CC BY
8
УДК 630*114.32; 630*114.33
СОЗДАНИЕ ЦИФРОВОЙ МОДЕЛИ ВЛАЖНОСТИ ПОЧВ (НА ПРИМЕРЕ ЛЕСНЫХ ЗЕМЕЛЬ ГОР ЮЖНОЙ СИБИРИ)
Сергей Кимович Фарбер
Институт леса им. В. Н. Сукачева СО РАН - обособленное подразделение Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный исследовательский центр "Красноярский научный центр СО РАН"», 660036, Россия, г. Красноярск, Академгородок, 50/28, доктор сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник лаборатории таксации и лесопользования, тел. (391)249-46-35, e-mail: sfarber@ksc.krasn.ru
Наталья Сергеевна Кузьмик
Институт леса им. В. Н. Сукачева СО РАН - обособленное подразделение Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный исследовательский центр "Красноярский научный центр СО РАН"», 660036, Россия, г. Красноярск, Академгородок, 50/28, кандидат сельскохозяйственных наук, ученый секретарь, тел. (391)249-44-37, e-mail: natalia_5791@mail.ru
Валентина Леонидовна Кошкарова
Институт леса им. В. Н. Сукачева СО РАН - обособленное подразделение Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный исследовательский центр "Красноярский научный центр СО РАН"», 660036, Россия, г. Красноярск, Академгородок, 50/28, доктор сельскохозяйственных наук, лаборатория лесной фитоценологии, тел. (391)249-44-37, e-mail: avkashkara@akadem.ru
В пределах лесорастительного округа распределение относительной влажности почв по поверхности земли получено на основе ранжированного по степени увлажнения ряда типов лесов. Далее, строятся уравнения регрессии в зависимости от показателей рельефа. При наличии базы лесоустроительных данных, включающей наименование типов лесов и нелесных сообществ, необходимость составления уравнений регрессии отпадает. Атрибутивная таблица растровой поверхности Combine - модели рельефа, объединяющей классы высот, экспозиций и уклонов, дополняется полем ВЛАЖНОСТЬ. Появляется возможность получения цифровой модели влажности почв, что важно для решения задач природопользования и экологического мониторинга.
Ключевые слова: показатели рельефа, растр ЦМР, цифровая модель влажности почв, материалы лесоустройства.
DEVELOPMENT OF THE DIGITAL MODEL OF SOIL HUMIDITY (ON THE EXAMPLE OF FOREST LANDS OF THE MOUNTAINS OF SOUTH SIBERIA)
Sergei K. Farber
Federal State Budgetary Scientific Institution, Federal Research Center Krasnoyarsk Scientific Center, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch, Solitary Unit V. N. Sukachev Institute of Forest, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch, 660036, Russia, Krasnoyarsk, 50/28 Akademgorodok, D. Sc., Leading Research Scientist for the Laboratory of Forest Inventory and Forest Use, tel. (391)249-46-35, e-mail: sfarber@ksc.krasn.ru
Natalia S. Kuzmik
Federal State Budgetary Scientific Institution, Federal Research Center Krasnoyarsk Scientific Center, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch, Solitary Unit V. N. Sukachev Institute of Forest, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch, Laboratory of Forest Inventory and Forest Use, 660036, Russia, Krasnoyarsk, 50/28 Akademgorodok, Ph. D., Scientific Secretary for V. N. Sukachev Institute of Forest, SB RAS, tel. (391) 249-44-37, e-mail: natalia_5791@mail.ru
Valentina L. Koshkarova
Federal State Budgetary Scientific Institution, Federal Research Center Krasnoyarsk Scientific Center, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch, Solitary Unit V. N. Sukachev Institute of Forest, Russian Academy of Sciences, Siberian Branch, Laboratory of Forest Phytocenology, 660036, Russia, Krasnoyarsk, 50/28 Akademgorodok, Ph. D., Senior Research Scientist for the Laboratory of Phytocenology, tel. (391)249-44-37, e-mail: avkashkara@akadem.ru
Within the forest vegetation district, the distribution of the relative humidity of the soils over the surface of the Earth was obtained on the basis of a number of forest types, ranked according to the degree of moistening. Further, the regression equations are constructed depending on the relief indices. If there is a database of forest planning data, including the forests types' names and non-forest communities, the need to develop the regression equations is eliminated. An attributive table of the raster surface Combine - a model of relief, combining classes of heights, exposures and inclines, is complemented by the field HUMIDITY. There is an opportunity to obtain a digital model of soil moisture, which is important for solving environmental management tasks and environmental monitoring.
