Семантическая модель описания почв и почвенная информационная система тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 03.02.13, кандидат биологических наук Рыбальский, Николай Николаевич

• Рыбальский, Николай Николаевич
• кандидат биологических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат биологических наук Рыбальский, Николай Николаевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

Раздел 1. Обзор почвенных информационных систем

1.1 .Обзор почвенных информационных систем и баз данных

1.2. Предпосылки и этапы создания почвенных информационных систем

1.3. Современные почвенные информационные системы

1.3.1. Почвенная информационная система SOTER

1.3.2. Почвенная информационная система CanSIS

1.3.3. Почвенная информационная система ASRIS

1.3.4. Почвенная база данных Европы ESDB

1.3.5. Почвенные информационные системы и базы данных США

1.3.6. Почвенная база данных WISE

1.3.7. Всемирная гармонизированная почвенная база данных HWSD

1.3.8. Цифровая почвенная карта мира - GlobalSoilMap.net

1.3.9. Другие почвенные информационные системы и базы данных

1.4. Ограничения современных почвенных информационных систем

Раздел 2. Обзор модельных представлений о почве

ГЛАВА 2. УСЛОВИЯ, ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

ГЛАВА 3. ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЙ

Раздел 1. Модельные представления в почвоведении

Раздел 2. Принцип квантования

Раздел 3. Семантическая модель описания почвы

Раздел 4. Разработка системы формализации почвенных метаданных

Раздел 5. Проектирование и создание почвенной информационной системы

Раздел 6. Вывод картографической информации в Интернет

Раздел 7. Степень неоднородности при описании почвенного разреза по разным системам морфологического описания почв

ВЫВОДЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Семантическая модель описания почв и почвенная информационная система»

Информация о почвах жизненно необходима для того, чтобы принимать решения по повышению эффективности землепользования, защите окружающей среды, долгосрочному планированию в сфере управления почвенными ресурсами и др. (Handbook of Soil Sciences, 2011). Ход развития почвоведения предопределяет необходимость разработки новых подходов к анализу почвенных ресурсов в России (Савин, 2004), в тоже время современные средства компьютерного моделирования позволяют эффективно решать задачи количественного описания сложных динамических систем (Смагин, 2007). Информационные технологии (ИТ) дают широкий спектр возможностей для того, чтобы получать информацию о почвах ежедневно и обрабатывать ее в реальном времени. При помощи ИТ в перспективе возможно проводить пространственно-распределенного статистический анализ (Каневский, Демьянов, 1999), выполнять алгоритмизацию процедур классификации почв и многое другое - от построения системы информативных признаков (диагностики) до распознавания новых объектов, оценки качества и сравнения классификаций разных научных систем (Рожков, 2007, 2011). Расширение спектра возможностей получения почвенных данных, обусловленное развитием современных цифровых методов, таких как обработка ДДЗ, геостатистика, педометрика и цифровое почвенное картографирование, приводит к острой необходимости разработки почвенных информационных систем (почвенных ИС).

Исследование современного состояния зарубежных и российских разработок в области использования ИТ для работы с почвенными данными показало, что наиболее актуальными являются почвенные ИС третьего поколения, в которых присутствуют три компонента: геоинформационные системы (ГИС), дающие возможность работы с пространственными данными; реляционные базы данных (БД), обеспечивающие функциональность работы с множеством морфологических и физико-химических показателей свойств почв; и использующие принципы сети Интернет, что обеспечивает доступ к системе з в реальном времени и многопользовательском режиме (Иванов, Сафрошкин, Рыбальский, 2008). Подобные системы используется для прогнозирования, моделирования и других почвенных исследований (Хомяков, 1996), таких как прогноз опасности эрозии, окисления и других типов химической, биологической и физической деградации почв; контроль за урожаями; глобальные изменения почвы; мониторинг орошения; агро-экологическое зонирования; расчет рисков засухи и многие др (Eckelmann at al., 2006), а так же многих других исследований, в т.ч. для решения более специфических задач, например, исследований по изучению продуктивности лесов (Grigal, 2009).

На данный момент известно несколько десятков региональных систем, более 10 почвенных ИС национального уровня (Australian Soil Resource Information System, Австралия; National Soil Information System, США и др.), a также несколько мультинациональных и глобальных систем (European Soil Database, Европа; SOTER, глобальная почвенная ИС и др.) (Finke, 2001; Brough, 2006; van Engelen, 1996; Lagacherie, McBratney 2006). В 70-80-х гг. XX в. российскими почвоведами был внесен существенный вклад в разработку общих идей построения почвенных ИС на первом этапе - разработке атрибутивных баз данных (Шишов и др., 1975; Рожков, 1976, 1980, 1983). Несмотря на повышение интереса к подобным разработкам (Белоусова, Ме-шалкина, 2009; Крыщенко, Голозубов, 2010), в РФ до сих пор не существует актуальной действующей почвенной ИС (Рожков и др., 2010), поэтому одной из важнейших задач является создание отечественной системы.

Невзирая на стремительное развитие зарубежных почвенных ИС, остается актуальной проблема сохранения первичного смысла исходной информации о почвах (Handbook of Soil Sciences, 2011) при переводе почвенной информации из текстового, «бумажного» формата в электронную форму, возникающая из-за сложной иерархической системы строения почвы и приводящая к искажению информации, разнородности форматов хранения данных, слабой масштабируемости и необходимости трудоемких ручных приемов работы. Эта проблема является следствием слабо проработанной модели описания предметной области и для ее решения необходимо создание системы формализации разнородных почвенных данных, отражающей в себе все многообразие почвенных объектов и свойств почвы.

В результате исследований, которые начались в 2005 году, было выяснено, что, несмотря на большое количество зарубежных разработок в данной области, до сих пор остается нерешенным вопрос, связанный с фундаментальной проблемой математизации почвоведения - отсутствием класса моделей, позволяющих включить в активное использование специфические почвенные категории и понятия. Работа над этой проблемой приближает нас к тому, чтобы сделать почвоведение точной наукой, о чем мечтал В.В. Докучаев (1886).

Таким образом, одной из актуальных задач является восстановление работ по созданию почвенной ИС с использованием опыта собственных и зарубежных разработок, для чего в первую очередь необходимо создать систему формализации разнородных почвенных данных, отражающую в себе все многообразие почвенных объектов и показателей.

