Развитие процессов деградации почв и их отражение на космических снимках в различных агроэкосистемах Зауральской степи тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 03.02.13, кандидат наук Сулейманов Азамат Русланович

• Сулейманов Азамат Русланович
• кандидат наук
• 2021

Оглавление диссертации кандидат наук Сулейманов Азамат Русланович

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. ПРИМЕНЕНИЕ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ В ИЗУЧЕНИИ И КАРТОГРАФИРОВАНИИ ДЕГРАДАЦИИ ПОЧВ (литературный обзор)

1.1. Засоленные почвы и их цифровое картографирование на основе дистанционного зондирования

1.2. Эродированные почвы и их цифровое картографирование на основе дистанционного зондирования

Глава 2. ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

2.1. Природно-климатические условия районов исследования

2.1.1. Климатическая характеристика

2.1.2. Рельеф

2.1.3. Гидрология и гидрография

2.1.4. Растительность

2.1.5. Почвы

2.2. Объекты исследований

2.2.1. Методы исследования

2.2.2. Методы дистанционного зондирования

2.2.3 ЯМР-спектроскопия

2.2.4 Статистический анализ

Глава 3. ЗАСОЛЕННЫЕ ПОЧВЫ ЗАУРАЛЬСКОЙ СТЕПИ И ИХ ЦИФРОВОЕ КАРТОГРАФИРОВАНИЕ

3.1. Характеристика морфологических и физико-химических свойств почв

3.1.1. Морфологические и физико-химические свойства почв

3.2. Влияние степных пожаров на физико-химические свойства и солевой режим почв

3.3. Ретроспективный мониторинг состояния засоленных почв

3.4. Отражательная способность почв в зависимости от содержания водорастворимых солей

Глава 4. ЭРОДИРОВАННЫЕ ПОЧВЫ В ПРЕДГОРНОМ РЕЛЬЕФЕ И ИХ ЦИФРОВОЕ КАРТОГРАФИРОВАНИЕ

4.1. Характеристика почвенного покрова

4.1.1. Морфологические и агрохимические свойства почв

4.1.2. Водно-физические свойства почв

4.2. Цифровое картографирование и выявление оптимальных спектральных индексов и каналов для оценки степени эродированности почв

4.2.1. Отражательная способность почв в зависимости от содержания гумуса и мощности гумусово-аккумулятивного горизонта

4.2.2. Геоморфометрический анализ территории

4.2.3. Качественный состав гумуса эродированных почв

ВЫВОДЫ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ

ДЗЗ - дистанционное зондирования земли

ГИС - геоинформационные технологии

ЦМР - цифровая модель рельефа

ЦПК - цифровая почвенная картография

Космический спутник Бепйпе1-2А - Б2А

РБ - Республика Башкортостан

ППК - почвенный поглощающий комплекс

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Общепланетарные изменения климата, усиление антропогенных воздействий на почвенный покров способствуют развитию различных видов деградации. В Зауральской степной зоне Республики Башкортостан основными факторами, которые могут привести к снижению плодородия почв, являются засоление и эрозия. Риск деградации усугубляется аридизацией климата региона и вовлечением в пашню почв предгорных территорий.

Для изучения состояния почвенного покрова, особенно при развитии точного земледелия, в таких районах возникает необходимость крупномасштабного картографирования почв. Поскольку традиционные методы очень трудоемки и затратны, в настоящее время целесообразно использование спутниковых снимков. Ранее в Республике Башкортостан спутниковые данные применялись только для оценки состояния растительности (Fedorov N.I. et al., 2019a,б). Материалы дистанционного зондирования позволяют с достаточной точностью проводить оценку и картографирование почв, в том числе подверженных засолению и эрозии. Однако для этого необходимы предварительные полевые исследования с заложением множества точек отбора почвенных образцов с определением координат и установление наиболее значимых спектральных индексов и каналов дистанционного зондирования Земли для конкретных территорий.

Степень разработанности темы исследования. В связи с активным освоением земель в 50-60 гг. прошлого века возросла вероятность развития различных процессов деградации почв. В степных и предгорных районах наибольшую опасность представляет засоление, водная и ветровая эрозия почв. Изучению эрозионных процессов в регионе посвящено много работ (Богомолов Д.В., 1943; Соболев С.С., 1945; Туровцев М.М., 1953; Лысак Г.Н., 1970, 1988; Рамазанов Р.Я., 1973; Гарифуллин Ф.Ш., 1983; Хабиров И.К., 1993; Габбасова И.М. и др., 2016). В меньшей степени уделялось внимание засоленным почвам (Бульчук П.Я., 1966, 1973; Хазиев Ф.Х. и др., 2001; Габбасова И.М. и др., 2006; 2013). Эти

работы выполнены с применением традиционных трудоемких методов изучения почв. В связи с увеличением антропогенной нагрузки в условиях изменения климата и ускорения процессов деградации почв, а также цифровизацией научных исследований возникает необходимость использования современных методов, в том числе дистанционного зондирования поверхности Земли.

Целью настоящего исследования явилось изучение почв, подверженных засолению в условиях сухостепной равнины и эрозии - в предгорье Зауральской степной зоны и поиск оптимальных спектральных индексов и каналов для их цифрового картографирования.

В соответствии с целью были поставлены следующие задачи:

- дать характеристику почв засоленного ряда сухостепной равнины;

- изучить влияние степных пожаров на физико-химические свойства и солевой режим почв;

- провести ретроспективный мониторинг состояния засоленных почв;

- выявить оптимальные каналы и спектральные индексы ДЗЗ для цифрового картографирования засоленных почв;

- дать характеристику эродированных почв в условиях предгорного рельефа;

- изучить отражательную способность эродированных почв в сложных геоморфологических условиях с использованием спутниковых данных.

Научная новизна. Впервые в Южно-Уральском регионе применены спутниковые данные Sentine1-2A для оценки пространственного распределения засоленных и эродированных почв. Выявлены оптимальные спектральные индексы и каналы ДЗЗ, рассчитаны регрессионные модели для крупномасштабного цифрового картографирования почвенного покрова.

Теоретическая и практическая значимость. Полученные результаты могут быть использованы для создания и обновления крупномасштабных цифровых карт территорий, подверженных засолению и эрозии почв в сходных природно-климатических условиях. Материалы исследования можно использовать в научно-образовательных программах соответствующих дисциплин.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. В сухостепной равнине Зауральской степи солонцы и солончаки образуют небольшие самостоятельные контуры, но в основном находятся в комплексе с черноземами обыкновенными и южными. Тип засоления преимущественно сульфатный; содержание водорастворимых солей в гумусово-аккумулятивных горизонтах изменяется от слабой до сильной степени; в составе ППК присутствует натрий.

2. После степных пожаров увеличивается содержание водорастворимых солей на отдельных участках до уровня слабо- и среднезасоленных, в основном за счет нетоксичных соединений кальция и особенно калия, а состав анионов остается сульфатно-гидрокарбонатным.

3. За период 1982-2019 гг. в почвах сухостепной равнины произошло снижение содержания гумуса, увеличение щелочности почв до 1,5 ед. рН и содержания сухого остатка местами в 10-20 раз.

4. В условиях Зауралья на склонах до 8° различной экспозиции сформированы преимущественно черноземы типичные и обыкновенные разной степени эродированности. Мощность этих почв изменяется в диапазоне 20-70 см, содержание гумуса - от 3,34 до 9,52%. При этом с развитием процессов эрозии снижается степень гумификации и ароматичность органического вещества. В эрозионных наносах накапливается больше ароматических структур.

5. Для цифрового картографирования засоленных почв оптимальным является использование индекса засоления III, рассчитанного на основе каналов видимого диапазона спектра, а для эродированных почв - канала невидимого диапазона В12, имеющего пространственное разрешение 20 метров и спектральный диапазон 2100-2280 нм.

Личный вклад автора. Автор принимал участие во всех полевых и ряде аналитических исследованиях (2017-2020 гг.) в Зауральской степной зоне. Автором проведены все работы, связанные с обработкой и подготовкой космических данных. Им также проведено описание и обобщение результатов исследований.

Степень достоверности работы. В работе использованы современные подходы, методы сбора и обработки данных. Достоверность полученных результатов подтверждена статистическими методами. Проведено сравнение собственных данных с материалами, полученными отечественными и зарубежными авторами за последние два десятилетия.

Апробация работы и публикации. Основные положения диссертационной работы доложены и опубликованы в материалах международных, Всероссийских и региональных конференций: «XXI Докучаевские молодежные чтения» (Санкт-Петербург, 2018), «Eurasian GIS Congress» (Баку, 2018), «The Second International Youth Forum on Soil and Water Conservation» (Москва, 2018), «XXII Докучаевские молодежные чтения» (Санкт-Петербург, 2019), «XXIII Докучаевские молодежные чтения» (Санкт-Петербург, 2020), «Устойчивое развитие территорий: теория и практика» (Сибай, 2020).

Работа выполнена в рамках государственной программы «Исследование рисков опустынивания почв в степной зоне Южно-Уральского региона: факторы, тенденции развития и разработка путей снижения отрицательных последствий», рег. № НИОКТР АААА-А18-118022190102-3. Этапы работы также были поддержаны грантами РФФИ № 19-34-90001 «Оценка рисков засоления почвенного покрова в Зауральской степной зоне», РФФИ № 19-34-50082 «Изучение процессов дегумификации пахотных почв методами спектроскопии и на основе данных дистанционного зондирования», а также конкурсом научных проектов «УМНИК» 2017 «Разработка технологии оценки и прогноза развития эрозии почв с использованием материалов дистанционного зондирования и геоинформационных систем».

Основные положения диссертации опубликованы в 14 печатных работах, в изданиях, рекомендованных ВАК РФ - 2, в базах цитирования WoS и Scopus - 6. Доля участия автора в публикациях составляет 30%.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, выводов и списка литературы, который состоит из 202 источников, в

том числе 102 зарубежных авторов. Диссертация изложена на 127 страницах машинописного текста, включает 17 таблиц и 14 рисунков.

Благодарности. Автор глубоко признателен научному руководителю, а также сотрудникам лаборатории почвоведения УИБ УФИЦ РАН: к.с-х.н. Гарипову Т.Т., к.б.н. Комиссарову М.А., к.б.н. Сидоровой Л.В., к.с-х.н. Назыровой Ф.И., к.с-х.н. Простяковой З.Г., Ганиеву Х.И. за помощь в проведении полевых и аналитических исследований и консультации.

Глава 1. ПРИМЕНЕНИЕ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ В ИЗУЧЕНИИ И КАРТОГРАФИРОВАНИИ ДЕГРАДАЦИИ ПОЧВ (литературный обзор)

Традиционное почвенное картографирование, заложенное В.В. Докучаевым на рубеже Х1Х-ХХ веков, заключается в идее, что при определенных условиях факторов почвообразования на конкретной территории может сформироваться лишь определенная почва (Докучаев В.В., 1950; Савин И.Ю. и др., 2019). Данный подход стал самым используемым в отечественных и зарубежных работах по почвенному картографированию. В связи с быстрым развитием экономики и сельского хозяйства после Отечественной войны практически все сельскохозяйственные земли были покрыты сетью крупномасштабных почвенных карт, а карты более мелких масштабов создавались методом генерализации картографических материалов (Сухачева Е.Ю. и др., 2019).

С появлением аэрофотоснимков в начале XX века картографы и почвоведы начали использовать изображения для дешифрирования почв (Андроников В.Л. 1979; Симакова М.С., Савин И.Ю., 1998). Такие снимки стали первыми данными дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ), что существенно расширило возможности и дало толчок развитию нового этапа в почвенной картографии (Рожков В.А., Столбовой В.С., 1991; Жоголев А.В., 2016). Такие аэрофотоснимки, в большинстве случаев черно-белые (панхроматические), представлялись в бумажном виде, по которым визуальным путем осуществлялось дешифрирование почв (Савин И.Ю., 2016). Процесс дешифрирования проводился согласно установленным дешифровочным признакам, характерным для природных условий изучаемого региона.

Развитие электронно-вычислительных машин и появление персональных компьютеров привело к активному использованию геоинформационных систем (ГИС), которые также нашли применение в науке о почвах. Если изначально ГИС программы использовались как инструмент для сбора и хранения информации, представленной в цифровой форме, то далее, развитие ГИС позволило применять

различные инструменты, обрабатывать и моделировать различные почвенные данные и процессы. Более того, ГИС позволили вывести обработку данных ДЗЗ на новый уровень, имея большие преимущества чем при работе с бумажными снимками.

Во второй половине прошлого столетия активные запуски спутниковых и космических аппаратов позволили увеличить разнообразность получаемых данных в виде космических изображений, что привело к более активному использованию мульти и гиперспектральных материалов в различных областях. Популярность применения спутниковых данных объясняется возможностью покрытия обширных площадей, большим архивом и коротким интервалом съемки (Мохамед Е.С. и др., 2015; Прудникова Е.Ю., Савин И.Ю. 2015; Angelopoulou T. et al., 2019). В настоящее время актуальность использования космических снимков возрастает из-за появления все большего количества изображений с различных спутников в открытом доступе, а также улучшением их пространственного разрешения. Доступность большого интервала спутниковых данных является важным преимуществом, которое позволяет провести мониторинг деградации почв, выявить темпы и спрогнозировать дальнейшее развитие. Так, в открытом доступе размещены архивные данные спутника Landsat TM-5 с 1982 г. После появления специального программного обеспечения космические снимки стали активно использовать для автоматизированного цифрового картографирования.

В связи с тем, что традиционное почвенное картографирование является трудоемким, возникла необходимость создания новых методик для цифрового картографирования почвенных ареалов и их свойств с использованием современных данных. Одним из таких направлений стала цифровая почвенная картография (ЦПК), основные положения которой опубликованы в статье "On digital soil mapping" (McBratney A.B. et al., 2003). Данное направление включает в себя геоинформационные системы, геостатистику и факторы почвообразования (Minasny B., McBratney A.B., 2000; 2016). Для цифрового картографирования успешно применяется модель SCORPAN (Soil, Climate, Organisms, Relief, Parent material, Age, Spatial position). Такой метод картографирования основан на поиске

взаимосвязи между почвенными свойствами и их факторами формирования. Одними из наиболее часто применимых ковариатов являются топографические атрибуты, различные тематические карты (почвенные, растительности, геологические и др.), а также данные дистанционного зондирования (снимки, полученные с беспилотных летательных аппаратов, с бортов самолетов и спутников).

Информация о рельефе наряду с ДЗЗ являются самыми часто используемыми переменными при почвенном моделировании. Цифровые модели рельефа (ЦМР) используются в качестве основного источника информации о характере рельефа изучаемой территории. Наиболее популярной ЦМР является модель SRTM с пространственным разрешением 30 и 90 м, созданная на основе радарных данных. Одно из главных ее преимуществ - открытый доступ. В среде ГИС на основе ЦМР можно создавать большое количество производных карт, отражающих ряд других показателей (уклоны, стороны света, аккумуляция водных потоков и др.)

Рельеф рассматривается как один из ведущих факторов почвообразования и оказывает большое влияние на распределение почвенных свойств (Докучаев В.В., 1892; Jenny H., 1941, 1961), особенно в аридных и семи-аридных регионах (Mehnatkesh A. et al., 2013). Более того, ряд авторов заключают, что топография является наиболее полезным фактором для изучения и прогнозирования почвенных классов и свойств (McBratney A. et al., 2003). Атрибуты рельефа, полученные с использованием ЦМР, дают хорошие возможности для выявления взаимосвязей и дальнейшего изучения, прогнозирования и картографирования почвенного покрова (Сулейманов Р.Р. и др., 2018б; Сулейманов А.Р., 2018; 2019; Moore I.D. et al., 1993; Odeha I.O.A. et al. 1994; Florinsky I.V. et al., 2002; Mulder T. et al., 2011; Gopp N.V. et al., 2017; Takoutsing B. et al., 2018; Sena N.C. et al., 2020; Suleymanov A. et al. 2018; 2021а).

