Институт степи Российской академии наук

460000, г.Оренбург, ул.Пионерская 11. Тел.: 774432, 776247

  • Увеличить размер
  • Размер по умолчанию
  • Уменьшить размер
Главная Структура Лаборатория ландшафтного разнообразия и заповедного дела Научно-исследовательские проекты Бюджетные тематики Ландшафтные и биологические факторы устойчивого развития геосистем Заволжско-Уральского региона

Ландшафтные и биологические факторы устойчивого развития геосистем Заволжско-Уральского региона

PDF

ЛАНДШАФТНЫЕ И БИОТИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ ГЕОСИСТЕМ ЗАВОЛЖСКО-УРАЛЬСКОГО РЕГИОНА

Основные результаты исследований в 2013-2014 годах:

(блок исследований лаборатории ландшафтного разнообразия)

1. Осуществлен обзор применения данных дистанционного зондирования Земли в геоэкологических исследованиях, в т.ч. для районов нефтегазодобычи. Получены результаты вычисления нормализованного индекса NDVI для анализа ландшафтных изменений на территориях нефтегазодобычи в Оренбургской области

За длительный период воздействия объектов нефтедобычи на изучаемой территории сформировались и закрепились устойчивые природно-техногенные комплексы. На текущем этапе были выполнены спектральный анализ и классификация полученного снимка. Используя спектральные библиотеки и сравнения с эталонными образцами (Portillo-Quintero, Sánchez-Azofeifa, 2010; Baynard, 2012), на изображении выделено 5 категорий землепользования: 1 - водные/заболоченные участки, 2 – сельскохозяйственные угодья, 3 -  лесная / степная биомасса, 4 – антропогенно-измененные территории (включают урбанизированные и техногенные ландшафты (за исключением нефтегазодобывающих ландшафтов), 5 – антропогенно-измененные ландшафты, расположенные в пределах границ нефтегазовых месторождений. Далее, для каждой категории землепользования был вычислен процент занимаемой площади на территории сцены Landsat. Следующим шагом являлся расчет соотношений ландшафтов различных категорий землепользования для ключевой территории, включающей ряд месторождений Курманаевского и Сорочинского административного районов.

В работе использовался алгоритм неконтролируемой классификации ISODATA. Производились пробные классификации с количеством классов 8, 12, 16, 20, 24, 26, 28, 30. Наиболее точно техногенные группы объектов идентифицированы в случае классификации с количеством классов равным 26. Полученная карта результатов не требует привлечения дополнительных дешифровочных признаков для дальнейшего анализа, что необходимо при количестве классов меньше 26. В свою очередь, при количестве классов больше 26 карта результатов становится  трудночитаемой. Анализ изображений показал, что в процессе классификации в качестве техногенных выделялись объекты, содержащие компоненты из искусственных материалов:  асфальт, бетон, металл и пр. Объекты, состоящие полностью из природных материалов, но появившиеся в результате хозяйственной деятельности, не классифицировались отдельно (проселочные грунтовые дороги, связывающие инфраструктуру месторождения, грунтовые площадки скважин, вытоптанные территории и пр.). Кроме того, в границах месторождения расположены 2 населенных пункта: села Проскурино и Савельевка, техногенные объекты которых также попали в один класс с объектами месторождения.

Выделяемые при классификации участки, содержащие объекты инфраструктуры, показывают высокую корреляцию с картой классификации территории по значениям индекса GSI, позволяющим выделять поверхности с высоким содержанием песка и гравия (рисунок).

По результатам проведенных работ можно сделать следующие выводы: метод неконтролируемой классификации является подходящим для выделения объектов инфраструктуры, содержащих в своем составе искусственные материалы. Динамика внедрения и функционирования таких объектов прослеживается достаточно точно. Для достижения более корректных результатов необходимо вручную исключать лишние объекты при проведении классификации. В любом случае необходимо применение спутниковых индексов для уточнения результатов (или в качестве самостоятельного метода). Таким образом, обработка данных дистанционного зондирования помогает проводить качественный и количественный анализ техногенных нарушений ландшафтов и контролировать текущую геоэкологическую ситуацию. Результаты подобных работ способствуют разработке стратегии дальнейшего природопользования в регионах в рамках концепции устойчивого развития.

2. Выделены генетические типы песчаных отложений и закономерности распространения в Заволжско-Уральском регионе (на примере Оренбургской области)

Свойства песчаного субстрата в таких ландшафтах являются ведущими факторами, влияющими на структурно-функциональную организацию геосистем ряда локальных, внутри ландшафтных иерархических уровней. В результате наложения серии карт: четвертичных отложений, распространения песков, почвенной и геоморфологической была составлена карта-схема распространения генетических типов песков Оренбургской области: аллювиальные, элювиальные, делювиальные и эоловые пески.

