ОЦІНЮВАННЯ ЯКОСТІ ҐРУНТІВ У ТЕХНОГЕННО НАВАНТАЖЕНИХ ТЕРИТОРІЯХ ПРИКАРПАТСЬКОГО РЕГІОНУ

Анотація

Проблема. Техногенне навантаження у Прикарпатському регіоні формується під впливом теплоенергетичних об’єктів, золовідвалів, гірничопромислових майданчиків, нафтогазової інфраструктури та урбанізованих територій, що зумовлює багатофакторні ризики деградації ґрунтів, потребує комплексного контролю та ускладнює прийняття управлінських рішень на рівні громад і області. 
Мета. Систематизувати сучасні методи оцінювання якості ґрунтів у техногенно порушених умовах та визначити найбільш результативні підходи для адаптації до природно-антропогенних умов Прикарпаття. 
Методи дослідження. Роботу виконано як систематичний огляд за Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) у базах Scopus, Web of Science і Google Scholar за 2015–2025 рр. із наперед визначеними критеріями включення/виключення, поетапним скринінгом, повнотекстовою оцінкою та порівняльним аналізом інструментів лабораторного, геоінформаційного, дистанційного й модельного моніторингу. 
Основні результати.  З 1077 ідентифікованих записів до якісного синтезу включено 28 досліджень. Найвищу аналітичну цінність для техногенно трансформованих територій мають інтегровані схеми, що поєднують лабораторну діагностику (важкі метали, pH, органічний вуглець), геоінформаційний аналіз, супутниковий скринінг та моделі машинного навчання (Random Forest, XGBoost, SVM). Запропоновано концептуальний алгоритм інтегрованого оцінювання якості ґрунтів, який базується на поєднанні супутникового моніторингу та моделей машинного навчання, що може бути використано для підтримки прийняття управлінських рішень. 
Висновки та конкретні пропозиції. Для Прикарпатського регіону доцільне впровадження багаторівневої системи моніторингу, яка інтегрує польові, лабораторні й геопросторові дані в єдиний аналітичний контур. Практично рекомендовано: стандартизувати протоколи відбирання проб і лабораторного контролю; формувати регіональні часові ряди супутникових індикаторів; застосовувати інтерпретовані моделі машинного навчання для раннього запобігання та визначення цільових ділянок для проведення польових перевірок.  Наукова новизна полягає у формуванні адаптованої до Прикарпаття рамки моніторингу, орієнтованої на підтримку природоохоронних управлінських рішень.