Также информация о рельефе в виде основного или дополнительного фактора успешно применялась в изучении миграции радиоцезия в Японии (Komissarov M., Ogura S., 2020), анализу мелких оползней после экстремальных ливней в Италии (Bartelletti C. et al. 2017), грибковых сообществ в Альпах (Chai Y. et al. 2018).

Непосредственно в исследуемом регионе (Республика Башкортостан), данные о рельефе применяли в картографировании подтипов черноземов при анализе содержания в них тяжелых металлов (Gabbasova I.M. et al., 2014), в изучении эрозионных процессов (Suleymanov R. et al., 2019) и подготовке территорий для оросительной мелиорации (Suleymanov A.R., 2019).

В последнее время формируются определенные тренды в ЦПК. Так, если первые исследования проводили на небольших территориях, то сегодня, по мере накопления методов, все больше работ посвящены картографированию больших площадей (Zhang G. et al., 2017). Так, на территории Испании было смоделировано распространение почвенного органического углерода в горизонтах 0-30 и 30-50 см с использованием метода случайного леса (random forest) (Calvo de Anta R. et al., 2020). В работе Hengl T. et al., (2015) также применяли метод случайного леса для картографирования содержания органического углерода до глубины 2 м в почвенном покрове всей Африки.

Традиционная почвенная картография, основанная на субъективном восприятии почвоведа-картографа, до сих пор используется для создания картографических материалов. С приходом направления ЦПК начался новый современный этап создания почвенных карт с использованием современных технологий. Однако данное направление не лишено некоторых недостатков. Так, Савин И.Ю. и др., (2019) отмечает, что для успешного применение такого подхода необходим больший массив точек с изученными свойствами, которыми не обладают большинство стран. А сбор таких данных является крайне финансово затратным. Также стоит отметить, что успехи ЦПК преимущественно достигнуты в картографирование и прогнозирование отдельных почвенных характеристик в верхнем горизонте.

1.1. Засоленные почвы и их цифровое картографирование на основе дистанционного зондирования

На территории России засоленные почвы преимущественно расположены в южных субъектах, где широко развито сельское хозяйство и расположена основная часть угодий страны (Засоленные почвы России, 2006; Панкова Е.И., 2015). В работе Панковой Е.И. и др. (2017), обобщающей современные исследования засоленных почв России и методы их картографирования, вся территория Республики Башкортостан характеризуется распространением засоленных почв на сельскохозяйственных землях. Но засоленные природные почвы приурочены в основном к Зауральской степной зоне. Ареалы распространения данных почв относительно небольшие и в комплексе с солонцово-засоленными составляют около 60 тыс. га (Почвы Башкортостана. Т. 1, 1995). В этой связи до недавнего времени проблема засоления почв региона не подвергалась глубокому анализу. Известны только работы П.Я. Бульчука (1966, 1973), который считал, что происхождение засоленных почв имеет реликтовый характер, а также, что они находятся под влиянием материнских пород и минерализованных грунтовых вод. В последние 20 лет исследования процессов засоления в регионе проводились преимущественно при загрязнении почв сырой нефтью и попутными рассолами (Хазиев Ф.Х. и др., 2001; Габбасова И.М., Сулейманов Р.Р., 2007; Габбасова И.М. и др., 2013), а также в условиях орошения (Габбасова И.М. и др., 2006). Вместе с тем, планетарные изменения климата прослеживаются и на территории республики. В республике на основе анализа климатических данных с 1881 г. прослеживается повышение среднемесячных и среднегодовых температур воздуха, снижение числа средних годовых сумм осадков в лесостепных и горно-лесных зонах (Соболь Н.В. и др., 2015). В Зауральской степи средняя многолетняя температура за 1994-2008 гг. по сравнению с периодом 1937-2008 гг. возросла на 1 °С, а осадки уменьшились на 20.8 мм в год (Абдрахманов Р.Ф., Попов В.Г., 2010), при этом увеличилось количество лет с длительными засухами в вегетационный период (Кош1ввагоу А. й а1., 2019), то есть предпосылки аридизации очевидны.

Отмечено увеличение количества природных пожаров как в целом по России, так и на территории Башкортостана (Доклад о климатических рисках..., 2017). После пирогенного воздействия увеличивается доля водорастворимых солей, а также обменного натрия (Габбасова И.М. и др., 2019). Вышеперечисленные факторы указывают на увеличение минерализации и щелочности грунтовых вод, повышение вероятности движения солей по почвенному профилю, а также опустынивания степных ландшафтов (Саакян С.В. и др., 2019).

Материалы ДЗЗ активно используются для идентификации и создания карт для почв засоленного ряда. Процессы засоления и осолонцевания, проявления которых может иметь как природное, так и антропогенное происхождение, а также их цифровое картографирование на основе материалов космической съемки исследуются большими темпами на разных территориях (Mulder V.L. et al., 2011; Конюшкова М.В., 2010, 2014; Панкова Е.И. и др., 2017; Савин И.Ю. и др., 2019; Сулейманов А.Р., 2020а; Masoud A.A. et al., 2019; Peng. J. et al., 2019; Suleymanov A. et al., 2020).

При изучении пространственного распространения засоленных почв широко используются различные спектральные индексы (яркости, засоления, вегетационные индексы), вычисленные на основе комбинации каналов спутников. Такие индексы позволяют выявить корреляционные взаимосвязи между поверхностью и спектральными свойствами почв засоленного ряда (Савин И.Ю. и др., 2014; Taghadosi M.M. et al., 2019). На основе показателей электропроводности почв и космических данных выявляют корреляционные связи и создают прогнозные модели, позволяющие проводить оценку засоленных почв и картографировать их ареалы.

T. Gorji с соавторами (2017) в своей работе, проведенной на территории Турции, проанализировали 25 серий снимков спутников Landsat-5 TM и Landsat-8, полученных в период между 1990 и 2015 гг. На основе полевых измерений электропроводности почвы авторы применили ряд спектральных индексов для создания регрессионной модели. Используя индекс засоления 1 (SI 1) были рассчитаны уравнения экспоненциальной и линейной регрессий, ученые получили

наилучшие результаты при R2 0,93 и 0,83 соответственно. Используя эти уравнения, авторы создали серию карт засоления почв для 1990, 2006, 2011 и 2015 гг.

В работе A. Allbed и др. (2014) для картографирования ареалов засоленных почв использовали 13 индексов засоления и вегетации, полученных со спутника IKONOS. Изучена прогностическая способность этих индексов к засоленности почв. Показано, что для оценки засоления почв с плотной и однородной растительностью наиболее целесообразно использование индекса SAVI. Авторы показали, что для почв с меньшей проективной плотностью и не занятых растительностью целесообразнее использовать индексы дифференциального засоления NDSI и SI-T.

Вместе с тем, при открытый поверхности связь между засолением и вегетационными индексами отсутствует. В таких случаях целесообразнее использовать индексы, полученные на основе математических манипуляций с каналами видимого и инфракрасного спектра. Это объясняется тем, что корка солончаков, содержащая большое количество водорастворимых солей, лучше идентифицируется в данных зонах спектрального разрешения (Csillag F. et al., 1993; Rao B.R.M. et al., 1995). При высоком проективном покрытии рекомендовано использовать индексы вегетации (например NDVI), или ряд других, состоящие из красного и инфракрасного спутниковых каналов. Такое применение обусловлено удобной диагностикой степени развитости растительности на изучаемом участке. Если растительность угнетена, это свидетельствует о более высоком уровне содержания солей, и наоборот (Fernandez-Buces N. et al., 2006).

Применение спутниковых изображений Sentinel-2 показало хорошие результаты в работе на участке вокруг озера Эби-Нур на северо-западе Китая (Wang J. et al., 2019). Авторы разработали пять моделей, основанных на общеизвестных спектральных индексах засоления, а также предложенных авторами новых индексов. Наиболее значимые результаты показали предложенный авторами нормализованный индекс разности (NDI) (B12 - B7) / (B12 + B7) и трехполосный индекс (TBI4) (B12 - B3) / (B3 - B11). Наилучшая регрессионная

модель прогнозирования уровня засоления получена с использованием методов частичной регрессии наименьших квадратов и метода случайного леса. На основе разработанной модели авторы создали цифровые карты засоления для всей исследуемой территории.

Другой успешный пример использования Sentinel-2 для оценки засоления представлен на участке в Иране (Taghadosi M.M. et al., 2019). Авторы использовали такие методы как множественная линейная регрессия и метод опорных векторов. Более точную модель авторы получили с использованием метода опорных векторов. В этой работе наиболее полезными каналами выступили зеленый, красный и коротковолновый ближний инфракрасный (SWIR 2).

Данные Sentinel-2 показали целесообразность их использования в Египте (Morgan R.S. et al., 2018). В своем исследовании с использованием подхода нейронных сетей авторы установили, что коротковолновый ближний инфракрасный (SWIR) и вегетационный индекс NDVI показали самые хорошие результаты при моделировании уровня засоления.

Так как процессы засоления не статичны и зависят от многих факторов, необходимо учитывать ряд моментов для успешного цифрового картографирования засоленных почв. Прежде всего следует помнить, что этот процесс является динамичным и он может меняться в разные периоды времени. Такая изменчивость может быть вызвана природными и антропогенными факторами (Панкова Е.Ю., Рухович Д.И., 1999). Поэтому при исследовании и картографировании засоления необходимо использовать серию снимков, снятых в разные времена года. Так же необходимо учитывать, что мультиспектральные спутниковые снимки позволяют выявить засоление только на поверхности почв, тогда как соли могут располагаться на глубине почвенного профиля.

1.2. Эродированные почвы и их цифровое картографирование на основе дистанционного зондирования

Деградационные почвенные процессы, в особенности водная и ветровая эрозия, являются большой проблемой для многих стран. Эрозионные процессы снижают темпы производства и влияют на качество пищевых и питьевых ресурсов, угнетают биологическую продуктивность и влияют на темпы эмиссии углерода (Boardman J., Poesen J. 2006; Barber M.E., Mahler R.L., 2010; Mitova M. et al., 2014). Водная эрозия активно изучается во всем поскольку она является самым распространенным видом почвенной деградации (Гусаров А.В. и др., 2018). Верхний плодородный почвенный слой, характеризующийся высоким содержанием органического вещества и питательных элементов, перемещается в другие места, где он накапливается с течением времени. Наиболее остро эта проблема проявляется на пахотных угодьях, где в результате распашки эрозионные процессы протекают ускоренными темпами. По этой причине в последние десятилетия из оборота выводятся большие площади обрабатываемых земель России. Процессы эрозии приводят к снижению продуктивности пахотных земель и способствуют загрязнению прилегающих водотоков, водно-болотных угодий и озер. Более того, деградация сельскохозяйственных земель влияет на снижение урожайности и приводит к экономическому ущербу.

В послевоенный период страна начала активно восстанавливать сельское хозяйство. На территории республики была развернута большая кампания по освоению земель для сельскохозяйственного использования. Однако освоение земельных ресурсов сопровождалось ошибками, что при сложном орографическом характере и климате обусловило ускоренное развитие деградации сельскохозяйственных земель (Соболь Н.В., 2016). Зауральская степь является территорией, характеризующаяся активным проявлением ветровой, и в меньшей степени водной эрозии (Почвы Башкортостана. Т. 1, 1995). Процессы водной эрозии преимущественно встречаются в северной части Зауралья и приурочены к пахотным угодьям. Ветровая эрозия более характерна для южных степей.

Причинами увеличения темпов деградации и опустынивание степных районов являются активная распашка и выпас скота в середине XX в.

Таким образом, по мере ввода в оборот пахотных земель, проблема эрозии становится более актуальной. По этой причине процессы эрозии на территории Республики Башкортостан активно изучались с середины прошлого века. Уже в 40-ые годы разворачивались исследования процессов водной и ветровой эрозии в Предуральской части (Богомолов Д.В., 1943; Соболев С.С., 1945). Были созданы первые картографические материалы, отображающие эрозионную обстановку: карты, главным содержанием которых является характер уклонов территорий, а также глубины основных борозд (Туровцев М.М., 1953). В середине 50-ых годов изучение особенностей эрозии были продолжены (Файзуллин М.М., 1959). Активно исследовались процессы ветровой эрозии (Лысак Г.Н., 1957; Гайсин Ш.А., Лысак Г.Н., 1958). Накопленные материалы позволили выявить особенности географии Башкирии, определить эрозионный характер территорий и установить эффективные мероприятия по устранению негативных процессов.

Во второй половине XX века были развернуты большие экспедиции на всей территории республики для изучения агрофизических и физико-химических свойств эродированных почв. Хазиевым Ф.Х. были исследованы процессы ферментативной активности и активности микрофлоры, протекающие в почвах, подверженных деградации (1976). Получен опыт внесения удобрений в пахотные почвы. Далее в ряду работ установлена роль удобрений на темпы эрозии и плодородие почв (Лысак Г.Н., Рамазанов Р.Я., Пономарева М.Н., 1974). Исследована эффективность безотвальной обработки на склонах разной крутизны (Лысак Г.Н., Кирилова Д.Ю., 1974). Изучены особенности состава минеральных фосфатов эродированных почв на территории Предуралья (Кольцова Г.А., 1984).

Результатом больших почвенных обследований Башкортостана, проведенные в течение всего прошло века, стала двухтомная монография «Почвы Башкортостана», выпущенная под редакцией Ф.Х. Хазиева (1995, 1997). Монография собрала в себе описание процессов почвообразования, состав

основных типов почв, в том числе отдельное внимание уделено эродированным, пойменным и техногенно-нарушенным почвам.

Сегодня проблема эрозии не утратила своей актуальности в связи с активным сельскохозяйственным использованием и глобальными изменениями климата. На рубеже XX и XXI века эрозионные процессы продолжали активно изучаться в лаборатории почвоведения Уфимского института Биологии.

Большая работа в виде ретроспективного анализа, включающая в себя опыт и знания прошлого века, проведена в работе Габбасовой И.М. и др. (2016). Авторы провели оценку изменения степени эродированности пахотных почв в период с 1975 по 2011 гг. в зависимости от сельскохозяйственного использования на южных территориях республики. Авторы получили результаты, свидетельствующие об отсутствии негативного влияния на почвенный покров при использовании зернопаротравяных севооборотов, а также технологий обработки, направленных на минимальное воздействие на почвы. Некоторые почвы, сельскохозяйственное использование которых осуществлялось зернопропашным севооборотом и были вспаханы с оборотом пласта в течение всего использования, характеризовались понижением содержания гумуса. Увеличение мощности гумусово-аккумулятивных горизонтов и содержания гумуса установлено в светло-серых лесных почвах. Такой динамика состояния почв объясняется выведением их из сельскохозяйственного использования.

Впервые изучено влияние процессов снеготаяния на развитие эрозии (Комиссаров М.А., Габбасова И.М., 2014). В результате исследования, проведенного с 2008 по 2013 гг. установлено, что в период, когда почва промерзала до 30-38 см, поверхностный весенний сток не наблюдался независимо от количества снега и степени увлажнения почвы. Изучались агроэкологические особенности Южного Предуралья и их влияние на процессы водной эрозии (Комиссаров М.А., 2012).

Для моделирования процессов водной эрозии в лаборатории была создана дождевальная установка, с помощью которой изучались темпы эрозии на агрочерноземах, расположенных на склонах до 3° (Комиссаров М.А., Габбасова

И.М., 2017). Выявлено, что основными факторами, влияющими на характер поверхностного стока, являются интенсивность и длительность дождевания, а также состояние поверхности почвы. Также изучено влияние фосфогипса и куриного помета на характер протекания водной эрозии (Suleymanov R., 2019).

В последние годы начато использование ЦМР для идентификации эрозионно-опасных участков и моделирования эрозионных процессов на пахотных угодьях (Suleymanov A.R., 2019). В лесостепной зоне применены ЦМР SRTM и вегетационный индекс NDVI для определения участков, подверженных эрозионным процессам на заброшенных землях (Suleymanov R.R., 2019). Геоморфометрический анализ территории с использованием USLE (универсального уравнения потери почвы) показал, что текущий эрозионный уровень почвы (коэффициент K) на заброшенных землях низкий.

