Савин Игорь Юрьевич
Доктор сельскохозяйственных наук
Профессор, Академик РАН,
департамент рационального природопользования
Технологии дистанционного зондирования - незаменимый инструмент изучения нашей планеты.
1984
Окончил Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова.
1984 - 1986
Инженер-синоптик Министерства обороны СССР.
1986 - 1987
Инженер по охране леса Шатурского леспромхоза Московской обл.
1990
Защитил диссертацию на тему «Дешифрирование почвенного покрова лесостепи центрально-чернозёмного района по среднемасштабным космическим снимкам», присвоено звание кандидата географических наук.
1990 - 2002
Заведующий лабораторией Почвенного института им. В.В. Докучаева.
1993 - 2020
Профессор Агроинженерного департамента Аграрно-технологического института РУДН (прежде - кафедры Почвоведения, земледелия и земельного кадастра Аграрного факультета РУДН).
2002 - 2009
Научный сотрудник Института защиты и безопасности граждан ЕС (Италия).
2004
Защитил докторскую диссертацию на тему «Анализ почвенных ресурсов на основе геоинформационных технологий», присвоено звание доктора сельскохозяйственных наук.
2009 - 2011
Заведующий сектором Института космических исследований Российской академии наук.
2011 - 2020
Заместитель директора по научной работе ФГБНУ «Почвенный институт им. В.В. Докучаева».
2016
Член-корреспондент отделения сельскохозяйственных наук РАН (секция земледелия, мелиорации, водного и лесного хозяйства).
2019
Академик РАН (секция земледелия, мелиорации, водного и лесного хозяйства).
2020 - н.в.
Профессор Департамента рационального природопользования Института экологии РУДН.
Преподавание
Читает курсы лекций для студентов РУДН направления «Землеустройство и кадастры»:
- Геоинформатика,
- Дистанционное зондирование,
- Мониторинг земель.
Под руководством Савина И.Ю. защищено 6 диссертаций кандидата наук, более 20 магистерских диссертаций.
Автор пособий:
- Цифровые технологии в землепользовании (конспекты лекций): Учебное пособие. – М.: РУДН, 2020. – 163 с. (Савин И.Ю., Кучер Д.Е., Прудникова Е.Ю., Жоголев А.В.)
В пособии приведены материалы с кратким содержанием лекционной части курса «Цифровые технологии в землепользовании». Изложены основные понятия и направления развития цифровых технологий в землепользовании. Приведены примеры внедрения цифровых технологий в землепользование.
Учебное пособие предназначено для студентов аграрно-технологического института, экологического факультета РУДН, а также для студентов других вузов, обучающихся по направлениям «Агрономия», «Экология», «Рациональное природопользование», «Землеустройство и кадастры». - Цифровая почвенная картография (Савин И.Ю.; Докукин П.А.: РУДН, 2017)
В пособии приведены подробные инструкции по обработке полевых данных для создания цифровых почвенных карт с использованием программного обеспечения с открытым кодом (R, SAGA, QGIS, ILWIS, SoLIM). Цель данной книги - сделать методы и подходы цифровой почвенной картографии доступными для широкого круга специалистов как теоретической, так и практической направленности - почвоведов, экологов, географов, агрономов. В первой главе представлено краткое описание используемых программ и краткое знакомство с их интерфейсом. Во второй главе описываются процедуры предварительной подготовки данных: планирование пробоотбора, гармонизация профильных данных по глубинам, морфометрический анализ цифровой модели рельефа, а также поиск и скачивание космических снимков с ресурса earthexplorer.usgs.gov. В третьей главе приводятся упражнения - пошаговые инструкции по созданию цифровых карт на основе данных полевого почвенного опробования. Четвертый раздел содержит упражнения по созданию карт классов и свойств почв на основе спутниковых данных. Предназначено для использования в курсах по картографированию и мониторингу почв и земель при подготовке специалистов по специальностям «Агрономия», «Землеустройство и кадастры», «Почвоведение», «Агрофизика», «Ландшафтный дизайн». - Аэрокосмические методы в сельском и лесном хозяйстве (компьютерный практикум) (Савин И.Ю., 2015)
В пособии приводятся основные сведения о приемах компьютерного дешифрирования и анализа космических изображений. Описывается суть методов анализа и пошаговая инструкция для выполнения практических заданий. Даются вопросы для самопроверки. Задания базируются на использовании пакета прикладных программ ГИС ILWIS v.3.3. Для студентов аграрно-технологического института РУДН, обучающихся по направлениям «Агрономия» и «Землеустройство и кадастры». - Математическая модель роста rультур WOFOST 7.1 (руководство пользователя) (H.L. Boogaard, C.A. van Diepen, R.P. Rötter, J.M.C.A. Cabrera, H.H. van Laar, Савин И.Ю,), 1999. – 109с.
