CC BY
9
УДК 553.435(470.56) DOI: 10.24412/1816-1863-2023-3-6-10
§ АНАЛИЗ МОРФОЛОГИЧЕСКОЙ СТРУКТУРЫ
* ТЕХНОГЕННЫХ ЛАНДШАФТНЫХ КОМПЛЕКСОВ
С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ (НА ПРИМЕРЕ БЛЯВИНСКОГО МЕСТОРОЖДЕНИЯ)
В. П. Петрищев, д-р. геогр. наук, ФГБОУ ВО Оренбургский государственный университет, ФГБУН Институт степи ОФИЦ УрО РАН, wadpetr@mail.ru, г.Оренбург, Россия,
Г. А. Пономарева, канд. геол.-мин. наук, ФГБОУ ВО Оренбургский государственный университет, galy.ponomareva@mail.ru, г. Оренбург, Россия
Определение морфологической структуры ландшафтов техногенного происхождения производилось на примере карьерно-отвального комплекса Блявинского медноколчеданного месторождения. Выбор объекта обусловлен практически полувековым сроком консервации месторождения, в течение которого проявились процессы формирования морфологической структуры тех-ногеосистемы месторождения. Среди ключевых задач анализа морфологическорй структуры техногенного ландшафтного комплекса выделялись следующие: оценка степени проявления естественных факторов ландшафтной дифференциации и выявление роли процессов, связанных с горно-добывающим производством; анализ корреляции элементов отвального комплекса с элементами карьерного комплекса с использованием данных классификации спутниковой информации и комбинации каналов различных частотных диапазонов, данных геохимического анализа грунтов, подотвальных и карьерных вод, информации, полученной на основе георадарной съемки; выявление особенностей морфологической структуры ландшафтов техногенного происхождения, связанного с добычей медноколчеданных руд.
The morphological structure of landscapes of technogenic origin was determined by the example of the quarry-dump complex of the Blyavinsky copper-crusted deposit. The choice of the object is due to almost half a century of conservation of the deposit, during which the processes of formation of the morphological structure of the technogeosystem of the deposit were manifested. Among the key tasks of analyzing the morphological structure of the technogenic landscape complex, the following were distinguished: assessment of the degree of manifestation of natural factors of landscape differentiation and identification of the role of processes associated with mining production; analysis of the correlation of the elements of the dump complex with the elements of the quarry complex using data from the classification of satellite information and a combination of channels of different frequency ranges, data from geochemical analysis of soils, subsurface and quarry waters, information obtained on the basis of georadar survey; identification of the features of the morphological structure of landscapes of technogenic origin associated with the extraction of copper ores.
Ключевые слова: морфологическая структура ландшафта, техногенная геосистема, медноколче-данное месторождение, данные дистанционного зондирования, георадарная съемка, геохимический анализ техногенных вод.
Keywords: morphological structure of the landscape, technogenic geosystem, copper-crusted deposit, remote sensing data, georadar survey, geochemical analysis of technogenic waters.
6
Введение
Анализ морфологической структуры ландшафтных геосистем техногенного происхождения представляет собой одно из направлений исследования техногео-систем, которое позволяет определить и доказать ключевые направления их восстановительной динамики. Разумеется, особенности морфологии техногеосис-тем, сформировавшихся при разработке различных видов рудного минерального
сырья, могут очень сильно отличаться вследствие различной ландшафтно-геохи-мической ординации [1—3]. Исследование техногеосистем медноколчеданных месторождений, как на глобальном уровне, так и на Южном Урале, проводится достаточно давно и касается как аспектов трансформации отдельных природных компонентов и изучения межкомпонентных взаимодействий, так и исследования морфологических границ и структуры ландшафтов в целом [4—8].
Материалы и методы
Для анализа структуры техногенного ландшафта Блявинского месторождения использовался космический снимок Landsat 8 (от 11.07.2011), по времени совпадающий со временем отбора проб грунта и воды на карьерно-отвальном комплексе месторождения. Для сопоставления данных дистанционного зондирования использовались возможности классификации, которая проводилась в программе Q-GIS. При этом для того, чтобы внести скачанный снимок в систему координат, каждый из использованных каналов был сохранен в формате GeoTIFF в программе Global Mapper. Для классификации выстраивалась мозаика из двух комбинаций каналов: Red (4)/Blue (2) и SWIR3 (7) -Green (3) — Coastal/Aerosol (1). Первая комбинация представляет собой индекс содержания оксида железа, а вторая — выделяет классы с открытыми горными породами [9—14]. Для составления мозаик снимков использовался калькулятор растров в Q-GIS. Дальнейшая обработка д ан-
ных проводилась путем объединения всех полигонов по каждому классу. Визуальное выявление размещения классов велось с помощью ортофотопланов и топографических карт. Аналитической частью работы стало сопоставление полученных классификаций с показателями отбора проб, которые выводились как через цифровые значения по точкам отбора, так и путем построения картограмм.
