Рельеф является одним из основных факторов, определяющих ход и направленность процессов, протекающих в приповерхностном слое планеты. Большинство эколого-геохимических процессов зависят от поступления в каждую точку пространства влаги и солнечной энергии, их распределение регулируется наклоном и экспозицией склонов. Направление распространения загрязняющих веществ, зоны их возможного накопления и смыва определяют параметры рельефа. Вместе с тем, будучи результатом взаимодействия эндогенных и экзогенных процессов, рельеф выступает индикатором геологического строения территории. В этой связи информация о рельефе широко применяется в науках о Земле, инженерных изысканиях, проектировании и строительстве [1–2].
Вплоть до 1990-х гг. топографические карты являлись основным источником количественной информации о рельефе. По мере развития космических и компьютерных технологий, цифровое моделирование рельефа оформилось в самостоятельную научную дисциплину – геоморфометрию, изучающую количественное моделирование и анализ рельефа дневной поверхности, а также взаимосвязи между рельефом и другими естественными и антропогенными компонентами геосистем [1].
В то же время возможности цифрового моделирования рельефа в геоэкологических исследованиях, особенно северных (приарктических и арктических) территорий страны используются крайне недостаточно.
В России цифровое моделирование рельефа и геоморфометрический анализ приобрели популярность в начале XXI века. Несомненными лидерами в этом направлении исследований являются И.В. Флоринский и П.А. Шарый.
Цель исследования: показать возможность применения геоморфометрического анализа цифровой модели рельефа для геоэкологических исследований северных регионов страны.
Материалы работ и обсуждения
Методика проведения геоэкологических исследований осуществляется по алгоритму, представленному на рис. 1.
Рис. 1. Блок-схема методики проведения геоэкологических исследований на основе цифрового моделирования рельефа
Блок 1. Под цифровой моделью какого-либо геометрического (географического) объекта понимается определенная форма представления исходных данных и способ их структурного описания, позволяющий «вычислять» (восстанавливать) объект путем интерполяции, аппроксимации или экстраполяции [3]. ЦМР – это растровое представление непрерывной поверхности Земли (в случае, если рассматривается земная поверхность). Выбор ЦМР для исследований должен базироваться, прежде всего, на таких параметрах, как доступность, пространственное разрешение и охват территории (таблица).
Обзор глобальных некоммерческих цифровых моделей рельефа
|
ЦМР |
Пространственное разрешение |
Охват территории Земли |
|
|
угловые секунды |
метры |
||
|
GTOPO30 |
30" |
~900 |
от 90 ° с.ш. до 90 ° ю.ш. |
|
GLOBE |
30" |
~900 |
от 90 ° с.ш. до 90 ° ю.ш. |
|
ETOPO 2 |
30" |
~900 |
от 90 ° с.ш. до 90 ° ю.ш. |
|
GMTED2010 |
7,5" |
~225 |
от 84 ° с.ш. до 56 ° ю.ш. |
|
SRTM 3 |
3" |
~90 |
от 60 ° с.ш. до 56 ° ю.ш. (80 % поверхности земного шара) |
|
ACE2 |
3" |
~90 |
от 90 ° с.ш. до 90 ° ю.ш., и от 180 ° в.д. до 180 ° з.д. |
|
SRTM 1 |
1" |
~30 |
от 60 ° с.ш. до 56 ° ю.ш. (80 % поверхности земного шара) |
|
ASTER GDEM V.2 |
1" |
~30 |
от 83 ° с.ш. до 83 ° ю.ш. (99 % поверхности земного шара) |
ЦМР высокого разрешения (NEXTMap World 30, WorldDEM™, AW3D) являются коммерческими продуктами и доступны не всем пользователям в силу своей дороговизны. Свободные (некоммерческие) ЦМР могут удовлетворять по пространственному разрешению, но не содержать данных на интересующую исследователя территорию. Например, модель SRTM не покрывает северные (выше 60 ° северной широты) территории. Поэтому для северных регионов страны лучше всего подходит ASTER GDEM V.2.
