CC BY
3
ВЕСТНИК МОСКОВСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ 17. ПОЧВОВЕДЕНИЕ. 2023. Т. 78. № 3 LOMONOSOV SOIL SCIENCE JOURNAL. 2023. Vol. 78. No. 3
УДК 632.125
DOI:10.55959/MSU0137-0944-17-2023-78-3-16-27
ОЦЕНКА НЕЙТРАЛЬНОГО БАЛАНСА ДЕГРАДАЦИИ ЗЕМЕЛЬ САМАРСКОЙ ОБЛАСТИ С ПОМОЩЬЮ ГЛОБАЛЬНЫХ И РЕГИОНАЛЬНЫХ ИНДИКАТОРОВ
М. В. Беляева1*, Г. С. Куст2, О. В. Андреева2
1 МГУ имени М.В. Ломоносова, факультет почвоведения, 119991, Россия, Москва, Ленинские горы, д. 1, стр. 12
2 Институт географии РАН, 119017, Россия, Москва, пер. Старомонетный, д. 29, стр. 4
* Е-шаИ: mariabelyaeva2015@gmail.com
Оценка нейтрального баланса деградации земель (НБДЗ) используется для характеристики достижения отдельными странами и регионами цели 15 проекта ООН «Цели в области устойчивого развития» (ЦУР), задачи 15.3 — «бороться с опустыниванием, восстановить деградировавшие земли и почвы». В статье представлены результаты расчета нейтрального баланса деградации земель (НБДЗ) для сельскохозяйственных территорий Самарской области с использованием глобальных индикаторов (динамика продуктивности земель, динамика наземного покрова, динамика содержания почвенного органического углерода) и региональных, таких как урожайность, эрозия, содержание подвижных форм калия и фосфора в почве. Для расчета первых двух глобальных индикаторов использовался инструмент Т^е^з^ЛЬ, представленный на платформе QuantumGIS. Оценка остальных индикаторов осуществлялась с использованием фондовых данных, включая данные агрохимической службы. Согласно полученным результатам, на сельскохозяйственных территориях Самарской области к настоящему времени не достигнут нейтральный баланс деградации земель. Индикатор ЦУР 15.3.1 («доля деградированных земель от общей площади земель»)
составляет 78,61%, а индекс НБДЗ--57,22%. Ведущим процессом деградации земель является водная
эрозия почв, приводящая к снижению уровней таких индикаторов, как продуктивность земель и содержание гумуса.
Ключевые слова: индикатор ЦУР 15.3.1, продуктивность земель, наземный покров, эрозия почв.
Введение
В современном мире проблема деградации земель является общепризнанной. Для предотвращения дальнейшей деградации все большее признание получают подходы, опирающиеся на представления об устойчивом развитии территории и устойчивом землепользовании [Проблемы деградации и восстановления..., 2008; Добровольский, 2014; Field et al., 2017]. Нейтральный баланс деградации земель (НБДЗ) — одна из таких концепций, зародившаяся в 2011 г. в рамках 10-й конференции Конвенции ООН по борьбе с опустыниванием (КБО ООН) [Цветнов и др., 2020]. Согласно определению, принятому КБО ООН в 2015 г., НБДЗ — это такое состояние территории, в соответствии с которым объем и качество земельных ресурсов, необходимых для поддержания экосистемных функций и услуг и для повышения продовольственной безопасности, остаются стабильными или увеличиваются в определенных временных и пространственных масштабах и экосистемах [UNCCD, 2016]. Отличительной чертой методологии оценки деградации земель, основанной на концепции НБДЗ, является то, что раз-
© Беляева М.Б., Куст Г.С., Андреева О.В., 2023 16
витие деградационных процессов прослеживается в динамике, на основании сравнения с принятой «базовой линией».
Оценка нейтрального баланса деградации земель используется для характеристики достижения отдельными странами и регионами цели 15 устойчивого развития ООН (ЦУР), задачи 15.3 — «бороться с опустыниванием, восстановить деградировавшие земли и почвы». Для этого рекомендован индикатор ЦУР 15.3.1 («доля деградированных земель от общей площади земель») [UNSD, 2016]. Для оценки достижения НБДЗ на глобальном уровне рекомендованы три индикатора: динамика продуктивности земель, динамика наземного покрова и динамика запасов почвенного органического углерода. Данные показатели отражают состояние земельных ресурсов в краткосрочной и долгосрочной ретроспективе. При необходимости эти индикаторы дополняются или заменяются региональными индикаторами для получения более точной картины состояния наземных экосистем [UNCCD, 2016].
