с 01.01.2017 по настоящее время
УДК 631.559 Урожайность
УДК 528.8 Дистанционное зондирование. Методы и приборы
Цель настоящей работы заключалась в оценке экономических показателей снижения урожайности сельскохозяйственных культур в зависимости от ежегодной вероятности превышения (обеспеченности) площади эродированных почв. Проведенные исследования позволяют использовать полученные результаты для прогноза возможной величины снижения урожайности сельскохозяйственных культур в зависимости от степени эрозии почв. Это особенно важно при планировании рентабельного растениеводства на эродированных землях. Результаты исследований могут быть использованы для расчета экономических рисков производства в зависимости от величины недобора урожая сельскохозяйственных культур.
эрозия почв, потери урожайности, сельскохозяйственные культуры, вероятность превышения
1. Gao B. NDWI-A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space // Remote Sensing of Environment. 1996. Vol. 58. No. 3. pp. 257-266. doi:https://doi.org/10.1016/S0034-4257(96)00067-3.
2. Прогноз урожайности в зерновых единицах с помощью геоинформационной системы для оценки эффективности реализации проектов мелиорации / М.С. Зверьков, И.С. Мазурова // Московский экономический журнал. 2025. Т. 10, № 12. С. 404-420. doi:https://doi.org/10.55186/2413046X_2025_10_12_295.
3. Провести исследования и выполнить оценку снижения урожайности сельскохозяйственных культур на мелиорируемых землях, подверженных эрозионным процессам, с помощью методов дистанционного зондирования и оперативного мониторинга / отчет о НИР; № гос. рег. 224013100558-1; № гос. Задания № 082-00079-23-01; Коломна, ФГБНУ ВНИИ «Радуга», 2023. 112 с.
4. Suitability of S factor algorithms for soil loss estimation at gently sloped landscapes / Liu H. Fohrer N. [et al.] // Catena. 2009. DOI:https://doi.org/10.1016/j.catena.2009.02.001.
5. Modification of the RUSLE slope length and steepness factor (LS-factor) based on rainfall experiments at steep alpine grasslands / Schmidt S. Tresch S. Meusburger K. // MethodsX. 2019. DOI:https://doi.org/10.1016/j.mex.2019.01.004.
6. Wischmeier, W.H., Smith, D.D. (1978): Predicting rainfall erosion losses - A guide to conservation planning. Agriculture Handbook No. 537: US Department of Agriculture, Washington DC.
7. Moore, I.D., Nieber, J.L. (1991): Landscape assessment of soil erosion and nonpoint source pollution. J. Minnesota Acad. Sci., 55, 18-25.
8. The new assessment of soil loss by water erosion in Europe / Panagos P., Borrelli P., Poesen J., Ballabio C. et. al. // Environmental Science and Policy. 2015. Vol. 54, P. 438–447. doi:https://doi.org/10.1016/j.envsci.2015.08.012.
9. Quantification of Soil–Water Erosion Using the RUSLE Method in the Mékrou Watershed (Middle Niger River) / Attoubounou R.A.; Diawara H.; Ludwig R.; Adounkpe J. // ISPRS Int. J. Geo-Inf.. 2025. Vol. 14. P. 28. doi:https://doi.org/10.3390/ijgi14010028.
10. Эрозия и охрана почв: уч. для вузов / М.С. Кузнецов, Г.П. Глазунов. М.: Юрайт, 2026. 387 с.
11. Методические указания по определению опасного уровня водной и ветровой эрозии / Г.Т. Балакай, Н.И. Балакай, А.Н. Бабичев, Л.А. Воеводина, Л.И. Юрина : метолич. ук. Новочеркасск, ФГБНУ «РосНИИПМ», 2015. 23 с.