Приведено описание модели роста растений WOFOST, а также инструкции и упражнения по ее практическому использованию. - Использование дистанционных методов исследования при проектировании адаптивно-ландшафтных систем земледелия. Москва, 2014. (Кирюшин В.И., Савин И.Ю., Савич В.И., Прудникова Е.Ю., Устюжанин А.А.)
В учебном пособии изложены данные по использованию дистанционных методов исследования для картографирования почвенного покрова. Рассмотрена взаимосвязь спектральной отражательной способности почв с содержанием в них гумуса, развитием оглеения и эрозии, степенью засоления и осолонцевания, загрязнением органическими удобрениями и нефтепродуктами. Описан метод компьютерной диагностики почв с использованием программы Adobe Photoshop. Изложены особенности картографирования отдельных свойств почв и принципы использования метода тестового участка для автоматизированного дешифрирования. Уделено внимание построению цифровых почвенных карт на основе радарных данных и геофизических методов.
Работа предназначена для магистров и бакалавров в области почвоведения и экологии, а также специалистов по этим направлениям.
Наука
Научная работа Савина И.Ю. посвящена теоретическим и практическим вопросам применения спутниковых данных и геоинформационных технологий для инвентаризации, мониторинга и оценки почв и растительности. Савиным И.Ю. заложены основы принципиально новых методов картографирования (инвентаризации) почв в разных масштабах, которые базируются на использовании современных компьютерных геоинформационных технологиях и данных дистанционного зондирования Земной поверхности. Разработанные им подходы внедрены при составлении почвенных карт на разных уровнях обобщения, как в России, так и за рубежом (при составлении почвенных карт КНДР и Почвенно-географической базы данных Европы), предложенные авторские подходы геоинформационной оценки земель, базируются на принципах оценки земель ФАО, усовершенствованы с учетом большого отечественного опыта земельно-оценочных работ. На основе разработанных подходов проведена оценка пригодности земель для возделывания основных сельскохозяйственных культур на разных уровнях обобщения (от всей страны до отдельных регионов и хозяйств), разработаны методические основы спутникового мониторинга почвенного покрова. Данные подходы внедрены при создании ГИС «Мониторинг эрозии черноземов», ГИС «Мониторинг влажности почв для прогнозирования урожайности ячменя». Разработки Савина И.Ю. в области создания спутниковых методов мониторинга посевов и прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур положены в основу «Системы дистанционного мониторинга земель сельскохозяйственного назначения» МСХ РФ, а также в основу системы мониторинга посевов Европейской комиссии.
Научные интересы
Основные научные интересы направлены на разработку новых технологий дистанционного картографирования и мониторинга почв и растительности. Под его руководством и при непосредственном участии создана многовариантная геоинформационная система оценки ресурсного потенциала почв и земель России.
Проведен анализ возможностей использования данных, получаемых с беспилотных летательных аппаратов, для детектирования ручейковой эрозии на пахотных почвах. На ключевом участке с преобладанием серых лесных пахотных почв под посевами озимой пшеницы в Тульской области проведено исследование возможностей индикации и картографирования ручейковых форм эрозии почв по данным, получаемым с беспилотных летательных аппаратов. Съемка тестового участка проводилась с разной высоты и в разное время для определения потенциальной дешифрируемости ручейковой эрозии почв на основе автоматизированных подходов в ГИС. Установлено, что несмотря на изменения рисунка ручейковой сети в течение теплого периода года, для оценки площадей ее развития достаточно однократной съемки за сезон. Согласно полученным данным, интенсивность развития ручейковых форм эрозии почв наиболее успешно может быть идентифицирована по результатам съемки с высоты в 50 м над уровнем поверхности почвы. При высоте съемки выше 200 м ручейковая сеть практически не выявляется.
