МОНИТОРИНГ ИЗМЕНЕНИЙ ТЕМПЕРАТУРЫ И КЛИМАТИЧЕСКИЙ ТЕНДЕНЦИЙ С 2000 ПО 2022 ГОД

АННОТАЦИЯ

В данной статье описывается процесс анализа климатических изменений с использованием спутниковых данных MODIS. Исследование фокусируется на сборе и обработке информации о температуре поверхности Земли с 2000 по 2022 год, чтобы понять взаимосвязь между изменением содержания парниковых газов и климатическими тенденциями.

Ключевые слова: климат, газ, атмосфера, температура, MODIS.

Глобальное изменение климата, вызванное увеличением парниковых газов, является неоспоримым фактом. Но, кроме этого, есть и другие факторы, которые необходимо учитывать. Например, углекислый газ активно выделяется в атмосферу многими природными процессами, например, извержением вулканов, а также активно поглощается океаном и растениями в процессе фотосинтеза. Если бы поглощаемый углекислый газ не возвращался в атмосферу, то его содержание в атмосфере значительно снизилось бы за несколько лет. Возможно, повышение температуры не связано с увеличением парниковых газов, а наоборот.

Изменение климата включает не только повышение температуры, но и изменение других климатических характеристик. Обнаружение и оценка таких изменений важны для принятия решений в бизнесе.

В процессе исследования были поставлены следующие задачи: загрузить все данные спутника, обработать снимки, построить график среднегодовых температур.

В данном проекте осуществляется использование данных спутника MODIS и его продукта MOD11A1 для мониторинга климата. MODIS собирает информацию о различных параметрах окружающей среды, включая температуру поверхности земли, растительный покров и атмосферные аэрозоли. Модуль MOD11A1 предоставляет попиксельно высококачественные данные ежедневной температуры и излучательной способности поверхности Земли [1].

В рамках работы были скачаны данные за период 26 февраля 2000 года по 31 декабря 2022 года с помощью специально разработанного скрипта на языке Python. Дальнейшая обработка состояла в изменении картографической проекции и выделении участка размером 100х100 км в районе города Томска с использованием программы Modis Reprojection Tool. Выходные файлы сохранялись в формате .tif, совместимом со стандартными библиотеками современных языков программирования и программой для работы с геоданными QGIS.

Полученные файлы имеют области, в которых отсутствуют данные о температуре, которые на снимках выглядят как черные пятна и могут искажать данные о климатических процессах. Эти пустоты могут быть вызваны различными факторами, например, метеорологическими явлениями. Важно разработать методы и инструменты для устранения таких пустот и получения более точных данных о температуре. Один из таких методов – интерполяция, которая позволяет заменить нулевые значения на новые, основываясь на имеющихся данных и предоставить более полную информацию о температуре в данной области карты.

В этом модуле, в связи с малой площадью исследуемой области, используется довольно простая функция интерполяции. Сначала вычисляется среднее арифметическое всех температур, исключая нулевые значения. Затем нулевые значения заменяются полученным средним арифметическим. Таким образом, пропущенные значения в данных заполняются. Этот подход позволяет осуществить анализ данных о температуре без потери важной информации.

Пример снимка с температурными пустотами представлен на рис. 1а, пример снимка после интерполяции представлен на рис. 1б.

а                                                          б

Рисунок. 1. Снимок с температурными пустотами (а) и после интерполяции (б)

В результате выполнения интерполяции черные пятна на изображении больше не наблюдаются.

После преодоления проблемы с температурными пустотами, следующим этапом будет построение графика температур и использование линейной регрессии для прогнозирования.

На рис. 2 представлен пример тренда среднегодовой температуры с 26 февраля 2000 по 31 декабря 2022, который будет использован для веб-сервиса. Модель температурного ряда строилась следующим образом:

                                      (1)

С0 — среднегодовая температура в начале измерений году,

С1 — рост среднегодовой температуры в день,

С0 + C1 · t — формула тренда изменения температуры;

Полученные параметры модели оказались равны: C1 = 0,331648, С2 = 0,000111, С3 = 22,443103, С4= 98,78136.

Возрастающая линия графика свидетельствует о потеплении, которое может вызывать изменения в распределении осадков, перепланировку сельскохозяйственных практик и влиять на животный и растительный мир. В период с 26 февраля 2000 года по 31 декабря 2022 года среднегодовая температура выросла на 0.93 градуса.

Рисунок 2. Тренд среднегодовой температуры за 2000 - 2022 год

Нетрудно заметить, что средняя температура за 20 лет постепенно увеличилась на более чем 1 градус цельсия.

Список литературы:

1. Описание работы спутника Terra MODIS [электронный ресурс] — Режим доступа. — URL: https://modis.gsfc.nasa.gov/about/ (дата обращения 10.04.2024).