CC BY
32
Литература:
1. Беленков, А.И. Биологизированные севообороты и плодородие каштановых почв Нижнего Поволжья [Текст]/ А.И. Беленков, А.В. Зеленев // Известия ТСХА. -Вып. 2. - 2008. - С. 18-24.
2. Зеленев, А.В. Динамика основных элементов питания почвы в посевах зерновых культур Нижнего Поволжья [Текст]/ А.В. Зеленев, Е.В. Семинченко // Эволюция и деградация почвенного покрова: сборник научных статей по материалам V Международной научной конференции. Раздел Агрохимия и проблемы оптимизации питания растений / ООО «СЕКВОЙЯ». - Ставрополь, 2017. - С. 100-102.
3. Плескачев, Ю.Н. Полевые севообороты, обработка почвы и борьба с сорной растительностью в Нижнем Поволжье[Текст]: монография / Ю.Н. Плескачев, А.А. Холод, К.В. Шиянов. - М.: изд-во «Вестник РАСХН», 2012. -357 с.
4. Кузнецова, Т.Г. Влияние приемов биологизации и обработки почвы на засоренность посевов и урожайность культур[Текст]: дис. канд. с.-х. наук: 06.01.01 / Кузнецова Татьяна Геннадьевна. - Воронеж, 2014. - 184 с.
5. Темирканова, Ж.Ш. Влияние биологизированных паров на пищевой режим почвы в системе органического земледелия [Текст]/ Ж.Ш. Темирканова, Б.К. Дюсебаев // Научно обоснованные системы сухого земледелия в современных условиях: материалы Международной науч.-практ. конференции / ФГБОУ ВО Волгоградский ГАУ -Волгоград, 2016. - С. 139-142.
6. Вьюрков, В.В. Эффективность соломы и сидератов в сухостепной зоне Приуралья[Текст] / В.В. Вьюрков // Поиск инновационных путей развития земледелия в современных условиях: материалы Международной науч.-практ. конференции. Раздел Материалы инновационных научных исследований / ФГБОУ ВПО Волгоградский ГАУ. - Волгоград, 2014. - С. 359-369.
7. Лиходиевская, С.А. Продуктивность озимой пшеницы в зависимости от предшественников в условиях засушливой части Ставропольского края [Текст]/ С.А. Лиходиевская // Эволюция и деградация почвенного покрова: материалы V Международной науч. конференции. Раздел Проблемы агроландшафтного земледелия / Ставропольский ГАУ. - Ставрополь, 2017. - С. 273-275.
THE BIOLOGIZATION OF AGRICULTURE AS THE BASIS FOR INCREASING THE CONTENT OF NUTRIENTS IN THE SOIL AND YIELD OF CROPS
A.V. Zelenev, D.S-Kh.N., Professor of the Volgograd state
agrarian University, Volgograd, Russia E.V. Seminchenko, research - Lower-Volga NIISKh, Affiliate of FSC of Agroecology, RAN
Abstract. Biologization of agriculture allows to increase the content of basic nutrients in the soil and increase the yield of grain crops in field crop rotations.The following crop rotations were studied: 1) a four-field grain paring plant: black steam - winter wheat - sorghum for grain - oats (control); 2) four-field grain parrying plant: sidereal steam (winter rye for siderat) - winter wheat - sorghum for grain
- oats; 3) grain parrot six-field: siderill steam (spring flax on siderat) - winter wheat - sorghum for grain - chickpeas
- safflower - oats; 4) eight-field cereal grains: peas - winter wheat - chickpeas - safflower - peas - sorghum for grain -chickpeas - oats. The soil is light chestnut. The average annual precipitation is 339.7 mm. In the control crop rotation, straw and leaf mass of cultivated crops were removed from the field, in other crop rotations all non-commercial part of grain crops remained on the field.The highest content of nitrate nitrogen and mobile phosphorus in the pas-hot layer of the soil to the sowing of winter wheat is provided when cultivated in a four-field crop rotation on the green manure pair with winter rye, respectively, 6.61 and 39.8 mg/kg of absolutely dry soil. The highest content of exchangeable potassium from all the studied crops is provided when sowing oats in a four-field sorghum rotation, where the leaf-stem mass is embedded in the soil - 404.6 mg/kg of soil.The highest average yield of winter wheat was provided during cultivation in four-field crop rotations on black and green with winter rye in pairs, respectively, 2.69 and 2.68 t/ha.The most significant increase in the yield of sorghum grain compared with the control option was observed during cultivation in the four - field crop rotation for winter wheat - 0.28 t/ha.The highest yield of oats was formed during cultivation in the four-field crop rotation for sorghum, leaf mass of which is plowed into the soil - 2.1 t/ ha.The area of application of the recommendations is the dry steppe zone of chestnut subzone of light chestnut soils of the Lower Volga region.
