
- •М.В. Горшков экологический мониторинг Учебное пособие
- •Введение
- •Курс лекций раздел 1. Научные основы экологического мониторинга
- •Раздел 2. Приоритетные контролируемые параметры природной среды
- •2.1 Контроль качества воздуха
- •2.2 Контроль качества воды
- •2.3 Контроль качества почвы
- •Характеристика почвы по санитарному числу [54]
- •2.4 Контроль качества продуктов питания
- •2.5 Контроль воздействия физических факторов
- •2.6 Контроль воздействия ксенобиотиков
- •2.7 Контроль воздействия неорганических соединений
- •Раздел 3. Виды мониторинга и пути его реализации
- •Уровни мониторинга [12]
- •Раздел 4. Фоновый мониторинг. Методы отбора и консервации проб
- •4.1 Отбор проб атмосферного воздуха
- •4.2 Отбор проб воды
- •Способы консервации, особенности отбора и хранения проб [30]
- •4.3 Отбор проб почвы
- •Раздел 5. Всемирная метеорологическая организация и международный мониторинг загрязнения биосферы
- •Раздел 6. Национальный мониторинг российской федерации
- •Раздел 7. Региональный мониторинг
- •Раздел 8. Локальный мониторинг
- •Раздел 9. Медико-экологический мониторинг
- •Раздел 10. Основы биологического мониторинга
- •10.1 Биоиндикация
- •10.2 Оценка биологического разнообразия
- •Шкала обилия Друде и шкала обилия Хульта (балльная)
- •Тема 11. Мониторинг радиационного загрязнения природной среды
- •Классификация радионуклидов по степени биологического воздействия
- •Тема 12. Автоматизированные системы контроля окружающей среды (аскос)
- •12.1 Аэрокосмический мониторинг и данные дистанционного зондирования
- •1 Канал (голубой):
- •6 Канал (длинноволновый инфракрасный или тепловой):
- •7 Канал (средний, или коротковолновый инфракрасный):
- •8 Канал (панхроматический - 4,3,2):
- •12.2 Моделирование процессов и применение геоинформационных систем
- •12.3 Интеллектуальные системы для целей экологического мониторинга
- •12.3 Экологические информационные системы
- •Список использованной литературы для курса лекций
- •Интернет ресурсы:
- •Практикум тема 1. Оценка приоритетных контролируемых параметров природной среды
- •Пробы воды реки Амур
- •Лабораторная работа №1.
- •Тема 2. Статистическая обработка экологических результатов
- •2.1 Описательная статистика
- •2.2 Параметрические и непараметрические критерии
- •2.3 Графическое представление данных
- •2.4 Статистическая связь. Корреляционный анализ
- •2.5 Дисперсионный анализ
- •Логическая схема однофакторного дисперсионного комплекса
- •Лабораторная работа №2.
- •2.6 Регрессионный анализ
- •2.7 Анализ временных рядов
- •Тема 3. Биологический мониторинг и оценка интегральных экологических показателей
- •3.1 Биоиндикация
- •Лабораторная работа №3.
- •3.2 Оценка биологического разнообразия сообществ
- •Лабораторная работа №4.
- •Тема 4. Информационные технологии для экологического мониторинга
- •4.1 Пакет статистических программ Statistica
- •Состав и температура проб воды Амурского и Уссурийского заливов (Дулепов, Лескова, 2006)
- •4.2 Редактор электронных таблиц ms Excel
- •Тема 5. Локальный экологический мониторинг. Эколого-инженерная документация
- •5.1 Технологии очистки от загрязнений Воздух
- •Список использованной литературы при подготовке практикума
- •Приложения к курсу лекций
- •Предельно допустимые концентрации наиболее распространенных экотоксикантов в воздухе (Шелковников, 2007).
- •Предельно допустимые концентрации наиболее распространенных экотоксикантов в воде (Шелковников, 2007).
- •Предельно допустимые концентрации наиболее распространенных экотоксикантов в почве (Шелковников, 2007).
- •Приложение к практикуму Матрица пересечения для водорослей-макрофитов залива Восток (Японское море), рассчитано по данным в.Ф. Макиенко (1975)
- •Матрица пересечений для ботанического памятника природы «Приморский комплекс», рассчитано в.П. Селедца (2005)
- •Матрица пересечения для водорослей-макрофитов дв побережья России, рассчитано по данным н.Г. Клочковой (1997)
- •Оглавление
1 Канал (голубой):
наиболее чувствителен к атмосферным газам, и, следовательно, изображение может быть малоконтрастным;
имеет наибольшую водопроницаемость (длинные волны больше поглощаются), т.е. оптимален для выявления подводной растительности, факелов выбросов, мутности воды и водных осадков;
полезен для выявления дымовых факелов (т.к. короткие волны легче рассеиваются маленькими частицами);
хорошо отличает облака от снега и горных пород, а также голые почвы от участков с растительностью.
Таблица 12.1.
Основные характеристики спектральных каналов (для Landsat-7)
-
Номер канала
Диапазон спектра (мкм)
Разрешение (м/пиксель)
Название
1
0,45-0,515
30
Голубой
2
0,525-0,605
30
Зеленый
3
0,63-0,69
30
Красный
4
0,775-0,90
30
Ближний инфракрасный
5
1,55-1,75
30
Средний (коротковолновый) инфракрасный
6
10,40-12,5
60
Длинноволновый инфракрасный (тепловой)
7
2,09-2,35
30
Средний (коротковолновый) инфракрасный
8
0,525-0,90
15
Панхроматический (4,3,2)
2 канал (зеленый):
чувствителен к различиям в мутности воды, осадочным шлейфам и факелам выбросов;
охватывает пик отражательной способности поверхностей листьев, может быть полезен для различения обширных классов растительности;
также полезен для выявления подводной растительности.
3 канал (красный):
чувствителен в зоне сильного поглощения хлорофилла, т.е. хорошо распознает почвы и растительность;
чувствителен в зоне высокой отражательной способности для большинства почв;
полезен для оконтуривания снежного покрова.
4 канал (ближний инфракрасный):
различает растительное многообразие;
может быть использован для оконтуривания водных объектов и разделения сухих и влажных почв, т.к. вода сильно поглощает ближние инфракрасные волны.
5 канал (средний или коротковолновый инфракрасный):
чувствителен к изменению содержания воды в тканях листьев (набухаемости);
чувствителен к варьированию влаги в растительности и почвах (отражательная способность уменьшается при возрастании содержания воды);
полезен для определения энергии растений и отделения суккулентов от древесной растительности;
особенно чувствителен к наличию/отсутствию трехвалентного железа в горных породах (отражательная способность возрастает при увеличении количества трехвалентного железа);
отличает лед и снег (светлый тон) от облаков (темный тон).
6 Канал (длинноволновый инфракрасный или тепловой):
датчики предназначены для измерения температуры излучающей поверхности от -100 до+150С;
подходит для дневного и ночного использования;
применение тепловой съемки: анализ влажности почв, типов горных пород, выявление теплового загрязнения воды, бытового скопления тепла, источников городского производства тепла, инвентаризация живой природы, выявление геотермальных зон.