Кількісний регіональний прогноз прогноз зсувної небезпеки засобами ГІС на прикладі південного берега Криму
Визначено та обґрунтовано актуальну для сучасної системи моніторингу небезпечних екзогенних процесів методику регіонального прогнозу зсувонебезпечних територій південного узбережжя Криму. Дослідження спрямовано на аналіз територій, в межах яких поширені зсуви неглибокого залягання у делювіально-елюв...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Геоінформатика |
|---|---|
| Datum: | 2015 |
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України
2015
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/125674 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Кількісний регіональний прогноз прогноз зсувної небезпеки засобами ГІС на прикладі південного берега Криму / К.Є. Бойко, О.Є. Кошляков // Геоінформатика. — 2015. — № 3. — С. 76-82. — Бібліогр.: 13 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-125674 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Бойко, К.Є. Кошляков, О.Є. 2017-10-31T21:37:28Z 2017-10-31T21:37:28Z 2015 Кількісний регіональний прогноз прогноз зсувної небезпеки засобами ГІС на прикладі південного берега Криму / К.Є. Бойко, О.Є. Кошляков // Геоінформатика. — 2015. — № 3. — С. 76-82. — Бібліогр.: 13 назв. — укр. 1684-2189 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/125674 551.435.62:004.9 (292.471) Визначено та обґрунтовано актуальну для сучасної системи моніторингу небезпечних екзогенних процесів методику регіонального прогнозу зсувонебезпечних територій південного узбережжя Криму. Дослідження спрямовано на аналіз територій, в межах яких поширені зсуви неглибокого залягання у делювіально-елювіальному покриві четвертинних відкладів. Висвітлено аспекти застосування сучасних ГІС як інструменту створення картографічних моделей, районування території за ступенем зсувної небезпеки, а також інструменту, що дає змогу отримати кількісну характеристику зсувонебезпечних територій. На прикладі тестової ділянки — південно-західного зсувного підрайону, за допомогою модуля (інструменту) SINMAP побудовано геолого-гідрогеологічну модель, з використанням якої можна класифікувати територію за ступенем індексу її стабільності. Определена и обоснована актуальная для современного состояния сферы мониторинга опасных экзогенных процессов методика регионального прогноза оползнеопасных территорий Южного берега Крыма. Исследование ориентировано на анализ территорий, в пределах которых распространены оползни неглубокого заложения в делювиально-элювиальном слое четвертичных отложений. Освещены аспекты использования современных ГИС в качестве инструмента создания картографических моделей районирования территории по степени оползневой опасности, а также инструмента, который позволяет получить количественную характеристику оползнеопасных территорий. На примере тестового участка — юго-западного оползневого подрайона, с помощью инструмента SINMAP построена геолого-гидрогеологическая модель, что дает возможность классифицировать территорию по степени индекса стабильности. Landslides on the southern coast of Crimea have been an object of long-term research and exploration. However, the existing techniques to identify landslide formation factors and to predict landslides have grown and of date. This is related to the lack of funding of the monitoring work that provides the database required for landslide predicting, as well as to the change of the research direction — from grand landslide systems to shallow-lying landslides in deluvial-eluvial deposits. The purpose of the study is to introduce and substantiate the relevant method of regional prediction of landslide distribution and activation in surface deposits. Design/methodology/approach. We propose to analyze landslide hazard areas based on regional predicting method with GIS means. As the latter, SINMAP tool, or the method of stability index mapping technique, was selected. Using the slope stability factor as a criterion for determining the landslide hazard and geological-hydrogeological approach to analyze landslide formation factors, this technique permits to perform quantitative, i.e. deterministic spatial and temporal predicting of landslide hazard areas. The south-western landslide sub-area was selected as a test site characterized by the highest percentage of damage by landslide forms and numbering around 600 landslides within it, most of which are specifically shallow-lying landslides the activation or formation of which is caused by joint or separate effect of man-caused load (in the form of slope undercutting, overload or overwatering), erosion and weather conditions (in the form of excessive precipitation). Findings. As a result of the study and calculations a map model has been created constituting the basis for regional zoning of the area according to the landslide hazard degree. The stability index is a probabilistic characteristic of the stability factor, therefore its variation range is from 0 to 1. The sites with the stability index of <1 are characterized as prone to landslides. Around 25 % of the preliminarily identified, examined and mapped landslides are within the landslide hazard areas detected using the GIS tool. Practical value/implications. The obtained results are significant and necessary in economic planning and efficient land use within the territories of the south-western coast. The strongest predictive performance is achieved by the SINMAP using terrain attributes in combination with land use data. uk Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України Геоінформатика Геоінформаційні аспекти природокористування Кількісний регіональний прогноз прогноз зсувної небезпеки засобами ГІС на прикладі південного берега Криму Количественный региональный прогноз оползневой опасности средствами ГИС на примере южного берега Крыма Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
Кількісний регіональний прогноз прогноз зсувної небезпеки засобами ГІС на прикладі південного берега Криму |
| spellingShingle |
Кількісний регіональний прогноз прогноз зсувної небезпеки засобами ГІС на прикладі південного берега Криму Бойко, К.Є. Кошляков, О.Є. Геоінформаційні аспекти природокористування |
| title_short |
Кількісний регіональний прогноз прогноз зсувної небезпеки засобами ГІС на прикладі південного берега Криму |
| title_full |
Кількісний регіональний прогноз прогноз зсувної небезпеки засобами ГІС на прикладі південного берега Криму |
| title_fullStr |
Кількісний регіональний прогноз прогноз зсувної небезпеки засобами ГІС на прикладі південного берега Криму |
| title_full_unstemmed |
Кількісний регіональний прогноз прогноз зсувної небезпеки засобами ГІС на прикладі південного берега Криму |
| title_sort |
кількісний регіональний прогноз прогноз зсувної небезпеки засобами гіс на прикладі південного берега криму |
| author |
Бойко, К.Є. Кошляков, О.Є. |
| author_facet |
Бойко, К.Є. Кошляков, О.Є. |
| topic |
Геоінформаційні аспекти природокористування |
| topic_facet |
Геоінформаційні аспекти природокористування |
| publishDate |
2015 |
| language |
Ukrainian |
| container_title |
Геоінформатика |
| publisher |
Центр менеджменту та маркетингу в галузі наук про Землю ІГН НАН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Количественный региональный прогноз оползневой опасности средствами ГИС на примере южного берега Крыма |
| description |
Визначено та обґрунтовано актуальну для сучасної системи моніторингу небезпечних екзогенних процесів методику регіонального прогнозу зсувонебезпечних територій південного узбережжя Криму. Дослідження спрямовано на аналіз територій, в межах яких поширені зсуви неглибокого залягання у делювіально-елювіальному покриві четвертинних відкладів. Висвітлено аспекти застосування сучасних ГІС як інструменту створення картографічних моделей, районування території за ступенем зсувної небезпеки, а також інструменту, що дає змогу отримати кількісну характеристику зсувонебезпечних територій. На прикладі тестової ділянки — південно-західного зсувного підрайону, за допомогою модуля (інструменту) SINMAP побудовано геолого-гідрогеологічну модель, з використанням якої можна класифікувати територію за ступенем індексу її стабільності.
Определена и обоснована актуальная для современного состояния сферы мониторинга опасных экзогенных процессов методика регионального прогноза оползнеопасных территорий Южного берега Крыма. Исследование ориентировано на анализ территорий, в пределах которых распространены оползни неглубокого заложения в делювиально-элювиальном слое четвертичных отложений. Освещены аспекты использования современных ГИС в качестве инструмента создания картографических моделей районирования территории по степени оползневой опасности, а также инструмента, который позволяет получить количественную характеристику оползнеопасных территорий. На примере тестового участка — юго-западного оползневого подрайона, с помощью инструмента SINMAP построена геолого-гидрогеологическая модель, что дает возможность классифицировать территорию по степени индекса стабильности.
Landslides on the southern coast of Crimea have been an object of long-term research and exploration. However, the existing techniques to identify landslide formation factors and to predict landslides have grown and of date. This is related to the lack of funding of the monitoring work that provides the database required for landslide predicting, as well as to the change of the research direction — from grand landslide systems to shallow-lying landslides in deluvial-eluvial deposits.
The purpose of the study is to introduce and substantiate the relevant method of regional prediction of landslide distribution and activation in surface deposits.
Design/methodology/approach. We propose to analyze landslide hazard areas based on regional predicting method with GIS means. As the latter, SINMAP tool, or the method of stability index mapping technique, was selected. Using the slope stability factor as a criterion for determining the landslide hazard and geological-hydrogeological approach to analyze landslide formation factors, this technique permits to perform quantitative, i.e. deterministic spatial and temporal predicting of landslide hazard areas. The south-western landslide sub-area was selected as a test site characterized by the highest percentage of damage by landslide forms and numbering around 600 landslides within it, most of which are specifically shallow-lying landslides the activation or formation of which is caused by joint or separate effect of man-caused load (in the form of slope undercutting, overload or overwatering), erosion and weather conditions (in the form of excessive precipitation).
