Методологическое обоснование динамики средоформирующего потенциала нефтегазоносных территориий

Исследование средоформирующего потенциала территории, включая земельные ресурсы, лесные экосистемы, почвенные разности, недра, является важным элементом анализа условий территории при добыче углеводородов в нефтегазовых регионах. В результате добычи углеводородного сырья средоформирующий потенциал территории, содержащий в себе группу природно-климатических, физико-географических, эколого-экономических факторов, снижается по мере интенсивного техногенного воздействия. Поэтому группа исследователей выявила актуальную научно-техническую задачу, решение которой с помощью разработанного комплекса методов позволяет отслеживать динамику изменений средоформирующего потенциала нефтегазоносных регионов на основе данных дистанционного зондирования Земли. Научная новизна данной работы заключается в методологическом обосновании анализа трансформации средоформирующего потенциала с целью выявления и предотвращения ряда негативных процессов, усугубляемых антропогенным воздействием, как это было установлено с помощью дистанционного зондирования в ходе инженерно-экологических изысканий и мониторинга земель. Объектом исследования является совокупность негативных процессов на землях, используемых для лесного хозяйства, сельского хозяйства, промышленности, энергетики, транспорта, связи, телерадиовещания, телевидения, информационных технологий, космической деятельности, обороны, безопасности и других специальных целей. Эти процессы влияют на величину средоформирующего потенциала нефтегазоносных территорий, особенно в условиях техногенного воздействия. 

Богданова О. В., Черных Е. Г., Меркурьева К. Р., Сизов А. П., Симонян В. В. Методологическое обоснование динамики средоформирующего потенциала нефтегазоносных территориий // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2026. – № 10-1. – С. 63–76. DOI: 10.25018/0236_1493_2026_101_0_63.

Исследование выполнено в рамках договора с Национальным исследовательским университетом «Московский государственный строительный университет» № ТИУ/К-26 от 14 мая 2026 года на выполнение научно-исследовательской работы.

Богданова Ольга Викторовна¹ — д-р экон. наук, доцент, зав. кафедрой, e-mail: bogdanovaov1@tyuiu.ru, ORCID ID: 0009-0007-9540-6183,
Черных Елена Германовна¹ — д-р техн. наук, доцент, профессор, e-mail: chernyheg@tyuiu.ru, ORCID ID: 0000-0002-2644-4721, 
Меркурьева Кристина Рудольфовна¹ — старший преподаватель, e-mail: k_r_merkurieva@mail.ru, ORCID ID: 0000-0001-6650-9107,
Сизов Александр Павлович² — д-р техн. наук, доцент, профессор, e-mail: ap_sizov@mail.ru, ORCID ID: 0000-0001-6175-0145,
Симонян Владимир Викторович² — д-р техн. наук, доцент, зав. кафедрой, e-mail: simonyan.vladimir55@gmail.com, ORCID ID: 0000-0002-3224-9500,
¹ Тюменский индустриальный университет,
² Московский государственный строительный университет.

Черных Е.Г., e-mail: chernyheg@tyuiu.ru.

1. Ziegler D., Wolff S., Agu A.-B., Cortiana G., Umair M., Durfort F. D., Neumann E., Walther G., Kristiansen J., Lienkamp M. How to measure sustainability? An open-data approach // Sustainability. 2023, vol. 15, no. 4, article 3203. DOI: 10.3390/su15043203.

2. Abdel Rahman M. A. E. An overview of land degradation, desertification and sustainable land management using GIS and remote sensing applications // Rendiconti Lincei. Scienze Fisiche e Naturali. 2023, vol. 34, no. 3, pp. 767—808. DOI: 10.1007/s12210-023-01155-3.

3. Емельянов А. А., Ерешко М. В., Сизов О. С., Борисов А. В. Обзор современных облачных платформ обработки и аналитики данных ДЗЗ и информационных продуктов на их основе // Исследование Земли из космоса. — 2022. — № 2. — С. 72—87. DOI: 10.31857/S020596142202004X.

