Preview

Геоморфология

Расширенный поиск

МОРФОЛОГИЧЕСКАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ МАЛЫХ ВОДОСБОРОВ В  РЕЧНЫХ БАССЕЙНАХ ОСВОЕННЫХ РАВНИН

https://doi.org/10.15356/0435-4281-2017-3-76-87

Полный текст:

Аннотация

Проведена классификация малых водосборов по четырем морфометрическим характеристикам, определяющим энергию рельефа: средняя высота, вертикальная расчлененность, густота овражно-балочной сети и средний уклон. Для выполнения классификации был использован метод Варда, в качестве операционно-территориальной единицы использовался элементарный водосбор. Районирование позволяет разработать рекомендации по размещению сельскохозяйственных культур для снижения темпов смыва почв и уменьшения количества наносов, поступающих со склонов в русла постоянных и временных водотоков. Апробирование методики было выполнено в пределах верховьев р. Медведицы (бассейн р. Дон). Выделено шесть классов элементарных водосборов, проведено их ранжирование по энергии рельефа. Составленная карта районирования элементарных водосборов может быть использована для совершенствования структуры землепользования и включения в севообороты сельскохозяйственных культур, обладающих разной почвозащитной эффективностью.

Об авторах

К. А. Мальцев
Казанский (Приволжский) федеральный университет
Россия
Казань


А. Г. Шарифуллин
Казанский (Приволжский) федеральный университет
Россия
Казань


Список литературы

1. Гопп Н.В. Алгоритмический подход при составлении цифровых почвенных карт на основе лабораторно-полевых и спутниковых данных // Исследование Земли из космоса. 2013. № 3. С. 58–73.

2. Ермолаев О.П., Мальцев К.А., Мозжерин В.В., Гилязов А.Ф., Сатдаров А.З., Гареев Р.М.,

3. Мишанина О.Е. Оценка вероятности высоты и площади затопления днищ речных долин в период весеннего половодья для обеспечения безопасности нефтедобычи // Нефтяное хозяйство. 2015. № 11. С. 145–149.

4. Mikolajczak A., Marйchal D., Sanz T., Isenmann M., Thierion V., and Luque S. Modelling spatial distributions of alpine vegetation: A graph theory approach to delineate ecologically-consistent species assemblages // Ecological Informatics. 2015. Vol. 30. P. 196–202.

5. Горохов A.Н., Макаров В.С., Васильев Н.Ф., Федоров А.Н. Методические подходы к составлению ландшафтной карты на основе ГИС-технологий (на примере Нерюнгринского промышленного комплекса Якутии) // Проблемы региональной экологии. 2009. № 3. С. 15–19.

6. Каличкин В.К., Павлова А.И. Применение нейронной экспертной системы для классификации эрозионных земель // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2014. № 6. С. 5–11.

7. Философов В.П. Краткое руководство по морфометрическому методу поисков тектонических структур. Саратов: Изд-во Саратов. ун-та, 1960. 94 с.

8. Михалев В.В., Мацкевич И.К. Современная морфометрия Камского водохранилища // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. 2010. № 3. С. 4–19.

9. Перевощикова О.А., Калинин В.Г. К оценке пространственных неоднородностей рельефа дна долинных водохранилищ (на примере Камского) // Географический вестник. 2014. № 3 (30). С. 18–26.

10. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1973. 238 с.

11. Ермолаев О.П. Эрозия в бассейновых геосистемах. Казань: Унипресс, 2002. 264 с.

12. Дунаева Е.А., Коваленко П.И. Типизация бассейнов рек Крыма по агроландшафтам и экологической нагрузке на них // Научный журнал российского НИИ проблем мелиорации. 2013. № 4(12). С. 157–167.

13. Lindsay J.B. The whitebox geospatial analysis tools project and open-access GIS / Proceedings of the GIS Research UK 22nd Annual Conference, The University of Glasgow. 2014. P. 15–19.

14. Данные SRTM [Электронный ресурс] – https://lta.cr.usgs.gov/SRTM1Arc. (дата обращения 15.01.2016).

15. Szabу G., Singh S.K., and Szabу S. Slope angle and aspect as influencing factors on the accuracy of the SRTM and the ASTER GDEM databases // Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C. 2015. Vol. 83–84. P. 137–145.

16. O’Callaghan J. and Mark D.M. The extraction of drainage networks from digital elevation data // Comput. Vis. Graph. Image Process. 1984. Vol. 28(3). P. 323–344.

