CC BY
1
4.1.6. - Лесоведение, лесоводство, лесные культуры, агролесомелиорация, озеленение, лесная пирология и таксация (сельскохозяйственные науки)
УДК 631.47 DOI: 10.34736/FNC.2023.123.4.006.41-45
Анализ пространственного распределения соровых понижений
в Северном Прикаспии
Асель Нурлановна Берденгалиевам, м.н.с., berdengalieva-an@vfanc.ru, ORCID: 0000-0002-5252-7133 Валерия Витальевна Дорошенко, м.н.с., ORCID: 0000-0003-3253-1132 Алина Владимировна Мелихова, ORCID: 0000-0001-6133-9217 «Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук» (ФНЦ агроэкологии РАН), e-mail: info@vfanc.ru, 400062, Университетский проспект, 97, Волгоград, Россия
Аннотация. Статья касается проблемы учета засоленных земель. Целью исследования являлось геоинформационное картографирование соров на территории Республики Калмыкия, северо-востока Ставропольского края, юга Астраханской области, севера Республики Дагестан. Новизна исследования обусловлена включением в исследуемую территорию Асраханского Заволжья, т.к. большинство исследований затрагивают только правый берег р. Волги. Для картографирования соровых понижений использовались спектрозональные материалы дистанционного зондирования Земли (снимки спутника «Sentinel» с пространственным разрешением 10 м) в естественных цветах, уточнение границ соровых понижений и дифференциация от массивов открытых песков проводилось по снимкам в комбинации каналов, включающей ИК-диапазон. Всего по результатам визуального дешифрирования выделено 23 тыс. объектов общей площадью 249,5 тыс. га, из них 77% имеют площадь до 10 га, при этом занимая всего 10% от общей площади. Наиболее крупные объекты являются полностью пересохшими солеными озерами, ранее включавшимися в преобладающие в регионе озерные группы (Манычские, Сарпинские озера, Западные подстепные ильмени). Приведено распределение соровых понижений по территории субъектов РФ, входящих в зону исследования. Данные, полученные путем камерального дешифрирования материалов дистанционного зондирования, верифицированы путем натурных обследований в 2022 и 2023 гг. Уточнение площадей засоленных участков необходимо при различных видах работ (мелиоративных мероприятий, оценке площади опустынивания, геоморфологических исследованиях).
Ключевые слова: соры, соровые понижения, Прикаспийская низменность, геоинформационный анализ, дистанционное зондирование, ГИС-технологии.
Финансирование. Работа выполнена в рамках государственного задания ФНЦ агроэкологии РАН НИР № 122020100405-9 «Картографическое моделирование состояния, функционирования и динамики процессов опустыненных территорий с применением информационных технологий».
Цитирование. Берденгалиева А.Н., Дорошенко В.В., Мелихова А.В. Анализ пространственного распределения соровых понижений в Северном Прикаспии // Научно-агрономический журнал. 2023. 4(123). С. 41-45. DOI: 10.34736/FNC.2023.123.4.006.41-45
Поступила в редакцию: 14.09.2023 Принята к печати: 07.12.2023
ю у
Введение. Большое значение при анализе развития процессов опустынивания имеет учет засоленных территорий. На Прикаспийской низменности в последние годы наблюдается интенсификация процессов опустынивания [4; 12; 14]. При этом получение достоверных данных о распространении засоленных участков и массивов открытых песков с использованием данных дистанционного зондирования Земли среднего и низкого пространственного разрешения осложнено схожими спектральными характеристиками открытых песков и соровых понижений [2; 15; 16].
Соровое понижение (сор) - бессточное замкнутое понижение, лишенное или почти лишенное растительного покрова, дно которого покрыто солевой коркой [10; 11].
Новизна исследования заключается в том, что проведенные ранее нами и другими авторами исследования учитывают засоление на правом бе-
регу р. Волги, нами же привлечены данные о пространственном положении соров в Заволжье, что позволяет оценивать особенности пространственных характеристик соровых понижений в зависимости от подстилающей поверхности [1; 2].
Цель исследования заключалась в картографировании пространственного распределения со-ровых понижений на территории Прикаспийской низменности, включая Астраханское Заволжье.
