УДК 332.68 Земельная рента. Рента с домостроений и т.д.
В данной статье представлен анализ корреляции основных факторов, влияющих на состояние мелиорированных земель провинции Контум (Вьетнам), с использованием данных мультиспектральных космических съемок Landsat 8 и радиолокационных В статье проведена оценка и анализ факторов, влияющих на сельскохозяйственные земли провинции Контум, Вьетнам, на основе данных о земельных ресурсах и экологических факторах за период с 2016 по 2023 годы. С использованием программы Minitab выполнен корреляционный анализ факторов, выявлены прямые и косвенные зависимости, влияющие на площадь сельскохозяйственных земель[1]. Прямое воздействие проявляется в отрицательной корреляции между площадями земель лесного фонда и сельскохозяйственных земель, что свидетельствует о снижении последних при увеличении лесных территорий. Также обнаружены корреляции с факторами средней влажности, засушливых земель и сейсмической активности. Косвенное воздействие связано с влиянием климатических факторов, таких как температура, осадки и солнечные часы, на условия, подходящие для сельскохозяйственной деятельности. Полученные результаты позволяют глубже понять взаимосвязи между факторами, воздействующими на сельскохозяйственные земли, и предоставить рекомендации для управления земельными ресурсами провинции Контум.
Контум, Вьетнам, сельскохозяйственные земли, экологические факторы, корреляционный анализ, коэффициент Спирмена, устойчивое управление
1. Мурашева А.А., Тарбаев В.А., Галкин М.П. Анализ показателей мониторинга сельскохозяйственных земель // Аграрный научный журнал. 2014. № 8. С. 27–31.
2. Кошелев В.М. Эффективность кооперации производителей кофе во Вьетнаме.
3. Мурашева А.А., Лепехин П.П. Информационно-моделирующая система для решения региональных экологических проблем // Науки о Земле. 2015. № 1. С. 24–32.
4. Шаповалов Д.А., Клюшин П.В., Мурашева А.А. Методические основы мониторинга земель: учебное пособие. М.: ГУЗ, 2010. 297 с.
5. Дунг Н.Т., Ле В.Н., Чан К.У. Уровень рыночной ориентации сельскохозяйственной продукции бедных домохозяйств в горных районах: тематическое исследование в провинции Кон Тум // Вьетнамский журнал науки и техники. Серия B. 2020. Т. 62, № 10.
6. Апажев А.К., Шекихачев Ю.А. Оптимизация функционирования сельскохозяйственных производственных систем // Известия Кабардино-Балкарского государственного аграрного университета им. В.М. Кокова. 2022. Т. 1 (35). С. 81–89.
7. Лепехин П.П., Мурашева А.А. Информационно-модельная система для решения региональных задач // Экологические проблемы науки о Земле. 2015. № 1. С. 24–32.
8. Лепехин П.П., Фомин А.А., Алиев Н.Н. Проблемы мелиоративных земель Гиссарской долины Республики Таджикистан и пути решения с применением ГИС-технологий // Международный журнал прикладных наук и технологий «Integral». 2020. № ФС77 74090. С. 159.
9. Лепехин П.П., Мурашева А.А. Информационно-моделирующая система для решения региональных экологических проблем // Науки о Земле. 2015. № 1. С. 24–32.
10. Шамаков В.А. Информационная технология анализа данных электронейромиографических исследований: магистерская диссертация по направлению подготовки: 01.04.02 – Прикладная математика и информатика. 2019.
11. Кошелева Н.Н. Корреляционный анализ и его применение для подсчета ранговой корреляции Спирмена // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2012. № 5. С. 23–26.
12. Орлов А.И. Ошибки при использовании коэффициентов корреляции и детерминации // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2018. Т. 84, № 3. С. 68–72.
13. Мурашева А.А., Тарбаев В.А., Галкин М.П. Анализ показателей мониторинга сельскохозяйственных земель // Аграрный научный журнал. 2014. № 8. С. 27–31.
14. Захарян Ю.Г. Оценка эффективности адаптации агротехнологических решений к пространственно-временной неоднородности сельскохозяйственных земель: автореферат дисс. на соиск. учен. степени докт. с.-х. наук. 2018.
