рус eng
««ИЗВЕСТИЯ ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА». СЕРИЯ «НАУКИ О ЗЕМЛЕ»
«IZVESTIYA IRKUTSKOGO GOSUDARSTVENNOGO UNIVERSITETA». SERIYA «NAUKI O ZEMLE»
«THE BULLETIN OF IRKUTSK STATE UNIVERSITY». SERIES «EARTH SCIENCES»
ISSN 2073-3402 (Print)

Список выпусков > Серия «Науки о Земле». 2026. Том 57

Геоинформационная оценка пригодности сельскохозяйственных ландшафтов Лено-Амгинского междуречья Центральной Якутии

Автор(ы)

М. И. Захаров1, А. В. Халдеев1, М. М. Черосов2

1 Северо-Восточный федеральный университет им. М. К. Аммосова, г. Якутск, Россия

2 Якутский научно-исследовательский институт сельского хозяйства ФИЦ ЯНЦ СО РАН, г. Якутск, Россия

Аннотация
Отмечается, что оценка пригодности земель является основой рационального использования агроландшафтов и принятия управленческих решений в сфере сельскохозяйственного землепользования. В Центральной Якутии, где хозяйственная деятельность ведется в условиях криолитозоны, резко континентального климата и активных криогенных процессов, такая оценка становится необходимым инструментом управления сельскохозяйственным землепользованием. Целью исследования является геоинформационная оценка пригодности сельскохозяйственных ландшафтов Лено-Амгинского междуречья Центральной Якутии на основе интеграции данных дистанционного зондирования, климатического реанализа и кадастровых сведений. В качестве интегрального показателя использован индекс пригодности земель (LSI), рассчитанный по нормированным климатическим (сумма активных температур, гидротермический коэффициент Селянинова, продолжительность периода с температурой выше 0 °C), геоморфологическим (высота, уклон, экспозиция), биопродукционным (максимальное значение NDVI, амплитуда колебаний NDVI) и ландшафтным параметрам (класс ландшафтного покрова ESA WorldCover). Весовые коэффициенты факторов определены методом анализа иерархий (AHP). Расчеты выполнены для 20 262 полигонов сельскохозяйственных земель. По количеству полигонов к высокопригодным территориям отнесено 22,27 %, к пригодным – 69,36 %, к ограниченно пригодным – 8,22 %, к малопригодным – 0,14 %. Наиболее высокие значения LSI характерны для пойменных ландшафтов (средний индекс 80,18 балла). Определено, что аласные и мелкодолинные ландшафты относятся преимущественно к пригодным территориям, межаласные пространства характеризуются более выраженными ограничениями. Установлено, что итоговая пригодность определяется совместным действием современного состояния растительного покрова (r = 0,781), вегетационной активности (r = 0,518) и климатических условий (r = 0,432). Полученные результаты могут использоваться для агроэкологического зонирования, планирования возврата залежных земель в оборот, выбора направлений мелиорации и оптимизации структуры сельскохозяйственных угодий в Центральной Якутии.
Об авторах

Захаров Моисей Иванович  

кандидат географических наук, доцент  

Северо-Восточный федеральный  

университет им. М. К. Аммосова  

Россия, 677000, г. Якутск, ул. Белинского, 58  

e-mail: mplusz@inbox.ru


Халдеев Айдын Васильевич  

аспирант  

Северо-Восточный федеральный  

университет им. М. К. Аммосова  

Россия, 677000, г. Якутск, ул. Белинского, 58  

e-mail: a.v.haldeev@svfu.ru


Черосов Михаил Михайлович  

доктор биологических наук, директор,  

Якутское НИИ сельского хозяйства  

Федерального исследовательского центра  

«Якутский научный центр СО РАН»  

