Литература
Справочная информация
Для учебы
Географическая информационная система
Географическая информационная система является относительно новым современным техническим средством объединения и анализа разнообразной информации. Это картографическая информация (почвенные, топографические, гидрометеорологические, гидрогеологические и другие карты, карты землепользования), а также любая другая цифровая информация о свойствах почв. ГИС позволяет сопоставить, проанализировать, графически представить, обновить, реконструировать информацию в удобном для пользователя виде, построить новую карту, таблицу, график, то есть, получить принципиально новую информацию. ГИС (при условии, что она снабжена достаточно мощными программными средствами) — это одновременно и справочный источник (банк информации) и экспертная система, без которой уже невозможно себе представить современного менеджера, которому нужно принимать оперативные и по возможности оптимальные решения при наличии массовой и нередко противоречивой информации. ГИС способна организовать тематически разнообразную пространственную информацию, производить с пей многие действия и обеспечивать автоматизированный анализ. С момента создания первой ГИС (60-ыс годы минувшего столетия) это направление в науке и практике прошло значительный путь концептуального, программного, технического и прикладного усовершенствования. В начальные годы ГИС имели лишь отдельные организации, сегодня, когда программно-технические средства стали значительно дешевле, ГИС распространяется буквально лавинообразно. Вместе с тем, точное земледелие (по крайней мере, в Украине) пока не стало объектом активного приложения ГИС. Как видно из таблицы, демонстрирующей потоки информации в точном земледелии, ГИС находит применение па всех этапах его освоения. На этапе сбора исходной информации должны быть построены несколько карт: - почвенная карта; - топографическая карта; - карты свойств почв — тех свойств, информация о которых необходима для разработки дифференцированных технологий обработки и Вне сепия минеральных удобрений. Как правило, в точном земледелии используется много другой картографической информации - карты урожаев, текущего состояния растений и другие. Все эти материалы являются основой для выделения «management units» — пространственных единиц управления и выбора соответствующих решений, а на заключительном этапе освоения — экспертных систем. Программное обеспечение ГИСВ зависимости от сложности задач ГИС может иметь достаточно мощное программное обеспечение и тогда с ее помощью можно выполнять практически любые действия, обрабатывать значительные массивы информации, дешифрировать космическую информацию, строить карты, то есть, выполнять значительно больше операций, чем требуется в точном земледелии. К таким ГИС относятся ArcViеw, MapINFO, AutoCad, ESRI и другие. Конечно, землевладельцу такие ГИС вряд ли потребуются в обозримом будущем. Поэтому сейчас получили распространение упрощенные ГИС, своеобразные компьютерные ассистенты, которые способны обрабатывать пространственно распределенную информацию и строить карты урожайности культур и свойств почв. Л. В. Ашскевич. (2006) приводят примеры задач, решаемых с помощью ГИС низкого и высокого уровней (рис. 10.4.1). Как мы подчеркивали выше, объектом исследования в книге является неоднородность почв па уровне ноля севооборота. Согласно землеустроительным рекомендациям при нарезке в поле требуется включать близкие по строению и свойствам почвы, относящиеся к одной или нескольким (в зависимости от пестроты почвенного покрова) родственным почвенным агрогруппам. Однако из-за стремления сделать поле экономически оправданных размеров в него включают почвы различного генезиса и агрономических достоинств. В Полесье Украины «сборное» поле встречается особенно часто. Почвенный покров такого поля трудно отразить ни почвенной карте, объективно оцепить (бонитет комплексного поля всегда завышен), такое поле, что еще важнее, трудно эффективно использовать в сельскохозяйственном производстве. Точное земледелие вследствие использования исполнительных механизмов большой разрешающей способности впервые предоставляет возможности рационально осуществлять технологические операции с учетом неоднородности поля. Трудность сегодня состоит не столько в техническом оснащении, сколько в определении реальной пестроты ноля и выявлении агрономически и экономически оправданной единицы его структуры. При выявлении единичной (неделимой) части поля мы придерживаемся концепции почвенного индивидуума, выдвинутой Ф. И. Козловским, который обосновал п метод его определения. Как известно, при изучении структуры почвенного покрова более известна и распространена концепция Фридлапда (1972). Казалось, ее, точнее, использованные в ней представления об элементарном почвенном ареале, нужно было взять за основу при выделении неделимой части почвенного покрова в земледельческом аспекте. Однако попытка наложить выделенные ЭПА па поле севооборота (главным образом по морфометрическим показателям почвенного профиля) дали достаточно крупные выделы, не совпадающие с выделимыми по свойствам почв, определяющим их плодородие. Причина, кажется, в излишней географичности концепции В. Ф. Фридлапда. ЭПА в пей выделяются на основе традиционных почвенно-географических принципов с использованием классификационных построений, которые в определенной мере являются искусственными. Искусственными потому, что морфологические параметры, на основании которых отделяют один вид почвы от другого, условны. Хотя этот вопрос может составить предмет отдельного исследования, мы уверены, что с помощью концепции ЭПА достаточно трудно (если возможно вообще) отделить закономерные пространственные структуры от случайных. Для земледельческих целей важно установить не только постоянные границы между отдельными частями ноля, по и временные границы, которые формируются синхронно вместе с изменениями погоды, технологии, роста культуры. Словом для изучения пространственных особенностей поля с целью последующего дифференцирования агротехнологических приемов нужны несколько иные подходы.
