В условиях диссимметрии склоновых локальных ландшафтных комплексов (СЛЛК), на сравниваемых склонах формируются различные экологические условия для произрастания растительного покрова. Погодно-климатическая диссимметрия, диссимметрия рельефа (Боков, Горбунов, 2011) оказывают влияние на формирование не только диссимметрии растительности. Можно говорить о том, что они формируют среду обитания растительных сообществ. Естественно, растительные сообщества, как компоненты ландшафта, преобразуют базовые физические поля, однако их существование на той или иной территории находится в прямой зависимости от условий среды.

Сказанное выше не ново и изучено во многих работах, в том числе и крымских авторов (Высоцкий, 1952; Поляков, 2003; Ведь, 2007 и др.). Однако целью данной работы явилось проиллюстрировать роль ландшафтной диссимметрии в пространственной дифференциации растительного покрова на локальных склонах, проиллюстрировать условия, в пределах которых могут или не могут развиваться те или иные растительные сообщества.

Погодно-климатическая диссимметрия, диссимметрия рельефа могут оказывать воздействие на такие характеристики фитоценозов, как биомасса, продуктивность, плотность, видовой состав. Особый интерес представляет взаимосвязь биологической продуктивности растительных сообществ с рельефом, динамикой метеорологических и почвенных факторов, в первую очередь с показателем увлажнения.

В литературе сосредоточены обширные сведения, вскрывающие взаимосвязи продуктивности растительных сообществ с различными элементами экологического режима (Миронова, 1991; Голубев, 1971; Работнов, 1978; Голубев, Корженевский и др., 1984).

Величина биомассы в момент её максимального развития сопряжена с суммарным количеством осадков, температурой воздуха и солнечной радиацией. Для степных и лугово-степных сообществ данные биомассы показывают прямую корреляцию с этими параметрами. Влагообеспеченность почвенного слоя является особо информативным параметром, т.е., находясь в дефиците, не только лимитирует биологическую продуктивность растительных сообществ, определяет их фитоценотические характеристики, но и объясняет заторможенность процессов трансформации органического вещества, отражающуюся на показателях гумусного состояния. В пределах любой природной зоны имеются места в разной степени увлажненные и, как следствие этого, растительность с более высокой и более низкой продуктивностью (Миронова, 1991).

Таким образом, можно говорить о том, что ландшафтная диссимметрия определяет не только количественные и качественные характеристики фитоценозов, но также и темпы развития тех или иных процессов в фитоценозе. С целью иллюстрации данного утверждения нами были систематизированы даты начала цветения растений (по данным Л.П. Мироновой (2003), В.Ю. Летуховой, Л.Н. Каменских (2004), В.Ю. Летуховой (2004, 2006, 2007)), суммы активных температур выше 0 ºС, средние температуры от последнего заморозка до начала цветения (по данным А.В. Зуева (2000 – 2005)) на территории Карадагского природного заповедника НАН Украины. Далее был произведен расчёт коэффициента корреляции между датой начала цветения и суммами положительных температур, а так же между датой начала цветения и средней температурой от даты последнего заморозка до начала цветения (таблица 1).

Таблица 1

Коэффициенты корреляции между датами начала цветения и температурой на Карадаге

В результате проведенных расчётов, можно видеть, что основное влияние на наступление фенофазы начала цветения оказывает сумма положительных температур выше 0ºС.

В случае с коэффициентом корреляции между датой начала цветения и средней температурой от даты последнего заморозка до начала цветения получены положительные значения, что в условиях данного исследования достоверно не влияет на наступление фазы цветения.

Логично предположить, что склоны, получающие большее количество радиации будут характеризоваться большим значением сумм активных температур и, таким образом, наступление фенологических фаз развития растений на них будет происходить раньше.

Кроме того, южные склоны, которые получают, как правило, большее количество солнечной радиации, характеризуются более быстрыми процессами разложения органического вещества, однако, в силу своей сухости, на них не происходит накопление гумусовых веществ – они сносятся в нижние части склонов, формируя там условия для произрастания более влаголюбивых древесных форм или фитоценозов с большей биомассой и продуктивностью.

В процессе исследований нами был произведён расчёт взаимосвязи растительного покрова с поступлением солнечной радиации. Для этого были построены карты поступления солнечной радиации на склоны для территории Карадагского природного заповедника НАН Украины. В качестве карты растительности использовалась лесотаксационная карта заповедника.

Основные типы леса, встречающиеся в Карадагском природном заповеднике НАН Украины были выстроены в гидроряд, в соответствии с их потребностью к влаге (от более засухоучтойчивых к менее) и полученные величины радиации разбиты на ранги (от максимальных величин к минимальным) (табл. 2).

Можно предположить, что менее засухоустойчивые растения произрастают в условиях минимальной радиации, а на территориях с высоким уровнем поступления солнечной радиации могут расти только засухоустойчивые растения. Поэтому было выбрано такое соотношение рангов растительности и радиации.

Был рассчитан ранговый коэффициент корреляции К. Спирмена (Лакин, 1990) между картой растительности и картой солнечной радиации. Для прямой радиации он составил 0,34 в январе без учета затенения и 0,35 с учётом затенения. А в июле – 0,41 без учета затенения и 0,44 с учётом затенения. Коэффициент корреляции между картами суммарной радиации и растительностью выше, так как учтена и рассеянная радиация. В январе без учёта затенения он составляет 0,35, с учетом затенения – 0,36. В июле без учёта затенения – 0,48, с учётом затенения – 0,5.

Из полученных значений видно, что коэффициент корреляции с учётом затенения выше, чем без его учёта. Это объясняется тем, что карта затенения, наложенная на карту растительности, даёт более реальные условия произрастания лесов, что позволяет выявить более чёткую взаимосвязь между рассматриваемыми показателями.

Однако простое сопоставление не позволяет выявить чёткого соотношения между названными характеристиками.

К склонам, характеризующимися высокими значениями прямой радиации и радиационного баланса, далеко не всегда приурочены ксерофитные группировки растительного покрова. Более того, во многих случаях наблюдается прямо противоположная картина – на северных и северо-восточных склонах гор Икылмак-Кая, Сюрю-Кая и Святой, характеризующимися относительно небольшими величинами радиационных характеристик, доминируют различные варианты степных сообществ. Хотя можно привести и примеры более «правильного» соотношения: на южных и юго-восточных склонах Берегового хребта преобладают саванноиды и томилляры, на северо-западных – дубовые леса.

Таким образом, наблюдается сложная картина территориального соотношения типов растительного покрова и радиационных характеристик. Это связано с тем, что характер растительного покрова зависит от целого комплекса природных и антропогенных факторов. Распространение степных группировок (т.е. более ксерофитных в условиях Карадага) на северных склонах (особенно в северо-восточной части заповедника) можно связать с меньшим увлажнением на этих участках. По-видимому, наблюдается зависимость количества выпадающих осадков от экспозиции склонов горных массивов: можно предположить, что юго-западные склоны получают больше осадков при поступлении средиземноморских циклонов, чем противоположные (подветренные).

Другим фактором, влияющим на распределение растительности, являются антропогенные воздействия, однако, анализ этих воздействий не входит в задачу данной работы.

В пределах небольших участков (формы рельефа, имеющие горизонтальные размеры от десятков до первых сотен метров и вертикальные до нескольких десятков метров) характер растительного покрова более тесно связан с радиационными параметрами. Это чётко проявляется при сопоставлении склонов тёплых и холодных румбов хребтов Карагач и Беш-Таш, массива Балалы-Кая и некоторых других. Такое изменение характера соотношения радиационных характеристик и растительного покрова при изменении масштаба форм рельефа является не случайным. У форм небольшого масштаба, как правило, больше крутизна склонов, что определяет более значительные различия в поступлении солнечной радиации на склоны разных экспозиций. С другой стороны циркуляционные экспозиционные эффекты, возникающие в пределах небольших форм рельефа невелики (Дроздов, Григорьева, 1969). Поэтому у небольших форм рельефа экспозиционные различия более тесно связаны с радиационными характеристиками: склоны южных экспозиций получают больше радиации, они хуже увлажнены и поэтому покрыты растительностью более ксерофитного типа.

Впервые антропогенный фактор как фактор развития диссимметрии предложен Э.М. Галеевой [1]. По её мнению, необходимо выделение и особого антропогенного генетического типа ландшафтной диссимметрии. В пользу выделения этого типа свидетельствует всё возрастающее воздействие человека на ландшафт, приводящее к его трансформациям, прежде всего под влиянием пастбищной дигрессии. Часто это приводит к возникновению диссимметрии ландшафтов.

Развивая эти положения, необходимо отметить, что для более полного понимания сути явления, наблюдаемое разнообразие сложных и неоднозначных путей влияния антропогенного воздействия на развитие диссимметрии склонов необходимо свести в типовые группы удобным и отражающим суть происходящих процессов. При этом, повторимся, необходимо учитывать, взаимообусловленность антропогенного воздействия и диссимметрии СЛЛК.

Основными принципами построения такой типизации на наш взгляд должны быть: во-первых сила и направленность процессов влияния антропогенного фактора на развитие диссимметрии СЛЛК, во-вторых влияние диссимметрии имеющегося ландшафтного комплекса на выбор оптимального вида хозяйственной деятельности и в-третьих результирующее влияние комплекса процессов составляющих суть взаимодействия антропогенного фактора и СЛЛК в динамике на состояние имеющегося биоценоза.

Таким образом, можно выделить три аспекта взаимодействия антропогенного фактора и формирования диссимметрии СЛЛК:

а) хозяйственная деятельность как фактор развития диссимметрии;

б) закономерности определяющие влияние характера диссимметрии на хозяйственные процессы;

в) влияние антропогенно-обусловленной диссимметрии на состояние (продуктивность) биоценозов (агроценозов).

