CC BY
10
••• Известия ДГПУ. Т. 12. № 1. 2018
••• DSPU JOURNAL. Vol. 12. No. 1. 2018
Науки о Земле / Earth Science Оригинальная статья / Original Article УДК 910. 27 / 631. 461 DOI: 10.31161/1995-0675-2018-12-1-42-48
Использование информационных технологий для разработки интерактивной картографической модели биологических свойств почвенного покрова (на примере равнин и предгорий Центрального Кавказа)
@ 2°i8 Горобцова О. Н., Темботов Р. Х.
Институт экологии горных территорий им. А. К. Темботова РАН, Нальчик, Россия; e-mail: gorobzowaon@mail.ru; tembotov.rustam@mail.ru
РЕЗЮМЕ. Целью исследования является разработка интерактивной картографической модели (ИКМ), содержащей информацию, необходимую для мониторинга состояния почвенного покрова равнинной и предгорной части Центрального Кавказа. Методы. При определении физико-химических и биологических почвенных показателей использовали колориметрический и газометрический методы. Для создания ИКМ состояния почвенного покрова применяли: методы ГИС и ДДЗ, методы статистического и математического анализа - дискриминантный, многофакторный, а также программы - STATIS-TICA 10.0, Fracdim 1.9, MapInfo 10.0. Результаты. Разработана ИКМ, которая является визуализированной базой данных, отражающей пространственное варьирование показателей состояния почвенного покрова. Выводы. Полученная ИКМ является источником комплексной информации и может быть востребована для решения целого ряда научных и практических задач, связанных с мониторингом, экологической оценкой, хозяйственным использованием и охраной почв.
Ключевые слова: Центральный Кавказ, состояние почвенного покрова, биологическая активность, дискриминантный анализ, интерактивная картографическая модель.
Формат цитирования: Горобцова О. Н., Темботов P. Х. Использование информационных технологий для разработки интерактивной картографической модели биологических свойств почвенного покрова (на примере равнин и предгорий Центрального Кавказа) // Известия Дагестанского государственного педагогического университета. Естественные и точные науки. 2018. Т. 12. № 1. С. 42-48. DOI: 10.31161/1995-0675-2018-12-1-42-48.
Use of Information Technology to Develop an Interactive Cartographic Model
of Biological Properties of Soil (on the example of Central Caucasus plains and foothills)
@ 2°i8 Olga N. Gorobtsova, Rustam Kh. Tembotov
A. K. Tembotov Institute of Ecology of Mountain Territories, RAS, Nalchik, Russia; e-mail: gorobzowaon@mail.ru; tembotov.rustam@mail.ru
ABSTRACT. The aim of the study is to develop an interactive mapping model (IMM) containing information necessary for monitoring the state of the soil cover of the flat and foothills of the Central Caucasus. Methods. Colorimetric and gasometric methods are used to determine physical-chemical and biological soil parameters. GIS, remote sensing data, discriminant and multi-factor methods of statistical and mathematical analysis as well as STATISTICA 10.0, Fracdim 1.9, MapInfo 10.0 are used to create the IMM state of the
soil cover. Results. The IMM is developed, which is a visualized database reflecting the spatial variation of the indicators of the state of the soil cover. Conclusions. Obtained IMM is a source of complex information and can be applied to solve scientific and practical tasks related to monitoring, ecological assessment, economic activities and soil protection.
Keywords: Central Caucasus, soils, biological activity, discriminant analysis, interactive mapping model.
For citation: Gorobtsova O. N., Tembotov R. Kh. Use of Information Technology to Develop an Interactive Cartographic Model of Biological Properties of Soil (on the example of Central Caucasus plains and foothills). Dagestan State Pedagogical University. Journal. Natural and Exact Sciences. 2018. Vol. 12. No. 1. Pp. 42-48. DOI: 10.31161/1995-0675-2018-12-1-42-48. (In Russian)
Введение
По мере развития почвоведения и накопления данных о почвах расширяется сфера приложения полученных знаний. Возросшая значимость изучения роли почвенного покрова в решении глобальных экологических и продовольственных задач требует не только наличия почвенно-ресурсной информации, но и оптимизации ее сбора, хранения и анализа [7; 11]. Новые информационные технологии (мультиспектральная спутниковая информация, данные радарной топографической съемки, глобальные климатические базы данных, геоинформационные системы и методы статистического и математического анализа), позволяют автоматизировать процесс накопления и визуализации информации.
