Mongolian Journal of Geography and Geoecology https://mongoliajol.info/index.php/MJGG <p>published by the of Institute of Geography and Geoecology, Mongolian Academy of Sciences.</p> <p><strong>Abstracting and indexing in <a title="Google Scholar" href="https://scholar.google.com" target="_blank" rel="noopener">Google Scholar</a>, <a title="Mongolian Journal of Geography and Geoecology" href="https://app.dimensions.ai/" target="_blank" rel="noopener">Dimensions,</a> and <a title="EBSCO Discovery service" href="https://www.ebscohost.com/discovery" target="_blank" rel="noopener">EBSCO Discovery service</a></strong></p> Institute of Geography and Geoecology, Mongolian Academy of Sciences en-US Mongolian Journal of Geography and Geoecology 3006-385X <p>Copyright on any research article in the <strong>Mongolian Journal of Geography and Geoecology</strong> is retained by the author(s).</p> <p>The authors grant the <strong>Mongolian Journal of Geography and Geoecology</strong> a license to publish the article and identify itself as the original publisher.</p> <p><a href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" rel="license"><img style="border-width: 0;" src="https://i.creativecommons.org/l/by/4.0/88x31.png" alt="Creative Commons Licence" /></a><br />Articles in the <strong>Mongolian Journal of Geography and Geoecology</strong> are Open Access articles published under a <a href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" rel="license">Creative Commons Attribution 4.0 International License</a> CC BY.</p> <p>This license permits use, distribution and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.</p> Preliminary results of determining the social variables of rural population's vulnerability to climate change https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/3067 <p>Mongolia is extremely vulnerable to climate change due to its geographical location, fragile ecosystem, and economic system dependent on nature and climate. Especially, rural people and herders in Mongolia are a social group that is very sensitive and vulnerable to climate change. This study aimed to define the condition of the social and economic vulnerability of rural people to climate change at the soum level in the Bayankhongor, Dundgovi, and Khovd provinces. Socioeconomic data were collected in a continuous series for the last 10 years. Socioeconomic variables of the vulnerability to climate change were calculated and thematic images were created using ArcGIS for each soum of three provinces for comparison of the provincial average. As a result, we identified 8 major social variables including rural poverty; unemployment rate; dependency ratio; population growth and migration (the average annual growth rate of the population and the net migration rate); education level of the rural population; share of male/female headed household in total household; death rate from cardiovascular diseases; and supply of doctors and specialists (number of physicians per 10,000 people). In the future, the study can be further explored by understanding the interrelationships and correlations between social variables of vulnerability and vulnerability assessment. The results can be used for the implementation of climate change adaptation strategies at the local level, and the development of science-based policies can be supported.</p> <p><strong>Хөдөөгийн иргэдийн уур амьсгалын өөрчлөлтөд нийгмийн эмзэг байдлын хувьсагчуудад дүн шинжилгээ хийсэн урьдчилсан үр дүнгээс</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ: </strong>Байгаль, газарзүйн нөхцөл, цаг уураас хараат эдийн засгийн тогтолцоо зэргээсээ шалтгаалан уур амьсгалын өөрчлөлтөд өртөмтгий орнуудын нэг нь манай улс бөгөөд хөдөөгийн иргэд, малчид нь уур амьсгалын өөрчлөлтөд нэн эмзэг нийгмийн бүлэг юм. Энэхүү судалгаа нь Баянхонгор, Дундговь болон Ховд аймгуудын сумдын жишээгээр уур амьсгалын өөрчлөлтөд хөдөөгийн иргэд, тэр дундаа малчдын нийгмийн эмзэг байдлыг тодорхойлох зорилготой. Дэвшүүлсэн зорилго, зорилтдоо хүрэхийн тулд судалгааны бүс нутгийн сумдын түвшинд хүн ам, нийгмийн шалгуур үзүүлэлтүүдийг сүүлийн 10 жилийн тасралтгүй цуваагаар цуглуулан, аймгийн дундажтай харьцуулах замаар боловсруулалт хийж, түүндээ тулгуурлан ArcGIS программ дээр сэдэвчилсэн зургууд зохиосон. Үүний дүнд бид хөдөөгийн ядуурал, ажилгүйдлийн түвшин, хүн ам зүйн ачаалал, хүн амын өсөлт ба шилжилт хөдөлгөөн (хүн амын жилийн дундаж өсөлт ба шилжилт хөдөлгөөний цэвэр коэффициент), хөдөөгийн хүн амын боловсролын түвшин, өрх толгойлсон эрэгтэй/эмэгтэй тэргүүлэгчтэй өрхийн эзлэх хувь, зүрх судасны өвчнөөр нас баралтын түвшин, эмч, мэргэжилтний хангамж (10000 хүнд ногдох эмчийн тоо) зэрэг нийгмийн эмзэг байдлын 8 гол хувьсагчдыг тодорхойллоо. Цаашид тус судалгааг улам гүнзгийрүүлэн, уур амьсгалын өөрчлөлтөд эмзэг байдлын нийгмийн хувьсагчид хоорондын харилцан хамаарал, уялдаа холбоог судлан, чанарын судалгаагаар үр дүнг баталгаажуулж, орон нутгийн түвшинд уур амьсгалын өөрчлөлтөд дасан зохицох стратеги хэрэгжүүлэх, шинжлэх ухаанд суурилсан бодлого боловсруулахад дэмжлэг үзүүлэх зөвлөмж боловсруулах боломжтой.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Уур амьсгалын өөрчлөлт, эмзэг байдал, хөдөөгийн иргэд, нийгмийн хувьсагч</p> Otgonkhuu Tsedevish Altanbagana Myagmarsuren Copyright (c) 2023 Otgonkhuu Tsedevish, Altanbagana Myagmarsuren https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-28 2023-12-28 60 44 1 10 10.5564/mjgg.v60i44.3067 Effects of environmental conditions on seed yield of larch forest in green zone of Ulaanbaatar https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2914 <p>The flowering of trees and shrubs serves as the primary indicator of the seed yield for the year. The duration of flowering, however, varies with the weather conditions throughout the year. This study aimed to determine the indicators of flowering and seed yield of larch forests in the green zone of Ulaanbaatar city and understand the effects of climate change on it. The study was carried out in the mixed forest of Khandgait and Jigjid valleys. We used sample plot separation, tree taxation, and tree selection methods to define basic parameters, and collected and analyzed soil samples. Differences between the flowering of trees and the chemical parameters of the soil were determined using one-way ANOVA. As a result, the study area consisted of a taiga mixed forest with mature trees including larch, spruce, and cedar aged between IV-VII and with a thickness of 0.6-0.7. The average diameter and height of the trees were 22.5–30.2 cm and 18.6–18.8 m, respectively, and according to the selection category, normal trees were prevalent. The trees began to bloom evenly in the second ten days of May, but due to sudden coldness in spring and continuous cold rain, the larch flowers dried up and did not produce seeds. According to the soil analysis, the content of humus contained in 100 g of soil was sufficient. The average pH was 5.8, and conductivity was ranged between 0.04 and 0.4. Carbonate content was not detected in all layers of the soil. The uppermost surface layers consisted of sandy soil followed by light loam and loam in the following layers. In conclusion, due to the climate condition, the larch trees in the green zone of Ulaanbaatar city have achieved only a 3-point flowering.</p> <p><strong>Улаанбаатар хотын ногоон бүсийн шинэсэн ойн үрийн ургацад ургах орчны үзүүлэх нөлөө</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ: </strong>Мод, сөөгний цэцэглэлт нь тухайн жилийн үрийн ургацыг тодорхойлох гол үзүүлэлт болдог. Цэцэглэлтийн үргэлжлэх хугацаа нь тухайн жилийн цаг агаарын байдлаас шалтгаалж харилцан адилгүй байдаг. Энэхүү судалгааны зорилго нь Улаанбаатар хотын ногоон бүсийн шинэсэн ойн цэцэглэлт, үрийн ургацын үзүүлэлтүүдийг тодорхойлж, тухайн бүс нутгийн нөхцөлд уур амьсгалын өөрчлөлтийн үзүүлэх нөлөөг судлахад оршино. Судалгааг Хандгайтын ам, Жигжидийн амны шинэс зонхилсон холимог ойд гүйцэтгэв. Дээж талбайг тусгаарлан моддын таксацийн үндсэн үзүүлэлт, моддын селекцийн үнэлгээ болон цэцэглэлтийн үнэлгээ, дээж талбайн хөрсний шинж чанарын үзүүлэлтийг арга зүйн дагуу тодорхойлов. Моддын цэцэглэлт болон дээж талбайн хөрсний химийн шинж чанарын үзүүлэлтийн ялгааг нэг хүчин зүйлт вариансын анализаар (One-way ANOVA) тодорхойлов. Судалгааны дүнгээс үзэхэд, дээж талбай дахь модод насны IV-VII ангид хамрагдах болц гүйцсэн 0.6-0.7 өтгөрөлтэй шинэс, гацуур, хуш бүхий тайгын холимог ой тархан ургаж байна. Ойн дундаж диаметр 22.5-30.2 см, дундаж өндөр 18.6-18.8 м, селекцийн ангиллаар хэвийн модод зонхилон тархаж байна. Цэцэглэлтийн явцаас үзэхэд, 5-р сарын II арав хоногт модод жигдрэн цэцэглэж эхэлсэн боловч хаврын гэнэтийн хүйтрэлт, үргэлжилсэн хүйтэн бороо зэрэг шалтгааны улмаас шинэсний цэцгүүд хатаж цаашид үр боловсрох боломжгүй болсон байна. Хөрсний шинжилгээний дүнгээс үзэхэд, 100 г хөрсөнд агуулагдах ялзмагийн агууламж хангалттай, хөрсний уусмалын орчин дунджаар pH 5.8, хөрсний бүх үе давхаргад карбонатын агууламж илрээгүй, цахилгаан дамжуулах чанар багаас дунд зэрэг, хөдөлгөөнт фосфор, калийн хангамжаар сайн, механик бүрэлдэхүүний хувьд хамгийн дээд өнгөн үе давхаргууд элсэнцэр, түүнээс доош хөнгөн шавранцар болон шавранцар ширхгийн бүрэлдэхүүнтэй байгаа нь модлог ургамал ургахад тохиромжтой байв. Улаанбаатар хотын ногоон бүсийн шинэсэн ойд 5-р сарын II арав хоногт тохиолдох цочир хүйтрэлтийн улмаас моддын цэцэглэлт 3 балл буюу дундаж үнэлгээтэй байв.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Боргоцой, Ногоон бүсийн ой,Үрийн ургац, Үрийн мод, Уур амьсгал, Цэцэглэлт</p> Udval Bayarsaikhan Azzaya Batkhuyag Batsaikhan Ganbaatar Anudari Batbileg Byambaa Ganbat Copyright (c) 2023 Udval Bayarsaikhan, Azzaya Batkhuyag, Anudari Batbileg https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-28 2023-12-28 60 44 11 20 10.5564/mjgg.v60i44.2914 Organic carbon stock of loess soil in the Lower Orkhon River https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2921 <p>We aimed to study the soil organic carbon (SOC) stock of the loess soil and conducted samplings on a non-sandy loess terrace at the Lower Orkhon River in Shaamar Soum of Selenge Province. We made a soil profile with a 200 cm depth and collected 11 soil samples from each layer. The SOC was determined according to the Turin method in the Soil Research Laboratory at the Institute of Geography and Geoecology of the Mongolian Academy of Sciences. Results indicated that the mean SOC of the 200 cm soil profile ranges between 1.78-7.52 g/kg and the organic carbon content of the paleosol was higher than that of loess layers. The SOC was 0.7 kg/m<sup>-2</sup> at 0-26 cm, 1.1 kg/m<sup>-2</sup> at 26-42 cm, 1.8 kg/m<sup>-2</sup> at 42-60 cm, 1.2 kg/m<sup>-2</sup> at 60-80 cm, 0.7 kg/m<sup>-2</sup> at 80-92 cm, 0.6 kg/m<sup>-2</sup> at 92-113 cm, 0.8 kg/m<sup>-2 </sup>at 113-130 cm, 0.7 kg/m<sup>-2</sup> at 130-140 cm, 0.7 kg/m<sup>-2</sup> at 140-150 cm, 0.7 kg/m<sup>-2</sup> at 140-150 cm, 1.1 kg/m<sup>-2</sup> at 150-170 cm, and 3.3 kg/m<sup>-2</sup> at 170-200 cm depth. The SOC in the topsoil layer was 9.9 t/ha at 0-30 cm, 36.6 t/ha at 0-60 cm, 57.7 t/ha at 0-100 cm, and 128.4 t/ha at 0-200 cm layer. The loess soil distributed in the northern part of Mongolia had a dark color and paleosol layer with high organic contents. Therefore, there was no tendency for SOC reduction when the depth increased. The amount of the SOC at a depth of less than 1 m was higher than the loess soil distributed in the Plateau region of China but the SOCs were similar at a depth of up to 1 m.