CC BY
18
ЭКОЛОГИЯ ПОЧВ
УДК 574: 528.88
ПОЧВЕННО-ПРОДУКЦИОННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ МАЛЫХ РЕЧНЫХ БАССЕЙНОВ Н.В. Мищенко, Т.А. Трифонова, С.А. Шоба
Для экологической характеристики экосистем речных бассейнов предлагается использовать показатель почвенно-продукционного потенциала, который обобщает многолетние сведения о продуктивности растительного покрова, накоплении фитомассы и о факторах, влияющих на активность продукционных процессов. При оценке различных показателей, характеризующих продукционный потенциал экосистем, в работе использовались материалы дистанционного зондирования.
В качестве мониторингового показателя почвенно-продукционного потенциала использован вегетационный индекс нормализованной разности, который позволяет оценить состояние растительности и активность продукционных процессов в конкретный момент времени в различных условиях почвенного покрова. Исследование выполнено в границах малых речных бассейнов.
Ключевые слова: почвенно-продукционный потенциал, дистанционное зондирование, вегетационный индекс, речные бассейны, продуктивность растительного покрова.
Введение
Устойчивость природно-территориальных комплексов различных рангов в значительной степени зависит от их пространственной организации. Рациональная структура землепользования характеризуется оптимальным соотношением разных земельных угодий, среди которых подразумевается наличие интенсивно используемых, преобразуемых, охраняемых и ненарушенных природных территорий.
Очевидно, что для рациональной организации структуры землепользования и оптимизации функционирования природных и антропогенных экосистем учета только пространственных показателей недостаточно. Необходимо анализировать изменения показателей продуктивности экосистем, которые следуют за изменениями в структуре природно-территориальных комплексов. Активное преобразование ландшафтов может приводить к снижению продукционного потенциала исходных экосистем.
В настоящее время продуктивность растительного покрова считается важнейшей характеристикой состояния и устойчивости ландшафта. Под продуктивностью понимается прирост фитомассы за определенный промежуток времени. Экосистема считается нормально функционирующей, если уровень продукции со временем не изменяется [8]. Показатели продуктивности во многом зависят от состояния почвенных ресурсов территории, поэтому очевидно, что продукционный потенциал почв также является важнейшим фактором, обеспечивающим устойчивость экосистем, и от него в конечном итоге зависит разнообразие и количество биологических ресурсов территории. В связи с этим целесообразна
разработка комплексных показателей, учитывающих продукционный потенциал как растительности, так и почвенного покрова.
Предлагается использовать показатели, которые в совокупности позволяют охарактеризовать почвенно-продукционный потенциал территории: запас фитомассы, фитопродуктивность, естественное плодородие почв, урожайность, климатические параметры, почвенно-экологический индекс. Для их оценки использовали материалы дистанционного зондирования.
Настоящее исследование выполнено в границах малых речных бассейнов. Известно, что бассейновый и зональный типы геопространства являются основными в биосфере, однако отличаются структурной организованностью. Так, зональные системы характеризуются открытым способом организации, поскольку вещественно-энергетические потоки не замыкаются в пределах зоны. В результате границы между такими системами имеют переходные зоны и часто неоднозначно определяются разными исследователями [5, 10].
Иную территориальную структуру представляет собой речной бассейн, имеющий полузамкнутый способ организации с четко выраженными границами. Ведущую системообразующую роль здесь играет речной сток, который формирует экосистему речного бассейна через распределение водных ресурсов, особенности рельефа и микроклимата, тем самым влияя на почвенный покров и растительность. Следовательно, применение бассейнового подхода позволяет в динамике оценивать взаимовлияние таких компонентов экосистем, как водные объекты, почвенный покров и растительность.
