Аннотация результатов, полученных в 2024 году
В рамках первого года реализации проекта были выполнены следующие работы. 1. Подготовлен аналитический обзор современной научно-технической, нормативной, методической литературы, затрагивающей область исследований и разработки, включая обзор научных информационных источников. 2. По результатам консультаций и запроса о «критически» важных продуктах для осуществления мониторинга окружающей среды Мурманского региона и прилегающих морских акваторий, определены основные параметры отображения и визуализации текущей и прогностической ситуаций на региональном геоинформационном портале мониторинга опасных явлений: - территориальные оценки рисков арктического природопользования; - гидрометеорологическая ситуация и опасные явления (сильный ветер, аномальные осадки и т. д.); - ледовая обстановка на внутренних водоемах (периоды становления и вскрытия ледовых поверхностей, ледовые заторы); - ледовая обстановка на морских акваториях; - пожарная обстановка; - загрязнения (в т.ч. нефтяные пятна) на морских водных поверхностях; - выбросы загрязнений в атмосферу; - иные параметры. При этом помимо уже используемых источников спутниковой информации, в частности спутников Landsat-8, -9, Sentinel-1 (А) и др., планируется переход на использование данных российских спутниковых систем, вопрос о такой возможности будет решаться в 2025 году. Помимо спутниковой и иной информации, получаемой напрямую с открытых информационных баз, основными дополнительными источниками и интернет-линками для закачки необходимой для работы портала информации планируется использовать: - Центр коллективного пользования системами архивации, обработки и анализа данных спутниковых наблюдений Института космических исследований Российской академии наук для решения задач изучения и мониторинга окружающей среды. - ВЕГА-Science (УНУ «ВS ИКИ-Мониторинг»), уникальную научную установку, предназначенную для решения научных задач изучения и мониторинга окружающей среды, в первую очередь ориентированную на анализ состояния растительного покрова. - Спутниковый сервис SEE THE SEA (STS), информационную систему, ориентированную на работу с данными спутниковых наблюдений для решения междисциплинарных задач исследования Мирового океана. - единую систему работы со спутниковыми данными ФГБУ "НИЦ "Планета", позволяющую работать с распределёнными архивами данных с доступом как к исходным данным, так и к продуктам тематической обработки. 3. Определена концепция и технические компоненты математического обеспечения и программного комплекса портала. Структура регионального портала включает в себя три основных крупных блока: блок входных данных, блок обработки, блок выходных данных с возможностью их визуализации с геопривязкой. Важнейшим в схеме является блок обработки, состоящий в совокупности из двух групп модулей: - модули расчетов и оценок параметров, входящих в портал, и представляющий, по сути, модули тематической обработки входящей информации спутниковых данных, данных БАС, сети контактных измерений и т. д.; - модули оценки и прогноза динамики изменчивости параметров, входящих в портал, и представляющий, по сути, расчетные модули прогностических моделей изменчивости заданных параметров. С технической стороны портал представляет собой совокупность сервисов, представленных в виде нескольких виртуальных машин на платформе виртуализации ProxMox. В рамках разработки портала предполагается использование технологии контейнеризации LXC, которая в отличии от KVM позволяет выполнять задачи с минимальными потерями производительности. В качестве основной операционной системы используется дистрибутив операционной системы Debian GNU/Linux с открытым исходным кодом. Для хранения данных используется СУБД PostgreSQL, как обладающая высокой производительностью, SQL-совместимой СУБД, с поддержкой отечественных разработчиков. Центральную часть разрабатываемого портала занимает платформа с открытым исходным кодом для разработки геоинформационных систем GeoNode, с использованием программного продукта GeoServer для обработки и хранения картографической информации. В целях моделирования и передачи результатов в основную систему для отображения данных с пространственной привязкой в рамках проекта разработан прототип модульного геоинформационного портала, в котором в качестве основного языка использован Python. Портал в тестовом режиме запущен, его Интернет-адрес: https://geo.mauniver.ru. 