ПОЛИНОМИЯЛЫҚ РЕГРЕССИЯ АРҚЫЛЫ АЛАКӨЛ КӨЛІНДЕГІ СУ КӨЛЕМІНІҢ ӨЗГЕРІСІНМОДЕЛЬДЕУ

2024

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.51889/2959-5894.2023.84.4.010
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Мониторинг уровня и объема воды помогает обнаружить возможные изменения в расходе воды, а также увеличении или уменьшении уровня объема воды, что может указывать на изменение пути течения или предупреждать о потенциальном затоплении на уровне поверхности. В данной работе для получения данных об уровне и площади водыозера Алаколь мы использовалиспутниковую альтиметрию и оптическое дистанционное зондирование. Площадь воды рассчитали с помощью метода нормализованного разностного водного индекса с использованием ряда данных Sentinel-2. С сервиса Hydroweb получены данные об уровне воды и далее использовали модель полиномиальной регрессии для определения площади воды. Эту же регрессионную модель мы используем для преобразования площади воды, рассчитанную с использованием данных Sentinel-2, в уровень воды. Наконец, изменения объема воды рассчитываем по формуле Герона. Анализ полученных результатов показывает сезонную корреляцию изменений уровня воды и объема воды. Интерполированный уровень воды, рассчитанный с помощью данных Hydroweb, показывает хорошее совпадение с уровнем воды, рассчитанным по данным Sentinel-2, с коэффициентом корреляции равным 0,78. Судың деңгейі мен көлемін бақылау су шығынындағы ықтимал өзгерістерді және су деңгейінің жоғарылауын немесе азаюын анықтауға көмектеседі, сонымен қатар ағын жолының өзгеруін немесе жер бетіндегі су тасқыны туралы деректерді беруі мүмкін. Бұл жұмыста Алакөл көлінің су деңгейі мен ауданы туралы мәліметтерді алу үшін біз спутниктік альтиметрия мен оптикалық қашықтықтан зондтауды қолдандық. Судың ауданың Sentinel-2 деректерін қолдана отырып, судың нормаланғанайырымдықиндексі әдісімен есептедік. Hydroweb қызметінен су деңгейі туралы деректер алынып, ары қарай судың ауданын анықтау үшін полиномиялық регрессия моделін қолдандық. Дәл осы регрессия моделін Sentinel-2 деректерінің көмегімен есептелген су ауданын су деңгейіне түрлендіру үшін пайдаланамыз. Ең соңында, су көлемінің өзгеруін Герон формуласымен есептейміз. Алынған нәтижелердің талдауы су деңгейі мен су көлемінің арасындағы маусымдық өзгеру корреляциясын көрсетті. Hydroweb деректері арқылы есептелген интерполяцияланған су деңгейі Sentinel-2 деректері арқылы есептелген су деңгейімен корреляция коэффициенті 0,78-ге тең жақсы сәйкестікті көрсетті. Water level and water volume monitoring can help identify possible changes of water flow, as well as water volume changes, which can suggest alteration of waterway flow and potential surface level flooding. In this work, we used satellite altimetry and optical remote sensing to obtain data on the water level and area of Lake Alakol. Water area was calculated using the normalized difference water index method using the Sentinel-2 data series. Water level data was obtained from the Hydroweb service and a polynomial regression model was then used to determine the water area. We use the same regression model to convert water area calculated using Sentinel-2 data to water level. Finally, we calculate changes in water volume using Heron’s formula. Analysis of the results obtained shows a seasonal correlation between changes in water level and water volume. The interpolated water level calculated using Hydroweb data shows good agreement with the water level calculated from Sentinel-2 data, with a correlation coefficient of 0.78.