Városi területek környezeti sérülékenységének értékelése geofizikai módszerek alkalmazásával
DOI:
https://doi.org/10.59531/ots.2025.3.2.115-144Kulcsszavak:
esőzések okozta árvízveszély, sebezhetőségi index, GPR-hullámok csillapítása, egyenáramú ellenállásmérés, vízáteresztő képességAbsztrakt
A városi területek esőzések okozta villámárvíznek való kitettsége jellemezhető a környezeti sérülékenység indexszel. Ez a mérőszám három térbeli tényezőtől függ: a morfológiától, a felszínborítástól és a felszín vízáteresztő képességétől. Ez utóbbi tényezőt egyértelműen meghatározzák a felszín közeli rétegek összetétele és szerkezete, emiatt egyes geofizikai módszerek alkalmazása segíthet a vízelöntési veszélyeztetettség felmérésében.
A publikáció bemutat egy módszertant, amit a környezeti sérülékenység nagy felbontású eloszlásának meghatározására dolgoztunk ki, két, városi környezetben is alkalmazható geofizikai felmérési módszer adatainak felhasználásával történik veszélyeztetettség minősítése. A talajradaros módszer esetében a felszíni vízáteresztő képességet a fedőréteg agyagtartalmához kötöttük, ezáltal az elektromágneses hullámok csillapodását, mint fizikai paramétert összefüggésbe hoztuk a környezeti sérülékenység vízáteresztési tényezőjével. A másik esetben ugyanezt a tényezőt az egyenáramú elektromos mérés adataiból határoztuk meg úgy, hogy a mérés során meghatározott, fajlagos elektromos ellenállás értéket a felső réteg domináns szemcseméret-eloszlásával hoztuk összefüggésbe. A kidolgozott módszertan alkalmazását két hazai városban végzet esettanulmányban mutatjuk be, ahol a környezeti sérülékenységet geofizikai szelvények mentén határoztuk meg az alkalmazott módszer által biztosított, vízszintes felbontással. Az első esettanulmányban a földradar módszert alkalmaztuk a vízáteresztési tényező meghatározására, és digitális terepmodell szolgált a lejtési adatok forrásaként. A második esettanulmány helyszíne egy sík terület volt, ahol nem volt szükség morfológiai adatokra. Az áteresztőképesség tényezőt egy három kilométer hosszú mérési vonalon mért, fajlagos ellenállás értékekből és a fúrásos talajminták szemcseméret-elemzési eredményeiből származtattuk.
Hivatkozások
Boll J., van Rijn R.P.G., Weiler K.W., Ewen J.A., Daliparthy J., Herbert S.J. (1996): Using ground-penetrating radar to detect layers in a sandy field soil. – Geoderma, 70 (2-): 117–132. https://doi.org/10.1016/0016-7061(95)00077-1
Bruno Bueno, Leslie Norford, Grégoire Pigeon, Rex Britter (2012): A resistance-capacitance network model for the analysis of the interactions between the energy performance of buildings and the urban climate. – Building and Environment, 54, 116-125. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2012.01.023
Christensen, N.B. and Christiansen, A.V. (2021): Using geophysical survey results in the inference of aquifer vulnerability measures. – Near Surface Geophysics, 19: 505-521. https://doi.org/10.1002/nsg.12171
Dahlin, T. and Bernstone, C. (1997): A roll-along technique for 3D resistivity data acquisition with multi-electrode arrays. – In: Symposium on the Application of Geophysics to Engineering and Environmental Problems. 1997 January 927-935. https://doi.org/10.4133/1.2922474
Daniels, D. J., 2004. Ground Penetrating Radar, 2nd Edition. The Institute of Electrical Engineers, London, United Kingdom. https://doi.org/10.1049/PBRA015E
Dannowski, G. Yaramanci, U. (1999): Estimation of water content and porosity using combined radar and geoelectrical measurements. – European Journal of Environmental and Engineering Geophysics. 4 (1): 71-85.
Hou, J., Li, H., Zhu, H. and Wu, L. (2009): Determination of Clay Surface Potential: A More Reliable Approach. – Soil Sci. Soc. Am. J. 73 (5): 1658-1663. https://doi.org/10.2136/sssaj2008.0017
IPCC (2014): Summary for policymakers. – In: Climate Change 2014: Impacts, Adaptation and Vulnerability. Part A: Global and Sectoral Aspects. Contribution of Working Group II to Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change.
