Possibility of Using Zoning of Fallow Vegetation according to Vegetation Indices to Assess the Patterns of Accumulation of Organic Matter in Post-Agrogenic Soils
- Autores: Giniyatullin K.1, Sahabiev I.1, Ryazanov S.2, Smirnova E.1, Tishin D.1, Latypova L.1
-
Afiliações:
- Kazan Federal University
- Institute of Ecology and Subsoil Use Problems of the Academy of Sciences of the Republic of Tatarstan
- Edição: Nº 8 (2023)
- Páginas: 970-980
- Seção: ДЕГРАДАЦИЯ, ВОССТАНОВЛЕНИЕ И ОХРАНА ПОЧВ
- URL: https://journals.rcsi.science/0032-180X/article/view/138152
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0032180X2360018X
- EDN: https://elibrary.ru/OIWJJW
- ID: 138152
Citar
Resumo
An array of Eutric Retisols (Loamic, Cutanic, Ochric)) was studied under a fallow aged 20–25 years, which is in the stage of overgrowth of meadow vegetation, pine and birch. The site is confined to one element of the relief, has no morphological signs of the development of erosive processes and is characterized by a homogeneous granulometric composition. To assess the influence of fallow vegetation type on the formation of soil organic matter (SOM) reserves, vegetation cover was zoned according to vegetation indices calculated on the basis of remote sensing (RS) data. The “k-means” algorithms and the “random forest” method were used for zoning. It was shown that there were statistically significant differences between the types of land cover in terms of reserves of SOM in the upper layer of the old-arable horizon with the allocation of 3 and 4 clusters. It is shown that the most expedient is the allocation of 3 classes of fallow vegetation using the “k-means” algorithm: coniferous woody vegetation, deciduous woody vegetation and herbaceous vegetation. The correctness of the allocation of these classes was confirmed by a field geobotanical survey of the territory. The results of a pairwise comparison of sites occupied by various types of fallow vegetation show the presence of significant differences in the reserves of the SOM only in the uppermost layer (0–5 cm) of the old arable horizon and only when compared with the array occupied by woody coniferous vegetation and herbaceous vegetation. Differences in accumulated humus reserves in the upper layer of 0–10 cm are statistically significant in soils under deciduous and coniferous woody vegetation, as well as between herbaceous and coniferous vegetation. There was no significant difference in this indicator between the areas occupied by woody deciduous vegetation and herbaceous vegetation.
Palavras-chave
Sobre autores
K. Giniyatullin
Kazan Federal University
Autor responsável pela correspondência
Email: ginijatullin@mail.ru
Russia, 420008, Kazan
I. Sahabiev
Kazan Federal University
Email: ginijatullin@mail.ru
Russia, 420008, Kazan
S. Ryazanov
Institute of Ecology and Subsoil Use Problems of the Academy of Sciences of the Republic of Tatarstan
Email: ginijatullin@mail.ru
Russia, 420087, Kazan
E. Smirnova
Kazan Federal University
Email: ginijatullin@mail.ru
Russia, 420008, Kazan
D. Tishin
Kazan Federal University
Email: ginijatullin@mail.ru
Russia, 420008, Kazan
L. Latypova
Kazan Federal University
Email: ginijatullin@mail.ru
Russia, 420008, Kazan
Bibliografia
- Баева Ю.И., Курганова И.Н., Лопес де Гереню В.О., Почикалов А.В., Кудеяров В.Н. Физические свойства и изменение запасов углерода серых лесных почв в ходе постагрогенной эволюции (юг Московской области) // Почвоведение. 2017. № 3. С. 75–83.
- Гиниятуллин К.Г., Рязанов С.С., Смирнова Е.В., Латыпова Л.И., Рыжих Л.Ю. Использование геостатистических методов для оценки запасов органического вещества в залежных почвах // Учен. зап. Казан. ун-та. Сер. Естеств. науки. 2019. Т. 161. Кн. 2. С. 275–292. https://doi.org/10.26907/2542-064X.2019.2.275-292
- Гиниятуллин К.Г., Сахабиев И.А., Смирнова Е.В. Цифровое картографирование показателей, определяющих сорбционные свойства почв по отношению к поллютантам, по данным дистанционного зондирования Земли с применением машинного обучения // Георесурсы. 2022. Т. 24. № 1. С. 84–92. https://doi.org/10.18599/grs.2022.1.8
- Добровольский В.В. Практикум по географии почв с основами почвоведения. М.: Гуманит. Изд. Центр ВАДОК, 2001. 144 с.
