Цель: создание геометрических сетей (ГС) и проведение сетевого анализа (СА) на основе пространственных данных оросительных систем (ОС).
Материалы и методы. Исходными данными для ГС были разработанная ранее геоинформационная база данных и слои в формате *.shp, полученные в результате оцифровки. Использовалось программное обеспечение «ArcGIS DeskTop» версии 10.4.1. СА производился с помощью модуля Network Analyst.
Результаты. Созданы две файловые базы данных с геометрическими сетями пространственных объектов Азовской ОС (магистральный канал и межхозяйственная распределительная сеть) и Понуро-Калининской ОС (распределительная и коллекторно-дренажная сеть). На их основе был проведен СА, то есть определение набора элементов сети в соответствии с заданными условиями. Результатом стало создание выборки для дальнейшей обработки и анализа полученных наборов сведений. Были рассмотрены варианты проведения СА на конкретных примерах. Одной из наиболее распространенных задач СА является поиск всех элементов сети исходя из направления течения. Комбинация флагов и барьеров (функций СА) на ГС, а также визуализация результатов выборки по заданным параметрам позволяют создавать сложные и составные выборки, исходя из специфических для мелиорации задач.
Выводы. Использование СА может быть эффективным для решения различных задач в мелиорации при оценке количественных характеристик объектов ОС и для установления взаимосвязей между сооружениями, что в свою очередь может стать основой для расчета показателей значимости сооружений в целях определения порядка очередности при планировании реконструкции объектов ОС. Но для создания корректных ГС исходные данные должны соответствовать определенной структуре данных, главным свойством которых является связность этих объектов. В связи с этим созданным ранее слоям ГИС может потребоваться существенная корректировка.
реконструкция мелиоративных систем, очередность проведения работ, ГИС, географические сети, геометрические сети, сетевой анализ
Рыжаков А. Н. Применение сетевого анализа данных геометрической сети в базе пространственных данных оросительных систем (на примере Азовской и Понуро-Калининской оросительных систем) // Пути повышения эффективности орошаемого земледелия. 2025. Т. 96, № 2. С. 64–82.
1. Развитие мелиоративного комплекса: строительство, модернизация и техническое перевооружение: справ. изд. М.: Росинформагротех, 2021. 88 с.
2. Лукьянова Е. А. Планирование очередности ремонта элементов мелиоративных систем по надежности их функционирования // Мелиорация. 2005. № 2(54). С. 77–81. EDN: WHJIWL.
3. Власов М. В., Куприянова С. В. Комплексный подход к определению эффективности реконструкции оросительных систем // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации. 2019. № 2(34). С. 185–200. DOI: 10.31774/2222-1816-2019-2-185-200. EDN: ZIFKTJ.
4. Экономическое обоснование выбора очередности реконструкции оросительных систем с учетом устройства и освоения компенсирующего участка: свидетельство о гос. регистрации прогр. для ЭВМ № 2018617698 / Щедрин В. Н., Васильев С. М., Власов М. В., Куприянова С. В.; правообладатель Рос. науч.-исслед. ин-т проблем мелиорации. Заявка № 2018617698; заявл. 29.05.18; опубл. 28.06.18, Бюл. № 7.
5. Кузьмичев А. А. Обоснование приоритетности и очередности проведения ремонтно-восстановительных работ на мелиоративных системах на примере канала Бг-Р-8-1 Багаевской оросительной системы // Мелиорация и гидротехника. 2024. Т. 14, № 4. С. 231–242. DOI: 10.31774/2712-9357-2024-14-4-231-242. EDN: EDIFUL.
6. Рекомендации по реконструкции и модернизации мелиоративных систем (на примере Ростовской области) / А. А. Чураев, Ю. Ф. Снипич, Т. А. Погоров [и др.]. Новочеркасск: РосНИИПМ, 2015. 30 с. EDN: UBBMUI.
7. Слабунов В. В., Кожанов А. Л. Нормативно-правовое обеспечение реконструкции гидромелиоративных объектов // Пути повышения эффективности орошаемого земледелия. 2023. № 2(90). С. 41–50. EDN: IZIEQM.
8. Зверьков М. С., Брыль С. В. Нормативные и методические аспекты и пример создания цифрового двойника гидромелиоративной системы с использованием данных дистанционного мониторинга // International agricultural journal. 2022. № 3. P. 1320–1334. DOI: 10.55186/25876740_2022_6_3_24. EDN: RDDMZW.
9. Баженов В. И. Анализ BIM-моделирования инженерных сетей водопроводно-канализационного хозяйства // Наука и бизнес: пути развития. 2023. № 2(140). С. 8–18. EDN: ZUDBYR.
10. Пашковская О. В., Бренинг Д. В. Методы анализа данных в геоинформационных системах // Актуальные проблемы авиации и космонавтики: сб. материалов VI Меж-дунар. науч.-практ. конф., посвящ. Дню космонавтики, г. Красноярск, 13–17 апр. 2020 г. В 3 т. Т. 2. Красноярск: Сиб. гос. ун-т науки и технологий им. акад. М. Ф. Решетнева, 2020. С. 363–365. EDN: HTSCIG.
11. Карпачевский А. М., Новаковский Б. А. Возможности использования инструментов ГИС-пакета ArcGIS для структурного анализа электрических сетей // Геоинформатика. 2019. № 2. С. 4–11. EDN: CTZDHU.
12. Network Analysis of Road Traffic Crash and Rescue Operations in Federal Capital City / M. S. Jibril, D. S. Aule, B. D. Garba, T. O. Adewuyi // International Journal of Geosciences. 2023. Vol. 14, № 01. P. 36–51. DOI: 10.4236/ijg.2023.141003. EDN: LCEFRK.
13. Васильченко А. А. Пространственный анализ инфраструктуры орошаемых полей Волго-Ахтубинской поймы на территории Волгоградской области // Научно-агрономический журнал. 2022. № 4(119). С. 12–18. DOI: 10.34736/FNC.2022.119.4.002.12-18. EDN: SATKNY.
14. Рыжаков А. Н., Кузьмичев А. А., Мартынов Д. В. Разработка геоинформационной базы данных «Понуро-Калининская «Водохозяйственная система» // Пути повышения эффективности орошаемого земледелия. 2023. № 3(91). С. 238–249. EDN: YNZVUX.
15. Оросительные системы: от поколения к поколению: монография. В 2 ч. Ч. 1 / В. Н. Щедрин, А. В. Колганов, С. М. Васильев, А. А. Чураев. Новочеркасск: Геликон, 2013. 283 с. ISBN 5-93542-042-2. EDN: TRAHID.
