CC BY
20
ISSN 1026-2237 BULLETIN OF HIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. NATURAL SCIENCE. 2021. No.4
БИОЛОГИЧЕСКИЕ НАУКИ
Научная статья УДК 631.4: 911.2
doi: 10.18522/1026-2237-2021 -4-81 -89
ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ ВЕГЕТАЦИОННОГО ИНДЕКСА В ДИСТАНЦИОННЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ДИНАМИКИ ПРОДУКТИВНОСТИ ПОЧВЕННОГО ПОКРОВА ТЕРСКО-КУМСКОЙ НИЗМЕННОСТИ
А.Б. Биарсланов1^, З.Г. Залибеков2, З.У. Гасанова3, М.Х.-М. Магомедова4, И.Р. Гаджиев5
1,3,4Прикаспийский институт биологических ресурсов Дагестанского федерального исследовательского центра РАН, Махачкала, Республика Дагестан, Россия 2Институт геологии ДФИЦ РАН, Махачкала, Республика Дагестан, Россия
5Лаборатория комплексных исследований природных ресурсов Западно-Каспийского региона, ДФИЦ РАН,
Махачкала, Республика Дагестан, Россия
1ab.b iarslanov@mail. ru в
2bio@doc. dgu. ru
3zgasanova@list. ru
4milan-rom@mail. ru
5gislam@bk.ru
Аннотация. Рассматривается опыт применения онлайн-сервисов для определения значений вегетационного индекса (ВИ) в дистанционном исследовании состояния почвенного и растительного покровов на примере аридных территорий Северного Дагестана. В качестве инструмента определения ВИ использован онлайн -сервис OneSoil (https://app.onesoil.ai) на ключевых участках с различными по гранулометрическому составу, степени засоления, растительному покрову типами почв. В результате на основе 45 разновременных и раз-носезонных космических снимков с заданным временным разрешением получена картина динамики изменения значений ВИ. Установлено, что растительность, являясь индикатором состояния почвенного покрова, выступает достаточно достоверным идентификатором показателей ВИ. Выявлено, что за пятилетний период, наряду со снижением показателей среднегодовых значений ВИ, в 2,5 раза снизилась продуктивность эфемеровой растительности на фоне повышения среднегодовых значений температуры окружающей среды и понижения количества выпадающих осадков. Высокая антропогенная нагрузка, климатические изменения и крайне засушливое лето 2020 г. на Юге России привели к деградации пастбищных угодий и близлежащих территорий, что проявляется в виде песчаных (пыльных) бурь.
Ключевые слова: дистанционные исследования, космические снимки, вегетационный индекс, количество осадков, почвенный покров, биологическая продуктивность, температура воздуха
Благодарности: работа выполнена по темам госзаданий: ПИБР ДФИЦ РАН (№ 0172-2019-0014) «Динамика почвенного покрова и биопродуктивности экосистем Северо-Западного Прикаспия и Восточного Кавказа», Института геологии ДФИЦ РАН (№ НИОКТР АААА-А17-117021310199-9) «Ландшафтно-геохимическое районирование Прикаспийской низменности», Лаборатории КИПР ДФИЦ РАН (№ 0172-2019-0002) «Изучение сохранение и воспроизводство биологических ресурсов экосистем Западного Прикаспия».
Для цитирования: Биарсланов А.Б., Залибеков З.Г., Гасанова З.У., Магомедова М.Х.-М., Гаджиев И.Р. Опыт применения вегетационного индекса в дистанционных исследованиях динамики продуктивности почвенного покрова Терско-Кумской низменности // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Естественные науки. 2021. № 4. С. 81-89.
Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
© Биарсланов А.Б., Залибеков З.Г., Гасанова З.У., Магомедова М.Х.-М., Гаджиев И.Р., 2021
ISSN 1026-2237 BULLETIN OF HIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. NATURAL SCIENCE. 2021. No.4
BIOLOGICAL SCIENCES
Original article
APPLICATION EXPERIENCE OF THE VEGETATION INDEX IN REMOTE SENSING RESEARCH OF SOIL COVER PRODUCTIVITY DYNAMICS IN THE TEREK-KUMA LOWLAND
A.B. Biarslanov113, Z.G. Zalibekov2, Z.U. Gasanova3, M.H.-M. Magomedova4, I.R. Gadzhiev5
1,3,4Precaspian Institute of Biological Resources, Dagestan Scientific Center, Russian Academy of Sciences, Makhachkala, Republic of Dagestan, Russia
2Institute of Geology, Dagestan Federal Research Center, Russian Academy of Science, Makhachkala, Republic of Dagestan, Russia
5 Laboratory of Integrated Natural Resources Research of the West Caspian Region, Dagestan Federal Research Center,
Russian Academy of Science, Makhachkala, Republic of Dagestan, Russia
1ab.b iarslanov@mail. ru B
2bio@doc. dgu. ru
3zgasanova@list. ru
4milan-rom@mail. ru
5gislam@bk.ru
Abstract. The possibility of а remote approach to investigate soil and vegetation covers dynamics over a long-term period has been considered. The paper presents the experience of using the vegetation index (VI), reflecting the state of vegetation. For VI determining the OneSoil online service (https://app. onesoil.ai) was used as a tool. Previously, key areas with different types of soil cover by texture, salinization degree, and vegetation cover were identified. Based on 45 different and multi-season satellite images with a given time resolution, a picture of the dynamics of changes in the values of VI scale limits by the degree of projected vegetation coverage was obtained. It's well known that vegetation is an indirect indicator of soil cover condition, which identifies soil cover condition with high accuracy. High anthropogenic pressing, climatic changes and extremely dry summer 2020 promoted intensive landscape degradation in the South of Russia. As a result, it was revealed that during the five-year period, negative changes in the annual values of the growing index decreased by almost 2.5 times.
Keywords: remote studying, satellite images, vegetation index, precipitation, soil cover, biological productivity, temperature of air
Acknowledgments: the work was carried out on the topics of the State Assignment: PIBR DPRC RAS (No. 01722019-0014) "Dynamics of soil cover and bioproductivity of ecosystems of the North-Western Pre-Caspian and Eastern Caucasus", Institute of Geology, DFRCRAS (No. NIOKTR AAAA-А17-117021310199-9) "Landscape-geochemical zoning of the Caspian lowland", Laboratory of Integrated Natural Resources Research DPRC RAS (No. 0172-2019-0002) "Study of the conservation and reproduction of biological resources of the ecosystems of the Western Caspian region".
For citation: Biarslanov A.B., Zalibekov Z.G., Gasanova Z.Ul., Magomedova M.H.M., Gadzhiev I.R. Application Experience of the Vegetation Index in Remote Sensing Research of Soil Cover Productivity Dynamics in the Terek-Kuma Lowland. Bulletin of Higher Educational Institutions. North Caucasus Region. Natural Science. 2021;(4):81-89. (In Russ.).
This is an open access article distributed under the terms of Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC-BY 4.0)
Введение
Исследования почвенного покрова (I III) территорий Северного Дагестана, затрагивающие вопросы биологической продуктивности Терско-Кумской низменности, берут свое начало в 70-х гг. прошлого столетия. Результаты исследований отражены в тематических сборниках 1976-1988 гг., где приводится обоснование обобщающей концепции формирования общей биомассы и составляющих ее элементов в
ISSN 1026-2237 BULLETIN OFHIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. NATURAL SCIENCE. 2021. No.4
системе почва - растение - животный мир [1, 2]. Резкое увеличение антропогенной нагрузки на единицу площади с повышением потребности человека в масштабном производстве продуктов рассматривалось как глобальная проблема.
Несмотря на все негативные последствия антропогенного воздействия, отгонное животноводство ввиду своей прибыльности и окупаемости продолжает быть одним из основных видов хозяйственной деятельности. Последствия антропогенного воздействия как основного фактора деградации ПП равнинной зоны Дагестана [3-5] являются объектом исследования современных ученых и исследователей.
