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

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.