Диагностика гидрологических особенностей почв Самбийской равнины на основе аэрофотосъемки и индуктивного электромагнитного профилирования

Статья посвящена изучению влияния пространственной неоднородности литолого-геоморфологических условий на гидрологические характеристики почв Самбийской равнины при помощи методов аэрофотосъемки и индукционного электромагнитного профилирования. В 2020–2022 гг. на тестовом участке “Перелески” проведены съемка рельефа с использованием БАС, выполнена диагностика пестроты почвообразующих пород и полевые измерения гранулометрического состава, влажности и степени оглеения в опорных почвенных разрезах (n = 4), описание морфологии почвенных горизонтов и степени оглеения дополнительных точек описания (n = 18). На основе метода индукционного электромагнитного профилирования аппаратурой EM38-MK2 установлена достоверная связь между содержанием илистой фракции и электропроводностью в почвенном профиле (R² = 0.88). Многомерное шкалирование позволило ранжировать все почвенные описания на тестовом участке по степени оглеения, обеспечив количественную оценку глубины и длительности застойного переувлажнения почв. Морфометрические характеристики рельефа и величина электропроводности в слоях 0–0.375 м, 0–0.75 м и 0–1.5 м были сопоставлены с расчетным показателем интенсивности оглеения почв. При помощи регрессионного анализа получена зависимость, которая описывает 81% изменчивости оглеения почв в зависимости от двух факторов: электропроводности в слое 0–1.5 м и топографического индекса превышений в окрестности 10 м. В результате почвы были упорядочены по совокупности характеристик в ряду с возрастающей интенсивностью оглеения профиля: буроземы сильноглееватые – дерново-подзолистые глеевые – дерново-глеевые, связанном с различием их среднемноголетнего водного режима. Выявленная пестрота микро- и мезорельефа, высокая вариабельность состава почвообразующих пород привела к чередованию указанных почв в виде почвенных микромозаик, которые указывают на внутриполевую пестроту агроэкологических условий участка.

1. Анциферова О.А. Гидрологический режим буроземов в агроландшафтах Самбийской равнины (Калининградская область) // Почвоведение. 2022. № 6. С. 713–727. DOI: https://doi.org/10.31857/S0032180X22060028.

2. Анциферова О.А. Гидрологический режим и агроэкологическая оценка почв агроландшафтов Самбийской равнины: монография. Калининград: Изд-во ФГБОУ ВО “КГТУ”, 2022. 365 c.

3. Анциферова О.А. Почвы Замландского полуострова и их антропогенное изменение. Часть 1. Факторы почвообразования. Почвы подзолистого и буроземного рядов. Калининград: Изд-во КГТУ, 2008. 397 с.

4. Анциферова О.А. Почвы Замландского полуострова и их антропогенное изменение. Часть 2. Дерново-глеевые, аллювиальные, болотные, постпланировочные, городские почвы. Структура почвенного покрова. Калининград: Изд-во КГТУ, 2008а. 424 с.

5. Болотов А.Г. Гидротермическое состояние почв юго-востока Западной Сибири: диссертация на соискание ученой степени доктора биологических наук. М., 2017. 351 с.

6. Вадюнина А.Ф., Корчагина З.А. Методы исследования физических свойств почв. М.: Агропромиздат, 1986. 416 с.

7. Васильев И.С. Водный режим подзолистых почв // Труды Почвенного института им. В.В. Докучаева. 1950. Т. XXXII. С. 74–96.

8. Географический атлас Калининградской области. Калининград: Изд-во КГУ; ЦНИТ, 2002. 276 с.

9. Герасимов И.П. Элементарные почвенные процессы как основа для генетической диагностики почв // Почвоведение. 1973. № 5. С. 102–111.

10. Герасимов И.П. Опыт генетической диагностики почв СССР на основе элементарных почвенных процессов // Почвоведение. 1975. № 5. С. 1–9.

11. Единый государственный реестр почвенных ресурсов России. Версия 1.0. Москва: Гриф и К, 2014. 768 с.

