932

Ключевые слова: устойчивость органического вещества, математическая модель.

Введение. Черноземы лесостепи являются одними из самых богатых почв по содержанию органического углерода в мире, несмотря на их длительную историю хозяйственного использования [6]. Содержание почвенного органического вещества (ПОВ) в гумусовом горизонте черноземов весьма высоко и варьируется в широких пределах, в среднем достигая 4-5% [1].

Стабилизация органических соединений в почве контролируется абиотическими факторами, а также гидротермическими условиями –

термодинамической стабильности ПОВ принято говорить о степени гумификации органического вещества, выражающей отношение углерода гуминовых кислот к валовому содержанию углерода в почве [3]. Степень гумификации связана с

выраженной значениями оптических индексов, легкостью минерализации органического углерода и влажностью почвы посредством сравнения данных полевых и лабораторных опытов и результатов модельного эксперимента для черноземов Центрально-Черноземного заповедника, формирующих ландшафтную катену (вершина склона – западина). Исследуется возможность связи модельной переменной с описанными оптическими индексами.

Материалы и методы. Участок исследования расположен на территории Центрально-Черноземного заповедника. Формы микрорельефа представлены западинами и эрозионными врезами. Среднегодовая температура +5,7°С, количество осадков 602 мм. Почвообразующие породы — среднесуглинистые лессовидные суглинки Доминирующее растительное сообщество - разнотравнолуговая степь. Черноземы выщелоченные занимают хорошо дренируемые поверхности междуречий и склонов, оподзоленные распространены в нижних частях склонов, черноземы типичные и лугово-черноземные почвы – в днищах западин.

На ключевом участке было сделано 35 буровых скважин. Пробы отбирались до глубины 1 м с шагом 10 см. Сорг определяли методом Тюрина.

411

Сорг. Экстракцию гуминовых кислот проводили по методике Кононовой и Бельчиковой [2]. Оптическую плотность определяли на спектрофотометре Agilent Cary 60.

Для модельной оценки скорости разложения и темпов изменения качества

численный алгоритм климатической модели INMCM []. Физические свойства почв взяты из материалов собственных полевых исследований. Для имитации латерального стока была использована модель SIMWE [7].

Продолжительность модельных экспериментов для Q-модели составила 25 лет и 200 лет – среднее времени пребывания органического углерода в толще 0-10 см и периоду достижения равновесного состояния аккумуляции органического углерода в почвенном профиле [6], соответственно. Для характеристики степени гумификации в модельном эксперименте была использована величина предела снижения качества (quality cutoff - ) (рис. 2б).

Результаты. Результаты модельных экспериментов показывают высокую

сходимость с полевыми данными определения запасов органического углерода в метровой толще в исследуемых почвах, характеризующихся различным водным режимом (рис. 1).

Предел снижения качества ПОВ ( ) (рис. 2а), отражающий модельную переменную теоретической максимальной степени гумификации, составляет 0,7 –

типичный и линейно зависит от значений A600/C и ∆log (табл.). ∆log мало меняется для черноземов, целесообразно использовать индекс A600/C.

0,687 – 0,667 для почв в ряду чернозем выщелоченный – оподзоленный –

412

Рисунок 1. Запасы углерода в почве по данным 200-летней модельной симуляции (достижение равновесного состояния) и по результатам измерений

Рисунок 2. (а) Снижение качества ПОВ со временем для одной когорты при двух различных значениях влажности почвы и (б) распределение вероятностей качества ПОВ в рамках 25-летней симуляции разложения ОВ с помощью Q-модели (столбцы) и эмпирической функции плотности вероятности (линия)

Таблица

Эмпирические и теоретические показатели степени гумификации, связь между ними и соответствующими условиями увлажнения для исследованных почв

По результатам модельных экспериментов было показано, что с увеличением влажности почвы выравнивание (выход на плато) кривой темпа снижения качества почвенного органического вещества при его физикохимической стабилизации происходит ниже по шкале качества, когда органическое вещество почвы характеризуется большей устойчивостью к разложению и более высокой степенью гумификации (рис. 2б). С возрастанием влажности почвы глубина трансформации ПОВ возрастает, таким образом, достижение его химической или физической стабилизации требует больше шагов.

