Современные методы мониторинга ветровой эрозии почв

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.

1. Андроников В.Л. Аэрокосмические методы изучения почв. М.: Колос, 1979. 280 с.

2. Гендугов В.М., Глазунов Г.П. Ветровая эрозия почвы и запыление воздуха. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. 240 с.

3. Долгилевич М.И. К методике измерения глубины выдувания почв // Почвоведение. 1958. № 8. С. 124–126.

4. 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.

5. Кузнецов М.С., Глазунов Г.П. Эрозия и охрана почв. М.: Издательство МГУ, 2020. 387 с.

6. Ларионов Г.А. Эрозия и дефляция почв. М., 1993. 200 с.

7. 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.

8. Семенов О.Е. Методика векторных расчетов ветрового переноса песка и солей во время песчано-солевых бурь. Агрометеорология. Л., 1988. С. 209–224.

9. Трегубов П.С., Дизенгоф Е.Г., Захарова Н.Н. Противоэрозионная и противодефляционная стойкость почв и пути ее повышения (обзорная информация). ВНИИТЭИСХ, 1980. 61 с.

10. 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.

11. 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.

12. 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.

13. 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.

14. Clark R.D. Erosion condition classification system. Tech Note 346. Bureau of Land Management. Denver, Denver Service Center, 1980.

15. 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.

16. 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.

17. 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.

18. 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.

19. 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.

20. 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.

21. 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.

22. 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.

23. 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.

24. 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.

25. 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.

26. 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.

27. 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.

28. 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.

29. Leys J., McTainsh G., Shao Y. Wind Erosion Monitoring and Modeling Techniques in Australia. In: Sustaining the Global Farm. 2001. P. 940–950.

30. 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.

31. 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.

32. 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.

33. 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.

34. 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.

35. 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.

36. 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.

37. 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.

38. Morgan R.P.C. Soil Erosion and Conservation. Oxford: Blackwell publishing, 2005. 304 p.

39. 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.

40. 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.

41. Siakeu J., Oguchi T. Soil erosion analysis and modelling: a review // Trans. Jpn. Geomorphol. 2000. Vol. 21. Iss. 4. P. 413–429.

42. 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.

43. 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.

44. 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.

45. 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.

46. 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.

47. 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.

48. Shrestha D.P. Guidelines for monitoring and assessment of wind erosion at site level. 2008. 47 p.

49. Thiermann A., Sbresny J., Schäfer W. GIS in WEELS – Wind Erosion on Light Soils // GeoInformatics. 2002. No. 5. P. 30–33.

50. 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.

51. 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.

52. 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.

53. 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.

54. 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.

55. Woodruff N.P., Siddoway F.H. A wind erosion equation // Soil Science Society of America Proceedings. 1965. Vol. 29. No. 5. P. 602–608.

56. Ypsilantis W.G. Upland soil erosion monitoring and assessment: An overview. Tech Note 438. Bureau of Land Management. National Operations Center. Denver, 2011.

57. 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.

58. 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.

59. 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.

60. 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.