Findings. As a result of the study and calculations a map model has been created constituting the basis for regional zoning of the area according to the landslide hazard degree. The stability index is a probabilistic characteristic of the stability factor, therefore its variation range is from 0 to 1. The sites with the stability index of <1 are characterized as prone to landslides. Around 25 % of the preliminarily identified, examined and mapped landslides are within the landslide hazard areas detected using the GIS tool.
Practical value/implications. The obtained results are significant and necessary in economic planning and efficient land use within the territories of the south-western coast. The strongest predictive performance is achieved by the SINMAP using terrain attributes in combination with land use data.
|
| issn |
1684-2189 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/125674 |
| citation_txt |
Кількісний регіональний прогноз прогноз зсувної небезпеки засобами ГІС на прикладі південного берега Криму / К.Є. Бойко, О.Є. Кошляков // Геоінформатика. — 2015. — № 3. — С. 76-82. — Бібліогр.: 13 назв. — укр. |
| work_keys_str_mv |
AT boikokê kílʹkísniiregíonalʹniiprognozprognozzsuvnoínebezpekizasobamigísnaprikladípívdennogoberegakrimu AT košlâkovoê kílʹkísniiregíonalʹniiprognozprognozzsuvnoínebezpekizasobamigísnaprikladípívdennogoberegakrimu AT boikokê količestvennyiregionalʹnyiprognozopolznevoiopasnostisredstvamigisnaprimereûžnogoberegakryma AT košlâkovoê količestvennyiregionalʹnyiprognozopolznevoiopasnostisredstvamigisnaprimereûžnogoberegakryma |
| first_indexed |
2025-11-26T03:03:35Z |
| last_indexed |
2025-11-26T03:03:35Z |
| _version_ |
1850609734450675712 |
| fulltext |
76 ISSN 1684-2189 GEOINFORMATIKA, 2015, ¹ 3 (55)
© Ê.ª. Áîéêî, Î.ª. Êîøëÿêîâ
Âñòóï. Âèâ÷åííÿ ïðèðîäè òà ìåõàí³çìó óòâî-
ðåííÿ çñóâ³â – íàéïîøèðåí³øîãî òà íåñïðèÿòëè-
âîãî åêçîãåííîãî ãåîëîã³÷íîãî ïðîöåñó íà òåðè-
òî𳿠ϳâäåííîãî áåðåãà Êðèìó (ÏÁÊ), çîêðåìà ó
éîãî çàõ³äí³é ÷àñòèí³, òðèâຠáëèçüêî äâîõ ñòîë³òü
(ç 1785 ð. – äî ñüîãîäí³). Îá’ºêòîì ôóíäàìåíòàëü-
íèõ äîñë³äæåíü, ïðîâåäåíèõ çà öåé ÷àñ, ïåðåäóñ³ì
áóëè âåëèê³ çñóâí³ ñèñòåìè. Òàê, òðèâàëèé ïåð³îä
íàóêîâî-ïðàêòè÷íîþ áàçîþ âèâ÷åííÿ çñóâ³â áóëà
Êó÷óê-Êîéñüêà ñòàíö³ÿ, ÿêà ðîçòàøîâàíà íà îä-
íîéìåííîìó çñóâ³. Òóò âèêîíóâàëè êîìïëåêñí³
äîñë³äæåííÿ (Í.Â. ×óð³íîâ, À.Ï. ͳôàòîâ): âèâ÷à-
ëè ôàêòîðè çñóâîóòâîðåííÿ, ðîçðîáëÿëè êîìïëåêñ
ïðîòèçñóâíèõ çàõîä³â, ñòâîðþâàëè ïåðø³ êëàñèô³-
êàö³éí³ ñõåìè çñóâ³â [2]. Ïî÷èíàþ÷è ç 1950-õ ðîê³â
òàê³ äîñë³äæåííÿ âæå îõîïëþâàëè Àëóïê³íñüêó,
Ñèìå¿çñüêó, Äîëîì³éñüêó, Áàòèë³ìàíñüêó òà ³íø³
çñóâí³ ñèñòåìè. Îñîáëèâó óâàãó íàäàâàëè äåòàëü-
íèì âèøóêóâàííÿì, ùî ñóïðîâîäæóâàëèñÿ çíà÷-
íèìè îáñÿãàìè áóðîâèõ, ã³ðíè÷îïðîõ³äíèöüêèõ òà
åêñïåðòíèõ ðîá³ò (Ï.Ì. ²âàíîâ, ².Á. Êîðæåíåâñü-
êèé). Ç ìåòîþ âèâ÷åííÿ ð³çíèõ òèï³â çñóâ³â ÏÁÊ
áóëè âèä³ëåí³ îïîðí³ çñóâè. Òàê, ÿê ïîë³ãîí äëÿ
âèâ÷åííÿ çñóâ³â ñêëàäíî¿ áóäîâè (çñóâíèõ ñèñòåì)
áóëî âèáðàíî îïîðíèé çñóâ “Çîëîòèé ïëÿæ”, à äëÿ
äîñë³äæåííÿ çñóâ³â-ïîòîê³â – çñóâ “Ôàñáóðëà”.
Ðåæèìí³ ñïîñòåðåæåííÿ (çà ñêëàäîâèìè âîäíîãî
áàëàíñó, çì³ùåííÿìè ´ðóíòó òîùî) íà îïîðíèõ
ä³ëÿíêàõ òà àíàë³ç ôàêòîð³â çñóâîóòâîðåííÿ (ã³äðî-
ãåîëîã³÷íèõ, ³íæåíåðíî-ãåîëîã³÷íèõ óìîâ, íàïðó-
æåíîãî ñòàíó ´ðóíò³â) âèêîíóâàëè ó âåëèêîìó ìàñ-
øòàá³ (1 : 2000, 1 : 5000) â³äïîâ³äíî äî âèìîã
³íæåíåðíî-ãåîëîã³÷íèõ âèøóêóâàíü ó ñêëàäíèõ
óìîâàõ.
Çà íàêîïè÷åíèìè â ðåçóëüòàò³ äîâãîòðèâàëèõ
ñïîñòåðåæåíü äàíèìè, ÿê³ ï³äòâåðäæóþòü êîðåëÿ-
ö³éíèé çâ’ÿçîê ì³æ ôàêòîðàìè óòâîðåííÿ òà àê-
òèâí³ñòþ çñóâ³â, ñêëàäåíî àëãîðèòì ÷àñîâîãî
(À.². Øåêî, Î.Ï. ªìåëüÿíîâà) ïðîãíîçó òà ñòâî-
ðåíî ìîäåëü ïðîñòîðîâîãî (Ê.À. Ãóëàêÿí,
².Ô. ªðèø) ïðîãíîçó ïðîÿâó çñóâíèõ ïðîöåñ³â [1].
Îäíàê ìîæëèâ³ñòü ïðàêòè÷íîãî çàñòîñóâàííÿ
çàïðîïîíîâàíèõ ìåòîäèê ïðîãíîçóâàííÿ çñóâ³â
íà ñó÷àñíîìó åòàï³ óñêëàäíþºòüñÿ áàãàòüìà îá-
ñòàâèíàìè. Çîêðåìà, àíàë³ç ðîçâèòêó çñóâ³â ó ÷àñ³
â ìåæàõ ÏÁÊ çä³éñíþþòü âèõîäÿ÷è ³ç ç³ñòàâëåí-
íÿ äèíàì³÷íèõ ðÿä³â òà ¿õ ñòàòèñòè÷íî¿ îáðîáêè.
Íà îñíîâ³ áåçïåðåðâíèõ äàíèõ äîâãîòðèâàëèõ
ñïîñòåðåæåíü áóäóþòü ³ ïîð³âíþþòü ãðàô³êè
ïðîÿâó çñóâ³â òà ¿õ ôàêòîð³â, ùî ó ïîäàëüøîìó
äຠçìîãó âñòàíîâëþâàòè êîðåëÿö³éí³ òà àâòîêî-
ðåëÿö³éí³ çâ’ÿçêè, âèÿâëÿòè öèêë³÷í³ñòü ðîçâèò-
êó ïðîöåñó, à òàêîæ âèêîíóâàòè àíàë³ç äèíàì³÷-
íèõ ðÿä³â ç óðàõóâàííÿì 11-ð³÷íîãî ñîíÿ÷íîãî
öèêëó [4]. Íà ñüîãîäí³, íà æàëü, òàê³ ðÿäè äàíèõ
ñïîñòåðåæåíü º íåïîâíèìè, ùî ïîâ’ÿçàíî ³ç íå-
äîô³íàíñóâàííÿì ìîí³òîðèíãîâèõ ðîá³ò ïðîòÿãîì
îñòàíí³õ äåñÿòè ðîê³â òà ë³êâ³äàö³ºþ îïîðíèõ
ñïîñòåðåæíèõ ä³ëÿíîê.