</p> <p><strong>Орхон голын адаг орчмын хэмэрлэг хөрсний органик нүүрстөрөгчийн нөөц</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ: </strong>Энэхүү судалгаа нь хэмэрлэг хөрсний органик нүүрстөрөгч (SOC)-ийн нөөцийг судлахад чиглэсэн бөгөөд хөрсний хээрийн судалгааг Сэлэнгэ аймгийн Шаамар сумын нутаг Орхон голын зүүн дэнжийн чулуугүй-элсэрхэг хэмэрлэг дээр гүйцэтгэсэн болно. Бид 200 см-ийн гүнтэй хөрсний зүсэлт хийж, хөрсний давхарга бүрээс нийт 11 ширхэг хөрсний дээж авч лабораторийн шилжилгээнд хамруулсан. SOC-ийг Тюрины аргын дагуу ШУА-ийн Газарзүй, геоэкологийн хүрээлэнгийн Хөрс судлалын лабораторид толорхойлсон. Судалгааны үр дүнгээр 200 см-ийн хөрсний SOC-ийн агууламж нь 1.78-7.52 г/кг-ийн хооронд хэлбэлзэх ба органик нүүрстөрөгчийн агууламжаар дарагдмал үе давхарга нь хэмэрлэг үе давхаргынхаас өндөр байна. SOC-ийн нөөц хөрсний 0-26 см-ийн давхаргад 0.7 кг/м<sup>-2</sup> байсан бол 26-42 см-т 1.1 кг/м<sup>-2</sup>, 42-60 см-т 1.8 кг/м<sup>-2</sup>, 60-80 см-т 1.2 кг/м<sup>-2</sup>, 80-92 см-т 0.7 кг/м<sup>-2</sup>, 92-113 см-т 0.6 кг/м<sup>-2</sup>, 113-130 см-т 0.8 кг/м<sup>-2</sup>, 130-140 см-т 0.7 кг/м<sup>-2</sup>, 140-150 см-т 0.7 кг/м<sup>-2</sup>, 150-170 см-т 1.1 кг/м<sup>-2</sup>, ба 170-200 см-т 3.3 кг/м<sup>-2</sup>. Хэмэрлэх хөрсний 0-30 см өнгөн давхарга дахь SOC нөөц 9.9 тн/га, 0-60 см-т 36.6 тн/га, 0-100 см-т 57.7 тн/га бол 0-200 см-т 128.4 тн/га-гийн SOC нөөцтэй. Монгол орны хойд хэсгээр тархсан хэмэрлэг нь бараан өнгийн органикийн агууламжаар өндөр дарагдмал үеүдтэй учраас хөрсний гүн нэмэгдэхэд органикийн нөөц буурах зүй тогтол илрэхгүй, 1 метрээс дооших гүнд байгаа органик нүүрстөрөгчийн нөөцөөр Хятадын тэгш өндөрлөгт тархсан хэмэрлэг хөрснийхөөс өндөр. Харин 1 метр хүртэл гүн дэх нөөцөөр ойролцоо байна. </p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Хэмэрлэг хөрс, Хөрсний органик, Органик нүүрстөрөгчийн нөөц, Орхон гол, Шаамар</p> Bolormaa Tseden-Ish Zolzaya Maamkhuu Byambaa Ganbat Purevdorj Tserengunsen Copyright (c) 2023 Bolormaa Tseden-Ish, Zolzaya Maamkhuu, Byambaa Ganbat, Purevdorj Tserengunsen https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-28 2023-12-28 60 44 21 27 10.5564/mjgg.v60i44.2921 The effect of organic and inorganic mulching soil moisture retention : A case study of the trees area in a greenhouse https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/3063 <p>This study aimed to compare organic and inorganic soil moisture protection mulches and determine how tree growth and soil moisture dynamics change based on experimental research conducted in a greenhouse. We planted three types of trees in sandy soil with consistent regular irrigation and covered them by leaf, straw, stone, sand mulch. We tested organic and inorganic mulches with four groups of 10 replicates. The soil moisture level was measured using a TDR 150 mo del soil moisture meter. The soil moisture sensor was placed at a depth of 12 cm and recorded measurements at intervals of 7-10 days over four months. Compared to the control area, soil moisture was found to be retained by 16.4% more with sand mulch, 19.5% more with stone mulch, 33.9% more with straw mulch, and 40.3% more with leaf mulch. During the measurement period, organic mulch consisting of leaves and straw retained the most moisture and reduced the moisture loss by 20-25%. In terms of plant growth and development, trees with high organic mulch exhibited 20-30% higher growth rates than those in the control area and had trees with diameters 5-10% larger. Our study confirmed that covering the soil has advantages in reducing evaporation from the soil surface, increasing soil moisture, reducing soil compaction, and supporting plant growth and development. Implementing the soil covering to retain moisture enhances the soil property by significantly reducing the need for tree watering and contributing to water conservation. Also, our study indicated that covering materials utilized in this experimental study for soil moisture protection offer numerous advantages, as they are readily available, environmentally friendly, and cost-effective for our country.</p> <p><strong>Хөрсний чийг хамгаалах органик ба органик биш хучаасны нөлөө : Хүлэмжинд модлог ургамал тариалсан талбайн жишээн дээр</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ: </strong>Хөрсний чийг хамгаалах органик ба органик биш хучаасыг харьцуулан судалж, модны өсөлт, хөрсний чийгийн динамик хэрхэн өөрчлөгдөх, үр дүнг цаашдын судалгааны ажилд ашиглах зорилготойгоор энэхүү судалгааг хийлээ. Судалгаанд TDR 150 загварын SOIL MOISTURE METER хэмжигч багажийг ашиглан хөрсний чийгийг хэмжсэн. Органик ба органик биш хучаасыг дөрвөн хувилбар 10 давталттай, гурван төрлийн модыг элсэнцэр хөрсөнд тариалж ижил хэмжээтэй усалгааг тогтмол хийж туршилтыг явуулсан. Хөрсний чийг хэмжих мэдрэгч 12 см гүнд 7-10 хоногийн давтамжтайгаар (ургамал ургалтын хугацаанд) хэмжилт хийсэн. Хөрсний чийгийг хяналтын хувилбартай харьцуулахад элсэн хучаас 16.4 %, чулуун хучаас 19.5 %, сүрлэн хучаас 33.9 %, навчин хучаас 40.3 %-иар илүү чийгээ хадгалж байна. Нийт хэмжилт хийсэн хугацаанд органик хучаас (навч, сүрэл) хамгийн их чийгийг хадгалж чийг алдагдлыг 20-25 % бууруулж байсан. Тарьцын өсөлтийн хувьд модны өндрийн үзүүлэлт органик хучаас хяналтын талбайтай харьцуулахад 20-30 %, модны диаметр 5-10 % илүү байна. Хөрсийг хучих нь хөрсний гадаргын ууршилтыг багасгах, хөрсний чийгийг нэмэгдүүлэх, хөрсний нягтралыг бууруулах, ургамлын өсөлтийг дэмжих зэрэг олон давуу талтай байгаа нь энэхүү судалгааны дүнгээр нотлогдож байна. Хөрсний чийг хамгаалах энэхүү туршилт судалгаанд ашиглагдсан хучаасны материалууд нь манай орны хувьд олдоц арвин, байгальд ээлтэй, эдийн засгийн хувьд хэмнэлттэй материал гэдгээрээ давуу тал маш их юм. Бортоготой тарьцны өнгөн хөрсийг хучиж чийгийг барьснаар хөрсний шинж чанар сайжирч модны усалгааны нормыг багасгаж ус хэмнэх ач холбогдолтой юм.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Хөрсний чийг, Навчин хучаас, сүрлэн хучаас, чулуун хучаас , элсэн хучаас</p> Elbegzaya Gankhuyg Bat-Oyun Tuvshinzaya Purevdorj Tserengunsen Ganzorig Ulgiichimeg Copyright (c) 2023 Elbegzaya Gankhuyg, Bat-Oyun Tuvshinzaya, Purevdorj Tserengunsen, Ganzorig Ulgiichimeg https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-28 2023-12-28 60 44 28 35 10.5564/mjgg.v60i44.3063 Estimating soil erosion in urban areas by changes in soil properties https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/3069 <p>Soil erosion is mainly caused by anthropogenic activities and has been intensified in urban areas, where there are high population densities, industries, and constructions. In this study, we aimed to assess soil erosion in urban areas by examining changes in organic content, texture, and pH values of the soil. We collected soil samples from ten settlements of Bayankhongor Province and used a weather station site with fences as a control site. The findings revealed that there are substantial variations in the organic content of the soil. In comparison with the control site, organic content decreased and it was 10.6% in the provincial center, Bayankhongor, and &lt;10% in Gurvanbulag, Khureemaral, Bombuger, Bogd, and Bayanlig soums. Loss of organic content was 21.2% in Khureemaral, while a steep decline was observed in some areas and it was 53.9% in Galuut, 49.3% in Jargalant, and 61.1% in Baatsagaan. The average organic content of the soil in the sampled sites was found to be 23% lower than in the control site. Analysis of the soil texture revealed that the study sites have sandy loam, loamy sand, and loam-textured soil. In comparison to the control area, the fine particles such as dust and clay increased whereas, the proportion of sand increased in the soil of urban areas. Regarding the pH, the average pH in the urban area was 8, while it was slightly lower in the control area with a value of 7.82. The pH value varied across areas, with some areas increasing, while others decreasing, and some remaining unchanged, and no statistically significant differences were observed. In conclusion, our study exhibited the efficacy of relying on multiple properties of soil to assess soil erosion.</p> <p><strong>Төв суурин газрын хөрсний элэгдлийг хөрсний шинж чанарын өөрчлөлтөөр тодорхойлох нь</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ: </strong>Хөрсний элэгдэл хүний үйл ажиллагааны нөлөөгөөр ихэвчлэн үүсдэг бөгөөд хүн амын төвлөрөл, үйлдвэр, барилгажилт ихтэй хот суурин газарт эрчимтэй явагддаг. Энэхүү судалгаанд бид төв суурин газрын хөрсний элэгдлийг хөрсний органикийн агууламж, механик бүрэлдэхүүн, урвалын орчны утгын өөрчлөлтөөр тодорхойлохыг зорьсон. Бид хөрсний дээжийг Баянхонгор аймгийн 10 төв, суурин газраас цуглуулж, цаг уурын станцын хашаалсан талбайг хяналтын талбай болгон ашигласан. Судалгааны үр дүнгээр хөрсний органик агууламж эрс ялгаатай байна. Хяналтын талбайтай харьцуулахад хөрсний органик агууламж аймгийн төв Баянхонгорт 10.6%-иар буурсан бол Гурванбулаг, Хүрээмарал, Бөмбөгөр, Богд, Баянлиг сумдад 10%-с багаар буурсан байна. Хөрсний органикийн алдрал Хүрээмарал суманд 21.2% байсан бол Галуутад 53.9%, Жаргалантад 49.3%, Баацагаан сумдад хамгийн их буюу 61.1% байна. Нийт дээжийн дунджийг авч үзэхэд суурин газрын хөрсний органикийн агууламж хяналтын талбайн агууламжаас 23%-иар бага гарсан. Хөрсний механик бүрэлдэхүүний дүнгээр судалгааны талбай нь элсэнцэр, нарийн элс, шавранцраас бүрдэж байна. Хяналтын талбайтай харьцуулахад суурин газруудад хөрсний жижиг хэсгүүд болох тоос болон шаврын агууламж буурч, элсний агууламж нэмэгдсэн байна. Хөрсний урвалын орчныг тооцож үзвэл суурин газарт хөрсний урвалын орчин дунджаар 8, харьцуулах талбайд 7.82 байна. Урвалын орчны утга зарим сууринд өссөн, зарим сууринд буурсан, зарим сууринд өөрчлөлтгүй гарсан ба тодорхой зүй тогтол статистик ялгаа ажиглагдаагүй. Бидний судалгаа нь хөрсний элэгдлийг тодорхойлоход олон үзүүлэлтүүдийг ашиглах нь чухал гэдгийг харуулж байна. </p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Хөрсний элэгдэл, хот суурин, хөрсний шинж чанар, хөрсний өөрчлөлт.