Как дроны помогают оценивать потоки парниковых газов? Зачем экологи переносят леса и болота в математические модели? И как дистанционно измеряют запасы растительности? Об этом в нашем новом выпуске «ЮГУ. Наука».
Прошёл первый полевой сезон
Молодёжной лаборатории геоинформатики экосистем. Она появилась в ЮГУ благодаря
победе в конкурсе
национального проекта «Наука и университеты» в 2022 году. Значительная часть
лаборатории - молодые учёные и молодые будущие учёные, студенты, которые сейчас вовлекаются в научную деятельность. «Мы должны не только создать лабораторию прямо сейчас, но и сформировать задел на будущее: начать готовить специалистов, которые будут работать в этой экологической тематике в ЮГУ в будущем», - рассказывает заведующий лабораторией Данил Ильясов.
Молодые кадры
Сейчас в лаборатории трудятся 11 сотрудников. Часть из них – это студенты-бакалавры и магистранты ЮГУ. Так, лаборант Александр Усик в этом году заканчивает магистратуру Высшей экологической школы. Учёба на бакалавриате у начинающего исследователя была связана с ГИС-картографированием. Александр признался, что ещё со школы ему была интересна география и всё, что связано с природой. А больше всего знаний об экологии лаборант почерпнул именно на стационаре «Мухрино».
«Я собирал своими руками данные при помощи БПЛА, отбирал фитомассу, делал измерения камерным методом. Мне нравится, что это всё не закончилось на полевых исследованиях, дальше я продолжил связывать полученные данные воедино при помощи ГИС», - поделился Александр.
В обязанности молодого лаборанта входит создание ортофотопланов: «Мы ищем математическую связь, чтобы можно было с помощью дронов удалённо произвести расчёт фитомассы. Мой диплом связан с этой темой. Очень нравится то, что я работаю и учусь в одном и том же месте, и всё это выливается в огромную и важную работу».
Ещё один лаборант – Илья Иванов – тоже выпускник ЮГУ, который, как и его коллега, продолжает обучение в магистратуре. Илья считает, что сделал правильный выбор: «Экология - это перспективное направление. Тем более нефтегазовая сфера развивается, и она одна из ведущих в нашем регионе. Поэтому я подумал, что именно экологом быть довольно перспективно для будущей реализации себя». Сейчас лаборант задействован в обработке снимков с БПЛА. «Это в дальнейшем поможет создать картографическую базу, чтобы можно было оценивать изменения ландшафта в годовой перспективе», - добавил Илья.
Полёты в симуляторе и наяву
В 2023 году сотрудники лаборатории успешно освоили
методику высокодетальной съёмки при помощи беспилотных летательных аппаратов в лидарном и мультиспектральном диапазоне,
оценку дистанционными методами запасов фитомассы в болотных и лесных экосистемах и другие подходы, которые позволяют оценивать потоки и запасы диоксида углерода и метана: уровень грунтовых вод, мозаичность растительного покрова и другие характеристики, которые помогают косвенно оценивать экологические свойства лесов и болот.
«В июне мы провели практику для студентов. Она была совмещена с нашими полевыми работами. Впервые в ЮГУ в рамках практики студенты тренировались летать на дронах. Они осваивали методы пилотирования и картографии при помощи беспилотников», - отметил руководитель лаборатории.
Перед реальными полётами в полевых условиях, студенты и сотрудники
отрабатывали навыки пилотирования на симуляторе в лаборатории. Во время тренировок используется реальный пульт. Симулятор помогает обучиться взлёту, посадке, перемещению в пространстве, помимо этого развивается моторика рук. «Обычно дроны выполняют съемку в автоматическом режиме. Однако во время такого полета могут возникнуть разные нештатные ситуации: порыв ветра, появление птиц, перепадов температуры и освещённости. Во время тренировки на симуляторе мы можем отработать внеплановую посадку или экстренные маневры в ручном режиме, чтобы потом, в реальных полевых условиях делать то же самое уверенно», - подчёркивает Данил Викторович. К слову, попробовать себя в качестве пилота может любой желающий – двери в лабораторию открыты!
Парк БПЛА
В своей работе сотрудники лаборатории используют данные космической съёмки, которые предоставляет по соглашению Роскосмос. Локальные исследования реализуются в основном при помощи своего парка беспилотников. И он у лаборатории внушительный.
Сейчас в пользовании сотрудников есть четыре модели дронов. Первый из них предназначен для обучения - Autel EVO Nano +. Модели побольше – DJI Mavic 3 - используются для разведки. Модель ещё крупнее – квадрокоптер DJI Phantom 4 – имеет мультиспектральную камеру. Его используют для того, чтобы снимать участки экосистем не только в видимом диапазоне, но и в диапазоне коротких волн, который человеческий глаз не воспринимает.
