авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 11 |

«МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им. М.В. ЛОМОНОСОВА ГЕОГРАФИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ ЛАНДШАФТНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ: ОБЩИЕ ОСНОВАНИЯ. МЕТОДОЛОГИЯ, ...»

-- [ Страница 6 ] --

Таблица 2. Некоторые спектральные индексы (латинской буквой b и цифрой обозначены номера каналов съемки Landsat 7) Индекс Способ расчета для каналов Характеристика Landsat G/B =b2/b1 отражают почвы и горные породы с высоким содержанием железа R/G =b3/b2 различные типы растительности, водные объекты, заболоченные земли SWIR1/G =b5/b SWIR2/ =b7/b5 глинистые отложения и горные SWIR1 породы, богатые глиной SWIR2/R =b7/b3 дороги, селитебные земли, поля и другие антропогенные объекты DVI =b4-b3 интенсивность фотосинтеза, чистая продукция, транспирация, типы RVI (SR) =b4/b растительности NDVI =(b4-b3)/(b4+b3) GreenNDVI =(b4-b2)/(b4+b3) =[(b4-b3)/(b4+b3) +0.5]1/2* TVI Продуктивность с коррекцией SARVI2 =2.5*((b4-b3)/(1+b4+6b3-7.5*b1)) атмосферных помех NDSI =(b1-b4)/(b4+b1) чувствителен к мощности снега, льда LMI =b5/b4 содержание влаги в зеленой фитомассе NDWI =(b5-b4)/(b5+b4) содержание влаги в зеленой фитомассе преобразование Kauth’s Tasseled Cap BR =0.33183*b1+0.33121*b2+0.55177* Общая яркость, альбедо (яркость) b +0.42514*b4+0.48087*b5+0.25252* b GR =-0.24717*b1-0.16263*b2- Интенсивность фотосинтеза, чистая (зеленость) 0.40639*b3 продукция, +0.85468*b4+0.05493*b5 0.11749*b WET =0.13929*b1+0.22490*b2+0.40359* Содержание влаги в зеленой фитомассе (влажность b3 +0.25178*b4-0.70133*b5 ) 0.45732*b Энергетические характеристики ландшафта in E i=ESUNicoss/d2, in Приход солнечной энергии к E поверхности земли ESUN – солнечная постоянная i – зона спектра s – угол падения солнечных лучей d – расстояние от Солнца Eout Регистрируется сенсором спутника Отраженная радиация R = ( Eiin Eiout ) R Поглощенная радиация i = Т = К2/ln(K1/ b6+1), Температура излучающей поверхности К2 и К1 – калибровочные коэффициенты сенсора (Eini / Eouti)*100% А Альбедо = pouti * Ln(pouti / pini) К Энтропия Кульбака – мера структурной pouti (pini) доля энергии в канале i от сложности системы, отражающей (Eout) суммарной радиации, поступившей и поглощающей (R) энергию.

к (отраженной от) поверхности = Eout(K + log(Eout /Ein))+R Ех Эксергия (exergy) – часть поступающей в систему энергии, способная совершать полезную работу, направленную на поддержание структуры (организации) системы ExNDVI =((b4-b3)/Ex)*100% Эффективность биологической продуктивности Результатом выполненных расчетов морфометрических параметров рельефа и спектральных индексов является массив данных физически интерпретируемых характеристик, содержащий информацию о свойствах, процессах функционирования и факторах дифференциации ландшафтного покрова. Все эти характеристики образуют признаковое пространство элементарных территориальных единиц и могут быть представлены в виде карт, отражающих свойства и пространственную структуру территории.

Все разнообразие карт, построение которых возможно без привлечения полевых данных, можно свести к следующим самым общим категориям (Пузаченко, Козлов, 2006):

1. Типологические (физиономические) карты ландшафтного покрова. Характеризуют существующие на территории сочетания состояний различных свойств ландшафтного покрова (тепло-, влагообеспеченности, биологической продуктивности, биомассы и т.п.). Строятся обычно на основе логической или статистической классификации элементарных территориальных единиц на выбранном множестве признаков. Например, классификация всех ЭТЕ по набору переменных рельефа позволяет получить карту элементарных поверхностей рельефа, каждый выдел которой однороден в выбранном масштабе с точки зрения заданных морфометрических характеристик. Классификация всех "ячеек" территории по набору величин спектральной яркости и спектральных индексов позволяет создавать карты типов современного наземного покрова (landcover).

Характерным примером таких карт являются карты ландшафтного покрова, методика построения которых для целей управления природопользованием Европейского Сообщества разработана в рамках проектов Corina LandCover, NATURA 2000 (http://ec.europa.eu/agriculture/publi/landscape/index.htm). Возможно построение синтетических карт, одновременно характеризующих особенности рельефа и современного растительного покрова территории.

2. Карты типов пространственной мозаики состояний и границ. Целью этих карт является отображение различных свойств пространственной структуры. Такие карты широко используются в ландшафтной экологии и основаны на расчете разнообразных ландшафтных метрик, описывающих разнообразие, фрагментированность, уникальность территориальных структур, плотность границ, выделов и пр. Фактически в этом случае рассматриваются так же состояния, но не отдельных свойств, а правила сочетаний их состояний в пространстве. Одно из самых полных описаний ландшафтных метрик, а так же реализацию их расчета можно найти в программе Fragstats (http://www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html).

3. Карты генеральных отношений между измеренными свойствами ландшафтного покрова. В любой системе генеральные взаимодействия между частями, описываемыми через большое число свойств, обычно отображаемы ограниченным числом параметров порядка (виртуальных факторов) эндогенной и экзогенной природы. Оценка числа существующих параметров порядка и расчет их собственных значений для каждой ЭТЕ осуществляется с помощью многомерного непараметрического анализа в пространстве свойств с заданной метрикой (Джонгман и др, 1999, Пузаченко, 2004). В простейшем случае, неприменимом для сильно нелинейных систем, это канонический анализ главных компонент.

Классификация ЭТЕ по значениям параметров порядка приводит к выделению территориальных комплексов с единой генетической основой, а не с одинаковым соотношением наблюдаемых свойств. Если виртуальные факторы получили надежную физическую трактовку, то можно осмысленно комбинировать задаваемые при классификации ЭТЕ параметры порядка с тем, что бы результат классификации отражал сочетания различных групп генетических факторов.

Например, исключение при в классификации факторов, отражающих динамические состояния ландшафтного покрова (пожары, ветровалы, антропогенные нарушения), позволит отобразить условно коренную структуру ландшафтного покрова.

4. Карты соподчинения территориальных структур разного иерархического уровня.

Отражают правила иерархического соподчинения различных типов сочетаний свойств или состояний параметров порядка. Правила иерархической организации ландшафтного покрова исследуются на основе спектрального или вейвлет анализа, и могут отображаться посредством классификации ЭТЕ по параметрам, описывающих пространственную структуру в некоторой окрестности (ранговое распределение типов ландшафтного покрова, ландшафтные метрики).

Перечисленные варианты карт взаимодополняют друг друга, раскрывая особенности структуры, функционирования и генезиса ландшафтного покрова исследуемой территории. Предварительная физическая и генетическая трактовка выделяемых территориальных структур и установленных межкомпонентных отношений может быть получена без привлечения полевых данных на основе априорных данных, доступных фондовых материалов и общих физико-географических представлений (Кренке, Пузаченко, 2006). Вместе с тем, без использования непосредственной полевой информации о реальном состоянии свойств ландшафтных компонентов, инвентаризация территории не может считаться полной.

Организация полевого комплексного обследования территории ландшафтного планирования преследует несколько целей, каждая из которых имеет свою специфику:

• Исследование межкомпонентных ландшафтных связей. Такая схема предполагает организацию регулярной в пространстве сети полевых описаний (вдоль линии с регулярным шагом или в узлах квадратной сетки), позволяющей, независимо от представлений исследователя, охарактеризовать все встречающиеся на тестовой территории межкомпонентные сопряжения. Положение трансектов, ключевых участков выбирается в пределах наиболее контрастных и представительных в ландшафтном отношении участках территории. Программа описаний данного вида наиболее широка.

• Идентификация состояний свойств природных компонентов территории для целей ландшафтного и тематического картографирования. Предполагает с некоторой повторностью описание всех ландшафтных типов, выявленных при предварительном анализе цифровой модели рельефа и дистанционной информации. Использование геоинформационных технологий и систем глобального позиционирования позволяет предварительно наметить интересующую точку на карте, а затем выйти к ней на местности с точностью 5 25 м. На точках может выполняться как подробное, так и сокращенное описание.

• Установление происхождения и истории формирования разномасштабных элементов морфологической структуры исследуемого ландшафта. Это наиболее сложная задача, требующая особо тщательного обоснования положения точек на местности и продуманной программы описаний и измерений регистрируемых свойств. В зависимости от специфики задач, описание может касаться лишь характеристик отдельных компонентов. Не редки случаи, когда исследователь не может полностью воссоздать события, которые послужили причиной образования наблюдаемых явлений. Такая ситуация типична для геоморфологии, исследующей связь между формой и строением рельефа и процессами их обусловившими. Для некоторых форм (например, ледникового генезиса) сложно восстановить обстановку их образования, так как современные аналоги подобных процессов отсутствуют. В этом случае генетическая трактовка дается на уровне гипотез.

После окончания полевых работ в распоряжении исследователей имеется исчерпывающий массив данных. Задачей следующего этапа является интерполяция результатов точечных полевых измерений разнообразных свойств территории (типа растительности, типа почв, запасов древостоя, мощности генетических горизонтов почв, содержание углерода в почве, встречаемость следов промысловых животных и др.) и построение соответствующих карт. Основанием к этому служит тот факт, что состояние любого свойства конкретного ландшафта прямо или косвенно отражается в спектральных яркостях различных каналов космической спектрозональной съемки, их разнообразных соотношениях и в состояниях микро-, мезо- и макрорельефа. В общем виде модель может быть записана в следующем виде:

Состояние = Ai•bi + Bi•VEGi + Ci•RELij + константа ± ошибка, где внешние переменные модели: bi - частотная полоса сканера, VEGi - различные соотношения между полосами сканера (табл. 2), RELij - переменные рельефа (i) для разных иерархических уровней (j), A, B, C - параметры модели.

