CC BY
157
гическое изд-во, 1970. 444 с.
5. Гидрогеология СССР / под ред. В.Г. Ткачука. Т. XIX: Иркутская область. М.: Недра, 1968. 496 с.
6. Бехтерева Н.В., Шпейзер Г.М. Гидрохимическая характеристика поверхностных вод бассейна р. Куды // Труды Иркутского государственного университета. 1970. С.102-110.
7. Формирование химического состава воды притоков Южного Байкала / Л.М. Сороковикова [и др.] // География и природ. ресурсы. 2002. №4. С.52-57.
8. Моисеенко Т.И., Калабин Г.В., Хорошавин В.Ю. Закис-ление водосборов арктических регионов // Известия РАН. Серия географическая. 2012. №2. С.42-53.
9. Лозовик П.А. Устойчивость водных объектов к закисле-нию в зависимости от их удельного водосбора на примере озер и рек бассейна р. Шуи (Онежской) // Водные ресурсы. 2006. Т.33, №2. С.188-194.
10. Влияние атмосферных осадков на химический состав речных вод Южного Байкала / Л.М. Сороковикова [и др.] // Оптика атмосферы и океана. 2004. Т.17, №5-6. С.423-427.
11. Джамалов Р.Г., Злобина В.Л., Мироненко В.М., Рыженко Б.Н. Влияние закисления атмосферных осадков на химические равновесия. Полевые данные. Термодинамическое моделирование // Водные ресурсы. 1996. Т.23, №5. С.556-564.
УДК 528.88
ИЗУЧЕНИЕ АНТРОПОГЕННОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ЛАНДШАФТОВ ПРИБАЙКАЛЬЯ ПО КОСМИЧЕСКИМ СНИМКАМ НА ПРИМЕРЕ ОСТРОВА ОЛЬХОН
© Ю.Г. Никитина (Шевчук)1, Б.Н. Олзоев2
Иркутский государственный технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
Рассмотрены общетеоретические понятия и подходы к изучению антропогенных ландшафтов. Представлена методика геоинформационного картографирования антропогенной нарушенности растительного покрова о. Оль-хон на основе визуального и автоматизированного дешифрирования многозональных космических снимков Landsat TM.
Ил. 6. Библиогр. 18 назв.
Ключевые слова: антропогенная трансформация ландшафтов; дешифрирование; космические снимки; геоинформационное картографирование; остров Ольхон.
SPACE IMAGE-BASED STUDY OF BAIKAL REGION LANDSCAPE ANTHROPOGENIC TRANSFORMATION (BY
EXAMPLE OF OLKHON ISLAND)
Yu. G. Nikitina (Shevchuk), B.N. Olzoev
Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia.
The article discusses the general theoretical concepts and approaches to the study of man-made landscapes. It introduces a geoinformation mapping procedure for the anthropogenic disturbance of Olkhon Island's vegetation cover based on visual and automated interpretation of Landsat TM multizone satellite images. 6 figures. 18 sources.
Key words: anthropogenic transformation of landscapes; interpretation; satellite imagery; geoinformation mapping; Olkhon island.
Деятельность человека весьма значительно преобразовала первичные, или потенциальные ландшафты Земли. По оценкам Г.Н. Голубева [4], на 2030% площади суши человек преобразовал ландшафты практически полностью. На территориях с высокой плотностью населения естественные экосистемы почти не сохранились. Вместо этого их территории на 40-80% заняты сельскохозяйственными землями, населенными пунктами, дорогами, промышленными сооружениями и прочими результатами деятельности человека. На остальной части встречаются вторичные или специально выращиваемые леса, деградировавшие земли и водохозяйственные системы, находящи-
еся, как правило, далеко не в идеальном состоянии.
В результате некоторые зональные типы ландшафтов исчезли, другие были трансформированы так, что возникли антропогенные модификации природных ландшафтов.
