En  Ru  Ua
 
 
 
 
 
 
Часопис картографії

 

 

 

 

 


Геодані

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

   

УДК 631.459: 911.2

Лук’янчук К. А.

Національний університет біоресурсів і природокористування України

Геоінформаційне моделювання розвитку ерозійних процесів в Середньоподільській височинній області (Шумський район Тернопільщини

      Картографування ерозійних процесів є обов’язковою умовою геоінформаційно-картографічного забезпечення раціонального землекористування. Це дає змогу знайти найбільш уразливі до ерозійних процесів ділянки. Створення карти інтенсивності ерозії ґрунтів (ерозійної небезпеки) є кінцевим продуктом моделювання ерозійних процесів за допомогою Універсального рівняння втрат ґрунтів внаслідок ерозії та його модифікації (USLE/RUSLE). Це рівняння поєднується з географічними інформаційними системами (ГІС) і дистанційними методами зондування для оцінки та відображення усереднених показників втрат ґрунту внаслідок ерозії.
      Моделювання ерозійних процесів здійснювалося на прикладі Середньоподільської височинної області (в межах Шумського району Тернопільщини). В результаті визначено потенційні втрати ґрунту внаслідок ерозії та відображено основні фактори, що вплинули на них. Отримані дані свідчать, що ерозійні ризики змінюються узгоджено зі змінами кліматичних і топографічних градієнтів, а також ґрунтових характеристик водозбору. Середньорічні потенційні втрати ґрунту становлять 12,6 т/га за рік. Отримані результати варто враховувати при обґрунтуванні комплексу протиерозійних заходів.
      Ключові слова: ГІС, геоінформаційне моделювання, RUSLE, ерозія грунту, ерозійні процеси.

 

      Вступ

      Ерозія ґрунту є складним явищем, причинами виникнення якого є декілька факторів. На водозборах інтенсивність кінетичної енергії дощу є основним чинником ерозії. Проте на непокритих рослинністю ділянках навіть дощ низької інтенсивності може викликати ерозію ґрунту. Ефективність опадів значною мірою залежить від моделей землекористування, відповідних способів обробітку ґрунту і топографічного статусу місцевості [8, 31].
      Втрати ґрунту можуть бути оцінені на основі вимірювань in situ або емпіричних формул. Стаціонарні дослідження ерозії часто вимагають великих фінансових затрат. Однак поява геоінформаційних систем (ГІС) та дистанційного зондування створила можливість застосування нових підходів до моделювання стоку, а також процесів перенесення відкладень або забруднюючих речовин та моделювання ерозійних процесів [23, 31]. Ці моделі використовують математичні вирази, які символізують взаємозв’язки між різними факторами і процесами, що відбуваються в ландшафті.
      Моделі, такі як Універсальне рівняння втрат ґрунту (USLE) [35, 36] і його модифікації (RUSLE) [25] дають змогу оцінити втрати ґрунтів внаслідок ерозії та визначити зони, найбільш чутливі до водної ерозії. Як наслідок, можна виділити ділянки з найбільшою потенційною ерозією, які потребують першочергового захисту. Перевага моделі RUSLE полягає в тому, що вона враховує більше факторів, що відіграють домінантну роль у процесах ерозії ґрунту, зокрема, ерозійність опадів (R-фактор), властивості ґрунту (K-фактор), рельєфу (LS-фактор), рослинного покриву (C-фактор), протиерозійних заходів (P-фактор). Вони широко використовуються для оцінки втрат ерозії ґрунту, для оцінки ризику ерозії ґрунтів, а також для планування розвитку землекористування та збереження родючості ґрунтів, для контролю за ерозією на землях сільськогосподарського використання, пасовищах та порушених лісових землях [22, 24].
      Технологія дистанційного зондування була використана для  отримання інформації про землекористування та земний покрив за допомогою методів обробки цифрових зображень. ГІС є цінним інструментом у розробці моделей внаслідок їхніх особливостей зберігання, управління, аналізу та відображення даних [15, 24]. Дані дистанційного зондування в поєднанні з технологіями ГІС та емпіричними моделями прогнозування ерозії, такими як RUSLE, дозволяють отримати надійні дані про потенційну інтенсивність розвитку ерозійних процесів на схилових землях водозбірних басейнів.
      Поєднання даних дистанційного зондування та інтегрування в ГІС моделей прогнозування ерозії допомагає не тільки оцінити втрати ґрунту, але й відобразити просторовий розподіл ерозійних процесів. Створення точних карт поширення ерозії ґрунту в середовищі ГІС є дуже важливим для визначення ділянок з активним ризиком ерозії, а згодом вибору пріоритетів господарського використання земель та розробки відповідних методів збереження ґрунтів. З цих позицій дослідження ерозійних процесів в межах Середньоподільської височенної області України є важливим географічним завданням.