На основе значений параметров модели могут быть рассчитаны значения состояний для каждой "ячейки" территории, не обеспеченной точкой полевого описания.

Полученные результаты после необходимого оформления представляются в виде карты.

Конкретное решение общей модели может быть реализовано разными способами, в том числе статистическими моделями дискриминантного анализа, множественной регрессии, нейронных сетей и др.

Наиболее эффективно осуществлять статистическую интерполяцию измеренных значений в пространстве большого числа внешних переменных на основе пошагового дискриминантного анализа (Пузаченко, 2004), представленного практически во всех популярных пакетах статистического анализа данных. Для этого достаточно преобразовать интерполируемую переменную в дискретные классы путем классификации ее значений на ограниченное число градаций. Другим естественным способом дискретизации является логарифмирование исходных данных с последующим округлением результатов.

Применяя пошаговый дискриминантный анализ, получаем следующую аналитическую информацию (рис. 1): 1) общую статистическую оценку качества моделей, 2) число статистически значимых факторов, описывающих пространственное варьирование переменной, 3) вклад внешних переменных в описание варьирования, 4) риск и распределение ошибок для каждого распознаваемого класса и общую неопределенность дискриминантной модели.

Для каждой элементарной территориальной единицы, не обеспеченной полевым описанием, получаем: 1) прогнозируемое значение дискретного состояния переменной, 2) значения независимых виртуальных факторов, 3) вероятность отнесения соответствующей точки к каждому из состояний описываемой переменной.

Ортогональные факторы дискриминантной модели отражают физическую природу рассматриваемого явления. Для каждого фактора можно построить регрессионную модель от всех внешних переменных или рассчитать их непараметрические коэффициенты корреляции с каждой внешней переменной и на этой основе оценить их вклад в его описание, что позволит интерпретировать природу или смысл каждого фактора.

При необходимости построить карту моделируемой переменной в непрерывной шкале можно построить регрессионную модель зависимости реальных значений описываемой переменной от виртуальных факторов и рассчитать их значения для всей области интерполяции, отражая тем самым детали пространственного варьирования, не выраженные в прогнозной карте, построенной в дискретной форме непосредственно на основе дискриминантного анализа.

Важно, что на всех этапах решения поставленных задач получаем статистические оценки значимости полученных результатов и выделяем области наибольшей неопределенности интерполяции. В частности, это позволяет контролировать полноту полевого описания территории. Участки с наибольшей неопределенностью прогноза могут потребовать дополнительных описаний. По мере накопления полевого материала можно, оставаясь в рамках одной технологии, постоянно повышать качество модели и интерполяции.

Рис. 1. Общая схема дискриминантного анализа.

Последовательное использование дискриминантного анализа для интерполяции результатов полевых измерений различных свойств ландшафтного покрова позволит определить набор частных виртуальных факторов, определяющих пространственное варьирование его функциональных частей (мощность генетических горизонтов почвы, видовой состав древесного и травяного яруса и др.). Последующее обобщение частных факторов методом главных компонент даст небольшое число интегральных факторов, определяющих пространственную структуру разных компонентов ландшафта (рис. 2).

Физическая интерпретация факторов осуществляется через анализ их связи с функциональными переменными.

В результате несколько десятков измеренных в поле свойств удается свести к небольшому числу (5-6) независимых факторов. В ходе такого преобразования из конечной системы выпадают свойства, изменение которых в пространстве существенно специфично, то есть их пространственная изменчивость не контролируется рельефом и не сказывается на формировании дистанционного изображения. Те же свойства, которые Рис. 2. Обобщение факторов, определяющих пространственное варьирование частных свойств ландшафтных компонентов, методом главных компонент и получение интегральных ландшафтообразующих факторов (на схеме их число равно 8).

описываются независимыми факторами, можно принять принадлежащими к единой системе ландшафта. А сами факторы можно называть ландшафтообразующими, так как по сути они характеризуют свойства компонентов ландшафта, которые определяют внутренний характер и интенсивность взаимодействия.

Классификация элементарных территориальных единиц по набору значений интегральных ландшафтообразующих факторов позволяет определить характерные для исследуемого ландшафта типы межкомпонентных отношений и получить картографическое изображение их пространственного расположения.

Продемонстрируем результаты интерполяция результатов точечных полевых измерений разнообразных свойств территории, процесс выявления частных и интегральных факторов и построения карты типов межкомпонентных отношений на примере моренного южнотаежного ландшафта территории Центрального Лесного заповедника (Тверская область, 33° в.д., 56,2° с.ш.). Исходными данными являлись сцены Landsat за 5 сроков, цифровая модель рельефа, построенная на основе горизонталей топографической карты масштаба 1:10 000, более 1500 точек полевых описаний растительности и почвы, позиционированные на местности с помощью приемника GPS.

Рисунок 6 (цветная вклейка) иллюстрирует общую схему использования цифровой модели рельефа и дистанционной информации для расчета характеристик константных и переменных состояний земной поверхности с последующим построением карт состояний рельефа, современной растительности и ландшафтного покрова, использующихся при планирования сети полевых описаний, выбора места заложения трансектов.

Общий уровень воспроизведения результатов полевых описаний через каналы съемки Landsat и спектральные индексы (табл. 2), а так же характеристики крутизны и формы поверхности рельефа, вычисленные для трех иерархических уровней, находится в пределах 10-80% в зависимости от природы моделируемой переменной и использованной статистической модели. В регрессионной модели R2 для средней высоты древостоя оказался равным 0.35 (стандартная ошибка – 6.2 м), сумм площадей сечения всех пород – 0.86 (0.6 м2/га), ели – 0.7 (1.67 м2/га), других древесных пород менее 0.2. Коэффициент детерминации для мощности органогенного горизонта почв равен – 0.6, гумусового горизонта – 0.3, элювиального – 0.1, мощности покровного суглинка – 0.11, механического состава почвообразующих пород в слое 30-80 см – 0.59.

При дискриминантном анализе процент однозначно воспроизведенных сумм площадей сечения составил: для сосны – 95%, ели – 57%, березы – 53%, осины – 43%, ольхи серой – 78%, липы – 80%., девяти типов древостоя - 47%, восьми типов травяно мохового яруса – 57%. Для почв и почвообразующих пород получены следующие значения: мощность органогенного горизонта – 44%, гумусового – 49%, элювиального – 44%, покровного суглинка – 52%, механического состава почвообразующих пород в слое 30-80 см – 48%. Окраска почвенных горизонтов, определенная по цветовой шкале Манселла, воспроизводится с точностью - 40-70%.

Покажем этапы интерполяция результатов точечных полевых измерений для сумм площадей сечений ели (Picea abies), а так же процесс выявления факторов, определяющих закономерности ее пространственного варьирования. Ель для данной территории является лесообразующей породой и имеет за пределами заповедника ведущее товарное значение.

Диапазон измеренных значений сумм площадей сечений ели был разбит на четыре категории. Общая точность распознавания этих категорий в каналах Landsat и спектральных индексах за пять сроков съемки, а также разномасштабных характеристиках рельефа составила – 54.9% (табл. 3). При этом наибольшую точность распознавания демонстрируют категория с максимальными запасами древесины ели (70.6%) и категория с ее полным отсутствием (72.4%). Градации со средними значениями сумм площадей сечений ели имеют минимальную точность распознавания (41-50%).

Таблица. 3. Процент однозначно распознанных категорий сумм площадей сечений ели.

Таблица 4 демонстрирует, что существует три независимых фактора, определяющих пространственное варьирование запасов древесины ели, в совокупности описывающих ее пространственное варьирование на 100%. При этом первый фактор описывает 89.6%.

Таблица 4. Факторные нагрузки.

На рисунке 5 приведена регрессионная модель, показывающая качество описания факторами, полученными в результате дискриминантного анализа, реальных измерений, а в таблице 5 параметры этой модели. Модель на 61% описывает общее варьирование с абсолютной ошибки 0,72 (в логарифмической шкале) и средней относительной ошибкой 13%. Пространственную структуру сумм площадей сечений ели для дискретного и непрерывного отображения можно видеть на рисунке 6.

Таблица 5. Параметры регрессионной модели зависимости логарифма (по натуральному основанию) сумм площадей сечений ели от факторов дискриминантного анализа. Коэффициент детерминации R= 0.61, F-критерий=303.3, Уровень значимости p0.0000, Стандартная ошибка оценки: 0,72) Ст. Критерий Уровень Переменная Beta B R ошибка. Стьюдента значимости Константа 1.744.022 77.981. Фактор 1 -.553.014 -39.601.000 0. -. Фактор 2 -.135.021 -6.492.000 0. -. Фактор 3 -.001 -.001.022 -.038.969 0. Пространственное распределение ошибок модели показано на рисунке 8. Можно видеть, что вероятность однозначной оценки лежит в пределах 0.3-1.0, с преобладанием областей с вероятностью прогноза 0.4-0.6. Область однозначно точного прогноза (0.9) соответствует безлесным территориям (верховые болота, сельскохозяйственные земли).

Рис. 5. Качество описания пространственного варьирования сумм площадей сечений ели регрессионной моделью от факторов, полученных в дискриминантном анализе (табл. 5) Таблица 6 показывает значения коэффициента корреляция Спирмана независимых факторов варьирования сумм площадей сечений ели европейской с наиболее значимыми внешними переменными. Первый фактор имеет обратную зависимость с запасами ели, следовательно, чем больше сумма площадей сечений ели, тем выше эксэргия (транспирация) и меньше температура. Так как климаксные еловые сообщества характеризуются максимальными затратами тепла на транспирацию, то можно утверждать, что первый фактор определяет возраст еловых сообществ. Чем старше сообщество, тем больше энергии оно тратит на транспирацию, что в свою очередь снижает температуру излучающей поверхности, регистрируемую сенсором спутника.