На территории Оренбургской области эоловые пески получили значительное распространение, причем абсолютно преобладают неперемещенные пески Они представлены песками светло-желтыми, мелкозернистым, кварцевыми, слюдистыми с маломощными горизонтами погребенных почв. Мощность эоловых образований, слагающих дюнный рельеф, изменяется от 2 до 10 м. Они образуются за счет перевевания песчаных отложений различного возраста и генезиса. Чаше всего перевеванию подвергались среднечетвертичные аллювиальные пески р. Илека, Иртека, Боровки, Большого и Малого Урана, Ори, Кумака и др. В результате эоловой переработки сформировались дюнные формы рельефа. Все крупные закрепленные формы эолового рельефа являются реликтовыми перегляциальными образованиями, сформировавшимися в эпохи дриаса и пребореала, в условиях разреженного растительного покрова, широкого распространения песчаных поверхностей аллювиального генезиса, наличия сильных, имевших преимущественно одно или два направления, ветров и в аридных климатических условиях.

Выявлено, что происхождение современных эоловых развеваемых песков связано с интенсивной хозяйственной деятельностью человека и предопределено главным образом следующими факторами: распашкой песчаных и супесчаных почв под посевы сельскохозяйственных и бахчевых культур; деградацией растительного покрова и сопутствующей ей эрозии почв в результате чрезмерного выпаса скота; разрушением растительного и почвенного покрова около населенных пунктов (города и населенные пункты); разрушением песков автотранспортом.

Формирование песчаных отложений происходило в тесной связи с геоморфологическими, неотектоническими и климатическими условиями. Наименьшие мощности песков, не превышающие обычно 1-1,5 метров, характерны для элювиальных образований, развитых на высоких водоразделах. Вниз по склону они сменяются делювиальными отложениями, мощность которых нередко превосходит 12-15 м. К плейстоценовым и современным днищам речных долин приурочены аллювиальные отложения наибольшей мощности, достигающей 30 и более м. Существенная роль в распределении мощностей и фаций песчаных отложений принадлежит новейшим тектоническим движениям. Для участков устойчивых неоген-четвертичных опусканий, расположенных в пределах Прикаспийской низменности, характерны наибольшие мощности песчаных отложений как аллювиального, так и водораздельно-склонового ряда. Обычно крупные песчаные массивы сложены песками разного происхождения, т.е. являются полигенетическими.

3. Выявлены закономерности проявления высотной дифференциации ландшафтов на Южном Урале

Высотная дифференциация ландшафтов в горах происходит на значительно более коротких расстояниях, чем при широтной зональности. В связи с этим изучение высотной поясности весьма актуально при решении теоретических и практических проблем эволюции ландшафтов, а также для выявления тенденций изменения природно-климатических условий как на региональном, так и на общепланетарном уровнях.

Проведенные исследования по уточнению высотных параметров вертикальной поясности в горах Южного Урала базировались главным образом на материалах дистанционного зондирования. В качестве исходных данных использованы космические снимки Landsat, мозаики снимков более высокого разрешения в открытых геоинформационных ресурсах (Google Earth, СканЭкс и др.). С их помощью рассматривался характер лесопокрытия в зонах сочленения высотных поясов, визуально определялось и уточнялось положение верхних границ леса и редколесий. Для выявления зависимостей положения границы относительно элементов рельефа и некоторых его параметров (уклон, экспозиция) использована цифровая модель рельефа SRTM3, импортированная в геоинформационную систему Map Info с программным модулем Vertical Mapper. В ходе исследований определено положение границ высотных поясов на всех возвышенностях, имеющих гольцовый пояс. Анализ роли уклона поверхности в высотном положении поясов проведен для десяти наиболее высоких вершин Южного Урала (см. таблицу), изучено возможное влияние экспозиционных и циркуляционных различий склонов – на северном участке хребта Зигальга (район горы Поперечной).

Относительно постоянные величины исследуемых параметров для всех без исключения горных массивов Южного Урала являются несомненным подтверждением определяющего значения показателей высоты местности при формировании высотной поясности. Рассматривая обобщенные и усредненные показатели высотного положения поясов, можно сделать вывод о том, что нижняя граница подгольцового пояса согласуется с границей гольцов, находясь в среднем на 50 м (37−75 м) ниже. В целом положение рассмотренных границ имеет прямую зависимость от высоты массивов, а разброс высот на отдельных возвышенностях обусловлен исключительно особенностями мезорельефа и наличием (либо отсутствием) протяженных безлесных шлейфов склоновых отложений.

