Műholdakkal veszik fel a jégkárok elleni harcot az SZTE kutatói

A folyókon megjelenő jégborítás káros hatásai sokfélék lehetnek. A legnagyobb problémát úgy okozhatja, ha a zajló jég valamilyen fizikai akadály, például éles kanyarulat hatására összetorlódik, torlaszt képez. Ez természetes duzzasztó gátként működve felduzzasztja a torlasz feletti folyószakaszt, árvízveszélyt okozva ezzel. Ennek megfelelően a Dunán, egészen a 2013-as nagy árvízig a jeges árvizek szintjei jelentették a rekordokat, és ez a Budapest alatti szakaszon máig is így van. Ezen felül a jég kárt okozhat minden olyan létesítményben, ami a mederben van, mint a mólók, hajóút kitűzési jelek, hidak és más műtárgyak. A jégtörőket kivéve a hajók döntő többsége nem tud jéggel borított vízen közlekedni, ezért a jég változásainak előrejelzése, felmérése hajózási szempontból is kiemelten fontos. Jég kialakulásának veszélye esetén az úszólétesítményeket, hajókat menedékhelyre, jellemzően kikötőbe lehet vinni, vagy ki lehet emelni őket a vízből, megóvva a károktól.

A 2022. januári feldolgozás eredmény térképei a Tisza szegedi szakaszán (Maros torkolat) ábrázolják a jégborítási arányokat. (balra fent: radar felvétel, melyen a fekete pixelek a nyílt vízfelszínt, a világosabbak a jégtáblákat jelentik; jobbra fent: a jégborítás/nyílt víz arányok 100 méteres szakaszonként; jobbra lent: jégborítás pixelenként; balra lent: áttekintő térkép

A klímaváltozás régiónkban legnagyobb valószínűséggel a hőmérséklet emelkedését hozza magával, de a szélsőséges időjárási eseményekre is fel kell készülni. Nem túl gyakran, de rövid és extrém hideg periódusokra is számíthatunk. Ezen események monitoringjára nem lenne kifizetődő egy drága, állandó megfigyelőállomás-hálózat kialakítása (ami egyébként is csak diszkrét pontokban ad információt), a hagyományos emberi megfigyelés pedig szinte lehetetlen a legtöbb folyószakaszon. A földmegfigyelés azonban ebben az esetben is hatékony megoldásnak bizonyulhat, hiszen változatos technológiákat alkalmazva gyűjt adatokat a Föld felszínéről. Különösen igaz ez a műholdfelvételek esetében, amelyek segítségével nagy területekről, nagy térbeli és időbeli részletességgel gyűjthetők információk.

„Az Országos Vízügyi Főigazgatóság (OVF) felkérésére 2017-ben kezdtük el a Dunán kialakuló jégborítás műholdkép alapú monitoringjának lehetőségeit vizsgálni. A különböző műholdas platformokról származó felvételek feldolgozásában már több évtizedes tapasztalata van tanszékünknek. Nemcsak a látható, közeli és közepes infravörös tartományokban nyert információkkal, de termális és radar adatokkal is dolgozunk. Ezek felhasználásával azonosíthatók a területhasználatban vagy a vegetációban bekövetkező változások, vagy akár az árvizek kiterjedése is” – vázolta fel a vizsgálatok hátterét Dr. habil. Van Leeuwen Boudewijn, az SZTE TTIK Geoinformatikai, Természet- és Környezetföldrajzi Tanszék egyetemi adjunktusa, a kutatás vezetője.

„Ebben a projektben is különféle műholdas adatokat dolgoztunk fel, és azt láttuk, hogy a radaros technológiával készült felvételek a legalkalmasabbak a jégborítás azonosítására. Az úgynevezett Sentinel-1 műholdak napszaktól és felhőborítástól függetlenül szolgáltatnak adatot, ugyanis nem a napsugárzás, hanem a műhold antennái által kibocsátott sugárzás felszíni visszaverődését mérik, amely képes a felhőzeten is áthatolni. Márpedig a számunkra most érdekes téli időszakban nagyon gyakran felhős felettünk az égbolt” – tette hozzá Dr. Tobak Zalán, az SZTE TTIK Geoinformatikai, Természet- és Környezetföldrajzi Tanszék egyetemi adjunktusa, aki szintén részt vesz a kutatásban.

A műholdak átlagosan 2-3 naponta térképezik fel a Föld felszínét, így hazánkat is. A jéggel borított felszínről erősebb a visszavert jel, mint a be nem fagyott vízről, így pár előfeldolgozási lépést, zajszűrést követően a jég és vízfelületek egymástól elkülöníthetők a képeken. Ezután 100 méteres folyószakaszokra összegezve térképezik a jégborítás arányát. Ezek a térképek segítik az adott folyószakasz kezelőit a döntéshozásban, kijelölve a problémás részeket. A jégborítás fokozódása előre jelzi a torlaszok kialakulását az ismert kritikus pontokon. Ezeken a helyeken az OVF további megfigyeléseket végezhet, vagy például jégtörő hajókat vethet be a jégtorlaszok felszámolása érdekében.

Nagyfelbontású (3 m) Planet műholdfelvétel Szeged belvárosáról, melyen szépen látszanak a Tiszán úszó jégtáblák:

A jégmegfigyelés nemzetközi vonatkozásai is kiemelten fontosak, mivel a zajló jég nem áll meg a határon. Magyarország – nemzetközi megállapodás alapján – a Dunán képes akár Belgrádig ellátni a jégtörési feladatokat. Szerbia jelenleg nem rendelkezik megfelelő jégtörő flottával. A hajók csak akkor hagyhatják el az országot, ha már itthon nem fenyeget a jég levonulásából származó veszély. A kialakult helyzet gyors értékelését is segítheti az SZTE módszere.

A 2017-ben a Duna jég-monitoringjára létrehozott algoritmust és munkafolyamatot rendszeresen fejlesztik. Most például a Tiszán is elvégezték a számításokat, illetve a radarfelvételek mellett nagyfelbontású multispektrális műholdképeket is bevonnak a feldolgozásba. Bár ezek a felhős részeken nem használhatók, a látható és közeli infravörös tartományok információtartalma tovább pontosíthatja a jégborítás lehatárolását. A projekt megvalósításába az SZTE hallgatóit is bevonták, ők készítették el például a folyó pontos térképét, ami elengedhetetlen volt a jégborítási arányok számításához. A tanszéken mindig törekednek arra, hogy hallgatókkal közösen végezzék kutatási feladataikat, így kínálva számukra lehetőséget a valós problémák megoldására.Bár a jelenlegi jégzajlásnak az időjárás enyhülésével úgy tűnik vége, a most nyert adatok és tapasztalatok alapján is kijelölhetők azok a szakaszok, ahol a Tisza mentén könnyebben összetorlódhat a jég, illetve vizsgálható, hogy a hőmérséklet csökkenését milyen ütemben követi a folyó felszínének befagyása. A kutatási eredmények felhasználásával és a monitoring folytatásával modelleket lehet felépíteni, amelyeket aztán fel lehet használni a jégkár elleni küzdelemben.

SZTEinfo/Lévai Ferenc

Fotók, ábrák: SZTE Geoinformatikai, Természet- és Környezetföldrajzi Tanszék