Цель работы: изучение информационных взаимоотношений и разработка методов формализации основных понятий предметной области - почвоведения, необходимых для перехода от визуально доступных форм хранения почвенных документов к электронным формам, и создание семантической модели описания почв в виде почвенной ИС.

В работе поставлены следующие задачи:

1) провести анализ современного состояния зарубежных и отечественных разработок в области использования ИТ для работы с почвенными данными, исследовать существующие модели их описания;

2) дать информационную характеристику документам предметной области исследования, оценить проблемы и возможности перехода из визуальных форм хранения почвенных данных к электронным формам;

3) разработать информационную модель описания почвы для использования в электронной среде хранения и обработки данных, и на ее основе создать систему формализации разнородных почвенных данных;

4) спроектировать и создать почвенную ИС описания предметной области;

5) исследовать возможность гармонизации почвенных описаний, выполненных с использованием разных методик морфологического описания почв.

Научная новизна. Впервые, с использованием семантического подхода, проведен информационный анализ текстов почвенных документов и сформулирован принцип квантования почвенной информации, заключающийся в том, что передача почвенной информации осуществляется стандартными дискретными порциями, имеющими однородный состав структурных элементов и однородную структуру внутренних отношений, и инвариантных относительно формы хранения почвенных данных - вербальной, визуальной или электронной. Данная концепция послужила базисом для разработанной семантической модели описания предметной области, в рамках которой в едином информационном пространстве была формализовано описана семантика отношений показателей свойств почв с элементами строения почвенного тела.

Впервые разработана модель предметной области, реализованная в виде оригинальной БД, описывающая почву как семантические отношения, возникающие между именами базовых понятий предметной области - показателей, их значений, методов определения значений показателей свойств почв, и именами характеризуемых ими почвенных объектов. Данная модель, реализованная в форме оригинальной БД, является основополагающей частью почвенной ИС. Она позволяет переводить данные из текстовых (аналоговых) описаний почвенных разрезов в электронную (цифровую) форму хранения и восстанавливать их из цифровой формы хранения в аналоговую без потерь и искажения информации - точность авторского описания поддерживается и контролируется полнотой метаданных, описывающих предметную область.

Разработанная модель описания предметной области впервые позволяет дать математическую интерпретацию описанию почвы - как ассоциированного массива показателей свойств почв; и почвенного профиля в целом -как дерева ассоциированных массивов показателей свойств почв в пространстве почвенных объектов. Подобная интерпретация позволяет устанавливать и выражать связи между элементами строения почвы и их показателями через формальные логические отношения.

Практическая значимость. Использование почвенной ИС, описывающей предметную область, позволяет обеспечить ввод, хранение и обработку большого количества фактических материалов по почвам. В основе созданной ИС лежит разработанная оригинальная модель БД, которая позволяет объединить показатели, описывающие свойства почвы, с объектами, из которых состоит почвенное тело, в единую систему, обеспечивая взаимодействие между ними при помощи формальной логики на базе набора определенных алгоритмов, теоретически позволяя работать с бесконечным множеством данных. Благодаря концепции минимальной информационной почвенной единицы, которая играет роль своеобразного кванта почвенной информации, разработанная почвенная ИС стала гибкой, легко расширяемой и поддерживающей масштабируемость и интероперабельность (способность взаимодействовать с другими почвенными ИС и БД без каких-либо ограничений).

Важная особенность разработанной почвенной ИС, иллюстрирующая принцип квантования почвенной информации, - вывод полноценного описания почвенного разреза в том же виде, в котором он существовал на бумажном носителе, что, по сути, является сохранением смысловых и логических связей между почвенными показателями и объектами. Коллективный доступ к системе, осуществляемый через Интернет, позволяет преодолеть проблему того, что большое количество получаемой научной информации о почвах оказывается в ограниченном использовании. Другим преимуществами данной модели являются открытость инфраструктуры, возможность персонали-зации интерфейса, сохранение алгоритмов обработки данных и извлечения информации при изменении списочного состава индексированных показателей и многое др.

Разработанная модель применена для реализации Почвенно-географической базы данных России (ПГБД).

Методология исследования. В работе использованы современные методы поиска и анализа информации, методы проектирования и построения моделей, методы преобразования и кодирования информации для ее представления в цифровых форматах и методы компьютерного моделирования для создания почвенной ИС.

Апробация работы. Результаты работы и основные положения были представлены и обсуждались на V съезде Всероссийского общества почвоведов им. В.В. Докучаева (Ростов-на-Дону, 2008), Всероссийской научной конференции «Научный сервис в сети Интернет: решение больших задач» (Новороссийск, 2008), XVII Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых по фундаментальным наукам «Ломоносов - 2010» (Москва, 2010), Международной конференции «Научно-практические аспекты развития современной техники и технологий в условиях курса на инновации» (Санкт-Петербург, 2010), Европейском рабочем совещании «Global Soil Fertility: The role of next generation smart fertilizers» (Wageningen, Нидерланды, 2011), а также на рабочем заседании Международного информационно-справочного центра по почвам (ISRIC) (Wageningen, Нидерланды, 2011). Результаты работы обсуждались на заседания семинара по цифровой почвенной картографии (ЦПК) подкомиссии "Картография почв" и комиссии по пе-дометрике Общества почвоведов им. В.В. Докучаева в Почвенном институте им. В.В. Докучаева. Разработанная семантическая модель обсуждалась на совещании, посвященном интеграции почвенных БД России, Украины и Белоруссии (Москва, 2011).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 работ, из них 2 статьи в реферируемых изданиях, включенных в список ВАК.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав и выводов, изложенных на 156 страниц машинописного текста. Содержит 13 таблиц и 29 рисунков. Список литературы насчитывает 199 наименований, из них 99 на иностранном языке.