17. Погорелов А.В., Думит Ж.А. Рельеф бассейна р. Кубани: морфологический анализ. М.: ГЕОС, 2009. 218 с.

18. Ермолаев О.П., Мальцев К.А., Иванов М.А. Автоматизированное построение границ бассейновых геосистем для Приволжского федерального округа // География и природные ресурсы. 2014. № 3. С. 32–39.

19. Ласточкин А.Н. Рельеф земной поверхности (Принципы и методы статической геоморфологии). Л.: Недра, 1991. 340 с.

20. Симонов Ю.Г. Морфометрический анализ рельефа. М. – Смоленск: Изд-во Смоленск. гос. ун-та, 1998. 272 c.

21. Shary P.A. Land surface in gravity points classification by a complete system of curvatures // Mathematical Geology. 1995. Vol. 27. P. 373–390.

22. Shary P., Sharaya L., and Mitusov A. Fundamental quantitative methods of land surface analysis // Geoderma. 2002. Vol. 107 (1–2). P. 1–32.

23. Florinsky I. Accuracy of local topographic variables derived from digital elevation models // Intern. Journ. of Geograph. Inform. Sc. 1998. 12 (1). P. 47–62.

24. Zevenbergen L. and Thorne C. Quantitative analysis of land surface topography // Earth Surface Processes Landforms. 1987. Vol. 12. P. 47–56.

25. Pennock D., Zebarth B., and de Jong E. Landform classification and soil distribution in hummocky terrain // Geoderma. 1987. Vol. 40. P. 297–315.

26. Кочеткова Ю.О. Эколого-геоморфологическая оценка морфометрических особенностей рельефа Рязанской области // Вестн. Волжск. ун-та им. В.Н. Татищева. 2011. № 12. 25 c.

27. Погорелов А.В., Бойко Е.С., Нетребин П.Б. Опыт автоматизированной идентификации элементов морфологической структуры Большого Кавказа // Инженерные изыскания. 2010. № 5. С. 32–35.

28. Чупина Д.А. А втоматическое выделение форм и комплексов рельефа на основе морфометрического ГИС-анализа (на примере Венгеровского района Новосибирской области) // Геоморфология. 2014. № 3. C. 43–50.

29. Verhagen P. and Drăguţ L. Object-based landform delineation and classification from DEMs for archaeological predictive mapping // Journ. of Archaeol. Sc. 2012. 39(3). P. 698–703.

30. Kassouk Z., Thouret J.-C., Gupta A., Solikhin A., and Liew S.C. Object-oriented classification of a high-spatial resolution SPOT5 image for mapping geology and landforms of active volcanoes: Semeru case study, Indonesia // Geomorphology. 2014. Vol. 221. P. 18–33.

31. Burrough P.A. and McDonell R.A. Principles of Geographical Information Systems. New York: Oxford University Press, 1998. 190 p.

32. Мордвинцев М.М., Кувалкин А.В. Методика типизации участков водосборной площади для построения расчетных моделей “Осадки–Сток” // 13 пленарн. межвуз. координац. совещ. по проблеме эрозионных, русловых и устьевых процессов (г. Набережные Челны, 8–10 октября 2015 г.): Доклады и краткие совещания. Набережные Челны: Набережночелнинский ин-т соц.-пед. технологий и ресурсов, 2015. C. 176–179.

33. Ward J.H. Hierarchical grouping to optimize an objective function // Journ. of the American statistical assoc. 1963. Vol. 58. No. 301. P. 236–244.

34. Морфоструктура и морфоскульптура платформенных областей равнин СССР. М.: Наука, 1986. 195 с.


Для цитирования:


Мальцев К.А., Шарифуллин А.Г. МОРФОЛОГИЧЕСКАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ МАЛЫХ ВОДОСБОРОВ В  РЕЧНЫХ БАССЕЙНАХ ОСВОЕННЫХ РАВНИН. Геоморфология. 2017;(3):76-87. https://doi.org/10.15356/0435-4281-2017-3-76-87

For citation:


Maltsev K.A., Sharifullin A.G. MORPHOLOGICAL TYPOLOGY OF SMALL CATCHMENTS IN RIVER BASINS ON CULTIVATED PLAINS. Geomorfologiya. 2017;(3):76-87. (In Russ.) https://doi.org/10.15356/0435-4281-2017-3-76-87

Просмотров: 191


ISSN 0435-4281 (Print)