АНАЛИЗ КАЧЕСТВА ГЛОБАЛЬНОЙ ЦИФРОВОЙ МОДЕЛИ РЕЛЬЕФА GMTED2010 ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭРОЗИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА (НА ПРИМЕРЕ ЮГА ЕВРОПЕЙСКОЙ ТЕРРИТОРИИ РОССИИ)
https://doi.org/10.31857/S0869607122050068
Аннотация
В статье представлен количественный анализ отличий расчета эрозионного потенциала рельефа возникающих при использовании различных вариантов глобальной цифровой модели рельефа GMTED2010: “Mean”; “Breakline emphasys”; “Median”. Для сравнительного анализа в качестве эталона использовалась глобальная цифровая модель рельефа SRTM (радар С-SIR). Кроме этого, выполнен анализ отличий величины эрозионного потенциала рельефа, возникающих при использовании различных методик. При этом были использованы 4 методики расчета эрозионного потенциала рельефа: USLE; RUSLE; методика научно-исследовательской лаборатории эрозии почв и русловых процессов (НИЛЭП и РП) МГУ, методика Мура И.Д. и Найбера Дж.Л. Анализ был выполнен в пределах 4 тестовых участков отражающих основные типы рельефа юга Европейской территории России. Установлено, что наиболее близкие к модели SRTM C-SIR результаты при расчете эрозионного потенциала рельефа дает вариант модели GMTED2010 “MEAN”. Ошибки, возникающие при сравнении моделей SRTM C-SIR и GMTED2010 “MEAN” в пределах умеренно расчлененных равнин, где расположена большая часть пахотных угодий, составляют 7–54%. В то же время ошибки в пределах горных территорий или пластово-аккумулятивных равнин и низменностей составляют 68–322%. Анализ использования различных формул расчета эрозионного потенциала рельефа показывает, что в пределах всех тестовых участков наименьшие значения получаются при использовании методики, предложенной НИЛЭП и РП, а наибольшие значения с использованием USLE, либо с использованием методики предложенной Муром И.Д. и Найбером Дж.Л.
При поддержке: Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 22-17-00025, https://rscf.ru/project/22-17-00025/.
Список литературы
1. Ашаткин И.А., Мальцев К.А., Гайнутдинова Г.Ф., Усманов Б.М., Гафуров А.М., Ганиева А.Ф., Мальцева Т.С., Гиззатуллина Э.Р. Анализ морфометрии рельефа по глобальным ЦМР в пределах южной части Европейской территории России. // Учен. зап. Казан. ун-та. Сер. Естеств. Науки, 2020. Т. 162. вып. 4. С. 612–628. https://doi.org/10.26907/2542-064X.2020.4.612-628
2. Ермолаев О.П., Мальцев К.А., Мухарамова С.С., Харченко С.В., Веденеева Е.А. Картографическая модель речных бассейнов европейской России // География и природные ресурсы. 2017. Вып. 2. С. 27–36.
3. Кондратьева М.А., Чащин А.Н. Оценка эрозионной опасности рельефа на основе цифрового моделирования // ИнтерКарто, ИнтерГИС. 2021. Т. 27, вып. 2. С. 241–252. https://doi.org/10.35595/2414-9179-2021-2-27-241-252
4. Ларионов Г.А. Эрозия и дефляция почв. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1993. 200 с.
5. Национальный атлас почв Российской Федерации. Под ред. С.А. Шобы. М. Астрель, 2011. 632 с.
6. Национальный атлас России. Том 2 (Природа.Экология). Под ред. Левитина И.Е. М.: Роскартография, 2007. 495 с.
7. Оньков И.В. Оценка точности высот SRTM для целей ортотрансформирования космических снимков высокого разрешения // Геоматика. 2011. Вып. 3. С. 40–46.
8. Почвенно-эрозионная карта СССР. Масштаб 1 : 5000000. Под ред. С.С. Соболева. М.: ГУГК, 1968.
9. Украинский П.А., Буряк Ж.А. К постановке опыта по поиску оптимальной формулы расчета эрозионного потенциала рельефа // Фундаментальные основы создания систем земледелия с целью сохранения и воспроизводства окружающей среды: Материалы Всероссийской школы молодых ученых. Белгород, 2018. С. 214–218.
