Прогнозирование эрозионных процессов почв на маршрутах прокладки магистральных трубопроводов на основе геоинформационных технологий и космических снимков высокого разрешения

Исследуется возможность прогнозирования эрозионных процессов в грунте на маршрутах прокладки магистральных трубопроводов (МТ), что позволяет выбрать наиболее оптимальный маршрут прокладки МТ с минимальным риском. Составлено Универсальное уравнение потерь почвы (УУПП), определены все переменные, вход...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Date:	2011
Main Authors:	Джамалов, А.Т., Рагимов, Р.М
Format:	Article
Language:	Russian
Published:	Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України 2011
Series:	Системні дослідження та інформаційні технології
Subjects:	Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах
Online Access:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50131
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:	Прогнозирование эрозионных процессов почв на маршрутах прокладки магистральных трубопроводов на основе геоинформационных технологий и космических снимков высокого разрешения / А.Т. Джамалов, Р.М Рагимов // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2011. — № 4. — С. 97-103. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-50131
record_format	dspace
spelling	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-501312025-02-10T01:28:22Z Прогнозирование эрозионных процессов почв на маршрутах прокладки магистральных трубопроводов на основе геоинформационных технологий и космических снимков высокого разрешения Прогнозування ерозійних процесів ґрунтів на маршрутах прокладки магістральних трубопроводів на основі геоінформаційних технологій і космічних знімків із високою роздільною здатністю зображення Forecasting of soil erosion processes on the routes of the pipelines based on geoin formation technologies and high resolution satellite images Джамалов, А.Т. Рагимов, Р.М Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах Исследуется возможность прогнозирования эрозионных процессов в грунте на маршрутах прокладки магистральных трубопроводов (МТ), что позволяет выбрать наиболее оптимальный маршрут прокладки МТ с минимальным риском. Составлено Универсальное уравнение потерь почвы (УУПП), определены все переменные, входящие в УУПП. Получена растровая карта модели УУПП для выбранного тестового участка и таблица оценок интенсивности потерь почвы. Досліджується можливість прогнозування ерозійних процесів у ґрунті на маршрутах прокладання магістральних трубопроводів (МТ), що дозволяє вибрати найоптимальніший маршрут прокладки МТ із мінімальним ризиком. Складено Універсальне рівняння втрат грунту (УРВГ), визначено всі змінні, що входять в УРВГ. Отримано растрову карту моделі УРВГ для обраної тестової ділянки і таблиця оцінок інтенсивності втрат ґрунту. The possibility of forecasting of erosion processes in the soil on the route of the main pipelines (MP), which allows to select the optimal route of the MP with minimal risk, is investigated. Universal Soil Loss Equation (USLE) is compiled, all the variables in USLE are defined. The raster map of USLE model for the selected test area and table estimates of the intensity of soil loss are received. 2011 Article Прогнозирование эрозионных процессов почв на маршрутах прокладки магистральных трубопроводов на основе геоинформационных технологий и космических снимков высокого разрешения / А.Т. Джамалов, Р.М Рагимов // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2011. — № 4. — С. 97-103. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. 1681–6048 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50131 528.852:531.012 ru Системні дослідження та інформаційні технології application/pdf Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
topic	Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах
spellingShingle	Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах Джамалов, А.Т. Рагимов, Р.М Прогнозирование эрозионных процессов почв на маршрутах прокладки магистральных трубопроводов на основе геоинформационных технологий и космических снимков высокого разрешения Системні дослідження та інформаційні технології
description	Исследуется возможность прогнозирования эрозионных процессов в грунте на маршрутах прокладки магистральных трубопроводов (МТ), что позволяет выбрать наиболее оптимальный маршрут прокладки МТ с минимальным риском. Составлено Универсальное уравнение потерь почвы (УУПП), определены все переменные, входящие в УУПП. Получена растровая карта модели УУПП для выбранного тестового участка и таблица оценок интенсивности потерь почвы.