Оценке экологических последствий антропогенной нагрузки, исследованию путей совершенствования агропроизводства для получения более качественной продовольственной продукции и сохранению состояния окружающей среды посвящены труды [6-10].
Помимо антропогенной нагрузки причиной деградации ПП является климатический фактор, приводящий к опустыниванию и аридизации. ПП Терско-Кумской низменности, несмотря на кажущуюся стационарную устойчивость и стабильность в условиях высокой антропогенной нагрузки и климатических изменений, достаточно динамичен. Данный факт находит свое отражение на состоянии ландшафтов аридных регионов, хрупких и отзывчивых к антропогенной деятельности человека. Последствием таких воздействий, как правило, является деградация, а в дальнейшем - потеря плодородного ПП и возникновение процессов опустынивания. Успешность почвозащитных мероприятий во многом зависит от оперативности реагирования на негативные изменения в ПП. Одним из современных направлений исследований растительного покрова является применение дистанционных методов при помощи различных вегетационных индексов (ВИ), основанных, как правило, на сканировании больших площадей со спутника или самолета [11]. Дистанционные методы исследования позволяют анализировать динамику состояния обширных территорий ПП в краткосрочном и многолетнем аспектах, что позволяет решать вопросы охраны природных ресурсов с достаточно высокой скоростью отклика на процессы деградации ПП.
Цель настоящего исследования - выявление динамики ВИ по данным космической съемки Земли, установление связей с усредненными годовыми значениями наземных (полевые и гидрометеорологические) исследований. Основными этапами реализации поставленной цели являются: анализ исследований прошлых лет, мероприятий по сохранению ПП, применение современных информационных ресурсов в решении вопросов оценки состояния почвенного и растительного покровов территорий отгонного животноводства в условиях аридного климата и высокой антропогенной нагрузки. Материалы исследования могут найти свое практическое применение при разработке цифровых систем мониторинга состояния ПП и рационального использования почвенных ресурсов для нужд агропромышленного комплекса.
Объект исследования
Климатические условия Терско-Кумской низменности характеризуются выраженной континен-тальностью: летний максимум достигает температуры 40-45 °С, нижний минимум - 20-25 °С ниже нуля. Среднегодовая скорость ветра достигает 10-15 м/с и более [12]. Средняя годовая температура составляет 10-13 °С выше нуля. Статистикой данных среднегодовых показателей температуры и количества атмосферных осадков за последние 15 лет выявлена динамика повышения значений температуры и снижения количества осадков. Установлено, что за последние пять лет, согласно данным онлайн-сервиса https://rp5.ru/, среднегодовая температура за 2016-2020 гг. повысилась с +12,6 до +13,6 °С.
Годовая сумма осадков составляет 200-300 мм. Вместе с тем среднегодовое количество осадков, по данным Кочубейской метеостанции Республики Дагестан, за 2016-2020 гг. заметно снизилось с 377 до 147 мм [13].
Исследования проводились на территории Кочубейской биосферной станции (КБС) общей площадью 3000 га, расположенной в центральной части Терско-Кумской низменности. Рельеф территории представлен слабонаклонной на север и северо-восток равниной с небольшими повышениями, направленными с востока на запад, прерывающимися местами остаточными следами сухоречий старого русла реки Кума. Рассматриваемая территория по характеру физико-географических условий относится к низменной зоне.
ISSN 1026-2237 ИЗВЕСТИЯ ВУЗОВ. СЕВЕРО-КАВКАЗСКИЙ РЕГИОН. ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ._2021. № 4
ISSN 1026-2237 BULLETIN OFHIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. NATURAL SCIENCE. 2021. No.4
I II I представлен преимущественно светло-каштановыми, лугово-каштановыми карбонатными слабо-среднезасоленными разновидностями, луговыми разной степени засоления и солончаками типичными, корковыми, пухлыми. По величине площади второе место занимают солончаки типичные средне-тяжелосуглинистые. Минимальная площадь приходится на долю песков, закрепленных в разной степени. Экспериментальные работы проводились на светло-каштановых карбонатных легкосуглинистых почвах и солончаках типичных средне-тяжелосуглинистых.
