Картографический сервис оценки экологической ситуации в акватории финского залива



В работе были рассмотрены картографические сервисы и их применение для решения экологических задач.

Был произведен анализ данных мониторинга экологической ситуации в акватории Большого порта Санкт-Петербурга. Далее был получен маршрут движения нефтяного танкера при помощи сервиса MarineTraffic. Скриншот маршрута был нанесен как растровое изображение в приложении ArcMap платформы ArcGIS for Desktop 10.2.2 и был оцифрован. Таким образом, на карту можно нанести маршруты всех судов, проходящих в акватории Финского залива. Следом принято гипотетическое условие — авария нефтяного судна. Зная примерное место разлива и время, было найдено судно — виновник аварии, благодаря возможностям сервиса MarineTraffic. Стали известны данные судна, его размеры, тоннаж, осадка и т. д. Благодаря полученным данным построена модель разлива нефти и нанесена на карту, наряду с маршрутом, в приложении ArcMap. Это позволит посчитать границы разлива, провести анализ экологической проблемы и приступить к её решению.

Ключевые слова: картографический сервис, мониторинг, MarineTraffic, растровое изображение, ArcMap, ArcGIS for Desktop 10.2.2

Интерактивные ГИС-карты базируются на уникальной технологии геоинформационных систем (ГИС) и интегрированы с базами данных по наземным объектам различных видов. Основное их назначение — предоставление картографической информации, которая зачастую дополняется иными географически привязанными данными. Поэтому они могут оказаться полезными при поиске того или иного пункта на местности, а также для получения сведений о климатических условиях в этом пункте, национальных и религиозных особенностях, расписании движения транспорта, информации о расположении на предполагаемом маршруте заправочных станций, ресторанов, отелей и т. п. Особую важность такие карты приобретают при решении экологических задач, в том числе оценке уровня загрязнения при разливах нефти и поиске источника аварии.

1. Движение ихарактеристики судов на карте.

АИС— автоматическая идентификационная система. Автоматическая идентификационная система, сокращенно АИС (от англ. АИС — Automatic Identification System) — система, позволяющая идентифицировать и отследить движение судна в режиме реального времени с точностью до 10 метров. Использование АИС позволяет установить местонахождение судов для повышения уровня безопасности в море, избежать столкновения судов.

АИС передает данные о судне с помощью волн ОВЧ (Очень высоких частот) / УКВ (Ультра коротко волнового) диапазона. Если по-простому, АИС — это передатчик, установленный на судне, который транслирует в радиоэфир определенные данные: статическую информацию — которая не изменяется во время плавания, и динамическую — которая обновляется в реальном времени. Динамические данные АИС получает от подключенных к нему приборов (в частности, от GPS).

Ни спутниковая, ни мобильная связь в АИС не используется, только радиочастоты, поэтому прием и передача данных АИС совершенно бесплатна (только сам прибор и его первоначальная установка, разумеется, оплачивается судовладельцем).

MarineTraffic — судна на карте онлайн.Основным предназначением сайта marinetraffic.com является отслеживание позиций, и информации судов в реальном времени.

Система основана на АИС. Приемные станции АИС полностью покрывают диапазон в 40 морских миль (около 75 км) и периодически получают информацию от некоторых более удаленных судов.

В общем случае, данные на карте обновляются в реальном времени. Однако, позиции некоторых судов могут обновляться с задержкой, например, когда судно вышло за пределы приема сигнала. Также, некоторые позиции могут отображаться с задержкой до одного часа, что не является большой погрешностью, если судно в океане (учитывая небольшие скорости судов и огромные расстояния).

ArcMap— основное приложение картографической платформы ArcGISforDesktop. Приложение применяется для отображения и исследования наборов геоданных, с его помощью можно задавать условные обозначения, готовить карту к печати и публикации. ArcMap также является приложением, используемым для создания и редактирования наборов данных. Так же представляет географическую информацию как набор слоёв и прочих элементов карты. На карте обычно присутствуют фреймы данных, включающие слои карты для данного экстента, масштабная линейка, стрелка севера, заголовок, поясняющий текст, легенда и т. д.

