Pages Navigation Menu

ISSN 2227-6017 (ONLINE), ISSN 2303-9868 (PRINT), DOI: 10.18454/IRJ.2227-6017
ПИ № ФС 77 - 51217

DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2017.58.129

Скачать PDF ( ) Страницы: 86-90 Выпуск: № 04 (58) Часть 1 () Искать в Google Scholar
Цитировать

Цитировать

Электронная ссылка | Печатная ссылка

Скопируйте отформатированную библиографическую ссылку через буфер обмена или перейдите по одной из ссылок для импорта в Менеджер библиографий.
Китов М. В. МОРФОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ УЧАСТКОВ ЗАЛЕЖИ В АГРОЛАНДШАФТАХ ЦЕНТРАЛЬНО-ЧЕРНОЗЕМНОГО РАЙОНА / М. В. Китов // Международный научно-исследовательский журнал. — 2017. — № 04 (58) Часть 1. — С. 86—90. — URL: http://research-journal.org/earth/morfometricheskij-analiz-uchastkov-zalezhi-v-agrolandshaftax-centralno-chernozemnogo-rajona/ (дата обращения: 30.05.2017. ). doi: 10.23670/IRJ.2017.58.129
Китов М. В. МОРФОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ УЧАСТКОВ ЗАЛЕЖИ В АГРОЛАНДШАФТАХ ЦЕНТРАЛЬНО-ЧЕРНОЗЕМНОГО РАЙОНА / М. В. Китов // Международный научно-исследовательский журнал. — 2017. — № 04 (58) Часть 1. — С. 86—90. doi: 10.23670/IRJ.2017.58.129

Импортировать


МОРФОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ УЧАСТКОВ ЗАЛЕЖИ В АГРОЛАНДШАФТАХ ЦЕНТРАЛЬНО-ЧЕРНОЗЕМНОГО РАЙОНА

Китов М.В.

ORCID: 0000-0001-6691-3097, аспирант

Белгородский государственный национальный исследовательский университет

МОРФОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ УЧАСТКОВ ЗАЛЕЖИ В АГРОЛАНДШАФТАХ ЦЕНТРАЛЬНО-ЧЕРНОЗЕМНОГО РАЙОНА

Аннотация

По космическим снимкам высокого разрешения локализовано более 2,5 тыс. участков брошенной пашни на территории Белгородской области и соседних административных районов Курской и Воронежской областей. Оценена доля локализованной залежи по 33 муниципальным районам и городским округам ЦЧР. Проведен морфометрический анализ участков локализованной залежи по основным показателям: уклон, экспозиция, высота над уровнем моря. Выявлены сочетания морфометрических условий, способствующих оставлению пашни на территории агроландшафтов лесостепи. Показано, что в целях создания репрезентативной сети опорных (ключевых) участков залежи большую долю должны получить участки, расположенные на склонах юго-западной, южной и юго-восточной экспозиции, при этом внимание должно быть уделено как участкам с уклоном свыше 3 градусов, так и относительно ровным участкам (уклон до 2 градусов).

Ключевые слова: залежи, заброшенные земли, морфометрический анализ, лесостепь, агроландшафт.

Kitov M.V.

ORCID: 0000-0001-6691-3097, postgraduate student

Belgorod State National Research University

MORPHOMETRIC ANALYSIS OF LEALANDS AREAS IN AGRO-LANDSCAPES OF CENTRAL BLACK SOIL REGION

Abstract

High-resolution space images have detected more than 2,500 sites of abandoned arable land in the Belgorod Region and neighbouring administrative districts of the Kursk and Voronezh Regions. The share of localized lealands in 33 municipal districts and in the urban districts of the central part of the Russian Federation is estimated in the paper. Morphometric analysis of the sites of localized lealands was carried out according to the main indicators: Slope, exposure, height above sea level. Combinations of morphometric conditions that contribute to the abandonment of arable land in agro-landscape areas of the forest-steppe are revealed. It is shown that in order to create a representative network of supporting (key) lealand areas, sites located on the slopes of the south-western, southern and south-eastern exposition should receive the bigger share, and attention should be paid both to sites with a slope of more than 3 degrees, and relatively flat areas (slope up to 2 degrees).

Keywords: lealands, abandoned lands, morphometric analysis, forest-steppe, agro-landscape.

Введение. Проблеме образования залежей на территории пост советской России уделено достаточно большое влияние как в российских [2,8], так и в зарубежных исследованиях [6,7].

Исследования российских авторов в основном опираются на данные ежегодно собираемой статистки, в то время как исследования зарубежных авторов основаны на применении данных дистанционного зондирования Земли (ДДЗ) из космоса, преимущественно спутниковых снимком Landsat TM / ETM + с пространственным разрешением 30 метров. Основным преимуществом определения залежей при помощи ДДЗ из космоса является возможность перейти от общей оценки площади залежи к географически координированным участкам, однако данный способ определения залежей имеет ряд особенностей, ограничивающих его применение [4,9].

