Откуда в Краснодар идут смог и запах гари?

28.06.2023

Мы уже писали о том, что установленный нами в Краснодаре датчик общественной сети Sensor.Community зафиксировал в октябре аномально высокие уровни загрязненности городского воздуха частицами PM2.5 и PM10. Этот смог жители города видели и осязали воочию. Тем не менее, Управление Росприродназдора по Краснодарскому краю, отвечая на запрос портала Юга.ru, не выявило превышений показателей загрязнения атмосферного воздуха, а в региональном управлении МЧС вообще не увидели никаких источников задымления вокруг города.

Используя открытые данные и геоинформационные инструменты, мы попытались разобраться, откуда именно в Краснодар затягивало гарь и смог, попытались в целом оценить вклад пожаров на территориях, прилегающих к Краснодару, в загрязнение городского воздуха. Если у госорганов будут какие-то сомнения, они вполне могут повторить наше исследование и перепроверить полученные результаты.

Источники и методика

Для исследования мы воспользовались данными космического мониторинга пожаров FIRMS (США) и данными сервиса «Ясный горизонт». Кроме того, применили стандартные инструменты ГИС-аналитики десктопной версии NextGIS QGIS и некоммерческой версии FME Desktop.

Метеоданные за нужные периоды времени мы взяли здесь.

Все использованные в данном расследовании данные были взяты из открытых источников.

С американского глобального сервиса FIRMS можно получать данные о термоточках (используются данные двух разных спутниковых программ) - термических аномалиях на земной поверхности за нужный период времени. В данном случае нас интересовали точки по России за три последних месяца: за август-октябрь 2020 года.

MODIS и VIIRS отличаются типом сенсоров, которые используют спутники. В одних случаях термические аномалии фиксируются только сенсорами MODIS или VIIRS, тогда как в других случаях точки могут дублироваться. Не будем сейчас подробно останавливаться на технических деталях спутниковой съемки, оговоримся лишь, что количество отображаемых на карте термоточек суммарно может быть больше, чем реальных термических аномалий на поверхности земли.

Поскольку для работы нам требовались и данные MODIS, и данные VIIRS, мы скачали с ресурса FIRMS два отдельных файла в формате shape, загрузили их в программу NextGIS и сделали выборку (сузили интересующую нас географическую область) до радиуса 100 километров вокруг Краснодара.

Что у нас получилось

Вот исходная карта с термоточками.

Теперь разобьем все точки пожаров на условные зоны, сформированные по принципу удаленности от центра Краснодара (0-25 км, 25-50 км, 50-100 км). Соответственно, построив буферы с постоянным радиусом диаметром 25, 50 и 100 км, получаем три таких зоны.

Для дальнейшего построения мы взяли слой с муниципальными образованиями Краснодарского края, а также слой с поселениями - эти данные доступны на нашем сервисе «Ясный горизонт».

Точки распределились по зонам следующим образом.

Теперь подсчитаем, сколько точек (в совокупности, по данным VIIRS и MODIS) расположено на территории конкретных сельских поселений. Для этого воспользуемся FME Desktop (интересующий нас инструмент PointOnAreaOverlayer, в частности, позволяет определить количество точек, попавших в замкнутую область - полигон).

Итоговый результат выглядит следующим образом.


Более насыщенные синие тона указывают на большее количество термоточек, попавших в границы данного конкретного поселения. Чем меньше точек, тем меньше насыщенность синего. Цифры показывают, сколько точек в совокупности пришлось на территорию поселения за указанный период времени.

Посмотрим в виде таблицы:



В таблице видны поселения-рекордсмены по поставкам воздушных загрязнений.  

Впрочем, наше исследование было бы неполным, если бы мы не учли розу ветров - преимущественное распределение ветра по направлениям в данной местности, то есть, сколько времени устойчиво наблюдается ветер того или иного направления. Именно воздушные потоки являются причиной переноса дыма на большие расстояния.

Эти данные мы нашли на сайте WeatherArchive. В качестве исходных данных мы взяли розы ветров для Краснодара за август-октябрь 2020 года.

Используя простое усреднение, получаем розу ветров за весь период.

Те же данные в табличном виде:


Допуская, что с изменением расстояния от Краснодара к границам условного круга радиусом 100 км, мы получаем некий индекс значимости поселения, который мы условились считать равным трем для зоны 0-25 км, двум для зоны 25-50 км и одному для зоны 50-100 км. Таким образом, мы условно повышаем влияние на задымление городского воздуха пожарами на территориях, расположенных ближе к городу. Проще говоря: чем ближе к городу источник дыма, тем с большей вероятностью он испортит качество воздуха в городе.

