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
Владимир – 2011
Работа выполнена в ГОУ ВПО Владимирский государственный университет
Научный консультант:
доктор биологических наук, профессор Трифонова Т.А.
Официальные оппоненты:
Доктор биологических наук, академик РАН Добровольский Г.В.
Доктор географических наук Викторов А.С.
Доктор биологических наук, профессор 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.
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 «23» марта 2011 г.
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 c 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.
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 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 (NDVI). 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:
потенциал (ППП) количественно 1.Почвенно-продукционный 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;
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 (NDVI).
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;
Rigina, Rasmussen, 2003).
Нами был выбран вегетационный индекс нормализованной разности NDVI – показатель, наиболее устойчивый к изменению высоты солнца над горизонтом, состоянию атмосферы и типу датчика. NDVI рассчитывается по формуле:
NDVI = (IR-R)/(IR+R), где IR – среднее значение класса в ближнем ИК-канале;
R – среднее значение класса в красном канале.
Таблица Оценка почвенно-продукционного потенциала экосистем по наземным и дистанционным данным Почвенно-продукционный потенциал Оценочные параметры Естественные экосистемы (без учета 1. Удельный запас фитомассы агроценозов) 2. Удельная продуктивность 3. Естественное плодородие почв 4. Биоклиматические параметры Экосистемы в целом (с учетом 1.Удельный запас фитомассы агроценозов) 2.Удельная продуктивность 3.Урожайность зерновых культур 4.Почвенно-экологический индекс (ПЭИ).
Оперативный мониторинговый NDVI показатель, определяемый по ДДЗ 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 Mathcad. Статистическая обработка данных и построение диаграмм производились с использованием программы «Statsoft Statistica».
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 Deductor 5.2 и применялся алгоритм k-means, оптимально разбивающий множества данных на k кластеров. Выбор числа k 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, мкм), 3-й блИК – (0,8-0,9 мкм)), 2004 год;
«Landsat» ЕТМ+, выбраны спектральных канала, пространственное разрешение 30м (1-й синий (0,45 0,52 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).
Колокша Пекша Рис.1. Исходное изображение бассейнов рек Пекша и Колокша (Landsat ETM )(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 информационно 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).
Набор дополнительных модулей, для расчета почвенно-продукционного потенциала Рис. 2. Информационно-аналитическая система для расчета почвенно-продукционного потенциала 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» ETM+, 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.
значение спектральной яркости леса хвойные 40 леса смешанные трав-куст раст.
открытые почвы 20 вода зеленый красный бл.ИК Рис. 3. Типичные кривые спектральных яркостей природных и антропогенных объектов (Landsat ETM ) (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.
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 созданы карты структуры землепользования, GIS» 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 Дешифрирование ландшафтов бассейна реки Пекша № Ландшафты Кластеры 1 Водные объекты и гидроморфные территории 2 Хвойный лес (сосна, ель) Смешанный и лиственный лес (сосна, ель, береза, осина) 3 3,5- Поросль лиственного леса, древесно-кустарниковая растительность 4 18,19, Территории не покрытые растительностью, открытые почвы, 5 4,20,22,25, дороги, техногенные сооружение 7, Почвы, покрытые незначительным количеством растительности, 6 23,28, сельскохозяйственные угодья.
Травянистая и травянисто-кустарниковая растительность, 7 21,24,26, включающая луговую растительность, сельскохозяйственные 31-34, 36 угодья, с разной степенью покрытости. 40.
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.
Таблица Почвенно-продукционный потенциал экосистем речных бассейнов Бассейн реки Характеристика Шерна Киржач Пекша Колокша Почвенно- продукционный потенциал естественных экосистем Удельная фитомасса естественных экосистем, т/га (балл) 177,69 (3) 242,97 (5) 113,33 (1) 156,10 (2) 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 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 Вегетационный индекс (NDVI) 0,40 0,43 0,44 0, 0. 0. 0. Шерна NDVI 0.3 Киржач Пекша 0. Колокша 0. хвойный смешанный трава травянистая растительность лес лес Рис.6. NDVI 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 В качестве примера оценки пространственной изменчивости почвенно-продукционного потенциала по материалам дистанционного зондирования выбран бассейн реки Лух, 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).