Применение такого подхода также актуально с точки зрения решения региональных проблем водопользования, поскольку, согласно Водному кодексу РФ, регулирование водных отношений осуществляется в границах бассейновых округов. Бассейновый подход также важен и для реализации мелиоративных и природоохранных мероприятий. Взаимосвязанный анализ состояния водных и земельных ресурсов, состояния растительности в экосистемах речных бассейнов позволяет регламентировать землепользование на водосборе с учетом состояния рек [3, 4].
Объекты исследования
Объекты исследования — малые бассейны рек Киржача, Шерны, Пекши и Колокши протекающих в основном по Владимирской обл. (табл. 1). Они являются левыми притоками р. Клязьмы и расположены рядом.
Бассейн р. Колокши имеет достаточно однородный ландшафт и практически полностью находится на территории Владимирского ополья. В геоморфологическом отношении это средневысотная равнина, сильно изрезанная густой овражно-балочной сетью.
Большая часть бассейна занята самыми плодородными в регионе серыми лесными почвами, а также смытыми и намытыми почвами оврагов и балок. В средней и южной его частях встречаются также дерново-подзолистые суглинистые почвы; супесчаные разновидности приурочены к песчаным и супесчаным почвообразующим породам; пониженные участки заняты болотными почвами.
До начала возделывания растительность Ополья представляла собой чередование дубовых лесов и остепненных лугов с переходами к луговым степям. В настоящее время большинство бывших степных и лесных участков распахано. Сохранились небольшие дубравы и липняки. Луговая растительность представлена ассоциациями с доминированием полевицы Сырейщикова, клевера горного, типчака.
Бассейн Пекши по площади немного меньше предыдущего, но более разнороден в ландшафтном отношении. На его территории проходит граница трех природных районов: Клинско-Дмитровской гряды, Левобережной Мещеры и Ополья.
Ландшафты Клинско-Дмитров-ской гряды занимают около 50% бассейна; для них характерны лесные ассоциации широкотравных серий и циклов на глинистых и суглинистых почвах. Вершины увалов и холмов обычно занимают небольшие дубравы с преобладанием в травяном покрове сныти и осоки волосистой. Ниже по
склонам располагаются смешанные елово-широко-лиственные леса с постепенным увеличением роли ели в древостое и появлением в наземном покрове ее спутников (кислица, майник). В результате хозяйственной деятельности эти коренные типы леса на значительных территориях заменены осинниками и липо-осинниками со сходным травяным покровом.
Ландшафты Мещеры формируются в южной части бассейна. Отличительной чертой рельефа здесь является чередование заболоченных понижений и песчаных холмов и гряд.
Наименее продуктивны почвы верхних и нижних элементов рельефа. Из верхних частей склонов верховодка вымывает минеральные вещества, которые перехватываются растительностью нижней половины склонов, не достигя подошвы. В связи с этим все возвышенные места и верхние части склонов (нередко и заболоченные участки низин) бывают заняты менее прихотливой породой — сосной. Средние части склонов заняты массивами зеленомошных (брусничники, черничники, кисличники), а иногда долгомошных (с кукушкиным льном) ельников и сфагновыми болотами. При вырубках и пожарах они обычно замещаются сосняками.
Северная часть бассейна и участки, граничащие с бассейном Колокши, заняты серыми лесными суглинистыми, южная — дерново-подзолистыми легкими супесчаными и песчаными почвами.