Инициатива «4 промилле почвы для продовольственной безопасности и климата» была запущен на COP21 с целью увеличить глобальные запасы органического вещества в почве на 4 на 1000 (или 0,4%) в год в качестве компенсации глобальных выбросов парниковых газов антропогенными источниками. Рассмотрены оценки запасов почвенного органического углерода (SOC) и потенциал секвестрации в 20 регионах мира (Новая Зеландия, Чили, Южная Африка, Австралия, Танзания, Индонезия, Кения, Нигерия, Индия, Китай, Тайвань, Южная Корея, материковая часть Китая. , Соединенные Штаты Америки, Франция, Канада, Бельгия, Англия и Уэльс, Ирландия, Шотландия и Россия). Результаты подчеркивают специфические для каждого региона усилия и возможности для увеличения поглощения углерода почвой. Отмеченные коэффициенты секвестрации почвенного углерода во всем мире показывают, что в соответствии с наилучшими практиками управления могут быть достигнуты коэффициенты секвестрации 4 промилле или даже более высокие. Высокие показатели секвестрации C (до 10 промилле) могут быть достигнуты для почв с низким начальным запасом SOC (верхний слой почвы менее 30 т C га-1) и в первые двадцать лет после внедрения лучших методов управления. Кроме того, регионы, в которых достигнуто равновесие, не смогут в дальнейшем увеличивать его секвестрацию. Мы обнаружили, что в большинстве исследований по улавливанию SOC анализируется только поверхностный слой почвы (до 0,3 м), так как считается, что на него больше всего можно повлиять методами управления. Число 4 промилле было основано на общем расчете общего запаса углерода во всех почвах мира, однако потенциал увеличения SOC в основном приходится на сельскохозяйственные угодья. Если мы рассмотрим 4 промилле в верхнем метровом слое мировых сельскохозяйственных почв, секвестрация SOC составляет 2-3 Гт C в год - 1, что эффективно компенсирует 20–35% глобальных антропогенных выбросов парниковых газов. В качестве стратегии смягчения последствий изменения климата, секвестрация углерода в почве выигрывает время в течение следующих десяти-двадцати лет, в то время как другие эффективные методы секвестрации и низкоуглеродные технологии станут жизнеспособными. Задача фермеров, занимающихся сельским хозяйством, состоит в том, чтобы найти прорывные технологии, которые будут способствовать дальнейшему улучшению состояния почвы и повышению уровня углерода в почве. Прогресс в 4 промилле требует сотрудничества и связи между учеными, фермерами, политиками и маркетологами.
Геоинформационный анализ показал, что доля земель, оптимальных для возделывания основных сельскохозяйственных культур в России, в лучшем случае (для яровой пшеницы, гречихи) около 10% от ее земельного фонда. Для большинства других культур – это не более нескольких процентов. Имеющиеся ресурсы используются очень неполно. Индекс полноты использования ресурсного потенциала земель для большинства культур не более 10%. Лишь в случае с соей имеющиеся ресурсы используют практически полностью, а в случае с озимой пшеницей, кукурузой на зерно и подсолнечником на 20–30%.
Данные о почвах были получены в течение 70 лет почти во всех странах мира. К сожалению, данные, информация и знания в настоящее время все еще фрагментированы и могут потеряться, если они останутся в бумажном формате. Чтобы обработать эти унаследованные данные в согласованную, пространственную и непрерывную глобальную информацию о почве, данные сохраняются и собираются в базы данных. Тысячи отчетов и карт исследования почв были отсканированы и доступны онлайн. Данные профиля почвы, представленные этими источниками данных, были собраны в базы данных. Общее количество почвенных профилей, спасенных в отдельных странах, составляет около 800 000. В настоящее время данные для 117 000 профилей компилируются и согласовываются в соответствии со спецификациями GlobalSoilMap в базе данных мирового уровня (WoSIS). Результаты, представленные на уровне страны, вероятно, будут заниженными. Большинство данных о почве до сих пор не спасены, и эти усилия следует продолжить. Эти данные были использованы для составления карт свойств почвы. Мы обсуждаем плюсы и минусы нисходящих и восходящих подходов к созданию таких карт и подчеркиваем их взаимодополняемость. Мы приводим примеры успешных историй. Первые глобальные карты свойств почвы с использованием спасенных данных были подготовлены с использованием нисходящего подхода и были выпущены с ограниченным разрешением в 1 км в 2014 году, после чего были обновлены данные с разрешением 250 м в 2017 году. К концу 2020 года мы стремиться к поставке первого в мире продукта, полностью соответствующего спецификациям GlobalSoilMap.
Проанализирована возможность использования данных спектрометрических измерений в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах (350–2500 нм) для количественной оценки загрязнения почв. С использованием полевого спектрорадиометра ASD измерена спектральная отражательная способность поверхности почв в 25-и тестовых площадках вдоль одного из восточных рукавов дельты Нила (Бахр Эль-Бакар). Оценка проводилась на примере трех металлов-загрязнителей: хрома, марганца и меди. На основе пошаговой множественной линейной регрессии построены калибровочные модели, которые подвергли независимой валидации. В результате получены регрессионные зависимости хорошего качества (R2 = 0.82, 0.75 и 0.65 соответственно для хрома, марганца и меди). Показано, что спектроскопия в видимом и ближнем инфракрасном диапазонах может быть использована в качестве быстрой и низкозатратной альтернативы традиционным методам определения тяжелых металлов в почвах.
