CC BY
39
ГЕНЕЗИС И ГЕОГРАФИЯ ПОЧВ
УДК 631.4
ЦИФРОВАЯ КРУПНОМАСШТАБНАЯ КАРТА
ПОЧВООБРАЗУЮЩИХ ПОРОД И ПРИНЦИПЫ ЕЕ СОСТАВЛЕНИЯ
Н.П. Кириллова, Т.М. Силёва, Т.Ю. Ульянова, С.Ю. Розов, И.Е. Смирнова
Создана крупномасштабная цифровая карта почвообразующих пород территории УОПЭЦ «Чашниково» общей площадью 338,9 га. Цифровые методы обработки обширного полевого материала (748 точек опробования) включили сбор сведений в базы данных, автоматизированные алгоритмы определения таксонов, а также различные способы построения карты. Использовано пять методов, которые дают близкие значения (0,69—0,74) общей точности прогноза. Для диагностики почвообразующих пород применены объективные критерии оценки цвета в системе С1Е Ь*а*Ъ*. Установлено одиннадцать основных типов почвообразующих пород и выявлена их четкая закономерность в распространении по рельефу, что определяет разнообразие почв на изученной территории.
Ключевые слова: цифровая карта, почвообразующие породы, базы данных, цвет почвы.
Введение
Почвообразующие породы являются важным фактором почвообразования. Существующая в настоящее время модель SCORPAN, которая основана на схеме В.В.Докучаева [14], в наиболее полном виде отражает факторы, определяющие свойства почв в конкретной точке: S =f c, o, г, p, a, п), где s — почва, с — климат, о — организмы, г — рельеф, р — почвообразующие породы, а — возраст, п — территориальное соседство.
Из семи факторов модели в большинстве исследований (76%) используется один—два параметра. При этом, по оценкам 2009 г. [16], вклад почвообразующих пород составлял всего 6%. Такое невысокое значение связано с объективными трудностями: в качестве основных данных геологи пользовались составленными ими литологи-ческими картами [15], число которых, особенно крупномасштабных, ограничено.
В то же время сведения о почвообразующих породах можно получить при полевых исследованиях, которые проводятся при составлении крупномасштабных почвенных карт. Однако эти сведения не собирались в единую систему (базу данных) и не имели GPS-координат, что делало невозможным использование материалов полевых дневников, собранных для конкретной территории за предыдущие десятилетия. С развитием компьютерных технологий и введением GPS-позиционирования в полевые исследования ситуация изменилась кардинально.
С 2012 г. на факультете почвоведения МГУ им. М.В. Ломоносова в рамках летней полевой практики студентов по картографии почв осуществля-
ется проект Цифровая почвенная карта территории УОПЭЦ «Чашниково» [9]. Проект отвечает всем необходимым требованиям для формирования цифровой карты почвообразующих пород: 1) все сведения заносятся в базу данных; 2) точки разрезов имеют GPS-координаты; 3) формат ежегодных исследований одной и той же территории позволяет уточнять положение границ распространения поч-вообразующих пород.
Цель настоящей работы — опираясь на данные проекта, создать крупномасштабную (1:10 000) цифровую карту почвообразующих пород территории УОПЭЦ «Чашниково».
Объекты исследования
Территория, занимаемая УОПЭЦ, расположена в Солнечногорском р-не Московской обл., на юге Клинско-Дмитровской гряды.
Рельеф сформирован ледником московского возраста. Древние формы переработаны последующими процессами. Волнисто-холмистый характер рельефа соответствует моренному ландшафту на разных стадиях денудации. Гидрологическая сеть представлена р. Клязьмой и ее притоками, сформировавшими овражно-балочную сеть. Территория представляет собой склоновые пространства в сочетании с фрагментами террас в виде выровненных площадок. Склоны прорезаны оврагами и постепенно переходят в пойму, которая занимает древнюю ледниковую ложбину с цепью озерных расширений, занятых торфом. Склоны, непосредственно прилегающие к пойме, характеризуются особыми факторами почвообразования и выделены нами в отдельный геоморфологический
район. Склоны и овраги ориентированы преимущественно на северо-восток и имеют углы наклона 1—5°. Таким образом, местность поделена на четыре геоморфологических района: склоны и террасы, овраги, надпойменные склоны, пойма.
