Aplicarea In Gis a Elementelor de Bonitare, Limitative Pentru Infiintarea Culturilor de Grau, Porumb Si Cartof

Capitolul 1.

INTRODUCERE

Sistemele GIS s-au dezvoltat într-un mod foarte accelerat în ultima decadă, în special datorită faptului ca au aplicabilitate într-o gamă foarte largă de domenii , având ca rezultat creșterea vertigionosă a numarului utilizatorilor în întreaga lume. GIS-ul nu înseamnă doar softuri de prelucare (ArcMap, [NUME_REDACTAT], Quantum GIS) și hardware-ul folosit pentru preluarea și stocarea datelor, ci este un proces complex ce constă în preluarea datelor, stocarea lor și prelucrarea cu un soft specializat pentru obținerea rezultatelor. În momentul în care se execută operațiile precizate anterior, trebuie să se țină cont de tipul cercetării și de rezultatele scontate.

Înainte de apariția GIS-ului, Geografia era o știință relativ rigidă, fapt ce s-a schimbat radical după apariția GIS-ului, schimbând modul de abordare a anlizelor de diverse tipuri, dar mai ales ușurându-le. Tocmai datorită ușurinței cu care se poate face prelucrarea și analiza datelor utilizând softurile GIS, acesta a fost intrudus în multe domenii după cum am precizat anterior, având ca rezultat faptul că, îm mod direct sau indirect, sistemele GIS ne influențează viața cotidiană.

Principalul rol al sistemelor GIS este acela de a sistematiza, modela și gestiona informații, procese și structuri care reflectă situația din teren și care vor fi analizate pentru o mai bună întelegere a anumitor fenomene. O caracteristică imprtantă este aceea că elementele enumerate anterior sunt afișate sub formă grafică ce poate fi ușor interpretată de catre utilizator datorită interfaței interactive pe care o au softurile de prelucrare.

Unul dintre multele domenii în care poate fi aplicat GIS-ul este cel al bonitării terenurilor având ca scop evidențierea arealelor propice unei anumite culturi, fie ea agricolă sau pomicolă. În lucrarea de fața voi realiza o analiză spațiala în vederea evidențierii zonelor favorabile culturilor de grâu, porumb și cartof în județul Bistrița-Năsăud, folosind metodologia bonitării în opt parametrii.

Analiza va fi realizată cu ajutorul pachetului software ArcDesktop al companiei ESRI, folosind pentru prelucrare date preluate din hărți tematice și bibliografie de specialitate.

Capitolul 2.

MOTIVAREA ALEGERII TEMEI

Societatea umană este într-o continuă dezvoltare tehnologică fapt ce impune adoptarea noilor metode și tehnici de lucru, fapt ce se aplica și în domeniul Geografiei și implicit în GIS. Informația geografică existentă trebuie stocată într-un set de hărți tematice pe baza cărora se pot face diverese analize, atât cantitative cât și calitative, urmând ca pe baza rezultatelor acestor analize sa fie luate deciziile potrivite. Necesitatea existenței unei astfel de baze de date și a infrastructurii necesare pentru preluarea acestor date a fost identificată la nivel mondial, având rolul de a asigura dezvoltarea economică și implementarea corectă a unor măsuri și politici ce vor duce la creștere economică și dezvoltare durabilă.

La începuturile existenței sale, tehnologia GIS era aplicată doar în cadrul anumitor departamente specializate, dar cu timpul a început să câștige teren în multe alte domenii, datorită beneficiilor sale, unul dintre aceste domenii find agricultura.

În acest studiu voi prezenta și detalia operațiunile de prelucrare a informațiilor brute și analiza spațiala în vederea evidențierii arealelor propice pentru culturile de grâu, porumb și cartof. Pentru elaborarea studiului au fost folosite date topografice, hidrografice, climatice, pedologice și social-economice iar arealul ales este teritoriul județului Bistrița-Năsăud.

Factorii limitativi ai producției pot fi eliminați printr-o analiză corectă, eliminarea acestora având ca urmare creșterea produției/unitatea de suprafață, o mai bună conservare a elementelor nutritive din sol și posibilitatea elaborării unor lucrări de bonitare executate corect. Aceste analize pot fi facute având la bază instrumente GIS moderne, soluțiile GIS putând sta la baza masurilor de eficientizarea lucrărilor agricole.

În cadrul acestui studiu am realizat o bonitare calitativă a terenurilor din cadrul județului Bistrița-Năsăud , bonitare ce a fost realizată folosind opt indici specifici și câțiva indici economici.

Pentru evidențierea arealelor propice culturilor de grâu, porumb și cartof am folosit următorii indici :

Indici climatici : temperatura medie multianuală, precipitațiile medii multianuale.

Indici de relief : altitudinea, expoziția versanților și panta.

Indici pedologici : nivelul de stagnogleizare, nivelul de gleizare și textura solului.

Indici economici: accesul la rețeaua de comunicații, amplasarea față de rețeaua hidrografică, identificarea arealelor situate înafara intravilanelor.

Grâul este o plantă ierboasă anuală și este una dintre primele plante de cultură, pe baza dovezilor arheologice din zona Mesopotamiei se poate afirma că primele culturi dateaza din anul 3000 îdH. [NUME_REDACTAT] a ajuns mult mai târziu, undeva în secolele XI-XII dH, iar în America în secolele XVI-XVII dH. [NUME_REDACTAT] grâule este cultivat pe o suprafață de aproximativ trei milionae te hectare.

Grâul este cea mai importantă cereala panificabilă pe plan mondial, mult superioară secarei, orzului sau altor cereale. După recoltarea grâului, paiele rămase pot fi folosite la fabricarea celulozei, pe post de combustibil, ca furaj de slabă calitate sau ca îngrașământ dacă sunt lasate să se descompună pe terenul de unde a fost recoltat grâul. În urma procesului de obținere a făinei rămân tărâțele și acestea constituie un furaj de foarte bună calitate în sectorul zootehnic.

