CREATION OF THE UKRAINIAN NATIONAL SOIL ORGANIC CARBON STOCKS MAP USING DIGITAL SOIL MAPPING METHODS

The national map of soil organic carbon stocks in the 0-30 cm layer in Ukraine with resolution of 1x1 km was created based on information on organic carbon content in soils of Ukraine, as well as archive soil maps, remote sensing materials, additional characteristics of soil and climate indicators using digital soil mapping technology. Modeling of the distribution of organic carbon stocks in mineral soils was carried out using the Random Forest algorithm, in the peat soils - the kriging method. The national map of organic carbon stocks in the soils of Ukraine was developed in accordance with the specifications of the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) and integrated into the Global Soil Organic Carbon Map of FAO (GSOCmap).

цифровое почвенное картографирование, почвенньш органиче-скии углерод, почвенныи покров Украины, Глобальное почвенное партнерство, GSOCmap

1. Lal R. Soil health and carbon management [Electronic resource] Food and Energy Security - 2016. - Vol. 5, Issue 4. - P. 212-222. - Mode of access: https:// doi.org/10.1002/fes3.96.

2. ФАО И ЦУР. Показатели: достижение результатов в выполнении Повестки дня в области устоичивого развития на период до 2030 года [Электронныи ресурс]. - ФАО, 2017. - 40 с. - Режим доступа: http://www.fao.org/3Za-i6919r.pdf.

3. GSP Guidelines for sharing national data/information to compile a Global Soil Organic Carbon map (GSOC17) [Electronic resource]. - FAO, 2016. - 23 с. - Mode of access: http://www.fao.org/3/a-bp164e.pdf.

4. Status of the World's Soil Resources (SWSR). Main Report [Electronic resource]. - Rome, Italy: FAO and ITPS, 2015. - 650 p. - Mode of access: http://www.fao.org/3/a-i5199e.pdf.

5. Soil Organic Carbon Mapping Cookbook / ed. by Yu.Yigini, R. Baritz, Ronald R. Vargas. - 1st ed. - Rome, Italy: FAO and GSP, 2017. - 200 p.

6. Лактионова Т.Н., Медведев В.В., Савченко К.В., Бигун О.Н., Шеико С.Н., Накисько С.Г. База данных «Своиства почв Украины». Структура и порядок использования. - Изд. 2-ое - Харьков: ЦТ №1, 2012. - 150 с.

7. Медведев В.В., Плюко 1.В., Бн О.М Досвщ педотрансферного моделювання у дослщженнях фiзики Грун™ [Electronic resource] Вюник аграрноТ науки. - 2015. - № 1. - C. 17 - 24. - Mode of access: http://agrovisnyk.com/pdf/ ua_2015_01_02.pdf.

8. Медведев В.В., Лактюнова Т.М., Плкко 1.В., Б^н О.М., Шеико С.М., Наюсько С.Г. Агрономiчно орiентоване раионування земель за властивостями Трунив (обГрунтування, методи, приклади). - Харгав: КП «Мюька друкарня», 2012. - 100 с.

9. Трускавецькии Р.С. Торфовi грунти i торфовища УкраТни. - Харкiв: Мкькд-рук, 2010. - 278 с.

10. Agus F, Hairiah K, Mulyani A. Measuring carbon stock in peat soils: practical guidelines. - Bogor, Indonesia: World Agroforestry Centre (ICRAF) Southeast Asia Regional Program, Indonesian Centre for Agricultural Land Resources Research and Development, 2011. - 60 p.

11. McBratney A.B., Mendona Santos M.L., Minasny B. On digital soil mapping [Electronic resource] Geoderma. - 2016. - Vol. 117, Issue 1-2. - P. 3-52. - Mode of access: https://doi.org/10.1016/S0016-7061(03)00223-4.

12. Conrad O., Bechtel B., Bock M., Dietrich H., Fischer E., Gerlitz L., Wehberg J., Wichmann V., and Boehner J. System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA) v. 2.1.4. // Geosci. Model Dev. - 2015. - Vol. 8, issue 7. - P. 1991-2007.

13. Guisan A., Weiss S.B., Weiss, A.D. GLM versus CCA spatial modeling of plant species distribution // Plant Ecology. - 1999. - Vol. 143, Issue 1. - P. 107-122.

14. Didan. K. MOD13Q1 MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid V006. NASA EOSDIS Land Processes DAAC [Electronic resource]: Land Processes Distributed Active Archive Center (LP DAAC). - 2015. - Mode of access: https:// doi.org/10.5067/MODIS/MOD13Q1.006.

15. Running S. Mu. Q., Zhao M. MOD17A3H MODIS/Terra Net Primary Production Yearly L4 Global 500m SIN Grid V006. NASA EOSDIS Land Processes DAAC [Electronic resource]: Land Processes Distributed Active Archive Center (LP DAAC). - 2015. - Mode of access: https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD17A3H.006.

16. Трускавецькии, С.Р. Використання багатоспектрального космiчного сканування та геошформацшних систем у дослщженш грунтового покриву Полкся : автореф. дис. канд. бюл. наук (03.00.18) / С.Р. Трускавецькии. - Харгав: ННЦ «1ГА iменi О.Н. Соколовського», 2006. - 24 с.

17. The R Project for Statistical Computing [Electronic resource]: R-project. -2017. - Mode of access: https://www.r-project.org/.

18. Полупан М.1., Соловеи В.Б., Величко В.А. Класифжащя Грун™ УкраТни / За ред. М.1. Полупана. - К.: Аграрна наука, 2005. - 300 с.

19. Hijmans R.J., Cameron S.E., Parra J.L., Jones P.G. and Jarvis A. Very high resolution interpolated climate surfaces for global land areas // International Journal of Climatology. - 2005. - Vol. 25, Issue15. - P. 1965-1978.

20. RStudio Team. RStudio: Integrated Development for R. [Electronic resource]: RStudio, Inc., Boston, MA. - 2017. - Mode of access: http://www.rstudio.com/.

21. Почвы Украины и повышение их плодородия / под. Ред. Н.И. Полупана. -Киев: Урожаи, 1988. - 293 с.

22. Breiman L. Random forests // Machine Learning - 2001. - Vol. 45, Issue 1. - P. 5-32.

23. Полупан М.1., Величко В.В., Соловеи В.Б. Розвиток украТнського агрономiчного Грунтознавства: генетичш та виробничi аспекти / за ред. М.1. Полупана. - К.: Аграрна наука, 2015. - 400 с.

24. GLOSIS - GSOCmap V1.0 (BETA) [Electronic resource]: Food and Agriculture Organization of the United Nations. - 2017. - Mode of access: http://54.229.242.119/ apps/GSOCmap.html.

25. Global Soil Organic Carbon Map (GSOCmap) Technical Report [Electronic resource]. - Rome, Italy: FAO and ITPS, 2018. -162 pp. - Mode of access: http:// www.fao.org/3/i8891en/I8891EN.pdf.