В растительном покрове преобладают хвой-но-широколиственные леса. Существенная часть почв распахана или недавно выведена из сельскохозяйственного оборота. В пойме и на склонах, непосредственно прилегающих к ней, проложены мелиоративные каналы.
Разнообразие факторов почвообразования, из которых ведущими являются рельеф и поч-вообразующие породы, приводит к существенной дифференциации почв на этой территории. Склоновые пространства заняты зональными типами почв — подзолистыми и болотно-подзолистыми на покровных суглинках, часто подстилаемых моренными и флювиогляциальными отложениями. В оврагах, балках и нижних частях склонов формируются дерновые, дерново-глеевые и болотные почвы на делювиальных наносах. В аккумулятивных условиях на выходах оврагов в пойму делювий может сочетаться с торфами. Пойма представлена спектром аллювиальных типов почв на аллювии и торфе. На сравнительно небольшой площади присутствует полный набор почв, характерных для подобных ландшафтов [8].
На изучаемой площади выделено одиннадцать типов почвообразующих пород. Под почвообразу-ющей, или материнской, породой подразумевается таковая, из которой формируется почва [12]. В случае ее двучленности верхние горизонты почвы образованы из одной породы, нижние — из другой. Кратко рассмотрим основные почвообразующие породы исследуемой территории и признаки их диагностики при полевых описаниях.
Почвообразующий материал в целом относится к Центрально-Русской минералогической провинции [2]. Необходимо иметь в виду и генетическое родство разных отложений, поскольку все они сформированы в результате переноса ледником гранитоидного материала с Фенноскандии [4]. Покровные суглинки, моренные и флювиогляци-альные отложения относятся к элювиальным наносам; вторичные по отношению к ним делювиальные и аллювиальные отложения сходны с ними по минералогическому составу, поскольку их образование связано со смывом и переотложением элювия ведущих ледниковых пород.
В самом общем виде охарактеризуем минералогический состав почвообразующих пород изу-чаемойтерритории. Поданным [3, 12], ведущими легкими минералами крупных фракций (частицы >0,01 мм) для пород Клинско-Дмитровской гряды являются таковые группы 8Ю2: кварц, халцедон, опал (70—80%). Остальное приходится на полевые шпаты: ортоклазы, микроклины, кислые плагио-
клазы. Тяжелых минералов в отложениях не больше 1,5—2%. Набор их однотипен: непрозрачные рудные и железистые минералы, эпидот, роговая обманка, биотит, гранат. Незначительна доля ак-цессориев: рутила, турмалина, ставролита, сфена, циркона. Высокодисперсные минералы илистых фракций представлены в равных пропорциях каолинитом (с хлоритом), иллитом и смектитом [13]. Безусловно, существуют и тонкие минералогические отличия в отдельных разрезах и горизонтах.
Покровные суглинки территории относятся к лёссовидным отложениям. Они серовато-бурые, чаще легкосуглинистого гранулометрического состава с преобладанием фракции крупной пыли (0,01—0,05 мм) — ее содержание составляет 40—50%. Покровные суглинки покрывают плащом склоны и террасы. Обычно их мощность 60—80 см, глубже они подстилаются моренными или флювио-гляциальными отложениями. Иногда их мощность достигает 1,5 м — в таком случае мы считаем, что почвы развиты на однородных отложениях.
Моренные отложения относятся к краевой зоне морены московского возраста. Для них характерен явный красноватый оттенок. Мелкозем опесчанен, доля пылеватых фракций понижена, по гранулометрическому составу они чаще относятся к тяжелым суглинкам. При этом характерно присутствие частиц > 1 мм и завалуненность. Моренные отложения залегают под покровными суглинками, не выходя на поверхность.