Материалы и методы
Динамика ВИ изучалась по данным космической съемки Земли посредством выявления связей усредненных годовых значений наземных полевых и гидрометеорологических исследований.
ВИ рассчитывается в результате операций с разными спектральными диапазонами (каналами) данных дистанционного зондирования и имеет отношение к параметрам растительности в определенном пикселе снимка [14]. Определение ВИ выполнялось методом NDVI (normalized difference vegetation index - нормализованный вегетационный индекс). Этот числовой показатель качества и количества растительности на участке поля рассчитывался по спутниковым снимкам вычислением отношения между разностью интенсивностей отраженного света в красном (Red) и инфракрасном диапазоне (Nir) и их суммой NDVI=(Nir-Red) / (Nir+Red) [15].
Полученные значения ВИ сопоставлялись с полевыми данными исследований. Достоверность данных уточнялась в соответствии с показателями NDVI (рис. 1).
Расчет ВИ по ключевым участкам проведен автоматизированным онлайн-сервисом OneSoil https://app.onesoil.ai. Для этой цели проанализированы разновременные и разносезонные снимки с заданным временным разрешением: ежегодно в течение девяти месяцев с охватом трех сезонов - весна - лето -осень (с марта по ноябрь включительно). Были проанализированы показатели IIII (влажность, засоление), растительности (масса эфемеров, урожайность) и определена степень их корреляции со значениями ВИ.
Полевые исследования. Почвенно-геоботанические исследования проводились в Ногайском административном районе. В качестве ключевых выделены четыре участка с различными типами II, отличающиеся характеристиками гранулометрического состава, степенью засоления, растительным покровом. На ключевых площадках заложены разрезы (географические координаты фиксировались GPS-навигатором), даны морфологические описания почвенных профилей. Проведены геоботанические описания численности видов и величины надземной фитомассы для определения видового состава. Физико-химические исследования проведены по общепринятым методикам.
Состояние растительных сообществ изучалось путем оценки проективного покрытия, видового разнообразия, численности видов и величины надземной части растительности, а также фиксацией высоты растительного покрова и фаз вегетации.
Учет надземной фитомассы проводили общепринятыми методами. Обилие растений в травостоях определяли по пятибалльной Рж. 1. NDVI и соответствующая ему шкале Друде, где 5 - густые заросли вида; 4 - полное доминировавши развшия зоюнсй feornœbi ние растения; 3 - доминант или субдоминант; 2 - субдоминант или / Fig. 1. NDVI and the corresponding ,
сопутствующее растение; 1 - сопутствующие и единичные виды,
degree of development of green biomass
представленные несколькими экземплярами.
Результаты исследования и их обсуждение
Участок I (N44°41'24,0942" E46°24'32,5361") - лесополоса, расположенная в северо-восточной части КБС (рис. 2).
Лесополоса была заложена в 1992 г. вблизи искусственного озера в условиях повышенного доступа почвенной влаги. Тип почвы - светло-каштановая карбонатная, супесчаная, непрочно глыбистая, сла-бозасоленная, среднемощная. Древесная растительность представлена в основном такими породами,
ISSN 1026-2237 BULLETIN OFHIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. NATURAL SCIENCE. 2021. No.4
как вяз мелколистный (Ulmus pumila), акация белая (Robinia pseudoacacia) и лох узколистный (Elaeagnus angustifolia). Ход роста деревьев соответствует особенностям жизни древесных растений в экстремальных условиях сухой степи и полупустыни. Согласно [16], первые десять лет наблюдался интенсивный рост древесной растительности в высоту и по диаметру ствола, а в последующие десять лет рост замедлился. К 20-летнему возрасту состояние большинства исследованных видов древесных пород ухудшилось. Проведенный анализ NDVI за пятилетний период (2016-2020 гг.) выявил снижение среднегодового значения NDVI от 0,34 до 0,24 (таблица).
Рис. 2. Картографическое отображение ключевых площадок средствами программы «SAS.Планета» / Fig. 2. Mapping of key plots by means of SAS.Planet program
Негативная динамика NDVI древесных насаждений свидетельствует об ухудшении водного режима деревьев, который возникает в связи с освоением корневой системой растений площади питания, снижением количества доступной почвенной влаги из-за иссушения озера.