Нам представляется концепция Ф. И. Козловского, дополненная достижениями геостатистики, более продуктивна не только для понимания закономерностей неоднородности почвенного покрова, но и приложима к. точному земледелию, где необходимо найти агрономически значимые границы В неоднородном почвенном покрове поля и наиболее эффективно их использовать в технологиях возделывания сельскохозяйственных культур. Напомним, что под почвенным индивидуумом (ПИ) подразумевается неделимая я часть континуального почвенного покрова. В основу определения ПИ положено изучение неоднородности почвенного покрова в горизонтальном направлении с помощью теории вероятностей и случайных функций. Это достигается наложением на поле густой сети опробования или траншеи, позволяющих получить характеристику варьирования показателей и вычленить в нем элементы упорядоченности и неупорядоченности. Последнее, согласно Ф. И. Козловского (1970), осуществляется с помощью расчета автокорреляционной функции и спектральной плотности дисперсии. Если автокорреляционная функция изменяется в зависимости от расстояния между точками опробования, то объект неоднороден. В недавней публикации Ю. Г. Пузаченко (2004) рассматривает поведение автокорреляционной функции (АКФ) более подробно. Это осуществляется па примере расчета АКФ по 100-летним данным среднемесячных январских температур на метеостанции «Рязань» с целью выяснения, насколько типичными (стационарными) были колебания температуры в этом месяце. На рис. 10.5.1 демонстрируется поведение указанной АКФ. В январе в соответствии с одномерным анализом распределение было нормальным. Из рисунка следует, что коэффициент автокорреляции нигде не выходит за пределы Доверительных интервалов. Q-статистика (правые две вертикальные колонки цифр), по смыслу идентичная %2 (критерий Пирсона). показывает, что почти всюду с вероятностью 0,9 автокорреляционная функция отсутствует. Иначе говоря, можно однозначно утверждать, что па протяжении века колебания среднемесячных температур в январе в Рязани не выходят за рамки стационарности, или, как говорят, «белого шума». В тоже время в мае картина резко меняется и стационарность не сохраняется (рис. 10.5.2). Автокорреляция, соответствующая шагу (lag) в 4 года и 8 лет. резко выходит за границу случайного процесса, маркируя существование гармоники с периодом в 4 года. Мы воспользовались, повторяем, публикацией В. Ю. Пузаченко для иллюстрации анализа поведения автокорреляционной функции па примерах из климатологии для выявления стационарности/нестационарности (однородности/неоднородности) ряда из-за отсутствия подобных исследований в почвоведении. Нам представляется методология определения ПИ, у истоков которой был Ф. И. Козловский, усовершенствованная сегодня за счет геостатистической методологии, весьма перспективна в точном земледелии. Спектральная плотность дисперсии обычно имеет амплитуды (волну) гармонических колебаний, приходящихся на различную частоту. Для характеристики спектральной плотности дисперсии используют периодограмму. Она показывает вклад каждой гармоники в общее варьирование признака. Используя пример из той же публикации В. Ю. Пузаченко, с помощью периодограммы уточним, что гармоника средних температур мая составляет период в 4,66 года (рис. 10.5.3). Следовательно, именно в этот месяц с большой вероятностью (не менее 1 раза в 4,66 года) существуют значительные отклонения в температуре. Применяя те же приемы, достаточно легко установить вероятные границы па поле между почвенными индивидуумами или, что то же самое, закономерные и случайные пространственные колебания почвенных параметров.
Географическая информационная система - 4.0 out of
5
based on
1 vote
|
Материалы по темам:Основи картографії |