Морфометрический анализ ландшафтной структуры аридных высокогорий на примере горного массива Монгун-Тайга

Проведен анализ пространственной структуры ландшафтов аридных высокогорий по комбинациям нескольких морфометрических характеристик на основе данных дистанционного зондирования высокого разрешения. Выбор в качестве модельного участка территории горного массива Монгун-Тайга, расположенного на западе Республики Тыва (Россия), обусловлен возможностью верификации результатов морфометрического анализа вследствие наличия обширного материала многолетних полевых исследований территории массива. Показано, что разбиение территории на участки, относительно однородные по морфометрическим параметрам рельефа, с достаточно высокой точностью описывает местоположения. Установлено, что средняя по высотным интервалам энтропия распределения групп растительных сообществ существенно снижается при выделении местоположений на основе комбинаций морфометрических величин для всего высотного профиля вне зависимости от макросклона.
Совмещение полевых, картографических и дистанционных методов исследования позволяет утверждать, что предложенный набор морфометрических характеристик рельефа корректно описывает горизонтальную структуру растительного покрова рассматриваемого массива и может быть использован при автоматизированном дешифрировании труднодоступных районов Внутренней Азии, а также при прогнозной оценке трансформаций ландшафтной структуры в результате спонтанных либо антропогенных изменений.

1. Беручашвили Н.Л. Геофизика ландшафта: учеб. пособие для геогр. спец. вузов. М.: Высшая школа, 1990. 287 с.

2. Гаврилкина С.А., Зелепукина Е.С., Резников А.И., Чистяков К.В. Высотная структура ландшафтов высокогорного массива Монгун-Тайга // Известия Самарского науч. центра РАН. 2014. Т. 16. № 1–4. С. 1063–1072.

3. Горный массив Монгун-Тайга / К.В. Чистяков, Д.А. Ганюшкин, И.Г. Москаленко и др. СПб.: Арт-Экспресс, 2012. 310 с.

4. Зелепукина Е.С., Гаврилкина С.А., Лесовая С.Н., Галанина О.В. Ландшафтная структура высотной экотонной полосы высокогорного массива Монгун-Тайга // Известия Русского географического общества. 2018. Т. 150. Вып. 2. С. 33–47.

5. Крауклис А.А. Проблемы экспериментального ландшафтоведения. Новосибирск: Наука, 1979. 233 с.

6. Солнцев Н.А. Системная организация ландшафтов (Проблемы методологии и теории). М.: Мысль, 1981. 241 с.

7. Сочава В.Б. Введение в учение о геосистемах. Новосибирск: Наука, 1978. 319 с.

8. Шарый П.А. Геоморфометрический анализ пространственной изменчивости почв и экосистем: дис. … д-ра биол. наук. Ростов н/Д, 2016. 319 с.

9. Aandahl A.R. The characterization of slope positions and their influence on the total nitrogen content of a few virgin soils of western Iowa, Soil Science Society of America Proceedings, 1948, vol. 13, p. 449–454.

10. Beven K.J. A physically based, variable contributing area model of basin hydrology, Journal Hydrological Sciences Bulletin, 1979, vol. 24, iss. 1, p. 43–69.

11. Guisan A., Zimmermann N.E. Predictive habitat distribution models in ecology, Ecological Modeling, 2000, vol. 135, iss. 2–3, p. 147–186.

12. Kirkby M.J., Chorley R.J. Throughflow, overland flow and erosion, International Association of Scientific Hydrology, Bulletin, 1967, vol. 12, iss. 3, p. 5–21, DOI: 10.1080/02626666709493533.

13. Ricotta C., Szeidl L. Towards a unifying approach to diversity measures: bridging the gap between the Shannon entropy and Rao’s quadratic index, Theoretical Population Biology, 2006, vol. 70, p. 237–243.

14. Rocchini D., Delucchi L., Bacaro G. et al. Calculating landscape diversity with information-theory based indices: A GRASS GIS solution, Ecological Informatics, 2013, vol. 17, p. 82–93, DOI: 10.1016/j.ecoinf.2012.04.002.

15. Shannon C.E. A mathematical theory of communication, The Bell System Technical Journal, 1948, vol. 27, no. 3, p. 379–423.

16. Shary P.A. Land surface in gravity points classification by a complete system of curvatures, Mathematical Geology, 1995, vol. 27, no. 3, p. 373–390.

17. Shary P.A., Sharaya L.S., Mitusov A.V. Fundamental quantitative methods of land surface analysis, Geoderma, 2002, vol. 107, no. 1–2, p. 1–32.

18. Speight J.G. Parametric approach to landform regions, Institute of British Geographers Special Publication, 1974, no. 7, p. 213–230

19. Stevenson J.A., Sun X., Mitchell N.C. Despeckling SRTM and other topographic data with a denoising algorithm, Geomorphology, 2010, vol. 114, no. 3, p. 238–252.

20. Sun X., Rosin P.L., Martin R.R., Langbein F.C. Fast and effective feature-preserving mesh denoising, IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2007, vol. 13, iss. 5, p. 925–938, DOI: 10.1109/TVCG.2007.1065.

21. Zevenbergen L.W., Thorne C.R. Quantitative analysis of land surface topography, Earth Surface Processes and landforms, 1987, vol. 12, p. 47–56.

22. ASTER Global Digital Elevation Model Data, URL: http:// gdex.cr.usgs.gov/gdex/ (дата обращения 08.10.2020).