4. Сформулированы модификации существующих методов и алгоритмов обработки спутниковых данных и иной информации для решения региональных задач и начата их имплементация в региональный портал, в частности: 4.1 Создан веб-инструмент и проведена апробация методики анализа снимков спутников Landsat-8, -9 с целью мониторинга возникновения очагов лесных пожаров на территории Мурманской области на реальных архивных данных по произошедшим пожарам на Кольском полуострове, предоставленных МЧС России по Мурманской области за 2020 – 2022 года. 4.2 Разработаны методы машинного обучения для оценки ледовой обстановки на реках Мурманской области по данным спутников Sentinel-1 (А) и соответствующие программные модули с целью детектирования ледовых явлений на реках Мурманской области. Обучение модели было реализовано с классификацией на 3 класса (ледостав, открытая вода и ледовые явления межсезонья). 4.3 Разработан метод определения дат замерзания и очищения ото льда внутренних водоёмов по данным поляризационных измерений спутниковых микроволновых радиометров на частоте ~ 90 ГГц. Также для водохранилища предложена методика полуавтоматического определения сроков начала таяния льда, полного его очищения ото льда, начала ледостава и полного замерзания водохранилища. 4.4 На основе базовой матрично-индикаторной методики территориальных оценок рисков природопользования с использованием экспертного метода и метода Дельфи получены региональные матрицы составляющих территориальных рисков природопользования для локальных территориальных объектов Мурманской области: - матрица риск-фактор – риск-источник, размерностью 20*21; - матрица риск-объект – риск-фактор, размерностью 21*20. При этом выявлено, что: - наиболее значимыми риск-источниками для Мурманской области являются природные гидрометеорологические источники, а также водная инфраструктура (портовые комплексы, крупные причалы и т.п.) и военная инфраструктура; - наиболее уязвимыми риск-объектами являются экосистемы суши (включая речные и озерные экосистемы), охраняемые природные территории суши и названная выше водная инфраструктура. Полученные в ходе первого года реализации проекта результаты были доложены на 6 конференциях международного и всероссийского статусов. С целью более широкого распространения результатов проекта разработан и запущен сайт проекта: https://мониторинг-арктики.рф/.

Аннотация результатов, полученных в 2025 году
В рамках второго года реализации проекта были выполнены следующие работы: Осуществлено формирование ключевых компонентов регионального геоинформационного портала мониторинга окружающей среды Мурманской области (https://мониторинг-арктики.рф), нацеленного на комплексный, автоматизированный и регулярный анализ природных и антропогенных процессов в Арктическом регионе. На основе запросов региональных служб — МЧС, Управления по ГО и ЧС, Управления гидрометеорологии и мониторинга окружающей среды — были разработаны специализированные методики обработки спутниковых, модельных и данных беспилотных авиационных систем (БАС), ориентированные на решение практических задач экологического, гидрометеорологического и чрезвычайного характера. 1. Разработана и внедрена методика комплексного анализа гидрометеорологической обстановки, основанная на данных глобальных моделей реанализа NCEP CFSv2, ERA5 и MERRA‑2 с пространственным разрешением до 0,25° и временным шагом 3 часа. Методика включает интеграцию спутниковых данных с наземными измерениями гидрометеостанций УГМС Мурманской области, что существенно повышает точность локальных оценок. На базе этих данных в Институте космических исследований РАН реализован модуль численного моделирования WRF с разрешениями 15 км и 5 км, обеспечивающий прогноз температуры, ветра, осадков, влагосодержания и облачности для конкретных районов области. Вся продукция автоматически экспортируется в формате GeoTIFF с метаданными и приведена к единой проекции WGS84, что гарантирует совместимость с ГИС-платформами. Визуализация осуществляется в виде тематических карт, картограмм по административным районам и временных рядов, а также поддерживается совместный анализ метеоданных и спутниковых индексов (например, NDVI), позволяющий выявлять взаимосвязи между климатом и состоянием экосистем. 