CC BY
63
УДК 632.51:93
1 Кунах О. М., 2Папка О. С.
ГЕОМОРФОЛОГ1ЧШ ЕКОГЕОГРАФ1ЧН1 ЗМ1НН1, ЯК1 ВИЗНАЧАЮТЬ ОСОБЛИВОСТ1 ЕКОЛОГ1ЧНО1 Н1ШИ ВАТОЧНИКА СИРШСЬКОГО
(ASCLEPIAS SYRIACA L.)
Днепропетровский национальный университет имени Олеся Гончара
Email: olga-kunakh@rambler. ru 2Полтавская государственная аграрная академия Email: ksenija papka@mail.ru
У робот висвиена роль геоморфолопчних екогеографiчних змшних, якi одержанi за допомогою цифрово'1 моделi рельефу, створено'1 на omoBi даних дистанцiйного зондування Земл^ як маркерiв еколопчнох нiши бур'яшв на прикладi ваточника сирiйськoгo (Asclepias syriaca L.). Пoлiгoнoм досл^дження обрана теритoрiя, як знаходиться навколо населеного пункту Вовнянка (Полтавська область). Полкон мае лшшш рoзмiри 26 кiлoметрiв у напрямку 3i сходу на захЦ та 15 кiлoметрiв - у напрямку з пiвнoчi на пiвдень, загальна площа полкону складае 390 км2. У якосп геoмoрфoлoгiчних змiнних у рoбoтi розглянуто тoпoграфiчний iндекс вoлoгoстi, iндекс тoпoграфiчнoгo положения, iндекс балансу геомаси, фактор ерозп, пряма та розаяна шсоляцп, висота над русоловю мережею, рiзнoмасштабний iндекс гребнiв височин та рiзнoмасштабний iндекс тальвегiв, векторна мiра переаченосп мiсцевoстi. Встановлено, що за сукупшстю геoмoрфoлoгiчних пoказникiв, одержаних за допомогою цифрово'1 мoделi рельефу, можна стверджувати, що у межах окремого альськогосподарського поля формуеться широке рiзнoманiття мшроумов, яке обумовлене рельефними особливостями. Вiрoгiднo, варiювания теплового та водного режимiв, перерoзпoдiл вологи, а також результативносп механiчнoгo oбрoбiтку грунту та зусиль по контролю чисельност бур'янiв складають фон, у межах якого можливим стае розселення шкiдливих рослин, у тому числ ваточника сирiйськoгo.
Ключовi слова: ваточник сиршський, цифрова модель рельефу, екологiчна нша, дистанцшне зондування Землi
1 Кунах О. Н., 2Папка О. С.
ГЕОМОРФОЛОГИЧЕСКИЙ ЭКОГЕОГРАФИЧЕСКИЕ ПЕРЕМЕННЫЕ, ОПРЕДЕЛЯЩИЕ ОСОБЕННОСТИ ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ НИШИ ВАТОЧНИКА СИРИЙСКОГО (ASCLEPIAS SYRIACA L.)
Днепропетровский национальный университет имени Олеся Гончара Email: olga-kunakh@rambler. ru 2Полтавская государственная аграрная академия Email: ksenija papka@mail.ru
В работе показана роль геоморфологических екогеографических переменных, которые получены с помощью цифровой модели рельефа, созданной на основе данных дистанционного зондирования Земли, как маркеров экологической ниши сорняков на примере ваточника сирийского (Asclepias syriaca L.). Полигоном исследования выбрана территория, которая находится в округе населенного пункта Вовнянка (Полтавская область). Полигон имеет линейные размеры 26 километров в направлении с востока на ISSN 2225-5486 (Print), ISSN 2226-9010 (Online). Бiологiчний eicHUKМДПУ. 2016. №1
запад и 15 километров - в направлении с севера на юг, общая площадь полигона составляет 390 км2. В качестве геоморфологических переменных рассмотрен топографический индекс влажности, индекс топографического положения, индекс баланса геомассы, фактор эрозии, прямая и рассеянная инсоляции, высота над русловою сетью, разномасштабный индекс гребней возвышенностей и разномасштабный индекс тальвегов, векторная мера пересеченности местности. Установлено, что по совокупности геоморфологических показателей, полученных с помощью цифровой модели рельефа, можно утверждать, что в пределах отдельного сельскохозяйственного поля формируется широкое разнообразие микроусловий, которое обусловлено рельефными особенностями. Вероятно, варьирование теплового и водного режимов, перераспределение влаги, а также результативность механического обработки почвы и усилий по контролю численности сорняков составляют фон, в пределах которого становится возможным расселение сорных растений, в том числе ваточника сирийского.
Ключевые слова: ваточник сирийский, цифровая модель рельефа, экологическая ниша, дистанционное зондирование Земли
!Kunah O. M., 2Papka O. S. GEOMORPHOLOGICAL ECOGEOGRAPHICAL VARIABLES DEFINIG FEATURES OF ECOLOGICAL NICHE OF COMMON MILKWEED (ASCLEPIAS
SYRIACA L.)
1 Oles Gonchar Dnipropetrovsk national university Email: olga-kunakh@rambler. ru
2Poltava state agrarian academy Email: ksenija papka@mail.ru
The role of geomorphological ecogeographical variables have been shown, which are received by means of the digital elevation model created on the basis of remote sensing data as markers of an ecological niche of weeds on an example common milkweed (Asclepias syriaca L.). The research range chooses territory which is in settlement Vovnjanka district (the Poltava region). The range has the linear sizes of 26 kilometres in a direction from the east on the west and 15 kilometres in a direction from the north on the south, the range total area makes 390 км2. As geomorphological variables the topographical wetness index, topographic position index, mass balance index, erosion LS-factor, direct and disseminated insolation, altitude above channel network, multiresolution valley bottom flatness, multiresolution ridge top flatness index, vector ruggedness measure have been considered. It is established, that on set of the geomorphological indicators received by means of digital model of a relief, it is possible to assert, that within a separate agricultural field a wide variety of microconditions which is caused by relief features is formed. Possibly, the variation of thermal and water modes, moisture redistribution, and also productivity mechanical processings of soil and efforts under the control of number of weeds make a background in which limits there is possible a moving of weed plants, including common milkweed.
Keywords: common milkweed, digital elevation model, ecological niche, remote sencing
ВВЕДЕННЯ
На територГ! Полтавщини майже не залишилося екосистем i рослинних угруповань, як! тieю чи шшою мiрою не зазнали впливу людини. Пасовища, вигони, схили балок, склад i структура яких змшюеться тд впливом витоптування, випасання i старшня посiвiв, стають все бГльш репрезентативними для поселення бур'янiв, в тому числ! i адвентивних, з широкою еколопчною амплiтудою. Саме цьому ваточник сиршський (Asclepias syriaca L.) почав вклинюватись на пасовища, вигони, в розрГджеш яри, схили балок тощо. Лише в незаймаш природнi ценози, як1 зберiгають достатню рiзноманiтнiсть видового складу, цей небезпечний чужинець не проникае. Флора пасовищ i сiножатей - це антропотолерантний варiант регшнально! флори, який об'еднуе фрагменти двох типiв !! антропогенно!" трансформацп -збГднено! флори, здатно! до вiдновлення, та окультурено"! флори натвприродних екотопiв, обов'язковим компонентом яко! е культурнi або iнтродукованi рослини (Телешек и др., 1985; Шевчук и др., 1998, Манжос, 2002).
Пасовища - це деградуючi натвприродш екотопи, що зазнають сильного, але часише сезонного антропогенного впливу, основними факторами якого е витоптування, мехашчне пошкодження та вилучення надземно! маси (Протопопова, 1991). Безсистемне, штенсивне випасання худоби на цих угiддях викликае сильне ущiльнення верхнiх шарiв грунту, псування дернини i зрiдження травостою. ВнаслГдок цього на пасовищах i сшожатях господарства зустрiчаються такi шкiдливi грубостебельнi бур'яни, як татарник звичайний (Onopordon acantium L.), нетреба звичайна (Xanthium strumarium L.), нетреба колюча (Xanthium spinosum L.), щавель кшський (Rumex confetus Willd.) тощо (Манжос, 2002; Папка, 2015).
За останш роки, внаслiдок старiння фiтоценозiв багаторiчних трав, засмiченiсть пасовищ i сшожатей значно зросла. Такi антропогенно перетвореш угруповання, що знаходяться на рiзних стадiях пасквально! дигрес!!, стали абсолютно вГдкритими для заселення бур'янами - чужинцями.
Аналiз особливостей розповсюдження ваточника сир!йського в межах Полтавсько! областi наведено в нашiй публшацп (Папка, 2015). Проведений нами аналiз адвентивно! фракцГ! 6ур'ян!в на пасовищах, сшожатях i вигонах свГдчить про значну к!льк!сть адвентивних вид!в - еунеофтв - полину г!ркого (Artemisia absinthium L.), будяку пониклого (Carduus nutans L.), амброзГ! полинолисто! (Ambrosia artemisiifolia L.), чорнощиру звичайного (Cyclachaena xantiifolia (Nutt.) Fresen.). За нашими спостереженнями щ види найбiльше розповсюдились на таких кормових угГддях, де проводилось довыьне безсистемне випасання худоби. Рослиншсть на таких пасовищах мдмГрно стравлена, i тому травостiй !х знаходиться у пригнiченому станi.