Хозяйственная деятельность как фактор развития диссимметрии проявляется в двух вариантах: усиливает диссимметрию СЛЛК; ослабляет диссимметрию СЛЛК.

При этом её воздействие может быть как прямым, когда хозяйственная деятельность оказывает непосредственное воздействие на диссимметрию СЛЛК и косвенным, когда хозяйственная деятельность приводит к изменению характеристик вешних потоков, что изменяет значение диссимметрии.

Закономерности определяющие влияние характера диссимметрии на хозяйственные процессы связаны с территориальной дифференциацией антропогенной деятельности в пространстве.

Влияние антропогенно-обусловленной диссимметрии на продуктивность агроценозов проявляется в их проектировании без учёта ландшафтной основы территории. Высокая неравномерность (диссимметрия) контуров создает большие проблемы для распашки и эксплуатации сельскохозяйственных полей. В практике сельского хозяйства сложилась практика возделывания сельскохозяйственных полей размером 0,5 – 2 км². Контуры СЛЛК имеют в большинстве случаев значительно меньшие размеры: на склонах южных и западных экспозиций – 100 м²– 10000 м² (0,0001 0,01 км²), на склонах северных экспозиций – 0,01 – 0,05 км². В ландшафтно-контурном земледелии предлагается планировать контуры полей в соответствии с контурами ландшафтов. Но при небольших контурах полей увеличиваются затраты на обработку почвы [2], сильно проявляются краевые эффекты, когда приграничная полоса  поля (в которой сильнее сказывается влиянием соседних участков, больше сорняков) достигает 10–30 % поля. Поэтому необходимо находить оптимальные размеры полей с точки зрения экономических и экологических критериев.

Взаимодействие диссимметрии и хозяйственной деятельности в самом общем виде может быть представлено в виде схемы (рис. 1).

Рис. 1 Взаимодействие хозяйственной деятельности и диссимметрии СЛЛК: ГДК – геоморфологическая диссимметрия по крутизне; ГДР – геоморфологическая диссимметрия по расчленённости; ЛКД – ландшафтно-климатическая диссимметрия; ХД – хозяйственная деятельность

Суть рис. 1 сводится к тому, что территориальная дифференциация хозяйственной деятельности находится в прямой зависимости от геоморфологической диссимметрии по крутизне. Однако сама хозяйственная деятельность приводит к усилению ландшафтно-климатической диссимметрии, которая запускает механизм формирования геоморфологической диссимметрии по расчленённости и, как следствие, приводит к усилению диссимметрии по крутизне. Стрелочка, которая идёт от хозяйственной деятельности к диссимметрии по крутизне показывает, что хозяйственная деятельность способна оказывать непосредственное воздействие на данный класс диссимметрии, например, путём спрямления русел или подрезки склонов.

Таким образом, можно говорить о существовании определённой последовательности связей в системе «диссимметрия СЛЛК – хозяйственная деятельность».

Для иллюстрации проявления роли диссимметрии в пространственной дифференциации хозяйственной деятельности, нами была построена картосхема типов землепользования в бассейне среднего течения р. Кача (рис. 2).

Рис. 2. Картосхема структуры землепользования в бассейне среднего течения р. Кача

Из карты видно, что пространственная дифференциация хозяйственной деятельности тяготеет к руслу реки и её плотность снижается по направлению от русла к водоразделу, что особенно заметно в секторе «В». Кроме того, отчётливо наблюдается бассейновая диссимметрия степени антропогенной преобразованности территории.

С целью количественного учёта степени антропогенной преобразованности рассматриваемый участок бассейна реки был разделён условно на 3 сектора. В каждом из секторов рассчитывались по 2 коэффициента антропогенной преобразованности по методике, предложенной П.Г. Шищенко [3], для левого и правого склонов бассейна реки. Результаты данного расчёта представлены в таблице 1.

Таблица 1

Расчёт коэффициента бассейновой диссимметрии степени антропогенной преобразованности среднего течения р. Кача

Примечание: r – ранг преобразованности; S – площадь контура, км²; q – доля данного вида использования в районе; d – индекс глубины преобразованности; Кап – коэффициент антропогенной преобразованности; Кд – коэффициент диссимметрии антропогенной преобразованности.

Как видно из таблицы, коэффициент антропогенной преобразованности в секторах «А» и «Б» выше на склоне бассейна южной экспозиции. Наблюдается совпадение бассейновой диссимметрии и диссимметрии антропогенной преобразованности в секторе «А», что связано, вероятно, с тем, что крутые склоны долины реки северной экспозиции, вероятно, затрудняют освоение данной территории (на данном участке наблюдается несовпадение долинной и бассейновой диссимметрии). К тому же, более высокие значения степени антропогенной преобразованности склона бассейна южной экспозиции могут быть объяснены близостью русла реки, которое на этом участке смещено в северном направлении.

В секторе «Б» наблюдается значительно более классическая ситуация – несовпадение бассейновой диссимметрии и диссимметрии антропогенной преобразованности показывает, что развитие хозяйства происходило на более пологом склоне бассейна южной экспозиции. На этом участке также наблюдается совпадение долинной и бассейновой диссимметрии (склоны долины северной экспозиции круче склонов долины южной экспозиции), что ещё раз доказывает удобство склона бассейна южной экспозиции для развития хозяйственной деятельности.

Сектор «В» характеризуется наименьшими значениями антропогенной преобразованности. Причём максимум антропогенной преобразованности смещается на склон северной экспозиции, то есть не совпадает с долинной диссимметрией, которая на данном участке меняет свой знак (склон долины южной экспозиции круче склона долины северной экспозиции). Как и в предыдущих двух случаях, антропогенная преобразованность выше на склоне с меньшей крутизной, однако здесь ситуация усложняется наличием на рассматриваемом участке притока Кечит-Су, к долине которого приурочены несколько поселков и значительные площади сельскохозяйственных угодий.

Рассмотрение смены величин коэффициента антропогенной преобразованности, а также значений коэффициента диссимметрии по данному показателю показывают, что наблюдается рост антропогенной преобразованности и коэффициента диссимметрии вниз по течению реки, то есть, можно говорить о формировании собственной ландшафтной диссимметрии речного бассейна р. Кача.

Энергетические проблемы Крыма во многом определяются тем, что Крым плохо обеспечен собственными традиционными источниками энергии: извне поступает 93% электроэнергии, 52-55% природного газа, 96% жидкого топлива [1]. В Крыму почти вся электроэнергия вырабатывается тепловыми станциями. В 1986 году была построена Щелкинская атомная станция, но не была введена в строй из-за протестов общественности и серьезных доводов геологов, показавших, что в этом районе возможны сильные землетрясения. В регионе разведаны большие запасы газа на шельфе Черного и Азовского морей. Как отмечают специалисты [1], технические и экономические возможности позволяют увеличить его добычу в три раза по сравнению с современной, то есть на полуострове есть энергетические ресурсы, значительно превышающие его потребности. Вместе с тем, разведанные запасы углеводородов при сохранении существующих способов добычи и потребления могут быть исчерпаны через 40-50 лет, на длительную перспективу рассчитывать на собственный газ не следует.

Крымский регион обладает достаточно большими величинами возобновимых источников энергии: солнечной, ветровой, геотермальной, энергии биомассы (табл. 1). [2].

Таблица 1 – Потенциал возобновимых источников энергии в Крыму, МВт·ч в год [2]

Разрабатываемые и принимаемые в последние годы программы и проекты развития Крымского региона нацелены на обеспечение его устойчивого развития в будущем. [3]. Эта новая стратегия Крыма не может игнорировать и не учитывать мировые тенденции. Его топливно-энергетический комплекс должен трансформироваться в сторону уменьшения зависимости от поставок энергии извне, поэтапного, постепенного, и неукоснительного увеличения доли возобновляемой энергетики.

В настоящее время развитие возобновляемой энергетики ставит новые задачи, которые могут быть решены при помощи ГИС: выбор оптимальных территорий для размещения объектов на ВИЭ с учетом широкого спектра действующих факторов и возможных последствий (экологических, экономических, технических и социальных). При этом в качестве определяющего фактора размещения объектов необходимо считать наличие ресурсного потенциала, и только на перспективных территориях в дальнейшем целесообразно учитывать факторы (и их сочетание), препятствующие или ограничивающие строительство. Представляется, что такой анализ ограничений лучше всего проводить на региональном уровне, когда ставятся стратегические задачи регионального развития, обоснования инвестиций, поиска районов для ведения предпроектных работ, но не осуществления конкретных проектов. На стадии осуществления проектов проводятся и финансируются исследования более крупного масштаба и более дорогостоящие. Точность и применимость в дальнейшем таких оценок обусловлена правильностью выбора спектра природных, экологических и социально-экономических факторов, определяющих сооружение и работу объектов на ВИЭ. [4]

Целью данной работы является изучение потенциала территории Большой Феодосии для использования систем солнечной энергетики.

Изложение основного материала

Общая схема анализа солнечного энергетического потенциала территории представлена на рис. 1.

Рисунок 1 – Блок-схема оценки теоретического и технического потенциала территории для использования солнечных энергостанций [5]

В качестве модельной территории была выбрана территория Большой Феодосии –активно осваиваемая рекреационная зона Юго-Восточного Крыма с развивающимся виноградарством, пищевой и легкой промышленностью, табаководством, историко-культурными объектами и заповедными территориями, сохранившими первозданный ландшафт. В связи с тем, что на территории Феодосийского горсовета развиваются различные отрасли хозяйства, перед муниципалитетами и поселковыми советами ставятся задачи минимизировать отрицательное воздействие на окружающую среду, поэтому является актуальным исследование перспектив развития экологически безопасных источников энергии на данной территории. В первую очередь речь идет об обеспечении местного населения электроэнергией с использованием систем возобновляемой энергетики.

