CC BY
25
УДК 528.94:504.062.2
КАРТОГРАФИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
ПРИРОДНО-РЕСУРСНОГО ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО ПРОСТРАНСТВА РЕГИОНА ДЛЯ РАЦИОНАЛИЗАЦИИ ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЯ
Ольга Николаевна Николаева
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, доктор технических наук, профессор кафедры экологии и природопользования, тел. (383)361-08-86, e-mail: onixx76@mail.ru
В статье рассмотрены современные возможности использования картографического метода исследования для оптимизации картографического обеспечения рационального природопользования региона. Обоснована необходимость интеграции разнородных природно-ресурсных данных для эффективного управления природными ресурсами и планирования мероприятий по их восстановлению. Обосновано понятие природно-ресурсного геоинформационного пространства региона как инструментария для решения этой задачи, рассмотрены его основные структурные элементы. Перечислены основные виды используемых исходных данных и источники их получения. Предложено создание природно-ресурсной геоинформационной модели региона для систематизации, геоинформационного анализа и картографического моделирования природно-ресурсных пространственных данных. Охарактеризована система цифровых картографических моделей природных ресурсов региона, обеспечивающая создание картографических произведений для решения конкретных задач в сфере управления природными ресурсами. Перечислены формы визуализации созданных картографических произведений.
Ключевые слова: природные ресурсы, рациональное природопользование, картографирование природных ресурсов, природно-ресурсное геопространство, геоинформационное моделирование, картографическое моделирование, карты природных ресурсов, картографические модели природных ресурсов, управление природопользованием.
CARTOGRAPHIC MODELING OF NATURAL RESOURCE GEOSPACE FOR NATURAL RESOURCE MANAGEMENT
Olga N. Nikolaeva
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 10, Plakhotnogo St., Novosibirsk, 630108, Russia, D. Sc., Professor, Department of Ecology and Environmental Management, phone: (383)361-06-86, e-mail: onixx76@mail.ru
The article considers state-of-the-art capabilities to use mapping methods for optimization of cartographic support of natural resources management. The necessity of integration of heterogeneous data on natural resources for efficient natural resource management and recovery is stated. The notion of natural resource geospace as an instrument for systematization, geospatial analysis and cartographic modeling of data on natural resources is given. The main sources of initial data and gathering techniques are listed. The development of regional natural resource geospatial model for systematization analysis and cartographic modeling of data on natural resources is offered. The system of digital cartographic models of regional natural resource for developing of cartographic support of natural resource management is described. The types of visualization of created cartographic products are listed.
Key words: natural resources, natural resource mapping, natural resource geospace, geospatial modeling, cartographic modeling, maps of natural resources, cartographic models of natural resources, natural resource management.
Введение
Развитие информационных, спутниковых и ГИС-технологий обусловливает постоянное расширение возможностей в области сбора и интерпретации данных о Земле, ее отдельных географических оболочках, природных и техногенных объектах, а также о явлениях и процессах, обусловленных созидательной деятельностью человека.
Эффективное планирование и управление состоянием окружающей среды требует интегрированного анализа собираемых данных, но решение этой задачи осложняется их разнородностью: собранные сведения могут быть представлены в виде материалов дистанционного зондирования Земли, результатов тематического дешифрирования, массивов статистических данных, полученных в ходе кадастровой и инвентаризационной деятельности государственных и частных организаций и т. д. Систематизация разнородных данных в виде единой базы данных предъявляет ряд требований к этой базе, касающихся как гибкости ее структуры, так и унификации терминов, единиц измерения и прочих средств выражения атрибутивной информации, стандартизации протоколов ведения и обновления базы [1, 2]. В некоторых случаях (например, при моделировании изменений климата или оценке урожайности сельскохозяйственных культур) объем собранной информации разрастается до категории «больших данных», что обусловливает необходимость оптимизации обработки данных не только на программном, но и на аппаратном уровне [3]. Сопоставление материалов дистанционного зондирования, полученных из различных источников, может быть затруднено неоднородностью их оптического качества и различиями в подходах к их дешифрированию [4].
