с 01.01.2017 по настоящее время
УДК 631.559 Урожайность
УДК 528.8 Дистанционное зондирование. Методы и приборы
Отмечается, что оценка потерь урожая сельскохозяйственных культур является одной из основных среди экономических задач в растениеводство. Повышение точности прогноза продуктивности сельскохозяйственных культур является важным инструментом в оценке рентабельности и рисков недобора урожая из-за различных предикторов. Цель настоящей работы заключалась в обобщенной экономической оценке риска недобора урожая сельскохозяйственных культур из-за развития водной эрозии почв. Прогноз урожайности выполнялся по значениям вегетационного спектрального индекса NDVI по спутниковым данным Sentinel-2. Количественная оценка интенсивности эрозии выполнена по пересмотренному универсальному уравнению потерь почвы RUSLE. В результате исследований установлено, что максимальные потери получены для расчетного случая по метеорологическим параметрам для года 5% обеспеченности 60,52 и 89,59 тыс. руб./га соответственно для условий 2024 и 2025 гг.
урожайность, эрозия, почва, риск, сельскохозяйственная культура
1. Temporal variability of global potential water erosion based on an improved USLE model / Li, J., Xiong, M., Sun, R., & Chen, L. // International Soil and Water Conservation Research, 2024, vol. 12(1), P. 1–12. doi:https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2023.03.005.
2. Monitoring and forecasting water erosion in response to climate change effects using the integration of the global RUSLE/SDR model and predictive models / Fatima, B., Rachid, H., Abdeldjalil, B., Abdessalam, O., Mohamed, B., Alfagham, A. T., & Tariq, A. // Applied Soil Ecology, 2025, vol. 206. doi:https://doi.org/10.1016/j.apsoil.2025.105910.
3. Crop production and economic loss due to wind erosion in hot arid ecosystem of India / Santra, P., Moharana, P. C., Kumar, M., Soni, M. L., Pandey, C. B., Chaudhari, S. K., & Sikka, A. K. // Aeolian Research, 2017, vol. 28, P. 71–82. doi:https://doi.org/10.1016/j.aeolia.2017.07.009.
4. Агролесомелиорация / Под ред. акад. РАСХН А.Л. Иванова и К.Н. Кулика. Волгоград: ВНИАЛМИ, 2006. 746 с.
5. Кочарли С.А., Мустафаев М.Г., Велиева З.М., Ахмедзаде Э.М. Взаимосвязь между агрофизическими свойствами и спектрофотометрическими показателями почв Кура-Аразской низменности Азербайджана // Экология и строительство. 2026. No 1. C. 4–10. doi:https://doi.org/10.35688/2413-8452-2026-01-001.
6. Запасы гумуса в различных типах почв на склонах южной экспозиции Большого Кавказа на примере Огузского района Азербайджанской Республики / С.М. Шахмалиева, Э.М. Мустафаев // Экология и строительство. 2025. № 1. С. 12-19. doi:https://doi.org/10.35688/2413-8452-2025-01-002. – EDN CSVPYY.
7. The Cost of Soil Erosion in Vineyard Fields in the Penedès–Anoia Region (NE Spain) / Martínez-Casasnovas, J.A.; Ramos, M.C. // Catena, 2006, vol. 68, P. 194–199.
8. Badreldin N., Lobb D.A. The Costs of Soil Erosion to Crop Production in Canada between 1971 and 2015 // Sustainability. 2023. Vol. 15, 4489. doi:https://doi.org/10.3390/su15054489.
9. Картографирование эколого-экономического риска на эрозионноопасной территории / Е.А. Таланов // Известия Томского политехнического университета. 2007. Т. 311, № 1. С. 141-145. EDN JVNFBF.
10. Istanbuly M. N., Krása J., Amiri B. J. How Socio-Economic Drivers Explain Landscape Soil-Erosion Regulation Services in Polish Catchments // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2022. Vol. 19(4). doi:https://doi.org/10.3390/ijerph19042372.
11. Перспективы развития экономической оценки эродированных почв / Макаров О.А., Демидов В.В., Карпова Д.В., Шульга П.С., Абдулханова Д.Р., Есафова Е.Н., Кубарев Е.Н., Михайловский В.И. // Вестник Московского Университета. Серия 17. Почвоведение. 2024. № 3. С. 7-18. doi:https://doi.org/10.55959/MSU01 37-0944–17-2024-79-3-7–18.
12. 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.
13. 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.
14. 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.
15. RUSLE modeling and spatial approach in soil erosion-prone areas for erosion rate prediction and strengthening land use planning in the Battang River basin, Palopo City / Ali, M., Rasyid, A. R., Ihsan, I., Sastrawati, I., Nur, D. S. A., Asano, J., … Makkuaseng, A. M. A. // Progress in Disaster Science. 2026. Vol. 29. doi:https://doi.org/10.1016/j.pdisas.2025.100499.
16. 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, 28. doi:https://doi.org/10.3390/ijgi14010028.
