Зависимость вегетации озимых культур от рельефа и почв на востоке Ставропольского края

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Всего картографировано 7444 полей общей площадью 857.9 тыс. га на территории пяти восточных засушливых районов Ставропольского края. По состоянию на 2021 г. пашня занимает более 55% территории исследования и расположена преимущественно в западной ее части. Озимыми культурами занято 4693 поля общей площадью более 487 тыс. га (56.9% от общей площади полей). Картографирование контуров полей производилось на основе космоснимков “Sentinel-2” (“естественные цвета”). Расчет морфометрических характеристик полей производился на основе ЦМР “SRTM3”. Маска озимых культур за период 2011–2021 гг. и еженедельные композиты с данными о значении NDVI за весну (март–май) были получены с помощью сервиса “Вега-Science”. Площади выявленных по данным ДЗЗ полей сопоставимы с данными официальной статистики. Поля располагаются на землях с крутизной до 5°, преобладает крутизна 1–2° (около 90% общей площади). Большинство полей имеют преобладающую южную экспозицию, поля с северной экспозицией отсутствуют. На территории зоны исследования расположено 13 родов почв, преобладают каштановые глубокие почвы. Средний NDVI за март–май 2011–2021 гг. показывает наибольшие значения на полях, расположенных на луговых почвах, наименьшие значения NDVI наблюдаются на солонцах и солончаках. Выявлено, что значение NDVI снижается при увеличении размеров поля, оптимальный размер поля – до 150 га. Наибольшие значения NDVI выявлены на полях с крутизной 1–2°, южной экспозицией и луговыми, каштановыми и светло-каштановыми почвами. Проанализировано влияние годовых сумм осадков на значение NDVI.

Об авторах

В. В. Дорошенко

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение “Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук”

Автор, ответственный за переписку.
Email: doroshenko-vv@vfanc.ru
Россия, Волгоград

