Динамика восстановления нарушенных земель горнодобывающей отрасли в соответствии с принципом самоорганизации природных систем и ее прогнозирование по спутниковым данным

DOI: http://dx.doi.org/10.30686/1609-9192-2020-6-137-142
С.П. Месяц, С.П. Остапенко
Горный институт Кольского научного центра Российской академии наук, г. Апатиты, Российская Федерация
Горная Промышленность №6 / 2020 стр. 137-142

Читать на русскоя языкеРезюме: Экологические проблемы освоения месторождений минерального сырья в значительной степени связаны с необходимостью складирования отходов добычи и переработки, являющихся источником загрязнения природной среды. Большие площади складированных отходов рудообогащения определяют целесообразность применения спутниковых данных для мониторинга экологического состояния нарушенных земель с целью принятия обоснованных решений по восстановлению целостности природных ландшафтов, что имеет принципиальное значение для Арктических регионов. Цель исследований – выявление на основе спутниковых данных динамики формирования фитоценоза со структурой окружающего природного ландшафта при реализации технологии, разработанной в Горном институте Кольского научного центра РАН в соответствии с принципом самоорганизации природных систем в рамках эволюции системы «горная порода – биота» созданием сеяного без нанесения плодородного слоя злакового фитоценоза, обеспечивающего образование биологически активной среды. Анализ временного ряда спутниковых данных вегетационного индекса, характеризующего сукцессию сеяного злакового фитоценоза на откосах ограждающей дамбы складируемых отходов обогащения Хибинской группы месторождений апатитсодержащих руд, свидетельствует об определяющем влиянии фитоценотических факторов на динамику восстановления природных экосистем. Геоботаническое исследование мониторингового полигона показало, что при переходе к лесной стадии сукцессии сеяного злакового фитоценоза наблюдается появление ярусной структуры и массовое подселение видов окружающего природного ландшафта, что согласуется с увеличением вегетационного индекса и позволяет прогнозировать динамику восстановления природных экосистем.

Ключевые слова: нарушенные земли, восстановление, складированные отходы рудообогащения, ограждающая дамба, сеяный злаковый фитоценоз, сукцессия, видовой состав растительного покрова, природный ландшафт, мониторинг, спутниковые данные, вегетационный индекс, индекс стресса влажности

Благодарности: Работа выполнена в рамках государственного задания № 0226-2019-0060 «Развитие методологии мониторинга природных экосистем при восстановлении нарушенных земель горнопромышленного комплекса в соответствии с концепцией естественного почвообразования созданием биологически активной среды»..

Для цитирования: Месяц С.П., Остапенко С.П. Динамика восстановления нарушенных земель горнодобывающей отрасли в соответствии с принципом самоорганизации природных систем и ее прогнозирование по спутниковым данным. Горная промышленность. 2020;(6):137-142. DOI: 10.30686/1609-9192-2020-6-137-142.


Информация о статье

Поступила в редакцию: 12.11.2020

Поступила после рецензирования: 23.11.2020

Принята к публикации: 01.12.2020


Информация об авторе

Месяц Светлана Петровна – ведущий научный сотрудник, заведующий лабораторией, Горный институт Кольского научного центра Российской академии наук, г. Апатиты, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

Остапенко Сергей Павлович - кандидат технических наук, старший научный сотрудник, Горный институт Кольского научного центра Российской академии наук, г. Апатиты, Российская Федерация; e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.


 


Список литературы

1. Горшков В.Г., Макарьева А.М., Лосев К.С. В повестке дня – стратегия выживания человечества. Вестник Российской академии наук. 2006;76(4):309–314. Режим доступа: https://www.bioticregulation.ru/common/pdf/vestn06-ru.pdf

2. Ковда В.А. Проблемы защиты почвенного покрова и биосферы планеты. Пущино; 1989. 155 с.

3. Mel’nikov N.N., Mesyats S.P., Volkova E.Yu. Methodological approach to restoration of ecosystem functions in the industrial lands. Journal of Mining Science. 2016;52(2):410–416. DOI: 10.1134/S1062739116020586

4. Месяц С.П., Новожилова М.Ю., Румянцева Н.С., Волкова Е.Ю. Научное обоснование восстановления природных экосистем, нарушенных при освоении георесурсов. Горный журнал. 2019;(6):77–83. DOI: 10.17580/gzh.2019.06.11.

5. Bondur V.G., Vorobev V.E. Satellite monitoring of impact Arctic Regions. Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2015;51(9):949–968. DOI: 10.1134/S0001433815090054.

6. Месяц С.П., Остапенко С.П. Перспектива использования данных спутниковых наблюдений для мониторинга воздействия складированных отходов горного производства на природную среду. Горный журнал. 2019;(6):72–76. DOI: 10.17580/gzh.2019.06.10.

7. Месяц С.П., Остапенко С.П. Оценка воздействия горнопромышленного комплекса Мурманской области на состояние растительного покрова по данным спутниковых наблюдений. Горная промышленность. 2019;(6):112–116. DOI: 10.30686/1609-9192-2019-6-148-112-116.

8. Steiniger S., Hay G.J. Free and open source geographic information tools for landscape ecology. Ecological Informatics. 2009;4(4):183–195. DOI: 10.1016/j.ecoinf.2009.07.004.

9. Bai Y.Q., Di L.P. Review of geospatial data systems’ support of global change studies. British Journal of Environment & Climate Change. 2012;2(4):421–436. DOI: 10.9734/BJECC/2012/2726.

10. Lausch A., Schmidt A., Tischendorf L. Data mining and linked open data – New perspectives for data analysis in environmental research. Ecological Modelling. 2014;295:5–17. DOI: 10.1016/j.ecolmodel.2014.09.018.

11. Zhao P., Foerster T., Yue P. The Geoprocessing Web. Computers & Geosciences. 2012;47:3–12. DOI: 10.1016/j.cageo.2012.04.021.

12. Yang C., Raskin R., Goodchild M., Gahegan M. Geospatial Cyberinfrastructure: Past, present, and future. Computers, Environment and Urban Systems. 2010;34(4):264–277. DOI: 10.1016/j.compenvurbsys.2010.04.001.

13. Райкунов Г.Г. (ред.) Гиперспектральное дистанционное зондирование в геологическом картировании. М.: Физматлит; 2014. 136 с.

14. Yengoh G.T., Dent D., Olsson L., Tengberg A.E., Tucker III C.J. Use of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to Assess Land Degradation at Multiple Scales: Current Status, Future Trends, and Practical Considerations. Springer; 2016. 110 p. DOI: 10.1007/978-3-319-24112-8.

15. Месяц С.П., Остапенко С.П. Методический подход к мониторингу восстановления нарушенных земель горнопромышленной отрасли по данным спутниковых наблюдений. Горная промышленность. 2018;(6):22–25. DOI: 10.30686/1609-9192-2018-6-142-72-75.

16. Hunt E.R., Rock B.N., Nobel P.S. Measurement of leaf relative water content by infrared reflectance. Remote Sensing of Environment. 1987;22:429–435. Available at: https://hrsl.ba.ars.usda.gov/ERHunt/hunt_rse1987.pdf