LISTA FIGURILOR ……………………………………………………………………………………………………….. 7 LISTA… [305205]
CUPRINS
LISTA FIGURILOR ……………………………………………………………………………………………………….. 7
LISTA TABELELOR ……………………………………………………………………………………………………. 10
LISTA ANEXELOR …………………………………………………………………………………………………….. 10
LISTA ABREVIERILOR ………………………………………………………………………………………………. 11
REZUMAT…………………………………………………………………………………………………………………… 12
SUMMARY …………………………………………………………………………………………………………………. 18
RÊSUME……………………………………………………………………………………………………………………… 24
I. CONSIDERAȚII GENERALE PRIVIND DEȘERTIFICAREA………………………………………. 30
I. GENERAL CONSIDERATIONS ON DESERTIFICATION ………………………………………….. 30
1.1 STUDIUL FENOMENULUI DE DEȘERTIFICARE LA NIVEL GLOBAL …………… 30
1.2 DEȘERTIFICAREA DIN PERSPECTIVA ROMÂNIEI ………………………………………. 35
II. CARACTERISTICILE ZONELOR DEȘERTIFICATE…………………………………………………. 41
II. CARACTERISTICS OF DESERTIFICATED AREAS …………………………………………………. 41
2.1. FUNCȚIILE SOLULUI ……………………………………………………………………………………….. 42
2.2 IMPACTUL DE GRADĂRII SOLURILOR ASUPRA ECOSISTEMELOR ………………. 47
III. CADRUL NATURAL AL ZONEI DE STUDIU …………………………………………………….. 52
III. NATURAL ENVIRONMENT OF THE STUDY AREA ……………………………………………… 52
3.1. AȘEZARE ȘI RELIEF ……………………………………………………………………………………….. 54
3.1.1. Câmpia Brăilei………………………………………………………………………………………………. 55
3.1.2. Câmpurile …………………………………………………………………………………………………….. 55
3.1.3. Lacurile și depresiunile lacustre ………………………………………………………………………. 56
3.1.4. Apele de suprafață și apele freatice ………………………………………………………………….. 57
3.2. CLIMA ………………………………………………………………………………………………………………. 58
3.2.1. Încadrare climatică prin analiza indicelui de ariditate ………………………………………… 59
3.2.2. Temperatura …………………………………………………………………………………………………. 60
3.2.3. Temperatura la nivelul solului…………………………………………………………………………. 61
3.2.4. Precipitațiile …………………………………………………………………………………………………. 62
3.2.5. Regimul eolian ……………………………………………………………………………………………… 64
3.2.6. Presiunea atmosferică…………………………………………………………………………………….. 64
3.2.7. Calitatea aerului…………………………………………………………………………………………….. 65
3.3. BIODIVERSITATEA ………………………………………………………………………………………….. 66
3.3.1. Flora ……………………………………………………………………………………………………………. 66
3.3.2. Fauna …………………………………………………………………………………………………………… 67
3.3.3. Arii naturale protejate, de interes național și internațional ………………………………….. 67
3.4. SOLURILE…………………………………………………………………………………………………………. 68
3.5. CULTURILE AGRICOLE …………………………………………………………………………………… 73
3.6. SISTEMELE DE ÎMBUNĂTĂȚIRI FUNCIARE………………………………………………… 75
3.7. FONDUL FORESTIER ȘI GRADUL DE ACOPERIRE CU PĂDURI ……………………… 77
IV. OBIECTIVELE STUDIULUI …………………………………………………………………………………… 79
IV. OBJECTIVES OF THE STUDY ……………………………………………………………………………….. 79
V. MATERIALE SI METODE……………………………………………………………………………………….. 82
V. MATHERIALS AND METHODS ……………………………………………………………………………… 82
5.1. MATERIALE – BAZE DE DATE ………………………………………………………………………… 82
5.1.1. Baze de date climatice ……………………………………………………………………………………. 82
5.1.2. Baze de date satelitare ……………………………………………………………………………………. 82
5.1.2.1. Produse MODIS – MOD09A1, sinteză la 8 zile…………………………………………….. 83
5.1.2.2. Produse MODIS – MOD16A2, sinteză la 8 zile…………………………………………….. 85
5.1.2.4. Produse de tip CLC ……………………………………………………………………………………. 88
5.1.3. Baza de date SIG (GIS) ………………………………………………………………………………….. 90
5.2. METODOLOGIA DE CALCUL …………………………………………………………………………… 94
5.2.1. Determinarea Indicelui de Ariditate – IAU ………………………………………………………… 97
5.2.2. Determinarea indicelui de vegetație diferență normalizată pentru zona de studiu –
NDVI ………………………………………………………………………………………………………………….. 100
5.2.2.1 Determinarea indicelui de vegetație diferență normalizată, zilnic, pentru zona de
studiu – NDVI zilnic ……………………………………………………………………………………………. 101
5.2.2.2. Determinarea indicelui de vegetație diferență normalizată, lunar, pentru zona de
studiu – NDVI lunar ……………………………………………………………………………………………. 103
5.2.2.3. Extragerea valorilor NDVI în format tabelar……………………………………………….. 104
5.2.3. Determinarea indicelui de apă diferență normalizată pentru zona de studiu – NDWI
…………………………………………………………………………………………………………………………… 105
5.2.3.1. Determinarea indicelui de apă diferență normalizată, zilnic, pentru zona de studiu
– NDWI zilnic…………………………………………………………………………………………………….. 106
5.2.3.2. Determinarea indicelui de apă diferență normalizată, lunar, pentru zona de studiu
– NDWI lunar …………………………………………………………………………………………………….. 108
5.2.3.3. Extragerea valorilor NDWI în format tabelar ………………………………………………. 108
5.2.4. Determinarea indicelui privind stadiul vegetației, pentru zona de studiu – VCI …… 110
5.2.5. Determinarea indicelui de deșertificare diferență normalizată pentru zona de studiu –
NDDI ………………………………………………………………………………………………………………….. 112
5.2.5.1. Determinarea indicelui de secetă diferență normalizată, zilnic, pentru zona de
studiu – NDDI zilnic ……………………………………………………………………………………………. 113
5.2.5.2. Determinarea indicelui de secetă diferență normalizată, lunar, pentru zona de
studiu – NDDI lunar ……………………………………………………………………………………………. 113
5.2.5.3. Extragerea valorilor NDDI în format tabelar……………………………………………….. 114
5.2.6. Procesarea imaginilor de tip CLC ………………………………………………………………….. 116
VI. REZULTATE ȘI INTERPRETĂRI………………………………………………………………………….. 118
VI. RESULTS AND INTERPRETATIONS …………………………………………………………………… 118
6.1. INDICELE DE ARIDITATE ………………………………………………………………………………. 119
6.2. INDICELE DE VEGETAȚIE DIFERENȚĂ NORMALIZATĂ – NDVI …………………. 137
6.3. INDICELE DE APĂ DIFERENȚĂ NORMALIZATĂ – NDWI ȘI VCI – INDICELE
PRIVIND STAREA DE DEZVOLTARE A VEGETAȚIEI ………………………………………….. 152
6.4. INDICELE DE SECETĂ DIFERENȚĂ NORMALIZATĂ – NDDI ȘI FENOLOGIA PLANTELOR DE CULTURĂ ………………………………………………………………………………….. 170
6.5. VARIAȚIA FOLOSINȚEI TERENURILOR DIN ANALIZA IMAGINILOR
SATELITARE DE TIP CLC……………………………………………………………………………………… 187
6.5.1 Terenuri arabile neirigate – cod 211 ……………………………………………………………….. 192
6.5.2 Terenuri cultivate cu orez – cod 213 ……………………………………………………………….. 193
6.5.3 Terenuri cultivate cu viță de vie – cod 221 ………………………………………………………. 193
6.5.4 Terenuri destinate livezilor– cod 222………………………………………………………………. 194
6.5.5 Terenuri destinate pășunilor secundare – cod 231 …………………………………………….. 195
6.5.6 Terenuri destinate culturilor complexe – cod 242……………………………………………… 195
6.5.7 Terenuri predominant agricole în amestec cu vegetație naturală – cod 243 ………….. 196
VII. CONCLUZII ………………………………………………………………………………………………………… 197
VII. CONCLUSIONS ………………………………………………………………………………………………….. 197
BIBLIOGRAFIE …………………………………………………………………………………………………………. 207
REFERENCES ……………………………………………………………………………………………………………. 207
LISTA FIGURILOR
Figura 1 1: Mecanisme de degradare a solului induse antropic, în funcție de factorii determinanți,
la nivel mondial, dupa World Resource Institute, 1999 ………………………………………………………. 32
Figura 1 2: Utilizarea resurselor de sol pe plan mondial, după World Resource Institute, 1999.. 33
Figura 1 3: Principalele folosințe ale terenurilor în România, FAO 2014 ……………………………… 36
Figura 1 4: Distribuția indicelui de ariditate R în România,conform Programului Național de
Acțiune pentru prevenirea și controlul secetei,deșertificării și degradării solurilor (2001-2020) 37
Figura 1 5: Clasificarea zonelor agro climatice din România, in functie de mediile multi anuale ale temperaturilor și precipitațiilor, conform cu Programul Național de Acțiune pentru prevenirea și controlul secetei, deșertificării și degradării solurilor (2001 – 2020)…………………………………. 38
Figura 1 6: Clasificarea zonelor secetoase din România, pe baza coeficientului de ariditate
(Palfay index), proprietățile solurilor, caracteristicile reliefului și nivelului apelor, ICPA ………. 39
Figura 2 1: Principalele interacțiuni între pedosferă (sol), atmosferă (aer), hidrosferă (apă), litosferă (rocă) și biosferă (plante și animale) (Dent, 2005) ………………………………………………… 44
Figura 2 2: Pricipalii factori care determina apariția fenomenului de deșertificare (Lal R., 1989)
……………………………………………………………………………………………………………………………………. 46
Figura 2 4: Relațiile duale dintre sistemul sol-teren și sistemul climatic, (Munteanu, 2000)……. 46
Figura 2 5: Indicele sensibilității ecosistemelor la deșertificare, între 1961 – 1990 (Sursa ICPA)
……………………………………………………………………………………………………………………………………. 51
Figura 3 1: Harta unităților fizico – geografice ale județului Brăila ……………………………………… 54
Figura 3 2: Principalele ape de suprafață din județul Brăila ………………………………………………… 57
Figura 3 3: Variația indicelui de ariditate pentru intervalul 1961 – 2013, în județul Brăila ……… 59
Figura 3 4: Variația temperaturii aerului pentru intervalul 1961 – 2016, îm județul Brăila ……… 60
Figura 3 5: Variația temperaturii la nivelul solului în intervalul 1961 – 2016, în județul Brăila.. 61
Figura 3 6: Variația precipitațiilor în intervalul 1961 – 2016, în județul Brăila ……………………… 62
Figura 3 7: Variația presiunii atmosferice în intervalul 1961 – 2013, în județul Brăila …………… 65
Figura 3 8: Limitele ariilor protejate, în județul Brăila ……………………………………………………….. 68
Figura 3 9: Clasificarea solurilor din județul Brăila, în funcție de pretabilitatea la folosința agricolă ………………………………………………………………………………………………………………………… 69
Figura 3 10: Harta solurilor în județul Brăila, elaborată de ICPA, 2014 ……………………………….. 72
Figura 3 11: Distribuția UAT-urilor în funcție de suprafața agricolă, în județul Brăila …………… 75
Figura 3 12: Suprafețele agricole (ha) din județul Brăila amenajate cu lucrări de îmbunătățiri funciare, conform Institutului Național de Statistică ………………………………………………………….. 76
Figura 3 13: Ponderea suprafețelor ocupate de păduri la nivel de UAT, în județul Brăila ……….. 78
Figura 4 1: Schema de lucru pentru indeplinirea obiectivelor studiului ………………………………… 80
Figura 5 1: Descărcarea datelor satelitare de tip MOD09A1 ……………………………………………….. 85
Figura 5 2: Descărcarea datelor MOD16A2 ……………………………………………………………………… 86
Figura 5 3: Categoriile de folosință a terenurilor în județul Brăila ……………………………………….. 91
Figura 5 4: Organizarea administrativ – teritorială a județului Brăila …………………………………… 92
Figura 5 5: Distribuția principalelor artere hidrografice din județul Brăila ……………………………. 92
Figura 5 6: Distribuția corpurilor de pădure din județul Brăila…………………………………………….. 93
Figura 5 7: Dispunerea rețelelor de transport din județul Brăila …………………………………………… 93
Figura 5 8: Selectarea reflectanțelor Rb1 și Rb2 pentru calculul NDVI (sinteză la 8 zile) …….. 102
Figura 5 9: Decuparea Rb1 și Rb2 pe conturul județului Brăila din imaginile extrase…………… 102
Figura 5 10: Calculul NDVI din cele 2 benzi spectrale, pe conturul județului Brăila ……………. 103
Figura 5 11: Determinarea valorilor lunare ale NDVI ………………………………………………………. 103
Figura 5 12: Organizarea valorilor NDVI lunare in format tabelar …………………………………….. 104
Figura 5 13: Unirea atributelor celor două tabele: valori NDVI și valori specifice fiecărui UAT
………………………………………………………………………………………………………………………………….. 104
Figura 5 14: Extragerea valorilor lunare ale NDVI în format tabelar ………………………………….. 105
Figura 5 15: Selectarea reflectanțelor Rb2 și Rb6 pentru calculul NDWI ……………………………. 106
Figura 5 16: Fragmentarea Rb2 și Rb6 pe conturul județului Brăila, a imaginilor extrase …….. 107
Figura 5 17: Calculul NDWI din cele 2 benzi spectrale, pe conturul județului Brăila …………… 107
Figura 5 18: Determinarea valorii lunare ale NDWI…………………………………………………………. 108
Figura 5 19: Organizarea valorilor NDWI lunare in format tabelar ……………………………………. 109
Figura 5 20: Unirea atributelor celor două tabele: valori NDWI și valori specifice UAT-urilor 109
Figura 5 21: Extragerea valorilor lunare ale NDWI în format tabelar …………………………………. 110
Figura 5 22: Calculul NDDI pe baza valorilor NDVI și NDWI, pentru județul Brăila ………….. 113
Figura 5 23: Determinarea valorilor lunare ale NDDI ………………………………………………………. 114
Figura 5 24: Organizarea valorilor NDDI lunare din format raster în format tabelar …………….. 114
Figura 5 25: Unirea atributelor celor două tabele: valori NDDI și valori specifice UAT-urilor 115
Figura 5 26: Extragerea valorilor lunare ale NDDI în format tabelar ………………………………….. 115
Figura 5 27: Determinarea valorilor lunare ale VCI ……………………………………………………….. 111
Figura 5 28: Structurarea valorilor VCI în format tabelar, aferent fiecărui UAT ……………….. 111
Figura 5 29: Determinarea valorilor lunare ale VCI aferente fiecărui UAT din județul Brăila .. 112
Figura 5 30: Selectarea seturilor de date aferente evapotranspirației potențiale ……………………… 98
Figura 5 31: Extragerea valorilor evapotranspirației potențiale aferente județului Brăila ………… 99
Figura 5 32: Determinarea valorilor reale ale evapotranspirației ………………………………………….. 99
Figura 5 33: Extragerea valorilor evapotranspirației potențiale sub formă tabelară ………………. 100
Figura 5 34: Proiectarea imaginilor CLC în coordonatele naționale Stereo 1970 …………………. 116
Figura 5 35: Decuparea imaginii CLC pe conturul județului Brăila ……………………………………. 116
Figura 5 36: Corelarea tabelelor de atribute ale imaginilor CLC si UAT din zona de studiu….. 117
Figura 5 37: Tabelul centralizator al categoriilor de folosință și suprafețelor aferente ………….. 117
Figura 6 1: Variația mediilor anuale ale Indicelui de Ariditate în intervalul 2000 – 2016 ……… 119
Figura 6 2: Variația Indicelui de Ariditate pentru perioada de vegetație între 2000-2016 ……… 122
Figura 6 3: Valorile indicelui de ariditate pentru comuna Vădeni, între 2000-2016 ……………… 124
Figura 6 4: Valorile indicelui de ariditate pentru comuna Cazasu, între 2000 – 2016……………. 125
Figura 6 5: Valorile indicelui de ariditate pentru comunele Gradiștea(a), Chiscani(b), Mărașu(c), Galbenu(d), Movila Miresei(e) și Gropeni(f), în intervalul 2000-2016 ……………………………….. 127
Figura 6 6: Valorile indicelui de ariditate pentru comunele Berteștii de Jos (g), Stăncuța (h), Tichilești (i), Zăvoaia (j), Dudești (k) și Ciocile (l) în intervalul 2000-2016 ……………………….. 129
Figura 6 7: Valorile indicelui de ariditate pentru comunele Victoria (m), Roșiori (n), Ulmu (o), Cireșu (p), Râmnicelu (r) și Romanu (s), în intervalul 2000-2016 ……………………………………… 131
Figura 6 8: Valorile indicelui de ariditate pentru orașele Brăila (1), Făurei (2), Ianca (3) și
Însurăței (4) în intervalul 2000-2016 ……………………………………………………………………………… 133
Figura 6 9: Valorile indicelui de ariditate medie anuală și în sezonul cald, între 2000-2016 ….. 134
Figura 6 10: Valorile NDVI pentru comuna Vădeni, în intervalul 2000 – 2016 …………………… 137
Figura 6 11: Variația NDVI pentru comuna Vădeni, județ Brăila, în intervalul 1989 – 2016 139
Figura 6 12: Valorile NDVI pentru comuna Cazasu, în intervalul 2000 – 2016 …………………… 140
Figura 6 13: Variația NDVI pentru comuna Cazasu, județ Brăila, între 1989 – 2016…………. 141
Figura 6 14: Valorile NDVI pentru comuna Grădiștea, județ Brăila, între 2 000 – 2016 …….. 142
Figura 6 15: Variația NDVI pentru comuna Grădiștea, județ Brăila, între 1989 – 2016……… 143
Figura 6 16: Valorile NDVI pentru comuna Chișcani, județ Brăila, între 200 – 2016 ………… 144
Figura 6 17: Variația NDVI pentru comuna Chișcani, județ Brăila, între 1989 – 2016 ………. 145
Figura 6 18: Valorile NDVI pentru comuna Mărașu, județ Brăila, în intervalul 2000 – 2016 146
Figura 6 19: Valorile NDVI pentru comuna Frecăței, județ Brăila, între 2000 – 2016 ……….. 146
Figura 6 20: Variația NDVI în comunele Mărașu-Frecăței, județ Brăila, între 1989 – 2016 .. 147
Figura 6 21: Valorile NDVI pentru comunele Bărăganul (a), Bereteștii de Jos (b) și Bordei
Verde (c) județ Brăila, în intervalul 1989 – 2016 …………………………………………………………… 148
Figura 6 22: Variația NDVI în comuna Bărăganul, județ Brăila, între 1989 – 2016 …………… 149
Figura 6 23: Variația NDVI în comuna Bereteștii de Jos, județ Brăila, între 2000 – 2016….. 150
Figura 6 24: Variația NDVI în comuna Bordei Verde, județ Brăila, între 2000 – 2016 ……… 151
Figura 6 25: Valorile NDWI & VCI între 2000-2016, în comuna Vădeni, județ Brăila ……… 153
Figura 6 26: Variația NDWI între 2000 – 2016, în comuna Vădeni, județ Brăila …………………. 155
Figura 6 27: Valorile NDWI & VCI între 2000 – 2016, în comuna Cazasu, județ Brăila …… 156
Figura 6 28: Variația NDWI în intervalul 2000 – 2016, în comuna Cazasu, județ Brăila ………. 157
Figura 6 29: Valorile NDWI & VCI între 2000 – 2016, în comuna Grădiștea, județ Brăila… 158
Figura 6 30: Variația NDWI între 2000 – 2016, în comuna Grădiștea, județ Brăila ……………… 159
Figura 6 31: Valorile NDWI & VCI între 2000 – 2016, în comuna Chișcani, județ Brăila …. 160
Figura 6 32: Valorile NDWI & VCI între 2000 – 2016, în comuna Mărașu, județ Brăila ……… 161
Figura 6 33: Valorile NDWI & VCI între 2000 – 2016, în comuna Frecăței, județ Brăila……… 162
Figura 6 34: Valorile NDWI & VCI între 2000 – 2016, în Movila Miresei, județ Brăila ………. 163
Figura 6 35: Valorile NDWI & VCI între 2000 – 2016, în Comuna Gropeni, județ Brăila ……. 164
Figura 6 36: Valorile NDWI & VCI între 2000 – 2016, în Comuna Stăncuța, județ Brăila ……. 165
Figura 6 37: Variația NDWI în lunile Aprilie și Mai, 2000-2005-2010-2016, în județul Brăila 166
Figura 6 38: Variația NDWI în lunile Iunie și Iulie, 2000-2005-2010-2016, în județul Brăila .. 167
Figura 6 39: Variația NDWI în August-Septembrie, 2000-2005-2010-2016,în județul Brăila .. 168
Figura 6 40: Variația NDWI în luna Octombrie, 2000-2005-2010-2016, în județul Brăila ……. 169
Figura 6 41: Valorile NDDI în luna Aprilie, între 2000 – 2016, în județ Brăila……………………. 171
Figura 6 42:Valorile NDDI în luna Mai, între 2000 – 2016, în județul Brăila ………………………. 173
Figura 6 43: Variația NDDI în lunile Aprilie și Mai, 2000-2005-2010-2016, în județul Brăila . 175
Figura 6 44: Valorile NDDI în luna Iunie, în perioada 2000 – 2016, în județul Brăila …………… 176
Figura 6 45: Valorile NDDI în luna Iulie, în perioada 2000 – 2016, în județul Brăila……………. 178
Figura 6 46: Variația NDDI în lunile Iunie și Iulie, 2000-2005-2010-2016, în județul Brăila … 180
Figura 6 47: Valorile NDDI în luna August, în perioada 2000 – 2016, în județul Brăila ……….. 181
Figura 6 48: Valorile NDDI în luna Septembrie, în perioada 2000 – 2016, în județul Brăila ….. 183
Figura 6 49: Variația NDDI în August și Septembrie, 2000-2005-2010-2016, în județul Brăila
………………………………………………………………………………………………………………………………….. 184
Figura 6 50: Valorile NDDI în luna Octombrie, în perioada 2000 – 2016, în județul Brăila …… 185
Figura 6 51: Variația NDDI în luna Octombrie, 2000-2005-2010-2016, în județul Brăila …….. 186
Figura 6 52: Variația folosințelor terenurilor conform CLC 1990 (a) și CLC 2000 (b) în județul
Brăila …………………………………………………………………………………………………………………………. 190
Figura 6 53: Variația folosințelor terenurilor conform CLC 2006 (c) și CLC 2012 (d) în județul
Brăila …………………………………………………………………………………………………………………………. 191
Figura 6 54: Variația folosinței cod 211 – Terenuri arabile neirigate, din județul Brăila ……….. 192
Figura 6 55: Variația folosinței cod 213 – Terenuri cultivate cu orez, din județul Brăila ………. 193
Figura 6 56: Variația folosinței cod 221 – Terenuri cultivate cu vie, din județul Brăila ………… 194
Figura 6 57: Variația folosinței cod 222 – Terenuri destinate livezilor, din județul Brăila …….. 194
Figura 6 58: Variația folosinței cod 231 – Pășuni secundare, din județul Brăila …………………… 195
Figura 6 59: Variația folosinței cod 242 – Zone de culturi complexe, din județul Brăila……….. 196
Figura 6 60: Variația folosinței cod 243 – Terenuri predominant agricole în amestec cu vegetație naturală, din județul Brăila ……………………………………………………………………………………………. 196
LISTA TABELELOR
Tabelul 3 1: Anii secetoși și ploioși din România, în perioada 1901 – 2016 ………………………….. 53
Tabelul 3 2:Suprafețele cultivate în profil de exploatare, cu principalele culturi din județul Brăila
……………………………………………………………………………………………………………………………………. 74
Tabelul 3 3: Structura terenurilor agricole pe tipuri de amenajări de îmbunătățiri funciare ……… 77
Tabelul 5 1: Seturile de date incluse în arhiva corespunzătoare produselor MOD09A1 ………….. 84
Tabelul 5 2: Evoluția proiectelor Corine Land Cover …………………………………………………………. 89
Tabelul 5 3: Clasificarea suprafețelor în funcție de indicele de ariditate ……………………………….. 98
Tabelul 6 1: Indicele de ariditate, medie anuală, pentru suprafețele din județul Brăila din
categoria arid și semi – arid…………………………………………………………………………………………………………………. Tabelul 6 2: Indicele de ariditate, medie în perioada de vegetație, pentru suprafețele din județul
Brăila din categoria arid și semi – arid……………………………………………………………………………. 123
Tabel 6 3: Suprafețele aride din județul Brăila, conform valorilor IAu pentru intervalul 2000 –
2016 …………………………………………………………………………………………………………………………… 135
Tabel 6 4: Suprafețele semi – aride din județul Brăila, conform valorilor IAu între 2000 – 2016
………………………………………………………………………………………………………………………………….. 136
Tabel 6 5: Clasificarea intervalelor de referință ale NDWI ……………………………………………… 152
Tabel 6 6: Clasificarea intervalelor de referință ale VCI …………………………………………………. 152
Tabel 6 7: Suprafețele folosințelor terenurilor, conform edițiilor CLC din 1990, 2000, 2006 și
2012, pentru județul Brăila ……………………………………………………………………………………………. 188
LISTA ANEXELOR
Anexa 1: Valori medii ale precipitațiilor inregistrate în intervalul 1961 – 2013 la stația meteorologică Brăila (mm) …………………………………………………………………………………………… 201
Anexa 2: Valori medii ale temperaturii aerului înregistrate în intervalul 1961 – 2013 la stația meteorologică Brăila (0C)……………………………………………………………………………………………… 203
Anexa 3: Valori medii ale temperaturii la nivelul solului înregistrate la stația meteorologică
Brăila (0C) ………………………………………………………………………………………………………………….. 205
LISTA ABREVIERILOR
APIA – Agenția de Plăți și Intervenție în Agricultură
CLC – Imagini satelitare produse în cadrul programului Corine Land Cover
EEA – Agenția Europeană de Protecția Mediului ESAI – Indicele privind zonele sensibile pentru mediu ETP – Evapotranspirația potențială
FAO – Organizația Națiunilor Unite pentru Alimentație și Agricultură
FAO-LCCS – Sistemul de clasificare a acoperirii terenurilor, utilizat de FAO I.N.M.H – Institutul Național de Meteorologie și Hidrologie
IAr – Indicele de ariditate, determinat pe baza formulei De Martonne
IAu – Indicele de arititate, determinat pe baza formulei UNEP
ICPA – Institutul Național de Cercetare – Dezvoltare pentru Pedologie, Agrochimie și Protecția
Mediului
MODIS – Spectroradiometru de imagini satelitare de rezoluție moderată
NASA – Agenția Spațială a Statelor Unite
NDDI – Indicele de secetă diferență normalizată
NDVI – Indicele de vegetație diferență normalizată
NDWI – Indicele privind conținutul de apă din vegetație, diferență normalizată
P – Media anuală a precipitațiilor
PAI – Indicele de ariditate, definit de Palfay
PATJ – Planul de amenajare a teritoriului județean
R – Indice de ariditate
RAMSAR – Registru interguvernamental, sub egida UNESCO, a zonelor umede în care trebuie protejată biodiversitatea zonelor umede
SIG – Sistemele informaționale geografice (Geo Information Systems – GIS) UAT – Unitate administrativ teritorială, subdiviziune a județului
UNCCD – Convenției Națiunilor Unite privind Combaterea Deșertificării
UNCOD – Conferința Națiunilor Unite privind Deșertificarea
UNEP – Programul Națiunilor Unite pentru Mediu
UNESCO – Organizația Națiunilor Unite pentru Educație, Știință și Cultură
USGS – Serviciul de prospectare geologică al Statelor Unite
VCI – Indicele privind starea de dezvoltare / degradare a vegetației
WMO – Organizația Mondială de Meteorologie
REZUMAT
Cuvinte cheie: agricultură, deșertificare, folosința terenurilor, imagini satelitare, indici de
vegetație.
Deșertificarea terenurilor agricole pe fondul accentuării proceselor de degradare reprezintă o preocupare de actualitate a societății științifice, deși prezența acestui fenomen este atestată istoric în ultimele secole, atât la nivel planetar cât mai ales la nivelul continentului european, cu impact asupra 20% din populația globului.
Deșertificarea este considerată un fenomen de vulnerabilitate, care se instalează lent și de cele mai multe ori iremediabil, condiționat de fenomenele naturale și cele antropice. Impactul deșertificării se resimte asupra 2/5 din suprafața terestră, generând dezechilibre sociale, economice si de mediu.
În România, zona de sud, cu cel mai mare potențial agricol, este cea mai afectată de deșertificare, ca și consecință a acțiunii sinergice a factorilor naturali și antropici. Încă din 1997, prin aprobarea Legii 629 pentru ratificarea Convenției Națiunilor Unite privind Combaterea Deșertificării – UNCCD, au fost stabilite la nivel național obiective, ținte și măsuri care să conducă la diminuarea și minimizarea riscurilor de deșertificare.
Scopul principal al acestui studiu vizează tocmai indeplinirea acestui obiectiv, de identificare a suprafețelor expuse deșertificării sau a celor afectate de acest fenomen, prin utilizarea imaginilor satelitare. Zona de studiu este județul Brăila, cu una dintre cele mai mari suprafețe amenajate funciar din țară, iar imaginile selectate au permis determinarea celor mai uzitați indici de vegetație în clasificarea suprafețelor aride sau semi-aride. Alegerea județului Brăila ca și zonă de studiu importă prin capacitatea agricolă a acestui perimetru, fiind dintre cele mai productive zone de cereale și plante uleioase și care, tocmai datorită exploatării agricole intensive și extensive, coroborat cu factorii edafici și cei climatici, însumează peste 2 000 ha terenuri deșertificate și cel puțin alte 2 000 ha expuse deșertificării.
Deși semnalată din anii 1975, instalarea deșertificării s-a realizat intens la nivelul județului Brăila, după anii 1990 – 2000, când sistemele de îmbunătățiri funciare au funcționat din ce în ce mai puțin și pe alocuri chiar au dispărut, datorită fracționării exploatațiilor agricole și a variațiilor de producție, apărute odată cu modificările socio – economice.
În primul capitol al studiului am prezentat principalii vectori pentru studiul fenomenului de deșertificare și evoluția abordării acestuia la nivel global și național. Evaluarea deșertificării avea în trecut o mai mare importanță în zonele aride și semiaride dar, având în vedere statisticile UNCCD, conform cărora anual cca 40.000 hm2 de noi terenuri se pierd, deșertificarea a devenit
cel de-al treilea aspect esențial de protecția mediului, după diminuarea rezervei de apă dulce și schimbările climatice.
La nivel European, anexa V la UNCCD definește principalii factori caracteristici Europei de Sud-Est, care determină apariția deșertificării, fiind clasificați în: (a) Condiții climatice semi- aride și arid sub-umede care afectează zone vaste, secete periodice, variabilitate pluvială foarte ridicată și ploi bruste și cu intensitate mare; (b) Soluri sărace și puternic erodabile, predispuse la formarea crustei de suprafață; (c) Pierderi extensive de păduri din cauza focurilor frecvente; (d) Condiții de criză agricolă, asociate cu abandon de teren și deteriorarea structurilor de conservare a solului și apei; (e) Exploatarea necontrolată a resurselor de apă conducând la daune ambientale grave, incluzând salinizarea și epuizarea acviferelor.
La nivel național, conform datelor publicate în Strategia și Programul Național de Acțiune pentru Prevenirea și Controlul Deșertificării din 2012, se estimează că aproape toată suprafața agricolă a țării este afectată de secetă iar 1/3 din suprafața agricolă prezintă diferite grade de degradare a solului, cel mai important factor fiind eroziunea prin apă și alunecările de teren, care afectează aproximativ 7 milioane de hectare la nivel național.
Din punct de vedere al sensibilității la secetă, care poate determina instalarea deșertificării, s-a stabilit pe baza valorilor determinate pentru coeficientul de ariditate, că în România există 3 zone, respectiv: Zona 1, în care valorile anuale ale PAI (coeficientul de ariditate Palfay) variază în intervalul 6 și 12, cu o frecvență a anilor secetoși de: 63% la Calafat,
60% la Tulcea, 57% la Adamclisi, 51% pentru Valu lui Traian, 49% pentru Grivița și Tecuci,
46% la Craiova și 40% la Galați. Zona 2 în care valorile anuale ale PAI variază între 4 și 6, cu o frecvență a anilor secetoși în intervalul 5% – 34% la Alexandria, de exemplu, și Zona 3 în care valorile anuale ale PAI variază între 2 și 4, cu o frecvență a anilor secetoși în intervalul 6% la Pitești și 11% la Suceava. Județul Brăila, analizat în cadrul prezentei lucrări, are terenuri pentru care PAI se situează între 4 și 10, fiind la limita dintre zonele 1 și 2 de sensibilitate, cu variație de la secetă moderată (PAI variază între 4 – 6) până la secetă puternică (PAI variază între8 – 10).
În capitolul al-II-lea al lucrării am analizat caracteristicile terenurilor deșertificate, în vederea identificării factorilor care au condus la declanșarea proceselor de degradare și instalarea fenomenului de deșertificare în arealul studiat, respectiv în județul Brăila. Principalele procese identificate ca fiind premergătoare deșertificării sunt deteriorarea însușirilor fizice, chimice și biologice ale solului, concomitent cu degradarea sau distrugerea covorului vegetal și diminuarea semnificativă a resurselor de apă disponibile în sol.
Conform datelor publicate în cadrul Programului Național de Acțiune pentru prevenirea și controlul secetei, deșertificării și degradării solurilor (2001 – 2020) în România se disting patru zone climatice principale, clasificate în funcție de valoarea determinată pentru indicele de ariditate R.
Pentru județul Brăila, vizat de acest studiu, R variază în intervalul [0,50 – 0, 65] caracteristic zonelor umede și sub – umede, în care agricultura se practică pe suprafețe întinse, în zone cu precipitații. Este importantă această clasificare, având în vedere că, în cadrul studiului a fost recalculat indicele de ariditate R, pe baza aceleiași formule, respectiv ca raport dintre precipitații și evapotranspirația potențială, dar aici valorile ETP au fost extrase din imaginile satelitare. Drept urmare, valorile indicelui de ariditate astfel determinat au fost mai mici, plasând județul Brăila în zona terenurilor aride și semi-aride. De altfel, din punct de vedere istoric, județul Brăila s-a situat în zonele calde spre secetoase ale țării, iar indicele sensibilității ecosistemelor la deșertificare pentru această zonă, calculat de ICPA pentru intervalul 1961 – 1990 îl situează în gradele critic
2-3 de sensibilitate, având în vedere fondul edafic și acțiunea conglomerată a factorilor climatici și antropici, analizați.
În capitolul al-III-lea am prezentat cadrul natural al zonei de studiu, începând cu analiza condițiilor meteorologice care au favorizat deșertificarea terenurilor în timp, de la 1894 până în prezent, definind pe intervale de secetă perioadele cu deficit de precipitații, dintre care 2007 se remarcă cu cele mai ridicate temperaturi din timpul verii dar mai ales din timpul iernii, fiind cea mai caldă iarnă din istoria înregistrărilor meteo din România.
Din punct de vedere geografic, Brăila este un județ în regiunea de dezvoltare Sud – Est, a României, cu o suprafață de peste 4.700 km2 și populație în scădere, puțin peste 300.000 de locuitori, fiind un județ de mărime medie, cu doar 4 orașe. Poziționarea geografică precum și vecinătățile au permis valorificarea suprafețelor agricole ale județului, parte componentă a Câmpiei Bărăganului, atât în condiții naturale cât și în regim de exploatare prin amenajările de îmbunătățiri funciare. Dintre unitățile fizico – geografice analizate, menționez Câmpia Brăilei per ansamblu, caracteristicile câmpurilor, lacurile și depresiunile lacustre, apele de suprafață și apele freatice; principalele caracteristici climatice, respectiv precipitațiile și temperatura la
umbră, temperatura la nivelul solului, regimul eolian și presiunea atmosferică, analizând valorile înregistrate în intervalul 1961 – 2016.
De asemenea, am prezentat principalele caracteristici ale florei și faunei specifice județului Brăila, precum și regimul și amplasarea suprafețelor clasificate ca și arii naturale protejate, de interes național și internațional, fiind elemente esențiale în procesul de deșertificare a terenurilor. Din același considerent, am analizat compoziția și calitatea solurilor din județul Brăila, preponderentă fiind, din punct de vedere al pretabilității la folosința arabilă clasa a-II-a, bună, respectiv terenuri cu limitări reduse, textură grosieră, sărăturată, neuniformă și cu adâncime mică a apei freatice precum și clasa a-III-a mijlocie, respectiv terenuri cu limitări moderate, nisipoase, cu textură lutoasă, apă freatică situată la 1-2m adâncime. Din prisma transformărilor determinate de lucrările de îmbunătățiri funciare și a exploatărilor agricole în diferite contexte sociale, reținem că din 1990 până în 2016 suprafața amenajată de peste
380.000 ha s-a redus dramatic, fiind desființate și dezafectate numeroase stații de pompare și canale de
irigare; de menționat este și influența fondului forestier și a gradului de acoperire cu păduri în limitarea efectelor secetelor și instalarea deșertificării în zonele cu sensibilitate crescută, pragul de numai 5% păduri la nivel județean fiind dintre cele mai mici din țară, corespunzând suprafețelor afectate de deșertificare.
În capitolul IV am detaliat obiectivele acestui studiu, prin construirea unei scheme de lucru,
pentru:
– Determinarea indicelui de ariditate aferent unităților administrativ – teritoriale din zona analizată aplicând formula adoptată de UNEP la 1992, valorile ETP fiind extrase imagini satelitare de tip MODIS.
– Determinarea indicelui de vegetație diferență normalizată, NDVI, a indicelui privind conținutul de apă din vegetației, diferență normalizată, NDWI, a indicelui privind starea de dezvoltare / degradare a vegetației – VCI, a indicelui de secetă diferență normalizată, NDDI, pentru fiecare dintre unitățile administrativ – teritoriale ale județului Brăila, în intervalul 2000 – 2016 și analiza impactului variației acestora asupra fenologiei plantelor de cultură specifice zonei de studiu.
– Analiza evoluției categoriilor de folosință a terenurilor din imaginile satelitare, produse de tip CLC, pentru determinarea variației folosinței terenurilor, identificarea suprafețelor exploatate în scop agricol și non-agricol și corelarea acestor informații cu rezultatele calculelor indicilor de vegetație.
În capitolul V am detaliat materialele și metodele utilizate pentru realizarea obiectivelor mai sus definite, structurate în baze de date: (1) climatice, rezultate din înregistrările stației meteorologice de la Brăila. (2) Baze de date satelitare, produse de tip MODIS sinteze la 8 zile, pentru determinarea indicilor de vegetație NDVI, NDWI, VCI și NDDI, disponibile și descărcate gratuit de pe pagina de web http://glovis.usgs.gov/ precum și produse de tip CLC (Corine Land Cover) respectiv CLC 1990, CLC 2000, CLC 2006 și CLC 2012, fiind date de referință privind modul de acoperire al terenului la nivel european, la scara 1:100 000, disponibile și descărcate gratuit de pe platforma land.copernicus.eu/pan-european/corine-land-cover. (3) Baze de date SIG (GIS) cuprinzând hărțile cu utilizarea terenului pentru spațiul urban și spațiul rural, organizarea administrativ – teritorială, rețeaua hidrografică, corpuri de pădure, rețeaua de comunicații, formată din căi ferate, drumuri europene, naționale și județene, la nivelul județului Brăila. De asemenea, am prezentat etapizat modul de procesare a imaginilor satelitare pentru determinarea indicelui de ariditate și a fiecăruia dintre indicii de vegetație menționați, respectiv NDVI, NDWI, VCI și NDDI, prin utilizarea aplicației software ArcGIS pentru perioada 2000 – 2016.
De asemenea, am detaliat modalitatea de prelucrare a imaginilor de tip CLC, cu aceeași aplicație
software ArcGIS și centralizarea variațiilor categoriilor de folosință a terenurilor.
În capitolul al-VI-lea am analizat rezultatele obținute din imaginile satelitare pentru intervalul de analiză a evoluției deșertificării din județul Brăila, din perioada 2000 – 2016. Am avut în vedere faptul că evoluția fenologică a vegetației dintr-un areal preponderent agricol cum este cazul zonei de studiu, este dependentă de capacitatea solurilor de înmagazinare și eliberare a apei și a nutrienților pentru plante și din acest considerent, am evaluat intensitatea și extinderea deșertificării prin analiza multidimensională și corelară a indicilor de vegetație specifici.
Din analiza indicelui de ariditate ca medie anuală și medie în perioada de vegetație, rezultă că unitățile administrativ teritoriale Brăila, Vădeni, Cazasu, Grădiștea, Chiscani se pot clasifica ca și terenuri aride, în vreme ce Mărașu, Galbenu, Movila Miresei, Gropeni, Stăncuța, Frecăței, Ciocile, sunt în plafoanele stabilite pentru terenurile semi-aride, restul localităților din cele 44 de unități administrativ – teritoriale analizate fiind clasificabile ca terenuri semi – aride, după indicele de ariditate medie din perioada de vegetație. Rezultate similare am obținut prin determinarea indicelui de vegetație diferență normalizată, majoritatea valorilor NDVI determinate pentru UAT-urile din județul Brăila situându-se între 0,01 și 0,4 cea mai mare valoare a mediei multianuale pentru intervalul analizat, 2000 – 2016, fiind determinată la Berteștii de Jos, de 0,40 confirmând slaba acoperire cu vegetație a terenurilor. Trebuie avut în vedere că valorile mici ale NDVI de sub 0,14 indică suprafețe cu vegetație foarte uscată sau chiar deloc în vreme ce valori ale NDVI de peste 0,70 confirmă prezența unei vegetații bogate. În ceea ce privește rezultatele obținute pentru NDWI, interpretate corelar cu VCI întrucât sunt interdependente, mediile multianuale ale NDWI indică zonele cu vegetație mediu spre rară, UAT Mărașu fiind cel mai puțin acoperit de vegetație, urmat de Frecăței, Chișcani, Gropeni, Stăncuța, Vădeni, Berteștii de Jos, Brăila, Tichilești și Măxineni . În ceea ce privește rezultatele mediilor multianuale ale VCI, din cele 44 de UAT-uri analizate în acest studiu, doar 7 pot fi considerate zone afectate de secetă moderată și severă, restul de 38 UAT -uri fiind încadrabile în categoria terenurilor cu secetă extremă, pentru care valorile VCI su nt subunitare, de la 0,99 la Cazasu până la minima de 0,43 la Vădeni. Având în vedere că valorile mari ale NDDI, de peste 0,5 sunt considerate a fi indicatori ai zonelor afectate de secetă în mod constant, analiza rezultatelor multianuale obținute pentru z ona de studiu, confirmă pentru 31 din cele 44 de UAT-uri ale județului Brăila valori relativ mari, pornind de la 0,52 înregistrat la Romanu până la 3,03 la Măxineni, peste 3,1 la Surdila Găiseanca și Traian, 3,3 la Stăncuța și maxima de 4,6 la Zăvoaia. Val idarea zonelor afectate de deșertificare, pe baza determinărilor indicilor de vegetație din imaginile satelitare de tip MODIS a reconfirmat, prin NDDI, existența, virulența și extinderea fenomenului de deșertificare în zona de studiu.
Sumarizând, din analiza indicilor de vegetație, peste 30 din cele 44 UAT-uri analizate în județul Brăila sunt afectate de secetă severă și chiar extremă, iar dintre acestea, în Brăila, Vădeni, Cazasu, Grădiștea, Chiscani importante suprafețe agricole sunt aride, în vreme ce la Mărașu, Galbenu, Movila Miresei, Gropeni, Stăncuța, Frecăței, Ciocile terenurile sunt în proporție de peste 50% semi-aride.
Prin analiza comparată între edițiile CLC din 1990, 2000, 2006 și 2012 privind variația categoriilor de folosință a terenurilor s-a urmărit validarea concluziilor generate de valorile indicilor de vegetație. Cele 4 ediții ale inventarelor folosințelor terenurilor confirmă o diminuare a suprafețelor destinate agriculturii, cu peste 16.000 ha, simultan cu extinderea spectaculoasă a pășunilor secundare cu peste 22.000 ha. Terenurile cultivate cu vie scad în perioada de analiză cu peste 3580 ha în vreme ce livezile cresc cu peste 780 ha. În ceea ce privește variația suprafețelor împădurite, dacă în 1990 erau 18.845 ha reprezentând 3,96% din suprafața județului, ulterior aceasta a crescut la 4,35% în 2000, respectiv 4,77% în 2006 și 4,75% în 2012, reprezentând primii pași către minimizarea și limitarea extinderii suprafețelor deșertificate în județul Brăila.
Concluzia generală a studiului este că, utilizarea indicilor de vegetație determinați prin procesarea imaginilor satelitare poate fi un instrument precis și standardizat, automatizabil și actualizabil în mod gratuit, util autorităților, administratorilor de exploatații agricole sau altor părți interesate, în vederea determinării cu exactitate a dimensiunii suprafețelor afectate de deșertificare precum și a intensității fenomenului în funcție de pragurile de severitate atinse de acești indici. Mamagementul durabil al zonelor agricole va trebui să integreze măsuri de ameliorare a terenurilor limitrofe celor productive, afectate de deșertificare, prin înființarea de perdele de protecție și soluții ameliorative, în funcție de specificul pedonurilor, pentru potențarea agricolă a fiecărei zone în parte.
SUMMARY
Key words: agriculture, desertification, land use, satellite images, vegetation index.
Land degradation leading to desertification is one of the most important concerns of nowadays scientists, despite the historic presence of this phenomenon for the last decades, both at the global and European level, affecting more than 20% of the global population.
Desertification is considered a vulnerability phenomenon, with a step by step instalment and irremediable most of the times, due to natural or anthropic actions; globally 2/5 of the dry land is affected by desertification causing social, economic and environmental imbalances.
In Romania, the south part of the country has the highest agricultural potential but at the same time is intensely affected by desertification, as direct consequence of the natural and anthropic factors. In 1997, through the approval of Romanian Law 629, ratifying the United Nations Convention to Combat Desertification – UNCCD, national objectives, targets and measures have been established in order to diminish and minimize the desertification risks.
The main purpose of this study is to help achieve the objectives of the UNCCD Convention, through the identification of the desertification exposed or affected areas, by using the satellite images. The focus is on Braila County, with second the most extensive land reclamation system in the country. The satellite images were downloaded from free data bases and used to compute 4 vegetation indexes largely used by scientists, for desertification evaluation. Braila county selection is based on the high agricultural capacity of this perimeter, mainly for grains and sun flower, intensively and extensively exploited. Here, due to climatic and edaphic factors, along with human interactions, more than 2000 hectares transformed in desertification sectors and at least another 2000 are on the verge of desertification. Despite the fact that since 1975 desertification has been foreseen through research studies in Braila county, from 1990 – 2000 the phenomena grew in intensity along with the undoing of the land reclamation systems, partially due to the agricultural holdings fracture, production variations and social and economic modifications.
The first chapter I have presented the main approaches to study the desertification phenomenon and the evolution of this issue nationally and internationally. If the evaluation of desertification made sens, traditionally, in the arid and semi-arid areas, because of the UNCCD statistics stating that each year about 40.000 hm2 are being lost, desertification became the third worldwide environmental issue, after fresh water diminish and climate change.
At the European level, Annex V of the UNCCD Convention defines the main factors for land desertification in South – East of Europe, classified in: (a) Climatic conditions in semi-arid and arid sub-humid broad areas, periodical draughts, high rain variability and sharply, very intense precipitations; (b) Lean soils and strongly erodible, predisposed to surface encrustment; (c) Extensive forest lost due to frequent fires; (d) Agricultural crises, associated to land desertion, busting of soil and water conservation structures; (e) Uncontrolled water resources exploitation, generating ambient severe losses, including salinization and depletion of aquifers.
At the Romanian national level, the National Strategy and Action Plan for the Control and Prevention of Desertification in Romania, issued in 2012, confirms that most of the agricultural surfaces are affected by draught, estimating that 1/3 of it is in different stages of soil degradation where the most important factor is water erosion and landslides, affecting over 7 million hectares in the country. Upshots, 3 areas of draught sensibility have been established in Romania, which could cause desertification, based on Palfay’s aridity index (PAI) evaluation, namely: Area 1, where annual values of PAI vary between 6 and 12, with the draught years frequency of: 63% in Calafat, 60% in Tulcea, 57% at Adamclisi, 51% at Valu lui Traian, 49% at Grivița and Tecuci, 46% at Craiova and 40% at Galați. Area 2, where annual values of PAI vary between 4 and 6, with a frequency of draught years between 5% – 34%, at Alexandria for example, and Area 3 where annual values of PAI vary between 2 and 4, with the draught years frequency between 6% at Pitești and 11% at Suceava. Braila county, the subject of this study, has the agricultural landstaf across 2 areas of draught sensibility, varying from moderate drought (where PAI is between 4 – 6) and strong drought (where PAY is between 8 – 10).
In the second chapter of the thesis I have analysed the main characteristics of desertification areas, in order to identify for the study county, Braila, triggering factors for the soil degradation and desertification instalment. Thus, the main processes prior to desertification rely on the deterioration of the physical, chemical and biological soil components, along with the green cover ravage and important mitigation of soil water reserve.
The National Action Plan for the prevention and control of draught, desertification and land degradation (2001 – 2020) establishes in Romania 4 main climatic areas, classified according to the aridity index R. For Braila county, here analysed, R is between [0,50 – 0, 65] suggesting a humid sub-humid area, where agriculture is based on precipitations. It is important to mention this classification as, during the study, values of aridity index R have been recalculated as fraction of precipitations from potential evapotranspiration, extracted from satellite images. The computed values of the aridity index R resulted much lower than the above classification, leading Braila County to the arid and semi-arid area rating.
Actually, Braila county has been historically one of the hottest and draughtiest areas of the country, as shown by the ecosystems sensibility to desertification index, computed by ICPA for the 1961 – 1990 interval, placing to a critic 2 – 3 sensibility level, considering the edaphic fundament and climatic and anthropic factors combined actions.
In chapter three I have presented the natural resources of the study area, starting from the analysis of the meteorological conditions triggering land desertification, from 1894 to 2016, splited in draught intervals and seasons with rain deficit, out of which, 2007 points out with high summer degrees and especially winter temperatures, in the history of meteorological recordings.
Geographically, Braila county is situated in the South-Est Region of Romania, with a
4.700 km2 area and little over 300.000 inhabitants; a medium sized county with only 4 urban zones. It is a component of the Baraganu Plain, with intense and extended agricultural use, both natural and artificial, due to the land rehabilitation works.
The main physical and geographical units analysed are Braila Plain, as a hole, characteristics of plains, lakes and lacustrian hollows, surface and phreatic waters; main climatic characteristics, namely precipitations, shadow temperatures, soil level temperatures, winds, atmospheric pressure, were interpreted, for the values recorded between 1961-2016. Alike, I have presented the main characteristics of the flora and fauna specific to Braila County along with the natural protected areas of national and international interest, as key elements in the land desertification process.
For the same reason, I have reviewed the quality and composition of soils, from the agricultural use suitability, with the predominance of the second class out of five, good, defining low limitation fields, brutish texture, salty, ununiformed and near surface phreatic water, as well as the third class, intermediate, defining moderate limitation fields, sandy, clay textures and phreatic waters situated at 1-2 m depth.
The transformations in agricultural holdings due to the land reclamation works and social context, were analysed from 1990 to 2016 and the total 380.000 hectares of irrigation and drainage systems decreased dramatically, with the dissolving of numerous pumping stations and irrigation channels; for the desertification study purpose I looked over the forestry areas evolution, which has been growing very little during 1990 – 2016, up to 5% of the county area, one of the smallest percentage in the country.
In chapter four I have presented the objectives of the study, by designing a working scheme, for:
– Computing the aridity index for the territorial and administrative units of Braila county, through the UNEP formula, adopted in 1992, extracting the potential evapotranspiration values from MODIS satellite images.
– Computing the normalised difference vegetation index, NDVI, the normalised difference water index, NDWI, the vegetation condition index, VCI and the normalised difference draught index, NDDI, for each of the territorial units of Braila county, during 2000 – 2016 and analysing the impact of these variations on plants phenology specific to the area.
– Analysing the land usage categories resulted from satellite images, CLC type, for the determination of the land use variation, identification of changes in agricultural areas and correlation with the vegetation indexes values.
In chapter five I presented the materials and methods used for the achievement of the aforementioned objectives, classified in data bases: (1) climatic, resulted from the recording at the meteorological station in Braila. (2) satellite, consisting in MODIS satellite images, 8 days synthesis, for the determination of vegetation indexes, NDVI, NDWI, VCI and NDDI, available and downloaded from http://glovis.usgs.gov/ as well as CLC satellite images, resulted from the Corine Land Cover European Project, namely CLC 1990, CLC 2000, CLC 2006 and CLC 2012, as reference data for land usage variation at continental level, available and downloaded from land.copernicus.eu/pan-european/corine-land-cover. (3) GIS data base, comprising of maps with urban and rural land use in Braila county, territorial and administrative organisation and partitioning, hydrographic network, travelling network and forests.
Consequently I have presented step by step the satellite images processing development, for the determination of the aridity and vegetation indexes, with ArcGIS software, for the interval 2000 – 2016. Similar, I have detailed the CLC processing development, with the same ArcGIS software and the centralisation of the land use variation, by timed category.
In chapter six I have analysed the results computed from the satellite images, in order to determine whether desertification has evolved in Braila county during 2000 – 2016. I have taken into account that the phenological evolution of vegetation in an agricultural area such as, is dependent on the soil capacity to retain and deliver water and nutrients for plants and, from this regard, I have evaluated the intensity and extension of desertification through the multidimensional and correlar analysis of the specific vegetation indexes.
