Автоматизация определения границ речных бассейнов малых рек на примере Хангаласского района РС (Я)

В настоящее время слабая развитость и закрытость геоинформационных систем (ГИС), привязанных к речным бассейнам в России, может затруднять работу важных оперативных служб природоохранного и гидрометеорологического наблюдения. Важно отметить, что упрощение и ускорение выделения бассейнов рек, посредством открытого программного обеспечения, может позволить значительно оптимизировать работу исследователей, особенно в условиях, когда важно оперативно реагировать на наводнения и паводки в сжатые сроки. Целью данной работы является автоматизация процессов выделения водосборных бассейнов рек, что может помочь при исследовании обширных территорий Дальнего Востока, а также поспособствовать созданию эффективных систем прогнозирования и мониторинга. В исследовании представлен автоматизированный подход к идентификации водосборных бассейнов, базирующийся на использовании геопространственных данных и алгоритмов обработки информации. Представленный метод демонстрирует эффективное выделение границ водосборных бассейнов, что позволяет упростить процесс исследования и повысить точность полученных данных. Исследование проводилось на примере Хангаласского района РС (Я). Данные цифровой модели рельефа корректировались (проецирование в местную систему координат и приведение значений пикселей к одинаковому размеру, выделение необходимой области), а затем использовались для быстрого, посредством разработанного авторами алгоритма, выделения водосборных бассейнов. Алгоритм представляет собой модуль для QGIS, который по очереди использует инструменты QGIS и GDAL (“Fill sinks”, “Flow accumulation”, “Upslope area” и др.), что значительно ускоряет процесс создания материалов для дальнейших исследований. Результаты исследования подчеркивают доступность получения информации о геосистемах речных бассейнов как о целостных системах и выдвигают перспективу улучшения ГИС-процессов, связанных с водными ресурсами, для более эффективного мониторинга экосистем и принятия решений в области природоохраны. 

1. Корытный, Л.М. Бассейновая концепция: от гидрологии к природопользованию / Л.М. Корытный. – Текст: непосредственный // География и природные ресурсы. – 2017. – № 2. – С. 5-16. – DOI 10.21782/ GIPR0206-1619-2017-2(5-16). – EDN YSKUWF.

2. Антипов, А.Н. Сибирская школа ландшафтной гидрологии. Географо-гидрологические исследования / А.Н. Антипов, Л.М. Корытный – Текст: непосредственный // Вопросы географии. – 2012. – № 133. С. 32-47. – EDN TLYUWX.

3. Шишикин, А.С. Бассейновый принцип организации ландшафтных структур / А.С. Шишикин, Т.А. Буренина, Т.В. Пономарева, Д.Ю. Ефимов. – Текст: непосредственный // Лесные экосистемы бореальной зоны: биоразнообразие, биоэкономика, экологические риски : Материалы Всероссийской конференции с международным участием, Красноярск, 26–31 августа 2019 года / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Федеральный исследовательский центр «Красноярский научный центр Сибирского отделения Российской академии наук», Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН – обособленное подразделение ФИЦ КНЦ СО РАН, Научный совет РАН по проблемам леса, Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН, Сибирский федеральный университет, Международный институт прикладного системного анализа, Международная ассоциация исследователей бореальных лесов. – Красноярск: Институт леса СО РАН, 2019. – С. 524-528. – EDN EPBDDR.

4. Плотникова, А.С. Выделение границ водосборных бассейнов рек на локальном пространственном уровне / А.С. Плотникова, А.О. Харитонова. – Текст: непосредственный // Вопросы лесной науки. – 2018. – Т. 1, № 1. – С. 1-10. – DOI 10.31509/2658-607X-2018-1-1-1-10. – EDN VRHPKX.

5. Ермолаев, О.П. Картографическая модель бассейновых геосистем малых рек водосбора реки Лены / О.П. Ермолаев, К.А. Мальцев, С.С. Мухарамова [и др.]. – Текст: электронный // Ученые записки Казанского университета. Серия: Естественные науки. – 2018. – Т. 160, № 1. – С. 126-144. – EDN XUGKPR.

6. Балдаков, Н.А., Кудишин А. В. Автоматизация расчета характеристик водосборного бассейна для решения задач моделирования поверхностного стока / Н.А. Балдаков, А.В. Кудишин. – Текст: электронный // Интерэкспо Гео-Сибирь. – 2019. – Т. 4, № 1. – С. 83-89. – DOI 10.33764/2618-981X-2019-4-1-83-89. EDN JNEMGJ.

7. Yamazaki, D. A high accuracy map of global terrain elevations / D. Yamazaki, D. Ikeshima, R. Tawatari, T. Yamaguchi, F. O’Loughlin, J.C. Neal, C.C. Sampson, S. Kanae, P.D. Bates. Text : original // Geophysical Research Letters. 2017. Vol. 44, Is. 11. P. 5844–5853. DOI: 10.1002/2017GL072874.

8. Porter Claire “ArcticDEM, Version 4.1” / Claire Porter [et al.]. – Text : electronic // Harvard Dataverse, V1, 2023, DOI : 10.7910/DVN/3VDC4W, [20.04.2024]

9. Wang, L. An efficient method for identifying and filling surface depressions in digital elevation models for hydrologic analysis and modelling / L. Wang, H. Liu. – Text : electronic // International Journal of Geographical Information Science, Vol. 20, No. 2: 193-213.