Проект EWALD

Проект «Спостереження за Землею для раннього попередження про деградацію ґрунту на європейському кордоні» EWALD - Earth Observation for Early Warning of Land Degradation

Скорочення: EWS (Early Warning System) - система раннього попередження, LD (Land Degradation) - деградація ґрунту, LDN (Land Degradation Neutrality) - нейтральність деградації ґрунту, EO (Earth Observation) - спостереження за Землею, SAR (Synthetic Aperture Radar) - радар із синтетичною апертурою, UAV (Unmanned Aerial Vehicle) - безпілотний літальний апарат, RS (Remote Sensing) - дистанційне зондування, GIS (Geographic Information System) - географічна інформаційна система, LAI (Leaf Area Index) - індекс площі листя, EU - Європейський Союз, ООН - Організація Об'єднаних Націй, DC (Developed Countries) - Розвинені країни, TR (Test Region) - Тестовий регіон, WP (Work Package) - робочий пакет, ESR (Early Stage Researcher) - дослідник ранньої стадії, REA (Research Executive Agency) – Дослідницька виконавча агенція.

Ідея створення системи спостереження за Землею для раннього попередження про деградацію ґрунту виникла ще у 2017 році та активно дискутувалась поміж партнерами «ECOMM Co» та Науковим центром аерокосмічних досліджень Землі (ЦАКІЗ). У 2019 вона була оформлена в проекті консорціума EWALD, а активна праця почалась в кінці 2022 року.

Деградація ґрунту (LD) є найбільшою екологічною проблемою у світі, що впливає на довкілля, сільське господарство та добробут людей. Посилений стихійними лихами та опустелюванням, LD може становити потенційні ризики та соціально-економічну напругу на кордоні з Європейським Союзом (ЄС). Проект має на меті розробити інноваційну структуру для забезпечення Системи раннього попередження (EWS) і відповіді на LD, що загрожує ЄС з його зовнішнього кордону, використовуючи дані спостереження Землі (EO) з багатьох джерел і різних масштабів. Консорціум складається з Університету Лусофон, Португалія, який працюватиме з управлінням великими даними, інтелектуальними обчисленнями та аналізом ризиків; Центру дистанційного зондування наземних поверхонь Університету Бонна, Німеччина, використовуючи свій довгостроковий дослідницький досвід у LD; Науковий центр аерокосмічних досліджень Землі, Україна, що підтримує глибокі знання з розробки та застосування передових технологій на основі EO; ТОВ «ECOMM Co», Україна, що впроваджує нові геоінформаційні рішення; Університет Жиліни, Словакія, який працює в системі моделювання з кількома станами для оцінки ризику LD та передових хмарних обчислень; Університет Марракеша, МАРОККО, з багаторічним досвідом у внутрішньому LD та оцінці опустелювання з використанням даних EO; Компанія «Resource Engineering» (RESING) впровадження розробленого прототипу EWS, надання необхідних даних та матеріально-технічної підтримки.

Система раннього попередження (EWS) була визнана критично важливим компонентом стратегії боротьби з LD. Зараз EWS широко впроваджуються в країнах, які страждають від посухи, але досі не застосовуються на практиці в Європейському Союзі (ЄС) та сусідніх країнах. LD у сусідніх з ЄС країнах має значні наслідки, що загрожують продовольчій та водній безпеці в Європі та за її межами, що призводить до зниження рівня життя та зрештою призводить до соціально-економічної напруги на кордоні з ЄС.

Прототип EWS буде доставлений до ЄС і випробуваний у додаткових умовах в Україні, де існує ризик антропогенного впливу, і в Марокко, де ризики опустелювання посилюються. Міжгалузева спеціальна регіональна експертиза та відрядження для передачі навичок забезпечать самодостатність і подальший розвиток наданої системи та Консорціуму. Розповсюдження підходу до споживачів сільськогосподарської продукції сприятиме розвитку екологічних та соціально-економічних факторів, охопленню віддаленого сільського суспільства та посиленню співпраці з ЄС та всередині нього.

Загальною метою Проекту є розробка основи для забезпечення системи раннього попередження та реагування на деградацію ґрунтів, що загрожує Європейському Союзу з його зовнішнього кордону, на основі даних спостереження Землі (EO) із багатьох джерел та різних масштабів.

