Рассматриваются природно-географические особенности северных улусов Республики Саха (Якутия), влияющих на территориальную организацию населения и хозяйства, в частности в ее заселении и освоении, на основе изучения обширного материала по природно-ресурсному потенциалу Северной Якутии, которые в итоге позволили автору выявить их пространственные особенности размещения в исследуемом регионе. Анализ состояния природно-ресурсного потенциала производится по отдельным группам ресурсов: минерально-сырьевым, топливно-энергетическим, лесным, водным, агроклиматическим, биологическим и земельным и т.д.

Природный парк "Момский" является одним из крупнейших на территории РФ. Ландшафты Момского парка представляют собой естественные образования, надежно защищенные высокими горными сооружениями от возможного загрязнения воздушными потоками. Это обстоятельство делает эту территорию особенно привлекательной для организации мониторинговых исследований состояния и развития природных комплексов в естественной обстановке.

В статье представлены результаты оценки факторов техногенного воздействия на природную среду Эльгинского угольного комплекса в Южной Якутии. Были установлены и ранжированы различные факторы воздействия (горноизвлекательные, горнообогатительные, линейные, селитебные, лесохозяйственные) в соответствии с интегральными показателями, характеризующими их по степени продолжительности, распространенности, обратимости, направленности и вероятности. При этом коэффициенты воздействий определялись экспертным путем по балльной шкале, а интегральные показатели – расчетным. Произведена оценка факторов техногенного воздействия, в результате которой установлено, что наиболее сильное воздействие на природную среду оказывают горные работы, наименьшее – лесохозяйственная деятельность. По степени техногенного нарушения отдельных компонентов природной среды наибольшему изменению подвергаются мерзлые почвогрунты, наименьшему – гидробиота. Полученные результаты отражают особенности деятельности угольной промышленности на территории Северо-Востока России, природные комплексы которой характеризуются низкой устойчивостью к техногенному изменению и малой продуктивностью экосистем.

В статье приведены результаты оценки современного и прогнозируемого воздействия энергетического комплекса Республики Саха (Якутия) на изменение природной среды. Основными оценочными показателями являются выбросы загрязняющих веществ в атмосферу, сбросы вредных примесей в водные объекты, а также отходы производства и потребления. Показано, что в настоящее время предприятия энергетического комплекса вносят значительный вклад в формирование экологической обстановки, который состоит из 80% от суммарных выбросов в атмосферу, 30-35% от суммарных сбросов в водные объекты и до 60% отходов производства и потребления. Оценка перспективного состояния экологической обстановки произведена для умеренного и стратегического сценариев развития энергетики Республики. Определено, что к 2030 г. произойдет рост техногенного воздействия объектов энергетики на природную среду. Так, суммарные годовые выбросы отраслей энергетики в Республике составят около 160 % от фактического уровня этого показателя в 2013 г.; увеличение воздействия энергетики на водные ресурсы будет связано с планируемым строительством гидроэлектростанций в Южной Якутии и формированием водохранилищ; рост отходов производства (золошлаков) составит: для умеренного сценария - 1,2 млн. т/год; а для стратегического - 1,5 млн. т/год.

Для целей мониторинга состояния лесных экосистем наиболее эффективно использование возможностей дистанционных методов. На мультиспектральных космических снимках Landsat (временная серия летних и осенних снимков за 2000, 2001, 2013, 2014 гг.) территории государственного природного заповедника ҺОлекминскийһ выделены фрагменты лесных массивов с доминированием лиственницы 2 Гмелина (Larix gmelinii Rupr.) площадью 250 км (масштаб 1:5000). Затем были сохранены полигоны по трем уровням сегментации (скейлинга) - 4, 16, 64 с масштабами, 1:2500, 1:1250, 1:625. При дешифрировании проводилась неуправляемая классификации полигонов методом ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technigue) на 2,4,10 классов. Классификация на два класса использовалась для расчета индекса лесистости. Сезонные изменения определялись по разности значений индекса лесистости полигонов летом и осенью. Показано, что чем больше разность, тем больше доля лиственницы в смешанных древостоях. Были построены кривые распределения значений индекса лесистости для полигонов 3 уровня скейлинга. По результатам классификации на 4,10 классов была проведена статобработка с расчетом показателей разности и подобия полигонов - дисперсии генеральной совокупности и теста Фишера (F-тест). Рассмотрены результаты изменения дисперсии генеральной совокупности и F-теста на разных уровнях сегментации и в разные годы.
For the purposes of monitoring the state of forest ecosystems, it is most e ective to use the capabilities of remote methods. On multispectral Landsat satellite images (a time series of summer and autumn images for 2000, 2001, 2013, 2014) of the territory of the Olekminsky State Nature Reserve, fragments of forests 2 dominated by Gmelin larch (Larix gmelinii Rupr.) with an area of 250 km (scale 1:5000). Then the polygons were saved at three levels of segmentation (scaling) - 4, 16, 64 with scales of 1:2500, 1:1250, 1:625. During decryption, uncontrolled classi cation of polygons using the ISODATA (Iterative Self-Organizing Data Analysis Technigue) method into 2,4,10 classes was carried out. Classi cation into two classes was used to calculate the forest cover index. Seasonal changes were determined by the di erence in the forest cover index values of the polygons in summer and autumn. It has been shown that the greater the di erence, the greater the proportion of larch in mixed forest stands. Distribution curves of forest cover index values were constructed for polygons of the 3rd scaling level. Based on the results of classi cation into 4, 10 classes, statistical processing was carried out with the calculation of indicators of di erence and similarity of polygons - dispersion of the general population and Fisher’s test (F-test). The results of changes in population dispersion and F-test at di erent levels of segmentation and in di erent years are considered.