CC BY
18
АГРОНОМИЯ
The grain and fodder crop yields with the four-field crop rotations, depending on weather factors, productive moisture, nitrates and mineral nutrition on southern chernozems of Orenburg Preduralye
Caftan Yury Vasilyevich, Candidate of Agriculture, Leading Researcher Mitrofanov Dmitriy Vladimirovich, Candidate of Agricultum, Leading Researcher
Federal Reseach Center for of Biological Systems and Agrotechnologies of the Russian Akademy of Sciences 27/1 Gagarin Ave, Orenburg, 460051, Russia E-mail: yu.kaftan@bk.ru; dvm.80@mail.ru
Tkacheva Tatyana Aleksandrovna, Candidate of Chemical Sciences, Assistant Professor
Orenburg State University
13 Pobedy Ave., Orenburg, 460018, Russia
E-mail: ttkacheva@inbox.ru
The scientific article presents the average results of observations for 2007 - 2019 on precipitation, the average monthly air temperature, the number of dry days, the reserves of productive moisture, the content of nitrates, the yield of grain and feed products. Research was conducted on four-field crop rotations on a long-term stationary experimental field in the former OPH. Kuibyshev, laid down in 1988. The main goal of the study is to determine the most productive four-field crop rotation for the yield of grain and green feed, depending on the influencing main factors, based on a long-term study on the chernozems of the southern Orenburg pre-Urals. As a result of the study for thirteen years, it was found that the crop rotation with pure steam is the best in terms of grain yield due to the increased yield of cultivated soft wheat with the greatest decrease in productive moisture in the meter layer of soil. When assessing the yield of grain feed in conditions of severe aridity, the highest priority is crop rotation with the occupied fallow of Sudanese grass as a result of its dryness and high yield. The crop rotation with steamed peas and oats exceeds the other variants of the experiment in terms of the content of forage and forage Pro-tectonic units and had the most effective nutritional value of the green mass due to the greatest accumulation of nitrates, especially in pea crops. Application of mineral fertilizers (ammophos, nitroammophos) in the black-earth soil under steam, hard, soft wheat and peas in the studied crop rotations led to an increase in the yield of grain and feed products.
Key words: weather factors, productive moisture, nitrates, food background, four-field crop rotation, yield of grain and feed products.
DOI 10.37670/2073-0853-2020-82-2-28-33
-♦-
УДК 631.6.02:528.8
Использование дистанционных методов для анализа сохранности защитных лесных насаждений
С.А. Антонов, канд. геогр. наук
ФГБНУ Северо-Кавказский ФНАЦ
Защитные лесные насаждения являются важным фактором снижения негативного влияния засух, суховеев и пыльных бурь, что способствует росту урожайности сельскохозяйственных культур. Ставропольский край является одним из ведущих аграрных регионов России и характеризуется высокой степенью распахан-ности территории. В Ставропольском крае значительная часть защитных лесных насаждений находится в предельном возрасте. В настоящее время существует необходимость оценки сохранности защитных лесных насаждений, поскольку последняя их инвентаризация была проведена в 2003 г Особую роль в современных подходах к сохранности и эффективности защитных лесных насаждений играют данные дистанционного зондирования Земли. Учёными Всероссийского НИИ агролесомелиорации был запатентован способ определения сохранности лесных насаждений на основе анализа фототона космического снимка. Оценка сохранности защитных лесных насаждений по предложенной методике была проведена в двух районах Ставропольского края (Труновском и Будённовском). В результате установлена неточность определения сохранности для лесных полос, у которых есть тень на космическом снимке. Была предложена авторская методика, согласно которой выделение растительности лучше проводить на основании расчёта вегетационного индекса (например, NDVI). Расчёт сохранности по авторской методике показал снижение площадей с очень высокой сохранностью на 5 - 6 %. Установлена зависимость ошибки от процента защитных лесных насаждений с тенью на космическом снимке. Подходы к оценке сохранности защитных лесных насаждений необходимо тщательно подбирать исходя из характеристик съёмочной аппаратуры искусственных спутников Земли, таких, как пространственное и радиометрическое разрешение, охват тер-
ИЗВЕСТИЯ ОРЕНБУРГСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО АГРАРНОГО УНИВЕРСИТЕТА
2020 • № 2 (82)
ритории, стоимость данных и т.д. Представленные результаты свидетельствуют о высокой эффективности использования данных дистанционного зондирования Земли и ГИС-технологий для оценки сохранности защитных лесных насаждений.
