Везде

RAS Earth ScienceГеоэкология. Инженерная геология. Гидрогеология. Геокриология Environmental Geoscience

  • ISSN (Print) 0869-7809
  • ISSN (Online) 3034-6401

Geoecological assessment of water bodies in the drainage basin of the White Sea based on geomorphometric analysis of the relief

You can
PII
10.31857/S0869780924010078-1
DOI
10.31857/S0869780924010078
Publication type
Article
Status
Published
Authors
V. V. Staritsyn
  • Affiliation: Laverov Federal Center for Integrated Arctic Research, Ural branch RAS
Volume/ Edition
Volume / Issue number 1
Pages
60-72
Abstract
In the article, the authors considered the eastern part of the White Sea drainage basin within the administrative boundaries of the Arkhangelsk region. The aim of the study was to assess the potential predisposition of the main rivers inf the Arkhangelsk region to the drift and accumulation of sedimentary material (including polluting material) based on the calculation of the geomorphometric parameters of the relief. Analysis of pollution sources at the global (European Center for Environmental Destabilization), regional (Kola industry) and local levels (enterprises of the Arkhangelsk region) showed that the region is a recipient of pollution. The main route of pollutant transport is atmospheric, which is further transformed during floods. At the local level, the transfer is carried out due to the runoff of water. In all of the above options, the nature of the relief has a dominant role in the redistribution of pollution. Each type of transport can be taken into account and evaluated when calculating the geomorphometric parameters of the relief, which quantitatively demonstrate the potential predisposition of the territory to the drift, transit and accumulation of sedimentary material. The high role of drainless depressions as receivers and accumulators of pollution in the calculation of runoff into surface and groundwater and the transfer of material, both in ionic and suspended form, is shown. Based on the calculation of such parameters as Topographic Wetness Index (TWI), Terrain Ruggedness Index (TRI), LS factor, it was concluded that in the basins of such large rivers of the Arkhangelsk region as the Northern Dvina and Pinega, the processes of washout and transit, and, as a result, the pollution transfer prevail. In the basins of the Onega and Mezen rivers, accumulation of sedimentary material is predominant.
Keywords
водосборные бассейны рек водосборная площадь цифровая модель рельефа геоморфометрические параметры Архангельская область
Date of publication
19.09.2025
Year of publication
2025
Number of purchasers
0
Views
8