The aridity index, as annual and vegetation mean, indicated that Brăila, Vădeni, Cazasu, Grădiștea, Chiscani can be concluded as arid territories, while Mărașu, Galbenu, Movila Miresei, Gropeni, Stăncuța, Frecăței, Ciocile have aridity indexes corresponding to semi-arid areas, along with the rest of the county. Similar results of the computed values of NDVI, with a variation from 0,01 to 0,4, the highest values of the multi annual mean between 2000 – 2016, being determined at Berteștii de Jos, of 0,40, which confirms a lack of vegetation cover in the area. General considerations ascribe low values of NDVI, under 0,14 to lack of vegetation or very dried, while high values of NDVI, above 0,70 confirm healthy and dense vegetation.
The computed values of NDWI have been analysed along with the VCI. The multi annual means of NDWI indicates a medium towards rare vegetation at Marasu, Frecăței, Chișcani, Gropeni, Stăncuța, Vădeni, Berteștii de Jos, Brăila, Tichilești and Măxineni. The resulted values of VCI state that out of the 44 localities analysed, only 7 can be considered affected by moderate and severe draught while the rest of 38 can be classified as extreme draught affected areas, with unique values of VCI varying from 0,99 at Cazasu to 0,43 at Vadeni.
General considerations ascribe high values of NDDI, above 0,5 as indicators for the constantly draught affected areas and through the analysis of the multi annual means in Braila county, for 31 out of 44 localities, the NDDI values were high, from 0,52 in Romanu to highest of 3,03 at Măxineni, 3,1 at Surdila Găiseanca and Traian, 3,3 at Stăncuța and the maximum of
4,6 at Zăvoaia. The validation of the desertification affected areas determined through previous vegetation indexes was reconfirmed by the NDDI values, in the study area.
Summarizing, from the vegetation indexes analysis, 30 out of 44 localities in Braila county are affected by severe and extreme draught and out of these, Brăila, Vădeni, Cazasu, Grădiștea, Chiscani have important arid former agricultural areas, while at Mărașu, Galbenu, Movila Miresei, Gropeni, Stăncuța, Frecăței, Ciocile, total areas are more than 50% semi-arid.
The comparison between the CLC editions from 1990, 2000, 2006 and 2012, aimed to validate the results computed from MODIS satellite images. Thus, it was confirmed a diminish of the agricultural areas, with more than 16.000 hectares, simultaneously with the spectacular extension of secondary pastures, with over 22.000 hectares. The vineyards are diminishing with over 3580 hectares while the orchard areas extend with 780 hectares. As far as the forestry areas, in 1990 there were 18.845 hectares accounting for 3,96% of the county area, growing to 4,35% in 2000, 4,77% in 2006 and 4,75% in 2012, representing the very little steps in minimising and limiting the desertification areas in Braila county.
The general conclusion of the study is that using vegetation indexes computed from satellite images, can be a precise and standardised tool, automated and updated freely, to be used by the authorities, agricultural holdings managers and all other stakeholders, in order to determine the exact position and dimension of desertification affected or exposed to areas, as well as the intensity of the phenomena via the severity levels of these indexes.
The sustainable management of the agriculture in Braila will have to integrate reconstruction measures for the desertification affected areas, in order to limit the extension over the productive fields, by establishing protection forest curtains and amelioration solutions according to the specific soil entities, in order to protect each agricultural sector.
RÊSUME
La désertification des terrains agricoles, considérant les numéros processus de dégradation, est un topic d’actualité pour notre société, bien que la présence de ce phénomen soie certifié pendant les dérniers siecles, tant que au niveau planetaire notamment au continent européene.
La désertification est considéré un hasard, une vulnerabilité, qui s’installe lentment et, souvent, irremediable, etant conditionée par le phénomene naturelle et antropique. L’impact de la desertification est resenti sur 2/5 de la surface terrestre, engendrant des echilibres sociales, économiques et de l’environment.
En Roumanie, les départements du sud, qui ont le plus grand potentiel agricole, sont, au même temps, les plus affectées de la désertification, à la conséquence des actions synergiques des facteurs naturelles et anthropiques. Depuis 1997, suite à l’approbation de la Loi 629, qui ratifie la Convention des Nations Unies sur la lutte contre la désertification (UNCCD), ont a établi des objectives et des mesures nationales qui devront diminuer et minimiser les risques de la désertification.
Le but de cette étude est d’envisager l’objective d’UNCCD, celui d’identifier pour le département de Braila des zones exposées à la désertification ou aux celles qu’ont déjà été affecté par ce phénomène, par l’utilisation des images satellitaires. Celui-ci a une des plus grands aménagements fonciers du pays. Les images satellitaires ont été déchargées de bases de dates libres, qui ont permis à déterminer les plus utilisés indiques de végétation, pour la classification des zones arides ou semi-arides.
En choisissant le département de Braila pour cette étude, j’ai pris en considération l’importance de la capacité agricole de cette zone, comme une des plus productives du pays en matière des grains et oléagineux. Suive a productions agricoles intensives et extensives corroborées avec les facteurs édaphiques et climatiques, ont favorises l’apparition des plus de
2.000 hectares des terrains désertifiés et au moins d’outre 2.000 hectares qui présentent le risque de désertification.
La désertification a été signalée depuis 1975 et a avancé rapidement pendant 1990 –
2000, quand les systèmes foncier d’irrigation et du drainage ce sont supprimés progressivement, et même disparus par endroits. C’est à cause de la fraction des exploitations agricoles et de la grande variété des productions, émergées tout le long des changements socio – économiques.
Le premier chapitre présente les principaux vecteurs d’étudier le phénomène de désertification et l’évolution de ce concept aux niveaux global et national. La désertification a été initialement plus importante dans les zones arides et semi-arides mais on doit considérer aussi qu au niveau globaux on perd 40.000 km2 du terrain nouveau, chaque année, à cause de la
désertification, selon les statistiques d’UNCCD. En ce contexte, la désertification est devenue, pour plus de 100 pays affectées, parmi lesquelles la Romanie, le troisième problème d’environnement après la pénurie d’eau fraiche et le changement climatique, affectant plus de
20% de la population mondiale. Annexe V d’UNCCD établie les principales facteurs caractéristiques pour les terrains de Sud-Est de l’Europe qui sont responsables pour l’apparition de la désertification, classifies en: (a) des conditions climatiques semi-arides et arides subhumides, qui affectent des zones vastes, des sècheresses périodiques, variabilité pluvial très fort et des pluies chute et très intensifs. (b) des terres pauvres et fort érodés, qui sont prédisposés à former de croute de surface. (c) des forets détruite à cause des fréquents incendies. (d) conditions de crise agricole, associées à l’abandon de terrains et la détérioration des structures de conservation du sol et de l’eau; (e) l’usage non contrôlé des ressources de l'eau, engendrant des graves préjudices pour l’ambient, comprenant salinité élevée du sol et l’épuisement des aquifères.
Dans la Stratégie Nationale et dans le Plan D’Actions pour la Prévention et le Control de la Désertification du 2012, on a estimé que presque tous les terrains agricoles de la Romanie sont affectés par la sécheresse. En même temps, 1/3 des zones agricoles ont différents stades de dégradation des sols, dont le plus important facteur est l’érosion par l’eau et les glissements, affectant environ de 7 millions hectares du pays. Sur la base des valeurs de coefficient de sécheresse, on a établi que dans la Roumanie il y a 3 zones avec diffèrent sensibilités a la sécheresse, qui peut indiquer la désertification, à savoir: Zone 1, ou les valeurs annales de PAI (le coefficient de sécheresse Palfay) peut varier entre 6 et 12, et la fréquence des années secs est de 63% a Calafat, 60% a Tulcea, 57% a Adamclisi, 51% pour Valu lui Traian, 49% pour Grivița et Tecuci, 46% a Craiova et 40% a Galați. Zone 2, ou les valeurs de PAI peut varier entre 4 et 6 et la frequence des annees secs est entre 5% et 34%, a Alexandria, par exemple. Zone 3, ou les valeurs de PAI peut varier entre 2 et 4 et la frequevence des annees seches est 6% a Pitesti et
11% a Suceava. Le department de Braila, ici analisé, a des terrains ou PAI varie entre 4 et 10, soiant a la limite des zones 1 et 2 en ce que régard la sénsibilité de la secheresse modéré (4 – 6) jusque a fort (8 – 10).
Le deuxième chapitre présent les caractéristiques des terrains désertifies, pour distinguer les facteurs qui ont déterminé le déclanchement pour la zone étudié des processus de dégradation du sol et l’installation de la désertification. Les principaux processus identifies qui précédent la désertification, sont l’altération des attributs physiques, chimiques et biologiques du sol, simultanément à la dégradation de végétation et la minimisation des réserves de l’eau en sol. Selon les informations publiées dans le Programme National d’Actions pour la prévention et le control de sècheresse, la désertification et dégradation du sol (2001 – 2020) dans la Roumanie,
on peut distinguer quatre zones climatiques principales, classifiées en vertu des valeurs déterminées pour l’indice d’aridité, R. Pour le département de Braila, R varie entre [0,50 – 0,
65], valeurs caractéristiques aux zones humide et subhumide, ou l’agriculture s’exerce dans des vastes régions, en raison de précipitations naturelle. Cette classification est importante, parce que, dans cette étude on a recalculé les valeurs d’indice d’aridité R, de la même formule, par le rapport des précipitations vers l’évapotranspiration potentielle, ETP. Ainsi, on a déterminé qu’à l’aide des valeurs d’ETP des images satellitaires, on a eu des valeurs inferieurs pour R, qui ont permis de considérer le département de Braila ayant des sols arides et semi-arides.
Quand même, le département de Braila a été depuis longtemps considéré une zone chaude et sec du pays. On doit considérer aussi l’indice de sensibilité à la désertification des écosystèmes, déterminé par ICPA pour 1961 – 1990, qui délimite les grades de sensibilité critiques 2-3, par le fond édaphique et par les actions conglomérées des facteurs climatiques et anthropiques analysées.
Dans le troisième chapitre j’ai analysé le cadre naturel pour la zone étudiée, en commençant avec les conditions météo qui ont favorisées la désertification des terrains, depuis
1894 au présent. J’ai défini les intervalles de sécheresse, dont l’année 2007 est le plus chaud pendant l’été et spécialement pendant l’hiver, quand on a eu les plus grandes températures de la saison froide depuis qu’on a eu des enregistrements météorologiques officiels.
Par sa position geographiqué, Braila est un department dans la region du development Sud – Est de Roumanie, ayant une surface de 4.700 km2 et la population d’aproximativ 300.000 habitants, etant considéré un department moien, avec 4 ville. Cette position geographiqué ainsi que les voisinages ont permis la valorisation des surfaces agricoles de la champ de Baragan, aussi bien en conditions naturelles parmi que l’exploatation foncier. Hors des unites phiziques et georgraphiques analisées, on mentionne le champ de Braila, par ensemble, les characteristiques des plaines, des lacs et des deprésions lacustres, des eaux de surface et des eaux fréatiques; les characteristiques principales de la clime, notamment les precipitations et les temperatures a
l’ombre, les temperatures du niveau du sol, le regime des vents, la pression atmospherique, tous pour les valeurs enregistrées pendant 1961 – 2016. En meme temps, j’ai presenté les principales characteristiques de la flore et de la faune specifiques au department du Braila, ainsi que le régime et l’amplasement des zone clasifiées comme des superficies naturelles protegées, d’intéres national et international, tout étant des elements esentiales pour la désertification des terrains. Pour la meme raison j’ai analisé la composition et la qualité des sols du Braila, étant preponderant, du point de vue de la prétabilité agricole, également dans la deuxieme classe, bonne, correspondant aux terrains avec peu limitations, texture grossiere, salé, né-uniforme, ou la profondeur de l’eau fréatique est petite, aussi que dans la troisiemme classe, moien,
correspondant aux terrains des limitations modérés, sableaux, des textures argileaux, et dont l’eau freatique est située a 1-2 métres profondeur. Du point de vue des transformation determinées par les travaux foncier et les exploatations agricoles pendant different contexte sociales, on mentionne que, depuis 1990 justque a 2016, les 380.000 hectares se sont diminués dramatiquement, par la destruction des stations des pompes et des chanells d’irrigations. Egalement, le fond forestiere et les dégres de recouvrir la terre sont importants pour limiter les effets de la secheresse et de l’instalation de la désertification dans des zones sensibles, le plafon de 5% du forét pour l’entier department étant le plus bas du pays, corréspondant aux zones affectees par la desertification.
Le quatrième chapitre, j’ai presenté en detail les objectifs du cet étude, en construisant un plan de travail, pour:
– Calculer l’indice d’aridité pour les 44 unités administratifs – territoriales du department de Braila, en utilizant la formule adopté par UNEP en 1992, les valeurs de evapotranspiration potentiale étant retirées des images satellitaires du type MODIS.
– Calculer l’indice de végétation, différence normalisé, NDVI, l’indice de l’eau de la vegetation, difference normalise, NDWI, l’indice de la condition de vegetation, VCI et l’indice de secheresse, difference normalisé, NDDI, pour chaque localité du department, pour l’interval 2000 – 2016 et analisant l’impact de leur variation sur la phenologie des plants agricoles.
– L’analise de l’evolution des cathegories d’usage du terrain, parmi les images satellitaires du type CLC, pour détérminer la variation d’utilization du terrain, l’identification des surfaces exploatees pour l’agriculture ou pour autre buts et pour correler ces informations avec les resultats des indices de vegetation.
Dans le cinquème chapitre on a detaillé les resourcés et les methodes utilisées pour accomplir les objectives, structurees dans des bases de données: (1) climatiques, produits par la station metheorologique du department de Braila; (2) données satéllitaire, du type MODIS, synthese de
8 jours, utilisées pour determinér les indices de vegetation, NDVI, NDWI, VCI et NDDI, disponibles et dechargées gratuitment des web http://glovis.usgs.gov/ ainsi que le type CLC (Corine Land Cover) notamment CLC 1990, CLC 2000, CLC 2006 et CLC 2012, comme la refférince pour le moyen de récouvrir la terre, déchargées gratuitment de plateforme land.copernicus.eu/pan-european/corine-land-cover. (3) données du systeme de géoinformation (GIS), comprenant les cartes d’utilisation de terrain dans l’environment urban et rural, l’organisation administrative – territorialle, le reseuax hydrographique, les forets, le reseau de communication terrestre, pour le department de Braila.
Alors j’ai presenté les etapes de traitement des images satellitaires pour détérminer les indices de secheresse et de vegetation, mentionné – dessous, en utilisant la solution software ArcGIS pour les images de 2000 – 2016. Comme, j’ai presente en detail le moyen de prelucrer les images satellitaires de type CLC, en utilisant la meme solution software ArcGIS et en centraliser les categories d’utilisation des terrains, par interval.
Les résultats obtenus sont presentes dans le chapitre sixème. En comprenant les valeurs des indices et leur signification, on a tenu compte que l’evolution phenologique des plantes specifiques pour un department agricole comme la zone étudiée, est dependente de la capacite des sols de retenir et de rendre de l’eau et des nutrients pour les plantes. Donc on a evalué l’intensité et l’éxtension de la désertification par l’analyse complexe a travers des annees et les variations des indices de vegetation spécifiques.
De l’analise d’indice de secheresse, moyenne annuale et pendant la période de vegetation (Avril
– Octobre), on a conclu que les localites Brăila, Vădeni, Cazasu, Grădiștea, Chiscani ont des terrains arides, tandis que l’indice de sechesse pour l’interval de vegetation pour Mărașu, Galbenu, Movila Miresei, Gropeni, Stăncuța, Frecăței, Ciocile, est au millieu d’interval pour des terrains semi – arides, ainsi que pour le reste des localites du department.
On a obtenu des résultats comparable par l’analise de l’indice de vegetation, difference normalisé, NDVI, les plus numbreux valeurs de NDVI étant dans l’interval 0,01 – 0,4 et le plus grand des moyennes multiannuales pendant 2000 – 2016, etant obtenu chez Bertestii de Jos, de
0,40, tous confirmant l’absence de vegetation. Il fault mentioner que les valeurs de NDVI plus bas de 0,14 indiquent des surfaces qui manque la vegetation ou qui sont tres sec, tandis que les valeurs de NDVI plus de 0,70 attéstent une vegetation fort et diversifié.
En ce que concern les resultats obtenus pour NDWI, analises en meme temps avec les valeurs de VCI, car ils sont interdependents, les moyennes multiannuales de NDWI indiquent des zones avec une vegetation intérmediaire vers rare, Marasu étant le premier, suivi par Frecăței, Chișcani, Gropeni, Stăncuța, Vădeni, Berteștii de Jos, Brăila, Tichilești et Măxineni. En meme temp, les valeurs de VCI pour les 44 unité administratif – territoriales analisées dans cette étude, sont seulement pour 7 localites moderes ou severes , le rest de 38 localites ayant des valeurs correspondant au terrains affectés par de secheresse extreme. La bas les valeurs de VCI sont sub-unitaires, a partir de 0,99 a Cazasu jusqua le minimum de 0,43 a Vadeni. Il faut mentioner que les valeurs de NDDI de plus de 0,5 sont specifiques aux térrains affectees par la secheresse constante. Comme, l’analise des rezultats multiannuales obtenus pour la zone d’etude, confirment des valeurs relative grand, pour 31 d’un total de 44 localit ées du department de Braila, a partir de 0,52 determinée a Romanu, jusqua 3,03 a Maxineni, plus de
3,1 à Surdila Găiseanca et Traian, 3,3 à Stăncuța et le maximum de 4,6 à Zăvoaia.
En validant certain zones affectées par la desertification, a fin des resultats pour les indices de vegetation, calculées des images satellitaires du type MODIS, ont a reconfirmé, par NDDI, l’existence, la virulence et l’extension du phenomen de desertification dans la zone d’étude. Résumant, par l’analyse des indices de végétation, plus de 30 de total d e 44 localités, sont affectées par la sécheresse sévère et même extrême, et, de celle -ci, dans Brăila, Vădeni, Cazasu, Grădiștea, et Chiscani il y a certainment des vastes zones qui sont arides; comme, a Mărașu, Galbenu, Movila Miresei, Gropeni, Stăncuța, Frecăței, Ciocile les terrains sont plus de
50% semi-arides.
Par l’analyse analogue entre l’édition de CLC de 1990, 2000, 2006 et 2012, en ce qui concern les cathegories d’utilisation des terrains, on a envisagé de reconfirmer les resultats obtenus des indices de vegetation. Le resultats est que les zones agricoles ont ete minimisees avec 16.000 hectares, en meme temps que les paturage secondaires sont enlargies spectaculaire avec plus de
22.000 hectares. Les vignobles se sont reduies pendant la periode d’analise, 2000 – 2016, de plus de 3580 hectares, tandi que les vergers ont agradisses de plus de 780 hectares. Selon la carte CLC de 1990, les forés represent 3,96% du department de Braila, a savoir 18.845 hectares, et ils ont enlargis a 4,35% en 2000, 4,77% en 2006 et 4,75% en 2012, representant de tres petites pas pour la minimisation et limitation d’expansion des zones affectees par la desertification en Braila.
La conclusion generale de cette etude est que, l’utilisation des indices de vegetation determinés a l’aide des images satellitaires, peut etre un instrument precis et standardisé, automatisable et mis a jour gratuitment, utile pour les autorités, les managers d’éxploatations agricoles et pour tout les acteurs socials, en vue d’idéntifier éxactement les dimensions des zones affectees par la désertification tandis que l’intensité du phenomen, suivant les plafons de sévéritite des indices. Sur le long terme, la gestion durable des zones agricoles devra integrer des mesures d’amelioration pour les terrains affectés de désertification et de ceux qui sont limotrophes, selon le specifique du sol, pour agrandir la capacité agricole de chaque sector.
I. CONSIDERAȚII GENERALE PRIVIND DEȘERTIFICAREA
I. GENERAL CONSIDERATIONS ON DESERTIFICATION
1.1 STUDIUL FENOMENULUI DE DEȘERTIFICARE LA NIVEL
GLOBAL
Dezvoltarea tehnologică și industrială a societății la nivel global, preponderent în ultimele 5 decenii, a generat exploatarea resurselor naturale, epuizabile dar în egală măsură și a resurselor regenerabile, ca o consecință firească a preocupărilor societății umane de a diminua ritmul de consum și pentru conservarea biodiverității, protecția mediului înconjurător și a sănătății și existenței oamenilor. In cadrul acestor preocupări, sunt vizate 4 sisteme care interacționează și se potențează reciproc: (Berca, 2000)
(1) Sistemul economic, care generează bunuri de consum;
(2) Factorul uman, ca obiectiv central al tuturor acțiunilor și preocupărilor;
(3) Mediul înconjurător, definit la nivel optimal al parametrilor;
(4) Sistemul tehnologic, care influențează evoluția celorlalte trei.
În acest context, națiunile au elaborat convenții de aplicare a unor măsuri unitare la nivel global, astfel încât efortul comun să conducă la refacerea echilibrului și a capacității de regenerare a mediului înconjurător, prin promovarea și implementarea conceptului de dezvoltare durabilă, de exploatare și conservare a resurselor, cu responsabilitate față de generațiile viitoare.
Organizația Națiunilor Unite a elaborat și lansat spre semnare încă din anul 1994, CONVENȚIA NAȚIUNILOR UNITE PRIVIND COMBATEREA DEȘERTIFICĂRII – UNCCD, la care România a aderat, prin ratificarea Legii 629, în anul 1997. (CONVENȚIA NAȚIUNILOR UNITE PRIVIND COMBATEREA DEȘERTIFICĂRII – UNCCD, 1997). Scopul Convenției constă în ,,combaterea dețertificării și diminuarea efectelor secetei în țările cu probeleme serioase de secetă și/sau deșertificare (…) prin măsuri eficiente la toate nivelurile, sprijinite de cooperare internațională și aranjamente de parteneriat în cadrul unei abordări care este de acord cu Agenda 21 (a reuniunii de la Rio de Janeiro) cu scopul de a contribui la o dezvoltare durabilă în regiunile afectate”.
Conform Convenției, deșertificarea este ,,procesul de degradare a terenurilor din regiunile aride, semiaride și subumede, rezultând din diferite cauze, inclusiv climatice și activități umane”. Degradarea terenurilor până la deșertificare se poate realiza, conform Convenției UNCCD, in orice zona climatică, în ciuda faptului că, în general, se consideră că deșertificarea
este specifică zonelor aride, semi-aride și uscate. Deșertificarea este considerată un fenomen de vulnerabilitate, care se instalează lent și de cele mai multe ori iremediabil, condiționat de fenomenele naturale și cele antropice.
Obiectivul 15 al Convenției UNCCD, îndeamnă statele semnatare la ,,protejare, reconstrucție și promovarea utilizării durabile a ecosistemelor terestre, administrarea sustenabilă a pădurilor, combaterea deșertificării, stoparea degradării solurilor și a biodiversității și aplicarea de măsuri de remediere”.
Principalii vectori în declanșarea și instalarea fenomenului de deșertificare sunt factorii climatici,
dintre care seceta prelungită, aportul de apă redus și regimul termic ridicat.
Menținerea unui echilibru optim intre procesele ecosistemelor, funcțiile și serviciile acestora, inclusiv activitatea umană, este esențială pentru evitarea degradăriii terenurilor, conceptualizând deșertificarea ca un rezultat al degradării biosferei de la suprafața sau de sub scoarța terestră, încorporând solul, terenul, apa de suprafață, apa subterană, plantele și animalele, activitatea umană și rezultatele impactului antropologic asupra zonei respective (Reed, 2016).
Începând cu anii 80, fenomenul de deșertificare a fost definit ca fiind procesul prin care solul își pierde capacitatea de a susține regenerarea ecosistemelor sale; ulterior, definiția termenului a fost revizuită și completată, având în vedere complexitatea în timp și spațiu a fenomenului, pornind de la variabilitatea mare a cantității de precipitații, predominând perioadele de secetă, reducerea suprafețelor cu vegetație, degradarea solului prin eroziune și prin reducerea cantității de nutrienți din sol, salinizarea si alcalizarea.
Statistic, conform secretariatului UNCCD și Organizației Meteorologice Mondiale, se estimează că anual, circa 40.000 de km2 de terenuri noi pot fi încadrate în categoria suprafețelor afectate de deșertificare.
Deșertificarea este și o consecință a schimbărilor climatice, în regiunile afectate de secete prelungite, fiind fenomene duale acționate biofizic și antropic, interacționând în sistemele eco- sociale ale tuturor populațiilor din lume. (Reed, 2016)
În literatura de specialitate, se consideră că aproximativ 50% din suprafața Pamântului se va confrunta cu fenomenul de secetă până la sfârșitul secolului 21, determinând reducerea productivității biomasei, a cantităților de masă lemnoasă, a suprafețelor acoperite de plante perene, a cantităților de apă reținute în sol, precum și degradarea solurilor prin deșertificare și destabilizarea ordinii sociale. (Ali, 1992)
La nivel global, peste 100 de țări se confruntă cu problema deșertificării terenurilor. Procesele combinate de eroziune hidrică si eoliană, distrugerea vegetației și reducerea suprafețelor acoperite, distrugerea și/sau consumul resurselor de apă, salinizarea solurilor, sunt per ansamblu,
accelerate prin activitatea antropică, determinând intensificarea si creșterea vitezei de
deșertificare în anumite regiuni.
Îndepărtarea vegetației naturale/despăduriri (mil ha)
Supraexploatare (mil ha)
Suprapășunat (mil ha)
Activități agricole (mil ha)
Activități industriale și
bioindustriale (mil ha)
Figura 1 1: Mecanisme de degradare a solului induse antropic, în funcție de factorii determinanți,
la nivel mondial, dupa World Resource Institute, 1999
Figure 1.1: World anthropic soil degradation mechanism, by determing factors, according to
World Resource Institute, 1999
Din 1994, odată cu prima conferință internațională (UNCOD), deșertificarea este considerată o problemă globală, drept pentru care toate statele trebuie să depună eforturi pentru implementarea planurilor de acțiune și a măsurilor asumate; comunitățile științifice și organizaționale internaționale consideră deșertificarea o problemă majoră a mediului înconjurător și în egală măsură un dezastru antropic.
Preocupările privind diminuarea surselor de apă dulce și schimbările climatice sunt completate de fenomenul de deșertificare, considerat pe locul 3 dintre cele mai importante aspecte de mediu ale secolului 21. Trebuie menționat faptul că deșertificarea generată de variabilitatea condițiilor meteorologice (influențate de schimbările climatice), afectează aproximativ două cincimi din suprafața uscatului, cu impact asupra unui procent de 20% din populația totală a globului. Studierea cauzelor care determină instalarea deșertificării precum și a soluțiilor de a combate, reduce și minimiza suprafețele de teren afectate de acest fenomen, datează la nivel global de la începutul anilor 70, în urma unei perioade continue de 6 ani de secetă, din regiunea sub- sahariană Sahel, în urma căreia peste 200.000 de persoane și milioane de animale au pierit.
Drept urmare, la nivel mondial au fost organizate o serie de reuniuni la nivel înalt, pentru stabilirea de măsuri concrete pentru combaterea deșertificării, pe care le prezint mai jos, cronologic.
În 1992 s-a desfășurat Summit-ul de la Rio, supranumit și summit-ul Pamântului în cadrul căruia a fost emisă Agenda 21, al cărei capitol 12 abordează degradarea terenurilor din zonele aride, semi-aride și subumede uscate.
Conferința de la Rio este un punct de referință în implementarea conceptului de dezvoltare durabilă ca și modus vivendi al tuturor comunităților, ca și subsistem al ecosferei, dependent de stabilitatea și capacitatea de autoreglare, prin menținerea unui echilibru rațional între dezvoltarea economică și integritatea mediului natural, în acord cu cea de-a 11-a poruncă enunțată de Walter Clay Lawdermilk (1953, citat de Yaalon și Arnold, 2000) prin care omul a primit de la Dumnezeu pământul ca să-l muncească și să-i păstreze productivitatea din generație în generație, prin dezvoltare durabilă.
În 1994 s-a desfășurat Convenția Cadru a Națiunilor Unite asupra Schimbărilor Climatice, care reglementează măsuri pentru combaterea schimbărilor climatice, repectiv modificările mediului fizic sau ale ființelor vii, efectele nocive semnificative asupra compoziției, stabilității sau productivității ecosistemelor naturale și amenajate. Convenția a vizat implicit combaterea și limitarea efectelor deșertificării, pentru protejarea funcționării sistemelor socio-economice, a sănătății și a bunăstării omului.
În anul 1997 a fost adoptat Protocolul de la Kyoto, care reprezintă prima măsură globală de diminuare a efectelor schimbărilor climatice prin reducerea gazelor cu efect de seră, asumată atât de statele puternic industrializate cât și de România, din anul 2004. Protocolul reconfirmă angajamentul pentru o dezvoltare durabilă uniformă și protecția unitară a calității mediului înconjurător, implicit prin minimizarea suprafețelor afectate de deșertificare și extinderea
terenurilor agricole, corelate cu creșterea cererii și a consumului, la nivel modial.
Total
Terenuri împădurite
Pășuni permanente
Folosința (mil. ha)
Terenuri cultivate
0 5000
10000
Figura 1 2: Utilizarea resurselor de sol pe plan mondial, după World Resource Institute, 1999
Figure1.2: World soil resources use, according to World Resource Institute, 1999
În 2002 s-a desfășurat la Johannesburg în Africa de Sud Summit-ul Mondial pentru Dezvoltare Sustenabilă (WSSD) la care țările participante și-au reafirmat angajamentul pentru alocarea resurselor pentru protejarea și dezvoltarea sustenabilă a ecosistemelor terestre la nivel planetar.
În anul 2015, au fost adoptate de către statele semnatare ale Convenției, 17 obiective globale
pentru dezvoltarea sustenabilă pentru următorii 15 ani.
Dintre acestea, ținta 15.3 este de departe cea mai ambițioasă:,, până în anul 2030, se va realiza: combaterea deșertificării, refacerea terenurilor și a solurilor degradate, inclusiv a celor afectate de deșertificare, secetă și inundații și se vor depune toate eforturile pentru a neutraliza efectele degradării solurilor la nivel global”. (UNCCD, Land Degradation Neutrality:The Target Setting Programme, 2016)
La nivelul Comunității Europene, deșertificarea este considerată un fenoment transfrontalier și trans –sectorial de importanță majoră. Majoritatea țărilor din comunitate sunt semnatare a convențiilor internaționale mai sus menționate și au implementate planuri naționale de acțiuni pentru combaterea efectelor și reducerea suprafețelor afectate de deșertificare.
Comisia Europeană a adoptat în Septembrie 2006 Strategia Tematică pentru Protecția Solului, admițând prin aceasta importanța și gravitatea proceselor de degradare a solurilor și a terenurilor agricole la nivel comunitar.
Preocupările de integrare a informațiilor despre mediul înconjurător, pentru o imagine completă și complexă, transnațională, au rezultat în creearea de platforme de tipul www.copernicus.eu sau www.un-spider.org (ONU) care să permită monitorizarea integrată a interacțiunii fenomenelor climatice și a activităților antropice asupra mediului înconjurator; acestea înglobează date uriașe și informații în algoritmi complexi de predictibilitate a dezastrelor și fenomenelor naturale, pentru protecția și securitatea sănătății oamenilor și a mediului înconjurător.
Comisia Europeană asigură constant finanțare pentru proiectele de cercetare care să conducă la identificarea cauzelor și a soluțiilor de limitare a deșertificării. Obiectivul general este de realiza o cercetare multidisciplinară concentrată asupra soluțiilor fezabile și actuale de combatere a deșertificării, generarea de scenarii și elaborarea de politici specifice zonelor de implementare, fiind vizate areale din zonele europene cele mai afectate de deșertificare.
Cercetările din ultimele decenii confirmă faptul că importante suprafețe de teren arabil au fost afectate de procese de degradare, care vor continua să se acutizeze dacă nu sunt luate măsuri de limitare, mai ales în situațiile în care activitatea umană este factor determinant. Trebuie menționate și efectele schimbărilor climatice, care generează tot mai multe evenimente extreme, cu implicații asupra calității culturilor și a solurilor pretabile agriculturii.
Cum agricultura reprezintă cea mai veche formă de utilizare a terenurilor, evoluând odată cu dezvoltarea societății omenești, extinderea suprefețelor exploatate agricol, industrializarea și tehnologizarea lucrărilor agricole, au determinat îmbunătățirea producțiilor agricole dar, în unele zone, au generat și efecte negative, conducând la distrugerea stratului de sol fertil. (Stan V. ,
2005).
Principalele motive de îngrijorarea a comunității oamenilor de știință și a ecologiștilor, legate de diminuarea suprafețelor agricole și extinderea zonelor cu terenuri degradate sau chiar afectate de deșertificare, rezultă din efectele ,,revoluției verzi” cauzate de:
– Consumul de combustibili fosili și emisiile atmosferice generate de procesele de producție agricolă;
– Daunele provocate solurilor prin utilizarea energiei, poluarea apelor prin procesele de
producție sau de levigare a fertilizanților utilizați în agricultură;
– Consumul de apă dulce, diminuarea rezervelor de apă subterană și salinizarea apelor de suprafață;
– Eroziunea și salinizarea secundară a suprafețelor arabile;
– Contaminarea produselor agricole cu pesticide și spălarea pesticidelor de la suprafața solului. Cuantificarea efectelor agriculturii asupra calității solurilor rămâne o preocupare de actualitate, având în vedere zonele de impact, vulnerabilitățile solurilor, intensitatea și viteza de degradare a proprietăților fizice, chimice și biotice, afectând calitatea apelor de suprafață și a acviferelor, a aerului, a biodiversității și a sănătății umane.
1.2 DEȘERTIFICAREA DIN PERSPECTIVA ROMÂNIEI
Deșertificarea este unul dintre cele mai complexe fenomene de risc, cu expansiune mare în teritoriu, având cauze de origine naturală și antropică, fiind, în sens restrâns, un proces de extindere a deșerturilor. Deșertificarea se instalează în zonele semi-aride, în care ecosistemele își pierd capacitatea de autoregenerare, vegetația dispare iar solul trece printr-un proces de sărăcire în elemente nutritive și de reducere a capacității de reținere și eliminare pentru plante a apei și a nutrienților și erodare sub influența factorilor naturali și antropici (Grecu, 2006).
România și-a validat aderarea la principiile și obiectivele Convenției UNCCD, prin Legea nr.
111/1998 pentru aderarea României la Convenția Națiunilor Unite pentru combaterea deșertificării în țările afectate grav de secetă și/sau de deșertificare, în special în Africa, adoptată la Paris la 17 iunie 1994.
Ca membru al Convenției Națiunilor Unite pentru Combaterea Deșertificării, și România celebrează ziua de 17 Iunie pentru a marca angajamentul națiunilor de a lupta și combate efectele deșertificării și ale secetei¸ în contextul efectelor schimbărilor climatice resimțite tot mai acut.
În Anexa V a Convenției sunt stabilite măsurile de implementare specifice pentru țările central și est europene, care corespund obiectivului general al UNCCD, pentru abordarea sistematică a problemelor legate de prevenirea și combaterea degradării terenurilor, evitarea efectelor secetelor și combaterea fenomenului de deșertificare, pentru ridicarea standardului de viață al
comunităților umane din zone aflate sub risc de această natură. (UNCCD & Convenția
Națiunilor Unite, http://www2.unccd.int/convention/about-convention)
Deșertificarea pe teritoriul României corespunde unui conglomerat de factori și efecte ale acestora, așa cum au fost definite in Anexa V la UNCCD, caracteristici Europei de Sud-Est, respectiv:
(a) Condiții climatice semi-aride și arid sub-umede care afectează zone vaste, secete periodice, variabilitate pluvială foarte ridicată și ploi bruste și cu intensitate mare;
(b) Soluri sărace și puternic erodabile, predispuse la formarea crustei de suprafață;
(c) Pierderi extensive de păduri din cauza focurilor frecvente;
(d) Condiții de criză agricolă, asociate cu abandon de teren și deteriorarea structurilor de conservare a solului și apei;
(e) Exploatarea necontrolată a resurselor de apă conducând la daune ambientale grave, incluzând salinizarea și epuizarea acviferelor.
La nivel național, din cele 23 de milioane hectare, conform statisticilor publicate de FAO in
2014, 60,7 % din suprafață este folosită pentru agricultură, 28,7% acoperită de păduri iar diferența de 10,5% este pentru alte folosințe. (FAO, FAO STATISTICAL YEARBOOK, Europe
and Central Asia Food&Agriculture, 2014), prezentate în figura de mai jos.
Suprafața totală de teren a României
23 mil ha
2,38
Agricultură
6,79
13,83
Păduri
Alte folosințe
Figura 1 3: Principalele folosințe ale terenurilor în România, FAO 2014
Figure 1.3: Main use of land in Romania, FAO 2014
Dintre cele mai importante cauze antropice care au determinat instalarea și extinderea suprafețelor deșertificate, inclusiv în zona de studiu, județul Brăila, menționez: despăduririle, care au condus la modificarea verigilor circuitului hidric, creșterea intensității torenților pluviali și a scurgerii apei, sporirea riscului la inundații și băltiri pe termen lung care au condus la salinizarea secundară a terenurilor, precum și lucrările de îmbunătățiri funciare și exploatarea necorespunzătoare a acestora.
În România, managementul folosințelor terenurilor agricole a fost îmbunătățit odată cu aplicarea Legii 18/1991, cu modificările și completările ulterioare, deși o evaluare uniformă la nivel național a fenomenelor care afectează terenurile agricole nu a fost realizată.
Nițu și col, 2000 au elaborat o situație orientativă asupra solurilor afectate de diferite tipuri de eroziune, privind distribuția pe județe a terenurilor ocupate de soluri erodate, în care, în județul Brăila, analizat în acest studiu, sunt inventariate 1.000 ha teren arabil afectate de eroziune. Refacerea solurilor afectate de deșertificare și introducerea acestora în circuitul agricol se impune ca măsură de combatere a extinderii acestor suprafețe, ținând cont și de timpul necesar refacerii suprafețelor de sol, precum și de costurile care sunt direct proporționale cu intensitatea fenomenului și gradul de răspândire.
În literatura științifică sunt considerate a fi în pericol de deșertificare regiunile în care R, indicele de ariditate, definit ca raport dintre precipitații și evapotranspirație (P/ETP = R) este cuprins în intervalul 0,05 – 0,65. Zonele în care R>0,65 sunt considerate a fi regiuni umede, în timp ce acolo unde R<0,05 sunt considerate a fi regiuni hiperaride. La nivel global, aproximativ 7,5% din suprafața uscatului uscatului poate fi încadrată în categoria zonelor hiperaride.
Prin Programul Național de Acțiune pentru prevenirea și controlul secetei, deșertificării și degradării solurilor (2001 – 2020) sunt stabilite patru zone climatice principale în România, clasificate în funcție de valoarea determinată pentru indicele de ariditate R:
Figura 1 4: Distribuția indicelui de ariditate R în România,conform Programului Național de
Acțiune pentru prevenirea și controlul secetei,deșertificării și degradării solurilor (2001-2020)
Figure 1 4: Arridity index distribution in Romania, R, according to National Action Plan for the
Prevention and Control of the Draugh, Desertification and Soil Degradation (2001-2020)
În România, conform datelor climatice înregistrate în ultimii 100 de ani de către cele 17 stații meteo amplasate în sud – estul țării, respectiv Dobrogea, Estul Munteniei și Sudul Moldovei, confirmă că aceste zone sunt puternic afectate de deșertificare; peste 3 milioane de hectare, dintre care 2,8 milioane hectare sunt teren arabil, insumând 20% din suprafață.
Zonele cele mai afectate de degradarea solurilor sunt platoul Moldovei, dealurile sub-carpatice între Trotuș și Olt, platoul Transilvaniei și Piemontul Getic, în care se estimează că pierderea anuală de sol, prin eroziune, este de 123 milioane tone.
Variabilitatea factorilor climatici conduce la delimitarea teritoriului agricol al României, în trei
mari zone agroclimatice, respectiv: I – zona calda/secetoasă, II – zona moderată/subumedă și III
– zonă răcoroasă/umedă, a căror distribuție spațială este prezentată în figura de mai jos.
Figura 1 5: Clasificarea zonelor agro climatice din România, in functie de mediile multi anuale ale temperaturilor și precipitațiilor, conform cu Programul Național de Acțiune pentru prevenirea și controlul secetei, deșertificării și degradării solurilor (2001 – 2020)
Figure 1 5: Classification of agro-climatic areas in Romania, based on multi annual means of temperatures and precipitations, according to the National Action Plan for the Prevention and Control of the Draugh, Desertification and Soil Degradation (2001 – 2020)
În fapt, aproape toată suprafața agricolă a țării este afectată de secetă iar 1/3 din suprafața agricolă prezintă diferite grade de degradare a solului, cel mai important factor fiind eroziunea prin apă și alunecările de teren, care afectează aproximativ 7 milioane de hectare la nivel național. (Strategia și Programul Național de Acțiune pentru Prevenirea și Controlul Deșertificării, 2012)
Clima temperat – continentală a României, caracterizată de creșterea anuală a temperaturii aerului și implicit a temperaturilor înregistrate la nivelul solului, în intervalul Mai – August, favorizează tendința de deșertificare din zonele extracapatice, din sudul Moldovei, Dobrogea, sudul Olteniei și Câmpia Bărăganului, perioadă ce se suprapune cu sezonul tradițional deficitar în precipitații și caracterizat de secete moderate sau severe.
Conform determinărilor realizate la nivel național, (Stan V. , 2005) în România există 3 zone cu sensibilitate diferită la secetă care poate conduce către deșertificare, pe baza valorilor determinate pentru coeficientul de ariditate, respectiv:
Zona 1 – Valorile anuale ale PAI variază în intervalul 6 și 12, cu o frecvență a anilor secetoși de: 63% la Calafat, 60% la Tulcea, 57% la Adamclisi, 51% pentru Valu lui Traian, 49% pentru Grivița și Tecuci, 46% la Craiova și 40% la Galați.
Zona 2 – Valorile anuale ale PAI variază între 4 și 6, cu o frecvență a anilor secetoși în
intervalul 5% – 34% – Alexandria.
Zona 3 – Valorile anuale ale PAI variază între 2 și 4, cu o frecvență a anilor secetoși în
intervalul 6% – Pitești și 11% – Suceava.
Figura 1 6: Clasificarea zonelor secetoase din România, pe baza coeficientului de ariditate (Palfay index), proprietățile solurilor, caracteristicile reliefului și nivelului apelor, ICPA Figure 1 6: Classification of draugh areas in Romania, based on arridity index (Palfay), soil properties, land and water levels, by ICPA
Consecutiv Strategiei și Programului Național de Acțiune pentru Prevenirea și Controlul Deșertificării, elaborate în prima etapă în 2002, a fost adoptată Hotărârea 474/2004, prin care s-a constituit COMITETUL NAȚIONAL PENTRU COMBATEREA SECETEI, A DEGRADĂRII TERENURILOR ȘI A DEȘERTIFICĂRII.
COMITETUL are în componență reprezentanți din Ministerului Mediului și a celor mai importante instituții din țară cu activitate relevantă, institute de cercetare, universități și facultăți cu specialiști în domeniul deșertificării, printre care și Facultatea de Îmbunătățiri Funciare și Ingineria Mediului din cadrul USAMV București.
Rolul principal al COMITETULUI este de a coordona activitățile necesare pentru punerea în aplicare a prevederilor Convenției Națiunilor Unite pentru combaterea deșertificării în țările afectate grav de secetă și/sau de deșertificare, în special în Africa, adoptată la Paris la 17 iunie
1994, la care România a aderat prin Legea nr. 111/1998.
De asemenea, la nivel național, COMITETUL coordonează elaborarea și aplicarea Strategiei Naționale de Combatere a Fenomenelor de Degradare a Terenurilor, de Secetă și Deșertificare, asigurând corelarea acesteia cu obiectivele Strategiei Naționale de Dezvoltare Durabilă, analizează necesitatea și oportunitatea programelor și proiectelor de cercetare – dezvoltare în probleme privind fenomenele de degradare a terenurilor, de secetă și deșertificare; analizează necesitatea și oportunitatea elaborării programelor de acțiune subregionale și/sau regionale și cooperează cu celelalte țări la elaborarea acestor programe, asigurând armonizarea lor cu programul național. (HOTĂRÂRE nr.474/ 2004).
II. CARACTERISTICILE ZONELOR DEȘERTIFICATE
II. CARACTERISTICS OF DESERTIFICATED AREAS
Principalele caracteristici ce confirmă apariția fenomenului de deșertificare sunt: pierderea capacității de producție a solului, reducerea vegetației perene sub 5% și concentrarea acesteia de- a lungul rețelei hidrografice, extinderea și intensificarea salinizării în zonele slab drenate și/sau irigate, eroziunea, reducerea resurselor și a cantităților de apă de suprafață și subterane, schimbarea intensității radiației solare (a albedo-ului), schimbarea caracteristicilor florei și faunei, prin apariția unor specii adaptate la lipsa de apă și la condițiile de deșert (Dumitru, 2005). Studiul solurilor afectate de deșertificare implică analize complexe, cu caracter teoretic și aplicativ, pornind de la analiza structurii parentale a solului, coroborată cu modul în care se prezintă suprafața solului precum și cu gradul de acoperire cu vegetație, cu impact asupra vitezei cu care se degradează solul. (Moțoc, 1975, p. 48).
Indiferent de nivelul de dezvoltare al unei țări sau regiuni, preocuparea pentru protejarea, întreținerea și exploatarea moderată a solului trebuie să ocupe un loc central, mai ales în condițiile în care solul rămâne principalul mijloc de producție al agriculturii și a resurselor alimentare pentru omenire. (Apostol, 2011, p. 16).
Dacă anterior România era considerată grânarul Europei, în prezent capacitatea de producție agricolă este estimată la aproximativ 40% față de media europeană, cauzele fiind atât de natură economică cât și de management integrat al exploatațiilor agricole.
Ignorarea proceselor inițiale care conduc la degradarea solului până la deșertificare, poate genera efecte pe termen lung, solul având un ciclu lent de regenerare. Se consideră că 1 cm de sol se formează în aproximativ 12 ani pe o rocă afânată, în aproximativ 40 de ani, în condiții de practici agricole normale și în minim 200 de ani pe roci compacte.
Profilul de sol sau pedonul, este elementul de bază pentru studierea și caracterizarea morfologică și fizico-chimică a solului, prin analizarea succesiunilor de orizonturi ceea ce permite clasificarea solurilor. V.V. Dukoceaev (1846-1903) a definit solul ca fiind un corp natural de sine stătător, situat la suprafața scoarței terestre, cu morfologie specifică rezultată ca urmare a acțiunilor combinate ale rocii parentale, reliefului, climei, vegetației și faunei.
Solul există în natură ca și corp solid, tridimensional, cu un anumit volum, arie și pantă. Pe hărțile pedologice, reprezentarea se realizează prin poligoane, bidimensional, caracteristica tridimensională rezultă din analizele de laborator și este redată prin denumirea solului, care sintetizează elementele structurale ale acestuia.
În procesul de formare a solului, sunt definite principalele caracteristici ale solului, mai ales din punct de vedere al utilizării în agricultură, respectiv: structura, porozitatea, permeabilitatea pentru aer și apă sau capacitatea de a reține și a ceda apă și aer plantelor, capacitatea fertilizantă, sub influența factorilor pedogenetici, definiți prin ecuația factorilor de formare a solului a lui Dukoceaev, Jenny și Kovda:
S = f (cl, o, p, r) t, unde:
S = solul, cl = clima, o = organismele și micro-organismele de la suprafață și din sol, p = roca parentală, r = relieful, t = timp, în funcție de care variază toate celelalte elemente.
Distribuția spațială a tipurilor de sol este determinată așadar de ansamblul pedogeografic și direct influențată de factorii de mediu, determinați natural sau antropic și identificați la momentul de analiză. (Florea, Solul, partener de existență, 2013)
2.1. FUNCȚIILE SOLULUI
Analiza impactului deșertificării trebuie să țină cont de multitudinea funcțiilor pe care solul le îndeplinește, atât din punct de vedere ecologic cât și din punct de vedere economic (Florea, Solul, partener de existență, 2013, pg. 34-37) respectiv:
i) Funcții ecologice
1. Contribuția la producția de biomasă vegetală, pentru asigurarea alimentelor, a furajelor, de
materii prime si energie;
2. Recircularea elementelor chimice, prin filtrare, tamponare și transformare, între atmosferă, apa freatică și covorul vegetal, protejând mediul înconjurător, prin circuitul C, CO2, O2, săruri;
3. Geodermă, habitat biologic și rezervă de gene, în ceea ce privește fauna și flora din sol, ca parte esențială a biodiversității;
4. Autocurățarea sau epurarea solului, prin distrugerea substanțelor organice străine, filtrarea poluanților și reducerea dispersiei acestora prin apa freatică,
ii) Funcții tehnice, industriale și socio – economice
5. Bază spațială pentru structurile tehnice, sociale, economice și industriale, respectiv: așezări
umane, industriale, transport, etc.
6. Funcția bioproductivă, solul fiind sursă de energie și materii prime pentru industrie;
7. Moștenire culturală, arheologică, paleontologică și geogenică, prin conservarea vestigiilor și/sau memorarea evoluțiilor istorice.
iii) Funcții energetice
8. Acumularea de energie chimică (funcție bioenergetică) prin convertirea energiei solare în substanțe organice, în cadrul procesului de fotosinteză și transformarea acesteia în humus;
9. Absorbția de căldură (din radiația solară) și transfer de căldură în atmosferă;
10. Intermedierea schimbului de diferite forme de energie între biosfere.
Deșertificarea nu este imediat sesizabilă, în special în zonele subumede, în care perioadele secetoase alternează cu ani ploioși sau cu execesiv de umiditate, fiind un proces pe termen lung, influențat de mai multe tipuri de factori: (Dumitru, 2005)
– factori de natură meteorologică, respectiv secetă, evenimente climatice extreme cu temperaturi ridicate, concentrații ridicate de CO₂ variații mari de temperatură iter-anuale și multianuale;
– factori de natură ecologică, caracterizați prin dezvoltarea deficitară a plantelor, dereglarea circuitului de nutrienți, sărăcirea covorului vegetal, regenerarea și mutabilitatea microbiană, ce pot fi atât o consecință cât și o cauză de degradare a solurilor;
– factori determinați de diminuare a rezistenței terenurilor față de variațiile climatice anuale și
multianuale;
– factori ce țin de capacitatea de producție a solului, insemnând structura și compoziția biochimică a solului, adâncimea stratului de sol fertil si gradul de eroziune și/sau degradare a acestuia, nivelul freatic și gradul de salinizare al solului;
– factori de natură socio-economică și civică, cum ar fi apariția de războaie, a foametei, a
dezordinii sociale.
– factori de natură antropică, determinați de suprapopularea anumitor zone, aplicarea insuficientă sau deficitară a politicilor agricole, de protecție a mediului, sociale și economice, utilizarea greșită și/sau irațională a terenurilor, suprapășunatul, irigarea necontrolată sau în condiții de drenaj necorespunzător.
În Romania, principalii factori antropici care au determinat apariția suprafețelor deșertificate
sunt:
– reducerea suprafețelor acoperite cu vegetație forestrieră și exploatarea necontrolată a masei
lemnoase:
– eroziunea solului ca și consecință directă a defrișărilor masive;
– suprapășunatul și sărăcirea solului în materie organică și macronutrienți;
– aplicarea necontrolată a ingrășămintelor chimice pe suprafețele arabile;
– salinizarea și poluarea chimică.
Deși solul se adaptează relativ rapid schimbărilor radicale de mediu (determinate de presiunile naturale sau cele antropice) (Răducu, 2016, p. 46) el este în același timp habitat și sursă de hrană
pentru un număr copleșitor de organisme. Pierderea componentei biologice a solului, a echilibrului natural dintre cele 16 elemente fundamentale care determină calitatea materiei organice, conduce la degradarea tuturor celor 3 faze constituente: solidă, lichidă și gazoasă, care trebuie completate în mod evident cu cea biotică, a cărei existență determină diferența fundamentală dintre sol și litosferă.
Evoluția calității solului este în mod direct influențată de clima zonală, coroborată cu acțiunea temperaturilor și a precipitațiilor, putând fi determinantă în procesele de degradare până la deșertificare a solurilor, prin efectele directe asupra acestuia, respectiv:
– Acumularea sărurilor la suprafața solului, din cauza lipsei precipitațiilor pe fondul unor
temperaturi ridicate;
– Alterarea, levigarea și eroziunea de suprafață a solului, în condițiile reducerii suprafețelor
acoperite de covorul vegetal.
– Modificarea temperaturii solului, ca și consecință a efectului de seră.
Topografia zonei reprezintă un factor determinant pentru formarea și transformarea proprietăților solului. De-a lungul timpului, prin alternarea regimurilor hidrice, hidrologice și termice ale solurilor, chiar dacă au fost formate pe același material parental. Formarea lentă a solului, constituirea caracteristicilor fizice, fizico-chimice, biologice și de fertilitate naturală sunt condiționate de climă, vegetație, relief și substrat litologic.
Figura 2 1: Principalele interacțiuni între pedosferă (sol), atmosferă (aer), hidrosferă (apă), litosferă (rocă) și biosferă (plante și animale) (Dent, 2005)
Figure 2 1: Main inter-actions between pedosphere (soil), atmosphere (air), hidrosphere (water), litosphere (parental rock) and biosphere (plants and animals) (Dent, 2005)
Ințelegem deci, că solul este un sistem complex, natural creat, polidispers, heterogen, aflat la suprafața crustei terestre și rezultat în urma interacțiunii dintre pedosferă, atmosferă, litosferă și biosferă.