Материалы и методы. Территория исследования административно охватывает Республику Калмыкия, северо-восток Ставропольского края (Арзгирский, Левокумский, Нефтекумский районы), север Республики Дагестан (Ногайский район), южную часть Астраханской области (Енотаев-ский, Наримановский, Лиманский, Икрянинский районы на правом берегу р. Волги, Харабалинский, Красноярский районы в Заволжье). Географически зона исследования принадлежит к Прикаспийской
N у
м ) 2 О
м ы
и
S о
> (Q
3 y
м о м со
41
^ - Для контактов / Corresponding author
низменности. В связи с равнинным типом местности и засоленностью почв на Прикаспийской низменности распространено большое количество соленых и солоноватых озер - Сарпинские озера (Республика Калмыкия, Сарпинская ложбина), Манычские озера (Кумо-Манычская впадина, территория Ставропольского края и Республики Калмыкия), Западные подстепные ильмени (Астраханская область) [13]. Как правило, такие озера имеют плоское дно и небольшую глубину (до 2-3 м), поэтому в ряде случаев могут ошибочно дешифрироваться как соровые понижения. Также на территории исследования распространено орошаемое земледелие, в связи с чем наблюдается формирование искусственных водоемов вблизи ирригационных каналов [8]. Прикаспийская низменность неоднократно подвергалась затоплению водами Каспийского моря, в связи с чем засоление почв имеет широкое распространение [6; 7].
Картографирование соровых понижений проводилось визуальным способом с использованием
материалов космической съемки «Sentinel» (пространственное разрешение 10 м) в естественных цветах и с использованием ИК-канала для более точной дифференциации границ и отделения соровых понижений от пересыхающих соленых водоемов (рис. 1) [1; 2]. Наибольший контраст между сорами, открытыми песками и растительностью наблюдается в красном диапазоне спектра (650700 нм) [5]. При визуальном дешифрировании наибольшее значение имеет холодный оттенок соровых понижений, позволяющий отличить их от песков, а также четкие границы, нехарактерные для песчаных массивов. С учетом сроков вегетации различных галофитов, которые могут произрастать на окраинах соровых понижений, для дешифрирования были выбраны спутниковые снимки за август 2022 г.
Обработка растровых материалов дистанционного зондирования, создание и редактирование векторных файлов и итоговых картографических материалов проводилось в ГИС «QGIS».
Отражение, %
i Рисунок 1. Спектрально-отражательные свойства соров и открытых песков
Рисунок 2. Пространственное распределение соровых понижений в Прикаспийской низменности Таблица 1. Пространственное распределение соров (по административным субъектам РФ)
I
ю у
Субъект РФ Республика Дагестан Республика Калмыкия Ставропольский край Астраханская область
Площадь, тыс. га 23,2 155,9 47,5 22,7
Количество объектов 7 765 4 788 5 672 4 830
Средняя площадь, га 2,9 32,5 8,4 4,7
N у
1
2 ) 2
0 М СО
1 I
м о
> со
3
У
Полевая верификация результатов дешифрирования проводилась в рамках экспедиций в Ставропольский край, Республику Калмыкия, Астраханскую область в 2022 и 2023 г.
Результаты и обсуждение. По результатам картографирования на территории исследования выявлено 23 055 соровых понижений общей площадью 249,5 тыс. га (рис. 2).
Наибольшую площадь имеют соровые понижения, являющиеся полностью пересохшими солеными озерами (из группы Манычских, Сарпинских озер или Западных подстепных ильменей) [1; 2]. Количественно преобладают мелкие соры с площадью до 10 га (21 тыс. объектов, 77 % от общего количества), при этом их площадь составляет 26 537 га (10,6 % от общей площади). Наличие пересохших соленых озер значительно влияет на
среднюю площадь соровых понижений (табл. 1), которая позволяет косвенно судить о бугристости равнинного рельефа. Примером может служить Астраханская область - на правом берегу благодаря влиянию Западных подстепных ильменей средняя площадь составляет 11,3 га, тогда как в Заволжье - 2,4 га. Также концентрация соровых понижений вдоль Сарпинской ложбины, являющейся древним руслом р. Волги, свидетельствует о том, что подобное распределение может быть использовано в качестве косвенного дешифровочного признака в геоморфологических исследованиях.
