Цифровой анализ ландшафта при крупномасштабном картографировании структур почвенного покрова

Козлов, Даниил Николаевич

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Цифровой анализ ландшафта при крупномасштабном картографировании структур почвенного покрова
ВАК РФ 25.00.23, Физическая география и биогеография, география почв и геохимия ландшафтов

Автореферат диссертации по теме "Цифровой анализ ландшафта при крупномасштабном картографировании структур почвенного покрова"

На правах рукописи

КОЗЛОВ ДАНИИЛ НИКОЛАЕВИЧ

ЦИФРОВОЙ ЛАНДШАФТНЫЙ АНАЛИЗ ПРИ КРУПНОМАСШТАБНОМ КАРТОГРАФИРОВАНИИ СТРУКТУР ПОЧВЕННОГО ПОКРОВА

25.00.23 - физическая география и биогеография, география почв и геохимия ландшафтов

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук

□□3481ЭЗЗ

Москва - 2009

003481933

Работа выполнена на кафедре физической географии и ландшафтоведения географического факультета Московского государственного университета имени М.В.Ломоносова и лаборатории агроэкологической оценки почв Почвенного института им. В.В. Докучаева РАСХН.

Научный руководитель: доктор сельскохозяйственных наук

Сорокина Наталья Павловна Официальные оппоненты: доктор географических наук

Горячкин Сергей Викторович, Институт географии РАН-

кандидат географических наук Лычагин Михаил Юрьевич, географический факультет МГУ имени М.В.Ломоносова

Ведущая организация: Институт геоэкологии РАН

Защита состоится 29 октября 2009 г. в 17 часов на заседании диссертационного совета Д 501.001.13 в Московском государственном университете имени М.В.Ломоносова по адресу: 119991, Москва, ГСП-1, Ленинские горы, МГУ, географический факультет, 18 этаж, ауд. 1807.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке географического факультета МГУ имени М.ВЛомоносова-на 21 этаже.

Автореферат разослан "29 " сентября 2009 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета . b {J\tyu' ^ ' Горбунова И.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Одним из важнейших направлений современного естествознания является изучение пространственно-временной организации природных и природно-антропогенных геосистем. Наиболее эффективный инструмент описания неоднородности ландшафта и его компонентов - тематическое картографирование, обеспечивающее проведение границ между геокомплексами в разных масштабах средствами пространственного анализа.

Пространственный анализ ландшафта, направленный на изучение его структуры и межкомпонентных связей разных уровней, опирается на сравнительно-географический метод, теоретико-методические основы структурно-генетического ландшафтоведения (Л.С. Берг, Н.А. Солнцев, В.Б. Сочава, В.А. Николаев, А.А. Видина и др.), методы ландшафтной индикации (С.В. Викторов, Б.В. Виноградов), дешифрирования аэрокосмической информации (Ю.А. Ливе-ровский, В.Л. Андроников, М.С. Симакова, В.А. Николаев, Ю.С. Толчельников, А.С. Викторов), тематической картографии.

В настоящее время развитие картографических исследований тесно связано со становлением цифровых методов тематической картографии (Берлянт, 2006). Современные информационные системы позволяют перейти от хранения и использования электронных версий тематических карт к их непосредственному производству с использованием цифровых технологий на всех этапах исследования (Lagacherie, McBratney, 2006). При этом расширяется круг познавательных и прикладных задач географических исследований (Environmental soil-landscape modeling, 2006).

Диссертационная работа направлена на развитие цифровых методов ландшафтного анализа применительно к почвенному картографированию в методологии структуры почвенного покрова (Фридланд, 1972, 1977, 1984, Методология составления крупномасштабных ..., 2006), объекты которого напрямую связаны с объектами структурно-генетического ландшафтоведения. Вследствие заведомо выборочного характера почвенного опробования, выявление границ и

содержания почвенных ареалов опирается на учение о почвенно-ландшафтных связях, разработанное в трудах В.В. Докучаева (1898), X. Йенни (1961) и др.

Цель работы - разработать систему количественных методов пространственного ландшафтного анализа для создания цифровых крупномасштабных карт структур почвенного покрова (СПП). В соответствии с поставленной целью на опытном полигоне решаются следующие задачи:

1) обосновать и апробировать цифровые методы составления региональной модели почвенно-ландшафтных связей с учетом уровней организации почвенного покрова (ПП);

2) разработать цифровые методы типизации почвенных неоднородностей и их картографического отображения;

3) предложить методы оценки достоверности получаемых результатов;

4) обозначить методические и технологические ограничения цифровых методов картографирования, а также направления дальнейшего развития.

Материалы и методы исследования.

Решение перечисленных задач базируется на использовании следующих независимых источников информации о ПП и определяющих его факторах:

• полевых почвенных описаниях, регистрирующих свойства элементарных почвенных ареалов в различных ландшафтных позициях;

• цифровой модели рельефа (ЦМР), характеризующей потенциальную неоднородность условий почвообразования, в связи с перераспределением вещественно-энергетических потоков земной поверхностью;

• разносезонных многозональных снимках Landsat, характеризующих свойства ландшафтного покрова через величины отраженной солнечной радиации в разных зонах спектра.

ев, 2006). Используются методические подходы пространственного анализа для целей разномасштабного ландшафтного картографирования (Пузаченко и др., 2006; Сысуев, 2003; Козлов, 2008; Ландшафтно-географическая школа..., 2008).

Объектом исследования послужили ландшафты подзоны смешанных лесов южного макросклона Клинско-Дмитровской гряды (Московская физико-географическая провинция). На этой территории Почвенным институтом им. В.В. Докучаева РАСХН в границах полигона «Зеленоградский» с 70-х годов XX века проводятся многолетние исследования по изучению и картографированию СПГТ. Наличие кондиционных почвенно-картографических материалов (Сорокина, 1980, 1998; Шершукова, 1988; Кальван, 1983 и др.) позволило в рамках настоящей диссертации провести сопоставление почвенных карт, составленных на основе концепции СПП по материалам одного полевого почвенного исследования двумя способами: 1) в ручном, «бумажном» варианте и 2) с использованием цифровых технологий. Основные защищаемые положения:

1. Теоретико-методологической основой цифрового почвенного картографирования является пространственный ландшафтный анализ, обеспечивающий разработку моделей ландшафтно-индикационных связей для почвенных карт разного содержания.

2. Отражение структуры ПП на цифровых крупномасштабных картах достигается: 1) использованием методов нечеткой логики при типизации почвенных комбинаций; 2) учетом размеров элементарных почвенных ареалов и элементарных почвенных структур при обосновании размеров растровой сетки; 3) разномасштабным представлением ландшафтно-индикационных свойств.

3. Оценка достоверности модели почвенно-ландшафтных связей и результатов картографирования является обязательным элементом почвенно-картографических исследований.

Научная новизна работы заключается в разработке и реализации цифровых методов ландшафтного анализа применительно к отображению СПП и факторов его пространственной дифференциации.

Прикладное значение работы. Методы, развиваемые в работе, расширяют познавательные возможности почвенно-ландшафтных исследований разномасштабной неоднородности ПП и его отдельных свойств. В производственном режиме внедрение цифровых методов анализа пространственной информации позволяет достичь значительного увеличения скорости и уменьшения стоимости почвенно-ландшафтного картографирования (MacMilan, 2008).

Апробация. Результаты исследований докладывались на 3-ей международной конференции по цифровой почвенной картографии "Digital Soil Mapping: Bridging Research, Production, and Environmental Application" (2008, r. JIo-ган, США), V-ом съезде общества почвоведов им. В.В. Докучаева (2008, г. Ростов-на-Дону), 2-ой Национальной конференции с международным участием «Проблемы истории, методологии и философии почвоведения» (2007, г. Пущи-но), Всероссийской научной конференций «Пространственно-временная организация почвенного покрова: теоретические и прикладные аспекты» (2007, Санкт-Петербург), XI-ой Ландшафтной конференции (2006, Москва). Кроме того, результаты обсуждались на тематических семинарах Докучаевского общества почвоведов, подкомиссии картографии почв и комиссии по педометрике (2006, 2008), опубликованы в журнале «Почвоведение» (2009, №2, №6). Полученный опыт цифрового ландшафтного анализа используется в учебных курсах географического и почвенного факультетов МГУ.

Объем работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения, приложения и списка литературы, содержащего 142 наименований (55 на иностранном языке), изложена на 145 страницах, имеет 52 рисунка и 29 таблиц.

Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РФФИ №08-04-01377-а, гранта Ученого Совета географического факультета МГУ (2006-2008).

