Татьяна Глазовская, Евгений Подольский, Юрий Селиверстов, Александр Соловьев — НИЛ снежных лавин и селей, Географический факультет МГУ; seliv@radio-msu.net ,
Павел Черноус — Центр лавинной безопасности ОАО «Апатит»; P.Chernous@apatit.com
Предотвращение катастрофических последствий обрушения снежных лавин сопряжено с обработкой значительных объемов разнообразной информации. Однако часто возникают ситуации, когда требуемая для оценки лавинной опасности информация частично или полностью отсутствует. В таких случаях осуществляется моделирование процессов лавинообразования. Современные ГИС предоставляют инструментарий, пригодный для анализа и моделирования этого явления.
Склон крутизной свыше 17 градусов и лежащий на нем снежный покров толщиной более 30 см — так в упрощенном виде определяются основные признаки возможности образования снежных лавин. Как кажется все просто: взял цифровую карту, выделил зоны с подходящими уклонами, набил в таблицу данные ближайшей метеостанции, нажал Surface… Create… и вот она – карта лавинной опасности… Какова же площадь территорий, реально подверженных воздействию этого разрушительного процесса, но попадающих при таком подходе в категорию нелавиноопасных – тема отдельного исследования.
По масштабам разрушения снежные лавины уступают многим опасным природным явлениям. Вместе с тем, в ряде стран, в том числе и в России, лавины выходят в «лидеры» среди опасных природных явлений по количеству жертв. Ежегодно с упрямой стабильностью они уносят жизни более 200 человек в мире. А единовременные потери могут быть очень значительны: более 100 человек стали жертвами лавины в районе перевала Саланг (Афганистан) 27 марта 1997 года, 16 млн. долларов – ущерб от обрушения снега на поселок Гальтюр (Австрия) 23 февраля 1999 года… Только в России общая площадь лавиноопасных и потенциально опасных территорий составляет 4 млн. кв. км, где, по нашим оценкам, выполненным с использованием пакета ArcView, проживает более 6,2 млн. человек. Всего же на Земле лавиноопасные районы занимают около 6% площади суши.
Первые работы по исследованию снежных лавин с использованием ГИС-технологий выполнены в конце 80-х годов ХХ века. С тех пор возможности геоинформатики с успехом опробованы и помогают в решении различных задач лавиноведения. Простейший вариант использования ГИС-технологий – создание цифровых версий бумажных карт (рис. 1). Так создается база для хранения и представления информации, проведения расчетов (например, упомянутый расчет населения лавиноопасных районов России), создания новых карт путем наложения слоев (построение карты лавинной активности при совмещении карт густоты лавинных очагов и повторяемости лавин), а также изучения изменений и создания прогноза развития явления на длительный срок.
Рис. 1. Россия. Степень лавинной активности.
Обработка растровых изображений в среде ГИС помогает при выделении лавиноопасных территорий. Участки склонов, свободные от лесной растительности, денудационные воронки, эрозионные врезы, конусы выноса хорошо дешифрируются на аэрофото- и космических снимках. Имеются разработки выделения по снимкам зон с одинаковым строением поверхностного слоя снежной толщи в соответствии с определенными цветовыми оттенками.
Однако чаще всего при проведении снеголавинных исследований используются векторные изображения земной поверхности. Диапазон рабочих масштабов достаточно широк и зависит от решаемой задачи. Предпочтением пользуются векторные цифровые модели рельефа с картографической основой масштаба 1:10 000 — 1:50 000.
Образцом использования ГИС для выделения лавиноопасных территорий стал цикл карт на Каталонские Пиренеи, созданных с использованием пакета ArcInfo (источник: Furdada, G. 1996. Estudi de les allaus al Pirineu Occidental de Catalunya: prediccio espacial i aplicacions de la cartografia. Logrona, Geoforma ediciones. 316 p). Полученные по ЦМР карты крутизны горных склонов и экспозиции поверхности, скорректированные по результатам полевых исследований и анализа аэрофотоснимков, использовались для расчета максимальной дальности выброса лавин (уравнение регрессии содержит получаемые по ЦМР параметры) и, как итог, для создания карты лавинной активности региона (рис. 2).
Рис. 2. Фрагмент карты лавинной активности на Каталонские Пиренеи.
Образование, движение и остановка лавины происходит в пределах участка склона и дна долины – лавиносбора. Геоинформационное картографирование предоставляет возможность автоматизированного выделения структурных линий рельефа – водоразделов, гребней – форм, ограничивающих отдельный лавиносбор, и тальвегов – осевых линий канализированных лавин. На Географическом факультете МГУ разработана модель выделения лавиносборов по ЦМР, основанная на численном интегрировании дифференциальных уравнений кривизны с последующим выделением точек локального экстремума с учетом динамических характеристик лавин для выявления их зоны отложения. Алгоритм модели может быть реализован в виде программного модуля для современной ГИС.