«Такой дрон может нам рассказать немного больше информации об экосистеме, чем мы могли бы увидеть. Часто подобные квадрокоптеры используются в сельском хозяйстве: при помощи карт, составленных благодаря мультиспектральному дрону, можно оценить степень увядания растений, количество хлорофилла в листьях, индекс листовой поверхности, влажность почвы», - замечает Данил Ильясов.
Лаборатория располагает и промышленным дроном DJI Matrice 300. На нем сменные камеры: можно использовать лидары, мультиспектральные камеры, обычные камеры, тепловизор.
Укомплектовать парк БПЛА лаборатории удалось благодаря государственной субсидии.
При помощи
лидарной съёмки (лидар – прибор, который позволяет с очень высокой точностью оценивать расстояния между дроном и снимаемым объектом) оцениваются расстояния. Такая съёмка помогает создавать
3D-модель поверхности изучаемого объекта, на котором можно увидеть отдельные деревья, кочки, мочажины, другие элементы поверхности болота, которые формируют рельеф.
«С помощью специальных алгоритмов мы можем выделить отдельные деревья, измерить их высоту, диаметр ствола. И если эти данные верифицировать при помощи наземной съёмки на небольшом участке, мы можем довольно точно на всём болотном массиве оценить запасы древесины. Это нужно, чтобы оценить запасы углерода, которые содержатся в растительном покрове болот», - подчеркнул Данил Викторович.
«Мухрино» и «Кондинские озёра»
В 2023 году исследования провели на стационаре
«Мухрино».
Учёным удалось оценить запасы фитомассы в травяно-кустарническом ярусе
дистанционно с точностью до 80%. Однако, как замечают учёные, чисто дистанционными методами можно получить только очень грубые оценки. Для более точного результата нужна наземная калибровка. Ведь болотный массив очень гетерогенен: свойства растительного покрова могут очень сильно меняться.
«Нужно посетить много разных участков, оценить вариабельность этих данных и только потом уже привязать их к дистанционным данным. И эта работа тоже была сделана в том числе благодаря большой помощи, вовлеченности студенческого коллектива, по сути они являются членами проекта, который мы реализуем», - рассказал Данил Ильясов.
В планах на 2024 год у лаборатории провести такую же высокодетальную съёмку на другом полигоне -
«Кондинские озёра». Учёные рассчитывают, что в перспективе по объёму полученных данных и глубине исследований он будет сравним со стационаром «Мухрино». Также исследователи планируют применить тепловизорную съёмку к экологическим исследованиям.
«У нас есть планы по изучению потоков диоксида углерода при помощи беспилотного летательного аппарата, не по косвенным характеристикам, а напрямую: при помощи газоанализатора, который будет установлен прямо на беспилотник. И мы сможем измерить поле концентрации парниковых газов, и затем, зная ещё некоторые другие параметры (скорость ветра, температуры воздуха), восстанавливать поток диоксида углерода из болот», - комментирует руководитель лаборатории.
Также учёные продолжат
исследование по изменению уровня болота в зависимости от влагонасыщенности торфа и скорости прироста мха. В 2023 году была заложена нулевая точка отсчёта.
Исследование будет вестись до 2030 года. «Это позволит нам прямо оценить, каким образом и с какой скоростью болото прирастает, с какой скоростью фиксирует диоксид углерода в торфяной толще», - отмечают исследователи.
Математическое моделирование
Узнать, что случится с конкретной экосистемой из-за техногенной нагрузки, учёным помогают математические модели. Они позволяют сформировать любые условия – виртуально вырубить лес, проложить дорогу, повысить или понизить уровень грунтовых вод, увеличить температуру воздуха или почвы – и увидеть, как отреагирует экосистема, как изменения повлияют на потоки диоксида углерода в кратковременной перспективе и запасы углерода в долговременной перспективе.
«Таким образом мы без вреда для конкретного болота или леса можем показать, как повлияет человеческая активность до того, как она ещё осуществилась, и можем найти пути минимизации этого воздействия или приспособления к ним», - отмечает Данил Ильясов.
Ещё одна из основных задач
математических моделей – интерпретация полевых данных. Математическая модель, по сути, является
цифровой копией природы, где любой процесс может быть выражен формально - при помощи математики: «Когда мы приходим на болото, отбираем образцы, которые нам нужны, чтобы понять процессы, мы получаем точечные данные. Чтобы эти точечные данные описать в виде закономерностей, мы используем методы математического моделирования».
Для их создания экологи должны знать языки программирования. Но это – уже конечный пункт. Вначале предстоит кропотливая работа в лаборатории – формирование дизайна эксперимента, затем работа в поле – сбор необходимых образцов, затем их анализ, благодаря которому исследователи получают конкретные значения. Именно их учёные переносят в математическую модель.
«При помощи специальных математических методов, мы ищем решение уравнений, которые показывают нам, где происходят одни процессы на болоте, а где другие и с какой скоростью», - рассказал заведующий лабораторией.
При составлении математических моделей исследователи задают необходимые переменные – конкретные параметры, например, максимальную температуру, которая может наблюдаться в экосистеме, оптимальную температуру, количество выпадающих осадков, фотосинтетическую радиацию. Но для учёных это не просто набор символов и чисел: «Когда смотришь на эти параметры представляешь себе реальные системы. Здесь есть деревья, солнечный свет, но всё в виде цифр».
Сейчас учёные ЮГУ калибруют и настраивают для работы в северных широтах программу, которая основана на известной модели
Terrestrial Ecosystem Model (TEM). Это модель, которая описывает динамику углерода, азота и воды в растениях и почвах для наземных экосистем.
«Эта модель используется для расчета испаряемости, косвенными результатами являются влажность почвы, температура почвы, здесь используются входные данные по количеству осадков. Мы калибровали её параметры для метеорологических условий Югры», - прокомментировал Данил Ильясов.
Так, одна из составляющих частей модели предназначена для оценки потенциальной
эвапотранспирации – процесса испарения влаги с поверхности почвы и растений в атмосферу. Этот процесс влияет на баланс воды в атмосфере. Сама же эвапотранспирация в большей степени зависит от астрономических параметров. Например, от альбедо – отражательной способности поверхности Земли. Например, у тёмной почвы маленькое альбедо: она очень много поглощает излучения. А у белого снега большое альбедо: он отражает солнечный свет. В зависимости от этого конкретная поверхность накапливает разное количество энергии, которое может быть израсходовано на испарение. Среди других астрономических параметров, влияющих на эвапотранспирацию, учёные называют угол склонения земной оси и географическую широту местности.
«Одно дело, будучи растением, фотосинтезировать и «дышать» на экваторе, другое дело – в северных широтах. В зависимости от географической широты будет зависеть длина вегетационного периода, длина светового дня, количество солнечной радиации, которое приходит в тот или иной отрезок времени», - отмечают исследователи.
Есть программы, которые учитывают амплитуду колебания приходящей солнечной радиации на поверхность атмосферы, суммарной солнечной радиации и фотосинтетически активных радиаций для любой точки Земли для каждого дня года. Такие данные – основа процессов, которые описываются в модели.
«В зависимости от количества солнечной радиации, которая приходят в экосистему, она может функционировать как сток или источник диоксида углерода, растения могут с разной скоростью расти. Все процессы основаны на той энергии, которая приходит от Солнца. Такие базовые показатели мы очень внимательно моделируем и стараемся откалибровать по имеющимся прямым измерениям, которые выполняются круглогодично, в том числе на территории международного стационара «Мухрино»», - рассказывает Данил Викторович.
При создании математических моделей учёные должны учитывать очень много нюансов. Конкретный пример: применение разных формул в грядо-мочажинном комплексе. В грядах, которые возвышаются над болотом, живут
метанотрофы – микроорганизмы, которые потребляют метан.
«В мочажинах, наоборот, формируются бескислородные условия и там метанотрофов намного меньше – им труднее выживать. Там живут
метаногенные археи - тип микроорганизмов, которые могут вырабатывать метан при расщеплении органических материалов торфа. Таким образом к этой местности должна применяться другая формула. Потому что там идут другие процессы, и математическая модель даст другие результаты», - подчёркивает Данил Викторович.
Создание карт
Для того, чтобы получить оценку на длительном временном интервале или на большой площади, учёные пользуются не только методами математического моделирования, но цифровой высокодетальной картографии. Процесс создания карт напоминает процесс математического моделирования, потому что карты это в некотором смысле тоже математическая модель. Здесь учёные работают с визуальной информацией, которая поступает благодаря данным дистанционного зондирования, получаемых со спутников, или при помощи БПЛА.
Именно БПЛА дают данные высокого разрешения, которые не зависят от облачности и позволяют с очень высокой детальностью изучать экосистемы.
Подробно о процессе рассказал заведующий лаборатории: «Мы пролетели дроном, собрали определённое количество фотографий. Далее мы их соединяем в одну общую заготовку – ортофотоплан, если это данные в видимом диапазоне, либо облако точек, если это лидарные данные».
Следующий этап – классификация визуальной информации: «Нужно выделить деревья, кустарнички, травы, участки, занятые мочажинами, то есть покрытые водой. Потому что во всех этих элементах болота будут разные запасы углерода».
Напомним, ЮГУ является участником Консорциума «РИТМ углерода», который создает «Российскую систему климатического мониторинга» в части учёта и мониторинга климатически активных веществ в наземных экосистемах.
