ГЕОИНДИКАТОРЫ ИЗМЕНЕНИЯ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ В РАЙОНАХ ИНТЕНСИВНОГО ОСВОЕНИЯ НЕФТЕГАЗОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ И МЕТОДЫ ИХ ОЦЕНКИ

ГЕОИНДИКАТОРЫ ИЗМЕНЕНИЯ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ В РАЙОНАХ ИНТЕНСИВНОГО ОСВОЕНИЯ НЕФТЕГАЗОВЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ

И МЕТОДЫ ИХ ОЦЕНКИ

К.И. Якубсон*, С.Г. Корниенко*, С.О. Разумов**, В.А. Дубровин***, Л.Н. Крицук***, Н.В. Ястреба***.

* Институт проблем нефти и газа РАН, ** Институт мерзлотоведения им. П.И. Мельникова СО РАН,

*** ВСЕГИНГЕО

Введение

Освоение крупнейших нефтегазовых месторождений Арктики и Субарктики РФ на ближайшие десятилетия остается приоритетным направлением в деятельности отечественных нефтегазовых компаний. Арктические и субарктические территории, в основном, характеризуются сплошным распространением многолетнемерзлых пород (ММП) и неустойчивыми к техногенному воздействию природными ландшафтами, что существенно повышает экологические и производственные риски при строительстве и эксплуатации технических объектов. К числу основных мероприятий по обеспечению эколого-промышленной безопасности относится создание эффективных систем геоэкологического мониторинга, позволяющих на ранних стадиях контролировать развитие опасных экзогенных геоэкологических и геокриологических процессов. Наиболее значимые изменения окружающей среды, обусловленные влиянием природных и антропогенных факторов, в большинстве случаев проявляются в ландшафте, что находит свое отражение в динамике геоморфологических, геоботанических, гидрографических, теплофизических и других индикаторов земной поверхности. Ландшафтные индикаторы регистрируются современными средствами дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и в комплексе с данными контрольных наземных наблюдений могут служить основой создания баз данных о состоянии природного ландшафта и его трансформациях. Учитывая обширность осваиваемых территорий и отсутствие развитой инфраструктуры для создания сети наземных наблюдений, технологии ДЗЗ могут стать наиболее эффективным инструментом геоэкологического мониторинга северных территорий. В то же время информативность ландшафтных индикаторов арктических и субарктических районов и возможности использования данных ДЗЗ для их контроля исследованы не в полной мере. В этой связи актуальность приобретают методические разработки, на основе которых могут быть созданы нормативно-

методические документы, позволяющие решать более широкий спектр задач геоэкологического и геокриологического мониторинга в районах освоения нефтегазовых месторождений Арктики и Субарктики.

В настоящей статье даны результаты теоретических и экспериментальных исследований, касающиеся разработки ряда методик аэрокосмического геоэкологического и геокриологического мониторинга нефтегазоносных областей криолитозоны. Исследования учитывают специфику природных ландшафтов и геокриологические условия Западного Ямала, а также особенности строительства и эксплуатации технических объектов в этом регионе.

Моделирование температурных контрастов земной поверхности неоднородных по льдистости грунтов

Снижение аварийности технических объектов в районах сплошного распространения ММП во многом зависит от достоверности информации, характеризующей состояние многолетнемерзлых грунтов на участках предполагаемого строительства и в местах близкого к ним расположения. К числу важнейших характеристик ММП относится льдистость грунтов (в том числе макрольдистость, наличие и глубина залегания пластовых льдов), влажность сезонно-талого слоя (СТС), мощность и температура ММП на глубине нулевых теплооборотов. В настоящее время основным в практике геокриологического районирования является ландшафтно-индикационный метод. Недостатком данного подхода для районов северной тундры является то, что даже однотипные по растительному покрову (РП) и литологическому составу участки могут существенно отличаться по влажности, которая сильно влияет на условия теплообмена мерзлых грунтов с атмосферой. Необходим параметр, учитывающий пространственные вариации влажности верхнего почвенно-растительного слоя, более адекватно характеризующий территорию по условиям теплообмена. Оценка неоднородности теплофизических свойств ММП, условий теплообмена и, соответственно, льдистости мерзлых и влажности талых грунтов может быть реализована по вариациям температуры земной поверхности (ТП) в цикле суточных и годовых (или сезонных) колебаний температуры [1].

Возможность оценки льдистости мерзлых грунтов по ТП была рассмотрена еще в 70-х годах прошлого столетия [2, 3]. Суть метода состоит в определении различий хода

годовых колебаний ТП, связанных с различиями теплофизических свойств верхнего слоя грунтов. В последние годы предпринимаются попытки картирования границы распространения многолетнемерзлых пород (ММП) на основе годичных наблюдений за вариациями ТП по данным спутника TERRA (сканер MODIS) и данным метеонаблюдений на ключевых участках [4, 5]. Основанием разработки метода послужили работы, характеризующие зависимость среднегодовой ТП грунта от температуры ММП на глубине нулевых теплооборотов [6]. В то же время сами авторы метода [4] указывают на погрешности, связанные с влиянием неоднородного снежного покрова и растительности.

