Determination of watershed geosystems structure by means of GIS-based modeling (by example of small riverswatersheds of Tomsk outskirts).pdf В последние годы в физической географии всё болеезаметную роль при осуществлении как теоретических, таки прикладных исследований занимает геоинформацион-ное моделирование (ГМ). В классических трудах учёных-географов нет единого определения понятия «модель».Однако большинство из трактовок основано на общеиз-вестном определении В.А. Штоффа: «Под моделью по-нимается такая мысленно представляемая или материали-зованная система, которая, отображая или воспроизводяобъект исследования, способна замещать его так, что еёизучение даёт нам новую информацию об объекте» [1].В настоящее время геоинформатика рассматривает-ся как интегратор многих наук и технологий, опериру-ющих пространственными данными, что даёт основа-ние выделять особый вид пространственного модели-рования как геоинформационное.Для решения физико-географических задач ГМ поз-воляет проводить математическое моделирование каккомпонентного состава геосистем (распространение рас-тительности по рельефу, механический состав почвен-ного покрова и т.д.), так и процессов функционирования(времени добегания поверхностных стоков, распределе-ния доз инсоляции и т.д.), решать задачи создания сетиландшафтно-экологического мониторинга, в существен-ной степени улучшить прогноз гидрологических про-цессов, особенно в условиях дефицита информации,характерного для отдалённых таёжных районов.Для достижения высокого уровня обобщения при по-строении модели требуется высокое качество априорной(косвенной) информации, а также измерений, полученныхпри полевых исследованиях. В любом случае ценностьГМ для физической географии значительно возрастает врезультате верификации модельных показателей и вели-чин с реальными количественными измерениями в преде-лах геосистем (скорости стекания поверхностных стоков,величин размыва пород, минерализации и др.). В случаеже с использованием априорных моделей (полученных наоснове морфометрического анализа цифровых моделейрельефа (ЦМР), данных дистанционного зондирования,георадарного зондирования и др.) важным этапом стано-вится сравнительный анализ полученных результатов сиспользованием общенаучных статистических методовпрямой и косвенной аналогии по ключевым параметрамисследуемых объектов.В качестве территории исследования в работе рас-сматриваются часть бассейна р. Ушайки (8 км по тече-нию от устья) и р. Самуськи (15 км по течению отустья), сравнительный анализ ландшафтной структурыкоторых представляет научный интерес вследствиенахождения бассейнов в пределах одной Нижнетомскойприродной провинции, а также сопоставимости ряда ихгидрологических характеристик (площадь водосбора,длина основного русла и др.). Северные и западные гра-ницы речных бассейнов определены морфометрическимпоказателем «площадь сбора» на основе структурно-гидрологического анализа ЦМР. Южные и восточныеграницы бассейнов проводились по границам имеющих-ся в наличии крупномасштабных карт и топопланов.При определении структуры бассейновых геосистемГМ было использовано как в качестве составной частиландшафтного картографирования (ЛК), так и в каче-стве самостоятельных моделей распределения ключе-вых морфометрических величин (МВ).Разработанный подход ЛК на основе ГМ заключал-ся в сочетании как традиционных приёмов и способов,так и во внедрении в процесс картографирования тех-нологических элементов, основанных на строгих мате-матических алгоритмах, значительно увеличивающихобъективность проведения границ геосистем.В самом процессе ЛК выделялись 2 последовательныхблока - геоинформационный и полевой (рис. 1). Геоин-формационное картографирование геосистем включалоэтапы первичной обработки данных, анализа картографи-ческих материалов и космических снимков, формирова-ния единой базы геоданных (БГД), а также углубленногоморфометрического анализа на основе ЦМР. В результатевсе векторные слои были переведены в единую БГД, вкоторую были добавлены таблицы распределения эмпи-рических показателей для моделирования, таблицы опи-саний точек полевых наблюдений.