Еще одним методом, который применялся при изучении техногенных геосистем Блявинского месторождения, было георадарное профилирование, которое осуществлялось с помощью георадара «Лоза-М». Общая протяженность маршрутов георадарной съемки составила 1200 м. При этом профилированию подлежал только верхний второй ярус Западного отвала месторождения.
Результаты
Одним из наиболее ярких факторов дифференциации техногенных геосистем Блявинского месторождения является
Рис. 1. Сопоставление классов, полученных со спутниковых снимков ЬапёБа1-8, комбинация каналов 7-3-1, для карьерно-отвального комплекса Блявинского месторождения
7
Масштаб: 1:2500
Рис. 2. Сопоставление данных классификации спутниковых снимков Ьапёва11-8, комбинация каналов 4/2 с данными георадарной съемки — профили и радарограмма отвала
8
ярусная (или уровневая) организация отвальных комплексов. Для комбинации каналов 7-3-1 отчетливо выделяются склоны северной/южной экспозиции, части отвала нижнего и верхнего уровней, элементы квазинатуральных геосистем, играющих вмещающую роль по отношению техно -генной геосистеме, фрагменты гидромор-фных геосистем под отвальных водотоков.
Сравнение степени мозаичности и контурности двух отвалов — западного и южного Блявинского месторождения, показывают, что ключевую роль в формировании сложности морфологичнеской структуры отвальных комплексов играют как естественные, физико-географические факторов — большая высота и большее количество гипсометрических уровней, так и литогенная неоднородность, определяемая, в первую очередь, корреляцией с продуктивной толщей карьера.
При анализе сложившихся классов пространственной дифференциации комбинации каналов 4/2 выделяются в первую очередь литоморфные элементы отвальных комплексов — подножия склонов как нижних, так и верхних уровней отвальных комплексов, участки складирования вскрышных пород, коррелирующие
с верхними уровнями карьера, крупные скопления некондиционных «бедных» руд вблизи карьера.
При георадарном профилировании основной целью стало выявление особенностей залегания пород, относящихся к верхнему ярусу отвала. Было выявлено залегание рыхлых пород по периферии отвала. Они фиксировались как с помощью георарадрного профилирования, так и на основе классификации 4/2 оксидов железа. Напротив, более плотная толща отвальных пород зафиксирована в центральной части. Однако не обошлось без аномальных включений, которыми была заполнена небольшая впадина в ц ентральной части отвала и отмеченная на профиле в форме глубокой трещины.
Обсуждение
Сопоставление данных отбора проб с классификацией, проведенной по комбинации каналов 7-3-1 и 4/2, показывает следующие результаты.
Отмечается достаточно высокая корреляция между классами в пределах отвалов и в стенках карьера. Наиболее отчетливо такая связь фиксируется между западным бортом карьера и крайним западным
склоном Западного отвала. Поскольку отмечается принадлежность к одному классу верхнего уступа карьера и первого уровня Западного отвала, то, очевидно, на данном ярусе располагаются вскрышные породы. Подобная взаимосвязь подтверждается сравнением классификации по каналам 7-3-1 и по комбинации 4/2, которая подтверждает высокое содержание оксидов железа на верхнем уступе западного борта карьера и на первом ярусе Западного отвала Блявинского месторождения.
При классификации мозаики каналов 4/2 обнаруживается принадлежность к одному и тому же классу второго (верхнего) яруса Западного отвала, полностью всех ярусов Южного отвала и более глубоких горизонтов карьера. Очевидно, это связано с формированием данных частей отвального комплекса из некондиционных «бедных» руд. Указанная взаимосвязь отчетливо фиксируется отобранными пробами грунта и высокой концентрацией железа — 250—300 мг/г в отвалах и 667 мг/л в пробах воды ручья, выходящего в карьере.
Георадарное профилирование показало, что отчетливо д ифференцируются рыхлые присклоновые сильно трещиноватые грунты и блоки плотных отвальных пород, разделенных глубокими трещинами. Неоднородность отвальной толщи фиксиру-
ется фрагментами котловин, заполненных рыхлыми отложениями.