Для корректной интерпретации аномалий ТП, полученных по данным дистанционных или контактных измерений в бесснежный период летнего прогрева, необходимы количественные оценки возможных контрастов ТП в цикле летних (сезонных) и суточных колебаний ТП, связанных с льдистостью мерзлых грунтов, температурой ММП, влажностью верхнего талого слоя дисперсных грунтов, их плотностью и литологическим типом. В данном разделе приведены результаты моделирования суточных и сезонных контрастов ТП по двум, наиболее отличающимся по теплофизическим свойствам, типам грунта, распространенным на территории Западного Ямала, - супесчано-суглинистому и торфянистому.

Для оценки суточных колебаний температуры (СКТ) поверхности задавался перепад суточного хода температуры воздуха от 2 °C ночью (4 часа) до 17 °C днем (13 часов), характерный для безоблачных дней в конце августа на Западном Ямале. Коэффициенты теплопроводности и теплоемкости супесчано-суглинистых грунтов (ССГ) и торфяников при различной их влажности и плотности можно рассчитать по формулам или использовать табличные значения [7, 8]. Контрасты амплитуд СКТ поверхности: sä0 = А0* - А0i, где А* = (ТЦд - Т0*н)/2 - амплитуда на эталонном участке с весовой влажностью (W *) 5% и плотностью грунта 1200 кг/м3 , А = (T0id-Т0н)/2 - амплитуда на i-том участке с влажностью верхнего талого слоя Wi, сравниваемом с эталонным участком. Участки с торфяными отложениями также оцениваются относительно эталонного участка ССГ. С возрастанием влажности и плотности грунтов &40 заметно растет (рис. 1).

Как видно из графика, величины 5А0 на ССГ могут в 3-4 раза и более превосходить таковые на торфе при той же влажности. Максимальный контраст &40, рассчитанный для участков торфа с минимальной

влажностью, составляет 3-3,5 °С. По 5А0 можно отличать ССГ и торф в широком диапазоне значений их влажности. Исключение составляют участки ССГ с плотностью менее 1600 кг/м3 и низкой влажностью (5 - 20%) и участки торфа с высокой весовой влажностью (200 - 300%), характеризующиеся близкими значениями контраста 5А0.

5Ло-°С

0 8 16 24 32 40

\лл/\лг

Рис. 1. Зависимость контрастов амплитуд СКТ поверхности (8A0) участков ССГ (I) и торфа (II) от их весовой влажности , %) в верхнем талом слое. Цифрами указана

плотность грунтов ( кг / м3). Линии - результаты расчетов с использованием теплофизи-ческих данных [7], точки - экспериментальные данные [8, 9].

Оценки 5А 0 при различных значениях коэффициента теплопроводности верхнего талого слоя показывают, что вариации плотности ССГ не существенно влияют на величину 5А0 (рис. 2). Рост теплопроводности для ССГ и торфа, в основном, обусловлен увеличением влажности этих грунтов. График показывает, что по разности дневных и ночных измерений ТП может быть охарактеризована теплопроводность грунтов до глубины проникновения СКТ (порядка 0,4 м), что позволяет сегментировать территорию исследований по условиям теплообмена с атмосферой. Из графика также следует, что при идентификации торфов на фоне ССГ по суточному перепаду ТП неоднозначность возможна при очень низких значениях теплопроводности (влажности) ССГ, а реальные вариации плотности ССГ вносят незначительную мультипликативную погрешность.

Летние колебания температуры (ЛКТ) за период растепления (с июня по сентябрь) проникают на глубину, до которой может быть охарактеризована теплопроводность мерзлых грунтов и, соответственно, их льдистость. Расчеты показывают, что при погрешности измерений в 0,1 °С и типичных амплитудах колебаний температуры воздуха в летний период глубина проникновения этих колебаний в ССГ составляет 6-7 м, в торфе до 3 м [7 ]. Приведенные цифры для рассматриваемого региона подтверждаются данными измерений в скважинах [10, 11]. Контрасты сезонной среднесуточной ТП ( 8Т 5 ) в районах распространения ММП, формируемые к концу сезона летнего растепления, будут зависеть не только от льдистости грунтов, влажности слоя оттаивания и наличия пластовых льдов, но и от литологического типа грунтов и их плотности. Определение величины возможных контрастов ТП, обусловленных этими факторами, осуществлялось на основе математического моделирования. В результате установлено, что при прочих равных условиях (льдистость, влажность) наиболее существенно отличаются по ТП супесчано-суглинистые грунты и торф, что, в первую очередь, связано с очень низкой плотностью торфа (рис. 3).

5Ао, °С

2 ^-.-1-.-1-.-1-.-1-.-.

0 4 8 12 16 20

К/К*

Рис. 2. Зависимость контрастов суточных амплитуд температуры поверхности (5Л0) от коэффициентов теплопроводности супесчано-суглинистых грунтов с удельным весом минерального скелета 1200 - 1600 кг/м3 (I) и торфа с удельным весом скелета 300 кг/м3 (II). Все значения контрастов даны относительно эталонного значения равного коэффициенту теплопроводности ССГ с влажностью 5% и удельным весом скелета 1200 кг/м3.

5Тэ, °С

6

100 ъ

-1

4

5

3

2

0

300 ь 200 100

-2

о

10

20 30 40 50

60

УЮЛЛГ

Рис. 3. Зависимость контрастов среднесуточной ТП ( ЗТ 5 ) от весовой влажности грунтов слоя сезонного оттаивания (Щ, %) и весовой льдистости (Ь , % ) от 5 до 100 для

ССГ (I) и от 5 до 300 для торфа (II) в конце августа - начале сентября. Средняя плотность ССГ 1400 кг/м3 и торфа 300 кг/м3 .

