Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему

Идентификация загрязнения почв отходами птицеводства при помощи дистанционных методов

ВАК РФ 03.02.13, Почвоведение

Автореферат диссертации по теме "Идентификация загрязнения почв отходами птицеводства при помощи дистанционных методов"

На правах рукописи

Устюжанин Антон Александрович

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЗАГРЯЗНЕНИЯ ПОЧВ ОТХОДАМИ ПТИЦЕВОДСТВА ПРИ ПОМОЩИ ДИСТАНЦИОННЫХ МЕТОДОВ

Специальность 03.02.13 — почвоведение

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата биологических наук

15 т 2015

005557506

Москва - 2014

005557506

Работа выполнена на кафедре почвоведения, геологии и ландшафтоведения ФГБОУ ВО «Российский государственный аграрный университет — МСХА имени К. А. Тимирязева»

Научный руководитель: доктор сельскохозяйственных наук,

профессор Савич Виталий Игоревич

Официальные оппоненты: Гребенников Александр Михайлович,

доктор сельскохозяйственных наук, старший научный сотрудник, руководитель научно-методической группы отдела по изучению черноземных почв ГНУ «Почвенный институт им. В.В. Докучаева», ФАНО России

Макаров Олег Анатольевич,

доктор биологических наук, профессор кафедры земельных ресурсов и оценки почв МГУ имени М.В. Ломоносова

Ведущая организация: ГНУ Всероссийский научно-

исследовательский институт агрохимии имени Д.Н. Прянишникова, ФАНО России

Защита состоится «16» февраля 2015 г. в 15-00 часов на заседании диссертационного совета Д 220.043.02 при ФГБОУ ВО «Российский государственный аграрный университет — МСХА имени К.А. Тимирязева» по адресу: 127550, г. Москва, ул. Прянишникова, д. 19; тел/факс: 8 (499) 976-17-14; e-mail: dissovet@timacad.ru.

С диссертацией можно ознакомиться в ЦНБ имени Н.И. Железнова и на сайте университета ФГБОУ ВО «РГАУ-МСХА имени К.А.Тимирязева»: http ://www. timacad.ru.

Автореферат разослан 2014 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

С.Л. Игнатьева

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Проблема отходов птицеводства является в настоящее время одной из наиболее острых экологических проблем Московского региона. Большой потребительский рынок определяет интенсификацию отрасли и оправдывает существование крупных птицефабрик, однако ввиду отсутствия соответствующего количества растениеводческих предприятий, нерентабельности транспортировки птичьего помета на большие расстояния и отсутствия экономически обоснованных технологий его переработки происходит накопление значительных количеств данного органического удобрения (Дабахова, 2005; Брюханова и др., 2010). Проблема отсутствия экологически и экономически оправданных способов решения проблемы существует сегодня у большинства крупных птицефабрик региона (Седых, 2012, 2013). В результате, птичий помет хранится в течение длительного периода времени на грунтовых площадках, либо утилизируется на близлежащих территориях. Утилизация высоких доз птичьего помета в почвах приводит к загрязнению всех компонентов экосистемы и представляет собой серьезную экологическую угрозу (Савич и др., 2012; Павличенко, Бусол, 2013).

Для оперативного экспресс-мониторинга загрязнения почв необходимы методы, позволяющие в ограниченные сроки получать информацию о большом количестве потенциально опасных объектов. В то же время, в последние десятилетия отмечается стремительный прогресс в области дистанционного зондирования Земли. Данные о спектральных характеристиках природных объектов находят применение все более широкое применение (Campbell, 1996; Розанова, 2000; Lillesand и др., 2003; Токарева, 2010). Современный уровень временного разрешения космических снимков и уровень их детализации открывают новые возможности для решения проблемы. Однако концептуальные подходы к дистанционному мониторингу загрязнения почв птичьим пометом, позволяющие оперативно выявлять очаги загрязнения, до настоящего момента в достаточной степени не разработаны.

Таким образом, актуальность темы диссертационного исследования определяется необходимостью поиска информативных спектральных дешифровочных признаков загрязнения почв птичьим пометом, а также основанных на них объективных критериев оценки.

Цель исследования. Оценить перспективность использования различных спектральных дешифровочных признаков для идентификации загрязнения дерново-подзолистых среднесуглинистых почв птичьим пометом в рамках дистанционного экспресс-мониторинга.

Задачи исследования:

1. Изучить и систематизировать литературные данные о влиянии высоких доз органических удобрений на свойства почв, растительного покрова и близлежащих водоемов. > / л

1 L ••'

)

2. Определить наиболее информативные спектральные показатели для идентификации загрязнения исследуемых почв птичьим пометом в видимом диапазоне.

3. Изучить возможности использования дальней инфракрасной (тепловой) и микроволновой областей спектра.

4. Оценить влияние утилизации высоких доз птичьего помета на контрастность почвенного покрова.

5. Проанализировать индикационные возможности использования косвенных дешифровочных признаков (спектральная отражательная способность растительного покрова и близлежащих водоемов).

Научная новизна:

1) Впервые оценено влияние высоких доз птичьего помета на спектральную отражательную способность дерново-подзолистых среднесуглинистых почв различной степени окультуренности. Показана необходимость ландшафтного подхода, в частности учета обусловленных внесением птичьего помета изменений спектральной отражательной способности почв в рамках определенной ландшафтной фации.

2) Для идентификации загрязнения птичьим пометом дерново-подзолистых среднесуглинистых почв территории исследования показана информативность тангенса угла наклона спектральных кривых между зеленым и красным каналами.

3) Установлено, что утилизация высоких доз птичьего помета увеличивает контрастность почвенного покрова, что дешифрируется анализом гистограмм изображений в красном, синем и зеленом каналах.

