситуаций и получение статистических сведений о нефтяном загрязнении.

На рис. 3 показана структура геоинформационной системы, разрабатываемой в ИО РАН для мониторинга Каспийского моря (показана инфраструктура ТЭК, выявленные и перспективные нефтегазоносные структуры, судоходные трассы и др. слои).

Рисунок 3. Окно ГИС, разрабатываемой для Каспийского моря (показаны лицензионные участки, газовые, нефтяные и нефтегазовые месторождения разной степени освоенности, выявленные и перспективные структуры, нефтегазопроводы, морские пути перевозки нефти)


На настоящий момент геоинформационный подход использовался для картографирования нефтяных загрязнений в водах: о. Сахалин (рис. 4) [9], Черного моря [10], Каспийского моря (рис. 5) [11-13], Таиландского залива (рис. 6) [9, 14] и др. акваторий в рамках ряда пилотных проектов. Заказчиками были как государственные организации и учреждения, так и общественные организации. Из рис. 4-6 видно, что специально подобранная и организованная в ГИС информация помогает существенно улучшить идентификацию нефтяных пятен, привязать их к источникам загрязнений, опередить их пространственное распределение и выявить зоны повышенного риска. Кроме того, геоинформационный подход позволяет извлечь точное местоположение, линейные размеры и площадь нефтяных пятен, а также получать интегральные пространственно-временные характеристики нефтяного загрязнения.

Рисунок 4. Сводная карта пленочных загрязнений, обнаруженных в прибрежной зоне о. Сахалин по данным космической радиолокации


Рисунок 5. Сводная карта естественных пятен нефти юго-западной части Каспийского моря, соотнесенная с выявленными и перспективными структурами (светло-коричневый выявленные структуры, темно-серый перспективные структуры)


Рисунок 6. Сводная карта пятен нефти Таиландского залива, созданная на основе обработки и анализа доступных радиолокационных изображений спутников ERS-2 и Envisat

Заключение и выводы
В результате выполнения ряда пилотных проектов, результаты которых кратко представлены выше (см. также [8-14]), мы пришли к заключению, что профессиональная ГИС для надежной идентификации источников нефтяных загрязнений должна состоять из следующих тематических слоев (рис. 1): 1. береговая линия, 2. прибрежная гидрография (реки и озера), 3. прибрежные населенные пункты, гавани и порты, 4. политические и административные границы (включая территориальные воды), 5. инфраструктура ТЭК (буровые, платформы, нефтепроводы, терминалы, нефтебазы, нефтеперегонные заводы и т.п.), 6. батиметрия, 7. поле течений, 8. международные и региональные судоходные трассы, 9. положение грифонов на морском дне, 10. зоны рыболовства, 11. запрещенные зоны, 12. морские и прибрежные охраняемые зоны.

Совместный анализ радиолокационных изображений в ГИС позволяет извлечь информацию о точном положении, размере и площади нефтяных пятен. Пространственная и временная информация о распределении нефтяного загрязнения в море и его изменении во времени позволяет устанавливать причину и источники загрязнения и затем выявить зоны риска; кроме этого, имеется возможность применения такой ГИС для планирования и управления работами при ликвидации нефтяных разливов.

ГИС, как система интеграции данных, должна быть открыта для сбора и интеграции тех геофизических параметров, которые могут быть получены из данных дистанционного зондирования Земли (рис. 2); наиболее важными из них являются: (1) скорость и направление приводного ветра, (2) температура поверхности и цвет моря, (3) интенсивность осадков, и (4) результаты слежения за перемещением судов.

Таким образом, полученные результаты показывают принципиальную возможность использования ГИС и геоинформационного подхода для идентификации нефтяных загрязнений моря, а комбинирование радиолокационных данных и ГИС-технологий позволяет получать уникальный продукт, имеющий как научную, так и коммерческую ценность - карты распределения нефтяных загрязнений для той или иной акватории моря.

Наконец, ГИС и геоинформационный подход может успешно использоваться для картографирования любых явлений в морях и океанах таких, например, как внутренние волны, фронты, вихри и др., т.е. в том случае, когда необходима информация о местоположении и эволюции явления во времени.
Благодарности. Работа была выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, грант № 06-05-64468.


Литература
[1] A Review of recent innovations and current research in oil and chemical spill technology // RFT AMSA 583/28776, 2003, APASA & The Ecology Lab Pty Ltd.
[2] Drolshammer L. Mapping and prioritizing vulnerable resources in Norway // Int. Oil Spill Conference 2003. British Columbia, Canada.
[3] Harbaugh S. Current and future geographic information system projects within the eastern Gulf of Mexico, and the potential for one universal application // Int. Oil Spill Conference 2003. British Columbia, Canada.
[4] Goto S., S.M. Varlamov, S.W. Kim and D. Miyata. Integration of web-GIS and oil spill simulation applications for environmental management of near-shore spill accidents // 24th Arctic and Marine Oil Spill Program Tech. Seminar, Alberta, Canada. 167-176.
[5] Bern T.-I., T. Wahl, T. Andersson, R. Olsen. Oil spill detection using satellite based SAR: Experience from a field experiment / 1st ERS-1 Symposium, 4-6 Nov. 1992, Cannes, France, 829-834.
[6] Brekke C. and A.H.S. Solberg. Oil spill detection by satellite remote sensing // Remote Sensing of Environment, 2005, 95, 1-13.
[7] Иванов А.Ю. Слики и плёночные образования на космических радиолокационных изображениях // Исследование Земли из космоса, 2007, № 3, 73-96.
[8] Ivanov A.Yu., M. Fang, M.-X. He, I.S. Ermoshkin. An experience of using Radarsat, ERS-1/2 and Envisat SAR images for oil spill mapping in the waters of the Caspian Sea, Yellow Sea and East China Sea // Envisat & ERS Symposium, 6-10 Sept. 2004, Salzburg, Austria (ESA SP-572).
[9] Иванов А.Ю., Затягалова В.В. Картографирование пленочных загрязнений моря с использованием космической радиолокации и географических информационных систем // Исследование Земли из космоса, 2007, № 6.
[10] Литовченко К.Ц., Лаврова О.Ю., Митягина М.И., Иванов А.Ю., Юренко Ю.И. Нефтяные загрязнения восточной части Черного моря: Космический мониторинг и подспутниковая верификация // Исследование Земли из космоса, 2007, № 1, 81-94.
[11] Zatyagalova V. and A. Ivanov. Hydrocarbon seeps and mud volcanoes in the Caspian Sea characterized with use of the Envisat ASAR images // ISRS-2006-PORSEC Conference, 2-4 Nov. 2006, Busan, Korea, 1, 346-349.
[12] Иванов А.Ю., Голубов Б.Н., Затягалова В.В. О нефтегазоносности и разгрузке подземных флюидов в южной части Каспийского моря по данным космической радиолокации // Исследование Земли из космоса, 2007, № 2, 62-81.
[13] Иванов А., Голубов Б., Затягалова В. Прогноз нефтегазоносности и поиск нефтяных месторождений в море по данным космической радиолокации // Технологии ТЭК, 2007, № 4, 26-33.
[14] Ivanov A., A. Siripong, V. Zatyagalova. Mapping oil spills in the Gulf of Thailand using synthetic aperture radar images and GIS: A demonstration // Int. Conference on Space Technology & Geo-Informatics 2006, 5-8 Nov. 2006, Pattaya, Thailand.