Заключение диссертации по теме «Почвоведение», Рыбальский, Николай Николаевич

выводы

1) Основными недостатками имеющихся методов перевода почвенных данных из аналоговой в цифровую форму хранения и созданных на их основе атрибутивных почвенных баз данных являются: потеря части данных на этапе их ввода, искажение и неопределенность информации на этапах их обработки и вывода, и как следствие, возвращение исследователя к ручным методам работы с почвенными данными. Эффективность использования почвенных данных, хранимых в электронной форме, определяется моделью описания предметной области, основанной на использовании фундаментальных информационных закономерностей и связей, возникающих между понятиями предметной области, выражаемых их естественными именами, и позволяющих соединить предметную составляющую почвоведения с формальнологической. Показано, что электронные формы хранения данных в форме баз данных являются не только средством хранения формализованных почвенных данных, но и инструментом, позволяющим описывать закономерные отношения, возникающие и имеющие место в предметной области - почвоведении.

2) Сформулирован принцип квантования почвенной информации и предложен метод описания почвенных данных и передачи почвенной информации, не зависящий от формы хранения данных. Метод основан на использовании инвариантных свойств определенного в исследовании понятия - минимальной информационной почвенной единицы - БИтт- В визуальной среде хранения 811т;п описывает отдельные единичные акты обмена почвенными данными набором вербальных утверждений: объект о характеризуется значением V показателя 1, определенного методом ш, где о, ¡, ш и V - конкретные имена понятий и термины предметной области. В среде электронного хранения 8ит1П описывается с использованием метаданных - совокупностью специфических для электронной формы хранения данных и их спецификаций, дополняющих каждый вербальный элемент, связанный с ними в одном кор

136 теже. Инвариантность 8итш проявляется в том, что она позволяет переходить из одной формы хранения данных к другой, используя эту дополнительную связь как однозначное отношение двух наборов данных [о, V, I, ш] = [СНуесШЭ, Уа1иеШ, 1псНса1огГО, МеЙюёГО].

3) Разработана семантическая модель описания почвы, описывающая отношения, имеющие место в предметной области, как отношения между именами (терминами) базовых понятий предметной области - показателей, значений, методов определения значений показателей свойств почв, и характеризуемых ими почвенных объектов. Разработана и создана схема базы данных, реализующая семантическую модель описания почвы с раздельным описанием предметной области и хранилища почвенных данных. По единой унифицированной методике разработан и создан формализованный массив данных, описывающий предметную область и множество потенциально хранимых почвенных данных. Дана физическая интерпретация почвенных объектов.

4) Формализация, проведенная в рамках семантической модели описания почв, позволяет дать математическую интерпретацию описанию единичного почвенного объекта как ассоциированного массива значений показателей свойств почв, и почвенного профиля в целом - как дерева ассоциированных массивов значений показателей свойств почв в пространстве почвенных объектов:

8 = Р + Н + Е = \р,] + [к]Л] + [е^] Такая интерпретация позволяет легко устанавливать и выражать связи между любыми элементами строения почвы и показателями свойств почв через формальные логические отношения.

5) На основе концепции минимальной информационной почвенной единицы разработана почвенная ИС описания предметной области - почвоведения, которая объединяет в себе показатели, описывающие свойства почвы, с объектами, из которых состоит почвенное тело, в единую систему, обеспечивая взаимодействие между ними при помощи формальной логики на базе на

137 бора определенных алгоритмов, что теоретически позволяет работать с бесконечным множеством данных. Благодаря созданной процедуре формализации, разработанная почвенная ИС описания предметной области, реализованная в виде атрибутивной БД, позволяет переводить данные из текстовых почвенных описаний в электронную форму и восстанавливать их из электронной формы хранения в визуальную без потерь и искажения информации - точность авторского описания и полнота перевода определяется не техническими возможностями электронной формы хранения, а полнотой источника почвенного описания и контролируется полнотой метаданных, описывающих предметную область.

6) По данным, полученным в ходе полевых испытаний, включающих в себя сравнительный анализ двух систем морфологических описаний почв -принятую в России и международную систему описания FAO - был подсчитан линейный коэффициент корреляции для следующих почвенных свойств: глубина горизонтов, характер переходов, влажность, гранулометрический состав, структура, твердость, тип сложения. Полученные результаты (средний коэффициент корреляции - выше 0.9) показали возможность гармонизации и интеграции данных в разработанную почвенную ИС из зарубежных почвенных ИС и БД.

Интернет-ресурсы с результатами работы: http://db.soil.msu.ru, http ://open. soil .msu.ru

Список литературы диссертационного исследования кандидат биологических наук Рыбальский, Николай Николаевич, 2012 год

1. Апарин Б.Ф., Касаткина Г.А., Матинян H.H., Сухачева Е.Ю. Красная книга почв Ленинградской области. - СПб.: Аэроплан, 2007. - 231 с.

2. Аринушкина Е.В. Руководство по химическим анализам почв. М.: Из-во Моск. Ун-та, 1970. - 488 с.

3. Базовые шкалы свойств морфологических элементов почв. Методическое руководство по описанию почв в поле. М., 1982. - 60 с.

4. Базы данных состава и свойств почв / В. С. Крыщенко, О. М. Голозубов, В. В. Колесов, Т. В. Рыбянец. Ростов-на-Дону, 2008. - 145 с.

5. Белобров В.П., Рожков В.А., Столбовой B.C. База данных о структурах почвенного покрова для их классификации // Почвоведение, 1993. № 7. С. 8388.

6. Белоусова Н.И., Мешалкина Ю.Л. Методические аспекты создания почвенно-атрибутивной базы данных // Бюлл. Почв, ин-та им. В.В. Докучаева, 2009. Вып. 64.-С. 23-33.

7. Белоусова Н.И., Мешалкина Ю.Л. Опыт создания унифицированной базы данных бореальных почв России (методические вопросы) // Почвоведение, 1997. №8.-С. 926-933.

8. Березовский Е.В., Захаренко А.В, Полин В.Д. Информационное обеспечение технологий точного земледелия: опыт РГАУ-МСХА / Информационный обмен в сельском хозяйстве на русском языке. М.: РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева, 2010.-С. 172-180.

9. Бойко О.С., Васенев И.И. Базовые параметры агроэкологического мониторинга агроландшафтов ЦЧР // Вестник ОГУ, 2007. №10. С. 103-109.

10. Васенев И.И., Мешалкина Ю.Л., Грачев Д.А. Геоинформационные системы в почвоведении и экологии. М.: Изд-во РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева, 2010.-214 с.

11. Васенев И.И. Почвенные сукцессии. М., 2008. - 400 с.

