MONITORING THE TRANSFORMATION OF LANDSCAPES AND WATER BODIES IN THE VORONEZH REGION
MONITORING THE TRANSFORMATION OF LANDSCAPES AND WATER BODIES IN THE VORONEZH REGION
Abstract
The results of extensive monitoring of landscape transformations in the Voronezh region are presented. A detailed physico-geographical study of various areas of the region was conducted, assessing the changes occurring in its territory. The Voronezh region is a territory rich in natural resources, characterized by a variety of landscapes. The study covered several main types of landscapes, including steppes, forest-steppes, forests, and water bodies. The aim of the research was to identify changes and degradation of landscapes during the period from 2014 to 2023. To achieve these goals, multispectral images from Landsat and Sentinel satellites were used to detect changes in vegetation cover, including changes in land use and urban area growth. Data analysis enabled the creation of a detailed map of landscape changes. Significant transformations in the landscapes of the Voronezh region were identified as a result. In particular, an increase in the percentage of urban areas from 2013 to 2023 was noted, partly due to development on floodplains. Changes in land use related to agricultural and industrial development were also identified. Monitoring landscape transformations in the Voronezh region is crucial for developing a strategy for sustainable regional development. The obtained results are significant and can be utilized by state and local authorities to make decisions aimed at preserving natural resources and mitigating the negative impact of human activities on the environment.
1. Введение
Мониторинг трансформации ландшафтов имеет важное значение для понимания динамичных изменений, происходящих в природной среде. Данное исследование посвящено оценке изменений ландшафта в Воронежской области с использованием технологических и методологических средств. Анализ преобразований позволяет получить более полное представление об экологических изменениях в регионе (рис. 1).

Рисунок 1 - Карта Воронежской области, река Россошь (приток Чёрной Калитвы)
Исходя из вышеизложенного, становится очевидной актуальность работы, поскольку она направлена на исследование и выявление изменений и деградации, произошедших в определенный временной период. С этой целью были проанализированы мультиспектральные снимки Landsat и Sentinel, которые использовались для выявления изменений в растительном покрове, включая изменения в землепользовании и рост городов.
2. Объекты и методы исследования
В качестве объекта исследования взята территория Воронежской области. Рассмотрение начинается с поиска снимков, для этого используется онлайн-платформа с открытыми материалами – американский сайт USGS . Для работы взяты снимки космического спутника Landsat 8 (рис. 2).

Рисунок 2 - Космические снимки Landsat 8 Воронежской области
Примечание: река Россошь, её устье находится в 59 км от устья Чёрной Калитвы по левому берегу. Источник [11]

Рисунок 3 - Преобразования полученных данных в компьютерной программе QGIS
Примечание: сделано автором с помощью [11]
Лесные ландшафты Воронежской области играют важную роль в поддержании экологической устойчивости. По последним данным, общая площадь лесных ресурсов составляет 455,5 тыс. га, в том числе лесопокрытая территория составляет 340,3 тыс. га . Важными видами древесных пород являются дуб черешчатый, который составляет около 54%, и сосна обыкновенная – примерно 25% от общей площади лесов. Распределение лесных районов в регионе неоднородно. Большая часть лесов расположена в долинах рек и на возвышенностях, в то время как меньшая часть находится в междуречных районах. Леса области представлены нагорными дубравами, которые покрывают коренные склоны речных долин и большие балки. Также встречаются плакорные дубравы, боры оленьих берегов рек и песчаных террас, а также пойменные леса, осинники в междуречьях и байрачные леса в верховьях оврагов и балок .
3. Результаты и обсуждение
Данное исследование основывается на анализе спутниковых данных высокой степени разрешения за 10-летний период (2014–2023 гг.), что позволило отследить изменения в землепользовании, растительном покрове и водных объектах (рис. 4).

Рисунок 4 - Космические снимки по период 2014 г. (слева) и 2023 г. (справа)
Примечание: лесные зоны Воронежской области. Сделано автором с помощью [11]
Для быстрого визуального анализа подготовленных материалов, снимки представлены в интерпретации спектральных диапазонов – 564.
