WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 | 4 |

1. Система измерения и отображения территориального варьирования ландшафтно-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 ландшафтно-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) разносезонная 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 (PCA).

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 Sif (Sif1, Sif2 … Sifk… Sifn), где n – число почвенных категорий, а Sifk – степень принадлежности (подобия) почвы в пикселе (i,j) 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) неопределенность 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 вероятностей. Полученные в результате классификации типы сочетаний наиболее вероятной (преобладающей) почвенной категории с двумя-тремя сопутствующими рассматриваются в работе как независимые ПК. Использование кластерного анализа k-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 ландшафтноиндикационных 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 ПП через разномасштабное перераспределение тепла и влаги. Зональные почвы – дерново-подзолистые, с участием в пределах замедленно дренируемых водоразделов и пологих склонов – полугидроморфных 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- 6 б а Рис. 1. Положение 3 точек почвенного опробования (крас0 ные) и буровых -(желтые) относительно изображений:

а – фактора интегральной отражательной способности (альбедо) земной поверхности, б – рельефа территории картографирования Рис. 2. Разномасштабные поверхности: а – современного рельефа, б – рельефа I-порядка (характерные размеры более 510 м) гляциальной аккумуляции московского оледенения, в – рельефа II-порядка (размеры менее 510 м) эрозионной денудации верхнего плейстоцена и голоцена 4 5 -----------------7 --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, легенда – рис. 5) Компоненты почвенного покрова (подтипы), Площадь ПК средняя доля участия Пд Пдг ПдГ Пбтг 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 0.00 1661 2 0.76 0.16 0.06 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2101 3 0.63 0.27 0.08 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1301 4 0.56 0.16 0.19 0.06 0.01 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 542 5 0.42 0.37 0.17 0.04 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 466 6 0.36 0.16 0.15 0.31 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 276 7 0.15 0.18 0.61 0.04 0.01 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 116 8 0.16 0.08 0.10 0.61 0.01 0.01 0.01 0.01 0.00 0.00 223 9 0.02 0.01 0.01 0.95 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 479 10 0.37 0.06 0.06 0.01 0.30 0.09 0.02 0.05 0.02 0.02 163 11 0.00 0.00 0.00 0.00 0.86 0.07 0.01 0.03 0.03 0.01 1283 12 0.01 0.00 0.00 0.00 0.72 0.13 0.02 0.06 0.04 0.02 1063 13 0.02 0.00 0.00 0.00 0.55 0.21 0.04 0.09 0.04 0.04 637 14 0.01 0.00 0.00 0.01 0.32 0.42 0.10 0.11 0.02 0.02 206 15 0.02 0.01 0.02 0.02 0.30 0.19 0.11 0.25 0.05 0.04 169 16 0.01 0.00 0.01 0.04 0.15 0.22 0.39 0.13 0.01 0.03 85 17 0.01 0.00 0.00 0.01 0.01 0.01 0.96 0.01 0.00 0.00 106 18 0.02 0.00 0.00 0.00 0.12 0.03 0.01 0.01 0.03 0.79 194 Всего 0.42 0.11 0.05 0.07 0.22 0.05 0.02 0.02 0.01 0.02 11072 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 Г3 П1 П2 П3 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 0.2 243 10 0.35 0.06 0.00 0.26 0.28 0.32 0.01 0.13 0.01 0.3 372 15 0.22 0.02 0.00 0.37 0.22 0.27 0.01 0.13 0.01 0.4 410 17 0.22 0.03 0.00 0.29 0.31 0.25 0.01 0.13 0.01 0.5 503 20 0.13 0.01 0.00 0.35 0.29 0.20 0.01 0.14 0.00 0.6 473 19 0.12 0.01 0.00 0.44 0.20 0.20 0.01 0.15 0.01 0.7 232 9 0.10 0.01 0.01 0.32 0.18 0.19 0.07 0.20 0.04 0.8 52 2 0.10 0.01 0.01 0.16 0.13 0.14 0.24 0.16 0.34 0.9 39 2 0.21 0.04 0.05 0.05 0.10 0.12 0.06 0.04 0.86 0.Средняя 0.19 0.03 0.01 0.33 0.24 0.23 0.02 0.14 0.03 0.Максимальная 0.81 0.58 0.99 0.66 0.48 0.63 0.83 0.29 0.99 0.Число точек 327 83 23 432 456 396 21 198 15 Рис. 7. Компонентный состав агроэкологических групп ПК а в г б Рис. 8. Фрагмент картосхемы агроэкологических групп ПК: а – в растровом формате, б – 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 2,5 м. Шаг матрицы ЦМР (30 м) выбран с учетом 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 гляциальными 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 морфометрических 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 почвенноландшафтных условий в различных пространственно-временных масштабах.

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

Первый компонент PCA воспроизводит общее поле трансформации солнечной радиации, инвариантное для различных сезонов функционирования. Его содержание соответствует ландшафтно-индикационной характеристике среднегодового 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 описаниями: дерново-подзолистые типичные (Пд), дерново-подзолистые глееватые (Пдг), дерново-подзолисто-глеевые типичные (ПдГ), торфяноподзолисто-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); агродерновоподзолистые со вторым гумусовым горизонтом (АПдвг), агроземы текстурнодифференцированные (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 Landsat 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 агрогеннотрансформированных почв относительно независимы подтипы в парах АПд и АПдг, АПд и АПдГ, АПд и АПдгвг, а также пары почв с Азтд. Самое неопределенное положение имеют агрогенные почвы со вторым гумусовым горизонтом.

Pages:     | 1 || 3 | 4 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»