CC BY
14
Огарёва, Саранск, Россия; e-mail: [email protected]
Долгачева Татьяна Александровна, кандидат географических наук, доцент кафедры геодезии, картографии и геоинформатики, географический факультет, Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарёва, Саранск, Россия; e-mail:
Благодарность
Работа выполнена в рамках проекта «Создание электронного терминологического словаря-справочника по дисциплине «Геоинформационные технологии в экологических исследованиях» направления подготовки 05.04.06 «Экология и природопользование» (профиль «Управление природопользованием»)» № ГСГК-0049/21 от 26.07.2021 г.
Проект реализуется победителем Конкурса на предоставление грантов преподавателям магистратуры благотворительной программы «Стипендиальная программа Владимира Потанина» Благотворительного фонда Владимира Потанина.
Принята в печать 02.06.2022 г.
Associate Professor, Department of Geodesy, Cartography and Geoinformatics, Faculty of Geography, National Research Ogarev Mordovia State University, Saransk, Russia; e-mail: [email protected]
Acknowledgment
The research was carried out as a part of the project No. GSGC-0049/21 dated 07.26.2021 "Creation of an Electronic Terminological Dictionary-Reference Book for the Discipline "Geoinformation Technologies in Environmental Research" Training area 05.04.06 "Ecology and Nature Management" (Environmental Management profile)".
The project is being implemented by the winner of the Master's program faculty grant competition of Vladimir Potanin Scholarship program (Vladimir Potanin's Charitable Foundation).
Received 02.06.2022.
Науки о Земле / Earth Sciences Оригинальная статья / Original Article УДК 911.2
DOI: 10.31161/1995-0659-2022-16-2-92-102
Картографирование и визуализация изменений температуры воздуха в бассейне реки Оки
© 2022 Титов А. А., Биктимирова Н. М., Братков В. В.
Московский государственный университет геодезии и картографии Москва, Россия; e-mail: [email protected]; [email protected]; [email protected]
РЕЗЮМЕ. Цель. Выявление, картографирование и визуализация сведений об изменении температуры воздуха в бассейне р. Оки за 1961-2020 гг. Выявление изменения температуры воздуха базируется на традиционных данных наземных наблюдений. При картографировании этих изменений авторы опираются на данные низкого пространственного разрешения, имеющиеся в открытом доступе. Их верификация осуществлялась путем сравнения с данными наземных наблюдений. Выявленные изменения картографировались, при этом для наглядности изменений авторы предлагают инфографику. Методы. Основными методами являются статистический, геоинформационный (картографический), а также сравнительно-географический. Они позволили не только выявить общие тенденции изменения температуры воздуха по территории бассейна р. Оки, но и оценить региональные и локальные аспекты этого процесса путем применения инфографики. Результаты. На основе статистических методов выявлены основные тренды изменения температуры воздуха на изучаемой территории. При сравнении данных, полученных на основе наземных наблюдений с данными низкого пространственного разрешения, выявлено, что точность последних в целом позволяет использовать их для создания традиционных карт изотерм. Дополнительная визуализация выявленных климатических изменений осуществлялась с использованием инфографики, которая позволила детализировать данные, объясняющие некоторые детали климатических изменений на созданных тематических картах. Выводы. Для территории бассейна р. Оки за 1961-2020 гг. выявлены тенденции изменения температуры воздуха: если в первую половину
рассматриваемого периода отмечалось ее снижение, то в последние десятилетия характерен выраженный ее рост по всем метеостанциям. Картографирование этого процесса позволяет оценить изменение положения изотерм января и июля. Несмотря на то, что карта «Изменение температуры воздуха в бассейне р. Оки за 1961-2020 гг.» показывает изменение средней годовой температуры воздуха, наличие инфографики в виде помесячного изменения температуры воздуха позволяет оценить их вклад в изменение валовых (годовых) ее значений. В целом применение различных картографических визуализаций (в данном случае - инфографики) позволяет повысить возможности восприятия традиционной информации.
Ключевые слова: изменения климата, температура воздуха, картографирование температуры, визуализация климатических изменений, бассейн р. Оки.