Швейцарские исследователи применяют ArcInfo для симулирования движения лавины и расчета ее характеристик: скорости и высоты потока на каждый момент времени. Итогом данной работы являются выделение зоны поражения лавины при заданных снежнометеорологических условиях и расчет толщины лавинных отложений.
ГИС «поставляют» расчетные параметры для моделирования распределения снега в зонах лавинообразования: значения абсолютной высоты участка склона, его экспозиции, крутизны и кривизны входят в статистические зависимости для выявления мест сноса снега и повышенного снегонакопления, для расчета толщины снежного покрова.
Возможности ГИС используются для создания баз данных и кадастров сошедших лавин, содержащих их параметры и данные о снежнометеорологических условиях на момент обрушения. К примеру, цифровой кадастр лавин создается в Австрии по заказу федерального министерства сельского и лесного хозяйства. Накопленные данные используются для прогноза лавинной опасности по методу «ближайшего соседа». В базе данных осуществляется поиск ситуаций-аналогов, определяются вероятность обрушения, возможные места схода и параметры лавин. Такая методика прогноза, реализуемая с использованием пакета ArcInfo, апробирована и применяется специалистами Швейцарского федерального института снеголавинных исследований в одной из альпийских долин.
Разработана методика создания лавинного бюллетеня Швейцарии с использованием ГИС-технологий (источник: Leuthold, H., Allgower, B. and R.Meister. 1997. Visualization and analysis of the Swiss avalanche bulletin using GIS. Proceedings of the International Snow Science Workshop 1996, Banff, Canada. Pp. 35-40). Значениям параметров склонов, полученных при анализе ЦМР в соответствии с экспертной оценкой для различных синоптических ситуаций, присваиваются весовые коэффициенты. По данным наблюдений строится карта распределения снежного покрова. Суммирование коэффициентов позволяет, с учетом снежнометеорологических условий, оценить степень лавинной активности каждого участка склонов отдельных долин и, в мелком масштабе, — каждого района страны (рис. 3).
Рис. 3. Карта лавинной опасности для Национального лавинного бюллетеня Швейцарии.
Еще одна область применения ГИС — разработка сценариев изменения лавинной активности в связи с глобальным изменением климата. Различные модели циркуляции атмосферы представлены на сайте IPCC — Межправительственной группы экспертов по изменению климата (http://ipcc-ddc.cru.uea.ac.uk) — набором значений изменения климатических характеристик, осредненных для определенных площадей в узлах сетки на поверхности нашей планеты. В среде ГИС по формализованным зависимостям осуществляется расчет параметров снеголавинного режима и построение карт развития явления на различные временные периоды (рис. 4). Так, в результате моделирования сделан вывод, что на протяжении XXI века можно ожидать усиление лавинной активности в высокогорье и восточной части советского Тянь-Шаня и ослабление лавинной активности в морском климате Камчатки.
Рис. 4. Образец карты для сценария изменения лавинной активности на Тянь-Шане.
Примером использования ArcView и модулей Spatial Analyst и 3D Analyst является численное экспериментирование по определению устойчивости снежного покрова на склонах гор в целях пространственно-временного прогноза лавин. Полигоном исследования стал один из лавинных очагов Хибинских гор. Пространственное распределение характеристик снежного покрова в лавинном очаге (толщина, плотность, сцепление, коэффициент трения) моделировалось как некоррелированное гауссовское случайное поле, заданное в узлах сетки 5м Х 5м, для которых указаны значения абсолютной высоты. Упомянутые характеристики входят в выражение для расчета коэффициента устойчивости снега на склоне. В используемой упрощенной модели для описания неустойчивых состояний снега на склоне необходимыми и достаточными условиями образования лавины являются:
Куст ≤ 1 и М ≥ М*,
где М – масса снега в зоне, где Куст ≤ 1; М* — эффективная константа, характеризующая возможность удерживания снега контурными силами в зонах, где Куст ≤ 1.
Вычисления, включая моделирование распределения снежного покрова с учетом изменения абсолютной высоты и экспозиции по отношению к ведущему ветровому потоку и крутизны склона, а также расчет коэффициента устойчивости проводятся после преобразования полей пространственных данных в поверхность Grid (рис. 5). В результате выделяется участок в пределах лавинного очага, где снег находится в неустойчивом состоянии, приблизительно определяется зона, где может произойти первоначальный сдвиг снежной доски (обрушение снежной лавины), рассчитываются масса и объем снега, находящегося в неустойчивом состоянии.
Рис. 5. Численное экспериментирование по определению устойчивости снежного покрова на склонах гор.
В процессе применения ГИС возникают определенные затруднения. Они, например, связаны с не всегда удовлетворительным качеством приобретаемых цифровых основ, несовпадением линейных контуров (границ, дорог…) на различных основах. Это и Чукотка, при изменении проекции «улетающая» в район Великих Озер, и др. Однако некоторые неудобства не мешают превращению ГИС из средств экзотических в разряд повседневных при проведении снеголавинных исследований.
Работа выполнена при поддержке Российского Фонда Фундаментальных Исследований, гранты №№ 01-05-64999, 01-05-65001, 02-05-64569.
