Разработка методики оценки геоэкологической обстановки в водах Окотского моря на основе спутниковый данных MODIS

Краткое описание

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ...5

1. СИСТЕМА ГЛОБАЛЬНЫХ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ИЗМЕНЕНИЙ ОХОТСКОГО МОРЯ; РОЛЬ И МЕСТО ФИТОПЛАНКТОНА...10

1.1. Роль фитопланктона в экологических исследованиях...10

1.2. Проблема глобального потепления на Земле...14

1.3. Явление парникового эффекта...15

1.4. Трансграничные переносы...18

1.5. Роль морской биоты в процессе самоочищения окружающей среды...20

1.6. Глобальные факторы, воздействующие на интенсивность трансформации углерода фитопланктоном (явление Эль-Ниньо )...22

1.7. Роль фитопланктона как индикатора антропогенных загрязнений...23

1.8. Характер изменчивости и факторы роста фитопланктона в Охотском море...25

1.9. Исследование динамики концентрации хлорофилла-а и ее связи с температурой воды в ключевых точках Охотского моря и прилегающих акваториях...26

1.10. Методы прогнозирования распространения тепла в поверхностном слое океана по спутниковой информации...40

2. БИООПТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ ОЦЕНКИ КОНЦЕНТРАЦИИ ХЛОРОФИЛЛА-А ПО СПУТНИКОВОЙ ИНФОРМАЦИИ:...44

2.1. Набор данных SeaBAM...45

2.2. Алгоритмы оценивания хлорофилла...48

2.2.1. Полуаналитические модели...48

2.2.2. Эмпирические алгоритмы...49

2.3. Новые формулировки эмпирических алгоритмов после проверки на данных

SeaB AM...53

2.3.1. Алгоритмы ОС2, модифицированные кубические полиномы...53

2.3.2. Алгоритм максимального отношения каналов (OG4)...54

2.4. Разработка оптимальной структуры регионального биооптического алгоритма;...56

2.4.1. Оценки ошибок биооптических алгоритмов...57

2.4.2. Классификация биооптических данных и расчет регрессионных параметров...61

3. КОСМИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ЦВЕТНОСТИ МОРСКОЙ ВОДЫ...70

3.1. Разновидности фитопланктона:...70

3.2. Дистанционные исследования фитопланктона...71

3.3. Цвет моря...72

3.4. Спектральные характеристики морской воды...74

3.5. Желтая субстанция и суспензии частиц...76

3.6. Исследование цвета моря со спутников...77

3.7. Классификация биооптических свойств - морской воды...79

3.8. Метод размытой многопараметрической классификации и его применение для биооптической классификации вод Охотского моря...81

4. ПРОГРАММНЫЕ И ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА ВИЗУАЛИЗАЦИИ И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ MODIS...92

4.1. Прием информации по проекту MODIS...92

4.2. Цветные изображения в визуальном анализе спутниковых данных...97

4.2.1. Шаги по созданию цветных изображений...98

4.2.2. Мнимые цветные композиции...101

4.2.3. Визуализация в исследованиях первичной продуктивности фитопланктона...;...103

4.2.4. Детализированные полноцветные образы...104

4.2.5. Методы автоматизированного построения детализированных полноцветных образов...106

4.2.6. Математическая формализация метода автоматизации построения цветных изображений...107

4.3. Средства визуализации и анализа данных MODIS...Ill

4.3.1. Среда программирования IDL...112

4.4. Формат данных HDF...112

4.4. Атрибуты графического пользовательского интерфейса системы IDL..113

ЗАКЛЮЧЕНИЕ...123

ЛИТЕРАТУРА...126

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Примеры цветных изображений со спутника MODIS...136

ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Пример расчета калибровочных коэффициентов с критерием оптимальности по Парето...138
Введение

5 ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Геоэкологические исследования основаны на

применении; знаний? о геосферных оболочках Земли. Объектом исследований геоэкологии является обнаружение механизмов влияния природных и техногенных факторов на изменения геосферных оболочек[1,4].

