Геоинформационное моделирование экосистем на основе бассейнового подхода

DOI: 10.35595/2414-9179-2023-1-29-560-573

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

М.Г. Ерунова

Федеральный исследовательский центр «Красноярский научный центр Сибирского отделения Российской академии наук»,
ул. Академгородок, д. 50, Красноярск, Россия, 660036,
E-mail: marina@icm.krasn.ru

О.Э. Якубайлик

Институт вычислительного моделирования СО РАН,
ул. Академгородок, д. 50/44, Красноярск, Россия, 660036,
E-mail: oleg@icm.krasn.ru

Аннотация

Бассейновый подход является эффективным инструментом для организации и управления природопользованием на региональном и межрегиональном уровнях. Статистическая обработка бассейновой информации позволяет проводить комплексную оценку окружающей среды водосборов рек разного иерархического уровня. Оценка состояния уникальных природных характеристик для каждого бассейна и выявление взаимосвязей между ними — это комплексная задача, которая требует применения различных методов и технологий геоинформационного моделирования с использованием многообразных наземных и спутниковых данных. В данной работе в качестве элементарной территориальной единицы выступают минимальные водосборные бассейны «пилотной» территории 4 водосборных бассейнов в Восточной Сибири со средней площадью около 1 га. Для каждого бассейна формируется набор атрибутов уникальных природных характеристик, которые получены на основе наземных исследований и спутниковых данных, а также климатических моделей. Такой набор атрибутов позволяет проводить оценку состояния территории на основе различных методов математического моделирования, статистического и кластерного анализа. Бассейновое моделирование территории проводилось на основе гидрологически корректной цифровой модели рельефа MERIT DEM Hydro. На основе спутниковой информации Terra/MODIS для каждого водосборного бассейна были получены данные по температуре, вегетационным индексам, растительному покрову. По данным реанализа NASA GPM и NCEP GFS для всех элементарных водосборных бассейнов были сформированы данные по накопленным осадкам. В рамках исследований был выполнен анализ сезонной динамики температуры поверхности исследуемой территории, получены статистические распределения изменения температуры поверхности в течение года для каждого водосборного бассейна, посчитана сумма активных температур воздуха выше 10°С. Были получены статистические значения и среднегодовые характеристики трендов изменения вегетационных индексов NDVI, SAVI и LAI для каждого бассейна. Созданная геоинформационная модель является инструментом для обеспечения задач оценки состояния экосистем на основе ландшафтно-бассейнового подхода. Разработаны необходимые методы и технологии для создания, хранения и обработки данных о каждом водосборном бассейне.

