CC BY
55
УДК 528.9
КАРТОГРАФИРОВАНИЕ ЛАВИНООПАСНЫХ ЗОН В ВЫСОКОГОРНОЙ РЕКРЕАЦИОННОЙ ЗОНЕ ИЛЕ АЛАТАУ ПО ДАННЫМ ЛАЗЕРНОГО СКАНИРОВАНИЯ
Карагоз Абубакировна Ыстыкул
Казахский национальный технический университет имени К. И. Сатпаева, 050013, Республика Казахстан, г. Алматы, ул. Торайгырова, 16, докторант кафедры маркшейдерского дела и геодезии, тел. (701)128-38-37, e-mail: karagozy@mail.ru
Владимир Адольфович Середович
Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, кандидат технических наук, профессор, проректор по НиРД, тел. (913)986-56-80, e-mail: v.seredovich@list.ru
Жаксыбек Джакупбекович Байгурин
Казахский национальный технический университет имени К. И. Сатпаева, 050013, Республика Казахстан, г. Алматы, ул. Сатпаева, 15, доктор технических наук, профессор кафедры маркшейдерского дела и геодезии, тел. (701)732-30-18, e-mail: baygurin@mail.ru
В статье освещены вопросы определения лавиноопасных зон в горных районах с применением лазерного сканера. В настоящее время горные районы являются обжитыми или рекреационными зонами, и часто сход лавин представляет большую угрозу. При этом особое внимание уделено рельефу горного района, крутизне склона и его экспозиций. По топографическим картам выявлены участки с лавиноопасными склонами. По классу опасности местность разделена на три группы: благоприятная зона, опасная зона и зона повышенного риска. Выбран лавиноопасный склон в лавиносборе «Алматау» от 30-45°, такие склоны являются опасными, так как при угле наклоне свыше 30°, возникает максимальное скольжение толщи снега, воды, верхнего слоя поверхности и происходит нарастание скорости движуемо-го массива. По данным наземного лазерного сканера (НЛС) была создана цифровая модель рельефа (ЦМР).
Ключевые слова: геоинформационная система, цифровая модель рельефа, крутизна склонов, лавиноопасные зоны, наземное лазерное сканирования.
MAPPING THE AVALANCHE ZONES IN THE MOINTAINOUS RECRATION AREA OF ILE ALATAU WITH LASER SCANNING
Karagoz A. Ystykul
Kazakh National Technical University after K. I. Satpaev, 050013, Republic of Kazakhstan, Almaty, 16 Toraigyrova St., Ph. D. doctor of Department Geodesy, tel. (701)128-38-37, e-mail: karagozy@mail.ru
Vladimir A. Seredovich
Siberian State University of Geosystems and Technologies, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotnogo St., Vice- rector for Research and Innovation, professor, candidate of technical Sciences, tel. (913)986-56-80,e-mail: v.seredovich@list.ru
Zhaksybek D. Baigurin
Kazakh National Technical University after K. I. Satpaev, 050013, Republic of Kazakhstan, Almaty, 15 Satpaeva St., doctor of technical science, prof. of Department Geodesy, tel. (701)732-30-18, e-mail: baigurin@mail.ru
In the article the questions of determination of avalanche zones are lighted up in mountain districts with the use of laser scanner. Presently mountain districts are to live or recreational zones, and often the tails of avalanches present a large threat. Thus the special attention is spared to relief of mountain district, steepness of slope and his displays. On topographical maps areas are educed with avalanche slopes. On the class of danger locality is divided into three groups: favorable zone, dangerous area and zone of highest risk. An avalanche slope is chosen in avalanche zone "Алматау" from 30-45°, such slopes are dangerous, because at coal inclination over 30°, there is the maximal skidding of layer of snow, water, upper layer of surface and there is growth of speed of moving array. From data of surface terrestrial laser scanner (TLS) the digital terrain model (DTM) was created.
Key words: Geographic Information System, digital terrain model, steep slopes, avalanche zone, terrestrial laser scanning.
Потепление климата зимой и выпадение большого количества осадков, резко увеличивающих толщину снежного покрова в горных районах, приводят к внезапному сходу снежных лавин (а весной - к увеличению объема талой воды), являющихся причиной не только несчастных случаев туристов, альпинистов, горнолыжников, но и разрушения инженерно-строительных, хозяйственных, спортивных объектов и построек, расположенных на склонах гор.
