В рамках развития методов и систем дистанционной оценки состояния сельскохозяйственных культур в ИКИ РАН выполняется поддержанный МинОбрНауки международный научно-исследовательский проект «Использование данных спутникового мониторинга для укрепления продовольственной безопасности и повышения устойчивости сельскохозяйственного сектора в условиях изменения климата». В рамках проекта для моделирования фенологии и прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур используется имитационная модель WOFOST (WOrld FOod STudies). Необходимой частью набора входных параметров являются гидрофизические характеристики почв, которые определяются их гранулометрическим составом. При этом возможность использования этой информации при работе на больших территориях сопряжена с трудностями: она зачастую неполная, фрагментарная или отсутствует в общем доступе. В рамках настоящей работы рассмотрены два варианта адаптации доступных данных. Первый вариант — использование глобальной базы SoilGrids, где физические характеристики почвы определяются для каждого пикселя размером 250 метров. Для любой точки можно рассчитать необходимые параметры, что является преимуществом при работе в крупномасштабном территориальном контексте с неоднородным почвенным покровом. Однако данные SoilGrids получены путём моделирования, поэтому могут содержать погрешности, особенно в регионах с недостаточным количеством полевых наблюдений. База для запуска поэтапного процесса получения входных параметров почв для WOFOST формируется на основе растровых карт процентного содержания фракций песка, глины и ила, а также значений насыпной плотности. Опционально добавляются показатели наименьшей влагоёмкости (при -33 кПа) и влажности в точке устойчивого завядания (при -1500 кПа). Эти данные подаются в алгоритм педотрансферной функции Rosetta, которая рассчитывает гидрофизические параметры по модели Муалема–Генухтена: минимальную объёмную влажность, влажность насыщения и коэффициент фильтрации. Полученные параметры используются для построения основной гидрофизической характеристики (ОГХ) и кривых влагопроводности в программном модуле RETC. Из кривых извлекаются опорные значения для таблиц влажности почвы (SMTAB) и гидравлической проводимости (CONTAB). Помимо этого, определяются остальные ключевые параметры: более точные значения влажности завядания (SMW), полевая влагоёмкость (SMFCF), порозность/влажность насыщения (SM0), коэффициент фильтрации насыщенной почвы (K0) и другие, предусмотренные моделью. В качестве второго источника данных о грансоставе может быть использована почвенная карта РСФСР под редакцией В.М. Фридланда масштаба 1:2 500 000. Она охватывает практически всю территорию современной России за исключением Крыма и новых регионов. Для каждого почвенного контура указан грансостав почвообразующей породы, что позволяет судить о содержании фракций в профиле. В основе лежат результаты множества локальных полевых исследований, что является значительным преимуществом перед модельными данными SoilGrids. Но в то же время отсутствие информации о грансоставе усложняет интерпретацию этих данных для формата WOFOST и иных прогнозных моделей подобного вида. Становится невозможным рассчитать параметры по аналогии с материалами SoilGrids. По этой причине для использования карты Фридланда применяется методика экспертного сопоставления – каждому полигону карты присваивается наиболее подходящий из оригинальных типов (почвенных файлов) WOFOST, учитывая гранулометрический состав и другие характеристики. Эксперимент заключается в оценке влияния различных источников данных о почвах на ошибку прогнозирования урожайности с помощью WOFOST: 1) карты Фридланда с экспертным присвоением набора характеристик, где свойства заданы для почвенных выделов, и 2) глобальной базы SoilGrids, в которой почвенные параметры рассчитываются для каждого пикселя. На данном этапе исследование охватывает всю территорию Курской области, для которой имеются разносезонные наземные данные об урожайности и фенологических характеристиках культур.

Исследование выполнено при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (соглашение № 075-15-2024-663, уникальный идентификатор 13.2251.21.0264).