<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM/DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20120330//EN" "http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
    <!--<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="article.xsl">-->
<article xmlns:ns0="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en">
	<front>
		<journal-meta>
			<journal-id journal-id-type="eissn">2564-890X</journal-id>
			<journal-title-group>
				<journal-title>Journal of Agriculture and Environment</journal-title>
			</journal-title-group>
			<publisher>
				<publisher-name>ООО Цифра</publisher-name>
			</publisher>
		</journal-meta>
		<article-meta>
			<article-id pub-id-type="doi">10.60797/JAE.2025.61.1</article-id>
			<article-categories>
				<subj-group>
					<subject>Brief communication</subject>
				</subj-group>
			</article-categories>
			<title-group>
				<article-title>Геоинформационный анализ состояния лесов Нижегородской области и их зависимости от эдафических условий</article-title>
			</title-group>
			<contrib-group>
				<contrib contrib-type="author" corresp="yes">
					<contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0001-7803-011X</contrib-id>
					<contrib-id contrib-id-type="rinc">https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=1115930</contrib-id>
					<contrib-id contrib-id-type="rid">https://publons.com/researcher/HGC-8855-2022</contrib-id>
					<name>
						<surname>Козлова</surname>
						<given-names>Анастасия Александровна</given-names>
					</name>
					<email>akatoe-nn@yandex.ru</email>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1">1</xref>
				</contrib>
			</contrib-group>
			<aff id="aff-1">
				<label>1</label>
				<institution>Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского</institution>
			</aff>
			<pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2025-09-19">
				<day>19</day>
				<month>09</month>
				<year>2025</year>
			</pub-date>
			<pub-date pub-type="collection">
				<year>2025</year>
			</pub-date>
			<volume>20</volume>
			<issue>61</issue>
			<fpage>1</fpage>
			<lpage>20</lpage>
			<history>
				<date date-type="received" iso-8601-date="2025-05-13">
					<day>13</day>
					<month>05</month>
					<year>2025</year>
				</date>
				<date date-type="accepted" iso-8601-date="2025-08-19">
					<day>19</day>
					<month>08</month>
					<year>2025</year>
				</date>
			</history>
			<permissions>
				<copyright-statement>Copyright: &amp;#x00A9; 2022 The Author(s)</copyright-statement>
				<copyright-year>2022</copyright-year>
				<license license-type="open-access" xlink:href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
					<license-p>
						This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC-BY 4.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited. See 
						<uri xlink:href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/</uri>
					</license-p>
					.
				</license>
			</permissions>
			<self-uri xlink:href="https://jae.cifra.science/archive/9-61-2025-september/10.60797/JAE.2025.61.1"/>
			<abstract>
				<p>Данные космических снимков позволяют рассмотреть лесной покров исследуемой территории, а их последующая обработка — оценить плотность, равномерность распределения лесных массивов, а также их состояние. В настоящей работе используются данные спутниковых снимков LANDSAT, охватывающие территорию Нижегородской области, актуальные на 2024 год и обработанные с помощью аналитических инструментов геоинформационной платформы NextGIS. Полученные эмпирические результаты были сопоставлены с показателем Лесного плана региона на 2019–2028 гг., предусматривающего распределение земель лесного фонда по преобладающим породам, группам возраста, полноты и классам бонитета. Кроме того, характеристики лесорастительных условий были сопоставлены с характеристиками почв (генезис почвенной породы, тип почвы). Таким образом, настоящее исследование показывает актуальное состояние лесных фитоценозов Нижегородской области и его зависимость от эдафических условий.</p>
			</abstract>
			<kwd-group>
				<kwd>геоинформационные системы</kwd>