Аналогично проанализирован NDVI для остальных трех ключевых участков (II, III, IV), используемых в качестве пастбищ. Высокие показатели NDVI приходятся на весенний период вегетационного сезона (март, апрель, май). В этот период отмечается максимальный рост эфемеров. Разброс в значениях NDVI связан с особенностями микрорельефа.
ISSN 1026-2237 BULLETIN OFHIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. NATURAL SCIENCE. 2021. No.4
Участки II-IV (рис. 2) расположены юго-восточнее участка I с интервалом 1,6; 1,2; 2,8 км соответственно и используются в качестве пастбищ:
- участок II (N44°40'41,4954" E46°25'14,3461") представлен светло-каштановой легкосуглинистой среднемощной солончаковой почвой. Растительный покров участка - полынно-злаковые группировки;
- участок III (N44°40'02,3000" E46°25'04,7601") представлен светло-каштановой супесчаной мощной солончаковой почвой. Растительный покров участка - полынно-злаковые группировки;
- участок IV (N44°38'47,4477" E46°26'18,4927") представлен солончаком типичным. Растительность участка - полынные сообщества с солянковыми группировками.
Основные показатели, формирующие значения ВИ / The main indicators that form the values of the vegetation index
Год Среднегодовой NDVI Суммарная годовая урожайность эфемеров, ц/га Суммарная влажность корнеобитае-мого слоя, % Степень развития зеленой биомассы Среднегодовая урожайность, ц/га Осадки, мм Среднегодовая температура, °C
Ключевой участок I
2016 0,34 - - Средняя - 377 12,6
2017 0,31 - - » - 195 12,9
2018 0,3 - - » - 217 13,2
2019 0,27 - - Низкая - 183 13,4
2020 0,24 - - » - 147 13,6
Ключевой участок II
2016 0,26 Нет данных Нет данных Низкая Нет данных 377 12,6
2017 0,23 7,0 10,9 » 1,4 195 12,9
2018 0,22 5,14 8,72 » 2,1 217 13,2
2019 0,21 1,54 4,7 » 1,5 183 13,4
2020 0,16 0,79 9,59 Отсутствует 0,15 147 13,6
Ключевой участок III
2016 0,29 Нет данных Нет данных Низкая Нет данных 377 12,6
2017 0,26 22,14 7,34 » 2,0 195 12,9
2018 0,24 6,87 6,71 » 2,0 217 13,2
2019 0,24 1,1 10,12 » 1,0 183 13,4
2020 0,15 0,53 11,28 Отсутствует 0,1 147 13,6
Ключевой участок IV
2016 0,25 Нет данных Нет данных Низкая Нет данных 377 12,6
2017 0,18 1,37 29,53 » 2,0 195 12,9
2018 0,15 0,56 37,06 Отсутствует 4,0 217 13,2
2019 0,13 0,5 24,89 » 4,0 183 13,4
2020 0,10 0,46 32,12 » 0,09 147 13,6
ВИ на ключевых участках II и III меняется в пределах 0,10-0,29 (таблица), что соответствует низкой степени развития зеленой биомассы или ее полному отсутствию (рис. 1). Основную биомассу разнотравья составляют злаки и эфемеры: ковыль волосатик (Stipa capillata), костер кровельный (Anisantha tectorum), бурачок пустынный (Alyssum desertorum), мятлик луковичный (Poa bulbosa), мортук восточный (Eremopyrum orientale). Корреляция значений урожайности зеленой биомассы и NDVI достаточно достоверна.
Снижение среднегодовых значений атмосферных осадков и увеличение температур за период 20172020 гг. повлияли на вес зеленой биомассы (уменьшился) по всем ключевым участкам. Урожайность снизилась с 22,14 до 0,46 ц/га (таблица), что впоследствии отразилось в негативной динамике NDVI.