Бассейны рек Киржача и Шерны имеют много общего в ландшафтной и почвенной структуре. Они расположены на территории двух природных районов Клинско-Дмитровской гряды, а южная часть — на территории подмосковной Левобережной Мещеры. Основной тип почв — песчаные и супесчаные дер-
Таблица 1
Ландшафтные характеристики речных бассейнов
Характеристика Шерна Киржач Пекша Колокша
Площадь речного бассейна, км2 1983,3 1722 1093,1 1462,7
Гидрологические характеристики
Модуль стока (средний многолетний), л/км2 3,37 6,64 6,21 5,02
Густота речной сети 0,35 0,36 0,42 0,46
Почвенный покров, км2
Дерново-подзолистые и подзолистые 1482,7 1089,9 647,1 139,9
Серые лесные 86,5 243,4 202,2 787,3
Дерновые 8,1 8,0 5,1 5,1
Торфянисто-подзолистые 10,5
Болотные 57,5 81,4 15,5 6,3
Аллювиальные 131,5 154,9 89,4 99,8
Смытые почвы оврагов и балок 217,0 144,4 123,3 424,3
Структура землепользования, % площади (по результатам дешифрирования космических снимков)
Леса 52,8 47,2 49,0 22,5
Луга 10,1 12,7 17,3 21,6
Пахотные угодья 32,6 33,7 28,3 53,5
Водные объекты 0,4 1,1 0,7 0,4
Болота — — 0,7 —
Населенные пункты, дороги и пр. 4,1 5,3 4 2
ново-подзолистые и подзолистые. Все возвышенные места и верхние части склонов (а нередко и заболоченные участки низин) заняты сосной; на низких участках встречаются массивы ельников.
Климат территории бассейнов умеренно континентальный, что проявляется в хорошо выраженных сезонах года, сравнительно небольших колебаниях температуры воздуха и увлажнения в течение года. Лето обычно теплое, но не жаркое, а зима умеренно холодная. Самый холодный месяц — январь (—11°), самый теплый — июль (+18°). По средним многолетним данным, существенной разницы в погодных условиях между речными бассейнами нет, поскольку расположены они рядом, на одной широте. Немного благоприятнее условия для произрастания растительности складываются в бассейне Колокши: здесь самая высокая сумма биологически активных температур. Среднее годовое количество осадков — 610 мм; в основном они выпадают в летние месяцы.
Методы исследования
I. Определение почвенно-продукционного потенциала по комплексу параметров.
Для оценки состояния почвенного покрова широко используется почвенно-экологический индекс, который включает ряд существенных показателей [14]. Предлагаем расширить их спектр, включив в него продуктивность растительного покрова и дополнительные климатические данные. Таким образом, чтобы получить полную комплексную характеристику состояния почвенного и растительного покрова, используем показатель «почвенно-продукционный потенциал», учитывающий следующие параметры:
• удельный запас фитомассы (сумма живых надземных и подземных органов растений), т/га абсолютно сухой массы;
• удельная продуктивность (прирост фитомассы за год на единицу площади);
• естественное плодородие почв (содержание гумуса, %);
• урожайность (зерновые культуры, ц/га);
• климатические параметры (комплексный показатель, включающий сумму биологически активных температур и коэффициент увлажнения);
• почвенно-экологический индекс.
Для удобства проведения сравнительных оценок предлагается ранжировать характеристики путем деления на равные интервалы по 5-балльной шкале с последующим сведением данных к обобщенному показателю суммированием баллов. В результате рассчитывается почвенно-продукционный потенциал естественных экосистем и комплексный почвенно-продукционный потенциал всей территории с учетом состояния агроценозов [11, 12].
Таким образом, обобщенный показатель в виде почвенно-продукционного потенциала может характеризовать одну из главных экологических функций почв — обеспечение продуктивности естественных и антропогенных экосистем.
II. Определение почвенно-продукционного потенциала с использованием данных дистанционного зондирования (ДДЗ).
Известно, чем лучше состояние растительности (а это проявляется в повышенном содержание хлорофилла) и выше плотность растительного покрова, тем сильнее она поглощает свет в красной области спектра и лучше отражает его в ближней ИК-зоне. В конце вегетации при пожелтении листьев из-за разрушения хлорофилла доля отраженной радиации в красном диапазоне спектра возрастает, а в его ИК-области остается без изменения. Следовательно, спектральная отражательная способность является чувствительным индикатором для комплексной оценки состояния растительности и ее продуктивности.
При использовании данных дистанционного зондирования часто применяют различные вегетационные индексы, характеризующие спектральную отражательную способность растительных объектов; она в свою очередь зависит от ряда факторов [6, 9, 13].