 

      Мета

      Метою дослідження є аналіз основних факторів, що впливають на процеси ерозії ґрунту, а також визначення ступеня піддатливості території Шумського району, що входить до складу Середньоподільської височинної області, до прояву ерозійних процесів. Крім того, оцінка факторів ерозії в поєднанні з відображенням ділянок, вразливих до ерозії ґрунтів на картографічних моделях, може бути дуже корисною при визначенні ризиків землеробства на схилових землях та обґрунтуванні заходів з захисту ґрунтів від ерозії і водних об’єктів від замулення її продуктами.

 

      Актуальність

      В Україні інтенсифікація ерозійних процесів відбувається внаслідок високої розораності, неефективного використання коштів, виділених на боротьбу з ерозією, недоліків організації території, ігнорування найпростіших агротехнічних протиерозійних заходів – напрямку обробітку ґрунтів, недотримання сівозмін тощо. Лісостепова зона при цьому є найбільш ерозійнонебезпечною територією України. Крім перелічених причин поширення ерозійних процесів тут додаються ще такі, як велика частка просапних культур, розчленований рельєф, зливові дощі [8]. Зона південного Лісостепу виділена Г.І.Швебсом [9] як пояс максимальної ерозії в Україні. Саме тому дослідження ерозійних процесів в межах Середньоподільської височинної області, яка належить до зони Лісостепу, є надзвичайно актуальним. Щоб запобігти активному розвитку ерозії ґрунтів, треба спочатку виявити землі, потенційно небезпечні з позицій виникнення ерозійних процесів та їх інтенсивного розвитку.

 

Аналіз останніх публікацій за проблематикою

      Чимало вчених займалось вивченням ерозійних процесів, розробкою методів дослідження та моделюванням ерозії. Тут варто згадати таких дослідників, як Г. Швебс [9], Т. Сурмач, І. Черваньов, І. Ковальчук [4], С. Булигін, М. Волощук, М. Заславський [1], Г. Ларіонов, Н. Макавеєв, Ц. Мірцхулава, Т. Сурмач, О.Світличний, С. Чорний [8], Ф. Лисецький, М. Кузнєцов, W. Wischmeir, D. Smith [35, 36], M. Nearing, H. Mitasova, J. Hofierka та інші.
      На сучасному етапі моделюванням ерозійних процесів за допомогою RUSLE займаються в основному вчені країн Африки та Азії. Найновіші публікації стосуються досліджень ерозії ґрунтів в Ефіопії [17, 29], Йорданії [20], Уганді [28], Ірані [14], Сирії [12], Туреччині [19], Гвінеї і Сенегалу [31] та ін. Для території Європи (за вийнятком деяких країн, зокрема й України) оцінка ризику ерозії ґрунтів була здійснена Van der Knijff, Jones, Montanarella ще у 2000 р. [33], а оновлена – Panagos та ін. у 2015 р. [30]. Саме тому моделювання ерозійних процесів для території України залишається актуальним завданням.
Досліджувана територія. Моделювання ерозійних процесів проводять на різних рівнях: від елементу схилу, індивідуального схилу та конкретного землекористування до території районів, областей. Після дослідження на локальному рівні [6] ми перейшли на регіональний. Шумський район Тернопільської області, згідно зі схемою фізико-географічного районування України, відноситься до зони широколистяних лісів Західноукраїнського краю Середньоподільської височинної області, Лановецько-Теофіпольського району [5]. Середньоподільська височинна область виділяється горбогірними ландшафтами, вододільними рівнинними, хвилястими, яружно-балковими природними комплексами [5]. Більша частина Шумського району відноситься до Подільської височини, лише північна територія перебуває у зоні Малого Полісся (рівнина з абсолютними висотами 210—220 м та наявністю боліт і поширенням пісків). Територія району має загальний нахил поверхні у напрямку південного заходу на північний схід. Через Шумщину проходить Кременецьке горбогір’я з абсолютними висотами до 315 метрів [10]. Щодо клімату, то досліджувана територія розташована в помірному кліматичному поясі в межах атлантико-континентальної області, рівнинної підобласті. В цілому клімат характеризується як континентальний. В середньому випадає близько 600 мм опадів в рік [2]. Розташування району на межі двох природних зон – лісостепу і малого Полісся – зумовлює велике різноманіття ґрунтів. У ґрунтовому покриві переважають сірі опідзолені та чорноземи опідзолені, подекуди зустрічаються дернові і лучні ґрунти. Розчленований рельєф та достатня кількість опадів, які часто мають зливовий характер, сприяють розвитку ерозійних процесів. А поширення досить родючих ґрунтів підвищує необхідність їх дослідження та охорони від ерозії.