				<kwd> ДЗЗ</kwd>
				<kwd> LANDSAT</kwd>
				<kwd> Нижегородская область</kwd>
				<kwd> генезис почв</kwd>
				<kwd> возрастные группы леса</kwd>
				<kwd> полнота леса</kwd>
				<kwd> продуктивность леса</kwd>
			</kwd-group>
		</article-meta>
	</front>
	<body>
		<sec>
			<title>HTML-content</title>
			<p>1. Введение</p>
			<p>Нижегородская область </p>
			<p>— регион, расположенный в центре европейской части России и территориально относящийся к Среднему Поволжью наряду с Самарской, Ульяновской областями, республиками Татарстан, Чувашия и Марий Эл. Область вытянута в меридиональном направлении и разделена р. Волгой на низменное левобережье (Заволжье) и правобережье, составляющее часть Приволжской возвышенности [6, С. 115]. </p>
			<p>Преобладающее большинство природных сообществ региона сформировано на полесских, моренных, зандровых, реже </p>
			<fig id="F1">
				<label>Figure 1</label>
				<caption>
					<p>Типы почв России </p>
				</caption>
				<alt-text>Типы почв России </alt-text>
				<graphic ns0:href="/media/images/2025-07-21/5f3e41ad-3ffc-4714-ae58-3ae73baad10e.jpg"/>
			</fig>
			<p>— аллювиальных ландшафтах [8, С. 181], которым соответствуют легко- и среднесуглинистые, супесчаные подстилаемые почвообразующие породы. Исходя из этого, наиболее часто встречающимися типами почв в фитоценозах области можно считать дерново-подзолистые и дерново-подзолистые глеевые, серые и темно-серые, реже — подзолистые и подзолистые глеевые [10] (см. рис. 1, 2). </p>
			<fig id="F2">
				<label>Figure 2</label>
				<caption>
					<p> Распределение различных типов почв в фитоценозах Нижегородской области</p>
				</caption>
				<alt-text> Распределение различных типов почв в фитоценозах Нижегородской области</alt-text>
				<graphic ns0:href="/media/images/2025-06-06/ad47a19b-a119-4e66-8fd7-9474bb719b02.jpg"/>
			</fig>
			<p>— тайги (южная подзона) на северо-востоке области (Ветлужский, Шахунский, Шарангский районы) и смешанных хвойно-мелколиственных лесов (центральная и южная части области). Согласно данным Лесного плана региона на 2019-2028 гг. (форма Государственного лесного реестра (ГЛР) №2) [12], преобладающими лесообразующими породами в большинстве районов являются обыкновенная сосна (Pinus sylvestris), береза повислая (Betula pendula) и лишь в немногих — осина (Populus tremula), а фитоценозы принадлежат к двум возрастным группам — средневозрастным (&gt;40 лет) и молоднякам. Форма Государственного лесного реестра (ГЛР) №5, отражающая распределение лесов по группам полноты и классам бонитета, демонстрирует преобладание в регионе высокополнотных (относительная степень сомкнутости кроны 0,7-0,9) и средне- либо низкопродуктивных (III-IV класс бонитета) лесных массивов.</p>
			<p>В настоящей работе статистика Федерального агентства лесного хозяйства по 35 районным и межрайонным лесничествам Нижегородской области была сопоставлена с данными спутниковых снимков, позволяющими оценить плотность лесного покрова региона и равномерность его распределения </p>
			<p>[5, С. 182]</p>
			<p>В дальнейшем корреляция между лесорастительными условиями в регионе и почвами, на которых сформировались леса, была проверена статистически с помощью алгоритма платформы для обработки статистических данных «СтатТех» </p>
			<p>— для каждой группы потенциально или реально взаимосвязанных переменных подсчитывался коэффициент статистической значимости различий при распределении этих переменных. </p>
			<p>Таким образом, в начале исследования были выдвинуты следующие предположения:</p>
			<p>1) Лесные фитоценозы распределены по территории Нижегородской области неравномерно, образуя более густые массивы на северо-западе региона и в центральной части. К югу наблюдается снижение общей лесистости территории. </p>
			<p>2) Такая гетерогенность лесного покрова, а также состав, возраст и продуктивность древостоя объясняются в т. ч. эдафическими факторами.</p>
			<p>Гипотезы проверялись с помощью геоинформационных технологий. Геоинформационные системы используются в экологии, рациональном природопользовании и лесном хозяйстве сравнительно недавно </p>
			<p>[3, С. 66][2, С. 217]</p>