Porumbul este tot o plantă anuală ierboasă și este originar din America, unde se cultivă de aproximativ 4000 de ani, acesta fiind singura cereală cultivată de civilizațiile precolumbiene până în momentul venirii europenilor. [NUME_REDACTAT] această cereală a fost introdusă de către însuși [NUME_REDACTAT] la întoarcerea din prima sa călătorie și a fost cultivat pentru prima dată în Spania, extinzându-se ulterior în sudul și estul Europei iar apoi în Asia și Africa. [NUME_REDACTAT] porumbul este cultivat pe o suprafață de aproximativ trei milioane de hectare.

Porumbul este cultivat în special pentru producția de boabe, dar la fel ca și în cazul grâului, toate elementele sale componente pot fi valorificate sub o formă sau alta. Boabele sunt folosite în alimentația oamenilor dar și ca furaj în sectorul zootehnic, în industrie pentru obținerea băturilor alcoolice, a amidonului sau chiar a uleiului. Tulpina porumbului poate fi folosită uscată ca un furaj de slabă calitate, dar dacă porumbul este tocat și însilozat cât timp este verde, acesta constituie un furaj de foarte bună calitate.

Cartoful este tot o plantă ierboasă anuală și la fel ca porumbul a fost adus în Europa din America imediat după ce aceasta a fost colonizată de europeni, dar spre deosebire de poruumb, cartoful s-a răspândit foarte greu.Factorul decisiv pentru extinderea culturii cartofului pe plan european îl constituie „mica eră glaciară” din secolul XVIII, cauzată de curgerile de lavă din Islanda. În acea perioadă temperaturile din Europa au scăzut vertiginos, iar cartoful, nefiind o plantă pretențioasă și care rezistă foarte bine la temperaturile scăzute , s-a dovedit a fi substituentul perfect pentru celelalte plante de cultură care în noile condiții climatice aveau o productivitate foarte scăzută. În acel moment suprafețele cultivate cu cartof în Europa au crescut vertiginos și în scurt timp a devenit o cultură specifică Europei, aici cultivându-se aproximativ 80% din întreaga suprafață cultivată pe glob.

Cartoful este folosit preponderent în alimentație fiind consumat sub forme variate, pe post de furaj în sectorul zootehnic(tuberculii dar și tulpina verde) dar și pentru producerea industrială a alcoolului, amidonului și glucozei.

Capitolul 3.

APLICAREA ÎN GIS A ELEMTELOR DE BONITARE LIMITATIVE PENTRU ÎNFIINTAREA CULTURILOR DE GRÂU, PORUMB ȘI CARTOF

În vederea bonitării este necesară analiza atentă a factorilor de mediu favorabili pentru fiecare dintre culturile studiate, deoarece pentru o producție ridicată arealele în care vor fi înființate culturile trebuie delimitate atent. Folosind softul ArcMap din baza de date inițiala vor fi create hărți tematice pentru fiecare indice de bonitare, acești indici fiind preluați din cartea „Bonitarea terenurilor agricole”.

3.1 INDICI CLIMATICI

3.1.1 [NUME_REDACTAT] are cerințe destul de reduse în ceea ce privește temperatura, pentru germinație teperatura minimă fiind de 1 oC, iar după răsărire suporta relativ ușor înghețurile de slabă intensitate, ajungându-se ca în urma procesului de ameliorare unele soiuri să reziste la temperaturi de -20 oC. Temperatura medie multianuală optimă pentru cultura grâului este de 10-12 oC.

Porumbul are cerințe ridicate de temperatură pe toată perioada dezvoltării, germinația acestuia începînd la temperatura de 7 oC și decurge lent. Plantele răsar la temperatura minimă de 12 oC, dar se dezvoltă în ritm accelerat abia la temperatura de 18 oC. După rasărire daca temperatura scade sub 4 oC creșterea încetează, brumele ușoare pot afecta frunzele și tulpina externă, iar temperaturile mai scăzute de -4 oC distrug întreaga plantă. Temperaturile medii multianuale optime pentru cultura porumbului sunt de 11-14 oC.

Cartoful are cerințe scăzute în ceea ce privește temperatura, ba chiar temperatura ridicată ii dăunează. Încoltește la temperaturi de 4-8 oC. Tulpinile se dezvoltă cel mai bine la temperaturi de 16 oC, iar în perioada înfloritului este necesară o temperatură de 20 oC. Temperatura medie multianuală propice culturii cartofului este de 8-10 oC .

Harta tematică a temperaturilor medii multianuale a fost creată cu în ArcMap, folosind datele preluate de la douăzeci și șapte de stații meteo permanente situate în județul Bistrița-Năsăud și județele apropiate. Harta a fost obținută prin interpolarea valorilor de la stațiile meteo, folosind funcția „Spline with barriers”.

Tabelul 1. Coeficient de bonitare pentru temperaturile medii multianuale

3.1.2 [NUME_REDACTAT] are cerințe medii față de umiditate și nevoia de apă e neuniformă pe parcursul vegetației, nefiind afectat de băltirea temporară sau de secetă, excepție facând periada de la împăiere până la formarea bobului, când seceta sau băltirea pot avea repercusiuni grave asupra recoltei. Cantitatea de precipitațiile medii multianuale propice grâului este de 50-60 mm.

Porumbul are cerințe de umiditate reduse în prima parte a vegetației, dar aceste cerințe cresc vertiginos în perioada de formarea bobului. Poate suporta seceta de scurtă durată, dar o secetă de durată poate avea efecte serioase asupra producției. Precipitațiile medii multianuale favorabile culturii de porumb sunt de 55-70 mm.

Cartoful este o plantă foarte pretențioasă în ceea ce privește umiditatea, ceea ce se explică prin faptul ca apa constituie 75% din masa tuberculilor. Cu cât aportul de substanțe nutritive din sol este mai mic, crește aportul de apă necesar unei producții ridicate. Umiditatea optimă din sol este de 70% iar precipitațiile medii multianuale optime sunt de 60-70mm.

