CC BY
53
УДК 634.93:521
ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ АГРОЛАНДШАФТНОЙ СТРУКТУРЫ ВОДОСБОРОВ ЮГА ПРИВОЛЖСКОЙ ВОЗВЫШЕННОСТИ
О. Ю. Кошелева, к. с.-х. н. - ФГБНУ «ВНИАЛМИ», г. Волгоград, [email protected]
В статье приводятся результаты агролесомелиоративного картографирования водосборных бассейнов рек юга Приволжской возвышенности, выполненного на основе дешифрирования космических снимков высокого разрешения. По изолинейным картам лесистости, распаханности и
Входе сельскохозяйственного освоения природные ландшафты превращаются в агроландшафты, в которых резко нарушаются системные связи и взаимодействия между всеми природными компонентами. В результате динамично развиваются эрозионные процессы, деградируют растительный и почвенный покров, ухудшается качество водных ресурсов и, как следствие всех вышеперечисленных процессов, происходит снижение продуктивности пашни. Для того, чтобы правильно спроектировать систему агролесомелиоративного обустройства, необходимы данные инвентаризации и оценки уже существующего агролесомелиоративного фонда. Такие исследования требуют обеспечения картографическим материалом, соответствующим по времени и масштабу выполняемым агролесомелиоративным исследованиям. Последнее входит в задачу активно разрабатываемого в последнее время нового научного направления - агролесомелиоративного картографирования.
В данной статье мы ставим своей задачей показать возможности и обосновать необходимость применения картометрического метода оценки пространственного размещения и взаимосвязи агроландшафтных компонентов по космоснимкам высокого разрешения с применением современных ГИС-технологий.
Материалы и методика исследований
В качестве объекта исследования выбран юг Приволжской возвышенности в пределах Волгоградской области, на котором были заложены 4 тестовых полигона общей площадью 3357,7 км2: 2 притока р. Иловля - «Бердия» (1262,8 км2) и «Оль-ховка» (915,7 км2) и 2 притока р. Медведица - «До-бринка» (455,3 км2) и «Лычак» (723,9 км2).
Для оценки пространственного распределения отдельных показателей агроландшафтной структуры (лесистости, эрозионной расчлененности, распаханности) и установления взаимосвязей между ними картометрическим способом, был использован метод изолинейного картографирования. Изолинейные карты представляют собой удобные графо-математические абстракции географического распределения, которые позволяют отвлечься от малосущественных свойств и деталей картографируемого объекта и выявить главные закономерности его изменения в пространстве [3].
Последовательность построения изолинейных карт следующая [3, 5]:
- на космоснимке поднимаются все контуры картографируемого компонента агроландшафта (лесные насаждения, овражно-балочная сеть или пашня).
- создается (накладывается на космоснимок) регулярная квадратная сетка, внутри каждого квадрата которой определяется площадь или протяженность необходимого компонента агроландшаф-
эрозионной расчлененности проводится корреляционный анализ взаимосвязи агроландшафтных компонентов.
Ключевые слова; водосбор, лесистость, агроландшафт, космоснимки, геоинформационное картографирование.
та. Полученные цифры делят на площадь квадрата и, таким образом, вычисляют для каждого из них относительный показатель: лесистость - площадь лесов (в км2) на 1 км2; распаханность - площадь пашни (в км2) на 1 км2; эрозионная расчлененность - протяженность овражно-балочной сети (в км) на 1 км2.
- вырабатывается шкала условных обозначений с указанием против каждого условного знака пределов колебания показателя в % или км/км2. В зависимости от масштаба и детальности карты шкала выбирается с интервалами в среднем 5-10%.
- условные обозначения могут быть цветные или одноцветные штриховые. В обоих случаях следует придерживаться правила: чем интенсивнее явление, тем темнее окраска или штриховка.
Растровой основой послужили космические снимки QuickBird различных масштабов: от 1:100 000 до 1:150 000. Размер одного квадрата регулярной сетки - 40 км2.
Все методические процедуры изолинейного картографирования последовательно выполняются с использованием ГИС-пакетов MapInfo (оцифровка космоснимка, оформление карт) [6] и Surfer (непосредственно изолинейное картографирование) [7].
Результаты и их обсуждение
До построения изолинейных карт был проведен корреляционный анализ рядов данных по показателям лесистости (естественной и искусственной), эрозионной расчлененности и распаханности для каждого тестового полигона (см. таблицу), который показал сильную корреляционную связь (>0,70) только между распаханностью и лесистостью территории, при превалирующем вкладе в показатель общей лесистости её естественной составляющей (пойменные, байрачные и нагорные леса).