Ця основа стане чудовим економічним, інноваційним та надійним підходом, який дозволить проводити глибоку та об’єктивну оцінку LD за допомогою дистанційного зондування (RS) на великих територіях країн з різним соціально-економічним становищем. Ми використовуємо приклади України та Марокко як тестових регіонів (TR). Це буде основний двигун для майбутньої системи прийняття рішень, спрямованої на підготовку громад, яким загрожує LD, діяти швидко та належним чином, щоб зменшити можливість шкоди чи збитків. Щоб створити структуру, заплановано такі конкретні цілі, спрямовані на прикордонні регіони ЄС:

Ціль 1. Розробити прототип системи раннього попередження (EWS) про деградацію ґрунтів, інтегруючи дані спостереження Землі, новітні методи дистанційного зондування та моделювання зі знанням ризиків. Такі EWS будуть універсальними, гнучкими та реалізованими на величезних територіях із застосуванням хмарних обчислень. Він відображатиме місцеве географічне середовище та буде масштабованим для нових оптичних і радіолокаційних супутникових систем.

Ціль 2. Розробити необхідне інституційне середовище та систему управління, включаючи навчений, кваліфікований персонал. Створити постійні дослідницькі групи для раннього попередження про деградацію земель на тестових регіонах, підготовлених та обладнаних прототипом EWS.

Ціль 3. Надати рекомендації щодо застосування прототипу EWS для реагування на загрозу деградації ґрунтів на територіях у межах зовнішніх кордонів Європейського Союзу, з метою подальшого поширення рекомендацій на кінцевих користувачів усередині Європейського Союзу.

Завдання 4. Створити систему комплексного навчання застосуванню методів дистанційного зондування для раннього попередження деградації земель. Децентралізація навчальних вузлів на сайтах Консорціуму, наявність додаткових знань у галузі дистанційного зондування дозволить повністю реалізувати міждисциплінарний характер навчання.

Завдання 5. Організувати своєчасне та адресне поширення отриманих результатів. Організація конференцій, семінарів, зустрічей для/для зацікавлених сторін та кінцевих користувачів. Просування розробленого прототипу EWS в ЗМІ та Інтернет/хмарних сервісах

Актуальність та інноваційні аспекти дослідницької програми

Передача знань, синергія партнерів і відповідні потоки обміну персоналом, що стосуються науково-інноваційних цілей діяльності MSCA-SE, продемонстровані на рис. 1. Початкове дослідження проводитиметься в академічному середовищі Центру дистанційного зондування наземних поверхонь (ZFL) Боннського університету (UBO), Німеччина та в Науковому центрі аерокосмічних досліджень Землі (CASRE), Україна, які розроблять прототип EWS і забезпечать застосування передових RS та методів моделювання. Компанія ЕСОММ Со, Україна, забезпечить розширену підтримку шляхом надання новітніх ГІС-технологій, у тому числі робочих панелей. Університет Жиліни (UNIZA), Словаччина, розробить систему моделювання з кількома станами для оцінки ризику LD і застосує передові хмарні обчислення для впровадження прототипу EWS. Universidade Lusófona de Humanidades e Tecnologias (ULHT/COFAC), Португалія, працюватиме з управлінням великими даними, інтелектуальними обчисленнями, аналізом ризиків і промисловим менеджментом.

Компанія Resource Ingeneering Company (RESING) за підтримки Університету Марракеша (UCAM), Марокко, у співпраці з CASRE та UBO впровадить розроблений прототип EWS, надаючи необхідні дані та матеріально-технічну підтримку. UBO, CASRE та ULHT проведуть тренінги для інших членів Консорціуму щодо використання RS та методів моделювання для раннього попередження про LD. Прототип EWS буде доставлений до ЄС і застосований у наступних додаткових загальних умовах: антропогенний вплив для України; і в умовах аридизації та опустелювання для Марокко.

