Главная
страница 1

  1. Титульный лист

Научно-исследовательское предложение представленное в АМД по Кавказскому региону




  1. Заголовок: Заблаговременное обнаружение засухи и оценка воздействия на сельскохозяйственное производство через действующие экологические спутники

  2. Представляющее учреждение: Грузия, Управление Гидрометеорологии, Тбилиси, Грузия

  3. Главные исследователи


Грузия

Проф. Тамаз Турманидзе. Главный эксперт Грузинского Гидрометеорологического Управления. Республика Грузия, г.Тбилиси, пр-т Д.Агмашенебели, 150


США
Др. Феликс Коган, физик-исследователь, Национальное управление по исследованию океанов и атмосферы (НУИОА), Национальная служба экологических спутниковых данных и информации
(d) Сумма: Требуемая сумма: 291 500 долларов США на два года
(e) Продолжительность: два года
(f) Сотрудничающие страны: Грузия и США
(g) Описание: продовольственная безопасность, дистанционный сбор данных, засуха, сельскохозяйственное производство, сельхозкультуры, действующие спутники, прогнозирование, диагностика

3. Краткое содержание
А. Научное содержание и отношение к развитию
Засуха в Грузии является природным явлением, которое наносит наибольший ущерб экономике страны, экологической среде и обществу. Последняя засуха, произошедшая в 2000 году еще раз подтвердила, что это явление является частью климата Грузии, которое часто наступает без признания каких-либо границ, экономических и политических различий. Эта засуха настолько сильно поразила страну, что Президент объявил чрезвычайное положение. Сельское хозяйство было поражено настолько, что убытки составили почти 300 млн. долларов США, что привело к серьезным проблемам со спросом и предложением продовольствия, ставя под угрозу долгосрочную продовольственную безопасность. Наряду с этим, засуха оказала негативное влияние на другие ресурсы, такие как вода, энергия, лесоводство и туризм. Другие социальные воздействия оцениваются в 0.5 миллиарда долларов США.

Трудная экономическая ситуация в последнюю декаду привела к тому, что недостаточность инфраструктуры Грузии серьезно повлияла на системы наблюдения за погодой. Это вызвало значительные проблемы в своевременном получении данных по наступлению засухи, ее развитии и воздействия. Наряду с недостатками инфраструктуры, погодные данные даются точечно, не регионально, что серьезно осложняет задачу мониторинга засухи. Более того, так как засуха начинается без предупреждения и путем нарастания и развития воздействий, погодные данные зачастую не совпадают с условиями сельхозкультур и фруктовых садов.

Учитывая эти проблемы и преимущества технологий дистанционного сбора, настоящее предложение предлагает использовать действующие экологические спутники для заблаговременного обнаружения засухи, а также для наблюдения, прогнозирования воздействия и урожайностей сельхозкультур, деревьев и пастбищ. Так как в течении последних нескольких лет в этих целях были разработаны новые и точные спутниковые методы, предлагается использование полярно-орбитальных спутников УНОА, которые действуют в течении двух десятилетий. В частности, предлагается использование новых методов, учитывающих все аспекты мониторинга засухи и ее воздействий, которые основаны на числовых оценках состояния вегетации, влажности и температурных индексов.

Для использования указанных технологий эти методы должны учитывать местные экологические и экономические условия, параметизировать уравнения, разработать процедуры по корректировке данных, калибровке и проверки достоверности результатов. Проектом также предусматривается развитие потенциала Грузии, а также разработка инфраструктуры по сбору, обработке, хранению и ведению архива цифровых спутниковых данных и полученных индексов. Более того, ожидается разработка автоматизированных систем, которые позволят проведение полного цикла мероприятий от сбора данных до выдачи готовой продукции пользователю. Система включит в себя оборудование, программное обеспечение, алгоритмы, продукции и рекомендации.


