Почвоведение, 2021, № 1, стр. 17-30

ВВЕДЕНИЕ

Одним из ключевых направлений в области изучения географии почв является разработка методов создания и верификации пространственных моделей организации почвенного покрова, представляемых в виде почвенных карт. Крупномасштабное картографирование почвенного покрова в России на сегодняшний день проводится преимущественно на основе визуально-экспертного способа с выделением ареалов преобладающих (доминантных) почв различных таксонов. Качество и детальность карт, построенных на основе визуально-экспертного способа крупномасштабного картографирования с выделением доминантных почв различных таксонов, в значительной степени определяются детальностью полевого изучения почвенного покрова и квалификацией почвоведа-картографа.

Более детальное представление почвенного покрова на картах связано с отображением почвенных комбинаций. Данный подход базируется на учении о структуре почвенного покрова Фридланда [21]. Использование почвенных комбинаций в качестве объекта картографирования позволяет в большей мере отражать реальные особенности строения почвенного покрова. Как правило, картографирование почвенных комбинаций требует значительно более серьезного полевого опробования, чем картографирование доминантных почв [12]. Активизация отечественного крупномасштабного картографирования структур почвенного покрова пришелся на 70–80-е гг. ХХ в.; в основу этих работ были положены материалы детальных почвенных съемок с густой сетью полевого почвенного опробования. В современных условиях, к сожалению, работы по крупномасштабному картографированию почвенных комбинаций в России сильно редуцированы и реализуются только на локальных участках в рамках исследовательских работ отдельных научных групп [1–3, 19, 23, 24, 30]. В некоторых случаях почвенный покров картографируется в виде изображения на карте контуров не только с преобладающей, но и с сопутствующими почвами, а также с почвенными включениями. В США такие картографические выделы называются почвенными ассоциациями [26]. Ниже в настоящей работе будет использоваться термин почвенные ассоциации (ПА), под которым подразумевается совокупность почвенных разностей с учетом их долевого участия.

При картографировании почв агроландшафтов особое внимание уделяется степени эродированности почв. Данный показатель является одним из основных критериев для агроэкологической группировки земель [5]. На основе карт эродированности почв разрабатываются мероприятия по повышению их плодородия, определяются границы земель пригодных или нерекомендуемых для распашки. Традиционная методика визуально-экспертного картографирования эродированности почвенного покрова имеет ряд недостатков. Выделение границ ареалов почв разной степени эродированности проводится на основе допущения о прямой связи между крутизной склонов и степенью эродированности почв [13]. Вместе с тем, широко известно, что на эрозию почв помимо крутизны склонов оказывают влияние иные параметры рельефа, в частности длина, экспозиция, форма продольного и поперечного профилей склонов [7]. Допущение о прямой связи между крутизной склонов и степенью эродированности почв является вынужденной мерой, поскольку при визуально-экспертном способе картографирования затруднительно оценить все морфометрические параметры рельефа и их комплексное влияние на эрозионно-аккумулятивные процессы. В результате такой способ картографирования приводит к неточностям.

Составление карт эродированности почвенного покрова, так же как и почвенных карт, проводится преимущественно на основе учета доминантной категории степени эродированности почв. В то же время детальные исследования на ключевых участках [18, 21] свидетельствуют о том, что ареалы эродированных почв на склонах невысокой крутизны имеют небольшую суммарную площадь и фрагментарно вкраплены в ареалы неэродированных почв. На распахиваемых склонах высокой крутизны долевое участие эродированных почв возрастает, отмечается их доминирование, которое, как правило, не приводит к сплошному (стопроцентному) распространению сильноэродированных почв. В результате учета при картографировании доминантной категории степени эродированности почв происходит существенное занижение оценок площадей эродированных почв в верхних и средних частях склонов, где доминируют неэродированные почвы; в то время как завышаются площади сильноэродированных почв в нижних частях склонов. Описанные особенности существующего способа визуально-экспертного картографирования эродированности почв свидетельствует о необходимости разработки новых подходов, способствующих уточнению картографической информации об эродированных почвах.