Ивановский округ Горьковский округ Рис.7. Дешифрирование космоснимка бассейна реки Лух (Landsat ETM+, 4 мая 2001 г.) Следствием неоднородности природных условий бассейна реки Лух является пространственная изменчивость вегетационного индекса NDVI (рис.8). Наиболее существенная разница отмечается в состоянии растительности двух почвенных округов – Ивановского и Горьковского.
В целом почвенно-продукционный потенциал Горьковского округа ниже (NDVI 0,18), чем в Ивановском округе (NDVI 0,22), поскольку здесь определенные территории заняты угнетенной лесной растительностью (сосновые леса) на переувлажненных и заболоченных территориях.
0, 0, 0, горьковский округ NDVI 0, Ивановский округ 0, 0, лес луга Рис. 8. Значение NDVI 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 почвенно-продукционного 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 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 NDVI 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 Вегетационный индекс растительности бассейнов рек Гусь и Судогда Бассейн реки Гусь Бассейн реки Судогды Показатель 3 мая 28 августа 3 мая 28 августа 2004 г. 2004 г. 2004 г. 2004 г.
Средневзвешенное значение для речного бассейна 0,12 0,38 0,20 0, Для леса 0,19 0,38 0,18 0, В том числе:
- хвойного - 0,30 0,15 0, -смешенного - 0,39 0,19 0, Для луговой растительности в хорошем состоянии 0,10 0,37 0,19 0, Максимальное значение для травянистой растительности 0,14 0,48 0,25 0, 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 е 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 Почвенно-продукционный потенциал бассейна реки Клязьма Удельная Удельная Удельная Удельная фитомасса Про- продуктив продуктивн Урожай Бассейн Фитомас фитомасса естествен дуктив- ность Балл ость Балл ПЭИ Балл ность, Балл ППП реки -са, тыс.т бассейна, ных ность, естеств.
бассейна, ц/га т/га экосистем, тыс.т/год экосистем, т/га в год т/га т/га Шерна 21195 112.4 177.6 3 1359.1 7.4 11.39 4 46.3 2 13.3 1 Пекша 11264 105.8 156.1 3 856.7 8.04 11.87 5 46.4 2 15.9 2 Колокша 7199 50.5 113.3 1 846.7 5.93 13.33 2 61.7 5 23.4 5 Нерль 73260 109.6 190.55 3 3252.73 4.87 8.46 1 65.5 5 23.6 5 Уводь 50795 133.7 210.18 4 2571.68 6.77 10.64 3 53.5 3 18.8 3 Лух 30314 69.9 74.94 1 3655.36 8.41 9.03 5 49.0 2 16.31 2 Суворощь 11433 82.3 138.61 2 894.87 6.44 10.85 3 47.8 2 13.8 1 Тара 11586 172.4 207.18 5 512.39 7.62 9.16 4 48.7 2 13.9 1 Нерехта 7984 143.4 181.94 4 441.76 7.93 10.07 5 52.3 3 17.6 3 Киржач 25725 145.5 242.9 4 1026.3 5.81 9.69 2 50.1 2 14.3 1 Судогда 23045 120.3 194.58 3 1198.84 6.26 10.12 3 41.6 1 13.0 1 Теза 47707 135.8 212.11 4 2353.84 6.7 10.47 3 41.0 1 21.2 4 Воря 9499 93.7 180.86 2 463.59 4.57 8.83 1 52.0 3 21.2 4 Поля 16727 107.7 151.7 3 855.63 5.51 7.76 2 52.0 3 21.2 4 Клязьма 443428 106.5 161.9 3 25905.19 6.22 9.46 3 52.0 3 21.2 4 Рис.9. Почвенно-продукционный потенциал бассейнов Клязьмы Сопоставление ППП со структурой землепользования речных бассейнов показывает, что в настоящее время бассейны, обладающие высоким потенциалом, активно используются в сельскохозяйственном производстве (табл.6).