 

Методи та матеріали

      Для того, щоб забезпечити раціональне управління землями, організувати ґрунтозахисні та охоронні заходи, необхідно проаналізувати потенціал ерозії ґрунту на даній території. Для вирішення цього завдання було застосоване модифіковане універсальне рівняння RUSLE. Основними матеріалами, що використовуються в рамках ерозійного моделювання за допомогою рівняння RUSLE, є дані про рельєф, ґрунти, клімат та рослинний покрив. Тому для обчислення ерозійних втрат ґрунту досліджуваної території і графічного відображення результатів використовувались такі вихідні матеріали (рис.1 ):

• супутникові знімки LANDSAT 8 та Sentinel-2: 24 знімки для вегетаційних періодів за 2015-2018 рр., які в подальшому використовувались для класифікації земних покривів, обчислення вегетаційного індексу NDVI та фактору сівозміни;

• цифрові моделі рельєфу (ЦМР): ASTER GDEM, ALOS World 3D-30m, SRTM, які мають просторову роздільну здатність 30 метрів. Дані SRTM та ASTER GDEM було завантажено з сайту EarthExplorer [18], а ALOS World 3D-30m були отримані за допомогою попередньої реєстрації за посиланням [13];

• топографічні карти досліджуваної території масштабу 1:50000, 1:10000;

• метеодані: щоденні дані про кількість опадів у 50-річний період (між 1968 та 2018 роками) були підсумовані та усереднені за місяць. Ці дані були отримані з 14 метеостанцій, які знаходяться навколо досліджуваної території та інтерпольовані, в результаті чого отримані середньомісячні дані кількості опадів та обчислений фактор ерозійності опадів;

• дані великомасштабного дослідження ґрунтів: 24 карти ґрунтового покриву для сільських рад Шумського району масштабу 1:10000 були нами векторизовані; дані великомасштабного дослідження ґрунтів використано для обчислення фактору піддатливості ґрунтів ерозії.

 

Схема розрахунку потенційних втрат ґрунту

Рис. 1. Схема розрахунку потенційних втрат ґрунту на основі рівняння RUSLE

      Після отримання даних здійснювалась їх попередня обробка у програмному забезпеченні ГІС SAGA та ArcGis. Всі карти досліджуваної території були спроектовані з використанням системи координат універсальної поперечної проекції Меркатора (UTM), зона 35N, еліпсоїд WGS 1984 (World Geodetic System 1984).

 

      Результати дослідження

      На підставі даних, зібраних у Національному центрі обробки даних про втрати ґрунту, в аграрному департаменті США та попередніх дослідженнях, Wischmeier і Smith та інші розробили універсальне рівняння втрат ґрунту USLE в 1965 році [35]. RUSLE є модифікацією USLE. Це емпіричне рівняння ерозії ґрунтів, яке не тільки визначає інтенсивність ерозії, але також відображає просторову неоднорідність ерозії ґрунтів [25]. Модифіковане універсальне рівняння втрат ґрунту RUSLE виглядає наступним чином:

А = R·K·LS·C·P, (1)

