ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ ПОТЕНЦИАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ ЭРОЗИИ ПОЧВЫ ДЛЯ ТЕРРИТОРИИ АТЯШЕВСКОГО РАЙОНА НА ОСНОВЕ РАСЧЁТА ИНДЕКСА МОЩНОСТИ ЛИНЕЙНОЙ ЭРОЗИИ

Традиционный способ исследования эрозии почв с целью прогнозирования ее развития и потенциального влияния на народное хозяйство заключался в кропотливых полевых работах [1]. В наше время, геоинформационные системы (ГИС) предлагают самый широкий инструментарий по работе с такими данными. Он существенно ускоряет процесс моделирования и повышает его качество, даже при условии удаленной работы на основе результатов топографической съемки и иных методов исследования рельефа. Одним из вариантов построения модели потенциального развития эрозионных моделей является расчёт индекса мощности линейного сопротивления SPI (Stream Power Index). Преимуществом данной модели является создание качественной характеристики территории (и ее представление в картографическом виде) на основе базовых количественных данных. А его обоснование строится на том, что степень проявления и развития эрозионных процессов прямо зависит от площади удельного водосбора и крутизны склонов на исследуемой территории [2]. SPI-индекс вычисляют по формуле

                                         (1)

где А – водосборная площадь;

β – угол наклона рельефа.

Однако, при расчёте по вышеописанной формуле индекс SPI принимает большие значения, т.к. определяется в виде произведения водосборной площади на угол наклона рельефа. В связи с этим, целесообразно привести формулу к виду

                                            (2)

Говоря об исследуемой территории – Атяшевском районе Республики Мордовия, нельзя не отметить ее особенности, которые как нельзя кстати подходят для данных изысканий. Он располагается на холмистой местности в пределах Приволжской возвышенности, что обуславливает значительную кривизну местности, провоцирующую эрозию почв. Район располагает развитой промышленностью и сельским хозяйством, эффективности которых эрозия может нанести существенный вред [3].

Для построения выбранной модели в ГИС ArcGIS, которая обладает всем необходимым функционалом для ее создания и картографического представления [4], были экспортированы векторные слои административных границ и рельефа (в виде сети горизонталей, проведенных через 10 метров), которые были получены в результате работы коллектива преподавателей и студентов географического факультета МГУ им. Огарева [5]. Слой рельефа с помощью слоя границ был выделен (рис. 1) и обрезан с помощью инструмента «Пересечение».

Далее с помощью инструмента «Топо в растр» из слоя горизонталей была создана цифровая модель рельефа (ЦМР), на основе которой рассчитан геоморфометрический показатель кривизны, показывающий совокупную меру кривизны земной поверхности, которая идентифицирует ее выпуклые участки положительными значениями, а вогнутые – отрицательными независимо от направления.

Рис. 1. Слой рельефа в виде горизонталей на территорию Мордовии (Атяшевский район выделен красной линией)

Затем были подключены модули группы «Гидрология». Для показа направления стока для каждой ячейки растра кривизны был применен инструмент «Направление стока». Данный инструмент использует распределение значений ячейки растра в диапазоне от 1 до 255, в зависимости от направления стока. Расчет направления стока представлен на рисунке 2.

Рис. 2. Модель направления стока

Данное построение необходимо для дальнейшего моделирования сети водотоков. С его помощью также можно выделить наиболее подверженные смыву участки территории.

Чаще всего необходимо определить какие из его участков будут относиться к локальным понижениям (районам внутреннего дренажа). За локальное понижение принимается ячейка или несколько смежных ячеек, направление стока из которых не имеет корректных значений направления, то есть все граничащие с ними ячейки находятся выше, или же две ячейки образуют петлю, перетекая друг в друга. Обнаружение при помощи инструмента «Локальное понижение» артефактов способствует более точному определению направления стока на участке растра. Одновременно используется функция «Заполнение», которая помогает удалить с растра все небольшие ошибки и неточности.