Интегрированное использование разнородных данных для решения задач рационального природопользования в Западной Европе отчасти упрощается благодаря функционированию INSPIRE (Infrastructure for Spatial Information in the European Community) - инфраструктуры пространственных данных Европейского Союза, которая координирует деятельность по получению и использованию пространственных данных [5, 6]. В России подобную роль призвана играть инфраструктура пространственных данных Российской Федерации (ИПД РФ) [7], однако ее деятельность направлена в первую очередь на обеспечение геодезических и кадастровых работ, и в меньшей степени ориентирована на сбор и систематизацию тематических (в том числе при-родно-ресурсных) пространственных данных. Адаптация руководящих документов, регламентирующих деятельность ИПД РФ применительно к современным задачам природно-ресурсного картографирования позволяет предложить инструментарий, обеспечивающий систематизацию, селекцию и анализ данных для обоснования оптимальных решений в области планирования и ведения природопользования региона. В качестве такого инструментария выступает природно-ресурсное геоинформационное пространство региона [8].
Материалы и методы
Опора на основные принципы геоинформационного моделирования, существующую нормативную документацию в области цифрового картографирования [9, 10] и современные достижения теории и практики преобразования и использования пространственных данных для обеспечения устойчивого развития территорий [11-13] позволяет определить природно-ресурсное геоинформационное пространство региона как совокупность разнородных природно-ресурсных данных, методического аппарата и технологических решений, обеспечивающих обработку природно-ресурсных данных [8].
Системный анализ структурного состава природно-ресурсного геоинформационного пространства региона позволил выявить его основные компоненты:
- информационная основа: цифровая общегеографическая основа на территорию региона, актуальные пространственные данные о ресурсах основных природных компонентов региона и связанных с ними инфраструктурных объектов;
- научно-методическая основа: принципы и методики сбора, упорядочивания и интеграции разнородных природно-ресурсных данных, геоинформационного анализа и картографического представления результатов;
- технологическая основа: технологии обработки интегрированных данных и предоставления пользователю результатов в виде цифровых карт и картографических 3Б-моделей;
- юридическая база: нормативно-правовая документация, регламентирующая процессы сбора, использования и предоставления пользователям природ-но-ресурсных данных.
Центральным элементом природно-ресурсного геоинформационного пространства региона является природно-ресурсная геоинформационная модель региона, которая используется для ГИС-анализа и моделирования разнородных природно-ресурсных данных. Ее структура представлена на рисунке [8].
Ранее выполненный анализ источников и методов сбора природно-ресурсных данных в России [14, 15] выявил следующие виды исходных данных, необходимые для построения функционирующей природно-ресурсной геоинформационной модели региона:
- базовые пространственные данные региона, сформированные в соответствии с действующими ГОСТ и ОСТ;
- массивы первичных природно-ресурсных данных, формируемые на основе материалов Государственных кадастров и реестров, которые ведутся на всей территории РФ по единым методикам и периодически обновляются. Для уточнения сведений о состоянии природных ресурсов, четко выраженных на земной поверхности (водных, лесных и т. п.) используются материалы дистанционного зондирования Земли, полученные в текущем году от лицензированных поставщиков;
- массивы производных природно-ресурсных данных, включающие в себя показатели оценки современного и прогнозного состояния природных ресурсов региона, рассчитанные с использованием первичных природно-ресурсных данных.
Основные структурные элементы природно-ресурсного геоинформационного пространства региона
Анализ и моделирование вышеперечисленных массивов данных осуществляются в среде природно-ресурсной геоинформационной модели региона. При этом используются как различные стандартные приемы геоинформационного и статистического анализа (оверлейного и сетевого анализа, анализа близости, буферизации, определения корреляционных коэффициентов, анализа динамических рядов и т. п.), так и экспертные методики для оценки перспектив хозяйственного использования конкретных природно-ресурсных объектов.
Результаты и обсуждение
При обработке пространственно распределенных данных важное место занимают вопросы их визуализации в понятной и удобной конечному пользователю форме. На сегодняшний день традиционным средством визуализации как исходных пространственных данных, так и результатов их обработки являются цифровые карты. Однако в условиях постоянного совершенствования компьютерных и информационных технологий возрастает востребованность картографических 3D-моделей, которые позволяют создать более наглядное и разностороннее представление исследуемого объекта, чем двухмерные картографические произведения. Картографические 3D-модели весьма актуальны для решения задач в области управления природными ресурса-
ми и состоянием окружающей среды, поскольку позволяют изучать конкретную территорию и находящиеся на ней объекты как фрагмент целостного трехмерного геопространства, учитывая вертикальную многослойность таких природных компонентов, как атмосферный воздух, водные объекты, недра и пр. [16-20].
