3,775 research outputs found

    Анализ развития пароксизмального извержения вулкана Шивелуч 10–13 апреля 2023 года на основе данных различных спутниковых систем

    Get PDF
    Шивелуч — наиболее активный вулкан Камчатки. Пароксизмальное эксплозивное извержение вулкана, разрушившее лавовый купол в кратере, происходило 10–13 апреля 2023 г. Согласно различным спутниковым данным, высота подъёма отдельных эруптивных облаков, вероятно, превышала 15 км над уровнем моря. Мощный циклон, во власти которого находился весь п-ов Камчатка, вытягивал эруптивное облако на запад, поворачивал его на юг, растягивал на север и направлял на восток от вулкана. Динамика развития пепловых и аэрозольных облаков этого извержения отражена на анимационных картинах, выполненных по сериям снимков спутника Himawari-9 в информационной системе «Дистанционный мониторинг активности вулканов Камчатки и Курил» (ИС VolSatView) с 08:00 UTC (англ. Coordinated Universal Time, всемирное координированное время) 10 апреля до 07:50 UTC 14 апреля (http://d33.infospace.ru/jr_d33/materials/2023v20n2/283-291/1683110898.webm) и данных спутника «Арктика-М» № 1 с 16:00 до 21:30 UTC 10 апреля (http://d33.infospace.ru/jr_d33/materials/2023v20n2/283-291/1683821166.webm). Отмечено, что эруптивная колонна во время извержения не была вертикальной: например, в начальный момент извержения 10 апреля в 13:20 UTC она отклонялась на северо-северо-восток, 11 апреля в 12:00 UTC — на северо-запад, 12 апреля в 07:00 UTC — на юго-запад. Во время пароксизмального извержения в атмосферу постоянно поступал диоксид серы, максимальное количество которого выделилось 10–11 апреля, связано это с эксплозивным разрушением лавового купола влк. Шивелуч. Пепловые облака вместе с аэрозольными 10–13 апреля были растянуты в полосу длиной более 3500 км с запада на северо-восток. 21–22 апреля аэрозольное облако Шивелуча отмечалось в районе Скандинавского п-ова. Общая площадь территории Камчатки и Тихого океана, на которой были зарегистрированы пепловые и аэрозольные шлейфы и облака в течение извержения 10–13 апреля, составляла около 3280 тыс. км2. Пароксизмальное извержение Шивелуча относится к субплинианскому типу, так как имеет высокие параметры подъёма пепловых облаков и продолжительности события. Для этого извержения VEI (англ. Volcanic Explosivity Index — вулканический эксплозивный индекс) оценивается как 3–4. Детальное описание пароксизмального эксплозивного извержения вулкана и распространения пеплового облака было выполнено на основании изучения данных различных спутниковых систем (Himawari-9, NOAA-18/19, GOES-18, Terra, Aqua, JPSS-1, Suomi NPP, «Арктика-М» № 1 и др.) в ИС VolSatView (http://kamchatka.volcanoes.smislab.ru)

    Monitoring the Thermal Activity of Kamchatkan Volcanoes during 2015–2022 Using Remote Sensing

    Get PDF
    The powerful explosive eruptions with large volumes of volcanic ash pose a great danger to the population and jet aircraft. Global experience in monitoring volcanoes and observing changes in the parameters of their thermal anomalies is successfully used to analyze the activity of volcanoes and predict their danger to the population. The Kamchatka Peninsula in Russia, with its 30 active volcanoes, is one of the most volcanically active regions in the world. The article considers the thermal activity in 2015–2022 of the Klyuchevskoy, Sheveluch, Bezymianny, and Karymsky volcanoes, whose rock composition varies from basaltic andesite to dacite. This study is based on the analysis of the Value of Temperature Difference between the thermal Anomaly and the Background (the VTDAB), obtained by manual processing of the AVHRR, MODIS, VIIRS, and MSU-MR satellite data in the VolSatView information system. Based on the VTDAB data, the following “background activity of the volcanoes” was determined: 20 °C for Sheveluch and Bezymianny, 12 °C for Klyuchevskoy, and 13–15 °C for Karymsky. This study showed that the highest temperature of the thermal anomaly corresponds to the juvenile magmatic material that arrived on the earth’s surface. The highest VTDAB is different for each volcano; it depends on the composition of the eruptive products produced by the volcano and on the character of an eruption. A joint analysis of the dynamics of the eruption of each volcano and changes in its thermal activity made it possible to determine the range of the VTDAB for different phases of a volcanic eruption

    Detecting Volcano Thermal Activity in Night Images Using Machine Learning and Computer Vision

    No full text
    One of the most important tasks when studying volcanic activity is to monitor their thermal radiation. To fix and assess the evolution of thermal anomalies in areas of volcanoes, specialized hardware-thermal imagers are usually used, as well as specialized instruments of modern satellite systems. The data obtained with their help contain information that makes it relatively easy to track changes in temperature and the size of a thermal anomaly. At the same time, due to the high cost of such complexes and other limitations, thermal imagers sometimes cannot be used to solve scientific problems related to the study of volcanoes. In the current paper, day/night video cameras with an infrared-cut filter are considered as an alternative to specialized tools for monitoring volcanoes’ thermal activity. In the daytime, a camera operated in the visible range, and at night the filter was removed, increasing the camera’s light sensitivity by allowing near-infrared light to hit the sensor. In that mode, a visible thermal anomaly could be registered on images, as well as other bright glows, flares, and other artifacts. The purpose of this study is to detect thermal anomalies on night images, separate them from other bright areas, and find their characteristics, which could be used for volcano activity monitoring. Using the image archive of the Sheveluch volcano as an example, this article presents the results of developing a computer algorithm that makes it possible to find and classify thermal anomalies on video frames with an accuracy of 98%. The test results are presented, along with their validation based on thermal activity data obtained from satellite systems
    corecore