References

  1. 1. Булавина А. С. Районирование водосбора Белого моря по степени воздействия материкового стока на морскую водную среду // Вестник МГТУ. 2018. Т. 21. № 1. С. 117–127. https://doi.org/10.21443/1560-9278-2018-21-1-117-127
  2. 2. Георгиади А. Г., Даниленко А. О. Многолетние изменения водного и ионного стока Северной Двины и Печоры // Вестник РФФИ. 2022. № 3–4. С. 103–114. https://doi.org/10.22204/2410-4639-2022-115-116-03-04-103-121
  3. 3. Зверев В. П. Подземные воды земной коры и геологические процессы. М.: Научный мир, 2006. 256 с.
  4. 4. Кутинов Ю. Г., Минеев А. Л., Полякова Е. В., Чистова З. Б. Выбор базовой цифровой модели рельефа (ЦМР) равнинных территорий Севера Евразии и её подготовка для геоэкологического районирования (на примере Архангельской области). Пенза: Социосфера, 2019. 176 с.
  5. 5. Лосев К. С. Экологические проблемы и перспективы устойчивого развития России в XXI веке. М.: Космосинформ, 2001. 399 с.
  6. 6. Минеев А. Л., Полякова Е. В., Кутинов Ю. Г., Чистова З. Б. Надёжность цифровой модели рельефа Архангельской области для проведения геоэкологических исследований // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 4. С. 58–67. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2018-15-4-58-67
  7. 7. Михайлов В. Н., Добролюбов С. А. Гидрология: учебник для ВУЗов. М.; Берлин: Директ-Медиа, 2017. 752 с.
  8. 8. О состоянии и об охране окружающей среды Российской Федерации в 2021 году. Государственный доклад. М.: Минприроды России; МГУ им. М. В. Ломоносова, 2022. 684 с.
  9. 9. Полякова Е. В., Кутинов Ю. Г., Минеев А. Л., Чистова З. Б. Анализ возможности применения цифровых моделей рельефа ASTER GDEM v2 и ArcticDEM для исследований арктических территорий России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020 Т. 17 № 7 С. 117–127. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2020-17-7-117-127
  10. 10. Полякова Е. В. Геоморфометрический подход в геоэкологических исследованиях северных территорий страны // Успехи современного естествознания. 2018. № 3. С. 117–122. https://doi.org/10.17513/use.36712
  11. 11. Полякова Е. В. Учет геоморфометрических параметров рельефа при ведении хозяйственной деятельности на территории Архангельской области // Евразийский союз ученых. 2019. № 3–2(60). С. 33–37. https://doi.org/10.31618/ESU.2413-9335.2019.2.60.33-37
  12. 12. Полякова Е. В., Кутинов Ю. Г., Минеев А. Л., Чистова З. Б. Применение геоморфометрического анализа рельефа при осуществлении хозяйственной деятельности на территории Архангельской области // Геоэкология. 2021. № 2. С. 86–95. https://doi.org/10.31857/S0869780921020065
  13. 13. Полякова Е. В., Кутинов Ю. Г., Минеев А. Л., Чистова З. Б. Цифровое моделирование рельефа в оценке вероятности развития эрозионных процессов в северных регионах страны // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 1. С. 95–104. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2019-16-1-95-104
  14. 14. Полякова Е. В., Кутинов Ю. Г., Минеев А. Л., Чистова З. Б., Беленович Т. Я. Применение глобальной цифровой модели рельефа ASTER GDEM v2 для выделения районов возможной активизации карстовых процессов на территории Архангельской области // Ученые записки Казанского университета. Сер. Естественные науки. 2021. Т. 163. № 2. С. 302–319. https://doi.org/10.26907/2542-064X.2021.2.302-319
  15. 15. Полякова Е. В., Кутинов Ю. Г., Чистова З. Б., Минеев А. Л. Алгоритм расчёта базисных поверхностей на основе цифровой модели рельефа в программном обеспечении SAGA GIS (на примере Архангельской области) // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20. № 3. С. 104–115. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2023-20-3-104-115
  16. 16. Руш Е. А. Анализ методов геоэкологической оценки природно-техногенных систем // Экология промышленного производства. 2006. № 3. С. 2–8
  17. 17. Рычагов Г. И. Общая геоморфология. М.: Наука, 2006. 416 с.
  18. 18. Система Белого моря. Т. 1. Природная среда водосбора Белого моря. М.: Научный мир, 2010. 480 с.
  19. 19. Трубицина О. П. Кислотно-щелочные особенности осадков прибрежной зоны Архангельской области: ретроспективный анализ // Вестник Северного (Арктического) федерального университета. Сер. Естественные науки. 2016. № 4. С. 17–25. https://doi.org/10.17238/issn2227-6572.2016.4.17
  20. 20. Филатов Н. Н., Тержевик А. Ю. Белое море и его водосбор под влиянием климатических и антропогенных факторов. Петрозаводск: Карельский научный центр РАН, 2007. 335 с.
  21. 21. Geomorphometry: Concepts, Software, Applications / T. Hengl, H. I. Reuter (Eds.). Amsterdam, Elsevier. 2009. 796 p.
  22. 22. Moore I. D., Grayson R. B., Ladson A. R. Digital terrain modelling: a review of hydrological, geomorphological and biological applications // Hydrological Processes. 1991. V. 5(1). P. 3–30.
  23. 23. Reily Shawn J., DeGloria Stephen D., Elliot R. A Terrain Ruggedness Index That Quantifies Topographic Heterogeneity // Int. Journal of Science. 1999. V. 5 (1–4). P. 23–27.
  24. 24. Wang L., Liu H. An efficient method for identifying and filling surface depressions in digital elevation models for hydrologic analysis and modeling // Int. J. Geogr. Inf. Sci. 2006. V. 20. № 2. Р. 193–213. https://doi.org/10.1080/13658810500433453
QR
Translate

Indexing

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Higher Attestation Commission

At the Ministry of Education and Science of the Russian Federation

Scopus

Scientific Electronic Library