Для визуализации результатов анализа и моделирования данных с использованием природно-ресурсной геоинформационной модели региона создается система цифровых картографических моделей природных ресурсов. Она представляет собой логически связанную совокупность картографических произведений, отображающих современное состояние и возможности эффективного использования ресурсов природных компонентов региона (водных, земельных, минеральных, биологических) [21]. Системное картографическое представление интегрированных данных дает возможность осуществлять многокритериальную оценку состояния отдельного вида природного ресурса [22-24] или воздействия проектируемого техногенного объекта на окружающую среду [25, 26]. Такой подход способствует оптимизации процесса принятия пространственных решений по использованию природно-ресурсного потенциала региона.
Цифровые карты и картографические 3D-модели, создаваемые в системе цифровых картографических моделей природных ресурсов региона, являются научно-справочным обеспечением для специалистов в области управления природными ресурсами региона, физических и юридических лиц, деятельность которых связана с эксплуатацией природных ресурсов, проектировщиков промышленных объектов, лиц, состоящих в общественных природоохранных и экологических организациях. Конкретная форма представления выбирается самими пользователями и включает в себя:
- традиционные цифровые или электронные карты;
- картографические 3D-модели;
- картографические анимации (двухмерные или трехмерные).
Тематическое содержание созданных картографических произведений может быть ограничено визуализацией запрошенных данных или отображать результаты оценки современного или перспективного состояния ресурса.
Заключение
Картографический метод исследования предоставляет обширные возможности в области анализа и моделирования пространственных данных о природных ресурсах. Предложенный подход к разработке геоинформационного обеспечения для рационального природопользования региона обеспечивает всестороннее рассмотрение состояния природных ресурсов региона с целью получения нового знания для эффективного управления природными ресурсами. Основным средством интеграции и обработки разнородных природно-ресурсных данных является природно-ресурсная геоинформационная модель региона. Ее построение осуществляется на основе данных, собираемых российскими го-
сударственными и ведомственными кадастрами природных ресурсов. Модель обладает гибкой структурой, и позволяет расширять и дополнять ее базу данных путем внесения новых параметров и характеристик. Результирующая продукция представлена в форме цифровых картографических произведений, наглядно отображающих современное состояние и перспективы использования природных ресурсов региона.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Building a multi-scaled geospatial temporal ecology database from disparate data sources: fostering open science and data reuse / Soranno P. A., Bissell E. G., Cheruvelil K. S. et al. // GigaScience. - 2015. - No. 4. - pp. 28-43.
2. Composite Web Information System for Management of Water Resources / Stefanovic, N., Radojevic, I., Ostojic, A. et al. // Water Resources Management. - 2015. - Vol. 29. - Is. 7. -pp 2285-2301.
3. Conceptual model for environmental science applications on parallel and distributed infrastructures / Rodila D., Ray N. & Gorgan D. // Environmental Systems Research. - 2015. -Vol. 4. - No. 23. - pp. 1-16.
4. Organizing earth observation data inside a spatial data infrastructure / Innerebner M., Costa A., Chuprikova E. et al. // Earth Science Informatics. - 2017. - Vol. 10. - Is. 1. - pp 55-68.
5. Towards a cross-domain interoperable framework for natural hazards and disaster risk reduction information / Tomas R., Harrison M., Barredo J.I. et al. // Natural Hazards. - 2015. -Vol. 78. - Iss. 3. - pp 1545-1563.
6. ACCESS climate data management / God0y 0. & Saadatnejad B. // Ambio. - 2017. -Vol. 46. - Suppl.3. - pp 464-474.
7. Инфраструктура пространственных данных Российской Федерации [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://rosreestr.ru/site/activity/infrastruktura-prostranstvennykh-dannykh-rossiyskoy-federatsii/
8. Николаева О. Н. Природно-ресурсная геоинформационная модель региона как средство для повышения эффективности планирования и ведения природопользования // Вестник СГУГиТ. - 2016. - Вып. 1 (33). - С. 107-113.
9. ГОСТ Р 52055-2003. Геоинформационное картографирование. Пространственные модели местности. Общие требования [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://docs.cntd.ru/ document/1200032016.
10. ГОСТ 34.003-90. Информационные технологии. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Термины и определения [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://standartgost.ru/g/%D0%93%D0%9E%D0%A1%D0%A2_34.003-90.
11. Карпик А. П. Концепция геоинформационного пространства // Материалы меж-дунар. науч.-техн. конф., посв. 225-летию МИИГАиК. Ч. Геодезия. - М. : МИИГАиК, 2004. -С.434-438.