Рис. 1. Логическая схема ландшафтного картографирования на основе геоинформационного моделированияИспользование БГД позволило объединить источникиГМ единой системой связей, правил топологии и проек-ции, а для выполнения дальнейшего морфометрическогоанализа и статистической обработки данных из единойЭрозионный потенциал геоси-стем (LS-factor)Многомерный индекс идентификациипойменных территорий (MrVBF)Индекс потенциальной влажностигеосисем (Wetness Index)Коррекция границ урочищ в полевых условияхРекогносцировочныемаршрутыЗакладка геоботаническихплощадокПочвенные разрезы в характерныхучастках геосистемGPS-привязка с экспортом точек в БГДКомплексные описания геосистемЛандшафтная картаБГД объекты экспортировались в форматы данных спе-циализированных ГИС-пакетов SAGA, MapWindow,FracDim и др.Наиболее функциональным на сегодняшний деньметодом ГМ с точки зрения определения структуры ифункционирования бассейновых геосистем являетсяморфометрический метод [2]. Морфометрический ана-лиз бассейнов рек Ушайки и Самуськи включал в себяэтап создания ЦМР, а также этап статистического ана-лиза распределения ключевых МВ в пределах бассей-нов на основе формализованных вычислительных про-цедур модулей ГИС SAGA.ЦМР бассейнов рек Ушайки и Самуськи создавалисьпри помощи модуля ГИС-пакета ArcGIS «3D Analyst»методом триангуляции Делоне [3], а для использованиявсей полноты возможностей ГМ в дальнейшем ЦМР изтриангуляционного формата данных TIN экспортирова-лась в формат регулярных высот GRID.Для автоматизированного выделения и уточненияполевых измерений территорий, потенциально соот-ветствующих поймам рек, использовался Multi-Resolution Valley Bottom Flatness (MRVBF) [4], дляопределения механизмов увлажнения территории -Wetness index [5], для определения эрозионного потен-циала геосистем - LS-factor [6].Многомерный индекс идентификации пойм, илиMulti-Resolution Valley Bottom Flatness (MRVBF), -комплексный морфометрический показатель, позволя-ющий дифференцировать территорию речного бассей-на по степени осадконакопительных свойств и приме-няемый в основном для уточнения границ пойменныхтерриторий.J.C. Gallant и T.I. Dowling [4] отмечали, что в основевычислительных алгоритмов MRVBF лежат несколькоизвестных природных законов. Так, между склонамиречных долин и поймами существует значительноеразличие в гидрологических процессах. Почвенныйслой на склонах речных долин менее мощный, чем впойме. На склонах преобладает режим эрозии и транс-портировки, тогда как в поймах преобладает осадкона-копление с постоянной аккумуляцией.Исходя из проведённого моделирования, в боль-шинстве случаев границы пойменных территорий,определённые параметром MRVBF, соответствуютданным полевого крупномасштабного ЛК. Расхожде-ние результатов моделирования наблюдается в преде-лах геосистем бассейна р. Ушайки, расположенных награничных участках поймы и первой надпойменнойтеррасы и находящихся под сильным антропогеннымпрессом (например, геосистемы на искусственно выпо-ложенных склонах, занятых объектами инфраструкту-ры, садовыми участками и т.д.). Наиболее точное сов-падение результатов моделирования затопляемых тер-риторий при помощи MRVBF с данными традиционно-го ЛК наблюдается в преимущественно естественныхгеосистемах бассейна р. Самуськи.Процессы увлажнения геосистем определялись припомощи индекса потенциальной влажности (WetnessIndex), на практике обозначающего потенциальнуювлажность водосбора [7], или катенарные условия ланд-шафта [5], и относимого к так называемым «эффектив-ным гидрологическим характеристикам водосборов».Большие значения этого индекса соответствуют ак-кумуляции влаги, повышенному ее содержанию в поч-ве, что, в свою очередь, влияет на другие ландшафтныехарактеристики (микроклимат, водный баланс, эколо-гические условия местопроизрастаний). Ряд исследова-ний включает данный индекс в число показателей, ис-пользуемых для прогноза почвенных характеристик.Так, согласно исследованиям П. Гесслера и А. Мура,данная модель в среднем предсказывает 65% простран-ственной вариации почвенных характеристик [5].Эрозионный потенциал рельефа геосистем оцени-вался составным индексом LS-factor, разработаннымА. Муром и Дж. Бёрчем на основе единиц теории силы[6]. Для определения LS используется выражение изусовершенствованного Универсального уравнения по-терь почвы [8]. Рассчитанные согласно данному урав-нению объемы эрозии представляют собой ландшафт-но-экологический показатель, имеющий важное значе-ние при планировании землепользования, организацииохраны земель и водных объектов, предсказания ме-стоположения эрозионной сети и т.