Картографический веб-сервис мониторинга снежного покрова и опасных гидрологических явлений в бассейне р. Камы: особенности создания и информационного наполнения

DOI: 10.35595/2414-9179-2020-2-26-5-19

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

С.В. Пьянков

Пермский государственный национальный исследовательский университет, Кафедра картографии и геоинформатики,
ул. Букирева, д. 15, 614990, Пермь, Россия,
E-mail: gis@psu.ru

Р.К. Абдуллин

Пермский государственный национальный исследовательский университет, Кафедра картографии и геоинформатики,
ул. Букирева, д. 15, 614990, Пермь, Россия,
E-mail: gis@psu.ru

А.Н. Шихов

Пермский государственный национальный исследовательский университет, Кафедра картографии и геоинформатики,
ул. Букирева, д. 15, 614990, Пермь, Россия,
E-mail: gis@psu.ru

А.В. Семакина

Пермский государственный национальный исследовательский университет, Кафедра картографии и геоинформатики,
ул. Букирева, д. 15, 614990, Пермь, Россия,
E-mail: gis@psu.ru

Аннотация

Одним из направлений совершенствования мониторинга и прогнозирования опасных гидрологических явлений (ОГЯ) является разработка веб-ГИС для оперативной визуализации и анализа гидрологической обстановки. В настоящей работе рассматривается структура и информационное наполнение картографического веб-сервиса мониторинга снежного покрова и ОГЯ в бассейне р. Камы (http://hydromonitor.maps.psu.ru/). Пользователями сервиса могут быть региональные управления гидрометслужбы, Камское бассейновое водное управление и другие организации, заинтересованные в оперативном получении гидрологической информации. В структуре картографического сервиса выделяются базовые и тематические слои. Тематические слои включают данные мониторинга и моделирования (обновляющиеся в ежесуточном режиме) и прочие данные, не требующие регулярного обновления. Информационной основой сервиса являются картографические слои бассейнов рек и наблюдательной сети Росгидромета (метеостанций и гидропостов). На основе анализа научной литературы, данных наблюдений гидропостов, сведений, опубликованных в СМИ и спутниковых снимков, созданы картографические слои паводкоопасных населённых пунктов, мест образования заторов льда на реках, случаев ОГЯ и зон затопления в поймах рек. База данных ОГЯ включает 97 записей (75 случаев), которые наблюдались в 63 населённых пунктах. Большинство случаев ОГЯ со значительным ущербом наблюдалось в бассейне р. Белой. Наибольшие площади затопляемых пойменных земель расположены в этом же бассейне. На картографическом сервисе также публикуются расчётные характеристики снежного покрова: запас воды в снеге, водоотдача и площадь снегового покрытия. Входными данными для расчётов являются суточные прогнозы температуры и влажности воздуха, скорости ветра и количества осадков по моделям атмосферы ICON (Германия) и GFS (США), а также данные метеостанций. Периодичность обновления данных составляет один раз в сутки, пространственное разрешение — 3 км.

Ключ. слова

опасные гидрологические явления, весеннее половодье, дождевые паводки, картографическая база данных, картографический веб-сервис

