Tin tức Vũ trụ TV

Nghiên cứu chất lượng nước với các vệ tinh và dữ liệu công cộng

Ngày:
Th12 07, 2019
Tóm lược:

Các nhà nghiên cứu đã xây dựng một bộ dữ liệu tiểu thuyết của hơn 600.000 matchup giữa các phép đo lĩnh vực chất lượng nước và hình ảnh Landsat, tạo ra một ‘bản giao hưởng của dữ liệu’.

Share:
CÂU CHUYỆN ĐẦY ĐỦ

Tiếp cận với nguồn nước dồi dào, sạch sẽ để uống hay liên quan đến các vấn đề với môi trường là một trong những vấn đề cấp bách nhất của thế kỷ 21. Trực tiếp giám sát các mối đe dọa đến chất lượng nước ngọt là cực kỳ quan trọng nhưng vì phương pháp hiện nay là tốn kém và không được chuẩn hóa, tập hợp dữ liệu chất lượng nước toàn diện là rất hiếm. Tại Hoa Kỳ, một trong những quốc gia dữ liệu phong phú trên thế giới, ít hơn 1% của tất cả các cơ quan của nước ngọt đã từng được lấy mẫu về chất lượng.

Trong một bài báo mới, AquaSat: bộ dữ liệu cho phép viễn thám chất lượng nước đối với vùng nước nội địa, một nhóm nghiên cứu do Trợ lý Giáo sư Đại học bang Colorado Matt Ross đã kết hợp các bộ dữ liệu công cộng lớn về quan sát chất lượng nước với hình ảnh vệ tinh để giải quyết các thách thức về đo lường chất lượng nước hiệu quả và tiết kiệm chi phí.

Các mối đe dọa chúng ta không thể hiểu đầy đủ

Theo Ross, một nhà khoa học đầu nguồn thuộc Khoa Khoa học Hệ sinh thái và Bền vững, có nhiều mối đe dọa đối với chất lượng nước, bao gồm các chất dinh dưỡng từ dòng chảy nông nghiệp hỗ trợ tảo nở hoa; bồi lắng trong các hồ chứa gây ra thách thức phân phối; và carbon hòa tan từ những chiếc lá mục nát làm gián đoạn các phản ứng hóa học giữ cho nước sạch và an toàn để uống.

Phần lớn các cơ quan chính phủ giám sát chất lượng nước ở Mỹ bằng cách gửi các nhà khoa học vào lĩnh vực này để đo lường các biến số như lượng diệp lục (từ tảo), nồng độ trầm tích lơ lửng, carbon hữu cơ hòa tan và độ trong của nước.

Nhưng như Ross và nhóm của ông giải thích, để hiểu đầy đủ và thay đổi hàng tồn kho về chất lượng nước, cần có một bộ dữ liệu lớn hơn nhiều; đến lượt nó đòi hỏi ngày càng nhiều người thực hiện lấy mẫu tại hiện trường, điều này rất tốn kém và không có khả năng giải quyết hoàn toàn vấn đề.

Thay vào đó, nhóm nghiên cứu đề xuất sử dụng viễn thám từ hình ảnh vệ tinh có thể là một cách để mở rộng đáng kể sự hiểu biết của chúng ta về sự thay đổi chất lượng nước ở quy mô lục địa với chi phí lấy mẫu ít hơn.

Hợp nhất hình ảnh vệ tinh với các phép đo hiện trường

Trong nhiều thập kỷ, các nhà khoa học đã biết rằng màu nước cho chúng ta biết điều gì đó về những gì có trong đó. Nước tan sáng có khả năng chỉ ra một dòng sông đầy trầm tích. Những vòng xoáy màu xanh lục trên hồ Erie cho thấy tảo phát triển và sản xuất chất diệp lục. Nước màu nâu sẫm làm cạn kiệt các khu rừng và đầm lầy giàu tanin biến nước màu xanh lam thành màu nâu do trà tương tác với ánh sáng với các hợp chất carbon hữu cơ hòa tan.

Xử lý hình ảnh vệ tinh quay quanh trái đất bao gồm Landsat phát hiện những biến thể màu sắc khi họ chụp ảnh của Trái đất mỗi 16 ngày.

Ross giải thích: “Những vệ tinh đã thay đổi căn bản cách chúng tôi hiểu những thay đổi lâu dài trong sản xuất nông nghiệp, rừng, hỏa hoạn, và thay đổi độ che phủ đất khác. Tuy nhiên, đã có ít sử dụng kho lưu trữ Landsat để hiểu được sự thay đổi chất lượng nước nội địa.”

