WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 8 |

«ТЕМАТИЧЕСКОЕ КАРТОГРАФИРОВАНИЕ ДЛЯ СОЗДАНИЯ ИНФРАСТРУКТУР ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ Материалы IX научной конференции по тематической картографии Иркутск, 9-12 ноября 2010 г. Том 2 Иркутск Издательство Института географии ...»

-- [ Страница 1 ] --

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК

Сибирское отделение

Институт географии им. В.Б. Сочавы

РУССКОЕ ГЕОГРАФИЧЕСКОЕ ОБЩЕСТВО

Восточно-Сибирское отделение

ТЕМАТИЧЕСКОЕ КАРТОГРАФИРОВАНИЕ

ДЛЯ СОЗДАНИЯ ИНФРАСТРУКТУР

ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ

Материалы IX научной конференции

по тематической картографии Иркутск, 9-12 ноября 2010 г.

Том 2 Иркутск Издательство Института географии им. В.Б. Сочавы СО РАН 2010 УДК 528.9 ББК Д171.9 Т32 Тематическое картографирование для создания инфраструктур пространственных данных / Материалы IX научной конференции по тематической картографии (Иркутск, 9-12 ноября 2010 г.). – Иркутск: Изд-во Института географии им. В.Б. Сочавы СО РАН, 2010. – В 2-х т. – Т. 2. – 193 с.

В двух томах книги публикуются материалы, раскрывающие концептуальные, методические и технологические вопросы тематического картографирования при создании инфраструктур пространственных данных для территориального развития. Рассмотрены базовые пространственные данные, мультимедийные сетевые сервисы и тематические научные геопорталы в составе инфраструктур пространственных данных, процессы создания фундаментальных тематических серий карт и атласов, проблемы картографического образования. Проанализированы методические проблемы картографирования природных, социально-экономических, экологических и ресурсных факторов территориального развития при создании инфраструктур пространственных данных.

Материалы адресованы географам, картографам и другим специалистам, интересующимся современными проблемами картографирования для создания инфраструктур пространственных данных.

Материалы опубликованы в авторской редакции.

Ответственные редакторы:

доктор географических наук

, профессор В.М. Плюснин доктор географических наук, профессор Л.М. Корытный доктор географических наук, профессор А.Р. Батуев Thematic mapping for the creation of spatial data infrastructures / Proceedings of the 9th Scientific Conference on Thematic Cartography (Irkutsk, 9-12 November 2010). – Irkutsk: V.B. Sochava Institute of Geography SB RAS Publishers, 2010. – In 2 vols. – Vol. 2. – 193 p.

The two volumes of the book publish the contributions dealing with conceptual, methodological and technological issues relating to thematic mapping in the creation of spatial data infrastructures for territorial development. Basic spatial data, multimedia network service and thematic scientific geoportals as part of spatial data infrastructures, the processes of generating fundamental theoretical sequences of maps and atlases, and the issues of cartographic education are considered. An analysis is made of the methodological issues relating to mapping of natural, socio-economic, ecological and resource factors of territorial development in the creation of spatial data infrastructures.

The proceedings is intended for geographers, cartographers and other specialists interested in contemporary mapping issues for the creation of spatial data infrastructures.

The proceedings is published as edited by the authors.

Материалы изданы при поддержке гранта РФФИ, проект №10-05-06112-г Утверждено к печати Ученым советом Института географии им. В.Б. Сочавы СО РАН ISBN 978-5-94797-155- ISBN 978-5-94797-157-6 (Т. 2) © Институт географии им. В.Б. Сочавы СО РАН,

КАРТОГРАФИРОВАНИЕ ПРИРОДНЫХ ФАКТОРОВ ТЕРРИТОРИАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ

ПРИ СОЗДАНИИ ИНФРАСТРУКТУР ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ДАННЫХ

ВОПРОСЫ СРЕДНЕМАСШАБНОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ СОВРЕМЕННЫХ

ЭКЗОГЕННЫХ ПРОЦЕССОВ РЕЛЬЕФООБРАЗОВАНИЯ

Выркин В.Б.

Институт географии им. В.Б. Сочавы СО РАН, г. Иркутск Проблема картографирования современных экзогенных процессов – одна из насущных задач геоморфологии. Необходимость создания карт процессов обусловлена важностью их изучения в теоретическом и практическом плане, а также тем, что даже в подробных легендах геоморфологических карт сведения о процессах не могут быть охвачены во всем их многообразии и детальности [Герасимов, 1970].

Выделение ведущих процессов при картографировании производилось на основе классификации экзогенных процессов рельефообразования суши В.Б. Выркина [1986] по таксономическим геоморфологическим единицам в соответствии с масштабом. В мелком масштабе объектами геоморфологического картографирования являются типы, подтипы и комплексы рельефа, которые служат базовыми для выделения классов и групп ведущих процессов. Составление карт целесообразно начинать с мелких масштабов и через средние переходить к крупным, от картографирования классов к группам и элементарным процессам.

Такой путь обусловлен возрастающей сложностью картографирования в крупных масштабах из-за большого количества возможных для выделения ведущих процессов, трудно диагностируемых в рельефе, отложениях и ландшафтах территории и, следовательно, на аэро- и космических снимках.

Поэтому принципы и методы картографирования процессов разработаны нами для мелких масштабов [Выркин, 1991], чтобы при успешной апробации этих карт в дальнейшем перейти к более сложным средне- и крупномасштабным. Таким образом, была составлена карта современных экзогенных процессов рельефообразования Иркутской области в масштабе 1:2 500 000 [Выркин, Тужикова, 2004]. Ведущие процессы регионального уровня на ней показаны качественным фоном. Кроме того, значковым способом отображены процессы локального распространения.



На картах процессов более крупных масштабов появляется возможность отображения форм и типов рельефа. Целесообразность этого показа определяется тем, что именно рельеф вместе с коррелятными отложениями служит основой диагностики процессов. Одни и те же современные процессы с разным морфологическим эффектом и интенсивностью могут преобразовывать различные формы рельефа, которые обеспечивают не только морфогенетическую характеристику рельефа, но и позволяют оценить временную специфику развития процессов рельефообразования. Поэтому изображение основных форм рельефа на картах процессов среднего масштаба (1:500 000 и 1:200 000) представляется оправданным и дающим более подробную и ценную информацию о современных процессах. В легенду карт процессов может быть также включена характеристика распаханности территории, имеющая важное значение в рельефообразовании сельскохозяйственных районов, т. к. на пашнях обычно выше интенсивность процессов. Показ распаханных земель косвенно указывает на повышенную интенсивность здесь эоловых или водноэрозионных процессов, что должно быть учтено при оценке земельных ресурсов.

Специфика предлагаемого среднемасштабного картографирования процессов заключается во взаимосвязанной характеристике ведущих процессов, форм или комплексов форм рельефа.

Такие карты представляют собой синтез геоморфологических карт и карт процессов. На них отобра- Рис. 1. Современные экзогенные процессы рельефообразования и формы жается геоморфологическая си- рельефа Токкинской котловины. Флювиальные процессы: 1 – русел и туация и процессы, как преобра- пойм рек. Криогенные процессы: 2 – плоского рельефа низких надпойзующие древние формы рельефа, менных террас и флювиогляциальных равнин; 3 – плоского слабонатак и создающие новые. Кроме клонного рельефа древних аллювиально-пролювиальных шлейфов.

ведущих процессов на картах Криогенно-склоновые процессы: 4 – склонов внутрикотловинных останвозможно выделение сопутст- цовых гор и отрогов; 5 – холмисто-западинного рельефа конечных мовующих, которые при определен- рен. Озерные процессы: 6 – ванн озер.

ных обстоятельствах могут (например, при смене климата или техногенном воздействии) переходить в ведущие, что важно для прогноза их развития. Этим достигается отображение двух тенденций в рельефообразовании, направленных, во-первых, на преемственное (унаследованное) развитие форм рельефа (от древних к современным) в результате одних и тех же ведущих процессов, во-вторых, на коренное изменение характера рельефообразования из-за смены ведущих процессов. На основании изложенных принципов и методов нами были составлены карты ведущих процессов и форм рельефа крупных котловин байкальского типа [Выркин, 1998]. На рис. 1 показана карта современных экзогенных процессов рельефообразования и форм рельефа масштаба 1:500 000 Токкинской котловины, расположенной на северо-восточном замыкании Байкальской рифтовой зоны.

Таким образом, в основе среднемасштабного картографирования современных экзогенных процессов рельефообразования может лежать отображение ведущих процессов вместе с показом форм или комплексов форм рельефа. Такие карты, в свою очередь, могут служить средством исследования структуры и функционирования процессов современного экзогенного рельефообразования, а также разработки и составления схем районирования современных экзогенных процессов рельефообразования. Создаваемые на базе вышерассмотренных принципов карты содержат информацию, которая может быть использована для разработки вопросов рационального природопользования, оценки рельефа и современных экзогенных рельефообразующих процессов, проведения мероприятий по защите земной поверхности от опасных и неблагоприятных геоморфологических процессов.

Выркин В.Б. Классификация экзогенных процессов рельефообразования суши // География и природ. ресурсы.

– 1986. – № 4. – С. 20-24.

Выркин В.Б. Основные принципы картографирования современных экзогенных процессов рельефообразования // География и природ. ресурсы. – 1991. – № 2. – С. 163-167.

Выркин В.Б. Современное экзогенное рельефообразование котловин байкальского типа. – Иркутск: Изд-во Инта географии СО РАН, 1998. – 175 с.

Выркин В.Б., Тужикова Т. Н. Современные экзогенные процессы рельефообразования (карта масштаба 1 :

2 500 000 и объяснительная записка к ней) // Атлас. Иркутская область: экологические условия развития. – М.; Иркутск, 2004. – С. 18-19.

Герасимов И.П. Современные рельефообразующие экзогенные процессы. Уровень научного познания, новые задачи и методы исследования // Современные экзогенные процессы рельефообразования. – М.: Наука, 1970.

– С. 7-14.

ЦИФРОВЫЕ КАРТЫ УГЛОВ НАКЛОНА МАЛОГО КАВКАЗА

(НА ПРИМЕРЕ ТЕРРИТОРИИ НАХИЧЕВАНСКОЙ АВТОНОМНОЙ РЕСПУБЛИКИ)

Современная картометрия резко отличается от картометрии прошлого. Если раньше ставился вопрос лишь об измерении того, что изображено на карте, то теперь измерение неразрывно связано с географическим анализом данного изображения, отражающего реальный природный объект в конкретных условиях его существования. В прошлом описательная география удовлетворялась результатами непосредственных измерений по картам без их анализа. В настоящее время, ставя во главу угла изучение ландшафтов и процессов их формирующих, физическая география не может обойтись без сочетания качественных характеристик изучаемых явлении с количественными и обратно. Поэтому понятна настоятельная необходимость знания точных размеров географических объектов. К современной картометрии предъявляются новые требования по разработке методов, обеспечивающих высокую точность измерений, получение действительных размеров географических объектов.

Для удовлетворения требований различных отраслей народного хозяйства нужны точные морфометрические карты. Основными источниками при составлении этих карт являются различные топографические карты, изображающие рельеф местности с большой точностью. Для составления морфометрических карт необходимо выполнить следующие работы:

1) определить по крупномасштабным топографическим картам оптимальные высоты сечения рельефа для различных углов наклона земной поверхности;

2) определить предельные значения углов наклона поверхности в разных масштабах и заданных высотах сечения рельефа;

3) расчитать шкалы градации углов наклона земной поверхности и связать их с высотой сечения рельефа и масштабом карты;

4) установить связь между углами наклона и характером рельефа местности.

Оптимальные высоты сечения рельефа по картам масштабов 1:10000, 1:25000; 1:50000 и 1:100000 для различных углов наклона земной поверхности определены исходя из минимального значения заложения по формуле:

где h – высота сечения рельефа; A(min,mm)~ наименьшее расстояние между горизонталями (заложение);

– угол наклона.

