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

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

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.

全文:

受限制的访问

作者简介

E. Polyakova

Laverov Federal Center for Integrated Arctic Research, Ural branch RAS

编辑信件的主要联系方式.
Email: lenpo26@yandex.ru
俄罗斯联邦, Nikolskii prospect 20, Arkhangelsk, 163020

Yu. Kutinov

Laverov Federal Center for Integrated Arctic Research, Ural branch RAS

Email: lenpo26@yandex.ru
俄罗斯联邦, Nikolskii prospect 20, Arkhangelsk, 163020

Z. Chistova

Laverov Federal Center for Integrated Arctic Research, Ural branch RAS

Email: lenpo26@yandex.ru
俄罗斯联邦, Nikolskii prospect 20, Arkhangelsk, 163020

A. Mineev

Laverov Federal Center for Integrated Arctic Research, Ural branch RAS

Email: lenpo26@yandex.ru
俄罗斯联邦, Nikolskii prospect 20, Arkhangelsk, 163020

参考

  1. Bulavina, A.S. [Zoning of water catchment area of the White Sea by the degree of continental runoff impact on the seawater environment]. Vestnik MGTU, 2018, vol. 21, no. 1, pp. 117–127. (in Russian) https://doi.org/10.21443/1560-2018-21-1-117-127
  2. Georgiadi, A.G., Danilenko, A.O. [Perennial changes in water and ionic runoff of the Severnaya Dvina and Pechora rivers]. Vestnik RFFI, 2022, no. 3–4, pp. 103–114. (in Russian) https://doi.org/10.22204/2410-4639-2022-115-116-03-04-103-121
  3. Zverev, V.P. [Subsurface water in the Earth crust and geological processes]. Moscow, Nauchnyi mir Publ., 2006, 256 p. (in Russian)
  4. Kutinov, Yu.G., Mineev, A.L., Polyakova E.V., Chistova, Z.B. [Choice of basic digital model of relief (DMR) for north Eurasian plains and its adjustment to geoecological zoning (by the example of the Arkhangelsk region)]. Penza, Sotsiosfera Publ., 2019, 176 p. (in Russian)
  5. Losev, K.S. [Ecological problems and prospects for the sustainable development of Russia in the 21st century]. Moscow, Kosmoinform Publ., 2001, 399 p. (in Russian)
  6. Mineev, A.L., Polyakova E.V., Kutinov, Yu.G., Chistova Z.B. [Reliability of digital model of relief of the Arkhangelsk region for conducting geoecological research]. Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2018, vol.15, no.4, pp. 58–67. (in Russian) https://doi.org/10.21046/2070-7401-2018-15-4-58-67
  7. Mikhailov, V.N., Dobrolyubov, S.A. [Hydrology. Textbook for the higher school]. Moscow, Berlin. Direct-Media Publ., 2017, 752 p. (in Russian)
  8. [On the state and conservation of the environment in the Russian Federation in 2021. State report]. Moscow, Ministry of Natural Resources of Russian Federation, Lomonosov Moscow State University, 2022, 684 p. (in Russian)
  9. Polyakova, E.V., Kutinov, Yu.G., Mineev, A.L., Chistova, Z.B. [Analysis of applicability of digital relief models ASTER GDEM v2 and ArcticDEM to the study of the Russian Arctic areas]. Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2020, vol. 17, no. 7, pp. 117–127. (in Russian) https://doi.org/10.21046/2070-7401-2020-17-7-117-127
  10. Polyakova, E.V. [Geomorphometric approach to geoecological research of the northern regions of Russia]. Uspekhi sovremennogo estestvoznaniya, 2018, no. 3, pp. 117–122. (in Russian) https://doi.org/10.17513/use.36712
  11. Polyakova, E.V. [Consideration of geomorphometric relief parameters upon economic activities in the Arkhangelsk region]. Evraziiskii soyuz uchenykh, 2019, no. 3–2(60), pp. 33–37. (in Russian) https://doi.org/10.31618/ESU.2413-9335.2019.2.60.33-37
  12. Polyakova, E.V., Kutinov, Yu.G., Mineev, A.L., Chistova, Z.B. [Application of geomorphometric analysis of relief upon conducting economic activity in Arkhangelsk region]. Geoekologiya, 2021, no. 2, pp. 86–95. (in Russian) https://doi.org/10.31857/S0869780921020065
  13. Polyakova, E.V., Kutinov, Yu.G., Mineev, A.L., Chistova, Z.B. [Digital modeling of relief in assessing the probability of erosion development in the northern regions of Russia] // Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2019, vol. 16, no. 1, pp. 95–104. (in Russian) https://doi.org/10.21046/2070-7401-2019-16-1-95-104
  14. Polyakova, E.V., Kutinov, Yu.G., Mineev, A.L., Chistova, Z.B., Belenovich, T.Ya. [Application of digital model of relief ASTER GDEM v2 for outlining areas of possible karst development in the territory of Arkhangelsk region]. Uchenye zapiski Kazanskogo universiteta. Ser. Estestvennye nauki, 2021, vol. 163, no. 2, pp. 302–319. (in Russian) https://doi.org/10.26907/2542-064X.2021.2.302-319
  15. Polyakova, E.V., Kutinov, Yu.G., Chistova, Z.B., Mineev, A.L. [Algorithm of calculating basis surfaces in the digital relief model with SAGA GIS software (by the example of the Arkhangelsk region)]. Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa, 2023, vol. 20, no. 3, pp.104–115. (in Russian) https://doi.org/10.21046/2070-7401-2023-20-3-104-115
  16. Rush, Е.А. [Analysis of methods of geoecological assessment of natural-anthropogenic systems]. Ekologiya promyshlennogo proisvodstva, 2006, no. 3, pp. 2–8 (in Russian)
  17. Rychagov, G.I. [General geomorphology]. Moscow, Nauka Publ., 2006, 416 p. (in Russian)
  18. [The White Sea system. Vol. 1. The water drainage environment of the White Sea]. Moscow, Nauchnyi mir Publ., 2010, 480 p. (in Russian)
  19. Trubitsina, O.P. [Acidic-alkaline specifics of sediments in the coastal zone of the Arkhangelsk region: a retrospective analysis]. Vestnik Severnogo (Arkticheskogo) federal’nogo universiteta. Ser. Estestvennye nauki, 2016, no. 4, pp. 17–25. (in Russian) https://doi.org/10.17238/issn2227-6572.2016.4.17
  20. Filatov, N.N., Terzhevik, A.Yu. [The White Sea and its catchment area under the effect of climatic and anthropogenic factors]. Petrozavodsk, Karelia Research Centre RAS, 2007, 335 p. (in Russian)
  21. Geomorphometry: Concepts, Software, Applications. Hengl T., Reuter H. I. (Eds.). Amsterdam, Elsevier. 2009. 796 p.
  22. Moore, I.D., Grayson, R.B., Ladson, A.R. Digital terrain modelling: a review of hydrological, geomorphological and biological applications. Hydrological processes, 1991, vol. 5(1), pp. 3–30.
  23. Reily Shawn J., DeGloria Stephen D., Elliot Robert. A Terrain Ruggedness Index That Quantifies Topographic Heterogeneity. Int. Journal of Science, 1999, vol. 5(1–4). pp. 23–27.
  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, vol. 20, no. 2, pp. 193–213. https://doi.org/10.1080/13658810500433453

