Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему

Естественные ресурсы потенциала биопродуктивности земель Дагестана

ВАК РФ 03.00.16, Экология

Автореферат диссертации по теме "Естественные ресурсы потенциала биопродуктивности земель Дагестана"

, г п од / 6 с:ол

на правах рукописи

Ахмедоиа Лейла Шаниевна

г

/

)

ЕСТЕСТВЕННЫЕ РЕСУРСЫ ПОТЕНЦИАЛА БИОПРОДУКТИВНОСТИ ЗЕМЕЛЬ

ДАГЕСТАНА (АГРОЭКОЛОГИЧЕСКИЙ АСПЕКТ)

03. 00.16 - экология л

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата биологических наук

\

Махачкала 1998

Работа выполнена в лаборатории биологических ресурсов Института прикладной экологии Минприроды РД и на кафедре экологии и рационального природопользования Дагестанского государственного педагогического университета.

Научный руководитель:

доктор биологических наук, академик Российской экологической академии, профессор Абдурах.манов Г.М.

Официальные оппоненты:

доктор биологических наук, профессор Залибеков З.Г.

доктор сельскохозяйственных наук, профессор Гасанов Г.Н,

Ведущая организация:

Дагестанская государственная сельскохозяйственная академия

Защита диссертации состоится " 1998 г.

в ■/часов на заседании диссертационного совета по присуждению ученой степени кандидата наук при Институте прикладной экологии Минприроды РД

по адресу: 367025, г. Махачкала, ул. М.Дахадаева, 21.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института прикладной экологии.

Автореферат разослан " /3 " _1998 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат биологических наук,

доцент .. л * л р Алиева Л. А.

Общая характеристика работы.

Актуальность исследований. Республика Дагестан входит в число наименее землеобеспеченных субъектов Российской Федерации. Общая площадь сельхозугодий составляет здесь около 3.2 мли.га. в том числе пашни - около 500 тыс. га, что в переводе на удельную площадь не превышает соответственно 1,6 га/чел и 0,24 га/чел. При этом наблюдается экологически опасная и экономически нежелательная тенденция, ведущая к сокращению как абсолютной так и удельной шгоща-дей сельхозугодий под влиянием опустынивания и засолешш, затопления и подтопления, роста численности населения и отчуждения продуктивных земель под гражданское и промышленное строительство и тп.

В связи с этими обстоятельствами, в Республике за последние десятилетия было принято к реализации несколько программ по охране и восстановлению продуктивности сельскохозяйствешшх земель. Для повышения эффективности предпринимаемых культурнотехничес-ких мероприятий, необходимо руководствоваться экологическими за-КОПиМп М»и1|!МуМГ» Я В^аЯМСиСЗиМСИЛСМССТИ, и ССПСиС которых лежит знание естественного потенциала биопродуктивности земель, чему и посвящена выполненная работа.

В настоящее время подготовлена федеральная программа вывода страны из кризиса сельского хозяйства под названием "Зеленая Революция в России", в основе которой лежит лшшя на коренное изменения организации землепользования в целях повышения урожайности зерновых культур. При реализации этой программы также необходимо опираться на естественный потенциал продуктивности земель в условиях конкретного региона, что особенно важно для Республики Дагестан, где этот показатель метается в широком диапазоне величин.

И, наконец, вероятная перспектива включешм земель Дагестана в имущественные отношения (в частности, залога) потребует знания такого рентообразующего фактора, как потенциальная биопродуктивность, теоретическую основу которой составляет шггегральиый показатель биоклиматического потенциала земель (БКП).

Отсутствие данных по пространственно-времешюй вариации БКП существенно ограшгаивает решение перечисленных и других проблем экологизащш и землепользоваши в Республике, что и определяет актуальность выполненного исследования.

Целыо настоящей работы явилось выявление основных закономерностей пространственно-временной изменчивости естественной биологической продуктивноеш земель Дагестана, что потребовало решения трех взаимосвязанных задач:

1) вычисление биоклпматиского потенциала (БКП) территории на основе данных (предикторов) опорной сети гидрометеорологических станций за все годы наблюдений (до 35 - 40 лет);

2) анализ полученных рядов БКП и научное обоснование его прогноза на ближайшие годы методами компьютерной обработки статистических данных по программе "Мезозавр";

3) районирование и картографирование территории по БКП, что особенно важно для Дагестана, где преобладает мелкоконтурное земледелие.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, приложения и списка литературы го 57 наименований. Общий объем диссертации составляет 130 страниц, включая 3 карты. 15 рисунков, 14 таблиц и 3 приложения в виде таблиц статистической обработки данных ЬК11 и его прогноза.

Фактический материал и методы его обработки. Основными исходными данными для составления диссертации послужили материалы региональных наблюдений всей сети гидрометеорологических станций Республики Дагестана все годы наблюдений. Для вычисления биоклиматического потенциала (БКП) как комплексного показателя первичной биопродукции использовалась система уравнений (Шатко, 1985 и др. ), которую в обобщенном виде можно представить следующим образом :

где в качестве предикторов использовались годовая сумма осадков ( г), годовая сумма дефицита влажности (X ё ) и сумма физиологически активных температур (БI > 10").

В общей сложности, выполнено более 10 тыс. вычислений, что позволило составить ряды БКП по всем метеостанциям Республики глубиной до 30 и более лет, а также выполнить репрезентативную статистическую обработку даш1ых.

11олученные результаты были обработаны методами меры сходства и различий, что позволило объединить все данные в 4 группы,

которые н были положены в основу районирования н картографирования территории по значениям потенциала первичной биологической продуктивности.

Научная новизна исследований состоит в следующем :

- дана оценка и выполнено районирование территории Респу блики по энергопотенциалу земель как максимально возможного показателя биопродуктнвности при заданных значениях коэффициента утилизации фотосшггетическн активной радиации (ФАР). В методическом отношении составлена номограмма для определения ФАР в тобой точке в зависимости от широты и высоты местности, что очень важно для РД, где региональные актинометрнческие наблюдения ведутся в трех, а в последние годы - в двух пунктах (м/с Бажнган, Махачкала и до последнего времени - Сулак высокогорный);

- впервые для территории РД вычислены значения БКП по всем метеостанциям и за все годы наблюдений, как интегрального показателя основных клнматообразующнх факторов, определяющих естественный потенциал первичной биопродуктнвности земель;

- на основе анализа данных осуществлено первое для РД райош!-рование и картирование по БКП как по среднемноголетним данным, так и за конкретный год;

- определен характер межгодовых колебаний БКП по основным статистическим показателям, установлена аспнхронность их колебаний по территории, что и положено в основу прогнозирования БКП в картографическом и числешюм выражении.