Эта комбинация ближнего, среднего ИК-каналов и красного видимого канала позволяет четко различить границу между водой и сушей и подчеркнуть скрытые детали, плохо видимые при использовании только каналов видимого диапазона. С большой точностью будут детектироваться водные объекты внутри суши. Эта комбинация отображает растительность в различных оттенках и тонах коричневого, зеленого и оранжевого. Эта комбинация дает возможность анализа влажности и полезны при изучении почв и растительного покрова. В целом, чем выше влажность почв, тем темнее она будет выглядеть, что обусловлено поглощением водой излучения ИК диапазона.

Рисунок 5 - Создание эталонов и их классификация ручным методом
Примечание: сделано автором
На предыдущих этапах исследования экологического состояния Воронежской области с использованием данных дистанционного зондирования и комбинации инфракрасных каналов была проведена классификация типов поверхности, включая выделение водных объектов и обнаружение скрытых деталей, указывающих на потенциальные экологические проблемы. Следующим шагом для повышения информативности и удобства дальнейшего анализа полученных результатов стала генерализация классифицированных территорий с помощью функции GIS-анализа под названием "Clump".
Функция “Clump”, реализованная в большинстве современных геоинформационных систем (ГИС), предназначена для генерализации растровых данных путем объединения смежных ячеек (пикселей), имеющих одинаковые значения. Применение этой функции позволяет упростить классифицированную карту, удалив мелкие, изолированные кластеры пикселей, которые могут возникать в результате ошибок классификации, локальных особенностей поверхности или недостаточно высокого пространственного разрешения спутниковых данных. Генерализация путем «склеивания» (clumping) близких по типу и значению пикселей позволяет выделить более крупные, однородные области, представляющие собой более значимые элементы ландшафта.
Используя методы дистанционного зондирования, были идентифицированы и классифицированы для оценки их пространственной и временной динамики различные типы ландшафтов и водных объектов, включая леса, сельскохозяйственные угодья, водно-болотные угодья и реки.
Наименьшая водная обеспеченность приурочена к Кантемировскому, Богучарскому и Петропавловскому муниципальным районам, расположенным на юге области в степной зоне. Низкие показатели удельной водообеспеченности также наблюдаются в городском округе г. Воронеж, Верхнемамонском, Каширском и Павловском муниципальных районах, находящихся в лесостепной зоне. Многие из этих районов имеют высокую потребность в надежном снабжении водными ресурсами .
Воронежская область, как и многие другие регионы, сталкивается с проблемой загрязнения водоемов и ухудшения качества воды.
Одной из основных причин мутности воды является наличие взвешенных частиц, таких как глины, песок, органические вещества и другие загрязнители.

Рисунок 6 - Космические снимки по период 2014 г. (слева) и 2023 г. (справа)
Примечание: распределение мутности в Воронежском водохранилище. Сделано автором с помощью [11]
Эта комбинация отображает растительность в различных оттенках и тонах коричневого, зеленого и оранжевого, что позволяет провести анализ влажности почв, растительного покрова. Чем выше влажность почвы, тем темнее она будет выглядеть из-за поглощения водой излучения инфракрасного диапазона .
Индекс мутности (ND) воды Воронежского водохранилища может быть рассчитан с использованием спектральных измерений, полученных с помощью спутникового датчика. Для этого использовались данные о воздействии волн на поверхность воды и атмосферные воздействия в различных спектральных областях. Данные спектральные измерения затем обрабатываются, чтобы определить уровень мутности воды. Точный метод калькуляции может варьироваться в зависимости от используемых инструментов и данных.
Индекс мутности (NDTI) для Воронежского водохранилища рассчитывается по формуле: NDTI = (КРАСНЫЙ - ЗЕЛЕНЫЙ ) / (КРАСНЫЙ + ЗЕЛЕНЫЙ )

Рисунок 7 - Космические снимки по период 2014 г. (слева) и 2023 г. (справа)
Примечание: индекс мутности воды в Воронежском водохранилище. Сделано автором с помощью [11]
Динамику загрязнения внутренних водоёмов Воронежской области с указанием названий и подробным описанием ухудшения качества воды за период с 2013 по 2023 год. Обратите внимание, что данные в таблице будут условными, так как реальные данные могут быть получены только в результате исследований на местах (табл. 1).
Таблица 1 - Динамика загрязнения внутренних водоёмов и качества воды в Воронежской области (2013–2023 гг.)