Chiar dacă trecerea de la o unitate de sol la alta nu este distinct diferențiată, ca și în cazul florei și faunei de exemplu, totuși, învelișul de sol poate fi caracterizat atât prin continuitate cât și prin discontinuitate (Fridland, 1976), prin diverse modele, variații care se repetă din loc în loc și care rezultă în urma proceselor complexe determinate de factorii de mediu și fluxurile de substanțe și energie. (Florea, Solul, partener de existență, 2013)
Diminuarea resurselor de apă și degradarea calității acesteia, constituie una dintre problemele majore cu care societatea noastră se confruntă la începutul mileniului trei. Cauzele sunt complexe și țin în primul rând de schimbarea climei, mai ales in sudul Europei, unde există o tendință, déjà confirmată prin măsurători de diminuare a precipitațiilor.
Modelele climatice existente arată că această stare se va agrava în viitor, sudul și sud-estul Europei, inclusiv România, urmând a fi afectată de un deficit de precipitații ce va fi din ce în ce mai accentuat, odată cu accentuarea fenomenul de încălzire globală. Pe timpul verii, modelele arată că și pentru Europa Centrală vor fi probleme legate de secete și, în general, secetele vor fi mai intense și mai frecvente în anii ce vin dacă se continuă procesul de încălzire globală. Variabilitatea mare a cantităților anuale de precipitații se reflectă atât prin anii deficitari (secetoși), cât și prin anii ploioși (excedentari sub aspectul regimului pluviometric anual). Începând din anul 1901 și până în prezent, în România, în fiecare deceniu au fost 1 până la 4 ani extremi secetoși sau ploioși, creșterea frecvenței secetelor fiind din ce în ce mai evidentă după anul 1981, cei mai mulți ani extrem de secetoși înregistrându-se începând cu anul 2000 (7 ani).
În contextul celor analizate mai sus, zona de studiu aleasă pentru determinarea suprafețelor deșertificate prin utilizarea imaginilor satelitare este județul Brăila, situat în partea de sud – est a României, traditional regiune predominnat agricolă pentru culturile cerealiere.
Concordanța dintre seceta atmosferică și seceta pedologică, confirmată de înregistrările meteorologice din ultimul deceniu, a determinat ca aproape 50% din suprafața arabilă a României să se confrunte cu degradarea solului, la care se adaugă 20% terenuri cu tendințe evidente de deșertificare.
Interacțiunea factorilor direcți, a căror origine poate fi naturală și antropică, precum și a factorilor indirecți, care au contribuit la degradarea solurilor până la instalarea deșertificării în anumite zone ale țării, este prezentată schematic în figura de mai jos.
Figura 2 2: Pricipalii factori care determina apariția fenomenului de deșertificare (Lal R., 1989)
Figure 2 2: Main factors to determine the desertification phenomena (Lal R., 1989)
Relația de tip dual dintre sistemul sol – teren și variațiile climatice este determinantă în analiza condițiilor premergătoare deșertificării, prezentată schimatic în figura de mai jos.
Figura 2 3: Relațiile duale dintre sistemul sol-teren și sistemul climatic, (Munteanu, 2000) Figure 2 4: Dual relations between the soil-land system and climate system (Munteanu, 2000)
Solul, ca parte componentă a oricărui ecosistem, este considerat cea mai valoroasă resursă naturală a omenirii, determinând evoluția societății umane, fiind atât furnizor de substanțe și energie, cu funcție de regulator și ameliorator al mediului înconjurător.
2.2 IMPACTUL DE GRADĂRII SOLURILOR ASUPRA ECOSISTEMELOR
Degradarea ecosistemelor formate prin interacțiunea dintre organisme și soluri în cadrul biosferei, determină dezechilibre ale funcțiilor complementare care permit existența vieții și circularitatea lanțurilor trofice, într-un ciclu global biologic al substanțelor (Apostol, 2011).
Flora și fauna influențează viteza de degradare până la deșertificare a solului, prin procesele de descompunere și procesare a materiei organice.
Dezvoltarea cu orice preț a industriilor, a agriculturii și a transporturilor a condus la dereglarea funcționalității normale a sistemului sol – plante – animale, cu efecte grave asupra capacității de producție a solului, respectiv:
1. Distrugerea covorului vegetal
Efecte:
– Intensificarea scurgerii pe suprafață
– Creșterea albedo-ului
– Intensificarea vitezei vântului și evapotranspirația
– Reducerea cantităților de zăpadă acumulate în timpul iernii
– Procese de amplificare determinate de secetă: Condiții dificile de refacere a vegetației
2. Defrișarea sau supraexploatarea pădurilor și distrugerea perdelelor forestiere, boschetelor și tufărișurilor din zona stepei și silvostepei
Efecte:
– Intensificarea scurgerii de suprafață și reducerea cantității de apă înmagazinată în sol
– Reducerea gradientului termic în atmosferă și implicit scăderea probabilității de
producere a ploilor
Mecanisme de amplificare: Creearea de condiții dificile de refacere, regenerare sau replantare
3. Eroziunea prin apă
Efecte:
– Intensificarea scurgerii de suprafață
– Reducerea capacității de înmagazinare a apei ca urmare a distrugerii totale sau parțiale a
profilului de sol
– Reducerea sau distrugerea capacității solului de a asigura o dezvoltare normală a
covorului vegetal
– Creșterea albedo-ului și intensificarea evapotranspirației
– Colmatarea emisarilor naturali și creșterea riscului de inundații
Procese determinante:
– Uscarea puternică a suprafeței solului, scăderea conținutului de humus, reducerea
coeziunii între particulele primare și a rezistenței la impactul picăturilor de ploaie
– Reducerea densității sau distrugerea covorului vegetal și expunerea directă a suprafeței solului uscat acțiunii picăturilor de ploaie
– Creșterea torențialității ploilor
– Uscarea profundă a solului și dezvoltarea crăpăturilor care favorizează eroziunea de
adâncime și apariția prăbușirilor / alunecărilor
4. Eroziunea prin vânt
Efecte:
– Reducerea capacității solului de a înmagazina apa ca urmare a sărăcirii în materie organică și fricțiune fină a orizonturilor superioare sau distrugerea acestora.
– Ridicarea substratului nisipos și formarea de dune mobile de nisip conferind peisajului
caracteristici deșertice.
– Creșterea albedo-ului și intensificarea insolației și evapotranspirației.
– Colmatarea rețelei de canale de irigație și/sau desecare sau acoperirea cu nisip a
terenurilor cultivate.
Mecanisme acceleratoare ale deșertificării:
– Degradarea și sărăcirea covorului vegetal.
– Uscarea excesivă a suprafeței solului, pulverizarea structurii și scăderea coeziunii dintre
particulele de sol.
5. Destructurarea solului
Efecte:
– Reducerea capacității solului pentru apă
– Intensificarea scurgerii de suprafață
– Creșterea riscului de eroziune hidrică și eoliană
– Creșterea albedo-ului și intensificarea evapotranspirației
Procese de accelerare:
– Alternanța perioadelor de uscare excesivă / umezire (aerul din porii solului determină
explozia agregatelor)
– Intensificarea mineralizării și reducerea conținutului de humus
– Ultra-uscarea care determină prinderea în masă la solurile argiloase și pulverizarea agregatelor la solurile prăfoase.
Efecte:
6. Compactarea
– Reducerea porozității determinată de diminuarea permeabilității solului și a capacității pentru apă
– Scăderea permeabilițății și creșterea scurgerii de suprafață generând eroziunea hidrică
– Dificultăți privind înrădăcinarea plantelor din cauza creșterii microporozității și a
porozității capilare
Procese determinante:
– Instalarea cimentării la solurile nisipo-prăfoase
– Accentuarea împachetării particulelor primare la solurile argiloase
7. Formarea crustei și obturarea porilor
Efecte:
– Reducerea permeabilității de suprafață și implicit infiltrarea apei în sol
– Creșterea puternică a evapotranspirației și mărirea valorilor insolației și a albedo-ului Procese rezultate: Dispersia masivă a agregatelor în timpul ploilor, fără protecția covorului vegetal.
8. Sărăturarea
Efecte:
– Creșterea presiunii osmotice a soluției de sol și accentuarea secetei fiziologice a solului
– Efect toxic pentru culturile de plante
– Formarea crustelor din cauza intensificării evapotranspirației și creșterea albedo-ului
– Reducerea coeficienților de permeabilitate
Rezultate: Crește debitul capilar ascendent, prin intensificarea evapotranspirației, determinând concentrarea sărurilor în profilul de sol.
Cercetările în domeniul agricol au concluzionat că, pentru a se dezvolta, plantele au nevoie de 16 elemente fundamentale proceselor vitale: carbon, oxigen, hidrogen, fosfor, potasiu, azot, sulf, calciu, fier, magneziu, bor, mangan, cupru, zinc, molibden și clor, care sunt absorbite din sol, prin rădăcini.
Solul, respectiv materia organică din sol, este furnizorul principal al tuturor acestor elemente nutritive drept pentru care preocuparea privind calitatea solului pentru agricultură se reflectă și prin calitatea producțiilor agricole; totodată, calitatea solului și conținutul echilibrat al celor 16 elemente fundamentale, influențează în mod direct calitatea și existența surselor de apă, de suprafață și subterane.
Calitatea solului este esențială la determinarea bonității terenurilor, fiind influențată de o serie de factori cum ar fi: temperatura aerului, precipitații atmosferice, gleizare, pseudogleizare, textura solului, porozitatea, conținutul în carbonat de calciu, rezerva de humus, gradul de poluare al terenului, panta și expoziția terenului, istoricul alunecărilor de teren, prezența și adâncimea pânzei freatice, excesul de umiditate, riscul de inundabilitate al terenului. (Apostol, 2011, p. 17) Necesitatea inventarierii suprafețelor afectate de deșertificare la nivel național, se impune în condițiile în care, la nivel mondial fiecărui locuitor îi revine aproximativ 1,1 ha din care 0,3 ha teren arabil.
În România, unui locuitor îi revine aproximativ 0,67 ha, din care 0,44 teren arabil, dar transformarea terenurilor și includerea acestora în circuitul agricol fiind foarte dificilă din cauza costurilor ridicate. (Voinescu, 2005)
Din punct de vedere economic, ne interesează în mod deosebit sensibilitatea la deșertificare a ecosistemelor agricole, fiind estimate la nivel național, efectele cumulate a mai multor factori, pe baza criteriilor de calcul a indicelui privind zonele sensibile pentru mediu (ESAI).
ESAI este un indicator complex, utilizat pe scară largă la nivelul Uniunii Europene și este calculat utilizând o metoda de mediere a indicatorilor care caracterizează diferiții factori care intervin în apariția riscului de deșertificare (ICPA).
Conform acestei metodologii sunt atribuite ponderi pentru fiecare dintre indicatorii care caracterizează topografia (pantă, expoziție), solul (textura, volum edafic util, material parental, drenaj, schelet), clima, vegetația/utilizarea terenului și intensitatea managementului agricol.
În funcție de valorile obținute, se disting 3 stadii de degradare a ecosistemelor aflate in zone cu risc de deșertificare:
Critic: zonele care sunt deja degradate ca urmare a utilizării defectuoase din trecut. Aceste suprafețe reprezintă un pericol pentru regiunile învecinate. Exemple pot fi zonele cu eroziune puternică în care scurgerile și pierderile de sol pot fi considerabile.
Fragil: suprafețele în care orice modificăre în echilibrul delicat dintre procesele naturale și cele induse antropic poate determina instalarea deșertificării. În aceste zone secetele pot conduce la procese de deșertificare în cazul unui management necorespunzător al terenului.
De exemplu, ca o consecință a schimbărilor climatice și a variabilității fenomeneleor meteorologice este posibilă reducerea potențialului de creștere a biomasei în mod deosebit în zonele sensibile la secetă cu implicații asupra intensificării eroziunii solului; în consecință, zonele respective pot fi reîncadrate în categoria terenurilor ,,critice”. În mod similar modificarea folosinței terenului sau a structurii de culturi poate conduce la creșterea scurgerilor și a eroziunii cu consecințe directe asupra conținutului de fertilizanți pe pante.
Potențial: suprafețe amenințate de deșertificare în cazul unor schimbări climatice semnificative și/sau în cazul unor structuri specifice a folosinței terenului. În această categorie pot fi incluse și terenurile abandonate sau cele care nu sunt gestionate corespunzător. Pentru aceste suprafețe este necesară o planificare corespunzătoare a activităților agricole.
Determinările efectuate de către Institutul Național de Cercetare – Dezvoltare pentru Pedologie, Agrochimie și Protecția Mediului – ICPA București, au permis realizarea unei hărți a distribuției indicelui ESAI calculat pentru condițiile climatice ale României aferent perioadei 1961-1990.
Figura 2 4: Indicele sensibilității ecosistemelor la deșertificare, între 1961 – 1990 (Sursa ICPA) Figure 2 5: Ecosystems sensibility to desertification index, between 1961 – 1990, by ICPA
Informațiile topografice sunt furnizate într-un grid cu pasul de 100 m pe baza informațiilor de sol prelucrate din hărțile digitale la scara 1:1.000.000 și 1:200.000, informații privind vegetația furnizate de CORINE – Landcover, informații de management prelucrate din stratul de utilizare a terenului bazat pe metodologia FAO-LCCS.
Conform acestui indice, zona de est a României precum și câmpia din sudul țării, zonele colinare ale Moldovei, Podișul Transilvaniei și câmpia din vestul țării sunt zonele cele mai critice.
Județul Brăila este încadrat în gradele critic 2 și 3 de sensibilitate a ecosistemelor la deșertificare, având în vedere fondul edafic și acțiunea factorilor climatici și antropici asupra terenurilor agricole.
III. CADRUL NATURAL AL ZONEI DE STUDIU III. NATURAL ENVIRONMENT OF THE STUDY AREA
Cadrul natural reprezintă totalitatea ecosistemelor de scări diferite – de la nivel local, la nivel regional, național și global, însumând variabilitatea dinamică de plante, animale și activități antropice. Dezvoltarea și funcționarea ecosistemelor naturale sau generate antropic, depinde de o utilizare rațională a resurselor naturale și de minimizarea sau eliminarea oricăror impacte adverse asupra mediului prin îmbunătățirea planificării, proiectării și implementării proiectelor. Utilizarea terenurilor agricole din județul Brăila, analizat prin acest studiu, trebuie sa fie durabilă, ceea ce înseamnă că productivitatea, respectiv fertilitatea acestora trebuie protejată astfel încât, în timp, aceasta să nu fie diminuată în detrimentul bunăstării umane.
Condițiile climatice și fondul edafic specifice județului Brăila constituie elemente premergătoare deșertificării, un fenomen total atipic până în secolele XX – XXI zonelor agricole de câmpie din România. De altfel, în toată zona de sud a Europei există o tendință de diminuare a precipitațiilor, a rezervelor de apă din sol și de intensificare a perioadelor de secetă prelungită. Experimentele cu modelele climatice arată că această stare se va agrava în viitor, determinând, în sudul și sud-estul Europei, un deficit de precipitații din ce în ce mai accentuat, simultan cu fenomenul de încălzire globală. Cele mai afectate sunt suprafețele agricole, care la nivelul României însumează cca. 7 milioane de hectare, lipsa resurselor de apă reprezentând factorul cel mai limitativ în cultura plantelor pe mari suprafețe.
Pe baza înregistrărilor meteorologice, pentru 14 zile consecutive de temperaturi atipice perioadei de referință, pentru sezonul rece, respectiv Decembrie – Martie și 10 zile consecutive pentru sezonul cald, respectiv Aprilie – Septembrie, în România se diferențiază patru intervale de secetă, cu o importanță deosebită pentru instalarea deșertificării în zona de studiu, clasificate astfel:
(1) primul interval, între 1894 – 1905, cel mai secetos an fiind 1897;
(2) cel de-al doilea interval, între 1942 – 1953, cel mai secetos an fiind 1944;
(3) cel de-al treilea interval, între 1992 – 2000, cei mai secetoși ani fiind primul și ultimul an al intervalului de analiză;
(4) cel de-al patrulea interval, definit în intervalul 2006 – 2008, cel mai secetos an fiind 2007, în care s-au înregistrat cele mai ridicate temperaturi din timpul verii dar mai ales din timpul iernii, fiind cea mai caldă iarnă din istoria înregistrărilor meteo din România.
În condițiile de mai sus, distribuția neuniformă a precipitațiilor la nivel national a determinat menținerea și chiar accentuarea deficitului de apă din sol, în special în lunile de consum maxim al plantelor (Mai – August), frecvența secetelor pedologice înregistrând în această perioadă valorile cele mai ridicate, respectiv: Dobrogea (90 – 97 %), Muntenia (70 – 80 %), Moldova (55
– 85 %), Oltenia (45 – 50 %), Banat-Crișana (50 – 75 %) și Transilvania-Maramureș (27 – 50
%).
Cantitățile mici de precipitații înregistrate în anii foarte secetoși au condus la extinderea fenomenului de secetă la nivelul întregii țări, așa cum s-a întâmplat în anii mai recenți, 2000,
2003 și 2007. În urma măsurătorilor și analizând statisticile din 1860 și până în prezent, deficite
pluviometrice mari s-au produs în anii 1907, 1924, 1928, 1934, 1945, 1946, 1948, 1953, 1982,
1983, în anii 1992, 1993 și mai recent, în ultimii ani, respectiv 2000, 2001, 2002, 2003, 2007,
2009, 2012, 2013, 2015 și 2016, conform datelor de mai jos:
Tabelul 3 1: Anii secetoși și ploioși din România, în perioada 1901 – 2016
Table 3 1: Drought and rainy years in Romania, during 1901 – 2016
3.1. AȘEZARE ȘI RELIEF
Brăila este un județ în regiunea de dezvoltare Sud – Est a României, cu o suprafață de peste
4.700 km2 și populație în scădere, puțin peste 300.000 de locuitori. Istoric, județul este menționat pentru prima oară în 1481 într-un hrisov al lui Ștefan cel Mare, fiind înglobat în Țara Românească, după desființarea Raialei turcești Brăila, la 1829 și semnarea tratatului de Pace de la Adrianopol.
Fiind un județ de mărime medie, Brăila are 4 orașe, respectiv, reședința de județ municipiul
Brăila, Făurei, Însurăței și Ianca.
Poziționarea geografică precum și vecinătățile au permis valorificarea suprafețelor agricole ale județului, parte componentă a Câmpiei Bărăganului, atât în condiții naturale cât și în regim de exploatare prin amenajările de îmbunătățiri funciare.
Figura 3 1: Harta unităților fizico – geografice ale județului Brăila
Figure 3 1: Map of the geographic elements, in Braila county
Unitățile teritoriale componente ale județului Brăila, reliefate în imaginea de mai sus, sunt: Câmpia Brăilei, Bărăganul de Mijloc și Câmpia Siretului Inferior, pe o fâșie îngustă din partea de nord – nord-est a județului. Sunt caracteristice formele de relief specifice câmpiilor aluvionare, respectiv câmpuri, depresiuni lacustre, crovuri și văi.
3.1.1. Câmpia Brăilei
Câmpia Brăilei este situată în nord – estul Câmpiei Bărăganului, ca parte componentă a Câmpiei Române. Din punct de vedere geomorfologic, Câmpia Brăilei delimitează terasa joasă a Dunării, de 10 – 15 metri și se suprapune în cea mai mare parte peste terasa a doua a Dunării în est, peste conurile fluvio – lacustre acoperite de loess în vest, în vreme ce la nord se individualizează prin relieful eolian, de dune. Altitudinea variază între 15 – 25 de metri, de la nord la sud, respectiv între 10 – 20 de metri, de la vest spre nord – est, creșterea altitudinii din partea de nord și nord- est fiind datorată supra – aluvionării râurilor și a acumulărilor eoliene.
O caracteristică aparte a Câmpiei Brăilei este apariția în partea de nord – vest, între localitățile Sutești și Râmnicelu, a reliefului eolian, de dune de nisip, cu altitudinea variind de la vest la est. (Institutul național de cercetare – dezvoltare pentru pedologie, agrochimie și protecția mediului – ICPA București, 2010). Câmpia Brăilei se individualizează și prin procesele de sufoziune, de antrenare mecanică a particulelor mici de sol, prin curgerea apei infiltrate, facilitând fenomenul de tasare, fiind intensificată de grosimea învelișului de loess, cu acțiune mai puternică acolo unde orizontul de loess înregistrează o grosime mai mare de 4 metri.
Evoluția proceselor eoliene este mai evidentă în câmpul Gemenele, unde, prin acumulările de nisip din lunca râului dar și ca urmare a procesului de deflație, care se produce intens mai ales primăvara, toamna și în perioadele de secetă prelungită și în lipsa covorului vegetal, s-au înregistrat acumulări de nisip de până la 10 – 20 de metri peste nivelul luncii Buzăului.
3.1.2. Câmpurile
Câmpurile sunt formațiuni ușor ondulate, cu altitudine de până la 35 – 40 metri în partea vestică și de 20 – 25 metri în partea estică, presărate cu multe crovuri. Către luncile Buzăului și Siretului se observă dune de nisip, între Șuțești și Râmnicelu, în vreme ce la nord, câmpurile sunt relativ netede, ca de exemplu la nord de comuna Cazasu, Tudor Vladimirescu și Scorțaru Vechi precum și în Valea Ianca.
Principalul material parental constă în depozite loessoide fără denivelări evidente, cu un drenaj puternic al apei freatice datorită apropierii de fluviul Dunărea, construind un relief relativ uniform.
În partea dreaptă a văii Buzăului, în Câmpul Gemenele, se evidențiază procese eoliene, prin acumulări de nisip și prin deflație, care se constituie în formațiuni ce ating 10 – 20 metri peste
înălțimea Luncii Buzăului, fenomene care se intensifică mai ales primăvara și toamna precum și în perioada secetelor prelungite, în lipsa covorului vegetal.
În schimb, în zona câmpului la sud de Scorțaru Vechi, altitudinea relativ joasă de 10 – 15 metri, coroborată cu apropierea de Valea Ianca, determină un relif cu soluri automorfe, umezite și bine drenate.
Valea Ianca, orientată de la sud la nord, are o lățime între 0,5 și 2,5 km către vărsarea în lunca Siretului; de la nord de localitatea Traianu și până la 2 km spre sud de localitatea Romanu caracteristicile morfologice ale văii sunt bine individualizate.
La nord, din cauza acumulărilor eoliene, Valea Ianca dispare, dupa Gh. Vîlsan (1916), fiind considerată un vechi braț al Dunării care a curs peste terasa Brăilei. Fundul văii este plat, cu înmlăștiniri și deși există un canal de drenaj care asigură scurgerea apei, exploatarea din punct de vedere agricol este limitată. În partea nordică a văii se remarcă un grind nisipos, pe direcția nord
– sud, cu apă freatică la adâncimi relativ mari de peste 1,0 m, datorită permeabilității nisipului și a unui curs de apă temporar, din zona satului Romanu.
3.1.3. Lacurile și depresiunile lacustre
La nivelul județului se întâlnesc atât lacuri de stepă cât și de luncă, care ocupă suprafețe importante; cele mai importante sunt cele de la Ianca, cu 332 hectare, Plopu cu 300 de hectare, Lutul Alb cu 357 hectare, cantonate în marile depresiuni de tasare în loess sau crovuri. (www.prefecturabraila.ro, 2017)
La acestea se adaugă lacurile de la Lacul Sărat, în apropiere de reședința de județ, Câineni și Movila Miresei, a căror apă are proprietăți terapeutice și lacurile amenajate pentru piscicultură, precum cele de la Lupul Alb, Plopu și Ianca. Nivelul apei din aceste lacuri variază anual în funcție de nivelul pluviometric precum și de alimentarea asigurată de pânza subterană, foarte aproape de suprafață.
Cele mai problematice suprafețe, din punct de vedere al utilizării în agricultură, sunt depresiunile care se transformă în lacuri, din partea centrală a județului, dintre Ianca și Comăneasca, din localitățile Esna, Plopu, Ianca, Lutu Alb, Seaca, Iazu, care colectează apele pluviale, asigurând totuși un mecanism natural de echilibru al raportului hidrogeologic și un drenaj natural local, în perioadele secetoase.
În jurul localităților Nazâru și Mărăcești din comuna Siliștea, se individualizează crovurile cu o frecvență redusă, ca și zone depresionare mici, completate de dunele de nisip fixate, de la nord,
nod-est de Găvanu și Romanu, care determină schimbări în învelișul de sol, din punct de vedere litologic și al nivelului freatic.
3.1.4. Apele de suprafață și apele freatice
Rețeaua hidrografică a județului este definită de prezența fluviului Dunărea precum și a celor două brațe principale: Brațul Măcin (Dunărea Veche) către Dobrogea și Brațul Cremenea către Câmpia Brăilei, care delimitează Balta Brăilei; în lunca Dunării se conturează lacurile de meandru, respectiv Blasova, de 400 ha și Japsa Plopilor de 76 de ha.
În partea de nord a județului Brăila, la granița cu județul Galați curge râul Siret, pe o lungime de
50 km, primind ca afluent râul Buzău, care traversează județul Brăila pe o lungime de 126 km.
De asemenea, pe o lungime de 84 de km județul este traversat de râul Călmățui, amenajat pentru irigații. Pe terasa Călmățuiului s-au format lacurile Sărat Batogu și Bentu Batagu. Lacurile de acumulare precum Galbenu, Sătuc, de pe Valea Boului și Mircea Vodă pe Buzoel Nord, sunt de asemenea surse de apă pentru irigații.
Apele de suprafață sunt reprezentate și prin crovurile de adâncimi mici precum Ianca, Plopu, Iazu – Movila Miresei, Lutu Alb, Lacul Sărat precum și Valea Ianca. De asemenea, sunt prezente cuvete lacustre de tipul limanurilor fluviatile, precum cele de la Jirlău, de 1086 hectare, Căineni de 74 de hectare și Ciulnița de 92 de hectare.
Figura 3 2: Principalele ape de suprafață din județul Brăila
Figure 3 2: Main water streams in Braila county
Monitorizarea apelor de suprafață se realizează pe fluviul Dunărea, pe 3 secțiuni de urmărire a nivelului și debitului fluvial și pe râul Buzău care este monitorizat în 2 secțiuni ale tronsonului care traversează județul Brăila, putând fi încadrate în intervalul aferent clasei II de calitate. Din păcate, până în anul 2016, apa uzată menajeră a orașului a fost deversată direct în Dunăre, dar, având în vedere volumul și viteza de curgere a fluviului, cantitatea mare de poluanți rezultată din activitatea urbană nu a influențat semnificativ calitatea apelor fluviale. Construirea unei stații de tratare și epurare a apei și darea acesteia în folosință în 2016, va permite în timp refacerea ecosistemelor acvatice și terestre afectate istoric de poluarea cu apă uzată.
Apele freatice au o viteză mică de circulație între 5 – 10 metr/zi și sunt cantonate în straturi de grosime variabilă de la 3 la 15 metri, la adâncimi de la 0,5 metri la 17 – 18 metri, în funcție de relief. Apa freatică se găsește și sub 2 metri, în zona Valea Ianca. La adâncimi mai mari de 5 metri se înregistrează în partea estică, aceasta fiind și direcția generală de drenare a stratului freatic, către Lunca Dunării. La nord, cu o intensitate mult redusă, apele freatice se drenează către Lunca Buzăului.
Monitorizarea calității apelor subterane se realizează în 4 corpuri de apă, însumând 49 de foraje, conform Agenției de Protecția Mediului, Brăila, cele mai mari depășiri fiind înregistrate pentru materie organică, fier, nitrogen, cloruri și sulfuri, rezultate din poluarea de natură antropică. Mineralizarea apelor freatice se manifestă prin prezența unui reziduu mineral de 1,8 g/l și nu afectează sectoarele mai înalte ale teraselor, care nu sunt influențate de pânza freatică. Pe depozitele loessoide apele freatice pot fi clasificate în sălcii și foarte sălcii, cu o mineralizare sulfato – bicarbonto – clorurică.
În vestul zonei Movila Miresei, precum și în zonele larg depresionare, acolo unde variația depozitului textural trece de la nisip la lut greu, apele freatice variază de la concentrație redusă în săruri, cu mineralizare de tip cloruro sulfatică. Depresiunile lacustre se caracterizează prin nivel ridicat de sărăturare, ca de exemplu zona Comăneasca și Lacul Sărat, tipul de mineralizare fiind de tip cloruric.
3.2. CLIMA
Analiza variabilității climatice a județului Brăila în intervalul de studiu 1961 – 2016, este esențială în înțelegerea proceselor care au determinat transformarea a peste 2000 de hectare de teren agricol în zone deșertificate. Acțiunea factorilor meteorologici a sporit efectele nefavorabile induse de activitatea antropică și de fondul pedologic al zonei, cu influențe negative asupra speciilor vegetale, producțiilor agricole și asupra economiei locale.
Județul Brăila se caracterizează printr-o climă temperat continentală, cu nuanțe variabile în vest și spre moderat în lunca Siretului și Insula Mare a Brăilei, înregistrând temperaturi cu până la 1,5 grade Celsius mai ridicate față de restul câmpiei. Fiind încadrat în provincia climatică BS (Koppen) clima uscată a județului definește veri secetoase și ierni reci, în care cantitatea de apă pierdută prin evapotranspirație este mai mare decât aportul din precipitații, cu maxime înregistrate la începutul verii. Conform unui studiu derulat de I.N.M.H. (1982) județul Brăila este statuat agroclimatic în limitele climatului cald – secetos, subzona 2, cu valori termice ridicate, resurse hidrice modeste, umiditate accesibilă din sol redusă și indici de stres termici și hidrici ridicați. Stările de vreme sunt relativ asemănătoare pe toată suprafața județului dar se înregistrează și variații neperiodice care afectează producția agricolă prin fenomene meteorologice de tipul ploilor convective, furtuni cu grindină sau briză de câmp. Radiația solară
este de cca 125 kcal/cm2, durata medie anuală de strălucire a Soarelui de cca 2200 ore de
insolație iar temperatura medie anuală a aerului variază între 10,50C în vest și 110C în est iar la sol, în jur de 12,50C.
3.2.1. Încadrare climatică prin analiza indicelui de ariditate
Încadrarea din punct de vedere climatic a zonei de studiu se poate realiza pe baza calculului indicelui de ariditate, a cărui valoare, mai mică de 22, confirmă regimul de ariditate al unei zone. Valoarea indicelui de ariditate cuprinsă în intervalul 22 – 24, indică o zonă temperat – continentală, cu influențe de ariditate și vegetație predominant de stepă. Calculul valorilor indicelui de ariditate (IAr) a fost determinat folosind formula lui De Martonne, utilizând valorile
temperaturilor și ale precipitațiilor înregistrate la stația meteorologică Brăila.
IAr = 𝑃����𝑖��𝑖���ț𝑖𝑖 (���𝑖� �������ă)
���������������𝑎 (���𝑖� �������ă)+10
40
35
30
25
20
15
10
5
0
(1)
Indicele de ariditate anual
Indicele de ariditate
din
perioada de vegetație
Figura 3 3: Variația indicelui de ariditate pentru intervalul 1961 – 2016, în județul Brăila
Figure3 3: Aridity index variation between 1961 – 2016, in Braila county
Din calculul multianual al indicelui de ariditate perimetrul studiat poate fi încadrat într-un climat cu grad mare de continentalism, cu influențe de excesivitate care reflectă cantitățile mici de precipitații anuale, sub 450 mm, conform graficului de mai jos, cu dominanță în perioada de vegetație a plantelor.
3.2.2. Temperatura
În România, temperatura medie anuală a aerului a crescut în ultimii 33 de ani cu 0,5°C (1981-
2014 = 9,3°C) față de întreaga perioadă analizată (1961 – 1980 = 8.8°C), valoare care se situează sub încalzirea medie globală de 0,85°C din ultimii 100 de ani (1850 – 2012) conform Raportului
5 privind Schimbările Climatice (IPCC, 2013). Maximele absolute lunare înregistrate vara sunt: Iunie: 42,0°C, în data de 29.06.1938, la Oravița; Iulie: 44,3°C în data de 24.07.2007, la Calafat, August: 44,5°C în data de 10.08.1951, la Ion Sion , în județul Brăila.
Temperaturile medii anuale variază de la (-20 C), (-30 C) în luna Ianuarie în aer la aproximativ (-40 C) la nivelul solului. Media temperaturilor din luna Iulie este de aproximativ 220C în aer cu o creștere de până la 270C la nivelul solului, determinând o amplitudine termică anuală de circa
250C în aer si de peste 320C la nivelul solului. Cele mai scăzute temperaturi au fost de până la (-290 C), valoare înregistrată în 25 Ianuarie 1942, în comuna Râmnicelu, localitatea Ion Sion, unde anterior funcționa o stație meteorologică, în vreme ce valoarea maximă a temperaturilor de
vară au fost înregistrate la aceeași stație, în 10 August 1951, de 44,50C.
T (0C)
20,00
18,00
16,00
14,00
12,00
10,00
8,00
6,00
4,00
2,00
0,00
Temperaturi medii anuale
Temperaturi medii în perioada de vegetație
Figura 3 4: Variația temperaturii aerului pentru intervalul 1961 – 2016, îm județul Brăila
Figure 3 4: Air temperature variation between 1961 – 2016, in Braila county
Din analiza valorilor maxime ale mediilor lunare a temperaturilor din perioada de analiză, 1961 –
2016, cele mai ridicate valori au fost inregistrate în luna Iulie 2012, cu o maximă lunară de
26,820C.
Valoarea minimă a mediilor lunare a temperaturilor din aceeași perioadă de referință a atins pragul de (-9,060C) în luna Februarie 1985, valori foarte scăzute fiind înregistrate și în lunile Februarie 2012, de (-7,270C) și Ianuarie 1985 de (-6.590C).
Variația mediilor lunare a temperaturilor din sezonul de vegetație, definit în intervalul Aprilie – Octombrie, este prezentată în figura de mai sus. Analizând valorile temperaturilor din intervalul de 1961 – 2016 pe baza înregistrărilor de la stațiile meteorologice din județ, se constată că 2007 a fost cel mai fierbinte an, cu o medie anuală de 12,700C iar cel mai rece an a fost 1984, cu o medie a temperaturilor de 9,390C, reprezentate în graficul de variație a temperaturilor multi-
anuale și în perioada de vegetație. Tendința de creștere arată o diferență de 3 grade pentru
temperaturile medii în perioada de vegetație, aferente intervalului analizat. .
3.2.3. Temperatura la nivelul solului
În ceea ce privește evoluția temperaturilor înregistrate la nivelul solului, tendința generală a fost de creștere sau de menținere la un nivel superior valorii temperaturii medii multianuale la nivelul solului de 12,950C, pentru intervalul de 53 de ani analizați, cu excepția anului 1963, când s-au înregistrat valori minime de (-9,180C) în luna Ianuarie și maxima de 30,250C în luna Iulie.
De altfel, recordurile lunilor Iulie a temperaturilor înregistrate la nivelul solului, în intervalul analizat, confirmă tendința generală de încălzire a climatului regional, cu medii de 30,330C în
1996, 30,760C în 1999, 30,940C în 2001, 32,750C în 2007 și 33,110C în 2012, reprezentate în
graficul de mai jos.
T(0C)
25,00
20,00
15,00
Media
anuală
10,00
5,00
0,00
Media din perioada de vegetatie
Figura 3 5: Variația temperaturii la nivelul solului în intervalul 1961 – 2016, în județul Brăila
Figure 3 5: The variation of soil level temperatures, between 1961 – 2016, in Braila county
Tendința multianuală de creștere a temperaturilor de la nivelul solului a condus la intensificarea ritmului de evaporare a rezervei de apă din sol și implicit la crearea și menținerea unui stres hidric la nivel radicular, dăunător evoluției edafice a culturilor agricole.
Cele mai ridicate valori sunt din perioadele caniculare ale anului, respectiv Iulie – August, în
care maximele ajung la valori de peste 300C, respectiv 32,760C în Iulie 2007 sau 30,950C în Iulie
2001. Cele mai mici valori, de până la (-9,190C) , (-6,060C) sau (-5,21 0C) sunt specifice lunilor Ianuarie, din 1963 respectiv 1964 și Decembrie, 1998, în intervalul 1961 – 2016, cele mai mici valori fiind înregistrate în Ianuarie 2000, (-4,840C) și Decembrie 2001 (-4,490C) respectiv (-4,930C) în Decembrie 2002.
3.2.4. Precipitațiile
Analiza cantităților de precipitații din perioada 1961 – 2016, prezintă o tendință generală de
scădere a aportului pluvial, fragmentând perioada de analiză în două etape principale, respectiv
1961 – 1990 și 1991 – 2016, care se corelează cu activitatea economică a zonei de studiu. În județul Brăila, amplasat la periferia ariei de influență a anticiclonului asiatic și a ciclonilor oceanici și mediteraneeni, sunt caracteristice precipitațiile de tip frontal, definind un climat excesiv continental, determinat și de interferența maselor de aer de origine continentală, arctică și oceanică, coroborată cu uniformitatea relativă a suprafeței active, care poate determina
producerea de hazarde climatice și dezastre naturale. (Bogdan, 2007).
Pp (mm)
700,00
600,00
500,00
400,00
300,00
200,00
100,00
0,00
Media anuală a precipitațiilor
Media precipitațiilor din perioada de vegetație
Figura 3 6: Variația precipitațiilor în intervalul 1961 – 2016, în județul Brăila
Figure 3 6: Precipitations variation between 1961 – 2016, in Braila county
Instalarea deșertificării pe sufrafețele de teren agricol, a fost posibilă în condițiile în care precipitațiile au fost reduse pentru perioade lungi de timp, în ani consecutivi, cu o distribuție temporală neuniformă, cu intervale de secetă îndelungată alternate de perioade excesiv de ploioase. Mediile anuale ale precipitațiilor se plasează în general în jurul valorii de 445 mm, fiind cele mai mici din tot Bărăganul, cu un maxim anual în lunile Iulie – August cuprins între
40mm – 70 mm.
Valorile anuale reprezentate în figură, însumează cantitățile de precipitații din fiecare lună a șirului de ani din analiză, respectiv 1961 – 2016 precum și media anuală și multianuală a precipitațiilor din sezonul de vegetație (Aprilie – Octombrie).
Se observă că cele mai importante precipitații s-au înregistrat în lunile Iunie – Iulie – August, iar cele mai mici precipitații au fost în lunile Decembrie – Ianuarie – Februarie. De asemenea, urmărind valorile anuale comparativ cu media multianuală lunară, constatăm că cei mai bogați ani în precipitații sunt 2005, 2006, 2008, 2010 și 2013, cu peste 550 mm, iar la polul opus, cei mai săraci ani în precipitații sunt 2000, 2001, 2002, 2007, cu valori de 336 mm și 1972 cu 330 mm, în restul anilor fiind înregistrate cantități de precipitații în jurul mediei multianuale. În sezonul cald, Aprilie – Octombrie, propice vegetației plantelor, cantitățile de precipitații variază între 250 – 350 mm iar din Noiembrie până în Martie mult mai puțin (125- 175 mm), ajungând în luna Mai la cel mult 60 mm (40 – 60 mm) și 65 mm în luna Septembrie.
Valorile reduse ale precipitațiilor pe fondul unui regim termic cu temperaturi ridicate, în ani
consecutivi, au condus la diminuarea rezervelor de apă accesibile plantelor, din sol, în intervalul
0 – 20 cm adâncime, conducând la micșorarea gradului de acoperire cu vegetație a solului, determinând un potențial de degradare până la deșertificare a terenurilor. Valorile prezentate în graficele de mai sus, au fost furnizate de către Administrația Națională de Meteorologie, conform înregistrărilor de la stațiile de meteorologie din județul Brăila.
Până în anul 1990, la nivelul județului au existat 3 stații de înregistrare a parametrilor meteorologici, la Braila, Făurei și Viziru, care permiteau evaluarea corectă a variațiilor agro- climatice pe întreg teritoriul județului. Din anul 1990, cele două stații din județ, de la Făurei și Viziru, nu au mai funcționat, înregistrările fiind realizate doar la nivelul stației din apropierea municipiului Brăila. Totuși valoarea acestor înregistrări nu permite efectuarea unor determinări fidele a variațiilor din zonele afectate de deșertificare, având în vedere coordonatele stației meteorologice, respectiv: latitudine: 45,20 longitudine 27,92 și elevație 12,1, amplasată în extremitatea de est – nord-est a teritoriului analizat.
Prognozele emise de Administrația Națională de Meteorologie (Mateescu, 2014) pentru intervalul 2021 – 2050, reflectă o scădere a aportului pluvial pentru zona de sud – est a României și implicit extinderea suprafețelor agricole cu deficit de precipitații, încadrabile în clasa terenurilor excesiv secetoase (cu sub 350 l/mp precipitații) sau secetoase (cu 351 – 450 l/mp) și intensificarea fenomenului de secetă pedologică extremă și puternică.
Cele mai afectate culturi sunt cele specifice zonei de studiu, respectiv: porumb, grâu, grâul de toamnă, secară, orz și orzoaică, floarea – soarelui, sfeclă de zahăr, cartofi. Adaptarea și
minimizarea efectelor negative generate de cantitățile reduse de precipitații sistemelor de cultură, pot recomanda aplicarea de măsuri tehnologice, cum ar fi (Mateescu, 2014): extinderea suprafețelor irigate, utilizarea unor genotipuri cu rezistenta sporită la temperaturi ridicate și/sau secetă, modificarea datei de semănat și a practicilor de lucrare a terenurilor; schimbarea rotației culturilor.
3.2.5. Regimul eolian
Apariția suprafețelor vaste de terenuri deșertificate în județul Brăila a fost favorizată și de evoluția regimului eolian, prin dispariția Băltărețului, un vânt de tip zefir, cu acțiune de la sud și care determina topirea etapizată a zăpezilor primăvara iar vara acționa ca o briză. Locul acestuia a fost luat de Crivăț, un vânt foarte puternic și agresiv, provocat de anticiclonul siberian și determinând producerea fenomenului de deflație eoliană, devenind un vânt anual dominant și reprezentând principala verigă din lanțul condițiilor de uscăciune ce se manifestă în prezent pe teritoriul județului Brăila, în Câmpia Bărăganului Nordic și în nord-estul Dobrogei (Vișinescu et al., 2003).
Principala frecvență a vânturilor este nordică și nord – estică, completate de cele din sud și sud – est. Munții Măcinului reprezentă un baraj natural în calea vânturilor din est și determină fenomenul de fohnizare, cu mase mari de aer cald si uscat, în sezonul de vegetație.
Vânturile reprezintă un element climatic de mare importanță pentru această zonă, înregistrând viteze medii de 3m/sec, cu excepția vântului din directia Nord care poate ajunge la maxime de peste 100 km/ora. In oraș se înregistrează o perioadă medie de calm eolian de 12% anual, cu frecvență mai ridicată în lunile septembrie – octombrie, ianuarie și iulie.
3.2.6. Presiunea atmosferică
Variația presiunii atmosferice, prezentată în graficul de mai jos, în corelație cu media anuală a presiunii atmosferice înregistrează în sezonul de vegetație o medie multi-anuală pentru intervalul analizat 1961 – 2013, sensibil apropiată de mediile anuale. Analiza variației lunare și anuale a presiunii atmosferice confirmă o stabilitate atmosferică constantă, a cărei influență nu putea conduce la fenomene atmosferice extraodinare de natură să genereze dezastre naturale.
Stratul de zăpadă durează în medie 38 – 50 zile pe an, cu prima zi de îngheț înregistrată între
21 – 26 Octombrie iar ultima zi între 11 și 21 Aprilie. Astfel, Județul Brăila înregistrează cele
mai timpurii și cele mai întârziate zile cu brumă din Bărăgan, cu prima zi în jurul datei de 21
Octombrie și ultima zi după 1 Aprilie.
P(mb)
1030
1025
1020
1015
1010
1005
1000
995
Presiunea atmosferică, valori medii anuale
Figura 3 7: Variația presiunii atmosferice în intervalul 1961 – 2013, în județul Brăila
Figure 3 7: Air pressure variation between 1961 – 2013, in Braila county
3.2.7. Calitatea aerului
Poluarea atmosferică cu substanțe chimice pericolase, în intervalul de timp analizat, a reprezentat o constantă pentru municipiul Brăila, în perioada de funcționare a Combinatului Chimic, din apropierea orașului. Însă dupa 1990, funcționarea acestuia, ca și a majorității centrelor industriale de producție, a fost etapizat redusă până la închidere, principalii poluanți atmosferici rezultând, în intervalul 2000 – 2016, din procesele de ardere ale: industriei energetice, industriei de producție și procesare, instalații de ardere non industriale, la care contribuie traficul auto și activitatea agricolă, conform rapoartelor publicate de Agenția Județeană de Protecția Mediului.
Din datele de monitorizare a calității aerului în ultimele 2 decenii, nu au existat depașiri ale concentrațiilor maxime admisibile de natură să afecteze sănătatea umană sau calitatea producțiilor agricole.
Cumulativ, factorii climatici prezentați anterior generează fenomene de uscăciune și secetă în tot cursul anului, cu intensificări în zona de est către Brăila, Urleasca, Ianca dar și Însurăței, Râmnicelu, Movila Miresei, Făurei, unde ploile pot lipsi 2-3 luni consecutiv. Pierderile de elemente fertilizante ale solurilor care conduc la deșertificare, sunt intensificate și de eroziunea eolienă și hidrică, deoarece cantități mari de substanțe nutritive se pierd odată cu materialul solid transportat de agenții erozivi (Mocanu, 2011).
3.3. BIODIVERSITATEA
3.3.1. Flora
Vegetația naturală a județului Brăila este tipică zonei de câmpie, reprezentată în 95% din culturi agricole și suprafețe restrânse de pajiști, vegetația arborescentă fiind puțin reprezentată. Prezența fluviului Dunărea conduce în general la creșterea nivelului freatic și pe suprafețe restrânse a umidității (Neamu Gh., 1970). Flora județului, influențată în mod direct de specificul sărăturat al solurilor se completează cu vegetația halofilă, reprezentative fiind rogozul de sărătură, sărățica și ghiriul. (Moisei, 2000).
Vegetația naturală a județului Brăila, se încadrează în unitățile zonale ale stepei și silvostepei, plantele caracteristice fiind întâlnite în pașunile naturale, de-a lungul digurilor și al canalelor de irigație și drenaj, pe marginea drumurilor, pe malurile lacurilor și ale bălților precum și pe suprafețele ne-exploatate agricol de foarte mult timp. Apariția și menținerea acestor plante specifice zonei de stepă și silvostepă, a fost posibilă datorită altitudinii mici a județului Brăila precum și a temperaturilor ridicate coroborate cu cantități reduse de precipitații, care au condus, pe suprafețe de teren vulnerabile la fenomenul de sărăturare secundară, la apariția formațiunilor azonale de tipul dunelor de nisip, lunci, zăvoaie și sărături.
Activitatea antropică a intensificat procesele de sărăturare secundară a terenurilor, deși scopul inițial al lucrărilor de îmbunătățiri funciare a fost tocmai de a ameliora și minimiza riscul de pierdere a fertilității solurilor și evitarea salinizării. Extinderea suprafețelor agricole, realizarea sistemelor de irigație și desecări, înființarea și întreținerea culturilor agricole, cu utilaje agricole foarte grele și execuția de lucrări în teren umed precum și fertilizarea sau distrugerea dăunătorilor, au condus la înlocuirea în proporție de 95% a vegetației spontane cu plante de cultură și instalarea vegetației segetale.
Aceasta variază în funcție de cultura prășitoare sau neprășitoare a terenurilor, contând în:
– Buruieni timpurii, de primăvară, cu periodă de vegetație lungă, de tipul ovăz salbatec (Avena fatua), muștar de câmp (Sinapis arvensis), troscot (Poligonum aviculare);
– Buruieni acvatice, de tipul trestiei (Phragmites australis) și stufului (Typha latifolia);
– Buruieni perene cu rizomi: pir gros (Cynodon dactylon), costrei (Sorgum halepense), pălămidă (Cirsium arvense), susai (Sanchus arvensis) sau volbură (Canvoluulus arvensis).
În zonele în care sunt concentrate săruri, depresionare, pe malurile lacurilor dar și pe terenurile cu exces de umiditate (inundabile) crește spontan o vegetație halofilă, care se menține până toamna, reprezentative fiind: brânca (Salicornia herbaceea), ghirin (Suaeda maritima), sărăcica (Salsaola soda). Pe marginea suprafețelor sărăturate sau pe terenurile inundabile, crește în mod spontan singura plantă lemnoasă din flora României, care suportă sărăturile albe, Tamarix ramosissima, respectiv cătina albă (Costache, 1996). Pe dune fixate sau semifixate sunt prezente diverse tipuri de plante psamofile, de tipul Polygonum arenarium, Plantago indica, Centaurea arenaria, Digitalis pillosa, Vulpia myurus, Jasione dentata, etc.
3.3.2. Fauna
Fauna este reprezentativă zonelor de câmpie, prin rozătoare de câmp, precum popândăul, hârciogul sau șoarecele de câmp, prin iepuri, fiind cei mai numeroși în zonă, căprioare precum și păsări caracteristice Dunării, cum ar fi: turturica, cârstreiul, prepelițele, potârnichile și ciocârliile. Din Insula Mare și Mică a Brăilei menționez: rațe, cocori, gârlite, lișite sau fazani, care caută hrană prin culturile din apropierea orașului. Zona acvatică este bine reprezentată prin: somn, crap, biban, știucă, caras sau șalăul. Preocuparea pentru protecția mediului și a speciilor pe cale de dispariție a condus la inventarierea a 90 de specii de nevertebrate în județ, de interes comunitar, pentru care există zone de protecție acvifaunistică. La nivel de județ au fost inventariate un număr de 305 specii de vertebrate dintre care 39 de specii de interes național și
35 de specii vulnerabile (Agenția de Protecția Mediului Brăila, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013,
2014).
3.3.3. Arii naturale protejate, de interes național și internațional
La nivelul județului Brăila au fost definite 3 zone de interes național, ca și arie naturală protejată, respectiv Balta Mică a Brăilei – 22555 ha, ca și parc natural și două rezervații naturale, respectiv Lacul Jirlău Vișani, cu o suprafață de 838.66 ha și Pădurea Camnița, cu o suprafață de 1,2 ha, însumând aproximativ 5% din suprafața totală a județului.
Din anul 2001, Balta Mică a Brăilei, cu o suprafată de 17586 ha a fost declarată site RAMSAR (poziția 1074) sub numele de Insula Mică a Brăilei (The small Island of Braila) în cadrul căreia trăiesc 207 specii de păsări, dintre care mai mult de jumătate sunt reprezentative pentru păsările migratoare din România și 169 sunt protejate prin convențiile internaționale la care România este semnatară. Din anul 2012, pe teritoriul județului au fost stabilite alte 9 zone de protecție acvifaunistică, însumând 59.788,37 ha adică 12,5% din totalul județului, respectiv: Balta Albă- Amara-Jirlău cu 1.213,8 ha; Balta Mică a Brăilei cu 24.821,6 ha; Balta Tătaru cu 8.583,66 ha;
Dunărea Veche – Brațul Măcin cu 6.228,05 ha; Ianca – Plopu Sărat cu 1.982 ha; Lunca Siretului Inferior cu 1.824,6 ha; Măxineni cu 1.504 ha; Berteștii de Sus – Gura Ialomiței cu 2.962,7 ha și Valea Călmățuiului cu 10.667,8 ha. (Agenția de Protecția Mediului Brăila, 2017)
Figura 3 8: Limitele ariilor protejate, în județul Brăila
Sursa http://atlas.anpm.ro/atlas
Figure 3 8: Limits of protected areas in Braila County; Source http://atlas.anpm.ro/atlas
3.4. SOLURILE
Solul este o entitate bazată pe o structură minerală, formată din fragmente de rocă și monominerale rezultate din alterarea rocilor parentale sau depuse în urma transportului eolian sau fluviolacustru, în care trăiește și se dezvoltă viața, oferind resurse și elemente nutritive chiar în condiții de deșertificare și sărăturare. (Răducu, 2016, p. 10)
În România, datorită variației mari a factorilor pedogenetici, învelișul de sol este foarte diversificat. Cele mai bine reprezentate clase de soluri sunt Cernisolurile (36,0 %), urmate de Luvisoluri (21,2 %), Protisoluri (19,1%) și Cambisoluri (15,2 %). La nivel de tip de sol, ponderea cea mai ridicată revine siturilor amplasate pe Cernoziomuri (29,1 %), urmate de Preluvosoluri (11,8%), Aluviosoluri (11,6%), Eutricambisoluri (11,2%). (Institutul național de cercetare – dezvoltare pentru pedologie, agrochimie și protecția mediului , 2011) În ceea ce privește calitatea solurilor, un număr restrâns de factori determină variația acesteia, la nivel național, respectiv:
– precipitații scăzute și foarte scăzute (301-500 mm), care caracterizează și județul Brăila;
– temperaturi medii multianuale extrem de ridicate (> 110C) și respectiv, scăzute și mijlocii
(2,1-60C) în mică parte;
– procese de gleizare și pseudogleizare, respectiv procese de salinizare și/sau alcalizare;
– eroziune în suprafață prin apă;
– adâncimea apei freatice ce influențează calitatea solurilor;
– caracteristici fizice constând în textură grosieră sau mijlocie fină și fină, tasarea puternică și moderată;
– caracteristici chimice nefavorabile (reacția solului acidă, rezerva de humus mică sau conținutul mare de carbonați).
Figura 3 9: Clasificarea solurilor din județul Brăila, în funcție de pretabilitatea la folosința agricolă
Figure 3 9: Soil classification in Brăila county, by agricultural suitability
Județul Brăila este tradițional agricol, dispunând de un potențial funciar deosebit prin resurse funciare agricole și arabile, de bonitare medie și ridicată, prin ponderea ridicată a proprietății private asupra terenurilor agricole. Județul are suprafețe extinse amenajate pentru irigații, desecare și drenaj prezentate în capitolul anterior precum și prin importante resurse piscicole (Institutul național de cercetare – dezvoltare pentru urbanism și amenajarea teritoriului, 2009).
Structura fondului funciar constă în terenuri agricole acoperind 81,4% din suprafața totală a județului. Există soluri productive, de tip cernoziom dar și suprafețe care necesită refacerea lucrărilor hidro-ameliorative, respectiv: soluri sărăturate, soluri afectate de exces de umiditate, soluri nisipoase, soluri compactate.
