Применение геоинформационного моделирования для пространственно-временного анализа изменения климата в зоне широколиственных лесов правобережья Волги

Внедрение в географию и картографию современных ГИС-технологий, баз данных и развитие технических средств привело к использованию геоинформационного моделирования при решении широкого спектра задач. Геоин-формационные системы несут новые идеи, методы и технологии пространственного моделирования и анализа данных. Например, в географических исследованиях очень часто приходится выполнять анализ и строить картографическое изображение геополей. Один из основных способов решения таких задач — построение цифровых моделей пространственного распределения показателей объектов на основе дискретно заданной информации, что стало в климатологии одним из необходимых инструментов исследования.

В последнее время достаточно отчетливо просматривается тенденция к изменению климата в глобальном и региональном масштабах [1; 2]. Климат в каждом регионе имеет свои особенности. Целью проведенных нами исследований являлось изучение региональных проявлений изменения климата в зоне широколиственных лесов правобережья Волги в конце XX в. по результатам метеорологических наблюдений.

Зона широколиственных лесов правобережья Волги является частью Русской равнины. Климат территории умеренно-континентальный с холодной зимой и умеренно теплым летом. Большое влияние на климат оказывает западно-восточный перенос, и в целом на территории более активна циклоническая деятельность, чем аитициклоническая, и преобладают воздушные массы Атлантики, Арктического бассейна и сформировавшиеся в Европе.

Глобальное повышение температуры воздуха в настоящее время ни у кого не вызывает сомнения. На рис. 1 представлены (для двух метеостанций) многолетние вариации локальной среднегодовой температуры воздуха, аппроксимированные линейным трендом. В целом для территории с 1936 по 2000 г, значение коэффициента линейного тренда по ряду средних аномалий температуры воздуха составило 0,10 °C / 10 лет. Наиболее отчетли- j во тенденция повышения температуры в среднем проявилась в последнее десятилетие (1991 — 2000 гг.) в основном из-за частой повторяемости теплых зим.

Изучение региональных проявлений изменения климата проводилось на основе срав- © Н. Г. Ивлиева, С. Е. Хлевина, 2006

ВЕСТНИК Мордовского университета | 2008 | № I

у = 0,0202с + 3,2745 Кг = 0,1276

Год

у - 0,0136т + 3,6003 R2 = 0,0575

б

Год

Рисунок /

Многолетний ход среднегодовой температуры воздуха на метеостанциях: а — Нижний Новгород; б — Саранск

нения средних значений основных метеорологических элементов на территории правобережья Волги за следующие периоды наблюдений: 1936 — 1960 гг., 1961 — 1990 гг., 1991 — 2000 гг.

Многолетний ход среднегодовой температуры и среднегодового количества осадков был проанализирован отдельно за разные периоды наблюдений. По отдельным метеостан циям была построена серия графиков, показывающих десятилетние аномалии значений климатических показателей (за 1991 — 2000 гг.) по отношению к среднемноголетним за 1991 — 1960 гг.

Период 1991 — 2000 гг. был отдельно выделен из-за того, что именно в последние годы наиболее заметно стала проявляться тенденция к потеплению климата.

Рассматриваемый 10-летний период характеризуется общим потрпленирм я зимние месяцы В летние месяцы отмечено потепление для июня на 1,0 — 1,3°. В результате средняя за год температура воздуха повысилась на 0,4 — 0,8°.

Распределение осадков по территории зависит от циркуляционных факторов и местных особенностей. Большое влияние на распределение осадков оказывают высота места.

форма рельефа, наличие лесных массивов, водоемов и речных долин. Месячный характер распределения осадков в последние 10 лет четких тенденций не имеет, в одни и те же месяцы на разных станциях наблюдались и рост, и уменьшение осадков.

Про стране твеино-временное на рьиров ание значений основных метеорологических элементов на изучаемой территории наглядно продемонстрировали карты, составленные способом локализованных диаграмм. Столбиковые графики, отнесенные к метеостанциям, использовались для показа годового хода отклонений среднемесячной температуры воздуха по отношению к норме.

Для построения изолинейных карт температуры, осадков, гидротермического коэффициента и их аномалий применялись цифровые модели поверхностей (ЦМП). Следует отметить. что условные поверхности распределения этих климатических характеристик — плавно и постепенно изменяющие. Поэтому экспериментально были выбраны 3 метода для создания ЦМП: кригинг, сплайн, полиномиальная регрессия.