12. Герасимов И.П. Генетические, географические и исторические проблемы современного почвоведения. М.: Наука, 1976. - С. 165-177.

13. Герасимова М.И., Тонконогов В.Д., Лебедева И.И. Возможности и ограничения корреляции почвенных классификаций / Агрохимия и почвоведение. -Харьков: НИИ им. О.Н. Соколовского, 2009. С. 15-20.

14. Гильманов Т.Г. Интерпретация формул Докучаева и Йенни в терминах системного анализа // Вестн. Моск. Ун-та. Сер. Почвоведение, 1977. № 3. -С. 32-39.

15. Глаголев М.В., Смагин A.B. Приложения MATLAB для численных задач биологии, экологии и почвоведения. М.: МГУ. 2005. - 200 с.

16. ГОСТ 2759388, 2005. Почвы. Термины и определения.

17. Дейт К.Дж. Введение в системы баз данных. 8-е изд. М.: «Вильяме», 2006. - 1328 с.

18. Дмитриев Е.А. Математическая статистика в почвоведении: учебник. М.: Изд-во МГУ, 1995. - 320 с.

19. Добровольский Г.В. Лекции по истории и методологии почвоведения. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2010. - 230 с.

20. Добровольский Г.В., Трофимов С.Я. Систематика и классификация почв (история и современное состояние): учеб. пособие. М.: Изд-во МГУ, 1996. -80 с.

21. Добровольский Г.В., Урусевская И.С. География почв: учебник. М.: Изд140во Моск. Ун-та: Наука, 2006. 460 с.

22. Докучаев В.В. Доклад Закавказскому статистическому комитету об оценке земель вообще и Закавказья, в особенности. Почвенные, горизонтальные и вертикальные зоны. - Тифлис: Тип. канцелярии Главноначальствующего гражданской частью на Кавказе, 1899. - 19 с.

23. Докучаев В.В. Доклад об оценке земель вообще и Закавказья в особенности. Почвенные горизонтальные и вертикальные зоны / Докучаев В.В. Сочинения. -М.: Изд-во АН СССР, 1951. T. VI. С. 379-397.

24. Иванов A.B., Рыбальский H.H. Информационная профильно-географическая модель почвы // Использование и охрана природных ресурсов в России, 2010. №5 (113).-68 с.

25. Иванов A.B., Алябина И.О., Иванов С.А., Колесникова В.М., Рыбальский H.H., Сафрошкин В.Ю., Шоба С.А. Почвенно-географическая база данных: структура данных и метаданные (ver. 1.0) // Доклады по экологическому почвоведению, 2010. Вып. 14. N 2. С. 1-118.

26. Иванов A.B., Сафрошкин В.Ю., Рыбальский H.H. Сетевые почвенные информационные системы и цифровые модели почв / Научный сервис в сети Интернет: решение больших задач: Тр. Всеросс. научной конф. (22-27 сентября 2008 г., Новороссийск). С. 448-450.

27. Каневский М.Ф., Демьянов В.В. Введение в методы анализа данных по окружающей среде // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. -М.: ВИНИТИ, 1999. № 11. С. 4-11.

28. Карта почвенно-экологического районирования России (цифровая версия) / Под ред. Г.В. Добровольского, И.С. Урусевской. М., 2007.

29. Классификация и диагностика почв России. Смоленск: Ойкумена, 2004. -343 с.

30. Классификация и диагностика почв СССР. М.: Колос, 1977. - 224 с.

31. Классификация почв России. М.: Почв, ин-т им. Докучаева, 1997. - 235 с.

32. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. М.: Физматлит, 2012.-816 с.

33. Кожина М.Н. О функциональных семантико-стилистических категориях текста. М.: Высшая школа, 1987. №2. - С. 35-41.

34. Колесникова В.М., Алябина И.О., Воробьева JI.A., Молчанов Э.Н., Шоба С.А., Рожков В.А. Почвенная атрибутивная база данных России // Почвоведение, 2010. №8.-С. 1-10.

35. Коннолли Т., Бегг К. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практике. 3-е изд. — М.: Вильяме, 2003. 1436 с.

36. Крыщенко B.C., Голозубов О.М., Колесов В.В., Рыбянец Т.В. База данных состава и свойств почв. Ростов-на-Дону: Изд-во РСЭИ, 2008. - 145 с.

37. Кудеяров В.Н., Демкин В.А., Гиличинский Д.А., Горячкин C.B., Рожков В.А. Глобальные изменения климата и почвенный покров // Почвоведение, 2009. №9.-С. 1027-1042.

38. Кудеяров В.Н., Курганова И.Н. Дыхание почв России: анализ базы данных, многолетний мониторинг, моделирование, общие оценки // Почвоведение, 2005. №9.-С. 1112-1121.

39. Лебедева И.И., Тонконогов В.Д., Герасимова М.И. Диагностические горизонты в субстантивно-генетических классификациях почв // Почвоведение, 1999. №90.-С. 1068-1075.

40. Максимович Г. Ю., Романенко А. Г., Самойлюк О. Ф. Информационные системы : учебное пособие / Под общ. ред. К. И. Курбакова. — М.: Изд-во Рос. экон. акад., 1999. 198 с.

41. Мамихин C.B. Динамика углерода органического вещества и мрадионукле-дидов в наземных экосистемах. М.:Изд-во Моск. ун-та, 2003. - 172 с.

42. Мешалкина Ю.Л. Диалоговая система диагностики почв: автореф. дисс. к.б.н. -М.: МГУ, 1989. 24 с.

43. Мешалкина Ю.Л., Самсонова В.П. Математическая статистика в почвоведении: практикум. М.: МАКС Пресс, 2008. - 84 с.

44. Минеев В.Г. Агрохимия и экологические функции калия. М: Изд-во МГУ, 1999.-332 с.

45. Мировая коррелятивная база почвенных ресурсов: основа для международной классификации и корреляции почв. М.: ТНИ КМК, 2007. - 278 С.

46. Михайлов И.С. Морфологическое описание почвы. М.: Наука, 1975. - 72 с.

47. Морозов А.И., Самойлова Е.М. О методах математического моделирования динамики гумуса // Почвоведение, 1993. N 6. С. 24-32.

48. Мотузова Г.В., Безуглова О.С. Экологический мониторинг почв. М.: Гаудеамус, 2007. - 273 с.

