Международная школа-семинар по распределенным данным окружающей среды и природных ресурсов Северо-Восточной и Центральной Азии

С 9 по 29 августа 2015 г. в Пекине на базе Института географии и природных ресурсов КАН (IGSNRR CAS) была проведена международная школа-семинар по распределенным данным окружающей среды и природных ресурсов Северо-Восточной и Центральной Азии (International Workshop on Northeast Asia-Central Asia Regional Resources and Environment Data Sharing), в которой приняло участие 30 ученых из стран Шелкового Пути (Таиланд, Бангладеш, Пакистан, Монголия, Россия, Казахстан, Узбекистан, Кыргызстан, Таджикистан). Организаторы школы-семинара: Министерство науки и техники КНР, Китайская академия наук и Институт географии и природных ресурсов КАН. Институт географии КАН – один из крупнейших институтов Китайской академии наук. Показателем этого является, например, то, что в 2013 г. IGSNRR CAS опубликовал 642 статьи в международных журналах (с научными индексами цитирования Science Citation Index/SSCI), институт выпускает 9 научных и 3 научно-популярных журнала.

От БИП СО РАН в работе школы участвовали с.н.с. лаб. геоэкологии Б.З. Цыдыпов и аспирант второго года обучения А.В. Бильгаев (научный руководитель Э.Ц. Садыкова). Также Россию представляли двое сотрудников Института комплексного анализа региональных проблем ДВО РАН (Биробиджан) – ученый секретарь Д.М. Фетисов и н.с. А.В. Аношкин.

Всех слушателей разделили на 6 групп, к каждой прикрепили по два куратора из числа молодых сотрудников IGSNRR CAS.

Виды учебной работы: лекции, семинары, компьютерная практика, полевые исследования. В день было три лекции: две до обеда, третья – после. Лекции читали ведущие ученые из институтов Китайской академии наук. Основной упор в выступлениях был сделан на распределенные пространственные базы данных, дистанционное зондирование, геоинформационные системы, облачные технологии, параллельные вычисления, математические модели.

Интерес вызвали следующие лекции:

1.    «Global Land Cover mapping and change monitoring with Landsat data» (Prof. Peng Gong). Интересно то, что китайские коллеги из относительно небольших по размеру сцен Landsat (185×183 км) создают разновременные ландшафтные карты таких больших территорий как Китай и Африка.

2.    «Qinghai Lake Case. Databases, data analysis and applications» (Prof. Luo Ze). Озеро Цинхай на Тибетском плато – самое большое соленое озеро Китая, здесь расположен один из восьми национальных заповедников диких птиц. В докладе рассмотрено первое e-science приложение для поддержки экологической защиты. Создана мощная база данных по оз. Цинхай. Миграция птиц отслеживается методами дистанционного зондирования и GPS-позиционирования (запись места через 2 часа, данные загружаются через 2 дня в центр обработки). У птиц определены маршруты и идет слежение за их маршрутами. Определено точное местоположение птиц, т.к. во многих местах (на берегу, островах) расставлены автоматические устройства наблюдения, все видеокамеры работают на солнечных батареях.

3.    «Pattern and dynamics of land cover in Northeast Asia based on object-oriented classification method» – «Динамика земных покровов Северо-Восточной Азии на основе объектно-ориентированного метода классификации» (Prof. Chunying Ren). Лектор из Северо-Восточного института географии и агроэкологии КАН. Очень интересный подход к классификации мозаики спутниковых изображений Landsat, основанный на дереве решений и классификационных правилах. Они создали разновременные карты земных покровов таких больших территории как, например, наш Приморский край, карты лесов, Natural wetland distribution, Wusuli River basin, Frozen Soil Region и т.д. Совершенно другой подход к классификации. В дереве решений последовательно отрезают посредством NDWI, NDVI различные природные среды, затем классификаторами проводят классификацию. Обязательна наземная валидация, проводят оценку точности классификации.

4.    «Global big data processing: Algorithms, Data Products and Applications» (Prof. Ronggao Liu). Обработка и анализ спутниковых данных AVHHR, MODIS и Landsat TM. Система обрабатывает данные уровня 1B быстрее чем NASA в 4 раза.