Второй фактор положительно связан с величиной биологической продуктивности, индексом влажности июня и уклоном макрорельефа и отрицательно с величиной эксергии июня. Так как этот фактор имеет отрицательную корреляцию с суммой площадей сечений ели (табл. 5) то, чем больше сумма площадей сечений ели, тем ниже биологическая продукция, выше влажность, выше эксэргия (транспирация) и положе поверхности рельефа. Исходя из этого, можно предположить что второй фактор описывает влияние на сумму площадей сечений ели условий влажности местообитаний. В условиях Центрально Лесного заповедника устойчивые высокосомкнутые еловые сообщества характерны для переувлажненных местообитаний (ельники сфагново-черничные) плоских озерных равнин.

Рис. 6. Предсказанные категории сумм Рис. 7. Сумма площадей сечений ели, по регрессионной модели. R2 = 0. площадей сечений ели по дискриминантной модели. Общая точность 54.9% Третий фактор, наименее достоверный (табл. 4 и 5), связан с процессами восстановительных сукцессий. Чем выше в составе сообщества доля лиственных пород, а следовательно - меньше ели, тем выше его общая биологическая продуктивность. При прочих равных условиях в пределах склонов с лучшим дренажем доля лиственных пород выше.

Рис. 8. Пространственное распределение ошибок дискриминантной модели сумм площадей сечений ели.

Таблица 6. Наиболее значимые переменные, связанные с независимыми факторами варьирования сумм площадей сечений ели европейской. Корреляция Спирмана.

Факторы Критерий Переменные Фишера 1 2 18.1 0.38 0. Температура мая 0. 12.1 0. Продукция июня 0.63 0. 9.1 0.39 -0.10 -0. Температура июня 6.6 -0. Эксэргия июня -0.87 -0. 5.4 0. Индекс LMI июня 0.63 0. 4.8 0.06 0.27 0. Уклон макрорельефа Как можно видеть, дискриминантный анализ позволяет с высокой точностью отобразить пространственную структуру еловых насаждений и определить ее факторную основу. Полученные результаты могут использоваться как для исследования региональных экологических особенностей размещения ели в пространстве, так и для выполнения лесохозяйственной инвентаризации и мониторинга запасов ели.

По такой же схеме был выполнен анализ и для других свойств ландшафтного покрова. Опуская подробности, в результате выполненных преобразований установлено, что все разнообразие измеренных в поле свойств описывается восемью независимыми ландшафтообразующими факторами (табл. 7 и рис. 10), воспроизводящих состояния большинства ландшафтных компонентов более чем в 30% случаев.

1) 2) 3) Рис. 9. Независимые факторы, определяющие пространственное варьирование сумм площадей сечений ели европейской: 1 – фактор возраста сообщества (чем темнее, тем старше и полнее древостои ели, светлые тона – ель отсутствует), 2 – фактор влажности местообитаний (чем темнее, тем больше суммы площадей сечений ели в пределах переувлажненных еловых сфагново-черничных лесах), 3 – фактор восстановительных сукцессий, определяющий высокую долю лиственных пород в составе сообщества (светлый тон).

Таблица. 7. Краткая характеристика интегральных ландшафтообразующих факторов.

Процент Мин. Мак.

№ варьиро Краткая характеристика фактора фактора фактора вания 1 21.3 Фактор перераспределения влаги в связи с Хороший Плохой уклоном земной поверхностей и дренаж дренаж заболачивание 2 16.6 Фактор перераспределения влаги в связи с Зоны Зоны стекания формой земной поверхностей растекания потоков потоков 3 14.6 Динамический фактор сукцессионных смен Ветровалы, Вторичные (деструктивные нарушения растительного зарастающие лиственные покрова) поля леса 4 12.5 Фактор трофности почвы в связи с Низкая Высокая разгрузками минерализованных грунтовых трофность трофность вод 5 9.5 Фактор трофности почвы в связи с Высокая Низкая неглубоким залеганием карбонатной трофность трофность морены.

6 7.9 Фактор, дополнительный к фактору 3, Зарастающие Зарастающи отражает разные типы динамических поля е ветровалы изменений.

7 7.3 Фактор совокупности условий Благоприятные Не произрастания сосны условия благоприятны е 8 5.7 Фактор сочетаний условий самого лучшего Лучший Худший дренажа (рельеф и почвообразующие дренаж дренаж породы) 1) 2) 3) 4) 5) 6) Рис. 10. Изображения ландшафтообразующих факторов (табл. 7, светлый тон соответствует большим значениям фактора).

7) 8) В целом выявленные внутриландшафтные отношения сводятся к многоплановому перераспределению влаги рельефом, независимыми нарушениями растительности и минеральному богатству почв и грунтовых вод. Полученные отношения позволяют построить ландшафтную карту с максимально возможным отображением генезиса большинства свойств ландшафта. На рисунке 7 (цветная вклейка) показан результат третьего уровня дихотомической классификации (программа FracDim, авторы Ю.Г.

Пузаченко, Г.М. Алещенко) элементарных территориальных единиц для двух наборов ландшафтообразующих факторов: а) все факторы, б) только инвариантные ландшафтообразующих факторов, без факторов сукцессионных смен. Результаты двух вариантов различаются. В первом случае выделяется класс ветровалов (оранжевый цвет) и класс молодых лиственных лесов (ярко зеленый цвет). Второй вариант классификации отражает условно коренную структуру ландшафта. Детальная интерпретация каждого класса, выполненная с привлечением априорных данных и полевой информации, здесь не приводится из-за ее громоздкости.

Предложенная схема обобщения общедоступной пространственной информации позволяет осуществлять картографирование большого числа свойств ландшафтного покрова с оценками статистических параметров точности получаемых карт, выявление факторной основы, определяющей пространственное варьирование картографируемых свойств, идентификацию интегральных ландшафтообразующих факторов и создание как типологических, так структурно-генетических ландшафтных карт. Доступность для любых территорий базовых источников пространственной информации топографических карт и спектрозональных снимков высокого разрешения (20-30 м), наличие на рынке развитых программных средств пространственного анализа (ERDAS Imagine, ENVI, ER Mapper, ArcGIS, FracDim и др.) позволяет быть уверенным в скором проникновении методов пространственного анализа в практику фундаментальных и прикладных научных работ.

Литература:

Анализ данных в экологии сообществ и ландшафтов. Пер. с англ. под ред. А.Н.Гельфана, Н.М.Новиковой, М.Б.Шадриной. М.: РАСХН, 1999. 306 с.

Андроников В.Л. Аэрокосмические методы изучения почв. М.: Изд-во Колос, 1979. 280 с.

Видина А.А. Методические вопросы полевого крупномасштабного ландшафтного картографирования // Ландшафтоведение. –М.: Изд-во АН СССР, 1963, с. 102-127.

Геометрия структур земной поверхности. Отв. ред. И.Н. Степанов, Пущино, 1991, 199 с.

ДеМерс М.Н. Геоинформационные системы. Основы. М., Изд-во «Дата+», 1999. 490 с.

Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И., Татубалина О.В. Аэрокосмические методы географических исследований. М.: издательский центр «Академия», Дистанционные исследования ландшафтов / Исаев А.С., Волков И.А., Седых В.Н., и др. – Новосибирск: Наука, 1987.

Козлов Д.Н., Пузаченко М.Ю., Федяева М.В., Пузаченко Ю.Г. Идентификация ландшафтообразующих факторов на основе полевых исследований и дистанционной информации // ЛАНДШАФТОВЕДЕНИЕ: ТЕОРИЯ, МЕТОДЫ, РЕГИОНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ, ПРАКТИКА: Материалы XI Международной ландшафтной конференции / Ред. Коллегия: К.Н. Дьяконов (отв. Ред.), Н.С. Касимов и др. – М.:

Географический факультет МГУ, 2006. с. 103-105.

Космические методы исследования почв: Учеб. Пособие для студентов вузов / В.И.

Кравцова. - М.: Изд-во Аспект-Пресс, 2005. 190 с.

Кренке А.Н., Пузаченко Ю.Г. Отображение основных функциональных свойств ландшафтного покрова на основе дистанционной информации для обеспечения начальных стадий проектирования освоения углеводородных и лесных ресурсов // ЛАНДШАФТОВЕДЕНИЕ: ТЕОРИЯ, МЕТОДЫ, РЕГИОНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ, ПРАКТИКА: Материалы XI Международной ландшафтной конференции / Ред. Коллегия: К.Н. Дьяконов (отв. Ред.), Н.С. Касимов и др. – М.:

Географический факультет МГУ, 2006. с 672-673.

Ландшафтное планирование: принципы, методы, европейский и российский опыт. – Иркутск: Изд-во Института географии СО РАН, 2002. – 141 с.

Лурье И.К., Косиков А.Г. Теория и практика цифровой обработки изображения / Дистанционное зондирование и географические информационные системы. – М.:

Научный мир, 2003. – 168с.

Лурье И.К., Косиков А.Г., Ушакова Л.А. и др. Компьютерный практикум по цифровой обработке изображений и созданию ГИС/ Дистанционное зондирование и ГИС. – М.:

Научный мир, 2004. – 148 с.

Пузаченко Ю.Г. Приложение теории фракталов к изучению структуры ландшафта // Изв.

АН СССР, серия геогр., 1997, №2, 24-40 с.

Пузаченко Ю.Г. Формирование структуры ландшафта и методы ее изучения // Вестн.

МГУ, сер. Геогр. № 1. 1999. С. 5-12.

Пузаченко Ю.Г., Онуфреня И.А, Алещенко Г.М. 2003. Количественные методы классификации форм рельефа // Известия РАН, Сер. геогр., №2, с. 28-41.

Пузаченко Ю.Г., Гагаева З.Ш., Алещенко Г.М. Построение мелкомасштабной карты ландшафтного покрова по трехканальному изображению Landsat 7 открытого доступа // Изв. АН. Сер. Геогр. 2004. №4. С.97-109.

Пузаченко Ю.Г. Математические методы в экологических и географических исследованиях. М.: ACADEMA, 2004. 416 стр.