49. Отчет о НИР по теме: «Ввести в действие систему управления базами данных общего назначения ИНЕС и АРФА». М.: ВНТИЦ, 1983. - 157 с.

50. Полевой определитель почв России. М.: Почв, ин-т им. В.В. Докучаева, 2008.- 150 с.

51. Полевые и лабораторные методы исследования физических свойств почв / Под ред. Е.В. Шеина. М.: Изд-во Моск. унта, 2001. - 200 с.

52. Почвоведение. Почва и почвообразование / Под ред. В.А. Ковды, Б.Г. Розанова. М.: Высшая школа, 1988. - 400 с.

53. Почвенная карта России (скорректированная цифровая версия Почвенной карты РСФСР масштаба 1 : 2500000) / Под ред. В.М. Фридланда. М.: 2007.

54. Почвенная номенклатура и корреляция / Сост. П.В. Красильников. Петрозаводск: КНЦ РАН, 1999. - 435 с.

55. Почвенные ресурсы России. Почвенная географическая база данных / С.А. Шоба, И.О. Алябина, В.М. Колесникова и др. М.:ГЕОС, 2010.-128 с.

56. Прокофьева Т.В., Малышева Т.И., Алексеев Ю.Е. Учебная зональная практика по почвоведению: описание маршрута. Методическое руководство. / Под ред. А.С.Владыченского; М.: МГУ, 2004. - 72 с.

57. Родзин В.И., Семенцов Г.В. Основы экологического мониторинга. Таганрог: ТРИ им. В. Д. Калмыкова, 1988. - 260 с.

58. Рожков В.А. Автоматизированная информационно-поисковая система "ПОЧВА" / Проблемы почвоведения. М., 1982. - С. 147-152.

59. Рожков В.А. Автоматизированные информационно-поисковые системы в почвоведении. М.: Изд-во Госстандарта, 1983. - 52 с.

60. Рожков В.А., Егоров В.В., Фридланд В.М., Акопян И.Х. Автоматизированная информационно-поисковая система "ПОЧВА" (ч.1,2 в кн. 1-3,3) М.: Изд-во ВАСХНИЛ, 1980. - 699 с.

61. Рожков В.А. Тектологическая концепция почвоведения. Основные разделы отчета за 2007 г. по гранту РФФИ № 07-04-00248а, 2007. 8 с.

62. Рожков В.А., Алябина И.О., Колесникова В.М., Молчанов Э.Н., Шоба С.А., Столбовой B.C. Почвенно-географическая база данных России // Почвоведение, 2010. №1.-С. 3-6.

63. Рожков В.А., Рожкова С.В. Почвенная информатика. М.: Изд-во МГУ, 1993.- 189 с.

64. Розанов Б.Г. Морфология почв: учебник для высшей школы. М.: Академический проект, 2004. - 432 с.

65. Романенков В.А, Сиротенко ОД., Рухович Д.И., Романенко И.А, Шевцова Л.К, Королева П.В. Прогноз динамики запасов органического углерода пахотных земель Европейской территории России. М.: ВНИИА, 2009. - 96 с.

66. Романенков В.А., Листова М.П., Беличенко М.В., Рухович О.В. Система «Почва-удобрения-погода-урожай» при возделывании озимой пшеницы на144дерново-подзолистых почвах ЕТР // Плодородие. 2009. №1 (46). С. 14-17.

67. Рыбальский H.H. Разработка и создание сетевых информационных систем по почвоведению. Дипл. работа. М.: ф-т почвоведения МГУ, 2008. - С. 68166.

68. Рыжова И.М. Математическое моделирование почвенных процессов. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1987. - 82 с.

69. Рыжова И.М., Подвезенная М.А. Пространственная вариабельность запасов органического углерода в почвах лесных и степных биогеоценозов // Почвоведение, 2008. №12. С. 1429-1437.

70. Светлов В.А. Современная логика, учебное пособие. СПб.: Питер, 2006. -400 с.

71. Смагин A.B. Методологические подходы к построению математических моделей структурно-функциональной организации почв // Доклады по экологическому почвоведению, 2007, вып. 6. № 2. 58 с.

72. Смагин A.B. Смирнов Г.В. Методы определения эффективного коэффициента диффузии С02 в почве // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 17 "Почвоведение", 1996. №2.-С. 3-10.

73. Смагин A.B., Харитонова Г.В., Манучаров A.C., Витязев В.Г., Дембовецкий A.B. Адсорбция паров воды почвами и почвенными агрегатами: учебное пособие. Тула: "Гриф и К.", 2009. - 100 с.

74. Стандартные цветовые шкалы для полевого определения и кодирования окраски почв / Сост. М. И. Андронова. М.: РосНИИземпроект, ПЕСО "Картография", 1992. - 12 с.

75. Столбовой В., Савин И.Ю. Опыт использования технологий SOTER для создания цифровой базы данных почв и суши России // Почвоведение, 1996.14511.-С. 1295-1302.

76. Столбовой B.C., Шеремет Б.В. Корреляция легенд Почвенной карты СССР масштаба 1:2,5 млн. и Почвенной карты Мира ФАО // Почвоведение, 2000. № З.-С. 277-287.

77. Терлеев В.В. Математическое моделирование в почвенно-гидрологических и агрохимических исследованиях. СПб.: Изд-во Политех, ун-та, 2005. - 104 с.

78. Тироф Р. Обработка данных в управлении. Т. 1. М.:Мир, 1976. - 614 с.

79. Урусевская И.С., Мешалкина Ю.Л., Хохлова О.С. Гумусное состояние серых лесных почв центра Русской равнины, развитых на разных почвообра-зующих породах // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 17, почвоведение, 1997. №1. С. 7-14.

80. Философские проблемы информатики: курс лекций для аспирантов: учеб. пособие/ Ю. Н. Тарасов. 2-е изд., испр. и доп. М.: Изд-во Московского психолого-социального института; Воронеж: Изд-во НПО «МОДЭК», 2007. -136 с.

81. Флоринский И.В. Гипотеза Докучаева как основа цифрового прогнозного почвенного картографирования (к 125-летию публикации) // Почвоведение, 2012. №4. -С. 500-506.

82. Формальная логика / Под ред. И. Я. Чупахина, И. Н. Бродского. Л.: ЛГУ, 1977.-357 с.

