Цифровые модели рельефа и их использование в расчётах темпов смыва почв на пахотных землях
Институты и факультеты
Главная \ Наука \ Научные издания КФУ \ Ученые записки Казанского университета \ Ученые записки Казанского университета. Серия Естественные науки \ Архив

Цифровые модели рельефа и их использование в расчётах темпов смыва почв на пахотных землях

К.А. Мальцев, В.Н. Голосов, А.М. Гафуров

Казанский (Приволжский) федеральный университет, г. Казань, 420008, Россия

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, г. Москва, 119991, Россия

Институт географии РАН г. Москва, 119017, Россия

Полный текст PDF

Аннотация

В статье представлены результаты оценки точности глобальных цифровых моделей рельефа (ЦМР) SRTM С-SIR и ASTER GDEM на примере малого водосбора, расположенного на восточном склоне Среднерусской возвышенности в верховьях бассейна р. Ведуги. Анализ ошибок морфометрических показателей был выполнен на основе сравнения части глобальных ЦМР SRTM С-SIR и ASTER GDEM, представляющих рельеф выбранного водосбора, с заведомо более точными данными, в качестве которых выступали оцифрованные карты масштаба 1:10 000 (ТОПО). В качестве морфометрических показателей для оценки точности моделей брались значения уклонов и длин склонов, поскольку они используются в моделях, рассчитывающих потенциальные потери почвы от водной эрозии. Из результатов сопоставления следует, что модель SRTM в большей мере соответствует модели ТОПО, чем модель ASTER GDEM. Поэтому тестируемая версия модели SRTM предпочтительнее при проведении расчётов не только для определения среднегодовых темпов смыва почв для речного бассейна, но и для создания карт интенсивности эрозии почв на склонах.