Harta precipitațiilor medii multianuale a fost obținută prin același procedeu ca și harta temperaturilor, doar că au fost folosite masuratorile ce priveau precipitațiile.

Tabelul 2. Coeficient de bonitare pentru precipitațiile medii multianuale.

3.2 Indici de relief

3.2.1 [NUME_REDACTAT] este foarte importantă în procesul de bonitare a solurilor deoarece precipitațiile și temperaturile, doi indici foarte importanți variază în funcție de altitudine. Având în vedere acest fapt și cerințele de umiditate și caldură a fiecărei culturi, au fost elaborați indicii de mai jos.

Harta tematică a altitudinilor a fost obținută prin extragerea [NUME_REDACTAT] de E Elevație din rasterele de tip SRTM.

Tabelul 3. Coeficient de bonitare pentru altitudinea terenului

3.2.2 [NUME_REDACTAT] în vedere faptul că în agricultura modernă procesele mecanizate au o proporție covârșitoare, panta unei suprafețe de teren influențeaza foarte mult toate procesele ce au loc pe suprafața respectivă, începând cu însămânțarea și terminând cu recoltarea. Regula generală pentru toate culturile ( nu doar pentru cele prezentate aici) este aceea ca o înclinație redusă a suprafeței facilitează efectuarea lucrările agricole la un cost redus și o productivitate ridicată și o data cu creșterea înclinațiri crește și costul de producție și scade productivitatea.

Harta pantelor a fost obținută in ArcMap, aplicand funcția „Slope” pe [NUME_REDACTAT] de Elevație.

Tabelul 4. Coeficient de bonitare pentru panta terenului.

3.2.3 Expoziția versanților

Expoziția versanților este importantă deoarece aceasta influențează atât cantitatea de energie solară care este distribuită pe o anumită suprafață, cat și perioadă de timp și ora din zi la care arealul respectiv este iluminat mai puternic.

Radiația solară se manifestă cel mai puternic (atât ca intesnitate cat și ca durată) pe versanții sudici, apoi pe versanții cu expoziție sud-vestică și sud-estică. Cele mai scăzute valori sunt pe versanții nordici, urmat de cei cu expoziție nord-vestică și nord-estică.

Pentru realizarea harții expoziției versanților am folosit funcția „Aspect”, aplicată pe [NUME_REDACTAT] de Elevație.

Tabelul 5. Coeficient de bonitare pentru expoziția versanților

3.3 Indici pedologici

3.3.1 [NUME_REDACTAT] dă un randament maxim în ceea ce privește producția atunci când este cultivat pe soluri grele, cum ar fi cele brun-roscate de padure, dar se obțin producții bune și pe solurile mijlocii spre grele, cum sunt cele lutoase sau luto-argiloase, soluri ce fac parte din categoria cernoziomurilor. În cazul podzolurilor, grâul dă producții bune doar dacă sunt administrate îngrășăminte.

Porumbul oferă cele mai bune recolte atunci când este cultivat pe soluri mijlocii, cele grele sau ușoare nefiind indicate, în cazul acestor soluri fiind nevoie de un aport mare de îngrășăminte. Solurile cele mai bune pentru cultura porumbului sunt cele brun-roșcate de pădure și cernoziomurile degradate, soluri ce sunt bogate în substanțe nutritive. Podzolurile sunt soluri reci, ceea ce nu le recomandă pentru cultura porumbului.

Cartoful preferă solurile ce au o bună aerație cum sunt cele luto nisipoase și nisipo-lutoase, deoarece tuberculii acestei plante respiră intens. Producții bune dar nu la fel de ridicate se obțin și pe podzoluri sau pe soluri brun roșcate de pădure.

Harta texturii solurilor a fost obținută prin digitazarea de pe hărțile pedologice cu scara de 1:200000.

Tabelul 6. Coeficient de bonitare pentru textura solului

3.3.1 Gleizarea

„ Gleizarea este procesul de reducere a oxizilor de fier din sol sub influența umidității,în condiții de anaerobioză” (Puiu Ș.- Pedologie, 1983). În ceea ce privește gleizarea, solurile cele mai potrivite pentru cele trei culturi analizate sunt cele negleizate, producția scăzând pe masură ce gleizarea este mai avansată, culturile fiind afectate în mod diferit, dar fara diferențe semificative. Harta gleizării solurilor a fost obținută prin digitazarea de pe hărțile pedologice cu scara de 1:200000.

Tabelul 7. Coeficient de bonitare pentru gleizarea solului

3.3.3 Stagnogleizarea

„Stagnogleizarea veste un proces pedogenetic ce se produce în urma acumulării și stagnării temporare a apei în profilul de sol, deasupra unui strat impermeabil sau greu permeabil” (Puiu Ș.- Pedologie, 1983). La fel ca în cazul gelizării, solurile cele mai potrivite pentru culturile studiate sunt cele nestagnogleizate, producția scăzând pe masură ce stagnogleizarea este mai avansată, culturile fiind afectate în mod diferit, dar fară diferențe semificative. Harta stagnogleizării solurilor a fost obținută prin digitazarea de pe hărțile pedologice cu scara de 1:200000.

Tabelul 8. Coeficient de bonitare pentru stagnogleizarea solului

3.4 Indici economici

3.4.1 Amplasarea arealelor în raport cu rețeaua hidrogrrafică

În perioade de secetă productivitatea poate scădea drastic, fapt ce induce neccesitatea existenței unei rețele de irigații, drept urmare distnța față de un curs de apă este un criteriu important deoarece costurile irigației scad o data cu micșorarea distanței dintre un anumit areal și un curs de apă curgatoare sau canal de irigații. În această analiză distanța aleasă este de 1000 metrii.

Pentru realizarea hărții tematice am folosit harta rețelei hidrografice a României.