Формат цитирования: Титов А. А., Биктимирова Н. М., Братков В. В. Картографирование и визуализация изменений температуры воздуха в бассейне реки Оки // Известия Дагестанского государственного педагогического университета. Естественные и точные науки. 2022. Т. 16. № 2. С. 92-102. DOI: 10.31161/1995-0675-2022-16-2-92-102_
Mapping and Visualization of Air Temperature Changes in the Oka River Basin
© 2022 Aleksey A. Titov, Nailya M. Biktimirova, Vitaly V. Bratkov
Moscow State University of Geodesy and Cartography Moscow, Russia; e-mail: [email protected]; [email protected]; [email protected]
ABSTRACT. The aim of the paper is Identification, mapping and visualization of information about changes in air temperature in the Oka River Basin for 1961-2020. Detection of changes in air temperature is based on traditional ground-based observational data. When mapping these changes, the authors rely on low spatial resolution data available in the public domain. Their verification was carried out by comparison with ground-based observation data. The identified changes were mapped, while the authors offer infographics to illustrate the changes. The main methods are statistical, geoinformational (cartographic) and comparative geographical. They made it possible not only to identify general trends in air temperature changes across the territory of the Oka River Basin, but also to assess the regional and local aspects in this process through the use of infographics. Results. Based on statistical methods, the main trends in air temperature changes in the study area were identified. When comparing data obtained from ground-based observations with data of low spatial resolution, it was found that the accuracy of the latter generally makes it possible to use them to create traditional isotherm maps. Additional visualization of the identified climate changes was carried out using infographics, which made it possible to refine the data explaining some of the climate change details on the created thematic maps. Conclusions. For the territory of the Oka River Basin in 1961-2020 trends in air temperature change were revealed: if in the first half of the period under review there was a decrease, then in recent decades its pronounced increase at all meteorological stations is typical. Mapping this process makes it possible to estimate the change in the position of the January and July isotherms. Despite the fact that the "Change in air temperature in the Oka River Basin for 1961-2020" map shows the change in the average annual air temperature, the presence of infographics in the form of monthly changes in air temperature allows us to assess their contribution to the change in its gross (annual) values. In general, the use of various cartographic visualizations (in this case, these are infographics) makes it possible to increase the perception of traditional information.
Keywords: climate change, air temperature, temperature mapping, visualization of climate change, the Oka River Basin.
For citation: Titov A. A., Biktimirova N. M., Bratkov V. V. Mapping and Visualization of Air Temperature Changes in the Oka River Basin. Dagestan State Pedagogical University. Journal. Natural and Exact Sciences. 2022. Vol. 16. No. 2. Pp. 92-102. DOI: 10.31161/1995-0675-2022-16-2-92-102 (In Russian)_
Введение
Термин «глобальное потепление» подразумевает долгосрочное повышение средней температуры климатической системы Земли. Этот процесс сопровождается постепенным ростом средней годовой температуры поверхностного слоя атмосферы и
Мирового океана. Глобальное потепление оказывает влияние на экосистемы, изменяет климатические зоны, влияет на здоровье людей, создает региональные и глобальные проблемы для стран и народов. Изменение климата оказывает не только отрицательное воздействие, но и положительное.
Очень важно правильно оценить эти воздействия.
Для оценки климатических изменений традиционно применяются различные статистические методы, которые позволяют выявить тренды, но не всегда удается получить представление о характере пространственных изменений. Для этих целей используются различные карты. Что касается изменений, отображенных на карте, они дают представление в большей степени о характере пространственных изменений, тогда как в отдельных случаях необходимо оценить вклад разных месяцев и сезонов года в эти изменения. Для этих целей удобно применять инфографику.
В этой связи нами предлагаются методы картографической визуализации климатических данных по бассейну р. Оки.
Материалы и методы исследования
Теоретические и методические вопросы картографирования климата и его отдель-
ных элементов рассмотрены в целом ряде работ [3-7; 10].
Бассейн р. Оки располагается в центре физико-географической страны Русская равнина, в её лесной и лесостепной областях [1]. Площадь бассейна составляет примерно 245 тыс. км2. Бассейн находится на территории Орловской, Брянской, Калужской, Смоленской, Московской, Ярославской, Ивановской, Владимирской, Рязанской, Липецкой, Пензенской, Тамбовской областей, Республики Мордовия и города Москвы, при этом полностью на территории бассейна расположен только город Москва. Крайняя северная часть бассейна достигает 57° с.ш. (возле истока р. Тезы), южная - 52° с.ш. (близ истока р. Цны), западная - 33° в.д. (возле истока р. Угры), восточная - 45° в.д. (близ истока р. Иссы) (рис. 1) [9].
