Деформационный анализ и визуализация результатов наблюдений ГНСС в среде Python 3 и QGIS 3

Геодинамические исследования
УДК: 
528.3
DOI: 
10.22389/0016-7126-2023-1002-12-17-26
1 Маневич А.И.
2 Шевчук Р.В.
3 Лосев И.В.
4 Кафтан В.И.
5 Урманов Д.И.
6 Шакиров А.И.
Год: 
2023
№: 
12
1002
Страницы: 
17-26

Геофизический центр РАН

1, 
2, 
3, 
4, 
5, 
6, 
Аннотация:
В статье представлена библиотека PyGeoStrain, предназначенная для деформационного анализа в среде Python 3 результатов измерений, полученных с помощью глобальных навигационных спутниковых систем, и их визуализации в геоинформационной системе QGIS 3. Деформационный анализ – ключевая составляющая при исследованиях современных движений земной коры и земной поверхности. Проблема интеграции результатов расчетов в среду свободно распространяемых геинформационных систем в настоящее время остается актуальной. Библиотека PyGeoStrain включает наборы: подпрограмм для деформационного анализа, созданных стилей QGIS 3 для визуализации параметров деформаций, исходных тестовых данных, – а также для примера тестовый ГИС-проект территории Кавказа. Для деформационного анализа в библиотеке PyGeoStrain используется классический геодезический подход к определению компонент тензора деформаций. Библиотека PyGeoStrain – это адекватная замена программам-аналогам ввиду открытого доступа к исходному коду, простой реализации алгоритмов расчета параметров деформаций и возможности интеграции с QGIS 3, что открывает новые возможности для применения деформационного анализа в области геодинамики, геотехнического мониторинга и геофизических исследований
Работа выполнена в рамках гранта Российского научного фонда № 23-17-00176 «Системная оценка сейсмической опасности центральной части Большого Кавказа (Осетинский сектор)»

Список литературы: 
1.   Горшков В.Л., Мохнаткин А.В., Щербакова Н.В. База скоростей станций ГНСС Восточно-Европейской платформы для решения научных и прикладных задач // Геодезия и картография. – 2021. – № 1. – С. 34-44. DOI: 10.22389/0016-7126-2021-967-1-34-44.
2.   Докукин П. А., Кафтан В. И., Красноперов Р. И. Влияние формы треугольников в геодезической сети на результаты определения деформаций земной поверхности // Изв. вузов. Геодезия и аэрофотосъёмка. – 2010. – № 5. – С. 6–11.
3.   Есиков Н. П. Современные движения земной поверхности с позиции теории деформации – Новосибирск: Наука, СО РАН, – 1991. – 226 c.
4.   Кафтан В. И., Гвишиани А. Д., Морозов В. Н., Татаринов В. Н. Методика и результаты определения движений и деформаций земной коры по данным ГНСС на геодинамическом полигоне в районе захоронения радиоактивных отходов // Современные проблемы дистанционного зондирования из космоса. – 2019. – № 1. – С. 83–94. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-1-83-94.
5.   Кафтан В.И., Красноперов Р.И., Юровский П.П. Графическое представление результатов определения движений и деформаций земной поверхности средствами глобальных навигационных спутниковых систем // Геодезия и картография. – 2010. – № 11. – С. 2-7.
6.   Кузьмин Ю. О. Актуальные проблемы идентификации результатов наблюдений в современной геодинамике // Физика Земли. – 2014. – № 5. – С. 51–64.
7.   Кучай В. К., Захаров В. К. Геодезическая основа для изучения современной динамики Земли // Геология и геофизика. – 1984. – № 5. – С. 17–24.
8.   Мазуров Б. Т., Мустафин М. Г., Панжин А. А. Метод оценки дивергенции векторных полей деформаций земной поверхности при разработке месторождений полезных ископаемых // Записки Горного института. – 2019. – Т. 238. – С. 376–382. DOI: 10.31897/PMI.2019.4.376.
9.   Мазуров Б.Т., Панжин А.А., Силаева А.А. Структурное моделирование полученных по геодезическим данным сдвижений путем визуализации // Геодезия и картография. – 2016. – № 3. – С. 35–40. DOI: 10.22389/0016-7126-2016-909-3-25-40.
10.   Маркович К. И. Влияние конфигурации конечных элементов на точность определения компонентов деформации // Вестник СГУГиТ. – 2019. – Т. 24. – № 3. – С. 37–51. DOI: 10.33764/2411-1759-2019-24-3-37-51.
11.   Allmendinger R., Cardozo N., Fisher D. (2011) Structural Geology Algorithms: Vectors and Tensors Cambridge University Press, Cambridge, 287 p. DOI: 10.1017/CBO9780511920202.
12.   Blewitt G., Hammond W. C., Kreemer C. (2018) Harnessing the GPS data explosion for interdisciplinary science // Eos. 99, DOI: 10.1029/2018EO104623.
13.   Blewitt G., Kreemer C., Hammond W. C., Gazeaux J. (2016) MIDAS robust trend estimator for accurate GPS station velocities without step detection // Journal of Geophysical Research. 121, DOI: 10.1002/2015JB012552.
14.   Cardozo N., Allmendinger R.W. (2009) SSPX: A program to compute strain from displacement / velocity data // Computers and Geosciences. 35, pp. 1343–1357. DOI: 10.1016/j.cageo.2008.05.008.
15.   Dong D., Herring T. A., King R. W. (1998) Estimating regional deformation from a combination of space and terrestrial geodetic data // Journal of Geodesy. 72, pp. 200–214. DOI: 10.1007/s001900050161.
16.   Frank F. C. (1966) Deduction of earth strain from survey data // Bulletin of the Seismological Society of America. 56, pp. 35–42.
17.   Goudarzi M. A., Cocard M., Santerre R. (2015) GeoStrain: An open source software for calculating crustal strain rates // Computers and Geosciences. 82, pp. 1–12. DOI: 10.1016/j.cageo.2015.05.007.
18.   Sen P. K. (1968) Estimates of the Regression Coefficient Based on Kendall's Tau // Journal of the American Statistical Association. 63, pp. 1379–1389. DOI: 10.2307/2285891.
19.   Shen Z.-K., Jackson D. D., Ge B. X. (1996) Crustal deformation across and beyond the Los Angeles basin from geodetic measurements // Journal of Geophysical Research. 101, pp. 27957–27980. DOI: 10.1029/96JB02544.
20.   Sokhadze G., Floyd M., Godoladze T., King R., Cowgill E. S., Javakhishvili Z., Hahubia G., Reilinger R. (2018) Active convergence between the Lesser and Greater Caucasus in Georgia: Constraints on the tectonic evolution of the Lesser – Greater Caucasus continental collision // Earth and Planetary Science Letters. 481, pp. 154–161. DOI: 10.1016/j.epsl.2017.10.007.
21.   Terada T., Miyabe N. (1929) Deformation of the earth crust in Kwansai district and its relation to the orographic feature. Bulletin of the Earthquake Research Institute, University of Tokyo 7, 223 p.
22.   Teza G., Pesci ј., Galgaro ј. (2008) Grid_strain and grid_strain3: Soft-ware packages for strain field computation in 2D and 3D environments // Computers and Geosciences. 34, 9, pp. 1142–1153. DOI: 10.1016/j.cageo.2007.07.006.
23.   Theil H. (1950) A rank-invariant method of linear and polynomial regression analysis. Proceedings of the Koninklijke Nederlandse Akademie Wetenschappen // Series A Mathematical Sciences. 53, pp. 386–392.
24.   Tsuboi C. (1963) Investigation on the deformation of Earth's crust found by precise geodetic means // Japanese Journal of Astronomy and Geophysics. 10, pp. 93–248.
25.   Wessel P., Luis J.F., Uieda L., Scharroo R., Wobbe F., Smith W. H. F., Tian D. (2019) The Generic Mapping Tools version 6 // Geochemistry, Geophysics, Geosystems. 20, pp. 5556–5564. DOI: 10.1029/2019GC008515.
26.   Wu J., Tang С., Chen Y. Effect of triangle shape factor on precision of crustal deformation calculated // Journal of Geodesy and Geodynamics. 23 (3), pp. 26–30.
Образец цитирования:
Маневич А.И., 
Шевчук Р.В., 
Лосев И.В., 
Кафтан В.И., 
Урманов Д.И., 
Шакиров А.И., 
Деформационный анализ и визуализация результатов наблюдений ГНСС в среде Python 3 и QGIS 3 // Геодезия и картография. – 2023. – № 12. – С. 17-26. DOI: 10.22389/0016-7126-2023-1002-12-17-26
СТАТЬЯ
Поступила в редакцию: 31.05.2023
Принята к публикации: 17.11.2023
Опубликована: 25.01.2024

Содержание номера

2023 декабрь DOI:
10.22389/0016-7126-2023-1002-12