12. Завалишин А.А., Надеждин Б.В. Почвенный покров Калининградской области // Почвы Калининградской области. М.: Изд-во АН СССР, 1961. С. 5–130.

13. Зайдельман Ф.Р., Л.В. Степанцова, А.С. Никифорова, Никифорова А.С., Красин Н.В., Сафронов С.Б., Красина Т.В. Генезис и деградация черноземов Европейской России под влиянием переувлажнения. Способы защиты и мелиорации. Воронеж: Издательство “Кварта”, 2013. 352 с.

14. Зайдельман Ф.Р. Генезис и экологические основы мелиорации почв и ландшафтов. М.: КДУ, 2009. 720 с.

15. Зайдельман Ф.Р. Гидрологический режим почв Нечерноземной зоны. Л., 1985. 329 с.

16. Зайдельман Ф.Р. Мелиорация почв. М.: Московский государственный университет, 2003. 448 с.

17. Зайдельман Ф.Р. Методы эколого-мелиоративных изысканий и исследований почв. М.: Колосс, 2008. 486 с.

18. Зайдельман Ф.Р., Степанцова Л.В., Никифорова А.С., Красин В.Н., Даутоков И.М., Красина Т.В. Новообразования (ортштейны и псевдофибры) поверхностно-оглеенных супесчаных почв севера Тамбовской равнины // Почвоведение. 2019. № 5. С. 544–557. DOI: https://doi.org/10.1134/S0032180X19050125.

19. Зайдельман Ф.Р. Режим и условия мелиорации заболоченных почв. М.: Колос, 1975. 320 с.

20. Зайдельман Ф.Р., Никифорова А.С., Степанцова Л.В., Красин В.Н., Сафронов С.Б. Эколого-гидрологические и генетические особенности черноземовидных почв замкнутых западин севера Тамбовской низменности // Почвоведение. 2008. № 2. С. 198–213.

21. Зейлигер А.М., Музалевский К.В., Зинченко Е.В., Ермолаева О.С., Мелихов В.В. Полевое тестирование метода картографического моделирования влагозапасов поверхностного слоя почвенного покрова, основанного на данных радарной съемки Sentinel-1 и цифровой модели рельефа // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2020. Т. 17. № 4. С. 113–128. DOI: https://doi.org/10.21046/2070-7401-2020-17-4-113-128.

22. Кирейчева Л.В. Биосферно-экологическое обоснование комплексных мелиораций // Природообустройство. 2023. № 2. С. 15–22. DOI: https://doi.org/10.26897/1997-6011-2023-2-15-22.

23. Классификация и диагностика почв СССР. Москва: Колос, 1977. 221 с.

24. Поздняков А.И., Елисеев П.И. Зависимости удельного электрического сопротивления от некоторых свойств антропогенно-преобразованных легких почв агроландшафтов гумидной зоны // Вестник Оренбургского государственного университета. 2012. № 10(146). С. 98–104.

25. Поздняков А.И., Позднякова Л.А., Позднякова А.Д. Стационарные электрические поля в почвах. М.: КМК Scientific Press LTD, 1996. 358 с.

26. Пузаченко Ю.Г., Федяева М.В., Козлов Д.Н., Пузаченко М.Ю. Методологические основания отображения элементарных геосистемных процессов // Современные естественные и антропогенные процессы в почвах и геосистемах. М.: Почв. ин-т им. В.В. Докучаева, 2006. С. 13–52.

27. Роде A.A. Основы учения о почвенной влаге. Методы изучения водного режима почв. Л.: Гидрометеоиздат, 1969. 287 с.

28. Романова Т.А. Водный режим в генетической характеристике почв гумидной зоны // Почвоведение. 1994. № 4. С. 32–39.

29. Романова Т.А. Водный режим почв Беларуси. Минск, 2015. 144 с.

30. Субботин А.И., Дыгало В.С. Многолетние характеристики гидрометеорологического режима в Подмосковье (Материалы наблюдений Подмосковной воднобалансовой станции). М., 1982. 220 с.

31. ФГБУ “Управление “Калининградмелиоводхоз”. URL: https://inform-raduga.ru/fgbu/86.