format	Article
author	Джамалов, А.Т. Рагимов, Р.М
author_facet	Джамалов, А.Т. Рагимов, Р.М
author_sort	Джамалов, А.Т.
title	Прогнозирование эрозионных процессов почв на маршрутах прокладки магистральных трубопроводов на основе геоинформационных технологий и космических снимков высокого разрешения
title_short	Прогнозирование эрозионных процессов почв на маршрутах прокладки магистральных трубопроводов на основе геоинформационных технологий и космических снимков высокого разрешения
title_full	Прогнозирование эрозионных процессов почв на маршрутах прокладки магистральных трубопроводов на основе геоинформационных технологий и космических снимков высокого разрешения
title_fullStr	Прогнозирование эрозионных процессов почв на маршрутах прокладки магистральных трубопроводов на основе геоинформационных технологий и космических снимков высокого разрешения
title_full_unstemmed	Прогнозирование эрозионных процессов почв на маршрутах прокладки магистральных трубопроводов на основе геоинформационных технологий и космических снимков высокого разрешения
title_sort	прогнозирование эрозионных процессов почв на маршрутах прокладки магистральных трубопроводов на основе геоинформационных технологий и космических снимков высокого разрешения
publisher	Навчально-науковий комплекс "Інститут прикладного системного аналізу" НТУУ "КПІ" МОН та НАН України
publishDate	2011
topic_facet	Проблеми прийняття рішень і управління в економічних, технічних, екологічних і соціальних системах
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50131
citation_txt	Прогнозирование эрозионных процессов почв на маршрутах прокладки магистральных трубопроводов на основе геоинформационных технологий и космических снимков высокого разрешения / А.Т. Джамалов, Р.М Рагимов // Систем. дослідж. та інформ. технології. — 2011. — № 4. — С. 97-103. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.
series	Системні дослідження та інформаційні технології
work_keys_str_mv	AT džamalovat prognozirovanieérozionnyhprocessovpočvnamaršrutahprokladkimagistralʹnyhtruboprovodovnaosnovegeoinformacionnyhtehnologiiikosmičeskihsnimkovvysokogorazrešeniâ AT ragimovrm prognozirovanieérozionnyhprocessovpočvnamaršrutahprokladkimagistralʹnyhtruboprovodovnaosnovegeoinformacionnyhtehnologiiikosmičeskihsnimkovvysokogorazrešeniâ AT džamalovat prognozuvannâerozíinihprocesívgruntívnamaršrutahprokladkimagístralʹnihtruboprovodívnaosnovígeoínformacíinihtehnologíiíkosmíčnihznímkívízvisokoûrozdílʹnoûzdatnístûzobražennâ AT ragimovrm prognozuvannâerozíinihprocesívgruntívnamaršrutahprokladkimagístralʹnihtruboprovodívnaosnovígeoínformacíinihtehnologíiíkosmíčnihznímkívízvisokoûrozdílʹnoûzdatnístûzobražennâ AT džamalovat forecastingofsoilerosionprocessesontheroutesofthepipelinesbasedongeoinformationtechnologiesandhighresolutionsatelliteimages AT ragimovrm forecastingofsoilerosionprocessesontheroutesofthepipelinesbasedongeoinformationtechnologiesandhighresolutionsatelliteimages
first_indexed	2025-12-02T11:47:51Z
last_indexed	2025-12-02T11:47:51Z
_version_	1850396976397418496
fulltext	© А.Т. Джамалов, Р.М. Рагимов, 2011 Системні дослідження та інформаційні технології, 2011, № 4 97 УДК 528.852:531.012 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЭРОЗИОННЫХ ПРОЦЕССОВ ПОЧВ НА МАРШРУТАХ ПРОКЛАДКИ МАГИСТРАЛЬНЫХ ТРУБОПРОВОДОВ НА ОСНОВЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И КОСМИЧЕСКИХ СНИМКОВ ВЫСОКОГО РАЗРЕШЕНИЯ А.Т. ДЖАМАЛОВ, Р.