Нами был выбран вегетационный индекс нормализованной разности (NDVI) — показателя, наиболее устойчивого к изменению высоты солнца над горизонтом, состояния атмосферы и типа датчика. Он позволяет получать количественные оценки проективного покрытия почвы растительностью, оценивать состояние растений и, следовательно, является достаточно информативным показателем для комплексной оценки продукционного потенциала растительного покрова территорий любого ранга на определенный момент времени. Индекс нормализованной разности рассчитывается по формуле NDVI = (1Я—Я)/(1Я+Я), где 1Я — среднее значение класса в ближнем ИК-канале; Я — среднее значение класса в красном канале.
Однако очевидно, что состояние растительности находится в прямой зависимости от свойств почв, поэтому их физико-химические параметры опосредованно определяют и показатели спектральной отражательной способности экосистем. Поэтому NDVI мы используем как обобщенный показатель почвенно-продукционного потенциала, определяемый дистанционным методом. В качестве сравнения использовались данные наземных исследований и литературные источники.
Материалы исследования
Для оценки почвенно-продукционного потенциала бассейнов рек использовали:
• электронные карты на исследуемую территорию: топографическую (1:200 000), почвенную и почвенно-экологического районирования;
• статистические и литературные данные, характеризующие ландшафтную структуру, климатические и почвенные условия, запасы фитомассы и продуктивность растительного покрова исследуемой территории [1, 2];
• материалы дистанционного зондирования — космический снимок с ИСЗ: «Landsat» ETM+, были выбраны четыре спектральных канала, пространственное разрешение — 30 м (1 — синий (0,45—0,52 мкм), 2— зеленый (0,52—0,60 мкм), 3 — красный (0,63—0,69 мкм), 4 — ближний ИК (0,76—0,90 мкм) за 30 июня 2001 г.;
• для цифровой обработки космических изображений использована программа Erdas Imagine; ГИС-анализ картографического материала и результатов дешифрирования проведен на основе программы Arc GIS.
Результаты и их обсуждение
Удельный запас фитомассы и удельная продуктивность характеризуют состояние растительного покрова. Для их расчета по результатам дешифрирования снимков были созданы электронные карты структуры землепользования территорий бассейнов рек Киржа-ча, Шерны, Колокши и Пекши (табл. 2). Суммарные показатели продуктивности экосистемы каждого речного бассейна рассчитывали с использованием справочных данных по удельной продуктивности угодий территории как сумму продуктивностей угодий, входящих в ее состав по формуле [1, 11]
Р = ус Р
± э ± уд. уг?
где Рэ — суммарная продуктивность экосистемы; Суг — площадь угодья; Рудуг — удельная продуктивность угодья, входящего в экосистему.
Аналогично проводили расчет запаса фитомассы (табл. 2, рис. 1 и 2).
Так, абсолютный запас фитомассы высок в бассейнах Киржача и Шерны, где около половины территории занимают леса. Наибольший вклад в продукцию дает бассейн Шерны.
Исходя из общей продуктивности речного бассейна и его запаса фитомассы для удобства проведения сравнительных оценок определяли удельные показатели, приходящиеся на единицу площади бассейна, при этом расчеты производили как в отношении естественных экосистем (лес, луг), так и в пересчете на общую площадь бассейна, включая все территории,
Запас фитомассы и продуктивность речных бассейнов
Рис. 1. Удельная фитомасса в бассейнах рек Киржача (1), Шерны (2), Колокши (3) и Пекши (4)
Показатель Шерна Киржач Пекша Колокша
Общий запас фитомассы, тыс. т 21 195 25 725 11 264 7199
Общая продукция, тыс.т /год 1359 1026 856 846
Удельный запас фитомассы естественных экосистем, тыс. т/га 178 243 156 113
Удельная продукция естественных экосистем, тыс. т/га в год 11,39 9,69 11,87 13,33
Удельный запас фитомассы в пересчете на всю площадь бассейна, тыс. т/га 112 146 106 51
Удельная продукция в пересчете на всю площадь бассейна, тыс. т/га в год 7,21 5,81 8,04 5,93
бассейн экосистемы
Рис. 2. Продуктивность экосистем изучаемых бассейнов рек (обозн. см. на рис. 1)
не покрытые растительностью. Распределение фитомассы и продукции, произведенной естественным растительным покровом на всей площади бассейна, позволяет охарактеризовать антропогенную нагрузку на его территорию.