Одно из определений трансформации экосистем предложено С.А. Бузмаковым [2]. Под трансформацией наземных экосистем он понимает изменение биотопических условий, реакцию биоты в результате природных или антропогенных процессов. По направлению изменений трансформации разделяются на восстановительные и деградационные. Деградация обусловлена, как правило, внешним воздействием на эко-
1Никитина (Шевчук) Юлия Григорьевна, аспирант, тел.: 89247017265, e-mail: [email protected] Nikitina (Shevchuk) Yuliya, Postgraduate, tel.: 89247017265, e-mail: [email protected]
2Олзоев Борис Николаевич, кандидат географических наук, доцент кафедры маркшейдерского дела и геодезии, тел.: 89149270588, e-mail: [email protected]
Olzoev Boris, Candidate of Geography, Associate Professor of the Department Surveying and Geodesy, tel.: 89149270588, e-mail: [email protected]
систему, которое может быть как природным, так и антропогенным.
Как указано в учебнике Г.Н. Голубева [4], из 96 зональных типов ландшафтов, выделенных на равнинах мира, 40 типов исчезли или были коренным образом преобразованы. На многих остальных территориях произошли менее заметные изменения, часто невидимые, такие как изменения потоков химических веществ, изменения теплового или водного баланса и многие другие. Всего около 60% территории мира в той или иной степени преобразовано человеком.
В свою очередь, Л.И. Кураковой [8] были выделены основные особенности антропогенной трансформации ландшафтов и экосистем, которые заключаются в следующем:
1) система из почти полностью замкнутой превращается в разомкнутую (открытую) главным образом вследствие отчуждения биомассы в виде продукции, используемой человеком. Степень открытости системы является индикатором степени ее антропогенного преобразования;
2) увеличивается однообразие ландшафтов. Снижение внутриландшафтного разнообразия также может быть индикатором антропогенной трансформации;
3) продуктивность ландшафтов снижается в прямой (возможно, нелинейной) зависимости от интегрального антропогенного давления за определенный интервал времени;
4) чем выше интегральное антропогенное давление, тем в большей степени нарушено эволюционное развитие ландшафтов и экосистем;
5) химическое равновесие, сложившееся в ландшафтах и экосистемах в процессе их эволюции в до-антропогенную эпоху, нарушено; антропогенные потоки химических элементов и их соединений часто на один-два порядка превышают уровень естественных потоков химических веществ;
6) в особенности интенсифицировались потоки биогенных веществ;
7) происходит непрерывная трансформация земельного фонда.
Также Г.Н. Голубевым [4] была разработана классификация ландшафтов Земли по степени антропо-
генной трансформации, представленная на рис. 1. Ученый разделил современные ландшафты мира на две большие группы: коренные (или первичные) и природно-антропогенные. К ландшафтам второй группы относятся вторично-производные, антропогенно-модифицированные и техногенные.
Коренные (первичные) ландшафты - это зональные типы ландшафта, не подвергшиеся прямому воздействию хозяйственной деятельности, то есть практически не трансформированные. В некоторых случаях на них могут повлиять локальные факторы хозяйствования в прошлом или настоящем, не приводящие, однако, к качественным изменениям ландшафта. Поэтому эти типы ландшафтов правильнее называть коренными условно.
Вторично-производные ландшафты - это природ-но-антропогенные ландшафты, сформировавшиеся на месте первичных в результате хозяйственной деятельности в настоящем или прошлом, существующие в относительно устойчивом состоянии на протяжении десятилетий или первых столетий благодаря естественным процессам саморегулирования. Такие ландшафты отличаются хозяйственной деятельностью средней интенсивности, или же в малоизменен-ном ландшафте встречаются отдельные пятна высокоинтенсивной деятельности.
К категории антропогенно-модифицированных ландшафтов относятся ландшафты с весьма высокой степенью трансформации. В них антропогенные изменения отличаются большей скоростью, чем природные вариации географических условий. Эти ландшафты управляются, с одной стороны, как природные системы, а с другой - они в очень большой степени зависят от деятельности человека.
