Современные методы мониторинга ветровой эрозии почв

Автор: Романовская А.Ю., Савин И.Ю.

Журнал: Бюллетень Почвенного института им. В.В. Докучаева @byulleten-esoil

Рубрика: Статьи

Статья в выпуске: 104, 2020 года.

Бесплатный доступ

В статье приведен обзор научной литературы в области существующих методов мониторинга ветровой эрозии почв: визуальной оценки, микронивелирования, фотограмметрического, Cs137 и дистанционных методов с последующим моделированием. Приводится краткая характеристика каждого метода, преимущества и недостатки, а также условия и ограничения их применения. При выборе методанеобходимо учитывать условия проведения мониторинга, площадь рассматриваемой территории и масштаб проведения исследований, временные рамки, финансовые и трудовые ресурсы. Установлено, что наиболее актуальными, экономически оправданными и перспективными, особенно на больших территориях, являются методы дистанционного зондирования, позволяющие проводить мониторинг в различных масштабах, и не только оценивать эрозионную активность, но и прогнозировать ее, таким образом, предоставляя иинформацию для принятия верных, оперативных и своевременных хозяйственноэкономических решений, направленных как на борьбу с ветровой эрозией и устранение последствий, так и на организацию превентивных мер. Для повышения эффективности этих методов также необходимо создавать базы данных, расширять и накапливать почвенную информацию, которая позволяет верифицировать, уточнять, обрабатывать и калибровать полученные спутниковые данные. В литературе в подавляющем большинстве случаев речь идет о дешифрировании ветровой эрозии в пустынных и полупустынных зонах. Также практически отсутствуют исследования о переносе химических веществ с микрочастицами в результате ветровой эрозии. Как в России, так и за рубежом предпринимаются попытки моделирования эрозии почв, но качество моделей сильно ограниченно недостатком полевых данных, необходимых для их калибровки и верификации, которые можно получить наземными методами, пречисленными выше. Выявление эродированных почв в стране до сих пор осуществляется наземными методами. Однако полевые исследования могут проводиться только на очень ограниченной территории, на немногих ключевых участках, и их проведение затруднительно на активно используемых сельскохозяйственных землях.

