Разработка статистических моделей для оценки приземной концентрации метана по материалам космической съемки и данным метеопараметров тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Попов Никита Владиславович

• Попов Никита Владиславович
• кандидат наук
• 2026

Оглавление диссертации кандидат наук Попов Никита Владиславович

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОБЗОР ТЕКУЩИХ ТЕХНОЛОГИЙ ОБНАРУЖЕНИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ КОНЦЕНТРАЦИИ МЕТАНА В АТМОСФЕРЕ ПО ДАННЫМ ПРИЗЕМНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ И КОСМИЧЕСКИХ НАБЛЮДЕНИЙ

1.1. Обзор действующих сетей станций мониторинга метана в атмосфере глобального и регионального масштабов

1.1.1. Глобальная служба атмосферы (ГСА) (Global Atmosphere Watch)

1.1.2. Сеть наблюдений за содержанием углерода в общем столбе воздуха (TCCON)

1.1.3. Интегрированная сеть наблюдений за выбросами углерода (ICOS)

1.1.4. Сеть станций мониторинга парниковых газов ГГО Воейкова

1.1.5. Русско-японская сеть станций мониторинга парниковых газов (JR-STATION)

1.1.6. Научная обсерватория «Зотино» (ZOTTO)

1.2. Обзор средств и алгоритмов оценки концентраций метана по материалам космической съемки

1.2.1. Обзор приборов космического базирования для оценки концентрации метана

1.2.2. Обзор алгоритмов восстановления концентрации метана по материалам космической съемки

1.2.3. Общая характеристика средств и методов оценки концентрации метана по материалам космических съемок

Выводы по главе

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ СОЗДАНИЯ И АПРОБАЦИИ СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ ПРИЗЕМНОЙ КОНЦЕНТРАЦИИ МЕТАНА ПО МАТЕРИАЛАМ КОСМИЧЕСКОЙ СЪЕМКИ И ДАННЫМ МЕТЕОПАРАМЕТРОВ

2.1. Обоснование применяемых методов исследования

2.1.1. Критерии выбора данных наземных измерений

2.1.2. Критерии выбора материалов космической съемки

2.1.3. Анализ процессов, влияющих на концентрацию метана в районе наземных измерений

2.2. Подготовка данных наземных измерений и материалов космической съемки

2.3. Методика проведения корреляционного и регрессионного анализа

2.4. Методика апробации регрессионных моделей

Выводы по главе

ГЛАВА 3. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ ПРИМЕНЕНИЯ СОЗДАННЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ОЦЕНКИ ПРИЗЕМНОЙ КОНЦЕНТРАЦИИ МЕТАНА ПО МАТЕРИАЛАМ КОСМИЧЕСКОЙ СЪЕМКИ И ДАННЫМ МЕТЕОПАРАМЕТРОВ

3.1. Результаты подготовки данных наземных измерений и материалов космической съемки

3.2. Результаты корреляционного анализа

3.3. Результаты регрессионного анализа

3.3.1. Результаты регрессионного анализа и анализа качества разработанных моделей в холодный период

3.3.2. Результаты регрессионного анализа и анализа качества разработанных моделей в теплый период

3.4. Результаты апробации регрессионных моделей по независимым выборкам89

3.4.1. Результаты апробации моделей № 1 и 2 для холодного периода

3.4.2. Результаты апробации моделей № 3 и 4 для теплого периода

3.5. Результаты разработки методики применения статистических моделей для оценки приземной концентрации метана на территории интереса потенциального пользователя

Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Результаты апробации моделей

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования

Национальные кадастры об антропогенных выбросах из источников и абсорбции поглотителями парниковых газов - это ежегодные отчеты, которые разрабатываются странами РКИК ООН [1]. Предоставление данных документов на ежегодной основе обусловлено необходимостью учета вкладов стран в глобальный бюджет парниковых газов в атмосфере Земли, что связано непосредственно с главной целью Конвенции, Киотского протокола и Парижского соглашения. Прогресс в достижении данных целей возможно отследить по национальным кадастрам стран [1, 2].

В национальных кадастрах стран приводятся оценки антропогенных выбросов и поглощений парниковых газов в различных секторах экономики. Для оценки могут быть применимы различные подходы, в том числе прямые измерения у источников выбросов, расчеты с помощью коэффициентов выбросов, инженерные расчеты на самих предприятиях, балансовые оценки и др. [3]. Следует отметить, что общей характеристикой всех перечисленных методов, за исключением прямых измерений выбросов у источников, является использование исходных данных статистики или инвентаризации источников. Наиболее распространенный метод - это расчет с применением коэффициентов выбросов, который можно пояснить на примере нефтегазового сектора: для оценку прямых выбросов метана (СН4) в атмосферу от добычи нефти или газа проводят по данным об удельных выбросах газа в год на единицу исходных данных: количество клапанов, добычи нефти, количества пробуренных скважин и т. д. Однако недостатком данного метода и других вышеперечисленных является невозможность оценки источников выбросов, которые не поддаются статистическому учету или инвентаризации, как, например, выбросы метана от законсервированных газовых скважин, мелкие утечки на линейной части магистральных трубопроводов или газопроводов, аварии на нефтегазовых объектах, закрытые угольные шахты и др. Следует отметить, что в национальном

кадастре Российской Федерации отсутствуют оценки выбросов от вышеупомянутых источников как раз из-за невозможности их статистического учета, или инвентаризации [1, 2, 4].

Согласно данным исследований, также существует разрыв между расчетными оценками выбросов метана от добычи нефти и газа, приведенных в национальных кадастрах стран, и данными независимых оценок, полученных расчетным и балансовым методом, а также с применением аэрокосмических средств и станций мониторинга парниковых газов. В одном из упоминаемых исследований указывается, что оценки выбросов метана в национальном кадастре могут быть в 1,5 раза ниже аналогичных оценок, приведенных в независимых исследованиях. Одними из основных причин таких расхождений авторы исследований рассматривают как источники с интенсивностью выбросов более 100 кг в час, так и источники с интенсивностью выбросов менее 10 кг в час, часть из которых возможно оценить только расчетным методом из-за порога чувствительности аэрокосмических средств [5, 6, 7].

Соответственно, возникает риск недооценки национальных вкладов в глобальный бюджет выбросов парниковых газов в атмосферу Земли и, следовательно, риск некорректного планирования стратегий и неточного прогноза сценариев снижения выбросов парниковых газов. Выше уже отмечены значимые расхождения в оценках выбросов метана в нефтегазовом секторе, который является вторым по значимости парниковым газом в атмосфере Земли: его вклад в глобальное потепление приповерхностной атмосферы относительно доиндустриальной эпохи составляет 0,6 °С, в то время как вклад диоксида углерода (СО2) 1,0 °С.

Следует отметить, что национальные кадастры разрабатываются с применением расчетного подхода, что отражается на периодичности их публикации, так как статистические данные, необходимые для оценки предоставляются с периодичностью один раз в год или реже. В то же время спутники предоставляют информацию в глобальном масштабе в режиме, близком

к реальному времени, и являются источником ценных данных о быстрых изменениях эмиссий, а национальные кадастры имеют задержку в несколько лет. В этом аспекте спутниковые наблюдения представляют особый интерес из-за их регулярности, плотности и глобального покрытия [8, 9]. Благодаря измерениям спутников возможно проводить верификацию национальных выбросов парниковых газов. Примером такой верификации может быть оценка выбросов метана от недожога на факельных установках с учетом средневзвешенного состава ПНГ по данным сенсора УГШЗ [10, 11, 12] и сравнение этих оценок с расчетными выбросами от факельного сжигания, указанными в национальном кадастре. Законсервированные угольные шахты и газовые скважины, оценка выбросов от которых не проводится из-за отсутствия статистических данных или регулярных наземных либо дистанционных измерений, являются постоянными источниками выбросов и должны учитываться в национальном кадастре. Существует потенциальная возможность верификации данных источников по материалам космической съемки [13, 14]. Можно предположить, что использование национальных методик оценки выбросов парниковых газов расчетным методом вместе с данными спутников для их верификации может значительно повысить качество национального кадастра выбросов парниковых газов.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка статистических моделей для оценки приземной концентрации метана по материалам космической съемки и данным метеопараметров»

Цель работы

Разработка статистических моделей для оценки приземной концентрации метана по материалам космической съемки и данным метеопараметров.

Задачи исследования

1. Для достижения поставленной цели, необходимо:

2. провести статистический анализ временных рядов приземной концентрации метана и метеопараметров по данным Гидрометеорологической обсерватории Тикси (станции Тикси);

3. сбор и подготовка исходных данных о наземных измерениях концентрации метана и метеопараметров на станции Тикси и материалов многоспектральной космической съемки над точкой приземных измерений метана;

4. выполнить корреляционный анализ и разработку регрессионных моделей для оценки приземной концентрации метана по материалам космической съемки и данным метеопараметров;

5. провести апробацию разработанных статистических моделей по данным атмосферной обсерватории Барроу (станция Барроу), Ледовой базы «Мыс Баранова» (станция Мыс Баранова) и атмосферной обсерватории Алерт (станция Алерт) и контрольной выборке станции Тикси;

6. разработать методики применения этих моделей потенциальным пользователем.