Prin studiul ”Stabilirea claselor de pretabilitate pentru arabil din zonele cele mai favorabile pentru agricultura„ elaborat de Institutul de Cercetari Pedologice si Agrochimice – ICPA București, a fost elaborată solurilor prin care s-au delimitat spațial clasele de terenuri pentru care se impune realizarea de lucrări hidroameliorative.
Terenurile cu bonitate foarte bună din punct de vedere agricol, acoperă doar 10,2% respectiv
48.615 ha, fiind incluse în clasa a-I-a, foarte bună, fără limitări în cazul utilizării ca arabil, fiind lipsite de degradare și factori restrictivi, cu excepția factorilor climatici respectiv deficit de umiditate în perioadele de secetă. Aceste terenuri sunt amplasate în zona bine drenată a câmpiei și terasei pe rama nordică a Bărăganului nordic și de o parte și de alta a Văii Călmățuiului, cu un relief plan, orizontal, format pe loess și depozite loessoide. Rezerva freatică este situată între 5m și 0 m uneori între 3 m și 5 m. Un procent important, de 38,6% din suprafața agricolă a ajudețului, respectiv 184.024 ha teren sunt incluse în clasa a-II-a de calitate, bună, implicând menținerea sau eliminarea excesului de umiditate.
Clasa a-III-a de terenuri, de calitate mijlocie, o reprezintă 39,7% respectiv 198.805 ha cu limitări moderate de utilizare în agricultură, pentru care se impune realizarea de lucrări ameliorative mai complexe, ținând cont de microrelieful zonal și de cerința cu caracter comun de menținere a nivelului freatic sub 1,2m – 1,5m. Având în vedere complexitatea și costurile implicate de realizarea acestor lucrări, conform Planului Județean de Amenajare a Teritoriului pentru județul Brăila, definit în 2009, recomandarea specialiștilor era de a ceda aceste terenuri pentru împădurire, în scopul limitării extinderii și minimizării intensității de degradare a terenurilor agricole. Un procent relativ mic, de numai 7,2% adică 34.497 ha îl reprezintă terenurile cu limitări severe pentru utilizarea în agricultură, pentru care, conform aceluiași document, este mai rentabilă împădurirea decât efectuarea de lucrări hidroameliorative.
Clasa a-IV-a de terenuri, de calitate slabă, ocupă 4,3% respectiv 20.634 ha identificate ca fiind în totalitate solonceacuri și solonețuri, cu un nivel de salinizare respectiv alcalinizare extrem, sunt foarte greu sau chiar imposibil de ameliorat având în vedere costurile implicate de aceste lucrări. Producția de pe acest tip de soluri constă în masă verde slab calitativă și cantitativă, chiar și pentru pășunat. Limitările acestor terenuri sunt date de adâncime extrem de mică a apei freatice sau de textura grosieră pentru unele suprafețe precum și de pericolul de inundabilitate.
Ultima categorie de terenuri, respectiv clasa a-V-a de calitate foarte slabă, o reprezintă terenurile cu limitări extrem de severe care nu pot fi folosite ca arabil și care însumează 20.634 ha adică 4,3% din suprafața agricolă a județului; acestea sunt situate în luncă, pe depozite fluviatile, cu textură variind de la lutoasă la argiloasă; apa freatică se găsește între 1 m și 3 m
adâncime iar învelișul de sol are în compoziția lui, aproape în exclusivitate, solonceacuri și solonețuri, deci soluri cu salinizare și alcalizare extremă.
Din punct de vedere istoric, primele măsuri de ameliorare a terenurilor agricole, pentru creșterea producțiilor au fost aplicate începând cu anii 1970, odată cu dezvoltarea studiilor inginerești de îmbunătățiri funciare, a practicilor de management agricol și a analizelor integrate de mediu, derulate de către Institutul Național de Cercetare și Dezvoltare Agricolă, Chimică și de Mediu, actual ICPA (Dumitru M., 2003).
S-a stabilit astfel că, cernoziomurile tipice și calcarice reprezintă aproximativ 50% din fondul edafic al județului. Procesele de gleizare sunt prezente atât la nivelul cernoziomurilor tipice cât și la cele calcarice, datorită nivelului ridicat al pânzei freatice. Variația nivelului freatic determină diferențieri în distribuția carbonaților în orizonturile solului, prin migrarea ascendentă sau descendentă a acestora. Drept urmare, în intervalul lung de timp analizat, s-au produs modificări morfologice notabile a jumătății inferioare a profilelor de sol, consecință a proceselor de gleizare și carbonatare.
Un alt tip de sol, caracteristic județului Brăila având în vedere existența lacurilor sărate, sunt solonceacurile de luncă sau crustă, (Chirita & Contantin, 1965, p. 169) fiind soluri humifere gleice cu crustă de săruri solubile și acumulări saline pe întreg profilul, formate în luncile de stepă unde apa freatică mineralizată este la mică adâncime, sub 1 metru.
Folosința obligatorie a acestor soluri este pășunea având în vedere nivelul ridicat de salinizare, de aceea, irigarea, fertilizarea și includerea acestor soluri în circuitul agricol a determinat la degradarea în timp și transformarea acestora în terenuri deșertificate.
În zonele depresionare lacustre, de tipul celor de la Lacu Sărat, Ianca, Esna, Lutul Alb, Plopu, unde nivelul freatic este la adâncimi mici și foarte mici, între 0 – 1 metri, au evoluat în timp procesele de salinizare, alcalinizare și înmlăștinire a solului, conducând la formarea de cernoziomuri gleizate salinizate, cernoziomuri gleizate solonetizate, lăcoviști mlăștinoase salinizate sau asociații ale acestor tipuri de soluri, funcție de variația și evoluția pedo-climatică a microregiunii, înglobând aproximativ 8% din suprafața județului. (Institutul național de cercetare
– dezvoltare pentru pedologie, agrochimie și protecția mediului , 2010)
Pe un relief de dune vechi, alcătuit din sedimente nisipoase, în sud-estul localității Râmnicelu, se întâlnesc cernoziomuri levigate nisipoase care nu sunt degrate textural dar care sunt asociate cu cernoziomuri levigate nisipoase, freatic umede și cernoziomuri levigate nisipoase gleizate, rezultate în urma variației nivelului freatic.
În estul și vestul localităților Râmnicelu, se regăsesc cernoziomuri aluviale, gleizate sau solonetizate, formate datorită naturii stratificației și compoziției granulometrice a depozitelor aluviale, corelate cu oscilația nivelului freatic și microrelieful luncii.
Caracteristica suprafețelor irigate din județul Brăila constă în tasarea orizonturilor de suprafață (Am) pe primele două adăncimi, determinând înlocuirea structurii granulare cu bulgări masivi pe alocuri, funcție de adâncimea de realizare a lucrărilor agricole. Majoritatea solurilor au o textură de lut mediu, cu excepția zonelor cu substrat nisipos, ca de exemplu în perimetrul Romanu – Oancea – Gemenele, unde textura solului este luto-nisipoasă.
Modificarea în timp a regimului climatic, din lipsa precipitațiilor și creșterea valorilor temperaturilor, a intensificat procesul de diminuare a conținutului în humus, peste 70% dintre soluri având conținut mic și foarte mic de humus și 30% conținut mijlociu de humus.
Analizele efectuate de ICPA pe profile de sol din Câmpia Brăilei, confirmă scăderi de până la
1%, a conținutului de humus față de măsurătorile anterioare, din studiile efectuate la începutul explotărilor agricole din județul Brăila.
Diminuarea fracției de humus în sol este rezultatul accentuării proceselor de mineralizare a materiei organice datorită intensificării perioadelor de secetă precum și a intervalelor de timp în care aceasta acționează. Condițiile pedologice, descrierea morfologică a solurilor și încadrarea la nivel de tip și subtip s-a făcut conform Sistemului Român de Taxonomie a Solurilor (SRTS), (Florea N., 2003)
Figura 3 10: Harta solurilor în județul Brăila, elaborată de ICPA, 2014
Figure 3 10: Soil map of Braila county, by ICPA, 2014
Problematica salinizării secundare a terenurilor din Terasa Brăilei reprezintă o provocare istorică pentru agricultori. Încă din 1973, în urma derulării unui studiu privind Caracterizarea și raionarea ameliorativă a solurilor din sistemul de irigație Terasa Brăilei, realizat de Institutul de Studii si Cercetari Pedologice, pentru Ministerul Agriculturii, Industriei Alimentare si Apelor, se semnala un grad ridicat de mineralizare a apelor freatice cu influențe directe asupra salinizării secundare a solurilor din județul Brăila.
Complementar, executarea lucrărilor agricole cu mașini mari în condiții de umiditate ridicată, a determinat distrugerea părții superioare a solului, care era, la nivelul anului 1973 sub formă de bulgări masivi de mărimi diferite, uneori ajungându-se la un hardpan de 20 – 30 de centimetri. Simultan, studiul menționează ridicarea nivelului freatic cu 1 metru – 3 metri, datorat atât cantităților mari de precipitații cât și funcționării sistemelor de irigație; ridicându-se, stratul freatic a afectat partea inferioară a solului, cu efecte preponderent în zonele depresionare, respectiv la sud și vest de comuna Movila Miresei, la sud de comuna Mihail Kogălniceanu, la sud de comuna Gemenele, la vest de Ianca. În urma studiilor efectuate în anul 1977, sub influența funcționării la capacitate maximă a sistemelor de irigație și desecare, suprafețe agricole ale județului Brăila, respectiv Plopu, Ianca, Movila Miresei (sat Esna), prezentau deja caracteristici de crovuri în diferite grade de salinizare secundară, penru care erau propuse măsuri pedo-ameliorative. 44 de ani mai taîrziu, având premisele de mai sus și în condițiile în care măsurile de îmbunărtățiri funciare și de protecție și ameliorare a solurilor nu au fost aplicate, suprafețele din aceste zone s-au degradat și au devenit pe alocuri neutilizabile în agricultură.
În concluzie, prin relieful specific și condițiile climatice, rezultă o omogenitate a materialului edafic uniformă pe suprafața întregului județ. Nivelul pânzei freatice variază într-un interval larg de la 0 metri la 5 metri, ceea ce determină o evoluție diferită a solurilor, atât din punct de vedere al hidromorfismului cât și din punct de vedere al salinizării și implicit al utilizării în agricultură.
3.5. CULTURILE AGRICOLE
Agricultura practicată în scopul dezvoltării durabile în contextul schimbărilor climatice reprezintă singura soluție pentru asigurarea și atingerea securității alimentare, la nivel gloval. Eficientizarea utilizării resurselor prin protejarea și conservarea mediului înconjurător, sunt aspecte abordate în documentul RIO+20, prin care se confirmă importanța dezvoltării economiei verzi prin îmbunătățirea eficacității utilizării resurselor naturale și a rezilienței agriculturii (FAO, Climate-Smart Agriculture. Sourcebook, Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome, 2013).
Intensificarea și extinderea proceselor de degradare a solurilor și creșterea vulnerabilității resurselor de mediu la impactul factorilor agresivi, a fost determinată de creșterea ritmului de industrializare și tehnologizare a agriculturii, pentru sporirea productivității și a aportului agriculturii în dezvoltarea economică (Robescu, 2008). O cauză majoră a premiselor deșertificării terenurilor în România și în particular în județul Brăila, constă în distrugerea conștientă a terenurilor arabile, în special a stratului protector de sol fertil, prin aplicarea necontrolată a soluțiilor și tehnologiilor de creștere a producției agricole.
Principalele culturi practicate în județul Brăila, au fost, din punct de vedere istoric, cererealele pentru boabe, plantele uleioase porumbul, grâul și secara, orz și orzoiacă, legumele, cartofii și sfecla de zahăr.
Conform datelor publicate de Institutul Național de Statistică, cea mai mare pondere în cadrul culturilor agricole au avut-o cerealele pentru boabe și plantele uleioase, pentru intervalul de timp analizat, conform formularului statistic AGR-2A 2009, extras din Raportul anual privind starea
mediului în județul Brăila, 2009.
Tabelul 3 2:Suprafețele cultivate în profil de exploatare, cu principalele culturi din județul Brăila
Table 3 2: Main agri-cultures in exploitation in Brăila county
Dinamica și intensitatea efectuării lucrărilor agricole, pentru raportarea de producții record la hectar, a condus la producerea de procese de degradare a proprietăților fizice ale solului. Dintre acestea, compactarea solului cauzată de utilajele grele de lucru, este menționată ca factor
precursor încă din 1977, conform rapoartelor privind monitorizarea factorilor de mediu, elaborat de ICPA București.
În lipsa unor măsuri limitative, procesele de compactare a solului au afectat în timp dinamica apei în sol, rezistența solului la eroziune precum și circuitele carbonului și ale azotului în sol, ambele elemente esențiale pentru existența și dezvoltarea plantelor.
Figura 3 11: Distribuția UAT-urilor în funcție de suprafața agricolă, în județul Brăila
Figure 3 11: Parishes distribution by agricultural area, in Braila county
3.6. SISTEMELE DE ÎMBUNĂTĂȚIRI FUNCIARE
Eficientizarea soluțiilor de utilizăre a terenurilor agricole și de maximizare a producțiilor prin managementul integrat al nexus-ului teren-apă-climă-energie a impus dezvoltarea sistemelor de îmbunătățiri funciare. S – a permis astfel funcționalitatea serviciilor ecosistemelor, respectiv acumularea materiei organice în sol, fixarea carbonului, reciclarea nutrienților solului, crearea de habitate, susținerea diversității florei și faunei dar și reîncărcarea acviferelor inclusiv retenția inundațiilor.
Deficitul de apă din perioadele de secetă climatică și pedologică sau din contră, stagnarea apei la suprafața terenului în anotimpurile ploioase, constituie premisele pentru degradarea și minimizarea producțiilor agricole, al căror impact poate fi redus prin exploatarea și intreținerea lucrărilor de îmbunătățiri funciare, respectiv: irigații, drenaj de suprafață, drenaj de adâncime, combaterea eroziunii solului (Halbac-Cotoara-Zamfir, 2016). Odată cu creșterea populației la nivel global și urbanizarea masivă, inclusiv la nivelul țării noastre, presiunea asupra agriculturii a crescut, prin prisma abordării calitative a producțiilor și a utilizării terenurilor, a căror fundamentare se bazează pe relațiile complexe dintre apă, hrană și energie (Ragab R., 2002).
La nivelul României cele mai importante lucrări de îmbunătățiri funciare s-au dezvoltat în anii
1960, sistemele fiind funcționale până în 1990. Cea mai mare suprafață agricolă a fost amenajată în județul Constanța, cu peste 400.000 ha, zona de studiu, județul Brăila fiind pe locul 2 la nivel național, cu o suprafață agricolă de peste 380.000 ha amenajată cu lucrări de îmbunătățiri funciare. Neoficial, specialiștii consideră că la nivelul județului Brăila a funcționat cea mai mare
amenajare funciară din țară, care s-a diminuat în prezent la aproximativ 175.000 ha irigabile.
2015
2012
2009
2006
2003
2000
1997
375000 376000 377000
378000 379000 380000
Suprafața totală din județul Brăila, amenajată cu lucrări de îmbunătățiri funciare (ha)
Figura 3 12: Suprafețele agricole (ha) din județul Brăila amenajate cu lucrări de îmbunătățiri
funciare, conform Institutului Național de Statistică
Figure 3 12: Land rehabilitated areas (ha) variation in Brăila county, according to National
Statistics Institute
Importanța funcționării sistemelor de irigații și/sau drenaj este crucială în activitatea agricolă, întrucât ajută la depășirea unor episoade nefavorabile prin reglarea deficitului sau a excedentului natural. Prin analiza imaginilor satelitare pe o perioadă de 17 ani consecutiv, se pot observa diferențe majore între zonele productive agricol și cele afectate de lipsa covorului vegetal, pe baza interpretării indicilor de vegetație extrași, corelar cu funcționalitatea sistemelor de îmbunătățiri funciare, acolo unde acestea au existat sau au rămas pe amplasament.
În contextul impactului schimbărilor climatice asupra agriculturii, sistemele de îmbunătățiri funciare se redefinesc în literatura de specialitate din Vestul Europei și din Statele Unite, printr- un concept de corectare a proprietăților hidrice a solurilor – Water Management System (Sistem de Management al Apei) respectiv al nivelului freatic al apei, ținând cont de nevoia de economisire a resurselor de apă. Integrarea soluțiilor de irigare, subirigarea, desecare, drenaj sau drenaj controlat se poate eficientiza prin utilizarea de programele specializate de calcul pentru planificarea sistemelor de îmbunătățiri funciare considerând importanța acestora din punct de vedere al sustenabilității, problemelor de mediu și a situației socio-economice locale.
Din păcate și în județul Brăila s-a menținut tendința generală de reducerea a suprafețelor cu lucrări de îmbunătățiri funciare ce a caracterizat întreaga țară în intervalul de după 1990.
Conform datelor publicate de Institutul Național de Statistică, la nivelul anului 2007, structura terenurilor agricole pe tipuri de amenajări de îmbunătățiri funciare era de tip complex, respectiv irigații și desecare, care funcționează simultan sau alternativ primavara, vara sau toamna în
funcție de necesitățile zonei.
Tabelul 3 3: Structura terenurilor agricole pe tipuri de amenajări de îmbunătățiri funciare
Table 3 4: Structure of the agricultural areas by type of the rehabilitation system
3.7. FONDUL FORESTIER ȘI GRADUL DE ACOPERIRE CU PĂDURI
Conform Ordinului nr.130/2005 pentru aprobarea zonelor deficitare în păduri, toată suprafața județului Brăila este considerată deficitară. Datele Direcției Silvice Brăila confirmă că din totalul suprafeței fondului forestier al județului, 621 ha reprezintă terenuri cu deficit de vegetație forestieră. S-au înregistrat și încercări de compensare a acestui deficit, în perioada de analiză, prin proiectele de reconstrucție ecologică și prin împăduriri pe terenuri degradate preluate din sectorul agricol, un exemplu fiind cele 629 ha regenerate la nivelul anului 2007, din care 55 ha prin regenerări artificiale și 574 prin alte forme de regenerare.
Conform datelor publicate de către Direcția Silvică Brăila din cadrul Regiei Naționale a Pădurilor – Romsilva, pe site-ul http://braila.rosilva.ro/, suprafața fondului forestier acoperă aproximativ 5,7% din teritoriul județului, ceea ce situează județul în coada clasamentului privind gradul minim de împădurire. Din cele 25.037 ha cu pădure (inventariate în 2013) 89% sunt în proprietatea statului, diferența fiind reprezentată de mici proprietăți private, acoperind aproximativ 960 ha, amplasate în proporție de 80% în lunca inundabilă a Dunării și a râurilor Buzău și Siret iar 20% în zonele de terasă din Câmpia Bărăganului de Nord. Din punct de vedere al repartizării teritoriale a pădurilor, există patru comune care totalizează peste 10% din suprafața forestieră totală, respectiv: Chiscani, Stăncuța, Berțeștii de Jos și Vișani precum și un număr de
13 comune care nu dețin păduri. Acestea sunt localizate cu precădere în partea centrală și de sud a județului (Institutul național de cercetare – dezvoltare pentru urbanism și amenajarea teritoriului, 2009)
Figura 3 13: Ponderea suprafețelor ocupate de păduri la nivel de UAT, în județul Brăila
Figure 3 13: Procentage of the forest area related to each parish in Brăila county
Principalele specii sunt foioasele, pe o suprafață de cca 20.000 ha, dintre care peste 15.000 sunt acoperite cu diferite specii cu lemn moale, de tipul salciei, plopului indigen sau euroamerican precum și căteva specii tari care acoperă o suprafață de aproximativ 4.000 ha. Există și specii de rășinoase, respectiv pin negru, pe o suprafață simbolică de 11 ha.
În județ există două pepiniere de stat, a căror producție este destinată împaduririi suprafețelor destinate fondului forestier, asigurând 70% din necesarul anual, 30% realizandu-se prin împădurire naturală. Principalele specii cultivate în pepiniere sunt: plopul euroamerican, salcia, plopul alb și negru, ulmul de turkestan, salcâmul, cătina roșie, sălcioara și frasinul.
Consecutiv adoptării Legii 213/15.11.2011, prin coordonarea Ministerului Mediului, Romsilva a demarat procedurile de înființare și refacere a perdelelor forestiere de protecție, respectiv din
2012, înființarea Sistemului Național al Perdelelor Forestiere de Protecție, ca acțiune de utilitate publică și de interes național, pentru protejarea terenurilor agricole contra acțiunii factorilor climatici, cu rol antierozional, pentru protejarea căilor de comunicații și de transport, cu precădere împortiva înzăpezirilor. Pe suprafețele administrate de Direcția Silvică Brăila, perdelele de protecție forestieră înființate ca urmare a acestor acțiuni au însumat 12 ha.
În administrarea Direcției Silvice Brăila se află și Balta Mică a Brăilei, zonă umedă de interes internațional (fiind declarată sit RAMSAR), fiind ultimul vestigiu rămas în regim natural de inundație pe cursul inferior al Dunării, după desecarea fostei Delte Interioare (Balta Brăilei și Balta Ialomiței). Aceasta conservă în prezent complexe de ecosisteme acvatice și terestre într-o formă apropiată de cea inițială, având o suprafață de cca. 24.500 ha, inclusiv brațele Dunării și zonele dig-mal, fiind declarată Parcul Natural Balta Mică a Brăilei.
IV. OBIECTIVELE STUDIULUI IV. OBJECTIVES OF THE STUDY
Principalul obiectiv al acestui studiu vizează identificarea și cuantificarea suprafețelor deșertificate din județul Brăila, România, prin utilizarea imaginilor satelitare, din intervalul 2000
– 2016 și corelarea cu datele climatice înregistrate la stația agrometeorologică Brăila, în intervalul 1974 – 2016 precum și analiza modificărilor folosințelor de teren, prin prelucrarea produsele satelitare de tip CLC, edițiile 1990, 2000, 2006 și 2012.
În acest sens, am urmărit realizarea următoarelor obiective specifice:
1. Determinarea indicelui de ariditate aferent unităților administrativ – teritoriale din zona analizată aplicând formula adoptată de UNEP la 1992, prin extragerea valorilor evapotranspirației potențiale din imagini satelitare de tip MODIS și raportarea acestora la mediile lunare ale precipitațiilor.
2. Determinarea indicelui de vegetație diferență normalizată, NDVI, pentru fiecare dintre unitățile administrativ – teritoriale ale județului Brăila, în intervalul 2000 – 2016 și interpretarea valorilor obținute.
3. Determinarea indicelui privind conținutul de apă din vegetației, diferență normalizată,
NDWI, pentru fiecare dintre unitățile administrativ – teritoriale ale județului Brăila, în intervalul
2000 – 2016 precum și a indicelui privind starea de dezvoltare / degradare a vegetației – VCI și interpretarea corelară a valorilor obținute.
4. Determinarea indicelui de secetă diferență normalizată, NDDI, pentru fiecare dintre unitățile administrativ – teritoriale ale județului Brăila, în intervalul 2000 – 2016 și analiza impactului asupra fenologiei plantelor de cultură specifice zonei de studiu.
5. Analiza evoluției categoriilor de folosință a terenurilor din imaginile satelitare, produse de tip CLC, pentru determinarea variației folosinței terenurilor, conform definițiilor stabilite de către Agenția Europeană de Protecția Mediului, în cadrul proiectului Corine Land Cover. Această analiză urmărește identificarea suprafețelor exploatate în scop agricol din județul Brăila precum și a terenurilor ne-utilizate în scop agricol și corelarea acestor informații cu rezultatele calculelor indicilor de vegetație.
Practic, analiza variației categoriilor de folosință a terenurilor precum și a suprafețelor agricole din județul Brăila, reprezintă validarea rezultatelor procesării imaginilor satelitare pentru determinarea indicilor de vegetație care indică suprafețele deșertificate din zona de studiu (lipsite de acoperirea cu covor vegetal în perioade temporale consecutive și multiple).
Schema de lucru pentru atingerea obiectivelor specifice, este sintetizată în figura următoare.
Figura 4 1: Schema de lucru pentru indeplinirea obiectivelor studiului
Figure 4 1: Working scheme to acheive the objectives of the study
Ȋn prezent există diferite metodologii pentru caracterizarea fenomenului de deșertificare, cele mai utilizate fiind cele care folosesc diferiți indici de vegetație pentru a evidenția existența, durata și intensitatea secetei și/sau lipsa covorului vegetal respectiv gradul de acoperire vegetală sau de degradare a solului.
Ȋn mod obișnuit, indicii de vegetație sunt clasificați în funcție de impactul fernomenului căruia sunt asociați sau în funcție de variabilele și datele pe care le relaționează (Niemeyer, 2008). Cele trei categorii de indici de vegetație sunt: indici meteorologici, hidrologici, respectiv agrometeorologici.
Neymeyer (2008) adaugă o a patra categorie, și anume indicii de secetă obținuți din date de teledetecție, cum ar fi indicele de vegetație diferență normalizată (NDVI).
Indicii de vegetație sunt calculați prin asimilarea indicatorilor de deșertificare într-o singură valoare numerică utilă și ușor de utilizat de către factorii de decizie, înglobând un număr foarte mare de date meteorologice și hidrologice ce descriu diferite fenomene specific teritoriului analizat: precipitațiile, temperatura aerului/solului, umiditatea solului, ecuația de bilanț a apei, date de debit, acoperirea cu zăpada, sau alți indicatori legați de aprovizionarea cu apă.
Nu se poate spune că există un anumit indice de vegetație care este mai potrivit decât altul pentru a evidenția tendința sau existența fenomenului de deșertificare, întrucât utilitatea indicilor de vegetație diferă de la o regiune la alta, funcție de condițiile specifice.
Prin procesarea imaginilor satelitare au fost dezvoltați mai mult de 150 de indici de vegetație (Niemeyer, 2008) și indici suplimentari (Cai, 2011), (Karamouz, 2009), (Rhee, 2010) (Vasiliades, 2011) dintre care NDVI din serii temporale s-a dovedit a fi cel mai fidel indice privind activitatea fotosintetică și stadiul de dezvoltare sau degradare a vegetației (Peters, 2002).
Variația în timp a NDVI s-a demonstrat (Kogan, 1990) a fi variabilă în funcție de resursele naturale și apa disponibilă pentru existența covorului vegetal, care determină valorile minime ale indicelui, în vreme ce valorile maxime și intermediare sunt funcție de variația condițiilor climatice.
De aici și soluția, de a determina prin acest studiu și indicele privind stadiul vegetației respective de cuantificare a stresului resimțit de vegetație, VCI, care reprezintă NDVI normalizat pentru fiecare pixel pe baza variației maximale pentru o perioadă de timp.
Burgan și Hartford au introdus în 1993 conceptul de ,,verde relativ” care reprezintă procentual
gradul de acoperire cu vegetație a unui pixel, într-un anumit moment.
Media acoperirilor cu vegetație pentru zona de analiză, într-un interval de timp definit, reprezintă
o cuantificare similară calculelor valorilor indicilor de vegetație prezentați în acest studiu.
Determinarea indicilor de vegetație și a indicelui de deșertificare și interpretarea acestora prin raportarea la variația climatică și a folosinței terenurilor, permite din punct de vedere operațional, demararea unor acțiuni la nivel decizional al județului:
Conștientizarea suprafețelor afectate de deșertificare și monitorizarea lor în timp real;
Corelarea impactului socio – economic al deșertificării la diferite scări spațiale și
temporale;
Declararea terenurilor ca fiind zone deșertificate și instaurarea măsurilor de răspuns și
remediere corespunzătoare și necesare;
Facilitarea comunicării situațiilor specifice și a soluțiilor de limitare a suprafețelor deșertificate, între diferite entități.
V. MATERIALE SI METODE
V. MATHERIALS AND METHODS
5.1. MATERIALE – BAZE DE DATE
Deșertificarea terenurilor agricole are un impact deosebit asupra economiei locale, mai ales în zonele de câmpie în care agricultura reprezintă principalul mijloc de subzistență. De aceea, se impune evaluarea cauzelor care au condus la degradarea terenurilor până la deșertificare și la pierderea rezervelor de umiditate din sol. Pentru determinarea efectelor cumulative ale secetelor multianuale prelungite din județul Brăila, coroborate cu condițiile pedologice și acțiunea antropică, s-au utilizat informații structurate în mai multe categorii de baze de date.
5.1.1. Baze de date climatice
Datele de date climatice utilizate în cadrul prezentului studiu, au rolul de a susține validarea înregistrărilor extrase din imaginile satelitare, procesate în scopul determinării suprafețelor deșertificate din județul Brăila precum și a tendințelor viitoare de deșertificare, în lipsa unor măsuri de ameliorare și de prevenire a acestui fenomen.
Datele au fost furnizate de către Administrația Națională de Meteorologie, în baza protocolului existent între instituție și Universitatea de Științe Agronomice și Medicină Veterinară din București.
Datele climatice înglobează principalii parametrii ai factorilor de mediu, respectiv aer, apă, sol, determinanți în apariția și instalarea fenomenului de deșertificare, ca medii lunare pentru intervalul 1961 – 2016, fiind prezentate în Anexele 1 – 3 și conțin valorile lunare ale precipitațiilor, temperaturii aerului și temperaturii de la nivelul solului în intervalul 1961 – 2016.
5.1.2. Baze de date satelitare
Utilizarea produselor satelitare în identificarea, evaluarea și monitorizarea evoluției zonelor deșertificate este consacrată de comunitatea științifică internațională. Radiația electromagnetică reflectată sau emisă de către suprafața solului sau ,,obiectele” aflate pe aceasta, înregistrată de către senzori amplasați pe sateliții Terrei, permit diferențierea proporțională a energiei reflectată, absorbită sau transmisă prin diferite lungimi de undă sau benzi spectrale. Prezentul studiu se bazează pe analiza reflectanțelor vegetației, a solurilor fără acoperire și a apei, din conținutul folial sau de la suprafața terenului.
Datele de teledetecție obținute prin acest studiu oferă informații spectrale care și-au dovedit eficiența în multe aplicații cele mai recente, de exemplu, fiind din domeniul managementului dezastrelor. Cum în general rețelele de monitorizare de pe teren sunt insuficiente prin densitatea scăzută a punctelor de observații și în particular pentru județul Brăila, unde există o singură stație de înregistrare a datelor meteorologice, informațiile din imaginile satelitare au permis o acoperire spațială a întregii zone de studiu, fără limitări de acces.
Produsele satelitare procesate în cadrul prezentului studiu au fost preluate din bazele de date libere, în format raster, imagine și vectorial. Pentru identificarea zonelor deșertificate din județul Brăila precum și a suprafețelor expuse deșertificării, s-au folosit imagini satelitare de tip MODIS
– Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer.
Datele în format raster sunt structurate în grid – celulă, prin care zona geografică de studiu este divizată în celule identificate prin rând și coloană. Mărimea unei celule de raster variază în funcție de precizia și rezoluția datelor utilizate în analiză. Cele mai utilizate formate de date de tip raster sunt Geotiff și World Image, care conțin informații cu privire la referința spațială, astfel încât imaginile să poată fi plasate în coordonatele reale.
Datele în format imagine sunt structurate bi – dimensional raster; celula elementară este pixelul iar pentru acest studiu au fost utilizate imagini satelitare, ca și reprezentări ale realității reliefului la momentul captării acestora.
Datele în format vectorial sunt date numerice, determinate de reprezentări geometrice elementare, respectiv punct, linie și poligon.
5.1.2.1. Produse MODIS – MOD09A1, sinteză la 8 zile
Pentru studiul de fata s-au folosit date satelitare din produsele de reflectanță MOD09A1 (sinteze la 8 zile), versiunea 04.005, foaia de hartă h19, care acoperă în întregime zona de studiu, cu următoarele caracteristici: rezoluție spațială: 500 m, rezoluție temporală: produse de sinteză, la 8 zile, perioada de acoperire: din Aprilie 2000 până în Decembrie 2016.
Imaginile au tip de proiecție sinusoidală, la 10° rezoluție pentru o grilă latitudine / longitudine, globul pământesc fiind împărțit în 36 foi de hartă de-a lungul axei E-V și 18 foi de hartă de-a lungul axei N-S, fiecare dintre ele având dimensiunea 2400×2400 km.
Limitările produselor de tip MODIS rezultă din estimarea reflectanței care necesită corecții atmosferice, topografice și de variații diurne, valorile acestor parametri modificându-se de-a
lungul unui sezon ca urmare a evoluției fenologice. Estimarea reflectanței se poate realiza din imagini satelitare clare, fără nori, de aceea produsul MOD09A1 este un produs compozit la 8 zile.
În cazul suprafețelor acoperite în mod constant de nori, pentru estimarea parametrilor biofizici se pot utiliza radarul sau lidarul. Formatul fișierelor prelucrate sunt de tipul HDF-EOS, un produs derivat din Hierarchical Data Format (HDF) inițiat de Centrul Național pentru Aplicații Software (NCSA) al Universității din Illinois, Statele Unite ale Americii, dimensiunea unui fișier fiind de aproximativ 64 MB (arhivă). Fiecare fișier corespunzător produselor MOD09GA include 6 seturi
de date prezentate în tabelul de mai jos.
Tabelul 5 1: Seturile de date incluse în arhiva corespunzătoare produselor MOD09A1
Table 5 1: Data sets included in the archive of MOD09A1 products
Produsele de tip MODIS au fost prelucrate pentru determinarea valorilor lunare ale indicilor normalizați de vegetatie – NDVI și al conținutului de apă – NDWI, al indicelui normalizat de secetă – NDDI precum și a indicelui privind stadiul vegetației – VCI; pentru fiecare din cei 17 ani au fost procesate aproximativ 46 de imagini. Datele MODIS au fost descărcate cu ajutorul instrumentului Glovis (USGS Global Visualization Viewer).
Figura 5 1: Descărcarea datelor satelitare de tip MOD09A1
Sursa: http://glovis.usgs.gov/
Figure 5 1: Download of satellite data MOD09A1 from http://glovis.usgs.gov/
Pentru determinarea suprafețelor deșertificate din județul Brăila, analizate în cadrul prezentului studiu, a fost realizată o bază de date satelitare complexă, incluzând produse MODIS de reflectanță, sinteze pe 8 zile MOD09A1, pentru perioada Aprilie 2000 – Decembrie 2016.
Din produsele satelitare de tip MOD09A1, au fost extrași cei 4 indici de vegetație care furnizează informații cu privire la stadiul vegetației, distribuția spațială și acoperirea cu sol. Aceștia indică suprafețele afectate de deșertificare și deci lipsite de strat vegetal, respectiv: indicele de vegetație diferență normalizată, indicele de apă diferență normalizată, indicele de secetă diferență normalizată și indicele privind stadiul vegetației, respectiv: NDVI, NDWI, NDDI și VCI.
5.1.2.2. Produse MODIS – MOD16A2, sinteză la 8 zile
Pentru determinarea indicelui de ariditate aferent zonei de studiu, respectiv județul Brăila, prin raportarea precipitațiilor medii lunare la evapotranspirația specifică, s-au utilizat două surse de date: precipitațiile medii lunare înregistrate la stația meteorologică Brăila și prezentate în Anexa I a acestui studiu, precum și valoarea evapotranspirației extrasă din produsele satelitare de tip MOD16A2, sinteze la 8 zile, versiunea v006, pentru foaia de hartă h19, care acoperă în întregime
zona de studiu. Imaginile satelitare de tip MOD16A2 au următoarele caracteristici: rezoluție spațială: 500 m, rezoluție temporală: sinteză, la 8 zile, perioada de acoperire: din Ianuarie 2001 până în Decembrie 2016.
Datele utilizate în acest studiu au fost descărcate de pe portalul REVERB ECHO pus la dispoziția utilizatorilor în mod gratuit de către NASA.
Figura 5 2: Descărcarea datelor MOD16A2
Sursa: https://reverb.echo.nasa.gov
Figure 5 2: Download of satellite data MOD16A2 from https://reverb.echo.nasa.gov
Algorimul de determinare a evapotranspirației se bazează pe formula Penman – Monteith (Monteith, 1965), conform căreia reflectanța suprafeței terestre este un indicator eficient al evapotranspirației foliale și a celei de la suprafața solului.
Evapotranspirația terestră determinabilă din produsele de tip MOD16A2 include evapotranspirația din solurile umede și/sau cu băltiri, din precipitațiile care ajung pe plante înainte de a se scurge pe sol. Conductanța învelișului vegetal pentru determinarea transpirației este calculată prin utilizarea indicelui suprafeței foliale – LAI (University of Montana, 2017).
Evapotranspirația este, după precipitații, cel de-al doilea principal component al circuitului apei la nivel global (Mu Qiaozhen, 2011), având în vedere că prin evapotranspirație peste 60% din apa de pe suprafața terestră se transformă în vapori atmosferici (Korzoun, 1978) influențând cantitatea de apă disponibilă de la suprafața solului.
Complementar, evapotranspirația este o componentă importantă a fluxurilor de energie terestră, întrucât utilizează mai mult de 50% din energia absorbită de suprafața terestră (Trenberth, 2009). Pentru majoritatea culturilor, în timpul perioadei de vegetație conductanța stomatelor este determinată de diferența de presiune a vaporilor de apă – VPD și de temperatura minimă a zilei, Tmin (Mu, 2007).
Temperaturile ridicate determină valori mari ale VPD care conduc la închiderea parțială sau totală a stomatelor și deci la declanșarea stresului hidric pentru plante (Mu Qiaozhen, 2011).
De aceea, determinarea evapotranspirației se impune ca și element principal în managementul resurselor de apă dulce, din ce în ce mai limitate, pentru evaluarea necesarului de irigare pentru culturi dar și pentru modelări ale circuitului hidrologic global în scenarii ale modificărilor climatice (Teuling, 2009).
Cea mai fidelă sursă de date privind evapotranspirația din ultimul deceniu este teledecția, prin care se pot determina valorile evapotranspirației distribuite spațial, în special datele furnizate de sateliții amplasați pe orbitele polare ale Terrei, care transmit informații continue (Mu Qiaozhen,
2011) cu privire la dezvoltarea vegetației; acestea sunt deosebit de valoroase în monitorizarea și măsurarea variabilelor biofizice ale suprafeței terestre, care pot influența evapotranspirația, incluzând aici albedo-ul, tipul biomului și indicii suprafeței foliale (Los, 2000).
Au fost dezvoltate 3 metode pentru estimarea evapotranspirației din datele satelitare:
(1) metoda empirică / statistică, care corelează evapotranspirația măsurată sau estimată la scară largă cu indicii de vegetație calculați prin teledetecție (Jung, 2010).
(2) modele fizice prin care evapotranspirația este determinată ca și componentă reziduală a schimbului de energie de la suprafața solului, prin intermediul informațiilor termale infraroșii furnizate prin teledetecție (Kustas, 2009).
(3) alte modele fizice, cum ar fi utilizarea formulei Penman – Monteith (Monteith, 1965) și a
logicii de calcul, pentru determinarea evapotranspirației (Cleugh, 2007)
În acest studiu, valoarea evapotranspirației a fost extrasă din datele satelitare tip MOD16A2 și utilizate în calculul indicelului de ariditate, aplicând factorul de multiplicare 0,1 pentru identificarea suprafețelor aride din județul Brăila.
Valorile evapotranspirației extrase din impaginile satelitare de tip MOD16A2, sunt sinteze la 8
zile adică reprezintă suma valorilor evapotranspirației din perioada de 8 zile de sinteză, 45 zile
pentru anii cu 365 de zile din 2001, 2002, 2003, 2005, 2006, 2007, 2009, 2010, 2011, 2013, 2014
și 2015 respectiv 46 zile pentru anii bisecți cu 366 de zile din 2000, 2004, 2008, 2012 și 2016.
Pentru luna Februarie, în anii bisecți s-au contorizat cele 29 de zile iar în anii normali 28 de zile. Valoarea anuală a evapotranspirației reprezintă suma valorilor lunare ale evapotranspirației (University of Montana, 2017).
5.1.2.4. Produse de tip CLC
Imaginile satelitare de tip CLC au rezultat în urma implementării proiectului Corine Land Cover (Coordination of Information on the Environment Land Cover), care a fost finanțat de Uniunea Europeană și implementat de un consorțiu format din mai multe instituții europene, din 1995.
Necesitatea unui astfel de proiect a rezultat în urma intensificării anumitor fenomene relativ atipice pentru continentul European, ca de exemplu: deșertificarea graduală a anumitor zone, despăduririle masive și dispariția pădurilor pe suprafețe uriașe, degradarea terenurilor agricole, uscarea zonelor umede, dezvoltarea așezărilor urbane de-a lungul coastelor, etc.
Acest proiect a fost inițiat ca un prototip, prin care să poată fi furnizate informații pentru protecția mediului, în diferite direcții de acțiune, cum ar fi: starea mediului la nivelul țărilor europene, distribuția spațială și statusul zonelor naturale, distribuția geografică și zonele de concentrare a florei și faunei naturale, calitatea și cantitatea resurselor de apă, distribuția, structura și calitatea solurilor, cantitatea și tipurile de poluanți emiși în mediul înconjurător, tipurile și frecvența de apariție a dezastrelor naturale, etc.
Datele rezultate și o parte a programelor de procesare a acestora au fost ulterior preluate de către Agenția Europeană de Protecția Mediului (EEA, 2017) furnizând informații despre majoritatea zonelor de interes din Europa. Corine Land Cover (CLC 1990, CLC 2000, CLC 2006 și CLC
2012) este setul de date de referință privind modul de acoperire al terenului la nivel european, la
scara 1:100 000.
Sistemul de clasificare CLC cuprinde 44 de clase distincte, grupate pe 3 nivele ierarhice: (1) primul nivel (cu 5 componente) indică principalele categorii de acoperire a terenului la nivel global; (2) cel de-al doilea nivel (cu 15 componente) conține informații ce pot fi utilizate la scara
1:500 000 și 1: 1 000 000; (3) cel de al treilea nivel (cu 44 de componente) folosit în cadrul
proiectului, cu imagini la scara 1: 100 000. În România, produsele CLC au fost elaborate în colaborare cu Institutul Național de Cercetare-Dezvoltare „Delta Dunării” Tulcea.
Deși adesea confundate, acoperirea terenurilor și utilizarea terenurilor sunt două noțiuni
fundamental distincte, așa cum reiese din definițiile de mai jos:
acoperirea terenurilor este acoperirea observată fizic, așa cum se vede de la sol sau prin teledetecție, inclusiv vegetația naturală sau cea plantată precum și construcțiile sau instalațiile (cladiri, drumuri, etc), care acoperă suprafața pământului. Suprafețele de apă, gheață, roci goale sau nisip sunt considerate ca acoperire a terenului.
utilizarea terenurilor se bazează pe funcția, scopul pentru care terenul este utilizat; utilizarea terenurilor este definită ca o serie de activități întreprinse pentru a produce unul sau mai multe produse sau servicii. O utilizare a terenului poate avea loc pe una sau mai multe suprafețe, și mai multe utilizări ale terenurilor pot să apară pe aceeași suprafață de sol.
Datele privind acoperirea terenului sunt esențiale pentru politicile de mediu, precum și pentru
alte factori de decizie. În tabelul următor este prezentată o evoluție a înregistrărilor din cadrul proiectului CLC, pentru cele 4 etape temporale analizate în acest studiu.
Tabelul 5 2: Evoluția proiectelor Corine Land Cover
Table 5 2: Evolution of Corine Land Cover projects
Începând cu 1990, în România s – a intensificat dinamica vieții sociale și politice, care a condus inițial la un context favorabil schimărilor privind acoperirea terenurilor, mai ales prin fragmentarea suprafețelor agricole, ca urmare a re – împroprietăririlor.
Analiza comparată în cele 4 etape temporale incluse în studiu, prezintă o evoluție interesantă a modului de exploatare a suprafețelor agricole, prin comasarea acestora în ferme de dimensiuni crescânde, pentru un mai bun și eficient management al lucrărilor și resurselor agricole. Compararea și identificarea suprafețelor care și-au schimbat tipul de acoperire, a fost posibilă prin imaginile satelitare evolutive, la momente diferite, urmărind istoric variația edițiile, respectiv 1990 – 2000, 2000 – 2006 și 2006 – 2012.
Imaginile de tip CLC aferente prelucrărilor din 1990, 2000, 2006 și 2012 au fost descărcate de pe
platforma land.copernicus.eu/pan-european/corine-land-cover.
5.1.3. Baza de date SIG (GIS)
Sistemele informaționale geografice (Geo Information Systems – GIS) sunt definite ca și sisteme care permit ca, plecând de la diverse surse, să asambleze, organizeze, analizeze și combine informații care au o localizare geografică, contribuind în acest fel la gestionarea mediului înconjurător (Societatea Franceză de Fotogrammetrie și Teledetecție, 1989). Informația geografică definește orice informație privind un punct sau un ansamblu de puncte localizate în raport cu un sistem de referință de pe suprafața Pământului. Obiectele cu localizare geografică pot fi descrise cu ajutorul a 3 clase de proprietăți: relații spațiale cu alte obiecte (distanță și vecinătăți) poziția și caracteristicile geometrice și atribute / caracteristici (Săndoiu, 2004).
Sistemele Informatice Geografice (SIG) sunt sisteme informatice de gestiune și prelucrare a informațiilor georeferențiate, care sunt manipulate de un sistem ce conferă o mai bună analiză a informațiilor prin integrarea dinamicii fenomenelor analizate. SIG operează în principal cu obiecte geografice care prin definiție posedă proprietăți legate de formă, localizare într-un sistem de referință, informație semantică (exprimată sub formă tematică sau numerică).
SIG permite considerarea colecțiilor de obiecte: fiecare ansamblu de obiecte formează un plan de informație, care conține proprietățile obiectelor izolate, precum și relațiile acestora unele în raport cu altele, ceea ce implică utilizarea noțiunii de topologie. Topologia permite descrierea relațiilor spațiale dintre diferitele elemente ale unui plan de informație. Astfel, se vor putea realiza rapid operații de analiză spațială care utilizează unul sau mai multe plane de date
(Climhydex, 2016).
România, în calitate de membru al Comunității Europene, și-a luat angajamentul, conform cu Directiva INSPIRE, aprobată la data de 14 martie 2007 de Parlamentul European și Consiliul Europei, să-și realizeze propria infrastructură națională de date spațiale. Conform directivei, datele inventariate urmează să fie clasificate în 34 de teme, cuprinzând informații diverse, de la modele numerice altitudinale și date despre geologie, până la date cu privire la utilități și serviciile guvernamentale. Scopul acestei inițiative comune la nivelul Uniunii Europene constă în crearea unui geo-portal care să asigure accesul autorităților publice dar și al societății civile la datele furnizate. Rezultă în acest context, importanța deosebită a implementării acestor tehnologii ca mijloc de stocare, analiză, furnizare și afișare a datelor geospațiale de la nivel național, regional sau local, permițând un management riguros și actualizat al resurselor naturale și materiale ale zonei. Baza de date SIG utilizată în cadrul acestui studiu, cuprinde următoarele plane tematice, organizate sub formă de infoplanuri: topografia terenului – modelul numeric, limita geospațială a județului, organizarea administrativ – teritorială, rețeaua hidrografică, rețeaua de căi de comunicație (drumuri și căi ferate), rețeaua stațiilor agro-meteorologice, acoperirea/utilizarea terenului.
(1) Utilizarea terenului, cuprinzând spațiul urban și spațiul rural, zonele industriale și comerciale, zone portuare, de agrement, zone urbane verzi, terenuri cultivate, terenuri agricole irigate sau cu vegetație naturală, acumulările și cursurile de apă, pajiștile naturale și pășuni, prezentate în format Shapefile Feature Class, tip de geometrie: poligon, sistem de proiecție în coordonate Stereo_70, unitate de măsură: kilometri, sistem de coordonate geografice raportate la meridianul Greenwich.
Figura 5 3: Tipuri de acoperire a terenurilor în județul Brăila
Figure 5 3: Land cover types in Braila county
(2) Organizarea administrativ – teritorială a județului Brăila, de tip Shapefile Feature Class, tip de geometrie: poligon, sistem de proiecție în coordonate Stereo_70, unitate de măsură: metri, sistem de coordonate geografice raportate la meridianul Greenwich.
Figura 5 4: Organizarea administrativ – teritorială a județului Brăila
Figure 5 4: County Brăila administrative and territorial demarcation
(3) Rețeaua hidrografică din județul Brăila, formată din râuri și fluviul Dunărea, ambele de tip Shapefile Feature Class, tip de geometrie: poligon, sistem de proiecție în coordonate Stereo_70, unitate de măsură: kilometri, sistem de coordonate geografice raportate la meridianul Greenwich.
Figura 5 5: Distribuția principalelor artere hidrografice din județul Brăila
Figure 5 5: Distribution of hydrographic network in Braila County
(4) Corpuri de pădure, distribuite la nivelul județului Brăila, de tip Shapefile Feature Class, tip de geometrie: poligon, sistem de proiecție în coordonate Stereo_70, unitate de măsură: kilometri, sistem de coordonate geografice raportate la meridianul Greenwich.
Figura 5 6: Distribuția corpurilor de pădure în județul Brăila
Figure 5 6: Distribution of forests in Braila County
(5) Rețeaua de comunicații terestre formată din căi ferate, drumuri europene, naționale și județene din județul Brăila, de tip Shapefile Feature Class, tip de geometrie: poligon, sistem de proiecție în coordonate Stereo_70, unitate de măsură: kilometri, sistem de coordonate geografice raportate la meridianul Greenwich.
Figura 5 7: Dispunerea rețelelor de transport din județul Brăila
Figure 5 7: Traffic network in Braila county
Utilizarea datelor prin structurarea în informații de tipul sistemelor informaționale geografice în cadrul administrației județene este în prezent limitată, dar se preconizează că va deveni o soluție pentru deservirea mai multor servicii județene de administrare de tipul urbanism, patrimoniu, gospodărire comunală, taxe și impozite, cadastru.
Imaginile satelitare permit accesarea de date și informații relaționate spațial care pot fi accesate și actualizate permanent, după modelul hărților permanent actualizate ale APIA (Agenției de Plăți și Intervenție în Agricultură), în scopul atingerii țintelor asumate de România prin Directiva INSPIRE (2007) al cărei termen de realizare este 2020.
5.2. METODOLOGIA DE CALCUL
Monitorizarea și identificarea tendințelor de deșertificare a anumitor zone, se poate realiza prin determinarea indicatorilor de deșertificare (Reining, 1978) care pot fi clasificați astfel: indicatori fizici (corespunzători măsurătorilor), indicatori ai bio-masei (de vegetație și indicatori sociali (caracteristici zonei). Deșertificarea este un fenomen care afectează deja numeroase țări de pe continentul european, atât din zonele umede și mai ales din zonele secetoase continentale. Impactul complex al acestor schimbări se răsfrânge atât asupra ecosistemelor locale cât și asupra calității vieții oamenilor (Renza D. M., 2010).
Seceta în sine nu este considerată un dezastru, dar seceta prelungită care conduce la deșertificare poate fi dezastruoasă prin impactul asupra ecosistemelor locale, asupra mediului și a economiei precum și prin modul de reacție al oamenilor pentru a combate efectele acesteia (WMO, 2006).
În cadrul prezentei lucrări au fost determinați pe baza datelor extrase din imaginile de tip MOD09A14 indicatori ai tendințelor de deșertificare a zonei de studiu, în speță a terenurilor agricole din județul Brăila, respectiv indicele de vegetație diferență normalizată – NDVI (normalised difference vegetation index), indicele de apă diferență normalizată – NDWI (normalised difference water index), indicele de secetă diferență normalizată – NDDI (normalised difference draught index) și indicele privind stadiul vegetației – VCI (vegetation condition index).
Produsele MODIS de reflectanță a suprafeței terestre permit estimarea numerică a reflectanței spectrale similar înregistrărilor de la sol, în condiții de vizibilitate maximă (absența norilor și a altor factori pertubanți).
Datele au fost corectate de către NASA, pentru eliminarea erorilor generate de gazele atmosferice sau aerosoli, pentru studiul de față fiind folosită versiunea 4,5 sau 6, a produselor satelitare.
Imaginile MOD09A1 conțin informații structurate in benzi spectrale de la 1 la 7, cu o rezoluție de 500 de metri, preluate la intervale de 8 zile, în proiecțe sinusoidală. Fiecare pixel al imaginilor MOD09A1 conține cea mai bună variantă posibilă înregistrată în lipsa norilor sau umbrelor de nori, aerosoli, precum și valorile reflectanțelor spectrale aferente benzilor 1-7 (NASA, 2017).
Rolul determinărilor valorilor zilnice și lunare a indicilor de secetă este de a transforma datele disponibile în imaginile satelitare, pentru a putea fi corelate cu datele meteorologice privind precipitațiile temperaturile, radiația solară. Aceste informații confirmate de realitatea din teren, reprezintă justificarea științifică a măsurilor care se impun, în județul Brăila, pentru limitarea extinderii suprafețelor deșertificate și cuantificate la peste 2.000 de hectare, de către autorități.
Pentru scopul acestui studiu, indicii de vegetație reprezintă un mijloc foarte eficient de supraveghere și evaluare a fenomenelor de deșertificare la scara imaginilor datorită posibilităților de discriminare precisă a vegetației, precum și a corelațiilor cu parametrii biofizici care determină starea de vegetație și de turgescență.
Fiecare dintre indicii de vegetație determinați în prezenta lucrare confirmă circumstanțe ale degradării acoperirii solurilor din zonele vulnerabile ale județului Brăila, cauzată de lipsa resurselor de apă și a temperaturilor ridicate, care au condus la expunerea solului fertil și degradarea acestuia sub diferite forme.
Deși informațiile extrase din imaginile satelitare sunt influențate de topografia terenului, acoperirea cu nori din momentul captării imaginii, prezența și concentrația aerosolurilor și/sau a artefactelor din imagini, cantitatea de apă absorbită de plante, variabilitatea scării și a disponibilității celei mai bune versiuni a imaginilor satelitare, indicii de vegetație funizează date care pot fi corelate și comparate cu variațiile climatice care au determinat deșertificarea (Magno,
2006).