Таблица Структура землепользования речных бассейнов Клязьмы Сельско Леса, Луга, Водные Бассейн реки хозяйтвенные Болота, % ППП объекты, % % % угодья, % Шерна 52,80 10,10 32,60 0,40 0,00 Пекша 49,00 17,40 28,30 0,70 0,70 Колокша 22,50 21,60 53,50 0,40 0,00 Нерль 50,50 5,52 32,48 0,70 0,80 Уводь 57,10 4,60 26,30 0,80 1,10 Лух 31,60 39,40 20,10 0,60 8,30 Суворощь 39,80 18,00 35,30 0,30 1,30 Тара 79,91 3,20 13,88 0,08 0,00 Нерехта 65,90 12,50 13,30 0,40 0,00 Киржач 47,20 12,70 33,70 1,10 0,00 Судогда 47,20 14,60 32,80 5,40 0,00 Теза 58,10 4,30 25,70 0,70 0,90 Воря 43,10 7,80 34,20 0,30 0,60 Поля 53,40 6,00 21,00 2,20 9,40 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 NDVI, 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 NDVI 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 Вегетационный индекс бассейна реки Клязьма Значение NDVI Значение NDVI Растительность (13.06.1999) (26.07.1999) Лесная 0,48 0, Травянисто-кустарниковая 0,52 0, Бассейна р. Клязьма 0,50 0, 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.
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 кластеризаций (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 модели распределения фитопродуктивности в бассейне реки положена применяемая в популяционной биологии нелинейная логистическая функция роста, согласно которой скорость прироста фитомассы (продуктивность) (P, т/(гагод)) определяется уравнением:
B P rB K, где r – коэффициент интенсивности прироста фитомассы (коэффициент фотосинтетической активности растений), год–1;
B – фитомасса, т/га;
K – предельное значение фитомассы для фитоценоза (мкость 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 мкость 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 Параметры фитоценозов для бассейнов рек Ока и Клязьма Коэффициент Максималь Продуктив- интенсивности Фитомасса, Емкость, ная продук ность, прироста т/га т/га тивность, Фитоценоз т/(гагод) фитомассы, т/(гагод) год– B P BЦ PЦ K P0 r Бассейн Леса 233,08 35,37 9,87 2,09 306,16 14,18 0, р. Ока Луга 15,06 2,82 15,80 3,58 20,89 23,20 3, Бассейн Леса 210,00 32,97 10,50 1,79 278,12 14,19 0, р. Клязьма Луга 14,70 26,97 16,50 4,10 70,41 24,97 1, 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 (B = 40 – 180 т/га);
диапазон значений содержания гумуса в почвах (X = 1,4 – 2,8 %). Результаты расчта по данной модели показаны на диаграмме (рис. 11).
Полученная диаграмма отражает поле возможных стационарных состояний системы «фитоценоз – почва» в координатах P, B, 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 определнными 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 B = 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 угодий. 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 B = 133,56 т/га и X = 2,29 % у фитоценозов бассейна р. Клязьма происходит прирост емкости (K, т/га), в этой области предельные значения фитомассы территорий больше, чем просто сумма мкостей 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 (K1, т/га), луговых фитоценозов (K2, т/га) и суммарной емкости территории (K, т/га) в зависимости от удельной фитомассы (B, т/га) в бассейне р. Клязьма при содержании гумуса X = 2,29 % Зная величины фитомассы, продуктивности и мкости фитоценоза возможно оценить потенциальные возможности экосистемы, для чего предлагается использовать индекс почвенно-продукционного потенциала (IППП), который представляет собой величину чистой продукции зеленой фитомассы (rB), взятую в сравнении с е предельным значением (r0K):
rB I ППП r0 K.
В данном виде индекс почвенно-продукционного потенциала отражает степень использования потенциальных возможностей фитоценоза по синтезу зелной фитомассы, или фотосинтетической активности.
В то же время чистая продукция зелной фитомассы (произведение rB, т/(гагод)) связана с общей продуктивностью (P, т/(гагод)), фитомассой (B, т/га) и емкостью (K, т/га) территории по фитомассе известным уравнением:
P rB B K.