4. Колесников А. А. Анализ методов и средств искусственного интеллекта для анализа и интерпретации данных активного дистанционного зондирования // Вестник СГУГиТ. — 2022. — Т. 27. — № 3. — С. 74—94. 

5. Хатиб А., Малинников В. А. Автоматизированная классификация растительного покрова средиземноморского ландшафта по космическим изображениям высокого пространственного разрешения с учетом спектрально-текстурных и топографических признаков // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2021. — Т. 18. — № 2. — С. 51—63.

6. Ni Z., Zong Z., Ren P. Incorporating object counts into remote sensing image captioning // International Journal of Digital Earth. 2024, vol. 17, no. 1, article 2392847.

7. Zhou Q., Wang S., Liu Y. Exploring the accuracy and completeness patterns of global land-cover/land-use data in OpenStreetMap // Applied Geography. 2022, vol. 145, article 102742. DOI: 10.1016/j.apgeog.2022.102742.

8. Wang H., Zhang W., Ren P. Self-organized underwater image enhancement // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2024, vol. 215, pp. 1—14.

9. Lyu X., Han H., Ren P., Grecos C. Diffusion LSTM: A framework for image sequence generation and its application to oil spill monitoring and prediction // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2024, vol. 62, article 5632313.

10. Ren P., Tao Y., Han J., Li P. Hashing for geo-localization // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2023, vol. 61, article 5623213.

11. Sun X., Zhang X., Huang W., Han Z., Lyu X., Ren P. Sea ice classification using mutually guided contexts // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2023, vol. 61, article 4204019.

12. Сизов А. П., Черных Е. Г., Щукина В. Н., Меркурьева К. Р. Характеристика оптимальности структуры угодий по результатам исчисления средоформирующего потенциала территории / Геодезия, землеустройство и кадастры: проблемы и перспективы развития: сборник научных трудов по материалам V Международной научно-практической конференции, посвященной 105-летнему юбилею кафедры геодезии и дистанционного зондирования. — Омск, 2023. — С. 482—486.

13. Лебедев Ю. В. Эколого-экономическая оценка средоформирующего потенциала лесных ландшафтов Красноярского края // География и природные ресурсы. — 2013. — № 2. — С. 166—173.

14. Васильченко А. В. Проблема экологической оценки загрязнения почв нефтепродуктами // Вестник Оренбургского государственного университета. — 2015. — Т. 10. — № 185. — С. 147—151.

15. Солодовиков А. Ю. Состояние сырьевой базы нефти и газа в Тюменской области // Вестник Тюменского государственного университета. Экология и природопользование. — 2015. — Т. 2. — № 2. — С. 50—61.

16. Верхотуров А. А., Мелкий В. А. Разработка систем регионального мониторинга земель на основе атласного картографирования // Известия Томского политехнического института. Инжиниринг георесурсов. — 2016. — Т. 327. — № 7. — С. 66—83.

17. Масютенко Н. П., Чуян Н. А., Кузнецов А. В., Глазунов Г. П., Калужских А. Г., Дубовик Е. В., Панкова Т. И., Бахирев Г. И., Сухановский Ю. П., Санжарова С. И., Прущик А. В., Соловьёва Ю. А., Чуян О. Г. Система оценки ресурсного потенциала агроландшафтов для формирования экологически сбалансированных агроландшафтов. — Курск, 2012. — 67 c.

18. Булатов А. И., Макаренко П. П., Шеметов В. Ю. Охрана окружающей среды в нефтегазовой промышленности. — М.: Недра, 1997. — 483 с.

19. Дубровский А. В. Методические подходы к моделированию и прогнозированию рационального использования земельных ресурсов с применением геотехнологи // Вестник СГУГиТ. — 2022. — Т. 27. — № 3. — С. 145—156. DOI: 10.33764/2411-1759-2022-27-3-145-156. 

20. Klopfer F., Gruehn D. Leveraging open source land use and land cover data for urban and regional planning in transforming areas // Regional Studies, Regional Science. 2024, vol. 11, no. 1, pp. 738—756. DOI: 10.1080/21681376.2024.2422348.