Использование ГИС-технологий в снеголавинных дослідженнях

Использование ГИС-технологий в снеголавинных исследованиях

Лавиноведение має солідним арсеналом методів оцінки поширення явища, вивчення динаміки його розвитку, прогнозу небезпеки. Завдяки створенню широкої мережі наземних спостережень, застосуванню дистанційних методів досліджень нагромаджено великий інформаційний матеріал місця сходу лавин, їх повторюваності і інших параметрах, чинниках виникнення і катастрофічні наслідки (2). У деяких країнах (Австрія, Швейцарія, СРСР, Канада) створено кадастри лавин (3). Бази даних про лавини оформлені й у електронному вигляді (9). У Швейцарському інституті сніжних і лавинних досліджень зберігається інформацію про більш як 8000 випадках сходів лише катастрофічних лавин. Режимно-справочный банк даних на магнітних носіях створений Середньоазіатському науково-дослідному гідрометеорологічне інституті, куди б стікалася снеголавинная інформація з усією території Радянського Союзу. Розроблені та реалізовані як карт методики картографування лавинної небезпеки у різних масштабах. Вінцем картографічного напрями лавинних досліджень стали карти, створені для Атласу сніжно-льодових ресурсів світу (1).

Информационный бум та масове комп’ютеризація, що охопили планету одразу на порозі 3 тисячоліття, сприяли з розробки й просуванню нових технологій, вкладених у упорядкування і якісну обробку величезних масивів даних. На зміну традиційним паперовим носіям, інформації, впорядкування і обробка яких досить трудомісткі, прийшли цифрові карта народження і комп’ютерні бази даних. Об'єднання двох способів зберігання інформації дало поштовх розвитку принципово нову технологію геоінформаційних систем (ГИС).

Наличие міцних зв’язків між різноманітними організаціями, здійснюють снеголавинные спостереження біля СРСР, дозволило наприкінці 80-х поставити завдання створення національної ДВС «Гляціологія », було сформульовано основні завдання, можуть бути вирішені під час створення ДВС, намічено її структура (4). На жаль, розвал СРСР перешкодив реалізувати даний проект повною мірою. У цей час з’являються перші розробки із застосуванням ГИС-технологий інших країнах. До до їх числа ставляться роботи Р. Топпе (22) про картографуванні природних небезпек і К. Лида і Р. Топпе (17) про розрахунку максимальної дальності викиду сніжних лавин з використанням цифровий моделі місцевості.

В загальному вигляді роль ГИС-технологий в лавинних дослідженнях зводиться до синтезу знання рельєфі, кліматі і попередніх подіях, з метою визначення можливості снігових лавин. І тому серед ДВС оцифровуються вже готові карти чи створюються нових проектів. Аналіз робіт, присвячених використанню ДВС в лавинних дослідженнях, показав, що ГИС-технологии нині застосовуються для рішення наступних задач:

Выявление зон зародження лавин

Исходный масштаб цифровий моделі рельєфу, використовуваної під час створення проекту, визначається фахівцями відповідно до специфікою розв’язуваних завдань. Матриця абсолютних висот рельєфу має крок на місцевості від 25 м (16) при великомасштабної основі до 200 і більше метрів (5). Виділення лавинонебезпечних територій виробляється шляхом аналізу відповідності умов території визначеними критеріями. Передусім оцінюється рельєф місцевості.

На генерованою карті кутів нахилу гірських схилів виділяються ділянки з найсприятливішими умовами до виникнення лавин. Діапазон значень крутизни потенційних зон лавинообразования визначається по статистичних даних. Приміром в Каталонських Піренеях найбільше лавин утворюється на схилах 28−50о (10), в долині Engadine (Швейцарія) (21) 30−50о, Кабардино-Балкарії 25−45о (5).

Для виділення лавинонебезпечних територій, і навіть для подальших розрахунків потрібно визначити можливість існування не більше досліджуваної території другого найважливішого чинника освіти лавин — снігового покрову. З цією метою залучаються дані стандартних метеорологічних і спеціалізованих польових спостережень, космоі аэрофотоснимки.

ГИС-технологии йдуть на моделювання процесів і явищ, визначальних умови сходу сніжних лавин. З метою вивчення просторового розподілу снігової покриву — виявлення зон акумуляція і знесення снігу, його динаміки, характеристик сніготанення генеруються карти експозиції склонов.