3.4.2 Identificarea arealelor din afara intravilanelor

Deoarece în interiorul intravilanului localităților terenurile sunt utilizate în special pentru construirea de noi locuințe, înființare unor culturi nu este viabilă. De asemenea, în interiorul intravilanelor parcelele sunt de obicei de mici dimensiuni, ceea ce constituie un motiv în plus pentrul eliminarea lor din această analiză, pentru că ținta acestei analize este agricultura mare (cultivarea intensivă pe suprafețe mari), nu agricultura de subzistență .

Pentru realizarea acestei hărți tematice am digitizat limitele intravilanelor tuturor localităților din județul Bistrița-Năsăud.

3.4.3 Arealele cu acces la rețelele de comunicații

Este foare important ca suprafețele cultivate să aibă un grad mare de accesibilitate, deoarece fluxurile de produse circulă tot timpul, atât după recoltare când recoltele obținute trebuie distribuite, dar și înainte de recoltare atunci când producătorii trebuie aprovizionați cu îngrășăminte, ierbicide, pesticide și alte produse ce duc la creșterea producției. Accesul este la fel de important și din perspectiva faptului ca agricultura mare se practică cu utilaje grele, utilaje ce au nevoie de niște drumuri adecvate.

Capitolul 4.

ANALIZA SPAȚIALĂ FOLOSIND ARCGIS ÎN VEDEREA BONITĂRII CALITATIVE A TERENURILOR

Capacitatea naturală de producție a terenurilor se schimbă în mod constant, tocmai de aceea bonitarea este un proces foarte important și trebuie realizat încontinuu. Analiza cantitativă și calitativă a condițiilor de mediu (precipitații, temperatură, tipuri de sol, insolația, etc) dintr-un anumit areal duce la evidențierea zonelor propice unei anumite culturi, principalul obiectiv fiind acela de a obține o producție cât mai mare.

Fiecaruia dintre indicii de bonitare folosiți i-au fost acordate așa numite note de bonitare, acestea fiind acordate în funcție de nivelul de favorabilitate al indicelui respectiv.

Harta finală a rezultatelor bonitării se face suprapunând harțile tematice ale tuturor indicilor aleși pentru a fi utilizați în cadrul bonitării.Această așa zisă suprapunere se realizează după o anumită formulă ce este calculată folosind funcția „[NUME_REDACTAT]” din ArcGIS.

Printr-o realizarea unei bonitări corecte se oferă soluții pentru mai multe probleme, cum ar fi:

Repartizarea rațională a culturilor în teritoriul studiat.

Identificarea elementelor ce limitează producția și diminuarea efectelor negative.

Determinarea capacității de producție a terenurilor studiate pentru anumite culturi.

În ceea ce urmează, voi folosii o serie de softuri din pachetul ArcGIS al companiei ESRI pentru executarea unei bonitări funciare pentru evidențierea terenurilor vavorabile culturilor de grâu, porumb și cartof de pe teritoriul județului Bistrița-Năsăud.

4.1 Baza de date

[NUME_REDACTAT] Geografice (GIS) sunt tot mai des folosite în cadrul operațiunilor de bonitare, deoarece GIS-ul oferă o gamă largă de posibilități pentru gestionarea și prelucrarea datelor, prin intermediul funcțiilor de analiză spațială incorporate în marea majoritate a softurilor de profil.

Prin prelucrarea datelor inițiale se obțin mai multe hărți tematice, hărți ce la rândul lor for fi prelucrate în veederea atingerii scopului final al lucrării.

Baza de date folosită pentru elaborarea acestui studiu poate fi împărțită în două mari categorii, după cum urmează :

Baza de date inițiale, bază ce cuprinde structuri de tip vector(date privind solurile, rețeaua hidrografică, intrevilanele localităților,căile de comunicații), baze de date alfanumerice (tabele de atribut cu informații despre structurile digitizate) și date de tip raster (imagini de tip SRTM-[NUME_REDACTAT] [NUME_REDACTAT]).

Baza de date derivate ce cuprinde cuprinde rezultatele prelucrării datelor din baza de date inițială(hărți tematice pentru proprietățile solurilor, harta precipitațiilor, harta temperaturilor, modelul digital de elevație, panta, expoziția versanților).

4.1.1 Baza de date inițiale

Prima etapa pentru creerea acestei baze de date este achiziționarea materialului cartografic printat pe suprot de hârtie. Ulterior, aceste hărți for fi scanate și vor rezulta fișiere de tip raster de pe care se vor digitiza elementele de de interes, rezultând fișiere de tip vector sub forma a trei primitive grafice (linie, punct, poligon) , în funcție de modul de prezentare potrivit pentru fiecare element.

După ce hărțile au fost scanate și introduse în softul în care urmează a fi prelucrate, primul pas este acela de a georeferenția rasterul, operație ce constă în atribuirea unor coordonate și unuii datum geografic. Datorită faptului ca de cele mai multe ori datele necesare unui studiu sunt preluate din mai multe surse, este posibil ca acestea sa aibă sisteme de proiecție diferite, situație în care este obligatoriu ca acestea sa fie reproiectate în proiecția ce am ales-o ca standard în studiul facut. Reproiectarea se poate face în softul ArcMap, folosind funcția „Define projection”. Sistemul de coordonate folosit în acest studiu este sistemul Stereografic 1970(sistemul oficial al României) cu datumul [NUME_REDACTAT].

În urma procesului de scanare, georeferențiere și digitizare, am obținut următoarele straturi tematice (layere) :

Intravilanul localităților

Acest layer a fost obținut prin digitizarea limitei intravilanelor de pe planșele topografice și are în tabelul de atribut date privitoare la suprafață, perimetru și județul din care face parte localitatea.

Figura 1. Intravilanul localităților

Stațiile meteo

Layerul ce reprezintă stațiile meteo a fost obținut prin corelarea localităților ce corespund stațiilor meteo indicate în [NUME_REDACTAT] al [NUME_REDACTAT] România cu stratul tematic al localităților ce l-am digitizat anterior.