Современные достижения в области развития ГИС-технологий, моделирования почвенно-ландшафтных связей и эрозионных процессов дают возможность на новом технологическом уровне развивать подходы к крупномасштабному картографированию почвенного покрова. В частности, методы цифрового почвенного картографирования, основанные на поиске и математическом выражении связей между почвами и факторами почвообразования, позволяют проводить построение крупномасштабных почвенных карт, с повышенной точностью, при меньшей обеспеченности территории почвенными разрезами по сравнению с визуально-экспертным способом [27, 32]. Примером могут служить работы [30, 33], демонстрирующие принципиальную возможность составления цифровым методом карт доминантных почв и почвенных ассоциаций. В работе [6] впервые показаны подходы к цифровому картографированию ассоциаций почв разной степени эродированности на основе совместного использования данных полевых исследований почвенного покрова и математического эрозионного моделирования.

Важным техническим преимуществом цифровых почвенных карт по сравнению с традиционными является возможность хранения информации практически неограниченного объема и любого вида. При этом уровень детальности информации о почвенном покрове определяется не масштабом карты, как в случае бумажного носителя, а степенью детализации цифрового почвенного картографирования, определяемого точностью и подробностью исходных входных параметров [15].

Целью данного исследования являлась разработка подходов к цифровому почвенному картографированию на основе создания пространственной модели почвенного покрова с указанием долевого участия почв различных таксонов и степени эродированности для участков регулярной сетки высокого разрешения для пашни Прохоровского района Белгородской области. Также в задачи работы входило сопоставление результатов цифрового и визуально-экспертного способов почвенного картографирования.

ОБЪЕКТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Прохоровский район Белгородской области расположен в юго-восточной части Среднерусской возвышенности. Климат умеренно континентальный с жарким летом и сравнительно холодной зимой, коэффициент увлажнения равен 1. Средняя температура января составляет –6.8°С, июня 19.3°С, при среднегодовой в 6.6°С. Количество выпадающих осадков варьирует в широких пределах (от 350 до 700 мм) при среднегодовом значении в 558 мм [11].

Рельеф представлен слабоволнистой возвышенной равниной с абсолютными отметками от 165 до 267 м и общим уклоном к югу (рис. 1). При движении с севера на юг в пределах исследуемого участка происходит увеличение степени расчленения рельефа и увеличение крутизны склона. В западной части участка в рельефе широко представлены платообразные междуречья с пологими (менее 2°, редко 3°–5°) склонами, расчлененные балочной сетью средней густоты. В восточной части участка распространены куполообразные водоразделы, хорошо разработанные речные долины, разветвленные и короткие цирковидные балки, многочисленные ложбины стока и карстово-меловые ландшафты. Преобладающим являются выровненные слабонаклонные водораздельные поверхности. В качестве почвообразующих пород выступают выступают рыхлые отложения от легкосуглинистого до среднеглинистого состава, преимущественно пылеватые. В юго-восточной и центральной частях ключевого участка в качестве почвообразующих пород могут выступать дочетвертичные засоленные глины. На крутых склонах близко к поверхности могут подходить толщи писчего мела. Возраст сельскохозяйственного освоения исследуемой территории, в среднем, не превышает 200 лет [25]. Структура севооборотов представлена зерновыми культурами (преобладают яровой ячмень и озимая пшеница), пропашными культурами (преобладают кукуруза и сахарная свекла) и многолетними травами [4].

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Работа основана на данных о морфологическом строении 639 профилей почв и детальной цифровой модели рельефа. Данные материалы, а также почвенно-эрозионная карта, составленная традиционным (визуально-экспертным) способом крупномасштабного почвенного картографирования, получены от ФГБУ “Центром агрохимической службы “Белгородский”. Точки полевого опробования были изучены в рамках третьего тура полевого опробования (2016–2017 гг.) почвенного покрова пашни Прохоровского района.

Размер ячейки цифровой модели рельефа и всех иных используемых для построения и полученных карт – 20 × 20 м. Выбор размера ячейки обусловлен рекомендуемыми параметрами для используемой в данной работе эрозионной модели WaTEM/SEDEM v. 2004 [38, 39]. Обработка предоставленных данных проводилась в программах SAGA GIS, Grass GIS, Statistica.

