932

Используя современные спутниковые снимки, проведен анализ всех контуров, изображенных на ЦПК СПб, и выявлены основные направления изменений почвенного покрова Санкт-Петербурга за последнее десятилетие. Установлено, что в значительной степени был преобразован почвенный покров на востоке города, где зафиксирована массовая застройка новыми жилыми районами бывших совхозных полей. Здесь на месте ареалов агроземов текстурнодифференцированных появились урбопедокомбинации с большой долей НПО и педоаллохтонных почв. На севере Санкт-Петербурга новостройки не внесли изменений в ЦПК СПб, так как они, в основном, находятся за пределами административных границ Санкт-Петербурга на бывших сельскохозяйственных угодьях Всеволожского района Ленинградской области.

На значительной территории мегаполиса границы и формы урбопедокомбинаций практически остались не измененными, преобразования затронули лишь внутреннее содержание контуров. Изменения были обнаружены в 160 контурах, которые неравномерно распределены на территории города. Основная масса этих контуров находится в районах, расположенных к северу и востоку от центра, а также на западных и юго-западных участках Васильевского острова и южном берегу Финского залива. Здесь на месте старых урбопедокомбинаций или НПО сформировались комбинации со значительным участием педоаллохтонных серогумусовых урбислоистых почв, что свидетельствует о создании на намытых или рекультивированных территориях газонов и небольших скверов.

Почвенное урбанизированное пространство наиболее старых районов Санкт-Петербурга – Центральный и Адмиралтейский, практически не изменяется. Эти районы характеризуются очень плотной застройкой, а почвенный покров здесь представлен лишь небольшими пятнами (клумбы, газоны, небольшие скверы и т.д.).

На периферии Санкт-Петербурга в границах КАД под новое строительство в последнее десятилетие были отданы территории под старыми торговыми комплексами, заброшенными заводами и другими производственными и складскими постройками – 15 контуров, в которых фрагментарно представлены педоаллохтонные серогумусовые почвы и псаммоземы, а непочвенные образования являются фоном. Еще в 3 контурах увеличилось количество педоаллохтонных почв за счет создания скверов. Например, в 2013 году один из контуров был показан как НПО (территория использовалась под склады). В настоящее время часть территории застроена и благоустроена, таким образом, здесь появились фрагментарные ареалы педоаллохтонных серогумусовых почв.

Кроме перечисленных, некоторое количество контуров (13) с фоновыми педоаллохтонными серогумусовыми, дерново-подзолистыми почвами в комбинации с НПО (сады и парковые зоны вдоль южного побережья Финского залива, в Пушкинском и Колпинском районах города) были также частично использованы под жилые застройки (4 участка), скверы (1), торговые комплексы

391

(2), часть перешла в разряд НПО (4), а 2 участка частично стали использовать под кладбище.

Таким образом, наибольшее количество контуров почвенной карты СПб, в которых произошли изменения, относятся всего к 4 классификационным единицам легенды, в основном, это комбинации, где представлены различные варианты педоаллохтонных почв с НПО. Контуры с естественными, антропогенно-преобразованными почвами и их комбинациями слабо затронуты изменениями. Исключение составляют контуры агроземов текстурнодифференцированных на востоке города за пределами КАД, которые за прошедшее десятилетие в результате застройки кардинально изменились. Бывшие агроземы альфегумусовые на севере города (5 контуров) также претерпели изменения перейдя в разряд урбопедокомбинаций – 1 участок занят под застройку, 2 – частично заняты торговыми комплексами и 2 частично заняты автостоянками со значительной долей НПО.

Анализ динамики почвенного покрова города за последнее десятилетие показал, что если основное преобразование почвенного покрова СанктПетербурга конца ХХ начала ХХI века было связано исключительно с расширением урбанизированной части города и наступлением города на сельскохозяйственные территории, то в последнее время наблюдается несколько иная тенденция. Наравне с наступлением города на сельскохозяйственные земли на востоке и созданием новых территорий путем намыва на западе города, происходит преобразование внутреннего содержания уже устоявшихся урбопедокомбинаций. Изыскиваются возможности для использования резервов внутри мегаполиса, т.е. под строительство используются пространства, представляющие собой непочвенные образования, занятые прежде складами, заводскими постройками, старыми стоянками и торговыми комплексами, а также территории, выделенные вдоль дорог как скверы. Преобладающей комбинацией, которая формируется на этих участках является комбинация педоаллохтонных урбислоистых регулярно-фрагментарных почв с непочвенными образованиями.