Одним из перспективнейших направлений использования солнечной энергетики является применение фотоэлектрических систем (ФЭС) – систем прямого преобразования световой энергии солнечного излучения в электричество[6]. Преимущество ФЭС прямого преобразования состоят в том, что они не имеют движущихся механических частей, не нуждаются в воде или другом теплоносителе [7]. В зависимости от конструктивного исполнения ФЭС практически не нуждаются в обслуживании [8, 9].

Для таких фотоэлектрических систем прямого преобразования проводился расчет валового и технического потенциалов использования солнечных электростанций на территории Большой Феодосии.

Первым этапом оценки солнечного энергетического потенциала территории является оценка теоретического потенциала территории – общее количество энергии, которым характеризуется каждый из источников возобновляемой энергии [10].

На основе космического снимка SRTM в программе ArcGIS при помощи функции Area Solar Radiation в инструментах Spatial Analyst были построены карты поступления солнечной радиации (рис. 2, 3) за каждый месяц с учетом среднемесячных значений общей облачности за период с 2004 г. по 2013 г. Функция Area Solar Radiation выводит поступающее солнечное излучение из поверхности растра. Выходные растры радиации всегда представлены числами с плавающей точкой и выражены в ваттах на квадратный метр (Вт/м²).

Участки, перспективные для строительства солнечных электростанций, были выбраны с учетом данных земельного кадастра территории [11].

Рисунок 2 – Поступление суммарной солнечной радиации на территорию Большой Феодосии в январе

Рисунок 3 – Поступление суммарной солнечной радиации на территорию Большой Феодосии в июле

Второй этап оценки солнечного энергетического потенциала территории заключается в оценке технического потенциала территории – часть энергии теоретического потенциала, которую можно реализовать с помощью современных технических устройств [10], установка которых лимитирована ландшафтными условиями. К таким условиям можно отнести закрытость склонов, современную систему землепользования, природоохранную, историческую, эстетическую, туристическую и рекреационную ценности территории и др. Важен учет инженерно-геологических и инженерно-геоморфологических условий строительства, а именно – инженерно-геологические свойства пород, развитие и распространение карста, наличие оползневых и селевых процессов, абразии, анализ микросейсмологических условий.

На территории Большой Феодосии сохранилось достаточно большое количество археологических памятников разных эпох. Одним из критериев выбора территории для строительства каких-либо объектов в целом является наличие и отдаленность от памятников местного и национального значения, особенно, археологических памятников. Для оценки историко-археологической ценности территории необходимо провести анализ и учет археологических памятников Юго-Восточного Крыма, их границ и охранных зон [12] (рис. 4).

Рисунок 4 – Фрагмент археологической карты Большой Феодосии

Расчет технического потенциала солнечной энергетики на выделенных участках производился в программе ArcGis 10, при помощи инструмента зональная статистика. Далее полученные данные были умножены площадь каждого участка. Площадь участков была посчитана в таблице атрибутов каждой территории.

В ходе анализа территории были выделены 5 перспективных участков для строительства солнечных электростанций, которые соответственно располагаются на территории Приморского поссовета, Береговского сельсовета г.Феодосия, Насыпновского сельсовета, Коктебельского поссовета (рис. 5).

Рисунок 5 – Территории, перспективные для строительства солнечных электростанций [13]

Полученные карты поступления солнечной радиации позволили количественно оценить максимальную мощность энергии, которую можно получить с каждой выделенной территории. Для того чтобы узнать сколько возможно получить электроэнергии с каждого участка, полученные данные были умножены на 17% – коэффициент эффективности преобразовании энергии. Взят именно такой коэффициент, так как большинство фирм крымского солнечного рынка предлагает фотоэлектрические элементы на пластинах, полученных на сравнительно дешевом «солнечном» кристаллическом кремнии, который позволяет достичь рекордного отношения коэффициент эффективности преобразовании энергии к цене [9]. Однако при использовании солнечных концентраторов и кремниевых матричных высоковольтных солнечных модулей изготавливаемых в ВИЭСХ, возможно увеличение коэффициента электрического преобразования до 25 % и более, а наряду с электроэнергией получать ещё и тёплый теплоноситель [14]. Срок номинальной мощности таких модулей увеличивается с 20-25 до 40-50 лет, потому что в качестве заполнителя используется не этиленвинилацетатная плёнка (при ламинировании модулей), а двухкомпонентный полисилоскановый компаунд (процесс герметизации) [7]. Таким образом, возможно увеличение выработки электроэнергии на единицу площади, увеличение срока службы самих модулей и получение тёплой воды для технических нужд на выходе модулей [15].

Были посчитаны площади внутри каждого населенного пункта, с целью определения самостоятельного обеспечения электроэнергией. При помощи карт поступления суммарной солнечной радиации был посчитан валовой и технический потенциал поступления электроэнергии на перспективные участки территории для строительства солнечных электростанций за каждый месяц и за год в целом.

В итоге, пересчитав полученные значения на общую площадь потенциально пригодных участков, получены значения технического потенциала мощности, которую можно достичь на территории Феодосийского горсовета, используя фотоэлектрические системы прямого преобразования.

Значения валового потенциала представлены на рис. 6. Расчет получаемой энергии на территории населенных пунктов представлен на рис. 7.

На рис. 8 приведено соотношение потребности населения Феодосийского горсовета в электроэнергии и рассчитанные данные возможной выработки электроэнергии с солнечных электростанций.

Рисунок 6 – Валовой потенциал солнечной энергетики на выделенных участках

Рисунок 7 – Технический потенциал солнечной энергетики на выделенных участках

Рисунок 8 – Соотношение потребностей в электроэнергии и потенциала территории выделенных участков в населенных пунктах Большой Феодосии по выработке электроэнергии солнечными электростанциями.

Из рис. 8 видно, что Большая Феодосия потребляет 56830.2 МВт∙ч в год, а возможная выработка электроэнергии за год солнечными электростанциями составит 8644658,8 МВт∙ч. Полученные данные дают нам основания утверждать, что при застройке выделенных территорий солнечными электростанциями территория Большой Феодосии сможет обеспечить местное население электроэнергией, так как выработка электроэнергии от солнечных электростанций намного превышает потребляемое количество электроэнергии местным населением.

Заключение

В результате проведенных исследований была проведена оценка возможности использования энергии солнца. Были выделены пять территории для постройки солнечных электростанций, которые расположены в Коктебельском, Приморском поссоветах, Насыпновском, Береговском сельсоветах и г.Феодосия, для которых был посчитан теоретический и технический потенциал поступления электроэнергии. Получаемая энергия за год на территории Коктебельского поссовета – 875069,2 МВт∙ч, Насыпновского сельсовет – 4252698,2 МВт∙ч, Береговского сельсовета – 1623404,5 МВт∙ч, Приморского поссовета – 1261466,3 МВт∙ч, г.Феодосия – 632020,6 МВт∙ч. Таким образом, при использовании систем солнечной энергетики можно полностью обеспечить потребности населения Большой Феодосии в электроэнергии.

Теоретическое обоснование планетарной ноосферной устойчивости тесно связано с разработками и внедрением продвинутых технологий энергосбережения и оптимизации прогнозируемоего развития мировой экономики и экологии. Выдающиеся мыслители, основатели проекта «Римский клуб», заложили основания долгосрочного планетарного прогноза и перспективного глобального экологического мышления [1]. Ноосферная устойчивость – желаемый результат цивилизационного развития и является производной от биосферного баланса сил в ходе длительной бохимической эволюции Земли. Экологическая устойчивость напрямую зависит от баланса геологических, биосферных и техносоциальных факторов [2].

Автономия отдельных процессов и явлений в пределах «природы» иллюзорна. Оказалось, что в рамках биосферогенеза живые организмы не могут продолжительно существовать независимо от наличной экологической сети. Фактически, каждый живой огранизм – это, прежде всего, часть планетарного целого, биосферы, то есть, – жизни в её тотальности в пределах Земли. Согласно эволюционным законам формируется спонтанный витальный импульс, который продуцирует специфическую экологическую идею – «быть – значит жить». В контексте исследований биосферы появляются естественнонаучные, философские, социокультурные и экологические идеологемы неконфликтного сосуществования разнообразных форм жизни. Получается, что именно живые организмы являются базовыми элементами возобновляющейся непрерывной глобальной сети фронтально взаимосвязанных органических форм с неявными характеристиками самоидентичности [3].

Теоретические подходы в области обеспечения планетарного устойчивого ноосферного развития восходят к научным исследованиям В. И. Вернадского [4;5], Н. Н. Моисеева [6;7], В. П. Казначеева [8]. Инновационные исследования в области оптимизации устойчивого ноосферного развития крымского региона сформировались под влиянием идей Н. В. Багрова [9;10], В. А. Бокова [11;12]. В настоящее время продолжаются дискуссии о перспективах и направленности ноосферогенеза как закономерного этапа эволюции биосферы [13;14]. Экспериментальные разработки, уникальные энергетические технологии и соответствующая патентная деятельность связаны с проектами энергосбережения в Крыму, реализующимися группой учёных и инженеров под руководством А. И. Башты [15–17]. В связи с широким фронтом ноосферологических исследований можно утверждать, что «крымский вектор» устойчивого ноосферного развития имеет обоснованные базисные идеи и реальные практические апробации.

Основная цель исследования состоит в анализе ресурсных оснований, необходимых для осуществления программы интенсификации мощностей новой энергетики. Это позволит включить режим реализации проектов энергетической безопасности, обязательных в ходе строительства эффективной экономики Крыма. В связи с приоритетами достижения данной цели, наиболее ожидаемым результатом продвижения государственных программ энергосбережения является реализация коллективных и индивидуальных потребностей граждан в условиях гарантированной правительственной поддержки проектов энергообеспечения крымского региона.