В целом, лавины и сели также представляют угрозу г. Алматы. Алматы расположен у подножия горы, у устья селеопасных и лавинооопасных горных рек: Большая Алматинка, Малая Алматинка, Есентай, Котырбулак и др. Лавины угрожают населенным пунктам, горнолыжным курортам, автомобильным дорогам. С 1951 по 2014 г. в горах Казахстана зафиксировано 76 лавин, сход которых нанёс значительный ущерб. За этот период в лавины попали 173 человека, из которых 87 погибли[1]. Чаще всего в лавины попадают туристы, альпинисты и горнолыжники. В качестве противолавинных мероприятий используются прогнозирование лавин, профилактические спуски и защитные сооружения.
Погодные условия последних лет, способствующие вытаиванию ледников, вместе с длительными проливными дождями приводят к поднятию уровня высокогорных озер, их разливу и образованию селевых потоков, захватывающих на своем пути не только рыхлые отложения, но и твердые породы, разбивающих их и уносящих с собой. Привычным стало получение жителями города предупреждающих сообщений, о возможности схода снежных лавин и селей от Департамента по Чрезвычайным Ситуациям г. Алматы.
В связи с этим изучение, анализ и создание доступных информационных материалов по оценке и прогнозированию чрезвычайных стихийных ситуаций, предназначенных широкому кругу потребителей, является актуальной задачей. Объединение данных аэрокосмических и наземных съемок, архивных карт, научных исследований и инженерных изысканий в единую автоматизированную систему в ГИС-среде позволило бы решить задачу обеспечения безопасности жизнедеятельности в условиях горной местности, разработать меры по предупреждению чрезвычайных ситуаций и предотвращению человеческих потерь. Известно, что участки с наибольшим уклоном зачастую способствуют оползням, скольжению с ускорением снежных сходов, селей и лавин. Поэтому
отображение состояния местности и погодных условий с помощью ГИС позволило бы наглядно продемонстрировать возможные места, склоны гор, подверженных сходу снега, селей и лавин, тем самым предотвратить их разрушительные последствия. Такой автоматизированный мониторинг путем создания цифровой модели местности (ЦММ) был бы восстребован не только альпинистами, горнолыжныками, туристами, но и простыми горожанами, предпочитающими активный отдых на склонах горы Иле Алатау.
В настоящее время изучению снежных лавин и стока талой воды посвящено большое количество научных трудов. В работах авторов [2- 4] прогнозируются сходы лавин на основе модели RAMMS. В основе программы лежит численное решение уравнения динамики второго порядка. Для отображения на экране компьютера картины движения лавины используется усреднение по глубине снежного потока. Высота и скорость движения снежного потока рассчитываются на предварительно специально заложенных цифровых трехмерных моделях местности. А. С. Соловьевым, А. В. Калач [5] разработана имитационная математическая модель зарождения и схода снежной лавины при изменении температуры окружающего воздуха и таянии снежного покров на склоне. Изменение температуры воздуха (как повышение, так и понижение) приводит к изменению механических параметров снега (вязкости, сцепления отдельных фрагментов), что вызывает появление внутренних напряжений в снежной массе и может вызвать ее деформации и разделение на фрагменты, которые могут привести к образованию снежной лавины [5]. Если крутизна склона (угол склона до 30°) небольшая, то происходит медленное сползание тающей снежной массы, а на крутых склонах (угол склона более 40°) - лавинообразное движение снега. Толщину снежного покрова определяют либо непосредственным измерением величин при съемках и шурфовании снежного покрова, либо по математическим моделям. При наличии цифровой карты местности, метеонаблюдений, прогноза погоды и данных о взрывах или ожидаемых естественных землетрясениях использование математических моделей позволяют смоделировать развитие снежной толщи на несколько часов, дней, недель, месяцев и даже лет[5] .
На основе анализа и обобщения существующих методов сделан вывод о необходимости разработки методики определения показателей лавинной опасности по результатам геодезических наблюдений. Метод данного уровня позволит максимально адекватно анализировать рельеф, т.к. рельеф является один из основных компонентов, обусловливающих лавинную опасность. Кроме того, такой метод позволил бы использовать высокую пространственную детализацию и для воспроизведения горного склона использовать реальные карты местности.
