Почвенные комбинации как объект цифровой почвенной картографии: лесостепь Окско-Донской низменности

7 Bld. 2 Pyzhevskiy per., Moscow 119017, Russian Federation, *, e-mail: ,

Развитие цифровых технологий пространственного анализа открыло новые возможности содержательного анализа почвенноландшафтных связей как основы картографирования почвенного покрова (McBratney et al., 2003; Minasni, McBratney, 2016; Савин, 2025). Суть анализа заключается в поиске наилучшей зависимости пространственной изменчивости почвенных классов, либо отдельных почвенных свойств от факторов почвообразования, охарактеризованных по элементам регулярной сетки. В многочисленных исследованиях показано, что соответствие почв и факторов почво- образования никогда не бывает однозначным (Bishop et al., 2006; Malone et al., 2011). Обычно к источникам неопределенности почвенно-ландшафтных связей относят неполный учет факторов почвообразования и масштаба их проявления, ограничения использованных методов моделирования, неточности источников пространственной информации и их совмещения в процессе анализа (Vermeulen, Niekerk, 2017). Их совокупное влияние выражается в наблюдении в локальной области признакового пространства (рис. 1) разных почвенных классов или значений почвенных свойств (Kozlov et al., 2017; Smirnova et al., 2025). Снижение неопределенности связывается с расширением состава картографической модели, повышении детальности ковариат, сгущении сети почвенного опробования, использованием прогрессивных методов моделирования (Scarpone et al., 2016).

Рис. 1. Примеры положения почв лесостепи в пространстве наиболее значимых топографических факторов их дифференциации: ( а ) Среднерусская возвышенность (Kozlov et al., 2017); серые точки – область всех значений аттрибутов; ( б ) Окско-Донская низменность (Smirnova et al., 2025).

Fig. 1. The position of soils in the feature space of the most significant topographic indexes: ( a ) soils in the space of the topographic wetness index and total annual radiation (Kozlov et.al., 2017); gray dots are the area of all attribute values; ( б ) soils in the space of the topographic position index with radius 1,000 m and average long-term values of the NDVI indicator (Smirnova et.al., 2025).

Однако помимо методических и технических источников неопределенности “наггет-эффект” почвенно-ландшафтных связей сопряжен с естественной комплексностью почвенного покрова, из-за чего каждый пиксель на местности соответствует комбинации двух и более почв (Сорокина, Козлов, 2009; Козлов, Сорокина, 2012; Козлов и др., 2019). Снижение неопределенности почвенной карты в таком случае невозможно без повышения детальности ковариат, определяющих или отражающих почвенное варьирование. При значительном охвате территории повышение детальности ковариат часто экономически не оправданно. Кроме того, изменчивость почв может не иметь адекватной ландшафтной индикации в условиях конкретного региона, например, при рассогласовании почвенно-ландшафтных связей в результате агроген-ной трансформации микрорельефа (Минаев и др., 2019).

Развитие русской почвенно-картографической школы второй половины ХХ в. связано с концепцией структуры почвенного покрова (Фридланд, 1976). Согласно этому учению, почвенный покров имеет иерархическую организацию и в зависимости от масштаба исследования объектом картографирования служат разные единицы. В крупном масштабе это комбинации 2–4 почв и крупные элементарные почвенные ареалы (ЭПА), соизмеримые с элементами мезорельефа. Предметом исследований почвенных комбинаций (ПК) являются их компонентный состав, геометрическая форма и характер границ. Отражение в каждой картографической единице не только доминантных, но и сопутствующих компонентов, повышает информативность карт при инвентаризации, мониторинге и рациональном использовании земельных ресурсов.

Цель статьи – развить методы цифрового картографирования состава почвенных комбинаций (Сорокина, Козлов, 2009; Kozlov et al., 2018) на примере почвенного покрова междуречных равнин, приводораздельных и прибалочных склонов северной лесостепи Окско-Донской низменности Русской равнины.

ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ

Исследованиями охвачен участок Битюго-Савала-Цнинского междуречья Окско-Донской низменности площадью 0.5 млн га, строение которого способствует широкому распространению переувлажненных земель (рис. 2, 3). Вторичная эрозионная равнина с перепадом высот 100 м имеет слабую горизонтальную расчлененность – менее 0.5 км/км². Крутизна фоновых междуречий до 1°, придолинных склонов до 5°. Центральные, слабо дренированные части междуречий усеяны многочисленными округлыми понижениями термокарстового и суффозионного происхождения, достигающими в диаметре 500 м и глубины до 3 м (Мильков, 1976; Самойлова, 1981; Величко, 1996). Кроме того, встречаются плоские, неглубокие (0.5–1 м) чашеобразные понижения с линзами засоленных грунтовых вод.

Рис. 2. Участок Битюго-Савало-Цнинского междуречья (красный контур) на фоне: а – рельефа Среднерусской лесостепной провинции природносельскохозяйственного районирования (1983, синий контур); б – типа/подтипа почв ЕГРПР (2013).

Fig. 2. The study area of the Bityug-Savalo-Tsna interfluve (red outline) on the background of: а – the topography of the Central Russian forest-steppe province of natural and agricultural zoning (1983, blue outline); б – the soil type/subtype of the Unified State Register of Natural Resources (EGRPR) (2013).

Моренные равнины, песчаные долинные зандры, третья и четвертые надпойменные террасы долин Цны, Битюга и Савалы перекрыты толщей субаэральных суглинков и глин, мощностью от 10 м в центральных частях междуречий до первых метров и меньше в долинах. Пойменные отложения преимущественно тяжелого гранулометрического состава (рис. 3).

