Эрозия почв остаётся одной из наиболее опасных форм деградации земель, оказывая значительное влияние на сельское хозяйство, качество водных ресурсов и устойчивость экосистем. Согласно данным Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (FAO, 2015), ежегодно в мире теряется около 75 млрд т плодородного слоя почвы вследствие водной эрозии, что представляет угрозу устойчивому землепользованию и продовольственной безопасности. Для количественной оценки риска эрозии широко используется пересмотренное универсальное уравнение потерь почвы (Renard et al., 1997; Panagos et al., 2015), отличающееся концептуальной простотой, гибкостью и совместимостью с технологиями ГИС и дистанционного зондирования.
Метод RUSLE нашёл широкое применение в различных географических условиях, включая Африку (Ayele et al., 2020), Азию (Zhang et al., 2003) и Западную Европу (Bosco et al., 2015). Однако для восточноевропейских стран исследования, основанные на открытых данных, остаются ограниченными. Настоящее исследование направлено на пространственную оценку потенциальных потерь почвы на территории Минской области Республики Беларусь (≈ 39 900 км², 22 района) с использованием исключительно открытых геоданных.
Методические подходы к оценке деградации почв, предложенные Черванем и соавт. (2022), были использованы в качестве концептуальной основы при пространственном анализе эрозионных процессов в Минской области. Для параметризации факторов модели RUSLE использовались следующие источники: глобальная база данных осадков GloREDa (Funk et al., 2015) — для оценки эрозионной способности осадков (R); модель WRB, разработанная для почв Беларуси (Lazovik & Topaz, 2021), — для определения эродируемости почв (K); цифровая модель рельефа FABDEM — для расчёта длины и крутизны склонов (LS); спутниковые данные Sentinel-2 — для определения фактора растительного покрова (C) на основе алгоритма, предложенного Кузнецовой и соавт. (2024); а также официальные данные о землепользовании Республики Беларусь (Реестр земельных ресурсов, 2024) — для учёта противоэрозионных мероприятий (P).
Результаты анализа показали выраженную пространственную дифференциацию эрозионных рисков: наибольшие значения потерь почвы наблюдаются в северных и центральных районах, где ведущими факторами выступают крутизна склонов (LS) и эрозионная способность осадков (R); в южных районах основное влияние оказывают тип почв и характер землепользования (K и C). Различия в стандартном отклонении значений RUSLE отражают внутреннюю неоднородность эрозионных процессов и их связь с интенсивностью аграрного производства, что согласуется с оценками климатического воздействия на деградацию почв Восточной Европы (Drobyshev & Chertov, 2017).
Полученные результаты подтверждают эффективность интеграции модели RUSLE с открытыми геопространственными данными для региональной оценки эрозионных процессов. Предложенный подход способствует разработке научно обоснованных мер по сохранению почв и устойчивому землепользованию в странах Восточной Европы.

Ключевые слова: RUSLE; эрозия почв; Минская область; открытые геоданные; пространственный анализ; Беларусь

Литература:

Кузнецова А.С., Краснощеков К.В., Дергунов А.В., Ерунова М.Г., Макаров Д.С., Харламов Д.В., Якубайлик О.Э.
Моделирование водной эрозии с использованием уравнения RUSLE в масштабе землепользования // Известия РАН. Серия физика атмосферы и океана. 2024. Т. 21(3). С. 145–154. DOI: 10.21046/2070-7401-2024-21-3-145-154.
Реестр земельных ресурсов Республики Беларусь (по состоянию на 1 января 2024 г.). Минск, 2024. URL: https://gki.gov.by/ru/activity_branches-land-reestr/
Червань А.Н., Цыбулько Н.Н., Яцухно В.М.
Методические подходы и практическое применение результатов оценки деградации земель/почв Беларуси // Известия Российской академии наук. Серия географическая. 2022. Т. 86(1). С. 55–68. DOI: 10.31857/S2587556622010058.
Ayele G.K., Desta G.A., Bewket W. Assessment of soil erosion using RUSLE and GIS in northwest Ethiopia // Remote Sensing Applications: Society and Environment. 2020. Vol. 17. P. 100273. DOI: 10.1016/j.rsase.2020.100273.
Bosco C., de Rigo D., Dewitte O., Poesen J., Panagos P. Modelling soil erosion at European scale: Towards harmonization and reproducibility // Natural Hazards and Earth System Sciences. 2015. Vol. 15(2). P. 225–245. DOI: 10.5194/nhess-15-225-2015.
Drobyshev I., Chertov O. Assessment of the impact of climate variability on soil degradation in Eastern Europe // Environmental Earth Sciences. 2017. Vol. 76(5). P. 204. DOI: 10.1007/s12665-017-6492-5.
FAO. Status of the World’s Soil Resources: Main Report. Rome: FAO, 2015. 650 p.
Funk C., Peterson P., Landsfeld M. et al. The Climate Hazards Infrared Precipitation with Stations (CHIRPS) Dataset // Scientific Data. 2015. Vol. 2. P. 150066. DOI: 10.1038/sdata.2015.66.
Hengl T., de Jesus J.M., Heuvelink G.B.M. et al. SoilGrids250m: Global gridded soil information based on machine learning // PLoS ONE. 2017. Vol. 12(2). e0169748. DOI: 10.1371/journal.pone.0169748.
Lazovik H.S., Topaz A.A. Assessment of soil erosion hazards and their mapping using GIS technologies // Journal of Belarusian State University. Geography. Geology. 2021. No. 2. P. 18–31. DOI: 10.33581/2521-6740-2021-2-18-31.
Panagos P., Borrelli P., Meusburger K., Van der Zanden E.H., Poesen J., Alewell C. Modelling the effect of support practices (P-factor) on the reduction of soil erosion by water at European scale // Environmental Science & Policy. 2015. Vol. 51. P. 23–34. DOI: 10.1016/j.envsci.2015.03.012.
Renard K.G., Foster G.R., Weesies G.A., McCool D.K., Yoder D.C. Predicting Soil Erosion by Water: A Guide to Conservation Planning with the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE). USDA Agriculture Handbook No. 703. Washington, D.C., 1997. 404 p.
Zhang Y., Liu B.Y., Nearing M.A., Zhang X.C. Soil erosion prediction using RUSLE in China // Soil and Tillage Research. 2003. Vol. 71(2). P. 117–125. DOI: 10.1016/S0167-1987(03)00123-8.

Двадцать третья международная конференция "СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ ЗЕМЛИ ИЗ КОСМОСА"

XXIII.F.340

Пространственная оценка эрозии почв в Минской области на основе модели RUSLE и открытых геоданных

Дистанционное зондирование растительных и почвенных покровов