Благодарности. Автор выражает искреннюю признательность своему научному руководителю доктору сельскохозяйственных наук Н.П. Сорокиной и доктору географических наук Ю.Г. Пузаченко, определившему направление научных исследований. Также автор глубоко признателен своей семье и коллегам за постоянное внимание и поддержку на разных этапах работы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ПРОБЛЕМЫ ЦИФРОВОГО ТЕМАТИЧЕСКОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ

Общей тенденцией в методологии географических исследований является развитие и внедрение количественных методов анализа полевой, дистанционной и картографической информации. Причины этого связаны с потребностью в объективизации (воспроизводимости) географических знаний, существенным сокращением возможностей получения новых полевых материалов и развитием технических средств сбора и анализа массовой информации о состоянии и динамике ландшафтной оболочки и ее компонентов.

При этом происходит трансформация (обновление) технологии традиционного визуально-экспертного тематического картографирования по нескольким направлениям:

1. Геоинформационная инвентаризация природно-ресурсной информации на разных уровнях обобщения (Рожков, 1989; 1991; Столбовой и др., 1998; Савин, 2004; Руководство ..., 2008 и др.).

2. Дистанционное зондирование ландшафтного покрова и его компонентов (Симакова, Савин, 1998; Кравцова, 2005; Boettinger et al., 2008; Tomppo et al., 2002 и др.).

3. Цифровая тематическая картография (ЦК) - производство карт с использованием цифровых технологий на всех этапах исследования (Берлянт, 2006). Используя достижения двух других направлений в области подготовки и создания цифровых данных, ЦК делает акцент на формализации методов картографии, используемых в традиционных экспертных эмпирических моделях. Наибольшее развитие цифровые методы получили в почвенной картографии (McBratney et al., 2003; Digital soil mapping, 2007; Digital soil mapping with limited data, 2008; Сорокина, Козлов, 2009).

Цифровые средства сбора и хранения территориально распределенной информации (ГИС, дистанционное зондирование, GPS) в сочетании с методами теоретико-информационного (Хильми, 1960; Пузаченко, 1976; Коломыц, 2003)

и интеллектуального (Рожков, 1993) анализов картографических, дистанционных и полевых данных повысили оперативность и объективность выявления закономерностей иерархического строения, пространственной изменчивости и разнообразия географических систем (Ю.Г. Пузаченко, A.B. Хорошев, В.В. Сысуев, В.Г. Линник, A.C. Викторов, А.К. Черкашин).

Общей методологической проблемой применения математических методов является редукция целостного объекта изучения на составные части и исследование неполных двух-, трехкомпонентных систем (например, почва - растительность, рельеф - геологические структуры - растительность) через ограниченный набор их характеристик. Определение парциальных систем (Сочава, 2005) в качестве объекта исследований - удобный методический прием, обеспечивающий возможность развития необходимых методов анализа структуры, функциональных связей и закономерностей динамики многокомпонентных систем (Николаев, 2006). В то же время применение формальных методов в ЦК нередко приводит к потере целостного объекта исследования (Горячкин, 2006). Применительно к цифровой почвенной картографии синтез достижений частных методов и подходов связан с отражением структуры почвенного покрова, что и составляет предмет данной диссертации.

Совокупность методов ЦК и условия их применения имеют многочисленные ограничения, связанные с точностью и полнотой исходных данных, региональными особенностями конкретной территории, ограничениями конкретного метода. Количественные методы не смогут заменить экспертных знаний и чутья специалиста. Формальные критерии точности математических моделей не исключают возможности комбинаторного решения, не имеющего отношения к реальным механизмам дифференциации географических явлений (Minasny, MacBratney, 2008). Интерпретация выявленных отношений, оценка их полноты и определение границ применимости, анализ источников и результатов искажений - неполный список неотъемлемых элементов картографирования, пока не поддающихся формализации.

Развитие ЦК в мире и в нашей стране сдерживается организационной сложностью создания коллективов, способных объединить отраслевых специалистов, математиков и программистов для решения актуальных методических задач. Результатом их совместной работы должны стать всесторонние методические руководства и специализированные программные средства, предназначенные для решения задач прикладного характера (2Ьи е1 а1., 2003).

ГЛАВА 2. ОТОБРАЖЕНИЕ СТРУКТУРЫ ПОЧВЕННОГО ПОКРОВА МЕТОДАМИ ЦИФРОВОЙ КАРТОГРАФИИ

Специфика картографического отображения структуры почвенного покрова связана с решением двух методических задач: 1) построением вероятностной модели почвенно-ландшафтных связей; 2) типизацией почвенных комбинаций. Вероятностный характер почвенно-ландшафтных связей обусловлен неполнотой учета факторов почвообразования и масштаба их проявления. Преодоление этих ограничений связано с особенностями параметризации признакового и территориального пространств исследуемой территории и особенностями выбранного метода анализа межкомпонентных связей.

В диссертационной работе для решения методических задач использованы технологические приемы как принятые в цифровой картографии, так и предложенные автором.

1. Система измерения и отображения территориального варьирования ланд-шафтно-индикационных переменных задана растровой моделью. Элементы регулярной сетки (пиксели, операционные или элементарные территориальные единицы - ЭТЕ) с обоснованными линейными размерами служат посредниками между точечными данными полевых почвенных описаний и площадными ланд-шафтно-индикационными характеристиками. В соответствии с принципом ландшафтного подчинения размеры пикселей при крупномасштабном картографировании выбираются с учетом характерных размеров элементарных почвенных ареалов (ЭПА) и элементарных почвенных структур (ЭПС) в конкретных региональных условиях. Элементы сетки, в пределах которых имеются

почвенные описания, определяют обучающую выборку, на которой строятся вероятностно-статистические модели, связывающие изменчивость почвенных свойств, выявленную в ходе опробования, с изменчивостью свойств факторов почвообразования.

2. Для параметризация признакового пространства использованы: 1) цифровая модель рельефа (ЦМР), характеризующая разномасштабное перераспределение земной поверхностью вещественно-энергетических потоков; 2) разносе-зонная многозональная сканерная съемка Landsat, регистрирующая состояние земной поверхности (биомасса, продуктивность, температура и др.) в величинах коротковолнового и длинноволнового излучения. Учет характерных масштабов и механизмов перераспределения рельефом тепла и влаги базируется на спектральном (Turcotte, 1997; Пузаченко и др., 2003) и морфометрическом анализе ЦМР (Сысуев, 2002; Terrain Analysis: Principles and Applications, 2000). Для снижения размерности признакового пространства разновременных данных дистанционного зондирования и выделения инвариантных компонентов изменчивости отраженной радиации применен метод главных компонент (РСА).

3. Для описания вероятностного характера почвенно-ландшафтных связей в работе использован аппарат нечеткой логики. Функция принадлежности нечеткого множества определялась по обучающей выборке в соответствии с законом нормального распределения (программа Statistica 7). Для каждого пикселя условные вероятности функции принадлежности к заданным почвенным категориям образуют n-мерный вектор 5//-(Si/1, St/ ... Si"), где п - число почвенных категорий, a - степень принадлежности (подобия) почвы в пикселе (ij) и почвенной категории k (Zhu et. al, 2004). Анализ вектора условных вероятностей почвенных категорий позволяет получить для каждой ЭТЕ: 1) наиболее вероятную категорию детерминируемой переменной; 2) определенность однозначного прогноза, как значение максимальной условной вероятности из всех возможных.

4. Для типизации почвенных комбинаций (ПК) автором предложена классификация операционных единиц по значениям вектора условных вероятно-

стей. Полученные в результате классификации типы сочетаний наиболее вероятной (преобладающей) почвенной категории с двумя-тремя сопутствующими рассматриваются в работе как независимые ПК. Использование кластерного анализа ^-средних с возможностью нечеткого отнесения элемента классификации к каждому классу (Minasny, McBratney, 2002; Zhu, 2008), позволило обосновать оптимальную дробность классификации с минимальной общей неопределенностью отнесения ЭТЕ к категориям почвенных неоднородностей.

5. Семантическая интерпретация модели почвенно-ландшафтных связей опирается на средства пошагового дискриминантного и канонического анализов (Пузаченко, 2004), позволяющих определить положение и степень изолированности почвенных категорий в пространстве априорных ландшафтно-индикационных признаков и ортогональной системе координат факторов дифференциации почвенного покрова (Козлов и др., 2008).