Далее используется инструмент «Суммарный сток», создающий сети водотоков путем применения порогового значения для выбора ячеек с высоким суммарным стоком. Статистический анализ результатов вычислений показал, что для территории района значения индексов SPI находятся в пределах от 0,37 до 13,94; среднее значение составляет 5,70, а стандартное отклонение – 1,18. Это объясняется распространением по территории склоновых земель, различных по крутизне и форме поверхности. Для построения карты мощности линейной эрозии предложено классифицировать значения индексов SPI способом естественных интервалов. При таком способе классифицируемые показатели автоматически делятся на естественные интервалы при заранее заданном количестве классов. Таким образом, на изучаемой территории выделены классы земель: эрозия отсутствует (значения индексов от 0,37 до 4,15), низкий потенциал развития (от 4,15 до 5,32), средний потенциал развития (от 5,32 до 6,38), высокий потенциал развития эрозии (от 6,38 до 7,71), очень высокий потенциал развития эрозии (от 7,71 до 13,94). Полученная модель представлена на рисунке 3.

Построенная модель показывает, что наибольший риск развития эрозионных процессов наблюдается в центральной части района на южных юго-восточных склонах с крутизной от 5° до 9°. По мере увеличения площади водосбора и градиента склона количество воды, вносимой участками склона, и скорость потока воды увеличиваются, следовательно, индекс мощности потока и риск эрозии также увеличиваются.

Рис. 3. Карта потенциала развития эрозионных процессов почв для Атяшевского района

Таким образом, нам удалось построить модель потенциального развития эрозии почвы для Атяшевского района. Результаты исследования можно использовать при ведении хозяйственной деятельности. Отработанную технологию представляется возможным рекомендовать к применению для других территорий, как в Мордовии, так и за ее пределами. 

 

Список использованных источников 

1. Заславский М. Н. Эрозиоведение. Основы противоэрозионного земледелия. М. : Высшая школа, 1987. 376 с.
2. Павлова А. И. Применение методов цифрового моделирования рельефа для картографирования эрозионных земель // Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture. 2016. №2 (74). С. 159–169.
3. Ямашкин А. А. Физико-географические условия и ландшафты Мордовии. Саранск : Изд-во Мордов. ун-та, 1998. 156 с.
4. Изучение ArcGIS // Esri : сайт компании геоинформационных ресурсов. URL: http://desktop.arcgis.com/ru/arcmap/ (дата обращения: 15.04.2022).
5. Муштайкин А. П., Маскайкин В. Н. Способы получения различных географических данных // Материалы XXIV науч.-практ. конф. молодых ученых, аспирантов и студентов Национального исследовательского Мордовского государственного университета им. Н.П. Огарёва. Саранск, 2021. С. 96–100.

 

Mushtaykin Anton

postgraduate student, field of study «Earth science», National Research N. P. Ogarev Mordovia State University, Saransk

Rychkova Olga

master’s Degree, field of study «Land management and cadastre», National Research N. P. Ogarev Mordovia State University, Saransk

Maskajkin Viktor

PhD in Geography, Associate Professor, Department of Physical and Socio-Economic Geography, National Research N. P. Ogarev Mordovia State University, Saransk

 

MODELING OF THE POTENTIAL DEVELOPMENT OF SOIL EROSION FOR THE TERRITORY OF THE ATYASHEVSKY DISTRICT BASED ON THE STREAM POWER INDEX CALCULATION

 Abstract: It is extremely important to take into account the potential erosion of soils to plane the construction of buildings and structures, infrastructure networks, agricultural work. Nowadays, due to the development of geoinformation systems, the possibilities for creating erosion models are significantly expanded. The article considers the use of a stream power index of erosion model on the example of the territory of the Atyashevsky district.

Keywords: soil erosion, modeling, geoinformation mapping, Stream Power Index.

 

© АНО СНОЛД «Партнёр», 2022

© Муштайкин А.П., 2022

© Рычкова О.В., 2022

© Маскайкин В.Н., 2022