Вибухи на трубопроводах нафти стають серйозною загрозою для екологічної безпеки. Актуальність даного дослідження полягає у вивченні наслідків подібних інцидентів та їх впливу на довкілля. Мета дослідження полягала в оцінці масштабу пожежі та ступеня забруднення повітря діоксидом азоту та оксидом вуглецю після вибуху трубопроводу. Використані методи дослідження включали аналіз супутникових зображень за допомогою нормалізованого вегетаційного індексу рослинності, нормалізованого коефіцієнту горіння диференційованого нормалізованого індексу різниці рослинності та диференційованого нормалізованого коефіцієнту горіння, з подальшим виявленням горілих місць за допомогою методу порогових значень. Застосування таких передових методів дистанційного зондування Землі, як дані супутників Sentinel-2 та Sentinel-5P, дозволило провести аналіз наслідків вибуху нафтопроводу та подальшої пожежі, що сталася 30.09.2023 біля села Стримба Надвірнянського району Івано-Франківської області. Додатково проведено аналіз викидів шкідливих речовин у повітря, отриманих зі супутника Sentinel-5P, із подальшою візуалізацією за допомогою мови програмування Python та здійсненим статистичним аналізом. Отримані результати включають розрахунок площі пожежі, яка становить близько 2,5 га, та виявлення підвищення рівня діоксиду вуглецю та оксиду вуглецю вище норми після пожежі. Використано методи перетворення одиниць концентрації, отриманих за допомогою супутникових спостережень, у приземну концентрацію. Проведена валідація отриманих результатів із даними вимірюваннями на поверхні підтверджує дані дослідження щодо забруднення азотом діоксиду та оксидом вуглецю. Після пожежі концентрації складали від 0,46 до 0,58 мл/м³ для діоксид азоту та 9,86 мл/м³ для оксид вуглецю. Ці результати дослідження є важливими для визначення невеликих пожеж внаслідок вибуху трубопроводу та для практичного розуміння специфіки викидів шкідливих речовин під час пожеж такого типу
Отримано 18.01.2024
Доопрацьовано 24.04.2024
Прийнято 31.05.2024
[1] A 15-fold increase in soot was recorded. What is known about air emissions in the Ivano-Frankivsk Region due to the oil pipeline fire. (2023). Retrieved from https://suspilne.media/ivano-frankivsk/585121-zafiksuvali-zbilsenna-sazi-u-15-raziv-so-vidomo-pro-vikidi-u-povitra-na-frankivsini-cerez-pozezu-naftoprovodu/.
[2] Astola, H., Häme, T., Sirro, L., Molinier, M., & Kilpi, J. (2019). Comparison of Sentinel-2 and Landsat 8 imagery for forest variable prediction in Boreal Region. Remote Sensing of Environment, 223, 257-273. doi: 10.1016/j.rse.2019.01.019.
[3] Babushka, A., Babiy, L., Chetverikov, B., & Sevruk, A. (2021). Research of forest fires using remote sensing data (on the example of the Сhornobyl exclusion zone). Geodesy, Cartography and Aerial Photography, 94, 35-43. doi: 10.23939/istcgcap2021.94.035.
[4] Boer, M.M., Macfarlane, C., Norris, J., Sadler, R.J., Wallace, J., & Grierson, P.F. (2008). Mapping burned areas and burn severity patterns in SW Australian eucalypt forest using remotely-sensed changes in leaf area index. Remote Sensing of Environment, 112(12), 4358-4369. doi: 10.1016/j.rse.2008.08.005.
[5] Digavinti, J., & Manikiam, B. (2021). Satellite monitoring of forest fire impact and regeneration using NDVI and LST. Journal of Applied Remote Sensing, 15(4), article number 042412. doi: 10.1117/1.jrs.15.042412.
[6] Dindaroglu, T., Babür, E., Yakupoğlu, T., Rodrigo‐Comino, J., & Cerdà, A. (2021). Evaluation of geomorphometric characteristics and soil properties after a wildfire using Sentinel-2 MSI imagery for future fire-safe forest. Fire Safety Journal, 122, article number 103318. doi: 10.1016/j.firesaf.2021.103318.
