All
 
|
 
 


Development of new algorithms in the QGIS program using the example of creating a model of coastal territory flood zones
 
PIIS221979310029766-5-1
DOI10.37490/S221979310029766-5
Publication type Article
Status Published
Authors
Sergei Evdokimov 
Occupation: Assistant professor, Department of Geography
Affiliation: Pskov State University
Address: Russian Federation, Pskov
Alina Shtefuryak
Occupation: specialist of the Laboratory of ecology of fish farming reservoirs
Affiliation: Pskov branch of the Federal State Budgetary Institution "VNIRO" ("PSKOVNIRO")
Address: Russian Federation, Pskov
Journal namePskov Journal of Regional Studies
EditionVolume 20. No1/2024
Pages121-135
Abstract

Floods quite often create emergency situations that threaten the life and health of the population. The relevance of the study is associated with significant economic damage, as well as a threat to human life and health as a result of flooding of territories. The purpose of the work is to develop a model for calculating the flood zone of coastal areas. The developed algorithm and the model built on its basis make it possible to determine the boundaries of zones of flooded areas and their areas, as well as to design flood forecasts at various water levels online, using only a digital elevation model as input data. Using satellite imagery data, possible flood zones were calculated for a number of territories located on different continents. During the study, the coastal flood zone was visualized using the proposed model. It is proposed to use visualization based on this model, first of all, to identify residential buildings and industrial structures falling into the flood zone. An electronic map of flood zones at different water levels is of practical importance and allows you to assess the risk of flooding and prevent possible emergency situations in a timely manner.

KeywordsGIS, hydrological modeling, flood zone, digital elevation model, data visualization
Received23.01.2024
Publication date28.03.2024
Number of characters9700
Cite   Download pdf To download PDF you should sign in
100 rub.
When subscribing to an article or issue, the user can download PDF, evaluate the publication or contact the author. Need to register.
1 Введение. В настоящее время наводнения занимают одну из ведущих позиций по угрозе жизни и здоровью населения, а также материальному ущербу экономике. В связи с этим важно всеми средствами предупредить или максимально уменьшить допустимый вред от затопления территорий. Для того, чтобы осуществить данные действия, необходимо для начала определить сами территории, подверженные затоплению и их границы.
2 Полевые исследования для определения зоны затопления территории требуют больших ресурсов, аэрофотосъёмка значительно зависит от погодных условий. Как следствие, наиболее успешными для решения многочисленных задач, в т. ч. и определение границ затопленных территорий, являются космические средства дистанционного зондирования Земли. Спутниковые снимки позволяют получать характеристику о различных природных явлениях вне зависимости от погоды и времени суток.
3 Актуальность работы связана с существенным экономическим ущербом, а также угрозой жизни и здоровью людей в результате затопления. Наиболее действенным решением для определения территорий, подверженных затоплению и их границ, является построение модели сценария затопления. Визуальное отображение результатов модели в зависимости от уровня воды в водных объектах позволяет довольно точно определять границы затопленных территорий, а также оценивать риск попадания жилых построек, инженерных сооружений, сельскохозяйственных угодий и т. д.
4 Цель данной работы — разработка модели вычисления зоны затопления территорий. Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи: – разработка алгоритма вычисления зоны затопления; – построение модели вычисления зоны затопления; – визуализация результатов модели затопления в зависимости от уровня воды.
5 В качестве инструментов для визуализации была использована свободная геоинформационная система QGIS. Именно в данной системе разрабатывался и использовался программный модуль.
6 Материалы и методика исследования. В качестве картоосновы брались данные проекта OpenStreetMap, которые включают в себя информацию об основных объектах исследуемой территории. Данные OpenStreetMap постоянно обновляются участниками проекта. Это позволяет пользователям работать с актуальной информацией, что является важным критерием, например, в оценке ущерба жилищным строениям в результате затопления.
7 Для основы геомодели был использован космический снимок земной поверхности, созданный с помощью радиолокационного оборудования, который отражает данные о рельефе. Каждый пиксель такого растрового изображения содержит данные о высоте участка. Для того, чтобы загрузить такой снимок, использовался OpenTopography DEM Downloader из репозитория плагинов QGIS Python. При загрузке космоснимка была выбрана интересующая нас территория, а также спутник и его разрешение. Чем выше разрешение снимка, тем более точно он передаёт данные о рельефе. В данной работе использовалась наиболее доступная цифровая модель рельефа SRTM, обеспечивающая глобальное покрытие с разрешением 30 метров.