Флювиогляциальные отложения представлены несортированным полиминеральным песком, очень часто сцементированным гидроксидами железа. Встречаются частицы > 1 мм. Такие плотные слои могут выступать водоупором. Флювиогляциаль-ные отложения в качестве однородной почвооб-разующей породы встречаются редко — только вблизи вершин холмов. В основном они являются подстилающими породами, залегающими под покровными суглинками на склонах разной крутизны.
Делювиальные отложения это перемещенные покровные суглинки. Они выходят на поверхность в оврагах и нижних частях склонов, выступая в качестве почвообразующей породы. Делювиальные отложения могут формировать двучленные породы в случае их сочетания с торфами. В частности, на надпойменных склонах они оказываются под торфяными залежами.
Аллювиальные отложения р. Клязьмы очень разнообразны, часто слоисты, характеризуются разным гранулометрическим составом. Аллювиальные отложения нередко перекрыты торфом.
Торф в качестве однородной почвообразующей породы иногда встречается в пойме и на надпойменных склонах. Гораздо большие площади заняты двучленными отложениями — торфом разной степени разложенности, мощностью 30—80 см, лежащим на аллювии и/или делювии.
Таким образом, каждый геоморфологический район имеет особый набор типов почвообразующих пород, которые в значительной степени не перекрываются. Кроме того, во всех четырех геоморфологических районах встречаются значительные площади разных двучленных отложений, что отражает исходную литологическую неоднородность почвообразующего наноса.
В полевых условиях при морфологических описаниях разрезов существует трудность отнесения почвообразующих пород к однородным и/или неоднородным — в нашем случае двучленным. Критерием для установления неоднородности является резкое отличие природных свойств горизонтов в пределах 1 м [12]. Примером контрастной двучленной породы может служить органогенный горизонт (торф), залегающий на аллювии. Признаком двучленности выступает и явное отличие гранулометрического состава соседних почвенных горизонтов. Критерием двучленности принято считать разницу в содержании частиц физической глины (сумма гранулометрических фракций <0,01 мм) между двумя слоями не менее чем через ступень, по классификации Н.А. Качинского. Например, легкосуглинистый материал верхних горизонтов переходит в тяжелосуглинистый в гор. В или ВС, когда почвообразующая порода — покровный суглинок на моренных отложениях. Или — легкосуглинистые горизонты лежат на песчаном наносе: в таком случае мы вправе говорить о покровном суглинке, подстилаемом флювиогляциальными отложениями. Надо также иметь в виду наличие включений камней > 1 мм в диаметре, которые даже при одной дисперсности мелкозема (частицы < 1 мм) могут служить причиной отнесения поч-вообразующей породы к двучленным отложениям. При сходном минералогическом составе соседних слоев отложения разной дисперсности относятся к неконтрастным двучленам.
Методы исследования
Полевые исследования проведены в рамках учебной практики студентов факультета по картографии почв в период 2012—2016 гг. Места заложения разрезов выбраны в соответствии с инструкцией [11]. Разрезы привязывали с помощью GPS-приемников Garmin eTrex 10. Точность GPS на открытой местности — ±5 м, на лесных участках — ±7 м.
Таксономическую диагностику почвенного разреза проводили с привлечением базы данных [8]. Полевые дневниковые описания вводили в базу в полном объеме по горизонтам с указанием типа почвообразующей породы и гранулометрического состава. Для упрощения пользования табличными данными применяли программный интер-
фейс «Автоматизированный определитель почв», созданный на базе Microsoft Access [6, 7].
Для спектрофотометрического анализа цвета образцов почвы использовали портативный спектрофотометр X-Rite i1 Pro (Швейцария). Анализ спектра — голографическая дифракционная решетка с фотодиодной матрицей на 128 элементов. Спектральный диапазон — 380—730 нм, шаг — 10 нм. Диаметр измерительной апертуры — 4,5 мм. Интерфейс USB. Измерения в отраженном свете: геометрия 45°/0°. Источник света типа А. Разброс показаний приборов: средний — 0,4 E94, максимальный— 1,0 Е94. Повторяемость измерений приборов < 0,1.
