Теоретико-методичні засади оцінки гідролого-гідрогеологічних ризиків за даними ДЗЗ

Рубрика: 
Дослідження Землі з космосу
Костюченко, ЮВ, Копачевський, ІМ, Ющенко, МВ
Косм. наука технол. 2011, 17 ;(6):10-18
https://doi.org/10.15407/knit2011.06.010
Мова публікації: українська
Анотація: 
Пропонується комплексний підхід до оцінки ризиків, пов’язаних із розвитком небезпечних гідролого-гідрогеологічних процесів, який базується на використанні даних супутникових спостережень. Наводиться теоретичне обґрунтування взаємозв’язку між впливами, викликаними водними стресами на рослинність та змінами спектрального відбиття, викликаними змінами концентрації рослинних пігментів. Запропоновано кількісний підхід до оцінки ймовірності наявності стресу, викликаного дією небезпечних гідролого-гідрогеологічних процесів за даними супутникових спостережень, а також до оцінки комплексного ризику, пов’язаного із гідролого-гідрогеологічною небезпекою.
Ключові слова: гідролого-гідрогеологічні процеси, рослинність, супутникові спостереження
 
Повний текст (PDF)
 
References: 
1.  Костюченко Ю. В. Завіркові дані для вирішення задач прогнозування паводкової небезпеки // Багатоспект-ральні методи дистанційного зондування Землі в за­дачах природокористування / За ред. В. І. Лялька, М. І. Попова. — Київ: Наук. думка, 2006. — С. 282— 284.
2.  Костюченко Ю. В., Ющенко М. В., Білоус Ю. Г. Моде­лювання базових тенденцій формування та розвитку надзвичайних ситуацій гідрологічного характеру // Багатоспектральні методи дистанційного зондуван­ня Землі в задачах природокористування / За ред. В. І. Лялька, М. І. Попова. — Київ: Наук. думка, 2006. — С. 120—143.
3.  Энциклопедия кибернетики / Под ред. В. М. Глушко-ва. — Киев: Гл. ред. Укр. сов. энцикл., 1974. — Т. 2. — 620 с.
4.  Anthes R. A., Hsie E. Y., Kuo Y. H. Description of the Penn State/NCAR Mesoscale Model Version 4 (MM4) // NCAR Techn. Note, Natl Cent. For Atmos. Res. ⎯ Boul­der, Colo. — 1987. ⎯ NCAR/TN-282+STR. — 70 p.
5.  Bartell S. M., Gardner R. H., O’Neill R. V. Ecological risk estimation. — Boca Raton: FL: Lewis Publishers, 1992.
6.  Bernardo J. M., Smith A. F. M. Bayesian Theory. — Chi-chester, UK: Wiley, 1994.
7. Blackburn G. A. Spectral indices for estimation photosyn-thetic pigment concentrations: a test using senescent tree leaves // Int. J. Remote Sens. — 1998. — 4. — P. 657— 675
8. Budyko M. I. Climate and Life. — New York: Elsevier, 1974. — 508 p.
9. Ceccato P., Flasse S., Tarantola S., et al. Detecting vegeta­tion leaf water content using reflectance in the optical do­main // Remote Sens. Environ. — 2001. — 77. — P. 22— 33.
10. Choudhury B. J. Estimating gross photosynthesis using sat­ellite and ancillary data: Approach and preliminary results // Remote Sens. Environ. — 2001. — 75. — P. 1—21.
11. Climate Change 2001. The scientific basis // Report of the intergovernmental panel on climate change. — Cam­bridge: Univ. Press, 2001. — 83 p.
12. de Finetti B. Theory of Probability. — New York: J. Wiley & Sons, 1990. — Vol. 2. — 392 p.
13. Dobrowski S. Z., Pushnic J. C., Zarco-Tejada P. J., Ustin S. L. Simple reflectance indices track heat and water stress-in­duced changes in steady-state chlorophyll fluorescence at the canopy scale // Remote Sens. Environ. — 2005. — 97. — P. 403—414. — doi:10.1016/j.rse.2005.05.006.
14. Entekhabi D., Rodriguez-Iturbe I., Bras R. Variability in largescale water balance with land surface-atmosphere in­teraction // J. Clim. — 1992. — 5. — P. 798—813.
15. Ermoliev Yu., von Winterfeldt D. Risk, security and robust solutions // IIASA Interim Report. — 2010. — IR-10-013. — 41 p.
16. Ermoliev Y. Stochastic quasigradient methods: Applica­tions // Encyclopedia of Optimization / Eds C. Floudas, P. Pardalos. — New York: Springer Verlag, 2009. — P. 3801—3807.
17. Ermoliev Y., Hordijk L. Global changes: facets of robust decisions // Coping with uncertainty, modeling and pol­icy issues / Eds K. Marti, Y. Ermoliev, M. Makowski, G. Pflug. — Berlin: Springer-Verlag, 2006. — P. 4—28.
18. Fisher S. G., Woodmansee R. Issue paper on ecological re­covery // Ecological risk assessment issue papers. — Wash­ington, DC: Risk Assessment Forum, U. S. Environmen­tal Protection Agency, 1994. — 7. — P. 1—54. — EPA/630/ R-94/009.