Òàêèì ÷èíîì, ïðîãíîç ðîçâèòêó çñóâ³â ó ÷àñ³
çà ìåòîäîì ñòàòèñòè÷íîãî àíàë³çó ðÿä³â äàíèõ
íèí³ º ïðîáëåìàòè÷íèì, îñê³ëüêè íå âèêîíóþòü-
ñÿ íåîáõ³äí³ óìîâè ìàòåìàòè÷íîãî ìîäåëþâàííÿ
ïðîöåñó. Âîäíî÷àñ çàñòîñóâàííÿ ïëîùèííèõ ³
ë³í³éíèõ êîåô³ö³ºíò³â óðàæåííÿ ç ìåòîþ îö³íêè
ïðîñòîðîâî¿ óðàæåíîñò³ òåðèòî𳿠çñóâàìè íå
â³äïîâ³äຠâèìîãàì òàêî¿ îö³íêè íà äîñë³äæóâàí³é
òåðèòîð³¿, îñê³ëüêè â ¿¿ ìåæàõ ³íòåíñèâíî ðîçâè-
âàºòüñÿ ãîñïîäàðñüêà ä³ÿëüí³ñòü, âïëèâ ÿêî¿ íà
ñòàí ãåîëîã³÷íîãî ñåðåäîâèùà íå êîíòðîëþºòüñÿ
â³äïîâ³äíèìè ñïîñòåðåæåííÿìè òà, â³äïîâ³äíî, íå
ìîæå áóòè îö³íåíèé çà â³äíîñíèìè ïîêàçíèêàìè.
ÓÄÊ 551.435.62:004.9 (292.471)
ʲËÜʲÑÍÈÉ ÐÅòÎÍÀËÜÍÈÉ ÏÐÎÃÍÎÇ ÇÑÓÂÍί ÍÅÁÅÇÏÅÊÈ
ÇÀÑÎÁÀÌÈ Ã²Ñ ÍÀ ÏÐÈÊËÀIJ ϲÂÄÅÍÍÎÃÎ ÁÅÐÅÃÀ ÊÐÈÌÓ
Ê.ª. Áîéêî, Î.ª. Êîøëÿêîâ
Íàâ÷àëüíî-íàóêîâèé ³íñòèòóò “²íñòèòóò ãåîëî㳿” Êè¿âñüêîãî íàö³îíàëüíîãî óí³âåðñèòåòó ³ìåí³ Òàðàñà
Øåâ÷åíêà, âóë. Âàñèëüê³âñüêà, 90, Êè¿â 03022, Óêðà¿íà, e-mail: boyko_ekateruna@ukr.net, kosh@univ.kiev.ua
Âèçíà÷åíî òà îá´ðóíòîâàíî àêòóàëüíó äëÿ ñó÷àñíî¿ ñèñòåìè ìîí³òîðèíãó íåáåçïå÷íèõ åêçîãåííèõ ïðîöåñ³â
ìåòîäèêó ðåã³îíàëüíîãî ïðîãíîçó çñóâîíåáåçïå÷íèõ òåðèòîð³é ï³âäåííîãî óçáåðåææÿ Êðèìó. Äîñë³äæåííÿ ñïðÿ-
ìîâàíî íà àíàë³ç òåðèòîð³é, â ìåæàõ ÿêèõ ïîøèðåí³ çñóâè íåãëèáîêîãî çàëÿãàííÿ ó äåëþâ³àëüíî-åëþâ³àëüíîìó
ïîêðèâ³ ÷åòâåðòèííèõ â³äêëàä³â. Âèñâ³òëåíî àñïåêòè çàñòîñóâàííÿ ñó÷àñíèõ Ã²Ñ ÿê ³íñòðóìåíòó ñòâîðåííÿ
êàðòîãðàô³÷íèõ ìîäåëåé, ðàéîíóâàííÿ òåðèòî𳿠çà ñòóïåíåì çñóâíî¿ íåáåçïåêè, à òàêîæ ³íñòðóìåíòó, ùî äàº
çìîãó îòðèìàòè ê³ëüê³ñíó õàðàêòåðèñòèêó çñóâîíåáåçïå÷íèõ òåðèòîð³é. Íà ïðèêëàä³ òåñòîâî¿ ä³ëÿíêè – ï³âäåí-
íî-çàõ³äíîãî çñóâíîãî ï³äðàéîíó, çà äîïîìîãîþ ìîäóëÿ (³íñòðóìåíòó) SINMAP ïîáóäîâàíî ãåîëîãî-ã³äðîãåî-
ëîã³÷íó ìîäåëü, ç âèêîðèñòàííÿì ÿêî¿ ìîæíà êëàñèô³êóâàòè òåðèòîð³þ çà ñòóïåíåì ³íäåêñó ¿¿ ñòàá³ëüíîñò³.
Êëþ÷îâ³ ñëîâà: çñóâè ó ïîêðèâíèõ â³äêëàäàõ, çñóâí³ ïðîöåñè, ãåîëîãî-ã³äðîãåîëîã³÷íà ìîäåëü, ìîäóëü SINMAP,
³íäåêñ ñòàá³ëüíîñò³.
77ISSN 1684-2189 ÃÅβÍÔÎÐÌÀÒÈÊÀ, 2015, ¹ 3 (55)
© Ê.ª. Áîéêî, Î.ª. Êîøëÿêîâ
Âðåøò³, îñíîâíîþ âèìîãîþ ñó÷àñíî¿ àäàïòàö³¿ òà
åôåêòèâíîãî âèêîðèñòàííÿ ìåòîäèê ïðîãíîçó
çñóâíîãî ïðîöåñó â ìåæàõ ÏÁÊ º âðàõóâàííÿ ïå-
ðåõîäó òåíäåíö³¿ ïîñèëåíî¿ àêòèâ³çàö³¿ â³ä âåëè-
êèõ çñóâíèõ ñèñòåì äî çñóâ³â íåãëèáîêîãî çàëÿ-
ãàííÿ, ùî çóìîâëåíî çàêð³ïëåííÿì âåëèêèõ çñóâ³â
òà óñóíåííÿì îñíîâíîãî ôàêòîðà ¿õ àêòèâ³çàö³¿ –
àáðà糿, òà îäíî÷àñíèì ï³äñèëåííÿì òåõíîãåííîãî
íàâàíòàæåííÿ íà ñõèëàõ.
Ðîáîòè ç âèâ÷åííÿ, âèÿâëåííÿ òà îö³íþâàííÿ
ñõèëüíîñò³ äîñë³äæóâàíî¿ òåðèòî𳿠äî ðîçâèòêó
çñóâíèõ ïðîöåñ³â ³ç ïîäàëüøîþ îö³íêîþ ðèçèêó
ïîòðåáóº ñòâîðåííÿ òà îá´ðóíòóâàííÿ ñó÷àñíî¿,
àäàïòîâàíî¿ äî íîâèõ îá’ºêò³â äîñë³äæåííÿ (çñóâ³â
íåãëèáîêîãî çàëÿãàííÿ), êîìïëåêñíî¿, äîñòóïíî¿
äëÿ êîðèñòóâàííÿ îñíîâè ðåã³îíàëüíîãî ïðîãíîçó
çñóâîíåáåçïå÷íèõ òåðèòîð³é. ³äïîâ³äíî äî ñôîð-
ìîâàíèõ íà ñüîãîäí³ âèìîã ðàö³îíàëüíîãî ãîñïî-
äàðñüêîãî îñâîºííÿ òåðèòîð³é ÏÁÊ âèçíà÷åíî îñ-
íîâíèé íàïðÿì äîñë³äæåííÿ.
Ìåòîþ äîñë³äæåííÿ º ñòâîðåííÿ òà îá´ðóíòó-
âàííÿ àëãîðèòìó ðåã³îíàëüíîãî ê³ëüê³ñíîãî êîìï-
ëåêñíîãî ïðîãíîçó ðîçâèòêó çñóâ³â íåãëèáîêîãî
çàëÿãàííÿ íà ï³äñòàâ³ çàëó÷åíî¿ ³íôîðìàö³¿ ïîïå-
ðåäí³õ äîñë³äæåíü òà âèêîðèñòàííÿ ñó÷àñíèõ
³íñòðóìåíò³â àíàë³çó ïðîñòîðîâî¿ òà àòðèáóòèâíî¿
³íôîðìàö³¿ – òÑ.