Для оптимального достижения основной цели нужно решить ряд задач: a) изучить условия для осуществления наиболее эффективной программы ноосферной устойчивости региона; б) определить последовательность этапов реализации направлений региональной энергонезависимой политики; в) осуществлять непрерывный мониторинг ресурсной базы энергосберегающей составляющей региональной экономики; г) выделить качественные опции новой энергетики и обозначить векторы их влияния на скорость внедрения инновационных проектов способствующих продвижению высокотехнологичной энергосберегающей экономики; д) с целью осуществления региональных социоэкономических проектов добиться улучшения информационной поддержки инноваций обеспечивающих все системы жизнедеятельности крымского региона; е) выявить необходимую ресурсную базу для осуществления государственных программ внедрения мощностей новой экономически рентабельной энергетики.

Ключевая проблема исследования заключается в понимании работы эффективных механизмов, необходимых для выработки стратегий обновления региональной экономики, определении соответствующих методологических и операциональных инструментов применяемых с целью устранения разрыва между государственным регулированием производства конвенциональных энергетических ресурсов и инновационными энергосберегающими технологиями.

Идейно-теоретической основой проектов экономического развития региона на основе высокотехнологичной энергосберегающей инновационной инфраструктуры является концепция устойчивого ноосферного развития. Принципы формирования будущей человеческой цивилизации изложены в концепции новой ноосферной парадигмы [18].

Очевидно, что когда ноосферное мышление окажется неотъемлемой составляющей актуального мировоззрения на индивидуальном и цивилизационном уровнях, новая экологически чистая энергия станет неизбежным выбором эффективного энергообеспечения. Особенно актуальной идея новой ноосферной парадигмы оказывается для ускорения регионального экономического развития. Данное исследование «энергетических координат» устойчивого регионального развития может быть осуществлено главным образом благодаря оптимальному массиву экспертных оценок академического сообщества.

Для понимания комплексной ситуации развития крымского региона необходимо, прежде всего, подвергнуть экспертному аудиту ресурсную базу ноосферной устойчивости и выделить ключевые направления оптимизации энергетических потоков в регионе. В результате описания основных направлений оптимизации энергосбережения отмечено, что после предварительного анализа инфраструктуры энергоснабжения крымского региона, нужно сформировать «дорожную карту», с целью осуществления программ внедрения мощностей энергосберегающей региональной экономики.

Устойчивость региона зависит от множества факторов, в том числе от качества и масштабов производства экологически чистой возобновляемой энергии [19]. Наиболее рациональными с точки зрения экологической безопасности эксплуатации ресурсов в крымском регионе являются те, которые базируются на использовании высокотехнологичных локализованных источниках солнечной энергии. Однако для оптимизации ресурсной базы новой энергетики в крымском регионе необходимо знать спектр основных высокотехнологичных трендов, способствующих укоренной реализации перспективных проектов возобновляемой энергии в планетарном масштабе. Мировые тенденции энергетических трендов имеют направленность к поиску перспективных энергосберегающих промышленных технологий [20–24]. По сути, речь сегодня идёт о новой энергетической революции, считает Г. Геллер [25].

В представленном исследовании показаны основные ресурсы для увеличения производственных мощностей на основе региональных источников возобновляемой энергии. Презентованы ключевые характеристики развития глобальной энергетически ориентированной экономики в начале текущего столетия. Авторы доказывают, что новые энергетические проекты могут быть эффективно реализованы только в условиях поддержки системообразующих научно обоснованных государственных программ направленных на интенсивное развитие энергетической сферы. В связи с географической спецификой региона становится очевидно, что внедрение инновационных технологий для более эффективного энергопотребления в Крыму с необходимостью будет сопровождаться различного рода рисками: экономическими, экологическими, рекреационными и другими [26].

В ходе реализации основных направлений исследования необходимо, прежде всего, решить теоретические и практические эадачи, связанные с экономическим, технологическим, социо-культурным и экологическим развитием региона. Комплексные трансформации крымского региона, благодаря ускоренным технологическим инновациям, будут способствовать обновлению социальной, рекреационной, туристической, культурной и образовательной сфер. Обеспечение ноосферной устойчивости крымского региона напрямую зависит от ускоренной реализации перспективных технологий новой экономически оправданной и экологически безопасной энергетики, а также от успешности продвижения и оптимизации научно-исследовательских программ направленных на комплексное развитие региона.

Практическое применение результатов исследования заключается в обеспечении экономически обоснованных планов для ускоренного внедрения инновационных энергосберегающих установок, а также максимального удовлетворения спроса граждан и организаций на использование экологически чистой дешёвой энергии. Предполагаемые результаты исследования заключаются в обосновании эвристически эффективных методах осуществления инновационной политики в области энергосбережения и аппробации новых экономически эффективных способах расширенного использования экологически безопасных источников производства промышленной и бытовой электроэнергии.

Выводы. Идея обеспечения ноосферной устойчивости региона имеет комплексный характер. В представленной работе выделены значимые результаты оптимизации ресурсов энергетического обеспечения необходимого для обретения ноосферной устойчивости крымского региона на основе эксплуатации возобновляемых источников энергии. Показано, что экономические, экологические, а также социально-политические векторы развёртывания энергетических стратегий составляют основу развития региональной энергосберегающей экономики. Поскольку энергетическая составляющая, наряду с другими индустриальными факторами, определяет ключевые направления развития крымского региона, то дальнейшие исследования многовекторного энергетического потенциала Крыма стратегически необходимы.

Обзор литературы. Началом систематических исследований климата г. Ялта для целей рекреации можно считать 1922 г., когда по решению 1-го съезда курортных врачей Крыма был создан Ялтинский институт климатолечения больных туберкулёзом. В конце 1923 г. в институте открыта метеорологическая станция, наблюдения в которой проводил врач В.Г. Обломский. В 1925 г. научное руководство институтом возглавил крупный ученый-климатолог с мировым именем – профессор П.Г. Мезерницкий. Он организовал в институте биоклиматическое отделение, в котором на территории ЮБК велись исследования влияния на организм человека геофизических, гелиофизических и аэрохимических факторов. Летом 1928 г. в Ялте был открыт Климато-фтизиатрический лечебный институт им. Н.А. Семашко, главным направлением которого было изучение климато-фтизиатрических факторов и применение их с лечебной целью. В начале 1932 г. институты были объединены в Государственный институт медицинской климатологии и климатотерапии (ГИМКК), задачей которого стала разработка методов климатотерапии туберкулёза и нервно-соматических заболеваний. В 1964 г. он был переименован в Ялтинский НИИ Физических методов лечения и медицинской климатологии им. И.М. Сеченова [1].

Работы указанных учреждений были направлены на исследование метеопатических реакций у больных различными заболеваниями, которые проходили лечение на территории г. Ялта. Однако комплексной оценки биоклиматического потенциала города сделано не было. Кроме того, не рассматривались вопросы по приёму климатопроцедур здоровыми людьми. Отдельные сведения о климатических ресурсах г. Ялты можно найти в работах [2–7].

Наиболее полную оценку биоклиматического потенциала г. Ялта дали А.М. Ярош с соавт. [8]. Проводя сравнительную медико-климатическую характеристику основных приморских курортных местностей Европы и прилегающих регионов Азии и Африки, ими описаны виды и режимы рекреации по месяцам в пределах отдельных макрорегионов (климат Ялты рассматривается в структуре описания курортов Черноморско-Средиземноморского региона), а также даны рекомендации по выбору курорта исходя из состояния здоровья. Однако, к сожалению, оценка в данной работе выполнялась не по рядам климатических данных, а по литературным источникам, что не позволяет выделить временные границы, для которых она выполнена. Кроме того, такой анализ проводился для реакций организма на изменения отдельных метеоэлементов, а не по классам погод, что не позволяет использовать полученные авторами результаты для составления комплексной биоклиматической характеристики г. Ялта.

Фактический материал и методика исследования. Существует целый ряд методик оценки биоклиматического потенциала территории. На наш взгляд, наиболее удачными среди них являются подходы, основанные на комплексном анализе всех метеорологических факторов и их воздействия на организм человека. Среди них самое широкое применение получили методики, основанные на представлении о классах (типах) погод (КП), как совокупности метеорологических условий в конкретной точке пространства. Подобных классификаций медицинских типов погод, в настоящее время, существует достаточно много.

Одна из первых работ в этой области – классификация, разработанная Е.М. Байбаковой и др. [9], которая посвящена оценке терморегуляции организма и ее приспособления к внешним условиям при различных КП. Ими установлено, что разным КП присуща своя динамика эквивалентно-эффективной температуры, а суточные изменения и абсолютные значения температуры различаются даже для одного и того же класса в разные периоды года и в разных географических районах. Авторы [9] выделили 12 классов погод и показали, что при первых четырех метеотропные реакции встречаются редко, а в условиях 6-го и 7-го классов – часто [10]. Одними из часто используемых подходов являются классификации погод Л.А. Чубукова [11], И.И. Григорьева [12] и В.Ф. Овчаровой [13]. Г.А. Ушверидзе и др. [14] разработали метод медико-метеорологической оценки погоды, основанный на определении характера погоды по генезису, степени комфортности и степени изменчивости.

Методика данного исследования основана на одной из классических работ общей климатологии – классификации погод В.И. Русанова [15], в рамках которой КП рассматриваются как комплекс метеорологических величин, наблюдающихся в данный момент времени. Всё многообразие метеорологических условий В.И. Русановым объединено в классы погоды момента (КПМ), которые определяются по интервалам температуры, относительной влажности воздуха, скорости ветра и нижней облачности.