Noțiunea de indice de vegetație a rezultat din necesitatea de a identifica și de a delimita pe imaginile multispectrale vegetația. Acest demers se bazează pe caracteristicile răspunsurilor spectrale ale vegetației în raport cu alte corpuri aflate pe suprafața Pământului. Indicii de vegetație (IV) sunt un subset al categoriei de indici spectrali (IS) și reprezintă una dintre cele mai folosite abordări pentru analiza datelor satelitare din domeniul optic, pentru diferite aplicații.
Indicii de vegetație se bazează exclusiv pe interpretarea răspunsurilor spectrale ale obiectelor
care interacționează cu radiația solară incidentă.
Cele mai utile domenii spectrale pentru supravegherea vegetației prin teledetecție sunt situate între 600 – 700 nm și 750 – 1350 nm. Indicii de vegetație construiți cu ajutorul valorilor de radianță sau reflectanță din cele două canale, au aplicații în supravegherea dinamicii vegetației, determinării radiației fotosintetice active, a conductanței vegetației nestresate și a capacității fotosintetice. De asemenea, indicii de vegetație se folosesc pentru estimarea efectului vegetației asupra variațiilor sezoniere ale bioxidului de carbon atmosferic precum și pentru cuantificarea efectului CO2 și a variațiilor de temperatură asupra vegetației.
Indicii de vegetație sunt bine corelați cu diferiți parametri ai vegetației: cantitatea de biomasă, ariile acoperite cu vegetație verde, productivitatea, activitatea fotosintetică (Asrar, 1984) și reprezintă un caz special de clasificare a acoperii terenului. Din punct de vedere matematic, indicii de vegetație se definesc ca funcții care asociază un număr real fiecărui vector n- dimensional asociat hiperspațiului spectral în care operează un anumit senzor de teledetecție.
Pentru ca un indice de vegetație să fie sensibil la modificările proprietăților unui obiect țintă este necesar ca izoliniile acestui indice să intersecteze vectorii de deplasare (corespunzători modificărilor respective) în spațiul spectral; maximul de sensibilitate va fi atinsă atunci când aceste izolinii sunt perpendiculare pe vectorii de deplasare.
În acest sens, elaborarea indicilor de vegetație constă în primul rând în stabilirea modului în care proprietățile radiative de interes ale unei variabile (ce caracterizează un obiect) afectează reflectanțele spectrale măsurate într-un domeniu spectral și apoi în stabilirea formulei astfel încât izoliniile indicelui de vegetație să fie ortogonale pe vectorii de deplasare din acea regiune spectrală. De exemplu, elaborarea unui indice de vegetație care să permită cuantificarea cantității de vegetație verde dintr-o anumită zonă, se bazează pe proprietățile optice ale plantelor verzi, sănătoase și care acoperă în proporție de 100% solul, de a absorbi radiația din roșu și de reflecta radiația din IRa.
Creșterea cantității de vegetație (prin creșterea acoperirii în plan orizontal și dezvoltarea în plan vertcial) conduce la o scădere a reflectantelor în canalul din roșu și la o creștere a acestora în canalul din IRa; astfel pentru orice condiții inițiale ale suprafeței, deplasările în spațiul spectral (R – IRa), asociate creșterii cantității de vegetație, sunt date de vectori orientați spre punctul de coordonate (0, 1). În acest caz regiunea spectrală de interes este regiunea în care reflectantele din IRa sunt mai mari decât cele din roșu exprimând o vegetație bine dezvoltată atât în plan orizontal
cât și vertical; de aici, intervalele de variație a indicilor de vegetație determinați pentru județul Brăila indică, cu precădere pentru perioada de vegetație, lipsa acoperirii vegetale a solului în mod constant de-a lungul intervalului temporal de analiză, pentru anumite unități administrativ – teritoriale.
Intensitatea degradărilor de sol în urma secetelor multiple și instalarea deșertificării s-a determinat și prin indicele de ariditate, care exprimă o funcție dintre evapotranspirația potențială și precipitații, utilizat în mod uzual pentru cuantificarea deficitului de aport pluvial față de necesitățile zonei (Zoomer, 2008). Variația indicelui de ariditate pe baza valorilor evapotranspirației potențiale extrasă din imaginile satelitare este importantă pentru determinarea zonelor afectate de secetele istorice, prin tendința constant pozitivă de creștere a valorilor evapotranspirației potențiale, atât în condiții de regim pluvial normal cât și în perioadele de deficit (Zarch, 2017). Cercetările ultimului deceniu confirmă tendința de încălzire a zonei de Sud-Est a Europei, pe fondul creșterii precipitațiilor în zonele de nord și diminuării în arealele din sudul continentului. Un studiu recent, confirmă o stagnare a indicelui de ariditate la nivel global, pentru perioada 1961 – 2050 (Cheval, 2017), în timp ce vor apărea noi zone aride în Câmpia Panoniei, în apropierea Mării Negre (unde poate fi inclusî și zona de analiză, județul Brăila) și în estul Peninsulei Balcanice.
5.2.1. Determinarea Indicelui de Ariditate – IAU
Indicele de ariditate este un indicator numeric al gradului de uscăciune dintr-o anumită zona, cu deficit mare de apă pentru creșterea plantelor și a animalelor (wikipedia.org). Cel mai cunoscut și utilizat pe scară largă a fost indicele propus de Thornthwaite în 1948, prin care se poate determina pe baza raportului dintre deficitul de apă, d, (definit ca suma lunară a diferențelor dintre precipitații și evapotranspirația potențială, pentru lunile cu precipitații mai mici decât evapotranspirația) și n (definit ca sumă a valorilor lunare a evapotranspirației potențiale, pentru lunile cu deficit) care a fost ulterior folosită de către Meigs, în 1961, la delimitarea zonelor aride ale lumii, pentru programul de cercetare al UNESCO privind aridizarea.
Începând cu 1992, Programul Națiunilor Unite pentru Mediu (UNEP) a folosit o altă formulă de calcul a indicelui de ariditate, care se determină prin raportul dintre precipitații (P, mm) și
evapotranspirația potențială (ETP, mm) , conform formulei (2):
AIU =
𝑃
𝐸𝑇𝑃
(2)
În funcție de valorile obținute, suprafețele pentru care s-a determinat indicele de ariditate pot fi
clasificate în cele 4 clase, respectiv:
Tabelul 5 3: Clasificarea suprafețelor în funcție de indicele de ariditate
Table 5 3: Land classification according to the aridity index
Pentru determinarea indicelui de ariditate pentru zona de studiu, valorile evapotranspirației potențiale au fost extrase din imaginile satelitare de tip MOD16A2 și aplicate în formula de calcul (5). Valorile lunare ale evapotranspirației potențiale au fost descărcate de pe portalul dezvoltat de Universitatea din Montana, SUA, http://www.ntsg.umt.edu/project/mod16 pentru intervalul 2000 – 2014. Pentru determinarea valorilor lunare ale evapotranspirației, pentru intervalul 2015 – 2016, s-a procedat la decărcarea și procesarea imaginilor zilnice, sinteze la 8 zile.
După descărcarea foilor de hartă aferente zonei de studiu – h19v04, acestea au fost încărcate în aplicația soft ArcGIS, prin selectarea sub-setului de date 2, conținând valorile evapotranspirației potențiale (PET), sinteză lunară sau la 8 zile (însemnând suma valorilor înregistrate în intervalul lunar sau de 8 zile) și definite conform calendarului Iulian.
Figura 5 8: Selectarea seturilor de date aferente evapotranspirației potențiale
Figure 5 30: Selection of potential evapotranspiration data subsets
Foaia de hartă h19 care acoperă în intregime județul Brăila a fost apoi tăiată folosind comanda Tools – Spatial Analyst – Extract by Mask, care permite o decupare a informațiilor din imaginea satelitară, fidelă, pe conturul de lucru, datele fiind apoi salvate in fieșiere tip tiff.
Figura 5 9: Extragerea valorilor evapotranspirației potențiale aferente județului Brăila
Figure 5 31: Extracting values of potential evapotranspiration for Braila county
Pentru determinarea valorilor reale ale evapotranspirației potențiale, imaginilor satelitare li s-a aplicat factorul de multiplicare 0,1, conform cu indicațiile furnizorului de date, Universitatea din Montana, SUA în scopul determinării indicelui de ariditate publicat de UNEP, prin funcția Raster Calculator a aplicațeiei soft ArcGIS.
Figura 5 10: Determinarea valorilor reale ale evapotranspirației
Figure 5 32: Computing the real values of evapotranspiration
Cum scopul acestui studiu constă în determinarea indicelui de ariditate aferent fiecărui UAT, prin funcția Zonal Statistics as Table s-au creat tabelele de date aferente fiecărei imagini satelitare, corelate cu delimitarea unităților administrativ – teritoriale.
Ulterior acestea au fost unite prin funcția Join cu fișierul de tip shapefile Braila_UAT.sph din care s-a putut extrage in format tabelar, de tip dbf valoarea medie pe UAT a evapotranspirației.
Figura 5 11: Extragerea valorilor evapotranspirației potențiale sub formă tabelară
Figure 5 33: Extracting potential evapotranspiration values as table
Datele astfel extrase au fost organizate tabelar urmând a fi utilizate la determinarea indicelui de ariditate aferent unităților administrativ teritoriale din județul Brăila. Calculul s-a realizat prin aplicarea formulei (6) la valorile evapotranspirației specifice fiecărui UAT dar folosind valoarea medie a precipitațiilor pentru județul Brăila, conform înregistrărilor de la stația meteorologică a județului.
5.2.2. Determinarea indicelui de vegetație diferență normalizată pentru zona de studiu –
NDVI
Indicele de vegetație, definit pe baza combinației aritmetice a două sau mai multe benzi specifice caracteristicilor spectrale ale vegetației, este în mod curent utilizat pentru clasificarea vegetației și a derivațiilor biofizice ale parametrilor structurali și radiometrici ai vegetației.
Unul dintre cei mai utilizați indici de vegetație este NDVI (Normalised Difference Vegetation Index) datorită proprietăților ,,rației” acestui indice, care permite ca prin calculul NDVI să poată fi anulate o serie de erori generate de variația unghiului de preluare a imaginii, de topografia terenului, de nori sau umbre din imagini și de modificările atmosferice (Matsushita, 2007).
Utilizarea NDVI datează din anul 1973, fiind introdusă de către Dr. John Rouse, pentru clasificarea zonelor și a tipurilor de vegetație, a gradului de evoluție a vegetației precum și a utilizării terenurilor.
Prima formulă a avut în vedere evidențierea signaturilor spectrale ale vegetației în infraroșul
apropiat (zonă spectrală în care reflectanța clorofilei este cea mai mare), în raport cu cea din
zona roșului (în care clorofila absoarbe radiații luminoase și prin care impune culoarea verde
vegetației sănătoase, aflată în plin sezon de dezvoltare) (Iosub, 2012).
Valorile NDVI variază în funcție de radiația solară absorbită de clorofilă, în zona spectrală roșu și reflectanța ei în infraroșu apropiat.
Datele satelitare din produsele de tip MODIS (Moderate Resolution Imagining Spectroradiometer) permit o analiză detaliată a acoperirii solului, mai ales din punct de vedere al vegetației, în zona de studiu, pentru intervalul 2000 – 2016, datorită combinației de rezoluție spațială, spectrală și temporală și nu în ultimul rând datorită liberului acces la date permis de NASA (Wardlow, 2008).
După Kogan et. al. (Kogan F. G., 2003) NDVI funizează informații despre două elemente de mediu: (1) despre ecosistemul zonei de studiu, prin reacția pe termen lung a vegetației la modificările climatice, ale solului, ale topografiei și (2) despre variațiile climatice pe termen scurt, care explică atât variațiile din timpul anului cât și pe cele multi anuale ale fiecărui tip de ecosistem, ca răspuns la fluctuațiile climatice.
Din acest considerent, componenta climatică are o pondere mai mică în comparație cu componenta ecosistemică dar, algoritmul de calcul al NDVI a fost dezvoltat prin utilizarea preponderentă a componentei climatice (Zambrano, 2016).
Procesarea datelor satelitare s-a efectuat cu aplicația software ArcGis. Determinarea valorilor indicelui NDVI, din imaginile satelitare procesate pentru perioada 2000 – 2016, s-a realizat în doi pași consecutivi, respectiv:
5.2.2.1 Determinarea indicelui de vegetație diferență normalizată, zilnic, pentru zona de studiu – NDVI zilnic
Datele de tip MODIS au fost descărcate și procesate prin aplicarea mai multor etape consecutive, menținând indicativul din denumirea inițială a imaginilor satelitare, conform cu calendarul Iulian, după care au fost definite aceste imagini.
Pentru determinarea NDVI aferent imaginilor preluate la 8 zile de către satelit, s-au parcurs 3 etape consecutive:
(1) Selectarea benzilor spectrale din datele satelitare pentru perioada de analiză și încărcarea în Table of Contents a aplicației de procesare, a informațiilor aferente celor 2 benzi (B1 și B2) utilizate în calculul NDVI pentru fragmentarea acestora pe conturul sectorului analizat, respectiv al județului Brăila.
Figura 5 12: Selectarea reflectanțelor Rb1 și Rb2 pentru calculul NDVI (sinteză la 8 zile)
Figure 5 8: Rb1 and Rb2 reflectances selection for NDVI determination
(2) Fragmentarea imaginilor, pe conturul analizat, prin utilizarea funcției ArcToolbox – Data Management Tools – Raster – Raster Processing – Clip – Batch, utilizând imaginea cu conturul județului Brăila, de tip Shapefile Feature Class, din baza de date GIS. Am definit Rb1 ca fiind reflectanța în spectrul vizibil (VIS) și Rb2 reflectanța în infraroșu apropiat (Ira).
Figura 5 13: Decuparea Rb1 și Rb2 pe conturul județului Brăila din imaginile extrase
Figure 5 9: Rb1 and Rb2 clip, by Braila county shapefile
(3) Calculul indicelui de vegetație diferență normalizată (NDVI) din imaginile satelitare MODIS s-a realizat în funcție de cele două benzi spectrale extrase anterior (B_1 și B_2), aplicând factorul de multiplicare caracteristic produsului pentru fiecare banda de 0,0001 prin
accesarea comenzii Raster Calculator – Map Algebra Expression și procesarea ecuației:
NDVI =
(B_2∗0,0001 – B_1∗0,0001) (B2∗0,0001+ B1∗0,0001)
(3)
Figura 5 14: Calculul NDVI din cele 2 benzi spectrale, pe conturul județului Brăila
Figure 5 10: NDVI determination through the 2 spectral bands, for Braila County area
Valorile determinate ale NDVI variază între (-1) și 1, cele mai ridicate fiind în general asociate pădurilor, cu vegetație consistentă, indicate prin tonuri deschise, spre alb, a imaginilor rezultate. Tonurile închise, specifice valorilor subunitare, apropiate de (-1) indică lipsa vegetației de orice tip și a clorofilei precum și gradul de expunere la radiația solară a solului sau a rocii parentale, care absorb mai multă radiație din spectrul infraroșu apropiat.
5.2.2.2. Determinarea indicelui de vegetație diferență normalizată, lunar, pentru zona de studiu – NDVI lunar
Determinarea valorilor lunare ale NDVI s-a realizat prin calcularea mediei aritmetice a valorilor zilnice ale NDVI din intervalul de referință. Având în vedere numerotarea datelor de tip MOD09A1 conform cu calendarul Iulian, valoarea medie a lunii Ianuarie, spre exemplu, s-a realizat prin fracționarea la 4 a sumelor valorilor zilnice NDVI calculate pentru zilele 001, 009,
017 și 025.
Figura 5 15: Determinarea valorilor lunare ale NDVI Figure 5 11: Computing monthly values for NDVI
Similar s-a procedat pentru cele 12 luni ale anilor din intervalul de analiză 2000 – 2016, utilizând în ArcGis funcția Raster Calculator – Map Algebra Expression.
5.2.2.3. Extragerea valorilor NDVI în format tabelar
Extragerea valorilor lunare ale NDVI in format tabelar, pentru identificarea valorilor specifice fiecărui UAT din zona de studiu, s-a realizat prin parcurgerea mai multor etape consecutive, respectiv:
(1) Organizarea informației din imaginile satelitare în format tabelar, prin funcția ArcToll – Spatial Analist – Zonal Statistic (As Table) – Batch a permis sumarizarea valorilor rasterelor aferente NDVI lunar pe baza natcode (codificarea națională alocată fiecărui UAT) aferent shapefile Braila_UAT.shp; datele rezultate sunt organizate prin această funcție în format tabelar de tip dbf.
Figura 5 16: Organizarea valorilor NDVI lunare in format tabelar
Figure 5 12: NDVI values transfer from raster to table format
(2) Corelarea datelor privind valorile lunare NDVI din tabel cu unitatea administrativ teritorială aferentă, s-a realizat prin funcția Join Data; prin aceasta, datele NDVI structurate tabelar in format dbf. au fost unite cu datele aferente fiecărei unități administrativ – teritoriale, pe baza criteriului natcode respectiv pe baza codificării naționale alocată fiecărui UAT.
Figura 5 17: Unirea atributelor celor două tabele: valori NDVI și valori specifice fiecărui UAT
Figure 5 13: Joining the 2 attributes tables: NDVI values and UAT specific values
Extragerea informațiilor în format tabelar care să permită prelucrarea datelor prin grafice și calcule, s-a realizat prin funcția Export Data a tabelului de atribute rezultat în urma acestor operații.
Figura 5 18: Extragerea valorilor lunare ale NDVI în format tabelar
Figure 5 14: Extractig NDVI monthly values in table format
Tabelul rezultat conține valorile minime, medii și maxime ale NDVI aferent fiecărui UAT din zona analizată, pe baza cărora se vor putea identifica exact suprafețele afectate de deșertificare.
5.2.3. Determinarea indicelui de apă diferență normalizată pentru zona de studiu – NDWI
Indicele de apă, diferență normalizată – NDWI (Normalised Difference Water Index) a fost propus și determinat în analiza spațială de către McFeeters încă din anul 1996, prin utilizarea benzilor spectrale din infraroșu apropiat (near infrared – NIR) și a infraroșului de unde scurte (short wave infrared – SWIR) care crește răspunsul spectral al umidității din soluri, roci și plante, permitând apei să absoarbă radiațiile în straturile de suprafață (Mc Feeters, 1996). Reflectanța SWIR variază datorită conținutului de apă al vegetației în vreme ce reflectanța NIR este influențată de structura și consistența vegetației și nu de cantitatea de apă conținută. Combinația dintre cele două reflectanțe determină calitatea rezultatelor în calcularea conținutului de apă al vegetației (Ceccato, 2002). Cantitatea de apă disponibilă din structura internă a frunzelor determină variația reflectanței SWIR în intervalul spectrului electromagnetic, fiind un indicator al lipsei de apă a vegetației. NDWI este utilizat în mod curent pentru monitorizarea secetelor fiind un indicator valoros al potențialului de deșertificare al unei zone, lipsită de apă și vegetație. În comparație cu NDVI, acest indice este mai puțin sensibil la variațiile atmosferice (Gao, 1996) putând fi considerat un indicator independent al conținutului de apă al vegetației, complementar lui NDVI. Utilitatea NDWI este multiplă, acest indice fiind folosit și în aplicații de cercetare, evaluarea și mapare a zonelor umede de pe mapamond sau pentru monitorizarea modificărilor de mediu (Qiao, 2012).
Raționamentul pentru care s-a procedat la calcularea valorilor lunare ale NDWI rezultă din acuratețea cu care acest indice reflectă dezvoltarea și densitatea vegetației, fiind de multe ori utilizat în modelele de creștere a culturilor, asociat cu parametri biofizici de tipul biomasei, indicele suprafeței foliare (LAI) sau pentru verificarea activității fotosintetice a vegetației și pentru estimarea efectelor precipitațiilor pentru un interval de timp asupra calității mediului înconjurător (Nerțan, 2016).
5.2.3.1. Determinarea indicelui de apă diferență normalizată, zilnic, pentru zona de studiu
– NDWI zilnic
Determinarea valorilor zilnice ale NDWI s-a realizat în mod similar etapelor parcurse în calculul NDVI, utilizând aplicația soft ArcGIS, prin urmărirea pașilor de lucru specifici acestui indice, respectiv:
(1) Selectarea benzilor spectrale din datele satelitare pentru perioada de analiză și încărcarea în Table of Contents a aplicației de procesare a informațiilor aferente celor 2 benzi (B2 – NIR și B6 – SWIR) utilizate în calculul NDWI pentru fragmentarea acestora pe conturul județului Brăila.
Figura 5 19: Selectarea reflectanțelor Rb2 și Rb6 pentru calculul NDWI Figure 5 15: Rb2 and Rb6 reflectances selection for NDWI determination
(2) Fragmentarea imaginilor, pe conturul zonei de studiu, prin utilizarea funcției ArcToolbox – Data Management Tools – Raster – Raster Processing – Clip – Batch, utilizând imaginea cu conturul județului Brăila, de tip Shapefile Feature Class, din baza de date SIG (GIS). Am definit Rb2 ca fiind reflectanța NIR și Rb6 reflectanța SWIR.
Figura 5 20: Fragmentarea Rb2 și Rb6 pe conturul județului Brăila, a imaginilor extrase
Figure 5 16: Rb2 and Rb6 clip, by Braila County shapefile
(3) Calculul indicelui de apă diferență normalizată (NDWI) din imaginile satelitare MODIS s-a realizat în funcție de cele două benzi spectrale extrase anterior (B_2 și B_6), aplicând factorul de multiplicare caracteristic produsului pentru fiecare banda de 0,0001 prin accesarea comenzii Raster Calculator – Map Algebra Expression și procesarea ecuației:
NDWI = (B_2∗0,0001 – B_6∗0,0001) (4)
(B_2∗0,0001+ B_6∗0,0001)
Figura 5 21: Calculul NDWI din cele 2 benzi spectrale, pe conturul județului Brăila
Figure 5 17: NDWI determination through the 2 spectral bands, for Braila County area
Valorile determinate ale NDWI variază de asemenea între (-1) și 1, cele mai ridicate, de peste zero, definite de tonurile deschise, fiind asociate terenurilor uscate, în timp ce valorile subunitare exprimă luciul apei, fiind definite de tonuri închise ale impaginilor rezultate. Utilitatea NDWI este evidentă în analiza și cartografierea corpurilor de apă, pentru vizualizarea diferențelor de turbiditate precum și a conținutului vegetal al apei.
5.2.3.2. Determinarea indicelui de apă diferență normalizată, lunar, pentru zona de studiu
– NDWI lunar
Pentru calcularea valorilor lunare ale NDWI s-a aplicat aceeași metodologie ca și pentru NDVI, în sensul că valorile lunare au fost determinate ca medie aritmetică a valorilor zilnice din intervalul de analiză. Spre exemplu, pentru luna Octombrie, care încheie un sezon de vegetație, valoarea NDWI a rezultat prin media aritmetică a valorilor NDWI aferent zilelor 281, 289, 297 și
305.
Figura 5 22: Determinarea valorii lunare ale NDWI Figure 5 18: Computing monthly values for NDWI
În mod identic s-a procedat pentru cele 12 luni ale anilor din intervalul de analiză 2000 – 2016,
utilizând în ArcGis funcția Raster Calculator – Map Algebra Expression.
Determinarea NDWI s-a realizat având în vedere că valorile lunare reprezintă un bun indicator al conținutului de apă din frunze, în sensul detectării și monitorizării condițiilor de umiditate al acoperirilor vegetale (Nerțan, 2016).
Dat fiind faptul că NDWI este direct influențat de deshidratarea și ofilirea plantelor pe fondul unui stres hidric prelungit, pentru studiul de față acest indice poate fi un mai bun indicator al monitorizării gradului de deșertificare a terenurilor față de NDVI, solurile lipsite de vegetație fiind mai expuse degradării și eroziunilor.
5.2.3.3. Extragerea valorilor NDWI în format tabelar
Extragerea valorilor lunare NDWI in format tabelar aferentă fiecărui UAT din zona de studiu s-a
realizat urmând aceeași metodologie ca și pentru NDVI, respectiv:
(1) Organizarea informației din imaginile satelitare în format tabelar, prin funcția ArcToll – Spatial Analist – Zonal Statistic (As Table) a permis sumarizarea valorilor rasterelor aferente NDWI lunar pe baza natcode (codificarea națională alocată fiecărui UAT) aferent shapefile Braila_UAT.shp; datele rezultate sunt organizate prin această funcție în format tabelar de tip dbf.
Figura 5 23: Organizarea valorilor lunare ale NDWI in format tabelar
Figure 5 19: NDWI values transfer from raster to table format
(2) Corelarea datelor privind valorile lunare NDWI din tabel, cu unitatea administrativ teritorială aferentă, s-a realizat prin funcția Join Data; prin aceasta, datele NDWI structurate tabelar in format dbf. au fost unite cu datele aferente fiecărei unități administrativ – teritoriale, pe baza criteriului natcode respectiv pe baza codificării naționale alocată fiecărui UAT.
Figura 5 24: Unirea atributelor celor două tabele: valori NDWI și valori specifice UAT-urilor
Figure 5 20: Joining the 2 attributes tables: NDWI values and UAT specific values
Extragerea informațiilor în format tabelar care să permită prelucrarea datelor prin grafice și calcule, s-a realizat prin funcția Export Data a tabelului de atribute rezultat în urma acestor operații.
Figura 5 25: Extragerea valorilor lunare ale NDWI în format tabelar
Figure 5 21: Extractig NDWI monthly values in table format
Tabelul rezultat conține valorile minime, medii și maxime ale NDWI aferent fiecărui UAT din zona analizată, pe baza cărora se vor putea determinat exact suprafețele în care există vegetație, pentru valori în intervalul (-0,1) și (0,4) și în care stresul hidric a condus la pierderea covorului vegetal, pentru valori care depășesc pragul de 0,5.
5.2.4. Determinarea indicelui privind stadiul vegetației, pentru zona de studiu – VCI
Indicele privind stadiul de evoluție a vegetației – VCI (Vegetation Condition Index) a fost introdus în 1993 în calculele de monitorizare a efectelor secetei și a potențialului de deșertificare utilizând imaginile satelitare de către Kogan și Sullivan (Kogan F. , 1995), fiind utilizat pentru cuatificarea stresului hidric și termic (în corelație cu TCI) suferit de vegetație în lipsa resurselor de apă (Rembold, 2015). Calculul VCI se bazează pe ipoteza că, pentru o locație definită, valorile maxime și minime ale NDVI, pentru o perioadă concludentă de timp, reprezintă limitele inferioară și superioară a stadiului de dezvoltare și creștere a vegetației (Prasad, 2016).
Includerea acestui indice pentru determinarea fenomenului de deșertificare din județul Brăila a rezultat prin concludența datelor furnizate, VCI fiind accesibil din imagini satelitare de diferite rezoluții temporale sau spațiale (Du, 2013) dar și datorită faptului că pe baza valorilor VCI se poate determina impactul variațiilor de climă asupra vegetației, considerând că în intervalul de analiză nu au existat fenomene extreme (de tipul dezastrelor naturale).
Fiind un indicator direct al efectelor deșertificării asupra agriculturii, VCI reflectă gradul de dezvoltare al vegetație pe baza variabilității temporale a NDVI (Quiring, 2010).
VCI a fost calculat prin procesarea imaginilor de tip MOD09A1 utilizând aplicația soft ArcGis, încorporând atât informații climatice cât și componente ecologice și din acest considerent au fost
determinate doar valorile lunare, utilizând formula:
VCI =
(NDVI − NDWI min) (NDVI max+ NDWI)
(5)
Pentru determinarea valorilor lunare ale VCI s-a folosit din aplicația soft ArcGis, comanda ArcTool – Spatial Analyst – Raster Calculator având încărcate în Table of Contents valorile lunare ale NDVI respectiv NDWI.
Figura 5 26: Determinarea valorilor lunare ale VCI Figure 5 27: Computing VCI monthly values
Similar, ca și în cazul determinării celorlalți indici asociați secetei și deșert ificării, s-a folosit comanda Special Analyst – Zonal Statistics as Table, pentru determinarea valorilor VCI aferente fiecărui UAT din zona de studiu, criteriul de corelare fiind codul national al localității, respectiv natcode:
Figura 5 27: Structurarea valorilor VCI în format tabelar, aferent fiecărui UAT
Figure 5 28: Transforming VCI satellite information in tables of data
Prin funcția Join Data tabelul astfel rezultat a fost unit cu rasterul Braila_UAT, prin același criteriu natcode, astfel încât, în final, în tabelul de atribute al rasterului Braila_UAT să se poată regasi valorile minime, maxime și medii ale VCI pentru luna analizată și pentru fiecare UAT din zona de studiu.
Figura 5 28: Determinarea valorilor lunare ale VCI aferente fiecărui UAT din județul Brăila
Figure 5 29: Computing monthly VCI values for Braila county’s administrative units
Ulterior, datele prelucrate ale VCI au fost salvate în format dbf. pentru a putea fi organizate și
prelucrate, după metodologia descrisă anterior pentru NDVI, NDWI și NDDI.
5.2.5. Determinarea indicelui de deșertificare diferență normalizată pentru zona de studiu
– NDDI
Indicele de secetă diferență normalizată (Normalized Difference Drought Index) este un indice relativ nou utilizat pentru monitorizarea secetei, putând fi determinat ca raport dintre diferența dintre indicele de vegetație diferență normalizată și indicele de apă diferență normalizată și suma lor.
Aceată modalitate de determinare a indicelui de secetă diferență normalizată asigură o determinare mai exactă a gravității efectelor secetelor asupra culturilor agricole, integrând informații atât cu privire la vegetație cât și cu privire la conținutul și rezerva de apă a acesteia (Renza D. M., 2010), fiind determinat pe baza relațiilor algebrice dintre NDVI și NDWI. NDDI reprezintă un indicator mai sensibil al efectelor secetelor prelungite din județul Brăila și este deci mult mai relevant în determinarea suprafețelor expuse deșertificării decât NDVI individual (Gu,
2007).
Formula de determinare a valorilor indicelui de secetă diferență normalizată este:
NDDI = (NDVI−NDWI) (6)
(NDVI+NDWI)
Determinarea indicelui de secetă, pe baza celor doi indici calculați ca și diferență normalizată a două benzi spectrale specifice, reprezintă unul dintre cele două obiective ale prezentei lucrări. Astfel, valorile NDDI calculate pentru fiecare unitate administrativ – teritorială a zonei de studiu, respectiv a județului Brăila, permit o vizualizare exactă a extinderii fenomenului de secetă severă până la deșertificare, corelat cu indicele de ariditate prezentat în cadrul acestei lucrări.
5.2.5.1. Determinarea indicelui de secetă diferență normalizată, zilnic, pentru zona de studiu – NDDI zilnic
Determinarea valorilor zilnice ale NDDI s-a realizat prin aplicarea formulei specifice (3) pentru
fiecare dintre valorile NDVI și NDWI calculate anterior, în perioada de referință 2000 – 2016.
Figura 5 29: Calculul NDDI pe baza valorilor NDVI și NDWI, pentru județul Brăila
Figure 5 22: NDDI determination based on NDVI and NDWI values, for Braila County area
Valorile mari ale NDDI (peste 0,5) evidențiază clar zonele afectate de secetă în perioada de vegetație a plantelor, atingând pentru intervale lungi de timp și praguri specifice zonelor de deșert african.
5.2.5.2. Determinarea indicelui de secetă diferență normalizată, lunar, pentru zona de studiu – NDDI lunar
Calculul valorilor lunare ale NDDI s-a realizat prin determinarea mediei aritmetice a valorilor zilnice din intervalul de analiză. Spre exemplu, pentru luna Iulie, în plin sezon de vegetație a plantelor, valoarea NDDI a rezultat prin media aritmetică a valorilor NDDI aferent zilelor 185,
193, 201 și 209.
Figura 5 30: Determinarea valorilor lunare ale NDDI Figure 5 23: Computing monthly values for NDDI
Determinarea valorilor lunare ale NDDI s-a realizat pentru a permite o comparație direct cu valorile lunare ale temperaturilor și precipitațiilor pentru zona de studiu. Deși există înregistrări zilnice ale acestor parametrii climatici, compararea cu valorile zilnice (sinteze la 8 zile) rezultate din imaginile satelitare nu asigură o acuratețe a datelor având în vedere că stația meteorologică care înregistrează din anii 1990 date climatice pentru județul Brăila este amplasată în apropierea reședinței de județ și nu reflectă valorile reale pentru arealele situate la extremitățile zonei de studiu.
5.2.5.3. Extragerea valorilor NDDI în format tabelar
Metodologia de extragere a valorilor lunare ale NDDI in format tabelar, a fost aceeași ca și cea folosită pentru NDVI și NDWI, respectiv:
(1) Organizarea informației din imaginile satelitare în format tabelar, prin funcția ArcToll – Spatial Analist – Zonal Statistic (As Table) care a permis sumarizarea valorilor rasterelor aferente NDDI lunar pe baza natcode (codificarea națională alocată fiecărui UAT) aferent shapefile Braila_UAT.shp.
Figura 5 31: Organizarea valorilor NDDI lunare din format raster în format tabelar
Figure 5 24: NDDI values transfer from raster to table format
(2) Corelarea datelor privind valorile lunare NDDI din tabel, cu unitatea administrativ teritorială aferentă, s-a realizat prin funcția Join Data; prin aceasta, datele NDDI structurate tabelar in format dbf. au fost unite cu datele aferente fiecărei unități administrativ – teritoriale, pe baza criteriului natcode respectiv pe baza codificării naționale alocată fiecărui UAT.
Figura 5 32: Unirea atributelor celor două tabele: valori NDDI și valori specifice UAT-urilor
Figure 5 25: Joining the 2 attributes tables: NDDI values and UAT specific values
Ulterior s-a realizat extragerea informațiilor în format tabelar prin funcția Export Data a tabelului de atribute rezultat.
Figura 5 33: Extragerea valorilor lunare ale NDDI în format tabelar
Figure 5 26: Extractig NDDI monthly values in table format
Tabelul rezultat conține valorile minime, medii și maxime ale NDDI aferent fiecărui UAT din zona analizată, care vor permite stabilirea cu exactitate a suprafețelor în care există secetă prelungită, pentru valori care depășesc pragul de 0,6.
5.2.6. Procesarea imaginilor de tip CLC
Imaginile de tip CLC aferente prelucrărilor din 1990, 2000, 2006 și 2012 au fost descărcate de pe platforma land.copernicus.eu/pan-european/corine-land-cover iar pentru procesare s-a realizat inițial reproiectarea în sistemul național de coordonate Stereo 1970, prin comanda Data Management Tools-Projections&Transformations-Project, urmând pașii din figura de mai jos:
Figura 5 34: Proiectarea imaginilor CLC în coordonatele naționale Stereo 1970
Figura 5 34: CLC images projection in Stereo 1970 coordination system
Prin funcția ArcToolbox-Analysis Tools-Extract-Clip, s-a realizat decuparea imaginilor satelitare pe conturul zonei de analiză, respectiv județul Brăila.
Figura 5 35: Decuparea imaginii CLC pe conturul județului Brăila
Figure 5 35: Cliping the CLC image by Brăila county shape
Determinarea categoriilor de folosință aferente fiecărui UAT din zona de studiu s-a realizat prin comanda ArcToolbox-Analysis Tools-Overlay-Intersect, prin care s-au unit tabelele de atribute ale celor două imagini, respectiv CLC din 1990, 2000, 2006 și 2012 și Braila_UAT, pentru centralizarea per comună / oraș a suprafețelor aferente categoriilor de folosință definite la nivel național și european.
Figura 5 36: Corelarea tabelelor de atribute ale imaginilor CLC si UAT din zona de studiu
Figure 5 36: Correlation of attributes tables from CLC and UAT images of the study area
În urma acestor operațiuni, au rezultat tabele de atribute aferente celor 4 imagini de tip CLC, care centralizează categoriile de folosință aferente fiecărui UAT din județul Brăila precum si suprafețele acestora. Pentru determinarea suprafeței exacte a fiecărei categorii de folosință, în tabelul de atribute astfel rezultat, s-a mai introdus o coloană pentru aplicarea functiei Tabulate Area –Calculate geometry pentru a defalca suprafețele per folosințe ale UAT-urilor zonei studiu.
Figura 5 37: Tabelul centralizator al categoriilor de folosință și al suprafețelor aferente
Figure 5 37: Table of the land use cathegories and their specific area
Ulterior, acestea au fost exportate in format dbf și, prin diferența între valorile extrase din două imagini consecutive, respectiv 1990 – 2000, 2000 – 2006, 2006 – 2012, s-a putut cuantifica evoluția și/sau involuția anumitor categorii de folosință din zona de studiu.
VI. REZULTATE ȘI INTERPRETĂRI
VI. RESULTS AND INTERPRETATIONS
În mod tradițional, s-a considerat că deșertificarea se poate instala doar în zonele aride (Sivakumar, 2007) conform primelor declarații din cadrul Convenției privind Combaterea Deșertificării, din 1994 dar variațiile climatice ale secolului 21 au demostrat că procesul de degradare severă a solurilor poate afecta ecosisteme din climate temperat – continentale, prin interacțiunea activităților antropice asupra terenurilor natural vulnerabile. Studiul deșertificării s-a diversificat, fiind realizat atât prin metode empirice (Geist, 2004) sau analize in situ, prin produse satelitare (Zhang, 2008) sau modelări numerice (Ding, 2009).
Dezvoltarea tehnologiilor informaționale, de teledetecție și SIG, care au permis accesul liber la date satelitare, reprezintă o resursă revoluționară în analiza fenomenului de deșertificare, atât din punct de vedere al teritoriului vizat cât și a variațiilor temporale (Lamchin, 2017).
Prin aceasta s-a facilitat prognoza și managementul aspectelor de mediu, cu precădere al deșertificării, considerat numărul 3 după schimbările climatice și diminuarea resurselor de apă dulce într-un clasament al preocupărilor globale de mediu. Evoluția fenologică a vegetației în speță producția agricolă dintr-un areal preponderent agricol cum este cazul zonei de studiu, este dependentă atât din punct de vedere calitativ cât și cantitativ de capacitatea solurilor de înmagazinare și eliberare a apei și a nutrienților.
Din acest considerent, prezentul studiu a fost axat pe analiza potențialului de dezvoltare al vegetației, prin determinarea unor indici specifici – NDVI, indicele de vegetație, diferență normalizată, NDWI – indicele privind conținutul de apă din vegetație, diferență normalizată, NDDI, indicele de secetă diferență normalizată ca și indicator al stresului hidric al plantelor și VCI, indicele privind stadiul de evoluție a vegetației, care reflectă în fapt, gradul de acoperire a terenului cu vegetație sau de expunere la diverși factori de degradare.
Monitorizarea stadiilor de vegetație a culturilor agricole este considerată de comunitatea științifică un bun indicator pentru determinarea cantitativă a proceselor din cadrul ecosistemelor la diferite scări de analiză (Hanafi, 2008). De aceea, majoritatea studiilor bazate pe procesarea imaginilor satelitare folosesc pentru analiza stadiului de degradare sau de deșertificare a solurilor, analiza multidimensională, corelară, a acestor indici (Wessels, 2007).
Obiectivul specific al acestui studiu este de a realiza o evaluare prin tehnici multi-creteriale pentru determinarea suprafețelor afectate de deșertificare precum și a tendințelor de deșertificare a zonelor agricole din județul Brăila, bazată pe procesarea imaginilor satelitare. Determinarea dependențelor dintre degradarea stării ecosistemelor și instalarea deșertificării s-a realizat prin calcularea indicatorilor privind evoluția și dezvoltarea plantelor în perioada de vegetație.
6.1. INDICELE DE ARIDITATE
Indicele de ariditate este un parametru utilizat la nivel global pentru identificarea nivelului de deșertificare a zonelor analizate. Determinarea valorilor acestuia s-a realizat prin aplicarea formulei din 1992 a UNEP, formula (1) folosind valorile evapotranspirației potențiale extrase din imaginile satelitare de tip MOD16A2.
Clasificarea categoriilor de teren s-a făcut pe baza intervalelor de referință pentru indicele de ariditate (IAu), respectiv pentru valori ale IAu mai mici de 0,05 am considerat suprafața agricolă ca fiind hiper-aridă, pentru IAu cu valori în intervalul 0,05 – 0,20 am clasificat zona ca fiind aridă iar pentru valori ale indicelului în intervalul 0,20 – 0,50, am considerat că suprafața este semi-
aridă.
1,1
1
0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
Indicele de Ariditate, medie anuală în intervalul 2000 – 2016
Medie anuala IAu 2000
Medie anuala IAu 2001
Medie anuala IAu 2002
Medie anuala IAu 2003
Medie anuala IAu 2004
Medie anuala IAu 2005
Medie anuala IAu 2006
Medie anuala IAu 2007
Medie anuala IAu 2008
Medie anuala IAu 2009
Medie anuala IAu 2010
Medie anuala IAu 2011
Medie anuala IAu 2012
Medie anuala IAu 2013
Medie anuala IAu 2014
Medie anuala IAu 2015
Medie anuala IAu 2016
Figura 6 1: Variația mediilor anuale ale Indicelui de Ariditate în intervalul 2000 – 2016
Figure 6 1: Annual mean variation for Arridity Index during 2000 – 2016
Valorile indicelui de ariditate au fost determinate lunar, pentru intervalul de analiză 2000 – 2016, drept pentru care clasificarea suprafețelor într-o anumită categorie din intervalele mai sus definite s-a realizat pe baza următoarei logici: dacă minim 50% dintre valorile indicelui de ariditate pentru perioada de vegetație, din intervalul Aprilie – Octombrie, aferent anilor 2000 – 2016, sunt sub pragul de 0,2, atunci suprafața poate fi clasificată conform definiției ca teren arid; dacă minim
85% dintre valorile indicelui pentru perioada de vegetație, din intervalul Aprilie – Octombrie, aferent anilor 2000 – 2016, sunt sub pragul de 0,5 atunci suprafața poate fi clasificată conform definiției ca teren semi – arid.
Analiza variației indicelui de ariditate determinat ca medii multianuale în intervalul de referință confirmă regimul de deșertificare definit prin indicii de vegetație și secetă din teledetecție, analizați mai sus, în sensul în care pentru unitățile administrativ teritoriale identificate ca fiind afectate de fenomenul de secetă se înregistrează valori în intervalul 0,2 – 0,5 aferent terenurilor semi – aride, cu variații sporadice în intervalul 0,05 – 0,02, caracteristice terenurilor hiper – aride.
Este cazul terenurilor aferente unităților administrativ – teritoriale ale orașului Brăila (care va fi exclus din prezenta analiză fiind zona urbană cea mai populată a zonei de studiu, reședință de județ), Vădeni, Cazasu, Grădiștea, Chiscani, Mărașu, Galbenu, Movila Miresii, Gropeni și Stancuța, conform valorilor prezentate în grafic.
În intervalul celor 17 ani de analiză, UAT-urile definite mai sus pot fi clasificate ca și terenuri aride; cele mai mici valori se înregisrează la Vădeni, Cazasu și Grădiștea, pentru care indicele de ariditate are valori aproape constante în intervalul aferent acestor terenuri, între 0,03 în 2000, la Vădeni și maxim 0,20, în 2005, la Grădiștea.
Ușoarele depășiri ale pragului de 0,20 ne permit clasarea terenurilor din Chiscani, Mărașu, Galbenu și Movila Miresei în categoria terenurilor semi – aride, definită de intervalul indicelui de ariditate între 0,20 – 0,50, zonele mai sus menționate având valori ale mediilor anuale la limita inferioară a intervalului, între 0,12 în 2015 la Chiscani și maxim 0,32 în 2012 la Movila Miresei. Nu în ultimul rând Gropeni și Stăncuța pot fi încadrate în categoria terenurilor semi-aride, cu medii anuale ale indicelui de ariditate variind de la 0,05 în 2015 la Gropeni, până la 0,66 în 2012 la Stăncuța.
În tabelele 6.1 și 6.2 au fost prezentate doar localitățile pentru care valoarea medie anuală a indicelui de ariditate s-a situat în intervalele de interes pentru acest studiu, deși în județ există zone pentru care indicele de ariditate a atins chiar cota 1,01, în 2012 la Romanu sau 1,02 în 2011 la Siliștea.
Se observă că majoritatea valorilor indicelui de ariditate, ca medie anuală, determinat pe baza evapotranspirației extrasă din imaginile satelitare se plasează în intervalul 0,5 – 1,0 pentru un număr de 33 de unități administrativ – teritoriale ale județului Brăila, cu valori mai mici în sezonul cald, începând cu Martie – Aprilie până în Septembrie – Octombrie, corespunzătoare valorilor
ridicate ale temperaturilor de peste 100C, ale evapotranspirației, unui volum de precipitații în
general redus și completat cu aport freatic din irigații.
Direcția și intensitatea vânturilor dominante sunt de asemenea factori limitativi ai circuitului apei,
cu influență directă asupra indicelui de ariditate și implicit a gradului de deșertificare a terenurilor.
Sezonului rece, din Noiembrie până în Februarie – Martie, îi corespund valori relativ mari ale indicelui de ariditate, date fiind și cantitățile mai mari de precipitații și temperaturile reduse care limitează evaporarea apei de pe suprafața folială și de la nivelul solului.
Din acest considerent, se impune analiza variației indicelui de ariditate mai ales în perioada de vegetație a plantelor, esențială pentru calitatea și cantitatea producțiilor agricole, întrucât valorile rezultate pentru intervalele Ianuarie – Martie și Noiembrie – Decembrie pot influența analiza gradului de deșertificare în mod eronat.
Valorile indicelui de ariditate determinat pentru perioada de vegetație s-a realizat pe baza mediei aritmetice a valorilor lunare determinate pentru lunile Aprilie – Octombrie, în intervalul de analiză
2000 – 2016 și prezentate în graficul următor.
Valoarea indicelui de ariditate ca și medie a intervalului de vegetație a plantelor se situează cu
mult sub media valorilor anuale. Dacă conform valorilor indicelui de ariditate ca medie anuală, 12
UAT-uri se plasau în categoria terenurilor aride și semi-aride, cu valori ale IAu în intervalul 0,05 –
0,2 respectiv 0,2 – 0,5 (exceptând reședința de județ, zonă urmabă cu cele mai mari valori ale IAu), conform valorilor din perioada de vegetație, toată zona de studiu poate fi considerată semi- aridă, având valori sub 0,5, conform graficului de mai sus.
Cele mai mici valori se regăsesc pe terenurile agricole din Vădeni (în nord, la granița cu judeșuș Galați) Cazasu și Chișcani (foarte aproape de municipiul Brăila), Mărașu, aflat pe marginea fluviului Dunărea precum și la Movila Miresei, Galbenu, Gropeni și Stăncuța, în vestul respectiv sudul județului.
0,50
0,45
0,40
0,35
0,30
0,25
0,20
0,15
0,10
0,05
0,00
Indicele de Ariditate din perioada de vegetație, 2000 – 2016
Medie veg IAu 2000
Medie veg IAu 2001
Medie veg IAu 2002
Medie veg IAu 2003
Medie veg IAu 2004
Medie veg IAu 2005
Medie veg IAu 2006
Medie veg IAu 2007
Medie veg IAu 2008
Medie veg IAu 2009
Medie veg IAu 2010
Medie veg IAu 2011
Medie veg IAu 2012
Medie veg IAu 2013
Medie veg IAu 2014
Medie veg IAu 2015
Medie veg IAu 2016
Figura 6 2: Variația Indicelui de Ariditate pentru perioada de vegetație între 2000-2016
Figure 6 2: Arridity Index variation during the vegetation season from 2000 to 2016
Pentru aceste suprafețe predomină valorile specifice terenurilor aride, cu mici variații de peste 0,2: Mărașu cu 0,23 în 2004 și 2013, Galbenu cu 0,25 în 2004 și 2013 și maxima de 0,29 în 2005, Movila Miresei cu 0,29 în 2005, Gropeni și Stăncuța cu 0,35 respectiv 0,38 în 2005.
Pentru aceste localități, pentru care s-au determinat valori semnificative ale aridității, se vor analiza în detaliu variațiile lunare și anuale ale indicelui de ariditate, pe baza clasificării din tabelele următoare.
Tabelul 6 1: Indicele de ariditate, medie anuală, pentru suprafețele din județul Brăila din categoria arid și semi – arid
Table 6 1: Arridity index, annual mean, for Braila County areas in the arid and semi – arid desertification class
Tabelul 6 2: Indicele de ariditate, medie în perioada de vegetație, pentru suprafețele din județul Brăila din categoria arid și semi – arid
Table 6 2: Arridity index, vegetation seanon mean, for Braila County areas in the arid and semi – arid desertification class
123 / 211
Problematica deșertificării suprafețelor agricole importante din județul Brăila este dezbătută de peste 10 ani, timp în care autoritățile din domeniu au inventariat mai mult de 2.000 de hectare, din care peste 500 în Insula Mare a Brăilei, precum și în zonele cu soluri sărăcite în nutrienți sau afectate de salinizare secundară, respectiv la: Berteștii de Jos, Însurăței, Zăvoaia, Ulmu, Cireșu, Râmnicelu, Movila Miresei, Gemenele, Dudești, Făurei, Stăncuța, Tichilești și Gropeni.
Din calculul indicelui de ariditate, clasamentul celor mai afectate zone de deșertificare din județul Brăila indică comuna Vădeni cu cele mai mici valori ale IAu, cu suprafețe care pot fi incluse în categoria terenurilor aride, urmate de Cazasu, Grădiștea, Chiscani, Mărașu, Galbenu,
Movila Miresei, Gropeni și Stancuța.
0,20
0,15
0,10
0,05
0,00
Indicele de Ariditate – UAT Vădeni 2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
2016
Figura 6 3: Valorile indicelui de ariditate pentru comuna Vădeni, între 2000-2016
Figure 6 3: Arridity index values for Vădeni parish between 2000 – 2016
În intervalul celor 17 ani analizați, pentru care sunt disponibile imagini satelitare, valoarea indicelui de ariditate determinat prin raportul dintre precipitații și evapotranspirația potențială extrasă din inregistrări satelitare, sinteze la 8 zile, pentru comuna Vădeni, impune clasificarea acesteia în categoria terenurilor hiper-aride cu tendință spre ariditate.
Valorile determinate ale indicelui de ariditate pentru cei 17 ani se plasează pentru 4 din cele 7 luni ale intervalului de vegetație sub limita de 0,05 aferentă terenurilor hiper aride, respectiv pentru Aprilie, Mai, Iulie și Septembrie, cu variații între 0,05 și până la maxim de 0,14 în Iulie
2005, sub limita superioară a intervalului de ariditate de 0,2.
Pe baza analizei indicelui de ariditate ca și medie multianuală, valori foarte mici s-au înregistrat și la Cazasu, așa cum reiese și din figura de mai jos, în care majoritatea valorilor lunare se plasează sub limita de 0,2 aferentă terenurilor aride, cu mici excepții din 2016, pentru lunile Martie și Iunie, care se datorează cantităților mari de precipitații de 58 mm respectiv 85,4 mm corelate cu temperaturile perioadei.
În luna Martie 2016, temperatura aerului a fost de 7,20C, față de 4,970C media multianuală, în condițiile în care evapotranspirația potențială a fost de 124,99 iar în luna Iunie 2017 temperatura aerului de 22,40C cu puțin peste media multianuală de 21,260C în condiții de vărf al vegetației plantelor determinând valori ale evapotranspirației potențiale de 169,91 și implicit valori ridicate ale indicelui de ariditate, conform figurii de mai jos.
Indicele de Ariditate – UAT Cazasu 2000
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
Figura 6 4: Valorile indicelui de ariditate pentru comuna Cazasu, între 2000 – 2016
Figure 6 4: Arridity index values for Cazasu parish between 2000 – 2016
Similar, conform tabelului de centralizare a valorilor indicelui de ariditate ca medie din perioada de vegetație, pentru UAT-urile din județul Brăila, prezentate în figurile următoare, acestea pot fi încadrate în categoria terenurilor aride și semi-aride, cu valori ale IAu în intervalul 0,20 – 0,50.
Încadrarea UAT Grădiștea în categoria terenurilor deșertificate se justifică din prisma valorilor mici ale indicelui de ariditate determinate pentru ultimii 17 ani. Astfel, în anotimpul cald, din Aprilie până în Octombrie, valorile IAu se plasează majoritar în apropierea limitei superioare de
0,20 aferentă terenurilor aride, cu următoarele excepții: luna Mai 2012, cu 0,37 a lunii Iunie 2010
și Iulie 2002, cu 0,30 a lunii cu Iulie 2005 cu 0,38 și August 2004 cu 0,33.
În anotimpul rece valorile IAu sunt mai mari, cu o maximă de până la 0,49 în Decembrie 2012 și valori medii anuale în intervalul 0,2 – 0,3. Această creștere se datorează în principal cantităților mai mari de precipitații din intervalul Noiembrie – Martie.
Valorile determinate ale indicelui de ariditate pentru UAT Chiscani plasează această zona în categoria terenurilor semi – aride, cu 100% înregistrări în intervalul 0,05 – 0,5 pentru perioada de vegetație, exitând depășiri în luna Decembrie, 2012, în care IAu atinge pragul de 0,73. Excepția acestei luni se justifică prin cantitatea de precipitații de 94,56 mm, printre cele mai mari ale intervalului de înregistrări meteorologice prezentate în Anexă, cele mai mari precipitații ale lunii Decembrie fiind de 131,90 mm în anul 1969.
Pentru comuna Mărașu s-au determinat valori ale indicelui de ariditate în intervalul 0,05 – 0,5 aferente perioadei de vegetație în proporție de 98,30%, cu excepția lunii Mai 2012 pentru care valoarea IAu este de 0,52, respectiv Iulie 2005 cu 0,48.
Perioada rece din Noiembrie până în Martie aduce depășiri ale intervalului aferent zonelor semi-
aride, cu o maximă a lunii Ianuarie de 0,62 înregistrată în 2014, respectiv 0,53 în 2012.