Степень разработанности темы исследования

Работы в направлении оценки концентрации метана по материалам космической съемки ведутся как зарубежными, так и отечественными исследователями. Большая часть работ наиболее известных авторов, таких как Jacob D., Varon D., Zhang Z., Zhang Y., посвящена применению алгоритмов восстановления концентрации метана с использованием моделей радиационного переноса [13, 15, 16, 17, 18, 19, 20]. Работы Jongaramrungruang S. связаны с оценкой концентрации метана с помощью нейросетей, обученных по моделям радиационного переноса [21]. Исследования отечественных авторов, таких как Ахемджанов А.Х., Родионова Н.В, Стародубцев В.С. относятся к использованию готовых продуктов с восстановленными данными о концентрации метана и их сопоставлению с данными наземных измерений [22, 23, 24].

Методология и методы исследования

При подборе данных наземных измерений и материалов многозональной космической съемки проводилась работа с интернет-ресурсами World Data Center on Greenhouse Gases (WDCGG), National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) и Copernicus Dataspace Ecosystem. Часть данных станции Тикси были предоставлены в ответ на запрос в Арктический и Антарктический научно-исследовательский институт (ААНИИ). При подготовке данных наземных измерений к корреляционному и регрессионному анализу использовались

инструменты Excel. Извлечение данных об уровне серого тона космического изображения, осредненного по территории вокруг станции, проводилось в программе Arcgis Pro и с помощью программного кода python, включающего модули zipfile, numpy, rasterio, shapely.geometry, pyproj, csv. Корреляционный анализ осуществлялся с применением встроенных функций Excel. Построение точечных диаграмм осуществлялось с помощью кода python с модулями pandas, seaborn, matplotlib.pyplot, и scipy.stats. Регрессионный анализ проводился в программах Excel и TIBCO Statistica 13 с посредством встроенных функций Excel и инструментов «Множественная линейная регрессия», «Пошаговое построение модели» и «Отклик поверхности» (Multiple linear regression, Stepwise model builder, Response surface regression соответственно) программы TIBCO Statistica 13. Апробация моделей проводилась с применением программных кодов python и программы Excel.

Проблематика исследования

Недостаточно высокое пространственное разрешение большей части действующих приборов космического базирования для оценки концентрации метана, и необходимость использования сложных итеративных алгоритмов извлечения концентрации метана с использованием данных сенсора и моделей радиационного переноса приводят к ограниченности числа научных задач, решаемых с помощью рассмотренных приборов и алгоритмов, и ограниченности круга их потенциальных пользователей.

Научная новизна работы

Впервые разработаны линейные и нелинейные регрессионные модели для оценки приземной концентрации метана на арктических территориях по материалам мультиспектральной космической съемки Sentinel-2 MSI и данным метеопараметров.

Впервые разработана новая методика сбора и предварительной обработки материалов космической съемки и метеоданных с целью устранения случайных помех в данных, используемых в разработке регрессионных моделей.

Впервые разработана методика применения статистических моделей для оценки приземной концентрации метана на арктических территориях, повышающая эффективность использования разработанных регрессионных моделей.

Теоретическая значимость результатов работы

Результаты проведенного исследования вносят значимый вклад в совершенствование методов оценки концентрации метана в приземном слое атмосферы на арктических территориях по данным дистанционного измерения отраженного коротковолнового излучения. Получены новые теоретические знания о влиянии варьирования малых газовых составляющих атмосферы на отраженное от земли коротковолновое излучение, регистрируемое средствами ДЗЗ на арктических территориях.

Практическая значимость результатов работы

Полученные статистические модели взаимосвязи концентрации метана в приземном слое и уровней серого многозональных космических изображений на территорию, прилегающую к станции Тикси, можно адаптировать для других станций. Такой подход позволит осуществлять космический мониторинг загрязнения атмосферы метаном над заброшенными угольными шахтами и нефтегазовыми скважинами на северных территориях России, для которых имеются данные других станций мониторинга парниковых газов, кроме Тикси;

Разработанные статистические модели можно также применять для восстановления пропусков во временных рядах приземных измерений метана как на станции Тикси, так и на других станциях мониторинга парниковых газов.

Результаты исследования могут быть использованы при проведении работ Росгидромета по теме «Развитие методов и технологий расчетного мониторинга антропогенных выбросов и абсорбции поглотителями парниковых газов и короткоживущих климатически активных веществ».

Положения, и результаты, выносимые на защиту:

1. Разработанную линейную и нелинейную модели можно использовать для определения значений приземной концентрации метана по материалам космической съемки и данным метеопараметров с точностью до 20 ppb в холодный период и 25 ppb в летний период для станции Тикси.

2. Разработанная методика сбора и подготовки материалов космической съемки и приземных измерений станции мониторинга парниковых газов позволяет получить очищенную от случайных выбросов выборку исходных данных для регрессионного анализа и последующей разработки статистических моделей оценки приземной концентрации метана. Данная методика может быть применена на других арктических станциях мониторинга парниковых газов.

3. Разработана методика применения и адаптации статистических моделей для оценки приземной концентрации метана по материалам космической съемки и данным метеопараметров на территории интереса пользователя.

Степень достоверности результатов исследования Достоверность исследований обусловлена тем, что коэффициент детерминации разработанных регрессионных моделей составил больше 0,6 по выборкам станции Тикси, состоящим из более чем 70 наблюдений. При апробации моделей в холодный сезон по данным выборок станций Мыс Баранова, Барроу и Алерт, коэффициенты детерминации составили 0,49, 0,54, и 0,55 соответственно. Размер указанных выборок станций Мыс Баранова, Барроу и Алерт для холодного периода составил 96, 81 и 252 наблюдения соответственно. При адаптации моделей по данным выборки станции Алерт для теплого периода, состоящей из 95 наблюдений, коэффициент детерминации составил больше 0,58. Полученные результаты исследования докладывались и обсуждались на ежегодных конференциях «Студенческая неделя науки 2023, 2024, 2025», и «Пространственные данные 2024, 2025».

Результаты работы изложены на конференциях «Студенческая неделя науки МИИГАиК - 2023, 2024, 2025», и «Пространственные данные - 2024, 2025».

Результаты работы опубликованы в 4 статьях в журналах рецензируемых ВАК: «Метеорология и гидрология», «Вестник СГУГИТ», «Геодезия и аэрофотосъемка», и «Мониторинг. Наука и технологии».

ГЛАВА 1. ОБЗОР ТЕКУЩИХ ТЕХНОЛОГИЙ ОБНАРУЖЕНИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ КОНЦЕНТРАЦИИ МЕТАНА В АТМОСФЕРЕ ПО ДАННЫМ ПРИЗЕМНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ И КОСМИЧЕСКИХ НАБЛЮДЕНИЙ Следует отметить, что упомянутые в разделе «Введение» расхождения между данными национальных кадастров и оценками независимых исследований были обнаружены благодаря станциям мониторинга парниковых газов [5, 6, 7], данные которых используются как для построения распределенных карт концентраций и потоков парниковых газов, так и для верификации измерений спутников. В разделе 1.1 представлен обзор действующих станций мониторинга парниковых газов. В разделе 1.2 приводится обзор действующих спутниковых приборов для оценки концентрации метана в атмосфере.

1.1. Обзор действующих сетей станций мониторинга метана в атмосфере глобального и регионального масштабов. В настоящее время действует более пяти международных сетей приземных измерений концентраций парниковых газов, которые состоят как из мобильных, так и из стационарных пунктов, некоторые из них могут быть оснащены башенными станциями. Однако существуют системы глобального масштаба, объединяющие под собой данные измерений национальных сетей пунктов мониторинга парниковых газов, к такой системе относится глобальная служба атмосферы (ГСА), или Global Atmosphere Watch (GAW).

1.1.1. Глобальная служба атмосферы (ГСА) (Global Atmosphere Watch) Первый шаг к международной координации измерений концентраций парниковых газов был сделан Всемирной метеорологической организацией (ВМО) во время Международного геофизического года в 1957 г. ВМО взяла на себя ответственность за разработку стандартных процедур для проведения унифицированного мониторинга озона и создала Глобальную систему наблюдений за озоном (GO3OS). Это скоординированная сеть спектрофотометров Добсона и, позднее, Брюера для измерения общего количества атмосферного озона. Система также включает наблюдения за озонозондами и сопоставление их данных,

подготовку бюллетеней по содержанию озона в Арктике от ВМО, четырехгодичную научную оценку истощения озона и поддержку Всемирного центра данных ВМО по озону и ультрафиолету в Канаде. В конце 1960-х гг. была создана Сеть мониторинга фонового загрязнения воздуха (BAPMoN). Она была сосредоточена на измерении химического состава осадков, аэрозолей и углекислого газа, включала региональные и фоновые станции. Данные этой сети собирались Всемирным центром данных ВМО, созданным в Соединенных Штатах Америки [25, 26].

В 1989 году две сети наблюдений - BAPMoN и GO3OS были объединены в нынешнюю программу Всемирной метеорологической организации (ВМО) «Глобальная служба атмосферы» (ГСА). С 1989 г. программа ГСА обеспечивает основу для поддержки долгосрочных последовательных измерений различных составляющих атмосферы. Программа ГСА включает в себя: надежную институциональную базу для проведения долгосрочных измерений; Соглашение о стандартных методах и процедурах измерений; предоставление однозначных, стабильных и высокоточных методов калибровки и калибровочных стандартов; руководство по контролю и обеспечению качества; обеспечение архивирования и распространения данных для их постоянного применения в атмосферных исследованиях [27].

