Морфометрическая характеристика рельефа и оценка эрозионной опасности бассейна р. Калаус на основе цифрового моделирования

Цель – проведение анализа эрозионной опасности в границах водосборного бассейна р. Калаус.
Использованы отраслевые и кадастровые карты, цифровая модель рельефа, космоснимки, официальные данные министерств и ведомств. Основой для проведения моделирования выступали геоинформационные системы – QGIS и SAGA GIS.
Приведены результаты ГИС‐моделирования эрозионной опасности на территории бассейна р. Калаус. На основе цифровой модели рельефа (ЦМР) SRTM рассчитаны базовые морфометрические показатели рельефа: крутизну склонов, вертикальное и горизонтальное расчленение рельефа. На основе морфометрических показателей проведен интегральный расчет энергии рельефа и эрозионной опасности, создана серия соответствующих тематических карт. Полученные значения крутизны склонов в границах бассейна варьируют от 0° до 51° при средних значениях в 2,5°. Горизонтальное расчленение варьирует в интервале от 0 до 0,84 км/км2, а базисы эрозии характеризуются разбросом значений от ‐15,0 до 248,6 м, при среднем значении в 33,0 м. Формированию эрозионного потенциала рельефа бассейна способствует расположение значительной части территории на отрогах Ставропольской возвышенности с широко развитыми уклонами. На основе рассчитанного растра интегрального показателя энергии рельефа выделены 3 категории эрозионной опасности. Большая часть бассейна р. Калаус (58,4 %) характеризуется слабой эрозионной опасностью, еще 39,0 % территории приходятся на среднюю эрозионную опасность, оставшиеся 2,9 % – к территориям с сильной эрозионной опасностью. Проведенная на основе ЦМР классификация форм поверхности рельефа по методу Ивахаши и Пайка показывает гораздо большую распространенность крутых склонов с высокой выпуклостью в юго‐западной части бассейна р. Калаус.
Выявленные особенности уровня эрозионной опасности земель бассейна р. Калаус рекомендуется учитывать в прединвестиционной, предпроектной и проектной градостроительных сферах для территорий административных единиц, расположенных в границах бассейна, их ценность при планировании рационального землепользования также очевидна. Результаты работы могут быть использованы для проведения аналогичной оценки в других регионах, в первую очередь при организации сельскохозяйственного производства.

1. Антонов С.А. Тенденции изменения климата и их влияние на земледелие Ставропольского края // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2017. Т. 66. N 4. С. 43–46.

2. Бадахова Г.Х., Каплан Г.Л., Кравченко Н.А. Изменение климата и экологические риски в Центральном Предкавказье // Материалы IV Международной научно-практической конференции «Проблемы и перспективы современной науки», Москва: ISI-journal. 2016. С. 123–128.

3. Буряк Ж.А. Совершенствование подходов к оценке эрозионной опасности агроландшафтов с использованием ГИС-технологий // Региональные геосистемы. 2014. Т. 29. N 23(194). С. 140–146.

4. Гофаров М.Ю., Кутинов Ю.Г., Болотов И.Н. Оценка развития эрозионных процессов в северотаежных ландшафтах Русской равнины с применением ГИС-технологий // Геоэкология. Инженерная геология, гидрогеология, геокриология. 2005. N 4. С. 362–369.

5. Деревенец Д.К. Применение ГИС-технологий как составной части цифровой экономики с целью повышения эффективности противоэрозионных мероприятий // Инвестиции, строительство, недвижимость как драйверы социально-экономического развития территории и повышения качества жизни населения. 2020. С. 119–126.

6. Павлова А.И. Применение нейронной экспертной системы и ГИС для классификации эрозионных земель // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2014. N 10. С. 312–319.

7. Bilașco Ș., et al. A GIS-based spatial analysis model approach for identification of optimal hydrotechnical solutions for gully erosion stabilization. Case Study // Applied Sciences. 2021. V. 11. N 11. Article ID: 4847. https://doi.org/10.3390/app11114847

8. Mendicino G. Sensitivity analysis on GIS procedures for the estimate of soil erosion risk // Natural Hazards. 1999. V. 20. N 2. P. 231–253. https://doi.org/10.1023/A:1008120231103

9. Атаев З.В., Братков В.В. Оценка эрозионного расчленения рельефа Северо-Восточного Кавказа методами ГИС-технологий // Мониторинг. Наука и технологии. 2012. N 1. С. 63–67.