Создание карты ПА проводилось на основе использования двух независимых цифровых моделей, одна из которых была направлена на картографирование ПА родов почв, вторая – ПА разной степени эродированности. Результирующая цифровая карта ПА составлена путем наложения контуров с карт долевого участия родов почв и почв разной степени эродированности в каждом элементе регулярной сетки (пикселе). Если площадь контура была менее 0.1% от всего исследуемого участка, данная ПА объединялась с близкой по компонентному составу ПА.

Построение карты почвенных ассоциаций на основе модели почвенно-ландшафтных связей. Составление почвенных карт включает 2 этапа: 1 – поиск факторно-индикационных характеристик (предикторов), наиболее информативных при выявлении пространственной неоднородности почвенного покрова; 2 – интерполяцию точечных данных, полученных в ходе полевых исследований, на всю исследуемую территорию. В случае цифрового почвенного картографирования оба эти этапа решаются формализованными методами. В данном исследовании был использован метод линейного дискриминантного анализа с пошаговым отбором предикторов – развитие этого метода и демонстрация результатов его применения для картографирования структуры почвенного покрова представлены в работах [19, 29, 31]. Этот метод, с одной стороны, позволяет выявить линейные комбинации факторов, наилучшим образом разделяющих почвы разных таксонов в пространстве факторов почвообразования, с другой стороны, предсказывает вероятность встречи почвы того или иного таксона при данных сочетаниях факторов почвообразования в каждой точке пространства исследуемого участка. В качестве факторно-индикационных характеристик (количественных параметров факторов почвообразования) были использованы морфометрические характеристики рельефа и особенности климата, рассчитанные для каждой ячейки регулярной сетки всей пашни Прохоровского района. Морфометрические параметры рельефа (крутизна склонов, глубина замкнутых депрессий, поперечная, плановая и общая кривизны, общая и модифицированная площадь водосбора, топографический индекс влажности, индекс длины и крутизны склона (LS-фактор), превышение над базисом эрозии, индекс неровности поверхности (TRI), относительное превышение в окрестности (TPI 250, 500, 1000 и далее до 4000 м с шагом в 500 м) были рассчитаны в программе SAGA GIS с использованием модуля пространственного анализа. Климатическое параметры включали: величину суммарной потенциальной годовой солнечной радиации, поступающей на поверхность пикселя и значения суммарного перераспределенного слоя осадков, рассчитанная по модели SIMWE.

Методом линейного дискриминантного анализа были выявлены следующие ведущие факторы пространственной дифференциации почв: значение перераспределенного слоя осадков, превышение над базисом эрозии, крутизна склонов, превышение в окрестности 4000 м. Значения перераспределенного слоя осадков, полученные в модели SIMWE, позволили установить пространственное положение переувлажненных (лугово-черноземных (Чл, Luvic Stagnic Chernic Phaeozem), и черноземно-луговых (Лч, Luvic Stagnic Chernic Phaeozem)) почв; комбинация значений превышения в окрестности 4000 м и над базисом эрозии определили положение черноземов типичных (Чт, Haplic Chernozems) и выщелоченных (Чв, Luvic Chernozems и Luvic Chernic Phaeozems) на определенных высотах приводораздельных склонов и междуречий; крутизна склонов позволила картографировать локализацию черноземов типичных карбонатных, то есть черноземов с повышенным уровнем вскипания карбонатов в гумусовом горизонте (Чтк, Haplic Chernozems и Calcic Chernozems) на покатых склонах. В результате были оценены вероятности встречи каждой почвы определенного таксономического значения регулярной сети на территории пашни Прохоровского района. Эти вероятности были проинтерпретированы как доля пикселя, занимаемая предсказанной почвой [19].