Витвір мистецтва. Відповідно до чинних термінів Міжурядової групи експертів зі зміни клімату, EWS визначається як «сукупність технічних, фінансових та інституційних можливостей, необхідних для створення та поширення своєчасної та змістовної попереджувальної інформації, щоб дати можливість окремим особам, громадам і організаціям, яким загрожує небезпека, підготуватися до дій. негайно та належним чином зменшити можливість заподіяння шкоди чи збитків», який широко підтримується Європейським Співтовариством. Більшість EWS для LD зосереджено на створенні карт ризиків і ранніх попереджень про потенційні тенденції низької продуктивності сільського господарства, опустелювання, посухи, збезлісення та ерозії ґрунту в усьому світі. EWS має охоплювати весь ланцюжок від моніторингу та оцінки вразливості до прогнозування, попередження, реагування та поширення знань. Сьогодні EWS для виявлення територій ризику в списку найбільших бажань країн. Згідно з ООН, Європейське космічне агентство схвалило у 2019 році найамбітніший план стратегії Space19+ для європейського простору, який може перейти від спостережень до дій.

Моніторинг на основі ЕО. Загальною тенденцією для збору даних і моніторингу є використання технологій на основі EO. Дані EO потім інтегруються з соціально-економічними даними та іншими мультидисциплінарними компонентами EWS. Однак слід забезпечувати синергію застосування між даними EO з різною просторовою роздільною здатністю, а також між радаром із синтезованою апертурою (SAR) і оптичними системами.

Моніторинг динаміки рослинності є найбільш часто використовуваним методом EO для аналізу LD. Зазвичай продукти EO для зміни земного покриву включають індекси рослинності. Зокрема, для аналізу рослинності застосовують нормалізований індекс різниці рослинності (NDVI), індекс площі листя (LAI), оптимізований індекс рослинності з поправкою на ґрунт (OSAVI) та індекс стану рослинності (VCI). Більш сучасні підходи до виявлення аномалій продуктивності за допомогою даних EO базуються на показниках біомаси, головним чином чистої первинної продукції (NPP), фотосинтетично активної радіації (PAR), валової первинної продукції (GPP) і частки PAR (fPAR).

Вологість ґрунту, як важливу змінну для продуктивності сільського господарства, лісового господарства та здоров’я екосистеми, можна досліджувати кількома способами. Зазвичай застосовуються методи теплового інфрачервоного випромінювання (TIR) на основі відбиття, щоб відокремити теплові властивості поверхні від температури навколишнього середовища шляхом розрахунку теплової інерції. З іншого боку, підходи до пасивного мікрохвильового зондування використовують моноконфігураційні спостереження, такі як модель мікрохвильового випромінювання земної поверхні та модель мікрохвильового випромінювання L-діапазону біосфери. Проте в даний час активне мікрохвильове вимірювання вологості поверхні ґрунту більш поширене для дистанційного дослідження вологості ґрунту. Найбільш відповідними моделями є метод інтегрального рівняння, модель Дюбуа, модель TU-Wien, модель Oh і модель водяної хмари.

Зазвичай LD спостерігається як тонка та прогресуюча зміна навколишнього середовища з часом. Тому необхідно проводити багаточасові аналізи. Оскільки супутникові датчики збирають величезну кількість даних по всьому світу з високою просторовою та часовою роздільною здатністю, дані часових рядів дозволяють здійснювати моніторинг LD у різних просторових і часових масштабах.

Оцінка ризику та аналіз вразливості є важливими для аналізу тенденцій LD, оцінки пов’язаних ризиків та аналізу загального ефекту. Сьогодні сучасне розуміння комплексної безпеки та комплексного управління ризиками вимагає аналізу всіх природних і соціальних явищ. Просторово інтегровані мультиспектральні дані ЕО дають змогу з достатньою достовірністю визначати ключові еколого-біофізичні параметри, аналізувати відповідні соціально-екологічні ризики. Відносно просту модель для оцінки ризику LD можна застосувати за допомогою рівнянь, наданих FAO/UNEP. Для цього необхідні топографічні, кліматичні та ландшафтні параметри постраждалих територій.

Процес попередження через EWS потребує віддаленого комп’ютерного обладнання для швидкого отримання результатів і надання їх особам, які приймають рішення. Хмарні обчислення є найпоширенішим способом виконання віддаленої обробки даних. Він включає такі інструменти та програми, як сховище даних, сервери, бази даних, мережі та програмне забезпечення, які потребують стандартизації, оптимізації та алгоритмічної підтримки. Крім того, платформи хмарних обчислень оснащені математичними підходами для обробки даних і прийняття рішень. Зокрема, аналіз систем із кількома станами та дерев нечітких рішень корисний для відновлення відсутніх даних про земний покрив та класифікації супутникових зображень.