Техногенные ландшафты - это природные системы, управляемые преимущественно деятельностью человека, например, городские системы со всей городской и пригородной инфраструктурой: жилые кварталы, улицы и площади, места отдыха, промышленные зоны, пути сообщения, системы жизнеобеспечения (водоснабжение и канализация, сбор и переработка мусора, энергоснабжение и отопление) и пр. Это также и места добычи и переработки минеральных
Рис. 1. Схема классификации ландшафтов Земли по степени антропогенной
трансформации [13]
ресурсов (карьеры, шахты, нефтяные промыслы и пр.). К ним относятся и ландшафты гидротехнических сооружений (плотины, водохранилища, каналы, насосные станции и т.д.) с прилегающими акваториями и территориями.
В науке известна и другая классификация ландшафтов Земли, предложенная В.Б. Сочавой, в основу которой положены различные динамические состояния геосистем: эквифинальное и переменное. К экви-финальным относятся коренные, условнокоренные и квази(ложно)коренные геосистемы [16].
Коренные - относительно устойчивые геосистемы при гармоничном (оптимальном) состоянии её компонентов (с прочно установившимися внутрисистемными и внешними связями).
Условнокоренные - близкие к коренным геосистемам, но за недостатком времени находящиеся не в достаточном равновесии как внутри себя, так и с внешней средой.
Квазикоренные (мнимокоренные) - нарушенные коренные геосистемы вследствие гипертрофического воздействия какого-либо фактора.
Переменные геосистемы - модификации коренной структуры геосистем, которые в процессе спонтанной динамики приходят к эквифинальному состоянию. Переменные состояния, возникающие под влиянием антропогенного фактора, называются производными геосистемами.
В работе [6] известным специалистом по ландшафтам А.Г. Исаченко дан обзор, посвященный изучению проблемы антропогенной трансформации ландшафтов на конец прошлого века. Для рассмотрения данной проблемы на глобальном уровне автором была взята карта мира «Современные ландшафты» в масштабе 1:15000000 [19]. На данной карте представлены «следующие категории современных ландшафтов» (они же «градации трансформации ландшафтов»: 1) модальные (природные), 2) производные, 3) антропогенные модификации (с несколькими подразделениями по современному использованию земель)» [6]. Почти все упомянутые категории выделены по современному состоянию растительности либо ее отсутствию. Ученым также подмечено, что на карте внемасштабными знаками показаны «ландшафтно-техногенные комплексы», под которыми подразумеваются города с населением более 1 млн человек и места добычи полезных ископаемых (именно по поводу пространственного расположения этих знаков автором и была высказана критика).
А.Г. Исаченко также привел пример ландшафтной трансформации на локальном уровне (в пределах нашей страны): в работе [11] коллектива авторов под руководством И.И. Мамай представлен подробный анализ изменений природно-территориальных комплексов (ПТК) Московской области, где исследователи различают слабую, среднюю, сильную степени изменения ПТК и их смену, то есть образование нового ПТК на месте старого под влиянием интенсивных антропогенных нагрузок.
А.Г. Исаченко приходит к выводу, что закономерности антропогенной трансформации на тот период
времени изучены крайне недостаточно и что методика оценки характера и глубины антропогенной трансформации геосистем разработана не в полной мере [6].
В целом можно отметить, что процессы антропогенной трансформации вызывают большой интерес у специалистов различных областей знаний, и весь имеющийся опыт подводит к заключению, что «познание антропогенных воздействий на геосистемы должно базироваться на функционально-динамическом подходе», узловыми понятиями которого являются динамические состояния геосистем, «антропогенные модификации геосистем», «факторально-динами-ческие ряды (серии)».
По нашему мнению, эта проблема наиболее актуальна и значима для территорий с особым природоохранным статусом.
Особо охраняемые природные территории (ООПТ) - это эффективный метод сохранения и восстановления природной среды, однако ландшафтное разнообразие данных территорий прямо или косвенно подвержено антропогенному воздействию (антропогенной трансформации). Поэтому существует необходимость проводить оценку и мониторинг их состояния в целях предотвращения и прогнозирования негативных изменений ландшафтов ООПТ и их компонентов.