Kalbfleisch J., G. (1985): Probability and statistical inference: volume 1: probability. – Springer, New York. https://doi.org/10.1007/978-1-4612-1096-2
Kirsch, R., Sengpiel, K.-P. and Voss, W. (2003): The use of electrical conductivity mapping in the definition of an aquifer vulnerability index. – Near Surface Geophysics, 1(1): 13-19. https://doi.org/10.3997/1873-0604.2002003
Loke M.H. and Barker, R.D. (1996): Rapid least-squares inversion of apparent resistivity pseudosections by a quasi-Newton method. – Geophysical Prospecting, 44 (1): 131-152. 04): Tutorial: 2-D and 3-D electrical imaging surveys.
Lunt I.A., Hubbard S.S. and Rubin Y. (2005): Soil moisture content estima-tion using ground-penetrating radar reflection data. – Journal of Hydrology, 307 (1-4): 254–269. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2004.10.014
Neal A. (2004): Ground penetrating radar and its use in sedimentology: principles, problems and progress. – Earth-Science Reviews, 66 (3-4): 261–330. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2004.01.004
Plank, Z. and Polgár, D. (2019): Application of the DC resistivity method in urban geological problems of karstic areas. – Near Surface Geophysics, 17 (5): 547-561. https://doi.org/10.1002/nsg.12062
Plank, Z., Selmeczi, P., Pronay, Z., Polgar, D (2016): Geophysical Methods in Vulnerability Assessment to Climate Change Effect, We 22P1 16 https://doi.org 10.3997/2214-4609.201602063. Conference: Near Surface Geoscience 2016 - 22nd European Meeting of Environmental and Engineering Geophysics, Paper 1-5. https://doi.org10.3997/2214-4609.20142092
Obiora, D.N., Alhassan, U.D., Ibuot, J.C. and Okeke, F.N. (2016): Geoelectric Evaluation of Aquifer Potential and Vulnerability of Northern Paiko, Niger State, Nigeria. – Water Environment Research, 88 (7): 644-651. https://doi.org/10.2175/106143016X14609975746569
Rotárné Sz. Á., Selmeczi P., Homolya E. (2016): Ivóvízbázisok klímaváltozással szembeni sérülékenységének vizsgálati módszere [Method for assessing the vulnerability of drinking water resources to climate change]. – In: Tudásmegosztás, alkalmazkodás és éghajlatváltozás [Knowledge sharing, adaptation and climate change], Pálvölgyi T., Selmeczi Pál 8szerk.) MFGI, Budapest. pp 41-48.
Smith R. C., Sjogren D. B. (2006): An evaluation of electrical resistivity imaging (ERI) in Quaternary sediments, southern Alberta, Canada. – Geosphere. 2 (6): 287–298. https://doi.org 10.1130/GES00048.1
Słowik, M. (2014): Analysis of fluvial, lacustrine and anthropogenic landforms by means of ground-penetrating radar (GPR): field experiment. – Near Surface Geophysics, 12 (6): 777-792. https://doi.org/10.3997/1873-0604.2014033
Sperotto A.,Torresan S., Gallin V.,, Coppola E., Critto A.,Marcomini A. (2016): A multi-disciplinary approach to evaluate pluvial floods risk under changing climate: The case study of the municipality of Venice (Italy).– Science of The Total Environment, 562 (2016):1031-1043. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.03.150
Steelman C.M. and Endres A.L. (2010): An examination of direct ground wave soil moisture monitoring over an annual cycle of soil conditions. – Water Resources Research 46, (11): W11533. https://doi.org/10.1029/2009WR008815
Wunderlich, T. and Rabbel, W. (2013): Absorption and frequency shift of GPR signals in sandy and silty soils: empirical relations between quality factor Q, complex permittivity and clay and water contents. – Near Surface Geophysics, 11 (2): 117-128. https://doi.org/10.3997/1873-0604.2012025
##submission.downloads##
Megjelent
Hogyan kell idézni
Folyóirat szám
Rovat
License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Az OTS cikkeire a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivates 4.0 International Licenses Copyright Terms szabályozása érvényes.