Ключевые слова: эрозия, цифровая модель рельефа, SRTM, ASTER, ГИС, малая долина

Литература

  1. Walling D.E. The sediment delivery problem // J. Hydrol. – 1983. – V. 65, No 1–3. – P. 209–237. – doi: 10.1016/0022-1694(83)90217-2.
  2. Lal R. Soil degradation by erosion // Land Degrad. Dev. – 2001. – V. 12, No 6. – P. 519–539. – doi: 10.1002/ldr.472.
  3. Литвин Л.Ф. География эрозии почв сельскохозяйственных земель России. – М.: Академкн., 2002. – 255 c.
  4. Karydas C.G., Panagos P., Gitas I.Z. A classification of water erosion models according to their geospatial characteristics // Int. J. Digital Earth. – 2014. – V. 7, No 3. – P. 229–250. – doi: 10.1080/17538947.2012.671380.
  5. Merritt W.S., Letcher R.A., Jakeman A.J. A review of erosion and sediment transport models // Environ. Model. Software. – 2003. – V. 18, No 8–9. – P. 761–799. – doi: 10.1016/S1364-8152(03)00078-1.
  6. Zhang Y., Degroote J., Wolter C., Sugumaran R. Integration of modified universal soil loss equation (MUSLE) into a GIS framework to assess soil erosion risk // Land Degrad. Dev. – 2009. – V. 20, No 1. – P. 84–91. – doi: 10.1002/ldr.893.
  7. Ларионов Г.А. Эрозия и дефляция почв. – М.: Изд-во Моск. ун-та, 1993. – 200 c.
  8. Баженова О.И., Любцова Е.М., Рыжов Ю.В., Макаров С.А. Пространственно-временной анализ динамики эрозионных процессов на юге Восточной Сибири. – Новосибирск: Наука, 1997. – 208 c.
  9. Mitasova H., Hofierka J., Zlocha M., Iverson L.R. Modeling topographic potential for erosion and depositing using GIS // Int. J. Geogr. Inf. Syst. – 1996. – V. 10, No 5. – P. 629–641. – doi: 10.1080/0269379960890210.
  10. Кошель С.М. Моделирование рельефа по изолиниям // Университетская школа географической картографии. К 100-летию профессора К.А. Салищева / Ред. А.М. Берлянт. – М.: Аспект Пресс, 2005. – C. 198–208.
  11. Мальцев К.А. Построение цифровых моделей рельефа при помощи кубических парабол // Геоморфология. – 2006. – № 3. – С. 30–36. – doi: 10.15356/0435-4281-2006-3-30-36.
  12. Florinsky I. Digital terrain analysis in soil science and geology. – Acad. Press, 2016. – 506 p.
  13. Холл М. Эксклюзивные модели рельефа Airbus DS для нефтегазовой отрасли // Земля из космоса: наиболее эффективные решения. – 2015. – №  4. – С. 16–19.
  14. Глобальные цифровые модели рельефа // Геоматика. – 2015. – № 3. – C. 78–82.
  15. Reuter H.I., Neison A., Strobl P., Mehl W., Jarvis A. A first assessment of Aster GDEM tiles for absolute accuracy, relative accuracy and terrain parameters // 2009 IEEE Int. Geoscience and Remote Sensing Symposium. – IEEE, 2009. – V. 5. – P. 240–243. – doi: 10.1109/IGARSS.2009.5417688.
  16. The Long Term Archive | Science for a Changing World. – URL: https://lta.cr.usgs.gov/.
  17. Farr T.G., Rosen P.A., Caro E., Crippen R., Duren R., Hensley S., Kobrick M., Paller M., Rodriguez E., Roth L., Seal D., Shaffer S., Shimada J., Umland J., Werner M., Oskin M., Burbank D., Alsdorf D. The Shuttle Radar Topography Mission // Rev. Geophys. – 2007. –V. 45, No 2. – Art. RG2004, P. 1–33. – doi: 10.1029/2005RG000183.
  18. Shortridge A., Messina J. Spatial structure and landscape associations of SRTM error // Remote Sens. Environ. – 2011. – V. 115, No 6. – P. 1576–1587. – doi: 10.1016/j.rse.2011.02.017.
  19. Szabó G., Singh S.K., Szabó S. Slope angle and aspect as influencing factors on the accuracy of the SRTM and the ASTER GDEM databases // Phys. Chem. Earth, Parts A/B/C. – 2015. – V. 83–84. – P. 137–145. – doi: 10.1016/j.pce.2015.06.003.
  20. Pipaud I., Loibl D., Lehmkuhl F. Evaluation of TanDEM-X elevation data for geomorphological mapping and interpretation in high mountain environments – A case study from SE Tibet, China // Geomorphology. – 2015. – V. 246. – P. 232–254. – doi: 10.1016/j.geomorph.2015.06.025.
  21. Frey H., Paul F. On the suitability of the SRTM DEM and ASTER GDEM for the compilation of topographic parameters in glacier inventories // Int. J. Appl. Earth Obs.  Geoinf. – 2012. – V. 18. – P. 480–490. – doi: 10.1016/j.jag.2011.09.020.
  22. Mukherjee S., Joshi P.K., Mukherjee S., Ghosh A., Garg R.D., Mukhopadhyay A. Evaluation of vertical accuracy of open source Digital Elevation Model (DEM) // Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. – 2013. – V. 21. – P. 205–217. – doi: 10.1016/j.jag.2012.09.004.
  23. Rodriguez E., Morris C.S., Belz J.E. A global assessment of the SRTM performance // Photogramm. Eng. Remote Sens. – 2006. – No 3. – P. 249–260. – doi: 10.14358/PERS.72.3.249.
  24. ASTER Global DEM Validation: Summary Report. – 2009. – URL: https://lpdaac.usgs.gov/ sites/default/files/public/aster/docs/ASTER_GDEM_Validation_Summary_Report.pdf.
  25. Оньков И.В., Онянова Т.Я., Шиляева О.Ю. Исследование точности радарных ЦМР, построенных по снимкам ALOS PALSAR и модели SRTM, в зависимости от вида отражающей поверхности // Геоматика. – 2012. – № 4. – С. 33–36.
  26. Думит Ж.А. К вопросу об ошибках цифрового моделирования рельефа (морфометрический аспект) // Географические исследования Краснодарского края: Сб. науч. тр. / Отв. ред. А.В. Погорелов. – Краснодар: КубГУ, 2007. – Вып. 2 – С. 49–53.
  27. Рыжаков А.Н. Сравнительный анализ цифровых моделей рельефа, созданных на основе данных радарной и геодезической съемок // Пути повышения эффективности орошаемого земледелия. – 2016. – № 3. – С. 18–23.
  28. Thomas J., Joseph S., Thrivikramji K.P., Arunkumar K.S. Sensitivity of digital elevation models: The scenario from two tropical mountain river basins of the Western Ghats, India // Geosci. Front. – 2014. –V. 5, No 6. – P. 893–909. – doi: 10.1016/j.gsf.2013.12.008.
  29. Gilichinsky M., Melnikov D., Melekestsev I., Zaretskaya N., Inbar M. Morphometric measurements of cinder cones from digital elevation models of Tolbachik volcanic field, central Kamchatka // Can. J. Remote Sens. – 2010. – V. 36, No 4. – P. 287–300. – doi: 10.5589/m10-049.
  30. Milevski I., Gorin S., Markoski B., Radevski I. Comparison of accuracy of DEMs available for the Republic of Macedonia // Proc. 3rd Int. Geography Symposium – GEOMED 2013 / Ed. by R. Efe, I. Atalay, I. Cürebal. – 2013. – P. 165–172.
  31. Им С.Т. Погрешности расчета углов и азимутальных направлений склонов по данным SRTM // Интерэкспо Гео-Сибирь. – 2010. – Т. 1, № 4. – С. 164–167
  32. Атлас земель сельскохозяйственного назначения. Министерство сельского хозяйства Российской Федерации. – URL: http://atlas.mcx.ru/.
  33. Ажигиров А.А., Добровольская Н.Г., Голосов В.Н., Иванова Н.Н., Литвин Л.Ф. Эрозия почв и верхние звенья гидрографической сети // Экологические проблемы эрозии почв и русловых процессов. – М.: Изд-во Моск. ун-та, 1992. – С. 66–80.
  34. Litvin L.F., Zorina Ye.F., Sidorchuk A.Yu., Chernov A.V., Golosov V.N. Erosion and sedimentation on the Russian Plain, part 1: Contemporary processes // Hydrolog. Processes. – 2003. – V. 17, No 16. – P. 3335–3346. – doi: 10.1002/hyp.1390.
  35. Инструкция по фотограмметрическим работам при создании цифровых топографических карт и планов. – М.: ЦНИИГАиК, 2002. – 48 c.
  36. Hutchinson M.F. A new procedure for gridding elevation and stream line data with automatic removal of spurious pits // J. Hydrol. – 1989. – V. 106, No 3–4. – P. 211–232. – doi: 10.1016/0022-1694(89)90073-5.
  37. Burrough P.A., McDonnell R.A., Lloyd C.D. Principles of geographical information systems. – Oxford Univ. Press, 2015. – 432 p.
  38. Vigiak O., Malagó A., Bouraoui F., Vanmaercke M., Poesen J. Adapting SWAT hillslope erosion model to predict sediment concentrations and yields in large Basins // Sci. Total Environ. – 2015. – V. 538. – P. 855–875. – doi: 10.1016/j.scitotenv.2015.08.095.
  39. Заславский М.Н. Эрозиоведение. – М.: Высш. шк., 1983. – 320 c.
  40. O’Callaghan J.F., Mark D.M. The extraction of drainage networks from digital elevation data // Comput. Vision, Graphics, Image Process. – 1984. –V. 28, No 3. – P. 323–344. – doi: 10.1016/S0734-189X(84)80011-0.
  41. Погорелов А.В., Думит Ж.А. Рельеф бассейна р. Кубани: морфологический анализ. – М.: ГЕОС, 2009. – 220 c.
  42. Мальцев К.А., Мухарамова С.С. Построение моделей пространственных переменных (с применением пакета Surfer). – Казань: Казан. ун-т, 2014. – 103 с.
  43. Mondal A., Khare D., Kundu S., Mukherjee S., Mukhopadhyay A., Mondal S. Uncertainty of soil erosion modelling using open source high resolution and aggregated DEMs // Geosci. Frontiers. – 2017. – V. 8, No 3. – P. 425–436. – doi: 10.1016/j.gsf.2016.03.004.
  44. Kinsey-Henderson A.E., Wilkinson S.N. Evaluating Shuttle radar and interpolated DEMs for slope gradient and soil erosion estimation in low relief terrain // Environ. Model. Software. – 2013. – V. 40. – P. 128–139. – doi: 10.1016/j.envsoft.2012.08.010.
  45. Кузнецова Ю.С., Беляев В.Р., Голосов В.Н. Влияние детальности исходной информации о рельефе на точность расчетов темпов смыва почв со склонов // Геоморфология. – 2011. – № 4. – С. 46–57.

Поступила в редакцию

17.04.18

 

Мальцев Кирилл Александрович, кандидат географических наук, доцент кафедры ландшафтной экологии

Казанский (Приволжский) федеральный университет

ул. Кремлевская, д. 18, г. Казань, 420008, Россия

E-mail: mlcvkirill@mail.ru

Голосов Валентин Николаевич, доктор географических наук, ведущий научный сотрудник НИЛ эрозии почв и русловых процессов им. Н.И. Маккавеева географического факультета

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Ленинские горы, д. 1, г. Москва, 119991, Россия

Институт географии РАН

Старомонетный пер., д. 18, г. Москва, 119017, Россия

E-mail: gollossov@gmail.com

Гафуров Артур Маратович, младший научный сотрудник НИЛ «Космоэкология»

Казанский (Приволжский) федеральный университет

ул. Кремлевская, д. 18, г. Казань, 420008, Россия

E-mail: gafurov.kfu@gmail.com

 

Для цитирования: Мальцев К.А., Голосов В.Н., Гафуров А.М. Цифровые модели рельефа и их использование в расчётах темпов смыва почв на пахотных землях // Учен. зап. Казан. ун-та. Сер. Естеств. науки. – 2018. – Т. 160, кн. 3. – С. 514–530.

For citation: Maltsev K.A., Golosov V.N., Gafurov A.M. Digital elevation models and their use for assessing soil erosion rates on arable lands. Uchenye Zapiski Kazanskogo Universiteta. Seriya Estestvennye Nauki, 2018, vol. 160, no. 3, pp. 514–530. (In Russian)

 

 

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

Вход в личный кабинет
Ваш логин
Ваш пароль
Забыли пароль? Регистрация