827

а – содержание гумуса, %; б – гидролитическая кислотность, мг-экв/100 г почвы; в – сумма обменных оснований, мг-экв/100 г почвы; г – обменная кислотность; д – актуальная кислотность

Рис. 2. Гистограммы распределения физико-химических свойств почвы

В результате математической обработки полученных результатов анализа почвы на физико-химические показатели было установлено, что средней математически доказуемой вариабельностью по полю обладает содержание гумуса, высокой – гидролитическая кислотность (таблица 1). Содержание гумуса в обследованном участке изменялось в диапазоне от 1,1 % до 4,0 % (V = 38,5 %), значение гидролитической кислотности – от 0,23 до 0,97 мг-экв/100 г почвы (V = 50,3%). Для других показателей вариабельность оказалась небольшая, незначительная или не достоверная.

91

а – содержание минерального азота; б – содержание подвижного фосфора; в – содержание подвижного калия; г – содержание подвижного марганца

Рис. 3. Гистограммы распределения элементов питания, мг/кг почвы

Математическая обработка результатов показала, что значительной и математически доказуемой вариабельностью по полю среди элементов питания обладают только содержание минерального азота и подвижного марганца (таблица 1).

Таблица 1

Статистические характеристики почвенных показателей агродерново-подзолистой почвы

Содержание подвижного марганца в почве изменялось по полю от 2,7 до 26,2 мг/кг (V = 65,6 %), минерального азота – от 9,3 мг/кг почвы до 34,9 (V = 30,5 %).

92

Для подвижных форм фосфора и калия вариабельность оказалась средней, небольшой и не достоверной.

На основании проведѐнных исследований можно сказать, что почва данного участка относится к среднеокультуренным почвам. Следует отметить, что изменение кислотных свойств почвы произошло резко, т.е. в результате известкования данного поля. Все показатели исследуемого участка характеризуются средней от 0,5 до 1,0 и сильной асимметрией от 1,1 до 3,6. Положительные значения эксцесса для всех свойств почвы говорит о неравномерности распределения изучаемых показателей. Наибольшей вариабельностью обладает содержание минерального азота, что, по-видимому, связано

снаибольшей подвижностью этого показателя.

Втаблице 2 представлена матрица коэффициентов корреляции агрохимических свойств друг с другом.

Высокая математически доказуемая связь отмечена между следующими изучаемыми признаками:

– обменная кислотность – содержание подвижного марганца > актуальная кислотность;

– актуальная кислотность – содержание подвижного марганца.

Примечание: *Математически доказуемая корреляционная связь при уровне значимости p < 0,05

Средняя доказуемая корреляционная связь наблюдается между:

–содержанием гумуса – гидролитической кислотностью > суммой обменных оснований > содержанием подвижного фосфора > содержанием минерального азота;

–гидролитической кислотностью – содержанием подвижного марганца > актуальной кислотностью > содержанием минерального азота > обменной кислотностью;

–суммой обменных оснований и содержанием подвижного фосфора.

Многие исследователи показывают, что используя математически доказуемые корреляционные связи можно построить 3D модели взаимосвязей между свойствами, которые показывают максимальное значение одного признака при определѐнном значении двух других. Зная значения свойств почвы, данный тип модели позволяет прогнозировать значения определяемого показателя [1-5, 7, 8].

Таким образом, на основании проведѐнных исследований по изучению пространственной неоднородности агрохимических показателей агродерново-подзолистых почв ООО «Труженик» Краснокамского района Пермского края можно сделать следующие выводы:

93

1.Содержание органического вещества в агродерново-подзолистых почвах хозяйства находилось в диапазоне от очень низкого до низкого. Наибольшее варьирование значений отмечено по содержанию подвижного марганца (V = 65,6 %) и минеральному азоту (V = 30,5 %) Содержание подвижных форм фосфора и калия в изучаемых почвах хозяйства не было подвержено сильному варьированию, коэффициенты вариации составили соответственно 25,6 % и 19,2 %. Обменная кислотность в почвах хозяйства изменялась незначительно, и коэффициент вариации составил 8,3 %.