де А – середньорічний модуль втрат ґрунту (т/га рік); R – фактор ерозійної здатності дощу (МДж*мм/га*год*рік; К – фактор піддатливості ґрунтів до ерозії (т*га*год/га*МДж*мм); LS – фактор рельєфу (L – фактор довжини схилу, S – фактор ухилу); С – фактор сівозміни (агротехніки); Р – фактор ґрунтозахисних заходів.
      На основі вищезазначених даних було обчислено значення всіх факторів модифікованого універсального рівняння втрат ґрунту RUSLE і створено картограми їх просторового розподілу.
      Фактор ерозійності опадів (R), для кожної зливи визначався як результат загальної кінетичної енергії зливи на одиницю площі та максимальної 30-хвилинної інтенсивності дощів. Таким чином, коефіцієнт ерозійності опадів (R) обчислювався як середня сума R-факторних значень для окремих злив. Для тих областей, де відсутні дані, необхідні для розрахунку, зазвичай використовують альтернативні підходи для оцінки R-фактору. Проаналізувавши багато різних підходів до визначення R-фактору, ми зупинилися на рівнянні німецьких вчених Schwertmann та ін. [27], оскільки природні умови місць застосування в Німеччині та Україні достатньо подібні.

Фактор ерозійності опадів(2)

де Р – річна кількість опадів.
      Ми розрахували середньорічні показники кількості опадів, використовуючи щоденні метеорологічні дані з 14 метеостанцій за період з 1968 по 2018 рік. Просторовий розподіл опадів досліджуваної території було відображено методом крігінгу. Після цього за допомогою рівняння (2) було обчислено просторово розподілене значення R-фактору (рис. 2а). На території району значення R-фактору збільшуються у напрямку з південного сходу на захід, що пов’язано з таким же просторовим розподілом кількості опадів та атмосферною циркуляцією. Тобто західна і північно-західна частина район є більш ерозійно небезпечною.

 

Просторовий розподіл факторів рівняння RUSLE

Рис. 2. Просторовий розподіл факторів рівняння RUSLE на території Шумського району: а) R-фактор, б) К-фактор, в) LS-фактор, г) С-фактор


      К-фактор залежить від властивостей ґрунту, які визначають швидкість фільтрації води, загальні його водоутримуючі властивості, здатність до диспергування, зв’язність ґрунту тощо. Прямі визначення К-фактору є досить трудомісткою процедурою. Тому в RUSLE для обрахунку К-фактору використовують номограму [37]. Ми використовували модернізовану номограму М. Н. Заславського [1]. В ній модифікація здійснена за рахунок зміни нижнього діаметру пилу з 0,002 до 0,001 мм згідно з методикою визначення гранулометричного складу ґрунту в Україні, а також поділ фракції 0,05-0,25 мм для виділення фракції дрібного піску (більше 0,1 мм). Також всі виміри автором було переведено в систему СІ. Фактор піддатливості ґрунтів ерозії (К) залежить від таких ґрунтових характеристик: відсоткового вмісту різних гранулометричних фракцій у ґрунті, вмісту органічної речовини (гумусу), параметра структури, показника водопроникності ґрунту. Крім того, К-фактор визначається за формулою [36, 37]:

К-фактор(3)

      де М = (% фракції 0,1-0,002 мм) × (% фракції 0,1-0,002 мм + % фракції 2-0,1 мм); a – вміст гумусу (%); b – код структури; c – клас водопроникності.
      Значення K-фактору знаходяться в межах від 0 (ґрунт стійкий до впливу ерозії) до 1 (ґрунт дуже піддається впливу ерозії).
Використавши рівняння (3) і векторизовану нами в середовищі Arc GIS карту ґрунтів, було обчислено К-фактор та укладено (з використанням методу інтерполяції обернених зважених відстаней (IDW)), карту просторового розподілу К-фактору (рис. 2б). Значення К-фактору розміщуються по території району нерівномірно залежно від типу ґрунту. Так, найменш ерозійно небезпечними є торфовища і ґрунти на елювії кристалічних порід, поширені переважно на півночі району і в долинах річок. Найбільш ерозійно небезпечними є темно-сірі і сірі опідзолені ґрунти, які складають велику частку земель району.
      Довжина схилу (L) і коефіцієнт крутизни схилу (S) відображають вплив рельєфу на ерозію. Фактор ухилу S в останній версії RUSLE визначається за виразом [25]:

коефіцієнт крутизни схилу(4)

де θ – ухил схилу, °.
      Фактор довжини схилу L розраховується за формулою [36]:

Фактор довжини схилу(5)

де x – довжина схилу, м; p – показник ступеня.
      Для визначення р рекомендується до використання таке рівняння [25]:

показник ступеня(6)

      Окрім формул, існують спеціальні таблиці та номограми [35, 36, 37], за якими можна без складних обчислень отримати показник LS [11]. Крім того, існує програмне забезпечення, яке автоматично обраховує різні показники рельєфу, в тому числі і LS-фактор, на основі ЦМР. Так, наприклад у ГІС SAGA можна розрахувати не тільки основні морфометричні показники, причому можна вибрати один з 8 алгоритмів обчислення, а й сам LS-фактор (4 алгоритми на вибір).
      LS-фактор для цього дослідження був обрахований за даними ЦМР. В попередньому дослідженні [3] ми визначили, що з трьох ЦМР ASTER GDEM, ALOS World 3D-30m, SRTM, найкраще для моделювання ерозійних процесів підходить ALOS World 3D-30m. Тому саме на основі ALOS World 3D-30 m був обчислений LS-фактор (за допомогою SAGA GІS). В ній є набір інструментів для цифрового аналізу місцевості (Terrain Analysis), а в підрозділі «Гідрологія (Hydrology)» знаходиться модуль для обчислення саме LS-фактору. Так була отримана карта просторового розподілу LS-фактору по досліджуваній нами території (рис. 2в). Найбільші значення LS-фактору спостерігаються на північному заході району в межах Кременецьких гір. Крім того, високі значення можна побачити на схилах річкових долин, особливо лівих приток Вілії. Найменші ж значення LS-фактору характерні для відносно вирівняних ділянок, наприклад для терас долин річок.
      Фактор рослинного покриву (сівозміни) (C) використовується для відображення впливу методів землеробства у сільськогосподарських угіддях та впливу рослинного покриву й інших наземних покривів на ерозію. Це відношення втрат ґрунту під певним видом рослинності до відповідних втрат ґрунту під чистим паром [25, 35]. Фактор C є безрозмірним, його величина коливається від 0 (для повністю неерозійного стану в районах з високим рослинним покривом) до 1.0, що відповідає великій втраті ґрунту внаслідок ерозії на непокритій рослинами ділянці [25, 29]. Роль рослинного покриву може бути оцінена з використанням вегетаційних індексів на основі супутникових знімків. NDVI є найвідомішим з вегетаційних індексів, який відображає поточний стан рослинного покриву. Різниця спектрального коефіцієнта відбиття між ближнім інфрачервоним (NIR) і червоним кольором (red) використовується для розрахунку NDVI [16]:

NDVI = (NIR - red) / (NIR + red) (7)

      Для визначення NDVI нами використовувалися 24 супутникові знімки з LANDSAT 8 та Sentinel-2 на вегетаційні періоди (квітень-жовтень) 2015-2018 рр. В LANDSAT 8 NIR – це 5 канал, а red – це 4 канал. В Sentinel-2 8 і 4 канали – це NIR і red відповідно. Для кожного з 24 знімків обчислювався NDVI за формулою (7), згодом визначалися середні значення за сезон, а в кінці – середньорічне значення NDVI.
      Для обчислення С-фактора на основі NDVI ми використовували рівняння Van der Knijff та ін. [34]:

С-фактор(8)

      де α і β – параметри, що визначають форму кривої, яка пов’язує NDVI з C-фактором.
      Згідно з Van der Knijff та ін. [34, 35], для європейських кліматичних умов значення 2 і 1 є найбільш репрезентативними параметрами рівняння α і β відповідно.
      В попередньому дослідженні ми обчислювали С-фактор на локальному рівні [7]. C-фактор обраховано за допомогою рівняння (8) та середньорічного значення NDVI в середовищі Arc GІS і створено карту просторового розподілу фактору сівозмін (рис. 2 г). Найвищі значення С-фактору мають водні об’єкти, які ми не беремо до уваги. Також високі значення спостерігаються в центральній та північній частині району на ріллі. Південна частина району має найменші значення С-фактору через великі лісові насадження.
      Фактор ґрунтозахисних заходів (Р) відображає вплив заходів зі збереження ґрунту, які зменшують кількість і швидкість ерозії [32]. Р-фактор коливається в межах від 0 до 1, де значення ближче до 0 показує позитивні результати збереження ґрунтів, а близькі до 1 значення показують відсутність цих заходів [21, 29]. Р-фактор був прийнятий за «1» через відсутність даних про впровадження ґрунтозахисних заходів на землях Шумського району.
      Використовуючи шари з просторовим розподілом факторів рівняння RUSLE, за допомогою інструменту ArcGIS raster calculator шляхом перемножування всіх факторів було укладено карту потенційних втрат ґрунту внаслідок ерозії в Шумському районі (рис. 3). З метою полегшення аналізу та виявлення областей ерозії ґрунту, які є пріоритетними для природоохоронної діяльності, здійснена класифікація значень потенційних втрат ґрунту внаслідок ерозії на вісім категорій: 0-1, 1-2, 2-5, 5-10, 10-20, 20-50, 50-100, 100 і більше тон /га за рік (табл.1, рис. 3). Площі потенційно ерозійнонебезпечних земель, з втратами ґрунту більше 2 т/га за рік, складають 52878,2 га, що становить 63% від загальної площі Шумського району (83865,7 га).