Все характеристики, вычисляемые для ЭТЕ, отображаются в виде растровых изображений (программа FracDim). Изображение наиболее вероятной категории детерминируемой переменной показывает ареалы преобладающей почвы (или градации почвенного свойства), а изображение типов сочетаний преобладающих и сопутствующих категорий почвы - ареалы почвенных комбинаций, образованных этими категориями (Сорокина, Козлов, 2009). Отображения оценок определенности однозначного прогноза почвенных категорий и типизации почвенных комбинаций на пространство территориальных единиц демонстрируют вариативность степени детерминированности почвенно-ландшафтных связей. Области с низкой определенностью соответствуют ситуациям с наиболее сложными отношениями и высокой неоднородностью почвенного покрова. При необходимости для таких участков может быть сгущена сеть почвенного опробования.

Результаты каждого этапа анализа подвергаются экспертной критической оценке с учетом результатов ранее выполненных исследований. Окончательное оформление картографических материалов осуществляется с использованием изобразительных средств, принятых в геоинформатике.

ГЛАВА 3. ХАРАКТЕРИСТИКА ТЕРРИТОРИИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Демонстрация возможностей цифровой почвенной картографии осуществляется на примере полигона «Зеленоградский» (115 км2), расположенного на южном склоне Клинско-Дмитровской гряды в пределах ландшафтов крупнохолмистой моренной и пологоволнистой морено-водноледниковой равнины. Лесные массивы занимают 60% площади, пашня 35%, луга и болота 5%. В составе лесов преобладают кратко- и длительнопроизводные модификации еловых, сосново-еловых, дубово-еловых и широколиственно-еловых сообществ (Огуреева, 1996). Мощная толща (1-4 м) однородных покровных суглинков среднего и верхнего плейстоцена определяет ведущую роль рельефа в пространственной дифференциации ГШ через разномасштабное перераспределение тепла и влаги. Зональные почвы - дерново-подзолистые, с участием в пределах замедленно дренируемых водоразделов и пологих склонов - полугидроморф-ных вариантов, на распаханных склонах - эродированных, в нижних частях и у подножья склонов - намытых и смыто-намытых. Средние размеры ЭПС не менее 2-6 га, ЭПА - 0,05-0,5 га.

ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЦИФРОВОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ

В соответствии с изложенными позициями в диссертации демонстрируются возможности цифрового пространственного анализа при составлении картосхем подтипов почв и их почвенных комбинаций, картосхем диагностических показателей интенсивности процессов оглеения, оподзоливания, эрозии и аккумуляции, а также картосхемы агроэкологических групп ПК, составляющей основу типизации земель (Сорокина, 1993).

Данные полевого почвенного опробования для изучения и картографирования СПП собирались в течение 1969-2008 гг. силами сотрудников Почвенного института им. В.В. Докучаева РАСХН: Н.П. Сорокиной, Ф.И. Козловским, Г.А. Шершуковой, В.К. Кальван, К.Б. Ахмалишевым и др. В рамках маршрутно-

Рис. 1. Положение точек почвенного опробования(красные) и буровых (желтые) относительно изображений: а - фактора интегральной отражательной способности (альбедо) земной поверхности, б — рельефа территории картографирования

<1Ъ=95 м : 154-249 м ¿й=87 м : 157-244 м ¿2=24 м : 176-200 м

ст. откл. =23.1 м ст. откл. = 22.7 м ст. откл. = 2.4 м

Рис. 2. Разномасштабные поверхности: а - современного рельефа, б - рельефа 1-порядка (характерные размеры более 510 м) гляциальной аккумуляции московского оледенения, в - рельефа П-порядка (размеры менее 510 м) эрозионной денудации верхнего плейстоцена и голоцена

-и

л>

-Ч \У /

■ЛХ

Рис. 3. Первый-второй-третий факторы (слева направо) дифференциации почвенного покрова на уровне подтипов

Рис. 4. Преобладающий подтип почвы (слева, легенда - рис. 5), неопределенность однозначного прогноза (в центре) и ПК на уровне подтипов (справа, рис. 5)

ПК Компо Ё Н и 1я Е Н1 почвенного покрова (подтипы), редняя доля участия Площадь

Пд Пдг ПдГ АПд АПдг АПдГ АПдгвг АПдвг Абтд га %

1 0.89 0.08 0.02 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 "о.оо 1661 15

2 0.76 0.16 0.06 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2101 19

3 0.63 0.27 0.08 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1301 12

4 0.56 0.16 0.19 0.06 0.01 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 542 5

5 0.42 0.37 0.17 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 466 4

6 0.36 0.16 0.15 0.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 276 2

7 0.15 0.18 0.61 0.04 0.01 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 116 1

В 0.16 0.08 0.10 0.61 0.01 0.01 0.01 0.01 0.00 0.00 223 2

9 0.02 0.01 0.01 0.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 479 4

10 0.37 0.06 0.06 0.01 0.30 0.09 0.02 0.05 0.02 0.02 163 1

11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.86 0.07 0.01 0.03 0.03 0.01 1283 12

12 0.01 0.00 0.00 0.00 0.72 0.13 0.02 0.06 0.04 0.02 1063 10

13 0.02 0.00 0.00 0.00 0.55 0.21 0.04 0.09 0.04 0.04 637 6

14 0.01 0.00 0.00 0.01 0.32 0.42 0.10 0.11 0.02 0.02 206 2

15 0.02 0.01 0.02 0.02 0.30 0.19 0.11 0.25 0.05 0.04 169 2

16 0.01 0.00 0.01 0.04 0.15 0.22 0.39 0.13 0.01 0.03 85 1

■ 0.01 0.00 0.00 0.01 0.01 0.01 0.96 0.01 0.00 0.00 106 1

18 0.02 0.00 0.00 0.00 0.12 0.03 0.01 0.01 0.03 0.79 194 2

Всего 0.42 0.11 0.05 0.07 0.22 0.05 0.02 0.02 0.01 0.02 11072 100

Рис. 5. Компонентный состав почвенных комбинаций (на уровне подтипов)

Рис. 6. Наиболее вероятная (преобладающая) категория оглеения почвы (слева), неопределенность однозначного прогноза (в центре) и почвенные комбинации по степени оглеения (справа)

Группы ПК Средняя доля участия компонентов ПП с признаками

№ площадь оглеения элювиирования смытости-намытости

га % Г1 Г2 ГЗ П1 ГО ПЗ Э2 Э1 ЭН Н

1 131 5 0.47 0.19 0.04 0.17 0.26 0.37 0.01 0.12 0.02 0.14

2 243 10 0.35 0.06 0.00 0.26 0.28 0.32 0.01 0.13 0.01 0.13

3 372 15 0.22 0.02 0.00 0.37 0.22 0.27 0.01 0.13 0.01 0.16

4 410 17 0.22 0.03 0.00 0.29 0.31 0.25 0.01 0.13 0.01 0.09

5 503 20 0.13 0.01 0.00 0.35 0.29 0.20 0.01 0.14 0.00 0.09

6 473 19 0.12 0.01 0.00 0.44 0.20 0.20 0.01 0.15 0.01 0.14

7 232 9 0.10 0.01 0.01 0.32 0.18 0.19 0.07 0.20 0.04 0.17

8 52 2 0.10 0.01 0.01 0.16 0.13 0.14 0.24 0.16 0.34 0.08

9 39 2 0.21 0.04 0.05 0.05 0.10 0.12 0.06 0.04 0.86 0.01

Средняя 0.19 0.03 0.01 0.33 0.24 0.23 0.02 0.14 0.03 0.12

Максимальная 0.66 0.48 0.63 0.29 0.99 0.39 0.81 0.58 0.99 0.83

Число точек 327 83 23 432 456 396 21 198 15 178

Рис. 7. Компонентный состав агроэкологических групп ПК

Рис. 8. Фрагмент картосхемы агроэкологических групп ПК: а - в растровом формате, 6- в векторном формате, в - неопределенность типизации ПК, г -

картосхема групп ПК схожего содержания, составленная ранее средствами

экспертного анализа

ключевого обследования в пределах полигона заложено 10 детальных ключей, площадью 0.5-2 га, серия почвенно-геоморфологических профилей и более 1000 точек картировочного обследования (рис. 1). Закономерности строения почвообразующей толщи выявлялись с помощью бурения до глубины 2-5 м с характеристикой глубины и характера подстилания покровных суглинков. Общий объем- 1554 почвенных выработок.

Цифровая модель рельефа (ЦМР) построена (программа Surfer 9.0) на основании высотных отметок топографической карты масштаба 1:10 000 с основным сечением горизонталей 2 м. Шаг матрицы ЦМР (30 м) выбран с учетом средних линейных размеров ЭПС и детальности отображения рельефа в гори-

средних линейных размеров ЭПС и детальности отображения рельефа в горизонталях на исходной топографической карте.