ISSN 1026-2237 BULLETIN OFHIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. NATURAL SCIENCE. 2021. No.4
Урожайность в целом характеризует общее количество биомассы на земной поверхности с учетом высохших остатков злаковых растений, полыни и прочих видов, не влияющих на значение NDVI. Урожайность и разреженность растительного покрова не согласуются с показателями NDVI, но достаточно достоверно коррелируют с количеством выпадающих осадков (таблица).
Содержание влаги в корнеобитаемом почвенном слое является суммарным значением показателей влажности генетических горизонтов верхнего слоя до 50-60 см. Здесь закономерностей корреляции с NDVI выявить не удалось, но необходимо отметить факт повышения влажности в 2020 г. Этот период характеризовался низким выпадением осадков, растительность практически отсутствовала, а земная поверхность была покрыта развеваемыми песками, что и способствовало повышенной влажности относительно предыдущих лет.
Отрицательная динамика растительного покрова и NDVI являются следствием уменьшения количества выпадающих осадков и увеличения среднегодовых значений температур. Анализируя данные, приведенные в таблице, следует отметить, что значения ВИ отражают высокую степень корреляции с суммарными значениями годовой массы эфемеров, но не согласуются с данными урожайности и содержанием влаги корнеобитаемого почвенного слоя.
Выводы
Установлено, что на ключевом участке I за период 2016-2020 гг. негативная динамика NDVI отражает состояние древесных насаждений, что является следствием ухудшения водного режима деревьев, который возникает в связи с уменьшением количества доступной почвенной влаги.
Выявлено, что ключевые участки II, III и IV схожи по своим значениям, имеют менее выраженную динамику уменьшения NDVI, и это достаточно достоверно отражается в показателях зеленой биомассы (эфемеры, злаковые).
При анализе значений почвенной влаги и урожайности установлена их достоверная корреляция и отсутствие связей с показателями ВИ.
В результате установлено, что за пятилетний период среднегодовые значения NDVI по ключевым участкам снизились почти в 1,5-2,5 раза.
Список источников
1. Залибеков З.Г., Яруллина Н.А. Первичная биологическая продуктивность экосистем Терско-Кумской низменности Кавказа // Биологическая продуктивность дельтовых экосистем Прикаспийской низменности Кавказа. Махачкала: Изд-во Даг. ФАН СССР, 1978. С. 31-35.
2. Савич В.И., Саидов А.К., Шнее Т.В., Рами Каба. Дигрессия, падение плодородия и техногенные нагрузки как факторы опустынивания почв // Изв. Тимирязевской с .-х. академии. 2011. № 2. С. 123-133.
3. Добровольский Г.В., Федоров К.Н., Стасюк Н.В., Можарова Н.В., Быкова Е.П. Типизация структур почвенного покрова равнинного Дагестана и его антропогенная устойчивость // Почвоведение. 1991. № 3. С. 5-13.
4. ГасановаЗ.У., АбдурашидоваП.А., ЖелноваковаВ.А., ИсламгерееваЗ.А. Почвы аридных регионов СевероЗападного Прикаспия разновременных режимов заповедования // Вестн. Даг. науч. центра. 2013. № 48. С. 38-44.
5. Седых В.А., Котенко М.Е., Садуакасов Н.М., Савич К.В. Бонитировка почв предгорных равнин сухостеп-ной зоны // Плодородие. 2018. № 2 (101). С. 39-42.
6. Залибеков З.Г., Мамаев С.А., Биарсланов А.Б., Магомедов Р.А., Асгерова Д.Б., Галимова У.М. Об использовании пресных подземных вод засушливых регионов мира в борьбе с опустыниванием земель // Аридные экосистемы. 2019. Т. 25, № 2 (79). С. 3-12.
7. Гасанов Г.Н., Асадулаев З.М., Асварова Т.А., Гасанова З.У., Гаджиев К.М., Баширов Р.Р., Абдулаева А.С., Ахмедова З.Н., Мусаев М.Р., Магомедов Н.Р., Айтемиров А.А., Десинов С.Л. Экологические аспекты формирования солончака реградированного в Терско-Кумской низменности Прикаспия // Юг России: экология, развитие. 2019. Т. 14, № 4. С. 86-97.