 

Карта потенційних втрат грунту

Рис. 3. Картограма потенційних втрат ґрунту Шумського району внаслідок ерозії (т/га за рік)


      Просторовий розподіл величини втрат ґрунту в досліджуваному районі досить різноманітний, значення коливаються від 0,0-1,0 т/га за рік на півночі досліджуваної території до надзвичайно великих (більше 100,0 (314,6) т/га за рік) в центральній і південно-західній частинах (рис. 3). Найвищі значення потенційних втрат ґрунту просторово корелюються з землями, які не покриті рослинністю, з ріллею, з просапними культурами та з крутими схилами, приуроченими переважно до берегів річок і балок. Найнижчі значення відповідають залісненим ділянкам. Загалом найбільший вплив на інтенсивність ерозійних процесів в Шумському районі мають рослинність та рельєф.
      Розрахунки свідчать, що середньорічна втрата ґрунту з території району становить 12,6 т/га. Ці значення корелюються зі значеннями втрат ґрунтів в інших дослідженнях. Так, наприклад, Drzewiecki та ін. [26] визначили, що в Малопольському воєводстві Польщі середньорічне значення втрати ґрунту внаслідок ерозії становить 23 т/га. Якщо ж брати до уваги дослідження, як проводилися для більшості країн Європи [30], то для наших країн-сусідів визначені такі показники втрат ґрунту внаслідок ерозії: Угорщина – 1,62, Польща – 0,96, Румунія – 2,84, Словаччина – 2,18  т/га за рік. Значення відрізняються від отриманих нами, але це можна пояснити масштабом дослідження.
      Порівнюючи результати моделювання зі стаціонарними дослідженнями ерозійних процесів, які проводилися І.П. Ковальчуком [4] в межах сусіднього Західного Поділля, можна побачити певну відповідність. В цих дослідженнях отримані значення втрат ґрунту внаслідок ерозії варіюють від 0,005 т/га під картоплею, посадженою впоперек схилу, до 48,4 т/га під кукурудзою, посіяною вздовж схилу.

 

      Висновки

      1. Внаслідок розчленованого рельєфу і тривалого впливу сільського господарства на землі Подільської височини тут активно розвиваються ерозійні процеси. Проведені дослідження на території Шумського району свідчать, що ерозія ґрунтів є серйозною проблемою в цьому краї. Встановлено, що 63% земель Шумського району є еродованими. Середньорічні значення втрат ґрунту внаслідок ерозії по території району коливаються від 0 до  314,6 т/га. Ареали земель з найбільшою потенційною інтенсивністю прояву ерозійних процесів переважають у центрі та на півдні досліджуваної території.
      2. Моделювання показало, що використання моделі RUSLE для оцінки просторової диференціації ерозії дозволяє не тільки обчислювати втрати ґрунту, але й визначити території з найбільшою небезпекою прояву ерозійних процесів.
      3. Моделювання ерозійних процесів за допомогою рівняння RUSLE для Шумського району з інтеграцією методів дистанційного зондування та ГІС дозволило виявити ерозійнонебезпечні райони та укласти карту ерозійної небезпеки. Її використання допоможе проектним організаціям розробити та реалізувати комплекс протиерозійних заходів. Тому отримані оцінки ерозії ґрунтів та її просторового розподілу є показником, необхідним для забезпечення раціонального землекористування, охорони ґрунтів та управління землекористуванням в регіоні.