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2. Fig. 1. The scheme of the catchment area of the White Sea: a — with the subjects of the Russian Federation and sources of pollution according to [20]: 1-6 — anthropogenic impact objects within the basin: 1 — mining and mining; 2 — cellulose- paper; 3 — transport; 4 — energy; 5 — mining and metallurgical; 6 — complex impact; b – zoning of the basin according to the degree of negative impact of river runoff on the quality of marine waters according to [1]: 1-4 — impact: 1 — unacceptable, 2 — permissible, 3 — weak, 4 — insignificant.

下载 (928KB)
索引源数据
3. Fig. 2. Digital relief model with a resolution of 1 angular second and its enlarged fragment (a) and schemes of catchment areas of large rivers within the Arkhangelsk region in hydrological (b) and geomorphometric (c) concepts. b — basins of large rivers: 1 — Northern Dvina, 2 — Onega, 3 — Pinega, 4 — Mezen.

下载 (886KB)
索引源数据
4. Fig. 3. The scheme of zoning of the region according to the conditions of accumulation and transfer of material: 1-3 — zones: 1 — demolition , 2 — erosion and transit, 3 — accumulation. The figures in the circles are hills and plateaus: 1 — the Belomorsko- Kuloyskoye plateau; 2 — the plateau of the Onega Peninsula; 3 — Dvino-Mezen upland; 4 — upland Severnye Uvaly; 5th Onego-Dvinskaya upland; 6 — Windy Belt; 7 — Velsko-Ustyansk plateau.

下载 (282KB)
索引源数据
5. Fig. 4. Scheme of comparison of cluster values of the density of drainless depressions with the density of swamps (a) and the distribution of karst rocks (b) in the territory of the Arkhangelsk region. 1-3 - cluster values of the density of drainless depressions: 1 — minimum; 2 — average; 3 — maximum; 4-8 — density of swamps, %: 4 — less than 10; 5 – 10-20; 6 – 20-30; 7 — 30-40; 8 — more than 40; 9 — karst rocks development zone, 10 — karst types: I — open, II — covered.

下载 (630KB)
索引源数据
6. Fig. 5. Diagrams of the main catchment areas of rivers according to digital modeling data.

下载 (418KB)
索引源数据
7. Fig. 6. Schemes for comparing the sources of anthropogenic impact on the natural environment of the Arkhangelsk region: a — with basins of large rivers, b - with cluster density values of drainless depressions. 1-5 — zones: 1 — intensive industrial impact; 2 — mining, 3 — impacts of the cosmodrome, 4 — dumping of spent rocket stages, 5 — forestry impact; 6 — public and federal roads; 7-14 — deposits: 7 — diamonds, 8 — bauxite, 9 — gypsum, 10 — limestone, 11 — building stones, 12 — clay, 13 — sand, 14 — sand-gravel material, 15 - fresh groundwater, 16 — mineral groundwater; 17 — CHP; 18 — large diesel power plants; 19-23 — river basins: 19 — Northern Dvina, 20 — Onega, 21 — Pinega, 22 — Mezen, 23 — all others; 24-26 — cluster densities of drainless depressions: 24 — minimum, 25 — average, 26 is the maximum.

下载 (635KB)
索引源数据

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

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».