Целью данной работы является оценка НБДЗ с помощью глобальных и региональных индикаторов на примере Самарской области.
м
Объекты и методы
Самарская область входит в состав Приволжского федерального округа. Площадь области составляет 53 600 км2. На территории расположены две природно-климатические зоны: лесостепная на севере и степная на юге. Климат континентальный с теплой малоснежной зимой, жарким сухим летом и непродолжительными переходными временами года. Среднегодовая температура +4,7°С [Переведенцев и др., 2013]. Почвенный покров представлен преимущественно черноземами. Также встречаются серые лесные почвы на севере области, каштановые почвы на юге, локально встречаются солонцы и солончаки.
Природно-климатические условия обеспечивают использование значительной части территории области в сельском хозяйстве. Так, площадь земель сельскохозяйственного назначения на 2020 год по данным Росреестра составляет 4 067,2 тыс. га, из них пашни — 2 858,5 тыс. га, залежь — 103,5 тыс. га, многолетние насаждения — 27,9 тыс. га, сенокосы — 505,8 тыс. га и пастбища — 755,0 тыс. га [Доклад о состоянии..., 2020]. Наиболее распространенными культурами для выращивания являются пшеница, ячмень, просо, гречиха, подсолнечник, соя, овощи, картофель. Также развито выращивание крупного рогатого скота, свиноводство и птицеводство.
Высокая освоенность территорий и активное использование земель в сельском хозяйстве приводят к развитию деградационных процессов. Значительное количество земель подвержено водной эрозии почв, осолонцеванию, переуплотнению и агроистощению, загрязнению пестицидами и тяжелыми металлами [Абакумов и др., 2008].
Значения «глобальных» индикаторов НБДЗ рассчитывались для сельскохозяйственных территорий Самарской области с помощью рекомендованного КБО ООН модуля Trends.Earth (ТЕ, Тренды.Земля), реализованного на базе геоинформационной системы QuantumGIS [Trends.Earth. Conservation International, 2022]. Рекомендуемый КБО ООН период для оценки НБДЗ — 15 лет, в связи с этим динамика состояния земель была оценена в период с 2005 по 2020 г. Динамика продуктивности земель описывается тремя показателями: «траектория продуктивности» (productivity trajectory degradation), «состояние продуктивности» (productivity state degradation) и «производительность продуктивности» (productivity performance degradation). Все три показателя измеряются на уровне пикселя при разрешении на местности 250 м. «Траектория продуктивности» высчитывается через линейную регрессию изменения нормализованного вегетационного индекса NDVI с течением времени за анализируе-
Таблица 1
Матрица оценки итогового индикатора динамики продуктивности земель по отдельным показателям
по пяти классам
Показатели продуктивности земель Итоговый индикатор динамики продуктивности земель
Траектория Состояние Эффективность
Улучшение Улучшение Стабильность Улучшение
Ухудшение
Стабильность Стабильность
Ухудшение
Ухудшение Стабильность
Ухудшение Умеренное ухудшение
Стабильность Улучшение Стабильность Стабильность
Ухудшение
Стабильность Стабильность
Ухудшение Угнетение
Ухудшение Стабильность Умеренное ухудшение
Ухудшение Ухудшение
Ухудшение Улучшение Стабильность
Ухудшение
Стабильность Стабильность
Ухудшение
Ухудшение Стабильность
Ухудшение
мый период с 2005 по 2020 г. «Состояние продуктивности» отражает изменение продуктивности относительно начального и конечного года измерений. Во избежание «выпадающих» лет рекомендуется сравнивать не менее трех лет в начальной и конечной точках анализируемого периода. На территории Самарской области типичным является применение системы десяти-, девяти-, семи-, шести- и пятипольных севооборотов; чтобы нивелировать изменение индекса NDVI различных культур в рамках севооборота, были сопоставлены периоды с 2005 по 2012 и с 2013 по 2020 гг. как наиболее расширенные рамки для севооборотов, возможные в исследуемый 15-летний период.
«Производительность продуктивности» выражает локальную продуктивность по сравнению с продуктивностью территории, характеризующейся аналогичным типом землепользования и биоклиматическими условиями. Все вышеперечисленные показатели могут быть улучшенными, ухудшенными или стабильными. Они интегрируются в общий индикатор продуктивности земель согласно табл. 1.
