AGRIS - S

Palabras clave de AGROVOC

2020

Lavrennikova, O.A. | Bochkarev, E.A. | Zudilin, S.N., Samara State Agrarian Univ.

7 ill. | Summaries (En, Ru) | Разработка и освоение проектов внутрихозяйственного землеустройства на агроландшафтной основе способствует рациональной организации территории с.-х. предприятий. ГИС-технологии являются важным инструментом в создании землеоценочной основы для точных систем земледелия и необходимым компонентом в системе комплексного управления хозяйством. Цель исследований - оптимизация использования земельного фонда и разработка геоинформационного обеспечения агроландшафтного проектирования на уровне отдельного с.-х. предприятия. Создана почвенная карта землепользования для одного из сельхозкооперативов Самарской области. В качестве фоновых компонентов почвенного покрова выступают черноземы южные 58,3% и черноземы типичные 39,3%. Составлены карты обеспеченности почв гумусом и основными макроэлементами. Путем взаимного наложения электронных карт выявлены участки земель для размещения севооборотов. Было запроектировано 2 полевых севооборота и 1 кормовой севооборот. По каждой группе земель, выделенной для размещения определенного севооборота, была определена проектная площадь иосновные условия, подлежащие учету при проектировании севооборотов; также выделялись однородные участки по почвенным условиям, уклону и рельефу местности, по требованию механизации обработки почвы, наличию развивающихся эрозионных процессов. Результатом работы является оптимизация структуры с.-х. угодий, составление тематических карт, цифровой модели рельефа местности, выполнена топографическая привязка землепользования, запроектированы севообороты в соответствии с агроландшафтными условиями землепользования для разработки и внедрения инновационных технологий возделывания с.-х. культур. | The development and development of on-farm land management projects on an agrolandscape basis contributes to the rational organization of the territory of agricultural enterprises, as a result, the efficiency of land use is improved, the ecological situation of rural areas is improved, and farming becomes profitable. An important tool in creating a land valuation framework for accurate farming systems is GIS technology. At present, GIS (geographic information systems) are a necessary component in the system of integrated management of the economy. The purpose of the research is to optimize the use of the land Fund and develop geo-information support for agricultural landscape design at the level of a separate agricultural enterprise. A soil map of land use has been created for one of agricultural cooperatives in the Samara region. The background components of the soil cover are southern black soil 58.3% and typical black soil 39.3%. Maps of soil availability with humus and basic macronutrients have been compiled. By overlapping electronic maps, land plots for placing crop rotations were identified. 2 field crop rotations and 1 forage crop rotation were designed. For each group of land allocated for certain rotation, was determined the surface area and the main conditions to be considered when designing crop rotations is also distinguished by homogeneous sites according to soil conditions, slope and terrain, at the request of the mechanization of soil tillage, presence of developing erosive processes. The result of the work is the optimization of the structure of agricultural land, compilation of thematic maps, a digital model of the terrain, topographic reference of land use is made, crop rotation is designed in accordance with agro-landscape conditions of land use for the development and implementation of innovative technologies for the cultivation of agricultural crops. | 14 ref.

Mostrar más [+]

