BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//pretalx//conf.esoil.ru//pgb2026//speaker//P7XEF9 BEGIN:VTIMEZONE TZID:MSK BEGIN:STANDARD DTSTART:20001029T040000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=10;UNTIL=20111030T000000Z TZNAME:MSK TZOFFSETFROM:+0400 TZOFFSETTO:+0300 END:STANDARD BEGIN:STANDARD DTSTART:20120101T000000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYMONTH=1;UNTIL=20131231T200000Z TZNAME:MSK TZOFFSETFROM:+0400 TZOFFSETTO:+0400 END:STANDARD BEGIN:STANDARD DTSTART:20150101T000000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYMONTH=1 TZNAME:MSK TZOFFSETFROM:+0300 TZOFFSETTO:+0300 END:STANDARD BEGIN:DAYLIGHT DTSTART:20000326T030000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=3;UNTIL=20100328T000000Z TZNAME:MSD TZOFFSETFROM:+0300 TZOFFSETTO:+0400 END:DAYLIGHT END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:pretalx-pgb2026-MPHH9Y@conf.esoil.ru DTSTART;TZID=MSK:20260916T174400 DTEND;TZID=MSK:20260916T174600 DESCRIPTION:Актуальность. Пахотные почвы явля ются важнейшим природным ресурсом для р астениеводства. Гранулометрический сос тав почв является одним из ключевых почв енных свойств\, определяющих особенност и функционирования почв. Для рациональн ого использования и управления почвами необходимы данные о пространственном ра спределении гранулометрического состав а. Существующие наборы данных и почвенны е карты характеризуются ограниченными п ространственным разрешением и точность ю. В настоящее время широкое развитие по лучил подход цифровой почвенной картогр афии. Он опирается на представление о по чве как функции от факторов почвообразо вания\, предложенное В.В. Докучаевым и фо рмализованное A. McBratney в качестве модели s corpan. Большое количество доступных набор ов данных по различным аспектам условий суши потенциально может быть использова но в качестве предикторов почвенных сво йств в моделях почвенно-ландшафтных свя зей.\nЦель. Оценить возможность создания карт гранулометрического состава для па хотных земель России с повышенной точно стью по отношению к существующим продук там.\nОбъект исследования – пахотные зем ли Российской Федерации. Они занимают 13% от площади страны и преимущественно сос редоточены в центральной лиственно-лесн ой\, лесостепной и степной почвенно-биок лиматической области\, включающей серые и каштановые почвы\, чернозёмы\; в меньше й степени представлена зона дерново-под золистых почв южной тайги и другие терри тории.\nМетоды и результаты.\nБыл собран н абор почвенных данных из нескольких ист очников\, включавший открытые и закрытые наборы данных о распределении фракций г ранулометрического состава по классифи кации USDA (песок\, пыль\, ил). Данные были пр иведены к лог-отношениям между песком и пылью и песком и илам (ALR1 и ALR2). В качестве маски пахотных земель использовался ко мпозит открытой поверхности почвы по да нным Landsat 5 и 8 за 1984–2025 гг.\, созданный с и спользованием порогов спектральных инд ексов NBR2 < 0\,09 и NDVI < 0\,33 и дополнительной ф ильтрации по данным OpenStreetMap. Был сформир ован набор предикторов из доступных наб оров данных\, характеризующих различные факторы почвообразования в соответстви и с моделью scorpan и потенциально связанны х с гранулометрическим составом почв. По лученные предикторы включали композит о ткрытой поверхности почвы\, данные SoilGrids\ , почвенные и литологические карты Росси и (ЕГРПР)\, модель рельефа и морфометриче ские показатели GEDTM30\, агрегированные да нные реанализа климата ERA5-Land\, литологич ескую карту USGS. Все приведены к единому п ространственному разрешению (30м). Для то чек почвенного опробования были извлече ны значения данных предикторов. Предикт оры были отфильтрованы с учётом мультик оллинеарности: при коэффициенте корреля ции более 0\,8 из каждого кластера выбирал ся один предиктор. На полученном наборе данных обучалась модель градиентного бу стинга CatBoost. Для валидации модели исполь зовалась кросс-валидация (5 подвыборок) с метриками R2 и RMSE. На основе наилучшей мо дели были построены пространственные сл ои содержания фракций гранулометрическ ого состава. Для оценки пространственно й применимости модели использовался под ход area of applicability (AOA)\, характеризующий соо тветствие признакового пространства те рритории области\, представленной в обуч ающих данных. \nВыводы. Оценена возможнос ть уточнения картографирования грануло