Морфометрические исследования средствами пространственного анализа на примере Днепрово-Донецкого авлакогена

Геоинформационные системы

УДК:

528.88:551.4

DOI:

10.22389/0016-7126-2023-994-4-28-38

1 Рыбин И.В.

2 Шевердяев И.В.

Год:

2023

№:

994

Страницы:

28-38

Южный научный центр РАН

1,

2,

Аннотация:

Рассмотрена возможность изучения по методу В. П. Философова морфометрических параметров топографической поверхности Земли с применением геоинформационной программы ArcMap и цифровых моделей рельефа SRTM3 с разрешением 90 м с целью определения неотектонических структур, а также взаимосвязанных с ними рудопроявлений и месторождений. В статье описана технология создания базисных и вершинных поверхностей для тальвегов и водоразделов разных порядков, с последующим вычитанием первых из вторых в пределах одного порядка для определения величины эрозионного вреза (энергии рельефа). В качестве объекта исследования была выбрана полоса Днепрово-Донецкого авлакогена, начинающаяся западнее Харькова и протянувшаяся до Каспийского моря, шириной от Ростова-на-Дону до Миллерово. Было отмечено, что чем выше потенциальная энергия рельефа, тем мощнее будут проявляться поверхностные процессы в виде активного разрушения ранее погребенных (скрытых) геологических структур с ценными компонентами, которые в дальнейшем будут разноситься по территории. Предложено данное исследование использовать для прогнозирования и поисков скрытого оруденения, что позволит выявить коренной источник сноса, рационально организовать геологические работы, тем самым снизить их себестоимость.

Ключевые слова:

гидрографическая сеть, Донбасс, изобазисная поверхность, изовершинная поверхность, морфометрический анализ, пространственный анализ, энергия рельефа

Работа выполнена в рамках реализации государственных заданий Южного научного центра РАН, № госрегистрации 122020100352-6 и 122103100027-3

Список литературы:

1. Географический энциклопедический словарь. Понятия и термины – М.: Советская энциклопедия, – 1988. – 456 c.

2. Ермолаев О. П., Семенов Ф. В. Использование цифровых моделей рельефа для морфометрического анализа тектонических структур и поиска россыпей аллювиального генезиса // География и природные ресурсы. – 2014. – № 1. – С. 142–147.

3. Зыков Д. С., Полещук А. В., Колодяжный С. Ю. Признаки унаследованного неотектонического развития района Молого-Шекснинской депрессии // Геоморфология. – 2021. – № 4. – С. 42–52.

4. Кошкарев А. В. Источники данных для цифрового моделирования рельефа в геоморфологических исследованиях // Материалы XXXVI Пленума Геоморфологической комиссии РАН. – Барнаул: Изд-во АлтГУ, – 2018. – С. 201–207.

5. Кузьмин С. Б. Виды и задачи геоморфологического районирования // Геоморфология. – 2021. – № 1. – С. 61–74.

6. Павлова А. И. Морфометрический анализ рельефа с помощью ГИС // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. – 2013. – Т. 3. – № 4. – С. 166–169.

7. Поваляев Н. Р. Современная морфометрия реки Каменка – притока реки Дон // Материалы X Всеросс. науч.-практ. конф. «Геоинформационное картографирование в регионах России». – Воронеж: Научная книга, – 2018. – С. 125–128.

8. Украинцев В. Ю. Следы мощного речного стока в долинах рек бассейна Волги в поздневалдайскую эпоху // Геоморфология. – 2022. – № 1. – С. 26–34. DOI: 10.31857/S0435428122010126.

9. Харченко С. В. Новые задачи морфометрии рельефа и автоматизированные морфологические классификации в геоморфологии // Геоморфология. – 2020. – № 1. – С. 3–21. DOI: 10.31857/S043542812001006X.

10. Чернова И. Ю., Хасанов Д. И., Жарков И. Я., Бильданов Р. Р., Каширина Т. С. Обнаружение и исследование зон новейших движений земной коры инструментами ГИС // ArcReview. – 2005. – № 1 (32). – С. 6–7.

11. Четвертаков И. В., Иванов А. В., Михеева Е. А., Чикишева Т. А., Якич Т. Ю. Перспективы коренной золотоносности юга Сибирской платформы по результатам изучения морфо-геохимических особенностей шлихового золота // Отечественная геология. – 2021. – № 1. – С. 97–114. DOI: 10.47765/0869-7175-2021-10008.

12. Bugnicourt P. et al. (2018) Using textural analysis for regional landform and landscape mapping, Eastern Guiana Shield // Geomorphology. 317, pp. 23–44. DOI: 10.1016/j.geomorph.2018.03.017.

13. Burningham H., French J. (2017) Understanding coastal change using shoreline trend analysis supported by cluster-based segmentation // Geomorphology. 282, pp. 131–149. DOI: 10.1016/j.geomorph.2016.12.029.

14. Gilbert J. T., Macfarlane W. W., Wheaton J. M. (2016) The valley bottom extraction tool (V-BET): A GIS tool for delineating valley bottoms across entire drainage networks // Computers and Geosciences. 97, pp. 1–14. DOI: 10.1016/j.cageo.2016.07.014.

15. Hengl T., Reuter H.I. (2007) Geomorphometry: concepts, software, applications. Luxembourg: Office for Official Publications of 24 the Europian Communities 535 p.

16. Li W., Hsu C. Y. (2018) Automated terrain feature identification from remote sensing imagery: a deep learning approach // International Journal of Geographical Information Science. pp. 1–24. DOI: 10.1080/13658816.2018.1542697.

17. Pipaud I., Lehmkuhl F. (2017) Object-based delineation and classification of alluvial fans by application of mean-shift segmentation and support vector machines // Geomorphology. 293, pp. 178–200. DOI: 10.1016/j.geomorph.2017.05.013.

Образец цитирования:

Рыбин И.В.,

Шевердяев И.В.,

Морфометрические исследования средствами пространственного анализа на примере Днепрово-Донецкого авлакогена // Геодезия и картография. – 2023. – № 4. – С. 28-38. DOI: 10.22389/0016-7126-2023-994-4-28-38

СТАТЬЯ

Поступила в редакцию: 22.03.2022

Принята к публикации: 26.04.2023

Опубликована: 20.05.2023