logo
calendar23 Oktabr 2025
view38
Основной язык:Узбекский

ДИНАМИКА РУСЛОВЫХ ПРОЦЕССОВ В ЗОНЕ ВОДОЗАБОРА ИЗ АМУДАРЬИ В АМУ-БУХАРСКИЙ МАШИННЫЙ КАНАЛ

Область науки:
pdf

68fa01ca682b0.pdf

PDF

Наука инновационое развитие

Наука инновационое развитие

Опубликовать статьюsee more

АННОТАЦИЯ СТАТЬИ

quote
Актуальность решения проблемы мониторинга и прогнозирования русловых процессов заключается в том, что до настоящего времени теоретические исследования не завершены и требуют дальнейшего развития путём интеграции гидравлической теории течений с изучением морфологических особенностей. Особенно это характерно для Амударьи, которая является одной из наиболее мутных рек в мире: из года в год русло реки заиливается и повышается, что приводит к его деформации и оказывает негативное влияние на устойчивую работу гидротехнических сооружений, расположенных в русле. В данной статье исследованы русловые процессы в среднем течении Амударьи с использованием данных дистанционного зондирования. Для картографирования русла применялись платформа Google Earth Engineи спутниковые снимки Landsat. Проведён анализ изменения русла в районе водозабора из Амударьи в Аму-Бухарский машинный канал. Также изучены многолетние объёмы забора воды из Амударьи в Аму-Бухарский машинный канал. По результатам анализа данных за последние три года установлено, что максимальный объём водозабора пришёлся на июнь 2025 года. В зоне водозабора Аму-Бухарского машинного канала проведены исследования рельефа и морфологии русла по створам. Анализ показал, что деформации русла по глубине и ширине происходят достаточно быстро. В среднем течении Амударьи скорость течения при размыве берегов достигала 2 м/с, при этом цикл размыва составлял от 10 до 60 м, а глубина – от 5 до 10 м.

АВТОРЫ

O.Ikromov

Irrigatsiya va suv muammolari ilmiy-tadqiqot instituti

Теги

# река# river# daryo# наносы# sediments# дистанционное зондирование.# remote sensing.# oqiziqlar# channel deformation# oʻzan deformatsiyasi# Landsat piksel# masofaviy zondlash.# деформация русла# Landsat-пиксель# Landsat pixel

ДРУГИЕ СТАТЬИ ЭТОГО ЖУРНАЛА

Оценить статью

0
оценок: 0
5
4
3
2
1

Идентификаторы статьи

ROI:

https://eroi.uz/11.0094/A1025-0007

DOI:

Недоступно

Список литературы

Alexandrova, M. V., & Dhaliwal, S. (2010). World War III: Will it be the struggle for clean and safe drinking water? Umwelt und Gesundheit Online, 3, 41–45. https://hee-journal.uni-koeln.de/sites/hee- journal/user_upload/U_G_Alexandrova___Dhaliwal_2010.pdf

Barakat, A., Ouargaf, Z., Khellouk, R., El Jazouli, A., & Touhami, F. (2019). Land use/land cover change and environmental impact assessment in Béni-Mellal District (Morocco) using remote sensing and GIS. Earth Systems & Environment, 3(1), 113–125. https://doi.org/10.1007/s41748- 019-00088-y

Billah, M. M. (2018). Mapping and monitoring erosion-accretion in an alluvial river using satellite imagery — the river bank changes of the Padma River in Bangladesh. Quaestiones Geographicae, 37, 87–95. https://doi.org/10.2478/quageo-2018-0027

Conrad, C., Dech, S. W., Hafeez, M., Lamers, J., Martius, C., & Strunz, G. (2007). Mapping and assessing water use in a Central Asian irrigation system by utilizing MODIS remote sensing products. Irrigation and Drainage Systems, 21(3–4), 197–218. https://doi.org/10.1007/s10795-007-9029-z

Dabojani, D., Mithun, K., & Kanti, K. (2014). River change detection and bank line erosion recognition using remote sensing and GIS. Forum geografic, 13(2), 152–158. https://doi.org/10.5775/ fg.2067-4635.2014.100.i