Ïîñòàíîâêà çàâäàííÿ. Îá’ºêò äîñë³äæåííÿ –
ïðèïîâåðõíåâ³ çñóâè òà òåðèòî𳿠ÏÁÊ, ÿê³
ñõèëüí³ äî ¿õ ðîçâèòêó. Çñóâè íåãëèáîêîãî çàëÿ-
ãàííÿ íå ïîâ’ÿçàí³ ç òåêòîí³÷íèìè ïîðóøåííÿìè
òà ³íøèìè ðåã³îíàëüíèìè ôàêòîðàìè, ùî ïðèçâî-
äÿòü äî íåçâîðîòíèõ ³ êàòàñòðîô³÷íèõ çì³í ãåîëî-
ã³÷íîãî ñåðåäîâèùà.  ìåæàõ öüîãî òèïó, ÿê ïðà-
âèëî, ðîçãëÿäàþòü çñóâè âèñîêèõ ïîðÿäê³â – òàê³,
ùî óòâîðþþòüñÿ â êðàéîâèõ ÷è áîðòîâèõ ÷àñòè-
íàõ âåëèêèõ çñóâíèõ ñèñòåì, àáî ïðîñò³ çà áóäî-
âîþ ìîíîãåíí³ çñóâè. Ïîâåðõí³ êîâçàííÿ íåãëè-
áîêèõ çñóâ³â çíàõîäÿòüñÿ íà ãëèáèí³ áëèçüêî
10 ì – ó çîí³ çì³ííîãî âîäîíàñè÷åííÿ, òîìó âîíè
÷³òêî ðåàãóþòü íà ñåçîíí³ çì³íè ðåæèìó âîëî-
ãîñò³. Òàê, âèÿâëåíî ë³í³éíèé çâ’ÿçîê ì³æ îïàäà-
ìè òà ³íòåíñèâí³ñòþ çðóøåíü çñóâó ó ñõ³äí³é ÷àñ-
òèí³ Öåíòðàëüíî¿ Àëóïê³íñüêî¿ çñóâíî¿ ñèñòåìè.
Éìîâ³ðí³ñòü óòâîðåííÿ ÷è àêòèâ³çàö³¿ çñóâ³â íå-
ãëèáîêîãî çàëÿãàííÿ âèçíà÷àºòüñÿ îêðåìèì àáî
êîìïëåêñíèì âïëèâîì âèçíà÷åíèõ ôàêòîð³â ó âè-
ãëÿä³ òåõíîãåííîãî íàâàíòàæåííÿ – ï³äð³çêè, ïå-
ðåâàíòàæåííÿ òà ïåðåçâîëîæåííÿ çñóâîíåáåçïå÷-
íèõ ñõèë³â, ìåòåîðîëîã³÷íèõ òà ã³äðîãåîëîã³÷íèõ
óìîâ, ùî âèçíà÷àþòü ì³öí³ñòü ³ îáâîäíåííÿ
´ðóíò³â ó çîí³ àåðàö³¿. Îäíàê ç ìåòîþ ïðîãíîçíî¿
îö³íêè çñóâîíåáåçïå÷íèõ ñõèë³â ó ìåæàõ ã³ðñüêî-
ãî ðåã³îíó ñë³ä óðàõîâóâàòè ³ ò³ ôàêòîðè, ùî âè-
çíà÷àþòü çàãàëüíó ïðèðîäíó îáñòàíîâêó òåðèòîð³¿
(ôàêòîðè-óìîâè) [4]. Ñåðåä íèõ – îñîáëèâîñò³
ë³òîëî㳿 òà ñòðàòèãðàô³¿, òåêòîí³÷íà ðîçäðîá-
ëåí³ñòü òàâð³éñüêîãî ôë³øó, êðóò³ñòü ñõèë³â, ³ñòî-
ð³ÿ ðîçâèòêó ðåëüºôó (íàÿâí³ñòü äàâíüî¿ åðîç³é-
íî¿ ìåðåæ³). Îö³íêà âàãè âïëèâó êîæíîãî ç ôàê-
òîð³â íà çñóâíèé ïðîöåñ çà ìåòîäèêîþ ñòàòèñòè÷-
íîãî ìîäåëþâàííÿ (ìåòîä ãåîäèíàì³÷íîãî
ïîòåíö³àëó, ÂÑÅòÍÃÅÎ), ïîòðåáóº ùîð³÷íèõ
â³çóàëüíèõ îáñòåæåíü, ÿê³, ÿê çàçíà÷åíî âèùå,
ñüîãîäí³ íå ïðîâîäÿòü.
Ïðîòå áåçïîñåðåäí³ì â³äîáðàæåííÿì îäíî÷àñ-
íîãî ïðîÿâó åêçîãåííèõ ³ ðåã³îíàëüíèõ åíäîãåí-
íèõ ïðîöåñ³â º ðåëüºô òà éîãî ïàðàìåòðè. Òàêèì
÷èíîì, çñóâè íåãëèáîêîãî çàëÿãàííÿ ìîæíà ðîç-
ãëÿäàòè ÿê ðåçóëüòàò ïîðóøåííÿ ð³âíîâàãè óòðè-
ìóâàëüíèõ òà çñóâíèõ ñèë íà ñõèë³, ÿêå â³äáó-
âàºòüñÿ âíàñë³äîê çì³í ãåîìåòðè÷íèõ ïàðàìåòð³â
ñàìîãî ñõèëó òà âëàñòèâîñòåé âì³ñíèõ ïîð³ä.
 ³íæåíåðíî-ãåîëîã³÷í³é ïðàêòèö³ ñòóï³íü òàêîãî
ïîðóøåííÿ ïðèéíÿòî â³äîáðàæàòè ÷åðåç êîå-
ô³ö³ºíò ñò³éêîñò³ ñõèëó. Îö³íêà ñåðåäíüîãî (ïðè-
ðîäíîãî), âëàñòèâîãî äëÿ äîñë³äæóâàíîãî ðåã³îíó
ïîêàçíèêà ñò³éêîñò³ çñóâîíåáåçïå÷íèõ ñõèë³â òà
éîãî çì³í (íàïðèêëàä, äîâãîòðèâàëîãî çìåíøåí-
íÿ, ùî õàðàêòåðèçóº ñòàä³þ çì³ùåííÿ ìàñèâ³â
´ðóíòó), äຠçìîãó âèêîíóâàòè ³íòåãðàëüíèé àíàë³ç
óñ³õ ìîæëèâèõ ôàêòîð³â çñóâîóòâîðåííÿ.
Ìåòîä ïðîãíîçóâàííÿ çñóâíèõ ïðîöåñ³â ó
ìåæàõ ÏÁÊ íà îñíîâ³ àíàë³çó çì³í ñò³éêîñò³ ñõè-
ëó â ÷àñ³ óïåðøå çàïðîïîíóâàëè ³ çàñòîñóâàëè
Î.Ï. ªìºëüÿíîâà [1] òà Ì.Â. Êîëîìåíñüêèé ó
1956 ð., íàäàë³ â³í áóâ àäàïòîâàíèé òà âò³ëåíèé ó
ðîçðàõóíêè ñï³âðîá³òíèêàìè Êðèìñüêî¿ çñóâíî¿
ñòàíö³¿. Íà äóìêó â÷åíèõ, ïîáóäîâà òà àíàë³ç
ãðàô³ê³â çì³í êîåô³ö³ºíòà ñò³éêîñò³ ñõèëó ó ÷àñ³
ðàçîì ³ç îö³íêîþ îñíîâíèõ ÷èííèê³â, ùî ïðèçâî-
äÿòü äî öèõ çì³í, º îñíîâîþ âäàëîãî ïðîãíîçó
çñóâ³â. Ñóòòºâèì êðîêîì ó íàïðÿì³ ðåã³îíàëüíî¿
êëàñèô³êàö³¿ òåðèòî𳿠ÏÁÊ çà ñòóïåíåì ³íæåíåð-
íî-ãåîëîã³÷íîãî ðèçèêó íà îñíîâ³ âèêîðèñòàííÿ
êîåô³ö³ºíòà ñò³éêîñò³ ñõèëó ñòàëè äîñë³äæåííÿ
Ã.Ñ. Çîëîòàðüîâà. Â÷åíèé âèêîíàâ ðàéîíóâàííÿ
îêðåìèõ òåðèòîð³é ÏÁÊ çà ñòóïåíåì ñò³éêîñò³,
âèêîðèñòàâøè ³ñòîðèêî-ãåîëîã³÷íèé ìåòîä, çã³äíî
ç ÿêèì êîæåí ãåíåòè÷íèé òèï ñõèëó (çàëåæíî â³ä
ïîøèðåííÿ íà íüîìó ïåâíîãî ãåíåòè÷íîãî òèïó
ïîð³ä) â³äçíà÷àºòüñÿ âëàñíèì (ó ïðèðîäíèõ óìî-
âàõ) êîåô³ö³ºíòîì ñò³éêîñò³ [3]. Öåé ìåòîä äóæå
âäàëî âèêîðèñòîâóâàëè ó ïðàêòè÷íèõ çàâäàííÿõ
³íæåíåðíî¿ ãåîëî㳿, îäíàê ëèøå íà ëîêàëüíîìó
ð³âí³ – â ìåæàõ êîíêðåòíèõ çñóâíèõ ñèñòåì.