Полученные совмещенные (высота и уклон) диаграммы отчетливо показывают, что уклон поверхности одновременно является и важнейшим условием формирования современного спектра высотных поясов, и фактором неоднородности высотного положения границы.

Исходя из подготовленных поперечных профилей оценены высотные диапазоны зон вертикальной поясности в различных вмещающих условиях степи и лесостепи. Выявлено, что наиболее значительные показатели разброса высот характерны для горно-лесной зоны, достигающей максимума в среднегорьях, окруженных лесостепными широтно-зональными ландшафтами. Естественно, что антропогенный вклад в безлесие предгорных холмистых равнин Предуралья и Зауралья, весьма значителен. Тем не менее, даже с учетом сведений о степени освоенности территории, ландшафты Зауралья носят черты, свойственные более южным территориям, в связи с проявлением ветровой тени и снижением параметров увлажнения.

4. Выявлены основные черты эколого-гидрохимической ситуации в бассейне реки Таналык (приток р.Урал). Проведенные исследования подтверждают колебания в содержании тяжелых металлов, обусловленные сезонными гидрологическими явлениями в условиях неоднородности строения русла и искусственного регулирования стока.

Длительное промышленное и сельскохозяйственное освоение территории Южного Зауралья привело к коренной трансформации природной среды. Сложившаяся эколого-гидрохимическая ситуация в полной мере характерна и для бассейна р. Таналык – притока р. Урал в районе Ириклинского водохранилища. Особая актуальность подобных исследований диктуется проблемами безопасности жизнедеятельности в этом довольно густонаселенном регионе, трансграничного переноса загрязняющих веществ и качества воды в Ириклинском вдхр.

В р. Таналык отмечается повышение концентрации основных ионов от истоков к приустьевой части; практически пресная вода в верховьях Таналыка не содержит явных следов тяжелых металлов. Попадая в техногенную зону (промышленные предприятия Баймака, Бурибая и Акъяра, разрабатываемые месторождения), вода быстро насыщается солями и ионами тяжелых металлов. В числе наиболее постоянных загрязняющих веществ по всему профилю реки – медь, марганец, железо общее, цинк. По нашим данным, на нижнем протяженном (75 км) участке реки (Акъяр – Таштугай) без крупных промышленных источников загрязнения буферные свойства речного комплекса не обеспечивают связывания токсичных компонентов. В приустьевой части (с. Таштугай) химический состав воды не претерпевает особых изменений.

Имеющиеся данные по устью р. Таналык позволяют сделать выводы об определенной гидрохимической сезонности в миграции некоторых загрязняющих веществ. Распределение концентраций меди по сезонам в устье р. Таналык имеет довольно выраженный максимум в период половодья (март–май) и перед ледоставом (ноябрь) со средними значениями  0,015-0,025 мг/л. Среднемноголетнее содержание цинка в устьевой части в 1,5 раза превышает ПДК, но во внутригодовом аспекте, также как и по меди, наблюдаются сезонные различия, хотя и не такие однозначные. Сезонные максимумы содержания Zn проявляются с марта по июнь, далее до сентября показатели снижаются и вновь вырастают в октябре. Наибольшие его концентрации наблюдаются в весеннем и осеннем пиках – в среднем 0,025 мг/л.

Внутригодовая неоднородность в содержании загрязняющих веществ во многом обусловлена сезонными особенностями гидрологического режима и морфодинамическим разнообразием русловых процессов. В меженные периоды на слабопроточных участках (плесах) происходит связывание (сорбция фитопланктоном и адсорбция на взвешенных частицах) загрязняющих веществ в относительно трудноподвижные соединения и их частичная аккумуляция в придонных илах. На перекатах происходит аэрация воды, что определяет скорость процессов химического и биохимического окисления органических и неорганических соединений. Подобная структура речного стока благоприятно сказывается на связывании и нейтрализации загрязняющих веществ, на их частичной аккумуляции в придонных илах.

В весенне-паводковый период, когда на всем протяжении реки устанавливается промывной режим, химические и органические загрязнители частично выносятся в связанном виде вместе с механическими наносами и иловыми накоплениями. В связи с сезонным (половодным) изменением физико-химические свойства вод (снижение pH, десорбция и ионный обмен, растворение карбонатов, разложение органических веществ и железомарганцевых оксидов)  часть связанных форм Cu и Zn  в донных осадках переводится в водную среду и, соответственно, вторично вовлекаются в гидрохимическую миграцию. Несомненно, что повышенные концентрации Cu и Zn весенне-паводковый и осенний периоды обусловлены не только переносом донных отложений, но и в результате поступления со всей водосборной площади, в первую очередь – с карьерных отвалов, хвостохранилищ, территории обогатительных фабрик и др.