Выводы
Использование комплексных д анных — данных дистанционного зондирования, георадарного профилирования и геохимического анализа грунтов и техногенных вод — позволяет выявить особенности формирования ярусной структуры карь-ерно-отвальных комплексов техногеосис-тем, образовавшихся в результате горнодобывающей деятельности. При этом подбор комбинаций космических снимков дает возможность провести анализ морфологической структуры техногенных ландшафтов месторождения. Ландшафт-но-генетическая ярусность и экспозиционная асимметрия являются одними из наиболее ярко проявляющихся факторов ландшафтной дифференциации техногенных геосистем Блявинского месторождения, выявленных на основе классификации поверхности при построении комбинаций спутниковых каналов.
Статья подготовлена при поддержке гранта РНФ № 23-27-10006 «Анализ формирования техногенных геосистем в результате разработки рудных месторождений в Оренбургской области в целяхрационализа-ции рекультивационных мероприятий».
о>
О
О -1
Библиографический список
1. Perelman A. I., Levin V. N. Landscape Geochemistry and the Problems of Genesis, Exploration, and Ecology of Uranium Deposits // Geology of Ore Deposits. — 1999. — Vol. 41. — № 1. — P. 30—35.
2. Willies L. The industrial landscape of Rio Tinto, Huelva, Spain // Industrial Archaeology Review. — 1989. — V. 12. — С. 67—76.
3. Leclerc E., Wiersma Y. F. Assessing post-industrial land cover change at the Pine Point Mine, NWT, Canada using multi-temporal Landsat analysis and landscape metrics // Environmental Monitoring and Assessment. — 2017. — V. 189. — № 4. — С. 1—19.
4. Опекунов А. Ю., Опекунова М. Г., Сомов В. В. и др. Влияние разработки Сибайского месторождения (Южный Урал) на трансформацию потока м еталлов в подчиненных л андшафтах // Вестник Московского университета. Серия 5: География. — 2018. — № 1. — С. 14—24.
5. Борисочкина Т. И., Кайданова О. В. Сопряженный мониторинг ландшафтов в зоне аэротехногенного загрязнения тяжелыми металлами // Бюллетень Почвенного института им. В. В. Докучаева. — 2009. — № 64. — С. 57—66.
6. Kutliahmetov A. N., Timerbaeva Z. Sh., Kulagin A. A., Iskhakov F. F. Bioconservation Of Technogenic Metals By Birch On Industrial Waste Dumps In Bashkortostan. European Proceedings of Social and Behavioural Sciences EpSBS: Humanistic Practice in Education in a Postmodern Age (HPEPA 2019). — Уфа: Башкирский государственный педагогический университет им. М. Акмуллы, 2020. — С. 637—645.
7. Кулагин А. Ю. Ретроспективный анализ формирования ландшафтно-экологического подхода при лесной рекультивации нарушенных ландшафтов // Лесной вестник. — 2022. — Т. 26. — № 6. — С. 48—54.
8. Фурманова Т. Н., Петина М. А., Петин А. Н., Белоусова Л. И. Техногенная трансформация ландшафтов в зоне влияния активно разрабатываемых месторождений полезных ископаемых региона КМА // Успехи современного естествознания. — 2016. — № 11 (2). — С. 422—426.
9. Portland State University. — URL: http://web.pdx.edu, дата обращения 9.10.2023 г.
10. Сайт GIS-Lab: Геоинформационные системы и Дистанционное зондирование Земли. — URL: https://gis-lab.info/qa/landsat-bandcomb.html, дата обращения 07.10.2023 г.
9
11. Жиленев М. Ю. Обзор применения мультиспектральных данных ДЗЗ и их комбинаций при цифровой обработке // Геоматика. — 2009. — № 3. — С. 56—65. ¡^ 12. Аманова Н. Т. Тематическая обработка мультиспектральных снимков при прогнозе и поисках по-
^ лезных ископаемых // Физика. — 2013. — № 3. — С. 114—119.
О
^ 13. Adamovich T. A., Kantor G. Y., Ashikhmina T. Y., Savinykh V. P. The analysis of seasonal and longer term dynamics of the vegetative NDVI index in the territory of the State Nature Reserve "Nurgush" // Theoretical and Applied Ecology. — 2018. — № 1. — C. 18—24. 14. Segal D. Theoretical Basis for Differentiation of Ferric-Iron Bearing Minerals, Using Landsat MSS Data. Proceedings of Symposium for Remote Sensing of Environment, 2nd Thematic Conference on Remote Sensing for Exploratory Geology, Fort Worth, TX, 1982. — C. 949—951.