Glantz, M. H. (2005). Water, climate, and development issues in the Amu Darya Basin. Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change, 10(1), 23–50. https://doi.org/10.1007/s11027-005- 7829-8

Hagg, W., Hoelzle, M., Wagner, S., Mayr, E., & Klose, Z. (2013). Glacier and runoff changes in the Rukhk catchment, upper Amu-Darya basin until 2050. Global and Planetary Change, 110, 62–73. https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2013.05.006

Huang, H., Chen, Y., Clinton, N., Wang, J., Wang, X., Liu, C., Gong, P., Yang, J., Bai, Y., & Zheng, Y. (2017). Mapping major land cover dynamics in Beijing using all Landsat images in Google Earth Engine. Remote Sensing of Environment, 202, 166–176. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.02.021

Ikramova, M., Dalabaev, U., Xodjiev, A., Kabilov, X., & Ikromov, O. (2023). Iqlim o‘zgarishi va antropogen ta’sir ostidagi Amudaryo tizimi dinamikasi va evolyutsiyasi.

Kaplan, G., & Avdan, U. (2017). Object-based water body extraction model using Sentinel-2 satellite imagery. European Journal of Remote Sensing, 50(1), 137–143. https://doi.org/10.1080/2279 7254.2017.1297540

Kostianoy, A. G., Lebedev, S. A., & Solovyov, D. M. (2013). Satellite monitoring of the Caspian Sea, Kara-Bogaz-Gol Bay, Sarykamysh and Altyn Asyr lakes, and Amu Darya River. В I. S. Zonn & A. G. Kostianoy (Eds.), The Turkmen Lake Altyn Asyr and Water Resources in Turkmenistan. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-38607-7

Kumar, L., & Mutanga, O. (2018). Google Earth Engine applications since inception: Usage, trends, and potential. Remote Sensing, 10(10), 1509. https://doi.org/10.3390/rs10101509 MDPI

Langat, P. K., Kumar, L., & Koech, R. (2019a). Monitoring river channel dynamics using remote sensing and GIS techniques. Geomorphology, 325, 92–102. https://doi.org/10.1016/j. geomorph.2018.10.007

Langat, P. K., Kumar, L., Koech, R., & Ghosh, M. K. (2019b). Monitoring of land use/land-cover dynamics using remote sensing: A case of Tana River Basin, Kenya. Environmental Monitoring and Assessment, 191, 535. https://doi.org/10.1007/s10661-019-7642-5

Ortega, J. A., Razola, L., & Garzón, G. (2014). Recent human impacts and change in dynamics and morphology of ephemeral rivers. Natural Hazards and Earth System Sciences, 14(3), 713–730. https:// doi.org/10.5194/nhess-14-713-2014 nhess.copernicus.org

Schmid, J. (2017). Using Google Earth Engine for Landsat NDVI time series analysis to indicate the present status of forest stands [Bachelor’s thesis, Georg-August-Universität Göttingen]. (без DOI) OUCI

Wang, C., Jia, M., Chen, N., & Wang, W. (2018). Long-term surface water dynamics analysis based on Landsat imagery and the Google Earth Engine platform: A case study in the middle Yangtze River. ISPRS International Journal of Geo-Information, 7(6), 211. https://doi.org/10.3390/ijgi7060211 SpringerLink

Xiong, J., Thenkabail, P. S., Gumma, M. K., Teluguntla, P., Poehnelt, J., Congalton, R. G., Yadav, K., & Thau, D. (2017). Automated cropland mapping of continental Africa using Google Earth Engine cloud computing. Remote Sensing, 9(10), 1065. https://doi.org/10.3390/rs9101065 MDPI

Yousefi, S., Keesstra, S., Pourghasemi, H. R., Surian, N., & Mirzaee, S. (2017). Interplay between river dynamics and international borders: The Hirmand. Science of the Total Environment, 609, 820– 835. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.07.230