Программа мониторинга ГСА включает в себя как скоординированную глобальную систему станций наблюдения, так и вспомогательное оборудование и экспертные группы. В настоящее время ГСА координирует деятельность и данные 26 глобальных станций, 410 полностью функционирующих региональных станций и 81 эксплуатируемой вспомогательной станции [25, 27]. Карта сети ГСА приведена на рисунке 1.

Рисунок 1 - Карта глобальной сети станций мониторинга атмосферного

содержания СН4 и С02 (ГСА) 1.1.2. Сеть наблюдений за содержанием углерода в общем столбе воздуха

(ТССОМ)

Сеть наблюдений за содержанием углерода в общем столбе воздуха (ТССО^

это международная сеть наземных спектрометров с преобразованием Фурье,

которые измеряют усредненные по столбу атмосферы мольные доли диоксида

углерода, метана, моноксида углерода, оксида диазота, водяного пара и других

атмосферных составляющих. Первый специализированный прибор сети ТССОК

был установлен в мае 2004 г. Каждая площадка TCCON оснащена солнечным

15

трекером, активно отслеживающим центр Солнца и использующим прибор Bruker IFS 125 HR для записи интерферограмм в ближнем и инфракрасном диапазонах. Данные TCCON применяются в научных исследованиях углеродного цикла, а также в разработке алгоритмов поиска и валидации спутниковых измерений [28].

В настоящее время площадки TCCON расположены более чем в 10 странах: США, Китае, Канаде, Германии, Польше, Франции, Японии, Австралии, Новой Зеландии, Южной Корее. Спутниковые миссии, данные которых валидируются по данным TCCON, включают спутник наблюдения за парниковыми газами (GOSAT), выведенный из эксплуатации SCIAMACHY, орбитальную углеродную обсерваторию (OCO-2) и TROPOMI [29, 30]. Карта сети TCCON представлена на рисунке 2.

Рисунок 2 - Карта сети станций наблюдения за содержанием парниковых

газов TCCON

1.1.3. Интегрированная сеть наблюдений за выбросами углерода (ICOS)

В 1990-х гг. при поддержке программ финансирования Европейской комиссии EuroFlux, CarboEurope IP и GHG Europe были созданы европейские экосистемные сети станций, с акцентом на измерение диоксида углерода и оценки энерго- и водообмена. В 1998-2002 гг. сеть EuroFlux охватывала 30 станций, главным образом в лесных экосистемах по всей Европе, которая позже превратилась в сеть экосистемных станций в рамках ICOS [31]. Интегрированная система наблюдения за углеродом (ICOS) была разработана как европейская система наблюдения в реальном времени для обеспечения научных институтов и

16

ответственных органов стратегического планирования данными, которые могли бы им помочь в смягчении последствий изменения климата. В настоящее время она предоставляет стандартизированные и открытые данные с более чем 140 измерительных станций в 12 европейских странах. На станциях проводятся измерения концентраций парниковых газов в атмосфере и оцениваются потоки парниковых газов между атмосферой, поверхностью суши и океанами. Сеть атмосферных станций ICOS охватывает большую часть Европы и обеспечивает непрерывные измерения мольных долей CO2 и CH4. Одновременно с этим, на станциях ICOS производятся измерения таких компонентов, как N2O и 222Rn [32, 31]. Карта сети ICOS приведена на рисунке 3 [31].

* этзчфр -абгоде*fР за океаном ц * экосистем« ые стзмцм*

А* спцфгя мошгторика атмосферы

• спнцкл ■ )■;■ ж 0 500 ' Ш) 2 ОСО _маршрут ; геяи

Ск'ДОВ.

Рисунок 3 - Карта сети станций измерений ICOS 1.1.4. Сеть станций мониторинга парниковых газов ГГО Воейкова

В Российской Федерации функционируют 4 станции федерального значения, осуществляющие многолетний фоновый мониторинг концентраций CH4 и CO2:

- Териберка (измерения проводятся с 1988 г.);

- Воейково (измерения проводятся с 1996 г.);

- Новый Порт (измерения проводятся с 2003 г.);

- Тикси (измерения проводятся с 2010 г.).

Все перечисленные станции соответствуют стандартам ВМО для обеспечения сопоставимости данных с сетью ГСА. Оператором станций является подконтрольное Росгидромету федеральное государственное бюджетное

учреждение Главная геофизическая обсерватория им. А.И. Воейкова (ФГБУ «ГГО») [33]. Станции Териберка и Тикси находятся вдали от влияния антропогенных источников, в то время как Новый Порт и Воейково расположены недалеко от Новопортовского месторождения и Санкт-Петербурга. Данные по концентрациям метана и диоксида углерода со станций Териберка и Тикси доступны на сайте ФГБУ «ГГО» и на официальном портале ВМО [34]. Схема расположения станций мониторинга парниковых газов Росгидромета приведена на рисунке 4 [33, 35].

и*.

Щ Уу < ШШШ ¡1 9т._

• V4 ¿Г л S Щ - Я 7. Ч ( ßijJL / .■ ___ IHIs®giil[fftllBT

-( ?ги С Л ■ Й, jà 1 Г Швеция Финлянд^Ь , 1—Г i Россия

ï fif-W-

Рисунок 4 - Схема расположения станций мониторинга парниковых газов

Росгидромета

1.1.5. Русско-японская сеть станций мониторинга парниковых газов (JR-

STATION)

Japan-Russia Siberian Tall Tower Inland Observation Network (JR-STATION) -2сеть станций, установленная Институтом оптики атмосферы им. В.Е. Зуева СО РАН совместно с Национальным институтом исследования окружающей среды в Японии (NIES). Основная сеть мониторинга стала разворачиваться с установки наземного оборудования в 2002 г., но началась программа в 1996-1997 гг. C 2002

г. сеть значительно расширилась и в настоящий момент состоит из 9 башенных станций: Азово (AZV), Игрим (IGR), Карасаевое (KRS), Ноябрьск (NOY), Березоречка (BRZ), Саввушка (SVV), Ваганово (VGN), Демьянское (DEM), Якутск (YAK). Вышка BRZ размещена в тайге, вышки DEM, KRS и NOY в небольших лесных участках и окружены нефтегазовыми объектами и болотами, а вышка IGR - в небольшом городе Игрим, который расположен рядом с рекой Обь. Кроме того, три башни - AZV, VGN и SVV - расположены в степном регионе. Башня VGN находится в 100 км к юго-востоку от города Челябинска, башня AZV - в одноименном поселке в 30 км к юго-западу от г. Омска. Башня SVV установлена в 1 км к югу от одноименного поселка. Башня YAK находится в 16 км на запад от Якутска, в лесной зоне [36, 37]. Все станции данной сети оснащены одинаковым оборудованием, состоящим из метеокомплекса, газоанализатора для оценки CO2 и датчиком CH4. Также следует отметить, что в данную сеть входит самолет Ту - 134 ОПТИК, оснащенный лабораторией для измерения малых атмосферных составляющих. Местоположения пунктов наблюдения сети JR-STATION приведены на рисунке 5 [36, 37].

Рисунок 5 - Местоположения наблюдения сети JR-STATION: красным обозначены точки местоположения пунктов наблюдений

1.1.6. Научная обсерватория «Зотино» (ZOTTO)

ZOTTO - частная станция, установленая недалеко от села Зотино Красноярского края. Станция состоит из мачты высотой 301 м , лаборатории и нескольких менее высоких вышек, расположенных в ее окрестностях, на которых производятся измерения методом вихревой ковариации системы EDDY covariance. Обсерватория основана Институтом леса им. В.Н. Сукачева (ИЛ СО РАН) и Институтом биогеохимии Макса Планка (Германия). На мачте производится отбор проб воздуха на высоте 4, 52, 92, 158, 227 и 301 м, которые анализируются при помощи газоанализаторов. На вышках, расположенных в окрестностях мачты, осуществляется анализ воздуха посредством газоанализаторов и ультразвуковых анемометров. Кроме парниковых газов, в обсерватории ZOTTO измеряются: концентрации O3, NO, содержание NO2 и его распределение в столбе атмосферы, изучаются изотопные составы парниковых газов и метеорологические характеристики атмосферы [36, 38, 39]. Фото станции приведено на рисунке 6 [39].

Рисунок 6 - Обсерватория /ОТТО (вид на главную мачту) 1.2. Обзор средств и алгоритмов оценки концентраций метана по материалам космической съемки

Несмотря на разветвленную сеть станций мониторинга парниковых газов и высокую точность приземных измерений, их данные не позволяют получить требуемый пространственный масштаб и оперативность, необходимые для

мониторинга и оценки концентраций парниковых газов в режиме, близком к реальному времени [9]. Добиться значительного улучшения в этом аспекте может помочь развитие спутниковых методов измерений парниковых газов. Обзор приведен ниже [9, 18, 19, 40].

1.2.1. Обзор приборов космического базирования для оценки концентрации

метана

Для оценки концентрации метана используются разные приборы космического базирования: гиперспектральные сенсоры с узким волновым диапазоном оценки концентрации метана, ИК сенсоры, работающие в коротковолновом и тепловом ИК - диапазонах и мультиспектральные сенсоры. Обзор указанных приборов приведен ниже.

