РЕЖИМНІ ХАРАКТЕРИСТИКИ ОБВОДНЕННЯ ЗАПЛАВНИХ ЛАНДШАФТІВ БАСЕЙНУ Р. ГНИЛОП'ЯТЬ ЗА МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНИМИ ДАНИМИ НОРМАЛІЗОВАНОГО ІНДЕКСУ MNDWI

І.Н. Хамдош; І.Ю. Циганенко-Дзюбенко; С.М. Курило

doi:10.32999/ksu2413-7391/2025-23-5

І.Н. Хамдош Відокремлений підрозділ «Науковий ліцей» Державного університету «Житомирська політехніка» https://orcid.org/0009-0000-5643-6880
І.Ю. Циганенко-Дзюбенко Державний університет «Житомирська політехніка» https://orcid.org/0000-0002-3240-8719
С.М. Курило Державний університет «Житомирська політехніка» https://orcid.org/0009-0008-6138-8850

DOI: https://doi.org/10.32999/ksu2413-7391/2025-23-5

Ключові слова: заплавні ландшафти, MNDWI, дистанційне зондування, водний режим, басейн річки Гнилоп'ять, мультиспектральні індекси, супутникові дані, гідроекологічний моніторинг

Анотація

Стаття присвячена дослідженню режимних характеристик обводнення заплавних ландшафтівбасейну річки Гнилоп'ять з використанням мультиспектрального індексу MNDWI та сучаснихметодів дистанційного зондування. Метою роботи є встановлення закономірностей сезонноїдинаміки та просторової диференціації водності заплавних територій для обґрунтування науково-практичних підходів до моніторингу та управління водними ресурсами малих річок Поліського регіону. Дослідження базується на комплексному аналізі супутникових даних Landsat заперіод 2022–2024 років з використанням модифікованого нормалізованого різницевого водногоіндексу, який демонструє високу ефективність у виявленні водних поверхонь та мінімізації впливузабудованих територій і рослинності. Проаналізовано гідрологічні особливості басейну площею2150 км², включаючи багаторічну динаміку стоку за 1991–2020 роки та структуру водного балансуз урахуванням ролі інфільтраційних процесів. Встановлено, що значення MNDWI демонструютьвиражену сезонну мінливість з максимальними показниками у весняний період внаслідок сніготанення та паводків, та мінімальними значеннями у літньо-осінній сезон. Виявлено прогресивнепідвищення водності заплавних ландшафтів протягом досліджуваного періоду, особливо у центральній та південній частинах басейну, де максимальні значення MNDWI перевищували 0,4000,що свідчить про формування нових водних поверхонь або підвищення рівня ґрунтових вод. Просторова диференціація обводнення тісно корелює з геоморфологічними особливостями заплави:найвищі значення індексу характерні для центральних знижених частин з тривалим затриманням води, тоді як периферійні ділянки демонструють кращий дренаж. Результати дослідження розкривають екологічне значення режимних характеристик для функціонування заплавних біоценозів та мають важливе практичне значення для оптимізації гідроекологічного моніторингу,розробки планів управління річковими басейнами та інтеграції в системи раннього попередженняпро екстремальні гідрологічні явища.