За индексы влияния ветра будем считать долю времени, когда наблюдался ветер того или иного направления. Так, если доля северо-восточного ветра составила 0,278 (то есть северо-восточные ветра преобладали в 27,8% указанного периода времени), то индекс влияния ветра тоже можно считать равным 0,278.

Осталось определить общий индекс, чтобы можно было распределить все поселения по влиянию на загрязнение воздуха в Краснодаре с конкретных территорий. Для простоты мы просто перемножили все следующие коэффициенты: индекс значимости поселения, индекс влияния ветра и общее количество термоточек, зафиксированных в данном поселении за изучаемый период.

Отсортировав поселения по этому индексу, получили следующую картину:



В графическом виде это выглядит более наглядно:

 

Насыщенные цвета показывают более высокое значение индекса, мягкие — более низкое.

Что следует из полученных результатов?

Из представленных на последнем рисунке и в таблице данных видно, что влияние природных пожаров на территориях вокруг Краснодара на задымление города в рассматриваемом периоде неодинаково и неоднородно по территории. Так, существуют явные лидеры. Это Новомышастовское, Абинское, Федоровское, Мингрельское, Октябрьское, Марьянское, Ольгинское, Трудобеликовское, Львовское сельские поселения (указаны первые 10) и другие.

Среди муниципалитетов Краснодарского края лидируют Красноармейский, Абинский, Северский районы (вот, кстати, конкретный пример из этого района - сжигающее рисовую солому хозяйство депутата Заксобрания региона Андрея Куемжиева).

В то же время влияние других территорий явно (иногда на порядок и более) меньше (что видно из значений индекса). Следующая задача - отдельно выявить на территории указанных поселений тех правообладателей, чьи действия явились причиной пожаров (сюда же мы относим и выжигание рисовой соломы), чем мы в настоящее время и занимаемся (кстати, приглашаем к этой работе журналистов, независимых расследователей и вообще всех желающих).

Рассматривая розу ветров, мы можем увидеть, что за рассматриваемый период на территории города преобладающими были восточные и северо-восточные ветры, которые явились в данном случае сглаживающим фактором для распространения дымового фронта. В противном случае, ситуация могла бы оказаться значительно хуже.

Практический смысл проведенного исследования заключается в том, что выявление территорий, вклад которых в задымление городского воздуха наиболее высок, позволяет сконцентрировать усилия гражданского общества на борьбу с сельскохозяйственными палами в первую очередь на этих территориях – чтобы добиваться снижения опасного влияния вредных факторов на здоровье людей.

В первую очередь – важно ввести деятельность по сжиганию соломы хотя бы в какое-то нормативное регулирование и поставить под жесткий государственный и общественный контроль.

Важные оговорки

В нашей работе был сделан ряд допущений, которые позволили сузить область поиска и упростить алгоритм расчетов.

Так, мы изначально предположили, что будем рассматривать только те точки пожаров, которые удалены от Краснодара на расстояние не более 100 км, так как их влияние окажется значительнее по сравнению с более удаленными.

Мы не рассматривали влияние каждого отдельного пожара и не рассматривали их во времени. В реальности пожары происходили в разное время.

Поскольку поселения являются наиболее мелкой административной единицей, мы не рассматривали влияние отдельных кадастровых участков, хотя такой анализ имел бы собственное практическое значение. Важным в данном случае является то, что каждая такая административная единица ответственна за соблюдение пожарного законодательства и несет определенные функции пожарного, земельного и экологического надзора.

Еще одним допущением было то, что в нашей модели потоки ветра направлены непосредственно к Краснодару. На самом деле они могут заносить дым также и от соседних поселений и быть более сложными.

Наконец, рассчитанные нами общие индексы носят сравнительный характер, так как неизвестен реальный характер зависимости между отдельными показателями.

Но в целом нами был получены достоверные статистические данные, с которыми можно работать дальше.

Присоединяйтесь к нашей инициативе за чистый воздух

Приглашаем присоединяться к общественной кампании «Узнайте, чем дышите», в рамках которой мы развиваем сеть общественного мониторинга воздуха и помогаем устанавливать датчики твердых частиц в атмосферном воздухе.

Вы также можете помочь нашей работе по борьбе с пожарами и задымлением населенных пунктов пожертвованием: все полученные средства пойдут на покупку комплектующих для датчиков качества воздуха и на поддержку нашего сервиса «Ясный горизонт».

Сделать донат можно через платежный сервис (перевод с карты) либо переводом в Яндекс-кошелек по номеру счета 4100115501585828.

Фото в анонсе взято с фотохостинга Fotoload 

Андрей Филимонов,

технический координатор проекта «Ясный горизонт»



Для того, что бы оставить комментарий, Вам необходимо авторизоваться.

Рассылка

Не пропускайте наши новые материалы, подпишитесь на рассылку

Хотели бы нам помочь?

имя

фамилия

телефон

e-mail