Интерферометрический прибор для мониторинга парниковых газов (IMG)

Одним из первых приборов космического базирования, с которого начались

измерения концентрации метана, был тепловой инфракрасный прибор IMG (The Interferometric Monitor for Greenhouse gases), запущенный на спутнике ADEOS в августе 1996 г. Его пространственное и спектральное разрешение составляло 8 на 8 км и 0,1 см-1. Измерения производились в 3 каналах: канал 1 - от 2387 до 3030 см-1, канал 2 - от 2000 до 2500 см-1, канал 3 - от 600 до 2000 см-1. Процесс измерения и восстановления концентраций газа производился с применением модели транспорта излучения в атмосфере и базой спектральных характеристик HITRAN. Изучались потоки парниковых газов, что позволило создать глобальную карту распределения концентраций метана [41]. Пример оценки концентрации метана с помощью IMG представлен на Рисунке 7 [42].

IMG определение CH„ (Апрель 1-10Д997)

Содержание CHj в столбе (1013 молекул/смг)

2.9 3 31 3 2 3.3 3 4 3 5

Рисунок 7 - Распределение метана, восстановленное по данным IMG за 1997 г.

Сканирующий регистрирующий абсорбционный спектрометр для картографирования атмосферы (SCIAMACHY)

Первые измерения метана в столбе атмосферы в коротковолновом ИК-

диапазоне (далее КВИК) были начаты с использованием сенсора SCIAMACHY

(SCanning Imaging Absorption spectroMeter for Atmospheric CHartographY) на борту

спутника ENVISAT, запущенного в 2002 г. Сам сенсор действовал с 2003 по 2012

г. SCHIAMACHY обладал очень высоким спектральным и одновременно низким

пространственным разрешением: 0,2 - 1,5 нм и 30 на 60 км2 соответственно.

Глобальное покрытие данными осуществлялось каждые 6 суток. Измерения с

сенсора производились в 8 каналах в диапазоне от 240 нм до 2380 нм. Оценка

концентраций CH4 проводилась в диапазоне 2000 нм. Для определения

концентраций метана применялась модель транспорта излучения в атмосфере

DOAS. Посредством измерений с сенсора SCIAMACHY в основном изучались

потоки метана в глобальном масштабе, что соответствовало разрешению прибора

[19, 43, 44, 45]. Пример результатов оценки концентрации метана в атмосфере с

помощью SCIAMACHY приведен на рисунке 8 [44].

1640 1670 1700 1730 1760 17ЭО 1620

Рисунок 8 - Значения коэффициентов смешивания (в ppb) метана в столбе воздуха, усредненные по данным SCIAMACHY за период c января 2003 по

декабрь 2004 г.

Спутник для мониторинга парниковых газов (GOSAT)

Значительную роль в развитии технологий дистанционных измерений CH4 сыграл GOSAT (Greenhouse gases Observing SATtelite), спутник японского агентства JAXA, запущенный в 2009 г. По данным измерений с GOSAT проводились оценки концентраций метана в КВИК-диапазоне и тенденций его выбросов. На борту GOSAT расположены два прибора: TANSO-FTS (спектрометр с преобразованием Фурье) и TANSO CAI (устройство, для формирования изображений облачности и аэрозолей) [46, 47].

Благодаря спутникам GOSAT стало возможно детектировать выбросы метана в региональном масштабе. Ниже, на рисунке 9, приведена карта распределения выбросов метана, измеренных с TANSO-FTS [48].

1 872

Рисунок 9 - Распределение концентраций метана по данным GOSAT на январь

2018 г.

Инструмент мониторинга тропосферы (TROPOMI)

TROPOMI (TROPOspheric Monitoring Instrument) - это сенсор на борту спутника Sentinel 5, запущенный в 2017 г. Основная миссия данного прибора -измерение загрязнения тропосферы, а также прогнозирование климата. TROPOMI измеряет следующие составляющие атмосферы: CH4, CO, аэрозоли, диоксид углерода, NO2, SO2, формальдегид, O3, ультрафиолетовое излучение и другие параметры. У TROPOMI есть каналы ультрафиолетового (270-320 нм), видимого (310-495 нм), ближнего ИК (БИК) (675-775 нм) и КВИК - диапазонов (2305-2385 нм). Для измерений концентраций метана используются данные, получаемые с БИК и КВИК каналов. В БИК-канале измеряют O2 с целью оценки отдельных параметров модели радиационного переноса, а в КВИК-диапазоне (2305-2385 нм) измеряют CH4, CO и H2O. Все эти параметры включены в алгоритм оценки, или восстановления концентрации метана [49, 50]. TROPOMI дает возможность проводить оценку концентрации метана в низком разрешении (размер пикселя 7 на 7 км2), что позволяет детектировать выбросы метана в глобальном и региональном масштабах, а также оценивать крупные точечные источники выбросов. Охваты данными TROPOMI - глобальный и частота возврата в одну и ту же точку один раз в 1 сутки. Приведенные выше характеристики позволяют проводить измерения в режиме, близком к реальному времени, что очень полезно для оценки крупнейших

точечных источников выбросов и потоков СН4. На рисунке 10 приведен пример восстановления концентрации атмосферного метана по данным измерений TROPOMI [51].

Рисунок 10 - Глобальные наблюдения атмосферного метана за июнь и июль 2019 года TROPOMI (составлена автором в Google Earth Engine)

Спутник наблюдений парниковых газов (GHGsat)

В 2016 г. был запущен спутник GHGsat (GreenHouse Gas SATtelite). Цель запуска спутника: точечные коммерческие измерения метана в высоком разрешении 50 на 50 м2 над техногенными объектами, включая нефтегазовые и угледобывающие. GHGsat снимает сцены размером 12 на 12 км2. На борту спутника расположены несколько приборов: GHG отслеживает концентрации парниковых газов, и AQG отслеживает качество воздуха. Спектральный диапазон, в котором производятся измерения концентрации метана, 1630-1675 нм [85]. Пример измерений со спутника GHGsat приведен на рисунке 11 [52].

<0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 >0.2

Увеличение концентрации СН4 над фоновым значением, моль/м"2

Рисунок 11 - Измерения атмосферного метана со спутника GHGsat. На снимке зафиксирован шлейф выбросов от свалки в центре Буэнос-Айреса, Аргентина (направление ветра указано белой стрелкой)

Sentinel-2 и Landsat 8

Приборы, размещенные на Sentinel-2 и Landsat 8, изначально не разработаны для оценки концентрации метана. Однако у данных спутников есть каналы, которые возможно использовать для определения шлейфов метана и восстановления его концентраций [18]. Sentinel-2 был запущен в 2015 г., Sentinel-2b - в 2017 г., Sentinel-2c - в 2024 г., Landsat 8 - в 2013 г.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Попов Никита Владиславович, 2026 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Национальный доклад о кадастре антропогенных выбросов из источников и абсорбции поглотителями парниковых газов, не регулируемых Монреальским протоколом за 1990-2021 гг. : в 2 ч. [текст] / А. А. Романовская, А. И. Нахутин, В. А. Гинзбург [и др.]; Институт глобального климата и экологии им. акад. Ю. А. Израэля. - Москва: ИГКЭ, 2023. - 479 с.

2. Национальный доклад о кадастре антропогенных выбросов из источников и абсорбции поглотителями парниковых газов, не регулируемых Монреальским протоколом за 1990-2014 гг. [текст] / АО «Жасыл Даму» Министерства энергетики Республики Казахстан. - [Б. м.]: АО «Жасыл Даму», 2016. - 285 с. - URL: https://ecogosfond.kz/wp-content/uploads/2020/01/KAZ-NIR2016_1.docx (дата обращения: 27.05.2025).

3. 2006 IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories. Vol. 2. Energy [текст] / H. S. Eggleston, L. Buendia, K. Miwa, T. [et. al.]; Institute for Global Environmental Strategies (IGES). - Hayama: IGES, 2006. - ISBN 4-88788-032-4. - URL: https://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/2006gl/pdf/2_Volume2/V2_0_Cover.pdf (дата обращения: 18.01.2026).

4. Арабаджян, Д. К. Анализ временной изменчивости концентрации метана в атмосфере по данным наземных наблюдений [текст] / Д.К. Арабаджян, Н.Н. Парамонова, М.В. Макарова, А.В. Поберовский // Вестник Санкт-Петербургского университета. Физика и химия. - 2015. - Т. 2 (60), № 3. - С. 204 - 215.

5. Cooper, J. Methane detection and quantification in the upstream oil and gas sector: The role of satellites in emissions detection, reconciling and reporting [текст] / J. Cooper, L. Dubey, A. Hawkes // Environmental Science: Atmospheres. - 2022. -Vol. 2, No. 1. - P. 9 - 23. - DOI: 10.1039/d1ea00046b.

6. Maasakkers, J. D. Gridded National Inventory of U.S. Methane Emissions [текст] / J.D. Maasakkers, D.J. Jacob, M.P. Sulprizio [et al.] // Environmental Science and

Technology. - 2016. - Vol. 50, No. 23. - P. 13123 - 13133. - DOI: 10.1021/acs.est.6b02878.