У таких мкцезростаннях дедалi з6Гльшуються осередки ваточника, нагромаджуючi значнi запаси насшня в грунт!. Висока насiннева
продуктивнiсть, тривалий перюд схожостi, невибагливiсть до умов кнування поставили бур'ян у бiльш випдне становище в порiвняннi з мкцевими видами (Ременюк, 2013). Останнi, ослаблен постiйним витоптуванням худобою, загальним попршенням умов зростання, поступаються перед високою конкурентною здатнiстю ваточника. Проте його роль у подiбних рослинних угрупованнях ще незначна. Тому ваточник вынесений нами до малоактивних видiв бур'яшв на пасовищах, вигонах i схилах балок Полтавщини. Але, навiть незначна присутшсть цього небезпечного бур'яну на пасовищах i вигонах становить велику небезпеку. Його погано поИдають тварини, а навиъ невеликi домiшки ваточника сиршського до сiна е причиною шлункових захворювань худоби (Флора СССР, 1959). Тому в господаре™ необхЦно постшно контролювати поширення цього небезпечного бур'яну i взагалi не допускати його проникнення, а тим быьше зростання на пасовищах, вигонах i сшожатях.
Слiд вiдзначити, що фрагментарш облiки бур'янiв надають тiльки часткове уявлення про особливоси поширення рослин та фактори, якi на них впливають. Питання про багаторiвневу ощнку структури еколопчно"! нiши шкiдливих видiв рослин може бути вирiшено за допомогою розробки пiдходiв застосування даних дистанцшного зондування Землi.
Стрiмкий розвиток технологш обробки просторово-координованих даних
з концептуально нових позицш дозволив шдшти для вирiшення актуальних теоретичних проблем агроекологп та практичних завдань альськогосподарського виробництва (Жуков и др., 2013; Жуков и др., 2015; Демидов и др., 2013; Диченко та ш., 2015). Розвиток методiв дистанцшного зондування Землi та рiзноманiтних аналггичних шструменпв
геоiнформацiйних систем забезпечив потужну основу для розумiння ландшафтно!" структури та ландшафтних функцiй, а також можливкть просторового аналiзу та моделювання на рiвнi ландшафту. Загалом ландшафтний аналiз включае в себе вивчення структури ландшафту та взаемодп мiж його структурними елементами у просторi та часi (Кучма, 2015).
Просторова неоднорЦшсть екологiчних систем, у тому числГ й агроекосистем, е !х найважливiшою властивiстю, що визначае !хню стiйкiсть, структурну та функцiональну своерЦшсть (Диченко та iн., 2015).
Активне впровадження пiдходiв, процедур i методiв просторово"! агроекологп в практику наукових дослЦжень i для прикладного застосування неможливо без виршення важливо!" проблеми одержання первинних просторово-координованих даних. Геошформацшш системи за сво!м призначенням мають здатшсть обробки колосального обсягу шформацшних масивiв. Однак, одержання екологiчних або грунтознавчих характеристик за допомогою традицшних методик для вирiшення завдань просторового моделювання ускладнено внаслiдок "1х трудомГсткоси, витратностi часу i
фiнансiв. З iншого боку, традицшш показники мають значну теоретичну обrрунтованiсть, можуть бути змiстовно штерпретоваш, по них накопичений великий обсяг експериментальних даних (Диченко i in, 2015).
Монiторинговi програми оцiнки стану бур'яшв потребують значного часу та е дуже витратними. Збiр даних е повiльним, виникають труднощi при картографуванш значних популяцiй бур'янiв або тих, як мають широке географiчне поширення. Мiнливiсть у появi однорiчних бур'янiв рок вiд року доповнюють вказанi труднощi (Pitt, Miller, 1988; Auld, 1995). Висока варткть спостережень не сприяе повторюваносл для визначення змш швазп в часi. Трудношд у точнiй Центифшащ! мiсць спалахiв iнвазiй можливi без використання системи глобального позищонування (Global Positioning Systems - GPS) (Lass, Callihan, 1993).
Даш дистанцшного зондування Землi звичайно застосовуються для картографування широких клаав рослинностi або типiв земель, або загалом титв сiльськогосподарських земель або пасовищ. Картографування окремих видiв рослин дуже важко здшснити, так як рослини рЦко мають унiкальнi та незмшш спектральнi характеристики (Fitzpatrick et al., 1990; Price, 1994). Навиъ якщо бур'ян мае спектральнi характеристики, як сильно вiдрiзняються вiд шших рослин, змiни можуть вiдбуватися внаслЦок родючостi грунту, кiлькостi поживних речовин або вологи, впливу захворювань або тварин, та застосування гербiцидiв. Все це значно ускладнюе застосування даних дистанцшного зондування, особливо для картографування швазш на значних територгях (McGowen, 1998). Але, вiдмiнностi у розмiрах рослин, швидкостi росту, швидкостi настання зрыосл, структури та забарвлення у певш перiоди часу можуть сприяти дискримшацп. Наприклад, багато спектральних особливостей виникають коли рослини, як викликають iнтерес, квiтнуть (Lass et al., 1996). Найважлившим аспектом у вивчеш за допомогою дистанцiйного зондування бур'яшв е Центифшащя ключових стадiй росту бур'яшв для визначення того моменту, коли вони найкращим чином можуть бути вiдрiзненi в1д iнших рослин (Everitt et al., 1992; Gardiner et al., 1998). Тенденщя серед багатьох бур'яшв зростати у окремих осередках з декыькома рослинами можуть сприяти дискримшацп (Cardina et al., 1997; Rew et al, 1997).
Дистанцшне зондування дае приклади усшшного картографування деяких бур'яшв. Аерофотографгя була застосована у багатьох дослЦженнях переважно для Центифшацп бур'янiв з квггами, як1 можна чiтко розрiзнити (наприклад, арктотека Arctotheca calendula) (Arnold et al., 1985). Багатоспектральна аерофотографгя застосована для картографування значного дiапазону бур'яшв у альгоспупддях (Brown et al., 1994; Lamb et al., 1999) та на пасовищах. Таю зшмки швидко можуть бути опрацьоваш та стати основою для локального застосування хiмiчних засобiв контролю вЦповЦно, що дае 1х економiю (Everitt et al., 1995, 1996a, 1996b; Lass et al., 1996).
Значно менше прикладiв картографування бур'янiв на рег1ональному piBHi за допомогою супутникових даних. Видатним зразком е картографування помiрних та значних швазш орляка звичайного у межах Шотландгг за допомогою зшмюв мультiспектрального сканера Landsat (Landsat Multispectral Scanner - MSS) у поеднаш з аналiзом топографiчних даних та даних про властивосл rрунтiв (Miller et al, 1990). Багато усшшних результатав було одержано на региональному рiвнi при картографуваннi лiсових бур'яшв (Everitt et al., 1996a, 1996b; Gardiner et al., 1998).
Головне обмеження сучасних систем дистанцiйного зондування полягае у розрiзненi свiтла та розаюванш iнвазiï бур'янiв. Найбiльшим прюритетом е встановлення нових територiй, на як поширюеться iнвазiя бур'янiв (Moody, Mack 1988). У багатьох дослЦження лiмiтом виявлення бур'янiв було проективне покриття 20-30 %, навiть коли застосувалися аеросенсори з метровою та субметровою розрiзняючою здатнiстю. Але цей лiмiт варiюе у залежностi в!д виду бур'яну та типу сенсора. Така проблема виникае найчаслше коли розмiр осередкiв бур'янiв спiврозмiрний з розмiром пiкселя (Lass et al. 1996; Lass, Callihan, 1997; Lamb, 1998; McGowen, 2000). Це обмеження може бути частково виршено завдяки картографуванню найбiльш вiрогiдних мiст швазгг або тих типiв рослинного покриву або асощацш, у як1 найбыьш вiрогiдно можуть проникнути бур'яни (Dewey et al., 1991; Peters et al.; 1992).
Даш дистанцшного зондування Землi окремо школи не зможуть дати необхЦно'г точноси у картографуванш просторового розмiщення бур'янiв. Додатковi даш вiд традицiйного збирання даних, кмматичш, топографiчнi, гiдрографiчнi та rрунтовi даш повинш бути поеднанi з даними дистанцшного зондування для одержання найкращих результатав (Pitt, Miller, 1988; Fitzpatrick et al., 1990; Miller et al., 1990).
Метою дано'г роботи е висвгглити роль геоморфолопчних екогеографiчних змiнних, якi одержанi за допомогою цифрово'г моделi рельефу, створено'г на основi даних дистанцiйного зондування Земл^ як маркерiв екологiчноï нiши бур'яшв на прикладi ваточника сирiйського (Asclepias syriaca L.). МЕТОДИ ДОСЛ1ДЖЕНЬ
Полконом дослiдження обрана територiя, як знаходиться навколо населеного пункту Вовнянка (Полтавська область). Полкон мае лiнiйнi розмiри 26 кiлометрiв у напрямку зi сходу на захiд та 15 кiлометрiв - у напрямку з пiвночi на пiвдень (рис. 1). Таким чином, загальна площа полкону складае 390 км2. На швшчному заходi полiгону знаходиться районний центр Миргород. Також у межах полкону знаходяться деюлька iнших населених пункив, таких як с. Лещенки, с. Милашенкове, с. Кушвщина та деяк iншi. На пiвнiчнiй частинi полкону знаходиться залiзничне полотно. На швшчному заходi та пiвденному заходi знаходяться асфальтш багатополоснi автомобiльнi траси.