Сысуев В.В. 2003. Морфометрический анализ геофизической дифференциации ландшафтов // Известия РАН, Сер. геогр., №4, с. 36-50.

McBratneya A.B., Mendonca M.L. 2003. On digital soil mapping // Geoderma №117. p. 3-52.

Atkinson, P.M. The effect of spatial resolution on the experimental variogram of airborne MSS imagery. Int. J. Remote Sensing. 1993, Vol. 14, No.5. pp.1005-1011.

Butson Ch. R., King D. J. Semivariance analysis of forest structure and remote sensing data to determine an optimal sample plot size. http://chat.carleton.ca/~cbutson/ERIM99.doc Shary, P.A., 1995. Land surface in gravity points classification by a complete system of curvatures. Mathematical Geology, 27(3), 373-390.

Shary, P.A., Sharaya, L.S., Mitusov, A.V., 2002. Fundamental quantitative methods of land surface analysis. Geoderma, 107(1-2), 1-32.

Turcotte D. L. Fractals and chaos in geology and geophysics. Cambridge University Press. 1997.

398 p Jorgensen S.V., Svirezhev Y. M. 2004. Towards a Thermodynamic Theory for Ecological Systems. Elsevier Ltd. The Boulevard, Oxford UK, – 369 p.

Wu, J., W. Gao and P. T. Tueller. 1997. Effects of changing spatial scale on the results of statistical analysis with landscape data: A case study. Geographic Information Sciences 3:

30-41.

Wu J., Qi P.Y. Dealing with scale in landscape analysis: An overview // Geographic Information Sciences Vol. 6, No. 1, pp. 1-5, 2000: http://www.public.asu.edu/~jingle/Web_Pages/ Wu_Pubs/ PDF_Files/2000-Wu-Qi-GIS.pdf.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ДАННЫХ О СОСТОЯНИИ ПОЧВ И РАСТИТЕЛЬНОСТИ ДЛЯ ОЦЕНКИ УСТОЙЧИВОСТИ ТУНДРОВЫХ ЛАНДШАФТОВ К ТЕХНОГЕННЫМ НАРУШЕНИЯМ Баталов А.Е.

Поморский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Архангельск batalov@atnet.ru Европейский Север в последние годы все в большей степени вовлекается в хозяйственный оборот страны. В его восточной части на территории Тимано-Печорской провинции (ТПП) открыты крупные месторождения полезных ископаемых, в первую очередь, нефти и газа. Разведанные извлекаемые геологические запасы нефти оцениваются в 4.7 млрд. т., а извлекаемые – в 1.4 млрд. т. (Баринов и др., 2001).

Расположение месторождений за Полярным кругом создает особые условия разведки, добычи и транспортировки нефти по сравнению с месторождениями, находящимися южнее. Главной особенностью природных условий Арктики является чрезвычайно высокая уязвимость экосистем (Юдахин и др., 2002). В связи с этим любые негативные последствия антропогенного пресса носят особенно ярко выраженный характер.

Целью работы была оценка устойчивости ландшафтов на территории Северо Сарембойского нефтяного месторождения, расположенного в 30-35 км от побережья Хайпудырской губы, в центральной части Медынско-Сарембойского вала, входящего в Варандей-Адзьвинскую структурную зону. В административном отношении месторождение входит в состав Ненецкого автономного округа Архангельской области.

Район месторождения находится в области сплошного распространения многолетнемерзлых пород (ММП). В растительном покрове господствующее положение занимают ивняково-мелкоерниковые осоково-кустарничковые зеленомошные и мохово лишайниковые мелкобугорковые тундры, приуроченные к повышенным, более или менее дренированным местообитаниями, а также заболоченные тундры, у которых в напочвенном покрове к зеленым мхам примешиваются гигрофильные виды, в том числе сфагновые. Среди почв преобладают тундровые криогенно-глеевые с развитым торфяном горизонтом, мощность которого в значительной степени варьирует, что позволяет выделять оторфованные (до 5 см), торфянистые (5-10 см) и торфяные (более 10 см) почвы.

Фрагментарно встречаются иллювиально-железистые почвы. Помимо зонального, тундрового, типа почвенно-растительного покрова, в районе распространен болотный тип.

Болота образуют динамические ряды, крайними членами которых являются травяно гипновые болота ранней стадии развития и бугристые – конечной стадии с травяно кустарничково-мохово-лишайниковым покровом на буграх и пушицево-осоково сфагновыми ассоциациями в мочажинах.

Структура ландшафтов характеризуется небольшим числом и частой повторяемостью типологических элементарных единиц в сочетании с прерывистостью и фрагментарностью элементарных биогеоценозов с относительно легко выявляемыми системами определенных сочетаний и комплексов, приуроченных к геолого геоморфологическим макроформам. В таксономическом значении подобные сочетания и комплексы не всегда являются ландшафтами, но представляют собой образования, которые обычно называют «природно-территориальными комплексами» – ПТК (Исаченко, Шляпников, 1989). Анализ ПТК был проведен на основе собственных полевых исследований и дешифровки космоснимков. Полевые исследования проходили в 2002 2003 гг. в составе экспедиции НТЦ «Шельф» (г. Архангельск). Дешифровку снимков и построение карты ландшафтов проводили на базе НТЦ «Шельф». В результате было выделено пять типов природно-территориальных комплексов:

1. Возвышенные относительно дренированные выположенные водораздельные поверхности. К ним относятся наиболее высокие относительно дренированные водораздельные поверхности и их склоны с абсолютными высотами от до 110 м. Самая высокая часть территории, подножие отрога гряды Чернышова расположена в юго-восточной части месторождения. В пределах этого типа ПТК распространены морские, местами ледниково-морские и озерные супесчано-песчаные и суглинистые отложения. Рельеф эрозионно-денудационный холмистый и гривисто западинный. Эрозионное расчленение довольно глубокое с округлыми покатыми склонами, пологими и средней крутизны. Долины наиболее крупных ручьев врезаны глубоко, местами их днища заняты цепочками озер, нанизанных на русло. Данный тип ПТК распространен примерно на 40% территории.

Основные ландшафтообразующие процессы на дренированных участках криогенные: полигональное морозобойное растрескивание, формирование полигональных грунтов, солифлюкция, термоэрозия;

на плоских мало дренированных участках – прогрессирующее заболачивание с торфонакоплением, морозное пучение, термокарст;

в оврагах и долинах ручьев – водно-эрозионные процессы. Преобладающий тип почв – криогенно-глеевые оторфованные. Глубина залегания ММП составляет более 1.1 м.

Преобладающим типом растительных сообществ здесь являются мелкоерниковые травяно кустарничковые мохово-лишайниковые тундры. Общее проективное покрытие (ОПП) достигает 85-100%. Пятна голого грунта (ПГГ) встречаются редко и занимают не более 10-15%. Кустарниковый ярус достигает плотности от 5 до 10%. Он представлен Betula nana. Травяно-кустарничковый ярус покрывает 35-50%, кустарнички в незначительной степени преобладают. Доминируют Ledum decumbens, Empetrum hermaphroditum и Vaccinium minus, им сопутствуют V.uliginosum subsp. microphyllum, Arctous alpina и Andromeda polifolia. Среди трав доминируют Rubus chamaemorus, Carex arctisibirica, Eriophorum vaginatum. Также встречаются Bistorta vivipara, Festuca rubra, F.ovina. Мохово-лишайниковый ярус сомкнут на 90-100%. Доминирующее положение среди мхов занимают Aulacomnium turgidum, Sphagnum balticum, Polytrichum commune, P.strictum, им сопутствуют Pleurozium schreberi, Hylocomium splendens, Dicranum elongatum. Лишайники наиболее многочисленны по видовому составу.

Доминируют Cladina rangiferina, C.mitis, C.portentosa, которым сопутствуют Cetraria cucullata, C.islandica, C.nivalis, Cladonia fimbriata, C. gracilis, C.subulata, C.coniocraea, Peltigera aphthosa, Stereocaulon paschale, Sphaerophorus globosus, Thamnolia vermicularis.

2. Плоские и слабонаклонные плохо дренированные поверхности нижнего водораздельного уровня. К ним относятся водораздельные широкие террасы с абсолютными высотами 30-40 м, иногда с отдельно стоящими холмами до 50 м над у.м.

Сложены эти участки плейстоцен-голоценовыми морскими и озерно-болотными отложениями, среди которых преобладают суглинисто-глинистые и торфяные на минеральном основании. От предыдущего ПТК их отличает повсеместная заболоченность, которая отчетливо преобладает над фрагментами дренированных площадей;

а также большое количество озер. Характерно преобладание крио- и биогенных ландшафтообразующих процессов, таких как морозобойное растрескивание, мерзлотное пучение, солифлюкция, термокарст и термоэрозия. На долю подобных ландшафтов приходится около 25-30% территории месторождения. На основе анализа полевых данных и дешифровки космоснимка было выделено две подгруппы ПТК:

2a. Грядово-мочажинный комплекс Растительность представлена в основном мелкоерниковыми травяно кустарничковыми лишайниково-моховыми тундрами в комплексе с осоково-сфагновыми болотами. ОПП достигает 100%. Кустарниковый ярус составляет не более 10%, представлен Betula nana. Сомкнутость травяно-кустарничкового яруса достигает 60-70%, причем доля участия в нем кустарничков значительно выше. Доминируют Ledum decumbens, Empetrum nigrum, Vaccinium uliginosum subsp. microphyllum и Andromeda polifolia. Среди трав доминантом выступает Rubus chamaemorus. Ей сопутствуют Eriophorum medium, Carex arctisibirica, C. rariflora, Festuca rubra, Petasites frigidus, Luzula multiflora, Equisetum arvense и Calamagrostis lapponica. Мохово-лишайниковый ярус имеет проективное покрытие 95-100%. Соотношение мхов и лишайников примерно 1:1. Среди мхов преобладают Sphagnum russowii, S.girgensohnii, S magellanicum, Aulacomnium turgidum, A. palustre. Также встречаются Tomenthypnum nitens, Pleurozium schreberi, Dicranum elongatum, Drepanocladus sp., Ptilidium ciliare, Polytrichum commune, P.strictum, Hylocomium splendens. Среди лишайников наиболее обычны Cladina arbuscula, C.rangiferina, Cladonia gracilis, C.subulata, C.coniocraea. Несколько меньшую площадь занимают Cetraria cucullata, C.islandica, а также Peltigera aphthosa и Thamnolia vermicularis. Почвы тундровые криогенно-глеевые торфяные. Уровень залегания ММП – 0,18-0,30 м.