Блок 2. Существует достаточное количество программных продуктов, реализующих функции геоморфометрического анализа рельефа. В целом все они обладают схожим набором возможностей, но одни программные продукты фокусируются на решении частных задач, например расчет характеристик рельефа в SAGA GIS, а другие охватывают широкий круг задач, тем самым претендуя на универсальность (ESRI ArcGIS). Выбор обычного потребителя основывается в первую очередь на доступности программного продукта. Наиболее используемые для геоморфометрического анализа рельефа и находящиеся в свободном доступе такие программные продукты, как SAGA GIS (группа модулей Terrain Analysis), GRASS (модуль r.param.scale), QGIS (использует модули SAGA GIS и GRASS), gvSIG (набор инструментов SEXTANTE). Среди коммерческих продуктов – это ESRI ArcGIS (модуль Spatial Analyst), MapInfo Professional (модуль Vertical Mapper). Для проведения геоморфометрического анализа хорошо подходит SAGA GIS, поскольку обладает расширенной линейкой инструментов расчета геоморфометрических параметров.
Блок 3. Подготовка выбранной ЦМР – важный и ответственный этап, поскольку от этого будет зависеть качество дальнейшего получаемого материала. Глобальные ЦМР имеют наличие таких артефактов, как резкие понижения (впадины) и повышения (пики), которые нужно устранять перед началом работы с моделью. В большинстве случаев наличие данных артефактов обусловлено экранированием территории облаками, недостаточным количеством наблюдений, отражением континентальных водоемов и несовпадений между цифровыми моделями, используемыми для построения глобальной модели [4]. При разработке ASTER GDEM V.2 на территорию России большинство артефактов были удалены разработчиками, но на их месте образовались пустоты, области отсутствующих данных. Пустоты можно заполнять данными других моделей, например GMTED2010, искусственно уменьшая размер ячейки до 1 угловой секунды (разрешение ASTER GDEM V.2). Подробно методика подготовки ЦМР Архангельской области описана в [5–6]. Проведение геоморфометрического анализа на «сырой» неподготовленной модели будет давать ложные результаты (рис. 2).
А Б
Рис. 2. Результат расчета угла наклона поверхности на исходной модели ASTER GDEM V.2 (А) и подготовленной ЦМР Архангельской области [5]
Блок 4. Существуют различные классификации геоморфометрических параметров.
И.В. Флоринский и П.А. Шарый [7–8] выделяют четыре основные группы морфометрических величин:
1) локальные (крутизна, экспозиция, горизонтальная и вертикальная кривизны склона);
2) нелокальные (водосборная и дисперсивная площади);
3) солярные (отражательная способность, инсоляция);
4) комбинированные (топографический индекс, индекс мощности потоков).
По методике характеристики рельефа Дж. Вуда [9] вся поверхность анализируется по таким морфометрическим параметрам, как угол наклона, поперечная, максимальная и минимальная кривизны, затем классифицируются в 6 морфометрических типов: 1 – плоские поверхности (Plane), 2 – впадины (Pit), 3 – каналы (Channel), 4 – проходы (перевалы) (Pass (saddle)), 5 – хребты (Ridge), 6 – пики (Peak).
В данном случае для исследования северных территорий выбран программный комплекс SAGA GIS, модули анализа рельефа в котором согласуются с классификацией геоморфометрических параметров, приведенной в статье [10].
Выделяются следующие группы геоморфометрических параметров:
1. Геометрические – группа параметров, описывающих морфологические особенности территории, которые определяют динамику склоновых процессов, скорость и интенсивность потоков вещества и энергии. К этой группе относятся угол наклона, экспозиция склона, различные виды кривизн земной поверхности.
2. Гидрологические – группа параметров, оценивающих поверхностный сток, степень увлажнения почвы и перемещения обломочного материала. Сюда относятся такие параметры, как общая и удельная водосборные площади, направленность потоков, бассейновое моделирование, топографический индекс влажности, показатели плоскостного и линейного эрозионного потенциала, предрасположенность склонов к развитию осыпных процессов, оценка зон потенциального затопления и т.д.