19. Fourty T., Baret F., Jacquemoud S., et al. Leaf optical properties with explicit description of its biochemical composition: direct and inverse problems // Remote Sens. Environ. — 1996. — 56. — P. 104—117.
20. Gamon J. A., Serrano L., Surfus J. S. The photochemical reflectance index: an optical indicator of photosynthetic radiation use efficiency across species, functional types and nutrient levels // Oecologia. — 1997. — 112. — P. 492—501.
21. Gao B. C. Normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space // Proc. SPIE. — 1995. — 2480. — P. 225—236.
22. Guha-Sapir D., Vos F., Below R., Ponserre S. Annual disas­ter statistical review 2010: the numbers and trends. — Brussels: Université catholique de Louvain — Centre for Research on the Epidemiology of Disasters, 2011. — 50 p.
23. Huete A. R., Liu H., Batchily K., van Leeuwen W. A com­parison of vegetation indices over a global set of TM im­ages for EOS-MODIS // Remote Sens. Environ. — 1997. — 59. — P. 440—451.
24. Jackson R. D., Slater P. N., Pinter P. J. Discrimination of growth and water stress in wheat by various vegetation in­dices through clear and turbid atmospheres // Remote Sens. Environ. — 1983. — 15. — P. 187—208.
25. Jones R. G., Murphy J. M., Noguer M. Simulation of cli­mate change over Europe using nested regional climate model. I. Assessment of control climate, including sensi­tivity to location of lateral boundaries // Quart. J Roy. Meteorol. Soc. — 1996. —77. — P. 1413—1449.
26. Kaufman Y. J., Tanre D. Strategy for direct and indirect methods for correcting the aerosol effect on remote sens­ing: from AVHRR to EOS-MODIS // Remote Sens. En­viron. — 1996. — 55. — P. 65—79.
27. Krayenhoff van de Leur D. A. A study of non-steady groundwater flow with special reference to a reservoir co­efficient // Ingenieur. — 1958. — 70. — P. 87—94.
28. Lichtenthaler H. K. Chlorophylls and carotenoids: pig­ments of photosynthetic membranes // Meth. Enzymol. — 1987. — 148. — P. 350—382.
29. O’Neill B., Ermoliev Y., Ermolieva T. Endogenous risks and learning in climate change decision analysis // Cop­ing with uncertainty: Modeling and policy issues / Eds K. Marti, Y. Ermoliev, M. Makowski, G. Pflug. — Berlin, Heidelberg, New York: Springer Verlag, 2006.
30. O’Neill R. V., Gardner R. H., Barnthouse L. W., et al. Eco­system risk analysis: a new methodology // Environ. Toxi-col. Chem. — 1982. — 1. — P. 167—177.
31. Penuelas J., Baret F., Filella I. Semi-empirical indices to assess carotenoids/chlorophyll a ratio from leaf spectral reactance // Photosynthetica. — 1995. —31. — P. 221— 230.
32. Regulation (EU) No 911/2010 of the European Parlia­ment and the Council on the European Earth monitor­ing programme (GMES) and its initial operations (2011 to 2013) // Offic. J. Eur. Union. — 20.10.2010. — P. L 276/1— L 276/10.
33. Rodriguez-Iturbe I., Entekhabi D., Bras R. L. Nonlinear dynamics of soil moisture at climate scales. 1. Stochastic analysis // Water Resour. Res. — 1991. — 27. — P. 1899— 1906.
34. Smith E. P., Shugart H. H. Issue paper on uncertainty in ecological risk assessment // Ecological risk assessment issue papers. — Washington, DC: Risk Assessment Fo­rum, U. S. Environmental Protection Agency, 1994. — 8. — P. 1—53. — EPA/630/R-94/009.
35. The use of Earth observing satellites for hazard support: assessments & scenarios // CEOS / NOAA. — 2001. — 218 p.
36. Lyalko V. I., Kostyuchenko Y. V., Márton L., et al. EO capabilities for analysis of climate related socio-eco-logical risks: bio-productivity, desertification, and natural disasters // Proc. Advanced Research Work­shop “Using Satellite and In Situ Data to Improve Sustainability”, Kiev, June 9 — 12, 2009. — Kiev, 2009. — P. 56—58.
37. Verma S. B., Sellers P. J., Walthall C. L., et al. Photosyn­thesis and stomatal conductance related to reflectance on the canopy scale // Remote Sens. Environ. — 1993. — 44. — P. 103—116.

38. Kostyuchenko Yu. V., Kopachevsky I., Solovyov D., et al. Way to reduce the uncertainties on ecological conse­quences assessment of technological disasters using satel­lite observations // Proc. of the 4th International Workshop on Reliable Engineering Computing “Robust Design — Coping with Hazards, Risk and Uncertainty”, March 3—5, 2010, Singapore. — Singapore: National University of Singapore, 2010. — P. 765—776.