Шығыс Қазақстан облысындағы қар көшкіні қаупі бар аймақтарды зерттеу кезінде ҰҰА қолдану
Қаралымдар: 341 / PDF жүктеулері: 127
DOI:
https://doi.org/10.32523/2616-6771-2025-151-2-154-168Кілт сөздер:
қашықтықтан зондтау, ұшқышсыз ұшу аппараттары, жердің сандық моделі, рельефтің сандық моделі, 3D модельдеу, жер бедері, қар көшкіні, қар көшкіні қаупі, деректерді өңдеу, ГАЖ, Шығыс Қазақстан облысыАңдатпа
Шығыс Қазақстан облысының (ШҚО) таулы аудандарындағы көшкін қаупін зерттеу кезінде қазіргі заманғы қашықтықтан зондтау технологиялары – ұшқышсыз ұшу аппараттары (ҰҰА) қолданылды. Көшкіндердің пайда болуына ықпал ететін негізгі факторларға геоморфологиялық (бедер, беткейлердің экспозициясы және басқа параметрлер), геоботаникалық (ландшафт түрі) және метеорологиялық (жауын-шашынның түрі, мөлшері мен қарқындылығы, жел жылдамдығы, жылымық) факторлары жатады. Бұл мақалада зерттеулер негізінен геоморфологиялық факторға бағытталған. ҰҰА бедерді егжей-тегжейлі зерттеу мақсатында қолданылды, өйткені бедер көшкіннің пайда болуына тікелей әсер ететін негізгі факторлардың бірі болып саналады. Жер бедерінің геоморфологиялық ерекшеліктері қар жамылғысының тұрақтылығына және көшкіндердің пайда болуына айтарлықтай әсер етеді. Бедердің морфометриялық сипаттамалары – беткейлердің еңісі, биіктігі және экспозициясы – көшкін түзілу жағдайларын анықтайды. ШҚО-дағы қар көшкіндері – жергілікті халыққа қауіп төндіретін және аймақ инфрақұрылымына зиян келтіретін кең таралған табиғи құбылыс. Көшкіндерді зерттеу жұмыстары үшін зерттелетін аумақтың егжей-тегжейлі цифрлық бедер модельдері (ЦБМ) болуы маңызды. Мұндай модельдерді ҰҰА көмегімен алынған қашықтықтан зондтау деректерін өңдеу арқылы жасауға болады, бұл өз кезегінде жер бедерінің биіктігі, еңісі мен экспозициясы сияқты сипаттамаларды дәл анықтауға мүмкіндік береді. Көшкіндерден қорғанудың кең тараған әдістерінің бірі – көшкін қаупін болжау. Жер бедері туралы ақпарат неғұрлым толық әрі дәл болса, болжам да соғұрлым сенімді болады. Зерттеу нәтижесінде жоғары дәлдікті цифрлық бедер модельдері (ЦБМ), цифрлық жер бетінің модельдері (ЦЖМ), ортофотожоспарлар мен көшкін жиналатын учаскелердің 3D-модельдері құрылды. Алынған нәтижелер көшкін қаупін мониторингілеу жүйелерін орнатуға басымдық берілетін учаскелерді анықтаудың дәлдігін арттыруға мүмкіндік берді. Зерттеу нәтижелері мониторинг жүйелерін орналастыруды оңтайландыруға және көшкін қаупін болжаудың дәлдігін арттыруға ықпал етеді.
Downloads
Әдебиеттер тізімі
Agisoft. (2023). User's Guide [Rukovodstvo pol'zovatelya in Russian] Agisoft Metashape: Professional Edition (Ver. 2.0). https://www.agisoft.com/pdf/metashape-pro_2_0_ru.pdf
Akkuratov, V.N., Krasnosel'skij, E.B., Itkin, V.A. (1967). On calculating the maximum range of snow avalanches [O raschyote maksimal'noj dal'nosti vybrosa snezhnyh lavin in Russian]. Snow and Avalanches of Khibiny [Sneg i laviny Hibin], 349–356. В DJI Terra: User manual (Version 4.0, p. 49).
ALSI-ASIA-SYSTEM. (2024). Dron DJI Matrice 300 RTK. https://www.drone.com.kz/products/drony/matrice_300_rtk/
ALSI-ASIA-SYSTEM. (2024). Dron DJI Matrice 350 RTK. https://www.drone.com.kz/products/drony/dron_dji_matrice_350_rtk/
Andres-Anaya, P., et al. (2023). A new methodology for estimating surface albedo in heterogeneous areas from satellite imagery. Applied Sciences 14(1), 75. https://doi.org/10.3390/app14010075
Baker, D. G., et al. (1992). Air temperature and radiation depressions associated with a snow cover. Journal of Applied Meteorology 31(3), 247–254.