</p> Telmen Turmunkh Ganzorig Ulgiichimeg Bolormaa Tseden-Ish Purevdorj Tserengunsen Copyright (c) 2023 Telmen, Ganzorig Ulgiichimeg, Bolormaa Tseden-Ish, Purevdorj Tserengunsen https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-28 2023-12-28 60 44 36 45 10.5564/mjgg.v60i44.3069 Changes in the surface area of lakes in the dry steppe: A case study in Buuntsagaan Lake https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2923 <p>Lakes in areas with fragile and dry steppe ecosystems are of great ecological and climatic importance, and Buuntsagaan Lake is one of them in Mongolia. It is the largest lake of the Valley of the Lakes situated in the Khangai and the Gobi-Altai Mountain Range. In this study, we aimed to evaluate changes in the surface area of Buuntsagaan Lake between 1986 and 2022 and determine factors affecting it. We used Landsat satellite imageries to calculate the Modification of Normalised Difference Water Index for estimating the surface area of the Buuntsagaan Lake and assessed the dynamic changes in evaporation using Meyer's formula. Also, we performed field measurements at 74 points along the shore of Buuntsagaan Lake during the summer of 2022. The Kappa coefficient was used to examine the accuracy of the surface area. According to the results, it is observed that the surface area of Buuntsagaan Lake was the greatest in 1994 and 2000. However, the overall surface area decreased by 7.9% over the last 36 years, and the fluctuation in changes in the average annual surface area was around 0.34%. In addition, it is also indicated that the changes in the surface area of the lake were mainly affected by air temperature, the maximum speed of the wind, and the discharge of the Baidrag River. In conclusion, the tendency to decrease the surface area is expected to continue.</p> <p><strong>Хуурай хээрийн бүс дэх нуурын талбайн өөрчлөлт: Бөөнцагаан нуурын жишээн дээр</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ: </strong>Хуурай хээрийн эмзэг экосистемтэй газар нутагт орших нуур нь экологи, уур амьсгалын хувьд чухал ач холбогдолтой бөгөөд Монгол орны нутагт орших Бөөнцагаан нуур нь тэдгээр нууруудын нэг юм. Бөөнцагаан нуур нь Хангайн нуруу болон Говь-Алтайн нурууны хоорондох Нууруудын хөндийд орших хамгийн том нуур юм. Энэхүү судалгааны зорилго нь Бөөнцагаан нуурын талбайн өөрчлөлтийг 1986-2022 он хүртэл тооцож, талбайн өөрчлөлтөд нөлөөлж буй хүчин зүйлсийг үнэлэх юм. Бөөнцагаан нуурын усан гадаргын талбайн өөрчлөлтийг Ландсат хиймэл дагуулын цуврал мэдээг ашиглан “Засварт нормчлогдсон ялгаврын усны өөрчлөлтийн индекс”-ийн тусламжтайгаар тооцоолж, нуурын ууршилтын олон жилийн динамикийг Мейерийн нуураас уурших ууршилтын томьёог ашиглан илрүүлсэн. Түүнчлэн хээрийн судалгааг 2022 оны зуны улиралд явуулж, нуурын эргийн хэмжилтийг 74 цэг дээр хийсэн. Нуурын усан гадаргын талбайн өөрчлөлтийн үнэмшлийг каппа коэффициентоор шалгасан. Тус судалгааны үр дүнд Бөөнцагаан нуурын талбай 1994-2000 онуудад хамгийн том усан гадаргатай байсан нь ажиглагдсан боловч сүүлийн 36 жилийн хугацаанд нуурын талбай 7.9%-иар багасаж, нуурын дундаж талбайн жилийн өөрчлөлтийн хэлбэлзэл 0.34% байсан. Түүнчлэн агаарын температур, салхины хамгийн их хурд болон Байдраг голын урсац нь тус нуурын талбайн өөрчлөлтөд нөлөөлж буй голлох хүчин зүйлүүд бөгөөд цаашид ч тус нуурын гадаргын талбайн хэмжээ буурах хандлагатай байна.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Бөөнцагаан нуур, хуурай хээрийн бүс, ууршилт, MNDWI</p> Batnyam Tseveengerel Purevsuren Munkhtur Davaagatan Tuyagerel Copyright (c) 2023 Batnyam Tseveengerel, Purevsuren Munkhtur, Davaagatan Tuyagerel https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-28 2023-12-28 60 44 46 57 10.5564/mjgg.v60i44.2923 Ecophysiological study of Siberian larch (Larix sibirica LDB) seedlings planted in the degraded areas of the green zone in Ulaanbaatar https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2922 <p>Siberian larch (<em>Larix sibirica</em> Ldb.) occupies about 60% of the forest reserve area of Mongolia, and 55.6% (85,167 ha) of larch forests growing in the green zone forest reserve in the capital Ulaanbaatar. The larch forest in the green zone has the importance of directly affecting the environment and health and safety of the population living in the capital Ulaanbaatar. The study aimed to determine the ecophysiological status of seedlings planted in degraded areas after severe fire damage and logging. Afforestation was carried out in the spring of 2023, and the ecophysiological measurements of seedlings were conducted in July. Profit was determined randomly, and measurements were performed on 18 trees from 2 sample plots (3 replicates × 18 trees × 2 plots). For assessing the adaptability of seedlings, the efficiency of photosynthesis was calculated by measuring the fluorescence of needles (between 08:00 AM and 11:00 AM), and the water use efficiency of the seedlings was measured from the water potential of the stems (06:00 AM and 12:00 PM). We evaluated the state of the water potential of the stem of the native forest and understory trees, and the drought tolerance of the afforested seedlings was evaluated. According to the results of the ecophysiological measurements, the fluorescence measurements of the larch in the afforested area (Fv/Fm 0.79) were similar to the fluorescence state of the larch in the native forest trees (Fv/Fm 0.77-0.80). The water potential of the stem did not reveal any differences between the native forest (-1.49±0.18 Mpa), young trees (-1.27±0.25 Mpa), seedlings (-1.64±0.25 Mpa), or sample trees (df=6; <em>p</em>=0.5). However, it differed between sample sites (df=2; <em>p</em>=0.002). This finding indicated that the juvenile trees have higher adaptability to the environment and the survival of the seedlings is relatively high. Afforested seedlings have a low water stress exposure, indicating their high tolerance to drought and adaptability.</p> <p><strong>Улаанбаатар хотын ногоон бүсийн доройтсон ойд тарьсан Сибирь шинэсний (Larix sibirica LDB). тарьцын экофизиологийн судалгаа</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ: </strong>Сибирь шинэс (<em>Larix sibirica</em> Ldb.) Монгол орны ойн сан бүхий газар нутгийн 60 орчим хувийг, Улаанбаатар хотын ногоон бүсийн ойн сангийн 55.6% (85,167 га)-ийг эзлэдэг. Ногоон бүсийн шинэсэн ой нь хотын хүрээлэх орчин, хүн амын эрүүл, аюулгүй орчинд амьдрахад шууд нөлөөлөх ач холбогдолтой юм. Бидний судалгааны ажлын зорилго нь эрчимтэй түймрийн нөлөөгөөр доройтсон ба хавтгайруулан огтолсны дараа доройтсон талбайд ойжуулалт хийсэн таримал өсвөр моддын (тарьц) экофизиологийн төлөв байдлыг тодорхойлоход оршино. Ойжуулалтыг 2023 оны хавар хийсэн бөгөөд тарьцын экофизиологийн хэмжилтүүдийг 7-р сард гүйцэтгэв. Тарьцын дасан зохицох чадварыг үнэлэхдээ шилмүүсний флюоресценцийн хэмжилтээр (өглөө 08:00-11:00 цагийн хооронд) фотосинтезийн үр ашгийг тооцох, мөн ишний усны потенциалын хэмжилтээр (үүр цайхаас өмнөх 06:00 цаг; үд дундын 12:00 цаг) тарьцын ус ашиглах үр ашгийг тодорхойлов (дээжийн давталт 3 × 18 мод × 2 талбай). Экофизиологийн хэмжилтүүдийн үр дүнгээс харахад түймрийн нөлөөгөөр доройтож, ойгүй болсон талбайд ойжуулалт хийсэн тарьцны шилмүүсний флюоресценцийн хэмжилтүүд (Fv/Fm 0.79) эх ойн моддын шилмүүсний флюоресценцийн (Fv/Fm 0.77-0.80) төлөв байдалтай ойролцоо утга илтгэж байгаагаар нь тухай орчинд тарьцын дасан зохицох чадвар сайн, тарьцын амьдрах чадвар өндөр байгааг илтгэж байна. Мөн ишний усны потенциалын хэмжилтээр харахад Эх ой (-1.49±0.18 MPa), өсвөр модод (-1.27±0.25 MPa), тарьц (-1.64±0.25 MPa) буюу дээж моддын хувьд ялгаагүй (df=6; p=0.5), харин дээж талбайн хооронд ялгаатай байлаа (df=2; p=0.002). Үүнээс харахад ойжуулалт хийсэн тарьцны усны стресст өртөх байдал харьцангуй бага буюу хуурайшилтад тэсвэрлэх чадвар өндөр, дасан зохицох чадвар сайтай байгааг илтгэж байна.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Ногоон бүсийн ой, ойжуулалт, тарьц, флюоресценци, ишний усны потенциал, Улаанбаатар</p> <p> </p> Enkhchimeg Tsedensodnom Tsendsuren Dagdan Sarantuya Baatarsuren Ser-Oddamba Byambadorj Azzaya Batkhuyag Anudari Batbileg Tuguldur Nyam-Osor Udval Bayarsaikhan Copyright (c) 2023 Enkhchimeg Tsedensodnom, Tsendsuren Dagdan, Sarantuya Baatarsuren, Ser-Oddamba Byambadorj, Azzaya Batkhuyag, Anudari Batbileg, Tuguldur Nyam-Osor, Udval Bayarsaikhan https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-28 2023-12-28 60 44 58 68 10.5564/mjgg.v60i44.2922 Soil cover and properties of the north- and south-facing slopes of Khan Khukhii Mountain https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2924 <p>The primary objective of our study was to explore the soil cover patterns and soil characteristics between the north- and south-facing slopes of Khan Khukhii Mountain. We collected soil samples from nine soil profiles along a linear transect, which covered an area of the north- and south-facing slopes of Khan Khukhii Mountain. In total, 38 soil samples were collected and analyzed for morphological and chemical properties including pH, calcium carbonate (CaCO<sub>3</sub>), humus content, and available potassium (K<sub>2</sub>O), as well as physical properties such as gravel, sand, silt, and clay content. Tukey test was employed to detect differences between the slopes using these parameters. We found distinct differences in soil patterns between the north- and south-facing slopes. More specifically, Aridic Kastanozem, Kastanozem, Leptic Umbrisols, and Regosols were predominant on the north-facing slope, whereas Leptosols, Calcisols Aridic, and Gypsisols were predominant on the south-facing slope. According to the Tukey test, significant differences between the north- and south-facing slopes were found in CaCO<sub>3</sub>, humus content, and K<sub>2</sub>O (<em>p</em>&lt;0.05). Notably, the amount of CaCO<sub>3</sub> at the 0-30 cm depth range was higher on the south-facing slope than on the north-facing slope. Also, significant differences between the north- and south-facing slopes were found in gravel (<em>p</em>&lt;0.05), and the south-facing slope had more gravel and coarse sand than the north-facing slope, which had a predominance of silt particles. In conclusion, the types and properties of soils distributed on the south- and north-facing slopes of the Khan Khukhii Mountain are distinct.</p> <p><strong>Хан Хөхийн нурууны ар өвөр хажуугийн хөрсөн бүрхэвчийн онцлог, хөрсний шинж чанар</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ: </strong>Хан-Хөхийн нуруунд тархсан хөрсний хэв шинжийн тархалт, шинж чанарын ялгааг уулын ар өврийн онцлогоор нь харьцуулан судаллаа. Бид хөрсний дээжийг Хан Хөхийн нурууны ар болон өвөр хажууг хамарсан шугаман трансектын дагуу 9-н зүсэлтээс цуглуулсан. Нийт 38 ширхэг хөрсний дээж цуглуулж, хөрсний морфологи болон хими (урвалын орчин-pH, карбонат – CaCO<sub>3</sub>, ялзмаг, хөдөлгөөнт кали – K<sub>2</sub>O), мөн физик (чулуу, элс, тоос, шавар) үзүүлэлтүүдийг тодорхойлсон. Тухайн үзүүлэлтүүдийг Тукей (Tukey) тест ашиглан уулын ар, өврөөр ялгаатай эсэхийг шалгав. Уулын ар талд <em>Хүрэн, Хархүрэн, Тайгын ширэгт, Уулын бүдүүн ялзмагт </em>хөрс зонхилон тархсан байхад уулын өвөр талд <em>Цайвархүрэн, Говийн бор, Бор саарал</em> хөрс голчлон тархсан байна. Тукей тестийн үр дүнгээр уулын ар, өвөр CaCO<sub>3</sub>, ялзмагийн агууламж, K<sub>2</sub>O-оор эрс ялгаатай байв (<em>p</em> &lt; 0.01). Тухайлбал, 0-30 см-т байх CaCO<sub>3</sub>-ийн агууламж уулын артай харьцуулахад өвөр хэсэгт илүү байлаа. Мөн хөрсний чулууны агууламж уулын ар болон өвөрт нэлээд ялгаатай (p &lt;0.05) байсан бөгөөд уулын өвөр талд чулуу, элсний агууламж их, харин уулын ар талд тоосны агууламж их байсан. Эндээс дүгнэхэд Хан Хөхийн нурууны ар, өвөрт тархсан хөрсний хэв шинж, шинж чанар хоорондоо эрс ялгаатай байна.