М. РАГИМОВ Исследуется возможность прогнозирования эрозионных процессов в грунте на маршрутах прокладки магистральных трубопроводов (МТ), что позволяет вы- брать наиболее оптимальный маршрут прокладки МТ с минимальным риском. Составлено Универсальное уравнение потерь почвы (УУПП), определены все переменные, входящие в УУПП. Получена растровая карта модели УУПП для выбранного тестового участка и таблица оценок интенсивности потерь почвы. ВСТУП В результате дешифрования результатов аэрокосмической съемки решаются разные задачи, важнейшими из которых, на наш взгляд, являются: выявле- ние аварийно-опасных участков и неблагоприятных природных явлений вблизи магистральных трубопроводов (МТ), развитие эрозионных и склоно- вых процессов, воздействие подземных и поверхностных вод, а также раз- личные смещения, определяемые действиями гравитационных и других сил. В данной работе исследуется возможность оценки риска эрозионных процессов на участках прокладки МТ на основе геоинформационных техно- логий и космических снимков высокого разрешения. Карты эрозионно-опасных земель являются основой при решении задач по защите инфраструктур, в частности, технических коридоров прокладки магистральных нефтегазопроводов и должны давать объективное представ- ление о распространении и степени эрозионной опасности земель, а также отвечать ряду требований, зависящих от стадии проектно-изыскательских работ. Решение этой проблемы достигается количественной оценкой основ- ных факторов эрозии и использованием математических зависимостей меж- ду процессами и факторами их определяющими. Для оценки эрозионной опасности могут использоваться различные модели эрозии, для которых должна быть создана соответствующая справоч- но-информационная база, охватывающая исследуемую зону региона. Картирование почвенной эрозии, при использовании ГИС, дает воз- можность идентифицировать зоны потенциального риска интенсивной почвенной эрозии и позволяет дать количественную оценку потери почв в различных участках технического коридора для прокладки МТ. Геоинформационные технологии основываются на использовании про- странственной информации, как основы для моделирования различных про- цессов и объектов в геотехнической системе, включая эрозионные процес- А.Т. Джамалов, Р.М. Рагимов ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2011, № 4 98 сы. В последнее время были разработаны (в комбинации с ГИС программа- ми) несколько моделей почвенной эрозии [1], одной из которых является Уточненное универсальное уравнение потерь почвы (УУПП). В УУПП эродируемость определяется двумя группами факторов. К первой относятся основные характеристики почвы, такие как грануломет- рический состав, содержание органического вещества, инфильтрационная способность и другие. Ко второй группе факторов относятся обработка поч- вы до посадки растений и в период ухода за ними, рельеф местности, харак- тер проводимых противоэрозионных мероприятий и т.д. (рис. 1). Переменные, входящие в УУПП модель, описанную ниже, характери- зуют почвенные данные для генерирования оценки риска эрозии. На рис. 2–4 показаны примеры карт изучаемого региона (рис. 2 — век- торизированная почвенная карта; рис. 3 — векторизированная климати- ческая карта; рис. 4 — цифровая модель рельефа). ОБЗОР МЕТОДОВ РАСЧЕТА ЭРОЗИИ ПОЧВ. ЭМПИРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ В основе методов расчета склоновой водной эрозии лежит следующая зави- симость: ),,,,,( PCSLKRfA = , (1) где A — средние годовые потери почвы на единицу площади в год; LKR ,, и S — индексы, учитывающие влияние энергии на величину смы- ва почв; интенсивности ливней )(R , типа и состояния почвы )(K , длины )(L и величины крутизны склона )(S ; C — индекс, отражающий почвен- но-растительный покров; P — индекс влияния противоэрозионных почво- защитных мероприятий. Эрозийное действие дождя Энергия Эродируемость