СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИК КОСМИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА ЗА ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ЗЕМЕЛЬ

Тип работы: Дипломная работа
Бесплатно: Антиплагиат
Объем: 43 страниц
В избранное:

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИК КОСМИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА ЗА ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ЗЕМЕЛЬ
АУЫЛ ШАРУАШЫЛЫҒЫ ЖЕРЛЕРІН ПАЙДАЛАНУҒА ҒАРЫШТЫҚ МОНИТОРИНГ ӘДІСТЕМЕЛЕРІН ЖЕТІЛДІРУ

ВВЕДЕНИЕ 2
1. СОВРЕМЕННЫЕ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ И ПОСЕВОВ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР НА ОСНОВЕ СПУТНИКОВОЙ ИНФОРМАЦИИ 4
1.1. Понятие дистанционного зондирования 4
1.2. Спектральные характеристики растительных покровов 7
1.3. Зарубежные системы мониторинга состояния посевов 11
2. ХАРАКТЕРИСТИКА ОБЪЕКТА ИССЛЕДОВАНИЯ 21
2.1. Общие сведения 21
2.2. Природно-климатические условия 23
2.3. Характеристика земель 29
3. ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ NEXTGIS В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ 30
3.1. Особенности использования NDVI для мониторинга состояния растительности 30
3.2. Создание цифровых карт полей 39
4. ВОПРОСЫ ЭКОНОМИКИ И БЕЗОПАСНОСТИ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ 43
4.1. Эффективность применения программного комплекса NEXTGIS 43
4.2. Охрана труда 49
4.3. Охрана окружающей среды 51
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 53
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 54

ВВЕДЕНИЕ

Сельскохозяйственное производство является одним из самых основных и важных видов деятельности в человеческом обществе, которое является основным условием выживания и развития человека. Используя технологию дистанционного зондирования земли (далее - ДЗЗ), люди могут контролировать всестороннее состояние выращивания сельскохозяйственных культур, чтобы своевременно получать информацию о урожайности сельскохозяйственных культур. Поэтому мониторинг с помощью ДЗЗ на растениеводстве стал важным научно - прикладным решением в области современного сельского хозяйства. Особенно в последние годы, с развитием технологии ДЗЗ, постоянно появляются многие виды данных дистанционного зондирования Земли с высоким разрешением, такие как гиперспектральные изображений. Они открывают много новых возможностей и задач для модернизации сельского хозяйства.
Как новая технология, мониторинг роста сельскохозяйственных культур с помощью ДЗЗ может обеспечить всесторонние, объективные и точные базовые данные. Чтобы соответствующие организации в области сельскохозяйства могли при первой же возможности отслеживать и прогнозировать ситуацию на зерновом рынке. Она также может обеспечить основу для принятия решений в области национальной продовольственной безопасности, торговли продовольствием и сельскохозяйственной политики.
В данной дипломной работе будет представлена современная ситуация с мониторингом состояния посевов зерновых культур на различных стадиях вегетации Атбасарского района Акмолинской области методами дистанционного зондирования земли.
После обобщения и анализа этих методов исследования будут рассмотрены особенности и показатели данных дистанционного зондирования Земли. По отдельным культурам в Атбасарском районе будут проанализированы фенологические особенности культур и спектры, характерные для изображения ДЗЗ. И затем, несколько видов данных ДЗЗ выбираются для мониторинга состояния зерновых культур.

СОВРЕМЕННЫЕ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА СОСТОЯНИЯ И ПОСЕВОВ ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР НА ОСНОВЕ СПУТНИКОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

Понятие дистанционного зондирования

Дистанционное зондирование - это наука о получении информации об объектах или областях на расстоянии, обычно с космических аппаратов (далее - КА), самолетов и или беспилотно-летательных аппаратов (далее - БПЛА). Они открывает невероятные возможности для современных исследователей.
Дистанционные датчики собирают данные, обнаруживая отраженную от Земли энергию. Эти датчики могут быть установлены на КА, самолетов или же на БПЛА.
Дистанционные датчики могут быть пассивными или активными (рисунок 1). Пассивные датчики реагируют на внешние раздражители. Они регистрируют естественную энергию, которая отражается или излучается от поверхности Земли. Наиболее распространенным источником излучения, обнаруживаемым пассивными датчиками, является отраженный солнечный свет.