5.    «Socio-economic survey based impact assessment of herders’ livelihood in the grasslands of Mongolia Plateau» (Prof. Lin Zhen). Лекция по социо-экономическим работам на ключевых участках Хулун-буир, Силин Гол, Ордос в Монголии и Внутренней Монголии. Интервью, опросники. Очень много анализа из обычных опросников.

6.    «Data Sharing Practices of Space Science in China» (Prof. ZimingZou). Приведены примеры использования распределенной спутниковой информации в КНР.

7.    «Research Cyberinfrastructure for Global Change Studies» (Prof. Yuqi Bai). Лекция по киберинфраструктуре данных по изменению климата, используются мощные климатические модели.

8.    «Leaf Area Index (LAI): Field Measurements, Remote Sensing Estimation and Validation Studies» (Prof. Hongliang Fang). Очень интересная лекция по листовому индексу LAI. Используются различные оптические сенсоры для получения спектров растений в полевых условиях.

9.    «Toward faster and more easily digital terrain analysis» (Prof. Qin Cheng Zhi). Лекция по цифровым моделям рельефа. Рассматриваются вопросы быстродействия при морфометрическом анализе цифровых моделей рельефа, т.е. не как рассчитать морфометрические характеристики рельефа, а как быстро провести анализ рельефа. Опять же матмодели используют, параллельные вычисления.

10.     «Trends and variability in atmospheric precipitable water over the Tibetan Plateau» (Prof. Ning Lu). Лекция по трендам и изменчивости атмосферных осадков на Тибетском плато. Очень интересная лекция, обилие данных и моделей. Вовсю используются облачные технологии.

После занятий нас возили на экскурсии в учреждения ГИС и ДЗЗ направленности или проводился так называемый «студенческий обмен», во время которого слушатели рассказывали о своих исследованиях.

Большое впечатление на слушателей произвело посещение Компьютерного центра КАН – Computer Network Information Center CAS (ядро которого мощнейший суперкомпьютер), National Science @ Technology Infrastructure Center и Института дистанционного зондирования (Institute of Remote Sensing and Digital Earth). Данный Институт имеет 3 приемные станции спутниковой информации, работающие в реальном масштабе времени. Кроме того, мы посетили фирму SuperMap Software Co., Ltd. – разработчика одноименной ГИС, которая широко распространена в странах Азии.

В свободное от обучения время организаторы свозили слушателей на экскурсию на Великую китайскую стену, осуществили выезд на 2 дня на побережье Тихого океана в городской округ Циньхуандао с посещением фирмы China Remote Sensing – филиала Института географии и природных ресурсов КАН.

В день закрытия школы-семинара очень интересный и содержательный доклад сделал специально прилетевший из Японии исполнительный директор Мирового центра данных (World Data System) Mustapha Mokrane.

Мною был подготовлен итоговый исследовательский отчет по обмену данными о ресурсах и окружающей среде в России. В отчете показаны возможности нашего института и пути дальнейшего сотрудничества с китайскими коллегами. Предложил сотрудничество по совместной экспедиции для продолжения мониторингового трансекта Байкал – Гоби во Внутреннюю Монголию КНР для исследования динамики растительности в засушливых климатических зонах. Также предложил участие в дельталетном проекте «Байкал – Леман».

Резюмируя можно сказать, что международная школа-семинар по распределенным пространственным данным была проведена на очень высоком уровне. Все запланированные мероприятия были проведены в строгом соответствии с утвержденной программой. По окончании слушатели получили по два сертификата: один от Министерства науки и техники КНР, второй – от Институт географии и природных ресурсов КАН.

Групповое фото участников семинара

Учебная аудитория

Доклад по динамике растительности в засушливых климатических зонах России и Монголии на основе временных серий Landsat NDVI и полевых исследований

Посещение фирмы SuperMap Software Co., Ltd.

Посещение Института дистанционного зондирования КАН

Посещение фирмы China Remote Sensing

Обсуждение планов дальнейшего сотрудничества

С.н.с. лаб. геоэкологии Б.З. Цыдыпов