Почвенный покров активно изучается с помощью данных космической съемки. Такие материалы служат основой для оценки, мониторинга, прогнозирования и картографирования эрозионных процессов (Гафурова Л.А., Джалилова Г.Т. 2010; Malinov I., 2009; Горбачева Е.Н. 2010; Митяева Л.А. 2011; Silva R.M. et al., 2020). В связи со сложным характером эрозионных процессов и проблемы, связанные с их количественной оценкой, для успешной оценки воздействия изменений в землепользовании на земельные ресурсы решающее значение имеет комплексный подход, основанный на ДЗЗ, ГИС и моделировании. Использование аэрофотоснимков и спутниковых мультиспектральных данных значительно расширило возможности и эффективность количественной оценки и мониторинга процессов водной эрозии на локальном, национальном и региональном уровнях (Le Roux J.J. et al., 2007; Leh M. et al., 2013).

Так, Е.Ю. Прудникова и И.Ю. Савин в своей работе (2015) применяли спутниковые данные Landsat TM-5 для оценки дегумификации почв на пахотных участках в Саратовской области. Авторы установили, что за в период с 1988 по 2011 гг. на 36% пашни содержание гумуса снизилось на 1-2%. Наблюдается уменьшение гумуса на склонах и увеличение гумуса в нижних частях рельефа, что свидетельствует о проявлении эрозионных процессов. Авторы разработали

регрессионную модель с коэффициентом корреляции 0,74, описывающую зависимость между спектральной отражательной способностью и содержанием гумуса. Авторы заключают, что использование данной модели возможно только для территорий с подобными почвами, так как взаимосвязь между отражательной способностью и процессами деградации может различаться.

Р. М^1ш1о с соавторами (2020) провели анализ пространственного распределения подверженных эрозии почв в сельскохозяйственном районе южной Италии в период 2009-2018 гг. на основе спутниковых снимков ЬапёБа1;-5 ТМ и ЬапёБа1;-8 ОЫ. Авторам удалось идентифицировать более благоприятные территории для проявления эрозии почв по их типичной спектральной отражательной способности. Предложенный подход позволил за относительно короткое время и при небольших затратах разработать карты районов, подверженных процессам эрозии почвы.

Космические изображения, полученные со спутника 8епйпе1-2А, успешно были применены для выявления участков с протекающими эрозионными процессами в региональном масштабе (Зйа1а Б. е! а1., 2018). Использовалась неконтролируемая классификация ISODATA спутниковых изображений. Метод минимального расстояния был применен для присвоения неконтролируемых классов к четырем классам эрозии с использованием наземных данных. Автоматическая классификация эродированных почв достигла общей точности равной 55,2% для трех выделенных классов. Это исследование показывает потенциал разработанного подхода для получения ценных данных о фактической деградации почвы в результате эрозии. Авторы также указывают на ограничения метода: изменчивость почвенного покрова, влияние облаков, растительности или подстилки, а также спектральные особенности отдельных классов.

Е. РМопеИеуа с соавторами (2020) в своем исследовании использовали спутниковые снимки среднего (30 м) и высокого разрешения (0,5-1,5 м). Авторы разработали метод геоинформационного картирования динамики эрозионного пояса оврагов на пахотных землях, апробированный на 70 ключевых участках (междуречье бассейнов рек). Установлено, что за последние 30 лет в направлении

от юга лесной подзоны к лесостепному и степному ландшафтам наблюдалось резкое увеличение горизонтального рассечения и плотности эфемерной сети оврагов: в среднем в 4,6 и 10 раз соответственно.

Наряду с космическими данными, процессы эрозии также успешно изучают по данным аэрофотосъемки (Горохова И.Н., Куприянова Е.И. 2012; Golosov V.N. et al., 2018; Frankl A. et al., 2018; Liu H. et al., 2020) и с использованием беспилотных управляемых аппаратов (Каштанов А.Н. и др., 2018; Meinen B.U., Robinson D.T. 2020).

Помимо ДЗЗ в изучении эрозионных процессов активно применяют эмпирические модели, такие как: Universal Soil Loss Equation (Универсальное уравнение потери почвы) (Wischmeier W.H., Smith D.D., 1978), Unit Stream Power Based Erosion/Deposition model (USPED) (Энергетическая модель эрозии/деструкции потока) (Mitasova H. et al., 1996) и физические модели, такие как Water Erosion Prediction Project (Проект прогнозирования водной эрозии) (Flanagan D.C., Nearing M.A., 1995) и European Soil Erosion Model (Европейская модель эрозии почвы) (Morgan R.P.C. et al., 1998; Merritt W.S. et al., 2003).

Сегодня одной из самых популярных моделей для оценки водной эрозии является модель Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) (Renard et al., 1997). Модель RUSLE заключает в себе одновременную обработку и применение такой информации как дождевые осадки (R), топографию (LS), эрозию почвы (K), управление покровом (C) и вспомогательную практику (P) в качестве важных факторов, влияющих на эрозию почвы (Phinzi K., Ngetar N.S., 2019).

Таким образом, анализ литературных данных показывает, что использование спутниковых данных позволяет с достаточной точностью проводить оценку и картографирование почв, подверженных эрозии и засолению. Однако для этого необходимы предварительные полевые исследования с заложением большого количества точек отбора почвенных образцов с установкой координат, а также их анализ и установление наиболее значимых спектральных индексов и каналов для конкретных территорий.

Глава 2. ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ 2.1. Природно-климатические условия районов исследования 2.1.1. Климатическая характеристика

Республика характеризуется континентальным климатом, с теплым летним периодом и долгой холодной зимой. Климат Башкортостана обусловлен ее расположением в умеренных широтах в глубине материка и воздействием воздушных масс. Уральские горы, протянутые с севера на юг, оказывают существенное влияние на характер климата. Горы выступают в роли барьера для движения воздушных масс как с запада, так и с востока. К востоку от Уральских гор расположена Зауральская степная зона.

Исследования проводились в Зауральской провинции. Климат Зауральской зоны резко континентальный. Расположение вдали от морей и океанов обусловливает преобразование атлантического воздуха в более сухой. Это напрямую влияет на высокую температуру летом. Низкие температуры зимой и высокие летом, сопровождающиеся малым количеством осадков в летние месяца, обусловлены влиянием азиатского антициклона (Богомолов Д.В., 1954). Зауральская провинция охватывает низкогорья восточного склона Урала, часть Сакмара-Таналыкской и Кизило-Уртазымскую равнин. Умеренно холодный полузасушливый климат простирается с севера Уральских гор до широты города Сибай.

Исследования почв засоленного ряда проводились в равнинной части Хайбуллинского района, который относится к Зауральскому равнинному агропочвенному округу. Климат округа умеренно теплый и засушливый. Среднегодовая температура воздуха 1,8°. Среднеиюльская температура территории составляет +18-20°, среднеянварская около -17°. Среднегодовое количество осадков около 310 мм.

Изучение эродированных почв проводили в восточной части Зилаирского района южного Зауральского низкогорного агропочвенного округа. Климат

характеризуется засушливостью. Среднегодовая температура воздуха 1,4°, среднегодовое количество осадков около 380 мм.

На территории республики наблюдается тенденция к повышению среднегодовых температур, а также увеличение осадков в осенний-зимний-весенний период и уменьшение осадков в летний период (Соболь Н.В. и др., 2015).

2.1.2. Рельеф

Геологическое строение поверхности Башкирии принято делить на несколько частей. Предуральская характеризуется равнинно-возвышенным рельефом, которая относится к восточной окраине Русской платформе. Уральская является горной частью, а также Зауральская, которая сложена возвышенно-холмистым рельефом и соседствует с Сибирской платформой. Диапазон высот над уровнем моря варьируется: 55-65 м в понижениях слияния рек, до 1640 м -Уральские горы (Ямантау) (Кадильников И.П., Тайчинов С.Н., 1973; Атлас Республики Башкортостан, 2005).

Восточнее хребта Уралтау узкой полосой протягивается Зауральский мелкосопочник, состоящий из низкогорья и предгорья восточного склона Уральских гор. В основе строения участвуют вулканогенные и осадочные породы.

Зауральская территория Башкортостана разделена на четыре крупных морфологических элемента (Почвы Башкортостана. Т. 1, 1995). Гряда расчленённых предгорий в виде длинных линий, которая сложена увалами и каменистыми сопками выступает в роле барьера между Зауральской равниной и хребтов южных гор. Зауральская провинция охватывает низкогорья восточного склона Урала, часть Сакмара-Таналыкской равнины и Кизило-Уртазымскую равнину. Амплитуда абсолютных высот составляет 350-600 м. Эта территория сложена вулканическими и слабометаморфизованными осадочными толщами почти всего палеозоя.

На Сакмара-Таналыкской равнине преимущественно расположены песчано-глинистые и кремнистые породы. Реже встречаются вулканогенные элементы.

Рельеф увалисто-равнинно-мелкосопочный. На данной территории широко распространены процессы водной и ветровой эрозии, а также засоления, особенно на участках с близким уровнем залеганием грунтовых вод.

В виде узкой вытянутой с севера на юг линии представлена Зауральская равнина (Кизило-Уртазымская равнина), расположенной вдоль границы с Челябинской и Оренбургской областями. Территория характерна глинами, песчаниками и различными конгломератами. В топографическом отношении равнина является предгорно-равнинной, грядово-холмистой, местами встречаются сопки. Абсолютные высоты варьируются от 265-275 до 450 м. Характерны процессы плоскостного смыва и дефляции.

2.1.3. Гидрология и гидрография

Территория Башкортостана характеризуется густой речной сетью. Общее количество рек составляет более 12,7 тыс. и составляет 57 тыс. км общей протяженности (Абдрахманов Р.Ф., 2005).

По гидрографическому строению территория республики относится к бассейнам Каспийского и Карского морей. Водораздельная линия между бассейнами рек проходит по хребту Уралтау (Атлас Республики Башкортостан, 2005).

Крупнейшие реки Зауралья - Сакмара и Таналык. Питание преимущественно снеговое. В летние засушливые периоды маловодны. Исток реки Сакмара приурочен к хребту Уралтау и имеет направление в южную часть республики, походу обходя Зилаирское плато. Длина реки около 800 км, площадь бассейна более 30 тыс. км2, суммированное падение высоты составляет более 565 м. Сакмара прокладывает свой путь через территории республики (348 км) и соседней Оренбургской области (412 км), и, далее, впадает в реку Урал в месте, расположенного около в 325-330 км от её устья. Основные притоки - реки Зилаир, Большой Ик и Салмыш. Сакмара характеризуется в основном гидрокарбонатным

составом, встречается и сульфатно-гидрокарбонатный (Абдрахманов Р.Ф., Попов В.Г., 2010).

Длина Таналыка составляет более 220 км и она протекает через Хайбуллинский и Баймакский районы. Река является правым притоком реки Урала. Площадь бассейна - более 4150 км2. Исток реки расположен в нескольких километрах восточнее озера Талкас, расположенного у подножья хребта Ирендык.

Таналык обладает сложным химическим составом. Река имеет неравномерный расход (0,43-20,3 м3/с). В зависимости от сезона минерализация (0,42-0,81 г/л) и химический состав воды Таналыка обладает сильной динамикой и активно изменяется. Состав реки - сульфатно-гидрокарбонатно-хлоридный, хлоридно-гидрокарбонатный натриево-магниево-кальциевый, также встречается кальциево-натриево-магниевый и магниево-кальциево-натриевым состав. Характер водных ресурсов, в целом, обусловлен составом материнских пород, которые расположены под участками водосбора. Также же влияние оказывает химия почвенного покрова и динамика климатических показателей (Абдрахманов Р.Ф., Попов В.Г., 2010).

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Развитие процессов деградации почв и их отражение на космических снимках в различных агроэкосистемах Зауральской степи»

2.1.4. Растительность

Расположение республики одновременно в лесной и степной зонах, а также влияние широтной зональности из-за влияния Уральских гор, обусловило видовое разнообразие флоры. Зональность проявляется на равнинных участках республики, так как Уральские горы оказывают влияние на широтную зональность. Географические расположение Башкортостана одновременно на территории Европы и Азии привело к наличию европейских типов сообществ, представленные липово-дубовыми лесами, и сибирскими типами, такими как лиственничные леса с разнотравьем. Однако, растительность Башкортостана претерпела сильное антропогенное влияние (Почвы Башкортостана. Т. 1, 1995).

Лесная растительность, представленная широколиственными и хвойными лесами, расположена в северной горной части республики и частично на

Бугульминско-Белебеевской возвышенности (Атлас Республики Башкортостан, 2005). Древостои широколиственных лесов состоят из дуба, липы, ильмы, осины. Хвойные леса преимущественно встречаются в горных районах. Сосны формируются в пониженных элементах рельефа гор, когда как ель - в верхних. В северной части Предуралья расположены пихты и ели. Для Южного Урала и Зауралья характерны березовые и осиновые леса.

Для лесостепной зоны характерны породы лиственных деревьев (береза, дуб, вяз, осина, ольха, липа и др.), которые занимают более 75% территории республики и находятся зачастую в комплексе с хвойными лесами. Более скудный породный состав прослеживается к южным районам республики. Он представлен в основном дубом и березой.

Растительность степной зоны представлена тремя зональными типами: типичным, разнотравным-ковыльным с ковылем Залесского и узколистным, и северным с луговым разнотравьем (Атлас Республики Башкортостан, 2005). Исследуемый регион находится под воздействием более континентального климата и является типичной степью с соответствующей растительностью. Территория сильно распахана и изменена в результате выпаса скота. Естественная степная растительность (разнотравно-злаковый травостой) сохранилась преимущественно на холмах и склонах небольших балок. Из сохранившихся видов выделены полынь, лабазник шестилепестный. Доминируют плотные дерновинные злаки: типчак и ковыли (Почвы Башкортостана. Т. 1, 1995).

Зауралье характеризуется разнотравными-злаковыми степями состоящих из ковылей, типчака и различного разнотравья. К направлению на восток и юг распложено обедненное разнотравье: типчак, ковыли красный, волосатик, шведка простертая, лебеда бородавчатая, полынь, кохия простертая и др.

На засоленных пониженных элементах рельефа произрастают типчак, грудница, полынь австрийская. На черноземах осолонцованных и солонцах Зауральской степи распространены типчак, полынь, пиретрум тысячелистковый. На самых засоленных почвах региона - солончаках, где водорастворимые соли

расположены на поверхности и в верхних горизонтах, растут преимущественно солерос европейский, шведка простертая, а также встречается лебеда бородавчатая.

2.1.5. Почвы

Почвенный покров Республики Башкортостан представлен большим количеством различных типов и подтипов почв, сформировавшиеся под влиянием сложных геоморфологических и биоклиматических условий. Их принято делить на четыре основных класса: почвы равнин, гор, пойм (аллювиальные), и техногенных ландшафтов (Почвы Башкортостана. Т. 1, 1995).

Черноземы являются самыми распространенными почвами на территории республики. Они широко распространены в лесостепной зоне и занимают почти всю степную зону (Атлас Республики Башкортостан, 2005; Сулейманов Р.Р. и др., 2018а). Это самые плодородные представители почвенного покрова республики. Они имеют высокое содержание органического углерода и развитый гумусово-аккумулятивный горизонт. Почвы черноземного ряда распространены на карбонатных материнских породах на лугово-степных территориях. Также черноземы Башкортостана отличаются укороченностью почвенного профиля при достаточно высоком содержании гумуса по сравнению с черноземами Поволжья.

Зауральская степная зона характеризуется многообразием почвообразующих пород и частой их сменой на относительно близких расстояниях (Почвы Башкортостана. Т. 1, 1995). Такие условия обусловливают большое разнообразие типов и подтипов почв. Так, наиболее распространёнными почвами Зауралья являются черноземы, представленные такими подтипами как выщелоченные, типичные, обыкновенные и южные. Черноземы выщелоченные и серые лесные почвы простираются в северной части Зауралья и далее сменяются черноземами обыкновенными, южными, а также черноземами солонцеватыми и комплексом солонцово-солончаковых почв в южной части. Серые лесные почвы Зауральского региона встречаются преимущественно в полосе расчленённых территорий

Учалинского и Баймакского районов республики. Большинство территорий, занятые этими почвами, распаханы.