4) Показано, что внесение очень высоких доз азотно-фосфорно-калийных удобрений снижает коэффициенты спектральной яркости листьев лебеды раскидистой в зеленой, красной и ближней инфракрасной областях спектра (550-1000 нм). Уменьшение проективного покрытия растительного покрова диагностируется через снижение спектральных показателей 01 и

ксымсна)].

5) Изучено влияние загрязнения почв птичьим пометом на спектральную отражательную способность близлежащих водоемов. В качестве критериев оценки предлагаются: а) соотношение между коэффициентами спектральной яркости в красной и синей областях; б) соотношение между коэффициентами спектральной яркости в зеленой и синей областях; в) тангенс угла наклона спектральных кривых между синим и зеленым каналами; г) тангенс угла наклона спектральных кривых отражения между красным и инфракрасным каналами.

Практическая значимость. Предлагаются концептуальные подходы к идентификации загрязнения почв птичьим пометом при помощи дистанционных методов. Данные подходы могут быть использованы для

экспресс-мониторинга состояния прилегающих к птицефабрикам территорий по данным дистанционного зондирования Земли, что, при работе с большим количеством объектов, позволяет снизить продолжительность времени в сравнении с исключительным использованием традиционных методов (отбор проб и химические анализы).

Разработаны методики определения контрастности почвенного покрова методом анализа гистограмм изображений, проективного покрытия зеленых растений методом сжатия изображения до размера 1 пиксель и эвтрофикации водоемов по их спектральной отражательной способности в оптическом диапазоне. Результаты исследования могут быть использованы в курсах «Дистанционные методы исследования» и «Экологический мониторинг» для студентов экологических и сельскохозяйственных направлений подготовки.

Доказываемые положения:

1. Свойства почв связаны с их спектральной отражательной способностью почв многофакторной зависимостью. Оценка отражательной способности почв в одном спектральном канале не позволяет получить объективную информацию об их свойствах. Более информативно использование производных показателей, основанных на соотношениях между коэффициентами спектральной яркости в различных областях спектра, а также тангенсов углов наклона спектральных кривых в отдельных диапазонах.

2. Одни и те же сочетания коэффициентов спектральной яркости могут быть обусловлены различными свойствами почв. Изменение величин спектральных показателей при загрязнении почв птичьим пометом необходимо учитывать в рамках определенной ландшафтной фации.

3. Увеличение влажности дерново-подзолистых среднесуглинистых почв различной степени окультуренности снижает их коэффициенты спектральной яркости в красном, зеленом и синем каналах, но не изменяет углы наклона кривых отражения в диапазонах B-G и G-R.

4. Утилизация высоких доз птичьего помета приводит к увеличению контрастности почвенного покрова.

5. Идентификация загрязнения почв птичьим пометом по данным дистанционного зондирования должна сочетать анализ прямых (спектральная отражательная способность почв) и косвенных (спектральные свойства растительного покрова и близлежащих водоемов) дешифровочных признаков.

Апробация. Основные положения работы представлены на международной научной конференции молодых ученых и специалистов, посвященной 125-летию Н.И. Вавилова (Москва, 2012); на международной научно-практической конференции «Общество, современная наука и образование: проблемы и перспективы» (Тамбов, 2012); на международной конференции «Ambrosia in Deutschland - lässt sich die Invasion aufhalten?»

(Берлин, 2013), а также на заседаниях и научных кружках кафедры почвоведения, геологии и ландшафтоведения РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева.

Публикации. По результатам исследования опубликовано 6 печатных работ, в том числе 2 статьи в журналах, включенных в список ВАК.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов, списка литературы и приложений. Изложенная на 148 страницах, она содержит 47 рисунков и 31 таблицу. Список литературы включает 207 наименований, в том числе 74 на иностранных языках. Приложение состоит из 9 страниц, включает 9 рисунков.

Автор выражает благодарность своему научному руководителю д.с,-X.H. В.И. Савичу за интересную тематику работы, конструктивные предложения, ценные советы и рекомендации; научному консультанту Priv. Doz. Dr. agr. habil. К. Даммеру (Leibniz-Institut fur Agrartechnik PotsdamBornim e.V.) за организацию части исследований, посвященной спектральной отражательной способности растительного покрова загрязненных птичьим пометом территорий, и помощь в освоении методов дистанционных исследований; Dipl. Ing. (FH) Й. Интресу (Leibniz-Institut fur Agrartechnik Potsdam-Bornim e.V.) за помощь в работе с гиперспектральной камерой и важные пояснения, касающиеся дешифрирования полученных данных; коллективу кафедры почвоведения, геологии и ландшафтоведения за интерес, ценные советы и помощь в работе.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы исследований, указываются цель, задачи, научная новизна, а также практическая значимость работы.

Глава I. Литературный обзор

Изучение тех или иных свойств почв по данным дистанционного зондирования может осуществляться двумя способами: на основании прямых либо косвенных дешифровочных признаков (Кравцова, 2005). Под первыми принято понимать спектральные свойства самих почв, под вторыми -остальных, связанных с почвами, элементов ландшафта. Опыт дистанционного изучения дерново-подзолистых почв по прямым дешифровочным признакам показывает, что ключевыми факторами, определяющими их спектральную отражательную способность, являются содержание органических темноокрашенных веществ (Орлов, Бирюкова, 1987; Зборищук, 1994; Розанова, 2000) и степень развития плоскостной эрозии (Афанасьева, 1965; Лопухина, 1984; Панкова, 1998; Горохова, Куприянова, 2012). Для изучения данных свойств используется, главным образом, оптический диапазон излучения (Sinha, 1986; Смеян, 1990; Fox,

Sabbagh, 2002; Терехов, Кауазов, 2006; Liu, 2010). Прямое влияние птичьего помета на спектральные свойства почв до настоящего времени в достаточной степени не изучено.