При положительной температуре воздуха каждому КПМ соответствует определенная величина интенсивности дефицита или избытка тепла в организме незащищенного одеждой, находящегося в покое человека. Величина интенсивности дефицита тепла характеризует охлаждение, а избытка – нагрев организма человека, показывая их отклонения от оптимального теплового состояния. Чем больше эти отклонения от оптимального, тем напряженнее физиологические процессы, участвующие в терморегуляции [15; 16]. При отрицательной температуре воздуха каждому КПМ соответствует определенная величина условной температуры воздуха, характеризующая степень суровости погоды и возможность пребывания человека на открытом воздухе [15; 16].

Классификация В.И. Русанова ориентирована на рекреацию практически здоровых людей, и не имеет специальных медицинских целей. Учитывая тенденции развития ТРК Республики Крым, такой подход представляется адекватным поставленной цели исследования.

В качестве исходных данных использовались ряды метеопараметров за период 2005 – 2014 гг., полученные из [17]. Они представлены в виде значений, полученных при нескольких измерениях в течении суток, которые затем усреднялись до среднесуточного разрешения. Далее, в соответствии с методикой [15] были выявлены КПМ за каждый день, что позволило рассчитать их повторяемость по месяцам, а также проанализировать их межгодовую динамику за период исследований.

Результаты и их обсуждение. Установлено, что на протяжении рассматриваемого периода КПМ 11 и 12 в исследуемом пункте не наблюдались, а КПМ 1 и 7–10 были крайне редки. Повторяемость остальных типов существенно зависит от времени года. Полученные результаты представлены на рис. 1, на котором изображена диаграмма средней повторяемости КПМ 1–10 для всех месяцев за 2005–2014 гг. для г. Ялта.

Рис. 1 Диаграмма повторяемости КПМ в г. Ялта за период 2005–2014 гг.

Как видно из рис. 1, для каждого месяца в г. Ялта существует свой набор КПМ, при этом наблюдается некоторая симметричность относительно июля – августа.

В зимние месяцы (декабрь, январь, февраль) в среднем 90% дней соответствуют КПМ 5 и 6, которые согласно методике Русанова В.И., ощущаются человеком соответственно, как «холодно» и «резко холодно», тем не менее, такая погода позволяет проводить активные мероприятия климатотерапии в подходящей одежде. В это время года наблюдается также незначительное количество дней, погода которых отвечает КПМ 1, 3, 4 и 8–10, когда климатотерапия либо ограничена, либо исключена полностью, а степень напряжения систем терморегуляции человека – высокая. Тем не менее, такое распределение КПМ показывает, что проведение мероприятий рекреации на территории г. Ялта возможно не только в традиционные для этого региона – летние месяцы, но и в зимнее время года. Из рис. 1 следует, что практически аналогичное описанному выше распределение повторяемости КПМ наблюдается также в марте, т.е. с точки зрения биоклиматической характеристики этот месяц тоже может быть отнесен к «зимнему» периоду. 96% дней соответствуют типам 5 и 6 и только 4% полностью приходятся на 4 класс, который отвечает ощущению «прохладно».

Из рис. 1 видно также, что выделение весенних и осенних месяцев не так однозначно, как зимних. Например, распределение повторяемости КПМ для марта – мая сильно отличаются между собой, то же самое наблюдается и для сентября – ноября. Несмотря на то, что их не удается объединить в единые «классические» группы – весеннего и осеннего периода, наблюдается некая «межгрупповая» идентичность распределения повторяемости КПМ. Это четко видно, например, для апреля и ноября, когда на типы 4–6 приходится 97% дней, а в среднем 50% дней апреля и ноября соответствуют 5-му КПМ – климатотерапия в такое время возможна только в виде подвижных мероприятий. В эти месяцы существенно возрастает количество дней, для которых характерен 4-ый КПМ (до 24%), когда степень напряжения систем терморегуляции человека снижается с сильной до средней и многие виды климатотерапии возможны, однако их следует сочетать с физическими упражнениями.

В апреле и ноябре появляются дни (3%), когда наблюдается самый комфортный, согласно классификации Русанова В.И., для человека КПМ – 3. Их количество, как следует из рис. 1, резко возрастает в мае и октябре, причем в мае их повторяемость увеличивается сразу до 37%, тогда как в октябре – только до 24%. В такие дни климатотерапия в целях рекреации здорового населения назначается без ограничений, человек ощущает себя комфортно, т.к. напряжение систем терморегуляции – минимально. В то же время, в течение этих двух месяцев 30% дней соответствуют 4 «прохладному» типу, а также наблюдаются 5 «холодный» и 6 «резко холодный» тип, в мае их повторяемость достигает 20%, а в октябре – 40%. Кроме этого, в мае достаточно высок процент 2-го КПМ – 10% (в октябре – 2,4%), в такие дни ощущения человека оцениваются как «тепло», а процедуры климатотерапии возможны только при строгом контроле.

Из рис. 1 видно, что период с июня по сентябрь в г. Ялта с точки зрения биоклиматической характеристики можно отнести к единой – «летней», группе. Наибольшая повторяемость самого комфортного для человека 3-го КПМ наблюдается в июне и сентябре, для которых его повторяемость оценивается соответственно в 40,5% и 47,2%. При этом в июне, большое число дней приходится на 2 класс (40,5%), а в сентябре – на 4-ый КПМ (21,7%), примерно такая же повторяемость в этот месяц свойственна и 2 типу – 22,7%. Кроме этого, в июне наблюдается максимальная за год повторяемость 7 типа – когда погода характеризуется как жаркая и влажная, а процедуры климатотерапии исключены. Тем не менее, в среднем за период 2005–2014 гг., как следует из рис. 1, именно эти два месяца – июнь и сентябрь, согласно классификации Русанова В.И., были самыми комфортными для проведения мероприятий климатотерапии в системе ТРК здорового населения.

Июль и август, как видно из рис. 1, характеризуются практически одинаковой и максимальной за год повторяемостью 2-го КПМ – 63,2% и 63,9% соответственно. Только 27% дней в эти два месяца соответствуют 3 типу, и около 6% достигает совместная повторяемость 1 и 7 типа, в такое время человек ощущает состояние погоды, как жаркое, а проведение процедур климатотерапии исключается.

Таким образом, общая биоклиматическая характеристика для г. Ялта за период 2005–2014 гг. в виде распределения по месяцам КПМ, выполненная по методике Русанова В.И., позволяет дать комплексную оценку биоклиматических ресурсов и потенциала исследуемой территории с точки зрения комфортности ощущения человеком конкретных КП, а также времени проведения мероприятий рекреации здорового населения, в частности климатотерапии. Однако анализ среднемноголетних значений повторяемости КПМ не позволяет оценить тенденции изменения биоклиматического потенциала в связи с современными процессами изменения климата. Для этих целей был выполнен анализ межгодовой изменчивости повторяемости КПМ по месяцам.

Общей закономерностью является снижение биоклиматического потенциала в аспекте приёма климатопроцедур летом и его возрастание в зимний и весенний периоды. В качестве примера, на рис. 2 приведена межгодовая динамика в январе и марте повторяемости КПМ 5 и 6 (в эти месяцы количество дней, которые соответствуют этим типам, в среднем составляет 90%), а также их тенденции за период 2005–2014 гг.

Из рис. 2 видно, что в январе и марте наблюдаются противоположные тенденции для КПМ 5 и 6: в январе (марте) повторяемость КПМ 5 возрастает (уменьшается), а КПМ 6 – уменьшается (возрастает). При этом, их совместная повторяемость для января и марта имеет тенденцию к увеличению. Учитывая, что остальные КПМ, которые наблюдаются в этот период года, согласно классификации Русанова В.И., исключают проведение климатотерапии, а при КПМ 5 и 6 такие мероприятия возможны (подвижные виды в соответствующей одежде), то можно сделать вывод о возрастании благоприятных условий для климатопроцедур в задачах рекреации здорового населения в рассматриваемые месяцы на объектах ТРК г. Ялта.

Рис. 2 Межгодовая динамика повторяемости КПМ 5 и 6, а также их тенденции за период 2005 – 2014 гг. в январе и марте (г. Ялта)

Обратная тенденция наблюдается в декабре, когда повторяемость КПМ 5 имеет отрицательный тренд при положительном для 6 класса. То есть, декабрь в условиях наблюдаемых изменений климата становится менее благоприятным для климатотерапии, хотя сохраняет свой биоклиматический потенциал. Стоит также учесть, что для декабря менее характерно формирование 9-го КПМ (его повторяемость в этот месяц составляет в среднемноголетнем разрешении 1,2% при 10,5% и 9,8% в январе и феврале соответственно). Также, как и для остальных зимних месяцев, в феврале наблюдается тенденция к улучшению условий для проведения рекреации здорового населения в виде климатопроцедур в г. Ялта. За 2005–2014 гг. повторяемость 5 и 6 класса возрастает, а 9 – уменьшается.

Поскольку март, как по среднемноголетней биоклиматической характеристике, так и по межгодовой динамике повторяемости КПМ можно отнести к зимнему периоду, то весенние месяцы представлены только апрелем и маем. В то же время, если согласно рис. 1, в среднемноголетнем распределении КПМ между весенними и осенними месяцами наблюдается симметрия, то при анализе межгодовой динамики повторяемости классов погод, такой идентичности выявлено не было. В качестве примера, на рис. 3 приведена межгодовая динамика в мае и октябре повторяемости некоторых КПМ, а также их тенденции за период 2005–2014 гг.

Рис. 3 Межгодовая динамика повторяемости некоторых КПМ, а также их тенденции за период 2005 – 2014 гг. в мае и октябре (г. Ялта)

Как видно из рис. 3, в мае (октябре) повторяемость благоприятных для климатотерапии КПМ возрастает (уменьшается). Так, в мае заметно существенное увеличение дней, соответствующих 3 классу, и в то же время значительное снижение повторяемости КПМ 5. Совместное количество дней с КПМ 3–5 в мае достигает 90–95%, причем число это также имеет тенденцию к росту. Таким образом, с точки зрения общей климатологии май – один из месяцев с самыми благоприятными климатическими условиями для мероприятий климатотерапии в целях рекреации здорового населения.