Рис. 3. Литолого-геоморфологические особенности Битюго-Савала-Цнинского междуречья Окско-Донской низменности: ( а ) рельеф, (абсолютная высота, м); ( б ) фрагмент геологической карты четвертичных отложений (1998, М 1 : 500 000): 1 – нерасчлененный комплекс субаэральных образований, делювиальных отложений; 2 и 3 – аллювиальные отложения пойм и террас; 4 – водно-ледниковые пески времени отступания ледника до 7 м, 5 – ледниковые валунные суглинки до 50 м; 6 – дочетвертичные отложения.

Fig. 3. Lithological and geomorphological features of the Bityug-Saval-Tsna interfluve of the Oka-Don Lowland: ( а ) topography, ( б ) fragment of the geological map of Quaternary deposits (1998, Scale 1 : 500 000): 1 – undifferentiated complex of subaerial formations, deluvial deposits; 2 and 3 – alluvial deposits of floodplains and terraces; 4 – fluvioglacial sands of the glacier retreat time up to 7 m, 5 – glacial boulder loams up to 50 m; 6 – preQuaternary deposits.

Участок частично или полностью охватывает 7 районов Тамбовской области: Сампурский, Знаменский, Ржаксинский, Рассказовский, Жердевский, Токаревский, Мордовский и Уваровский. Общая его площадь 630 тыс. га, из них пашни – 491 тыс. га или 73% площади, а всего земель сельскохозяйственного назначения 564 тыс. га (84% площади). Участки лесной и луговой растительности сохранились лишь вокруг понижений и внутри них, а также на участках с засоленными почвами. Днища крупных западин заняты осоково-кочкарными болотами, а их склоны – осинниками. В мелких западинах преобладают осоково-разнотравные луга. В засоленных западинах наблюдается разреженная растительность с преобладанием злаково-разнотравно-полынных сообществ.

Характеристика почв получена из архивных материалов крупномасштабного почвенного обследования государственного фонда данных землеустройства (ГФДЗ, рис. 4). С почвенных карт хозяйств определено положение 2 тыс. опорных разрезов с факторно-генетической диагностикой почв до уровня вида по классификации почв СССР (1977, рис. 4). Для 1 тыс. из них из почвенных очерков получены аналитические характеристики органоаккумулятивного горизонта: мощность горизонта (см), содержание гумуса (%), доля физической глины (%). Почвы с небольшим объемом выборки были объединены с близкими по генезису таксонами (табл. 1). Так, темно-серые лесные почвы были отнесены к черноземам выщелоченным, лугово-болотные к влажно-луговым, а солонцы лугово-черноземные объединены с солонцами черноземно-луговыми. Кроме того, использовано более 200 собственных полевых описаний почв с агрохимической характеристикой, полученных в 2018-2024 годах.

По встречаемости на уровне типа почвы опорных разрезов образуют ряд (рис. 4а): серые лесные (22) – черноземы (1115) – лугово-черноземные (673) – луговые (173) – аллювиальные (102) – солонцы (74) – солоди (65). На уровне подтипа черноземы типичные (793) и лугово-черноземные (673) почвы встречаются чаще черноземов выщелоченных (464). Почвы глинистого состава (1211) преобладают над тяжелосуглинистыми (946) и среднесуглинистыми (88, рис. 4б).

По проявлению негативных процессов встречаются почвы: эродированные – слабосмытые (84) и среднесмытые (24); оглеен-ные – глубокооглеенные (58), глееватые (152) и глеевые (40); солонцы – корковые (24), мелкие (22), средние (20) и глубокие (9); засоленные – солончаковые (29), солончаковатые (15) и солонцеватые (82).

Рис. 4. Типы почв ( а ; индексами обозначены: Лс – серые лесные, Ч – черноземы, Лч – лугово-черноземные, Лб – луговые (лугово-болотные), А – аллювиальные, СД – солоди, СН – солонцы, БС – почвы балочных склонов) и группы их гранулометрического состава по Качинскому ( б ) по массиву опорных разрезов архивных материалов крупномасштабного почвенного обследования 1970–1995 гг.

Fig. 4. Soils types ( a ; indexes are indicated: Лс – gray forest, Ч – chernozems, Лч – meadow-chernozem, Лб – meadow-fog, A - alluvial, СД – malt, CH – solonetz, БС – soils of girder slopes) and groups of granulometric composition of organo-accumulative horizon according to Katchynski ( б ), according to the array of reference sections of archival materials from a large-scale soil survey of 1970–1995.

Диагностическими показателями почв в региональной модели почвенно-ландшафтных связей (ПЛС) выступали таксоны почв на уровне подтипа (табл. 1). Были исключены редко встречающиеся серые лесные почвы, положение которых в ланшафтах региона не ясно. Отдельно моделировалась степень проявления водной эрозии по выборке почв: Э0 – не смытые, Э1 – слабо-, Э2 – сред-несмытые.

В условиях однородных почвообразующих пород ведущим фактором дифференциации почвенного покрова междуречий выступает рельеф.

Таблица 1. Почвы обучающей выборки

Table 1. Soils of the training sample of the soil-landscape relationships model

Тип/ Подтип почв 1	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
	332	333	342	371	372	731	732	761	763	832	931	932
	Чв	Чт	Лч	Л	ВЛ	СДлс	СДл	СНлч	СНлб	АЛ	БС	АД
Число точек и их доля в выборке	491	739	935	153	38	24	45	63	12	82	31	20
	0.19	0.28	0.36	0.06	0.01	0.01	0.02	0.02	0.00	0.03	0.01	0.01
Доля в модели 2	0.19	0.29	0.22	0.12	0.03	0.03	0.02	0.01	0.01	0.06	0.01	0.01
Почвы на 3 картах			ЛЧ	ЧЛ			ПГЭ

Примечание . ¹ Чв – чернозем выщелоченный, Чт – чернозем типичный, Лч – лугово-черноземная, Л – луговая, ВЛ – влажно-луговая, СДлс – солодь лугово-степная, СДл – солодь луговая, СНлч – солонец луговочерноземный, СНлб – солонец лугово-болотный, Ал – аллювиальная, БС – почвы балочных склонов, АД – аллювиально-делювиальные почвы днищ оврагов и балок;

априорная вероятность встречи почвы на модельном участке;

почвы легенды архивных карт интерпретированы как: луговаточерноземные (ЛЧ) как Лч (код 342), черноземно-луговые (ЧЛ) как Л (код 371); серые лесные поверхностно-глеево-элювиальные (ПГЭ) как почвы западинного комплекса.