(Я^ Biological Bulletin of Bogdan Chmelnitskiy Melitopol State Pedagogical University 249
Також у межах доел ¡джем roi територп е двополосш автомобыьш та грунтов! до горохи для сполучення мiж населеними пунктами та руху технологiчного транспорту. Увагу шляхам придыено тому, що вони е одним iз факторiв розселення бур'яшв, у тому числГ i ваточника сиршського (Папка, 2015).
Облiк мГсцеперебувань ваточнику сирiйського здiйснювався маршрутним методом. У межах полкону було дослгджене полотно залiзницi, околицi асфальтних та грунтових дорiг, лiсовi смуги, схили балок та альськогосподарсью поля. Для подальшого дослiдження властивостей екологiчноï шши ваточника сирiйського застосованi екогеографiчнi змш, одержанi за допомогою даних дистанцшного зондування ЗемлГ, розрiзняюча здатнiсть яких складае 30 м. Тому при облiку ваточнику сирiйського у якоси точки фiксацiï були поодинок1 рослини, або г'х скупчення, розмiри яких не переважали 30 м. Фшсащя координат проводилась за допомогою GPS-навкатора Magellan 315.
У якоси геоморфолопчних змшних у роботi розглянуто наступнi похiднi цифрово'г моделi рельефу.
1. Топографтний тдекс вологостi. Концепцгя топографiчного iндексу вологостi (topographic wetness index - TWI) вперше була запропонована К. Бiвеном i Н. КГрк6Г (1979). Топографiчний iндекс вологосл обчислюеться за формулою: TWI = ln(a/tanß), де a - дренажна площа (площа водозбору, розрахована на одиницю довжини замикаючого контуру), ß - крупсть схилу (Moore et al., 1993; Жуков и др., 2011).
2. 1ндекс топографтного положення. 1ндекс топографiчного положення (Topographic position index - TPI) являе собою рГзниця мГж абсолютною висотою дано'г точки (або осередку) i середньою висотою точок у певному буферi навколо вихгдно'г точки. ПозитивнГ значення TPI вгдповгдають опуклостям земно'г поверхнi; негативнi - зниженням; значення, близью до нуля, можуть указувати як на рГвнинну поверхню, так i середню частину схилу (Guisan et al., 1999; Демидов и др., 2013).
3. 1ндекс балансу геомаси. 1ндекс балансу геомаси (Mass Balance Index) розкривае топографiчнi передумови до руйнування та вгдкладення грунтГв. Даний показник дозволяе виявити дыянки з високим ступенем ГмовГрностГ розвитку обсипних схилових процеав (Moeller et al., 2008). Негативш значення iндексу вказують на дыянки з нагромадженням геомаси, такi як депресп рельефу або заплави рш. ПозитивнГ значення вказують на дыянки з високим ступенем ризику ерозшних процесГв. Значення Гндексу, близьке до нуля, указуе на дыянки з рГвновагою спаду та прибутку геомаси (Жуков и др., 2011; Демидов и др., 2013).
33°34'30ЬЕ_ЗЗ'ЗМГТ._ДЗ'ЧТШ'Р__33!40'30"Е_13°42'0"Р_»°41Ч0Т_33"4^0НЕ_13°46.10'|-_ЗЗЧУО'Е
-1-1-1-1-1-1-1-1-1-1-
I-1-1-1-Г"
О 2.5 5
33°34'30"Е 33036'0'ГЕ 33°37'30"Е 33°39'0"Е 33=40'30"Е 33°42'0"Е 33°43'30"Е 33=45'0"Е ЗЭ'Чб'ЗО'Е 33°48'0"Е
Рис. 1. Карта (зверху) та космiчний знiмок (знизу) дослЦжено! територп. Точками позначенi мiсця зус^чей осередкiв ваточника сирiйського
Фактор ерози LS. Ерозшний потенцГал рельефу LS е одним з компоненив унГверсального рГвняння грунтово'1 ерозп (Universal Soil Loss Equation - USLE). LS е добутком L- i S-факторГв. L-фактор визначае значення довжини схилу (slope length), а S-фактор - крутостГ (slope steepness). Ушверсальне рГвняння ерозшних втрат грунту (USLE), або рГвняння Ушмейера-Смгга, виведене в США як метод розрахунку середньорГчних втрат грунту на основГ узагальнення результатГв спостережень на стандартних стокових площадках довжиною 22,13 м з ухилом
9 %, проведених бГльш шж на 8000 дыянках в 21 штатГ (Митчел, Бубензер, 1984; Лисецкий, Половинко, 2012). У першш редакцп USLE для опису впливу крутостГ схилу використали тангенс, а для показника ступеня при довжиш схилу - постшну величину, рГвну 0,5. Шзшше тангенс кута нахилу поверхнГ замшили на синус, тому що було встановлено, що з допомогою щи' функцп вдаеться бГльш точно вгдбити вплив ухилу на схилах круистю бГльше 3° (Wischmeier, Smith, 1978). Ерозшш втрати грунту набагато бГльш чутливГ до змГни крутостГ схилГв, нГж до змГни довжини, тому вдосконалена модель USLE -RUSLE була спрямована на найбГльш точну ощнку фактора крутостГ схилГв (McCool et al., 1994; Лисецкий, Половинко, 2012).
4. Пряма та розйяна тсоляци. Пряма й розсГяна шсоляцп належать до категорп топоклГматичних показниюв (Boehner, Antonic, 2009). НайбГльш вгдмггш варГацп клГматичних патернГв виникають через топоклГматичш процеси, що вГдбуваються в прикордонному шарГ ЗемлГ та мають характеристичну розмГрнГсть не бГльш шж 101 км (мезо ß масштаб) i до 10-3 км (мшро ß масштаб) (масштабнГ рГвнГ наведен за Orlanski, 1975). ТопоклГматолог1я е частиною клГматологп, що займаеться вивченням впливу земно'1 поверхнГ на клГмат. Земна поверхня переважно контролюе просторову диференщащю приземних атмосферних процесГв i пов'язаних Гз цим клГматичних варГацш (Boehner, Antonic, 2009). Сонячна радГащя, що попадае на земну поверхню, складаеться Гз двох складових - короткохвильово'1 та довгохвильово'1. Для обчислення короткохвильово'1 складово'1 необхГдно враховувати ощнку прямо'1 та дифузГйно'1 компонент, яю попадають на вГдкриту поверхню з ощнкою всГх ефектГв, якГ викликаш топографГею поверхнГ та специфГчних для кожного компоненту (Boehner, Antonic, 2009).
Стосовно завдань сГльського господарства особливе значення мае розрахунок потенцшних (максимальних) показниюв сумарно'1 та фотосинтетично активно'1 (ФАР) радГацй, тобто частини сонячно'1 енергй, яка може бути застосована рослинами для фотосинтезу. Моделювання ФАР основуеться на шформацп про географГчне положення територп (широта та довгота) та визначених модельних характеристиках атмосфери (Глотов, 2013). Цифрова модель рельефу може бути застосована для ощнки впливу рельефу на характер розподГлу сонячно'1 енергй. ФАР складаеться з двох компонент загально'1 сонячно'1 радГацй - прямо'1 та розаяно'! та може бути розрахована за
формулою: ФАР = 0,6 РР + 0,4 РП, де РР — к1льк1сть розаяно' рад1ац11, а РП — кыьюсть прямо!! рад1ац11 (Дьяконов, 1991).
5. Висота над русловою мережею. Висота над русловою мережею (Altitude above channel network), або вертикальна дистанщя до руслово' мереж1 (Vertical Distance to Channel Network - VDTCN), e р1зницею м1ж висотою рельефу та висотою руслово' мереж1 (Olaya, Conrad, 2008) (рис. 2). Цей показник е надшним маркером р1вня грунтових вод i може бути використаний для картографп группв (Bock, Kothe, 2008).
Channel npfwrrt hase Isvri
Рис. 2. Схема, що пояснюе висоту над русловою мережею (http://sourceforge.net/p/saga-gis/discussion/790705/thread/32283cc3/).
6. Ргзномасштабний тдекс гребете височин i ргзномасштабний тдекс тальвеггв. Алгоритм розрахунку рiзномасштабного iндексу тальвепв (Multiresolution valley bottom flatness - MRVBF) Центиф^е тальвеги грунтуючись на наступних припущеннях: (1) тальвеги быьш виположенi та перебувають нижче 'хнього оточення; (2) тальвеги виникають у широкому дiапазонi масштабiв; (3) бiльшi тальвеги е бiльш плоскими, шж дрiбнi (Gallant, Dowling, 2003). Значення iндексу менш 0,5 указують на те, що дана територiя не е тальвегом. Значення 0,5-1,5 указують на самi круп та малi тальвеги. Быьш плоскi та бiльшi за розмiрами тальвеги маркiруються значеннями шдексу бiльше 2,5.
Рiзномасштабний шдекс гребенiв височин (Multiresolution ridge top flatness index - MRRTF) е комплементарним показником попереднього iндексу. У быьшосл клiтин растра один з шдекав (MRVBF або MRRTF) буде мати значення менше, шж 0,5, що буде вказувати або на наявшсть височини, або
тальвегу. Якщо обидва шдекси мають значення менше 0,5, то в такому випадку дГлянка буде вгднесена до схилу.
7. Векторна мiра пересiненостi мкцевость Векторна мГра переаченосп мГсцевостГ (Vector Ruggedness Measure - VRM) оцшюе дисперсГю ортогональних до поверхнГ рельефу векторГв. Значення VRM низьке як для плоско'1 мГсцевостГ, так i для круто'1 мГсцевостГ, але високе для круто'1 та переачено'1 (Sappington et al., 2007). Переачешсть розумГеться як негладюсть поверхнГ.