Am folosit doar stațiile meteo de pe teritoriul județului Bistrița-Năsăud și cele din vecinătate, cele aflate la mare distanță nefiind reprezentative.Acest layer are în tabelul de atribut date privind denumirea stației, precipitațiile medii multianuale și temperaturile medii multianuale.

Figura 2. Stațiile meteo

Căile de comunicații

Figura 3. Căi de comunicații

Acest layer a fost obținut prin digitizarea căilor rutiere de pe planșele topografice și în tabelul de atribut are date privind tipul drumului,indicativul acestuia, tronsonul din care face parte și lungimea acestuia.

Rețeaua hidrografică

Sunt reprezentate toate cursurile de apă permanente, iar în tabelul de atribut se găsesc date cu privire la denumire, lungime, bazinu hidrografic de care aparține cursul de apă, afluenți și lungimea râului în cauză.

Figura 4. Rețeaua hidrografică

[NUME_REDACTAT] ce conține solurile are în tabelul de atribut o serie de date referitoare la tipul solului, clasa din care face parte, denumirea sa, precum și date privind gleizarea, stagnogleizarea și textura.

Figura 5. [NUME_REDACTAT] digital de elevație

Fișierele de tip SRTM downloadate de pe www.earthexplorer.usgs.gov au fost mai întâi reproiectate în Stereo 70, dupa care am folosit funcția “Extract by mask” pentru a creea un raster care sa se suprapună perfect cu limita județului Bistrița-Năsăud.

Ulterior am reclasificat simbologia rasterului rezultat in intervale altitudinale care sa corespundă indicilor de bonitare corespunzători altitudinii.

Figura 6. [NUME_REDACTAT] digital de elevație

Figura 7. Modelul digital de elevație reclasificat

4.1.2 Baza de date derivate

Datele precizate anterior și atributele acestora au fost prelucrate și au rezultat noi straturi, straturi ce vor face parte din baza de date finală .

Panta terenului

Harta pantelor a fost creeata folosind funția “Slope” a softului ArcMap, funcție ce analizează diferența de nivel a două celule alăturate , atribuind ulterior o anumită valoare de pantă fiecarei celule, iar aceste celule vor avea aceeași rezoluție ca și rasterul de input, care în acest caz este [NUME_REDACTAT] de Elevație. După ce a fost obținut rasterul cu valorile de pantă, acesta a fost reclasificat conform indicilor de bonitare pentru înclinația terenului.

Figura 8. Funcția “Slope”

Figura 9. Harta pantelor

Expoziția versanților

La fel ca harta pantelor, stratul tematic al expoziției versanților îl vom deriva din [NUME_REDACTAT] de Elevație, dar în acest caz vom folosii funcția „Slope”, funcție ce pune în evidență orientarea versanților față de punctele cardinale principale(N,S,E,V) și secundare(N-V, N-E,S-V,S-E). Rasterul obținut are aceeași rezoluție ca și rasterul de input, dar celulelor le sunt atribuite valori unghiulare ale orientării.

Figura 11. Orientarea versanților

Precipitațiile medii multianuale

Stratul tematic al precipitațiilor medii multianuale a fost derivat din layerul stațiilor meteo, folosind ca date de input câmpul din tabelul de atribut corespunzător precipitațiilor. Pentru a creea layerul precipitațiilor am folosit funcția “Spline with barriers”, iar motivul pentru care am ales aceasă funcție este acela ca modelul generat va avea proprietățile unei membrane elastice, respectând datele de intrare de tip punct dar și discontinuitățile barierei alese pentru interpolare, care în acest caz este limita județului.După ce modelul a fost generat, i-am reclasificat simbologia pentru a corespunde indicilor de bonitare.

Figura 12. Funcția “Spline with barriers”

Figura 13. [NUME_REDACTAT]

Temperaturile medii multianuale

Pentru creearea stratului tematic al temperaturii medii multianuale am urmărit aceeași pași ca și pentru harta precipitațiilor, doar ca am folosit câmpul din tabelul de atribut corespunzător temperaturilor.

Figura 14. Harta temperaturilor

Textura solurilor

Pentru a creea stratul tematic al texturii solurilor, mai întâi am folosit funcția „Merge” pentru a „îmbina” toate poligoanele ce au aceeași textură într-un singur poligon cu o singură valoare în tabelul de atribut, iar apoi am folosit funcția „Polygon to raster” pentru a transoforma stratul de tip vector într-un raster.

Figura 15. Harta texturii solurilor

[NUME_REDACTAT] a creea stratul tematic al gleizării am procedat la fel ca în cazul texturii, doar ca am folosit coloana din tabelul de atribut corespunzătoare gleizării.

[NUME_REDACTAT] stagnogleizării a fost creeat în mod identic cu cel al texturii și gleizării, dar au fost folosite din tabelul de atribut codurile corespunzătoare stagnogleizării.

Figura 16. Harta gleizării solurilor

Figura 17. Harta stagnogleizării solurilor

4.2 Bonitarea calitativă în ArcGIS

Vechea metodă de bonitare a fost elaborată de Insitutul de Cercetări pentru Pedologie și Agrochimie în 1987 și clasifica terenurile în cinci clase calitative, pe baza notelor de bonitare naturală, iar masurătorile și calculele trebuiau facute manual.

Această metodă este una laborioasă și toate calculele trebuie facute manual, fapt ce consumă mult timp și energie. Aici intervine tehnologia modernă, deoarece prin intermediul GIS-ului toate aceste procese pot realiza mult mai rapid și un mare avantaj o dată ce baza de date a fost creată, sistemele GIS oferă posibilitatea reutilizării acesteia și o gestionare mult mai bună a datelor.

4.2.1 Realizarea straturileor tematice a indicilor de bonitare în funcție de coeficienți

Pentru realizarea straturilor tematice al fiecaruia dintre indicii folosiți în bonitare trebuie în primul rând să ținem cont de faptul ca acești indici diferă de la o cultură la alta, prima consecință fiind aceea ca pentru fiecare cultură în parte trebuie creat alt layer, pentru fiecare dintre indici.

