Геоинформационное моделирование весеннеталой эрозии почв в подтаежной зоне Западной Сибири на основе USLE
https://doi.org/10.26898/0370-8799-2025-12-2
Аннотация
Представлены исследования по созданию геоинформационной модели весеннеталой эрозии почв пашни на основе универсального уравнения потерь почвы Уишмейера и Смита (USLE) и проверки ее качества и точности в условиях подтаежной зоны Западной Сибири. Фактор эродирующей способности осадков R рассчитан на основе геоинформационной модели снежного покрова, включающей сведения о запасах воды в снеге, особенностях залегания снега на склонах разной экспозиции, характеристиках периода снеготаяния. Учтено также количество выпавших за период снеготаяния жидких осадков. Моделирование выполняли в программах QGIS, GRASS, SAGA. Качество модели оценивали с помощью общепринятых показателей – коэффициента корреляции Спирмена r, коэффициента детерминации R2, средней относительной ошибки (Mean Relative Error – MRE), средней абсолютной ошибки (Mean Absolute Error – МАЕ), среднеквадратичной ошибки (Mean Squared Error – MSE). Сходимость модели с фактом оценивали с помощью статистики линейно-взвешенной каппы (k) в классах объема смыва, рассчитанных по методу натуральных интервалов Дженкса. Фактический смыв определяли методом учета струйчатых размывов в 2014–2023 гг. Точность модели USLE в целевых условиях не ниже, чем это описано в мировой литературе. Ошибка модели составляет в среднем 44% за 10 лет. Лучшие характеристики качества модели достигались на южных склонах при минимальном наличии промоин и минимальном увлажнении. Средние за 10 лет показатели качества модели: для южных склонов – r = 0,76…0,92, R2 = 0,29…0,81, MRE = 0,39…0,64, MAE = 0,16…0,93, MSE = 0,07…2,66, k = 0,66…0,91; для северных склонов – r = 0,57…0,79, R2 = 0,27…0,60, MRE = 0,43…0,45, MAE = 0,20…0,47, MSE = 0,13…1,42, k = 0,46…0,84. USLE может быть использована в качестве инструмента первичной оценки потенциала смыва почв пашни при весеннем снеготаянии в условиях подтайги Западной Сибири при использовании в расчетах R-фактора характеристик снежного покрова и условий снеготаяния.
Ключевые слова
Об авторах
Д. А. СавельеваРоссия
Савельева Дарья Анатольевна, научный сотрудник, аспирант
634050, Томск, ул. Гагарина, 3
В. К. Каличкин
Россия
Каличкин Владимир Климентьевич, руководитель СибНИИЗБиЦ СФНЦА РАН, доктор сельскохозяйственных наук, профессор
р.п. Краснообск
А. Б. Сайнакова
Россия
Сайнакова Анна Борисовна, директор, кандидат сельскохозяйственных наук
Томск
Список литературы
1. Кирюшин В.И. Методология комплексной оценки сельскохозяйственных земель // Почвоведение. 2020. № 7. С. 871–879. DOI: 10.31857/S0032180X20070060.
2. Кирюшин В.И. Организация территориального и внутрихозяйственного земле устройства на ландшафтно-экологической основе // Достижения науки и техники АПК. 2024. Т. 38. № 5. С. 4–9. DOI: 10.53859/02352451_2024_38_5_4.
3. Соловьева Ю.А., Подлесных И.В., Зарудная Т.Я. Усовершенствованная методика противоэрозионной организации территории для сельскохозяйственных угодий Центрального Черноземья // Достижения науки и техники АПК. 2019. Т. 33. № 9. С. 5–9. DOI: 10.24411/0235-2451-2019-10901.
4. Кирюшин В.И., Дубачинская Н.Н. Проблема освоения адаптивно-ландшафтных систем земледелия в Оренбургской области // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2020. № 6 (86). С. 9–14. DOI: 10.37670/2073-0853-2020-86-6-9-14.
5. Подлесных И.В., Соловьева Ю.А. Новый подход в методологии формирования структуры севооборотов с учетом противоэрозионной роли сельскохозяйственных культур // Достижения науки и техники АПК. 2020. Т. 34. № 11. С. 21–25. DOI: 10.24411/0235-2451-2020-11103.
6. Полуэктов Е.В. Организация эрозионно опасной территории на ландшафтной основе // Экология и водное хозяйство. 2022. Т. 4. № 3. С. 46–57. DOI: 10.31774/2658-7890-2022-4-3-46-57.