Из рисунка видно, что аномально высокие контрасты ТП (по отношению к эталонному участку) могут наблюдаться на ССГ, в то время как на торфах, при тех же значениях весовой льдистости и даже большей, контрасты ТП очень низкие (и даже могут иметь обратный знак по отношению к эталону).

Контрасты среднесуточных значений ТП, связанные с неоднородностью по льдистости мерзлых ССГ и торфяников, изменяются от 1,3 до 2,5 °С и от 0,4 до 1,3 °С соответственно в пределах указанных изменений весовой льдистости мерзлых грунтов и

влажности в талом слое. Из графиков (Рис. 3) следует, что величины ЗТ5, связанные с вариациями влажности талого слоя, соизмеримы и даже могут превышать величины контрастов ТП, обусловленных льдистостью мерзлых грунтов. Поэтому возможна неоднозначность интерпретации распределений ЗТ3, и для идентификации участков высокой

льдистости однотипных мерзлых грунтов и участков с высокой влажностью грунтов в слое сезонного оттаивания необходима дополнительная информация о влажности СТС. Максимально возможные величины ЗТ5 между участками ССГ со значениями Ж= 100% , Ь=100% и участками торфа со значениями Ж=5% , Ь=5% могут достигать 7,5 °С. Как

следует из графика (рис. 3), при всех реальных вариациях льдистости и влажности для ССГ и торфа соответствующие им значения ЗТ8 лежат в непересекающихся областях, что является прямым дешифровочным признаком для их разделения. Информация о льдистости грунтов по параметру ЗТ8 может быть получена только на участках равной влажности талого слоя. В то же время данные о влажности талого слоя могут быть получены по суточным контрастам ТП. Комплексное использование этих двух показателей может служить основой методики оценки льдистости мерзлых грунтов по данным разновременной тепловой съемки.

Гидрографические и геоботанические индикаторы динамики ландшафта в районе Бованенковского ГКМ

Изменения состояния природных ландшафтов, обусловленные влиянием природных и антропогенных факторов, в настоящее время могут быть достаточно детально исследованы и охарактеризованы на основе архивных и оперативных данных ДЗЗ. К числу основных геоиндикаторов, выявляемых по данным ДЗЗ и характеризующих современную динамику ландшафта в криолитозоне, относятся гидрографические и геоботанические индикаторы. К гидрографическим индикаторам относят площадь термокарстовых озер и водоемов, к геоботаническим - видовой состав РП, площадь проективного покрытия РП, объем биомассы РП и содержание хлорофилла, а также сомкнутость РП. Цель данного раздела работы - характеристика межгодовых изменений гидрографических и геоботанических индикаторов в районе Бованенковского ГКМ на основе архивных данных космической съемки, а также изучение связи этих изменений с природными и антропогенными факторами и вероятностью развития опасных геокриологических процессов (ОГП).

Основными природными факторами изменения ландшафта являются современные глобальные изменения климата, неотектонические и геодинамические процессы. В районах Западного Ямала в настоящее время активизируется хозяйственная деятельность, связанная с освоением Бованенковского, Харасавэйского и Крузенштерновского газокон-денсатных месторождений, а также строительством газопровода «Бованенково-Байдарацкая губа». Данный район относится к зоне сплошного распространения ММП, характеризуется высокой соленостью и высокой льдистостью мерзлых грунтов, а также широким распространением пластовых льдов, залегающих достаточно близко к поверхно-

сти [12]. Скудный РП представлен типичными тундровыми видами - мелкими кустарниками, мхами, лишайниками и злаковыми травами. В целом, ландшафт очень неустойчив к техногенному воздействию, и при изменении условий теплообмена с атмосферой (нарушение РП или водостока) на участках высокой льдистости мерзлых грунтов и близкого залегания к поверхности пластовых льдов могут развиваться ОГП - термокарст, термоэрозия, солифлюкция, морозное пучение и т.д.

В настоящей работе были использованы снимки со спутника Landsat 4, отснятые 31.07.1988 г. в 11 ч 39 мин по местному времени, и со спутника Landsat 5, отснятые 31.07.2009 г. в 12 ч 11 мин. Пространственное разрешение используемых мультиспек-тральных снимков (30 м) позволяет строить тематические карты в масштабе 1:100 000. Важнейшим фактором, влияющим на изменение площади термокарстовых озер и водоемов, является сезонная составляющая, связанная с паводками и снеготаянием. Кроме того, спектральные характеристики растительного покрова меняются в течение летнего периода, что связано с фенологическими фазами их состояния. В этой связи космические снимки были подобраны с максимальной близостью по датам съемки с целью исключения влияния различных сезонных вариаций рассматриваемых геоиндикаторов. Территория исследований, покрытая снимками, показана на карте Западного Ямала (рис. 4) и составляет около 5230 км2.