Было установлено, что пространственное положение некоторых почв в большей степени зависит от особенностей состава почвообразующих пород и истории землепользования, чем от параметров рельефа и климата, используемых в качестве предикторов в построенной модели почвенно-ландшафтных связей. В частности, черноземы остаточно-карбонатные (Чок, Haplic Chernozems и Calcaric Phaeozem) формируются при близком залегании к поверхности плотных карбонатных пород; черноземы солонцеватые (Чсн, Protosodic Chernozems и Sodic Chernozems) – дочетвертичных засоленных глин; черноземы оподзоленные (Чоп, Luvic Greyzemic Chernic Phaeozem) и темно-серые почвы (Л, Luvic Greyzemic Chernic Phaeozem) приурочены к участкам старо возрастных лесных массивов, сведенных в недавнем времени. Согласно традиционной карте, все указанные почвы занимают лишь около 3% исследуемой территории. В виду низкой предсказательной способности модели для этих почв и отсутствия картографических материалов по распространению близко залегающих к поверхности плотных карбонатных пород и засоленных отложений, а также данных об истории землепользования, которые могли бы быть использованы для улучшения модели, было принято решение использовать информацию о распространении этих почв с традиционной почвенной карты. На участках, на которых распространены данные почвы были выделены новые ПА. Чок, Чсн, Чоп, Л были добавлены в состав ПА в качестве доминантных. Таким образом, на карте почвенных ассоциаций появились четыре новые группы: черноземы выщелоченные солонцеватые и черноземы типичные солонцеватые (ЧвснЧтсн); черноземы типичные солонцеватые и черноземы выщелоченные солонцеватые (ЧтснЧвсн); черноземы остаточно-карбонатные и черноземы типичные карбонатные (ЧокЧтк); темно-серые почвы, черноземы оподзоленные, черноземы выщелоченные (ЛЧопЧв).

Расчет площади почв в пикселе проводился путем умножения доли почвы от площади пикселя на площадь пикселя (400 м²), а затем суммированием площади почвы во всех пикселях. Созданная база данных в виде таблицы информации о долевом участии почв различных таксонов в каждом пикселе может быть использована в практических или научных целях без искажения уровня детализации. Однако визуальное отображение данной информации в виде карты невозможно без ее генерализации и, как следствие, обобщения и потери части информации.

С целью визуализации в виде карты полученной цифровой базы данных (рис. 2) были использованы правила отнесения пикселя к соответствующей почвенной ассоциации в соответствии с методическими указаниями построения карт для лесостепной зоны [17] (табл. 1). Критерии выделения почвенных ассоциаций основаны на долевом участии почв в каждом пикселе, поскольку в цифровой почвенной картографии элементы регулярной сетки (пиксели) служат посредниками между точечными данными и факторными основами [19]. Отметим, что содержание отдельно взятых пикселей или небольших групп пикселей не дает представление о строении почвенного покрова и составе почвенных ассоциаций. Лишь вся совокупность пикселей (в данном исследовании анализируется 1.8 млн пикселей) позволяет судить о составе, пространственном положении и конфигурации почвенных ассоциаций. Единичные пиксели на карте были удалены методом фильтрации.

Построение карты ассоциаций почв разной степени эродированности. Цифровое моделирование ассоциаций почв разной степени эродированности проведено на основе сопоставления темпов эрозии почв, рассчитанных для элементов регулярной сетки с помощью эрозионной модели, и степени эродированности почв, диагностированной при полевом обследовании [6]. Для расчета темпов эрозии почв была использована модель WaTEM/SEDEM v. 2004 г. [38, 39]. Эрозионный потенциал дождевых осадков (R₃₀) взят с растровой карты “Global Rainfall Erosivity” [35]. Для Прохоровского района значения индекса эрозионного потенциала дождевых осадков варьируют от 270 до 320 мДж мм/(га час). Показатель противоэрозионной устойчивости почв, определяемый гранулометрическим составом почв и содержанием гумуса, характеризуется низким разбросом значений в пределах района. Почти повсеместно распространены черноземы тяжелосуглинистые с относительно невысоким варьированием содержания гумуса. В связи с этим было взято среднее значение коэффициента противоэрозионной устойчивости почв, рассчитанное по формуле [37], которое для территории исследования составило – 35 кг га час/(га мДж мм). Почвозащитная роль возделываемых культур за ротацию севооборота относительно эродируемости чистого пара задана значением – 0.4 для всего периода земледельческого освоения согласно литературным данным [8, 20].

