Modern Methods and Technical Instruments of Ecological Monitoring of the Estuaries of Small Rivers

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

At present, river estuaries are constantly being explored; therefore, it is necessary to receive up-todate information on their actual environmental condition, hydrological regime, and geographical features. Therefore, it is important to develop and improve the methods and technical instruments for monitoring river estuaries. The article presents a developed methodology for integrated research of small-river estuaries using new methods and techniques. The article discusses the experience in using modern domestic devices for solving practical problems of integrated water-environmental monitoring with a case study of expeditionary work in estuaries of the Chernaya River (Crimean Peninsula, Sevastopol). The possibilities of the following technical instruments used are described: The GAP-AK-12R CTD (MHI RAS), the Condor biophysical complex (Aquastandard), and the Garmin echo sounder, which make it possible to obtain field data on turbidity, the concentration of suspended particulate matter, speed and direction of currents, the average size of suspended particles, and salinity and temperature of the aquatic environment. The results of applying a new method for determining the flow velocity and water consumption based on video image processing are presented. Application of the developed methodology makes it possible to obtain the information necessary to analyze the hydrological regime and ecological state of small-river estuaries.

全文:

受限制的访问

作者简介

D. Antonenkov

Marine Hydrophysical Institute, Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: dmitry_science@mail.ru
俄罗斯联邦, Sevastopol

参考

  1. Алабян А.М., Беликов В.В., Крьшенко И.Н., Лебедева С.В. Применение двумерных гидродинамических моделей для решения проблем регулирования русла Нижней Волги в условиях дефицита данных гидрологических изысканий // Инженерные изыскания. 2014. № 2. С. 18–28.
  2. Антоненков Д.А. Измерительный комплекс для исследования динамических характеристик и структуры течения водного потока в прибрежной морской зоне // Изв. вузов. Приборостроение. 2020. Т. 63. № 12. С. 1112–1118. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2020-63-12-1112-1118
  3. Архипкин В.С., Лазарюк А.Ю., Левашов Д.Е., Рамазин А.Н. Океанология // Инструментальные методы измерения основных параметров морской воды: Учебное пособие. М.: Изд-во МАКС Пресс, 2009. 335 с.
  4. Гидрозонд автономный портативный «ГАП-АК-12Р». URL: http://mhi-ras.ru/sensors/gidrozond_avtonomnyj_portativnyj_GAP-AK-12R.html. (дата обращения 28.09.2022).
  5. Клавен А.Б., Копалиани З.Д. Экспериментальные исследования и гидравлическое моделирование речных потоков и русловые процессы. СПб: Нестор–История, 2011. 504 с.
  6. Комплекс гидробиофизический мультипараметрический погружной автономный «КОНДОР». URL: http://ecodevice.com.ru/ecodevice-catalogue/multiturbidimeter-kondor (дата обращения: 30.04.2023г.).
  7. Лучшева А.А. Практическая гидрометрия. Л.: Гидрометеоиздат, 1983. 424 с.
  8. Методические указания. Гидрологические наблюдения и работы на гидрометеорологической сети в устьевых областях рек: Руководящий документ РД 52.10.324-92. Введ. с 01.01.1993 г. по 2002 год. М., 1993. 188 с.
  9. Миньковская Р.Я. Комплексные исследования разнотипных морских устьев рек (на примере морских устьев рек северо-западной части Черного моря): электронный ресурс / Р.Я. Миньковская; ФГБУН ФИЦ «Морской гидрофизический институт РАН». Севастополь, 2020. 364 с. ISBN 978-5-6043409-2-9. https://doi.org/10.22449/978-5-6043409-2-9
  10. Михалев В.Н., Добровольский А.Д., Добролюбов С.А. Гидрология: учебник для вузов. Изд. 3-е, стер. М.: Высш. шк., 2008. 463 с.
  11. Наставление гидрометеорологическим станциям и постам. Выпуск 9. Гидрометеорологические наблюдения на морских станциях и постах. Часть 1. Гидрологические наблюдения на береговых станциях и постах: Руководящий документ РД 52.10.842-2017. Введ. с 27.11.2017 г. № 595 по 2022 год. М., 2017. 375 с.
  12. Руководство по гидрометеорологическому исследованию устьевых областей рек, впадающих в море: Руководящий документ РД 52.10.879-2019 утвержден 23.07.2019 / ФГБУ «Государственный океанографический институт имени Н. Н. Зубова»; Введ. с 08.11.2019 г. № 579 по 2025 год. М., 2020. 86 с.
  13. Хмелевой С.В. Использование GPU для расчетов скоростей газо-жидкостных сред с помощью метода PIV // Радиоэлектронные и компьютерные системы. 2012. № 6 (58). С. 124–129.
  14. Antonenkov D.A. Water flow speed determining using visualization methods // Scientific Visualization. 2020. V. 12. № 5. P. 102–111. https://doi.org/10.26583/sv.12.5.09
  15. Chepyzhenko A.A., Chepyzhenko A.I. Methods and device for in situ total suspended matter (TSM) monitoring in natural waters’ environment // Proc. SPIE 10466, 23rd International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics, 104663G (30 November 2017). https://doi.org/10.1117/12.2287127
  16. Dykman V.Z. Technical tools for studying structure and dynamics of water masses // Physical Oceanography. 2016. № 6 (192). P. 43–55.
  17. Jahanmiri M. Particle Image Velocimetry: Fundamentals and Its Applications. Research report 2011:03. Department of applied mechanics, Chalmers University of technology, Göteborg, Sweden. 2011. 58 p.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. Sea mouth of the Chernaya River

下载 (173KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Satellite image of the mouth of the Chernaya River (a), schemes of stations in the mouth (b) and in the Inkerman estuary (c)

下载 (374KB)
索引源数据
4. Fig. 3. Longitudinal profile of a separate section of the Chernaya River mouth

下载 (199KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Satellite image of a section of the Chernaya River mouth with a marked area of sediment accumulation

下载 (458KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Photo image and characteristics of the GAP-AK-12R hydroprobe

下载 (348KB)
索引源数据
7. Fig. 6. Spatial variability of salinity in the mouth of the Chernaya River, 2022

下载 (353KB)
索引源数据
8. Fig. 7. Image of the Condor biophysical complex and its technical characteristics

下载 (333KB)
索引源数据
9. Fig. 8. Spatial variability of turbidity and flow velocity in station 4 at the mouth of the Chernaya River, 2020

下载 (251KB)
索引源数据
10. Fig. 9. Image of the Flow Visualizer experimental device

下载 (332KB)
索引源数据
11. Fig. 10. Example of the obtained image (left) and plotted instantaneous flow velocity field in the surface water layer (right)

下载 (175KB)
索引源数据
12. Fig. 11. Distribution of the average flow velocity of the water stream in station 4 at the mouth of the Chernaya River

下载 (246KB)
索引源数据
13. Fig. 12. Example of processing video images of river water flow to determine the surface velocity of water flow

下载 (424KB)
索引源数据
14. Fig. 13. Results of bathymetric measurements and diagram of water discharge at site 1 of the Chernaya River

下载 (199KB)
索引源数据

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».