2. Для мониторинга растительного покрова разработана автоматизированная методика обработки мультиспектральных данных Landsat-8 и Sentinel-2. С использованием API сервиса Earth Explorer реализована регулярная загрузка снимков с заданными параметрами (координаты, дата, облачность), расчёт индекса NDVI и тематическая классификация изображений по степени развития растительности. На основе анализа данных высокого и среднего разрешения созданы актуализированные карты землепользования с учётом арктической специфики: выделены тундровые, лесные, болотные и антропогенные типы покровов. Валидация показала точность классификации по международным метрикам на уровне ~75 %, что делает продукт пригодным для оценки уязвимости территорий к климатическим и техногенным воздействиям. 3. Автоматизирован мониторинг ледовой обстановки в Белом и Баренцевом морях по радиолокационным снимкам Sentinel-1. Разработан алгоритм сегментации РСА-изображений (HH/HV-поляризация), включающий геометрическую привязку, перцентильный анализ яркости, морфологическую фильтрацию и контурный анализ для построения кромки льда. Метод успешно апробирован на данных за период с ноября 2024 по май 2025 года в Кандалакшском заливе: выявлены особенности формирования ледового покрова, обусловленные локальными течениями, и подтверждена возможность регулярного получения актуальной информации о положении кромки. Параллельно проводился мониторинг нефтяных загрязнений в акватории залива по данным Sentinel-1A/B и RADARSAT-2. За указанный период значимых разливов не зафиксировано; обнаруженные аномалии были интерпретированы как природные явления. 4. Для контроля качества атмосферного воздуха создана методика выявления залповых выбросов загрязняющих веществ (SO₂, NO₂, CO, CH₄) на основе данных TROPOMI (Sentinel-5P) и OMI (AURA). Особое внимание уделено предварительной обработке SO₂-данных: применён алгоритм гистограммной коррекции и учёт углов наблюдения, что повышает чувствительность к локальным источникам. Реализовано автоматическое формирование композитов (дневных, недельных, месячных), включая максимумы концентраций, что позволяет эффективно обнаруживать кратковременные эмиссии. Все продукты пространственно привязаны к территории области, снабжены метаданными и доступны через веб-интерфейс «ВЕГА-Science» и API ЦКП «ИКИ-Мониторинг». Интеграция со стационарными постами наблюдения позволяет не только подтверждать факт выброса, но и оценивать его пространственный масштаб и возможный источник. 5. Проведён анализ современных подходов к прогнозированию поведения лесных пожаров и распространения загрязнителей. Рассмотрены как классические модели (гауссова модель, метод Монте-Карло), так и перспективные методы на основе искусственного интеллекта — свёрточные нейронные сети (CNN), нечёткая логика и адаптивные нейросетевые системы. В контексте мониторинга разливов нефти учтены ключевые физико-химические процессы (адвекция, эмульгирование, испарение) и предложены методы дрейфового моделирования с учётом ветра (~3 % от скорости приводного ветра), течений и береговой геометрии. Отмечена особая сложность прогнозирования в условиях ледяного покрова, что требует дальнейших исследований. 6. Существенно развита матрично-индикаторная модель территориальных рисков. На основе экспертных оценок и метода Дельфи получены региональные матрицы «риск-фактор – риск-источник» (20×21) и «риск-объект – риск-фактор» (21×20), охватывающие как береговые, так и внутренние территории области. Выполнен переход к монетарной оценке рисков в соответствии с Постановлением Правительства РФ № 304: установлено, что наибольший ущерб (до 1,9 млрд руб.) может быть вызван техногенными авариями, перебоями в энергоснабжении и землетрясениями. Полученные данные позволяют целенаправленно планировать меры по снижению рисков и минимизации ожидаемого ущерба. 7. Архитектура портала переведена с прототипа на промышленную платформу NextGIS Web с использованием PostgreSQL/PostGIS и REST API. Развернута отказоустойчивая инфраструктура на базе ProxMox и LXC-контейнеров под управлением Debian GNU/Linux. Интегрированы три ключевых модуля: визуализации рисков, обработки данных БАС и агрегации метеоданных. Проведена комплексная кросс-валидация: результаты моделирования (например, зоны подтопления) сопоставлялись с актуальными снимками, данные по пожарам — с информацией МЧС, а все слои — с цифровой картой инфраструктурных объектов Мурманской области. Обеспечено взаимодействие портала с внешними аналитическими платформами, включая «ВЕГА-Science» и ЦКП «ИКИ-Мониторинг». Результаты представлены на сайте проекта: https://мониторинг-арктики.рф/