Отметим, что представляется возможным увеличение детализации некоторых входных параметров эрозионной модели для решения научных и практических задач. В частности, допустимо уточнение коэффициентов противоэрозионной устойчивости почв и почвозащитной роли возделываемых культур в масштабе отдельных агрохозяйств, а также с учетом истории изменения севооборотов за период распашки; учет динамики эрозионного потенциала дождевых осадков в связи с климатическими изменениями; принятие во внимание конфигурации полевой инфраструктуры, лесомелиоративных полос и др. В данной работе уровень детализации входных параметров цифрового моделирования был выбран в соответствии с уровнем детализации входных параметров, использованном при традиционном картографировании, с целью корректного сравнения результатов, полученных разными способами.

В работе использован высокий уровень детализации входных параметров. Как правило, моделирование эрозии почв на больших по площади территориях (при крупномасштабных исследованиях и меньшего масштаба) проводится на основе цифровых моделей рельефа, полученных с использованием данных дистанционного зондирования, например [10, 34, 36]. Однако применение данных дистанционного зондирования пока не позволяет оценивать эрозионно-аккумулятивные процессы на самом высоком уровне и значительно уступает использованию цифровых моделей рельефа, полученных в результате оцифровки крупномасштабных топографических карт [14, 28].

При полевом обследовании почвенного покрова степень эродированности почв определялась по классификации [16]. Были выделены неэродированные (почвы водораздельных участков), слабоэродированные (мощность гумусового горизонта на <20 см меньше, чем на водоразделе), среднеэродированные (мощность гумусового горизонта на 20–40 см меньше, чем на водоразделе), сильноэродированные (мощность горизонта более чем на 40 см меньше, чем на водоразделе). Для последующего анализа неэродированные и слабоэродированные почвы были объединены в одну категорию почв с мощностью гумусового горизонта на 20 см меньше, чем на водоразделе с целью применения единого методического подхода выделения почв – по мощности гумусового горизонта.

Проведена статистическая оценка соответствия расчетных по модели темпов эрозии и степени эродированности почв, установленной в точках опробования (рис. 3). Результаты свидетельствуют о том, что 75%-е доверительные интервалы разных категорий почв по степени эродированности не пересекаются. Неэродированные и слабоэродированные почвы характеризуются расчетными темпами эрозии в диапазоне 0–6 т/га в год; среднеэродированные – 7–15 т/га в год; сильноэродированные – 19–24 т/га в год. 95%-ные доверительные интервалы выбранных категорий эродированности почв пересекаются, что обуславливает вероятности долевого участия почв не-, слабо- и среднеэродированных почв при расчетных темпах эрозии 2–18 т/га в год; средне- и сильноэродированных почв при расчетных темпах эрозии 13–25 т/га в год. Согласно методике [6], были установлены эмпирические функции принадлежности выбранных категорий почв разной степени эродированности и расчетных темпов эрозии, имеющие следующий вид:

где µ_Э0 + Э1 – вероятность долевого участия неэродированных и слабоэродированных почв; µ_Э2 – вероятность долевого участия среднеэродированных почв; µ_Э3 – вероятность долевого участия сильноэродированных почв; x – расчетные темпы эрозии почв.

На основе выявленных эмпирических функций и расчетных темпов эрозии для каждого элемента регулярной сетки были рассчитаны значения вероятностного долевого участия категорий почв разной степени эродированности. Полученная таким образом база данных об эродированности почв, так же как база данных о долевом участии почв различных таксонов, может быть использована в различных целях без искажения уровня детализации при помощи ГИС.

С целью визуализации полученной информации об эродированности почв и отображения ее в виде карты (рис. 4) были выделены ПА эродированности почв в соответствии с существующими нормативами [12].

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Среди опробованных 639 почвенных разрезов диагностированы следующие почвы: черноземы типичные (320 точек), выщелоченные (234 точки), типичные карбонатные (32 точки), солонцеватые (16 точек), оподзоленные (3 точки), остаточно-карбонатные (1 точка), темно-серые лесные (6 точек), черноземно-луговые (10 точек) и лугово-черноземные (10 точек). По степени эродированности: 235 разрезов почв приходятся на неэродированные (Эо), 230 – на слабоэродированные (Э1), 157 – на среднеэродированные (Э2) и 4 – на сильноэродированные (Э3).

