Изучение эрозионных процессов в агроландшафтах Правобережья Нижегородской области с помощью ГИС-технологий

ИЗУЧЕНИЕ ЭРОЗИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В АГРОЛАНДШАФТАХ ПРАВОБЕРЕЖЬЯ НИЖЕГОРОДСКОЙ ОБЛАСТИ С ПОМОЩЬЮ ГИС-ТЕХНОЛОГИЙ1

© Канатьева Н.П.*

Арзамасский филиал Нижегородского государственного университета им. Н.И. Лобачевского, г. Арзамас

Рассматриваются особенности пространственного развития эрозионных процессов в агроландшафтах Правобережья Нижегородской области. Проанализирована возможность использования показателя эрозионного потенциала рельефа (LS-фактор) для выделения функциональных зон при проектировании эффективной структуры землепользования на почвах черноземного типа.

Ключевые слова агроландшафт, рациональное землепользование, геоинформационные системы, эрозия почвы.

Развитие земледельческой эрозии почв обуславливает распространение в агроландшафте малоплодородных почв, и влияет на рентабельность сельскохозяйственного производства в целом. Поэтому исследование эрозионных процессов необходимо для разработки мероприятий рационального использования земель при соблюдении принципа дифференцированного использования пашни с учетом рельефа. Обрабатываемые земли - это особая категория антропогенного рельефа, отличающаяся, тесной зависимостью своей морфологии от технологий и социально-экономических условий земледелия. Параметры мезорельефа (размеры поля, длина и крутизна распахиваемых участков), влияют на изменения территориальной организации и площади пахотных земель, связанные с экологическими и экономическими проблемами, например, на трансформацию эродированных земель в залежи.

В современных условиях широкого развития методов цифрового картографирования, определение количественных показателей рельефа производится достаточно быстро и легко, обеспечивая точность и объективность пространственного анализа [3]. Одним из подходов выделения гомогенных территориальных единиц в отношении ряда показателей, является автоматизированная классификация, проводимая на базе ГИС, в которых представление топографических данных осуществляется с помощью ЦМР. ЦМР представляют собой результат специальной обработки цифровой космической съемки и обладают важным преимуществом - генерализацией и наглядно-

1 Выполнено при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ, проект №13-05-90734, 2013 г.).

* Преподаватель кафедры Географии и экологии.

стью изображения многих геоморфологических объектов, делая их доступными для прямого восприятия широкого круга специалистов. Важным качеством ЦМР является и то, что они, в отличие от топографических карт, содержат первичную информацию. Растровый способ организации данных в ЦМР вместе с наглядностью дает огромные преимущества при компьютерной обработке.

Для генерации ЦМР в данном исследовании были использованы данные гидрографического архива HIDROSEDS разработанного на базе SRTM (М 1:100000). Обработка ЦМР проводилась с помощью модулей динамических библиотек открытых геоинформационных систем SAGA, QGIS, обладающих значительным аналитическим потенциалом в ландшафтных исследованиях [5]. Предобработка ЦМР заключалась в гидрологической коррекции (заполнение впадин), фильтрации и ресемплинге структуры ЦМР на регулярную сетку c разрешением ячейки растра 50 м, что обеспечило получение топологически корректной гидрологической ситуации территории, обеспечивающей объективность результатов исследования. Созданная база геоданных в виде растровых слоев, подверглась обработке, для фиксирования ареалов с неблагоприятными свойствами ландшафта, определяющих различия в степени деградации почв. Обработка ЦМР проводилось с помощью модулей динамических библиотек открытых геоинформационных систем SAGA, QGIS, обладающих значительным аналитическим потенциалом в ландшафтных исследованиях [4]. Последующий анализ ЦМР позволяет получить различные морфометрические характеристики и топографические индексы для косвенного диагностирования геоморфологических процессов.

На сегодняшний день существуют многочисленные алгоритмы обработки ЦМР, созданные для определения основных или базовых морфомет-рических показателей (уклон, экспозиция, кривизна плановая и профильная), описывающих особенности ландшафта локально, и вторичных, которые, комбинируя базовые, характеризуют пространственную взаимосвязь между ними и применяются в геоморфологических исследованиях для определения агроэкологических группировок почв [4]. В зарубежных [7, 8] и отечественных [1] работах применяются различные комбинации факторов-предикторов для проведения агроэкологического районирования: уклон, дренажная система, индекс влажности, инсоляция, и др.

С целью создания методики автоматизированного определения агроэко-логически однородных группировок земель, а также определения природной предрасположенности территории к развитию эрозии почв в условиях длительного сельскохозяйственного освоения была разработана серия карт пространственного отображения базовых морфометрических показателей (длина, уклон, крутизна) и комплексных индексов (влажности, плоскостности, расчлененности, эрозионного потенциала рельефа) Правобережья Нижегородской области. Полученные данные, в виде растровых слоев, подверг-

лись геостатистическому анализу: выявление диапазона влияния каждого показателя осуществлялось с помощью извлечения зональной статистики по ячейкам регулярной сети рабочим модулем QGIS. Близкие коэффициенты корелляции между комплексными индексами ограничили возможность их совместного использования в изучении пространственной организации территории. Поэтому, в дальнейших исследованиях для выделения функциональных зон агроландшафта, анализировалась возможность использования такого морфометрического параметра, как эрозионный потенциал рельефа, количественной характеристикой которого служит функция длины и крутизны склона (LS-фактор Универсального уравнения почвы), рассчитанный в программном пакете SAGA GIS [6].

Изучение пространственных закономерностей распределения эрозионного потенциала рельефа обрабатываемых земель проводилось с использованием статистической информации, переведенной в цифровой вид по площадям пашни, за 1985 и 2007 гг., двух административных районов: Сеченовского и Починковского. Оба района отличаются высоким уровнем распа-ханности территории (67 % и 48 % соответственно), и расположены в пределах характерных почвенных типов Правобережья Нижегородской области: дерново-подзолистых, серых лесных и черноземных.

