CC BY
67
DOI: 10.25930/0372-3054/001.3.12.2019 УДК: 631.45
ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛА ВОДНОЙ ЭРОЗИИ ПОЧВ СТАВРОПОЛЬСКОГО КРАЯ НА ОСНОВЕ ФАКТОРНОЙ МОДЕЛИ RUSLE
Н.Р. Ермолаев, С.А. Юдин, В.П. Белобров
Эрозионные процессы являются одной из главных угроз для почв в сельскохозяйственных регионах нашей страны. Современное состояние проблемы требует поиска и внедрения новых методов мониторинга и оценки подверженности почв эрозионным процессам. В данной статье отражен опыт моделирования эрозионных потерь почвы при помощи модели RUSLE за 2018 год на основании открытых данных. В ходе работы были построены карты: R-factor - влияние дождевых осадков на эрозию, K-factor - подверженность почв эрозионным процессам, LS-factor -влияние особенностей рельефа (крутизны и длины склонов) на протекание эрозионных процессов. На основании полученных карт была построена модель RUSLE, количественно отражающая потенциал водной эрозии в Ставропольском крае за 2018 год. Построены диаграммы соотношения групп земель, относящихся к различным эрозионным группам.
Ключевые слова: ГИС, RUSLE, водная эрозия, Ставропольский край, открытые данные
ASSESSMENT OF SOIL WATER EROSION POTENTIAL IN THE STAVROPOL TERRITORY BASED ON THE RUSLE FACTOR MODEL
NR. Ermolaev, S.A. Yudin, VP. Belobrov
Erosion processes are one of the main threats to soils in the agricultural regions of our country. The current state of the problem requires the search and implementation of new methods for monitoring and evaluating soil liability to erosion processes. This article reflects the experience of modeling soil erosion losses using the RUSLE model for 2018 on the basis of open data. In the course of the work, maps of the R-factor reflecting the impact of rainfall on erosion, K-factor, factor of soil liability to erosion processes, LS-factor, factor of the terrain features influence (steepness and length of slopes) on the course of erosion processes were constructed. Based on the obtained maps, the RUSLE model was constructed, which quantitatively reflects potential for water erosion in the Stavropol Territory for 2018. And as a result, the diagrams of land groups correlation belonging to different erosion groups are constructed.
Key words: GIS, RUSLE, water erosion, Stavropol Territory, open data
На сегодняшний день эрозия почв остается одной из острых проблем сельского хозяйства. Для решения данного вопроса необходимы разработка и внедрение методов выявления территорий, наиболее подверженных эрозионным процессам, и их анализ на качественном и количественном уровнях для дальнейшего применения противоэрозионных мероприятий. Одним из главных аспектов концепции "Цифрового сельского хозяйства" является внедрение цифровых технологий, таких как ГИС и ДЗЗ, в сельскохозяйственное производство. С конца ХХ века за рубежом активно используются различные модели эрозии почвенного покрова, такие как AGNPS (Agricultural Non-Point-Source Pollution Model), WEPP (Water erosion prediction project), USLE (Universal Soil Loss Equation), RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation) и MUSLE (Modification Universal Soil Loss Equation) [1]. Опыт зарубежных коллег
показывает доступность и эффективность применения моделей, отражающих влияние эрозии на почвы. Наиболее часто встречающейся в литературных источниках моделью является RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation) - универсальное уравнение потерь почвы от эрозии [2]. Анализ литературы показывает, что на сегодняшний день в русскоязычном сообществе данные методы представлены в недостаточной степени. Можно выделить работы Е.Н. Горбачёва [1], К.А. Риверос [3] и работы А.Н. Мунтяна [4] по изучению эрозионных процессов на левобережье Днестра.
Для построения тематических карт и модели RUSLE использовались данные открытых источников:
• Цифровая модель рельефа Ставропольского края с разрешением 90 м (рис. 1) [5]
• Метеорологические данные на 2018 год Интернет-ресурса "Погода и климат" [6]
• Всемирная карта классификации почв ФАО (Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций) [7]
Рис. 1. Карта рельефа, построенная на основании SRTM
Масштаб вышеперечисленных данных позволяет проводить картографирование на региональном уровне. Обработка данных производилась на свободно распространяемом программном обеспечении. Картографический материал построен при помощи программ Q-gis, SAGA.
Одним из способов количественной оценки влияния эрозии на качество почв является универсальное уравнение потерь почвы от эрозии - RUSLE. Модель RUSLE является математическим выражением, основанным на пяти основных факторах,
определяющих интенсивность водно-эрозионных процессов [1]:
Л=Я*К*Ь8*С*Р, где Л - годовая потеря почвы, т/га Я - фактор дождевых осадков, МДж мм/га час К - фактор разрушения почвенной структуры, т га ч/МДж мм га ЬБ - фактор длины и крутизны склона (безразмерный) С - коэффициент проективного покрытия почв растительными остатками (безразмерный) Р - фактор степени защиты почвы от эрозии
При оценке потенциальной водной эрозии факторы С и Р принимаются за единицу и модель упрощается до [2] Л= Я*К*ЬБ
На основании полученных данных были построены карты отдельных факторов (рис. 2, 3, 4) и рассчитан сам ЯШЬЕ (рис. 5).