Note . ¹ Чв – leached chernozem, Чт – typical chernozem, Лч – meadowchernozem, Л – meadow, ВЛ – wet-meadow, СДлс – meadow-steppe solod, СДл – meadow solod, СНлч – meadow-chernozem solonetz, СНлб – meadow-marsh solonetz, Ал – alluvial, БС – gully slope soils, АД – alluvial-deluvial soils of ravine and gully bottoms;

• ²    a priori probability of soil occurrence on the model plot;

• ³    the soils of the legacy maps are interpreted as: meadow-chernozems as Лч (code 342), chernozem-meadow as Л (code 371); gray forest surface-gley-eluvial as soils of the depression complex.

Его характеристика дана по ЦМР с шагом 20 м (рис. 3а), построенной по высотным отметкам топографической карты с основным сечением горизонталей 2.5 м (Koshel, 2012). В программе SAGA (Conrad et al., 2015) произведен расчет более 20 морфометриче- ских величин (рис. 5), определяющих условия почвообразования: 1) локальное перераспределение стока между вогнутыми и выпуклыми элементами рельефа: индекс относительных первышений в локальной окрестности ХХ м (tpiХХ, м), глубина (cd_m, м; рис. 5а) и плотность (cd_dn, га/100 га; рис. 5е) замкнутых понижений; 2) региональное перераспределение стока по элементам овражно-балочной и речной сети: индекс относительных первы-шений в региональной окрестности ХХХ м (tpiХХX, м; рис. 5г), площадь водосбора (tca), топографический индекс влажности (twi), густота эрозионного расчленения (er_dn, км/км2; рис. 5д); 3) скорость миграционных потоков: крутизна склонов (slp, °; рис. 5а), эрозионный фактор рельефа (lsf); 4) поле инсоляции с учетом крутизны и экспозиции склонов (ins); 5) режим почвенногрунтовых вод, поверхностного и подземного стока: превышение над водотоком (cnd,м; рис. 5б); глубина долин (cd_dn, м; рис. 5в). С учетом детальности исходных топографических карт и размера элемента ЦМР 20 х 20 м морфометрические величины характеризуют состояние земной поверхности с размерами 60 х 60 м. Такой охват позволяет воспроизвести лишь особенности мезо- и макрорельефа, что отвечает задаче отражения топографических условий формирования элементарных почвенных структур (Фридланд, 1976; Hole, Campbell, 1985).

Для моделирования отношений почва = f (топографические факторы почвообразования) использовался пошаговый дискриминантный анализ (Webster, Burrough, 1974; Bell et al., 1992). Анализ позволяет ранжировать топографические факторы по их вкладу в объяснение пространственной изменчивости таксонов почв и рассчитать условные вероятности встречаемости почв в соответствии с нормальной функцией распределения. Последующий анализ этих вероятностей позволяет получить для каждого пикселя: 1) определенность прогноза (как величину максимальной вероятности из всех возможных); 2) наиболее вероятный таксон почв; 3) типы сочетания наиболее вероятного состояния с двумя или тремя сопутствующими. Карта наиболее вероятного состояния демонстрирует ареалы доминирующего таксона почв (Qi, Zhu, 2011) и карта типов сочетаний доминирующих и сопутствующих почв – ареалы их почвенных комбинаций (Сорокина, Козлов, 2009).

Рис. 5. Избранные морфометрические характеристики Битюго-Савало-Цнинского междуречья: а – крутизна (°) и глубина замкнутых понижений (м); б – превышение над водотоком (м); в – глубина долин (м); г – относительные превышения в окрестности 2000 м (м); д – густота эрозионного расчленения (км/км²); е – плотность западин (га/100 га).

Fig. 5. Several morphometric characteristics of the Bityug-Savalo-Tsna interfluve: а – slope steepness (°) and depth of closed depressions (m); б – elevation above the watercourse (m); в – depth of valleys (m); г – topographic position index with radius of 2,000 m (m); д – density of erosional dissection (km/km²); е – density of closed depressions (ha/100 ha).

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

В признаковом пространстве модели (табл. 2, 3) наиболее изолированы области почв балочных склонов (91%), аллювиально-делювиальных (63%) и аллювиальных (84%). Почвы междуречий из-за комплексности почвенного покрова не имеют собственной изолированной области. Точность их однозначного прогноза ниже.

Фоновые почвы междуречий – черноземы типичные (55%) и лугово-черноземные (73%). Они встречаются в сочетаниях и комбинациях с черноземами выщелоченными (13%), луговыми (12%), влажно-луговыми почвами (7%) и солонцами лугово-черноземными (24%) и лугово-болотными (1%). Другую группу почвенных комбинаций образуют почвы западинного комплекса – солоди лугово-степные (44%) и луговые (38%); луговые, влажно-луговые с солонцами лугово-черноземными и лугово-болотными.