Толщина снігового покрову розраховується з різним рівнем сумління: від спрощеного підходу — на схилах даної експозиції по багаторічним даним накопичення снігу більш як інших схилах (15) — до складного спокути перед використанням статистичних залежностей і моделювання снегопереноса (18, 19, 20 — відповідно Швейцарських Альпах, на Тянь-Шані й у горах Шотландії).

В ДВС Кабардино-Балкарії (5) кордон снігового покрову проводиться за даними багаторічних спостережень на метеостанціях й у лавинних очагах.

Расчетную схему для окремого лавинного вогнища (вихідний масштаб 1:10 000) становить залежність товщини снігового покрову дільниці схилу від висоти, крутизни і орієнтації ділянки з допомогою емпіричних коефіцієнтів (19).

M.Mases з колегами (18) моделюють розподіл снігу на лавинонебезпечному схилі з використанням емпіричного «вітрового коефіцієнта», це ставлення акумульованого дільниці протягом заметілі снігу до знесеному. «Вітрові коефіцієнти» розраховані для 20 типових снежнометеорологических ситуацій (поєднання швидкості вітру, кількості і форми випадаючих опадів) змінюються залежно від панівного напрями вітру і може бути отримані кожної метели.

R.S.Purves і його колег (20) з допомогою цифровий моделі рельєфу визначають місця знесення і акумуляції снігу залежно від напрямку і експозиції схилів, характеру поверхні снігу. Ділянки схилів видаються як осередків, переміщення матеріалу (снігу) походить від осередки до ячейке.

По статистичним залежностям з допомогою ГИС-технологий здійснюється розрахунок товщини снігу і щільність на віддалених ділянках у Льодовиковому національному парку в Монтані (8).

Следующим етапом виявлення лавинонебезпечних територій является.

Определение зон поражения

Создатели ДВС Кабардино-Балкарії, обмежившись визначенням сприятливих для лавинообразования схилів гір, автоматично виключили з розряду лавинонебезпечних що лежать нижче выположенные поверхні днищ долин. Методика виявлення лавинонебезпечних територій, успішно реалізована в малому масштабі (6), використана у цій роботі (5) для середнього масштабу виявилася незастосовною.

При визначенні максимальної дальності викиду лавин для генерируемых засобами ДВС поздовжніх профілів осередків використовуються відомі моделі руху лавин (14), проводиться типізація профілів за формою і розрахунок із застосуванням регресійного аналізу (11).

Границы зон поразки уточнюються при польових дослідженнях, за результатами аерофотозйомок, фотознімкам гірських схилів, опитуванням для місцевих жителів (10).

Значительным підмогою при виділенні лавинонебезпечних територій міг стати його присутність серед ДВС шару ландшафтів (рослинності). Нині ландшафтний метод використовується спрощено — залісені ділянки виключають із числа потенційних зон зародження лавин (21), що методично який завжди і скрізь оправдано.

Конечным продуктом операції виділення лавинонебезпечних територій є карти регіонів з межами лавинонебезпечних площ, зон поразки лавинами з різноманітною ступенем ймовірності (10).

Создание кадастрів лавинних осередків, баз даних про лавинах

Создание всіх проектів лавинних ДВС передбачає наявність статистичних даних. Сучасні програмні кошти (системи управління базами даних) ідеально підходять для збереження і обробки інформації. Функція запитів до бази даних дозволяє здійснювати вибірки будь-який необхідної інформації та уявляти її в необхідному вигляді (9). Акумульовані в кадастр дані йдуть на отримання довідок про режимної інформації, створення методик прогнозу сходу лавин (21). З застосуванням ДВС — технологій, забезпечується візуалізація даних про минулих событиях.

Прогноз лавинної опасности

Достаточно широко ДВС — технології застосовуються під час створення прогнозів снігових лавин методом подоби образів. Швейцарські дослідники (21) склали базі даних про сході лавин — їх розмірах і втрачає метеорологічних умовах, супроводжуючих завалення, визначили і наклали на генерированную карту лавинонебезпечних територій частоту і дальність викиду лавин. Прогноз виробляється при порівнянні поточних метеоумов з критичними, определяемыми через базу даних. У цьому прогнозується час провалювання й розмір лавин.