[7] Experts investigated air quality in Strymba after oil pipeline accident. (2023). Retrieved from https://www.blitz.if.ua/news/fakhivtsi-doslidili-stan-povitrya-u-strimbi-pislya-avarii-na-nafroprovodi-rezultati.
[8] Faruque, M.J., Vekerdy, Z., Hasan, M.Y., Islam, K.Z., Young, B., Ahmed, M.T., Monir, M.U., Shovon, S.M., Kakon, J.F., & Kundu, P. (2022). Monitoring of land use and land cover changes by using remote sensing and GIS techniques at human-induced mangrove forests areas in Bangladesh. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 25, article number 100699. doi: 10.1016/j.rsase.2022.100699.
[9] Finch, D.P., Palmer, P.I., & Zhang, T. (2022). Automated detection of atmospheric NO2 plumes from satellite data: A tool to help infer anthropogenic combustion emissions. Atmospheric Measurement Techniques, 15(3), 721-733. doi: 10.5194/amt-15-721-2022.
[10] Hyoungjin, Y., & Jeong, J. (2019). Detection of forest fire and NBR mis-classified pixel using multi-temporal Sentinel-2A images. Korean Journal of Remote Sensing, 35(6(2)), 1107-1115. doi: 10.7780/kjrs.2019.35.6.2.7.
[11] Key, C.H., & Benson, N.C. (2006). Landscape assessment (LA): Sampling and analysis methods. In D.C. Lutes (Ed.), Firemon: Fire effects monitoring and inventory system (pp. LA-1-LA-51). Fort Collins: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Rocky Mountain Research Station.
[12] Kurnaz, B., Bayik, C., & Abdikan, S. (2020). Forest fire area detection by using Landsat-8 and Sentinel-2 satellite images: A case study in Mugla, Turkey. doi: 10.21203/rs.3.rs-26787/v1.
[13] Lentile, L.B., Holden, Z.A., Smith, A.M.S., Falkowski, M.J., Hudak, A.T., Morgan, P., Lewis, S.A., Gessler, P.E., & Benson, N.C. (2006). Remote sensing techniques to assess active fire characteristics and post-fire effects. International Journal of Wildland Fire, 15(3), 319-345. doi: 10.1071/wf05097.
[14] Li, M., McDonald, B.C., McKeen, S.A., Eskes, H., Levelt, P., Francoeur, C., Harkins, C., He, J., Barth, M., Henze, D.K., Bela, M.M., Trainer, M., de Gouw, J.A., & Frost, G.J. (2021). Assessment of updated fuel‐based emissions inventories over the contiguous United States using TROPOMI NO2 retrievals. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 124(24), article number e2021JD035484. doi: 10.1029/2021JD035484.
[15] Magro, C., Nunes, L., Gonçalves, O.C., Neng, N.R., Nogueira, J.M.F., Rego, F.C., & Vieira, P. (2021). Atmospheric trends of CO and CH4 from extreme wildfires in Portugal using Sentinel-5P TROPOMI level-2 data. Fire, 4(2), article number 25. doi: 10.3390/fire4020025.
[16] Miyazaki, K., Eskes, H., Sudo, K., Boersma, K.F., Bowman, K.W., & Kanaya, Y. (2017). Decadal changes in global surface NOx emissions from multi-constituent satellite data assimilation. Atmospheric Chemistry and Physics, 17(2), 807-837. doi: 10.5194/acp-17-807-2017.
[17] Morante-Carballo, F., Bravo-Montero, L., Carrión-Mero, P., Velástegui-Montoya, A., & Berrezueta, É. (2022). Forest fire assessment using remote sensing to support the development of an action plan proposal in Ecuador. Remote Sensing, 14(8), article number 1783. doi: 10.3390/rs14081783.
[18] Morillas, C., Álvarez, S., Serio, C., Masiello, G., & Martínez, S. (2024). TROPOMI NO2 Sentinel-5P data in the community of Madrid: A detailed consistency analysis with in situ surface observations. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 33, article number 101083. doi: 10.1016/j.rsase.2023.101083.