Равнинные и предгорные территории Центрального Кавказа (в границах Кабардино-Балкарии) - ценнейшие сельскохозяйственные угодья Республики, 55 % площади которой используется под пашню. Постоянное и интенсивное воздействие на почву при обработке влияет практически на все почвенные режимы и свойства. Наиболее чувствительными к антропогенному воздействию являются биологические свойства, которые отражают состояние почвенной биоты, способность почвы к выполнению экологических функций и сохранению плодородия [4; 9]. Определение параметров и общего уровня биологической активности (БА) почв Центрального Кавказа и в частности Кабардино-Балкарии до настоящего времени не проводились. Это делает весьма актуальным в теоретическом и практическом отношениях изучение наиболее информативных показателей БА и определение степе-
ни их изменения под воздействием комплекса агрогенных факторов.
Район и объект исследования
Изучение почвенного покрова равнин и предгорий Центрального Кавказа (в границах Кабардино-Балкарии) основывали на концепции о биологическом эффекте высот-но-поясной структуры горных экосистем, разработанной А. К. Темботовым [6; 8], в соответствии с которой центральная часть Северного Кавказа относится к восточно-северокавказскому типу, континентальному подтипу, объединяющему в пределах республики терский и эльбрусский варианты поясности. Различия в поясной структуре терского и эльбрусского вариантов заключаются в отсутствии сплошного пояса широколиственных лесов в более засушливом и жарком эльбрусском варианте. В климатических условиях терского варианта темно-каштановые почвы отсутствуют, однако распространены темно-серые лесные, которых нет в районе исследования в границах эльбрусского варианта.
Объектом исследования являются одиннадцать наиболее распространенных типов и подтипов почв степной зоны, лесостепного пояса и пояса луговых степей Кабардино-Балкарии как естественных, так и длительное время (более 70 лет) используемых под пашню. Основу почвенного покрова исследуемых территорий составляют различные подтипы черноземов, их полугидроморфные аналоги и луговые почвы.
Методы исследования
Комплекс методов, применяемых в данной работе, можно условно разделить на две части. Первая - это традиционные для почвенных и экологических исследований лабо-раторно-аналитические методы определения и оценки БА. Содержание органического
углерода в почве определяли методом Тюрина в модификации Никитина, влажность и плотность почв - в соответствии с ГОСТом 28268-89, рН водной суспензии почвы (1:2,5) - потенциометрически. Скорость микробного почвенного дыхания (СО2 мг/100 г/24 ч) -по Галстяну [1]. Уровень активности катала-зы определяли газометрическим методом, остальных ферментов (дегидрогеназы, ин-вертазы, фосфатазы, уреазы) - колориметрически [3]. Оценка уровня ферментативной активности почв и интенсивности почвенного дыхания осуществлялась по шкалам Звягинцева и Гапонюк, Малахова [2; 3]. Для объединения различных данных в общую характеристику БА использовали методику расчета ИПЭБСП [7].
Вторая часть комплекса методов исследования - это методики анализа и отображения пространственно-сопряженной информации, основанной на технологиях, разработанных в лаборатории биогеоценологии и исторической экологии им. В. Н. Сукачева группой под руководством доктора географических наук Ю. Г. Пузаченко. Предлагаемые методические подходы используются для изучения и картографирования различных элементов ландшафта [5; 12].
При создании ИКМ, отражающей пространственное изменение почвенных показателей, учитываются разнообразие рельефа, климатические особенности и неоднородность растительного покрова района исследований. Поэтому материалы, которые использовались для формирования ИКМ, следует разделить на два информационных блока:
1) «внешняя» информация, представляющая собой совокупность данных дистанционного зондирования (ДДЗ), источником которых являются мультиспектральные снимки спутников Landsat; набор климатических показателей из базы WorldQim; параметры, полученные на основе данных цифровой модели рельефа SRTM;
2) обучающая выборка - весь комплекс фактических сведений о почвах, сформированный в результате проведенных нами полевых и лабораторно-аналитических исследований. Для формирования выборки достаточного объема были отобраны и проанали-
зированы смешанные пробы почв верхних горизонтов (0-20 см) в 370 точках, а также заложено 20 полнопрофильных почвенных разрезов. Анализы выполнялись в 3-6 кратной повторности, всего проведено около 13000 аналитических определений.