Пассивные и активные датчики
Напротив, активные датчики используют внутренние стимулы для сбора данных о Земле. Например, система дистанционного зондирования с помощью лазерного луча проецирует лазер на поверхность Земли и измеряет время, которое требуется лазеру, чтобы отразиться обратно на датчик.
При дистанционном зондировании носителем информации является электромагнитное излучение, характеризующееся длиной волны. Длина волны обычно обозначается греческой буквой λ и измеряется (для оптического диапа-зона) в нанометрах (нм, миллиардная доля метра) или микрометрах (мкм, мил-лионная доля метра) для инфракрасного, микро- и радиодиапазонов.
На рисунке 2 представлен спектр электромагнитного излучения в шкале длин, подразделяемый на условные диапазоны от радиоволн до гамма-лучей.
Для целей дистанционного зондирования Земли и подстилающей поверхности наибольший интерес представляют три участка спектра: видимый участок спектра, инфракрасный и микроволновый.

Спектр электромагнитного излучения

При прохождении через атмосферу электромагнитные волны взаимодействуют с содержащимися в ней частицами. При этом процессы рассеяния и поглощения энергии уменьшают интенсивность солнечной радиации. В зависимости от отношения между длиной волны рассеиваемого излучения и размером частиц, вызывающих рассеяние учитывают три типа рассеяния: Релея, Ми и неселективное. Релеевское рассеяние происходит, когда длина волны излучения намного больше размера рассеивающих частиц (мельчайшие аэрозоли, молекулы азота, кислорода).
Рассеяние Ми происходит, когда длина волны излучения сравнима с размерами рассеивающих частиц. Пыль, частицы дыма, водяной пар - далеко неполный перечень частиц, ответственных за соответствующее рассеяние. Трудности при учете данного типа рассеяния заключаются в отсутствии фактических данных о параметрах частиц, присутствующих в атмосфере в момент прохождения излучения (сведения о форме, химическом составе, распределению по размерам, распределению по высотам и т. п.).
Неселективное рассеяние происходит, когда размер рассеивающей частицы значительно превышает длину волны излучения. Проблемы учета - аналогичные Ми-рассеянию.
Атмосферное поглощение электромагнитного излучения происходит при взаимодействии с молекулами озона, углекислого газа и водяного пара. Оно носит избирательный характер, т. е. поглощаются определенные длины волн [82]. Участки спектра электромагнитного излучения, которые не поглощаются атмосферой, называются окна прозрачности (рис. 3).

Зависимость пропускания атмосферы от длины волны

Спектральные характеристики растительных покровов

Излучение, не рассеянное в атмосфере и не поглощенное в ней, достигает поверхности Земли и взаимодействует с ней. Падая на земную поверхность, оно частично поглощается, проходит через поверхность или отражается. Для целей мониторинга состояния посевов наибольшее значение имеет процесс отражения от подстилающей поверхности.
На рисунке 4 схематично представлен процесс взаимодействия электромагнитного излучения оптического диапазона с растительностью.

Взаимодействие электромагнитного излучения с растительностью (ИК,

К, З, С - излучение соответственно в инфракрасном, красном, зеленом и синем диапазонах) [104]
Из приведенного рисунка видно, что в растениях излучение синего и красного диапазонов преимущественно поглощается, а зеленого и инфракрасного диапазонов отражается, поэтому листья кажутся зелеными.
Рассмотрим более подробно соответствующие процессы (для удобства на рисунке 5 показана кривая спектральной отражательной способности растительности).
Спектральная отражательная способность зеленой растительности является характерным признаком и очень изменяется с длиной волны. В видимом диапазоне длин волн поглощение обусловлено пигментами, особенно важен хлорофилл (А.Д. Клещенко [24]). Многими авторами показана зависимость оптических свойств растений от содержания пигментов (H.W. Gausman и др. [98], А.И. Чучалин и др. [76], T.R. Sinclair и др. [146]). В синей и краcной зоне спектра отражательная способность очень низкая.