В.Усиление инновационного потенциала страны
Предлагаемый проект объединяет аспекты дистанционного сбора данных, сельскохозяйственной метеорологии, агрономии, почвенных характеристик, управления и эффективного водопользования. Проект позволит улучшить возможности по использованию современных методологий по различным оценкам.
Вместе с тем, можно будет использовать современные и наиболее надежные сканеры дистанционного сбора данных, методы вычислений и компьютерные технологии для более лучшего понимания окружающей среды и связей с сельским хозяйством на уровне региона, микро и мезо-масштабные процессы и особые географические, климатические условия и условия экосистем. Методы дистанционного сбора данных и программного обеспечения используемые в Грузии расширят использование наиболее современных методов эффективного водопользования в сельском хозяйстве, позволят эффективно бороться с засухой, наиболее неблагоприятным (с точки зрения масштабов и ущерба) природным явлением, оказывая тем самым содействие в обеспечении продовольственной безопасности и улучшения уровня жизни населения.
С. Условия сотрудничества
Большинство мероприятий будут проведены в целевой зоне, а именно в Грузии. На отдельных территориях будут проводиться подспутниковый сбор данных, а также будут получены данные из архива Гидрометеорологической службы Министерства сельского хозяйства и Статистического Управления. Два исследователя из Грузии проведут два-три месяца в США для изучения методов сбора спутниковых данных, их переработки и хранения, изучения алгоритмов, калибровки, проверки достоверности, применения и распространения данных. Главный исследователь из США несколько раз краткосрочно посетит Грузию для участия в организации работ и сбора подспутниковых данных, статистических данных и систем мониторинга.

4. Оглавление


  1. Титульный лист

  2. Страница с подписями

  3. Краткое содержание

(А) Научные данные и обоснование развития

(B) Усовершенствование инновационного потенциала страны

(С) Условия сотрудничества


  1. Оглавление

  2. Технический анализ

(А) Общие цели и специальные задачи

(В) Общие сведения

(С) Целесообразность и значимость

(D) Осуществимость

(E) Описание исследовательского плана

(F) Технический план работ

(G) Ссылки


  1. Аналогичные проекты в прошлом

  2. Бюджет

  3. Биографические сведения

(А) Общие цели и специальные задачи

Общие цели проекта заключаются в создании и реализации алгоритмов по использованию данных полученных путем радиометрии очень высокого разрешения (РОВР) с действующих полярно-орбитальных спутников НУАО по мониторингу экологических условий, влияющих на продовольственную безопасность и благосостояние населения Грузии.