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Уулын хөрс, хөрсний шинж чанар, уулын ар ба өвөр, Хан Хөхийн Нуруу, Баруун Монгол.</p> Byambaa Ganbat Bolormaa Tseden-Ish Telmen Turmunkh Batkhishig Ochirbat Copyright (c) 2023 Byambaa Ganbat, Bolormaa Tseden-Ish, Telmen Turmunkh, Batkhishig Ochirbat https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-28 2023-12-28 60 44 69 79 10.5564/mjgg.v60i44.2924 Assessing Groundwater Quality, and Non-Carcinogenic Health Risks from Fluoride and Nitrate Contamination: A Case Study in the Kherlen River Basin, Mongolia https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2926 <p>In arid and semi-arid regions, where groundwater serves as the main source of drinking and domestic water for the population. Continuous consumption of water that does not meet drinking water standards can have a negative effects on human well-being. The purpose of this study is to investigate the quality and composition of groundwater in the Kherlen river basin, as well as to estimate the risk of non-cancerous diseases caused by fluoride and nitrate pollution to human health. Fieldwork was conducted in June 2023, and a total of 37 samples were collected and analyzed from the deep and shallow groundwater in the study area. Water quality (major ions) was analyzed according to approved standard methods and procedures. The assessment of non-carcinogenic health risks rising from nitrate and fuoride in different age groups (infants, children, and adults) using the methodology outlined by the United States Environmental Production Agency (USEPA). The findings revealed that 73% (27 out of 37 samples) failed to meet the requirements outlined in the drinking water standard MNS 0900:2018 and the World Health Organization (WHO) recommendations for various parameters, including pH, electrical conductivity (EC), total dissolved solids (TDS), fluoride, nitrate, total hardness, calcium, and magnesium. Specifically, 43.2% of all samples exhibited fluoride concentrations higher (ranging from 1.57 to 7.9 mg/l) than the MNS 0900:2018 and WHO-recommended levels (0.7-1.5 mg/l). Moreover, 21.6% fell below the specified limits, registering fluoride concentrations ranging from 0.29 to 0.67 mg/l. The nitrate concentration in the studied wells ranged from 1.0 to 582.3 mg/l, with 24.3% of all samples exceeding the MNS 2018 standard (50 mg/l) and only 2.7% surpassing the WHO-recommended limit of 45 mg/l. Human health risk indices (HI) were calculated for different age groups. The resulting HIs ranged from 0.182 to 12.985 for adult males, 0.224 to 22.209 for females, and 0.261 to 28.582 for children. Notably, 78.34% of children, 67.57% of adult women, and 64.86% of men exhibited HI values greater than 1, indicating a potential risk to human health posed by fluoride and nitrate-induced non-carcinogenic diseases.</p> <p><strong>Газрын доорх усны чанар, фтор болон нитратын хүний эрүүл мэндэд учирч болзошгүй эрсдэлийн судалгаа: Хэрлэн голын сав газрын жишээн дээр</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ: </strong>Хуурай, хагас хуурай бүс нутагт газрын доорх ус нь хүн амын унд, ахуйн усны гол эх үүсвэр болдог. Чанарын шаардлага хангаагүй усыг тогтмол хэрэглэх нь хүний эрүүл мэндэд сөргөөр нөлөөлдөг. Энэхүү судалгааны зорилго нь Хэрлэн голын татамд орших газрын доорх усны чанар, найрлагыг судлахаас гадна фтор, нитратын бохирдлоос үүдэлтэй хүний эрүүл мэндэд учруулж болзошгүй хавдрын бус өвчлөл үүсгэх эрсдэлийг тооцоход оршино. Тус судалгааны хээрийн ажлыг 2023 оны 6-р сард хийж гүйцэтгэсэн бөгөөд судалгааны талбайд орших гүний болон бага гүний газрын доорх уснаас нийт 37 сорьц цуглуулан шинжлэн дүгнэлээ. Усны чанарыг (үндсэн ионууд) батлагдсан стандарт арга, аргачлалын дагуу шинжилсэн ба фтор, нитратын хавдрын буc өвчлөл үүсгэх эрсдэлийн хор аюулын үзүүлэлт (HQ) болон хор аюулын индексийг (HI) АНУ-ын байгаль орчныг хамгаалах агентлаг (USEFA 2018)-ийн стандарт аргын дагуу янз бүрийн насны бүлгүүдэд тооцлоо. Судалгааны дүнгээр нийт 37 сорьцоос 27 нь буюу 73% нь рН, EC, TDS, фтор, нитрат, нийт хатуулаг, кальци, магни зэрэг үзүүлэлтүүдээр ундны усны стандарт MNS 0900:2018 болон ДЭМБ (2017)-ийн зөвлөмж стандартын шаардлага хангахгүй байна. Фторын агууламжаар нийт сорьцын 43.2% нь MNS 0900:2018 болон ДЭМБ (0.7-1.5)-ын зөвшөөрөгдөх хэмжээнээс их (F 1.57-7.9 мг/л), 21.6% нь бага (F 0.29-0.67 мг/л) байна. Ундны усан дахь нитратын агууламжийг MNS 2018 стандартад 50 мг/л, ДЭМБ-ийн зөвлөмжид 45 мг/л гэж заасан байдаг бөгөөд судалгаанд хамрагдсан худгуудад нитрат (NО<sub>3</sub><sup>-</sup>)-ын агууламж 1.0-582.3 мг/л илэрсэн. Энэ нь нийт сорьцын 24.3% нь MNS 2018 стандарт, 2.7% нь ДЭМБ-ийн зөвлөмжид заасан хязгаараас хэтэрсэн байна. Хор аюулын чанарын индекс (HI)-ийн тооцоогоор HI нь насанд хүрсэн эрэгтэйд 0.182-12.985, эмэгтэйд 0.224-22.209, хүүхдэд 0.261-28.582-ын хооронд байна. Фтор, нитратаас шалтгаалсан хавдрын бус өвчлөл үүсгэх HI-ийн утга нь насны бүлгүүдэд ялгаатай байна. HI нь хүүхдэд 78.34%, насанд хүрсэн эмэгтэйчүүдэд 67.57%, эрэгтэйчүүдэд 64.86% нь (HI&gt;1)-ээс дээш их байгаа нь хүний эрүүл мэндэд эрсдэл учруулах магадлал өндөр байна.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Газрын доорх усны хэрэглээ, фтор, нитрат, эрүүл мэндийн эрсдэл</p> Togtokhbayar Enkhjargal Enkhbaatar Uchral Batdelger Odsuren Zorigt Byambasuren Sukhbaatar Chinzorig Batsukh Munkhtur Copyright (c) 2023 Togtokhbayar Enkhjargal, Enkhbaatar Uchral, Batdelger Odsuren, Zorigt Byambasuren, Sukhbaatar Chinzorig, Batsukh Munkhtur https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-28 2023-12-28 60 44 80 92 10.5564/mjgg.v60i44.2926 Assessing changes in vegetation cover using time-series MODIS NDVI data : A case study of Bayantal soum in Govisumber Province https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2929 <p>Determining the pattern of changes in vegetation cover is vital for understanding the environmental change and its influencing factors, as well as for planning and implementing optimal management for mitigation and adaptation. This study aimed to determine the changes in the vegetation cover of the Bayantal soum in Govisumber province, located in transition zones between the steppe and the Gobi. We obtained MODIS NDVI data with a spatial resolution of 250 m and spanning June, July, and August of 2000 to 2020 from the NASA EOS. We applied Sen’s slope and Mann-Kendal test to detect spatial-temporal changes in vegetation cover and its trend. According to the results, average NDVI values ranged between 0.2 to 0.4 in Bayantal soum. During the past 21 years, the number of NDVI pixels with values of 0.2-0.3 significantly decreased, whereas, the number of NDVI pixels with values of 0.3-0.4 increased. Long-term NDVI series data indicated that vegetation cover in the soum had a positive change or increasing tendency. A significant increase in the NDVI was observed and accounted for 46.3% of the total area of the soum. The decrease in NDVI was estimated at 0.1 percent of the total area of the soum but it was not significant. The remaining areas of the soum experienced variations in NDVI. The analysis revealed that vegetation cover increased by 0.0056 units per year. Overall, the vegetation cover in the Bayan soum increased over the past 21 years, which conflicts with other studies indicating the deterioration. Therefore, remote sensing data and field monitoring surveys are recommended to detect robust changes in vegetation cover.</p> <p><strong>MODIS хиймэл дагуулын NDVI мэдээг ашиглан ургамал нөмрөгийн өөрчлөлтийг үнэлэх нь: Говьсүмбэр аймгийн Баянтал сумын жишээн дээр</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ: </strong>Ургамлан нөмрөгийн өөрчлөлтийг судлах нь байгаль, экологид гарч буй өөрчлөлт, түүнд нөлөөлөх хүчин зүйлсийг танин мэдэх, цаашилбал тэрхүү байгаль экологийн өөрчлөлтийг сааруулах, дасан зохицоход чиглэгдсэн менежментийн оновчтой арга хэмжээг төлөвлөх, хэрэгжүүлэхэд чухал ач холбогдолтой юм. Энэхүү судалгааны ажлын хүрээнд, хээрийн бүсээс говийн бүсэд шилжих экотон бүс нутагт орших Говьсүмбэр аймгийн Баянтал сумын ургамал нөмрөгт гарч буй өөрчлөлтийг тодорхойлохыг зорьсон болно. Судалгаанд MODIS хиймэл дагуулын 2000-2020 оны 6, 7, 8-р саруудын 250 м-ийн орон зайн шийдтэй ургамлын нормчлогдсон ялгаврын индекс (NDVI)-ийн бүтээгдэхүүнийг АНУ-ын Сансар судлалын агентлагийн Эх дэлхийг ажиглах системийн (NASA EOS) мэдээллийн серверээс татан авч ашигласан. NDVI-ийн урт хугацааны цуваа мэдээнд тулгуурлан ургамал нөмрөгт гарч буй өөрчлөлтийг Тейл-Сений налуугийн аргаар, өөрчлөлтийн хандлагыг Манн-Кендаллын аргаар тооцсон. Хуурай хээрийн бүсэд орших Баянтал сумын хэмжээнд ургамлын индексийн зонхилох утга 0.2-0.4 хэлбэлзэж байна. Сүүлийн 21 жилийн хугацаанд NDVI-ийн 0.2-0.3 утгатай пикселийн тоо алгуур багасаж, 0.3-0.4 утгатай пикселийн тоо нэмэгдэх хандлага ажиглагдсан. NDVI-ийн урт хугацааны цуваа мэдээнд хийсэн дүн шинжилгээнээс үзвэл, судалгааны талбайн хэмжээнд NDVI-ийн утга өсөх хандлагатай байгаа хэдий ч, p&lt;0.05 статистик үнэмшлийн түвшинд авч үзвэл, нийт нутгийн 46.3%-д статистикийн ач холбогдолтой өсөх, 0.1%-д статистикийн ач холбогдолгүй NDVI-ийн буурах хандлага ажиглагдсан бол сумын бусад нутагт NDVI-ийн өөрчлөлт статистикийн ач холбогдолгүй байна. Судалгааны талбайн хэмжээнд ургамал нөмрөг 0.0056 нэгж/жилээр өссөн дүнтэй байна. Хиймэл дагуулын 21 жилийн цуваа мэдээнд тулгуурлан тооцоход тус сумын ургамал нөмрөгт сайжрах хандлага илэрч байгаа хэдий ч, бусад судлаачдын уламжлалт хээрийн судалгааны аргаар хийж гүйцэтгэсэн судалгааны үр дүн ургамал нөмрөг доройтсон болохыг харуулж байна. Иймээс тандан судалгааны аргаар тооцоолсон ургамал нөмрөгийн төлөв байдал, өөрчлөлт, хандлагыг тодорхойлох судалгааны үр дүнг хээрийн мониторинг судалгаагаар нарийвчлан судлах нь зүйтэй юм. </p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Баянтал сум, ургамлын нормчилсон ялгаврын индекс (NDVI), ургамал нөмрөгийн өөрчлөлт</p> Unurnyam Jugnee Copyright (c) 2023 unurnyam jugnee https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-28 2023-12-28 60 44 93 105 10.5564/mjgg.v60i44.2929 Lake changes in the permafrost region of the Mongolian Altai Mountain (1970-2021) https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2930 <p>In this study, we examined changes in the surface area of the lakes in the permafrost region of the Mongolian Altai Mountain range between 1970 and 2021. We aimed to (1) determine the dynamic changes in the surface areas of the lakes, and (2) compare and analyze them using long-term climate data. We used a topo map (1970), Landsat 5 TM, and ETM+ (2000, 2006, 2011, 2015, and 2020-2021) satellite imagery, and delineated the surface areas of the lakes using normalized difference water index (NDWI). The long-term historical data and satellite imagery were used to determine changes in the number and the surface areas of the lakes (&gt;1 ha). We classified the surface areas of the lakes into five categories (1 - 5 ha, 5 - 10 ha, 10 - 50 ha, 50 - 100 ha, and &gt;100 ha) and compared them over the years. During the study period, the number and the total surface areas of the lakes decreased by –24.3% (or 406 to 307) and –18.6% (or 13093 to 10646 ha), respectively. Among the five categories, the number of small lakes with an area of 1-5 ha was significantly decreased. In contrast, we found that 17 lakes with a total area of 70 ha were newly formed during the past 50 years. The air temperature has increased significantly in the permafrost region of the Mongolian Altai Mountain since 1940. Hence, we conclude that the dynamics of the lakes in the region are attributed to the microclimate regimes, permafrost extent, and glaciers.