Lunile Noiembrie și Decembrie sunt de asemenea caracteristice valorilor mari ale IAU, cu maxima de 0,93 din Decembrie 2012, urmată de maxima de 0,61 din Decembrie 2014 și 0,59 din Decembrie 2007. Peste limita maximă de 0,5 se situează și IAu din Noiembrie 2005 cu valoarea de 0,57.
Cantitatea mare de precipitații din luna Decembrie 2012, de 94,56 mm a condus la creșterea valorilor IAu aferente perioadei și în comuna Galbenu, în care s-a înregistrat maxima de 1,069. De altfel, limita de 0,5 aferentă terenurilor semi-aride este depășită și prin valorile IAu din Decembrie 2007 cu 0,68 și 2009, cu 0,59.
În intervalul de vegetație, se înregistrează mici depășiri, respectiv în Iulie 2005, cu 0,52 urmată de Mai 2012 cu 0,51, astfel încât 98,3% din valorile IAu pentru perioada de vegetație se situează în intervalul 0,05 – 0,5.
Conform comunicatelor autorităților locale, comuna Movila Miresei este considerată a fi deosebit de afectată de deșertificare, mai ales din prisma impactului socio – economic al acestui fenomen. Clasificarea în categoria terenurilor semi-aride se justifică în totalitate prin valorile mici ale indicelui de ariditate, sub 0,5 în proporție de 98,3% pentru sezonul cald, aferent celor 17 ani analizați, se remarcă două depășiri ale limitei de 0,5, în Mai 2012 și Iulie 2005 de 0,52. Maxima este și aici în Decembrie 2012, cu 1,12, Decembrie 2014 cu 0,73, 0,72 în Decembrie
2010 și 0,71 în Decembrie 2007. Maximele lunii Ianuarie de 0,62 în 2013 sunt echivalate de cele
din Noiembrie, cu maxima de 0,66 în anul 2005.
În comuna Gropeni, valorile indicelui de ariditate sunt, pentru perioada de vegetație sub limita de
0,5 aferentă terenurilor semi-aride în proporție de 97,47%, cu mici excepții înregistrate în Mai
2012, cu maxima de 0,65 Iulie 2005 cu 0,53 și August 2004 cu 0,57.
Cea mai mare valoare a indicelui de ariditate se înregistrează tot în Decembrie 2012, atingând maxima de 2,19. Valorile aferente lui 2014, din Decembrie de 1,48 și Ianuarie de 1,44 sunt de asemenea determinate de cantitățile mari de precipitații aferente acestui interval, de 60,8 mm respectiv 62,5 mm.
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
IAu – UAT Gradiștea
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
IAu – UAT Galbenu 2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(a)
2015
2016
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(d)
2013
2014
0,60
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
IAu – UAT Chiscani 2000
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
IAu – UAT Movila Miresei
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(b)
2016
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(e)
2016
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
IAu – UAT Mărașu 2000
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
IAu – UAT Gropeni
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(c)
2015
2016
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(f)
2015
2016
Figura 6 5: Valorile indicelui de ariditate pentru comunele Gradiștea(a), Chiscani(b), Mărașu(c), Galbenu(d), Movila Miresei(e) și Gropeni(f), în
intervalul 2000-2016
Figure 6 5: Arridity index values for Gradiștea(a), Chiscani(b), Mărașu(c), Galbenu(d), Movila Miresei(e) și Gropeni(f) parishes between 2000 – 2016
127 / 211
În comuna Bereteștii de Jos, proporția intervalului de timp pentru care valorile indicelui de ariditate se află sub pragul de 0,5 este de 94,11% determinată de valorile mici ale evapotranspirației din luna Octombrie. În sezonul clad, cele mai importante depășiri s-au înregistrat în Mai 2012 cu 0,75; Iunie
2010 cu 0,54; Iulie 2005 cu 0,68 și 0,55 în 2002; August 2004 cu 0,67; Septembrie 2013 cu 0,59; 2001 cu 0,58. Maxima absolută s-a înregistrat în Decembrie 2012, cu 5,08, urmată de valoarea din Decembrie
2007 de 3,57.
În comuna Stăncuța variația indicelui de ariditate urmărește același tipic, în sensul că valorile din perioada de vegetație sunt în proporție de 94,11% sub limita maximă a terenurilor semi-aride de 0,5 excepție făcând luna Mai din 2012 cu 0,67; Iulie 2005 cu 0,62; August 2004 cu 0,61. Depășiri multiple ale pragului de 0,5 se înregistrează în luna Octombrie, în care maxima este de 0,72 în 2012, 0,71 în
2002, 0,68 în 2007, 0,63 în 2010, 0,57 în 2003 și 0,55 în 2014. Maxima absolută determinată este de
2,94 în Decembrie 2012.
UAT Tichilești, cu o proporție de 90,75% din valorile indicelui de ariditate din perioada de vegetație sub limita de 0,5 din Mai 2012 cu 0,73 respectiv în 2010, luna Iunie cu 0,55 și Iulie cu 0,67 luna Iulie
2002 cu 0,54 și August 2004 cu 0,65. Cele mai însemnate depășiri ale pragului de semi-ariditate sunt în lunile Septembrie cu 0,55 în 2013 și 2001 precum și în Octombrie cu 0,82 în 2013, 0,76 în 2002, 0,75 în
2007, 0,70 în 2010, 0,64 în 2003 și 0,61 în 2014. Cele mai mari valori au rezultat în luna Decembrie
2012 cu 5,12 urmată de 3,64 în Ianuarie 2011.
Comuna Zăvoaia, cu un procent de 89,07% din valorile indicelui de ariditate pentru perioada de vegetație aflate în intervalul 0,2 – 0,5 este de asemenea o zona semi-aridă. Se înregistrează depășiri în lunile Iunie cu 0,57 în 2016 și 0,56 în 2010, luna Iulie cu 0,68 în 2005 și 0,54 în 2002, luna August cu
0,64 în 2004, luna Septembrie cu 0,55 în 2001 și 0,52 în 2013. Cele mai multe valori de peste 0,5 s-au
determinat în luna Octombrie, cu maxima de 0,83 în 2013, urmată de 0,77 în 2002, 0,76 în 2007, 0,70 în
2010, 0,66 în 2003 și 0,60 în 2014. Maxima absolută a indicelui de ariditate este de asemenea în luna
Decembrie 2012, cu 4,78 urmată de Ianuarie 2011 cu 3,48 și Decembrie 2007 cu 3,47.
În UAT Dudești se înregistrează un procent de 89,07% valori ale indicelui de ariditate sub pragul de 0,5 aferent terenurilor semi-aride, determinate pentru perioada de vegetație; valorile peste pragul de 0,5 au fost determinate pentru Mai 2012 cu 0,70 precum și 0,57 în Iunie 2010, Iulie 2007 cu 0,71 respectiv
2002 cu 0,55. În luna August se înregistrează o singură depășire în 2004, cu 0,66 iar în Septembrie, valori de 0,52 din 2013 și 0,54 din 2001. Cele mai multe depășiri sunt aferente lunii Octombrie, cu 0,80 în 2013, 0,75 în 2002, 0,73 în 2007, 0,67 în 2010, 0,64 în 2003 și 0,59 în 2014. Valoarea maximă aferentă UAT Dudești este atinsă în Decembrie 2012, cu 4,78 urmată de Ianuarie 2011 cu 3,47.
Similar, pentru comuna Ciocile valorile indicelui de ariditate sunt în proporție de 89,07% sub pragul de
0,5, maxima fiind atinsă de asemenea in Decembrie 2011, cu 5,015 urmată de Ianuarie 2011 cu 3,52.
128 / 211
2,00
1,80
1,60
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
2,00
1,80
1,60
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
2,00
1,80
1,60
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
IAu – UAT Bereteștii de Jos
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(g)
IAu – UAT Stăncuța
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(h)
IAu – UAT Tichilești
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(i)
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2,00
1,80
1,60
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
2,00
1,80
1,60
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
2,00
1,80
1,60
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
IAu – UAT Zăvoaia
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(j)
IAu – UAT Dudești
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(k)
IAu – UAT Ciocile
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(l)
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
Figura 6 6: Valorile indicelui de ariditate pentru comunele Berteștii de Jos (g), Stăncuța (h), Tichilești (i), Zăvoaia (j), Dudești (k) și Ciocile (l) în
intervalul 2000-2016
Figure 6 6: Arridity index values for Bereteștii de Jos (g), Stăncuța (h), Tichilești (i), Zăvoaia (j), Dudești (k) and Ciocile (l) parishes between 2000 – 2016
129 / 211
Comuna Victoria, aflată în sudul județului la granița cu UAT Bereteștii de Jos, are valori ale indicelui de
ariditate de 89,07% sub pragul de 0,5 aferent terenurilor semi-aride, cu înregistrări de 0,72 în Mai 2012,
0,56 în Iunie 2010, 0,68 în Iulie 2005 și 0,55 în 2005, de 0,66 în August 2004, iar în Septembrie de 0,56 în 2001 și 0,54 în 2013. Cele mai multe valori din perioada de vegetație de peste 0,5 sunt în luna Octombrie, cu 0,81 în 2013, 0,77 în 2002, 0,76 în 2007, 0,68 în 2010, 0,66 în 2003 și 0,60 în 2014. Maxima este în Decembrie 2012, cu 5,41 urmată de Ianuarie 2011 cu 3,81.
Cu valori ale indicelui de ariditate de 88,23% sub pragul de 0,5, comunele Victoria, Râmnicelu, Ulmu, Cireșu, Romanu și Roșiori se plasează în categoria terenurilor semi-aride, extinzând zona afectata de deșertificare din județul Brăila.
La Victoria, cele mai multe depășiri sunt în luna Octombrie, cu variații de la 0,81 în 2013 la 0,60 în
2014. Cea mai mare valoare de 5,41 se înregistrează în Decembrie 2012 urmată de 3,81 din Ianuarie
2011.
Procentul de 88,23% peste pragul de 0,5, aferent valorilor indicelui de ariditate determinate pentru sezonul cald în comuna Roșiori a rezultat datorită depășirilor acestui prag de 0,70 din Mai 2012, 0,56 din Iunie 2010, 0,69 respectiv 0,53 din Iulie 2005, 2002, de 0,65 din August 2004, 0,54 respectiv 0,52 din Septembrie 2001, 2013. Multiple valori de peste 0,5 sunt și aici în luna Octombrie, de la 0,82 în
2013 la 0,59 în 2014; maxima este 5,015 din Decembrie 2012.
În comuna Ulmu, situată la mică distanță, maxima din Decembrie 2012 este de 4,78 iar cea mai mare valoare din perioada de vegetație este de 0,82 din Octombrie 2013, urmată de 0,76 din 2002, 0,74 din
2007, 0,69 din 2010, 0,66 din 2003 și 0,60 din 2014. În Iunie, cea mai mare valoare este de 0,56 în 2010
iar în Iulie de 0,67 în 2005 respectiv 0,53 în 2002.
Similar la UAT Cireșu, pentru care valorile indicelui de ariditate au variații mici față de comunele limitrofe, cu o maximă de 4,81 în Decembrie 2012 și de 0,83 în sezonul cald din Octombrie 2013. Râmnicelu, situat în nord – vestul județului are de asemeena cea mai mare valoare în Decembrie 2012, de 4,81 și depășiri multiple ale pragului de 0,5 în luna Octombrie, cu variații de la 0,82 în 2013 la 0,67
în 2003 precum și la Romanu unde valoarea maximă este de 5,14, în Decembrie 2012.
130 / 211
2,00
1,80
1,60
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
2,00
1,80
1,60
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
2,00
1,80
1,60
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
IAu – UAT Victoria
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(m)
IAu – UAT Roșiori
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(n)
IAu – UAT Ulmu
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(o)
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2,00
1,80
1,60
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
2,00
1,80
1,60
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
2,00
1,80
1,60
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
IAu – UAT Cireșu
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(p)
IAu – UAT Râmnicelu
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(r)
IAu – UAT Romanu
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(s)
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
Figura 6 7: Valorile indicelui de ariditate pentru comunele Victoria (m), Roșiori (n), Ulmu (o), Cireșu (p), Râmnicelu (r) și Romanu (s), în intervalul
2000-2016
Figure 6 7: Arridity index values for Victoria (m), Roșiori (n), Ulmu (o), Cireșu (p), Râmnicelu (r) and Romanu (s),parishes between 2000 – 2016
131 / 211
În ceea ce privește zonele urbane ale județului, pentru acestea valorile indicelui de ariditate sunt majoritar sub limita pragului de 0,5 specifică terenurilor semi-aride.
În Muncipiul reședință de județ Brăila, valorile indicelui de ariditate sunt cele mai mici din toată zona de studiu, încadrându-se în intervalul caracteristic terenurilor hiper aride, pentru care IAu < 0,05. Pentru luna Decembrie 2012 care a determinat valori foarte mari ale indicelui de ariditate în comunele afectate de deșertificare și analizate anterior, aici valoarea rezultată este de 0,032. Cea mai mare valoare a indicelui de ariditate este cea din Octombrie 2016 cu 0,047, urmată de Iulie 2005 cu 0,046 și Mai 2012 cu 0,043. Valorile mici ale indicelui de ariditate se datorează activității urbane a orașului, de dimensiuni medii, datorită căreia s-au înregistrat valori ridicate ale evapotranspirației potențiale. Pentru acest studiu, valoarea indicelui de ariditate din zona urbană nu comportă importanță întrucât nu generează, în sine, o influență majoră asupra calității vieții locuitorilor și aspectelor social – economice ale comunității, precum în cazul localităților rurale tradițional agricole.
Dintre orașele din județ, Făurei are o proporție a valorilor indicelui de ariditate de 90,75% sub limita de
0,5 aferentă terenurilor semi-aride, determinată de mici depășiri din perioada de vegetație analizată, respectiv: 0,51 în Aprilie 2011, 0,75 în Mai 2012, 0,61 în Iunie 2010, 0,71 în Iulie 2005, 0,63 în August
2004, 0,58 și 0,56 în Septembrie 2013 respectiv 2001. Cele mai mari valori ale intervalului analizat sunt din luna Octombrie, cu 0,87 în 2013, 0,77 în 2007, 0,73 în 2010 și 0,63 în 2014. Valoarea maximă este de 4,50 din Decembrie 2012 urmată de 3,65 din Ianuarie 2014.
În orașul Ianca, aflat la o distanță de 45 km de Municipiul Brăila pe direcția vest – sud-vest, proporția valorilor indicelui de ariditate pe perioada de vegetație în intervalul celor 17 ani analizați, aflate sub pragul de 0,5, este de 89,92%, determinată de câteva depășiri sensibile ale acestui plafon, respectiv: de
0,71 în Mai 2012, 0,58 în Iunie 2010, 0,70 în Iulie 2005 și 0,55 în Iulie 2002, de 0,66 în August 2004 și de 0,55 respectiv 0,54 în Septembrie 2001 și 2013. Pentru luna Octombrie, depășirile sunt și aici multiple, în sensul că cea mai mare valoare este de 0,80 în 2013, urmată de 0,75 în 2002, 0,68 în 2010,
0,62 în 2003 și 0,60 în 2014. Maxima indicelui de ariditate a fost atinsă în Decembrie 2012 cu 4,76.
Cele mai mari valori ale indicelui de ariditate determinat pentru zonele urbane din județul Brăila, rezultând un procent de 89,07% valori sub pragul de 0,5 al terenurilor semi-aride, s-au determinat pentru orașul Însurăței. Depășirile plafonului stabilit s-au înregistrat în Aprilie 2011 cu 0,51 și 0,52 în 2006,
0,72 în Mai 2012, 0,57 în Iunie 2010, 0,69 în Iulie 2005 și 0,54 în 2002. În lunile de toamnă valorile sunt relativ puțin peste 0,5, cu 0,53 în Septembrie 2013 și 2001, cu valori în Octombrie de la 0,82 în
2013, la 0,77 în 2002, 0,76 în 2007, 0,61 în 2014. Cea mai mare valoare este din Decembrie 2012 la un
maxim de 5,13, urmată de cea din Ianuarie 2011 cu 3,61.
132 / 211
0,10
0,05
0,00
IAu – UAT Brăila 2000
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2,00
1,80
1,60
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
IAu – UAT Ianca 2000
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(1)
2015
2016
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(3)
2015
2016
2,00
1,80
1,60
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
IAu – UAT Făurei 2000
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2,00
1,80
1,60
1,40
1,20
1,00
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
IAu – UAT Însurăței 2000
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(2)
2015
2016
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
(4)
2015
2016
Figura 6 8: Valorile indicelui de ariditate pentru orașele Brăila (1), Făurei (2), Ianca (3) și Însurăței (4) în intervalul 2000-2016
Figure 6 8: Arridity index values for urban areas of Brăila (1), Făurei (2), Ianca (3) and Însurăței (4) between 2000 – 2016
133 / 211
Deșertificarea terenurilor din județul Brăila este reflectată de valorile mici ale indicelui de ariditate, determinate pentru toate comunele din zona de studiu și analizate mai sus. Centralizând pe baza mediei anuale și a mediei valorilor din perioada de vegetație, aferentă intervalului de studiu de 17 ani, din 2000 până în 2016, toate suprafețele zonei de studiu sunt încadrabile în categoria terenurilor semi-aride și uscate – sub umede, conform graficului de mai jos. Municipiul Brăila, alături de comunele Vădeni și Cazasu, se încadrează în categoria terenurilor hiper – aride, cu valori multianuale ale indicelui de ariditate în intervalul 0,00 – 0,05.
Figura 6 9: Valorile indicelui de ariditate medie anuală și în sezonul cald, între 2000-2016
Figure 6 9: Arridity index values, annualy and during the warm season, between 2000 – 2016
În categoria terenurilor aride se clasează suprafețele aferente comunelor Grădiștea, Chiscani, Mărașu, Galbenu, Movila Miresei și Gropeni, cu valori ale indicelui de ariditate în intervalul 0,05 – 0,2, conform clasificării stabilite de UNEP.
Analiza detaliată a variației indicelui de ariditate, pentru UAT-urile cu procente ale valorilor indicelui de ariditate de peste 85% sub plafonul de 0,5, aferent terenurilor semi – aride, pentru perioada de vegetație, importantă din punct de vedere al dezvoltării culturilor agricole și reflectă suprafețe întinse din județul Brăila, afectate de deșertificare, centralizate în următoarele tabele.
Tabel 6 3: Suprafețele aride din județul Brăila, conform valorilor IAu pentru intervalul 2000 – 2016
Tabel 6 3: Aride areas in Brăila county, according to computed values of IAu, between 2000 – 2016
Tabel 6 4: Suprafețele semi – aride din județul Brăila, conform valorilor IAu între 2000 – 2016
Table 6 4: Semi – aride areas in Brăila county, according to computed values of IAu, for 2000 – 2016
Concluzia implicită a analizei indicelui de ariditate determinat prin formula definită de UNEP (1992) confirmă existența suprafețelor deșertificate, prezente datorită temperaturilor ridicate, precipitațiilor și/sau aportului de apă redus și implicit a valorilor ridicate ale evapotranspirației potențiale.
Terenurile clasificate în categoria aride și semi -aride acoperă peste 78% din suprafața județului.
6.2. INDICELE DE VEGETAȚIE DIFERENȚĂ NORMALIZATĂ – NDVI
Determinarea valorilor NDVI (Normalised Difference Vegetation Index respectiv Indicele de Vegetație Diferență Normalizată) s-a realizat prin procesarea informațiilor extrase din imaginile satelitare MODIS, conform metodologiei descrisă anterior. Valorile zilnice ale NDVI (sinteze la 8 zile) au fost mediate lunar, pentru a putea fi analizate în cadrul prezentului studiu.
Pentru comuna Vădeni, județ Brăila, în perioada de vegetație, pentru intervalul de analiză 2000 –
2016, valorile NDVI s-au situat între maxima de 0,66 înregistrată în Iulie 2004 și minima de 0,14 înregistrată în Octombrie 2003. Valorile NDVI aferente comunei Vădeni, cea mai afectată de deșertificare din județ, conform determinărilor pentru indicele de ariditate, sunt specifice unui areal secetos, astfel: pentru luna Aprilie, maxima NDVI este de 0,60 în 2008, corespunzătoare unei cantități de precipitații de 47,73 mm la o temperatură de 12,50 oC în timp ce valoarea minimă s-a înregistrat în 2003, de 0,24 în condiții de precipitații reduse de 34,73 mm la o temperatura medie a aerului de 9,50oC. Pentru luna Mai, valoarea maximă a NDVI s-a înregistrat în 2016, de 0,65 la o cantitate de precipitații de 46,0 mm și temperatura de 16,5 oC în timp ce minima s-a înregistrat în
2003, de 0,48 aferent valorilor de precipitații de 26,13 mm și unei temperaturi de 20,80 oC. În luna
Iunie, valoarea maximă de 0,64 s-a înregistrat în 2012 pe fondul unei cantăți de precipitații de 41,22 mm la o temperatură medie lunară de 23,40 oC iar minima lunii, pentru intervalul de analiză s -a atins
în 2007, de 0,46 în condiții de precipitații reduse, de 22,93 mm la o temperatură medie de 23,76 oC.
0,70
0,60
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
-0,10
VALORI NDVI – COMUNA VĂDENI, JUDEȚ BRĂILA
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
Figura 6 10: Valorile NDVI pentru comuna Vădeni, în intervalul 2000 – 2016
Figure 6 10: NDVI computed values for Vădeni parish between 2000 – 2016
În luna Iulie, valoarea maximă de 0,66 s-a înregistrat în 2004, în condițiile în care precipitațiile au fost de 79,64 mm la o temperatură medie de 22,03 oC iar minima a fost determinată în 2001, de 0,38 aferent precipitațiilor de numai 26,38 mm la temperatura medie de 25,27 oC. Pentru luna August, valoarea maximă a NDVI este de 0,65 aferent 2004, la o cantitate medie de 112,02 mm și temperaturi de 21,31 oC în vreme ce minima lunii este de numai 0,38 în 2009, la precipitații lunare cumulate de doar 12,83 mm pentru o temperatură medie de 23,04 oC. Lunii Septembrie îi corespunde o valoare maximă a NDVI de 0,59 în 2001, datorită precipitațiilor de 75,22 mm la o temperatură medie de
17,94 oC în timp ce NDVI minim pentru intervalul de analiză a fost determinat în 2004, de 0,17 rezultat pe fondul aportului redus de precipitații de numai 38,78 mm la temperatura medie lunară de
17,01 oC. În luna Octombrie, care încheie sezonul cald, de vegetație al plantelor, valoarea NDVI s -a
înregistrat în 2016 de 0,44 aferent unei cantități însemnate de precipitații respectiv 127,00 la temperatura medie de 10,10 oC iar minima lunii este de 0,13 în 2003, rezultată pe fondul precipitațiilor de 52,57 mm la o temperatură de 10 oC.
Pentru vizualizarea evoluției anuale a variațiilor NDVI, pentru zona de studiu, a fost accesată aplicația web care integrează imaginile de tip Landsat la nivel plane tar, sinteze la 16 zile, preluate în decursul a peste 40 de ani, Landsat Satellite Imagery, disponibilă la adresa web
https://learn.arcgis.com/en/projects/get -started-with-imagery.
Această bază de date permite interogarea informațiilor prin diferite filtre spectrale: Agricultura – simbolizată cu verde deschis, Vedere naturală, Vedere în infraroșu – în care vegetația sănătoasă este simbolizată cu roșu deschis, SWIR – din care se pot extrage informații privind tipul de rocă al zonei de studiu, Geologie, Batimetrie, Panchromatic, Indicele de vegetație ( prezentat aici pentru zonele în care valoarea IAu indică instalarea deșertificării) pentru care vegetația sănătoasă este reprezentat ă cu culoarea verde închis și Indicele de umiditate pentru care zonele cu umiditate ridicată sunt reprezentate cu albastru deschis.
În figurile următoare este reprezentată grafic distribuția spațială a valorilor NDVI extrase din imaginile satelitare, zonele cu verde închis corespunzând valorilor ridicate ale NDVI în vreme ce zonele cu verde deschis până la galben corespund valorilor NDVI reduse, în perioadele de secetă prelungită și stres hidric al plantelor. Acestea au determinat în timp instalarea fenomenului de deșertificare pe acele porțiuni în care factorii climatici și cei edafici au condus la sărăcirea și minimizarea densității covorului vegetal.
VARIATIA NDVI 1989 .2016
CO;>.IUNA VADEN , JUDET BR.lll.A
Figura 6 11: Variafia NDVI pentru comuna Vadeni, judetBrnila, inintervalul1989-2016
Figure 6 11: NDVI variation in Vadeni parish. Brail.a county, between 1989 -2016
În comuna Cazasu, aflată la o distanță de doar 14 km spre sud, valorile NDVI fluctuează în intervalul de referință, astfel: în luna Aprilie, maxima este de 0 ,62 înregistrată în 2014, la precipitații medii lunare de 43,20 mm și temperatură a aerului de 11,50 oC, în timp ce valoarea minimă este de 0,28 în
2003, la precipitații de 34,73 și temperatură medie a aerului de 9,50 oC. În luna Mai, valoarea
maximă a NDVI este de 0,68 în 2016, pentru precipitații de 46 mm și temperatură medie de 16,5 oC iar minima este de 0,49 în 2003, pentru o temperatură medie ridicată de 20,80 oC și cantități reduse de 26,13 mm. Maxima lunii Iunie este de 0,67 din 2016 corespunzătoare unei antități de precipitații de 85,40 mm și temperatură de 22,4 oC iar valorea minimă a NDVI este de numai 0,49 din 2007, în condițiile în care precipitațiile au fost de 22,93 mm la temperatura medie de 23,76 oC.
0,80
0,70
0,60
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
-0,10
VALORI NDVI – COMUNA CAZASU, JUDEȚ BRĂILA
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
Figura 6 12: Valorile NDVI pentru comuna Cazasu, în intervalul 2000 – 2016
Figure 6 12: NDVI computed values for Cazasu parish between 2000 – 2016
În luna Iulie valoarea maximă a NDVI a fost de 0,70 pentru 2004 în condițiile în care valoarea precipitațiilor a fost de 79,64 mm iar a temperaturii medii a aerului de 22,03 oC; pentru aceeași lună, valoarea minimă a NDVI a fost de 0,42 în anul 2001, când s -au înregistrat doar 26,38 mm precipitații și 25,27 oC media temperaturii aerului la umbră. În luna August, valoarea maximă a NDVI a fost de
0,70 din anul 2002, pentru o cantitate de 39,7 mm de precipitații, care se adaugă la cele 108,35 din luna precedentă, la o temperatură medie de 21,68 oC; minima lunii a fost determinată în anul 2008, în valoare de 0,45, când cantitatea de precipitații a fost de numai 9,28 mm și temperatura de 24,66 oC. În luna Septembrie valoarea maximă a NDVI este de 0,64 pentru anul 2001 iar minima este de 0,17 în 2004; în luna Octombrie, valoarea maximă este de 0,51 din 2016 în care s -au înregistrat valori de
127,00 mm precipitații și temperatura de 10,10 oC iar minima de 0,22 din 2003 în condiții de
precipitații de 52,57 mm și temperatura de 10 oC.
Variațiile de minim și maxim se pot vizualiza în figura de mai jos, zonele cu verde închis corespunzând valorilor ridicate ale NDVI în vreme ce zonele cu verde deschis până la galben corespund valorilor NDVI reduse, aferente perioadelor de secetă prelungită și stres hidric al plantelor.
Figura 6 13: Variația NDVI pentru comuna Cazasu, județ Brăila, între 1989 – 2016
Figure 6 13: NDVI variation in Cazasu parish, Brăila county, between 1989 – 2016
În comuna Grădiștea, valorile determinate ale NDVI confirmă gradul de deșertificare identifi cat prin Indicele de ariditate. Minima lunii Aprilie, la începutul perioadei de vegetație este de 0,27, aferentă anului 2003, pentru valori ale precipitațiilor de 34,73 mm și ale temperaturii de 9,5 oC, maxima lunii în intervalul de analiză fiind atinsă în 2016, de 0,54 la o temperatură medie a aerului de 14 oC și
precipitații de 48,4 mm. creșterea temperaturii la 16,5 oC în luna Mai 2016, corelat cu precipitații
ușor ridicate de 46 mm determină valoarea maximă a lunii de 0,63 în vreme ce minima de 0,47 a rezultat tot în 2003 pe fondul reducerii cantatății de precipitații lunare la 26,13 mm și al creșterii temperaturii la 20,80 oC.
Valoarea maximă a NDVI din intervalul de analiză, 0,70 a rezultat pentru luna Iunie 2006, în care precipitațiile au fost de 41,44 mm corelat cu temperatura medie a lunii de 12 oC; minima lunii de
0,48 aferentă anului 2002, se datorează aportului meteoric redus din intervalul anterior, care cumulează 99,11 mm în intervalul Ianuarie – Mai, deși precipitațiile lunii au fost de 51,82 mm, la o
temperatura medie de 22,10 oC.
0,80
0,70
0,60
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
-0,10
VALORI NDVI – COMUNA GRĂDIȘTEA, JUDEȚ BRĂILA
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
Figura 6 14: Valorile NDVI pentru comuna Grădiștea, județ Brăila, între 2000 – 2016
Figure 6 14: NDVI computed values for Grădiștea parish, Brăila county, between 2000 – 2016
Analiza valorilor NDVI coroborată cu valorile înr egistrate la stația meteorologică Brăila pentru precipitații și temperaturi medii ale lunii, este esențială pentru studiul fenomenului de deșertificare, acestea fiind principalii vectori de influență a evoluției fenologice.
Valoarea maximă a NDVI din luna Iulie este tot de 0,70 aferentă anului 2005, datorită precipitațiilor de 133,36 mm și temperaturilor de 22,63 oC în vreme ce minima este de doar 0,45 în 2007, pe fondul unei temperaturi de 23,76 oC la precipitații de doar 6,67 mm.
Valorile minime ale intervalului de analiză a NDVI de (-0,008) respectiv 0,008 se ating în Ianuarie respectiv Decembrie 2014, definind lipsa completă a vegeta ției.
VARIATlDVIJ989 – 2016
CO)fUNA GRADITEA,JUDET BRilL
Figura 6 15: VariatJ.a NDVI pentru comuna Gradi tea, judet Brai1a, intre 1989- 2016
Figure 6 15: NDVI variation in Gradi tea parish, Brai1a county, between 1989 – 2016
Pentru comuna Chișcani, cu 72% din suprafața agricolă clasificată ca fiind aridă, conform Iau, este evident că nu au existat surse complementare de aport hidric, de irigare, întrucât valorile NDVI sunt proporționale în mod constant cu precipitațiile și temperaturile din intervalul de analiză. Maxima absolută este de 0,79 în luna Septembrie 2002, pentru precipitații de 23,57 mm și o temperatură medie a aerului de 17,19 oC care se justifică prin cantitatea mare de precipitații din lunile anterioare, respectiv 51,82 în luna Iunie, 108,35 în luna Iulie și 39,7 în luna August. Valoarea minimă este de (-0,05) în luna Ianuarie 2015, cu precipitații de 27,1 mm care complet ează cei 60,8 mm din
Decembrie 2014, pe fondul temperaturilor negative de iarnă.
0,90
0,80
0,70
0,60
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
-0,10
VALORI NDVI – COMUNA CHIȘCANI, JUDEȚ BRĂILA
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
Figura 6 16: Valorile NDVI pentru comuna Chișcani, județ Brăila, între 200 – 2016
Figure 6 16: NDVI computed values for Chișcani parish, Brăila co unty, between 1989 – 2016
Maximele lunilor de dezvoltare vegetativă sunt 0,57 în luna Aprilie 2014, cu precipitații de 43,2 mm și temperatura de 11,5 oC; de 0,63 în Mai 2016 rezultată datorită precipitațiilor de 46 mm cumulate peste cele de 58 mm din Martie și 48,4 în Aprilie ale aceluiași an.
O valoare mare a NDVI de 0,68 rezultă pentru luna Iunie 2006 ca urmare a precipitațiile lunare de doar 29,18 mm care completează aportul anterior de 62,64 mm în Aprilie și 49,44 în Mai; 0,70 în Iulie 2003 pentru precipitații de 61,37 mm la temperaturi medii de 22,93 oC. Valori ridicate ale NDVI de 0,66 rezultă și în August 2004, pentru condiții cu precipitații de 112,02 mm și temperatura medie de 21,31 oC. De asemenea, s-a determinat o valoarea mare pentru NDVI de 0,79 în Septembrie
2002 și 0,51 în Octombrie 2016 pentru precipitații de 127 mm și temperatura de 10,1oC.
Valorile minime ale NDVI din intervalul de analiză pentru sezonul cald, sunt de: 0,29 în Aprilie
2003; de 0,55 în Mai 2006; de 0,47 în Iunie 2001 respectiv 0,44 în Iulie 2001; 0,53 în August 2014 și
0,18 în Septembrie 2004 respectiv 0,19 în Octombrie 2003.
VARIATIA Nl>\11989 .2016
CO)IU!"A CH1$C.-\.'\"J,J1ii>£T BRAIL
Figura 6 17: Variatia NDVI pentru comuna Chi cani,judet Braila, intre 1989-2016
Figure 6 17: NDVI variation in Chi cani parish, Braila county, between 1989-2016
Comunele Mărașu și Frecăței, dezvoltate pe malurile celor 2 brațe ale Dunării, au importante suprafețe agricole deșertificate, deși se află în apropierea celei mai importante surse de apă din tot Bărăganul, comuna Mărașu având 69,75 din suprafață semi-aridă. Valorile maxime ale NDVI pentru comuna Mărașu rezultă, pentru sezonul cald de: 0,64 în Aprilie 2014; de 0,66 în Mai 2010; de 0,67 în Iunie
2006; de 0,71 în Iulie 2003; de 0,68 în August 2002; de 0,52 în Septembrie 2001 și 0,53 în Octombrie
2009. Valorile minime s-au determinat în Aprilie 2003 de 0,21; de 0,44 în Mai 2003, de 0,47 în Iunie
2007; de 0,34 în Iulie 2001; de 0,35 în August 2008; de 0,14 în Septembrie 2004 și 0,11 în Octombrie
2003.
0,80
0,70
0,60
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
VALORI NDVI – COMUNA MĂRAȘU, JUDEȚ BRĂILA
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
Figura 6 18: Valorile NDVI pentru comuna Mărașu, județ Brăila, în intervalul 2000 – 2016
Figure 6 18: NDVI values in Mărașu parish, Brăila county, between 2000 – 2016
Valorile maxime ale NDVI pentru comuna Frecăței rezultă, pentru sezonul cald de: 0,67 în Aprilie
2014; de 0,68 în Mai 2016; de 0,66 în Iunie 2004; de 0,71 în Iulie 2003; de 0,65 în August 2004; de 0,55 în Septembrie 2001 și 0,53 în Octombrie 2009. Valorile minime s-au determinat în Aprilie 2003 de 0,21; de 0,44 în Mai 2003, de 0,47 în Iunie 2004; de 0,36 în Iulie 2001; de 0,35 în August 2008; de 0,14 în
Septembrie 2004 și 0,11 în Octombrie 2003.
0,80
0,70
0,60
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
VALORI NDVI – COMUNA FRECĂȚEI, JUDEȚ BRĂILA
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
Figura 6 19: Valorile NDVI pentru comuna Frecăței, județ Brăila, între 2000 – 2016
Figure 6 19: NDVI values in Frecăței parish, Brăila county, between 2000 – 2016
VARIATL4. NDVI 1989 – 2016
COMU!Ii""ELE 'L\RAU – FRECAT£1,JUDET BRUL4.
Figura 6 20: Variatia NDVI in comunele Mara u-Freditei, judetBdiila, intre 1989-2016
Figure 6 20: NDVI variation in Mara u-Frecatei parishes, Braila county, between 1989-2016
147 I 211
0,80
0,60
0,40
0,20
0,00
-0,20
-0,40
0,80
0,70
0,60
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
0,80
0,70
0,60
0,50
0,40
0,30
0,20
0,10
0,00
-0,10
VALORI NDVI – COMUNA BĂRĂGANUL, JUDEȚ BRĂILA
(a)
VALORI NDVI – COMUNA BERTEȘTII DE JOS, JUDEȚ BRĂILA
(b)
VALORI NDVI – COMUNA BORDEI VERDE, JUDEȚ BRĂILA
(c)
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
Figura 6 21: Valorile NDVI pentru comunele Bărăganul (a), Berteștii de Jos (b) și Bordei Verde (c)
județ Brăila, în intervalul 1989 – 2016
Figure 6 21: NDVI values in Bărăganul (a), Bereteștii de Jos (b) and Bordei Verde (c) parishes from
Brăila county, between 1989 – 2016
VARIATIA NDVI1989 – 2016
COMUNA BiRAGANUL,JUDET BRAIT.A
Figura 6 22: Variatia NDVI in comuna Ridiganul, judet Bdiila, intre 1989-2016
Figure 6 22: NDVI variation in Baraganul parish, Braila county, between 1989-2016
Figura 6 23: Variatia NDVI in comuna Berete tii de Jos, judet Braila, intre 2000- 2016
Figure 6 23: NDVI variation in Berete tii de Jos parish, Braila county, between 2000 – 2016
VARIATIA NDVI 2000-2016
COMUNA BORDE!VERDE,JUDETBRAILA .
Figura 6 24: Variatia NDVI in comuna Bordei Verde, judet Braila, intre 2000 – 2016
Figure 6 24: NDVI variation in Bordei Verde parish, Braila county, between 2000- 2016
6.3. INDICELE DE APĂ DIFERENȚĂ NORMALIZATĂ – NDWI ȘI VCI –
INDICELE PRIVIND STAREA DE DEZVOLTARE A VEGETAȚIEI
Valorile celor 2 indici, NDWI și VCI, au fost determinate pe baza informațiilor extrase din imaginile satelitare MODIS, conform metodologiei descrisă în capitolul anterior. Valorile zilnice ale NDWI și VCI (sinteze la 8 zile) au fost mediate lunar, pentru a putea fi analizate în paralel, fiind complementare pentru evoluția fenologică a culturilor din zona de studiu.
Acoperirea cu vegetație a solului determină în mod decisiv schimburile de energie de la suprafața terestră iar gradul de acoperire definit procentual, ca raport direct între suprafață și vegetația aferentă este considerat un criteriu esențial în determinarea intensității proceselor de degradare a solului și de deșertificare în zonele aride și semiaride, valorile VCI fiind reprezentative pentru cuantificarea acestor procese (Barati S., 2011).
Valorile VCI indică stadiul de dezvoltare sau de minimizare a vegeației, pentru intervalul 2000 –
2016, generând o imagine completă prin com parația cu NDWI, asupra efectelor și a severității secetelor prelungite care au condus la instalarea deșertificării (Duttaa Dipanwita, 2015).
Interpretarea valorilor determinate pentru indicele de apă diferență normalizată – NDWI s-a realizat
pe baza intervalelor de referință, general acceptate, respectiv:
Valoare NDWI Semnificație
[-1] – [0] Vegetație bogată
[0] – [0,2] Vegetație mediu spre rară
[0,2] – [0,5] Vegetație uscată sau lipsă
> [0,5] – [0,6] Deșertificare
Tabel 6 5: Clasificarea intervalelor de referință ale NDWI
Table 6 5: Clasification of NDWI reference intervals
Interpretarea valorilor determinate ale VCI, s-a realizat prin raportarea la intervalele de referință
general acceptate, prezentate în tabelul de mai jos:
Interval VCI Semnificație
40 – 100% Lipsa secetei
30 – 40 % Secetă ușoară
20 – 30 % Secetă moderată
10 – 20% Secetă severă
0 – 10% Secetă extremă
Tabel 6 6: Clasificarea intervalelor de referință ale VCI
Table 6 6: Clasification of VCI reference intervals
Analiza comparată a celor 2 indici este prezentată în continuare, prin clasificarea unităților
administrativ teritoriale pentru care s -au determinat valori ale IAu sub pragul de 0,2.
În intervalul Ianuarie – Martie, în comuna Vădeni, aferent perioadei de răsărire a culturilor agricole,
valorile NDWI indică un procent redus de acoperire a terenului cu vegetație. Pentru intervalul celor
17 ani de analiză, valoarea medie a NDWI în primul trimestru al anului este de 0,17 însemnând un grad mediu spre rar de acoperire vegetală a solului, iar valoarea maximă, de 0,78 se înregistrează în Februarie 2015, alături de numeroase valori de peste 0,4 aferente zonelor deșertificate respectiv Ianuarie 2004 (0,47), Ianuarie 2010 (0,43) Ianuarie 2015 (0,45) Februarie 2 003 (0,51), Februarie
2005 (0,43), Februarie 2014 (0,48) cu o tendință generală de creștere a valorilor.
3,00
2,50
2,00
1,50
1,00
Valorile NDWI & VCI în perioada 2000 – 2016
Comuna Vădeni, județ Brăila
12,00
10,00
8,00
6,00
NDWI 1
NDWI 11
NDWI 10
NDWI 8
NDWI 7
NDWI 6
NDWI 5
NDWI 4
NDWI 3
NDWI 2
VCI 1
NDWI 12
NDWI 9
VCI 12
VCI 11
0,50
0,00
-0,50
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
4,00 VCI 10
VCI 9
VCI 8
2,00 VCI 7
VCI 6
VCI 5
0,00 VCI 4
VCI 3
VCI 2
Figura 6 25: Valorile NDWI & VCI între 2000-2016, în comuna Vădeni, județ Brăila
Figure 6 25: NDWI & VCI values, between 2000 – 2016, in Vădeni parish, Braila county
Valoarea indicelui VCI pentru intervalul Ianuarie – Martie a perioadei de analiză, exprimat procentual, indică un stadiu normal de dezvoltare a vegetației, aferent unui interval lipsit de secetă, cu o medie de peste 70% confirmată de înregistrările pluviometrice ale stației meteorologice județene.
În trimestrul 2 al anului, media NDWI se situează în jurul valorii de 0,17 deși intervalul de referință ar trebui să conducă la creșterea gradului de acoperire a solului prin evoluția fenologică a culturilor pentru o valoare maximă de 0,36 din Aprilie 2005.
Tendința lineară a lunii Aprilie este de creștere a valorilor, precum și a lunilor Mai și Iunie, ceea ce reprezintă o dimunuare a covorului vegetal și implicit a acoperirii solului. Simultan, VCI are o tendință de creștere în lunile Aprilie și Mai, aferent dezvoltării culturilor și înregistrează valori stagnante în lunile Iunie și Iulie., care încep să scadă în August, Septembrie și Octombrie, datorită temperaturilor în creștere aferente intervalului.
Deși valorile VCI se mențin în general peste 50% interpretarea acestui indice trebuie corelată cu valorile
NDVI și NDWI extrase din imaginile satelitare, conducând reliefând o vegetație mediu spre rară.
Pentru lunile de vară, respectiv Iulie și August valoarea medie a NDWI scade spre 0,052 pentru o deviație standard de 0,07 valoarea minimă fiind de 0,10 iar maxima de 0,18 indicând o distribuție medie a vegetației, situație care se menține în general și în lunile Septembrie și Octombrie. Tendința generală a lunii Iulie este de creștere, în vreme ce August și Septembrie au o evoluție lineară, pentru intervalul celor 17 ani de analiză, în vreme ce valorile lunii Octombrie sunt în creștere pe intervalul de referință.
Media lunii Noiembrie de (-0,05) a NDWI este determinată de minima intervalului de (-0,14) confirmând existența covorului vegetal, care se topește în luna Decembrie, confirmat și prin valorile NDWI cu minima de (-0,17) și maxima de 0,66 aferentă terenurilor deșertificate, înregistrată în anul
2002, cu o tendință generală de creștere a valorilor care confirmă reducerea suprafețelor acoperite de vegetație.
În imaginile următoare, preluate de pe platforma https://learn.arcgis.com/en/projects/get-started-with- imagery/app/, se poate observa evoluția terenurilor afectate de secetele multiple din intervalul de analiză, aferent zonei de studiu. Suprafețele colorate cu albastru deschis definesc terenuri cu un grad normal până la ridicat de umezeală, in funcție de intensitatea culorii; suprafețele cu galben deschis definesc zone cu deficit de apă și chiar deșertificare, care sunt colorate în nuanțe de maro, în funcție de intensitatea fenomenului.
VARIATIAND\\12000 – 2016
CO Ilfl'A VADI1>,, JUDET SRAil.A
–0 –
Figura 6 26: Variatia NDWI intre 2000-2016, in comuna Vadeni, judetBraila
Sursa: https://leam.arcgis.com/en/projects/get-started-with-imagery/app/
Figure 6 26: NDWI variation between 2000-2016, in Vadeni parish, Braila county
Source: https://learn.arcgis.com/en/projects/get-started-with-imagery/app/
În comuna Cazasu, valorile NDWI aferente lunilor Ianuarie și Februarie ating maxime de 0,59 respectiv 0,78 cu o tendință generală de creștere, respectiv de diminuare a acoperirii cu vegetație a solului, chiar dacă, valorile VCI pentru aceeași perioadă au de asemenea o tendință generală de creștere, minimele intervalului fiind de numai 9% în Ianuarie 2013 și 40% în Februarie 2011. Din Martie până în Mai, la debutul perioadei de vegetație a culturilor agricole, valorile NDWI sunt în creștere, sugerând micșorarea gradului de acoperire a solului cu vegetație, cu ușoară tendință de stagnare în Martie și Aprilie pe intervalul de analiză.
Valorile VCI au o tendință generală de creștere, confirmând evoluția vegetativă a plantelor, chiar dacă distribuția spațială a acestora este neuniformă pe teritoriul comunei.
3,00
2,50
2,00
1,50
1,00
0,50
0,00
-0,50
Valorile NDWI / VCI în perioada 2000 – 2016
Comuna Cazasu, județ Brăila
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
NDWI 1
NDWI 2
NDWI 3
NDWI 4
NDWI 5
NDWI 6
NDWI 7
NDWI 8
NDWI 9
NDWI 10
NDWI 11
NDWI 12
VCI 1
VCI 2
VCI 3
VCI 4
VCI 5
VCI 6
VCI 7
VCI 8
VCI 9
VCI 10
VCI 11
VCI 12
Figura 6 27: Valorile NDWI & VCI între 2000 – 2016, în comuna Cazasu, județ Brăila
Figure 6 27: NDWI & VCI values, between 2000 – 2016, in Cazasu parish, Braila county
În Iunie, Iulie și August, pe perioada de analiză, atât NDWI cât și VCI au tendințe generale de stagnare, valorile NDWI menținându-se sub pragul de 0,2 aferent unei evoluții pozitive a covorului vegetal. Similar, VCI se menține la un prag optim cu o medie pe interval de 1,05 –
1,07.
Valorile NDWI scad ușor în perioada August – Noiembrie, sugerând o creștere a acoperirii cu plante a solului dar, se completează cu valorile în scădere ale VCI, care indică o diminuare a evoluției fenologice.
VAR.l..o\TL.o\ NDWI 2000-2016
COJ\'IUNA cAZASU, JUDET BRAIL\
Figura 6 28: Variatia NDWI in intervalul2000- 2016, in comuna Cazasu, judet Braila
Sursa: https://leam.arcgis.com/en/pro jects/get-started-with-imagery/app/
Figure 6 28: NDWI variation between 2000 -2016, in Cazasu parish, Braila county
Source: https://leam.arcgis.com/enlpro jects/get-started-with-imagery/app/
În comuna Grădiștea, media valorilor VCI pentru intervalul 2000 – 2016, se situează în jurul valorii de 0,62 respectiv 62% indicând o acoperire medie a terenului cu strat vegetal, cu valori minime de (-2,09) în Decembrie 2010 și (-0,93) în Ianuarie 2008 până la maxima de 2,68 în Februarie 2006. În prima parte a anului, valorile VCI sunt în creștere pe intervalul de analiză, respectiv în lunile Ianuarie, Februarie, Martie și Aprilie, cu o ușoară diminuare în Mai și stagnare la o medie de 0,98 pentru lunile Iunie și Iulie.
Din luna August, până în Decembrie, valorile VCI au o tendință constantă de scădere, media variind de la 0,95 în August la 0,93 în Septembrie, 0,96 în Octombrie și 0,63 respectiv 0,56 în Noiembrie și Decembrie, ceea ce exprimă că, pentru intervalul celor 17 ani, primele 6 luni au existat condiții medii spre optime de dezvoltare fenologică în vreme ce lunile de toamnă – iarnă au contribuit la degradarea calității solurilor din zona de analiză și implicit la intensificarea și
extinderea procesului de deșertificare.
2,50
2,00
1,50
1,00
0,50
0,00
-0,50
Valorile NDWI / VCI în perioada 2000 – 2016
Comuna Grădiștea, județ Brăila
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
NDWI 1
NDWI 2
NDWI 3
NDWI 4
NDWI 5
NDWI 6
NDWI 7
NDWI 8
NDWI 9
NDWI 10
NDWI 11
NDWI 12
VCI 1
VCI 2
VCI 3
VCI 4
VCI 5
VCI 6
VCI 7
VCI 8
VCI 9
VCI 10
VCI 11
VCI 12
Figura 6 29: Valorile NDWI & VCI între 2000 – 2016, în comuna Grădiștea, județ Brăila
Figure 6 29: NDWI & VCI values between 2000 – 2016, in Grădiștea parish, Braila county
În mod similar, valorile NDWI au tendință de creștere în prima parte a anului, respectiv în lunile Ianuarie, Februarie, cu o ușoară scădere in Martie și stagnare în Aprilie. În lunile calde, Mai, Iunie și Iulie valorile NDWI au o tendință generală de creștere, semnificând creșterea radiațiilor emise de suprafața liberă a terenului.
În August și Septembrie, tendința generală este de stagnare a valorilor cu o medie de 0,10 indicând un nivel optim de umiditate la nivelul solului, cum este cazul lui August 2011, cu o valoare de 0,06 care indică existența unei vegetații bogate în zona analizată. În Octombrie, Noiembrie și Decembrie valorile NDWI cresc din nou, atingând o valoare maxima de 0,6 în Decembrie 2002.
VAIUATJA N0\112000 – 2016
Cmltr.<A GR..\O EA,JUOEf BR..lll.A
Figura 6 30: Variatia NDWI intre 2000-2016, in cornuna Gdidi tea, judet Braila
Sursa: https:l/leam.arcgis.corn/en/projects/get-started-with-irnagery/app/
Figure 6 30: NDWI variation between 2000 – 2016, in Gradi tea parish, Braila county
Source: https:l/leam.arcgis.corn/en/projects/get-started-with-irnagery/app/
În comuna Chișcani, tendința multianuală a valorilor lunare ale NDWI este de creștere, menținându-se în jurul pragului de 0,2 care delimitează suprafețele cu vegetație uscată. Este cazul lunilor de început de an, Ianuarie cu o medie multianuală de 0,14, Februarie (-0,06) și Noiembrie, Decembrie cu 0,16-0,17. În lunile de primăvară – toamnă, valoarea NDWI se menține sub aceeași limită, cu 0,07 în Martie, 0,16 în Aprilie și 0,21 în Mai precum și (-0,02) respectiv (-0,06) în Septembrie, Octombrie. Dintre lunile de vară, cea mai mare medie se înregistrează în luna Iunie, cu 0,17. Minima absolută a intervalului este de (-0,19) din Aprilie
2003 iar maxima de 0,57, peste pragul limită de deșertificare din Februarie 2003.
2,5
2
1,5
1
0,5
0
-0,5
Valorile NDWI / VCI în perioada 2000 – 2016
Comuna Chișcani, județ Brăila
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
NDWI 1
NDWI 2
NDWI 3
NDWI 4
NDWI 5
NDWI 6
NDWI 7
NDWI 8
NDWI 9
NDWI 10
NDWI 11
NDWI 12
VCI 1
VCI 2
VCI 3
VCI 4
VCI 5
VCI 6
VCI 7
VCI 8
VCI 9
VCI 10
VCI 11
VCI 12
Figura 6 31: Valorile NDWI & VCI între 2000 – 2016, în comuna Chișcani, județ Brăila
Figure 6 31: NDWI & VCI values, between 2000 – 2016, in Chișcani parish, Braila county
Valorile medii lunare multianuale ale indicelui privind stadiul de dezvoltare a vegetației – VCI, sunt mai mici în lunile reci ale anului, în Ianuarie 0,78, Februarie cu 0,83 și Noiembrie respectiv Decembrie cu 0,70. În perioada de debut al vegetației, valorile VCI se situează în jurul unor praguri normale de 1,00 în Martie, 1,15 în Aprilie, 0,98 în Mai. Dacă în primele luni ale anului tendința generală, multianuală este de creștere a valorilor indicelui VCI, per global, în lunile de toamnă – iarnă, tendința generală este de scădere a acestora. De altfel, minima absolută a intervalului de analiză este de (-1,67) din Noiembrie 2014 iar valoarea maximă de 1,33 din Mai
2008. Din analiza simultana a celor doi indici, rezultă ca regulă generală că, în prima jumătate a anului, valorile NDWI cresc, indicând o densitate redusă a covorului vegetal, în același timp valorile ridicate ale VCI indică o vegetație bine dezvoltată, dar rară și distribuită neuniform.
Deșertificarea terenurilor din comunele Mărașu și Frecăței, rezultă atât prin valorile indicelui de ariditate și indicelui de vegetație diferență normalizată, extrase din produsele satelitare de tip MODIS cât și din interpretarea valorilor NDWI și VCI specifici.
Valorile NDWI în comuna Mărașu pentru intervalul de analiză 2000-2016, tind spre limita de
0,5-0,6 specifică terenurilor deșertificate, în lunile Ianuarie și Februarie, cu maxima de 0,63 din Februarie 2012; luna Martie centralizează valori aferente unei vegetații bogate, datorită cumulului de precipitații din primăvară, în vreme ce pentru Aprilie, Mai și Iunie valorile NDWI se mențin în jurul plafonului de 0,2 definind o vegetație medie spre rară. În lunile de vară, mediile lunare multianuale se situează sub pragul de 0,2, cu mici excepții, respectiv 0,23 din Iulie 2003 și 0,21 din August 2002. Spre finalul anului calendaristic, valorile NDWI au o tendință crescătoare, atingând valori maxime în Decembrie, ca de exemplu 0,40 în anul 2001,
0,59 în anul 2002, 0,42 în 2009, 0,53 în 2010 și 0,48 în 2012.