(В) Общие сведения
В последнее десятилетие преимущества технологий дистанционного сбора данных и их применение для решения экологических и экономических проблем, связанных с климатическими условиями привели к разработке новых методов мониторинга засухи и связанных с ней ущерба сельскохозяйственному производству (Коган, 1990, 1997). Засуха считается одним из самых неблагоприятных природных явлений на Земле, которая воздействует на экономику, природную среду, благосостояние человека и угрожает продовольственной безопасности. По данным Всемирной метеорологической организации, в течение 1967-1991 гг., от засухи пострадали 1.4 миллиарда человек, включая погибших 1.3 миллионов человек. Эти цифры значительно превышают общее число людей, пострадавших от других природных катастроф на Земле (Обаси, 1994 г.). В течение последней засухи в 2000 году в Грузии, общий ущерб сельскому хозяйству составил несколько миллионов долларов, что привело к серьезным проблемам с поставками продовольствия, поставив под угрозу продовольственную безопасность. Кроме того, засуха оказала воздействие на другие ресурсы, такие как вода, энергия, лесоводство и туризм.
Новый метод мониторинга засухи основан на оценках зеленого щита индексов РОВР, используемых для мониторинга состояния культур, а также влажности и термальных условий (Коган, 1990, 1997). Этот метод использует энергетическую яркость в пределах видимости (ВИС, 0.58-0.68 м), ближняя инфракрасная (ближняя ИК-область спектра, 0.72-1 1 0>м) и 10.3-11.3 Fm ИК каналов сенсоров РОВР.
(С) Целесообразность и значимость
Вегетация является наиболее важной частью экосистемы местности. Климат оказывает влияние на вегетацию, изменяет его производительность и распределение. Долгосрочные средние параметры наряду с почвенными и географическими характеристиками определяют в основном объем и тип вегетации в регионе.
На краткосрочной основе, изменения в вегетации в основном обуславливаются изменениями в погоде. Вегетация реагирует на экологические изменения через перераспределение энергии и воды внутри атмосферно-ветгетационном-почвенном континууме. Транспирация и эвапотранспирация (ЭТ) являются наиболее важными процессами, которые контролируют разделение суммарной радиации в латентную и явную и перераспределяют воду между поверхностным стоком и инфильтрацией. Непрерывный поток воды в почве создает условия для развития корневой системы и доставки воды листьям, которые в свою очередь активизируют ЭТ, снижают солнечную радиацию, увеличивают латентную радиацию и стимулирует условия здоровой вегетации и высокой производительности. Недостаток воды вызывает процесс обратного оттока, приводя к ненормальным вегетационным условиям и низкой производительности. Таким образом, состояние вегетации, характеризующее ее состояние косвенно сигнализирует об экологических условиях и вегетационной производительности.
Одним из важных свойств зеленой вегетации является ее способность по интегрированию прошлых экологических условий. Эти накопляемые условия влияют на ход физиологического процесса, который, в свою очередь ведет к изменениям в энергии, плотности и цвета зеленоватости и всего вегетационного состояния. Возможность оценки предшествующего состояния также очень важно для оценки кумулятивного экологического воздействия, которое необходимо для прогнозирования вегетационного роста, развития и производительности.
Спутниковые радианты и индексы, такие как NDVI являются подходящими спутниковыми индикаторами вегетационного состояния, включая стресс, вызванный засухой. Тем не менее, параметры, основанные на РОВР отражают комбинированное воздействие экологии (включая климат и другие факторы с долгосрочными воздействиями) и погоды на вегетацию. Так как сигналы погоды являются слабее чем экологические, их нелегко обнаружить. Поэтому, первые непосредственные индексы были модифицированы для отражения состояния и условия вегетации (Коган 1997).
(D) Планируемые результаты
Планируемые результаты будут иметь отношение к засухе, ее прогнозированию и воздействию на вегетацию и прогнозированию сельскохозяйственной производительности. В выдаваемых данных будут учтены следующие аспекты: заблаговременное оповещение, мониторинг, диагностика и прогнозирование.
Заблаговременное обнаружение засухи является одним из важных компонентов, так как засуха всегда была непредсказуемой. Глобальный опыт показывает, что методы, основанные на РОВР позволяют обнаруживать засуху на 4-6 недель раньше, чем наземные наблюдения (Коган, 1997, 2000). Более того, наиболее современные технологии анализа с помощью временных рядов позволяют обнаруживать достаточно четко тенденции и уровень изменений в вегетации, которые возможно дадут до восьми недель заблаговременности при определении наступления засухи. Настоящий проект также попытается увеличить прогнозирование наступления засухи до более 30 дней через использование средних прогнозов погоды от Европейского центра прогнозирования погоды и Центра США по экологическим прогнозам а тиаккже среднесрочных прогнозов Грузинской республиканской метеорологической службы. Другие аспекты среднесрочной диагностики развития засухи и ее воздействий в Грузии включат в себя еженедельный мониторинг засухи, которые охватят уровень прогрессирования и остановки засухи, оценки территории, охваченной засухой различной интенсивности и сравнительный анализ с засухами других лет. Полученные результаты помогут лицам, принимающим решения в Грузии предпринять соответствующие и заблаговременные шаги по предотвращению последствий засухи.

Прогнозирование урожайностей сельхозкультур и садов, а также в особенности их потерь будет основано на моделях вегетационных индексов с урожаями сельхозкультур. Эти модели будут сконструированы на основе спутниковых данных, полевых экспериментов и статистических сельскохозяйственных и погодных данных. В мире накоплен большой опыт в дистанционном сборе данных в сельском хозяйстве, включая использование РОВР-индексов (Коган 1995, Хияс и Декер 1996, Лю и Коган, 1996, Унганаи и Коган 1998). Эти модели будут использованы для прогнозирования урожайностей культур и садов в середине выращиваемого сезона, которые будут доступны за 6-8 месяцев до того, как окончательные статистические данные о сельхозпроизводстве станут доступными для правительства Грузии, международных организаций, частного сектора и общественности. Такие ранние оценки помогут лицам, принимающим решения решать важные проблемы обеспечения продовольственной безопасности и благосостояния населения.