Результаты и обсуждение
Для оценки уровня БА почв и определения степени его изменения при пахотном воздействии необходимо изучение комплекса показателей, характеризующих различные стороны биологической жизни почвы. Каждый из рассматриваемых ниже параметров описывает определенный аспект биологической активности почв и характеризует целый ряд почвенных свойств.
Изучение гумусового состояния верхних горизонтов (0-20 см) показало, что естественные почвы исследуемых территорий характеризуются, в основном, средним содержанием гумуса (4-6 %), исключение составляют высокогумусированные темно-серые лесные. В результате сельскохозяйственного использования произошло уменьшение содержания гумуса на 26-35 % и запасов на 18-27 %, вследствие чего пахотные почвы следует характеризовать как низкогумусные (2-4 %).
Установлено снижение интенсивности микробной эмиссии СО2 для всех изученных агрогенных почв на 43-63 %. Следует отметить, что в соответствии со шкалой оценки [1], скорость выделения СО2 даже в почвах биогеоценозов необходимо признать слабой, поэтому снижение ее на пашне до уровня очень слабой является неблагоприятным явлением.
Для характеристики ферментативной активности исследуемых почв была изучена каталитическая деятельность гидролитических (инвертаза, фосфатаза, уреаза) и окислительно-восстановительных (дегидро-геназа, каталаза) ферментов. Активность гидролитических ферментов во всех изученных естественных почвах (высокая для уре-азы и средняя для фосфатазы и инвертазы) снижается до уровня средней и слабой в пахотных горизонтах. Падение уровня активности рассматриваемых ферментов установлено, соответственно, в среднем на 65 %; 35 % и 57 %.
Изменение деятельности оксидоредуктаз в пахотных горизонтах выражено гораздо слабее. Существенное снижение уровня активности дегидрогеназы на 32-41 % зафиксировано для черноземов выщелоченных, луговато- и лугово-черноземных почв. Для остальных пар генетических аналогов естественных и пахотных почв следует говорить о тенденции снижения данного показателя в среднем на 12 %. Активность каталазы является средней во всех изученных почвах как агроценозов, так и биогеоценозов. Ослабление каталазной активности в пахотных почвах минимально, оно составляет в среднем всего 4 %.
Таким образом, по степени падение каталитической активности в результате сельскохозяйственного воздействия изученные ферменты образуют следующий ряд: уреаза (65 %) > инвертаза (57 %) > фосфатаза (35 %) > дегидрогеназа (18 %) > каталаза
(4 %).
Определение ИПЭБСП, объединяющего все контролируемые почвенные показатели, позволяют сравнить БА естественных и обрабатываемых почв. Снижение общего уровня БА в пахотных горизонтах изученных почв на 37-46 % является показателем нарушения их способности к восстановлению своих природно-ресурсных свойств, так как порог устойчивости почвенных систем не допускает утрату более 30 % биоэнергетического потенциала почвенной системы [10].
Комплекс сведений, характеризующих биологические свойства естественных и пахотных почв равнин и предгорий Центрального Кавказа, позволил сформировать базу данных, ставшую основой ИКМ. В процессе создания ИКМ, отображающей пространственное варьирование изученных почвенных показателей на исследуемой территории, был проведен статистический анализ совокупности внешних данных (включающей 167 показателей) и обучающей выборки (результатов более 13000 аналитических измерений) и построен ряд дискриминантных моделей.
Первичные результаты дискриминантного анализа позволили сделать вывод о существенном различии условий, влияющих на
формирование изученных параметров БА в естественных и агрогенных системах, и невозможности их совместного моделирования. В результате для каждого изученного почвенного показателя были построены по две модели. На рисунке 1 в качестве примера представлены две модели, отображающие изменение уровня рН (Н2О) в почвах исследуемых территорий. Определение уровня кислотности почвенного раствора при изучении биологических свойств почвы необходимо, так как от уровня рН (Н2О) зависит активность почвенных ферментов, состав и численность микроорганизмов, процессы трансформации и накопления органических веществ в почве.