În primul rând după ce rasterele au fost creeate, acestea au fost reclasificate , rezultând noi scări valorice care să corespundă indicilor naturali de bonitare, indici ce au valoare cuprinsă între 0 și 1, dar având în vedere ca funcția „[NUME_REDACTAT]” poate întâmpina probleme la prelucrarea numerelor cu zecimale, pierzând informația de după virgulă, de aceea în procesul de atribuire a coeficienților acești au fost înmulțiți cu 100, rezultând astfel o scară de la 0 la 100.

Stratul tematic al coeficienților altitudinilor

Layerul coeficienților altitudinilor a fost derivat din [NUME_REDACTAT] de Elevație, folosind funcția „Reclassify”, funcție ce funcționează atribuind noi valori pixelilor dintr-un raster. Această operație va fi realizată pentru indicii fiecărei culturi în parte.

Figura 18. Funcția „Reclassify”

Figura 19. Harta indicilor de bonitare pentru altitudine la cultura grâului

Stratul tematic al coeficienților pantelor

Acest strat a foost derivat din layerul cu panta terenului exprimată în procente , folosind aceeași funcție „Reclassify”.

Stratul tematic al expozoției versanților

Acest strat a fost derivat din layerul cu expoziția versanților , folosind aceeași funcție „Reclassify”.

Figura 21. Harta indicilor de bonitare pentru expoziția versanților la cultura cartofului

Stratul tematic al coeficienților pentru temperaturilor medii multianuale

Acest strat tematic este derivat din rasterul pricipitațiilor medii multianuale folosind aceeași funcție „Reclassify”.

Stratul tematic al coeficienților pentru precipitațiile medii multianuale

Layerul coeficienților precipitațiilor medii multianuale a fost derivat din stratul tematic al temperaturilor medii multianuale folosind funcția „Reclassify”.

Figura 23. Harta indicilor de bonitare pentru precipitații la cultura porumbului

Stratul tematic al coeficienților pentru textura solului

Stratul tematic al coeficienților pentru textura solului a fost obțiinut reclasificând layerul corespunzător texturii solurilor, folosind același procedeu ca și la straturile anterioare.

7.Stratul tematic al coeficienților pentru gleizarea solului

Utilizând aceeași funcție ca și la straturile anterioare, stratul cu coeficienții gleizării solului a fost obținut din layerul ce conține gleizarea solului.

Stratul tematic al coeficienților pentru stagnogleizarea solului

Stratul tematic al coeficienților stagnogleizării solului a fost creeat în mod identic cu cu celelalte straturi, excepție facând faptul ca a fost reclasificat stratul ce conținea stagnogleizarea solului.

Figura 24. Harta indicilor de bonitare pentru textura solului la cultura grâului

Figura 25. Harta indicilor de bonitare pentru gleizarea solului la cultura porumbului

Figura 26. Harta indicilor de bonitare pentru stagnogleizarea solului la cultura cartofului

4.2.2 Calculul notelor de bonitare

După pregătirea straturilor tematice în concordanță cu coeficienți de bonitare, urmează calcularea propriuzisă a notelor de bonitare pentru fiecare cultură în parte, utilizând următoarea formulă :

X=( y1 * y2 * y3 * y4 * y5 * y6 * y7 * y8 ) * 100

X = nota de bonitare

yi =valorile coeficienților de bonitare

Pentru calcularea corectă a notelor de bonitare, trebuie în primul rând sa readucem valorile indicilor de bonitare atribuite rasterelor înapoi la valorile inițiale, în intervalul dintre 0 și 1. Această operație a fost facută utilizând funcția matematică „Float” a tool-ului „Raster calculator” din secțiunea „[NUME_REDACTAT]”, cu ajutorul careia am impărțit fiecare raster al indicilor de bonitare la 100, rezultând astfel valorile inițiale.

Figura 27. Readucerea rasterelor la valorile inițiale situate între 0 și 1, folosind „Raster calculator”

În următoarea etapă am folosit din nou funcția „[NUME_REDACTAT]” pentru calccularea propriuzisă a notelor de bonitare, folosind formula mai sus precizată, astfel am obținut straturile tematice al notelor de bonitare pentru cele trei culturi, cu valori situate în intervalul dintre 0 și 100, 0 reprezentând zonele nefavorabile iar 100 zonele cu favorabilitate maximă.

Figura 28. Calcularea notelor de bonitare folosind funcția „[NUME_REDACTAT]”

Figura 29. Harta notelor de bonitare naturală pentru cultura grâului

Figura 31. Harta notelor de bonitare naturală pentru cultura cartofului

4.2.3 Clasele de favorabilitate

Straturile tematice care le-am obținut mai sus sunt niște rastere cu valori continue situate între 1 și 100, dar pentru o mai bună selecție a zonelor de interes este necesară reclasificarea acestora în funcție de favorabilitatea arealelor, după cum urmează:

Clasa 1 – areale foarte favorabile(notele de bonitare din intervalul 81-100)

Clasa 2 – areale favorabile (notele de bonitare din intervalul 61-80)

Clasa 3 – areale moderat favorabile(notele de bonitare din intervalul 41-60)

Clasa 4 – areale puțin favorabile(notele de bonitare din intervalul 21-40)

Clasa 5 – areale nefavorabile(notele de bonitare din intervalul 0-20)

Figura 32. Harta claselor de favorabilitate pentru cultura grâului

Figura 34. Harta claselor de favorabilitate pentru cultura cartofului

Dupa ce straturile tematice cu clasele de favorabilitate pentru cele trei culturi au fost create, următorul pas e acela de a le converti în layere de tip poligon, folosind funcția „Raster to polygon”, funcție ce convertește grupurile de celulele cu aceeași valoare în poligoane corespunzătoare claselor de favorabilitate.

