Table | Card | RUSMARC | |
Allowed Actions: Read Download (1.0 Mb) Group: Anonymous Network: Internet |
Annotation
Дифференциация типов водного питания почв необходима, в первую очередь, для оптимизации сельскохозяйственного производства на мелиорируемых землях. Изучение распределения почвенной влаги в пространстве и во времени позволяет адекватно планировать и осуществлять управляющие воздействия. Целью работы является подтверждение универсальности пространственно-временной упорядоченности распределения почвенной влаги по катене, на примере Псковской и Московской областей. В работе показано, что изменение содержания влаги в почве по агрогидрологическим районам, происходит по ранее обоснованному принципу. Для подтверждения предлагаемой ранее авторами дифференциации проводится картирование данных многолетних запасов продуктивной влаги в почве под яровыми и озимыми культурами. На основе экспериментальных данных подтверждены установленные ранее последовательности размещения агрогидрологических районов и типов водного питания почв по катене. Показано, что картографический подход к визуализации больших данных по содержанию влаги в почве облегчает планирование (прогнозирование) размещения сельскохозяйственных культур на различных элементах ландшафта. Сделан вывод, что закономерность расположения агрогидрологических районов по катене, установленные раннее, сохраняется в Псковской и Московской областях. Содержание продуктивных влагозапасов в почве по агрогидрологическим районам закономерно уменьшается от агрогидрологического района «Обводнение» (ОБВ) к последующим. На основании этой информации можно планировать размещение сельскохозяйственной культуры именно на том ландшафтном элементе, где продолжительность благоприятных условий будет максимальной. Вместе с тем, карта распределения влагозапасов во времени и в ландшафтном пространстве дает возможность определять периоды неоптимальных условий (почвенного переувлажнения или засухи) и планировать возможные мелиоративные мероприятия.
Usage statistics
|
Access count: 517
Last 30 days: 10 Detailed usage statistics |