В онлайне: 4 (гостей - 4, участников - 0)  Вход | Регистрация

 

УДК 332

Применение ГИС-технологий и цифровой модели рельефа для моделирования наводнений на примере реки Лютога в окрестностях города Анива Сахалинской области

 

 

Бугаевская В.В., доцент, Росинская Ю.В., магистрант

Государственный университета по землеустройству, Россия

 

В ходе исследования были использованы данные космических снимков и данные спутниковой съемки Sentinel-2A, объединенные с глобальной цифровой моделью рельефа района исследования (ЦМР), полученной с помощью спутника Terra со съёмочной системой ASTE для косвенной оценки уровня разлива воды. Уровень воды можно ассимилировать в гидродинамическую модель прогнозирования зоны затопления при поднятии уровня воды на 1 и 2 м, которая позволит провести количественную оценку негативного воздействия на сельскохозяйственные угодья, причиненного ущерба и убытков.

 

Из-за изменения климата неблагоприятные погодные условия и экстремальные климатические события будут происходить все чаще и мешать устойчивому развитию мира. Сахалинская область является одним из самых опасных регионов в Российской Федерации – помимо большого разнообразия опасных геологических процессов, опасность представляют и наводнения. В этой связи потребность в определении зон затоплений, уровня подъёма воды и мониторинга данного явления чрезвычайно велика. Сегодня разработаны разные методы, позволяющие идентифицировать затопленные регионы на основе спутниковых изображений, полученных в разных диапазонах электромагнитного излучения [2].

Подтопление и затопление урбанизированных территорий – это природные процессы с негативными последствиями для сельскохозяйственной деятельности и жизнеобеспечения граждан на этих территориях. По данным ООН на наводнения приходится около 40% смертей от стихийных бедствий в мире, и только за последнее десятилетие они унесли жизни около 100 000 человек и повлияли на жизнь 1,4 миллиарда человек. Наводнения, происходящие в следствие затоплений, являются одной из основных опасностей, которые повлияли на жизни людей во всем мире и привели к гибели многих людей. По данным Росстата за 2020 год на территории Российской Федерации было официально зарегистрировано 1000 опасных гидрометеорологических явлений, из них 372 явления нанесли значительный ущерб отраслям экономики и жизнедеятельности населения [6].

Затопление территории - одна из основных глобальных угроз, наносящих огромный ущерб таким отраслям, как сельское хозяйство, рыболовство, жилье и инфраструктура, что серьезно влияет на социальную и экономическую деятельность. Затопление территорий происходит в результате подъема уровня воды во время половодий (длительный и высокий подъем уровня воды во время весеннего снеготаяния) и паводков (кратковременный, но резкий подъем уровня воды в любое время года), при заторе, зажоре, при прорыве гидротехнических сооружений. 

Целью настоящего исследования является формирование модели на опасную территорию земельного участка реки Лютога в пределах города Анива Сахалинской области, позволяющей изучать масштаб распространения наводнения, определять зоны затопления на основе ГИС-технологий и цифровой модели рельефа (ЦМР) при поднятии уровня воды на 1 и 2 метра и.

Объект исследования – река Лютога в пределах города Анива Сахалинской области. Предмет исследования – моделирование зон затопления на примере участка реки Лютога в окрестностях города Анива Сахалинской области посредством ЦМР. Областью исследования выбран город Анива, который является административным центром муниципального образования «Анивский городской округ» Сахалинской области Российской Федерации с численностью населения 9326 человек. Он располагается на юге острова Сахалин, при впадении реки Лютоги в бухту Лососей (залив Анива).

Город Анива располагается на расстоянии 38 км от областного центра города Южно-Сахалинска и связан с ним автомобильной дорогой федерального значения «Южно-Сахалинск - Холмск». Климат умеренный, муссонный. Средняя температура января - 6 °C, августа - +20°C. Среднегодовое количество осадков – 840 мм. Рассматриваемый участок находится в Сусунайской долине, которая сильно заболочена. На территории города в мелиоративных целях функционируют многочисленные осушительные канавы и каналы, позволяющие поддерживать нормальный водный режим. Через весь населенный пункт извилисто протекает река Лютога, тем самым формируя неповторимый природный ландшафт города Анива. 98% от общего количества рек Сахалина составляют малые реки, имеющие длину до 10 км. Длина - 130 км, площадь бассейна - 1530 км. Питание смешанное с преобладанием снегового. Средний уклон - 0,37 %. Среднегодовой расход воды (в районе села Огоньки) - 31,7 м³/с, средний годовой объём стока — 1,0 км³.

Район исследования показан на рисунке 1.

Рис. 1 – Район исследования

 

Ширина в устье достигает 145 м. Самый высокий уровень наблюдается в третьей декаде апреля, низший - во второй декаде сентября [3].

Для города, как и для острова Сахалина, характерны опасные гидрологические процессы такие как половодье и паводок. Из-за постоянного затопления некоторые районы города являются непригодными для жилья.