2.Полученная корреляционная матрица зависимостей между изучаемыми свойствами почв показала высокую (от 0,7 до 0,9) и среднюю (от 0,5 до 0,7) тесноту связи, что позволяет прогнозировать агрохимические свойства в агродерново-подзолистых почвах и планировать мероприятия по их изменениям.

Литература

1.Белоусов А.А., Белоусова Е.Н. Влияние внутрипольной неоднородности почвенного плодородия на выбор элементов методики полевого опыта // Вестник КрасГАУ, 2013. № 6. С. 55-62.

2.Волков А.Г. Пространственная неоднородность кислотности почв в еловом биогеоценозе северной подзоны тайги // Arctic Evironmental Research, 2015. №1 С. 5-12.

3.Литвинович А.В. Пространственная неоднородность агрохимических показателей пахотных дерново-подзолистых почв // Агрохимия. 2007. № 5. С. 89-94.

4.Савоськина О.А. Пестрота почвенного покрова и урожайность многолетних трав на склонах различной крутизны // Известия ТСХА. 2012. №1. С. 81-93.

5.Самсонова В.П. Пространственная изменчивость почвенных свойств: на примере дерновоподзолистых почв. Москва, 2008. 160 с.

6.Шафран С. А. Внутрипольная вариабельность элементов питания в почвах и ее влияние на урожайность озимых зерновых культур: научное издание // Агрохимия. 2011. №2. С. 15-23.

7.Coşkun G., Imanverdi E., Feride C., Zeynep D. Spatial variability of soil physical properties in a cultivated field // Eurasian J. Soil Sci., 2016. 5 (3). Р. 192-200

8.Ryazanov S.S., Sahabiev I.A. Comparison of terrain-based drift models to improve the quality of soil predictive mapping at a field scale // Вестник Томского государственного университета. Биология. 2016. №

4 (36). С. 21-33

УДК 631.42: 631.41

Н. М. Мудрых, канд. с.-х. наук, доцент, ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, г. Пермь, Россия;

M. Хамурджу, доктор, доцент; Э.Э. Хакки, доктор, профессор, Университет Селджук, г. Конья, Турция

ПРОСТРАНСТВЕННЫЙ И СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПЛОДОРОДИЯ ПОЧВ – ОСНОВА ТОЧНОГО ЗЕМЛЕДЕЛИЯ

Аннотация. Одним из базовых элементов ресурсосберегающих технологий в сельском хозяйстве является «точное земледелие», которое базируется на использовании ГИС-технологий. Для рационального и эффективного применения удобрений необходимо иметь представление и знать, как агрохимические показатели изменяются в пространстве. Цель исследований – оценить пространственную изменчивость агрохимических показателей с использованием геостатических технологий. Исследования по изучению пространственного варьирования микроэлементов проводили на полях ФГУП «Учхоз «Липовая гора» Пермской ГСХА». Почвенные образцы отбирали с глубины 0-20 см. Преобладающие почвы – дерново-подзолистые тяжелосуглинистые и

94

глинистые с разной степенью смытости. Статистическая обработка данных по физикохимическим показателям, содержанию бора и цинка в почвах проведена с помощью программы Statistica 7.0. Обработка картографического материала и пространственный анализ исследуемых показателей были проведены на базе геоинформационной системы MapInfo Professional. Составлены электронные картограммы распределения агрохимических показателей. Исследования показали, что физико-химические показатели подвергаются небольшому варьированию (коэффициент варьирования составил 10,4- 18,6 %). В то время как концентрация элементов питания внутри одного поля изменяется в довольно широком диапазоне (коэффициент варьирования составил 44,2-76,6 %). По пространственному варьированию питательных веществ в почве элементы распределись следующим образом: минеральный азот, цинк, бор, калий и фосфор. Следует отметить, что наблюдается некоторое увеличение минерального азота в почве в нижней части катены, в то время как фосфору, калию, бору и цинку такой тенденции не наблюдается.

Ключевые слова: агродерново-подзолистые почвы; пространственная неоднородность; свойства почв; питательные вещества; цинк, бор.