Спектральный анализ ЦМР позволил установить два характерных масштаба в организации рельефа изучаемой территории (рис. 2). Структуры рельефа первого порядка имеют характерные размеры более 510 м и суммарный перепад высот 87 м, структуры рельефа второго порядка - размеры менее 510 м с суммарным перепадом высот - 24 м. С учетом геоморфологических особенностей территории структуры первого порядка могут быть сопоставлены с гляци-альными и водно-ледниковыми формами аккумуляции московского оледенения, а структуры второго порядка - с формами эрозионной денудации верхнечетвертичного и голоценового времени.

Для исходной ЦМР и ее двух независимых по генезису составляющих рассчитаны морфометрические характеристики (программа SAGA), описывающие перераспределение влаги и тепла - крутизна, лапласиан, индекс конвергенции, высота над местным базисом эрозии. Для исходной ЦМР набор морфометриче-ских характеристик дополнен плановой и профильной кривизнами, дозой прямой солнечной инсоляции за год, продолжительностью прямой инсоляции, водосборной площадью, индексами влажности и эрозионной активности. Разномасштабное представление свойств рельефа позволило учесть возможное влияние перераспределения тепла и влаги на дифференциацию почвенно-ландшафтных условий в различных пространственно-временных масштабах.

Для характеристики текущего состояния растительности, особенностей хозяйственной деятельности как почвообразующих факторов использовались многозональные оптико-электронные снимки Landsat 5 ТМ и 7 ЕТМ+ с разрешением 30 метров для 6 сроков: 07 ноября, 25 декабря 1999 г., 14 октября 2002 г., 3 марта, 26 мая и 21 июля 2003 г.

Первый компонент РСА воспроизводит общее поле трансформации солнечной радиации, инвариантное для различных сезонов функционирования. Его содержание соответствует ландшафтно-индикационной характеристике средне-

годового альбедо отражательной поверхности (рис. 1) и позволяет различать естественные и агрогеннотрансформированные категории почвенного покрова.

Карты преобладающих подтипов почв и их комбинаций. В анализ включены подтипы почв (Классификация ..., 2004), обеспеченные более чем 20 описаниями: дерново-подзолистые типичные (Пд), дерново-подзолистые глее-ватые (Пдг), дерново-подзолисто-глеевые типичные (ПдГ), торфяно-подзолисто-глеевые типичные и торфяно-глееземы типичные (Пбтг), агродерново-подзолистые типичные (АПд), агродерново-подзолистые глееватые (АПдг), агродерново-подзолистые глеевые (АПдГ), агродерново-подзолистые глееватые со вторым гумусовым горизонтом (АПдгвг); агродерново-подзолистые со вторым гумусовым горизонтом (АПдвг)> агроземы текстурно-дифференцированные (Азтд). При цифровой обработке пришлось отказаться от принятого при крупномасштабных почвенных съемках отражения видов почв из-за недостаточной обеспеченности разрезами лесных массивов.

Наиболее однозначно в характеристиках рельефа и дистанционной съемки Ьапска! индицируются подтипы АПд (95.2%), Пд (77.9%) и Пбтг (52.2%) почв (табл. 1). Остальные подтипы почв имеют менее строгую приуроченность к позициям мезорельефа, не имеют специфичного спектрального образа и обычно играют роль сопутствующих компонентов в составе ЭПС.

Наиболее независимы друг от друга агрогенные и лесные подтипы почв, однозначно диагностируемые по материалам дистанционного зондирования. Среди лесных почв схожие позиции мезорельефа занимают пары: Пд и Пдг, Пдг и ПдГ, образуя почвенные комбинации в соответствии с особенностями микрорельефа. Подтип торфяно-подзолисто-глеевых почв (Пбтг) имеет наиболее изолированную «экологическую нишу». Среди агрогеннотрансформиро-ванных почв относительно независимы подтипы в парах АПд и АПдг, АПд и АПдГ, АПд и АПдг", а также пары почв с Азтл. Самое неопределенное положение имеют агрогенные почвы со вторым гумусовым горизонтом.

Таблица 1. Взаиморасположение подтипов почв обучающей выборки _в пространстве ландшафтно-индикационных характеристик

Подтипы почв

Пд Пдг ПдГ Пбтг АПд АПдг АПдГ АПдгвг АПд,г Азтл

Подтипы почв Пд 0.9 2.9 9.1 30.0 29.2 27.4 28.4 28.2 32.8

Пдг 2.7 1.3 8.1 32.7 31.0 29.0 30.3 31.0 36.3

ПдГ 5.5 1.8 6.2 29.5 27.0 24.6 25.9 28.2 33.7

Пбтг 13.0 9.2 5.9 33.1 28.8 24.5 27.4 31.6 35.7

АПд 293.2 115.8 64.8 52.6 1.1 2.4 1.4 0.4 1.9

АПдг 185.3 91.9 52.7 42.0 11.9 1.0 0.6 1.2 2.8

АПдГ 68.4 50.0 32.5 26.4 7.3 2.6 1.3 2.7 4.5

АПдгьг 96.5 63.9 39.9 33.3 6.1 2.2 2.6 1.6 3.1

АПд" 59.0 47.0 33.9 42.0 0.9 2.7 3.8 2.7 1.4

Азтд 62.1 51.3 38.2 33.8 4.1 5.5 6.0 4.8 1.7 "—^

Число точек 163 53 32 23 903 199 45 68 36 32

* 77.9 32.1 3.1 52.2 95.2 22.6 4.4 0.0 0.0 15.6

Примечание. Под диагональю - значения критерия Фишера при различении подтипов почв, над диагональю - квадрат дистанции Махалонобиса между центрами областей, занимаемых категориями почвы в признаковом пространстве. Большие значения обоих показателей говорят об изолированности каждой пары подтипов в признаковом пространстве.

* процент точек обучающей выборки, занимающих специфичную область признакового пространства. Общая точность - 68.8%.

Согласно результатам канонического анализа (табл. 2), положение десяти подтипов почв в многомерном признаковом пространстве описывается шестью независимыми осями (факторами), причем два первых из них в сумме воспроизводят 96% дисперсии признакового пространства. Первый фактор определяет различия между лесными и агрогенными подтипами почв (рис. 3), выражаемые через величину интегрального альбедо отражательной поверхности. Кроме того, агрогенные подтипы почв тяготеют к относительно выпуклым и наклонным элементам рельефа первого и второго порядков, что обусловлено издавна сложившейся адаптивностью структуры сельскохозяйственных угодий к наиболее дренируемым позициям рельефа.

Второй фактор характеризует условия формирования автоморфных и гидроморфных почв (рис. 3) в зависимости от степени дренируемости и величины стокового увлажнения, характеризуемых топографическим индексом влажности, высотой над местным базисом эрозии, лапласианом рельефа 1-ого порядка.

Таблица 2. Содержание осей канонического анализа

№ дисперсия Индицируемые подтипы почвы Индицирующие переменные (в скобках ранговый коэффициент корреляции)

Область низких значений фактора Область высоких значений фактора

1 90.6% Пдг(-4.7), Пд (-4.5), Пбтг (•4.1), ПдГ(-4.3) Азтд(1.1), АПд (ЩАПАо.в), Апдг(0.8), АПдг®1" (0.8), АПдГ (0.5) Интегральное альбедо отражательной поверхности (+0.8), крутизна (+0.8) и лапласиан (-0.6...-0.8) поверхностей разного порядка

2 5.4% Пд (-0.5), АПдш (-0.3), АПд (-0.2), Азтд(-0.2), Пдг(0.0) Пбтг (2.1), АПдГ (1.1), АПдгвг(0.7), ПдГ (0.7), Пдг (0.6) топографический индекс влажности (+0.7), высота над местным базисом эрозии (-0.6), лапласиан рельефа I-порядка (+0.8)

3 1.2% Пбтг (-1.1), Азтд(-1.0) ПдГ (0.6), Пдг (0.3) Индекс конвергенции (+0.9) и лапласиан (+0.5) рельефа 1-порядка, индекс влажности (+0.5)

4 1.1% Пбтг (-0.9) Азтд(0.8) Индекс конвергенции поверхностей разного порядка (+0.4...+0.5)

5 0.7% АПдГ (-0.5) Азтд(0.5), ПдГ (0.4), АПдг^О.З) Крутизна рельефа (-0.6), превышение над базисом эрозии (+0.5), альбедо (0.5)

6 0.4% АПдгш (-0.5), Азтд(0.3), Пдг (0.3) Превышение над местным базисом эрозии 1-порядка (+0.6), современного рельефа (-0.8)

Последующие факторы (3-6) уточняют положение некоторых подтипов

почв в признаковом пространстве. Третий фактор (рис. 3) определяет положение Пбтг в ряду гидроморфных лесных почв и Азтд в ряду агрогеннотранс-формированных почв. Их общей особенностью является положение в пониженных и вогнутых элементах рельефа первого порядка с относительно высокими значениями индекса влажности. Различия между ними, воспроизводимые четвертым фактором, связаны с формой поверхности: в пределах вогнутых собирающих склонов создаются условия для формирования Пбтг, а на выпуклых распаханных склонах встречаются среднеэродированные Азтд.

