Application of geostatistical methods in the development of landscape-adaptive land use | Применение геостатистических методов при разработке ландшафтно-адаптивного землепользования

Inglés. The article describes the ways of using statistical methods in agricultural geography. The use of analysis of variance in determining the influence of geocomplexes of various ranks on the yield of plants and other parameters of farms is shown. It was found that yield variability, soil acidity, the proportion of pastures and fallow lands are less than 30% determined by the characteristics of the natural environment of geosystems and the variability of plant nutrients, stony and marshy soil, and the share of haymaking by 30-50%. The process of determining a set of crops should be based on knowledge of the variability of their yields within the types of agricultural landscapes. The degree of development of agricultural landscapes and the average size of the contour of the land is determined even when analyzing the conditions of the macroenvironment. The use of track analysis allows to identify the factors of direct impact on the crops which are divided into "active" and "potential". It has been established that all types of agricultural landscapes of the Upper Volga region can be divided into two groups, namely geocomplexes with a homogeneous lithogenic basis and landscapes on two-membered sediments. The latter are distinguished by a large number of active factors and a wide range of affected crops. The design of crop rotations should take into account an individual set of factors affecting the production process. The systems of measures that increase the degree of realization of the potential productivity of agricultural landscapes for cereal grass stands have been determined. They are combined into three groups: 1. Adaptive placement of grass stands depending on the granulometric composition and the geological structure of the soil. 2. Adaptive placement of grass stands and drainage irrigation amelioration. 3. Adaptive placement of grass stands, water melioration and land management activities. Identified areas of distribution of these groups of activities in the Upper Volga region.

Ruso. Описаны способы использования статистических методов в с.-х. географии. Показано применение дисперсионного анализа при определении влияния геокомплексов различного ранга на урожайность растений и другие параметры хозяйств. Вариабельности урожайности, кислотность почв, доля пастбищ и залежей менее чем на 30% определяются особенностями природной среды геосистем, а изменчивость содержания элементов питания растений, каменистости и заболоченности почв, а также доля сенокосов на 30-50%. Процесс определения набора культур должен опираться на знания о вариабельности их урожайности в пределах типов и видов агроландшафтов. Степень освоенности агроландшафтов и средний размер контура угодий определяется уже при анализе условий макросреды. Применение путевого анализа позволяет выделить факторы прямого воздействия на культуры, которые разделяются на "активные" и "потенциальные". Все типы агроландшафтов Верхневолжья можно разделить на 2 группы – геокомплексы с гомогенной литогенной основой и ландшафты на двучленах. Последние отличаются большим количеством активных факторов и более широким диапазоном подвергающихся их воздействию культур. Проектирование севооборотов должно учитывать индивидуальный набор факторов, воздействующих на продукционный процесс. Методика оценки продуктивности агроландшафтов может быть основана на использовании ее интегральных показателей. Определены системы мероприятий, повышающих степень реализации потенциальной продуктивности агроландшафтов для злакобобовых травостоев. Они объединяются в 3 группы: 1. Адаптивное размещение травостоев в зависимости от гранулометрического состава и геологического строения почв. 2. Адаптивное размещение травостоев и осушительно-оросительные мелиорации. 3. Адаптивное размещение травостоев, водные мелиорации и землеустроительные мероприятия. Выявлены ареалы распространения этих групп мероприятий в пределах Верхневолжья.