Detección de contaminación térmica de reservorios urbanos por el método de radiometría IR en el ejemplo del Lago Kenon, Zabaykalsky krai

Los cuerpos de agua son una parte integral del entorno urbano: ríos, lagos, embalses, etc. La infraestructura de la ciudad afecta su condición, en particular, la contaminación, incluido el calor. Esto puede conducir a un aumento de fito y zooplancton, incluidas las algas verdeazuladas. Conducen a la...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Gurulev, Alexander A., Kazantsev, Vyacheslav A.
Formato: Online
Idioma:eng
Publicado: Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua 2022
Acceso en línea:https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/14629
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spelling NEXO146292022-08-08T23:21:03Z Detection of thermal pollution of urban reservoirs using the method of IR-radiometry based on the example of the Lake Kenon, Zabaykalsky Krai Detección de contaminación térmica de reservorios urbanos por el método de radiometría IR en el ejemplo del Lago Kenon, Zabaykalsky krai Gurulev, Alexander A. Kazantsev, Vyacheslav A. Thermal pollution Urban reservoir Infrared range Lansat-8 contaminación térmica embalse urbano rango infrarrojo Lansat-8 Water bodies (e.g., rivers, lakes, and reservoirs) are an integral part of the urban environment. The infrastructure of the city affects their condition, in particular, pollution, including heat, which can lead to an increase in phyto- and zooplankton, including blue-green algae, and the appearance of toxins in the water. Identification of places where warm water is discharged into reservoirs is an urgent task. One of the methods of solving this problem is the monitoring of reservoirs from space. Thus, with the help of infrared satellite images, thermal anomalies are visible. In the work, we studied Lake Kenon located in the city of Chita. The satellite images were obtained from the Lansat-8. The channels used were 10 and 11, with a resolution of 60 meters. We revealed that (1) the optimal time for detecting thermal anomalies is the time before freezing in calm weather; (2) the cause of the thermal anomaly of this reservoir is a thermal power plant; (3) analysis of the last 5 years has shown that the water area with an increased surface temperature of the reservoir does not change; (4) the temperature gradient between cold and warm areas is 5°C; (5) the area of the heat spot does not exceed 10% of the total area of the lake. The above conclusions were confirmed using field measurements. Los cuerpos de agua son una parte integral del entorno urbano: ríos, lagos, embalses, etc. La infraestructura de la ciudad afecta su condición, en particular, la contaminación, incluido el calor. Esto puede conducir a un aumento de fito y zooplancton, incluidas las algas verdeazuladas. Conducen a la aparición de toxinas en el agua. La identificación de los lugares donde se descarga agua caliente en los embalses es una tarea urgente. Uno de los métodos para resolver este problema es el monitoreo de reservorios desde el espacio. Entonces, con la ayuda de imágenes satelitales infrarrojas, las anomalías térmicas son visibles. En el trabajo, los autores estudiaron el lago Kenon ubicado en la ciudad de Chita. Las imágenes de satélite se obtuvieron del Lansat-8. Los canales utilizados son el 10 y el 11, con una resolución de 60 metros. Se demostró: (1) el tiempo óptimo para detectar anomalías térmicas es el tiempo antes de congelarse en tiempo tranquilo; (2) la causa de la anomalía térmica de este embalse es una central térmica; (3) el análisis de los últimos cinco años ha demostrado que el área de agua con una temperatura superficial aumentada del embalse no cambia; (4) el gradiente de temperatura entre las áreas frías y cálidas es de 5°C; (5) el área del punto de calor no exceda el 10% del área total del lago. Las conclusiones anteriores fueron confirmadas por mediciones de campo. Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua 2022-06-30 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Peer-Reviewed Article Artículo revisado por pares application/pdf https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/14629 10.5377/nexo.v35i02.14629 Nexo Scientific Journal; Vol. 35 No. 02 (2022); 527-532 Nexo Revista Científica; Vol. 35 Núm. 02 (2022); 527-532 1995-9516 1818-6742 eng https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/14629/17351 Copyright (c) 2022 Universidad Nacional de Ingeniería http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
institution Universidad Nacional de Ingeniería
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author Gurulev, Alexander A.
Kazantsev, Vyacheslav A.
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