почвы Характеристики почвы Рельеф (уклон, длина склонов) Обработка и уход за растениями A = R * K * LS * С * P Рис. 1. Факторы, определяющие водную эрозию почв Рис. 2 Рис. 3 Рис. 4 Прогнозирование эрозионных процессов почв на маршрутах прокладки магистральных … Системні дослідження та інформаційні технології, 2011, № 4 99 Модель УУПП позволяет прогнозировать эродируемость почв и эффек- тивна при определении пространственных изображений потерь почвы в ис- следуемом регионе. При этом ГИС позволяет выделить и определить роль каждой переменной выражения (1) при определении среднегодовой эрозии почв, которая определяется как PCSLKRA ∗∗∗∗∗= , (2) где * — функция умножения. Переменные уравнения (2) могут быть разделены на две части [2]: • SLR ,, и K факторы — переменные окружающей среды (перемен- ные относительно стабильные по времени). • C и P факторы — переменные управления и их изменения носят сезонный характер (могут в течение года достаточно часто меняться). УУПП модель имеет ряд ограничений, которые условно можно разде- лить на три категории: • расположение исследуемого участка, в котором применяется УУПП; • ограничения, связанные с математическими вычислениями; • ограничения в масштабе. Для проверки функционирования эмпирической модели и оценки про- цессов эрозии был выбран тестовый участок, расположенный в бассейне реки Куручай (Куба-Кусарский район) Азербайджана. Бассейн реки Куручай имеет площадь приблизительно 19947 га (рис. 5) и, в свою очередь, состоит из нескольких водоразделов, которые имеют площадь от 282 до 12641 га. Выбранный в качестве тестового участок имеет площадь порядка 8975 га. Обоснованием выбора данного тестового участка (ТУ) являются сле- дующие причины: доступность пространственной и текстовой информации по почвам; различные виды почвенно-растительного покрова; топогра- фические изменения по высоте и по наклону. Данные модели почвы включают: почвенные данные; данные по релье- фу; состояние почвенно-растительного покрова; данные о водных ресурсах и количестве атмосферных осадков; данные по почвенно-защитным мероп- риятиям; данные о границах водных бассейнов. Для исследования тестового участка мы использовали космический снимок высокого разрешения со спутника Quick Bird (рис. 6). В результате дешифрирования космического снимка, дополненного полевыми исследова- ниями была составлена легенда тестового участка, включающая дороги, кустарники, огороды, водохранилища, русла рек, сельскохозяйственные уго- дья, леса, жилые массивы (рис. 7). Рис. 5. Пример карты бас- сейна реки Куручай с тес- товым участком Рис. 6. Пример QuickBird снимка тестового участка Рис. 7. Пример почвенно- растительного покрова тестового участка А.Т. Джамалов, Р.М. Рагимов ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2011, № 4 100 Для исследования процесса эрозии почв на выбранном тестовом участ- ке на маршруте прокладки магистрального газопровода необходимо соста- вить эмпирическую модель расчета УУПП (уравнение 2) и определить зна- чения входящих в нее переменных параметров. Для генерации K-фактора (подверженность эрозии почвы) использова- лась пространственная и справочная информация о составе почв данного ТУ. Составленная цифровая модель рельефа (ЦМР) с разрешением в плане 75 м, дает информацию о высоте, что позволяет определить L и S факторы (длина и крутизна склона). Цифровая информация о почвенно-растительном покрове, являющимся решающим фактором влияющим на эрозию почв, в соответствии с MLCCS (Minnesota Land Cover Classification System — система классификации рас- тительного покрова штата Миннесота), использовалась для генерации С фактора. Данные о количестве