Європейські та міжнародні ініціативи. Проблеми LD, які розглядаються в цій пропозиції, безпосередньо пов’язані з основними компонентами екологічної та соціально-економічної політики Європейського агентства з навколишнього середовища, Ради Європейського Союзу, Конвенції ООН по боротьбі з опустелюванням, Генеральної Асамблеї ООН та Офіс Організації Об’єднаних Націй зі зменшення ризику стихійних лих. Політика присвячена сталому розвитку, кліматичним діям і навколишньому середовищу, вирубці лісів і опустелюванню, оцінці та прогнозуванню ризиків і розвитку системи раннього попередження.

Оригінальність та інноваційність діяльності. Незважаючи на те, що дані й алгоритми на основі EO, як описано в сучасному стані техніки, широко використовуються на глобальному та континентальному рівнях, застосування для конкретних цілей Проекту потребує нової теоретичної та технологічної бази. Наприклад, застосування методів RS до різних компонентів конкретної пустельної екосистеми вимагає міждисциплінарної співпраці місцевих спеціалістів із зовнішніми експертами, що забезпечує досвід моніторингу LD та оцінки ризиків у різних середовищах. Методи RS інтенсивно використовуються в розвинутих західноєвропейських сусідніх країнах, але дослідження антропогенного впливу як драйвера LD створює виклик. Таким чином, для самого ЄС прототип EWS сприятиме запобіганню можливого соціально-економічного впливу, що спровокує міграцію в пошуках більш сприятливих умов.

Обґрунтованість запропонованої методики. Загальна методологія

LD – це зменшення або втрата біологічної та економічної продуктивності та складності наземних екосистем, включаючи ґрунти, рослинність, іншу біоту та екологічні, біогеохімічні та гідрологічні процеси, які в них діють. Цей процес призводить до зміни функціональності ґрунту, кількісного та якісного погіршення властивостей землі, втрати родючості, що призводить до ерозії ґрунту, засолення, ущільнення ґрунту, заболочування та забруднення ґрунту, а в екстремальних умовах – до повного знищення ґрунту. обкладинка. RS та використання відповідних методів обробки та інтерпретації даних будуть інтегровані для систематичного моніторингу та оцінки LD, включаючи синтез даних та аналіз відповідних ризиків.

Огляд методологічного підходу, запропонованого EWALD, показано на рис. 2. Проект зосереджений на розробці концептуальної основи та технологічних інструментів EWS для LD на основі EO. Загальна ідея EWS полягає в об’єднанні практик моніторингу, прогнозування, попередження та реагування для покращення готовності та зменшення ризиків, пов’язаних із LD. EWS має справу з двома загальними типами LD, які підходять для тестових регіонів України та Марокко. Вони викликані, відповідно, природною та антропогенною діяльністю:

1. Опустелювання, що описує умови, схожі на пустельні, що є результатом процесів LD, є насамперед проблемою в посушливих та субгумідних районах, де культивовані родючі зрошувані землі можуть бути перетворені на безводні й мляві пустелі. Ключовими результатами процесів LD тут є зниження родючості ґрунту, що призводить до втрати рослинності та врожаю, що призводить до подальшого дефіциту води, умов посухи та аридизації ґрунтів, ущільнення ґрунту, засолення через високу швидкість випаровування та нестабільний водний баланс.
2. Антропогенні фактори, у тому числі засмічення землі, надмірне зариблення, надмірний випас худоби, неправильне використання дренажних систем, використання ґрунту через надмірну культивацію, неналежне використання добрив, вирубка лісів та відсутність скоригованої практики землеустрою.

18 січня 2023 року відбулась зустріч партнерів Проекту EWALD у Лісабоні в університеті Lusofona, де було обговорено та визначено дорожню карту проекту для першого етапу.

Команда компанії ЕСОММ Со взяла активну участь у цьому заході, де ознайомила присутніх зі своєю діяльністю та новітніми технологіями ArcGIS від ESRI для застосування у Проекті.