7. Williams, Ja. P. Small emission sources in aggregate disproportionately account for a large majority of total methane emissions from the US oil and gas sector [текст] / Ja. P. Williams, M. Omara, A. Himmelberger [et al.] // Atmospheric Chemistry and Physics. - 2025. - Vol. 25. - No. 3. - P. 1513 - 1532. - DOI: 10.5194/acp-25-1513-2025.

8. Зеленова, М. С. Обзор действующих и планируемых спутниковых систем мониторинга парниковых газов и возможности их применения для решения прикладных климатических задач [текст] / М.С. Зеленова, В.А. Гинзбург, О.В. Максимова, А.М. Трифонова-Яковлева // Экологический мониторинг и моделирование экосистем. - 2022. - Т. 33. - № 1-2. - С. 108 - 130. - DOI: 10.21513/0207-2564-2022-1-2-108-130.

9. Успенский, А. Б. Измерения распределения содержания парниковых газов в атмосфере со спутников [текст] / А. Б. Успенский // Фундаментальная и прикладная климатология. - 2022. - Т. 8, № 1. - С. 122-144. - DOI: 10.21513/2410-8758-2022-1-122-144.

10. Попов, Н. В. Эмиссия парниковых газов от сжигания попутного нефтяного газа в России [текст] / Н. В. Попов, И. Л. Говор, М. Л. Гитарский // Метеорология и гидрология. - 2021. - № 5. - С. 54 - 61. - DOI: 10.52002/01302906-2021-5-54-61.

11. Гинзбург, В. А. Расчетные оценки выбросов черного углерода от приоритетных категорий источников в России [текст] / В. А. Гинзбург, М. С. Зеленова, В. Н. Коротков [и др.] // Метеорология и гидрология. - 2022. - № 10. - С. 78 - 91. - DOI: 10.52002/0130-2906-2022-10-78-91.

12. Матвеев, А. М. Спутниковый мониторинг факелов сжигания попутного нефтяного газа на территории России [текст] / А. М. Матвеев, А. В. Андреев, М. Н. Жижин [и др.] // Social Science Research Network. - 2019. - № 3. - С. 163. - DOI: 10.2139/ssrn.3362303.

13. Peng, Sh. High-resolution assessment of coal mining methane emissions by satellite in Shanxi, China [текст] / Sh. Peng, C. Giron, G. Liu [et al.] // iScience. -2023. - Vol. 26, No. 12. - P. 108375. - DOI: 10.1016/j.isci.2023.108375.

14. Sadavarte, P. Methane Emissions from Superemitting Coal Mines in Australia Quantified Using TROPOMI Satellite Observations [текст] / P. Sadavarte, S. Pandey, J. D. Maasakkers [et al.] // Environmental Science and Technology. -2021. -Vol. 55, No. 24. - P. 16573 - 16580. - DOI: 10.1021/acs.est.1c03976.

15. Zhang, Zh. Detecting and quantifying methane emissions from oil and gas production: algorithm development with ground-truth calibration based on Sentinel-2 satellite imagery [текст] / Zh. Zhang, E. D. Sherwin, D. J. Varon, A. R. Brandt // Atmospheric Measurement Techniques. - 2022. - Vol. 15, No. 23. - P. 7155 - 7169. - DOI: 10.5194/amt-15-7155-2022.

16. Varon, D. J. High-frequency monitoring of anomalous methane point sources with multispectral Sentinel-2 satellite observations [текст] / D. J. Varon, D. J. Jacob, D. Jervis [et al.] // Atmospheric Measurement Techniques. - 2021. - Vol. 14, No. 4.

- P. 2771 - 2785. - DOI 10.5194/amt-14-2771-2021.

17. Jiang, Yu. Methane Retrieval Algorithms Based on Satellite: A Review [текст] / Yu. Jiang, Lu. Zhang, X. Zhang, X. Cao // Atmosphere. - 2024. - Vol. 15, No. 4.

- P. 449. - DOI: 10.3390/atmos15040449.

18. Jacob, D. J. Quantifying methane emissions from the global scale down to point sources using satellite observations of atmospheric methane [текст] / D. J. Jacob, D. J. Varon, D. H. Cusworth [et al.] // Atmospheric Chemistry and Physics. - 2022.

- Vol. 22, No. 14. - P. 9617 - 9646. - DOI: 10.5194/acp-22-9617-2022.

19. Jacob, D. J. Satellite observations of atmospheric methane and their value for quantifying methane emissions [текст] / D. J. Jacob, A. J. Turner, J. D. Maasakkers [et al.] // Atmospheric Chemistry and Physics. - 2016. - Vol. 16, No. 22. - P. 14371

- 14396. - DOI: 10.5194/acp-16-14371-2016.

20. Jervis D. The GHGSat-D imaging spectrometer [текст] / D. Jervis, J. Mckeever, B. O. A. Durak [et al.] // Atmospheric Measurement Techniques. - 2021. - Vol. 14, No. 3. - P. 2127 - 2140. - DOI: 10.5194/amt-14-2127-2021.

21. Jongaramrungruang, S. MethaNet - An AI-driven approach to quantifying methane point-source emission from high-resolution 2-D plume imagery [текст] / S. Jongaramrungruang, C. Frankenberg, A. K. Thorpe, G. Matheou // Remote Sensing ofEnvironment. - 2022. - Vol. 269. P. 112809. - DOI: 10.1016/j.rse.2021.112809.

22. Ахмеджанов, А. Х. Распределение метана на территории Казахстана на основе спутниковых данных [текст] / А.Х. Ахмеджанов, Т.К. Караданов, А.Н. Искаков // Гидрометеорология и экология. - 2013. - № 3 (70). - С. 61 - 66.

23. Родионова, Н. В. Корреляция наземных и спутниковых измерений концентрации метана в приземном слое атмосферы в районе Тикси [текст] / Н. В. Родионова // Исследование Земли из космоса. - 2022. - № 4. - С. 3 - 11. - DOI: 10.31857/S0205961422040054.

24. Стародубцев, В. С. Особенности вариаций метана на арктическом побережье в летне-осенний период [текст] / В. С. Стародубцев, В. С. Соловьев // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. -2021. - Т. 18, № 6. - С. 253-264. - DOI 10.21046/2070-7401-2021-18-6-253-264.

25. Dlugokencky, E. J. The Global Atmosphere Watch: a History of Contributing to Climate Monitoring [текст] / E. J. Dlugokencky, J. B. Miller, J. Staehelin // World Meteorological Organization (WMO). - 2010. - 1 January. - URL: https://wmo.int/media/magazine-article/global-atmosphere-watch-history-of-contributing-climate-monitoring (дата обращения: 24.05.2025).

26. The Global Atmosphere Watch Programme: 25 Years of Global Coordinated Atmospheric Composition Observations and Analyses [текст] / World Meteorological Organization (WMO). - 2014. - 1143 p. - ISBN 978-92-63-111432. - URL: https://igacproject.org/sites/IGACConference2014/IGAC%20Conference%20201 4/www.igac-

icacgp2014.org/doc/FINAL_JN141733_WMO1143_25yearsGAW_270814.pdf (дата обращения: 24.05.2025).

27. Shultz, M. G. The Global Atmosphere Watch reactive gases measurement network [текст] / M.G. Schultz, H. Akimoto, J. Bottenheim; B. Buchmann [et. al.] // Elementa: Science of the Anthropocene. - 2015. - Vol. 3. - No. 000067. - P. 1 -23. - DOI: 10.12952/journal.elementa.000067.

28. Kiel, M. Urban-focused satellite CO2 observations from the Orbiting Carbon Observatory-3: A first look at the Los Angeles megacity [текст] / M. Kiel, A. Eldering, J. F. Blavier [et al.] // Remote Sensing of Environment. - 2021. - Vol. 258. - P. 112314. - DOI: 10.1016/j.rse.2021.112314.

29. Никитенко, А. А. Анализ содержания CO2 вблизи российских городов по спутниковым измерениям OCO-2 [текст] / А.А. Никитенко, М.Н. Тимофеев, И.А. Березин [и др.] // Оптика атмосферы и океана. - 2020. - Т.33. - №7. -DOI: 10.15372/AOO20200706.

30. Dmitry Koshelev. First ground based FTIR-TCCON measurements of CO2 in a European megacity comparison with a rural site and validation of satellite measurements. [текст] / Sorbonne Université. 2018. - URL: https://theses.hal.science/tel-02890503v2/file/KOSHELEV_Dmitry_2018.pdf. -(дата обращения: 24.05.2025). - Текст в англ. версии представляет собой диссертацию на соискание ученой степени кандидата физических наук по специальности Atmospheric and Ocean Physics, опубликованной в Университете Сорбонны, Франция.

31. Heiskanen, J. The Integrated Carbon Observation System in Europe [текст] / J. Heiskanen, C. Brummer, N. Buchmann [et al.] // Bulletin of the American Meteorological Society. - 2022. Vol. 103. - No. 3. - P. E855 - E872. - DOI: 10.1175/BAMS-D-19-0364.1.

32. ICOS Atmospheric Station specifications Version 1.3 - November 2017 [электронный ресурс] / Integrated Carbon Observation System. - 2020. - URL:

https://meta.icos-cp.eu/objects/_fDB4nDzrYYG9uu6fPsvfiG9 (дата обращения: 22.09.2025).

