Россия
Россия
УДК 528.7 Аэрокосмическая съемка и фотограмметрия (аэрофотограмметрия, наземная фотограмметрия). Методы и инструменты
Мониторинг состояния лесных полос с использованием ГИС-технологий, учитывая их линейный характер, имеет свою специфику. Сопоставление результатов расчета площадей лесных полос разными методами, показало, что при получении предварительных данных достаточно индекса NDVI, при значительных потерях в площади лесных полос необходимо уточнять результаты методом ручной векторизации по космическим снимкам. Предложено учитывать состояние лесных полос при расчете нормативной урожайности в ходе проведения агроэкологической оценки почв введением к основному баллу понижающих коэффициентов.
Ростовская область, каштановые почвы, черноземы, агроэкологическая оценка, индекс NDVI
Защитные лесные насаждения в условиях степной и сухостепной зон выполняют функцию снижения скорости и турбулентности ветров, что улучшает распределение снега и влажность почвы, тем самым оптимизируя микроклимат. Это способствует снижению интенсивности ветровой и водной эрозии почвы, а весь комплекс их действия на сельскохозяйственные ландшафты выражается в значительном росте урожайности сельскохозяйственных культур. Подтверждается это экспериментальными данными, свидетельствующими, что испаряемость с поверхности почвы на межполосных полях по сравнению с транспирацией в открытой степи снижается в среднем на 20–25% [1], а выживаемость растений озимой пшеницы на незащищенных лесополосами полях ниже на 20% [2].
В Советском Союзе защитному лесоразведению придавалось важное значение, но смена собственности на землю в 90-е годы сыграла негативную роль в состоянии лесного хозяйства: лесоразведение на юге России было практически остановлено. В 2007 году полезащитных лесных полос на землях сельскохозяйственного назначения было высажено в 66 раз меньше, чем в 1995 году [3], и это на фоне того, что за последние 15–20 лет около 20-25% защитных лесных насаждений погибло, а 50-90% оставшихся лесополос нуждаются в проведении комплекса лесохозяйственных мероприятий по их оздоровлению, восстановлению и охране [4]. Одной из основных причин гибели деревьев в лесополосах Ростовской области является дефицит влажности, обусловленный потеплением, так как в этих регионах древесные культуры лесополос являются интродуцентами и страдают в первую очередь [5]. Вторая причина кроется в древесном составе лесополос: широко распространенная в составе лесных полос робиния ложноакациевая подошла к своему критическому возрасту 40–45 лет [6]. Учитывая насущность проблемы и недостаточность финансирования на масштабные исследования лесополос, адаптация ГИС-технологий для мониторинга их состояния имеет высокую актуальность.
Объекты и методы. Оцифровку лесных полос осуществляли с помощью актуальных многоканальных спутниковых снимков Landsat 8/9 с пространственным разрешением 30 м/пиксель. На их основе рассчитывали нормализованный индекс растительности (NDVI).
Ручную векторизацию лесных полос осуществляли в рамках заданных границ с использованием космического снимка в высоком разрешении
(4–6 м/пиксель), полученным из открытых источников. Векторизация проводилась с использованием пакета ArcGIS 10.8, в качестве системы координат использовалась WGS 84. В случае, если лесополоса не сплошная и разделяется просеками, производили оцифровку отдельных фрагментов лесополосы.
Расчет площадей лесных полос вели по границам хозяйств СССР, за эталонные значения принимали площадь лесных полос, указанную в отчетах крупномасштабного почвенного обследования ЮжНИИГипрозема. Динамику площадей лесополос по архивным материалам оценивали по очеркам разных туров обследования. Сравнивали изображения, полученные в 2000, 2013, 2018 гг., и за период 2017–2022 гг.
Результаты и обсуждение. Наши исследования, проведенные для ряда хозяйств юго-восточных районов Ростовской области, показали, что урожайность имеет прямую зависимость от состояния лесных полос (табл. 1).