Уменьшается доля НПО в урбопедокомбинациях в ранее застроенных районах. Здесь появляются новые ареалы педоаллохтонных серогумусовых почв и пелоземов. Интенсивно преобразуются дворовые территории построек конца ХХ начала ХХI века. В них увеличивается доля комбинаций, связанных с организацией скверов, газонов и клумб. Таким образом, современная тенденция развития почвенного покрова связана с преобразованиями внутри урбанизированной территории, с уменьшением доли контуров НПО и увеличением комбинаций с педоаллохтонными почвами.

На основе актуализированной почвенной карты Санкт-Петербурга и оценки экологических функций антропогенно-преобразованных и антропогенных почв города, также возможно, провести оценку интегральной экологической составляющей качества жизни населения. На основании новых данных будет создана карта, отображающая экологическую ситуацию (в баллах) территории в

392

административных границах Санкт-Петербурга (М 1:50000) которая станет новым ценным информационным ресурсом для планирования мероприятий по улучшению качества жизни населения в мегаполисе.

ЦПК СПб позволяет оперативно вносить изменения в ее содержание, корректировать оформление, перестраивать логику составления легенды без потери содержания карты. Это позволяет постоянно совершенствовать карту, улучшать ее восприятие, находить новые закономерности в ПП и создавать на ее основе новые информационные продукты.

Литература

1.Апарин Б.Ф., Сухачева Е.Ю. Принципы создания почвенной карты мегаполиса (на примере Санкт-Петербурга) // Почвоведение. 2014. №7. С. 790–802.

2.Сухачева Е.Ю., Апарин Б.Ф., Андреева Т.А., Казаков Э.Э., Лазарева М.А. Принципы и методы создания цифровой среднемасштабной почвенной карты Ленинградской области // Вестник СанктПетербургского университета. Науки о Земле. 2019. Т. 64. № 1. С. 100-113.

OPPORTUNITIES AND PROSPECTS FOR USE

SOIL MAP OF SAINT PETERSBURG

E.Yu. Suhacheva1,2, G.A. Kasatkina1, S.V. Glukhareva2

1 Central Soil Museum by V.V. Dokuchaev– Branch of the Federal Research Centre“V.V. Dokuchaev Soil Science Institute, Saint Petersburg, Russia

2St Petersburg University, Saint Petersburg, Russia

Abstract. Possibilities of using the digital soil map of Saint Petersburg (DSM SPb) scale 1:50000 were considered. DSM SPb can be used to assess the dynamics of the soil cover of the metropolis and to create new information resources for decision-making to improve the quality of life of the population.

Keywords: digital soil map, anthropogenic soils, soil cover, non-soil formations, megapolis

References

1. Aparin B.F., Suhacheva E.Yu. Principles of creating a soil map of a megalopolis (using the example of St. Petersburg) // Eurasian Soil Science. 2014. №7. P. 790–802.

2. Sukhacheva E.Yu., Aparin B.F., Andreeva T.A., Kazakov E.E., Lazareva M.A. Principles and methods of creating a digital medium-scale soil map of the Leningrad region // Bulletin of St. Petersburg University. Earth sciences. 2019. T.64. №1. P. 100–113.

УДК 631.474

РЕГИОНАЛЬНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ ПОЧВ В ОЦЕНКЕ УРОВНЯ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ АГРОГЕННЫХ ПОЧВ

Л.А. Федченко, Е.Г. Пивоварова ФГБОУ ВО Алтайский ГАУ, Барнаул, Россия e-mail: fedtschenko.leonid.1999@mail.ru

Аннотация. На основе информационно-логического анализа разработаны модели региональных эталонов почв 12-го почвенного района Алтайского края. Предложен подход к оценке уровня экологического состояния на основе таксономических групп агрогенных почв субстантивной классификации почв России и прогнозируемой урожайности сельскохозяйственных культур.

393

Разработаны картограммы уровня экологического состояния почв разных агроценозов в ГИС «Аксиома 5.0».