Улучшения точности и достоверности дистанционного определения залежей достигается при помощи классификации с использованием обучаемого непараметрического классификатора – метода опорных векторов (Support Vector Machines-SVM). Основным условием данного метода является использование тренинг-эталонов, которые в данном случае должны представлять собой репрезентативную сеть опорных (ключевых) участков залежей [5].

Белгородская область входит в состав Центрально-черноземного района (ЦЧР) и расположена в контактной зоне лесостепи и степи, доля лесов здесь не превышает 10 %, доля сенокосов и пастбищ составляет менее 20 %, пашня занимает более 60 % площади области. Агроландшафты Белгородской области отличаются сильной расчлененностью овражно-балочной сетью, густота которой колеблется от 0.9 до 2.5 км/км2 [1], в связи с чем одним из факторов, оказывающих непосредственное влияние на забрасывание пашни в регионе, является сложный рельеф [3], характеризующийся разнообразным сочетанием морфометрических показателей.

При проведении данного исследования нами была поставлена цель локализовать участки залежи в агроландшафтах лесостепи по космическим снимкам высокого разрешения и провести их морфометрический анализ на примере территории Белгородской области и соседних административных районов Курской и Воронежской областей.

Объекты и методы. Для оценки площади залежи в Белгородской области и соседних районах Курской и Воронежской областей использованы данные территориальных органов Федеральной службы государственной статистики. Данные об общей площади земель, площади пашни и других сельскохозяйственных и несельскохозяйственных угодьях в получены по запросу (форма 22-2) в территориальных управлениях федеральной службы геодезии и картографии.

Оценка площади залежи 5-ти (Sz5), 10-ти (Sz10), 15-ти (Sz15) летнего возраста в муниципальных районах и городских округах Белгородской и Курской областей произведена по формулам:

07-04-2017 11-16-35

где Pp90 – посевная площадь в 1990 г., Pp10-15 – максимальное значение посевной площади в период 2010 – 2015 гг., Pp05-15 – максимальное значение посевной площади в период 2005 – 2015 гг., Pp00-15 – максимальное значение посевной площади в период 2000 – 2015 гг.

Локализация участков залежи произведена путем визуальной оцифровки (из сравнения цветового тона и оценки его неоднородности) участков брошенной пашни по космическим снимкам высокого пространственного разрешения с общедоступных сервисов (Google Maps, Bing и др.). Формирование базы данных (БД) по участкам залежных угодий проводили при помощи программы QGIS, версия 2.18.1.

Для построения цифровой модели рельефа на исследуемую территорию использовали данные радарной интерферометрической съемки SRTM (Shuttle radar topographic mission). Оценку основных морфометрических показателей залежей (уклон, экспозиция, высота над уровнем моря) проводили с использованием программных продуктов GRASS GIS 7.0.5 и Microsoft Excel 365.

Результаты и их обсуждение. Всего в ходе данной работы на территории 33 муниципальных районов 3-х областей ЦЧР нами было выделено 2560 участков предполагаемой залежи общей площадью 35267,32 га, из них 1516 участков площадью 19207,82 га – на территории Белгородской области (табл. 1).

Таблица 1 – Оценка площади залежи на исследованной территории, га

07-04-2017 11-16-56

Примечание: * – Оценка площади залежи по данным статистики не проводилась в связи с отсутствием данных по посевной площади с.-х. культур в 1990 году в территориальном отделе ФСГС по Воронежской области.

Путем оцифровки космических снимков высокого разрешения нам удалось локализовать только часть залежи по Белгородской (14,7%) и Курской (13,6%) областям. Причем доля идентифицированных участков варьирует в широких пределах от 3,6% в Ракитянском районе до 37% в Красненском.

Собранные данные о локализации участков залежи позволили оценить распространение залежных участков в агроландшафтах лесостепи ЦЧР и определить их основные морфометрические показатели (уклон, экспозиция, высота над уровнем моря) при помощи цифровой модели рельефа, построенной по данным радарной интерферометрической съемки SRTM (Shuttle radar topographic mission).

Включение в исследуемую территорию соседних районов Курской и Воронежской областей показало, что резкого увеличения площади залежи при пересечении границы Белгородской области не происходит. Наименьшая площадь залежи как в Белгородской, так и в Курской областях расположены в административных районах, отмечающихся высокой урожайностью с.-х. культур. Наибольшая площадь залежи в Белгородской области расположена в юго-восточных районах, а распространение залежи в соседних районах Воронежской области лишь подтверждает тенденцию увеличения площади брошенной пашни при продвижении на юго-восток.