Key words: relief metrics, DTM raster, digital model of soil humidity, forest planning materials.
Относительная влажность почв по типам леса может быть определена в экспертном порядке. Ранжирование от сухих почв к влажным производится с учётом подстилающей породы, названия почвы, наличия доминантных видов растительности. Ранжированный ряд разбивается на группы с присвоением каждому типу леса относительной величины влажности почв. Далее по местоположениям строятся уравнения регрессии ВЛАЖНОСТЬ=ДН).
Типы лесов, представляющие Осевой, Улугхемский, Усинский и Ка-ахемский лесорастительные округа, были распределены по группам влажности почв. В итоге получен ранжированный ряд, в котором почвы каждого последующего типа леса более влажные в сравнении с предыдущим. Порядковый номер типа леса в ранжированном ряду отождествляется с относительной влажностью почвы (табл. 1). На основе данных сопряженности типов лесов с показателями рельефа и высотами местности получены уравнения регрессии ВЛАЖНОСТЬ=ДН) (табл. 2).
Для создания растров высот, экспозиций и уклонов используются данные ЦМР. Картографирование выполняется средствами ГИС (Arc GIS 9.3.1). Результатом является получение растровых поверхностей: абсолютных высот (градация 100 м), экспозиций (северная и южная), уклонов (до 3-х град., от 3-х до 20-ти град., более 20-ти град.) Посредством комбинирования получается общая растровая поверхность Combine - модель рельефа, объединяющая классы высот, экспозиций и уклонов.
Значения относительной влажности почв местоположений рассчитаны по уравнениям табл. 2 и занимают соответствующее поле таблицы dBASE. В ре-
зультате соединения с атрибутивной таблицей Combine получена растровая поверхность влажности почв, которую можно рассматривать как цифровую модель влажности почв (рисунок).
Таблица 1
Ранжирование типов лесов по влажности почв (фрагмент)
Тип леса Группа влажности почв Влажность почв, %
Кедровник ольховниково-мшистый сырая 74
Кедровник ольховниково-мшистый сырая 75
Ельник бруснично-сфагновый сильно влажная 76
Кедровник багульниково-сфагновый сильно влажная 77
Таблица 2 Уравнения связи относительной влажности почвы с абсолютными высотами Осевого лесорастительного округа
Местоположение ВЛАЖНОСТЬ=/(Н)
Поймы и водоразделы y=0,0444*x-0,7971; r =0,561
Северные склоны (3-20) град. y=0,0401*x-11,792; r =0,548
Северные склоны более 20 град. y=0,0366*x-11,251; r =0,568
Южные склоны (3-20) град. y=0,0358*x-15,152; r =0,726
Южные склоны более 20 град. y=0,0288*x-13,854; r =0,723
Рис. Растровая поверхность (цифровая модель) относительной влажности почв, % северо-восточной части Осевого лесорастительного округа
Расчет уравнений связи влажности с местоположениями при наличии базы лесоустроительных данных, включающей наименование типов лесов и нелесных сообществ, не требуется.
Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ № 14-05-000-88
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Смагин В. Н., Ильинская С. А., Назимова Д. И., Новосельцева И. Ф., Череднико-ва Ю. С. Типы лесов гор Южной Сибири. - Новосибирск: Наука, 1980. - 336 с.
© С. К.Фарбер, Н. С. Кузьмик, В. Л. Кошкарова, 2017