метрического состава пахотных почв Росс ии. Получена модель с высокими показател ями качества\, характеризующаяся ограни ченной областью применимости\, связанно й с пространственным покрытием исходных почвенных данных. DTSTAMP:20260923T023150Z LOCATION:Стенд-холл 1 (коридор 3 этажа) SUMMARY:Цифровое почвенное картографирован ие гранулометрического состава пахотны х земель России - Браулов Павел Андрееви ч URL:https://conf.esoil.ru/pgb2026/talk/MPHH9Y/ END:VEVENT BEGIN:VEVENT UID:pretalx-pgb2026-EQQKTZ@conf.esoil.ru DTSTART;TZID=MSK:20260917T154200 DTEND;TZID=MSK:20260917T154400 DESCRIPTION:Актуальность. Проблема моделирова ния урожайности является актуальной в н астоящее время в связи с потребностями в повышении продуктивности сельскохозяй ственного производства. Для территорий с менее благоприятными условиями для вы ращивания сельскохозяйственных культур \, таких как Центральное Нечерноземье\, э то ещё более востребовано\, поскольку ог раничения и риски сельского хозяйства з десь более существенны. Яровая пшеница я вляется важной продовольственной зерно вой культурой\, способной возделываться в широком диапазоне почвенно-климатичес ких условий\, однако её урожайность суще ственно варьирует в зависимости от усло вий выращивания. Имитационные модели пр одукционного процесса обладают широким возможностями для прогнозирования урож айности сельскохозяйственных культур. О дной из наиболее распространённых модел ей продукционного процесса является AquaCr op\, среди преимуществ которой – достаточ ная точность при высокой робастности и н евысоких требованиях к входным данным\, а также высокая проработка моделировани я водного режима. Применение имитационн ых моделей для оценки потенциальной уро жайности и выделения факторов её достиж ения является перспективным направлени ем\, однако требует больше практического опыта подобных исследований\, особенно на территории России. \nЦель. Оценить осн овные факторы ограничения урожайности я ровой пшеницы при различных почвенных у словиях в Центральном Нечерноземье. \nОб ъект исследования – Всероссийский науч но-исследовательский институт мелиорир уемых земель (ВНИИМЗ)\, расположенный в п осёлке Эммаус Тверской области и являющ ийся филиалом федерального исследовате льского центра «Почвенный институт имен и В.В. Докучаева». Территория центра зани мает около 900 га и используется для выращ ивания сельскохозяйственных культур\, п роведения опытных и селекционных работ\; отдельные участки представлены залежью \, сенокосами и пастбищами. В 1980-е годы на территории была заложена дренажная сеть . Климат по Кёппену холодный влажный кон тинентальный с тёплым летом (Dfb). Террито рия относится к зоне смешанных лесов и д ерново-подзолистых почв южной тайги по П ЭР. Почвенный покров и литологическое ст роение характеризуются высокой неоднор одностью. Преобладают агродерново-подзо листые почвы\, часто с признаками оглеен ия\, сформированные на двучленных отложе ниях.\nНа территории ВНИИМЗ были выделен ы основные варианты почвенных\, литологи ческих и гидрологических условий на осн ове архивных данных предыдущих исследов аний. Были собраны данные наблюдений за яровой пшеницей: урожайность\, даты наст упления фенофаз\, биомасса\, дозы удобрен ий и др. Использованы климатические данн ые NASA POWER предыдущих лет (соответствующи е наблюдениям за культурами). Все собран ные данные были преобразованы в формат в ходных данных\, необходимый для моделиро вания в AquaCrop. Полученные данные использо ваны для калибровки AquaCrop для яровой пшен ицы. Модель с уточнёнными параметрами ку льтуры использовалась для запусков разл ичных сценариев по почвенным условиям\, дозам удобрений\, погодным условиям года . Была оценена потенциальная урожайност ь для различных сценариев. Были выделены и характеризованы основные факторы раз рыва между потенциальной урожайностью и реальной урожайностью. \nОценена потенц иальная продуктивность яровой пшеницы д ля Центрального Нечерноземья с помощью имитационной модели продукционного про цесса AquaCrop. Выявлены и характеризованы о сновные факторы\, ограничивающие достиж ение потенциальной урожайности. DTSTAMP:20260923T023150Z LOCATION:Стенд-холл 1 (коридор 3 этажа) SUMMARY:Моделирование урожайности сельскох озяйственных культур с использованием Aq uaCrop в условиях Центрального Нечерноземь я - Браулов Павел Андреевич URL:https://conf.esoil.ru/pgb2026/talk/EQQKTZ/ END:VEVENT END:VCALENDAR