DOI: 
10.22389/0016-7126-2021-967-1-23-33
1 Буряк Ж.А.
2 Украинский П.А.
3 Лукин С.В.
4 Терехин Э.А.
Год: 
№: 
967
Страницы: 
23-33

Белгородский государственный национальный исследовательский университет

1, 
2, 
3, 
4, 
Аннотация:
Картографирование эродированности почвенного покрова – актуальная задача для территорий активного земледельческого освоения, к которым относится юг Средне- русской возвышенности. В настоящее время геоинформационные технологии позволяют не только оцифровать существующие карты и создать базы геоданных, но и получить новый картографический продукт. Использование автоматизированных алгоритмов в геоинформационных системах исключает субъективный фактор при выделении почвенно-эрозионных контуров. В данном исследовании на примере черноземов обыкно- венных показана методика экстраполяции точечных данных почвенно-эрозионного обследования с помощью порядковой регрессии и растров геоморфометрических показателей, полученных из цифровой модели рельефа. Для 491 точки наземной почвенно-эрозионной съемки проанализирована связь степени смытости почв с параметрами рельефа (уклон, экспозиция, индекс топографической позиции). Получена модель порядковой регрессии, на основе которой определены вероятности принадлежности почв пашни к одной из трех степеней эродированности. Этот подход к моделированию предлагается использовать в качестве основы методики цифрового картографирования почвенной эрозии.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 18-35-20018.
Список литературы: 
1.   Булыган С. Ю., Ачасов А. Б., Лисецкий Ф. Н. Использование интегрального анализа данных дистанционного зондирования и цифровых моделей рельефа при картографировании почвенного покрова черноземной зоны // Научные ведомости БелГУ. Сер. «Естественные науки». – 2012. – № 21(140). – С. 143–153.
2.   Демихов В. Т., Долганова М. В. Климатические и почвенные факторы эрозионных и дефляционных процессов на территории Брянской области // Научный альманах. – 2015. – № 8(10). – С. 1180–1182. DOI: 10.17117/na.2015.08.1180.
3.   Ермолаев О. П. Геоинформационное картографирование эрозии почв в регионе Среднего Поволжья // Почвоведение. – 2017. – № 1. – С. 130–144. DOI: 10.7868/S0032180X17010075.
4.   Жидкин А. П., Чендев Ю. Г. Обзор существующих представлений об эрозии почв в Белгородской области // Научные ведомости БелГУ. Сер. «Естественные науки». – 2014. – № 23(194). – С. 147–155.
5.   Жоголев А. В., Савин И. Ю. Автоматизированное обновление среднемасштабных почвенных карт // Почвоведение. – 2016. – № 11. – С. 1319–1327. DOI: 10.7868/S0032180X16110125.
6.   Зибров Г. В., Умывакин В. М., Сумин А. И., Пахмелкин А. В. Типологический регрессионный анализ геоэкологического состояния антропогенно-измененных территорий Воронежской области // Вестник Воронежского государственного университета. Сер. «География. Геоэкология». – 2017. – № 1. – С. 133–140.
7.   Козлов Д. Н., Жидкин А. П., Лозбенев Н. И. Цифровое картографирование эрозионных структур почвенного покрова на основе имитационной модели смыва (северная лесостепь Среднерусской возвышенности) // Бюллетень Почвенного института им. В. В. Докучаева. – 2019. – № 100. – С. 5–35. DOI: 10.19047/0136-1694-2019-100-5-35.
8.   Комиссаров М. А., Давлетшина М. Р., Либельт П., Сулейманов Р. Р. Развитие эрозионных процессов на черноземе выщелоченном в Южном Приуралье // Изв. Самарского научного центра Российской академии наук. – 2011. – Т. 13. – № 5–2. – С. 82–85.
9.   Кошелев А. В. Цифровое картографирование почв с использованием данных SRTM // Изв. Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. – 2018. – № 4(52). – С. 159–166.
10.   Лисецкий Ф. Н., Половинко В. В. Эрозионные катены на земляных фортификационных сооружениях // Геоморфология. – 2012. – № 2. – С. 65–78. DOI: 10.15356/0435-4281-2012-2-65-77.
11.   Лукин С. В. Опыт биологизации земледелия в Белгородской области // Агрохимический вестник. – 2017. – № 5. – С. 21–25.
12.   Павлова А. И. Применение методов цифрового моделирования рельефа для картографирования эрозионных земель // Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture. – 2016. – № 2(74). – С. 159–169. DOI: 10.12731/wsd-2016-2-12.
13.   Савин И. Ю. Проблема масштаба в современной почвенной картографии // Бюллетень Почвенного института им. В. В. Докучаева. – 2019. – № 97. – С. 5–20. DOI: 10.19047/0136-1694-2019-97-5-20.
14.   Савин И. Ю., Симакова М. С. Спутниковые технологии для инвентаризации и мониторинга почв в России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. – 2012. – Т. 9. – № 5. – С. 104–115.
15.   Соловиченко В. Д., Тютюнов С. И. Методика проведения почвенно-эрозионного обследования склоновых земель Белгородской области: Учеб.-произв. пособие – Белгород: Отчий край, – 2014. – 44 c.
16.   Сорокина Н. П., Козлов Д. Н. Опыт цифрового картографирования структуры почвенного покрова // Почвоведение. – 2009. – № 2. – С. 198–210.
17.   Шатохин А. В., Ачасов А. Б. Использование современных технологий при картографировании почвенного покрова Северной Донецкой степи // Почвоведение. – 2005. – № 7. – С. 790–798.
18.   Швебс Г. И. Формирование водной эрозии стока наносов и их оценка – Л.: Гидрометеоиздат, – 1974. – 184 c.
19.   Эрозионно-русловые системы / Под. ред. Р. С. Чалова, В. Н. Голосова, А. Ю. Сидорчука. – М.: ИНФРА-М, – 2017. – 702 c.
20.   Cohen M. J., Shepherd K. D., Walsh M. G. (2005) Empirical reformulation of the universal soil loss equation for erosion risk assessment in a tropical watershed // Geoderma. 124, pp. 235-252. DOI: 10.1016/j.geoderma.2004.05.003.
21.   Del Pino J. S. N., Ruiz-Gallardo J. R. (2015) Modelling post-fire soil erosion hazard using ordinal logistic regression: a case study in South-eastern Spain // Geomorphology. 232, pp. 117-124. DOI: 10.1016/j.geomorph.2014.12.005.
22.   Lagacherie P., McBratney A. B., Voltz M. (2007) Digital soil mapping: an introductory perspective. Developments in Soil Science. V. 31. Elsevier: Amsterdam 600 p.
23.   Lipsitz S. R., Fitzmaurice G. M., Molenberghs G. (1996) Goodness-of-fit tests for ordinal response regression models // Journal of the Royal Statistical Society. Series C. Applied Statistics. 45, 2, pp. 175-190.
24.   McCullagh P. (1980) Regression models for ordinal data // Journal of the Royal Statistical Society. Series B. Methodological. 42, 2, pp. 109-127.
25.   Millward A. A., Mersey J. E. (1999) Adapting the RUSLE to model soil erosion potential in a mountainous tropical watershed // Catena. 38, 2, pp. 109-129. DOI: 10.1016/S0341-8162(99)00067-3.
26.   Morgan R. P. C. (1979) Soil erosion. London, New York: Longman 113 p.
27.   Mulder V. L., De Bruin S., Schaepman M. E., Mayr T. R. (2011) The use of remote sensing in soil and terrain mapping - A review // Geoderma. 162, pp. 1-19. DOI: 10.1016/j.geoderma.2010.12.018.
28.   Reuter H. I., Nelson A. (2009) Geomorphometry in ESRI packages // Developments in soil science. 33, pp. 269-291. DOI: 10.1016/S0166-2481(08)00011-1.
29.   Veall M. R., Zimmermann K. F. (1994) Evaluating pseudo-R2Тs for binary probit models // Quality and Quantity. 28, 2, pp. 151-164.
30.   Weiss A. Topographic position and landforms analysis URL: www.jennessent.com/arcview/TPI_Weiss_poster.htm (дата обращения: 15.03.2020).
31.   Yee T. W. (2010) The VGAM package for categorical data analysis // Journal of Statistical Software. 32, 10, pp. 1-34. DOI: 10.18637/jss.v032.i10.
32.   Zhu A.X., Moore A. C., Smith M. P., Liu J., Burt J. E., Qi F., Simonson D., Hempel J., Lubich K. (2004) Advance in information technology for soil surveys: The SoLIM effort. Thailand: Innovative techniques in soil survey pp. 25-42.
Образец цитирования:
Буряк Ж.А., 
Украинский П.А., 
Лукин С.В., 
Терехин Э.А., 
Цифровое картографирование эродированности почв с использованием порядковой регрессии // Геодезия и картография. – 2021. – № 1. – С. 23-33. DOI: 10.22389/0016-7126-2021-967-1-23-33
СТАТЬЯ
Поступила в редакцию: 26.03.2020
Принята к публикации: 28.10.2020
Опубликована: 20.02.2021

Содержание номера

2021 январь DOI:
10.22389/0016-7126-2021-967-1

QR-код страницы

QR-код страницы