Menos [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2020

Vlasenko,V.S. | Borisov, E.S., Omsk Agrarian Scientific Center

Based on the results of diagnostic studies using the immune diffusion reaction (IDR) and the hematological method, an analysis of the epizootic situation of cattle leukemia in the Omsk Region in 2014–2018 has been carried out. It has been found out that there is a tendency towards an increase in the number of bovine leukemia virus (BLV) infections from 10.7% in 2014 to 16.8% in 2018. The percentage of infected cattle during this period remained practically unchanged and amounted to 0.3–04%. In all 32 districts of the Region BLV cases were registered, while the level of seroprevalence varied widely, for example from 2% in Sedelnikovo District to 42.9% in Cherlak District in 2018 Sick cows in the hematological stage of leukemia were found only in 13 districts. During the next stage of the current research, in order to visualize the degree of leukemia infection spread across territorial units epizootic zoning was carried out with the help of newly elaborated computer program that allows to evaluate the studied parameters, then data were ranked according to their significance level (high, medium and low) and put on outline map. With the help of the epizootic zoning, territorial units with high spread of BLV were identified – over 30%, with average spread – from 10% to 30% and low spread – up to 10%. According to the results of serological studies for 2018, 6 districts were included in the first group, 16 in the second group and 10 in the third group. The ranking of territorial units for the manifestation of leukemia in the hematological stage made it possible to identify areas with the following figures: up to 0.3% of sick animals (Kalachinsk, Lyubino and Sedelnikovo Districts); from 0.3 to 1 (Kormilovka, Moskalenki, Novovarshavsk, RusskayaPolyana, Tara, Tevriz and Sherbakul Districts) and more than 1.0% of sick cows (Maryanovka, Pavlogradka and Ust-Ishim Districts). | На основании результатов диагностических исследований с помощью реакции иммунной диффузии (РИД) и гематологического метода проведен анализ эпизоотической ситуации по лейкозу крупного рогатого скота в Омской области за 2014–2018 гг. Установлена тенденция увеличения числа инфицированных вирусом лейкоза крупного рогатого скота (ВЛКРС) с 10,7% в 2014 г. до 16,8% в 2018 г. Процент больных лейкозом коров в этот период оставался практически неизменным, составив 0,3–04%. Во всех 32 районах области зарегистрированы случаи носительства ВЛКРС; уровень серопревалентности варьировал в широких пределах, например, в 2018 г. от 2% в Седельниковском районе до 42,9% в Черлакском. Только в 13 районах были выявлены коровы в гематологической стадии заболевания лейкозом. На следующем этапе исследований для визуализации степени распространения лейкозной инфекции по территориальным единицам провели эпизоотическое районирование, используя разработанную компьютерную программу, позволяющую оценить изучаемые показатели, затем провести их ранжирование по уровню значимости (высокий, средний и низкий) и нанести их на контурную карту. С помощью эпизоотического районирования выделены территориальные единицы с высокой распространенностью носительства ВЛКРС – свыше 30%, средней – от 10 до 30% и низкой – до 10%. По результатам серологических исследований за 2018 г. в первую группу вошли 6 районов, во вторую – 16 и в третью – 10. Ранжирование территориальных единиц по проявлению лейкоза в гематологической стадии позволило отметить районы с выявлением: до 0,3% (Калачинский, Любинский, Седельниковский); от 0,3 до 1,0 (Кормиловский, Москаленский, Нововаршавский, Русско-Полянский, Тарский, Тевризский, Шербакульский) и свыше 1,0% больных коров (Марьяновский, Павлоградский, Усть-Ишимский). | Summaries (En, Ru) | 2 ill. | 10 ref.

Mostrar más [+]

Menos [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2019

Minaev, N.V., Russian State Agrarian Univ., Moscow

The identification of factor and indicational features, which are characterized by the high informativity and field of view in relation to the soil cover organization, plays a very important role in the soil mapping. Such characteristics are more common for Unmanned Aerial Vehicles (UAV), which include spectrazonal imagery and digital elevation model (DEM) with ultrahigh spatial resolution, necessary for obtaining fine and large scale images. However, the agrogenic micro- and nanotopography is considered as a noise during the studies of the soil cover topographic differentiation under the conditions of plowland, as the genetic soil properties correlate with natural micro- and mesotopography. A filtration algorithm for the land surface roughness, which is not related to the spatial organization of the objective soil properties, is suggested in the paper. The stages of linear dimension identification for self-similar structures of the glacial and agrogenic topography based on two-dimensional Fourier decomposition are demonstrated using the example of a field topography digital model for the area of 125 hectares. Filtering in the frequency domain allowed restoring the natural field topography and substantiating the effective resolution of the DEM and the size of the area to calculate local morphometric specificities of the topography for digital soil mapping. | В задачах почвенной картографии важную роль играет выявление факторно-индикационных характеристик, обладающих высокой информативностью и обзорностью относительно организации почвенного покрова. В детальном и крупном масштабах этими свойствами обладают материалы съемки с беспилотных летательных аппаратов, включающие спектрозональные изображения и цифровую модель высот местности сверхвысокого пространственного разрешения. Однако в условиях пашни агрогенный нано- и микрорельеф выступает в качестве шума при изучении топографической дифференциации почвенного покрова, поскольку генетические свойства почв связаны с микро- и мезорельефом естественного происхождения. Предлагается алгоритм фильтрации неровностей земной поверхности, не связанных с пространственной организацией целевых почвенных свойств. На примере цифровой модели рельефа поля площадью 125 га (Владимирское ополье) демонстрируются этапы идентификации линейных размеров структур рельефа гляциального и агрогенного происхождения на основе двухмерного разложения Фурье. Фильтрация в частотной области позволила восстановить естественный рельеф поля и обосновать эффективное разрешение цифровой модели рельефа и размеры окрестности для расчета локальных морфометрических характеристик рельефа в целях цифровой почвенной картографии.