На основе применения методов цифровой почвенной картографии была создана модель, описывающая долевое участие почв различных таксонов и степени их эродированности в каждом пикселе 20 × 20 м всей пашни Прохоровского района, в виде таблицы из 1.8 млн строк.

Сравнение традиционной и цифровой почвенных карт показывают, что в обоих случаях преобладающими почвами являются черноземы выщелоченные и типичные, ареалы которых занимают суммарно более 90% территории. При этом площадь ареалов черноземов выщелоченных на традиционной почвенной карте и в составе ПА на цифровой карте очень близки и составляют 29.0 и 30.3 тыс. га соответственно (табл. 2). Площадь ареалов черноземов типичных на традиционной почвенной карте и в составе ПА на цифровой карте также близки и составляют 36.7 и 30.9 тыс. га.

В южной части Прохоровского района на водораздельной поверхности встречаются ареалы с преобладанием черноземов оподзоленных и темно-серых лесных почв (рис. 2). В пределах склонов появляются ареалы с участием черноземов типичных карбонатных, остаточно-карбонатных и солонцеватых. Пространственная приуроченность черноземов типичных карбонатных на традиционной и цифровой картах практически совпадает; однако общая площадь, занятая этими почвами на традиционной и цифровой картах различаются более чем в 2 раза – 1.9 и 4.3 тыс. га.

Наибольшие различия в размерах ареалов и их пространственной приуроченности приходятся на почвы, испытывающие периодическое переувлажнение, то есть лугово-черноземных и черноземно-луговых почв. Согласно данным традиционного картографирования, площади лугово-черноземных почв составляют лишь 47 га, а согласно цифровому картографированию – 1.3 тыс. га. Почвенные комплексы с лугово-черноземными и черноземно-луговыми почвами на цифровой карте приурочены к мелким ложбинам. На традиционной почвенной карте мелкие ложбины почти не выделены в почвенном отношении, в их пределах показаны те же почвы, что и на окружающем пространстве – черноземы типичные, выщелоченные и типичные карбонатные и др. Единственный массив переувлажненных почв на традиционной карте показан в нижней части склона северо-западной экспозиции в юго-восточной части Прохоровского района. На цифровой карте этот участок показан почвенными ассоциациями с преобладанием лугово-черноземных почв (в пределах ложбин) и черноземов типичных карбонатных на межложбинных гребнях. Занижение площадей ареалов лугово-черноземных и черноземно-луговых почв при визуально-экспертном способе картографировании отмечается в литературе [9].

Карты эродированности почвенного покрова, построенные визуально-экспертным и цифровым способами, в значительной степени сходны по пространственному положению ареалов почв разной степени эродированности (рис. 4), что ожидаемо, поскольку локализация ареалов эродированных почв обусловлена в первую очередь рельефом территории, который учитывается в обоих случаях. Ареалы распространения эродированных почв на цифровой карте имеют более дробный (кружевной) характер, но большее распространение по сравнению с традиционной картой.

Площади почв разной степени эродированности, диагностируемые разными способами картографирования, существенно отличаются (табл. 2). Согласно визуально-экспертному способу картографирования неэродированные и слабоэродированные почвы практически абсолютно доминируют и занимают 95.4–96.3% пашни Прохоровского района. В свою очередь цифровое картографирование свидетельствует о том, что доля неэродированных и слабоэродированных почв существенно ниже – 82.7%. Расхождения в площадях средне- и сильноэродированных почв, картографируемых разными способами существенное – около 9 тыс. га (или 13% территории пашни Прохоровского района).