Таблица 1. Изменение площади лесных полос в исследуемых хозяйствах за период с 1974–1991 гг. по 2016–2017 гг. и средняя урожайность сельскохозяйственных культур за период 2016–2022 гг.
|
Хозяйство |
Площадь, занимаемая лесополосами, |
Разница |
Лесистость, % |
Урожайность, ц/га (2016–2022) |
||||
|
Многолетние травы |
Озимая пшеница |
|||||||
|
1974–1991 |
2016–2017 |
га |
% |
2016–2017 |
||||
|
«Красный партизан» |
551 |
163,6 |
-387,4 |
-70,3 |
0,5 |
14,3 |
30,4 |
|
|
«Дубовский» |
600 |
109,3 |
-490,7 |
-81,8 |
0,3 |
22,2 |
30,9 |
|
|
«Имени Ленина» |
762 |
838,6 |
+76,6 |
+9,1 |
2,6 |
23,4 |
35,6 |
|
|
«Родина» |
626 |
571 |
-55 |
-9 |
1,06 |
16,1 |
25,9 |
|
|
«Заветинский» |
241 |
182 |
-59 |
-24,5 |
0,47 |
16,7 |
26 |
|
|
«Киселевский» |
163 |
40 |
-123 |
-75,5 |
0,06 |
16,5 |
25,8 |
|
Коэффициент корреляции Пирсона между усредненной урожайностью многолетних трав за период с 2016 по 2022 годы и лесистостью территории составляет 0,64, а между усредненной урожайностью озимой пшеницы за тот же период и лесистостью территории – 0,8. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена между усредненной урожайностью озимой пшеницы за тот же период и лесистостью исследуемого участка – 0,49, т. е. тоже подтверждает наличие умеренной связи между этими показателями.
В реперных хозяйствах «Заветинский» Заветинского района Ростовской области и «Совхоза имени Ленина» Зимовниковского района индекс NDVI показал, что в 2000 и 2013, году доля древесной растительности выше, в некоторых местах защитные лесные насаждения шире, чем в 2018 и значение нормализованного индекса растительности выше.
Для ОАО «Красный партизан» Ремонтненского района наблюдается совершенно иная ситуация. В 2018 и 2000 году древесная растительность имеет более активную вегетацию, чем в 2013. Это может объясняться неблагоприятными погодными условиями конкретно в этой местности в 2013 году, так как по данным государственной метеостанции, находящейся в с. Ремонтное, этот год был достаточно благоприятным для растений в силу более высокого (295 мм), чем среднемноголетнее годовое количество (175 мм) осадков. Однако скорее, причина лежит в сочетании более высокого увлажнения и почвенных характеристик местности: хозяйство расположено на берегу реки Чикалда, вода которой имеет повышенную минерализацию, а почвы в разной степени солонцеватые. Подъем уровня грунтовых вод из-за повышенной увлажненности мог привести к повышению и без того щелочной реакции почв, что неблагоприятно сказалось на состоянии растительности, и прежде всего древесной.
К сожалению, более детальное описание изменений лесополос по показателю индекс NDVI невозможно, так как относительно низкое разрешение снимков Landsat 8 (30 м на один пиксель) исключает возможность детальной обработки местности, и позволяет видеть лишь картину в целом. Поэтому провели сопоставление результатов, полученных двумя методами оцифровки: по космическому снимку и по слою NDVI (табл. 2).
Таблица 2. Динамика изменения площадей лесных полос по архивным данным отчетов крупномасштабных почвенных обследований ЮжНИИГИПРОЗЕМ и по результатам оцифровки лесных полос
|
Хозяйство |
Архивные данные (1985–1992 гг.) |
По космическому снимку (2017–2022 гг.) |
По слою NDVI (2017–2022 гг.) |
||||
|
га |
Разница с архивными данными |
га |
Разница с архивными данными |
||||
|
га |
га |
% |
га |
% |
|||
|
Красный партизан |
551 |
163,6 |
387,4 |
70,3 |
205,3 |
345,7 |
62,8 |
|
Совхоз имени Калинина |
312 |
207,4 |
104,6 |
33,5 |
219,7 |
92,3 |
29,5 |
|
Совхоз имени Ленина |
144 |
148,3 |
4,3 |
2,9 |
151,2 |
7,2 |
5 |
Здесь представлена динамика площади лесных полос этими двумя методами для трех реперных хозяйств Ростовской области: колхоза «Красный партизан» Ремонтненского района (природно-сельскохозяйственная зона «Восточная»), колхоза «Имени Калинина» Усть-Донецкого района (ПСЗ «Северо-Восточная») и колхоза «Имени Ленина» Неклиновского района (ПСЗ «Приазовская»).
Данные свидетельствуют, что ручная векторизация по космическим снимкам дает более точные результаты, хотя она и более трудоемкая. Но учитывая, что расхождения в результатах составляют от 2 до 7,5%, можно для получения предварительных данных использовать метод, основанный на расчете индекса NDVI, и только при значительных потерях поверять результаты методом ручной векторизации по космическим снимкам.