Для идентификации загрязнения почв отходами птицеводства могут быть использованы такие косвенные признаки как состояние растительного покрова и близлежащих водоемов. При внесении высоких доз птичьего помета в почвах резко возрастает содержание азота, что оказывает влияние на видовой состав флоры (Muller, 1987; Strien, 1988) и спектральную отражательную способность отдельных растений (Церлинг, 1990), и подвижного фосфора, что приводит к угнетению растительных сообществ и, как следствие, к уменьшению их проективного покрытия (Кудеяров, 1984; Изерская и др., 2003). Наиболее часто параметры растительного покрова дешифрируются на основе сочетания различных показателей спектрального отражения зеленом, красном и ближнем инфракрасном диапазонах (Выгодская, Горшкова, 1987; Куликов, Басманов, 1997; Кравцова, 2005). Перспективы использования в качестве косвенного дешифровочного признака состояния близлежащих водоемов обусловлены их эвтрофикацией в результате миграции, главным образом с поверхностным стоком, фосфора (Ковда, 1985; Сурнин, 1988; Кочетов, 1995; Шатилов, 2004). При изменении соотношения концентраций фосфора и азота в воде до 1:8 и далее в пользу первого происходит быстрая деградация альгофлоры и резкое увеличение численности цианобактерий (Schindler, 1977; Левич, 1995; Капралов и др., 2013). Ряд работ свидетельствует о существовании зависимости спектральной отражательной способности водных поверхностей от степени эвтрофикации вследствие изменения концентрации растительных пигментов, главным образом хлорофилла а, в воде (Schindler, 1974; Cairns, 1994; Dodson, 2005; Makkeasorn и др., 2008; Гулиев, 2013; Капралов и др., 2013; Trivero и др., 2013). Большинство данных исследований основано на использовании производных спектральных индексов либо данных гиперспектральной съемки.

Глава II «Объекты и методы исследования» содержит характеристику исследуемых территорий и описание использованных методов.

Объекты исследований

В качестве объектов исследования выбраны дерново-подзолистые среднесуглинистые различной степени окультуренности почвы пустошей, прилегающих к трем птицеводческим хозяйствам Московского региона: ЗАО «Петелинская птицефабрика» (Одинцовский район Московской области), 55,6301 с.ш., 36,8149 в.д.; ОАО «Марьинская птицефабрика» (Новомосковский административный округ г. Москвы), 55,5408 с.ш., 37,3144 в.д.; ООО «Птицефабрика «Глебовская» (Истринский район Московской области), 55,9703 с.ш., 36,7505 в.д. Первые использовались для изучения зависимости спектральной отражательной способности почв от степени их

удобренности птичьим пометом в лабораторных условиях в рамках модельного опыта (таблица 1). Агрохимическая характеристика исходных почв, взятых для приготовления образцов, представлена в таблице 2. Дозы помета приведены в пересчете на азот (кг/га).

Почвы Глебовской и Марьинской птицефабрик исследовались на основании данных дистанционного зондирования Земли (многозональные космические снимки Ьап<1за1 7 ЕТМ+ и ОеоЕуе-1) по прямым и косвенным дешифровочным признакам. Определены пять визуально разнородных в отношении почв и растительного покрова площадок. Основные агрохимические показатели почв данных площадок различной степени загрязненности птичьим пометом представлены в таблице 3.

Таблица 1 — Схема модельного опыта

Почва Доза, кг/га N Число повторно стей п

ПдОк1* 0 5

100 5

1000 5

ПдОкЗ* 0 5

100 5

1000 5

*ПдОк1 - дерново-подзолистая слабо окультуренная почва, ПдОкЗ - дерново-подзолистая хорошо окультуренная почва

Таблица 2 - Основные агрохимические показатели исходных образцов

Почва Агрохимические показатели

рНксь Р20, К20 Гумус, S погл. осн,

ед. рН мг/кг почвы % ммоль/100 Г ПОЧВЫ

ПдОк1 4,4±0,1 8,2±0.5 8,9±0,4 2,0±0,1 7,9±0,6

ПдОкЗ 5,2±0,1 39,7±2,8 31,3±1,6 2,6±0,2 13,7±0,8

Таблица 3 — Основные агрохимические показатели дерново-подзолистых среднесуглинистых почв Глебовской и Марьинской птицефабрик (Апах)

Место отбора № Агрохимические показатели

рНксь ед. рН Р2О5 1 К20 Гумус, % S погл. ОСН., ммоль/100 г ПОЧВЫ

мг/кг ПОЧВЫ

Глебовская птицефабрика 1 6,8±0,4 1119,8±41, 572,3±27,6 2,3±0,3 13,9±0,7

2 5,9±0,3 856,4±31,3 20б,8±12,4 2,2±0,4 9,6±0,5

3 5,4±0,3 137,6±12,3 28,9±3,2 1,9±0,3 8,0±0,6

Марьинская птицефабрика 4 6,6±0,2 845.6±38,0 322,2±10,1 2,1±0,3 13,5±0,9

5 5,6±0,4 172,3±18,7 46,4±6,5 1,9±0,2 8,2±0,7

Для оценки информативности косвенных дешифровочных признаков изучалась спектральная отражательная способность тест-объектов (Ambrosia artemisiifolia и Tagetes spp) и растительного покрова исследуемых

е

территорий и близрасположенных водоемов (прудов и реки Маглуши). Растительность изменялась в зависимости от доз, микрорельефа и количества времени, прошедшего с момента внесения, от сообществ с низким проективным покрытием, характеризующихся абсолютным преобладанием нитрофильных рудеральных растений (Atriplex patula, Chenopodium album, Artemisia vulgaris), до разнотравных сообществ с высоким проективным покрытием. В прудах отмечено массовое развитие цианобактерий, часть из них была затянута ряской малой. В таблице 4 представлены некоторые химические и органолептические показатели воды изучаемых объектов.