Метод геостатистической интерполяции (кригинг) позволяет строить карты, показыва-

Среднегодовая температура воздуха за 1936 — I960 гг. и 1961 — 1990 гг.

юшие пространственное варьирование, доста* точно детально. На основе сплайн-интерполя-ции создается сглаженная поверхность. Карту трендовой поверхности, отражающей главную, общую тенденцию в географическом распределении явления, можно составить, применяя полиномиальную регрессию. На основе перечисленных методов моделировались поверхности распределения изучаемых характеристик и их отклонений в разные периоды наблюдений.

Наложение на одной карте изолиний, соответствующих разным периодам наблюдений, наглядно показывает их смещение относительно друг друга (рис. 2), что подтверждает тенденции в изменении климата. При рассмотрении и сравнении периодов наблюдения отчетливо проявляется, что год от года температура воздуха незначительно, но все-таки повышается На рис. 3 можно заметить, что направление линейного тренда температуры за теплый период смещается на запад — северо-запад.

На картах отклонений от нормы отчетливо выражены области, более подверженные изменениям климата, и территории со слабо выра- женными изменениями (рис. 4, 5). Интервал между изолиниями сохранялся постоянным. В этом случае частота изолиний позволяет зрительно судить о направлении быстрейшего горизонтального изменения показателя — горизонтальном градиенте. На картах отклонений климатических характеристик от нормы с послойной окраской нулевая изолиния отделяла различные цвета, показывая области положительных и отрицательных отклонений.

Среди индикаторов соотношения тепла и влаги простым для вычисления и в то же время достаточно обоснованным считается гидротермический коэффициент (ГТК), характеризующий увлажненность территории за сезон активной вегетации. Значения ГТК вычислялись как отношение суммы осадков (в мм) за период активной вегетации к сумме температур за этот же период. Десятилетние аномалии значения ГТК (1991 — 2000 гг.) по отношению к среднемноголетнему значению за 1961 — 1990 гг., аппроксимированные полиномиальным трендом, показаны на рис. 6. На нем отчетливо видно, что положительные аномалии преобладают в основном в северо-западной части территории, а отрицательный

Рисунок. 3

Изображение тренда средней температуры воздуха за теплый период в 1961 — 1990 гг. (сплошные линии) и 1991 — 2000 гг. (прерывистые линии) тренд — в восточной и северо-восточной частя.

Дальнейшие наши исследования были направлены на выявление взаимосвязи ландшафтной дифференциации с климатическими факторами. Изучение пространственных связей и зависимостей — одна из центральных и наиболее интересных проблем в науках о Земле. В ее решении картографическому методу принадлежит особая роль, которая особенно усилилась с внедрением новых информационных технологий.

Ландшафтная карта правобережья Волги, отражающая его природно-территориальную структуру, была взята нами из атласа-монографии 12]. В основу легенды к карте положена классификация ландшафтов А. Г. Исаченко, которая учитывает основные ландшафтообразующие факторы и закономерности формирования ландшафтов на региональном уровне. Для проведения исследований ландшафтная карта была преобразована в цифровую векторную форму — в формат ГИС ArcView.

Процедура выявления пространственной сопряженности между ландшафтами и климатическими характеристиками в работе основывалась на информационных моделях. На первом этапе рассчитывалось количество информации Т (АВ), которое несут друг о друге каждый из двух сравниваемых признаков, один из которых принимается за явление А, а другой — за фактор В. Совместное территориальное распределение исследуемых характеристик изучалось на основе функции Кросс-табуляция площадей модуля Spatial Analyst ГИС ArcView. С помощью операции оверлея (наложения) специально подготовленных векторных слоев: ландшафтов (как явление А) и климатических характеристик (соответственно факторов В) автоматически считывалась информация по ячейкам растра размером 1км х 1км; размер ячеек был выбран в соответствии с детальностью исходной информации. В результате выполнения этой процедуры была создана комбинационная таблица, столбцы которой совпали с градациями климатической характеристики (например, температуры), строки — с видами ландшафтов. Значения в ячейках таблицы — площади перекрытия соответствующих контуров двух совмещенных слоев.