Россия, 677001, г. Якутск, ул. БестужеваМарлинского, 23/1  

e-mail: agronii@mail.ru

Ссылка для цитирования
Захаров М. И., Халдеев А. В., Черосов М. М. Геоинформационная оценка пригодности сельскохозяйственных ландшафтов Лено-Амгинского междуречья Центральной Якутии // Известия Иркутского государственного университета. Серия Науки о Земле. 2026. Т. 57. С. 45–63. https://doi.org/10.26516/2073-3402.2026.57.45
Ключевые слова
сельскохозяйственные ландшафты, пригодность земель, LSI, ЛеноАмгинское междуречье, Центральная Якутия, ERA5-Land, NDVI, ESA WorldCover.
УДК
911.6:63(571.56)
DOI
https://doi.org/10.26516/2073-3402.2026.57.45
Литература
  1. Десяткин Р. В. Почвообразование в термокарстовых котловинах – аласах криолитозоны / отв. ред. Б. Ф. Апарин. Новосибирск : Наука, 2008. 323 с.
  2. Захаров М. И., Тананаев Н. И. Оценка будущих изменений климатических зон Кеппена-Гейгера в Якутии с использованием регионально-адаптированного ансамбля климатических моделей CMIP6 // ИнтерКарто. ИнтерГИС. 2025. Т. 31, ч. 1. С. 431–444. https://doi.org/10.35595/2414-9179-2025-1-31-431-444
  3. Иванов Д. А. Применение геостатистических методов при разработке ландшафтно-адаптивного землепользования // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2019. № 4. С. 351–367.
  4. Иванова Л. С. Адаптивно-ландшафтные системы земледелия Лено-Амгинского междуречья: проект / РАСХН. Сиб. отд-ние. Якут. НИИСХ. Новосибирск, 2004. 132 с.
  5. Иванова Л. С., Корякина Р. Н., Адамова А. С. Агроэкологическая группировка земель долин рек в среднетаежной подзоне Якутии // Земледелие. 2014. № 1. С. 14–15.
  6. Коновалова Т. И., Бессолицына Е. П. Устойчивость и направления антропогенных преобразований геосистем южной части Средней Сибири // Известия Иркутского государственного университета. Серия Науки о Земле. 2011. Т. 4, № 2. С. 120–137.
  7. Лысанова Г. И. Природные и аграрные ландшафты юга Енисейской Сибири // Известия Иркутского государственного университета. Серия Науки о Земле. 2020. Т. 33. С. 88–99. https://doi.org/10.26516/2073-3402.2020.33.88
  8. Семенов Ю. М., Лысанова Г. И. Картографирование геосистем гор юга Сибири // Известия Иркутского государственного университета. Серия Науки о Земле. 2018. Т. 23. С. 97–105. https://doi.org/10.26516/2073-3402.2018.23.97
  9. Сочава В. Б. Введение в учение о геосистемах. Новосибирск : Наука, 1978. 320 с.
  10. Шестакова А. А., Торговкин Я. И. Распространение аласов Лено-Амгинского междуречья // Геоинформатика. 2023. № 2. С. 17–25. https://doi.org/10.47148/1609-364X-2023-2-17-25
  11. Exploring Landscape Suitability of Land-Use Change – A Geospatial Approach to Assess Benefits for Society and Nature / M. V. Odgaard, T. Kristensen, T. Dalgaard, S. V. Iversen // Land. 2025. Vol. 14, N 12. P. 2426. https://doi.org/10.3390/land14122426
  12. Adrian W., Munibah K., Firmansyah I. Evaluate land suitability analysis for rice cultivation using a GIS-based AHP multi-criteria decision-making approach: Majalengka Regency, West Java Province // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2022. Vol. 1109. P. 012062.
  13. Akinci H., Ozalp A. Y., Turgut B. Agricultural land use suitability analysis using GIS and AHP technique // Computers and Electronics in Agriculture. 2013. Vol. 97. P. 71–82. https://doi.org/10.1016/j.compag.2013.07.006
  14. Alas Landscape Modeling by Remote Sensing Image Analysis and Geographic Ontology: Study Case of Central Yakutia (Russia) / S. Gadal, M. Zakharov, J. Kamičaitytė, Y. Danilov // Proceedings of the 6th International Conference on Geographical Information Systems Theory, Applications and Management (GISTAM 2020). 2020. P. 112–118. https://dx.doi.org/10.5220/0009569101120118
  15. Dedeoglu M., Dengiz O. Generating of land suitability index for wheat with hybrid system approach using AHP and GIS // Computers and Electronics in Agriculture. 2019. Vol. 167. P. 105062. https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.105062
  16. Digital Mapping of Land Suitability for Main Agricultural Crops in Romania / C. V. Patriche, B. Rosca, R. G. Pirnau [et al.] // Agronomy. 2024. Vol. 14, N 12. P. 2828. https://doi.org/10.3390/agronomy14122828
  17. Geospatial evaluation of the agricultural suitability and land use compatibility in Europe's temperate continental climate region / A. Dornik, M. A. Chetan, T. E. Crisan [et al.] // International Soil and Water Conservation Research. 2024. Vol. 12. P. 908–919. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2024.01.002
  18. Influence of Permafrost Landscapes Degradation on Livelihoods of Sakha Republic (Yakutia) Rural Communities / V. Lytkin, A. Suleymanov L. Vinokurova [et al.] // Land. 2021. Vol. 10. P. 101. https://doi.org/10.3390/land10020101
  19. Mapping Grassland Suitability Through GIS and AHP for Sustainable Management: A Case Study of Hunedoara County, Romania / L. L. Cojocariu., N. M. Horablaga, C. A. Popescu [et al.] // Sustainability. 2026. Vol. 18. P. 1155. https://doi.org/10.3390/su18031155
  20. Mokarram M., Mirsoleimani A. Using Fuzzy-AHP and order weight average (OWA) methods for land suitability determination for citrus cultivation in ArcGIS (Case study: Fars province, Iran) // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2018. Vol. 508. P. 506–518. https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.05.062
  21. Monitoring Long-Term Land Cover Change in Central Yakutia Using Sparse Time Series Landsat Data / Y. Lee, S.-Y. Kim, Y.T. Jung, S.-E. Park // Remote Sensing. 2024. Vol. 16. P. 1868. https://doi.org/10.3390/rs16111868
  22. Permafrost-Landscape Map of the Republic of Sakha (Yakutia) on a Scale 1:1,500,000 / A. N. Fedorov, N. F. Vasilyev, Y. I. Torgovkin [et al.] // Geosciences. 2018. Vol. 8. P. 465. https://doi.org/10.3390/geosciences8120465
  23. Recent dynamics of hydro-ecosystems in thermokarst depressions in Central Siberia from satellite and in situ observations: Importance for agriculture and human life / E. A. Zakharova, A. V. Kouraev, V. Stephane [et al.] // Science of The Total Environment. 2018. Vol. 615. P. 1290–1304. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.09.059
  24. Saaty T.L. The Analytic Hierarchy Process. New York : McGraw-Hill, 1980. 281 p.
  25. Thermokarst Landscape Development Detected by Multiple-Geospatial Data in Churapcha, Eastern Siberia / Y. Iijima, T. Abe, H. Saito [et al.] // Frontiers in Earth Science. 2021. Vol. 9. P. 750298. https://doi.org/10.3389/feart.2021.750298

Полная версия (русская)