Предложен подход к автоматизированному обновлению среднемасштабных почвенных карт путем имитации процесса традиционного почвенного картографирования. В основе подхода формулирование правил в виде деревьев классификации для выделения различных структур почвенного покрова и составление карт факторов почвообразования на основе спутниковых данных. Представлены автоматизированные алгоритмы для картографирования: аллювиальных (Fluvisols), абрадированных и антропогенно-трансформированных почв. Подход апробирован на примере Заокской части Московской обл. В программе ILWIS запрограммирована модель для автоматического составления почвенной карты. При обновлении почвенной карты Заокской части Московской обл. были более точно картографированы аллювиальные почвы путем автоматизированного выделения пойм рек по цифровой модели рельефа. Суммарная площадь выделов аллювиальных почв уменьшилась с 373 до 340 км2. Картографирование абрадированных почв с помощью расчета крутизны склонов по цифровой модели рельефа позволило более точно локализовать структуры почвенного покрова, их включающие.
Оптические свойства почв являются основой их картографирования по спутниковым данным. На оптические свойства поверхности оказывают влияние как почвенные, так и непочвенные факторы, при этом согласно дисперсионному анализу вклад последних в изменчивость оптических свойств в 2 раза выше. Кроме того, их влияние на спектральную отражательную способность более специфично. Среди анализируемых непочвенных факторов наилучшая связь с оптическими свойствами отмечается для срока съёмки. Полученные в ходе регрессионного анализа модели характеризуются хорошим качеством приближения и объясняют более 61% изменчивости данного фактора. Точность данных моделей для разработанных параметров оценки оптических свойств более 75%.
Рассматриваются принципы типологического почвенно-генетического районирования, основой которого послужила субстантивно-генетическая классификация и диагностика почв России 2004 г., а объектом реализации – Государственная почвенная карта страны масштаба 1 : 1 млн. Предложена система таксонов районирования, в которой его принципы нашли отражение в форме трех категорий характеристик ее единиц: таксономических, процессных и ландшафтно-индикационных. Соотношение этих категорий меняется от таксона к таксону и отражает отличия верхних уровней системы от нижнего, в котором пространственный (ландшафтно-индикационный) критерий выдвигается на первое место. Этот же показатель определяет другую основную единицу системы, общности, как центральную, где все категории их характеристик равнозначны. Даны определения таксонов и описаны их особенности. Приводится алгоритм составления карты, этапы которого иллюстрируются примерами фрагментов Государственной почвенной карты на территорию Приволжского федерального округа. Предполагается использование почвенно-генетического районирования как одного из способов модернизации Государственной почвенной карты.
Создана геоинформационная база данных, которая позволяет оценивать почвенные ресурсы Краснодарского края и Адыгеи для развития промышленного плодоводства. Результаты геоинформационного анализа показали, что в среднем для всех культур без ограничений пригодно около 55–60% всех почв региона и около 35–40% непригодно. Лишь для сливы доля непригодных почв меньше, чем у остальных культур. Географически ареалы пригодных и непригодных почв для всех этих культур близки друг к другу. К свойствам почв, вносящим наибольшие ограничения для промышленного возделывания плодовых культур, на территории исследований относятся мощность мелкоземистого профиля почв, щебнистость, засоленность, гранулометрический состав и гидроморфность почв. Наибольшая доля пригодных почв расположена в Ейском, Кущевском, Крыловском, Щербиновском, Новокубанском р-нах Краснодарского края. А в Туапсинском, Славянском, Приморско-Ахтарском р-нах края размещение промышленных плодовых насаждений наиболее всего ограниченно из-за непригодности почв. Около 8% существующих промышленных садов региона расположены на почвах, которые были оценены как непригодные, и только 20% садов произрастают на почвах, пригодных без ограничений. Около 70% плодовых садов региона расположены на ограниченно пригодных и деградированных почвах, что означает, что их рентабельность ниже, чем у садов на почвах, пригодных без ограничений. Данная информация рассматривается как основа для экономической оценки деградированности почв.
Почвенный покров сухопутной территории Арктической зоны России около 330 млн га. Широкое распространение многолетней мерзлоты ограничивает мощность поверхностного слоя, затронутого почвообразованием, но не препятствует формированию значительного разнообразия однородных массивов почв и почвенных комплексов, включая альфегумусовые, торфяные, глееземы и др. Сведения о почвенных ресурсах достаточны для организации и участия России в научно-практических международных программах. Вместе с тем решение целевых и проектных задач требует дополнительного исследования почв Арктической зоны РФ.