Оценка овражной эрозии на территории г. Томска c использованием ГИС-технологий; Известия Уральского государственного горного университета; № 1 (61)
| Parent link: | Известия Уральского государственного горного университета № 1 (61).— 2021.— [С. 74-86] |
|---|---|
| Autor principal: | |
| Autor corporatiu: | |
| Altres autors: | |
| Sumari: | Заглавие с экрана Актуальность исследований. В настоящее время в городе Томске увеличивается площадь застройки, появляются новые микрорайоны на ранее не освоенных землях (например, на левобережье р. Томь), происходят перепланировка и реконструкция центральной части города. Без учета динамики, механизмов, факторов и закономерностей развития опасных природных и техноприродных процессов, прогноза их развития невозможно качественное развитие территории. Цель работы - установить закономерности распространения овражной эрозии, оценить интенсивность ее развития и спрогнозировать вероятность ее проявления в пределах новых границ города. Методы исследований. Оценка и прогноз развития овражной эрозии выполнялись с использованием ГИС-технологий, которые являются важным инструментом в процессе управления городом благодаря их возможности обрабатывать и анализировать многомерные данные о геологической среде. Для определения «веса» факторов, обусловливающих развитие овражной эрозии, использовались два метода: анализа иерархий (Analytical Hierarchical Process, AHP) и соотношения частотностей (Frequency Ratio, FR). Для валидации карт восприимчивости использовался анализ Receiver Operating Characteristics (ROC) кривых. Результаты работы и область их применения. Составлена карта распространения оврагов на территории города, включающая 23 полигона. Затем эти полигоны были случайным образом разбиты на две части: 16 полигонов (70 %) для обучения модели и 7 полигонов (30 %) для валидации модели. Для анализа пространственных закономерностей, обусловливающих развитие овражной эрозии, выбрано семь факторов: уклон поверхности, экспозиция склона, кривизна, абсолютные отметки поверхности, геологическое строение территории; типы фильтрационных разрезов, расстояние до реки. С использованием обучающего набора данных были построены прогнозные карты восприимчивости на основе проведенного ранжирования факторов двумя методами. Пространственная корреляция между местами оврагов и обусловливающими их факторами была выявлена с помощью статистических моделей на основе ГИС. Качество моделей оценивалось с помощью анализа ROC-кривых. Площадь под кривой (Area Under The Curve - AUC) составила 0,905 для AHP-модели и 0,800 для FR-модели, что говорит об отличном и высоком качестве прогнозных карт. Итак, оба метода оказались пригодными в оценке восприимчивости территории к овражной эрозии. Построенные карты рекомендуется использовать для контроля и оперативного управления состоянием геологической среды, при оценке стоимости земель городской территории, в учебной работе (преподавание дисциплины «Инженерная геодинамика»). Relevance and purpose of the work. Currently, the area of development of Tomsk is increasing. New neighborhoods are growing on previously undeveloped land (for example, on the left bank of the river Tom). The central part of the city is being redeveloped and reconstructed. It is impossible to develop a high-quality territory without taking into account the dynamics, mechanisms, factors and patterns of development of dangerous natural and technological processes, the forecast of their development. The purpose of the work is to establish the patterns of gully erosion, assess the intensity of its development, and predict the probability of its occurrence within the new city boundaries. Methods of research. We performed an assessment and forecast of the development of gully erosion in Tomsk using GIS technologies, which are an important tool in the city management process due to their ability to process and analyze multidimensional data about the geological environment. We compared the traditional model of data-driven frequency ratio (FR) and expert-based multi-criteria assessment, i.e. analytical hierarchical process by weighting of gulley conditioning factors. Results of the work. We constructed a map of the distribution of gullies on the territory of the city, including 23 polygons. These polygons were then randomly divided into training (16 polygons or 70%) and validation data (7 polygons or 30%). We used seven gulley-conditioning factors for the two models to produce gulley susceptibility maps: slope angle, slope aspect, curvature, elevation, geological structure of the territory; types of filtration sections; distance to the river, to analyze the spatial patterns that determine the development of gully erosion. The spatial correlation between gulley locations and the conditioning factors were identified using GIS-based statistical models. We constructed gulley susceptibility maps based on the ranking of each factor by two methods using a training data set. Receiver operating characteristics (ROC) were used to validate the resulting susceptibility maps. The area under the curve (AUC) was 0.905 for the AHP model and 0,800 for the FR model, respectively, which indicates excellent and high quality of forecast maps. We proved that both methods are beneficial for assessment the susceptibility of the territory to gully erosion. We recommend using the constructed maps for regional planning and hazard mitigation, as well as in education by teaching the discipline "Engineering geodynamics". |
| Idioma: | rus |
| Publicat: |
2021
|
| Matèries: | |
| Accés en línia: | https://doi.org/10.21440/2307-2091-2021-1-74-86 |
| Format: | Electrònic Capítol de llibre |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=664393 |
MARC
| LEADER | 00000naa0a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 664393 | ||
| 005 | 20250416103811.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\network\35577 | ||
| 035 | |a RU\TPU\network\10193 | ||
| 090 | |a 664393 | ||
| 100 | |a 20210412d2021 k||y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 135 | |a drcn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Оценка овражной эрозии на территории г. Томска c использованием ГИС-технологий |d Assessment of gully erosion on the territory of Tomsk using GIS technologies |f А. В. Леонова, Л. А. Строкова | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 300 | |a Заглавие с экрана | ||
| 320 | |a [Библиогр.: 18 назв.] | ||