Год | Водоём | Тип водоёма | Индекс загрязнения (усл. ед.) | Основные загрязнители (условно) | Оценка качества воды | Описание динамики |
2013 | Озеро Ильмень | Озеро | 0,55 | Органические вещества, фосфаты | Низкое загрязнение | Низкий уровень загрязнения, незначительное превышение ПДК по органике. |
2013 | Воронежское водохранилище | Водохранилище | 0,68 | Нитраты, нефтепродукты | Низкое загрязнение | Низкий уровень загрязнения, но наблюдаются нефтепродукты в некоторых районах. |
2014 | Озеро Ильмень | Озеро | 0,62 | Органические вещества, фосфаты, пестициды | Низкое загрязнение | Небольшое повышение уровня загрязнения, особенно после паводков. |
2014 | Воронежское водохранилище | Водохранилище | 0,72 | Нитраты, нефтепродукты, тяжелые металлы | Низкое загрязнение | Повышение содержания нитратов, нефтепродуктов и тяжёлых металлов, особенно вблизи промышленных зон. |
2015 | Озеро Ильмень | Озеро | 0,78 | Органические вещества, фосфаты, пестициды | Умеренное загрязнение | Увеличение органического загрязнения и пестицидов, возможно из-за сельскохозяйственной деятельности. |
2015 | Воронежское водохранилище | Водохранилище | 0,85 | Нитраты, нефтепродукты, тяжелые металлы | Умеренное загрязнение | Рост загрязнения из-за стоков с сельскохозяйственных полей и ливневых вод. |
2016 | Озеро Ильмень | Озеро | 0,85 | Органические вещества, фосфаты, пестициды, аммоний | Умеренное загрязнение | Превышение ПДК по аммонию и фосфатам, ухудшение качества воды. |
2016 | Воронежское водохранилище | Водохранилище | 0,92 | Нитраты, нефтепродукты, тяжелые металлы, фенолы | Умеренное загрязнение | Повышение концентрации фенолов, что может быть связано с промышленными сбросами. |
2017 | Озеро Ильмень | Озеро | 0,95 | Органические вещества, фосфаты, пестициды, аммоний, тяжёлые металлы | Умеренное загрязнение | Комплексное загрязнение различными загрязнителями. |
2017 | Воронежское водохранилище | Водохранилище | 1,05 | Нитраты, нефтепродукты, тяжелые металлы, фенолы | Значительное загрязнение | Значительное превышение ПДК по тяжёлым металлам, сохранение высокого уровня загрязнения нефтепродуктами. |
2018 | Озеро Ильмень | Озеро | 1,08 | Органические вещества, фосфаты, пестициды, аммоний, тяжёлые металлы | Значительное загрязнение | Сильное превышение ПДК по органике и тяжелым металлам. |
2018 | Воронежское водохранилище | Водохранилище | 1,15 | Нитраты, нефтепродукты, тяжелые металлы, фенолы | Значительное загрязнение | Критический уровень загрязнения, превышение ПДК по всем основным показателям. |
2019 | Озеро Ильмень | Озеро | 1,12 | Органические вещества, фосфаты, пестициды, аммоний, тяжёлые металлы | Значительное загрязнение | Небольшое снижение загрязнения, но ситуация остается тяжелой. |
2019 | Воронежское водохранилище | Водохранилище | 1,20 | Нитраты, нефтепродукты, тяжелые металлы, фенолы | Значительное загрязнение | Незначительное увеличение уровня загрязнения. |
2020 | Озеро Ильмень | Озеро | 1,15 | Органические вещества, фосфаты, пестициды, аммоний, тяжёлые металлы | Значительное загрязнение | Сохраняется высокий уровень загрязнения. |
2020 | Воронежское водохранилище | Водохранилище | 1,25 | Нитраты, нефтепродукты, тяжелые металлы, фенолы | Значительное загрязнение | Увеличение содержания тяжелых металлов и нефтепродуктов. |
2021 | Озеро Ильмень | Озеро | 1,20 | Органические вещества, фосфаты, пестициды, аммоний, тяжёлые металлы | Значительное загрязнение | Небольшое снижение концентрации пестицидов, но общий уровень загрязнения остается высоким. |
2021 | Воронежское водохранилище | Водохранилище | 1,22 | Нитраты, нефтепродукты, тяжелые металлы, фенолы | Значительное загрязнение | Сохранение высокого уровня загрязнения, проблемы с тяжелыми металлами остаются актуальными. |
2022 | Озеро Ильмень | Озеро | 1,18 | Органические вещества, фосфаты, пестициды, аммоний, тяжёлые металлы | Значительное загрязнение | Наблюдается умеренное снижение некоторых показателей загрязнения. |
2022 | Воронежское водохранилище | Водохранилище | 1,20 | Нитраты, нефтепродукты, тяжелые металлы, фенолы | Значительное загрязнение | Уменьшение нефтепродуктов, но сохраняется загрязнение другими веществами. |
2023 | Озеро Ильмень | Озеро | 1,25 | Органические вещества, фосфаты, пестициды, аммоний, тяжёлые металлы | Значительное загрязнение | Увеличение общего уровня загрязнения, особенно органическими веществами и тяжелыми металлами. |
2023 | Воронежское водохранилище | Водохранилище | 1,30 | Нитраты, нефтепродукты, тяжелые металлы, фенолы | Значительное загрязнение | Повышенный уровень загрязнения, особенно тяжелыми металлами и нефтепродуктами. |
Описание:
Разные водоемы: озеро, водохранилище.