Из рис. 3 также следует, что в октябре наблюдается обратная динамика. На фоне снижения повторяемости 3 класса в течение 2005–2014 гг. заметно существенное увеличение дней, соответствующих КПМ 6, когда человек ощущает состояние погоды, как «резко холодное». Из графика межгодовой динамики 6 класса в октябре следует, что максимальный рост его повторяемости наблюдается именно в последний год исследуемого периода (2014 г.), чем объясняется достаточно высокий средний процент количества дней, соответствующих классам 3–5: 81%. Из того же графика видно, что сказать насколько устойчива такая тенденция увеличения повторяемости КПМ 6 достаточно трудно, поскольку, например, в 2011 г. также наблюдалось достаточно большое количество дней, соответствующих 6 классу, которое затем в 2012 г. упало до 0.

Несколько похожая картина наблюдается и в сентябре. Так, повторяемости 2, 3 и 4 КПМ за 2005–2014 гг. снижаются, тогда, как для 5 класса она увеличивается. В то же время, график межгодовой динамики КПМ 5 крайне неоднороден, например, в 2010–2012 гг. в сентябре не наблюдалось ни одного дня, соответствующего этому классу, а в 2013 г. и в 2014 г. его повторяемость составила соответственно 33,3% и 25,8%. Тенденция к уменьшению количества дней с КПМ 3 в сентябре за период 2005–2014 гг. также неоднородна, в течение 2005–2012 гг. повторяемость 3 класса была достаточно высока и стабильна, в среднем составляла – 49,3%, и только в 2013 г. она достигла минимума – 20,0%, который в 2014 г. сменился уже значением 43,3%. Таким образом, при наблюдающихся тенденциях к увеличению (уменьшению) неблагоприятных (благоприятных) условий для климатопроцедур в сентябре в г. Ялта однозначного вывода об общем ухудшении биоклиматических условий в этот период, на наш взгляд, сделать нельзя.

Практически аналогичные заключения можно сделать и для ноября. В этот месяц в г. Ялта наблюдается тенденция к увеличению повторяемости КПМ 4, при незначительном снижении 5 и 6 класса. Апрель характеризуется уменьшением количества дней, соответствующих КПМ 5, и увеличением – для КПМ 4 и 6. При этом в межгодовой динамике 4 и 6 класса наблюдается по одному существенному пику, значительно влияющему на значение углового коэффициента линейного тренда. Для КПМ 4 – это 2014 г., повторяемость достигает 42,9% при среднем за 2005–2014 гг. значении – 20,7%, для КПМ 6 – это 2011 г., его повторяемость в этот год достигает 55,6% при среднем значении – 20,4%. Тем не менее, увеличение количества дней для 4 и 6 классов при уменьшении для 5 КПМ говорит об увеличении в апреле контрастности погоды в г. Ялта.

Межгодовая динамика классов погод в летние месяцы также неоднородна. В качестве примера, на рис. 4 представлены графики межгодовой динамики повторяемости 2-го и 3-го КПМ в июле и августе, а также их тенденции за 2005–2014 гг.

Как видно из рис. 4, для июля (аналогичная ситуация наблюдается и в июне) при незначительной тенденции к уменьшению повторяемости 3 класса характерно ее увеличение для 2 класса – когда состояние погоды ощущается как «жаркое» и проведение климатопроцедур возможно только при строгом контроле. При этом сами графики межгодовой изменчивости не настолько вариативны как, например, в мае и октябре (рис. 3), поэтому вывод об устойчивости наблюдаемых тенденций более надежен. Таким образом, можно заключить, что, судя по межгодовой динамике повторяемости КПМ, несмотря на достаточно высокий процент для 3-го класса, количество дней, соответствующих КПМ 2 устойчиво возрастает, что делает эти два месяца менее благоприятными для проведения процедур климатотерапии в целях рекреации здорового населения.

Из рис. 4 следует также, что в августе наблюдается обратная ситуация: повторяемость 3 (2) класса устойчиво возрастает (уменьшается). Количество дней этих КПМ практически одинаково в 2014 г., а их общее количество достигает 97,2%, остальное время в августе соответствует 1 классу – КПМ, при котором климатотерапия не проводится, его тенденция за период 2005–2014 гг. для августа отрицательна.

Анализ межгодовой динамики КПМ в г. Ялта для всех месяцев за период 2005–2014 гг., а также сравнение их графиков, приведенных на рис. 2–4, показывает, что, как правило, они имеют осциллирующий характер с периодами, в большинстве случаев, 1–2 года. Кроме того, для каждого месяца существуют такие пары КПМ, для которых увеличение одного класса приводит к практически равному уменьшению второго класса из пары. Например, из рис. 2 видно, что в марте это классы 5 и 6, в мае (рис. 3) – КПМ 3 и 5, в октябре (рис. 3) – КПМ 3 и 6, в августе (рис. 4) – КПМ 2 и 3 и т.д. Таким образом, для каждого месяца существует, как правило, два – три класса погод, изменения повторяемости которых сильно взаимосвязаны. Из рис. 2, 3 следует также, что наблюдаемые изменения климата приводят к тому, что разброс значений повторяемости тех или иных КПМ существенно увеличивается. В среднем, до 2010 г. изменения количества дней, соответствующих тому или иному классу, были гораздо меньше по сравнению с периодом 2010–2014 гг. Это хорошо видно, например, в марте (рис. 2) и в мае (рис. 3).

Таким образом, анализ межгодовой динамики и среднемноголетней повторяемости КПМ в г. Ялта показал, что наблюдаемые в настоящее время изменения климата вносят ощутимые коррективы в биоклиматическую характеристику исследуемой территории, тем не менее, ее потенциал и ресурсы достаточно высоки практически круглый год.

Выводы.

Полученные результаты позволяют сделать следующие выводы.

1.    Среднемноголетний анализ повторяемости КПМ в г. Ялта за 2005–2014 гг. позволил установить, что на протяжении рассматриваемого периода КПМ 11 и 12 в исследуемом пункте не наблюдались, а КПМ 1 и 7–10 были крайне редки. Количество дней, соответствующих остальным типам погод, существенно зависит от времени года.

2.    Установлено, что проведение соответствующих мероприятий климатотерапии в целях рекреации здорового населения на объектах ТРК г. Ялта возможно практически круглый год. Максимальная повторяемость самого комфортного, с точки зрения климатолечения, КПМ – 3 класса, при среднемноголетнем анализе наблюдается в мае, июне и сентябре, июль и август характеризуются большим количеством дней, когда состояние погоды соответствует 2-му КПМ, при котором процедуры климатотерапии должны проводиться при строгом контроле.

3.    Анализ межгодовой динамики повторяемости КПМ в г. Ялта за 2005–2014 г. позволил установить, что для всех месяцев года и классов погод, как правило, она имеет осциллирующий характер с периодом, в большинстве случаев, 1–2 года. При этом вариативность такой динамики в последние годы (2010–2014 гг.) увеличилась, что в некоторых случаях позволяет сделать вывод об увеличении контрастности погод.

4.    Установлено, что общей закономерностью межгодовой динамики классов погод в г. Ялта за период 2005–2014 гг. является снижение биоклиматического потенциала исследуемой территории в летние и его возрастание в зимние и весенние месяцы.

Охрана и рациональное использование почвенных ресурсов Крымского полуострова – чрезвычайно важная задача. Особенно это касается территории Равнинного Крыма, где большая часть почвенно-растительного покрова преобразована сельскохозяйственной деятельностью. Естественные степные ландшафты сохранились лишь фрагментарно на небольших участках, как правило тяготеющих либо к берегам озёр и морей, либо к территориям бывших военных полигонов. Фрагментарность и пространственная изоляция друг от друга таких территорий создаёт большие угрозы к их существованию, что накладывает особые обязательства для сохранения ещё существующих участков целинной степи. Как правило, большая часть таких территорий отнесена к объектам ООПТ с достаточно низкой категорией охраны, что не позволяет обеспечить необходимый режим охраны. Вместе с тем, само наличие категории ООПТ позволяет сохранить сложившийся здесь почвенно-растительный покров.

Одним из направлений защиты почвенного покрова является необходимость поиска почвенных эталонов. Это особенно важно при современной смене системы землепользования, когда появляются новые экологические преступления, связанные с деградацией почвенного покрова, плодородия в связи с нерациональной деятельностью собственника. Кроме того, изучение почвенных эталонов Равнинного Крыма – это будущая основа для создания Красной Книги почв Республики Крым. В связи с этим, изучение факторов общих закономерностей пространственной дифференциации почвенного покрова территорий ООПТ, расположенных на территории Равнинного Крыма является важной проблемой для исследования. Целью данной работы является охарактеризовать общие закономерности пространственной дифференциации почвенного покрова природного парка «Караларский», как одного из важнейших объектов для сохранения степных ландшафтов Равнинного Крыма.

Территория исследований

Природный парк «Караларский» располагается в северной части Керченского полуострова (рис. 1). Природной границей природного парка на севере является побережье Азовского моря от мыса Чаганы (на западе) до западного побережья Чокракского озера (на востоке). Южная граница парка имеет сложные очертания и проходит от мыса Чаганы к горам Плоская и Долгая, затем огибает с севера участок Караларских каменоломен, участок сельскохозяйственных угодий в верховьях Серной речки и далее направляется на восток к Чокракскому озеру.

