В России разработан трехуровневый метод диагностики деградации почв
Учёные из Волгограда создали систему, которая позволяет выявлять начальные признаки деградации почвы до появления заметных изменений. Новая технология сочетает спутниковые наблюдения, полевые исследования и лабораторные анализы. Такой комплексный подход дает возможность заранее определять проблемные участки сельскохозяйственных земель и предлагать меры для их сохранения. Сообщает Proulyanovsk.
Разработку представили специалисты Федерального научного центра агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения РАН. Исследователи предложили новый способ оценки состояния земель, который помогает обнаруживать неблагоприятные процессы на ранних стадиях.
Заместитель директора центра по научной работе, доктор биологических наук Анна Федотова отметила, что ухудшение качества почвы не всегда проявляется внешними признаками. На начальном этапе территория может выглядеть вполне благополучно, и даже спутниковые снимки иногда не фиксируют изменений, происходящих внутри почвенной системы.
Поэтому исследователи решили объединить несколько методов наблюдения. Разработанная методика включает три взаимосвязанных уровня диагностики.
Первый уровень основывается на данных дистанционного зондирования Земли. Для обработки спутниковой информации применяется информационно-аналитическая система «Опустынивание и его мониторинг».
Второй этап включает непосредственное изучение территории. Учёные проводят полевые обследования, оценивают состояние земель и собирают необходимые образцы.
Третий уровень включает лабораторные исследования, которые позволяют глубже изучить физические и химические характеристики почвы, а также её биологическую активность.
Федотова подчеркнула, что традиционные методы диагностики требуют значительных временных и материальных затрат. Кроме того, отдельные показатели меняются слишком медленно, чтобы вовремя предупредить о развитии опасных процессов.
Например, традиционные исследования часто основываются на содержании гумуса. Этот компонент важен для поддержания плодородия, но заметные изменения его количества могут свидетельствовать о серьёзном ухудшении состояния земли.
По словам специалиста, потеря даже половины процента гумуса может указывать на переход деградации в интенсивную стадию. Поэтому учёные стремятся находить признаки неблагополучия значительно раньше.
Для этого разработчики включили в систему математическую обработку результатов исследований. В основе расчётов лежит метод иерархической кластеризации, позволяющий сопоставлять несколько характеристик почвы.
Программа объединяет полученные данные в общую таблицу, приводит показатели к сопоставимому виду и анализирует различия между исследуемыми участками. После обработки алгоритм автоматически распределяет территорию по категориям, выделяя земли с нормальными показателями, участки с повышенным риском и зоны, где необходимо принять меры против деградации.
Такой подход помогает специалистам определить, каким территориям требуется первоочередное внимание, не дожидаясь серьёзного снижения плодородия.
Новую систему уже испытали в одном из фермерских хозяйств Волгоградской области. Во время исследования учёные выявили участки с риском ухудшения состояния почвы. На основании полученных результатов владельцам земель подготовили практические рекомендации. В зависимости от состояния отдельных полей специалисты предложили вносить удобрения или временно предоставлять почве отдых от сельскохозяйственного использования.
Анна Федотова отметила, что научный центр располагает необходимыми возможностями для проведения полного цикла исследований — от получения спутниковых данных до лабораторных испытаний. В Волгоградской области также организовали специальную исследовательскую площадку с полями, которую учёные намерены использовать для дальнейшего совершенствования разработанной системы.
По мнению исследователей, ранняя диагностика позволит сельхозпроизводителям быстрее реагировать на неблагоприятные изменения и принимать меры по сохранению почвенных ресурсов до того, как деградация достигнет опасной стадии.