Одним из главных компонентов этого проекта будет являться закупка и установка станции по передаче рисунков с высоким разрешением (ПРВР), которая позволит Гидрометеорологической службе Грузии получать цифровые данные в масштабе реального времени. Эти данные будут использоваться для решения всех задач, описанных в настоящем проекте. Кроме того, после полного запуска в эксплуатацию станции ПРВР, Грузия сможет также решать такие важные экологические проблемы как состоянии снежного покрова, лесных пожаров, наводнений и других.
(Е) Описание научного плана
На период двух лет проектная группа планирует провести изучение следующих тем: насколько хорошо новые методы и алгоритмы соответствуют окружающей экологии и экономике Грузии; отношения между РОВР-индексами и наземными измерениями (экспериментальные и исторические), построение моделей и/или корректировка существующих моделей, закупка и установка ПРВР станции. Для выполнения этих задач предлагается следующее:


  1. Сбор спутниковых и наземных данных

  2. Обработка данных

  3. Эксперименты на местах

  4. Анализ данных и создание моделей

  5. Калибровка моделей и их сверка

  6. Закупка и установка станции ПРВР

  7. Документация


E (a) Сбор спутниковых и наземных данных
Сбор данных будет осуществляться в течении всех двух лет настоящего проекта. Спутниковые данные будут представлены основанными на РОВР отражательными способностями в VIS (Сh1), NIR (Ch2) и IR (Ch4). Они будут получены из архива НУАО/NESDID Глобального вегетационного индекса. В период с 1985-2001 будут использованы 4 спутника NOAA-9, -11, -14 и -16. Наземные данные будут собираться в течении 2 лет Грузинской метеорологической службой путем проведения экспериментов в двух или трех местах и будут представлены в виде показателей вегетации (высокая, плотность) и экологических характеристик (влажность почв, осадки, температура). Сельскохозяйственные статистические данные будут собраны Министерством сельского хозяйства.
E (b) Обработка данных
Спутниковые данные включат корректировки показание VIS и NIR по сенсорным деградациям с использованием пос-каллибрационных процедур (РАО и Чен 1995, 1999), вычисления NDVI и конверсия эмиссии ИК в радиояркостную температуру (РТ) после процедур в Кидвелл в 1997 году. Дальнейшая обработка данных включает сглаживание временного ряда NDVI и РТ для устранения высокочастотного шума, связанного с изменяющейся прозрачностью атмосферы, условий видимости и иллюминации, поверхностной анизотропностью, и т.д. Это поможет определить средне- и низкочастотных изменений в условиях вегетации как влаги (NDVI), так и термальной (РТ) связанных с изменениями в погоде (Коган 1995, 1997). Эти изменения будут использоваться в качестве модуля доступа для временных и пространственных анализов и интерпретаций погодных (ежегодных) вегетационных условий и состояния, включая вегетационный стресс. Качество наземных данных будет контролироваться, полученные из космоса данные и временные ряды будут построены для их сравнения со спутниковыми данными в масштабе реального времени. Статистические данные будут собраны, разбиты по времени и ежегодным и недельным аномалиям, которые будут сравниваться с аномальными индексами спутниковых данных.
E (c) Анализ данных и модели развития
Для получения картины без шумов, будут проанализированы данные местного охвата. Они будут сравнены с полевыми экспериментальными данными. Ожидается, что будут разработаны полуэмпирические отношения для корректировки отражательной способности РОВР и индексов для отображения специфических географических и экологических условий Грузии. Откорректированные данные местного охвата будут использованы наряду с ограниченными наблюдениями для оценок вегетаций в небольших масштабах и производительности. Эти данные также будут использованы для создания сезонных временных рядов вегетационных индексов и их аномалий в реагировании на межсезонные изменения погоды.
Данные глобального охвата будут использованы для создания алгоритмов для проведения оценок условий засухи для больших территорий (административных регионов), соответствия условий вегетации и возможным потерям производства. Анализ данных включит в себя выбор годов с экстремальными погодными воздействиями и соответствующими ежегодными колебаниями РОВР индексов. Индексы экстремальной вегетации будут сравнены с аномалиями климата, такими как осадки и температуры с сельскохозяйственными аномалиями, такими как характеристики (плотность и высота) и урожайности.
D (e) Достоверность модели
Спутниковые и наземные данные, собранные в течение второго года настоящего проекта будут использоваться для независимой оценки достоверности модели. Пространственные и временные модели засухи, определенные из РОВР индексов в течение двух лет будут сравниваться с образцами, полученными из существующих наземных данных, как погодных, так и сельскохозяйственных. Оценка модели будет производиться статистически через сравнивание спутниковых оценок и показателей данных по урожайностям для административных регионов.
D (f) Документация
Проектная группа представит промежуточный отчет в конце первого года и подробный окончательный отчет в конце второго года. Эти отчеты представят основные идеи, подробности по модельным предположениям, методам, анализу данных и алгоритмам. В отчете будут представлены множество снимков, временных рядов и корреляционный/регрессионный анализ.
E Технический план работ
Этот раздел представляет специфический подход, применяемый для заблаговременного обнаружения засухи, оценки состояния вегетации и производительности.
E(a) Оценка состояния вегетации
Состояние вегетации будет оцениваться на цифровых моделях, описывающих погодные компоненты в индексах NDVI и РТ. Этот компонент вычисляется нормализацией недельных индексов до амплитуд их изменений в годы с благоприятной и неблагоприятной погодой для вегетационного роста и развития. Эти погодные условия будут оцениваться через максимум (МАХ) и минимум (MIN) значений NDVI и РТ за многолетние наблюдения (15 лет). Критерий (MAX-MIN) является универсальной характеристикой оценки возможностей экосистем. Недельный погодный индикатор будет описан в линейном масштабе от MIN до MAX, где MIN – наименьший показатель NDVI, и самый высокий показатель РТ, полученный в течении 15 лет, а MAX – противоположная комбинация этих индексов. MIN и MAX описывают состояние вегетации от экстремального стресса (нуль) до нормального (100). Этот подход выражается через следующие индексы: Индекс состояния вегетации (ИСВ), Индекс состояния температур (ИСТ) и Индекс нормальности вегетации (ИНВ).
ИСВ=(NDVI-NDVImax)/(NDVImax-NDVImin)*100 (1)

