Войти на сайт
МЕЖДУНАРОДНЫЕ ЕЖЕГОДНЫЕ КОНФЕРЕНЦИИ
"СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО
ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"
(Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, природных и антропогенных объектов)

Двадцатая международная конференция «СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов)»

XX.G.202

Использование инструментов гидрологического анализа в карстологическом прогнозе

Дробинина Е.В. (1)
(1) Пермский государственный национально-исследовательский университет, Пермь, Россия
Характерной особенностью поверхностных карстовых форм в Пермском крае является развитие кустарниковой растительности на бортах, склонах и днищах карстовых воронок, что накладывает существенные трудности на оценку поверхностной закарстованности в результате выделения бессточных впадин при гидрологической коррекции бесплатных глобальных цифровых моделей рельефа (ALOS-DEM, SRTM), применение которой на закарстованных территориях с успехом реализовано рядом отечественных и зарубежных авторов [2–4]. Процент пространственного совпадения бессточных впадин с зарегистрированными воронками на изучаемом участке, расположенном в 5 км севернее Мыса Стрелка – слияния рек Чусовая и Кама, в Добрянском районе Пермского края, для SRTM составляет 0%, для ALOS-DEM – 18%. Поэтому в оценке поверхностной закарстованности методом гидрологической коррекции ЦМР на детальном уровне проведено дешифрирование карстовых воронок с применением высокоточной ЦМР – LiDAR-based digital terrain model (DTM), исключающей влияние растительности на результат анализа. Процент пространственного совпадения бессточных впадин с зарегистрированными воронками в таком случае составил более 60%.
Кроме поиска бессточных впадин, с использованием инструментов гидрологического анализа в рамках комплексной оценки карстоопасности был проведен анализ неотектонической активности территории посредством построения базисных морфометрических поверхностей, представляющих собой цифровую модель рельефа (ЦМР) местности в определенный этап неотектонического развития территории [1].
С использованием ЦМР сначала формировался слой водотоков различных порядков. Порядок водотоков определялся по методу Страхлера: всем сегментам водотоков, не имеющим притоков, присваивалась единица (водотоки первого порядка). При пересечении водотоков с одинаковым порядком, последний увеличивался на единицу [5]. В результате была смоделирована овражно-балочная и речная сети водотоков от первого до четвертого порядков. Далее вершины сегментов – водотоков различных порядков – переводились в точки, в которые затем извлекались значения абсолютных отметок с ЦМР. Базовые поверхности для 1–3 порядков строились интерполяцией значений между соответствующими точками. Водотоки четвертого порядка в силу ограниченного распространения в построении базисных поверхностей не участвовали.
При сравнение базисных поверхностей разных порядков с ЦМР посредством алгебраического выражения растровых моделей были выделены положительные (поднятия) и отрицательные (опускания) неотектонические структуры. Было отмечено, что карстовые воронки на изучаемой территории тяготеют к положительным структурам. Интересно, что это явно проявляется при сравнении относительно древней базисной поверхности, наиболее полно отражающей контуры крупных неотектонических структур [1], с современной, когда наблюдается отрицательный эксцесс, большая разбросанность частот ряда с ярко выраженной асимметрией в сторону положительных значений и слабо выраженная бимодальность кривой распределения.

Ключевые слова: цифровая модель рельефа, гидрологический анализ, поверхностная закарстованность, карстологичекий прогноз
Литература:
  1. Нугманов И.И., Нугманова Е.В., Чернова И.Ю. Основы морфометрического метода поиска неотектонических структур: Учебно-методическое пособие / И.И. Нугманов, Е.В. Нугманова, И.Ю. Чернова. Казань: Казанский университет, 2016. 53 с.
  2. Полякова Е.В., Кутинов Ю.Г., Минеев А.Л., Чистова З.Б. Геоэкологическая оценка вероятности активизации карстовых процессов на основе цифрового моделирования рельефа // Анализ, прогноз и управление природными рисками с учетом глобального изменения климата «Геориск – 2018». Материалы X международной научно-практической конференции: в 2 томах. отв. ред. Н.Г. Мавлянова. М., 2018. С. 221-225.
  3. Полякова Е.В., Кутинов Ю.Г., Минеев А.Л., Чистова З.Б., Беленович Т.Я. Применение глобальной цифровой модели рельефа ASTER GDEM v.2 для выделения районов возможной активизации карстовых процессов на территории Архангельской области // Ученые записки Казанского университета. Серия: естественные науки. Т. 163. Номер 2. 2021. С. 302-319.
  4. Carvalho Júnior O.A de., Guimarães R.F., Montgomery D.R., Gillespie A.R., Gomes R.A.T., Martins É.d.S., Silva N.C. Karst depression detection using ASTER, ALOS/PRISM and SRTM-derived digital elevation models in the Bambuí Group, Brazil // Remote Sens. 2014. Vol. 6. pp. 330-351. doi: 10.3390/rs6010330.
  5. Tarboton D.G., Bras R.L., Rodriguez-Iturbe I. On the Extraction of Channel Networks from Digital Elevation Data // Hydrological Processes, Vol. 5, No. 1, 1991, pp. 81–100. doi:10.1002/hyp.3360050107

Видео доклада

Дистанционные методы в геологии и геофизике

267