Образцы почвы помещали в пластиковые чашечки (глубина 10, диаметр 40 мм), вручную уплотняли, чтобы обеспечить ровную гомогенную поверхность, и высушивали на воздухе для стабилизации цвета. При работе со спектрофотометром необходима твердая непылящая поверхность почвы. По каждому образцу делали 11 замеров.
Для построения цифровой карты таксонов использовали пять методов: K-Nearest Neighbors (KNN); Automated Neural Networks (SANN); Support Vector Machines (SVM); метод совпадений (MM — Match Method) [10]; Sample-based метод программы Solim Solution 2013 (SOLIM) [21].
В качестве зависимой переменной вычисляли принадлежность точки грида (cell = 4 м) к определенному разряду почв. В первых трех методах, которые входят в пакет Statistica 10.0 [20], вычисления проводили в двух вариантах: I — для расчетов использовали только непрерывные независимые переменные (X, У координаты, высота, уголнакло-на, плановая и профильная кривизна), полученные по цифровой модели рельефа, построенной ранее [10]. Во всех случаях при установке опций программы использовали варианты, применяемые по умолчанию; II — при расчетах в дополнение к перечисленным выше предикторам использовали категориальный геоморфологический индекс территории [10]. Для расчетов в методах MM и SOLIM применяли только вариант II.
Набор данных для построения цифровой карты состоял из таблицы в 748 строк в соответствии с количеством точек опробования, заложенных за это время на площади 338,9 га. Данные делили на две части: четные и нечетные номера разрезов. Для проверки предсказательной способности методов строили расчетную карту полигонов по калибровочной (обучающей) выборке, в которую входили нечетные точки опробования. Тестируемая выборка состояла из четных точек опробования. Таким образом, как обучающая, так и тестируемая выборка содержала данные всех годов исследования в равных пропорциях. Оценку точности цифровой карты проводили при помощи коэффициента общей точности ^0 и коэффициента kappa [18].
После выбора метода, обладающего наибольшей точностью, карту почвообразующих пород строили по всем 748 точкам опробования (как четным, так и нечетным).
В качестве ГИС-платформы использовали ГИС SAGA 2.2.7 [19]. Предпроцессинг и постпроцессинг данных проводили в СУБД Access [17] с помощью автоматизированного программного модуля [6].
Результаты и их обсуждение
Проведение оценки точности построения цифровых карт разрядов различными методами. Для каждого метода (табл. 1) по обучающей (калибровочной) выборке (374 точки) строили расчетные карты полигонов почвообразующих пород (таксономический уровень — разряд). По пересечению (Intersection) слоя тестируемой выборки с расчетными слоями таксонов определяли частоту верного прогноза. Верным считался прогноз, в котором предсказанное и реальное значения таксона находились друг от друга на расстоянии не более 7 м, в соответствии со средней точностью позиционирования места разреза в полевых условиях (±7 м).
Общая точность соответствует величине Aq в таблице. Коэффициент kappa, вычисленный по [18], показывает, насколько велика вероятность случайного попадания предсказанного значения в правильный класс. Этот коэффициент особенно важен, когда число классов (таксонов) невелико. В этом случае, чем меньше kappa, тем выше вероятность того, что совпадение чисто случайное. С увеличением количества классов и при более равномерном их распределении вероятность случайного совпадения падает [18].