Удельный запас фитомассы естественных экосистем максимален в бассейне Киржача; меньше накапливается в бассейне Колокши, поскольку в структуре естественных угодий здесь преобладает луговая растительность, которая обеспечивает самые высокие по сравнению с тремя соседними речными бассейнами показатели продуктивности естественных экосистем. Однако продуктивность растительного покрова в пересчете на всю площадь бассейна Колокши существенно ниже, чем для Шерны и Пекши, что является следствием высокой антропогенной нагрузки: более половины площадей распахано.
Для оценки почвенно-продукционного потенциала естественных экосистем (без учета агроценозов) нами были выбраны четыре показателя: удельная фитомасса, удельная продуктивность, естественное плодородие почв, климат. Каждый из них был проранжирован и затем суммированием определен общий показатель (табл. 3).
Таблица 2
Таблица
Почвенно-продукционный потенциал экосистем речных бассейнов
Характеристика Речной бассейн
Шерна Киржач Пекша Колокша
Почвенно-продукционный потенциал естественных экосистем
Удельная фитомасса естественных экосистем, т/га (балл) 177,69 (3) 242,97 (5) 156,10 (2) 113,33 (1)
Удельная продуктивность естественных экосистем, тыс. т/га-год (балл) 11,39 (3) 9,69 (1) 11,87 (3) 13,33 (5)
Естественное плодородие почв, % гумуса (балл) 1,83 (1) 1,92 (1) 1,96 (1) 2,65 (5)
Климатический показатель — сумма биологически активных температур/ коэффициент увлажнения (балл) 1885/1,05 (1) 1885/1,05 (1) 1905/1,05 (3) 1920/1,05 (5)
Почвенно-продукционный потенциал, балл 8 9 9 16
Почвенно-продукционный потенциал речного бассейна
Удельная фитомасса, т/га (балл) 110,5 (5) 99,6 (5) 100,3 (4) 39,6 (1)
Удельная продуктивность, тыс. т/га-год (балл) 7,4 (1) 7,8 (2) 7,8 (2) 8,9 (5)
Плодородие почв, урожайность зерновых, ц/га (балл) 9 (1) 12 (2) 11 (1) 18 (5)
ПЭИ (балл) 46 (1) 47 (2) 52 (2) 62 (5)
Почвенно- продукционный потенциал (балл) 8 11 9 16
ЖУ! 0,40 0,43 0,44 0,49
Самым высоким потенциалом обладает бассейн Колокши: здесь самые благоприятные условия для произрастания растений создаются за счет климатических условий (наиболее высокая сумма биологически активных температур) и плодородных серых лесных почв. В результате здесь максимальная продуктивность естественных экосистем, однако большого запаса фитомассы не отмечается, поскольку значительные площади заняты луговой растительностью, которая при высокой продуктивности не накапливает большую фитомассу.