Согласно полученным в ходе экспедиционных выездов (Ставропольский край и Республика Калмыкия в 2022 г., Астраханская область в 2023 г.) полевым данным, результаты дешифрирования показывают достаточную достоверность; приме-
2 О М СО
со
IN О CM
E
га <
ш
О
w
II
CO CN О CN
m
CN
и
нение данной методики обеспечивает получение заслуживающих доверия результатов.
Выводы. Общая площадь соров на исследуемой части Прикаспийской низменности (Республика Калмыкия, северо-восток Ставропольского края, север Республики Дагестан, южная часть Астраханской области) составляет 249,5 тыс. га. Пространственное распределение соров на равнинной местности зависит от характера бугристости территории и условий увлажнения в прошлом, например, наличия древних русел и пересохших озер. Полевые данные подтверждают результаты камерального визуального дешифрирования материалов ДЗЗ. Полученные данные позволяют достоверно оценивать площади засоления, что может быть использовано в исследованиях по оценке развития процессов опустынивания, при планировании мелиоративных и сельскохозяйственных работ и т.д. Результаты исследования могут быть использованы как в дальнейшем изучении засоленности зоны исследования, так и для уточнения результатов дешифрирования материалов космической съемки при исследовании динамики опустынивания.
Литература:
1. Берденгалиева А.Н., Шинкаренко С.С., Выприцкий А.А. Геоинформационное картографирование соро-вых понижений в Северо-Западном Прикаспии // Ин-терКарто. ИнтерГИС. 2022. Т. 28. № 1. С. 359-367. DOI: 10.35595/2414-9179-2022-1-28-359-367
2. Берденгалиева А.Н., Дорошенко В.В. Пространственное распределение соровых понижений на юге европейской России по данным дистанционного зондирования // Научно-агрономический журнал. 2022. № 4(119). С. 6-11. DOI: 10.34736^С.2022.119.4.001.06-11
3. Горяев И.А. О галофитной растительности на Прикаспийской низменности в Калмыкии // Вестник Института комплексных исследований аридных территорий. 2019. № 1(38). С. 43-45. DOI: 10.24411/2071-7830-201910011
4. Дорошенко В.В. Геоинформационный анализ развития процессов опустынивания в Ставропольском крае // Научно-агрономический журнал. 2022. № 3(118). С. 31-36. DOI: 10.34736^С.2022.118.3.004.31-36 EDN: UXZDWO
5. Дорошенко В.В., Мелихова А.В. Оценка проявлений опустынивания в Астраханском Заволжье по данным
ДЗЗ // Известия Нижневолжского агроуниверситетско-го комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2023. № 2(70). С. 239-246. DOI: 10.32786/20712023-02-27
6. Идрисов И.А. Формирование и природная динамика почвенного покрова Прикаспийской низменности // Труды Института геологии Дагестанского научного центра РАН. 2016. № 67. С. 332-335.
7. Казеев К.Ш., Кузнецова Ю.С. Эколого-биологиче-ские особенности аридных почв Прикаспийской низменности // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Естественные науки. 2010. № 5(159). С. 83-85.
8. Кравченко Е.И., Хитров Н.Б., Горохова И.Н. Распределение засоления орошаемых почв в районе Сарпинской ложбины Прикаспийской низменности // Бюллетень Почвенного института им. В.В. Докучаева. 2021. № 106. С. 5-48. DOI: 10.19047/0136-1694-2021-106-5-48
9. Кулик К.Н. Агролесомелиоративное картографирование и фитоэкологическая оценка аридных ландшафтов. Волгоград: ВНИАЛМИ, 2004. 247 с.
10. Пищулов С.А. Комплексная характеристика соро-вых понижений Северо-Западного Прикаспия (на примере Астраханской области) // Астраханский вестник экологического образования. 2013. № 2(24). С. 123-126.
11. Пищулов С.А. Соры как формы аридного рельефа // Геоморфология. 2013. № 3. С. 89-96.