Таблица 2. Точность предсказания таксонов почв в модели почвенноландшафтных связей

Table 2. Accuracy of prediction of soil taxa in the soil-landscape relationships model

	Почвы обучающей выборки *
	Почва	Чв	Чт	Лч	Л	ВЛ	СДлс	СДл	СНлч	СНлб	АЛ	БС	АД
	N	491	739	935	153	38	24	45	63	12	82	31	20
2 л ч о» о CD 3 я я Л м л я CD а В	Чв	66	61	29	0	0	0	0	0	0	0	0	0
	Чт	221	405	124	3	0	0	3	3	0	0	3	0
	Лч	192	261	679	92	13	5	8	26	0	3	0	0
	Л	3	5	34	18	5	0	3	8	5	0	0	0
	ВЛ	0	0	8	8	3	0	0	0	0	3	0	3
	СДлс	0	0	11	3	0	11	13	3	0	0	0	0
	СДл	0	0	3	5	5	8	16	3	0	0	0	0
	СНлч	0	3	26	16	5	0	0	16	5	0	0	0
	СНлб	0	0	5	0	0	0	0	0	2	0	0	0
	АЛ	3	3	11	8	5	0	0	5	3	68	0	5
	БС	5	5	5	0	0	0	0	0	0	0	26	0
	АД	0	0	0	0	0	0	0	0	0	8	0	13
Точность, %		13	55	73	12	7	44	38	25	10	84	91	63

Примечание. * Чв – чернозем выщелоченный, Чт – чернозем типичный, Лч – лугово-черноземная почва, Л – луговая, ВЛ – влажно-луговая, СДлс – солодь лугово-степная, СДл – солодь луговая, СНлч – солонец луговочерноземный, СНлб – солонец лугово-болотный, АЛ – аллювиальная, БС – почвы балочных склонов, АД – аллювиально-делювиальные почвы днищ оврагов и балок.

Note. * Чв – leached chernozem, Чт – typical chernozem, Лч – meadowchernozem, Л – meadow, ВЛ – wet-meadow, СДлс – meadow-steppe solod, СДл – meadow solod, СНлч – meadow-chernozem solonetz, СНлб – meadow-marsh solonetz, Ал – alluvial, БС – gully slope soils, АД – alluvial-deluvial soils of ravine and gully bottoms.

Таблица 3. Оценка расстояния между таксонами почв в признаковом пространстве: под диагональю – значения F-критерия, над диагональю – квадрат дистанции Махаланобиса; все значения достоверны при уровне значимости 0.05

Table 3. Estimation of the distance between soil taxa in the feature space: below the diagonal are the F-criterion values, above the diagonal is the squared Mahalanobis distance; all values are significant at a significance level of 0.05

Почвы	Чв	Чт	Лч	Л	ВЛ	СДлс	СДл	СЛлч	СНлб	АЛ	БС	АД
Чв		0.2	1.3	5.1	11.8	29.9	23.3	8.4	12.6	45.0	84.3	77.5
Чт	2.6		1.5	5.5	12.5	30.9	23.9	8.5	12.8	46.2	86.4	79.9
Лч	19.3	27.2		2.0	8.5	25.8	19.8	4.4	8.5	42.7	88.5	73.5
Л	26.6	31.3	12.1		4.0	20.6	15.3	0.8	3.2	38.8	93.2	67.1
ВЛ	18.8	20.4	14.0	5.5		15.1	9.5	4.7	6.6	37.4	98.1	58.4
СДлс	30.9	32.3	27.3	19.3	10.0		5.1	21.6	21.8	69.3	114.5	99.2
СДл	43.2	45.8	38.3	23.9	8.9	3.6		16.3	17.7	60.3	111.6	90.4
СНлч	21.0	22.3	11.7	1.6	5.0	16.9	19.3		1.5	40.0	99.5	71.1
СНлб	6.7	6.8	4.5	1.6	2.7	7.9	7.6	0.7		39.1	102.2	76.1
АЛ	142.6	153.8	145.1	93.5	43.8	58.0	79.1	64.3	18.5		156.8	42.0
БС	110.8	115.9	119.7	108.4	75.5	69.8	92.4	93.2	39.9	159.1		150.6
АД	67.2	70.2	64.9	53.5	34.5	48.8	56.4	48.7	25.7	30.5	82.5

Несмотря на статистически значимые различия средних значений, области почв Чт и Чв, СНлс и СНлб, СДлс и СДл в пространстве факторно-индикационной модели практически совпадают (табл. 4), что позволяет эти пары рассматривать в анализе совместно.

Наиболее значимые в модели переменные (табл. 4): крутизна склонов (F-критерий = 145) и превышения в окрестности 2000 м (F-критерий = 96), совместно отделяющие почвы плакоров (Чт, Чв, Лч) и склонов (БС, АД) от почв не дренируемых междуречий (Л, ВЛ, СДлс, СДл, СНлч, СНлб) и пойм (АЛ); плотность западин (F-критерий = 47), разделяющая фоновые почвы междуречных равнин (Лч, Чв, Чт) и гидроморфные почвы западинного комплекса (Л, ВЛ, СН и СД); превышения над базисом эрозии (F- критерий = 47), низкими значениями маркирующие почвы пойм (АЛ) и аллювиально-делювиальные почвы (АД). Значимыми переменными также стали: соотношение длины и крутизны склона (LS-фактор, F-критерий = 23), отношение водосборной площади к локальной крутизне (TWI, F-критерий = 20), выстраивающие почвы в ряд возрастающего гидроморфизма, и глубина замкнутых понижений (F-критерий = 20) с высокими значениями для почв западинного комплекса (ВЛ, СД).