</p> <p><strong>Монгол Алтайн нурууны цэвдэгтэй бүсийн нууруудын өөрчлөлт (1970-2021)</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ: </strong>Энэхүү судалгаагаар бид 1970-2021 оны хооронд Монгол Алтайн нурууны цэвдэгтэй бүсийн нууруудын өөрчлөлтийг судалсан. Бид (1) Монгол Алтайн нурууны цэвдэгтэй бүс нутагт тархсан нууруудын гадаргын усны динамик өөрчлөлтийг тодорхойлох; (2) цаг уурын урт хугацааны мэдээтэй нууруудын өөрчлөлтийг харьцуулан шинжлэхийг зорьсон. Уг судалгаанд байрзүйн зураг (1970), Landsat 5 TM болон ETM+ (2000, 2006, 2011, 2015, 2020-2021) хиймэл дагуулын зургуудыг ашиглаж, нууруудын гадаргын усны талбайн хэмжээг нормчлогдсон усны индекс (NDWI) ашиглан зурсан. Нууруудын тоо болон гадаргын усны талбайн (&gt;1 га) өөрчлөлтийг тодорхойлохын тулд урт хугацааны мэдээ, хиймэл дагуулын мэдээ ашигласан. Бид нуурын гадаргын усны талбайг хэмжээгээр нь тав ангилж (1 - 5 га, 5 - 10 га, 10 - 50 га, 50 - 100 га, &gt;100 га) хугацаагаар нь харьцуулсан. Судалгааны хугацаанд нуурын нийт тоо болон гадаргын усны талбайн хэмжээ –24.3%-иар (406-аас 307),–18.6%-иар (13093 га-10646 га) тус тус буурсан. Дээрх таван ангиллаас 1 - 5 га талбайтай жижиг нууруудын тоо эрс буурсан. Харин эсрэгээрээ сүүлийн 50 жилийн хугацаанд нийт 70 га талбай бүхий 17 нуур шинээр үүссэн. Монгол Алтайн нурууны цэвдэгтэй бүсэд 1940 оноос хойш жилийн дундаж агаарын температур эрс нэмэгдээд байгаа. Эндээс бид бүс нутгийн нууруудын динамик өөрчлөлт нь бичил уур амьсгалын горим, цэвдгийн тархалт, мөстлөгтэй холбоотой гэж дүгнэж байна.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> <em>Нуурын өөрчлөлт, Монгол Алтайн нуруу, Цэвдэг, Уур амьсгалын өөрчлөлт</em></p> Saruulzaya Adiya Nandintsetseg Nyam-Osor Copyright (c) 2023 Saruulzaya Adiya, Nandintsetseg Nyam-Osor https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-28 2023-12-28 60 44 106 115 10.5564/mjgg.v60i44.2930 Estimation of forest above ground biomass using Sentinel-1 data https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2935 <p>Estimation of aboveground biomass is important for sustainable forest management and climate change mitigation. Traditional methods for estimating aboveground biomass rely on data collected from field measurements, which is spatially limited and also very expensive. Over the last years, remotely sensed (RS) datasets have been widely used for forest biomass assessment. So, the main aim of this research is to estimate and then map the above ground biomass (AGB) of forested site using modern radar satellite data. The study has the following objectives: I. Estimate the biomass of forest land, II. Estimating AGB using vegetation indices and Sentinel-1 satellite data recorded in the C-band with 5.55 cm wavelength. III. Conduct a comparative study of principal component analysis and random forest methods. As a test site, the area around Khangal sum of Bulgan Province was selected. In the study, the random forest method showed good results, and for Level 1 GRD data R2=0.823, RMSE=0.116 t/ha, while for Level 1 SLC data R2=0.815, RMSE=0.105 t/ha. Overall, sthe reseach indicated that it is possible to determine the AGB of forests in the temperate zone of Mongolia using radar satellite data.</p> <p><strong>Sentinel-1 дагуулын мэдээ ашиглан ойн газрын дээрх биомассыг тооцоолох нь</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ:</strong> Газрын дээрх биомассыг тооцоолох нь ойн тогтвортой менежмент болон уур амьсгалын өөрчлөлтийг бууруулахад чухал үүрэгтэй. Газрын дээрх биомассыг тооцох уламжлалт аргууд нь хээрийн хэмжилтээр цуглуулсан өгөгдлийг ашиглан үнэлгээ хийх зарчимд тулгуурлах бөгөөд энэ нь орон зайн хувьд хязгаарлагдмал, өртөг өндөртэй юм. Орчин үед зайнаас тандсан мэдээг боловсруулан ойн биомассын үнэлгээнд ихээхэн ашиглаж байна. Энэхүү судалгааны ажил нь ойн газрын дээрх биомассыг сүүлийн үеийн радарын хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан тооцоолж, улмаар зураглах үндсэн зорилготой. Тус зорилгын хүрээнд i) ойн газрын дээрх биомассыг тооцох, ii) Sentinel-1 дагуулын 5.55 см урттай радарын С-сувгийн мужид бүртгэгдсэн мэдээ болон ургамлын индексүүдийг ашиглан газрын дээрх биомассыг тооцоолох, iii) гол компонентын шинжилгээ болон санамсаргүй форестын аргыг харьцуулан судлах гэсэн зорилтуудыг дэвшүүлсэн. Судалгааны талбайгаар Булган аймгийн Хангал сум орчмын талбайг сонгон авсан. Судалгааны үр дүнгээс харахад санамсаргүй форестын арга сайн үр дүнг үзүүлж байсан бөгөөд Level 1 Ground Range Detected (GRD) мэдээний хувьд детерминацийн коэффициент (R2)=0.823, дундаж квадрат алдаа (RMSE)=0.116 тн га-1 байсан бол Level 1 Single Look Complex (SLC) мэдээний хувьд R2=0.815, RMSE=0.105 тн га-1 байлаа. Энэхүү судалгаа нь Монгол орны сэрүүн бүсийн ойн газрын дээрх биомассыг радарын мэдээ ашиглан тодорхойлох боломжтой гэдгийг баталж байна.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Газрын дээрх биомасс (ABG), Санамсаргүй форестын арга (RF), Гол компонентын шинжилгээ (PCA), Ургамлын индекс (VI)</p> Tsolmon Altanchimeg Amarsaikhan Damdinsuren Copyright (c) 2023 Tsolmon Altanchimeg, Amarsaikhan Damdinsuren https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-28 2023-12-28 60 44 116 124 10.5564/mjgg.v60i44.2935 Application of hyperspectral and radar data for a land cover classification https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2937 <p>In the modern digital image processing of remote sensing (RS) data, hyperspectral datasets combined with other multisource information are widely used for land cover classification and other thematic studies. The aim of this study was to integrate Hyperion hyperspectral image with dual-polarization Envisat synthetic aperture radar (SAR) data and compare the performances of support vector classification and spectral angle mapper methods on the combined datasets for a land cover discrimination. As a test site, an area covering the central and southern parts of the capital city of Ulaanbaatar was selected. The land cover classifications were conducted on two different band combinations (i.e. 4 bands of Hyperion sensor and Envisat dual-polarization data, and 99 bands of Hyperion sensor and Envisat dual-polarization data). The lowest accuracy demonstrated the spectral angle mapper and combination of 4 bands of Hyperion sensor and Envisat data, while the highest accuracy showed the support vector classifier and 99 bands of Hyperion sensor and Envisat data. As could be seen from the research, besides the applied classification methods, it is important to consider such factors as data structure, feature selection, and properties of image objects. <strong>Хайперспектрийн ба радарын мэдээ ашиглан газрын бүрхэвчийг ангилсан дүн</strong> <strong>ХУРААНГУЙ:</strong> Орчин үеийн зайнаас тандсан мэдээний тоон боловсруулалтад, хайперспектрийн мэдээг тандан судалгааны бусад эх сурвалжийн мэдээтэй нийлүүлэн газрын бүрхэвчийн ангилал болон өөр төрлийн сэдэвчилсэн судалгаанд ихээхэн ашиглаж байна. Энэхүү судалгаа нь Hyperion сенсорын хэт олон сувгийн мэдээг Envisat дагуулаас хос туйлшралаар хүлээн авсан синтетик апертурт радар (САР)-ын өгөгдөлтэй нийлүүлэн нэгдмэл мэдээ болгож, улмаар уг нийлмэл мэдээн дээрх газрын бүрхэвчийн ангиуд бие, биеэсээ хэрхэн ялгарч байгааг тулах векторын ангилал, спектрийн өнцгийн маппер зэрэг аргуудыг ашиглан, харьцуулан судлах үндсэн зорилготой. Судалгааны загвар талбай болгон Улаанбаатар хотын төвийн болон өмнөд хэсгийг хамарсан газрыг сонгон авч, газрын бүрхэвчийн ангиллыг сувгуудын 2 өөр хоршлол (Hyperion сенсорын 4 сувгийн болон Envisat дагуулын хос туйлшралын мэдээ, Hyperion сенсорын 99 сувгийн болон Envisat дагуулын мэдээ) дээр хийв. Hyperion сенсорын 4 сувгийн болон Envisat дагуулын мэдээг спектрийн өнцгийн маппер аргаар ангилсан дүн хамгийн бага нарийвчлалтай (80.24%) байсан бол Hyperion сенсорын 99 сувгийн болон Envisat дагуулын мэдээг тулах векторын аргаар ангилсан дүн хамгийн өндөр нарийвчлалтай (89.11%) байлаа. Судалгаанаас харахад, тухайн ангиллын үр дүнд, ашиглаж байгаа аргаас гадна, өгөгдлийн бүтэц, сувгийн сонголт, дүрс мэдээн дээрх биесийн шинж чанар зэрэг олон хүчин зүйлс нөлөөтэй гэдэг нь харагдаж байна.<br /><strong>Түлхүүр үгс:</strong> САР-ын мэдээ, Тулах векторын арга, Спектрийн өнцгийн маппер, Нарийвчлал</p> Amarsaikhan Damdinsuren Enkhmanlai Amarsaikhan Enkhjargal Damdinsuren Jargaldalai Enkhtuya Tsogzol Gurjav Tsolmon Altanchimeg Copyright (c) 2023 Amarsaikhan Damdinsuren, Enkhmanlai Amarsaikhan, Enkhjargal Damdinsuren, Jargaldalai Enkhtuya, Tsogzol Gurjav, Tsolmon Altanchimeg https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-28 2023-12-28 60 44 125 134 10.5564/mjgg.v60i44.2937 Object-based classification of indices derived from optical and radar datasets https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2941 <p>Since the launch of the European Space Agency’s Sentinel-1 radar and Sentinel-2 optical satellites, high-resolution multisource datasets have widely been used for land cover classification and other thematic research. The aim of this study was to segment 4 different indices derived from Sentinel-1 and 2 satellite datasets using multisolution and quadtree methods, classify the land cover of the selected area using an object-based classification method, and make a comparison. As a test site, the northwestern part of Khuvsgul Lake was selected, and integrated images acquired from Sentinel-1 and 2 satellites in June 2022 were analyzed. According to the results, the overall accuracy of the classification based on the quadtree segmentation was 99.71%, while the overall accuracy of the classification based on the multisolution segmentation was 98.80%. This finding indicates that using the quadtree method provides better results in determining the land cover types of the selected area.