Наземный покров в модуле ТЕ представлен семью классами: лесопокрытые территории, травянистые сообщества, пахотные угодья, водно-болотные угодья, искусственные поверхности, водные объекты, другие земли. Динамика наземного покрова определяется по изменению классов наземного покрова в 2020 г. относительно 2005 г. Изменения наземного покрова могут иметь как положительный, так и отрицательный характер. С учетом местных условий Самарской области и согласно рекомендациям [Кш1 е! al., 2022] нами была скорректирова-
на матрица оценки характеров переходов классов наземного покрова (табл. 2). Корректировка была произведена по доминирующим типам переходов наземного покрова. Так, зарастание полей лесами по умолчанию является положительным процессом, но для Самарской области зарастание полей является отрицательным явлением, поскольку происходит вывод из эксплуатации сельскохозяйственных земель и они перестают использоваться по прямому назначению [Цветнов и др., 2016; Семочкин и др., 2020; Арзамасцева и др., 2022].
Динамика запасов органического вещества почв, которая рассчитывается с помощью модуля ТЕ, была заменена на альтернативный индикатор динамики содержания гумуса в почве. Как отмечали С.Г. Куст и соавторы [2019], данные по динамике запасов почвенного углерода, полученные с помощью модуля ТЕ, приурочены к изменению наземного покрова, что не отвечает адекватной оценке этого индикатора для Самарской области, так как изменение содержания органического углерода в почвах может происходить и без изменения наземного покрова.
Изменения содержания почвенного органического углерода отражаются в данном исследовании через изменения средневзвешенного содержания гумуса в 30-см слое почв. Данные по содержанию гумуса (2003 г. и 2021 г.), доступных форм калия и фосфора (2003 г. и 2020 г.) были предоставлены агрохимической службой САС «Самарская».
В качестве региональных индикаторов достижения НБДЗ были использованы динамика урожайности как отражение продуктивности сельскохозяйственных земель, динамика содержания
Таблица 2
Характер переходов наземного покрова между классами для Самарской области
Наземный покров в конце оцениваемого периода
Наземный покров в начале оцениваемого периода Лесопокрытые территории Травянистые сообщества Пахотные угодья Водно-болотные угодья Искусственные поверхности Другие земли
Лесопокрытые территории 0 - - - - -
Травянистые сообщества + 0 + - - -
Пахотные угодья - - 0 - - -
Водно-болотные угодья - - - 0 - -
Искусственные поверхности + + + + 0 -
Другие земли + + + + - 0
Примечание: «-» — негативные изменения, «+» — положительные изменения, «0» — нейтральные изменения.
доступных форм калия и фосфора в почве как показатель уровня агроистощения, а также развитие эрозии почв, так как эрозия является доминирующим деградационным процессом в лесостепных и степных регионах.
Индикатор ЦУР 15.3.1 интегрируется из всех индикаторов НБДЗ по принципу «всеобщего охвата»: исключается один — исключаются все. Это значит, что если хотя бы по одному из индикаторов НБДЗ отмечается ухудшение за анализируемый период, то территория считается деградированной [Trends.Earth. Conservation International, 2022].
Результаты
Наземный покров. Расчеты для глобального индикатора динамики наземного покрова показывают, что в регионе сложились благоприятные условия для ведения сельского хозяйства, 79,88% территории Самарской области занимают сельскохозяйственные угодья, равномерно распределенные по территории всей области (рис. 1). На лесопокры-тые территории приходится 13,24%, располагаются они в северной части области в поймах рек или на водоразделах. Болотные угодья расположены преимущественно в пойме р. Волги и занимают 0,66% от площади региона. Травянистые сообщества занимают 1,57%, преимущественно располагаются по склонам балок и оврагов, обычно это территории, непригодные для ведения сельского хозяйства.
Ц Нет данных Ц Лесопокрытые территории Ц Травянистые сообщества
Пахотные угодья Ц Водно-болотные угодья Ц Искусственные поверхности
Другие земли Ц Водные объекты
Рис. 1. Наземный покров Самарской области в 2020 г.
В отношении данного индикатора территория в целом стабильна. Положительная динамика отмечается для 0,28% территории области, отрицательная — для 0,69%. К основным процессам следует отнести зарастание пашни малоценными древесными породами (отрицательные изменения) — 218,53 км2, введение в сельскохозяйственный оборот (распашка) ранее заросших территорий (положительные изменения) — 134,55 км2, а также расширение индустриальных и городских территорий застройки — 100,31 км2. В целом за период с 2005 по 2020 г. произошло уменьшение площади сельскохозяйственных земель с их заменой на другие классы наземного покрова (табл. 3).