			<p>2. Методы и принципы исследования</p>
			<p>Материалами настоящего исследования послужили теоретические данные, собранные из открытых источников (официальные сайты региональных министерств, ведомств и атласов), а также эмпирические данные. </p>
			<p>Первая группа данных представляет собой статистику из форм ГЛР №2 и №5 по каждому из 35 лесничеств Нижегородской области, собранную Федеральным агентством лесного хозяйства и обобщенным в Лесном плане региона </p>
			<p>[12][10]</p>
			<p>Эмпирические данные </p>
			<fig id="F3">
				<label>Figure 3</label>
				<caption>
					<p>Космический снимок LANDSAT Нижегородской области на карте NextGIS (2025)</p>
				</caption>
				<alt-text>Космический снимок LANDSAT Нижегородской области на карте NextGIS (2025)</alt-text>
				<graphic ns0:href="/media/images/2025-08-11/53a61f90-7347-4870-957a-60c742874bc7.jpg"/>
			</fig>
			<p>— выгружать векторные данные на карту в виде точечного, линейного, полигонального слоев и анализировать с помощью специальных инструментов, а также работать с растровыми данными [4]. В настоящем исследовании на карте NextGIS представлены векторные слои — полигональный с административными границами региона и точечный с координатами каждого лесничества и информацией о нем. Векторные слои ранее использовались для визуализации данных по конкретным лесничествам [7, С. 26]. Растровые данные представлены космическим снимком LANDSAT. </p>
			<p>Данные снимка обрабатывались с помощью инструментов &quot;Pseudocolour raster style&quot; (создание тепловой карты, позволяющей отследить густоту и равномерность распределения лесных массивов) и Tree Density Caclulator (расчет плотности древостоя и разбивка исследуемой территории на классы, соответствующие группам полноты леса).</p>
			<p>Векторные данные </p>
			<p>— информация по каждой точке, соответствующей лесничеству — были отфильтрованы с помощью инструмента &quot;Filter by atribute&quot; по следующим признакам: группа возраста и класс бонитета леса, преобладающего на территории данного лесничества. Результат работы с векторными данными представляет собой цветовую точечную карту. </p>
			<p>3. Основные результаты</p>
			<p>Первичным результатом работы с растровым слоем (данными космического снимка LANDSAT) стала тепловая карта лесного покрова Нижегородской области, полученная с помощью инструмента &quot;Pseudocolor raster style&quot;, отображающая плотность древостоя и степень равномерности его распределения. Как и было предположено ранее, в регионе наблюдается относительно плотный, но гетерогенно распределенный древостой. Крупные лесные массивы большей плотности соответствуют южно-таежным фитоценозам на северо-востоке области и смешанным лесам Арзамасского межрайонного лесничества (центральная часть области, смещение к югу), в которых преобладают хвойные породы. В центральных и северо-западных районах наблюдается более равномерная картина распределения плотности древостоя, не приуроченного к крупным лесным фитоценозам (см. рис. 4). </p>
			<fig id="F4">
				<label>Figure 4</label>
				<caption>
					<p>Тепловая карта распределения лесов Нижегородской области, полученная при обработке космического снимка LANDSAT</p>
				</caption>
				<alt-text>Тепловая карта распределения лесов Нижегородской области, полученная при обработке космического снимка LANDSAT</alt-text>
				<graphic ns0:href="/media/images/2025-06-06/2c615d31-346a-48f8-a601-edbe73ca14a0.jpg"/>
			</fig>
			<fig id="F5">
				<label>Figure 5</label>
				<caption>
					<p>Оценка лесистости территории Нижегородской области с помощью &quot;Tree Density Calculator&quot;</p>
				</caption>
				<alt-text>Оценка лесистости территории Нижегородской области с помощью &quot;Tree Density Calculator&quot;</alt-text>
				<graphic ns0:href="/media/images/2025-05-13/37092571-577d-4821-8c51-743d28346cde.jpg"/>
			</fig>
			<fig id="F6">
				<label>Figure 6</label>
				<caption>
					<p>  Распределение пород разных возрастов в фитоценозах Нижегородской области</p>
				</caption>
				<alt-text>  Распределение пород разных возрастов в фитоценозах Нижегородской области</alt-text>
