WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 |

Таблица 1. Взаиморасположение подтипов почв обучающей выборки в пространстве ландшафтно-индикационных характеристик Подтипы почв Пд Пдг ПдГ Пбтг АПд АПдг АПдГ АПдгвг АПдвг Азтд Пд 0.9 2.9 9.1 30.0 29.2 27.4 28.4 28.2 32.Пдг 2.7 1.3 8.1 32.7 31.0 29.0 30.3 31.0 36.ПдГ 5.5 1.8 6.2 29.5 27.0 24.6 25.9 28.2 33.Пбтг 13.0 9.2 5.9 33.1 28.8 24.5 27.4 31.6 35.АПд 293.2 115.8 64.8 52.6 1.1 2.4 1.4 0.4 1.АПдг 185.3 91.9 52.7 42.0 11.9 1.0 0.6 1.2 2.АПдГ 68.4 50.0 32.5 26.4 7.3 2.6 1.3 2.7 4.АПдгвг 96.5 63.9 39.9 33.3 6.1 2.2 2.6 1.6 3.АПдвг 59.0 47.0 33.9 42.0 0.9 2.7 3.8 2.7 1.Азтд 62.1 51.3 38.2 33.8 4.1 5.5 6.0 4.8 1.Число точек 163 53 32 23 903 199 45 68 36 * 77.9 32.1 3.1 52.2 95.2 22.6 4.4 0.0 0.0 15.Примечание. Под диагональю – значения критерия Фишера при различении подтипов почв, над диагональю – квадрат дистанции Махалонобиса между центрами областей, занимаемых категориями почвы в признаковом пространстве. Большие значения обоих показателей говорят об изолированности каждой пары подтипов в признаковом пространстве.

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

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

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

Подтипы почв Таблица 2. Содержание осей канонического анализа № Индицируемые подтипы почвы Индицирующие переменные (в скобдиспе Область низких Область высоких ках ранговый коэффициент коррелярсия значений фак- значений фактора ции) тора Пдг(-4.7), Пд Азтд(1.1), АПд Интегральное альбедо отражательной 1 (-4.5), Пбтг (1.0), АПдВГ(0.8), поверхности (+0.8), крутизна (+0.8) и 90.6% (-4.1), ПдГ(-4.3) Апдг (0.8), АПдгВГ лапласиан (-0.6…-0.8) поверхностей (0.8), АПдГ (0.5) разного порядка Пд (-0.5), АПдВГ Пбтг (2.1), АПдГ топографический индекс влажности 2 (-0.3), АПд (1.1), АПдгВГ(0.7), (+0.7), высота над местным базисом 5.4% (-0.2), Азтд(-0.2), ПдГ (0.7), Пдг (0.6) эрозии (-0.6), лапласиан рельефа IПдг(0.0) порядка (+0.8) Пбтг (-1.1), ПдГ (0.6), Пдг (0.3) Индекс конвергенции (+0.9) и лаплаАзтд (-1.0) сиан (+0.5) рельефа I-порядка, индекс 1.2% влажности (+0.5) 4 Пбтг (-0.9) Азтд (0.8) Индекс конвергенции поверхностей 1.1% разного порядка (+0.4…+0.5) АПдГ (-0.5) Азтд (0.5), ПдГ Крутизна рельефа (-0.6), превышение (0.4), АПдгВГ (0.3) над базисом эрозии (+0.5), альбедо (0.7% 0.5) АПдгВГ (-0.5), Азтд(0.3), Пдг (0.3) Превышение над местным базисом эрозии I-порядка (+0.6), современно0.4% го рельефа (-0.8) Последующие факторы (3-6) уточняют положение некоторых подтипов почв в признаковом пространстве. Третий фактор (рис. 3) определяет положение Пбтг в ряду гидроморфных лесных почв и Азтд в ряду агрогеннотрансформированных почв. Их общей особенностью является положение в пониженных и вогнутых элементах рельефа первого порядка с относительно высокими значениями индекса влажности. Различия между ними, воспроизводимые четвертым фактором, связаны с формой поверхности: в пределах вогнутых собирающих склонов создаются условия для формирования Пбтг, а на выпуклых распаханных склонах встречаются среднеэродированные Азтд.