Одним из базовых элементов ресурсосберегающих технологий в сельском хозяйстве является «точное земледелие», которое базируется на использовании ГИСтехнологий. Для рационального и эффективного применения удобрений необходимо иметь представление и знать, как агрохимические показатели изменяются в пространстве. Многие исследователи отмечают, что основной принцип точного земледелия заключается в рассмотрении каждого отдельно взятого поля по таким показателям как рельеф, почвенный покров, агрохимические показатели и только с учетом этих факторов проводить дифференцированное применение удобрений. Следует отметить, что анализ при точеном земледелии не возможен без использования геоинформационных систем [1-4].

Цель исследований – оценить пространственную изменчивость агрохимических показателей с использованием геостатических технологий.

Пространственную вариабельность свойств почв изучали в Пермском крае на полях ФГУП «Учхоз «Липовая гора» Пермской ГСХА». Отбор почвенных образцов проводили летом 2016 г. по двум катенам на участках с площадью 13,1 и 19,3 га. Образцы отбирали с глубины 0-20 см по прямоугольной сетке 100×200 м. Точки отбора почвенных проб привязаны к основным элементам катены (верхняя часть, середина и нижняя часть). Преобладающие почвы на исследуемых участках – дерновоподзолистые тяжелосуглинистые и глинистые с разной степенью смытости. Пространственную неоднородность оценивали по физико-химическим и агрохимическим свойствам: содержанию гумуса, гидролитической и обменной кислотностям, сумме обменных оснований, содержанию минерального азота, подвижных форм фосфора, калия, бора и цинка.

Классический статистический анализ выборки и корреляционный анализ проводили с использованием программ STATISTICA 8 и MINITAB 14. Обработка картографического материала и пространственный анализ исследуемых показателей были проведены на базе геоинформационной системы MapInfo Professional. Для построения картограмм пространственного распределения по предсказанным значениям использовали пакет программы STATISTICA 8.

95

Для определения распределения физико-химических и агрохимических свойств почв на изучаемых катенах были построены гистограммы (рис. 1, 2).

в г а – содержание гумуса; б – гидролитическая кислотность; в – сумма обменных оснований; г – обменная

кислотность

Рис. 1. Гистограммы распределения значений физико-химических свойств

Исследования показали, что из всех изучаемых свойств стремятся к нормальному распределению физико-химические свойства, а также содержание бора в почве. Такие показатели, как азот минеральный, подвижные формы фосфора, калия и цинка обладают правосторонней ассиметрией. Также следует отметить, что гистограммы распределения значений гидролитической и обменной кислотностей, суммы обменных оснований, содержания подвижного фосфора и калий обладают многовершинностью.

После рассмотрения графического распределения свойств почв определяют математические показатели, один из которых – коэффициент вариации. Как показала математическая обработка результатов, физико-химические показатели подвергаются небольшому варьированию (коэффициент варьирования составил 10,4-18,6 %). В то время как концентрация элементов питания внутри одного поля изменяется в довольно широком диапазоне (коэффициент варьирования составил 44,2-76,6 %). По пространственному варьированию питательных веществ в почве элементы распределись следующим образом: минеральный азот, цинк, бор, калий и фосфор. Следует отметить, что наблюдается некоторое увеличение минерального азота в почве в нижней части катены, в то время как фосфору, калию, бору и цинку такой тенденции не наблюдается.

96

Mg/kg of the soil

д

а – минеральный азот; б – фосфор; в – калий; г – бор; д – цинк

Рис. 2. Гистограммы распределения содержания подвижных форм элементов питания, мг/кг почвы

Таким образом, на основании проведенных исследований можно сказать, что распределение элементов питания в почвах на изучаемых катенах подвержено сильному варьированию. Для обеспечения равномерного роста и развития растений необходимо применять удобрения под выращиваемые культуры дифференцировано.

Литература

1.Витковская С.Е., Изосимова А.А., Шидловская Т.П. Пространственная изменчивость биомассы и химического состава растений пшеницы в пределах делянки полевого опыта // Агрохимия, 2010. №

12.С. 29-36.