Основные характеристики спектрального отклика зеленой растительности (Ш.М. Дейвис и др. [18])

Эта низкая отражательная способность соответствует двум полосам поглощения хлорофилла и обусловлена тем, что хлорофилл, содержащийся в листе, поглощает большую часть падающей энергии в этих диапазонах длин волн, расположенных приблизительно при 0,45 и 0,65 мкм. (D.M. Gates и др. [96]).
В видимом диапазоне длин волн большая часть энергии, падающей на зеленый лист, поглощается, и очень небольшое количество пропускается через лист. Отражательная способность соответствует зеленой части спектра (приблизительно при 0,54 мкм). Поэтому из-за относительно низкого поглощения в зеленой области длин волн нормальная, здоровая листва воспринимается глазом как зеленая. Когда растение находится в состоянии стресса и образование хлорофилла уменьшается, отсутствие пигментации хлорофиллом вызывает уменьшение поглощения энергии растениями в полосах поглощения хлорофилла. Такие растения обладают гораздо более высокой отражательной способностью, особенно в красной части спектра, и поэтому кажутся желтоватыми. Пигменты каротины и ксантофиллы часто содержатся в зеленых листьях, но имеют полосу поглощения только в синей части спектра (приблизительно при 0,45 мкм). Поскольку хлорофилл, который обычно присутствует, также поглощает в синей части спектра, он и маскирует эти желтые пигменты. При старении растения хлорофилл часто разрушается, и тогда преобладают каротины и ксантофиллы. Это основная причина желтой окраски листьев древесных форм осенью.
В ближнем инфракрасном диапазоне по сравнению с видимым диапазоном длин волн здоровая зеленая растительность характеризуется очень высокой отражательной способностью, очень высоким коэффициентом пропускания и очень низкой поглощаемостью. Для большинства видов растительности в ближнем инфракрасном диапазоне длин волн коэффициент отражения приблизительно 45 - 50 %, коэффициент пропускания 45 - 50 % и коэффициент поглощения менее 5 %. Внутренняя структура листьев очень сложна, и именно она в основном влияет на отражательную способность в ближнем инфракрасном диапазоне. (D.M. Gates и др. [96]).
Следует учитывать, что несколько слоев листьев могут иметь даже более высокую отражательную способность (до 85 %) в ближнем инфракрасном диапазоне спектра по сравнению с отражательной способностью одного листа (V.I. Myers [132]). Это обусловлено тем, что энергия, пропущенная через первый (самый верхний слой листьев) и отраженная от второго слоя, частично передается обратно через первый слой. Например, рассмотрим лист, отражающий приблизительно 50 % и пропускающий около 50 % падающей на него энергии в ближнем инфракрасном диапазоне. Как следует из рисунке 6, энергия пропущенная через первый слой листа падает на второй, где вновь пропускается ее половина (25 % первоначальной энергии) и половина - отражается.

Упрощенная схема влияния нескольких слоев листьев на отражательную способность растительности (Ш.М. Дейвис и др. [17])