атмосферных осадков использовались для генерации R фактора (дождевые и другие виды осадков). Информация об P факторе (почвенно-защитные мероприятия) для данного ТУ отсуствовала. Для генерации модели УУПП была спроектирована ГИС УУПП с про- странственным разрешением 75 м на основе программного обеспечения ESRI (Environmental Systems Research Institute — пакет программ, разрабо- танный Институтом по исследованиям систем окружающей среды). Для реализации проекта использовалась географическая проекция UTM, Zone 39N и все исходные данные были переведены в эту проекцию для дальнейшей обработки. Следующим этапом была осуществлена процедура преобразования картографических слоев данных из векторного формата в растровый с по- мощью программы Spatial Analyst. Выходные растровые файлы были гене- рированы с пространственным разрешением 75 м (рис. 8 и 9). На рис. 10 показан растр R-фактора, соответствующий значению коли- чества атмосферных осадков, на рис. 11 — растр S-фактора, соответствую- щий значению крутизны склона. Были использованы специальные функции программы (ESRI) для соз- дания выходного растра необходимого для определения направления вод- ных течений исследуемого участка и для определения участков скопления воды. Растр сгенерирован размером пикселя в 75 м (рис. 12). Рис. 8. Пример растра MLCCS, соответствующий значению С-фактора (поч- венное покрытие) Рис. 9. Пример растра STATSGO, соответствующий значению К-фактора (эроди- руемость почвы) Рис. 10. Пример растра R- фактора, соответствующий значению атмосферных осадков Прогнозирование эрозионных процессов почв на маршрутах прокладки магистральных … Системні дослідження та інформаційні технології, 2011, № 4 101 После выполнения описанных шагов, выходные данные о состоянии почвенно-растительного покрова, типе почвы, R -фактор, P -фактор, L и S факторы были включены в УУПП. Для преобразования векторных данных о почвенно-растительном по- крове, типе почв, R и P факторах в каждый картографический слой добав- лялись атрибутивные данные, которые содержат соответствующие значения фактора для каждого ТУ. Значения С-фактора (эродируемость почв определенная в зависимости от типа покрытия) были выбраны из табл. 1 классификации MLCCS в соот- ветствие с картой почвенно-растительного покрова выбранного тестового участка. C-фактор имеет цифровое значение от нуля до единицы, и при значени- ях, близких к нулю, почва имеет низкий показатель эродируемости. К-фактор, соответствующий типу и состоянию почвы, был выбран из табл. 2 согласно классификации STATGO (State Soil Geographic — Государ- ственная географическая база данных по почвам). Т а б л и ц а 1 . MLCCS классификация почвенно-растительного покрова и соответствующие им значения С-фактора MLCCS Land Cover Type C Factor Cattail marsh permanently flooded 0,001 Coniferous forest 0,001 Cultivated herbaceous vegetation 0,320 Deciduous forest 0,002 Deciduous shrubland 0,025 Fruit trees on upland soils 0,110 Floodplain forest 0,010 Floodplain forest swamp while oak subtype 0,015 Grassland with sparse deciduous trees 0,010 Hydric soil row cropland 0,470 Lowland hardwood forest 0,001 Maple – basswood forest 0,002 Medium – tall grassland 0,012 Рис. 11. Пример растра крутизны склона Рис. 12. Пример растра направления течений А.Т. Джамалов, Р.