Ключевые слова: уровень экологического состояния, агрогенные почвы, региональная классификация почв, урожайность, плодородие.

Недифференцированная агротехника возделывания сельскохозяйственных культур на неоднородных, по своему плодородию и уровню экологического состояния участках ведёт к ухудшению экологического состояния агрогенных почв и к не окупаемым экономическим затратам. Для решения названной проблемы необходимо разрабатывать методы оценки уровня экологического состояния почв пашни с дальнейшей интерпретацией результатов в ГИС. Оценки уровня экологического состояния почв должны опираться на региональную классификацию почв, так как она содержит информацию о генезисе и особенностях состояний почв изучаемого региона.

Цель исследования: оценка уровня экологического состояния почв пахотных угодий 12 почвенного района на примере ЗАО «Рассвет» Топчихинского района Алтайского края на основе региональных эталонов почв, в соответствие с субстантивно-генетической классификацией почв России (2004 г.).

Задачи исследования:

1)разработать региональные эталоны подтипов почв для 12-го почвенного района Алтайского края;

2)определить действительно-возможную урожайность (ДВУ) для региональных эталонов почв и дифференцировать ее на биоклиматическую и почвенную составляющие;

3)на основании прогнозных урожайностей рассматриваемых сельскохозяйственных культур и определить уровни экологического состояния почв исследуемой территории.

Объекты и методы исследования. Объектами исследования явились почвы 12-го почвенного района Алтайского края (район чернозёмов обыкновенных малогумусных маломощных, чернозёмов карбонатных и смытых). Для разработки математических моделей региональных эталонов агрогенных почв использован метод информационно-логического анализа [5]. С помощью двухфакторного анализа разработаны количественные модели региональных эталонов почв [4], представляющие собой специфичные, наиболее вероятные состояния агрохимических и морфологический свойств для двух верхних горизонтов агрогенных почв. Для создания региональных эталонов были использованы материалы последнего тура почвенного обследования АлтайНИИ «ГИПРОЗЕМ», более 50 хозяйств за 1990-1996 года (выборка 360 почвенных разреза).

Определение действительно возможной урожайности (ДВУ) осуществляли на основе информационно-логических моделей ДВУ, разработанных Бурлаковой Л.М. для следующих с/х культур: яровая пшеница, сахарная свекла, люцерна, кукуруза на силос [1]. При этом вклад свойств почв в ДВУ оценивался через

394

почвенный ранг (ПР), влияние биоклиматического фактора на ДВУ – через биоклиматический ранг (БКР) [7].

Выделение уровней экологического состояния почв осуществлялось в соответствие с принципами оценки экологического состояния [3] и категорий земель по степени их подверженности эрозионным процессам [6]. Визуализация результатов оценки экологического состояния почв пашни исследуемого района осуществлялось с помощь картографических материалов (крупномасштабного почвенного картирования АлтайНИИГипрозем) и современных ГИС «Аксиома 5.0».

Результаты исследований. В качестве базовой почвенной классификации в данной работе использовали субстантивно-генетическую классификацию почв России [2]. Однако базовая классификация (ее центральные образы) не может в достаточной мере отразить особенности региональных почв, их количественные и качественные характеристики. Для уточнения количественных характеристик центральных образов на уровне регионов необходимо создавать региональные эталоны.

Для 12 почвенного района эталонами агрогенных почв являются: АСТ – агротёмно-серые типичные; АГМгу - агрогумусово-гидрометаморфические типичные; АЧГМ – агрочернозёмы гидрометаморфизированные; АЧДК – агрочернозёмы дисперсно-карбонатные; АЗТАКДК – агрозёмы тёмные аккумулятивно-дисперсно-карбонатные; ААбАКДК - агроаброзёмы аккумулятивно- дисперсно-карбонатные. На исследуемом участке преобладают агротемносерые и агрочерноземы гидрометаморфизированные и дисперсно-карбонатные (рис.1).

Полученные математические модели региональных эталонов почв 12 почвенного района Алтайского края (специфичные состояния их агрохимических свойств) были использованы для расчета биоклиматического (БКР) и почвенного (ПР) ранга. Для возможности сравнения гидротермические показатели (ГТК) и свойства почвы приведения к единой системе единиц и выражены в рангах урожайности.

