Хөрс гэдэг нь газрын гадаргын өнгөн хэсгийн үржил шимт
давхарга бүхий сэвсгэр хэсэг бөгөөд байгаль орчны хэвийн байдлыг тохируулагч,
хөдөө аж ахйн үйлдвэрлэлийн гол хэрэгсэл юм. Сүүлийн 150 гаруй жилийн турш,
дэлхийн өнгөн хөрсний талаас илүү нь хөрсний эвдрэлийн дүнд алга болж байна
гэсэн судалгаа бий. Хөрсийг ургамлан нөмрөггүй байлгах явдал нь хөрсний элэгдэл
эвдрэлд эмзэг байдлыг хоёр дахин нэмэгдүүлдэг. Доройтсон хөрс нь усыг тогтоон барих
чадвар багасч, улмаар үер, гангийн эрсдлийг нэмэгдүүлдэг.
Тогтвортой хөдөө аж ахуйн туршлагаас авч үзэхэд, хөрсийг механик боловсруулалт хийж хөндөхгүйгээр тариалан эрхлэх арга нь хөрсний эрүүл байдлыг хадгалахад ихээхэн тусалдаг. Түүнчлэн, өнгөрсөн жилийн тариалалтаас үлдсэн ургамлын нөмрөг, иш, үрийн хальс зэрэг ургацын үлдэгдэл их хэмжээтэй байх нь хөрсийг илүү сайн хамгаалж байдаг. Учир нь, ургацын үлдэгдэл нь хөрсний элэгдлээс хамгаалж, шим тэжээлийн урсацыг багасгаж, хөрсний чанарыг сайжруулж байдаг байна (Зураг 1).
Зураг 1. Тариалангийн ургацын үлдэгдэл
Тиймээс, тариалангийн ургацын үлдэгдлийг тариалангийн бус
улиралд нарийвчлан үнэлэх нь хөдөө аж ахуйн үйл ажиллагаа, хүрээлэн буй орчинд
үзүүлэх нөлөөллийн талаар чухал мэдээллийг өгдөг. Канадын өмнөд Онтарио дахь
олон нийтэд түшиглэсэн байгаль орчны агентлаг болох Lower
Trent Conservation Authority-ийн
мэдээллийн технологийн мэргэжилтэн Jeff Meyer тус бүс нутгийн газар тариалангийн үлдэцийг зайнаас
тандсан мэдээ ашиглан зурагласан байна.
Хиймэл дагуулын мэдээ нь тариалангийн үлдэцийг бүс нутгийн хэмжээнд үр ашигтайгаар тооцоолоход ашиглах бүрэн боломжтой бөгөөд Jeff Meyer оптикийн болон САР-ын мэдээг ашиглан судалгаагаа хийсэн. САР-ын мэдээ нь цаг агаарын тодорхой нөхцлөөс хамаарахгүйгээр зурагладаг учраас энэ төрлийн судалгаанд онцгой ач холбогдолтой байдаг (Зураг 2).
Зураг 2. Оптикийн болон радарын зураглах байдал
Тэрээр судалгааны боловсруулалтыг ENVI®SARscape
Analytics програмыг ашиглан
гүйцэтгэсэн бөгөөд энэхүү програм нь САР-ын мэдээний тусламжтайгаар гүйцэтгэж
болох түгээмэл судалгааны ажлуудын боловсруулалтын дараалал, алхамуудыг өөртөө
багтаасан байдаг. Jeff Meyer судалгаандаа 2021 оны 3 болон 11 саруудын Sentinel-1
болон Sentinel-2 хиймэл дагуулын мэдээг ашигласан бөгөөд 184 цэг дээр
хээрийн хэмжилтийг гүйцэтгэсэн байна.
Тарилангийн үлдэцийг үнэлэхдээ, үзэгдэх гэрлийн болон
ойрын нэл улаан туяаны сувгуудыг ашиглан Crop Residue Index-ийг тооцоолон, үлдэцийн нягтралаас хамааран нүцгэн, бага,
дунд, их хэмжээний үлдэцтэй гэсэн 4 ангид хуваан ангилсан (Зураг 2). Ангиллын ерөнхий нарийвчлалыг тооцож үзэхэд 83.87%
гарсан нь энэхүү аргаар тариалангийн үлдэцийг үнэн зөв зураглаж болохоор
байгааг харуулж байна. Энэхүү судалгааны талаарх дэлгэрэнгүй тайланг https://www.researchgate.net/publication/359471083?channel=doi&linkId=623dfad88068956f3c4b00f2&showFulltext=true холбоосоор орж үзэх боломжтой.
Зураг 3. Тариалангийн үлдэцийг ангилсан байдал (ногоон-их, шар-дундаж, улбар шар-бага хэмжээний үлдэц,
улаан-нүцгэн хөрс)
Мэдээг бэлтгэсэн: Э.Нямжаргал, ШУА –ийн
Газарзүй, Геоэкологийн Хүрээлэн
Эх сурвалж:
Алфред Катер, Д.Ичинхорлоо, “Хөрсний элэгдэл эвдрэл, түүнээс урьдчилан
сэргийлэх аргууд” гарын авлага, 2018.
Meyer, Jeff. 2022. Crop Residue Mapping in the Non-Growing Season.
10.13140/RG.2.2.18127.36008.