2b. Мелкокочковатая заболоченная тундра Растительные сообщества представлены, главным образом, мелкоерниковыми морошково-багульниковыми сфагновыми тундрами. ОПП достигает 100%. Кустарники представлены Betula nana. Проективное покрытие – до 50%. Травяно-кустарничковый ярус сомкнут на 35-40%, из них 20% приходится на кустарнички, 15-20% – на травы.

Доминирует Ledum decumbens, ему сопутствуют Vaccinium minus и Andromeda polifolia. Из трав наиболее обильны Rubus chamaemorus и Eriophorum polystachion. Моховой покров достигает 100%. Доминируют Sphagnum fuscum, S. girgensohnii. Также отмечены небольшие дерновинки Dicranum groenlandicum, Polytrichum strictum и P.commune. Лишайники отсутствуют. Почвы – тундровые криогенно-глеевые остаточные. Уровень залегания ММП – 0,40 м.

3. Аккумулятивная болотно-тундровая равнина на аллювиально-морских отложениях. Озерно-болотные минеральные и торфяные образования не имеют большой мощности – торфяная залежь редко превышает мощность в 1 м. ПТК, отнесенные к этому типу, представляют собой комплекс разных видов болот, которые сочетаются с небольшими фрагментами заболоченных и дренированных тундровых группировок.

Возникновение и существование этих болотных массивов следует отнести к их положению в рельефе. Это уплощенные, иногда даже слегка вогнутые поверхности, приуроченные преимущественно к нижним террасовым уровням водораздела, часто окаймляющие ванны. Небольшими фрагментами этот ПТК встречается на плоских невысоких водоразделах, более крупные массивы тяготеют к днищу древних долин, где они занимают уплощенные повышенные поверхности, вероятно, останцы древних террас.

Ведущий современный процесс ландшафтообразования – заболачивание, сопровождающееся торфонакоплением.

В границах этого комплекса отчетливо проявляются криогенные процессы, повсюду прослеживаются участки хасыреев, обычно замещающие или обрамляющие озера. Очень характерно морозное полигональное растрескивание, особенно на торфяниках, и морозное пучение. Почвенный комплекс представлен мозаикой болотных (преимущественно) и болотно-тундровых криогенных и криогенно-глеевых торфяных и торфянистых почв. Уровень залегания ММП – около 0,30 м.

Растительность представлена кустарничковыми мохово-лишайниковыми тундрами в комплексе с осоково-сфагновыми болотами. Общее проективное покрытие достигает 100%. Пятна голого грунта отсутствуют. Травяно-кустарничковый ярус покрывает 55 60%, доля кустарничков выше, чем трав. Среди кустарничков доминируют Ledum decumbens и Vaccinium minus. Среди трав преобладает Rubus chamaemorus. Ей сопутствуют Carex rariflora и Eriophorum vaginatum. Мохово-лишайниковый ярус сомкнут на 85-90%. Соотношение мхов и лишайников составляет приблизительно 1:2.

Доминирующее положение среди мхов занимают Aulacomnium turgidum и A.palustre, а также Sphagnum fuscum. Лишайники более многочисленны по видовому составу.

Доминируют Cladina rangiferina, C.mitis, C.portentosa, которым сопутствуют Cladonia fimbriata, Thamnolia vermicularis.

4. Широкие вытянутые корытообразные заболоченные понижения, занятые сложным комплексом тундрово-болотных и болотных группировок с фрагментами бугристых торфяников и кустарниково-лишайниковых тундр (на холмах) на болотно тундровых криогенно-глеевых торфянистых и торфяных почвах. В пределах данного ПТК идет интенсивное торфонакопление и эрозионное сглаживание повышений, что в сочетании ведет к выращиванию поверхности, сокращению амплитуд относительных высот. Анализ этой группы ПТК позволил выделить две подгруппы ландшафтов в зависимости от характера увлажнения:

4a. Слабо заболоченная тундра Преобладающим типом растительности являются травяно-кустарничковые мохово лишайниковые тундры. ОПП составляет 95-100%. На ПГГ, возникающие в результате мерзлотных явлений, приходится не более 2-5%. Травяно-кустарничковый ярус сомкнут на 75-90%. Незначительно преобладают кустарнички. Среди них доминирует Empetrum nigrum, ей сопутстствуют Ledum decumbens, Andromeda polifolia, Vaccinium minus и V.uliginosum subsp. microphyllum. Травы, покрывающие около 35-40%, представлены доминирующими соответственно на более сухих и более увлажненных участках Rubus chamaemorus и Carex rariflora, C.lapponica и C.globularis. В меньшем обилии встречается Eriophorum vaginatum. Мохово-лишайниковый ярус сомкнут на 85-90%. Моховидные приурочены к микропонижениям. Доминирующее положение среди них занимают Aulacomnium turgidum и A.palustre, а также Sphagnum fuscum. Также отмечены Polytrichum strictum, P.commune, Dicranum elongatum. Лишайники наиболее многочисленны по видовому составу. Доминируют Cladina rangiferina, C.mitis, C.portentosa, которым сопутствуют Cetraria cucullata, C.islandica, C.nivalis, Cladonia fimbriata, Thamnolia vermicularis, Sphaerophorus globosus. Почвы тундровые криогенно-глеевые торфянистые.

Уровень залегания ММП – 0,6-1,1 м.

4b. Сильно заболоченная тундра Преобладающий тип растительности – мелкоерниковые травяно-осоковые зеленомошные тундры. ОПП составляет 97-98%. На ПГГ, возникающие в результате мерзлотных явлений, приходится около 2-3%. Кустарниковый ярус представлен Betula nana, покрывающими около 20% площади. Травяный ярус сомкнут на 70%. Среди трав доминируют осоки, покрывающие около 30-35% (Carex rariflora, C.lapponica и C.globularis). В меньшем обилии встречаются Rubus chamaemorus, Eriophorum vaginatum и представители разнотравья – Comarum palustre и Pedicularis lapponica. Моховый ярус сомкнут на 80%. Наибольший вклад в формирование биомассы моховидных вносят Sphagnum fuscum и Aulacomnium palustre. В состав яруса также входят Aulacomnium turgidum, Dicranum groenlandicum, Tomenthypnum nitens, Polytrichum strictum и P.commune.

Почвы тундровые криогенно-глеевые торфяные. Уровень залегания ММП – более 1,1 м.

5. Долины рек, представляющие собой отдельный и совершенно специфический ПТК. На территории Северо-Сарембойского месторождения они занимают очень небольшие площади, поскольку здесь есть всего лишь несколько относительно крупных водотоков. Это р. Сарембойяха, ее приток Нюдя-Сарембойяха, относящиеся к бассейну Каратаихи и реки Лидянгсе и Таботаяха, впадающие непосредственно в Хайпудырскую губу Баренцева моря и имеющие истоки на территории месторождения. Остальные водотоки можно отнести к категории ручьев. Долинные комплексы, имеющие относительно крупные размеры, располагаются на небольшом отрезке р. Лидянгсе и на всем протяжении по территории рек Сарембойяха и Нюдя-Сарембойяха. Это достаточно узкая, иногда расширяющаяся пойма, на которой располагаются многочисленные старичные озера и протоки, а русла сильно меандрируют, т.е. идет накопление аллювия.

Местами встречаются останцовые фрагменты надпойменной террасы, на 7-8 м возвышающиеся над уровнем поймы. Площади их незначительны. Главное направление развития ландшафта – водно-эрозионно-накопительный процесс с относительно быстрой сменой морфологических элементов или интенсивной боковой эрозии. На болотах и заболоченных участках – накопление торфа. Почвы пойменного комплекса представлены аллювиальными примитивными и дерново-глеевыми. Уровень залегания ММП – более 1, м.

В пойме распространены ивняково-разнотравные и луговые разнотравно-злаковые группировки в сочетании с травяно-гипновыми и осоково-сфагновыми болотами на месте зарастающих стариц, между прирусловыми валами и в притеррасных понижениях. ОПП составляет 95-97%. ПГГ (3-5%) возникают на месте отмирающих естественным путем дерновин трав. Среди злаков доминируют Deschampsia cespitosa и Poa pratensis. Кроме них отмечены: Festuca rubra и Antoxanthum odoratum. Виды разнотравья не образуют сплошных зарослей, встречаясь в небольшом обилии. Отмечены Allium schoenoprasum, Comarum palustre, Bistorta viviparum, Sanguisbora officinalis, Dianthus superbus, Achillea millepholium, Tephroseris palustris, Veratrum lobelianum, Chamaenetion angustifolium, Geranium albiflorum, Solidago virgaurea, Viola palustris, Myosotys palustris и Trollius europaeus. Среди мхов встречаются Hylocomium splendens, Aulacomnium turgidum, Polytrichum commune, Pleurozium schreberi.

Одним из наиболее распространенных способов определения устойчивости ландшафтов ввиду отсутствия или невозможности непосредственного измерения параметров экосистем, выступающих в качестве индикаторов, является метод экспертных оценок. Как правило, этот подход используют, когда частные критерии представляют собой интервальные оценки, составленные по принципу «количественный критерий – качественная градация». Для получения единого интегрального показателя составляют таблицы, объединяющие частные критерии влияющих факторов. В строках получают характеристики одного качества, что при построчном их объединении приводит к образованию новой качественной шкалы, служащей для классификации объектов (Деманов и др., 1994;

Коробов, 2004;

и др.).

Для оценки устойчивости ландшафтов использовали показатели, характеризующие почвы с подстилающими их материнскими породами и растительность, поскольку при строительстве и эксплуатации месторождений эти компоненты испытывают максимальное воздействие (Деманов и др., 1994). В проведении анализа принимал участие студент естественно-географического факультета Поморского государственного университета А.М. Торцев.

