В известной концептуальной модели SCORPAN анализируемое свойство почв рассматривается как зависящее от следующих факторов среды: других свойств почв, климата, организмов, рельефа, геологии, времени и пространства. Предсказательное картографирование почв в цифровой почвенной картографии основано на близких идеях, но факторы среды могут включать в себя не только факторы почвообразования, но и сведения, полученные при дистанционном зондировании. Его методы получили значительное распространение не только в почвоведении, но и в экологии, сельском хозяйстве и геоморфологии. В настоящей статье дается обзор факторов среды, используемых в предсказательном картографировании с особым вниманием к ситуациям, когда может применяться широкий набор факторов среды и/или когда часть их является неколичественными, как в случае типов растительности. Наиболее разработаны системы количественных показателей для описания рельефа и климата, поэтому им уделено особое внимание. Описание рельефа осуществляется как локальными, так и нелокальными, требующими интегрирования, величинами. При описании климата существенны величины, оценивающие сухость/влажность местности, такие как коэффициент увлажнения и дефицит воды. Они требуют оценки испаряемости, которая не измеряется метеостанциями, но может быть получена путем расчета. Описаны возможности учета этих и других факторов среды, включая неколичественные, в количественных статистических моделях предсказательного картографирования почв, принципы построения моделей, их проверки, сравнения, выбора подходящих моделей. Приведены примеры применения цифровой почвенной картографии к участкам различного масштаба, отмечена специфика моделей для разных масштабов. Обсуждаются некоторые аспекты использования данных дистанционного зондирования.
Индексирование
Scopus
Crossref
Высшая аттестационная комиссия
При Министерстве образования и науки Российской Федерации