Геоинформационный анализ и оценка современного состояния орошаемых земель территории Сарпинской низменности

Актуальность. Актуальность исследований обусловлена необходимостью оценки современного состояния орошаемых земель с целью выявления уровня деградационных процессов в агроландшафтах Сарпинской низменности.

Объект. Объектом исследований в период 2015-2021 гг. являлись тестовые полигоны, характеризующие основные типологические группы ландшафтов (полигон «Перекрестное» на территории Состинского ландшафтного района, полигон «Низовый» на территории Приергенинского ландшафтного района, полигон «Дубовый Овраг», расположенный на границе Сарпинского ландшафтного района, полигон «Куксун» на территории Волго-Сарпинского ландшафтного района; полигон «Корягин» на территории Южно-Сарпинского ландшафтного района; полигон «Сарпа», расположенный на территории Сарпинско-Даванского ландшафтного района; полигон «Волжский» на территории Астраханского ландшафтного района, полигон «Черный Земли» на территории Черноземельского ландшафтного района и).

Материалы и методы. Состояние земель оценивалось по спектральным пространственным снимкам с помощью геоинформационных программ и инструментов анализа изображений. Для определения макроструктуры участков использовались крупномасштабные космокарты на основе пространственных снимков высокого разрешения – от 0,4 до 1,0 м. Метод дешифрирования космических снимков для анализа пространственного распределения полей основан на визуальном и полуавтоматическом выделении контуров полей по характерным признакам обработки агроценозов, по относительно однородному цветовому тону посевных культур и наличию полезащитных насаждений и полевых дорог [1].

Результаты и выводы. На основе полученных данных и геоинформационного анализа рассчитаны геостатистические характеристики выделенных 325 участков орошения. Установлено, что площади автономных участков орошения на территории исследований варьируют от 5,4 до 22108,0 га. Разработанная локальная ГИС орошаемых земель Сарпинской низменности дает возможность проведения детального анализа структуры и состояния полей, организации регулярного дистанционного мониторинга почв, режима полива, а также выявления потенциальной продуктивности и урожайности выращиваемых сельскохозяйственных культур.

1. Юферев В. Г., Синельникова К. П., Берденгалиева А. Н. Геоинформационное картографирование дефляционно-опасных участков земель сельскохозяйственного назначения с использованием космоснимков. Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2023. № 2 (70). С. 125-134.

2. Бородычев В. В., Дедов А. А., Дедова Э. Б. Закономерности водопотребления столового арбуза на бурых полупустынных почвах Северо-Западного Прикаспия. Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2019. № 1 (53). С. 22-32.

3. Бородычев В. В., Шуравилин А. А., Дедова Э. Б., Очирова Е. Н. Состояние и перспективы развития рисового комплекса Калмыкии. Агро XXI. 2012. № 4-6. С. 32-35.

4. Дедова Э. Б., Шабанов Р. М., Дедов А. А. Пути повышения эффективности функционирования рисовой оросительной системы на территории Сарпинской низменности. Сollogvium Journal. 2019. № 5 (29). С. 37-38.

5. https://volgastat.gks.ru/municipal_statistics.

6. Иванцова Е. А., Комарова И. А. Использование геоинформационных технологий и космических снимков для анализа агроландшафтов. Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2021. № 2 (62). С. 357-366.

7. Panasyuk M., Safiollin F., Sultanov V., Sabirzyanov A. Geoinformation system for monitoring and assessment of agricultural lands condition. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2020. No 579. 012147.

8. Kulik K. N., Petrov V. I., Yuferev V. G., et al. Geoinformational Analysis of Desertification of the Northwestern Caspian. Arid Ecosystems. 2020. Vol. 10. No 2. Pp. 98-105.

9. Cherlet M., Ivits-Wasser E., Sommer S., et al. Land Productivity Dynamics in Europe – Towards Valuation of Land Degradation in the EU. Rome, 2018. 162 p.

10. Long-Term Care Facility Resident Assessment Instrument 3.0 User’s Manual Version 1.17.1. https://downloads.cms.gov/files/mds-3.0-rai-manual-v1.17.1_october_2019.pdf.

11. Синельникова К. П. Оценка состояния агроландшафтов Донской гряды с использованием ГИСтехнологий и космоснимков. Успехи современного естествознания. 2022. № 6. С. 21-26.

12. Юферев В. Г., Мелихова А. В., Балынова В. В. Геоинформационный анализ рельефа КумоМанычской впадины. Природные системы и ресурсы. 2022. Т. 12. № 2. С. 67-76.

13. Новочадов В. В, Рулев А. С., Юферев В. Г., Иванцова Е. А. Дистанционные исследования и картографирование состояния антропогенно-трансформированных территорий Юга России. Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2019. № 1 (54). С. 151-158.

14. Рулев А. С., Шинкаренко С. С., Бодрова В. Н., Сидорова Н. В. Геоинформационные технологии в обеспечении точного земледелия. Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2018. № 4 (52). С. 115-122.

15. Аль-Чаабави М. Р. А., Иванцова Е. А., Солодовников Д. А. Состояние и структура сельскохозяйственных угодий на полигоне Джулуб в провинции Майсан (Ирак). Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2023. № 2 (70). С. 253-261.