[19] Peiro, H.E., Kurt, A., & Crowell, S. (2022). Combustion efficiency observed with CO and NO2 TROPOMI data: A first counties scale study during the 2020 fires of California. ESS Open Archive. doi: 10.1002/essoar.10511087.1.
[20] Pelletier, F., Eskelson, B.N.I., Monleón, V.J., & Tseng, Y.-Ch. (2021). Using Landsat imagery to assess burn severity of national forest inventory plots. Remote Sensing, 13(10), article number 1935. doi: 10.3390/rs13101935.
[21] Pope, R.J., Kerridge, B.J., Siddans, R., Latter, B.G., Chipperfield, M.P., Arnold, S.R., Ventress, L.J., Pimlott, M.A., Graham, A.M., Knappett, D.S., & Rigby, R. (2021). Large enhancements in southern hemisphere satellite‐observed trace gases due to the 2019/2020 Australian wildfires. Journal of Geophysical Research. Atmospheres, 126(18), article number e2021JD034892. doi: 10.1029/2021JD034892.
[22] Rouse, J.W., Haas, R.H., Schell, J.A., & Deering, D.W. (1973). Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS. In Third Earth resources technology Satellite-1 symposium (pp. 309-317). Washington: Goddard Space Flight Center.
[23] S5P Mission Performance Centre nitrogen dioxide [L2__NO2___] readme. (2023). Retrieved from https://sentinel.esa.int/documents/247904/3541451/Sentinel-5P-Nitrogen-Dioxide-Level-2-Product-Readme-File.
[24] S5P mission. (n.d.). Retrieved from https://sentiwiki.copernicus.eu/web/s5p-mission.
[25] S5P products. (n.d.). Retrieved from https://sentinels.copernicus.eu/web/sentinel/technical-guides/sentinel-5p/products-algorithms.
[26] Savenets, M., Osadchyi, V., Komisar, K., Zhemera, N., & Oreshchenko, A. (2023). Remotely visible impacts on air quality after a year-round full-scale Russian invasion of Ukraine. Atmospheric Pollution Research, 14(11), article number 101912. doi: 10.1016/j.apr.2023.101912.
[27] Savenets, M.V., Osadchyi, V.I., & Oreshchenko, A.V. (2021). Atmospheric air quality monitoring over the territory of Ukraine with specification over the cities using Sentinel-5P satellite data. Herald of National Academy of Sciences of Ukraine, 3, 50-58. doi: 10.15407/visn2021.03.050.
[28] Sentinel Hub platform. (n.d.). Retrieved from https://www.sentinel-hub.com/.
[29] Walz, J.H., & Weber, K.T. (2021). Identifying actively growing vegetation using NDVI threshold values. Pocatello: Idaho State University. doi: 10.13140/RG.2.2.18166.93769.
[30] Wan, N., Xiong, X., Kluitenberg, G.J., Hutchinson, J.M.S., Aiken, R., Zhao, H., & Lin, X. (2023). Estimation of biomass burning emission of NO2 and CO from 2019-2020 Australia fires based on satellite observations. Atmospheric Chemistry and Physics, 23(1), 711-724. doi: 10.5194/acp-23-711-2023.
[31] Yilmaz, O.S., Acar, U., Sanli, F.B., Gulgen, F., & Ates, A.M. (2023). Mapping burn severity and monitoring CO content in Türkiye’s 2021 wildfires, using Sentinel-2 and Sentinel-5P satellite data on the GEE platform. Earth Science Informatics, 16, 221-240. doi: 10.1007/s12145-023-00933-9.
[32] Zennir, R., & Khallef, B. (2023). Forest fire area detection using Sentinel-2 data: Case of the Beni Salah National Forest ‒ Algeria. Journal of Forest Science, 69(1), 33-40. doi: 10.17221/50/2022-jfs.
[33] Zibtsev, S., Pasternak, V., Vasylyshyn, R., Myroniuk, V., Sydorenko, S., & Soshenskyi, O. (2024). Assessment of carbon emissions due to landscape fires in Ukraine during war in 2022. Ukrainian Journal of Forest and Wood Science, 15(1), 126-139. doi: 10.31548/forest/1.2024.126.