Канадский дослідник (23) також використовує банк метеорологічних даних, що з заваленням лавин. Метеоданные корелюються зі структурою поверхневого шару снігу. Вивчення структури виготовляють репрезентативних ділянках — отримані результати апроксимируются попри всі подібні ландшафти (у цій моделі виділення ландшафтів здійснюється з допомогою космічних снимков).

Для складання прогнозу лавинної небезпеки співробітники Цеху противолавинной захисту ВАТ «Апатит» (7) з допомогою цифровий моделі поширення снігового покрову отримують розподіл напруг у сніжної товщі на схилі.

Оригинальная методика прогнозу снігових лавин із застосуванням ДВС — технологій запропонована до створення Національного снеголавинного бюлетеня Швейцарії (16). Топографічної основою служить цифрова модель рельєфу масштабу 1:25 000. Методика передбачає надходження оперативної снежнометеорологической інформації. Усім чинникам лавинообразования (геоморфологическим, рассчитываемым по цифровий моделі, і метеорологічним, отриманим за результатами спостережень) присвоюється залежно від значення свій ваговій коефіцієнт. Залежно від напрямку влагонесущего потоку змінюється ваговій коефіцієнт орієнтації схилу. За значенням твори вагових коефіцієнтів визначається ступінь лавинної небезпеки відповідно до європейської шкалою лавинної небезпеки- кожному ступені відповідають певні експертами пороговими значеннями твори. Кінцевим продуктом є які генеруються засобами ДВС карти товщини снігового покрову, приросту снігу (протягом останніх добу), суми свежевыпавшего снігу протягом останніх 3 дні й, нарешті, карти прогнозу лавинної небезпеки деякі гірські масиви і всю територію. Уточнення прогнозу здійснюється специалистами-лавинщиками.

В найближчій перспективі створення методик прогнозу мокрих лавин. Цифрова модель рельєфу і генерированные верстви кутів нахилу і експозиції схилів йдуть на розрахунку характеристик сніготанення. Отримані по цифровий моделі параметри схилів застосовуються для розрахунків, приміром, надходження сонячної радіації (12).

Наиболее популярним програмним продуктом, які у лавиноведении є пакет ArcInfo, оснащений потужними модулями розширення (10, 11, 12, 14, 20, 21). Ряд завдань вирішується питання з застосуванням простіших і дешевих програм, приміром MapInfo (13) і Idrisi (15, 19). Елементи ГИС-технологий, роботу з цифровий моделлю рельєфу використовують у спеціалізованому програмне забезпечення ELSA, створеному французькими лавинщиками для моделювання та політичного аналізу лавинних осередків (18).

Снежные лавини може бути безпосереднім об'єктом дослідження проекту ДВС. Основною основою таких проектів служать, зазвичай, великомасштабні карти. Вони охоплюють невеликі площею території: лавинонебезпечний схил (19), долину (21), окремий гірський хребет (10).

Отдельным шаром (блоком) лавини входять до складу комплексних ДВС, що описують природні умови регіонів і створених з вивчення самих явищ, їх взаємозв'язків та їх до процесів і явища (8). До сформування картографічної основи використовуються карта народження і знімки середнього масштаба.

Цели створення ДВС — проектів, які включають лавинную тематику, зводяться до визначення стану досліджуваної території щодо виникнення лавинної небезпеки. Это:

— забезпечення планують, проектних, контролюючих організацій відомостей про поширенні природних небезпек, створення земельного кадастру, вибір оптимальних місць під будівництво лінійних і майданних об'єктів (Росія, США, Швейцарія, Австрія та др.);

— екологічний контроль регіону — вплив лавин на динаміку ландшафтів, характері і кордону рослинних співтовариств (8);

— вибір безпечних шляхів пересування туристських груп (15);

— вивчення взаємозв'язків небезпечних природних і антропогенних явищ (Росія, США).

Перспективным напрямом до застосування ГИС-технологий представляється довгостроковий прогноз лавинної активності у зв’язки України із глобальною зміною клімату, розроблюваний в НІЛ сніжних лавин і селів МДУ (13). Вирішення даної завдання ввозяться малому масштабі. Також мелкомасштабными є робочі проекти «Лавини Росії» і «Небезпечні гляциально-нивальные процеси». У основу останнього покладено база даних про катастрофічних лавини в усьому мире.

