🌱 Ученые уточнили распространение основных типов почв на пахотных землях Татарстана площадью около 4,5 млн га. По результатам моделирования доля серых лесных почв на обновленной карте составила 27% вместо 48% на исходной, дерново-подзолистых — 16% вместо 4%, аллювиальных — 16% вместо 5%.
Для территории региона исследователи также создали вероятностную цифровую карту, которая показывает не только преобладающий тип почвы, но и вероятность принадлежности участка к нескольким классам. Распространение черноземов изменилось незначительно. Их доля уменьшилась примерно с 43 до 41%.
👥 Исследование провели специалисты Международной лаборатории ландшафтной экологии факультета географии НИУ ВШЭ совместно с учеными Института географии РАН, МГУ имени М. В.Ломоносова и Казанского федерального университета. Результаты опубликованы в журнале Geoderma Regional.
— пояснила соавтор исследования Анна Горбачёва, старший научный сотрудник Международной лаборатории ландшафтной экологии факультета географии НИУ ВШЭ.
🛰 Исследователи объединили данные Почвенной карты РСФСР масштаба 1:2,5 млн, спутниковые наблюдения MODIS за 2013-2025 годы, а также сведения о рельефе, климате и содержании глины. Анализ многолетних спутниковых рядов позволил выделить устойчивые характеристики ландшафта, которые связаны с продуктивностью растительности, режимом увлажнения и интенсивностью фотосинтеза, и отделить их от краткосрочных изменений, обусловленных погодными условиями и сельскохозяйственной деятельностью.
Итоговая карта имеет пространственное разрешение 250 м и включает четыре основные группы почв — дерново-подзолистые, серые лесные, черноземы и аллювиальные. Помимо уточнения границ между ними, ученые выявили почвенные включения — небольшие участки одного типа почв внутри территорий, где преобладает другой тип.
🗺 Обновленная карта заметно изменила представление о почвенном покрове пахотных земель Татарстана. Доля серых лесных почв сократилась примерно с 48 до 27%, дерново-подзолистых — выросла с 4 до 16%, а аллювиальных — с 5 до 16%. Распространение черноземов изменилось незначительно: их доля уменьшилась примерно с 43 до 41%.
Обновленную карту можно использовать при моделировании агрохимических свойств почв. В отличие от жесткой классификации, когда каждому участку присваивается один тип почвы, карты вероятностей позволяют учитывать постепенные переходы между почвенными классами и использовать эту информацию в качестве непрерывных переменных в моделях.
📈 Методика также позволяет уточнять почвенные карты больших территорий без полного повторного полевого обследования. Полевые исследования в этом случае можно сосредоточить на участках, где модель показывает наибольшую неопределенность. Это может сократить затраты времени и ресурсов на обследование и одновременно повысить точность картирования.
По мнению исследователей, подход может применяться не только для прикладных задач управления сельскохозяйственными землями, но и для изучения пространственной структуры ландшафтов. Вероятностное картографирование позволяет выявлять переходные зоны между природными комплексами и точнее описывать границы, которые в реальности не всегда имеют четкие очертания.
✍️ Цифровая карта доступна для получения по запросу. Для этого необходимо написать на почту соавтору исследования Анне Горбачёвой: aygorbcaheva@hse.ru
📸 © Жанна Буряк. Холмисто-увалистый агроландшафт Республики Татарстан.
#Лабораторияландшафтнойэкологии #АннаГорбачёва
ФГГТ в ТГ | ВК | MAX
Для территории региона исследователи также создали вероятностную цифровую карту, которая показывает не только преобладающий тип почвы, но и вероятность принадлежности участка к нескольким классам. Распространение черноземов изменилось незначительно. Их доля уменьшилась примерно с 43 до 41%.
👥 Исследование провели специалисты Международной лаборатории ландшафтной экологии факультета географии НИУ ВШЭ совместно с учеными Института географии РАН, МГУ имени М. В.Ломоносова и Казанского федерального университета. Результаты опубликованы в журнале Geoderma Regional.
«Традиционные почвенные карты делят территорию на контуры с определенными границами и относят каждый участок к конкретному типу почвы. Однако в природе переходы между почвами происходят постепенно. Поэтому один участок может обладать признаками нескольких типов. Новая карта учитывает эту неоднозначность: для каждого участка рассчитывается вероятность его принадлежности к разным почвенным классам»,
— пояснила соавтор исследования Анна Горбачёва, старший научный сотрудник Международной лаборатории ландшафтной экологии факультета географии НИУ ВШЭ.
🛰 Исследователи объединили данные Почвенной карты РСФСР масштаба 1:2,5 млн, спутниковые наблюдения MODIS за 2013-2025 годы, а также сведения о рельефе, климате и содержании глины. Анализ многолетних спутниковых рядов позволил выделить устойчивые характеристики ландшафта, которые связаны с продуктивностью растительности, режимом увлажнения и интенсивностью фотосинтеза, и отделить их от краткосрочных изменений, обусловленных погодными условиями и сельскохозяйственной деятельностью.
Итоговая карта имеет пространственное разрешение 250 м и включает четыре основные группы почв — дерново-подзолистые, серые лесные, черноземы и аллювиальные. Помимо уточнения границ между ними, ученые выявили почвенные включения — небольшие участки одного типа почв внутри территорий, где преобладает другой тип.
🗺 Обновленная карта заметно изменила представление о почвенном покрове пахотных земель Татарстана. Доля серых лесных почв сократилась примерно с 48 до 27%, дерново-подзолистых — выросла с 4 до 16%, а аллювиальных — с 5 до 16%. Распространение черноземов изменилось незначительно: их доля уменьшилась примерно с 43 до 41%.
Обновленную карту можно использовать при моделировании агрохимических свойств почв. В отличие от жесткой классификации, когда каждому участку присваивается один тип почвы, карты вероятностей позволяют учитывать постепенные переходы между почвенными классами и использовать эту информацию в качестве непрерывных переменных в моделях.
📈 Методика также позволяет уточнять почвенные карты больших территорий без полного повторного полевого обследования. Полевые исследования в этом случае можно сосредоточить на участках, где модель показывает наибольшую неопределенность. Это может сократить затраты времени и ресурсов на обследование и одновременно повысить точность картирования.
По мнению исследователей, подход может применяться не только для прикладных задач управления сельскохозяйственными землями, но и для изучения пространственной структуры ландшафтов. Вероятностное картографирование позволяет выявлять переходные зоны между природными комплексами и точнее описывать границы, которые в реальности не всегда имеют четкие очертания.
✍️ Цифровая карта доступна для получения по запросу. Для этого необходимо написать на почту соавтору исследования Анне Горбачёвой: aygorbcaheva@hse.ru
📸 © Жанна Буряк. Холмисто-увалистый агроландшафт Республики Татарстан.
#Лабораторияландшафтнойэкологии #АннаГорбачёва
ФГГТ в ТГ | ВК | MAX