- Иванов А.Л., Завалин А.А., Кузнецов М.С., Захаренко В.А., Свинцов И.П., Карпухин А.И., Исаев В.А., Гулюк Г.Г., Чекмарев П.А., Ефанов П.А., Кирюшин В.И., Хитров Н.Б., Романенко Г.А. Агроэкологическое состояние и перспективы использования земель, выбывших из активного сельскохозяйственного производства. М.: Российский научно-исследовательский институт информации и технико-экономических исследований по инженерно-техническому обеспечению агропромышленного комплекса, 2008. 64 с.
- Классификация и диагностика почв России. Смоленск: Ойкумена, 2004. 341 с.
- Когут Б.М., Семенов В.М., Артемьева З.С., Данченко Н.Н. Дегумусирование и почвенная секвестрация углерода // Агрохимия. 2021. № 5. С. 3–13. https://doi.org/10.31857/S0002188121050070
- Кудеяров В.Н. Почвенно-биогеохимические аспекты состояния земледелия в Российской Федерации // Почвоведение. 2019. № 1. С. 109–121. https://doi.org/10.1134/S0032180X1901009X
- Кудеяров В.Н. Современное состояние углеродного баланса и предельная способность почв к поглощению углерода на территории России // Почвоведение. 2015. № 9. С. 1049–1060. https://doi.org/10.7868/S0032180X15090087
- Кузнецова И.В., Тихонравова П.И., Бондарев А.Г. Изменение свойств залежных серых лесных почв // Почвоведение. 2009. № 9. С. 1142–1150. https://doi.org/10.1134/S1064229309090142
- Курганова И.Н., Лопес Де Гереню В.О., Швиденко А.З., Сапожников П.М. Изменение общего пула органического углерода в залежных почвах России в 1990–2004 гг // Почвоведение. 2010. № 3. С. 361–368.
- Литвинович А.В., Павлова О.Ю. Изменение гумусного состояния дерново-подзолистой глееватой песчаной почвы на залежи // Почвоведение. 2007. № 11. С. 1323–1329.
- Люри Д.И., Горячкин С.В., Караваева Н.А., Денисенко Е.А., Нефедова Т.Г. Динамика сельскохозяйственных земель России в XX в. и постагрогенное восстановление растительности и почв. М.: ГЕОС, 2010. 416 с.
- Маевский П.Ф. Флора средней полосы европейской части России. М.: Товарищество научных изданий КМК, 2014. 635 с.
- Некрич А.С., Люри Д.И. Изменения динамики аграрных угодий России в 1990–2014 гг. // Известия РАН. Сер. географическая. 2019. № 3. С. 64–77. https://doi.org/10.31857/S2587-55662019364-77
- Орешкина Н.С. Статистические оценки пространственной изменчивости свойств почв. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1988. 112 с.
- Рогова Т.В., Шайхутдинова Г.А. Биоразнообразие и динамика наземных экосистем. Методическое пособие для проведения учебной практики. Казань: Изд-во Казан. ун-та, 2007. 60 с.
- Романовская А.А. Органический углерод в почвах залежных земель России // Почвоведение. 2006. № 1. С. 52–61.
- Росновский И.Н. Системный анализ и математическое моделирование процессов в почвах: Учеб. пособие. Томск: Томский государственный университет, 2007. 312 с.
- Рыжова И.М., Ерохова А.А., Подвезенная М.А. Динамика и структура запасов углерода в постагрогенных экосистемах южной тайги // Почвоведение. 2014. № 12. С. 1426–1435. https://doi.org/10.7868/S0032180X14090111
- Самсонова В.П. Пространственная изменчивость почвенных свойств: На примере дерново-подзолистых почв. М.: Изд-во ЛКИ, 2008. 160 с.
- Сидорова В.А. Динамика пространственного варьирования почвенных свойств луговых агроценозов Карелии при постантропогенном развитии // Российский журн. прикладной экологии. 2016. № 3. С. 23–27.
- Сорокина О.А., Данилов А.Н. Оценка плодородия почвы залежи на сопряженных элементах рельефа в Красноярской лесостепи // Плодородие. 2016. № 2. С. 31–34.