Гидрографический индикатор динамики ландшафта

Несмотря на то, что в последние годы многие авторы активно используют данные космической съемки для изучения динамики термокарстовых озер и водоемов криолито-зоны [13, 14], информативность этих индикаторов для решения задач эколого-промышленной безопасности практически не исследована. Известно, что уменьшение площади крупных водоемов (ПКВ) в криолитозоне может быть связано с увеличением антропогенной нагрузки [15]. Это обусловлено строительством отсыпных дорог и площадок, разъездами тяжелой техники и формированием мелких луж вдоль колеи, задерживающих воду и нарушающих естественный поверхностный сток. Кроме того, в этих местах нарушаются естественные условия теплообмена мерзлых грунтов с атмосферой, снижаются теплозащитные свойства поверхности, что может привести к развитию термокарста.

Возможность характеристики антропогенного фактора рассмотрена на примере территории западной части полуострова Ямал, включающей Бованенковское ГКМ (рис.4). Участки водной поверхности определялись по изображениям пяти спектральных каналов для обоих сюжетов (1988 и 2009 гг.) методом неконтролируемой классификации с разделением на два класса - сушу и воду. Гидрографическим индикатором в данном случае, является изменение ПКВ, которая в 2009 г. в границах области анализа составляла около 796 км , или 15,2% от всей ее площади. Район месторождения показан в контуре газоводяного контакта (ГВК) [16]. Интерес представляют отличия межгодовых изменений ПКВ в районе интенсивного строительства - в южной части месторождения по отношению ко всей области анализа, характеризующей фоновую ситуацию с принятыми за ноль изменениями ПКВ. Изменения ПКВ оценивались в виде процентного отношения разности ПКВ 2009 и 1988 гг. к значениям 1988 г. Изменения площади ПКВ относительно фоновой ситуации во всей области анализа представлены в таблице 1.

Таблица 1

Изменение гидрографического и геоботанического индикаторов в районе Бованенковского ГКМ за период с 1988 по 2009 г. по отношению к фону

Участок оценки Изменение ПКВ

1 В контуре ГВК - 1,3 +0,4

2 Южная часть месторождения - 1,5 + 1,3

3 Зона ТО - 3,2 +0,4

Данный тип геоиндикации является относительно новым и, безусловно, нуждается в доработке и уточнении. В частности, межгодовые вариации ПКВ могут быть связаны и с климатическим фактором, например, количеством выпавших за год осадков [13]. В то же время, учитывая небольшие размеры исследуемого района и относительный характер построений, можно считать, что подобное влияние одинаково по всей территории и пространственная дифференциация изменений этого гидрографического индикатора может характеризовать антропогенное влияние. Полученные результаты свидетельствуют о сни-

жении ПКВ в районе южного блока и зоне ТО, что, скорее всего, связано с антропогенным фактором.

Рис. 4. Схема анализа изменений ПКВ в районе Бованенковского ГКМ

Несмотря на то, что в связи со строительством на этом участке образовались новые крупные водоемы, часть исчезнувших водоемов оказалась распределенной в виде мелких новообразованных луж и подтоплений, не фиксируемых по данным спутника ЬапёБа1. Именно эти новые мелкие водоемы (как и новые крупные) могут стать причиной развития термокарста, поскольку их появление нарушает сохранявшийся до этого естественный теплообмен. Сопоставление карт расположения новых водоемов, выявленных в том числе по данным ДЗЗ уже более высокого пространственного разрешения, с данными районирования территории по льдистости, термокарстовой опасности и залегающим близко к поверхности пластовым льдам позволит выявить участки наиболее вероятного развития ОГП.

Геоботанический индикатор динамики ландшафта

Одной из задач исследования является характеристика трансформаций ландшафта, которые могут служить причинами формирования ОГП или признаками их развития на ранних стадиях. В основном ОГП отмечается уже по факту их существования в активной фазе, когда они очевидным образом проявляются в ландшафте. В частности, развитие термокарста фиксируется при возникновении водоема на участках высокой льдистости грунтов и/или близкого залегания к поверхности пластовых льдов. В этой связи необходимо разработать систему контроля ландшафтных индикаторов, позволяющую получать упреждающую информацию о самой возможности и вероятности развития того или иного ОГП на любом конкретном участке. Для реализации этой задачи на стадии исследований, и впоследствии для мониторинга, очень важны архивные данные ДЗЗ, позволяющие характеризовать состояние и динамику ландшафта до момента возникновения очевидных проявлений ОГП.

Как было отмечено выше, нарушение состояния РП может служить причиной развития ОГП. В то же время развитие ОГП может быть связано с изменением условий теплообмена СТС вследствие нарушений сети поверхностного стока воды, вызванных природными и антропогенными факторами. Переувлажнение СТС приводит к нарушению теплового баланса, снижению теплозащитных свойств СТС и, в итоге, к вытаиванию льдов. В свою очередь, изменение условий насыщенности СТС влагой может влиять на состояние РП. Таким образом, можно предположить, что состояние РП, так или иначе, связано с ОГП и РП может служить индикатором развития ОГП на ранних стадиях.

