Комплексне прогнозування геопросторових змін родючості ґрунтів Черкаської області з використанням моделей CLUE-S та ANN

Abstract

Об’єктом дослідження є зміни родючості ґрунтів Черкаської області під впливом природних, соціально-економічних та антропогенних факторів. Проблема, що вирішувалася, полягає у необхідності створення науково обґрунтованої моделі про-гнозування змін родючості ґрунтів, яка враховує просторову динаміку землекористування та взаємозв’язки між агрохімічни-ми параметрами, типами використання земель та економічними факторами. В ході дослідження розроблено інтегровану модель прогнозування змін родючості основних типів ґрунтів регіону, що поєднує просторово-динамічну модель CLUE-S для аналізу змін землекористування та штучну нейронну мережу (ANN) для прогнозування агрохімічних показників. Вста-новлено, що рівень гумусу та pH є ключовими факторами, що визначають довготривалу продуктивність ґрунтів. Згідно з результатами моделювання, у разі збереження поточних тенденцій землекористування (BAU-сценарій) рівень гумусу може знизитися на 8–12 % до 2050 року, а pH – до 5,7, що призведе до зниження родючості на 15–20 %. У сценарії сталого управ-ління (SLU) завдяки оптимізації сівозмін та заходам із підтримання високого вмісту органіки можливе збереження гумусу на рівні 4 % та стабілізація pH у межах 6,3–6,5, що покращує ефективність використання поживних речовин. Відмінною рисою отриманих результатів є комплексне врахування соціально-економічних факторів, таких як політика державних дотацій, рівень фінансування аграрного сектору та ринкова кон’юнктура, що дозволяє формувати реалістичні сценарії прогнозування змін ґрунтових ресурсів. Сфера практичного використання отриманих результатів охоплює планування агроландшафтів, розробку стратегій сталого землекористування та формування політики управління земельними ресурсами. Застосування інтегрованої моделі CLUE-S + ANN дозволить оцінювати довгострокові наслідки зміни землекористування, оптимізувати використання ґрунтових ресурсів та запобігати їх деградації в умовах змін клімату та соціально-економічних трансформацій.