Выводы и предложения. Нами была проведена модификация Q-model [6]

– модели разложения органического углерода – за счёт введения блока, оценивающего вклад влажности почвы в разложение почвенного органического вещества (ПОВ). Показана важность учета влажности почвы при моделировании процессов разложения ПОВ.

413

Для характеристики степени гумификации при помощи модели разложения органического углерода в почве была предложена величина предела снижения качества (quality cutoff - ) – специфический модельный индекс гумификации,

демонстрирующий высокую сходимость с эмпирическими индексами.

Для черноземов предложен эмпирический индекс гумифкации A600/C. Широко используемый индекс гумификации оказался менее надежным,

так как он достигает своего предела и мало меняется для богатых гумусом почв.

Исследование выполнено при поддержке РНФ проект №22-77-10062.

Литература

1.Аветов Н.А. и др. Национальный атлас почв Российской Федерации. 2011. 631 с.

2.Кононова М.М., Бельчикова Н.П. Ускоренные методы определения состава гумуса минеральных почв // Почвоведение. 1961. №. 10. С. 75-87.

3.Орлов Д.С., Бирюкова О.Н., Суханова Н.И. Органическое вещество почв Российской федерации. 1996.

4.Ågren G.I., Bosatta E. Quality: a bridge between theory and experiment in soil organic matter studies //Oikos. 1996. С. 522-528.

5.Ikeya K., Watanabe A. Direct expression of an index for the degree of humification of humic acids using organic carbon concentration //Soil science and plant nutrition. 2003. Т. 49. №. 1. С. 47-53.

6.Kurganova I. et al. Mechanisms of carbon sequestration and stabilization by restoration of arable soils after abandonment: A chronosequence study on Phaeozems and Chernozems //Geoderma. 2019Т. . 354. С. 113882.

7.Mitasova H. et al. Path sampling method for modeling overland water flow, sediment transport, and short term terrain evolution in Open Source GIS //Developments in water science. Elsevier, 2004.Т. 55. С. 1479-1490

8.Titlyanova A.A., Shibareva S.V. Productivity of herbaceous ecosystems: a handbook. Productivity of herbaceous ecosystems: a handbook. MBA: Moscow. 2020.

9.Volodin E. M., Lykosov V. N. Parametrization of heat and moisture transfer in the-vegetationsoil system for use in atmospheric general circulation models: 1. Formulation and simulations based on local observational data // Izvestiya. Atmospheric and Oceanic Physics. 1998. Т. 34. №. 4. С. 405-416.

ESTIMATION OF THE RELATIONSHIP BETWEEN SOIL MOISTURE AND DEGREE OF ORGANIC MATTER HUMIFICATION USING Q-MODEL

D.R. Bardashov1, A.Yu. Yurova2

1FSBSI V. V. Dokuchaev Soil Science Institute of the Russian Academy of Sciences, Russia

2Northwest Institute of Eco-Environment and Resources, State Key Laboratory of the Frozen Soil Engineering, China

Abstract. We studied the relationships between the degree of humification, ease of mineralization of soil organic matter and soil moisture by comparing empirical data and the results of a model experiment for the soils within one group of grassland Chernozem soils of the Central Black Earth Nature Reserve.

Keywords: stability of organic matter, mathematical model.

References

1.Avetov N. A. et al. National Atlas of Soils of the Russian Federation. 2011. 631 р.

2.Ågren G. I., Bosatta E. Quality: a bridge between theory and experiment in soil organic matter studies // Oikos. 1996. С. 522-528.