Изменения геоботанических индикаторов могут быть зарегистрированы по данным многозональной космической съемки, по нормируемым спектральным индексам, в частности по получившему широкое распространение безразмерному индексу КОУ1, характеризующему содержание хлорофилла в РП при его полной сомкнутости [17]. Индекс КОУ1 рассчитывается по изображениям в красном и ближнем ИК-диапазоне. При увеличении содержания хлорофилла в РП значение индекса КОУ1 растет до 1. Считается, что значения КОУ1 < 0,15 соответствуют открытым почвам, а значения КОУ1< 0 относятся к водной поверхности. Среднее значение КОУ1 тундрового РП, по данным спутника Ьапёва1;, для рассматриваемого района не превышает 0,56, что свидетельствует об относительно низком содержании хлорофилла. Следует отметить, что пространственные вариа-

ции индекса КОУ! могут быть связаны не только с развитием или деградацией РП в границах его сформировавшегося проективного покрытия. В элемент пространственного разрешения (пиксел) на местности могут попасть не только участки РП, но и участки открытых почв и водной поверхности, которые невозможно маскировать ввиду их незначительности. В этой связи изменение индекса КОУ! связывается с изменением площади проективного покрытия РП в пикселе, т. е. с увеличением или уменьшением доли открытых почв и/или водной поверхности.

=1 га а.

о. >

н га а.

О)

с

О) н

га а.

18 17,5 17 16,5 16 15,5 15 14,5 14 13,5 13

V ^ 4.2631п 1x1 + 21.66 и

С ,980

/

Г 7

/  ♦

0,15

0,2

0,25 0,3 0,35

Значение Ш\Л

0,4

0,45

Рис. 5. График регрессионной зависимости разности дневных и ночных измерений радиационной температуры поверхности и индекса ККОУ!

Данное обстоятельство подтверждается полученной зависимостью между КОУ! и разностью суточных (дневных и ночных) распределений радиационной температуры (РТ) поверхности, характеризующей тепловую инерцию поверхностного слоя (рис. 5). Зависимость построена по данным съемки территории центральной части полуострова Ямал, выполненной со спутника КОЛА 22 и 24 августа 1998 г. При увеличении значений КОУ! разность РТ увеличивалась, а тепловая инерция (теплопроводность) слоя суточных колебаний температуры (0,4 м вместе с РП), соответственно, уменьшалась. При увеличении КОУ! уменьшается доля влажных открытых почв в пикселе, поэтому тепловая инерция уменьшается, а разность РТ увеличивается. Обычно наблюдается обратная картина - при сплошном РП увеличение КОУ! связывается с увеличением зеленой массы и, соответст-

венно, с повышением содержания влаги в ней, что приводит к повышению тепловой инерции (теплопроводности) РП.

Таким образом, можно предположить, что уменьшение значения индекса КОУ! может быть связано с увеличением площади открытых почв. Это, в свою очередь, свидетельствует о снижении теплоизоляции на этих участках, нарушении условий теплообмена и более высокой вероятности развития ОГП.

В табл. 1 приведены средние процентные показатели изменения КОУ!, полученные по данным спутника Ьапёва1;, в районе Бованенковского ГКМ по отношению к значениям всей области анализа. Аномально высокий рост индекса приходится на южную часть месторождения, что, скорее всего, связано с влиянием антропогенного фактора.

Несмотря на то, что нет явной корреляции между сокращением ПКВ и ростом индекса КОУ!, аномальные значения этих параметров приходятся на южную часть месторождения и зону ТО, и, скорее всего, их изменение здесь связано с различными проявлениями антропогенного воздействия.

Рост индекса КОУ! на полуострове Ямал, установленный по данным спутника КОЛА за 25 лет, отмечался ранее в публикациях и, по мнению авторов, связан с глобальным потеплением [18]. Однако авторы не зафиксировали аномального увеличения индекса в районе Бованенковского месторождения, что, по-видимому, связано с анализом более раннего периода, до начала интенсивного строительства.

Известно, что биогенная подсистема ландшафта (растительность, главным образом моховые напочвенные покровы) в северной криолитозоне наиболее динамично реагирует на изменение климата. Повышение среднегодовой температуры воздуха приводит к росту теплоизолирующей биомассы мхов и лишайников, что при изменении климата может частично компенсировать воздействие потепления на температуру ММП. Однако, как показали эксперименты на Аляске, дальнейшее повышение температуры воздуха приводит к постепенному замещению лишайников и мохообразных сосудистыми растениями (кустарниками и травами). Эти виды обладают заметно меньшими теплоизолирующими свойствами и лучше удерживают снег от выдувания, что в совокупности приводит к увеличению среднегодовой температуры мерзлых грунтов [19] и, соответственно, к повышению вероятности развития термокарста.

Исходя из вышеизложенного, можно сделать предположение, что аномальный рост индекса КОУ! на южном блоке и в зоне ТО связан с формированием микроклимата в

результате интенсивного строительства и активной хозяйственной деятельности, приводящей к повышению среднегодовых значений температуры воздуха. В данном случае к числу основных факторов роста КОУ! могут быть отнесены:

• увеличение площади проективного покрытия РП за счет сокращения площади открытых почв;

• активизация роста моховой растительности;

• замещение мхов и лишайников кустарниками и травами.

Не исключено участие всех трех факторов, однако только последний из них может привести к опасному повышению температуры мерзлых грунтов. Факт замещения мохо-во-лишайникового покрова на кустарничковый и травяной покров может быть установлен по разновременным данным космической съемки путем классификации типов поверхности. Для подтверждения факта общего роста индекса КОУ! на Западном Ямале необходимы дополнительные исследования. Не исключены систематические погрешности, связанные с калибровкой данных спутника ЬапёБа! 5, заново введенного в эксплуатацию в 2009 г, а также с влиянием метеорологических факторов (количество выпавших осадков, средняя за лето температура воздуха и т.д.). В то же время относительное изменение индекса в пределах района можно считать вполне достоверным и информативным для характеристики локальных процессов.