При оценке устойчивости почв учитывали два критерия: глубину залегания ММП, а также физико-химическую и биологическую активность самоочищения почв. Чем глубже располагается ММП, тем меньше вероятность ее протаивания, тем выше устойчивость почвы (Геокриологические и гидрогеологические проблемы…, 1992). При близком залегании ММП удаление снега в зимний период вызывает значительные колебания температур грунтов и морозобойное растрескивание (Юдахин и др., 2002).


Удаление растительности приводит к увеличению глубины протаивания ММП в 1,5- раза, что приводит к значительным просадкам грунтов (Тыртиков, 1969). Влажность почв непосредственно связана с физико-химической и биологической активностью их самоочищения. Во влажной почве процессы биодеградации нефтяных поллютантов происходят быстрее (Васильевская, Григорьев, 2000).

При оценке устойчивости растительности учитывали скорость самовосстановления растений разных жизненных форм и их устойчивость (Груздев, Мартыненко,1994). Например, травяно-моховые тундры зарастают на 70-90 % через 5 лет, кустарничковые тундры за этот срок зарастают на 50-70%, кустарниковые тундры – только на 20-30% (Ребристая и др., 1993).

Поскольку кустарники, кустарнички и лишайники обладают меньшей скоростью самовосстановления и устойчивостью, чем травы и мхи, то при возрастании роли растений первой группы устойчивость ландшафта уменьшается, а при увеличении проективного покрытия растений второй группы, наоборот, возрастает. Основываясь на этом предположении, В.Э. Деманов с соавторами (1994, 1996) разработали оригинальную шкалу, позволяющую оценить устойчивость фитоценозов на основе их состава. Данная методика была использована для оценки устойчивости ПТК различных районов Большеземельской тундры и оказалась высокоэффективной, что позволило нам использовать ее для оценки устойчивости ландшафтов Северо-Сарембойского месторождения. Согласно указанной методике, каждым 10% проективного покрытия кустарников, кустарничков и лишайников присуждается по –1 баллу, а каждым 10% проективного покрытия трав и мхов – по + баллу.

На основе рангов, присвоенных по вышеуказанным признакам, была определена общая устойчивость ландшафтов к антропогенному воздействию. Для этого ранги по отдельным критериям были суммированы, а затем рассчитано среднее арифметическое (Деманов и др., 1994). В результате выделенные ПТК были распределены по шести рангам устойчивости.

I – устойчивые ПТК – речные долины, где растительность и почвы обладают наибольшим потенциалом восстановления;

II – относительно устойчивые ПТК – сильно заболоченные тундры, где растительность и почвы обладают высоким потенциалом восстановления;

III – среднеустойчивые ПТК – слабо заболоченные тундры, где растительность и почвы обладают средним потенциалом восстановления;

IV – слабоустойчивые ПТК – мелкокочковатая заболоченная тундра, где потенциал восстановления растительности и почв ниже среднего;

V – относительно неустойчивые ПТК – аккумулятивная болотно-тундровая равнина на аллювиально-морских отложениях, где растительность и почвы обладают низким потенциалом восстановления;

VI – неустойчивые ПТК – грядово-мочажинный комплекс и возвышенная относительно дренированная выположенная водораздельная поверхность, где растительность и почвы обладают наименьшим потенциалом восстановления.

Литература Баринов А.В., Сафин С.Г., Губайдуллин М.Г. Состояние запасов и перспективы освоения северной части Тимано-Печорской нефтегазоносной провинции // Нефтепромысловое дело. 2001. №6. С.4-7.

Васильевская В.Д., Григорьев В.Я. Оценка устойчивости тундровых почвогрунтов // Исследования эколого-географических проблем природопользования для обеспечения территориальной организации и устойчивости развития нефтегазовых регионов России:

Теория, методы и практика. Нижневартовск: Изд-во Приобье. 2000. С. 186-189.

Геокриологические и гидрогеологические проблемы освоения Тимано-Печорской нефтегазоносной провинции / С.Е. Гречищев, Л.В. Чистотинов, Р.Г. Петрова и др. М., 1992. 58 с.

Груздев Б.И., Мартыненко В.А. Растительный покров техногенных участков на Европейском Севере // Освоение Севера и проблема рекультивации: Доклады II Международной конференции, Сыктывкар, 1994. С. 101-107.

Деманов В.Э., Кирикова И.С., Осадчая Г.Г. Оценка потенциальной устойчивости природных комплексов криолитозоны Большеземельской тундры к техногенным нарушениям // Освоение Севера и проблема рекультивации: Доклады II Международной конференции, Сыктывкар, 1994. С. 71-78.

Деманов В.Э., Кирикова И.С., Осадчая Г.Г. Методика расчета потенциальной устойчивости ПТК Большеземельской тундры // Экологическая экспертиза и оценка воздействия на окружающую среду, 1996. №2. С. 38-45.

Исаченко А.Г., Шляпников А.А. Ландшафты. М., 1989. 504 с.

Коробов В.Б. Эколого-географическое обоснование экспертной оценки создания нефтяной транспортной инфраструктуры севера Тимано-Печорской провинции: Автореф.

дис. … докт. географ. наук. М., 2004. 47 с.

Ребристая О.В., Хитун О.В., Чернядьева И.В. Техногенные нарушения и естественное восстановление растительности в подзоне северных гипоарктических тундр полуострова Ямал // Ботанический журнал. – 1993. Т.78, №3. С.122-135.

Тыртиков А.П. Влияние растительного покрова на промерзание и протаивание грунтов. М., 1969. 192 с.

Юдахин Ф.Н., Губайдуллин М.Г., Коробов В.Б. Экологические проблемы освоения нефтяных месторождений севера Тимано-Печорской провинции. Екатеринбург: УрО РАН, 2002. 314 с.

ОЦЕНКА ПРИРОДНО-РЕСУРСНОГО ПОТЕНЦИАЛА ГОРНЫХ ЛАНДШАФТОВ.

Биличенко И.Н.

Институт географии им. В.Б. Сочавы СО РАН В качестве природной комплексной основы для оценок реакции, устойчивости природных комплексов, благоприятности для различных видов хозяйственной деятельности целесообразно использовать ландшафтный каркас территории. Ландшафт — природный ресурс, имеющий потребительскую ценность, который используется или может быть использован при осуществлении хозяйственной и иной деятельности в качестве средства производства или предмета труда и участвует в экономическом (имущественном) обороте в качестве земли, земельного участка.

Горные геосистемы концентрируют в себе огромное количество разнообразных природных ресурсов, важнейшими из которых являются минерально-сырьевые, водные, растительные и рекреационные. Хребет Хамар-Дабан (Южное Прибайкалье) не является исключением. Нами была произведена природно-ресурсная оценка выделенных на нем ландшафтов (рис. 1).

Рис. 1 Фрагмент ландшафтно типологической карты масштаба 1:500 000 (с - серийные геосистемы, м - мнимокоренные, к коренные) Нивально-гляциальные геосистемы: 1 – многолетних снежников, каменных глетчеров (с).

Гольцово-альпинотипные геосистемы: 2 – скальных водоразделов, каров, обвально осыпных склонов с разреженным растительным покровом (с);

3 горно-долинные (днищ трогов) с зарослями кустарников в сочетании с луговыми тундрами (с).

Гольцово-субальпинотипные геосистемы:

4 - крутых склонов с интенсивными денудационными процессами (осыпи, лавины) с разреженной растительностью (с);

5 - горно-долинные с кедровым редколесьем травянисто-кустарниковые с кедровым стлаником и кашкарой (с);

6 - водоразделов и склонов луговые мезофитные высокотравные (м).

Гольцово-курумовые геосистемы:

7 - останцы выветривания с каменистыми россыпями (с);

8 - склоновые грубообломочные накипно-лишайниковые (с);

9 - округлых вершин и пологих склонов пятнистые щебнисто глыбовые пустошные (филлодоциевые, бадановые, черничные с лишайником) (м).

Гольцово-задернованные геосистемы:

10 - поверхностей гольцового выравнивания щебнистые кустарничково-лишайниковые (к);

11 - Заболоченных понижений на плоских гольцовых поверхностях травяно-моховые (м).

Гольцово-кустарниковые геосистемы:

12 - Склоновые кедрово-стланиковые нередко в сочетании с редколесьем с мохово лишайниковым покровом (м);

13 - выровненных поверхностей ерниковые в сочетание с редколесьем с мохово-лишайниковым покровом (к).

Горно-таежные геосистемы редуцированного развития: 14 - крутосклоновые и вершинные редкостойные кедрово-лиственничные нередко с кедровым стлаником в подлеске кустарничково (брусника, багульник, бадан)-зеленомошные (м);

15 крутосклоновые и вершинные редкостойные кедровые и пихтовые с ерником или кедровым стлаником в подлеске кустарничково (черника)-зеленомошные (м);

16 заболоченные долинные (с).

Горно-таежные геосистемы ограниченного развития: 17 - склоновые лиственнично сосновые кустарниково (брусника, рододендрон даурский)-злаково-разнотравные (м);

18 склоновые пихтово-кедровые травяно (вейник Лангсдорфа игольчатый щитовник, бадан) кустарничковые (черника) зеленомошные (м);

19 - горно-долинные лиственничные, сосновые с елью мохово-травяные, злаково-мелкотравные с зарослями кустарников (с);

- горно-долинные пихтово-кедрово-еловые с тополем зеленомошные разнотравно хвощево-вейниковые, закустаренные (с).

Горно-таежные геосистемы оптимального развития: 21 - нижнесклоновые лиственнично-сосновые с примесью березы кустарниково (рододендрон даурский) разнотравные (м);

22 - нижнесклоновые елово-пихтово-кедровые кустарниково (жимолость, ольховник, бузина, черника)-травяный зеленомошные (м);

23 - пойменные крупных рек светлохвойные и темнохвойные с тополем разнотравно-вейниковые влажнотравные закустаренные (с).

