Логическая модель управления качеством земельных ресурсов с применением геоинформационных технологий

В нашей стране и за рубежом накоплен определенный опыт применения геоинформационных технологий в управлении земельными ресурсами. Первым крупным успешным проектом среди всех геоинформационных систем в 60-х гг. ХХ в. стала Географическая информационная система Канады (Canada Geographic Information System, CGIS). Её создание как раз и было связано с накоплением огромного количества данных о земель­ных ресурсах и необходимостью их хранения, обработки и использования для целей землеустройства огромных площадей преимущественно сельскохозяйственного назначения.

К середине 1970-х гг. XX в. концепция многоцелевого када­стра стала доминирующей кадастровой моделью в большинстве развитых зарубежных стран. При этом считалось, что вся инфор­мация о земле, включая данные о природных ресурсах и других свойствах окружающей среды, может обеспечиваться системой, основанной на кадастровых участках. Однако, к началу 90-х гг. было установлено, что информация о природных ресурсах не может быть надлежащим образом собрана и представлена как составная часть кадастрового участка. Она должна содержаться в «природной» ЗИС, связанной с многоцелевым кадастром (см. рис. 20).

Рис. 20. Основные компоненты ЗИС многоцелевого кадастра [158].

Потребность в таких системах была выражена в виде концепции сети ЗИС. В соответствии с ней применяется «узловой подход», в основе которого лежит развитие отдельных систем и путем их приращения, которые в общей структуре ЗИС рассмат­риваются в качестве «узлов». Такой подход позволяет узлам развиваться как последовательно, так и параллельно в зависимо­сти от необходимости, а также целесообразности затрат на такое развитие.

Работы по автоматизации ведения государственного земельного кадастра были начаты в СССР еще в 1977 г. с выходом постановления правительства «О ведении Государственного земельного кадастра». Были разработаны и внедрены отдельные автоматизированные задачи по обработке данных о земле с применением электронно-вычислительной техники. С начала 90-х гг. ХХ в. в России земельный кадастр сразу стал проводиться с использованием автоматизированных систем на основе ГИС-технологий. В развитие положений закона «О земельной реформе» была разработана «Республиканская программа проведения земельной реформы на территории РСФСР», в которой уделялось внимание разработке и созданию АИС ГЗК России. Правительством РФ в 1996 и в 2001 гг. были разработаны Федеральные целевые программы «Создание автоматизированной системы ведения Государственного земельного кадастра» на период 1996-2000 гг. и «Создание автоматизированной системы ведения Государственного земельного кадастра и государственного учета объектов недвижимости» на 2002-2007 гг.

Таким образом, в настоящее время в основном развиваются земельные информационные системы кадастрового направления. Однако опыт показывает, что данные о природных ресурсах и других свойствах окружающей среды для управления качеством земельных ресурсов не могут быть надлежащим образом собраны и представлены кадастровой системой. Поэтому в рамках развития «природного» (земельно-ресурсного) направления актуальной является задача разработки методических подходов к применению геоинформационных технологий для управления качеством земельных ресурсов.

Общую методологию управления качеством земельных ресурсов впервые выразили В.Л. Стеми и Р.М. Смит с помощью уравнения 1 и 2 (приводится по [58]):

	(1)
	(2)

где I(x, y) – функция, оценивающая почвенные свойства в точке (x, y) на текущий момент времени t₀;

F(x, y, t) – функция, отражающая допустимые изменения на момент времени t;

M (x, y) – функция, определяющая минимально допустимые свойства почвы;

E(x, y, t) – функция, определяющая скорость эрозионных потерь почвы;

R(x, y, t) – функция, определяющая скорость восстановления почвенных свойств под влиянием природных и антропогенных факторов.

Таким образом, основными направлениями управления качеством земель являются качественная оценка (бонитировка) земель, определение минимально допустимых значений и нормирование изменений, оценка динамики почвенных свойств и скорости их восстановления.

В соответствии с этим подходом О.В. Спесивым для регионов интенсивного сельскохозяйственного освоения была предложена модель управления качеством земельных ресурсов с применением геоинформационных технологий (см. рис. 21) [123]. Далее реализация данной модели будет проводиться для условий интенсивного проявления эрозионных процессов, что особенно актуально для Воронежской области.

Для успешного решения задач, связанных с оценкой, прогнозированием, управлением и мониторингом земельных ресурсов, геоинформационная модель должна располагать достаточным количеством достоверной и актуальной информации об объекте управления. В тоже самое время избыточность информации ведет к увеличению затрат ресурсов (время, память и т.д.) на анализ, хранение, поиск и предоставление информации без повышения эффективности. Следовательно, необходимо четко определить объем показателей, достаточный для решения поставленных задач и методы их получения (данные полевых исследований, материалы ДЗЗ, статистическая информация внешних организаций и т.д.).

Рис. 21. Логическая модель управления

качеством земельных ресурсов [123].

Для проведения первичной актуальной качественной оценки (бонитировки) земель за основу взята методика, применяемая при ведении ГЗК [51, 54, 143], с рядом дополнений [125]. Оценка земель основывается на комплексе производственно значимых ландшафтно-экологических факторов, обусловливающих естественное плодородие почвы. При этом важно отметить, что набор таких признаков может в различных почвенно-климатических зонах варьировать. Работы по бонитировке почв ведутся в следующей последовательности:

1. определяются средние значения показателей отдельных почв;

2. определяется средняя многолетняя урожайность основных сельско­хозяйственных культур на различных почвах;

3. производится выбор основных диагностических признаков;

4. составляются шкалы бонитировки почв по диагностическим признакам.

5. сбор и обработка исходных данных и расчет баллов бонитета для конкретных почвенных разновидностей ведется с помощью геоинформационной модели.

	(3)
	(4)

где Б_П - среднегеометрический балл бонитета почвы;

Б_К - балл бонитета почвы по критерию;

П_ф и П_Э - показатели критерия почвы: фактический и принятый за 100 баллов.

В процессе работ уделяется большое внимание определению средних значений показателей. Данные по отдельным признакам естественных свойств почвы и урожайности основных сельскохозяйственных культур используются для составления шкалы бонитировки почв. Если за 100 баллов принимается оптимальное значение признака наиболее плодородной почвы, то шкала бонитировки будет являться замкнутой; если же - самой распространенной почвы, то такая шкала - разомкнутая. Нами были выбраны следующие критерии и их значения, принятые за 100 баллов: содержание гумуса в пахотном слое - 8%; мощность гумусового слоя (А+АВ) - 80 см; запасы гумуса - 600 т/га; содержание физической глины - 50% (см. табл. 8).

Значения показателей не всегда имеют линейную зависимость. Так увеличение процента содержания физической глины сначала повышает качественные свойства почв, а выше 50% будет уже понижать их и, соответственно, балл по данному показателю.

Для определения итогового балла бонитета (Б_Б) в среднегеометрический почвенный балл вводятся понижающие поправочные коэффициенты на специфические признаки почв (эродированность 0,9 – 0,4; солонцеватость 0,9 - 0,6).

Вопросам обоснования допустимых эрозионных потерь почвы (ДЭПП) посвящено большое количество работ, как в нашей стране, так и за рубежом.

Наиболее очевидным способом является отождествление скорости почвообразования и допустимых потерь. Например, Г.П. Сурмачем были предложены рекомендации по допустимым значениям потери почв в зависимости от ее типа, степени смытости и плотности материнской породы от 0,5 до 2,0 т/га [127]. Однако в силу нерешенности проблемы определения скорости почвообразования до настоящего времени, трудности контроля при величинах получаемых до 1 т/га в год, находящихся в пределах погрешности измерений или расчетов, и социально-экономической невозможности выполнения таких норм, этот подход не может быть реализован на практике [Голеусов; Белоцерковский].

Ряд авторов [52, 74, 103 и др.] предлагают сосредоточиться не на ДЭПП, а на определении границы равновесия между эрозией и почвообразованием с помощью полевых исследований в конкретной системе севооборотов, вносимых на поле доз органических удобрений, применяемых агротехнических, лесомелиоративных и гидротехнических почвозащитных мероприятий (почвенно-геоморфологическое профилирование, почвенно-эрозионная съемка и т.д.).

Для староосвоенных регионов, имеющих почвенно-эрозионные съемки, допустимый смыв рекомендуется определять, сравнивая данные о площади эродированных почв с данными территориального распределения интенсивности смыва [65]. При реализации такого метода достоверность определения допустимого смыва почвы во многом зависит от качества выполненной съемки почвенного покрова [76].

Другой подход - увязывать величину ДЭПП с интенсивностью смыва, мощностью почвы, запасами гумуса и др. Например, в Великобритании, исходя из интенсивности эрозионных потерь и мощности почвы, рассчитываются максимально «приемлемые» значения снижения мощности почвы [59], в ЮАР департаментом сельскохозяйственных технических служб установлены ДЭПП как 0,2% от мощности почвы. Методика Ломбарди Нету и Бертони (1975) предусматривает расчет ДЭПП путем деления мощности корнеобитаемого слоя (но не более 100 см) на 1000 лет (приводится по [12]).

Достаточно широко используется предложение Н.К. Шикулы, А.Г. Рожкова, П.С. Трегубова (1973) - принять для расчета допустимого смыва длительность восстановления горизонта А в 1000 лет. Так, методика, предложенная специалистами Курского ВНИИЗиЗПЭ, предлагает устанавливать ДЭПП на основе данных об имеющемся ресурсе почвы и точности его определения [86]. Используя этот метод на практике, А.В. Бондарь получил для обыкновенных черноземов Кубани следующие оценки допустимого смыва почвы: для несмытых почв - 11,0 т/га в год, для слабой, средней и сильной - 9,9, 7,2 и 4,6 т/га в год соответственно [11].

Таким образом, при анализе существующих подходов можно сделать следующие выводы: ДЭПП не может быть приравнен к скорости почвообразования, т.к. такие малые величины трудно контролировать и невозможно достигнуть в ближайшем будущем по социально-экономическим причинам; для обоснования должны учитываться все свойства почвы, а не только ее мощность.

На наш взгляд, значения ДЭПП возможно получить на основе представлений о долговечности почвы (Швебс 1981, Ф.Н. Лисецкий 1991, Elwell, Stocking 1984 и др.), установив её равной 1000 лет и минимально допустимую мощность гумусового горизонта в 0,2 м. Кроме этого получаемое значение должно быть скорректировано в зависимости от качественного состояния (бонитета) почвы. О.В. Спесивым разработано следующее выражение [123]:

(5)

где I_Д – допустимые эрозионные потери почвы, мм в год (множитель для перевода в т/га в год – 10Р, где P – плотность почвы, т/м³);

I_П – скорость почвообразования, мм в год;

H – мощность гумусового горизонта А+АВ, м;

Б_Ф – фактический балл бонитета;

Б_КМ – балл бонитета по критерию мощности гумусового горизонта.

Почвообразование и эрозия являются диаметрально проти­воположными процессами, представляющими сущность диалек­тического развития почв. Разработка количественных моделей эрозии почв активно ведется с 30-х гг. ХХ в. Наиболее глубоко разработаны и доведены до практического использования [78]: методики Ц.Е. Мирцхулавы (1970), Г.И. Швебса (1974), ГГИ (1979), М.С. Кузнецова (1981), ВНИИЗиЗПЭ (1985), В.Д. Иванова (1986), Г.П. Сумрача (1992), Г.В. Бастракова (1994), а также зарубежные: USLE (Wischmeier, Smith, 1978), RUSLE (1991), WEPP (1985).