Keywords: batteries, predecessor, receiving the biological, crops, yield, the Lower Volga region.
УДК 502.63
ГЕОИНФОРМАЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ЛАНДШАФТНЫХ ПОЖАРОВ В ВОЛГО-АХТУБИНСКОЙ ПОЙМЕ
С.С. Шинкаренко ^ к. с.-х. н., vnialmi@bk.ru А.Н. Берденгалиева 2'3, berdengalieva@mail.ru гФНЦ агроэкологии РАН, г. Волгоград, РФ 2Волгоградский государственный университет, г. Волгоград, РФ 3ФГБУ «Российский информационно - аналитический и научно-исследовательский водохозяйственный центр», г. Волгоград, РФ
В последние два десятилетия ландшафтные пожары стали существенным фактором динамики состояния растительности. В то время как лесным и степным пожарам уделяется достаточное внимание, пожары аридных пойм изучены слабо. В статье рассматриваются результаты геоинформационного анализа пожарного режима северной части Вол-го-Ахтубинской поймы по данным детектирования активного горения (термоточки) спектрорадиоме-тром MODIS. Определено пространственное и многолетнее распределение термоточек за 2001-2017 гг. Выделены периоды с наибольшим (2003, 2006 годы) и наименьшим (2001, 2016 годы) количеством возгораний. Установлено влияние гидротермических условий на интенсивность пожаров: в многоводные годы количество пожаров минимально, но в последующие маловодные засушливые
годы отмечается более 300-400 термоточек. Также приведен опыт визуального дешифрирования сгоревших территорий по цветовым композитам Sentinel-2. Гари в пойме имеют неявные дешифро-вочные признаки, поэтому их объективное определение затруднено. Необходима работа по полевому эталонированию сгоревших площадей и разработке методов их автоматической идентификации по материалам дистанционного зондирования.
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ и Администрации Волгоградской области в рамках научного проекта № 18-45-343002 «Анализ геоэкологических последствий степных пожаров в Волгоградской области».
Ключевые слова: агроландшафт, ландшафтные пожары, мониторинг, Волгоградская область, ГИС, ДЗЗ, Волго-Ахтубинская пойма.
Методы дистанционного зондирования используются уже несколько десятилетий для получения информации о природных пожарах, включая детектирование действующих очагов горения, картографирование и оценку поврежденных огнем территорий.
Территорией наибольшей частоты пожаров в Северном Прикаспии в настоящее время является дельта Волги и Волго-Ахтубинская пойма. Здесь преобладают тростниковые палы. Тростник на месте пожаров восстанавливается в течение вегетационного сезона, и следующей весной на тех же местах могут возникать новые пожары.
Ландшафтные пожары в аридных речных поймах, к которым можно отнести Волго-Ахтубинскую, слабо изучены, в то время как лесным и степным пожарам посвящено много исследований [1, 3].
Результаты и обсуждение.
В результате исследований определенны особенности сезонного и многолетнего распределения количество термоточек.
Наибольшее количество пожаров наблюдается в апреле (51%), марте (22%), августе и сентябре (7% и 6% соответственно). В весенний период возгорания происходят в тростниковых зарослях, а в конце лета и осенью - на участках с сухой луговой растительностью.
Причиной пожаров является антропогенный фактор: тростниковые и сельскохозяйственные палы, неосторожное обращение с огнем многочисленных туристов [2].
За исследованный период можно выделить годы с минимальной и максимальной интенсивностью ландшафтных пожаров. В 2006 и 2003 зафиксировано 14 и 13% всех термоточек. Первый характеризуется низким уровнем половодья, повлекшим высокую горимость водно-болотной растительности. А в апреле 2003 года, несмотря на нормальный гидрологический режим, зафиксировано максимальное месячное число очагов горения (600). Это связано с тем, что 2001 и 2002 годы были многовод-
Материалы и методика исследований.