Посилання

1. Alsdorf, D., Beighley, E., Laraque, A., Lee, H., Tshimanga, R., O'Loughlin, F., ... Paris, A. (2010). Opportunities for hydrologic research in the Congo Basin. Reviews of Geophysics, 48(4). https://doi.org/10.1029/2010RG000335
2. Cavallo, C., Papa, M. N., Gargiulo, M., Palau-Salvador, G., Vezza, P., & Ruello, G. (2022). Detection of surface water and floods with multispectral satellites. Remote Sensing, 14(23), 6005. https://doi.org/10.3390/rs14236005
3. Chen, Y., Xu, Y., & Yin, Y. (2009). Impacts of land use change scenarios on storm-runoff generation in Xitiaoxi basin, China. Quaternary International, 208(1–2), 121–128. https://doi.org/10.1016/j.quaint.2008.12.014
4. Foster, T., Mieno, T., & Brozović, N. (2020). Satellite‐based monitoring of irrigation water use: Assessing measurement errors and their implications for agricultural water management policy. Water Resources Research, 56(11), e2020WR028378. https://doi.org/10.1029/2020WR028378
5. Grenfell, S., Ellery, W., & Ellery, M. (2025). Development and application of a hybrid terrain–multispectral image model of floodplain hydroperiod. Wetlands Ecology and Management, 33(1), 8. https://doi.org/10.1007/s11273-025-10072-1
6. Hopkinson, C., Fuoco, B., Grant, T., Bayley, S. E., Brisco, B., & MacDonald, R. (2020). Wetland hydroperiod change along the Upper Columbia River floodplain, Canada, 1984 to 2019. Remote Sensing, 12(24), 4084. https://doi.org/10.3390/rs12244084
7. Huang, C., Chen, Y., Zhang, S., & Wu, J. (2018). Detecting, extracting, and monitoring surface water from space using optical sensors: A review. Reviews of Geophysics, 56(2), 333–360. https://doi.org/10.1029/2018RG000598
8. Jin, H., Huang, C., Lang, M. W., Yeo, I.-Y., & Stehman, S. V. (2017). Monitoring of wetland inundation dynamics in the Delmarva Peninsula using Landsat time-series imagery from 1985 to 2011. Remote Sensing of Environment, 190, 26–41. https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.12.001
9. Lefebvre, G., Davranche, A., Willm, L., Campagna, J., Redmond, L., Merle, C., Guelmami, A., & Poulin, B. (2019). Introducing WIW for detecting the presence of water in wetlands with Landsat and Sentinel satellites. Remote Sensing, 11(19), 2210. https://doi.org/10.3390/rs11192210
10. Li, J., Ma, R., Xue, K., Loiselle, S., & Zhang, Y. (2025). A global multi-sensor dataset of surface water indices from Landsat-8 and Sentinel-2 satellite measurements. Scientific Data, 12, 23. https://doi.org/10.1038/s41597-025-05562-z
11. Li, N., Wang, L., Wu, Y., Wang, Y., Liao, M., & Wang, C. (2014). Seasonal inundation monitoring and vegetation pattern mapping of the Erguna floodplain by means of a RADARSAT-2 fully polarimetric time series. Remote Sensing of Environment, 152, 426–440. https://doi.org/10.1016/j.rse.2014.07.009
12. McFeeters, S. K. (1996). The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sensing, 17(7), 1425–1432. https://doi.org/10.1080/01431169608948714
13. Osypov, V., Bawa, A., Osadcha, N., Osadchyi, V., Shevchenko, O., Bonchkovskyi, A., Kostetskyi, O., Nikoriak, V., Ahafonov, Y., Matviienko, Y., Mossur, H., O'Donncha, F., Jacobs, M., Srinivasan, R., Arnold, J., & White, M. J. (2025). A high‐resolution hydrological dataset for Ukrainian river basins with an interactive web interface. Geoscience Data Journal, 12, Article gdj3.70027. https://doi.org/10.1002/gdj3.70027
14. Sheffield, J., Wood, E. F., Pan, M., Beck, H., Coccia, G., Serrat‐Capdevilla, A., & Verbist, K. (2018). Satellite remote sensing for water resources management: Potential for supporting sustainable development in data‐poor regions. Water Resources Research, 54(12), 9724–9758. https://doi.org/10.1029/2018WR023090
15. Tsyhanenko-Dziubenko, I., Kireitseva, H., & Fonseca Araújo, J. (2024). Physiological and biochemical biomarkers of macrophyte resilience to militaryrelated toxic stressors. Journal of Environmental Problems, 9(4), 227–234. https://doi.org/10.23939/ep2024.04.227
16. Tsyhanenko-Dziubenko, I., Kireitseva, H., Sheliah, K., Levytska, T., & Kalenska, V. (2025). Mathematical forecasting of spatio-temporal dynamics of hydroecological parameters of river ecosystems using integrally-modified Streeter-Phelps model. Journal of Environmental Problems, 10(3), 309–316. https://doi.org/10.23939/ep2025.03.309
17. Tsyhanenko-Dziubenko, I., Kireitseva, H., Shomko, O., Gandziura, V., & Khamdosh, I. (2025). Analytical assessment of heavy metals polyelement distribution in urbanized hydroecosystem components: Spatial differentiation and migration patterns. Journal of Environmental Problems, 10(2), 135–144. https://doi.org/10.23939/ep2025.02.135
18. Tsyhanenko-Dziubenko, I., Šerevičienė, V., & Ustymenko, V. (2024). Dissecting biochemical mechanisms that mediate tolerance to military chemical stressors in diverse malacological systems. Environmental Problems, 9(1), 51–58. https://doi.org/10.23939/ep2024.01.051
19. Xu, H. (2006). Modification of normalised difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. International Journal of Remote Sensing, 27(14), 3025–3033. https://doi.org/10.1080/01431160600589179
20. Циганенко-Дзюбенко, І. Ю., & Кірейцева, Г. В. (2025). Прогнозування гідроекологічного стану річки Тетерів з використанням модифікованої моделі Стрітера-Фелпса. Гідрологія, гідрохімія і гідроекологія, 1(75), 53–64.