- Сорокина Н.П., Козлов Д.Н., Кузнецова И.В. Оценка постагрогенной трансформации дерново-подзолистых почв: картографическое и аналитическое обоснование // Почвоведение. 2013. № 10. С. 1193–1205. https://doi.org/10.7868/S0032180X13100134
- Телеснина В.М., Ваганов И.Е., Карлсен А.А., Иванова А.Е., Жуков М.А., Лебедев С.М. Особенности морфологии и химических свойств постагрогенных почв южной тайги на легких отложениях (Костромская область) // Почвоведение. 2016. № 1. С. 115–129. https://doi.org/10.7868/S0032180X16010111
- Цифровая почвенная картография / Отв. ред. Савин И.Ю., Докукин П.А. М.: РУДН, 2017. 156 с.
- Чернова О.В., Голозубов О.М., Алябина И.О., Щепащенко Д.Г. Комплексный подход к картографической оценке запасов органического углерода в почвах России // Почвоведение. 2021. № 3. С. 273–286. https://doi.org/10.31857/S0032180X21030047
- Чернова О.В., Рыжова И.М., Подвезенная М.А. Оценка запасов органического углерода лесных почв в региональном масштабе // Почвоведение. 2020. № 3. С. 340–350. https://doi.org/10.31857/S0032180X20030028
- Batjes N.H. Harmonized soil property values for broad-scale modelling (WISE30sec) with estimates of global soil carbon stocks // Geoderma. 2016. V. 269. P. 61–68. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2016.01.034
- Batjes N.H. Total carbon and nitrogen in the soils of the world // Eur. J. Soil Sci. 2014. V. 65. № 1. P. 10–21. https://doi.org/10.1111/EJSS.12114_2
- Bicego M. K-Random Forests: A K-means style algorithm for Random Forest clustering // Proc. Int. Jt. Conf. Neural Networks. 2019. V. 2019. https://doi.org/10.1109/IJCNN.2019.8851820
- Braimoh A.K., Vlek P.L.G. Impact of land use on soil resources // L. Use Soil Resour. Springer Netherlands. 2008. P. 1–7.
- Camera C., Zomeni Z., Noller J.S., Zissimos A.M., Christoforou I.C., Bruggeman A. A high resolution map of soil types and physical properties for Cyprus: A digital soil mapping optimization // Geoderma. 2017. V. 285. P. 35–49. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2016.09.019
- Chavez P. Image-Based Atmospheric Corrections - Revisited and Improved // American Society of Photogrammetry. 1996. №. 62. P. 1025–1036.
- Congedo L., Munafò M., Macchi S. Investigating the relationship between land cover and vulnerability to climate change in Dar es Salaam. Rome: Sapienza University, 2013. 58 p.
- Fathizad H., Taghizadeh-Mehrjardi R., Hakimzadeh Ardakani M.A., Zeraatpisheh M., Heung B., Scholten T. Spatiotemporal Assessment of Soil Organic Carbon Change Using Machine-Learning in Arid Regions // Agron. 2022. V. 12. № 3. P. 628. https://doi.org/10.3390/agronomy12030628
- Godwin R.J., Miller P.C.H. A Review of the Technologies for Mapping Within-field Variability // Biosyst. Eng. 2003. V. 84. № 4. P. 393–407. https://doi.org/10.1016/S1537-5110(02)00283-0
- Grunwald S., Yu C., Xiong X. Transferability and Scalability of Soil Total Carbon Prediction Models in Florida, USA // Pedosphere. 2018. V. 28. № 6. P. 856–872. https://doi.org/10.1016/S1002-0160(18)60048-7
- Guo L.B., Gifford R.M. Soil carbon stock and land use change: A meta-analysis // Global Change Biol. 2002. V. 8. № 4. P. 345–360. https://doi.org/10.1046/j.1354-1013.2002.00486.x
- Guo L., Fu P., Shi T., Chen Y., Zhang H., Meng R., Wang S. Mapping field-scale soil organic carbon with unmanned aircraft system-acquired time series multispectral images // Soil Tillage Res. 2020. V. 196. P. 104477. https://doi.org/10.1016/J.STILL.2019.104477
- iNaturalist. 2022. URL: https://www.inaturalist.org/ (дата обращения: 17.11.2022).
- Kalinina O., Chertov O., Dolgikh A.V., Goryachkin S.V., Lyuri D.I., Vormstein S., Giani L. Self-restoration of post-agrogenic Albeluvisols: Soil development, carbon stocks and dynamics of carbon pools // Geoderma. 2013. V. 207–208. P. 221–233. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2013.05.019
- Kurganova I.N., Kudeyarov V.N., De Gerenyu L. Updated estimate of carbon balance on Russian territory // Tellus. 2010. V. 62. № 5. P. 497–505.