83. Хакен Г. Информация и самоорганизация. Макроскопический подход к сложным явлениям. М.: Мир, 1991. - 240 с.

84. Ханина Л.Г., Бобровский М.В., Комаров A.C. и др. Моделирование динамики разнообразия лесного надпочвенного покрова // Лесоведение, 2006. № 1. -С. 70-80.

85. Хомяков Д.М., Мамихин С.В., Кулигина Е.А., Компьютеризация исследований в экологии, почвоведении и агрохимии: уч. пособие. М.: Изд-во Моск. Ун-та, 2005.- 100 с.

86. Хомяков Д.М., Хомяков П.М. Основы системного анализа. М.: Изд-во1461. МГУ, 1996.-108 с.

87. Хомяков П.М., Конищев В.Н., Пегов С.А., Смолина С.Г., Хомяков Д.М. Моделирование динамики геоэкосистем регионального уровня. М.: Из-во МГУ, 2000. - 382 с.

88. Чувакин А.А. Основы филологии. М.: Изд-во: Флинта, Наука, 2011. - 240 с.

89. Шеин Е.В. Курс физики почв. М.: Изд-во МГУ, 2005. - 432 с.

90. Шоба С.А., Столбовой B.C., Алябина И.О., Молчанов Э.Н. Почвенно-географическая база данных России // Почвоведение, 2008. № 9. С. 1029— 1036.

91. Якушев В.П., Якушев В.В. Информационное обеспечение точного земледелия. СПб.: Изд-во ПИЯФ РАН, 2007. - 384 с.

92. Badraoui М., Stitou М. Status of soil survey and soil information system in Morocco. -Bari: CIHEAM-IAMB, 2001. Pp. 193-201.

93. Bartsch H.U., Kues J., Sbresny J., Schneider J. Soil information system as part of a municipal environmental information system // Environmental Geology, 30 (3/4), April 1997.-Pp. 189-197.

94. Batjes N.H. Degradation and vulnerability database for Central and Eastern Europe / Preliminary Results of the SOVEUR Project. Proceedings of concluding workshop. Rome: FAO, Bucharest: RISSA, Wageningen: ISRIC, 1999. - 100 p.

95. Batjes N.H. A qualitative assessment of water erosion risk using the 1:5 M SOTER database for Northern Argentina, South-east Brazil and Uruguay // Working Paper and Preprint 96/0. Wageningen: ISRIC, 1996. - 18 p.

96. Batjes N.H. Effects of mapped variation in soil conditions on estimates of soil carbon and nitrogen stocks for South America // Geoderma, 2000. 97. Pp. 135144.

97. Batjes N.H. Mapping soil carbon stocks of Central Africa using SOTER // Geoderma, 2008. 146. Pp. 58-65.

98. Batjes N.H., Al-Adamat R., Bhattacharyya T., Bernoux M. at al. Preparation of consistent soil data sets for SOC modelling purposes: secondary SOTER data sets for four case study areas // Agriculture, Ecosystems and Environment, 2007. 122. -Pp. 26-34.

99. Batjes N.H. ISRIC-WISE Harmonized Global Soil Profile Dataset (Ver. 3.1). Report 2008/02. Wageningen: ISRIC - World Soil Information, 2008. - 59 p.

100. Batjes N.H. SOTER-based soil parameter estimates for Southern Africa (ver. 1.0). Report 2004/04. Wageningen: ISRIC - World Soil Information, 2004. - 27 P

101. Bhattacharyya T., Pal D.K., Easter M., Batjes N.H. Modelled soil organic carbon stocks and changes in the Indo-Gangetic Plains, India, between 2000 and 2030 // Agriculture, Ecosystems and Environment, 2007. 122. Pp. 84-94.

102. Brough, D.M., Claridge, J. and Grundy, M.J. Soil and landscape attributes: A report on the creation of a soil and landscape information system for Queensland. Brisbane, Australia: Natural Resources, Mines & Water, 2006. 80 p.

103. Brown K. W., Gauld M., Smith J. H., Bain B. F. L. at. al. Design of a database for Scottish soils // J. of Soil Science, 1987: 38. Pp. 267-277.

104. Burrough P.A. Soil information systems / Geographical information systems. Principles and applications. New York: John Wiley & Sons, 1991. - Pp. 153169.

105. Carre F., McBratney A.B., Minasny B. Estimation and potential improvement of the quality of legacy soil samples for digital soil mapping // Geoderma, 2007. 141. -Pp. 1-14.

106. Cerri C.E.P., Easter M., Paustian K., Killian K. at al. Predicted soil organic148carbon stocks and changes in the Brazilian Amazon between 2000 and 2030 // Agriculture, Ecosystems and Environment, 2007. 122. Pp. 58-72.

107. Daigle J.J., Hudnall W.H., Gabriel W.J. The National Soil Information System (NASIS): Designing soil interpretation classes for military land-use predictions // J. ofTerramechanics, 2005. 42. Pp. 305-320.

108. Data Specification on SOIL Draft Guidelines (D2.8.III.3). INSPIRE Infrastructure for Spatial Information in Europe. - Thematic Working Group SOIL, 2012.-370 p.

109. Dijkshoorn J.A., Huting J.R.M., Soil and terrain database for Nepal. Report 2009/01. Wageningen: ISRIC - World Soil Information, 2009. - 30 p.

110. Din9 A. O. Development of Soil Information System for the Turkish Republic of Northern Cyprus // J. of Tekirdag Agricultural Faculty, 2008. 5 (1). Pp. 53-60.

111. Dobos E., Daroussin J., Montanarella L. An SRTM-based procedure to delineate SOTER Terrain Units on 1:1 and 1:5 million scales. EUR 21571 EN, 2005. - 55 P

112. Codd E.F. The Relational Model for Database Management. Addison-Wesley Publ. Co., 2000. - 538 p.

113. Eckelmann W., Baritz R., Bialousz S., Bielek P. at al. Common Criteria for Risk Area Identification according to Soil Threats. Luxembourg: Office for official publications of the EC, 2006. - 96 p.