Таблица 4. Таксоны почв в признаковом пространстве наиболее значимых переменных региональной модели почвенно-ландшафтных связей Битюго-Савала-Цнинского междуречья (средние значения)

Table 4. Soil taxa in the feature space of the most significant variables of the regional model of soil-landscape relationships of the Bityug-Savala-Tsna interfluve (average values)

Почва	Крутизна, °	Превышения, м		LS-фактор	Топо-индекс влажности (TWI)	Плот ность западин, га/100 га	Глубина западин, м
		в радиусе 2000 м	над базисом эрозии
Чв	0.8	1.9	9.5	0.43	10.1	0.8	0.00
Чт	0.7	2.2	10.5	0.33	9.8	1.0	0.00
Лч	0.7	1.0	5.8	0.51	10.8	3.4	0.22
Л	0.4	-1.0	2.0	0.38	11.7	6.0	0.03
ВЛ	0.7	-2.2	1.0	1.19	13.3	5.1	0.14
СДлс	0.2	-0.3	1.2	0.00	18.0	8.8	0.32
СДл	0.3	-0.2	1.9	0.02	15.1	7.0	0.36
СНлч	0.3	-1.1	1.3	0.12	11.9	7.5	0.03
СНлб	0.5	-2.3	1.0	0.16	12.1	8.3	0.04
АЛ	0.6	-11.7	0.7	0.74	11.6	0.2	0.00
БС	7.6	-7.5	7.0	5.71	7.3	0.4	0.00
АД	1.7	-14.1	0.7	5.53	14.1	1.1	0.00

Выявленные отношения соответствуют представлениям о географии почв региона и использованы для расчета Sijk – вектора степени принадлежности (подобия) почвы каждого элемента территориального пространства (i,j) к каждой из 12 почвенных категорий (k) в зависимости от сочетания топографических условий: Sij (SijЧв, SijЧт, SijЛч, SijЛ, SijВЛ, SijСДлс, SijСДл, SijСНлч, SijСНлб, SijАЛ, SijБС, SijАД).

Линейные дискриминантные функции для категорий почв:

5_Чв = -26.2 + 6.1 * sip + 0.2 * tpi1500 + 0.4 * end — 2.5 * isf + 4.1 * twi — 20.6 * edep + 0.2 * eddn

5_Чт = —25.2 + 5.9 * sip + 0.2 * tpi1500 + 0.5 * end — 2.5 * isf + 4.0 * twi — 20.3 * edep + 0.3 * eddn

5_Лч = —25.8 + 5.8 * sip + 0.2 * tpi1500 + 0.3 * end — 2.4 * isf + 4.1 * twi — 21.4 * edep + 0.4 * eddn

5_Л = —30.0 + 5.8 * sip + 0.04 * tpi1500 + 0.3 * end — 2.4 * isf + 4.3 * twi — 19.6 * edep + 0.6 * eddn

5_Вл = —36.2 + 5.8 * sip + 0.02 * tpi1500 + 0.3 * end — 1.8 * isf + 4.6 * twi — 7.1 * edep + 0.5 * eddn

5_СДлс = —63.1 + 7.8 * sip + 0.2 * tpi1500 + 0.3 * end — 3.4 * isf + 6 * twi + 6.6 * edep + 0.7 * eddn

5_СДл = —48.4 + 6.7 * sip + 0.2 * tpi1500 + 0.3 * end — 2.9 * isf + 5 * twi + 18.1 * edep + 0.5 * eddn

5_СНлч = —33.7 + 5.8 * sip + 0.0001 * tpi1500 + 0.3 * end — 2.6

• *    isf + 4.4 * twi — 21.1 * edep + 0.7 * eddn

  5_СНлб = —36.2 + 6.2 * sip — 0.1 * tpi1500 + 0.4 * end — 2.9

• *    isf + 4.5 * twi — 21.5 * edep + 0.8 * eddn

  5_АЛ = —35.5 + 2.4 * sip — 1.5 * tpi1500 + 0.8 * end — 1.9 * isf + 4.1 * twi — 20.9 * edep + 0.2 * eddn

  5_БС = —77.3 + 18.3 * sip + 0.9 * tpi1500 — 0.1 * end — 3.9 * isf + 4.9 * twi — 26 * edep + 0.3 * eddn

  5_АД = —55.3 — 0.18 * sip — 1.6 * tpi1500 + 0.9 * end + 2.8 * isf + 4.4 * twi — 20.9 * edep + 0.4 * eddn

Чем выше значение δ, тем профиль почвы элемента i,j ближе к среднему профилю k-почвы в признаковом пространстве. Значе- ния δk используются для расчета апостериорных вероятностей по формуле Байеса:

г      I.л _   ехр(8к(хУ)

Sv(Gklx)-^=^^^

где 8_к - дискриминантная функция к -класса, Е п=1^е хр(8_п(х)) — сумма значений во всех классах (для нормирования).

Последующий анализ вектора S ij для каждого элемента регулярной сетки i,j позволяет получить: 1) наиболее вероятную (преобладающую по площади) почвенную категорию; 2) неопределенность ее однозначного прогноза, как значение максимальной условной вероятности из всех возможных S ij ; 3) типы сочетаний наиболее вероятной (преобладающей) почвенной категории с двумя–тремя сопутствующими. Изображение отдельных значений вектора S ij отражает компонентный состав почвенного покрова участка (рис. 6); изображение наиболее вероятной почвенной категории (рис. 7в) – ареалы преобладающей почвы; изображение неопределенности ее однозначного прогноза – степень комплексности почвенного покрова (рис. 7г), а изображение типов сочетаний преобладающих и сопутствующих категорий почвы – ареалы почвенных комбинаций, образованных этими категориями (рис. 8, табл. 5).