Для створення цифрово'1 моделГ рельефу ГнформацГю одержано з ресурсу EarthExplorer (http://earthexplorer.usgs.gov/). За основу взято шформацшний продукт SRTM 1 Arc-Second Global. Продукт SRTM (ТопографГчна радарна мкгя шаттлов - Shuttle Radar Topography Mission) представляе ГнформацГю про висоту поверхнГ ЗемлГ з заповненими пустотами з розрГзняючою здатшстю 1 арксекунда (бГля 30 м). ПросторовГ данГ було обробленГ за допомогою програми ArcGis 10.0. ПохГднГ вгд цифрово'1 моделГ рельефу одержанГ за допомогою програми SAGA 2.2.2 (www.saga-gis.org).
РЕЗУЛЬТАТИ ДОСЛ1ДЖЕНЬ ТА ÏX ОБГОВОРЕНННЯ
ДослГджена територгя характеризуеться високим рГвнем сГльськогосподарського засвоення. Якщо не враховувати огороди та локальш сади, то площа сГльськогосподарських угГдь у межах дослгдженого полГгону складае 324,59 км2, або 83, % вГд загально'1 площГ полГгону. Площа сГльськогосподарських уггдь розподГлена мГж 116 полями. Площа полГв у середньому складае 279,82 ± 19,07 га (у дГапазош 22-1025 га). МедГанне значення цього показнику складае 214 га. У 95 вгдсотках площа сГльськогосподарських полГв знаходиться у дГапазонГ 26-782 га.
Деяк сцени базово'1 цифрово'1 моделГ рельефу ще мають пустоти, як виступають у якостГ дефектГв моделей. На вгдображеш рельефу цГ пустоти непомггш (або майже непомГтнГ), але при обрахунках Гнших похГдних шформацшних геоморфологГчних шарГв цГ дефекти суттевим чином впливають на якГсть одержаних даних. Справа у тому, що похгдш вГд цифрово'1 моделГ рельефу шформацшш шари одержуються як результат диференщювання первинних даних (нахил - перша похгдна, кривизна - друга похгдна).
Процедура диференцГювання дуже чутлива до властивостГ суцГльностГ масиву даних, або його нерозривноси, що е умовою наявносп похгдно'1. Власне, пустоти порушують сущльшсть та роблять неможливим одержання адекватних похГдних вГд цифрово'1 моделГ рельефу. Тому заповнення первинного растру та корекщя Гнших дефектГв е необхгдною умовою подальшого аналГзу. Це завдання нами будо вирГшено за допомогою застосування до первинного растру з даними по висотГ рельефу процедури кршнгу (рис. 3). Варшграма характеризуеться наступними показниками: наггет - 23,5; частковий порГг - 79,89; радГус впливу - 19829 м.
О 0.275 0.551 0.826 1.102 1.377 1.652 1.328 2.203 2.473 2.754 3.023 — Model + Binned + Averaged Distance [Meter], h -10
Рис. 3. Варюграма первинних даних растру з даними по висота рельефу
Цифрова модель рельефу, одержана тсля процедури кртнгу, наведена на рис. 4. Як показали подальшi розрахунки похЦних шформацшних шарiв, цифрова модель не мае суттевих дефеклв, як могли б впливати на яюсть одержаних даних.
Рис. 4. Цифрова модель рельефу (DEM) (сггкою показан межi сiльськогосподарських полiв)
Дослiджена територiя знаходиться у межах привододiльно-балкового рельефу, для якого характерним е розрiзанiсть плакорних площин балковими депрес1ями рельефу. Аналiз цифрово'1 моделi рельефу свЦчить про те, що
cnocrepe^yBam bmcotm y Me^ax goc^ig^eHoro no^iroHy 3Haxogarbca b giana3oHi 84-143 m, TaKMM hmhom nepenag bmcot CK^agae 55 m. y cepegHboMy Bucora pe^be^y 3Haxogurbca Ha piBHi 115 m.
Bucora pe^be^y, ge po3TamoBaHi ci^bCbKorocnogapcbri no^a, y cepegHbOMy CTaHOBMTb 115,33 ± 0,77 m. no^a 3aMMarorb nepeBa^Ho n^aKopm no3M^'i, TOMy MaKCMMa^bHe 3HaneHHa bmcotm pe^be^y Ha no^ax cniBnagae 3 MaKCMMa^bHMM piBHeM bmcotm pe^be^y no yciM мiсцeвoстi. MirnMa^bHe 3HaneHHa bmcotm pe^be^y CTaHoBMTb 90 m, m;o 3Harao Bum;e MimMa^bHoro noKa3HMKa no Mic^Boeri. nepenag bmcot y Me^ax no^a craHoBMTb y cepegHboMy 21,71±0,81 m Ta 3HaxoguTbca y giana3oHi Big 5 go 43 m. Mm po3MipoM no^a ra giana3oHoM nepenagy bmcot icHye no3MTMBHMM KopeA^iMHMM 3B'a3oK (r = 0,45; p = 0,001), gaHi no n^om;i nonepegHbo ^orapu^MoBam), m;o CBignurb npo re, m;o 3a yMoB y ^^oMy piBHMHHoro pe^be^y Be^MKi 3a po3MipoM no^a Mo^yrb 3axoguru y 3oHy nonarKy genpecil pe^be^y. Mm po3MipoM no^a ra cepegHiM noKa3HMKoM bmcotm pe^be^y raKo^ icHye no3MTMBHMM 3B'a3oK (r = 0,36; p = 0,001), m;o raKo^ CBignurb npo re, m;o Be^MKi no^a 3Haxogarbca y n^aKopHMx noзмцiax, a Ma^eHbKi Smbmoro Mipo po3ramoBaHi y 3oHi, HaS^u^emM go Sa^KoBMx genpeciM.
Ba^^MBMM noxigHMM Big цм^poвoi Moge^i pe^be^y e ronorpa^WHMM iHgeKC Bo^orocri (TWI, puc. 5). ^M noKa3HMK ypaxoBye gBi KoMnoHeHTM BogHoro Sa^aHcy: npuSyTKoBy, a caMe - ^oKa^bHy Momy Bogo3SipHoro SaceMHy, ra BurparHy - Kyr (raHreHC Kyra) Haxu^y pe^be^y, aKMM Bn^MBae Ha mBMgKicrb yriKaHHa Bogu npu ii Mirpa^'i y Me^ax ^aHgma^ry. Пpoцegypa ^orapu^MyBaHHa poSurb ogмнмцi BMMipy цboгo noKa3HMKa ogмнмцaмм nopagKy goSyrKy npuSyrKoBoi KoMnoHeHTM (n^om;a, m2) go ogмнмцb Haxu^y pe^be^y (raHreHC Kyra, t3ko>k /i.ooy iok gbox katetib).
Pmc. 5. npocropoBe BapiroBaHHa ronorpa^iraoro iHgeKcy Bo^orocri (cirKoro noKa3aHi Me^i ci^bCbKorocnogapcbKux no^iB)
Топографiчний iндекс вологостi у межах досл1дженого полiгону вардае вiд 3,75 до 9,96. У середньому вш знаходиться на рiвнi 6,62. Розподiл цього показника вказуе на наявшсть двох максимумiв - один вЦповЦае значенням 6,5, а другий - 9,01.
Для альськогосподарських полiв значення iндексу TWI в середньому становить 8,88 ± 0,03 з дiапазоном варiювання вiд 7,97 до 9,73. У межах окремого поля дiапазон значень шдексу TWI може складати 7,97 ± 0,06, що свЦчить про значний рiвень варiювання умов вологостi в межах полiв. Мiж площею поля та середшм значенням iндексу TWI кореляцт статистично не вiрогiдна (r = 0,08; p = 0,45), що свЦчить про загальний вирiвняний водний режим серед полiв. Мiж розмiром поля та дiапазоном варiювання показника TWI корелящя статистично вiрогiдна (r = 0,60; p = 0,001), що свЦчить про те, що зi збiльшенням розмiрiв поля зростае рiвень неоднорiдностi умов вологостi у його межах.
Для ощнки топографiчних передумов площинного змиву застосовуеться шдекс LS-фактору (Length-Steepness Factor). Розподiл цього показнику суттево асиметричний (переважна кыьюсть пiкселiв мае значення показнику, наближених до нуля), тому для вЦображення вш попередньо був трансформований за Боксом-Коксом (рис. 6).
Рис. 6. Просторове вардавання LS-фактору ерозп грунлв (данi перетворенi за Боксом-Коксом, сггкою показанi межi сiльськогосподарських полiв)
ЕрозГйнГ процеси е мехатзмГв порушення грунтового покриву та пов'язаного з цим впливу на рослинний покрив, який сформований у межах агроекосистем культурними рослинами. ВГрогГдно, пГонернГ угруповання, яю формуються у мГсцях штенсивно'1 ерозп, можуть бути провГдниками поширення швазшних видГв бур'янГв. Тому показник LS-фактору доцГльно дослГдити у якосп предиктора розселення бур'янГв, у тому числГ i ваточника сирГйського.