				<graphic ns0:href="/media/images/2025-06-06/95f46a06-e612-4d6d-822c-c7d3884e7b70.jpg"/>
			</fig>
			<p>[9]</p>
			<p>4. Статистическая обработка результатов</p>
			<p>Статистический анализ проводился с использованием программы StatTech v. 4.8.3 (ООО «Статтех», Россия).</p>
			<p>Количественные показатели (в настоящем исследовании </p>
			<p>— полнота и бонитет леса)[1, С. 174]— природная зона, преобладающая порода, группа возраста леса, почвообразующая порода и тип почвы) [1, С. 292][1, С. 178]—[1, С. 244]Различия считались статистически значимыми при коэффициенте p &lt; 0,05 [1, С. 86].</p>
			<p>В результате статистической обработки данных была выявлена взаимосвязь между типом почвы и типом древостоя (лиственный/хвойный). Коэффициент статистической значимости составил </p>
			<table-wrap id="T1">
				<label>Table 1</label>
				<caption>
					<p>Зависимость преобладающего типа леса от типа почвы в фитоценозах Нижегородской области</p>
				</caption>
				<table>
					<tr>
						<td>Тип почвы</td>
						<td>Преобладающий тип древостоя</td>
						<td>p (коэффициент статистической значимости; доли единицы)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>Лиственный</td>
						<td>Хвойный</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>Абс. ед. (количество точек)</td>
						<td>% от общего количества точек</td>
						<td>Абс. ед. (количество точек)</td>
						<td>% от общего количества точек</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>дерново-подзолистые</td>
						<td>7</td>
						<td>58,3</td>
						<td>5</td>
						<td>41,7</td>
						<td>0,037</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>дерново-подзолистые глеевые</td>
						<td>0</td>
						<td>0</td>
						<td>2</td>
						<td>100</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>подзолистые глеевые</td>
						<td>1</td>
						<td>100</td>
						<td>0</td>
						<td>0</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>подзолистые</td>
						<td>3</td>
						<td>60</td>
						<td>2</td>
						<td>40</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>подзолистые иллювиально-железистые</td>
						<td>0</td>
						<td>0</td>
						<td>5</td>
						<td>100</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>серые</td>
						<td>4</td>
						<td>80</td>
						<td>1</td>
						<td>20</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>темно-серые</td>
						<td>3</td>
						<td>100</td>
						<td>0</td>
						<td>0</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>черноземы текстурно-карбонатные</td>
						<td>2</td>
						<td>100</td>
						<td>0</td>
						<td>0</td>
					</tr>
				</table>
			</table-wrap>
			<fig id="F7">
				<label>Figure 7</label>
				<caption>
					<p>Зависимость преобладающего типа леса от типа почвы в фитоценозах Нижегородской области</p>
				</caption>
				<alt-text>Зависимость преобладающего типа леса от типа почвы в фитоценозах Нижегородской области</alt-text>
				<graphic ns0:href="/media/images/2025-05-13/1cf1ebca-b431-4961-bc40-00ce6a137b00.png"/>
			</fig>
			<p>— коэффициент статистической значимости составил p = 0,035 (см. табл. 2, рис. 8).</p>
			<table-wrap id="T2">
				<label>Table 2</label>
				<caption>
					<p>Зависимость преобладающих лесообразующих пород от типа почвы в Нижегородской области</p>
				</caption>
				<table>
					<tr>
						<td>Тип почвы</td>
						<td>Преобладающая лесообразующая порода</td>
						<td>p (коэффициент статистической значимости; доли единицы)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>Береза</td>
						<td>Осина</td>
						<td>Сосна</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>Абс. ед. (количество точек)</td>
						<td>% от общего количества точек</td>
						<td>Абс. ед. (количество точек)</td>
						<td>% от общего количества точек</td>
						<td>Абс. ед. (количество точек)</td>
						<td>% от общего количества точек</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>дерново-подзолистые</td>
						<td>7</td>
						<td>58,3</td>
						<td>0</td>
						<td>0</td>
						<td>5</td>
						<td>41,7</td>
						<td>0,035</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>дерново-подзолистые глеевые</td>