Рис. 1. Географическое положение и состав территории бассейна р. Оки
Fig. 1. Geographical position and composition of the territory of the Oka River Basin
Мониторинг климатических изменений на основе данных наземных наблюдений. Ежедневный мониторинг температуры воздуха, осадков, высоты снежного покрова и других показателей ведётся на метеорологических станциях. Такие данные можно найти на сайте Федеральной службы по гидрометеорологии и мониторингу
окружающей среды meteo.ru [7]. Исходные сведения на данном ресурсе представлены в табличном виде и с привязкой к метеостанциям.
Для изучаемой территории были выбраны следующие 19 метеостанций в пределах собственно бассейна, а также в смежных с ним районах (в скобках указан ин-
декс Всемирной метеорологической организации): Елатьма (27648), Земетчино (27857), Коломна (27625), Конь-Колодезь (34026), Кострома (27333), Краснослободск (27756), Можайск (27509), Москва ВДНХ (27612), Нижний Новгород (27459), Паве-лец (27853), Пенза (27962), Переславль-Залесский (27425), Поныри (34003), Рязань (27730), Смоленск (26781), Старица (26499), Сухиничи (27707), Тамбов (27947), Трубчевск (26997) (рис. 2).
Выявление изменения температуры воздуха осуществлялось традиционными статистическими методами: на основе данных суточного разрешения высчитывались
месячные и годовые температуры воздуха для отдельных лет. Кроме того, определялись температуры теплого и холодного периодов года.
Для примера рассмотрим изменения температуры воздуха в северо-западной части бассейна, где располагаются метеостанции «Коломна», «Можайск» и «Москва, ВДНХ». Все три метеостанции расположены в Московской области, на берегу р. Москвы (крупного левого притока Оки), при этом Коломна находится при впадении р. Москвы в р. Оку. Изменения среднегодовых температур за 1961-2020 гг. иллюстрирует рисунок 3.
Рис. 2. Схема расположения метеостанций в бассейне Оки
Fig. 2. Scheme of meteorological stations location in the Oka River Basin
"спер.: скользящее Сред- спер.: скользящее средни ер.: скользящее с)5ед-
Рис. 3. Изменение годовой температуры воздуха за 1961-2020 гг. (а), скользящее среднее за пятилетние отрезки (б)
Fig. 3. Change in annual air temperature for 1961-2020 (a), moving average for five-year periods (b)
->n
in
in
На графиках видна синхронность термического режима. Экстремумы, как и общий тренд на повышение температуры совпадают. На всех трёх метеостанциях наиболее высокие температуры наблюдались в 2020 г. Однако минимальные температуры наблюдались в разные годы: в Можайске в 1987 г., в Коломне и Москве в 1969 г.
Для генерализации оценки климатических условий имеет смысл вычислить сум-
мы температур теплого (выше 0 °С) и холодного периодов (ниже 0 °С, по модулю) для рассматриваемых метеостанций. Для визуализации динамики климатических процессов, используя данные по динамике среднегодовых температур были выбраны самое холодное (1976-1980 гг.) и самое тёплое (2014-2018 гг.) пятилетия. Их результаты для метеостанции «Москва, ВДНХ» представлены на рисунке 4.
теплый период "холодный период теплый период "холодный период
Рис. 4. Суммы температур тёплого и холодного периодов на метеостанции
«Москва, ВДНХ»
Fig. 4. The sums of temperatures for the warm and cold periods at Moscow, VDNKh Weather Station
Кроме этого, для полноты картины следует вычислить суммы осадков тёплого и холодного периодов для всех рассматриваемых метеостанций. Для визуализации динамики климатических процессов, используя данные по динамики среднегодовых температур (рис. 8), были выбраны самое холодное (1976-1980 гг.) и самое тёплое (2014-2018 гг.) пятилетия. Ниже представлены полученные результаты на примере метеорологической станции «Москва, ВДНХ» (27612) (рис. 5)
Выявление климатических изменений на основе обработки растровых данных ежемесячного глобального мониторинга температуры и осадков. Для анализа были взяты растровые данные низкого пространственного разрешения (в 1 пикселе 21 км2) с сайта worldclim.org [8]. Это данные ежемесячного глобального мониторинга, созданные при помощи сложных
механизмов компиляции различных климатических данных и их интерполяции. Данные осадков и температуры представлены на всю территорию земного шара (кроме Антарктиды), то есть имеют сплошную зону покрытия (рис. 5).
На основе статистического анализ изменения годовой температуры воздуха, были определены самое тёплое (19761980 гг.) и самое холодное (2014-2018 гг.) пятилетия, для которых были построены изотермы января и июля.
Решение этой задачи осуществлялось путем последовательных действий. На первом этапе растры были извлечены по маске картографируемой территории (в данном случае бассейна р. Оки), представленной в виде shp-файла. Далее было необходимо подготовить растры для построения изолиний. Поскольку исходные данные представлены в виде максимальных и минимальных температур, необхо-
димо было вычислить среднее значение для соответствующих лет и месяцев при помощи инструмента Raster Calculator. При помощи этого инструмента также осреднялись данные за пятилетия для температур января и июля.
В результате расчетов получились 4 растра: температуры января 1976-1980 гг., температуры января 2014-2018 гг., температуры июля 1976-1980 гг., температуры июля 2014-2018 гг. На их основе в программе QGIS были построены изолинии изотерм с шагом 2 °С. Однако после построения изолиний по растрам низкого
пространственного разрешения их конфигурация не соответствует картографическим требованиям, и, поэтому, требует дальнейшей обработки (рис. 6). Полученные изолинии необходимо упростить, сгладить, а также удалить изолинии малой длины (как правило, это маленькие замкнутые изолинии, либо маленькие фрагменты изолиний возле границ картографируемой территории). Для этого был использован генератор геометрии в программе QGIS. После обработки изолинии стали доступны для дальнейшего использования на карте (рис. 7)
Рис. 5. Пример данных растров с сайта worldclim.org, визуализированный в программе QGIS
Fig. 5. An example of raster data from the worldclim.org site, visualized in the QGIS program
Рис. 6. Изолинии в границах бассейна до обработки
Fig. 6. Isolines within the boundaries of the basin before processing
98 ••• Известия ДГПУ. Т. 16. № 2. 2022
••• DSPU JOURNAL. Vol. 16. No. 2. 2022
Рис. 7. Изолинии в границах бассейна после обработки
Fig. 7. Isolines within the boundaries of the basin after processing
Результаты и их обсуждение
Сравнительный анализ итогов обработки температур и осадков по данным наземных наблюдений и растровых данных. Поскольку использовались данные из двух разных источников, но на одну и ту же картографируемую территорию, целесообразно сопоставить и сравнить значения этих данных и вычислить отклонения. Для анализа были выбраны измеренные по метеостанциям данные температуры и осадков в январе 2018 г., согласно данным наземных наблюдений и растровых данных низкого пространственного разрешения (табл.1)
В целом расхождения температур воздуха могут быть как положительными, так и отрицательными. Максимальное положительное отклонение зафиксировано в Нижнем Новгороде (+1,9 еС); максимальное отрицательное отклонение отмечается в Конь-Колодезе (-1,4 еС). Возможными причинами подобных отклонений может быть погрешность при геопривязке растров и местоположения метеостанций, а также технологии подсчётов данных Worldclim, поскольку данные наземных наблюдений meteo.ru отличаются высокой точностью в силу специфики их получения. Тем не менее, даже величины экстремальных отклонений заметно меньше значений температур, поэтому можно считать, что общая картина пространственного распределения температуры
воздуха для поставленной задачи в целом корректная.
Таблица 1. Сравнительный анализ данных
температуры и осадков января 2018 г. наземных наблюдений и растровых данных
Table 1. Comparative analysis of January 2018 temperature and precipitation data from ground observations and raster data
Метеостанция По данным По растро- Л
наземных вым данным
наблюдений (m eteo .ru) (worldclim.org)
Москва -4,3 -5,4 1,1
Коломна -8,4 -7,8 -0,6
Можайск -7,3 -7,4 0,1
Нижний Новго- -6,6 -8,5 1,9
род
Смоленск -6,6 -6,7 0,1
Елатьма -9,2 -8,8 -0,4
Переславль- -5,7 -6,8 1,1
Залесский
Кострома -8,5 -8,0 -0,5
Старица -7,5 -6,8 -0,7
Рязань -8,8 -7,9 -0,9
Павелец -9,2 -9,0 -0,2
Сухиничи -7,4 -7,7 0,3
Краснослободск -10,1 -9,8 -0,3
Поныри -7,2 -8,1 0,9
Земетчино -9,8 -9,8 0,0
Тамбов -8,8 -8,4 -0,4
Конь-Колодезь -7,7 -6,3 -1,4
Трубчевск -6,2 -7,0 0,8
Пенза -10,4 -10,2 -0,2
В целях осуществления обоснованного и объективного выбора методов визуализации тематического содержания карт, были проведены экспериментальные работы. Они осуществляются с целью выбора наилучших решений по оформлению карт.