Подтаежные-подгорные геосистемы: 24 - конусов выноса сосновые травяные, местами со степным ценозами (с);

25 - древнеморенные кедровые с березой, осиной и пихтой кустарничковые (черника) (м);

26 - мелколиственные травяные, часто на гарях и вырубках (с).

Горно-степные геосистемы: 27 - нижнесклоновые злаково-разнотравные (м);

28 высокогорные лишайниково-овсяницевые и зубровковые (м).

Антропогенно-преобразованные геосистемы: 29 – гари (а);


30 – вырубки(а);

31 – селитебные(а);

32 - горно-промышленные(а);

33 – сельскохозяйственные(а).

На хребте сосредоточены значительные запасы строительных материалов (пески стекольные, кварциты, пегматиты, облицовочные материалы, щебень, известняки, глины, мраморы), месторождения ювелирных и поделочных камней. Также хребет располагает значительными запасами неметаллического сырья (слюда, флюорит, андалузит, тальк, графит);

горючими ископаемыми (бурый уголь);

металлическими ископаемыми (золото, олово, молибден, тантал и ниобий и др.). В настоящее время большинство месторождений не эксплуатируется.

Реки Хамар-Дабана имеют типичный горный характер. Густота речной сети составляет более 0,7-0,8 км/км2, сток 300-800мм, характерны резкие колебания уровня воды. Долины рек северного макросклона, рассекающих горные массивы, обладают резко суженным V образным поперечным профилем и крутым, часто порожистым дном. Там, где реки выходят на предгорную возвышенность, поперечный профиль сменяется трапецоидальным с несколькими хорошо выраженными террасами. Характерным для всех рек является их энергичная деятельность, особенно во время паводков. Вода в них отличается малой мутностью и минерализацией, обладает хорошими питьевыми качествами.

Среди растительных ресурсов Хамар-Дабана следует выделить лесные, и ресурсы пищевых и лекарственных растений. Леса выполняют многофункциональную роль ресурсную (заготовка древесины, сбор в лесах лекарственных растений, ягод, орехов), водоохранную, водорегулирующую, почвозащитную, противолавинную, санитарно гигиеническую, эстетическую.

Вся территория хребта занята землями государственного лесного фонда и государственного земельного запаса, причем 45,44% площади хребта относится к крутым горным склонам (300), 36,63% занимают склоны средней крутизны (20-300), 15,06% пологие склоны и по 1,44% площади приходится на скалы и плоские поверхности.

Орехо-промысловая лесная зона составляет 15% площади хребта. В западной части хребта (Зун-Муринский район) и на макросклоне юго-восточной экспозиции Восточного Приселенгинского района производится промышленная заготовка древесины.

Сельскохозяйственные угодья, находящиеся в предгорье Хамар-Дабана, вблизи Гусиного озера, занимают всего 3% (Карта использования земель…, 1998).Кормовые ресурсы Хамар-Дабана незначительны ввиду их малого распространения (в основном в предгорной с-в и ю-в частях хребта). Следует отметить, довольно интенсивное развитие коллективного садоводства в прибрежной части.

В настоящее время Хамар-Дабан частично включен в Участок всемирного природного наследия, относится к Байкальской природной территории, поэтому для него установлен особый режим природопользования. Приоритет отдан не горнодобывающему и лесному, а рекреационному использованию этой территории.

Уникальность географического положения хребта (выход к озеру Байкал);

разнородность, и большая эстетическая ценность ландшафтов: гольцовых, горнотаежных, предгорных;

сложный рельеф и горный тип рек;

хорошая транспортная освоенность и доступность привлекают огромное количество отдыхающих.

При рекреационной оценке ландшафтов хребта, попытались оценить современные природные условия территории в категории значимости [1]. Оценка значения ландшафтов определялась возможностями использования их для отдыха.

С одной стороны, хребет Хамар-Дабан с частой сменой ландшафтов весьма привлекателен для отдыхающих, которых манят живописные пейзажи, чистый живительный горный воздух, возможность для занятия спортом и т.д. С другой стороны, горный рельеф создает определенные трудности при освоении территории.

Рекреационный потенциал хребта Хамар-Дабан складывается из: экскурсионно познавательного туризма (включая научный, мемориальный);

спортивного пешего, водного, горного, спелеотуризма;

спортивно-промыслового (охота, рыбная ловля);

лечебно-оздоровительного отдыха;

массового отдыха (пикникового, пляжно-купального, летнего и зимнего спортивно-оздоровительного);

прогулочно-промыслового отдыха (сбор лекарственных трав, грибов, ягод, орехов Высокую рекреационную ценность имеют горно-таежные ландшафты оптимального развития и подтаежные, которые приурочены к озеру Байкал. Они обладают наиболее благоприятными природными условиями, а также высокой пейзажной выразительностью, доступностью и обзорностью. В эту группу также входят горно-таежные и гольцовые ландшафты в основном северного макросклона центральной и западной части Хамар Дабана. Это так называемая зона спортивного туризма, которая характеризуется разнообразными природными условиями и значительной расчлененностью рельефа. По территории зоны проходят маршруты спортивных путешествий пешего и водного туризма от некатегорийных до пятой категории сложности. Кроме этого, здесь находится большое количество объектов с научно-познавательным значением. На северо-западных склонах зимой выпадает большое количество осадков, а в совокупности с наличием крутых склонов это дает возможности для занятий горнолыжным спортом.

Среднезначимые ландшафты характерны для менее расчлененной восточной части (нижнесклоновые и склоновые лиственнично-сосновые с примесью березы и еловово пихтово-кедровые классы фаций);

также для крутых склонов центральной части (вершинные, редкостойные темнохвойные с кедровым стлаником классы фаций редуцированного развития). Сюда отнесены и ландшафты гольцовой группы геомов, которые в первую очередь характеризуются взаимным переплетением двух различных основных геомов – гольцового и альпинотипного. Горно-таежные ландшафты южного макросклона западной и центральной частей Хамар-Дабана также являются труднодоступными и рельеф тут менее расчлененный, поэтому они тоже отнесены к среднезначимым.

Низкозначимые ландшафты занимают заболоченные поймы и террасы долин верховьев рек, свежие вырубки и гари в восточной части.

Согласно проделанным исследованиям и созданной типологической карте была составлена картосхема, где показано значение всех выделенных нами ландшафтов.

Для оценки природно-ресурсного потенциала была применена балльная оценка [2].

Она проводилась по 5-балльной шкале, в которой вводились следующие значения веса рассматриваемых ресурсов в пределах конкретного ландшафта (ранга классов фаций): 0 – практическое отсутствие;

1 – низкое;

2 – умеренное;

3 – среднее;

4 – высокое. Вычислив интегральный показатель для каждого класса фаций получилось, что наиболее богата природными ресурсами горно-таежная группа геомов, а именно классы фаций оптимального развития (табл.1).

Таблица 1. Природно-ресурсный потенциал геосистем хребта Хамар-Дабан Ресурсы Водные Земельные Лесные Пищев Промыс Рекреац Интег ых и ловых ионные ральн лекарст животн ый венных ых показа для для растени тель растен живот Выдел й иевод новод на карте ства ства 1 4 0 0 0 0 1 4 2 2 0 0 0 1 1 3 3 3 1 1 0 1 2 3 4 1 0 1 0 1 1 3 5 3 1 1 1 1 2 3 6 2 2 2 1 1 3 4 7 1 1 2 0 2 3 4 8 1 1 1 1 1 1 3 9 1 1 1 1 1 2 3 10 1 1 1 1 2 2 3 11 3 0 1 0 1 1 2 12 2 1 1 1 2 2 3 13 2 2 1 1 1 2 3 14 2 0 1 2 2 3 2 15 2 0 1 2 2 3 2 16 3 0 0 1 2 2 0 17 1 2 2 4 3 2 3 18 2 2 2 4 3 3 4 19 4 2 2 3 2 3 4 20 4 2 2 3 2 3 4 21 2 3 3 4 2 2 3 22 3 3 3 4 3 2 4 23 4 2 3 3 3 4 4 24 2 2 3 2 2 1 2 25 2 2 2 2 2 1 3 26 2 3 3 2 3 2 4 27 1 2 3 2 3 1 2 28 1 1 1 1 1 3 1 Вес ресурса: 0 – практически отсутствует;

1 – низкий;

2 – умеренный;

3 – средний;

4 – высокий Литература 1. Ландшафтное планирование: принципы, методы, европейский и российский опыт. – Иркутск: Изд-во Института географии СО РАН, 2002. – 141 с.

2. Рудский В.В. Природопользование в горных странах: (на примере Алтая и Саян). – Новосибирск: Наука, 2000. – 207 с.

ЛАНДШАФТНАЯ ГИС КАК ИНСТРУМЕНТ ОЦЕНИВАНИЯ И ПЛАНИРОВАНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЗЕМЕЛЬ Истомина Е.А.

Институт географии им. В.Б.Сочавы СО РАН, г. Иркутск elena@irigs.irk.ru Прикладное ландшафтоведение развивается в России с 30-х годов прошлого столетия, а вопросы учета определяющей природной основы высказывались еще В.В.Докучаевым в конце 19 века (Ландшафтно …, 2005). В середине 20 века проводилось большое количество совещаний и семинаров по ландшафтному картографированию на которых обсуждались также вопросы прикладного картографирования для целей народного хозяйства. В.Б. Сочава отмечал, что природные характеристики ландшафта всегда значимы при организации территории и развивал ландшафтно-географический подход, в основе которого лежит положение о необходимости типизации земель для сельскохозяйственных целей на базе ландшафтной классификации географической среды (Сочава, 1965, 1978). Среди задач, решаемых на ландшафтной основе, были и остаются агроландшафтная типология земель для целей сельского хозяйства и земельного кадастра, разработка почвозащитно-мелиоративного устройства агроландшафта и многие другие.

Однако использование ландшафтных карт для прикладных целей требует особой их трактовки, основанной на специальных знаниях и алгоритмах интерпретации. Все эти элементы становятся составляющими ландшафтной ГИС.