32. Abbaszadeh P., Moradkhani H., Gavahi K., Kumar S., Hain C., Zhan X., Duan Q., Peters-Lidard C., Karimiziarani S. High-resolution SMAP satellite soil moisture product: Exploring the opportunities // Bulletin of the American Meteorological Society. 2021. Vol. 102. No. 4. P. 309–315. DOI: https://doi.org/10.1175/BAMS-D-21-0016.1.

33. Ågren A.M., Larson J., Paul S.S., Laudon H., Lidberg W. Use of multiple LIDAR-derived digital terrain indices and machine learning for high-resolution national-scale soil moisture mapping of the Swedish forest landscape // Geoderma. 2021. Vol. 404. P. 115280. DOI: https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2021.115280.

34. Babaeian E., Sadeghi M., Jones S.B., Montzka C., Vereecken H., Tuller M. Ground, proximal, and satellite remote sensing of soil moisture // Reviews of Geophysics. 2019. Vol. 57. No. 2. P. 530–616. DOI: https://doi.org/10.1029/2018RG000618.

35. Bore T., Schwing M., Llano M., Speer J., Scheuermann A., Wagner N. A new broadband dielectric model for simultaneous determination of water saturation and porosity // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2018. Vol. 56. No. 8. P. 4702–4713. DOI: https://doi.org/10.1109/TGRS.2018.2835447.

36. Borg I., Groenen P.J.F. Modern multidimensional scaling: Theory and applications. New York: Springer Science & Business Media, 2005. 472 p.

37. Bughici T., Skaggs T., Corwin D.L., Scudiero E. Ensemble HYDRUS-2D modeling to improve apparent electrical conductivity sensing of soil salinity under drip irrigation // Agricultural Water Management. 2022. Vol. 272. P. 107813. DOI: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2022.107813.

38. Claes N., Paige G., Grana D., Parsekian A.D. Parameterization of a hydrologic model with geophysical data to simulate observed subsurface return flow paths // Vadose Zone Journal. 2020. Vol. 19. No. 1. P. e20024. DOI: https://doi.org/10.1002/vzj2.20024.

39. Conrad O., Bechtel B., Bock M., Dietrich H., Fischer E., Gerlitz L., Wehberg J., Wichmann V., Böhner J. System for automated geoscientific analyses (SAGA) v. 2.1.4 // Geoscientific Model Development. 2015. Vol. 8. No. 7. P. 1991–2007. DOI: https://doi.org/10.5194/gmd-8-1991-2015.

40. Corwin D.L., Scudiero E. Review of soil salinity assessment for agriculture across multiple scales using proximal and/or remote sensors // Advances in agronomy. 2019. Vol. 158. P. 1–130. DOI: https://doi.org/10.1016/bs.agron.2019.07.001.

41. Das N.N., Entekhabi D., Dunbar R.S., Chaubell M.J., Colliander A., Yueh S., Jagdhuber T., Chen F., Crow W., O'Neill P.E., Walker J.P., Berg A., Bosch D.D., Caldwell T., Cosh M.H., Collins C.H., Lopez-Baeza E., Thibeault M. The SMAP and Copernicus Sentinel 1A/B microwave active-passive high resolution surface soil moisture product // Remote Sensing of Environment. 2019. Vol. 233. P. 111380. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111380.

42. Dietrich S., Weinzettel P.A., Varni M. Infiltration and drainage analysis in a heterogeneous soil by electrical resistivity tomography // Soil Science Society of America Journal. 2014. Vol. 78. No. 4. P. 1153–1167. DOI: https://doi.org/10.2136/sssaj2014.02.0062.

43. El-Naggar A.G., Hedley C.B., Roudier P., Horne D., Clothier B.E. Imaging the electrical conductivity of the soil profile and its relationships to soil water patterns and drainage characteristics // Precision Agriculture. 2021. Vol. 22. No. 4. P. 1045–1066. DOI: https://doi.org/10.1007/s11119-020-09763-x.

