51

 Ўрта Осиёдаги тоғ дарёлари оқимининг ҳосил бўлишида қор асосий манба бўлиб, сув билан мавсумий таъминланиш тоғдаги қор захираларига боғлиқ. Шу сабабл қоплами ҳақидаги маълумотлар, айниқса, баланд тоғли ҳудудларда муҳим аҳамиятга эга, чунки бу ҳудудларда қор қоплами узоқ вақт сақланиб туради ва қор эриши қуйи оқимдаги аҳолини сув билан таъминлайди. Бироқ, узоқ баланд тоғли дарёлар ҳавзаларида метеорология станцияларининг чекланган сони туфайли қор қопламини тавсифлаш учун маълумотлар етарли эмас. Бундай ҳолда, масофадан зондлаш ёрдамида баланд тоғлардаги дарёларнинг ҳавзаларида қор қопламининг ҳолати тўғрисида кунлик маълумотларни олиш мумкин. Ушбу тадқиқотда биз Ўрта аниқликдаги тасвир спектрорадиометри (МОDIS)дан олинадиган қор қоплами маълумотларидан фойдаландик. МОDIS қор қоплами маълумотлари МОDSNOW-Tооl дастури ёрдамида қайта ишланди. Натижада 20 йил (2001-2020 йй.) давомида Ўрадарё ҳавзасида қор қопламининг булутсиз фазовий тақсимланган кунлик маълумотлари олинди, улардан ҳавзадаги қор қопламининг ўзгаришини баҳолашда фойдаланилди. Қайта ишланган МОDIS маълумотлари асосида таҳлил натижалари шуни кўрсатдики, кўп қорли йиллар 2007 йилда (95,82%), 2015 йилда (98,16%), 2019 йилда (43,78%) ва камроқ қорли йиллар 2004 йилда (19,29%), 2016 йилда (10,60%), 2018 йилда (15,05%) кузатилган. Масофадан зондлаш (МОDSNOW-Tооl) маълумотларининг асосий афзаллиги улар ўрганилаётган дарё ҳавзалари учун вақт ва ҳудуд бўйича қор қоплами ҳақидаги маълумотларни ўз ичига олади. Бу гидрологик мақсадларда ва узоқ баланд тоғли ҳудудларда кунлик қор динамикасини ҳавза бўйлаб мониторинг қилиш учун қимматли маълумотларни беради. 

  • Internet havola
  • DOI
  • UzSCI tizimida yaratilgan sana 26-06-2024
  • O'qishlar soni 51
  • Nashr sanasi 26-06-2024
  • Asosiy tilO'zbek
  • Sahifalar50-58
English

Snow is the main component of the runoff formation on mountain rivers in Central Asia, and it is critical for seasonal water availability. Therefore, snow data are particularly important in high mountain areas, where the snowpack persists for longer periods and snowmelt provides runoff and water supply for the downstream populations. However, due to the limited number of meteorological stations in remote high mountain river basins, snow data are not sufficient. In this case, the remote sensing method can be used to obtain daily snow data for high mountain basins. Therefore, we used Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) snow cover data in this research. The MODIS snow cover data were processed by using the MODSNOW-Tool. This tool was used to generate daily cloud-free spatially distributed snow cover data were generated for the Uradarya River Basin over the last 20 years (2001-2020), which was used to assess the snow cover changes in the basin. Analyses based on the processed MODIS data showed that more snow years were observed in 2007 (95.82%), 2015 (98.16%), 2019 (43.78%) and less snow years in 2004 (19.29 %), 2016 (10.60 %), 2018 (15.05%). The main advantage of MODSNOW-Tool is that it contains spatio-temporal snow statistics for predefined basins. These data are valuable information for the hydrological purposes, and monitoring of daily snow cover dynamics in remote high mountain areas at basin scale. 