Mostrar más [+]

Menos [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2019

Kozlov, D.N. | Zhidkin, A.P. | Lozbenev, N.I., The V.V. Dokuchaev Soil Science Inst., Moscow

The paper presents original developments on the application of WaTEM/SEDEM erosion model for large-scale mapping of erosion patterns of the soil cover in the Central Russian Upland. The share of eroded soils in the composition of soil combinations on plowed slopes was evaluated; such estimation was carried out on the basis of a statistical comparison of the calculated rates of soil losses with the results of actual soil-morphological diagnostics of the degree of chernozems erosion. The obtained relations between share of eroded soils in soil cover patterns and modelled erosion rates were used for development of the map depicting typified combinations of soils with various degrees of erosion. Comparison with detailed soil survey materials showed that the map is accurate enough for the spatial diversity and configuration of eroded soils combinations description. At the given input parameters of the erosion model qualitative changes in the soil cover structure (share of slightly-eroded soils is more than 10%) start from the threshold value of water erosion of 8 t/ha/year. With an average annual erosion of 30 t/ha/year, the share of denuded soils exceeds 50%. The developed approach seems to be promising for solving fundamental and applied problems related to the study of structural and functional organization of the soil cover of slopes and for planning the erosion control measures in adaptive-landscape agriculture. | Представлены оригинальные разработки по применению эрозионной модели WaTEM/SEDEM для крупномасштабного картографирования эрозионных структур почвенного покрова Среднерусской возвышенности. Оценка участия смытых почв в составе почвенных комбинаций распаханных склонов проведена на основе сопоставления расчетных темпов смыва с результатами почвенно-морфологической диагностики степени эродированности черноземов в 859 точках. При заданных входных параметрах эрозионной модели качественные изменения в структуре почвенного покрова (доля слабосмытых почв более 10%) начинаются с порогового значения водной эрозии 8 т/га/год. При среднегодовой эрозии 30 т/га/год доля смытых почв превышает 50%. Полученные отношения между встречаемостью почв эрозионно-аккумулятивного ряда и интенсивностью смыва использованы для построения карты типизированных комбинаций почв разной эродированности. Сравнение с материалами детальной почвенной съемки показало, что карта отражает пространственное разнообразие и конфигурацию эрозионных почвенных комбинаций. Разработанный подход представляется перспективным для решения фундаментальных и прикладных задач, связанных с изучением структурно-функциональной организации почвенного покрова склонов и проектированием противоэрозионных мероприятий в адаптивно-ландшафтном земледелии.

Mostrar más [+]