3.Ikeya K., Watanabe A. Direct expression of an index for the degree of humification of humic acids using organic carbon concentration //Soil science and plant nutrition. 2003. Т. 49. №. 1. С. 47-53.

4.Kononova M. M., Belchikova N. P. Quick methods of determining the humus composition of mineral soils //Soviet Soil Science. 1961. Т. 12. С. 1112-1121.

414

5.Kurganova I. et al. Mechanisms of carbon sequestration and stabilization by restoration of arable soils after abandonment: A chronosequence study on Phaeozems and Chernozems //Geoderma. – 2019. Т. 354. С. 113882.

6.Orlov D. S., Biryukova O. N. N., Sukhanova N. I. Organic matter of soils ofthe Russian Federation. 1996.

7.Mitasova H. et al. Path sampling method for modeling overland water flow, sediment transport, and short term terrain evolution in Open Source GIS //Developments in water science. – Elsevier, 2004. Т. 55. С. 1479-1490

system for use in atmospheric general circulation models: 1. Formulation and simulations based on local observational data // Izvestiya. Atmospheric and Oceanic Physics. 1998. Т. 34. №. 4. С. 405-416.

УДК 631.421

ПРИМЕНЕНИЕ АНАЛИЗА СЕМИВАРИОГРАММ ДЛЯ ОЦЕНКИ ТВЁРДОСТИ АГРОДЕРНОВО-ПОДЗОЛИСТОЙ ПОЧВЫ

ПРИ ВНЕСЕНИИ КОМПОСТА

С.В. Железова, Е.В. Степанова, К.В. Сергиенко ФГБНУ ВНИИФ, Большие Вяземы, Московская область, Россия e-mail: soferrum@mail.ru

Аннотация. Вариабельность показателя твёрдости агродерново-подзолистой почвы изучена в полевом опыте методом трансекты с применением прибора Плотномер почвы цифровой. Внесение компоста в дозах 50–70 т/га снижает твёрдость пахотного слоя почвы до 30% по сравнению с контролем.

Ключевые слова: твёрдость почвы, плотномер почвы цифровой, трансекта, семивариограмма, компост.

Всовременных технологиях точного земледелия применяется дифференцированный подход внесении удобрений и подкормок посевов [6]. Для оценки неоднородности почвы и посевов применяют методы геостатистики [7]. Основным инструментом анализа в геостатистике является вариограмма – график, описывающий зависимость среднего квадрата разности значений показателя (дисперсии) от расстояния между точками, где этот показатель был измерен [5].

Взоне распространения дерново-подзолистых почв часто наблюдается явление так называемого «пестрополья», когда свойства почвы варьируют на малых расстояниях [4]. Выявить это варьирование в полевых условиях можно применяя метод трансект. Твёрдость почвы и сопротивление пенетрации – динамичный признак, так как зависит от влажности почвы в момент измерения, а для сельскохозяйственных почв также зависит от способа обработки почвы [1, 2].

Вто же время, при оптимальной влажности и в условиях равновесной плотности твёрдость сопротивления пенетрации – относительно стабильный признак, по которому можно сравнивать отдельные участки поля между собой.

415

Цель исследования: методом трансекты оценить вариабельность и пространственную неоднородность твёрдости агродерново-подзолистой почвы в условиях полевого опыта при внесении разных доз органического компоста.

Объекты и методы исследования. Исследования проведены в мае 2023 г.