Связь между показателями естественной лесистости и распаханности обратная: при распашке территории естественные леса уничтожаются. Площадь искусственных насаждений на всех полигонах столь незначительна, что она не дает какой-либо существенной связи с другими коррелируемыми параметрами: ни с распаханностью территории, ни с эрозионным расчленением. Хотя при наличии завершенных систем защитных лесных насаждений (ЗЛН) в агроландшафте, на наш взгляд, правомерно рассчитывать на высокие значения корреляции: прямой - между показателями распаханности и искусственной лесиситости и обратной - между показателями эрозионного расчленения и искусственной лесистости. Сравнение защищенных и незащищенных агролесоландшафтов по данному показателю может стать темой отдельного исследования.
Обращает на себя внимание очень низкий коэффициент корреляции между распаханностью территории водосбора и его эрозионным расчленением.
35
Таблица - Корреляционный анализ показателей агролесоландшафтной структуры по тестовым полигонам
Коррелируемые Тестовые полигоны
параметры* Ольховка Добринка Бердия Лычак
«ЕстЛес» - «Пашня» -0,72 -0,72 -0,44 -0,71
«ИскЛес» - «Пашня» -0,30 0,16 0,01 -0,42
«ОбщЛес» - «Пашня» -0,77 -0,70 -0,40 -0,70
«Эрозия» - «Пашня» -0,13 0,03 -0,35 0,66
«ЕстЛес» - «Эрозия» -0,18 -0,30 0,04 -0,55
«ИскЛес» - «Эрозия» 0,23 -0,11 -0,29 -0,41
«ОбщЛес» - «Эрозия» -0,02 -0,33 -0,11 -0,56
^Примечание: «ЕстЛес» - естественная лесистость,' %; «ИскЛ 1ес» - искусственная лесистоСть, %; «ОбщЛес» -общая лесистость, %; «Эрозия» - эрозионное расчленение, км/км2; «Пашня» - распаханность, %.
Средняя корреляционная связь отмечена только для полигона «Лычак» (0,66), для других полигонов корреляционная связь - слабая. Полученные данные могли бы свидетельствовать о том, что рас-паханность территории не влияет на рост и развитие эрозионной сети, в свою очередь, эрозионные формы рельефа нисколько не препятствуют распашке территории. Однако многочисленные исследования учёных-эрозионистов свидетельствуют об обратном [1, 2, 4].
Кроме того, визуальный анализ карт эрозионной расчлененности (рис. 1) и распаханности (рис. 2) водосборных бассейнов позволяет увидеть наличие ареалов-максимумов одного из показателей на месте ареала-минимума другого показателя, что должно также свидетельствовать в пользу наличия сильной обратной связи.
Рисунок 1 - Изолинейная карта эрозионной расчлененности тестового полигона «Ольховка»
Для разрешения данного несоответствия нами был использован принцип картографического профилирования. На каждой из изолинейных карт были проведены 2-3 поперечных профиля. По значениям, полученным на пересечении линии профиля с изолинией соответствующего показателя, были построены графики изменения изучаемых показателей на территории водосборного бассейна и установления взаимосвязи этих изменений от изменений других агролесоландшафтных компонентов.
Рисунок 2 - Изолинейная карта распаханности тестового полигона «Ольховка»
Для примера рассмотрим тестовый полигон «Ольховка». На изолинейных картах данного полигона проводятся поперечные профили от восточных границ водосбора до западных. Сразу же бросается в глаза нелинейный характер изменения показателей эрозионного расчленения и распахан-
Рисунок 3 - Графики изменения значений компонентов агролесоландшафта по поперечному профилю тестового полигона «Ольховка»
36
Отмечается общее несовпадение этих кривых (о чем свидетельствует слабая корреляционная связь между этими показателями). При этом на отдельных участках данные кривые ведут себя как вполне коррелируемые между собой. Так, например, если рассчитать коэффициент корреляции для значений только на участке 1 на верхнем профиле, то получим значение 0,92, т.е. сильную прямую связь. Для участков 2 и 3 коэффициенты корреляции составляют - 0,91 и - 0,98 соответственно, для участка 4 коэффициент составляет - 0,90, а для участка 5 коэффициент корреляции составляет - 0,80, т.е. наблюдается сильная обратная связь. На всех профилях максимум эрозионного расчленения, как правило, совпадает с минимумом распаханности.
Форма графика естественной лесистости на полигоне Ольховка практически совпадает с формой графика эрозионной расчлененности, что объясняется присутствием естественной растительности только по склонам и днищам балок.