10. Бакуменко И.А. Морфометрический анализ территории бассейна реки Калаус Ставропольского края по данным SRTM // Материалы V-й ежегодной научно-практической конференции Северо-Кавказского федерального университета «Университетская наука – региону», Ставрополь: ФГАОУ ВПО «Северо-Кавказский федеральный университет», 2017. С. 224–228.

11. Братков В.В. и др. Эрозионное расчленение рельефа Северо-Восточного Кавказа как фактор рекреационного освоения территории // Известия Дагестанского государственного педагогического университета. Естественные и точные науки. 2011. N 4. С. 99–103.

12. Кирвякова А.В., Андреянов Д.Ю. Мониторинг эрозионных процессов юго-западной части Ставропольской возвышенности и прилегающих территорий Прикубанской равнины // Вестник Оренбургского государственного университета. 2011. N 16. С. 151–153.

13. Мусаев М.Р., Шаповалов Д.А., Широкова В.А., Клюшин П.В., Хуторова А.О., Савинова С.В. Экологические проблемы сельскохозяйственного землепользования в Северо-Кавказском федеральном округе // Юг России: экология, развитие. 2016. Т. 11. N 3. C. 181–192. https://doi.org/10.18470/1992-1098-2016-3-181-192

14. Шаповалов Д.А., Клюшин П.В., Савинова С.В. Экологические проблемы сельскохозяйственного землепользования в Ставропольском крае // Аридные экосистемы. 2020. Т. 26. N 2. С. 57–62. https://doi.org/10.24411/1993-3916-2020-10096

15. Михайлов В.А. Комплексный морфометрический анализ Тарханкутского полуострова с помощью ГИС // Современные научные исследования и инновации. 2015. N 2. Ч. 4. URL: https://web.snauka.ru/issues/2015/02/46640 (дата обращения: 17.03.2024)

16. Кондратьева М.А., Чащин А.Н. Оценка эрозионной опасности рельефа на основе цифрового моделирования // ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Международной конференции. Москва: Географический факультет МГУ, 2021. Т. 27. С. 241–252. https://doi.org/10.35595/2414-9179-2021-2-27-241-252

17. Курлович Д.М. Морфометрический ГИС-анализ рельефа Беларуси // Земля Беларуси. 2013. N 4. С. 42–48. URL: http://elib.bsu.by/handle/123456789/92323 (дата обращения: 18.03.2024)

18. Позаченюк Е.А., Петлюкова Е.А. ГИС-анализ морфометрических показателей рельефа Центрального предгорья главной гряды Крымских гор для целей ландшафтного планирования // Учёные записки Крымского федерального университета имени Вернадского В.И. География. Геология. 2016. Т. 2. N 2. С. 95–111.

19. Wang L., Liu H. An efficient method for identifying and filling surface depressions in digital elevation models for hydrologic analysis and modelling // International Journal of Geographical Information Science. 2006. V. 20. N 2. P. 193–213. http://doi.org/10.1080/13658810500433453

20. Батова В.М. Агроклиматические ресурсы Северного Кавказа. Ленинград: Гидрометеоиздат, 1966. 252 с.

21. Антыков А.Я., Стоморев А.Я. Почвы Ставрополья и их плодородие. Ставрополь: Ставропольское книжное издательство, 1970. 413 с.

22. Геращенко И.Н. Особенности гидрографии и гидрологии Северного Кавказа // Таврический научный обозреватель. 2017. N 3. С. 106–113.

23. Лошаков А.В. Охрана агроландшафтов на основе адаптивных проектов землеустройства с учетом зональных особенностей в крайне засушливой зоне Ставропольского края // Московский экономический журнал. 2023. N 2. URL: https://qje.su/nauki-ozemle/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2023-31/ (дата обращения: 19.03.2024)

24. Письменная Е.В., Стукало В., Лошаков А.В., Савинова С.В. Мониторинг состояния земель сельскохозяйственного назначения Центрального Предкавказья // Вестник АПК Ставрополья. 2016. T. 21. N 1. С. 123–126.

25. Лабанов Г.А. Эрозия и дефляция почв. Москва: Изд-во МГУ, 1993. 200 с.

26. Путилин А.Ф. Оврагообразование на юго-востоке Западной Сибири. Новосибирск, 1988. 81 с.

27. Iwahashi J., Pike R.J. Automated classifications of topography from DEMs by an unsupervised nested-means algorithm and a three-part geometric signature // Geomorphology. 2007. V. 86. N 3–4. P. 409–440. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2006.09.012