Таблица 3
Изменение наземного покрова Самарской области
Классы наземного покрова 2005 г., км2 2020 г., 2 км2 Изменения площади, км2 Изменения площади, %
Лесопокрытые территории 6 983,92 7 053,54 69,62 1,00
Травянистые сообщества 707,04 705,64 -1,41 -0,20
Пахотные угодья 42 736,65 42 566,17 -170,48 -0,40
Водно-болотные угодья 353,53 354,55 1,02 0,29
Искусственные поверхности 727,10 827,41 100,31 13,80
Другие земли 0,34 0,34 0,00 0,00
Водные объекты 1 783,24 1 784,17 0,93 0,05
Дальнейший анализ проводится только для сельскохозяйственных земель, которые определяются по маске класса пахотных угодий, определенной модулем ТЕ.
Продуктивность. Расчеты для глобального индикатора динамики продуктивности земель показывают, что на территории области преобладают стабильные территории — 35 802 км2, положительные изменения характерны для 1 382 км2, а отрицательные — для 5 433 км2. Среди территорий с отрицательными изменениями преобладают собственно ухудшенные (3 560 км2) и умеренно-ухудшенные с ранними признаками снижения продуктивности (1 879 км2). Угнетенные же территории составляют менее процента общей площади области (рис. 2).
■ Улучшенные
■ Стабильные
■ Угнетенные
■ Умеренно-ухудшенные
■ Ухудшенные
Рис. 2. Динамика продуктивности сельскохозяйственных земель Самарской области за период 2005-2020 гг.
8%
3%
о%
На рис. 3 отражено пространственное распределение улучшенных и деградированных территорий по показателю динамики продуктивности земель. Видно, что наиболее уязвимыми являются территории на северо-востоке области. На западе, наоборот, преобладают стабильные и улучшенные территории. Данное территориальное распределение связно с развитием эрозионных процессов в
северо-восточной части области. у
^ Нет данных Снижение
Ранние признаки снижения ^^ Стабильные, но угнетенные
Стабильные Ц Повышение
Рис 3. Динамика продуктивности сельскохозяйственных земель Самарской области за период 2005-2020 гг.
Почвенный органический углерод. Важнейшим показателем состояния земель является содержание гумуса в почвах. Использование информации, полученной с помощью глобальных баз данных по запасам почвенного органического вещества, для России затруднительно, поэтому, в соответствии с рекомендациями ряда исследователей [Макаров и др., 2021; Цветнов и др., 2021], этот глобальный показатель может быть заменен на абсолютное содержание гумуса в 30-см слое. По данным агрохимической службы, в большинстве районов Самарской области содержание гумуса с 2003 по 2021 гг. в почве уменьшается. Отрицательная динамика содержания гумуса в почве приходится на 53,18% (21 666 км2) сельскохозяйственных территорий всей области, на стабильные территории — 16,63% (6 776 км2), на улучшенные территории — 30,19% (12 301 км2) (рис. 4).
Урожайность. В.А. Лобковский и соавторы [2020] указывают, что для сельскохозяйственных
| Улучшение
Стабильные | Ухудшение | Нетданных
Рис. 4. Динамика содержания гумуса в почвах Самарской области с 2003 по 2021 г. (карта составлена на основании средневзвешенного содержания гумуса по муниципальным районам)
земель удачным показателем для оценки достижения НБДЗ может служить приведенная урожайность зерновых культур. Анализ динамики урожайности зерновых за период 2005-2020 гг. показывает, что в среднем по области сохраняется положительная тенденция, несмотря на значительные флуктуации по отдельным годам (рис. 5).
30
ГО
> 25
20 15 10 5
У = 0,7С 86х - 140 = 0,5538 9,3
К2
2005 2007 2009 2011 2013 2015 2017 2019 Год
Рис. 5. Динамика урожайности зерновых культур Самарской области
Сравнение динамики урожайности с динамикой засушливости в вегетационный период показывает определенное соответствие (рис. 6).
Нами была проанализирована динамика урожайности по отдельным муниципальным районам области. Во всех районах динамика с 2005 по 2010 г. оказалась положительной, но рост урожайности происходит с разной скоростью. Для оценки скорости увеличения урожайности по районам коэффициенты в регрессионном уравнении (см. рис. 5),
0
Урожйность —
Рис. 6. Урожайность и осадки (апрель-июнь) в Самарской области за 2005-2020 гг.