Рисунок 1. Почвенная карта-схема исследуемого участка

395

За основу выделения уровней экологического состояния почв приняты степень агрогенной деградации почв (таксономический тип) и уровень потенциальной урожайности (ДВУ). Снижение урожайности ниже биоклиматического потенциала (БКР) является индикатором снижения экологической устойчивости агроценоза. В качестве экологической нормы принимается зональный тип почвы с минимальными морфологическими изменениями (агрочернозем, агросерая почва) и потенциальной урожайностью не ниже биоклиматического потенциала. Агроземы (слабоэродированные почвы) и агроабраземы (средне- и сильноэродированные почвы) соответствуют уровню риска или даже кризиса в зависимости от степени снижения урожайности ниже биоклиматического потенциала (на 1-2 ранга).

Для оценки уровней экологического состояния агрогенных почв были рассчитаны ДВУ по четырём культурам: пшеницы яровой, сахарной свёклы, люцерны, кукурузы (на силос). Используя созданный алгоритм, для них были определены уровни экологического состояний по каждой из четырёх культур (табл.). Как видно из результатов оценка уровня экологического состояния зависит от вида агроценоза – некоторые культуры (многолетние травы) могут соответствовать экологической норме даже для агроземов и агроабраземов.

Таблица

Оценка уровня экологического состояния региональных эталонов почв 12-го почвенного района Алтайского края

Выявленные уровни экологического состояния региональных эталонов можно использованы для построения картограмм экологического состояния агрогенных почв (рис. 2).

Рисунок 2. Картограммы уровня экологического состояния почв ЗАО «Рассвет» Топчихинского района: 1 – пшеница, сахарная свекла, люцерна; 2 – кукуруза на силос

396

Данные картограммы можно использовать в агропроизводственной группировке почв пахотных угодий и обоснования рационального размещения сельскохозяйственных культур в структуре посевных площадей.

Литература

1.Антонова О.И., Жандарова С.В., Комякова Е.М. Применение удобрений в Алтайском крае: учебное пособие. Барнаул: РИО Алтайского ГАУ, 2017. 92 с.

2.Классификация и диагностика почв России / Авторы и составители: Л.Л.Шишов, В.Д. Тонконогов. И.И. Лебедева, М.И. Герасимова. Смоленск: Ойкумена. 2004. 342 с.

3.Петров К.М. Общая экология: взаимодействие общества и природы: Учебное пособие для вузов. СПб: Химия, 1997. 352 с.

4.Пивоварова Е.Г., Федченко Л.А. Региональные эталоны почв как индикаторы агрогенной трансформации их агрохимических свойств // Аграрная наука сельскому хозяйству: сборник материалов в 2 книгах / XV Международная научно-практическая конференция (1213 марта 2020 г.). Барнаул: РИО Алтайского ГАУ, 2020. Кн. 1. С. 282-284.

5.Пузаченко Ю.Г., Карпачевский Л.О., Взнуздаев Н.А. // Возможности применения информационно-логического анализа при изучении почвы на примере её влажности / Закономерности пространственного варьирования свойств почв и информационно-статистические методы их изучения. М: Наука 1970. С. 103-121.

6.Соболев С.С. Современное состояние и задачи борьбы с эрозией почв в СССР: Материалы Сес. по вопр. борьбы с вод. и ветровой эрозией почв / ВАСХНИЛ. М.: Сельхозиздат, 1963. С. 42.

7.Федченко Л.А. Оценка экологического состояния почв подзоны обыкновенных чернозёмов умеренно-засушливой степи Алтайского края // Вестник молодёжной науки Алтайского государственного аграрного университета: сборник научных трудов. Барнаул: РИО Алтайского ГАУ, 2022. №1. С. 19-22.

REGIONAL CLASSIFICATION OF SOILS IN ASSESSING THE LEVEL OF ECOLOGICAL

STATUS OF AGROGENIC SOILS

L.A. Fedchenko, E.G. Pivovarova Altai GAU, Barnaul, Russia

Abstract. It have been developed models of regional soil etalons of 12ththe soil district of the Altai Territory on the basis of informative-logical analysis. It was proposed an approach to assessing the level

of ecological status of agrogenic soils which based on the taxonomic groups of the substantive classification of soils of Russia and the projected crop yield. It ha

ve been developed Cartograms of the level of ecological state of soils for various agrocenoses in GIS "Axiom 5.0".