Методы. Для научного планирования мероприятий по охране и рациональному использованию природной среды необходимы материалы, характеризующие территорию в целом. Такими материалами в первую очередь являются специальные тематические карты. Картографический подход к изучению антропогенного воздействия на природу, к выявлению и оценке нарушенных территорий позволяет получить наглядные высокоинформативные документы, отражающие современное состояние природно-территориальных комплексов или их компонентов и обосновывающие наиболее объективное планирование мероприятий по охране и рациональному использованию природных ресурсов [7].
Основной целью комплексного ландшафтного картографирования является выявление, разграничение и классификация естественных и антропогенных геосистем, объективно существующих в природе. При этом основная задача заключается в установлении и описании не только природно-территориальных особенностей и их внутренних различий, но и соответствия сложившейся структуры хозяйственной деятельности природным экологическим условиям конкретной территории [15]. В качестве примеров решения указанной задачи служат карты природохозяй-ственной тематики [1, 17, 18]. На данных картах природные комплексы или естественные ландшафты выделены по принципу высотных ландшафтных поясов: высокогорные (гольцовые и подгольцовые), средне-горные (горно-таежные, таежные плоскогорий и межгорных понижений, подтаежные и степные), подгорные и горно-котловинные (впадин байкальского и забайкальского типа), азональные (долинные). Для характеристики хозяйственной деятельности человека приведена информация об источниках антропогенного воз-
действия на процессы трансформации и изменения природной среды, что позволяет оценить ландшафты по степени их эксплуатации и нарушенности.
В настоящее время существует множество средств, позволяющих создавать электронные и цифровые карты [14]. К ним относятся аппаратные средства и программное обеспечение, сочетания и комбинации которых образуют различные методы и технологии создания карт. Сегодня в России специалисты в данной области используют несколько видов программного обеспечения, что позволяет им квалифицированно выполнять производственные задачи, касающиеся полного цикла создания электронно-цифровых карт и доведения их до потребителя. При создании электронных карт применяются методы геоинформационного картографирования и дистанционного зондирования. Составление ландшафтных карт и схем физико-географического районирования различного масштаба с использованием материалов аэрокосмических снимков путем их дешифрирования дает надежный, научно-обоснованный материал для создания и корректировки уже существующих региональных экономических и природоохранных систем.
Суть дистанционных исследований при ланд-шафтно-экологическом картографировании, по мнению Т.В. Кейко и Т.И. Коноваловой [10], состоит в анализе взаимосвязей между свойствами объектов и их изображением на космических снимках (КС), которые дают возможность выявлять основные тенденции в динамике различных временных и пространственных параметров геосистем.
Отражательные и излучательные характеристики объектов являются не только индикационными де-шифровочными признаками, но и свойствами, которые сформировались в течение длительной эволюции и играют существенную роль в функционировании геосистем. Космические снимки имеют высокую ценность для изучения геосистем, поскольку на них отражаются все компоненты природной среды и их взаимосвязи. Особенно велика роль КС в познании региональных ландшафтных структур, современных тенденций их естественного развития и антропогенных преобразований.
По утверждению Д.М. Трофимова [3], космические исследования в видимой области спектра дают основной объем информации, получаемой из космоса. Особенно это относится к телевизионной съемке и космическому фотографированию. Кроме огромного объема информации эти материалы обладают рядом достоинств: большой обзорностью, высокой степенью генерализации, сравнительно высоким уровнем разрешающей способности и возможностью регулярного получения теле- и космоснимков. Вследствие этих преимуществ съемки из космоса в видимой и ближней инфракрасной зонах спектра дают уникальный и незаменимый материал для изучения и картографирования типологических, региональных и парагенетиче-ских комплексов ландшафтной сферы Земли, в том числе и для территории Байкальского региона.