Ìåòîäèêà. Íà ñó÷àñíîìó åòàï³ ðîçâèòêó ãåîëî-
ã³÷íî¿ íàóêè, ùî õàðàêòåðèçóºòüñÿ ñòð³ìêèì ðîç-
âèòêîì òÑ, òÑ-îð³ºíòîâàíîãî ïðîãðàìíîãî çà-
áåçïå÷åííÿ òà ³íòåëåêòóàëüíèõ áàç äàíèõ, íàáóëè
àêòóàëüíîñò³ òà ïðàêòè÷íèõ àñïåêò³â çàñòîñóâàííÿ
ìåòîäè ðåã³îíàëüíîãî êîìïëåêñíîãî ïðîãíîçóâàí-
íÿ çñóâíî¿ íåáåçïåêè. Äîñâ³ä âèêîðèñòàííÿ îñ-
òàíí³õ íàâåäåíèé â ðîáîòàõ [5–9, 13]. Îñíîâíîþ
ïåðåâàãîþ çàñòîñóâàííÿ Ã²Ñ ó âèð³øåíí³ çàâäàíü
ðåã³îíàëüíîãî ïðîãíîçó º ìîæëèâ³ñòü âèêîðèñòàí-
78 ISSN 1684-2189 GEOINFORMATIKA, 2015, ¹ 3 (55)
© Ê.ª. Áîéêî, Î.ª. Êîøëÿêîâ
íÿ öèôðîâî¿ ìîäåë³ ðåëüºôó âèñîêî¿ ðîçä³ëüíî¿
çäàòíîñò³ (äî 30 ì) ÿê ³íôîðìàö³éíî¿ òà êàðòîãðà-
ô³÷íî¿ îñíîâè ïîäàëüøèõ ðîçðàõóíê³â [12]. Âèñî-
êèé ð³âåíü ðîçâèòêó Ã²Ñ äຠçìîãó çàñòîñîâóâàòè
ñïåö³àëüí³ ïðîãðàìí³ ³íñòðóìåíòè (óòèë³òè) ç ìå-
òîþ çä³éñíåííÿ êîíêðåòíèõ ðîçðàõóíê³â ³ ñòâîðåí-
íÿ íàáîðó êëàñèô³êàö³éíèõ êàðò.
Âñå á³ëüøîãî âèçíàííÿ â ãàëóç³ ðåã³îíàëüíî-
ãî ïðîãíîçó ðîçâèòêó çñóâ³â íàáóâàþòü ìåòîäè
ãåîëîãî-ã³äðîãåîëîã³÷íîãî ìîäåëþâàííÿ çàñîáà-
ìè òÑ. Íà öåé ÷àñ ðîçðîáëåíî òà âïðîâàäæåíî
íà ïðàêòèö³ ðîçðàõóíêîâ³ ìîäóë³, çà äîïîìîãîþ
ÿêèõ ìîæíà îö³íèòè ñò³éê³ñòü ãåîëîã³÷íîãî ñåðå-
äîâèùà íà ðåã³îíàëüíîìó ð³âí³. Êîæåí ç òàêèõ
ìîäóë³â ïðàöþº íà áàç³ ïðîãðàì ArcView, ArcGis
³ ïîòðåáóº çàëó÷åííÿ áàçè äàíèõ, ùî â³äïîâ³äàº
êîíêðåòíèì ðîçðàõóíêîâèì êðèòåð³ÿì. Ìîäóëü
(àáî ìåòîä) SMORPH (S. Shaws, D. Jonson, 1995 ð.)
ÿê êðèòåð³é ðîçðàõóíêó çñóâíî¿ íåáåçïåêè âèêî-
ðèñòîâóº ìîðôîìåòðè÷í³ ïàðàìåòðè – êðóò³ñòü,
êðèâèçíó òà åêñïîçèö³þ ñõèëó, à òàêîæ ïàðàìåò-
ðè, ùî õàðàêòåðèçóþòü ãåîëîã³÷í³ òà ã³äðîãåî-
ëîã³÷í³ óìîâè (ô³çèêî-ìåõàí³÷í³ âëàñòèâîñò³
ïîð³ä, âîëîã³ñòü òîùî) ñåðåäîâèùà [9]. Ïîïóëÿð-
íèì º òàêîæ àëãîðèòì ðîçðàõóíêó SHALSTAB
[11], çàïðîïîíîâàíèé D.R. Montgomery òà
W.E. Dietrich ó 1995 ð. Ìåòîä ðîçðîáëåíèé ó Âà-
øèíãòîíñüêîìó óí³âåðñèòåò³ ãåîëîã³÷íèõ íàóê ÿê
³íñòðóìåíò îö³íêè çñóâíî¿ íåáåçïåêè â ìåæàõ ðå-
ã³îí³â ïîøèðåííÿ çñóâ³â, ùî óòâîðþþòüñÿ â ìà-
ëîïîòóæíîìó ÷îõë³ ð³çíîãî ñòóïåíÿ îáâîäíåííÿ
îñàäîâèõ ïîð³ä, ÿê³ çàëÿãàþòü íà êîð³ííèõ ïîðî-
äàõ. Ìåòîä SINMAP (Stability Index Mapping –
ìåòîä êàðòîãðàôóâàííÿ çà ³íäåêñîì ñòàá³ëüíîñò³)
ðîçðîáëåíèé ñï³âðîá³òíèêàìè Óí³âåðñèòåòó øòà-
òó Þòà çà ï³äòðèìêè êàíàäñüêîãî óðÿäó. Çà öèì
ìåòîäîì ñò³éê³ñòü ñõèëó ðîçðàõîâóþòü íà ï³äñòàâ³
çàñòîñóâàííÿ òåî𳿠ãðàíè÷íî¿ ð³âíîâàãè çà ñõå-
ìîþ íåîáìåæåíîãî óêîñó ³ º ïðèéíÿòíèì äëÿ
ðîçðàõóíêó ñò³éêîñò³ ñõèë³â, ñõèëüíèõ äî ðîç-
âèòêó çñóâ³â íåãëèáîêîãî çàëÿãàííÿ (ÿê³ çà ìåõà-
í³çìîì çì³ùåííÿ íàëåæàòü ïåðåâàæíî äî çñóâ-
íèõ ïðîöåñ³â) [10]. Ó ñòàí³ ãðàíè÷íî¿ ð³âíîâàãè
êëàñè÷íèé âèãëÿä ð³âíÿííÿ ðîçðàõóíêó êîåô³ö³-
ºíòà ñò³éêîñò³ òàêèé:
утрим
ст
зсув
cos tg ,
sin
М P clK
М P
α ϕ +
= =
α
(1)
äå Kñò – êîåô³ö³ºíò ñò³éêîñò³ ñõèëó; P – âàãà áëî-
êà ´ðóíòó; α – êóò íàõèëó ïëîùèíè êîâçàííÿ
(êðóò³ñòü ñõèëó); ϕ – êóò âíóòð³øíüîãî òåðòÿ; c –
âåëè÷èíà ç÷åïëåííÿ ´ðóíòó; l – äîâæèíà ïîâåðõí³
êîâçàííÿ ðîçðàõóíêîâîãî áëîêà.
Ôîðìóëà ðîçðàõóíêó çà ìåòîäîì SINMAP º
ìîäèô³êàö³ºþ ôîðìóëè (1), â ÿê³é âðàõîâàíî
âïëèâ ã³äðîäèíàì³÷íîãî òà ã³äðîñòàòè÷íîãî òèñêó
íà ñòðèìóâàëüí³ ñèëè [10]:
2
s w w w
st
cos ( ) ( ) tg
,
sin cos
C g D D g D
F
D g
+ α ρ − + ρ − ρ ϕ =
ρ α α
äå Fst – êîåô³ö³ºíò ñò³éêîñò³ ñõèëó; ρ – ù³ëüí³ñòü
´ðóíòó; ρw – ãóñòèíà âîäè; D – âèäèìà ïîòóæí³ñòü
çñóâíèõ ïîð³ä; Dw – âèäèìà ïîòóæí³ñòü âîäîíîñ-
íîãî ãîðèçîíòó; CS – âåëè÷èíà ç÷åïëåííÿ ´ðóíòó.
óäðîãåîëîã³÷íà ÷àñòèíà ðîçðàõóíêó ïîëÿãຠó
âèçíà÷åíí³ â³äíîñíî¿ âîëîãîñò³ ´ðóíòó ÷åðåç îñ-
íîâí³ ñêëàäîâ³ ñòîêó ï³äçåìíèõ âîä. Òàê, â³äíîñ-
íó âîëîã³ñòü ´ðóíòó W (âðàõîâóþ÷è, ùî W ≤ 1)
ðîçðàõîâóþòü çà ôîðìóëîþ
min , 1 ,
sin
R aW
T
= α
äå R – êîåô³ö³ºíò åôåêòèâíîãî æèâëåííÿ ï³äçåì-
íèõ âîä íà îäèíèöþ ïëîù³; T – êîåô³ö³ºíò âîäî-
ïðîâ³äíîñò³; a – ïèòîìà ïëîùà âîäîçáîðó.