Взаимосвязи в агролесоландшафтах слишком разнообразны и многозначны, чтобы их можно было анализировать только на основе корреляционного анализа. Сюда вмешиваются и почвенный покров, и климатические условия и т.д. Так, например, если проследить ход профиля по почвенной карте Волгоградской области (М 1:300 000), то оказывается, что на участке 1 (рис. 3), приуроченному к склонам восточной экспозиции балки Оль-ховка, и для которого установлена сильная прямая связь между распаханностью и эрозионным расчленением (0,92), характерны темно-каштановые маломощные почвы глинистого и тяжелосуглинистого гранулометрического состава. Три других участка (2, 3 и 4), для которых отмечена сильная
Литература:
1. Агролесомелиорация / Под ред. А. Л. Иванова и К. Н. Кулика. - Волгоград: ВНИАЛМИ, 2006. - 746 с.
2. Арманд, Д. Л. Антропогенные эрозионные процессы / Д. Л. Арманд // Сельскохозяйственная эрозия и борьба с ней. - М.: Изд-во АН СССР, 1956. - С. 7-37.
3. Берлянт, А. М. Картография / А. М. Берлянт. - М.: КДУ 2011. - 464 с.
4. Заславский, М. Н. Эрозия почв / М. Н. Заславский. - М.: Мысль. - 245 с.
5. Кошелева, О. Ю. Роль картографирования лесистости в системе адаптивно-ландшафтного обустройства водосборов / О. Ю. Кошелева // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 11. Естественные науки. - 2015. - № 1 (11). - С. 92-99.
6. Рулев А. С.Методика применения ГИС MapInfo в агролесомелиоративном картографировании / А. С. Рулев, О. Ю. Кошелева, А. В. Кошелев, О. В. Рулева // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. - 2013. - № 2 (30). - С. 8-14.
обратная связь распаханности и эрозионной расчлененности, попали на границу смены почвенных подзон: вначале преобладают темно-каштановые маломощные супесчаные разности, затем, начиная с плакора между балками Ольховка и Чертолейка, и далее, на склонах восточной и западной экспозиций Чертолейки, доминируют каштановые среднемощные и маломощные легкосуглинистые почвы. Гранулометрический состав, как известно, играет не последнюю роль в формировании противоэрозионной устойчивости почв [1] и, возможно, именно им определяется смена знака корреляционной связи на различных участках в пределах одного водосборного бассейна.
Заключение
Таким образом, применение картометрического метода позволило подтвердить гипотезу о тесной корреляционной связи между распаханностью и эрозионным расчленением территории водосборных бассейнов юга Приволжской возвышенности, которая однако имеет дифференцированную территориальную привязку, что в каждом конкретном случае должно анализироваться отдельно.
Кроме того, проведенное исследование показало, что процедура картографирования агроландшафтной структуры с применением ГИС-техноло-гий позволяет в кратчайшие сроки без финансовых затрат на рекогносцировочные выезды в поля получить разнообразную тематическую информацию об изучаемой территории, например, сведения об эрозионном состоянии земель, естественной и искусственной лесистости, распаханности, заболоченности, антропогенной нарушенности ландшафтов и т.д.
7. Силкин К. Ю. Геоинформационная система Golden Software Surfer 8 / К. Ю. Силкин. - Воронеж: Издательско-полиграфический центр Воронежского госуниверситета, 2008. - 66 с.
GEOINFORMATION ANALYSIS OF THE AGROLANDSCAPE DRAINAGE BASIN STRUCTURE OF THE SOUTH OF VOLGA UPLAND
O. Yu. Kosheleva, K.S-Kh.N. - FGBNU VNIALMI, Volgograd
The article presents the results of agroforestry amelioration cartography of drainage basins of the rivers of the south of Volga Upland accomplished based on deciphering high-resolution satellite photographs. A correlation analysis of interconnection of agrolandscape components is performed using isolinear maps of the forest coverage, plowed land, and erosion compartmentalization.
Keywords: drainage basin, forest coverage, agrolandscape, satellite photographs, geoinformation cartography.
УДК 631.51.3.051
ВЛИЯНИЕ ОСНОВНОЙ ОБРАБОТКИ СВЕТЛО-КАШТАНОВЫХ СОЛОНЦЕВАТЫХ ПОЧВ НА УСВОЕНИЕ ОСАДКОВ
Л.П. Андриевская, с.н.с., Н.Н. Бородина, с.н.с. - ФГБНУ Нижне-Волжский НИИСХ
Приведены результаты исследований по вариантам основной обработки светло-каштановой почвы.
Обработка почвы является важнейшим агротехническим мероприятием в земледелии и направлена на улучшение водно-физических свойств почвы для максимального накопления и
Ключевые слова: системы основной обработки, продуктивная влага, светло-каштановые солонцеватые почвы.
сбережения выпадающих осадков. Первоочередная задача осенней обработки - создать такую поверхность пашни и сложение пахотного слоя, которые позволили бы сократить до минимума потери вла-
37