рельефа по формуле (1) значение A(min,mm)~ Оптимальные высоты сечения рельефа по картам мм, а по масштабам 1:25000; 1:50000; 1:100000 Углы наклона Высота сечения рельефа (м) – равным 0,2 мм. Это предусмотрено в “На- рельефа, град. 1:10 000 1:25 000 1:50 000 1: чений (при одной и той же высоте сечения рельефа) приводит к слиянию горизонталей, а уменьшение их – к потере некоторых характерных форм рельефа. В таких случаях происходит сглаживание рельефа земной поверхности, теряется целостность изображения, уменьшается читаемость, наглядность, точность карты. Все это приводит к искажению изображения рельефа на картах и, следовательно, углов наклона земной поверхности. Постоянная высота сечения рельефа также приводит к заниженному значению углов наклона местности.

Таким образом, можно считать обоснованным, что для правильного определения, а также при картировании углов наклона (как частных, так и средних) земной поверхности необходимо применять переменную шкалу сечения рельефа. По нашему мнению, Таблица такой подход к определению углов наклона дает Предельные углы наклона поверхности при разных возможность сохранить целостность в изображе- масштабах и заданных высотах сечения рельефа нии и более наглядно сопоставить углы наклона изображаемых форм земной поверхности. Масштабы пределах каждого квадрата нами учтены особенности рельефа, т. е. зависимости от густоты горизонталей (характеризующие различные формы рельефа местности). При измерениях суммы длин горизонталей применялись оптимальные варианты часовых палеток. При составлении карты вы- 1: численные показатели, характеризующие средний угол наклона, записывались в центре каждого квадрата, а затем были проведены изолинии равных углов наклона.

вана переменная шкала изолиний (1°, 2°, 5°, 7°, 12°, 15°, 20°, 25°, 30°, 35°, и 40°). В районах, где величина углов наклона меньше 1°, а основные изолинии не могут изобразить особенности распределения углов наклона, приняты дополни- 1: тельные изолинии углов наклона (10', 20', 30' и 45'), чтобы правильно определить качественные различия в размещении картографируемого явления. Другими словами, изолинии наглядно передают количественную характеристику непрерывных явлений.

Исходя из вышеизложенного, нами предложена формула вычисления среднего угла наклона земной поверхности:

где L – длина линий, h – высота сечения рельефа, m и n – количественные параметры.

Используя формулу 2, нами была составлена карта “Средние углы наклонов территории Нахчыванской Автономной Республики (рис. 1).

Рис. 1. Карта средних углов наклона территории Нахичеванской Автономной Республики.

МОРФОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РЕЛЬЕФА БАССЕЙНА Р. КУРКУЛЫ

С ПРИМЕНЕНИЕМ ГЕОИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Развитие современных ГИС-технологий позволяет в автоматическом режиме проводить морфометрический анализ рельефа для различных целей. В нашем случае такой анализ проводился для составления крупномасштабной ландшафтной карты на восточный склон Байкальского хребта.

В данной работе в качестве примера был выбран бассейн р. Куркулы, где были заложены ключевые участки. Бассейн имеет весьма разнообразный рельеф характерный для восточных склонов исследуемого хребта.

Для проведения морфометрического анализа рельефа была использована ЦМР на основе данных радарной топографической съемки SRTM (Shuttle radar topographic mission). Данные SRTM представляют собой матрицу высот с размером ячейки 3 угловые секунды (около 90 м). Следует заметить, что пространственное разрешение SRTM определенным образом накладывает отпечаток на последующие вычисления. Это в полной мере относится к уклону, экспозиции склонов и другим переменным, величины которых реагируют на заданные размеры ячейки модели, устанавливает пределы детализации моделируемой поверхности.

На этапе подготовки материалов для исследования производилось импортирование данных Рис. 3. Карта крутизны склонов.

SRTM в формат MapInfo Vertical Mapper для последующей конвертации растрового представления объектов в векторные. Задавалась необходимая проекция, единицы измерения координат, расстояний и площадей. Для обработки и анализа полученных значений вегетационных индексов были построены матрицы высот с регулярным шагом 28,5 м, что соответствует пространственному разрешению данным съемки Landsat 7 ETM+. На основе полученных GRID по абсолютной высоте произведен расчет крутизны и экспозиции склонов. Все полученные данные в виде регулярных сетей (абсолютная высота, крутизна и экспозиция склонов) были конвертированы в векторный вид и представляют собой массив регулярно распространенных точек. Таким образом, были подготовлены данные по рассматриваемым факторам анализа. Эти данные сведены в таблицы формата MapInfo, Excel.

Их картографическое представление показано на рис. 1-3.

В геологическом отношении Байкальский хребет представляет собой наклонный горст, максимальные высоты которого непосредственно нависают над сбросовым уступом. Породы основного массива имеют протерозойский возраст. В четвертичное время осевая часть хребта подвергалась интенсивной ледниковой обработке (Мац и др., 2001).

Рыхлые отложения отображены на карте (рис. 4), построенной по материалам карты четвертичных отложений разработанной в Бурятгеолфонде. В нижней части бассейна имеются достаточно хорошо развитые покровы рыхлых отложений различного генезиса. В основном это отложения р.

Куркулы и ее притоков, террас оз.

Байкал. Устьевая часть, в виде конуса выдается в воды Байкала.

Здесь имеется много выходов холодных и термальных источников, свидетельствующих о высокой В средней части бассейна хо- вертичных отложений Республики Бурятия, 2010 г.).

рошо выражены следы ледниковой деятельности. Аккумулятивные формы рельефа представляют собой морены нескольких ледниковых генераций плейстоцена. Морены, особенно в верхней части (район оз. Гитара) хорошо переработаны р. Куркулой. Моренный комплекс, также хорошо развит по правому борту долины р. Пешеходный.

В верховьях р. Куркулы развит высокогорный рельеф с современным оледенением (ледник Черского и др.). Рыхлые отложения имеют небольшую мощность и связаны с деятельностью временных водотоков, ледников и рек.

Как показывают данные проведенного нами морфометрического анализа, густота горизонтального расчленения увеличивается с нарастанием высоты рельефа.

Глубина расчленения также возрастает в осевой части хребта. В том же направлении увеличиваются углы наклона, местами они становятся труднопроходимыми и непроходимыми.

Из-за общей асимметрии Байкальского хребта склоны северной экспозиции более крутые и занимают меньшую площадь. Это оказывает влияние на структуру растительности и как следствие развитие современных экзогенных процессов протекает в бассейне неравномерно.

Работа выполнена при финансовой поддержке Гранта Президента РФ (МК-862.2009.5).

Мац В.Д., Уфимцев Г.Ф., Мандельбаум М.М. Кайнозой Байкальской рифтовой впадины: Строение и геологическая история. – Новосибирск: Изд-во СО РАН, филиал «Гео», 2001. – 252 с.

ГЕОИНФОРМАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И МОРФОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

РЕЛЬЕФА СЕВЕРО-ВОСТОЧНОГО ПРИБАЙКАЛЬЯ

При решении геоморфологических, картографичеких и графо-аналитических задач важное значение имеет детальная передача структурно-морфологических особенностей рельефа. Изучение этих свойств в ГИС-приложениях может быть реализовано посредством цифрового моделирования, в т. ч. для получения морфометричеких показателей (числовых характеристик: линейных, площадных, объемных, угловых).

Картометрические и морфометрические характеристики позволяют изучить взаимосвязь долинной морфометрии (модели углов наклона, экспозиции склонов, кривизны поверхности, вертикальной и горизонтальной расчлененности) с дренажной территорией в бассейнах выбранных рек.

Цель исследования – геоинформационное моделирование горно-долинного рельефа Восточного Прибайкалья и создание разномасштабных ГИС-моделей ледниковой эрозии (позднеплейстоценового оледенения, сартанской стадии 24-12 тыс. л.), в аспекте формирования речной сети водосборного бассейна озера Байкал. Для этого потребуется решение следующих задач: а) изучение гляциально-флювиальных эрозионных комплексов; б) выявление закономерностей морфологии и динамики, характерных особенностей ледниковых и флювиальных долин рек; в) изучение взаимосвязи долинной морфометрии с дренажной сетью в троговых и речных бассейнах. Эта работа фокусируется не на специфических механизмах долинообразования, а на совокупных результатах эрозионных процессов и позволит в будущем перейти к количественной оценке скорости ледниковой и речной эрозии, подсчету объемов абразионного вещества, участвовавшего в формировании котловины озера Байкал и другим направлениям палеолимнологических исследований Построение цифровых моделей бассейнов рек Фролихи (Баргузинский хребет, Северо-Восточное Прибайкалье); Турки (центр. часть Бурятии); Переемной и Хара-Мурин (хребет Хамар-Дабан, ЮгоВосточное Прибайкалье) используется нами как методический подход решения локальных морфометрических задач, т. к. необходимы горизонтальные и вертикальные характеристики формы долин, их Рис. 1. 3D модель троговых долин с водоразделами бассейна р. Фролихи.

Основу электронной модели бассейна р. Фролиха (выбранного нами для апробации методического алгоритма) составляет цифровая модель рельефа, полученная полуавтоматической векторизацией топографической карты масштаба 1:50 000. Эталонные участки долин выполнены в модуле Vertical Mapper / Map Info 8,5; 10м грид-ЦМР; для оптимизации результирующей 3-D, кроме слоя «рельеф», модель драпирована слоями «озера», «реки» с отметками урезов, «высотные отметки», «границы бассейнов», «водоразделы». Выходной результат использовался при создании пространственно-базированных (геокоординированных) таблиц х, у, z-координат точек профилей русла и флювиотложений в полигоне (таблица точек в МапИнфо). Градиенты склонов, дистрибутированные в изученные бассейны подсчитывались с использованием модуля Vertical Mapper / Map Info 8.5.

Площадь долинного поперечного сечения построена в Easy Trace путем цифрования «хребет-кхребту», долинный портал режет поперек перпендикулярно длинную осевую линию долин. Внимание требовалось к выбору точек приложения профилей поперечного сечения, избегая мест слияния русел, с тем чтобы минимизировать эффект понижения высот хребтов, типичного при объединении (сочленении) долин. Конечные точки плоскости профиля прикреплены к линиям водоразделов в покрытиях полигонов бассейнов. Такой метод способствует точно выраженному выбору конечных точек и поперечных и продольных профилей, т. к. используются природные морфоскульптурные элементы (тальвеги, седловины, водоразделы, бровки) ландшафта, как отображено в ЦМР. Линии хребтов были выбраны как верхние границы поперечных профилей, потому что, несмотря на равнозначность процесса, зона направления эрозионного воздействия, тем не менее, ограничена ложем глетчера или дном русла. Линии долинных профилей учитывались также, чтобы затем подсчитать локальные градиенты склонов. Значения градиентов склонов для профильных участков вычислялись из угла горизонтальной секущей линии, соединенной точками, расположенными на базовой поверхности долинной стены.

Направление исследования обусловлено недостаточной детализированностью в изучении генезиса гидросети, а также несоответствием между уровнем изученности региональных данных качественно новому этапу информационного обеспечения и технологиям цифрового картографирования.

ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЙ МЕТОД ВЫЯВЛЕНИЯ МИГРАЦИЙ

СЕЙСМИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ

Знание особенностей медленных миграций зон, расположенных вблизи социально-значимых территорий служит важной информацией для прогноза сильных землетрясений – для определения не только времени, но и места вероятного события, т. к. можно учесть тенденцию смещения сейсмического процесса.

Явление миграции представляет собой последовательность сгущения очагов землетрясений разной силы вдоль определенного направления.

Миграции хорошо видны на трехмерных пространственно-временных диаграммах с координатными осями: «направление», «время», «сумма выделившейся при землетрясениях энергии (lgEsum)». Прослеживание смещений максимумов данного параметра в пространстве со временем позволяет зафиксировать миграции землетрясений и определить их скорости.

Значения lgEsum получены для территории Прибайкалья за период 1964–2002 гг. с временным разрешением T=1 месяц в элементарных ячейках L=0,1°, пересекающих области проецирования сейсмических данных. Области представляют собой прямоугольники, задаваемые в геоинформационной системе Quantum GIS точкой центра и азимутом наклона оси проецирования поворачивающейся относительно центра. Размер области проецирования соответствует длине и ширине локализованных концентраций эпицентров и меняется от 100 до 300 км (рис.), простирание максимально приближено к осям концентраций сейсмических событий, отображаемых на электронной карте за весь исследуемый период. Полученные для каждой зоны проецирования значения указанного параметра выгружаются в систему построения графиков MathJL, где интернполируются в окне 3 T на 3 L методом линейной интерполяции. Реализованная методика позволяет выделять медленные миграции землетрясений, скорости которых приходятся на часть спектра скоростей, измеряемых километрами – первыми десятками километров в год.