Пятый фактор специфичен для агродерново-подзолисто-глеевых типичных почв, занимающих выположенные и вогнутые позиции рельефа в пределах сельскохозяйственных земель. Наконец шестой фактор определяет место аг-родерново-подзолистых глееватых почв со вторым гумусовым горизонтом. Их распространение связано с понижениями рельефа первого порядка, при одно-

временном возвышенном рельефе второго порядка. Почвенный покров территории есть результат интегрального действия всех шести факторов (рис. 4).

Наиболее достоверен прогноз состояния ПП (рис. 4) в днищах долинно-балочной сети, вершинах и верхних частях склонов моренных холмов и в целом - для выпуклых элементов рельефа. Высокая неопределенность однозначного прогноза почвы характерна для переувлажненных пологих ложбин и вогнутых элементов как моренной, так и морено-водноледниковой равнин.

Картосхема почвенных комбинации (рис. 4) основывается на учете в каждой ЭТЕ не только преобладающего подтипа почв, но и двух-трех сопутствующих с долевым участием более 4%. Наименьшая неопределенность классификации ЭТЕ в пространстве условных вероятностей подтипов почв (программа РигМе) достигается при 3, 9 и 18 классах. За основной принят уровень классификации на 18 классов (рис. 5), дающий типизацию ПК приемлемой дробности. Под лесом состав ПК связан с соотношением автоморфных и гидроморф-ных почв. Элементарные почвенные структуры с доминированием Пд занимают 15% территории картографирования; с участием Пдг и ПдГ до половины площади ПК - 36%; с их преобладанием - 7%. Пбтг почвы имеют ведущее значением в составе ЭПС днищ эрозионной сети (6%). В пределах сельскохозяйственных угодий преобладают ЭПС с доминированием АПд (22% от общей площади). ЭПС с высокой долей почв, лимитирующих агрогеннное использование (АПдг, АПдГ, АПдгвг, Аб"), в сумме занимают 14% (или 39% площади пашни).

Картосхема неопределенности типизации ПК локализует области почвенных неоднородностей с самым сложным компонентным составом. Они представляют своеобразные экотоны между равновесными позициями мезорельефа с более однозначными почвенно-ландшафтными связями. В целом площадь таких областей невысока (1% территории) и они приурочены к границам контрастных почвенных неоднородностей.

Диагностические показатели почвенно-ландшафтных процессов заданы градациями экологически значимых морфологических признаков почвенного профиля (степени оглеения, оподзоливания и смытости/намытости). Типизация

агроэкологических групп ПК выполнена путем классификации ЭТЕ в пространстве условных вероятностей диагностических показателей трех процессов.

Степень гидроморфности почв определяется условиями дренажа и величиной стокового увлажнения, выражаемых через индекс конвергенции, индекс влажности, лапласиан и высоту над местным базисом эрозии рельефа 1-порядка. Показатели гидроморфности возрастают в ряду дерново-подзолистых глеева-тых (Г1), дерново-подзолистых глеевых (Г2) и торфяно-глеевых (ГЗ) почв. Низменная слабонаклонная пологоволнистая моренно-водноледниковая равнина отличается более высоким участием гидроморфных почв в ПК, особенно в пределах лесных массивов (рис. б).

Ведущими индикационными признаками для диагностики среднесмытых (Э2), слабосмытых (Э1), смыто-намытых (ЭН) и намытых (Н) почв служат крутизна рельефа, интегральное альбедо и площадь водосбора. Под пашней максимальные значения крутизны при высокой водосборной площади соответствуют Э2 и ЭН почвам, минимальные значения обоих показателей - почвам без признаков смыва и намыва, а диапазон средних значений - Э1 и Н почвам. Интегральное альбедо отражательной поверхности выше у Э2 и ЭН почв. Вместе с тем категории эродированности занимают в признаковом пространстве близкие области - их мозаичность связана с локальными особенностями микрорельефа.

Диагностика почв трех градаций оподзоливания достигается сочетанием интегрального альбедо, индекса влажности, водосборной площади, индекса конвергенции и лапласиана рельефа 1-ого порядка, крутизной. Мелкоподзолистые (П1) почвы преобладают в составе ПК агроосвоенных дренируемых позиций при отсутствии натечного увлажнения; неглубокоподзолистые (П2) почвы являются доминантами лесных ПК, а так же агрогенных ПК моренно-водноледниковой равнины. Наконец, глубокоподзолистые (ПЗ) почвы преимущественно формируются на нижних частях длинных склонов, дренируемых водосборных понижениях и уплощенных водораздельных позициях с замедленным оттоком атмосферной влаги. Высокая степень неопределенности прогноза глубины оподзоливания получена для агроосвоенных почв.

При агроэкологической типизации ПК сельскохозяйственных угодий получено девять групп (рис. 7). Четыре из них (37% пашни) характеризуются преобладанием, либо высоким участием гидроморфных почв, три группы (13%) - участием смыто-намытых, и две группы ПК (39%) отличаются доминированием зональных почв с небольшим участием (10-15%) оглеенных, слабосмытых и намытых почв. ПК с высокой неопределенностью типизации занимают 13% пашни и приурочены к позициям рельефа с наиболее комплексным и мозаичным ПП (рис. 8).

Содержание моделей почвенно-ландшафтных связей и пространственная конфигурация ПК имеют высокую степень сходства с результатами экспертного картографирования, выполненного ранее (Сорокина, 1993, 1998). В диссертационной работе приведены результаты верификации цифровых картосхем по данным ключевых участков детального картографирования.

ГЛАВА 5. МЕТОДИЧЕСКИЕ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ОГРАНИЧЕНИЯ ЦИФРОВОГО ПРОСТРАНСТВЕННОГО АНАЛИЗА

К числу методических и технологических ограничений разработанных подходов ЦК следует отнести: 1) неполноту учета почвообразующих факторов и масштаба их проявления (неоднородность почвообразующих пород, микрорельеф, история хозяйственного освоения). Степень неполноты поддается оценке через сравнение моделей, построенных по разному набору ландшафтно-индикационных переменных. 2) необходимость контроля полноты обучающей выборки, которая должна корректно отражать состав и соотношение компонентов ПП. Возможные решения проблемы: регулярная сеть почвенного опробования, либо регулирование числа и положения точек на основе факторно-индикационных основ. 3) нелинейный характер изменчивости значений картографируемых свойств почвы относительно значений ландшафтно-индикационных переменных. В рамках аппарата нечетких множеств решение связано с подбором адекватной функции принадлежности на массиве обучающей выборки. 4) точность отображения переменных среды (растеризации) и со-

вмещения точек почвенного опробования с элементами сетки. По каждому источнику ограничений в главе дается расширенная характеристика и формулируются направления дальнейшего развития.

ВЫВОДЫ

В диссертации на экспериментальном материале впервые предложены и апробированы цифровые средства ландшафтного анализа применительно к задачам крупномасштабного почвенного картографирования в методологии СПП:

1. Несоответствие масштабных уровней сбора полевой точечной информации о почвах и площадной характеристики условий почвообразования преодолено с помощью элементов растровой сетки - пикселей, линейные размеры которых обоснованы в соответствии с характерными размерами картографируемых структур ПЛ. В конкретных региональных условиях размер ячейки растра составил 30x30 м, что больше площади ЭПА, но меньше площади ЭПС.

2. Показано, что характер пересечения ареалов почвенных категорий (функций принадлежности нечетких множеств) в пространстве ландшафтно-индикационных признаков определяет состав почвенных комбинаций для каждого пикселя. Для их типизации использован метод нечеткой классификации пикселей по условным вероятностям функции принадлежности компонентов ПП. Оптимальное число типов ПК определяется числом классов, при котором достигается наименьшая неопределенность классификации. Определенность ареалов ПК подтипов почв выше (0.95 для 18 ПК), чем определенность ареалов преобладающих подтипов почв (0.71 для 10 подтипов), что подтверждает эффективность методологии СПП в почвенной картографии.

вариантах наибольшая неопределенность прогноза преобладающего компонента почвенной неоднородности и типизации ПК характерна для вогнутых, собирающих влагу элементов рельефа. Высокая неопределенность характерна для ПК агроосвоенных территорий.