| 330 | |a Актуальность исследований. В настоящее время в городе Томске увеличивается площадь застройки, появляются новые микрорайоны на ранее не освоенных землях (например, на левобережье р. Томь), происходят перепланировка и реконструкция центральной части города. Без учета динамики, механизмов, факторов и закономерностей развития опасных природных и техноприродных процессов, прогноза их развития невозможно качественное развитие территории. Цель работы - установить закономерности распространения овражной эрозии, оценить интенсивность ее развития и спрогнозировать вероятность ее проявления в пределах новых границ города. Методы исследований. Оценка и прогноз развития овражной эрозии выполнялись с использованием ГИС-технологий, которые являются важным инструментом в процессе управления городом благодаря их возможности обрабатывать и анализировать многомерные данные о геологической среде. Для определения «веса» факторов, обусловливающих развитие овражной эрозии, использовались два метода: анализа иерархий (Analytical Hierarchical Process, AHP) и соотношения частотностей (Frequency Ratio, FR). Для валидации карт восприимчивости использовался анализ Receiver Operating Characteristics (ROC) кривых. | ||
| 330 | |a Результаты работы и область их применения. Составлена карта распространения оврагов на территории города, включающая 23 полигона. Затем эти полигоны были случайным образом разбиты на две части: 16 полигонов (70 %) для обучения модели и 7 полигонов (30 %) для валидации модели. Для анализа пространственных закономерностей, обусловливающих развитие овражной эрозии, выбрано семь факторов: уклон поверхности, экспозиция склона, кривизна, абсолютные отметки поверхности, геологическое строение территории; типы фильтрационных разрезов, расстояние до реки. С использованием обучающего набора данных были построены прогнозные карты восприимчивости на основе проведенного ранжирования факторов двумя методами. Пространственная корреляция между местами оврагов и обусловливающими их факторами была выявлена с помощью статистических моделей на основе ГИС. Качество моделей оценивалось с помощью анализа ROC-кривых. Площадь под кривой (Area Under The Curve - AUC) составила 0,905 для AHP-модели и 0,800 для FR-модели, что говорит об отличном и высоком качестве прогнозных карт. Итак, оба метода оказались пригодными в оценке восприимчивости территории к овражной эрозии. Построенные карты рекомендуется использовать для контроля и оперативного управления состоянием геологической среды, при оценке стоимости земель городской территории, в учебной работе (преподавание дисциплины «Инженерная геодинамика»). | ||
| 330 | |a Relevance and purpose of the work. Currently, the area of development of Tomsk is increasing. New neighborhoods are growing on previously undeveloped land (for example, on the left bank of the river Tom). The central part of the city is being redeveloped and reconstructed. It is impossible to develop a high-quality territory without taking into account the dynamics, mechanisms, factors and patterns of development of dangerous natural and technological processes, the forecast of their development. The purpose of the work is to establish the patterns of gully erosion, assess the intensity of its development, and predict the probability of its occurrence within the new city boundaries. Methods of research. We performed an assessment and forecast of the development of gully erosion in Tomsk using GIS technologies, which are an important tool in the city management process due to their ability to process and analyze multidimensional data about the geological environment. We compared the traditional model of data-driven frequency ratio (FR) and expert-based multi-criteria assessment, i.e. analytical hierarchical process by weighting of gulley conditioning factors. | ||
| 330 | |a Results of the work. We constructed a map of the distribution of gullies on the territory of the city, including 23 polygons. These polygons were then randomly divided into training (16 polygons or 70%) and validation data (7 polygons or 30%). We used seven gulley-conditioning factors for the two models to produce gulley susceptibility maps: slope angle, slope aspect, curvature, elevation, geological structure of the territory; types of filtration sections; distance to the river, to analyze the spatial patterns that determine the development of gully erosion. The spatial correlation between gulley locations and the conditioning factors were identified using GIS-based statistical models. We constructed gulley susceptibility maps based on the ranking of each factor by two methods using a training data set. Receiver operating characteristics (ROC) were used to validate the resulting susceptibility maps. The area under the curve (AUC) was 0.905 for the AHP model and 0,800 for the FR model, respectively, which indicates excellent and high quality of forecast maps. We proved that both methods are beneficial for assessment the susceptibility of the territory to gully erosion. We recommend using the constructed maps for regional planning and hazard mitigation, as well as in education by teaching the discipline "Engineering geodynamics". | ||
| 461 | |t Известия Уральского государственного горного университета | ||
| 463 | |t № 1 (61) |v [С. 74-86] |d 2021 | ||
| 510 | 1 | |a Assessment of gully erosion on the territory of Tomsk using GIS technologies |z eng | |
| 610 | 1 | |a электронный ресурс | |
| 610 | 1 | |a труды учёных ТПУ | |
| 610 | 1 | |a овраги | |
| 610 | 1 | |a восприимчивость | |
| 610 | 1 | |a картографирование | |
| 610 | 1 | |a метод анализа иерархий | |
| 700 | 1 | |a Леонова |b А. В. |c геолог |c старший преподаватель Томского политехнического университета |f 1977- |g Анна Владимировна |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\29382 |9 13964 | |
| 701 | 1 | |a Строкова |b Л. А. |c геолог |c профессор Томского политехнического университета, доктор геолого-минералогических наук |f 1963- |g Людмила Александровна |3 (RuTPU)RU\TPU\pers\25433 |9 11375 | |
| 712 | 0 | 2 | |a Национальный исследовательский Томский политехнический университет |b Инженерная школа природных ресурсов |b Отделение геологии |3 (RuTPU)RU\TPU\col\23542 |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20210412 |g RCR | |
| 850 | |a 63413507 | ||
| 856 | 4 | |u https://doi.org/10.21440/2307-2091-2021-1-74-86 | |
| 942 | |c CF | ||