ИСТ= (РТmax-РТ)/(РТmax-РТmin)*100 (2)



ИНВ= a*ИСВ+b*ИСТ (3)
где NDVI, NDVImax и NDVImin являются сглаженными недельными NDVI, их многогодовые абсолютный максимум и минимум, соответственно, РТ, РТmax и РТmin являются аналогичными значениями для РТ, а a и b коэффициенты, описывающие долю ИСВ и ИСТ в комбинированном условии. ИСВ, ИСТ и ИНВ являются индексами, описывающими кумулятивную влажность, температуру и общее состояние вегетационных условий, соответственно в масштабах от нуля (экстремальный стресс) до 100 (благоприятные условия) с 50 соответствующими средними условиями.


E (b) Мониторинг засухи
Эти три индекса будут использоваться для обнаружения наступления засухи и мониторинга расширения/сужения масштабов засухи, ее интенсивности и воздействий. ИСВ оценивает характеристики засухи с влажностными условиями, ИСТ – термальные условия и ИНВ –общее состояние вегетации. После нескольких лет изучений, проведенных по всем странам, индексы ниже 35 показывают начало засухи и ниже 10 – начало экстремальной засухи (Коган 1995, 1997, Лю и Коган 1996, Унганаи и Коган 1998). Спутниковые образцы данных по засухе будут сравниваться с образцами, полученными из имеющихся погодных наблюдений и данных по сельхозкультурам.
E (с) Оценка урожайности культур
ИСВ, ИСТ и ИНВ также будут использоваться для оценки урожайностей сельхозкультур регионов и садовых участков. Так как урожайность зависит от кумулятивных погодных воздействий, индексы будут содержать кумулятивный компонент при использовании для получения прогнозов по урожайности. Кумуляция индексов будет проводиться в критический период развития сельскохозяйственной культуры.