При варианте I расчета, когда предикторами были только непрерывные переменные, меньше как точность карты, так и величина kappa. В варианте II с подключением геоморфологического индекса точность возрастает. Самые близкие значения и одновременно самые высокие — у методов KNN и MM, что неудивительно, так как оба они используют при расчетах один и тот же алгоритм — близость точек друг к другу по расстоянию. Для дальнейших расчетов нами был выбран метод
Таблица 1
Точность карт почвообразующих пород, построенных разными способами
Метод Вариант Ao Kappa
KNN I 0,69 0,64
SANN I 0,49 0,40
SVM I 0,54 0,46
KNN II 0,70 0,66
MM II 0,74 0,70
SANN II 0,63 0,57
SOLIM II 0,68 0,63
SVM II 0,64 0,57
совпадений как наилучший по точности оценки и доступности в качестве автоматизированного программного модуля, непосредственно связанного с ГИС SAGA, что существенно облегчает работу по построению карты.
Использование цветовых характеристик для диагностики почвообразующих пород. В процессе полевой диагностики около 70% почвенных горизонтов выделяются по цвету. До недавнего времени определение проводили чисто визуально или, в лучшем случае, с использованием шкалы Ман-селла. В настоящей работе оценка цвета осуществлялась спектрофотометрически.
В табл. 2 приведены цветовые характеристики важнейших почвообразующих пород территории УОПЭЦ с указанием почвенных горизонтов, образованных из этих пород. Выявлено, что средние значения светлоты L*, красноты a* и желтизны b* существенно различаются. Темные, органогенные, горизонты, образованные на торфе, имеют наименьшие показатели L*, a*, b*. Аллювиальные и делювиальные отложения обладают сходными характеристиками, но различаются достоверно по красноте (a*) (табл. 3): у аллювия этот показатель ниже. Переход от гидроморфных позиций к авто-морфным прослеживается по увеличению среднего значения высоты разреза над уровнем моря (Z).
Таблица 2
Цветовые характеристики почвообразующих пород (SE — ошибка среднего)
Порода, горизонт N Z, м L* ± SEl* a* ± SEa» b* ± SEb*
Торф (Т), А02, АТ, Т 37 186,7 29,1 ± 1,7 5,3 ±0,3 8,1 ±0,9
Аллювиальные отложения (А), АЬ, ALG 26 184,6 51,3 ±1,7 5,6 ±0,3 15,5 ±0,7
Делювиальные отложения (Д), С 7 198,3 51,6 ±6,2 7,0 ±0,5 16,5 ±2,0
Покровные суглинки (П), В 15 208,1 53,5 ±1,3 10,4 ±0,4 22,2 ±0,4
Флювиогляциальные отложения (Ф), С 6 204,3 46,8 ±0,9 11,1 ±0,8 21,7 ± 1,0
Моренные отложения (М), С 4 212,0 49,6 ±1,6 13,4 ±0,9 23,4 ±0,6
Таблица 3
Значимость различий по цвету между почвообразующими породами по критерию Стьюдента
Порода I—Порода II a* b* L*
А—Д + — —
А—М + + —
А—П + + —
А—Ф + + +
Д—М + + —
При движении от поймы (аллювий и торф) вверх (покровные суглинки, флювиогляциальные и моренные отложения) через надпойменные склоны (делювий) увеличивается как краснота, так и желтизна пород, что говорит о нарастании в них
Окончание табл. 3
Порода I—Порода II a* b* L*
Д—П + + —
Д—Ф + + —
М—П + — —
М—Ф ± — —
П—Ф — — +
Примечание. Обозначения пород соответствуют таковым в табл. 2; Р = 0,95; «+» — значимые, «—» — незначимые различия, «±» — значимы при Р = 0,90.
содержания трехвалентного железа, в основном ответственного за окраску горизонтов [1].
В табл. 3 показаны результаты расчета значимости различий по цвету между почвообразующи-ми породами по критерию Стьюдента (Р = 0,95).