В этом случае индекс почвенно-продукционного потенциала принимает следующий вид:
P I ППП r0 K B.
Данные о распределении индекса почвенно-продукционного потенциала показывают, что луговые фитоценозы в 2 раза более эффективно используют потенциальные возможности по синтезу зелной фитомассы, или фотосинтетической активности (IППП 0,49), чем лесные фитоценозы (IППП 0,24) (рис.13).
Рис.13. 3D-диаграмма распределения индекса почвенно-продукционного потенциала (IППП) в бассейне р. Клязьма в зависимости от фитомассы и валового содержания гумуса в почвах Значения индекса почвенно-продукционного потенциала речных бассейнов были сопоставлены с показателем вегетационного индекса (NDVI), который мы рассматриваем как характеристику почвенно продукционного потенциала территории в конкретный момент времени (табл. 9).
Таблица 9.
Значения индекса почвенно-продукционного потенциала IППП и вегетационного индекса NDVI для бассейнов рек Индекс Рассчитанное Общее Измеренное Продукция почвенно- по модели содержание значение Бассейн зелной продукцион- значение гумуса в вегетационно реки фитомассы ного вегетационно почвах го индекса rB, т/(гагод) потенциала го индекса X, % NDVI IППП NDVIрасчет Шерна 23,047 1,91 0,519 0,40 0, Киржач 16,629 2,03 0,322 0,43 0, Пекша 21,540 2,03 0,487 0,44 0, Колокша 16,307 2,63 0,414 0,49 0, На основании градуировочной функции NDVI и модели распределения фитопродуктивности в бассейне реки была составлена синтетическая диаграммы распределения вегетационного индекса NDVI в бассейне р. Клязьма в зависимости от фитомассы и валового содержания гумуса в почвах (рис.14).
Рис. 14. 3D-диаграмма распределения вегетационного индекса NDVI в бассейне р. Клязьма в зависимости от удельной фитомассы (B, т/га) и валового содержания гумуса (X, %) в почвах Связь индекса почвенно-продукционного потенциала с вегетационным индексом NDVI характеризуется как сложная нелинейная, обусловленная не только фотосинтетической активностью фитоценоза, но и спектральной отражательной способностью подстилающей поверхности почв.
Анализ данных позволяет получить расчтные значения индекса почвенно-продукционного потенциала (IППП) и вегетационного индекса (NDVI) для бассейнов рек (табл.10).
Таблица Значения индекса почвенно-продукционного потенциала (IППП) и вегетационного индекса (NDVI) для бассейнов рек Индекс почвенно-продукционного Вегетационный индекс Бассейн реки потенциала IППП NDVI Шерна 0,519 0, Пекша 0,487 0, Колокша 0,414 0, Нерль 0,342 0, Уводь 0,690 0, Лух 0,635 0, Суворощь 0,699 0, Тара 0,775 0, Нерехта 0,693 0, Киржач 0,322 0, Судогда 0,691 0, Теза 0,588 0, Воря 0,594 0, Поля 0,701 0, Клязьма 0,672 0, 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.
Снимок с ИСЗ «Landsat» Снимок с ИСЗ «Landsat» 26 апреля 2000 г.
30 июня 2001 г.
Снимок с ИСЗ «Landsat» 21 июля 20002г.
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 NDVI растительности на почвах трех зональных типов различны. На графиках представлено значение NDVI основных типов растительности трех почвенно-экологических зон в июне и июле (рис. 16).
июнь а) июнь июнь 0, 0, 0,52 июль июль 0, значение июль 0, NDVI 0, 0, 0, 0, почвенно-экологическая зона б) июнь июнь 0, июль июль 0, 0, 0, 0, значе ние июнь 0, июль NDVI 0, 0, 0, 0, 0, почве нно-экологиче ские зоны Дерново-подзолистные почвы Серые лесные почвы Черноземы Рис.16. Значение вегетационного индекса в разных почвенно-экологических зонах:
а) луговая растительность;
б) леса Средневзвешенное значение NDVI 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 NDVI 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/(гагод).