Таблица 4 - Химические и органолептические показатели исследуемых

водоемов

Показатель Пруд (Глебовская птицефабрика) Река Маглуша

рН, ед. 7,2 7.8

Нитраты, мг/дм3 3,1 11,6

Мутность, ЕМФ 17,3 4,2

Цветность, град. 36 16

Привкус, баллы 3 1

Запах, баллы 5 1

Перманганатная окисляемость. мг/дм3 4,48 1.28

Методы исследований

Оценка перспективности идентификации загрязнения почв птичьим пометом по прямым дешифровочным признакам в видимом диапазоне состояла из следующих этапов:

1) отбор образцов почв для закладки модельного опыта;

2) изучение спектральной отражательной способности образцов методом компьютерной диагностики (Савич и др., 2006) в программе GIMP 2, расчет и сравнение на предмет информативности производных спектральных коэффициентов и тангенсов углов наклона кривых отражения в различных диапазонах, расчет уравнений регрессионной зависимости;

3) изучение спектральной отражательной способности почв по данным дистанционного зондирования Земли аналогичными методами, составление картосхем загрязненности на основании полученных регрессий.

Электрическое сопротивление почв определяли по методике, описанной в ГОСТ 26423-85. Оценку влияния утилизации высоких доз птичьего помета на контрастность почвенного покрова проводили в программе GIMP 2 методом анализа гистограмм элементарных площадок (10x10 пикселей) на космическом снимке.

Оценка перспективности косвенных дешифровочных признаков включала изучение спектральной отражательной способности растительных сообществ и близлежащих водоемов. Последнюю проводили в оптическом

(видимом и ближнем инфракрасном) диапазоне на основании многозонального космического снимка Landsat 7 ЕТМ+ методом расчета производных спектральных показателей и тангенсов углов наклона кривых отражения в различных областях спектра.

Влияние загрязнения почвы птичьим пометом на отражательную способность растительного покрова оценивали при помощи различных методов. Спектральные свойства отдельных растений изучали при помощи гиперспектральной съемки (512 каналов в диапазоне 400-1000 нм). Методику опытов (съемка, конвертирование данных в спектральные сигнатуры формата HSI в программном обеспечении HyBis, построение и анализ спектральных кривых отражения в программе ENVI 4.6.1) опробовали на тестовых объектах Ambrosia artemisiifolia и Tagetes spp. Далее, в рамках модельного опыта, по данной методике изучали зависимость спектральной отражательной способности типичных (по результатам наблюдений) для исследуемых территорий растений (Atriplex patula и Artemisia vulgaris) в зависимости от стадии их развития и содержания основных элементов питания в почве. Растения пересаживали в сосуды на стадии первых листьев с одного поля. Одно из растений Atriplex patula подкармливали высокими дозами азота, фосфора и калия. Использовали удобрение «Flora Self» (10 % N, 4% Р205, 7% К20). Общая доза азота составила 5 г N, 2 г Р205 и 3,5 г К20 на кг почвы. Удобрение вносили дробно, тремя равными долями один раз в месяц. В данном модельном опыте намеренно использовали очень высокие дозы указанных элементов питания, чтобы имитировать условия загрязнения почвы птичьим пометом. Съемку растений проводили в различные стадии вегетации в четыре этапа.

Зависимость спектральной отражательной способности земной поверхности от проективного покрытия растений изучали следующим образом. На первом этапе определили 10 гетерогенных площадок. Для каждой из них методом визуальной оценки установили значение проективного покрытия. Площадки фотографировали при идентичных настройках фотоаппарата вручную сверху вниз. Полученные фотографии сжимали до размера одного пикселя в программе Microsoft Office Picture Manager с целью получения усредненных данных спектрального отражения в видимом диапазоне. Оценку цветовых показателей осуществляли в программе GIMP 2.

Основные агрохимические свойства исследуемых почв определяли в лабораторных условиях (ФГБУ ГЦАС «Московский») по общепринятым методикам (Минеев, 1989). Анализ воды проводили в Аккредитованном Главном Контрольно-испытательном центре питьевой воды (ЗАО «ГИЦ ПВ»), Для статистической обработки результатов экспериментов использовали программы Excel и ENVI 4.6.1 (при работе со спектральными кривыми отражения). Принятый уровень статистической значимости (а) -5%.

Глава 1П (Оценка влияния высоких доз птичьего помета на спектральную отражательную способность почв) содержит четыре раздела. Первый из них посвящен видимому диапазону. Работу в рамках данного раздела начинали с предварительного анализа особенностей изучаемых объектов в качестве идеальных моделей (образцов модельного опыта с известной степенью удобренности). Как видно из таблицы 5, внесение птичьего помета из расчета 1000 кг/га N в дерново-подзолистые почвы различной степени окультуренности приводило к снижению коэффициентов спектральной яркости образцов в зеленом и синем каналах, причем было ярче выражено для слабо-окультуренных почв, что свидетельствует о существовании эффекта антагонизма между влиянием птичьего помета на спектральную отражательную способность дерново-подзолистых почв и степенью их окультуренности. Спектральная яркость в красном канале оставалась в пределах статистической погрешности.

Таблица 5 - Зависимость спектральной отражательной способности воздушно-сухих образцов дерново-подзолистых среднесуглинистых почв от

дозы птичьего помета

Почва Доза помета, кг/га N КСЯ*, % R:G:B tgB-G tgG-R

R* G* В*

ПдОк1 0 49,0±1,4 42,0±1,5 34,9±1,3 1,4:1,2:1 0,071±0,006 0,070±0,006

100 50,2±1,4 40,8±1,4 31,4±1,2 1,6:1,3:1 0,094±0,006 0,094±0,006

1000 47,8±1,8 32,2±1,6 26,7±1,5 1,8:1,2:1 0,055±0,007 0,156±0,008

ПдОкЗ 0 40,4±1,4 34,9±1,3 29,0±1,1 1,4:1,2:1 0,059±0,005 0,055±0,006

100 40,4±1,5 34,7±1,2 28,9±1,2 1,4:1,2:1 0,058±0,005 0,057±0,006

1000 39,6±1,6 29,8±1,4 24,7±1,4 1,6:1,2:1 0,051±0,006 0,098±0,007

*КСЯ — коэффициент спектральной яркости; к — красный капал, канал, В - синий каншт

При внесении помета изменялись соотношения коэффициентов спектральной яркости образцов между различными каналами. Так, если спектральная яркость контрольных образцов слабоокультуренной почвы в синем канале была ниже аналогичного показателя в зеленом канале в 1,2 раза, а в красном - в 1,4 раза, то внесение птичьего помета из расчета 100 кг/га N увеличивало данные пропорции соответственно до 1,3 и 1,6. Использование дозы 1000 кг/га N увеличивало соотношение R/B до 1,8. Влияние птичьего помета на спектральную отражательную способность хорошо окультуренных дерново-подзолистых почв по отношению к слабо окультуренным было менее выражено. В частности, внесение данного удобрения из расчета 1000 кг/га N увеличивало соотношение R/B до 1,6. Использование на хорошо окультуренной почве дозы 100 кг/га N не приводило к статистически значимым изменениям производных.

Внесение птичьего помета из расчета 1000 кг/га N оказывало статистически значимое влияние на тангенс угла наклона спектральных

кривых между красным и зеленым каналами (tgG-R): с 0,070 до 0,156 для слабо окультуренной и с 0,055 до 0,098 для хорошо окультуренной почвы. Однозначного и достоверного влияния высоких доз птичьего помета на тангенс угла наклона кривых между зеленым и синим каналами (tgB-G) не установлено.

Как показывают результаты, представленные в таблице 6, коэффициенты спектральной яркости в различных каналах непосредственно не могут служить объективной информацией о влиянии птичьего помета на спектральные свойства почв вследствие варьирования в зависимости от степени увлажнения.

Таблица 6 - Зависимость спектральной отражательной способности образцов дерново-подзолистых среднесуглинистых почв от увлажнения

Почва Доза помета, кг/га N Степень увлажнения образцов кся, % R:G:B tgB-G tgG-R

R G В

ПдОк1 0 ВС* 49,0±1,4 42,0±1,5 34,9±1,3 1,4 1,2 1 0,071±0,006 0,070±0,006

ППВ* 30,9±0,9 24,6±0,7 18,0±0,8 1,7 1,4 1 0,066±0,004 0,063±0,004

1000 ВС 47,8±1,8 32,2±1,6 26,7±1,5 1,8 1,2 1 0,055±0,007 0,156±0,008

ППВ 34,9±1,1 19,6±0,9 14,1±0,8 2,5 1,4 1 0,055±0,004 0,153±0,005

ПдОкЗ 0 ВС 40,4±1,4 34,9±1,3 29,0±1,1 1,4 1,2 1 0,059±0,005 0,055±0,006

ППВ 24,4±0,6 18,3±0,6 13,3±0,5 1,8 1,4 1 0,050±0,004 0,061 ±0,004

1000 ВС 39,6±1,6 29,8±1,4 24,7±1,4 1,6 1,2 1 0,051±0,006 0,098±0,007

ППВ 27,4±0,9 18,3±0,8 13,3±0,7 2,1 1,4 1 0,050±0,005 0,091 ±0,004

*ППВ - образцы в состоянии предельной полевой влагоемкости, ВС - образцы в воздушно-сухом состоянии

Согласно полученным данным (табл. 6), увлажнение образцов почв до состояния предельной полевой влагоемкости снижало их коэффициенты спектральной яркости в красном, зеленом и синем каналах. Расчет производных показателей между спектральной яркостью образцов в различных каналах также показал увеличение соотношений R/B и G/B при увеличении влажности. В то же время значения тангенсов наклона кривых между синим и зеленым, а также зеленым и красным каналами изменялись при увлажнении в пределах статистической погрешности.

Таким образом, данные, представленные в таблицах 5 и 6, показали, что наибольшей информативностью среди рассмотренных показателей характеризовался tgG-R. На основании данного заключения рассчитаны уравнения регрессии зависимости дозы помета от значений указанного показателя.

Для слабо окультуренной дерново-подзолистой среднесуглинистой почвы:

у = 12204tgG_R - 935, R2 = 0,83

Для хорошо окультуренной дерново-подзолистой среднесуглинистой почвы:

у = 22666^с_д - 1220, Я2 = 0,80

На следующем этапе исследования оценивали применимость данных уравнений регрессии для идентификации загрязнения почв птичьим пометом по данным дистанционного зондирования. На рисунке 1 приведено пространственное распределение доз птичьего помета по исследуемым участкам на основании рассчитанного уравнения регрессии (для хорошо окультуренной почвы).

Рисунок 1 - Пространственное распределение доз птичьего помета (из расчета кг/га И) по исследуемым участкам на основании уравнений регрессии

Сопоставление картосхемы с результатами агрохимических анализов показало их расхождение с основанными на установленных в лабораторных условиях зависимостях расчетными данными. Загрязнение хорошо диагностировалось на участке со свежим пометом, тогда как участок с частично разложившимся пометом был маркирован приблизительно одинаковым образом с контрольным участком.

В рамках диссертационной работы изучали влияние высоких доз птичьего помета на электрическое сопротивление почв как перспективное свойство с точки зрения использования радиоволнового диапазона (табл. 8). Согласно приведенным данным, величина электрического сопротивления почв изменялась в зависимости от количества времени между моментами приготовления суспензии и измерения. В целом результаты опыта показали, что электрическое сопротивление более гумусированных почв (ПдОкЗ) выше, чем аналогичный показатель у менее гумусированных (ПдОк1). Однако внесение в почвы помета не всегда приводило к увеличению электрического сопротивления почв.

Таблица 8 - Электрическое сопротивление водных суспензий из образцов гумусовых горизонтов дерново-подзолистых почв в зависимости от степени окультуренности и дозы помета

Почва Доза помета, кг/га N Электрическое сопротивление (Ом) через

30 сек5ид 2 минуты

после приготовления суспензии

ПдОк1 100 35,6±5,4 67,5±7,5

1000 39,0±6,7 7б,5±7,6

ПдОкЗ 100 45,2±7,2 87,5±1,9

1000 64,0±4,8 85,5±18,3

ПдОк! 0(контроль) 34,3±4,7 57,2±5,3

ПдОкЗ 0(контроль) 46,6±4,4 75,8±4,7

В заключительном разделе третьей главы оценивали влияние загрязнения дерново-подзолистых почв высокими дозами птичьего помета на их контрастность. Для этого методом анализа гистограмм в программном обеспечении GIMP 2 изучали варьирование коэффициентов спектральной яркости равных по площади участков (10x10 пикселей на одном космическом снимке GeoEye-1), классифицировавшихся в рамках трех категорий: участки со свежим пометом, участки с частично разложившимся пометом и контрольные участки (табл. 9).

Таблица 9 - Влияние внесения высоких доз птичьего помета на

контрастность почвенного покрова

№ ДКСЯ, %

R G В

1 (свежий помет) 21,8±3,7 21.3±3,6 21,1±3,7

2 (разложившийся помет) 21,6±3,7 20,5±4,0 20,7±3,7

3 (контроль) 9,1±0,7 8,4±0,5 7,7±0,7

Данные таблицы показывают, что интервалы варьирования коэффициентов спектральной яркости участков, на которых проводилась утилизация птичьего помета, выше аналогичных показателей контрольного участка в каждом из рассмотренных спектральных каналов, то есть утилизация птичьего помета приводила к увеличению контрастности почвенного покрова. Полученные результаты, на наш взгляд, объясняются неравномерностью внесения помета в почвы при его утилизации. В то же время, статистически достоверных различий в отношении контрастности между участками, характеризующимися различной степенью разложения птичьего помета, не установлено. Это, по нашему мнению, можно объяснить обусловленной микрорельефом неравномерной скоростью разложения птичьего помета в различных точках, а также достаточно длительной сохранностью в почве основных компонентов помета: клетчатки и уратов.

Глава IV (Перспективы использования косвенных дешифровочных признаков для мониторинга загрязнения почв птичьим пометом) включает два раздела. В первом рассматривали эффективность оценки различных критериев растительного покрова, а именно проективного покрытия, видового состава и спектральной яркости листьев вследствие изменения уровня питания, в качестве косвенных дешифровочных признаков. Последний аспект приведен на рисунке 2. Представленные графики наглядно демонстрируют, что внесение в почву общей дозы из расчета 5 г N. 2 г Р2О5 и 3,5 г К20 на кг почвы приводило к общему снижению коэффициентов спектральной яркости листьев АМр1ех рапЛа.

Рисунок 2 - Влияние высоких доз азотно-фосфорно-калийных удобрений (темные кривые) на коэффициент отражения листьев А1г1р1ех раЫ1а\ слева - 30.05.2013 (начало цветения); справа - 29.07.2013 (созревание семян)

Для оценки перспектив использования в качестве косвенного дешифровочного признака видового состава растений изучали внутривидовую изменчивость спектральной отражательной способности двух различных (наиболее характерных для изучаемых территорий) видов растений. В таблице 10 представлено внутривидовое варьирование некоторых спектральных показателей листьев растений Atriplex patula и Artemisia vulgaris. Результаты получены расчетным методом на основе экспериментальных данных и данных открытых спектральных библиотек (Кринов, 1947; gis-lab. info/projects/spectra). Как видно из результатов таблицы, внутривидовая изменчивость спектральной отражательной способности растений может достигать существенных значений и в значительной степени перекрывать межвидовые различия. В данном случае, листья Atriplex patula и Artemisia vulgaris идентифицировались через тангенс углов наклона спектральных кривых в диапазоне 700-800 нм.

Таблица 10 - Внутривидовая изменчивость спектральных показателей листьев растений Atriplex patula и Artemisia vulgaris

Показатель Расчетное значение

Atriplex patula Artemisia vulgaris

min max min max

Gl 0,76 0,96 0,41 1,14

DVI 22,40 29,20 4,00 39.20

PVI 33,80 43,40 21.00 52,60

GNDVI 0,42 0,72 0,22 0,62

RI00HM/RS00HM 0,06 0,18 0,03 0,32

tg400-»50 -0,092 0,002 -0,016 0.040

tg700-800 0,224 0,303 0,033 0,090

*R («reflection») - отражение; tgxi-x2 - тангенс угла наклона спектральной кривой отражения в диапазоне xl-x2; Gl (Eitel и др., 2008) — зеленый индекс; DVI - разностный вегетационный индекс (Haboudane, Miller, 2004), PVI - перпендикулярный вегетационный индекс (Haboudane, Miller, 2004), GNDVI (Gitelson, Merzlyak, 1996) - нормализованный разностный вегетационный индекс

В таблице 11 приводится зависимость различных производных спектральных показателей площадок от их проективного покрытия. Коэффициенты детерминации составили 0,89 для индекса Gl; 0,41 для соотношения R7B; 0,42 для соотношения G/B; 0,88 для соотношения [(G-R)/(G+R)], что свидетельствует о наибольшей информативности первого и четвертого показателей.

Таблица 11 - Зависимость производных спектральных показателей площадок

от их проективного покрытия

Проективное покрытие, % Спектральный коэффициент

Gl (G*/R*) R/B* G/B (G-R)/(G+R)

10 0,84 1,46 1,23 -0,09

20 0,85 1,49 1,27 -0,08

30 0,94 1,43 1,34 -0,03

40 0,85 1,60 1,36 -0,08

50 0,90 1,37 1,23 -0,05

60 1,03 1,46 1.50 0,01

70 1,06 1,34 1,43 0,03

80 1,16 1,24 1,44 0,07

90 1,18 1,13 1.33 0,08

100 1.20 1,21 1,45 0,09

*R - КСЯ в красном канале, G - КСЯ в зеленом канале, В - КСЯ в синем канале

Заключительный раздел диссертации посвящен использованию спектральной отражательной способности близрасположенных водоемов в качестве косвенного дешифровочного признака загрязнения почв птичьим пометом. В таблице 12 приведена сравнительная характеристика коэффициентов спектральной яркости и рассчитанных на основе их

производных спектральных показателей заводи реки Маглуши (около поселка Глебовский Истринского района) и двух прудов, один из которых согласно визуальным наблюдениям с поверхности был затянут представителями Lemna spp., а другой характеризовался развитием типа Cyanobacteria в толще.

Таблица 12 - Сравнительная характеристика коэффициентов спектральной яркости различных водоемов

Канал КСЯ, %

Заводь (прозрачная) Пруд 1 (Cyanobacteria) Пруд 2 (Lemna)

Синий (0,45-0,52 мкм) 6,1 ±0,9 8,2±0,7 25,6±4,0

Зеленый (0,53-0,61 мкм) 3,7±0,5 8,4±0,7 35,3±3,4

Красный (0,63-0,69 мкм) 2,2±0,7 6,3±0,4 21,6±3,4

Ближний ИК (0,75-0,90 мкм) 0,0±0,0 2,1±0,3 37,8±1,3

GI (G/R) по средним значениям 1,68 1,33 1,63

R/B 0,36 0,77 0,84

G/B 0,61 1,02 1,38

tg (синий/зеленый) -0,024 0,002 0,097

tg (зеленый/красный) -0,015 -0,021 -0,137

tg (красный/ближний инфракрасный) -0,022 -0,063 0,162

Как видно из представленных данных, развитие в толще пруда СуапоЬаМепа приводило к увеличению коэффициентов спектральной яркости в зеленой и красной областях спектра (в 2-3 раза). Зарастание поверхности водоема представителями Ьетпа ,чрр. на порядок повышало спектральную яркость в зеленой, красной и ближней инфракрасной областях. В ближней инфракрасной области коэффициенты спектральной яркости прозрачного водоема имели значения, незначительно превышающие нулевую отметку. Спектральная яркость водоема, характеризовавшегося развитием СуапоЬаМепа, составила 2,1%, что можно объяснить частичным поглощением инфракрасного излучения водой. В то же время, коэффициент спектральной яркости в ближней инфракрасной области покрытого представителями Ьетпа $рр. водоема составлял в среднем 37,8%, что больше коэффициентов спектральной яркости данного водоема в каждом из диапазонов видимого света.

Согласно результатам таблицы 12, наиболее информативными производными показателями при оценке эвтрофикации водоемов являются: 1) соотношение между коэффициентами спектральной яркости в красной и синей областях (объясняется максимумом отражения в данной области у чистой воды и минимумом у фотосинтезирующих организмов); 2) соотношение между коэффициентами спектральной яркости в зеленой и синей областях (<1 у прозрачных водоемов, >1 у эвтрофных, что объясняется большим отражением в синем диапазоне по отношению к зеленому у прозрачной воды и обратной ситуацией у фотосинтезирующих организмов);

3) тангенс угла наклона спектральных кривых отражения между синим и зеленым диапазонами (<0 у прозрачных водоемов, >0 у эвтрофных, аналогично пункту 2); 4) тангенс угла наклона спектральных кривых отражения между красным и инфракрасным диапазонами (объясняется максимумом отражения в ближней инфракрасной области у фотосинтезирующих организмов и минимумом у прозрачной воды, что определяет различный наклон кривых).

ВЫВОДЫ

1. Загрязнение почв высокими дозами птичьего помета приводит к резкому увеличению содержания подвижных форм фосфора и калия в почве. Содержание подвижного фосфора в исследованных дерново-подзолистых среднесуглинистых почвах достигает 1119,8±41,1 мг/кг, а подвижного калия - 572,3±27,6 мг/кг почвы.

2. КСЯ гумусовых горизонтов изученных дерново-подзолистых среднесуглинистых почв, удобренных из расчета 1000 кг/га N. варьирует в зависимости от степени окультуренности и увлажнения в красном канале в диапазоне [27,4±0,9% - 47,8±1,8%], в зеленом канале - в диапазоне [18,3±0,8% - 32,2±1,6%], в синем канале - в диапазоне [13,3±0,7% -26,7±1,5%]. Для аналогичной неудобренной почвы диапазоны варьирования КСЯ составляют соответственно [24,4±0,6% - 49,0±1,4%], [18,3±0,6% -42,0±1,5%] и [13,3±0,5%-34,9±1,3%].

3. Загрязнение птичьим пометом исследованных почв Петелинской птицефабрики идентифицируется через увеличение тангенса угла наклона спектральной кривой отражения в диапазоне О-Я. При внесении помета из расчета 1000 кг/га N (дня образцов в воздушно-сухом состоянии): с 0,070±0,006 до 0,156±0,008 для ПдОк1 и с 0,055±0,006 до 0,098±0,007 для ПдОкЗ.

Оценка загрязнения почв птичьим пометом должна осуществляться в рамках ландшафтного подхода. Использование уравнения регрессионной зависимости доз помета от тангенса угла наклона спектральной кривой отражения в диапазоне в-Я, установленного для почв Петелинской птицефабрики, показало расхождение с результатами агрохимических анализов для почв Глебовской птицефабрики.

4. Степень увлажнения дерново-подзолистых среднесуглинистых почв различной степени окультуренности не оказывает статистически значимого влияния на угол наклона их спектральных кривых отражения в диапазонах ВО и О-Я. Для исследованных образцов ПдОкЗ: (воздушно-сухих) = 0,059±0,005; tgB-G (в состоянии ППВ) = 0,050±0,004; tgG-R (воздушно-сухих) = 0,055±0,006; tgG-R (в состоянии ППВ) = 0,061±0,004. Для исследованных образцов ПдОк1: tgB-G (воздушно-сухих) - 0,071±0,006; tgB-

G (в состоянии ППВ) = 0,066±0,004; tgG-R (воздушно-сухих) = 0,070±0,006; tgG-R (в состоянии ППВ) = 0,063±0,004.

5. Гумусовые горизонты хорошо окультуренных дерново-подзолистых почв характеризуются большими значениями электрического сопротивления в сравнении с гумусовыми горизонтами слабо окультуренных дерново-подзолистых почв. Электрическое сопротивление изученных образцов ПдОкЗ превышает аналогичный показатель образцов ПдОк1 в 1,1-1,6 раз.

6. Утилизация высоких доз птичьего помета приводит к увеличению контрастности почвенного покрова. Для загрязненных участков изученных территорий установлено расширение диапазонов варьирования КСЯ: в красном канале — в 2,4 раза, в зеленом канапе — в 2,5 раза, в синем канале - в 2,7 раза.

7. Увеличение концентрации азота, фосфора и калия в почве отражается на спектральной отражательной способности растений. Использование удобрения «Flora Sel6> (10 % N, 4% Р205, 7% К20) из расчета 5 г N, 2 г Р205 и 3,5 г К20 на кг почвы снижает коэффициенты спектральной яркости листьев Atriplex patula в зеленой (при X = 550 нм - на 4,3-7,6%), красной (при л = 700 нм - на 3,9-6,7%) и ближней инфракрасной (при X = 1000 нм - на 2,2-8,6%) областях спектра.

8. Загрязнение почв высокими дозами птичьего помета приводит к зафосфачиванию почв. Содержание Р205 юяв. в почве 845,6±38,0 мг/кг и более снижает величину проективного покрытия, что диагностируется через уменьшение спектральных показателей GI (R2 = 0,89) и [(G-R)/(G+R)] (R2 = 0,88).

9. Спектральная отражательная способность листьев Atriplex patula и Artemisia vulgaris характеризуется высокой внутривидовую изменчивостью. Для указанных видов установлено перекрывание интервалов варьирования показателей GI, DVI, PVI, GNDVI, R4oühm/Rsoohm и tg400-450-

10. Массовое развитие представителей типа Cyanobacteria в водоемах вследствие их эвтрофирования диагностируется по данным дистанционного зондирования через увеличение соотношения G/B (<1 у прозрачных водоемов, >1 у эвтрофных), что объясняется большими коэффициентами отражения в синем диапазоне по отношению к зеленому для прозрачной воды и обратной закономерностью для фотосинтезирующих организмов.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ:

1. Устюжанин, A.A. Оценка деградации почв с использованием метода вертикального электрического зондирования / Р.Ф. Байбеков, В.А. Седых, В.И. Савич, A.A. Устюжанин, А.К. Саидов // Плодородие. - 2012. - №5. - С. 24-26.

2. Устюжанин, A.A. Использование косвенных дешифровочных признаков при дистанционном мониторинге загрязнения почв птичьим пометом / A.A. Устюжанин, К. Даммер, Й. Интрес // Плодородие. - 2014. - №2. - С.46-48.

Статьи в сборниках трудов и материалы конференций:

3. Устюжанин, A.A. Информационно-энергетическая оценка цветовой гаммы почв / В.И. Савич, A.A. Устюжанин, В.А. Седых // Сборник статей. Межвузовский сборник научных трудов «Экология России: на пути к инновациям». - 2011. - №5. - С. 14-17.

4. Устюжанин, A.A. Оценка загрязнения почв органическими удобрениями по космическим снимкам. / В.И. Савич, A.A. Устюжанин, Л.Л. Джинчарадзе, A.A. Праздничнова // Сборник статей. Материалы международной научно-практической конференции «Общество, современная наука и образование: проблемы и перспективы». - 2012. - С. 121-122.

5. Ustyuzhanin, A, Hyperspektrale Bildanalyse zur Unterscheidung von Ambrosia artemisiifolia und Tagetes ssp / K.-H. Dammer, J. Intreß, A. Ustyuzhanin // Julius-Kühn-Archiv. - 2014. - №445 (1868-9892). - P. 131-138.

Монографии:

6. Устюжанин, A.A. Использование дистанционных методов исследования при проектировании адаптивно-ландшафтных систем земледелия / В.И. Кирюшин, И.Ю. Савин, В.И. Савич, Е.Ю. Прудникова, A.A. Устюжанин. -М.: РГАУ-МСХА, 2014. - 178 с.

Отпечатано с готового оригинала-макета

Подписано впечать 1.12.2014г. Формат 60x84 V16. Усл.печ.л. 1,16. Тираж 100 экз. Заказ 531.

Издательство РГАУ-МСХА 127550, Москва, Тимирязевская ул., 44 Тел.: (499) 977-00-12, 977-40-64