ЭМПИРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ПЛОСКОСТНОЙ ЭРОЗИИ ПОЧВ НА ОСНОВЕ ГЕОИНФОРМАЦИОННОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ (НА ПРИМЕРЕ ЖАМБЫЛСКОЙ ОБЛАСТИ)
Article Sidebar
Main Article Content
Аннотация
Рассматривается оценка плоскостной эрозии почв Жамбылской области с использованием модели RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation) в геоинформационной среде. Для моделирования факторов R (дождевой эрозионной агрессии), K (почвенной устойчивости), LS (длины и крутизны склона), C (растительного порова и землепользования) и P (противоэрозионных мероприятий) использовались методы анализа данных дистанционного зондирования, цифровые модели рельефа (SRTM), данные о землепользовании (Land Cover 2024, 10 м) и климатическая информация (WorldClim v2.1). Итоговый фактор A, отражающий среднегодовую потенциальную потерю почвы, был получен в ArcGIS с помощью инструмента Raster Calculator путём перемножения всех входных слоёв. Значения A варьируются от 0 до 22,4 т/га/год. Основная часть территории (98,4 %) характеризуется слабой эрозией (менее 0,3 т/га/год). Умеренно и сильно подверженные эрозии участки (A выше 2 т/га/год) составляют около 0,2 % площади и сосредоточены преимущественно на склонах гор, хребтов, русел рек и оврагов. Установлено, что наибольшее влияние на эрозионные процессы оказывают рельеф (LS-фактор) и структура землепользования (C-фактор), особенно в аграрных ландшафтах с высокой антропогенной нагрузкой. Полученные результаты являются важной основой для планирования почвозащитных мероприятий и устойчивого природопользования в регионе.
Article Details
Библиографические ссылки
Глазовская М. А. Общая геохимия ландшафтов. – М. : Высшая школа, 1981. – 327 с.
Тлеумаханов А. М., Мырзахметов С. Б. Оценка эрозионных процессов методом ДЗЗ в условиях Южного Казахстана // Вестник КАЗНИИЗиКР. – 2015. – №2. – С. 58–64.
Комитет по управлению земельными ресурсами МИР РК. Государственный отчет о состоянии и использовании земель Республики Казахстан за 2023 год. – URL: https://www.gov.kz/memleket/entities/qoldau/documents/details/460741
РГП «Казгидромет». Агрометеорологический обзор. URL: https://www.kazhydromet.kz
Phinzi, K., Ngetar, N.S., 2019. The assessment of water-borne erosion at catchment level using GIS-based RUSLE and remote sensing: A review. International Soil and Water Conservation Research 7(1), 27–46. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2018.12.002
Mukanov, Y., Chen, Y., Baisholanov, S. et al. Estimation of annual average soil loss using the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) integrated in a Geographical Information System (GIS) of the Esil River basin (ERB), Kazakhstan. Acta Geophys. 67, 921–938 (2019). https://doi.org/10.1007/s11600-019-00288-0
Ramazanova, N., Turyspekova, E., Assylbekov, K., Ozgeldinova, Z., Ahmedova, A., Ayapbekova, A., Samarkhanov, T., & Khamzaeva, J. (2023). Soil erosion and impact on recreational resources in the Shyngyrlau Basin, Western Kazakhstan: A multi-analytical assessment. GeoJournal of Tourism and Geosites, 51(4spl), 1812–1822. https://doi.org/10.30892/gtg.514spl22-1177
Токсанбаева С. Т., Рамазанова Н. Е., Тусупбеков Ж. А. Оценка эрозии почв по модели «Rusle» бассейна реки Нура // Journal of Geography and Environmental Management. – 2021. – Т. 61, № 2. – С. 108–119. – DOI: 10.26577/JGEM.2021.v61.i2.10.
Маханова Н. Б., Берденов Ж. Г., Абильдинов К. К., Мендыбаев Е. Х. Оценка эрозии почв по модели «RUSLE» бассейна реки Жыланды // Journal of Geography and Environmental Management. – 2020. – Т. 59, № 4. – DOI: 10.26577/JGEM.2020.v59.i4.05.