Анализ позволил выделить в пределах агроландшафтов Сеченовского района на почвах черноземного типа 3 зоны различные по интенсивности протекания эрозионных процессов - приводораздельную, присетьевую, и при-долинную, а также определить следующие тенденции:

1. придолинные участки с высокими показателями эрозионного потенциала рельефа (1,7-3,5) не включены в категорию пахотных земель;

2. в присетьевой зоне сокращение пашни происходит за счет мелкоконтурных участков, «закраин», с показателем эрозионного потенциала рельефа в диапазоне от 0,4 до 1,6 (табл. 1);

Таблица 1

Статистические показатели эрозионного потенциала рельефа пашни Сеченовского района

Категория сельскохозяйственных земель Сеченовского района Ls^) Lsmax Lsmin V

Пашня (1985 г.) 0,59 1,61 0,08 51 %

Пашня (2009 г.) 0,55 1,58 0,08 49 %

Залежь (присетьевая зона) (2009 г.) 0,82 1,61 0,42 28 %

Залежь (приводораздельная зона) (2009 г.) 0,67 1,39 0,13 45,7 %

3. этот процесс сопровождается изменениями интенсивности эрозии почв: общее сокращение эрозионного потенциала рельефа пашни составляет всего 6-7 %, поскольку площади неиспользуемых участков с высокими показателями эрозионного потенциала рельефа занимают всего 4-5 % от общей площади пашни;

4. приводораздельные участки, переведенные в категорию залежи, характеризуются умеренным развитием эрозионных процессов, в большинстве случаев, приурочены к заброшенным крутосклонным и межовражным участкам (рис. 1);

Рис. 1. Расположение залежей присетьевой (1) и приводораздельной (2) зон. Сеченовский район, 2007 г.

5. на серых лесных и дерново-поздолистых почвах Починковского района не удалось выявить связь между сокращением пахотных угодий и эрозионным потенциалом рельефа: заброшенные площади на современном этапе превышают имеющиеся участки крутосклонной пашни. Здесь действуют иные причины, влияющие на рентабельность производства, и прежде всего, при сложившейся конъюнктуре рынка - низкое почвенное плодородие.

Проведенный анализ подтверждает возможность использования комплексного морфометрического показателя - эрозионного потенциала рельефа для выделения функциональных зон агроландшафта [1] на почвах черноземного типа при проектировании эффективной структуры землепользования.

Список литературы:

1. Ерофеев А.А. Определение структуры бассейновых геосистем на основе геоинформационного моделирования (на примере бассейнов малых рек Томска и его окрестностей) // Вестн. Том. гос. ун-та. - 2012. - № 363. -С. 192-195.

2. Гарцман Б.И., Галанин А.А. Структурно-гидрографический и морфо-метрический анализ речных систем: теоретические аспекты // География и природные ресурсы. - 2011. - № 3. - С. 27-37.

3. Флоринский И.В., Айлерс Р.Дж., Бёртон Д.Л., Мак-Магон Ш.К., Мон-реал К.М., Фаренхорст А. Прогнозное почвенное картографирование на

основе цифрового моделирования рельефа // Геоинформатика. - 2009. -№ 1. - С. 22-32.

4. Bock, M., Bohner, J., Conrad, O., Kothe, R., Ringeler, A. (2007): Methods for creating Functional Soil Databases and applying Digital Soil Mapping with SAGA GIS // In: Hengl, T., Panagos, P., Jones, A., Toth, G [Eds.] 2007. Status and prospect of soil information in south-eastern Europe: soil databases, projects and applications. EUR 22646 EN Scientific and Technical Research series, Office for Official Publications of the European Communities, Luxemburg, p. 149-162.

5. Bohner, J., McCloy, K.R., Strobl, J. [Eds.] (2006): SAGA - Analysis and Modelling Applications. Gottinger Geographische Abhandlungen, Vol.115, 130 p.

6. Moore I.D., Burch GJ.Modeling erosion and deposition: Topographic effects // Transactions ASAE. 1986. No29. Р. 1624-1640.

7. Ryan C., Boyd M. Catchment SIM: a new GIS tool for topographic geo-computation and hydrologic modelling // Proc. 28th Int. Hydrol. Water Resour. Symp., Wollongong, 10-14 Nov. 2003, V 1. Barton: Institution of Engineers Australia, 2003. P. 35-42.

8. Zhu, A.X., B. Hudson, J. Burt, K. Lubich, and D. Simonson. 2001. Soil mapping using GIS, expert knowledge, and fuzzy logic. Soil Sci. Soc. Am. J. 65(5): 1463. doi: 10.2136/sssaj2001.6551463x.

ПРОБЛЕМЫ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО КРИЗИСА АРАЛЬСКОГО МОРЯ И ЕГО ВЛИЯНИЕ НА ЗДОРОВЬЕ НАСЕЛЕНИЯ

© Файзуллаева К.А.*

Джизакский политехнический институт, Республика Узбекистан, г. Джизак

В статье рассмотрено влияние экологической ситуации в регионе Арала на здоровье населения. Приводятся данные анализа экологических факторов.

Последствия кризиса Аральского моря для Центрально-Азиатских государств определены международными экспертами как глобальная экологическая катастрофа XXI века [1]. Бывшее ранее четвертым по величине озером в мире, сейчас Арал представляет собой далеко не вдохновляющее зрелище. С 1960-х годов прошлого века уровень моря снижается вследствие непрерывного роста забора воды из основных питающих рек [Амударья и Сырда-

* Старший преподаватель кафедры Основ строительства демократического общества в Узбекистане.