Специальные инструменты структурно-гидрографического анализа речных систем в среде ArcMap

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

Представлен набор инструментов для определения по цифровой модели рельефа и расчета характеристик различных структурных элементов речного бассейна: сети потенциальных тальвегов, водораздельных линий, частных водосборов. Инструмент “Stream Network Orders” позволяет построить на основе цифровой модели рельефа сеть тальвегов, используя разные формы функции инициации (в том числе с учетом климатических характеристик), и определить порядки в пределах полученной сети. Инструмент “Ridgeline Network Orders” устанавливает положения водораздельных линий и присваивает сегментам этих линий порядки на основе полных путей добегания от водоразделов до устьев бассейновых систем. Реализовано два способа классификации: порядок по полной последовательности и порядок по триплетам старших порядков. Инструмент “Watershed Thickness Metrics” предназначен для расчета различных мер “толщины” речных бассейнов. Набор инструментов использует функциональные возможности модуля Spatial Analyst для ArcGIS Desktop.

全文:

受限制的访问

作者简介

Б. Гарцман

Институт водных проблем РАН; Институт природно-технических систем

编辑信件的主要联系方式.
Email: gartsman@inbox.ru
俄罗斯联邦, Москва; Севастополь

А. Энтин

Институт водных проблем РАН; Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Email: gartsman@inbox.ru
俄罗斯联邦, Москва; Москва

Е. Шекман

Тихоокеанский институт географии ДВО РАН

Email: gartsman@inbox.ru
俄罗斯联邦, Владивосток

参考

  1. Алексеевский Н.И. Масштабные изменения характеристик системы поток-русло по длине рек // Фундаментальные проблемы воды и водных ресурсов. Материалы 3-й всерос. конф. Барнаул, 2010. С. 4–6.
  2. Гарцман Б.И., Белякова П.А., Сучкова К.В., Шекман Е.А., Энтин А.Л. Меры вертикальной протяженности речных систем как индикаторы условий их формирования (на примере гор Крыма и Черноморского побережья Кавказа) // Вод. ресурсы. 2022. Т. 49. № 4. С. 448–459.
  3. Гарцман Б.И., Шекман Е.А. Возможности моделирования речной сети на основе ГИС-инструментария и цифровой модели рельефа // Метеорология и гидрология. 2016. № 1. С. 86–98.
  4. Гарцман Б.И., Шекман Е.А., Ли К.Т. Порядковая классификация речных водоразделов на основе обработки цифровых моделей рельефа // География и природ. ресурсы. 2016. № 4. С. 164–173.
  5. Гарцман Б.И. Анализ геоморфологических условий формирования первичных водотоков на основе цифровых моделей рельефа // География и природ. ресурсы. 2013. № 1. С. 136–147
  6. Гарцман Б.И., Бугаец А.Н., Тегай Н.Д., Краснопеев С.М. Анализ структуры речных систем и перспективы моделирования гидрологических процессов // География и природ. ресурсы. 2008. № 2. С. 116–123.
  7. Гарцман Б.И., Галанин А.А. Структурно-гидрографический и морфометрический анализ речных систем: теоретические аспекты // География и природ. ресурсы. 2011. № 3. С. 27–37.
  8. Гарцман И.Н. Топология речных систем и гидрографические индикационные исследования // Вод. ресурсы, 1973. № 3. С 109–124.
  9. Еременко Е.А., Панин А.В. Ложбинный мезорельеф Восточно-Европейской равнины. М.: МИРОС, 2010. 192 с.
  10. Казанский Б.А. Теоретические закономерности распределения речных структур // Тр. ДВНИГМИ. Вып. 63. Л.: Гидрометеоиздат, 1977. С. 85–90.
  11. Карасев, М.С., Худяков Г.И. Речные системы (на примере Дальнего Востока). М.: Наука, 1984. 143 с.
  12. Корытный Л.М. Бассейновая концепция в природопользовании. Иркутск: ИГ СО РАН, 2001. 163 с.
  13. Кошель С.М., Энтин А.Л. Современные методы расчета распределения поверхностного стока по цифровым моделям рельефа // Геоморфологи. Современные методы и технологии цифрового моделирования рельефа в науках о Земле. Вып. 6. М.: Медиа-Пресс, 2016. С. 24–34.
  14. Сидорчук А.Ю. Фрактальная геометрия речных сетей // Геоморфология. 2014. № 1. С. 3–14.
  15. Философов В.П. Основы морфометрического метода поисков тектонических структур. Саратов: Изд-во Саратовского ун-та, 1975. 232 с.
  16. Gupta V.K. Emergence of statistical scaling in floods on Channel networks from complex runoff dynamics // Chaos, Solitons and Fractals. 2004. V. 19. Iss. 2. P. 357–365. https://github.com/aentin/ArcPyStreamScape
  17. Lee K.T., Chang C.H. Incorporating subsurface-flow mechanism into geomorphology based IUH modeling // J. Hydrol. 2005. V. 311. Iss. 1–4. P. 91–105.
  18. Lindsay J.B, Seibert J. Measuring the significance of a divide to local drainage patterns // Int. J. Geogr. Inform. Sci. 2012. V. 27. Iss. 7. P. 1453–1468.
  19. O’Callaghan J.F., Mark D.M. The extraction of drainage networks from digital elevation data // Computer vision, graphics, and image processing. 1984. V. 28. Iss. 3. P. 323–344.
  20. Reggiani P., Sivapalan M., Hassanizaden S.M., Gray W.G. Coupled equations for mass and momentum balance in a stream network: Theoretical derivation and computational experiments // Proc. R. Soc. Lond. A. 2001. V. 457. P. 157–189.
  21. Rodriguez-Iturbe I., Rinaldo A. Fractal river basins: chance and self-organization. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 1997. 547 p.
  22. Werner C. Formal analysis of ridge and channel patterns in maturely eroded terrain // Annals of the Association of American Geomorphology. 1988. V. 78. Iss. 2. P. 253–270.
  23. Werner C. Several duality theorems for interlocking ridge and channel networks // Water Res. Res. 1991. V. 27. Iss. 12. P. 3237–3247.
  24. Yen B.C., Lee K.T. Unit hydrograph derivation for ungauged watersheds by stream order laws // J. Hydrol. Engin.1997. V. 2. Iss. 1. P. 1–9.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. Flowchart of the ‘Stream Network Orders’ tool (variant with CEI)