В результате исследования выявлено, что на исследуемой территории основная площадь залежи сосредоточена на землях, имеющих уклон от 1 до 2 градусов и составляет 8346,46 га. При этом, наибольшее число залежных участков (619 уч.) сосредоточено на землях с уклоном от 3 до 4 градусов, но занимают такие участки суммарно меньшую площадь – 6780,25 га.

image004

Рис. 1 – Распределение участков залежи в зависимости от уклона, градусы

Необходимо отметить, что 19835,16 га локализованной залежи (56%) расположено на землях, имеющих уклон до 3 градусов, а на склонах свыше 7 градусов расположено только 191,15 га (0,5%) локализованной залежи. Средняя площадь участка залежи на землях с уклоном от 2 до 3 градусов составляет 13,75 га, что близко к среднему значению (13,8 га), при этом в диапазоне от 1 до 10 градусов с увеличением уклона средняя площадь участка залежи стабильно уменьшается, составляя 20,4 га и 1,1 га соответственно.

На землях, имеющих высоту над уровнем моря в пределах 140 – 200 метров сосредоточено 70,8% залежных участков, занимающих площадь 24976,43 га. Если принять оценивать долю залежи с шагом 20 метров, то наибольшая доля залежи приходится на земли, расположенные на отметках 160 – 180 метров над уровнем моря (29,3%).

Проведенная нами оценка экспозиции участков залежи позволила выявить, что наибольшая площадь залежи расположена на склонах юго-западной (27,6%), южной (22,6%) и юго-восточной (15,9%) экспозиции, а наименьшая – на северной (0,6%).

image005

Рис. 2 – Распределение участков залежей в зависимости от экспозиции, га

Причем, при средней площади участка залежи в 13,8 га на склонах юго-западной экспозиции средняя площадь участка достигает 16,4 га, а на склонах северной экспозиции – только 3,7 га.

Заключение. С помощью визуального определения залежи на космических снимках высокого разрешения на удалось визуально локализовать 2560 участков залежи общей площадью 35267,32 га по Белгородской области и соседним районам Курской и Воронежской областей.

Морфометрический анализ участков залежи показал, что наибольшая площадь залежи преимущественно расположена на склонах юго-западной (27,6%) и южной экспозиции (22,6%), а наименьшая – на северной (0,6%). Несмотря на то, что достаточно большое количество участков залежи расположено на склонах свыше 3 градусов (1426 уч. или 55,7%), наибольшая площадь залежи приходится на относительно ровные земли, имеющие уклон до 3 градусов (19835,16 га или 56,2%).

Таким образом, при создании сети опорных (ключевых) участков залежи большую долю в ней должны получить участки, расположенные на склонах юго-западной, южной и юго-восточной экспозиции, при этом внимание должно быть уделено как участкам с уклоном свыше 3 градусов, так и относительно ровным участкам (уклон до 2 градусов).

Включение в региональную опорную сеть (ключевых) участков залежи, участков залежи без учета их морфометрических особенностей и их распространения в региональном агроландшафте может привести к снижению точности калибровки результатов при дистанционных методах исследования залежи.

Список литературы/ References

  1. Лисецкий Ф.Н. Природные ресурсы и экологическое состояние Белгородской области: атлас: учеб.-справ. картогр. пособие / Ф.Н. Лисецкий, В.А. Пересадько, С.В. Лукин и др. – Белгород: изд-во Белгор. гос. ун-та, 2005. – 179 с.
  2. Люри Д.И. Динамика сельскохозяйственных земель России в XX веке и постагрогенное восстановление растительности и почв / Д.И. Люри, С.В. Горячкин, Н.А. Караваева, Е.А. Денисенко, Т.Г. Нефедова – М.: ГЕОС, 2010. – 416 с.
  3. Малышев А. В. Процессы естественного воспроизводства агрогенно нарушенных почв на территории Белгородской области в залежном режиме // Молодой ученый. – 2017. – №9. – URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=10211 (дата обращения: 25.03.2017).
  4. Маринина О.А. Особенности дистанционного выявления залежных участков и проблемы целевого использования земель сельскохозяйственного назначения / О.А. Маринина Э.А. Терехин, Ж.А. Кириленко, Д.М. Курлович, Н.В. Ковальчик // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 5. – URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=10211 (дата обращения: 25.03.2017).
  5. Meyfroidt P. Drivers, Constraints and Trade-Offs Associated with Recultivating Abandoned Cropland in Russia, Ukraine and Kazakhstan / P. Meyfroidt, F. Schierhorn, A.V. Prishchepov, D. Müller, T. Kuemmerle // Global Environmental Change. – 2016. – Vol. 37. P. 1–15. DOI: 10.1016/j.gloenvcha.2016.01.003
  6. Pazúr R. Spatial determinants of abandonment of large-scale arable lands and managed grasslands in Slovakia during the periods of post-socialist transition and European Union accession. / R. Pazúr, J. Lieskovský, J. Feranec, J. Oťaheľ // Applied Geography. – 2014. – №. 10 (54). – С. 118–128. DOI: 10.1016/j.apgeog.2014.07.014
  7. Prishchepov A.V. The effect of Landsat ETM/ETM + image acquisition dates on the detection of agricultural land abandonment in Eastern Europe / A.V. Prishchepov, V.C. Radeloff, M. Dubinin, C. Alcantara // Remote Sensing of Environment. – 2012. – №. 126. – Р. 195–209. DOI: 1016/j.rse.2012.08.017
  8. Смелянский И.Э. Сколько в степном регионе России залежей? // Степной бюллетень. – 2012. № 36. С. 4–7.
  9. Терехин Э.А. Анализ спектральных свойств сельскохозяйственной растительности Белгородской области по спутниковым данным MODIS // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Сер. Естественные науки. – 2013. – № 10 (153). – С. 150–156.