</p> <p><strong>Оптикийн ба радарын мэдээнээс тооцсон индексүүдийг ашиглан объектод суурилсан ангиллын аргаар газрын бүрхэвчийг ангилах</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ:</strong> Европын сансрын агентлаг Sentinel-1 радарын болон Sentinel-2 оптикийн дагуулуудыг хөөргөсөн цагаас эхлэн оронзайн өндөр шийд бүхий нийлмэл мэдээг газрын бүрхэвчийн ангилал болон бусад сэдэвчилсэн судалгаанд өргөнөөр ашиглаж байна. Судалгааны талбайгаар Хөвсгөл нуурын баруун хойд хэсгийг сонгосон бөгөөд дүн шинжилгээнд Sentinel-1, 2 дагуулаас 2022 оны 6-р сард хүлээн авсан мэдээг ашиглав. Энэхүү судалгааны зорилго нь Sentinel-1, 2 дагуулын мэдээг ашиглан тооцоолсон 4 төрлийн индексийг олон шийдэт, куодтри гэсэн 2 өөр аргаар сигментлэн, улмаар сонгосон нутгийн газрын бүрхэвчийг объектод суурилсан ангиллын аргаар ангилж, харьцуулсан дүгнэлтийг хийхэд оршино. Судалгааны хүрээнд, ургамлын нормчилсон дундаж индекс, ургамлын хөрснөөс ялгасан индекс, усны нормчилсон дундаж индекс болон радарын мэдээний туйлшралуудын харьцааг ашиглан ой, ногоон ургамал, халцгай газар, ус гэсэн ангид ангилал хийхийн тулд объектод суурилсан ангиллын аргыг дэвшүүлсэн бөгөөд холимог ангиудыг ялгах зорилгоор янз бүрийн дүрмийг зохиосон болно. Дүрмийн сан нь сонгосон анги тус бүрд тохирсон нөхцөлийг тодорхойлсон, доороосоо дээшээ шаталсан олон шатлал бүхий дүрмүүдээс бүрдэнэ. Судалгаанд ашигласан нарийвчлалын үнэлгээний дүнгээс харахад, куодтри сигментчилэл дээр суурилсан ангиллын ерөнхий нарийвчлал 99.71%, харин олон шийдэт сигментчилэл бүхий ангиллын ерөнхий нарийвчлал 98.80% байлаа. Энэ нь сонгосон нутгийн газрын бүрхэвчийг объектод суурилсан ангиллын аргаар ангилахад, куодтри аргаар сигментлэх нь илүү зохимжтой гэдгийг харуулж байгаа юм.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс</strong>: Sentinel-1,2, Олон шийдэт, Куодтри, Сигментчилэл, Ангилал</p> Jargaldalai Enkhtuya Amarsaikhan Damdinsuren Enkhjargal Damdinsuren Tsogzol Gurjav Copyright (c) 2023 Jargaldalai Enkhtuya, Amarsaikhan Damdinsuren, Enkhjargal Damdinsuren, Tsogzol Gurjav https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-29 2023-12-29 60 44 135 143 10.5564/mjgg.v60i44.2941 Estimation and mapping of vegetation biomass in forest-steppe and steppe zones of Mongolia using MODIS data https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2939 <p>In recent years, digital remote sensing optical datasets and various indices calculated by using them have been intensively applied for green vegetation biomass evaluation and other thematic studies. The main goals of this study were to evaluate the vegetation biomass in the forest-steppe and steppe zones of Mongolia using the indices calculated from medium-resolution satellite data and map the biomass distribution. Indices were calculated from different visible, near, and mid-infrared bands of MODIS data acquired on August 21, 2016, and then classified and compared using machine learning methods such as random forest (RF), support vector machine (SVM), and partial least square regression (PLSR). Among the selected methods for biomass mapping in the forest-steppe and steppe areas, the RF method demonstrated the highest accuracy with a coefficient of determination (R2) of 0.889, and a root mean square error (RMSE) of 0.713 c/ha. The PLSR method had an R2 of 0.296 and an RMSE of 1.854 c/ha, while the SVM method showed the lowest accuracy with an R2 of 0.273 and an RMSE of 1.889 c/ha. Our finding indicates that the RF is a more applicable approach for assessing and mapping the vegetation biomass in the forest-steppe and steppe zones of Mongolia.</p> <p><strong>MODIS дагуулын мэдээ ашиглан Монгол орны ойт хээр болон хээрийн бүсийн ургамлын биомассыг үнэлэн зураглах нь</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ: </strong>Сүүлийн үед зайнаас тандсан оптикийн тоон өгөгдлүүд, тэдгээр дээр суурилан тооцоолсон төрөл бүрийн индексүүдийг ногоон ургамлын биомассын үнэлгээ болон бусад сэдэвчилсэн судалгаанд эрчимтэй ашиглаж байна. Судалгааны ажлын үндсэн зорилго нь Монгол орны ойт хээрийн ба хээрийн бүсийн ургамлын биомассыг дунд нарийвчлал бүхий хиймэл дагуулын мэдээг ашиглан тооцоолсон индексүүдийн тусламжтайгаар үнэлэх, улмаар биомассын тархалтыг зураглахад оршино. Энэ зорилгоор 2016 оны 8 дугаар сарын 21-ний өдрийн MODIS хиймэл дагуулын үзэгдэх гэрэл, ойрын болон дундын нэл улаан туяаны мужийн сувгуудын мэдээг ашиглан индексүүдийг тооцоолж, дараа нь санамсаргүй форестын арга (RF), тулах векторын арга (SVM), хэсэгчилсэн хамгийн бага квадратын регресс (PLSR)-ийн арга зэрэг машин сургалтын аргуудыг ашиглан уг индексүүдийг ангилж, харьцуулсан дүн шинжилгээг хийж гүйцэтгэлээ. Ойт хээрийн ба хээрийн бүсийн биомассыг зураглах аргуудаас RF аргын детерминацийн коэффициент (R2) 0.889, дундаж квадратын алдаа (RMSE) 0.713 ц/га буюу хамгийн өндөр нарийвчлалыг харуулсан бол PLSR аргын R2 нь 0.296, RMSE 1.854 ц/га, харин SVM аргын R2 0.273, RMSE 1.889 ц/га буюу хамгийн бага нарийвчлалтайгаар үнэлсэн байлаа. Энэхүү судалгааны үр дүнд RF арга нь Монгол орны ойт хээрийн ба хээрийн бүсийн ургамлын биомассыг үнэлэх, зураглахад илүү тохиромжтой болохыг харуулж байна.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс</strong>: Ургамлын индекс, RF, SVM, PLSR, Биомасс</p> Amarsaikhan Damdinsuren Byambadolgor Batdorj Nyamjargal Erdenebaatar Copyright (c) 2023 Amarsaikhan Damdinsuren, Byambadolgor Batdorj , Nyamjargal Erdenebaatar https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-28 2023-12-28 60 44 144 157 10.5564/mjgg.v60i44.2939 Herder’s attitudes on pastureland use https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/3074 <p>Pastureland occupies 70 percent of the total territory of Mongolia, and more than 70 million head of livestock graze in this pasture. Pastureland use cannot be considered separately from the activities and practices of herders. Therefore, we aimed to assess the condition of pastureland based on the attitudes of herders and to determine ways to improve pastures. In this study, we used the questionnaire survey method, and 317 herding households of Dornod and Khentii provinces participated in the survey. Questionnaires included the following topics: 1. Pastureland use and accessibility; 2. Water supply; 3. Herder’s opinion on the legal regulation of pastures and the necessity of legal regulation; and 4. Main problems of herders. Answers to the questionnaires were later compared with the statistical data on the number of livestock and pasture area, the number of livestock per hectare, and some reports and research findings on pasture utilization. According to the results, the main problems of the herders were the sufficiency of the water supply, the increase in the number of livestock exceeding the carrying capacity of pastures, and wildfires. During 2007-2022, the number of livestock increased by more than 4.9 million, while the pasture area decreased by 1856.3 thousand hectares in these provinces. Also, during the summer and fall of 2007-2022, livestock density per unit hectare of pasture area increased 3.5 times in Dornod province and 2.1 times in Khentii province. In the winter and spring, it increased by 2.45 times in Dornod province and 2.4 times in Khentii province. The growth of livestock numbers was the primary source of livelihood and finances for herders but it was the main reason for pastureland degradation and disputes. Therefore, it is important to manage the growth of livestock numbers through legal regulation.</p> <p><strong>Малчдын бэлчээр ашиглалтын талаарх хандлага</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ:</strong> Монгол орны нийт газар нутгийн 70 хувь орчмыг бэлчээрийн газар эзэлж, тус бэлчээрт 70 сая гаруй толгой мал бэлчээрлэж байна. Бэлчээрийн газрын ашиглалтыг малчдын үйл ажиллагаа, дадал зуршлаас ангид авч үзэх боломжгүй юм. Иймээс бид бэлчээрийг ашиглаж буй гол эзэд болох малчдын саналд тулгуурлан бэлчээр ашиглалтын нөхцөл байдлыг үнэлэх, тэдний санал, тулгамдаж буй асуудалд үндэслэн бэлчээр сайжруулах арга замыг тодорхойлох зорилгоор тус судалгааг хийсэн болно. Энэхүү судалгаанд анкетаар асуулга судалгаа авах арга зүй ашигласан бөгөөд судалгаанд Дорнод, Хэнтий аймгийн 317 малчин өрх хамрагдлаа. Асуулга судалгаа нь бэлчээр ашиглалт, бэлчээрийн хүрэлцээ; усан хангамжийн нөхцөл байдал; бэлчээрийн эрх зүйн зохицуулалтын талаарх малчдын санал, цаашид ямар хууль эрх зүйн зохицуулалт хэрэгцээтэй байгааг тодорхойлох; малчдад тулгамдаж буй асуудал гэсэн үндсэн 4 агуулгыг хамарна. Асуулга судалгааны үр дүнг малын тоо толгой, бэлчээрийн талбайн статистик тоо баримт, нэгж га талбайд ногдох малын тооны үзүүлэлт болон бэлчээр ашиглалтын талаарх зарим тайлан, судалгааны дүгнэлттэй харьцуулав. Судалгааны дүнгээс харахад усан хангамжийн хүрэлцээ, бэлчээрийн даацаас хэтэрсэн малын тоо толгойн өсөлт, түймэр зэрэг нь малчдад тулгамдаж буй гол асуудал болж байна. 2007-2022 оны хугацаанд малын тоо толгой эдгээр аймгуудад 4.9 сая гаруйгаар өссөн бол бэлчээрийн талбай эсрэгээрээ 1856.3 мян.га-гаар буурсан байна. Нэгж га бэлчээрийн талбайд ногдох малын нягтшил 2007-2022 оны хугацаанд зун-намрын улиралд Дорнод аймагт 3.5 дахин, Хэнтий аймагт 2.1 дахин; өвөл-хаврын улиралд Дорнод аймагт 2.45 дахин, Хэнтий аймагт 2.4 дахин тус тус өссөн байна. Малын тоо толгойн өсөлт нь малчдад амьдралын баталгаа, санхүүгийн эх үүсвэр болдог хэдий ч эргээд бэлчээрийн хүрэлцээ муудах, маргаан гарах гол шалтгаан болж байна. Тиймээс цаашид малын тоо толгойн өсөлтийг эрх зүйн зохицуулалтаар шийдэх нь чухал юм. </p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Бэлчээр ашиглалт, бэлчээрийн ачаалал, малчин, малчин өрх, асуулга судалгаа.</p> Narantsatsral Tseren Bayarmaa Vandangombo Ikhbayar Tsevelmaa Zolzaya Adiya Urtnasan Mandakh Munkhtur Batkhuu Copyright (c) 2023 Narantsatsral Tseren, Bayarmaa Vandangombo, Ikhbayar Tsevelmaa, Zolzaya Adiya, Urtnasan Mandakh, Munkhtur Batkhuu https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-28 2023-12-28 60 44 158 172 10.5564/mjgg.v60i44.3074 Land surface temperature analysis and active layer changes in Terkh River Valley https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/3065 <p class="Abstract">In this study, we identified the relationship between Ground Surface Temperature (GST) with the geography and environmental factors in the Terkh River Valley, Mongolia, and explored the possibility of using satellite data to determine active layer thickness and seasonally frozen ground changes. We obtained data from three boreholes for the permafrost monitoring, and ten GST measuring instruments that we installed in the valley. According to the results, the active layer thickness at the three boreholes varied between 2.8 and 6.22 m. In the Terkh Ar borehole, the active layer thickness increased by 5 cm per year, while the seasonally frozen ground depth in the Terkh Uvur borehole decreased by 12 cm during the study period. When comparing mean GST with geographic factors such as elevation, slope, and aspect, the correlation was weak (R2 = 0.026-0.23). However, when comparing mean GST in the summer season with indices such as MSAVI, MNDWI, and NDMI, the correlation was high (R2 = 0.37-0.91). The highest value of the thawing degree days (TDD) was 2708°C and observed at T-10, while the lowest value of the TDD was 1174°C and observed at T-1. The minimum value of freezing degree days (FDD) was -3020°C and observed at the T-n point, while the maximum value of FDD was -1553°C and observed at the T-10 point. The N-factor derived from the FDD and TDD values revealed a high correlation with the MSAVI index (R2 = 0.77). It is indicated that the MSAVI index can be one of the factors modeling the active layer thickness.