Keywords: level of ecological condition, agrogenic soils, regional classification of soils, yield, fertility.

Reference

1. Antonova O.I., Zhandarova S.V., Komyakova E.M. Application of fertilizers in the Altai Territory: a textbook. Barnaul: RIO Altai State University, 2017. 92 p.

2. Classification and diagnostics of soils of Russia / Authorsd compilers:an L.L. Shishov, V.D. Tonkonogov, I.I. Lebedeva, M.I. Gerasimova. Smolensk: Oikumena. 2004. 342 p.

3.Petrov K.M. General ecology: interaction of society and nature: A textbook for universities. St. Petersburg: Chemistry, 1997. 352 p.

4.Pivovarova E.G., Fedchenko L.A. Regional soil standards as indicators of agrogenic transformation of

their agrochemical properties // Agrarian science to agriculture: a collection of materials in 2 books / XV International Scientific and Practical onferenceC (March 12-13, 2020). Barnaul: RIO Altai State Agrarian University, 2020. Book 1. P. 282-284.

397

5.Puzachenko Yu.G., Karpachevsky L.O., Vznuzdaev N.A. // Possibilities of using information-logical analysis in the study of soil on the example of its moisture / Patterns of spatial variation of soil properties and information-statistical methods of their study M: Nauka 1970. P. 103-121.

6.Sobolev S.S. Current state and the tasks of combating soil erosion in the USSR: Materials of the Ses. on the issue of combatingwater. and wind erosion of soils / VASHNIL. M.: Agricultural Publishing house, 1963. P. 42.

7.Fedchenko L.A. Assessment of the ecological state of soils of the subzone of ordinary chernozems of the moderately arid steppe of the Altai Territory // Bulletin of Youth Science of the Altai State Agrarian University: collection of scientific papers. Barnaul: RIO Altai State University, 2022. No. 1. Р. 19-22.

UDK 631.4

INVESTIGATING THE CONTRIBUTION OF MAIN LAND USES IN SOIL EROSION AND SEDIMENT YIELD IN THE SOUTHERN WATERSHEDS OF THE CASPIAN SEA

H. Khadijeh1, K.D. Abdulvahed1, M. Raoof2 1Tarbiat Modares University, Noor, Iran 2University of Mohaghegh Ardabili, Ardabil, Iran. e-mail: a.khaledi@modares.ac.ir

Abstract. The contribution of major land uses to soil erosion and sediment output in the central part of the Caspian Sea Basin was studied using the integration ofG2theloss model and the sediment method. The results of the G2loss model showed that the highest and lowest monthly soil erosion values of 2.04 and 0.76 t -ha1 correspond to October and June, respectively. Average soil erosion rates for pastures, forests andagriculture were 30.47, 5.99 and 3.53 (t ha-1 yr-1) respectively, which accounted for 73.77, 21.74 and 4.49% of the total annual soil erosion and 9.8, 4.4 and 85.5% of sediment runoff in the study area, respectively. The highest contribution to sediment collection (59.97%)

belongs to agricultural lands with the least cover (17.35%) compared to forests and pastures.

Keywords: Entisols, Geochemical tracers, Hyrcanian forest, Inceptisols, Snow correction coefficient.

Introduction. Knowing the contribution of different land uses to sedimentation rate leads to managing land use and reducing the severity of soil erosion, and even increasing the income of the watershed stakeholders [7]. Identification of soil erosion and sediment yield processes in coastal regionsis very important for comprehensive coastal management. The G2 model is presented based on the RUSLE and EPM models

to overcome the weaknesses of both models [22]. Many studies estimated soil erosion using the G2 model in various regions of the world, such as [9, 1113,- 18, 21, 24] with the acceptable performance. To increase the efficiency of soil conservation measures, it

is very important to have a good understanding of the sources of sediment in the watershed [10]. Sediment fingerprinting techniques are increasingly used to determine

the sediment sources and pathways in the watersheds [28]. Numerous studies have used

398

sediment fingerprinting to determine the contribution of sediment sources [19, 25]. Sediment fingerprinting techniques are costly and time-consuming methods especially

in a large area. Therefore, it is very important to find a way to combine the results of a distributed soil erosion model with the results of sediment fingerprinting to generalize the contribution of the main land uses in thesediment yield of larger areas.However,

few studies have investigated the combination of soil erosion models and sediment fingerprinting, such as [4, 6]. Using the sediment fingerprinting technique for all parts

of a large basin is impossible. A representative watershed can be considered for the sediment fingerprinting study and the relative contribution of sediment sources in the representative watershed can be generalized to the entire study area.