Ìåòîä àïðîáîâàíèé íà ïðèêëàä³ ÷àñòèíè
ÏÁÊ – ï³âäåííî-çàõ³äíîãî çñóâíîãî ï³äðàéîíó
(â³äïîâ³äíî äî ñõåìè ³íæåíåðíî-ãåîëîã³÷íîãî
ðàéîíóâàííÿ). Òåðèòîð³ÿ ï³äðàéîíó îáìåæåíà ³ç
çàõîäó ìèñîì Àéÿ, ç³ ñõîäó – ãîðàìè Êàñòåëü,
Óðàãà ³ ×àìíè-Áóðóí, ç ï³âíî÷³ – ï³äîøâîþ õðåá-
òà ßéëè, ç ï³âäíÿ – ñó÷àñíîþ áåðåãîâîþ ë³í³ºþ
×îðíîãî ìîðÿ. Éîãî íàéá³ëüøà øèðèíà çì³íþºòü-
ñÿ â³ä 5–6 êì íà ñõîä³ äî 0,5 êì íà çàõîä³. Ïðî-
òÿæí³ñòü áåðåãîâî¿ ñìóãè 87 êì. Òóò íà ïëîù³
300 êì2 íàë³÷óþòü áëèçüêî 600 çñóâ³â, á³ëüøà ÷àñ-
òèíà ÿêèõ íàëåæèòü äî çñóâ³â åðîç³éíîãî òà òåõ-
íîãåííîãî ïîõîäæåííÿ. Äîñë³äæóâàíà òåðèòîð³ÿ
õàðàêòåðèçóºòüñÿ íàéá³ëüøèì ó Êðèìó êîåô³ö³ºí-
òîì ïëîùèííî¿ óðàæåíîñò³ çñóâàìè – áëèçüêî 9 %.
Çñóâè ï³äðàéîíó ïðåäñòàâëåí³ ñêëàäíèìè çñóâà-
ìè, ùî ñêëàäàþòüñÿ ç äåê³ëüêîõ çñóâíèõ ð³âí³â ³
ìàþòü á³ëüøå îäí³º¿ ïîâåðõí³ êîâçàííÿ, à òàêîæ
çñóâàìè íåãëèáîêîãî çàëÿãàííÿ, ùî ôîðìóþòüñÿ
ó äåëþâ³àëüíî-åëþâ³àëüíèõ â³äêëàäàõ ôë³øîâî¿ òà,
÷àñòêîâî, êàðáîíàòíî¿ ôîðìàö³é.
²íæåíåðíî-ãåîëîã³÷í³ óìîâè òåðèòî𳿠âèçíà-
÷àþòüñÿ íàÿâí³ñòþ ïåâíîãî êîìïëåêñó ïîð³ä
ð³çíèõ ãåîëîãî-ãåíåòè÷íèõ òèï³â. Çñóâè ï³âäåí-
íî-çàõ³äíîãî óçáåðåææÿ ôîðìóþòüñÿ ó â³äêëàäàõ
ï³çíüîïë³îöåíîâîãî–÷åòâåðòèííîãî â³êó, ùî çà-
ëÿãàþòü íà êîð³ííèõ ïîðîäàõ – ôîðìàö³ÿõ
òàâð³éñüêîãî ôë³øó. Ïîñòîðîãåííèé êîìïëåêñ
ïðåäñòàâëåíèé òàêèìè â³äêëàäàìè: ïðîëþâ³àëü-
íî-çñóâíèìè ìàñàíäð³âñüêî¿ ñâ³òè, àëþâ³àëüíèìè,
çñóâíèìè, äåëþâ³àëüíèìè òà åëþâ³àëüíèìè. Ñå-
ðåäîâèùåì ïîøèðåííÿ òà óòâîðåííÿ çñóâ³â íå-
ãëèáîêîãî çàêëàäàííÿ º åëþâ³àëüíèé ãåîëîãî-ãå-
íåòè÷íèé êîìïëåêñ – êîðà âèâ³òðþâàííÿ
äî÷åòâåðòèííèõ ïîð³ä. Ñóãëèíèñòèé òà ãëèíèñ-
òèé åëþâ³é ìຠâëàñòèâ³ñòü ïåðåõîäèòè ó òåêó-
÷åïëàñòè÷íèé òà ïëàñòè÷íèé ñòàí ³ ñïîâçàòè çà
çâîëîæåííÿ ñõèë³â, ùî õàðàêòåðèçóþòüñÿ êðóò³ñ-
òþ ïîíàä 20°.
79ISSN 1684-2189 ÃÅβÍÔÎÐÌÀÒÈÊÀ, 2015, ¹ 3 (55)
© Ê.ª. Áîéêî, Î.ª. Êîøëÿêîâ
ßê âõ³äí³ äàí³, íåîáõ³äí³ äëÿ êîðåêòíî¿ ðîáî-
òè ìîäóëÿ SINMAP, áóëè âèêîðèñòàí³ ïîïåðåäíüî
ï³äãîòîâëåí³ â ïðîãðàì³ ArcView GRID-ïîâåðõí³,
ùî õàðàêòåðèçóþòü ïðîñòîðîâèé ðîçïîä³ë ïàðà-
ìåòð³â òà º òåìàòè÷íèìè øàðàìè (Themes) ðîáî-
÷îãî íàáîðó ïðîãðàìè:
- öèôðîâà ìîäåëü ðåëüºôó (ÖÌÐ, àáî DEM –
àíãë.), ïîáóäîâàíà íà îñíîâ³ êîñì³÷íèõ çí³ìê³â
30-ìåòðîâî¿ ðîçä³ëüíî¿ çäàòíîñò³;
- òåìàòè÷íèé òî÷êîâèé øàð – â³äîáðàæóº ì³ñöÿ
³ñíóþ÷èõ ³ âèÿâëåíèõ íà äîñë³äæóâàí³é òåðè-
òî𳿠çñóâ³â;
- øàð ðàéîíóâàííÿ òåðèòîð³¿, ÿêèé â³äîáðàæóº
ä³ëÿíêè (àáî ðàéîíè êàë³áðóâàííÿ), ùî õàðàê-
òåðèçóþòüñÿ ïåâíèì ä³àïàçîíîì çíà÷åíü
ô³çèêî-ìåõàí³÷íèõ (C ³ ϕ) òà ã³äðîãåîëîã³÷-
íèõ (R/T) ïàðàìåòð³â ãåîëîã³÷íîãî ñåðåäîâè-
ùà.
Ïîä³ë òåðèòî𳿠íà ðîçðàõóíêîâ³ ä³ëÿíêè âè-
êîíàíî â³äïîâ³äíî äî çàãàëüíîïðèéíÿòî¿ ñõåìè
³íæåíåðíî-ãåîëîã³÷íîãî ðàéîíóâàííÿ òåðèòîð³¿
(Ã.Ä. Íåêëþäîâ, Í.Ï. Ñòðî÷àê, 1976 ð.).
Ïðîöåñ îá÷èñëåííÿ çà äîïîìîãîþ ìîäóëÿ
SINMAP òàêèé. Ñïî÷àòêó íà îñíîâ³ öèôðîâî¿ ìî-
äåë³ ðåëüºôó áóëà ïîáóäîâàíà êàðòà ðîçïîä³ëó
³íäåêñó âîëîãîñò³ (ðèñ. 1). Öÿ ïðîöåäóðà ïîä³áíà
äî ã³äðîëîã³÷íîãî àíàë³çó, ùî âèêîíóºòüñÿ â ñåðå-
äîâèù³ ïðîãðàìè ArcMap, ³ ïåðåäáà÷ຠíàäàííÿ
êîæíîìó ï³êñåëó çíà÷åíü íàïðÿìêó òà àêóìóëÿö³¿
ïîòîêó ç ìåòîþ îêîíòóðåííÿ ã³äðîëîã³÷íèõ áà-
ñåéí³â. Äàë³, íà ï³äñòàâ³ çàëó÷åííÿ äàíèõ ç àòðèáó-
òèâíî¿ òàáëèö³ øàðó ðàéîíóâàííÿ òåðèòî𳿠çà
³íæåíåðíî-ãåîëîã³÷íîþ ïðèíàëåæí³ñòþ îêðåìèõ
ä³ëÿíîê ó ïîºäíàíí³ ç ðîçðàõîâàíèìè äàíèìè ùîäî
ðîçïîä³ëó ³íäåêñó çâîëîæåííÿ, áóëà ïîáóäîâàíà
êàðòà ðîçïîä³ëó ³íäåêñó ñòàá³ëüíîñò³ (ðèñ. 2).
Ñë³ä çàçíà÷èòè, ùî ³íäåêñ ñòàá³ëüíîñò³ íàáó-
âຠïîäâ³éíîãî çíà÷åííÿ, ÿêå â³äïîâ³äຠãðàíè÷-
íèì ìåæàì ñòàíó ñõèëó – ñò³éêîìó, ùî ôîðìóºòü-
ñÿ âíàñë³äîê ñïðèÿòëèâî¿ êîìá³íàö³¿ ôàêòîð³â (ïðè
R → min òà Ñ, ϕ → max), ³ íåñò³éêîìó âíàñë³äîê
óòâîðåííÿ âêðàé íåñïðèÿòëèâèõ óìîâ.