Геоиндикаторы геокриологических условий на участках трассы газопровода «Бованенково-Байдарацкая губа»

Ландшафтными индикаторами геокриологических условий могут быть природно-территориальные комплексы разных рангов, система которых была разработана в процессе комплексных исследований криолитозоны. Для характеристики геокриологических условий и определения мест вероятного развития ОГП, обусловленных природными и техногенными факторами, вдоль строящейся трассы «Бованенково-Байдарацкая губа» были определены геоморфологические, геоботанические и гидрографические индикаторы их проявления и разработана методика геокриологического картографирования. По данным повторного дешифрирования материалов аэрофотосъемки (АФС) 1989 г., космической съемки (КС) сверхвысокого разрешения (спутник ОеоЕуе-1) 2010 г., а также по результа-

там полевых наблюдений составлены карты геокриологического районирования в масштабе 1:10 000 на 5 тестовых участков вдоль трассы газопровода общей площадью более 100 км с указанием мест вероятного развития ОГП вдоль трассы. Иллюстрация карты геокриологического районирования на участок №3 приведена на рис. 6. На рис. 7 даны условные обозначения к картам геокриологического районирования.

Повторное дешифрирование разновременных материалов ДЗЗ (АФС и КС) позволяет выявлять динамику геокриологических условий и, прежде всего, проявление современных природных и техногенных процессов, поскольку рельеф является важнейшим физиономичным компонентом ландшафта и геокриологических условий. Показанные на картах процессы подразделяются на древние (выраженные в рельефе в виде криогенных явлений), современные природные и техногенные (возраст которых не превышает 20 - 40 лет), установленные путем сравнительного повторного дешифрирования АФС 1969 и 1989 гг., а также КС 2000 - 2010 гг.

Геоиндикаторами неотектонических и современных геодинамических движений могут служить площадные и линейные изменения речной и озерной сети, а элементы тектоники и криогидротектоники, выраженные «кольцевыми» и «линейными» морфост-руктурами, с высокой вероятностью могут быть связаны с подземными льдами, которые также дешифрируются по космическим снимкам.

Основные выводы

1. Проведенные расчеты показали, что по разности дневных и ночных значений ТП может быть охарактеризована теплопроводность слоя суточных колебаний температуры (СКТ), их влажность и, соответственно, условия теплообмена между атмосферой и ММП, влияющие на состояние мерзлых грунтов ниже слоя СКТ.

2. Результаты математического моделирования показали, что сезонные контрасты ТП, связанные с льдистостью мерзлых грунтов, соизмеримы с контрастами ТП, обусловленными влажностью талого слоя. В этой связи для оценки льдистости грунтов по сезонным контрастам ТП предложено предварительно районировать территорию по влажности слоя СКТ с использованием данных дневных и ночных измерений.

3. По результатам моделирования установлено, что разделение участков ССГ и торфа любой влажности и льдистости может быть проведено по сезонным контрастам ТП в период максимума сезонного оттаивания (в конце августа).

4. По результатам анализа данных съемки со спутника Landsat 1988 и 2009 гг. в районе южного блока Бованенковского ГКМ установлено снижение площади крупных водоемов и рост спектрального индекса NDVI, характеризующего содержание хлорофилла в растительном покрове, что свидетельствует об увеличении антропогенного воздействия, о локальном повышении температуры и вероятности активизации ОГП.

5. По данным повторного дешифрирования аэрофотоснимков 1989 г., космических снимков сверхвысокого разрешения (спутник GeoEye-1) 2010 г. и результатам полевых исследований составлены карты геокриологического районирования в масштабе 1:10 000 на тестовые участки трассы газопровода «Бованенково - Байдарацкая губа» общей площадью более 100 км2 с указанием мест вероятного развития ОГП вдоль трассы.

6. Показано, что геоиндикаторами неотектонических и современных геодинамических движений могут служить площадные и линейные изменения речной и озерной сети, а элементы тектоники и криогидротектоники, выраженные «кольцевыми» и «линейными» морфоструктурами, с высокой вероятностью могут быть связаны с подземными льдами, которые дешифрируются по космическим снимкам.

ЛИТЕРАТУРА

1. Вербицкий В.А., Коломыцев Б.М. Оптимизация времени тепловых измерений. Л.: ВИНИТИ, 1987. 7 с.

2. LeschackL.A., Morse F.H., Brinley Wm.R., Ryan N.G., Ryan R.B. Potential use of airborne dual-channel infrared scanning to detect massive ice in permafrost // North American contribution permafrost: Second International Conference, Washington, D.C., 1973. P. 542 - 549 .

3. Горный В.И., Шилин Б.В. Применение тепловой аэросъемки для целей инженерно-геологических исследований в районах развития многолетней мерзлоты // Методика инженерно-геологических исследований и картирования области вечной мерзлоты. Якутск, 1978. С. 85 - 96.

4. Hachem S., Allard M., Duguay С. Using the MODIS land surface temperature product for mapping permafrost: An application to Northern Que'bec and Labrador, Canada // Permafrost and Periglacial Processes. 2009. №20. P. 407 - 416.