Цифровая карта почвообразующих пород территории УОПЭЦ «Чашниково»: 1 — покровный суглинок, 2 — покровный суглинок, подстилаемый моренными отложениями, 3 — покровный суглинок, подстилаемый флювиогляциальными отложениями, 4 — флювиогляциальные отложения, 5 — делювиальные отложения, 6 — делювиальные отложения, подстилаемые торфом, 7 — аллювиальные отложения, 8 — аллювиальные отложения, подстилаемые торфом, 9 — торф, 10 — торф, подстилаемый делювиальными отложениями, 11 — торф, подстилаемый аллювиальными отложениями
Установлено, что 9 из 10 пар минеральных, наиболее трудно дифференцируемых, почвообразующих пород могут быть разделены по 1—3 цветовым показателям. В наибольшей степени — по красноте (8), затем по желтизне (6), в наименьшей степени — по светлоте (2). Моренные/флю-виогляциальные отложения — единственная пара, не различаемая по цвету при уровне значи-мостиP = 0,95. ОднакоприуровнеP = 0,90разли-чия между ними по красноте уже статистически достоверны.
Таким образом, спектрофотометрическая характеристика почвообразующих пород дает обоснованный критерий их дифференциации. Этот параметр целесообразно использовать для уточнения результатов полевой диагностики.
Анализ распределения почвообразующих пород по территории и геоморфологическим районам. По результатам исследований создана цифровая крупномасштабная карта почвообразующих пород УОПЭЦ «Чашниково» (рисунок — черно-белый вариант, цветной вариант — [5]).
Площадь исследуемой территории — 338,9 га. Наибольшее распространение здесь имеют двучленные отложения: покровный суглинок, подстилаемый флювиогляциальными отложениями (17,2% от общей площади) и покровный суглинок, подстилаемый моренными отложениями (16,7%). Собст-
венно покровный суглинок в качестве однородной почвообразующей породы занимает 7,9, делювиальные отложения — 6,6% от общей площади. Значительная часть приходится на аллювиальные отложения (14,5%), на торф, подстилаемый делювиальными отложениями (13,2%) и на торф, подстилаемый аллювиальными отложениями (12,9%), а также на аллювиальные отложения, подстилаемые торфом (8,4%).
Большая часть территории (табл. 4) относится к геоморфологическим районам склонов и террас и к пойме. Надпойменные склоны и овраги занимают меньшие площади. Прослеживается явная закономерность в распространении почвообразу-ющих пород по рельефу.
Почвообразующие породы склонов и террас в основном представлены покровными суглинками, подстилаемыми флювиогляциальными отложениями, покровными суглинками, подстилаемыми моренными отложениями, и собственно покровными суглинками. Кроме того, небольшие участки заняты флювиогляциальными отложениями на повышенных элементах рельефа, делювиальными отложениями или делювиальными отложениями, перекрытыми сверху торфом в нижних частях склонов.
Почвообразующие породы оврагов. На изучаемой территории встречаются два оврага: Дурыкин-
Таблица 4
Распределение почвообразующих пород по геоморфологическим районам
Условные обозначения Почвообразующая порода Склоны и террасы Овраги Надпойменные склоны Пойма
А Б А Б А Б А Б
1 покровные суглинки 23,4 16,5 3,5 7,3
2 покровные суглинки, подстилаемые моренными отложениями 49,6 34,9 7,0 28,2
3 покровные суглинки, подстилаемые флювиогляциальными отложениями 57,8 40,7 0,4 1,6
4 флювиогляциальные отложения 2,0 1,4
5 делювиальные отложения 2,1 1,5 10,2 41,0 10,0 20,9
6 делювиальные отложения, подстилаемые торфом 1,4 5,5
7 аллювиальные отложения 49,2 39,7
8 аллювиальные отложения, подстилаемые торфом 28,6 23,1
9 торф 2,9 6,0 2,4 2,0
10 торф, подстилаемый делювиальными отложениями 7,1 5,0 5,9 23,7 31,7 65,8
11 торф, подстилаемый аллювиальными отложениями 43,7 35,2
Сумма 142,0 100,0 24,9 100,0 48,1 100,0 123,9 100,0
Примечание. А — площадь (га), Б — процент от площади геоморфологического района.