Menos [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2019

Savin, I.Yu., The V.V. Dokuchaev Soil Science Inst., Moscow

One of the features of the transition from traditional soil cartography to digital technologies for compiling and using soil maps is a qualitative change in both the concept of "map" and the concept of "map scale". A map in digital cartography is a spatially coordinated database that can consist of many layers of information and can be visualized at any scale. The scale of traditionally compiled paper soil maps is of great importance for understanding the semantic load of the map and the degree of its generalization. When using digital soil mapping, the concept of "scale" loses its meaning. This happens because the level of generalization of soil information in this case is not determined by the scale at which the map is visualized on the computer monitor or printed, but by what pixel size the map was created (in the case of raster maps) or which map served the basis for creating a vector layer of the soil map. For raster soil maps it is more logical to use the concept of "pixel size" instead of "scale". For vector soil maps it is more important to indicate the scale of the original soil map (which was vectorized), rather than the scale of their visualization. The scale of visualization of the digital soil map is not important in the computer (digital) applied analysis of soil data. When creating raster soil maps, it is impossible to use source materials of different scales without bringing them to a unified level of generalization. All this must be taken into account when using digital soil mapping technology. | Одной из особенностей перехода от традиционной почвенной картографии к цифровым технологиям составления и использования почвенных карт является качественное изменение как понятия "карта", так и понятия "масштаб карты". Под картой в цифровой картографии понимается пространственно-координированная база данных, которая может состоять из многих слоев информации и может быть визуализирована в любом масштабе. Масштаб традиционно составленных бумажных почвенных карт имеет большое значение для понимания смысловой нагрузки карты и степени ее генерализованности. При использовании цифрового картографирования почв понятие "масштаб" теряет свое значение. Это происходит потому, что уровень генерализованности информации о почвах в этом случае определяется не тем, в каком масштабе карта визуализирована на экране монитора компьютера или распечатана, а тем, с каким размером пикселя карта создана (в случае растровых карт), или тем, какая карта служила основой для создания векторного слоя почвенной карты. Для растровых почвенных карт более логично оперировать понятием "размер пикселя" вместо "масштаб". Для векторных почвенных карт важнее указывать масштаб исходной почвенной карты (которая была векторизована), а не масштаб их визуализации. Масштаб визуализации цифровой почвенной карты не важен при компьютерном (цифровом) прикладном анализе почвенных данных. При создании растровых почвенных карт нельзя использовать исходные материалы разных масштабов без их приведения к единому уровню генерализованности. Все это необходимо учитывать при использовании цифровых технологий картографирования почв.

Mostrar más [+]

Menos [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2018

Voronin, A.Ya., The V.V. Dokuchaev Soil Science Inst., Moscow

The aim of the work was to search for indicators of the humus horizon thickness in chernozem soils based on the data of ground penetrated radar (GPR) surveying. Investigating was conducted on a test site located in the Tula region, Russia. Arable podzolized chernozems are main soil kind in the area, part of soil was eroded in varying extent. To the beginning of the research, the fields were plowed to a depth of 25 cm, and there was no vegetation and stubble on the surface. In parallel with GPR profiling in the field, soil was drilled to determine the low depth of the humus horizon. Based on the linked analysis of GPR profiling data and the field determination of the humus horizon thickness, a new indicator was proposed, namely the coefficient of asymmetry of the modal value of the peak of the spectral density of the first-period reflected pulse of the GPR, obtained at a frequency of 100 MHz. The proposed indicator demonstrates a good statistical relationship with the thickness of the humus horizon of chernozem. For the test region, a regression model of this relationship has been developed; its determination coefficient is about 0.82. To calculate the thickness of the humus horizon (А+АВ), it is suggested to use the bottom line of the second period of the spectral density of the reflected signal, which correlates well with the actual data. The developed approach can be used to map the thickness of the humus horizon in the chernozem soils of the research region. Theoretically, this approach can be extended to soils in other regions. | Целью работы был поиск индикаторов мощности гумусового горизонта черноземных почв по данным георадарной съемки. Исследования проведены в 2015 г. на тестовом участке, расположенном в Тульской области, с преобладанием пахотных оподзоленных черноземов, в том числе в различной степени эродированных. К началу исследований почвы поля были вспаханы на глубину до 25 см, растительность и стерня на поверхности отсутствовали. Параллельно с георадарным профилированием в поле проведено бурение почв для определения нижней границы гумусового горизонта. На основе сопряженного анализа данных георадарного профилирования и полевого определения мощности гумусового горизонта, которая варьировала в среднем от 45 до 59 см, был предложен новый показатель - коэффициент асимметрии модального значения вершины спектральной плотности георадарного импульса первого периода отраженного сигнала, получаемого с частотой 100 Мгц. Показатель характеризуется хорошей статистической связью с мощностью гумусового горизонта черноземных почв. Для региона исследований построена регрессионная модель этой связи с коэффициентом детерминации около 0,82. Для расчета мощности гумусового горизонта предложено использовать нижнюю границу второго периода спектральной плотности отраженного сигнала, который хорошо коррелирует с фактическими данными. Для региона исследований построена регрессионная модель связи с коэффициентом детерминации около 0,86. Разработанный подход может быть использован для картографирования мощности гумусового горизонта в черноземных почвах региона исследований. Теоретически данный подход может быть распространен и на почвы других регионов.