4. Реализованы два взаимодополняющих подхода составления почвенных карт, связанных со способом характеристики ПП в зависимости от целевого назначения карты: 1) через таксономическое положение почв в действующей почвенной классификации; 2) через диагностических показателей процессов оглее-ния, эрозии и аккумуляции, оподзоливания с их последующей интеграцией в виде картосхемы агроэкологических групп ПК. Установлена специфичность индикационно-диагностических показателей для разных процессов.

5. Канонический анализ положения ареалов почвенных категорий в признаковом пространстве позволил определить число и содержание независимых факторов дифференциации ПП и установить их наиболее информативные диагностические характеристики. Выявленные региональные закономерности внут-риландшафтной дифференциации ПП на уровне ЭПС согласуются с выводами, полученными в предыдущих исследованиях. В условиях однородных почвооб-разующих пород изменчивость ПП определяется агрогенным воздействием хозяйственной деятельности в сочетании с разномасштабной неоднородностью элементов рельефа по характеру увлажнения.

6. Установлены ограничения ЦПК: 1) неполнота учета почвообразующих факторов и масштаба их проявления, 2) необходимость контроля полноты обучающей выборки, 3) нелинейный характер почвенно-ландшафтных связей, 4) точность исходных данных и их преобразований при подготовке к анализу.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Статьи в реферируемых журналах списка ВАК:

1. Козлов Д.Н., Конюшкова М.В. Современное состояние и перспективы развития цифровой почвенной картографии (по материалам международного совещания, г. Логан, США, 2008 г.) // Почвоведение, 2009, №6. С. 750-753.

2. Сорокина Н.П., Козлов Д.Н. Возможности цифрового картографирования структуры почвенного покрова//Почвоведение, 2009, № 2. С. 198-210.

3. Козлов Д.Н., Пузаченко М.Ю., Федяева М.В., Пузаченко Ю.Г. Отображение пространственного варьирования свойств ландшафтного покрова на основе дистанционной информации и цифровой модели рельефа // Известия РАН. Сер. геогр., 2008, № 4. С. 112-124.

4. Пузаченко М.Ю., Пузаченко Ю.Г., Козлов Д.Н., Федяева М.В. Картографирование мощности органогенного и гумусового горизонтов лесных почв и болот южнотаежного ландшафта (юго-запад Валдайской возвышенности) на основе трехмерной модели рельефа и дистанционной информации (Landsat 7) // Исследование Земли из космоса, 2006, №4, С. 1-9.

5. Пузаченко Ю.Г., Козлов Д.Н., СиуноваЕ.В., Санковский А.Г. Оценка запасов органического вещества в почвах мира // Почвоведение, 2006, №6, С. 1427-1440.

Статьи в сборниках:

6. Козлов Д.Н. Инвентаризация ландшафтного покрова методами пространственного анализа для целей ландшафтного планирования // Труды Межд. школы-конференции "Ландшафтное планирование. Общие основания. Методология. Технология" М.: Геогр. факультет МГУ, 2006. С. 117-137.

7. Пузаченко Ю.Г., Федяева М.В., Козлов Д.Н., Пузаченко М.Ю. Методологические основания отображения элементарных геосистемных процессов // Современные естественные и антропогенные процессы в почвах геосистемах. -М.: Почв. Ин-т им. В.В. Докучаева, 2006. С. 13-52.

Напечатано с готового оригинал-макета

Издательство ООО "МАКС Пресс" Лицензия ИД N 00510 от 01.12.99 г. Подписано к печати 23.09.2009 г. Формат 60x90 1/16. Усл.печ.л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ 495. Тел. 939-3890. Тел./факс 939-3891 119992, ГСП-2, Москва, Ленинские горы, МГУ им. М.В. Ломоносова, 2-й учебный корпус, 627 к.

Содержание диссертации, кандидата географических наук, Козлов, Даниил Николаевич

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ПРОБЛЕМЫ ЦИФРОВОГО ТЕМАТИЧЕСКОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ.

1.1. Общие замечания.

1.2. Почвенная картография и использование почвенных карт.

1.3. Основы крупномасштабного почвенного картографирования.

1.3.1. Объекты и масштаб почвенного картографирования.

1.3.2. Базовые и специальные почвенные карты.

1.3.3. Методы составления крупномасштабных почвенных карт.

1.4. Содержание цифровой почвенной картографии.

1.5. Современное состояние и направления развития ЦПК.

ГЛАВА 2. ОТОБРАЖЕНИЕ СТРУКТУРЫ ПОЧВЕННОГО ПОКРОВА МЕТОДАМИ ЦИФРОВОЙ КАРТОГРАФИИ.

2.1. Средства цифровой параметризация территориального пространства.

2.2. Средства цифровой параметризации признакового пространства.

2.3. Средства построения цифровой модели почвенно-ландшафтных связей.

2.4. Типизация почвенных комбинаций.

2.5. Методы ЦПК в оценках достоверности модели почвенно-ландшафтных связей и результатов почвенного картографирования.

2.6. Последовательность задач ЦПК и их решений в крупном масштабе

ГЛАВА 3. ФИЗИКО-ГЕОГРАФИЧЕСКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА

ТЕРРИТОРИИ.

ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЦИФРОВОГО КАРТОГРАФИРОВАНИЯ.

4.1. Ландшафтно-индикационные характеристики на основе ЦМР.

4.2. Ландшафтно-индикационные характеристики на основе многозональных космических изображений.

4.3. Материалы полевого почвенного опробования.

4.4. Картосхема преобладающих подтипов почв и картосхема почвенных комбинаций подтипов почв.

4.5. Картосхема степени гидроморфизма почвенного профиля.

4.6. Картосхема степени эрозионно-аккумулятивной переработки почвенного профиля.

4.7. Картосхема степени оподзоленности почвенного профиля.

4.8. Картосхема агроэкологических групп ПК.

4.9. Верификация результатов цифрового картографирования.

ГЛАВА 5. МЕТОДИЧЕСКИЕ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ОГРАНИЧЕНИЯ

ЦИФРОВОГО ПРОСТРАНСТВЕННОГО АНАЛИЗА.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Цифровой анализ ландшафта при крупномасштабном картографировании структур почвенного покрова"

Одним из важнейших направлений современного естествознания является изучение пространственно-временной организации природных и природно-антропогенных геосистем. Наиболее эффективный инструмент описания неоднородности ландшафта и его компонентов - тематическое картографирование, обеспечивающее проведение границ между геокомплексами в разных масштабах средствами пространственного анализа.

Пространственный анализ ландшафта, направленный на изучение его структуры и межкомпонентных связей разных уровней, опирается на сравнительно-географический метод, теоретико-методические основы структурно-генетического ландшафтоведения (J1.C. Берг, Н.А. Солнцев, В.Б. Сочава, В.А. Николаев, А.А. Видина и др.), методы ландшафтной индикации (С.В. Викторов, Б.В. Виноградов), дешифрирования аэрокосмической информации (Ю.А. Ливеровский, B.J1. Андроников, М.С. Симакова, В.А. Николаев, Ю.С. Толчельников, А.С. Викторов), тематической картографии.

Диссертационная работа направлена на развитие цифровых методов ландшафтного анализа применительно к почвенному картографированию в методологии структуры почвенного покрова (Фридланд, 1972, 1977, 1984, Методология составления крупномасштабных ., 2006), объекты которого напрямую связаны с объектами структурно-генетического ландшафтоведения. Вследствие заведомо выборочного характера почвенного опробования, выявление границ и содержания почвенных ареалов опирается на учение о почвенно-ландшафтных связях, разработанное в трудах В.В. Докучаева (1898), X. Йенни (1961) и др.

1) обосновать и апробировать цифровые методы составления региональной модели почвенно-ландшафтных связей с учетом уровней организации почвенного покрова

ПП);

2) разработать цифровые методы типизации почвенных неоднородностей и их картографического отображения;

3) предложить методы оценки достоверности получаемых результатов;

Материалы и методы исследования.

Совместный анализ независимой информации о состоянии ПП осуществляется средствами цифрового пространственного анализа (ГИС, дистанционное зондирование, методы статистики) в соответствии с факторно-корреляционной моделью почвенно-ландшафтных связей (Докучаев, 1898; Глинка, 1912; Jenny, 1941; McBratney et. al., 2003) и принципом ландшафтного подчинения (Николаев, 2006). Используются методические подходы пространственного анализа для целей разномасштабного ландшафтного картографирования (Пузаченко и др., 2006; Сысуев, 2003; Козлов, 2008; Ландшафтно-географическая школа., 2008).