Một ví dụ về cách AquaSat có thể được sử dụng để dự đoán toàn bộ trầm tích lơ lửng trong hồ Wax được mô tả và Atchafalaya Deltas. Màu nâu cho thấy nồng độ trầm tích cao và giá trị màu xanh cho thấy nồng độ thấp.
Một ví dụ về cách AquaSat có thể được sử dụng để dự đoán toàn bộ trầm tích lơ lửng trong hồ Wax được mô tả và Atchafalaya Deltas. Màu nâu cho thấy nồng độ trầm tích cao và giá trị màu xanh cho thấy nồng độ thấp.

Một thách thức trong việc sử dụng hình ảnh vệ tinh Landsat để đánh giá chất lượng nước là thiếu một tập dữ liệu tập trung mà cặp các hình ảnh vệ tinh với các quan sát trên mặt đất. Những cặp đôi này – ví dụ, khi các vệ tinh chụp một bức ảnh vào cùng ngày ai đó lấy một mẫu tảo – có thể được sử dụng để xây dựng các thuật toán sử dụng hình ảnh một mình để dự đoán chất lượng nước từ không gian.

Ít hơn 1.000 trận đấu như vậy, chủ yếu được xây dựng cho các nghiên cứu riêng lẻ hiện đang tồn tại làm chậm khả năng xây dựng, thử nghiệm và áp dụng các mô hình quy mô lớn của các nhà nghiên cứu để dự đoán chất lượng nước cho mọi hình ảnh không có mây trong kho lưu trữ Landsat.

Một “bản giao hưởng dữ liệu”

Các nhà nghiên cứu CSU đã xây dựng một bộ dữ liệu mới với hơn 600.000 “trận đấu” giữa các phép đo trường chất lượng nước và hình ảnh Landsat, tạo ra cái mà Ross gọi là “bản giao hưởng dữ liệu”.

Dữ liệu chất lượng nước đến từ hai nguồn công cộng: Cổng thông tin chất lượng nước, cơ quan thanh toán dữ liệu liên bang từ hơn 400 cơ quan tiểu bang, địa phương và liên bang khác nhau; và LAGOS-NE, một bộ dữ liệu khoa học mở về các phép đo chất lượng nước hồ cho vùng Đông Bắc Hoa Kỳ. Kết hợp lại, các bộ dữ liệu này cung cấp hơn 6 triệu quan sát chất lượng nước.

Sử dụng phần mềm nguồn mở và Google Earth Engine, các tác giả đã hợp nhất dữ liệu chất lượng nước với kho lưu trữ Landsat từ năm 1984-2019. Cả bộ dữ liệu thô và bộ dữ liệu đối sánh hợp nhất, mà họ gọi là AquaSat, hiện có sẵn cùng với mã cơ bản để người dùng trong tương lai có thể cập nhật, thay đổi và cải thiện nó.

Các tác giả hy vọng rằng bộ dữ liệu này sẽ mở khóa các ứng dụng mới mạnh mẽ trong việc viễn thám chất lượng nước.

Các nhà khoa học hy vọng những công cụ này sẽ giúp xây dựng ước tính chất lượng nước ở quy mô quốc gia cho các sông và hồ lớn. Những dữ liệu này sẽ cải thiện đáng kể sự hiểu biết của chúng tôi về thay đổi chất lượng nước ở quy mô vĩ mô và cho phép cộng đồng viễn thám so sánh các phương pháp và cải thiện chung phương pháp của chúng ta.

Trong tương lai, nhóm của Ross hy vọng sẽ vượt ra ngoài Hoa Kỳ để sử dụng các phương pháp tương tự này để cải thiện giám sát chất lượng nước ở những nơi khác mà ít hoặc không có quan sát thực địa.


Nguồn truyện:

Tài liệu được cung cấp bởi Đại học bang Colorado . Lưu ý: Nội dung có thể được chỉnh sửa cho kiểu dáng và độ dài.


Tạp chí tham khảo :

  1. Matthew RV Ross, Simon N. Topp, Alison P. Appling, Xiao Yang, Catherine Kuhn, David Butman, Marc Simard, Tamlin M. Pavelsky. AquaSat: Tập dữ liệu để Enable Viễn thám chất lượng nước cho nội địa Waters . Nghiên cứu Tài nguyên nước , năm 2019; DOI: 10,1029 / 2019WR024883

Bài viết liên quan

Bài viết mới