2.Прянишников Д.Н. Избранные сочинения. Т. 1. М.: Колос, 1965. 721 с.

3.Шафран С.А., Леонова Е.В., Пупынин В.М. Внутрипольная вариабельность элементов питания в почвах и ее влияние на урожайность озимых зерновых культур: научное издание // Агрохимия. 2011. №2. С. 15-23.

4.Ryazanov S.S., Sahabiev I.A. Comparison of terrain-based drift models to improve the quality of soil predictive mapping at a field scale // Вестник Томского государственного университета. Биология. 2016. № 4 (36). С. 21-33.

97

УДК 631.95

Т. Ю. Насртдинова, канд. хим. наук, доцент, ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, г. Пермь, Россия

АГРОЭКОЛОГИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ ТЯЖЕЛЫХ МЕТАЛЛОВ

ВКОМПОНЕНТАХ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ

ВМИКРОРАЙОНЕ ГАЙВА ГОРОДА ПЕРМИ

Аннотация. В работе рассматривается проблема загрязнения городских территорий, приведены результаты определения содержания соединений меди и свинца в почве и растительности микрорайона Гайва г. Перми, а также фенольных соединений в листьях березы повислой.

Ключевые слова: оценка состояния, городские почвы, тяжелые металлы, биоиндикация, фенольные соединения.

Антропогенная деятельность человека оказывает заметное влияние на состояние окружающей среды. Особенность загрязнения крупных промышленных городов состоит в том, что на относительно небольшой площади находится значительное количество различных источников загрязнения. Выделяющиеся вещества аккумулируются различными компонентами окружающей среды.

Почва выступает как природный буфер, контролирующий перенос химических соединений в атмосферу, гидросферу и живое вещество. Это «депо» токсичных соединений и один из важнейших биогеохимических барьеров для большинства из них [8].

Пермь входит в десятку наиболее загрязненных, в основном тяжелыми металлами (ТМ), городов России. Характерной особенностью территории города является неоднородность загрязнения ТМ. По данным исследований основными загрязнителями почв города являются Pb, Zn, Сu, Sn, Ni, Cr, Mn, Ga, Ва [1]. Тяжелые металлы представляют собой одну из приоритетных групп загрязнителей, являющихся факторами деградации окружающей среды [2].

Объектами исследования являлись: образцы почв, образцы моркови, листья березы повислой. Отбор проб почвы проводился методом конверта с глубины 0 – 20 см. Пробы отбирались в юго – восточном направлении от верхней проходной ООО «Камский кабель» в сторону жилых застроек в микрорайоне Гайва Орджоникидзевского района г. Пермь. Орджоникидзевский район занимает второе место в городе по выбросам загрязняющих веществ, 20 %, после Индустриального района (около 50 %) (http://nesiditsa.ru/city/perm). Точка 1 выбрана на расстоянии 300 м от проходной. Здесь преобладает смешанный лес. Точки 2, 3, 4, где расположены садовые участки, находились на расстоянии 500, 1000, 1500 м от проходной соответственно. Период отбора проб – август 2016 года.

В ходе работы использовались следующие методики: потенциометрическое определение рН солевой вытяжки [7], определение гумуса в почве по Никитину с колориметрическим окончанием по Орлову – Гриндель [7], экстракционно – фотометрическое определение меди с диэтилдитиокарбаматом свинца [6], определение содержания микроэлементов в растениях [7], определение содержания фенольных соединений [9], содержание свинца определено методом атомно-абсорбционной спектроскопии на спектрометре iCE 3500 THERMO SCIENTIFIC (США).

98

На каждом участке в образцах почв определялись рН солевой вытяжки и содержание гумуса. Результаты представлены в таблице 1.

В целом почвы города характеризуются низким и средним уровнем содержания гумуса. Так, например, в Орджоникидзевском районе почвы распределились следующим образом: 32,1 % почв имели очень низкое, 10,7 % – среднее и 1,8 % – повышенное содержание гумуса [5]. В образцах почв в точках 1 и 4 обнаружен низкий уровень содержания гумуса, в точках 2 и 3 – среднее содержание гумуса. Согласно группировке почв по обменной кислотности значение рН почв в точке 4 близко к нейтральному, для остальных точек рН проб нейтральный. Миграция тяжелых металлов в сопредельные среды зависит от содержания гумуса в почве, значений рН почвенных вытяжек. Высокое содержание гумуса и значение рН, близкое к нейтральному, сдерживают процесс миграции.