This study aims to integrate the G2loss model and sediment fingerprinting results to investigate the main land uses contribution to soil erosion and suspended sediment yield in the central part of the Caspian Sea Basin in Iran, where the Hyrcanian forest is the main land uses of the basins. The results of thisudy sare expected to help a practical land use management approach and planning, thereby protecting the health of the watershed ecosystem in the southern Caspian Sea Basin.

Materials and Methods. Study Area. The Caspian Sea Basin in Iran with an area of 176393.91 km2 between 35º-39º 45ʹ N-latitude and 44º-59º 05ʹ E-longitude is an important region for the country’s water resources. It covers a significant portion of the country’s land area (≈10%). The Caspian Sea Basin also supports a variety of ecosystems and biodiversity, making it an important area for conservation efforts [3]. The Caspian Sea basin is mainly covered by inceptisols and entisols and is divided into two parts in terms of hydrological, climatic and land use characteristics; 1) The part that includes Hyrcanian forests (central part), and 2) The part that does not have Hyrcanian forests (eastern and western parts). The Hyrcanian forests covering an area of 38225.72 km2 and an average altitude of 1416.87 m, are located in the central part of het Caspian Sea Basin (Fig. 1).

Fig. 1. The location of the Hyrcanian forests and Talar Watershed in the Caspian Sea Basin

This region with a permanent river network as well as productive farmlands, forests, and rangelands are classified into 56sub-basins. The Talar Watershed (subbasin number 46) with an area of 2308.34 km2 located in the north aspect of the Alborz

399

Mountains and eastern of Mazandaran Province, northern Iran(Fig. 1) with minimum and maximum elevations of 39 and 4037 m, respectively. The land use/cover map based

on Landsat imagery in –July2019 for the Talar Watershed with a supervised classification algorithm using ENVI software version 5.3 was extracted. Six types of land use were classified as irrigated agriculture, rainfed agriculture, forest, rangeland, residential area, and waterbody [17].

Estimation of soil erosion using the G2 Model. The G2 model is used to estimate soil erosion caused by the sheet and interrill erosion processes in the Iranian part of the Caspian Sea Basin. The model combines five input erosion parameters in a multiplicative Eq (1) to produce month-time step maps and statistics of soil erosion [13]:

erodibility (t h MJ−1 mm−1), T is terrain influence (dimensionless), and L is landscape effect (dimensionless).

Sediment fingerprinting. The potential sediment sources (soils of different land uses) and sediment sampling locations were selected using Google Earth images and field surveys, and sampling was done during three days in March 2019. The suspended sediment samples were collected from the Kiakola hydrometric station downstream of the Talar Watershed. Soil sampling points covered the five main land uses as potential sediment sources including forest, rangeland, irrigated agriculture, rainfed agriculture, and river bank as much as possible with the same distribution in the Talar Watershed. The samples were analyzed following the protocol of method 3052 [27] of the U.S. Environmental Protection Agency.

Selection of the optimal geochemical tracers. Statistical analysis was performed using the FingerPro package and R software [26]. In each source group, every tracer was tested for normality (Kolmogorov–Smirnov test at 0.05 significance level). Three statistical tests including “Range Test (RT)”, “Kruskal Wallis (KW)” and “Discriminant Function Analysis (DFA)” were used to remove conservativenontracers [15], to remove tracers without significant differences between sources and to select the final composite tracers that have the highest discrimination between sediment sources [14], respectively.

Estimation of the relative and specific contribution of different sediment sources. A mixing model, as described in [28]was used to estimatethe contribution of each

source in relation to the sediments that arrived at the watershed outlet. The relative contribution of land uses in sediment yield was determined by Eq. (2):

Where, bi is the concentration of the tracer i in the sediment,i,j is athe average concentration of the tracer i in source j, and wj is the relative contribution of the sources

400