7. Кирюшин В.И., Дубачинская Н.Н., Юрова А.Ю. Комплексная оценка сельскохозяйственных земель на примере Южного Урала // Почвоведение. 2021. № 11. С. 1363–1375. DOI: 10.31857/S0032180X21110083.
8. Козлов Д.Н., Жидкин А.П., Лозбенев Н.И. Цифровое картографирование эрозионных структур почвенного покрова на основе имитационной модели смыва (северная лесостепь Среднерусской возвышенности) // Бюллетень Почвенного института им. В.В. Докучаева. 2019. № 100. С. 5–35. DOI: 10.19047/0136-1694-2019-100-5-35.
9. Мальцев К.А., Ермолаев О.П. Потенциальные эрозионные потери почвы на пахотных землях европейской части России // Почвоведение. 2019. № 12. С. 1502–1512. DOI: 10.1134/S0032180X19120104.
10. Смирнова М.А., Жидкин А.П., Лозбенев Н.И., Заздравных Е.А., Козлов Д.Н. Цифровое картографирование степени эродированности почв с использованием моделей фактор-свойство и фактор-процесс-свойство (юг Среднерусской возвышенности) // Бюллетень Почвенного института им. В.В. Докучаева. 2020. № 104. С. 158–198. DOI: 10.19047/0136-1694-2020-104-158-198.
11. Бадмаева С.Э., Бадмаева Ю.В., Лидяева Н.Е. Эрозионные процессы на черноземах лесостепной зоны Красноярского края // Вестник Красноярского государственного аграрного университета. 2019. № 4 (145). С. 62–66.
12. Lefèvre C., Cruse R.M., dos Anjos L.H.C., Calzolari C., Haregeweyn N. Guest editorial-soil erosion assessment, tools and data: A special issue from the Global Symposium on soil Erosion 2019 // International Soil and Water Conservation Research. 2020. Vol. 8. № 4. Р. 333–336. DOI: 10.1016/j.iswcr.2020.11.004.
13. Сухановский Ю.П., Прущик А.В. Моделирование водной эрозии почв: монография. Курск: Курский федеральный аграрный научный центр. 2023. 175 с.
14. Kardhana H., Solehudin, Wijayasari W., Immaddudin F., Rohmat W. Assessing basin-wide soil erosion in the Citarum watershed using USLE method // Results in Engineering. 2024. Vol. 22. P. 102–130. DOI: 10.1016/j.rineng.2024.102130.
15. Li J., Xiong M., Sun R., Chen L. Temporal variability of global potential water erosion based on an improved USLE model // International Soil and Water Conservation Research. 2024. Vol. 12. № 1. P. 1–12. DOI: 10.1016/j.iswcr.2023.03.005.
16. Савельева Д.А., Каличкин В.К. Внутрисезонный мониторинг водной эрозии почв пашни в подтайге Западной Сибири // Достижения науки и техники АПК. 2021. Т. 35. № 5. С. 15–21. DOI: 10.24411/0235-2451-2021-10502.
17. Евсеева Н.С., Петров А.И., Хон А.В., Каширо М.А., Квасникова З.Н. Водная эрозия почв от стока талых снеговых вод в агроландшафтах юго-востока Томской области // Вестник Северо-Восточного федерального университета им. М.К. Аммосова. Серия: Науки о Земле. 2024. № 4 (36). С. 104–119. DOI: 10.25587/2587-8751-2024-4-104-119.
18. Benjamin U. Meinen, Derek T. Robinson From hillslopes to watersheds: Variability in model outcomes with the USLE // Environmental Mo delling and Software. 2021. Vol. 146. P. 105229. DOI: 10.1016/j.envsoft.2021.105229.
19. Christine Alewell, Pasquale Borrelli, Katrin Meusburger, Panos Panagos. Using the USLE: Chances, challenges and limitations of soil erosion modelling // International Soil and Water Conservation Research. 2019. № 7. P. 203–225. DOI: 10.1016/j.iswcr.2019.05.004.
Рецензия
Для цитирования:
Савельева Д.А., Каличкин В.К., Сайнакова А.Б. Геоинформационное моделирование весеннеталой эрозии почв в подтаежной зоне Западной Сибири на основе USLE. Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2025;55(12):15-27. https://doi.org/10.26898/0370-8799-2025-12-2
For citation:
Savel’eva D.A., Kalichkin V.K., Sainakova A.B. Geoinformation modeling of spring-thaw soil erosion in the subtaiga zone of Western Siberia based on USLE. Siberian Herald of Agricultural Science. 2025;55(12):15-27. (In Russ.) https://doi.org/10.26898/0370-8799-2025-12-2