F. Ссылки
Кидвели К.Б. (редактор), 1997 год. Пособие по глобальным вегетационным индексам, НУАО, Tech. Rep, 65 стр.
Коган Ф.Н., 2000 Наблюдаемая со спутников чувствительность всемирной земельной экосистемы к эль-ниньо, 74, 445-462.
Коган Ф.Н., 1997 Глобальное наблюдение за засухой из космоса, Бюлл.Амер. Мет. Сл., 78, 621-636.
Коган Ф.Н., 1995, Засуха в конце 1980-х в США – УОНА. Данные с полярно-орбитального спутника, 76, 655-668
Коган Ф.Н., 1990. Дистанционный сбор данных о воздействии погоды на вегетацию в не-гомоногенных районах, Им Дж., Динстанац. Сбор данн., 11, 1405-1419
Лю В.Т. и Ф.Н.Коган, 1996. Мониторинг региональной засухи с использованием индекса вегетационных условий, Им Дж., Динстанац. Сбор данн., 17, 2761-2782
Обаси Г.О.П., 1994 Роль ВМО в международном десятилетии уменьшения случаев природных катастроф, Бюлл, Амер. Мет. Сообщ., 75, 1655-1661
Рао, С.Р.Н и Дж. Чен, 1999, Изменения в после-запусковых настройках видимых и ближних-инфрокрасных каналов радиометрии очень высокого разрешения на спутнике УНОА-14, Им Дж., Динстанац. Сбор данн., 20, 3485-3491
Рао, С.Р.Н и Дж. Чен, 1999, Изменения в настройках межспутниковых связей по видимым и ближним-инфрокрасным каналов радиометрии очень высокого разрешения на спутниках УНОА-7, -9 и -14, Им Дж., Динстанац. Сбор данн., 16, 1931-1942
Унганаи Л.С. и Коган Ф.Н., 1998, Мониторинг засухи и оценки урожайности кукурузы в Южной Африке по данным РОВР, Динстанац. Сбор данн., 63, 219-232

6. Аналогичные проекты в прошлом
В прошлом не было финансирования проектов со стороны АМД.

7. Бюджет ( в тыс. долларах США)
Задача ФИ-1 ФИ-2

------------------------------------------

Грузия США Грузия США

Подрядчики (10) 18,0 21,0


Сбор данных 8,0 10,0
Оборудование по получению данных

Обработка и хранение

ПРВР станция 20,0

Рабочая станция HP 15,0 18,0

Комп., Пентиум -3 (2)1000Ггц 7,0 9,0

Оптические диски (10) 7,0 7,0

Ноутбук (1) 3,0 3,0

Цветные принтеры(3) 1,5 2,0


Программное обеспечение 5,0 5,0
Поездки в страну&конфер.

(2 чел.) 8,0 8,0 10,0 10,0


Обучение (2 чел.) один месяц 14,0 16,0

Материалы, публикации, разн. 8,0 1,0 10,0 2,0


Институц. Накл. Расходы (20%) 23,0 22,0
Общие затраты 146,5 145,0

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------


Всего за 2 года 291,5 тыс. долларов США



  1. Биографические сведения

Тамаз Турманидзе

Проф. Тамаз Турманидзе – географ, работает в Службе прогнозирования климата Управления гидрометеорологии Грузии (с 1975 года по н.в.). В его обязанности входит изучение и подготовка долгосрочных прогнозов и систем заблаговременного оповещения наступления природных явлений- засухи, заморозков, наводнений и т.д. В 1986-1996 гг. Т.Турманидзе работал в Грузинском государственном аграрном университете. Он был профессором и читал лекции по экологической защите и рациональному использованию природных ресурсов.

Профессор Турманидзе защитил докторскую диссертацию по прикладным наукам в Всемирном метеорологическом центре, СССР (Москва) и кандидатскую в Грузинском аграрном университете (СССР). В сферу его экспертных оценок помимо агрометеорологии входят аспекты рационального использования природных ресурсов, управление ирригационными водными ресурсами в сельском хозяйстве, и т.д.
Последние публикации:
Т.Турманидзе, 2003, Экология виноградной лозы (монография), стр. 491, Bakur Sulakaura Publishing House, Тбилиси
Т.Турманидзе, 2003г., Классификация засухи и оценка ущерба, нанесенного засухой, стр. 14-17, Анналы аграрной науки № 2, ISSN 1512-1887, http://agrscience.gol.ge
Т.Турманидзе, В.Шелия, М.Гигилашвили, 1999 г.Ж Оценки уязвимости сельского хозяйства Грузии по изменению климата. Бюллетень академии сельскохозяйственных наук Грузии , № 6, Тбилиси, стр. 39-44.
Т.Турманидзе, 1999 г., Агро=экологический мониторинг плодородности почв. Материалы второй Европейской конференции «Информаицонные технологии в сельском хозяйстве», Бонн, Германия 832.
Т.Турманидзе, К.Хачиашвили, В. Шелия, 1995 г.: Научные и методологические основы интегрированного экологического мониторинга агро-эко-систем. Бюллетень Академии сельскохозяйственных наук Грузии № 2, Тбилиси, стр. 135-142.