Далее отраженная энергия проходит обратно через верхний слой листьев, и половина этой энергии (12,5 % первоначальной энергии) пропускается и половина - отражается. В итоге суммарная энергия, проходящая через верхний слой листьев для этого примера составляет 62,5 % падающей энергии.
Как уже говорилось, если отражение в видимой области спектра обусловлено поглощением пигментами, то в среднем инфракрасном диапазоне оно обусловлено поглощением водой (А.Д. Клещенко [24]). В этом диапазоне длин волн на спектральные характеристики зеленой растительности влияют полосы сильного водного поглощения на длинах волн 1,4, 1,9 и 2,7 мкм (рис. 5). Самой большой полосой поглощения (2,7 мкм) называется основная вибрационная полоса водного поглощения. Максимумы отражательной способности находятся приблизительно при 1,6 и 2,2 мкм, между зонами водного поглощения. В средней инфракрасной части спектра отражательная способность листьев значительно увеличивается при уменьшении содержания влаги.
Многими авторами в течение последних пятидесяти лет приведены данные по оптическим свойствам различных типов подстилающей поверхности. Одной из первых основополагающих работ в этом направлении, является работа Е.Л. Кринова [37], которая не потеряла своего значения и до настоящего времени. Из более поздних работ можно отметить работы В.И. Рачкулика [49] и H.W. Gausman [97].

Зарубежные системы мониторинга состояния посевов

США
В американском министерстве сельского хозяйства (USDA) работает отдел по прогнозированию производства сельскохозяйственных культур (PECAD). Отдел отвечает за глобальный мониторинг сельскохозяйственной продукции. PECAD использует спутниковые данные различного пространственного разрешения, позволяющие получать надежные и своевременные наблюдения, особенно для труднодоступных регионов. Для оценки площадей посевов и прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур на территории США, используются спутниковые данные высокого пространственного разрешения (Landsat-7, SPOT, IKONOS, Quickbird), а для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур на территории других стран - данные низкого и среднего пространственного разрешения (NOAA-AVHRR, SPOT- IV, MODIS). Наряду со спутниковыми данными PECAD использует метеорологические данные, модели сельскохозяйственных культур и официальные правительственные отчеты. Комплексирование различных независимых источников данных позволяет минимизировать погрешности расчетов. Для глобального сельскохозяйственного мониторинга создана система управления базой данных CADRE. База данных содержит большой архив спутниковых снимков. Система позволяет проводить сравнительный анализ данных рассматриваемого года с многолетней серией данных предшествующих лет. Так же в базе хранится метеорологическая информация, которая используется в моделях сельскохозяйственных культур. Всю эту информацию PECAD использует для оценки продуктивности посевов.
В настоящее время для различных стран, возможно, получать информацию об условиях произрастания и оценке продуктивности сельскохозяйственных культур в режиме реального времени через веб-интерфейс Crop Explorer. Для конкретной области Республики Казахстан доступна информация об осадках, средней, максимальной и минимальной температурах, влажности почвы, числе засушливых дней и вегетационном индексе. По Казахстану в целом представлена информация о прогнозируемой урожайности следующих культур: ячменя, подсолнечника, риса, ржи, пшеницы. Составлены краткие обзоры о прогнозируемой урожайности некоторых культур по Республике Казахстан. Более подробная информация о веб-интерфейсе представлена на рисунке 7.

веб-интерфейс Crop Explorer.

Эта система ориентирована на пользователя, которому нужны обобщенные данные в целом о сельскохозяйственной ситуации страны, но она не подходит для использования в оперативной практике обслуживания зернового хозяйства Казахстана.
Сервис продовольственной и сельскохозяйственной организаций ООН
Продовольственная и сельскохозяйственная организация ООН (ФАО) (англ. Food and Agriculture Organization, FAO) -- организация ООН, основной задачей которой является борьба с голодом. ФАО выступает в качестве форума, где развитые и развивающиеся страны на равных обсуждают и согласовывают политические решения в сфере продовольственной безопасности. [7]
ФАО была создана на конференции в Квебеке 16 октября 1945 г. Организация занимается проблемами развития сельских регионов и сельскохозяйственного производства. ФАО помогает развивающимся странам и странам с переходной экономикой модернизировать и совершенствовать методы ведения сельского, лесного и рыбного хозяйства и обеспечивать надлежащее питание для населения. Основными целями организации являются: искоренение голода, ликвидация нищеты и стимулирование экономического и социального развития, а также устойчивое управление и пользование природными ресурсами [9].
Глобальная система информации и раннего предупреждения по проблемам продовольствия и сельского хозяйства (GIEWS) содержит информацию о текущем сельскохозяйственном сезоне, объеме импорта, так же приводятся оценки и прогнозы ожидаемой урожайности [8].
На сайте GIEWS представлены краткие обзоры, в которых содержится актуальная информация о продовольственной ситуации в России (рисунок 8):
данные о сроках вегетационного периода для основных сельскохозяйственных культур (ячмень, зерновые, кукуруза, овес, рожь, пшеница);
сравнение урожая основных зерновых культур текущего года с урожа - ем предшествующих лет;
прогноз экспортных цен и экспорта зерновых культур. Обзоры обновляются не менее четырех раз год.