В работе использованы спутниковые снимки Sentinel-2, данные детектирования активных очагов горения (термоточки) FIRMS (Fire Information for Resource Management System) с 2001 по 2017 г. включительно.
Геоинформационная обработка осуществлялась в программе QGIS 2.18.
В проекте использована система координат WGS84, зона 38 (EPSG 32638). Исследуемая территория (северная часть поймы) была разбита регулярной сеткой 5х5 км, по ячейкам которой проведен расчет количества термоточек по годам и месяцам, определены месяцы с наибольшим числом очагов горения.
В результате получена карта пространственного распределение термоточек (рис. 1).
ными и благоприятными для развития околоводной растительности, при низкой пожароопасности из-за высокого уровня воды и длительной вегетации растительности. В результате к 2003 году накопилась мортмасса (масса мертвого органического вещества в экосистеме), которая при недостаточном количестве осадков и позднем половодье (рост уровня воды начался только в конце апреля), способствовала распространению пожаров на обширных территориях (рис. 2).
В 2016 году отмечено минимальное количество очагов горения. Это связано с высоким уровнем половодья и большими площадями затопления, что обеспечило высокую продуктивность растительности, которая долгое время вегетировала и не создавала высокого уровня пожарной опасности.
Проведенный анализ пожарного режима является предварительным этапом перед визуальным дешифрированием, определяющим временной охват данных дистанционного зондирования.
Для определения сгоревших территорий необходимо использовать спутниковые снимки высокого пространственного разрешения, например Sentinel 2, за март, апрель, август и сентябрь.
10 0 10 20 30 40 км
Условные обозначения Количество термоточек
H о -1
0 1-27
1 I 27 - 52 I I 52-98
I I 98 - 164
H 164 -305
:
Рисунок 1 - Пространственное распределение очагов горения за 2001-2017 гг.
800
600
Термоточки, шт
Осадки,мм
700
600
500
400
300
200
100
mJ
500
400
300
200
100
2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
□ Количество пожаров ■ Осадки
Рисунок 2 - Количество очагов горения в Волго-Ахтубинской пойме и годовые суммы осадков по данным метеостанции г. Волгограда
Была начата работа по визуальному дешифрированию гарей по RGB-композитам Sentinel-2 разрешением 10 м. Контура сгоревших территорий за 2017 год представлены на рисунке 3. Всего зафиксировано 413 гарей площадью от 0,4 до 1116 га. Средняя площадь гарей составила 54,9 га, медиана - 16,6 га. Преобладали пожары площадью от 10 до 25 га (94 случая) и от 1 до 6 га (97 случаев). Также отмечено 86 пожаров площадью от 25 до 60 га и 83 пожара более 60 га. Гарей менее 1 га зафиксировано всего 8. Это связано как и с особенностями территории, где сгорают большие площади, так и со сложностью определения гарей небольших площадей, в том числе алгоритмом FIRMS.
Выводы. В результате работы выявлено опосредованное влияние гидрологического режима на возникновение пожаров: при высоких уровнях половодья складываются благоприятные условия для развития растительности и неблагоприятные для распространения пожаров, из-за этого происходит накопление растительной ветоши, которая сгорает в засушливые годы с низким половодьем.
Результаты анализа показывают, что несмотря на наличие существенных недостатков в системе наблюдения активного горения нелесных пожаров, основанной на данных прибора MODIS, полученная на основе их многолетняя статистика является достаточно представительной и может использоваться для исследования пожарных режимов территорий. Для установления закономерностей пожарного режима региона необходимо продолжение работы по дешифрированию гарей за другие годы и сопоставление площадей с гидротермическими и ландшафтными условиями, особенностями антропогенной нагрузки. Также необходима работа по определению дешифровочных признаков гарей в условиях Волго-Ахтубинской поймы с полевым эталонированием.
Литература:
1. Барталев С.А., Егоров В.А., Ефремов В.Ю., Лупян Е.А., Стыценко Ф.В., Флитман Е.В. Оценка площади пожаров на основе комплексирования спутниковых данных различного пространственного разрешения MODIS и Landsat-TM/ ETM+ // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2012. - Т9. - №2. - С. 9-26.