Список литературы

1. Атлас сніжно-льодових ресурсів світу. М., 1997.

2. Географія лавин. М.: Вид-во МДУ, 1992,, 334 c.

3. Кадастр лавин СРСР. 1984;1991. Л., Т.1−20, ГИМИЗ.

4. Кравцова В.І., Канаев Л. А. ДВС «Гляціологія»: підсистема «Лавини». — МДІ, 1990, в.70, с.150−152.

5. Купцова А. В., Перехрест В. В. Створено й працює ДВС Кабардино-Балкарской республіки. Інформаційний бюлетень ГИС-Ассоциации. М., 1996, № 3(5), с.24−25.

6. Трошкіна Е. С. Лавинний режим гірських теренів СРСР. М.: Вид-во ВІНІТІ, 1992, 196 с.

7. Chernouss, P.A. and Yu.V.Fedorenko. Avalanche forecasting and hazard estimating in Khibini Mountaines. International Сonference «Avalanches and related subjects». Proceedings. «APATIT» JSC, Kirovsk, Russia, 1996, p. 154−160.

8. Fagre, D. Global change research program. Glacier national park. URL: internet /glacier/global.htm.

9. Fuchs, H. and H.Zehetbauer. Benchmark — digitaler Wildbachund Lawinenkataster Benchmark — digitaler Wildbachund Lawinenkataster. URL: internet.

10. Furdada, G. 1996. Estudi de les allaus al Pirineu Occidental de Catalunya: prediccio espacial і aplicacions de la cartografia. Logrona, Geoforma ediciones. 316 p.

11. Furdada, G. and J.M.Vilaplana. 1998. Statistical prediction of maximum avalanche run-out distances from topographic data in the western Catalan Pyrenees (northeast Spain). Annals of Glaciology, 26, 285−288.

12. Gardiner, M.J., Ellis-Evans, J.C., Anderson, M.G. and M.Tranter. 1998. Snowmelt modelling on Signy Island, South Orkney Islands. Annals of Glaciology, 26, 161−166.

13. Glazovskaya T.G. 1998. Global distribution of snow avalanches and changing activity in the Northern Hemisphere due to climate change. Annals of Glaciology, 26, 337−342.

14. Gruber, U., Bartelt, P. and H.Haefner. 1998. Avalanche hazard mapping using numerical Voellmy-fluid models. NGI, Oslo, pub. Nr.203, 117−121.

15. Joseph, A. British Columbia backcountry database: A recreational GIS project. URL: internet.

16. Leuthold, H., Allgower, B. and R.Meister. 1997. Visualization and analysis of the Swiss avalanche bulletin using GIS. Proceedings of the International Snow Science Workshop 1996, Banff, Canada. 35−40.

17. Lied, K. and R.Toppe. 1989. Calculation of maximum snow-avalanche run-out distance by use of digital terrain models. Annals of Glaciology, 13, 164−169.

18. Mases, M., Buisson, L., Frey, W. and G.Marti. 1998. Empirical model for snowdrift distribution in avalanche-starting zones. Annals of Glaciology, 26, 237−241.

19. Pertziger, F. 1998. Using of GIS technology for avalanche hazard mapping, scale 1:10 000. NGI, Oslo, pub. Nr.203, 210−214.

20. Purves, R.S., Barton, J.S., Mackaness, W.A. and D.E.Sugden. 1998. The development of a rule-based spatial model of wind transport and deposition of snow. Annals of Glaciology, 26, 197−202.

21. Stoffel, A., Meister, R. аnd J.Schweizer. 1998. Spatial characteristics of avalanche activity in an Alpine valley. Annals of Glaciology, 26, 329−336.

22. Toppe, R. 1987. Terrain models: a tool for natural hazard mapping. Avalanche formation, Movement and Effects. Davos. IAHS, 162, 629−638.

23. Weetman, G. Avalanche hazard modelling using GIS. URL: internet /g472/class96/gweetman/project.html.

24. Селиверстов Ю. Г., Глазовская Т. Г. (НІЛ сніжних лавин і селів Географічного факультету МДУ). Використання ГИС-технологий в снеголавинных исследованиях.