Оценка изменений уровня воды реки Бурлук на основе применения цифровых моделей рельефа

Рассмотрено изменение уровня воды реки Бурлук с использованием цифровой модели рельефа и спутниковых снимков в среде QGIS. Интерес к данной теме связан с тем, что в последние годы все чаще наблюдаются изменения гидрологического режима рек, что может приводить к подтоплениям и другим неблагоприятным последствиям при расположении реки вблизи объектов ведения горных работ и населенных пунктов. В ходе исследования использовались данные цифровой модели рельефа и разновременные спутниковые изображения, на основе которых выполнена обработка и выделение водной поверхности реки с применением водных индексов. Проведена оцифровка русла и анализ рельефа территории. Это позволило проследить, как меняется площадь водного зеркала в разные периоды и какие участки наиболее подвержены затоплению. Результаты показали, что река Бурлук достаточно сильно реагирует на сезонные изменения: в период паводков ее русло расширяется, а в засушливое время – сужается. Использование ГИС-технологий оказалось удобным и наглядным способом для анализа таких процессов и своевременного принятия мер для предупреждения негативных последствий.

Бесимбаева О. Г., Хмырова Е. Н., Бахаева С. П., Калтаева А. А. Оценка изменений уровня воды реки Бурлук на основе применения цифровых моделей рельефа // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2026. – № 10-1. – С. 140–151. DOI: 10.25018/0236_1493_2026_101_0_140.

Бесимбаева Ольга Газисовна¹ — канд. техн. наук, доцент, доцент, e-mail: bog250456@mail.ru, ORCID ID: 0000-0002-8132-1505,
Хмырова Елена Николаевна¹ — канд. техн. наук, доцент, e-mail: alena.khmyrova.rodina@mail.ru, ORCID ID: 0000-0001-5763-327X,
Бахаева Светлана Петровна — д-р техн. наук, профессор, Кузбаский государственный университет имени Горбачева, e-mail: bsp.mdg@kuzstu.ru, ORCID ID: 0009-0003-1764-2341,
Калтаева Асылтас Амангельдыкызы¹ — магистрант ОП «Геодезия», e-mail: asyltas.kaltaeva@mail.ru, 
¹ Карагандинский технический университет имени Абылкаса Сагинова, Караганда, Республика Казахстан.

Хмырова Е.Н., e-mail: alena.khmyrova.rodina@mail.ru.

1. Карпик А. П., Ганагина И. Г., Опритова О. А. Оценка точности глобальных цифровых моделей рельефа на территорию Российской Федерации // Геодезия и картография. — 2025. — № 10. — С. 2—11. DOI: 10.22389/0016-7126-2025-1024-10-2-11.

2. Pekel J., Cottam A., Gorelik N., Belward A. High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes // Nature. 2016, vol. 540 (7633), pp. 418—422. DOI: 10.1038/nature20584.

3. Zelalem Demissie, Prashant Rimal, Wondwosen M., Atri Dutta, Glen Rimmington Flood susceptibility mapping: Integrating machine learning and GIS for enhanced risk assessment // Applied Computing and Geosciences. 2024, vol. 23, article 100183. DOI: 10.1016/j.acags.2024.100183.

4. Орлов П. Ю. Анализ опыта геоинформационного моделирования карстово-суффозионных процессов // Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. — 2022. — Т. 66. — № 5. — С. 14—27. DOI: 10.30533/0536-101Х-2022-66-5-14-27.

5. Харазми Р. С., Чабан Л. Н. Анализ динамики экосистем бассейна Систан по результатам автоматизированной обработки космических мультиспектральных снимков // Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. — 2015. — № 4. — С. 94—100.

6. Бондур В. Г., Захарова Л. Н., Захаров А. И., Чимитдоржиев Т. Н., Дмитриев А. В., Дагуров П. Н. Долговременный мониторинг оползневого процесса на берегу реки Бурея по данным интерферометрической съемки радаров L-диапазона // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2019. — Т. 16. — № 5. — C. 113—119. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-5-113-119.

7. Курбатова И. Е. Космический мониторинг негативных ситуаций в прибрежных зонах крупных водоемов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2012. — Т. 9. — № 2. — С. 52—59.

8. Акпамбетова К. М., Абиева Г. Б. Географические факторы размещения речных долин на территории Центрального Казахстана // Евразийский Союз Ученых (ЕСУ). — 2019. — № 4(61). — С. 26—31.

9. Abegeja D. The application of satellite sensors, current state of utilization, and sources of remote sensing dataset in hydrology for water resource management // Journal of Water and Health. 2024, vol. 22, no. 7, pp. 1162—1179.

10. Abd El-sadek E., Elbeih S., Negm A. Coastal and landuse changes of Burullus Lake, Egypt: A comparison using Landsat and Sentinel-2 satellite images // The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science. 2022, vol. 25, no. 3, pp. 815—829.

11. Кузьмин К. А., Буковский М. Е., Воронков А. В. Расчет морфометрических характеристик рельефа речных бассейнов возвышенных и низменных измерений на основе цифровых моделей рельефа // Известия Иркутского государственного университета. Серия «Науки о Земле». — 2025. — Т. 53. — С. 70—83. DOI: 10.26516/2073-3402.2025.53.70.

12. Безгодова О. В. Структурно-морфометрический анализ малого речного бассейна реки Ихе-Ухгун (бассейн реки Иркут) // Известия Иркутского государственного университета. Серия «Науки о Земле». — 2021. — Т. 37. — C. 3—16. DOI: 10.26516/2073-3402.2021.37.3.

13. Yang V., Harshadip N. R. Managing water resources in large river basins // Water. 2020, vol. 12, no. 12, article 3486. DOI: 10.3390/w12123486.

14. Волкова Н. А. Повышение качества гидрологического прогнозирования на основе снижения информационной критичности нечетких оценок показателей стока рек // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. — 2025. — № 5. — С. 97—118. DOI: 10.35567/1999-4508-2025-5-97-118.

15. Андреевич П. П. Гидрологические риски и их предотвращение в Казахстане // Международный журнал гидротехники. — 2019. — № 3(1). — С. 3—4. DOI: 10.15406/ijh.2019.03.00154.

16. Nada Kadhim Assessment of water level changes based on the analysis of optical satellite images / ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing of the Earth and Spatial Information Sciences. 2025, pp. 445—452. DOI: 10.5194/isprs-annals-XG-2025-445.

17. MacFerrin M., Amante C., Carignan K., Love M., Lim E. The Earth Topography 2022 (ETOPO 2022) Global DEM dataset // Earth System Science Data. 2024, vol. 17, no. 5, pp. 1835—1849. DOI: 10.5194/essd-17-1835-2025.

18. Журкин И. Г., Сычев Г. Г. Метод определения координат цифровых изображений фотограмметрических опорных знаков: разработка и оценка точности // Измерительная техника. — 2021. — № 11. — С. 19—23. DOI: 10.32446/0368-1025it.2021-11-19-23.

19. Чабан Л. Н., Березина К. В. Анализ информативности спектральных и текстурных признаков при классификации растительности по гиперспектральным аэроснимкам // Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъемка. — 2018. — Т. 62. — № 1. — С. 85—95. DOI: 10.30533/0536-101X-2018-62-1-85-95.

20. Svobodova K. Integrating cultural and spiritual restoration into mine closure: The case of wayside shrines and crosses // Energy Research & Social Science. 2025, vol. 127, article 104289.