33. Мониторинг парниковых газов на территории РФ [электронный ресурс] / Департамент Росгидромета по Приволжскому федеральному округу. - 2020. URL: https://pfo.meteorf.ru/news/2020/monitoring-parnikovyix-gazov-na-territorii-rf.html.

34. WDCGG (World Data Centre for Greenhouse Gases) [электронный ресурс] / WMO. - URL: https://gaw.kishou.go.jp/ (дата обращения: 25.05.2025). - для зарегистрир. пользователей.

35. Восьмое национальное сообщение Российской Федерации, представленное в соответствии со статьями 4 и 12 Рамочной конвенции Организации Объединенных Наций об изменении климата и статьей 7 Киотского протокола, 2022 - М.: Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды. - 345 с. - URL: https://unfccc.int/sites/default/files/resource/NC-8_BR-5_rus.pdf - Текст: электронный.

36. Белан, Б. Д. Изменения есть, мониторинга нет [текст] / Б. Д. Белан, И. В. Пташник // Climatescience.ru. 2019. - URL: https://web.archive.org/web/20240912025521/https://climatescience.ru/articles/5f 871 c 16d5b 1620019fa6fc5 (дата обращения: 24.05.2025).

37. Belikov D. Analysis of the diurnal, weekly, and seasonal cycles and annual trends in atmospheric CO2 and CH4 at tower network in Siberia from 2005 to 2016 [текст] / D. Belikov, M. Arshinov, B. Belan [et al.] // Atmosphere. - 2019. - Vol. 10, No. 11. - P. 689. - DOI 10.3390/atmos10110689.

38. Средне-Енисейский стационар (Обсерватория ZOTTO) [текст] // Институт леса им. В.Н. Сукачева. - 2005. - URL: http://forest.akadem.ru/State/MID.html (дата обращения: 24.05.2025).

39. Zotino Tall Tower Observatory [электронный ресурс] / Zotino Tall Tower Observatory. - URL: https://www.zottoproject.org/ (дата обращения: 24.05.2025).

40. Chan Miller, Ch. Methane retrieval from MethaneAIR using the CO2 proxy approach: a demonstration for the upcoming MethaneSAT mission [текст] / Ch. Chan Miller, S. Roche, J. S. Wilzewski [et al.] // Atmospheric Measurement Techniques. - 2024. - Vol. 17. - No. 18. - P. 5429 - 5454. - DOI: 10.5194/amt-17-5429-2024.

41. Shimoda H. Interferometric Monitor for Greenhouse Gases (IMG) [текст] / H. Shimoda, T. Ogawa // Advances in Space Research. - 2000. - Vol. 25. - No. 5. - P. 937-946. - DOI: 10.1016/S0273-1177(99)00926-6.

42. Clerbaux, J. Trace gas measurements from infrared satellite for chemistry and climate applications [текст] / C. Clerbaux, J. Hadji-Lazaro, S. Turquety [et al.] // Atmospheric Chemistry and Physics. - 2003. - Vol. 3. - No. 5. - P. 1495 - 1508.

- DOI: 10.5194/acp-3-1495-2003.

43. Ионов, Д. В. Исследования точности спутниковых методов измерений газового состава атмосферы (Аппаратура GOME и SCIAMACHY): специальность 04.00.23: диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук [текст] / Ионов Дмитрий Викторович. - Санкт-Петербург. - 2000. - 181 с.

44. Christian Frankenberg. Retrieval of methane and carbon monoxide using near infrared spectra recorded by SCIAMACHY onboard ENVISAT: Algorithm Development and Data Analysis [текст] / Ruprecht-Karls-Universitat Heidelberg.

- 2005. - URL: https://theses.hal.science/tel-02890503v2/file/KOSHELEV_Dmitry_2018.pdf Frankenberg (дата обращения: 24.05.2025). - Текст в англ. версии представляет собой диссертацию на соискание ученой степени доктора естественных и математических наук, опубликованной в Университете Гейдельберга, Германия.

45. Wuttke, M. W. SCIAMACHY on ENVISAT: Instrument monitoring and calibration two years after launch [текст] / M. W. Wuttke, S. Noël, J. Skupin [et al.] // Proceedings of SPIE The International Society for Optical Engineering, Maspalomas, (13-15 сентября 2004 года) / ed: Meynart R., Neeck S.P., Shimoda H., European Space Agency/ESTEC, Netherlands. - Maspalomas, 2004. - P. 391400. - DOI: 10.1117/12.565504.

46. De Lange, A. Methane profiles from GOSAT thermal infrared spectra [текст] / A. De Lange, J. Landgraf // Atmospheric Measurement Techniques. - 2018. - Vol. 11, No. 6. - P. 3815 - 3828. - DOI: 10.5194/amt-11-3815-2018.

47. Worden, J. R. Quantifying lower tropospheric methane concentrations using GOSAT near-IR and TES thermal IR measurements [текст] / J. R. Worden, A. Bloom, J. Liu [et al.] // Atmospheric Measurement Techniques. - 2015. - Vol. 8, No. 8. - P. 3433 - 3445. DOI: 10.5194/amt-8-3433-2015.

48. SWIRL2CH4_201801_V03.00 [электронный ресурс] / National Institute for Environmental Studies. - 2018. - URL: https://data2. gosat. nies.go.jp/GosatDataArchiveService/usr/download/ProductPag e/download?filePath=/data/GU/SWIRL2CH4/2018/SWIRL2CH4_201801_V03.0 0.tar (дата обращения: 26.05.2025).

49. Lorente, A. Evaluation of the methane full-physics retrieval applied to TROPOMI ocean sun glint measurements [текст] / A. Lorente, T. Borsdorff, M.C. Martinez-Velarte [et al.] // Atmospheric Measurement Techniques. - 2022. - Vol. 15, No. 22. - P. 6585 - 6603. - DOI: 10.5194/amt-15-6585-2022.

50. Sentinel-5P Level-2 Product User Manual Methane. [текст] / ESA. - 2022. - ISS. 2.4.0. 129 p. - URL: https://sentinels.copernicus.eu/documents/247904/2474726/Sentinel-5P-Level-2-Product-User-Manual-Methane.pdf (дата обращения: 26.05.2025).

51. Sentinel-5P OFFL L3 CH4. [электронный ресурс] // Google Earth Engine (Google Developers page). - 2019. - URL: https://developers.google.com/earth-

engine/datasets/catalog/COPERNICUS_S5P_OFFL_L3_CH4#terms-of-use (дата обращения: 26.05.2025).

52. Methane satellites find landfills with the same climate impact as several hundred thousand cars. [текст] / Phys.org, News and Articles on Science and Technology.

- 2022. - URL: https://phys.org/news/2022-08-methane-satellites-landfills-climate-impact.html (дата обращения: 24.09.2025).

53. Sentinel-2 User Handbook [текст] / ESA. - Париж: ESA. - 2015. - URL: https://sentinel.esa.int/documents/247904/685211/Sentinel-2_User_Handbook (дата обращения: 15.05.2024).

54. Landsat 8 (L8) Data Users Handbook: V. 5.0 [текст] / United States Geological Survey (USGS). - 2019. - 114 p. - URL: https://d9-wret.s3.us-west-2.amazonaws.com/assets/palladium/production/s3fs-public/atoms/files/LSDS-1574_L8_Data_Users_Handbook-v5.0.pdf (дата обращения: 27.05.2025).

55. Dogniaux, M. Report on Landsat 8 and Sentinel-2B observations of the Nord Stream 2 pipeline methane leak [текст] / M. Dogniaux, J. D. Maasakkers, D. J. Varon, I. Aben // Atmospheric Measurement Techniques. - 2024. - Vol. 17, No. 9.

- P. 2777-2787. - DOI: 10.5194/amt-17-2777-2024.

56. Gorrono, Ja. Understanding the potential of Sentinel-2 for monitoring methane point emissions [текст] / Ja. Gorrono, D. J. Varon, I. Irakulis-Loitxate, L. Guanter // Atmospheric Measurement Techniques. - 2023. - Vol. 16. - No. 1. - P. 89 - 107.

- DOI: 10.5194/amt-16-89-2023.

57. Ehret, T. Global Tracking and Quantification of Oil and Gas Methane Emissions from Recurrent Sentinel-2 Imagery [текст] / T. Ehret, A. De Truchis, M. Mazzolini [et al.] // Environmental Science and Technology. - 2022. - Vol. 56. - No. 14. - P. 10517 - 10529. - DOI 10.1021/acs.est.1c08575.

58. Xiong, X. Characterization and validation of methane products from the Atmospheric Infrared Sounder (AIRS) [текст] / X. Xiong, E. Maddy, X. Liu [et al.] // Journal of Geophysical Research. - 2008. - Vol. 113. - No. 3. - P. G00A01.

- DOI: 10.1029/2007JG000500.

59. Xiong, X. Mid-upper tropospheric methane retrieval from IASI and its validation [текст] / X. Xiong, A. Gambacorta, T. S. King [et al.] // Atmospheric Measurement Techniques. - 2013. - Vol. 6. - No. 9. - P. 2255 - 2265. - DOI: 10.5194/amt-6-2255-2013.

60. Siddans, R. Global height-resolved methane retrievals from the Infrared Atmospheric Sounding Interferometer (IASI) on MetOp [текст] / R. Siddans, D. Knappett, B. Kerridge, A. [et. al.] // Atmospheric Measurement Techniques. — 2017. — Vol. 10 — P. 4135-4164. — DOI: 10.5194/amt-10-4135-2017.