Рис. 1. Физико-географическое положение природного парка «Караларский»

 Холмисто-грядовый рельеф территории природного парка образуют небольшие хребты, гряды и отдельные вершины, рассеченные древними и современными эрозионными врезанными формами – оврагами, балками и небольшими долинами. Наиболее высокая вершина района находится в его восточной части (г. Мирошникова, 156 м). Наиболее крупные эрозионные формы относятся к бассейну Азовского моря. Берег Азовского моря, образующий естественную северную границу парка представлен сочетанием абразионных, аккумулятивных и оползневых участков. Абразионные участки выполняют скалистые обрывистые мысы, сложенные прочными рифовыми известняками, аккумулятивные участки представляют собой относительно небольшие пляжи, сложенные песчано-ракушечным материалом и сформировавшиеся на участках податливых к размыву межрифовых мергелей и глин и в отложениях древних оползней.

В тектоническом отношении территория парка соответствует Караларской брахиантиклинали. Ядро брахиантиклинали сложено глинами майкопской серии, крылья – среднемиоценовыми и сарматскими отложениями. Четвертичные отложения региона представлены комплексами морских, элювиально-делювиальных, эолово-делювиальных, лиманных и грязевулканических комплексов.

Климат очень засушливый, умеренно жаркий, с мягкой зимой. Сумма активных температур воздуха выше 10 °С составляет 3520–3440°, а более 15° – 2885–2710°. Степень пестроты свойств местных ландшафтных комплексов относительно хорошо отражает разную степень засоления, мощности сочетания черноземов южных, каштановых солонцеватых почв, солонцов и солончаков [1].

Результаты исследований и их обсуждение

Вопросы генезиса и эволюции почв равнинного Крыма во времени в современной научной литературе рассматривались в работах Н. К. Дзенс-Литовской [2], Н.А Драган. [3], А.В. Новиковой [4], Ф.Н. Лисецкого, Е.И. Ергиной [5], Е.И. Ергиной, С.Г. Черного [6], F.N. Lisetskii, at al [7]. В частности отмечается, что почвенный покров Крыма в голоцене развивался очень медленно в направлении от примитивных почв пустынного типа почвообразования к светло-каштановым, каштановым, темно-каштановым и черноземам. Общий темп почвообразования снижался в направлении к Сивашу и лиманам Черного моря [3]. По мнению Н.Н. Дзенс-Литовской [2] и А.В. Новиковой [4], большая часть территории Степного Крыма является областью прошлого засоления, которое в настоящее время представлено остаточными признаками, в частности гипсоносными слоями, залегающими выше горизонта «белоглазки» (скопление карбонатов кальция). Соленакопление в почвогрунтах происходило в стадию опусканий, которые впоследствии сменялись поднятиями и частичным выносом легкорастворимых солей. Влияние тектонических движений частей полуострова на эволюцию его ландшафтов, и в частности на почвенный покров, проявлялось, прежде всего, в различной интенсивности обводнения, которое обусловливало смену процессов накопления и выщелачивания солей в почвах и породах. В эпохи опусканий эволюция почвообразования в степном Крыму шла в направлении опустынивания, а во времена поднятий происходил возврат к степным условиям. На эволюцию почвенного покрова гидроморфных ландшафтов побережий морей, безусловно, большое влияние оказало изменение уровней морских бассейнов, зависевшие от колебаний уровня Мирового океана.

Но вопросы пространственной дифференциации почв Керченского полуострова освещены недостаточно полно. Пространственная дифференциация почвенного покрова находится в прямой зависимости от положения в рельефе. Основными факторами пространственной дифференциации почв на территории природного парка являются литология, солярная экспозиция и положение в рельефе.

В ходе полевых исследований были изучены некоторые характеристики почв: плотность с ненарушенным сложением, кислотность, содержание окисных и закисных форм железа, механический состав методом ситования и определение содержания гумуса (по И.В. Тюрину). Проанализировав данные и сравнив основные характеристики почв, можно судить об общих закономерностях пространственной дифференциации почв парка и выявить факторы, влияющие на разные типы почвообразования.

На территории парка представлено два основных типа почв: чернозёмы южные и каштановые. Можно указать на несколько особенностей в распределении и трансформации почв на территории: почвы вершин (автоморфные условия), почвы склона северной экспозиции (транс-элювиальные и транс-аккумулятивные условия), почвы склона южной экспозиции (транс-аккумулятивные условия) и почвы депрессий (в т.ч замкнутых понижений, – аккумулятивные условия). В автоморфных условиях на вершинах возвышенностей развиваются южные черноземные почвы, на склонах северной экспозиции сверху-вниз развиваются южные чернозёмы с постепенным переходом в лугово-черноземные почвы с глеевым горизонтом в нижней части профиля в случае перехода ландшафтов в полугидроморфные на элювии и делювии неогеновых мшанковых известняков, сарматских глинах. На склонах южной экспозиции развиваются тёмно-каштановые почвы также с трансформацией в лугово-каштановые почвы на элювии и делювии неогеновых мшанковых известняков и сарматских глинах при переходе в полугидроморфные и аккумулятивные ландшафтные обстановки, может устанавливаться выпотной режим почвенной влаги с последующим засолением почвы за счёт её формирования в депрессиях (ядро антиклинали) на засолённых майкопских глинах. На вершинах гряды абразионных рифовых известняков, протянувшихся вдоль морского побережья, в автоморфных условиях встречаются неполноразвитые горные дерново-карбонатные почвы на элювии и делювии неогеновых мшанковых известняков. Граница между ними и чернозёмными и тёмно-каштановыми почвами условна и проходит по бровкам склонов северной и южной экспозиции. В нижних частях склонов северной экспозиции, где происходит накопление материала и формирование пляжной полосы, формируются песчаные примитивные почвы. К днищам временных водотоком и днищам долин приурочены лугово-чернозёмные и лугово-каштановые оглеенные почвы.

Данные содержания железа в окисных и закисных формах указывают на четкую дифференциацию закисных форм железа, которые встречаются в оглеенных почвах – чаще в чернозёмах аккумулятивных ландшафтов и пологих склонов северной экспозиции, реже – в каштановых почвах в аккумулятивных условиях и пологих склонов южной экспозиции. Окисные формы железа накапливаются в органогенных горизонтах чернозёмов и каштановых почв, развивающихся в транс-элювиальных условиях. Часто в аккумулятивных и особенно в полугидроморфных условиях возможны значительные содержания окисных и закисных форм железа в пределах минеральной части профиля.

Отмечается, что глеевый процесс в исследованных насыщенных и перенасыщенных основаниями (засоленных) почвах не протекает, а железистые новообразования присутствуют фрагментарно, пятнами. Несмотря на большее увлажнение, полугидроморфные почвы содержат железо в различных формах наравне с транс-аккумулятивными почвами южной экспозиции. Большее увлажнение связано с тем, что в полугидроморфных условиях устанавливается выпотной режим почвенной влаги, развиваются засоленные (солонцеватые) почвы, насыщенные в т.ч. натрием, при большом содержании которого ионно-электростатические силы притяжения не препятствуют развитию расклинивающего давления и образованию в межпакетном пространстве двойного электрического слоя. Расстояние между пакетами может увеличиваться вплоть до полного разделения пакетов, что приводит к набуханию системы [7]. Подобные процессы могут наблюдаться в присутствии минералов монтмориллонитовой группы, что и характерно для майкопских и сарматских глин.

Как следствие, оба типа почв достигают высокой степени влагоемкости: солонцеватые – по всему профилю, тёмно-каштановые и черноземы южные на склоне южной экспозиции – в пределах минеральных горизонтов. Поэтому новообразования железа встречаются в минеральных горизонтах вне зависимости от близости грунтовых вод.

Содержание гумуса увеличивается в почвах, формирующихся в аккумулятивных обстановках, а также в иллювиальных горизонтах в транс-аккумулятивных (транс-элювиальных) условиях. Вследствие процессов коагуляции гумуса, его содержание в почвах у подножий наветренных склонов морского побережья выше (до 9,2% в горизонте Ad лугово-чернозёмной оглеенной почвы), чем в аккумулятивных ландшафтах замкнутых депрессий. В частности, этому способствует занесение соединений щёлочноземельных металлов в составе морских аэрозолей [8].

Изменения плотности почв имеют достаточно чёткую зависимость. Постепенное увеличение плотности к минеральным горизонтам происходит в дерново-карбонатных почвах и в южных чернозёмах с признаками оглеения в минеральных горизонтах. Материнские породы, на которых происходит формирование этих почв, имеют разную степень выветрелости, в результате чего крупные включения обломков горных пород образуют трещины и крупные поры по структурным отдельностям, которые постепенно заполняются почвенной массой. В аккумулятивных условиях обилие привносимых мелкодисперсных частиц увеличивает плотность почвы. В тёмно-каштановых почвах и луговых (чернозёмных и каштановых) почвах также отмечается увеличение плотности к иллювиальным горизонтам. Увеличение плотности связано с транс-аккумулятивных положением. Уплотнение в минеральных и гумусовых горизонтах характерно для тёмно-каштановых почв и чернозёмов также в транс-аккумулятивных условиях (наветренные склоны морского побережья). В остальных случаях экспозиция склонов на распределение плотности не влияет. Снижение плотности с глубиной наблюдается в тёмно-каштановых и горных чернозёмных почвах, формирующихся в автоморфных условиях, что может быть связано с выпотным режимом почвенной влаги.

Большинство исследованных почв имеют щелочные показатели почвенного раствора во всех исследуемых горизонтах. Для чернозёмов наиболее характерные значения лежат в диапазоне 7–8 рН, для тёмно-каштановых почв – немного выше – 8–9 рН. Для этих почв характерно увеличение значения рН в случае формирования в аккумулятивных условиях. Для оглеенных горизонтов характерно увеличение значения рН, что может быть связано с аккумуляцией щёлочноземельных оснований, поступающих из почвообразующих пород.