Рецензент – доктор географічних наук, професор І. П. Ковальчук

 

      Література:

  1. Заславский М. Н. Эрозиоведение : учеб. для студ. геогр. и почв. спец. вузов / М. Н. Заславский. М. : Высш. шк., 1983. 320 с.
  2. Клімат, природні ресурси Шумського району [Електронний ресурс]. Режим доступу до ресурсу: http://irp.te.ua/2009-09-27-17-47-17/.
  3. Ковальчук І. П., Лук'янчук, К. А., Богданець В. А. Assessment of open source digital elevation models (SRTM-30, ASTER, ALOS) for erosion processes modeling // Journal of Geology, Geography and Geoecology (Журнал з геології, географії та геоекології). 2019. Том 28, №1. С. 95–105.
  4. Ковальчук І. П. Ерозійні процеси Західного Поділля : польові, стаціонарні, експериментальні та морфометричні дослідження : монографія. Київ ; Львів: Ліга-Прес, 2013. 296 с.
  5. Масляк П. О., Шищенко П. Г. Географія України: Проб, підруч. для 8-9 кл. серед. шк. Київ: Зодіак-ЕКО, 2000. 434 с.
  6. Мисько К. А. Геопросторове моделювання ерозійних процесів на локальному рівні / К.А. Мисько // Фізична географія та геоморфологія, Науковий збірник. К. : КНУ ім. Тараса Шевченка. Випуск 2 (80), ч. 2. 2015. С. 160-165.
  7. Мисько К.  А. Переваги використання NDVI при прогнозуванні ерозійної небезпеки // Часопис картографії. 2016. Випуск 16. С.192-203.
  8. Светличный А. А. Черный С. Г., Швебс Г. И. Эрозиоведение: теоретические и прикладные аспекты. Сумы: ИТД «Университетская книга», 2004. 410 с.
  9. Швебс Г.И. Формирование водной эрозии стока наносов и их оценка (на примере Украины и Молдавии). Л. : Гидрометеоиздат, 1974. 180 с.
  10. Шумський район [Електронний ресурс]. Режим доступу до ресурсу: http://irp.te.ua/shumsk-rayon.
  11. Ямелинець Т. С., Кіт М. Г. Просторовий аналіз деградаційних процесів сірих лісових ґрунтів Західного лісостепу України. Львів, Видавничий центр ЛНУ імені Івана Франка, 2007. 204 с.
  12. Abdo H. A, Hassan R. M. Statistical-spatial modeling of soil erosion: case study of Al-Sen basin, Tartous, Syria // Environ. Geol. 2018. №2 (2). С. 68–74.
  13. ALOS Global Digital Surface Model «ALOS World 3D – 30m (AW3D30)» [Електронний ресурс]. Режим доступу до ресурсу: http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/aw3d30/
  14. Assessment of Changes in Soil Erosion Risk Using RUSLE in Navrood Watershed, Iran / H. Asadi, M. Honarmand, M. Vazifedoust, A. Moussavi // Journal of Agricultural Science and Technology. 2017. №19 (1). С. 231–244.
  15. Burrough P. A., McDonnell R. A. Principles of geographic information systems (2nd ed.). New York : Oxford University Press, 1998. 333 с.
  16. De Jong S. Riezebos H. SEMMED: a distributed approach to soil erosion modelling // Integrated Applications for Risk Assessment and Disaster Prevention for the Mediterranean. Rotterdam: Balkema, 1997. (Remote Sensing). С. 199–204.
  17. Desalegn A., Tezera A., Tesfay F. Developing GIS-Based Soil Erosion Map Using RUSLE of Andit Tid Watershed, Central Highlands of Ethiopia // Journal of Scientific Research and Reports. 2018. №19 (1). С. 1–13.
  18. EarthExplorer [Електронний ресурс]. Режим доступу до ресурсу: https://earthexplorer.usgs.gov/
  19. Erdoğan M. A. Esbah H., Berberoglu S. Erosion risk mapping using rusle with GIS: Case study of Büyük Menderes river basin of Turkey // International Journal of Safety and Security Engineering. 2016. № 6 (2). С. 132 – 140.
  20. Farhan Y., Nawaiseh S. Spatial assessment of soil erosion risk using RUSLE and GIS techniques // Environ Earth Sciences. 2015. №74 (6). С. 4649–4669.