Предложенные модели позволяют сравнить, каким мог бы быть уровень рН (Н2О) исследуемых почв в естественных условиях (КМ БИО), а также в том случае, если бы все почвы района исследований использовались под пашню (КМ АГРО). Такие модели созданы для каждого показателя, и иллюстрируют степень сельскохозяйственного воздействия на тот или иной признак.
Однако создание КМ АГРО и КМ БИО является лишь промежуточным этапом работы по созданию ИКМ. Поэтому на рисунке 2 представлена общая картографическая модель (ОКМ), отражающая реальную картину пространственного изменения уровня рН (Н2О) в почвах района исследований.
Были сформированы ОКМ пространственного варьирования восьми изученных характеристик почв Центрального Кавказа в пределах равнинной и предгорной части Кабардино-Балкарии: (уровень рН (Н2О), содержание гумуса (%), интенсивность эмиссии СО2, активность пяти ферментов (инвертаза, фосфатаза, уреаза, дегидрогеназа, каталаза)) и общего уровня БА, установленного на основе значений ИПЭБСП.
Итогом проделанной работы стала ИКМ, представляющая собой совокупность групп тематических растровых слоев, связанных с почвенным покровом, и векторную карту (рис. 3), которая является визуализированной базой данных. Карта состоит из точек-пикселей, представляющих собой квадраты со стороной 150 м. Выбрав точку-пиксель в любой части карты, можно получить информацию о
географических координатах, классификационной принадлежности почвы, обрабатывается почва на данном участке или нет, а также оце-
ночную характеристику восьми изученных почвенных показателей и общего уровня БА на основе значений ИПЭБСП.
Рис. 1. Картографические модели, отражающие изменение уровня рН (Н2О) в слое 0-20 см почв в условиях агроценозов и биогеоценозов равнинной и предгорной частей Кабардино-Балкарии
Рис. 2. Слой ОКМ, отражающий уровень рН (Н2О) в слое 0-20 см почв _равнинной и предгорной частей Кабардино-Балкарии_
Info Tool
Рис. 3. ИКМ, характеризующая изученные параметры и общий уровень биологической активности почв равнинной и предгорной частей Кабардино-Балкарии
Создание интерактивной картографической модели (ИКМ), отражающей пространственное изменение параметров БА почв (с учетом их сельскохозяйственного использования), открывает широкие возможности для
научного и практического применения новых данных о биологических свойствах почвенного покрова прежде всего для мониторинга и экологической оценки состояния пахотных почв.
Литература
1. Галстян А. Ш. Дыхание почвы как один из показателей ее биологической активности // Сообщение лаборатории агрохимии АН АрмССР. Биологические науки. 1961. № 5. С. 69-74.
2. Гапонюк Э. И., Малахов С. В. Комплексная система показателей экологического мониторинга почв // Труды Всесоюзного совещания. Обнинск. Л. : Гидрометеоиздат, 1985. С. 3-10.
3. Звягинцев Д. Г. Биологическая активность почв и шкалы для оценки некоторых ее показателей // Почвоведение. 1978. № 6. С. 48-54.
4. Казеев К. Ш., Колесников С. И., Вальков В. Ф. Биология почв юга России. Ростов-на-Дону, 2004. 350 с.
5. Пузаченко М. Ю. Мультифункциональный ландшафтный анализ Юго-Запада Валдайской возвышенности // Автореф. дисс. ... канд. географ. наук. М., 2009. 24 с.
6. Соколов В. Е., Темботов А. К. Позвоночные Кавказа. Млекопитающие. Насекомоядные. М. : Наука, 1989. 547 с.
7. Столбовой B. C., Савин И. Ю. Технология SOTER и опыт ее использования в России // Почвоведение. 1996. № 11. С. 1295-1320.
8. Темботов А. К. География млекопитающих Северного Кавказа. Нальчик: Эльбрус, 1972. 245 с.
9. Хазиев Ф. Х. Системно-экологический анализ ферментативной активности почв. М. : Наука, 1982. 203 с.
10. Яковлев А. С., Евдокимова М. В. Экологическое нормирование почв и управление их качеством // Почвоведение. 2011. № 5. С. 582597.
11. Le Bas C., Jamagne M. Soil databases to support sustainable development. INRA-JRC. 1996. 150 p.
12. Puzachenko Y., Sandlersky R., Sankovski A. Methods of evaluating thermodynamic properties of landscape cover using multispectral reflected radiation measurements by the Landsat satellite // Entropy. 2013. No. 9. Pp. 3970-3982.