12. Карпик А. П., Осипов А. Г., Мурзинцев П. П. Управление территорией в геоинформационном дискурсе. - Новосибирск : СГГА, 2010. - 280 с.
13. Карпик А. П. Перспективы развития науки, техники и технологий в сфере геодезии и картографии в российской федерации // Геодезия и картография. - 2015. - № 12. - С. 55-59.
14. Николаева О. Н. Об интеграции ДДЗ в ГИС для формализованной инвентаризации природно-ресурсных характеристик региона // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2012. VIII Между-нар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 10-20 апреля 2012 г.). - Новосибирск : СГГА, 2012. Т. 2. - С. 39-44.
15. Николаева О. Н. О совершенствовании информационного обеспечения картографирования природных ресурсов // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2013. IX Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 15-26 апреля 2013 г.). - Новосибирск : СГГА, 2013. Т. 2. - С. 107-112.
16. Николаева О. Н. О проектировании тематического содержания системы цифровых картографических моделей природных ресурсов региона // Геодезия и картография. - 2016. -№ 7. - С. 33-38.
17. Лисицкий Д. В., Хорошилов В. С., Бугаков П. Ю. Картографическое отображение трехмерных моделей местности // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. - 2012. -№ 2/1. - С. 98-102.
18. Николаева О. Н. О системном картографировании биологических ресурсов для обоснования рационального природопользования административного субъекта на примере новосибирской области // ИнтерКарто/ИнтерГИС. - 2017. - Т. 23. - № 1. - С. 297-308.
19. A unified hydrogeological conceptual model of the Milk River transboundary aquifer, traversing Alberta (Canada) and Montana (USA) / Pétré MA., Rivera A., Lefebvre R. et al. // Hydrogeology Journal. - 2016. - Vol. 24. - Is. 7. - pp 1847-1871.
20. Quantitative assessment of Urmia Lake water using spaceborne multisensor data and 3D modeling / Jeihouni M., Toomanian A., Alavipanah S.K. et al. // Environmental Monitoring and Assessment. - 2017. - Vol. 11. - рр. 572-581.
21. Николаева О. Н. Картографический метод исследования в формировании единого природно-ресурсного информационного пространства России // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. - 2015. - № 4. - С. 109-113.
22. A web-based multicriteria evaluation of spatial trade-offs between environmental and economic implications from hydraulic fracturing in a shale gas region in Ohio / Liu X., Gorsevski P.V., Yacobucci M.M. et al. // Environmental Monitoring and Assessment. - 2016. - Vol. 6. -рр. 376-388.
23. Forest fire risk assessment-an integrated approach based on multicriteria evaluation / Goleiji E., Hosseini S.M., Khorasani N. et al. // Environmental Monitoring and Assessment. -2017. - Vol.11. - рр. 612-621.
24. Flood risk assessment and mapping in Abidjan district using multi-criteria analysis (AHP) model and geoinformation techniques ^ote d'ivoire) / Danumah J.H., Odai S.N., Saley B.M. et al. // Geoenvironmental Disasters. - 2016. - Vol. 3. - pp. 10-19.
25. Mapping the optimal forest road network based on the multicriteria evaluation technique: the case study of Mediterranean Island of Thassos in Greece / Tampekis S., Sakellariou S., Samara F. et al. // Environmental Monitoring and Assessment. - 2015. - Vol.11. - pp. 687 - 695.
26. Prevention of landfill pollution by multicriteria spatial decision support systems (MC-SDSS): development, implementation, and case study / Khoshand A., Bafrani A.H., Zahedipour M. et al. // Environmental Science and Pollution Research. - 2018. - Vol. 25. - pp. 8415-8423.
REFERENCES
1. Soranno P.A., Bissell E.G., Cheruvelil K.S. et al. (2015). Building a multi-scaled geospa-tial temporal ecology database from disparate data sources: fostering open science and data reuse. GigaScience, 4, 28-43. http://doi.org/10.1186/s13742-015-0067-4.
2. Stefanovic, N., Radojevic, I., Ostojic, A. et al. (2015). Composite Web Information System for Management of Water Resources. Water Resources Management, 29(7), 2285-2301. http://doi.org/10.1007/s11269-015-0941-y.
3. D., Ray N. & Gorgan D. (2015). Conceptual model for environmental science applications on parallel and distributed infrastructures. Environmental Systems Research, 4(23), 1-16. http://doi.org/10.1186/s40068-015-0050-1.
