Геоинформационная оценка пространственного распределения и функционирования орошаемых земель Светлоярского района Волгоградской области

DOI: 10.35595/2414-9179-2022-2-28-859-870

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторе

Е.В. Денисова

Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук, ФНЦ «Агроэкологии РАН»,
пр. Университетский, д. 97, 400062, Волгоград, Россия;
E-mail: denisov.00@mail.ru

Аннотация

Геоинформационная оценка пространственных данных проводится с целью установления состояния и местоположения орошаемых земель на территории Светлоярского района Волгоградской области, а также их геоморфологических характеристик с использованием данных дистанционного зондирования Земли, цифровых моделей рельефа, почвенных карт. Результаты исследования дают возможность разработать систему социально-экономических мероприятий для эффективного использования земель сельскохозяйственного назначения и управления земельными ресурсами. В задачи исследования входило: установление пространственного положения, геометрических, почвенных характеристик орошаемой пашни на территории исследования, а также разработка карты распределения орошаемых земель с учетом их использования. Определены границы 1423 участков орошаемой пашни, площадью 52300,1 га, с уточнением их конфигурации, пространственного размещения, рельефа, экспозиции на основе данных дистанционного зондирования. Средний угол уклона орошаемой пашни — 1,16°, средний размер участка орошаемой пашни — 36,6 га. Обширную площадь распространения (33637,1 га) получили орошаемые угодья на крутизне склона 0,5°–1,0°. Наибольшее количество — 60,8 % орошаемых угодий расположено на солонцах каштановых со светло-каштановыми солонцеватыми комплексами. Доля светло-каштановых солонцеватых почв с солонцами каштановыми составляет 13,5 %. На остальных типах почв орошаемые угодья занимают от 0,6 % до 7,4 %. Рассчитанная величина потенциального смыва почвы на участках орошаемой пашни, наиболее подверженных распространению процессов эрозии, составляет от 6,4 т/га до 35,1 т/га. Получение данных о состоянии и функционировании орошаемых угодий на основе геоинформационных технологий направлено на сохранение плодородия почв и поддержания условий функционирования агроландшафта в целом.

Ключ. слова

агроландшафт, геоинформационные методы, пашня, орошение, пространственное распределение

Список литературы

  1. Добровольский Г.В. Деградация и охрана почв. М.: Изд-во МГУ, 2002. 654 с.
  2. Денисова Е.В. Геоинформационный анализ компонентов агроландшафта для целей землеустройства, кадастра и мониторинга орошаемых земель. Геодезия и картография. 2021. № 1. С. 56–64. DOI: 10.22389/0016-7126-2020-967-1-56-64.
  3. Егоров В.В. Об орошении черноземов. Почвоведение. 1984. № 12. С. 39–47.
  4. Ковда В.А. Почвенный покров, его улучшение, использование и охрана. М.: Наука, 1981. С. 28–79.
  5. Кружилин И.П., Морозова А.С. Влияние орошения на почвы и ландшафты степей. Почвоведение. 1993. № 11. С. 4–9.
  6. Лабенец Е.И., Горбунов Г.Н., Шурина Г.Н. Прогноз изменений свойств почв и разрушения минералов под влиянием воды и растворов. Почвоведение. 1974. № 4. С. 130–146.
  7. Минашина Н.Г. Заботиться о плодородии почв при орошении. Мелиорация и водное хозяйство. 1988. № 2. С. 36–38.
  8. Пронько Н.А., Романов А.Г. Приемы восстановления плодородия почв при орошении. Плодородие, 2005. № 4 (25). С. 31–32.
  9. Скуратов Н.С. Влияние орошения на свойства обыкновенных черноземов. Мелиорация и урожай. 1987. № 4. С. 17–19.
  10. Скуратов Н.С. Руководство по контролю и регулированию почвенного плодородия орошаемых земель при их использовании. Новочеркасск, 2000. 85 с.
  11. Шуравилин А.В., Вуколов Н.Г., Пивень Е.А. Свойства и плодородие почв при многолетнем орошении. Плодородие. 2008. № 1. С. 19–21.
  12. Юферев В.Г. Пространственное распределение орошаемых земель на территории Черноярского района Астраханской области. Научно-агрономический журнал. 2021. № 3 (114). С. 39–45.
  13. Amin A., Fazal S. Quantification of Land Transformation Using Remote Sensing and GIS Techniques. American Journ. of Geographic Information System. 2012. Vol. 1. No. 2. P. 17–28.
  14. Denisova E.V. Assessment of the efficiency of agricultural land use using GIS technologies. Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2021. No. 12 (57). P. 1582–1589.
  15. Erol H., Akdeniz F.A. Per-field classification method based on mixture distribution models and an application to Landsat Thematic Mapper Data. Int. Journ. of Remote Sens. 2005. No. 26. P. 1229–1244.
  16. Li X., Liu X., Yu L. Aggregative model-based classifier ensemble for improving land-use/cover classification of Landsat TM Images. Int. Journ. of Remote Sens. 2014. No. 35. P. 1481–1495.
  17. Lidin K.L., Meerovich M.G., Bulgakova E.A., Vershinin V.V., Papaskiri T.V. Applying the theory of informational flows in urbanism for a practical experiment in architecture and land use Espacios. 2018. No. 1 (39). 12 p.
  18. Ma X. Optimized Sample Selection in SVM Classification by Combining with DMSP-OLS, Landsat NDVI and GlobeLand30 Products for Extracting Urban Built-Up Areas. Journ. of Remote Sens. 2017. No. 9. P. 1–16.
  19. Malczewski J. GIS-based land-use suitability analysis: a critical overview. Progress in Planning. 2004. No. 62. P. 3–65.
  20. Rawat J.S., Kumar M. Monitoring land use/cover change using remote sensing and GIS techniques: A case study of Hawalbagh block, District Almora, Uttarakhand, India. The Egyptian Journ. of Remote Sensing and Space Science. 2015. Vol. 18. Iss. 1. P. 77–84.
  21. Roy D.P., Wulder M.A., Loveland T.R. Landsat-8: Science and product vision for terrestrial global change research. Remote Sensing of Environment. 2014. No. 145. P. 154–172.

Для цитирования: Денисова Е.В. Геоинформационная оценка пространственного распределения и функционирования орошаемых земель Светлоярского района Волгоградской области. ИнтерКарто. ИнтерГИС. M.: Географический факультет МГУ, 2022. Т. 28. Ч. 2. С. 859–870. DOI: 10.35595/2414-9179-2022-2-28-859-870

For citation: Denisova E.V. Geoinformation assessment of spatial distribution and functioning of irrigated lands of the Svetloyarsky District of the Volgograd Region. InterCarto. InterGIS. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2022. V. 28. Part 2. P. 859–870. DOI: 10.35595/2414-9179-2022-2-28-859-870 (in Russian)