</p> <p class="Abstract"><strong>Тэрхийн голын хөндийн гадаргын температурын анализ болон улирлын хөлдөлт, гэсэлтийн өөрчлөлт</strong></p> <p class="Abstract"><strong>ХУРААНГУЙ: </strong>Бид энэхүү судалгаагаар Тэрхийн голын хөндийн гадаргын температурын үйл явцыг газарзүй болон байгалийн хүчин зүйлстэй хамаарлыг судлах, мөн ул хөрсний улирлын хөлдөлт гэсэлтийн өөрчлөлтийг мониторинг цооногийн мэдээ ашиглан тогтоох, цаашлаад улирлын хөлдөлт гэсэлтийн загварчлалыг хийхэд хиймэл дагуулын мэдээг ашиглах боломж зэргийг судаллаа. Судалгаанд ашигласан мэдээг энэхүү голын хөндийд байрлах цэвдгийн мониторингийн 3 цэг болон гадаргын температур хэмжигч 10 багажаас авсан. Судалгааны үр дүнгээс үзэхэд улирлын хөлдөлтийн гүн цэвдгийн мониторингийн 3 цэгт 2.8 – 6.22 м-ийн гүнд хэлбэлзэж байсан. Харин улирлын гэсэлтийн гүн Тэрх ар цооногт жилд 5 см-аар нэмэгдэж байсан бол Тэрх ар цооногт улирлын хөлдөлтийн гүн жилд 12 см-аар буурч байна гэсэн үр дүн гарсан. Гадаргын жилийн дундаж температурыг газарзүйн хүчин зүйлс болох өндөршил, зүг зовхис, гадаргын налуу зэрэг хүчин зүйлстэй харьцуулж үзэхэд бага хамааралтай байв (R2 = 0.026-0.23). Харин зуны улирлын гадаргын дундаж температурыг MSAVI, MNDWI, NDMI зэрэг индексүүдтэй харьцуулж үзэхэд хоорондын хамаарал өндөр байна (R2 = 0.37-0.91). Хамгийн өндөр TDD утгыг Т-10 цэгт 2708°С байгаа бол хамгийн бага нь Т-1 дээр 1174°С байна. Хүйтний улирал буюу FDD-ийн хамгийн бага утга нь T-n цэгт -3020°С байсан бол хамгийн их нь Т-10 цэгт -1553°С тус тус байна. Дээрх утгуудаас гаргаж авсан N-факторыг MSAVI индекстэй харьцуулж үзэхэд R2 нь 0.77 буюу сайн гэж гарсан нь цаашид энэхүү индексийг улирлын хөлдөлт гэсэлтийн загварчлалд ашиглах боломжтой гэдгийг харуулж байна.</p> <p class="Abstract"><strong>Түлхүүр үгс</strong>: N-фактор, Улирлын хөлдөлт, Улирлын гэсэлт, MSAVI, MNDWI, NDMI</p> Temuujin Khurelbaatar Yondonrentsen Purevdulam Dashtseren Avirmed Copyright (c) 2023 Temuujin Khurelbaatar, Purevdulam Yondonrentsen, Dashtseren Avirmed https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-28 2023-12-28 60 44 173 185 10.5564/mjgg.v60i44.3065 Impact of fire on the vegetation cover of the steppe : https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2904 <p>Fire in the steppe is one of the most common natural disasters in the eastern region of Mongolia. In 2019, 60.8% of the total fires in the eastern region occurred in the Dornod province and one of them was the fire that occurred in the Khukh Nuur Bag of the Choibalsan soum in Dornod province in April 2019 due to sparks falling from the railway engine. This study aimed to estimate the spatial distribution and levels of the fire and the changes in the grassland vegetation caused by the fire using Sentinel-2 data. We assessed the spatial distribution of the fire using the Normalized Burn Ratio (NBR) index, levels of the fire using differenced Normalized Burn Ratio (dNBR), and the changes in vegetation cover and regeneration in the area affected by the fire using photo monitoring techniques. According to the result, the fire covered 21.85% of the total territory of Choibalsan soum. When classifying the areas affected by the levels of the fire, 61.36% (137905.23 ha) was classified as low and 38.64% (86836.87 ha) was classified as moderate-high levels. In areas affected by the fire, the proportions of Artemisia adamsii and Аrtemisia frigida, which are indicator species of pasture degradation, increased 7.2 times. In contrast, Carex duriuscula and Stipa krylovii reduced by approximately 86%.<br /></p> <p><strong>Хээрийн түймрийн ургамлан бүрхэвчид үзүүлэх нөлөөлөл (Дорнод аймгийн Чойбалсан сумын жишээн дээр)</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ: </strong>Хээрийн түймэр нь Монголын зүүн бүсийн аймгуудад түгээмэл тохиолддог байгалийн аюултай үзэгдлүүдийн нэг юм. 2019 онд зүүн бүсэд гарсан нийт түймрийн 60.8% нь Дорнод аймгийн нутагт гарсны нэг нь 2019 оны 4 сарын 29 өдөр Дорнод аймгийн Чойбалсан сумын Хөх нуур багт төмөр замаас үүдэн гарсан хээрийн түймэр юм. Бид энэхүү судалгаагаар Сентинел-2 хиймэл дагуулын мэдээ ашиглан тус хээрийн түймрийн оронзайн тархалтыг тооцоолж, шаталтын зэрэглэлээр үнэлэн, түймрээс үүдэн бэлчээрийн ургамалжилтад бий болсон өөрчлөлтийг тооцоолохыг зорьсон. Бид тус хээрийн түймрийн тархалтыг шаталтын нормчилсон харьцаа (NBR)-ны индекс ашиглан тооцоолж, шаталтын зэрэглэлийг шаталтын нормчилсон харьцааны өөрчлөлт (dNBR) индексээр үнэлж, түймэрт өртсөн талбай дахь тусгаг бүрхэцийн ургамалжилтын өөрчлөлт, нөхөн сэргэх үйл явцыг фото мониторингийн аргаар тодорхойллоо. Судалгааны дүнд тухайн түймэрт Чойбалсан сумын нийт нутаг дэвсгэрийн 21.85% нь өртсөн байна. Түймэрт өртсөн талбайг шаталтын зэрэглэлээр ангилахад 61.36% (137905.23 га) нь шаталтын зэрэглэл бага, 38.64% (86836.87 га) нь дундаас дээгүүр зэрэглэлтэй ангилалд хамаарч байна. Хээрийн түймэрт өртсөн талбайд бэлчээрийн доройтлын индикатор болох адамсын шарилж, аги зэргийн тусгаг бүрхэцэд эзлэх хувь 7.2 дахин нэмэгдсэн. Харин алаг өвс, хялгана, улалж зэрэг малд эдэмжит ургамлын эзлэх хувь ойролцоогоор 86%-иар багассан байна. </p> <p><strong>Түлхүүр үгс</strong>: Сентинел-2, Хээрийн түймэр, Шаталтын зэрэглэл, Бэлчээрийн ургамалжилт</p> Munkhzul Munkhbat Nyamkhuu Myanganbuu Byambakhuu Gantumur Bayarmaa Vandangombo Urtnasan Mandakh Copyright (c) 2023 Munkhzul Munkhbat, Nyamkhuu Myanganbuu, Byambakhuu Gantumur, Bayarmaa Vandangombo, Urtnasan Mandakh https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-28 2023-12-28 60 44 186 195 10.5564/mjgg.v60i44.2904 The state of the khandgait’s forest https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2946 <p>In this study, we aimed to determine the condition and changes of the mixed forest after the fire occurred in the forest of Khandgait in the green zone of Ulaanbaatar. The main objectives of the study were to determine: 1) and assess the state of forest trees, 2) the process of seed crop and regeneration of the forest, and 3) changes in the forest soil due to the impact of fire. In order to detect changes, we established trial plots in affected and unaffected forests by the fire and made comparisons. We used a tree condition rating scale to assess the condition of forest trees, an indicator of natural regeneration of Mongolian forests to determine the reforestation process, and A.A. Korchagin’s method to assess forest thinning. Soil samples were analyzed in the Soil laboratory of the Institute of Geography and Geoecology of the Mongolian Academy of Sciences. According to the results, trees in the affected forest were destroyed, and the affected forest was converted into a degraded zone. On the other hand, the trees in the unaffected forest were assessed as declining growth (3.15), which could be due to the mechanical damage to the Siberian pine trees because of recreational use (nuts), and there were almost no healthy trees. Also, humus content in the soil of the affected forest was relatively lower than in the soil of the unaffected forest. According to the indicator analysis for the natural regeneration of the Mongolian forests, the natural regeneration well progressed in the affected forest. At the same time, the amount of young trees growing in the affected was 3 times higher than in the unaffected forest, but with a predominance of deciduous trees in the composition. Conducting a study on forests affected by fire was important to understand the changes and degradation levels and current state of the ecosystem when natural forests are affected by fire, as well as to determine the trends and processes of natural regeneration and to develop the basis for planning and management of forestry measures.</p> <p><strong>Хандгайтын амны ойн төлөв байдал</strong></p> <p>Түймэрт өртсөн холимог ойн төлөв байдал, өөрчлөгдлийг судлах зорилгоор Улаанбаатар хотын ногоон бүсийн Хандгайтын амны ойг сонгон судалгаа явууллаа. Үндсэн зорилгын хүрээнд дараах зорилтуудыг тавьсан болно: 1)Ойн моддын төлөв байдлыг тодорхойлж үнэлэх, 2)Ойн үрлэлт, нөхөн ургалтын явцыг тодорхойлох, 3)Түймрийн нөлөөгөөр ойн хөрсөнд гарсан өөрчлөлтийг тодорхойлох зорилт тавилаа. Судалгааг дээж талбайн аргаар явуулсан бөгөөд өөрчлөлтийг илрүүлэхийн тулд түймэрт өртөөгүй эх ойд болон түймэрт өртсөн талбайд аль алинд нь дээж талбай байгуулан харьцуулсан судалгаа явууллаа. Ойн моддын төлөв байдлын үнэлгээнд Моддын төлөв байдлын зэрэглэлийн хэмнүүрийг, ойн сэргэн ургалтын явцыг тодорхойлоход Монгол орны ойн байгалийн нөхөн ургалтын үнэлгээний хэмнүүрийг, ойн үрлэлтийн үнэлгээнд А.А.Корчагинын аргыг тус тус ашиглалаа. Хөрсний шинж чанарын үзүүлэлтийг ШУА-ийн Газарзүй, геоэкологийн хүрээлэнгийн хөрсний лабораторид арга зүйн дагуу тодорхойлов. Судалгааны дүнгээс үзэхэд Хандгайтын амны түймэрт өртсөн талбайд ойн моддын ташинга бүхэлдээ устаж доройтсон талбайд шилжжээ. Харин түймэрт өртөөгүй ойн модод нь төлөв байдлын үнэлгээгээр өсөлт саарч доройтож буй (3.15) гэж үнэлэгдсэн нь рекреаци ашиглалтын (самар) улмаас хуш модод механик гэмтэлтэй, эрүүл мод бараг байхгүй байсантай холбоотой гэж үзэж байна. Ойн түймэрт өртөж доройтсон талбайн хөрсний ялзмагийн агууламж түймэрт өртөөгүй ойнхоос доогуур үзүүлэлттэй байна. Монгол орны ойн байгалийн нөхөн ургалтын үнэлгээний хэмнүүрээр дүгнэж үзэхэд доройтсон талбайд байгалийн нөхөн сэргэлт хангалттай явагдаж байна. Мөн доройтсон талбайд нөхөн ургаж буй өсвөр моддын тоо нь түймэрт өртөөгүй ойд нөхөн ургаж буй өсвөр моддын тооноос 3 дахин их байгаа боловч бүрэлдэхүүний хувьд навчит мод зонхилж байна. Түймэрт өртөж доройтсон ойн талбайд судалгаа явуулснаар байгалийн ой түймэрт өртөхөд экосистемд гарч буй өөрчлөлт, доройтлын түвшин, өнөөгийн төлөв байдал тодорхойлогдохоос гадна байгалийн нөхөн ургалтын чиг хандлага, явц тодорхойлогдож ойн аж ахуйн арга хэмжээний төлөвлөлт, менежментийн үндэслэл боловсруулагдах ач холбогдолтой юм.