3.4 Использование регрессионного анализа для выявления причин деградации пастбищ
3. 4 Использование регрессионного анализа для выявления причин деградации пастбищ Регрессионный анализ, уже рассмотренный в Главе 2 при оценке влияния рельефа на деградацию пастбищ, не дал значимой корреляции между плотностью населенных пунктов и проективным покрытием пастбищ, аналогичные результаты были получены при сравнении расстояния между населенными пунктами и проективным покрытием пастбищ (см. Таблицы 7-8). Вероятнее всего, данные значения свидетельствуют о различной степени хозяйственной нагрузки в различных частях района, что требует дополнительных исследований и более высокой детализации статистических данных. Таблица 7 – Корреляция между плотностью населенных пунктов и проективным покрытием пастбищ, май 2020
Источник: составлено автором
Таблица 8 – Корреляция между расстоянием между населенными пунктами и проективным покрытием пастбищ, май 2020
Источник: составлено автором
3. 5 Изучение динамики состояния пастбищ За 7 лет площадь очень сильно сбитых пастбищ на территории исследуемого участка уменьшилась на 37, 7 км2, сильносбитых на 242 км2, среднесбитых на 2224 км2, площадь несбитых и слабосбитых пастбищ увеличилась на 2520 км2. На рисунке 27 представлено пространственная распределение динамики изменения состояния пастбищ. Анализ изменения значения относительного проективного покрытия территории, полученного при помощи вычитания растра относительного проективного покрытия территории за май 2020 г. из аналогичного растра за 2013 г., позволяет сделать вывод, что относительное проективное покрытие увеличилось на 57, 78% территории изучаемого района, еще 23, 84% остались в исходном состоянии. Снижение относительного проективного покрытия произошло на 18, 39% территории.
Рисунок 27 – Динамика изменения относительного проективного покрытия, 2013-2020 гг. Источник: составлено автором
Вероятнее всего, улучшающееся состояние пастбищ связано с сокращением поголовья скота в Республике Калмыкия на фоне общего экономического спада в стране. Статистика поголовья выпасаемого скота Республики Калмыкия приведена на рисунке 28. Важным допущением при работе с указанными данными является использование статистики по всей Республике в силу того, что Яшкульский и Юстинский районы являются одними из ключевых животноводческих районов Республики Калмыкия, на которые приходится более половины поголовья КРС и овец и коз (см. Главу 1). Рисунок 28 – Поголовье выпасаемого скота в Республике Калмыкия, 2013-2019 гг., тыс. голов Источник: Республика Калмыкия. Статистический ежегодник, 2020
Таким образом, основываясь на указанных данных, допустимо сделать вывод, что состояние пастбищ на территории Яшкульского и Юстинского районов улучшается. Данная динамика связана как с сокращением поголовья выпасаемого скота, так и с принятием определенных мер по стабилизации качества пастбищ. В частности, применяется проведение работ по закреплению открытых песков, улучшение малопродуктивных пастбищ, страхование экологических рисков [Бакинова, Дарбакова и др., 2018].
Заключение В ходе работы были изучены подходы к оценке состояния пастбищных угодий, сделаны выводы о трудности применения вегетационных индексов при оценке состояния пастбищ, в силу чего был использован метод определения проективного покрытия. Было проведено моделирование геоморфометрических переменных, ставших основой классификации рельефа территории Юстинского и Яшкульского районов Республики Калмыкия. При помощи регрессионного анализа была доказана слабая зависимость между рельефом и состоянием пастбищ на изучаемой территории. В рамках исследования были определены ключевые очаги деградации пастбищ, была проанализирована динамика, позволившая сделать вывод об улучшающемся состоянии пастбищ Юстинского и Яшкульского районов. Кроме того, исследование подтвердило тезис о приуроченности пастбищной дегрессии к поселкам и фермерским хозяйствам.
Воспользуйтесь поиском по сайту: ©2015 - 2024 megalektsii.ru Все авторские права принадлежат авторам лекционных материалов. Обратная связь с нами...
|