5. Marchenko S, Hachem S, Romanovsky V. Duguay C. Permafrost and active layer modelling in the Northen Eurasia using MODIS land surface temperature as an input data // Proceedings of European Geosciences Union General Assembly, Topfer, Vienna, 2009. Vol. 11. EGU2009-11077

6. Sazonova T.S., Romanovsky V.E. A model for regional estimation of temporal and spatial variability of active layer thickness and mean annual ground temperatures // Permafrost and Periglacial Processes. 2009. № 14. P. 125 - 139.

7. Павлов А.В. Теплофизика ландшафтов. Новосибирск: Наука, 1979. 284 с.

8. Гаврильев Р.И. Теплофизические свойства горных пород и напочвенных покровов криолитозоны. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 1998. 280 с.

9. Гаврильев Р.И. Теплофизические свойства компонентов природной среды в криолито-зоне: Справ. пособие. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2004. 145 с.

10. Антропогенные изменения экосистем Западно-Сибирской газоносной провинции / под ред. Н.Г. Москаленко. Тюмень: Ин-т криосферы Земли СО РАН, 2006. 357 с.

11. Баулин В.В., Дубиков Г.И., Аксенов В.И. и др. Геокриологические условия Харасавэй-ского и Крузенштерновского газоконденсатных месторождений (полуостров Ямал). М.: ГЕОС, 2003. 180 с.

12. КрицукЛ.Н. Подземные льды Западной Сибири. М.: Науч. мир, 2010. 352 с.

13. Кравцова В.И., Тарасенко Т.В. Динамика термокарстовых озер Центральной Якутии при изменении климата с 1950 г. // Криосфера Земли. 2011. Т. 15, №3. С. 31 - 42.

14. Брыскина Н.А., Полищук В.Ю., Полищук Ю.М. База данных по термокарстовым озерам Западной Сибири на основе космических снимков и возможности ее использования // Соврем. пробл. дистанцион. зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8, №3. С. 175 - 180.

15. Аэрокосмический мониторинг природной среды полуострова Ямал / В.В. Масленников, Н.М. Давиденко, С.Г. Корниенко, К.И. Якубсон // Газовая пром-сть. 2003. Июль.

16. Инженерно-геологический мониторинг промыслов Ямала: в 2 т. Т. 2. Геокриологические условия освоения Бованенковского месторождения /под ред. В.В. Баулина. Тюмень: ИПОС СО РАН, 1996.

17. Huete A.R. Environmental monitoring with remote sensing / J. Artiola, I. Pepper, M. Brusseau (eds). N.Y: Acad. Press, 2004. Chap. 11. P. 183 - 206.

18. Spatial and temporal patterns of greenness on the Yamal Peninsula, Russia: interactions of ecological and social factors affecting the Arctic normalized difference vegetation index. Walker DA et al. / Environ. Res. Lett. 2009. V.4. ISI:000272900500021.

19. Анисимов О.А. Изменение климата и вечная мерзлота: возможные причины расхождения результатов моделирования и наблюдений // Материалы международной конференции «Криосфера нефтегазоносных провинций». Тюмень, 2004. С. 82 - 83.

Список публикаций и докладов на конференциях по проекту

Публикации

1. Корниенко С.Г., Якубсон К.И. Изучение трансформации ландшафтов нефтегазоносных районов криолитозоны по данным космической съемки // Международная научно-техническая конференция «Аэрокосмические технологии в нефтегазовом комплексе», Москва, 20 - 22 октября 2009 г. С.114 - 115.

2. Корниенко С.Г., Разумов С.О. Моделирование контрастов температуры на земной поверхности для оценки пространственной неоднородности грунтов по льдистости // Материалы 5-й Общероссийской конференции изыскательских организаций «Перспективы развития инженерных изысканий в строительстве в Российской Федерации». М., 2010. С. 92 - 94.

3. Корниенко С. Г. Опыт использования аэрокосмических данных ИК-теплового диапазона для характеристики неоднородности многолетнемерзлых пород // Материалы Четвертой Всероссийской конференции геокриологов, МГУ им. М.В. Ломоносова, 7 - 9 июня 2011 г. Т. 1. С. 201 - 208.

4. Корниенко С.Г., Разумов С.О. Изучение и картирование неоднородностей многолет-немерзлых пород по данным тепловой космической съемки (на примере Харасавей-ского и Крузенштерновского ГКМ). // Инженерные изыскания в строительстве: Материалы шестой Общероссийской конференции изыскательских организаций. М., 2011. С. 98 - 100.

5. Дубровин В.А., Крицук Л.Н., Корниенко С.Г., Ястреба Н.В. Дистанционные методы мониторинга линейных сооружений в криолитозоне // Инженерные изыскания в строительстве: Материалы седьмой Общероссийской конференции изыскательских организаций. М., 2011. С. 150 - 154.

Доклады

1. Корниенко С.Г., Разумов С.О. Моделирование контрастов температуры на земной поверхности для оценки пространственной неоднородности грунтов по льдистости // У Всероссийская конференция «Перспективы развития инженерных изысканий для строительства в Российской Федерации», Москва, 17 - 18 декабря 2009 г.

2. Корниенко С.Г., Якубсон К.И. Изучение трансформации ландшафтов нефтегазоносных районов криолитозоны по данным космической съемки // Международная научно-техническая конференция «Аэрокосмические технологии в нефтегазовом комплексе», Москва, 20 - 22 октября 2009 г.