Лугово-черноземный тип почв формируется в условиях повышенного увлажнения, из-за аккумуляции стока и\или влияния грунтовых вод. Данный тип почв формируется под лугово-степной растительностью. На недренированных равнинах и пониженных элементах рельефа встречаются луговые, лугово-болотные и торфяно-болотные почвы.

К югу Зауральской зоны увеличиваются площади засоленных почв: солонцов и солончаков, генезис которых обусловлен сухим засушливым климатом и высоким содержанием легкорастворимых солей от третичных морей (Бульчук П.Я., 1973). Площади почв засоленного ряда (солонцы и солончаки) занимают около 0,3% площади Башкортостана. Расположены преимущественно возле речных долин и озерных впадин. Засоленные почвы данной зоны не образуют самостоятельного фона и находятся в комплексе преимущественно с солонцеватыми черноземами и лугово-черноземными типами почв.

Образование солончаковатых почв преимущественно связано со вторичным засолением из-за усиливающейся ксерофитизацией местности. Подъем легкорастворимых солей происходит вследствие поднятия уровня грунтовых вод и их дальнейшего испарения. Тем не менее, наблюдается и противоположный процесс: понижение уровня грунтовых вод и отрыв верхней части профиля от капиллярной каймы увлажнения приводит к процессам рассоления солончаков и их трансформации в солонцовые типы почв.

2.2. Объекты исследований

Объектами исследования явились почвы Зауральской степной зоны Республики Башкортостан. Площадь территории Зауралья составляет около 1 ,5 млн га и вытянута на 380 км с севера на юг (Почвы Башкортостана. Т. 1, 1995). Изучение засоленных почв проводили на примере южной равнинной части Хайбуллинского района, а также Абзелиловского и Баймакского районов РБ,

примыкающей к ним части Челябинской области, а эродированных почв - в предгорье Зилаирского района.

Подробная характеристика морфологических, агрохимических и физико-химических свойств почв приводится в соответствующих главах диссертации.

2.2.1. Методы исследования

Исследования выполнялись маршрутно-полевым и лабораторно-аналитическими и методами дистанционного зондирования. Почвенные разрезы закладывались в зависимости от задач исследований с определением координат при помощи GPS с точностью ± 3 м. В равнинной части - преимущественно на участках формирования засоленных почв в соответствии с почвенной картой 1982 г. При изучении воздействия степных пожаров - на сгоревших участках и фоновых аналогах. В предгорной части - на почвах разной степени эродированности и в зависимости от характера рельефа.

Агрохимические и физико-химические свойства изученных почв были установлены согласно руководствам (Аринушкина Е.В., 1970; Агрохимические ..., 1975). Содержание гумуса определяли по Тюрину, щелочногидролизуемый азот по Корнфилду, общий фосфор - мокрым озолением с перхлоратом калия, подвижные фосфор и калий по Чирикову, водный и солевой рН - потенциометрически, обменные кальций и магний - комплексометрически. Состав и концентрацию легкорастворимых солей (сухой остаток) определяли с помощью стандартной водной вытяжки в соотношении почва/вода 1:5 (Мамонтов В.Г., 2002). Обменный натрий определялся согласно ГОСТ 26950-86. Водно-физические свойства установлены общепринятыми методами, согласно Вадюниной А.Ф. и Корчагина З.А. (1986).

Для сопоставления архивных данных с современными, в работе использовалась почвенная классификация 1977 г. (Классификация., 1977).

2.2.2. Методы дистанционного зондирования

В работе использованы материалы, полученные со спутника S2A, находящиеся в свободном доступе. Данные спутника содержат 13 спектральных каналов с пространственным разрешением от 10 до 60 м (таблица 1). Поэтапная атмосферная коррекция была выполнена с помощью модуля "Semi-Automatic Classification Plugin" в QGIS 3.6.0. Для каждого исследования, на основе комбинации каналов спутника S2A были вычислены спектральные индексы. Описания и формулы спектральных индексов, используемых в работе, представлены в соответствующих главах.

Таблица 1. Характеристики каналов Sentinel-2A

Канал Пространственно Центральная Ширина

е разрешение (м) длина волны (нм) волны (нм)

B1 60 443 20

B2 10 490 65

B3 10 560 35

B4 10 665 30

B5 20 705 15

B6 20 740 15

B7 20 783 20

B8 10 842 115

B8A 20 865 20

B9 60 945 20

B10 60 1380 30

B11 20 1610 90

B12 20 2190 180

2.2.3 ЯМР-спектроскопия

Метод 13С ЯМР-спектроскопии является высокоточным физическим и химическим инструментом для определения состава и структуры органического вещества почвы. Для реализации данного метода в лабораторных условиях сперва извлекали гуминовые кислоты из анализируемых образцов в соответствии с

опубликованным протоколом IHSS (Чуков С.Н., 2001). Образец (от 100 до 500 г) заливали 0,1 N раствором NaOH (соотношение почва-раствор 1:10), тщательно перемешивали и оставляли на 24 ч. Гуминовые кислоты осаждали в щелочном экстракте постепенным добавлением 1 N раствора H2SO4 к pH = 1,1-1,2 и оставляли на ночь. На следующий день жидкость (кислоторастворимая фракция) удаляли, а осадок кислот отжимали в центрифуге при относительной центробежной силе 1512 в течение 15 мин и промывали в центрифужных стаканах. После центрифугирования и промывки гель гуминовых кислот помещали в диализный целлофановый пакет и помещали в большие емкости с отстоявшейся водой. Препараты кислот из диализных пакетов переносили в чашки Петри, после чего их сушили в вакуумной печи над емкостями с сухим CaCl2. Степень ароматичности ГК рассчитывали согласно руководству (Чуков С.Н., 2001).

2.2.4 Статистический анализ

Для установления связи между отдельными показателями почвы и значениями рассчитанных индексов с целью дальнейшего создания прогнозной модели применялся регрессионный анализ.

Для тестирования точности регрессионной модели прогноза рассчитывались коэффициенты корреляции (г) и детерминации (R2). Оценка моделей была выполнена в соответствии с классификацией Vaudour E. et al. (2019), где модели с R2 < 0,4 определяют плохой или очень низкий уровень прогнозирующей способности; при 0,5 < R2 < 0,7 - средний уровень; и при R2> 0,7 - высокий уровень прогноза.

Корреляционный и регрессионный анализы между спектральными индексами, каналами спутника и свойствами почвы осуществлялись на языке программирования Python, в графической веб-оболочке Jupyter Notebook с использованием библиотек pandas, matplotlib, numpy, seaborn, а также на языке программирования R, с использованием пакета данных "caret".

Глава 3. ЗАСОЛЕННЫЕ ПОЧВЫ ЗАУРАЛЬСКОЙ СТЕПИ И ИХ ЦИФРОВОЕ КАРТОГРАФИРОВАНИЕ

Засоление почв является одним из наиболее опасных явлений, лимитирующих плодородие. Процессы засоления представляют собой серьезную угрозу для земельных ресурсов, сельскохозяйственной деятельности, качества воды и устойчивого развития в засушливых и полузасушливых районах (Wang J., 2019).

Засоление является динамичным процессом, который требует постоянного учета и контроля (Metternich G.I., Zinck J.A., 2003; Рухович Д.И. и др., 2017; Ivushkin K. et al., 2018; Masoud A.A. et al., 2019). В настоящее время, одними из основных проблем, касающихся засоленных почв в России, являются учет и мониторинг их состояния. В связи с увеличением антропогенной нагрузки, аридизацией климата регионов, возрастает необходимость проведения работ по корректировке и актуализации почвенных карт с использованием современных подходов на локальном и региональном уровнях (Панкова Е.И. и др. 2017). Для этих задач целесообразно использование методов дистанционного зондирования и геоинформационных технологий.

Целью настоящего исследования явилось изучение почв засоленного ряда, мониторинг их состояния и поиск оптимальных спектральных индексов для цифрового картографирования.

3.1. Характеристика морфологических и физико-химических свойств

почв

Исследование проводили на целинном участке площадью 5127 га в Хайбуллинском районе РБ. Высота над уровнем моря варьирует в диапазоне от 300 до 350 м. На территории расположены несколько небольших водохранилищ, самое большое из которых площадью около 100 га.

Почвенные разрезы закладывали на основных типах почв согласно контурам оцифрованной почвенной карты 1982 г. (по архивным материалам института "Волгогипрозем"). Было заложено более 50 почвенных разрезов и прикопок в сухую погоду августа 2018 и 2019 гг.

Выделены следующие почвы:

1. Чернозем обыкновенный карбонатный слабогумусный маломощный. Разрезы: 45-18, 43-18, 43\1-18, 47-18, 2-19, 3-19, 13-19,14-19, 15-19, 16-19.

2. Чернозем южный слабосолонцеватый карбонатный малогумусный маломощный. Разрезы: 4-18, 41-18, 1-19, 5-19, 6-19.

3. Солончак луговый. Разрезы: 4-19, 9-19, 10-19,17-19.

4. Солонец черноземный. Разрезы: 3-18, 7-19, 8-19, 11-19, 12-19, 18-19, 4618.

3.1.1. Морфологические и физико-химические свойства почв

Характеристика чернозема обыкновенного карбонатного слабогумусного маломощного. Эти почвы залегают преимущественно в выровненной части степи и на пологих склонах. Почвообразующими породами являются в основном желтовато-бурые карбонатные элювиально-делювиальные глины, зачастую с включениями щебенки, кварцитов, яшм, порфиритов. Мощность горизонтов А и АВ составляет 45-50 см. На поверхности и в профиле встречается щебенка разной степени крупности. Растительность злаково-разнотравная, преимущественно сухая.

На почвенной карты 1982 г. среди подтипа чернозема обыкновенного были выделены контуры маломощных и эродированных почв, мощность которых была в пределах 23-40 см. В наших исследованиях на этих контурах были выявлены среднемощные разновидности. Например, в разрезах Р2-19, Р3-19 и Р43-18 мощность была от 45 до 55 см.

Рисунок 1. Пример разреза чернозема обыкновенного.

Описание чернозема обыкновенного (разрез 3-20, N 52,6278; Е 58,0892).

А1 0-40 см. Темно-серый, почти черный, суховатый, порошковато-комковатый, легко-средне суглинистый, плотный, наличие гальки и корни растений. Переход постепенный.

В 40-46 см. Коричневый, сухой, средне-комковатая, среднесуглинистый, влажноватый, тяжелосуглинистый, переход ясный.

С 46-60 см. Желтовато-буроватая, влажная, карбонатная, щебнистая глина.

Эти почвы вскипают в основном с поверхности, реже в горизонтах АВ или В. Их характерной особенностью является наличие гумусовых затеков и языковатость. Переходные горизонты АВ и ВС часто бывают не выраженными, например в почве разреза 45-18 отсутствует горизонт АВ (рисунок 1). Выделяются довольно плотным сложением. Физико-химические свойства этих почв существенно не различаются. Реакция среды этих почв нейтральная или слабощелочная в верхней части профиля, в нижней - возрастает до сильнощелочной. Содержание гумуса в гумусово-аккумулятивных горизонтах

изменяется в диапазоне 4,08-4,90% и резко снижается с глубиной. В соответствии с градациями обеспеченности почв гумусом по рекомендациям ЦИНАО оценивается как очень низкая. Насыщенность основаниями высокая с преобладанием кальция. Почвы не являются засоленными, так как содержания сухого остатка в этих почвах не превышает 0,23%, но они близки к степени слабого засоления. Появляется натрий, но выражен он слабо. В слабосолонцеватых типах почв натрий установлен в количестве не более 0,60% в горизонтах А и АВ, а в В -не более 1,44%.

Характеристика чернозема южного среднегумусного маломощного. Почвы этого подтипа относятся к наиболее ксероморфной группе черноземов. Они расположены в засушливой степи с обедненной и разреженным растительностью. Почвообразующими породами являются в основном делювиальные желтовато-бурые или разноцветные карбонатные глины и тяжелые суглинки.

Для примера приведём описание разреза Р1-19 (51,87231; 58,43172).

А1 0-30 см. Серый, с поверхности сухой, порошисто-комковатый и крупнокомковатый, сухой, непрочный, тяжелосуглинистый, уплотнен, редко встречаются корни растений и мелкая галька, переход ясный.

АВ 30-47 см. Неоднородно окрашенный, преимущественно серый, сухой, комковато-глыбистый, глинистый, бесструктурный, плотный, переход четкий.

В 47-65 см. Бурый с бордовым оттенком, влажноватый, глыбистый, глинистый, очень плотный, крупные белесые известковые пятна, переход ясный.

ВС 65-80 см. Буровато-коричневый (с охристыми и красновато-бордовыми пятнышками и полосами), влажный, глинистый, острогранно-ореховатый.

Эти почвы вскипают по всему профилю. Реакция среды изменяется от слабощелочной до щелочной, содержание гумуса в них меньше, чем в черноземах обыкновенных (2,93-4,26%). Содержание поглощенных оснований составляет 2632 смоль(экв)/кг. В их составе преобладает кальций, но содержание магния несколько выше, чем в черноземах обыкновенных.

Солевой состав черноземов южных различается (таблица 3). В почве разреза Р5-19 с глубиной степень засоления изменяется от слабой в гумусово-аккумулятивном горизонте до сильной в - переходном и иллювиальном. Тип засоления сульфатный. Степень засоления почвы разреза Р4-18 определяется как солончак сульфатного типа. Черноземы южные образуют как отдельные контуры, так и комплексуются с солонцами и солончаками.

Солончаки луговые относятся к гидроморфному ряду. Их образование в равнинной сухостепной части Зауральской степи связано с засолением материнских пород и динамикой климатических показателей. При близком залегания грунтовых вод (1,2-2,5 м) испарение подтягивает наверх водорастворимые соли. Эти почвы легко определяются по наличию такыровидной белесой корки выцветов солей (рисунок 2). Растительность на них практически отсутствует. Солончаки встречаются чаще всего в комплексе с черноземами южными и обыкновенными и редко образуют отдельные небольшие контуры. Характеристику морфологических свойств приведем на примере разреза Р9-19 (51,86187; 58,39088).

А0 0-2 см Поверхность трещиноватая (солевая корка), много мелкого щебеня и полевых шпатов, яшмы зеленоватого, бордового и серо-сизого цвета, корка отслаивается. Бесструктурная, сухая.

А1 2-10 см. Светло-серый с желтовато-буроватым оттенком, сухой, среднесуглинистый, комковато-ореховатый, плотный, присутствует щебенка, переход плавный.

АВ 10-18 см. Серовато-буроватый с сизоватым оттенком, влажный, тяжелосуглинистый-глинистый, непрочный, бесструктурный, очень плотный, редкие темные затеки, переход плавный.

В 18-50 см. Неоднородная окраска, преимущественно оттенок желтовато-буроватый, влажный, супесчаный-легкосуглинистый состав, бесструктурный, плотный, переход относительно ясный.

Bgk 50-78 см. Буровато-палевый, влажный, среднесуглинистый, сизоватые и ржавые пятна и примазки, плотный, переход постепенный.

ВС 78-112 см. Палево-бурый, влажный, легкосуглинистый, непрочно-комковатый, вскипает бурно, переход резкий.

С 112-130 см. Крупнозернистый песок с включениями гальки, вскипает бурно.

Рисунок 2. Солевая корка солончаков луговых.

Мощность солончаков луговых небольшая, изменяется в диапазоне 18-42 см. Эти почвы отличаются отсутствием выраженной структуры, легким гранулометрическим составом, вскипают по всему профилю. Верхние горизонты нейтральные или слабощелочные, к низу профиля - сильнощелочные (таблица 2). Содержание гумуса невелико (2,21-3,67) и резко снижается к низу профиля. Насыщенность основаниями высокая, среди поглощенных оснований до 13-17 смоль(экв)/кг составляет Mg2+, как правило в небольших количествах (до 1 смоль(экв)/кг) присутствует обменный №+.