Ландшафтная ГИС. Большинство исследователей приходит к мнению, что ландшафтная карта становится базовой основой формирования геоинформационных систем различного назначения (Трофимов, Панасюк, 1984, Линник, 1990, Винокуров и др., 2000, Снытко и др., 2002). В основном используются готовые авторские варианты ландшафтных карт для решения различных задач ландшафтно-интерпретационного картографирования, промышленного проектирования и др. При этом возникают особые задачи формализации баз данных ландшафтных карт (Шибких, 2002), их сопоставления с картами переменных состояний, определение чувствительности, значения, устойчивости и др. характеристик ландшафтов (Экологически…, 2002), интеграции баз данных покомпонентных карт на основе сети ландшафтных выделов, пространственного анализа информации на основе ландшафтных карт, что позволяет находить всевозможные экономические, экологические и др. показатели в разрезе различных ландшафтных типов.

Геоинформационные технологии бурно развиваются в последние десятилетия и в той или иной мере используются широким кругом организаций. Это управленческие, научные, производственные, проектные и др. организации, использующие различные типы ГИС (Arc View, Arc Info, WinGIS, GRASS, MapInfo, программные пакеты собственной разработки) на разнообразной основе для решения различных задач. Речь пойдет о классе геоинформационных систем, создаваемых на природной основе для решения задач ландшафтного планирования, оценки земель, оптимизации землепользования и др. и учитывающих ландшафтную составляемую.

В горной практике с применением геоинформационных технологий на ландшафтной основе решаются вопросы охраны недр и рационального использования полезных ископаемых, перемещения значительных объемов вскрышных пород, оценки состояния различных компонентов геосистем, а также задачи мониторинга (Петин, Яницкий, 2006). При разработке ГИС для мониторинга влияния гидротехнических сооружений на водные ресурсы рек в качестве основы используется бассейново ландшафтный подход (Арефьев, Васильев, 2002). Разрабатываются методы картографирования лесов на ландшафтной основе с использованием дистанционных методов и ГИС-технологий (Калашников, 2002;

Кузьменко, 2005), позволяющие расширить возможности подходов к картографированию и инвентаризации лесов, повысить их точность, снизить затраты на проведение работ. Проводятся исследования биоресурсного потенциала на ландшафтной основе (Биоресурсный…, 2005).

Разрабатываются подходы к созданию геоинформационных систем экологической экспертизы (Двинских и др. 1992), структурной основой которых служит ландшафтный принцип деления, характеризующий особенности движения, перераспределения и накопления загрязняющих веществ в пределах природных образований.

Первый блок такой, созданной на основе ландшафтно-типологической карты ГИС (ландшафтная ГИС) состоит из алгоритмов формирования ландшафтной карты и базы данных, привязанных к сетке ландшафтных контуров (выделы фаций, их таксономических объединений и переменных состояний – биогеоценозов) (рис. 1, блоки 1-4) (Ландшафтно…, 2005). Блок включает сбор данных, подготовку и проведение полевых исследований, формирование алгоритмов обработки информации для создания ландшафтной карты, формирование легенды карты (рис. 2) (Истомина, 2003), 2.Векторизация ландшафтной 6.1.Мониторинг карты и формализация 4.Создание базы 5.Специальные легенды 6.2.Экспертиза данных на сетке карты и задачи, 1.Сбор ландшафтных интерпретационное информации контуров картографирование 3.Автоматизирова 6.3.Оценка нное создание земель ландшафтной 6.4.Ландшафтное карты планирование Рис. 1. Блок схема Ландшафтной ГИС векторизацию и формализацию легенды карты (в случае использования готовой ландшафтной карты) и привязку информации к сетке ландшафтных выделов.

Предложенные алгоритмы применялись при создании ГИС политики землепользования Слюдянского района Иркутской области (проект ROLL 116GR3/ISC 98г.) и ГИС ландшафтного планирования территории дельты р. Селенга (Кабанский район, республика Бурятия, 2002 г.).

Первичная Сегментированное Типизированное информация: ГИС территории 1а геоизображение изображение картографическ исследования ая, полевая, 1б литературная, космическая Ландшафтно 7 типологическая База моделей 6 карта База знаний Рис. 2. Блок-схема геоинформационного картографирования ландшафтных комплексов:

1а – первичная обработка информации, векторизация, приведение в единую проекцию (Arc View, ENVI, Excel);

1б – подготовка проведения полевых исследований с использованием ГИС;

2 - выделение границ ландшафтных выделов, основанное на различных методах (RIP, Regress, ENVI);

3 – пополнение базы знаний при анализе информации (ArcView);

4, – вычисление параметров моделей для каждого сегмента (ArcView, Excel);

5 – типизация выделов по различным параметрам (ArcView);

6 типизация ландшафтных выделов на основе гомологических параметров (ArcView);

7 – сравнение параметров моделей отдельных выделов с параметрами эталонных выделов (Excel);

8 – определение ландшафтной принадлежности для каждого выдела и оформление карты (ArcView) ГИС политики землепользования Слюдянского района создается на сетке биогеоценозов и содержит базу лесотаксационных данных (125 показателей). При создании карт стоимостного зонирования территории по запасам охотничье-промысловых ресурсов (рис. 3) каждый выдел по набору показателей из базы данных относился к определенному классу свойственных угодий (условий обитания охотничье-промысловых животных) (стрелка 1, рис. 3) (Истомина и др., 2000). Затем на основе системы знаний, содержащей плотности Nij j -го вида в i -м классе угодий, цены cj одной особи j-го вида, ценности Сij единицы площади i-го класса угодий по j -му виду и ценности Сi= ci N ij j единицы площади i-го класса угодий по всем видам, каждый класс угодий оценивался по плотностям (2) и стоимостным показателям каждого вида охотничье-промысловых животных (3) и всех видов в целом (4). В качестве дополнительной ограничительной информации использовались карты ареалов животных(2).

Стоимостное 4Суммарное 1 Плотность Экологическое Биогеоценозы зонирование стоимостное населения зонирование:

по каждому зонирование животных классы угодий Ареалы животных Рис. 3. Блок-схема ландшафтной ГИС стоимостного зонирования охотничье промысловых ресурсов (пояснения в тексте).

Построены карты свойственных угодий, плотности населения животных в пределах ареала для каждого вида, стоимостного зонирования охотничьих ресурсов (рис. 4, а), а также изолинейные оценочные карты (рис. 4, б). Это позволило провести функциональное зонирование территории и дать рекомендации по рациональному использованию охотничье-промысловых ресурсов района.

Основой для формирования ландшафтной ГИС ландшафтного планирования района дельты р. Селенги стала подробная ландшафтно-типологическая карта, созданная по технологии структурно-динамического картографирования с выделением контуров ранга группы фаций (Экологически.., 2002, Ландшафтно…, 2005). Дробность и информационная насыщенность ландшафтной карты выбирались такими, чтобы в полной мере отражать современное состояние природной среды и особенности хозяйственного использования территории, рассматриваемые как антропогенные видоизменения естественных ландшафтов.

Вспомогательные Карты Инвентаризаци аналитические производного онные карты и карты содержания снимки 2 4 Оценочные Ландшафтная Мероприятия территориальн карты карта ого развития Карта Карты Интегрированн 7 правового целевого ые цели зонирования использования развития Рис.5. Общая циклическая схема геоинформационной технологии формирования и использования ландшафтной карты в процедурах ландшафтного планирования.

Стрелки указывают направления потока информации (пояснение в тексте) Технология составления рамочного ландшафтного плана в масштабе М1: включала последовательные этапы (рис.5). На первом этапе формировалась информационная основа ландшафтной ГИС в виде электронного варианта ландшафтной карты (стрелка 1, рис.5), все множество характеристик фаций выделено, упорядочено в факторную систему и закодировано. Для каждой фации составлено подробное покомпонентное описание (паспорт фации, база данных).

База дополнена характеристиками современного использования и нарушенности земель (2), линейными топографическими объектами и картой правового зонирования территории.

На основе ландшафтной ГИС строятся производные карты компонентов геосистем (почвы, растительность, воды, виды и биотопы) (3). Для каждого компонента по совокупности сведений экспертами определяются показатели значения и чувствительности (в баллах) (4), цели (5) и мероприятия (6) хозяйственного развития территории. Производится интеграция карт покомпонентных целей и карты правового зонирования территории (7) для создания карты интегрированных целей территориального развития (8), на основе которой определяются мероприятия территориального развития (9). Итоговая карта как результат исследования в свою очередь определяет требования к исходной информации (10), что замыкает цикл геоинформационного картографирования, в центре которого расположена ландшафтная карта.

б а Рис 4. Фрагмент карты стоимостного зонирования охотничье-промысловых ресурсов (окрестности г.

Слюдянка): а) стоимостное зонирование: 1 – реки;

2 – населенные пункты;

3 – контур;

ценность угодий, у.е./1000 га: 4 – 0-200;

200-500;

500-800;

б) изолинейная карта стоимостного зонирования (область соответствует контуру на рис.а): ценность угодий, у.е./1000 га: 1 – до 50;

2 – до 150;

3 – до 250;

4 – до 350;

5 – до 450;

6 – до 550;

7 – до 650;

8 – до 750;

9 – до Таким образом, на втором этапе ландшафтная ГИС пополняется информацией, набором алгоритмов и базой знаний, необходимой для решения задач интерпретационного картографирования, оценивания и планирования земель (блоки 4- 6 рис. 1).

На третьем этапе, объединяющем первые два (все блоки рис. 1) формируется интегрированная ландшафтная ГИС, в которой с использованием космической информации создается ландшафтная карта и на ее основе решаются самые разнообразные задачи.

Таким образом, ландшафтная ГИС создается на основе ландшафтной карты как инварианта представления баз данных и знаний о территории и становится инструментом оценивания и планирования использования земель.

Работа выполнена при финансовой поддержке СО РАН (молодежный лаврентьевский проект №128) «Гомология и гомотопия моделей геосистем:

фундаментальные свойства адаптации расчетных схем к локальным ситуациям».

Литература.



Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 11 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.