Феликс Коган

Профессор Феликс Коган – физик, работает в подразделении исследования климата и прикладных задач национальной службы экологических спутниковых данных и информации Национального управления по исследованию океанов и атмосферы (с 1985 по н.в.). В его обязанности входит исследование и подготовка применения спутниковых данных для решения экологических проблем с уделением особого внимания на атмосферу и землю. До 1985 года профессор Коган был профессором Университета Миссури-Колумбия, работая на применении спутниковых данных в сельском хозяйстве. Опубликовал около 100 научных статей включая главы книг.

Профессор Коган защитил докторскую диссертацию по прикладным наукам во Всемирном метеорологическом центре, СССР и кандидатскую по теме Сельскохозяйственная метеорология и климатология в Одесском метеорологическом институте, СССР. В сферу его экспертных оценок помимо сбора дистанционных экологических данных, включают климатологию, экосистемы, сельскохозяйственную метеорологию и прикладную математику.
Последние публикации:
Коган Ф.Н., 2000 г.: Чувствительность спутниковых данных мировых экосистем земель к эль ниньо, Rem.Sers.Environ., 7, 115-162

Уганаи Л.С. и Коган Ф.Н. 1998г.: Мониторинг засухи и оценки урожайности кукурузы в Южной Африке по данным РОВР, Rem.Sers.Environ., 63, 219-232

Коган Ф.Н. 1997 г.: Глобальное наблюдение засухи из космоса, Бюлл. Амер.метеор. сообщ., 78, 621-636

Лин В.Т. и Коган Ф.Н., 1996 г.: Мониторинг региональной засухи с использованием индекса вегетационных условий, Международный журнал по дистанционному сбору данных, 17, 2761-2782

Коган Ф.Н., 1995 г.: Засуха конца 1980-х в Соединенных штатах по полученным данным с полярно-орбитальных спутников НИУОА, Бюлл. Амер.метеор. сообщ., 76, 655-668

Коган Ф.Н., 1995 г.: Применение вегетационного индекса и яркости температур для обнаружения засухи, Развитие космических исследований, 15, № 11, 91-100



Коган Ф.Н., 1995 г.: Как засуха выглядит из космоса, Geocarto International, 10, 63-66.


Смотрите также:
Титульный лист Научно-исследовательское предложение представленное в амд по Кавказскому региону Заголовок: Заблаговременное обнаружение засухи и оценка воздействия на сельскохозяйственное производство через действующие экологические спутники Представляющее
191.07kb.
1 стр.
Отчет оценка воздействия планируемой хозяйственной деятельности по строительству комплекса по выращиванию свиней
971.83kb.
5 стр.
Титульный лист
549.74kb.
3 стр.
Титульный лист к бюджетной смете
261.88kb.
1 стр.
Сельскохозяйственное производство Сильные стороны
81.61kb.
1 стр.
Титульный лист Общие положения
158.11kb.
1 стр.
Контрольная работа должна включать: титульный лист
113.35kb.
1 стр.
Министерство природных ресурсов и охраны окружающей среды Республики Беларусь Республиканское научно-исследовательское унитарное предприятие «Бел ниц «Экология» (руп «Бел ниц
1475.52kb.
13 стр.
Оценка воздействия на окружающую среду при освоении Демьянской групы месторождений на территории Уватского района
1034.58kb.
8 стр.
Сельскому хозяйству
63.18kb.
1 стр.
Трагедия в пяти действиях действующие лица
412.33kb.
3 стр.
Натуральная оспа
54.93kb.
1 стр.