Объектом исследования послужили ландшафты подзоны смешанных лесов южного макросклона Клинско-Дмитровской гряды (Московская физико-географическая провинция). На этой территории Почвенным институтом им. В.В. Докучаева РАСХН в границах полигона «Зеленоградский» с 70-х годов XX века проводятся многолетние исследования по изучению и картографированию СПП. Наличие кондиционных почвенно-картографических материалов (Сорокина, 1980, 1998; Шершукова, 1984; Кальван, 1983 и др.) позволило в рамках настоящей диссертации провести сопоставление почвенных карт, составленных на основе концепции СПП по материалам одного полевого почвенного исследования' двумя способами: 1) в ручном, «бумажном» варианте и 2) с использованием цифровых технологий.

Основные защищаемые положения:

Апробация. Результаты исследований докладывались на 3-ей международной конференции по цифровой почвенной картографии "Digital Soil Mapping: Bridging Research, Production, and Environmental Application" (2008, г. Логан, США), V-ом съезде общества почвоведов им. В.В. Докучаева (2008, г. Ростов-на-Дону), 2-ой Национальной конференции с международным участием «Проблемы истории, методологии и философии почвоведения» (2007, г. Пущино), Всероссийской научной конференций «Пространственно-временная организация почвенного покрова: теоретические и прикладные аспекты» (2007, Санкт-Петербург), XI-ой Ландшафтной конференции (2006, Москва). Кроме того, результаты обсуждались на тематических семинарах Докучаевского общества почвоведов, подкомиссии картографии почв и комиссии по педометрике (2006, 2008), опубликованы в журнале «Почвоведение» (2009, №2, №6). Полученный опыт цифрового ландшафтного анализа используется в учебных курсах географического и почвенного факультетов МГУ.

Объем работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения, приложения и списка литературы, содержащего 160 наименований (58 на иностранном языке), изложена на 146 страницах, имеет 55 рисунка и 29 таблиц.

Заключение Диссертация по теме "Физическая география и биогеография, география почв и геохимия ландшафтов", Козлов, Даниил Николаевич

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Несоответствие масштабных уровней сбора полевой точечной информации о почвах и площадной характеристики условий почвообразования преодолено с помощью элементов растровой сетки - пикселей, линейные размеры которых обоснованы в соответствии с характерными размерами картографируемых структур ПП. В конкретных региональных условиях размер ячейки растра составил 30x30 м, что больше площади ЭПА, но меньше площади ЭПС.

3. В диссертации впервые продемонстрировано картографическое отображение оценок достоверности модели почвенно-ландшафтных связей и результатов картографирования СПП в рамках использованной технологии и априорных наборов данных. Картосхемы демонстрируют вариативность детерминированности почвенно-ландшафтных связей и локализуют участки с наиболее комплексным ПП, требующие дополнительного почвенного опробования. Во всех вариантах наибольшая неопределенность прогноза преобладающего компонента почвенной неоднородности и типизации ПК характерна для вогнутых, собирающих влагу элементов рельефа. Высокая неопределенность характерна для ПК агроосвоенных территорий.

4. Реализованы два взаимодополняющих подхода составления почвенных карт, связанных со способом характеристики ПП в зависимости от целевого назначения карты: 1) через таксономическое положение почв в действующей почвенной классификации; 2) через диагностические показатели процессов оглеения, эрозии и аккумуляции, оподзоливания с их последующей интеграцией в виде картосхемы агроэкологических групп ПК. Установлена специфичность индикационно-диагностических показателей для разных процессов.

5. Канонический анализ положения ареалов почвенных категорий в признаковом пространстве позволил определить число и содержание независимых факторов дифференциации ПП и установить их наиболее информативные диагностические характеристики. Выявленные региональные закономерности внутриландшафтной дифференциации ПП на уровне ЭПС согласуются с выводами, полученными в предыдущих исследованиях. В условиях однородных почвообразующих пород изменчивость ПП определяется агрогенным воздействием хозяйственной деятельности в сочетании с разномасштабной неоднородностью элементов рельефа по характеру увлажнения.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата географических наук, Козлов, Даниил Николаевич, Москва

1. Агроэкологическая оценка земель, проектирование адаптивно-ландшафтных системземледелия и агротехнология / Под ред. В.И. Кирюшина, A.JL Иванова. М.: Росинформагротех, 2005. - 784 с.

2. Анализ данных в экологии сообществ и ландшафтов / Пер. с англ. под ред. А.Н.

3. Гельфана, Н.М.Новиковой, М.Б.Шадриной. M.: РАСХН, 1999. - 306 с.

4. Андронников В.Л. Аэрокосмические методы изучения почв. М.: Колосс, 1979.

5. Арнольд Р. Детальная почвенная съемка в США//Почвоведение, 1990, №3. С.21-29

6. Атлас Московской области. М.: ГУГК, 1976. - 40 с.

7. Ахмалишев К.Б. Влияние земледельческого освоения на свойства дерновоподзолистых суглинистых почв современных лесов: Автореф. дис. канд. с/х наук: 03.00.27 / Почв. ин-т. им. В.В.Докучаева. М., 2007. 147 с.

8. Аэрокосмический мониторинг лесов / Исаев A.C., Сухих В.И., Калашников E.H. идр. -М.: Наука, 1991.-240 с.

9. Берлянт A.M. Геоинформационное картографирование. М., 1997. - 64 с.

10. Берлянт A.M. Картографический словарь. М.: Научный мир, 2005. - 424 с.

11. Ведюшкин М.А. О фрактальном подходе к описанию пространственной структурырастительных сообществ // Проблемы мониторинга и моделирования динамики лесных экосистем. М.: Изд-во АО "Журнал Экос-информ", 1995. -С. 182-201.

12. Викторов C.B., Чикишев Г.А. Ландшафтная индикация. М.: Наука, 1985. — 96 с.

13. Викторов A.C. Основные проблемы математической морфологии ландшафтов. М.:1. Наука, 2006. 252 с.

14. Геоинформатика. Толковый словарь основных терминов / Баранов Ю.Б., Берлянт

15. A.M., Капралов Е.Г., Кошкарев A.B., Серапинас Б.Б., Филиппов Ю.А. М.: ГИС-Ассоциация, 1999. - 204 с.

16. Геометрия структур земной поверхности / Отв. ред. И.Н. Степанов. Пущино, 1991.- 199 С:

17. Геостатистика и география почв. М.: Наука, 2007. - 176 с.

18. Григорьев Г.И. Критический обзор основных положений крупномасштабнойкартографии почв // Крупномасштабная картография почв М.: Наука, 1971. С. 8-29.

19. ДеМерс М.Н. Геоинформационные системы. Основы. М., Изд-во «Дата+», 1999.490 с.

20. Девис Дж. Статистика и анализ геологических данных. — М.: Мир, 1977. — 573 с.

21. Дмитриев Е.А. Математическая статистика в почвоведении: Учебник. М.: Изд-во1. МГУ, 1995.-320 с.

22. Добровольский Г.В., Урусевская И.С. Почвенно-географическое районирование //

23. Почвенно-геологические условия Нечерноземья. — М.: Изд-во МГУ, 1984. — С. 387-463.

24. Евдокимова Т.И. Почвенная съемка: Учеб. Пособие. — 2-е изд., перераб. и доп. М.:1. Изд-во МГУ, 1987.-268 с.

25. Ильина Л.П. Использование данных о структуре почвенного покрова прирайонировании Московской области // Структура почвенного покрова и методы ее изучения. М., 1973. С. 46-73.

26. Исаченко А.Г. Ландшафтоведение на переходе ко второму столетию своего развития

27. Ландшафтоведение: теория, методы, региональные исследования, практика. Материалы XI Международной ландшафтной конференции. -М.: Географический факультет МГУ, 2006. С. 3-8.

28. Классификация почв России. Авторы и составители: Л.Л. Шишов, В. Д. Токоногов,

29. И.И. Лебедева, М.И. Герасимова. Смоленск, 2004. - 342 с.

30. Книжников Ю.Ф., Кравцова В.И., Тутубалина О.В. Аэрокосмические методыгеографических исследований. М.: Академия, 2004. - 333 с.

31. Козлов Д.Н., Пузаченко М.Ю., Федяева М.В., Пузаченко Ю.Г. Отображениепространственного варьирования свойств ландшафтного покрова на основе дистанционной информации и цифровой модели рельефа // Известия РАН. Сер. геогр., 2008, № 4. С. 112-124.

32. Козлов Д.Н., Конюшкова М.В. Современное состояние и перспективы развитияцифровой почвенной картографии (по материалам международного совещания, г. Логан, США, 2008 г.) // Почвоведение, 2009, №6. С. 750-753.