1,50
1,30
1,10
0,90
0,70
0,50
0,30
0,10
-0,10
-0,30
-0,50
Valorile NDWI / VCI în perioada 2000 – 2016
Comuna Mărașu, județ Brăila
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
NDWI 1
NDWI 2
NDWI 3
NDWI 4
NDWI 5
NDWI 6
NDWI 7
NDWI 8
NDWI 9
NDWI 10
NDWI 11
NDWI 12
VCI 1
VCI 2
VCI 3
VCI 4
VCI 5
VCI 6
VCI 7
VCI 8
VCI 9
VCI 10
VCI 11
VCI 12
Figura 6 32: Valorile NDWI & VCI între 2000 – 2016, în comuna Mărașu, județ Brăila
Figure 6 32: NDWI & VCI values, between 2000 – 2016, in Mărașu parish, Braila county
Media lunară a valorilor multianuale ale VCI reflectă pentru intervalul Ianuarie – Februarie valori de peste 0,75 care cresc la 0,82 în Martie simultan cu precipitațiile și temperatura favorabile evoluției fenologice a plantelor agricole. Maxima mediilor se atinge în luna Mai, cu
1,12 valorile scăzând etapizat până la 0,49 în luna Decembrie, justificat prin topirea stratului vegetal de la suprafața solului. Cele mai mici valori, indicând lipsa totală a acoperirii vegetale se înregistrează în anotimpul rece al anului, minimele fiind de 0,02 în Decembrie 2010, 0,13 în Ianuarie 2006 și 0,18 în Februarie 2011.
Evoluția indicilor NDWI și VCI în comuna Frecăței este similară comunei Mărașu, cu care se învecinează, având valori ale NDWI mai mari în anontimpul rece, cu maxime de 0,46 în Ianuarie
2010, în Februarie 0,55 în 2003, 0,63 în 2005, 0,53 în 2012, pentru Decembrie valori de 0,58 în
2002 și de 0,57 în 2010, acestea fiind specifice terenurilor deșertificate. În perioada de vegetație a culturilor agricole, mediile lunare multianuale ale NDWI se situează în zona plafonului de 0,2 aferent terenurilor cu vegetație medie spre rară, pentru lunile Aprilie, Mai și Iunie și cu valori din zona plafonului (-1) – (0) aferent unei vegetații bine dezvoltate, pentru lunile Iulie, August și Septembrie. Pentru intervalul de analiză 2000-2016, tendința lineară a valorilor NDWI în lunile de debut vegetativ este de creștere pentru Martie, Aprilie și Mai, cu impact negativ direct, pe
termen lung, atât asupra producției agricole cât și asupra calității solului din zona de studiu.
2,50
2,00
1,50
1,00
0,50
0,00
-0,50
-1,00
Valorile NDWI / VCI în perioada 2000 – 2016
Comuna Frecăței, județ Brăila
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
NDWI 1
NDWI 2
NDWI 3
NDWI 4
NDWI 5
NDWI 6
NDWI 7
NDWI 8
NDWI 9
NDWI 10
NDWI 11
NDWI 12
VCI 1
VCI 2
VCI 3
VCI 4
VCI 5
VCI 6
VCI 7
VCI 8
VCI 9
VCI 10
VCI 11
VCI 12
Figura 6 33: Valorile NDWI & VCI între 2000 – 2016, în comuna Frecăței, județ Brăila
Figure 6 33: NDWI & VCI values, between 2000 – 2016, in Frecăței parish, Braila county
Valorile VCI extrase din imaginile satelitare pentru comuna Frecăței, au, similar coomunelor analizate anterior, o evoluție lineară crescătoare, rezultată din mediile lunare multianuale ale VCI, pentru intervalul Ianuarie – Mai, cu medie stagnantă în Iunie și tendință lineară descrescătoare pentru lunile de la August la Decembrie, când se înregistrează, pe intervalul de analiză o medie de 0,54. Cele mai mari valori ale VCI sunt specifice lunii Mai, pentru care media multianuală este de 1,2 cu o maximă de 1,68 în 2014 și minima de 0,85 în 2003. Valoarea minimă absolută a VCI este din Februarie 2005, cu 0,31 care se justifică prin cantitatea redusă de precipitații de 40,71 mm în lună (pe fondul unui aport freatic anterior redus de doar 32, 38 și 39
mm) și al temperaturilor dintre cele mai scăzute ale lunii de (-1,370C).
Cu o suprafață de 86,07 km2 reprezentând aproape 2% din suprafața zonei analizate, comuna Movila Miresei este, potivit datelor prezentate anterior, încadrabilă în categoria terenurilor aride, cu peste 65% din suprafața agricolă sub pragul de 0,2 aferent indicelui de ariditate. Valorile determinate ale NDWI conclud către aceeași încadrare, cu o medie lunară multianuală de 0,22 pentru luna Ianuarie, 0,11 pentru Februarie și Decembrie. Maximele intervalului de analiză sunt de 0,74 în februarie 2012 și 0,67 în Decembrie 2002, urmate de valori peste pragul deșertificării de 0,5, respectiv: 0,59 în Februarie 2005, 0,57 în Ianuarie 2003, 0,52 în Ianuarie 2004, 0,51 în
Ianuarie 2010 și Decembrie 2001.
2,5
2
1,5
1
0,5
0
-0,5
-1
Valorile NDWI / VCI în perioada 2000 – 2016
Comuna Movila Miresei, județ Brăila
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
NDWI 1
NDWI 2
NDWI 3
NDWI 4
NDWI 5
NDWI 6
NDWI 7
NDWI 8
NDWI 9
NDWI 10
NDWI 11
NDWI 12
VCI 1
VCI 2
VCI 3
VCI 4
VCI 5
VCI 6
VCI 7
VCI 8
VCI 9
VCI 10
VCI 11
VCI 12
Figura 6 34: Valorile NDWI & VCI între 2000 – 2016, în Movila Miresei, județ Brăila
Figure 6 34: NDWI & VCI values, for 2000 – 2016, in Movila Miresei parish, Braila county
Consecvent, VCI înregistrează cele mai mici valori în sezonul rece, respectiv lunile Ianuarie, Februarie și Noiembrie, în care valoarea minimă medie multianulă este de 0,71 în luna Decembrie, indicând un grad redus de acoperire a terenului cu înveliș vegetal. Cele mai ridicate valori se înregistrează în lunile de vară, cu medii multianuale de 1,05 în Iunie, 1,12 în Iulie și
1,07 în August. Valoarea maximă pe intervalul de analiză rezultă în luna Septembrie 2004, cu
1,60 în vreme ce valoarea minimă a intervalului este de (-0,22) din Ianuarie 2001. Punctual, valorea VCI crește simultan cu reducerea NDWI, cum este cazul în imaginea de tip Landsat nr. 5 surprinsă în 16 iulie 2011, pentru care au fost determinate valori ale VCI de 0,94 pentru un NDWI de 0,18, rezultate pe baza precipitațiilor medii lunare de 72,95 mm (cu un maxim de
104,91 mm în luna Iunie) și la o temperatură medie lunară a aerului de 23,910C.
În comuna Gropeni, cu aproximativ 53% din valorile indicelui de ariditate din intervalul 2000 –
2016, aflate sub plafonul de 0,2, impunând clasificarea acestei suprafețe ca și teritoriu arid, valorile NDWI și VCI determinate pe baza informațiilor extrase din imaginile satelitare de tip MODIS se situează aproximativ în aceleași intervale specifice terenurilor aride și semi-aride.
În perioada analizată, tendința generală a mediilor lunare ale NDWI este de creștere, cu valori în zona intervalului 0,2 (care diferențiază zonele cu vegetație bogată de zonele cu vegetație medie spre rară) în timpul sezonului cald și de peste 0,5 înaintea și după perioada de vegetație a culturilor agricole, acoperirea cu vegetație a solului fiind minimă sau chiar lipsă, expunând
fracția fertilă a solului la acțiunea factorilor de degradare.
2,50
2,00
1,50
1,00
0,50
0,00
-0,50
-1,00
Valorile NDWI / VCI în perioada 2000 – 2016
Comuna Gropeni, județ Brăila
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
NDWI 1
NDWI 2
NDWI 3
NDWI 4
NDWI 5
NDWI 6
NDWI 7
NDWI 8
NDWI 9
NDWI 10
NDWI 11
NDWI 12
VCI 1
VCI 2
VCI 3
VCI 4
VCI 5
VCI 6
VCI 7
VCI 8
VCI 9
VCI 10
VCI 11
VCI 12
Figura 6 35: Valorile NDWI & VCI între 2000 – 2016, în Comuna Gropeni, județ Brăila
Figure 6 35: NDWI & VCI values, between 2000 – 2016, in Gropeni parish, Braila county
În imaginile satelitare prezentate în continuare, se poate observa că suprafețele aferente comunei Gropeni, deși aflate în imediata apropiere a fluviului Dunărea, au înregistrat în mod constant deficit de apă necesară culturilor agricole.
Anul 2000 considerat cel mai secetos din deceniul trecut, confirmă existența unor mari suprafețe deșertificate (colorate în maro închis) care se mențin și în 2005 ca și distribuție a fenomenului, precum și în 2010 și 2016 și care reconfirmă gradul de deșertificare a parcelelor aferente comunei Gropeni.
Comuna Stăncuța este de asemenea clasificată din punct de vedere al valorilor indicelui de ariditate în categoria terenurilor aride fiind la mici distanțe față de zonele analizate anterior, din județul Brăila. Coeficienții de corelație a celor doi indici, respectiv NDWI și VCI se mențin în intervalul [-1 – 0 – 1] cu valori negative în lunile cu temperaturi reduse, respectiv (-0,28) în Ianuarie, (-0,3) în Februarie, (-0,16) în Martie, (-0,57) în Noiembrie și (-0,18) în Decembrie.
În sezonul cald, valorile coeficienților de corelație cresc progresiv, de la 0,6 în Aprilie, 0,61 în Mai și 0,69 în Iunie, la 0,84 în Iulie și 0,78 în August cu o scădere de până la 0,29 în Septembrie și 0,12 în Octombrie. Determinarea coeficienților de corelație a permis verificarea relevanței corelației dintre cei doi indici, care este foarte bună având în vedere încadrarea valorilor în
intervalul de funcționare a celor două variabile.
2,50
2,00
1,50
1,00
0,50
0,00
-0,50
-1,00
Valorile NDWI / VCI în perioada 2000 – 2016
Comuna Stăncuța, județ Brăila
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
NDWI 1
NDWI 2
NDWI 3
NDWI 4
NDWI 5
NDWI 6
NDWI 7
NDWI 8
NDWI 9
NDWI 10
NDWI 11
NDWI 12
VCI 1
VCI 2
VCI 3
VCI 4
VCI 5
VCI 6
VCI 7
VCI 8
VCI 9
VCI 10
VCI 11
VCI 12
Figura 6 36: Valorile NDWI & VCI între 2000 – 2016, în Comuna Stăncuța, județ Brăila
Figure: NDWI & VCI values, between 2000 – 2016, in Stăncuța parish, Braila county
Media multianuală a valorilor lunare a NDWI se corelează cu evoluția fenologică a culturilor agricole; pentru intervalul de referință, media generală a NDWI de 0,075 ar indica existența unei vegetații bogate însă, valorile lunare medii multianuale sunt între 0,1 și 0,3, indicând un teren cu vegetație rară. În variația VCI se diferențiază câteva valori maximale, respectiv de 1,38 în Februarie 2006, 1,34 și 1,30 în August 2013 respectiv 2005 și 1,64 în Septembrie 2004. Media valorilor lunare multianuale se menține sub plafonul 1,00 cu valori mai mici specifice anotimpului rece, de până la maxim 0,72 înregistrate în luna Decembrie.
N
Legends
D 6Ialla_UAT
Legends N
D5ralla_VAT
I·JOWI 04 2000 BR.tif f.JOW1_04_2005_BR.tif
Saleis
– -1·0 – -1·0
– 0 -0.1 – 0 -0.1 c::J 0.1·02 c::J 0.1·02
L:]o2 -o L:]o.2 -o.s
c::J M·OA c::J M -0.<
– OA·O – OA·O
– O.S -0.6 – O.S -0.6
– M -0.7 – M -0.7
– 0.7·1 0.7·1
0 10 2() 0 10 2()
– Kilometers – Kilometers
Legends Legends
c=Js:raua._UAT N c=J5ral!a_UAT N
t.JOWI 04 2010_BR.tif NOW1_04_2016_BR.tif
– -1·0 – -1·0
– 0 -0.1 – 0 -0.1
c::J 0.1·02
L:]o2 -o c:::::J 0.2 -O.J
c::J M -0.< c::J M·OA G
– OA·O OA -0.5
. 0.5·0.6 – M -0.6
– 0.6·0.7 – M -0.7
– 0.7·1 – 0.7·1
0 10 2()
– Kilometers
0 10 20
– Kilometers
+
Osraua_UAT + c::J Sr$ 0AT
Legends
Le-ge-ndl
"JOWl 05 2000_BR.tif
– -1·0
– 0 -0.1 c::J0.1·02
L:]o2 -o c::J M·OA
– O.t -0.5
– O.S -Oh
– M -0.7
– 0.7·1
NDWI_05_ 2005_ BR.tif
– ·1·0
– 0·0.1
c:J o.1·0-2
Do-2-o
Oo.-o"
– O.,I.·M
– 0.6·0.7
– 0.7·1
0 10 20
– Kilometers
Legendi
C:J 6ralla_ UAT Salcia T NOWI 05 2010_BR.tif
– -1·0
– 0 -0.1
c::::J0.1 -0.2
L:]o2 -o c::J M·OA
– OA·O
– 0.5-0.6
– 0.6·0.7
– 0.7·1
0 10 2()
– Kilometas
0 10 20
– Kilometers
Legends
c::::J 6ralla_UAT
– -1·0
– 0 -0.1
1::]0.1·02
c:::::J 0.2 -0.3
c::J o.s -o.• OA -0..5
– O.S -0.6
0.6·0.7
– 0.7·1
0 10 20
– Kilometers
Figura 6 37: Variatia NDWIIn lunile Aprilie i Mai, 2000-2005-2010-2016, lnjudetul Bra.ila
Figure 6 37: April and May NDWI variation, for 2000-2005-2010-2016, in Bra.ila county
Legends c::Jeralla_UAT NOW1_06_2000_BR.'ifacl is T
– -1 -0
– 0 -0.1 s
c::Jo.1 -02 c::J o2 -o c::J M -0'
• "'·0
– 0..50·.6
0.6-0.7
– 7 -1
0 10 20
– Kilometers
Legends
c=Jeraua_VAT
NOW1_06_201O_BR.tif
– -1 -0
– 0 -0.1
0 1 -02 c::Jo2 -o
c::J o,-o,
– "'-0
– 0-0.6
Legends
c::J&ana_VAT
r.JOWI 06 2005 BR.tif
_ ;_ – – Salcia Tu
0
– 0 -0.1 o1 -02 c::J o2 -o c::J o,-o,,
– O.t -0.5
– 0.5-0.6
0.6-0.7
– 7 -1
0 10 20
– Kilometers
Legends
c=Jsrana_UAT
NOWI_06_2016_BRm. _1ril'l Tu n#
– -1 -0
– 0 -0.1 s
c::J o.1 -02 c::J 02·0 c::J M -0,<
O.t -0.5
.0.6-0.7
– M -0.6
– 7 -1
0 10 20
– Kilometers
– 6-0.7
– 0.7 -1
0 10 20
– Kilometers
Legends Oeraua_VAT t>JOW1_07_2000_BR.Itllcia
– -1 -0
Legendl
c::J ;r UAT
NOWI_07_ 2005_BR.tifSalcia Tu
– -1·0
– 0 -0.1
0 1 -02 c::Jo-2 -o..s
c::J M -0'
– "'-0
– M -0.6
– 6-0.7
– 7 -1
– 0·0.1
C)o.1 -os
Oo-2-o
CJ o -o"
.o.,.o.;
– 03·0.6
0.6·0.7
0.7 ·1
0 10 20
– Kilometers
Salcia T
0 10 20
– Kilometers
+
Legendi
C:J 6ralla_ UAT
NOWI 07 2010_BR.tif
– -1 -0
– 0 -0.1
c::::J0.1 -0.2
c::Jo2 -o c::J M -0'
– "'-0
– 0.5-0.6
0.6-0.7
– 7 -1
0 10 20
– Kilometas
Legends
c::::J 6ralla_UAT
!>JOWl 07 2016_BRIcia Tu
– -1 -0
– 0 -0.1
0 1 -02
c:::::J 0.2 -0.3
c::J M -0,<
OA -0.5
– M -0.6
0.6-0.7
– 7 -1
0 10 20
– Kilometers
Figura 6 38: VariatiaNDWI In lunile lunie i Iulie, 2000-2005-2010-2016, lnjudetul Braila
Figure 6 38: June and July NDWI variation, for 2000-2005-2010-2016, in Braila county
Legen dii c::::Jstalll_ t;AT UOWI_08_2000_BR.tif
<VA LUE>
– -1 – 0
– 0-01 c:Jo.1 – 0.2
+}I
Legendii
c::::J 513ltl_t.AT
NOWI_08_2005_BR.tif
<VA LUE>
– -1 -0
– 0 – 01
C)o.t -0.2
+}I
c::::J o.2 – 03 c:J o.J-o <
– 0.4-0.5
– 0.5 – 06
– 06- 0.7
– 0.7 -1
0 10 20
–Kilometers
Do.2 – o.J G
– O.J -Ot
O l – 0.5
– O.S – 0 6
– 0.6 – 07
– 07 – 1
0 10 20
–Kilometers
Legendii
c::::J sralti_UAT
NDWI 08 2010 BR .tif
<VALU-E>- – Saleia
– -1-0
– 0-01
CJ]o.1 -0.2 c::::J o.2-0.J Qo.3 -0 <
• o •-o.;
– Q..; -0.6
– 0.6 -07
– 0.7-1
Legendii
}I c::::J 6ralti_UAT N
UDWI_08_2016_BR .tif
<VA LUE>
– -1-0
– 0-01
– 0.1 – 0.2
c::::J o.2 – o.J
– Q.3 – 0..1
– o.< – 0.5
– 0.5-0.6
– 06 -0 7
0.7 – 1
0 10 20
– K ilometers
Legendii
Osrafli_UAT
NO WI 09 2000 BR .tif
– – – Salcis
<VA LUE>
+}I
0 10 20
– Kilometers
Legendi
c=J Sre;-3_VAT
NDWI 09 2005 BR.tif T.Jdfarl""''"'*lh..
+}I
– -1-0
– 0 – 01
– 01-0.2
Oo.2-0.J
Do.s -o<
– O t-05
– 0.5 -0.6
– 06-07
– 0.7 – 1
0 10 20
Kilometers
– ·1. o S<9ftlt&uilllii..J:"! "1
– 0· 01
– 01·0.>
c::::J o.ll-O.l
• o•-o.s
– o..s-o•
– 0 ·07
0 7·1
0 10 20
– Kilometers
NDWI_09_2010_BR .!!falcia
<VALUE>
– -1-0
– 0 – 01
– 01-0.2
00.2 – 0.J
– O.J-0<
– o.<-0.5
– 0.5 – 0.6
N Legenda
c::::J 5ra1b_ U'(I"
tmw t_09_2016_BRIcis
<VA LUE>
– -1-0
– 0 – 01
– 01-0.2 c::::Jo.2 – 0.J l[:::l o.s-o <
– Ot – 0-5
– 0.5-06
+}I
.0.6 – 07
– 0.6-07
– 0.7 – 1
0 10 20
–Kilometers
– 07 – 1
0 10 20
Kilometers.
Figura 6 39: Variatia NDWI in August-Septembrie, 2000-2005-2010-2016,injudetul Braila
Figure 6 39: August and September NDWI variation, for 2000-2005-2010-2016, in Braila county
Figura 6 40: Variația NDWI în luna Octombrie, 2000-2005-2010-2016, în județul Brăila
Figure 6 40: October NDWI variation, for 2000-2005-2010-2016, in Brăila county
6.4. INDICELE DE SECETĂ DIFERENȚĂ NORMALIZATĂ – NDDI ȘI FENOLOGIA PLANTELOR DE CULTURĂ
Indicele de secetă diferență normalizată – NDDI este un foarte bun indicator al secetei, în special pe perioada de vară, evidențiind foarte clar zonele afectate. NDDI constituie o informație suplimentară, precisă și utilă în monitorizarea secetei, alături de datele in-situ și de cele agrometeorologice (Nertan, 2016).
Analiza comparativă a indicilor de vegetație din secțiunile anterioare și raportarea la valorile NDDI precum și la principalii parametri agrometeorologici este necesară, întrucât valorile mici ale indicilor de vegetație nu implică în mod obligatoriu și existența fenomenului de secetă. Aceste valori pot fi asociate și solului gol sau zonelor cu vegetație rară.
Extragerea și interpretarea valorilor NDDI din imaginile satelitare este un instrument important și des uzitat în corelarea parametrilor biofizici ai plantelor cu evoluția edafică a terenurilor precum și pentru managementul și predicția de fenomene extreme, de tipul secetelor ce conduc la instalarea deșertificării. Formula de calcul, detaliată anterior este definită prin combinația informațiilor benzilor din spectrul vizibil, infraroșu apropiat și infraroșu în unde scurte.
Valorile NDDI sunt determinate, mai exact, de reflectanța vegetației de la nivelul solului, respectiv de proprietățile optice ale principalelor componente ale plantelor: carbon, oxigen și nitrogen. Spectrul măsurabil poate fi partiționat în funcție de reflectanța acestor componente în mai multe benzi spectrale, cele mai des folosite intervale, pentru supravegherea vegetației prin teledetecție, fiind situate între 600 nm – 700 nm respectiv 750 nm – 1350 nm (Mihai, 2016).
Din procesarea imaginilor satelitare de tip MODIS, se consideră ca valorile mari ale NDDI, de peste 0,5 indică foarte clar zonele afectate de secetă în mod constant. Analiza rezultatelor obținute pentru zona de studiu, este reprezentantă grafic doar pentru perioada de vegetație, respectiv din Aprilie până în luna Octombrie, cu evidențierea precipitațiilor aferente intervalului de timp analizat, înregistrate la stația meteo a județului Brăila.
Analiza multianuală a valorilor NDDI prezintă o constantă a depășirilor plafonului de 10, 00 cele mai ridicate valori fiind înregistrate în mod constant în zona urbană și sub-urbană, respectiv în municipiul de județ Brăila și orașul Însurăței.
Debutul sezonului de vegetație, se caracterizează la nivel de județ prin valori ridicate ale NDDI, pentru majoritatea UAT-urilor analizate, deși media multianuală a precipitațiilor aferente lunii Aprilie, în intervalul 2000 – 2016 este de 34,68 mm, cu minima de 13,73 înregistrată în 2004 și maxima de 62,64 în 2006. Cele mai mari valori s-au înregistrat în 2004, cu maxima de 22 la Râmnicelu, urmat de Victoria cu 20 și 12 la Zăvoaia, care indică un stres hidric accentuat, plafonul maxim al indicatorului de secetă fiind 0,5. Din cele 44 de localități ale zonei de studiu, în 8 dintre acestea se înregistrează valori negative ale NDDI, indicând existența vegetației bine dezvoltate, respectiv în Ciocile, Jirlău, Maxineni, Traian, Bordei Verde, Mircea Vodă și
Galbenu, toate celelalte având valori pozitive pentru indicele de secetă.
NDDI 04,2016
NDDI 04,2015
NDDI 04,2014
30,00
NDDI 04,2013
NDDI 04,2012
20,00
NDDI 04,2011
NDDI 04,2010
NDDI 04,2009
10,00
NDDI 04,2008
0,00
NDDI 04,2007
NDDI 04,2006
NDDI 04,2005
-10,00
100 Precipitații (mm)
50
0
NDDI 04,2004
NDDI 04,2003
NDDI 04,2002
NDDI 04,2001
NDDI 04,2000
Figura 6 41: Valorile NDDI în luna Aprilie, între 2000 – 2016, în județ Brăila
Figure 6 41: April NDDI values, between 2000 – 2016, in Braila county
Deși cea mai mare cantitate de precipitații aferentă intervalului de timp analizat s-a înregistrat în anul 2006, cu 62,64 mm, valorile NDDI sunt în majoritate peste 1,00 cu maxima de 6,8 la Mircea Vodă și 5,7 la Bărăganul, urmate de Însurăței cu 4,3, la Ianca 3,7 și 2,9 la Surdila Găiseanca.
Valori negative ale NDDI au rezultat pentru Viziru, Dudești și Stăncuța, ceea ce indică că acestea nu au fost afectate de lipsa de precipitații. Începând cu 2010, alternanța cantităților de precipitații a fost constantă, anii ploioși (2011 cu 57,74 respectiv 2014 cu 43,2 și 2016 cu 48,4 mm) fiind urmați de ani cu cantități mai mici de precipitații (2010 cu 19,16 respectiv 2012 cu
33,62 sau 2013 cu 21,78 și 2015 cu 27,6). Chiar în acest context, anumite localități au fost mai mult afectate de lipsa de precipitații, înregistrând, chiar în anii ploioși valori pozitive relativ mari.
Din analiza mediei multianuale a NDDI aferentă lunii Aprilie, pentru intervalul 2000 – 2016, s-
au determinat pentru UAT Surdila Găiseanca valoarea de 6,22, urmată de orașul Însurăței cu
5,80 și Grădiștea cu 4,20 respectiv Bărăganul cu 4,14. Valori foarte mari se înregistrează și la Victoria, cu 3,63, Cireșu cu 3,40 respectiv Râmnicelu cu 3,18. La polul opus, valorile cele mai mici s-au determinat pentru Viziru, cu (-4,57) respectiv Mircea Voda cu (-1,99) sau Tichilești cu (-1,35) indicând un nivel optim al umidității. Valori mari, caracteristice secetei, s-au determinat pentru toate zonele urbane ale județului, respectiv în Brăila 0,98, în Ianca 1,17, în Făurei 0,84 și Însurăței 5,80 deși lipsa aportului pluvial a fost compensată prin sistemele locale de irigare / udare. Variația NDDI determinat pentru zonele urbane poate fi corelată și cu gradul de dezvoltare economică a zonei respective, reflectat prin nivelul de depășire a plafonului maximal.
Corelate cu evoluția tehnologică (gradul de acuratețe ale senzorilor utilizați la preluarea imaginilor satelitare) sunt și valorile anilor 2015 și 2016, cel din urmă având variații foarte mici între localități, cu maxima de 1,10 și minima de 0,4 în Frecăței și Mărașu.
Existența constantă a stării de secetă și de deficit de umiditate, confirmată prin valorile ridicate ale NDDI din luna Aprilie, pentru intervalul celor 17 ani, a afectat evoluția fenologică a culturilor de toamnă (rapița, orz și grâu de toamnă) indiferent de data semănării sau de agrotehnica aplicată, influențând în mod negativ înfrățirea și alungirea paiului, respectiv alungirea tulpinii și apariția inflorescențelor.
În ceea ce privește culturile de primăvară (florea-soarelui, sfecla de zahăr, porumb și cartof) seceta lunii Aprilie poate determina încetinirea fazelor vegetative incipiente, respectiv germinarea și răsărirea, cu impact direct asupra calității și cantității producțiilor agricole, confirmate prin valorile pozitive și ridicate ale NDDI extrase din imaginile satelitare.
Valorile NDDI aferente lunii Mai sunt în creștere, pentru perioada de analiză, media multianuală pentru județul Brăila fiind de 1,31 cu cele mai mici valori de 0,39 la Frecăței respectiv 0,57 la Brăila și maxima de 4,41 la Zăvoaia urmată de valori de peste 2,00 înregistrate la Galbenu, Tichilești, Viziru, Dudești, Scorțaru Nou. Valori ale NDDI de peste 0,5 se înregistrează în toate localitățile zonei de analiză, mediile multianuale fiind totuși mai mici față de valorile din Aprilie, având în vedere și faptul că, pentru 7 din cei 17 ani de analiză cantatitatea de precipitații a fost mai mare în luna Mai. Valoarea maximă a precipitațiilor de 126,44 mm s-a înregistrat în 2012 și se reflectă în valorile NDDI relativ mici, cu minima de 0,4 la Frecăței și Mărașu și maxima de
2,1 la Victoria, urmată de 1,7 la Dudești și 1,5 la Roșiori, Cireșu și Galbenu, restul valorilor fiind
cuprinse în intervalul 0,5 – 1,3 ceea ce indică totuși prezenta secetei pedologice.
NDDI 05,2016
NDDI 05,2015
NDDI 05,2014
NDDI 05,2013
30 NDDI 05,2012
NDDI 05,2011
NDDI 05,2010
20
NDDI 05,2009
NDDI 05,2008
10 NDDI 05,2007
NDDI 05,2006
NDDI 05,2005
0 NDDI 05,2004
NDDI 05,2003
150
100
50
0
Precipitații(mm)
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
NDDI 05,2002
NDDI 05,2001
NDDI 05, 2000
Figura 6 42:Valorile NDDI în luna Mai, între 2000 – 2016, în județul Brăila
Figure 6 42: May NDDI values, between 2000 – 2016, in Brăila county
Cantități importante de precipitații s-au înregistrat și in 2004, de 69,47 mm respectiv 2005 de
67,87 mm. Având în vedere aportul pluvial redus din luna anterioară, de numai 13,73 mm în
2004 valorile NDDI au atins o maximă de 7,7 la Ciocile respectiv 7,5 la Roșiori și 7,4 la Viziru.
Valori foarte mari ale NDDI s-au înregistrat și la Mircea Vodă de 4,6 respectiv 4,2 la Mărașu,
3,9 la Romanu și 3,0 la Victoria, minimele intervalului, subunitare, fiind determinate pentru Dudești și Măxineni. În anul 2005, variația NDDI se prezintă cu totul diferit, având în vedere că în luna anterioară cantitatea de precipitații a fost de 42,02, ceea ce a determinat valori de până la
1,6 la Viziru, respectiv 1,5 la Victoria și 1,4 la Zăvoaia, cu minima de 0,4 la Stăncuța și Bereteștii de Jos. În mod similar, în 2008 cantitatea de precipitații din Mai de 64,46 mm completează aportul de 47,73 mm din Aprilie, determinând o valoare maximă a NDDI de numai
1,2 la Victoria și Dudești și minima de 0,3 la Frecăței, urmată de 0,4 la Vădeni și Făurei.
La polul opus, cea mai mică cantitate de precipitații în luna Mai s-a înregistrat în 2015, de 11,2 mm, care a determinat valoarea maximă a NDDI pe interval de 4,1, de la Movila Miresei, urmată de 2,2 la Gemenele și 1,9 la Bordei Verde, 1,8 la Surdila Găiseanca respectiv 1,6 la Victoria. Similar, în 2002 cantitatea de precipitații din luna Mai a fost de numai 13,34 mm dar anterior s-au înregistrat 31,49 mm în Aprilie ceea ce a condus și la valori negative ale NDDI determinate pentru Unirea și Cireșu. Totuși, pentru majoritatea localităților indicele de secetă depășește plafonul maximal de 0,5, cu înregistrări de 4,7 la Ciocile, 4,6 la tufești, 4,3 la Mircea Vodă, 3,7 la Victoria, 3,6 la Roșiori sau 3,1 la Galbenu.
Dezvoltarea culturilor agricole în perioada de analiză s-a realizat moderat, fiind favorizantă temperatura medie a aerului cu variații între 16,050C și 20,800C, optimă pentru desfășurarea proceselor de creștere și cultivare a culturilor agricole. Valorile ridicate ale NDDI confirmă prezența secetei pedologice, moderată sau puternică, în funcție de aportul pluvial al anului de analiză, dar mai ales lipsa soluțiilor alternative de completare a conținutului de umiditate din sol. Impactul s-a resimțit la nivelul culturilor agricole, printr-o diminuare a uniformității și
vigurozității plantelor, care, în timp, a condus la reducerea densității acestora și implicit a acoperirii vegetale a solului, permițând dezvoltarea proceselor secundare de degradare edafică. Din punct de vedere fenologic, în luna Mai sunt specifice precesele de alungire a paiului și debut al înspicării, la orzul și grâul semănat toamna. Florea-soarelui și porumbul parcurg în luna Mai fazele de germinare și răsărire precum și de apariție a frunzelor, rapița își dezvoltă aparatul foliar și apar inflorescențele și înflorirea.
L.egencli
IIDDI_U _ 2DOD_BR tlf
,.,
C. •J:-C..:.Z
o.:: -a ::
I:::::Jc.J: -c •
c::::J o:-• •C..l
c:J o:…s-c: e E]c.e -'a u:. :: c
: _c- • c c
Pp39:,91 mm
T1:3,&4grC
IUC51116,!22
++- – Kilometers
Lt9fnell N
IIDDI_D 4_100S_ BRtlf
<vALUE>
– 0:·!!.3
– C..' .!·C l
0 '-'·"
oe..•-C -3
C(c.s-r::.a
– LC: l..C
_:z..o:.,IU:
• ·•c.c
Pp=42,02mm
T 10,61 grC
.ll,lia;1116,!22
+ -Kilometers
L.egenda
11001_0 4_2010 BRtlf
·C l ····'-"
0-C.ol
c::::J .:_.a •C.J:
L.egenda
IIDDJ_U_201C _BRtlf
N
. Q C I!o
. c.· -r:..:
_,
r::J u – c •
c::::J
c:::J Q….S C c
Pp 19,16mm
c::::J
e..•. C-'
Q.. • '" Ill
Bl c.l!!- 1.1:
….a
•··co
. 1 0 -l C
. :._Q.I C C
"
T1:1,7& rc
0 10 20
– K ilometers
L.e genda
IIDD I_U_ 2000 BRill
. a.c.•s
. C-1 -C l
. C-l•Cl c::::::Je_::.c • c:::Jc..• C.J c::::Jc….: C.t!:
C-11 – fO..:
Pp 19,94 mm
. :._Q .t C C
Pp=4&, 4 """ T:J4,0 gr C
0 10 20
Kilometers
N N
ge-ndi
NDD1._.0_2005
. Q . Q..I S
,.,_,
,_,
l:l:] u ·• •
I=:J c._o.c;_,
c:::J
I!!• I.Q
.,
,
. ::c- tc: a
"
TJ:&,15 gr C
0 10 20
Kliometers
L.e gendi N
IIDDI_ U_2010 _ BR11
. e .c •"
. 1:.- ' · •C..l
. e:: -u c:::Ju – e • c::::J .:..• • C..l
o……
c:::3 .:. e t.c
,
. % 0 – IQC
.,
Pp l2,&2 mm
T1:7,74 gr C
0 10 20
– Kilometers
c..s -c e
Pp:67,& 7 mm
T 17,32gr C
0 10 20
– – Kilometers
L.e g encli N
IIDD1_05_201C_ BRIII
. r.:.o;LtS
. C. I .li – CJ
la<:-.2 -ILl
<:.l ·C • c:::J .:..• ·C.! c::::J >:.S • C I!!
[:::::1<:.-e: – • r:
l.r: -:: r:
. ::…r: – l r:-C.
. .ICC
Pp=46,00 mm
T 16,50 grC
0 10 20
Kilometers
Figura 6 43: Variatia NDDI in lunile Aprilie i Mai, 2000-2005-2010-2016, in judetul Braila
Figure 6 43: April and May NDDI variation, for 2000-2005-2010-2016, in Braila county
Media NDDI aferentă lunii Iunie, pentru toată zona de studiu, în intervalul 2000 – 2016 este de
0,77 în scădere față de intervalul analizat anterior, cu minima pornind de la 0,52 la Chișcani și
0,53 la Berteștii de Jos, până la 1,23 la Ianca și 1,21 la Scorțaru Nou. În mod direct, valorile NDDI au fost influențate de aportul pluvial din lunile Aprilie și Mai, care se cumulează cantităților înregistrate la stația meteorologică de la Brăila. Cea mai mare cantitate de precipitații s-a înregistrat în Iunie 2010, de 104,19 mm care se reflectă în valori ale NDDI cu maxima de 1,0 la Ulmu și 0,9 la Victoria, Roșiori, Însurăței și Scorțaru iar minima de 0,5 la Surdila, Făurei sau
Movila Miresei.
NDDI 06,2016
NDDI 06,2015
NDDI 06,2014
NDDI 06,2013
20,00
NDDI 06,2012
NDDI 06,2011
NDDI 06,2010
NDDI 06,2009
10,00
NDDI 06,2008
NDDI 06,2007
NDDI 06,2006
NDDI 06,2005
0,00
200
Precipitații (mm)
NDDI 06,2004
NDDI 06,2003
NDDI 06,2002
0
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
NDDI 06,2001
NDDI 06,2000
Figura 6 44: Valorile NDDI în luna Iunie, în perioada 2000 – 2016, în județul Brăila
Figure 6 44: June NDDI values, between 2000 – 2016, in Brăila county
Cantități însemnate de precipitații s-au înregistrat și în 2001 de 87,99 mm și 85,4 în 2016, determinând valori mici ale NDDI. Pentru Iunie 2001, maxima de 1,0 s-a înregistrat la Ulmu, urmată de 0,8 la Cireșu și 0,7 la Roșiori, Surdila Greci, Zăvoaia, Surdila Găiseanca, Făurei. Valoarea minimă de 0,1 s-a determinat pentru Brăila, Chișcani și Tudor Vladimirescu, confirmând un nivel ridicat de umiditate pe profilul de sol.
Similar, în 2016, când cantitatea de precipitații din luna Iunie a fost de 85,4 mm, valoarea NDDI maximă pentru zona de studiu a fost de 0,6 determinată pentru Victoria, Ciocile, Ulmu, Racoviță, Unirea, Viziru, Galbenu, iar minima, de 0,4 s-a determinat pentru Gropeni, Stăncuța, Chișcani și Berteștii de Jos, la limita plafonului de secetă.
Cele mai mici valori ale precipitațiilor de numai 13,69 mm din 2003 respectiv 22,93 în 2007 au condus la intensificarea fenomenului de secetă și implicit la valori ridicate ale NDDI. Astfel, în
2003, cele mai mari valori ale NDDI s-au determinat la Ciocile, de 1,9 urmat de 1,7 la Galbenu și 1,5 la Victoria, Tufești și Dudești; cele mai mici valori de 0,6 s-au înregistrat la Mărașu, Frecăței și Vădeni, indicând prezența secetei în aceste zone. În 2007, cea mai mare valoarea a NDDI atinge pragul de 4,7 la Cireșu, urmat de 3,4 la Însurăței și 2,0 la Zăvoaia și Bordei Verde, în timp ce minima este de 0,8 în județ peste pragul de 0,5 specific secetei, determinată pentru Gropeni, Gemenele, Râmnicelu, Brăila, Racoviță, Măxineni și Scorțaru Nou. Pentru anii 2011,
2012, 2013 și 2014 cu cantități medii de precipitații variind de la 71,03 mm la 41,22 mm, valorile NDDI au variații mici, cu maxime de până la 0,9 și minime de 0,4 ceea ce confirmă că, chiar în prezența unor precipitații normale, seceta pedologică prelungită a afectat zona de studiu.
Din punct de vedere fenologic, în luna Iunie sunt urmărite îndeosebi fazele de vegetație a cerealelor păioase pentru stabilirea momentului optim de recoltare; pentru orzul și grâul de toamnă, este perioada de înflorire, maturitate în lapte sau chiar maturitate deplină la orzul de toamnă.
Specifice lunii Iunie sunt lucrările de recoltare a orzului precum și a grâului, spre finalul perioadei. La porumb, este perioada de dezvoltare a aparatului foliar sau chiar de însămânțare, pentru suprafețele necultivate, pe care se pot planta hibrizi extra timpurii în prima decadă a lunii, astfel încât planta poate ajunge la maturitate până la sfârșitul lunii Octombrie.
La floarea – soarelui, se dezvoltă aparatul foliar și se formează capitulul și se efectuează principalele lucrări de întreținere și protecție fito-sanitară a culturilor. În ceea ce privește rapița, în luna Iunie se formează, în general boabele și se atinge maturitatea deplină, fiind posibile chiar lucrările de recoltare.
Temperatura medie a aerului în perioada de analiză, pentru luna Iunie, a fost de 21,53 0C, cu minima de 19,410C în anul 2005 și maxima de 23,76 în anul 2007, cu o tendință generală de creștere lineară.
Media indicelui de secetă pentru perioada de analiză, aferent lunii Iulie este în creștere față de perioada analizată, la 0,83, justificat și prin creșterea temperaturii medii la 23,990C. Cea mai mare valoare a NDDI, ca mediae a lunii Iulie a intervalului de analiză, este de 1,50 la Racoviță în timp ce minima de 0,29 s-a determinat pentru Zăvoaia urmată de Bărăganul cu 0,62 și Scorțaru
Nou cu 0,68.
NDDI 07,2016
NDDI 07,2015
NDDI 07,2014
NDDI 07,2013
NDDI 07,2012
20
NDDI 07,2011
NDDI 07,2010
NDDI 07,2009
10 NDDI 07,2008
NDDI 07,2007
NDDI 07,2006
NDDI 07,2005
0 NDDI 07,2004
200
100
0
Precipitații (mm)
20002001200220032004200520062007200820092010201120122013201420152016
NDDI 07,2003
NDDI 07,2002
NDDI 07,2001
NDDI 07,2000
Figura 6 45: Valorile NDDI în luna Iulie, în perioada 2000 – 2016, în județul Brăila
Figure 6 45: July NDDI values, between 2000 – 2016, in Brăila county
Majoritatea valorilor din zona de studiu depășesc plafonul de 0,5 al secetei, justificate și prin aportul pluvial redus, specific lunii de vară. Cea mai mare cantitate de precipitații, de 133,36 s-a înregistrat în 2005 drept pentru care valorile NDDI se situează în intervalul 0,4 – 0,6 pentru toate localitățile din județ; de asemenea, în anul 2002 s-au înregistrat precipitații de 108,35 mm, cu o creștere de 56,53 mm față de luna Iunie și de 95,01 față de luna Mai, drept pentru care variația NDDI s-a situat în intervalul 3,3 (la Ciocile) respectiv 3,1 la Galbenu, până la minima de 0,7 la Brăila și Vădeni, respectiv 0,8 Gropeni, Tichilești, Scorțaru Nou, indicând o secetă puternică în zona de studiu.
Cea mai mică cantitate de precipitații aferentă lunii Iulie s-a înregistrat în anul 2016 de numai 1,2 mm, dar care, completată prin aportul pluvial al lunilor anterioare, nu a determinat o creștere spectaculoasă a NDDI, valorile determinate fiind în plafonul 0,6 – 0,4.
Și în 2007, cantitatea mică de precipitații din luna Iulie, de 6,67 mm, în condițiile unui aport anterior redus, se reflectă prin valori extreme ale NDDI, cu variații de la 4,7 la Cireșu, 3,4 la Însurăței și 2,1 la Bordei Verde, la minima de 0,6 determinată la Mărașu și Frecăței respectiv 0,8 la Gemenele, Brăila, Măxineni și Râmnicelu.
Anii 2000 și 2001, sunt caracterizați de valori mici și foarte mici ale NDDI, de la 0,1 la maximă de 0,7 indicând o secetă discretă în zonă, atipic fenomenului instalat la nivel național, seceta din anul 2000 fiind dintre cele mai severe înregistrate în România în ultimul secol.
În general, valorile NDDI aferente lunii Iulie sunt între 0,9 – 0,6 în anii normali de analiză, ceea ce completează imaginea unei secete puternice și prelungite, în zona de studiu.
În ceea ce privește lucrările agricole efectuate în luna Iulie, perioada corespunde sezonului de recoltare a grâului de primăvară, orzoaică, ovăz, secară pentru boabe precum și a rapiței. Temperaturile ridicate din aer, cu media multianuală de peste 230C conform înregistrărilor de la stația meteorologică din Brăila, mai ales în a doua jumătate a zilei, au determinat fenomenul de ofilire a frunzei și a plantei, accelerând procesele vegetative la culturile de câmp.
Cea mai importantă activitate este evident recoltarea grâului și a rapiței, care de cele mai mule
ori se realizează simultan, urmate de arăturile de refertilizare a solurilor cu azot, fosfor și potasiu. Din cauza secetelor prelungite, aceste lucrări sunt dificil de realizat, conducând la apariția
buruienilor perene greu de distrus. Culturile de floarea – soarelui ajung în luna lui cuptor în faza
de înflorire și maturitate. Porumbul atinge maturitatea în lapte precum și înflorirea și mătăsirea, fiind necesare efectuarea lucrărilor și tratamentelor fito-sanitare.
În perioada de analiză, tendința generală de creștere lineară a temperaturilor, a determinat, pe lângă seceta pedologică și instalarea secetei din aer, cu efecte negative mai ales asupra soiurilor târzii, precum porumbul și floarea – soarelui, conducând la uscarea florilor din cauza aerului foarte fierbinte, de peste 380C la umbră, chiar în zonele în care au funcționat sistemele de irigații.
NOOI_06_2000_BR.tif
– <0
• o-0.15
+\1001_ 06_2005_BR.tif +
– <0
• o – 0.15
.0.15-02
.0.15- 0.2
– 0.2-0.3
00.3-0.4
00.4-0.5
00.5-0.6
00.6-1.0
– 1.0·2.0
– 20-10.0
– >10.0
Pp=ti,54 mm
T= 21,3i y C
0 10 20
– Kilometers
• o – 0.15
.0.2- 0.3
00.3- 0.4
00.4- 0.5
00.5- 0.6
00.6 – 1.0
.1.0 -2.0
– 2.0 – 10.0
– > 10.0
Pp=76,39mm
T= 19,61 ;r C
0 10 20
– Kilometers
– 0-0.15 +
N001_06_2010_BR.tif
-<0
11001_06_ 2016_BR.tif
-<0
.0.15- 0.2
.0.15-0.2
– 0.2- 0.3
00.3- 0.4
00.4- 0.5
00.5- 0.6
Oo.6 · 1.0
– 1.0 ·2.0
– 0.2-0.3
0.3·0.4
00.4·0.5
00.5-0.6
00.6·1.0
.1.0- 20
.2.0 – 10.0
– 20·10.0
– > 10.0
Pp=l04,19tr:m
T= 21,40 y C
0 10 20
– Kilometers
– >10.0
Pp=S5,4 mm
T= 22,4 y C
0 10 20
– Kilometers
t>J001_07_2000_BR.tif
-<0
• o-0.15
– 0.15-0.2
N ·11·001-_07_2005_ BR.tif +
.0.2-0.3
00.3-0.4
00.4-0.5
00.5-0.6
00.6-1.0
– 1.0-2.0
– 20-10.0
– >10.0
Pp=21,&9mm
T= 24,12yC
0 10 20
UOOI_07_2010_ BR.tlf
00.3-0.4
00.4·0.5
00.5-0.6
00.6·1.0
.1.0·20
– 20-10.0
– >10.0
Pp=l33,36mm
T= 22,63 y C
0 10 20
01_07_ 201S_ BR.tlf +
– Kilometers
– Kilometers
Legendl
,
Legendl
110
,
-·0.1! 0 ·0 .\:
– 'l-1!·0.:
– :-o..:
o:-o..
o"-0.!
:-o.e. oe.- t.
– 1! -o.:
– :-o.: o:-o… o.. .o.:. o!-.e. o e.-•.o
-•·:_I0M.\0.e Pp=i2,95 mm T= 23,91 y C
0 10 20
– Kilometers
– ·:."··10'"0
• ·10.0
Pp=1,2mm
T= 23,90 y C
0 10 20
– Kilometers
Figura 6 46: Variatia NDDI In lunile lunie i Iulie, 2000-2005-2010-2016, lnjudetul Braila
Figure 6 46: June and July NDDI variation, for 2000-2005-2010-2016, in Braila county
În luna August, temperatura medie multianuală de 23,370C pentru perioada 2000 – 2016, a condus la determinarea unei valori medii de 0,85 confirmând starea de secetă prelungită care a generat deșertificarea terenurilor din zona de analiză. Cele mai mari valori ale mediilor multianuale se înregistrează la Vădeni, Cazasu, Grădiștea, Bărăganul, depășind media de 2,0 în vreme ce cele mai mici valori s-au determinat în zona centrală a județului, la Șuțești, Movila
Miresei, Surdila Greci, Vișani, Cireșu și Traian.
NDDI 08,2016
NDDI 08,2015
NDDI 08,2014
NDDI 08,2013
30
NDDI 08,2012
NDDI 08,2011
NDDI 08,2010
20
NDDI 08,2009
NDDI 08,2008
NDDI 08,2007
10
NDDI 08,2006
NDDI 08,2005
0
150
100
50
0
Precipitații (mm)
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
NDDI 08,2004
NDDI 08,2003
NDDI 08,2002
NDDI 08,2001
NDDI 08,2000
Figura 6 47: Valorile NDDI în luna August, în perioada 2000 – 2016, în județul Brăila
Figure 6 47: August NDDI variation, between 2000 – 2016, in Brăila county
În intervalul 2000 – 2003, media lunară a precipitațiilor a variat de la 15,18 mm (2000) la
9,97mm (2001) conducând la valori ale NDDI cu maxime de până la 6,2 la Scorțaru Nou, în August 2001 (cu cele mai mici precipitații) respectiv 4,1 la Bărăganul, 3,2 la Zăvoaia, 3,1 la Roșiori, 2,6 la Mărașu, 2,0 la Traian și 1,7 la Galbenu în 2001. Cele mai mici valori ale NDDI s- au determinat în 2002, la o cantitate de precipitații de 39,7 mm de 0,4 la Movila Miresei respectiv 0,5 la Mircea Vodă și Romanu, restul valorilor NDDI fiind peste plafonul de secetă de
0,5 dar fără a depăși pragul de 2,0.
În 2004 s-a înregistrat cea mai mare cantitate de precipitații din perioada de analiză, respectiv
112,02 mm a căror influență se reflectă în valorile echilibrate ale NDDI care variază de la 0,5 la
Berteștii de Jos la maxime de 1,1 la Însurăței și 0,9 Galbenu, Surdila Greci, Măxineni, Unirea.
În intervalul 2005 – 2006, cantitatea de precipitații variind de la 52,88 mm la 59,59 mm au determinat valori uniform distribuite ale NDDI, cu mici variații de la maxime de 1,5 la Însurăței până la minima de 0,5 în zonele cu irigații și mai puțin afectate de secetă, precum Grădiștea, Viziru, Dudești, Romanu, Bordei Verde. În 2007 valorile NDDI ating maxima de 2,8 la Mărașu și 1,8 la Frecăței respectiv 2,5 la Rosiori, 2,1 la Bărăganu, 1,9 la Berteștii de Jos și minime subunitare la Cazasu și Scorțaru Nou, deși cantitatea de precipitații a fost de 76,83 mm care a completat deficitul de aport pluvial anterior de numai 6,67 mm în Iulie și puțin peste 20 mm în Mai și Iunie. Cele mai mici precipitații ale lunii August se înregistrează în anul 2008, de numai
9,28 mm care au determinat creșterea valorilor NDDI pe tot teritoriul județului, de la 2,1 la Racoviță și 2,2 la Mărașu la 2,5 la Frecăței și Bordei Verde, 2,8 la Salcia Tudor și chiar 6,2 la Unirea. Uniformitatea distribuirii valorilor NDDI de peste 1,00 oferă imaginea de ansamblu asupra secetei pedologice care a afectat zona de studiu pe parcursul celor 17 ani de analiză, conducând la deșertificarea terenurilor pentru care NDDI s-a situat în mod constant în sezonul de vegetație peste plafonul de 0,5 corespunzător zonelor afectate de secetă.
Din punct de vedere fenologic, luna August corespunde în general unui stres hidric al plantelor din cauza temperaturilor ridicate din aer dar mai ales de la nivelul solului, cu impact asupra culturilor prășitoare din zona de studiu, respectiv porumb și floarea – soarelui, conducând la ofilirea, răsucirea și uscarea parțială a aparatului foliar.
În lipsa irigațiilor, fapt confirmat de valorile indicilor de vegetație extrași din imaginile satelitare, perioadele de secetă profundă au condus la deprecierea elementelor de rod. Este cazul porumbului, care în lipsa aportului freatic din luna August poate dezvolta știuleți de dimensiuni reduse și boabe șiștave, în funcție de calitatea și rezistența hibrizilor. Luna August corespunde perioadei de maturizare în lapte și maturitate deplină și chiar a perioadei de recoltare, pentru soiurile timpurii.
În cazul culturilor de floarea – soarelui, prezența secetei în luna August poate conduce la apariția de semințe seci, perioada corespunzând din punct de vedere fenologic maturității în ceară și maturității depline a plantelor precum și lucrărilor de recoltare.
Variația indicelui de secetă diferență normalizată pentru luna Septembrie în perioada de analiză se înscrie în limitele definite anterior, cu valoarea maximă a mediei multianuale de 3,95 determinată pentru UAT Cireșu, urmată de valori de peste 3,0 la Unirea, Galbenu și Frecăței și de peste 2,0 la Tufești, Roșiori, Zăvoaia, Viziru, Bărăganul, Surdila – Greci, Dudești și Ianca. Cele mai mici valori, sub pragul de 0,5 al secetei s-au determinat pentru UAT Tudor Vladimirescu, Surdila – Găiseanca și Siliștea fiind printre puținele zone din județul Brăila în care indicii de vegetație au înregistrat valori optime evoluției fenologice a culturilor agricole.
Media multianuală a temperaturilor, de 17,790C, corelată cu cantitatea de precipitații de 42 mm,
a condus la menținerea stării de secetă pe întreg teritoriul, majoritatea valorilor NDDI fiind
supra-unitare.