Анализ двадцати двух полученных диаграмм показал, что существуют четко выраженные продольные миграционные последовательности сейсмических событий, проходящие вдоль некоторых сейсмических структур. Зачастую, миграции носят циклический характер, являясь маятниковыми [1, 2] или односторонними [1].

Рис. 1. Зоны проецирования сейсмических данных. Стрелками показаны миграции сейсмической активности, Цепочки максимумов используемого параметра образованы как слабыми сейсмическими событиями (11,5 К 8), так и сильными (16,2 К 11,5). В основном, миграции хорошо видны в областях с относительно высоким числом слабых событий.

Отдельным зонам, на которых зафиксировано закономерное смещение сейсмического процесса, свойственны определенные моды скоростей миграций. Скорости меняются в узком интервале в пределах одной сейсмоактивной зоны и могут сменить диапазон при переходе в соседнюю зону.

Основной части сейсмических зон юго-западного и северо-восточного флангов Байкальского рифта свойственны скорости до 20 км/год. Мода 30 – 35 км/год, среднее значение 34 ± 2 км/год, а также скорости 35 – 70 км/год характерны для района Средне-Байкальской впадины.

В районе Южно-Байкальской впадины зафиксированы миграции, проходящие со скоростью 15 – км/год, некоторые из которых накладываются на тренд 3,4 ± 0,4 км/год, представляющий собой закономерное длительное (39 лет) смещение сейсмического процесса с северо-востока на юго-запад, включающее землетрясения энергетических классов 15,9 К 14.

Длины миграционных последовательностей, обусловленные блочной делимостью земной коры и соответствующие длинам сегментов активных разломов [3], ответственных за генерацию землетрясений, принимают характерные значения 50, 70, 160 ± 10 км на северо-восточном фланге Байкальского рифта и до 50 ± 10 км – на юго-западном.

Возможные причины, вызывающие медленные миграции различных скоростей, в том числе, – медленные деформационные волны [4, 5], распространяющиеся в литосферном пространстве, скорость продвижения фронтов которых зависит от прочностных свойств разломных зон. Миграция фронтов деформаций может быть спровоцирована как триггерными эффектами, так и динамикой процесса деформации земной коры в Байкальской рифтовой системе.

1. Ружич В.В., Хромовских В.С., Перязев В.А. Анализ глобальной пространственно-временной миграции очагов сильных землетрясений с геотектонических позиций // Инженерная геодинамика и геологическая среда. Новосибирск: Наука, 1989. С. 72–81.

Шерман С.И. // Геофизический журнал. 2005. Т. 27, № 1. С. 20–38.

3. Мишарина Л.А., Солоненко А.В. Влияние блоковой делимости земной коры на распределение сейсмичности в Байкальской рифтовой зоне. // Сейсмичность Байкальского рифта. Прогностические аспекты. – Новосибирск: Наука, 1990. – С. 70–78.

4. Викулин А.В. Физика волнового сейсмического процесса. – 2003. 152 с.

5. Быков В.Г. // Геология и геофизика. – 2005. – Т. 46, № 11. – С. 1176–1190.

КАРТОГРАФИРОВАНИЕ ПРИРОДНЫХ УСЛОВИЙ ЭФФЕКТИВНОГО ВЕДЕНИЯ

ГЕОХИМИЧЕСКИХ ПРОГНОЗНО-ПОИСКОВЫХ РАБОТ НА ЮГЕ ВОСТОЧНОЙ СИБИРИ

Территория юга Восточной Сибири характеризуется высоким минерально-сырьевым потенциалом и широким разнообразием полезных ископаемых – как металлических (полиметаллы, золото, уран, молибден, вольфрам, бериллий, олово, медь, ртуть, никель, хром), так и неметаллических (флюорит, стронций, апатит, фосфориты, бокситы, каменная соль, тальк, магнезит, хризотил-асбест, графит, микрокварциты, керамические пегматиты, мрамор, гипс, химически чистые известняки) и горючих (каменный уголь, природный газ и нефть).

Проявления вышеперечисленных полезных ископаемых залегают в различных ландшафтногеохимических условиях, оказывающих существенное влияние на эффективность проводимых здесь геологоразведочных работ и поэтому учет особенностей конкретных геохимических ландшафтов обязательны.

Геохимические методы поисков являются неотъемлемой и обязательной частью комплекса геологоразведочных работ. Такое широкое применение этих методов обусловлено их высокой геологической эффективностью и сравнительно низкими финансовыми затратами по сравнению с другими методами, например, геофизическими. Высокая геологическая эффективность геохимических методов доказана практикой многолетнего их использования в Казахстане, Забайкалье, Прибайкалье и в других регионах.

Для эффективного применения геохимических поисковых методов крайне необходимо выполнять ландшафтно-геохимическое районирование по условиям ведения геохимических прогнозно-поисковых работ. Ландшафтно-геохимическое районирование заключается в выделении районов (площадей), различающихся по трудности достоверного опоискования и условиям производства геохимических поисков.

Выполненное ландшафтно-геохимическое районирование позволяет не только поставить на научную основу ведения текущих и планируемых, в том числе и опережающих геохимических поисков, но и оценить достоверность ранее проведенных поисково-оценочных работ и особенно возвратиться к ревизии "старых" площадей с наиболее рациональным комплексом геохимических поисковых методов повышенной разрешающей возможности.

Рассматриваемый регион находится между 50-56° с.ш. и 102-114° в.д. почти в центре Азиатского континента и занимает площадь более 500 тыс. км2.

В результате выполненных многолетних исследований по многоцелевому геохимическому картированию масштаба 1:1 000 000 с применением компьютерных технологий на территорию юга Восточной Сибири составлены ландшафтные и ландшафтно-геохимические карты масштаба 1:1 000 000. На основе этих карт с использованием результатов опытно-методических геохимических работ на известных крупных месторождениях (Zn, Pb, Cu, U, Hg, Au, Mn, Sr и др.) выполнено ландшафтно-геохимическое районирование и составлены карты условий ведения геохимических поисковых работ (рис. 1). По этим картам на территории юга Восточной Сибири выделено три категории площадей (I, II, III), каждая из которых характеризуется определенным типом гипергенной миграции химических элементов и вполне конкретными условиями формирования литохимических вторичных ореолов и потоков рассеяния и соответственно наиболее рациональным и эффективным комплексом применяемых поисковых геохимических методов (табл. 1).

I категория площадей. Она охватывает области распространения высокогорного и среднегорного резкорасчлененного эрозионно-экзарационного рельефа, интенсивных новейших поднятий. Абсолютные высоты рельефа – до 3000-3500 м, относительные превышения – до 1000 м, крутизна склонов – 15-35° и более. Сюда относятся системы таких хребтов как Баргузинский, Северо-Муйский, Южно-Муйский, Байкальский, Улан-Бургасы, Икатский, Прибайкальский, Восточный Саян, Хамар-Дабан.

Эта категория площадей включает горные субарктические (альпинотипные), горные тундровые и лесотундровые ландшафты, для которых характерно интенсивное физическое выветривание и резкое преобладание механического переноса веществ. Ведущим геохимическим гипергенным процессом здесь является криогенный механогенез. На площадях этой категории преобладают гравитационные (обвальные) и дефлюкционно-гравитационные отложения накапливающиеся у подножия склонов, их мощность колеблется от 1 до 2-3 м. Этот тип площадей в сравнении с другими характеризуется максимальной обнаженностью. Интенсивное разрушение горных пород происходит за счет обычного инсоляционного выветривания, а также и за счет морозного выветривания. Удаление продуктов выветривания с мест их образования осуществляется очень быстро, дезинтеграция их слабая. Аккумуляция разрушенного материала, как правило, происходит у подножий крутых обнаженных участков склонов, где наблюдаются нагромождения глыб, щебня и мелкозема. Более мелкие продукты разрушения горных пород сносятся стекающими по склону дождевыми и талыми водами. Обломки оруденелых пород и руд при разрушении и выветривании месторождений полезных ископаемых скапливаются у подножий склонов, образуя осыпи и шлейфы, при перемыве которого проточными водами возникают потоки рассеяния, но при этом значительная часть металлов остаётся в породе.

На площадях с субарктическими (альпинотипными) ландшафтами развиваются сильно смещенные крупнообломочные вторичные ореолы и механические потоки рассеяния. В подобных ландшафтногеохимических условиях рациональным комплексом геохимических методов при геологосъемочных и поисковых работах масштаба 1:200 000-1:50 000 (1:25 000) является сочетание метода поисков по потокам рассеяния со шлиховым и шлихо-геохимическим опробованием (см. табл. 1). Поиски по первичным ореолам в масштабе 1:50 000-1:25 000 необходимо применять на совершенно обнаженных участках для выявления объектов, руды которых характеризуются так называемой "безминеральной" формой нахождения металлов, тонкорассеянной вкрапленностью полезных минералов и эндогенных ореолов, связанных со слепым оруденением.

В комплексе с основными применяемыми литохимическими методами рекомендуется в качестве вспомогательных использовать гидрохимические поиски по подземным водам в нижних частях склонов.

На участках, частично обнаженных и перекрытых покровом автохтонных рыхлых отложений мощностью до 1-2 м распространены горные тундровые и лесотундровые ландшафты. Формирующиеся в этих условиях вторичные литохимические ореолы рассеяния механические, открытые, преимущественно диффузионного типа, нормальной интенсивности. Ведущими на данной площади являются литохимические поиски по вторичным ореолам рассеяния.

Рис. 1. Ландшафтно-геохимическое районирование юга Восточной Сибири по условиям ведения геохимических поисковых работ.

Легенда: Ожидаемые типы вторичных геохимических ореолов и потоков рассеяния: 1 – открытые литохимические вторичные ореолы, литохимические и гидрохимические потоки рассеяния; 2 – закрытые литохимические вторичные ореолы, открытые литохимические и гидрохимические потоки рассеяния; 3 – погребенные литохимические вторичные ореолы и потоки, ослабленные гидрохимические потоки рассеяния. Типы районов по условиям ведения геохимических поисков: 4 – открытые; 5 – полузакрытые; 6 – закрытые. Рекомендуемые геохимические методы поисков: 7 – по первичным ореолам; 8 – по вторичным ореолам; 9 – по литохимическим потокам рассеяния; 10 – по гидрохимическим потокам рассеяния; 11 – по атмохимическим ореолам. Применимость геохимических методов: 12 – метод применим как основной (стандартное опробование); 13 – метод применим как основной (опробование по индивидуальной методике); 14 – метод применим ограничено (внемасштабное опробование); 15 – метод не применим; 16 – рекомендуемый рациональный комплекс геохимических методов для опоискования конкретной территории.

Районирование территории юга Восточной Сибири по условиям ведения эффективных геохимических ды формирующих вторичных I Преимущественно обнажен- 1:200 000 Поиски по потокам Поиски по первич- Гидрохимические (отк- ные, характеризующиеся раз- – 1:50 000 рассеяния ным или вторичным поиски по подземрытые) витием сильно смещенных (1:25 000) Шлиховое и шлихо- крупно-обломочным ным водам в нижних Частично обнаженные и пе- 1:100 000 Поиски по вторич- Поиски по первичрекрытые элювиальными от- – ным ореолам рас- ным ореолвм при мальной интенсивности. Горные тундровые и лесотундровые ландшафты тые) дефлюкционного типа, пре- 1:25 000 – Поиски по вторич- Биогеохимические имущественно закрытые (час- 1:10 000 ным ореолам рас- поиски (взамен глутично открытые), ослаблен- (на участ- сеяния в поверхно- бинных поисков по ные у поверхности. Открытые ках ано- стном (верхние час- вторичным ореолам ореолы характерны для верх- мальных ти склона) и глубин- рассеяния) них участков склона, закры- потоков ном (в нижней полотые для средних и их нижних рассея- вине склона) варичастей. Горные таежные и та- ния) антах ежные ландшафты.

III Закрытые отложения местно- 1:200 000 Поиски по вторич- Биогеохимические Атмохимические (за- го происхождения мощность – 1:50 000 ным ореолам рас- поиски при работах методы поисков кры- 10-20 м. Вторичные ореолы (1:25 000) сеяния (в глубинном масштаба 1:50 000 – Закрытые дальнеприносными 1:200 000 Поиски по вторич- Биогеохимические По условиям ведения геохимических поисков эта категория площадей относится к открытому типу и для неё эффективны все методы геохимических поисков.