По данным Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды на территории Сахалинской области в период с 1994 по 2020 гг. было официально зарегистрировано более 30 опасных гидрологический явлений (половодье и паводки) [5].

По состоянию на сегодняшний день река Лютога с происходящими на ней процессами разрушения берегов представляет опасность и угрожает местному населению из-за постоянного затопления территории.

Максимальная и минимальная высота района исследования составляет 47 и 0 метров соответственно.

Динамика опасных гидрологических явлений за 15 лет длительностью больше суток. происходящих на территории Сахалинской области за 1994-2020 гг. отражена на рисунке 2.

 

 

Рис. 2 – Динамика опасных гидрологических явлений на территории Сахалинской области за 1994-2020 гг.

 

Для проведения исследования были взяты векторные и растровые картографические материалы, цифровые модели рельефа на данную территорию, текстовые и статистические архивные данные, в том числе результаты полевых экспедиций фондов научно-исследовательской лаборатории, а также результаты дистанционного зондирования Земли, космические снимки различного разрешения [1].

По состоянию на сегодняшний день технологии дистанционного зондирования и геоинформационные системы применяются для оценки и моделирования риска наводнений на глобальном уровне во всем мире. Под ЦМР понимается непрерывное цифровое представление топографической поверхности в виде регулярной сети ячеек, то есть растровый снимок, каждая ячейка которого содержит в себе информацию о высотах.

Одним из наиболее важных факторов при моделировании зон затоплений является учет рельефа территории, его анализ является необходимым при изучении причин, последствий и выработки эффективных мер борьбы с затоплениями. Разработанная ЦМР города Анива легла в основу этого исследования. Об избыточном переувлажнении рассматриваемой территории можно судить по спутниковой съемке Sentinel-2A, включающий в себя 13 спектральных каналов. Актуальный на 24.10.2021 космоснимок был взят с сайта Sentinel Hub [8].

Оценить степень водного стресса у растений можно с помощью стандартизованного индекса различий увлажненности (NDMI), который использует полосы NIR (ближний инфракрасный диапазон) и SWIR (коротковолновый инфракрасный диапазон) для отображения влажности на основе комбинации полос: (B8A - B11)/(B8A + B11) (рисунок 3).

 

Рис. 3 –  Стандартизованный индекс различий увлажненности (NDMI), данные по состоянию на 24.10.2021

 

Более влажная растительность имеет более высокие положительные значения, а более низкие значения индекса влажности говорят о том, что растения испытывают стресс из-за недостатка влаги.

Как видно по рисунку 3, территории, где значения индекса различий увлажненности варьируются от 0,4 до 0,8, представляют собой участки без водного стресса, то есть с более влажной растительностью. 

Для дальнейшего анализа территорий, подверженных влиянию негативных явлений, была взята глобальная ЦМР ASTER GDEM (global digital elevation model) спутника ASTER TERRA (научно-исследовательский спутник на солнечно-синхронной орбите вокруг Земли, действующий под руководством агентства NASA).Это усовершенствованный космический радиометр теплового излучения и отражения, съёмочная система ASTER на борту спутника Terra, сочетает широкий спектральный охват и высокое пространственное разрешение в видимом, ближнем инфракрасном (NIR), среднем инфракрасном (MIR) и тепловом инфракрасном диапазоне (TIR) [7].

Данные ASTER вносят вклад в исследование глобальных изменений, включая изучение динамики растительности и экосистем, мониторинг природных катастроф, геологические, почвенные, климатологические, гидрологические исследования, изучение изменений земельного покрова.

ЦМР исследуемой территории с пространственным разрешением 30 метров была выгружена с открытого источника данных – с сайта NASA. Растровый снимок с географической привязкой был загружен в ГИС-программу Quantium GIS (далее – QGIS), которая относится к категории свободного программного обеспечения (GNU General Public License).

При повышении уровня воды до 1 и 2 метров происходит воздействие на здания и сооружения, объекты жизнеобеспечения, инфраструктуру, население, а в некоторых случаях потребуется эвакуация населения [4].

Цифровая модель рельефа территории изображена на рисунке 4, согласно которому карты классов высот в районе исследования представлены в пяти классах. 

 

Рис. 4 – Цифровая модель рельефа территории [7]

 

В соответствии с высотой затопления в 1 м и 2 м в таблице 1 приведены виды воздействия затоплений на территорию, инфраструктуру и население, объекты жизнеобеспечения, здания, сооружения, и меры защиты населения от негативных последствий.

 

Таблица 1 – Воздействие затоплений на территорию и объекты [5]

 

Высота затопле-ния, м Воздействие на здания и сооружения Воздействие на территорию, объекты жизнеобеспечения, инфраструктуру и население Меры по защите населения
2 м Частичное затопление жилых и производственных помещений; незначительное повреждение кирпичных малоэтажных зданий, промышленных зданий с легким металлическим каркасом и зданий бескаркасной постройки; сильное повреждение деревянных домов и сооружений Затопление и размыв садово-огородных участков, полей и дорог; ограничение подачи электроэнергии; нарушение функционирования систем водоснабжения и канализации Частичная эвакуация населения из наиболее опасных зон
1 м Частичное затопление жилых и производственных помещений; повреждение деревянных домов и сооружений Затопление и размыв садово-огородных участков, полей и дорог; кратковременное ограничение подачи электроэнергии; системы водоснабжения и канализации функционируют в обычном режиме Эвакуация населения не требуется

 

В целях выделения потенциальных зон затопления береговых территорий была проведена обработка растрового снимка ЦМР с использованием программы QGIS. С помощью калькулятора растров были определены зоны затопления при повышении уровня воды на 1 и 2 метра соответственно (рисунок 5).