В автоморфных, а также в транс-аккумулятивных условиях в гумусовых горизонтах тёмно-каштановых почв и южных чернозёмов значение рН несколько ниже, чем в минеральных. Такие значения являются следствием постепенного вымывания оснований из почвы, а не влияния произрастающей растительности (кустарники и травы), подкисляющей почвенный раствор через опад, так как содержание гумуса в органогенных горизонтах этих почвах сравнительно невелико: от 5,5 % (гумусовые горизонты) до 1,4 % (минеральные горизонты) в южных чернозёмах и от 3,2 % до 1,5 %, соответственно, – в тёмно-каштановых почвах. В аккумулятивных условиях, в лугово-чернозёмных почвах, содержание гумуса достигает 9,2–9,8 % (гумусовые горизонты) до 4,6 % (минеральные горизонты). Сумма поглощённых оснований (в мг-экв/100 г почвы) увеличивается вслед за значением рН.

Выводы

Анализ полученных данных позволяет выделить ряд факторов, которые напрямую влияют на пространственную дифференциацию почвенного покрова территории природного парка Караларский. Наиболее важными нами были выделены:

- пространственная дифференциация почвенного покрова на территории природного парка «Караларский» находится в прямой зависимости от геолого-геоморфологического строения, способствующего формированию интразональных ландшафтов и увеличению мозаичности почвенного покрова, а также от солярной экспозиции склонов;

- для территории характерно наличие эталонов почв чернозёмного и каштанового типов, а также интразональных лугово-чернозёмных, лугово-каштановых почв, солончаков и солонцов, сформированных на мшанковых известняках, майкопских и сарматских глинах.

 Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Республики Крым в рамках научного проекта № 15-45-01022 р_юг_а.

Эталоном при определении исходной мощности почвы и степени их трансформации являются «несмытые аналоги». В качестве последних рекомендуют рассматривать почвы водоразделов. Иным эталоном сравнения может быть почвенный профиль на склоне, но с неэродированными почвами. Однако отыскать неэродированные почвы на склоне в условиях тотальной распашки территории не представляется возможным. Кроме этого, вряд ли могут быть эталоном и плакорные почвы, где, как правило, кроме эрозии протекают и другие деградационные процессы – дефляция, механический сдвиг почвы почвообрабатывающими орудиями, дегумификация. Эти процессы, кстати, делают абсолютно неприемлемым фактом считать эталоном плакорные почвы. Абсолютно не имеют смысла поиски эталона почвы в условиях орошения. Здесь, кроме специфического проявления водно-эрозионного процесса и дефляции, наблюдаются другие процессы: быстрое перераспределение органического вещества по профилю; изменение морфологических характеристик, в частности, «растягивание» гумусового горизонта. Скорость этих процессов зависит от интенсивности орошения, качества поливных вод, агротехнических особенностей систем земледелия и тому подобное. Таким образом, ни в целинных условиях, ни в современных производственных условиях (при тотальной распашке территории) и, особенно, при интенсивной мелиорации, универсального эталона для сравнения реально не существует. Выходом из сложившейся ситуации становиться поиск и сравнение почв эталонов с расчетными значениями предельной мощности гумусового горизонта, полученные посредством математического моделирования процессов почвообразования во времени [4] в условиях естественных потоков вещества и энергии, оценить которые возможно применив биоэнергетический подход и учитывая вклад климатических факторов на процесс почвообразования, как наиболее динамичный и весомый.

Материал и методика исследований. При установлении связей в системе «почва – климат» важно учитывать нелинейность влияния показателей тепла и влаги на эффективность почвообразующего процесса. Часто именно этой причиной можно объяснить невысокую результативность почвенно-климатических корреляций при использовании некоторых комплексных показателей, не говоря уже о более простых характеристиках тепло- и влагообеспечения почвенно-географических зон. На наш взгляд, хорошие перспективы имеет дальнейшее развитие биоэнергетического подхода, предложенное В.Р. Волобуевым [5;6]. Им разработан способ оценки эффективности почвообразовательного процесса через расчёт годовой величины затрат радиационной энергии на почвообразование (Q). После модернизации авторской записи [7], дополненной множителем перевода в систему СИ, формула вычисления величин Q в МДж/(м²год) имеет такой вид:

где R – радиационный баланс, ккал/(см²год); Р – годовая сумма осадков, мм.

Исходя из теоретических положений почвоведения логично предположить, что максимальная мощность гумусового горизонта будет наблюдаться в состоянии климакса, то есть в условиях равновесия факторов почвообразования и полной реализации почвообразовательного потенциала факторов почвообразования.

В предыдущих работах авторов [8] была изложена методика расчёта предельной мощности гумусового слоя почв. Итоговые математические модели, которые были получены путем графического анализа данных, приведенных к условиям среднесуглинистых почв, имеют вид [8]:

где H_Г(ПР) – предельная мощность гумусового горизонта, мм; g – поправка на гранулометрический состав [3]; Q – энергетические затраты на почвообразование.

Формула (2) дает возможность рассчитывать максимальные мощности гумусового горизонта для почв на рыхлых почвообразующих породах, а формула (3) – для почв, образовавшихся на элювии и делювии плотных пород.

Результаты исследований и их обсуждение. На основе космического снимка SRTM (пространственное разрешение 30 м) в программе ArcGIS 10.3 при помощи функции Area Solar Radiation в инструментах Spatial Analyst была построена карта годового поступления суммарной солнечной радиации.

На основе данных о годовых значениях суммарной солнечной радиации и радиационного баланса по метеостанциям Крыма, представленных в работе [9] была получена зависимость между значениями суммарной солнечной радиации и радиационного баланса в Крыму (рис. 1), которая легла в основу расчёта карты радиационного баланса территории Крымского полуострова (рис. 2).

Рис. 1. Зависимость значений суммарной солнечной радиации и радиационного баланса в Крыму

Рис. 2. Распределение сумм радиационного баланса за год на территории Крыма, в ккал/см²·год

Карта годовой суммы осадков строилась путём интерполяции значений сумм осадков по метеостанциям Крыма, представленным в работе [10].

Используя полученные растры по формуле (1) была получена уточнённая по сравнению с предыдущими публикациями [7] карта энергетических затрат на почвообразование (рис. 3). Операционной территориальной единицей картографирования выступили контуры почв, представленные на почвенной карте Крыма масштаба 1:200000. Расчетная величина затрат радиационной энергии на почвообразование целиком отображает вклад гидротермических факторов в формирование гумусового горизонта почв.

Рис. 3. Энергетические затраты на почвообразование на территории Равнинного Крыма, МДж/м²·год

На карте четко выделяется субширотный градиент изменения потенциала энергетических затрат на почвообразование: от 874,2 до 1295 МДж/м²·год. Наибольший энергетический потенциал в равнинном Крыму для формирования почв имеет центрально-крымский регион, наименьший – Тарханкутский полуостров, Керченский полуостров и Присивашье. Данная величина подтверждает природную обусловленность зонального почвообразования климатическими факторами.

Используя полученную карту энергетических затрат на почвообразования по формулам была рассчитана карта предельной мощности гумусового слоя почв (рис. 5).

Рис. 5. Карта предельной мощности гумусового горизонта почв Равнинного Крыма, мм

Из карты видно, что максимальная мощность гумусового горизонта характерна для Центрально-крымской равнины (до 914,1 см), наименьшая – для Тарханкутского полуострова, Керченского полуострова и Присивашья. Полученное распределение мощности гумусового слоя в целом согласуется с существующими представлениями о зональности почвенного покрова территории полуострова и мощности гумусового слоя. В таблице 1 представлено соотношение реально существующей (по Н.А. Драган [11]) и предельной мощности гумусового слоя основных типов почв.

Таблица 1. Соотношение фактической и предельной мощности гумусового горизонта основных почв эталонов  Равнинного Крыма

Предельная мощность каштановых почв ниже, по сравнению с предельной мощностью чернозёмов, что обусловлено более низкими значениями энергетических затрат на почвообразование в северной части полуострова.

Необходимо отметить, что предложенная методика не учитывает вклад местных факторов почвообразования, обусловленных сочетанием не свойственных зональному процессу почвообразования, поэтому интразональные почвы нами не анализируются. Сопоставляя полученные результаты моделирования предельной мощности гумусового горизонта с реальными значениями можно определить коэффициент разрушения (k) профиля современных почв (табл. 1), рассчитываемый по формуле:

где k – коэффициент разрушения  профиля, %; Нр – реальная мощность гумусового горизонта почв, см; Нпр – предельная мощность гумусового горизонта почв, см.

Полученные значения  наглядно иллюстрируют тот факт, что  профиль полноголоценовых почв, находящихся в состоянии климакса в  настоящий момент времени разрушены на 30 и более процентов.

Выводы.  Изучение и выявление почвенных эталонов неразрывно связано с изучением факторов почвообразования. Подход, основанный на исследовании предельной мощности гумусового слоя, используя зональные факторы почвообразования, позволяет более точно выделять почвы эталоны с максимальной (доагрогенной) мощностью гумусового почв, с целью охраны почв, а также для проектирования мероприятий по восстановлению, либо реконструкции природных ландшафтов. В результате проведённых исследований была составлена карта предельной мощности гумусового горизонта почв Равнинного Крыма. Выявлена субширотная закономерность изменения этого показателя, связанная с широтными закономерностями изменения факторов почвообразования, интегральных показателем влияния которых служит величина затрат энергии на почвообразование. Соотношение фактически возможных и предельных значений гумусового слоя основных типов почв позволило рассчитать коэффициент разрушения профиля, который на территории Равнинного Крыма достигает более 30 %.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Республики Крым в рамках научного проекта № 15-45-01022 р_юг_а.