Цели и задачи. Комплексная карта антропогенной трансформации ландшафтов составляется в зависи-
мости от современного состояния природных комплексов, их культурных модификаций, от степени и характера хозяйственного использования и антропогенной нарушенности компонентов ландшафта, от вида и степени загрязнения окружающей среды и т.д. Известно, что изменениям наиболее подвержены фи-зиономичные компоненты ландшафта, в первую очередь растительность [7]. В связи с этим целью данного исследования является изучение антропогенной трансформации лесной растительности Прибайкалья по космическим снимкам на примере о. Ольхон. В задачи исследования входит:
• выбор необходимых космических снимков среднего разрешения на территорию Прибайкалья на один и тот же календарный месяц за разные годы;
• анализ результатов визуального дешифрирования имеющихся КС;
• анализ результатов автоматизированного дешифрирования имеющихся КС;
• создание карты антропогенной трансформации лесной растительности ООПТ Прибайкалья.
Исходные материалы. Возможность дистанционного изучения объектов земной поверхности основывается на объективно существующих связях между характеристиками природной среды и их изображением на космоснимках, по которому можно устанавливать сущность и оценить целостность и разнообразие геосистем. Оригинальную информацию о геосистемах содержат многозональные космические снимки, каждый спектральный диапазон которых дает возможность послойного получения информации в различных системных аспектах. В сочетании с разнообразными приемами обработки космической информации появляется возможность системного изучения объектов. При этом реализуются основные принципы изучения сложных объектов - разделение на более простые части и рассмотрение объекта в единой, сложной совокупности процессов, явлений и взаимосвязей между геосистемами [10].
В качестве исходных материалов для данного исследования были использованы мультиспектральные изображения многозональных космических снимков Landsat 5 TM на территорию о. Ольхон оз. Байкал за 13 июля 1995 г. и 10 июля 2009 г.
На территории о. Ольхон, расположенного в центральной части Байкала, сконцентрировано все многообразие природных ландшафтов байкальских берегов, поэтому он является одним из самых посещаемых мест в Байкальском регионе. С социально-экономическим положением местного населения связано немало проблем. В результате природные ландшафты острова подвержены значительному антропогенному воздействию.
Результаты и обсуждение. Некоторые произошедшие изменения хорошо прослеживаются при визуальном дешифрировании отдельных зональных и цветных синтезированных изображений используемых космоснимков.
Визуальное дешифрирование. Лесные вырубки и просеки хорошо дешифрируются на синтезирован-
ном в естественных цветах снимке (синтез 3-2-1) и на зональном снимке в синей или голубой зоне (канал 1) по прямоугольной форме, прямолинейным границам, светлому тону [5]. Большая часть данных объектов определяются на космическом снимке за 13.07.1995 г.: выявленные участки расположены восточнее оз. Ша-ра-Нур, в центральной части острова, а многочисленные лесные просеки - восточнее пос. Хужир (рис. 2,а). На снимке 2009 г. указанные объекты значительно сокращены в размерах, что говорит об их зарастании и эффективности природоохранных мероприятий.
Последствия пожаров лучше всего распознаются также в ближней инфракрасной зоне (канал 4) [5]. На снимке 2009 г. выделяются тёмные участки неопределённой формы на южном склоне пади Ташкиней (рис. 2,6) и на западном склоне горы Жима. На синтезированном снимке в естественных цветах (синтез каналов 3-2-1) гари отобразились серо-коричневым цветом.
Автоматизированное дешифрирование. Построение разновременного композита. Для дешифрирования произошедших изменений и динамики лесной растительности авторами был использован построенный разновременной композит исходных космических снимков. Построение разновременного композита осуществлено в программном комплексе ENVI c применением функции Layer Stacking в меню Basic Tools [12]. Для этого требуется предварительно загрузить в программу либо пару мультиспектральных снимков, либо пару отдельных зональных снимков (каналов). Далее последовательно указываются снимки за позднюю и раннюю даты и выставляются необходимые параметры композита. На полученном цветном изображении разновременного композита проводят улучшающее преобразование гистограммы с помощью функции Interactive Stretching в меню Enhance окна Image, где при перемещении положения ограничителей в область максимальных значений произошедшие изменения становятся контрастнее.