В бассейнах, расположенных рядом с Колокшей, менее благоприятные почвенные и климатические
Значения NDVI для бассейнов рек
Шерна Киржач Пекша Колокша
Угодья ЖУ1 % от площади бассейна % от площади бассейна ЖУ1 % от площади бассейна % от площади бассейна
Леса 0,36 56 0,40 48 0,43 49 0,45 20
хвойные 0,20 3 0,19 2 0,32 8 0,34 5
смешанные 0,37 53 0,41 46 0,45 41 0,48 15
и лиственные
Травянистая растительность (макс.) 0,47 (0,59) 31 0,48 (0,60) 36 0,54 (0,56) 8 0,57 (0,59) 10
Средневзвешенное значение для речного бассейна 0,40 0,43 0,44 0,49
условия, что обусловило снижение продуктивности естественных экосистем и соотвественно уменьшение показателя почвенно-продукцион-ного потенциала (табл. 3).
Общий почвенно-продукционный потенциал экосистемы (с учетом агроценозов) оценивали исходя из следующих показателей: удельная фитомасса и удельная фитопро-дуктивность в пересчете на всю площадь бассейна; урожайность зерновых культур; почвенно-эколо-гический индекс (ПЭИ) И.И. Кар-манова (табл. 3).
Почвенно-экологический индекс по 100-балльной шкале обобщает данные о климате, агрохимических, физических свойствах и увлажненности пахотных почв [14]. Расчеты показали, что состояние пахотных угодий существенно лучше в бассейне Колокши, что отражается и в показателях урожайности зерновых культур. Однако следует принять во внимание, что не всегда высокие значения ПЭИ свидетельствует о хорошей урожайности. Так, например, в бассейне Пекши потенциальные возможности пахотных угодий существенно лучше, чем в бассейне Киржача, а урожайность немного ниже. Здесь необходим ситуационный анализ.
Итоговое значение почвенно-продукционного потенциала бассейна Колокши значительно выше бассейнов, расположенных по соседству, поскольку здесь формируются наиболее плодородные почвы, лучше состояние агроценозов, выше показатель продуктивности растительного покрова всей экосистемы в целом. В бассейнах рек Пекши и Шерны ПЭИ ниже.
Для определения почвенно-продукционного потенциала по данным дистанционного зондирования
были рассчитаны значения вегетационного индекса для растительного покрова различных угодий в пределах исследуемых речных бассейнов (табл. 4; рис. 3).
Анализ результатов показал, что продукционные процессы активнее в бассейне Колокши: здесь выше абсолютные и средневзвешенные значения вегетационного индекса для всех видов растительности по всему бассейну, что соответствует более плодородным серым лесным
Таблица 4
Рис. 3. NDVI растительности бассейнов рек Шерны (1), Киржача (2), Пекши (3) и Колокши (4)
почвам и наиболее благоприятным климатическим условиям. Значения вегетационного индекса сочетаются с максимальным значением почвенно-продукционного потенциала, определенным наземными методами (табл. 3.).
Существенно ниже активность продукционных процессов в бассейне Шерны, где основу почвенного покрова составляют дерново-подзолистые почвы, что находится в соответствии с низким значением поч-венно-продукционного потенциала. Промежуточное положение занимают территории, расположенные между Колокшей и Шерной — это бассейны Киржача и Пекши.
Таким образом, вегетационный индекс позволяет оценить состояние растительности и активность продукционных процессов в конкретный момент времени при различном почвенном покрове. Поскольку значения индекса меняются при изменении условий среды и состояния растительности, он удобен для проведения мониторинга растительного покрова в течение вегетационного периода [7].
Показатели, характеризующие почвенно-продукционный потенциал, могут быть использованы для проведения мониторинговых работ, расчета антропогенной нагрузки в пределах водосборных бассейнов и организации рациональной структуры землепользования. При этом необходимо учитывать ландшафтные и гидрологические условия в речных бассейнах.
Например, как было показано выше, в бассейне Колокши складываются оптимальные условия для сельскохозяйственного производства: высокий продукционный потенциал территории, благоприятные ландшафтные характеристики (небольшая лесистость благоприятствует распашке земель). Но в прогнозных оценках необходимо учитывать и неблагоприятные последствия активного использования этой территории, которые могут сказаться в дальнейшим. Это невысокий показатель расхода воды в реке (табл. 1), что может привести к ее недостатку для орошения в дальнейшем, а также высокая густота речной сети, свидетельствующая о развитой овражно-балочной сети и активности эрозионных процессов.