Список литературы

  1. Антонов С.А. Изменение агроклиматического районирования территории Ставропольского края для повышения продуктивности агроландшафтов // Изв. Оренбургского государственного аграрного университета. 2018. № 3(71). С. 8–11.10.25930/0erb-cm88 EDN XRTQZV.
  2. Берденгалиева А.Н., Берденгалиев Р.Н. Связь сезонной динамики озимой пшеницы и рельефа в подзоне южных черноземов Волгоградской области // Научно-агрономический журн. 2022. № 3(118). С. 49–56. EDN WLPXJN.
  3. Денисов П.В., Середа И.И., Трошко К.А. и др. Возможности и опыт оперативного дистанционного мониторинга состояния озимых культур на территории России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 2. С. 171–185. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2021-18-2-171-185. EDN CVLTGO.
  4. Денисова Е.В. Применение современных технологий при инвентаризации земель // Научно-агрономический журн. 2020. № 1(108). С. 10–14. EDN JIFEOC.
  5. Денисова Е.В. К вопросу учета орошаемых угодий Волгоградской области с применением методов дистанционного мониторинга // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации. 2021. Т. 11. № 1. С. 113–128. https://doi.org/10.31774/2222-1816-2021-11-1-113-128. EDN TNVYAH.
  6. Зинченко В.Е., Лохманова О.И., Калиниченко В.П. и др. Космический мониторинг земель сельскохозяйственного назначения юга России // Исслед. Земли из космоса. 2013. № 3. С. 33. https://doi.org/10.7868/S0205961413030068.EDN QAXMFN.
  7. Комаров А.А., Ирмулатов Б.Р., Якушев В.В. и др. Использование данных дистанционного зондирования для управления продуктивностью пшеницы в условиях аридной зоны (на примере Северного Казахстана) // Применение средств дистанционного зондирования Земли в сельском хозяйстве: Материалы III Всероссийской научной конференции с международным участием, Санкт-Петербург, 16–17 сентября 2021 года. Санкт-Петербург: Агрофизический научно-исследовательский институт РАСХН. 2021. С. 51–55. EDN WCIJTY.
  8. Лупян Е.А., Середа И.И., Денисов П.В. и др. Дистанционный мониторинг состояния озимых культур зимой 2020–2021гг. на Европейской территории России // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 1. С. 165–172. 10.21046/2070-7401-2021-18-1-165-172 EDN MFAITF.
  9. Письменная Е.В., Азарова М.Ю. Зависимость продуктивности озимой пшеницы от показателей NDVI в засушливой зоне Ставропольского края // Агропромышленные технологии Центральной России. 2021. № 1(19). С. 39–45https://doi.org/10.24888/2541-7835-2021-19-39-45. EDN CCUPAK.
  10. Середа И.И., Денисов П.В., Трошко К.А. и др. Уникальные условия развития озимых культур, наблюдаемые по данным спутникового мониторинга на европейской территории России в октябре 2020 г. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 5. С. 304–310. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2020-17-5-304-310 EDN AWYDOQ.
  11. Синельникова К.П. Пространственный анализ деградации агроландшафтов Донской гряды // Научно-агрономический журн. 2021. № 4(115). С. 30–34.10.34736/FNС.2021.115.4.005 EDN WAHUTS.
  12. Сторчак И.Г., Ерошенко Ф.В. Использование NDVI для оценки продуктивности озимой пшеницы в Ставропольском крае // Земледелие. 2014. № 7. С. 12–15. EDN RCQQIN.
  13. Тесленок К.С., Муштайкин А.П., Тесленок С.А. Изучение особенностей сельскохозяйственных угодий с использованием цифровых моделей рельефа // ИнтерКарто. ИнтерГИС. 2020. Т. 26. № 3. С. 221–228.
  14. Трошко К.А., Денисов П.В., Лупян Е.А. и др. Особенности состояния зерновых культур в регионах европейской части России и Сибири в июне 2021 г. по данным дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2021. Т. 18. № 3. С. 325–331. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2021-18-3-325-331. EDN KJNBSF.
  15. Трошко К.А., Денисов П.В., Дунаева Е.А. и др. Особенности развития озимых сельскохозяйственных культур на юге европейской части России весной 2022 г. по данным дистанционного мониторинга // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2022. Т. 19. № 2. С. 261–267. https://doi.org/10.21046/2070-7401-2022-19-2-261-267. EDN BJXOUW.
  16. Филина Я.А., Дунаева Е.А., Денисов П.В. Оценка состояния озимых зерновых культур по Республике Крым с помощью сервиса ВЕГА // Региональные проблемы дистанционного зондирования Земли: Материалы IX Международной научной конференции, Красноярск, 13–16 сентября 2022 года. Красноярск: Сибирский федеральный университет. 2022. С. 307–310. EDN RAINYE.
  17. Шинкаренко С.С., Бодрова В.Н., Сидорова Н.В. Влияние экспозиции склонов на сезонную динамику вегетационного индекса NDVI посевных площадей // Изв. Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. 2019. № 1(53). С. 96–105.https://doi.org/10.32786/2071-9485-2019-01-12. EDN RPZVDY.
  18. Юферев В.Г., Мелихова А.В., Балынова В.В. Геоинформационный анализ рельефа Кумо-Манычской впадины // Природные системы и ресурсы. 2022. Т. 12. № 2. С. 67–76. https://doi.org/10.15688/nsr.jvolsu.2022.2.9 EDN TDGQVF.
  19. Национальный атлас почв Российской Федерации. М.: Астрель: ACТ. 2011. 632 с.
  20. Chen Q., Laurin G.V., Battles J.J., Saah D. Integration of airborne lidar and vegetation types derived from aerial photography for mapping aboveground live biomass // Remote Sensing of Environment. 2012. V. 121. P. 108–117.
  21. Franch B., Vermote E., Becker-Reshef I., Claverie M., Huang J., Zhang J., Justice C., Sobrino J. Improving the timeliness of winter wheat production forecast in the United States of America, Ukraine and China using MODIS data and NCAR Growing Degree Day information // Remote Sensing of Environment. 2015. № 161. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.02.014
  22. Pan L., Xia H., Zhao X., Guo Y., Qin Y. Mapping Winter Crops Using a Phenology Algorithm, Time-Series Sentinel-2 and Landsat-7/8 Images, and Google Earth Engine // Remote Sens. 2021. V. 13. № 2510. https://doi.org/10.3390/rs13132510

Дополнительные файлы


© В.В. Дорошенко, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».