Картографический анализ компонентов агроландшафта при формировании устойчивого землепользования в условиях деградации земель Волгоградской области

https://doi.org/10.35595/2414-9179-2021-4-27-47-56

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

Современные геоинформационные исследования структурных компонентов агроландшафта позволяют в кратчайшие сроки оценить состояние, степень сохранности и влияние отдельных его элементов на окружающую среду, и устойчивость каждого землепользования. Сохранение качественного состояния земельных ресурсов является важнейшей задачей для сельскохозяйственного производства и социально-экономического развития региона. Картографирование тестового полигона «Водосбор р. Касарка» дало возможность определить агроландшафт как типичный, площадью 78,55 тыс. га, с преобладанием пашни — 60,3 %, лесных массивов — 11,3 % и защитных лесных полос искусственного происхождения — 3,6 %. Остальная площадь — 19,39 тыс. га занята сенокосными и пастбищными угодьями, землями населенных пунктов, дорогами и полосами отвода. Особенностями рельефа является перепад высот — 86 м и максимальный угол склона — 7,5°. Обследовано 456 участков пашни, система защитных лесных насаждений включает в себя 581 лесную полосу и 21 массив лесных насаждений, общей площадью 11,75 тыс. га. 74,3 % лесных полос и массивов деградировано, доля выпавших лесополос составила 34,3 %, эффективность защитного действия лесных насаждений всего 67 %, и это не обеспечивает целостность агроландшафта. Определена зависимость угла склона (X) на величину потенциального смыва (М), позволившая рассчитать смыв почвы по каждому участку пашни, который варьируется от 4,8 т/га до 34,7 т/га. Общий смыв почвы при максимальных значениях углах склона тестового полигона составит 823750,3 тонн. По отдельным тестовым участкам пашни разброс расчетной величины среднего смыва питательных веществ также значителен от 3,1 т (тестовый участок П67, площадь 0,943 га), до 1655,5 т (тестовый участок Н142, площадь 296,86 га).

Ключ. слова

агроландшафт, геоинформационное картографирование, лесные угодья, смыв, эрозия.

Список литературы

  1. Воробьев А.В. Земельные ресурсы Волгоградской области и их оценка. Волгоград, 2006. 44 с.
  2. Денисова Е.В. Геоинформационный анализ компонентов агроландшафта для целей землеустройства, кадастра и мониторинга орошаемых земель. Геодезия и картография, 2020. № 1. С. 56–64. DOI: 10.22389/0016-7126-2020-967-1-56-64.
  3. Казанков В.А. Проблемы рационального использования земельных ресурсов в Волгоградской области. Юг России: экология, развитие, 2010. № 4. С. 96–98.
  4. Кулик К.Н., Юферев В.Г. Компьютерное математико-картографическое моделирование агролесоландшафтов на основе аэрокосмической информации. Доклады Российской академии наук, 2010. № 1. С. 52–54.
  5. Лошаков А.В., Хасай Н.Ю. Эффективность качественного состояния защитных лесных насаждений Ставропольского края. International agricultural journal, 2020. № 5. С. 178–194.
  6. Мельникова Е.Б. Аэрокосмический мониторинг нарушенных сельскохозяйственных земель. Изв. вузов «Геодезия и аэрофотосъёмка», 2010. № 2. С. 75–78.
  7. Сидорчук А.Ю. Эрозионно-аккумулятивные процессы на Русской равнине и проблемы заиления малых рек. М.: Водохозяйственные проблемы русловедения: тр. Академии водохозяйственных наук, 1995. Вып. 1. С. 74-83.
  8. Хлыстун В.Н. Развитие земельных отношений в агропромышленном комплексе. Вестник Российской академии наук, 2019. № 4. С. 325–332.
  9. Amin A, Fazal S. Quantification of Land Transformation Using Remote Sensing and GIS Techniques. American Journ of Geographic Information System, 2012. V. 1. No. 2. P. 17–28.
  10. Denisova E.V., Silova V.A. The current state analysis of the agro-forest landscape components based on the geoinformational systems usage. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2019. P. 052062 (in Russian).
  11. 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.
  12. 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.
  13. Papaskiri T.V., Kasyanov A.E., Alekseenko N.N., Semochkin V.N., Ananicheva E.P., Shevchuk A.A. Digital land management. IOP CONFERENCE SERIES: EARTH AND ENVIRONMENTAL SCIENCE. The proceedings 2019th International Symposium on Earth Sciences: History, Contemporary Issues and Prospects, 2019. 012065.
  14. Pernar R., Klobucar D. Estimating stand density and condition with the use of picture histograms and visual interpretation of digital orhtophotos. Annales experimentis silvarum culturae provehendis, Zagreb: Universitas studiorum Zagrebiensis, Facultas forestalis, 2003. P. 81–111.
  15. 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. V. 18. No. 1. P. 77–84.
  16. 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.
  17. Volkov S.N., Shapovalov D.A., Klyushin P.V., Shirokova V.A., Khutorova A.O. Solutions of problems in defining indicators of agricultural land within the framework of activities for the implementation of the concept of development monitoring in the Russian Federation. International Multidisciplinary Scientific GeoConference SGEM, 2017. V. 17. No. 5. P. 819–828 (in Russian).

Для цитирования: Денисова Е.В. Картографический анализ компонентов агроландшафта при формировании устойчивого землепользования в условиях деградации земель Волгоградской области ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Географический факультет МГУ, 2021. Т. 27. Ч. 4. С. 47–56. DOI: 10.35595/2414-9179-2021-4-27-47-56

For citation: Denisova E.V. Cartographic analysis of the components of the agricultural landscape in the formation of sustainable land management in the context of land degradation Volgograd region InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2021. V. 27. Part 4. P. 47–56. DOI: 10.35595/2414-9179-2021-4-27-47-56 (In Russian)