views: 44

Readers community rating: votes 0 

1. Bolgov M. V. (2016), Extreme levels of Lake Khanka: natural variations or anthropogenic impact, Institute of Water Problems of the Russian Academy of Sciences, no. 8, pp. 1–14. (In Russ.).
2. Bolgov M. V., Korobkina E. A. (2022), Assessment of the characteristics of the level regime of the transboundary Lake Khanka as a result of the implementation of design decisions for clearing the source of the Sungacha River, Water management of Russia: problems, technologies, management, no. 2, pp. 53–67. (In Russ.).
3. Volchek A. A., Petrov D. O., Kostyuk D. A. (2016), Algorithm for calculating the boundaries of the flood area for a river network with modeling of water distribution using a raster representation, Reports of the Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics, no. 5 (99), pp. 73–78. (In Russ.).
4. Georgievsky V. Yu. (2022), Water balance of Lake Khanka and its changes under the influence of natural and anthropogenic factors, St. Petersburg, State Hydrological Institute, 272 p. (In Russ.).
5. Gladkov A. N., Kopylov V. N. (2022), Geoinformation technology for modeling flood development scenarios on the river, Information technologies and information security in professional activities. Collection of scientific articles of the Interuniversity scientific and practical conference with international participation, Novosibirsk, General of the Army I. K. Yakovlev Novosibirsk Military Institute of the National Guard of the Russian Federation, pp. 30–34. (In Russ.).
6. Dugaeva Ya. Yu. (2021), Features of the passage of large floods on the Amur River, Ecological, industrial and energy safety. Collection of articles based on materials from the international scientific and practical conference, Sevastopol, Sevastopol State University, pp. 207–210. (In Russ.).
7. Kochina V. B., Zhebo S. V., Trofimets E. N. (2021), Forecasting zones of possible flooding in the Khabarovsk Territory using the QGIS geographic information system, Security service in Russia: experience, problems, prospects. Monitoring, prevention and response to natural and man-made emergencies. Materials of the international scientific and practical conference, St. Petersburg, pp. 61–66. (In Russ.).
8. Makhinov A. N., Liu Shuguan, Kim V. I., Makhinova A. F. (2023), Features of large floods on the Amur River during the period of high water content 2009–2021, Pacific geography, no. 1, pp. 64–74. (In Russ.).
9. Parygina E. A., Slepneva E. V. (2022), Establishing the boundaries of flood zones using GIS and spatial analysis of satellite images (using the example of small cities in the Irkutsk region), Geographical Sciences and Education. Materials of the 15 All-Russian Scientific and Practical Conference, Astrakhan, Astrakhan State University, pp. 112–117. (In Russ.).
10. Presnyakova A. N., Pisarev A. V., Khrapov S. S. (2017), Study of the dynamics of flooding of the Volga-Akhtuba floodplain according to space monitoring data, Bulletin of Volgograd State University, no. 1 (38), pp. 66–74. (In Russ.).
11. Prokopova M. V. (2022), Assessing the danger of flooding in built-up areas based on the use of modern geographic information systems, Modern trends in construction, urban planning and territorial planning, vol. 1, no. 2, pp. 23–32. (In Russ.).
12. Smirnova V. I., Sidorova E. A., Savinykh A. S. (2021), Methodology for satellite monitoring of flood zones in the Kirov region, Modern scientific research: current issues, achievements and innovations. Collection of articles of the 19 International Scientific and Practical Conference, Penza, Science and Education (IP Gulyaev G. Yu.), pp. 269–273. (In Russ.).
13. Analysis of low-cost UAV photogrammetry solutions for beach modelling and monitoring using the opensource Quantum Gis (2022), M. A. Eboigbe, D. B. Kidner, M. Thomas, N. Thomas, H. Aldwairy, International Archives of the Photogrammetry and Remote Sensing, vol. 46, pp. 71–81.
14. Floods in the Niger basin — analysis and attribution (2014), V. Aich, B. Koné, F. F. Hattermann, E. N. Mülle, Natural Hazards and Earth System Sciences, vol. 2 (8), pp. 5171–5212.
15. Future hot-spots for hydro-hazards in Great Britain: A probabilistic assessment (2018), L. Collet, S. Harrigan, C. Prudhomme, G. Formetta, L. Beevers, Hydrology and Earth System Sciences, vol. 22(10), pp. 5387–5401.
16. Hallegatte S., Ranger N., Mestre O. (2011), Assessing climate change impacts, sea level rise and storm surge risk in port cities: a case study on Copenhagen, Climatic Change, vol. 104, pp. 113–137.
17. Ninghtyas D. (2022), Pemanfaatan Citra Penginderaan Jauh untuk Bencana Banjir, ResearchGate, vol. 1 (1), pp. 1–7.
18. Participatory risk assessment of pluvial floods in four towns of Niger (2023), M. Tiepolo, S. Braccio, E. Fiorillo, A. Galligari, G. L. Katiellou, G. Massazza, V. Tarchiani, International Journal of Disaster Risk Reduction, vol. 84, pp. 1–16.
19. Smith J. A., Baeck M. L. (2015), Prophetic vision, vivid imagination: The 1927 Mississippi River flood, Water Resources Research, vol. 51, pp. 9964– 9994.
20. Wang C., Wan T. R., Palmer I. J. (2010), Urban flood risk analysis for determining optimal flood protection levels based on digital terrain model and flood spreading model, Visual Computer, vol. 26 (11), pp. 1369–1381.
21. Wang M., Zhen, H., Xie X. (2011), A 600-year flood history in the Yangtze River drainage: Comparison between a subaqueous delta and historical records, Chinese Science Bulletin, vol. 56, pp. 188–195.

Система Orphus

Loading...
Up