114. FAO UNESCO 1974. FAO-UNESCO Soil Map of the World 1:5000000. Legend: UNESCO, Paris: FAO, 1983. V. 1.

115. FAO/IIASA/ISRIC/ISS-CAS/JRC. Harmonized World Soil Database (version 1.2). FAO, Rome, Italy and IIASA, Laxenburg, Austria, 2012. 43 p.

116. FAO/ISRIC/University of Gent. Soil and Terrain Database of Central Africa -DR of Congo, Burundi and Rwanda (SOTERCAF 1.0), 2007. 28 p.

117. Finke P., Hartwich R., Dudal R., Ibanez J. at al. Georeferensced Soil Database for Europe. Manual of procedures. Version 1.1. European Soil Bureau, 2001. -178 p.

118. Global and National Soils and Terrain Digital Databases (SOTER) / Ed. V.W.P.149van Engelen and T.T.Wen. Wageningen: ISRIC - World Soil Information, 1995. -138 p.

119. Gray M.J., Humphreys G.S., Deckers J.A. Distribution patterns of World Reference Base soil groups relative to soil forming factors // Geoderma, 2011. 160. Pp. 373-383.

120. Grigal D.F. A soil-based aspen productivity index for Minnesota // Forest Ecology and Management, 2009. 257. Pp. 1465-1473.

121. Guidelines for soil description. Rome: FAO, 2006. - 97 p.

122. Handbook of Soil Science / Ed. M.E. Sumner. CRC Press, Boca Raton, 1999. -2313 p.

123. Handbook of Soil Sciences: Resource management and environmental aspects. -CRC Press, Boca Raton, 2011. 830 p.

124. Hartemink A.E., Huting J. Land Cover, Extent, and Properties of Arenosols in Southern Africa // Arid Land Research and Management, 2008. 22. Pp. 134-147.

125. Hartemink A., McBratney A., Mendonca-Santos M. Digital Soil Mapping with limted data. Springer Verlag, 2008. - 445 p.

126. Jenny H. Factors of soil formation. N.Y: McGraw-Hill, 1941. - 191 p.

127. Lagacherie P., McBratney A., Voltz M. Digital soil mapping: An introductory perspective. Elsevier, Amsterdam, 2006. 350 p.

128. Lilburne L.R., Hewitt A.E., Webb T.W. Soil and informatics science combine to develop S-map: A new generation soil information system for New Zealand // Geoderma, 2012. 170. Pp. 232-238.

129. MacMillan R.A., Pettapiece W.W., Nolan S.C., Goddard T.W. A generic procedure for automatically segmenting landforms into landform elements using DEMs, heuristic rules and fuzzy logic // Fussy Sets and Systems, 2000. 113. Pp. 81-109.

130. Maji A.K., Nayak D.C., Krishna N.D.R. Soil information system of Arunachal150

131. Pradesh in a GIS environment for land use planning // JAG, 2001. V. 3. Iss. 1. -Pp. 69-77.

132. Mantel S., van Engelen V.W.P. The Impact of Land Degradation on Food Productivity. Case studies of Uruguay, Argentina and Kenya. Report 97/01, Wageningen: ISRIC, 1997. V. 1-2. 76 p.

133. Mantel S. Identification of potential for banana in Hainan Island, China // Pe-dosphere, 2003. 13. Pp. 147-155.

134. McBratney A.B., Mendosa Santos M.L., Minasny B. On digital soil mapping // Geoderma, 2003. 117 (1-2). Pp. 3-52.

135. McDonald P. The Literature of Soil Science, 1994. Pp. 143-160.

136. McKenzie N.J., Jacquier D.W., Maschmedt D.J., Griffin E.A., Brough D.M. The Australian Soil Resource Information System. Technical specifications. Version 1.5,2005.-93 p.

137. Montanarella L., Jones R. Latest developments of the European Soil Information System. EUROSOIL 2004, Symposium 15: "Soil Information Systems", 2004. 1 P

138. Montanarella L., Käser F., Hansen B. European soil database as a tool for EU risk assessment and decision making // Trends in analytical chemistry, 1998. V. 17 №5.-Pp. 257-263.

139. Montanarella L., Negrel T. The development of the Alpine Soil Information System // JAG, 2001. V. 3. Iss. 1. Pp. 18-24.

140. Munsell Soil Color Charts. Revised Ed. New York: Division of Kollmorgen Instruments Corp., 1992.

141. Lagacherie P., McBratney A.B. Spatial Soil Information Systems and Spatial Soil Inference Systems: Perspectives for Digital Soil Mapping // Developments in151

142. Soil Science, 2006. V. 31. Pp. 3-22.

143. Pourabdollah A., Didier G., Simms D., Tempel P. at al. Towards a standard for soil and terrain data exchange: SoTerML // Computers and Geosciences, 2012. V. 45.-Pp. 270-283.

144. Richer de Forges A. C., Arrouays D. Analysis of requests for information and data from a national soil data centre in France // Soil Use and Management, 2010. 26.-Pp. 374-378

145. Rossiter D.G. Digital soil resource inventories: status and prospects // Soil Use and Management, 2004. V. 20, Issue 3. Pp. 296-30.

146. Schelling J. The role of soil information systems / Soil Information systems. -Wageningen: Pudoc, 1975. Pp. 13-16.

147. Schoeneberger P.J., Wysocki D.A., Benham E.C., Broderson W.D. Field book for describing and sampling soils (2nd ed.). USDA Natural Resources Conservation Service, National Soil Survey Center, 2002. - 228 p.

148. Shepherd K., Walsh M. Development of reflectance spectral libraries for characterization of soil properties // Soil Science Society of America Journal, 2002. 66. -Pp. 988-998.

149. Soil Geographic Data Standart. Soil Data Subcommittee. Federal Geographic Data Committee, 1997. - 286 p.

150. Soil Survey Division Staff. Soil survey manual. United States Department of Agriculture Handbook N. 18. U.S. Government Printing Office, 1993. - 437 p.

151. Soil Survey Staff. National Soil Survey Handbook. U.S. Government Printing152

152. Office, 1997. Раздел 430-VI.

153. Soil Survey Staff. Soil survey laboratory manual. USDA-SCS National Soil Survey Center Soil Survey Investigations Report 42, Version 3. U.S. Government Printing Office, 1996. - 694 p.

154. Soil Taxonomy: A basic system of soil classification for making and interpreting soil surveys. 2nd ed. Natural Resources Conservation Service. U.S. Department of Agriculture Handbook, 1999. - 436 p.