Самым высоким содержанием водорастворимых солей (до 12 %) отличаются корки солончаков луговых, тип засоления - сульфатный. В гумусово-

аккумулятивных горизонтах их количество уменьшается до 3-4 раз и продолжает снижаться к почвообразующей породе.

Солонцы черноземные образуются в сходных с солончаками условиях. Солонцы, как и солончаки также встречаются в комплексах с черноземами, но в отличие от солончаков образуют контуры большей площади. Характеристику морфологических свойств приведем на примере разреза 8-20 (52,54973, 58,13222).

А1 0-32 см. Темно-серый, влажноватый, крупно-комковатый призматический (хотя структура не выражена ясно); тяжелосуглинистый, уплотненный, корни редко, переход постепенный.

АВ 32-43 см. Сероватый с коричневым оттенком, влажноватый, среднесуглинистый, средне призматический, плотный, переход заметный.

В 31-60 см. Коричневый, бесструктурный, влажноватый, среднесуглинистый, очень плотный.

Рисунок 3. Пример солонца черноземного.

Профиль солонцов в отличие от солончаков в большей степени дифференцирован на горизонты. Они очень плотные, в сухом состоянии трещиноватые, столбчатые, мелкопризматической или ореховатой структуры

(рисунок 3). Карбонаты встречаются в гумусово-аккумулятивных горизонтах или в горизонтах вмывания. Мощность горизонтов АВ изменяется в диапазоне 20-37 см, их кислотность находится в диапазоне от 6,29 до 6,86 единиц. Вниз по профилю щелочность возрастает вплоть до сильнощелочной реакции. Содержание гумуса очень низкое, изменяется в диапазоне 2,25-3,22%. Характерной особенностью этих почв являются содержание значительного количества обменного натрия в составе обменных оснований. В солонцовом горизонте изученных почв его содержание изменяется в широком диапазоне с максимальными значениями 9,5 смоль(экв)/кг. Водорастворимые соли в верхних горизонтах могут отсутствовать (например, в почве разреза Р11-19) и степень засоления этих слоев в отдельных случаях возрастает до слабой и очень высокой, с глубиной - снижается. Характер засоления - сульфатный.

Таблица 2. Физико-химические свойства почв

Горизонт рН Н2О Гумус, % Са2+ М§+2 Сухой остаток, %

смоль(экв)/кг

Разрез Р1-19. Чернозем южный слабосолонцеватый среднегумусный среднемощный слабощебнистый

А1 0-30 7,64 4,26 26 6,0 0,23 0,22

АВ 30-47 8,06 3,34 22 9,0 0 0,30

В 47-65 8,22 1,98 21 9,0 1,95 0,60

Разрез Р2-19. Чер рнозем обыкновенный среднегумусный среднемощный

А1 0-32 7,80 4,12 30 6,1 0,63 0,04

АВ 32-55 7,96 4,2 28 6,0 0,29 0,04

Разрез Р3-19. Чернозем обыкновенный карбонатный слабогумусный среднемощный

А1 0-27 7,92 4,07 32 6,2 0,23 0,05

АВ 27-45 8,14 3,80 27 8,0 0,11 0,04

Разрез Р4- 9. Солончак луговый

А0 0-2 6,82 2,61 26 17,0 нет 9,16

А1 2-27 7,54 2,38 20 16,0 нет 2,26

АВ 27-42 7,86 1,5 19,8 10,0 0,60 1,40

Разрез Р5-19. Чернозем южный слабосолонцеватый малогумусный маломощный

А1 0-12 7,4 3,06 18 8,0 0,30 0,33

АВ 12-37 7,91 1,76 27 16,0 0 1,04

В 37-53 7,86 1,81 33 20,0 0 1,36

Разрез Р6-19. Чернозем южный слабосолонцеватый малогумусный маломощный

А1 0-17 7,32 3,33 22 6,0 0,19 0,04

Разрез Р7-19. Солонец черноземный мелкий

А1 0-16 6,19 2,67 не опр. не опр. 1,98 0,73

АВ 16-27 6,87 1,42 не опр. не опр. не опр. 2,07

В 8,05 0,93 не опр. не опр. не опр. 1,21

Разрез Р8-19. Солонец черноземный мелкий

А0 0-2 6,57 2,25 не опр. не опр. 0 6,00

А1 2-11 6,57 1,62 не опр. не опр. 0 3,39

АВ 11-27 6,95 1,02 не опр. не опр. 2,40 2,71

В 27-47 7,75 0,86 не опр. не опр. 2,35 2,33

Разрез Р9- 9. Солончак луговый

А0 0-2 8,37 2,94 17,8 13,0 0,50 11,96

А1 2-9 8,16 2,53 28,5 10,0 0 3,87

АВ 9-18 7,35 3,72 34,5 10,0 0 2,55

В 18-50 7,09 1,36 24,6 6,0 0 2,31

Разрез Р10- 19. Солончак луговый

А1 0-21 7,09 3,67 29 12,0 1,10 2,00

АВ 21-30 8,07 2,03 26,7 10,0 0 2,15

В 30-50 8,29 1,36 31,0 10,0 0,58 1,95

Разрез Р11-19. Солонец черноземный средний

А1 0-9 7,67 4,18 16,0 7,0 0,49 0,02

АВ 9-20 8,97 3,79 16,0 8,5 5,55 0,08

Разрез Р12-19. Солонец черноземный средний

А1 0-14 6,29 2,97 не опр. не опр. 0,74 0,82

АВ 14-38 6,93 3,08 не опр. не опр. 0,80 0,64

В 38-58 7,96 2,04 не опр. не опр. 1,74 0,97

Разрез Р13-19. Чернозем обыкновенный карбонатный малогумусный среднемощный

А пах 0-12 7,46 4,55 24 5 0,23 0,09

А1 12-30 7,67 4,23 25 5 0,13 0,07

АВ 30-50 7,52 3,96 23 7 0,13 0,16

Разрез Р14- 9. Чернозем обыкновенный карбонатный слабосолонцеватый малогумусный

маломощный

А1 0-27 8,14 3,58 31 7 0,50 0,03

В 27-40 8,71 2,7 25 10 1,43 0,04

Разрез Р15- 9. Чернозем обыкновенный карбонатный слабосолонцеватый малогумусный

маломощный

А1 0-40 7,71 3,77 36 6 0,23 0,17

В 40-57 7,41 3,09 26 6 0,29 0,15

Разрез Р16- 9. Чернозем обыкновенный карбонатный слабосолонцеватый малогумусный

среднемощный

А1 0-29 7,89 3,73 36 6 0,29 0,13

АВ 29-45 8,13 2,75 30 5 0,23 0,05

Разрез Р17- 19. Солончак луговый

А0 0-2 7,54 2,21 не опр. не опр. 0 3,99

А1 2-16 7,45 2,24 не опр. не опр. 0 4,10

АВ 16-38 7,28 1,41 не опр. не опр. 0 2,45

В 38-46 7,26 1,52 не опр. не опр. 0 1,70

Раз рез Р18-19. Солонец черноземный мелкий

А1 0-23 6,86 3,57 не опр. не опр. 0,23 0,033

АВ 23-37 7,14 2,44 не опр. не опр. 0,19 0,026

Разрез Р4 5-18. Чернозем обыкновенный карбонатный слабогумусный маломощный

А1 0-23 7,25 4,21 9 11 0,23 0,07

В 23-28 8,03 2,87 17 12 0,15 0,08

Раз рез Р46-18. Солонец черноземный мелкий

А1 0-20 6,74 3,02 18,0 10,0 1,82 0,27

В 20-40 7,93 2,04 15,0 14,0 1,87 0,30

Разрез Р47-18. Ч ернозем обыкновенный среднегумусный маломощный

А1 0-23 7,38 4,27 35 6 0,29 0,10

АВ 23-28 7,46 4,05 31 6 0,19 0,10

В 28-40 7,51 3,18 29 11 0,19 0,09

Разрез Р41-1 8. Чернозем южный солонцеватый карбонатный малогумусный маломощный

А1 0-16 7,78 4,06 23,0 16,0 0,35 0,11

АВ 16-37 8,03 3,29 19,0 16,0 0,95 0,11

В 37-50 8,25 2,58 14,0 9,0 1,49 0,12

Разрез Р43-18. Чернозем обыкновенный карбонатный слабогумусный среднемощный

А1 0-30 7,39 4,9 33 7 0,09 0,23

АВ 30-50 7,51 3,91 29 7 0,75 0,11

Разрез Р43/1-18. Чернозем обыкновенный карбонатный слабогумусный маломощный

А1 0-30 7,41 4,42 28 7 0,03 0,12

Разрез Р3-18. Солонец черноземный средний сильнощебнистый

А0 0-2 6,88 3,22 не опр. не опр. 9,5 11,98

А1 2-14 6,98 2,5 не опр. не опр. 5,25 3,64

АВ 14-31 7,47 1,61 не опр. не опр. не опр. 2,68

В 31-60 7,58 1,19 не опр. не опр. не опр. 1,30

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Сулейманов Азамат Русланович, 2021 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Абдрахманов, Р.Ф. Геохимия и формирование подземных вод Южного Урала / Р.Ф. Абдрахманов, В.Г. Попов. - Уфа: АН РБ, Гилем, 2010. - 420 с.

2. Абдрахманов, Р.Ф. Гидроэкология Башкортостана / Р.Ф. Абдрахманов. -Уфа, 2005. - 342 с.

3. Абдулина, К.Х. Влияние палов на живую надземную фитомассу степей Башкирского Зауралья / К.Х. Абдулина, У.Б. Юнусбаев, С.И. Янтурин // Вестник Академии наук Республики Башкортостан. - 2008. - Т. 13. - № 1. - С. 23-24.

4. Агрохимические методы исследования почв. - Москва: Наука, 1976. - 656 с.

5. Андроников, В.Л. Аэрокосмические методы изучения почв / В.Л. Андроников - М.: Колос, 1979 - 280 с.

6. Анилова, Л.В. К вопросу о влиянии пирогенного фактора на растительный покров степей Оренбургского Предуралья / Л.В. Анилова, Т.С. Шорина, Е.В. Пятина // Вестник Оренбургского государственного университета. - 2011. - № 12 (131). - С. 19-20.

7. Аринушкина, Е.В. Руководство по химическому анализу почв / Е.В. Аринушкина // М.: Изд-во МГУ, 1970. - 448 с.

8. Атлас республики Башкортостан. - Уфа: Китап, 2005. - 419 с.

9. Богомолов, Д.В. Почвы Башкирской АССР/ Д.В. Богомолов. - М.: Изд. АН СССР, 1954. - 296 с.

10. Богомолов, Д.В. Влияние продольной и поперечной вспашки насклонах на развитие поверхностного стока и эрозионных явлений/ Д.В. Богомолов // Почвоведение. - 1943. - №6. - С.42-46

11. Бульчук, П.Я. Солонцы и солонцеватые почвы Башкирского Зауралья / П.Я. Бульчук. // Тр. Башкир. НИИ СХ. - Уфа, 1966. - Вып. 2. - С. 26-52.

12. Бульчук, П.Я. Солонцы, солонцеватые и солончаковые почвы / П.Я. Бульчук. // Почвы Башкирии. Т. 1. - Уфа, 1973. - С. 350-383.

13. Вадюнина, А.Ф. Методы исследования физических свойств почвы / А.Ф. Вадюнина, З.А. Корчагина. - М.: Агропромиздат, 1986. - 416 с.

14. Воеводина, Т.С. Почвенно-мелиоративная оценка чернозема обыкновенного (Оренбургская область) / Т.С. Воеводина, И.М. Габбасова, Р.Р. Сулейманов, М.А. Комиссаров, А.Р. Сулейманов // Вестник Оренбургского государственного университета. - 2014. - № 6 (167). - С. 199-206.

15. Габбасова, И.М. Влияние длительного орошения на свойства черноземов выщелоченных в лесостепи Южного Приуралья / И.М. Габбасова, Р.Р. Сулейманов, Р.Н. Ситдиков, Т.Т. Гарипов, А.В. Комиссаров // Почвоведение. - 2006. - № 3. - С. 317-324.

16. Габбасова, И.М. Влияние низовых пожаров на свойства и эрозию лесных почв южного Урала (Башкирский государственный природный заповедник) / И.М. Габбасова, Т.Т. Гарипов, Р.Р. Сулейманов и др. // Почвоведение. - 2019. - № 4. - С. 412-421

17. Габбасова, И.М. Влияние пожаров на свойства степных почв Зауралья / И.М. Габбасова, Т.Т. Гарипов, М.А. Комиссаров, Р.Р. Сулейманов, Я.Т. Суюндуков, Р.Ф. Хасанова, Л.В.Сидорова, А.В. Комиссаров, А.Р. Сулейманов, Ф.И. Назырова // Почвоведение. - 2019. - № 12. - С. 1513-1523.

18. Габбасова, И.М. Деградация и мелиорация почв при загрязнении нефтепромысловыми сточными водами / И.М. Габбасова, Р.Р. Сулейманов, Т.Т. Гарипов // Почвоведение. - 2013. - № 2. - С. 226-233.

19. Габбасова, И.М. Изменение эродированных почв во времени в зависимости от их сельскохозяйственного использования в Южном Предуралье / И.М. Габбасова, Р.Р. Сулейманов, И.К. Хабиров, М.А. Комиссаров, М. Фрюауф, П. Либельт, Т.Т. Гарипов, Л.В. Сидорова, Ф.Х. Хазиев // Почвоведение. - 2016. - № 10. - С. 1277-1283.

20. Габбасова, И.М. Пирогенная деградация торфяных почв / И.М. Габбасова, Р.Р. Сулейманов, Р.Н. Ситдиков, Т.Т. Гарипов // Почвоведение. - 2005. - № 6. - С. 724-730.

21. Габбасова, И.М. Трансформация серых лесных почв при техногенном засолении и осолонцевании и в процессе их рекультивации в нефтедобывающих

районах Южного Приуралья / И.М. Габбасова, Р.Р. Сулейманов // Почвоведение. -2007. - № 9. - С. 1120-1128.

22. Гайсин, Ш.А. О ветровой эрозии почв в Башкирии / Ш.А. Гайсин, Г.Н. Лысак // Б-ка специалиста сельского хозяйства. - Эрозия почв, ветровая - Башкир. АССР. - Уфа: Башкирское книжное издательство, 1958. - 22 с.

23. Гарифуллин, Ф. Ш. Эрозия почв в Башкирии и меры борьбы с ней: Учебное пособие / Ф. Ш. Гарифуллин // Ульяновск: УСХИ. - 1983. - 83 с.

24. Гафурова, Л.А. Выявление и оценка процессов деградации почв на основе обработки дистанционных материалов с применением современных ГИС-технологий / Л.А. Гафурова, Г.Т. Джалилова // Метод. обеспечение мониторинга земель с.-х. назначения. Почв. ин-т им. В. В. Докучаева. Москва. - 2010. - С. 271276.

25. Гопп, Н.В. Индикационные возможности NDVI в прогнозном картографировании свойств пахотного горизонта почв склоновых позиций на юге Западной Сибири / Н.В. Гопп, Т.В. Нечаева, О.А. Савенков, Н.В. Смирнова, В.В. Смирнов // Почвоведение. - 2017. - № 11. - С. 1-13.

26. Горбачев, В.Н. Негативное влияние крупных водохранилищ на окружающую среду / В.Н. Горбачев, Р.М. Бабинцева, Л.В. Карпенко, В.Д. Карпенко // Ульяновский медико-биологический журнал. - 2012. - № 2. - С. 7-16.

27. Горбачева, Е.Н. Автоматизированное дешифрирование почв, подверженных водно-эрозионным процессам / Е.Н. Горбачева // Почвоведение и агрохимия. -2011. - № 1. - С. 46-54.

28. Горбунова, Ю.С. Влияние пожара на почвенный и растительный покров лесов центрального Черноземья России / Ю.С. Горбунова, Т.А. Девятова, А.Я. Григорьевская // Аридные экосистемы. - 2014. - Т. 20. - № 4 (61). - С. 76-85.