NDDI 09,2016
NDDI 09,2015
NDDI 09,2014
NDDI 09,2013
25,00
NDDI 09,2012
NDDI 09,2011
NDDI 09,2010
15,00
NDDI 09,2009
NDDI 09,2008
NDDI 09,2007
5,00
NDDI 09,2006
NDDI 09,2005
-5,00
100
50
0
Precipitații (mm)
20002001200220032004200520062007200820092010201120122013201420152016
NDDI 09,2004
NDDI 09,2003
NDDI 09,2002
NDDI 09,2001
NDDI 09,2000
Figura 6 48: Valorile NDDI în luna Septembrie, în perioada 2000 – 2016, în județul Brăila
Figure 6 48: September NDDI variation, between 2000 – 2016, in Brăila county
Trebuie menționat anul 2013, când cantitatea de precipitații înregistrată în Septembrie de 74,95 mm la o temperatură medie a lunii de 16,490 C a condus la medii ale NDDI în jurul plafonului de
1,00 și la producții agricole mari, în special la cultura de floarea – soarelui și porumb.
NDDI_08_2000_BR.tif
– <0
• o-0.15
N
\1001_ 08_2005_BR.tif
– <0
• o – 0.15
.0.15-02
.0.2-0.3
– 0.15 – 0.2
– 0.2 – 0.3
00.3-0.4
00.4-0.5
00.5-0.6
00.6 -1.0
00.3 – 0.4
00.4 – 0.5
00.5 – 0.6
00.6 · 1.0
.1.0·2.0
.1.0 · 2.0
– 2.0-10.0
– >10.0
Pp=l5,1Smm
T= 23,40 g:r C
0 10 20
– Kilometers
N001_08_2010_BR.tif
• <O
• o – 0.15
• o.ts – o.z
.2.0 · 10.0
– > 10.0
Pp=52,SS mm
T= 21,90 g:r C
0 10 20
– Kilometers
11001_08_ 2016_BR.tif +
-<0
• o-0.15
.0.15-0.2
.0.2- 0.3
.0.2·0.3
CJO.S· 0.4
00.4 – 0.5
00.5 – 0.6
00.6 · 1.0
00.3·0.4
00.4·0.5
00.5-0.6
00.6·1.0
.1.0 · 20.
.1.0·2.0
.2.0 – 10.0
– 20·10.0
– > 10.0
Pp=l7,&4 mm
T= 25,41 g:r C
0 10 20
– Kilometers
NDDI_09_2000_BR.tif
• o-0.15
.0.15·0.2
– >10.0
Pp=4&,20 mm
T= 22,& ;r C
0 10 20
– Kilometas
N
NDD1_09_2005_BR.tif
-<0
• o-0.15
.0.15-0.2
– 0.2-0.3
00.3-0.4
00.4·0.5
00.5-0.6
00.6·1.0
– 1.0·2.0
– 20-10.0
– >10.0
Pp=64,46mm
T= 16,23 gr C
0 10 20
– Kilometers
Legendl
UOOI_OS_ 2010_ BR.tlf
,
– ·0.1!
– 'l-1!·0.:
– : -o..:
o:-o..
o"-0.!
:-o.e. oe. – t.
.0.2·0.3
00.3·0.4
00.4-0.5
00.5-0.6
010.6·1.0
.1.0·2.0
– 20·10.0
– >10.0
Pp=64,49 mm
T= i i,n gr C
0 10 20
– Kilometas
Legendl
II DOI_OS_201C_ BR.tlf
,
– 0·0.1!
– 1! -o.:
– : -o.:
o :-M
"·0.! o! ·M o e. – 10.
– l.-·:.0
-•·:_I0M.\0.e
Pp=30,66mm
T= 17,&4 gr C
0 10 20
– Kilometers
– :-t -10.0
• •10.0
Pp=29,20 mm
T= 1&,&0 ;r C
0 10 20
– Kilometas
Figura 6 49: Varia aNDDI In August i Septembrie, 2000-2005-2010-2016, In judetul Braila
Figure 6 49: August and SeptemberNDDI variation, for 2000-2005-2010-2016, in Braila county
Valorile NDDI din Septembrie 2014 însă, pe fondul unor precipitații de numai 13 mm, la o temperatură medie a aerului de 18,10C, au determinat maxime de 5,4 la Vădeni și 5,0 la Mărașu și Frecăței, urmate de valori foarte ridicate la Tudor Vladimirescu, de 4,8, respectiv 4,0 la Tufești, 3,9 Ciocile, 3,5 Roșiori, 3,0 Însurăței și 2,8 Surdila – Greci, și diminuarea gradului de acoperire vegetală pe cele 65.000 ha de soluri sărăturate inventariate la nivel de județ, permițând degradarea terenurilor și instalarea deșertificării.
În ceea ce privește variația NDDI în luna Octombrie, se observă o ciclicitate a valorilor foarte mici de precipitații, înregistrându-se la stația meteorologică de la Brăila o cantitate de 3,24 mm în 2000 și 12,94 în 2001 deceniul următor fiind marcat tot de cantități mici, respectiv 26,35 mm
în 2011 și 29,34 mm în 2012.
NDDI 10,2016
NDDI 10,2015
30,00
NDDI 10,2014
NDDI 10,2013
NDDI 10,2012
20,00
NDDI 10,2011
NDDI 10,2010
NDDI 10,2009
10,00
NDDI 10,2008
NDDI 10,2007
0,00
NDDI 10,2006
NDDI 10,2005
-10,00
200
100
0
Precipitații (mm)
20002001200220032004200520062007200820092010201120122013201420152016
NDDI 10,2004
NDDI 10,2003
NDDI 10,2002
NDDI 10,2001
NDDI 10,2000
Figura 6 50: Valorile NDDI în luna Octombrie, în perioada 2000 – 2016, în județul Brăila
Figure 6 50: October NDDI values, between 2000 – 2016, in Brăila county
În prima decadă a perioadei de analiză, valoarea maximă a NDDI a fost la Dudești de 6,5 în 2001 cu 2,4 în 2000, Viziru cu 2,9 în 2001 și 2,5 în 2000, Cireșu cu 2,2 în 2001 și 2,3 în 2000, luând ca exemplu localități pentru care indicele de ariditate medie anuală, ne permite încadrarea în categoria terenurilor uscate sub – umede.
Comparativ, la diferență de aproximativ 10 ani cu perioade consecutive de stres hidric, valorile indicelui de secetă diferență normalizată s-a determinat pentru Dudești la valoarea de 10 în 2011 și 4,1 în 2012, Viziru cu 4,3 în 2011 și 8,3 în 2012, Cireșu cu 3,8 în 2011 și 8,01 în 2012. Media multianuală a NDDI pentru luna Octombrie aferent județului Brăila este de 3,38 cu mult peste plafonul zonelor secetoase de 0,5, cu valori maxime la Măxineni, de 22,48 respectiv Tudor Vladimirescu 13,02, 8,96 la Racoviță, 8,68 la Traian, 7,82 la Viziru. Cele mai mici valori ale lunii de final de sezon de vegetație s-au determinat pentru Roșiori, cu 0,37 respectiv 0,38 la Movila Miresei, 0,54 la Unirea și 0,65 la Cireșu și Victoria, diferența de 40 de UAT incluse în analiză putând fi considerate suprafețe afectate de secetă, pentru care valorile NDDI depășesc plafonul de de 0,5 plasându-se în intervalul 1,07 la Tichilești până la 4,76 la Bărăganul.
Figura 6 51: Variația NDDI în luna Octombrie, 2000-2005-2010-2016, în județul Brăila
Figure 6 51: October NDDI variation, for 2000-2005-2010-2016, in Brăila county
6.5. VARIAȚIA FOLOSINȚEI TERENURILOR DIN ANALIZA IMAGINILOR SATELITARE DE TIP CLC
Programul Copernicus, inițiat și implementat de Comisia Europeană în parteneriat cu Statele Membre, Agenția Europeană Spațială (ESA), Organizația Europeană pentru Exploatarea Sateliților Meteorologici (EUMETSAT), Centrul European pentru Prognoza Meteo pe Termen Mediu (ECMWF) și Agențiile Europene, centralizează o bază de date extrem de vastă a măsurătorilor terestre, aeriene și satelitare, disponibile în mod gratuit, pentru autoritățile publice și cetățeni, în scopul îmbunătățirii calității vieții, dezvoltării economice și protecției mediului (Copernicus).
Începând cu 1985, la nivel european a fost inițiată inventarierea teritoriilor naționale cu referire la anul 1990, prin clasificarea în 44 de clase a folosințelor terenurilor, folosind ca și unitate minimă de cartare (MMU) pentru fenomenele zonale, de 25 ha și 100 m pentru fenomenele lineare. Ulterior, au fost realizate actualizări în anii 2000, 2006 și 2012 (CORINE). Bazele de date naționale au fost realizate de către Centrele Naționale de referință pentru utilizarea terenurilor, coordonate și integrate de către Agenția Europeană de Protecția Mediului (EEA).
În sensul identificării variațiilor de folosință a terenurilor, rezultate din degradarea suprafețelor, inclusiv din cauza deșertificării, la nivel județean au fost centralizate datele aferente fiecărei folosințe, extrase prin prelucrările detaliate anterior, pentru fiecare dintre edițiile CLC, respectiv
1990, 2000, 2006 și 2012. Se observă că diferențele dintre edițiile 1990 și 2012 sunt considerabile, atât în ceea ce privește suprafața totală inventariată cât și pe categorii de folosință. Cele mai fidele date privind variația folosinței terenurilor din județul Brăila sunt extrase din edițiile CLC 2006 și 2012, între care diferențele la majoritatea claselor sunt relativ mici. Dacă în edițiile din 1990 și 2000 suprafața Spațiului urban continuu este defalcată separat cuantificând
1339 ha, în edițiile din 2006 și 2012 aceasta este înglobată în clasa 112, Spatiu urban discontinuu si spatiu rural, cu o creștere de numai 0,27 km2 din 2006 față de 2012. Suprafețele destinate activităților industriale sau comerciale sunt în scădere în perioada celor 12 ani de analiză, cu 3,5 km2 în total, datorită reducerii activității și chiar desființării unor unități industriale mari din zona de studiu. În schimb, Rețeaua de căi de comunicație și terenuri asociate acestora este în creștere din anul 2000 față de 1990 la Braila cu 8,64 ha, la Chișcani cu
3,68 ha și Ianca cu 15,96 ha, însumând o evoluție a acestora de 28,28 ha în 2012. În creștere sunt și suprafețele portuare, codificate 123, cu 48,47 ha la Brăila, conform edițiilor CLC din 2006 și
2012 și de 11,24 ha la Vădeni, acolo unde Siretul se varsă în Dunăre.
Tabel 6 7: Suprafețele folosințelor terenurilor, conform edițiilor CLC din 1990, 2000, 2006 și
2012, pentru județul Brăila
Table 6 7: Land use areas, according to CLC editions from 1990, 2000, 2006 and 2012, for
Brăila county
O creștere importantă se înregistrează pentru clasa 124 – Aeroporturi, având în vedere că în edițiile din 1990 și 2000 nu existau înregistrări, față de 2006 și 2012 când se înregistrează 297 ha, dintre care 292,52 ha la Ianca și 5,07 ha la aerodromul din Vădeni. Aerodromul militar de la Ianca a fost un punct strategic important din punct de vedere militar, datorită avioanelor supersonice a căror bază era aici. În prezent este în administrarea Consiliul Județean Brăila ca și obiectiv local.
Prin analiza comparativă a celor 4 ediții CLC, rezultă o importantă reducere a categoriei de folosință cod 141 – Zone urbane verzi cu o diminuare de 25,45 ha înregistrată pentru Municipiul Brăila precum și a clasei 142 – Zone de agrement care s-a redus cu 169 ha, în 2006 și 2012 față de 1990 și 2000, fiind compensate de apariția unor zone noi de agrement în comunele Bordei Verde cu 39,37 ha și Chișcani cu 27,73 ha, limitrofe municipiului reședință de județ.
În ceea ce privește variația zonelor agricole, coduri grid 12 – 22, nivel 2, cele mai mari suprafețe sunt incluse în categoria Terenurilor arabile neirigate care înregistrează o creștere între 1990 și
2000, de 12.096 ha ulterior suprafețele fiind în scădere cu până la 28.150 ha în 2012 față de
1990, acestea regăsindu-se în creșterea suprafețelor de pășuni secundare, cod 231 cu 23.301 ha în
2012 față de 1990 precum și a zonelor de culturi complexe, cod 242, cu 2409 ha.
Remarcăm lipsa înregistrărilor privind terenurile irigate permanent, care, după cum am prezentat în partea introductivă a acestui studiu, erau inventariate la începutul anilor 1990 la peste 380.000 ha, valoarea fiind în continuă scădere în intervalul de analiză. În 2012 se înregistrează cea mai mică suprafață a terenurilor agricole, cu o diminuare de 27 ha față de inventarul ediției 2006 de
345.880 ha.
În schimb, terenurile cultivate cu orez, cod folosință 213, sunt în expansiune, înregistrându-se o creștere de 2107 ha în 2012 față de 1990; similar în cazul suprafețelor destinate livezilor, care au avut în mod constant un trend crescător, cu o evoluție de 788 ha la nivel județean în 2012 față de
1990. În ceea ce privește suprafețele destinate culturilor de vie, acestea au fost în scădere, cu
3581 ha în 2012 față de 1990, reprezentând mai mult de 50% din suprafața cultivată anterior. Notabilă este evoluția suprafețelor destinate pădurilor de foioase, cod 311, care, la nivelul anului
1990 reprezentau doar 3,97% din suprafața județului, crescând cu peste 3800 ha la nivelul anului
2012, reprezentând 4,75% valoarea extrem de mică față de media națională și cea europeană dar totuși, în creștere. Din punct de vedere al acestei analize este de notat si scăderea suprafețelor pajiștilor naturale, cu 2.284 ha, la mai puțin de 1/3 în 2012 față de 1990 precum și a zonelor de tranziție cu arbuști, cod 324, foarte importante pentru protejarea suprafețelor și culturilor agricole in zonele întinse de câmpie, cu 1.290 ha, la mai puțin de jumătate față de inventarierea din 1990.
Lopadi Lopadi
Q.C_,O_BR.TIF Q.C_OO_BR.TIF
-lll – lll
• 1u CIU
• u1 – Ul
• U2 c:::JU2
c:::JU3 • u3
– 141 – 141
– 142 – 142
– 211
– 213 – 213
– 221 – 221
-222 – 222
– 231 1:11231
– 212 – 242
– 213 – 213
em – 311
-321 – 321
– 324 – 324
– 331 c:J331
c:::J411
– Sll
– 512
(a) (b) N
10 0 10
Km
0 10
Km
-i-
Figura 6 52: Variapa folosintelor terenurilor conform CLC 1990 (a) i CLC 2000 (b) injudetul Braila
Figure 6 52: Land use variation according to CLC 1990 (a) and CLC 2000 (b) in Braila county
Ltpadl
Lt1tHi
CLC _06_ BR.TIF CLC_12_BR.TIF
•112 -112
Q121 – 121
• 122 – 122
• 123 – 123
• 124 • 124
• 141
• 142 – 142
• 211 • 211
• 213 • 213
– 221
• 222
• 222
• 231
• 231 0 242
0242 – 243
• 243 •3 11
•311 • 321
• 321
• 324
• 411
(c) (d) N
10 0 10
Km
0 10
Km
Figura 6 53: Variatia folosintelor terenurilor conform CLC 2006 (c) i CLC 2012 (d) in judetul Braila
Figure 6 53: Land use variation according to CLC 2006 (c) and CLC 2012 (d) in Braila county
6.5.1 Terenuri arabile neirigate – cod 211
Analiza variației terenurilor arabile neirigate codificate în legenda CLC cu cod 211, prezintă o diminuare importantă a suprafețelor agricole astfel clasificate, reprezentată grafic mai jos; cele mai mari diferențe dintre suprafețele aferente anului 1990 și cele din 2012 se înregistrează la Ulmu, de
2316 ha, cu mențiunea că între 1990 și anul 2000, diminuarea a fost de doar 235,7 ha; la Cireșu, cu o diminuare de 2060 ha a suprafețelor agricole inventariate în 2012 față de anul 2000, în care s-a înregistrat o creștere cu 78 ha a acestora, față de 1990.
Diferențe mari privind inventarierea terenurilor arabile se înregistrează și la Gropeni, de 1920 ha, Berteștii de Jos cu 1470 ha, Stăncuța cu 1115 ha sau Tudor Vladimirescu cu 573 ha și Victoria cu
552 ha.
40000,00
20000,00
0,00
CLC 1990 CLC 2000 CLC 2006 CLC 2012
Figura 6 54: Variația folosinței cod 211 – Terenuri arabile neirigate, din județul Brăila
Figure 6 54: Land use variation, code 211 – Non irrigated arable areas, in Brăila county
Diferențele menționate mai sus se regăsesc în alte categorii de folosință a terenurilor, naturale sau
artificiale, așa cum au fost clasificate în legenda oficială a imaginilor de tip CLC.
La polul opus se regăsesc UAT-urile pentru care s-au identificat indici de vegetație foarte mici, care confirmă prezența deșertificării prin extinderea suprafețelor agricole neirigate. Este cazul UAT Măxineni, la care terenurilor agricole neirigate au crescut de la 7543 în 1990 la peste 8500 ha în
2012 cu peste 980 ha, UAT Vădeni cu o creștere de peste 940 ha de la 10.363 ha în 1990, Surdila Găiseanca cu o creștere de peste 200 ha, Chișcani cu 165 ha, Unirea cu 91 ha și Racoviță cu 77 ha. De menționat este și creșterea înregistrată la Movila Miresei de peste 77 ha în 2012 față de 1990 precum și la UAT Viziru, de peste 150 ha în 2012, față de maximul de 9168 ha inventariat în anul
2000.
6.5.2 Terenuri cultivate cu orez – cod 213
Suprafața totală a terenurilor cultivate cu orez, centralizată din imaginile CLC din 1990 acoperea aproximativ 11.241 ha, cu o diminuare dramatică în înregistrările din CLC 2000 de numai 612 ha, pentru ca apoi suprafețele cultivate cu orez să crească ca și pondere în agricultura județului până la
11.763 ha în 2006 respectiv 2012.
6000,00
4000,00
2000,00
0,00
CLC 1990 CLC 2000 CLC 2006 CLC 2012
Figura 6 55: Variația folosinței cod 213 – Terenuri cultivate cu orez, din județul Brăila
Figure 6 55: Land use variation, code 213 – Rice culture, in Brăila county
Cele mai mari variații ale sprafețelor cultivate cu orez sunt înregistrate la Gropeni, cu o creștere de
1935 ha în 2012 față de cele 1821 ha inventariate în 1990; la Măxineni, suprafețele scad, de la 1733 ha în 1990 la 532 ha în 2012; la Siliștea, Stăncuța și Tufești, zonele cultivate cu orez au crescut în intervalul de analiză, cu 238 ha, 876 ha respectiv 25 ha. La Vădeni se înregistrează cea mai mare suprafață desființată, de 1328 ha, între 1990 și 2012, ajungând la doar 256 ha cultivate cu orez.
6.5.3 Terenuri cultivate cu viță de vie – cod 221
În perioada de analiză suprafețele cultivate cu vie au fost în general în scădere, cele mai mari diminuări fiind înregistrate la Însurăței, cu 716 ha, Cireșu cu 529 ha, Zăvoaia cu 470 de ha, Ulmu cu 379 ha, Surdila Găiseanca cu 316 ha, Movila Miresii cu 225 ha, toate fiind dintre UAT-urile pentru care indicii de vegetație determinați anterior au indicat instalarea fenomenului de deșertificare.
Există și culturi de vie noi înființate, la Berteștii de Jos 360 ha inventariate în 2012 în plus față de
1990, Salcia Tudor cu 114 ha nou înființate, Măxineni cu 25 ha sau Grădiștea cu 14 ha. La nivel de județ, diferența dintre suprafețele din 1990, de 5950 ha față de 4517 ha din inventarierea CLC 2000 și de 2302 ha din 2012, reprezintă o reducere de peste 3600 ha a acestei culturi.
1500,00
1000,00
500,00
0,00
CLC 1990 CLC 2000 CLC 2006 CLC 2012
Figura 6 56: Variația folosinței cod 221 – Terenuri cultivate cu vie, din județul Brăila
Figure 6 56: Land use variation, code 221 – Vineyard, in Brăila county
6.5.4 Terenuri destinate livezilor– cod 222
În ceea ce privește variația suprafețelor de livezi, este notabilă creșterea de 504 ha de la Dudești precum și cea de 384 ha de la Însurăței, inventariate în 2006 respectiv 2012 față de 1990 și 2000. Terenurile pe care s-au desființat livezi în perioada 1990 – 2012, sunt inventariate la Brăila, cu 41 ha, Cazasu și Chișcani cu 17 respectiv 27 ha, Romanu cu 34 ha și Siliștea cu 9 ha, prezentate în graficul de mai jos. La nivel de județ, suprafețele acoperite de livezi au crescut per ansamblu în perioada analizată de la 990 ha în 1990, scăzând la 800 ha în 2000 și o creștere de până la 1777 ha
în 2006 și 2012.
800,00
600,00
400,00
200,00
0,00
CLC 1990 CLC 2000 CLC 2006 CLC 2012
Figura 6 57: Variația folosinței cod 222 – Terenuri destinate livezilor, din județul Brăila
Figure 6 57: Land use variation, code 222 – Orchard, in Brăila county
6.5.5 Terenuri destinate pășunilor secundare – cod 231
Suprafața pășunilor secundare este folosința cu cea mai mare creștere, în perioada analizată, de peste 35%, prin transformarea terenurilor cu diferite culturi în pășune, din lipsa soluțiilor de fertilizare și optimizare a capacității agricole a terenurilor, de la 12.174 ha în 1990 la 34.750 ha în
2012. Cea mai mare creștere este de 3018 ha la Însurăței, urmat de Ulmu cu 2487 ha, Zăvoaia cu
2374 ha, Cireșu cu 2404 ha, Ciocile cu 948 ha, Bordei Verde cu 927 ha, Berteștii de Jos cu 808 ha. Există și zone de pășuni secundare desființate în perioada de analiză, la Salcia Tudor și Surdila
Găiseanca de 18 ha, Tichilești cu 30 ha, Viziru cu 70 ha și valoarea maximă la Chișcani cu 208 ha.
4000,00
3000,00
2000,00
1000,00
0,00
CLC 1990 CLC 2000 CLC 2006 CLC 2012
Figura 6 58: Variația folosinței cod 231 – Pășuni secundare, din județul Brăila
Figure 6 58: Land use variation, code 231 – Pastures, in Brăila county
6.5.6 Terenuri destinate culturilor complexe – cod 242
Zonele de culturi complexe sunt în creștere de asemenea, cu mențiunea că ponderea acestora în producția agricolă generală este foarte mică, suprafața totală fiind inventariată în 1990 la 7776 ha crescând până la 10185 ha în 2012. Cea mai mare creștere a suprafețelor se înregistrează la Ulmu cu
358 ha în 2006 și 2012 față de 1990 și 2000, Jirlău cu 323 ha, Însurăței cu 297 ha și Vădeni cu 284 ha sau Cireșu cu 269 ha. Din cele 43 de UAT în care se înregistrează variații ale acestei folosințe a terenului, 16 au suprafețe în creștere, cu o medie de 26 ha, cu excepția UAT Gropeni și Brăila, cu valori de 137 ha respctiv 176 ha aferente culturilor complexe, dar cele mai mari fiind la Chișcani și Bordei Verde cu 249 ha respectiv 300 ha în plus, inventariate în CLC 2006 și 2012 față de edițiile anterioare.
1500,00
1000,00
500,00
0,00
CLC 1990 CLC 2000 CLC 2006 CLC 2012
Figura 6 59: Variația folosinței cod 242 – Zone de culturi complexe, din județul Brăila
Figure 6 59: Land use variation, code 242 – Complex cultivation patterns, in Brăila county
6.5.7 Terenuri predominant agricole în amestec cu vegetație naturală – cod 243
La nivel județean, suprafețele agricole codificate 243 conform legendei imaginilor satelitare de tip CLC s-au redus etapizat, de la 4.902 ha în 1990, la 4615 ha în 2000 pentru ca ulterior, în inventarierea din 2006 și 2012 acestea să acopere doar 701 ha cumulat. Cele mai mari diminuări s- au înregistrat la Însurăței, cu 1211 ha, la Vișani cu 764 ha, la Mircea Vodă cu 580 ha, la Grădiștea cu 534 ha și Stăncușa cu 295 ha, conform graficului de variație din imaginea de mai jos.
Din cele 20 de UAT pentru care au rezultat variații ale folosinței terenurilor predominant agricole în amestec cu vegetația naturală, există și zone în care valorile au crescut în intervalul 1990 – 2012, cu diferențe relativ mici, cum este cazul la Ulmu, cu o creștere de 50 ha, la Râmnicelu cu 45 ha și
Scorțaru Nou cu 16 ha.
2000,00
1000,00
0,00
CLC 1990 CLC 2000 CLC 2006 CLC 2012
Figura 6 60: Variația folosinței cod 243 – Terenuri predominant agricole în amestec cu vegetație naturală, din județul Brăila
Figure 6 60: Land use variation, code 243 – Land principally occupied by agriculture, with significant areas of natural vegetation, in Brăila county
VII. CONCLUZII VII. CONCLUSIONS
România face parte din cele 110 țări de pe glob în care există zone afectate de deșertificare ca rezultat al intervalelor frecvente, lungi și accentuate de secetă, din cauza dezechilibrelor parametrilor climatici dar și a reducerii severe a suprafețelor împădurite, și de aceea, realizarea principalului obiectiv al convenției UNCCD de ,,combatere a deșertificării și reducere a efectelor secetei” trebuie să devină o preocupare centrală a autorităților naționale și mai ales locale în scopul protejării capacității și potențialului agricol național.
Instalarea deșertificării implică degradarea profundă a caracteristicilor solurilor și pierderea resurselor hidrologice, cu impact atât asupra agriculturii cât mai ales asupra economiei locale și a nivelului de trai al populației din zonele afectate.
Din analiza indicilor de ariditate și a indicilor de vegetație extrași din imaginile satelitare aferente unui interval de 17 ani consecutivi, între 2000 și 2016, se poate confirma că mai mult de 2000 ha de teren agricol sunt afectate de deșertificare în județul Brăila, având tendință de extindere și asupra zonelor limitrofe, în lipsa unor măsuri concrete și reale de limitare a efectelor secetelor prelungite.
Intensitatea și dinamica fenomenului de deșertificare este favorizată și de specificitatea factorilor naturali, particularitățile reliefului, procesele geomorfologice, condițiile climatice și regimul eolian.
Deșertificarea suprafețelor agricole din România, o țară tradițional continentală afectată de secete severe mai ales în zona de sud și sud – est, cum este și cazul județului Brăila, este dezbătută de peste 10 ani, timp în care autoritățile din domeniu au inventariat numeroase suprafețe cu soluri sărăcite în nutrienți sau afectate de salinizare secundară la: Bereteștii de Jos, Însurăței, Zăvoaia, Ulmu, Cireșu, Râmnicelu, Movila Miresei, Gemenele, Dudești, Făurei, Stăncuța, Tichilești și Gropeni.
Din analiza valorilor indicelui de ariditate, medie anuală, determinat pe baza evapotranspirației extrasă din produsele satelitare de tip MODIS, se poate confirma prezența deșertificării în UAT- urile mai sus menționate, indicele de ariditate fiind în intervalul aferent terenurilor aride și semi- aride.
Valorile indicelui de ariditate din perioada de vegetatie sunt încă mai mici decât cele rezultate din medierea anuală, confirmând stresul hidric din perioada de creștere a plantelor de cultură și chiar lipsa acoperirii vegetale și expunerea terenurilor la factorii distructivi ai orizontului fertil, prin valorile ridicate ale evapotranspirației.
Din calculul indicelui de ariditate, clasamentul celor mai afectate zone de deșertificare din județul Brăila indică comuna Vădeni cu cele mai mici valori ale IAu, cu suprafețe care pot fi incluse în categoria terenurilor aride, urmate de Cazasu, Grădiștea, Chișcani, Mărașu, Frecăței, Galbenu, Movila Miresei, Gropeni și Stancuța.
Acțiunea sinergică a factorilor naturali și antropici, au condus la degradări graduale ale terenurilor agricole, în funcție și de nivelul de exploatare a resurselor de sol. Rezultă astfel, pe baza determinărilor NDVI un risc ridicat de deșertificare la nivelul UAT-urilor Scorțaru Nou, Salcia Tudor, Jirlău, Măxineni și Galbenu, pentru care valorile multianuale nu depășesc plafonul de 0,35, definindu-le ca și zone deficitare din punct de vedere al acoperirii cu vegetație.
Determinarea NDVI se bazează pe diferența dintre reflexia vegetației în spectrul vizibil și în spectrul infraroșu apropiat, datorită căreia vegetația lipsită de clorofilă sau suprafețele lipsite de vegetație reflectă o cantitate mai mare de lumină din spectrul vizibil conducând la valori reduse ale indicelui de vegetație diferență normalizată. Majoritatea valorilor NDVI determinate pentru UAT- urile din județul Brăila se situează între 0,01 și 0,5 cea mai mare valoare a mediei multianuale pentru intervalul analizat, 2000 – 2016, fiind determinată la Berteștii de Jos, de 0,40.
Deșertificarea terenurilor agricole din județul Brăila, cu tradiție în producții record de cereale și plante uleioase, a fost verificată și prin determinarea valorilor a doi indici definitorii pentru fenologia plantelor, indicele de apă diferență normalizată (NDWI) și indicele privind starea de dezvoltare a vegetației (VCI) prin procesarea imaginilor satelitare de tip MODIS, sinteze la 8 zile. Acoperirea cu vegetație a solului determină în mod decisiv schimburile de energie de la suprafața terestră iar gradul de acoperire cu vegetație, definit procentual, ca raport direct între suprafață și vegetația aferentă este considerat un criteriu esențial în determinarea intensității proceselor de degradare a solului și de deșertificare în zonele aride și semiaride. Valorile NDWI și VCI sunt de aceea reprezentative pentru cuantificarea acestor procese (Barati S., 2011).
Mediile multianulae ale NDWI indică zonele cu vegetație mediu spre rară, UAT Mărașu fiind pe primul loc, urmat de Frecăței, Chișcani, Gropeni, Stăncuța, Vădeni, Berteștii de Jos, Brăila, Tichilești și Măxineni.
În ceea ce privește media multianuală a VCI, din cele 44 de UAT-uri analizate în acest studiu, doar 7 dintre ele pot fi considerate zone afectate de secetă moderată și severă, diferenț a fiind încadrabilă în categoria terenurilor cu secetă extremă, p entru care valorile VCI sunt subunitare, de la 0,99 la Cazasu până la minima de 0,43 la Vădeni.
Concluzionăm pe baza valorilor indicilor de vegetație extrase din imaginile satelitare, că fenologia plantelor de cultură și a vegetației naturale a fost puternic afectată de variațiile extreme de temperatură și aport pluvial deficitar, care a condus la instalarea deșertificării pe suprafețe întinse ale județului.
Extragerea și interpretarea valorilor NDDI din imaginile satelitare este un instrument important și des uzitat în corelarea parametrilor biofizici ai plantelor cu evoluția edafică a terenurilor precum și pentru managementul și predicția de fenomene extreme, de tipul secetelor, ce conduc la instalarea deșertificării.
Formula de calcul a NDDI, definită prin combinația informațiilor benzilor din spectrul vizibil, infraroșu apropiat și infraroșu în unde scurte, se bazează pe raportul dintre suma și diferența celor doi indici corelari, indicele de vegetație diferență normalizată și indicele de apă diferență normalizată, respectiv NDVI și NDWI. Se consideră ca valorile mari ale NDDI, de peste 0,5 indică foarte clar zonele afectate de secetă în mod constant. Analiza rezultatelor obținute pentru zona de studiu, ca și medie multianuală, confirmă pentru 31 din cele 44 de UAT-uri ale județului Brăila valori relativ mari, pornind de la 0,52 înregistrat la Romanu, continuând cu valori ridicate la Galbenu, Gropeni, Movila Miresei, Chișcani, Mărașu, Frecăței, Cazasu, Grădiștea, până la 3,03 la Măxineni, peste 3,1 la Surdila Găiseanca și Traian, 3,3 la Stăncuța și maxima de 4,6 la Zăvoaia . Validarea zonelor afectate de deșertificare, pe baza determinărilor indicilor de vegetație din imaginile satelitare de tip MODIS a reconfirmat, prin NDDI, existența, virulența și extinderea fenomenului de deșertificare în zona de studiu.
Analiza evoluției categoriilor de folosință a terenurilor din imaginile satelitare, produse de tip CLC, pentru determinarea variației folosinței terenurilor, a avut ca obiectiv identificarea suprafețelor exploatate în scop agricol din județul Brăila precum și a terenurilor ne-utilizate în scop agricol și corelarea acestor informații cu rezultatele calculelor indicilor de vegetație.
Practic, analiza variației categoriilor de folosință a terenurilor precum și a suprafețelor agricole din județul Brăila, a permis validarea rezultatelor procesării imaginilor satelitare prin confirmarea terenurilor lipsite de acoperirea cu covor vegetal în perioade temporale consecutive și multiple. Variația terenurilor agricole indică, prin comparația între edițiile CLC din 1990, 2000, 2006 și
2012, o diminuare a suprafețelor destinate agriculturii, de peste 16.000 ha, care se regăsesc parțial în pășunile secundare cu o creștere spectaculoasă de peste 22.000 ha și în pădurile de foioase, a căror suprafață crește cu peste 3800 ha. Terenurile cultivate cu vie scad în perioada de analiză cu peste 3580 ha în vreme ce livezile cresc cu peste 780 ha.
Măsurile timide de limitare a intensității deșertificării și de extindere a acestor suprafețe, au constat în zona de analiză în extinderea suprafețelor acoperite de păduri de foaioase, a căror pondere a fost în mod constant în creștere, conform datelor extrase din inventarierea folosinței terenurilor prin imaginile satelitare de tip CLC. Astfel, în 1990, 18.845 ha erau acoperite cu păduri, adică doar
3,96% din suprafața județului, care a crescut la 4,35% în 2000, respectiv 4,77% în 2006 și 4,75% în
2012. Valorile sunt cu mult sub media europeană de 37%, România fiind de altfel, pe locul 20 într- un top al țărilor Comunității Europene din punct de vedere al gradului de împădurire, departe de obiectivul programului Natura 2000 de a avea cca 40% suprafață împădurită.
Dependența economică a județului de capacitatea agricolă a terenurilor precum și de caracteristicile landshaft-ului din această zona, predispune la exploatarea agricolă intensivă și implicit la dezvoltarea de procese de degradare a orizonturilor fertile. Se recomandă aplicarea măsurilor de prevenire și combatere a deșertificării, expuse atât în literatura științifică cât și stabilite în cadrul strategiilor naționale și al planurilor de acțiune în domeniul combaterii deșertificării.
Utilizarea imaginilor satelitare și a tehnologiei de tip SIG (GIS) poate permite îmbunătățirea managementului agricol, astfel încât să se asigure o exploatare eficientă și durabilă a terenurilor agricole. Determinarea indicilor de vegetație din imaginile satelitare, automatizabilă și actualizabilă în mod constant, poate fi un instrument de avertizare și control de la nivel de exploatație agricolă, la nivel local, județean sau regional, pentru monitorizarea și verificarea stadiului de dezvoltare a culturilor agricole, precum și tendința de evoluție corelar cu prognozele meteorologice.
Cea mai simplă și eficientă soluție în combaterea extinderii deșertificării, în județul Brăila, ar fi instaurarea vechilor perdelele forestiere de protecție, ca mijloace primare de apărare împotriva adversităților climatice și de protecție a solului împotriva eroziunii și a alunecărilor. Aceste soluții pot garanta siguranța obiectivelor social-economice și a căilor de comunicație și pot reduce influențele vânturilor dăunătoare, ale secetei și ale eroziunii de suprafață (Ianculescu, 2010).
Anexa 1: Valori medii ale precipitațiilor inregistrate în intervalul 1961 – 2013 la stația meteorologică Brăila (mm)
Anexa 2: Valori medii ale temperaturii aerului înregistrate în intervalul 1961 – 2013 la stația meteorologică Brăila (0C)
Anexa 3: Valori medii ale temperaturii la nivelul solului înregistrate la stația meteorologică Brăila (0C)
BIBLIOGRAFIE REFERENCES
Agenția de Protecția Mediului Brăila. (2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014). Rapoarte anuale privind starea mediului. Braila: Agenția de Protecția Mediului Brăila.
Agenția de Protecția Mediului Brăila. (2017). www.apmbr.anpm.ro. Preluat pe 2017, de pe http://www.anpm.ro/web/apm-braila/biodiversitate.
Ali, M. A. (1992). Managing Fragile Ecosystems: Combating Desertification and Drought.
Localizing Agenda 21. United Nations Environment Programme.
Apostol, T. ,. (2011). Ecologizarea solurilor. București: Editura Politehnica Press.
Asner, G. (1998). Biophysical and Biochemical Sources of Variability in Canopy Reflectance.
Remote Sensing of Environment, 234-253.
Asrar, G. Q. (1984). Estimating absorbed photosynthetic radiation and leaf area index from spectral reflectance in wheat. Agronomy Journal, 76(2), 300-306.
Barati S., R. B. (2011). Comparison the accuracies of different spectral indices for estimation of vegetation cover fraction in sparse vegetated areas. Egypt J. Remote Sens. Space. Sci, 49-
56.
Berca, M. (2000). Ecologie Generală și Protecția Mediului. București: Ceres.
Bogdan, O. I. (2007). Hazarde meteo-climatice din zona temperată. Factori genetici și
vulnerabilitate-cu aplicații la România.
Cai, G. D. (2011). Regional drought monitoring and analyzing using MODIS data—A case study in Yunnan Province. Computer and Computing Technologies in Agriculture IV, 243–251.
Ceccato, P. F. (2002). Designing a spectral index to estimate vegetation water content from remote sensing data: Part 2. Validation and applications. Remote Sensing of Environment,
82(2),, 198-207.
Cheval, S. D.-V. (2017). Variability of the aridity in the South-Eastern Europe over 1961–2050.
CATENA, Volume 151, 74 – 86.
Chirita, D. C., & Contantin, P. (1965). Solurile Romaniei, cu un determinator in culori.
Bucuresti: Editura Silvica .
Cleugh, H. A. (2007). Regional evaporation estimates from flux tower and MODIS satellite data.
. Remote Sensing of Environment, 106(3), 285-304.
Climhydex, N. M. (2016). Climhydex – Changes in climate extremesand associated impact in hydrological events in Romania. Bucharest.
CONVENȚIA NAȚIUNILOR UNITE PRIVIND COMBATEREA DEȘERTIFICĂRII – UNCCD. (1997).
Copernicus, P. (fără an). http://copernicus.eu/main/overview.
CORINE, L. C. (fără an). https://land.copernicus.eu/pan-european/corine-land-cover.
De Keersmaecker, W. L. (2014). How to measure ecosystem stability? An evaluation of the reliability of stability metrics based on remote sensing time series across the major global ecosystems. . Global Change Biology, 2149-2161.
De Keersmaecker, W. L. (2015). Resilience and the reliability of spectral entropy to assess ecosystem stability. Global Change Biology, doi:10.1111/gcb.12799.
Dent, D. L. (2005). Solul, epiderma vie a Pământului . Planet Earth-IUGS-UNESCO.
Ding, H. P. (2009). A model for desertification evolution employing GIS with cellular automata.
. Computer Modeling and Simulation, International Conference, (pg. 324-328). Macau, China.
Du, L. T. (2013). A comprehensive drought monitoring method integrating MODIS and TRMM
data. . Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf.
Dumitru M., C. C. (2003). Romania soil quality, in Rehabilitation and Management of polluted soils. Proceedings of an international workshop, Braila, Romania, 91-130.
Dumitru, M. (2005). Convenția Națiunilor Unite privind Combaterea Deșertificării și
Implementarea Acesteia în România.
Duttaa Dipanwita, K. A. (2015). Assessment of agricultural drought in Rajasthan (India) using remote sensing derived Vegetation Condition Index (VCI) and Standardized Precipitation Index (SPI). The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science, 53-63.
EEA, E. E. (2017). https://www.eea.europa.eu/publications/COR0-landcover. Preluat pe 2017
FAO. (2013). Climate-Smart Agriculture. Sourcebook, Food and Agriculture Organization of the
United Nations, Rome.
FAO. (2014). FAO STATISTICAL YEARBOOK, Europe and Central Asia Food&Agriculture.
Florea N., M. I. (2003). Sistemul Român de Taxonomie a Solurilor (SRTS). București: Editura
Estfalia.
Florea, N. (2013). Solul, partener de existență.
Florea, N. (2013). Solul, partener de existență.
Friedl, M. A.-M. (2010). MODIS Collection 5 global land cover: Algorithm refinements and characterization of new datasets. Remote Sensing of Environment. USA GOV, NASA.
Gao, B. C. (1996). NDWI—A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote sensing of environment, 58(3), 257-266.
Geist, H. J. (2004). Dynamic causal patterns of desertification. Bioscience 54(9), 817-829. Grecu, F. (2006). Hazarde și riscuri naturale. București: Editura Universitară.
Gu, Y. B. (2007). A five year analysis of MODIS NDVI and NDWI for grassland drought assessment over the central Great Plains of the United States. Geophys. res. Lett. vol. 34.
Halbac-Cotoara-Zamfir, R. (2016). Lucrările de îmbunătățiri funciare și managementul durabil al terenurilorîn contextul schimbărilor climatice.
Hanafi, A. J. (2008). Are long-term vegetation dynamics useful in monitoring and assessing desertification processes in the arid steppe, southern Tunisia. Journal of Arid Environments, 72(4), 557-572.
HOTĂRÂRE nr.474/ 2004, p. î. (fără an). http://www.cdep.ro/pls/legis/legis_pck.frame. Preluat de pe http://www.cdep.ro/pls/legis/legis_pck.frame:
http://www.cdep.ro/pls/legis/legis_pck.frame
Ianculescu, M. (2010). Aspecte privind realizarea de perdele forestiere de protecție. Experiențe și rezultate în România. Seminar TAIEX “Implementarea măsurilor din Programul
Național de Dezvoltare Rurală 2007-2013 privind îmbunătățirea mediului și a spațiului rural”. DADR Vaslui.
Institutul național de cercetare – dezvoltare pentru pedologie, agrochimie și protecția mediului . (2010). Monitorizarea factorilor de mediu sol în sistemele de irigații și desecări Terasa Brăilei și Terasa Viziru – etapa 2010. București.
Institutul național de cercetare – dezvoltare pentru pedologie, agrochimie și protecția mediului . (2011). Monitoringul stării de calitate a solurilor din România. București: Editura Sitech.
Institutul național de cercetare – dezvoltare pentru pedologie, agrochimie și protecția mediului – ICPA București. (2010). Monitorizarea factorilor de mediu sol în sistemele de irigații și desecări. Terasa Brăilei și Terasa Viziru – Etapa 2010.
Institutul național de cercetare – dezvoltare pentru urbanism și amenajarea teritoriului. (2009).
Planul de amenajare a teritoriului – Strategia de amenajare a teritoriului. Preluat de pe http://www.mdrap.ro//amenajarea_teritoriului/patj_braila/Faza_IV/fazaIV.pdf.
Iosub, F. (2012). Indici Normalizați de Diferențiere.
IPCC, I. P. (2013). Climate Change 2013:The Physical Science Basis.
Jung, M. R. (2010). Recent decline in the global land evapotranspiration trend due to limited moisture supply. Nature, 467, 951−954.
Karamouz, M. R. (2009). Development of a hybrid index for drought prediction: case study. .
Journal of Hydrology, 14 (6), 617–627.
Kogan, F. (1995). Application of vegetation index and brightness temperature for drought detection. Advances in Space Research , 91–100.
Kogan, F. G. (2003). AVHRR-based spectral vegetation index for quantitative assessment of vegetation state and productivity: Calibration and validation. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Number 8, 899–906.
Korzoun, V. I. (1978). World water balance and water resources of the earth. (UK)(USA)(Canada)(Australia)(France)(Germany, FR): Water Development, Supply and Management .
Kustas, W. A. (2009). Advances in thermal infrared remote sensing for land surface modeling.
Agricultural and Forest Meteorology, 149(12), 2071-2081.
Lal R., G. G. (1989). Soil degradation: I. Basic Processes. Land Degradation and Rehabilitation
(Vol. I).
Lamchin, M. L. (2017). Correlation between Desertification and Environmental Variables Using
Remote Sensing Techniques in Hogno Khaan, Mongolia. Sustainability, 9(4), 581. Los, S. O. (2000). A global 9-yr biophysical land surface dataset from NOAA AVHRR data.
Journal of Hydrometeorology, 1(2), 183−199.
Magno, R. (2006). Draught deinitions indexes and mapping. Mediterranean Training Seminar.
Florence, Italy.
Mateescu, E. (2014). Planul sectorial pentru cercetare – dezvoltare din domeniul agricol și de dezvoltare rurală pe anii 2011-2014 – ADER 2020. Seminar privind diseminarea rezultatelor cercetarilor din domeniul mecanizarii,economiei agrare, pedologiei, agrochimiei si combaterii eroziunii solului, imbunatatirilor funciare, meteorologiei si hidrologiei.
Matsushita, B. e. (2007). Sensitivity of the enhanced vegetation index (EVI) and normalized difference vegetation index (NDVI) to topographic effects: a case study in high-density cypress forest. Sensors 7.11 .
Mc Feeters, S. K. (1996). The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open waters features. International Journal of Remote Sensing, 17.
Mihai, L. S. (2016). Drought vegetation monitoring using in situ and satellite data, in the Caracal plain of Romania. Romanian Reports in Physics, Vol. 68, 799-812.
Milly, P. B. (2008). Stationarity is dead: Whither water management? Science, 319, 573–574. Mocanu, R. D. (2011). The monitoring of nutrient content and their losses on slope soils. .
Annals of the University of Craiova-Agriculture, Montanology, Cadastre Series, 41(1),
205-209.
MODIS. (fără an). https://lpdaac.usgs.gov/dataset_discovery/modis/modis_products_table/mcd12q1. Preluat pe Aprilie 2017, de pe https://modis.gsfc.nasa.gov/.
Monteith, J. L. (1965). Evaporation and environment. Symposia of the Society for Experimental
Biology (Vol. 19), 205-234.
Moțoc, M. M. (1975). Eroziunea solului și metodele de combatere. București: Editura Ceres.
Mu Qiaozhen, Z. M. (2011). Improvements to a MODIS global terrestrial evapotranspiration algorithm. Remote Sensing of Environment, 1781-1800.
Mu, Q. H. (2007). Development of a global evapotranspiration algorithm based on MODIS and global meteorology data. Remote Sensing of Environment, 111(4), 519-536.
Munteanu, I. (2000). Despre unele aspecte privind relațiile dintre secetă, pedogeneză și degradarea terenurilor (deșertificare). București: Știința Solului XXXIV, nr. 2.
NASA. (2017). http://glovis.usgs.gov.
Neamu Gh., B. O. (1970). Harta topoclimatică a României. București.
Nertan, A. T. (2016). Colectarea datelor și cartarea – Studiu privind evoluția resurselor
climatice actuale (1961-2010) în scopul dezvoltării politicilor regionale de gestionare a
fenomenelor meteo extreme. Proiect Calea Verde spre Dezvoltare Durabilă. Administrația
Națională de Meteorologie.
Nerțan, A. T. (2016). Importanța utilizării datelor de teledetecție pentru monitorizarea stării de vegetație a culturilor agricole . A-XVI-a Conferință Internațională Multidisciplinară
,,Profesorul Dorin PAVEL – fondatorul hidroenergeticii românești".
Niemeyer, S. (2008). New drought indices. Options Méditerranéennes. Série A: Séminaires
Méditerranéens, 80, 267–274.
Peters, A. J.-S. (2002). Drought monitoring with NDVI-based standardized vegetation index. .
Photogrammetric engineering and remote sensing, 68(1), 71-75.
Prasad, S. T. (2016). Remote sensing of water resources, disasters and urban studies . USA, USGS: CRC Press Taylor&Francis Group.
Qiao, C. L. (2012). An adaptive water extraction method from remote sensing image based on
NDWI. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 40(3), 421-433. Quiring, S. G. (2010). Evaluating the utility of the Vegetation Condition Index (VCI) for
monitoring meteorological drought in Texas. . Agricultural and Forest Meteorology. Ragab R., P. C. (2002). Climate change and water resources management in arid and semi-arid
regions: prospective and challenges for the 21st century. . J. Biosystems Engineering 81.
Răducu, D. (2016). Natura și migrarea diferitelor tipuri de pedobioplasmă. București: Editura
Fundației România de Mâine.
Reed, M. S. (2016). Land Degradation, Desertification and Climate Change – Anticipating, assessing and adapting to future change. Routledge.
Reining, P. (1978). A Handoook on Desertification Indicators (based on the Science Associations' Nairobi Seminar on Desertification). Washington: American Association for the Advancement of Science.
Rembold, F. M. (2015). Agricultural Drought Monitoring Using Space-Derived Vegetation and Biophysical Products: A Global Perspective. În Chapter 14 (pg. 349–365). USA: CRC Press: Boca Raton, FL.
Renza, D. M. (2010). Drought Estimation Maps by Means of Multidate Landsat. Remote Sensing for Science, Education and Natural and Cultural Heritage, 775-782.
Renza, D. M. (2010). Drought Estimation Maps by Means of Multidate Landsat Fused Images.
Remote Sensing for Science, Education and Natural and Cultural Heritage, 775-782. Rhee, J. I. (2010). Monitoring agricultural drought for arid and humid regions using multi-sensor
remote sensing data. . Remote Sens. Environ. 114 (12), 2875–2887.
Robescu, V.-O. E. (2008). Degradarea solului efect al procesului de compactare. Problemă gravă în România. Universitatea de Științe Agricole și Medicină Veterinară Iași, Lucrări Științifice 51.2 .
Săndoiu, I. F. (2004). Monitoringul factorilor de mediu. București: Editura Elisavaros.
Sivakumar, M. (2007). Interactions between climate and desertification. Agricultural and Forest
Meteorology, 143-155.
Stan, V. (2005). Protecția Mediului prin Agricultură Durabilă. București: Editura Ceres.
Stan, V. (2005). Protecția mediului prin Agricultură Durabilă, Partea I. București.
Strategia și Programul Național de Acțiune pentru Prevenirea și Controlul Deșertificării, D. S. (2012). http://www.unccd.int/ActionProgrammes/romania-eng2000.pdf. Preluat de pe http://www.unccd.int/ActionProgrammes/romania-eng2000.pdf.
Teuling, A. J. (2009). A regional perspective on trends in continental evaporation. Geophysical
Research Letters, 36(2).
Trenberth, K. E. (2009). Earth's global energy budget. . Bulletin of the American Meteorological
Society, 90(3), 311-323.
UNCCD. (2016). Land Degradation Neutrality:The Target Setting Programme. Preluat pe 2017, de pe http://www.unccd.int//Publications: http://www.unccd.int/Lists/SiteDocumentLibrary/Publications/4_2016_LDN_TS%20_E NG.pdf
UNCCD, & Convenția Națiunilor Unite, p. C. (fără an). http://www2.unccd.int/convention/about-convention. Preluat pe 2017, de pe http://www2.unccd.int/convention/about-convention
Ungureanu, F. (2006). Monitorizarea mediului asistată de calculator. Iași: Editura Tehnopress. University of Montana, U. (2017). Numerical Terradynamic Simulation Group – Modeling and
Monitoring Ecosystem Function at Multiple Scales. Preluat de pe http://www.ntsg.umt.edu/project/mod16.
USGS, L. P. (fără an). https://lpdaac.usgs.gov/dataset_discovery/modis/modis_products_table/mcd12q1. Preluat pe April 2017, de pe www.usgs.gov.
Vasiliades, L. L. (2011). A water balance derived drought index for Pinios River Basin, Greece.
Water Resources Management, 25(4), 1087–1101.
Voinescu, A. D. (2005). Decontaminarea solurilor poluate cu compuși organici. Craiova: Editura Sitech.
Wardlow, B. D. (2008). Large-area crop mapping using time-series MODIS 250 m NDVI data: An assessment for the US Central Great Plains. Remote sensing of environment 112.3.
Wessels, K. J. (2007). Can human-induced land degradation be distinguished from the effects of rainfall variability? A case study in South Africa. . Journal of Arid Environments, 68(2),
271.
wikipedia.org. (fără an). Preluat pe 2017, de pe https://en.wikipedia.org/wiki/Aridity_index. WMO, W. M. (2006). Drought monitoring and early warning: concepts, progress and future
chalanges. World Meteorological Organization, No. 1006.
www.landsat.usgs.gov. (fără an). https://landsat.usgs.gov/landsat-9-history. Preluat pe Aprilie
2017, de pe www.landsat.usgs.gov.
www.prefecturabraila.ro. (2017). Preluat de pe www.prefecturabraila.ro.
Zambrano, F. L.-S. (2016). Sixteen Years of Agricultural Drought Assessment of the BioBío Region in Chile Using a 250 m Resolution Vegetation Condition Index (VCI). Remote Sensing, 8(6), 530.
Zarch, M. A. (2017). Future aridity under conditions of global climate change. Journal of
Hydrology, Volume 554, 451-469.
Zhang, Y. C. (2008). Land desertification monitoring and assessment in Yulin of Northwest China using remote sensing and geographic information systems (GIS). . Environmental monitoring and assessment, 147(1), 327-337.
Zhilin, L. I. (2008). Multi-scale digital terrain modelling and analysis. In Advances in digital terrain analysis . Springer Berlin Heidelberg.
Zoomer, R. J. (2008). Climate change mitigation: A spatial analysis of global land suitability for.
Agriculture, Ecosystems and Environment 126 , 67-80.
Copyright Notice
© Licențiada.org respectă drepturile de proprietate intelectuală și așteaptă ca toți utilizatorii să facă același lucru. Dacă consideri că un conținut de pe site încalcă drepturile tale de autor, te rugăm să trimiți o notificare DMCA.
Acest articol: LISTA FIGURILOR ……………………………………………………………………………………………………….. 7 LISTA… [305205] (ID: 305205)
Dacă considerați că acest conținut vă încalcă drepturile de autor, vă rugăm să depuneți o cerere pe pagina noastră Copyright Takedown.