Рис. 2. ЬБ-фактор - фактор длины и крутизны склона
Рис. 3. K - фактор размываемости почв, т га ч/МДж мм га
Рис. 4. R - фактор дождевых осадков, МДж мм/га час
На основании полученных данных были построены карты и рассчитан сам RUSLE (рис. 5). Типизация земель проводилась по классификации эрозии по данным FAO (табл. 1).
Таблица 1 - Классификация эрозии по данным FAO
Потери почвы, т/га/год Степень
<0,5 Нормальная
0,5—5 Незначительная
5—15 Умеренная
15—50 Сильная
50—200 Очень сильная
Рис. 5. RUSLE Ставропольского края - потери почвы, т/га/год
В результате анализа получившейся модели были выявлены следующие особенности региона. По данным модели, в Ставропольском крае за 2018 год на территории 13287,69 км и 37637,37 км эрозия не выражена или незначительна, на площади 11870,91 км умеренная и 3869,91 км сильная и еще 323,37 км очень сильная, с потерями более 50 тонн га гектар в год, что говорит о необходимости проведения противоэрозионных мероприятий (рис. 6).
Ставропольский край
■ нормальная 0-0.5 ■ незначительная 0.5-5 умеренная 5-15
сил ьная 15-50 ■ очень сил ьная 50 и более
Рис. 6. Диаграмма классификации земель по эрозии согласно ФАО
Представленная в работе модель RUSLE отражает генерализованный уровень процессов эрозии на территории Ставрополья и требует дальнейших коррекции и уточнения. Вместе с тем она показывает общие тенденции и состояние проблемы эрозии в регионе. Даже на уже имеющейся в данном масштабе модели можно выделить проблемные участки территории региона, что говорит о целесообразности внедрения результатов подобных моделей в сельскохозяйственное производство в целях мониторинга состояния эрозии почв. Данная модель может быть усовершенствована при крупномасштабном или даже детальном картировании почв на основе создания высокоточных цифровых моделей рельефа и дополнения ее факторами С и Р, характеризующими как технологию земледелия (в том числе технологию прямого посева как наиболее перспективный способ снижения эрозионной нагрузки), так и характер используемых в ней противоэрозионных мероприятий.
Литература
1. Горбачева Е.Н. Применение универсального уравнения потерь почвы от эрозии (RUSLE) при оценке интенсивности водно-эрозионных процессов на основе ГИС //Почвоведение и агрохимия. 2011. № 2 (47). С. 42-51
2. Renard K.G. et al. Predicting Soil Erosion by Water: A Guide to Conservation Planning with the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) (Agricultural Handbook 703). US Department of Agriculture, Washington, DC, 1997. P. 404.
3. Риверос К.А., Кузнецов Е.В. Оценка потенциала водной эрозии методами RUSLE, ГИС и дистанционного зондирования в кубанском гидрографическом бассейне //Устойчивое развитие науки и образования. 2019. № 3. С. 227-232.
4. Мунтян А.Н. Оценка эрозии левобережья Днестра //Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Естественные науки. 2014. № 2. С. 73-79.
5. USGS - United States Geological Survey -USGS EROS Archive - Digital Elevation - Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) [Электронный ресурс] / United States Geological Survey https://earthexplorer.usgs.gov/
6. Справочно-информационный портал "Погода и климат" [электронный ресурс] http://www.pogodaiklimat.ru/
7. Food and Agriculture Organization of the United Nations — FAO. Digital Soil Map of the World -ESRI shapefile format [Электронный ресурс] / Food and Agriculture Organization of the United Nations - FAO. 2017. Access mode: http: //www .fao.org/geonetwork/srv/en/metadata.show?id=14116
Ермолаев Никита Романович, младший научный сотрудник, ФГБНУ «Почвенный институт им. В.В. Докучаева», Москва, [email protected]
Юдин Сергей Анатольевич, ведущий научный сотрудник, к.б.н., ФГБНУ «Почвенный институт им. В.В. Докучаева», Москва, [email protected]
Виктор Петрович Белобров, главный научный сотрудник, д. с.-х. н., ФГБНУ «Почвенный институт им. В.В. Докучаева», Москва, [email protected]
Ermolaev N.R., Yunior Researcher , FSBSI Soil Institute named after V.V. Dokuchaev, Moscov, [email protected]
Yudin S.A., Leading Researcher , Cand. Biol. Sci., FSBSI Soil Institute named after V.V. Dokuchaev, Moscov, [email protected]
Belobrov V.P., Chief Researcher, Dr. Agr. Sci, FSBSI Soil Institute named after V.V. Dokuchaev, Moscov, [email protected]