В связи с различными агроклиматическими условиями и почвенными характеристиками динамика лесных полос на этих территориях заметно различается. Хозяйство «Красный партизан» находится на крайнем юго-востоке области, на границе с полупустынной природной зоной. Здесь наиболее экстремальные условия, как в климатическом, так и в почвенном отношении, как следствие, выпадение лесных полос на его территории превышает 70%. Хозяйство «Совхоз имени Калинина» расположено в значительно более благоприятных условиях, почвенный покров представлен преимущественно черноземами южными, т.е. условия для функционирования лесных полос значительно лучше, соответственно и убыль пощади, занятой лесными полосами более чем в два раза ниже, хотя и достаточно велика – 33,5%. В наиболее благоприятных условиях находится хозяйство «Совхоз имени Ленина»: здесь значительно выше среднемноголетняя годовая сумма осадков, и выше уровень плодородия превалирующих в составе почвенного покрова почв – черноземов обыкновенных карбонатных. Соответственно и снижение площади лесных полос фактически находится в пределах ошибки метода подсчета.
С этой точки зрения Приазовская ПСЗ может служить эталонной: здесь колебания площади лесных полос, определяемых по космическим снимкам, может свидетельствовать о временных отклонениях, обусловленных погодными условиями года. Так, на территории совхоза «Задонский» в 1971 году площадь лесных полос составляла 255 га, а в 1992 году – 245. Следовательно, произошло снижение на 4%. Для колхоза им. Дзержинского в 1971 году площадь лесных полос составляла 332 га, а в 1992 году – уже 355 (рост на 6%). Средняя арифметическая по этим изменениям составляет 1%.
Таким образом, можно считать изменения площадей лесных полос на 1–5% допустимыми. Превышение этой величины требует серьезных мер по противодействию деградационным явлениям либо по восстановлению лесной полосы, а также при проведении агроэкологической оценки почвенного покрова введения понижающих основной балл поправочных коэффициентов. Изменения, превышающие допустимые 5%, но не превышающие 35% (площадь лесных полос снижается, но защитная функция лесных полос критически не снижается (защитная функция распространена на 200–250 метров)), то выставляется коэффициент 0,9. Изменения, превышающие 35% в сторону снижения или увеличения площади лесных полос, существенно влияют на состояние полей. Зона, на которую распространяется защитное действие таких лесных полос снижена до 150 метров и менее. В таких хозяйствах при расчете нормативной урожайности в ходе агроэкологической оценки почв предлагается понижающий коэффициент 0,8. Величина этих коэффициентов должна уточняться, и вероятно, будет зависеть от условий природно-климатической зоны, однако их необходимость не вызывает у авторов сомнений.
1. Сергеева И.С. Агроэкологический потенциал и противодефляционная эффективность лесных полос на пашнях сухой степи в новых условиях землепользования: Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата сельскохозяйственных наук. Волгоград, 2009. 23 с. EDN: https://elibrary.ru/QELUAD
2. Карузин Б.В. Лесные полосы и урожай в Заволжье. Куйбышев: Кн. изд-во, 1954. 108 с.
3. Войцеховский М. Б. Государственная лесополоса. К 60-летию сталинского плана преобразования природы [Электронный ресурс] : Независимая газета. Наука. 2008. 26 ноября. URL: http://www.ng.ru/science/2008-11-26/14_forests.html. (Дата обращения: 05.01.2024).
4. Кулик К.Н., Барабанов А.Т., Манаенков А.С., Кулик А.К. Обоснование прогноза развития защитного лесоразведения в Волгоградской области // Проблемы прогнозирования, 2017. №6 (165) С. 93–100. EDN: https://elibrary.ru/YNJMIG
5. Безуглова О.С., Ильинская И.Н., Закруткин В.Е., Назаренко О.Г., Литвинов Ю.А., Гаевая Э.А., Меженков А.А., Жумбей А.И. Динамика деградации земель в Ростовской области // Известия Российской академии наук. Серия географическая. 2022; 86 (1). С. 41–54. https://doi.org/10.31857/S2587556622010034 EDN: https://elibrary.ru/WZMYMX
6. Ишутин Я.Н. Почвомелиоративная роль защитных лесонасаждений на юге Западной Сибири: Диссертация на соискание степени доктора сельскохозяйственных наук. Барнаул, 2006. 331 с. EDN: https://elibrary.ru/NOAVSN