Mostrar más [+]

Menos [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2018

Chinilin, A.V., Russian State Agrarian Univ., Moscow

The results of digital mapping of organic carbon content within the arable horizons of soils and the assessment of obtained models accuracy with the use of machine learning methods for the area of Central Russian Upland in Voronezh region are presented. The digital mapping was based on 22 soil sampling points, applied for the learning and verification of models, and also on several sets of predictor variables. We took also digital elevation model, its derivatives and also remote sensing data of different spatial resolution as predictor variables. Several methods were used to create the spatial variability models for the investigated property based on the decision trees methods: random forest, boosting regression trees and Bayessian regression trees. The assessment of the models obtained accuracy was conducted by a method of cross-validation. As the accuracy indices we used the determination coefficient, mean absolute error and the root mean square error. The modelling results showed that the use of predictor variables presented by digital elevation model, its derivatives and Landsat 8 data we were able to obtain more sustainable models. The determination coefficient varied from 0.6 to 0.7, variation coefficient of Root mean squared error, i.e., the prognosing error varied from 0.5791 to 0.6520. Whereas, the best model was obtained with the method of Bayessian regression trees; whereas the predictor variables presented by the digital elevation model, its derivatives and Sentinel 2 data determination coefficient varied from 0.47 to 0.55, and the prognosing error varied from 0.7031 to 0.7909. It was revealed that in the described models according to different data sets the most significant were the various predictor variables. | Приведены результаты цифрового картографирования содержания органического углерода в пахотных горизонтах почв и оценки точности получаемых моделей с использованием методов машинного обучения для участка Среднерусской возвышенности Воронежской области. Цифровое картографирование основывалось на 22 точках почвенного опробования, используемых для обучения и проверки моделей, а также на нескольких наборах переменных-предикторов, в качестве которых выступали цифровая модель рельефа, производные от нее и данные дистанционного зондирования различного пространственного разрешения. Для построения моделей пространственного варьирования исследуемого свойства использовали несколько методов, основанных на деревьях решений: ансамбль деревьев решений, бустинг регрессионных деревьев и байесовские регрессионные деревья. Оценку точности полученных картографических моделей определяли методом перекрестной проверки, при этом в качестве показателей точности использовали коэффициент детерминации, среднюю абсолютную ошибку и корень среднеквадратичной ошибки. По результатам моделирования выявлено, что с использованием переменных-предикторов, представленных цифровой моделью рельефа, ее производными и данными Landsat 8 удалось получить более устойчивые модели, причем коэффициент детерминации изменяется от 0.6 до 0.7, коэффициент вариации среднеквадратичного отклонения, т.е. ошибка прогноза - от 0.5791 до 0.6520. Лучшая модель получена с помощью метода байесовских регрессионных деревьев; тогда как для переменных-предикторов, представленных цифровой моделью рельефа, ее производными и данными Sentinel 2 – от 0.47 до 0.55, ошибка прогноза от 0.7031 до 0.7909. Выявлено, что в описанных моделях по различным наборам данных наиболее значимыми оказывались разные переменные-предикторы.

Mostrar más [+]

Menos [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2018

Popovich, V.F. | Dunaeva, E.A., Research and Development Inst. of Agriculture of Crimea, Simferopol