Ўзбек

 Ўрта Осиёдаги тоғ дарёлари оқимининг ҳосил бўлишида қор асосий манба бўлиб, сув билан мавсумий таъминланиш тоғдаги қор захираларига боғлиқ. Шу сабабл қоплами ҳақидаги маълумотлар, айниқса, баланд тоғли ҳудудларда муҳим аҳамиятга эга, чунки бу ҳудудларда қор қоплами узоқ вақт сақланиб туради ва қор эриши қуйи оқимдаги аҳолини сув билан таъминлайди. Бироқ, узоқ баланд тоғли дарёлар ҳавзаларида метеорология станцияларининг чекланган сони туфайли қор қопламини тавсифлаш учун маълумотлар етарли эмас. Бундай ҳолда, масофадан зондлаш ёрдамида баланд тоғлардаги дарёларнинг ҳавзаларида қор қопламининг ҳолати тўғрисида кунлик маълумотларни олиш мумкин. Ушбу тадқиқотда биз Ўрта аниқликдаги тасвир спектрорадиометри (МОDIS)дан олинадиган қор қоплами маълумотларидан фойдаландик. МОDIS қор қоплами маълумотлари МОDSNOW-Tооl дастури ёрдамида қайта ишланди. Натижада 20 йил (2001-2020 йй.) давомида Ўрадарё ҳавзасида қор қопламининг булутсиз фазовий тақсимланган кунлик маълумотлари олинди, улардан ҳавзадаги қор қопламининг ўзгаришини баҳолашда фойдаланилди. Қайта ишланган МОDIS маълумотлари асосида таҳлил натижалари шуни кўрсатдики, кўп қорли йиллар 2007 йилда (95,82%), 2015 йилда (98,16%), 2019 йилда (43,78%) ва камроқ қорли йиллар 2004 йилда (19,29%), 2016 йилда (10,60%), 2018 йилда (15,05%) кузатилган. Масофадан зондлаш (МОDSNOW-Tооl) маълумотларининг асосий афзаллиги улар ўрганилаётган дарё ҳавзалари учун вақт ва ҳудуд бўйича қор қоплами ҳақидаги маълумотларни ўз ичига олади. Бу гидрологик мақсадларда ва узоқ баланд тоғли ҳудудларда кунлик қор динамикасини ҳавза бўйлаб мониторинг қилиш учун қимматли маълумотларни беради. 

Русский

Снег является основным компонентом в формировании стока горных рек Центральной Азии и от снегозапасов зависит сезонная водообеспеченность. Поэтому, данные о снежном покрове особенно важны в высокогорных районах, где снежный покров сохраняется длительное время, а таяние снега обеспечивает сток и водоснабжение населения, проживающего ниже по течению. Однако, в удаленных бассейнах высокогорных рек для описания снежного покрова данных недостаточно из-за ограниченного числа метеорологических станций. В этом случае, для получения ежедневных данных о состоянии снежного покрова в высокогорных бассейнах можно использовать метод дистанционного зондирования. В настоящем исследовании мы использовали данные о снежном покрове, полученные спектрорадиометром с формированием изображений умеренного разрешения (MODIS). Данные о снежном покрове MODIS были обработаны с помощью программы MODSNOW-Tool. В результате были получены ежедневные безоблачные пространственно распределенные данные о снежном покрове в бассейне реки Урадарья за последние 20 лет, которые были использованы для оценки изменений снежного покрова в бассейне. Анализ на основе обработанных данных MODIS показал, что более снежные годы наблюдались в 2007 (95,82 %), 2015 (98,16 %), 2019 (43,78 %) годах, а менее снежные годы в 2004 (19,29 %), 2016 (10,60 %), 2018 (15,05 %) годах.  Основным преимуществом данных дистанционного зондирования MODSNOW-Tool является то, что они включают пространственно-временную статистику снежного покрова для рассматриваемых бассейнов. Эти данные являются ценной информацией для гидрологических целей и мониторинга суточной динамики снежного покрова в удаленных высокогорных районах в масштабах бассейна. 

Havola nomi
1 Apel H., Abdykerimova Z., Agalhanova M., Baimaganbetov A., Gavrilenko N., Gerlitz L., Kalashnikova O., Unger-Shayesteh K., Vorogushyn S., Gafurov A. Statistical forecast of seasonal discharge in Central Asia using observational records: developing of a generic linear modeling tool for operational water resource management // Journal of Hydrology and Earth System Sciences. 2018. 22. – PP. 2225. doi.org/10.5194/hess-22-2225-2018.
2 Gafurov A., Bardossy A. Cloud removal methodology from MODIS snow cover product // Hydrol. Earth Syst. Sci. 2009. 13. – PP. 1361. doi.org/10.5194/hess-13-1361-2009
3 Gafurov A., Ludtke S., Unger-Shayesteh K., Vorogushyn S., Schone T., Schmidt S., Kalashnikova O., Merz B. MODSNOW-Tool: an operational tool for daily snow cover monitoring using MODIS data // Environmental Earth Science. 2016. 75. – PP.1-3. doi.10.1007/s12665-016-5869-x.
4 Hall K., George A., Vincent V., Nicolo E., Klaus J. MODIS snow-cover products // Journal of Remote Sensing of Environment. 2002. 83. – PP.181.
5 Third National Communication of the Republic of Uzbekistan under the UN Framework Convention on Climate Change. Centre of Hydrometeorological Service (Uzhydromet). 2016. – PP. 99-104. DOI: http://doi.org/10.15356/2076-6734-2017-4-507-517.
6 Xenarios S., Gafurov A., Schmidt D., Sehring J., Manandhar S., Hergarten Ch., Shigaeva J., Foggin M. Climate change and adaptation of mountain societies in Central Asia: uncertainties, knowledge gaps, and data constraints // Regional Environmental Change. 2018. – P. 4. https://doi.org/10.1007/s10113-018-1384-9.
7 Xiaoqi Yu., Qiu Yu., Guo H and Chen L. Cloud removing method for daily snow mapping over Central Asia and Xinjiang, China. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science. 2017. 57. doi:10.1088/1755-1315/57/1/012048.
Kutilmoqda