12. Шинкаренко С.С., Барталев С.А., Берденгалиева А.Н., Дорошенко В.В. Спутниковый мониторинг процессов опустынивания на юге Европейской России в 20192022 гг. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 5. С. 319-327. DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-5-319-327
13. Юферев В.Г., Мелихова А.В., Балынова В.В. Геоинформационный анализ рельефа Кумо-Манычской впадины // Природные системы и ресурсы. 2022. Т. 12. № 2. С. 67-76. DOI: 10.15688/nsr.jvolsu.2022.2.9
14. Kulik K.N., Rulev A.S., Yuferev V.G. Geoinformation analysis of desertification dynamics in the territory of Astrakhan oblast. Arid Ecosystems. 2015. Vol. 5. 3. P. 134141. DOI: 10.1134/S2079096115030087
15. Zolotokrylin A. N., Titkova T. B. A new approach to the monitoring of desertification centers. Arid Ecosystems. 2011. Vol. 1. 3. P. 125-130. DOI: 10.1134/S2079096111030127
16. Yuferev V. G., Tkachenko N. A., Sinelnikova K. P. Spectral Characteristics of Desertified Black-Earth Pastures. Arid Ecosystems. 2022. Vol. 12. 1. P. 54-60. DOI: 10.1134/ S2079096122010152
DOI: 10.34736/FNC.2023.123.4.006.41-45
Sor Depressions Spatial Distribution Analysis in the Northern Near-Caspian Region
Asel N. Berdengalieva™, berdengalieva-an@vfanc.ru, Junior Researcher ORCID: 0000-0002-5252-7133 Valeria V. Doroshenko, Junior Researcher, ORCID: 0000-0003-3253-1132 Alina V. Melihova, ORCID: 0000-0001-6133-9217 «Federal Scientific Center of Agroecology, Complex Melioration and Protective Afforestation of the Russian Academy of Sciences» (FSC of Agroecology RAS), e-mail: info@vfanc.ru, 400062, Universitetskiy Prospekt, 97, Volgograd, Russia
ra X
Abstract. The article deals with the problem of accounting for saline lands. The purpose of the study was sors geoinformation mapping on the Republic of Kalmykia territory, the north-east of the Stavropol
Region, the south of the Astrakhan Region, and on the north of the Republic of Dagestan. The novelty of the study is due to the inclusion of the Astrakhan TransVolga region in the study area, since most studies
affect only the right bank of the Volga River. To map the sor depressions were used following methods. Spectrozonal materials of the Earth remote sensing (images of the «Sentinel» satellite with a spatial resolution of 10 m) in natural colors were used as well as the sor depressions boundaries clarification and differentiation from open sand massifs was carried out using images in a combination of channels including the IR range. 23 thousand objects with a total area of 249.5 thousand hectares, of which 77% have an area of up to 10 hectares, while occupying only 10% of the total area were allocated in total, according to the results of visual decryption. The largest objects are completely dried up salt lakes, which were previously included in the lake groups prevailing in the region (Manychskiye and Sarpinskiye lakes, Western sub-steppe ilmen lakes). The sor depressions distribution across the territory of the Russian Federation Regions included in the study area is given. The data obtained by in-house decryption of remote sensing materials were verified by field surveys in 2022 and 2023. Clarification of the saline sites areas is necessary for various types of work (land reclamation measures, desertification area assessment, geomorphological studies).
Keywords: sors, sor depressions, Caspian lowland, geoinformation analysis, remote sensing, GIS technologies
Funding. This work was carried out within the framework of the state task of research in the FSC of Agroecology RAS № 122020100405-9 "Cartographic modeling of the state, functioning and dynamics of processes of desolate territories using information technologies".
Citation. Berdengalieva A.N., Doroshenko V.V., Melihova A.V. Sor Depressions Spatial Distribution Analysis in the Northern Near-Caspian Region. Scientific Agronomy Journal. 2023;4(123):41-45. DOI: 10.34736/FNC.2023.123.4.006.41-45
Received: 14.09.2023
Accepted: 07.12.2023
References:
1. Berdengalieva A.N., Shinkarenko S.S., Vypritskij A.A. Geoinformation mapping of sor depression in the northwestern Caspian. InterCarto. InterGIS. 2022;28(1):359-367. (In Russ.) DOI: 10.35595/2414-9179-2022-1-28-359-367
2. Berdengalieva A.N., Doroshenko V.V. Spatial Distribution of sor depressions in the South of European Russia according to remote sensing data. Nauchno-agronomicheskij zhurnal = Scientific Agronomy Journal. 2022;4(119):6-11. (In Russ.) DOI: 10.34736/FNC.2022.119.4.001.06-11
3. Goryaev I.A. About halophytic vegetation in the Caspian lowland on the territory of Republic of Kalmykia. Vestnik Instituta kompleksnykh issledovanij aridnykh territory. 2019;1(38):43-45. (In Russ.) DOI: 10.24411/2071-78302019-10011
4. Doroshenko V.V. Geoinformation analysis of the desertification processes development in the Stavropol Territory. Nauchno-agronomicheskijzhurnal = Scientific Agronomy Journal. 2022;3(118):31-36. (In Russ.) DOI: 10.34736/FNC.2022.118.3.004.31-36
5. Doroshenko V.V., Melikhova A.V. Desertification manifestations assessment in the Astrakhan TransVolga region according to remote sensing data. Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: Nauka i vysshee professional'noe obrazovanie = Izvestia of the Lower Volga Agro-University Complex. 2023;2(70):239-246. (In Russ.) DOI: 10.32786/2071-2023-02-27
6. Idrisov I.A. Formation and natural dynamics of the Caspian lowland soil cover. Trudy Instituta geologii Dagestanskogo nauchnogo tsentra RAN. 2016;67: 332-335. (In Russ.)