						<td>0</td>
						<td>0</td>
						<td>0</td>
						<td>0</td>
						<td>2</td>
						<td>100</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>подзолистые глеевые</td>
						<td>1</td>
						<td>100</td>
						<td>0</td>
						<td>0</td>
						<td>0</td>
						<td>0</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>подзолистые</td>
						<td>3</td>
						<td>60</td>
						<td>0</td>
						<td>0</td>
						<td>2</td>
						<td>40</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>подзолистые иллювиально-железистые</td>
						<td>0</td>
						<td>0</td>
						<td>0</td>
						<td>0</td>
						<td>5</td>
						<td>100</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>серые</td>
						<td>4</td>
						<td>80</td>
						<td>0</td>
						<td>0</td>
						<td>1</td>
						<td>20</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>темно-серые</td>
						<td>2</td>
						<td>66,7</td>
						<td>1</td>
						<td>33,3</td>
						<td>0</td>
						<td>0</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>черноземы текстурно-карбонатные</td>
						<td>2</td>
						<td>100</td>
						<td>0</td>
						<td>0</td>
						<td>0</td>
						<td>0</td>
					</tr>
				</table>
			</table-wrap>
			<fig id="F8">
				<label>Figure 8</label>
				<caption>
					<p> Зависимость преобладающих лесообразующих пород от типа почвы в фитоценозах Нижегородской области</p>
				</caption>
				<alt-text> Зависимость преобладающих лесообразующих пород от типа почвы в фитоценозах Нижегородской области</alt-text>
				<graphic ns0:href="/media/images/2025-06-06/fdeb620e-da5e-4d39-9c3e-25506fe11b09.png"/>
			</fig>
			<p>— при сопоставлении количественных и качественных показателей коэффициент статистической значимости всегда составлял p &gt; 0,05. Так, например, при анализе зависимости полноты древостоя в фитоценозах от типа почвы коэффициент составил p = 0,057 (см. табл. 3., рис. 9). </p>
			<table-wrap id="T3">
				<label>Table 3</label>
				<caption>
					<p>Зависимость полноты леса от типа почвы в фитоценозах Нижегородской области</p>
				</caption>
				<table>
					<tr>
						<td>Тип почвы</td>
						<td>Полнота леса</td>
						<td>p (коэффициент статистической значимости; доли единицы)</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>Me, </td>
						<td>Q₁ – Q₃, </td>
						<td>n</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>дерново-подзолистые</td>
						<td>0,70</td>
						<td>0,70 – 0,80</td>
						<td>12</td>
						<td>0,057</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>дерново-подзолистые глеевые</td>
						<td>0,65</td>
						<td>0,62 – 0,67</td>
						<td>2</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>подзолистые глеевые</td>
						<td>0,70</td>
						<td>0,70 – 0,70</td>
						<td>1</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>подзолистые </td>
						<td>0,70</td>
						<td>0,60 – 0,70</td>
						<td>5</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>подзолистые иллювиально-железистые</td>
						<td>0,80</td>
						<td>0,80 – 0,80</td>
						<td>5</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>серые</td>
						<td>0,60</td>
						<td>0,60 – 0,70</td>
						<td>5</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>темно-серые </td>
						<td>0,70</td>
						<td>0,65 – 0,70</td>
						<td>3</td>
					</tr>
					<tr>
						<td>черноземы текстурно-карбонатные</td>
						<td>0,70</td>
						<td>0,70 – 0,70</td>
						<td>2</td>
					</tr>
				</table>
			</table-wrap>
			<fig id="F9">
				<label>Figure 9</label>
				<caption>
					<p> Зависимость полноты леса от типа почвы в фитоценозах Нижегородской области</p>
				</caption>
				<alt-text> Зависимость полноты леса от типа почвы в фитоценозах Нижегородской области</alt-text>
				<graphic ns0:href="/media/images/2025-05-13/c5825188-50c8-431b-8762-340812fbd707.png"/>
			</fig>
			<p>— процессы, обусловленные в большей степени биотическими факторами внутри самих фитоценозов и их близостью к зонам антропогенного пресса, чем эдафическими условиями [11, С. 79]. </p>
			<p>5. Выводы</p>