На созданном разновременном композите все изменения достаточно чётко определены: зелёный цвет показывает исчезнувшие объекты, розовый - наоборот, появившиеся. Таким образом, подтверждаются результаты визуального дешифрирования отдельных зональных и цветных синтезированных изображений:
• к 2009 г. на территории о. Ольхон заросла или сокращена в размерах большая часть лесных вырубок и просек, но также выявлены и новые;
• к 2009 г. на южном склоне пади Ташкиней и на западном склоне горы Жима выявлены горелые участки.
Классификация синтезированных изображений. Использование многозональных снимков для распознавания объектов основано на различиях в их спектральной отражательной способности, следствием которых являются неодинаковые яркостные характеристики на зональных снимках. Совокупность значений яркости многозонального снимка может быть представлена как пространство спектральных признаков, размерность которого определяется числом съемочных зон (двухмерное, трехмерное, л-мерное) [9]. Каждый пиксел в этом пространстве представлен точкой с координатами, равными значениям уровней яркости в зонах. Спектральная яркость природных объектов определяет уровень яркости их изображения на зональных снимках и, следовательно, положение в пространстве признаков. Согласно теории распознавания образов, классификация объектов предполагает разделение пространства признаков на замкнутые области (классы) с определенными значениями признаков.
Способы классификации зависят от того, как выделяется и ограничивается область значений яркости класса. Наиболее оптимальный (экономичный) способ классификации должен учитывать характер распределения значений яркости между классами и внутри каждого класса. Отнесение пикселов к классам зависит от принятого правила классификации. Возможны два подхода.
В первом из них классификация основана на признаках объектов, принадлежность которых к определенному классу на местности известна (например, признаки объектов на эталонных участках). В этом случае выполняется контролируемая классификация, иногда называемая классификацией с обучением.
Другой подход заключается в группировке пикселов со сходными уровнями яркости в зонах без предварительного знания числа и характеристик классов объектов на местности. Это неконтролируемая классификация, или классификация без обучения.
Смысл контролируемой классификации заключается в отнесении каждого из пикселов снимка к определенному классу объектов на местности, которому соответствует некоторая область в пространстве признаков. Обязательным условием выполнения этой
а)
б)
Рис. 2. Центральная часть о. Ольхон на фрагментах космических снимков: а - Landsat 5 (13.07.1995 г.), канал 1; б - Landsat 5 (10.07.2009 г.), канал 4
процедуры является наличие на снимке эталонов, то есть фрагментов изображения, однозначно относящихся к своему классу объектов. Процедура создания обучающей выборки реализуется выбором в пределах изображения эталонного объекта участков в несколько пикселов.
Наиболее оптимальным способом контролируемой классификации в данном случае является метод максимального правдоподобия, как и другие основанный на статистическом подходе. Смысл этого метода сводится к определению вероятности попадания пиксела в тот или иной класс. В качестве критерия отнесения пиксела к данному классу используется значение расстояния Махаланобиса, зависящее от вектора средних значений яркости (положения центра) и ковариационной матрицы класса. Это расстояние сопоставляется с величиной порога, задаваемого исполнителем. Отличительная особенность классификации по методу максимального правдоподобия заключается в том, что все пикселы относятся к тому или иному классу, неклассифицированные пикселы отсутствуют
[9].
Таким образом, по созданным синтезированным изображениям снимков (комбинация каналов 7-4-2) за указанные годы была проведена автоматизированная классификация с обучением (способ максимального правдоподобия). При этом были выделены только три класса объектов: участки, покрытые лесной растительностью; участки, не покрытые лесной растительностью; водные объекты. Обучающие выборки отбирались вручную, основанные на визуальной оценке. На представленном синтезированном изображении снимков лесная растительность показана в оттенках зеленого цвета, не покрытые лесной растительностью территории отображены в оттенках розового и красного цветов, водные объекты - темно-синего цвета. По заданным характеристикам были получены успешные результаты классификации: контуры объектов практически совпадают с синтезированным изображением снимка. После классификации были проведены пост-
классификационная обработка (или генерализация) способом Majority/Minority Analysis и дальнейшая векторизация полученных результатов классификации. В конечном итоге были получены три отдельных векторных слоя на каждый представленный год, но для дальнейшего изучения нами использовался только слой лесной растительности.