10. Флоринский И.В. Геоморфометрия сегодня. ИнтерКарто, ИнтерГИС. 2021. Т. 27. вып. 2. С. 394–447. https://doi.org/10.35595/2414-9179-2021-2-27-394-448
11. Bayık Ç., Becek K., Mekik Ç., Özendi M. On the vertical accuracy of the ALOS world 3D-30m digital elevation model // Remote Sens. Lett. 2018. V. 9. № 6. P. 607–615. https://doi.org/10.1080/2150704X.2018.1453174
12. Borrelli P., Alewell C., Alvarez P. Soil erosion modelling: A global review and statistical analysis // Science of The Total Environment. 2021. № 780.146494. https://doi.org/0.1016/j.scitotenv.2021.146494
13. Carabajal C.C., Harding D.J., Boy Jean-Paul, Danielson J.J., Gesch D.B., Suchdeo V.P. Evaluation of the Global Multi-Resolution Terrain Elevation Data 2010 (GMTED2010) using ICESat geodetic control", Proc. SPIE 8286, International Symposium on Lidar and Radar Mapping 2011: Technologies and Applications, 82861Y (24 October 2011); https://doi.org/10.1117/12.912776
14. Dabney S.M., Yoder D.C., Vieira D.A.N. The application of the Revised Universal Soil Loss Equation, Version 2, to evaluate the impacts of alternative climate change scenarios on runoff and sediment yield // Journal of Soil and Water Conservation. 2012. № 67. P. 343–353. https://doi.org/10.2489/jswc.67.5.343
15. Danielson J.J., Gesch D.B. Global Multi-resolution Terrain Elevation Data 2010(GMTED2010) (No. Open-File Report 2011–1073). Reston: U.S. Geological Survey 2011. https://doi.org/10.3133/ofr20111073
16. Desmet P.J.J., Govers G.A GIS procedure for automatically calculating the USLE LS factor on topographically complex landscape units // Journal of Soil and Water Conservation. 1996. № 51. P. 427–433.
17. Krasilnikov P., Makarov O., Alyabina I., Nachtergaele F. Assessing soil degradation in northern Eurasia // Geoderma Regional. 2006. № 7. P. 1–10. https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2015.11.002
18. Lindsay J.B., Creed I.F. Distinguishing actual and artefact depressions in digital elevation data // Computers & Geosciences. 2006. № 32. P. 1192–1204. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2005.11.002
19. Maltsev K., Yermolaev O. Assessment of soil loss by water erosion in small river basins in Russia // CATENA. 2020. № 195. 104726. https://doi.org/10.1016/j.catena.2020.104726
20. Moore I.D., Nieber J.L. Landscape assessment of soil erosion and nonpoint source pollution // J. Minn. Acad. Sci. 1989. N 55. P. 18–25.
21. Nachtergaele F.O., Petri M., Biancalani R., van Lynden G., van Velthuizen H., Bloise M. Global Land Degradation Information System (GLADIS), an information database for land degradation assessment at global level. Version 1.0. Rome, 2011.
22. Phinzi K. Ngetar N.S. The assessment of water-borne erosion at catchment level using GIS-based RUSLE and remote sensing: A review // International Soil and Water Conservation Research. 2019. № 7. P. 27–46.
23. Renard K.G., Foster G.R. Weesies G.A., McCool D.K., Yoder D.C. Predicting Soil Erosion by Water: A Guide to Conservation Planning With the Resived Universal Soil Loss Equation (RUSLE). Washington: U.S. Government Printing Office, 1997. 384 p.
24. Reuter H.I., Nelson A., Strobl P., Mehl W., Jarvis A. A first assessment of Aster GDEM tiles for absolute accuracy, relative accuracy and terrain parameters // IEEE Int. Geoscience and Remote Sensing Symposium. 2009. № 5. P. 240–243. https://doi.org/10.1109/IgARSS.2009.5417688
25. Tan M.L., Ficklin D.L., Dixon B., Ibrahim A.L., Yusop Z., Chaplot V. Impacts of DEM resolution, source, and resampling technique on SWAT-simulated streamflow // Applied Geography. 2015. № 63. P. 357–368. https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2015.07.014
26. Thomas J., Prasannakumar V., Vineetha P. Suitability of spaceborne digital elevation models of different scales in topographic analysis: an example from Kerala, India. // Environmental Earth Sci- ences. 2015. № 73. P. 1245–1263. https://doi.org/10.1007/s12665-014-3478-0
27. Van Oost K., Quine T.A., Govers G., De Gryze S., Six J., Harden J.W., Ritchie J.C., McCarty G.W., Heckrath G., Kosmas C., Giraldez J.V., Marques Da Silva J.R., Merckx, R. The impact of agricultural soil erosion on the global carbon cycle // Science. 2007. № 80. P. 626–629. https://doi.org/10.1126/science.1145724
28. Verstraeten G., Oost K., Rompaey A. Evaluating an integrated approach to catchment management to reduce soil loss and sediment pollution through modelling // Soil Use and Management. 2006. № 18. P. 386–394. https://doi.org/10.1079/SUM2002150
29. Wischmeier W.H., Smith D.D. Predicting rainfall erosion losses: A guide to conservation planning. Washington: U.S. Government Printing Office, 1978. 67 p.
Рецензия
Для цитирования:
Мальцев К.А. АНАЛИЗ КАЧЕСТВА ГЛОБАЛЬНОЙ ЦИФРОВОЙ МОДЕЛИ РЕЛЬЕФА GMTED2010 ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭРОЗИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА (НА ПРИМЕРЕ ЮГА ЕВРОПЕЙСКОЙ ТЕРРИТОРИИ РОССИИ). Известия Русского географического общества. 2022;154(5-6):112-122. https://doi.org/10.31857/S0869607122050068
For citation:
Maltsev K.A. Quality Analysis of the Global Digital Relief Model GMTED2010 for Evaluation of the Erosion Potential (on the Example of the South of the European Territory of Russia). Proceedings of the Russian Geographical Society. 2022;154(5-6):112-122. (In Russ.) https://doi.org/10.31857/S0869607122050068
Просмотров:
153
Послать статью по эл. почте 