Пятый фактор специфичен для агродерново-подзолисто-глеевых типичных почв, занимающих выположенные и вогнутые позиции рельефа в пределах сельскохозяйственных земель. Наконец, шестой фактор определяет место агродерново-подзолистых глееватых почв со вторым гумусовым горизонтом. Их распространение связано с понижениями рельефа первого порядка, при одновременном возвышенном рельефе второго порядка. Почвенный покров территории есть результат интегрального действия всех шести факторов (рис. 4).

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

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

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

Диагностические показатели почвенно-ландшафтных процессов заданы градациями экологически значимых морфологических признаков почвенного профиля (степени оглеения, оподзоливания и смытости/намытости). Типизация агроэкологических групп ПК выполнена путем классификации ЭТЕ в пространстве условных вероятностей диагностических показателей трех процессов.

Степень гидроморфности почв определяется условиями дренажа и величиной стокового увлажнения, выражаемых через индекс конвергенции, индекс влажности, лапласиан и высоту над местным базисом эрозии рельефа I-порядка.

Показатели гидроморфности возрастают в ряду дерново-подзолистых глееватых (Г1), дерново-подзолистых глеевых (Г2) и торфяно-глеевых (Г3) почв.

Низменная слабонаклонная пологоволнистая моренно-водноледниковая равнина отличается более высоким участием гидроморфных почв в ПК, особенно в пределах лесных массивов (рис. 6).

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

Диагностика почв трех градаций оподзоливания достигается сочетанием интегрального альбедо, индекса влажности, водосборной площади, индекса конвергенции и лапласиана рельефа I-ого порядка, крутизной. Мелкоподзолистые (П1) почвы преобладают в составе ПК агроосвоенных дренируемых позиций при отсутствии натечного увлажнения; неглубокоподзолистые (П2) почвы являются доминантами лесных ПК, а так же агрогенных ПК моренноводноледниковой равнины. Наконец, глубокоподзолистые (П3) почвы преимущественно формируются на нижних частях длинных склонов, дренируемых водосборных понижениях и уплощенных водораздельных позициях с замедленным оттоком атмосферной влаги. Высокая степень неопределенности прогноза глубины оподзоливания получена для агроосвоенных почв.

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

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

ГЛАВА 5. МЕТОДИЧЕСКИЕ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ОГРАНИЧЕНИЯ ЦИФРОВОГО ПРОСТРАНСТВЕННОГО АНАЛИЗА К числу методических и технологических ограничений разработанных подходов ЦК следует отнести: 1) неполноту учета почвообразующих факторов и масштаба их проявления (неоднородность почвообразующих пород, микрорельеф, история хозяйственного освоения). Степень неполноты поддается оценке через сравнение моделей, построенных по разному набору ландшафтноиндикационных переменных. 2) необходимость контроля полноты обучающей выборки, которая должна корректно отражать состав и соотношение компонентов ПП. Возможные решения проблемы: регулярная сеть почвенного опробования, либо регулирование числа и положения точек на основе факторноиндикационных основ. 3) нелинейный характер изменчивости значений картографируемых свойств почвы относительно значений ландшафтноиндикационных переменных. В рамках аппарата нечетких множеств решение связано с подбором адекватной функции принадлежности на массиве обучающей выборки. 4) точность отображения переменных среды (растеризации) и совмещения точек почвенного опробования с элементами сетки. По каждому источнику ограничений в главе дается расширенная характеристика и формулируются направления дальнейшего развития.

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

1. Несоответствие масштабных уровней сбора полевой точечной информации о почвах и площадной характеристики условий почвообразования преодолено с помощью элементов растровой сетки – пикселей, линейные размеры которых обоснованы в соответствии с характерными размерами картографируемых структур ПП. В конкретных региональных условиях размер ячейки растра составил 30х30 м, что больше площади ЭПА, но меньше площади ЭПС.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Pages:     | 1 | 2 || 4 |






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