61. World Meteorological Organization. Details for Instrument IASI [текст] / OSCAR, WMO. 2024. - URL: https://space.oscar.wmo.int/instruments/view/iasi (дата обращения: 27.05.2025).

62. TES: Instrument Specifications [текст] / Jet Propulsion Laboratory, Nasa. - URL: https://tes.jpl.nasa.gov/tes/mission/instrument/specifications/ (дата обращения: 27.05.2025).

63. Gordon, I. E. The HITRAN2016 molecular spectroscopic database [текст] / I. E. Gordon, L. S. Rothman, C. Hill [et al.] // Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. - 2017. - Vol. 203. - P. 3 - 69. - DOI: 10.1016/j.jqsrt.2017.06.038.

64. Sentinel 5 L2 Prototype Processors Algorithm Theoretical Baseline Document: Methane Retrieval. [текст] / Netherlands Institute for Space Research, ESA -2019. - 91 p. - URL: https://sentinel.esa.int/documents/247904/2476257/Sentinel-5P-TROPOMI-ATBD-Methane-retrieval.pdf/f275eb1d-89a8-464f-b5b8-c7156cda874e?version=1.1 (дата обращения: 27.05.2025).

65. CarbonTracker Europe: официальный сайт [электронный ресурс] / Wageningen University & ICOS Netherlands. - URL: https://carbontracker.org/ (дата обращения: 30.09.2025).

66. Gordon, I. E. The HITRAN2020 molecular spectroscopic database [текст] / I. E. Gordon, L. S. Rothman, R. J. Hargreaves [et al.] // Journal of Quantitative

Spectroscopy and Radiative Transfer. - 2022. - Vol. 277. - P. 107949. - DOI 10.1016/j.j qsrt.2021.107949.

67. Задворных, И. В. Метод для определения вертикального профиля метана из спектров атмосферы, измеренных одновременно в тепловом и ближнем ИК -диапазонах [текст] / И. В. Задворных, К. Г. Грибанов, В. И. Захаров, R. Imasu // Оптика атмосферы и океана. - 2018. - Т. 31, № 12. - С. 962 - 967. - DOI: 10.15372/AOO20181204.

68. Blumstein, E. The IASI instrument [электронный ресурс] / D. Blumstein, E. Péquignot, L. Buffet [et. al.] // ECMWF/EUMETSAT NWP-SAF Workshop on the assimilation of IASI in NWP. 2009. - URL: https://www.ecmwf.int/sites/default/files/elibrary/2009/8249-iasi-instrument.pdf (дата обращения: 27.05.2025).

69. Крауклит, Г. В. Обнаружение метана на основе мультиспектральных снимков Sentinel-2 [текст] / Г.В. Крауклит, К.С. Агаева // Sciences of Europe. - 2023. -№ 110 (110). - С. 77 - 81. - DOI: 10.5281/zenodo.7618453.

70. Ивахов, В. М. Анализ данных непрерывных наблюдений атмосферной концентрации метана на арктической станции Тикси с 2010 по 2015 г. [текст] / В.М. Ивахов, H.H. Парамонова, В.И. Привалов, А.В. Зинченко // Труды Главной геофизической обсерватории им. А.И. Воейкова. - 2016. - № 582. -С. 261 - 280.

71. Киселев, А. А. Метан в средних и высоких северных широтах. Исследования 2018 - 2023 г. [текст] / А.А. Киселев // Труды Главной геофизической обсерватории им. А.И. Воейкова. - 2023. - № 608. - С. 7 - 52.

72. Решетников, А. И. Результаты мониторинга основных парниковых газов на арктических станциях Росгидромета [текст] / А.И. Решетников, А.В. Зинченко, H.H. Парамонова [и др.] // Труды Главной геофизической обсерватории им. А.И. Воейкова. - 2011. - № 564. - С. 223 - 240.

73. Семенов, С. М. Роль метана в современном изменении климата / С.М. Семенов, И.Л. Говор, H.E. Уварова. - Москва: Институт глобального климата

и экологии имени академика Ю.А. Израэля, 2018. - 106 с. - ISBN 978-5-96310687-7.

74. Стародубцев, В. С. Исследование вариаций концентрации метана и углекислого газа в Арктической зоне [текст] / В.С. Стародубцев // Вестник Северо-Восточного федерального университета им. М.К. Аммосова. - 2018. - № 3 (65). - С. 80 - 88. - DOI: 10.25587/SVFU.2018.65.14072.

75. Дзюба, А. В. Оценка изменений скорости стока метана из атмосферы при потеплении климата [текст] / А.В. Дзюба, А.В. Елисеев, И.И. Мохов // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. - 2012. -Т. 48, № 3. - С. 372.

76. Смышляев, С. П. Моделирование трансформации химически активных примесей атмосферы в региональном масштабе [текст] / С. П. Смышляев, Т. С. Ермакова, С. В. Мостаманди, А. Р. Курганский // Ученые записки Российского государственного гидрометеорологического университета. -2013. - № 29. - С. 75 - 84.

77. Аршинов, М. Ю. Вертикальное распределение парниковых газов над Западной Сибирью по данным многолетних измерений [текст] / М.Ю. Аршинов, Б.Д. Белан, Д.К. Давыдов [и др.] // Оптика атмосферы и океана. -2009. - Т. 22, № 5. - С. 457 - 464.

78. Sasakawa, M. Atmospheric CH4 and N2O data from the flask air sampling over Novosibirsk [электронный ресурс] / M. Sasakawa, T. Machida, K. Ishijima [et. al.] / National Institute for Environmental studies, Japan. - 2024. - DOI: /10.17595/20240216.001. - datafile name: srg_ch4_n2o.ver.L0.txt - URL: https://www.nies.go.jp/doi/10.17595/20240216.001-e.html (дата обращения: 27.05.2025).

79. Sasakawa, M. Atmospheric CH4 and N2O data from the flask air sampling over Surgut [электронный ресурс] / M. Sasakawa, T. Machida, K. Ishijima [et. al.] / National Institute for Environmental studies, Japan. - 2024. - DOI: /10.17595/20240216.001. - datafile name: srg_ch4_n2o.ver.1.0.txt - URL:

https://db.cger.nies.go.jp/DL/10.17595/20240116.001.html.en. (дата обращения: 27.05.2025).

80. Guide to Meteorological Instruments and Methods of Observation, WMO-No. 8 [текст] / World Meteorological Organization. - 7th ed. - 2008. - URL: https://www.weather.gov/media/epz/mesonet/CWOP-WMO8.pdf (дата обращения: 15.05.2024).

81. Михайлюкова, П. Г. Анализ загрязненности снежного покрова арктических городов на основе спутниковых измерений альбедо [текст] / П. Г. Михайлюкова, Д. А. Петраков, О. В. Тутубалина [и др.] // ИнтерКарто. ИнтерГИС. - 2021. - Т. 27, № 1. - С. 394 - 408. - DOI: 10.35595/2414-91792021-1-27-394-408.

82. Демаков, В. И. Сравнительный обзор статистических пакетов для анализа данных [текст] / В. И. Демаков, Е.Ю. Ларионова, Ю.Э. Голодков, В.И. Рерке // Вестник Бурятского государственного университета. Математика, информатика. - 2023. - № 3. - С. 78 - 89. - DOI: 10.18101/2304-5728-2023-378-89.

83. Грекусис, Дж. Методы и практика пространственного анализа / пер. с англ.; науч. ред. А.В. Макшанов. - Москва: ДМК-Пресс, 2023. - 540 с.: ил. - ISBN 978-5-97060-912-5.

84. Laurila, T. Atmospheric CH4 at Tiksi by Finnish Meteorological Institute. [электронный ресурс] / T. Laurila, Ed. Dlugokecky, V. Ivakhov, J. Hatakka / Finnish Meteorological Institute. - 2022. - URL: https://doi. org/ 10.50849/WDCGG_0025-2002-1002-01 -01 -9999 (дата обращения: 09.12.2024).

85. WDCGG (World Data Centre for Greenhouse Gases). [электронный ресурс] / World Meteorological Organisation. - URL: https://gaw.kishou.go.jp/ (дата обращения: 09.12.2024). -для зарегистрир. пользователей.

86. COPERNICUS. Sentinel Online: Explore Copernicus satellite missions [электронный ресурс] / European Space Agency. - URL: https://browser.dataspace.copernicus.eu (дата обращения: 14.07.2024).

87. Симонова, К. И. Анализ влияния снеготаяния на межгодовую и сезонную динамику растительности в дельте реки Лены [текст] / К.И. Симонова // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. -2023. - Т. 20.- № 5. - С. 205 - 216. - DOI: 10.21046/2070-7401-2023-20-5205-216.

88. Попов, Н. В. Разработка статистических моделей оценки концентрации метана в приземном слое атмосферы по материалам космической съемки в зимний период [текст] / Н.В. Попов, В.А. Малинников // Вестник СГУГиТ (Сибирского государственного университета геосистем и технологий). -2025. - Т. 30. - № 3. - С. 77 - 85. - DOI: 10.33764/2411-1759-2025-30-3-77-85.