Фоновые почвы междуречья – черноземы типичные, выщелоченные и лугово-черноземные (рис. 7а–в). Пятнистости Чт и Чв занимают дренируемые придолинные участки междуречных равнин, сочетания Лч, Чт и Чв – замедленно-дренируемые. К центральным недренируемым частям междуречий приурочены комплексы луговых почв с солонцами лугово-черноземными и лугово-болотными; а также с солодями лугово-степными и степными в элементах западинного комплекса. Кроме того, сочетания луговых и лугово-черноземных почв с участием солонцов характерны для водосборных понижений овражно-балочной сети, а также – выпо-ложенных частей притеррасных склонов с близким залеганием грунтовых вод. Почвы балочных склонов и аллювиальноделювиальные почвы балок приурочены к элементам овражнобалочной сети, а аллювиальные почвы – к поймам рек.

Рис. 6. Компонентный состав почвенного покрова Битюго-Савала-Цнинского междуречья Окско-Донской низменности – долевое участие почв в составе почвенных комбинаций: Чт – чернозем типичный, Чв – чернозем выщелоченный, Лч – лугово-черноземная, Л – луговая, ВЛ – влажно-луговая, СДлс – солодь лугово-степная, СДл – солодь луговая, СНлч – солонец лугово-черноземный, СНлб – солонец лугово-болотный, АЛ – аллювиальная, БС – почвы балочных склонов, АД – аллювиальноделювиальные почвы днищ оврагов и балок.

Fig. 6. Components of the soil cover of the Bityug-Saval-Tsna interfluve – the share of soils in soil combinations: Чт – typical chernozem, Чв – leached chernozem, Лч – meadow-chernozem, Л – meadow, Вл – wet-meadow, СДлс – meadow-steppe solonetz, СДл – meadow solonetz, СНлч – meadowchernozem solonetz, СНлб – meadow-bog solonetz, АЛ – alluvial, БС – soils of ravine slopes, АД – alluvial-deluvial soils of the bottoms of ravines and gullies.

Рис. 7. Доминантный компонент почвенных комбинаций Битюго-Савала-Цнинского междуречья: а ) по архивным материалам почвенных обследований; б ) точки опорных разрезов, в) доминантный подтип почв по модели; г) его долевое участие в составе комбинации почв.

Fig. 7. Dominant component of soil combinations of the Bityug-Savala-Tsna interfluve: a) dominant soil subtype according to archival materials of soil surveys; б) points of archive soil descriptions, в) dominant soil subtype according to the model; г) its share in the composition of the soil combination.

Рис. 8. Типы почвенных комбинаций Битюго-Савала-Цнинского междуречья Окско-Донской низменности: 1 – Чт·Чв и Чв·Чт с Лч (до 10%); 2 – тоже с Лч (10–25%); 3 – тоже с Лч (25–50%); 4 – тоже с Лч (более 50%); 5 – Л и Лч; 6 – ВЛ и Л; 7 – Л с СН (10–50%); 8 – СН (более 50%) с Л в том числе солонцеватыми; 9 – СДлс и СДл; 10 – почвы овражно-балочной сети и речных долин (АЛ, БС, АД).

Fig. 8. Soil combinations of the Bityug-Saval-Tsna interfluve: 1 – Чт·Чв and Чв·Чт with Лч (up to 10%); 2 – also with Лч (10–25%); 3 – also with Лч (25– 50%); 4 – also with Лч (more than 50%); 5 – Л and Лч; 6 – Вл and Л; 7 – Л with СН (10–50%); 8 – СН (more than 50%) with Л including solonetz; 9 – СДлс and СДл; 10 – soils of the gully-ravine network and river valleys (АЛ, БС, АД).

Таблица. 5. Типы почвенных комбинаций Битюго-Савала-Цнинского междуречья Окско-Донской Низменности (легенда к рис. 8)

Table 5. Soil combinations of the Bityug-Saval-Tsna interfluve (fig. 8)

Примечание. * Чв – чернозем выщелоченный, Чт – чернозем типичный, Лч – лугово-черноземная почва, Л – луговая, ВЛ – влажно-луговая, СДлс – солодь лугово-степная, СДл – солодь луговая, СНлч – солонец луговочерноземный, СНлб – солонец лугово-болотный, АЛ – аллювиальная, БС – почвы балочных склонов, АД – аллювиально-делювиальные почвы днищ оврагов и балок.

Note. * Чв – leached chernozem, Чт – typical chernozem, Лч – meadowchernozem, Л – meadow, ВЛ – wet-meadow, СДлс – meadow-steppe solod, СДл – meadow solod, СНлч – meadow-chernozem solonetz, СНлб – meadow-marsh solonetz, Ал – alluvial, БС – gully slope soils, АД – alluvial-deluvial soils of ravine and gully bottoms.

Высокую ценность имеет карта неопределенности прогноза доминантной почвы в составе почвенных комбинаций (рис. 7г). Она показывает участки с высокой и низкой комплексностью почвенного покрова. В региональных условиях лесостепи Окско-Донской низменности очень высокая степень комплексности почвенного покрова характерна для пологих прибалочных и придо-линных склонов с трехкомпонентными пятнистостями с черноземами типичными, выщелоченными и лугово-черноземными почвами. Наименьшая комплексность приурочена к поймам крупных рек с преобладанием аллювиальных почв и вершинам плоских междуречий с лугово-болотными почвами и солодями. Карта неопределенности прогноза позволит более подробно изучать участки с высокой неопределенностью полевыми методами, что эффективнее случайной или регулярной выборки.

Структура почвенного покрова Битюго-Савала-Цнинского междуречья подчинена градиенту увлажнения его эдафических условий – от черноземов дренируемых придолинных частей междуречных равнин, через увеличение доли лугово-черноземных почв (от 10% до 50% и более) в составе почвенных комбинаций по мере снижения дренируемости рельефа до комплекса луговых и влажно-луговых почв с участием солонцов луговых и луговоболотных в центральных недренируемых частях междуречий. Тот же градиент характерен для крупных водосборных понижений овражно-балочной сети – по мере концентрации стока происходит увеличение луговости почв с переходом к влажно-луговым почвам. По площади преобладают зональные микрокомбинации почв плакоров – 60%, микроструктуры с преобладанием полугидро-морфных почв занимают 8%, гидроморфных – 23%, овражнобалочного и долинного комплекса – 9% (табл. 5).

Наглядное представление организации почвенного покрова Окско-Донской низменности дает почвенно-топографическая съемка ее локального междуречья и результаты численного моделирования водного режима его почв в градиенте поверхностного и грунтового увлажнения (рис. 9). Перехватывая поверхностный сток, западинный комплекс обеспечивает до 150 мм дополнительного внутрипочвенного стока, оказывая влияние на водный режим почв за счет повышения уровня грунтовых вод на 2 м и формирование луговых почв (Fil et al., 2021; Филь, 2025). Черноземы типичные и выщелоченные распространены только в пределах при-долинных наиболее дренируемых частей междуречья. В переходной полосе формируются лугово-черноземные почвы.

Сравнение результатов цифрового картографирования почвенного покрова Битюго-Савала-Цнинского междуречья (рис. 10 а–в) с архивными почвенными картами хозяйств Сампур-ского района 1980-х годов М 1 : 10 000 (рис. 10г) показывает их общее подобие и одновременно существенные различия.

Рис. 9. Детальная почвенно-топографическая съемка ключевого участка “Ивановка” и особенности формирования его поверхностного и внутрипочвенного стока (Fil et al., 2021; Филь, 2025): а) гипсометрия по результатам воздушной съемки; б) космический снимок с затопленными понижениями западинного комплекса после окончания снеготаяния; в) крутизна мезорельефа, °; г) перераспределенный слой стока атмосферных осадков, м; д) тип/подтип почв: 1 – влажно-луговые осолоделые, 2 – луговые, 3 – лугово-черноземные, 4 – комплекс слабосмытых типичных и выщелоченных черноземов, 5 – почвы овражно-балочного комплекса, 6–7 – точки описаний; е) модельный расчет уровня грунтовых вод вдоль катены с учетом перехвата поверхностного стока западинным комплексом недренируемых междуречий (высота голубых столбиков, левая ось) и без его учета: 1 – профиль рельефа, м (правая ось); 2 – профиль кровли морены; расчетный уровень грунтовых вод с учетом (3) и без учета (4) перехвата поверхностного стока западинным комплексом.

Fig. 9. Detailed soil and topographic survey of the Ivanovka key site and the formation features of its surface and subsurface runoff (Fil et al., 2021; Fil, 2025): а) topography based on aerial photography; б) satellite image with flooded depressions of the depression complex after the end of snowmelt; в) steepness of mesorelief, °; г) redistributed layer of atmospheric precipitation runoff, m; д) soil type/subtype: 1 - wet meadow solodized, 2 - meadow, 3 -meadow-chernozem, 4 – complex of slightly eroded typical and leached chernozems, 5 - soils of the ravine-gully complex, 6-7 - description points; e) model calculation of the groundwater level along the catena taking into account the interception of surface runoff by the depression complex of undrained interfluves (height of blue columns, left axis) and without taking it into account: 1 – relief profile, m (right axis); 2 – moraine roof profile; calculated groundwater level taking into account (3) and without taking into account (4) the interception of surface runoff by the depression complex of undrained interfluves.

Схожими являются ареалы черноземных почв и их полугид-роморфных аналогов – лугово-черноземных почв. Черноземы распространены преимущественно на дренируемых равнинах правобережья Цны, лугово-черноземные почвы – в пределах замедленно дренируемых междуречий Цны и Битюга, Цны и Савалы. На правобережье Цны область этих почв на цифровой модели ниже по сравнению архивными картами, а на Савала-Цнинском междуречье существенно выше. Выше на цифровой модели и площадь недренируемых междуречий с преобладанием луговых почв и солонцов, а также солодей в составе западинного комплекса.

Необходимо отметить, что на архивных почвенных картах ареалы солонцов крайне невелеки, встречаются лишь отдельные разрезы и небольшие контуры. В то время как на цифровой модели они имеют значительную площадь. Классификационная принадлежность и закономерности распространения солонцовых комплексов являются предметом допонительных региональных исследований на ключевых участках (Smirnova et.al., 2025).

Степень агрогенной трансформации почвенного покрова Битюго-Савала-Цнинского междуречья в результате водной эрозии на пашне невелика (рис. 11) – слабосмытые почвы занимают 14 124 га (3%), среднесмытые 4 346 га (1%). Как и для таксонов почв использован метод линейного дискриминантного анализа, где в качестве предикторов использована геоморфометрия рельефа и расчетные темпы смыва почв. Точность модели 90%.

Рис. 10. Сравнение региональной модели почвенного покрова Битюго-Савала-Цнинского междуречья и архивных почвенных карт хозяйств М 1 : 10 000 ГФДЗ: а) цифровая карта микроструктур почвенного покрова (рис. 8) с границами районов Тамбовской области и тестовых участков 2 х 2 км (рис. 11), б) ее фрагмент в границах Сампурского района; в) фрагмент цифровой карты доминантной почвы в составе почвенных комбинаций (рис. 7в); г) тип/подтип почв на архивных почвенных картах М 1 : 10 000.

Fig. 10. Comparison of the regional soil cover model of the Bityug-Savala-Tsna interfluve and archival soil maps of farms on a scale of 1 : 10,000: a) digital map of soil combinations (fragment of Fig. 8) with the boundaries of districts of the Tambov region and 2 x 2 km test plots (Fig. 11), б) its fragment within the boundaries of the Sampursky district; в) fragment of the digital map of the dominant soil in the composition of soil combinations (fragment Fig. 7в); г) soil type/subtype on the archival soil maps of farms in the Sampursky district on a scale of 1 : 10,000 of the Tambov region.