Значення показнику LS-фактору в сГльськогосподарських полях у середньому становить 0,22 ± 0,01 та варГюе у межах 0-9,32. Корелящя мГж розмГром поля та показником LS-фактору мае характер чГтко виражено'1 тенденцп (r = -0,16; p = 0,08), яка свгдчить про те, що малГ поля, як закладенГ у бГльш низьких позицГях рельефу можуть знаходиться у зон бГльшо'1 активностГ ерозшного впливу.
МГж розмГром поля та дГапазоном мГнливостГ режимГв ерозп Гснуе сильний позитивний зв'язок (r = 0,36; p = 0,00), який свгдчить про те, що у бГльш великому полГ завжди Гснують осередки з пГдвищеним ризиком розвитку ерозГйних процесГв.
СлГд вГдзначити, що у середньому в бврот показник LS-фактору становить 1,63 з дГапазоном варГювання вГд 0 до 99. Значення, яке перевищуе 25 було знайдене тгльки в межах 0,1 % бвропи. До краш, з низьким значенням цього шдексу вгднесеш тГ, у яких вГн в середньому не перевищуе 0,2 (Panagos et al., 2015). Таким чином, переважна бГльш дослГджено'1 територп знаходиться у межах з низьким рГвнем ерозГйних процесГв, для яких LS-фактор менший 0,2. Але в межах деяких полГв можуть зустрГчатися локуси, для яких цей показник ерозп грунту може набувати досить великих значень.
Одержат дат свгдчать про те, що пряма сонячна радГащя у середньому становить 849,96 ± 0,23 КВтхгод/м2 (рис. 7).
Мшмальне значення цього показнику становить в щлому по полГгону -714,70 КВтхгод/м2, а серед сГльськогосподарських полГв - 749,51КВтхгод/м2. Максимального значення цей показник сягае на сГльськогосподарських полях -899,22КВтхгод/м2. ДГапазон варГювання прямо'1 сонячно'1 активностГ у межах окремого поля становить у середньому 66,19 ± 1,63КВтхгод/м2. Цей показник позитивно корелюе з розмГрами поля (r = 0,41; p = 0,00), що свгдчить про значну варГабельтсть екологГчних умов у межах бГльш великих полГв.
Важливо вГдзначити, що контрастн умови прямо'1 радГацй утворюються як в природних депресГях рельефу (балки, яри), так i в антропогенних утвореннях, таких як автомапстралГ, залГзнищ та штучт лГсовГ насадження. ЦГ вгдмшноси можна ГдентифГкувати навГть по знГмкам з космосу з вгдповгдною роздГльною здатнГстю.
□ ¡г^тэо!
Щ 714.7 - 798 [] 798.1 -830.5! 330.6-843 2; 843.3-848.2 848.3 - 850.2 | 850.3 - 850.9| [] 851 - 852 9 [] 853 - 857.8 У 857.9-870.6 Ш 870.7-903.1
Diff_insol
173.5 - 176 4 ] 176 5 - 176 5
176.6 - 1 76.5|
176.6- 1766 | | 176.7 - 176.6
176.7- 176.7 ]] 176.8 - 176.7
| 176.8- 176.8^ Щ 176.9 - 176.9 ■ 177 - 177.2
Рис. 7. Просторове вардавання прямо'' (верхнiй рисунок) та дифузно'1 (нижнiй рисунок) шсоляцй (з 10 квiтня по 30 серпня 2015 р., в КВтхгод/м2)
Дифузна радiацiя меншою мiрою залежить вiд локальних особливостей рельефу, але краще вiдбиваe загальнi тренди оргашзацп рельефу мiсцевостi, а
(Я^ Biological Bulletin of Bogdan Clunelnitskiy Melitopol State Pedagogical University 259
саме - стввЦношення плакору (одержуе быьшу кiлькiсть радiацií) та балочних комплекав (одержують меншу кiлькiсть рaдiaцií).
Дифузна радiацiя у середньому потрапляе на поверхню у кiлькостi 176,60 ± 0,01КВт*год/м2. Мiнiмальне значення цього показника становить 174,40, а максимальне - 177,1 КВт*год/м2. Як ми бачимо, цей показник дуже мало варiабельний. У межах полiв дiапазон варiабельностi становить 0,84 ± 0,04КВт*год/м2. За цим показником альськогосподарсью поля досить одномаштш.
Таким чином, серед складових фотосинтетично активно! радiацil в умовах дослЦженого полiгону найбiльш варiабельною е пряма сонячна радiацiя, тодi як дифузна радiацiя досить рiвномiрно розподыена за умов рiвнинного рельефу.
Фотосинтетично активна радiацiя у межах дослЦженого полiгону змшюеться у межах вЦ 390,00 до 466,70КВтхгод/м2 (рис. 8).
ФАР
390-443.2 443.3-443.5' J 443.6-445.6; | | 445.7-445.9; | | 446-446.2 446.3-448 448.1 -448.3' 448.4 - 448.б' 448.7-450.7 | 450.8-466.7
Рис. 8. Просторове вардавання фотосинтетично активно' радiацií (ФАР, з 10 квггня по 30 серпня 2015 р., в КВт*год/м2)
У середньому, ФАР становить 445,94 ± 0,09КВт*год/м2. У межах полiв дiапазон цього показнику становить 26,54 ± 0,67КВт*год/м2. Загалом, встановленi показники ФАР свЦчать про те, що сонячна радiацií у лiсостеповiй зонi Укра'ни не е лiмiтуючим фактором продуктивностi альгоспкультур.
1ндекс топографiчного положения (Topographie position index - TPI) являе собою рiзницю мiж абсолютною висотою дано'1 точки i середиьою висотою точок у певиому буферi иавколо вихiдиоï точки. Позитивш значения TPI вiдповiдають опуклостям земно'1 поверхиi; иегативиi - зниженням; значення, близью до нуля, можуть указувати як на рiвииину поверхню, так i середню частину схилу (Guisan et al., 1999). Вардавання форми рельефу може спричиняти локальш змiни перерозподiлу вологи, що знаходить свое вЦображення в потускулах та аридускулах (Бельгард, 1971). Просторове варповаппя шдексу TPI представлене на рис. 9.
шт
кяш
шш
ШШ
ШШШШШШШЁШш»
ШЁШШШШт
тттшМ ^ШШЯШт
ШШшЁж
ШшшШё
шшвтш
Рис. 9. Просторове вардавання топографiчного iндексу положення (TPI, сггкою показанi межi альськогосподарських полiв)
Аналiз просторового розмiщення цього показника свЦчить про те, що поряд з закономiрними варiацiями форм рельефу у межах його депресш (балки, яри) вiзуально вирiвняннi дыянки представляють собою строкате сполучення сайпв вигнутих та сайтiв увiгнутих. Крiм того, на одержанiй мапi прослЦковуються варiацiï iндексу TPI, як1 пов'язаш з антропогенною трансформацiею рельефу, а саме залiзничне полотно, автомобiльнi дороги та вардавання форм рельефу поблизу штучних лiсових смуг. Цi ж утворення можуть виступати у якосл шляхiв розселення ваточнику сирiйського.
У середньому по територп полiгону iндекс TPI становить значення, наближене до нуля —0,04 з вардаванням у межах вЦ -8,28 до + 10,40. Якщо розрахунки провести тыьки для альськогосподарських пол!в, то значення шдексу TPI становить 0,011±0,006 у дiапазонi варiювання вЦ -7,37 до + 7,59. Таким чином, поля займають переважно быьш опукл позицп, кр!м того, для пол!в характерна менша варiабельнiсть форми поверхнi, шж це спостерiгаeться у щлому в межах дослЦженого полпону.
У межах окремого поля дiапазон мшливосл показника TPI складае 8,24±0,17, що свЦчить про те, що на фон! загального вир!вняного рельефу в межах альськогосподарських пол!в спостерпаеться сполучення опуклих та увпнутих дыянок, що ще чинником перерозподыу еколопчних фактор!в та засоб!в контролю чисельносл бур'яшв. За таких умов, в!ропдно, можуть формуватися мшроумови, в межах яких формуватимуться мшростацп, де можливий рости та розвиток бур'яшв, у тому числ! й ваточнику сиршського.
Висота над русловою мережею (Altitude above channel network), або вертикальна дистанщя до руслово'' мереж! (Vertical Distance to Channel Network -VDTCN), е р!зницею м!ж висотою рельефу та висотою руслово'' мереж! (Olaya, Conrad, 2008) (рис. 10). £ надшним маркером р!вня грунтових вод i може бути використаний для картографп группв (Bock, Kothe, 2008).
Рис. 10. Просторове вардавання висоти над русловою аткою (м, данi лог-
перетвореш)
В середньому по сiльськогосподарським полям висота над русловою сггкою становить 3,75±0,24 м. Цей показник вардае у межах вгд 0 до 36,99 м. У межах одного поля дiапазон цього показнику складае 13,59±0,56 м. Дiапазон варiювання у межах поля корелюе з його розмiрами (r = 0,31, p = 0,00), що е також свiдченням значно'1 строкатосл умов у межах поля. Таким чином, вардавання висоти рельефу над русловою мережею вказуе на високий рiвень строкатосл грунтових умов, як виникають пiд впливом такого грунтотворного фактору, як рельеф.