Объектом исследования в данной работе является предгорье Иле Алатау, лавиносбор «Алматау», бассейн р. Котырбулак, расположенное в пределах 43°1Г04,4П- 43°1Г11,9П с. ш.,77°08'05,7П- 77°08'01,0П в. д.Работа выполнялась на примере отдельных (ключевых) лавиносборов, представленные разными морфологическими типами. Полигоны получили названия КазНТУ №1 (2121м), КазНТУ №2 (2080м). Все они расположены в окрестностях города
Алматы и находятся в зоне регулярных снеголавинных наблюдений. Выбор ключевых лавиносборов обусловлен их типичностью для районов исследования (характерные морфологические типы лавиносборов и генетические типы лавин), наличием данных многолетних наблюдений за сходившими в них лавинами, а также детальных данных о рельефе (ЦМР с разрешением 5 м).
В процессе проведения геодезических изысканий была использовано геодезические приборы как GPS 1200, электронный тахеометр TCRA 1205 и лазерный сканер FARO LASER SCANNER FOCUS 3D и отсканирована часть лавиноопасного склона в бассейне р.Котырбулак общей площади 0.75 га, на основе чего разработана технология выполнения съемки и создания цифровых моделей объектов и рельефа. Продолжительность полевых работ составила 2 дня. Это высочайшая скорость выполнения съемки, которая не под силу любому другому способу. На обработку результатов ушло 3 месяца. В результате выполненной работы получены трехмерные модели объекта в формате AutoCAD и продольные и поперечные профили (рис.1), которые послужили основой для оценки лавинной опасности. Что и являлось главной задачей геодезических изысканий [6] .
Для морфологического анализа рельефа и множества других целей требуются ЦМР с различной горизонтальной и вертикальной точностью. Источниками информации для построения ЦМР служат топографические карты, стереопары аэро- и космических снимков, данные радиолокационной, наземной съемки и т.д. Все эти методы отличаются друг от друга точностью конечного результата. Так например, при изображении рельефа, представленного данными SRTM (Shuttle Radar Topography Mission), в целом соответствует точности топографических карт масштабов 1:100 000 - 1: 50 000, а по аэрофотосъемкам -3м, топографических карт масштабов 1 : 25 000 - 2,5 м, а по данным НЛС -1см или мм точность. Из ЦМР, находящихся в свободном доступе, на сегодняшний день можно выделить лишь GTOPO30 [7], разрешение которых составляет 1-2 км, а вертикальная точность ±650 м. Не будем останавливаться на построение ЦМР, т.к. многие учение дали полное описание построение ЦМР по данным лазерного сканирования в разных программных продуктах.
Рис. 1. 3D-модель рельефа и поперечный профиль лавинного лотка с определением максимальной высоты лавинного потока
Цифровая модель позволяет провести количественный анализ- вычислить статистические показатели, такие как средняя высота, крутизна скатов, экспозиция (рис. 2). С помощью этих параметров можно достичь морфологического анализа рельефа исследуемой территории и решать различные инженерные задачи.
Входные параметры т Выходные параметры
Рис. 2. Математическое моделирование лавин
На образование снежных лавин, кроме метеорологических условий, таких как температура, скорость ветра, толщина снега влияют особенности горного рельефа. Большое значение в процессе образования снежных лавин играют крутизна (уклон) склона и его экспозиция. Если крутые склоны способствуют накоплению снежного покрова в определенных местах, усиливают лавинную опасность склона, то различные неровности могут задержать лавину. По данным статистики основная часть лавин формируется на склонах круче 30°.
Изображение уклонов поверхности (slope precisions). Это распространенная морфометрическая характеристика пространственной ориентации элементарного склона, вычисляемая в процессе обработки цифровой модели рельефа вместе с его экспозицией и формами. Представляет собой угол, образуемый направлением ската с горизонтальной плоскостью; выражается в градусах или в безразмерных величинах уклонов, равных тангенсам углов наклона, а
также в процентах или промилле. При этом термины "угол наклона" и "крутизна склона" ("крутизна ската") чаще всего используются как синонимы; иногда в качестве синонимов употребляются термины "крутизна" и "наклон" склона; в англоязычной терминологии термину "gradient" обычно соответствует понятиям "наклон" или направление наибольшего ската[8]. В нашем случае склон имеет угол 30- 400, что показывает лавиноопасность местности (таблица).
Таблица
Виды склонов Крутизна, градусы Характеристика склонов
Покатые 6-30 Более покатые склоны гор, не представляющие опасности
Крутые 30-45 Оползневые, осыпные, лавиноопасные
Обрывистые 45-60 Труднодоступные лавиноопасные склоны гор
Отвесные 60-90 Неприступные
Таким образом, полученная модель отчетливо показывает места, представляющие наибольшую опасность, при которых создаются условия возникновения опасных разрушительных процессов: интенсивной эрозии, оползней, лавинообразования и др. Аналогичную модель можно создать на любую местность, не только для показа критических уклонов, но и для отображения руководящих и предельных уклонов, применительных к задачам строительства (дорог, промышленных объектов, гидротехнических сооружений и т. д.), мелиорации сельскохозяйственных полей. При этом задается другая шкала угла наклона.
Созданная 3D-модель уклонов рельефа местности позволяет выполнить комплексное изучение любой местности, в том числе горной, оценивать текущее состояние, прогнозировать (рис.2) возможные селевые потоки и снежные лавины в кратчайшие сроки, также выявлять особо опасные зоны и пути эвакуации. Погодные условия данные о метеоусловиях для хребта Иле Алатау предоставляет Республиканское государственное предприятие «КазГидромет» (РГП «КазГидромет»). Их можно получить также с Интернет-сайтов. Следует учитывать, что на большинстве сайтов точность приведенных данных низкая и не подходит для населенных пунктов, расположенных в предгорной и горной местности.
На созданную ЦМР также нанесены данные метеорологической службы на зимний период 2014-2016 годов. Тем самым созданная модель позволяет оперативно получать информацию по запросу и отображать ее на картооснове, оценивать состояние местности на лавиноопасность, а также решить задачу обеспечения безопасности жизнедеятельности в условиях горной местности, разработать меры по предупреждению чрезвычайных ситуаций и предотвращению человеческих потерь.
Определение толщины снежного покрова по космическим снимкам имеет преимущество перед натурными измерениями, так как позволяет получить не-
прерывный массив точек по данной области, тогда как метео-площадки размещены не по всей поверхности Земли. Однако на сегодняшний день надежной методики определения толщины снежного покрова по космическим снимкам не существует. По ним можно определить непосредственно сам факт присутствия/отсутствия снега, а также некоторые его физические свойства на момент съемки (влажность, возраст (относительно), тенденции к продвижению ледников). Например, многие авторы определяют толщину снега по космическим снимкам, где основным признаком, указывающим на высоту снежного покрова, является глубина цвета.
Подводя итоги, можно сделать вывод, что в ГИС-программах путем наложения на ЦМР информации о метеоусловиях можно разработать геомодель с высокой точностью, показывающую наиболее опасные зоны. Использование НЛС данных по сравнению космическими данными имеют ряд преимуществ, так как имеют высокую точность. Научно-практическое значение созданной ЦМР связано не только с возможностью применения ее для оценки и прогнозирования развития опасных природных процессов, но и для оценки с ее помощью рельефа, почвенного покрова, растительности и геосистем. ЦМР будет также полезна службе ЧС.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Благовещенский В.П., Жданов В.В. Защита от снежных лавин в Казахстане. Инженерная защита №3(8), 2015. С 56-64
2. Bartelt P. Frictional relaxation in avalanche / P. Bartelt, O. Buser // Annals of Glaciology. 2010. - V. 51(54). - P. 98-104.
3. Birkeland Karl W. The stuffblock snow stability test. / Karl W. Birkeland, Ron Johnson, Diane Herzberg // Rep. 9623-2836-MTDC. Missoula, MT: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Missoula Technology and Development Center. - 1996. - 20 p.
4. Christen M. RAMMS: numerical simulation of dense snow avalanche in three-dimensional terrain / M. Christen, J. Kowalski, P. Bartelt // Cold Regions Science and Technology. - 2010. - V. 63. - P. 1-14.
5. Соловьев А. С., Калач А. В., Псарев С. А.Образование снежной лавины при таянии снежного покрова на склоне: Интернет-журнал «Технологии техносферной безопасности». - 2012. -Вып. 4(44)-август;[Электрон-ный ресурс].-Режим доступа: http://www.ipb.mos.ru/ttb.
6. Ыстыкул К.А., Середович В.А. Исследование снежных лавин с применением технологии наземного лазерного сканирования. Вестник КазНУ, серия географическая №1(40), 2015.- с 372- 380
7. http://edc.usgs.gov/products/elevation/gtopo30/gtopo30.html
8. Думит Ж.А. Использование цифровых моделей рельефа: прикладной аспект.
© К. А. Ыстыкул, В. А. Середович, Ж. Д. Байгурин, 2016
