Cтатистика Getis-Ord Gi* для анализа содержания углеводородов в бассейне реки Тромъёган

DOI: 10.35595/2414-9179-2020-2-26-151-160

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

В.А Добрякова

Тюменский государственный университет,
ул. Володарского, д. 6, 625003, Тюмень, Россия,
E-mail: v.a.dobryakova@utmn.ru

Н.Н. Москвина

Тюменский государственный университет,
ул. Володарского, д. 6, 625003, Тюмень, Россия,
E-mail: n.n.moskvina@utmn.ru

А.Б. Добряков

Уральское главное управление Центрального банка Российской Федерации, отделение по Тюменской области,
ул. Володарского, д. 48, 625000, Тюмень, Россия,
E-mail: dobryakov_andrey@mail.ru

Л.Ф. Жегалина

Балтийский федеральный университет имени И. Канта,
ул. А. Невского, д. 14, 236016, Калининград, Россия,
E-mail: LZhegalina@kantiana.ru

И.Р. Идрисов

Тюменский государственный университет,
ул. Володарского, д. 6, 625003, Тюмень, Россия,
E-mail: i.r.idrisov@utmn.ru

Аннотация

Информативность и эффективность экологического исследования территории можно повысить при помощи методов многомерного анализа и картирования полученных результатов. В статье представлены анализ и результаты картографирования пространственных и временных тенденций загрязнения углеводородами бассейна р. Тромъёган за период 2006–2018 гг. с применением инструментария ArcGIS Pro. Информационной основой исследования являются данные локального экологического мониторинга лицензионных участков распределённого фонда недр Ханты-Мансийского автономного округа — Югры.

Анализ загрязнения выполнен на основе подробного изучения географии исходных данных с привлечением расчётов статистических показателей (минимальное, среднее, максимальное расстояния между точками отбора проб, индекс Getis-Ord Gi*). Построены тематические карты по усреднённым за год данным. Проанализирована пространственно-временная динамика концентрации углеводородов в поверхностных водах за 2006–2018 гг. с применением инструмента «Анализ возникновения горячих точек». Временной кластерный срез среднегодовой концентрацией углеводородов по показателю Getis-Ord Gi* позволил выявить тенденции в динамике показателей. Составлены карты среднегодовой концентрации углеводородов и представлены результаты пространственно-временного анализа среднегодовой концентрации углеводородов в поверхностных водах.

Выявление закономерностей в больших массивах многолетних данных и учёт пространственной компоненты являются необходимыми элементами современных экологических исследований. Анализ временных рядов среднегодовых концентраций в бассейне р. Тромъёган показал чёткую тенденцию в динамике содержания углеводородов. Полученные выводы могут служить основой для принятия управленческих решений в области экологического мониторинга на лицензионных участках распределённого фонда недр Ханты-Мансийского автономного округа — Югры.

Ключ. слова

статистика Getis-Ord Gi*, пространственно-временной анализ, ГИС, анализ возникновения горячих точек, углеводородное загрязнение в воде