- Kurganova I., Lopes de Gerenyu V., Kuzyakov Y. Large-scale carbon sequestration in post-agrogenic ecosystems in Russia and Kazakhstan // Catena. 2015. V. 133. P. 461–466. https://doi.org/10.1016/j.catena.2015.06.002
- Landsat 8 (L8) data users handbook. South Dakota: EROS. Sioux Falls, 2015. 106 p.
- Lo Seen D., Ramesh B.R., Nair K.M., Martin M., Arrouays D., Bourgeon G. Soil carbon stocks, deforestation and land-cover changes in the Western Ghats biodiversity hotspot (India) // Glob. Chang. Biol. 2010. V. 16. № 6. P. 1777–1792. https://doi.org/10.1111/J.1365-2486.2009.02127.X
- Martin M.P., Orton T.G., Lacarce E., Meersmans J., Saby N.P.A., Paroissien J.B., Jolivet C. et al. Evaluation of modelling approaches for predicting the spatial distribution of soil organic carbon stocks at the national scale // Geoderma. 2014. V. 223–225. № 1. P. 97–107. https://doi.org/10.1016/J.geoderma.2014.01.005
- Matinfar H.R., Maghsodi Z., Mousavi S.R., Rahmani A. Evaluation and Prediction of Topsoil organic carbon using Machine learning and hybrid models at a Field-scale // catena. 2021. V. 202. P. 105258. https://doi.org/10.1016/j.catena.2021.105258
- QGIS Development Team. QGIS Geographic Information System. Open Source Geospatial Foundation Project. 2016. https://www.qgis.org/en/site/ (дата обращения: 17.11.2022).
- R Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna. Austria. URL: http://www.r-project. org/index.html (дата обращения: 17.11.2022).
- Sahabiev I., Smirnova E., Giniyatullin K. Spatial Prediction of Agrochemical Properties on the Scale of a Single Field Using Machine Learning Methods Based on Remote Sensing Data // Agron. 2021. V. 11. P. 2266. https://doi.org/10.3390/agronomy11112266
- Saleh A.M. Relationship Betweenvegetation Indicesof Landsat-7 ETM+, MSS Data and Some Soil Properties: Case Study of Baqubah, Diyala, Iraq // IOSR J. Agric. Vet. Sci. Ver. II. 2015. V. 8. № 2. P. 2319–2372.
- Schillaci C., Perego A., Valkama E., Märker M., Saia S., Veronesi F., Lipani A. et al. New pedotransfer approaches to predict soil bulk density using WoSIS soil data and environmental covariates in Mediterranean agro-ecosystems // Sci. Total Environ. 2021. V. 780. P. 146609. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.146609
- Taghizadeh-Mehrjardi R., Nabiollahi K., Kerry R. Digital mapping of soil organic carbon at multiple depths using different data mining techniques in Baneh region, Iran // Geoderma. 2016. V. 266. P. 98–110. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2015.12.003
- Thompson J.A., Kolka R.K. Soil Carbon Storage Estimation in a Forested Watershed using Quantitative Soil-Landscape Modeling // Soil Sci. Soc. Am. J. 2005. V. 69. № 4. P. 1086–1093. https://doi.org/10.2136/SSSAJ2004.0322
- Vågen T.G., Winowiecki L.A., Tondoh J.E., Desta L.T., Gumbricht T. Mapping of soil properties and land degradation risk in Africa using MODIS reflectance // Geoderma. 2016. V. 263. P. 216–225. https://doi.org/10.1016/J.GEODERMA.2015.06.023
- Vågen T.G., Winowiecki L.A., Abegaz A., Hadgu K.M. Landsat-based approaches for mapping of land degradation prevalence and soil functional properties in Ethiopia // Remote Sens. Environ. 2013. V. 134. P. 266–275. https://doi.org/10.1016/J.RSE.2013.03.006
- Walvoort D.J.J., Brus D.J., de Gruijter J.J. An R package for spatial coverage sampling and random sampling from compact geographical strata by k-means // Comput. Geosci. Pergamon. 2010. V. 36. № 10. P. 1261–1267. https://doi.org/10.1016/J.CAGEO.2010.04.005