Особенностью геоэкологического метода исследования следует считать экологическую составляющую, связанную с вовлечением в процесс исследования объектов живой природы на поверхности суши или в океане. В связи с активизацией освоения природных ресурсов и возрастанием; антропогенных воздействий на природную среду оценка геоэкологических обстановок акваторий становится все более актуальной. Направленность геоэкологических исследований на Дальнем Востоке обусловливается, в первую очередь, наличием разведанных рентабельных месторождений нефти и: газа на шельфе Сахалина (охотоморское побережье) и; перспективой их дальнейшей разработки. Следует учитывать интересы важнейшей для; экономики Дальнего Востока рыбной г отрасли. В этом свете оценка состояния; водных объектов в районах добычи и транспортировки углеводородного сырья и воздействий на жизнедеятельность организмов вблизи этих объектов должны быть в центре внимания геоэкологии.

Проводить оценку геоэкологических обстановок в океане контактными методами* непродуктивно по? причине трудоемкости и высокой затратности проведения экспедиций. Кроме того, судовыми измерениями невозможно выполнять оперативные оценкш геоэкологических обстановок на большой акватории. Перспективным методом являются дистанционные измерения с помощью сканирующих устройств, установленных на искусственных спутниках Земли; В океане оценки геоэкологических обстановок могут проводиться; на основе анализа цветности поверхностных вод. Основным; вкладчиком в цветность поверхности воды является фитопланктон, в связи • с чем пространственно-временные распределения фитопланктона являются

6

индикатором изменений окружающей среды и могут применяться для оценки геоэкологических обстановок с применением данных дистанционного зондирования

Цель и задачи исследования. Работа носит методический характер и

посвящена исследованию весьма актуальной проблемы разработки региональных алгоритмов дешифрирования космических изображений, получаемых с многоканальных цветных сканеров, и их применению для анализа; характера геоэкологической обстановки, поскольку использование спутниковых данных в геоэкологических исследованиях пока еще весьма затруднено из-за отсутствия апробированных методик обработки и интерпретации спутниковых данных. Цель работы - разработка методики анализа геоэкологической обстановки в водах Охотского моря по спутниковым данным MODIS на основе информации о состоянии фитопланктона. Для достижения цели решались следующие задачи:

1. Разработки классификации для анализа характера геоэкологической обстановки по состоянию хлорофилла в поверхностном слое воды;

2. Технологической реализации посредством разработки региональных алгоритмов восстановления океанографических параметров;

3. Выявления классов геоэкологических обстановок, на морской поверхности в разных диапазонах спектра;

4. Разработки информационной технологии приема и дешифрирования данных дистанционного зондирования;

Основные положения, выносимые на защиту

Воды Охотского моря делятся на классы, отражающие различную геоэкологическую обстановку, на основании определения состояния планктона по данным спутниковой информации.

- Расчет концентрации хлорофилла-а для Охотского моря выполняется по региональному алгоритму, основой для разработки которого послужил проведенный сравнительный анализ спутниковых и судовых данных.

7

- Методика определения цветности вод по спутниковым данным позволяет производить оценки качественных и количественных параметров состояния» геоэкологических обстановок.

- Алгоритмически-программные средства выборки данных и расчета информационных продуктов позволяют реализовывать технологии автоматического преобразования многоканальных спутниковых данных. Фактические данные. Для^ района? Охотского моря в настоящее время; доступны ежедневные 36-канальные спутниковые: данные американского сканера MODIS. Приемная, антенна установлена в г. Южно-Сахалинске. В• районе полудня принимаются два спутниковых снимка с разницей во времени ~ 1.5 часа: Геофизические: параметры,. рассчитываемые по данным MODIS, включают яркости восходящего излучения для каналов видимого спектра (405-420, 438-448, 483-493- 526-536, 546-556, 662-672, 673-683 и 743-753 nm километрового разрешения; каналов 459-479 и 545-565 nm 0.5 км; канала 620-670 nm 0.25 км разрешения), каналов инфракрасной области спектра 0.25 км, 0.5 км и 1 км разрешения, микроволновых каналов, нормализованные яркости восходящего излучения Lwn( ^i ) по каждому спутниковому каналу, концентрации хлорофилла-а и пигментов фитопланктона. Указанные параметры рассчитываются посредством алгоритмов атмосферной коррекции и глобальных биооптических алгоритмов, которые могут иметь значительные: погрешности, в: том числе, вследствие региональной специфики. Для» верификации спутниковых данных проводились специальные подспутниковые эксперименты, в которых осуществляется прямое сопоставление судовых и спутниковых данных. Для Охотского моря одним из наиболее достоверных источников информации о концентрации хлорофилла-а в настоящее время являются подспутниковые данные, сбор которых выполнен Тихоокеанским океанологическим институтом ДВО РАН с НИС «Надежда», на борту которого имеется аппаратура лазерной флюорометрии. В 2001-2002 году измерения в Охотском* море были выполнены в августе-сентябре и проводились в нескольких районах, включая Курильские острова, в шельфовой зоне северо-