В ходе разработки методов визуализации климатических данных было предложено несколько вариантов оформления значков метеостанций и локализованных
диаграмм, прежде чем было утверждено окончательное оформление (рис. 8). При разработке дизайна инфографики уже использовались наработки, полученные при создании тематического содержания карт.
Также в ходе разработки легенды карты рассматривались несколько вариантов её оформления, пока не был выбран окончательный (рис. 9).
Рис. 8. Варианты оформления карты изменения температуры воздуха в бассейне р. Оки
Fig. 8. Design options for the map of air temperature changes in the Oka River Basin
Рис. 9. Один из экспериментальных вариантов легенды
Fig. 9. One of the experimental legend versions
В итоге были составлена серия карт, иллюстрирующих изменение температуры воздуха в бассейне р. Оки за 1961-2020 гг. Анализ карты «Изменение температуры воздуха в бассейне реки Оки за 19612020 гг.» (рис. 10) иллюстрирует повышение приземной температуры воздуха. На всех станциях наблюдается синхронность термического режима. В первые 25 лет анализируемого периода отмечалось похолодание, на фоне которого в 1971-1975 гг. произошло резкое повышение температуры. В последние 15 лет наблюдается стабильное увеличение температурных значений на всех станциях. Для южных станций характерно более сильное повышение тем-
ператур 2016-2020 гг., по сравнению с 19611965 гг., т. е. можно наблюдать определенную закономерность меду расположением метеостанции и динамикой изменения температуры.
Что касается летних и зимних температур, для их анализа была рассмотрена карта «Изотермы января, изотермы июля (1976-2018 гг.)» (рис. 11). Виден общий тренд на повышение температур января и июля, что хорошо коррелирует с результатами, полученными по данным наземных наблюдений. Пространственная конфигурация изолиний, в целом, не сильно изменилась, хотя определенные перемены в конфигурации можно наблюдать.
Рис. 10. Изменение температуры воздуха в бассейне реки Оки за 1961-2020 гг.
Fig. 10. Change in air temperature in the Oka River Basin for 1961-2020
oo oo
Puc. 11. Изотермы января, изотермы июля (1976-2018 гг.) Fig. 11. January isotherms, July isotherms (1976-2018)
Заключение
Таким образом, для территории бассейна р. Оки за 1961-2020 гг. выявлены тенденции изменения температуры воздуха: если в первую половину рассматриваемого периода отмечалось ее снижение, то в последние десятилетия характерен выраженный ее рост по всем метеостанциям. Картографирование этого процесса позволяет оценить изменение положения изотерм января и июля.
Несмотря на то, что карта «Изменение температуры воздуха в бассейне реки Оки
за 1961-2020 гг.» показывает изменение средней годовой температуры воздуха, наличие инфографики в виде помесячного изменения температуры воздуха позволяет оценить их вклад в изменение валовых (годовых) ее значений.
В целом применение различных картографических визуализаций (в данном случае - инфографики) позволяет повысить возможности восприятия традиционной информации.
Литература
1. Абдуллин Р. К., Шихов А. Н. Картографирование современных изменений климата на территории Урала // Геодезия и картография. 2019. № 1. С. 3-12.
2. Божилина Е. А., Сорокина В. Н. Принципы географической картографии в современной климатологии // Вестник Московского университета. Серия: 5. География. 2012. № 1. С. 6166.
3. Географическое картографирование: карты природы: учебное пособие / под ред. Е. А. Божилиной. М.: Книжный дом Университет, 2015. 316 с.
4. Гусева И. Н. Климатические карты (Методические указания по проектированию и составлению комплексных научно-справочных атласов. Вып. 5). М., 1970. 73 с.
5. Заруцкая И. П., Красильникова Н. В. Картографирование природных условий и ресурсов. М.: Недра, 1988. 239 с.
6. Пьянков С. В., Шихов А. Н., Абдуллин Р. К. Современные методы и технологии в тематическом атласном картографировании (на примере АИС «Опасные гидрометеорологические явления Уральского Прикамья») // Вопросы географии. 2017. № 144. С. 208-226.
7.Всероссийский научно-исследовательский институт гидрометеорологической информации - 2022 [Электронный ресурс]. URL: http://meteo.ru/ (дата обращения: 02.05.2022)
8. Портал «WorldCNm» — 2022 [Электронный ресурс]. URL: https://worldclim.org/data/ monthlywth.html (дата обращения: 28.05.2022)
9. Портал «География» — 2022 [Электронный ресурс]. URL: https://geographyofrussia. com/ wp-content/uploads/2015/01/402-4031.jpg (дата обращения: 08.05.2022)
10. Dow K., Downing T. E. (2011) The Atlas of Climate Change: Mapping the World's Greatest Challenge. 3rd ed. Berkeley, California Press, 128 p.