4. Innerebner M., Costa A., Chuprikova E. et al. (2017). Organizing earth observation data inside a spatial data infrastructure. Earth Science Informatics, 10(1), 55-68. http://doi.org/10.1007/ s12145-016-0276-0.
5. Tomas R., Harrison M., Barredo J.I. et al. (2015). Towards a cross-domain interoperable framework for natural hazards and disaster risk reduction information. Natural Hazards, 78(3), 545-1563. http://doi.org/10.1007/s11069-015-1786-7.
6. God0y 0. & Saadatnejad B. (2017). ACCESS climate data management. Ambio, 46(3), 464-474. http://doi.org/10.1007/s13280-017-0963-1.
7. The Federal Service for State Registration, Cadastre and Cartography. (2017). Infrastruktura prostranstvennyh dannyh Rossijskoj Federacii [The spatial data infrastructure of the Russian Federation]. Retrieved from: https://rosreestr.ru/site/activity/infrastruktura-prostranstvennykh-dannykh-rossiyskoy-federatsii/
8. Nikolaeva O. N. (2016). Prirodno-resursnaya geoinformacionnaya model' regiona kak sredstvo dlya povysheniya ehffektivnosti planirovaniya i vedeniya prirodopol'zovaniya [Natural resources' geoinformation model of the region as a means to improve the efficiency of natural resources planning and management]. Vestnik SGUGiT [Vesnik SSUGT], 1 (33), 107-113. [In Russian].
9. Federal Agency on Technical Regulating and Metrology. (2003). GOST R 52055-2003. Geoinformacionnoe kartografirovanie. Prostranstvennye modeli mestnosti. Obshchie trebovaniya [GOST R 52055-2003. Geoinformation mapping. Spatial terrain models. General requirements]. Retrieved from: http://docs.cntd.ru/document/1200032016
10. Federal Agency on Technical Regulating and Metrology (1990). GOST 34.003-90. Informacionnye tekhnologii. Kompleks standartov na avtomatizirovannye sistemy. Avtomatizirovannye sistemy. Terminy i opredeleniya [GOST 34.003-90. Information Technology. Set of standards for automated systems. Automated systems. Terms and Definitions]. Retrieved from: http://standartgost.ru/g/%D0%93%D0%9E%D0%A1%D0%A2_34.003-90.
11. Karpik A. P. (2004). Koncepciya geoinformacionnogo prostranstva [The concept of geoinformation space]. In Materialy mezhdunar. nauch.-tekhn. konf., posv. 225-letiyu MIIGAiK. CH. Geodeziya [Proceedings of International scientific and technical conference dedicated to the 225th anniversary of MIIGAIK.] (pp. 434-438). М. : MIIGAIK [In Russian].
12. Karpik A. P., Osipov A. G., Murzincev P. P. (2010). Upravlenie territoriej v geoinformacionnom diskurse [Territory management in geoinformation discourse]. Novosibirsk, SSAG [In Russian].
13. Karpik A. P. (2015). Perspektivy razvitiya nauki, tekhniki i tekhnologij v sfere geodezii i kartografii v rossijskoj federacii [Prospects for the development of science, technology and technology in the field of geodesy and cartography in the Russian Federation]. Geodeziya i kartografiya [Geodesy and cartography],12, 55-59 [In Russian].
14. Nikolaeva O. N. (2012). Ob integracii DDZ v GIS dlya formalizovannoj inventarizacii prirodno-resursnyh harakteristik regiona [Techniques of remote sensing data integration in GIS for formalized inventory of regional natural resources characterictics]. In Interehkspo GEO-Sibir'-2012: VIII Mezhdunar. nauch. kongr.; Mezhdunar. nauch. konf. «Distancionnye metody zondirovaniya Zemli i fotogrammetriya, monitoring okruzhayushchej sredy, geoehkologiya» [Proceedings of Interexpo GEO-Siberia-2012: Intern. sci. Conf. "Remote sensing methods of the Earth and photogrammetry, environmental monitoring, geoecology"] (pp. 39-44). Novosibirsk, SSAG [In Russian].
