Авторизация

Логин:
Пароль:
Восстановить пароль
Регистрация
  • Форум
  • Блоги
  • Контакты
  • Новости
  • Продукты
  • Отрасли
  • Обучение
  • Поддержка
  • События
  • О компании
  • 1 (28) | 2004 Геоинформационная модель высокогорной криолитозоны в Северном Тянь-Шане

    Марченко С.С., Институт мерзлотоведения им. П.И. Мельникова СО РАН, Казахстанская высокогорная геокриологическая лаборатория, Е-mail: sergei_marchenko@nursat.kz
    Ударцев С.В., Центр дистанционного зондирования и ГИС “Терра”, Казахстан, Алматы, Е-mail: terra@nursat.kz


    На сегодняшний день накоплен богатый фактический материал о многолетнемерзлых породах (ММП) Тянь-Шаня. Необходимость сохранения и эффективного использования накопленной геокриологической, гляциологической, климатической и прочей информации определяет спектр задач, требующих организации данных на основе информационных технологий и средств компьютерной картографии. Для целей геокриологического мониторинга и прогноза нами разрабатывается географическая информационная система на основе пакета ArcView GIS с дополнительными модулями.

    На локальном уровне представления геокриологической информации очень важна оценка влияния микроклиматических факторов на термическое состояние горных пород. Особенно актуальна такая оценка для высокогорья, где геокриологические условия изменяются на коротких расстояниях, а степень обеспеченности наземными наблюдениями очень низка. В этом случае базовым источником информации может стать дистанционное зондирование.

    Организация данных. В состав информационной системы входит несколько баз данных. Картографическая база данных включает цифровые модели рельефа, карты гидросети, геологического строения, растительного покрова, аэрофотоснимки. Геокриологическая база данных содержит: первичные данные геотермических наблюдений, паспорт каждого пункта термометрии, включающий изображения объекта, значения температуры, мощности многолетней мерзлоты и сезонно-талого слоя, сведения о литологическом составе и криогенных текстурах ММП, теплофизические характеристики горных пород, льдистость, криогенные явления и их цветные изображения, а также цифровые фотографии типичных для данной местности перигляциальных ландшафтов. Гидрометеорологическая информация содержится в базах данных температуры воздуха, атмосферных осадков, снежного покрова. Пример пользовательского интерфейса системы приведен на рис. 1. В отдельных окнах показаны: электронная карта распространения вечной мерзлоты в бассейне р. Большая Алматинка и ее увеличенный фрагмент, температурные характеристики пород, изображение исследуемых объектов и информация по геотермическому мониторингу.


    Рис. 1. Пример пользовательского интерфейса информационной системы.

    Геоинформационное моделирование распространения высокогорной криолитозоны. Методика интерактивного крупномасштабного картографирования теплового состояния альпийской криолитозоны (Keller, 1992; Марченко, Ударцев, 2001) подразумевает: наличие комплексной базы данных; блока анализа этих данных и моделирования теплофизических процессов, происходящих в условиях, определенных входной информацией. Основой анализа исходных данных является математическое моделирование (Marchenko, 2001). Модуль анализа данных и моделирования процесса теплообмена на поверхности и внутри горных пород имеет два блока. В одном из них (метеорологический блок) проводится анализ метеорологической информации и локальных факторов, после чего рассчитывается теплообмен с наземными покровами. Во втором блоке осуществляется расчет тепломассопереноса в горных породах. На конечном этапе результаты модельной оценки, в данном случае тепловое состояние верхних слоев литосферы, представляются в виде пространственно-координированной модели.

    Рельеф представляется посредством нерегулярной триангуляционной сети (TIN), которая является эффективным способом описания поверхностей, особенно в тех случаях, когда необходимо учитывать освещенность солнцем, экспозицию и крутизну склона, что важно для горных территорий. Территория, для которой создается геотемпературная карта, покрывается сеткой. В каждой точке сетки, в соответствии с информацией, хранящейся в базе данных, производится расчет процесса теплообмена с наземными покровами и в итоге – температуры поверхности. Далее процесс может разветвляться по двум направлениям. Если имеется информация о литологическом составе и теплофизических характеристиках горных пород, то рассчитывается их средняя годовая температура (на глубине 15-25 м). В противном случае, если такая информация отсутствует, формируется область данных со значениями температуры поверхности (Тп) горных пород. В этом случае факт наличия, либо отсутствия многолетней мерзлоты с определенной долей вероятности оценивается по трем градациям:

    • ММП отсутствуют: Тп > 0°С;
    • 50%-я вероятность присутствия ММП: 0°С > Тп > -1°С;
    • ММП присутствуют: Тп < -1°С.