29. Горохова, И.Н. Оценка деградационных почвенных процессов в водоохраной зоне иваньковского водохранилища по материалам аэрофотосъемки / И.Н. Горохова, Е.И. Куприянова // Почвоведение. - 2012. - № 1. - С. 95-105.

30. Горянина, Т.А. Влияние климатических условий на урожайность озимого тритикале в условиях глобального потепления климата / Т.А. Горянина // Аграрный научный журнал. - 2015. - № 8. - С. 12-16.

31. Гусаров, А.В. Современный тренд эрозии пахотных черноземов южных на западе Оренбургской области / А.В. Гусаров, В.Н. Голосов, А.Г. Шарифуллин, А.М. Гафуров // Почвоведение. - 2018. - № 5. - С. 601-616.

32. Девятова, Т.А. Изменение ферментативной активности почв в черноземе выщелоченном при пирогенном воздействии / Т.А. Девятова, Ю.С. Горбунова // Вестник Воронежского гос. ун-та. Сер. Химия. Биология. Фармация. - 2012. - № 2. - С. 136-143.

33. Доклад о климатических рисках на территории Российской Федерации. -Санкт-Петербург. 2017. - 106 с.

34. Докучаев, В.В. Наши степи прежде и теперь / В.В. Докучаев. - тип. Е. Евдокимова, Санкт-Петербург. - 1892. - 128 с.

35. Докучаев, В.В. Сочинения. Т. 4. Ч. 1. // В.В. Докучаев. - М.-Л.: Изд-во АН СССР. - 1950. - 413 с.

36. Дымов, А.А. Пирогенные изменения подзолов иллювиально-железистых (средняя тайга, Республика Коми) / А.А. Дымов, Д.Н. Габов, Ю.А. Дубровский // Почвоведение. - 2014. - № 2. - С. 144-154.

37. Жоголев, А.В. Актуализация региональных почвенных карт на основе спутниковых и геоинформационных технологий (на примере Московской области): дис. ... канд. с.-х. наук / А.В. Жоголев. - Москва, 2016. - 203 с.

38. Засоленные почвы России / Е.И. Панкова, Л.А. Воробьева, И.М. Гаджиев, и др. - Москва: ИКЦ «Академкнига», 2006. - 854 с.

39. Кадильников, И.П. Условия почвообразования на территории Башкирии и его провинциальные черты / И.П. Кадильников, С.Н. Тайчинов // Почвы Башкирии. Т. 1. - Уфа: АН БФАН СССР. - 1973. - С. 7-15.

40. Каштанов, А.Н. Картографирование ручейковой эрозии пахотных почв по данным с беспилотных летательных аппаратов / А.Н. Каштанов, Ю.И. Вернюк,

И.Ю. Савин, В.В. Щепотьев, П.А. Докукин, Д.В. Шарычев, К.А. Ли // Почвоведение. - 2018. - № 4. - С. 506-512.

41. Классификация и диагностика почв СССР. - М: Колос, 1977. - 223 с.

42. Ковда, В.А. Патология почв и охрана биосферы планеты / В.А. Ковда. -Пущино, 1989. - 36 с.

43. Кольцова, Г.А. Состав минеральных фосфатов эродированных почв Предуралья Башкирии / Г.А. Кольцова. - Эрозия почв Южного Приуралья. БФАН СССР. Уфа, 1984. - С. 97-106.

44. Комиссаров, М.А. Эрозия почв при снеготаянии на пологих склонах в Южном Предуралье / М.А. Комиссаров, И.М. Габбасова // Почвоведение. - 2014. -№ 6. - С. 734-743.

45. Комиссаров, М.А. Влияние агроэкологических факторов на развитие водной эрозии почв на пологих склонах в Южном Предуралье: дис. ... канд. биол. наук: 03.02.13 / М.А. Комиссаров. - Уфа, 2012. - 140 с.

46. Комиссаров, М.А. Эрозия агрочерноземов при орошении дождеванием и моделировании осадков в Южной лесостепи Башкирского Предуралья / М.А. Комиссаров, И.М. Габбасова // Почвоведение. - 2017. - № 2. - С. 264-272.

47. Комиссаров, М.А. Эрозия агрочерноземов при орошении дождеванием и моделировании осадков в южной лесостепи Башкирского Предуралья / М.А. Комиссаров, И.М. Габбасова // Почвоведение. - 2017. - № 2. - С. 264-272.

48. Конюшкова, М.В. Картографирование почвенного покрова и засолённости почв солонцового комплекса на основе цифрового анализа космической съёмки (на примере района Джаныбекского стационара): дис. ... канд. с.-х. наук / М.В. Конюшкова. - Москва, 2010. - 150 с.

49. Конюшкова, М.В. Цифровое картографирование почв солонцовых комплексов Северного Прикаспия / М.В Конюшкова. - М.: Товарищество научных изданий КМК, 2014 - 316 с.

50. Костенко, И.В. Характеристика гуминовых кислот горно-луговых и буроземных почв Крыма методом 13С-ЯМР / И.В. Костенко, Е.В. Абакумов // Почвоведение. - 2018. - № 12. - С. 1446-1454.

51. Краснощеков, Ю.Н. Почвы горных лесов Прибайкалья и их трансформация под влиянием пожаров / Ю.Н. Краснощеков // Почвоведение. - 2018. - № 4. - С. 387-401.

52. Кучеров, Е.В. Влияние лесных пожаров на свойства почв и травяно-кустарничковый ярус в сосняках Южного Урала / Е.В. Кучеров, А.Х. Мукатанов, А.Х. Галеева // Горение и пожары в лесу. Ч.3. - Красноярск, 1979. - С. 104-110.

53. Лысак, Г.Н. Безотвальная обработка на склонах / Г.Н. Лысак, Д.Ю. Кириллова // Научно-технический бюллетень по проблеме «Защита почв от эрозии». - Вып.3. - Курск: ВНИИЗиЗПЭ, 1974. - С.21-26.

54. Лысак, Г.Н. Влияние высоты стерни и применения удобрений при безотвальной обработке на противоэрозионную устойчивость почвы и урожай яровой пшеницы / Г.Н. Лысак, Р.Я. Рамазанов, М.Н. Пономарева // Научно-технический бюллетень по проблеме «Защита почв от эрозии». - Вып. 2. - Курск: ВНИИЗиЗПЭ, 1974. - С.9-13.

55. Лысак, Г. Н. Защита почв от эрозии на Южном Урале / Г. Н. Лысак // Ульяновск. - 1988. - 87 с.

56. Лысак, Г.Н. Противоэрозионная агротехника в Чермасано-Демской степи Башкирии / Г.Н. Лысак // Эрозия почв и меры борьбы с нею: сб.тр. - М.: Сельхозгиз.

- 1957. - С. 17-21.

57. Лысак, Г.Н. Эрозия почв и борьба с ней / Г.Н. Лысак // Уфа: Башкирское книжное издательство. - 1970. - 104 с.

58. Максимова, Е.Ю. Функциональная активность почвенных микробных сообществ постпирогенных островных сосновых лесов г. Тольятти Самарской области / Е.Ю. Максимова, А.Г. Кудинова, Е.В. Абакумов // Почвоведение. - 2017.

- № 2. - С. 249-255.

59. Митяева, Л.А. Изучение эрозии на основе картографического районирования территории в разработке противоэрозионного мероприятия / Л.А. Митяева // Инженерная биология в современном мире. Майкоп. гос. технол. ун-т. Майкоп. -2011. - С. 133-139.

60. Мохамед, Е.С. Оценка потерь плодородных почв в результате запечатывания по данным дистанционного зондирования и геоинформационных систем / Е.С. Мохамед, А. Билял, А. Шалабай // Почвоведение. - 2015. - № 10. - С. 1277-1288

61. Мукатанов, А.Х. О пирогенной и техногенной эволюции почв Южного Урала / А.Х. Мукатанов, А.А. Мулдашев // Башкирский экологический вестник. - 1998. -№ 2. - С. 11-17.

62. Панкова, Е.И. Дистанционный мониторинг засоления орошаемых почв аридных территорий / Е.И. Панкова, Д.И. Рухович // Почвоведение. - 1999. - № 2. - С. 253-263.

63. Панкова, Е.И. Засоленные почвы России решенные и нерешенные проблемы / Е.И. Панкова // Почвоведение. - 2015. - Т. 48. - № 2. - С. 115-127.

64. Панкова, Е.И. О проблеме оценки засоленности почв и методике крупномасштабного цифрового картографирования засоленных почв / Е.И. Панкова, М.В. Конюшкова, И.Н. Горохова // Экосистемы: экология и динамика. -2017. - Т. 1. - № 1. - С. 26-54.

65. Прудникова, Е.Ю. Спутниковая оценка дегумификации пахотных почв в Саратовском Поволжье / Е.Ю. Прудникова, И.Ю. Савин // Почвоведение. - 2015. -№ 5. - С. 597.

66. Рамазанов, Р. Я. Ветровая эрозия и роль безотвальной обработки в борьбе с ней на типичных карбонатных черноземах Башкирского Предуралья / Р. Я. Рамазанов // Автореф. дис. канд.с.-х. наук. Уфа, - 1973. - 20 с.

67. Рожков, В.А. Геоинформационные системы (ГИС) в мониторинге и рациональном использовании почв / В.А. Рожков, В.С. Столбовой // Экологич. пробл. Минск. - 1991.

68. Росреестр. Сведения о наличии и распределении земель в Российской Федерации на 01.01.2018 (в разрезе субъектов Российской Федерации) (Электронный ресурс) - Режим доступа: https://rosreestr.ru/site/activity/sostoyanie-zemel-ossii/gosudarstvennyy-natsionalnyy-doklad-o-sostoyanii-i-ispolzovanii-zemel-v-rossiyskoy-federatsii/

69. Рулев, А.С. Методология геоинформационного моделирования / А.С. Рулев,

B.Г. Юферев, М.В. Юферев // Вестник РАСХН. - 2011. - № 5. - С. 5-6.

70. Рухович, Д.И. Влияние засоленных почв на изменчивость типов землепользования в Азовском районе Ростовской области / Д.И. Рухович, М.С. Симакова, А.Л. Куляница, А.В. Брызжев, П.В. Королева, Н.В. Калинина, Г.И. Черноусенко, Е.В. Вильчевская, Е.А. Долинина, С.В. Рухович // Почвоведение. -2017. - № 3. - С. 19-40.

71. Рябинина, З.Н. Роль степных пожаров в формировании растительного покрова Южного Урала / З.Н. Рябинина, С.И. Ятурин, С.Н. Рябцов, К.Х. Абдулина, У.Б. Юнусбаев. Уфа: АН РБ, Гилем, 2010. - 220 с.

72. Саакян, С.В. Экономическая оценка плодородия и мелиоративных мероприятий вторично засоленных и осолонцованных почв Араратской равнины /

C.В. Саакян, А.В. Багдасарян, А.Ш. Элоян // Почвоведение. - 2019. - № 4, - С 497506.

73. Савин, И.Ю. Использование спутниковых данных для составления почвенных карт: современные тенденции и проблемы / И.Ю. Савин // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. - 2016. - Т. 13. - № 6. - С. 29-39.

74. Савин, И.Ю. Использование спутниковых данных для составления почвенных карт: современные тенденции и проблемы / И.Ю. Савин, А.В. Жоголев, Е.Ю. Прудникова // Почвоведение. - 2019. - № 5. - С. 517-528.

75. Симакова, М.С. Использование материалов аэро- и космической съемки в картографировании почв: (пути развития, состояние, задачи) / М.С. Симакова, И.Ю. Савин // Почвоведение. - 1998. - № 11. - С. 1339-1347.

76. Соболев С.С. К изучению ветровой эрозии в Башкирии // Сборник рефератов географического отделения АН СССР. - М., 1945. - С. 18-26.

77. Соболь, Н.В. Влияние изменения климата на эрозионные процессы в Республике Башкортостан / Н.В. Соболь, И.М. Габбасова, М.А. Комиссаров // Аридные экосистемы. - 2015. - Т. 21. - № 4. - С. 22-28.

78. Соболь, Н.В. Развитие эрозионных процессов в изменяющихся климатических условиях Южно-Уральского региона: дис. ... канд. биол. наук / Н.В. Соболь. - Уфа, 2016. - 150 с.

79. Старцев, В.В. Почвы постпирогенных лиственничников средней Сибири: морфология, физико-химические свойства и особенности почвенного органического вещества / В.В. Старцев, А.А. Дымов, А.С. Прокушкин // Почвоведение. - 2017. - № 8. - С. 912-925.

80. Сулейманов, А.Р. Выявление эрозионно-опасных склонов на оросительной системе с использованием цифровой модели рельефа / А.Р. Сулейманов // Материалы Международной научной конференции XXI Докучаевские молодежные чтения «Почвоведение - мост между науками» / Под ред. Б.Ф. Апарина. - СПб. - 2018. - С. 406-407.

81. Сулейманов, А.Р. Оценка и картографирование засоленных почв Зауральской степной зоны на основе космических данных / А.Р. Сулейманов // Материалы Международной научной конференции "XXIII Докучаевские молодежные чтения. Почва в условиях глобального изменения климата" / Под ред. Б.Ф. Апарина. - СПб. - 2020а. - С. 318.

82. Сулейманов, А.Р. Цифровое картографирование гумусного состояния с использованием спутниковых данных / А.Р. Сулейманов // Устойчивое развитие территорий: теория и практика: Материалы Международной научно-практической конференции (19-21 ноября 2020 г.). - Сибай: Сибайский информационный центр -филиал ГУП РБ Издательский дом «Республика Башкортостан» - 2020б. - С. 239240.

83. Сулейманов, А.Р. Цифровое моделирование и картографирование эрозионных процессов на орошаемых территориях / А.Р. Сулейманов // Материалы Международной научной конференции XXII Докучаевские молодежные чтения «Почва как система функциональных связей в природе» / Под ред. Б.Ф. Апарина. -СПб. - 2019. - С. 378.

84. Сулейманов, А.Р. Влияние водной и ветровой эрозии на буферные свойства почв степных районов Республики Башкортостан / А.Р. Сулейманов, Ф.И.

Назырова, Т.Т. Гарипов, И.Ф. Адельмурзина, Р.Р. Сулейманов, И.М. Габбасова // Российская сельскохозяйственная наука. - 2021. - № 5. - С. 41-45.

85. Сулейманов, Р.Р. Аккумулятивно-гумусовые почвы на красноцветных почвообразующих породах Высокого Заволжья и Южного Предуралья / Р.Р. Сулейманов, Е.В. Абакумов, А.Р. Сулейманов // Современное состояние чернозёмов: материалы II Международной научной конференции, 24-28 сентября 2018 г. / отв. ред. О. С. Безуглова; Южный федеральный университет. - Ростов-на-Дону; Таганрог: Издательство Южного федерального университет. - 2018а. - Том 1. - С. 271-277.

86. Сулейманов, Р.Р. Пирогенная трансформация лесорастительных свойств почв (на примере национального парка "Башкирия") / Р.Р. Сулейманов, Э.Ю. Котлугалямова, А.Ф. Нигматуллин, Р.А. Хамидуллин // Известия Уфимского научного центра РАН. - 2017. - № 3(1). - С. 122-125.

87. Сулейманов, Р.Р. Почвенно-геоморфометрический анализ территории, проектируемой под оросительную систему / Р.Р. Сулейманов, А.Р. Сулейманов, И.Ю. Сайфуллин, Г.М. Гизатшина, М.Г. Юркевич, И.М. Габбасова // Труды КарНЦ РАН. - 2018б. - № 10. - С. 44-54.

88. Сухачева, Е.Ю. Принципы и методы создания цифровой среднемасштабной почвенной карты Ленинградской области / Е.Ю. Сухачева, Б.Ф. Апарин, Т.А. Андреева, Э.Э. Казаков, М.А. Лазарева // Вестник Санкт-Петербургского университета. Науки о Земле. - 2019. - № 64(1). - С. 100-113.

89. Файзуллин М.М. Действие водной эрозии на почву / М.М. Файзуллин // Сборник по почвам Башкирии. - Уфа: Изд-во БФАН СССР. - 1959. - С. 18-24.