Определено содержание подвижных и кислоторастворимых форм меди и свинца в образцах почв на каждом участке. Результаты представлены в таблице 2.

*НПО – ниже предела обнаружения.

Наибольшее содержание подвижной и кислоторастворимой форм металлов обнаружено в точке 3 (1000 м). В точках 2, 3 отмечены превышения ПДК для подвижной формы меди в 1,5 и 4 раза соответственно. Для подвижной формы свинца значение ниже предела обнаружения.

Для кислоторастворимой формы металлов нет нормативов. Однако, она является частью валового содержания. В соответствии с ГН 2.1.7.2511–09 установлены ориентировочно допустимые концентрации (ОДК) для валового содержания металлов в почвах с различными физико-химическими свойствами. Для суглинистых и глинистых почв с рН > 5,5 ОДК меди составляет 132 мг/кг, свинца – 130,0 мг/кг. В точке 3 в 1,2 раза превышена ОДК для меди.

Было определено содержание меди и свинца в образцах моркови с обрабатываемых участков. Данные приведены в таблице 3.

99

Таблица 3

Содержание меди и свинца в образцах моркови, мг/кг

* – СанПин 2.3.2.1078-01 (недействующий); ** –ТР ТС 021/2011 ―О безопасности пищевой про-

дукции‖

Впробах наблюдается превышение ПДК свинца приблизительно в 3,5 раза, меди

в1,1 (точка 3) и 1,7 раза (точка 4). Поступление элементов в растения во многом зависит не только от концентрации их в почве (таблица 2), но и от реакции среды, содержания органического вещества (таблица 1), элементов питания, вида растений.

Вранее проведенных исследованиях было определено валовое содержание ТМ в пробах растительности, отобранных на приусадебных участках микрорайона Гайва (2015 г.). Отмечено накопление в моркови цинка 2,6 – 6,4 мг/кг и меди 4,0 – 11,7 мг/кг [3].

Для оценки качества окружающей среды удобны методы биоиндикации. При неблагоприятных условиях среды в органах растений накапливаются фенольные вещества, которые выполняют защитную функцию и могут служить хорошим биоиндикационным признаком. Данный показатель в растительности не нормируется. Используя его, можно сравнивать степень антропогенного влияния в различных точках исследований. В таблице 4 приведены результаты определения содержания фенольных соединений в листьях березы повислой.

Таблица 4

Содержание фенольных соединений в листьях березы повислой, мг/г

Имеются литературные данные [4] о количестве фенолов в листве березы естественных лесных массивов. Оно составляет 1,5 – 2,0 мг/г. Содержание фенольных соединений в листьях березы повислой может свидетельствовать о наличии загрязнения атмосферного воздуха в выбранных для исследования точках. В точках 2 и 3 содержание фенольных веществ максимально и составляет 14,0± 2,0 и 17,0±4,0 мг/г.

В точке 3 обнаружено максимальное содержание подвижной и кислоторастворимой форм соединений меди и свинца в почве и растительности, а также наибольшее содержание фенольных веществ.

Мониторинг состояния почвы и овощной продукции на приусадебных участках в зоне влияния промышленных предприятий является необходимым для оценки экологической ситуации.

Литература

1.Водяницкий Ю.Н. Загрязненность тяжелыми металлами и металлоидами почв г. Перми // Агрохимия. – 2009. – № 4. – С. 60 – 68.

2.Дабахов М.В. Оценка экологического состояния почв придорожных полос // Вестник Российской Академии сельскохозяйственных наук: Научно-теоретический журнал. − 2012. – № 1. − С. 69 – 71.

3.Зайцева Е.В. Тяжелые металлы в почве и растительностина приусадебных участках в микрорайоне Гайва г.Перми // Материалы Всероссийской научно-практической конференции молодых уче-

100