8

западной части о. Сахалина, в зоне апвеллинга (банка Кашеварова), в центральной части Охотского моря, в районе юго-западного и юго-восточного побережья Камчатки. Практическое значение и реализация результатов исследования.

Практическая1 значимость заключается в возможности получать и анализировать информацию космических снимков, преобразованную региональными* алгоритмами? расчета параметров- океана, в частности; пространственно-временные распределения хлорофилла-а по спутниковым данным MGDIS в важнейших, с точки зрения геоэкологии, рыболовства и нефтедобывающей отрасли, районах Охотского моря с учетом региональных особенностей вод Охотского моря, а также данных подспутниковых измерений. Диссертация выполнена автором в соответствии! с планом научных исследований, проводимых СахНИРОи Сахалинским филиалом; ДВГИ? ДВО РАН при. поддержке грантов РФФИ- N 02-02-17795, ФЦП «Интеграция» N С0148 «Дальневосточный плавучий университет»,. ДВО РАН «Трансграничные переносы» N 03-108-1010. Теоретическая и методологическая основа исследований.

Разработкой биооптических алгоритмов t для расчета концентрации хлорофилла-а по спутниковым данным занимаются; уже в течении - нескольких десятилетий такие исследователи, как Давид Сигел (Калифорнийский университет, Санта-Барбара), Стефан Мариторена, Чарлз Маклэйн (Университет космических исследований НАС А, Мэриленд), Мати Кару (Политехнический университет, Калифорния), Сара Гарвер( Университет Южной Флориды, Санкт-Петербург), Джон Рейли (Исландский центр обеспечения океанического рыболовства, Наррагансетг) и др. Ими разработаны статистические и графические критерии для оценивания 2 полуаналитических и 15 эмпирических биооптических алгоритмов расчета концентрации пигментов фитопланктона, в том числе хлорофилла-а, по спутниковым данным в« SEAWIFS , охватывающих данные более 900 станций измерения концентрации хлорофилла-а SeaBAMi В качестве: подспутниковых измерений

9

брались данные из набора данных в Северном море, в арктических морях вблизи Канады, в Саргассовом море, в Калифорнийском заливе, северной Атлантике и др. Более 80 процентов измерений SeaBAM* проведены для открытого типа; вод Мирового океана; и лишь 20 процентов для прибрежного типа вод. В этих алгоритмах концентрация хлорофилла-а связывается со значениями яркости восходящего излучения для спутниковых каналов SEAWIFS. Такими же образом была произведена разработка алгоритмов для данных MODIS. Оперативный биооптический алгоритм для расчета концентрации» хлорофилла-а включен в математическое обеспечение станций; приема данных.

В процессе исследования учитывался опыт указанных авторов по анализу функциональных форм биооптических алгоритмов; а также по применению алгоритмов для различных диапазонов концентрации хлорофилла-а. Применялись методы линейного и нелинейного регрессионного анализа, линейного программирования, размытых множеств, факторного анализа, имитационного и ситуационного моделирования на основе: обработки данных MODIS.

Апробация работы. Основные положения диссертации, а также применяемые методы исследования; обсуждались на следующих конференциях и семинарах: «International conference in computer logic», г. Таллинн, 1988 г.; «4th IFAOIFORS Symposium LARGE SCALE SYSTEMS :THEORY AND APPLICATIONS», г. Цюрих, 1986 г.; «Проблемы и методы принятия решений в организационных системах управления»,Москва-Звенигород, 1988 г.; «9th IF AC Congress»,г. Будапешт, 1984 г., «5th IFAC/IFHVIFORS conference», Вена, 1986 г.; «Программные системы для' семиотического моделирования и ситуационного управления», г. Калининград, 1983 г.; «Визуализация; в исследованиях биоресурсов Мирового океана», г. Владивосток, 2001 г.; « Programming system IDL», г. Москва, 2002 г.; 3 SPIE Remote Sensing Symposium, 2002.