II категория площадей. Она характеризуется развитием слаборасчлененных и расчлененных низких гор, плато и плоскогорий с абсолютными отметками рельефа 1200-1500 м и относительными превышениями – 200-300 м, крутизна склонов – 5-10°. Площади II категории охватывают территорию ЛеноАнгарского плато, Витимского плоскогорья, включая хребты Худанский, Зусынский, Байсыхан. Эта категория площадей включает горные таежные смешанные (хвойно-мелколиственные), таежные хвойные, таежные смешанные (хвойно-мелколиственные) ландшафты.

Разрез склоновых отложений сложный, здесь распространены разновозрастные, нередко двухтрехчленные склоновые образования солифлюкционно-делювиального, солифлюкционнопролювиального генезиса, преобладающая мощность которых колеблется в интервале 2,5-4,0 м, достигая иногда от 6-8 м и до 10-20 м. Среди этих отложений верхний слой зачастую представлен дальнеприносимым материалом, перекрывающим вторичные литохимические ореолы. Коренные обнажения горных пород в этих условиях редки. Почвенный покров представлен преимущественно горными мерзлотнотаежными, горными мерзлотно-таежными оподзоленными, мерзлотно-таежными, дерново-подзолистыми почвами. Профиль почв генетически слабо дифференцирован, однообразен. Процессы-оподзоливания выражены слабо или совсем не проявлены. Весь профиль почв имеет кислую реакцию (рН=5,О-5,5). Ведущими геохимическими гипергенными процессами являются криогенный механогенез, гуматогенез, глеегенез. На площадях II категории развиты литохимические вторичные ореолы рассеяния дефлюкционного типа, преимущественно закрытые, ослабленные у поверхности. Открытые вторичные ореолы рассеяния характерны для верхних участков склона и закрытые для средних и их нижних частей.

В аллювиальных и пролювиальных отложениях гидросети данной категории площадей развиваются протяженные и интенсивные литохимические потоки рассеяния. По условиям ведения геохимических поисков эта категория площадей является полузакрытой. Из геохимических методов здесь наиболее рационально применение поисков по литохимическим и гидрохимическим потокам рассеяния в комплексе с биогеохимическим опробованием. Поиски по вторичным ореолам рассеяния в поверхностном варианте применимы только в пределах верхних частей склонов и в глубинном варианте в нижней половине склонов (скважинное геохимическое опробование).

III категория площадей. Здесь развиты многочисленные дальнеприносные четвертичные отложения мощностью обычно более 10-20 м (до 100 м и более). Широко распространены аллювиальные, аллювиально-пролювиальные, эоловые, ледниковые и флювиогляциальные отложения. В эту категорию включены площади мезозойских и кайнозойских впадин, такие как Баргузинская, Верхне-Ангарская, Муйская, Ципиканская, Сосновоозерская, Тункинская, Предбайкальская, а также покровы базальтов кайнозойского возраста, развитые на Витимском плоскогорье. Эта категория площадей охватывает степные и луговые ландшафты аккумулятивных равнин межгорных впадин и долин. Почвенный покров составляют каштановые, черноземные, луговые мерзлотные и лугово-болотные мерзлотные почвы. Ведущими гипергенными геохимическими процессами являются гуматогенез, кальцитогенез, глеегенез. Площади данной категории характеризуются закрытыми (погребенными) литохимическими вторичными ореолами и литохимическими потоками рассеяния, а гидрохимические потоки рассеяния здесь являются ослабленными. Эта категория площадей относится к закрытому типу. В случае очевидной перспективности районов данной категории применимы технические средства геохимических поисковых работ – скважинное геохимическое опробование в комплексе с биогеохимическим опробованием и атмохимическими исследованиями.

В целом территория юга Восточной Сибири является вполне благоприятной для эффективного применения наиболее простых в технологическом отношении геохимических поисковых методов.

Как следует из вышесказанного, на большей части изученной территории юга Восточной Сибири при средне- и крупномасштабных геологосъемочных, поисковых, прогнозно-поисковых и геофизических работах ведущая роль принадлежит наиболее простым и экономичным методам геохимических поисков, а именно литохимическим поискам по потокам и вторичным ореолам рассеяния. Вместе с тем необходимо использование более усложненных методов геохимических исследований: литохимические поиски по вторичным ореолам рассеяния в глубинном варианте, с применением мелких скважин, а также и других глубинных поисковых методов – гидрогеохимического, биогеохимического и атмохимического.

Карты ландшафтно-геохимического районирования юга Восточной Сибири по условиям ведения геохимических прогнозно-поисковых работ, отражающие пространственное размещение трех категорий площадей рассматриваются как объективная научная основа для целенаправленного долгосрочного планирования средне- и крупномасштабных геологосъемочных, поисковых, поисково-оценочных, прогнознопоисковых и геофизических работ.

ОПЫТ СОЗДАНИЯ ТЕМАТИЧЕСКИХ КАРТ РЕСУРСОВ ВЕТРОВОЙ И СОЛНЕЧНОЙ

ЭНЕРГИИ НА ОСНОВЕ СПУТНИКОВЫХ ДАННЫХ

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, г. Москва Картографирование природных ресурсов является одним из наиболее важных направлений в создании региональных инфраструктур пространственных данных. Отдельным направлением в этой области можно выделить картографирование ресурсов возобновляемой энергетики (ВИЭ). В последнее время можно наблюдать растущий интерес отдельных российских регионов к проектам по ВИЭ. Это определяется, в первую очередь, растущими потребностями в энергообеспечении, наличием соответствующих ресурсов, экологическими проблемами территорий, а также рядом социально-экономических предпосылок, включая научно-техническую и образовательную составляющие (научно-технические разработки, подготовка специалистов, инициативы местных властей, накопленный за прошлые годы показательный опыт внедрения ВИЭ и др.). Такие проекты нуждаются в надёжном обосновании, которое может быть обеспечено при наличии исходных данных, с достаточной плотностью и частотой распределенных по территории.

Традиционно в качестве основы для определения ресурсного потенциала солнечной и ветровой энергии использовались данные многолетних измерений наземных метеостанций. Россия обладает достаточно разветвленной сетью метеорологических станций, в то же время количество станций, ведущих актинометрические измерения, весьма ограничено, причем к настоящему времени число их заметно сократилось. По данным ГГО им. А.И. Воейкова, по состоянию на 1997 г. на территории России действовало 129 актинометрических станций, однако далеко не все результаты их измерений были обобщены в климатических справочниках. Малая плотность размещения существующих в России актинометрических станций осложняет получение надежных данных о распределении солнечной радиации по территории страны. Тем не менее, такая работа была проведена ГГО в 1990-х годах и реализована в подготовленном Атласе ветрового и солнечного климатов России, включающих в себя карты распределения солнечной радиации [Борисенко, Стадник, 1997].

Работы по составлению кадастра гелиоэнергетических ресурсов страны проводились в СССР, начиная с 1920 гг. [Атлас, 1935]. При этом уже в ранних работах отмечалось, что «невозможно раз и навсегда составить солнечный кадастр той или иной территории как в смысле общих количеств получаемой ею ежегодно солнечной радиации, так и в смысле пространственного распределения этих количеств. Это связано, во-первых, с изменением количества и качества наблюдательного материала, положенного в основу кадастра на определенный год, и, во-вторых, с прогрессом техники использования солнечной энергии». Поэтому вопросы определения потенциала ресурсов солнечной энергии для территорий России продолжают оставаться важными при решении проблем использования возобновляемых источников энергии и рационального природопользования. В 40годах были выполнены кадастровые оценки гелиоэнергетических ресурсов по республикам Средней Азии и Закавказья (работы Горленко С.М., Ярославцева И.Н., Цуцкеридзе Я.А., Поповой О.А. и др.). Труды Т.Г. Берлянд, Н.А. Ефимовой Рис. 1. Карта распределения средних скоростей ветра на высоте и Б.В. Тарнижевского привели к созданию карт распределения годовой и месячной выработки тепловой и электрической энергии для территории юга СССР. В дальнейшем проблема разработки солнечного кадастра территорий с учетом вероятностного характера и пространственно-временной динамики поступления солнечной энергии всесторонне рассматривалась в работах сотрудников ГГО [Пивоварова, 1977].

В то же время возникающие потребности в установках преобразования солнечной энергии требуют в настоящее время все более уточненных данных по обеспеченности ресурсами солнечной энергии не столько крупных регионов, сколько локальных территорий. А поскольку количество актинометрических станций на территории России относительно мало, это вызывает проблему проведения обоснованных пространственных экстраполяций и интерполяций результатов измерений.

Оценка ресурсов ветровой энергии представляется достаточно сложной задачей в связи с временной и пространственной неравномерностью ветра и, следовательно, необходимостью иметь достаточную фактическую основу для проведения расчетов. Для систематизации характеристик ветровой обстановки в конкретном регионе с целью ее эффективного энергетического использования, как правило, разрабатывается ветроэнергетический кадастр, представляющий собой совокупность аэрологических и энергетических характеристик ветра, позволяющих определить его энергетическую ценность. Начиная с 50-х годов XX века, в СССР были развернуты широкие работы по созданию ветроэнергетических кадастров (на основе наблюдений на опорной сети метеостанций), хотя при этом северные и восточные районы страны практически не рассматривались.

В целях решения проблемы нехватки данных в последнее время при оценке ресурсов ВИЭ все шире используются дистанционные (спутниковые) методы измерений и математическое моделирование, позволяющие получать более детальные массивы исходной информации, которые обычно предоставляются в виде баз данных. На сегодняшний день существует значительное число таких компьютерных баз данных (табл. 1).

Базы данных, содержащие массивы характеристик солнечной и ветровой энергии E.S.R.A. 2000 Оплачивается www.ensmp.fr/Fr/Services/ Presses ENS Европа и Северная Африка NASA Бесплатно http://.eosweb.larc.nasa.gov/sse/ Всемирная Эти альтернативные информационные источники содержат в себе результаты наземных измерений и спутниковые данные (необходимые для интерполяционных процедур, расчетов и создания карт). Некоторые из них включают в себя элементы моделирования или программное обеспечение для оценки проектов возобновляемой энергетики.

Большие возможности для оценки солнечных и ветровых ресурсов предоставляет база данных космического агентства США NASA SSE (NASA Surface meteorology and Solar Energy), предоставленная в Интернете в открытом доступе (http://eosweb.larc.nasa.gov/sse/). Первоначально она представляла собой массив данных, полученных в результате спутниковых измерений радиационного баланса земной поверхности, проводившихся в рамках программы World Climate Research Program’s International Satellite and Cloud Climatology Program (ISCCP) в период 1983-1993 гг. В настоящее время база данных NASA оперирует массивом спутниковых и наземных измерений за период 01.07.1983 – 30.06.2005. Измерения для массива данных выполнены для всего земного шара по сетке 2,5є2,5є и интерполированы на сетку 1о1о. В данной базе учитываются особенности различных климатических зон земного шара, в том числе характер отражения излучения от земной поверхности (альбедо), состояние облачности, загрязнение атмосферы аэрозолями. Методология проекта в целом разрабатывалась с участием широкого круга исследователей со всего Рис. 2. Карта распределения выработки ветровой энергии на кратковременный ветромониторинг.

территории Южного федерального округа РФ для ветроагрегата NORDEX N 27-50.

Обоснование возможности использования массивов данных NASA для расчетов потенциалов солнечной энергии позволило нам провести выборки данных для территории России и построить широкий набор карт, отражающий многолетние средние значения падающей суммарной солнечной радиации на горизонтальную и вертикальную поверхность, поверхности, ориентированные под различными углами к горизонту (, (-15), (+15), оптимальный угол) для различных периодов осреднения (год, летние месяцы, теплые полгода и др.) [Попель, Фрид, Киселева и др., 2007]. Выбор шага изолиний сумм солнечной радиации на картах был принят равным 0,5 кВтч/м2день и обусловлен средней величиной отклонений данных NASA от соответствующих наземных измерений.

В дальнейшем были построены карты средних скоростей ветра на высоте 50 м и для территории России и отдельно для территории Южного Федерального округа (рис. 2).