Краткий обзор о продовольственной ситуации в Казахстане [8]
В разделе Наблюдения Земли представлены карты пространственного распределения сезонного, вегетационного индикаторов и показателей осадков. Вегетационные индексы получены по спутниковой информации NOAA. Данные по осадкам предоставлены Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF).
К сезонным показателям относятся индекс здоровья растительности VHI (Vegetation Health Index) и сельскохозяйственный индекс стресса ASI (Agricultural Stress Index ).
ASI разработан ФАО. Индекс показывает интенсивность сельскохозяйственной засухи и оценку влияния условий на рост и развитие растительности. ASI основан на интеграции индекса VHI по двум критериям, которые наиболее важны при оценки засухи: временное и пространственное. Первым этапом расчета ASI является временное усреднение VHI, при этом оценивается интенсивность и продолжительность засушливых периодов. Второй этап определяет пространственную протяженность засухи, путем отнесения к засушливым участкам пикселей, у которых значение VHI ниже 35 %.
На сервисе доступны карты пространственного распределения аномального NDVI (NDVI Anomaly) (на рисунках 9, 10).

Распределение NDVI Anomaly для Казахстана[10]

Распределение NDVI Anomaly за 2 декаду июля 2020 года. [10]

Этот показатель указывает на отличие значения NDVI текущей декады от среднемноголетнего значения NDVI для этой декады. Увеличение текущего значения NDVI от среднемноголетнего на 20 % соответствует хорошему состоянию посевов, уменьшение текущего значения на 40 % определяет плохое состояние посевов. Этот критерий оценки состояния посевов является достаточно грубым, поскольку основан только на одном параметре NDVI. Наиболее надежные оценки состояния посевов можно получить, если наряду со спутниковой информацией использовать агрометеорологические данные, а так же располагать информацией о фактических сроках сева. Высокое значение NDVI в начале сезона дождей не всегда соответствует росту растений. Низкое значение NDVI в конце вегетационного сезона отражает состояние зрелости культуры или же является следствием засухи.
Сервис космомониторинга проекта MARS (Monitoring of Agriculture with Remote Sensing)
Практически в каждой из европейских стран существует и эксплуатируется соответствующая система мониторинга состояния и продуктивности посевов основных сельскохозяйственных культур. Вместе с тем, для Европы в целом работают системы спутникового мониторинга сельскохозяйственных земель, разработанные проектом MARS (Monitoring of Agriculture with Remote Sensing).
Проект MARS стартовал в 1988 г., изначально был разработан для применения новых космических технологий при обеспечении независимой и свое - временной информации о посевах сельскохозяйственных культур. Начиная с 2000 г. разработанные технологии начали применяться для стран не входящих в Европейский союз, с целью осуществления глобального сельскохозяйственного мониторинга и оценки продовольственной безопасности. Деятельность проекта основана на опыте в области моделирования сельскохозяйственных культур, агрометеорологии, геопространственного анализа. В настоящее время проект состоит из четырех направлений: GeoCAP, AGRI-ENV, AGRI4CAST and FoodSec. Не будем останавливаться на описании всех направлений. Более подробно можно ознакомитсся на официальном сайте https:cordis.europa.euprojectid 1987 MARS. [12].
В работе системы используются спутниковые, метеорологические данные, инструменты статистического анализа и агрометеорологические модели. Основными направлениями работы AGRI4CAST являются:
мониторинг посевов и прогнозирование урожайности;
моделирование развития сельскохозяйственных культур.