44. Fan B., Liu X., Zhu Q., Qin G., Li J., Lin H., Guo L. Exploring the interplay between infiltration dynamics and Critical Zone structures with multiscale geophysical imaging: A review // Geoderma. 2020. Vol. 374. P. 114431. DOI: https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2020.114431.

45. Fletcher R.S. Temporal Comparisons of Apparent Electrical Conductivity: A Case Study on Clay and Loam Soils in Mississippi // Agricultural Sciences. 2022. Vol. 13. No. 8. P. 936–946. DOI: https://doi.org/10.4236/as.2022.138058.

46. Friedman S.P. Soil properties influencing apparent electrical conductivity: a review // Computers and electronics in agriculture. 2005. Vol. 46. No. 1–3. P. 45–70. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2004.11.001.

47. EM38–MK2 ground conductivity meter operating manual. Geonics Ltd, 2009. 42 p.

48. Gillin C.P., Bailey S.W., McGuire K.J., Gannon J.P. Mapping of hydropedologic spatial patterns in a steep headwater catchment // Soil Science Society of America Journal. 2015. Vol. 79. No. 2. P. 440–453. DOI: https://doi.org/10.2136/sssaj2014.05.0189.

49. Heil K., Schmidhalter U. The application of EM38: Determination of soil parameters, selection of soil sampling points and use in agriculture and archaeology // Sensors. 2017. Vol. 17. No. 11. P. 2540. DOI: https://doi.org/10.3390/s17112540.

50. Huang J., Ramamoorthy P., McBratney A.B., Bramley H. Soil water extraction monitored per plot across a field experiment using repeated electromagnetic induction surveys // Soil Systems. 2018. Vol. 2. No. 1. P. 11. DOI: https://doi.org/10.3390/soilsystems2010011.

51. Lausch A., Zacharias S., Dierke C., Pause M., Kühn I., Doktor D., Dietrich P., Werban U. Analysis of vegetation and soil patterns using hyperspectral remote sensing, EMI, and gamma-ray measurements // Vadose Zone Journal. 2013. Vol. 12. No. 4. P. 1–15. DOI: https://doi.org/10.2136/vzj2012.0217.

52. Liu J., Pattey E., Nolin M.C., Miller J.R., Ka O. Mapping within-field soil drainage using remote sensing, DEM and apparent soil electrical conductivity // Geoderma. 2008. Vol. 143. No. 3–4. P. 261–272. DOI: https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2007.11.011.

53. Martini E., Werban U., Zacharias S., Pohle M., Dietrich P., Wollschläger U. Repeated electromagnetic induction measurements for mapping soil moisture at the field scale: Validation with data from a wireless soil moisture monitoring network // Hydrology and Earth System Sciences. 2017. Vol. 21. No. 1. P. 495–513. DOI: https://doi.org/10.5194/hess-21-495-2017.

54. McCune B., Grace J.B. Analysis of ecological communities. Gleneden Beach: MjM Software Design, 2002. 300 p.

55. McNeill J.D. Electromagnetic terrain conductivity measurement at low induction numbers. Technical Note TN-6. Geonics Ltd, 1980. 15 p.

56. O’Brien L. Learning Shiny with the Spline Tool. 2017. URL: https://obrlsoil.github.io/posts/2017-10-22_learning-shiny.

57. Robinson D.A., Campbell C.S., Hopmans J.W., Hornbuckle B.K., Jones S.B., Knight R., Ogden F., Selker J., Wendroth O. Soil moisture measurement for ecological and hydrological watershed-scale observatories: A review // Vadose zone journal. 2008. Vol. 7. No. 1. P. 358–389. DOI: https://doi.org/10.2136/vzj2007.0143.

58. Rossel R.A.V., Adamchuk V.I., Sudduth K.A., McKenzie N.J., Lobsey C.R. Proximal soil sensing: An effective approach for soil measurements in space and time // Advances in agronomy. 2011. Vol. 113. P. 243–291. DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-386473-4.00010-5.

59. Sadeghi M., Babaeian E., Tuller M., Jones S.B. The optical trapezoid model: A novel approach to remote sensing of soil moisture applied to Sentinel-2 and Landsat-8 observations // Remote sensing of environment. 2017. Vol. 198. P. 52–68. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.05.041.