Важно отметить, что данные NASA дают возможность эффективно представлять в картографическом виде не только исходные данные, но и результаты осреднений и других преобразований фактического материала. Так, массив базы данных NASA был успешно использован для прогноза энергетических характеристик солнечных водонагревательных установок, работающих в различных климатических условиях регионов России [6], а также для построения карт выработки электрической энергии ветряками различной мощности высотой 50 м.

Можно заключить, что использование спутниковых баз данных открывает большие возможности картографирования региональных ресурсов солнечной и ветровой энергии, а также использования полученного картографического материала, как в научных, так и в практических целях.

Работа выполнена в рамках Федеральной целевой программы "Научные и научно-педагогические кадры России" на 2009-2013 гг. и при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект 10-08-00829).

Борисенко М.М., Стадник В.В. Атласы ветрового и солнечного климатов России. СПб.: Изд-во ГГО им. А.И.

Воейкова, 1997.

Левакова М.А., Киселева С.В. Анализ результатов ветромониторинга на площадке предполагаемого строительства Ейской ВЭС // Возобновляемые источники энергии Матер. докл.6-й Всерос. науч. молодежной школы (25-27 ноября 2008г.). М.: Университетская книга, 2008. Ч. I.

Научно-прикладной справочник по климату СССР. Сер. 3. Многолетние данные. Ч. 1-6. Вып. 13. Л.: Гидрометеоиздат, 1990.

Пивоварова З.И. Радиационные характеристики вычислений. – Л.: Гидрометеоиздат, 1977. 335 с.

Попель О.С., Фрид С.Е., Киселёва С.В., Коломиец Ю.Г., Терехова Е.Н. Распределение ресурсов энергии солнечного излучения по территории России // Энергия: экономика, техника, экология. 2007. № 1. С. 15-23.

Попель О.С., Фрид С.Е., Коломиец Ю.Г. Анализ показателей эффективности использования солнечных водонагревательных установок // Сантехника, отопление, кондиционирование (С.О.К.). 2004. № 4. С. 104-109. 2004.

№ 5. С. 28-32.

КАРТОГРАФИРОВАНИЕ КЛИМАТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ

ТЕРРИТОРИАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ РЕКРЕАЦИИ И ТУРИЗМА

Актуальность данного исследования связана с определяющим значением климатических факторов для проведения некоторых видов отдыха, туризма и климатотерапии [1, 2, 3].

Большие возможности для картографирования комплексных климатических показателей и их оценки дают методы математико-картографического моделирования.

Методика математико-картографического моделирования была реализована нами для территории Российской Федерации.

Математико-картографическое моделирование проводилось на основе базы данных метеорологических станций и постов наблюдения за период с 1960 по 1990 гг., предоставленной кафедрой метеорологии и климатологии географического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова.

В результате построены модели распределения следующих климатических характеристик для каждого месяца года: средняя месячная температура воздуха, относительная влажность воздуха, скорость ветра, нижняя облачность, средняя месячная максимальная и минимальные температуры, количество осадков и высота снежного покрова.

На основе построенных моделей в дальнейшем были рассчитаны комплексные индексы, на основе которых проводилась оценка благоприятности территории для туризма и рекреации.

В результате нами разработана серия карт на 12 месяцев года на территорию Российской Федерации на основе единой легенды, в которой отражены следующие разделы:

- районирование территории по степени комфортности климатических условий;

- патогенность климата (степень изменчивости климата);

- характеристика теплоощущения человека;

- пригодность климата для проведения лыжного и горнолыжного катания;

- пригодность климата для проведения пляжного туризма и купания;

- районирование горных территорий по высотно-климатическим факторам развития горной болезни.

В основу методики составления карт районирования территории Российской Федерации для проживания и рекреации населения может быть положена климатическая классификация погоды момента, разработанная экспертом в медицинской климатологии В.И. Русановым [4]. Он отрабатывал использование этой классификации на территории России, но посредством определения классов погоды для конкретных локализованных пунктов. В соответствии с классификацией выделяется 12 классов погоды момента.

Классификация отражает следующие показатели:

- теплоизоляция одежды, обеспечивающая комфорт;

- функциональное напряжение системы терморегуляции при 5-минутной экспозиции (показатель дан в легенде как «климатическая нагрузка»);

- характеристика условий климатотерапии (раздел легенды дополнен нами по возможности проведения конкретных видов климатотерапии);

- преобладающие теплоощущения человека.

Все показатели рассчитаны нами для всей территории России с использованием оригинальной модели. Показатель теплоизоляции дан В.И. Русановым в единицах КЛО, т. е. условных единицах для оценки теплоизоляционных свойств одежды (одна единица КЛО соответствует тепловому сопротивлению одежды, равному 0,155°См2Вт-1). Этот показатель переведён нами в легенде из единиц КЛО в понятные для пользователя обозначения на основе классификации конкретных типов одежды для открытого воздуха в связи с климатическими условиями: «пальто», «комнатная одежда» и т. д. Классы погоды момента на территории выделены на основе выявления сочетаний средней температуры, относительной влажности, скорости ветра и нижней облачности.

Патогенность климата оценивается посредством расчета специализированных индексов патогенности, отражающих степень раздражающего влияния изменчивости погоды.

Характеристика теплоощущения человека на той или иной территории передана на основе показателя эквивалентно-эффективной температуры местности, который определяется совокупным влиянием температуры, скорости ветра и относительной влажности воздуха. Также по разности показателей теплоощущения двух точек исследователь сможет выявить влияние акклиматизации на организм при переезде.

Благоприятные территории для проведения лыжного и горнолыжного катания выделены с использованием лимитов отдельных климатических характеристик (температура воздуха, скорость ветра и высота снежного покрова). Благоприятные территории для проведения пляжного туризма и купания оценивались при помощи интегрального индекса, учитывающего следующие среднемесячные климатические характеристики: температура воздуха, количество осадков, суммарная солнечная радиация, скорость ветра, относительная влажность воздуха. Для каждого климатического параметра нами были выделены конкретные диапазоны, определяющие степень благоприятности климата территории. Далее каждому диапазону была присвоена бальная оценка степени благоприятности, вычисление интегрального индекса производилось за счет суммирования бальных оценок всех климатических параметров для территорий.

Влияние горных территорий на организм человека учитывалось по относительным высотам местности на основе анализа возможного развития горной болезни и физиологических изменений в организме.

Выделяют следующие высотные уровни, на которых наблюдаются заметные физиологические изменения в организме: от 1500 до 2500 м (происходит насыщение крови кислородом), от 2500 до 3500 м (горная болезнь развивается при быстром подъеме), от 3500 до 5800 м (значительная гипоксемия при нагрузке), свыше 5800 м (на территории России такие высоты не встречаются, наблюдается выраженная гипоксемия и прогрессирующее ухудшение самочувствия). Эти уровни нами отмечены на карте и классифицированы в отношении возможного развития горной болезни.

Все показатели совмещены в единой комплексной легенде, которая рассчитана на 12 месяцев года.

Районирование территории по степени комфортности климатических условий передано на картах качественным фоном. В отношении патогенности климата выделено три класса территорий: к первому классу относятся территории, на которых погода изменяется слабо, раздражение организма от изменения погоды крайне мало; ко второму классу относятся территории с достаточно сильными погодными изменениями, которые могут стать раздражителями; к третьему классу относятся территории, на которых погоды в течение месяца изменяется в широких пределах и оказывает раздражающее влияние на организм. Этот показатель отображен обозначением на картах границ каждого класса и соответствующей характеристикой классов в легенде. Характеристика теплоощущения человека показана в изолиниях эквивалентно-эффективной температуры. Территории, благоприятные для проведения лыжного и горнолыжного катания показаны на картах способом ареалов (графическое средство – штриховка синего цвета). Территории, благоприятные для проведения пляжного туризма и купания были отмечены на карте качественным штриховым фоном.

Эти территории различались по степени благоприятности (территории, пригодные для купания, но наименее благоприятные; территории средней благоприятности; благоприятные территории; наиболее благоприятные территории). Районирование горных территорий по высотно-климатическим факторам развития горной болезни показано посредством выделения на карте конкретных высотных уровней с текстовой характеристикой.

Созданная нами серия карт оценки климата для проживания и рекреации населения носит комплексный характер. Анализ разработанных карт позволяет оценить конкретные территории в пределах Российской Федерации для развития рекреации и туризма и проведения различных видов отдыха в отдельные месяцы года с точки зрения благоприятности климатических факторов.

Картографирование климатических факторов туризма способствует решению задач территориальной организации и созданию благоприятных условий для развития туризма как отрасли национальной экономики.

1. Бокша В. Г., Богуцкий Б. В. Медицинская климатология и климатотерапия. Киев: Здоров’я, 1980, 264 с.

2. Данилова Н. А. Климат и отдых в нашей стране. М.: Мысль, 1980, 156 с.

3. Исаев А. А. Экологическая климатология М.: Научный мир, 2003.- 458 с.

4. Русанов В. И. Методы исследования климата для медицинских целей. Томск: Изд-во ТГУ, 1973, 190 с.

ФУНКЦИОНАЛЬНОЕ ГИДРОЛОГИЧЕСКОЕ ЗОНИРОВАНИЕ РЕЧНОГО БАССЕЙНА

Зонирование территории представляет процесс выделения ареалов площади, характеризующихся однородными свойствами, признаками или функциями. В отличие от районирования, имеющего региональный характер и обусловленного набором «однородных по характеру внутренних связей» [Исаченко, 1965], зонирование может определяться одним параметром или признаком, присущими данному выделу. Кроме того, выделение зон (ареалов, таксонов) не регламентируется пространственной размерностью и может быть как планетарного, так и топологического уровня, что подчеркивает его универсальность и комплексность.

Функциональное гидрологическое зонирование речного бассейна представляет деление территории водосбора в соответствии с внутренними свойствами ландшафтных комплексов трансформировать поступающую в них влагу. Данное исследование основано на ландшафтно-гидрологических принципах [Антипов, Федоров, 2000], и не является новым в теоретическом плане, однако в практической реализации подхода внесены некоторые изменения и дополнения, что отражено в данном сообщении.

В информационном обеспечении метод опирается на количественно интерпретируемые карты частных природных сред или их синтезные обобщения и величину стока в замыкающем створе водосбора. Неизвестные величины (модули) стока с ландшафтных комплексов водосбора можно найти путем решения обратной задачи – системы уравнений связи площадей ландшафтов водосбора с расходом в замыкающем створе.

где j – индекс речного бассейна; Q j – сток с него, л/с; q i - модуль стока с i-го ландшафта, л/cкм2; f ij – площади j- го бассейна, занятые i-м ландшафтом, км2.

Проблема в решении данной задачи возникает из-за недостаточности данных наблюдений УГМС и отсутствия экспериментальных материалов. Нами было сделано предположение о возможности использования расчетных величин стока, которые могут быть получены на основании структурногидрографических закономерностей строения речной сети территории.

Соотношения структурных мер со стоковыми характеристиками речных систем однородных областей достаточно постоянная величина, что позволяет на основе зависимости:

где Qср – норма годового стока, м3/с; Н – суммарная энтропия, Mстр – «структурный модуль стока», л/с на бит; рассчитать величины стока в местах слияния притоков [Гарцман, 2008]. Исходной гидрологической информацией служат данные справочных материалов по имеющимся гидрометеорологическим створам территории, существенно превышающей исследуемую область. Полученные таким образом расходы воды далее были использованы в расчетах модулей стока с площади водосбора. Величины стока с ландшафтных комплексов, полученные выше названным способом подтвердили возможность использования структурных характеристик в ландшафтно-гидрологических расчетах. Такой прием является новым шагом в области изучения ландшафтных и гидрографических закономерностей стокоформирования.

Ландшафты водосбора интерпретируются как природные комплексы с индивидуальными воднобалансовыми характеристиками и соответственно определенным режимом водоотдачи. Кроме того, анализ структуры и местоположения ландшафтных комплексов позволяет пространственно дифференцировать области, различные по механизмам трансформации атмосферного увлажнения в сток. В результате возможно функциональное гидрологическое зонирование территории.