Список литературы на английском языке / References in English

  1. Lisetskiy F.N. Prirodnye resursy i ekologicheskoe sostoyanie Belgorodskoy oblasti. [Natural resources and the ecological state of the Belgorod region: Atlas: training and reference mapping guide] / Lisetskiy F.N., Peresad’ko V.A., Lukin and others. Belgorod: izd-vo Belgor. gos. un-ta Belgorod, 2005. – 179 p. [in Russian]
  2. Lyuri D.I. Dinamika sel’skokhozyaystvennykh zemel’ Rossii v XX veke i postagrogennoe vosstanovlenie rastitel’nosti i pochv [Dynamics of agricultural lands of Russia in XX century and postagrogenic restoration of vegetation and soils] / D.I. Lyuri, S.V. Goryachkin, N.A. Karavaeva, E.A. Denisenko, T.G. Nefedova. – M.: GEOS, 2010. – 416 p. [in Russian]
  3. Malyshev A. V. Protsessy estestvennogo vosproizvodstva agrogenno narushennykh pochv na territorii Belgorodskoy oblasti v zalezhnom rezhime [The processes of natural reproduction of agrogenically disturbed soils on the territory of the Belgorod region in the fallow regime] // Molodoy uchenyy [Young scientist]. – 2017. – № 9. – URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=10211 (accessed: 25.03.2017) [in Russian]
  4. Marinina O.A. Osobennosti distantsionnogo vyyavleniya zalezhnykh uchastkov i problemy tselevogo ispol’zovaniya zemel’ sel’skokhozyaystvennogo naznacheniya [Characteristics remote detection fallow land trust and problems of agricultural land use] / O.A. Marinina, E.A. Terekhin, Zh.A. Kirilenko, Kurlovich D.M., Koval’chik N.V. // Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya [Modern problems of science and education]. – 2013. – № 5 (225). – URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=10211 (accessed: 25.03.2017) [in Russian]
  5. Meyfroidt P. Drivers, Constraints and Trade-Offs Associated with Recultivating Abandoned Cropland in Russia, Ukraine and Kazakhstan / P. Meyfroidt, F. Schierhorn, A.V. Prishchepov, D. Müller, T. Kuemmerle // Global Environmental Change. – 2016. – Vol. 37. P. 1–15. DOI: 10.1016/j.gloenvcha.2016.01.003
  6. Pazúr R. Spatial determinants of abandonment of large-scale arable lands and managed grasslands in Slovakia during the periods of post-socialist transition and European Union accession. / R. Pazúr, J. Lieskovský, J. Feranec, J. Oťaheľ // Applied Geography. – 2014. – №. 10 (54). – С. 118–128. DOI: 10.1016/j.apgeog.2014.07.014
  7. Prishchepov A.V. The effect of Landsat ETM/ETM + image acquisition dates on the detection of agricultural land abandonment in Eastern Europe / A.V. Prishchepov, V.C. Radeloff, M. Dubinin, C. Alcantara // Remote Sensing of Environment. – 2012. – №. 126. – Р. 195–209. DOI: 10.1016/j.rse.2012.08.017
  8. Smelyanskiy I.E. Skol’ko v stepnom regione Rossii zalezhey? [As in the steppe region of fallow land?] // Stepnoy byulleten’ [Steppe Bulletin]. – 2012. – № 36. – P. 4–7. [in Russian]
  9. Terekhin E.A. Analiz spektral’nykh svoystv sel’skokhozyaystvennoy rastitel’nosti Belgorodskoy oblasti po sputnikovym dannym MODIS [Analysis of spectral properties of agricultural vegetation of the Belgorod region on MODIS satellite data] // Nauchnye vedomosti Belgorodskogo gosudarstvennogo universiteta. Ser. Estestvennye nauki [Scientific bulletin Belgorod State University. Series Natural sciences]. – 2013. – № 10 (153). – P. 150–156. [in Russian]

Оставить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.