Baktybekov, K.S., Kabzhanova, G.R., Kabdulova, G.A., Kezheneva, A. (2019). Ispol'zovanie CMR kak elementa cifrovogo pochvennogo kartografirovaniya territorii Severnogo Kazahstana [The name of CMR as an element of the figures of soil mapping of the territories of Northern Kazakhstan]. Vestnik ZKGU [Herald of ZKGU] 4(76), 525–532. https://doi.org/10.32523/2616-6771-2020-132-3-87-95
Drone Laboratory BR Lab. (2022). Industrial Quadcopter [Promyshlennyj kvadrokopter in Russian] DJI Matrice 350 RTK. https://brlab.ru/equipment/enterprise-drones/promyshlennyy-kvadrokopter-dji-matrice-350-rtk/
Kumar, S., Srivastava, P.K., Snehmani. (2017). GIS-based MCDA–AHP modelling for avalanche susceptibility mapping of Nubra valley region, Indian Himalaya. Geocarto International, 32(11), 1254–1267. https://doi.org/10.1080/10106049.2016.1206626
Marshall, S., Oglesby, R.J. (1994). An improved snow hydrology for GCMs. Part 1: Snow cover fraction, albedo, grain size, and age. Climate Dynamics, 10, 21–37. https://doi.org/10.1007/BF00210334
McClung, D. M. (2016). Avalanche character and fatalities in the high mountains of Asia. Annals of Glaciology, 57(71), 114–118. https://doi.org/10.3189/2016AoG71A075
Ministry of Ecology [Ministerstvo ekologii]. (2024). National plan and report on the state of the environment and on the use of natural resources of the Republic of Kazakhstan for 2023 [Nacional'nyj doklad o sostoyanii okruzhayushchej sredy i ob ispol'zovanii prirodnyh resursov Respubliki Kazahstan za 2023 god in Russian]. [PDF file].
NASA. (2020). SRTM – Shuttle Radar Topography Mission. https://www.earthdata.nasa.gov/data/instruments/srtm
Picard, G., et al. (2020). Spectral albedo measurements over snow-covered slopes: Theory and slope effect corrections. The Cryosphere, 14(5), 1497–1517. https://doi.org/10.5194/tc-14-1497-2020
Ramtvedt, E.N., Næsset, E. (2023). A simple slope correction of horizontally measured albedo in sloping terrain. Agricultural and Forest Meteorology 339, 109547. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2023.109547
Seidel, F.C., et al. (2016). Case study of spatial and temporal variability of snow cover, grain size, albedo and radiative forcing in the Sierra Nevada and Rocky Mountain snowpack derived from imaging spectroscopy. The Cryosphere 10(3), 1229–1244. https://doi.org/10.5194/tc-10-1229-2016
Selcuk, L. (2013). An avalanche hazard model for Bitlis Province, Turkey, using GIS-based multicriteria decision analysis. Turkish Journal of Earth Sciences 22(4), 523–535. https://doi.org/10.3906/yer-1201-10
Stroeve, J., Nolin, A., Steffen, K. (1997). Comparison of AVHRR-derived and in situ surface albedo over the Greenland ice sheet. Remote Sensing of Environment 62(3), 262–276. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(97)00093-3
Varol, N. (2022). Avalanche susceptibility mapping with the use of frequency ratio, fuzzy and classical analytical hierarchy process for Uzungol area, Turkey. Cold Regions Science and Technology 194, 103439. https://doi.org/10.1016/j.coldregions.2021.103439
Villa Almaty. (2024). Dron DJI Matrice 300 RTK. https://mavic.kz/product/dron-dji-matrice-300-rtk/
Vojtkovskij, K.F. (1989). Avalanche Science: A study guide [Lavinovedenie: Uchebnoe posobie in Russian]. http://mirknig.com/knigi/estesstv_nauki/1181786519-lavinovedenie.htm
Washington, W.M., Meehl, G.A. (1986). General circulation model CO₂ sensitivity experiments: Snow-sea ice albedo parameterizations and globally averaged surface air temperature. Climatic Change, 8(3), 231–241. https://doi.org/10.1007/bf00161596
Yang, J., He, Q., Liu, Y. (2022). Winter-spring prediction of snow avalanche susceptibility using optimisation multi-source heterogeneous factors in the Western Tianshan Mountains, China. Remote Sensing 14(6), 1340. https://doi.org/10.3390/rs14061340
Zhdanov, V.V. (2021). Fundamentals of avalanche safety [Osnovy lavinnoj bezopasnosti in Russian]. Almaty. ISBN 978-601-7150-97-6
Zhuravleva, T.B., Kohanovskij, A.A. (2010). Vliyanie gorizontal'noj neodnorodnosti na al'bedo i pogloshchatel'nuyu sposobnost' snezhnogo pokrova [The effect of horizontal heterogeneity on the health and absorption capacity of snow cover]. Meteorology and hydrology [Meteorologiya i gidrologiya] 9, 17–25. https://rucont.ru/efd/144212
Жүктеулер
Жарияланды
Журналдың саны
Бөлім
Лицензия
Авторлық құқық (c) 2025 N. Denisova, O. Petrova, G. Daumova, D. Chepashev, R. Zhilkibayev, G. Kabdulova (Author)
Бұл жұмыс Creative Commons Attribution-Коммерциялық емес 4.0 халықаралық лицензиясы.