Информационное обеспечение и картографирование результатов осуществлено на основе использования ГИС-технологий. В качестве базовых материалов взяты карты «Ландшафты юга Восточной Сибири», топографические карты 500 000 масштаба на бассейн р. Селенги, цифровая модель рельефа. В техническом плане зонирование бассейна р. Джида выглядит следующим образом:

- Проводится граница водосбора на основе модели рельефа. В границах бассейна определяются водосборы более мелких порядков, соответствующие постам наблюдений, данные наблюдений по которым использованы в расчетах.

- Определяется ландшафтная структура бассейна и отдельно каждого элементарного водосбора, используемого в расчетах. Подсчитываются площади ландшафтов в границах выделенных водосборов.

- Производятся модельные расчеты с участием площадей ландшафтов (или их объединенных ареалов) и расходов, взятых из данных УГМС и полученных на основе структурных зависимостей, что дает искомые модули стока с ландшафтов территории.

- Пространственно сопряженные ландшафтные комплексы с близкими по величине модулями стока объединяются в группы, которые образуют ландшафтно-гидрологические зоны.

Деление водосбора на зоны основано на величине модулей стока, но смысловое содержание, заключенное в таком делении имеет более глубокое значение. Зоны представляют функциональную гидрологическую организацию водосбора. Каждый ландшафт характеризует занимаемую им площадь, не только по растительным компонентам, но, в значительной степени, определяет высоту, крутизну, экспозицию своего местоположения и дает общее представление о почвенных условиях. Таким образом, имея величины модулей стока с ландшафта и анализируя его пространственные и структурные характеристики, определяем функциональные гидрологические свойства ландшафтного комплекса. Естественно, существует множество особенностей процесса трансформации осадков в сток в каждом природном комплексе, однако в обобщенном виде их можно представить тремя основными функциями – сткоформирующая, стокорегулирующая, транзитно-аккумулирующая (табл. 1).

1 Горно-таежные свет- стокоформи- высокая 5- ло-хвойные склоновые рующая ло-хвойные плоских темнохвойных ландшафтов свойственна высокая водоудерживающая способность, что обусловлено низким испарением, относительно высоким водопоглощением почвенно-грунтового слоя и напочвенного покрова. Долинные и подгорные луга осуществляют постепенную отдачу в речную сеть воды, поступающей с вышележащих склонов.

Гольцовые водораздельные территории и степные районы нижней части бассейна отнесены к транзитно-аккумулирующей зоне. Степные комплексы характеризуются высоким испарением и низкими фильтрационными и аккумулирующими способностями на фоне минимального количества осадков и практически сток с них отсутствует. Гольцовые и подгольцовые ландшафты отличаются хорошим увлажнением, однако, при значительном испарении и высоких фильтрационных свойствах поверхностный сток в этих областях незначительный.

С практической точки зрения, деление водосбора на зоны в соответствии с функциональными свойствами ландшафтов представляет интерес в решении многих вопросов, касающихся хозяйственного развития территории, водно-ресурсной и водно-экологической проблематики.

Антипов А.Н., Федоров В.Н. Ландшафтно-гидрологическая организация территории. – Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2000. – 254 с.

Гарцман Б.И. Дождевые наводнения на реках юга Дальнего Востока. – Владивосток: Дальнаука, 2008. – С. 44.

Исаченко А.Г. Основы ландшафтоведения и физико-географическое районирование. – М.: Высш. шк., 1965. –

МОРФОДИНАМИКА УСТЬЕВОЙ ОБЛАСТИ Р.СЕЛЕНГИ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА

КАРТОГРАФИЧЕСКОГО МАТЕРИАЛА

Проведен сравнительный анализ разновременных картографических материалов по району дельты реки Селенги, начиная с 1950-х годов до настоящего времени. В работе использованы топографические карты 100 000 масштаба и современные общедоступные картографические интернет-ресурсы.

Получены количественные характеристики развития дельты, на основе которых выявлены основные морфоструктурные элементы. На временные срезы 1956, 1992, 2007 (2009) гг. рассчитаны гидрографические показатели русловой сети дельты, определены скорости сползания излучин и русловых деформаций основных узлов бифуркации. Показана пространственная и временная динамика площадей дельтовых озер, конусов выноса, областей затопления, положения озерного края и устьевых баров.

Полученные данные легли в основу структуризации элементов дельты, что позволило провести зонирование и типизацию территории устьевой области р. Селенги.

КАРТОГРАФИРОВАНИЕ СОСТОЯНИЯ АКВАТОРИИ И ВОДОСБОРА ОЗЕРА БАЙКАЛ ПО ДДЗ

Слежение за состоянием водных объектов представляет собой важнейший динамический аспект качественно-количественной оценки водных ресурсов. Озеро Байкал представляет собой весьма уязвимую систему, так как по своему гидрографическому положению является естественным коллектором для питающего его водосбора.

Контроль состояния водоёмов с применением дистанционных методов основан на возможности регистрации современной дистанционной аппаратурой широкого спектра значимых параметров, как водной среды, так и поверхности водосборных бассейнов. Последнее приобретает особое значение, так как существуют факторы хозяйственной деятельности, воздействующие на водный объект посредством изменения поверхности водосборов (агротехнические мероприятия, осушение болот и заболоченных земель, вырубка лесов, урбанизация и т. п.). При этом хозяйственная деятельность, ведущаяся в пределах водосбора оз. Байкал без соблюдения необходимых экологических требований, уже привела к серьезным негативным изменениям окружающей среды: нарушению водного баланса; усилению эрозионных процессов; загрязнению вод притоков продуктами эрозии почв и смываемыми с полей органическими веществами; изменению структуры стока в сторону увеличения поверхностного; ухудшению экологической обстановки и увеличению пожарной опасности в лесу; возникновению болезней леса; интенсификации селей и лавин и т. д. [Гулгонов, 1996].

В условиях изучения водного объекта, имеющего значительные размеры акватории и водосбора и трансграничный водосборный бассейн, данные дистанционного зондирования предоставляют возможность следить как за состоянием всего озера, так и его бассейна. При этом основным средством организации и интерпретации данных дистанционного зондирования служат карты [Берлянт, 2002], а дешифрирование снимков представляет собой один из самых важных и сложных процессов создания карт, и от того, насколько он технически грамотно будет выполнен, зависит качество составленной карты.

В рамках данного исследования были использованы данные радиометра AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer), установленного на борту метеорологических спутников серии NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration), отобранные из архива телеметрии Центра космического мониторинга Института солнечно-земной физики СО РАН. Преимущественно отбирались снимки с низким содержанием облачности.

Радиометр AVHRR представляет собой типичный сканер и измеряет собственное и отраженное Землей излучение в пяти спектральных диапазонах: 0,58 – 0,68 мкм; 0,725 – 1,0 мкм; 3,55 – 3,93 мкм; 10,3 – 11,3 мкм; 11,4-12, 4 мкм. Линейный размер элемента разрешения на местности радиометра AVHRR составляет около 1,1 км в надире.

В рамках настоящей работы производилось картографирование и анализ пространственно-временного распределения следующих значимых физических характеристик в пределах акватории оз. Байкал:

• температуры поверхности воды;

• температуры воздуха на высоте 2 м над поверхностью воды;

• эффективного излучения;

• толщины льда в период его становления;

• стадий разрушения снежно-ледяного покрова.

Для оценки и картографического отображения температуры поверхности воды оз. Байкал использовались составленные автором региональные алгоритмы тематической обработки данных AVHRR, основанные на дифференцированном определении температуры в различное время года, использовании нелинейных зависимостей и дополнительном привлечении информации видимого и ближнего инфракрасного каналов в дневное время суток, которые позволяют максимально уменьшить ошибку определения температуры воды (до 0,3–0,4 К). Тематическое дешифрирование температуры по спутниковым снимкам не только позволяет получать информацию о пространственно- временном распределении важнейшей характеристики состояния экосистемы озера – температуры поверхности воды, но и давать на основании этой информации приблизительную оценку полей других физических характеристик озера в течение навигационного периода. На основе полученных автором нелинейных региональных зависимостей температуры воздуха на высоте 2 м над поверхностью воды от температуры воды стало возможным составление карт указанной физической характеристики по данным AVHRR. Кроме того, данные о температуре поверхности воды могут быть использованы для картографирования такого элемента теплового баланса как эффективное излучение: для этого в работе использовался метод Шмидта [Мишон, 1979].

Ледяной покров оказывает влияние на условия формирования энергетических потоков в системе «водоем-атмосфера», определяет своеобразие всех элементов режима озера и воздействует на функционирование его экосистемы. Серии карт ледовой обстановки необходимы для изучения изменений регионального и глобального климата. Картографическая информация о ледовой обстановке необходима для планомерного проведения навигации и перевозки грузов по льду, для правильной эксплуатации гидротехнических сооружений. Для картографического анализа ледовой обстановки и наблюдения ее пространственновременной изменчивости на оз. Байкал автором была разработана методика использования многоканальной информации прибора AVHRR. Так толщина льда в период его становления согласно разработанной методике определялась как функция величины нормализованного альбедо, яркостной температуры 4 канала и температуры воздуха, полученной интерполяцией данных береговых метеостанций. В весенний период комбинация инфракрасных и видимых каналов позволяет определять стадии разрушения льда и чистую воду. В данной работе при оценке стадий таяния и разрушения снежно-ледяного покрова за основу была принята классификация, приведенная В.М. Мишоном [1979] и доработанная на основании ряда ведущих исследований радиационных свойств разрушающегося льда и снега.

Рис. 1. Распределение типов подстилающей поверхности в пределах возможным отделять и классифицивсего водосборного бассейна р. Селенги: A – тайга и смешанный лес ровать растительные объекты от (густая растительность); B – тайга и смешанный лес (разреженная прочих природных объектов и позворастительность); C – лесостепь, кустарниковая растительность; D – ляет компенсировать разные условия степь, сельскохозяйственные угодья, луга; E – заболоченные участки, визирования со спутника. Благодаря открытая почва, пустыни, полупустыни, крупные населенные пунк- особенности отражения в ближней ты; F – вода.

параметр для их идентификации.

В данной работе расчет NDVI производился по дневным снимкам за третью декаду июля и первую декаду августа, когда контрасты значений индекса NDVI для разных типов подстилающей поверхности максимальны. Значения индекса NDVI для различных типов подстилающей поверхности, характерных для водосбора оз. Байкал, уточнялось на основании сопоставления с современными и ретроспективными картографическими материалами и крупномасштабными космофотоснимками, частично покрывающими изучаемую территорию в отдельные годы, по различным литературным источникам [Елсаков, 2006; Китаев, 2007; Analysis of…, 2000; Assessing the…, 2005; Huete, 2004; Leeuwen, 1999; Monitoring vegetation…, 2003]. На основе указанных материалов было определено физическое содержание классов (рис. 1) и составлены разновременные карты состояния поверхности водосбора. Используемый методологический подход позволяет добиться удовлетворительного уровня достоверности и точности определения типов подстилающей поверхности по значениям индекса NDVI.

Для обработки спутниковых снимков в работе были использованы средства программного комплекса «Sputnik», разработанного Институтом космических исследований РАН и предназначенного для проведения обработки данных различных систем дистанционного зондирования [Возможности построения…, 2004].

Технологическая схема обработки ДДЗ включала следующие этапы:

• предварительную обработку, представляющую собой подготовку изображений к тематической обработке (выравнивание динамических диапазонов, уточнение привязки на основе адаптированной автором системы [Сутырина, 2009], преобразование картографической проекции, и т.д.);

• тематическая обработка и составление тематических карт изучаемых параметров;

• картографический анализ составленных карт (в том числе методом гистограмм, который заключается в определении по гистограммам количества пикселей и соответствующий площади, занимаемой тем или иным классом). В качестве примера использования метода гистограмм на рис. 1 приведены полученные соотношения площадей, занимаемых различными типами подстилающей поверхности в пределах водосбора р. Селенги, притока оз. Байкал, в различные годы. По рисунку можно сделать вывод, что в бассейне р. Селенги идёт интенсивная трансформация ландшафтов.

В дальнейшем планируется привлечение снимков спектрорадиометра MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) более крупного масштаба, а также проведение дополнительных подспутниковых исследований на тестовых полигонах.

Результаты исследования могут найти применение для решения задач устойчивого управления природными, и, прежде всего водными и лесными, ресурсами, охраны окружающей среды.