Figura 35. Funcția „Raster to polygon”

După ce straturile tematice de tip raster au fost convertite în poligoane , în tablelul de atribut vom selecta toate poligoanele ce fac parte din clasa 1 de favorabilitate și accesând comanda „Export data” vom crea un noi fișiere de tip vector ce vor conține doar arealele din clasa 1 de favorabilitate pentru cele trei culturi, straturile astfel obținute facând parte din baza de date finală.

Figura 36. Comanda „Export data”

4.3 Identificarea arealelor propice culturilor studiate

Softurile GIS oferă o gamă foarte largă de posibilități de prelucrare a bazelor de date existente, iar în cele ce urmează vom continua trierea arealelor prin suprapuneri repetate cu alte straturi tematice.

4.3.1 Selecția parcelelor din extravilan

Deoarece arelalele din intravilan sunt folosinte de obicei pentru construcții sau pentru agricultura de subzistența practicată de micii proprietari, aceste zone vor fi eliminate folosind funcția „Erase”.

Figura 38. Funcția „Erase”

4.3.2 Selecția parcelelor cu acces la surse de apă pentru irigații

Având în vedere că în cazul unor perioade lungi de secetă culturile studiate pot fi afectate grav, este necesară crearea unui sistem de irigații care să suplinească lipsa apei. Pentru acest lucru am pus condiția ca arealele obținute prin urmarea pașilor de mai sus sa fie la cel mult 1000m de un curs de apă permanent. Pentru a realiza acest lucru în ArcGIS, am folosit funcția „Select by location” și am exportat stratul tematic ce l-am obținut astfel.

Figura 40. Funcția „Select by location”

Figura 41. Arealele propice culturilor de grâu, porumb și cartof,situate la cel mult 1000 m față de o apă curgătoare

4.3.3 Selecția parcelelor cu acces la rețeaua națională de drumuri

Având în vedere ca acest studiu a fost realizat în vederea practicării agriculturii intensive, unde sunt utilizate utilaje grele, fapt ce impune ca parcelele sa fie situate în proximitatea căilor de comunicații, iar pentru acest lucru vom recurge din nou la funcția “Select by location”, fiind selectate parcelele situate la o distanță mai mică de 1000m față de căile de comunicații iar straturile tematice astfel obținute vor constituii baza de date finală.

4.3.4 Hărțile finale a zonleor de interes

După ce am urmat toți pașii enumerați mai sus pentru fiecare cultură în parte (grâu, porumb și cartof) putem să creem straturile tematice finale în care sa fie reprezentate arealele cele mai pretabile din punct de vedere economic pentru culturile alese pentru realizarea acestui studiu.

Figura 42. Harta finală a arealelor propice culturii grâului

Figura 43. Harta finală a arealelor propice culturii porumbului

Figura 44. Harta finală a arealelor propice culturii cartofului

4.4 Validarea modelului utilizând CORINE [NUME_REDACTAT] 2000

CORINE [NUME_REDACTAT] este un proiect finanțat de [NUME_REDACTAT] ce a avut ca scop crearea la nivel european a unei baze de date cu modurile de folosință a terenurilor, acestea fiind clasificate în patruzeci și patru de clase distincte. Pentru a valida modelul de bonitare elaborat, vom suprapune arealele propice culturilor studiate cu arealele din CLC care corespund terenurilor arabile și dacă acestea se suprapun, înseamnă că modelul a fost elaborat corect. După cum se observă în harta de mai jos, cele două straturi tematice se suprapun, deci putem concluziona că modelul a fost corect elaborat.

Capitolul 5.

CONCLUZII

Baza de date folosită în realizarea acestui studiu provin din diverse surse (bază de date proprie, downloadate de pe numeroasele siteuri cu baze de date GIS) și rolul sistemelor GIS este acela de a gestiona acest amalgam de date ca pe un sistem de informații unitar.

Prin prelucrarea datelor inițiale în softul ArcMap, de la setul de date inițial, printr-un șir de operații specifice analizei spațiale și printr-un șir de selecții și interogări, s-a facut tranziția către un set de date intermediar și ulterior, setul de date definitiv, din care am creeat hărțile finale ce conțineau arealele propice înființării culturilor de grâu, porumb și cartof. O dată ce baza de date finală a fost creeată, ea poate fi refolosită și în elaborarea altor studii, softurile GIS oferind o multitudine de soluții pentru problemele de zi cu zi, soluții aflate la doar cateva click-uri distnață.

Un avantaj foarte important ce-l au softurile GIS e ca au o interfață intuitivă, accesibilă atât începătorilor cât și utilizatorilor experimantați, dar au un potențial ridicat doar sub comanda unui utilizator experimentat. Alt avantaj este acela ca rezultatele grafice ale prelucrării datelor sunt foarte expresive și ușor de obținut dată ce baza de date a fost creeată.

Realizând acest studiu de caz pentru bonitarea naturală bazat pe modele de analiză spațială, în vederea evidențierii arealelor favorabile culturii de grâu, porumb și cartof, am încercat să pun în aplicare cunoștințele ce le am în utilizarea softului ArcMap, scopul studiului fiind unul didactic.

În ceea ce privește rezultatul final al studiului, amplasarea și suprafața totală mare arealelor din clasa 1 de favorabilitate a culturilor de grâu și porumb nu a fost deloc surprinzătoare, acestea concentrându-se în jurul cursului inferior al [NUME_REDACTAT], unde solurile sunt fertile, iar condițiile climatice și ceilalti indici de bonitare folosiți au parametrii foarte buni în această zonă, însă în ceea ce privește arealele favorabile culturii cartofului, chiar dacă sunt situate în aceeași zonă ca și celelalte, am fost surprins de suprafața extrem de mică care este pretabilă culturii cartofului, asta datorită faptului ca în foarte puține zone este îndeplinit întreg setul de condiții pedoclimatice favorabile culturii cartofului.

