Spatial and temporal variability analysis of snow cover parameters according to the urbanized area profile system

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The purpose of the study is to analyze the spatial and temporal variability of snow cover parameters in the urbanized area of the city of Irkutsk and its adjacent areas according to the system of profiles reflecting the features of the area microrelief. Field surveys were conducted in accordance with standard recommendations for snow and geochemical surveys. Snow sampling was carried out at the entire snow depth, with the exception of the snow depth of 0.5-1 cm. Sampling points located at least 25 meters away from the roads. Snow sampling in the residential areas of the city was carried out in the places with undisturbed snow cover and free from extraneous snow banks and landfills. Global Mapper, Golden Software Surfer, Statistica software were used to carry out statistical analysis, build the models of profile sections and obtain the diagrams of snow cover parameter distribution. A 3D relief model was obtained on the basis of radar topographic survey data, which revealed a multiple formation relief of the studied area featuring mountains, high plains with undulating flat gently sloping watersheds, valleys, hollows and depressions. The height difference is up to 230 m. The diagrams of snow depth distribution built with regard to the profiles made it possible to identify the territories with the deepest snow cover. A geochemical analysis of the melt water filtrate was carried out over a three-year period. In 2021 a high correlation with electrical conductivity was found for the contents of tungsten, sodium, bromine, calcium, molybdenum, sulfur, barium, magnesium, antimony, tantalum, cesium, titanium, chromium, and silicon. The average correlation level with electrical conductivity was recorded for arsenic, copper, and lead. The analysis data obtained indicate a different contamination level of the area as a result of atmospheric precipitation in those years due to the activity of industrial facilities. The distribution patterns of the pH snow index have been revealed. It is shown that zones with pH<6 are mostly confined to the Irkutsk aluminum smelter. The zones with pH >6 are caused by the influence of the power plants using hydrocarbon fuels: gasoline, kerosene, fuel oil, diesel fuel, coal. The snow cover was subjected to field and laboratory studies using GIS technologies and physico-chemical methods. The distribution and migration of pollutants in various spatial and temporal aspects have been revealed taking into account the terrain relief. The conducted study opens up opportunities for modeling the landscape structure, taking into account meteorological parameters, phenological processes and snow cover state for the purposes of the national economy and the location of construction of various facilities.