Берлянт, А.М. Картография [Текст]: Учебник для вузов / А.М. Берлянт. – М.: Аспект Пресс, 2002. – 336 с.

Возможности построения автоматизированных систем обработки спутниковых данных на основе программного комплекса XV_SAT [Текст] / В.А. Егоров [и др.] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса: Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных объектов и явлений. Сборник статей. – М.: Полиграф сервис. – 2004. – С. 431 - 436.

Гулгонов, В.Г. Влияние отраслей народного хозяйства Республики Бурятия на состояние окружающей природной среды [Текст] / В.Г. Гулгонов, Н.Г. Рыбальский // Экологические проблемы Байкала и Республики Бурятия: Материалы заседания Круглого стола «Байкал – памятник мирового природного наследия» в рамках Дней Бурятии в Москве. – М., 1996. – С. 53-90.

Елсаков, В.В. Технологии дистанционного зондирования в исследовании свойств растительных сообществ бассейна р. Новая Нерута [Текст] / В.В. Елсаков, С.Н. Плюснин, В.М. Щанов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 2006. – Т. 3, № II. – С. 315-319.

Китаев, Л.М. Тенденции снегонакопления на территории Северной Евразии [Текст] / Л.М. Китаев, Т.Б. Титкова, Е.А. Черенкова // Криосфера Земли, 2007. – Т. XI, № 3. – С. 71–77.

Копысов, С.Г. Ландшафтная гидрология геосистем лесного пояса Центрального Алтая [Текст]: автореф. дис....

канд. геогр. наук: 25.00.23: защищена 28.06.2005 / С.Г. Копысов. – Томск, 2005. – 18 с.

Мишон, В.М. Гидрофизика [Текст]: Учебное пособие / В.М. Мишон. – Воронеж: Изд-во ВГУ, 1979. – 308 с.

Сутырина, Е.Н. Компьютерные методы географической привязки спутниковых изображений оз. Байкал [Текст] / Е.Н. Сутырина // Вестник ИрГТУ, 2009. – № 1. – С. 42–46.

Analysis of vegetation isolines in red-NIR reflectance space [Text] / H. Yoshioka [et al.] // Remote Sens. of Eviron., 2000. – No. 74. –- P. 313–326.

Assessing the impacts of the 2003 hot and dry spell with SPOT HRVIR images time series over south-western France [Text] / L. Coret [et al.] // International Journal of Remote Sensing, 2005. – Vol. 26, No. 11. – P. 2461–2469.

Huete, A.R. Environmental monitoring with remote sensing [Text] / A.R. Huete, J. Artiola, I. Pepper // Environmental Monitoring and Characterization. – N.Y.: Acad. Press, 2004. – Chap. 11. – P. 183–206.

Leeuwen van, W. MODIS vegetation index compositing approach: A prototype with AVHRR data [Text] / W. van Leeuwen, A.R. Huete, T.W. Laing // Remote Sens. of Eviron., 1999. – No. 69. – P. 264–280.

Monitoring vegetation phenology using MODIS [Text] / X. Zhang [et al.] // Remote Sens. of Eviron., 2003. – No. 84. – P. 471–475.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГЕОГРАФИЧЕСКИХ ЗОН МИРОВОГО ОКЕАНА

С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ

Из 510 млн. кв. км площади земного шара на Мировой океан приходится 361 млн. кв. км, или почти 71% (южное полушарие более океаническое – 81 %, чем северное – 61 %). Океаническая часть земной поверхности – наиболее крупный компонент географической среды, влияющий на природные процессы в глобальном масштабе. Существующая неравномерность распределения материков и океанов, в совокупности с широтной зональностью и высотной зональностью территорий и другими основополагающими природными процессами, определяет пространственное распределении всех остальных компонентов природы: климата, почв, животного и растительного мира; оказывает влияние на характер хозяйственной деятельности человека. Изучение природы Мирового океана необходимо для познания географических процессов и явлений не только морских территорий, но и материковых.

Определение совокупности природных и антропогенных факторов определяющих географическую зональность, является основной задачей географической науки. Именно географическая зональность природных объектов и явлений позволяет оценить ту или иную территорию с точки зрения хозяйственного использования человеком, экологическую нагрузку на территорию, и определить характер ее развития.

Мировой океан является очень динамичной средой, на которую влияют глобальные природные процессы обмена энергией и веществом колоссальных объемов. Географическая зональность может устойчиво существовать только при условии динамического равновесия процессов ее формирования и разрушения. Определив основные природные факторы и оценив их влияние на Мировой океан, как на единую систему, можно провести географическую зональность Мирового океана. Каждая зона будет являться “водной массой сравнительного большого объема воды, формирующегося в определенном районе Мирового океана, обладающего в течении длительного времени почти постоянным и непрерывным распределением физических, химических и биологических характеристик, составляющих единое целое” (Добровольский, 1980).

Основной задачей данного исследования является определение географических зон Мирового океана на основе анализа совокупности физических, химических свойств водных масс с использованием геоинформационных технологий.

Работа осуществлялась в несколько этапов:

• Сбор картографических и статистических источников • Разработка картографической основы • Интеграция пространственных данных в среду ArcGIS • Анализ и обработка статистических материалов • Составление карты зональности Мирового океана Анализируемые природные факторы. В качестве основных природных факторов, определяющих, процессы формирования зональности можно выделить следующие характеристики водной массы:

Температура. Однородный поток солнечной радиации воспринимается атмосферой планеты в виде упорядоченного сигнала, претерпевающего существенные преобразования в системе океан-атмосфера.

Это происходит благодаря вращению земли и ее шарообразности. Температура определяет распределение тепла в водных массах и влияет на интенсивность химических реакций, скорость микробиологического разрушения загрязняющих веществ биологических реакций, растворяющую способность.

Соленость. Несмотря на то, что средняя соленость Мирового океана составляет всего 35 ‰, этот параметр является очень важной океанологической характеристикой определяющей поведение загрязняющих веществ. Основными факторами, влияющими на соленость, являются испарение, которое зависит от температуры и ветра – увеличивающее соленость, и выпадение осадков, таяние ледников и приток пресной воды с континентов – уменьшающие соленость.

Плотность. Плотность воды, сильно зависящая от температуры и солености, имеет важное значение для процессов водообмена и перемешивание водных масс с различными океанологическими характеристиками. Зависимость плотности от температуры и солености описывается уравнением состояния. Существует ряд часто используемых формул, предлагаемых разными авторами, в частности, уравнения Кнудсена, Гилла, Чена и Миллеро, а также Международное уравнение состояния морской воды. Это уравнение было принято в 1980 г., определено на основе Шкалы практической солености 1978 г. (ШПС-78) и является наиболее точным, охватывающим большой диапазон температур и давлений. На основе этого уравнения построены приближенные формулы, в которых зависимость плотности от температуры является квадратичной, а от солености – линейной и которые с хорошей точностью аппроксимируют исходное уравнение. На основе данных по температуре и солености в работе рассчитаны показатели плотности по упрощенному уравнению состояния морской воды, Используемое уравнение имеет следующий вид:

=28,132-0,0734·T-0,00469·T+(0,803-0,002·T)·(S-35), где T – температура, S – соленость и -аномалия плотности в кг/м.

Кислород. Содержание кислорода, поступающего в Мировой океан из атмосферы, зависит от температуры воды. Это объясняется тем, что поглощающая способность морской воды выше при низких температурах. Соленость оказывает меньшее влияние на поглощающую способность морской воды. Чем выше соленость, тем меньше морская вода поглощает газы, в том числе и кислород. Другим фактором, влияющим на содержание кислорода в морской воде, является продуцирование кислорода в процессе фотосинтеза. “В верхнем 100 метровом слое воды выделяется ежегодно 36 млрд. тонн кислорода.” [Суетова И.А., 2002] Биогенные элементы. Ежегодно Мировой океан продуцирует порядка 550 млрд. тонн биогенных элементов, входящих в основу пищевых цепей в морских экосистемах. Анализ биогенов в морской воде является необходимым условием для оценки биологической продуктивности вод Мирового океана. Распределение биогенных элементов характеризует первичную продуктивность поверхностного слоя Мирового океана, и является косвенным показателем кормовых ресурсов.

Безусловно, существует набор других гидрологических и гидрохимических показателей, влияющих на зональность вод Мирового океана, и, даже, в определенных условиях играющих существенную роль, что особенно может сказаться при картографировании отдельных участков Мирового океана. Однако для определения географических зон всего Мирового океана вышеперечисленные показатели являются определяющими.

Анализ и обработка статистических данных. Значения всех показателей, за исключением плотности воды, были взяты с сайта NODC (National Oceanographic Data Center). Миссия Национального Океанографического Информационного Центра состоит в том, чтобы обеспечивать научное управление и систематизацию международных экологических морских данных и данных экосистем. NODC архивирует и распространяет глобальные океанографические данные. Эти данные используются для изучения окружающей среды океана, для исследования океанского климата. Используемые данные не являются результатами первичной обработки научных морских рейсов. Это переработанные средне-климатические статистические данные, применение которых практически исключает возможность появления ошибок в значениях отдельных показателей и уменьшает погрешности при моделировании полей.

При построении геополей гидрологических и гидрохимических показателей вод Мирового океана важно использование единого метода моделирования с одинаковыми параметрами. В этом случае исключается появления случайных ошибок при сравнении геополей различных показателей. В ходе работы были опробованы разные методы интерполяции – Кригинг, метод радиальных функций, метод минимальной кривизны. Вследствие того, что исходные данные являются статистически обработанными среднеклиматическими показателями и представляют собой равномерное распределение с шагом 2 градуса, результаты построения геополей различных показателей разными методами получались практически идентичными. Для анализа использовались геополя, построенные методом Кригинга, так как этот метод включает самокорреляцию (статистическую взаимосвязь между измеренными точками) и позволяет не только получить расчетную поверхность, но также определить значение точности или достоверности расчета. В качестве дополнительного анализа поля температуры был построен тренд температуры, имеющий очевидное широтное распространение. При вычитании из поля тренда температуры поля осредненной температуры получена карта аномалий температуры, наглядно демонстрирующая распределение теплых и холодных течений в Мировом океане.

Следующий этап исследования заключался в проведении кластерного анализа совокупности показателей. Под кластерным анализом понимается разбиения заданной выборки объектов (ситуаций) на подмножества, называемые кластерами, так, чтобы каждый кластер состоял из схожих объектов, а объекты разных кластеров существенно отличались. В результате кластерного анализа при помощи предварительно заданных переменных формируются группы наблюдений. Члены одной группы (одного кластера) должны обладать схожими проявлениями переменных, а члены разных групп различными. По своей сути кластерный анализ позволяет выделить отдельные зоны Мирового океана, обладающие одинаковыми наборами показателей температуры, солености, плотности и набором других исходных показателей, описанных выше. В результате мы получаем зональное распределение вод с одинаковыми характеристиками.

Среди методов кластерного анализа наиболее популярным методом является метод k-средних. В данном случае числом k обозначается искомое число конечных классов. Существуют различные вариации метода k-средних, основанные на разных способах выбора начальных наблюдений, количества кластеров и ряда других переменных. В работе для анализа были использованы следующие методы кластерного анализа:

Hill-Climbing (Rubin 1967) – в этом методе после назначения всех наблюдений отдельным кластерам производится замена первичных кластерных центров на кластерные средние.

Iterative Minimum Distance (Forgy 1965) – в этом методе сам пользователь выбирает или назначает k наблюдения, которые будут первичными центрами кластеров.

Карты, построенные с использованием разных методов кластерного анализа, не выявили существенных различий.

Анализ полученных результатов. В результате проведенного кластерного анализа исходных показателей, представленных в виде моделей, была получена условная поверхность, разбитая на 8 классов. Количество кластеров при проведении кластерного анализа соответствует общепринятому количеству основных климатических полей – от экваториального до полярного. Полученная условная поверхность была экспортирована в полигональный слой с сохранением атрибутивной информации, представленной в виде идентификатора класса. Полигональное покрытие было сглажено для лучшего визуального представления информации. Для сравнительного анализа результатов была использована карта географической зональности в водах Мирового океана, разработанная С.С. Лаппо и В.Л. Лебедевым, а также карта климатических поясов из атласа “Our Earth”, изданного компанией ESRI.

