Методи досліджень показників родючості меліорованих ґрунтів в системі еколого-агромеліоративного моніторингу. Взаємодія традиційних і нових методів прогнозування та просторового моделювання за допомогою ГІС-технологій на прикладі Херсонської області.
Аннотация к работе
Методи моделювання і прогнозування показників родючості та меліоративного режиму зрошуваних ґрунтів у даний період потребують більш широкого використання і професійних знань щодо принципів, і методологічних підходів їх використання при управлінні меліорованими землями. Вірно підібраний метод моделювання та прогнозування надає можливість швидко і достовірно оцінити тенденцію розвитку досліджуваних показників родючості та меліоративного режиму зрошуваних ґрунтів. Тому важливо вміти оперувати відповідними сучасними методами, методиками та інструментами збору даних, дослідження, моделювання і прогнозування в системі еколого-агромеліоративного моніторингу (ЕАММ) для прийняття раціональних управлінських водогосподарських та агрохімічних рішень. № держреєстрації 0106U004757; науково-дослідної теми Міністерства охорони навколишнього природного середовища України №1803/2.2 «Провести исследования качества дренажно-сбросных вод рисовых севооборотов ГПОХ Института риса УААН и разработать проект норм ПДС нормированных веществ, поступающих с дренажно-сбросными водами в заливы Черного моря» на 2009 р.; Стратегії економічного та соціального розвитку Херсонської області до 2015 року; міжнародного науково-технічного проекту TEMPUS CD JEP-2515-2004 “Geographic Information Systems in Agrarian Universities”, науково-дослідній темі «Наукова обґрунтування заходів щодо поліпшення якості води в басейні р. Метою досліджень було застосування сучасних експрес-методів для прогнозування показників родючості і меліоративного режиму зрошуваних ґрунтів із застосуванням ГІС-технологій в системі ЕАММ для прийняття своєчасних, оптимальних управлінських рішень в зрошуваному землеробстві і меліорації земель.Експрес-методи прогнозування часових рядів, які представлені в системі ЕАММ і ЕММ, мають такі особливості: - методи регресійного моделювання, експоненціального згладження та двопараметричний метод експоненціального згладження (метод Хольта і Брауна) використовується для прогнозування змін середніх значень показників родючості меліорованих ґрунтів на 1-2 періоди вперед, тобто для здійснення короткострокового прогнозу, а метод Бокса-Дженкінса можна використовувати при прогнозуванні динамічного ряду лише за умови його стаціонарності на средньостроковий період (3-5 періодів вперед); Оскільки часові ряди більшості показників родючості меліорованих ґрунтів являють собою безперервні функції, то застосування нейронних мереж при їх прогнозуванні є цілком виправданим і коректним. Основним експрес-методом прогнозування динаміки показників родючості меліорованих ґрунтів в дослідженні була обрана система методів штучних нейронних мереж (ШНМ), яка включає такі типи: лінійні мережі, мережі засновані на радіальних базисних функціях, узагальнена регресійна нейронна мережа, багатошаровий перцептрон. За даними багаторічного агрохімічного обстеження ґрунтів на досліджуваних стаціонарах Херсонського центру «Облдержродючість» здійснено прогноз і побудовані за допомогою методів та інструментів ГІС-технологій просторові моделі районування вмісту елементів живлення (гумусу, обмінного калію, рухомого фосфору) в ґрунтах Херсонської області на період 2009-2015 рр. Аналізуючи дані, що отримані в результаті прогнозування із застосуванням експрес-методу нейронних мереж та методів просторового прогнозування, можна спостерігати поступове зменшення вмісту гумусу, обмінного калію, рухомого фосфору в ґрунтах майже по всій території Херсонської області, що впливає на подальше зниження врожаю сільськогосподарських культур, погіршення якості продукції.Дослідженнями удосконалені експрес-методи прогнозування показників (індикаторів) меліоративного режиму зрошуваних земель, в основі яких є інформація, як інтегрований показник, що генетично систематизує в собі всі фактори його формування, а не процес виявлення факторів формування досліджуваних показників, які потребують додаткових коштів, людських ресурсів, знань, часу й досліджень, що призводить до втрати актуальності отриманих моделей, прогнозів та невизначеності інших факторів. Встановлено, що здатність нейронних мереж «навчатися» на даних ЕАММ має теоретичне та практичне значення для їх застосування при моделюванні, аналізі і прогнозуванні часових рядів розвитку показників родючості і меліоративного режиму зрошуваних ґрунтів. Впровадження системи нових експрес-методів прогнозування штучних нейронних мереж і ГІС-технологій дає можливість отримати нову актуальну, адекватну, репрезентативну, змістовну, доступну, точну і достовірну інформацію в системі ЕАММ з метою здійснення подальших оптимальних управлінських рішень для підвищення родючості ґрунтів. Прогнозування та просторове моделювання показників родючості меліорованих ґрунтів станом на 2015р. вказує на поступове зменшення порівняно з 2008 р. середньорічного вмісту гумусу на 0,24%, обмінного калію на 25 мг/кг, рухомого фосфору на 4 мг/кг, в основному, на всіх ґрунтових відмінностях Херсонської області, що є однією з основних причин зниження рівня врожайності сільськогосподарськи