Информационно-статистический анализ полученной таблицы проводился в приложении MSExsel по формулам из работы [2]. Поскольку для расчетов нужны были значения априорной вероятности классов (градаций) исследуемых явлений, вначале рассчитывались доли площадей контуров второго слоя, покрывающих соответствующий контур ландшафтной карты. Так как при компьютерной обработке происходит подсчет ячеек, соответствующих определенному типу сочетаний значений двух наложенных друг на друга слоев, вычисленные доли площадей перекрытия представляют собой выборочные частоты, которые при большом объеме выборки близки к вероятностям. Для оценки чувствительности различных видов ландшафтов (явления А) к изменению климатической характеристики (фактор В) применялся параметр Т (АВ). По результатам вычислений оказалось, что общее количество информации, переданное от фактора В (среднегодовой температуры) к явлению А (ландшафтам), равно Т (АВ) = 0,79, что свидетельствует о наличии значительного соответствия между изучаемыми явлениями.

По всем состояниям явления А (видам ландшафтов) вычислялись частные коэффициенты связи. Каждая строка — матрица частных коэффициентов связи характеризовала состояние соответствующего вида ландшафтов в пространстве изменений среднегодовой температуры воздуха. Например, бореальный.

Рисунок 4

Десятилетние аномалии среднегодовой температуры воздуха (1991 — 2000 гг.) по отношению к среднемноголетней (за 1961 — 1990 гг.)

Рисунок 5 Десятилетние аномалии среднегодового количества осадков в мм

(1991 — 2000 гг.) по отношению к среднемноголетнему (за 1961 — 1990 гг.)

Рисунок 6

Десятилетние аномалии гидротермического коэффициента (1991 — 2000 гг.) по отношению к среднемноголетнему (за 1961 — 1990 гг.)

-0,06    -0,04    -0,06    0    0.02    0,04    0,06

переходный к суббореальным (подтаежным) умеренно континентальный вид имеет по отношению к среднегодовой температуре (2,0 - 2,5 "; 2,5 - 3,0 °; 3,0 - 3,5 "; 3,5 — 4.0 °; 4.0 — 4,5 °) нишу — 0;2,4;2,3;0,7;0, т, е. выявляется значимая связь со второй и третьей градациями температуры.

Совмещение ландшафтной карты и гидротермического коэффициента в изолиниях позволяет также легко обнаружить их взаимное соответствие. Территориальные изменения в соотношении тепла и влаги с севера на юг и юго-восток ведут к проявлению отчетливо выражен ной широтной зональности. Известно: между лесами и луговой степью существуют неустойчивые динамические соотношения, которые определяются колебаниями коэффициента увлажнения в ту или иную сторону от единицы. Поэтому естественно, что при наблюдаемом потеплении климата просматривается общая тенденция к смене лесов лесостепью на юго-востоке изучаемой территории.

Выявленные взаимосвязи между явлениями могут быть использованы в дальнейших исследованиях региональных проявлений изменения климата.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СЛИСОК

1 Буды ко М. И. Изменения климата / М. И. Будыко. Л.; Гидрометеоиздат, 1974. 280 с.

2. Экология ландшафтов Волжского бассейна в системе глобальных изменений климата (прогнозный атлас-монография)/ Э. Г. Коломыц, Г. С. Розенберг, В. И. Колкутин, В. П. Юнина [и др.). Нижний Новгород: Интер-Вол га, 1995. 163 с.

Поступила 14.02.07.

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДОВ

ТОПОГРАФИЧЕСКИХ СЪЕМОК И ИНЖЕНЕРНОГЕОДЕЗИЧЕСКИХ РАБОТ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СОВРЕМЕННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Подготовка специалистов с высшим профессиональным образованием в настоящее время связана с использованием современных информационных технологий, а с переходом страны к рыночной экономике возросла роль интеграции образования, науки и производства.

За последнее десятилетие наблюдается интенсивное развитие геодезической и фотограмметрической техники, создаются тех- нилш ии, на порядок производительнее преды дущих.

В конце XX в. в США и СССР были запущены специальные геодезические спутники с полусуточным периодом обращения, которые образовали систему Global Positioning System — GPS (США), и Глобальная Навигационная

Спутниковая Система - ГЛОНАСС (Россия). Согласно принятой новой концепции, у нас в стране планируется построение трех уровней Государственной геодезической спутниковой сети. Влияние развития спутниковых методов и средств на современные технологии геодезических работ огромно и разнообразно. Космическая техника дает возможность определять местоположение геодезического пункта в глобальной системе координат, позволяет легко фирмириьагь условные локальные опор ные сети.

В результате полевых измерений, выполненных преподавателями и сотрудниками кафедры геодезии, картографии и геоинформатики, в районе г. Саранска была создана геодезическая GPS-сеть, состоящая из четырех