д. В нашем же слу-чае индекс напрямую коррелирует с уклоном геосистеми свидетельствует о наибольшей интенсивности по-верхностных стоков с конкретной территории. Дляопределения реальных объемов смыва величина LSдолжна быть соотнесена с показателями, характеризу-ющими другие факторы эрозии (осадки, почву, расти-тельность и т.д.).В ходе обобщённого статистического анализа оце-нивались показатели абсолютной и относительной вы-соты, математического ожидания (среднее), а такжесреднеквадратичного отклонения (табл. 1).Т а бл и ц а 1Распределение статистических показателей ключевых морфометрических величинв пределах изучаемых частей бассейнов рек Ушайки и СамуськиМалая река МВ min max Относит. показатель Ср. квадр. откл. СреднееУшайкаВысота 68,72 185 101,24 20,24 101,7WI 4 21 17 3,24 11,85LS 0,06 7775,62 7775,56 6,13 36,87MRVBF 0 5,96 5,96 1,41 1,73СамуськаВысота 69, 98 171,21 116,28 21,92 113,42WI 7 23 16 3,13 16,19LS 0 863,27 863,27 3,05 0,83MRVBF 0 7,98 7,98 2,11 3,88К примеру, сравнение минимальных высот реч-ных бассейнов показывает приуроченность террито-рии к единой речной системе более крупного водо-тока. Относительные высоты могут свидетельство-вать о степени расчленённости территории бассейна.Среднее (математическое ожидание) позволяет отра-зить существенные различия в распределении МВ впределах различных геосистем, выявить как явные,так и скрытые закономерности в структуре их рас-пределения.Среднеквадратичное отклонение показывает рассе-ивание значений МВ относительно её среднего показа-теля, что также может способствовать определениюособенностей структуры геосистем.В результате проведения ГМ была определеналандшафтная структура, состоящая из набора урочищ ифаций. Статистический анализ распределения МВ поз-волил выявить ряд закономерностей. Так, количествофациальных единиц в бассейне р. Ушайки составило6243, объединённых в 374 уникальных вида. В бас-сейне р. Самуськи 6987 и 732 уникальных вида(табл. 2). Несмотря на значительное преобладание вплощадном охвате изучаемой территории бассейнаСамуськи над бассейном Ушайки (4,5 раза), такие по-казатели можно обосновать несколькими технологиче-скими и ландшафтно-морфологическими причинами.Среди технологических основной причиной являетсяболее низкое разрешение ЦМР на территорию бассейнар. Самуськи (10 м) и вызванная такой причиной мень-шая детальность описания рельефа, а следовательно именьшая дробность геосистем.Ландшафтно-морфологические причины связаны сбольшей расчлененностью рельефа бассейна р. Ушай-ки, склоны которого прорезают многочисленные ру-чьи, овраги и промоины, в отличие от бассейна р. Са-муськи, где проявления экзогенных процессов такогорода распространены в меньшей степени. Кроме того,значительное влияние на дробность геосистем оказы-вает антропогенное преобразование бассейнар. Ушайки.Т а б л и ц а 2Некоторые параметры ЦМР и количественные характеристики, полученныев результате ГМ бассейнов рек Ушайки и СамуськиБассейн реки Ушайка СамуськаМасштаб картографической основы 1:10 000 1:25 000Размер пикселя, м 5 10Изучаемая площадь речного бассейна, км. 33,88 155,72Количество урочищ 1168 693Количество видов урочищ 65 126Количество фаций 6243 6987Количество видов фаций 374 732Таким образом была разработана методика опреде-ления структуры бассейновых геосистем на основе ма-териалов традиционного ЛК с применением ГМ. Срав-нительный анализ распределения ключевых МВ под-твердил высокую значимость для ландшафтной диф-ференциации индекса потенциальной влажности(Wetness index). Как и предполагалось ранее, показате-ли потенциального увлажнения геосистем бассейнар. Самуськи значительно выше, чем в бассейнер. Ушайки как по диапазону значений, так и по другимважным статистическим показателям, например сред-нему. В свою очередь, такие свойства рельефа бассейнар. Самуськи непосредственным образом влияют на ак-тивное распространение процессов заболачивания иподтопления территории.Включение в процесс ЛК ряда МВ позволило зна-чительно объективизировать процесс проведения гра-ниц геосистем. Так, в результате сравнения моделиMRVBF с материалами полевого ЛК удалось устано-вить высокий уровень соответствия границ пойменныхгеосистем. Показатели же эрозионного потенциала ре-льефа геосистем, определенные индексом LS-factor, вбольшинстве случаев напрямую коррелируют с угламинаклонов поверхности.

Скачать электронную версию публикации