  21. Ganasri B. P., Ramesh H. Assessment of soil erosion by RUSLE model using remote sensing and GIS, a case study of Nethravathi Basin // Geoscience Frontiers. 2016. №7. С. 953–961.
  22. GIS-based rapid assesment of erosion risk in a small catchment in the wet/dry tropics of Austrialia / G.Boggs, C. Devonport, K. Evans, P. Puig. // Land Degradation and Development. 2001. №12(5). С. 417–434.
  23. Jha M., Paudel R. Erosion Predictions by Empirical Models in a Mountainous Watershed // Journal of Spatial Hydrology. 2010. №10 (1). С. 89–102.
  24. Millward A. А., Mersey J. Adapting the RUSLE to model soil erosion potential in a mountainous tropical watershed // CATENA. – 1999. № 38. С. 109–129.
  25. Predicting soil erosion by water: a guide to conservation planning with the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) / K. G. Renard, G. R. Foster, G.  A. Weesies, D. K. McCool. Washington: US Department of Agriculture, 1997. 404 с.
  26. Quantitative and Qualitative Assessment of Soil Erosion Risk in Małopolska (Poland), Supported by an Object-Based Analysis of High-Resolution Satellite Images / W. Drzewiecki, P. Wężyk, M. Pierzchalski, B. Szafrańska // Pure and Applied Geophysics. 2014. № 171 (6). С. 867–895.
  27. Schwertmann U., Vogl W., Kainz M. Bodenerosion durch Wasser – Vorhersagen des Abtrags und Bewertung von Gegenmaßnahmen. Stuttgart: Verlag Eugen Ulmer, 1990. 64 с.
  28. Soil erosion risk assessment in Uganda / [F. Karamage, C. Zhang, T. Liu and oth.]. // Forests. 2017. №8. С. 19.
  29. Spatial Modeling of Soil Erosion Risk and Its Implication for Conservation Planning: the Case of the Gobele Watershed, East Hararghe Zone, Ethiopia / G. Woldemariam, A. Iguala, S. Tekalign, R. Reddy // Land. 2018. №7 (25). С. 1–25.
  30. The new assessment of soil loss by water erosion in Europe / [P. Panagos, P. Borrelli, J. Poesen and oth.]. // Environ. Sci. Policy. 2015. № 54. С. 438–447.
  31. Thiaw I., Dacosta H. Mapping of Soil Erosion Risk in the Diarha Watershed Using Rusle, RS and GIS. American Journal of Remote Sensing // American Journal of Remote Sensing. 2017. № 5 (4). С. 30–42.
  32. Tirkey A., Pandey A. C., Nathawat M. S. Use of Satellite Data, GIS and RUSLE for Estimation of Average Annual Soil Loss in Daltonganj Watershed of Jharkhand (India) // Journal of Remote Sensing Technology. 2013. №1. С. 20–30.
  33. Van der Knijff J. M., Jones R., Montanarella L. European Commission Soil Erosion Risk Assessment in Europe. 2000. 38 с.
  34. Van der Knijff J. M., Jones R., Montanarella L. Soil erosion risk assessment in Italy. 1999. 52 с.
  35. Wischmeier W. H., Smith D. D. Predicting Rainfall Erosion Losses from Cropland East of the Rocky Mountains. Agricultral Handbook N. 282. Washington: U.S. Government Printing Office, 1965. 47 с.
  36. Wischmeier W. H., Smith D. D. Predicting Rainfall Erosion Losses—A Guide to Conservation Planning; Agriculture Handbook No. 537. Washington: U.S. Government Printing Office, 1978. 68 с.
  37. Wischmeier W. H., Johnson C. B. and Cross B. V. A soil erodibility nomograph for farmland and construction sites // Journal of Soil and Water Conservation. N 26. 1971. С. 189-193.

Надійшла до редакції 15 червня 2019 р.

 

 
 
Phone numbers   +38 098-456-90-20
  +38 095-311-69-98
UkrNetMail logograd@ukr.net  
Gmail

inventlib@gmail.com

 

FBMessenger https://www.facebook.com/logograd FaceBook facebook.com/logograd  
Viber +38 098 456 90 20 LinkedIn linkedin.com/in/andrey-oreshchenko  
Telegram +38 098 456 90 20 Instagramm andrey_oreshchenko  
WhatsUp +38 098 456 90 20