Авторлар туралы

A. Lanko

Irkutsk National Research Technical University

Email: lav@geo.istu.edu

G. Sarapulova

Irkutsk National Research Technical University

Email: sara131@mail.ru

Әдебиет тізімі

  1. Василевич М.И. Воздействие эмиссии целлюлозно-бумажного предприятия на окружающую среду // Метеорология и гидрология. 2023. № 1. С. 112–124. https://doi.org/10.52002/0130-2906-2023-1-112-124. EDN: AXTKLZ.
  2. Онищук Н.А., Нецветаева О.Г., Моложникова Е.В. Межгодовая динамика химического состава снежного покрова в Прибайкалье // Метеорология и гидрология. 2023. № 4. С. 33–43.
  3. Мананков Н.В., Кара-Сал И.Д. Эколого-геохимическое состояние снежного покрова города Кызыла (республика Тыва) // Вестник Тувинского государственного университета. Выпуск 3. Технические и физико-математические науки. 2013. Т. 1. № 1. С. 122–129. EDN: ROMVOB.
  4. Жданок А.И., Тасоол Л.Х., Чупикова С.А., Янчат Н.Н. Загрязнение снежного покрова территории г. Кызыл // Геоэкология. Инженерная геология, гидрогеология, геокриология. 2014. № 6. С. 507–517. EDN: TDUTJJ.
  5. Макаров В.Н., Торговкин Н.В. Эколого-геохимическая оценка снежного покрова Якутска // Лед и Снег. 2021. Т. 61. № 3. С. 420–430. https://doi.org/10.31857/S2076673421030098. EDN: QSIVYI.
  6. Булдакова Е.В., Заиканов В.Г., Минакова Т.Б. Принципы геоинформационного обеспечения геоэкологического картографирования регионального уровня // Геоэкология. Инженерная геология, гидрогеология, геокриология. 2014. № 4. С. 380–384. EDN: SJSXMT.
  7. Голубев В.Н., Петрушина М.Н., Фролов Д.М. Закономерности формирования стратиграфии снежного покрова // Лед и Снег. 2010. № 1. С. 58–72. https://doi.org/10.15356/2076-6734-2013-3-63-70.
  8. Китаев Л.М. Пространственно-временная изменчивость высоты снежного покрова в северном полушарии // Метеорология и гидрология. 2002. № 5. С. 28–34.
  9. Комаров А.Ю. Влияние растительности и микрорельефа на стратиграфию снежного покрова в Подмосковье // Вестник Московского университета. Серия 5. География. 2021. № 6. С. 87–98.
  10. Комаров А.Ю. Строение снежного покрова на северо-востоке Московской области // Лед и Снег. 2021. Т. 61. № 3. С. 391–403. https://doi.org/10.31857/S2076673421030096. EDN: MQHNXL.
  11. Китаев Л.М., Кислов А.В. Региональные различия снегонакопления – современные и будущие изменения (на примере Северной Европы и севера Западной Сибири) // Криосфера Земли. 2008. Т. 12. № 2. С. 98–103. EDN: JTGMXZ.
  12. Ситдикова А.А., Святова Н.В., Царева И.В. Анализ влияния выбросов автотранспорта в крупном промышленном городе на состояние загрязнения атмосферного воздуха // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 3. С. 589.
  13. Василенко В.Н., Назаров И.М., Фридман Ш.Д. Мониторинг загрязнения снежного покрова. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. 181 с.
  14. Белозерцева И.А., Воробьёва И.Б., Власова Н.В., Янчук М.С., Лопатина Д.Н. Химический состав снега акватории озера Байкал и прилегающей территории // География и природные ресурсы. 2017. № 1. С. 90–99. https://doi.org/10.21782/GIPR0206-1619-2017-1(90-99). EDN: YIXIEH.
  15. Новикова С.А. Загрязнение атмосферы крупных городов Иркутской области выбросами автотранспортных средств // Известия Иркутского государственного университета. Серия: Науки о Земле. 2015. Т. 11. С. 64–82. EDN: TJBBTZ.
  16. Ахтиманкина А.В. Загрязнение атмосферного воздуха выбросами промышленных предприятий Иркутской области // Известия Иркутского государственного университета. Серия: Науки о Земле. 2017. Т. 21. С. 15–27. EDN: ZFPJUF.
  17. Гареев А.М., Галеева Э.М., Теплова Д.С. Пространственная и временная изменчивость загрязнения окружающей среды в условиях влияния городских агломераций (на примере Уфимского промышленного узла) // Вестник Академии наук Республики Башкортостан. 2018. Т. 28. № 3. С. 41–51.
  18. Лисецкая Л.Г., Шаяхметов С.Ф. Оценка уровня загрязнения снежного покрова химическими соединениями и элементами на территории Шелеховского района в Восточной Сибири // Гигиена и санитария. 2022. Т. 101. № 12. С. 1443–1449. https://doi.org/10.47470/0016-9900-2022-101-12-1443-1449. EDN: BPWYLC.
  19. Рогова В.П., Скворцов В.А., Федорова Н.В., Чурсин Д.А. Кристаллические фазы аэрозолей в природнотехнических системах Прибайкалья // Известия ИГУ. Серия: Науки о Земле. 2009. Т. 2. № 2. С. 167–180. EDN: MSZMNT.
  20. Козин В.В., Кузнецова Э.А. Физико-географические факторы пространственно-временной изменчивости снежного покрова нефтегазопромыслового региона: монография. Нижневартовск: Изд-во НВГУ, 2015. 151 с.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қолжетімді Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».