2. Решение задачи поиска потенциальных источников нефтяного загрязнения сиспользованием картографических сервисов.
   1. Получение маршрута движения нефтяного танкера вMarineTraffic.

Для начала открываем ресурс MarineTraffic.com и находим судно, которое будем использовать в нашей модели, в данном случае это нефтяной танкер EBRU. (Рисунок 2). Это нефтехимический танкер с тоннажем 3510 тонн плавающий в акватории Финского залива, отличный пример для рассмотрения. (Рисунок 1)

Рис.1. Основные данные о судне

Рис. 2. Местоположение судна

Далее выбираем временной промежуток, с 23 по 25 апреля 2016 года, и просматриваем маршруты судна. Выбрав тот, что нас устраивает, маршрут порт Усть-Луга -> Большой порт Санкт-Петербург, делаем скриншот. (Рисунок 3)

Рис. 3. Маршрут судна

2.2. Нанесение маршрута вArcGIS.

Переходим к нанесению маршрута и информации судна в среде ArcGIS ArcInfo 10.2.2.

Для начала запускаем ArcMap и открываем проект Marine_Traffic.mxd, содержащий топоснову в системе координат Pulkovo 1942 GK Zone 6N. После чего добавляем изображение маршрута верхним слоем. Так как система координат в MarineTraffic и выбранная нами разные, при нанесении скриншота получается довольно криво, и в итоге приходится подгонять изображение под то что нам нужно (Рисунок 4). Используя пространственную привязку, я подгоняю изображение по нескольким ключевым точкам, например Кронштадт и Большой порт Санкт-Петербург.

Рис. 4. Привязка растра маршрута в ArcMap

После подгона изображения я оцифровываю маршрут, для большей наглядности и чтобы после убрать скриншот (Рисунок 5). Маршрут судна представляет собой линейный класс пространственных объектов Marshrut, находящийся в базе геоданных Лен. обл.. К маршруту я добавляю ключевые точки мониторинга АИС (слой March_Point) с описанием. В описание входят: имя судна — «Name»; скорость в узлах — «Speed(Kn)»; дата маршрута — «Date»; тип судна — «Type»; время нахождения судна в данной точке — «Time»; IMO и MMSI коды судна.

Рис. 5. Оцифровка маршрута в ArcMap

Таким образом, на карту можно нанести маршруты всех судов, проходящих в акватории Финского залива. Это необходимо для определения потенциальных нарушителей в случае аварийного разлива нефти.

2.3. Совмещение сданными экологического мониторинга имоделирования.

2.3.1. Мониторинг экологической ситуации по результатам контроля.

Данные оценки качества воды в акватории финского залива собраны по результатам мониторинга проводимых ФБУ «Балтийская дирекция по обеспечению надзора на море». Данные были представлены в форме протоколов в формате word, таблиц excel и др. Необходимо было конвертировать эти данные в базу геоданных ArcGIS. Данные из различных источников сначала были перенесены в таблицу Excel. Координаты постов наблюдений были получены в формате: градусы, минуты, секунды. Для занесения в базу необходимо было их перевести в десятичные градусы, что было сделано с помощью онлайн калькулятора. (ссылку)

Систематизированные в Excel данные по постам наблюдения показаны на рисунке 6.

Рис. 6. Данные постов наблюдения

По данным из таблицы Excel был создан слой постов наблюдения мониторинга «Большого порта Санкт-Петербурга».

Результаты контроля качества воды так же были собраны в таблицу Excel. Для каждой точки были введены данные мониторинга за разные промежутки времени.

Рис. 7. Результаты контроля

Для оценки уровня загрязнения значений концентраций нефтепродуктов и взвешенных веществ были поделены на ПДК (Предельно Допустимую Концентрацию) и нормированные характеристики были представлены в виде диаграмм.