Outlined are the principles and approaches for monitoring the level of water availability in rural areas in the arid zone and oriented to nonirrigation farming, based on the methodology for the use of a standardized precipitation index (SPI) calculated from observations of the meteorological service network and satellite information. The application of procedures for normalization of the estimated parameters of this index makes them comparable for different territories as well as in time. Mapping, with different time space of the current situation on the SPI index was carried out for the territory of the central Crimea on the basis of processing of long-term series of observations of precipitation and using the tools of open GIS (QGIS version 2.18) for the period of 2010–2018. Despite the generally wet period of 2014–2016, in some months, the SPI index fell to less than "–1" (arid conditions), and in February 2014 was characterized as extremely dry (SPI = –2.14). However, short-term periods of arid conditions had practically no effect on the average water availability characterized by a 12-month SPI value close to "+1" (i. e. wet years). Since June 2017, the value of annual SPI values has become steadily negative (the beginning of the onset of the dry period) and although in some months (August 2017 and January-February 2018) the index values were 0.67, 0.39 and 0.82 respectively, since September 2017, 12-month SPI values have fallen to "–1" (dry season) with individual monthly values, characterized as extremely dry conditions (September 2017, SPI = –2.66 and in April 2018 SPI = –2.36). The use of remote sensing data (GPM mission) allows mapping intra-district precipitation distribution with a spatial resolution of 0.1 deg., at the same time, the approbation of this technology for the territory of the Crimea showed their comparable accuracy only for the dry periods. | Изложены принципы и подходы мониторинга уровня водообеспеченности сельских территорий, находящихся в засушливой зоне и ориентированных на богарную систему земледелия, основанные на методологии использования стандартизированного индекса осадков (SPI), рассчитанного по данным наблюдений сети метеослужбы и спутниковой информации. Применение процедур нормализации оценочных параметров индекса делает их сопоставимыми как для различных территорий, так и во временном плане. Картирование с разным временным шагом текущей ситуации по индексу SPI приведено для территории центральной части Крыма на базе обработки многолетних рядов наблюдений за осадками и задействованием инструментария открытых ГИС (QGIS версия 2.18) для периода 2010–2018 гг. Несмотря на в целом влажный период 2014–2016 гг., в отдельные месяцы индекс SPI снижался до значений менее "–1" (засушливые условия), а февраль 2014 г. характеризовался как экстремально сухой (SPI = –2,14). Однако кратковременные периоды засушливых условий практически не оказывали влияния на осредненную водообеспеченность, характеризующуюся 12-месячным значением SPI, близким к "+1" (т. е. влажные годы). С июня 2017 г. величина годовых значений SPI становится устойчиво отрицательной (начало наступления засушливого периода) и, хотя в отдельные месяцы (август 2017 г. и январь-февраль 2018 г.) значения индекса были 0,67, 0,39 и 0,82 соответственно, с сентября 2017 г. 12-месячные значения SPI снизились до "–1" (засушливый период) с отдельными месячными значениями, характеризуемыми как экстремально засушливые условия (сентябрь 2017 г., SPI = –2,66, апрель 2018 г., SPI = –2,36). Использование данных дистанционного зондирования Земли (миссия GPM) позволяет картировать внутрирайонное распределение осадков с пространственным разрешением 0,1 градусов, вместе с тем апробация данной технологии для территории Крыма показала их сопоставимую точность только для засушливых периодов.

Mostrar más [+]