ский (на северо-западе) и Генеральский (на юго-востоке). Они вскрывают отложения вышележащих склонов, поэтому, кроме собственно делювиальных суглинков на стенках оврагов и торфа на делювии по днищам, присутствуют покровные суглинки, подстилаемые моренными или флювио-гляциальными отложениями.
Почвообразующие породы надпойменных склонов. Надпойменные склоны заболочены, несмотря на проведенные мелиоративные работы. Для данной территории характерно широкое распространение торфов, подстилаемых делювиальными отложениями, и собственно торфов. Часть этого геоморфологического района не заболочена и не оторфо-вана, здесь почвообразующие породы представлены делювиальными отложениями.
Почвообразующие породы поймы. Аллювиальные отложения р. Клязьмы чрезвычайно разнообразны по гранулометрическому составу, цвету и другим признакам. Помимо собственно аллювия в пойме присутствуют торф и сочетания торфа и аллювия: аллювий на торфе и торф на аллювии. В почвенных профилях встречаются оруденелые и омергелеванные горизонты, иногда видна четкая слоистость аллювиальных наносов. Повсеместно развито оглеение нижних слоев.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Водяницкий Ю.Н. Соединения железа и их роль в охране почв. М., 2010.
2.Добровольский В.В. Состав мелкозема рыхлых почвообразующих пород Восточно-Европейской равнины и его генезис // Почвоведение. 2005. № 3.
3. Иванов В.В., Вагнер М.В. О минералогическом составе крупных фракций суглинистых дерново-подзолистых почв Клинско-Дмитровской гряды (окрестности Чашниково) // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 17. Почвоведение. 1988. № 3.
4. Иванов В.В., Силёва Т.М. Первичные минералы ледниковых почвообразующих пород Русской равнины. М., 2005.
5. Карта почвообразующих пород УОПЭЦ «Чашниково» МГУ (со1ог map). DOI: 10.13140/RG.2.2.36488.01286 https://www.researchgate.net/publication/308304423_pm_map
6. Кириллова Н.П. Автоматизированный определитель почв. Свидетельство о регистрации прав на программное обеспечение #2014617393, 18 июля 2014.
7. Кириллова Н.П., Силёва Т.М. Таксономическая диагностика почв с помощью автоматизированного определителя // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 17. Почвоведение. 2015. № 3.
8. Кириллова Н.П., Силёва Т.М., Ульянова Т.Ю., Макаров М.И. Интегрированная база данных для параллельного унифицированного определения таксономической принадлежности почв таежной зоны по «Классификации и диагностике почв СССР, 1977» и «Классификации почв, 2004». Свидетельство о регистрации прав на программное обеспечение #2013621357, 18 октября 2013.
Выводы
• Применение цифровых методов обработки полевого материала (базы данных и автоматизированные алгоритмы определения таксонов) дали возможность организовать синхронизацию исследований.
• Методы построения карты почвообразующих пород мало влияют на общую точность цифровой карты в том случае, если они включают наряду с непрерывными и категориальную переменную — геоморфологическое положение точки опробования.
• Предложен статистически обоснованный критерий диагностики почвообразующих пород с помощью спектрофотометрических характеристик в системе CIE L*a*b*.
• Выявлена четкая закономерность в распространении почвообразующих пород по рельефу, что определяет разнообразие почв на изученной территории.
• На основе обширного полевого материала установлены основные типы почвообразующих пород территории УОПЭЦ «Чашниково» и создана их крупномасштабная цифровая карта.
9. Кириллова Н.П., Силёва Т.М., Ульянова Т.Ю. и др. Цифровая почвенная карта УОПЭЦ «Чашниково» МГУ им. М.В.Ломоносова // Вестн. Моск. ун-та. Сер.17. Почвоведение. 2015. № 2.
10. Кириллова Н.П., Силёва Т.М., Ульянова Т.Ю, Савин И.Ю. Метод «совпадений» и его применение для построения цифровой крупномасштабной почвенной карты // Почвоведение. 2014. № 10.