Таблица Климатические особенности, показатели плодородия почв и вегетационные индексы бассейна реки Оки Почвенный покров Оподзоленные, Дерново Серые лесные выщелоченные подзолистые Показатели почвы и типичные почвы широколиственных черноземы южной лесов и серые лесные тайги почвы Сумма биологически активных 1900-2600 и выше температур, 0С 1700-2200 1900- Годовой коэффициент увлажнения около 1 0,77 и ниже 1,00-1, Запасы продуктивной влаги (мм) в июле в слое почвы 0-50 см 31-70 21-70 20- Мощность гумусового горизонта, см 10-15 35-45 70- Продолжительность вегетационного периода, дни 170-175 170-180 171- NDVI леса (июль) 0,43 0,44 0, NDVI травянисто-кустарниковой растительности (июль) 0,40 0,38 0, NDVI травянистой растительности (июль) 0,49 0,47 0, 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 NDVI.
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 NDVI 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.
Значение NDVI 0, 0, 0, 0, 0, 0, Хвойный лес Смешанный Травянистая растительность лес 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 «Arc 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).
МУРМАНСК !
ПЁША ПЕЧОРА МЕЗЕНЬ АРХАНГЕЛЬСК !
СЕВЕРНАЯ ДВИНА НЕВА !
ВОЛОГДА !
НОВГОРОД РЫБИНСК !
ПЕРМЬ ! !
ТВЕРЬ КАМА !
НИЖНИЙ НОВГОРОД ВЛАДИМИР !
МОСКВА КАЗАНЬ !
ВОЛГА ! !
Балл УФА СМОЛЕНСК ОКА !
!
ТОЛЬЯТИ 1 ПЕНЗА !
ДНЕПР !
2 ОРЕНБУРГ УРАЛ КУРСК ВОРОНЕЖ САРАТОВ !
! !
3 !
4 ДОН ВОЛГОГРАД 5 !
6 РОСТОВ-НА-ДОНУ !
АСТРАХАНЬ 7 !
8 КРАСНОДАР !
КУБАНЬ ТЕРЕК 9 СОЧИ СУЛАК !
МАХАЧКАЛА 10 !
Бассейны Города !
Рис. 18. Почвенно-продукционный потенциал речных бассейнов Европейской части России Таблица Почвенно-продукционный потенциал речных бассейнов Европейской части России Ранжирование показателей почвенно-продукционного потенциала, балл Урожайность, Итоговый Бассейн реки Пашни, % ПЭИ Удельная Содер- Биолимати- ц/га ППП Удельная продуктив- жание ческий фитомасса ность гумуса показатель Пша 6 2 6 3 2 39,0 21,5 Нева 9 5 3 8 6,5 43,1 21,7 Северная 7 4 1 6 2,2 39,5 20,6 Двина Мезень 6 4 4 5 2 39,0 20,4 Печора 6 3 6 4 2 39,3 19,4 Днепр 9 9 8 9 48,5 48,5 24,6 Волга 8 8 7 8 35,5 42,7 20,8 в том чиле:
Ока 9 9 7 9 41 47,1 23,6 Кама 7 6 7 7 30,7 41,6 18,7 Дон 3 9 9 8 62,4 46,9 26,2 Урал 3 9 9 7 54,3 41,3 18,7 Кубань 5 9 10 8 54 77,6 28,9 Терек 1 7 8 6 54,9 48,0 28,9 Сулак 3 8 6 3 36,9 41,3 28,9 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 (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 порядка отличаются 1-го биоклиматической и ландшафтной неоднородностью, поэтому определение почвенно-продукционного потенциала следует проводить в пределах бассейнов 2-го порядка.
Среди малых речных бассейнов притоков реки Клязьма 5.
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.
Продуктивность фитоценозов определяется не только 6.