5. Продолжено изучение структурных особенностей литоморфных урочищ западного Примугоджарья сформированных на сложном литогенном субстрате

В ходе экспедиций за ряд лет были выделены как особый тип и обследованы своеобразные литогенные урочища, распространенные в западном Примогоджарье. Это урочища Жаманаркаш, Кундузды и Уркач, их объединяет литогенная основа и характер их разрушения. В 2014 году было посещено урочще Уркач (Оркаш), а в предшествующем году были обследованы Жаманаркаш и Кундузды, по первому подготовлены и изданы публикации.

6. Выявлена пространственно-временная специфика гидрологического режима  в бассейне реки Урал

Главной и типичной особенностью физико-географических условий водосборных территорий является пространственно-временное распределение зональных гидротермических факторов, определяющих, в сочетании азональными компонентами ландшафта, формирование и изменчивость водных ресурсов речного бассейна. Особенно это актуально для крупных речных бассейнов (в т.ч. бассейн р. Урал), охватывающих различные природные зоны в сочетании со сложным и неоднородным геолого-геоморфологическим строением водосборных территорий. Проведенный анализ свидетельствует о необходимости разработки концептуальной программы по управлению природопользованием с учетом региональной специфики гидрологического режима в трансграничном бассейне.

7. Выявлены пространственные закономерности распределения техногенных объектов и ареалов загрязнения в аспекте условий формирования качества воды

При подготовке схемы комплексного геоэкологического состояния Заволжско-Уральского региона была поставлена задача картографического отображения ареалов загрязнения от наиболее опасных источников техногенного загрязнения. Площадному выражению подверглись рассеянные источники загрязнения – территории городов, крупных горнодобывающих предприятий, элементов транспортной инфраструктуры с выделением зон рассеяния атмосферных выбросов вокруг них. На картосхему выносились ареалы загрязнения, визуально идентифицированные по данным космического зондирования зимнего  сезона. В дальнейшем границы контуров трансформировались исходя из рельефа местности, отражающего направления потоков поверхностного и подземного стоков. Совмещение ареалов позволило получить интегральную схему, отражающую дифференциацию водосборной площади по степени загрязнения территории в безразмерном (балльном) выражении.

8. Выполнена апробация выделения объектов нефтепромыслов в условиях техногенно-модифицированного ландшафта на основе алгоритмов расчета отношений спектральных яркостей мультиспектральных спутниковых данных среднего пространственного разрешения

В качестве ключевой территории исследования авторами выбрано Бобровское месторождение нефти, расположенное в степной зоне Оренбургской области. Результаты сравнения индексов BSI, LDI-NDVI и LDI-TCW показывают разную точность распознавания объектов нефтяной инфраструктуры. Перспективными для изучения их свойств на данной территории могут оказаться такие методы, как TopSoil Grain Size Index (GSI) и трансформация Tasseled Cap. Преимущество метода Band Ratio перед другими видами классификации (классификация без обучения, классификация с обучением, экспертное дешифрирование) состоит в том, что однажды полученный и проверенный диапазон значений того или иного индекса может применяться по умолчанию на сходных территориях (или на той же территории, но для другого периода времени). Исследователь будет избавлен от затрат времени на интерпретацию снимка, которую иначе он вынужден проводить для каждой новой сцены практически с самого начала. Этот фактор – снижение трудозатрат на дешифрирование с сохранением высокой точности обработки информации - делает данный метод очень привлекательным и перспективным для дальнейшей разработки.

С целью повышения точности распознавания объектов нефтяной инфраструктуры техногенных ландшафтов представляется целесообразным вывести из расчетов площади, занятые сельскохозяйственными землями. Для этого планируется провести анализ многолетней серии спутниковых изображений представленной территории, с тем, чтобы, сочетая вегетационные индексы с индексами деградации, получить точную маску сельскохозяйственных угодий. Применение указанной маски будет соответствовать поставленной задаче выведения площадей полей из расчетов. Второй задачей планируемых исследований является детальное изучение значимых диапазонов индексов отношений спектральных яркостей для их более подробной классификации, например, до уровня: объекты инфраструктуры месторождения, населенные пункты, естественные пустоши, пашни и пр.

Последнее обновление 24.12.14 11:54