8. Кулик К.Н., Петров В.И., Рулев А.С., Кошелева О.Ю., Шинкаренко С.С. К 30-летию «генеральной схемы по борьбе с опустыниванием Черных земель и Кизлярских пастбищ» // Аридные экосистемы. 2018. Т. 24, № 1 (74). С. 5-12.
9. Магомедов Ш.М., Садыков М.М. Экологические последствия нерационального использования Черных земель и Кизлярских пастбищ // Научный фактор интенсификации и повышения конкурентоспособности отраслей АПК. Махачкала, 2017. С. 217-222.
ISSN 1026-2237 BULLETIN OF HIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. NATURAL SCIENCE. 2021. No.4
10. Стальмакова В.П., Ашурбекова Т.Н. Система ведения сельского хозяйства - экологические аспекты // Проблемы развития АПК региона. 2016. Т. 28, № 4 (28). С. 62-66.
11. Гунин П.Д., Дедков В.П., Данжалова Е.В., Бажа С.Н., Золотокрылин А.Н., Казанцева Т.И. О применении NDVI для мониторинга состояния степных и пустынных экосистем Гоби // Аридные экосистемы. 2019. Т. 25, № 3 (80) С. 45-52.
12. Агроклиматический справочник Дагестана. Л.: Гидрометеорология, 1963. С. 10-41.
13. Погода в 243 странах мира. URL: https://rp5.ru/ (дата обращения: 24.09.2021).
14. Вегетационные индексы. Основы, формулы, практическое использование. URL: http://mapexpert.com.ua (дата обращения: 16.09.2020).
15. Как свет показывает здоровье растений. URL: https://blog.onesoil.ai/ru (дата обращения: 16.09.2020).
16.Муратчаева П.М.-С. О результатах испытания некоторых древесных пород для защитного лесоразведения в засушливых условиях равнинного Дагестана // Тр. Ин-та геологии Даг. науч. центра РАН. 2016. № 67. С. 127-130.
References
1. Zalibekov Z.G., Yarullina N.A. Primary biological productivity of ecosystems of the Terek-Kuma lowland of the Caucasus. Biological productivity of delta ecosystems of the Caspian lowland of the Caucasus. Makhachkala: Dagestan branch of the USSR Press; 1978:31-35. (In Russ.).
2. Savich V.I., Saidov A.K., Shnee T.V., Rami Kaba. Digression, fertility decline and technogenic pressing as factors of soil desertification. Izvestiya Timiryazevskoi sel'skokhozyaistvennoi akademii = Izvestiya of Timiryazev Agricultural Academy. 2011;(2): 123-133. (In Russ.).
3. Dobrovol'skii G.V., Fedorov K.N., Stasyuk N.V., Mozharova N.V., Bykova E.P. Typification of the soil cover structures of Dagestan lowland and its anthropogenic stability. Pochvovedenie = Eurasian Soil Science. 1991;(3):5-13. (In Russ.).
4. Gasanova Z.U., Abdurashidova P.A., Zhelnovakova V.A., Islamgereeva Z.A. Soils of arid regions of the Northwestern Caspian region with different conservation regimes. Vestnik Dagestanskogo nauchnogo tsentra = Herald of Dagestan Scientific Center. 2013;(48):38-44. (In Russ.).
5. Sedykh V.A., Kotenko M.E., Saduakasov N.M., Savich K.V. Soils' bonitization of the of the foothill plains of the dry-steppe zone. Plodorodie. 2018;(2):39-42. (In Russ.).
6. Zalibekov Z.G., Mamaev S.A., Biarslanov A.B., Magomedov R.A., Asgerova D.B., Galimova U.M. The use of fresh groundwater from arid regions of the world in the fight against land desrtification. Aridnye ekosistemy = Arid Ecosystems. 2019;25(2):3-12. (In Russ.).