			<p>По результатам проведенного исследования были сделаны следующие выводы:</p>
			<p>1) Гипотеза о неравномерном распределении лесного покрова на территории Нижегородской области подтверждена полностью </p>
			<p>— это показывает полученная тепловая карта региона и карта плотности лесных массивов, разбивающая лесные сообщества на классы плотности.</p>
			<p>2) Сопоставление теоретических (формы ГЛР №2, №5) и эмпирических (точки на карте, соответствующие лесничествам с определенными лесорастительными условиями) позволило сделать вывод о принадлежности большинства фитоценозов региона к средним и нижним классам бонитета (III–IV) и группам высокой полноты леса (степень полноты &gt; 0,8, 1-2 классы). К северу области, при переходе зоны смешанных лесов в таежную, наблюдается снижение продуктивности (бонитета) леса. </p>
			<p>3) Статистический анализ данных выявил прямую корреляцию между типами почв и фитоценозов региона — при сопоставлении параметров «тип почвы» и «тип древостоя» в базе данных платформы «СтатТех» были выявлены значимые различия (коэффициент статистической значимости принимал значения &lt; 0,05).</p>
			<p>4) При этом при статистической обработке данных не нашла подтверждение гипотеза о зависимости количественных показателей лесорастительных условий (возраст, полнота, бонитет леса) от эдафических факторов (тип почвы, почвообразующая порода) </p>
			<p>— коэффициент статистической значимости принимал значение &gt; 0,05. </p>
			<p>6. Заключение</p>
			<p>В ходе настоящего исследования была определена структура распределения фитоценозов различного видового состава, возраста, полноты и степени продуктивности по Нижегородской области. Гипотезы, выдвинутые в начале работы, подтверждены лишь частично </p>
			<p>— почвообразующие породы и, соответственно, тип почвы на территории определяют состав древостоя в пределах природной зоны (таежной или смешанных лесов), но не влияют напрямую на старение леса, его плотность и степень продуктивности — эти показатели в большей степени зависят от биотических и антропогенных факторов сообщества.</p>
			<p>Тем не менее с помощью геоинформационных систем и данных дистанционного зондирования была получена общая картина состояния лесов, равномерности их распределения, а также подсчитана плотность древостоя в основных исследованных районах и общая степень лесистости территории. Стоить отметить, что NextGIS принимает во внимание гетерогенность лесного покрова Нижегородской области и способен определить плотность древостоя даже в фитоценозах малой площади.</p>
			<p>Стоит отметить, что результаты геоинформационного мониторинга требуют статистического подтверждения достоверности, что и было показано в настоящей работе. Применение методов математической статистики и использование соответствующих платформ позволит исключить субъективность и случайные ошибки при нанесении данных о лесорастительных условиях в фитоценозах на цифровую карту. </p>
			<p>Таким образом, геоинформационные технологии с учетом обязательной последующей статистической обработки данных можно считать объективным методом анализа лесорастительных условий на территориях разной протяженности и применять в длительном мониторинге состояния лесов конкретных регионов.</p>
		</sec>
		<sec sec-type="supplementary-material">
			<title>Additional File</title>
			<p>The additional file for this article can be found as follows:</p>
			<supplementary-material xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" id="S1" xlink:href="https://doi.org/10.5334/cpsy.78.s1">
				<!--[<inline-supplementary-material xlink:title="local_file" xlink:href="https://jae.cifra.science/media/articles/19430.docx">19430.docx</inline-supplementary-material>]-->
				<!--[<inline-supplementary-material xlink:title="local_file" xlink:href="https://jae.cifra.science/media/articles/19430.pdf">19430.pdf</inline-supplementary-material>]-->
				<label>Online Supplementary Material</label>
				<caption>
					<p>
						Further description of analytic pipeline and patient demographic information. DOI:
						<italic>
							<uri>https://doi.org/10.60797/JAE.2025.61.1</uri>
						</italic>
					</p>