60. Scudiero E., Corwin D.L., Markley P.T., Pourreza A., Rounsaville T., Bughici T., Skaggs T.H. A system for concurrent on-the-go soil apparent electrical conductivity and gamma-ray sensing in micro-irrigated orchards // Soil and Tillage Research. 2024. Vol. 235. P. 105899. DOI: https://doi.org/10.1016/j.still.2023.105899.

61. Shaukat H., Flower K.C., Leopold M. Quasi-3D mapping of soil moisture in agricultural fields using electrical conductivity sensing // Agricultural Water Management. 2022. Vol. 259. P. 107246. DOI: https://doi.org/10.1016/j.agwat.2021.107246.

62. Tavakol A., Mcdonough K., Rahmani V., Hutchinson S.L., Hutchinson J.M.S. The soil moisture data bank: The ground-based, model-based, and satellite-based soil moisture data // Remote Sensing Applications: Society and Environment. 2021. Vol. 24. P. 100649. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2021.100649.

63. Triantafilis J., Lesch S., Lau K., Buchanan S. Field level digital soil mapping of cation exchange capacity using electromagnetic induction and a hierarchical spatial regression model // Soil Research. 2009. Vol. 47. No. 7. P. 651–663. DOI: https://doi.org/10.1071/SR08240.

64. Vergopolan N., Chaney N.W., Pan M., Sheffield J., Beck H., Ferguson C.R., Torres-Rojas L., Sadri S., Wood E.F. SMAP-HydroBlocks, a 30-m satellite-based soil moisture dataset for the conterminous US // Scientific Data. 2021. Vol. 8. No. 1. P. 264. DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-021-01050-2.

65. Visconti F., De Paz J.M. A semi-empirical model to predict the EM38 electromagnetic induction measurements of soils from basic ground properties // European Journal of Soil Science. 2021. Vol. 72. No. 2. P. 720–738. DOI: https://doi.org/10.1111/ejss.13044.

66. Xu X., Huang G., Zhan H., Qu Z., Huang Q. Integration of SWAP and MODFLOW-2000 for modeling groundwater dynamics in shallow water table areas // Journal of Hydrology. 2012. Vol. 412. P. 170–181. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2011.07.002.

67. Ye N., Hills J., Walker J.P., Yeo I.-Y., Jackson T.J., Kerr Y., Kim E., Mcgrath A., Popstefanija I., Goodberlet M. Toward P-band passive microwave sensing of soil moisture // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2020. Vol. 18. No. 3. P. 504–508. DOI: https://doi.org/10.1109/LGRS.2020.2976204.

68. Zare E., Li N., Khongnawang T., Farzamian M., Triantafilis J. Identifying potential leakage zones in an irrigation supply channel by mapping soil properties using electromagnetic induction, inversion modelling and a support vector machine // Soil Systems. 2020. Vol. 4. No. 2. P. 25. DOI: https://doi.org/10.3390/soilsystems4020025.

69. Zeyliger A., Chinilin A., Ermolaeva O. Spatial interpolation of gravimetric soil moisture using EM38-mk induction and ensemble machine learning (case study from dry steppe zone in Volgograd region) // Sensors. 2022. Vol. 22. No. 16. P. 6153. DOI: https://doi.org/10.3390/s22166153.

70. Zhu A.X., Liu F., Li B-L, Tao P., Qin C.-Z., Liu G., Wang Y., Yaning C., Ma X., Qi F., Zhou C. Differentiation of soil conditions over low relief areas using feedback dynamic patterns // Soil Science Society of America Journal. 2010. Vol. 74. No. 3. P. 861–869. DOI: https://doi.org/10.2136/sssaj2008.0411.

71. Zhu Q., Lin H., Doolittle J. Repeated electromagnetic induction surveys for determining subsurface hydrologic dynamics in an agricultural landscape // Soil Science Society of America Journal. 2010. Vol. 74. No. 5. P. 1750–1762. DOI: https://doi.org/10.2136/sssaj2010.0055.