УДК: 
DOI: 
10.22389/0016-7126-2025-1018-4-48-55
1 Рыбин И.В.
2 Шевердяев И.В.
3 Мисиров С.А.
Год: 
№: 
1018
Страницы: 
48-55

Федеральный исследовательский центр Южный научный центр РАН

1, 
2, 
3, 
Аннотация:
Актуальность исследования заключается в изучении взаимосвязи морфометрии рельефа с рудопроявлениями и месторождениями. Цель работы – количественная характеристика физической (топографической) поверхности Земли для выявления тектонических структур с последующим рациональным планированием геологоразведочных работ на основе установления морфометрии района работ методом сравнения с идентичными природными структурами. Объект изучения – область Днепрово-Донецкого авлакогена от Харькова до Каспия с северо-запада на юго-восток и от Миллерово до Ростова-на-Дону с севера на юг. Методы исследования – выделение неотектонических структур по методу, разработанному В. П. Философовым, с помощью построения изобазисных и изовершинных поверхностей разных порядков, с последующим вычитанием первых из вторых для расчета энергии рельефа. В качестве основы использована цифровая модель рельефа SRTM3 (90 м/пикс) и программа ArcGIS v. 10.8. Результат исследования представлен в виде картосхем вычитаний энергий рельефа 1–4-го порядков из современного рельефа, по которым определено вытянутое в северо-западном направлении поднятие. Отмечаются различные месторождения и рудопроявления, концентрирующиеся преимущественно в зонах более высоких показателей энергии рельефа у подножия выделенного поднятия с осложняющими рудоконтролирующими структурами в виде надвигов и сбросов. Области с максимальной энергией рельефа обладают более выраженными геологическими процессами на поверхности, приводящими к изменению рельефа и созданию условий для обнажения захороненных рудных скоплений
Публикация подготовлена в рамках реализации ГЗ ЮНЦ РАН на 2025 г., № гос. рег. 125011700416-4, 125040404857-4, 125011200143-4

Список литературы: 
1.   Грищенко М. Н. Методика использования карт энергии рельефа для вычисления коэффициента изрезанности суши // Известия ГГО. – 1939. – № 3. – С. 425–430.
2.   Зыков Д. С., Полещук А. В., Колодяжный С. Ю. Признаки унаследованного неотектонического развития района Молого-Шекснинской депрессии // Геоморфология. – 2021. – № 4. – С. 42–52. DOI: 10.31857/S043542812104012X.
3.   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.
4.   Кузьмин С. Б. Виды и задачи геоморфологического районирования // Геоморфология. – 2021. – № 1. – С. 61–74. DOI: 10.31857/S0435428121010077.
5.   Панов Д. Г. Общая геоморфология – М.: Высшая школа, – 1966. – 427 c.
6.   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.
7.   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.
8.   Философов В. П. Основы морфометрического метода поисков тектонических структур – Саратов: Изд-во Саратовского университета, – 1975. – 232 c.
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.   Bugnicourt P., Guitet S., Santos V. F., Blanc L., Sotta E. D., Barbier N., Couteron P. (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.
11.   Li C., Zhao S., Wang Q., Shi W. (2018) Uncertainty modeling and analysis of surface area calculation based on a regular grid digital elevation model (DEM) // International Journal of Geographical Information Science. 32, 9, pp. 1837–1859. DOI: 10.1080/13658816.2018.1469136.
12.   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.
13.   Mandarino A. (2022) Morphological adjustments of the lower Orba Riwer (NW Italy) since the mid-nineteenth century // Geomorphology. 410, pp. 108280. DOI: 10.1016/j.geomorph.2022.108280.
Образец цитирования:
Рыбин И.В., 
Шевердяев И.В., 
Мисиров С.А., 
Морфометрический анализ как метод поиска минерального сырья на примере Днепрово-Донецкого авлакогена // Геодезия и картография. – 2025. – № 4. – С. 48-55. DOI: 10.22389/0016-7126-2025-1018-4-48-55