М. Рагимов ISSN 1681–6048 System Research & Information Technologies, 2011, № 4 102 Продолжение табл. 1 Medium – tall grassland altered/non-native dominated 0,015 Mixed coniferous-deciduous forest 0,001 Mixed coniferous-deciduous woodland 0,002 Oak forest with 4 % to 10 % impervious cover 0,004 Oak forest 0,002 Oak forest dry subtype 0,002 Oak woodland-brushland 0,005 Paulstrine open water 0,000 Planed or maintained grasses 0,140 Planed or maintained grasses with sparse tree cover 0,100 Planed, maintained or cultivated deciduous trees 0,070 Sand gravel pits with 0% to 10% impervious cover 0,000 Unconsolidated material (soil, sand and ash) 1,000 Upland coniferous forest 0,001 Upland coniferous woodland 0,001 Upland deciduous forest 0,002 Upland deciduous shrubland 0,005 Upland deciduous woodland 0,002 Т а б л и ц а 2 . Типы почв согласно USDA NRCS STATGO и соответст- вующие им значения К-фактора Soil Type MN240 MN216 MN221 MN225 MN212MN216MN228MN214 MN240 STATGO Soil Data- set K Factor 0,3440 0,3240 0,3730 0,3340 0,3030 0,3240 0,1840 0,2950 0,3440 МОДЕЛИРОВАНИЕ УУПП После того, как значения C, K, R и P факторов были добавлены в таблицы атрибутов и картографические слои MLCCS, STATSGO, факторы длины и крутизны склона и водных скоплений преобразованы из векторной формы в растровый формат, производится вычисление модели УУПП. L и S факторы (длина и крутизна склона) были вычислены, используя ранее генерированные растры склона и водных скоплений. Очевидно, что чем длиннее и круче склон, тем большее значение имеет фактор аккумуля- ции поверхностного стока, что приводит к повышенной эрозии почв. Для вычисления LS-фактора было использовано эмпирическое уравне- ние, опубликованное в USDA Agriculture Handbook № 537 [3] с соответст- вующими добавлениями [4]. Эмпирическое уравнение, использованное для вычисления LS-фактора в нашем проекте имеет вид: =LS (Flow Accumulation grid * cell size / 4,0)13,22 * 4,1*)0896,0/)01745,0 4,1 . На рис. 13 показана растровая карта длины и крутизны склона. Прогнозирование эрозионных процессов почв на маршрутах прокладки магистральных … Системні дослідження та інформаційні технології, 2011, № 4 103 ВЫВОДЫ 1. Конечным результатом исследований является полученный растр модели УУПП для определения риска эрозии почв в водосборе реки Куру- чай. Результат был использован при проведении проектных работ по прокладке северного маршрута магистрального газопровода (рис. 14). 2. Получены оценки интенсивности потерь количества почвы на тесто- вом участке (табл. 3). Таблица 3 . Примерная оценка интенсивности потерь почвы на тестовом участке Диапазон интенсивности смыва, тонн/га·год Площадь, га Среднее количество смываемой почвы, т < 0,5 3547,69 886,92 0,5 – 1,0 445,63 334,22 1,0 – 5,0 1074,31 2685,78 5,0 – 10,0 716,31 5372,34 10,0 – 25,0 1269,75 22220,63 25,0 – 50,0 894,5 33543,75 50,0 – 75,0 365,19 22824,22 75,0 – 100,0 218,88 19151,56 > 100,0 442,88 44287,50 Для более детального анализа распространения эрозии требуется ЦММ с более высоким пространственным разрешением из-за соизмеримости дли- ны склонов с пространственным разрешением исходной цифровой модели местности, которое составляет 75 м. ЛИТЕРАТУРА 1. Wilson J.P. GIS-based Land Surface/Subsurface Modeling: New Potential for New Models. — 2003. — 349 р. 2. Hickey R., Burns E. Development of a Statewide Erosion Vulnerability Screening Tool for Oregon: NY, 2005. — 450 p. 3. Wischmeier W.H., Smith D.D. Predicitng Rainfall Erosion Losses: A Guide to Conserva- tion Planning // Agriculture Handbook U.S. Department of Agriculture. — Washing- ton, DC. — 1978. — № 537. — 543 р. 4. Moore I., Burch G. Physical Basis of the Length-Slope Factor in the Universal Soil Loss Equation // Soil Science Society of America Journal. — 1986. — № 50:1294–1298. — 250 p. Поступила 22.06.2010 Данная статья публикуется в редакции автора. Рис. 13. Пример растра длины и крутизны склона Рис. 14. Пример растра карты риска эрозии почвы вызванной водными накоплениями

Institution

Similar Items