Menos [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2017

Mikhajlov, I.S. | Mikhajlov, S.I., The V.V. Dokuchaev Soil Science Inst., Moscow

According to the results of investigations of 2015-2016 a soil ecologic map of Yamal-Nenets autonomic district reflecting the state of the soil cover of the territory of this subject of Russian Federation has been plotted. The map is created with application of GIS technologies and remote sensing methods. The new information and application of the remote sensing methods allowed increasing significantly the number of soil contours, verify their borders, and manifest the areas of lands, which were disturbed during the hydrocarbon crude mining. The soil contours are marked on the map. These contours show the dominating and accompanying soil types, the structure of the soil cover as soil associations and complexes. Some layers present the information about the parent rocks and topography conditions for the marked contours. As a separate layer the soil geographic regions are shown, which differ in the composition of the soil cover. The specificities of the regional soil cover are accurately reflected on the soil-ecological map of the district. More than 4000 soil counters and 65 types of units are marked, which show the combinations of soils: associations, complexes, homogenous areas. The map also contains 4 layers of information about the units: granulometric texture, topographic characteristics, contour area, and relation to the soil-geographic zone. The territory is divided into 50 soil-geographic zones, which differ in specificities of the soil cover. The most attention was paid to the units, where the coil cover was disturbed by the human activity. As separate contours the land areas of towns and districts disturbed by oil and gas mining are marked on the map. The map shows the distribution of the soil cover, and the character of the surface deposits. It answers the questions occurring during its study, environmental protection and land development, including the distribution of infrastructure objects and the problems of distant-pasture deer farming. | По результатам обследований 2015-2016 гг. составлена почвенно-экологическая карта Ямало-Ненецкого автономного округа, отображающая состояние почвенного покрова территории этого субъекта Российской Федерации. Карта выполнена в компьютерном варианте в геоинформационной системе с применением дистанционных методов. Новая информация и использование дистанционных методов позволили значительно увеличить количество почвенных контуров, уточнить их границы, выделить участки земель, нарушенных при добыче углеводородного сырья. На карте выделяются почвенные контуры, показывающие доминирующие и сопутствующие почвы и структуру почвенного покрова в виде сочетаний и комплексов почв. В отдельных слоях представлена информация о почвообразующих породах и условиях рельефа выделенных контуров. Самостоятельным слоем показаны почвенно-географические районы, различающиеся строением почвенного покрова. Почвенно-экологическая карта округа отображает подробно особенности почвенного покрова региона. Обозначены более 4000 почвенных контуров и 65 типов выделов, показывающих комбинации почв: сочетания, комплексы, гомогенные ареалы. Карта содержит также 4 слоя информации о выделах: гранулометрический состав, характеристика рельефа, площадь контура, принадлежность к почвенно-географическому району. На территории округа выделено 50 почвенно-географических районов, различающихся особенностями почвенного покрова. Особенное внимание уделено выделам, где почвенный покров нарушен при хозяйственной деятельности человека. Отдельными контурами на карте выделяются нарушенные земли городов и районов добычи нефти и газа. Карта показывает распределение почвенного покрова и характер поверхностных отложений. Она отвечает на вопросы, возникающие при его изучении, охраны окружающей природной среды и хозяйственного освоения земель, включая прокладку объектов инфрастуктуры и проблемы отгонного оленеводства.

Mostrar más [+]

Menos [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2017

Kretinin, V.M., Russian Academy of Sciences, Volgograd (Russian Federation). Federal Research Centre of Agroecology, Amelioration and Protective Afforestation

The Red Book of soil of the Volgograd region established for the registration and protection of soils specially protected natural areas, virgin plots and natural forests. Standard soils in the red book are a means of the control for monitoring of soil fertility in science and land use. Laboratory of Soil Science, All-Russian Scientific Research Institute of agroforest amelioration, with the financial support the Committee of Environmental Protection has collected soil field and analytical materials for composition the Red Book of soil of the Volgograd region. Composed of more than 300 soil passports. Describe natural conditions of soil genesis. Compiled cadaster of objects (standards) soil: basic, regional standards, reference complex, rare soil on the territory of Russia, azonal under natural forests, endangered and extinct soils, unique soils. Physical and chemical properties of the soil, the content of heavy metals in soil were determined. Presented by keeping the Red Book of soils of the Volgograd region. Enclosed are schematic maps, photos. The manuscript of the book is the publisher. | Красная книга почв Волгоградской области учреждается для учета и охраны почв особо охраняемых природных территорий, целинных участков, естественных лесов. Эталонные почвы в книге являются контролем для мониторинга плодородия почв в науке и землепользовании. Лаборатория почвоведения Всероссийского научно-исследовательского агролесомелиоративного института при финансовой поддержке Комитета охраны окружающей природной среды собрала почвенные полевые и аналитические материалы для составления Красной книги Волгоградской области. Составлено более 300 паспортов почв. Описаны природные условия генезиса почв. Составлен кадастр ценных объектов (эталонов) почв: основные, региональные эталоны, эталонные комплексы, редкие почвы на территории России, азональные, под естественными лесами, исчезающие и исчезнувшие почвы, уникальные почвы. Определены физические и химические свойства почв, содержание тяжелых металлов в почве. Представлено ведение Красной книги Волгоградской области. Приложены картосхемы, фотографии. Рукопись работы в издательстве.

Mostrar más [+]

Menos [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation