Бесплатный автореферат и диссертация по биологии на тему
Почвенно-продукционный потенциал экосистем речных бассейнов на основе наземных и дистанционных данных
ВАК РФ 03.02.08, Экология (по отраслям)
Автореферат диссертации по теме "Почвенно-продукционный потенциал экосистем речных бассейнов на основе наземных и дистанционных данных"
На правах рукописи
Мищенко Наталья Владимировна
ПОЧВЕННО-ПРОДУКЦИОННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ ЭКОСИСТЕМ РЕЧНЫХ БАССЕЙНОВ НА ОСНОВЕ НАЗЕМНЫХ И ДИСТАНЦИОННЫХ ДАННЫХ
Специальность 03.02.08 - Экология
Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора биологических наук
9 11ЮН 2011
Владимир - 2011
4849229
Работа выполнена в ГОУ В ПО Владимирский государственный университет
Научный консультант:
доктор биологических наук, профессор
Официальные оппоненты:
Доктор биологических наук, академик РАН
Доктор географических наук
Доктор биологических наук, профессор
Трифонова Т.А.
Добровольский Г.В. Викторов А.С.
Мазиров М.А.
Ведущая организация: ГНУ Владимирский научно-исследовательский институт сельского хозяйства Россельхозакадемии
Защита состоится «24»июня 2011г. в 14-00 на заседании диссертационного совета ДМ 212.025.07 при Владимирском государственном университете Адрес: 600000, Владимир, ул. Горького, 87, Владимирский государственный университет, факультет химии и экологии, диссертационный совет ДМ 212.025.07
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Владимирского государственного университета
Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, можно присылать по адресу 600000, г. Владимир, ул. Горького, 87, ВлГУ, кафедра экологии.
Автореферат разослан <^3 » 2011г.
Ученый секретарь диссертационного совета, доктор сельскохозяйственных наук, профессор
Зинченко С.И.
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность исследований
В настоящее время соостояние биосферы становится важнейшим эколого-экономическим индикатором макроэкономического развития регионов. Мировое сообщество ориентируется на адекватный учет не только экономических и социальных, но и экологических показателей развития. В связи с возрастающей угрозой деградации природы и полной ассимиляции экономических, социальных и экологических проблем на первый план выдвигается необходимость межгосударственного взаимодействия, учитывающего «экосистемные услуги» некоторых стран, в том числе и России (Тишков, 2005).
В этой связи актуальным становится поиск интегральных мониторинговых показателей оценки биосферных фукнций природных экосистем. С точки зрения эколого-экономических показателей, характеризующих структуру и функционирование экосистем, на первый план выходят параметры почвенного плодородия и продуктивности растительного покрова, которые в течение длительного времени изучались с позиции биосферных и средообразующих функций (Базилевич, 1983, 1993).
Пристальное внимание, которое уделяется сейчас проблеме изменения продуктивности растительного покрова, связано также с глобальной трансформацией климата. В то же время антропогенная трансформация экосистем, связанная в основном с изменениями в структуре землепользования и влиянием человека на плодородие почв, развивается в значительной мере независимо от климатических процессов и способна кардинально повлиять на продуктивность растительного покрова не только на локальном, но на региональном и даже на глобальном уровнях.
Актуальной является комплексная оценка состояния продукционного потенциала экосистем и их почвенного покрова, которую можно осуществлять путем обработки космических снимков совместно с использованием комплексных характеристик функционирования экосистем, что позволяет обеспечить высокий уровень достоверности, регулярности и оперативности мониторинговых оценок.
Цель работы
Разработка концепции и методологии определения почвенно-продукционного потенциала на основе бассейнового подхода с
использованием данных дистанционного зондирования для сохранения экосистемного разнообразия и рационализации природопользования.
Основные задачи исследований:
1 .Разработать методологию и методику комплексной оценки почвенно-продукционного потенциала речных бассейнов с использованием наземных данных и дистанционного зондирования.
2,Оценить информативность материалов дистанционного зондирования для определения почвенно-продукционного потенциала при организации экологического мониторинга.
3. Выявить взаимосвязи структуры землепользования с показателями продуктивности и запасами фитомассы экосистем речных бассейнов.
4.Дать комплексную сравнительную характеристику почвенно-продукционного потенциала речных бассейнов различных порядков.
5.Разработать математическую модель стационарных состояний системы «фитоценоз - почва» для определения параметров устойчивых состояний бассейновых экосистем и их потенциальных возможностей.
б.Обосновать выбор малого модельного речного бассейна для почвенно-экологического мониторинга в пределах крупного речного бассейна.
7.Провести сравнительный анализ структуры землепользования и почвенно-продукционного потенциала речных бассейнов Европейской части России.
Научная новизна исследований
Разработана концепция и предложена методика расчета почвенно-продукционного потенциала для оценки состояния бассейновых экосистем с использованием наземных и дистанционных данных. Почвенно-продукционный потенциал позволяет оценить средний многолетний ресурс территории для производства фитомассы естественных и природно-антропогенных экосистем. Обосновано использование вегетационного индекса, определяемого по данным дистанционного зондирования, для мониторинга пространственно-временной изменчивости почвенно-продукционного потенциала и сравнительной оценки состояния экосистем. Вегетационный индекс отражает состояние вегетации на конкретный момент времени с учетом свойств почв. Таким образом, почвенно-продукционный потенциал комплексно характеризует условия воспроизводства растительной продукции в экосистеме.
Выполнен анализ почвенно-продукционного потенциала для речных бассейнов Европейской части территории России. Предложен алгоритм
выбора модельного речного бассейна малой реки для оценки почвенно-продукционного потенциала крупных речных бассейнов.
Показана возможность построения на основе бассейнового подхода стационарных функциональных моделей, устанавливающих связь между макропараметрами состояния системы «фитоценоз - почва», а также определения индекса почвенно-продукционного потенциала, характеризующего степень использования экосистемой почвенно-биоклиматических условий в рассматриваемый момент времени.
Практическая значимость и реализация работы
Впервые для экологической характеристики и мониторинга экосистем речных бассейнов предлагается использовать комплексный показатель почвенно-продукционного потенциала, который характеризует состояние почвенно-растительного покрова и факторы, на него влияющие, на основе оперативных данных дистанционного мониторинга и обобщения многолетних сведений. В качестве динамичного мониторингового показателя почвенно-продукционного потенциала предложено использовать значение вегетационного индекса (№)У1). Выполнен анализ почвенно-продукционного потенциала для речных бассейнов Европейской части России и показана его пространственно-временная изменчивость. Разработаны рекомендации по выбору наиболее типичных речных бассейнов, которые могут использоваться в качестве ключевых участков в экологическом мониторинге по показателю почвенно-продукционного потенциала бассейна реки Клязьмы.
Защищаемые положения:
1 .Почвенно-продукционный потенциал (ППП) количественно характеризует способность природных или антропогенных экосистем в определенных почвенно-биоклиматических условиях воспроизводить продукцию (фитомассу).
2. Для почвенно-продукционной характеристики экосистем в определенный момент времени и для проведения мониторинговых исследований целесообразно использовать показатель вегетационного индекса (ЪЮУ1), определяемый по данным дистанционного зондирования.
3.Речные бассейны рассматриваются как фундаментальные биосферные геосистемы, в пределах которых с учетом зональных особенностей определяются и оцениваются параметры почвенно-продукционного потенциала.
4.Предложенные функциональные математические модели позволяют количественно характеризовать соотношения между лесными и луговыми
фитоценозами при определенных стационарных состояниях почвенного и растительного покровов.
Апробация работы. Результаты работы докладывались на Международных научно-практических конференциях «Экология речных бассейнов», 1999, 2002, 2005, 2007, 2009; Всероссийской научной конференции «Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами» г. Муром, 2001; Fifth Int. Conference On Urban Climate, Lodz, 2003; EUROSOIL 2004 Freiburg Germany, 2004; IV и V съездах Докучаевского общества почвоведов, 2004,2008; Second Workshop of the ERQ Sel SiG on Remote Sensing of Long Use and Long Cover, Bonn, 2006; 4th International Conference on Soils Urban Industrial, Traffic and Mining Areas, Nanjing, China, 2007; Eurosoil 2008. Soil-Society-Environment, 2008, Vienna, Austria; Научно-практической конференции «Экология Владимирского региона», 2008; The Fifth International Conference on Environmental Science and Technology, Houston, USA, 2010; Международной научно-практической конференции «Экология регионов», Владимир, 2010.
Результаты исследований используются на факультете химии и экологии Владимирского государственного университета при чтении лекций по курсам «Аэрокосмические методы в экологических исследованиях», «Экология».
Публикации. По теме диссертации опубликовано 56 работ, в том числе 2 монографии, 2 свидетельства о государственной регистрации базы данных.
Объем и структура работы. Диссертация изложена на 363 страницах машинописного текста, состоит из введения, шести глав, заключения и приложений, включает 31 таблицу и 79 рисунков. Список цитируемой литературы насчитывает 415 наименований, из которых 64 на иностранных языках.
Благодарности. Автор выражает особую признательность своему научному консультанту доктору биологических наук, профессору Татьяне Анатольевне Трифоновой за ценные советы, рекомендации и постоянное пристальное внимание к работе. Автор признателен за поддержку идей, методическую помощь и обсуждение результатов к.т.н, профессору Селивановой Нине Васильевне, к.х.н., доценту Ширкину Леониду Алексеевичу, к.б.н. Щербенко Елене Владимировне, также благодарен всем сотрудникам кафедры экологии Владимирского государственного университета и кафедры географии почв факультета почвоведения МГУ им. М.В.Ломоносова за помощь, оказанную в работе.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННЫЕ НАЗЕМНЫЕ И ДИСТАНЦИОННЫЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ СОСТОЯНИЯ ПОЧВЕННО-РАСТИТЕЛЬНОГО ПОКРОВА
Состояние растительности тесно связано с особенностями почвенного покрова, которому отводится особая роль в наземных экосистемах, поскольку он объединяет в единую функционирующую систему все остальные компоненты (Вернадский,1992; Добровольский,2000; Арманд,1975.). Обычно для характеристики каждого компонента экосистемы используется конкретный набор параметров. При оценке состояния почвенного покрова чаще всего применяются бонитировочные показатели и почвенно-экологический индекс (Булгаков, 2002; Шишов, 1991; Карманов, 2003).
Важнейшими характеристиками состояния растительного покрова, по мнению многих авторов, являются показатели его продуктивности, по которым также оценивается и устойчивость экосистем, поэтому их широко используют в комплексных эколого-экономических оценках (Базилевич, 1986; Исаченко, 1990; Одум,1986). В последнее время введено понятие «экосистемные услуги», перспективы развития которых активно обсуждаются ЮНЕП, и в этой связи биопродукционная функция растительного покрова рассматривается как важный фактор экономического развития (Мартынов,2001; Тишков,2005). Продуктивность растительного покрова учитывается при определении природно-ресурсного и биоресурсного потенциалов ландшафта (Игнатенко, Руденко, 1986; Исаченко 1980); данные категории оценивают состояние почв и растительности в основном с позиции обеспечения социально-экономических потребностей человека и формирования среды его обитания. При этом, на наш взгляд, недостаточно учитывается взаимосвязь между почвенным и растительным покровами и их пространственно-временная изменчивость.
При комплексном мониторинге состояния почвенно-растительного покрова все более широкое применение получают материалы многозональной космической съемки, которые позволяют оперативно оценить его пространственно-временную динамику и экстраполировать результаты наземных измерений (Виногрдов, 1982; Рачкулик,1981; Сухих, 1990; Савинных, 1999,2001; Замятин, 2007; Кравцов, 1995; Барталев,
2005). Как в нашей стране, так и за рубежом для количественной характеристики проективного покрытия территории растительностью активно используются вегетационные индексы, рассчитанные по данным дистанционного зондирования (ДДЗ) (Асмус, 1989; Telesca, 2006; Zhao Xian Wen, 2006; и др.). С помощью дистанционных методов оценивается состояние почвенного покрова, осуществляется почвенное картографирование, изучаются физические и химические свойства почв (Трифонова и др., 1992; Афанасьева, Трифонова, 1983; Щербенко, Асмус, 1990; Королюк, Щербенко, 2003 и др.).
Однако недостаточно разработанными остаются вопросы применения методов дистанционного зондирования и математического моделирования для качественной и количественной оценки состояния системы «почва - растительный покров» и установления в ней взаимосвязей. Необходимо введение оперативных, интегральных показателей, которые дали бы возможность характеризовать пространственно-временные взаимосвязи в этой системе, а также степень ее нарушенности, потенциальные возможности и стабильность.
Глава 2. МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ И ОБЪЕКТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Объектами исследования явились экосистемы речных водосборных бассейнов различных порядков, расположенные на Европейской территории России. Параметры почвенно-продукционного потенциала рассмотрены как для малых речных бассейнов (4-го порядка), так и для бассейнов рек 1-го порядка. Основной объем исследований выполнен на примере территории бассейна реки Ока.
2.1. Бассейновый подход в почвенно-экологических исследованиях
К настоящему времени сложился ряд подходов к экологическому районированию территории. Поскольку понятие "экосистема" не имеет определенной пространственной привязки, для оценки ее структуры и функционирования используются различные ранги:
ландшафтные, административно-территориальные, хозяйственные, гидрометеорологические и др. Проблема выбора территориальных единиц обсуждалась многими авторами (Корытный, 2001; Коломыц, 2005; Мильков, 2001; Зотов, 1992; Трифонова, Мищенко, 2002).
Известно, что бассейновый и зональный типы геопространства являются основными в биосфере, однако различаются структурной организованностью. Так, зональные системы характеризуются открытым способом организации, границы между ними имеют переходные зоны и часто неоднозначно определяются разными исследователями (Коломыц, 2005; Трифонова, 2005).
Речной бассейн имеет полузамкнутый способ организации с четко выраженными границами. Ведущую системообразующую роль здесь играет речной сток, он формирует экосистему речного бассейна через распределение водных ресурсов, особенности рельефа и микроклимата, тем самым влияя на почвенный покров и растительность (Корытный, 2001; Добровольский,2005; Трифонова, 1999).
В наших работах показано, что речные бассейны можно рассматривать как основные биосферные структуры, в пределах которых целесообразно анализировать состояние природно-антропогенных экосистем и особенности землепользования (Трифонова, Мищенко, 2002). Наложение границ речных бассейнов на зональные системы позволяет учесть при анализе особенности этих двух основных геопространств.
2.2. Определение почвенно-продукционного потенциала экосистем по комплексу параметров
Для комплексной характеристики состояния почвенного и растительного покровов экосистем нами предлагается использовать показатель «почвенно-продукционный потенциал» (ППП), который характеризует способность природной, или природно-антропогенной экосистем в определенных почвенно-биоклиматических условиях в течение длительного времени воспроизводить продукцию (фитомассу). Он характеризует ресурс экосистем через показатель, выраженный в баллах, и усредняет следующие параметры:
• удельный запас фитомассы (учитывается сумма живых надземных и подземных органов растений в показателях абсолютно сухой массы, т/га);
• удельную продуктивность (прирост фитомассы за год на единицу площади);
• естественное плодородие почв (в качестве его характеристики принято содержание гумуса, %);
• урожайность (учитывается урожайность зерновых культур, ц/га);
• биоклиматические параметры (комплексный показатель, включающий сумму биологически активных температур и коэффициент увлажнения);
• почвенно-экологический индекс (ПЭИ).
Почвенно-продукционный потенциал позволяет оценить средний многолетний ресурс территории для производства фитомассы естественными и природно-антропогенными экосистемами.
Для удобства осуществления сравнительных оценок проводится ранжирование характеристик путем деления их на равные интервалы по 5-балльной шкале с последующим сведением данных к обобщенному показателю суммированием баллов. В результате рассчитывается как почвенно-продукционный потенциал естественных экосистем, так и общий почвенно-продукционный потенциал всей территории с учетом состояния присутствующих агроценозов (табл.1) (Трифонова, Мищенко, 2005).
Для оценки показателей продуктивности экосистем речных бассейнов использовались электронные карты структуры
землепользования, составленные по результатам дешифрирования космических снимков, материалы наземной съемки. В структуре землепользования выделялись следующие основные угодья: леса, сельскохозяйственные угодья, болота, луга, населенные пункты, дороги и т.п. Определялась продукция и фитомасса всех угодий в пределах каждого бассейна, а для проведения сравнительных оценок рассчитывались также удельные показатели запаса фитомассы и продуктивности растительности.
В качестве оперативного дистанционно определяемого мониторингового показателя, характеризующего пространственно-временную изменчивость почвенно-продукционного потенциала, предложено использовать вегетационный индекс нормализованной разности
Концепция вегетационных индексов, рассчитываемых по данным многозональной космической съемки, основывается на различиях в спектральной отражательной способности растительности и почв. Состояние растительности находится в прямой зависимости от свойств почвенного покрова, следовательно, физико-химические параметры почв опосредованно определяют и показатели спектральной отражательной способности экосистем (Асмус, 1989; Ш§та, Каэтивзеп, 2003).
Нами был выбран вегетационный индекс нормализованной разности >ГОУ1 - показатель, наиболее устойчивый к изменению высоты солнца над горизонтом, состоянию атмосферы и типу датчика. КБУ1 рассчитывается по формуле:
КО VI = (111-Я)/(ШК), где III - среднее значение класса в ближнем ИК-канале; Я - среднее значение класса в красном канале.
Таблица 1
Оценка почвенно-продукционного потенциала экосистем по наземным и дистанционным данным
Почвенно-продукционный потенциал Оценочные параметры
Естественные экосистемы (без учета агроценозов) 1. Удельный запас фитомассы 2. Удельная продуктивность 3. Естественное плодородие почв 4. Биоклиматические параметры
Экосистемы в целом (с учетом агроценозов) 1 .Удельный запас фитомассы 2.Удельная продуктивность 3.Урожайность зерновых культур 4.Почвенно-экологический индекс (ПЭИ).
Оперативный мониторинговый показатель, определяемый по ДДЗ Ж>У1
2.3. Методы математического моделирование состояния системы «фитоценоз - почва»
Показатели почвенно-продукционного потенциала явились исходными данными для математического моделирования системы «фитоценоз - почва». Для построения математической модели в работе использованы методы и принципы функционального моделирования на основе регрессионного, корреляционного и факторного анализов. Установление значений коэффициентов в построенной статической модели распределения фитопродуктивности проводилось посредством нелинейной аппроксимации методом наименьших квадратов с помощью математического программного продукта в среде Майюас!. Статистическая обработка данных и построение диаграмм производились с использованием программы «81а1$ой 81аПз1ка».
Для выбора модельного речного бассейна Клязьмы нами предложено использовать метод кластеризации. Показатели, характеризующие речные бассейны, являются входными данными для кластеризации. В качестве инструмента обработки использована аналитическая платформа БескюЮг 5.2 и применялся алгоритм к-теапэ, оптимально разбивающий множества
данных на к кластеров. Выбор числа к базируется на экспертной оценке имеющегося набора данных.
2.4. Данные дистанционного зондирования, картографическая информация и их обработка
Для оценки показателей продукционного потенциала почв использовались космические данные с искусственных спутников Земли (ИСЗ): «Метеор», аппаратура МСУ-Э, пространственное разрешение 45 м, 3 спектральных канала (1-й зеленый (0,5-0,6 мкм), 2-й красный (0,6-0,7 мкм), 3-й блИК - (0,8-0,9 мкм)), 2004 год; «Ьагк^аЬ) ЕТМ+, выбраны 4 спектральных канала, пространственное разрешение 30м (1-й синий (0,450,52 мкм), 2-й зеленый (0,52-0,60 мкм), 3-й красный (0,63-0,69мкм), 4-й блИК (0,76-0,90 мкм), 2001 год (рис. 1).
Рис.1. Исходное изображение бассейнов рек Пекша и Колокша (Landsat ЕТМ)(2-й зеленый (0,52-0,60 мкм), 3-й красный (0,63-0,69мкм), 4-й блИК (0,76-0,90 мкм)
В процессе работы над снимками применялись топографические карты, карты почвенно-растительного покрова, литературные данные, характеризующие ландшафтную структуру территории. Обработка картографического материала и космических снимков осуществлялась на базе следующих программных продуктов: ArcView, ArcGIS, Erdas Imagine.
Для анализа информации о структуре и функционировании почвенно-растительного покрова нами разработана информщионно-аналитическая система на основе Arc View (на примере Владимирской области), которая позволяет проводить необходимые расчеты, визуализировать данные в виде диаграмм и карт и готовить соответствующие отчеты (рис.2).
- ArcVicwGIS Version 3.1
Ete Е<* !f«w В*™ fiiaphict isfndo» brt>
in щ вва ив штттта ши и l вжшов
□С1ИВЧ[<аС<51ЙЙМНПЕПВ
цэор
Набор дополнительных модулей, для расчета почвенно-продукционного потенциала
Рис. 2. Информационно-аналитическая система для расчета почвенно-продукционного потенг/иала
Хранение и обработка данных, а также доступ к информации организованы по разделам, соответствующим основным параметрам почвенно-продукционного потенциала. В свою очередь, данные в разделах могут быть сгруппированы как по административным единицам, так и по речным бассейнам. База данных разработана с учетом постоянного обновления данных, а также предусматривается добавление в процессе работы новых разделов, отражающих другие параметры.
Глава 3. ПОЧВЕННО-ПРОДУКЦИОННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ БАССЕЙНОВ МАЛЫХ РЕК
Исследование проводилось на примере бассейнов притоков реки Клязьма, расположенных в основном в пределах Владимирской области.
3.1. Цифровая обработка космических изображений для оценки состояния почвенно-растительного покрова и структуры землепользования малых речных бассейнов
В работе использовались космические снимки «Landsat» ЕТМ+, которые подвергались цифровой обработке на базе программы «Erdas Imagine».
Классификация осуществлялась методом ISODATA (кластерный анализ) без обучения с разделением объектов на 40 кластеров. Затем осуществлялась идентификация выделенных кластеров и объединение их в более крупные группы путем анализа спектральных кривых отражения и рассчитанных вегетационных индексов, а также визуальной оценки и сопоставления с топографическими картами. Исходя из спектральных кривых, характеризующих кластеры, получены типичные спектральные кривые основных природных объектов данной территории, представленные на рис. 3.
140
120
^100
з £
I 80
Э С
[ 60 ! 40
0
1 20
леса хвойные —•—леса смешанные —трав-куст раст.
--открытые почвы
----вода
зеленый красный
бл.ИК
Рис. 3. Типичные кривые спектральных яркостей природных и антропогенных объектов (Ьапс^эшЕТМ) (1-й зеленый (0,52-0,60 мкм), 2-й красный (0,63-0,69мкм), 3-й блИК (0,76-0,90 мкм)
Рассчитанные значения вегетационного индекса отражены в виде графика (рис.4), который показывает хорошее разграничение классов, отличающихся различными типами растительности, а также поверхностей,
лишенных растительного покрова. Крайние верхние точки соответствуют областям с наиболее плотным растительным покровом. В результате дешифрированы типы ландшафтов, представленные в табл. 2 и на рис. 5.
8(L_
разность 3-2
Группировка классов по типам поверхности:
|иип | Водные объекты
| Хворый лес
р'ип | Смешанный и листаемый лес
Дрееесно-кустарниковаяраст.
р!>п | Отстутшие растительности
|бп« | Нюкое проективное прокрытое раст
I Травянистая растительность
30-.
200
Рис. 4. Вегетационный индекс нормализованной разности NDVI (2-й канал красный (0,63-0,69мкм), 3-й канал блИК (0,76-0,90 мкм)
По векторизованному растровому изображению в программе «ArcView GIS» созданы карты структуры землепользования, использованные для определения площади земельных угодий (естественных экосистем - лесов, лугов и антропогенных экосистем -территорий населенных пунктов и сельскохозяйственных угодий (пашен)), запасов фитомассы и показателей продуктивности бассейна.
Таблица 2
Дешифрирование ландшафтов бассейна реки Пекша
№ Ландшафты Кластеры
1 Водные объекты и гидроморфные территории 1
2 Хвойный лес (сосна, ель) 2
3 Смешанный и лиственный лес (сосна, ель, береза, осина) 3,5-17
4 Поросль лиственного леса, древесно-кустарниковая растительность 18,19, 29
5 Территории не покрытые растительностью, открытые почвы, дороги, техногенные сооружение 4,20,22,25,2 7,30
6 Почвы, покрытые незначительным количеством растительности, сельскохозяйственные угодья. 23,28,35
7 Травянистая и травянисто-кустарниковая растительность, включающая луговую растительность, сельскохозяйственные угодья, с разной степенью покрытости. 21,24,26, 31-34,3640.
Смешанный лес Хвойный лес
Древесно-кустраниковая растительность Травянистая растительность Не покрытые растительностью территории Водные объекты и участки с повышенной влажностью
Рис. 5. Структура землепользования участка реки Пекша по результатам дешифрирования космического снимка
3.2. Сравнительная характеристика почвенно-продукционного потенциала малых речных бассейнов
Реки Киржач, Шерна, Колокша и Пекша являются левобережными притоками реки Клязьма, их бассейны расположены рядом, имеют много
общего в ландшафтной и почвенной структурах, но вместе с тем каждый из них характеризуется своими особенностями.
Максимальным почвенно-продукционным потенциалом естественных экосистем (без учета агроценозов) отличается бассейн реки Колокша: здесь наиболее благоприятные условия для произрастания растений создаются за счет самых плодородных серых лесных почв и биоклиматических условий (наиболее высокая сумма биологически активных температур). В результате в этом речном бассейне формируются высокопродуктивные естественные экосистемы, однако большого запаса фитомассы здесь не создается, поскольку значительные площади заняты луговой растительностью, имеющей высокую продуктивность, но не накапливающей большой фитомассы (табл. 3).
В бассейнах, расположенных рядом с Колокшей, менее благоприятные почвенные и климатические условия, что обусловило снижение продуктивности естественных экосистем и соответственно уменьшение показателя почвенно-продукционного потенциала (табл. 3).
Итоговое значение общего почвенно-продукционного потенциала (с учетом агроценозов) в бассейне реки Колокша выше чем в бассейнах расположенных рядом, во многом за счет хорошего состояния сельскохозяйственных угодий, о чем свидетельствуют высокие значения почвенно-экологического индекса и урожайности зерновых культур. Однако следует принимать во внимание, что не всегда высокий ПЭИ соответствует хорошей урожайности. Так, например, в бассейне реки Киржач потенциальные возможности пахотных угодий существенно лучше, чем в бассейне Пекши, а урожайность немного ниже.
Для определения почвенно-продукционного потенциала по данным дистанционного зондирования были рассчитаны значения вегетационного индекса для растительного покрова различных угодий в пределах исследуемых речных бассейнов (рис. 6).
Анализ результатов показывает, что активнее продукционные процессы проходят в бассейне реки Колокша: здесь выше абсолютные и средневзвешенные значения вегетационного индекса для всех видов растительности по всему бассейну, и это соответствует самым плодородным в регионе серым лесным почвам и наиболее благоприятным биоклиматическим условиям.
Почвенно-продукционный потенциал экосистем речных бассейнов
Таблица
Характеристика Бассейн оеки
Шерпа Киржач Пекша Колокша
Почвенно- продукционный потенциал естественных экосистем
Удельная фитомасса естественных экосистем,
т/га (балл) 177,69 (3) 242,97 (5) 156,10(2) 113,33 (1)
Удельная продуктивность естественных
экосистем, тыс.т./га в год (балл) 11,39(3) 9,69 (1) 11,87 (3) 13,33 (5)
Естественное плодородие почв, % гумуса
(балл) 1,83 (1) 1,92 (1) 1,96(1) 2,65 (5)
Биоклиматический показатель:
сумма биологически активных
температур/коэффициент увлажнения (балл) 1885/1,05 (1) 1885/1,05 (1) 1905/1,05 (3) 1920/1,05 (5)
Почвенно-продукционный потенциал
естественных экосистем, балл 8 9 9 16
Почвенно- продукционный потенциал речного бассейна (общий)
Удельная фитомасса, т/га (балл) 112,0(4) 146,0 (5) 106,0 (3) 51,0(1)
Удельная продуктивность, тыс.т./га в год
(балл) 7,4 (4) 5,8(1) 8,04 (5) 8,9 (5)
Плодородие почв, урожайность зерновых,
ц/га (балл) 13,3 (1) 14,3(1) 15,9(1) 23,4 (5)
ПЭИ (балл) 46(1) 50(1) 46(1) 62 (5)
Почвенно-продукционный потенциал, балл 10 8 10 12
Вегетационный индекс (7<ГОУ1) 0,40 0,43 0,44 0,49
□ Шерна ■ Киржач
□ Пекша
□ Колокша
травянистая растительность
Рис. 6. ЫОУ1 растительных сообществ в бассейнах рек Киржач, Шерна, Колокша и Пекша
Полученные значения вегетационного индекса сочетаются с максимальным значением почвенно-продукционного потенциала в этом бассейне, определенным наземными методами (табл 3).
Существенно ниже активность продукционных процессов в бассейне Шерны, где основу почвенного покрова составляют дерново-подзолистые почвы, что находится в соответствии с низким значением почвенно-продукционного потенциала. Промежуточное положение занимают бассейны, расположенные между Колокшей и Шерной, - это бассейны Киржача и Пекши.
Таким образом, в бассейне реки Колокша складываются оптимальные условия для сельскохозяйственного производства. Но в прогнозных оценках необходимо учитывать и неблагоприятные последствия активного использования данной территории, которые могут сказаться в дальнейшем: прежде всего, это невысокий расход воды в реке, что может привести к недостатку воды для орошения, а также высокая степень развития овражно-балочной сети и эрозионных процессов.
Глава 4. СТРУКТУРА ЗЕМЛЕПОЛЬЗОВАНИЯ И ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННАЯ ИЗМЕНЧИВОСТЬ ПОЧВЕННО-ПРОДУКЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА В БАССЕЙНАХ МАЛЫХ РЕК ПО МАТЕРИАЛАМ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ
4.1. Почвенно-продукционный потенциал малого речного бассейна и его пространственная изменчивость
735Ю72
сгм»8
ог7«я
0211765
057Ы71
В качестве примера оценки пространственной изменчивости почвенно-продукционного потенциала по материалам дистанционного зондирования выбран бассейн реки Лук, одной из самых многоводных левых притоков Клязьмы. Территория бассейна разделяется на две части почвенными округами: Ивановским (дерново-подзолистых супесчаных и песчаных почв на двучленных отложениях) и Горьковским (дерново-подзолистых иллювиально-железистых и дерново- и торфянисто- и торфяно-подзолисто-глеевых песчаных почв на древнеаллювиальных и флювиогляциальных отложениях), граница которых хорошо прослеживается по космоснимкам, на них видны сильная заболоченность и переувлаженность территории Горьковского округа (рис.7).
Я* 1ЛМ ■ ••■■• 1 ■Па Не*
1; 0 « В - + Мг \ ® а Л Л 1
& да а
¡1 3
В ■'
Рис. 7. Дешифрирование космоснимка бассейна реки Пух (ЬапавШ ЕТМ+, 4 мая 2001 г.)
Следствием неоднородности природных условий бассейна реки Лух является пространственная изменчивость вегетационного индекса (рис.8). Наиболее существенная разница отмечается в состоянии растительности двух почвенных округов - Ивановского и Горьковского. В целом почвенно-продукционный потенциал Горьковского округа ниже (Ш)У1 0,18), чем в Ивановском округе (Ж)VI 0,22), поскольку здесь определенные территории заняты угнетенной лесной растительностью (сосновые леса) на переувлажненных и заболоченных территориях.
0,3 0,25 0,2 ; 0.15 0,1
0,050
1
■ горьковскии округ □ Ивановский округ
луга
Рис. 8. Значение для почвенных округов (бассейн р .Лух)
Для луговой растительности в Ивановском округе, напротив, складываются менее благоприятные условия, и ее вегетационный индекс немного ниже по сравнению с соседним округом. Следует обратить внимание и на тот факт, что разница в продукционном потенциале лесов двух почвенных округов более существенная, чем травянистой растительности.
4.2. Сравнительная характеристика почвенио-продукциошюго потенциала и структуры землепользования бассейнов рек Гусь и Судогда
Бассейны рек Гусь и Судогда относятся к водосбору Оки. Река Гусь (приток Оки) образует водосбор 3-го порядка, Судогда (приток Клязьмы) -4-го порядка, оба бассейна находятся в пределах Мещерской провинции зоны смешанных лесов (подтайги) Русской равнины, которая представлена заболоченными зандрово-аллювиальными низменностями (полесьями) и
куполообразным поднятием Окско-Цнинского вала, где распространены более сухие зандровые равнины.
На основе дешифрирования космических снимков («Метеор» от 28 августа 2004 г.) показано, что данные речные бассейны имеют различные структуры землепользования и отличаются по характеру антропогенной нагрузки. Бассейн реки Гусь по сравнению с бассейном реки Судогда, подвержен меньшей сельскохозяйственной нагрузке, поскольку большая его часть занята лесами или заболочена, под сельскохозяйственные угодья отведено только 16 % территории. Антропогенная нагрузка здесь обусловлена в основном вырубкой лесов и торфоразработками на заболоченных участках.
Естественные экосистемы в бассейне реки Судогда дают более высокий прирост фитомассы (10,12 т/га в год), чем в бассейне реки Гусь (8,31 т/га в год), что объясняется большими площадями луговой растительности, которые обладают высокой продуктивностью, в то же время прирост фитомассы, пересчитанный на всю площадь бассейна с учетом естественных и антропогенных экосистем, у этих двух бассейнов существенно не различается (бассейн Судогды 6,26 т/га в год, бассейн реки Гусь 6,74 т/га в год).
Средневзвешенное значение ЫБУ1 в мае и августе в бассейне реки Гусь ниже, чем реки Судогда, следовательно, его территория обладает меньшим почвенно-продукционным потенциалом (табл.4). Различие обусловлено, главным образом, состоянием луговой растительности. В бассейне Судогды складываются лучшие условия для произрастания луговой растительности и ее продуктивность выше.
Таблица 4
Вегетационный индекс растительности бассейнов рек Гусь и Судогда
Бассейн реки Гусь Бассейн реки Судогды
Показатель 3 мая 2004 г. 28 августа 2004 г. 3 мая 2004 г. 28 августа 2004 г.
Средневзвешенное значение для речного бассейна 0,12 0,38 0,20 0,42
Для леса 0,19 0,38 0,18 0,40
В том числе:
- хвойного - 0,30 0,15 0,38
-смешенного - 0,39 0,19 0,41
Для луговой растительности в хорошем состоянии 0,10 0,37 0,19 0,44
Максимальное значение для травянистой растительности 0,14 0,48 0,25 0,49
Глава 5. ПОЧВЕННО-ПРОДУКЦИОННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ БАССЕЙНА РЕКИ КЛЯЗЬМА
Для оценки почвенно-продукционного потенциала бассейна реки Клязьма нами было использовано два подхода. Первый предполагает характеристику общего среднего многолетнего почвенно-продукционного потенциала этого бассейна и основан на использовании картографического и статистического материалов, обрабатанных в информационной системе ARC GIS. Второй основан на применении вегетационного индекса (NDVI) и позволяет охарактеризовать текущее состояние растительности и почвенно-продукционный потенциал на территории этого бассейна в различных его районах, а также в бассейне в целом. На основе полученных данных осуществлен выбор малого речного бассейна, в пределах которого целесообразно осуществлять почвенно-экологический мониторинг бассейна реки Клязьма и осуществлено математическое моделирование в системе «почва - растительный покров».
5.1. Сравнительная характеристика почвенно-продукционного потенциала притоков реки Клязьма
По разработанной методике определялся почвенно-продукционный потенциал целого бассейна реки Клязьма и её притоков (табл. 5). Затем осуществлялась сравнительная оценка почвенно-продукционного потенциала речных бассейнов Клязьмы (табл. 5, рис. 9). По значениям ППП бассейны были разделены на 5 классов. Самые высокие значения почвенно-продукционного потенциала в бассейне Клязьмы приходятся на водосборы Нерехты и Нерли. Бассейн реки Нерль более крупный и разнообразный в ландшафтном отношении, сельскохозяйственные угодья здесь приурочены в основном к серым лесным почвам, имеют высокий ПЭИ и урожайность, но продуктивность естественных экосистем невысока, что компенсируется накоплением большого запаса фитомассы лесными массивами, расположенными на дерново-подзолистых почвах. Бассейн Нерехты, напротив, характеризуется небольшими размерами и невысокой сельскохозяйственной нагрузкой. Высокие значения почвенно-продукционного потенциала обеспечиваются накоплением фитомассы и хорошей продуктивностью.
Отмечено, что у речных бассейнов с невысоким ППП, как правило, один из показателей существенно ниже остальных. Так, в бассейне реки Суворощь урожайность зерновых одна из самых низких в регионе, хотя ПЭИ средний, следовательно, возможности сельскохозяйственных земель используются не полностью.
Таблица 5
Почвенно-продукционный потенциал бассейна реки Клязьма
Бассейн реки Фитомас -са, тыс.т Удельная фитомасса бассейна, т/га Удельная фитомасса естествен ных экосистем, т/га Балл Продуктивность, тыс.т/год Удельная продуктивн ость бассейна, т/га в год Удельная продуктив ность естеств. экосистем, т/га Балл ПЭИ Балл Урожайность, ч/га Балл ППП
Шерна 21195 112.4 177.6 3 1359.1 7.4 11.39 4 46.3 2 13.3 1 10
Пекша 11264 105.8 156.1 3 856.7 8.04 11.87 5 46.4 2 15.9 2 12
Колокша 7199 50.5 113.3 1 846.7 5.93 13.33 2 61.7 5 23.4 5 13
Нерль 73260 109.6 190.55 3 3252.73 4.87 8.46 1 65.5 5 23.6 5 14
Уводь 50795 133.7 210.18 4 2571.68 6.77 10.64 3 53.5 3 18.8 3 13
Лух 30314 69.9 74.94 1 3655.36 8.41 9.03 5 49.0 2 16.31 2 10
Суворощь 11433 82.3 138.61 2 894.87 6.44 10.85 3 47.8 2 13.8 1 8
Тара 11586 172.4 207.18 5 512.39 7.62 9.16 4 48.7 2 13.9 1 12
Нерехта 7984 143.4 181.94 4 441.76 7.93 10.07 5 52.3 3 17.6 3 15
Киржач 25725 145.5 242.9 4 1026.3 5.81 9.69 2 50.1 2 14.3 1 9
Судогда 23045 120.3 194.58 3 1198.84 6.26 10.12 3 41.6 1 13.0 1 8
Теза 47707 135.8 212.11 4 2353.84 6.7 10.47 3 41.0 1 21.2 4 12
Воря 9499 93.7 180.86 2 463.59 4.57 8.83 1 52.0 3 21.2 4 10
Поля 16727 107.7 151.7 3 855.63 5.51 7.76 2 52.0 3 21.2 4 12
Клязьма 443428 106.5 161.9 3 25905.19 6.22 9.46 3 52.0 3 21.2 4 13
Рис.9. Почвенно-продукционный потенциал бассейнов Клязьмы
почвенно-продукционный потенциал
| 1 8.0-9,4
1 10,9- 12.2 | 12,3- 13,6 I 13,7 - 15,0
Метры 95000
Сопоставление ППП со структурой землепользования речных бассейнов показывает, что в настоящее время бассейны, обладающие высоким потенциалом, активно используются в сельскохозяйственном производстве (табл.6).
Таблица 6
Структура землепользования речных бассейнов Клязьмы
Бассейн реки Леса, % Луга, % Сельско-хозяйтвенные угодья,% Водные объекты, % Болота, % ППП
Шерна 52,80 10,10 32,60 0,40 0,00 10
Пекша 49,00 17,40 28,30 0,70 0,70 12
Колокша 22,50 21,60 53,50 0,40 0,00 13
Hep ль 50,50 5,52 32,48 0,70 0,80 14
Уводь 57,10 4,60 26,30 0,80 1,10 13
Лух 31,60 39,40 20,10 0,60 8,30 10
Суворощь 39,80 18,00 35,30 0,30 1,30 8
Тара 79,91 3,20 13,88 0,08 0,00 12
Нерехта 65,90 12,50 13,30 0,40 0,00 15
Киржач 47,20 12,70 33,70 1,10 0,00 9
Судогда 47,20 14,60 32,80 5,40 0,00 8
Теза 58,10 4,30 25,70 0,70 0,90 12
Воря 43,10 7,80 34,20 0,30 0,60 10
Поля 53,40 6,00 21,00 2,20 9,40 12
5.2. Почвенно-продукционный потенциал бассейна реки Клязьма по материалам дистанционного зондирования
Рассчитанный вегетационный индекс для каждого пиксела изображения (снимки среднего разрешения со спутника «Метеор» 13 июня и 26 июля 1999 г.) хорошо демонстрирует пространственную изменчивость почвенно-продукционного потенциала. На обработанном снимке выделяются ареалы, соответствующие высоким значениям №)У1, их больше всего на территории речных бассейнов Нерли и Колокши. Такая оценка вегетационного индекса важна для общего анализа состояния растительности на определенной территории при проведении текущего мониторинга, но при этом не учитываются тип растительности и структура землепользования, поэтому далее был выполнен расчет 1ЖУ1 для основных типов земельных угодий (табл. 7).
Общий почвенно-продукционный потенциал территории, который для конкретного момента времени характеризуется через средневзвешенное значение вегетационного индекса для растительных
сообществ, в соответствии с изменениями, происходящими в растительном покрове, снижается с середины июня к концу июля.
Таблица 7
Вегетационный индекс бассейна реки Клязьма
Растительность Значение Значение
(13.06.1999) (26.07.1999)
Лесная 0,48 0,44
Травянисто-кустарниковая 0,52 0,38
Бассейна р. Клязьма 0,50 0,41
Таким образом, снимки среднего разрешения являются достаточно информативными для общей оценки почвенно-продукционного потенциала в бассейне Клязьмы и определения основных тенденций его изменения, но для более подробной оценки в рамках малых речных бассейнов и анализа структуры землепользования они не могут быть использованы. В этом случае требуется более детальная информация, которая может быть получена только со снимков высокого разрешения.
5.3. Почвенно-экологический мониторинг в бассейне реки Клязьма
Одной из важнейших задач экологического мониторинга больших территорий является выбор модельных ключевых участков (объектов), которые, обладая индивидуальными особенностями структуры и функционирования, могли бы отражать процессы, происходящие в системе в целом. Моделирование процессов и экологический мониторинг крупных речных бассейнов целесообразно осуществлять на уровне речного бассейна на порядок выше. Такой модельный бассейн должен по большинству параметров иметь сходство с крупным бассейном. Интерес могут представлять также отдельные нетипичные объекты, не вписывающиеся ни в один из кластеров и требующие особых подходов к мониторингу.
На основании разработанного алгоритма пятнадцать речных бассейнов Клязьмы разделены на кластеры по совокупности признаков (фитомассе, продуктивности, структуре землепользования, почвенно-экологическому индексу, степени развития экзогенных процессов -расчлененности территории) (рис.10), а также выполнена кластеризация по отдельным параметрам и по антропогенной нагрузке на речные бассейны.
кластеризация речных бассейнов
Рис. 10. Кластеризация речных бассейнов Клязьмы по комплексу параметров
Учет всех имеющихся параметров показал, что наиболее существенно от всей выборки отличаются бассейны рек Колокша, Пекша и Нерехта, особенности этих бассейнов обусловлены почвенным покровом, запасом фитомассы и продуктивностью. Весь же бассейн Клязьмы попал в одну категорию с бассейнами таких рек, как Шерна, Нерль, Лух, Киржач. Очевидно, что именно из этой группы целесообразно выбирать бассейн наиболее подходящий для осуществления общего мониторинга почвенно-продукционного потенциала. В качестве такого бассейна мы предлагаем водосбор Киржача, поскольку он имеет относительно других бассейнов небольшую площадь, что более удобно для проведения мониторинга, а структура его почвенного покрова, где основу составляют дерново-подзолистые почвы с небольшим количеством серых лесных почв, наиболее соответствует целому бассейну. Также по ряду групповых кластеризации (фитомассе и продуктивности, экзогенным процессам) он попадает в одну группу с бассейном Клязьмы.
Кластеризация речных бассейнов Клязьмы по отдельным параметрам позволяет определить ключевые участки для мониторинговых работ по более узким направлениям и, кроме того, она даже формализовано подтверждает, что в целом в бассейне Клязмы наиболее уникальными являются бассейны рек Колокша и Пекша (расположенных в пределах
Ополья), где необходимо организовать специальные мониторинговые наблюдения.
В пределах речных бассейнов 4-го порядка также можно предложить выбирать более мелкие ключевые бассейны для проведения мониторинга, однако по упрощенному варианту - без кластерного анализа (с применением большого количества параметров), а с использованием только данных по запасам фитомассы и продуктивности. Так, например, в бассейне реки Судогда согласно проведенному анализу таким участком может быть наиболее соответствующий целому бассейну водосбор 5-го порядка реки Сердуга.
5.4. Моделирование распределения фитопродуктивности в речном бассейне Клязьмы
Проблемы экологического нормирования являются актуальными в настоящее время, но для оценки антропогенного воздействия важно знать исходное стационарное состояние экосистемы, подвергающейся изменению, которое целесообразно определять методами математического моделирования. Такое моделирование может быть реализовано в рамках бассейнового подхода.
В основу стационарной людели распределения фитопродуктивности в бассейне реки положена применяемая в популяционной биологии нелинейная логистическая функция роста, согласно которой скорость прироста фитомассы (продуктивность) (Р, т/(га год)) определяется уравнением:
где г - коэффициент интенсивности прироста фитомассы (коэффициент фотосинтетической активности растений), год-1; В - фитомасса, т/га; К -предельное значение фитомассы для фитоценоза (ёмкость экосистемы), т/га.
Модель строится исходя из положения, что емкость экосистемы представляет собой комплексный фактор, который определяет ограниченность роста фитомассы в данном ареале обитания. Бассейн реки нами рассматривается как целостная экосистема, фитомасса и фитопродуктивность которой определяются взаимосвязанными подсистемами - лесными и луговыми фитоценозами, функционирующими в условиях ограниченного роста.
Для построения модели были использованы параметры, полученные при расчете почвенно-продукционного потенциала малых речных бассейнов Клязьмы (продуктивность фитоценозов, фитомасса, содержание гумуса). Методами математической статистики рассчитаны ёмкость экосистемы, максимальная продуктивность и коэффициент интенсивности прироста фитомассы бассейна Клязьмы и (для сравнительной характеристики более крупного речного бассейна, к которому принадлежит Клязьма) бассейна Оки (табл. 8).
Таблица 8
Параметры фитоценозов для бассейнов рек Ока и Клязьма
Фитоценоз Фитомасса, т/га Продуктивность, т/(га-год) Емкость, т/га Максимальная продуктивность, т/(га-год) Коэффициент интенсивности прироста фитомассы, год"1
Вц яв Рц аР К Ро г
Бассейн р. Ока Леса 233,08 35,37 9,87 2,09 306,16 14,18 0,177308
Луга 15,06 2,82 15,80 3,58 20,89 23,20 3,758667
Бассейн р. Клязьма Леса 210,00 32,97 10,50 1,79 278,12 14,19 0,204149
Луга 14,70 26,97 16,50 4,10 70,41 24,97 1,418647
Модель распределения фитопродуктивности в бассейне реки Клязьма реализована стандартно в алгоритме нелинейной аппроксимации методом наименьших квадратов в программном пакете в среде «Mathcad».
Входные переменные построенной модели: диапазон значений удельной фитомассы (В = 40 - 180 т/га); диапазон значений содержания гумуса в почвах (Х= 1,4 - 2,8 %). Результаты расчёта по данной модели показаны на диаграмме (рис. 11).
Полученная диаграмма отражает поле возможных стационарных состояний системы «фитоценоз - почва» в координатах Р, В, X в бассейне реки Клязьма: 1) бассейны с преобладающими луговыми фитоценозами, характеризующиеся низкой фитомассой (меньше 94 т/га) и максимальной фитопродуктивностью, плавно убывающей с ростом содержания гумуса почв; 2) бассейны с преобладающими лесными фитоценозами, характеризующиеся максимальной фитомассой (больше 146 т/га) и фитопродуктивностью, резко убывающей с ростом содержания гумуса почв; 3) бассейны, занимающие промежуточное положение по фитомассе, но в которых фитопродуктивность может иметь локальные максимумы, связанные с определёнными соотношениями лесных и луговых фитоценозов.
Показано, что продуктивность фитоценозов определяется не только фотосинтетической активностью растений, но и соотношением площадей лесных и луговых фитоценозов. На диаграмме распределения фитопродуктивности в бассейне (рис. 11) имеются локальные максимумы, которые приурочены к определенным областям фитомассы территории и содержания гумуса в почве. Одна из таких областей находится в районе значений удельной фитомассы В = 133,56 т/га и ему соответствуют содержание гумуса 2,29 % и наиболее устойчивое состояние системы «фитоценоз - почва».
Для удельной фитомассы 133,56 т/га значения долей площадей для лесных и луговых фитоценозов в бассейне равны соответственно 57,6 и 8,3 %, то есть доля естественных экосистем в бассейне составляет 65,9 %. При этом для естественных экосистем доля лесных фитоценозов составляет 0,874, а луговых - 0,126.
Таким образом, оптимальное соотношение площадей естественных лесных и луговых фитоценозов для бассейна реки Клязьма, при котором достигается наиболее устойчивое стационарное состояние, должно составлять 7:1. Это соответствует положению бассейна Клязьмы в зоне южной тайги и подтверждается интенсивным зарастанием лесами заброшенных сельскохозяйственных утодий. Для бассейна реки Клязьма наиболее близки к указанным оптимальным параметрам бассейны малых рек: Шерна, Уводь, Теза.
Рис. 11 . Расчётное распределение фитопродуктивности в бассейне р. Клязьма в зависимости от удельной фитомассы и содержания гумуса в почвах
В области значений В = 133,56 т/га и Х = 2,29 % у фитоценозов бассейна р. Клязьма происходит прирост емкости (К, т/га), в этой области предельные значения фитомассы территорий больше, чем просто сумма ёмкостей лесных и луговых фитоценозов (рис.12). Увеличение потенциала экосистемы, в свою очередь, приводит к росту общей продуктивности фитоценоза согласно логистическому уравнению. Данный синергетический эффект объясняет закономерное возникновение локальных максимумов фитопродуктивности. На область вблизи этих значений приходятся максимальные значения индекса Шеннона.
Рис. 12. Изменение функции емкости лесных (К¡, т/га), луговых фитоценозов (К.2, т/га) и суммарной емкости территории (К, т/га) в зависимости от удельной фитомассы (В, т/га) в бассейне р. Клязьма при содержании гумуса X = 2,29 %
Зная величины фитомассы, продуктивности и ёмкости фитоценоза возможно оценить потенциальные возможности экосистемы, для чего предлагается использовать индекс почвенно-продукционного потенциала (1ппп), который представляет собой величину чистой продукции зеленой фитомассы (гВ), взятую в сравнении с её предельным значением (гоК):
1
шп П)к
В данном виде индекс почвенно-продукционного потенциала отражает степень использования потенциальных возможностей
фитоценоза по синтезу зелёной фитомассы, или фотосинтетической активности.
В то же время чистая продукция зелёной фитомассы (произведение гВ, т/(гатод)) связана с общей продуктивностью (Р, т/(гатод)), фитомассой (В, т/га) и емкостью (К, т/га) территории по фитомассе известным уравнением:
В этом случае индекс почвенно-продукционного потенциала принимает следующий вид:
/ - Р
ПП" г«{К~В)
Данные о распределении индекса почвенно-продукционного потенциала показывают, что луговые фитоценозы в 2 раза более эффективно используют потенциальные возможности по синтезу зелёной фитомассы, или фотосинтетической активности (1ППП ~ 0,49), чем лесные фитоценозы (1Ппп~ 0,24) (рис.13).
гумуса в почвах
Значения индекса почвенно-продукционного потенциала речных бассейнов были сопоставлены с показателем вегетационного индекса (ЪГОУ1), который мы рассматриваем как характеристику почвенно-продукционного потенциала территории в конкретный момент времени (табл. 9).
Таблица 9.
Значения индекса почвенно-продукционного потенциала 1ппп
и вегетационного индекса ИРУ! для бассейнов рек
Бассейн реки Продукция зелёной фитомассы гВ, т/(га-год) Общее содержание гумуса в почвах Х,% Индекс почвенно-продукционного потенциала 1ппп Измеренное значение вегетационно го индекса ШУТ Рассчитанное по модели значение вегетационно го индекса ШУ1васчет
Шерна 23,047 1,91 0,519 0,40 0,41
Киржач 16,629 2,03 0,322 0,43 0,43
Пекша 21,540 2,03 0,487 0,44 0,42
Колокша 16,307 2,63 0,414 0,49 0,49
На основании градуировочной функции ЖЛ/1 и модели распределения фитопродуктивности в бассейне реки была составлена синтетическая диаграммы распределения вегетационного индекса в
бассейне р. Клязьма в зависимости от фитомассы и валового содержания гумуса в почвах (рис.14).
Рис. 14. ЗО-диаграмма распределения вегетационного индекса ЫйУ1 в бассейне р. Клязьма в зависимости от удельной фитомассы (В, т/га) и валового содержания
гумуса (X, %) в почвах
0,3500 0,3812 0.4125 0,4437 0,4750 0,5062 0.5375 0,5687 0,6000
Связь индекса почвенно-нродукционного потенциала с вегетационным индексом N0^7 характеризуется как сложная нелинейная, обусловленная не только фотосинтетической активностью фитоценоза, но и спектральной отражательной способностью подстилающей поверхности почв.
Анализ данных позволяет получить расчётные значения индекса почвенно-продукционного потенциала (1ппп) и вегетационного индекса (N0X7) для бассейнов рек (табл.10).
Таблица 10
Значения индекса почвенно-продукционного потенциала (1ппп) и вегетаг^онного индекса (N0 VI) для бассейнов рек
Бассейн реки Индекс почвенно-продукционного потенциала 1Лпп Вегетационный индекс NDVI
Шерна 0,519 0,414
Пекша 0,487 0,423
Колокша 0,414 0,491
Hep ль 0,342 0,514
Уводь 0,690 0,411
Лух 0,635 0,406
Суворощь 0,699 0,402
Тара 0,775 0,413
Нерехта 0,693 0,410
Киржач 0,322 0,433
Судогда 0,691 0,411
Теза 0,588 0,408
Воря 0,594 0,416
Поля 0,701 0,410
Клязьма 0,672 0,410
Многие бассейны имеют близкие значения вегетационного индекса, но при этом могут существенно различаться по индексу почвенно-продукционного потенциала, из чего следует, что они по-разному используют потенциальные возможности экосистемы.
Глава 6. ПОЧВЕННО-ПРОДУКЦИОННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ РЕЧНЫХ БАССЕЙНОВ ЕВРОПЕЙСКОЙ ЧАСТИ РОССИИ
6.1. Оценка почвенно-продукционного потенциала бассейна реки Ока по данным дистанционного зондирования
Выполнена оценка почвенно-продукционного потенциала различных почвенных зон на территории бассейна реки Ока по материалам данных дистанционного зондирования с использованием вегетационного индекса. Оценка состояния растительности произведена как по целому бассейну Оки, так и по почвенно-экологическим зонам.
Бассейн реки Ока относится к Волжскому бассейну. Это второй по величине приток Волги. Согласно почвенно-экологическому районированию Восточно-Европейской равнины (Добровольский, Урусевская, 1997) на территории бассейна расположены три почвенно-экологические зоны (рис.15.):
• дерново-подзолистых почв южной тайги;
• серых лесных почв широколиственных лесов;
• оподзоленных, выщелоченных и типичных черноземов и серых лесных почв лесостепи.
Сниыок с ИСЗ «ЬашЫГ» 26 апреля 2000 г
"^Дерново-подзолистые почвы южной тайги
I I Серые лесные почвы широколиственных лесов
| Оподзоленные выщелоченные и типичные черноземы и серые лесные почвы
Рис.15. Почвенное районирование бассейна реки Оки и фрагменты характерного изображения ландшафтов на космоснимках
Распознавание объектов бассейна реки Ока и оценка их состояния проводились по снимкам среднего разрешения «Метеор» (13 июня и 26 июля 1999 г.), использовалась методика кластерного анализ без обучения с выделением 20 кластеров.
Отмечено, что показатели вегетационного индекса ИОУ1 растительности на почвах трех зональных типов различны. На графиках представлено значение основных типов растительности трех
почвенно-экологических зон в июне и июле (рис. 16).
а)
б)
□
Леоново-подзолистные почвы Сеоые лесные почвы Чеюноземы
Рис.16. Значение вегетационного индекса в разных почвенно-экологических зонах: а) луговая растительность; б) леса
Средневзвешенное значение Ж)У1 древесной, травянисто-кустарниковой и луговой растительности выше в зоне дерново-подзолистых почв южной тайги, меньше на серых лесных почвах и еще ниже - на черноземах. Были выявлены также различия в динамике этого показателя в течение лета. Так, наиболее существенно изменяется состояние луговой растительности: в начале лета ее вегетационный индекс одинаков во всех зонах, а к концу июля продуктивность снижается, но наиболее резкое падение вегетационного индекса характерно для черноземов: здесь он снижается от 0,55 до 0,46.
Далее было проведено сопоставление полученных значений >ГОУ1 с биоклиматическими данными, показателями плодородия почв и продуктивности, которые получены наземными методами исследования. В юго-восточном направлении увеличиваются сумма биологически активных температур и продолжительность вегетационного периода, но снижается увлажненность, о чем свидетельствуют увеличение радиационного индекса сухости Будыко, снижение годового коэффициента увлажнения Иванова и снижение запасов продуктивной влаги (табл. 11). Первичная биологическая продуктивность ландшафтов, несмотря на значительное увеличение содержания гумуса, уменьшается с 13,0 до 9,5 т/(гатод).
Таблица 11
Климатические особенности, показатели плодородия почв и вегетационные индексы бассейна реки Оки
Показатели Почвенный пок ров
Дерново-подзолистые почвы южной тайги Серые лесные почвы широколиственных лесов Оподзоленные, выщелоченные и типичные черноземы и серые лесные почвы
Сумма биологически активных
температур, ОС 1700-2200 1900-2500 1900-2600 и выше
Годовой коэффициент увлажнения 1,00-1,33 около 1 0,77 и ниже
Запасы продуктивной влаги (мм) в
июле в слое почвы 0-50 см 31-70 21-70 20-40
Мощность гумусового горизонта,
см 10-15 35-45 70-130
Продолжительность
вегетационного периода, дни 170-175 170-180 171-185
ЫОУ1 леса (июль) 0,43 0,44 0,39
травянисто-кустарниковой
растительности (июль) 0,40 0,38 0,35
ЫЭУ! травянистой растительности
(июль) 0,49 0,47 0,45
Таким образом, в бассейне реки Ока дерново-подзолистые почвы обладают наименьшим плодородием, но в условиях достаточно влажного и теплого климата почвенно-продукционный потенциал достигает здесь максимального значения, о чем свидетельствуют высокие значения ЫОУ1.
Зона серых лесных почв - переходная от влажного климата к засушливому, растения меньше получают влаги, необходимой для нормального функционирования, в результате вегетационный индекс снижается. Для климата зоны черноземов характерны еще большее увеличение биологически активных температур, уменьшение запаса продуктивной влаги. Все перечисленные факторы, несмотря на значительное содержание в почве гумуса, снижают интенсивность продукционных процессов, и значение ИОУ1 здесь наименьшее среди всех почвенно-экологических зон.
В зоне дерново-подзолистых почв встречаются и нетипичные для нее серые лесные почвы. В частности, они составляют основу почвенного покрова владимирского Ополья, занимающего бассейн реки Колокша (левого притока реки Клязьма). Нами были сопоставлены значения вегетационного индекса в бассейне Колокши с его значениями в бассейне реки Шерна (тоже левого притока реки Клязьма), который характеризуется типичным для данной зоны почвенным покровом с доминированием дерново-подзолистых почв. Результаты представлены на диаграмме (рис. 17).
В бассейне реки Колокша продукционный потенциал всех типов растительности на серых лесных почвах по показателю вегетационного индекса выше, чем на дерново-подзолистых почвах бассейна реки Шерна. В то же время, как было показано, зона серых лесных почв, расположенная южнее, характеризуется более низкими значениями вегетационного индекса по сравнению с дерново-подзолистыми почвами. Это объясняется тем, что в зоне дерново-подзолистых почв более благоприятные условия увлажнения, поэтому продукционный потенциал выше, тогда как в зоне серых лесных почв недостаток влаги является лимитирующим фактором, который не позволяет в полной мере реализоваться плодородию почв в виде растительной продукции.
□ Бассейн Шерны ■ Бассейн Колокши
Рис.17. Значения вегетационных индексов растительности бассейнов рек Колокши и Шерны
6.2. Почвенно-продукционный потенциал и состояние земельных угодий речных бассейнов Европейской части России
Выполнена оценка почвенно-продукционного потенциала 12-ти крупных речных бассейнов 1 -го порядка Европейской части России. Внути самого большого по площади водобсора реки Волга, отдельно выделили и охарактеризовали бассейны рек Ока и Кама (речные бассейны 2-го порядка) (табл.12, рис. 18).
Использовался метод наложения границ речных бассейнов (по электронной карте масштаба 1:1000000) на зональные пространства в программе «Are GIS».
Наибольший запас фитомассы сосредоточен в бассейнах Невы и Оки, в южном направлении запас фитомассы начинает снижаться, что является следствием уменьшения площади лесов. Наиболее продуктивным являются бассейны рек Дон, Урал, Кубань, продуктивность экосистем бассейна Волги в целом имеет среднее значение (самые высокие показатели приурочены к бассейну Оки). Наибольшее содержание гумуса в почвах бассейна реки Кубань, наименьшее - в бассейне Северной Двины, а максимально благоприятные биоклиматические условия складываются в
бассейне Днепра. В итоге высокие значения почвенно-продукционного потенциала характерны для экосистем бассейнов Днепра, Кубани и Волги, в которых этот показатель высокий в основном за счет территории бассейна Оки.
Полученные значения почвенно-продукционного потенциала были сопоставлены с гидрологическими характеристиками данных бассейнов, особенностями земплепользования и состоянием пахотных угодий (по ПЭИ и урожайности). Отмечено, что высокий модуль стока характерен для бассейнов северных рек с небольшим почвенно-продукционным потенциалом (Печора, Мезень); речные бассейны с высокими значениями почвенно-продукционного потенциала характеризуются низкими или средними значениями модуля стока (Днепр, Ока, Кубань).
Города
Рис. 18. Почвенно-продукционный потенциал речных бассейнов Европейской части России
Таблица 12
Почвенно-продукционный потенциал речных бассейнов Европейской части России
Бассейн реки Ранжирование показателей почвенно-продукционного потенциала, балл Пашни, % пэи Урожайность, ц/га Итоговый ППП
Удельная фитомасса Удельная продуктивность Содержание гумуса Биолимати- ческий показатель
Пёша 6 2 6 3 2 39,0 21,5 17
Нева 9 5 3 8 6,5 43,1 21,7 25
Северная Двина 7 4 1 6 2,2 39,5 20,6 18
Мезень 6 4 4 5 2 39,0 20,4 19
Печора 6 3 6 4 2 39,3 19,4 19
Днепр 9 9 8 9 48,5 48,5 24,6 35
Волга в том чиле: 8 8 7 8 35,5 42,7 20,8 31
Ока 9 9 7 9 41 47,1 23,6 34
Кама 7 6 7 7 30,7 41,6 18,7 27
Дон 3 9 9 8 62,4 46,9 26,2 29
Урал 3 9 9 7 54,3 41,3 18,7 28
Кубань 5 9 10 8 54 77,6 28,9 32
Терек 1 7 8 6 54,9 48,0 28,9 22
Сулак 3 8 6 3 36,9 41,3 28,9 20
Наиболее освоенным в сельскохозяйственном отношении является бассейн реки Дон, здесь сельскохозяйственная нагрузка достигла предельного уровня, распахано более 60 % территории, хотя потенциал естественных экосистем и агроэкосистем не самый большой, что может создавать угрозу нарушения функционирования этого бассейна. В бассейне реки Кубань высокий почвенно-продукционный потенциал экосистемы соответствует хорошему состоянию пахотных угодий, высокой урожайности и большой сельскохозяйственной освоенности территории.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Проведенные исследования показывают эффективность применения предложенного комплексного показателя почвенно-продукционного потенциала для оценки структуры и функционирования экосистем речных бассейнов и антропогенного воздействия. При расчете показателей почвенно-продукционного потенциала осуществляется наложение границ речных бассейнов на зональные пространства, различающиеся своими естественными характеристиками, что дает возможность учесть при оценке состояния экосистем два основных типа геопространств (природные ландшафты и речные бассейны). Расчет показателей производится с использованием данных дистанционного зондирования с привлечением картографического и статистического материалов. Для обработки и анализа данных разработаны методические подходы к использованию геоинформационных систем и дешифрированию космических снимков. Предложены алгоритмы обработки космических снимков с целью оценки общего почвенно-продукционного потенциала и его отдельных показателей.
Разработана математическая модель стационарных состояний системы «фитоценоз - почва» в речном бассейне, основанная на применяемой в популяционной биологии и экологии нелинейной логистической функции роста. Обобщенная пространственно-распределенная модель в пределах речного бассейна Клязьмы использована для анализа стационарных состояний экосистемы и характеристики продуктивности фитоценозов с учетом биоразнообразия и пространственной организации ландшафтов.
Предложены рекомендации по выбору наиболее типичных речных бассейнов, которые могут использоваться в качестве ключевых участков в
экологическом мониторинге по показателю почвенно-продукционного потенциала. Выполнен анализ почвенно-продукционного потенциала для речных бассейнов различных порядков: от крупных бассейнов 1-го порядка, расположенных на Европейской территории России, до малых речных бассейнов.
Полученные результаты позволяют оценить реальное состояние почвенно-растительного покрова речных бассейнов как в естественном состоянии, так и под воздействием антропогенного фактора и могут быть использованы в работах по рационализации структуры землепользования. Так, в настоящее время в бассейне реки Клязьма большая часть заброшенных сельскохозяйственных угодий зарастает низкокачественной древесной растительностью, что соответствует более стабильному состоянию экосистемы согласно модели стационарных состояний системы «фитоценоз - почва», и она стремится к более устойчивому состоянию. Следовательно, на этой территории требуются значительные усилия, для того, чтобы поддерживать качество пахотных угодий, потеря которых приводит к снижению почвенно-продукционного потенциала экосистемы в целом, а также может обернуться в дальнейшем экономическими издержками при попытке их восстановления.
Существует также проблема снижения качества луговых угодий: уменьшается их продуктивность, часть зарастает древесно-кустарниковой растительностью, хотя именно эти территории обеспечивают основной прирост фитомассы в экосистемах и являются кормовыми угодьями.
Таким образом, эффективное использование биосферных ресурсов с экологической и экономической точек зрения возможно, если оно способствует поддержанию продукционного потенциала территории и находится в соответствии с ее структурно-функциональными особенностями. Поэтому дальнейшее изучение пространственно-временной динамики параметров почвенно-продукционного потенциала является актуальным как с научной, так и практической стороны и должно способствовать регламентации антропогенного воздействия с учетом естественных, стабильных состояний экосистем.
ВЫВОДЫ
1. Для экологической характеристики экосистем речных бассейнов разработаны концепция и методика определения почвенно-продукционного потенциала (ППП), который количественно характеризует способность природной или антропогенной экосистем в определенных
почвенно-биоклиматических условиях воспроизводить продукцию (фитомассу). ППП обобщает многолетние сведения о продуктивности растительного покрова, накоплении фитомассы, плодородии почв, а также биоклиматических параметрах, урожайности и почвенно-экологическом индексе.
2. Для почвенно-продукционной характеристики экосистем на конкретный момент времени используется показатель вегетационного индекса (ЫБУ1), определяемый по данным дистанционного зондирования, который и рекомендуется в качестве мониторингового показателя.
3. Установлено, что в пределах одной почвенно-экологической зоны, где нет существенных различий по биоклиматическим показателям, почвенно-продукционный потенциал зависит, в основном, от характеристик почвенного покрова, тогда как в разных почвенно-экологических зонах на продукционный потенциал сильное влияние оказывают биоклиматические факторы и, прежде всего, увлажнение территории.
4. Характер функционирования речных бассейнов как многомерных экосистем зависит как от порядка бассейна, так и от его площади. Обычно территории крупных бассейнов 1-го порядка отличаются биоклиматической и ландшафтной неоднородностью, поэтому определение почвенно-продукционного потенциала следует проводить в пределах бассейнов 2-го порядка.
5. Среди малых речных бассейнов притоков реки Клязьма наибольшим почвенно-продукционным потенциалом отличаются территории, с преобладанием серых лесных почв с наибольшей продуктивностью растительного покрова и содержанием в почве основных элементов питания растений, но не накапливающих большого запаса фитомассы.
6. Продуктивность фитоценозов определяется не только фотосинтетической активностью растений, но и соотношением площадей лесных и луговых фитоценозов. При определённых соотношениях лесных и луговых фитоценозов возникает синергетический эффект, когда предельные значения фитомассы (ёмкость) территорий больше, чем просто сумма ёмкостей лесных и луговых фитоценозов. Для бассейна реки Клязьма выявлено, что одно из наиболее устойчивых стационарных состояний приходится на область значений удельной фитомассы 133,56 т/га, при котором оптимальное соотношение площадей естественных лесных и луговых фитоценозов составляет 7:1.
7. Бассейны, имеющие близкие значения вегетационного индекса, но при этом существенно различающиеся по индексу почвенно-продукционного потенциала, по-разному используют потенциальные возможности экосистемы.
8. Моделирование процессов и экологический мониторинг для крупных речных бассейнов целесообразно осуществлять на уровне речного бассейна на порядок ниже. Такой модельный бассейн должен по большинству параметров иметь сходство с крупным бассейном, и его выбор наиболее рационально осуществлять путем кластерного анализа. В качестве модельного бассейна Клязьмы предложено использовать бассейн малой реки Киржач.
9. Кластеризация речных бассейнов Клязьмы по отдельным параметрам позволяет определить ключевые участки для мониторинговых работ по более узким направлениям, и кроме того, она подтверждает, что в целом в бассейне Клязмы наиболее уникальными являются бассейны рек Колокша и Пекша, где целесообразно организовать специальные мониторинговые наблюдения.
СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
В журналах рекомендованных ВАК
1. Трифонова, Т.А. Индикация атмосферного техногенного загрязнения по материалам космофотосъемки/ Т.А.Трифонова, Е.П Гришина, Н.В. Мищенко // Изв РАН. Сер. географическая- 1997.- №3.- С. 126- 132.
2. Трифонова, Т.А. Сравнительный анализ структуры землепользования различных природно-территориальных комплексов/ Т.А.Трифонова, Н.В. Мищенко // Почвоведение, - 2002. -№ 12,- С. 1479-1487.
3. Трифонова, Т.А. Использование геоинформационных технологий в почвенно-экологических исследованиях/ Т.А. Трифонова, Н.В. Мищенко, Д.А. Будаков // Почвоведение, - 2007.-№ 1,- С.23-30.
4. Мищенко, Н.В. Оценка состояния растительности и почв на основе данных дистанционного зондирования / Н.В.Мищенко, Т.А.Трифонова, М.М. Карева // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 17, Почвоведение. - 2008. - № 3. - С.14-19.
5. Мищенко, Н.В. Оценка состояния почвенно-растительного покрова промышленного центра с применением геоинформационных технологий / Н.В.Мищенко, А.Н.Краснощеков, Т.А.Трифонова //Экология урбанизированных территорий. -2009. -№ 1. - С.89-95.
6. Трифонова, Т.А. Оценка продукционного потенциала растительного покрова бассейна реки Оки с использованием материалов космической съемки /Т.А.Трифонова, Н.В. Мищенко, Р.В.Репкин // Проблемы региональной экологии. -2009. - № 2. - С. 94-98.
7. Мищенко, Н.В. Почвенно-продукционный потенциал малых речных бассейнов / Н.В. Мищенко, Т.А. Трифонова, С.А. Шоба // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 17, Почвоведение. -2009. -№ 4. -С.26-32.
8. Трифонова, Т.А. Дерново-подзолистые почвы бассейна реки Судогды Владимирской области и их биологическая продуктивность / Т.А.Трифонова, Е.П.Быкова, Н.В.Орешникова, Н.П.Матекина, Н.В Мищенко // Вестн. Моск.ун-та. Сер. 17, Почвоведение. - 2010. - № 2. - С.3-7.
9. Трифонова, Т.А. Почвенно-экологическая характеристика пойм рек Владимирской области/ Т.А.Трифонова, Е.П. Быкова, Н.В.Орешникова, А.А.Горбунова, Н.В.Мищенко, Н.П.Матекина // Проблемы агрохимии и экологии. - 2010. - № 3. -С. 25-28.
10. Мищенко, Н.В. Оценка состояния почв Владимирской области / Н.В.Мищенко, К.Е. Баринова // Агрохимический вестник. - 2011- № 3. - С. 28-29.
Свидетельства о государственной регистрации
11. Электронный экологический атлас Владимирской области/Т.А.Трифонова, А.Н.Краснощеков, Н.В.Селиванова, Н.В.Мищенко, Л.А.Ширкин и др.//Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2008620221, 2 июня 2008.
12. Геоинформационная база данных по качеству атмосферного воздуха на территории Владимирской и Ивановской областей/А.Н.Краснощеков, Т.А,Трифонова , Н.В.Селиванова , Н.В. Мищенко, Е.Ю.Кулагина //Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2010620496 от 14 сентября 2010 г.
Монографин
13. Мищенко, Н.В. Оценка состояния почвенно-растительного покрова методами геоинформационного анализа/ Н.В.Мищенко, Т.А. Трифонова. - Владимир. : ВладимирПолиграф, 2007. - 92 с.
14. Трифонова, Т.А. Комплексная оценка пространственно-временной динамики урбанизированной территории/ Т.А.Трифонова, С.М. Чеснокова, Н.В. Мищенко, А.Н. Краснощекое - Владимир. : Рост, 2010. - 92 с.
Другие публикации
15. Трифонова, Т.А. Экологическое картографирование природно-антропогенных геосистем на основе аэрокосмической фотоинформации/ Т.А.Трифонова,В.М. Вильдяев, В.П. Терещенков, Н.В. Мищенко // Экология Владимирского региона : сб.науч.тр. /Владим. гос. ун-т- Владимир, 1994. - С. 52 - 53.
16. Трифонова, Т.А. Критерии экологической оценки состояния природной среды/ Т.А. Трифонова, Н.В.Мищенко // Экология Владимирского региона: сб.науч.тр./ Владим. гос. ун-т- Владимир, 1994,- С.37-40.
17. Трифонова, Т.А. Мониторинг окружающей среды на основе лазерной флуоресцентной спектроскопии рассеяния и обработки космических снимков/ Т.А. Трифонова, В.М. Вильдяев, А.Л. Тихомиров, Н.В. Мищенко // Лазерные технологии ЛХАЛ95 : Тез. докл. - Шатура, 1995. - С.71 - 72.
18. Трифонова, Т.А. Применение аэрокосмической информации при экологическом картографировании (на примере Владимирской области)/ Т.А. Трифонова, Е.П. Гришина, А.Л. Тихомиров, Н.В. Мищенко // Сб. науч. тр. астрономо-геодезического общества России. - Владимир, 1995. - С.37 - 40.
19. Трифонова, Т.А. Компьютерная обработка и эколого-географические исследования на основе аэрокосмической фотоинформации/ Т.А.Трифонова, Е.П. Гришина,
А.Л. Тихомиров, Н.В. Мищенко // Экология и охрана окружающей среды: тез. докл./ Владим. гос. ун-т. - Владимир, 1996. - С.125.
20. Трифонова, Т.А.Оценка экологического состояния регионов Владимирской области на основе обработки космоснимков/ Т.А.Трифонова, Е.П. Гришина, А.Л. Тихомиров, Н.В. Мищенко // Экология и охрана окружающей среды: тез. докл./ Владим. гос. ун-т, - Владимир, 1996,- С.304-305.
21. Трифонова, Т. А. Исследование влияния загрязнения реки Клязьмы на микроэлементный состав гидробионтов/ Т.А.Трифонова, Е.П. Гришина, В.Г. Амелин, Н.В. Мищенко, А.Л.Тихомиров // Экология и охрана окружающей среды : тез. докл./ Владим. гос. ун-т. - Владимир, 1996. - С. 30-304.
22. Трифонова, Т. А. Индикация техногенного загрязнения урбанизированных экосистем на основе дешифрирования космоснимков/ Т.А.Трифонова, Н.В.Мищенко// Экобалтика - XXI век : тез. докл. - СПб.,1996. - С. 119-120
23. Джалалян, О.Б. Интегрированная оболочка ГИС и нейрокомпьютерной сети для прогнозирования экологических и чрезвычайных ситуаций/ О.Б.Джалалян, В.Г. Прокошев, Т.А. Трифонова, С.М. Аракелян, Н.В. Мищенко // Методы дистанционного зондирования и ГИС-технологии для контроля и диагностики состояния окружающей среды : тез. докл. - М, 1996. - С. 95.
24. Трифонова, Т.А. Химия окружающей среды, (практикум)/ Т.А. Трифонова, Е.П. Гришина, Н.В. Мищенко/ Владим. гос. ун-т. - Владимир, 1996. - 56 с.
25. Вильдяев, В.М. Проблема риска территорий и оценка последствий для населения Владимирской области функционирования Судогодского водовода/ В.М. Вильдяев, Т.А.Трифонова, Н.В. Мищенко// Гражданская защита. - 1997. -№11.- С. 52 - 54.
26. Трифонова, Т.А. Биомониторинг реки Клязьмы с использованием космической фотоинформации/ Т.А.Трифонова, В.Г.Амелин, Е.П.Гришина, Н.В. Мищенко [и др.] //Мониторинг.Безопасность жизнедеятельности. - 1997.- №1.- С. 22-24.
27. Трифонова, Т.А. Практикум по общей экологии/Т.А.Трифонова, Н.В.Мищенко / Владим. гос. ун-т - Владимир, 1997 - 48 с.
28. Трифонова, Т.А. Основные подходы к изучению структуры и классификации речных бассейнов/Т.А.Трифонова, Н.В.Мищенко, Д.Н.Васильев // Нечеткая логика, интеллектуальные системы и технологии : тез. докл. - Владимир, 1998. - С. 209 -211.
29. Мищенко, Н.В. Экологическая оценка землепользования/Н.В.Мищенко, Н.В.Бурова //Почва. Экология. Общество: тез. докл. - СПб., 1999. - С. 97 - 98.
30. Ширкин, Л.Н. Трансформация и миграция токсичных компонентов промышленных отходов в почвах/ Л.А.Ширкин, Н.В.Мищенко// Почва. Экология. Общество: Тез. докл. - СПб., 1999,- С.121-122.
31. Трифонова, Т.А. Науки о Земле: практикум/ Т.А.Трифонова, Н.В.Мищенко/ Владим. гос. ун-т. - Владимир, 1999. - 84 с.
32. Мищенко, Н.В. Оценка продуктивности угодий бассейна реки Судогды / Н.В.Мищенко// Экология речных бассейнов: материалы междунар. Науч.-практ.конф./Владим. гос. ун-т.-Владимир, 1999.- С. 19-20.
33. Трифонова, Т.А. Экологическая оценка биопродуктивности и землепользования ландшафтов Владимирской области/Т.А.Трифонова, Н.В.Мищенко // Экология речных бассейнов: материалы междунар. науч.-практ.конф./ Владим. гос. ун-т. -Владимир,1999,- С. 80-81.
34. Трифонова, Т.А.Почвенно-ландшафтная структура бассейнов Владимирской области/ Т.А. Трифонова, Н.В.Мищенко// Экология речных бассейнов: материалы междунар. науч.-практ.конф./ Владим. гос. ун-т. - Владимир,1999. - С. 81-83.
35. Трифонова, Т.А.Особенности гидрохимического и токсикологического режимов рек
Клязьма, Нерль во Владимирской области/ Т.А.Трифонова, С.М.Чеснокова, Н.В. Васильева, Е.П.Гришина, Н.В.Мищенко// Экология речных бассейнов: материалы междунар. науч.-практ.конф./ Владим. гос. ун-т. - Владимир,1999. - С. 105-106.
36. Трифонова, Т.А. Экологическая оценка землепользования и биопродуктивности различных типов природно-территориальных комплексов/Т.А.Трифонова, Н.В.Мищенко // Экология Владимирского региона: сб.науч.тр./Владимирский государственный университет. - Владимир, 2001. - С. 15-20.
37. Трифонова, Т.А. Дистанционное зондирование в целях экологического мониторинга/ Т.А.Трифонова, Е.П.Гришина, О.В.Кузьмни, Н.В.Мищенко// Всерос. науч. конф. Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами. - Владимир: Изд-во Владим. гос. ун-та, 2001 -
С. 70-74.
38. Трифонова, Т.А. Почвенно-продукционный потенциал бассейнов малых рек/Т.А.Трифонова, Н.В.Мищенко// Экология речных бассейнов: материалы междунар. науч.-практ.конф./ Владим. гос. ун-т. - Владимир, 2002. - С. 54-58.
39. Репкин, Р.В. Бассейновый подход в преподавании курсов «Экологическое картографирование» и «Аэрокосмические методы в экологических исследованиях» В сб. «Экология речных бассейнов»/Р.В.Репкин, Н.В.Мищенко// Экология речных бассейнов: материалы междунар. науч.-практ.конф./ Владим. гос. ун-т. - Владимир,
2002.-С. 273.
40. Мальцев, И.В. Биолого-экологические учебные полевые практики студентов/И.В.Мальцев, Н.В.Мищенко// Экология речных бассейнов: материалы междунар. науч.-практ.конф./ Владим. гос. ун-т. - Владимир, 2002. - С. 285-288.
41. Trifonova, Т.А. The research of atmospheric pollution of industrial cities by remote sensing/ T.A.Trifonova, N.V. Mishchenko //Fifth Int. Cont. On Urban Climate. 1-5 sept.
2003.- Lodz, Poland, 2003 - P. 181-184.
42. Trifonova, T.A. Geoinformational System for Soil Antropogenic Transformation Research/ T.A.Trifonova, N.V. Mishchenko// EUROSOIL 2004 Freiburg Germany Sept. 4-12 2004.- Freiburg, 2004. - P.141.
43. Трифонова,Т.А. Геоинформационные системы в экологии. Учебное пособие./Т.А.Трифонова, А.Н.Краснощеков, Н.В.Мищенко/Владим. гос. ун-т. -Владимир, 2004. - 152 с.
44. Трифонова, Т.А. Мониторинг антропогенной трансформации почвенного покрова на основе Гис-технологий / Т.А.Трифонова, Н.В.Мищенко//Почвы - национальное достояние России : материалы IV съезда Докучаев, о-ва почвоведов. -Новосибирск : Наука-Центр, 2004. - С.193.
45. Трифонова, Т.А. Геоинформационные системы и дистанционное зондирование в экологических исследованиях/ Т.А.Трифонова, Н.В.Мищенко, А.Н.Краснощеков. -М.: Академ, проект, 2005. - 352 с.
46. Трифонова, Т.А. Прикладная экология: учеб. пособие для вузов/ Т.А.Трифонова, Н.В.Селиванова, Н.В.Мищенко. - М.: Академ, проект, 2005. - 384 с.
47. Trifonova, Т.А. Remote sensing for land use structure and natural and antropogenic ecosystems productivity assessment/ T.A. Trifonova, N.V. Mishchenko,
E.V. Shcherbenko // Second Workshop of the ERQ Sel SiG on Remote Sensing of Long Use and Long Cover. Bonn, 28-30 September, 2006. - Bonn, 2006. - P. 125.
48. Мищенко, Н.В. Использование данных дистанционного зондирования для оценки продукционного потенциала и структуры землепользования бассейнов рек Киржач и Судогды/Н.В.Мищенко, М.М.Карева// Экология речных бассейнов: материалы IV
междунар. науч.-практ.конф-Владимир : Изд-воВладим. гос. ун-та, 2007. - С. 238-242.
49. Трифонова, Т.А Оценка продукционного потенциала растительного покрова бассейна реки Ока с использованием данных дистанционного зондирования/Т.А.Трифонова, Н.В.Мищенко, А.В.Кржеминская// Экология речных бассейнов: IV материалы междунар. науч.-практ.конф - Владимир : Изд-во Владим. гос. ун-та, 2007. - С. 232-237.
50. Будаков, Д.А. Использование геоинформационных систем для создания информационно-аналитических баз данных в экологических исследованиях/Д.А.Будаков, Н.В.Мищенко// Экология речных бассейнов: материалы IV междунар. науч.-практ.конф - Владимир : Изд-во Владим. гос. ун-та, 2007,- С. 384-386.
51. Trifonova, Т.А. Land vegetation condition assessment of industrial centre territory applying GIS-technologies/ T.Trifonova, N. Mishchenko, A. Krasnoshchekov //4th International Conference on Soils Urban Industrial, Traffic and Mining Areas, Nanjing, China, October 18-27, 2007. - Nanjing, 2007. - P.39.
52. Трифонова, Т.А. Использование данных дистанционного зондирования для оценки состояния почвенного и растительного покрова бассейнов малых рек/Т.А.Трифонова, Н.В.Мищенко// Материалы V съезда Всерос. о-ва почвоведов им. В.В. Докучаева. - Ростов Н/Д, 2008. - С. 230.
53. Trifonova, T.A.Remote sensing data for small rivers basins
soil and vegetation mantle assessment/ T.A.Trifonova, N.V. Mishchenko //Eurosoil 2008. Soil-Society-Environment, 25-29 August, 2008, Vienna, Austria. - Vienna, 2008. -P.276.
54. Мищенко, H.B. Оценка продукционного потенциала и структуры землепользования территорий бассейнов малых рек с использованием данных дистанционного зондирования/ Н.В.Мищенко, Т.А.Трифонова, М.М.Карева// Экология Владимирского региона: сб. материалов II научн.-практ. конф. - Владимир : ВладимирПолиграф, 2008. - С. 132-136.
55. Мищенко, Н.В. Почвенно-продукционный потенциал речных бассейнов Европейской части России/Н.В.Мищенко// Экология речных бассейнов: материалы V междунар. науч.-практ.конф - Владимир : Изд-во Владим. гос. ун-та, 2009.- С. 65-70.
56. Trifonova, T.A.Remote sensing methods for determining soil-productive potential of minor river basins/ T.Trifonova, E. Shcherbenko, N. Mishchenko // The Fifth International Conference on Environmental Science and Technology July 12-16, 2010, Houston, USA. Houston,2010. - P. 74.
Подписано в печать 17.03.2011 Отпечатано в ООО «Рекламное агентство «Петра 4» 600020, г. Владимир, ул. Б. московская, д. 61 Заказ 42743. Тираж 100. Печать цифровая, бумага офсет 80 г/см2.
Содержание диссертации, доктора биологических наук, Мищенко, Наталья Владимировна
Введение
Глава 1.
Современные наземные и дистанционные подходы к оценке состояния почвенно-растительного покрова
1.1. Продуктивность растительного покрова как основанная функциональная характеристика экосистем
1.2. Экологическая и экономическая оценка почв
1.3. Дистанционное зондирование в изучении состояния почвенно-растительного покрова и структуры землепользования
Выводы к главе
Глава 2. Методические подходы и объекты исследования
2.1. Бассейновый подход в почвенно-экологических исследованиях
2.2. Определение почвенно-продукционного потенциала экосистем по комплексу параметров
2.3. Методы математического моделирование состояния системы «фитоценоз-почва»
2.4. Данные дистанционного зондирования, картографическая информация и их обработка
Выводы к главе
Глава 3 Почвенно-продукционный потенциал бассейнов малых рек
3.1. Цифровая обработка космических изображений для оценки состояния почвенно-растительного покрова и структуры землепользования малых речных бассейнов
3.2. Сравнительная характеристика почвенно-продукционного потенциала малых речных бассейнов
Выводы к главе
Глава 4 Структура землепользования и пространственновременная изменчивость почвенно-продукционного потенциала в бассейнах малых рек по материалам дистанционного зондирования
4.1. Почвенно-продукционный потенциал малого речного бассейна и его пространственная изменчивость
4.2. Сравнительная характеристика почвенно-продукционного потенциала и структуры землепользования бассейнов рек Гусь и Судогда
Выводы к главе
Глава 5 Почвенно-продукционный потенциал бассейна реки Клязьма
5.1. Сравнительная характеристика почвенно-продукционного потенциала притоков реки Клязьма
5.2. Почвенно-продукционный потенциал бассейна реки Клязьма по материалам дистанционного зондирования
5.3. Почвенно-экологический мониторинг в бассейне реки Клязьма
5.4. Моделирование распределения фитопродуктивности в речном бассейне Клязьмы
Выводы к главе
Глава 6 Почвенно-продукционный потенциал речных бассейнов Европейской части России
6.1 Оценка почвенно-продукционного потенциала бассейна реки Ока по данным ДЗ
6.2 Почвенно-продукционный потенциал и состояние земельных угодий речных бассейнов Европейской части России
Выводы к главе
Введение Диссертация по биологии, на тему "Почвенно-продукционный потенциал экосистем речных бассейнов на основе наземных и дистанционных данных"
Актуальность исследований
В настоящее время соостояние биосферы становится важнейшим эколого-экономическим индикатором макроэкономического развития регионов. Мировое сообщество ориентируется на адекватный учет не только экономических и социальных, но и экологических показателей развития. В связи с возрастающей угрозой деградации природы и полной ассимиляции экономических, социальных и экологических проблем на первый план выдвигается необходимость межгосударственного взаимодействия, учитывающего «экосистемные услуги» некоторых стран, в том числе и России (Тишков, 2005).
В этой связи актуальным становится поиск интегральных мониторинговых показателей оценки биосферных фукнций природных экосистем. С точки зрения эколого-экономических показателей, характеризующих структуру и функционирование экосистем, на первый план выходят параметры почвенного плодородия и продуктивности растительного покрова, которые в течение длительного времени изучались с позиции биосферных и средообразующих функций (Базилевич, 1983, 1993).
Пристальное внимание, которое уделяется сейчас проблеме изменения продуктивности растительного покрова, связано также с глобальной трансформацией климата. В то же время антропогенная трансформация экосистем, связанная в основном с изменениями в структуре землепользования и влиянием человека на плодородие почв, развивается в значительной мере независимо от климатических процессов и способна кардинально повлиять на продуктивность растительного покрова не только на локальном, но на региональном и даже на глобальном уровнях.
Актуальной является комплексная оценка состояния продукционного потенциала экосистем и их почвенного покрова, которую можно осуществлять путем обработки космических снимков совместно с использованием комплексных характеристик функционирования экосистем, 5 что позволяет обеспечить высокий уровень достоверности, регулярности и оперативности мониторинговых оценок.
Цель работы
Разработка концепции и методологии определения почвенно-продукционного потенциала на основе бассейнового подхода с использованием данных дистанционного зондирования для сохранения экосистемного разнообразия и рационализации природопользования.
Основные задачи исследований:
1 .Разработать методологию и методику комплексной оценки почвенно-продукционного потенциала речных бассейнов с использованием наземных данных и дистанционного зондирования.
2.0ценить информативность материалов дистанционного зондирования для определения почвенно-продукционного потенциала при организации экологического мониторинга.
3. Выявить взаимосвязи структуры землепользования с показателями продуктивности и запасами фитомассы экосистем речных бассейнов.
4.Дать комплексную сравнительную характеристику почвенно-продукционного потенциала речных бассейнов различных порядков.
5.Разработать математическую модель стационарных состояний системы «фитоценоз - почва» для определения параметров устойчивых состояний бассейновых экосистем и их потенциальных возможностей.
6.Обосновать выбор малого модельного речного бассейна для почвенно-экологического мониторинга в пределах крупного речного бассейна.
7.Провести сравнительный анализ структуры землепользования и почвенно-продукционного потенциала речных бассейнов Европейской части России.
Научная новизна исследований.
Разработана концепция и предложена методика расчета почвеннопродукционного потенциала для оценки состояния бассейновых экосистем с использованием наземных и дистанционных данных. Почвенно6 продукционный потенциал позволяет оценить средний многолетний ресурс территории для производства фитомассы естественных и природно-антропогенных экосистем. Обосновано использование вегетационного индекса, определяемого по данным дистанционного зондирования, для мониторинга пространственно-временной изменчивости почвенно-1 продукционного потенциала и сравнительной оценки состояния экосистем.
Вегетационный индекс отражает состояние вегетации на конкретный момент времени с учетом свойств почв. Таким образом, почвенно-продукционный г потенциал комплексно характеризует условия воспроизводства растительной продукции в экосистеме.
Выполнен анализ почвенно-продукционного потенциала для речных бассейнов Европейской части территории России. Предложен алгоритм I выбора модельного речного бассейна малой реки для оценки почвенно-продукционного потенциала крупных речных бассейнов.
Показана возможность построения на основе бассейнового подхода стационарных функциональных моделей, устанавливающих связь между макропараметрами состояния системы «фитоценоз - почва», а также определения индекса почвенно-продукционного потенциала, характеризующего степень использования экосистемой почвенно-биоклиматических условий в рассматриваемый момент времени. Практическая значимость и реализация работы
Впервые для экологической характеристики и мониторинга экосистем речных бассейнов предлагается использовать комплексный показатель г почвенно-продукционного потенциала, который характеризует состояние почвенно-растительного покрова и факторы, на него влияющие, на основе оперативных данных дистанционного мониторинга и обобщения многолетних сведений. В качестве динамичного мониторингового показателя почвенно-продукционного потенциала предложено использовать значение вегетационного индекса (МЗУ1). Выполнен анализ почвеннопродукционного потенциала для речных бассейнов Европейской части 7
России и показана его пространственно-временная изменчивость. Разработаны рекомендации по выбору наиболее типичных речных бассейнов, которые могут использоваться в качестве ключевых участков в экологическом мониторинге по показателю почвенно-продукционного потенциала бассейна реки Клязьмы.
Защищаемые положения:
1.Почвенно-продукционный потенциал (ППП) количественно характеризует способность природных или антропогенных экосистем в определенных почвенно-биоклиматических условиях воспроизводить продукцию (фитомассу).
2.Для почвенно-продукционной характеристики, экосистем в определенный момент времени и для проведения мониторинговых исследований целесообразно использовать показатель вегетационного индекса (NDVI), определяемый по данным дистанционного зондирования.
3.Речные бассейны рассматриваются как фундаментальные биосферные . геосистемы, в пределах которых с учетом зональных особенностей определяются и оцениваются параметры почвенно-продукционного потенциала.
4.Предложенные функциональные математические модели позволяют количественно характеризовать соотношения между лесными и луговыми фитоценозами при определенных стационарных состояниях почвенного и растительного покровов.
Апробация работы. Результаты работы докладывались на Международных научно-практических конференциях «Экология речных бассейнов», 1999, 2002, 2005, 2007, 2009; Всероссийской научной конференции «Дистанционное зондирование земных покровов и атмосферы аэрокосмическими средствами» г. Муром, 2001; Fifth Int. Conference On Urban Climate, Lodz, 2003; EUROSOIL 2004 Freiburg Germany, 2004; IV и V съездах Докучаевского общества почвоведов, 2004,2008; Second Workshop of the ERQ Sel SiG on Remote Sensing of Long Use and Long Cover, Bonn, 2006; 8
4th International Conference on Soils Urban Industrial, Traffic and Mining Areas, Nanjing, China, 2007; Eurosoil 2008. Soil-Society-Environment, 2008, Vienna, Austria; Научно-практической конференции «Экология Владимирского региона», 2008; The Fifth International Conference on Environmental Science and Technology, Houston, USA, 2010; Международной научно-практической конференции «Экология регионов», Владимир, 2010.
Результаты исследований используются на факультете химии и экологии Владимирского государственного университета при чтении лекций по курсам «Аэрокосмические методы в экологических исследованиях», «Экология».
Публикации. По теме диссертации опубликовано 56 работ, в том числе 2 монографии, 2 свидетельства о государственной регистрации базы данных.
Объем и структура работы. Диссертация изложена на 363 страницах машинописного текста, состоит из введения, шести глав, заключения и приложений, включает 31 таблицу и 79 рисунков. Список цитируемой литературы насчитывает 415 наименований, из которых 64 на иностранных языках.
Заключение Диссертация по теме "Экология (по отраслям)", Мищенко, Наталья Владимировна
выводы
1. Для экологической характеристики экосистем речных бассейнов разработаны концепция и методика определения почвенно-продукционного потенциала (111111), который количественно характеризует способность природной или антропогенной экосистем в определенных почвенно-биоклиматических условиях воспроизводить продукцию (фитомассу). ППП обобщает многолетние сведения о продуктивности растительного покрова, накоплении фитомассы, плодородии почв, а также биоклиматических параметрах, урожайности и почвенно-экологическом индексе.
2. Для почвенно-продукционной характеристики экосистем на конкретный момент времени используется показатель вегетационного индекса (NDVI), определяемый по данным дистанционного зондирования, который и рекомендуется в качестве мониторингового показателя.
3. Установлено, что в пределах одной почвенно-экологической зоны, где нет существенных различий по биоклиматическим показателям, почвенно-продукционный потенциал зависит, в основном, от характеристик почвенного покрова, тогда как в разных почвенно-экологических зонах на продукционный потенциал сильное влияние оказывают биоклиматические факторы и, прежде всего, увлажнение территории.
4. Характер функционирования речных бассейнов как многомерных экосистем зависит как от порядка бассейна, так и от его площади. Обычно территории крупных бассейнов 1-го порядка отличаются биоклиматической и ландшафтной неоднородностью, поэтому определение почвенно-продукционного потенциала следует проводить в пределах бассейнов 2-го порядка.
5. Среди малых речных бассейнов притоков реки Клязьма наибольшим почвенно-продукционным потенциалом отличаются территории, с преобладанием серых лесных почв с наибольшей продуктивностью растительного покрова и содержанием в почве основных элементов питания растенищ но не накапливающих большого запаса фитомассы.
6. Продуктивность фитоценозов определяется? не только фотосинтетической активностью растений, но и соотношением площадей лесных и луговых фитоценозов. При определённых соотношениях лесных и луговых фитоценозов возникает синергетическии эффект, когда предельные значения фитомассы (ёмкость) территорий больше, чем просто сумма? ёмкостей лесных и луговых фитоценозов. Для бассейна реки Клязьма выявлено, что одно из наиболее устойчивых стационарных состояний приходится на область значений удельной фитомассы 133^56 т/га, при котором оптимальное соотношение площадей естественных лесных и луговых фитоценозов составляет 7:1.
7. Бассейны, имеющие близкие значения вегетационного индекса; но при этом существенно различающиеся! по индексу почвенно-продукционного потенциала, по-разному используют потенциальные возможности экосистемы.
8; Моделирование процессов и экологический мониторинг для крупных речных бассейнов! целесообразно осуществлять на уровне речного5 бассейна на порядок ниже. Такой модельный бассейн должен- по большинству параметров иметь сходство с крупным бассейном, и его выбор наиболее рационально осуществлять путем кластерного анализа; В качестве модельного бассейна Клязьмы предложено использовать бассейн малой реки Киржач. •
9. Кластеризация речных бассейнов Клязьмы по отдельным параметрам позволяет определить ключевые участки для мониторинговых работ по более узким направлениям, и кроме того, она подтверждает, что в целом в бассейне Клязмы наиболее уникальными являются бассейны рек Колокша и Пекша, где целесообразно организовать специальные мониторинговые наблюдения.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Проведенные исследования показывают эффективность применения предложенного комплексного показателя почвенно-продукционного потенциала для оценки структуры и функционирования экосистем речных бассейнов и антропогенного воздействия. При расчете показателей почвенно-продукционного потенциала осуществляется наложение границ речных бассейнов на зональные пространства, различающиеся своими естественными характеристиками, что дает возможность учесть при оценке состояния экосистем два основных типа геопространств (природные ландшафты и речные бассейны). Расчет показателей производится с использованием данных дистанционного зондирования с привлечением картографического и статистического материалов. Для обработки и анализа данных разработаны методические подходы к использованию геоинформационных систем и дешифрированию космических снимков. Предложены алгоритмы обработки космических снимков с целью оценки общего почвенно-продукционного потенциала и его отдельных показателей.
Разработана математическая модель стационарных состояний системы «фитоценоз — почва» в речном бассейне, основанная на применяемой в популяционной биологии и экологии нелинейной логистической функции роста. Обобщенная пространственно-распределенная модель в пределах речного бассейна Клязьмы использована для анализа стационарных состояний экосистемы и характеристики продуктивности фитоценозов с учетом биоразнообразия и пространственной организации ландшафтов.
Предложены рекомендации по выбору наиболее типичных речных бассейнов, которые могут использоваться в качестве ключевых участков в экологическом мониторинге по показателю почвенно-продукционного потенциала. Выполнен - анализ почвенно-продукционного потенциала для речных бассейнов различных порядков: от крупных бассейнов 1-го порядка, расположенных на Европейской территории России, до малых речных бассейнов.
Полученные результаты позволяют оценить реальное состояние почвенно-растительного покрова речных бассейнов как в естественном состоянии, так и под воздействием антропогенного фактора и могут быть использованы в работах по рационализации структуры землепользования. Так, в настоящее время в бассейне реки Клязьма большая часть заброшенных сельскохозяйственных угодий зарастает низкокачественной древесной растительностью, что соответствует более стабильному состоянию экосистемы согласно модели стационарных состояний системы «фитоценоз — почва», и она стремится к более устойчивому состоянию. Следовательно, на этой территории требуются значительные усилия, для того, чтобы поддерживать качество пахотных угодий, потеря которых приводит к снижению почвенно-продукционного потенциала экосистемы в целом, а также может обернуться в дальнейшем экономическими издержками при попытке их восстановления.
Существует также проблема снижения качества луговых угодий: уменьшается их продуктивность, часть зарастает древесно-кустарниковой растительностью, хотя именно эти территории обеспечивают основной прирост фитомассы в экосистемах и являются кормовыми угодьями.
Таким образом, эффективное использование биосферных ресурсов с экологической и экономической точек зрения возможно, если оно способствует поддержанию продукционного потенциала территории и находится в соответствии с ее структурно-функциональными особенностями. Поэтому дальнейшее изучение пространственно-временной динамики параметров почвенно-продукционного потенциала является актуальным как с научной, так и практической стороны и должно способствовать регламентации антропогенного воздействия с учетом естественных, стабильных состояний экосистем.
Библиография Диссертация по биологии, доктора биологических наук, Мищенко, Наталья Владимировна, Владимир
1. Арефьев Н.В., Баденко В.Л., Осипов Г.К. Государственный земельный кадастр. СПб.: Питер, 2003,300 с.
2. Арманд А.Д. Самоорганизация и саморегулирование географических систем. М.: Наука, 1988. 260 с.
3. Арманд Д.Л. Наука о ландшафте. М, 1975. 288 с.
4. Атлас "Владимир. Владимирская область", РУЗ Ко, 2007. 52 с.
5. Атлас оценки земель г. Москвы / C.B. Арсеньев, А.А. Лукьяница, Ф.Е. Мецгер, А.Е. Поденок, В.А. Прорвич; под ред. В.А. Прорвича. — М.: «Издательсво «Экономика», 1999. 00с.
6. Афанасьева Т.В., Трифонова Т.А. Микрофотометрическое дешифрирование аэрофотоснимков при типологических исслпедованиях пойменных земель// Почвоведение, 1983, № 11, С. 137-143.
7. Афанасьева Т.В., Трифонова Т.А. Почвенно-экологическое дешифрирование космоснимков Армянского нагорья//Экология,1993, №9, С. 3-10.
8. АфанасьеваТ.В., Трифонова Т.А. Типология пойменных земель на основе комплексного дешифрирования материалов аэрокосмической съемки Вестник МГУ, сер. 17, №4, 1983.C.3-9.
9. Аэрокосмические методы в почвоведении. М., Колос, 1990, 127 с.
10. Аэрокосмический мониторинг лесов. — М., Наука, 1991, 241 с.
11. БагдасарянА.Б. Афанасьева Т. В., Трифонова Т.А. Использование космических снимков при исследовании почвенного покрова каккомпонента ландшафтов Исследование Земли из космоса. №1, 1987,С.59-66
12. БагдасарянА.Б., Трифонова Т.А. Использование дистанционных методов при географических исследованиях горных стран В кн: картография в эпоху НТР:теория, методы, практика (тезисы докл. Всесоюз. совещ.)М.ИГ АН СССР, 1987,С. 145-146
13. Базилевич Н.И. Биологическая продуктивность экосистем северной Евразии, М.: Наука, 1993. 293 с.
14. Базилевич . Н.И. Травяные экосистемы Русской равнины//Биологическая продуктивность травяных экосистем. Новосибирск, 1988. С.58-66.
15. Базилевич Н.И., Гребенщиков О.С., Тишков A.A. Географические закономерности структуры и функционирования экосистем. М.: Наука, 1986.237 с.
16. Базилевич Н.И., Гудына А.Н., Семенюк Н.В. Биологическая продуктивность косимых вариантов луговой степи // Динамика биоты в экосистемах Центральной лесостепи. М.: 1986. С. 114-133.
17. Базилевич Н.И., Царевская Н.Г. Продуктивность лугов лесной зоны СССР// Проблемы экологического мониторинга и моделирования экосистем. Л., 1989. Т.П. С. 33-60.
18. Базилевич, Н.И. Травяные экосистемы Русской равнины /Н.И. Базилевич//Биологическая продуктивность травяных экосистем. — Новосибирск, 1988. С.58-66 .
19. Бакланов П.Я. Динамика природно-ресурсного потенциала территории и методы ее оценки//География и природные ресурсы, 2000, № 3, С. 1016.
20. Балабко П.Н., Аветов H.A., Севостьянова H.A. Почвенный покров пойменных массивов долины р. Оби в пределах Рязанской Мещеры. Вестник МГУ, сер. почв., 1997, № 1. С. 32-35.
21. Балабко П.Н., Белоцветова О.Ю. Особенности генезиса пойменных почв Деснинского полесья. «Биологические науки», 1990, № 11. — С. 152-158.
22. Барталев С.А., Ершов Д.В., Новик В.П. Изучение лесов России4 по данным дистанционного зондирования из космоса // ARCREVIEW, М.: DATA+, 2001.-№2(17). С. 7.
23. Барталев С.А., Жирин В.М., Ершов Д.В. Сравнительный анализ данных спутниковых систем Космос-1939, SPOT и Landsat-TM при изучении бореальных лесов // Исследование Земли из космоса, 1995. -№1.- С. 101-114.
24. Барталев С.А., Лупян Е.А. Спутниковый мониторинг бореальных экосистем // Природа. 2005. - № 9. - С.44-53.
25. Бедрицкий, А.И, Ключевые вопросы переговоров по Киотскому протоколу / А.И. Бедриций // Экологические аспекты энергетической стратегии как фактор устойчивого развития . — М.: Ноосфера, 2000. —1. С. 72-78.
26. Берлянт A.M. Геоиконика. М., Астрея, 1996, 208 с.
27. Берлянт A.M. Геоинформационное картографирование/В кн.: Картография и геоинформатика. Итоги науки и техники, сер. Картография. М., ВИНИТИ АН СССР, 1991. Т.14. С. 80-117.
28. Берлянт A.M. Картографический метод исследования. — М., Изд-во Моск. ун-та, 1988, 252 с.
29. Биопродукционный процесс в лесных экосистемах Севера. СПб., 2001. 278 с.
30. Биоресурсный потенциал географических ландшафтов северо-запада таежной зоны России (на примере Республики Карелия). Ред. А.Д. Волков, А.Н. Громцев. Петрозаводск: Карельский научный центр РАН. 2005.188 с.
31. Боголюбов С.А. Комментарий к Земельному Кодексу РФ. М.: КонсультантПлюс, 2005. 576 с.
32. Бонитировка почв в системе земельного кадастра/ Востокова Л.Б., Булгаков Д.С., Орешникова Н.В., Яковлев A.C.; под общ. ред. Шобы С.А., Яковлева A.C. М.: МАКС Пресс, 2010. - 300 с.
33. Брейдо М.Д., Жирин В.М., Барталев С.А., Бахтинова Е.В. Определение некоторых характеристик кормовых ресурсов пустынных пастбищ по аэрокосмической информации // Исследование Земли из космоса, 1989. № 3. - С. 66-76.
34. Бугаевский Л.М., Цветков В.Я. Геоинформационные системы.-М.:Златоус, 2000, 224 с.
35. Будыко М.И., Борзенкова H.H., Менжудин Г.В., Селяков К.И. Предстоящие изменения регионального климата // Известия РАН, сер. географич., 1992. № 4. С. 36-53
36. Булгаков Д.С. Агроэкологическая оценка пахотных почв.-М.: Почвенный институт им. В.В. Докучаева, 2002. -252 с.
37. Бусарова, O.E. Реакция испарения и первиной биологической продуктивности на возможные изменения климата* на Европейской территории бывшего СССР/ O.E. Бусарова, Е.М. Гусев, Е.А. Денисенко // Изв. РАН, сер геогр. № 3. - 1992. - С. 52-58.
38. Бяллович Ю.П. Система биоценозов/ДГроблемы биогеоценологии. -М.:Наука, 1973. с. 37-47
39. Васильев» Д.Н., Трифонова Т.А., Чернов В.Г., Кулаков М.А. «Водосборные бассейны рек Владимирской области» Информационная система. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2002610617, 2000 г.
40. Васильев I А.Н., Краснощеков А.Н., Трифонова Т.А. База данных структурно-генетических типов ландшафтов бассейна реки Клязьма. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2010620497 от 14 сентября 2010 г.
41. Вернадский В. И. Об участи живого вещества в создании почв// Труды по биологии и геохимии почв. М.,1992.- 415 с.
42. Викторов A.C. Основные проблемы математической морфологии ландшафта/ А. С. Викторов; РАН, Ин-т геоэкологии. Москва: Наука, 2006. - 252 с.
43. Викторов C.B., Чикишев А.Г. Ландшафтная индикация. М.:Наука, 1985. 95 с.
44. Вильчек Г.Е. Устойчивость тундровых экосистем и прогнозирование последствий их антропогенной трансформации//Изв РАН. Сер. геогр. 1995. №3. С. 59-69.
45. Виноградов Б.В. Аэрокосмическая съемка как инструмент экологического контроля//Вестник РАН. 1994, том 64. № 5. С. 417424.
46. Виноградов Б.В. Дистанционное зондирование фитомассы. -Исследование Земли из космоса, 1982, №5, с.36-45.
47. Виноградов Б.В. Долговременная динамика отражательной способности экосистем при опустынивании//Доклады Академии наук. 1992. Т.324. № 4. С. 908-911.
48. Виноградов Б.В. Космические методы изучения природной среды. — М.: Мысль, 1976, с.286.
49. Виноградов Б.В., Лебедев В.В., Кулик К.Н. и др. Изменение экологической тенденции опустынивания по повторным аэрокосмическим съемкам//Доклады АН СССР. 1985. Т. 285. № 5. С. 1269-1272.
50. Виноградов Б.В., Фролов Д.Е., Кулик К.Н. Оценка нестабильности экосистем Черных земель Калмыкии по длинному ряду аэрокосмических измерений/УДоклады АН СССР. 1991. Т. 316. №6. С. 1494-1497.
51. Виноградов, Б.В. Аэрокосмический мониторинг экосистем/ Б.В. Виноградов . М.: Наука, 1984. - 320с.
52. Виноградов, Б.В. Концепция ландшафтной экологии / Б.В. Виноградов // Вестн. МГУ. Сер.5. География № 6. - 1994. - С. 8-16.
53. Водный кодекс Российской Федерации от 3 июня 2006 г. № 74-ФЗ.
54. Воробейчик Е.Л., Садыков О.Ф., Фарафонтов М.Г. Экологическое нормирование техногенных загрязнений наземных экосистем (локальный уровень). — Екатеринбург: УИФ «Наука», 1994. 280 с.
55. Воробейчик Е.Л., Хантемирова Е.В. Реакция лесных фитоценозов на техногенное загрязнение: зависимость доза-эффект// Экология, 1994, № 3, с. 31-43.70
56. Восстановление и охрана малых рек. Теория и практика/Ответ, составитель Дж. А. Гор. М.: Агропромиздат, 1989. 316 с.
57. Востокова Е.А. Экологическая информативность космических снимков//Аэрокосмические методы в почвоведении и ихиспользование в сельском хозяйстве. М.:Наука. 1990. С. 61-68.
58. Востокова Е.А., Сущеня В.А., Шевченко Л.А. Экологическое картографирование на основе космической информации. М.: Недра, 19891 221 с.
59. Востокова Л.Б., Якушевская И.В. Бонитировка почв. М.: Изд-во МГУ, 1979.-102 с.
60. Галиновская Е.А. Комментарий к Федеральному закону "О государственном земельном кадастре". М.: КонсультантПлюс, 2002. 418 с.
61. Гарелик И.С. Географические информационные системы и дистанционное зондирование/Исследование Земли из космоса. Итоги науки и техники. Т.З. ВИНИТИ АН СССР. М., 1989. С.3-80.
62. Гарлиз И.В. и др. Геоинформационные технологии: Принципы, международный опыт, перспективы развития. — М., 1989.
63. Гвоздецкий H.A. Некоторые соображения о возможных путях развития системных исследований в физической географии// Вопр. геогр. 1977. - вып. 104. - с. 61-67.
64. Географические информационные системы. Обработка и анализ растровых изображений. М., Дата+, 2002. 112 с.
65. Географический атлас мира. Рига «Яня Сета». М.: «РОСМЭН», 1998.
66. Герасимов А. П. Геоинформационное обеспечение создания экологического каркаса территории//Геоинформатика. 2006, N 4, С. 23-30.
67. Гершензон В.Е. и др. Информационные технологии в управлении качеством среды обитания. М.: Изд. Академия, 2003. 288с.
68. Гершензон О. Н. Изображения Земли из космоса для экологических проектов//Экол. пр-ва. 2005, N 9, С. 60-63.
69. Гидрологическая роль лесных геосистем. Новосибирск: Наука. Сиб. Отделение, 1989. 167 с.
70. Гидрологические исследования ландшафтов. Новосибирск: Наука. Сиб. Отделение, 1986. 208 с.
71. ГлазовскаЯ' М. А. Проблемы и методы оценки эколого-геохимической устойчивости почв и почвенного покрова к техногенным воздействиям.// Почвоведение. 1999. № 1. С. 114-124.
72. Голубчик М.М. География, М.,: ACT; СПб.:Астрель-СПб,2003.374 с
73. Горшков С.П. Концептуальные основы геоэкологии. — Смоленск: Изд-во СГУ, 1998.-448 с.
74. Горшоков, В.В. Биотическая^ регуляция окружающей среды / В.В. Горшков, В.Г. Горшков, В.И. Данилов-Данильян // Экология . № 2 . - 1999.-С. 105-113.
75. Государственная кадастровая оценка земель лесного фонда. М.: Росземкадастр, ФКЦ «Земля», 2003, С. 93-147.
76. Григорьев A.A. Антропогенное воздействие на природную среду по наблюдениям из космоса. JL: Наука,. 1985. 239 с.
77. Григорьев A.A., Кондратьев К.А. Космическое землеведение. М., Наука, 1985.
78. Грин A.M. Геосистема как объект исследования дистанционными методами//Современная проблематика дистанционных исследований геосистем. М.: ИГ АН СССР, 1983. С. 15-19.
79. Гринберг A.M., Качалин А.Б., Салтанкин В.П. Исследование структурречных водосборов с применением дистанционных методов//Изв РАН. Сер: геогр. 1994. № 1. С. 126-140.
80. Гуза, Г.В. Изменение климатических условий Европейской части России во1 второй половине XX века / Г.В. Гуза, Э.Я. Ранькова // Влияние изменений климата на экосистемы. — № 4. 2001. — С. 1-16 .
81. Деградация и охрана почв./ Под ред. Г. В. Добровольскрго М.: Из-во МГУ, 2002,-654 с.
82. Дейвис Ш.М., Лендгребе Д.А., Филипс Т.Л.и др. Дистанционное зондирование. Количественный подход. М., Недра, 1983, 416 с.
83. ДеМерс, Майкл Н. Географические информационные системы. Основы. М:, Дата +,1999, 490 с.
84. Джеррард А. Дж. Почвы и формы рельефа. Пер. с англ. Л.: Недра, 1984. 208с.
85. Добровольский Г. В., Гришина Л. А. Охрана почв М.: Из-во МГУ, 1985224 с.
86. Добровольский Г. В., Никитин Е. Д. Сохранение почв, как незаменимого компонента биосферы.-М.,2000. С. 148-151.
87. Добровольский Г. В., Никитин Е. Д. Функции почв в биосфере и экосистемах. -М., 1990 62 с.
88. Добровольский Г. В., Никитин Е. Д. Экологические функции почв.// Успехи почвоведов.-М.: Наука, 1986. С. 96-101.
89. Добровольский Г.В. География почв с основами почвоведения. М.: Изд-во МГУ, 2001. 461 с.
90. Добровольский Г.В. Научное и практическое значение исследований речных бассейнов//Экология речных бассейнов: Тезисы докладов Междунар. Науч.-практ.конф./ Под общ. Ред. проф. Т.А. Трифоновой/Владимиринформэкоцентр, 1999. С.9.
91. Добровольский Г.В. Почвы речных пойм центра Русской равнины. — М.: МГУ, 2005.-293 с.
92. Добровольский Г.В., Лобутев А.П. Почвы поймы р. Клязьмы. // Пойменные почвы Русской равнины. Вып. 1. М.: МГУ, 1962. - 220 с.
93. Добровольский Г.В., Никитин Е.Д. Сохранение почв как незаменимого компонента биосферы. М.: Наука МАЙЕ «Наука Интерпериодика», 2000. - 185 с.
94. Добровольский, Г.В. География почв / Г.В. Добровольский. — М.: Изд-во МГУ, 2004. 458 с.
95. Добровольский, Г.В. Почвы: Описания и цветные изображения / Г.В. Добровольский. M.: ABF, 1998. - 365 с.
96. Долгушин И.Ю. Цепные реакции в ландшафтах//Изв. АН СССР Сер. геогр. 1985. №1. С. 114-124.
97. Дьяконов К.Н., Пузаченко Ю.Г. Методические основы оценки устойчивости ландшафта//География на пороге третьего тысячелетия. X съезд РГО. Спб. 1995. С. 11-19.
98. Ефремов С. П., Ефремова Т. Т., Блойтен В. Биологическая продуктивность и углеродный пул фитомассы лесных болот Западной Сибири//Сиб. экол. ж. 2005. 12, N 1, с. 29-44. Рус.; рез. англ. RU. ISSN 0869-8619
99. Жирин В.М., Сухих В.И., Эйдлина С.П. Динамические значения вегетационного индекса и ландшафтные особенности растительного покрова//Исслед. Земли из космоса, 1996, № 4, С. 29-41.
100. Загулыюва Л.Б. Малый речной бассейн как ландшафтная единица для мониторинга биоразнообразия растительных сообществ//Мониторинг биоразнообразия. М., 1997. С. 133-138.
101. Замятин, A.B. Анализ динамики земной поверхности по данным дистанционного зондирования Земли/ A.B. Замятин. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007.- 176 с.
102. Золотарев О. А. Агроэкологический мониторинг водно-эрозионных и гидроморфных земель Окско-Донской равнины: Автореф. дис. на соиск. уч. степ., канд. геогр. наук. Воронеж, гос. пед. ун-т, Воронеж, 2004,21 с.
103. Золотокрылин А.Н., Коняев К.В., Виноградова В.В., Титкова Т.Б. Пространственное изменение связи между аномалиями NDVI и соотношения тепла и влаги на равнинах России//Исследование Земли из космоса, 2007, №1, С.66-73.
104. Золотокрылин, А.Н. Климатология засухи на юго-востоке Русской равнины по спутниковым данным/ А.Н. Золотокрылин, В.В. Виноградова // Исследование Земли из космоса. — № 1. — 2004. С. 8389.
105. Зотов С.И. Бассейново-ландшафтная концепция природопользования// Изв. РАН. Сер. Геогр. 1992. - №6. - С.55-65.
106. Иванников А.Д., Кулагин В.П., Тихонов А.Н. Геоинформатика. М., • МАКС Пресс, 2001, 349 с.
107. Игнатенко Н.Р., Руденко В.П. Природно-ресурсный потенциал территории: географический анализ и синтез. Львов, 1986.
108. Иконика. Цифровая обработка видеоинформации. — М.:Наука, 1985. — 186 с.
109. Илларионов Г. П., Шалаев В. С., Шмаленюк А. С. О возможностях использования космических снимков высокого разрешения оптического диапазона в задачах определения биометрическиххарактеристик бореальных хвойных лесов//Лес. вестн. 2004, N 3, С. 36-38.
110. Исаев A.C. Сухих В.И. Аэрокосмический мониторинг лесных ресурсов //Лесоведение. 1986. №6. С. 11-21.
111. Исаев, A.C. Углерод в лесах Северной Евразии / A.C. Исаев, Г.Н. Коровин // Круговорот углерода на территории России. М., 1999. С. 63-95
112. Исаков, Ю.А. Классификация, география и антропогенная трансформация экосистем / Ю.А. Исаков, Н.С. Казанская, Д.В, Панфилов.-М.:Наука, 1980. 226 с.
113. Исаченко А.Г. Ландшафты СССР. Л. 1985. 320 с.
114. Исаченко А.Г. Интенсивность функционирования и продуктивность геосистем// Известия РАН, серия географическая № 5, 1990. С. 5-17
115. Исаченко А.Г. Ландшафтоведение и физико-географическое районирование. М.: Высш.шк., 1991. 366 с,
116. Исаченко А.Г. Ресурсный потенциал ландшафта и природно-ресурсное районирование//Изв. Русс. Геогр. Общ-ва, 1992, т. 124, вып.З, С.94-115
117. Использование и охрана природных ресурсов Владимирской области. М., 1986. 80 с.
118. Каверин, A.B. Экологическое планирование использования земельных ресурсов Мордовии / A.B. Каверин // Вестник Мордов. унта.-№4.- 1992. — С.57-63 .
119. Каверин, A.B. Депонирование диоксида углерода лесами Мордовии эколого-экономический аспект / A.B. Каверин, О.В. Буйнова, A.B. Ненастин, A.B. Стеценко // Проблемы региональной экологии. № 2. -2006. — С.21-23 :
120. Каверин, A.B. Экологические аспекты использования агроресурсного потенциала (на основе концепции сельскохозяйственной экологии) / A.B. Каверин . — Саранск: Изд-во Мордов. ун-та, 1996 . 220 с.
121. Кадастровая оценка земель с/х предприятий и крестьянских фермерских хозяйств. Под ред. Кузнецова Г.И., Мороза Г.И., Смеяна Н.И., Минск, 2000. 137 с.
122. Калибернова Н. М. Пойменные луга Северной Монголии. Ч. 1. Структура, состав, продуктивность и биоразнообразие пойменных экосистем. М.: Т-во науч. изд. КМК. 2008, 253 с.
123. Карлович И.А. Природа и экология Владимирской области. ВГПУ. Владимир, 1996. 83 с.
124. Карманов И.И. Оценка плодородия почв//Методика комплексной агрономической характеристики почв/ ,-М.: Почвенный институт им. В.В. Докучаева, 1985.
125. Карманов И.И. Плодородие почв СССР (природные закономерности и количественная оценка). М.: Колос, 1980.- 240 с.
126. Карманов И.И., Булгаков Д.С. Алгоритм оценки продуктивности почвенно-агроэкологических условий возделывания сельхозкультур/УПлодородие, 2007, №5, с. 37-40.
127. Карнаухов A.B. Роль биосферы в формировании климата Земли. Парниковая катастрофа// Биофизика, 2001, т.46, вып 6, С. 1138-1149.
128. Карпачевский Л. О. Экологическое почвоведение. М., 1998.
129. Карта почвенно-экологического районирования ВосточноЕвропейской равнины. Научные редакторы Г.В. Добровольский, И.С. Урусевкая. Москва, 1997.
130. Кичигин М.И., Иванов А.Л. Владимирское ополье. Владимир, 1993. 377 с.
131. Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И. Аэрокосмические исследования динамики географических явлений. М., Изд-во Моск. унт-та, 1991, 206 с.
132. Козодеров В.В., Косолапов B.C. Модели оценки состояния почв и растительности по многоспектральным спутниковым данным// Исслед. Земли из Космоса. 1993. № 5. С. 40-57.
133. Козодеров В.В., Косолапов B.C. Обратные задачи атмосферной оптики: приложение к оценке параметров состояния растительного покрова по измерениям спутниковых сканерных систем// Оптика атмосферы и океана. 1993. № 5. С. 529-538.
134. Козодеров В.В., Косолапов B.C., Садовничий В.А. Космическое землеведение: информационно-математические основы/ Под ред. Садовничего В.А. . М.: Изд-во МГУ, 1998. 571с.
135. Козодеров В.В., Садовничий В.А., Ушакова Л.А., Ушаков С.А. Космическое землеведение: диалог природы и общества. Устойчивое развитие. М.: Изд-во МГУ, 2000.640 с.
136. Коломыц Э. Г. Функциональная организация и продуктивность лесных экосистем Волжского бассейна в условиях предстоящего глобального потепления//Самар. Лука. 2005, N 16, С. 78-100.
137. Коломыц Э.Г. Бореальный экотон и географическая зональность: атлас-монография. -М.: Наука, 2005.
138. Комов Н.В. Управление земельными ресурсами России. М.: Русслит, 1995, С. 113-122.
139. Кондратьев, К.Я. Баланс углерода в мире и в России / К.Я. Кондратьев, К.С. Лосев, М.Д. Ананичева, И.В. Чеснокова // Известиня АН. Серия географическая . № 2 . - 2002. - С.7-17.
140. Кондратьев, К.Я. Новое в дистанционном зондировании окружающей среды (по материалам книги «Успехи дистанционного зондирования окружающей среды») / К.Я. Кондратьев; Д.В. Поздняков // Исследование Земли из космоса №1. - 1996. - С. 107-124.
141. Коновалова Т.И., Трофимова И.Е. Картографирование экологического состояния урбанизированных территорий на основе материалов' дистанционных исследований Земли//Исследование Земли из космоса, 2008, № 4, С. 36-44.
142. Конюшкова М.В., Вышивкин A.A. Связь изображения на космических снимках Quickbird с растительностью, почвами и их засоленностью//Поволжский экологический журнал. 2009,№ 1, С.35-46.
143. Лавровой, Т. 2., М.: «Азбука-2000», 2006.- С. 330-334.
144. Королюк Т.В. Щербенко Е.В. Распознавание почвенного покрова лесостепных ландшафтов по материалам разносезонной многозональной съемки//Почвоведение, 2003, №3, С.275-278.171
145. Коронкевич Н.И. Водный баланс Русской равнины и его антропогенные изменения. М., 1990. 204 с.
146. Корытный Л.М. Бассейновая концепция в природопользовании. — Иркутск.: Изд-во Института географии СО РАН, 2001. 163 с.
147. Корытный Л.М. Бассейновый подход в географии//География и природные ресурсы. 1991. №1. С 161-166.
148. Кошкарев A.B., Каракин В.П. Региональные геоинформационные системы. -М.: Наука, 1987. — 140 с.
149. Кошкарев A.B., Тикунов B.C. Геоинформатика. М.: Картгеоцентр-Геодезиздат, 1993. - 324 с.
150. Кравцова В.И. Космические методы картографирования/ Под ред. Ю.Ф. Книжникова.- М., 1995. 240 с.
151. Красножон Г. Ф., Ковалев Е. Э. (Институт водных проблем
152. Российской академии наук 119991 Москва ГСП-1, ул. Губкина, 3).
153. Изучение дельты и мелководного взморья реки Волги по материаламкосмических фотосъемок//Вод. ресурсы. 2005. 32, N 6, С. 749-759.
154. Краснощеков А.Н., Трифонова Т.А. База данных биоклиматическиххарактеристик Центрального Федерального округа РФ. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2010620437 от 16 августа 2010 г.
155. Кронберг П. Дистанционное изучение Земли., Мир,1988.- 345 с.
156. Кудеяров, В.Н. Роль почв в круговороте углерода/ В.Н. Кудеяров // Почвоведение. № 9. - 2005. - С. 915-923.
157. Ландшафтно-гидрологический анализ территории- Новосибирск: Наука. Сиб. Отделение, 1992. 208 с.
158. Ландшафтный мониторинг бассейна р.Судогды/Отчет о научно-исследовательской работе М.:МГУ.1994.
159. Левицкая А.И., Романов А.А., Смалина Т.Ф. География Владимирской области. Ярославль.: Верхн-Волж. кн. изд, 1987. 86 с.
160. Люри Д.И. Долговременная динамика продуктивности лесостепных ландшафтов:двухсотлетняя история и прошоз//Эколошческие и социльно-экономические аспекты развития России в условиях глобальных изменений природной среды и климата. М.: ГЕОС, 1997. С. 43-62.
161. Люри, Д.И. Развитие ресурсопользования и экологические кризисы/ Д.И. Люри //Известия РАН, сер геогр .-№1 . 1994. - С. 14-30 .
162. Мадаминов А. А. Влияние климатических факторов на первичную продуктивность травяных экосистем Западного Памиро-Алая//Ин-т ботан. АН Республики Таджикистан. Душанбе. 2001, 15 с.
163. Малышев Ю.С., Полюшкин Ю.В. Оценка состояния экосистем -ключевое звено экологического мониторинга//География и природные184185ресурсы. 1998. № 1. С.35-42.
164. Матрынов A.C., Тишков A.A. Россия на международном рынке экосистемных услуг// Биологические ресурсы и устойчивое развитие. Пущино, 2001. С. 60-63.
165. Махатков И. Д. Ретроспективный анализ пирогенной динамики северотаежных сосновых лесов Западной Сибири по данным дистанционного зондирования/ЛЗычисл. технол. 2007. 12, спец. вып. 2, С. 87-96.
166. Мильков Ф.Н. Бассейн реки как парадинамическая ландшафтная система и вопросы рационального природопользования// География и природные ресурсы. 1981. -№ 4. с. 11-18
167. Мильков Ф.Н., Гвоздецкий H.A. Физическая география СССР,-М.:Высш. шк., 1986.-376 с.
168. Мищенко Н.В., Краснощеков А.Н., Трифонова Т.А.Оценка состояния почвенно-растительного покрова промышленного центра с применением геоинформационных технологий//Экология урбанизированных территорий, 2009, № 1, С.89-95.
169. Мищенко Н.В., Трифонова Т.А., Карева М.М. Оценка состояния растительности и почв на основе данных дистанционного зондирования// Вестник МГУ. Почвоведение, 2008, № 3. С. 14-19.
170. Мищенко Н.В., Трифонова Т.А., Кареева М.М. Оценка продукционного потенциала и структуры землепользования территорий бассейнов малых рек с использованием данных дистанционного зондирования.// Экология Владимирского региона.
171. Сборник материалов II юбилейной научно-практической конференции, ООО «ВладимирПолиграф», 2008, с 132-136.
172. Мищенко Н.В., Трифонова Т.А., Шоба С.А. Почвенно-продукционный потенциал малых речных бассейнов// Вестник Московского университета. Сер. 17. Почвоведение, 2009, № 4, с.26-32.
173. Мятлев В.Д. Теория вероятностей и математическая статистика. Математические модели: учебное пособие для студ. высш. учеб. Заведений / В.Д. Мятлев, Л.А. Панченко, Г.Ю. Ризниченко, А.Т. Терехин. -М.: Издательский центр «Академия», 2009. 320 с.
174. Наумова Т. В., Феоктистова Т. Г. Анализ критериев динамики состояния окружающей среды/ 5 Международная конференция "Авиация и космонавтика-2006", Москва, 23-26 окт., 2006: Тезисы докладов. М.: Моск. авиац. ин-т (гос. техн. ун-т). 2006, С. 327-328.
175. Нефедова Т.Г. Проблемы природопользования: методические подходы к изучению, картографированию, районированию//Изв. АН СССР. Сер. геогр. 1990. № 4. С. 71-85.
176. Николаев В.А. Космическое ландшафтоведение. М.:Изд-во Моск. унта, 1993. 81 с.
177. Новицкий П.В., Зограф И.А. Оценка погрешности и результатов измерений. Л.: Энергоатомиздат, 1991. - 304 с.
178. О состоянии окружающей среды и здоровья населения Владимирской области в 2006 году. Ежегодный доклад под редакцией члена-корреспондента МАНЭБ С.А. Алексеева. Владимир, 2007. - 158 с.
179. О состоянии окружающей среды и здоровья населения Владимирской области в 2000 году. Ежегодный доклад под редакцией С.А. Алексеева. Владимир, 2001. - 168 с.
180. Одум Ю. Экология: в 2-х т. Т. 2. Пер. с англ. М.: Мир, 1986. - 376 с.
181. Оценка земельных ресурсов: Учебное пособие/под общей редакцией В.П. Антонова и П.Ф. Лойко, М. и др.: Институт оценки природных ресурсов, 1999.
182. Оценка качества и классификации земель по их пригодности для использования в сельском хозяйстве. Федеральное агентство к адастра объектов недвижимости, ФГУП «Госземкадстрсъемка» ВИСХАГИ М, 2007.-131 с.
183. Оценка экологического состояния почвенно-земельных ресурсов и окружающей природной среды Московской области./ Под ред. Г. В. Добровольского, С. А. Шобы. М.: Из-во Мгу, 2000. - 221 с.
184. Почвоведение/ Под ред. В.А.Ковды, Б.Г.Розанова.- М.: Высшая школа, 1988.- Ч.1., 399 е., Ч.2., 368 с.
185. Природная среда Европейской части СССР. Воропаева А.И., Жариков С.Н. и др., под ред. Мандыча А.Ф., АнСССР.-М.:1989.-229 с.
186. Природно-антропогенные геосистемы Центральной лесостепи Русской равнины. М.: Наука, 1989. - 276 с.
187. Пузаченко, Ю.Г. Анализ иерархической организации рельефа / Ю.Г. Пузаченко, И.А. Онуфреня, Г.М. Алещенко // Изв. РАН. Сер. геогр. .— №4.- 2002.-С. 29-38.
188. Пузаченко, Ю.Г. Количественные методы классификации форм рельефа / Ю.Г. Пузаченко, И.А. Онуфреня, Г.М. Алещенко // Изв. РАН. Сер. геогр. № 6. 2002. - С. 17-25.
189. Раковская Э.М., Давыдова М.И. Физическая география России М.: Гуманит. изд. центр ВЛАДОС, 2001. 4.2. - 304 с.
190. Рачкулик В.И., Ситникова М.В. Отражательные свойства и состояние растительного покрова. Л., Гидрометеоиздат, 1981, 287 с.
191. Рачкулик В.И., Ситникова М.В. Отражательные свойства и состояние растительного покрова. Л., Гидрометеоиздат, 1981. 287 с.
192. Ревзон А.Л., Камышев А.П. Природа и сооружения в критических ситуациях. Дистанционный анализ. — Триада, 2001, 208 с.
193. Рожков В.А. Почвенная информатика. М.: Агропромиздат, 1989, 221 с.
194. Романов В.В., Трифонова Т.А.Структура водосборных бассейнов и современное размещение лесов Владимирского ополья// Материалы Международной научно-практической конференции «Экология речных бассейнов» г. Владимир, сент. 1999г.,изд-воВлГУ С. 22-23.
195. Романовский М. Г., Мамаев В. В., Жиренко Н. Г. Колебания мощности экосистем//Экосистемы Теллермановского леса. Ин-тлесоведения РАН. М. 2004, С. 191-211.
196. Российский статистический ежегодник. М.: Госкомстат, 1996. - 1200 с.
197. Рунова Т.Р. Территориальная организация природопользования как географическая проблема//Изв АН СССР. Сер. геогр. 1987. №5. С. 1523.
198. Рыжова И. М. Анализ устойчивости почв на основе нелинейных моделей круговорота углерода: Автореф. Дис. на соиск. уч. степ. докт. биол. наук. МГУ, Москва, 2006, 48 с.
199. Рыжова И.М. Анализ устойчивости системы почва растительный покров в рамках серии нелинейных моделей круговорота углерода // Экология и почвы. Избранные лекции 1-УИ Всероссийских школ. Том 1. Пущино: ОНТИ ПНЦ РАН, 1998. - 356 с.
200. Савин, И.Ю. Геоинформационный анализ ресурсного потенциала земель для сельскохозяйственного использования / И.Ю. Савин //Современные проблемы почвоведения: Научные труды почвенного института им В.В. Докучаева. -Москва, 2000. С. 272-285.
201. Савин, И.Ю. Сценарий изменения потенциальной продуктивности земель Московской области в результате эрозии почв / И.Ю. Савин //Антропогенная деградация почвенного покрова и меры ее предупреждения . Т.1 . -Москва, 1998. - С. 191-192.
202. Савиных В.П., Малинников, В.А., Сладкопевцев С.А., Цыпина Э.М. География из космоса. М.:, Изд-во Моск. гос. ун-та геодезии и картографии», 2000. - 224 с.
203. Савиных В.П., Цветков В.Я. Геоинформационный анализ данных дистанционного зондирования. — М., Каргеоцентр-Геодезиздат, 2001.228 с.
204. Савиных В.П., Цветков В .Я. Интеграция ГИС и систем дистанционного зондирования Земли//Исследование Земли изкосмоса,2000, №2, С.83-86.
205. Савиных В.П., Цветков В.Я. Особенности интеграции геоинформационных технологий и технологий обработки данных дистанционного зондирования//Информационные технологии, 1999, №10, С. 36-40.
206. Сагаловйч, В.Н. Оптимальное оценивание содержание хлорофилла в листьях и растительном покрове по гиперспектральным вегетационным индексам / В.Н. Сагаловйч, Э.Я. Фальков, Т.И. Царева // Исследование Земли из космоса №6. - 2002. - С. 81-84.
207. Сагаловйч, В.Н. Оценивание содержания воды в растительности по гиперспектральным вегетационным индексам / В.Н. Сагаловйч, Э.Я. Фальков, Т.И. Царева // Исследование Земли из космоса №1. - 2004. -С. 63-66.
208. Сборник упражнений по работе с Erdas Imagine. М.:, Изд-во Дата+, 1988.-121 с.
209. Сельское хозяйство России. М.: Госкомстат, 1995. - 503 с.
210. Серегин П.А., Евсякова Г.В. Охраняемые природные территории Владимирской области. Владимир, 1990. 20 с.
211. Сладкопевцев С.А. Геоэкологическая картография. М., Изд-во МНЭПУ, 1996, 108 с.
212. Смагин A.B. Методологические подходы к построению математических моделей структурно-функциональной организации почв // Доклады по экологическому почвоведению, 2007, выпуск 6, № 2, с. 17-63.
213. Трифонова Т.А., Амелин В.Г., Гришина Е.П., Мищенко Н.В. Тихомиров A.JI. Биомоинторинг реки Клязьмы с использованием космической фотоинформации // Мониторинг; безопасность жизнедеятельности. 1997. №1. С. 22-24.
214. Смагин A.B., Садовникова Н.Б., Смагина М.В. Моделирование динамики органического вещества почв .- М.: Изд-воМГУ, 2001. 120 с.
215. Смирнова Е. В., Матягина А. М. Космический мониторинг природных катаклизмов и чрезвычайных ситуаций. Безопас. в техносфере. 2008, N 4, С. 4-8.
216. Стрежемский М.М. Бонитировка пахотных почв. М.: Наука, 1980. -227с.
217. Структурно-функциональная роль почвы в биосфере. М.: Геос, 1999.-278с.
218. Стурман В.И. Экологическое картографирование. — М., Аспект Пресс, 2003,251 с.
219. Сурин В. Г., Шубина М. А. Мониторинг состояния природно-техногенных комплексов по космическим снимкам// Оптич. ж. 2006. 73, N4, С. 88-92.
220. Сухих В.И. Аэрокосмические методы изучения лесов и оценки их состояния/ЯОнеско. Природа и русурсы. 1990, том 26. № 1-2. С 44-55.
221. Сухих В.И., Брейдо М.Д., Марков В.А., Шаталов А.В. Аэрокосмический автоматизированный контроль за лесопользованием//Лесоведение. 1989. №5. С. 3-12.
222. Трифонова Т.А., Мищенко Н.В., Краснощеков А.Н. Геоинформационные системы и, дистанционное зондирование в экологических исследованиях. М.:Академический Проект 2005. — 352с.
223. Тишков A.A. Биосферные функции природных экосистем России. Инт географии РАН., М., Наука, 2005. 309 с.
224. Тишков, A.A. Продуктивность природных, полуприродных и антропогенно модифицированных экосистем / A.A. Тишков, Н.Г. Царевская // Проблемы региональной экологии .- № 2. — 2005. С. 621.
225. Тишков, A.A. Биологические ресурсы/ A.A. Тишков // Стратегические ресурсы России. М. - 1996. - С. 59-62.
226. Тишков, A.A. Глобальные изменения климата и деградация степных экосистем Европейской России/ A.A. Тишков // Аридные экосистемы.- Т. 2. № 2-3. - 1996. - С. 32-42.
227. Тишков, A.A. Запасы живой фитомассы в ненарушенном растительном покрове/ A.A. Тишков, A.C. Мартынов// Атлас «Окружающая среда и здоровье населения России» М. 1995. - Карта 2.18.
228. Тишков, A.A. Принципы и методы экономической оценки земель и живой природы / A.A. Тишков. М., 2002.
229. Толчельников Ю.С. Оптические свойства ландшафта. — Л.: Наука, 1974. 252 с.
230. Топографическая карта: Ивановская область 1:200000, ВТУ ГШ, 2001.- 32 с.
231. Трифонова Т.А. Речной водосборный бассейн как самоорганизующаяся природная геосистема// Известия РАН, серия географическая, 2008, № 1, С. 28-36.
232. Трифонова Т. А. Динамика горных бассейновых геосистем на основе распознования их графических образов по космоснимкам// Изв. РАН сер. Географич.№2,1999. С.91-98
233. Трифонова Т.А. Динамика горных бассейновых геосистем на основе распознования их графических образов по космоснимкам Изв. РАН сер. Гео-графич.№2,1999. С.91-98.
234. Трифонова Т.А. Краснощеков А.Н. Экологическая составляющая при кадастровой оценке урбанизированных территорий/ТПроблемы региональной экологии №5,2004. С.37-50
235. Трифонова Т.А. Назарян A.A., Атанесян В.Г., Амирханова A.A. Распознавание растительности и почв методом флуоресцентного лазерного дистанционного зондирования // Почвоведение, 1992, №7, С. 162- 169.
236. Трифонова Т.А. Оценка экологического состояния урабанизированной геосистемы на основе космической фотоинформации//Изв. АН сер. географическая. 1992. N 1. С.112-121
237. Трифонова Т.А. Почвенно-ландшафтная структура бассейнов Владимирской области/ Т.А. Трифонова, Н.В.Мищенко// Экология речных бассейнов: материалы междунар. науч.-практ.конф./ Владим. гос. ун-т. Владимир, 1999. - С. 81-83.
238. Трифонова Т.А. Развитие бассейнового подхода в почвенных и экологических исследованиях/ЯТочвоведение, 2005, № 9, с. 1054-1061.
239. Трифонова Т.А. Формирование почвенного покрова гор: геосистемный аспект// Почвоведение. 1999. - № 2. - С. 174-181.
240. Трифонова Т.А. Энергетическая модель формирования горного литоводосборного бассейна и речного русла//Геоморфология. 1995. № 4. С. 13-22.
241. Трифонова Т.А., Васильев А.Н., Краснощеков А.Н. База данных ландшафтов на территории бассейна р.Клязьма. Свидетельство огосударственной регистрации базы данных № 2010620436 от 16 августа 2010 г.
242. Трифонова Т.А., Гришина Е.П, Мищенко Н.В. Индикация атмосферного техногенного загрязнения по материалам космофотосъемки//Изв РАН. Сер. географич. 1997. №3. С. 126-132.
243. Трифонова Т.А., Гришина Е.П., Тихомиров А.Л., Мищенко Н.В. Компьютерная обработка и эколого-географические исследования на основе аэрокосмической фотоинформации: Тез. докл. 4 Междунар. конф. «Математика, моделирование, экология». Волгоград, 1996.
244. Трифонова Т. А., Краснощеков А.Н. Оценка экологической компоненты в кадастре земель урбанизированных территорий//Агс11еу1е\¥ Современные геоинформационные технологии, 2008, № 4, С. 17-18.
245. Трифонова Т.А., Краснощеков А.Н., Мищенко Н.В.
246. Геоинформационные системы в экологии. Учебное пособие. Владим. гос. ун-т. Владимир, 2004.-152 с.
247. Трифонова Т.А., Краснощеков А.Н., Селиванова Н.В., Мищенко Н.В., Ширкин JI.A., Андрианов H.A., Чеснокова С.М., «Электронный экологический атлас Владимирской области».Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2008620221, 2 июня 2008.
248. Трифонова Т.А., Мищенко Н.В. Индикация техногоенного загрязнения урбанизированных экосистем на основе дешифрирования космоснимков: Тез. докл. Междунар. научн. форум «Экобалтика — XXI век». С-Пб.,1996.
249. Трифонова Т.А., Мищенко Н.В. Мониторинг антропогенной трансформации почвенного покрова на основе Гис- : технологий/ЛТочвы-национальное достояние России: Мат.1У съезда Докучаевского общ-ва почвоведов. Новосибирск, Наука-Центр 2004.С.193
250. Трифонова Т.А., Мищенко Н.В. Почвенно-продукционный потенциал бассейнов малых рек. В сб. «Экология речных бассейнов». Труды 2-й Межд. конф. Изд-во ВлГУ, Владимир, 2002., с.54-58
251. Трифонова Т.А., Мищенко Н.В. Экологическая оценка землепользования и биопродуктивности различных типов природно-территориальных комлпексов.В сб.: «Экология Владимирского региона».
252. Изд-во ВлГУ, г. Владимир, 2001, С. 15-20
253. Трифонова Т.А., Мищенко Н.В., Будаков Д.А. Использование геоинформационных технологий в почвенно-экологических исследованиях//Почвоведение, 2007, № 1, С.23-30.
254. Трифонова Т.А., Мищенко Н.В., Репкин Р.В. Оценка продукционного потенциала растительного покрова бассейна реки Оки с использованием материалов космической съемки// Проблемы региональной экологии, 2009, № 2, С. 94-98.
255. Трифонова Т.А., Мищенко Н.В.Сравнительный анализ структуры землепользования различных природно-территориальныхкомплексов/Шочвоведение, 2002, №12 С. 1479-1487.
256. Трифонова Т.А., Романов В.В. Почвенно—ландшафтное районирование Владимирского ополья. Почвоведение. 2000, №9, С. 1047-1053.
257. Трифонова Т.А., Селиванова Н.В., Ильина М.Е. Экологический менеджмент. М.: Изд-во Академический проект, 2003. — 320 с.
258. Трифонова Т.А., Селиванова Н.В., Мищенко Н.В. Прикладная экология: Учебное пособие для вузов. М.: Академический проект, 2005.-384 с.
259. Трифонова Т.А., Сенатов A.C. Оценка предельно допустимой техногенной нагрузки на водотоки малого речногобассейна//Геоэкология. Инженерная геология. Гидрология. Геокриология, 2008, № 4, С. 322-330.
260. Трифонова Т.А., Солдатенкова О.П. Оценка экологического риска загрязнения подземных вод на основе бассейнового подхода Геоэкология № 1, 2002, С. 49-56.
261. Трифонова Т.А., Сушкова JI.T., Аракелян С.М. Аэрокосмический мониторинг окружающей среды и лазерное дистанционное зондирование: Учеб. пособие. Владим. гос. тех. ун-т. Владимир. 1995. 116 с.$
262. Трифонова Т.А.,Назарян A.A. Сушкова JI.T. Аракелян С.М. Распознавание образов и обработка данных лазерного и дистанционного зондирования земной поверхности и геосистем //Изв. АН РАН сер. фи-зич. 1994, т. 58. №2 С. 185-195.
263. Трофимов A.M., Котляков В.М. и др. Природные ресурсы и природно-ресурсный потенциал территории: анализ понятий//Изв. РГО, 2000, Т. 132, Вып.4. С.20-27.
264. Трофимов A.M., Котляков В.М., Селиверстов Ю.П. и др. Природные ресурсы и природно-ресурсный потенциал территории: анализ понятий// Изв. РГО, 2000, вып.4.
265. Ульянова Т.Ю., Зборищук Ю.Н. Практические занятия по курсу «Картография почв», М., Изд-во Моск. ун-та, 2002, 101с.
266. Универсальный атлас мира/ Ю.Н. Голубчиков, С.Ю. Шокарев. М.: Дизайн. Информация. Картография: ACT, 2008. - 312 с.
267. Устойчивый водный менеджмент в бассейне Балтийского моря. Книга 1. Водный ландшафт. Уппсальский университет, 2000. 237 с.
268. Факторы и механизмы устойчивости геосистем. М.: Ин-т географии АН СССР, 1990.
269. Федеральный закон от 2 января 2000 г. № 28-ФЗ «О государственном земельном кадастре»
270. Фоменко, Г.А. Денежная оценка природных ресурсов, объектов и экосистемных услуг в управлении сохранением биоразнообразия: опыт региональных работ. Пособие для специалистов-практиков/ Г.А. Фоменко. Ярославль, 2002.
271. Фуряев В.В., Киреев Д.М., Сухих В.И., Жирин В.М. Использование космических снимков для оценки нарушенности лесов пожарами// Исслед. Земли из космоса, 1983, № 2, с. 43-49.
272. Холуб М. Изучение характеристик окружающей среды по космическим снимкам//Исследование состояний геосистем дистанционными методами. М.: ИГАН СССР, 1987. С. 129-142.
273. Царевская, Н.Г. Продуктивность и структура фитомассы лугов лесной зоны / Н.Г. Царевская//Изв. РАН. Сер.Геогр. № 6. - 1989. - С. 60-69.310 ' Цветков В.Я. Геоинформационные системы и технологии. М.,
274. Финансы и статистика, 1998, 288 с.
275. Цветков В.Я. ГИС как система визуальной обработки информации// Геодезия и аэрофотосъемка, 2000, № 4, с.88-90
276. Цветков В.Я. Методы прогнозирования в геоинформационных системах//Информатика-машиностроение, 1999, №1, с. 11-13.
277. Цветков, В.Я. Геоинформационное моделирование / В.Я. Цветков // Информационные технологии № 3. - 1999. — С.23-27.
278. Цветков, В.Я. Создание интегрированной информационной основы ГИС// Геодезия и аэрофотосъемка № 4. - 2000. - С. 150-154.
279. Цветков, В.Я. Цифровые карты и цифровые моделия / В.Я. Цветков // Геодезия и аэрофотосъемка № 2. - 2000. - С. 147-155.
280. Цветков, М.А. Изменение лесостепи Европейской России с конца XVII столетия по 1914 г. / М.А. Цветков. М., 1954 .
281. Целкош А., Завила-Недзвецкий Т. Использование методов дистанционного зондирования для анализа причин сокращения продуктивности лесов Полыни//Юнеско. Природа и русурсы. 1990,том 26. № 1-2. С. 56-59.
282. Чалова Е.Р., Чалов P.C. Бассейновый подход к комплексному картографированию // Вестник МГУ. Сер. 5. География. 1999. - № 1.- С.82-84.
283. Черняев A.M. Управление водными ресурсами в бассейне реки. Екатеринбург, 1993. 120 с.
284. Чеснокова С.М., Трифонова Т.А. Индикация техногенного загрязнения почв и снежного покрова городского ландшафта методом биотестирования//Экология и промышленность России. 1996, №4. С. 4-7.
285. Шайтура C.B. Геоинформационные системы и методы их создания. Калуга: Изд-во Н. Бочкаревой, 1998. 252 с.
286. Шахраманьян М.А. Новые информационные технологии в задачах обеспечения национальной безопасности России (природно-техногенные аспекты). Монография. М., ФЦ ВНИИ ГОЧС, 2003, 398 с.
287. Шварц С.С. Теоретические основы глобального экологического прогнозирования/ЛЗсесторонний анализ окружающей природнойсреды: Труды II Советско-американского симпозиума. Л., 1976. — с. 181-191.
288. Ширкин Л.Н. Мищенко Н.В. Трансформация и миграция токсичных компонентов промышленных отходов в почвах: Тез. докл. Докучаевских молодежных чтенийА99 «Почва.Экология.Общество». С-Пб., 1999. С.121-122.
289. Широков В.М. Конструктивная география рек:основы преобразования и природопользования. Минск, 1985. 189 с.
290. Шитов Л.Л., Дурманов Д.Н., Карманов И.И., Ефремов В.В. Теоретические основы и пути регулирования плодородия почв. М.: Агропромиздат, 1991.304 с.
291. Шульц С.С. Земля из космоса. Л., Недра, 1984, 114с.
292. Щербенко Е.В. Методика экспресс-оценки ущерба наносимого сельскохозяйственным культурам паводками, с использованием данных космической съемки//Исследование Земли из космоса, 2002, №6, С.70-80.
293. Щербенко, Е.В., Асмус В.В., Андроников В.Л. Методы цифровой обработки аэрокосмической информации для составления почвенных карт// Исслед. Земли из космоса. 1990. № 4, С. 102-112
294. Экономическая оценка глобальных экосистемных услуг России//Докл. о развитии человеческого потенциала в Российской Федерации за 2000 год; Под общ. ред. проф. С.Н. Бобылева М., 2001. — С. 161-163.334
295. АгсОК 9 Начало работы с Агс018. Е8Ш 1999-2004, 265 с.
296. ArcGIS 9 Работа с базами геоданных. ESRI 2001-2004, 227 с.
297. ArcGIS 9 Что такое ArcGIS? ESRI 2001-2004, 124 с.
298. Bartalev S, Belward A.S., Erchov D., Isaev A.S. A new SPOT4-VEGETATION derived land cover map of Northern Eurasia//Int.J/ Remote Sensing, 2003 № 24, pp. 1977-1982 .
299. Ceccoto, P Designing a spectral index to estimate vegetation water content from remote sensing data: Pt. 1. Theoretical approach / P. Ceccoto, N. Gobron, S. Flasse // Rem. Sens. Environ V.82. - 2002. -pp. 188-197.
300. Ceccoto, P Designing a spectral index to estimate vegetation water content from remote sensing data: Pt 2. Validation and application / P. Ceccoto, S. Flasse, J.M. Gregoir // Rem. Sens. Environ V.82. - 2002. -pp. 198-207.
301. Cox C. Barry, Moore Peter D. Biogeography an ecological andLevolutionary approach. 5 ed Oxford, 1993.
302. Csaplovics E., Seiler R., Karracsh P. Analysis of landcoverdynamics for the Niger-inland delta//2nd Workshop of the EARS el SIG on Land Use and Land Cover, Bonn, 28-30 September, 2006, pp. 60.
303. De Beurs K.M. and Henbery G.M. Land surface phenology variation in the International Geosphere-Biosphere high-latitude transects//Global change biology, 2005, 11, pp. 779-790.
304. Dia Ahmadou High resolution data fusion for land degradation modelling: an environmental problem-solving in the zone of Sahel// GeoBit. 2004. 9,1. N 12, pp. 16-26.
305. Ding Shengyan, Li Haomin, Qian Lexiang. Успехи изучения с помощью дистанционных методов биохимии растительного материала. Shengtaixue zazhi=Chin//J. Ecol. 2004. 23, N 4, pp. 109-117.
306. Dontchenko V.V., Johannessen O.M., Bobylev L.P., Bartalev S.A. ERS/SAR data application for Russian boreal forests mapping and monitoring // Proc. IGARSS'99. 1999. - pp. 311-314.
307. Faour G., Fayyad A., Hansmann B. Desertification assessment and monitoring system in the arab region using time series NDVI image analysis// 2nd Workshop of the EARSel SIG on Land Use and Land Cover, Bonn, 28-30 September, 2006, pp. 43-44.
308. Fernandez M., Tapias R. Perspectives of forest ecophysiological research in the context of Mediterranean Basin// Invest, agr. Sist. у recurs, forest.2005. 14, N 3, pp. 538-549.
309. Gao Zhiqiang, Liu Jiyuan, Cao Mingkui, Li Kerang, Tao Bo. Impacts of land-use and climate changes on ecosystem productivity and carbon cycle in the cropping-grazing transitional zone in China. Sci. Chin. D. 2005. 48, N 10, pp. 1479-1491.
310. Gaufman H.W. Reflectance of leaf components// Remote Sensing of Environmental, 1997, Vol.6, No.l, pp. 1-9.
311. Hartmann Christian. Future of soil science.The Future of Soil Science. Wageningen. 2006, pp. 57-59.
312. Hazeu, Gerard W. Land use mapping and monitoring the Netherland (LGN5) //Proceeding of the 2nd Workshop of the EARSel SIG on Land Use and Land Cover, Bonn, 28-30 September, 2006, pp. 323-329.
313. Hu Xiang-Ming, Cheng Ji-Min, Wan Hui, Zhao Yan-Yun. Reciprocal relationships between topography, soil moisture, and native vegetation patterns in the loess hilly region, China// Shengtai xuebao=Acta ecol. sin.2006. 26, N 10, pp. 3276-3285.
314. Huttich С., Herold M, Schmullius С., Egorov V., Bartalev S.A. SPOT
315. VGT NDVI and NDWI trends 1998-2005 as indicators of recent land«cover change processes in Northern EurasiaZ/Proceeding of the 2 Workshop of the EARSel SIG on Land Use and Land Cover, Bonn, 28-30 September, 2006, pp. 336-344.
316. Kogan, F.N. Vegetation index for areal analysis of crop conditions/ F.N. Kogan // Procceeding of the 18 th conerence on agricultural and forest meteorology. American meteorology sosciety. — 1987. pp. 103-107.
317. Korolyuk T.V. ShcherbenkovE.V. Compiling soil maps on the basis of remotely-sensed data digital processing: soil interpretation//Int.J. Remote Sensing. 1994. V.15. № 7. pp. 1379-1400.
318. Laidler Gita J., Treitz Paul M., Atkinson David M. Remote sensing of arctic vegetation: relations between the NDVI, spatial resolution and vegetation cover on Boothia Peninsula, Nunavut//Arctic. 2008. 61, N 1, pp. 1-13.
319. Lu Pei-Ling, Yu Qiang, He Qing-Tang. Реакции фенологии растений на изменения климата// Shengtai xuebao=Acta ecol. sin. 2006. 26, N 3, pp. 923-929.
320. Mason Norman W. H., Mouillot David, Lee William G., Wilson J. Bastow. Functional richness, functional evenness and functionaldivergence: The primary components of functional diversity//Oikos. 2005. Ill,N1, pp. 112-118.
321. Mintzer, I.M. Confronting climate change / I.V. Mintzer. Cambridge University Press, 1992. - 382 p.
322. Myneni R.B., Keeling C.D., Tucker C.J. Increasing plant growth in the northern high latitudes from 1981 to 1991 // Nature № 386, 1997, pp. 698702.
323. Nazarian A Atanessian V Trifonova T.A.,
324. Fluorescence remote sensing of Vegetation and soils of the mountain ecological systems by a laser lidar technigue /Proc. of the Intern, conf. on Lasers: 89 STS PRESS McLEAN. CA 1990, pp.618-624.
325. Osem Yagil, Perevolotsky Avi, Kigel Jaime. Site productivity and plant size explain the response of annual species to grazing exclusion in a Mediterranean semi-acid rangeland// J. Ecol. 2004. 92, N 2, pp. 297-309.
326. Penuelas, J. Estimtion of plant water concentration by the reflectance Water Index WI (R900/R970)/ J. Penuelas, J Pinol, R. Ogaya, I. Filella // Int. J. Rem. Sens. Environ.- V.18. № 13 - 1997. - pp. 2869-2875.
327. Productivity of forest ecosystems. Ecology and conservation. V. 4. P.: UNESCO, 1981. 707 p.
328. Propastin P., Kappas M. Increasing accuracy in anlysis NDVI-precipitation relationship through scaling down from regional to local model// 2nd Workshop of the EARSel SIG on Land Use and Land Cover, Bonn, 28-30 September, 2006, pp. 50.
329. Rigina O., Rasmussen M. Environment, NDVI, AVHRR, Pathfinder, Senegal, vegetation, trend analysis, principal component analysis// Danish journal of geography, 2003, No 103 (1), pp. 31-42.
330. Schmid Bernhard. Die funktionelle Bedeutung der Artenvielfalt/ZBiol. unserer Zeit. 2003. 33, N 6, pp. 356-365.
331. Schweitzer C., Rucker G. R., Conrad C., Strunz G., Bendix J. //Knowledge-based land use classification combining expert knowledge,
332. GIS, multi-temporal Landsat 7 ETM+ and modis time series data in Khorezm, Uzbekistan: Докл. 1 GIS and Remote Sensing Days, Gottingen, 7-8 Oct., 2004. Gotting. geogr. Abh. 2005, N 113, pp. 116-123
333. Serrano, Deriving water content of chaparral vegetation from AVIRIS data / L. Serrno, S.L. Ustin, D.A. Roberts // Rem. Sens. Environ.- V.74. 2000.-pp. 570-571.
334. Shugard, H. Ecosystem Model to asses potential consequences of global Climate Change / H. Shugard // TREEE . V.5 . - № 9. - 1990. - pp. 262-322.
335. Takyu Masaaki, Kubota Yasuhiro, Aiba Shin-ichiro, Seino Tatsuyuki, Nishimura Takashi. Pattern of changes in species diversity, structure and dynamics of forest ecosystems along latitudinal gradient in East Asia//Ecol. Res. 2005. 20, N 3, pp. 287-296.
336. Tarantino C., Blonda P., Pasquariello G. Supervised and unsupervisedchange detection techniques for long-term studies on landslide early iwarning//2 Workshop of the EARSel SIG on Land Use and Land Cover, Bonn, 28-30 September, 2006, p. 42.
337. Telesca L. Lasaponara R. Descended fluctuation analysis for evaluation post-fire induced variability from satellite temporal series // 2nd
338. Workshop of the EARSel SIG on Land Use and Land Cover, Bonn, 28-30 September, 2006, p. 23.
339. Tian Han-Qin, Liu Yong-Qiang. Shengtai xuebao=Acta ecol. sin. 2005. 25, N10, pp. 2734-2743.
340. Trifonova T.A. Evaluation of air pollution in the industrial centere by space images technique. Human Biometeorology. Materials Int. Congress. St. Petersburg. 18-22 sept. 2000.
341. Trifonova T.A., Mishchenko N.V. Geoinformational System for Soil Antropogenic Transformation Research/ EUROSOIL 2004 Freiburg Germany Sept. 4-12. 2004. pp.141
342. Trifonova T.A., Mishchenko N.V. The research of atmospheric pollution of industrial cities by remote sensing. Fifth Int. Cont. On Urban Climate. 1-5 sept. 2003. Lodz, Poland. Proceedings. Vol. 2, pp. 181-184
343. Trifonova T.A.Soil mantle of the Armenian Upland: Mapping by Deciphering of the Space Images /Int. conf. on Sustainable land use and manadgement. 10-13 June, 2002, Canakkale, Turkey.
344. Trifonova T.A., Mishchenko N.V. Remote sensing data for small rivers basins soil and vegetation mantle assessment/ZEurosoil 2008. Soil-Society-Environment, 25-29 August, 2008, Vienna, Austria, Book of Abstracts, p.276
345. Vile Denis, Shipley Bill, Gamier Eric. Ecosystem productivity can be predicted from potential relative growth rate and species abundance// Ecol. Lett. 2006. 9, N 9, pp. 1061-1067.
346. Wang Changting, Long Ruijun, Wang Qiji, Jing Zengchun, Ding Luming.
347. Связь между видовым разнообразием и продуктивностью четырех типов фитоценозов альпийского луга// Shengtaixue zazhi=Chin. J. Ecol. 2005. 24, N 5, pp. 483-487.
348. Yang X., Liu Z. Quantifying landscape pattern and its change in an estuarine watershed using satellite imageiy and landscape metrics// International journal of remote sensing. Vol. 26, No 23, 2005, pp. 52975323.
349. Yang X., Liu Z. Using satellite imagery and GIS for land-use and landcover change mapping in an estuarine watershed// International journal of remote sensing. Vol. 26, No 23, 2005, pp. 5255-5275.
350. Yang X., Lo C.P. Using a time series of normalized satellite imagery to detect land use and land cover change in the Atlanta, Georgia metropolitan area// International journal of remote sensing. Vol. 23, 2002, pp. 1775-1798.
351. Yuan Wenping, Zhou Guangsheng. Реакции первичной нетто-продуктивности трех сообществ Stipa вдоль трансекты северовосточного Китая на сезонное распределение осадков// Yingyong shengtai xuebao=Chin. J. Appl. Ecol. 2005. 16, N 4, pp. 605-609.
352. Zhang Jie, Pan Xiaoling, Gao Zhiqiang, Shi Qingdong, Lv Guanghui. Carbon uptake and change in net primary productivity of oasis-desertecosystem in arid western China with remote sensing technique// J. Geogr. Sci. 2006. 16, N 3, pp. 315-325.
353. Zhang Na, Yu Guirui, Zhao Shidong, Yu Zhenliang. Моделирование экосистемной продуктивности ландшафта на основе дистанционных датчиков и данных о состоянии поверхности. Yingyong shengtai xuebao=Chin. J. Appl. EcoL. 2003. 14, N 5, pp. 643-652.
354. Zhao Xian Wen. A new classification method: a case study on vegetation classification by using spot vegetation data in East Asia// 2nd Workshop of the EARS el SIG on Land Use and Land Cover, Bonn, 28-30 September, 2006, p. 33.
355. Zheng Daolin, Rademacher J., Chen Jiquan Estimating above ground biomass using Landsat 7 ETM+ data across a managed landscape in northern Wisconsin, USA // Rem. Sens. Environ. 2004. V.93. pp. 402411.
356. Zhong Liang-ping, Shao Ming-an, Li Yu-shan. Динамика и движущие силы продуктивности экосистемы пахотных земель. The dynamics and driving force of farmland ecosystem productivity// Agr. Sci. China. 2005. 4, N1, pp. 34-40.
357. Zhu Jianhua, Hou Zhenhong, Zhang Zhijun, Luo Yunjian, Zhang Xiaoquan. Изменение климата и лесные экосистемы; влияние, уязвимость, адаптации/Ялпуе kexue=Sci. silv. sin. 2007. 43, N 11, pp. 138-145.
358. Информационно-аналитическая система почвенно-продукционного потенциала Владимирской области
359. База данных разрабатывается с учетом постоянного обновления данных, а также предусматривается добавление новых разделов, отражающих другие параметры, в процессе работы.
360. Информационное обеспечение системы
361. Рельеф области представляет собой волнистую равнину, равномерно и умеренно изрезанную реками, местами всхолмленную, с плоскими участками.
362. По характеристике почвенного покрова Владимирская область условно делится на три зоны.
363. Для климата зоны характерно достаточное увлажнение при неплохой* обеспеченности теплом. Годовое количество осадков уменьшается с запада на восток 700-600 мм. Баланс влаги положительный, коэффициент увлажнения 1,00-1,33 и больше.
364. Рис. 1. Структура землепользования Владимирской
365. Информационное обеспечение системы складывается из нескольких этапов: подготовительный, создания цифровых карты, наполнение базы данных атрибутивной информацией.
366. В подготовительный период входит сбор картографической информации на территорию обследования и анализ собранных материалов.
367. Привязка растрового изображения выполняется по < точкам с известными географическими координатами или как карта-схема в условнойсистеме координат. На данном этапе выполняется привязка всех растровыхпланшетов.г
368. Владимирской области) Для реализации методики расчета ППП было решено использовать программные возможности ГИС-приложений, в частности программы Arc View 3.1.
369. Информационно-аналитическая система состоит из следующих разделов:• запас фитомассы,• продуктивность,• естественное плодородие почв,• урожайность,• почвенно-экологический индекс.
370. На рисунке (рис. 2) представлены дополнительные инструменты для расчета 111111 в том виде, в котором они реализованы и использованы нами в программе ArcView.л IrcViewGIS Version 3.1
371. Eile Edit View Theme Graphics Window Help Файл Г
372. У1 I Ю I У Ш й| M I H I Vaj ED ВЭ пэи| ЯШ ш rnnjю kiLiomBi^m ш ШШЫ
373. Набор дополнительных кнопок, позволяющих производить расчет почвенно-продукционного потенциала
374. Рис. 2. Модули для расчета 777777 в ArcView 3.1
375. С помощью разработанных программных модулей система осуществляет следующие возможности.
376. Модуль для оценки ПЭИ (рис. 3) открывает соответствующее диалоговое окно (рис.4), через которое последовательно становятсядоступными формы для расчета параметров ПЭИ и в результате мы можем получить итоговую характеристику.гныгпган1. PEI calculation
377. Рис. 3. Инструмент для расчета ПЭИ на панели Arc View1. О MAIN
378. ПОСЧИТАТЬ П0ЧВЕНН0-ЗК0Л0ГИЧЕСКИЙ ИНДЕКС ЯЭ« = 12,5-(2 У)П ДСк }-А к } с кк+юо1. СБРОСИТЬ СТАРТг 2 -V = j 1. П=1 1. Дс = 1 1 ПЭИ =1. КУ Р = | . кк=1 1. А-| ВЫХОД ¡1
379. Рис. 4. Диалоговое окно для расчета почвенно-экологического индекса
380. Fitomass & Product calculation
381. Рис. 5. Модуль для расчета запаса фитомассы и продуктивности на панели инструментов АгсУ1ем?
382. После нажатия кнопки расчета фитомассы и продуктивности, появляется диалоговое окно, в котором необходимо указать правильные настройки (рис.6).1. Title
383. Выберите тему угодий | Земельные чгодья 1*7 Объединить? Признак объединения ¡ Код
384. В ыберите тему районов | Речные бассейны
-
Мищенко, Наталья Владимировна
-
доктора биологических наук
-
Владимир, 2011
-
ВАК 03.02.08
- Природно-антропогенная трансформация экосистем малых речных бассейнов
- Эколого-географическая оценка почвенного покрова межгорных степных котловин Горного Алтая с использованием ГИС-технологий
- Антропогенная трансформация экосистем Владимирской области
- Воздействие низконапорных гидротехнических сооружений на динамику наземных экосистем зоны широколиственных лесов Центральной и Восточной Европы
- Количественная оценка ресурсного потенциала экосистем Окского бассейна