Список литературы

  1. Борщ С.В., Симонов Ю.А., Христофоров А.В. Система прогнозирования паводков и раннего оповещения о наводнениях на реках Черноморского побережья Кавказа и бассейна Кубани. Труды Гидрометцентра РФ. Спец. вып. 356, 2015. 247 с.
  2. Дерюгина В.В., Борщ С.В., Кровотынцев В.А., Симонов Ю.А. Веб-ГИС системы мониторинга и прогнозирования гидрологической обстановки в бассейнах крупных рек России с использованием наземных и спутниковых данных. Тезисы докладов XVII Всероссийской Открытой конференции «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из Космоса». М.: ИКИ РАН, 2019. С. 84.
  3. Преснякова А.Н., Писарев А.В., Храпов С.С. Исследование динамики затопления территории Волго-Ахтубинской поймы по данным космического мониторинга. Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 1. Математика. Физика, 2017. № 1 (38). С. 66–74.
  4. Пьянков С.В., Шихов А.Н., Михайлюкова П.Г. Моделирование снегонакопления и снеготаяния в бассейне р. Кама с применением данных глобальных моделей прогноза погоды. Лёд и снег, 2019. Т. 59. № 4. C. 494–508. DOI: 10.15356/2076-6734-2019-4-423.
  5. Разумов В.В., Качанов С.А., Разумова Н.В., Чириков А.Г., Шагин С.И., Беккиев М.Ю., Глушко А.Я., Пчёлкин М.И., Фролко С.В. Масштабы и опасность наводнений в регионах России. М.: ВНИИ ГО ЧС, 2018. 364 с.
  6. Толстых М.А. Глобальные модели атмосферы: современное состояние и перспективы развития. Труды Гидрометцентра России, 2016. № 1. С. 5–33.
  7. Danielson J.J., Gesch D.B. Global multi-resolution terrain elevation data 2010 (GMTED2010). Open-File Report 2011-1073. Reston, Virginia: U.S. Geological Survey, 2011. 26 p.
  8. Frolov A.V., Asmus V.V., Borshch S.V., Vil’fand R.M., Zhabina I.I., Zatyagalova V.V., Krovotyntsev V.A., Kudryavtseva O.I., Leont’eva E.A., Simonov Y.A., Stepanov Y.A. GIS-Amur system of flood monitoring, forecasting, and early warning. Russian Meteorology and Hydrology, 2016. V. 41 (3). P. 157–169. DOI: 10.3103/S1068373916030018.
  9. Frolova N.L., Kireeva M.B., Magrickiy D.V., Bologov M.B., Kopylov V.N., Hal J., Semenov V.A., Kosolapov A.E., Dorozhkin E.V., Korobkina E.A., Rets E.P., Akutina Y., Djamalov R.G., Efremova N.A., Sazonov A.A., Agafonova S.A., Belyakova P.A. Hydrological hazards in Russia: origin, classification, changes and risk assessment. Natural Hazards, 2017. V. 88. P. 103–131. DOI: 10.1007/s11069-016-2632-2.
  10. Napolitano E., Marchesini I., Salvati P., Donnini M., Bianchi C., Guzzetti F. LAND-deFeND — An innovative database structure for landslides and floods and their consequences. Journal of Environmental Management, 2018. V. 207. P. 203–218. DOI: 10.1016/j.jenvman.2017.11.022.
  11. Olthof I. Mapping seasonal inundation frequency (1985–2016) along the St-John river, New Brunswick, Canada using the Landsat archive. Remote Sensing, 2017. V. 9 (2). Art. No 143. DOI: 10.3390/rs9020143.
  12. Qi S., Brown D.G., Tian Q., Jiang L., Zhao T., Bergen K.M. Inundation extent and flood frequency mapping using LANDSAT imagery and digital elevation models. GIScience & Remote Sensing, 2009. V. 46 (1). P. 101–127. DOI: 10.2747/1548-1603.46.1.101.
  13. Pyankov S.V., Kalinin N.A., Shikhov A.N., Abdullin R.K., Bykov A.V. Simulation of snow cover formation and melt with publication of the output data on the web map service (on the example of Kama river basin). IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2019. V. 321. Art. No 012009. DOI: 10.1088/1755-1315/321/1/012009.
  14. Pyankov S.V., Shikhov A.N., Kalinin N.A., Sviyazov E.M. A GIS-based modeling of snow accumulation and melt processes in the Votkinsk reservoir basin. Journal of Geographical Sciences, 2018. V. 28 (2). P. 221–237. DOI: 10.1007/s11442-018-1469-x.
  15. Wang X., Wang J., Che T., Huang X., Hao X., Li H. Snow cover mapping for complex mountainous forested environments based on a multi-index technique. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2018. V. 11 (5). P. 1433–1441. DOI: 10.1109/JSTARS.2018.2810094.

Для цитирования: Пьянков С.В., Абдуллин Р.К., Шихов А.Н., Семакина А.В. Картографический веб-сервис мониторинга снежного покрова и опасных гидрологических явлений в бассейне р. Камы: особенности создания и информационного наполнения. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Издательство Московского университета, 2020. Т. 26. Ч. 2. С. 5–19 DOI: 10.35595/2414-9179-2020-2-26-5-19

For citation: Pyankov S.V., Abdullin R.K., Shikhov A.N., Semakina A.V. Circular economy and sustainable development in the EU — some aspects and trends Online web map service for monitoring of snow cover and hazardous hydrological events in the Kama river basin: the features of development and content. InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: Moscow University Press, 2020. V. 26. Part 2. P. 5–19. DOI: 10.35595/2414-9179-2020-2-26-5-19 (in Russian)