отражающие наклон линии тренда (табл. 4), были сопоставлены с коэффициентом регрессии роста урожайности по всей области. В зависимости от отношения коэффициентов по районам к среднему по области было выделено четыре класса: 0-0,55 — незначительное улучшение, 0,56-0,75 — среднее улучшение, 0,76-1 — сильное улучшение и >1 — значительное улучшение (рис. 7). Наименьшее улучшение динамики урожайности характерно для северо-восточных и южных районов.
Согласно полученным данным, 8 832 км2 (20,66%) территории являются незначительно улучшенными по показателю динамики урожайности, 11 695 км2 (27,36%) — средне улучшенными, 17 524 км2 (41,00%) — сильно улучшенными и 4 693 км2 (10,98%) — значительно улучшенными.
Несмотря на то что картосхемы, приведенные на рис. 3 и 7, не показывают полного соответствия
Коэффициент оценки динамики урожайности
■ 0-0,55
■ 0,56-0,75
Щ 0,76-1
■ > 1
Рис. 7. Динамика урожайности зерновых в Самарской области за период 2005-2020 гг.
динамики продуктивности, отражаемой по показателю NDVI, с данными по урожайности зерновых, общий тренд в целом совпадает: участки с повышенными коэффициентами динамики урожайности удовлетворительно соотносятся с участками со стабильной или позитивной динамикой продуктивности.
Таблица 4
Характер динамики изменения урожайности зерновых в Самарской области
Район Коэффициент оценки динамики урожайности Район Коэффициент оценки динамики урожайности
Алексеевский 0,7615 Красноармейский 0,5551
Безенчукский 0,9271 Красноярский 0,59
Богатовский 0,4915 Нефтегорский 0,7356
Большеглушицкий 0,5922 Пестравский 0,7807
Большечерниговский 0,4134 Похвистневский 0,6468
Борский 0,7571 Приволжский 0,7969
Волжский 1,2003 Сергиевский 0,8779
Елховский 0,8285 Ставропольский 0,8401
Исаклинский 0,3437 Сызранский 0,6303
Камышлинский 0,8222 Хворостянский 0,7197
Кинельский 1,0625 Челно-Вершинский 1,1079
Кинель-Черкасский 0,55 Шенталинский 0,4665
Клявлинский 0,5247 Шигонский 0,5921
Кошкинский 0,844
Содержание подвижных форм калия и фосфора. Ряд авторов [Цветнов и др., 2020; Макаров и др., 2021] рекомендуют использовать для оценки достижения НБДЗ на местном уровне такие важные агрохимические показатели, как содержание подвижных форм калия и фосфора. Обработка материалов по муниципальным районам, предоставленных агрохимической службой Самарской области, показала, что для исследуемой территории в целом содержание этих элементов в почвах не является критическим и за счет внесения удобрений динамика фосфора и калия в большинстве районов является положительной (рис. 8, 9). Итоговые результаты проведенного анализа представлены в табл. 5.
Таблица 5
Оценка земель Самарской области по динамике содержания подвижных форм фосфора и калия в почве
Доля деградированных земель от общей площади сельскохозяйственных земель области (индикатор ЦУР 15.3.1). Использование принципа «полного охвата» для анализа достижения НБДЗ на территории области с учетом описанных выше глобальных и выбранных местных индикаторов при
наложении полученных карт показывает, что доля земель с негативными тенденциями деградации, в том числе и агроистощения, составляет 13,18% по базовой методике и 78,61% по адаптированной методике (табл. 6). Индекс НБДЗ, используемый [Лоб-ковский и др. 2022] для оценки достижения НБДЗ на конкретных территориях, составляет 10,01% согласно базовой методике и -57,22% согласно адаптированной методике (рис. 10). Полученные результаты свидетельствуют, что, несмотря на положительную динамику качества земель в отдельных районах области, в целом для области пока не выполняются задачи ЦУР.