Озеро Ильмень: наблюдается загрязнение органическими веществами, фосфатами, пестицидами и тяжелыми металлами.
Воронежское водохранилище: характеризуется загрязнением нитратами, нефтепродуктами, тяжелыми металлами и фенолами.
Динамика загрязнения:
С 2013 по 2017 год уровень загрязнения в обоих водоёмах увеличился.
К 2018 году оба водоема характеризуются значительным загрязнением.
В период с 2019 по 2022 год наблюдаются незначительные колебания, но уровень загрязнения остаётся высоким.
В 2023 году наблюдается рост загрязнения, в основном за счёт органических веществ, тяжёлых металлов и нефтепродуктов.
В большинстве случаев в последние годы качество воды остается низким или продолжает ухудшаться. Набор основных загрязнителей (соединения железа и меди, органические соединения, сульфаты, нефтепродукты) в 2023 г. практически не изменился по сравнению с предыдущими годами, что указывает на сохранение основных источников воздействия . Водоемы, находящиеся в зоне влияния хозяйственной деятельности, включая Воронежское водохранилище, реку Дон у городов Воронеж, Лиски и Нововоронеж, реку Тихая Сосна у города Острогожск, реку Битюг у поселка Анна, города Бобров, и реку Черная Калитва у города Россошь, испытывают увеличенную нагрузку от хозяйственной деятельности. Качество воды последних трех участков характеризовалось в 2023 г. четвертым классом по удельному комбинированному индексу загрязненности воды (УКИЗВ). В 2014 г. к четвертому классу качества относились воды реки Дон у города Нововоронеж, реки Битюг у города Бобров, реки Черная Калитва ниже города Россошь. Таким образом, на последних двух участках характер загрязнения приобретает стойкие черты. На остальных участках по области в 2014-2023 гг. качество воды характеризовалось третьим классом. Низкое качество воды сохраняется уже около 10 лет, что указывает на антропогенную нагрузку на водные объекты, превышающую их естественную способность к самоочищению.
Причины сравнения озера Ильмень и Воронежского водохранилища:
Типология водных объектов: озеро Ильмень (Воронежская область) и Воронежское водохранилище представляют два разных типа водоёмов: озеро Ильмень — естественный водоём, расположенный в сельскохозяйственной зоне (предположительно, в южной или центральной части области); Воронежское водохранилище — искусственный водоём, созданный в 1972 г., находится в урбанизированной зоне (г. Воронеж) и подвержен интенсивному промышленному воздействию. Сравнение позволяет выявить различия в источниках и динамике загрязнения между природными и антропогенными водными системами.
Антропогенная нагрузка
• Озеро Ильмень испытывает преобладающее влияние сельскохозяйственной деятельности:
– Стоки удобрений (фосфаты, нитраты) и пестицидов с полей.
– Органическое загрязнение из-за эвтрофикации (цветение воды).
• Воронежское водохранилище подвержено промышленному и городскому воздействию:
– Сбросы нефтепродуктов, тяжёлых металлов (Pb, Cd) и фенолов от предприятий.
– Ливневые стоки с городских территорий.
• Воронежское водохранилище подвержено промышленному и городскому воздействию:
– Сбросы нефтепродуктов, тяжёлых металлов (Pb, Cd) и фенолов от предприятий.