</p> <p><strong>Түлхүүр үг:</strong> Ногоон бүсийн ой, ойн моддын төлөв байдал, ойн сэргэн ургалт, доройтсон ойн талбай</p> Tsendsuren Dagdan Udval Bayarsaikhan Batdorj Enkhbayar Byambaa Ganbat Enkhchimeg Tsedensodnom Batsaikhan Ganbaatar Ganbat Dashzeveg Batchudur Bat-Amgalan Naranbayar Erdenechuluun Copyright (c) 2023 Tsendsuren Dagdan, Udval Bayarsaikhan, Batdorj Enkhbayar, Byambaa Ganbat, Enkhchimeg Tsedensodnom, Batsaikhan Ganbaatar, Ganbat Dashzeveg, Batchudur Bat-Amgalan, Naranbayar Erdenechuluun https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-28 2023-12-28 60 44 196 206 10.5564/mjgg.v60i44.2946 Organic carbon resources of gobi brown soils https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/2948 <p>Land degradation caused by overgrazing has intensified in recent years, and determining the carbon resources in such areas is one of the important issues to be considered. In this study, we determined organic carbon resources in three types of Gobi brown soil. We carried out the study in the Gobi Desert area, which is used for pasture, and where three types of soils including brown soil type Aeolic Calcisols, Hypercalcic Calcisols, and Leptic Calcisols are distributed. We calculated and determined soil organic carbon reserves by 3 types of soil erosion layers using Truin’s method (Walkley Black). A weighted average of total stock was obtained and calculated by each soil type. According to the results, the total carbon reserves were 8.09 t ha-1 for the Leptic Calcisols, 12.7 t ha-1 for Aeolic Calcisols, and 10.8 t ha-1 for Hypercalcic Calcisols. The amount of the total carbon reserves varied by the thickness of the soil layers. The carbon reserves for brown soils with carbonates were similar in the upper, middle, and lower layers. Determining the reserves of each soil layer and determining the total reserves will be the basis for measuring the potential of the soil.</p> <p><strong>Говийн бор хөрсний органик нүүрстөрөгчийн нөөц</strong></p> <p><strong>ХУРААНГУЙ:</strong> Бэлчээрийн даац хэтрэлтээс үүдэлтэй газрын доройтол сүүлийн жилүүдэд эрчимтэй явагдаж байгаа ба энэ чиглэлээр ашиглагдаж буй газрын хөрсний нүүрстөрөгчийн нөөцийг тодорхойлох нь чухал асуудлын нэг юм. Энэхүү судалгаагаар бид говийн бор хөрсний гурван төрөлд органик нүүрстөрөгчийн нөөцийг тодорхойллоо. Судалгааг Говь (цөлөрхөг) хээрийн хөрсний бүлэг бүхий бор хөрсний хэв шинжийн карбонаттай бор, сайргархаг бор, элсэн хучаастай бор хөрс тархсан, мөн бэлчээрийн зориулалт бүхий талбайд хийж гүйцэтгэсэн. Хөрсний органик нүүрстөрөгчийг трюины аргаар (Walkley Black) тооцсон. Нийт нөөцийг жигнэсэн дунджийг олох аргаар бодож дундажлан, тэдгээрийг хөрсний хэв шинж тус бүрээр ангилан гаргасан. Судалгааны үр дүнд сайргархаг бор хөрс 8.09 т га-1, элсэн хучаастай бор хөрс 12.7 т га-1, карбонаттай бор хөрс 10.8 т га-1 нөөцтэй байв. Тухайн хөрсний үе давхаргын зузаанаас хамаарч нөөцийн хэмжээ харилцан адилгүй байна. Карбонаттай бор хөрсний хувьд дээд, дунд, доод давхаргуудад нүүрстөрөгчийн нөөц ойролцоо байна. Хөрсний зүсэлт хийн үе давхарга бүрийн нөөцийг гаргах, нийт нөөцийг тодорхойлох нь тухайн хөрсний потенциалыг тогтоох үндсэн нэгж болно. </p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Хөрсний органик нүүртөрөгч, эзэлхүүн жин, чулууны агууламж, сайргархаг бор</p> Uuganbat Ganbold Ser-od Tsedevdorj Copyright (c) 2023 Uuganbat Ganbold, Ser-od Tsedevdorj https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-28 2023-12-28 60 44 207 214 10.5564/mjgg.v60i44.2948 Soil active organic carbon and carbon management index in different land use types https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/3075 <p>Permanganate oxidized organic carbon (POXC) is used as a standardized methodology for the determination of labile carbon due to its correlation with other soil labile fractions, high accuracy, and practical application. The main goals of this study were to assess labile carbon in the soil across different types of land use and establish the Carbon Management Index (CMI), which is a numerical index that evaluates the carbon status of soil in a given area and is derived from the outcomes of POXC analysis. The study was carried out in the Bukhmurun soum of Uvs province. Soil samples were collected from riverbeds, pastures, and forests at a depth of 0-20 and 20-40 cm, and analyzed for the physical and chemical properties of the soil following the standard methods, and labile carbon was determined using international methods in the Soil Laboratory of the Institute of Geography and Geoecology. According to the results, soil organic carbon (SOC) was detected in all samples and ranged between 9.4 and 73.2 g kg-1, with the highest value in forest soil and the lowest value in grassland soil. It was found that the POXC had a strong correlation (R2=0.62) with SOC. POXC exhibited a similar pattern as the SOC, it was highest in the forest soil, followed by alluvial and grassland soils. The percentage of the POXC ranged from 1.7% to 20% of the SOC. The CMI value varied with the depth. At the depth of 0-20 cm, it was 216 in forest soil, 192 in alluvial soil, and 83 in pasture soil, whereas, at the depth of 20-40 cm, it was 156 in forest soil, 129 in alluvial soil, and 73 in pasture soil. The CMI provides an assessment of how effectively soils are sequestered and storing carbon, as well as how susceptible they are to carbon loss. POXC is a relatively new and inexpensive method for determining labile organic carbon that is less harmful and can be executed without the need for special equipment such as centrifuges. This method of POXC determination is of practical importance in predicting soil quality or determining soil quality by the color change of the permanganate solution after soil-solution interaction. It is deemed prudent to employ this method further for the comprehensive assessment of soil quality.</p> <p><strong>Газар ашиглалтын янз бүрийн хэлбэрүүд дэх хөрсний идэвхтэй органик нүүрстөрөгч ба нүүрстөрөгчийн менежментийн индекс</strong> </p> <p>Перманганатаар исэлдүүлсэн органик нүүрстөрөгчийг (POXC) хөрсний бусад хөдөлгөөнт фракцтай харилцан хамааралтай, нарийвчлал сайтай, практикт ашиглаж болохуйц учир хөдөлгөөнт нүүрстөрөгчийг тодорхойлох стандарт арга болгон ашигладаг. Энэхүү судалгааны ажлын зорилго нь хөрсний хөдөлгөөнт нүүрстөрөгчийг газар ашиглалтын өөр хэлбэрүүдэд тодорхойлоход оршино. Судалгааны зорилгын хүрээнд нүүрстөрөгчийн менежментийн индекс (CMI) бодох зорилт тавьсан. CMI нь тухайн газар нутгийн хөрсний нүүрстөрөгчийн төлөв байдлыг үнэлдэг тоон үзүүлэлт бөгөөд POXC шинжилгээний дүнгээс бодож гаргадаг. Судалгааны талбайгаар Увс аймгийн Бөхмөрөн сумыг сонгон авлаа. Хөрсний дээжийг голын татам, бэлчээр, ойгоос 0-20, 20-40 см гүнээс авч Газарзүй, геоэкологийн хүрээлэнгийн хөрсний лабораторид хөрсний физик, химийн шинж чанарыг стандарт аргуудаар, хөдөлгөөнт нүүрстөрөгчийг олон улсын аргаар тодорхойлсон. Хөрсний органик нүүрстөрөгч (SOC) нь нийт хөрсөнд 9.4-73.2 г кг-1 хооронд агуулагдаж, ойн хөрсөнд хамгийн их, бэлчээрийн хөрсөнд хамгийн бага байна. Бидний судалгаагаар POXC нь хөрсний SOC хэмжээтэй хүчтэй хамааралтай (R2=0.62) байсан. Иймээс POXC нь SOC –ийн адил ойн хөрсөнд хамгийн их, дараа нь голын татам, бэлчээрийн хөрсөнд хамгийн бага байна. POXC нь нийт органик нүүрстөрөгчийн 1.7-20%-ийг эзэлж байна. CMI нь 0-20 см гүнд ойн хөрсөнд 216, голын татмын хөрсөнд 192, бэлчээрийн хөрсөнд 83 , харин 20-40 см гүнд ойн хөрсөнд 156, голын татмын хөрсөнд 129, бэлчээрийн хөрсөнд 73 тус тус байна. Нүүрстөрөгчийн менежментийн индекс нь хөрс нүүрстөрөгчийг хэр үр дүнтэй шингээж, хадгалж байгааг, мөн нүүрстөрөгчийн алдагдалд хэр өртөмтгий болохыг үнэлэх боломжийг өгдөг. POXC нь хөдөлгөөнт органик нүүрстөрөгчийг тодорхойлдог хор хөнөөл багатай, центрифуг зэрэг тусгай багаж хэрэглэхгүйгээр хийж болдог харьцангуй шинэ хямд арга юм. POXC тодорхойлох энэ арга нь хөрсний чанарыг урьдчилан таамаглах буюу хөрс уусмал харилцан урвалд орсны дараа перманганатын өнгөөр хөрсний чанарыг тодорхойлох бололцоо олгодог практик ач холбогдолтой. Хөрсний чанарыг тодорхойлоход цаашид ашиглах нь зүйтэй юм гэж үзэж байна.</p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Хөрсний органик нүүрстөрөгч, Перманганатаар исэлдүүлсэн органик нүүрстөрөгч, нүүрстөрөгчийн менежментийн индекс</p> Zoljargal Khavtgai Battsetseg Dugersuren Ikhbayar Damba Purevdorj Tserengunsen Copyright (c) 2024 Zoljargal Khavtgai https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-28 2023-12-28 60 44 215 221 10.5564/mjgg.v60i44.3075 Soil moisture mapping using machine learning technique https://mongoliajol.info/index.php/MJGG/article/view/3062 <p>Soil moisture is an essential component in the energy cycle, water resource, hydrological regime, and processes of the land surface. Mapping and monitoring of soil moisture are crucial for the prevention of flood and drought, estimation of evapotranspiration, and water resource management. Using remote sensing to create soil moisture mapping at large scale has become one of the most energy and time-efficient methods in soil study. Thus, we aimed to map the soil moisture for Mongolia based on downscaled Soil Moisture Active Passive (SMAP) data by combining it with the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Enhanced Vegetation Index (EVI), and Land Surface Temperature (LST) of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data using the Machine Learning-based Random Forest (RF) approach. The SMAP was positively correlated with NDVI (r=0.72, p&lt;0.01) and EVI (r=0.73, p&lt;0.01) but it was negatively correlated with LST (r= -0.66, p&lt;0.05). The performance of the RF was high, and the correlation was r2=0.7. Therefore, our study suggests that the Machine Learning-based RF approach can be used to model soil moisture on a large scale.</p> <p><strong>Машин сургалтын аргаар хөрсний чийгийг зураглах арга зүй</strong></p> <p>Хөрсний чийг нь усны эргэлт, энергийн урсгалд чухал нөлөө үзүүлдгээс гадна, газрын гадаргын нөхцөл болон гадаргын усанд маш чухал нөлөөтэй. Иймд, хөрсний чийгийн зураглал болон мониторингийн судалгаа нь ган, зудын мониторинг, үерийн урьдчилсан сэрэмжлүүлэг болон усны нөөцийн менежментэд чухал үүрэг гүйцэтгэдэг судалгааны нэг юм. Сүүлийн үед, өргөн уудам газар нутагт хөрсний чийгийг зураглахын тулд зайнаас тандан судлалын аргыг ашиглах нь эдийн засаг болон цаг хугацааны хувьд үр ашигтай аргуудын нэг болоод байна. Иймд Монгол орны хэмжээнд хөрсний чийгийг зураглахдаа Soil Moisture Active Passive (SMAP) хиймэл дагуулын бүтээгдэхүүнийг ашиглан машин сургалтын санамсаргүй ой (RF)-н аргаар мэдээний орон зайн шийдийг сайжруулан зураглалаа. Ингэхдээ Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) хиймэл дагуулын бүтээгдэхүүнүүдэд (ургамлын нормчилсон ялгаврын индекс (NDVI), ургамлын сайжруулсан индекс (EVI), газрын гадаргын температур (LST) тулгуурлан SMAP хиймэл дагуулын бүтээгдэхүүний орон зайн шийдийг сайжруулан өөрчилсөн, хамаарлыг тооцсон. Ингэхэд NDVI (r=0.72, p&lt;0.01) болон EVI (r=0.73, p&lt;0.01) нь SMAP-тай эерэг хамааралтай байсан бол LST (r= -0.66, p&lt;0.05)-тай урвуу хамааралтай байсан. RF-н алгоритмаар машин сургалтын аргыг ашиглан Монгол орны хэмжээнд хөрсний чийгийг зураглахад загварын үр дүн гүйцэтгэл сайтай буюу хамаарал нь r2=0.7 гарсан. Иймд машин сургалтын санамсаргүй ойн алгоритмаар том хэмжээний газар нутгийг хамруулан хөрсний чийгийг загварчлах боломжтой болох нь судалгааны үр дүнгээс харагдаж байна. </p> <p><strong>Түлхүүр үгс:</strong> Хөрсний чийг, машин сургалт, SMAP </p> Undrakhtsetseg Tsogtbaatar Sainbayar Dalantai Bayartungalag Batsaikhan Copyright (c) 2023 Undrakhtsetseg Tsogtbaatar, Sainbayar Dalantai, Bayartungalag Batsaikhan https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 2023-12-28 2023-12-28 60 44 222 230 10.5564/mjgg.v60i44.3062