    Вторая градация (50%-я вероятность наличия, либо отсутствия многолетней мерзлоты в интервале температуры от 0 до -1°С) задается с учетом неопределенности входных данных, поскольку в пределах речного бассейна приходится оперировать осредненными величинами характеристик снежного покрова, растительности, альбедо подстилающей поверхности, интенсивности испарения и других локальных факторов, определяющих тепловой баланс поверхности.

    Массив данных, характеризующий температуру поверхности грунтов в каждой точке заданной сетки, является базовой информацией для проведения операций пространственного анализа средствами модуля Spatial Analyst. В результате генерируется карта геотемпературного поля, которая помещается в информационную систему в виде одного или нескольких тематических слоев. Нулевая изотерма разделяет области многолетней мерзлоты и сезонного промерзания. Эта граница должна рассматриваться как отдельная зона, ширина которой изменяется в зависимости от детальности представляемой информации и масштаба карты (Etzelmuller, et al., 1998).

    Как уже упоминалось, основную неопределенность в геоинформационную модель вносят входные данные. Поэтому, по мере накопления информации, особенно геоморфологической, итоговая модель, представляемая в виде электронной карты, становится все более детальной и достоверной. Примером может служить трехмерная геотемпературная модель района горного перевала Жусалыкезен (43° 05' с.ш., 76° 55' в.д.) в хр. Заилийский Алатау, Северный Тянь-Шань (рис. 2), построенная для места, обеспеченного наиболее полным набором исходной информации. Помимо теплофизических характеристик горных пород и типов поверхности, геоморфологической информации, отраженной в литологических разрезах и профилях, по этому району имеется ряд данных термометрических измерений на протяжении 29 лет. На представленной территории площадью 3 кв. км расположено более 10 термометрических скважин, данные измерений по которым и использовались как реперные для верификации модели.


    Рис. 2. Трехмерная геотермическая модель на район перевала Жусалыкезен.

    Представленный подход подразумевает создание целого ряда электронных карт различного назначения, в том числе прогнозных, которые позволят проследить трансформацию геокриологических условий на различных временных отрезках, при изменении климатической обстановки. Подобные карты могут отражать не только динамику параметров высокогорной криолитозоны (термическое состояние, мощность, льдистость, глубина сезонно-талого слоя и др.) в связи с климатическими колебаниями, но также распространение и направленность развития экзогенных геологических процессов. Это позволит значительно повысить степень защиты населения и объектов от опасных стихийных явлений (оползни, сели и др.).

    Возможности ГИС- технологий позволяют с большей отдачей использовать и отображать данные, собираемые в целях оценки состояния и развития природных систем в криолитозоне. Эффективность и значение ГИС для прогностических построений в этой области особенно велико при создании информационных систем локального уровня, поскольку каждый конкретный бассейн имеет свою специфику геокриологической обстановки и развития явлений, которые обусловлены геологическими, орографическими, микроклиматическими и другими факторами.

    Литература

    Марченко С.С., Ударцев С.В. Геоинформационное моделирование термического состояния высокогорной криолитозоны // Материалы Второй конференции геокриологов России, 6-8 июня 2001, т. 3, Региональная и историческая геокриология, МГУ, с. 178-184.

    Etzelmuller, B., Bertling, I. and Solid, J. L. 1998. The distribution of permafrost in Southern Norway – a GIS approach // 7th International Conference on Permafrost (Yellowknife, 23-27 June 1998), Collection Nordicana 55, 251-257. Centre d’etudes nordiques, Universite Laval, Quebec.

    Keller, F. Automated mapping of mountain permafrost using the program PERMAKART within the geographical information system ARC/INFO. // Permafrost and Periglacial Processes. 1992. Vol. 3, p. 133-138.

    Marchenko S.S. A model of permafrost formation and occurrences in the intracontinental mountains // Norsk Geografisk Tidsskrift – Norwegian Jornal of Geography. 2001, vol. 55, p. 230-234.




    Версия для печати