Связь между морфометрическими характеристиками рельефа и почвенными выделами на примере чернозёмов Левобережья Дона (Воронежская область)

Аннотация

Около трети научных публикаций в области цифровой почвенной картографии содержат данные об использовании морфометрических характеристик в качестве предикторов для моделирования почвенного покрова. Для каждой конкретной территории со своим набором специфических форм рельефа необходим уникальный набор значимых морфометрических величин, описывающих особенности такой комплексной системы, как почвенный покров, подобранный непосредственно с учетом решаемых задач. Целью исследования в данной работе был поиск связи между почвенными выделами, а также отдельными морфологическими свойствами, имеющими диагностическое значение на различных таксономических уровнях, и морфометрическими параметрами рельефа на примере почвенного покрова сельскохозяйственных земель Левобережья Дона в Лискинском районе Воронежской области. На исследованной территории преобладают черноземы оподзоленные, выщелоченные и типичные, а также лугово-черноземные почвы. С использованием методов параметрической и непараметрической статистики установлено, что к самым информативным морфометрическим параметрам, которые оказывают влияние на все проанализированные почвенные свойства, имеющие диагностическое значение для определения почвенных выделов, относятся водосборная площадь, вертикальная кривизна и минимальная кривизна. Максимальная генерализация морфометрических параметров рельефа в ряду 17 м, 51 м, 102 м, 306 м приводит к выявлению наибольшего количества связей с почвенными свойствами.

Литература

1.    Адерихин П.Г. Почвы Воронежской области, их генезис, свойства и краткая агропроизводственная характеристика. Воронеж, 1963.
2.    Глазунов Г.П., Афонченко Н.В., Двойных В.В. Оценка влияния морфометрических показателей рельефа на плодородие черноземных почв // Достижения науки и техники АПК. 2020. № 7. https://doi.org/ 10.24411/0235-2451-2020-10702
3.    Гопп Н.В. Исследование влияния рельефа на почвенно-растительный покров // Интерэкспо Гео-Сибирь. 2012. № 3.
4.    Гржибовский А.М., Горбатова М.А., Наркевич А.Н. и др. Объем выборки для корреляционного анализа // Методология научных исследований. 2020. Т. 6, № 1. https://doi.org/ 10.22328/2413-5747-2020-6-1-101-106
5.    Егоров В.В., Фридланд В.М., Иванова Е.Н. и др. Классификация и диагностика почв СССР. М., 1977.
6.    Красненков Р.В., Барашкова З.К. Геологическая карта четвертичных отложений Воронежской области, масштаб: 1:500000, серия: геологические карты областей Центрального федерального округа РФ, составлена: МПР РФ Центральный региональный геологический центр. 1998 г.
7.    Козлов Д.Н., Жидкин А.П., Лозбенев Н.И. Цифровое картографирование эрозионных структур почвенного покрова на основе имитационной модели смыва (северная лесостепь Среднерусской возвышенности) // Бюлл. Почвенного ин-та имени В.В. Докучаева. 2019. № 100. https://doi.org/ 10.19047/0136-1694-2019-100-5-35
8.    Теории и методы физики почв: Коллективная монография / Под ред. Е.В. Шеина, Л.О. Карпачевского. М., 2007.
9.    Лурье И.К. Геоинформационное картографирование. Методы геоинформатики и цифровой обработки космических снимков: Учебник. М., 2008.
10.    Самсонова В.П., Мешалкина Ю.Л. Оценка роли рельефа в пространственной изменчивости агрохимически важных почвенных свойств для интенсивно обрабатываемого сельскохозяйственного угодья // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 17. Почвоведение. 2014. № 3.
11.    Флоринский И.В. Гипотеза Докучаева как основа цифрового прогнозного почвенного картографирования (к 125-летию публикации) // Почвоведение. 2012. № 4.
12.    Шарая Л.С., Шарый П.А. Изучение пространственной организации лесных экосистем с помощью методов геоморфометрии // Российский журнал экологии. 2011. Т. 42, № 1.
13.    Щеглов Д.И. Черноземы центра Русской равнины и их эволюция под влиянием естественных и антропогенных факторов. М., 1999.
14.    Agren A.M., Lidberg W., Strömgren M. et al. Evaluating digital terrain indices for soil wetness mapping–a Swedish case study // Hydrology and Earth System Sciences. 2014. Vol. 18, № 9. https://doi.org/0.5194/hessd-11-4103-2014
15.    Buryak Z.A., Ukrainsky P.A., Gusarov A.V. et al. Geomorphic factors influencing the spatial distribution of eroded Chernozems in automated digital soil erosion mapping // Geomorphology. 2023. Vol. 439. 108863. https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2023.108863
16.    Florinsky I. Digital terrain analysis in soil science and geology. 2nd ed. 2016.
17.    Grunwald S. Multi-criteria characterization of recent digital soil mapping and modeling approaches // Geoderma. 2009. Vol. 152. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2009.06.003
18.    Lee S., Wolberg G., Shin S.Y. Scattered Data Interpolation with Multilevel B-Splines. Visualization and Computer Graphics, IEEE Transactions on. 1997. № 3. https://doi.org/10.1109/2945.620490
19.    NASA Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). Version 3.0 Global 1 arc second Data Released over Asia and Australia Version 1.0/ URL: https://web.archive.org/web/20170513032841/https://earthdata.nasa.gov/nasa-shuttle-radar-topography-mission-srtm-version-3-0-global-1-arc-second-data-released-over-asia-and-australia (дата обращения: 08.09.2024).
20.    System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA). URL: https://sourceforge.net/projects/saga-gis/files/ Version: 8.5.0 (дата обращения: 08.09.2024).
21.    Shary P.A., Sharaya L.S., Mitusov A.V. Fundamental quantitative methods of land surface analysis // Geoderma. 2002. Vol. 107, № 1–2. https://doi.org/10.1016/S0016-7061(01)00136-7
22.    Suleymanov A., Suleymanov R., Gabbasova I. et al. Field-scale digital mapping of top- and subsoil Chernozem properties // Precision Agriculture. 2024. Vol. 25. https://doi.org/10.1007/s11119-024-10128-x