10

1. СИСТЕМА ГЛОБАЛЬНЫХ ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ИЗМЕНЕНИЙ ОХОТСКОГО МОРЯ; РОЛЬ И МЕСТО ФИТОПЛАНКТОНА

1.1. Роль фитопланктона в экологических исследованиях

Имеется, по крайней мере, несколько причин, по которым необходимо учитывать фитопланктон в экологических исследованиях.

Во-первых, фитопланктон - это начальное звено пищевых цепочек в море. Подобно траве на полях и листьям на деревьях от фитопланктона в конечном итоге зависит жизнь на земле, поскольку от них зависит питание животных. В океане микроскопические животные, названные зоопланктоном, используют поля фитопланктона как пастбища. Эти маленькие животные поедаются в итоге более крупным зоопланктоном, рыбами и самыми крупными из живущих на земле существ, синими китами.

Рис. 1.1.1. Глобальная картина распределения концентрации фитопланктона

11

со*

его

Рис. 1.1.2. Кругооборот двуокиси углерода

Во-вторых, также как и растения на земле, фитопланктону требуется свет, вода, углекислый газ и пища для роста. В океане никогда не бывает отсутствия воды, также вполне достаточно света вблизи поверхности воды. Океан изобилует двуокисью углерода, и если его концентрация снижается, то он через поверхность воды поступает из атмосферы. Основным фактором, ограничивающим распространение и рост фитопланктона, является наличие пищи. Пища (нитраты, фосфаты, силикаты и др.) в больших количествах находятся на глубине, в холодных водах океана. Всякий раз, когда эта вода поднимается к поверхности, поля фитопланктона удобряются и начинается его рост. Когда мы наблюдаем крупномасштабные распределения полей фитопланктона в океане, то одновременно можно видеть как близко они

12

связаны с теми областями океана, где происходит подъем глубинных вод к поверхности.

В-третьих, картины распределения фитопланктона ( рис. 1.1.1.) , которые мы наблюдаем, связаны как с физическими, так и биологическими явлениями. Обобщая сказанное в предыдущем пункте, всякий раз, когда смешиваются холодные и теплые воды, за счет ли течений, либо подъема к поверхности холодной воды из глубины, поверхность воды наполняется питательными веществами, что стимулирует рост;

В-четвертых, фитопланктон играет ключевую роль в экологии морских систем [17, 18, 27, 28], и изменения в картине распределения концентрации планктона могут иметь значительное влияние для экосистемы вцелом. Так как животные в любом случае включены в пищевые цепочки, начинающиеся от фитопланктона, то при его отсутствии цепочки нарушаются [2, 14, 23]. Жизнь в океане - это достаточно хрупкий баланс между физическими границами жизни и способностью живых существ обитать в этих границах.

Рис. 1.1.3. «Красные поля» фитопланктона

В-пятых, фитопланктон играет основную роль в глобальном кругообороте углекислого газа [55] (рис. 1.1.2. ). Даже в идеальных условиях фитопланктон живет всего около 1-2 суток. После чего погибает и падает на дно. Хотя фитопланктон занимает примерно 50% от общего процесса фотосинтеза, однако более 99.9% всего углекислого газа поглощенного живыми существами

13 находятся в морских донных отложениях в виде остатков погибшего планктона,

что показывает значение планктона в регулировании углекислого газа в атмосфере.

Бывает, что фитопланктон развивается; стимулируемый избыточным поступлением нитратов, которые поступают из сточных вод, либо смываемых в больших количествах с полей минеральных удобрений. Последствия могут быть весьма серьезными. Поля фитопланктона блокируют поступление солнечного света к донным растениям в мелких заливах и; эстуариях, устьях рек, что v может вызывать массовую гибель этих растений, которые, в свою очередь, служат кормовой базой для многих видов рыб и беспозвоночных, и их потеря может иметь ужасные экологические последствия. Кроме того, когда плотные поля планктона погибают, и он опускается на дно, то разложение бактериями таких органических отложений существенно снижает содержание кислорода в воде, которым дышат придонные рыбы, моллюски, крабы. И в течение многих лет были наблюдения массовой гибели этих существ при разложении полей фитопланктона. Есть также виды фитопланктона, которые представляют опасность для других видов фитопланктона. Наиболее изученным видом является "dinoflagellates"[60]; который? наблюдается при цветении т.н. «красных полей» (рис. 1.1.3.)-

