Ландшафтно-мелиоративный прогноз

Ландшафтно-мелиоративный прогноз является одним из видов антропогенно-ландшафтного прогнозирования. Осуществление ландшафтно-мелиоративного прогноза позволяет установить возможные изменения ландшафтов под действием предлагаемой мелиорации и предупредить ее негативные воздействия.

По мнению специалистов региональное ландшафтное прогнозирование включает три главных последовательных этапа: анализ современной ландшафтной структуры и тенденций развития природы региона; прогнозирование будущих ландшафтных преобразований под воздействием мелиоративных систем; разработку рекомендаций по рациональному использованию прогнозируемых природных территориальных комплексов и охране природы.

Наиболее часто при проектировании мелиоративных систем могут использоваться такие методы как физико-географической экстраполяции, физико-географических аналогий, ландшафтно-генетических рядов, функциональных зависимостей, моделирования и экспертных оценок.

Метод физико-географической экстраполяции заключается в продлении ранее установленных тенденций развития ландшафта на его динамику в будущем, основан на учёте инерционности изучаемых природных явлений и процессов в этой связи будущее состояние ландшафта рассматривается как функция ряда состояний в прошлом и будущем..

Метод физико-географических аналогий основан на анализе сходства или подобия ландшафтов, географических процессов и явлений. Сущность данного метода заключается в том, что закономерности развития процесса, изученные на ландшафте (аналоге), с определёнными поправками переносятся на другой идентичный ландшафт, являющийся объектом прогноза.

Метод ландшафтно-генетических рядов заключается в использовании для прогноза сопряженных ландшафтов, смены которых в пространстве воспроизводят последовательность их естественной эволюции во времени. Метод основан на закономерности, выражающейся в том, что ландшафты, расположенные в определенной последовательности в пространстве, отражают разные стадии исторического развития.

Метод функциональных зависимостей основан на использовании для прогноза количественных и качественных зависимостей, устанавливающихся между ландшафтообразующими факторами и показателями прогнозируемого процесса. Функциональные зависимости обычно устанавливаются на эмпирической основе и могут выражаться в виде графиков связей, уравнений регрессии, корреляционных таблиц и др.

Метод моделирования состоит в том, что прогноз осуществляется на основе информации, полученной в результате изучения моделей ландшафтов, т.е. их образов. Для этой цели могут применяться самые различные модели – вещественные, символические, идеальные и др. Особую значимость для ландшафтно-рекреационного прогнозирования приобретают математические и натурные модели природно-территориальных комплексов. Эти модели при сочетании способны дать информацию для составления наиболее достоверных прогнозов развития ландшафтов в условиях воздействия на них рекреационных нагрузок.

Метод экспертных оценок базируется на выявлении возможных изменений прогнозируемых ландшафтов или ландшафтообразующих процессов путем изучения мнения экспертов. Этот метод пока не нашел широкого применения в практике.

Ландшафтно-мелиоративный прогноз осуществляется на основе интеграции данных о предстоящих изменениях мелиорируемых ландшафтных комплексов в ходе их естественного развития. При прогнозировании так же необходимо учитывать так же предполагаемое поведение ландшафтно-мелиоративных систем и возможные варианты взаимодействия проектируемых ландшафтно-мелиоративных систем с внешней средой. К наиболее перспективным методам относятся анализ источников развития ландшафтных комплексов и создание моделей для целей ландшафтно-мелиоративного прогноза.

Прогнозирование ландшафтных комплексов осложняется тем, что ландшафтообразующая роль основных источников развития современных ландшафтов меняется от места к месту, в конечном итоге вызывая дифференциацию ландшафтной сферы Земли. В зависимости от сочетаний количественных сторон источников развития ландшафтов происходит формирование структуры ландшафтных комплексов.