Выводы
Таким образом, для экологической характеристики экосистем речных бассейнов предлагается использовать показатель почвенно-продукционного потенциала, который обобщает многолетние сведения о продуктивности растительного покрова, накоплении фитомассы и о факторах, влияющих на активность продукционных процессов.
Вегетационный индекс, определяемый по данным дистанционного зондирования, может также трактоваться как почвенно-продукционная характеристика экосистем на конкретный момент времени, что в свою очередь позволяет использовать его в качестве мониторингового показателя.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Базилевич Н.И. Биологическая продуктивность экосистем Северной Евразии. М., 1993.
2. Базилевич Н.И., Гребенщиков О.С., Тишкова А.А. Географические закономерности структуры и функционирования экосистем. М., 1986.
3. Водный кодекс Российской Федерации от 3 июня 2006 г. № 74-ФЗ.
4. Добровольский Г.В. Научное и практическое значение исследований речных бассейнов // Экология речных бассейнов: Мат-лы Междунар. науч.-практ. конф. Владимир, 1999.
5. Коломыц Э.Г. Бореальный экотон и географическая зональность: Атлас-монография. М., 2005.
6. Королюк Т.В., Щербенко Е.В. Распознавание почвенного покрова лесостепных ландшафтов по материалам разносезонной многозональной съемки // Почвоведение. 2003. № 3.
7. Мищенко Н.В., Трифонова Т.А, Карева М.М. Оценка состояния растительности и почв на основе данных дистанционного зондирования // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 17. Почвоведение. 2008. № 3.
8. Одум Ю. Экология. М., 1986.
9. Рачкулик В.И., Ситникова М.В. Отражательные свойства и состояние растительного покрова. Л., 1981.
10. Трифонова Т.А. Развитие бассейнового подхода в почвенных и экологических исследованиях // Почвоведение. 2005. № 9.
11. Трифонова Т.А, Мищенко Н.В. Сравнительный анализ структуры землепользования различных природно-тер-риториальных комплексов // Там же. 2002. № 12.
12. Трифонова Т.А, Мищенко Н.В, Будаков Д.А. Использование геоинформационных технологий в почвенно-эко-логических исследованиях // Там же. 2007. № 1.
13. Шахраманьян М.А. Новые информационные техно- 14. Шишов Л.Л., Дураманов Д.Н., Карманов И.И., Еф-логии в задачах обеспечения национальной безопасности ремов В.В. Теоретические основы и пути регулирования России. М., 2003. плодородия почв. М., 1991.
Поступила в редакцию 23.03.2009
SMALL RIVER BASINS SOIL-PRODUCTIONAL POTENTIAL
N.V. Mischenko, T.A. Trifonova, S.A. Shoba
Soil-productional potential index, summarizing data received during several years of observation, including vegetation cover productivity, phytomass accumulation and factors influencing productional processes activity, has been offered for river basins ecologic characterizing.
Remote sensing data have been applied to assess various indices determining ecosystem produc-tional potential.
Vegetation index of standardized difference allowing assessment of vegetation condition and pro-ductional processes activity at a certain moment under various soil cover conditions has been used as a monitoring index.
The research has been executed within small river basins limit.
Key words: soil-productional potential, remote sensing, vegetation index, river basins, vegetation cover productivity.
Сведения об авторах
Мищенко Наталья Владимировна, канд. биол. наук, докторант каф. географии почв ф-та почвоведения МГУ. Трифонова Татьяна Анатольевна, докт. биол. наук, профессор, вед. науч. сотр. каф. географии почв ф-та почвоведения МГУ, тел.: 8 495 939-36-41. Шоба Сергей Алексеевич, докт. биол. наук, член-кор. РАН, тел.: 8 495 939-35-23.