Список литературы

  1. Архипова О.Е., Черногубова Е.А. «Горячие точки» заболеваемости злокачественными новообразованиями в Ростовской области: пространственно-временной анализ. Экология. Экономика. Информатика. Серия: Системный анализ и моделирование экономических и экологических систем. Ростов-на-Дону: ФГБУН «Федеральный исследовательский центр Южный научный центр Российской академии наук», 2019. Т. 1. № 4. С. 207–211.
  2. Архипова О.Е., Черногубова Е.А. Пространственно-временной анализ распределения рака предстательной железы (РПЖ) в районах Ростовской области. Материалы III Всероссийской конференции по молекулярной онкологии. Успехи молекулярной онкологии. М.: АБВ-пресс, 2017. Т. 4. № S4. С. 14.
  3. Добрякова В.А., Москвина Н.Н., Жегалина Л.Ф. Статистика Getis-Ord Gi* при обработке многолетних данных содержания углеводородов в бассейне реки Большой Балык. Геодезия и картография, 2020. Т. 81. № 5. DOI: 10.22389/0016-7126-2020-959.
  4. Коренной Ф.И., Петрова О.Н., Гуленкин В.М., Караулов А.К. Применение аналитических инструментов ArcGIS для выявления пространственно-временных закономерностей распространения особо опасных заболеваний сельскохозяйственных животных. ГИС и здоровье обществ, 2017. № 1 (80). Электронный журнал: https:// www.esri-cis.ru/news/arcreview/detail.php?ID=24666&SECTION_ID=1098.
  5. Лёзин В.А. Реки Ханты-Мансийского автономного округа. Справочное пособие. Тюмень: Вектор Бук, 1999. 160 с.
  6. Москвина Н.Н., Козин В.В. Ландшафтное районирование Ханты-Мансийского автономного округа. Ханты-Мансийск: Полиграфист, 2001. 40 с.
  7. Рашевский Н.М., Санжепов Б.Х., Синицин А.А., Барихашвили В.Р. Поддержка принятия решений при мониторинге качеств атмосферного воздуха на селитебной территории. Вестник Волгоградского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Строительство и архитектура, 2019. Вып. 2 (75). С. 206–214.
  8. Теория статистики: Учебник. М.: Инфра, 2005. 476 с.
  9. Chainey S. Advanced hotspot analysis: spatial significance mapping using Gi*. UCL Jill Dando Institute of Crime Science. London: University College London, 2010.
  10. Crossman N.D., Bryan B.A. Identifying cost-effective hotspots for restoring natural capital and enhancing landscape multifunctionality. Ecological Economics, 2009. No 68 (3). P. 654–668. DOI: 10.1016/j.ecolecon.2008.05.003.
  11. De Groot R.S., Alkemade R., Braat L. Hein L., Willemen L. Challenges in integrating the concept of ecosystem services and values in landscape planning, management and decision making. Ecological Complexity, 2010. No 7 (3). P. 260–272. DOI: 10.1016/j.ecocom.2009.10.006.
  12. Ding L., Chen K.L., Liu T., Chen S.G., Wang X. Spatial-temporal hotspot pattern analysis of provincial environmental pollution incidents and related regional sustainable management in China in the period 1995–2012. Sustainability, 2015. No 7. P. 14385–14407. DOI: 10.3390/su71014385.
  13. Getis A., Ord J.K. Local spatial statistics: An overview. In Spatial Analysis: Modeling in GIS Environment. New York, NY, USA: John Wiley & Sons Inc., 1996. P. 261–278.
  14. Griffith D., Getis A. Spatial filtering. Encyclopedia of GIS. Springer, Cham impacts of urban patterns on aquatic ecosystems: an empirical analysis in Puget lowland sub-basins. Landscape and Urban Planning, 2017. No 80. P. 345–361.
  15. Hart T.C., Zandbergen P.A. Kernel density estimation and hotspot mapping: Examining the influence of interpolation method, grid cell size, and bandwidth on crime forecasting. Policing: An International Journal of Police Strategies and Management, 2014. V. 37. P. 305–323.
  16. Maes J., Teller A., Erhard M., Liquete C., Braat L., Berry P., Egoh B., Puydarrieux P., Fiorina C., Santos F., Paracchini M.L., Keune H., Wittmer H., Hauck J., Fiala I., Verburg P.H., Conde S., Schagner J.P., San Miguel J., Estreguil C., Ostermann O., Barredo J.I., Pereira H.M., Stott A., Laporte V., Meiner A., Olah B., Royo Gelabert E., Spyropoulou R., Petersen J.E., Maguire C., Zal N., Achilleos E., Rubin A., Ledoux L., Brown C., Raes C., Jacobs S., Vandewalle M., Connor D., Bidoglio G. Mapping and assessment of ecosystems and their services: An analytical framework for ecosystem assessments under action 5 of the EU biodiversity strategy to 2020. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2013. 57 p. DOI: 10.2788/720519.
  17. Peng J.F., Song Y.H., Yuan P., Xiao S.H., Han L. A novel identification method of the environmental risk sources for surface water pollution accidents in chemical industrial parks. Journal of Environmental Sciences — China, 2013. No 25. P. 1441–1449.
  18. Wubuli A., Xue F., Jiang D., Yao X., Upur H., Wushouer Q. Socio-demographic predictors and distribution of pulmonary tuberculosis (TB) in Xinjiang, China: A spatial analysis. PLoS One, 2015. V. 10. P. 1–22.

Для цитирования: Добрякова В.А., Москвина Н.Н., Добряков А.Б., Жегалина Л.Ф., Идрисов И.Р. Cтатистика Getis-Ord Gi* для анализа содержания углеводородов в бассейне реки Тромъёган. ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Издательство Московского университета, 2020. Т. 26. Ч. 2. С. 151–160 DOI: 10.35595/2414-9179-2020-2-26-151-160

For citation: Dobryakova V.A., Moskvina N.N., Dobryakov A.B., Zhegalina L.F., Idrisov I.R. Getis-Ord Gi* statistics for hydrocarbons content analysis in the Tromjegan river basin. InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: Moscow University Press, 2020. V. 26. Part 2. P. 151–160. DOI: 10.35595/2414-9179-2020-2-26-151-160 (in Russian)