Еще

Дефляция почв, спутниковый мониторинг, деградация почв, методы исследования почв

Короткий адрес: https://sciup.org/143173087

IDR: 143173087   |   DOI: 10.19047/0136-1694-2020-104-110-157

Список литературы Современные методы мониторинга ветровой эрозии почв

  • Андроников В.Л. Аэрокосмические методы изучения почв. М.: Колос, 1979. 280 с.
  • Гендугов В.М., Глазунов Г.П. Ветровая эрозия почвы и запыление воздуха. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. 240 с.
  • Долгилевич М.И. К методике измерения глубины выдувания почв // Почвоведение. 1958. № 8. С. 124-126.
  • Иванов А.Л., Кирюшин В.И., Молчанов Э.Н., Савин И.Ю., Столбовой В.С. Анализ земельной реформы и агропромышленного производства за четверть века. Почвенно-экологические, технологические институциональные и инфраструктурные аспекты модернизации. Земельная служба (доклад). М.: Почвенный институт им. В.В. Докучаева, 2016. 93 с.
  • Кузнецов М.С., Глазунов Г.П. Эрозия и охрана почв. М.: Издательство МГУ, 2020. 387 с.
  • Ларионов Г.А. Эрозия и дефляция почв. М., 1993. 200 с.
  • Научные основы предотвращения деградации почв (земель) сельскохозяйственных угодий России и формирования систем воспроизводства их плодородия в адаптивно-ландшафтном земледелии (гл. ред. А.Л. Иванов). М.: Почвенный институт им. В.В. Докучаева, 2013. 756 с.
  • Семенов О.Е. Методика векторных расчетов ветрового переноса песка и солей во время песчано-солевых бурь. Агрометеорология. Л., 1988. С. 209-224.
  • Трегубов П.С., Дизенгоф Е.Г., Захарова Н.Н. Противоэрозионная и противодефляционная стойкость почв и пути ее повышения (обзорная информация). ВНИИТЭИСХ, 1980. 61 с.
  • Alewell C., Meusburger K., Brodbeck M., Banninger D. Methods to describe and predict soil erosion in mountain regions // Landsc. Urban Plan. 2008. Vol. 88. P. 46-53.
  • Blaney D.G., Warrington G.E. Estimating soil erosion using an erosion bridge. WSDG-TP-00008 Report. USDA Forest Service. Watershed Development Group. Fort Collins, 1983.
  • Borrelli P., Lugato E., Montanarella L., Panagos P. A New Assessment of Soil Loss Due to Wind Erosion in European Agricultural Soils Using a Quantitative Spatially Distributed Modelling Approach // Land Degradation & Development. 2017. Vol. 28. P. 335-344.
  • DOI: 10.1002/ldr.2588
  • Chappell A., Webb N.P. Using albedo to reform wind erosion modelling, mapping and monitoring // Aeolian Research. 2016. Vol. 23. P. 63-78.
  • DOI: 10.1016/j.aeolia.2016.09.006
  • Clark R.D. Erosion condition classification system. Tech Note 346. Bureau of Land Management. Denver, Denver Service Center, 1980.
  • Collado A.D, Chuvieco E., Camarasa A. Satellite remote sensing analysis to monitor desertification processes in the crop-rangeland boundary of Argentina // Journal of Arid Environments. 2002. Vol. 52. Iss. 1. P. 121-133.
  • DOI: 10.1006/jare.2001.0980
  • Corwin D.L., Hopmans J., Rooij G.H. From field- to landscape-scale vadose zone processes: Scale issues, modeling, and monitoring // Vadose Zone Journal. 2006. Vol. 5. No. 1. P. 129-139.
  • Duniway M.C., Pfennigwerth A.A., Fick S.E., Nauman T.W., Belnap J., Barger N.N. Wind erosion and dust from US drylands: a review of causes, consequences, and solutions in a changing world // Ecosphere. 2019. Vol. 10. Iss. 3. e02650.
  • DOI: 10.1002/ecs2.2650
  • Fulajtar E., Mabit L., Renschler C.S., Lee Zhi Yi A. Use of 137Cs for soil erosion assessment. Food and Agriculture Organization of the United Nations. Rome, 2017. 64 p.
  • Gelaro R. et al. The Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, Version 2 (MERRA-2) // Journal of Climate. 2017. Vol. 30. Iss. 14. P. 5419-5454.
  • DOI: 10.1175/JCLI-D-16-0758.1
  • Gitas I.Z., Douros K., Minakou C., Silleos G.N., Karydas C.G. Multi-temporal soil erosion risk assessment in N. Chalkidiki using a modified USLE raster model // EARSeL eProceedings. 2009. Vol. 8. No. 1. P. 40-52.
  • Golosov V.N., Collins A.L., Dobrovolskaya N.G., Bazhenova O.I., Ryzhov Yu.V., Sidorchuk A.Yu. Soil loss on the arable lands of the forest-steppe and steppe zones of European Russia and Siberia during the period of intensive agriculture // Geoderma. 2021. Vol. 381. 114678.
  • DOI: 10.1016/j.geoderma.2020.114678
  • Hagen L.J. A wind erosion prediction system to meet user needs // Journal of soil and water conservation. 1991. Vol. 46. No. 2. P. 106-111.
  • Jain S.K., Singh P., Seth S.M. Assessment of sedimentation in Bhakra Reservoir in the western Himalayan region using remotely sensed data // Hydrol. Sci. J. 2002. Vol. 47. No. 2. P. 203-212.
  • Jonga S.M., Paracchini M.L., Bertolo F., Folving S., Megier J., Roo A.P.J. Regional assessment of soil erosion using the distributed model SEMMED and remotely sensed data // Catena. 1999. Vol. 37. Iss. 3-4. P. 291-308.
  • Karydas C.G., Panagos P., Gitas I.Z. A classification of water erosion models according to their geospatial characteristics // International Journal of Digital Earth. 2012. Vol. 7. P. 229-250.
  • DOI: 10.1080/17538947.2012.671380
  • Klik A. Wind Erosion Assessment in Austria Using Wind Erosion Equation and GIS. Vienna: BOKU - University of Natural Resources and Applied Life Sciences, 2004. URL: https://www.researchgate.net/publication/228798188_Wind_erosion_assessment_in_Austria_using_wind_erosion_equation_and_GIS.
  • Kouchami-Sardoo I., Shirani H., Esfandiarpour-Boroujeni I., Besalatpour A.A., Hajabbasi M.A. Prediction of soil wind erodibility using a hybrid Genetic algorithm - Artificial neural network method // Catena. 2020. Vol. 187. 104315.
  • DOI: 10.1016/j.catena.2019.104315
  • Kosmadakis I., Tsardaklis P., Ioannou K., Zaimes G. A novel fully automated soil erosion monitoring system // Food and Environment. Proc. of the 17th Intern. Conf. on Information and Communication Technologies in Agriculture. 2015. P. 80-84.
  • Leys J., McTainsh G., Shao Y. Wind Erosion Monitoring and Modeling Techniques in Australia. In: Sustaining the Global Farm. 2001. P. 940-950.
  • Loughran R.J., Pennock D.J., Walling D.E. Spatial Distribution of Caesium-137. In: Handbook for the Assessment of Soil Erosion and Sedimentation Using Environmental Radionuclides / Zapata F. (Ed). 2002. P. 97-109.
  • Mabit L., Benmansour M., Walling D.E. Comparative advantages and limitations of Fallout radionuclides (137Cs, 210Pb and 7Be) to assess soil erosion and sedimentation // Journal of Environmental Radioactivity. 2008а. Vol. 99. Iss. 12. P. 1799-1807.
  • Mabit L., Bernard C., Makhlouf M., Laverdière M.R. Spatial variability of erosion and soil organic matter content estimated from 137Cs measurements and geostatistics // Geoderma. 2008b. Vol. 145. P. 245-251.
  • Mabit L., Meusburger K., Iurian A.R., Owens P.N., Toloza A., Alewell C. Sampling soil and sediment depth profiles at a fine-resolution with a new device for determining physical, chemical and biological properties: the Fine Increment Soil Collector (FISC) // Journal of Soils and Sediments. 2014. Vol. 14 (3). P. 630-636.
  • Mandakh N., Tsogtbaatar J., Dash D. et al. Spatial assessment of soil wind erosion using WEQ approach in Mongolia // J. Geogr. Sci. 2016. Vol. 26. P. 473-483.
  • DOI: 10.1007/s11442-016-1280-5
  • Matthews N.A. Aerial and close-range photogrammetric technology: Providing resource documentation, interpretation, and preservation. Tech Note 428. Bureau of Land Management. National Operations Center. Denver, 2008.
  • Matthews N.A., Noble T.A., Breithaupt B.H. The application of photogrammetry, remote sensing and geographic information systems (GIS) to fossil resource management. In: Fossils from Federal Lands. New Mexico Museum of Natural History and Science. 2006. Bulletin 34. P. 119-131.
  • Minasny B., Malone B.P., McBratney A.B., Angers D.A., Arrouays D., Chambers A., Chaplot V., Chen Z.S., Cheng K. et al. Soil carbon 4 per mille // Geoderma. 2017. Vol. 292. P. 59-86.
  • DOI: 10.1016/j.geoderma.2017.01.002
  • Morgan R.P.C. Soil Erosion and Conservation. Oxford: Blackwell publishing, 2005. 304 p.
  • Okin G.S. A new model of wind erosion in the presence of vegetation // J. Geophys. Res. 2008. Vol. 113. Iss. F2.
  • DOI: 10.1029/2007JF000758
  • Pandey A., Himanshu S.K., Mishra S.K., Singh V.P. Physically based soil erosion and sediment yield models revisited // CATENA. 2016. Vol. 147. P. 595-620.
  • DOI: 10.1016/j.catena.2016.08.002
  • Siakeu J., Oguchi T. Soil erosion analysis and modelling: a review // Trans. Jpn. Geomorphol. 2000. Vol. 21. Iss. 4. P. 413-429.
  • Pellant M., Shaver P., Pyke D.A., Herrick J.E. Interpreting indicators of rangeland health, version 4. Tech Ref 1734-6. Bureau of Land Management. National Science and Technology Center, Denver, 2005. URL: http://www.blm.gov/nstc/library/techref.htm.
  • Ritchie J.C., McCarty G.W. 137Cesium and soil carbon in a small agricultural watershed // Soil and Tillage Research. 2003. Vol. 69 (1-2). P. 45-51.
  • Sac M.M., Ugur A., Yener G., Ozden B. Estimates of soil erosion using cesium-137 tracer models // Environmental Monitoring and Assessment. No. 136 (1-3). P. 461-467.
  • Schmid T., Rodriguez-Rastrero M., Escribano P., Palacios-Orueta A., Ben-Dor E., Plaza A., Chabrillat S. Characterization of soil erosion indicators using hyperspectral data from a Mediterranean rainfed cultivated region // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2016. Vol. 9 (2). P. 845-860.
  • Sepuru T.K., Dube T. An appraisal on the progress of remote sensing applications in soil erosion mapping and monitoring // Remote Sensing Applications: Society and Environment. 2018. Vol. 9. P. 1-9.
  • DOI: 10.1016/j.rsase.2017.10.005
  • Shakesby R.A. The soil erosion bridge: A device for micro-profiling soil surfaces // Earth surface processes and landforms. 1993. Vol. 18. Iss. 9. P. 823-827.
  • DOI: 10.1002/esp.3290180906
  • Shrestha D.P. Guidelines for monitoring and assessment of wind erosion at site level. 2008. 47 p.
  • Thiermann A., Sbresny J., Schäfer W. GIS in WEELS - Wind Erosion on Light Soils // GeoInformatics. 2002. No. 5. P. 30-33.
  • Vrieling A., Rodrigues S.C., Bartholomeus H., Sterk G. Automatic identification of erosion gullies with ASTER imagery in the Brazilian Cerrados // Int. J. Remote. Sens. 2007. Vol. 28. Iss. 12. P. 2723-2738.
  • DOI: 10.1080/01431160600857469
  • Vrieling A. Satellite remote sensing for water erosion assessment: a review // Catena. 2006. Vol. 65. Iss. 1. P. 2-18.
  • DOI: 10.1016/j.catena.2005.10.005
  • Vrieling A., De Jong S.M., Sterk G., Rodrigues S.C. Timing of erosion and satellite data: a multi-resolution approach to soil erosion risk mapping // Int. J. Appl. Earth Obs. GeoInf. 2008. Vol. 10. Iss. 3. P. 267-281.
  • DOI: 10.1016/j.jag.2007.10.009
  • Webb N.P. et al. Enhancing Wind Erosion Monitoring and Assessment for U.S. Rangelands // Rangelands. 2017. Vol. 39. Iss. 3-4. P. 85-96.
  • DOI: 10.1016/j.rala.2017.04.001
  • Webb N.P. et al. Indicators and benchmarks for wind erosion monitoring, assessment and management // Ecological Indicators. 2020. Vol. 110. 105881.
  • DOI: 10.1016/j.ecolind.2019.105881
  • Woodruff N.P., Siddoway F.H. A wind erosion equation // Soil Science Society of America Proceedings. 1965. Vol. 29. No. 5. P. 602-608.
  • Ypsilantis W.G. Upland soil erosion monitoring and assessment: An overview. Tech Note 438. Bureau of Land Management. National Operations Center. Denver, 2011.
  • Zhidkin A.P., Shamshurina E.N., Golosov V.N., Komissarov M.A., Ivanova N.N., Ivanov M.M. Detailed study of post-Chernobyl Cs-137 redistribution in the soils of a small agricultural catchment (Tula region, Russia) // Journal of Environmental Radioactivity. 2020. Vol. 223-224. 106386.
  • DOI: 10.1016/j.jenvrad.2020.106386
  • Žížala D., Zádorová T., Kapička J. Assessment of soil degradation by erosion based on analysis of soil properties using aerial hyperspectral images and ancillary data, Czech Republic // Remote Sensing. 2017. Vol. 9 (1). 28.
  • DOI: 10.3390/rs9010028
  • Žížala D., Juřicová A., Zádorová T., Zelenková K., Minařík R. Mapping soil degradation using remote sensing data and ancillary data: South-East Moravia, Czech Republic // European Journal of Remote Sensing. 2019. Vol. 52. P. 108-122.
  • DOI: 10.1080/22797254.2018.1482524
  • Zobeck T.M., Parker C., Haskell S., Guoding K. Scaling up from field to region for wind erosion prediction using a field-scale wind erosion model and GIS, Agriculture // Ecosystems & Environment. 2000. Vol. 82. Iss. 1-3. P. 247-259.
  • DOI: 10.1016/S0167-8809(00)00229-2
Еще
Статья научная