Практическое значение имеют следующие результаты выпол-нешюго исследования:

- предложенный метод вероятностного прогноза ожидаемой первичной биопродуктивности земель в каждом конкретном участке позволяет планировать и программировать биопродукцто и предпринять опережающие культурнотехннческие мероприятия по мобилизации потенциала земель;

- выявленные значения БКП и их статистические характеристики (амплитуда и периодичность колебаний) на территории дают возможность экологизировать землепользование с применением щадящих агротехнических мероприятий;

- значения БКП по каждому участку могут быть положены в основу назначения нормативной цены на землю в случае ее включения в имущественные отношения.

Основные защищаемые положения

- оценка земель по БКП позволяет осуществить более дробное агроэкологпческое районирование территории и по большему числу предикторов, чем это делалось ранее, что существенно повышает точность и качество оценок:

- потенциал БКП находится в сложном соотношении между широтной зональностью и высотной поясностью: ось максимальных значений БКП проходит по предгорной полосе (400-600 м), от которой по обе стороны БКП снижается вплоть до нулевых значений;

- статистические параметры изменчивости в многолетних рядах могут быть использованы для прогноза ожидаемой продуктивности земель, что и показано в работе;

- предложенные номограммы и графики облегчают процедуры определения ФАР и ^ I > 10° в заданных точках Республики.

Апробации и публикации. По теме диссертации опубликовано пять работ. Материалы диссертации были доложены на Международной конференции "Преобразование горной Среды: региональное развитие «устойчивость; связь с глобальными изменениями"' (Цахкадзор. 1989г.), на конференции Дагестанского филиала Географического общества СССР (Махачкала, 1990 г.) и на XII научно-практической конференции ДагСовета ВООП по охране природы Дагестана (Махачкала, 1993 г.).

Изложенные в диссертации основные результаты дважды (1995 г. и 1997 г.) докладывались на заседании кафедры экологии и рационального природопользования Дагестанского государственного педунивер-ситета. Материалы диссертации используются при чтении курса "Экология почв" в Дагестанском педуштерситете.

Содержание диссертации

Во введении обосновывается актуальность разрабатываемой темы, сформулированы цель и задачи работы, ее научная новизна и

гто»«ттгол»'л<а тгтоилтд гглтгт г 1тот«*огт х'плот/тлгмглттто «глттаттт тпплтяглпа .>111« Д^«*.* дит» П^/ити/! «МАГМАМ Д. Х*4ЪЫ и

фактического материала, а также метод достижения цели.

Дается анализ опыта оценки и районирования биопотенциала продуктивности земель через систему бноклиматических (агро-климати-ческих) показателей (М.И.Будыко, Г.Т.Селяшшов, Д.И.Шаш-ко и др.).

Глава I. Состояние и перспективы воспроизводства продуктивности геосистем Дагестана

В главе дастся общая физико-географическая характеристика территории по трем традиционно выделяемым районам: низменный (до 150-200 м н.у.м.), предгорный(от 150-200 до 850-1000 м) и горный (выше 850-1000 м) Дагестан. При характеристике районов особое внимание уделяется рельефу и климат)' как главных перераспределяющих факторов роста растений и ведущих звеньев районирования территории по потенциалу продуктивности земель. Составлены климограм-мы по наиболее репрезентативным метеостанциям, характеризующим широтно-зональные и высотно-поясные закономерности изменения основных показателей климата (температура, относительная влажность, осадки, дефицит влажности).

Глава П. Агроклиматические ресурсы.

Методы оценки продуктивности земель

В ландшафтоведении и агроклиматологии сложилось два подхода к оценке продуктивности земель - эмпирический и расчетный. 11ервый подход, широко применяемый в агроклиматологии, основан на регулярном учете биомассы с единиц площади выделов с последующим обобщением данных в виде районирования территории на принципах меры сходс тва и различий. Такой метод, хотя и отражает достаточно точно реальную проду ктивность земель, требует больших затрат времени и труда и не всегда выявляет потенциальные возможности земель.

В практике землепользовашм наиболее распрос граненной является бонитировка почв, т.е. качественная оценка продуктивности земель в условных показателях (баллах) с последующим их пересчетом в величины натуральной урожайности на основе эмпирически выведенных коэффициентов. С этих позиций осуществлена бонитировка почв страны в целом, отдельных регионов, в том числе и Дагестана (Бала-мирзоев, Г'ичиев, 1982г.; Керимханов, 1976г.; Баламирзоев, 1987 и др.).

В горой, расчетный подход, основан научсте сложных связей между исходными и конечными биологическими явлениями и системами : а1моефера - почва - растения.

Таюй i вдвд i ияи ixe i осу щес i и м ь с. киуюир к мера р и 11 и:

1) дать оценку естественною потенциала нродукшвности земель (независимо о i масипаба), обеспеченных coo ibctc 1вуюшими афоме-георологическими предикторами;

2) реализовать информационно - статистический метод прогноза потенциала продуктивности земель;

3) разработать систему агротехнических мероприятий по мобилизации потенциала земель в заданном году, т.е. реализовать идеи программирования урожайности сельскохозяйственных культур путем подбора и размещения культур согласно ожидаемым агрометеорологическим показателям;

4) осуществить районирование территории по показателям продуктивности естественных геосистем в полном объеме продукции и перейти на оперативные методы машинного картографирования прогнозируемых агроклиматических условий землепользования.

Наряду с перечисленными достоинствами, расчетные методы оценки и прогноза продуктивности земель страдают, однако, характерными для подобных методов недостатками. Во-первых, это сравнительно низкий уровень вероятности прогнозируемых величин (~ 0,8), определяемый вероятностью метеопрогнозов. Вторая трудность заключается в необходимости выполнения достаточно трудоемких работ по определению цены балла продуктивности в натуральных единицах урожая по всем картируемым климатическим районам. В масштабе страны в целом и по отдельным регионам, такая работа выполнена (Шашко, 1985) относительно наиболее распространенных культур (зерновые, кукуруза, сахарная свекла, подсолнечник, люцерна) и полученные коэффициенты перевода вполне удовлетворяют целям сравнительной оценки биологической продуктивности крупных территорий. При переходе на внутриобластной масштаб, нередко требуются дополнительные исследования по созданию устойчивой системы цен балла разных культур. Несмотря на это, из сказанного следует, что для решения задач оценки и прогнозирования продуктивности земель в картографическом выражении наиболее эффективен второй (расчетный) подход с элементами первого подхода для уточнения цены балла урожайности во внутриобластном разрезе.