Таблица 6
Индикатор ЦУР 15.3.1 при использовании глобальных и региональных индикаторов
Базовая методика Адаптированная методика
Площадь, км2 Процент от общей площади Площадь, км2 Процент от общей площади
Общая площадь 42 640 100,00 42 640 100,00
Улучшенные территории 1 349 3,16 9 029 21,18
Стабильные территории 35 643 83,59 0 0
Деградированные территории 5 618 13,18 33 192 77,84
Территории без данных 30,1 0,07 419 0,98
Динамика содержания элементов в почве Фосфор Калий
2 км2 % км2 %
Улучшенные 32 613 76,30 32 462 75,94
Ухудшенные 8 403 19,66 8 554 20,01
Нет данных 1 728 4,04 1 728 4,04
Улучшенные | Стабильные | Ухудшенные | Нет данных
Улучшенные Стабильные Ухудшенные |Нетданных
Рис. 8. Динамика содержания подвижных форм калия Рис. 9. Динамика содержания подвижных форм фосфора
| Улучшенные
а) базовая методика Сгабил ь н ы е б) адаптированная методика
| Ухудшенные
Рис. 10. Интегральная оценка деградации земель Самарской области с использованием комплекса глобальных и региональных индикаторов
Эрозия почв. На важность использования показателей эрозии почв в качестве индикатора достижения НБДЗ указывали П. Цымбарович и соавторы [ТзушЬагоукЬ е! а1., 2020]. Водная эрозия почв является наиболее ярко выраженным деградационным процессом, протекающим на территории Самарской области. Процессы эрозии происходят во всех административных районах [Атлас земель Самарской области, 2002]. Эрозии подвержено около 30% сельскохозяйственных земель [Ибрагимова и др., 2014].
К сожалению, достоверные данные по динамике эрозии почв за последние годы для отдельных муниципальных районов отсутствуют, что делает невозможным картографическое отражение процессов эрозии и использование ее динамики в качестве дополнительного индикатора. Вместе с тем материалы, отраженные в [Ибрагимова и др., 2014] для области в целом, наглядно демонстрируют,
I 1000
0
1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 Год
Рис. 11. Динамика площади эрозионно-опасных земель на территории Самарской области
что можно говорить о достижении нейтрального баланса в отношении эрозии почв (термин, предложенный [ТзушЬагоукЬ е! а1., 2020]) за последние 15 лет (рис. 11). С другой стороны, это не означает, что с эрозией почв удается успешно справляться повсеместно.
Наибольшее число эродированных земель продолжает отмечаться в районах с самой высокой пересеченностью рельефа и крутизной склонов. На это указывает сопоставление карты смытости почв [Ибрагимова и др., 2014], составленной по административным районам области, с анализом гипсометрии области (рис. 12).
Таким образом, можно говорить о неравномерном развитии эрозионных процессов. Несмотря на то что прирост эрозионно-опасных земель в последние годы минимален, нельзя говорить о затухании эрозионных процессов. На рис. 13 видно развитие промоин в период с 2003 по 2021 г., что говорит о достаточно активном протекании процессов эрозии, которые влияют на такие показатели, как урожайность и содержание гумуса.
Обсуждение
Для территории Самарской области при оценке достижения НБДЗ важную роль играют как глобальные, так и местные/региональные индикаторы. Глобальный индикатор продуктивности земель, использующий нормализованный вегетационный индекс NDVI, хорошо отражает динамику растительной биомассы в многолетнем цикле, что в целом хорошо согласуется с наземными данными. Вместе с тем снижение NDVI может происходить не только
Слабосмытые почвы Среднесмытые почвы Сильносмытые почвы
Рис. 12. Эрозия почв и рельеф Самарской области
Крутизна склонов, град.
Щ <=1,оооо
Щ 1,0000 - 3,0000 3,0000 - 5,0000 Щ 5,0000- 8,0000 > 8,0000
а) 2003 г. б) 2021 г.
Рис. 13. Развитие оврагов и промоин на пахотных землях в Большечерниговском районе Самарской области
(данные получены с платформы Google Earth)
из-за ухудшения состояния растительности, но и из-за введения многолетних залежей в сельскохозяйственное использование, что с экономической точки зрения следует рассматривать как положительное изменение. Также не однозначно могут быть интерпретированы увеличивающиеся значения NDVI при зарастании пашни кустарником, что в экономическом отношении является негативным
явлением. В связи с этим полезным дополнением к глобальному индикатору продуктивности земель, получаемому с использованием международных баз данных, может быть индикатор урожайности, приведенный к зерновому эквиваленту. Его оценка с учетом нормативной урожайности для конкретной территории, занятой сельскохозяйственными культурами, может служить хорошим дополнением или
альтернативой для оценки динамики продуктивности сельскохозяйственных земель.