References
1. Galstyan A. Sh. Soil breath as one of the indicators of its biological activity. Soobshcheniye la-boratorii agrokhimii AN ArmSSR. Biologicheskiye nauki [Report of the Agrochemistry Laboratory of the Armenian SSR Academy of Sciences. Biological Sciences]. 1961. No. 5. Pp. 69-74. (In Russian)
2. Gaponyuk E. I., Malakhov S. V. Complex system of indicators of soil ecological monitoring. Trudy Vsesoyuznogo soveshchaniya. Obninsk [Proceedings of the 4th All-Union Conference. Obninsk]. Leningrad, Gidrometeoizdat Publ., 1985. Pp. 3-10. (In Russian)
3. Zvyagintsev D. G. Soil biological activity and the estymation scales for some indicators. Pochvovedeniye [Pedology]. 1978. No. 6. Pp. 4854. (In Russian)
4. Kazeev K. Sh., Kolesnikov S. I., Valkov V. F. Biology of soils of Southern Russia. Rostov-on-Don, 2004. 350 p. (In Russian)
5. Puzachenko M. Yu. Mul'tifunktsional'nyy landshaftnyy analiz Yugo-Zapada Valdayskoy vozvyshennosti [Multifunctional landscape analysis of the Southwest of the Valdai Upland]. Extended abstract of Ph. D. Geography dissertation. Moscow, 2009. 24 p. (In Russian)
6. Sokolov V. E., Tembotov A. K. Pozvo-nochnyye Kavkaza. Mlekopitayushchiye. Na-
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ Принадлежность к организации
Горобцова Ольга Николаевна, кандидат биологических наук, доцент, заведующая лабораторией почвенно-экологиче-ских исследований (ПЭИ), Институт экологии горных территорий им. А. К. Темботова, Российская академия наук (ИЭГТ им. А. К. Темботова РАН), Нальчик, Россия, е-mail: gorobzowaon@mail.ru.
Темботов Рустам Хасанбиевич, младший научный сотрудник, ПЭИ, ИЭГТ им. А. К. Темботова РАН, Нальчик, Россия, е-mail: tembotov.rustam@mail.ru
sekomoyadnyye [Vertebrates of the Caucasus. Mammals. Insectivorous]. Moscow, Nauka Publ., 1989. 547 p. (In Russian)
7. Stolbovoy B. S., Savin I. Yu. Technology SO-TER and the experience of its use in Russia. Pochvovedeniye [Pedology]. 1996. No. 11. Pp. 1295-1320. (In Russian)
8. Tembotov A. K. Geografiya mlekopitayush-chikh Severnogo Kavkaza [Geography of mammals of the North Caucasus]. Nalchik, Elbrus Publ., 1972. 245 p. (In Russian)
9. Khaziev F. Kh. Sistemno-ekologicheskiy analiz fermentativnoy aktivnosti pochv [Systematic-ecological analysis of enzymatic activity of soils]. Moscow, Nauka Publ., 1982. 203 p. (In Russian)
10. Yakovlev A. S., Evdokimova M. V. Ecological regulation of soils and management of their quality. Pochvovedeniye [Pedology]. 2011. No. 5. Pp. 582-597. (In Russian)
11. Le Bas C., Jamagne M. Soil databases to support sustainable development. INRA-JRC. 1996. 150 p. (In English)
12. Puzachenko Y., Sandlersky R., Sankovski A. Methods of evaluating thermodynamic properties of landscape cover using multispectral reflected radiation measurements by the Landsat satellite. Entropy. 2013. No 9. Pp. 3970-3982. (In English)
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS Affiliations
Olga N. Gorobtsova, Ph. D. (Biology), assistant professor, the head of the Laboratory of Soil and Ecological Researches (LSER), A. K. Tembotov Institute of Ecology of Mountain Territories of the Russian Academy of Sciences (A. K. Tembotov IEMT, RAS), Nalchik, Russia; e-mail: gorobzowaon@mail.ru
Rustam Kh. Tembotov, junior researcher, LSER, A. K. Tembotov IEMT, RAS, Nalchik, Russia; e-mail: tembotov.rustam@mail.ru
Принята в печать 16.02.2018 г.
Received 16.02.2018.