Îòðèìàíà â ðåçóëüòàò³ çàñòîñóâàííÿ ìåòîäó
êàðòîãðàôóâàííÿ çà ³íäåêñîì ñòàá³ëüíîñò³ ìîäåëü
Ðèñ.1. Êàðòà-ñõåìà ðîçïîä³ëó ³íäåêñó âîëîãîñò³, îòðèìàíà çà äîïîìîãîþ ìîäóëÿ SINMAP
Ðèñ. 2. Êàðòà-ñõåìà ðîçïîä³ëó ³íäåêñó ñòàá³ëüíîñò³, îòðèìàíà çà äîïîìîãîþ ìîäóëÿ SINMAP
80 ISSN 1684-2189 GEOINFORMATIKA, 2015, ¹ 3 (55)
© Ê.ª. Áîéêî, Î.ª. Êîøëÿêîâ
º ïðèíöèïîâîþ ñõåìîþ ðàéîíóâàííÿ äîñë³äæóâà-
íî¿ òåðèòî𳿠çà ñòóïåíåì çñóâíî¿ íåáåçïåêè ç ïî-
çèö³¿ äîñë³äæåííÿ çñóâ³â ó ïîêðèâíèõ â³äêëàäàõ.
Ñòàòèñòè÷íèé àíàë³ç ðåçóëüòàò³â ðîçðàõóíêó çà-
ñâ³ä÷óº, ùî 20 % òåðèòî𳿠õàðàêòåðèçóþòüñÿ íå-
ñïðèÿòëèâèì ä³àïàçîíîì çíà÷åíü êîåô³ö³ºíòà
ñò³éêîñò³ (â³ä 1 äî 1,25), áëèçüêî 25 % ïîïåðåäíüî
âèÿâëåíèõ ³ çàêàðòîãðàôîâàíèõ çñóâ³â åðîç³éíîãî
ãåíåçèñó óòâîðþþòüñÿ íà íåñò³éêèõ ñõèëàõ. Àíàë³ç
êîìá³íàö³¿ ïàðàìåòð³â ó ÷àñ³, íàïðèêëàä, ïî ñåçî-
íàõ, ùî â³äçíà÷àþòüñÿ ð³çíîþ ê³ëüê³ñòþ àòìî-
ñôåðíèõ îïàä³â, äຠçìîãó âèêîíóâàòè êîðîòêî÷à-
ñîâèé ðåã³îíàëüíèé ïðîãíîç àêòèâ³çàö³¿ òàêèõ
çñóâ³â.
Âèñíîâêè. Ìåòîä êàðòîãðàôóâàííÿ çà ³íäåê-
ñîì ñòàá³ëüíîñò³ (ìîäóëü SINMAP) º ³íñòðóìåí-
òîì äåòåðì³íîâàíî¿ îö³íêè çñóâîíåáåçïå÷íèõ òå-
ðèòîð³é. Ðîçðîáëåíèé çàêîðäîííèìè ôàõ³âöÿìè ç
ìåòîþ îö³íêè çñóâíî¿ íåáåçïåêè â ã³ðñüêèõ ðåã³î-
íàõ, äå ïîøèðåí³ çñóâè ó äåëþâ³àëüíî-åëþâ³àëü-
íîìó ïîêðèâ³, öåé ìåòîä óïåðøå çàñòîñîâàíèé â
ìåæàõ ϳâäåííîãî óçáåðåææÿ Êðèìó ç ìåòîþ ïðî-
ãíîçóâàííÿ çñóâ³â íåãëèáîêîãî çàëÿãàííÿ. Êàð-
òîãðàô³÷íà ìîäåëü, ÿêó îòðèìàíî â ðåçóëüòàò³ äî-
ñë³äæåíü, º îñíîâîþ ðåã³îíàëüíîãî ðàéîíóâàííÿ
òåðèòî𳿠çà ñòóïåíåì çñóâíî¿ íåáåçïåêè. Áëèçüêî
25 % ïîïåðåäíüî âèÿâëåíèõ, îáñòåæåíèõ çàêàðòî-
âàíèõ çñóâ³â çíàõîäÿòüñÿ â ìåæàõ, âèçíà÷åíèõ çà
äîïîìîãîþ òÑ-³íñòðóìåíòó çñóâîíåáåçïå÷íèõ òå-
ðèòîð³é. Ç ìåòîþ îö³íêè ðèçèêó â ìåæàõ äîñë³-
äæóâàíî¿ òåðèòî𳿠ñë³ä ðîçðàõóâàòè ³íäåêñ ñòà-
á³ëüíîñò³, âèêîðèñòîâóþ÷è ÿê ðîçðàõóíêîâ³
ä³ëÿíêè òåðèòî𳿠òèï³çàö³¿ çà òåõíîãåííèì íàâàí-
òàæåííÿì.
1. Åìåëüÿíîâà Å.Ï. Îñíîâíûå çàêîíîìåðíîñòè îïîëçíå-
âûõ ïðîöåññîâ / Å.Ï. Åìåëüÿíîâà. – Ì.: Íåäðà,
1972. – 308 ñ.
2. Åðûø È.Ô. Îïîëçíè Êðûìà. – ×.1. Èñòîðèÿ îòå÷å-
ñòâåííîãî îïîëçíåâåäåíèÿ / È.Ô. Åðûø, Â.Í. Ñàëî-
ìàòèí. – Ñèìôåðîïîëü: Àïîñòðîô, 1999. – 247 ñ.
3. Çîëîòàð¸â Ã.Ñ. Èíæåíåðíàÿ ãåîäèíàìèêà / Ã.Ñ. Çîëî-
òàð¸â. – Ì.: Èçä-âî ÌÃÓ, 1983. – 328 ñ.
4. Ðóäüêî Ã.È. Îïîëçíè è äðóãèå ãåîäèíàìè÷åñêèå ïðî-
öåññû ãîðíîñêëàä÷àòûõ îáëàñòåé Óêðàèíû (Êðûì,
Êàðïàòû) / Ã.È. Ðóäüêî, È.Ô. Åðûø. – Ê.: Çàäðóãà,
2006.– 624 c.
5. Ôîìåíêî È.Ê. Ìåòîäîëîãèÿ îöåíêè è ïðîãíîçà îïîëç-
íåâîé îïàñíîñòè: äèñ. ... ä-ðà ãåîë.-ìèíåðàë. íàóê. –
Ì., 2014. – 318 ñ.
6. Dhaka A.S. Landslide Hazard Mapping and its Evaluation
Using GIs: An Investigation of Sampling Schemes for a
Grid-Cell Based Quantitative Method / A.S. Dhaka,
T. Amada, M. Aniya // Photogrammetric Engineering &
Remote Sensing. – 2000. – V. 66. – P. 981–989.
7. GIS techniques and statistical models in evaluating
landslide hazard / [A. Carrara, M. Cardinali, R. Detti] //
Earth Surf. Processes and Landforms. – 1991. – V. 16. –
P. 427–445.
8. Goetz J.N. Integrating physical and empirical landslide
susceptibility models using generalized additive models /
J.N. Goetz, R.H. Guthrie, A. Brenning // Geomorphology. –
2011. – V. 129. – P. 376–386.
9. Landslide hazard evaluation: a review of current techniques
and their application in a multi-scale study, Central Italy /
F.Guzzetti, A. Carrara, M. Cardinali, P. Reichenbach //
Geomorphology. – 1999. – V. 31. – P. 181–216.
10. Naqa A.E. Application of SINMAP Terrain Stability Model
Along Amman-Jerash-Irbid Highway, North Jordan /
A.E. Naqa, M. Abdelghafoor // EJGE. – 2006. – V. 11. –
P. 2–19.
11. Park D.W. Landslide and debris flow susceptibility zonation
using TRIGRS for the 2011 Seoul landslide event /
D.W. Park, N.V. Nikhil, S.R. Lee // Nat. Hazards Earth
Syst. Sci. – 2013. – V. 13. – P. 2833–2849.
12. Tarolli P. A new method for determination of most likely
landslide initiation points and the evaluation of digital terrain
model scale in terrain stability mapping / P. Tarolli,
D.G. Tarboton // Hydrol. Earth Syst. Sci. – 2006. –
V. 10. – P. 663–677.
13. Virajh Dias A.A. Evaluation of Sensitivity of the WAA and
SINMAP Models (Static) for Landslide Susceptibility Risk
Mapping in Sri Lanka / A.A. Virajh Dias, J.K. Gunathilake //
Landslide Science for a Safer Geoenvironment. – 2014. –
V. 2. – P. 167–173.
Íàä³éøëà äî ðåäàêö³¿ 26.05.2015 ð.