7. Kazeev K.Sh., Kuznetsova Yu.S. Ecological and biological features of the Caspian lowland arid soils. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedenij. Severo-Kavkazskij region. Seriya: Estestvennye nauki = Bulletin of higher education institutes. North Caucasus region. Natural sciences. 2010;5(159):83-85. (In Russ.)
8. Kravchenko E.I., Khitrov N.B., Gorokhova I.N. Allocation of irrigated soils salinization in the Sarpin valley area of the Caspian lowland. Byulleten Pochvennogo instituta imeni V.V. Dokuchaeva = Dokuchaev Soil Bulletin. 2021;106:5-48. (InRuss.) DOI: 10.19047/0136-1694-2021-106-5-48
9. Kulik K.N. Agroforestry mapping and phytoecological assessment of arid landscapes. Volgograd. VNIALMI Publ. house; 2004, 247 p. (InRuss.)
10. Pishchulov S.A. Comprehensive characterization of the Northwestern Near-Caspian region sor depressions (on the example of the Astrakhan Region). Astrakhanskij vestnik ekologicheskogo obrazovaniya = Astrakhan Bulletin for Environmental Education. 2013;2(24):123-126. (In Russ.)
11. Pishchulov S.A. Sors as forms of arid relief. Geomorfologiya = Geomorphology. 2013;3:89-96. (In Russ.)
12. Shinkarenko S.S., Bartalev S.A., Berdengalieva A.N., Doroshenko V.V. Satellite monitoring of desertification processes in Southern European Russia in 2019-2022. Sovremennye problemy distantsionnogo zondirovaniya Zemli iz kosmosa = Current problems in remote sensing of the Earth from space. 2022;19(5):319-327. (In Russ.) DOI: 10.21046/2070-7401-2022-19-5-319-327
13. Yuferev V.G., Melikhova A.V., Balynova V.V. Geoinformation analysis of the Kuma-Manych depression relief. Prirodnye sistemy i resursy = Natural Systems and Resources. 2022;12(2):67-76. (In Russ.) DOI: 10.15688/nsr. jvolsu.2022.2.9
14. Kulik K.N., Rulev A.S., Yuferev V.G. Geoinformation analysis of desertification dynamics in the territory of Astrakhan oblast. Arid Ecosystems. 2015;5(3):134-141. DOI: 10.1134/S2079096115030087
15. Zolotokrylin A.N., Titkova T.B. A new approach to the monitoring of desertification centers. Arid Ecosystems. 2011;1(3):125-130. DOI: 10.1134/S2079096111030127
16. Yuferev V.G., Tkachenko N.A., Sinelnikova K.P. Spectral Characteristics of Desertified Black-Earth Pastures. Arid Ecosystems. 2022;12(1):54-60. DOI: 10.1134/ S2079096122010152
I
ю у
N у
M ) 2
0
M со
1 I
S i
> (Q
3 y
Авторский вклад. Авторы настоящего исследования принимали непосредственное участие в планировании, выполнении и анализе данного исследования, ознакомились и одобрили представленный окончательный вариант. Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Author's contribution. Authors of this research paper have directly participated in the planning, execution and analysis of this study. Authors of this paper have read and approved the final version submitted. Conflict of interest. Authors declare no conflict of interest.
M
о
M со