Ключевые слова: защитные лесные насаждения, сохранность, данные дистанционного зондирования, дешифрирование, методика, вегетационный индекс.
Важным фактором эффективного развития земледелия любого аграрного региона России является формирование устойчивых агролесо-ландшафтов, в качестве главного структурного элемента которых выступают защитные лесные насаждения (ЗЛН). Они имеют решающее значение для улучшения водного, температурного и питательного режимов растений, а также защищают от водной эрозии и дефляции, снижают вредоносность засух, суховеев и пыльных бурь, что способствует увеличению урожайности сельскохозяйственных культур. По данным Всероссийского НИИ агролесомелиорации, средняя урожайность под защитой лесных полос выше, чем без них, на 14 - 24 % в степи и на 24 - 31 % -в сухой степи [1].
Ставропольский край является одним из ведущих аграрных регионов России и характеризуется высокой степенью распаханности территории (62 %). Почвенно-климатические условия в крае имеют чёткую зональную дифференциацию, которая выражается в увеличении засушливости с запада на восток. На востоке края преобладают каштановые почвы, на западе - чернозёмы. Зональные особенности территории Ставропольского края определили видовой состав и условия произрастания ЗЛН [2].
Современные тенденции изменения климата в Ставропольском крае свидетельствуют о значительном росте среднегодовой температуры по краю (+1,2 °С), при этом основной прирост температуры отмечается в августе (+2,1 °С). Выпадение осадков имеет крайне неравномерный характер. Например, в августе на фоне роста температур отмечается снижение количества осадков - на 31 % от климатической нормы, что способствует возникновению засух, суховеев, а в отдельные годы и пыльных бурь. В крайне засушливой и засушливой зонах Ставропольского края вероятность возникновения месячной засухи составляет 98 - 100 %, а вероятность возникновения крайне вредоносной засухи продолжительностью 4 месяца - 10 - 16 % [3].
В 2019 г. в Ставропольском крае был принят Закон «О сохранении и воспроизводстве защитных лесных насаждений на землях сельскохозяйственного назначения на территории Ставропольского края» (№ 55-кз от 22. 07. 2019 г.) [4]. Принятие регионального закона указывает на важность ЗЛН для сохранения и повышения эффективности производства продукции растениеводства на фоне роста экстремальности климата.
Важное место в принятом краевом законе отводится мероприятиям по сохранению и вос-
производству ЗЛН, а также ведению реестра ЗЛН. С момента проведения в 2003 г. последней инвентаризации ЗЛН в Ставропольском крае прошло более 15 лет. Инвентаризация современного состояния ЗЛН является важнейшим мероприятием для планирования работ по сохранению, воспроизводству и реконструкции ЗЛН.
Особую роль в современных подходах к оценке сохранности ЗЛН и оценке их эффективности играют данные дистанционного зондирования Земли.
Начало работ по применению аэрофотосъёмки в лесном хозяйстве датируется 1932 г. и связано с деятельностью Ленинградского филиала ВНИИ сельскохозяйственной и лесной авиации [5]. Использование материалов космической съёмки для наблюдения за лесными ресурсами начато в 1979 г. Основы камерального дешифрирования космических снимков для нужд агролесомелиорации были заложены Ю.Ф. Книжниковым [6], В.И. Кравцовым [7], Б.В. Виноградовым [8] и другими исследователями.
Использование данных дистанционного зондирования Земли приводит к формированию огромных массивов пространственно-координированных данных, для обработки которых необходимо использовать специализированные географические информационные системы (ГИС) [9].