Таким образом, рост фитопланктона, зависит от определенных условий, поэтому он является хорошим индикатором изменений в окружающей среде. По этой причине, а также из-за того, что он оказывает глобальное - влияние на климат, фитопланктон стоит на первом месте среди объектов «исследования не. только океанографов, но также ученых, занимающихся исследованием Земли.

Для количественной оценки первичной продукции на земной поверхности и в океане применяются спутниковые данные [22, 23, 49; 59]. Как правило, авторы экологических исследований используют индекс NDVI. [Заметим: NDVI был первоначально предназначен для спутников NOAA (National Oceanic and Atmospheric Admnistration ).. Этот инструмент в течении почти 20 лет используется для дистанционного зондирования земной; поверхности. О

14

помощью цветных сканеров (MODIS, SeaWiFS) индекс NDVI, на основе которого вычисляется первичная продукция [62], может рассчитываться как для земной, так и для. водной поверхности, и, таким? образом, можно получать глобальные значения первичной продукции? [86]. Концентрация* пигмента фитопланктона? хлорофилла-а может использоваться для? оценивания интенсивности процесса фотосинтеза, т.е., образования новых соединений^ углерода. В ? этом •; смысле; в; отличие от индекса NDVI (запас) , концентрация ? хлорофилла-а является динамической характеристикой* — генерации? новой океаническойбиомассы, включающей: соединения? углерода^из атмосферного углекислого; газа? [79]; Две: указанные характеристики! имеют важнейшее: значение для оценки * состояния переноса и трансформации* углерода i океаном; Поэтому данные дистанционного зондирования позволяют получать хорошие оценки г количества углерода, который трансформируется i растениями ? земли t и океана:, Это позволяет лучше понять происходящие на Земле климатические процессы, в частности, процессы глобального потепления: Спутниковые данные- позволяют различать природные изменения' циклов? углерода от изменений, вызванных деятельностью людей [80].

1.2. Проблема глобального потепления на Земле

Антропогенное воздействие ( вызванное человеческой деятельностью) на состав* атмосферы в» последнее: десятилетие вызвало порочный« круг самоусиления; глобального потепления* Земли. На диаграмме ( рис. 1.2Л. ) представлены, по; существу, все основные^ процессы, которые: влияют на процессы трансформации* и перемещения? масс углерода в земной? биосфере. ( Диаграмма взята из работы [80]?)

На* этой диаграмме резервуары«углерода ( где находятся»природные запасы углерода) показаны прямоугольниками, причем;в.качестве единиц углерода в резервуарах используются: гигатонны углерода: Потоки масс соединений углеродаs (перенос углерода между резервуарами)? представляется! в виде

15 стрелок, и единицы - гигатонны углерода в год. Гигатонна - имеет то же

порядок, что и 101э грамм.

Рис. 1.2.1. Основные процессы, связанные с переносом и трансформацией соединений углерода.

1.3. Явление парникового эффекта

В отсутствие земной атмосферы планета была бы очень холодной и лишенной жизни. Атмосфера содержит азот ( около 70 % ) и кислород (около 20 %), пары воды и в небольших количествах инертные газы типа неона и аргона. Земная атмосфера напоминает поверхность стекла, либо стенки теплицы, в связи с чем поверхность Земли остается теплой - парниковый эффект. Это происходит следующим образом: солнечная энергия поступает в виде коротковолнового излучения ( видимый свет); обратно в космос возвращается длинноволновое излучение ( инфракрасный спектр). Чем более нагрето тело, тем короче длина волны излучения, которую он испускает. Коротковолновое излучение легче проходит через атмосферу и нагревает Землю. Однако, часть длинноволнового излучения, которое Землей испускается, поглощается атмосферой. Углекислый газ, водяные пары и прочие газы в атмосфере поглощают длинноволновое излучение Земли. Таким

16

образом, Землей сохраняется часть энергии, которая могла бы уйти в космос. Концентрация углекислого газа в атмосфере существенно изменилась за