Kaliyeva, D., Tokbergenova, A., Mirzabaev, A., Zulpykharov, K., Bissenbayeva, S., Taukebayev, O. & Qadir, M. (2025). Assessing Soil Erosion Risk in Kazakhstan: A RUSLE-Based Approach for Land Rehabilitation. Polish Journal of Environmental Studies, 34(3), 3187–3198. https://doi.org/10.15244/pjoes/187595
Акиянова Ф., Каракулов Е., Зинабдин Н., Васильченко Н. Применение методов анализа дистанционных данных для оценки плоскостной эрозии на примере территории Акмолинской области. Гидрометеорология и экология. – 2019. – №(2), – С. 22–37.
Rakhimova, M., Zulpykharov, K., Assylbekova, A., Zhengissova, N., & Taukebayev, O. (2024). Using the Revised Universal Soil Loss Equation and Global Climate Models (CMIP6) to Predict Potential Soil Erosion Associated with Climate Change in the Talas District, Kazakhstan. Sustainability, 16(2), 574. https://doi.org/10.3390/su16020574
Duulatov E, Chen X, Amanambu AC, Ochege FU, Orozbaev R, Issanova G, Omurakunova G. Projected Rainfall Erosivity Over Central Asia Based on CMIP5 Climate Models. Water. 2019; 11(5):897. https://doi.org/10.3390/w11050897
Renard, K.G., Foster, G.R., Weesies, G.A., McCool, D.K., Yoder, D.C. Predicting soil erosion by water: A guide to conservation planning with the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE). USDA Handbook No. 703. – Washington, D.C.: USDA, 1997. – 404 p.
Farr, T.G., Rosen, P.A., Caro, E., Crippen, R., Duren, R., Hensley, S., Kobrick, M., Paller, M., Rodriguez, E., Roth, L., Seal, D., Shaffer, S., Shimada, J., Umland, J., Werner, M., Oskin, M., Burbank, D., Alsdorf, D. The Shuttle Radar Topography Mission // Reviews of Geophysics. 2007. Vol. 45(2), RG2004. DOI: 10.1029/2005RG000183
Esri. Land Cover Explorer. – URL: https://livingatlas.arcgis.com/landcoverexplorer (дата обращения: 12.06.2025).
Fick, S.E., Hijmans, R.J. WorldClim 2: New 1-km spatial resolution climate surfaces for global land areas // International Journal of Climatology. 2017. Vol. 37(12). P. 4302–4315. DOI: 10.1002/joc.5086
Wischmeier, W.H., Smith, D.D. Predicting Rainfall Erosion Losses: A Guide to Conservation Planning. – USDA Agriculture Handbook No. 537. – Washington, D.C.: U.S. Department of Agriculture, 1978. – 64 p.
Renard K. G., Freimund J. R. Using monthly precipitation data to estimate the R-factor in the revised USLE //Journal of hydrology. – 1994. – V. 157, №. 1-4. – P. 287-306.
FAO/IIASA/ISRIC/ISSCAS/JRC. Harmonized World Soil Database (version 1.2). Rome: FAO and Laxenburg: IIASA, 2012. URL: https://www.fao.org/soils-portal/data-hub/soil-maps-and-databases/harmonized-world-soil-database-v12/en/
Panagos, P., Borrelli, P., Meusburger, K., Yu, B., Klik, A., Jae Lim, K., Yang, J.E., Ni, J., Miao, C., Chattopadhyay, N., Sadeghi, S.H., Hazbavi, Z., Zabihi, M., Larionov, G.A., Krasnov, S.F., Gorobets, A., Levi, Y., Erpul, G., Birkel, C., Hoyos, N., Naipal, V., Verstraeten, G. Global rainfall erosivity assessment based on high-temporal resolution rainfall records // Scientific Reports. 2015. Vol. 5. Article 11111. https://doi.org/10.1038/srep11111
Borrelli, P., Alewell, C., Alvarez, P., Anache, J. A. A., Baartman, J., Ballabio, C., Bezak, N., Biddoccu, M., Cerdà, A., Chalise, D., Chen, S., Chen, W., De Girolamo, A. M., Gessesse, G. D., Deumlich, D., Diodato, N., Efthimiou, N., Erpul, G., Fiener, P., Panagos, P. Soil erosion modelling: A global review and statistical analysis // Science of the Total Environment. 2021. Vol. 780. Article 146494. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.146494
IPCC. Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, 2021. https://doi.org/10.1017/9781009157896