Сервис космомониторинга по анализу состояния сельскохозяйственных культур компании СКАНЭКС
Инженерно-технологический центр СКАНЭКС является лидирующей компанией в России, которая выполняет полный цикл работы с данными дистанционного зондирования Земли. Компания занимается приемом космических снимков, разрабатывает программное обеспечение по обработке снимков и создает геопорталы для работы с пространственными данными [11].
В помощь сельхозпроизводителям СКАНЭКС запустил уникальный онлайн сервис КосмосАгро для мониторинга сельхозугодий. Сервис размещается на геопортале www.kosmosnimki.ru. (рисунок 11) В состав сервиса входит база данных с удаленным доступом, которая позволяет в онлайн режиме работать с визуальными спутниковыми данными и с информационно-статистическими данными.

онлайн сервис КосмосАгро для мониторинга сельхозугодий [13]

Пользователи имеют возможность работать с высокодетальными космическими снимками с разрешением 2,5 - 6 метров. Для этого пользователю необходимо предоставить информацию о расположении сельскохозяйственных угодий. Для мониторинга развития посевов в системе доступны композиты NDVI сельскохозяйственных угодий следующих спутников или их сочетаний:
- MODIS (разрешение 250 м);
- UK-DMC2 (разрешение 22 м);
- SPOT (разрешение 2,5 - 10 м).
Так же на сайте доступны графики динамики вегетационного индекса NDVI для каждого поля, которые формируются по запросу и таблицы значений вегетационных индексов.
Инженерно-технологический центр СКАНЭКС в настоящее время предлагает следующие услуги по анализу состояния сельскохозяйственных культур:
1. Картографическая оценка качества всходов сельскохозяйственных культур.
В данном сервисе информация о состоянии всходов предоставляется в оперативном режиме - по мере поступления съемки. Используются мониторинговые системы широкого охвата высокого (20 - 30 м) пространственного разрешения, пригодные для расчета вегетационных индексов: DMC-2. Спутник UK-DMC2 об - ладает уникальным сочетанием пространственного разрешения 22 м, спектральных каналов (зеленый, красный, ближний ИК, аналогичные каналам 2, 3 и 4 спутников серии Landsat) и ширины полосы съемки до 600 км. Этот спутник позволяют регу - лярно вести мониторинг обширных территорий, особенно для сельскохозяйственных задач.
2. Оценка весеннего состояния озимых культур - качества перезимовки.
Сроки выполнения заказа составляют 1 неделю. Используются мультиспектральные данные высокого (20 - 30 м) пространственного разрешения, подходящие для расчета вегетационных индексов: SPOT 4, SPOT 5, Formosat-2, LANDSAT-5, DMC-2.
3. Мониторинг состояния сельскохозяйственных растений в период активной вегетации.
Оперативная информация о динамике развития сельскохозяйственных культур предоставляется с периодичностью 3 - 4 суток. Используются мониторинговые системы широкого охвата высокого (20 - 30 м) пространственного разрешения, пригодные для расчета вегетационных индексов: DMC-2.
КосмосАгро является платным сервисом, его годовое обслуживание потребителя составляет 2 500 000 тенге.

ХАРАКТЕРИСТИКА ОБЪЕКТА ИССЛЕДОВАНИЯ

Общие сведения

Атбасарский район расположен в западной части Акмолинской области. Его площадь составляет1063 тысячи гектаров, из них земли сельскохозяйственного назначения -- 1018 тыс. га, в том числепашни -- 419 тыс.га, пастбищ -- 531 тыс.га, сенокосных угодий -- 38 тыс.га, залежи -- 29 тыс.га.
Характерный для окружающей местности рельеф -- мелкосопочник, наряду с которым распространены холмисто-увалистые и плоско-равнинные пространства.