Алгоритм розрахунку рiзномасштабного iндексу тальвепв (Multiresolution valley bottom flatness - MRVBF) Центиф^е тальвеги грунтуючись на наступних припущеннях: (1) тальвеги быьше виположенi та перебувають нижче 1'хнього оточення; (2) тальвеги виникають у широкому дiапазонi масштабiв; (3) бълыш тальвеги е бiльше плоскими, чим дрiбнi (Gallant, Dowling, 2003). Значення щдексу менше 0,5 указують на те, що дана територiя не е тальвегом. Значення 0,5-1,5 указують на самi круп та малi тальвеги. Быьше плоскi та бiльшi за розмiрами тальвеги марк1руються значеннями шдексу бiльше 2,5. Рiзномасштабний шдекс гребенiв височин (Multiresolution ridge top flatness index -MRRTF) е комплементарним показником попереднього iндексу. У быьшосп клiтинок растру один з шдекав (MRVBF або MRRTF) буде мати значення менше, шж 0,5, що буде вказувати або на наявшсть височини, або тальвегу. Якщо обидва щдекси мають значення менше 0,5, то в такому випадку дыянка буде вiднесений до схилу.
На рис. 11 чггко позначен зони, як1 вiдповiдають мал им крутим та бъльш великим та пологим тальвегам. На альськогосподарських полях показник MRVBF у середньому становить 0,95±0,04, що свЦчить про те, що розмщення полiв природно не ствпадае з такими значними депресiями рельефу, якими е тальвеги. Тем не менш, дiапазон варiювання цього показнику на полях становить вЦ 0 до 5,87, що вказуе на те, що деяк дыянки тальвепв все таки розораш та застосовуються у сiльськогосподарському виробництвi.
У межах окремого поля показник MRVBF знаходиться на рiвнi 3,76 ± 0,04, тобто в умовах поля у деяких випадках спостеркаеться наявшсть значних депресш рельефу, як змiнюють еколопчш умови та якiсть механiчного обробггку грунту. Вiрогiдно, такi обставини слЦ розглядати як передумову розселення бур'яшв, у тому числ i ваточника сиршського. 1ндекс MRRTF у середньому становить 0,32 та змшюеться у дiапазонi вiд 0 до 5,95. В межах альськогосподарських полiв цей показник становить 0,34±0,03 та знаходиться в дiапазонi вiд 0 до 5,95. Дiапазон варiювання MRRTF в межах одного поля складае 3,59 ± 0,08, що свЦчить на наявшсть окремих чггко об означених височин у межах окремого поля.
(Я^ Biological Bulletin of Bogdan Clunelnitskiy Melitopol State Pedagogical University 263
Рис. 11. Просторове вар!ювання р!зномасштабного шдексу тальвепв (Multiresolution valley bottom flatness - MRVBF, верх) та р!зномасштабного шдексу гребешв височин (Multiresolution ridge top flatness index - MRRTF)
ВИСНОВКИ
Таким чином, за сукупнiстю геоморфологiчних показникiв, одержаних за допомогою цифрово! моделi рельефу, можна стверджувати, що у межах окремого альськогосподарського поля формуеться широке рiзноманiття мiкроумов, яке обумовлене рельефними особливостями. Вiрогiдно, варiювання теплового та водного режимiв, перерозподiл вологи, а також результативноси механiчного обробiтку грунту та зусиль по контролю чисельноси бур'яшв складають фон, у межах якого можливим стае розселення шюдливих рослин, у тому чи^ ваточника сиршського. ПЕРЕЛ1К Л1ТЕРАТУРИ
1. Бельгард А. Л. Степное лесоведение / А. Л. Бельгард // М.: Лесная промышленность, 1971. - 336 С.
2. Глотов А. А. Применение даннях о рельефе для эффективного использования сельскохозяйственных земель / А. А. Глотов // Геопрофи. - 2013. - № 4. - С. 20-22.
3. Демидов А. А. Пространственная агроэкология и рекультивация земель: монография / Демидов А.А., Кобец А.С., Грицан Ю.И., Жуков А.В. -Днепропетровск: Изд-во «Свидлер А.Л.», 2013. - 560 с.
4. Диченко О. Ю. Просторова агроеколопя як основа прогнозу чисельносп шюдниюв / О. Ю. Диченко, П. В. Писаренко, О. М. Кунах, О. В. Жуков. Навчальний поабник. - Дншропетровськ: ДНУ, 2015. - 139 с. DOI: 10.13140^.2.1.1014.4485
5. Дьяконов К. Н. Геофизика ландшафта. Биоэнергетика, модели, проблемы. / К.Н. Дьяконов - М.: Изд-во МГУ, 1991. - 96 с.
6. Жуков А. В. Ландшафтный аспект экологической ниши слепышей / А. В. Жуков, О. Н. Кунах, Т. М. Коновалова // Бюлопчний вкник МДПУ iм. Б. Хмельницького - 2011. - № 3. - С. 13-27.
7. Жуков А. В. Ландшафтная экология как основа пространственного анализа продуктивности агроценозов / А. В. Жуков, О. Н. Кунах, Г. А. Задорожная, Е. В. Андрусевич // Еколопя та ноосферолопя, 2013. - Т. 24, № 1-2. - С. 68-80.
8. Жуков О. В. ДослЦження просторових параметрiв еколопчно!" нiшi зяблика ^п^Ша coelebs) за допомогою даних дистанцшного зондування Землi / О. В. Жуков, О. Л. Пономаренко, А. А. Зимароева // Вкник Львiвського нащонального ушверситету. Серiя Бюлопчна. - 2015. - Вип. 70. - С. 110-121.
9. Жуков О. В. Ощнка вардавання у простер та час рослинного покриву засобами дистанцшного зондування Землi / О. В. Жуков, П. В. Писаренко, О. М. Кунах, О. Ю. Диченко // Вкник Дншропетровського державного аграрно-економiчного ушверситету. - 2015. - №2 (36). - С. 105-112.
10. Жуков О. В. Аналiз просторових даних в екологп та сiльському господарствi / О. В. Жуков. - Дншропетровськ: ДНУ, 2015. - 124 с. DOI: 10.13140/RG.2.1.3480.2406
11. Кучма Т. Л. 1ндикащя ландшафтного рiзноманiття за даними дистанцшного зондування Землi : дис. канд. с.-г. наук : 03.00.16 / Кучма Тетяна Леон^вна - Кшв, 2015. - 175 с.
12. Лисецкий Ф. Н. Эрозионные катены на земляных фортификационных сооружениях / Ф. Н. Лисецкий, В. В. Половинко // Геоморфология. - 2012. - № 2. - С. 65-78.
13. Митчел Дж.К. Расчеты потерь почвы / Дж.К. Митчел, Г.Д. Бубензер. -Эрозия почв. М.: Колос, 1984. - С. 34-95.
14. Папка О. С. Особливосп розповсюдження ваточника сиршського в межах Полтавсько'1 обласп / О. С. Папка // Вкник Дншропетровського державного аграрно-економiчного ушверситету. - 2015. - №4 (38). - С. 70-73.
15. Папка О. С. Агроэкологическая оценка эфективности систем обработки почвы как метода контроля ваточника сирийского (Asclepias syriaca L.) / О. С. Папка // Acta Biologica Sibirica. - 2015. - № 3-4. - С. 244-257.
16. Arnold G.W. The capeweed content of pastures in south-west Western Australia / G.W. Arnold, P.G. Ozanne, K.A. Galbraith, F. Dandridge // Australian Journal of Experimental Agriculture. - 1985. - Vol. 25(1). - P. 117-123.
17. Auld B.A. A brief overview of weed survey methods / B.A. Auld // Survey Workshop, Proceedings of a workshop, Wagga Wagga, NSW, December 1995, eds. D. Lemmerle and S. Corey. Cooperative Research Centre for Weed Management Systems: Adelaide, SA, Australia. - 1995. - P. 3-4.
18. Bock M. Predicting the Depth of hydrologic Soil Characteristics / M. Bock, R. Köthe // Hamburger Beiträge zur Physischen Geographie und Landschaftsökologie -2008. Heft 19. - S. 13-22.
19. Boehner J. Land Surface Parameters Specific to Topo-Climatology / J. Boehner, O. Antonic // Hengl, T. & Reuter, H.I. [Eds.]: Geomorphometry - Concepts, Software, Applications. - 2009. - Р. - 195-226.
20. Brown R.B. Remote sensing for identification of weeds in no-till corn / R.B. Brown, J.-P.G.A. Steckler, G.W. Anderson // Transactions of the American Society of Agricultural Engineers. - 1994. - Vol. 37(1). - P. 297-302.
21. Cardina J. The nature and consequence of weed spatial distribution / J. Cardina, G.A. Johnson, D.H. Sparrow // Weed Science. - 1997. - Vol. 45(3). - P. 364-373.
22. Dewey S.A. Satellite remote sensing to predict potential distribution of dyers woad (Isatis tinctoria) / S.A. Dewey, K.P. Price, D. Ramsey // Weed Technology. -1991. - Vol. 5(3). - P. 479-484.
23. Everitt J.H. Using spatial information technologies to map Chinese Tamarisk (Tamarix chinensis) infestations / J.H. Everitt, D.E. Escobar, M.A. Alaniz, M.R. Davis, J.V. Richerson // Weed Science. - 1996. - Vol. 44 (1). - P. 194-201.
24. Everitt J.H. Integration of airborne videography, GPS and GIS technologies for mapping plant species and insect infestations / J.H. Everitt, D.E. Escobar, M.R. Davis // Proceedings of the 2nd International Remote Sensing Conference and Exhibition, 24-27th June 1996, San Francisco, California, U.S.A., 1. - 1996. - P. 239258.
25. Everitt J.H. Use of remote sensing for detecting and mapping Leafy Spurge (Euphorbia esula) / J.H. Everitt, G.L. Anderson, D.E. Escobar, M.R. Davis, N.R. Spenser, R.J. Andrascik // Weed Technology. - 1995. - Vol. 9(3). - P. 599-609.
26. Everitt J.H. Distinguishing brush and weeds on rangelands using video remote sensing / J.H. Everitt, D.E. Escobar, M.A. Alaniz, R. Villarreal, M.R. Davis // Weed Technology. - 1992. - Vol. 6(4). - P. 913-921.
27. Fitzpatrick B.T. Mapping and monitoring of weed infestations using satellite remote sensing data / B.T. Fitzpatrick, G.J.E. Hill, G.D. Kelly // Proceedings 5th Australasian Remote Sensing Conference, Perth, Western Australia, 8th-12th October 1990. - 1990. - P. 598-601.
28. Gallant J.C. A multiresolution index of valley bottom flatness for mapping depositional areas / Gallant, J.C., T.I. Dowling // Water Resources Research. - 2003. -Vol. 39/12. - P. 1347-1359.
29. Gardiner D.B. A quantitative appraisal of woody shrub encroachment in Western New South Wales / D.B. Gardiner, G.J. Tupper, G.S. Dudgeon // Rangeland Journal. - 1998. - Vol. 20(1). - P. 26-40.
30. Guisan A. GLM versus CCA spatial modeling of plant species distribution / A. Guisan, S. B. Weiss, A. D. Weiss // Plant Ecology. - 1999. - Vol. 143. - P. 107-122.
31. Lamb D.W. Opportunities for satellite and airborne remote sensing of weeds in Australian crops / D.W. Lamb, // Precision Weed Management of Crops and Pastures, ed. R.W. Medd and J.E. Pratley. Proceedings of a workshop, 5th - 6th May 1998, Charles Sturt University, Wagga Wagga, NSW, Australia. Cooperative Research Centre for Weed Management Systems: Adelaide, SA, Australia. - 1998. -154 p.
32. Lass L.W. The effect of phenological stage on detectability of yellow hawkweed (Hieracium pratense) and oxeye daisy (Chrysanthemum leucanthemum) with remote multispectral digital imagery / L.W. Lass, R.H. Callihan // Weed Technology. - 1997. - Vol. 11(2), - P. 248-256.
33. Lass L.W. Detection of yellow starthistle (Centaurea solstitialis) and common St. Johnswort (Hypericum perforatum) with multispectral digital imagery / L.W. Lass, H.W. Carson, R.H. Callihan // Weed Technology. - 1996. - Vol. 10(3). - P. 466-474.
34. Lass L.W. GPS and GIS for weed surveys and management / L.W. Lass, R.H. Callihan // Weed Technology. - 1993. - Vol. 7(1). - P. 249-254.
35. McCool D.K. The Revised Universal Soil Loss Equation / D.K. McCool., K.G. Renard, G.R. Foster // Proceedings of an International Workshop on Soil Erosion.
The Center for Technology Transfer and Pollution Prevention, Purdue University. West Lafayette, IN., USA. - 1994. - P. 45-59.
36. McGowen I.J. Remote sensing - background to the technology and opportunities for mapping of pasture weeds / I.J. McGowen // Precision Weed Management of Crops and Pastures, ed. R.W. Medd and J.E. Pratley. Proceedings of a workshop, 5 th - 6 th May 1998, Charles Sturt University, Wagga Wagga, NSW, Australia. Cooperative Research Centre for Weed Management Systems: Adelaide, SA, Australia. - 1998. - 154 p.
37. Miller D.R. Bracken distribution and spread in upland Scotland: An assessment using digital mapping techniques / D.R. Miller, J.G. Morrice, P.L. Whitworth // Australian Institute of Agricultural Science Occasional Publication No. 40, July 1990. Proceedings of an International Conference - Bracken 89, University of Sydney, NSW, Australia, 18-21 July 1989, eds. J.A. Thompson and R.T. Smith. - 1990. - P. 121-132.
38. Moeller M. Placing soil-genesis and transport processes into a landscape context: A multiscale terrain-analysis approach / M. Moeller, M. Volk, K. Friedrich, L. Lymburner // Journal of Plant Nutrition and Soil Science. - 2008. - Vol. 171. - P. 419-430.
39. Moody M.E. Controlling the spread of plant invasions: the importance of nascent foci / M.E. Moody, R.N. Mack // Journal of Applied Ecology. - 1988. - Vol. 25. - P. 1009-1021.
40. Moore I. Soil attribute prediction using terrain analysis / I. Moore, P. Gessler,
G. Nielsen, G. Peterson // Soil Sci. Soc. Am. J. - 1993. - Vol. 57. - P. 443-452.
41. Olaya V. Geomorphometry in SAGA / V. Olaya,O. Conrad // Hengl T. & Reuter
H.I. (Eds.): Geomorphometry: concepts, software, applications. Elsevier. - 2008. -765 P.
42. Orlanski J. A rational subdivision of scales for atmospheric processes / J. Orlanski // Bull. Amer. Meteor. Soc. - 1975. - Vol. 56. - P. 527-530.
43. Panagos P. A New European Slope Length and Steepness Factor (LS-Factor) for Modeling Soil Erosion by Water / P. Panagos, P. Borrelli, K. Meusburger // Geosciences. - 2015. - Vol. 5. - P. 117-126.
44. Peters A.J. Remote sensing of brome snakeweed (Gutierrezia sarothrae) with N0AA-10 spectral image processing / A.J. Peters, B.C. Reed, M.D. Eve, K.C. McDaniel // Weed Technology. - 1992. - Vol. 6(4). - P. 1015-1020.
45. Pitt J.L. A review of survey techniques for the detection of weeds with particular reference to Mimosa pigra L. / J.L. Pitt, I.L. Miller // Australia and Thailand. Plant Protection Quarterly. - 1988. - Vol. 3(4). - P. 149-155.
46. Price J.C. How unique are spectral signatures? / J.C. Price // Remote Sensing of Environment. - 1994. - Vol. 49(3). - P. 181-186.
47. Rew L.J. The importance of patch spraying resolution for sprayer control / L.J.
Rew, P.C.H. Miller, M.E.R. Pace // Aspects of Applied Biology - Optimising
Pesticide Applications. - 1997. - Vol. 48. - P. 49-55.
48. Sappington J. M. Quantifying landscape ruggedness for animal habitat analysis:
a case study using desert bighorn sheep in the Mojave Desert / J. M. Sappington, K.
M. Longshore, D. B. Thompson // Journal of Wildlife Management. - 2007. - Vol.
71(5). - P. 1419-1426.
49. Wischmeier W. H. Predicting rainfall erosion losses / W. H. Wischmeier, D. D.
Smith. - Agricultural handbook. Washington. - 1978, № 537 - 65 p.
REFERENCES
Belgard, A. L. (1971). Stepnoe lesovedenie. Moscow: Lesnaya promyishlennost.
Glotov, A. A. (2013) Primenenie dannyah o relefe dlya effektivnogo ispolzovaniya selskohozyaystvennyih zemel. Geoprofi. 4, 20-22.
Demidov, A. A., Kobets, A.S., Gritsan, Yu.I., Zhukov, A.V. (2013). Prostranstvennaya agroekologiya i rekultivatsiya zemel: monografiya. Dnepropetrovsk: «Svidler A.L.».
Dichenko, O. Yu., Pisarenko P.V., Kunah, O. M., Zhukov, O. V. (2015). Prostorova agroekologiya yak osnova prognozu chiselnostI shkidnikiv. Dnipropetrovsk. DOI: 10.13140/RG.2.1.1014.4485
Dyakonov, K. N. (1991). Geofizika landshafta. Bioenergetika, modeli, problemyi. Moscow: Izd-vo MGU.
Zhukov, A. V., Kunah, O. N., Konovalova, T. M. (2011). Landshaftnyiy aspekt
ekologicheskoy nishi slepyishey. Biological Bulletin of Bogdan Chmelnitskiy Melitopol State Pedagogical University. 3, 13-27.
Zhukov, A. V., Kunah, O. N., Zadorozhnaya, G. A., Andrusevich, E. V. (2013). Landshaftnaya ekologiya kak osnova prostranstvennogo analiza produktivnosti agrotsenozov. Ekologiya ta noosferologiya. 24 (1-2), 68-80.
Zhukov, O. V., Ponomarenko, O. L., Zymaroyeva, A. A. (2015). Doslidzhennya
prostorovykh parametriv ekolohichnoyi nishi zyablyka (Fringilla coelebs) za dopomohoyu danykh dystantsiynoho zonduvannya Zemli. Visnyk L'vivs'koho natsional'noho universytetu. Seriya Biolohichna. 5(70), 110-121.
Zhukov, O. V., Pysarenko, P. V., Kunakh, O. M., Dychenko, O. Yu. (2015). Otsinka variyuvannya u prostori ta chasi roslynnoho pokryvu zasobamy dystantsiynoho zonduvannya. Visnyk Dnipropetrovs'koho derzhavnoho ahrarno-ekonomichnoho universytetu. 2 (36), 105-112.
Zhukov, O. V. (2015). Analiz prostorovykh danykh v ekolohiyi ta sil's'komu hospodarstvi. Dnipropetrovs'k. DOI: 10.13140/RG.2.1.3480.2406
Kuchma, T. L. (2015). Indykatsiya landshaftnoho riznomanittya za danymy
dystantsiynoho zonduvannya Zemli : dys. kand. s.-h. nauk : 03.00.16. Kyyiv.
Lisetskiy, F. N., Polovinko V. V. (2012). Erozionnyie katenyi na zemlyanyih fortifikatsionnyih sooruzheniyah. Geomorfologiya. 2, 65-78.
Mitchel, D.K., Bubenzer, G.D. (1984). Raschetyi poter pochvyi. Eroziya pochv. Moscow: Kolos.
270 Bio^orinHHH eicHHK
Arnold, G.W., Ozanne, P.G., Galbraith, K.A., Dandridge F. (1985). The capeweed content of pastures in south-west Western Australia. Australian Journal of Experimental Agriculture. 25(1), 117-123. Papka, O. S. (2015). Osoblyvosti rozpovsyudzhennya vatochnyka syriys'koho v mezhakh Poltavs'koyi oblasti. Visnyk Dnipropetrovs'koho derzhavnoho ahrarno-ekonomichnoho universytetu. 4 (38), 70-73. Papka, O. S. (2015). Agroekologicheskaya otsenka efektivnosti sistem obrabotki pochvyi kak metoda kontrolya vatochnika siriyskogo (Asclepias syriaca L.). Acta Biologica Sibirica. 3-4, 244-257. Auld, B.A. (1995). A brief overview of weed survey methods. Survey Workshop,
Proceedings of a workshop, Wagga Wagga, NSW, December 1995, eds. D.
Lemmerle and S. Corey. Cooperative Research Centre for Weed Management
Systems: Adelaide, SA, Australia. 3-4.
Bock, M., Köthe, R. (2008). Predicting the Depth of hydrologic Soil Characteristics.
Hamburger Beiträge zur Physischen Geographie und Landschaftsökologie. 19,
13-22.
Boehner, J., Antonic, O.(2009). Land Surface Parameters Specific to Topo-
Climatology. Hengl, T. & Reuter, H.I. [Eds.]: Geomorphometry. Concepts,
Software, Applications. 195-226.
Brown, R.B., Steckler, J.-P.G.A., Anderson, G.W. (1994). Remote sensing for
identification of weeds in no-till corn. Transactions of the American Society of Agricultural Engineers. 37(1), 297-302. Cardina, J., Johnson, G.A. (1997). The nature and consequence of weed spatial
distribution. Weed Science. 45(3), 364-373. Dewey, S.A., Price, K.P., Ramsey, D. (1991). Satellite remote sensing to predict
potential distribution of dyers woad (Isatis tinctoria). Weed Technology. 5(3), 479-484.
Everitt, J.H., Escobar, D.E., Alaniz, M.A., Davis, M.R., Richerson J.V. (1996). Using spatial information technologies to map Chinese Tamarisk (Tamarix chinensis) infestations. Weed Science. 44 (1), 194-201. Everitt, J.H., Escobar, D.E., Davis, M.R. (1996). Integration of airborne videography, GPS and GIS technologies for mapping plant species and insect infestations. Proceedings of the 2nd International Remote Sensing Conference and Exhibition, 24-27th June 1996, San Francisco, California, U.S.A. 1, 239-258. Everitt, J.H., Anderson, G.L., Escobar, D.E., Davis, M.R., Spenser, N.R., Andrascik, R.J. (1995). Use of remote sensing for detecting and mapping Leafy Spurge (Euphorbia esula). Weed Technology. 9(3), 599-609. Everitt, J.H., Escobar, D.E., Alaniz, M.A., Villarreal, R., Davis, M.R. (1992).
Distinguishing brush and weeds on rangelands using video remote sensing.
Weed Technology. 6(4), 913-921.
272 Бюлопчний bíchhk
Fitzpatrick, B.T., Hill, G.J.E., Kelly, G.D. (1990) Mapping and monitoring of weed infestations using satellite remote sensing data. Proceedings 5th Australasian Remote Sensing Conference, Perth, Western Australia, 8th-12th October 1990. 598-601.
Gallant, J.C., Dowling, T.I. (2003). A multiresolution index of valley bottom flatness for mapping depositional areas. Water Resources Research. 39/12, 1347-1359.
Gardiner, D.B., Tupper, G.J., Dudgeon, G.S. (1998). A quantitative appraisal of
woody shrub encroachment in Western New South Wales. Rangeland Journal. 20(1), 26-40.
Guisan, A., Weiss, S. B., Weiss, A. D. (1999). GLM versus CCA spatial modeling of plant species distribution. Plant Ecology. 143, 107-122.
Lamb, D.W. (1998). Opportunities for satellite and airborne remote sensing of weeds in Australian crops. Precision Weed Management of Crops and Pastures, ed. R.W. Medd and J.E. Pratley. Proceedings of a workshop, 5th - 6th May 1998, Charles Sturt University, Wagga Wagga, NSW, Australia. Cooperative Research Centre for Weed Management Systems: Adelaide, SA, Australia.
Lass, L.W., Callihan, R.H. (1997). The effect of phenological stage on detectability of yellow hawkweed (Hieracium pratense) and oxeye daisy (Chrysanthemum leucanthemum) with remote multispectral digital imagery. Weed Technology. 11(2), 248-256.
Lass, L.W., Carson, H.W., Callihan, R.H. (1996). Detection of yellow starthistle
(Centaurea solstitialis) and common St. Johnswort (Hypericum perforatum) with multispectral digital imagery. Weed Technology. 10(3), 466-474.
Lass, L.W., Callihan, R.H. (1993). GPS and GIS for weed surveys and management. Weed Technology. 7(1), 249-254.
McCool, D.K., Renard, K.G., Foster, G.R. (1994) The Revised Universal Soil Loss Equation. Proceedings of an International Workshop on Soil Erosion. The Center for Technology Transfer and Pollution Prevention, Purdue University. West Lafayette, IN., USA. 45-59.
McGowen, I.J. (1998). Remote sensing - background to the technology and
opportunities for mapping of pasture weeds. Precision Weed Management of Crops and Pastures, ed. R.W. Medd and J.E. Pratley. Proceedings of a workshop, 5th - 6th May 1998, Charles Sturt University, Wagga Wagga, NSW, Australia. Cooperative Research Centre for Weed Management Systems: Adelaide, SA, Australia. 154.
Miller, D.R., Morrice, J.G., Whitworth, P.L. (1990). Bracken distribution and spread in upland Scotland: An assessment using digital mapping techniques. Australian Institute of Agricultural Science Occasional Publication No. 40, July 1990. Proceedings of an International Conference. Bracken 89, University of Sydney, NSW, Australia, 18-21 July 1989, eds. J.A. Thompson and R.T. Smith. 121-132.
274 Bio^oriHHHH eicHHK
Moeller, M., Volk, M., Friedrich, K., Lymburner, L. (2008). Placing soil-genesis and transport processes into a landscape context: A multiscale terrain-analysis approach. Journal of Plant Nutrition and Soil Science. 171, 419-430.
Moody, M.E., Mack, R.N. (1998). Controlling the spread of plant invasions: the importance of nascent foci. Journal of Applied Ecology. 25, 1009-1021.
Moore, I., Gessler, P., Nielsen, G., Peterson, G. (1993). Soil attribute prediction using terrain analysis. Soil Sci. Soc. Am. J. 57, 443-452.
Olaya, V., Conrad, O. (2008). Geomorphometry in SAGA. Hengl T. & Reuter H.I. (Eds.): Geomorphometry: concepts, software, applications. Elsevier. 765.
Orlanski, J. (1975). A rational subdivision of scales for atmospheric processes. Bull. Amer. Meteor. Soc. 56, 527-530.
Panagos, P., Borrelli, P., Meusburger, K. (2015). A New European Slope Length and Steepness Factor (LS-Factor) for Modeling Soil Erosion by Water. Geosciences. 5, 117-126.
Peters, A.J., Reed, B.C., Eve, M.D., McDaniel, K.C. (1992). Remote sensing of brome snakeweed (Gutierrezia sarothrae) with N0AA-10 spectral image processing. Weed Technology. 6(4), 1015-1020.
Pitt, J.L., Miller, I.L. (1988). A review of survey techniques for the detection of weeds with particular reference to Mimosa pigra L. Australia and Thailand. Plant Protection Quarterly. 3(4), 149-155.
Price, J.C. (1994). How unique are spectral signatures? Remote Sensing of Environment. 49(3), 181-186.
Rew, L.J., Miller, P.C.H., Paice, M.E.R. (1997). The importance of patch spraying resolution for sprayer control. Aspects of Applied Biology - Optimising Pesticide Applications. 48, 49-55.
Sappington, J. M., Longshore, K. M., Thompson, D. B. (2007). Quantifying landscape ruggedness for animal habitat analysis: a case study using desert bighorn sheep in the Mojave Desert. Journal of Wildlife Management. 71(5), 1419-1426.
Wischmeier, W. H., Smith, D. D. (1978). Predicting rainfall erosion losses. Agricultural handbook. Washington.
Поступила в редакцию 15.02.2016 Как цитировать:
Kunah, O.M, Papka, O.S. (2016). Geomorhological ecogeographical variables definig features of ecological niche of common milkweed (Asclepias Syriacal.). Biological Bulletin of Bogdan Chmelnitskiy Melitopol State Pedagogical University. 6 (1), 243-275. cross«* http://dx.doi.org/10.15421/201614
© Кунах, Папка, 2016
Users are permitted to copy, use, distribute, transmit, and display the work publicly and to make and distribute derivative works, in any digital medium for any responsible purpose, subject to proper attribution of authorship.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 3.0 License