15. Nikolaeva O. N. (2013.) O sovershenstvovanii informacionnogo obespecheniya kartografirovaniya prirodnyh resursov [Improvement of GIS dataware for natural resources mapping]. In Interehkspo GEO-Sibir'-2013: Mezhdunar. nauch. konf. «Distancionnye metody zondirovaniya Zemli i fotogrammetriya, monitoring okruzhayushchej sredy, geoehkologiya» [Proceedings of Interexpo GEO-Siberia-2013: Intern. sci. Conf. "Remote sensing methods of the
Earth and photogrammetry, environmental monitoring, geoecology"] (pp. 107-112). Novosibirsk, SSAG [In Russian].
16. Nikolaeva O. N. (2016). O proektirovanii tematicheskogo soderzhaniya sistemy cifrovyh kartograficheskih modelej prirodnyh resursov regiona [On the design of the thematic content of the system of digital cartographic models of the region's natural resources]. Geodeziya i kartografiya [Geodesy and cartography],7, 33-38 [In Russian].
17. Lisickij D. V., Horoshilov V. S., Bugakov P. Yu. (2012). Kartograficheskoe otobrazhenie trekhmernyh modelej mestnosti [Mapping of 3D terrain models]. Izvestiya vysshih uchebnyh zavedenij. Geodeziya i aehrofotos"emka [News of higher educational institutions. Geodesy and aerial photography.], 2/1, 98-102 [In Russian].
18. Nikolaeva O. N. (2017). O sistemnom kartografirovanii biologicheskih resursov dlya obosnovaniya racional'nogo prirodopol'zovaniya administrativnogo sub"ekta na primere novosibirskoj oblasti [On system mapping of biological resources for environmental management of administrated unit: a case study of the Novosibirsk region]. In Materialy mezhdunar. nauchn. konf. InterKarto/InterGIS [Materials of the Intern. scientific. Conf. Intercardo / Intergis.], 23 (1), (pp. 297-308). Moscow, Moscow University publishing house [In Russian].
19. Pétré MA., Rivera A., Lefebvre R. et al. (2016). A unified hydrogeological conceptual model of the Milk River transboundary aquifer, traversing Alberta (Canada) and Montana (USA). Hydrogeology Journal, 24(7), 1847-1871. http://doi.org/10.1007/s10040-016-1433-8.
20. Jeihouni M., Toomanian A., Alavipanah S.K. et al. (2017). Quantitative assessment of Urmia Lake water using spaceborne multisensor data and 3D modeling. Environmental Monitoring and Assessment,11, 572-581. http://doi.org/10.1007/s10661-017-6308-5.
21. Nikolaeva O. N. (2015). Kartograficheskij metod issledovaniya v formirovanii edinogo prirodno-resursnogo informacionnogo prostranstva Rossii [Cartographic method of research in the formation of a single natural-resource information space of Russia]. Izvestiya vysshih uchebnyh zavedenij. Geodeziya i aehrofotos"emka [News of higher educational institutions. Geodesy and aerial photography.], 4, 109-113 [In Russian].
22. Liu X., Gorsevski P.V., Yacobucci M.M. et al. (2016). A web-based multicriteria evaluation of spatial trade-offs between environmental and economic implications from hydraulic fracturing in a shale gas region in Ohio. Environmental Monitoring and Assessment, 6, 376-388. http://doi.org/10.1007/s10661-016-5362-8.
23. Goleiji E., Hosseini S.M., Khorasani N. et al. (2017). Forest fire risk assessment-an integrated approach based on multicriteria evaluation. Environmental Monitoring and Assessment, 11, 612-621. http://doi.org/10.1007/s10661-017-6225-7.
24. Danumah J. H., Odai S. N., Saley B. M. et al. (2016). Flood risk assessment and mapping in Abidjan district using multi-criteria analysis (AHP) model and geoinformation techniques ^ote d'ivoire). Geoenvironmental Disasters, 3, 10-19. http://doi.org/10.1186/s40677-016-0044-y.
25. Tampekis S., Sakellariou S., Samara F. et al. (2015). Mapping the optimal forest road network based on the multicriteria evaluation technique: the case study of Mediterranean Island of Thassos in Greece. Environmental Monitoring and Assessment, 11, 687-695. http://doi.org/10.1007/s10661-015-4876-9.
26. ^oshand A., Bafrani A.H., Zahedipour M. et al. (2018). Prevention of landfill pollution by multicriteria spatial decision support systems (MC-SDSS): development, implementation, and case study. Environmental Science and Pollution Research, 25, 8415-8423. http://doi.org/10.1007/s11356-017-1099-3.
О О. Н. Николаева, 2018