Атбасарский район

Территорию района занимают южная часть Кокшетауской возвышенности (300 -- 450 м над уровнемморя), Атбасарская равнина и северная часть Тенизской равнины. На территории района 12 пресноводных озёр; протекают реки Ишим, Жабай, Жыланды, Терисаккан, Кайракты, Шортанбай. Почвы в основном тёмно-каштановые. Произрастают: ковыль, типчак, полынь, кермек, осока, вейник, тростник.

Территория района разделена на 1 городской, 14 сельских и 1 аульный округа:
1. Шункыркольский сельский округ (с. Новомариновка, с. Шункырколь);
2. Борисовский сельский округ (с. Борисовка);
3. Макеевский сельский округ (с. Шуйское, с. Макеевка, с. Третьяковка);
4. Мариновский сельский округ (с. Мариновка, а. Бейис Хазирет (Митрофановка), ст. Адыр);
5. Новоалександровский сельский округ (с. Новоалександровка);
6. Новосельский сельский округ (с. Новосельское, с. Пролетарка[6]);
7. Сельский округ Акана Курманова (с. Акана Курманова (Октябрьское), с. Караколь (Гайдар), Косбармак);
8. Покровский сельский округ (с. Покровка, с. Садовое, с. Пригородное);
9. Полтавский сельский округ (с. Полтавка, с. Титовка);
10. Сепеевский сельский округ (с. Сепе (Красный Маяк));
11. Сергеевский сельский округ (с. Сергеевка, с. Ащиколь, с. Самарка);
12. Сочинский сельский округ (с. Сочинское);
13. Тельманский сельский округ (с. Тельмана, с. Поповка, Разъезд 87, с. Садубек, с. Каражар (Новопетропавловка));
14. Есенгельдинский аульный округ (а. Есенгельды (Ладыженка));
15. Ярославский сельский округ (с. Тимашевка, с. Калиновка, с. Магдалиновка, с. Родионовка, с. Ждановка, с. Хрящевка).

Природно-климатические условия

Природно-климатические условия Акмолинской области благоприятны для возделывания зерновых, масличных, крупяных, зернобобовых и кормовых культур и, в первую очередь, продовольственной пшеницы с высоким содержанием клейковины, пользующейся повышенным спросом на мировых рынках в качестве улучшителя хлебопекарных свойств муки. В связи с диверсификацией растениеводства, в структуре посевных площадей доля яровой пшеницы должна составлять 65-70%. В Акмолинской области в зависимости от почвенно-климатических зон, наряду с яровой пшеницей, многие альтернативные культуры могут давать хорошие экономические результаты. Это горох, чечевица, нут, рапс, подсолнечник, лен, гречиха, просо и овес.
Атбасар имеет достаточно сложный тип климата. На климат влияет широта города, равная 51 градусу 49 минутам северной широты, большая удалённость от океана (резко континентальный климат), нахождение на высоте около 300 метров над уровнем моря (влияет высотная поясность). Высота над уровнем моря понижает температуру примерно на 2 градуса (температура воздуха падает на 0,6 градуса каждые 100 м высоты) по сравнению с той, которая наблюдалась бы при нахождении на уровне моря и убыстряет ночное выхолаживание воздуха. Зимой в город стекается холодный воздух, так как он находится в небольшой котловине (долине реки Жабай).Ночью холодный воздух стекает с высоких мест в долину. Это явление связано со стремлением холодного воздуха занять самые низкие участки земной поверхности, так как он тяжелее теплого.
Несмотря на то, что город находится почти на 400 км южнее самой северной точки Казахстана, район Атбасара считается самым холодным местом страны. Именно здесь в январе 1893 года была зарегистрирована самая низкая температура (абсолютный минимум)в Казахстане -- −57,0 °C. [12] Если сравнить средние температуры 4-хгородов -- Атбасар, Кокшетау, Есиль, Нур-Султана, то видно, что в Атбасаре всегда холоднее, за исключением тёплого периода с мая по сентябрь и только в сравнении с Кокшетау, который расположен на 178 км севернее.(http:www.srogen.ruuplo adfilesdocMSN_22-01.pdf)
Климат города -- резко континентальный, что связано с большим удалением на материке от океанов и обуславливает большие амплитуды в годовом и суточном ходе температуры. Средняя годовая температура воздуха +1,3 °C. Внутригодовой ход температуры воздуха характеризуется устойчивыми сильными морозами в зимний период, интенсивным нарастанием тепла в короткий весенний сезон и частой жарой в течение лета. Средняя многолетняя температура воздуха января, самого холодного месяца, составляет −17,9 °C, в отдельные годы температура опускается до −50 °C и ниже, средняя многолетняя температура июля, самого жаркого месяца, составляет +20,2 °C, максимально до + 41,6 °C. Таким образом, амплитуда колебаний воздуха составляет около 40 °C, абсолютная амплитуда колебаний воздуха превышает 90 °C. Средняя суточная амплитуда t° наиболее холодного месяца (января) 9,6 °C. Средняя суточная амплитуда t° наиболее тёплого месяца (июля) 14,1 °C. Продолжительность периода со средней t° воздуха =0 °C(климатическая зима) составляет 165 суток. Продолжительность периода со средней t° =8 °C -- 215 суток.
Продолжительность периода со средней t° =10 °C -- 229 суток.
Продолжительность периода со средней t° 15 °C (климатическое лето) -- 100 суток.