Рис. 11. Эрозионные почвенные комбинации пашни: а) преобладающая в составе ПК категория смытости почв ( 0 – не смытые (Э0), 1 – слабосмытые (Э1), 2 – среднесмытые (Э2)), б) типы почвенных комбинаций: 0 – зональные с преобладанием несмытых почв (Э0 > 0.9); 1 – эрозионно-зональные с долей смытых почв 0.1–0.25; 2 – слабоэродированные Э1(0.25–0.5); 3 – среднеэродированные (Э1 + Э2 ≥ 0.5 и Э1 ≥ Э2); 4 – сильноэродированные (Э1 + Э2 ≥ 0.5 и Э1 < Э2).

Fig. 11. Erosive soil combinations of arable land: a) the predominant soil erosion category in the soil combination ( 0 – not eroded (E0), 1 – slightly eroded (E1), 2 - moderately eroded (E2)), б) types of soil combinations: 0 – zonal with predominance of uneroded soils (E0 > 0.9); 1 – erosion-zonal with the proportion of eroded soils 0.1–0.25; 2 – slightly eroded E1 (0.25– 0.5); 3 – moderately eroded (E1 + E2 ≥ 0.5 and E1 ≥ E2); 4 – highly eroded (E1 + E2 ≥ 0.5 and E1 < E2).

Ареалы смытых почв имеют вытянутую форму вдоль пологих и покатых склонов долин рек Цна и Савала и их притоков. Итоговое картографическое отображение структуры почвенного покрова региона представляет собой наложение типизированных неэрозионных (рис. 10а) и эрозионных (рис. 11б) почвенных комбинаций.

Сравнение числовой и экспертной моделей почвенноландшафтных связей на локальном уровне выполнено в границах участков 2 × 2 км (рис. 10а, рис. 12).

Ареалы доминантных почв на числовой (левые фрагменты на рис. 12) и экспертной (центральные фрагменты) моделях демонстрируют хорошую сходимость для черноземов, луговочерноземных почв и почв западинного комплекса, удовлетворительную для луговых и солонцовых почв. В большинстве случаев границы ареалов численной модели лучше увязаны с положением в мезорельефе по сравнению с экспертными. Высокую научную и практическую ценность имеют карты почвенных комбинаций (правые фрагменты), отражающие долевое участие доминантных и субдоминантных компонентов. Они в большей степени, нежели карты доминантных почв, отражают особенности ареалов зональных почв и их смену в ряду возрастающего увлажнения (рис. 12а, ж, з) или степени деградированности от водной эрозии (рис. 12в, ж) и имеют более высокую ценность для точного земледелия и оптимизации структуры землепользований. Необходимо отметить высокую роль экспертной оценки при верификации моделей почвенноландшафтных связей и карт, построенных на их основе. В этой связи для почвенного картографирования в методологии структуры почвенного покрова необходимо исследовать возможности применения численных метрик рисунков структуры почвенного покрова для формальной оценки результатов моделирования.

Доминантная почва

Почвенная карта ГФДЗ Почвенные комбинации

Рис. 12. Локальное сравнение фрагментов региональной модели почвенного покрова Битюго-Савала-Цнинского междуречья и архивных почвенных карт хозяйств М1:10 000 ГФДЗ в границах участков 2 × 2 км

(рис. 10а): (слева) – фрагменты цифровой карты доминантной почвы в составе почвенных комбинаций; ( в центре) – тип/подтип почв на архивных почвенных картах хозяйств Тамбовской области М 1 : 10 000 ГФДЗ; (справа) – фрагменты цифровой карты почвенных комбинаций.

Fig. 12. Local comparison of fragments of the regional soil cover model of the Bityug-Saval-Tsna interfluve and archival soil maps of farms on a scale of 1 : 10,000 within the boundaries of 2 × 2 km plots: ( left ) – fragments of the digital map of the dominant soil as part of soil combinations; ( center ) – soil type/subtype on the archival soil maps of farms in the Tambov region on a scale of 1 : 10,000; ( right ) – fragments of the digital map of soil combinations.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Слабопересеченный рельеф и породы с низкой фильтрационной способностью междуречий Окско-Донской низменности определили условия затрудненного поверхностного и внутрипоч-венного стока и, как следствие, преобладание в структуре их почвенного покрова полугидроморфных и гидроморфных почв черноземного ряда с участием солонцов и почв западинного комплекса (лугово-болотных или солодей). Региональное разнообразие почвенного покрова Битюго-Савала-Цнинского междуречья сведено к десяти типам микроструктур с учетом их компонентного состава.

Ведущими факторами дифференциации почвенного покрова региона являются: крутизна склонов и превышения (разделяющие автоморфные и гидроморфные позиции), плотность и глубина западин (индицируют западинный комплекс), а также превышение над базисом эрозии (маркирует почвы речных долин).

Экспертное сравнение цифровой модели с архивными картами показало хорошую сходимость в выделении ареалов черноземных, лугово-черноземных и гидроморфных почв, но завышение площади ареалов солонцовых почв. При этом границы почвенных контуров на цифровой карте лучше согласованы с элементами мезорельефа.

Дальнейшее развитие данного направления почвенной картографии связано с совершенствованием методов моделирования и снижения неопределенности источников пространственной информации, увеличением полноты обучающей выборки для корректной характеристики состава и соотношения компонентов почвенных комбинаций в признаковом и территориальном простран- стве, а также формализацией способов верификации результатов на ключевых участках с минимизацией полевых обследований.