Внедрение ГИС-технологий в лесное хозяйство было обусловлено необходимостью повышения эффективности лесоустроительного проектирования и проведением регулярного мониторинга состояния лесного фонда, который на сегодняшний день насчитывает 2,8 млн га ЗЛН, в том числе 1,2 млн га полезащитных и около 1 млн га противоэрозионных [10].
Существует ряд методов аэрокосмического мониторинга экосистем, при разработке которых учитывались статистические и аналитические зависимости для дистанционного мониторинга состояния растительности.
Особую роль в дистанционной оценке состояния растительности играют вегетационные индексы, которые представляют собой универсальный способ выделения растительности, а также оценки её состояния. Наиболее распространённый вегетационный индекс - Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), который активно используется для оценки состояния лесной растительности [11].
Важные научные результаты в области дистанционного мониторинга ЗЛН достигнуты учёными ВНИАЛМИ. Они нашли отражение в патентах:
• «Способ оконтуривания территорий защитных лесных насаждений по космическим снимкам» [12];
• «Способ определения сохранности лесных насаждений»[13].
Цель исследования: оценить эффективность дистанционных методов для анализа сохранности защитных лесных насаждений.
Материал и методы исследования. Представленные результаты исследования были получены в лаборатории ГИС-технологий ФГБНУ «Северо-Кавказский ФНАЦ» в рамках выполнения тематического плана.
В качестве исходных данных дистанционного зондирования были использованы мультиспек-тральные снимки со спутника World View-3, пространственное разрешение которых составляет 1,24 в мультиспектральном диапазоне. В качестве основного варианта данных нами было использовано сочетание RGB + Near Infrared. Время съёмки - август - сентябрь 2015 г. Выбор летне-осеннего периода для проведения съёмки был обусловлен минимальным набором культур в этот период на полях, а также возможностью получения качественных безоблачных снимков.
Основными методами дистанционного зондирования являлись дешифрирование по прямым признакам, атмосферная коррекция данных.
В качестве методов ГИС-технологий были использованы векторизация, изменение проекции, расчёт вегетационного индекса NDVI, зональная статистика.
В качестве основных программных продуктов были использованы:
• Erdas Imagine, ENVI (обработка данных дистанционного зондирования);
• QuantumGIS, ArcGlS (ГИС-технологии).
Определение сохранности ЗЛН осуществлялось на основании двух способов - описанного в патенте «Способ определения сохранности лесных насаждений» [13] и предложенного автором. Отличительной особенностью второго является то, что детектирование и оценка состояния деревьев осуществлялась не на основании тона и яркости пикселя, как предлагается в первом способе, а при помощи вегетационного индекса NDVI. Определение сохранности ЗЛН рассчитывалось как отношение количества пикселей, отнесённых при дешифрировании к деревьям, к общему количеству пикселей, описывающих область ЗЛН:
NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED), (1)
где RED - интенсивность отражения в красной зоне спектра;
NIR - интенсивность отражения в ближней инфракрасной зоне спектра.
Ранжирование сохранности осуществлялось по группам (табл. 1).
1. Классификация ЗЛН по степени сохранности
Сохранность ЗЛН Сохранившиеся ЗЛН, %
Очень высокая 81 - 100
Высокая 71 - 80
Низкая 51 - 70
Очень низкая <50
Результаты исследования. В качестве территории исследования нами были выбраны Будён-новский и Труновский районы Ставропольского края (рис. 1).
Рис. 1 - Распаханность территории Ставропольского края
На территории Будённовского района преобладают светло- и тёмно-каштановые почвы. Район характеризуется высокой степенью распахан-ности территории. По данным дистанционного мониторинга, пашня в районе занимает площадь 242751 га, что составляет 78 % территории района. Для территории Будённовского района характерно преобладание засушливых условий со среднегодовой температурой, равной 11,2 °С, суммой активных температур - 3725 °С, годовой суммой осадков - 434 мм и гидротермическим коэффициентом вегетационного периода (ГТК) -0,73 [3].
Труновский район также характеризуется высокой степенью распаханности территории - 77 % (128953 га). В районе преобладают чернозёмы. Район относится к зоне неустойчивого увлажнения Ставропольского края со среднегодовой температурой 11,0 °С, суммой активных температур (>10 °С) 3590 °С и гидротермическим коэффициентом 1,06.
По данным дистанционного мониторинга пашни Будённовского района, проведённого в 2015 г., установлено, что дешифрируемая площадь пашни в районе на 24951 га (10 % от всей пашни) превышает данные статистического учёта, а для Труновского района увеличение пашни составляет 5753 га (4 %). Полученные результаты свидетельствуют о фактах нецелевого использования
сенокосов и пастбищ. Чаще всего сенокосы и пастбища располагаются на склоновых землях, для защиты которых используются в отдельных случаях только приовражные и прибалочные защитные лесные полосы. Увеличение площади пашни закономерно приводит к снижению защитной лесистости территории всего района.
По данным дистанционного мониторинга, проведенного в 2015 г. на территории Будён-новского и Труновского районов, суммарная площадь всех ЗЛН составляла 8096 га и 6670 га, которые имели протяжённость 3321 и 2453 км соответственно.
В результате пространственного анализа методами ГИС-технологий установлено, что Будённовский район обладает низкой защитной лесистостью, которая составляет 3,3 % при рекомендованном уровне для сухостепной зоны 3,8 - 4,8 %. Защитная лесистость Труновского района является оптимальной и составляет 5,1 % при рекомендованном уровне для лесостепной зоны 2,3 - 2,6 %.
Для оценки сохранности ЗЛН в районах исследования мы применили способ, описанный в патенте «Способ определения сохранности лесных насаждений» [13] (рис. 2).
Применение «Способа определения сохранности лесных насаждений» не позволило получить оптимальный результат, поскольку при использовании фототона в качества индикатора растительности тень от деревьев дешифрируется в качестве растительности, что не позволяет получить достоверный результат при определении сохранности ЗЛН.
Применение «Способа определения сохранности лесных насаждений» создаёт необходимость в качестве исходных данных использовать
Рис. 2 - Результат выделения ЗЛН по методике, лесных насаждений»
материалы с коммерческих спутников, которые при выполнении съёмки могут поворачивать съёмочную аппаратуру, тем самым значительно отклоняясь от надира. При таком подходе высока вероятность образования теней от объектов, причём чем дальше расположен объект от съёмочной аппаратуры, тем больше будет тень от него, поскольку большинство спутников располагаются на солнечно синхронных орбитах и осуществляют съёмку в одно и то же дневное время.
Анализ спутниковых снимков районов исследования показал, что в Будённовском районе в момент съёмки 13 % ЗЛН имели тень, в Тру-новском районе этот показатель составил 9 %. На основании этих данных мы можем сделать вывод о том, что использование «Способа определения сохранности лесных насаждений» может привести к искажению данных о сохранности для 22 % ЗЛН.
В качестве корректировки существующего способа определения растительности с целью оценки сохранности ЗЛН мы использовали вегетационный индекс NDVI. Данный индекс служит универсальным индикатором растительности, при его использовании тень не детектируется как растительность.
В результате нами были получены значения вегетационного индекса NDVI ЗЛН в период августа - сентября для районов исследований. Так для Труновского района средний NDVI ЗЛН составил 0,85 ± 0,08, а для Будённовского района - 0,81 ± 0,09. Полученные значения вегетационного индекса для ЗЛН могут меняться в зависимости от вида спутника, климатических условий конкретного года и времени съёмки. На рисунке 3 представлен результат выделения ЗЛН на основе значений NDVI.
— пашня
й в патенте «Способ определения сохранности
Рис. 3 - Защитное лесное насаждение Труновского района, выделенное на основе значений
Оценка сохранности ЗЛН в районах исследования с выделением растительности по фотону и по вегетационному индексу NDVI показала, что существует разница в полученных оценках сохранности (табл. 2). Так, «Способ определения сохранности лесных насаждений» несколько завышает площади ЗЛН, имеющие очень высокую сохранность, что связано с неточным выделением ЗЛН по фототону за счёт наличия у деревьев теней, которые детектируются как растительность.
2. Процент сохранности ЗЛН, полученный различными способами, %
По нашему мнению, более объективные и достоверные результаты были получены при использовании NDVI в качестве индикатора растительности, что расширяет возможности по использованию данных дистанционного зондирования более низкого пространственного
разрешения (10 м), которые можно регулярно бесплатно получать с ресурсных спутников и которые могут стать основой при разработке систем дистанционного мониторинга состояния и сохранности ЗЛН.
Выводы. Важно отметить, что подходы к оценке сохранности ЗЛН необходимо тщательно подбирать, исходя из характеристик съёмочной аппаратуры искусственных спутников Земли, таких, как пространственное и радиометрическое разрешение, охват территории, стоимость данных и т.д.
Представленные результаты свидетельствуют о высокой эффективности использования данных дистанционного зондирования Земли и ГИС-технологий для оценки сохранности ЗЛН. На наш взгляд, запатентованный «Способ определения сохранности лесных насаждений» необходимо скорректировать в части методики выделения растительности и использовать для этих целей вегетационные индексы.
Литература
1. Лесомелиорация ландшафтов: учебник / А.Р. Родин, С.А. Родин, С.Б. Васильев [и др.] / под общ. ред. А.Р. Родина. М.: ФГБОУ ВПО МГУЛ, 2014. 192 с.
2. Антонов С.А. Роль геоинформационных технологий и данных дистанционного зондирования Земли для оценки состояния и продуктивности агроландшафтов // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2018. № 5 (73). С. 10 - 14.
3. Антонов С.А. Изменение засушливости территории Ставропольского края за последние 50 лет (1969 - 2018 гг.) // Сельскохозяйственный журнал. N° 2 (12). 2019. С. 6 - 12.
4. О сохранении и воспроизводстве защитных лесных насаждений на землях сельскохозяйственного назначения на территории Ставропольского края. Закон Ставропольского края: закон Ставропольского края от 22 июля 2019 г. № 55-кз // Дума Ставропольского края. 11 июля 2019 г.
5. Сухих В.И., Гусев Н.Н., Данюлис Е.П. Аэрометоды в лесоустройстве. М.: Лесная пром-сть, 1977. 192 с.
6. Книжников Ю.Ф. Аэрокосмическое зондирование. М.: МГУ, 1997. 128 с.
7. Кравцова В.И. Космические методы картографирования. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1995. 240 с.
8. Виноградов Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем. М.: Наука, 1984. 320 с.
9. Тикунов В.С. Основы геоинформатики: в 2-х кн. Кн. 1: учебное пособие для студентов вузов / под ред. В.С. Тикунова. М.: издательский центр «Академия», 2004. 352 с.
10. Антонов С.А. Пространственный анализ защитных лесных насаждений агроландшафтов дистанционными методами // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2019. № 6 (80). С. 22 - 26.
11. Спутниковое картографирование растительного покрова России по данным спектрорадиометра MODIS / С.А. Барталев, В.А. Егоров, Д.В. Ершов [и др.] // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 4. С. 285 - 302.
12. Пат. RU 2001 107 745 А G01V 1/00. Способ оконтуривания территорий защитных лесных насаждений по космическим снимкам / Кравцов В.В., Кравцова А.В., Кулик А.К.; заявл. 20.03.2001; опубликов. 20.05.2003.
13. Пат. RU 2437061 С1 G01C/A01G. Способ определения сохранности лесных насаждений / А.С. Рулев, В.Г. Юферев, В.Ю. Михалев, А.Н. Маенко; заявл. 19.04.2010; опубликов. 20.12.2011.