81ISSN 1684-2189 ÃÅβÍÔÎÐÌÀÒÈÊÀ, 2015, ¹ 3 (55)
© Ê.ª. Áîéêî, Î.ª. Êîøëÿêîâ
ÊÎËÈ×ÅÑÒÂÅÍÍÛÉ ÐÅÃÈÎÍÀËÜÍÛÉ ÏÐÎÃÍÎÇ ÎÏÎËÇÍÅÂÎÉ ÎÏÀÑÍÎÑÒÈ
ÑÐÅÄÑÒÂÀÌÈ ÃÈÑ ÍÀ ÏÐÈÌÅÐÅ ÞÆÍÎÃÎ ÁÅÐÅÃÀ ÊÐÛÌÀ
Å.Å. Áîéêî, À.Å. Êîøëÿêîâ
Ó÷åáíî-íàó÷íûé èíñòèòóò “Èíñòèòóò ãåîëîãèè” Êèåâñêîãî íàöèîíàëüíîãî óíèâåðñèòåòà èìåíè Òàðàñà
Øåâ÷åíêî, óë. Âàñèëüêîâñêàÿ, 90, Êèåâ 03022, Óêðàèíà, e-mail: boyko_ekateruna@ukr.net, kosh@univ.kiev.ua
Îïðåäåëåíà è îáîñíîâàíà àêòóàëüíàÿ äëÿ ñîâðåìåííîãî ñîñòîÿíèÿ ñôåðû ìîíèòîðèíãà îïàñíûõ ýêçîãåííûõ
ïðîöåññîâ ìåòîäèêà ðåãèîíàëüíîãî ïðîãíîçà îïîëçíåîïàñíûõ òåððèòîðèé Þæíîãî áåðåãà Êðûìà. Èññëåäîâà-
íèå îðèåíòèðîâàíî íà àíàëèç òåððèòîðèé, â ïðåäåëàõ êîòîðûõ ðàñïðîñòðàíåíû îïîëçíè íåãëóáîêîãî çàëîæåíèÿ
â äåëþâèàëüíî-ýëþâèàëüíîì ñëîå ÷åòâåðòè÷íûõ îòëîæåíèé. Îñâåùåíû àñïåêòû èñïîëüçîâàíèÿ ñîâðåìåííûõ
ÃÈÑ â êà÷åñòâå èíñòðóìåíòà ñîçäàíèÿ êàðòîãðàôè÷åñêèõ ìîäåëåé ðàéîíèðîâàíèÿ òåððèòîðèè ïî ñòåïåíè îïîëç-
íåâîé îïàñíîñòè, à òàêæå èíñòðóìåíòà, êîòîðûé ïîçâîëÿåò ïîëó÷èòü êîëè÷åñòâåííóþ õàðàêòåðèñòèêó îïîëçíå-
îïàñíûõ òåððèòîðèé. Íà ïðèìåðå òåñòîâîãî ó÷àñòêà – þãî-çàïàäíîãî îïîëçíåâîãî ïîäðàéîíà, ñ ïîìîùüþ
èíñòðóìåíòà SINMAP ïîñòðîåíà ãåîëîãî-ãèäðîãåîëîãè÷åñêàÿ ìîäåëü, ÷òî äàåò âîçìîæíîñòü êëàññèôèöèðîâàòü
òåððèòîðèþ ïî ñòåïåíè èíäåêñà ñòàáèëüíîñòè.
Êëþ÷åâûå ñëîâà: îïîëçíè â ïîêðîâíûõ îòëîæåíèÿõ, îïîëçíè ñäâèãà, ãåîëîãî-ãèäðîãåîëîãè÷åñêàÿ ìîäåëü,
SINMAP, èíäåêñ ñòàáèëüíîñòè.
QUANTATIVE REGIONAL LANDSLIDE HAZARD PREDICTION USING GIS
WITHIN SOUTHERN COAST OF CRIMEA
K.Ye. Boiko, O.Ye. Koshliakov
Institute of Geology Taras Shevchenko National University of Kyiv, 90 Vasylkivska Str., Kyiv 03022, Ukraine,
e-mail: boyko_ekateruna@ukr.net, kosh@univ.kiev.ua
Landslides on the southern coast of Crimea have been an object of long-term research and exploration. However, the
existing techniques to identify landslide formation factors and to predict landslides have grown and of date. This is related
to the lack of funding of the monitoring work that provides the database required for landslide predicting, as well as to the
change of the research direction – from grand landslide systems to shallow-lying landslides in deluvial-eluvial deposits.
The purpose of the study is to introduce and substantiate the relevant method of regional prediction of landslide distribution
and activation in surface deposits.
Design/methodology/approach. We propose to analyze landslide hazard areas based on regional predicting method with
GIS means. As the latter, SINMAP tool, or the method of stability index mapping technique, was selected. Using the
slope stability factor as a criterion for determining the landslide hazard and geological-hydrogeological approach to analyze
landslide formation factors, this technique permits to perform quantitative, i.e. deterministic spatial and temporal predicting
of landslide hazard areas. The south-western landslide sub-area was selected as a test site characterized by the highest
percentage of damage by landslide forms and numbering around 600 landslides within it, most of which are specifically
shallow-lying landslides the activation or formation of which is caused by joint or separate effect of man-caused load
(in the form of slope undercutting, overload or overwatering), erosion and weather conditions (in the form of excessive
precipitation).
Findings. As a result of the study and calculations a map model has been created constituting the basis for regional zoning
of the area according to the landslide hazard degree. The stability index is a probabilistic characteristic of the stability
factor, therefore its variation range is from 0 to 1. The sites with the stability index of <1 are characterized as prone to
landslides. Around 25 % of the preliminarily identified, examined and mapped landslides are within the landslide hazard
areas detected using the GIS tool.
Practical value/implications. The obtained results are significant and necessary in economic planning and efficient land use
within the territories of the south-western coast. The strongest predictive performance is achieved by the SINMAP using
terrain attributes in combination with land use data.
Keywords: shallow landslides, translational landslides, geological and hydrogeological model, SINMAP, stability index.
References:
1. Emel’yanova E.P. Osnovnye zakonomernosti opolznevykh protsessov [Basic laws of landslide processes]. Moscow, Nedra, 1972,
308 p.
2. Erysh I.F., Salomatin V.N. Opolzni Kryma. - Ch. 1. Istoriya otechestvennogo opolznevedeniya [Crimean landslides. - P.1. The
history of national landslide science]. Simferopol, Apostrof, 1999, 247 p.
3. Zolotarev G.S. Inzhenernaya geodinamika [Engineering Geodynamics]. Moscow, MGU, 1983, 328 p.
4. Rud’ko G.I., Erysh I.F. Opolzni i drugie geodinamicheskie protsessy gornoskladchatykh oblastey Ukrainy (Krym, Karpaty)
[Landslides and other geodynamic processes of mountain regions of Ukraine (Crimea, Carpathians)]. Kiev, Zadruga, 2006,
624 p.
82 ISSN 1684-2189 GEOINFORMATIKA, 2015, ¹ 3 (55)
© Ê.ª. Áîéêî, Î.ª. Êîøëÿêîâ
5. Fomenko I. K. Metodologiya otsenki i prognoza opolznevoy opasnosti. Dis... dokt. geol.-mineral. nauk [Methodology for
estimating and forecasting landslide hazard. D-r Philosophy (geological sci.) diss.]. Moscow, 2014, 318 p.
6. Dhaka A. S., Amada T., Aniya M. Landslide Hazard Mapping and its Evaluation Using GIs: An Investigation of Sampling
Schemes for a Grid-Cell Based Quantitative Method. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 2000, vol. 66,
pp. 981-989.
7. Carrara A., Cardinali M., Detti R. GIS techniques and statistical models in evaluating landslide hazard. Earth Surface
Processes and Landforms, 1991, vol.16, pp. 427-445.
8. Goetz J. N., Guthrie R. H., Brenning A. Integrating physical and empirical landslide susceptibility models using generalized
additive models. Geomorphology, 2011, vol. 129, pp. 376-386.
9. Guzzetti F., Carrara A., Cardinali M., Reichenbach P. Landslide hazard evaluation: a review of current techniques and their
application in a multi-scale study, Central Italy. Geomorphology, 1999, vol. 31, pp. 181-216.
10. Naqa A. E., Abdelghafoor M. Application of SINMAP Terrain Stability Model Along Amman-Jerash-Irbid Highway, North
Jordan. The Electronic Journal of Geotechnical Engineering, 2006, vol. 11. pp. 2-19.
11. Park D.W., Nikhil N. V., Lee S. R. Landslide and debris flow susceptibility zonation using TRIGRS for the 2011 Seoul
landslide event. Natural Hazards and Earth Systems Science, 2013, vol. 13, pp. 2833-2849.
12. Tarolli P., Tarboton P. A new method for determination of most likely landslide initiation points and the evaluation of digital
terrain model scale in terrain stability mapping. Hydrology and Earth Systems Science, 2006, vol. 10, pp. 663-677.
13. Virajh Dias A. A., Gunathilake J. K. Evaluation of Sensitivity of the WAA and SINMAP Models (Static) for Landslide
Susceptibility Risk Mapping in Sri Lanka. Landslide Science for a Safer Geoenvironment, 2014, vol. 2, pp. 167-173.
Received 26/05/2015
|