90. Хабиров, И.К. Экология и биохимия азота в почвах Приуралья / И.К. Хабиров // УНЦ РАН. Уфа. - 1993. - 224 с.

91. Хазиев, Ф.Х. Влияние нефтепромысловых сточных вод на агрохимические свойства и биологическую активность чернозема типичного / Ф.Х. Хазиев, И.М. Габбасова, В.Ю. Хакимов // Почвоведение. - 2001. - № 1. - С. 85.

92. Хазиев, Ф.Х. Почвы Башкортостана. Т.1: Эколого-генетическая и агропроизводственная характеристика / Хазиев Ф.Х., Мукатанов А.Х., Хабиров И.К., Кольцова Г.А., Габбасова И.М., Рамазанов Р.Я. - Уфа: Гилем, 1995. - 384 с.

93. Хазиев, Ф.Х. Почвы Башкортостана. Т.2: Воспроизводство плодородия: зонально-экологические аспекты / Ф.Х. Хазиев, Г.А. Кольцова, Р.Я. Рамазанов, А.Х. Мукатанов, И.М. Габбасова, М.М. Хамидуллин, И.К. Хабиров // Уфа: Гилем. - 1997. - 328 с.

94. Хазиев, Ф.Х. Почвы Республики Башкортостан и регулирование их плодородия / Ф.Х. Хазиев // Уфа: Гилем. - 2007. - 385 с.

95. Хазиев, Ф.Х. Ферментативная активность почв / Ф.Х. Хазиев // М. - 1976. -179 с.

96. Хилова, Е.С. Влияние пирогенного фактора на биологическую активность почв степных ландшафтов / Е.С. Хилова // Изв. Оренбургского гос. аграрного унта. - 2017. - № 4(66). - С. 213-216.

97. Хитров, Н.Б. Подход к ретроспективной оценке изменения состояния почв во времени / Н.Б. Хитров // Почвоведение. - 2008. - № 8. - С. 899-912.

98. Чевычелов, А.П. Постпирогенные полициклические почвы в лесах Якутии и Забайкалья / А.П. Чевычелов, Е.Ю. Шахматова // Почвоведение. - 2018. - № 2. - С. 243-252.

99. Чуков, С.Н. Структурно-функциональные параметры органического вещества почв в условиях антропогенного воздействия / С.Н. Чуков // СПб. - 2001. -216 с.

100. Якушев, В.П. Сравнительный анализ ожидаемых изменений рисков при благоприятных и неблагоприятных воздействиях меняющегося климата на потенциал продуктивности / В.П. Якушев, Е.Е. Жуковский // Российская сельскохозяйственная наука. - 2014. - № 4. - С. 45-48.

101. Abbas, A. Characterizing soil salinity in irrigated agriculture using a remote sensing approach / S. Khan, N. Hussain, M.A. Hanjra, S. Akbar // Phys. Chem. Earth. -2013. - Parts A/B/C. - Vol. 55. - № 57. - P. 43-52.

102. Abbas, A. Using remote sensing techniques for appraisal of irrigated soil salinity / A. Abbas, S. Khan // MODSIM 2007: International Congress on Modelling and Simulation: Land, Water and Environmental Management: Integrated Systems for Sustainability. - 2007. - P. 2632-2638.

103. Allbed, A. Assessing soil salinity using soil salinity and vegetation indices derived from IKONOS high-spatial resolution imageries: Applications in a date palm dominated region / A. Allbed, L. Kumar, Y.Y. Aldakheel // Geoderma. - 2014. - Vol. 230-231. - P. 1-8.

104. Angelopoulou, T. Remote Sensing Techniques for Soil Organic Carbon Estimation: A Review / T. Angelopoulou, N. Tziolas, A.Balafoutis, G.Zalidis, D Bochtis // Remote Sensing - 2019 - Vol. 11. - № 6. - 676.

105. Asylbaev, I. Temporal change of soil chemical properties in the southern forest-steppe of the Ufa region of the Republic of Bashkortostan, Russia / I. Asylbaev, I. Khabirov, A. Khasanov, I. Gabbasova, T. Garipov // Journal of Water and Land Development. - 2020. - Vol. 44. - P. 8-12.

106. Bagarello, V. Testing simple scaling in soil erosion processes at plot scale / V. Bagarello, V. Ferro, S. Keesstra, J. Rodrigo Comino, M. Pulido, A. Cerda // Catena. -2018. -Vol. 167. - P. 171-180.

107. Barber, M.E. Ephemeral gully erosion from agricultural regions in the Pacific Northwest, USA / M.E. Barber, R.L. Mahler // Annals of Warsaw agr. univ. Land reclamation. Warsaw. - 2010. - Vol. 42. - № 1. - P. 23-29.

108. Bartelletti, C. The Influence of Geological-Morphological and Land Use Settings on Shallow Landslides in the Pogliaschina T. Basin (Northern Apennines, Italy) / C. Bartelletti, R. Giannecchini, G.D. Avanzi, Y. Galanti, A. Mazzali // Journal of Maps. -2017. - № 13. - P. 142-152.

109. Blank, R.R. Growth and elemental content of several sagebrush-steppe species in unburned and post-wildfire soil and plant effects on soil attributes / R.R. Blank, F. Allen, J.A. Young // Plant and Soil. - 1994. - Vol. 164. - P. 35-41.

110. Boardman, J. Soil Erosion in Europe / J. Boardman, J. Poesen // John Wiley & Sons Ltd. - ISBN: 978 0-470-85910-0. - 2006. - P. 855.

111. Bouaziz, M. Improved remote sensing detection of soil salinity from a semi-arid climate in Northeast Brazil / M. Bouaziz, J. Matschullat, R. Gloaguen // Comptes Rendus Geoscience. - 2011. - Vol. 343. - № 11-12. - P. 795-803.

112. Calvo de Anta, R. Soil organic carbon in peninsular Spain: Influence of environmental factors and spatial distribution / R. Calvo de Anta, E. Luis, M. Febrero-Bande, J. Galinanes, F. Macias, et al. // Geoderma. - 2020. - Vol. 370. - 114365.

113. Chai, Y. The Effect of Slope Aspect on the Phylogenetic Structure of Arbuscular Mycorrhizal Fungal Communities in an Alpine Ecosystem / Y. Chai, S. Jiang, W. Guo, M. Qin, J. Pan, et al.// Soil Biology and Biochemistry. - 2018. - № 126. - P. 103-113.

114. Chaieb, G. Interactive effects of climate and topography on soil salinity and vegetation zonation in North-African continental saline depressions / G. Chaieb, C. Abdelly, R. Michalet // Journal of Vegetation Science. - 2019. - Vol. 30. - №. 2. - P. 312-321.

115. Chi, Y. Mapping coastal wetland soil salinity in different seasons using an improved comprehensive land surface factor system / Y. Chi, J. Sun, W. Liu, J. Wang, M. Zhao // Ecological Indicators. - 2019. - Vol. 107. - №. 105517.- P.1-13.

116. Corwin, D.L. Climate change impacts on soil salinity in agricultural areas / D.L. Corwin // European Journal of Soil Science. 2020.

117. Csillag, F. Spectral band selection for the characterization of salinity status of soils / F. Csillag, L. Pasztor, L.L. Biehl // Remote Sensing of Environment. - 1993. - Vol. 199343. - P. 231-242.

118. Douaoui, A. Detecting salinity hazards within a semiarid context by means of combining soil and remote-sensing data / A. Douaoui, H. Nicolas, C. Walter // Geoderma. - 2006. - Vol. 134. - № 1-2. - P. 217-230.

119. Emmerich, W.E. Nutrient dynamics of rangelands burns in Southeastern Arizona / W.E. Emmerich // Journal of Range Management Archives. - 1999. - Vol. 52. - P. 606614.

120. Erkovan, S. The effect of fire on the vegetation and soil properties of ungrazed shortgrass steppe rangeland of the Eastern Anatolia region of Turkey / S. Erkovan, A.

Koc, M.K. Gullap, H.I. Erkovan, S. Bilen // Turkish Journal of Agriculture and Forestry.

- 2016. - Vol. 40. - P. 290-299.

121. Fedorov, N.I. Forecast changes in the productivity of plant communities in the Pre-urals steppe site of Orenburg state nature reserve (Russia) in extreme drought conditions using NDVI / N.I. Fedorov, T.L. Zharkikh, O.I. Mikhailenko, R.T. Bakirova, V.B. Martynenko // Nature Conservation Research. - 2019,. - Vol. 4. - № S2. - P. 104-110.

122. Fedorov, N.I. The Use of NDVI for the Analysis of the Effect of Drought on Vegetation Productivity in the Pre-Urals Steppe Area Where a Population of the Przewalski Horse Equus Ferus Przewalskii Polj., 1881 Had Been Established / N.I. Fedorov, T.L. Zharkikh, O.I. Mikhailenko, R.T. Bakirova // Proceedings of the International Conference. Сер. "Springer Proceedings in Earth and Environmental Sciences". - 2019a. - P. 1-7.

123. Fernandez Buces, N. Mapping soil salinity using a combined spectral response index for bare soil and vegetation: A case study in the former lake Texcoco, Mexico / N. Fernandez Buces, C. Siebe, S. Cram, J. Palacio // Journal of Arid Environments. - 2006.

- Vol. 65. - P. 644-667.

124. Fernández-García, V. Wildfire effects on soil properties in fire-prone pine ecosystems: Indicators of burn severity legacy over the medium term after fire / V. Fernández-García, J. Miesel, M.J. Baeza, E. Marcos, L. Calvo // Appl. Soil Ecology. -2019. - Vol. 135. - P. 147-156.

125. Flanagan, D.C. USDA-Water Erosion Prediction Project (WEPP) Hillslope Profile and Watershed Model Documentation / D.C. Flanagan, M.A. Nearing. NSERL Report No. 10. National Soil Erosion Research Laboratory, USDA-Agricultural Research Service, West Lafayette, IN. - 1995.

126. Florinsky, I.V. Prediction of Soil Properties by Digital Terrain Modelling / I.V. Florinsky, R.G. Eilers, G.R. Manning, L.G. Fuller // Environmental Modelling & Software. - 2002. - № 17. - P. 295-311.

127. Frankl, A. The success of recent land management efforts to reduce soil erosion in northern France / A. Frankl, V. Prêtre, J. Nyssen, P.-G. Salvador // Geomorphology. -2018. - Vol. 303. - P.84-93.

128. Gabbasova, I.M. Multiple Assessment of the Soil Cover in the Area of Natural Monuments Tra-Tau and Yurak-Tau Monadnocks under Conditions of Technogenic Loads / I.M. Gabbasova, R.R. Suleymanov, I.K. Khabirov, M.A. Komissarov, T.T. Garipov, L.V. Sidorova, F.I. Nazyrova // Eurasian Soil Science. - 2014. - № 47. - P. 3546.

129. Gliessman, S.R. Agroecology: The Ecology of Sustainable Food Systems / S.R. Gliessman. - 2nd ed. Boca Raton. FL, USA: CRC Press/Taylor & Francis Publishing Group. 2006. - p. 408.

130. Golosov, V. Mapping and spatial-temporal assessment of gully density in the Middle Volga region, Russia / V. Golosov, O. Yermolaev, I. Rysin, M. Vanmaercke, R. Medvedeva, M. Zaytseva // Earth Surface Processes and Landforms. - 2018. - Vol. 43. -P. 2818-2834.

131. Gopp, N.V. The Methods of Geomorphometry and Digital Soil Mapping for Assessing Spatial Variability in the Properties of Agrogray Soils on a Slope / N.V. Gopp, T.V. Nechaeva, O.A. Savenkov, N.V. Smirnova, V.V. Smirnov // Eurasian Soil Science. - 2017. - № 50. - P. 20-29.

132. Gorji, T., Sertel, E., Tanik, A. Monitoring soil salinity via remote sensing technology under data scarce conditions: A case study from Turkey / T. Gorji, E. Sertel, A.Tanik // Ecological Indicators. - 2017. - Vol. 74. - P. 384-391.

133. Gullap, M.K. Effects of fire on litter, forage dry matter production, and forage quality in steppe vegetation of eastern Anatolia, Turkey / M.K. Gullap, S. Erkovan, H.I. Erkovan, A. Koc // Journal of Agricultural Science and Technology. - 2018. - Vol. 20. -P. 61-70.

134. Haj-Amor, Z. Use of HYDRUS-1D-GIS tool for evaluating effects of climate changes on soil salinization and irrigation management / Z. Haj-Amor, S. Bouri // Archives of Agronomy and Soil Science. - 2020. - Vol. 66. - №. 2. - P. 193-207.

135. Hengl, T. Mapping Soil Properties of Africa at 250 m Resolution: Random Forests Significantly Improve Current Predictions / T. Hengl, G.B.M. Heuvelink, B. Kempen, J.G.B. Leenaars, M.G. Walsh, et al. // PLoS ONE. - 2015. - Vol. 10. № 6. - e0125814.

136. Ivushkin, K. Soil salinity assessment through satellite thermography for different irrigated and rainfed crops / K. Ivushkin, H. Bartholomeus, A.K. Bregt, A. Pulatov, E.N. Bui, J. Wilford // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation.

- 2018. - Vol. 68. - P. 230-237.

137. Jenny, H. Derivation of state factor equations of soils and ecosystems / H. Jenny // Soil Science Society of America Proceedings. - 1961. - Vol. 25. - № 5. - P. 385-388.

138. Jenny, H., Factors of Soil Formation, A System of Quantitative Pedology / H. Jenny. - McGraw-Hill, New York. - 1941.

139. Khan, N.M. Assessment of hydrosaline land degradation by using a simple approach of remote sensing indicators / N.M. Khan, V.V. Rastoskuev, Y. Sato, S. Shiozawa // Agric. Water Manag. - 2005. - Vol. 77. - № 1-3. - P. 96-109.

140. Komissarov, A. Safin Kh., Ishbulatov M., Khafizov A., Komissarov M. Irrigation as means to reduce the risks of agricultural productionin the South Ural / A. Komissarov, Kh. Safin, M. Ishbulatov, A. Khafizov, M. Komissarov // Bulgarian Journal of Agricultural Science. - 2019. - Vol. 25 (Suppl 2). - P. 149-157.

141. Komissarov, M. Siltation and Radiocesium Pollution of Small Lakes in Different Catchment Types Far from the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant Accident Site / M. Komissarov, S. Ogura, // International Soil and Water Conservation Research. - 2020.

- № 8. - P. 56-65.

142. Le Roux, J.J. Monitoring soil erosion in South Africa at a regional scale: review and recommendations / J.J. Le Roux, T.S. Newby, P.D. Sumner // South African Journal of Science. - 2007. - Vol. 103. - P. 329-335.

143. Leh, M. Impact of land use change on erosion risk: an integrated remote sensing, geographic information system and modeling methodology / M. Leh, S. Bajwa, I. Chaubey // Land Degradation & Development. - 2013. - № 24. - P. 409-421.

144. Libutti, A. Risk Assessment of Soil Salinization Due to Tomato Cultivation in Mediterranean Climate Conditions / A. Libutti, A.R.B. Cammerino, M. Monteleone // Water. - 2018. - Vol. 10. - №. 11. - P. 1503.

145. Liu, H. Using high-resolution aerial images to study gully development at the regional scale in southern China / H. Liu, G. Hörmann, B. Qi, Q. Yue // International Soil and Water Conservation Research. - 2020. - Vol. 8. - P. 173-184.

146. Magliulo, P. Detection of permanently eroded landsurfaces through multitemporal analysis of Landsat data: a case study from an agricultural area in southern Italy / P. Magliulo, F. Russo, S. Lo Curzio // Environmental Earth Science. - 2020. - Vol. 79. - № 73.

147. Malinov, I. Mapping the Factors and Soil Erosion Risk in Bulgaria / I. Malinov, S. Rousseva, A. Lazarov, V. Stefanova, H. Djodjov, V. Krumov, L. Lozanova, E. Tsvetkova, D. Nekova, P. Dimitrov, V. Vateva, V. Dimitrov, I.Marinov // n0HB03HaH. AipoxHM. Emn. - 2009. - Vol. 43. - № 2. - P. 30-41.