3. Корниенко С.Г. Характеристика состояния почвенно-растительных покровов и много-летнемерзлых пород по данным космической съемки // 8-я Открытая Всероссийская конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», Москва, 15 - 19 ноября 2010 г.

4. Корниенко С.Г., Разумов С.О. Изучение и картирование неоднородностей многолет-немерзлых пород по данным тепловой космической съемки (на примере Харасавей-ского ГКМ) // 6-я Общероссийская Конференция изыскательских организаций «Перспективы развития инженерных изысканий в строительстве в Российской Федерации», Москва, 16 - 17 декабря 2010 г.

5. Корниенко С.Г. Опыт использования аэрокосмических данных ИК-теплового диапазона для характеристики неоднородности многолетнемерзлых пород // 4-я Всероссийская конференция геокриологов, МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва, 7 - 9 июня 2011 г. М., 2011.

6. Корниенко С.Г. Использование разновременных данных спутника КОАА для оценки льдистости мерзлых грунтов // 9-я Всероссийская открытая конференция «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса», Москва, 14 - 18 ноября 2011 г.

7. Корниенко С.Г., Якубсон К.И. Аэрокосмические методы контроля состояния природной среды при разработке и эксплуатации нефтегазовых месторождений криолитозоны // Всероссийская конференция с международным участием «Фундаментальные проблемы разработки месторождений нефти и газа», Москва, ИПНГ РАН, 15 - 18 ноября 2011 г.

Карта геокриологического районирования тестового участка №3

Масштаб 1: 10 ООО „

0 200 400 800

1_I _ ' _ I_I

Рис. 6. Иллюстрация карты геокриологического районирования на тестовый участок №3

трассы «Бованенково - Байдарацкая губа»

Условные обо)пачення к картам геокриологического районирования трассы газопровода Бованенково-Бандарацкая губа тестовых участков масштаба 1:10000

I. Элементы геокриологического районирования

Группы ТИП ПК мерзлых то.ни Типы мёрзлых тонн Виды мёрзлых толщ

Группы типов мёрзлых толщ

Оа  речном пойма [ - первая терраса II - итпрая терраса Ш -третья терраса [V - четвёртая равнина IV-V - четвёртая и пятая равнина нердсч.те нё иная

Типы мёрзлых толш *}

А - озбрно-юотловннныи Б - плоскиii озерно~болотный В - часырейный Г - ложбнш ю-долинный Е - мелнйчолмнетып Ж - кр> пнохолмистып

1 - пой мены с

1а - песчаные косы

I" I ]б - долины ручьев

I I в - дниша часы реев

Щ I г - плоские поверхности

I I I д - ф11 ей иные пой мы

| 1е - гривистые поймы

I 1 ж -л ре н I ipo ва кные поп мы

Виды мерных толщ *)

2 - пкррастые

я) вершинные поверхности

дре н пропан н ые поверч hocti 1

2а  26 ШШ 2в

слаболренированные поверчhoctii

ШШ 2г ГП 2д

б) склоновые поверхности

2е - пологие склоны  2ж - крутые склоны террас 2г - склоны с термоцирками -I 2п - подножья склонов *) ландшафтная характеристика элементов районирования лана в таолнис-эксплпкашш

I -локальные отрицательные формы рельефа

За - ложбины, лога и овраги

36 - д№ I ща хае ыреев, ион 11 же н н ые 1 ю верх носи е

заболоченные Зв - участки современного спуска озёр Зг - полигональные торфяники

Т 13л е менты тектоники и крнш ндротектоники

кол ьцев ые морфостру кту ры линеаменты

----основные разломы фундамента (по Шаблннской) {

разломы по дешифрированию

Ml. Подъемные льды

• 6-11 - льды,вскрытые бу рением в скважинах ВС'ЕГИНГЕО

- полнтнально-жнльные льды(ПЖЛ) в торфяниках и вали ко во-пол и тональных болотах

- подземные льды разной морфологии и размеров, залегающих на разной глубине

IV. Процессы и явлении

Современные ирмролнме экзогенные процессы

^ современный спуск окр

криогенные явления

бугры пучения

& песчаные раздувы

солнфлюкинонные полосы и терраски

заростающие сплывы грунта

# полнгонвльиый рельеф V термозрозня

« баАджерахн V термокарст

о пятна - медальоны + пучение

1еткпо1иным дренаж наледн

* свежие сплывы грунта

речной сети

=»: боковая эрозия —изменение контура озёр или их образование забо.зачнвакие

a) caejft uL'HHhie у термозрозия у термокарст

6 дефляция Ф подтопление

- заболачивание

Техногенные процессы

0) потенциии'ные

V тепмоэпозня V

—^ площадные нарушения поверхностных условии

термоэрозия Q дефляция

-- заболачивание

термокарст сплывы грунта & подтоплен! ie

групп типов мерзлых толщ

V. Границы

— типов мёрзлых толш — видов мёрзлых толш

линия газопровода линии геологических разрезов

\ [. Прочие обозначения

границы часы реев уступы рельефа

озера

ручьи и мелкие реки

I 350 номера пикетов jji rt абс отметки высот

Рис. 7. Условные обозначения к картам геокриологического районирования