90*N

60*N -

30°N-

30°S-

60°S-

90°S_

Measurement Programs

NOAA CMDL Carbon Cycle Greenhouse Gases

¦60°N

-30°N

• Network Щ Observatory "4" Aircraft A Tower

90°N

-30°S

-60°S

90°S

100"E 140°E 180" 140"W 100°W 60°W 20*W 20"E

60'E 100-E

The NOAA CMDL Carbon Cycle Greenhouse (iases group operates 4 measurement programs. In situ measurements are made at the CMDL baseline observatories: Barrow, Alaska: Mauna Loa, Hawaii: Tuluila, American Samoa: and South Pole, Antarctica. The cooperative air sampling network include* samples I'rum fixed sites and osOMMvU ships. Measurements from tall tuwcrs and aircraB began in 1142. Presently, atmospheric carbon dioxide, methane, carbon monoxide, hydrogen, nitrous oxide, sulfur hcxaflouridc. and the stable isotopes of carbon dioxide and methane are measured. Group Chief: Dr. Pieter Tans. Carbon Cycle Greenhouse Ciases, Boulder. Colorado, (TO) 497-M78 (ptansta cnidl.noaa.gov. Imp:/ wwu.cmdl.noaa.gov/седо).

Monthly Mean Carbon Dioxide

NOAA CMDL Carbon Cvcle Greenhouse Cases

?

Q Q.

сч

О

о

380 i i i i 111111 1 1 1 1 1 1 I

370 ^ i • MAUNA ¦ SAMOA LOA - i

V SOUTH POLE • Д li -

360 - • 6 А Д • Ш i

350 -

t Л А Лг -

340 mm ШШ л

Щ

330 Щ -

щ Щ v -

320 1 I I I I I i i i i i i i i i i i 1 1 1 1 1

:=: i

7374 75 767778 798081 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 O1 02

YEAR

Atmospheric carbon dioxide mixing ratios delemiined from the continuous monitoring program* at the 4 NOAA CMDL baseline observatories. Principal investigator: Dr. Pieler Tans. NOAA CMDL Carbon Cycle Greenhouse Gases. Boulder. Colorado. (303 497-6678 (ptansfa-cmdl. noaa.gov, http://www.cmdl.noaa.gov/ccgg).

Рис 1.З.1. Международная исследовательская программа по изучению парникового эффекта.

17 последнее тысячелетие. До индустриальной революции уровень концентрации

углекислого газа в атмосфере оставался практически постоянным в течение тысячелетий. Поскольку человечество развило глобальную экономику, основанную на потреблении углеводородного сырья, то произошел нерегулируемый рост концентрации углекислого газа. Рост концентрации приводит к тому, что значительно меньшее количество длинноволновой энергии может испускаться Землей в космос. Многие ученые полагают, что это может привести к потеплению на Земле. Другие полагают, что другими факторами такое потепление может быть компенсировано.

Основной вопрос, с которым сталкиваются ученые при изучении парникового эффекта, - это! каким образом увеличение в атмосфере газа может влиять непосредственно на повышение средней температуры на Земле. Хотя почти s все ученые полагают, что температура Земли должна расти, предсказать точное значение величины такого роста; весьма трудная задача. Моделированием климата, основываясь на текущих изменениях, было-получено, что температура на Земле должна вырасти на 1.5 - 5.8 градуса к концу века. Среднее модельное значение роста глобальной температуры составило 2-3 градуса. Однако, имеется; некоторый, набор неопределенный параметров,, и эти неопределенности; влияют на модельные характеристики глобального потепления.

Например, загрязнения» воздуха заводами, сжигающими уголь , а- также выброс смога промышленными предприятиями г являются важными, факторами глобального потепления и ведут к росту концентрации ОО2. С другой стороны, зола ш смог могут усиливать отражательную способность атмосферы. Поверхность облаков будет отражать солнечный свет до того, как он достигнет поверхности Земли, что, в свою очередь, снизит величину солнечной энергии, поглощенной поверхностью Земли. Другой процесс - это лесные пожары. Пожары могут возникать в болотистых местах, где производится метан из органических веществ анаэробическими микробами ( бактерии; живущие без кислорода). Скорость роста концентрации метана в атмосфере в настоящее

Список литературы