102 ••• Известия ДГПУ. Т. 16. № 2. 2022
••• DSPU JOURNAL. Vol. 16. No. 2. 2022
References
1. Abdullin R. K., Shikhov A. N. Mapping of current climate changes in the Urals. Geodeziya i kartografiya [Geodesy and Cartography]. 2019. No. 1. Pp. 3-12. (In Russian)
2. Bozhilina E. A., Sorokina V. N. Principles of geographic cartography in modern climatology. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya: 5. Ge-ografiya [Journal of Moscow University. Series: 5. Geography]. 2012. No. 1. Pp. 61-66. (In Russian)
3. Geograficheskoe kartografirovanie: karty prirody: uchebnoe posobie [Geographic Mapping: Maps of Nature: A Manual]. Moscow, University Book House Publ., 2015. 316 p. (In Russian)
4. Guseva I. N. Klimaticheskie karty (Metodicheskie ukazaniya po proektirovaniyu i sostav-leniyu kompleksnykh nauchno-spravochnykh atlasov. Vyp. 5) [Climatic Maps (Methodological Guidelines for the Design and Compilation of Complex Scientific Reference Atlases. Iss. 5)]. Moscow, 1970. 73 p. (In Russian)
5. Zarutskaya I. P., Krasil'nikova N. V. Kartografirovanie prirodnykh usloviy i resursov [Mapping of Natural Conditions and Resources]. Moscow, Nedra Publ., 1988. 239 p. (In Russian)
6. P'yankov S. V., Shikhov A. N., Abdullin R. K. Modern methods and technologies in thematic
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ Принадлежность к организации
Титов Алексей Андреевич, преподаватель кафедры визуализации геоданных и картографического дизайна, Московский государственный университет геодезии и картографии, Москва, Россия; e-mail: [email protected]
Биктимирова Наиля Манияновна, кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой визуализации геоданных и картографического дизайна, Московский государственный университет геодезии и картографии, Москва, Россия; e-mail: [email protected]
Братков Виталий Викторович, доктор географических наук, профессор, заведующий кафедрой географии, Московский государственный университет геодезии и картографии, Москва, Россия; e-mail: [email protected]
Благодарность
Работа выполнена в рамках Гранта №05/2021-Р Всероссийской общественной организации «Русское географическое общество».
satin mapping (on the example of the AIS "Hazardous hydrometeorological phenomena of the Ural Kama region"). Voprosy geografii [Issues of Geography]. 2017. No. 144. Pp. 208-226. (In Russian)
7. Vserossiyskiy nauchno-issledovatel'skiy institut gidrometeorologicheskoy informatsii -2022 [All-Russian Research Institute of Hydrometeorological Information - 2022]. Available at: http://meteo. ru/ (accessed 02.05.2022). (In Russian)
8. Portal «WorldClim» - 2022 [WorldClim Portal - 2022]. Available at: https://worldclim.org/ data/monthlywth.html (accessed 28.05.2022). (In Russian)
9. Portal «Geografiya» - 2022 [Geography Portal - 2022]. Available at: https://geogra phy-ofrussia. com/wp-content/uploads/2015/01/402-4031.jpg (accessed 08.05.2022). In Russian)
10. Dow K., Downing T. E. (2011) The Atlas of Climate Change: Mapping the World's Greatest Challenge. 3rd ed. Berkeley, California Press, 128 p.
INFORMATION ABOUT AUTHORS Affiliations
Aleksey A. Titov, Lecturer, Department of Geodata Visualization and Cartographic Design, Moscow State University of Geodesy and Cartography, Moscow, Russia; e-mail: [email protected]
Nailya M. Biktimirova, Ph.D. (Technical Science), Associate Professor, Head of the Department of Geodata Visualization and Cartographic Design, Moscow State University of Geodesy and Cartography, Moscow, Russia; e-mail: [email protected]
Vitaly V. Bratkov, Doctor of Science (Geography), Professor, Head of the Department of Geography, Moscow State University of Geodesy and Cartography, Moscow, Russia; e-mail: [email protected]
Acknowledgment
The research was supported financially by Grant No. 05/2021-R of the All-Russian Public Organization "Russian Geographical Society".
Принята в печать 30.05.2022 г.
Received 30.05.2022