Полученные разными способами картографирования расхождения в площадях эродированных почв имеют важное значение для характеристики структуры почвенного покрова данной территории. Наиболее близкие показатели выявлены для Чтк, поскольку они приурочены преимущественно к нижним частям склонов и в некоторой степени их формирование может быть обусловлено эрозионными процессами. Согласно обоим способам картографирования, доля средне- и сильноэродированных почв составила около трети от общей площади ареалов данных почв (28.4–32.8% по визуально-экспертному и 37.3% по цифровому способу). Доля средне- и сильноэродированных почв от общей площади ареалов Чт и Чв согласно визуально-экспертному способу составила 2.2–4.1%, а согласно цифровому способу в этот показатель в 4–7 раз больше и равен 14.9–16.3%. Наибольшие расхождения отмечаются для Лч почв: доля средне- и сильноэродированных почв от общей площади ареалов этих почв согласно визуально-экспертному способу составила лишь 0.4%, а согласно цифровому – 26.1%.

Проведен визуальный сравнительный анализ пространственной локализации участков, на которых выявлено наибольшее расхождение в степени эродированности почв, картографированных визуально-экспертным и цифровым способами. Такие участки равномерно разбросаны по территории всего района и не создают крупных ареалов; как правило, их размеры составляют менее 1 га. В некоторых случаях площадь таких участков может составлять первые га. Почти повсеместно отмечается занижение степени эродированности почв при картографировании визуально-экспертным способом по сравнению с цифровым. В то же время около 1.3 тыс. га занимают участки, где отмечается обратная ситуация – на традиционной карте показаны почвы высокой степени эродированости (категории 2 и 3 на рис. 4, А), а на цифровой карте – ПА с преобладанием не- и слабоэродированных почв (категория 1 на рис. 4, Б). Такие участки сосредоточены, преимущественно, в С и З частях района. Площади ареалов, как правило, составляют первые га, в некоторых случаях, достигают нескольких десятков га.

Отметим, что представленный выше анализ опирался на сравнение почвенно-эрозионных карт, полученных визуально-экспертным способом с выделением доминантных почв и цифровым способом с выделением ПА. Однако цифровая модель почвенного покрова позволяет оперировать не только ПА, но также и доминантными категориями почв. В этом случае каждому пикселю соответствует одна доминантная почва и категория эродированности. Такой подход, в частности используется для проверки точности цифровой модели почвенного покрова, для сравнения пространственного положения конкретных почв различных таксонов и других задач.

При переходе от ПА к доминантным почвам различных таксонов были выявлены небольшие различия в площади и локализации ареалов почв. Площади преобладающих почв (черноземов типичных и выщелоченных) в результате генерализации изменились менее чем на 3%, площади лугово-черноземных почв изменились на 13%. Существенные изменения претерпели черноземы типичные карбонатные, площади которых в результате генерализации уменьшились на 40%. Однако при этом площади черноземов типичных карбонатных, полученные цифровым способом (по доминантной категории) равны 1.8 тыс. га и практически полностью соответствуют площади, полученной визуально-экспертным способом (по доминантной категории) – 1.9 тыс. га. Таким образом, в результате такой генерализации, несмотря на существенные изменения площади черноземов типичных карбонатных, общее содержание цифровой почвенной карты не претерпело значительных изменений, а отчасти стало больше соответствовать традиционной почвенной карте.

В свою очередь при переходе от ПА к доминантным категориям эродированности почв отмечается существенное снижение площади средне- и сильноэродированных почв. Наиболее значительные изменения отмечаются для площади среднеэродированных почв: в составе ПА они составили 11.3 тыс. га, а в результате выделения доминантной категории – почти в 4 раза меньше, лишь 4.3 тыс. га (табл. 3). Столь сильные различия обусловлены особенностями организации эрозионных элементарных почвенных ареалов, формирование которых контролируется мезо-, микро- и нанорельефом. Эродированные почвы, как правило, встречаются в комбинации с неэродированными и слабоэродированными почвами. В условиях моделирования по регулярной сети с размерами 20 × 20 м в составе ПА одновременно могут встречаться почвы разной степени эродированности. При картографировании доминантной категории информация о долевом участии почв разной степени эродированности в составе ПА генерализируется, что приводит к занижению площади эродированных почв в результате неполного учета сопутствующих средне- и сильноэродированных почв.