 

Рис. 5 - Моделирование зон затопления территории

 

Анализ ЦМР позволил смоделировать зоны затопления при повышении уровня воды на 1 метр и зоны затопления при повышении уровня воды на 2 метра и выявить уязвимые территории, попадающие в эти зоны. Установление границ зон затопления является обязательным для территорий, прилегающих к водным объектам и входящих в группу риска.

Такие зоны отображаются на всех видах документации, разрабатываемой при планировании развития территорий. Данный метод определения зон потенциального затопления имеет много недостатков, так как не учитываются такие важные параметры как скорость течения, конфигурация русла, уклон реки и т.д. Для определения более точных границ необходимо проводить научно-исследовательскую работу. Однако, на небольших по площади территориях данный метод может быть использован для оценки площади затопления территории при определенном прогнозируемом поднятии уровня воды и принятия своевременных мер для предотвращения ущерба.

Выводы. К преимуществам использования спутниковых данных при решении задачи анализа риска наводнений относится оперативность получения информации о затопленных территориях; возможность определения уровня воды в результате комбинации данных о затопленных территориях и цифровой модели рельефа; прогнозирования зон потенциального затопления,  выполнения статистического анализа архивных изображений.

Выявление потенциально опасных участков и установление зон затоплений может использоваться для территориального анализа и прогнозирования развития населенных пунктов.

Создание карт зон затоплений, отражающих площадь затопления при различных подъемах уровня воды, является важным условием предотвращения негативного воздействия на них, такие схемы принесут пользу специальным службам по чрезвычайным ситуациям и жителям районов, подвергающимся неблагоприятным природным процессам.

 

Библиографический список

  1. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики [Электронный ресурс] URL: https://rosstat.gov.ru/ (дата обращения 31.10.2021).
  2. Официальный сайт Всероссийского научно-исследовательского института гидрометеорологической информации// Мировой центр данных (ВНИИГМИ-МЦД) [Электронный ресурс] URL: http://meteo.ru/ (дата обращения 31.10.2021).
  3. SentinelHub [Электронный ресурс] URL:  https://apps.sentinel-hub.com/ (дата обращения 31.10.2021).
  4. Официальный сайт NASA. EARTHDATA Search [Электронный ресурс] URL: https://search.earthdata.nasa.gov/ (дата обращения 31.10.2021).
  5. Отчет о научно-исследовательских работах: «Оценка возможности проявления вторичных явлений от землетрясений и их пространственной локализации на территории Сахалинской области: опасность воздействия русловых процессов и наводнений на территории г. Южно-Сахалинска Сахалинской области»: в 2 т. Южно-Сахалинск: Сахалинский филиал ДВГИ ДВО РАН, 2015. Т. 2. - С. 26.
  6. Бугаевский Ю.Л., Бугаевская В.В. Инфраструктура пространственных данных: генезис, история развития и перспективы использования в управлении проектами пространственного развития России//Землеустройство, кадастр и мониторинг земель, 2020. №3(182). - С. 62-68.
  7. Бугаевский Ю.Л., Мартынова Д.Ю., Бугаевская В.В. Цифровые технологии создания и использования национальной инфраструктуры пространственных данных для эффективного управления земельными ресурсами России//Журнал Землеустройство, кадастр и мониторинг земель, 2020. -№ 7(186). - С. 36-45.
  8. Росинская Ю.В., Бугаевская В.В. Организация использования земель в условиях затопления и подтопления на территории городского округа «Город Южно-Сахалинск»//LXIV научно-практическая конференция студентов, аспирантов, молодых ученых и специалистов «Научные исследования и разработки молодых ученых для развития АПК»,  посвященной 100-летию со дня рождения д.т.н., профессора кафедры азрофотогеодезии Московского института инженеров землеустройства Родионова Б.Н., 21 апреля 2021. г. Москва, ФГБОУ ВО ГУЗ, 2021. - С. 228-233.

 


 

Разделы конференции »

  1. Единый государственный реестр недвижимости и земельно-имущественные отношения
  2. Мониторинг природных ресурсов и охрана окружающей среды
  3. Комплексное использование природных ресурсов
  4. Современные вопросы геологии
  5. Физика горных пород
  6. Новые технологии в природопользовании
  7. Применение современных информационных технологий
  8. Экономические аспекты недвижимости
  9. Мониторинг использования объектов недвижимости
  10. Топографо-геодезическое обеспечение кадастровых работ
  11. Современные технологии в профессиональном образовании