Индикаторы обеспеченности почв элементами минерального питания (калий и фосфор) для оценки НБДЗ в Самарской области не играют ключевой роли, так как их динамика не выходит за пределы достаточного содержания на подавляющей площади области. Здесь вносится необходимое количество удобрений, которые способствуют высокому содержанию подвижных форм калия и фосфора в почвах.
Важнейшим дополнительным индикатором достижения НБДЗ для исследуемого региона могут служить показатели эрозии почв, выраженные как количественно, так и качественно, в площадном (динамика площади эрозионно-опасных земель) или абсолютном (ежегодный смыв, степень эрозии) выражении. Процессы эрозии почв определяют также состояние других индикаторов НБДЗ: содержание почвенного органического вещества и/ или гумуса, продуктивность растительности и интенсивность роста урожайности на сельскохозяйственных землях. Особо значительное соответствие указанных индикаторов отмечается для районов, подверженных сильной и средней степени эрозии (Похвистневского и Сергиевского). Для слабоэро-дированных районов и земель с активными проти-воэрозионными мероприятиями такая закономерность не прослеживается. Указанное обстоятельство подтверждается тем, что на преобладающей территории области в последние 15 лет прирост эрозион-но-опасных земель значительно сократился. Тем не менее эрозия почв имеет долговременный негативный эффект: даже если современный смыв практически прекратился, на ранее эродированных землях отмечается низкое содержание почвенного гумуса и относительно низкий прирост урожайности по сравнению с менее эродированными аналогами.
Заключение
Впервые для сельскохозяйственных земель Самарской области был подсчитан индикатор ЦУР 15.3.1 (доля деградированных земель от общей площади территории) с использованием не только глобальных, но и дополнительных местных индикаторов. Согласно полученным данным, нейтральный баланс на территории не достигнут, а индекс НБДЗ составляет -57,22%. Ведущим процессом, определяющим деградацию земель и влияющим на состояние большинства индикаторов, является эрозия почв, что делает показатели эрозии важнейшими для оценки состояния земель по методике нейтрального баланса деградации земель на местном и областном уровне.
КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Благодарность
Авторы выражают благодарность ФГБУ «Станция агрохимической службы "Самарская"» за предоставление агрохимических данных.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Абакумов Е.В., Гагарина Э.И., Вехник В.П. и др. Почвы Самарской Луки: разнообразие, генезис, охрана // Известия Самарского научного центра РАН. 2008. № 2.
2. Атлас земель Самарской области / Гл. ред. Л.Н. Порошина. Самара, 2002.
3. Арзамасцева Н.В., Ковалева Е.В., Мухаметзя-нов Р.Р. Критический анализ подходов вовлечения неиспользуемых земель в сельскохозяйственный оборот // Известия ТСХА. 2022. № 3.
4. Добровольский Г.В. Деградация почв — угроза глобального экологического кризиса // Куда движется век глобализации? / Под ред. Чумакова А.Н., Гринина Л.Е. Волгоград, 2014.
5. Доклад о состоянии и использовании земель в Самарской области в 2019 году. Самара, 2020.
6. Ибрагимова С.А., Казанцев И.В. Характеристика эрозионных процессов на территории Самарской области // Известия Самарского научного центра РАН. 2014. № 1-1.
7. Куст Г.С., Кудерина Т.М., Андреева О.В. и др. Деградация земель и опустынивание в России: Новейшие подходы к анализу проблемы и поиску путей. М., 2019.
8. Лобковский В.А., Андреева О.В., Куст Г.С. Интеграция международной и национальной систем мониторинга и оценки деградации земель в России // Известия РАН. Сер. географическая. 2022. № 86 (1) Ы^/Моь о^/10.31857/82587556622010095
9. Лобковский В.А., Куст Г.С., Андреева О.В. и др. Пути выбора индикаторов для оценки нейтрального баланса деградации земель с учетом локальных и региональных особенностей России // Экология урбанизированных территорий. 2020. № 3.
10. Макаров О.А., Красильникова В.С., Марахо-ва Н.А. и др. Особенности оценки достижения нейтрального баланса деградации земель на уровне хозяйства Калининградской области // Достижения науки и техники АПК. 2021. Т. 35, № 7.
11. Макаров О.А., Строков А.С., Цветнов Е.В. и др. Совмещенная оценка нейтрального баланса деградации земель и их эколого-экономического ущерба (на примере агрохозяйств Пензенской области) // Проблемы агрохимии и экологии. 2021. № 3-4.