155. Sombroek W.G. Towards a global soil resource inventory at scale 1:1 M. Working paper 84/4. Wageningen: ISRIC, 1984.

156. Stolbovoi V.S. Soils of Russia: Correlated with the Revised Legend of the FAO Soil Map of the World and World Reference Base for Soil Resources. Laxen-burg, Austria: IIASA, 2000. - 111 p.

157. Tempel P. SOTER Global and National Soils and Terrain Digital Databases. Database Structure v3. - Working paper N. 02/01, September 2002. - 93 p.

158. The European Soil Information System. Proceedings of a Technical Consultation Rome, Italy, Rome, 2000. 163 p.

159. Van Engelen V.W.P. Are global soil information systems adequate in forecasting impacts of global change? / 19th World Congress of Soil Science, Soil Solutions for a Changing World (1-6 August 2010, Brisbane, Australia), 2010. Pp. 4-6.

160. Van Engelen V.W.P., Batjes N.H., Dijkshoorn K., Huting J. Harmonized Global Soil Resources Database (Final Report). Report 2005/06. Wageningen: FAO and ISRIC - World Soil Information, 2005. - 53 p.

161. Verdoodt A., van Ranst E. The soil information system of Rwanda: a useful tool to identify guidelines towards sustainable land management // Afrika Focus, 2006. 19.-Pp. 69-92.

162. World reference base for soil resources. Rome: IUSS, ISRIC, FAO, 2006. -133 p.

163. Почвенно-географическая база данных России ПГБД Электронный ресурс.: официальный сайт. - Режим доступа: http://db.soil.msu.ru (дата обращения 26.10.2011).

164. Africa Soil Information Service Электронный ресурс.: официальный сайт. -Режим доступа: http://www.africasoils.net (дата обращения 12.10.2011).

165. National Soil Database NSDB Электронный ресурс.: официальный сайт. -Режим доступа: http://sis.agr.gc.ca/cansis/nsdb (дата обращения 22.10.2011).

166. Australian Soil Resource Information System ASRIS Электронный ресурс.: официальный сайт. - Режим доступа: http://www.asris.csi-ro.au (дата обращения 13.08.2011).

167. Food and Agriculture Organization of the United Nations Электронный ресурс.: Land Resources, информация о проекте HWSD. Режим доступа: http://www.fao.org/nr/land/soils/harmonized-world-soil-database/en/ (дата обращения 25.10.2011).

168. GeoConnections program Электронный ресурс.: официальный сайт. -Режим доступа: http://geoconnections.nrcan.gc.ca/home (дата обращения 16.10.2011).

169. Global Earth Observation System of Systems GEOSS Электронный ресурс. : официальный сайт. - Режим доступа:http://www.earthobservations.org/geoss.shtml (дата обращения 14.08.2011).

170. Global Soil and Terrain Database SOTER Электронный ресурс.: официальный сайт. - Режим доступа: http://www.isric.org/projects/soil-and-terrain-database-soter-programme (дата обращения 13.08.2011).

171. GlobalSoilMap.net project Электронный ресурс.: официальный сайт.154

172. Режим доступа: http://www.globalsoilmap.net (дата обращения 13.10.2011).

173. Harmonized World Soil Database HWDS Электронный ресурс.: официальный сайт. - Режим доступа:http://webarchive.iiasa.ac.a1^esearch/LUC/External-World-soil-database/HTML/ (дата обращения 15.08.2011).

174. ISRIC World Soil Information Электронный ресурс.: официальный сайт. -Режим доступа: http://isric.org (дата обращения 11.08.2011).

175. Laboratory methods and data exchange LABEX Электронный ресурс.: информация о проекте LABEX. - Режим доступа: http://isric.org/projects/laboratory-methods-and-data-exchange-labex (дата обращения 16.08.2011).

176. Land Resources of Russia Электронный ресурс. / Stolbovoi V., Savin I., Sheremet В., Kolesnikova L. Laxenburg, Austria: International Institute for Applied Systems Analysis, 2002. - 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

177. Land Information System LandlS Электронный ресурс.: официальный сайт. - Режим доступа: http://www.landis.org.uk/index.cfm (дата обращения 21.10.2011).

178. Land Management & Natural Hazards Unit Электронный ресурс.: информация о проекте SOTER. Режим доступа: http://eu-soils.jrc.it/projects/soter (дата обращения 18.08.2011).

179. National Soil Information System NASIS Электронный ресурс.: официальный сайт. - Режим доступа: http://soils.usda.gov/technical/nasis/ (дата обращения 11.10.2011).

180. Natural Resources Conservation Service US General Soil Map STATSGO Электронный ресурс.: официальный сайт. - Режим доступа: http://www.ncgc.nrcs.usda.gov/products/datasets/statsgo (дата обращения 18.10.2011).

181. Soil and Topography Information's SIS Электронный ресурс.: официальный сайт. Режим доступа: http://www.soilinfo.com (дата обращения 21.10.2011).

182. Soil Information System ISIS Электронный ресурс.: официальный сайт.155

183. Режим доступа: http://isis.isric.nl (дата обращения 21.10.2011).

184. Soil Information System Электронный ресурс.: официальный сайт. Режим доступа: http://soilinformationsystem.com (дата обращения 24.10.2011).

185. Soil information system FISBo BGR Электронный ресурс.: официальный сайт. Режим доступа:http://www.bgr.bund.de/EN/Themen/Boden/Informationsgrundlagen/informations grundlagennodeen.html (дата обращения 16.10.2011).

186. Soil Matrix база данных почв ЮФО Электронный ресурс.: официальный сайт. - Режим доступа: http://soilmatrix.ru (дата обращения 18.08.2011).

187. Soil Survey Géographie Database SSURGO Электронный ресурс.: официальный сайт. - Режим доступа: http://soils.usda.gov/survey/geography/ssurgo (дата обращения 14.08.2011).

188. Terra Spase Электронный ресурс.: официальный сайт. Режим доступа: http://www.terraspase.com (дата обращения 15.10.2011).

189. The European Soil Database distribution version 2.0 Электронный ресурс. -ЕС and the European Soil Bureau Network, 2004. 1 эл. опт. диск (CD-ROM).