ANALYSIS OF THE MORPHOLOGICAL STRUCTURE OF TECHNOGENIC LANDSCAPE COMPLEXES USING REMOTE SENSING DATA (USING THE EXAMPLE OF THE BLYAVINSKY DEPOSIT)
V. P. Petrishchev, Dr. (Geography), Orenburg State University, Steppe Institute of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, wadpetr@mail.ru, Orenburg, Russia, G. A. Ponomareva, Ph. D. (Geological and Mineralogical Sciences), Orenburg State University, galy.ponomareva@mail.ru, Orenburg, Russia
10
References
1. Perelman A. I., Levin V. N. Landscape Geochemistry and the Problems of Genesis, Exploration, and Ecology of Uranium Deposits. Geology of Ore Deposits. 1999. Vol. 41. № 1. P. 30—35.
2. Willies L. The industrial landscape of Rio Tinto, Huelva, Spain. Industrial Archaeology Review. 1989. V. 12. P. 67—76.
3. Leclerc E., Wiersma Y. F. Assessing post-industrial land cover change at the Pine Point Mine, NWT, Canada using multi-temporal Landsat analysis and landscape metrics. Environmental Monitoring and Assessment. 2017. Vol. 189. № 4. P. 1—19.
4. Opekunov A. Yu., Opekunova M. G., Somov V. V. i dr. Vliyanie razrabotki Sibajskogo mestorozhdeniya (Yuzhnyj Ural) na transformaciyu potoka metallov v podchinennyh landshaftah [The influence of the development of the Sibayskoye deposit (Southern Urals) on the transformation of the metal flow in subordinate landscapes]. Bulletin of the Moscow University. Series 5: (Geography. 2018. — № 1. P. 14—24 [in Russian].
5. Borisochkina T. I., Kajdanova O. V. Sopryazhennyj monitoring landshaftov v zone aerotekhnogennogo za-gryazneniya tyazhelymi metallami [Conjugate monitoring of landscapes in the zone of aerotechnogenic pollution with heavy metals]. Bulletin of the V. V. Dokuchaev Soil Institute. 2009. № 64. P. 57—66 [in Russian].
6. Kutliahmetov A. N., Timerbaeva Z. Sh., Kulagin A. A., Iskhakov F. F. Bioconservation Of Technogenic Metals By Birch On Industrial Waste Dumps In Bashkortostan. European Proceedings of Social and Behavioural Sciences EpSBS: Humanistic Practice in Education in a Postmodern Age (HPEPA 2019). Ufa: Bashkirskij gosudarstvennyj pedagogicheskij universitet im. M. Akmully, 2020. P. 637—645.
7. Kulagin A. Yu. Retrospektivnyj analiz formirovaniya landshaftno-ekologicheskogopodhodapri lesnoj rekul'ti-vacii narushennyh landshaftov [Retrospective analysis of the formation of landscape-ecological approach in forest reclamation of disturbed landscapes]. Forestry Bulletin. 2022. V. 26, № 6. P. 48—54 [in Russian].
8. Furmanova T. N., Petina M. A., Petin A. N., Belousova L. I. Tekhnogennaya transformaciya landshaftov v zone vliyaniya aktivno razrabatyvaemyh mestorozhdenij poleznyh iskopaemyh regiona KMA [Technogenic transformation of landscapes in the zone of influence of actively developed mineral deposits of the KMA region]. Successes of modern natural science. 2016. № 11 — 2. P. 422—426 [in Russian].
9. Portland State University. — URL: http://web.pdx.edu, access data 09.10.2023.
10. Sajt GIS-Lab: Geoinformacionnye sistemy i Distancionnoe zondirovanie Zemli [GIS-Lab website: Geoin-formation systems and Remote sensing of the Earth]. URL: https://gis-lab.info/qa/landsat-band-comb.html, access data 07.10.2023.
11. Zhilenev, M. Yu. Obzor primeneniya mul'tispektral'nyh dannyh DZZ i ih kombinacij pri cifrovoj obrabotke [Review of the use of multispectral remote sensing data and their combinations in digital processing]. Ge-omatics. 2009. № 3. P. 56—65 [in Russian].
12. Amanova N. T. Tematicheskaya obrabotka mul'tispektral'nyh snimkov priprognoze ipoiskah poleznyh iskopaemyh [Thematic processing of multispectral images in the prediction and search for minerals]. Scientific Journal Physics. 2013. № 3. P. 114—119 [in Russian].
13. Adamovich T. A., Kantor G. Y., Ashikhmina T. Y., Savinykh V. P. The analysis of seasonal and long-term dynamics of the vegetative NDVI index in the territory of the State Nature Reserve "Nurgush". Theoretical and Applied Ecology. 2018. № 1. P. 18—24 [in Russian].
14. Segal D. Theoretical Basis for Differentiation of Ferric-Iron Bearing Minerals, Using Landsat MSS Data. Proceedings of Symposium for Remote Sensing of Environment, 2nd Thematic Conference on Remote Sensing for Exploratory Geology, Fort Worth, TX. 1982. P. 949—951.