12. Переведенцев Ю.П., Соколов В.В., Наумов Э.П. и др. Климат и окружающая среда Приволжского федерального округа / Науч. ред. Ю.П. Переведенцев. Казань, 2013.
13. Проблемы деградации и восстановления продуктивности земель сельскохозяйственного назначения в России / Под ред. А.В. Гордеева, Г.А. Романенко. М., 2008.
14. Семочкин В.Н., Шаров П.И., Шадманов М.Р. и др. Проблема неиспользуемых земель в Российской Федерации и пути ее решения // Московский экономический журнал. 2020. № 3.
15. Цветнов Е.В., Макаров О.А., Цветнова О.Б. и др. Опыт совмещенной оценки нейтрального баланса дегра-
дации земель Волгоградской области и их эколого-эконо-мического ущерба // Достижения науки и техники АПК. 2021. Т. 35, № 1.
16. Цветнов Е.В., Макаров О.А., Яковлев А.С. и др. О включении экосистемных услуг в систему оценки ущерба от деградации земель // Почвоведение. 2016. № 12.
17. Цветнов Е.В., Цветнова О.Б., Макаров О.А. и др. Проблемы оценки нейтрального баланса деградации земель на уровне региона Российской Федерации // Земледелие. 2020. № 2.
18. FieldD.J., Morgan C.L.S., McBratney A.B. Global Soil Security. Cham, 2017.
19. Kust G., Andreeva O., Lobkovskiy V. et al. Experience in application and adaptation of the land degradation neutrality concept in the russian federation // Land Degradation and Development. 2022.
20. Trends.Earth. Conservation International. [Электронный ресурс]. 2022. URL: http://trends.earth (дата обращения - 21.02.2023).
21. Tsymbarovich P., Kust G., Kumani M. et al. Soil erosion: An important indicator for the assessment of land degradation neutrality in Russia // International Soil and Water Conservation Research. 2020. Vol. 8, № 4.
22. UNCCD. 2016. Land Degradation Neutrality: The Target Setting Programme.
23. UNSD. 2016. E/CN.3/2016/2/Rev.1*. Report of the Inter-Age^y Expert Group on Indicators of the achievement of the Sustainable Development Goals URL:http://unsdsn. org/wp-content/
Поступила в редакцию 06.03.2023 После доработки 10.05.2023 Принята к публикации 29.05.2023
ВЕСТНИК МОСКОВСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ 17. ПОЧВОВЕДЕНИЕ. 2023. Т. 78. № 3 LOMONOSOV SOIL SCIENCE JOURNAL. 2023. Vol. 78. No. 3
ASSESSMENT OF THE LAND DEGRADATION NEUTRALITY
IN THE SAMARA REGION BY GLOBAL AND REGIONAL INDICATORS
M. V. Belyaeva, G. S. Kust, O. V. Andreeva
The assessment of land degradation neutrality (LDN) is used to characterize the achievement of the UN Sustainable Development Goal 15 (SDG), Target 15.3 — «to combat desertification, restore degraded lands and soils» by individual countries and regions. The article presents the calculation of land degradation neutrality for agricultural territories of the Samara region using global indicators (dynamics of land productivity, dynamics of land cover, dynamics of soil organic carbon) and regional ones, such as yield, erosion, content of mobile forms of potassium and phosphorus in the soil. The Trends.Earth tool presented on the QuantumGIS was used to calculate the first two global indicators platform. The evaluation of the remaining indicators was carried out using stock data and data from the agrochemical service. According to the results land degradation neutrality was not achieved in the agricultural territories of the Samara region. The indicator of SDG 15.3.1 («the proportion of land that is degraded over total land area») is 78,61%, and the LDN index is -57,22%. The main process leading to a negative LDN index is water erosion, which leads to a decrease in the levels of indicators such as land productivity and humus content.
Key words: land degradation, indicator SDG 15.3.1, land productivity, land cover, soil erosion.
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Беляева Мария Владиславовна, аспирант кафедры эрозии и охраны почв факультета почвоведения МГУ имени М.В. Ломоносова, e-mail: mariabelyaeva2015@gmail.com
Куст Герман Станиславович, докт. биол. наук, гл. науч. сотр. Института географии РАН, отдел физической географии и проблем природопользования, e-mail: gkust@yandex.com
Андреева Ольга Валентиновна, канд. биол. наук, ст. науч. сотр. Института географии РАН, отдел физической географии и проблем природопользования, e-mail: andreeva@igras.ru
© Belyaeva M.V., Kust G.S., Andreeva O. V., 2023