Геоинформационное картографирование на основе данных ДЗЗ. В ГИС MapInfo слои лесной растительности за 1995 и 2009 гг. были разрезаны по ячейкам размером 1 кв. км, которые в дальнейшем были преобразованы в точки, являющиеся центрами данных ячеек. В результате была получена точечная регулярная сетка, в которой для каждой точки были посчитаны (просуммированы) абсолютные суммы площадей полигонов лесной растительности 5общ за определенный год, коэффициенты процентного отношения площади лесной растительности внутри каждой ячейки K за 1995 и 2009 гг., а также изменение этих коэффициентов за указанный период времени AK:
n
Sобщ = ^ Sn ,
1=1
где Sn - площадь полигонов лесной растительности внутри одной ячейки;
S
_ общ
='
2
где So - площадь ячейки (1 км );
^K = K2009 K1995 .
По полученным данным методом линейной интерполяции IDW (средневзвешенных расстояний) способом картографического отображения - псевдоизолиний были составлены карты пространственного распределения коэффициентов процентного отношения площади лесной растительности о. Ольхон за указанные годы (рис. 3), а также карта изменений пространственного распределения коэффициентов процентного отношения площади лесной растительности о. Ольхон за указанный период времени (рис. 4).
Рис. 3. Карты пространственного распределения лесной растительности о. Ольхон
Рис. 4. Карта изменения пространственного распределения лесной растительности о. Ольхон в период с 1995 по 2009 г.
По представленным картам выявлены простран- а наибольшая положительная - в центральной части ственные изменения лесной растительности о. Оль- (восточнее пос. Хужир).
хон: наибольшая отрицательная динамика лесного На рис. 5 представлена подробная технологическая
покрова наблюдается в юго-восточной части острова,
схема выявления антропогенной трансформации лесной растительности о. Ольхон.
Рис. 5. Технологическая схема выявления антропогенной трансформации лесной растительности
Таким образом, в результате исследования, проведенного с помощью использования космических снимков и геоинформационного картографирования, на всей территории о. Ольхон выявлены многочисленные изменения растительного покрова или так называемые антропогенные модификации природных ландшафтов. Говорить о трансформации ландшафтов пока преждевременно, необходимы дальнейшие, более глубокие исследования других компонентов
ландшафтов, связанные как с камеральной автоматизированной обработкой космических снимков, так и с полевыми наблюдениями.
Исследование выполнено при поддержке Министерства образования и науки Российской Федерации, соглашение 14.B37.21.1150 «Исследование ре-креационно-туристического потенциала особо охраняемых природных территорий Байкальского региона на основе космических технологий».
Статья поступила 13.12.2013 г.
Библиографический список
1. Административно-хозяйственная карта Черемховского района Иркутской области. Масштаб 1:100000 / под ред. Л.А. Пластинина. Иркутск: НУПКЦ «Сибэкокарта», 2007.
2. Бузмаков С.А. Методы геоэкологических исследований нефтепромысловой трансформации наземных экосистем // Географический вестник. 2005. № 1-2. С. 138-148.
3. Возможности и пути определения геологической информативности космических изображений / Д.М. Трофимов, Я.Г. Кац, А.Г. Рябухин, И.И. Сонин // Использование информации, получаемой из космоса, для решения геологических задач. М.: Изд-во МГУ, 1976. С. 77-90.
4. Голубев Г.Н. Современные ландшафты мира: учебник. М.: ГЕОС, 1999. 338 с.
5. Дешифрирование многозональных космических снимков. Методика и результаты: альбом. М.-Берлин: Наука, Akademie-Verlag Berlin, 1982. 85 с.
6. Исаченко А.Г. Хозяйственное освоение территории России и антропогенная трансформация ландшафтов // Известия Русского географического общества. 1998. Т. 130. Вып.