148. Masoud, A.A. Mapping soil salinity using spectral mixture analysis of landsat 8 OLI images to identify factors influencing salinization in an arid region / A.A. Masoud, K. Koike, M.G. Atwia, M.M. El-Horiny, K.S. Gemail // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. - 2019. - Vol. 83.- № 101944. - P. 1-16.

149. McBratney, A.B. An overview of pedometric techniques for use in soil survey / A.B. McBratney, I.O.A. Odeh, T.F.A. Bishop, M.S. Dunbar, T.M. Shatar // Geoderma. -2000. - Vol. 97. - P. 293-327.

150. McBratney, A.B. On Digital Soil Mapping / A.B. McBratney, M.M.L. Santos, B. Minasny // Geoderma. - 2003. - Vol. 117. - № 1-2. - P. 3-52.

151. Mehnatkesh, A. Relationships between soil depth and terrain attributes in a semi arid hilly region in Western Iran / A. Mehnatkesh, S. Ayoubi, A. Jalalian, K.L. Sahrawat // Journal of Mountain Science. - 2013. - № 10. - P. 163-172.

152. Meinen, B.U. Where did the soil go? Quantifying one year of soil erosion on a steep tile-drained agricultural field / B.U. Meinen, D.T. Robinson // Science of The Total Environment. - 2020. - Vol. 729. - P. 138320.

153. Merritt, W.S. A review of erosion and sediment transport models / W.S. Merritt, R.A. Letcher, A.J. Jakeman // Environmental Modeling and Software. -2003. - № 18. -P. 761-799.

154. Metternichet, G.I. Remote sensing of soil salinity: potential and constraints. / G.I. Metternichet, J.A. Zinck // Remote Sensing of Environment. - 2003. - Vol. 85. - P. 1-20.

155. Minasny, B. Digital soil mapping: A brief history and some lessons / B. Minasny, A.B. McBratney // Geoderma. - 2016. - Vol. 264. - P. 301-311.

156. Mitasova, H. Modeling topographic potential for erosion and deposition using GIS / H. Mitasova, J. Hofierka, M. Zlocha, L.R. Iverson // International Journal of Geographical Information Science. - 1996. - №10. - P. 629-641.

157. Mitova, M. Sensitivity Analysis of Predicted Soil Loss from Erosion to Its Determining Factors / M. Mitova, S. Rousseva // n0HB03HaH. ArpoxHM. eko^. - 2014. -Vol. 48. - № 1. - P. 26-30.

158. Moore, I.D. Soil Attribute Prediction Using Terrain Analysis / I.D. Moore, P.E. Gessler, G.A. Nielsen, G.A. Peterson // Soil Science Society of America Journal. - 1993.

- № 57. - P. 443-452.

159. Morgan, R.P.C. The European soil erosion model (EUROSEM): A dynamic approach for predicting sediment transport from fields and small catchments / R.P.C. Morgan, J.N. Quinton, R.E. Smith, G. Govers, J.W.A. Poesen, et al. // Earth Surface Processes and Landforms. - 1998. - № 23. - P. 527-544.

160. Morgan, R.S. Soil salinity mapping utilizing sentinel-2 and neural networks / R.S. Morgan, M. Abd El-Hady, I.S. Rahim // Indian Journal Of Agricultural Research. - 2018.

- Vol. 52. - №. 5. - P. 524-529.

161. Moya, D. The burn severity and plant recovery relationship affect the biological and chemical soil properties of Pinus halepensis Mill. stands in the short and mid-terms after wild-fire / D. Moya, S. González-De Vega, E. Lozano, F. García-Orenes, J. Mataix-Solera, M.E. Lucas-Borja, J. de las Heras // J. Environ. Managem. - 2019. - Vol. 235. -P. 250-256.

162. Mulder, V.L. The use of remote sensing in soil and terrain mapping—A review / V.L. Mulder, S. de Bruin, M.E. Schaepman, T.R. Mayr // Geoderma. - 2011. - Vol. 162.

- №. 1. - P. 1-19.

163. Nasri, N. Modeling the hydrogeochemical evolution of brine in saline systems: Case study of the Sabkha of Oum El Khialate in South East Tunisia / N. Nasri, R.

Bouhlila, M.W. Saaltink, P. Gamazo // Applied Geochemistry. - 2015. - Vol. 55. - P. 160-169.

164. Odeha, I.O.A. Spatial Prediction of Soil Properties from Landform Attributes Derived from a Digital Elevation Model / I.O.A. Odeha, A.B. McBratney, D.J. Chittleborough // Geoderma. - 1994. - № 63. - P. 197-214.

165. Peng, J. Comparative study on hyperspectral inversion accuracy of soil salt content and electrical conductivity / J. Peng, H. Xiang, Y. Guo, Z. Shi // Spectroscopy and Spectral Analysis. - 2014. - Vol. 34. - № 2. - P. 510-514.

166. Peng, J. Estimating soil salinity from remote sensing and terrain data in southern Xinjiang Province, China / J. Peng, A. Biswas, Q. Jiang, R. Zhao, J. Hu, B. Hu, Z. Shi // Geoderma. - 2019. - Vol. 337. - P. 1309-1319.

167. Perez-Cabello, F. Micro-scale post-fire surface cover changes monitored using high spatial resolution photography in a semiarid environment: A useful tool in the study of post-fire soil erosion processes / F. Perez-Cabello, A. Cerda, J. de la Riva, M.T. Echeverria, A. Garcia-Martin, P. Ibarra // J. Arid Environ. - 2012. - Vol. 76. - P. 88-96.

168. Pérez-Valera, E. Fire modulates ecosystem functioning through the phylogenetic structure of soil bacterial communities / E. Pérez-Valera, M. Goberna, M. Verdú // Soil Biology and Biochemistry. - 2019. - Vol. 129. - P. 80-89.

169. Phinzi, K. The assessment of water-borne erosion at catchment level using GIS-based RUSLE and remote sensing: A review / K. Phinzi, N.S. Ngetar // International Soil and Water Conservation Research. - 2019. - Vol. 7. - № 1. - P. 27-46.

170. Platoncheva, E. Spatial-Temporal Dynamics of the Ephemeral Gully Belt on the Plowed Slopes of River Basins in Natural and Anthropogenic Landscapes of the East of the Russian Plain / E. Platoncheva, O. Yermolaev, B. Essuman-Quainoo // Geosciences. - 2020. - Vol. 10. - № 5. - P. 167.

171. Rao, B.R.M. Spectral behaviour of salt-affected soils / B.R.M. Rao, R.C. Sharma, T.R. Sankar, S.N. Das, R.S. Dwivedi, S.S. Thammappa, L. Venkataratnam. // International Journal of Remote Sensing. - 1995. - Vol. 16. - P. 2125-2136.

172. Renard, K.G. Predicting Soil Erosion by Water: A Guide to Conservation Planning with the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE). Agriculture Handbook No. 703

/ K.G. Renard, G.R. Foster, G.A. Weesies, D.K. McCool, D.C. Yoder. - USDA -Agricultural Research Service: Washington, DC. - 1997.

173. Rosenzweig, C. Soils and global climate change: challenges and opportunities / C.Rosenzweig, D.Hillel // Soil Sc., - 2000. - Vol. 165. - № 1. - P. 47-56.

174. Rouse, J.W. Haas R.H., Schell J.A., Deering D.W., Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS / J.W. Rouse, R.H. Haas, J.A. Schell, D.W. Deering // Proceedings of the 3rd ERTS Symposium. - 1974. - Washington, USA.

175. Sankey, J.B. Germino M.J., Sankey, T.T. and Hoover A.N. Fire effects on spatial patterning of soil properties in sagebrush steppe, USA: a meta analysis / J.B. Sankey, M.J. Germino, T.T. Sankey, A.N. Hoover // Int. J. Wildland Fire. - 2012. - Vol. 21. - P. 545556.

176. Schofield, R.V. Application of salinization indicators and initial development of potential global soil salinization scenario under climatic change / R.V. Schofield, M.J. Kirkby // Global Biogeochemical Cycles. - 2003. - Vol. 17. - №. 3. - P. 1073.

177. Sena, N.C. Analysis of Terrain Attributes in Different Spatial Resolutions for Digital Soil Mapping Application in Southeastern Brazil / N.C. Sena, G.V. Veloso, E.I. Fernandes-Filho, M.R. Francelino, C.E.G.R. Schaefer // Geoderma Regional. - 2020. -№ 21. - e00268.

178. Sidike, A. Estimating soil salinity in Pingluo County of China using Quick Bird data and soil reflectance spectra / A. Sidike, S. Zhao, Y. Wen // Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. - 2014. - Vol. 26. - P. 156-175.

179. Silva, R.M. Spatial analysis of vegetal cover and sediment yield in Tapacura river catchment based on remote sensing and GIS / R.M. Silva, C.A. G. Santos, S.M. Gico Lima Montenegro, L.P. Silva // Annals of Warsaw agr. univ. Land reclamation. Warsaw, - 2010. - Vol. 42. - №1. - P. 5-16.

180. Soto, B. Runoff and soil erosion from areas of burnt scrub: Comparison of experimental results with those predicted by the WEPP model / B. Soto, F. Diaz-Fierros // Catena. - 1998. - Vol. 31. - P. 257-270.

181. Suleymanov, A. Digital mapping of solonchak complexes using Sentinel-2A data / A. Suleymanov, I. Gabbasova, M. Komissarov // E3S Web of Conferences 222. - 2020. - 01010.

182. Suleymanov, A. Geoinformation assessment of erosion risk on irrigated lands / A. Suleymanov, I. Khabirov, I. Gabbasova, R. Suleymanov // Eurasian GIS Congress, Azerbaijan, Baku - abstract book. - 2018. - P. 32.

183. Suleymanov, A. Mapping soil organic carbon under erosion processes using remote sensing / A. Suleymanov, I. Gabbasova, R. Suleymanov, E. Abakumov, V. Polyakov, P. Liebelt // Hungarian Geographical Bulletin. - 2021b. - Vol. 70. - № 1. - P. 49-64.

184. Suleymanov, A. Soil salinity assessment from satellite data in the Trans-Ural steppe zone (Southern Ural, Russia) / A. Suleymanov, I. Gabbasova, E. Abakumov, J. Kostecki // Soil Science Annual. - 20216. - Vol. 72. - № 1. - 132233.

185. Suleymanov, A. The Soil Nutrient Digital Mapping for Precision Agriculture Cases in the Trans-Ural Steppe Zone of Russia Using Topographic Attributes / A. Suleymanov, E. Abakumov, R. Suleymanov, I. Gabbasova, M. Komissarov // ISPRS International Journal of Geo-Information. - 2021a. - № 10. - 243.

186. Suleymanov, A.R. Geomorphometric and geoinformation approach to meliorative evaluation of the territory. In Climate Change Impacts on Hydrological Processes and Sediment Dynamics: Measurement, Modelling and Management / A.R. Suleymanov // Springer Proceedings in Earth and Environmental Sciences; Springer International Publishing: Cham, Switzerland. - 2019. - P. 72-75.

187. Suleymanov, R. Effect of phosphogypsum and turkey litter on the erodibility of agrochernozems of the Southern Cis-Ural (Russia) under artificial heavy rainfall / R. Suleymanov, I. Saifullin, M. Komissarov, I. Gabbasova, A. Suleymanov, T. Garipov // Soil and Environment. - 2019. - Vol. 38. - № 1. P. 81-89.

188. Suleymanov, R. The Current State of Abandoned Lands in the Northern Forest-Steppe Zone at the Republic of Bashkortostan (Southern Ural, Russia) / R. Suleymanov, I. Yaparov, I. Saifullin, I. Vildanov, P. Shirokikh, A. Suleymanov, M. Komissarov, P. Liebelt, A. Nigmatullin, R. Khamidullin // Spanish Journal of Soil Science. - 2020. - № 10. - P. 29-44.

189. Taghadosi, M.M. Retrieval of soil salinity from Sentinel-2 multispectral imagery / M.M. Taghadosi, M. Hasanlou, K. Eftekhari // European Journal of Remote Sensing. -2019. - Vol. 52. - №. 1. - P. 138-154.

190. Takoutsing, B. An Assessment of the Variation of Soil Properties with Landscape Attributes in the Highlands of Cameroon / B. Takoutsing, J.C. Weber, J.A.R. Martin, K.E. Shepherd, E. Aynekulu, A. Sila // Land Degradation & Development. - 2018. - № 29. -P. 2496-2505.

191. Tokunaga, S. Dynamic panel data analysis of the impacts of climate change on agricultural production in Japan / S. Tokunaga, M. Okiyama, I. Ikegawa // JARQ. - 2015.

- Vol.49. - № 2. - P. 149-157.

192. Valko, O. Prospects and limitations of prescribed burning as a management tool in European grasslands / O. Valko, P. Torok, B. Deak, B. Tothmeresz // Basic Appl. Ecol.

- 2014. - Vol. 15. - P. 26-33.

193. Valko, O. Supporting biodiversity by prescribed burning in grasslands - A multitaxa approach / O. Valko, B. Deak, T. Magura, P. Torok, A. Kelemen, K. Toth, R. Horvath, D. D. Nagy, Z. Debnar, G. Zsigrai, I. Kapocsi, B. Tothmeresz // Sci. Total Environ. - 2016. - Vol. 572. - P. 1377-1384.

194. Vaudour, E. Sentinel-2 image capacities to predict common topsoil properties of temperate and Mediterranean agroecosystems / E. Vaudour, C. Gomez, Y. Fouad, P. Lagacherie // Remote Sensing of Environment. - 2019. - Vol. 223. - P. 21-33.

195. Wagenbrenner, N.S. Wind erosion from a sagebrush steppe burned by wildfire: measurements of PM10 and total horizontal sediment flux / N.S. Wagenbrenner, M.J. Germino, B.K. Lamb, P.R. Robichaud, R.B. Foltz // Aeolian Research. - 2013. - Vol. 10.

- P. 25-36.

196. Wang, J. Capability of Sentinel-2 MSI data for monitoring and mapping of soil salinity in dry and wet seasons in the Ebinur Lake region, Xinjiang, China / J. Wang, Ding, D. Yu, X. Ma, Z. Zhang, X. Ge, D. Teng, X. Li, J. Liang, I. Lizaga, X. Chen, L. Yuan, Y. Guo // Geoderma. - 2019. - Vol. 353. - P. 172-187.

197. Wang, J. Spatial distribution of soil salinity and potential implications for soil management in the Manas River watershed, China / J. Wang, Y. Liu, S. Wang, H. Liu, G. Fu, Y. Xiong // Soil Use and Management. - 2020. - Vol. 36. - P. 93-103.

198. Wilford, J. Modelling the abundance of soil calcium carbonate across Australia using geochemical survey data and environmental predictors / J. Wilford, P. de Caritat, E. Bui // Geoderma. - 2015. - Vol. 259. - P. 81-92.

199. Wischmeier, W.H., Smith D.D. 1978. Predicting Rainfall Erosion Losses - A Guide to Conservation Planning. Agriculture Handbook. № 537 / W.H. Wischmeier, D.D. Smith. - USDA-Agricultural Research Service: Washington, DC.

200. Wittenberg, L. The role of fire disturbance on runoff and erosion processes - a long-term approach, Mt. Carmel Case Study, Israel / L. Wittenberg, M. Inbar // Geograph. Res. - 2009. - Vol. 47. - P. 46-56.

201. Zhang, G. Recent progress and future prospect of digital soil mapping: A review / G. Zhang, F. Liu, X. Song // Journal of Integrative Agriculture. - 2017. - Vol. 16. - № 12. - P. 2871-2885.

202. Zizala, D. Assessment of Soil Degradation by Erosion Based on Analysis of Soil Properties Using Aerial Hyperspectral Images and Ancillary Data, Czech Republic / D. Zizala, T. Zadorova, J. Kapicka // Remote Sensing. - 2017. - Vol. 9. - №. 1.- P. 28.