شناسایی مناطق امیدبخش برای انرژی زمین‌گرمایی با استفاده از داده‌های ماهواره‌ای در منطقة سهند

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استاد، گروه جغرافیای طبیعی، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران

2 دانشجوی کارشناسی ارشد سنجش‌ازدور و سیستم اطلاعات جغرافیایی، گروه جغرافیای طبیعی، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.

چکیده

مناطق داری پتانسیل زمین‌گرمایی به­طور طبیعی دارای شواهدی در سطح زمین هستند که در پروژه‌های اکتشاف انرژی زمین‌گرمایی برای مکان‌یابی اولیة آن‌ها استفاده می‌شود. هدف این پژوهش شناسایی مناطق مستعد زمین‌گرمایی سطحی با ترکیب دمای سطح  و جریان­های انرژی حاصل از روش «سبال» با استفاده از داده‌های حرارتی سنجندة «TIRS» ماهواره لندست 8 در منطقة سهند استان آذربایجان شرقی واقع در شمال غرب کشور می‌باشد. برای این منظور، یک تصویر از داده‌های لندست 8 به تاریخ 25 سپتامبر 2022 مورد استفاده قرارگرفت و با استفاده از الگوریتم‌های تک­باندی «جیمز- سوبرینو» و پنجره مجزا، نقشة دمای مشاهداتی سطح زمین به­دست آمد. سپس تصویر حرارتی برآوردشده با استفاده از دادة حرارتی سنجندة «SLSTR» ماهوارة سنتینل 3 (أخذشده برای زمان گذر ماهواره­های لندست از منطقة مورد مطالعه) با استفاده از تحلیل مدل رگرسیون خطی در محیط نرم­افزار «TerrSet» اعتبارسنجی شد تا در ادامه فرآیند شناسایی منابع زمین‌گرمایی مورد استفاده قرار گیرد. در ادامه با استفاده از الگوریتم توازن انرژی در سطح زمین (سبال) مقدار تشعشعات خالص دریافتی توسط سطح زمین (Rn)، انرژی خالص هدایت­شده به زمین(G) و مقدار تابش جذب‌شدة خورشیدی توسط سطح (Rsolar)، محاسبه­گردید تا اثر تشعشعات خورشیدی از روی دمای مشاهداتی سطح به حداقل ممکن برسد. با ترکیب جریان­های گرمایی حاصل از الگوریتم «سبال» با دمای مشاهداتی سطح، مناطق مستعد انرژی زمین‌گرمایی شناسایی و تعیین­گردیدند. نتایج حاصل از نقشة نهایی نشان­داد که پیکسل­هایی در منطقة مورد مطالعه هستند که مستعد انرژی زمین‌گرمایی می­باشند و وجود چشمه­های آب گرم طبیعی در شهرهای مختلف استان آذربایجان شرقی به­خصوص منطقة مورد مطالعه، احتمال وجود منابع زمین‌گرمایی را افزایش داده و تأییدگر این مطلب می‌باشد که منطقة مورد مطالعه دارای پتانسیل انرژی زمین‌گرمایی جهت اکتشاف منابع زمین‌گرمایی برخوردار است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Identification of Promising Areas for Geothermal Energy Using Satellite Data in Sahand Region

نویسندگان [English]

  • Sayyad Asghari Saraskanroud 1
  • Behrouz Faramarzi Ouri 2
1 Professor, Department of Physical Geography, Faculty of Social Science, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran.
2 Student in RS & GIS, Department of Physical Geography, Faculty of Social Science, University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran.
چکیده [English]

Areas with geothermal potential naturally have evidence on the ground surface that is used in geothermal energy exploration projects to initially locate these areas. The aim of this study is to identify surface geothermal areas by combining surface temperature and energy currents obtained from the SEBAL method using TIRS thermal data of Landsat 8 satellite in the Sahand region of East Azerbaijan province located in the northwest of Iran. For this purpose, one image of Landsat 8 data was used for September 25, 2022, then using single channel James-Sobrino algorithms and split window, the Land surface temperature map was estimated. Then estimated Land surface Temperature image with the thermal data of SLSTR sensor of the Sentinel 3 satellite (for pass time of the Landsat satellite) was validated using the analysis of the linear regression model in the TerrSet software environment, until in the process of identifying geothermal energy to be use. Next, using with Sebal Algorithm the amount of net surface radiation(Rn), net energy directed to the ground(G) and the amount of solar radiation absorbed by the Surface(Rsolar) was estimated for minimized the effect of solar radiation on the land surface temperature. By combining the heat flows obtained from the Sebal algorithm and the Land surface temperature, the potential areas of geothermal energy were identified and determined. The final results of Maps showed that there are pixels in the study area that are prone to geothermal energy and the presence of natural hot springs in different cities of East Azerbaijan province, especially in the study area increases the probability of geothermal sources and this fact confirm that our study area have a hight  potential for exploration of geothermal Energy. 

کلیدواژه‌ها [English]

  • Geothermal energy
  • land surface temperature
  • Landsat 8
  • Sahand
  • Sebal
  • Thermal anomaly
ابراهیمی هروی، بهروز؛ رنگزن، کاظم؛ ریاحی بختیاری، حمیدرضا؛ تقی‌زاده، ایوب. (1395). تعیین مناسب‌ترین روش استخراج دمای سطح زمین با استفاده از تصاویر ماهوارۀ لندست 8 در کلان‌شهر کرج، نشریة سنجش­ازدور و GIS ایران، 8(3): 59-76. https://gisj.sbu.ac.ir/article_96139.html
احمدی‌زاده، سید سعیدرضا؛ آراسته، فاطمه؛ فنایی خیرآباد، غلام­عباس؛ اشرفی، علی. (1394). شناسایی پتانسیل­های زمین­گرمایی با استفاده از روش سنجش­ازدور حرارتی در خراسان جنوبی، مجلة پژوهش­های محیط زیست، 5(10): 135. https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.20089597.1393.5.10.12.7
اکبری، الهه؛ بهرامی، شهرام؛ دوران، عاطفه؛ ابراهیمی، مجید. (1396). بررسی تأثیر برخی پارامترهای جغرافیایی بر دمای سطح زمین با استفاده از روش سبال و درخت تصمیم­گیری در مخروط آتشفشان تفتان، فصلنامة فضای جغرافیایی، 17(57)، 105-126. http://geographical-space.iau-ahar.ac.ir/article-1-1821-fa.html
امامی، حسن؛ جعفری، اکبر. (1397). شناسایی مناطق مستعد زمین‌گرمایی سطحی با ترکیب دمای سطح و جریان­های انرژی حاصل از روش سبال، نشریة علمی– پژوهشی علوم و فنون نقشه‌برداری، 7(4): 44-25.https://dor.isc.ac/dor/20.1001.1.2322102.1397.7.4.2.2
آروین، عباسعلی. (1398). آشکارسازی دمای رویة سطح زمین با استفاده از تصاویر ماهواره­ای، مخاطرات محیط طبیعی، 8(19): 91-102.https://doi.org/10.22111/jneh.2017.20855.1284
پرهیزکار عیسی‌لو، رضا؛ ولی‌زاده کامران، خلیل؛ فیضی­زاده، بختیار. (1399). تعیین بهترین الگوریتم محاسبة دمای سطح زمین جهت شناسایی مناطق زمین‌گرمایی (مطالعة موردی: شهرستان مشکین­شهر)، نشریة اطلاعات جغرافیایی (سپهر)، 29(114): 79-98.https://doi.org/10.22131/sepehr.2020.44583
حمزه، میجان، کریمی فیروزجائی؛ سعید، نعیم، محمد. (1397). مدل‏سازی ارتباط دمای سطح زمین، شرایط توپوگرافی و پوشش گیاهی با استفاده از تصاویر ماهواره­ای لندست 8، پژوهش­های جغرافیای طبیعی،50(1): 35-55.https://doi.org/10.22059/jphgr.2018.215259.1006930
درویشی، شادمان؛ سلیمانی، کریم؛ رشیدپور، مصطفی. (1398). تأثیر شاخص­های گیاهی و خصوصیات سطح شهری بر تغییرات دمای سطح زمین (مطالعة موردی: شهرستان سنندج)، نشریة سنجش­ازدور و سامانة اطلاعات جغرافیایی در منابع طبیعی، 10(1): 17-35. https://civilica.com/doc/871680/
رحیمیان، محمدحسن؛ شایان‌نژاد، محمد؛ اسلامیان، سعید؛ جعفری، رضا؛ قیصری، مهدی؛ تقوائیان، صالح. (1396). ارزیابی روش‌های مختلف تعیین دمای پوشش گیاهی درختان پسته به کمک تصاویر ماهواره‌ای لندست ۸، مهندسی فناوری اطلاعات مکانی، ۵ (۲) :۷۹-۹۸.http://dx.doi.org/10.29252/jgit.5.2.79
سلیمانی، احمد؛ آبرومند آذر، پریسا. (1394). بررسی انرژی­های تجدیدپذیر و اثرات زیست‌محیطی آن‌ها در ایران، کنفرانس بین‌المللی پژوهش در علوم و تکنولوژی.https://civilica.com/doc/446754/
شنوایی، حسین. (1387). انرژی‌های تجدیدپذیر (با نگاه ویژه به انرژی برق آبی)، نشریة بررسی‌های اقتصاد انرژی، (104): 31-21.http://noo.rs/RdTZw
شیخ‌زاده، سحر؛ جعفری، حسن. (1395). استفاده از انرژی زمین‌گرمایی برای رسیدن به شهر پایدار، کنفرانس بین‌المللی پژوهش در علوم و تکنولوژی، (3).https://sid.ir/paper/856891/fa
عابدینی، موسی؛ قلعه، احسان؛ آقازاده، نازفر؛ محمدزاده شیشه‌گران، مریم. (1401). پایش دمای سطح زمین و بررسی رابطة کاربری اراضی با دمای سطح با استفاده از تصاویر سنجندة OLI و TM(مطالعة موردی: شهرستان مشکین­شهر)، نشریة تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی، 22(67): 393-375.http://dx.doi.org/10.52547/jgs.22.67.375
علوی‌پناه، سیدکاظم؛ گودرزی مهر، سعید؛ خاکباز، باهره. (1390). فناوری سنجش از راه دور حرارتی و کاربرد آن در شناسایی پدیده­ها، نشریة نشاء علم، 2(1): 25-29.https://www.sciencecultivation.ir/article_242567.html
فیضی‌زاده‌، بختیار؛ دیده‌بان، خلیل؛ غلام‌نیا، خلیل. (1395). برآورد دمای سطح زمین با استفاده از تصاویر ماهوارة لندست 8 و الگوریتم پنجره مجزا (مطالعة موردی: حوضة آبریز مهاباد)، فصلنامة علمی-پژوهشی اطلاعات جغرافیایی«سپهر»، 25(98): 171-181.https://doi.org/10.22131/sepehr.2016.22145
کیاورزمقدم، مجید؛ صمدزادگان، فرهاد، نوراللهی، یونس؛ شریفی، محمدعلی. (1394). شناسایی نقاط آنومالی حرارتی سطح زمین باهدف اکتشاف منابع زمین‌گرایی. همایش ملی ژئوماتیک. https://sid.ir/paper/893047/fa
کی‌نژاد، صبا؛ مختاری، احمدرضا؛ فتحیانپور، نادر. (1390). بررسی پتانسیل منابع زمین‌گرمایی استان آذربایجان شرقی با استفاده از داده‌های زمین‌شناسی و اکتشافی، پایان‌نامه برای دریافت درجة کارشناسی‌ارشد در رشتة اکتشاف معدن، دانشکدة مهندسی معدن، دانشگاه صنعتی اصفهان.https://www.virascience.com/thesis/532074/
 مجرد، سعید؛ نجاتی، علی؛ آقاجانی، حمید. (1398). مطالعات سنجش‌ازدور حرارتی و مقایسة آن با مطالعات مغناطیس‌سنجی هوابرد در محدودة شمال سبلان تا سراب به‌منظور پتانسیل‌یابی مناطق امیدبخش انرژی زمین‌گرمایی، نشریة روش‌های تحلیلی و عددی در مهندسی معدن، (20): 80-67.https://anm.yazd.ac.ir/article_1626.html (doi: 10.29252/anm.2019.9127.1316)
ملکی، سحر؛ احمدی، سمیرا؛ عینعلی، عباس. (1394). آتشفشان سهند، ماهنامة علوم زمین و معدن، (112): 17-12.https://www.magiran.com/p1452921  
Atmospheric correction module: Quac and flaash user’s guide, 2009, ITT Visual Information Solutions, powered by idl, Version(4.7).https://www.nv5geospatialsoftware.com/portals/0/pdfs/envi/flaash_module.pdf
Bastiaanssen, W. G., Pelgrum, H., Wang, J., Ma, Y., Moreno, J. F., Roerink, G. J., & Van der Wal, T, 1998, A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL).: Part 2: Validation. Journal of hydrology, (212): 213-229.https://doi.org/10.1016/S0022-1694(98)00254-6
Cook, M., Schott, J. R., Mandel, J., & Raqueno, N, 2014, Development of an operational calibration methodology for the Landsat thermal data archive and initial testing of the atmospheric compensation component of a Land Surface Temperature (LST) Product from the archive. Remote Sensing, 6(11): 11244-11266.https://doi.org/10.3390/rs61111244
Coolbaugh, M. F., Kratt, C., Fallacaro, A., Calvin, W. M., & Taranik, J. V, 2007, Detection of geothermal anomalies using advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer (ASTER) thermal infrared images at Bradys Hot Springs, Nevada, USA. Remote Sensing of Environment, 106(3): 350-359.https://doi.org/10.1016/j.rse.2006.09.001
Dash, P., Göttsche, F.M., Olesen, F.S. and Fischer, H. 2001. Retrieval of land surface temperature and emissivity from satellite data: physics, theoretical limitations and current methods. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 29: 23-30.https://doi.org/10.1007/BF02989910
Du, C., Ren, H., Qin, Q., Meng, J., & Li, J, 2014, Split-window algorithm for estimating land surface temperature from Landsat 8 TIRS data. In 2014 IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium, 3578-3581.https://doi.org/10.1109/IGARSS.2014.6947256
Du, C., Ren, H., Qin, Q., Meng, J., & Zhao, S, 2015, A practical split-window algorithm for estimating land surface temperature from Landsat 8 data. Remote sensing, 7(1): 647-665.https://doi.org/10.3390/rs70100647
Eneva, M., Coolbaugh, M., & Combs, J, 2006, Application of satellite thermal infrared imagery to geothermal exploration in east central California. GRC Transactions, (30): 407-412.https://api.semanticscholar.org/CorpusID:130523869
García-Haro, F. J., Camacho-de Coca, F., Meliá, J., & Martínez, B, 2005, Operational derivation of vegetation products in the framework of the LSA SAF project. In Proceedings of 2005 EUMETSAT Meteorological Satellite Conference, Dubrovnik, Croatia,19-23.https://www.researchgate.net/publication/229022280
Haselwimmer, C., & Prakash, A, 2013, Thermal infrared remote sensing of geothermal systems. In Thermal infrared remote sensing: sensors, methods, applications  Dordrecht: Springer Netherlands, 453-473.https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-94-007-6639-6_22
Isaya Ndossi, M., & Avdan, U, 2016, Application of open-source coding technologies in the production of land surface temperature (LST) maps from Landsat: A PyQGIS plugin. Remote sensing, 8(5): 413.https://doi.org/10.3390/rs8050413
Jiménez-Muñoz, J. C., & Sobrino, J. A, 2008, Split-window coefficients for land surface temperature retrieval from low-resolution thermal infrared sensors. IEEE geoscience and remote sensing letters, 5(4):806-809.http://dx.doi.org/10.1109/LGRS.2008.2001636
Jimenez-Munoz, J. C., Sobrino, J. A., Skoković, D., Mattar, C., & Cristobal, J, 2014, Land surface temperature retrieval methods from Landsat-8 thermal infrared sensor data. IEEE Geoscience and remote sensing letters, 11(10): 1840-1843.https://doi.org/10.1109/LGRS.2014.2312032
Kogan, F, 1993, United States droughts of late 1980's as seen by NOAA polar orbiting satellites. In Proceedings of IGARSS'93-IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IEEE, 197-199.https://doi.org/10.1109/IGARSS.1993.322522
Lee, K., 1978, Analysis of thermal infrared imagery of the Black Rock Desert geothermal area, Colorado School of Mines Quarterly, 4 (2): 31-44.https://api.semanticscholar.org/CorpusID:130181817
Li, Z.L.; Tang, B-H.; Wu, H.; Ren, H.; Yan, G.; Wan, Z.; Trigo, I.F. and Sobrino, J.A. (2013). Satellite-derived land surface temperature: Current status and perspectives, Remote Sensing of Environment, 131: 14-37.https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.12.008
LU, S. L., SHEN, X. H., ZOU, L. J., ZHANG, G. F., WU, W. Y., LI, C. J., & MAO, Y. J, 2008, Remote sensing image enhancement method of the fault thermal information based on scale analysis: A case study of Jiangshan‐Shaoxing Fault between Jinhua and Quzhou of Zhejiang Province, China. Chinese Journal of Geophysics, 51(5): 1048-1058.http://dx.doi.org/10.1002/cjg2.1299
McMillin, L. M, 1975, Estimation of sea surface temperatures from two infrared window measurements with different absorption. Journal of geophysical research, 80(36): 5113-5117.https://doi.org/10.1029/JC080i036p05113
Melesse, A. M., & Nangia, V, 2005, Estimation of spatially distributed surface energy fluxes using remotely‐sensed data for agricultural fields. Hydrological Processes: An International Journal, 19(14): 2653-2670.https://doi.org/10.1002/hyp.5779
Motahhar, S, 2016, Renewable energy education in Iran. Iranian Journal of Engineering Education, 18(69): 77-90.https://doi.org/10.22047/ijee.2016.14608
Ou, X., Jin, Z., Wang, L., Xu, H. J., & Jin, S. Y, 2004, Thermal conductivity and its anisotropy of rocks from the depth of 100 similar to 2000m mainhole of Chinese Continental Scientific Drilling: Revelations to the study on thermal structure of subduction zone. Acta Petrologica Sinica, 20(1): 109-118.https://api.semanticscholar.org/CorpusID:130002059
Peng, F., Xiong, Y. Z., Cheng, Y. X., Fan, Q. C., & Huang, S. P, 2013, Towards Application of remote sensing technology in geothermal prospecting in Xilingol in eastern Inner Mongolia, NE China. Advanced Materials Research, (610): 3628-3631.https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMR.610-613.3628
Qin, Z., & Karnieli, A, 1999, Progress in the remote sensing of land surface temperature and ground emissivity using NOAA-AVHRR data. International journal of remote sensing, 20(12): 2367-2393.https://doi.org/10.1080/014311699212074
Richter, R., & Schläpfer, D, 2013, Atmospheric/Topographic Correction for Satellite Imagery (ATCOR-2/3 UserGuide, Version 8.3. 1, February 2014), 2-238.https://www.academia.edu/download/34690612/atcor3_manual_2013.pdf
Rongali, G., Keshari, A. K., Gosain, A. K., & Khosa, R, 2018, Split-window algorithm for retrieval of land surface temperature using Landsat 8 thermal infrared data. Journal of Geovisualization and Spatial Analysis, (2): 1-19.https://doi.org/10.1007/s41651-018-0021-y
Rozenstein, O., Qin, Z., Derimian, Y., & Karnieli, A, 2014, Derivation of land surface temperature for Landsat-8 TIRS using a split window algorithm. Sensors, 14(4): 5768-5780.https://doi.org/10.3390/s140405768
Sanyal, S. K, 2018, Sustainability and renewability of geothermal power capacity. In: L.Y. Bronicki (Eds), Geology and Hydrology of Geothermal Energy, Springer, New York, N, 47-60.http://repository.usgin.org/sites/default/files/dlio/files/2011/u19/sustainability__renewability_of_geothermal_power_capaciity.pdf
Sobrino, J. A., Jiménez-Muñoz, J. C., & Paolini, L, 2004, Land surface temperature retrieval from LANDSAT TM 5. Remote Sensing of environment, 90(4): 434-440.https://doi.org/10.1016/j.rse.2004.02.003
Sobrino, J. A., Jiménez‐Muñoz, J. C., Sòria, G., Gómez, M., Ortiz, A. B., Romaguera, M., ... & Libonati, R, 2008, Thermal remote sensing in the framework of the SEN2FLEX project: field measurements, airborne data and applications. International Journal of Remote Sensing, 29(17-18): 4961-4991.https://doi.org/10.1080/01431160802036516
Sobrino, J. A., Li, Z. L., Stoll, M. P., & Becker, F, 1997, Multi-channel and multi-angle algorithms for estimating sea and land surface temperature with ATSR data. Oceanographic Literature Review, 2(44): 162-163.https://doi.org/10.1080/01431169608948760
Xiao, J., & Moody, A. (2005). A comparison of methods for estimating fractional green vegetation cover within a desert-to-upland transition zone in central New Mexico, USA. Remote sensing of environment, 98(2-3), 237-250.https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.07.011
Yamaguchi Y., Hase H., Ogawa K, 1992, Remote sensing for geothermal applications. Episodes Journal of International Geoscience.15(1): 62-7.https://doi.org/10.18814/epiiugs/1992/v15i1/010