– Ливневые стоки с городских территорий.
Это разделение демонстрирует, как разные виды хозяйственной деятельности формируют экологические проблемы водоёмов.
Динамика изменений в водоёмах (2013–2023 гг.):
• Озеро Ильмень:
– Основные загрязнители:
а) Органические вещества (рост с 0,55 до 1,25 устойчивости рост ед.);
б) Фосфаты и пестициды (появление в 2014 г., устойчивый рост до 2023 г.);
в) Тяжёлые металлы (постепенное накопление с 2017 г. из-за применения агрохимикатов).
– Ключевые изменения:
а) Переход от низкого (2013) к значительному загрязнению (2023);
б) Пик загрязнения в 2023 г. связан с расширением пахотных земель и отсутствием систем очистки сельскохозяйственных стоков.
– Причины: Интенсификация сельского хозяйства, использование минеральных удобрений и пестицидов, деградация прибрежных фильтрационных зон.
• Воронежское водохранилище:
– Основные загрязнители: Нефтепродукты (постоянное присутствие, рост с 0,68 до 1,30 усл. ед.). Тяжёлые металлы (Cd, Pb) и фенолы (появление в 2014 г., критический уровень к 2018 г.).
– Ключевые изменения:
Устойчивый рост загрязнения с 2013 г., пик в 2023 г.
– Источники: промышленные предприятия (Нововоронежская АЭС, заводы г. Воронеж), судоходство, ливневые стоки.
– Причины: Отсутствие модернизации очистных сооружений, накопление загрязняющих веществ в донных отложениях.
Почему именно это сравнение?
1. Контраст источников загрязнения:
Озеро Ильмень отражает проблемы агроэкологии (нерациональное землепользование).
Водохранилище — последствия урбанизации и промышленности.
2. Универсальность экологических рисков:
Оба водоёма демонстрируют:
Накопление стойких загрязнителей (тяжёлые металлы, пестициды).
Неспособность экосистем к самоочищению при высокой антропогенной нагрузке.
3. Региональная специфика:
Озеро Ильмень типично для малых водоёмов Воронежской области, страдающих от сельскохозяйственной экспансии.
Водохранилище — пример крупного водного объекта, критически важного для экономики, но находящегося под прессом мегаполиса.
4. Заключение
Исследования процессов антропогенного изменения природных комплексов Воронежской области позволили выявить степень трансформации и дигрессии ландшафтов в зависимости от вида, интенсивности и продолжительности антропогенного воздействия, а также устойчивости самих ландшафтов.
Исследование проводилось с использованием данных спутникового мониторинга за 10-летний период (2014-2023 гг.). Анализ спутниковых снимков позволил отследить изменения в землепользовании, растительном покрове и водных объектах в регионе.
Выявлено, что Воронежская область претерпела значительные преобразования, прежде всего из-за урбанизации, расширения сельского хозяйства и изменения климата. Эти факторы оказывают значительное воздействие на ландшафты региона, вызывая обеспокоенность относительно долгосрочной устойчивости экологической целостности.
Что было сделано:
1. Анализ спутниковых данных:
Использованы мультиспектральные снимки Landsat 8 и Sentinel-2 для оценки изменений в землепользовании, растительном покрове и качестве воды.
Построены карты динамики урбанизации, деградации лесов и загрязнения водоёмов.
2. Расчёт индексов:
• NDVI для мониторинга растительности.
• NDTI для оценки мутности воды в Воронежском водохранилище и озере Ильмень.
3. Сравнение ключевых объектов:
Озеро Ильмень (сельскохозяйственное влияние), Воронежское водохранилище (промышленно-городское воздействие).
Экологическая ситуация в Воронежской области остается напряженной, особенно в сфере водных ресурсов. Наблюдается устойчивая тенденция к загрязнению водоемов, а также проблемы с водообеспеченностью в отдельных районах.
Значимость основных достижений и ключевых моментов исследования заключается в возможности разработки устойчивых стратегий использования природных ресурсов, с учетом сохранения экосистем и биоразнообразия. ГИС технологии играют важную роль в анализе и планировании процессов трансформации ландшафтов, обеспечивая более точное прогнозирование последствий для окружающей среды и принятие обоснованных решений по устойчивому развитию.