7. Gasanov G.N., Asadulaev Z.M., Asvarova T.A., Gasanova Z.U., Gadzhiev K.M., Bashirov R.R., Abdulaeva A.S., Akhmedova Z.N., Musaev M.R., Magomedov N.R., Aitemirov A.A., Desinov S.L. Ecological Aspects of the Formation of Regraded Solonchak in the Terek-Kuma Lowland of the Caspiy. Yug Rossii: ekologiya, razvitie = South of Russia: Ecology, Development. 2019;14(4):86-97. (In Russ.).
8. Kulik K.N., Petrov V.I., Rulev A.S., Kosheleva O.Yu., Shinkarenko S.S. On the 30th anniversary of the "General scheme for desertification combating of Black lands and Kizlyar pastures". Aridnye ekosistemy = Arid Ecosystems. 2018; 24(1):5-12. (In Russ.).
9. Magomedov Sh.M., Sadykov M.M. Ecological consequences of irrational use of Black Lands and Kizlyar pastures.
The scientific factor of intensification and increase of competitiveness of agroindustrial complex branches. Makhachkala, 2017:217-222. (In Russ.).
10. Stal'makova V.P., Ashurbekova T.N. Agricultural management system - environmental aspects. Problemy razvitiya APK regiona = Development Problems of Regional Agro-Industrial Complex. 2016;28(4):62-66. (In Russ.).
11. Gunin P.D., Dedkov V.P., Danzhalova E.V., Bazha S.N., Zolotokrylin A.N., Kazanceva T.I. NDVI for Monitoring of the State of Steppe and Desert Ecosystems of the Gobi. Aridnye ekosistemy = Arid Ecosystems. 2019;25(3):45-52. (In Russ.).
12. Agroclimatic reference book of Dagestan. Leningrad: Gidrometeorologiya Publ.; 1963:10-41. (In Russ.).
13. Weather in 243 countries of the world. Available from: https://rp5.ru/ [Accessed 29th September 2021]. (In Russ.).
14. Vegetation indices. Basics, formulas, practical use. Available from: http://mapexpert.com.ua [Accessed 16th September 2020]. (In Russ.).
15. How light shows the health of plants. Available from: https://blog.onesoil.ai/ru [Accessed 16th September 2020]. (In Russ.).
16. Muratchaeva P.M-S. On the results of testing some tree species for protective afforestation in arid conditions of lowland Dagestan. Trudy Instituta geologii Dagestanskogo nauchnogo tsentra RAN = Proceedings of the Institute of Geology, Dagestan Scientific Center of the Russian Academy of Sciences. 2016;(67):127-130. (In Russ.).
ISSN 1026-2237 BULLETIN OF HIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. NATURAL SCIENCE. 2021. No.4 Информация об авторах
Биарсланов Ахмед Бийсолтанович - кандидат биологических наук, старший научный сотрудник, лаборатория почвенных и растительных ресурсов.
Залибеков Залибек Гаджиевич - доктор биологических наук, главный научный сотрудник, профессор, лаборатория региональной геологии и твердого минерального сырья.
Гасанова Зарема Улубиевна - кандидат биологических наук, старший научный сотрудник, лаборатория почвенных и растительных ресурсов.
Магомедова Милана Хан-Магомедовна - научный сотрудник, лаборатория экологической биофизики. Гаджиев Ислам Русланович - лаборант-исследователь.
Information about the authors
Ahmed B. Biarslanov - Candidate of Science (Biology), Senior Researcher, Laboratory of Soil and Plant Resources. Zalibek G. Zalibekov - Doctor of Science (Biology), Chief Researcher, Laboratory of Regional Geology and Solid Mineral Raw Materials.
Zarema Ul. Gasanova - Candidate of Science (Biology), Senior Researcher, Laboratory of Soil and Plant Resources. Milana Kh. -M. Magomedova - Researcher, Laboratory of Ecological Biophysics. Islam R. Gadzhiev - Laboratory Assistant, Researcher.
Статья поступила в редакцию 25.09.2021; одобрена после рецензирования 20.10.2021; принята к публикации 26.11.2021. The article was submitted 25.09.2021; approved after reviewing 20.10.2021; accepted for publication 26.11.2021.