На построенной карте зональности четко выделяются три основных пояса, имеющих широтную направленность. Первый пояс – теплый находится между параллелями 45 градусов северной и южной широты, и два холодных пояса по направлению от 45 параллели к полюсам. Такое распределение поясов лишний раз подтверждает слова С.С. Лаппо – “ Параллели 45° северной и южной широты можно принять за границы, в которых начинается формирование трех главных широтных поясов … ” [Лаппо, 2005]. В южном полушарии внутри холодного пояса также легко выделяются 3 зоны – зона умеренного пояса, зона субполярного пояса и зона полярного пояса. В северном полушарии взаимное расположение зон является более сложным, что обусловлено большей неоднородностью территории, чем в южном полушарии. Тем не менее, также легко выделяются умеренные и полярные зоны.

Выделенные морские географические зоны заметно коррелируют с основными климатическими поясами суши. Особенно хорошо корреляция прослеживается в северном полушарии и в Южной Америке. К другим характерным зонам можно отнести зоны апвелинга у восточных берегов южных частей Африки и Южной Америки.



Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 8 |


Похожие работы:

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Национальный исследовательский Томский государственный университет Утверждаю: Ректор _ 200 г. Номер внутривузовской регистрации Основная образовательная программа высшего профессионального образования 035800 Фундаментальная и прикладная лингвистика Квалификация (степень) Бакалавр Форма обучения очная Томск СОДЕРЖАНИЕ 1. Общие положения 1.1. Основная образовательная программа (ООП) бакалавриата, реализуемая вузом по направлению подготовки...»

«Министерство образования Российской Федерации Ухтинский государственный технический университет Сыктывкарский лесной институт Ю.Я.Чукреев ОСНОВЫ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ Учебное пособие по дисциплине Электроснабжение для студентов специальностей 100*** - Электропривод и автоматика промышленных установок и технологических комплексов, 311400 – Электрификация и автоматизация сельского хозяйства дневной и заочной форм обучения Научный редактор – проф., доктор техн. наук З.Х.Ягубов Ухта-Сыктывкар - УДК...»

«МУНИЦИПАЛЬНОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ СРЕДНЯЯ ОБЩЕОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ШКОЛА №150 имени Героя Советского Союза В.И.Чудайкина городского округа Самара Утверждаю Рассмотрено Согласовано Директор МБОУ СОШ № 150 на заседании МО Зам. директора по УВР г.о. Самара протокол от __2013г. Копасова Е.А. Поспелова Л.В. Руководитель МО __ 2013 г. Молофеева Н.В. Тематическое планирование учебного предмета Информатика и ИКТ Планирование разработано на основе Информатика и ИКТ. 8-11 классы:...»

«Казанский государственный технологический университет Кафедра технологии электрохимических производств ЭЛЕКТРОХИМИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ ЗАЩИТЫ ОТ КОРРОЗИИ КРУПНЫХ ОБЪЕКТОВ ТЕХНИКИ Методические указания к лабораторным работам Казань 2004 УДК 541.13(076.5) Составители: И.Н. Андреев, Г.Г. Гильманшин, Ж.В. Межевич Электрохимические технологии защиты от коррозии крупных объектов техники. Метод. указания к лабораторным работам/Казанск. гос. технол. ун-т: сост: И.Н. Андреев, Ж.В. Межевич, Г.Г. Гильманшин...»

«Негосударственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московский экономико-правовой институт (НОУ ВПО МЭПИ) Кафедра социально-гуманитарных, естественнонаучных и математических дисциплин РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ МАКРОЭКОНОМИКА образовательная программа направления подготовки 080100.62 - экономика Квалификация (степень) выпускника - бакалавр экономики Москва 2013 СОДЕРЖАНИЕ 1. Цели и задачи дисциплины 2. Место дисциплины в структуре ООП ВПО 3. Компетенции...»

«Е.В. ГЛЕБОВА, Л.С. ГЛЕБОВ, Н.Н. САЖИНА ОСНОВЫ РЕСУРСО-ЭНЕРГОСБЕРЕГАЮЩИХ ТЕХНОЛОГИЙ УГЛЕВОДОРОДНОГО СЫРЬЯ Допущено Учебно-методическим объединением вузов Российской Федерации по нефтегазовому образованию в качестве учебного пособия для подготовки бакалавров и магистров по направлению 553600 Нефтегазовое дело Издательство Нефть и газ РГУ нефти и газа им. И.М. Губкина Москва PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com УДК 662. Глебова Е.В., Глебов Л.С., Сажина Н.Н. Основы...»

«Автономная некоммерческая организация дополнительного профессионального образования Межрегиональный центр инновационных технологий в образовании ПРОТОКОЛ заседания экспертной комиссии Международного конкурса Лучшая научная книга в гуманитарной сфере – 2014 от 01 октября 2014 года Председатель – П. М. Горев. Секретарь – Е. В. Козлова. ПОВЕСТКА ДНЯ: Об утверждении итогов Международного конкурса Лучшая научная книга в гуманитарной сфере – 2014, объявленного Межрегиональным центром инновационных...»

«302. Страхование жизни Учебное пособие подготовлено компанией ActEd Перевод с английского А. Л. Лельчука Москва 2006 Данное учебное пособие подготовлено группой британских актуариев по заказу частной образовательной фирмы Acted, которой профессиональные актуарные организации Соединенного королевства – Институт и Факультет актуариев – доверили подготовку актуарных учебных пособий. Учебное пособие включает в себя Конспект (выделен в тексте полужирным шрифтом), подготовленный британской актуарной...»

«Программа внеурочной деятельности по информатике и ИКТ Путешествие в Компьютерную Долину А.Г. Паутова Целью программы внеурочной деятельности по информатике и ИКТ Путешествие в Компьютерную Долину является информационная поддержка проектной деятельности учащихся по всем предметам школьного курса и развитие умений использования современных информационных технологий в образовательном процессе. 236 План и программы внеурочной деятельности Основные задачи программы: — развитие проектных,...»

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЛЕСНОГО ХОЗЯЙСТВА ФБУ АВИАЛЕСООХРАНА СПРАВОЧНИК ДОБРОВОЛЬНОГО ЛЕСНОГО ПОЖАРНОГО ОБЩЕСТВО ДОБРОВОЛЬНЫХ ЛЕСНЫХ ПОЖАРНЫХ Справочник добровольного лесного пожарного. Методические рекомендации для добровольцев. Издание второе, дополненное. Справочник составлен с использованием материалов, подготовленных и опубликованных в разные годы специалистами Гринпис России, ФБУ Авиалесоохрана, Общества добровольных лесных пожарных. Раздел Первая помощь подготовлен по материалам издания...»

«УДК 338.45 ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РАЗРАБОТКИ СТРАТЕГИИ ЗАКУПОЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОЙ КОМПАНИИ З.М. Магрупова, д.э.н., Ю.В. Кудряшова, Д.Ф. Иванов, аспирант Череповецкий государственный университет В статье обоснована необходимость изменения стратегии закупочной деятельности металлургической компании путем внедрения категорийного подхода к управлению закупками, представлены основные этапы его реализации, рассмотрены методы осуществления стратегии закупочной деятельности в...»

«Примерная основная образовательная программа среднего профессионального образования по специальности 071501 Народное художественное творчество (по видам) Москва 2011 2 3 Материал настоящего издания подготовлен: А.Б. Лидогостером, заместителем директора ГОУ СПО Московской области Колледж искусств при участии Т.А. Оздоевой, заместителя директора ГОУ СПО Владимирский областной колледж культуры и искусств, Н.А. Гвоздевой, заместителя директора ГОУ СПО Орловский областной колледж культуры и...»

«Приобщение младших школьников к семейным ценностям в процессе этнокультурного образования С. Ю. ДМИТРИЕВА, заведующая лабораторией этнокультурного образования, ГОУ дополнительного профессионального образования (повышения квалификации) специалистов Мордовский республиканский институт образования, г. Саранск Процесс принятия, понимания культурных ценностей начинается с дошкольного возраста и продолжается всю жизнь. Однако важно научить младших школьников умению раскодировать ценности, выраженные...»

«Ю.М. Малиновский НЕФТЕГАЗОВАЯ ЛИТОЛОГИЯ Москва Российский университет дружбы народов 2009 Ю.М. МАЛИНОВСКИЙ НЕФТЕГАЗОВАЯ ЛИТОЛОГИЯ Учебное пособие Москва Издательство Российского университета дружбы народов 2009 ББК 26.304.4 Утверждено M 19 РИС Ученого совета Российского университета дружбы народов Рецензентдоктор геолого-минералогических наук, профессор кафедры месторождений полезных ископаемых и их разведки РГУНГ им. Губкина П.В. Флоренский Малиновский Ю.М. M 19 Нефтегазовая литология: Учеб....»

«УДК: 81'243 ОПЫТ ИЗУЧЕНИЯ ЯЗЫКОВ К. ЛОМБ И Г. ШЛИМАНОМ КАК КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ ОСНОВА УЧЕБНИКА ИНОСТРАННОГО ЯЗЫКА А.В. Переверзев   доцент кафедры теории языка кандидат педагогических наук e-mail: [email protected] Курский государственный университет Автор анализирует методики изучения иностранных языков на примере работ Като Ломб и Генриха Шлимана. Показано, что основные методические подходы к эффективному овладению иностранным языком носят универсальный характер. Они не являются чем-то...»

«Государственное бюджетное образовательное учреждение среднего профессионального образования ОРЕНБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОЛЛЕДЖ УТВЕРЖДАЮ Директор ГБОУ СПО ОГК Л.В. Елагина _2012г. ПРОЕКТ Методические рекомендации по формированию контрольно-оценочных средств по учебной дисциплине /профессиональному модулю Оренбург 2012 1 Разработаны методической службой ГБОУ СПО ОГК Приняты решением Научно-методического совета ГБОУ СПО ОГК от _2012 г. протокол №. Исполнитель: Зам. директора по УМР Н.В....»

«Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования ГОРНО-АЛТАЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Кафедра геоэкологии и природопользования ОБЩАЯ ЭКОЛОГИЯ Учебно-методический комплекс Для студентов, обучающихся по специальности 020802 Природопользование Горно-Алтайск РИО Горно-Алтайского госуниверситета 2009 Печатается по решению методического совета Горно-Алтайского госуниверситета ББК – 28.080 O 28 Общая экология :...»

«БЮЛЛЕТЕНЬ НОВЫХ ПОСТУПЛЕНИЙ за август 2013 года 22. Физико-математические науки 1. Высшая математика : задачник : учебное пособие для вузов ЧЗ1 — 2 / [Е. А. Ровба и др.]. — Минск : Вышэйшая школа, 2012. — 319 с. УДК 517(076.1)(075.8) ББК 22 2. Высшая математика : учебное пособие для вузов / [Е. А. ЧЗ1 — 4 Ровба и др.]. — Минск : Вышэйшая школа, 2012. — 391 с. УДК 517(075.8) ББК 22 3. Гусак, А. А. Основы высшей математики : пособие для ЧЗ1 — 1 студентов вузов / А. А. Гусак, Е. А. Бричикова. —...»

«ДЕПАРТАМЕНТ ОБЩЕГО ОБРАЗОВАНИЯ ТОМСКОЙ ОБЛАСТИ ТОМСКИЙ ОБЛАСТНОЙ ИНСТИТУТ ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ И ПЕРЕПОДГОТОВКИ РАБОТНИКОВ ОБРАЗОВАНИЯ МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ФОРМИРОВАНИЮ СОДЕРЖАНИЯ И ОРГАНИЗАЦИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА Томск - 2010 1 Методические рекомендации по формированию содержания и организации образовательного процесса / сост. Т.В. Расташанская. – Томск: ТОИПКРО, 2010. – 84 с. Составитель: Расташанская Татьяна Владимировна, проректор по учебно-методической работе ТОИПКРО,...»

«Муниципальное общеобразовательное учреждение Жердевская основная общеобразовательная школа Рабочая программа по курсу Русский язык в 9 классе (68 часов) на 2009-2010 учебный год г. Жердевка 2009 ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА Статус документа Рабочая программа по русскому языку составлена на основе Федерального компонента государственного стандарта основного общего образования, учебного плана, Примерной программы основного общего образования по русскому языку и Программы по русскому языку к учебному...»






 
2014 www.av.disus.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, Диссертации, Монографии, Программы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.