3. Топографо-микроклиматические – группа показателей, показывающих влияние земной поверхности на территориальные особенности распределения солнечной радиации, формирование температурного режима и воздействия ветра. К данной группе относятся потенциальная солнечная радиация и инсоляция, фотосинтетически активная радиация, распределение температуры земной поверхности, ветровой эффект и др.
4. Вертикальная дифференциация природной среды. Данные параметры применяются для количественной оценки неоднородностей рельефа. Сюда относятся индекс расчлененности рельефа, глубина речной долины и т.п.
Выбор параметров должен определяться поставленными для решения задачами.
Блок 5. Геоморфометрический анализ проводится по выбранным параметрам или группам параметров с использованием инструментально-математических возможностей программного обеспечения (в данном случае SAGA GIS). В результате формируется комплект монофакторных карт (рис. 3), каждая из которых характеризует территорию с точки зрения предпосылок рельефа, иллюстрируя зоны сноса, транзита и накопления осадочного материала, степень закарстованности, увлажненности и расчлененности. Карты геоморфометрических параметров дают возможность оценить пространственное положение и количественные характеристики процессов эрозии и аккумуляции на различных участках исследуемой территории. В то же время нецелесообразно делать выводы о возможности проявления опасных процессов, используя значения только одного показателя. Корректнее использовать комбинации параметров и, применив ряд логических и математических процедур, проводить вероятностное моделирование проявления экзогенных геологических процессов.
Рис. 3. Пример набора монофакторных карт, составленных по геоморфометрическим параметрам рельефа в программном продукте SAGA GIS
Блок 6. Карты прогнозно-вероятностного моделирования составляются для оценки вероятности проявления тех или иных опасных экзогенных процессов. Их составление основывается на сочетании нескольких параметров, отвечающих за проявление одного процесса или ряда генетически связанных процессов и явлений. Так, например, сочетание таких параметров, как угол наклона, LS-фактор и индекс расчлененности рельефа, позволяют выделить зоны максимальной вероятности проявления эрозионных процессов, зоны транзита и аккумуляции осадочного материала. Для выделения территорий, склонных к подтоплению во время паводков и общей тенденции к заболачиванию, помимо трех перечисленных параметров следует использовать метод кластеризации индекса влажности.
Для выявления локальных участков предрасположенных к аккумуляции загрязняющих веществ необходимо использовать сочетание кривизн. Неплохие результирующие возможности показывает сумма горизонтальной и вертикальной кривизн (классификация Треха). Естественно, простое сопоставление карт не дает возможности прямого выделения подобных зон. Вначале проводится кластерный анализ по каждому параметру, чтобы сгруппировать значения в кластеры. Далее проводится операция генерализации с целью объединения прерывистых и раздробленных контуров кластеров. Генерализация, несомненно, приводит к потере данных, но для больших территорий это является скорее плюсом, поскольку позволяет сформировать определенное представление о масштабах развития процессов.
Выводы
Интенсивное хозяйственное освоение территорий часто приводит к активизации природных процессов или развитию новых опасных явлений, которые ранее здесь отсутствовали. Осуществление всех видов деятельности, обеспечивающих недропользование в северных регионах РФ, включая геологоразведочные, проектно-изыскательские, строительные, эксплуатационные работы, сталкивается с серьезными трудностями в плане почти полного отсутствия актуальной, точной геопространственной информации об опасных процессах и явлениях. Геоморфометрические параметры рельефа могут выступать в качестве источника для прогнозирования целого ряда экзогенных процессов (эрозионных, деструктивных, аккумулятивных и пр.), позволяют оценивать вероятность и интенсивность их развития. Получение такой информации крайне необходимо для обеспечения промышленной и экологической безопасности в процессе освоения и эксплуатации месторождений, развития инфраструктуры, строительстве дорог и пр. видов хозяйственной деятельности человека.
Таким образом, геоморфометрический подход является неотъемлемой частью геоэкологических исследований в силу своей доступности, объективности, способности охвата больших территорий единовременно.
Исследования проведены в ходе выполнения государственного задания ФГБУН ФИЦКИА РАН № гос. регистрации АААА-А18-118012390305-7.