Район Сохранность
очень низкая низкая высокая очень высокая
Способ определения сохранности лесных насаждений
Будённовский 5 11 40 44
Труновский 2 6 32 60
Способ определения сохранности лесных насаждений с использованием NDVI
Будённовский 5 10 46 39
Труновский 2 5 39 54
Антонов Сергей Анатольевич, кандидат географических наук, ведущий научный сотрудник, заведующий лабораторией ГИС-технологий
ФГБНУ «Северо-Кавказский федеральный научный аграрный центр»
Россия, 356241, Ставропольский край, Шпаковский р-н, г. Михайловск, ул. Никонова, 49
E-mail: santosb@mail.ru
The use of remote methods to analyze the maintenance of protective forest plantations
Antonov Sergey Anatolevich, Candidate of Geographical Sciences, Leading researcher, head of the
laboratory GIS-technology
North-Caucasian federal scientific agrarian center
Nikonov St., 49, Mikhailovsk, Stavropol Region, 356241, Russia
E-mail: santosb@mail.ru
Protective forest plantations are an important factor in reducing the negative impact of droughts, dry winds and dust storms, which contributes to the growth of crop yields. The Stavropol region is one of the leading agricultural regions of Russia. It characterize by a high degree of plowing up the territory. In the Stavropol region, significant protective forest plantations are at an age limit. Today there is a need to assess the integrity of protective forest plantations, as the last inventory was carry out in 2003. Remote sensing data play a special role in modern approaches to assessing the protective forest plantations integrity and effectiveness. Scientists of the Russian Research Institute of Agro-Forestry have patented a method of determining the integrity of forest plantations based on the analysis of the photo tone of the space image. The assessment of protective forest plantations integrity was carry out in two districts of the Stavropol region (Trynovsky and Bydennovsky districts) using the proposed method. As a result, the inaccuracy of the forest plantations integrity that have a shadow on the satellite image was established. An author's methodology was proposed. According to it calculation of the vegetation index (for example, NDVI) is the best way to distinguish vegetation. Calculation of integrity by the author's method showed a decrease in areas with very high integrity by 5 - 6 %. The dependence of the error on the percentage of protective forest plantations with a shadow on a satellite image is established. Approaches to the assessment of the protective forest plantations integrity need to be carefully select based on the characteristics of the satellite equipment, such as spatial and radiometric resolution, coverage, cost of data, etc. The results presented show the high efficiency of using remote sensing data and GIS technologies to assess the protective forest plantations integrity.
Key words: protective forest plantations, integrity, remote sensing data, interpretation, methodology, vegetation index.
DOI 10.37670/2073-0853-2020-82-2-33-38
-♦-
УДК 631.582:631.445(470.56)
Уровень биологической активности пахотного слоя в двупольных севооборотах и бессменных посевах в зависимости от плодородия и влажности почвы на чернозёмах южных Оренбургского Предуралья*
В.Ю. Скороходов, канд. с.-х. наук; Н.А. Максютов, д-р с.-х. наук, профессор; Д.В. Митрофанов, канд. с.-х. наук; Ю.В. Кафтан, канд. с.-х. наук; Н.А. Зенкова, канд. с.-х. наук ФГБНУ ФНЦ БСТ
Изучен уровень биологической активности пахотного слоя в двупольных севооборотах и бессменных посевах в зависимости от плодородия и влажности почвы на чернозёмах южных Оренбургского Предуралья. Рассмотрен вопрос взаимодействия влажности почвы, применения минеральных удобрений и почвенного плодородия с активной деятельностью микробиологического сообщества. Приведены качественные показатели плодородия почвы (процентное содержание гумуса) на вариантах, занятых монокультурами (в течение 30 лет) и двупольными севооборотами в течение 15 ротаций. Выявлено процентное увеличение содержания гумуса при длительном применении минеральных удобрений на всех вариантах опыта - от 0,1 до 0,7 %. В посевах кукурузы на силос, возделываемых бессменно, отмечается самый высокий процент разложения льняного полотна, что говорит о высокой микробиологической деятельности, следствием которой является
* Исследование выполнено в соответствии с планом НИР на 2018 -2020 гг. ФГБНУ ФНЦ БСТ РАН (№ 0761-2019-0003).