фотосинтетической активностью растений, но и соотношением площадей лесных и луговых фитоценозов. При определнных соотношениях лесных и луговых фитоценозов возникает синергетический эффект, когда предельные значения фитомассы (мкость) территорий больше, чем просто сумма мкостей 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 Трифонова, Т.А. Индикация атмосферного техногенного загрязнения по материалам 1.
космофотосъемки/ Т.А.Трифонова, Е.П Гришина, Н.В. Мищенко // Изв РАН. Сер.
географическая – 1997. – № 3. – С. 126 – 132.
Трифонова, Т.А. Сравнительный анализ структуры землепользования различных 2.
природно-территориальных комплексов/ Т.А.Трифонова, Н.В. Мищенко // Почвоведение. – 2002. – № 12. – С. 1479–1487.
Трифонова, Т.А. Использование геоинформационных технологий в почвенно 3.
экологических исследованиях/ Т.А. Трифонова, Н.В. Мищенко, Д.А. Будаков // Почвоведение. – 2007. – № 1. – С.23-30.
Мищенко, Н.В. Оценка состояния растительности и почв на основе данных 4.
дистанционного зондирования / Н.В.Мищенко, Т.А.Трифонова, М.М. Карева // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 17, Почвоведение. – 2008. – № 3. – С.14-19.
Мищенко, Н.В. Оценка состояния почвенно-растительного покрова промышленного 5.
центра с применением геоинформационных технологий / Н.В.Мищенко, А.Н.Краснощеков, Т.А.Трифонова //Экология урбанизированных территорий. – 2009. – № 1. – С.89-95.
Трифонова, Т.А. Оценка продукционного потенциала растительного покрова 6.
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.
Мищенко, Н.В. Почвенно-продукционный потенциал малых речных бассейнов / 7.
Н.В. Мищенко, Т.А. Трифонова, С.А. Шоба // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 17, Почвоведение. – 2009. – № 4. – С.26-32.
Трифонова, Т.А. Дерново-подзолистые почвы бассейна реки Судогды 8.
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.
Трифонова, Т.А. Почвенно-экологическая характеристика пойм рек Владимирской 9.
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.
Мищенко, Н.В. Оценка состояния почв Владимирской области / Н.В.Мищенко, 10.
К.Е. Баринова // Агрохимический вестник. – 2011– № 3. – С. 28-29.
Свидетельства о государственной регистрации Электронный экологический атлас Владимирской области/Т.А.Трифонова, 11.
А.Н.Краснощеков, Н.В.Селиванова, Н.В.Мищенко, Л.А.Ширкин и др.//Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2008620221, 2 июня 2008.
Геоинформационная база данных по качеству атмосферного воздуха на территории 12.
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.
Монографии Мищенко, Н.В. Оценка состояния почвенно-растительного покрова методами 13.
геоинформационного анализа/ Н.В.Мищенко, Т.А. Трифонова. – Владимир. :
ВладимирПолиграф, 2007. – 92 с.
Трифонова, Т.А. Комплексная оценка пространственно-временной динамики 14.
урбанизированной территории/ Т.А.Трифонова, С.М. Чеснокова, Н.В. Мищенко, А.Н. Краснощеков – Владимир. : Рост, 2010. – 92 с.
Другие публикации Трифонова, Т.А. Экологическое картографирование природно-антропогенных 15.
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.
Трифонова, Т.А. Критерии экологической оценки состояния природной среды/ Т.А.
16.
Трифонова, Н.В.Мищенко // Экология Владимирского региона: сб.науч.тр./ Владим.
гос. ун-т.– Владимир, 1994. – С.37 - 40.
Трифонова, Т.А. Мониторинг окружающей среды на основе лазерной 17.
флуоресцентной спектроскопии рассеяния и обработки космических снимков/ Т.А.
Трифонова, В.М. Вильдяев, А.Л. Тихомиров, Н.В. Мищенко // Лазерные технологии JLLA^95 : Тез. докл. – Шатура, 1995. – С.71 - 72.
Трифонова, Т.А. Применение аэрокосмической информации при экологическом 18.
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.
Трифонова, Т.А. Компьютерная обработка и эколого-географические исследования 19.
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- 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 c.
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.