Кучейко Алексей Анатольевич, зам. директора Центра
реклама
Информационный сервис спутникового контроля морской обстановки в интересах шельфовых нефтегазовых проектов. 8-я Международная конференция «Освоение Арктического шельфа: шаг за шагом» Заместитель директора НТЦ ДЗЗ Кучейко А.А. Ведущий научный сотрудник ИО РАН им. П.П.Ширшова Иванов А.Ю. 2015 Ресурсы для спутниковой съемки Арктики Коммерческие КА Некоммерческие КА График съемки Арктики 13-17.11.2015 Sentinel-1A, -2, Landsat-8 Risat-1, Radarsat-2, Cosmo, TerraSar-X… 2 Задачи, решаемые на основе космической информации в интересах нефтегазовых проектов на шельфе оперативный мониторинг экологического состояния исключительной экономической морской зоны, обнаружение и идентификация загрязнений нефтью и нефтепродуктами; установление источников загрязнения (включая идентификацию судоввиновников разливов); поиск потенциальных нефтегазоносных структур по естественным выходам нефти; контроль и прогноз ледовой обстановки; информационное обеспечение ЧС на морских акваториях; положение судов, поиск аварийных и судов, терпящих бедствие; обнаружение нелегальных судов и слежение за судами, которые могут готовить провокационные акции Например, «Арктик Санрайз»). 3 Авария на платформе Total в Северном море в мартеапреле 2012 года Пленочное загрязнение в районе аварии на газоконденсатном месторождении компании Тоталь в Северном море, Envisat-1, 27.03.12 21:22 UTC. © ESA, 2012 4 Спутниковый мониторинг аварийных пленочных загрязнений в районе объектов инфраструктуры Платформа Пленочные загрязнения Пленочное загрязнение в нефтедобывающей платформы, Sentinel-1, © ESA, НИИР, 2015 5 Картирование выходов естественных источников углеводородов (грифонов и сипов) на морской поверхности Естественные выходы углеводородов на поверхность воды у побережья Азовского моря, © 6 ESA, НИИР, 2015. Спутниковый мониторинг пленочных загрязнений различного генезиса Пленочные загрязнения в районе рыболовного промысла. © ESA, НИИР, 2015 7 Сервисы обнаружения пленочных загрязнений и их классификация на основе спутниковых снимков Сервис / Проект Оператор Классификация Обнаружение загрязнений в Северном и Балтийском морях / MarCoast KSAT Высокий, средний, низкий уровень вероятности Обнаружение загрязнений в Средиземном море / MarCoast TeleSpazio Высокий, средний, низкий уровень вероятности Сервис обнаружение пленочных MDA загрязнений Канады / ISTOP Категории 1А, 1В, 2 и 3 CleanSeaNet / Проект EMSA KSAT, Telespazio, Edisoft, CLS Высокий, средний, низкий уровень вероятности Служба детектирования загрязнений Норвегии / проект NOFO KSAT Высокий, средний, низкий уровень на основе матрицы риска Guido Ferraro and others. On the SAR derived alert in the detection of oil spills according to the analysis of the EGEMP. Marine Pollution Bulletin 60 (2010) 91–102 8 Спутниковый мониторинг пленочных загрязнений в Европе – сервис CleanSeaNet Категория 1А Категория 1В Категория 2 Категория 3 Совмещение РСА изображений с треками судов по данным АИС в сервисе CleanSeaNet агентства EMSA. 9 Спутниковый мониторинг пленочных загрязнений в Европе – сервис CleanSeaNet Карта пленочных загрязнений, обнаруженных в зоне сервиса CleanSeaNet в 2014 году. 10 Спутниковый мониторинг пленочных загрязнений Интегральная карта пленочных загрязнений, обнаруженных в восточной части Черного моря в 2015 г. © ИО РАН им. Ширшова, НИИР, 2015 11 Спутниковый мониторинг судоходства В практике АМПН для установления причастных к загрязнению судов используются три основных алгоритма работы в зависимости от класса и положения обнаруженных сликов. 1. Судно на РЛИ находится в сликовом пятне или «касается» его. 12 Идентификация судов, причастных к загрязнениям морской поверхности по данным АИС 2. Судно на РЛИ находится вне зона слика, но рядом. Запрашивается диаграмма движения судов по АИС на район обнаружения пятна за последние 12-20 часов до момента съемки. В связи с тем, что ветер и преобладающие течения трансформируют форму и положение пятна, обработка осуществляется с помощью программы «Дрейф нефтяного пятна» FOTS. Радиолокационное изображение Sentinel-1 с пленочным загрязнением судового происхождения, поблизости видно судно – вероятный виновник загрязнения (слева); карта положения судов по данным АИС на момент спутниковой съемки, где положение судового разлива показано красным контуром (справа). © ESA, НИИР, АМПН, 2015. 13 Идентификация судов, причастных к загрязнениям морской поверхности по данным АИС 3. Слик находится в районе интенсивного судоходства. В случае, если слик однозначно не привязан к какому-нибудь судну (т.е. судно не осуществило сброс непосредственно в момент съемки из космоса), установление причастного судна крайне затруднено. Тем не менее, повысить вероятность обнаружения судна – источника загрязнений можно только при увеличении частоты съемок в этом районе. Судовые сбросы в зоне интенсивного судоходства на радиолокационном изображении спутника Sentinel-1. © ESA, 2015. © ESA, НИИР, АМПН, 2015. 14 Итоги мониторинга пленочных загрязнений в Баренцевом море в 2015 году Интегральная карта пленочных загрязнений Баренцева моря по данным спутникового мониторинга в марте-октябре 2015 года. ИО РАН им. П.П.Ширшова, НИИР, 2015 15 Анализ судоходства по данным С-АИС в Баренцевом море Карта плотности судоходства в Баренцевом и Печорском морях, 2014 год. Marinetraffic 16 Итоги Спутниковый мониторинг загрязнений Баренцева моря: Есть – технология и понимание необходимости! Нет – законодательной базы, исполнительного органа и заказчиков. Перспективы: 1. продолжаем не замечать «новых» возможностей; 2. запускаем региональный сервис мониторинга Баренцева моря 17 Предложение Предложения в проект решения 8-й Международной конференции «Освоение Арктического шельфа: шаг за шагом» Рекомендовать организацию сервиса спутникового мониторинга пленочных загрязнений в Баренцевом море в целях определения основных источников загрязнений, фонового уровня и пространственно-временную динамику изменений. 18
