...энергетическая безопасность и прозрачность отношений в энергетике...


Электроэнергетика - это электрификация страны на основе рационального производства и распределения электроэнергии.
Гидроэнергетика, раздел энергетики, связанный с использованием потенциальной энергии водных ресурсов.
Теплоэнергетика - это одна из составляющих энергетики, она включает в себя процесс производства тепловой энергии.
Альтернативная энергетика — совокупность перспективных способов получения энергии.

Поиск по сайту

Московское время



Опрос

Могут ли альтернативные источники энергии заменить АЭС?

Просмотреть результаты

Загрузка ... Загрузка ...

Документы


Мониторинг стока рек в водохранилища гэс с использованием данных дистанционного зондирования

Красноярский край обладает огромной площадью, и только дистанционное зондирование Земли (ДЗЗ) может обеспечить мониторинг этой территории. Перспективы развития ДЗЗ в крае связаны с установкой в СФУ новых приемных станций, что дает возможность оперативно получать и обрабатывать данные ДЗЗ различного разрешения.

Спутники ДЗЗ низкого разрешения (250 м — 1 км) с полосой обзора до 3000 км позволяют наблюдать интересующую территорию 3-4 раза в сутки в 5-36 спектральных каналах оптического диапазона. Такие спутники несут также аппаратуру, позволяющую получать вертикальные профили атмосферы: температуру — от поверхности до 20-30 км, определять точку росы, регистрировать осадки на большой площади. Все это чрезвычайно важно для Красноярского края в районах с малой плотностью населения и редкой сетью метеорологических и гидрологических постов.

Спутники оптического диапазона среднего разрешения (20-50 м) имеют полосу обзора в 60-700 км в 3-7 спектральных каналах, спутники высокого разрешения (1-5 м) имеют еще более узкую полосу обзора — от 1 до 7 км. В отличие от спутников низкого разрешения, аппараты среднего и высокого разрешения обладают плохой оперативностью: 1 раз в 21-26 дней при наблюдении в надир.

В СФУ и в Красноярском филиале космического мониторинга НЦУКС МЧС России накоплен опыт космического мониторинга природных опасных явлений и катастроф (лесные пожары, паводки), опыт исследования сибирской тайги и пр. Важной задачей является оперативное определение площади заснеженности, что необходимо для прогноза стоков рек со снеговым питанием, типичным для Красноярского края. Учитывая размеры бассейнов рек, питающих водохранилища каскадов ГЭС на Енисее и Ангаре, целесообразно применение спутников низкого разрешения для оценки площади водосбора, покрытой снегом. Некоторые параметры можно оценить косвенно. Зоны, охваченные снеготаянием, выявляются в ближнем инфракрасном диапазоне спектра, а мощность снежного покрова рассчитывается по ряду последовательных снимков, скорости продвижения границ снегонакопления и по температуре воздуха. Спутники среднего и высокого разрешения дают наибольший эффект при контроле береговой линии в водохранилищах, мониторинге гидротехнических сооружений, обнаружении масс плывущих стволов деревьев и бревен в акватории.

Недостатком космических аппаратов ДЗЗ, работающих в оптическом диапазоне, является невозможность наблюдения поверхности Земли при наличии облачности. Этого недостатка лишены аппараты, работающие в радиодиапазоне и использующие космическую радиолокацию. В гидрологии такие аппараты ДЗЗ наиболее эффективны при обнаружении заторно-зажорных явлений на реках, определения подвижек льда, на радиолокационных изображениях хорошо просматриваются участки затопления.

При определении площади заснеженности по весенним изображениям бассейнов рек, прежде всего, необходимо разделить три вида пикселей: а) содержащих изображение снега (льда); б) относящихся к изображению облаков; в) содержащих изображения почвы и растительности. Снег и облака обусловливают наиболее яркие фрагменты изображения в видимом (обычно красном) участке спектра, причем облака имеют приблизительно одинаковую яркость и в видимом, и в ближнем инфракрасном участке. Однако на длине волны около 1,6 мкм яркость снега (льда) существенно меньше, чем облаков, использование нормализованного снегового дифференциального индекса легко позволяет разделить пиксели, содержащие снег/лед и облака. Изображения почвы и растительности также разделяются с использованием спектральной информации.

Для нахождения площади заснеженности используется следующая методика. Изображение разбивается участки бассейнов рек размером примерно 100х100 км, заснеженность определяется раздельно для каждой из частей, не закрытой облаками. Предварительно для каждой из частей составляется ландшафтное описание, устанавливается распределение площади по высотным зонам. По описанию выбираются участки, близкие по характеру ландшафтов, и, следовательно, по условиям снегонакопления. Далее с помощью стандартных процедур на основе пороговой классификации производится автоматическое разделение изображения в пределах выделенного водосбора на участки двух классов — заснеженные и свободные от снега, после чего подсчитывается количество пикселей, относящихся к заснеженным участкам в пределах водосбора, вычисляется площадь заснеженности.

Если участки бассейна закрыты облаками в текущих проходах спутников, возможно, они откроются в следующих проходах. Если этого не произойдет, восстановление заснеженности производится методом аналогий. После восстановления всех пропущенных из-за наличия облачности данных производится вычисление заснеженность всего бассейна.

Рассмотренная методика определения площади заснеженности с использованием информации со спутников применена в технологической схеме оперативного прогноза ежедневных уровней воды. Для расчета уровней воды построены модели стока рек. В качестве входных параметров модели использовались данные о запасах воды в снежном покрове перед началом снеготаяния по действующим пунктам снегосъемок; приближенная оценка на их основе средних значений снегозапасов в бассейне; среднесуточная температура воздуха и ее суточные суммы по ежедневным метеорологическим данным; прогностические значения этих характеристик на 3-7 суток вперед; ежедневные уровни воды на водомерных постах, если такие имеются. Космическая информация используется как важнейший входной параметр модели. Еженедельно производилось сравнение ожидаемых данных о заснеженности с текущей космической информацией, если обнаруживалось расхождение, превышающее 3-4 %, то в интерактивном режиме осуществлялась корректировка начальных снегозапасов модели и процедура итеративно повторялась до совпадения ожидаемых и наблюдаемых значений заснеженности.

Модель используется также для прогноза уровней воды в периоды дождевого питания рек. В качестве построечных параметров используются данные метеостанций и водомерных постов, если они имеются. При отсутствии такой информации незаменимы данные, получаемые спутниковой аппаратурой вертикального зондирования атмосферы.

Использование описанной технологии позволяет прогнозировать уровень воды в водохранилищах ГЭС с заблаговременностью 7 суток.


Дата публикации: 11.12.2011

Похожие записи:

Последние публикации:

Наши информационные партнеры:

ИНТЕР РАО Изменения климата Объединенная энергосбытовая компания