BIBLIOGRAFIE

Dessescu C, Obrejeanu G, Canarache A, Vasiliu A, Velican V, Ceapoiu N-Manualul inginerului agronom, vol. I, Editura agrosilvică de stat, București, 1959

Puiu Ș,Teșu C, Șorop G, Drăgan I, Miclăuș V – Pedologie, Editura didactică și pedagogică, București, 1983

Teaci D – Bonitarea terenurilor agricole, Inteprinderea poligrafică „Oltenia”, Craiova 1980

Stoenescu S-[NUME_REDACTAT] al [NUME_REDACTAT] România, Editura didactică și pedagogică, București, 1966

Albu A-N – Relația climă-vegetație în Dobrogea de Sud, XXX, București, 2009

Păcurar I, Buta M – Pedologie și bonitarea terenurilor agricole, editura [NUME_REDACTAT], Cluj-Napoca 2007

Berbecel O – Agrometeorologie, editura Didactică și Pedagogică, București, 1970

Imbroane AM, Moore D – Inițiere în GIS și teledetecție, editura [NUME_REDACTAT] Clujeană, Cluj-Napoca, 1999

Haidu I, Haidu C- S.I.G Analiză spațială, editura HGA, București 1998

Nițu C – Sisteme informaționale geografice și cartografie computerizată, editura Universitășii din București, București, 2002

http://earthexplorer.usgs.gov/

https://www.google.ro/maps

http://www.esri.com/products/arcgis-capabilities/spatial-analysis

http://www.eea.europa.eu/data-and-maps/data/

http://www.geo-spatial.org/index.php?s=download&c=dow_date_vector

LISTA FIGURILOR

Figura 1. Intravilanul localităților………………………………………………………………………………….15

Figura 2. Stațiile meteo………………………………………………………………………………………………..16

Figura 3. Căile de comunicații………………………………………………………………………………………16

Figura 4. Rețeaua hidrografică………………………………………………………………………………………17

Figura 5. Solurile………………………………………………………………………………18

Figura 6. [NUME_REDACTAT] digital de elevație………………………………………..19

Figura 7. Modelul digital de elevație reclasificat………………………………………………19

Figura 8. Funcția “Slope”…………………………………………………………………..…20

Figura 9. Harta pantelor ………………………………………………………………………21

Figura 10. Funcția „Aspect”…………………………………………………………………………………………21

Figura 11. Orientarea versanților………………………………………………………………22

Figura 12. Funcția “Spline with barriers”……………………………………………………..23

Figura 13. [NUME_REDACTAT]…………………………………………………………………………………….23

Figura 14. Harta temperaturilor…………………………………………………………………………………….24

Figura 15. Harta texturii solurilor……………………………………………………………..25

Figura 16. Harta gleizării solurilor…………………………………………………………………………………26

Figura 17. Harta stagnogleizării solurilor……………………………………………………………………….26

Figura 18. Funcția „Reclassify”…………………………………………………………………………………….27

Figura 19. Harta indicilor de bonitare pentru altitudine la cultura grâului…………………………..28

Figura 20. Harta indicilor de bonitare pentru pantă la cultura porumbului………………………….28

Figura 21. Harta indicilor de bonitare pentru expoziția versanților la cultura cartofului……….29

Figura 22. Harta indicilor de bonitare pentru temperatură la cultura cartofului……………………29

Figura 23. Harta indicilor de bonitare pentru precipitații la cultura porumbului………………….30

Figura 24. Harta indicilor de bonitare pentru textura solului la cultura grâului……………………31

Figura 25. Harta indicilor de bonitare pentru gleizarea solului la cultura porumbului…………..31

Figura 26. Harta indicilor de bonitare pentru stagnogleizarea solului la cultura cartofului……32

Figura 27. Readucerea rasterelor la valorile inițiale situate între 0 și 1, folosind „Raster calculator”…………………………………………………………………………………………………………………33

Figura 29. Harta notelor de bonitare naturală pentru cultura grâului………………………………….34

Figura 30. Harta notelor de bonitare naturală pentru cultura porumbului……………………………34

Figura 31. Harta notelor de bonitare naturală pentru cultura cartofului………………………………35

Figura 32. Harta claselor de favorabilitate pentru cultura grâului……………………………………..36

Figura 33. Harta claselor de favorabilitate pentru cultura porumbului……………………………….36

Figura 34. Harta claselor de favorabilitate pentru cultura cartofului………………………………….37

Figura 35. Funcția „Raster to polygon”………………………………………………………………………….37

Figura 36. Comanda „Export data”………………………………………………………………………………..38

Figura 37. Arealele din clasa 1 de favorabilitate pentru culturile de grâu, porumb și cartof….38

Figura 38. Funcția „Erase”……………………………………………………………………………………………39

Figura 39. Arealele propice culturilor de grâu, porumb și cartof, situate înafara intravilanelor………………………………………………………………………………………………………………39

Figura 40. Funcția „Select by location”………………………………………………………………………….40

Figura 41. Arealele propice culturilor de grâu, porumb și cartof,situate la cel mult 1000 m față de o apă curgătoare…………………………………………………………………………….41

Figura 42. Harta finală a arealelor propice culturii grâului……………………………………42

Figura 43. Harta finală a arealelor propice culturii porumbului………………………………43

Figura 44. Harta finală a arealelor propice culturii cartofului…………………………………44

Figura 45. Validarea modelului folosind CORINE [NUME_REDACTAT] 2000………………………………..45

LISTA TABELELOR

Tabelul 1. Coeficient de bonitare pentru temperaturile medii multianuale……………………………6

Tabelul 2. Coeficient de bonitare pentru precipitațiile medii multianuale……………………………7

Tabelul 3. Coeficient de bonitare pentru altitudinea terenului…………………………………………….7

Tabelul 4. Coeficient de bonitare pentru panta terenului…………………………………………………….8

Tabelul 5. Coeficient de bonitare pentru expoziția versanților…………………………………………….9

Tabelul 6. Coeficient de bonitare pentru textura solului……………………………………………………10

Tabelul 7. Coeficient de bonitare pentru gleizarea solului………………………………………………..10

Tabelul 8. Coeficient de bonitare pentru stagnogleizarea solului……………………………………….11