33. Козловский Ф.И., Горячкин C.B. Современное состояние и пути развития теорииструктуры почвенного покрова // Почвоведение, 1993, № 7. С. 31-43.

34. Козловский Ф.И. Теория и методы изучения почвенного покрова. М.: ГЕОС, 2003.-536 с.

35. Коломыц Э.Г. Региональная модель глобальных изменений природной среды. М.:1. Наука, 2003.-370 с.

36. Кравцова В.И. Космические методы исследования почв. М., 2005. 190 с.

37. Кринов Е.Л. Спектральная отражательная способность природных образований. —

38. М.-Л.: Изд-во АН СССР, 1947.

39. Кузякова И.Ф. Концепция почвенного индивидуума в свете современныхпредставлений о почвенной неоднородности // Современные естественные и антропогенные процессы в почвах геосистемах. М.: Почв, ин-т им. В.В. Докучаева, 2006. - С. 324-344.

40. Ландшафтная индикация для рационального использования природных ресурсов.1. М., Изд-во МГУ, 1986.

41. Ландшафтно-интерпретационное картографирование. Новосибирск, Наука, 2005.

42. Ландшафты Московской области и их современное состояние / Анненская Г.Н.,

43. Жучкова В.К., Калинина В.Р., Мамай И.И., Низовцев В.А., Хрусталева М.А., Цесельчук Ю.Н. Смоленск: Изд-во Смоленского гос. ун-та, 1997. - 296 с.

44. Ласточкин А.Н. Рельеф земной поверхности. Л., Недра, 1991. - 339 с.

45. Ливеровский Ю.А. Применение аэрометодов при изучении почвенного покрова //

46. Аэрометоды изучения природных ресурсов. М., 1962, ч. 2. - С. 115-129.

47. Линник В.Г. Геоинформационные системы для управления ресурсами окружающейсреды // Экоинформатика (теория, практика, методы и системы). Под ред. В.Е. Соколова. СПб.: Гидрометеоиздат, 1992. - С. 374-428.

48. Линник В.Г. Методы моделирования и оптимизации геосистем: Учебное пособие.

49. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1993. 99 с.

50. Линник В.Г. Ландшафтная дифференциация техногенных радионуклидов:геоинформационные системы и модели: Автореф. дис. докт. геогр. наук: 25.00.23 / Моск. гос. ун-т. М., 2008. 304 с.

51. Лурье И.К., Косиков А.Г., Ушакова Л.А. Компьютерный практикум по цифровойобработке изображений и созданию ГИС/ Дистанционное зондирование и ГИС. М.: Научный мир, 2004. - 148 с.

52. Математические методы в географии: Учебное пособие / Архипов Ю.Р., Блажко

53. Н.И., Григорьев C.B. и др. Казань: Изд-во КГУ, 1976. - 352 с.

54. Методика составления крупномасштабных почвенных карт с применениемматериалов аэрофотосъемки. М.: Изд-во АН СССР, 1962. - 114 с.

55. Методология составления крупномасштабных агроэкологически ориентированныхпочвенных карт. Составитель Н.П. Сорокина. М.: Почвенный ин-т. им.

56. B.В. Докучаева, 2006. 150 с.

57. Научно-справочная ландшафтная карта Подмосковья, M 1:100 000 / Ред.:

58. Любушкина С.Г., М.: ООО АКЦ, 2005

59. Нефедов Г.Ф. К методике почвенной картографии // Почвоведение, 1908, №4.

60. Николаев В.А. К теории ландшафтного полигенеза // Вест. Моск. ун-та, сер. 5 геогр.2006, № 6. стр. 3-8.

61. Носин В.А. Очередные задачи и научные вопросы крупномасштабной почвеннойкартографии почв // Крупномасштабная картография почв М.: Наука, 1971.1. C. 5-8.

62. Общесоюзная инструкция по почвенным обследованиям и составлениюкрупномасштабных почвенных карт землепользований. М.: Колос, 1973. -96 с.

63. Толчельников Ю.С. Оптические свойства ландшафта применительно к аэросъемке.

64. Ответственный редактор Ковда В.А. Л.: Изд-во Наука, 1974. - 252 с.

65. Почвенная съемка. М.: Изд-во АН СССР, 1959.

66. Пузаченко Ю.Г. Принципы информационного анализа // Статистические методыисследования геосистем. Владивосток, 1976. С. 5-37.

67. Пузаченко Ю.Г., Онуфреня И.А., Алещенко Г.М. Анализ иерархическойорганизации рельефа // Изв. АН. Сер. геогр., 2002, №4. С. 29-38.

68. Пузаченко Ю.Г., И.А. Онуфреня, Г.М. Алещенко. Многомерный анализ структурырельефа (метод главных компонент) // Изв. АН. Сер. геогр., 2004, №1. С. 26-36.

69. Пузаченко Ю.Г. Математические методы в экологических и географическихисследованиях. M.: ACADEMA, 2004. - 416 с.

70. Рожков В.А., Рожкова C.B. Почвенная информатика. М.: Изд-во Мое. ун-та, 1993.190 с.

71. Руководство по среднемасштабному картографированию почв на основе ГИС / М.С.

72. Симакова, Д.И. Рухович, В.П. Белобров, Э.Н. Молчанов, Н.П. Чижикова, И.П. Гаврилова, М.И. Герасимова, М.Д. Богданова; Под ред. М.С. Симаковой. М.: Почв, ин-т им. В.В. Докучаева, 2008. - 243 с.

73. Савин И.Ю. Автоматическая инвентаризация почв на основе материаловдистанционных съемок: возможности и перспективы // Региональные проблемы экологии, географии и картографии почв. Сборник. Москва-Смоленск: Изд-во СГУ, 1998. - С. 91-99.

74. Савин И.Ю. Компьютерная инвентаризация почвенного покрова // Почвоведение,1999,№7.-С. 899-904.

75. Савин И.Ю. Инвентаризация почв с использованием ГИС-технологий //

76. Почвоведение, 2003, № 10. С. 1189-1196.

77. Савин И.Ю. Анализ почвенных ресурсов на основе геоинформационных технологий:

78. Автореф. дис. докт. геогр. наук: 03.00.27 / Почв, ин-т им. В.В. Докучаева. М., 2004. 246 с.

79. Симакова М.С. Дешифрирование почв дерново-подзолистой подзоны // Методикасоставления крупномасштабных почвенных карт с применением материалов аэрофотосъемки. М.: Изд-во АН СССР, 1962. - С. 79-89.

80. Симакова М.С., Савин И.Ю. Использование материалов аэро- и космической съемкив картографировании почв: пути развития, состояние, задачи // Почвоведение, 1998, №11. С.1339-1347.

81. Симонов Ю.Г. Морфометрический анализ рельефа. М.-С., Изд-во СГУ, 1998.

82. Солнцев H.A. Учение о ландшафте. Избранные труды. М.: МГУ, 2001.

83. Составление и использование почвенных карт / Под ред. А.Д. Кашанского. 2-е изд.,перераб и доп. М.: Агропромиздат, 1987. - 273 с.

84. Сорокина Н.П. Уровни организации рельефа и почвенного покрова южного склона

85. Клинско-Дмитровской гряды и их отражение на почвенных картах / Науч. тр. Почв, ин-та им. В.В. Докучаева. М.,1980. - С. 65-82.

86. Сорокина Н.П. Типизация земель крупного хозяйства Московской области на основеизучения структуры почвенного покрова // Структура почвенного покрова и организация территории. М.: Наука, 1983. - С.31-38.

87. Сорокина Н.П. Крупномасштабная картография почв в связи с агроэкологическойтипизацией земель // Почвоведение, 1993, № 9. С. 37-46.

88. Сорокина Н.П. Роль Ю.А. Ливеровского в развитии крупномасштабной почвеннойкартографии // Региональные проблемы экологии, географии и картографии почв. Сборник. Москва-Смоленск: Изд-во СГУ, 1998. - С. 19-28.

89. Сорокина Н.П. Региональная модель почвенно-ландшафтных связей (на примере

90. Клинско-Дмитровской гряды) // Почвоведение, 1998, № 4. С. 389-398.

91. Сорокина Н.П., Козлов Д.Н. Возможности цифрового картографирования структурыпочвенного покрова // Почвоведение, 2009, № 2. С. 198-210.82.

Информация о работе

Козлов, Даниил Николаевич
кандидата географических наук
Москва, 2009
ВАК 25.00.23

Диссертация

Цифровой анализ ландшафта при крупномасштабном картографировании структур почвенного покрова - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы