893

УДК 631.445(470.53)

ДЕШИФРИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ ЛЕСНОЙ РАСТИТЕЛЬНОСТИ НА КОСМОСНИМКАХ

И ЕЕ СОПОСТАВЛЕНИЕ С ПОЧВЕННЫМ ПОКРОВОМ

В.А. Ворончихин, Е.Н. Ефимова – студенты;

И.А. Самофалова – научный руководитель, канд. с.-х. наук, доцент ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, г. Пермь, Россия

Аннотация. В статье представлено дешифрирование лесной растительности на склонах хребта Басеги на космоснимках. Получены цветовые композиты, на основе которых произведено дешифрирование растительности. Произведено сопоставление результатов дешифрирования с почвенным покровом хребта.

Ключевые слова: дешифрирование, космоснимок, почвы, лесная растительность, цветовые композиты.

Под пологом различных растений формируются разные типы почв. Дешифрирование растительности позволит изучить почвенные типы перед полевыми работами, для выявления конкретных мест закладки почвенных разрезов.

Цель исследования – дешифрировать растительный покров хребта Басеги. Задачи: изучить космоснимки на территорию хребта Басеги; провести дешифрирование по изображению лесной растительности на космоснимках; попробовать соотнести дешифрированную растительность с типами почв.

Объектом исследования является растительность хребта Басеги. Территория располагается на Среднем Урале, в восточной части Пермского края, на западном склоне Уральской горной страны. Хребет Басеги, включён в состав «Государственного природного заповедника «Басеги» [1, 2]. По геоботаническому районированию Пермского края территория хребта Басеги относится к подрайону пихтово-еловых и берёзовых лесов района горно-таёжных пихтовых лесов. В настоящий момент коренными еловопихтовыми лесами на территории заповедника занято только около 15 % территории; ещё 25% − малонарушенными; 5 % приходится на зарастающие лесом предгорные луга; 35 % − массивы и отдельные участки зарастающих разновозрастных вырубок. Остальные 20 % − это криволесья, горные тундры, подгольцовые луга, болота, каменные россыпи и останцы [2, 3].

Общая площадь исследуемой территории составила 1472,03 га, площадь высчитывалась в программе QGIS-3. В ходе работы использовали методы цветовых композитов, бинарных классификаций. Обрабатывались снимки спутника Sentinel-2 14.03.2021 года съёмки с высоким разрешением – 10 метров на пиксель [4, 5]. Получение цветовых композитов происходило с использованием программы QGIS-3. В результате обработки снимков были получены 3 цветовых композита: естественный, искусственный и псевдонатуральный цвета (рисунок).

271

Рис. Изображения цветовых композитов хребта Басеги

Композит «естественный цвет» является малоконтрастным и не дает явных различий отдельных объектов, например тип растительности; почва и мелководье. В связи с этим, дополнительно использовали искусственный и псевдонатуральный цветовые композиты.

Стандартным синтезом является комбинация каналов «искусственные цвета»: 4, 3, 2, что означает инфракрасное отображение (канал 4) попадает в красный канал; красные по спектру оттенки (3 канал) формируют зеленый канал; зеленые по спектру оттенки (канал 3) попадают в синий канал. Итог подмены цвета образует синтез «Искусственные цвета». Этот композит позволяет анализировать состояние растительности по степени насыщенности оттенков, различать древесную, кустарниковую и травянистую растительность, неоднородность открытой поверхности почв.

Главным дешифровочным признаком растительности является цвет [4]. Композит псевдонатуральный отражает растительность в естественных цветах, делая цвет насыщенным. Почвы и реки при этом имеют неестественные цвета.

В синтезе каналов псевдонатуральный и исскуственный тёмнохвойные породы имеют сине-зелёный цвет. Хвойные породы деревьев впитывают меньшее количество солнечной энергии, в сравнении с лиственной и травянистой растительностью. Синезелёный цвет объясняется произрастанием пород на холодных участках ввиду высоты склонов и повышенной влажности почв. Лиственные породы имеют зелёный цвет и оттенки розового. Окрашивание такими цветами определяется развитием пород на относительно сухих участках и выравненной поверхности, накоплением солнечного тепла своими кронами. Смешанные леса отличаются оттенками цвета преобладающих пород (лиственных или тёмнохвойных). Луга окрашиваются в салатовый и ярко-розовый цвета. Из-за густоты травянистого покрова они получают большое количество солнечной энергии, а мощная корневая система и наличие склона не позволяет влаге накапливаться. Оголенные почвы и каменные россыпи в тундровом поясе отображаются белокоричневым, бирюзовым и розовым цветами т.к. находятся в зоне тундры и/или отражают солнечную энергию. Болотная растительность и растительность, произрастающая вблизи ручьёв и рек, приобретает синий оттенок. Ввиду произрастания в одной местности разных типов растительности, цветовые композиты могут иметь «пятна».

272

Растительность является одним из важнейших факторов определяющим почвенный покров, можно предположить какая под ней формируется почва (таблица). Использовали данные почвенного покрова из источников [1, 5. 6].

Под тёмнохвойной растительностью предположительно формируются петрозёмы и литозёмы. Под берёзовой растительностью, вероятно формируются бурозёмы. На заболоченных территориях и участках с протекающими ручьями, возможно, залегают глеезёмы и перегнойно-глеевые почвы [6].

Для полного получения информации необходимо использовать несколько цветовых композитов. Ввиду различных комбинаций спектров, композиты отражают одни и те же объекты в разных цветах. Сопоставление композитов даёт возможность максимально точно определить и назвать объект. Дешифрирование даёт возможность получения существенного объёма информации о территории и объектах на ней, являясь при этом дополнительным подготовительным этапом перед полевыми работами.

Определение правильности предположительного сопоставления почв возможно лишь в полевых работах. Благодаря дешифрированию можно наметить наиболее проблемные участки для закладки будущих разрезов и проведения почвенных исследований.

Список литературы

1.Самофалова, И.А. Геомоделирование почвенного покрова на основе обобщённого пространственного анализа территории заповедника «Басеги» (Средний Урал) / И.А. Самофалова // ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Международной конференции. – Москва : Издательство МГУ. – 2020. –

Т. 26, Ч. 4. – C. 131-146.

2.Режим доступа: https://www.basegi.ru/o-zapovednike/prirodnye-usloviya/55-flora-i- fauna-zapovednika-basegi (дата обращения: 22.04.2023).

273

3.Баландин, С.В. Флора и растительность хребта Басеги / Баландин С.В., И.В. Ладыгин// «Средний Урал», Институт экологии растений и животных УРО РАН. – Пермь, 2002. – С. 3.

4.Шихов, А.Н. Тематическое дешифрирование и интерпретация космических снимков среднего и высокого пространственного разрешения : учебное пособие / А.Н. Шихов, А.П. Герасимов, А.И. Пономарчук, Е.С. Перминова. – Пермь : ПГНИУ, 2020. – 191 с.

5.Самофалова, И.А. Использование бассейнового подхода для изучения дифференциации растительного и почвенного покровов (хребет Басеги, Средний Урал) / И.А. Самофалова // География и природные ресурсы. – 2020. – № 1. – С. 175-184.

6.Самофалова, И.А. Разнообразие почв низкогорных ландшафтов и особенности их формирования на западном макросклоне Среднего Урала (заповедник «Басеги») / И.А. Самофалова // Научно-практический журнал Пермский аграрный вестник. – 2017. – № 3 (19). – С. 10-17.

УДК 631.434(470.53)

СТРУКТУРНОЕ СОСТОЯНИЕ ДЕРНОВО-ПОДЗОЛИСТЫХ ПОЧВ ПЕРМСКОГО НИИСХ (ФИЛИАЛ ПФИЦ УРО РАН)

В.С. Галиахбирова – магистрант 1-го курса; Е.С. Лобанова – научный руководитель, канд. биол. наук, доцент1,

Д.С. Фомин – научный руководитель, канд. с.-х. наук, заведующий лабораторией, старший научный сотрудник2

1ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, г. Пермь, Россия;

2Пермский НИИСХ – филиал ПФИЦ УрО РАН, Пермский край, с. Лобаново, Россия

Аннотация. Структурное состояние дерново-подзолистых почв Пермского НИИСХ удовлетворительное, оно обладают высокой глыбистостью, неудовлетворительным коэффициентом структурности, но водопрочность структурных агрегатов высокая. Микроагрегированность удовлетворительная и хорошая.

Ключевые слова: агрегатный и микроагрегатный состав, фактор дисперсности, степень агрегированности.

Одно из важных свойств почвы – это ее структура, то есть способность почвы образовывать из почвенных частиц устойчивые агрегаты. Почвенные агрегаты имеют различные связи, например, внутри агрегата между отдельными частицами (в микроагрегате), или между микроагрегатами (в макроагрегате), связи выражены сильнее, чем между агрегатами [4]. В почвах с высоким содержанием ила, при условии хорошей оструктуренности, создаются благоприятные условия аэрации и водного режима для роста и развития растений [5].

Эволюция структурного состояния почв происходит в результате многих процессов: набухание и усадка глинистых минералов под влиянием сезонных и внутрисезонных смен увлажнения или высыхания, промораживания и оттаивания, изменение биопористости с участием фитоценозов на пашне, изменение под антропогенным фактором в виде обработки почв [2].

Так как на исследуемой территории почвенный покров имеет тяжелый гранулометрический состав и исследуемые почвы подвержены механической обработке, нужно проводить мониторинг структурности почв и физических свойств, для того чтобы, поддерживать потенциальное плодородие.

274

Объектами исследования являются дерново-подзолистые почвы территории опытных полей Пермского НИИСХ. Для исследования было заложено 3 разреза на дерново-подзолистых почвах: дерново-глубокоподзолистая среднепахотная тяжелосуглинистая на покровном суглинке (разрез 1), дерново-слабоподзолистая глубокопахотная тяжелосуглинистая на покровном суглинке (разрез 2), дерново-слабоподзолистая среднепахотная тяжелосуглинистая на элювии пермских глин (разрез 3).

Лабораторные анализы выполнялись на кафедре почвоведения Пермского аграр- но-технологического университета им. Д.Н. Прянишникова. При исследовании свойств дерново-подзолистых почв Пермского НИИСХ применялись следующие методы: определение агрегатного состава почвы по методу Н.И. Савинова [3]; методы лабораторного определения гранулометрического (зернового) и микроагрегатного состава [1].

Изученные дерново-подзолистые почвы характеризуются низким плодородием: содержание гумуса низкое и очень низкое, тип гумуса гуматно-фульватный, сумма обменных оснований и емкость катионного обмена имеют умеренно низкий и низкий уровень, реакция среды варьируется от слабокислой до среднекислой, удовлетворительными общими физическими свойствами.

Для дерново-подзолистых почв Пермского НИИСХ характерна высокая глыбистость, так содержание структурных агрегатов размером более 10 мм варьирует в интервале 62,6−76,6 % (табл. 1). Это связано с тяжелым гранулометрическим составом, низким содержанием гумуса и, вероятно, обработкой почв в переувлажненном состоянии. Содержание агрономически ценных структурных агрегатов (0,25−10 мм) в пахотном слое почв составляет от 21,6 до 36% и имеет неудовлетворительную оценку, а водопрочных агрегатов варьирует от 66,8 до 73 %, и характеризуется как хорошее. Коэффициент структурности является неудовлетворительным из-за высокой глыбистости почв. Критерий водопрочности характеризует очень хорошую водопрочность агрегатов, что говорит об эрозионной устойчивости данных почв.

При анализе микроагрегатного состава дерново-подзолистых почв установлено, что в пахотном слое преобладает фракция микроагрегатов размером от 0,25 до 0,05 мм (табл. 2). Фактор дисперсности у почв оценивается как хороший. Степень агрегированности по Бейверу пахотного слоя почв 1-го и 3-го разрезов хорошая, а 2-го разреза удовлетворительная микроагрегированность.

Таким образом, дерново-подзолистые почвы Пермского НИИСХ характеризуются удовлетворительным структурным состоянием.

Для улучшения структурного состояния исследованных почв рекомендуется вносить известковые удобрения в дозе от 2 до 3,3 т/га, органические удобрения от 20 до 30 т/га и проводить обработку почвы в состоянии физической спелости.

275

Список литературы

1.ГОСТ 12536-2014 Методы лабораторного определения гранулометрического (зернового) и микроагрегатного состава. – М.: ИПК Изд-во стандартов, 2003. – 16 с.

2.Лисецкий, Ф.Н. Изменение структурного состояния почв при различиях в почвенно-климатических условиях и истории землепользования / Ф.Н. Лисецкий, О.А. Маринина, М.Е. Родионова // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. – 2013. – Т. 15, № 3. – С. 998-1002.

3.Самофалова, И.А. Почвоведение: лабораторный практикум / И.А. Самофалова, Е.С. Лобанова. – Пермь: ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, 2020. – 115 с.

4.Шеин, Е.В. Агрофизика / Е.В. Шеин, В.М. Гончаров. – Ростов-на-Дону : Феникс, 2006. – 400 с.

5.Dexter, A.R. A statistical measure of the structure of tilled soil / A.R. Dexter // Journal of Agricultural Engineering Research. – 1977. – № 22. – Р. 101-104.

УДК 335.5:665.5

АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ВНЕШНЕЙ ТОРГОВЛИ ПАРФЮМЕРНО-КОСМЕТИЧЕСКИХ ТОВАРОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

И.В. Дубровский – магистрант; С.С. Васильева – студент;

А.С. Балеевских – научный руководитель, канд. экон. наук, зав. кафедрой ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, г. Пермь, Россия

Аннотация. Проведен анализ состояния внешней торговли парфюмернокосметических товаров Российской Федерации в соответствии с данными ФТС России, полученных на основе грузовых таможенных деклараций, заполняемых участниками внешнеэкономической деятельности, а также по данным Росстата об объемах экспорта (импорта) товаров, не пересекающих таможенную границу Российской Федерации.

Ключевые слова: парфюмерно-косметический рынок РФ, рост цен, таможенная статистика.

В соответствии с введением эмбарго Евросоюзом на поставки в Россию предметов роскоши, санкции напрямую повлияли на рынок парфюмерно-косметических товаров в России. В ответ на санкции Россия 12 декабря 2022 года ввела 35%-е таможенные пошлины на импорт парфюмерии и косметики из ряда недружественных стран до конца 2023 года, введены пошлины в отношении отдельной парфюмерно-косметической продукции и товаров бытовой химии из США, Канады, Великобритании, Австралии, Новой Зеландии и Польши [1].

Ассортимент товаров во всех сегментах парфюмерно-косметического рынка с конца февраля 2022 сократился, с рынка ушел в первую очередь люксовый сегмент. Связи с данной проблемой спроса и предложения, минпромторг 13 марта 2023 расширил список косметических брендов, которые можно ввозить в Россию по параллельному импорту. Перечень пополнился продукцией таких марок, как, например, Lancome, Yves Saint Laurent, Giorgio Armani, Valentino и Kerastase [2]. На 2023 год Российские крупные косметические сети («Л’Этуаль», «Рив Гош» и «Золотое Яблоко») уже запол-

277

нили опустевшие полки продукцией отечественных и азиатских марок, которые пользовались спросом и до кризиса-2022 на российском рынке, например, корейская и белорусская косметика.

Связи вышеперечисленными условиями в 2022 году значительный рост цен на рынке РФ показали товары повседневного спроса из категории личной гигиены и бытовой химии [3]. По оценке Росстата, выросли средние цены [4] в декабре 2022 года более чем на 40% к аналогичному месяцу предыдущего года (рисунок 1).

РОСТ ЦЕНЫ ( КОНЕЦ ДЕКАБРЯ 2022 ГОДА К КОНЦУ ДЕКАБРЯ 2021-ГО),%

Зубная паста Шампунь Хозяйственное мыло Дезодорант Прокладки женские Мыло туалетное

Рис. 1. Рост цен в РФ на парфюмерно-косметические товары

Динамика рынка парфюмерно-косметических товаров в РФ. Российский рынок косметики в последние годы показывает отрицательный тренд (табл. 1).

Таблица 1

Динамика рынка парфюмерно-косметических товаров за период 2019-2022 гг.

Объем рынка парфюмерно-косметических товаров за 4 года (2019−2022 гг.) сократится на 25,2 млрд рублей (-3,07 %).

По прогнозу ограничения дают перспективы отечественным производителям к импортозамещению ушедших брендов, что за собой повлечет со временем увеличение производства и доли импортной продукции дружественных стран на рынке РФ. В будущем доля импорта из недружественных стран не сильно сократиться, так как мин-

278

промторг расширил список косметических брендов, которые можно ввозить в Россию по параллельному импорту. Спрогнозированный объем рынка парфюмернокосметических товаров увеличиться за 4 года (2022−2025 гг.) на 24,4 млрд. рублей

(+3,05 %) (табл. 2).

Таблица 2

Прогноз динамики рынка парфюмерно-косметических товаров за период 2022-2025 гг.

По данным таможенной статистики ФТС [4] основными импортерами парфю- мерно-косметических товаров в Россию за 2022 год являются такие страны, как Франция, Италия, Германия, Южная Корея, Польша, Китай, США, Испания, Румыния и прочие. Доля в денежном выражении млн долларов, доли стран происхождения по сравнению с 2021 годом уменьшилась у следюущих стран: Франция (-17,0), Италия (-29,1), США (-2,4) и Польша (-1,8). Основными странами экспортерами парфюмернокосметических товаров из России являются Беларусь, Казахстан, Узбекистан, Азербайджан и прочие.

Таможенная статистика экспорта и импорта Российской Федерации по товарным группам (Код ТН ВЭД ЕАЭС 33) в торговле со всеми странами, странами зарубежья, странами ЕС и странами СНГ (рис. 2, 3).

Рис. 2. Импорт Российской Федерации по товарным группам (Код ТН ВЭД ЕАЭС 33)

279