2. Дымова Т.В. Мониторинг природных пожаров на территории Астраханской области // Инженерно-строительный вестник Прикаспия. - 2015. - № 3 (13). - С. 16-21.
3. Шинкаренко С.С. Оценка динамики площадей степных пожаров в Астраханской области // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2018. - Т.15. - № 1. - С. 138-146.
GEOINFORMATION ANALYSIS OF LANDSCAPE FIRES IN VOLGA-AKHTUBA FLOODPLAIN 12 S.S. Shinkarenko, K.S-Kh.N., 2,3 A.N. Berdengalieva 1FSC of Agroecology RAS, Volgograd, Russia 2Volgograd State University, Volgograd, Russia 3Russian Information-Analytic and Research Water Economy Centre, Volgograd, Russia
In the past two decades, landscape fires have become a significant factor in the dynamics of the state of vegetation. Arid floodplain fires are poorly understood inspite of sufficient attention is paid to forest and steppe fires. The article discusses the results of geoinformation analysis of the fire regime of the northern part of the Volga-Akhtuba floodplain according to the detection of active fire data (thermal point) with MODIS radiometer. The spatial and long-term distribution of thermal points for 2001-2017 has been determined. The periods with the highest (2003, 2006) and the smallest (2001, 2016) number of fires were identified. Hydrothermal conditions influence on the intensity of fires: in high-water years the number of fires is minimal, but in subsequent dry years there are more than 300-400 thermal points. Also burnt areas were mapped using Sentinel-2 color composites. Burnt areas in the floodplain have implicit deciphering signs, so their objective determination is difficult. Work is needed on field calibration of burnt areas and the development of methods for their automatic identification based on remote sensing materials.
Key words: agrolandscape, landscape fires, monitoring, Volgograd region, GIS, remote sensing, Volga-Akhtuba floodplain.
УДК 625.72:634.93
ТЕХНОЛОГИИ СПУТНИКОВОГО МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ ПОСЕВОВ
С.С. Шинкаренко 12, к. с.-х. н., vnialmi@bk.ru Е.А. Малышко 2, l.malishko@yandex.ru гФНЦ агроэкологии РАН, г. Волгоград, РФ 2Волгоградский государственный университет, Волгоград, РФ
Условные обозначения
I I Граница исследуемого участка Месяц пожара | Март_
| Апрель
| Август
Сентябрь
Рисунок 3 - Ландшафтные пожары в северной части Волго-Ахтубинской поймы за 2017 год
Технологии спутникового мониторинга состояния сельскохозяйственных земель имеют широкое применение.
В статье рассматриваются технологии спутникового мониторинга посевных площадей на основе расчета зональной статистики NDVI по контурам отдельных полей. На первом этапе дешифрированием спутниковых снимков Sentinel-2 разрешением 10 м в программе QGIS был разработан слой-маска с границами полей Октябрьского района Волгоградской области.
Далее методами зональной статистики рассчита-
Современным и уже традиционным методом мониторинга сельскохозяйственных угодий на значительных площадях является применение спутниковой информации и геоинформационных систем. Технические возможности современных спутниковых систем дистанционного зондирования позволяют осуществлять глобальные наблюдения за состоянием посевов и протеканием всех стадий развития культур. При этом оценка и мониторинг состояния посевов базируются на определении спектральных отражательных характеристик
ны средние значения 16-ти дневного растра MODIS NDVI для каждого поля на шесть дат вегетационного периода. Разработанная геоинформационная система состояния посевных площадей позволит в дальнейшем проводить статистическую обработку сезонных и многолетних данных вегетационного индекса для каждого поля. Наличие таких наборов данных используется для разделения посевов по культурам, оценки их состояния и влияния на него различных факторов.
Ключевые слова: агроландшафт, точное земледелие, мониторинг, Волгоградская область, ГИС, ДЗЗ.
и расчете вегетационных индексов (NDVI, EVI, LAI и т.д.). Толчком к развитию этих направлений стал открытый доступ к спутниковой информации в начале 2000-х. В этот период в России активно начали формироваться научные школы и инфраструктура пространственных данных для картографирования состояния растительного покрова России и сопредельных стран на основе спутниковой информации разного разрешения. Кроме открытых архивов спутниковой информации в настоящее время доступны множество моделей для анализа состояния агро-
