Застосування Agricultural Stress Index для динамічної оцінки посухи на орних землях
Анотація
Мета. Завданням роботи було оцінити динаміку ASI на теренах України для весняно-літнього сезону в період 1984–2022 років за офіційними даними ФАО, представленими на платформі ArcGIS Online та співставити відповідність між вразливістю до посухи та прямими агрометеорологічними індикаторами посухи, такими як евапотранспірація та індекс аридності. Методи. Застосування просторових даних щодо ASI, представлені ФАО на ГІС-платформі ArcGIS Online. Метеорологічні показники евапотранспірації та індексу аридності відповідно до статистичних даних регіональних гідрометеорологічних центрів України та бази даних meteoblue. Статистична оцінка із залученням методів кореляційного аналізу за Пірсоном та аналізу тренду за Манн-Кендалом. Результати. Встановлено, що найбільшого негативного впливу на стан сільськогосподарських угідь в Україні за період 1984–2022 рр. було завдано у 1986, 2007 та 2003 роках, коли ASI становив 36,7, 34,3 та 29,5%, відповідно. Найбільш посушливими регіонами за період досліджень були Крим, Запорізька, Миколаївська та Херсонська області, де величина ASI в середньому склала, відповідно, 17,30, 15,68, 15,27 та 15,07%. Взаємозв’язок між метеорологічними показниками та ASI практично відсутній або дуже слабкий (коефіцієнт кореляції Пірсона в межах -0,28… 0,34 для евапотранспірації та -0,26…0,20 для індексу аридності). Тест Манн-Кендала не виявив статистично достовірного тренду у динаміці величини ASI в Україні. Висновки. За результатами дослідження встановлено, що найбільш посушливими роками в Україні за період 1984–2022 рр. були 1986, 2007 та 2003 роки. Найбільше потерпають від негативних ефектів посухи Крим, Запорізька, Миколаївська, Херсонська області. Не було встановлено статистично значущого взаємозв’язку між величиною ASI та метеорологічними індикаторами посухи, такими як евапотранспірація та індекс аридності. Оцінка тренду не виявила статистичного достовірної тенденції до зміни площ, що будуть потерпати від негативних наслідків посухи.
Посилання
2. Вожегова Р.А., Нетіс І.Т., Онуфран Л.І., Сахацький Г.І., Шарата Н.Г. Зміна клімату та аридизація Південного Степу України. Аграрні інновації. 2021. Вип. 7. С. 16–20. DOI: 10.32848/agrar.innov.2021.7.3
3. Vozhehova R. A. Water resources and food supply systems. Irrigated Agriculture. 2022. Vol. 78. P. 10–14. DOI: 10.32848/0135-2369.2022.78.2
4. Lykhovyd P. Irrigation needs in Ukraine according to current aridity level. Journal of Ecological Engineering. 2021. Vol. 22. No. 8. P. 11–18. DOI: 10.12911/22998993/140478
5. Łabędzki L., Bąk B. Meteorological and agricultural drought indices used in drought monitoring in Poland: a review. Meteorology Hydrology and Water Management. Research and Operational Applications. 2014. Vol. 2. No. 2. P. 3–13.
6. Van Hoolst R., Eerens H., Haesen D., Royer A., Bydekerke L., Rojas O., Li Y., Racionzer P. FAO’s AVHRRbased Agricultural Stress Index System (ASIS) for global drought monitoring. International Journal of Remote Sensing. 2016. Vol. 37. No. 2. P. 418–439. DOI: 10.1080/01431161.2015.1126378
7. Sedgwick P. Pearson’s correlation coefficient. Bmj. 2012. Vol. 345. P. e4483. DOI: 10.1136/bmj.e4483
8. Hamed K. H. Trend detection in hydrologic data: the Mann-Kendall trend test under the scaling hypothesis. Journal of Hydrology. 2008. Vol. 349. No. 3–4. P. 350–363. DOI: 10.1016/j.jhydrol.2007.11.009
9. Лиховид П. В. Аналіз агрокліматичних умов у Херсонській області за 2022 рік із використанням сучасних інформаційних технологій. Зрошуване Землеробство. 2023. Вип. 79. С. 47–51. DOI: 10.32848/0135-2369.2023.79.6