Средняя дата перехода температуры через 0 °C (наступление климатической весны) -- 8 апреля, через 5 °C -- 16 апреля, через 10 °C -- 30 апреля.
Средняя дата перехода температуры через 15 °C (наступление климатического лета) -- 25 мая.
Средняя дата перехода температуры через 15 °C (наступление климатической осени) -- 2 сентября
Средняя дата перехода температуры через −0 °C (наступление климатической зимы) -- 25 октября.
Преобладающее направление ветра юго-западное и западное, особенно в зимний период, летом возрастает повторяемость ветров с северной составляющей, средняя скорость ветра 4,5 -- 5,5 мс. Максимальная из средних скоростей ветра по румбам за январь 7,8 мс. Преобладающее направление ветра за июнь-август -- СЗ. Солнечных дней много, количество солнечного тепла, получаемого летом землёй, почти столь же велико, как и в тропиках. Облачность незначительна. Среднее многолетнее количество осадков составляет около 300 мм с резкими колебаниями по годам (от 129 до 584 мм). Более половины осадков выпадает во время теплого периода (максимум их приходится на июнь-июль, минимум -- на февраль-март). Количество осадков за ноябрь-март 92 мм. Количество осадков за апрель-октябрь 218 мм. Снежный покров устанавливается обычно в начале ноября, удерживается в среднем 150 дней, тает в первой половине апреля, средняя высота достигает 25 -- 35 см, в многоснежные годы до 50-60 см. Резко недостаточная увлажнённость проявляется не только в малом количестве, но и в низкой влажности воздуха. Наименьшая влажность наблюдается в летние месяцы (40 -- 45 %), наибольшая в зимние месяцы (55 -- 60 %).

Зима холодная и продолжительная (5,5 месяцев) с устойчивыми снежными покровами. Лето короткое (около 3 месяцев), умеренно-жаркое. Весна и осень выражены слабо. Неблагоприятной особенностью климата является наличие поздневесенних и ранне осенних заморозков.

Характеристика земель

На севере территории района почвы представлены черноземами южными. На возвышенных равнинах доминируют черноземы южные карбонатные и солонцеватые. По механическому составу преобладают средние и легкие суглинки. Севернее р. Есиль по вершинам и склонам сопок распространены черноземы южные малоразвитые и неполно-развитые щебнистые. ... продолжение

Вы можете абсолютно на бесплатной основе полностью просмотреть эту работу через наше приложение.