下载 (538KB)
3. Fig. 2. Creation of a complete network: a - cells of fragmented network of potential watercourses, b - restored (complete) network of watercourses

下载 (151KB)
4. Fig. 3. Results of CEI river network calculation using the Stream Network Orders tool, threshold values: a - 5000, b - 20 000, c - 35 000. 7 to 1 - order of watercourses

下载 (500KB)
5. Fig. 4. Ridgeline Network Orders tool flowchart

下载 (514KB)
6. Fig. 5. Catchment basins of watercourse segments of order: a - 1, b - 2, c - 3, d - 4, e - 5, f - 6

下载 (441KB)
7. Fig. 6. Merging of private catchment boundaries. Several objects that coincide geometrically but differ in order values (a) are merged into a single object to form a complete order sequence (b)

下载 (356KB)
8. Fig. 7. Result of position determination and ordinal classification of watershed lines: a - by full sequence, b - by triplets of higher orders. Notation - watersheds from 6th to 1st order

下载 (346KB)
9. Fig. 8. Data pre-processing for the Watershed Thickness Measures tool

下载 (348KB)
10. Fig. 9. Calculation of basin thickness characteristics: a - ‘thickness at extremes’ ∆He, b - ‘thickness at averages’ ∆Ha, c - ‘thickness at watersheds’ ∆Hw

下载 (554KB)
11. Fig. 10. Results of calculation of basin ‘thickness’ characteristics: a - ∆He, b - ∆Ha, c - ∆Hw, d - average basin height, e - depth of erosion incision ∆Hc

下载 (554KB)

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».