Выявлена зависимость между площадью зон несоответствия степени эродированности почв, диагностированных разными способами картографирования, и крутизной склонов. На склонах невысокой крутизны площади зон несоответствия очень малы (лишь 2% от всей площади зон несоответствия при уклонах 0°–1°), а при увеличении крутизны склонов резко возрастают (21% при уклонах 1°–2°, 49% при уклонах 2°–3° и т. д.), достигая максимума на склонах наибольшей крутизны (до 89% при уклонах >5°). При этом важно отметить, что, как правило, на склонах высокой крутизны несоответствие отмечается в сторону более высокой степени эродированности, картографируемой цифровым способом.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основе цифровых методов почвенной картографии для пашни Прохоровского района создана пространственная модель, на приемлемом уровне отражающая представления о пространственной организации почвенного покрова лесостепи Среднерусской возвышенности. На полученной карте по направлению от водораздельных пространств к нижним частям склонов происходит закономерная смена почвенных ассоциаций ЧвЧт на ЧтЧв, затем на ЧтЧвЧтк и ЧткЧтЧв, сопровождаемая увеличением доли эродированных почв, что, в целом, подтверждается литературными данными [18, 21] и картой, составленной на основе визуально-экспертного способа.

Сравнение карт, построенных визуально-экспертным и цифровым способами, не выявило принципиальных различий в суммарных площадях и пространственном расположении почв различных таксонов, но показало существенные различия в площадях почв разной степени эродированности. При картографировании почв различных таксонов разными способами наибольшие различия были обнаружены на участках, испытывающих периодическое переувлажнение, то есть с лугово-черноземными и черноземно-луговыми почвами, что обусловлено слабым учетом мелких ложбин при визуально-экспертном способе картографирования. Тем не менее, близость результатов картографирования почв различных таксонов разными методами проявилась, несмотря на относительно низкую обеспеченность исследуемой территории почвенными разрезами (в среднем 1 разрез на 110 га). Цифровая карта содержит больше информации о почвенном покрове, поскольку характеризует компонентный состав и долевое участие почв в каждом пикселе, в отличие от традиционной почвенной карты, отображающей только доминантную категорию почв.

Различия в степени эродированности почвенного покрова, показанного на картах, обусловлены как способом картографирования (визуально-экспертным и цифровым), так и содержанием картографической информации (с отображением доминантной категории или ПА). В случае картографирования визуально-экспертным способом отмечается существенное (в 3–4 раза) занижение площадей средне- и сильноэродированных почв за счет слабого учета иных кроме уклонов факторов развития эрозионно-аккумулятивных процессов. С увеличением крутизны склонов расхождения между оценками эродированности почв, полученные визуально-экспертным и цифровым способами картографирования возрастают. При этом, как правило, на склонах большой крутизны несоответствие отмечается в сторону более высокой степени эродированности, картографируемой цифровым способом.

При генерализации содержания карт от ПА к доминантным категориям эродированности почв происходит существенное уменьшение суммарной площади средне- и сильноэродированных почв, преимущественно в связи с недоучетом площадей ареалов сопутствующих средне- и сильноэродированных почв в составе ПА. Отметим, что картографирование эродированности почвенного покрова, как правило, традиционно направлено на разработку противоэрозионных мероприятий. С этой точки зрения не требуется учет мелких ареалов эродированных почв, локально вкрапленных в ареалы слабоэродированых почв. Однако данная информация, полученная для участков регулярной сетки высокого разрешения (в десятки метров), может иметь важное информативное значение для различных научных и прикладных задач. Например, для целей сельского хозяйства, в частности для точного земледелия, детализации агроэкологической группировки земель и др.

В целом можно отметить, что цифровые базы данных обладают большей информативностью по сравнению с традиционными картами. Возможность хранения и обработки информации в ГИС в исходном виде по каждому отдельно-взятому элементу регулярной сетки (пикселю) позволяет более детально анализировать информацию об организации почвенного покрова и степени его эродированности. Визуализация информации в графическом виде (в виде карт) приводит к ее генерализации и, как следствие, к искажению площадей и пространственной приуроченности ареалов почв, в особенности в отношении степени эродированности почвенного покрова.