				</caption>
			</supplementary-material>
		</sec>
	</body>
	<back>
		<ack>
			<title>Acknowledgements</title>
			<p/>
		</ack>
		<sec>
			<title>Competing Interests</title>
			<p/>
		</sec>
		<ref-list>
			<ref id="B1">
				<label>1</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Белюченко И.С. Анализ данных и математическое моделирование в экологии и природопользовании / И.С. Белюченко, А.В. Смагин, Л.Б. Попок. — Краснодар : Издательство Кубанского государственного аграрного университета им. И.Т. Трубилина, 2015. — 313 с.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B2">
				<label>2</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Варламов А.А. Земельный кадастр. Географические и земельные информационные системы / А.А. Варламов, С.А. Гальченко. — Москва : Колос, 2006. — Т. 6. — 400 с.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B3">
				<label>3</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Васенев И.И. Геоинформационные системы в почвоведении и экологии : учебно-практическое пособие / И.И. Васенев, Ю.Л. Мешалкина, Д.А. Грачев. — Москва : МСХА им. К.А. Тимирязева, 2010. — 212 с.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B4">
				<label>4</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Документация по программному обеспечению NextGIS/QGIS // Программное обеспечение NextGIS/QGIS. — 2025. — URL: https://docs.nextgis.ru/ (дата обращения: 23.04.25).</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B5">
				<label>5</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Ерунцова Е.Р. Использование геоинформационных систем в экологии и природопользовании / Е.Р. Ерунцова // Актуальные вопросы науки и образования: теоретические и прикладные аспекты : материалы Международной (заочной) научно-практической конференции. — Кишинев : Научно-издательский центр «Мир науки», 2018. — С. 181–185.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B6">
				<label>6</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Исаченко А.Г. Ландшафтоведение и физико-географическое районирование / А.Г. Исаченко. — Москва : Издательство «Высшая школа», 1991. — 366 с.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B7">
				<label>7</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Козлова А.А. Геоинформационные технологии в оценке состояния лесных сообществ Среднего Поволжья / А.А. Козлова // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. — 2023. — № 2. — С. 23–30.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B8">
				<label>8</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Мильков Ф.Н. Среднее Поволжье: физико-географическое описание / Ф.Н. Мильков. — Москва : Издательство академии наук СССР, 1953. — 263 с.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B9">
				<label>9</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Мининзон И.Л. Ботаническая география Нижнего Новгорода / И.Л. Мининзон // Экологический центр «Дронт». — Нижний Новгород, 2024. — URL: https://dront.ru/wp-content/uploads/2024/04/Botan.-geogr.-Nizh.-Novg-2024.pdf (дата обращения: 10.04.25).</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B10">
				<label>10</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Национальный атлас почв Российской Федерации. — 2021. — URL: https://web.archive.org/web/20201204082541/https://soil-db.ru/soilatlas/ (дата обращения: 10.04.25).</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B11">
				<label>11</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Перепелкина Е.Б. Изучение минеральных и органических компонентов водопрочных агрегатов гумусово-аккумулятивных горизонтов серых лесных почв Среднего Поволжья / Е.Б. Перепелкина. — Казань : Издательство Казанского государственного университета, 2004. — 125 с.</mixed-citation>
			</ref>
			<ref id="B12">
				<label>12</label>
				<mixed-citation publication-type="confproc">Российская Федерация. Лесной план Нижегородской области на 2019–2028 гг. : [принят Федеральным агентством лесного хозяйства по Нижегородской области 2018-12-27]. — 2018.</mixed-citation>
			</ref>
		</ref-list>
	</back>
	<fundings/>
</article>