Также накоплен опыт пространственной реализации моделей смыва почвы с применением ГИС [68, 113 и т.д.]. В частности, модель EUROSEM (The European Soil Erosion Model) реализуется на основе бассейновой организации территории. В Бразилии с помощью ГИС был определен срок службы почв на основе расчета эрозионных потерь по универсальному уравнению эрозии (USLE), полевому обследованию территориального распределе­ния мощности почвы (установлены константы минимальной мощности почвы в 1,0 м и скорости почвообразования в 0,2 мм/год) [157]. Среди проблем следует назвать большие трудозатраты для создания серий карт, трудности совмещения карт (особенно на бумажных носителях) различных авторов с цифровыми моделями рельефа, зависимость результа­тов моделирования от ресурсов ЭВМ (для достижения высокого качества необходим размер растра неменее 5 х 5 м) [113].

Для оценки интенсивности эрозионных процессов нами использовалась методика ВНИИЗиЗПЭ [29]. Эрозионная опасность пашни устанавливается по 4 показа­телям: стоку талых H_T и ливневых вод H_Л, смыву почв в период снеготаяния М_T и в теплый период года, когда выпадают ливне­вые осадки М_Л.

	(6)
	(7)

где h - зональный средний многолетний сток талых вод о зяби или уплотненной пашни в мм;

П - поправка на тип (подтип) почвы;

φ - коэффициент, характеризующий влияние на сток сте­пени эродированности почв (несмытые и слабосмытые φ = 0,94, среднесмытые φ = 1,0, сильносмытые φ = 1,1);

Э - коэффициент, учитывающий воздействие на талый сток экспозиции склона (1,25 - северная; 0,75 - южная; 1,12 - северо-западная и северо-восточная; 0,88 - юго-западная и юго-восточная; 1,0 - западная и восточная);

Р - ордината кривой обеспеченности для перехода от среднего многолетнего стока, снятого с карт к стоку 10%-ной обеспеченности, под обеспеченностью стока воды или смыва почв понимается их повторяемость на протяжении определенного периода и выражается в % от рассматриваемого числа лет;

i - 30-минутная интенсивность ливней 50%-ной обеспеченности, мм/мин;

η - коэффициент перехода от картированной интенсив­ности осадков к слоям стока 10%-ной обеспеченности, диффе­ренцируется в зависимости от типа (подтипа) почв (0,38 - для черноземов и каштановых почв; 0,73 – для серых лесных почв);

а - параметр, учитывающий влияние на ливневой сток вида агро­фона (залежь а = 0,12; густопокровные культуры а = 1,0; пар и пропашные а = 2,2);

I - средневзвешенный уклон в промилле (I = 1000 * sin α, где α - крутизна склона в градусах);

К_С - коэффици­ент снижения стока применяемыми почвозащитными агротехни­ческими или гидромелиоративными приемами на пашне.

	(8)
	(9)

где М_З - зональный средний многолетний смыв почвы с зяби или уплотненной пашни, т/га;

ρ - коэффициент, зависящий от степени увлажнения территории (лесная зона ρ = 0,132; лесостеп­ная зона ρ = 0,115; степная зона ρ = 0,103);

L - расстояние от водораздела до створа, для которого определяется смыв почвы, м;

α - уклон склона в градусах на расстоянии L от водораздела;

π - коэффициент, учитывающий влияние на смыв профиля склона (прямой склон π = 1,0; выпуклый π = 1,17; вогнутый π = 0,86; выпукло-вогнутый π = 1,06);

S - показатель, характеризующий влияние на эрозию типа (подтипа) почвы;

λ - коэффициент, отра­жающий влияние на эрозионные процессы степени эродирован­ности пашни (несмытые и слабосмытые λ = 0,88; среднесмытые λ = 1,0; сильносмытые λ = 1,14);

i - 30-минутная интенсивность ливней 50%-ной обеспеченности, мм/мин;

А - параметр, завися­щий от вида агрофона в вегетационный период (залежь и много­летние травы А = 0,2; густопокровные озимые и яровые А = 1,0; пропашные А = 4,0; пар А = 5,9);

К_Э - коэффициент, показываю­щий воздействие на смыв экспозиции склона (0,82 – северная; 1,18 – южная; 0,95 – северо-восточная и северо-западная; 1,05 – юго-западная и юго-восточная; 1,0 – западная и восточная);

К_П - коэффициент снижения смыва применяемыми почвозащитными агро­техническими или гидромелиоративными приемами на пашне.

Оценка скорости культурного почвообразования имеет крайне важное значение для рационального использования земель. Наиболее простой путь – ее отождествление с измене­нием мощности почвы (ее гумусового горизонта) ∆H за опреде­ленный период времени t:

(10)

При этом приводятся оценки, основанные на эмпирических данных и различающиеся в 100 раз, от 0,01 до 1 мм в год, часто без указания, о какой почве и каких условиях идет речь. Ряд авторов (Mannering, 1980; Martin, 1980; Ruthenberg, Lehmann, 1980 и др.) принимают скорость почвообразования вообще постоянной - 0,20-0,25 мм/год.

Применительно к типам и подтипам почв приводятся следующие величины: менее 0,1 мм/год, получена для солонцов и светло-каштановых почв, 0,1-0,2 мм/год – для подзолистых, почв, максимальная среди зональных почв Русской равнины – 0,4-0,45 мм/год – для черноземов оподзоленных, выщелоченных и типич­ных. Промежуточное положение занимают дерново-подзолистые почвы, темно-каштановые почвы, черноземы карбонатные и южные, серые лесные почвы и черноземы обыкновенные [28]. В.Д. Иванов указывает, что эти резуль­таты получены из допущения линейной зависимости между мощностью гумусового горизонта и его возрастом, в действи­тельности же скорость почвообразования убывает во времени, поэтому для современных целинных почв она, по-видимому, на порядок меньше [52].

Это происходит из-за того, что процесс почвообразования имеет различную интенсивность во времени [41, 52, 32]. При замене нелинейной функции на линейную соответствие может быть достигнуто только в точке пересечения. Соответственно, до нее оценки скорости будут заниженными, после нее - завышенными. Однако, такое тождество может быть допустимо для периодов онтогенетиче­ского развития почв (0 - 100 лет, 100 - 2500 лет, 2500 - 6000 лет и 6000 - 10 000 лет) [32].

Как видно, приводимые выше данные не могут быть взяты за основу для обоснования рационального использования земель, хотя такой прецедент имеет место в США, когда введенная в 1939 г. X. Беннеттом единственная оценка скорости почвообра­зования в 1 дюйм (25,4 мм) за 30 лет («уверенный умозрительный вывод» (Johnson, 1987, р. 157) послужила основой для установле­ния верхнего значения Т-уровня, используемого и в настоящее время в США для противоэрозионных целей.

В этой связи представляют интерес исследования воспроиз­водства почв, проводимые Ф.Н. Лисецким в соавторстве с П.В. Голеусовым. На основе представлений об энергетике почвообра­зования, заложенных В.Р. Волобуевым [22], ими предложена модель формирования ресурсно значимых свойств почв. Обосно­вывается возможность аналогизации тренда голоценовой эволю­ции ресурсоформирующих процессов в автоморфных почвах с общей закономерностью ростовых процессов в экосистемах на основе функции Гомпертца, имеющей вид S-образной (сигмоид­ной) кривой [77]. Исходя из этого, процесс форми­рования гумусового горизонта можно представить в следующем виде (11), а его скорость – через производную (12) этой функции [32]:

	(11)
	(12)

где Н - мощность гумусового горизона почв, мм;

H_S-LIM - предельная мощность гумусового горизонта в конкретных биоклиматических условиях для определенного гранулометрического состава почвообразующих пород, мм;

λ - константа, зависящая от биоклиматических условий почвообразования;

t - время почвообразования, годы;

а - константа, отражающая начальные условия процесса.

Ими были получены значения скорости почвообразования (см. рис. 22), а также теоретически обоснованы и получены в на­турных условиях доказательства возможности аналогизации не­полнопрофильных почв (из-за их эрозионной трансформации) с онтогенетическими стадиями формирования морфологического строения почвенного профиля [77]. Современные скорости почвообразования полноголоценовых черноземов под травянистой растительностью в зависимости от благоприятности литологических условий близки к 0,04 мм/год, при этом по мере эрозионной сработки скорости могут возрастать (см. табл. 9).

Рис. 22. Формирование гумусового горизонта черноземов [32].

Табл. 9. Средняя скорость формирования гумусового горизонта лесостепных черноземов разной степени эродированности (в числителе - мм/год, в знаменателе- т/га в год при плотности сложения 1,2 т/м³) [32].

Условия почвообразования	Степень смытости (дефлированности) почв
	слабая	средняя	сильная	очень сильная
Благоприятные	0,06 0,72	0,11 1,32	0,14 1,68	до 4,78 57,36
Средние	0,05 0,60	0,09 1,08	0,12 1,44	до 2,31 27,72
Неблагоприятные	0,04 0,48	0,07 0,84	0,09 1,08	до 1,03 12,36

Примечание: Приведенные значения скорости формирова­ния гумусового горизонта являются балансовыми и учитывают превышение процессов почвообразования над процессами есте­ственной (нормальной) денудации почвенного профиля (0,5 т/га в год по Smith, Stamey, 1965).

По нашему мнению, степень благоприятности может быть конкретизирована поправочным коэффициентом. Наиболее бла­гоприятные условия обеспечиваются суглинистыми породами, наименее – глинами, плотными мелами и песчаными породами. Так как степень благоприятности имеет нелинейную зависимость от основного показателя – гранулометрического состава пород, то можно использовать бальную оценку. Тогда коэффициент будет иметь вид [123]:

(13)

где Б_ГСФ и Б_ГСС баллы субстрата фактический и средний,

n – степень вариации.

На практике средний балл и степень будут равны 50 и 0,3 соответственно.

Остается дискуссионным вопрос соотношения природного и культурного почвообразования. Так, М.И. Долгилевич [42] считает, что культурный почвообразовательный процесс проте­кает медленнее, чем естественный, предположительно, на одну треть. По мнению американских исследователей (Pimental et. al., 1976), скорость антропогенного почвообразования может быть как выше, так и ниже природной примерно в 2 раза, в зависимо­сти от условий землепользования. Н. Гудзон [35], сравнивая данные разных авторов, делает вывод о превышении первого над вторым в 10 раз.

В.Д. Иванов отмечает, что в условиях сельскохозяйствен­ного использования земель изменяется гидротермический ре­жима, физико-химические и биохимические процессы, количест­венное и качественное изменение живой фазы почвы, что приво­дит к возрастанию скорости культурного почвообразовательного процесса. Автором приводятся собственные данные полевых ис­следований для чернозема выщелоченного тяжелосуглинистого - 5-6 т/га в год, а также данные Е.В.Полуэктова и Е.В.Грызлова (1979) для северопри-азовских тяжелосуглинистых черноземов на водораздельном плато - 3,5 т/га в год. Далее делается вывод, что если скорость естественного почвообразования черноземных почв, определенную радиоуглеродным методом, в среднем равна 1,8 т/га (Рубилин, Козырева, 1974), то скорость культурного поч­вообразования примерно в 2 раза выше естественного [52].

Таким образом, мнения об однозначных преимуществах скорости ан­тропогенного почвообразования над природным не является од­нозначным. По всей видимости, при внесении доста­точного ко­личества минеральных и органических удобрений и соблюдении других агрономических, агротехнических и земле­устроительных норм скорость культурного почвообразователь­ного процесса мо­жет превысить естественную. В противном слу­чае она будет ниже. При насыщении севооборотов одно- и мно­голетними тра­вами (почвозащитный севооборот, культурные пастбища и т.п.) условия почвообразования, а, соответственно, и скорость, будут приближаться к естественным.