ПРИМЕНЕНИЕ ГЕОМОРФОМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА РЕЛЬЕФА ПРИ ОСУЩЕСТВЛЕНИИ ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА ТЕРРИТОРИИ АРХАНГЕЛЬСКОЙ ОБЛАСТИ

© 2021 г.  Е. В. Полякова*, Ю. Г. Кутинов, А. Л.Минеев, З. Б. Чистова

ФГБУН Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики им. академика Н.П. Лаверова УрО РАН, набережная Северной Двины, 23, г. Архангельск, 163000 Россия

*E-mail: lenpo26@yandex.ru

Поступила в редакцию 8.12.2020 г.
После доработки 20.01.2021 г.
Принята к публикации 20.01.2020 г.

В статье показана взаимосвязь источников загрязнения с природными зонами сноса, транзита и аккумуляции материала, выделенными на основе цифровой модели рельефа в результате геоморфометрического анализа на примере территории Архангельской области. В результате сопоставления данных констатировано пространственное совпадение источников антропогенного воздействия на окружающую среду с природной зоной аккумуляции, выделенной на основе расчета геоморфометрических параметров рельефа (угла наклона, LS фактора, индекса расчлененности и индекса влажности). Также показана приуроченность зон лесопромышленного воздействия к природным зонам сноса и, в большей степени, транзита материала, выделенных на основе тех же параметров. Для выделения локальных зон аккумуляции осадков с целью отбора проб для проведения мониторинговых работ по оценке загрязнения почв логичнее применять расчет кривизн поверхности. Геоморфометрический подход, в отличие от применяемого Росгидрометом (по примерно равномерной сети), позволяет оценить участки накопления загрязняющих веществ на разных уровнях детализации – от регионального до локального. Именно в этих районах необходимо проведение регулярного наземного мониторинга, а не размещение точек наблюдений равномерно по всей площади.

Ключевые слова: цифровая модель рельефа, геоморфометрические параметры, источники загрязнения

DOI: 10.31857/S0869780921020065 

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Глейзер И.В., Копанева И.М., Рублева Е.А. Некоторые аспекты использования ГИС-технологий при морфометрическом анализе рельефа // Вестник Удмуртского университета, 2006. № 11. С. 143-146.
2. Губайдуллин М.Г. Геоэкологические условия освоения минерально-сырьевых ресурсов Европейского Севера России. Архангельск: Поморский госуниверситет. 2002. 310 с.
3. Исаченко А.Г. Физико-географическая характеристика региона // Состояние окружающей среды Северо-Западного и Северного регионов России. СПб: Наука, 1995. С. 7-30
4. Кутинов Ю.Г., Минеев А.Л., Полякова Е.В., Чистова З.Б. Выбор базовой цифровой модели рельефа (ЦМР) равнинных территорий Севера Евразии и её подготовка для геологического районирования (на примере Архангельской области). Пенза: “Социосфера”, 2019. 176 с.
5. Минеев А.Л., Кутинов Ю.Г. Чистова З.Б., Полякова Е.В. Подготовка цифровой модели рельефа для исследования экзогенных процессов северных территорий Российской Федерации // Пространство и Время. 2015. № 3(21). С. 278-291.
6. Минеев А.Л., Кутинов Ю.Г., Чистова З.Б., Полякова Е.В. Геоэкологическое районирование территории Архангельской области с использованием цифровых моделей рельефа и ГИС-технологий // Пространство и Время. 2017. № 2-3-4(28-29-30). С. 267-288
7. Минеев А.Л., Полякова Е.В., Кутинов Ю.Г., Чистова З.Б. Методические аспекты создания цифровой модели рельефа Архангельской области на основе ASTER GDEM V.2 // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 2. URL: www.science-education.ru/129-21949 
8. Минеев А.Л., Полякова Е.В., Кутинов Ю.Г., Чистова З.Б. Надёжность цифровой модели рельефа Архангельской области для проведения геоэкологических исследований // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 4. С. 58-67.  URL: https://doi.org/10.21046/2070-7401-2018-15-4-58-67
9. Миняев А.П., Юдахин Ф.Н. Экологические проблемы Архангельской области // Экологические проблемы Европейского Севера: Сб. науч. трудов. Екатеринбург: УрО РАН, 1996. С. 3-9
10. Опасные экзогенные процессы / Под ред. В.И. Осипова. М.: ГЕОС. 1999. 290 с.
11. Полякова Е.В. Геоморфометрический подход в геоэкологических исследованиях северных территорий страны // Успехи современного естествознания. 2018. № 3. С. 117-122. . URL: https://doi.org/10.17513/use.36712
12. Полякова Е.В., Кутинов Ю.Г., Минеев А.Л., Чистова З.Б. Цифровое моделирование рельефа в оценке вероятности развития эрозионных процессов в северных регионах страны // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 1. С. 95-104. . URL: https://doi.org/10.21046/2070-7401-2019-16-1-95-104
13. Тоскунина В.Э. Проблемы лесного комплекса Архангельской области и пути их решения // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2008. Вып. 3(3). С. 29-31
14. ASTER Global Digital Elevation Model Version 2 – Summary of Validation Results / ASTER GDEM Validation Team: METI/ERSDAC, NASA/LPDAAC, USGS/EROS, 2011 . URL: http://www.jspacesystems.or.jp/ersdac/GDEM/ver2Validation/Summary_GDEM2_validation_report_final.pdf
15. Doumit J.A., Awad S.F. DEM Spatial Resolution Impact On Hillslope Erosion and Deposition Modeling, an Application On Lebanese Watersheds // Sustainability in Environment, 2019. V. 4(2). P. 75-85. . URL: http://dx.doi.org/10.22158/se.v4n2p75
16. Geomorphometry: Concepts, Software, Applications / Hengl T., Reuter H.I. (Eds.). Amsterdam: Elsevier, 2009. 796 p.
17. Morissette L., Chartier S. The k-means clustering technique: General considerations and implementation in Mathematica // Tutorials in Quantitative Methods for Psychology, 2013. V. 9(1). Р. 15-24. . URL: http://dx.doi.org/10.20982/tqmp.09.1.p015
18. Reily Sh.J., DeGloria St.D., Elliot R. A Terrain Ruggedness Index That Quantifies Topographic Heterogeneity // Intermountain Journal of Science, 1999.  V. 5(1-4).  P. 23-27
19. Vatti B.R. A generic solution to polygon clipping // Communications of the ACM, 1992. V. 35(7). P. 56–63. URL: http://dx.doi.org/10.1145/129902.129906