Ключ. слова

ГИС, моделирование, водосборный бассейн, экосистемы, дистанционное зондирование

Список литературы

  1. Барталев С.А., Егоров В.А., Жарко В.О., Лупян Е.А., Плотников Д.Е., Хвостиков С.А., Шабанов Н.В. Спутниковое картографирование растительного покрова России. М.: ИКИ РАН, 2016. 208 с.
  2. Браславская Т.Ю., Колбовский Е.Ю., Есипова Е.С., Коротков В.Н., Немчинова А.В., Чуракова Е.Ю., Козыкин А.В., Кулясова А.А., Алейников А.А. Ландшафтно-бассейновый подход в экологической оценке малонарушенных лесов Онежского полуострова. Известия Российской академии наук. Серия географическая, 2020. Т. 84 (6). С. 905–919. DOI: 10.31857/S2587556620060035.
  3. Гинзбург А.И. Костяной А.Г., Шеремет Н.А., Ижицкий А.С., Соловьев Д.М. Динамика высыхания западного бассейна Большого Аральского моря по спутниковым данным (2002–2021). Современные проблемы ДЗЗ из космоса, 2022. Т. 19. № 5. С. 246–263. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-5-246-263.
  4. Ермолаев О.П. Мальцев К.А., Мозжерин В.В., Мозжерин В.И. Глобальная геоинформационная система «Сток взвешенных наносов в речных бассейнах Земли». Геоморфология и палеогеография, 2012. № 2. С. 50–58. DOI: 10.15356/0435-4281-2012-2-50-58.
  5. Жерелина И.В. Бассейновый подход в управлении природопользованием: дис. ... канд. геогр. н., Барнаул, 1999. 203 с.
  6. Кузнецова Т.И. Картографирование геосистем бассейна озера Байкал в пределах территорий России и Монголии для решения задач устойчивого развития. Материалы Международной конференции «ИнтерКарто. ИнтерГИС», 2016. Т. 22. № 1. С. 297–309.
  7. Кузьменко Я.В., Лисецкий Ф.Н., Нарожняя А.Г. Применение бассейновой концепции природопользования для почвоводоохранного обустройства агроландшафтов. Известия Самарского научного центра Российской академии наук, 2012. Т. 14. № 1 (9). С. 2432–2435.
  8. Лупян E.A., Барталев С.А., Крашенинникова Ю.С., Плотников Д.Е., Толпин В.А., Уваров И.А. Анализ развития озимых культур в южных регионах европейской части России весной 2018 года на основе данных дистанционного мониторинга Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2018. Т. 15. № 2. С. 272–276. DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-2-272-276.
  9. Макарова М.А., Владимирова Н.А. Обзор ресурсов открытых пространственных данных о растительном покрове земли в сети Интернет. Ботанический журнал, 2020. Т. 105. № 4. С. 387–407. DOI: 10.31857/S0006813620040067.
  10. Рогов В.Ю., Багайников М.Л. Бассейновый подход к формированию институтов экономического развития региона (применительно к Байкальскому региону). Вестник Забайкальского государственного университета, 2020. Т. 26. № 5. С. 106–117. DOI: 10.21209/2227-9245-2020-26-5-106-117.
  11. Dangermond J. GIS Foreword. World Spatial Metadata Standards, 2005. P. XV–XVI.
  12. Erunova M.G., Yakubailik O.E. Zoning of the territory on the basis of morphometric analysis of basin geosystems. IOP Conference Series. Earth and Environmental Sciences, 2020. Т. 421. P. 062039. DOI: 10.1088/1755-1315/421/6/062039.
  13. Erunova M.G., Yakubailik O.E., Sadovsky M.G. Annual temperature variation reliably identifies different sites in a large water basin. IOP Conference Series. Materials Science & Engineering, 2020. V. 862. P. 062060. DOI: 10.1088/1757-899X/862/6/062060.
  14. Gorban A.N., Zinovyev A. Fast and user-friendly non-linear principal manifold learning by method of elastic maps. 2015 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA). Paris. France, 2015. P. 1–9. DOI: 10.1109/DSAA.2015.7344818.
  15. Haag S., Schwartz D., Shakibajahromi B., Campagna M., Shokoufandeh A. A fast algorithm to delineate watershed boundaries for simple geometries. Environmental Modelling & Software, 2020. V. 134. P. 104842. DOI: 10.1016/j.envsoft.2020.104842.
  16. Lindsay J.B. Whitebox GAT: A case study in geomorphometric analysis. Computers & Geosciences, 2016. V. 95. P. 75–84. DOI: 10.1016/j.cageo.2016.07.003.
  17. Murray N.J., Keith D.A., Bland L.M., Legoretta L.F. The role of satellite remote sensing in structured ecosystem risk assessments. Science of The Total Environment, 2018. V. 619–620. P. 249–257. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2017.11.034.
  18. Neumann A., Saber A., Arnillas C.A., Shimoda Yu. Implementation of a watershed modelling framework to support adaptive management in the Canadian side of the Lake Erie basin. Ecological Informatics, 2021. V. 66. P. 101444. DOI: 10.1016/j.ecoinf.2021.101444.
  19. Schmidt P., Morrison T.H. Watershed management in an urban setting: process, scale and administration. Land use policy, 2012. V. 29. No. 1. P. 45–52. DOI: 10.1016/j.landusepol.2011.05.003.
  20. Sun Y., Hao R., Qiao J., Xue H. Function zoning and spatial management of small watersheds based on ecosystem disservice bundles. Journal of Cleaner Production, 2020. V. 255. P. 120285. DOI: 10.1016/j.jclepro.2020.120285.
  21. Yakubailik O.E., Yakubaylik T.V. Analysis of accumulated precipitation based on satellite data in Central Siberia. IOP Conference Series. Earth and Environmental Sciences, 2020. V. 548. No. 3. P. 032025. DOI: 10.1088/1755-1315/548/3/032025.
  22. Yamazaki D., Ikeshima D., Sosa J., Bates P.D., Allen G.H., Pavelsky T.M. MERIT Hydro: A high-resolution global hydrography map based on latest topography dataset. Water Resources Research, 2019. V. 55. No. 6. P. 5053–5073. DOI: 10.1029/2019WR024873.

Для цитирования: Ерунова М.Г., Якубайлик О.Э. Геоинформационное моделирование экосистем на основе бассейнового подхода. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Географический факультет МГУ, 2023. Т. 29. Ч. 1. С. 560–573 DOI: 10.35595/2414-9179-2023-1-29-560-573

For citation: Erunova M.G., Yakubailik O.E. Geoinformation modeling of ecosystems based on the basin approach. InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2023. V. 29. Part 1. P. 560–573. DOI: 10.35595/2414-9179-2023-1-29-560-573 (in Russian)