11. Общесоюзная инструкция по почвенным исследованиям и составлению крупномасштабных почвенных карт землепользования. М., 1973.
12. Самойлова Е.М. Почвообразующие породы. М., 1983.
13. Соколова Т.А., Толпешта И.И., Дронова Т.Я. Глинистые минералы в почвах. М.; Тула, 2005.
14. Флоринский И.В. Гипотеза Докучаева — центральная идея цифрового прогнозного почвенного картографирования (к 125-летию публикации) // Цифровая почвенная картография: теоретические и экспериментальные исследования. М., 2012.
15. Grinand C., Arrouays D, Laroche B, Martin M.P. Extrapolating regional soil landscapes from an existing soil map: Sampling intensity, validation procedures, and integration of spatial context // Geoderma. 2008. Vol. 143.
16. Grunwald S. Multi-criteria characterization of recent digital soil mapping and modeling approaches // Geo-derma. 2009. Vol.152.
17. Microsoft Access. URL: http://ofiice.microsoft.com/ ru-ru/access (дата обращения: 09.09.2016).
18. Rossister D.G. Assessing the thematic accuracy of area-class soil maps August 31, 2001. URL: https://www.
researchgate.net/publication/2879900 (дата обращения: 09.09.2016).
19. SAGA. System for Automated Geoscientific Analyses. URL: http://www.saga-gis.org Version: 2.2.7 (дата обращения: 09.09.2016).
20. Statistica 10.0. URL: http://www.statsoft.com (дата обращения: 09.09.2016).
21.The SoLIM Project.URL: http://solimserver.geogra-phy.wisc.edu (дата обращения 09.09.2016).
Поступила в редакцию 18.01.2017
DIGITAL PARENT MATERIAL MAP OF "CHASHNIKOVO"
TRAINING AND EXPERIMENTAL SOIL ECOLOGICAL CENTER,
MOSCOW STATE UNIVERSITY
N.P. Kirillova, T.M. Sileova, T.Yu. Ulyanova, S.Yu. Rozov, I.E. Smirnova
A fine-scale digital map of the soil parent materials of "Chashnikovo" Training and Experimental Soil Ecological Center (TESEC) for the area of 338,9 ha was created. Digital processing techniques of the extensive field materials (748 sampling points) included the collection of materials in databases, automated algorithms of determination of soil taxons, as well as the use of different digital soil mapping techniques. For developing the map, five methods were applied which gave similar values within 0,69—0,74 of the overall accuracy. The objective criteria of sample color in CIE L*a*b* system were applied for the diagnosis of the parent materials. 11 main types of the parent materials were defined. They revealed a clear pattern in the distribution in relation to the terrain relief that determines the diversity of soils in the studied area.
Key words: digital soil map, database, parent material, soil color, soil taxa.
Сведения об авторах
Кириллова Наталия Петровна, канд. биол. наук, мл. науч. сотр. каф. общего почвоведения ф-та почвоведения МГУ им. М.В. Ломоносова. E-mail: npkirillova@msu.soil.ru. Силёва Татьяна Михайловна, канд. биол. наук, доцент каф. общего почвоведения ф-та почвоведения МГУ им. М.В. Ломоносова. E-mail: tmsileova@yandex.ru. Ульянова Татьяна Юрьевна, канд. биол. наук, доцент каф. общего почвоведения ф-та почвоведения МГУ им. М.В. Ломоносова. E-mail: ulyanova_tatyana@mail.ru. Розов Сергей Юрьевич, канд. биол. наук, доцент каф. общего почвоведения ф-та почвоведения МГУ им. М.В.Ломоносова. E-mail: watcher008005@yandex.ru. Смирнова Ирина Евгеньевна, канд. биол. наук, доцент каф. общего почвоведения ф-та почвоведения МГУ им. М.В. Ломоносова. E-mail: i.e.smirnova@mail.ru.