Другим достоинством метода расчета биоклиматического потенциала земель является возможность оценки биопродуктивности по открытой шкале, которая обычно выше величин почвенного бонитета. Но, главное преимущество состоит в том, что агроклиматические показатели (предикторы) позволяют осуществить прогноз условий землепользования в заданном году и с заданной вероятностью. К сожалению, для Дагестана этот метод практически не реализован, что не позволяет достичь целей программирования урожайности, решения дру-

гих планово-управленческих задач в землепользовании. В сущности, до сих пор условия землепользования в Дагестане (благоприятные или неблагоприятные) лишь фиксируются по завершении сельскохозяйственных работ.

Естественно, что достоверность оценок и прогнозов БКП будут определяться числом метеорологических станций на данной местности. При картографическом отражении БКП территорий приходится решать экстраполяционные задачи, что и составляет основную трудность в реализации этого метода. Хотя шкала БКП и является открытой по каждой местности и для каждого конкретного года, продуктивность земель конечна, а в многолетнем ряду - переменна.

И, наконец, абстракцией наивысшего уровня обобщения, максимальной величиной, замыкающей шкалу биологической продуктивности земель, является энергетический потенциал, учитывающий величину утилизируемого в органическом веществе части фотосинтети-чески активной радиации (ФАР). Это действительно предельная и практически недостижимая величина биомассы в продукционном процессе, учитывающей только напряженность солнечной радиации и заданный коэффициент утилизации солнечной энергии (КПД ФАР).

Исследования в этом направлении имеют длительную историю, начало которым было положено К.А.Тимирязевым, продолжено А.Г. Дояренко (1963), а в настоящее время активно разрабатываются рядом исследователей (Базилевичидр.,1970; Раунер, 1973;Ничипорович, 1971; Зубов, 1985 и др.). В перечисленных и в ряде других работ, вопросы энергопотенциала биопродуктивности земель рассматриваются либо в масштабе крупных регионов, либо Земли в целом. Для Дагестана такие оценки в литературе еще не проводились, что серьезно затрудняет осуществление идей программирования урожайности, реализацию других планово-управленческих мероприятий в землепользовании. Между тем, разность между расчетными величинами энергетического и биоклиматического потенциалов составляет максимальный резерв продуктивности земель и позволяет выработать программу мероприятий по мобилизации этих резервов. В свою очередь, разность между биоклиматическим потенциалом и реальной продуктивностью почв (по бонитету) позволяет планировать в прогностическом аспекте компенсационные мероприятия по повышению продуктивности земель.

Таким образом, современные подходы к управлению агроцено-зами должны основываться на последовательном рассмотрении в про

гностическом аспекте потенциальных возможностей земель в следующей рациональной последовательности: энергетический потенциал - бноклиматический потенциал - плодородие почв. Такой подход последовательного приближения к реальной продуктивности земель путем наложения дополнительных предикторов и осуществлен нами для всей территории Дагестана. В зависимости от принимаемых во внимание временных отрезков, включенные в расчеты переменные делятся на динамичные (агрометеорологические показатели) - основа прогноза и консервативные (почва, рельеф и др.). При решении задач долгосрочного прогнозирования (десятки лет) последние также приобретают статус предикторов (эрозия, дефляция, потери гумуса и др.).

Глава III. Энергетический потенциал бнопродуктивностн земель

В основе формирования первичной биопродукщш лежит, как известно, сложное явление фотохимического преобразования части энергии солнечного света. Годовая масса первичной биопродукцни определяется в пределе частью фотосинтетически активной радиации (ФАР), которая переходит в энергию химических связей вновь образованного органического вещества в процессе фотосинтеза, что и принято называть энергопотенциалом бнопродуктивностн земель (Рэ). Эта величина является предельной п практически недостижимой в каждой местности и вычисляется согласно (Природно-сельскохозяйственное районирование.. .,1983):

Рэ = а ФАР , К

где а - коэффициент утилизации ФАР, %;

К - калорическое значение единицы первичной биопродукщш (ккал / (т)) в сухой биомассе (105) или в органическом углероде (10°).

Оценка энергопотенцнала биопродуктивности земель и районирование территории Дагестана по этому показателю представляет большую методическую трудность по двум причинам: 1) актинометричес-кие наблюдения, необходимые для определения ФАР ведутся только на трех метеостанциях (Бажиган, Махачкала, Сулак высокогорный); 2) рас-членешюсть рельефа в горной части сопровождается большой пестротой радиационного баланса и его составляющих. Не случайно, что

на всех картах радиационного баланса, горные страны не районируются и показываются "белыми пятнами".

Для разрешения этой проблемы нами предложен методический прием вычисления широтного и высотно-поясного градиентов радиационного баланса, ФАР и энергопотенциала биопродуктивности земель с учетом данных, не только по Дагестану, но и ближайшим регионам. На основе этих вычислений составлена матрица, позволяющая определить энергопотенциал земель по широте и высоте местности.

По итогам этих вычислений и с учетом рельефа местности составлена первая для Республики Дагестан карта районирования энергопотенциала биопродуктивности земель в масштабе 1:500 ООО (рис. 1). Надо подчеркнуть, что для горных районов приведенные величины энергопотенциала характеризуют горизонтальные или близкие к ним поверхности, например, горные террасы, поскольку невозможно учесть экспозиционные и другие эффекты в распределении солнечной радиации. Высотно-широтные закономерности изменения, составляющих радиационного баланса по м / станциям Бажиган, Махачкала, Сулак выс., Мингечаур, Кировобад, Артем о., Гейгель кур., Гейгель Шамхор-ский приведены в таблице 1.

Таблица 1.

Энергетический потенциал биопродуктивности в зависимости от широты и высоты местности

Метеостанции Суммарная радиация за вегет.период ккал/см2 ФАР ккал/см2 Р,„ ц/г а сухая биомасса чистый углерод

Бажиган, Ь + 16 м (р - 44°40' 92,6 45,1 225,5 / 90,2

Махачкала, Ь - 21 м ф - 43° 95,3 46,3 231 / 92,6

Сулак, выс. Ь + 2923 м ф - 42°20' 26,6 12,9 64,5 / 25,8

Мингечаур Ь + 93 м 105,9 51,6 258 / 103,2

Кировобад Ь + 312 м ф - 40° 40' 94,2 47,0 235 / 94

Артем, о. Ь - 26 м ф- 40°30' 1 10,5 53,3 266,5 / 106,6

Гейгель, Ь + 1612 м курорт ф - 40°20' 72,7 36,1 180,5 / 79,2

Гейгель, Ь + 2470 м Шамхорск. ф - 40°20' 54,0 26,2 131 / 72,2

Рис. 1 Карта районирования Дагестана по энергетическому потенциалу продуктивности земель.

Глава IV. Биоклиматический потенциал продуктивности земель

В главе дается анализ опыта оценки и районирования потенциала продуктивности земель через систему биоклиматических показателей (Г.Т.Селянииов, Д.И. Шашко, А.П.Лосев, Ю.И.Чирков и др.). Выполненный анализ показал, что для достижения преследуемых в работе задач в наибольшей степени отвечают методы, предложенные Д.И.Шашко (1985) и А.П.Лосевым (1988) по следующим основаниям: 1) включают в себя наибольшее число предикторов (предсказателей), получаемых справочно из данных наблюдений метеостанций; 2) позволяют вычислить не только полезную сельскохозяйственную продукцию, но и чистую первичную продукцию в естественных и аграрных системах, включая надземную и подземную части; 3) связывают специальное отраслевое (агроклиматическое) районирование с комплексным природным районированием, что усиливает экологический императив в оценке и использовании земель.

На основании приведенных положений для вычисления чистой полезной продукции в натуральных единицах (У), климатического индекса продуктивности в баллах (Бк) и относительных значений биоклиматического потенциала земель (БКП) применялась следующая система уравнений:

II > 10°

У = 11Б , Б = 55 БКП, БКП = К •-

к к р II баз

г

К=1ё(20КУ), КУ= —

где Я - эмпирический коэффициент перевода баллов продуктивности в натуральную полезную продукцию (цена балла в ц (т) / га);

Кр - коэффициент роста по годовому показателю атмосферного увлажнения, который меняется от 0 до 1; 21 > 10 - сумма физиологически активных температур;

£1 баз - базисная сумма физиологически активных температур на границе массового полевого земледелия (1000°), т.е. сумма, относительно которой проводится сравнение;

КУ - коэффициент годового атмосферного увлажнения, равный отношению количества осадков (г) к сумме среднесуточных значений дефицита влажности воздуха (2 с!).

Ряды биоклиматической продуктивности (БКГ

Метео-

станции 1953 1954 1955 1956 1957 1958 1959 15

1.Бажаган - - - - - 1,65 0,73

2.Кочубей - - - - 1,16 2,10 0,53

З.Терекли-Мек. - - - - 1,32 2,10 1,00

4.Кизляр - - - - 1,57 1,61 1,76

5.Бабаюрт 1,75 1,39 1,19 1,60 1,57 2,38 1,99

б.Сулак гл. 1,79 2,06 2,87 2,57 2,09 2,06 2,24

7.Хасавюрт 2,06 1,68 2,39 2,23 1,94 3,08 2,18

8.Махачкала - 2,63 2,95 2,22 1,39 2,63 2,62

9.Буйнакск 1,64 1,39 2,59 2,19 1,33 2,61 2,50

Ю.Ботлих 0,62 1,58 2,14 1,65 0,53 1,85 -

11 .Хунзах 1,39 1,91 2,22 1,57 1,65 1,92 1,72

12.Изберг 1,34 2,10 2,51 1,66 1,01 2,37 2,49

13.Сергокала 1,19 1,68 2,62 2,03 1,34 2,41 2,29

14.Леваши 1,18 1,52 2,33 1,43 1,47 2,14 1,64

15.Гуниб - - - 1,62 1,58 1,96 1,66

16.Кумух 1,50 1,58 2,16 1,53 1,72 1,84 2,20

17.Маджалис 1,84 1,98 2,89 2,21 2,19 2,62 2,53

18.Тлярата 1,88 1,68 2,40 1,68 1,83 2,42 1,73

19. Дербент - - - - - - 2,95

20.Касумкент 2,05 1,61 2,96 2,08 2,09 2,74 2,34

21.Ахты 1,45 1,64 2.31 1,78 1.71 1,68 1,75

М/с

1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1

1. 0,69 1,34 1,24 - 0,81 1,82 2,15 0,97 1,55

2. 0,28 1,83 0,56 1,34 0,50 1,22 2,02 1,58 0,92

3. 1,01 2,14 1,09 1,16 0,99 1,72 2,21 1,56 1,42

4. 0,86 2,05 1,52 1,49 1,63 2,22 2,09 - 2,23

5 1,32 2,17 2,09 1,89 2,00 2,40 2,42 1,98 2,61

6. 1,48 2,07 2,26 - 1,24 1,85 1,49 1,93 2,31

7. 1,97 2,74 2,10 1,91 1,90 2,11 2,23 1,81 2,12

8. 1,50 2,29 2,54 - 2,02 1,98 1,80 2,58 2,62

9. 1,81 2,67 2,34 1,70 2,25 2,51 2,31 2,12 2,43

10. 1,81 1,99 1,72 1,61 1,58 1,92 1,52 1,67 1,96

11. 1,55 1,60 1,73 1,80 1,47 1,80 1,57 1,88 1,83

Таблица 4

эды наблюдений по метеостанциям Дагестана.

Годы

1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971

1,18 1,50 1,47 - 1,70 - 0,75 1,91 1,84 0,94

0,32 1.18 1.27 2.18 1,08 1,89 1,15 1,10 1,44 1,15

0,62 1,72 1,60 - 2,10 2,28 1,65 1,58 1,77 1,65

1,54 2,30 1,82 1,88 2,30 2,42 1,39 1,91 2,57 2,64

2,40 2,38 2,09 2,53 2,85 2,75 1,94 1,98 2,62 2,35

1,63 - 1,40 - 2,70 2,19 2,94 1,81 2,35 1,78

2,44 3,10 2,92 2,67 3,36 3,32 2,80 2,66 3,37 2,70

1,91 2,77 1,84 - 3,30 2,30 2,22 2,32 1,96 2,51

1,80 3,02 2,92 1,87 2,92 2,84 2,82 1,99 2,11 2,41

- - - 1,77 2,16 2,50 2,33 1,69 2,32 1,98

2,35 2,10 1,78 1,70 2,03 1,50 1,76 1,38 1,79 1,70

1,61 - 0,94 1,27 3,04 2,93 1,12 1,22 1,88 1,66

2.29 - 1,61 2,16 2,14 2,81 2,40 2,04 2,10 1,54

2,47 2,14 - - - 2,10 1,40 1,29 1,91 1,48

2,17 2,16 1,99 - 2,07 1,84 2,46 1,62 2,04 1,99

2,05 2,15 1,63 - 2,15 1,55 1,90 1.42 1,90 1,89

2,74 3,26 2,13 2,45 3,18 3,61 2,38 2.28 2,70 2,50

' 1,77 2,18 1,65 1,83 - - ' - - - 1,99

2,20 2,87 0,18 - 3,84 3,16 2,59 2,64 2,56 2,06

1,91 3,00 2,26 2,48 3.08 2,82 2,49 1,98 2,20 2.11

1,96 2,62 1,65 2.01 2,61 2,51 1,65 1,80 2,35 2,27

983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1992 1993

1,11 1,92 1,67 0,76 1,69 2,44 2,02 - - -

3,97 1,78 1,47 0,29 0,75 1,36 1,16 1,52 2,02 1,20

- - 1,66 0,31 1,23 1,90 1,36 1,76 2,48 0,90

1,88 1,62 1,66 0,78 2,09 2,20 1,44 - 3,03 1,90

1,84 - 2,22 1,24 2,52 2,77 1,83 - 3,16 2,20

1,77 1,81 1,53 1,36 1,88 - - - - -

2,13 3,15 2,48 1,13 2,26 2,57 2,27 2,79 3,39 2,60

1,64 2,18 1,93 1,50 3,06 2,05 1,96 3,37 2,59 2,80

2,78 2,42 2,20 1,22 2,26 2,74 1,83 3,02 2,81 2,00

1,99 1,78 1,27 1,20 1,31 1,98 1,65 2,90 2,54 1,90

1,12

Таблица 2

5 Потенциальная урожайность (ц / га) основных сельскохо - зяйственных культур

(среднюю по зонам цену балла по Бк см. табл. 3)

Место С / х культура

нахождения Б, Озимая Яровая Озимая Яч-мень Овес Кукуруза на Сахар. Кар-

пш-ца пш-ца рожь зерно свекла тофель

1 .Бажиган 88 28,2 22 22,9 21 17,6 41,4 290,4 123,2

2.Кочубей 91 29,7 22,8 23,7 21,8 18,2 42,8 300 127,4

З.Терекли-Мектеб 102 30,6 24,5 28,6 25,5 22,4 42,8 334,6 163,2

4-Чечень остров 93 29,8 23.3 24,2 22,3 18.6 43,7 306,9 130,2

5.Кизляр 126 37,8 37,8 36,5 36,5 31,5 60,5 327,6 264,6

б.Бабаюрт 128 38,4 38,4 37 37 32 61,4 332,8 268,8

7.Сулак гл. 152 45,6 45,6 44 44 38 73 395 319

8.Хасавюрт 143 43 43 41,5 42,5 35,8 68,6 371,8 300,3

9.Махачкала 157 47 47 45,5 45,5 39,3 75,4 408 330

Ю.Буйнакск . 135 40,5 40,5 39,2 39,2 33,8 64,8 351 283,5

1 1 .Ботлих 99 29,7 23,8 27,7 24>8 21,8 41,6 324,7 158,4

12.Хунзах 100 30 24 28 25 22 42 328 160

1З.Иэбербаш 114 34.2 34,2 33.1 33,1 28,5 54,7 296,4 239,4

14.Сергокала 129 38,7 38,7 37,4 37,4 32,3 61,9 335,4 271

15.Леваши 104 31,2 25 29 26 22,9 43,7 341 166,4

16.Гуниб 109 32,7 32,7 31,6 31,6 27,3 52,3 283,4 229

17.Кумух 110 33 33 32 32 27,5 52,8 286 231

18.Уркарах 101 30,3 24,2 28,3 25,3 22,2 42,4 331,3 161,6

19.Маджалис 155 46,5 46,5 45 45 38,8 74,4 403 325,5

20.Тлярота 112 33,6 33,6 32,5 32,5 28 53,8 291,2 235,2

21 .Дербент 150 45 45 43,5 43,5 37,5 72 390 315

22.Касумкент 137 41,1 41,1 39,7 39,7 34,3 65,8 356,2 287,7

23.Лучек 104 31,2 25 29 26 22,9 43,7 341 166,4

24.Ахты 102 30,6 24,5 28,6 25,5 22,4 43,8 334,6 163,2

Значения сумм физиологически активных температур могут быть определены по составленому нами графику, связывающему эту величину со среднегодовой температурой или средней температурой самого теплого месяца.

Результаты выполненных расчетов Бк и урожайности соответствующих культур по всем метеостанциям Дагестана и среднемноголет-ним метеоданным приведены в таблице 2.

Районироваше территории Дагестана по биоклиматическому потенциалу продуктивности оказалась более сложной задачей, чем по энергетическому, где устанавливалась сравнительно простая связь между географической широтой, высотой местности и продуктивностью. Предложенная карта (рис.2) составлена в масштабе 1:500 ООО с учетом сложного сочетания циркуляционных процессов с особенностями подстилающей поверхности, корректирующими распределение атмосферных осадков, влажности воздуха, а также температурного режима деятельного слоя. Для составления предложенной карты, помимо данных по 23 метеостанциям в качестве вспомогательных (для интерполяционных целей) были также использованы данные 43 гидропостов, ведущих наблюдения за атмосферными осадками. Температурные данные, а также данные по дефициту влажности воздуха вычислялись путем экстраполяции по ближайшим метеостанциям с учетом высотных градиентов и их значений. Безусловно, такие данные имеют лишь вспомогательное значение и полезны совместно с процедурами интерполяции данных метеостанций для корректировки границ районов биопродуктивности земель.

Как отмечено выше, карта районировния Республики Дагестан по БКП составлена по многолетним данным метеостанций (десятки лет). Такие карты можно построить по каждому году в отдельности и прогнозно, что демонстрируется в работе картами за 1990 и 2000 годы. При этом видно, что все эти карты отличаются между собой как по контурам выделяемых районов, так и по величинам БКП. Как будет показано ниже, такие карты можно построить на ближайшие предстоящие годы (прогностические карты) и они будут иметь наибольшую практическую пользу для управления продукционным процессом.

Как видно из карты (см.рис.2), максимальным потенциалом биопродуктивности (БКП 2,0-2,5 и более) характеризуются земли, расположенные в предгорной и прибрежной полосе (до абс.отметок примерно 500 м) от Хасавюртовского до Дербентского районов. В общей ориентации этой полосы есть сходство с наиболее продуктивным районом максимального энергопотенциала (см. рис. 1), хотя их границы и

Рис. 2. Карта районирования территории Дагестана по биоклиматическому потенциалу • (по среднемноголетиим данным предикторов)

нс совпадаю!. К северу и в направлении к горам БКП земель уменьшается по разным причинам. Уменьшение биопотенциала (БКП до 1,0) к северным границам Дагестана, в направлении Черных земель и Киз-лярских пастбищ связано с сокращением годовых сумм атмосферных осадков (до 200 мм) и увеличением дефицита атмосферного увлажнения (до 6 и более Гпа) при достаточно высоких значениях сумм физиологически активных температур (более 3500°С). Это хорошо согласуется с распределением на этой территории изолиний годовых сумм осадков и дефицита влажности воздуха.

Более сложная картина распределения БКП прослеживается в сторону горного Дагестана. Общая причина уменьшения биопродуктивности земель связана здесь с сокращением вегетационного периода, а следовательно и сокращением сумм физиологически активных температур (до 1000°С) при постепенном росте с высотой местности годовых сумм атмосферных осадков (до 800 мм и более). Минимальной продуктивностью (БКП до 0.5) в пределах Дагестана обладают высо-горные геосистемы за счет сокращения тепловых ресурсов. Грашща этого района близка к среднегодовой изотерме + 3°С и сумм активных температур менее 1000°С. Организующим фактором районов, лежащим между районами максимальной и минимальной продуктивности в пределах горного Даг естана является рельеф местности, контролирующим в целом распределение и годовой ход элементов теплового режима почвы и деятельного слоя атмосферы: высота местности, ориентировка горных сооружений (экспозиционные эффекты), а также котловинные, инверсионные и другие эффекты. С учетом этих факторов при более крупномасштабном картированиии в горном Дагестане обнаружится более сложная картина распределения продуктивности земель, включающей практически все выделенные в пределах Республики районы.

При обработке массовых данных об урожайности госсортучаст-ков и хозяйств обнаружилась прямая связь между продуктивностью растений со значениями индекса биоклиматического потенциала (Бк). Это позволяет перейти от оценки продуктивности земель в относительных единицах (БКП; Бк) к сравшггельной количественной оценке в натуральных показателях сопоставимой урожайности (т/ га; ц/ га). Для этого необходимо вывести цену одного балла по Бк. Такая работа была выполнена Д.И.Шашко (1985) и рядом других специалистов дня разных природно-климатических зон и разных культур растений, что обобщено в таблице 3.

Таблица 3

Сравнительная оценка продуктивности сельскохозяйственных культур по основным провинциям степной зоны СНГ (цена балла по Бк в т/ га)

Культура агроклиматическая провинция Озимая пш-ца Озимая рожь Яровая пш-ца Яч-мень Овес Кукуруза Сахарная свекла Картофель

Украинская 0,040 0,032 - 0,025 0,023 0,045 0,085 0,034

Предкавказская 0,028 0.018 0,022 0,020 0,015 0,037 0,069 -

Южнорусская 0,036 0,028 0,025 0,021 0,022 0,044 0,075 0,037

Заволжская 0,024 0.022 0,021 0,021 0,019 - - 0,039

Казахстанская 0,022 0,026 0.022 0,023 0,021 - - 0,056

Западно-предалтай-ская 0,035 0,032 0,029 0,31 0,027 - 0,079 0,077

Восточносибирская 0,044 0.038 0,026 0,033 0,024 - - 0,065

Среднее по зоне 0,030 0,028 0,024 0.025 0,022 0,042 0,075 0,051

В целях проверки связи БКП и стока малых рек был выполнен сравнительный анализ стока р.Гамрн-озень и хода БКП по ближайшим метеостанциям Сергокала и Маджалис, относящихся к одной агрокли-магичесшй лине.

Проведенный анализ показал практически однозначную связь хода сравниваемых величин, совпадение по срокам как амплитуд, так и периодичности. В одних случаях (например, 1981 г.) такое совпадение абсолютное, в других обнаруживается сдвиг по фазе на один год влево или вправо стока реки относительно БКП.

Объяснение последнему явленшо достаточно простое и оно связано как с методикой измерения определяющих переменных факторов, так н в фактическом распределешш осадков в течении года.

Одним словом, речь здесь идет о несовпадешш гидрологического года с календарным. Гидрологический год начинается в начале осени (1 октября или 1 ноября) и заканчивается в эти же сроки следующего и за этот же срок суммируется годовой сток реки, а метеорологический год совпадает с календарным. В этих различиях сроков наблюдений и заключается причина сдвигов кривых стока и БКП влево-вправо на один год. Выявленная связь имеет очень большое значение в двух разных аспектах.

В рамках проведенного нами исследования установленная связь дает возможность, во-первых, уточнить границы агроклиматических районов по потенциалу их продуктивности, а во-вторых - повысить уровень прогноза продуктивности земель. Дело в том, что метеостан-ЦШ1 в Дагестане, по данным которых ведется расчет БКП было 31, а в настоящее время действующих станций осталось 21. В то же время, гидропостов в Дагестане около 70 и абсолютное их большинство приходится на малые реки, которые и полезны для решения задач оценки и прогнозов БКП. Поэтому, на следующем этапе работ мы намерены провести совместный анализ БКП и стока малых рек для уточнения районирования территории и повышения прогноза продуктивности земель.

Глава V. Динамика изменения боиклиматического потенциала на территории Дагестана за все годы наблюдений

Полученные результаты БКП и закономерности его изменения по территории основаны на данных среднемноголетних значешш пре-дикшров. Более информативные и практически полезные результаты могут быть получены при анализе многолетних рядов динамики БКП

по всем метеостанциям Дагестана за все годы наблюдений (до 37 лет). Результаты этих расчетов сведены в таблицу 4.

Как видно из приведенных данных, частотные характеристики (но амплитудам и периодам) статистических показателей БКП по различным природно-климатическим районам Дагестана существенно различаются. Во-первых, как показывает анализ, никаких длиннопериод-ных трендов в рассматриваемых рядах не обнаруживается. Во-вторых, по направленности колебаний биопродуктивности здесь можно одновременно обнаружить весь спектр от асинхронных по фазе до синхронных, что говорит о неоднородности и разнонаправленное™ по территории действующих факторов. Вместе с тем, анализируя частотные характеристики кривых колебаний БКП по мерам сходства и различия, можно обнаружить определенные группировки, отражающие однородность действующих факторов на БКП в сходных геосистемах. Таких групп в пределах Дагестана достаточно уверенно выделяется четыре.

Первую группу образуют станции, расположенные в Ногайской степи и Кизлярских пастбищах, характеризующие степные геосистемы Северо-Дагестанской равнины: Ьажиган, Кочубей, Тсрскли-Мектеб и Кизляр. По абсолютным отметкам все станции этой группы располагаются близ уровня Мирового океана (от минус 24 м до плюс 19 м) и входят в одну зону по энергопотенциалу (160 + 200 ц/ га абс. сухой массы). Сравнивая кривые многолетних колебаний БК11, можно обнаружить: 1) высокую меру сходства и синхронности во времени частотных характеристик внутри одной группы и 2) несовпадение этих статистических характеристик с членами других групп. Наибольшую повторяемость в этой фуппе составляет ЬК111,99- 1,5 (10 случаев) или 34,48 %, нулевую повторяемость - менее 0,49 и более 2,50. Средние значения ЬК11 колеблются в пределах 1,51 -1,87 и в среднем по всей зоне составляет 1,55. Амплитуда колебаний БКП составляет 1,79 - 2,03, а в среднем -1,90, вероятность благополучных, т.е. урожайных лет - 0,54. Зона характеризуется максимальными значениями коэффициента вариации (0,33) и среднеквадратического отклонения (0,49).

Вторую группу' составляют станции, расположенные в прибрежной полосе, 1шже уровня моря (от минус 19 м до минус 26 м): Сулак т., Махачкала, Избери Дербеш. Все станции и окружающие их пространства входят в район максимального для Дагестана энер! оишеницала биопродукпшнос ш (200 + 240 ц/1 а абс. сухой биомассы). При сравнении мношлеших кривых колебаний БКП можно обнаружшь их сходство по фазе с первой фушшй станций, однако по час ютным характеристикам они существенно различаются между собой. Средние значения БКП здесь выше (от 1,7 до 2,25) и в среднем составляет 2,07.

Вероятноеть высокоурожайных ле г существенно ниже и составляет 0,49 несмотря на высокие средние значения, а вероятность неурожайных лет нревышае i 0,5. но данным абсолютных частот, или эмпирическому распределению (м/с Махачкала) наибольшая повторяемость совпадает с первой группой (1.5-И .99). а по обеспеченности продуктивности территория более благоприятна, т.к. 97 % составляет более 1.5 БКП. Среднеквадратическое отклонение как и в первой составляет 0.49. а коэффициент вариации - ниже на 10 %.

Третью группу образуют метеостанции, характеризующие предгорную полосу Дагестана (Буйнакск, Сергокала, Маджалис, Касумкент) с максимальным потенциалом бнопродуктпвности (в среднем БКП -2.36), хотя по энергетическому потенциалу продуктивности они входят во вторую зону (160+200 н/ га). Все четыре станции располагаются в узком интервале высот (от 414 м до 519 м). К этой же группе по географическому положению, характеру геосистем и высотному положению относятся станции Чиркей, Гильяр. Чиркота, Параул, Губден и Джалган.

Колебания величин математического ожидания здесь невелики и происходят они на максимально высоком для Дагестана уровне (2,16+2,66), а их амплитуда по четырем станциям составляет 1,71 -1,82. Вероятность высокопродуктивных лет составляет здесь 0,52. По абсолютным частотам максимальная повторяемость ( 15 случаев или 40,54 %) составляет БКП в интервале 2,5+2,99 и более 94 % обеспеченности превышает БКП 2,00, что говорит о наивысшем уровне потенциала биопродуктивности земель в пределах Дагестана. Коэффициент вариа-щш и стандарт характеризуются средними показателями (0,19 и 0,44).

И, наконец, четвертую группу образуют метеостанции, характеризующие горный пояс Дагестана в интервале высот 1200 -1600 м (Хун-зах, Гуниб, Леваши, Кумух), к которым по природным условиям и высотным отметкам близки метеопосты Соситли, Гочада, Ириб, Беж-та. Курах и Рутул). Названные и сходные с ними земли относятся по энергетическому потенциалу к четвертой зоне (см.рнс. 1) с продуктивностью 80+120 ц/ га. Средние значения БКП по четырем названным станциям невелики (1.82) и колеблются в узком интервале значений от Î ,79 до i ,94 амплитуды их колебании за годы частности, по м/с Хунзах 70,27 % повторяемости и 86,49 % обеспеченности укладываются в узком шггервале значешш. В частности, по м/с Хугоах 70,27 % повторяемости и 86,49 % обеспеченности укладываются в шггервале БКП 1,5+1,99 и такой плотност и не наблюдается ни в одной из проанализированных групп. Значения стандарта и коэффициента вариации минимальные

для нсей территории - соответственно 0,27 и 0,15.

Как показывает анализ "восстановленных" 37 - леших рядов БКП. никаких дшшноисриодных трендов во всех рассматриваемых рядах не обнаруживается.

Выполненный анализ позволяет выйти на более высокий и точный уровень прогноза продуктивности земель вне зависимости от их ииичения.

По содержанию, традиционные агрометеоролопиеские прогнозы сводятся к следующим видам: прогноз теплообеспечеииости вегетационного периода; прогноз запасов влаги в корнеобитаемом слое к начал}' сева; прогноз сроков наступления основных фаз развития сельскохозяйственных культур; прогноз урожая основных сельскохозяйственных культур; прогноз проявления вредителей и болезней (например, фитофторы помидоров) и т.д.

Все эти. традиционно применяемые методы прогноза, имеют ряд недостатков, ограничивающих возможности программирования продуктивности земель и управлением землепользованием. В их числе:

1) По всем перечисленным категориям и видам прогноз осуществляется сепаративно, т.е. предикторы прогноза не увязаны между собой и это приводит на практике к тому, что благополучный прогноз по одному виду приводит к "перекрытию" неблагополучным прогнозом по другому виду.

2) Заблаговременное! ь агрометеорологических прогнозов составляет всего 1 -ьЗ месяца, чего крайне недостаточно для принятия эффективных агротехнических мероприятий по обеспечению ожидаемой продуктивности.

3) Заявленная оправдываемость прогнозов (80+95 %), как правило, не достигается в виду не увязашюсти между собой климатических показателей.

Как было показано выше, в предлагаемой схеме оценки и прогноза продуктивности земель, все климатические предикторы увязаны между собой в единой системе уравнений, что существенно повышает качество прогноза.

Многолетние ряды динамики (см.таб.4) с использованием методов математической статистики позволяют увеличить временную "глубину" прогноза от одного года до пяти лет (в зависимости от периодов в статистическом ряду). Более того, современные компьютерные программы дают возможность не только для оперативного прогноза, но и представлять результаты в картографическом изображении.

Для демонстращш возможностей современной вычислительной техники осуществлена статистическая обработка агрометеорологичес

ких данных (ККИ) по 17 метеостанциям, имеющих достаточно длинный и непрерыпный ряд наблюдений. Результаты обработки в виде корреляционного анализа, дисперсии, прогноза и др. пршзедены в "Приложении". Обработка данных выполнена в Гидрометеоцентре Республики Дагестан по программе "Мезозавр"(разработка У ЭМИ РА11). Прогноз осуществлен временной глубиной до 5 лет, хотя можно было его и продолжить. Результаты моделирования по трем станциям (Бабаюрт, Касумкент. Гуниб) характеризуют основные агроэкологпческие районы Дагестана: низменность, предгорье, горы.

Как видно из рисунка и численных дашплх, модель имеет высокий уровень коррелируемости с наблюдавшимися данными, что позволяет использовать прогностические данные для практического использования и научно обоснованного управления землепользованием. Более того, для повышения качества прогноза можно использовать в качестве корректировки результаты прогноза тепло- и влагообеспе-ченностн (1-2 месяца до вегетации), применяемых в агрометеорологии. Этим самым можно достичь очень высокого уровня прогноза продуктивности земель и решения ряда управленческих задач, в том числе прогноза условии зимовки и произрастания, оросительных и поливных норм и некоторых других. Весь прогностический материал можно представить не только в цифровом, но и в картографическом изображении.

Ьще больше точности в прогнозе можно добиться, если использовать предложенный нами метод увязывания с динамикой ЬК11 стока малых рек. Именно таким, многофакторным подходом можно добиться практически полезного уровня оправдываемости прогноза.

Заключение

Сформулированная выше цель работы достигалась путем последовательного ввода в расчетные уравнения ограничивающих факторов продуктивности. Для территорий любого масштаба изложенное можно выразить графически в виде треугольника возможностей продуктивности земель, на котором выделяются три уровня.

Верхний уровень (Рпредставляет собой максимально возможную продуктгшность определяемую ресурсами солнечной радиации (ФАР) и возможностями вида или сорта растительности.

Средний уровень (Р6н1) определяется соотношением тепла и влаги, ю ес1ь ли климатически обусловленная нродук1ивнос1ь, которая может быть достигнута и даже превзойдена при соблюдении всех эле-

ментов принятой агротехники, например, осушение или полив земель.

11аконец, нижний уровень представляет собой фактическую продуктивность (Р1!мк1), которая определяе тся главным образом эдафичес-кими факторами, в частности, водо- нтеплообеспеченностыо почвенного покрова, сбалансированностью минерального питания и другими факторами плодородия почв. Фактическая продуктивность земель меняется от т ля (голая скальная поверхность, развеваемые пески и другие поверхности, лишенные почвенного покрова) до величин Р. м и теоретически может превзойти ее при соблюдении всех необходимых агротехнических мероприятий.

Таким образом, треугольник возможностей представляет собой естественную продуктивность земель. Данные по количественной оценке продуктивности земель в конкретной местности по всем трем ступеням дают возможность программировать продуктивность и урожайность земель через комплекс превентивных мероприятий, обеспечивающих запланированную продукцию.

Результаты выполненного исследования могут быть положены в основу ряда процедур, относящихся к проблемам прикладной экологии.

Прежде всего, они необходимы для экологического нормирования (на топическом и хорическом уровнях) антропогенных и техногенных нагрузок на геосистемы в целях средосбережения (средообеспе-чения), ресурсосбережения (ресурсовосстановления) и сохранения генофонда.

Второй путь использования полученных данных - агроэкологи-ческос районирование земель Республики, назначение дифференциальной земельной ренты, разработка для каждог о района адаптированной программы землепользования - в высшей степени актуальная для Дагестана задача с преимущественно мелкоконтурной системой земледелия.

И,наконец, проделанная работа - основа для разработки долгосрочной программы оздоровления экологической обстановки и сохранения биоразнообразия в Республике как стратегии, относительно которой должны корректироваться все мероприятия по ресурсопотреблению и ресурсовосстановлению.

Выводы

1. Впервые на территорш! Дагестана реализован метод оценки потенциала естественной продуктивности земель по определяющим се физическим параметрам (ФАР, БКП).

2. Составлены графики (номограммы), позволяющие определить

ФАР и сумму физиологически активных температур в зависимости от широты местности и высоты местоположения, что существенно облегчает процедуры расчета этих величин для заданной точки.

3. По всем метеостанциям Республики рассчитаны среднемного-летние величины энергетического и биоклиматического потенциалов и на основе этих данных составлены карты районирования территории Республики Дагестан.

4. Рассчитаны многолетние ряды изменений БКП по всем метеостанциям за все годы наблюдений, что позволило:

а) сгруппировать их по степени меры сходства (амплитуда и период);

б) вывести главные статистические характеристики;

в) заложить основы прогноза и программирования продуктивности земель на заданный год и с заданной вероятностью реализации прогноза.

5. В целях уточнения прогноза продуктивности земель рекомендован метод совместного использования рядов БКП и среднемного-летних данных по стоку малых рек ближайшим к метеостанции створам гидропостов.

6. Составлены первые для Республики Дагестан карты энерго- и биопродуктивности земель, перспективные для проектирования агро-ландшафтов, разработки региональных схем рационального природопользования и мероприятий по устойчивому развитию территорий.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Оценка и районирование потенциала биопродуктивности горного Дагестана. - Сб.Биологические ресурсы высокогорий. ДНЦ РАН, Махачкала, 1988.

2. Программирование продуктивности земель горного Дагестана. Материалы Международной конференции: Преобразование горной Среды, региональное развитие и устойчивость. Цахкадзор, Армения, 1989.

3. Опыт оценки энергетического потенциала биопродуктивности земель Дагестана. Тезисы докладов по итогам географических исследований Дагфилиала ГО СССР. Махачкала, 1990.

4. Ресурсопотребление и стратегия выживания в Республике Дагестан. Материалы XII научно-практической конференции ДагСовета ВООП. Махачкала, 1993.

5. Экология почв. Программа для ВУЗов.Утверждена УМО Минобразования РД.Махачкала, ДПТУ, 1995.

6. Сравнительная характеристика биоклиматичекого потенциа-ла(БКП) предгорных районов Дагестана и стока малых рек. (в печати).