89. Попов, Н. В. Связь спектрозональных данных Sentinel-2 с наземными измерениями концентраций метана и метеопараметрами атмосферы в летний период [текст] / Попов Н.В., Малинников В.В., Нахутин А.И. // Известия вузов. «Геодезия и аэрофотосъемка». - 2025. - T. 69. - № 4. - С. 30 - 44. -DOI: 10.30533/GiA-2025-028

90. Попов, Н. В. Разработка методики применения статистических моделей для оценки приземной концентрации метана по материалам космической съемки и данным метеопараметров [текст] / Н.В. Попов, Е.Д. Кочеткова // Мониторинг. Наука и Технологии. - 2025. - Т. 65. - № 3. - С. 45-53. - DOI: 10.25714/MNT.2025.65.006.

91. Ежикова, М. А. Результаты анализа мониторинга метана на НИС «Ледовая база «Мыс Баранова»» [электронный ресурс] / М. А. Ежикова, А. П. Макштас, Т. Лаурила, Э. Асми // Двенадцатая Международная школа-семинар «Спутниковые методы и системы исследования Земли», Таруса, 21-25 марта 2024 г. - М.: Институт космических исследований РАН, 2024. - С. 28 - 29.

92. Макштас, А. П. Российско-финские исследования характеристик аэрозоля и парниковых газов в приземном слое атмосферы на НИС «Ледовая база «Мыс Баранова»» [текст] / А.П. Макштас, Т. Лаурила, Э. Асми [и др.] // Российские полярные исследования. - 2015. - № 4 (22). - С. 29 - 30.

93. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2024625702, Российская Федерация. База данных концентраций парниковых газов на стационарах ААНИИ: № 2024623518: заявл. 13.08.2024: опубл. 04.12.2024 / Е.Д. Кочеткова; заявитель Федеральное государственное бюджетное учреждение «Арктический и антарктический научно-исследовательский институт».

94. Thoning, K. Atmospheric methane from quasi-continuous measurements at Barrow, Alaska and Mauna Loa, Hawaii, 1986-present [текст] / K. Thoning, X. Lan, A. Crotwell, J. Mund / National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). - 2025. - Version: 2025-04-26. - URL: https://doi.org/10.15138/ve0c-be70 (дата обращения: 25.07.2025)

95. ALERT CLIMATE [электронный ресурс] / Enviroment and Climate Change Canada. - URL: https://climate-change.canada.ca/climate-data/ (дата обращения: 25.07.2025).

96. CH4 surface insitu hourly measurements on Alert station [электронный ресурс] / Environment and Climate Change Canada. - URL: https://gaw.kishou.go.jp/ (дата обращения: 25.07.2025).

97. Ishizawa, M. Decreasing anthropogenic methane emissions in Europe and Siberia inferred from continuous carbon dioxide and methane observations at Alert, Canada [текст] / M. Ishizawa, D.E.J. Worthy, E. Chan [et al.] // Journal of Geophysical Research. - 2009. - Vol. 114, No. 10. - DOI: 10.1029/2008JD011239.

98. Data Quality Report Sentinel-2 L1C MSI January 2022. [электронный ресурс] / European Space Agency. - 2022. - URL: https://sentinels.copernicus.eu/documents/247904/4766914/OMPC.CS.DQR.001.

01-2022+-+i72r0+-+MSI+L1C+DQR+January+2022.pdf (дата обращения: 23.08.2025)

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Результаты апробации моделей Таблица П.1 - Результаты подэтапа апробации № 3 моделей № 1, 2

подэтап № 3

Характеристика Станции

Барроу Алерт Мыс Баранова Барроу Алерт Мыс Баранова

Линейная модель № 1 Нелинейная модель № 2

Нормированный R2 0,22 0,24 0,55 0,20 0,06 0,59

Нормированный R2 с поправкой значений уровня серого после 2021 г. 0,49 0,54 Нет данных после 2021 г. в подвыборке 0,33 0,32 Нет данных после 2021 г. в подвыборке

Стандартное отклонение расчетных от измеренных значений*, ррЬ 20 20 16 26,6 34 26

Систематическая ошибка 13 26 29 7 22 23

Доля погрешности модели от интервала варьирования приземной концентрации СН4 % 79 68 106 134 114 169

* С учетом систематической ошибки.

подэтапы № 4, 5

Характеристика Станции

Барроу Алерт Мыс Баранова Контрольная выборка станции Тикси Барроу Алерт Мыс Баранова Контрольная выборка станции Тикси

Линейная модель № 1 Нелинейная модель № 2

Нормированный R2* 0,66 0,62 0,63 0,74 0,68 0,63 0,60 0,83

Доля погрешности модели от интервала варьирования приземной концентрации метана 0,59 0,62 0,61 0,70 0,57 0,61 0,63 0,58

Нулевой член 1746 2062 2514 2906 1942 1927 1973 1952

XI (канал 12) | Х5 (канал 12 • канал11) ** 3-10"2 4*10-2 -1-10-2 3-10-2 -3-10-2 2*10-2 5*10-2 1«10-1

Х2 (канал 5) 4*10"3 -1-10"3 -1-10-3 -2*10-3 2*10-13 8*10-14 -9*10-14 -4.10-13

Х3 (атмосферное давление) 1«10-1 -2*10-1 -5-10-1 -9*10-1 3*10-8 -1-10-8 -5-10-8 -1-10-7

Х4 (парциальное давление пара) 0,14 -1,16 -7,60 -4,20 -1-10-4 -1-10-4 -1-10-4 -7*10-5

р-значение нулевой член 8-10"13 7*10-34 1-10-31 2*10-13 7.ш-128 0 7.ш-105 5*10-76

подэтапы № 4, 5

Характеристика Станции

Барроу Алерт Мыс Баранова Контрольная выборка станции Тикси Барроу Алерт Мыс Баранова Контрольная выборка станции Тикси

Линейная модель № 1 Нелинейная модель № 2

р-значение** Х1 | (Х5/Х3) 7*10-12 2*10-37 4*10-3 2*10-8 2*10-1 1«10-1 5*10-5 2*10-3

р-значение** Х2 | (Х5*Х2*Х3*Х4) 9*10-2 5*10-1 1-10-1 5*10-4 6*10-4 3*10-2 7*10-2 1-10-2

р-значение** Х3 | (Х5*Х3) 5*10-1 2*10-1 4*10-5 1-10-3 2*10-1 3*10-1 4*10-5 5*10-3

р-значение** Х4 | (Х2»Х4Л4) 9*10-1 3*10-1 4*10-10 4*10-2 1-10-3 5*10-3 8*10-5 4*10-1

* Поправка значений уровня серого после 2021 г. проводилась для материалов космической съемки, собранным на территорию станций Барроу и Алерт.

** Через знак «|» написаны факторы двух разных моделей, так как их характеристики приводятся в одной строке, но в разных столбцах.

подэтап № 3

Характеристика Барроу Алерт Баранова Барроу Алерт Баранова

Модель №3 (скорость ветра в 1-й степени) Модель №4 (скорость ветра в 4-й степени)

Нормированный R2 0,1 0,04 0,07 0,17 0,01 6*10-4

Нормированный R2 с поправкой значений уровня серого после 2021 г. 0,25 0,04 Нет данных после 2021 г. в подвыборке 0,29 0,01 Нет данных после 2021 г. в подвыборке

Стандартное отклонение расчетных от измеренных значений*, ррЬ 26 58 34 26 15758 147

Систематическая ошибка 50 27 37 50 -3645 -14

Доля погрешности модели от интервала варьирования приземной концентрации СН4, % 86 222 98 85 60453 422

*С учетом систематической ошибки.

подэтапы № 4, 5

Характеристика Барроу Алерт Барано ва Тикси контрольная Барроу Алерт Барано ва Тикси контрольная

Модель №3 (скорость ветра в 1-й степени) Модель №4 (скорость ветра в 4-й степени)

Нормированный R2* 0,33 0,58 0,34 0,57 0,30 0,55 0,27 0,609

Доля погрешности модели от интервала варьирования приземной концентрации СН4 0,79 0,65 0,81 0,66 0,81 0,67 0,85 0,626

Нулевой член 2094 2353 2334 2166 2058 2359 2305 2155,33

Х6 -207 -606 -869 -290 -188 -638 -864 -288,7

Х7Л1 | Х7Л4** -7,09 -0,57 -5,09 -4,59 -8*10-3 -3-10-6 -3-10-3 -0,013

Х8 97 -321 1131 192 82 -286 1149 182,352

Р-значение нулевой член 1*10-4° 3-10-54 2*10-16 1*10-34 5*10-42 8*10-53 1-10-15 1-10-35

р-значение Х6 2*10-3 3*10-5 4*10-3 3*10-8 6*10-3 2*10-5 6*10-3 2*10-8

р-значение** Х7 | Х7Л4 4*10-4 1-10-3 3*10-2 2*10-1 1-10-3 7*10-2 2*10-1 6*10-2

р-значение Х8 2*10-1 4*10-3 2*10-3 1-10-2 3*10-1 1-10-2 3*10-3 2*10-2

* Поправка значений уровня серого после 2021 г. проводилась для материалов космической съемки, собранным на территорию станций Барроу и Алерт.

** Через знак «|» написаны факторы двух разных моделей, так как их характеристики приводятся в одной строке, но в разных столбцах.