Диаграмма концентрации нефтепродуктов представлена на рисунке 8.

Рис. 8. Диаграмма концентрации нефтепродуктов

Диаграмма концентрации взвешенных веществ представлена на рисунке 9.

Рис. 9. Диаграмма концентрации взвешенных веществ

Из диаграмм видно, что наибольший уровень загрязнения по нефтепродуктам находится в районе причала № 9 и по взвешенным в причале № 26. Общий уровень загрязнения превышает ПДК в среднем в 2 раза, что говорит о необходимости обеспечения контроля возможных источников загрязнения, то есть нефтехимических судов разгружающих груз в Большом порту Санкт-Петербурге.

2.3.2. Моделирование аварийных разливов нефти.

Одним из способов прогнозирования экологической ситуации является математическое моделирование аварийных разливов нефти.

Рассмотрим гипотетическую модель разлива нефти. Для этого выбрав одну из ключевых точек в акватории, мы принимаем её за место аварии, и накладываем на неё модель растекания нефти. (Рисунок 10.).

Рис. 10. Модель разлива нефти в результате аварии

После этого на карту наносятся маршруты судов, проходящих в акватории незадолго до возникновения аварии (Рисунок 11).

Рис. 11. Наложение модели на маршрут

Совмещение модели разлива и маршрутов судов позволит определить источник загрязнения.

Заключение.

В работе были рассмотрены картографические сервисы и их применение для решения экологических задач.

Произведен анализ данных мониторинга экологической ситуации в акватории Большого порта Санкт-Петербург, показавший значительное загрязнение нефтепродуктами и необходимость выявления виновников загрязнения.

Разработан подход получения маршрутов движения нефтяных танкеров при помощи сервиса MarineTraffic и представления их как векторное изображение в приложении ArcMap платформы ArcGIS for Desktop 10.2.2. Таким образом, на карту можно нанести маршруты всех судов, проходящих в акватории Финского залива. Далее было принято гипотетическое условие — авария нефтяного судна. Зная примерное место разлива и время, было найдено судно — виновник аварии, благодаря возможностям сервиса MarineTraffic. Стали известны данные судна, его размеры, тоннаж, осадка и т. д. Благодаря полученным данным была построена модель разлива нефти и нанесена на карту, наряду с маршрутом, в приложении ArcMap. Это позволит посчитать границы разлива, провести анализ экологической проблемы и приступить к её решению.

Литература:

1. Аналитика // Экология — Крупнейшие разливы нефти в истории человечества [Электронный ресурс] – http://neftegaz.ru/analisis/view/7509
2. РазливнефтепродуктовнаВолге [Электронныйресурс] – http://ria.ru/trend/volga_nefteproducty_20090713
3. Движение судов он-лайн в реальном времени (АИС) [Электронныйресурс] – http://www.answer-logistic.ru/online-besplatnye-servisy/dvizhenie-sudov-on-lajn-ais.html
4. Откуда берутся позиции судов [Электронный ресурс] – http://www.ships.com.ua/
5. Экологическая опасность увеличения транспортировки нефти через Финский залив [Электронный ресурс]http://www.svoboda.org/content/article/109293.html
6. Краткий обзор ArcMap [Электронный ресурс] – https://desktop.arcgis.com/ru/arcmap/10.3/main/map/a-quick-tour-of-arcmap.htm
7. Браун Л. А. История географических карт. — Москва: Центрполиграф, 2006. —479с.
8. Журкин И. Г., Шайтура С. В. Геоинформационные системы. — Москва: Кудиц-пресс,2009.—272с.
9. Дейт К. Дж. Введение в системы баз данных IntroductiontoDatabaseSystems. —8-е изд.—М.: Вильямс, 2005. — 1328 с.
10. «Обзор онлайновых картографических сервисов» Светлана Шляхина. 3 марта 2010 года [Электронный ресурс] –http://www.3dnews.ru/software/online_maps_review