6. С. 10-21.
7. Картографирование по космическим снимкам и охрана окружающей среды / Е.А. Востокова, Л.А. Шевченко, В.А. Сущеня [и др.]. М.: Недра, 1982. 251 с.
8. Куракова Л.И. Антропогенные ландшафты. М.: Изд-во МГУ, 1976. 216 с.
9. Лабутина И.А. Дешифрирование аэрокосмических снимков: учеб. Пособие для студентов вузов. М.: Аспект Пресс, 2004. 192 с.
10. Ландшафтно-экологическое картографирование на основе материалов дистанционного зондирования Земли из космоса / Т.В. Кейко, Т.И. Коновалова // Солнечно-земная физика. 2004. Вып. 5. С. 48-50.
11. Ландшафты Московской области и их современное состояние: монография / Г.Н. Анненская, В.К. Жучкова [и др.]; под ред. И.И. Мамай. Смоленск: Изд-во Смоленского гума-нит. Уни-та, 1997. 296 с.
12. Никитина (Шевчук) Ю.Г. Использование космических снимков в изучении антропогенных трансформаций ландшафтов особо охраняемых природных территорий Прибайкалья // Проблемы устойчивого развития региона: мат-лы VII школы-семинара молодых ученых России. Улан-Удэ: Изд-во БНЦ СО РАН, 2013. С. 137-140.
13. Никитина (Шевчук) Ю.Г. К проблеме антропогенной трансформации ландшафтов // Проблемы освоения минеральной базы Восточной Сибири: сб. науч. Тр. Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2013. Вып. 13. С. 22-26.
14. Олзоев Б.Н. Технологические основы создания электронных рекреационно-туристких карт (на примере национального парка «Тункинский» // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2013. Т. 82, № 11. С. 105-110.
15. Применение космоснимков при ландшафтном картографировании Кураминского хребта и прилегающих равнин / А. Абдулкасимов, Р. Абдуназаров, К.С. Ярашев // Молодой ученый. 2012. № 3. С. 131-132.
16. Сочава В.Б. Введение в учение о геосистемах. Новосибирск: Наука, 1978. 320 с.
17. Электронная «Ландшафтно-экологическая карта Республики Бурятия. Масштаб 1:1000000 / под ред. Л.А. Пластинина, А.Р. Батуева, Н.В. Котельниковой. Иркутск: НУПКЦ «Сибэкокарта», 2010.
18. Электронная «Природохозяйственная карта Тункинского района (Республика Бурятия)» / под ред. Л.А. Пластинина, Н.В. Котельниковой. Иркутск: НУПКЦ «Сибэкокарта», 2005.
УДК 504.4
ОЦЕНКА ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ НАГРУЗКИ НА АТМОСФЕРУ ПРИ ЛИКВИДАЦИИ ЗАТОРОВ НА РЕКАХ
© С.С. Тимофеева1, О.В. Морозова2
Иркутский государственный технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
Приведены результаты оценки экологической нагрузки на атмосферу при выполнении предупредительных мероприятий ликвидации ледовых заторов на территории Катанского и Киренского районов Иркутской области. Проанализированы расходы взрывчатых веществ на данной территории. Установлено образование зон локального загрязнения атмосферы при взрывах и рекомендовано применять другие технологии борьбы с заторами, в частности обоснована целесообразность применения распиловки с внесением в распилы рассола из местного месторождения.
Ил. 6. Табл. 1. Библиогр. 5 назв.
Ключевые слова: ледовые заторы; технологии ликвидации; взрывы; экологическая нагрузка на атмосферу.
1Тимофеева Светлана Семеновна, зав. кафедрой промэкологии и безопасности жизнедеятельности, тел.: (3952) 405106. Timofeeva Svetlana, Head of the Department of Industrial Ecology and Life Safety, tel.: (3952) 405106.
2Морозова Ольга Викторовна, аспирант, тел.: (3952) 954115, e-mail: [email protected] Morozova Olga, Postgraduate, tel.: 954115, e-mail: [email protected]