на опытном поле на территории отдела полевых испытаний ФГБНУ ВНИИФ в Одинцовском районе Московской области. Площадь опыта 0,7 га. Почва: агродерново-подзолистая среднесуглинистая, слабоокультуренная, содержание гумуса 2,5%, рНводн. 5,8, ЕКО 12 мг-экв /100 г почвы. Гранулометрический состав: пылеватый суглинок с редкими включениями мелкого хряща. Обработка почвы традиционная: зяблевая вспашка (осенью предшествующего года) на глубину 20 см отвальным плугом ПН-4-35, весенняя культивация дисковым культиватором на глубину 18–20 см с одновременным внесением органического компоста согласно схеме опыта в дозах 0, 30, 50, 60 и 70 тонн/га. Опыт заложен в двукратной повторности, двухъярусно, размер опытных площадок 1,5*2 м (заложено 50 площадок с пятью различными овощными культурами). Твёрдость поверхностного (0–60 см) слоя почвы измеряли в трансекте длиной 160 м, расположенной на пологом склоне южной экспозиции, уклон менее 2˚. Там, где трансекта пересекала делянки опыта, шаг трансекты составлял 1 м, за пределами опыта вниз по склону шаг трансекты составлял 2,1 м. Влажность (весовая) пахотного слоя почвы в момент измерения была на уровне 8–11%, что соответствует состоянию недостаточного запаса влаги в почве в начале вегетационного сезона. Твёрдость измеряли прибором «Плотномер почвы цифровой SAS Soil S600», оснащенным GPS-приемником [3]. Прибор записывает в память координаты точек и результаты измерений в виде импортируемого текстового файла. Предобработку результатов проводили в программе excel MS Office, для построения семивариограмм использовали программу Surfer.

Результаты и обсуждение. По трансекте общей длиной 160 м было выделено три зоны: верхняя, центральная и нижняя часть склона. Твёрдость почвы (слоя 0-61 см) в целом увеличивается в направлении вниз по склону (рис. 1). Подплужная подошва была достоверно выявлена в слое почвы 21–30 см в центральной части склона, здесь твёрдость почвы была выше на 30% по сравнению со средним значением для данного слоя по всему массиву данных.

Внесение компоста в пахотный слой почвы с заделкой дисковым культиватором в 1,5–2 раза снижало твёрдость почвы. Но это проявляется при дозах компоста 50 т/га и выше, при дозе 30 т/га твёрдость почвы не отличалась от контроля без компоста (рис. 2).

Анализ семивариограмм и распределения твёрдости почвы был проведён для всего массива данных. Выявлено существенное варьирование показателя твёрдости почвы, причём распределение свойства не подчиняется нормальному закону. Было показано, что практически для всех выделенных отдельных слоёв почвы (0–5, 0–20, 21–30, 31–45), так же, как и для усреднённых значений по слою 0–61 см применима линейная модель вариограммы (рис. 3). Исключение

416

составляет слой почвы 46–61 см, здесь можно применить как линейную, так и сферическую модель. В то же время для набора дат из слоя 46–61 см выявляется наиболее высокий наггет-эффект (вероятно влияние двучленных отложений).

Рисунок 1. Сопоставление показателя твёрдости почвы в разных слоях в зависимости от местоположения на склоне

Рисунок 2. Снижение твёрдости пахотного слоя почвы (0–20 см) при внесении компоста в дозах от 0 до 70 т/га

Согласно рекомендациям по оценке твёрдости почвы от производителя прибора «Плотномер почвы цифровой SAS Soil S600» в нашем случае твёрдость была уровне или немного превышающей оптимальные значения (не более 2000– 3000 кПа). Твёрдость при сопротивлении проникновению щупа прибора в почву лишь в отдельных точках в нижней части почвенного профиля превышала 4000 кПа. Верхний слой почвы был пересушенным и достаточно рыхлым, так что измеряемый показатель прибора не превышал показателя 1500 кПа, а при внесении компоста – 500 кПа.

На данном поле в полевом эксперименте выращиваются овощные культуры, которые очень чувствительны к переуплотнению почвы. Для оценки влияния компоста на рост овощных культур в течение вегетационного сезона проводится мониторинг нарастания биомассы растений по всем вариантам опыта.

417

Эти данные будут сопоставлены с показателями твёрдости почвы, что позволит выбрать оптимальные дозы компоста для данных почвенных условий.

Column D

Direction: 0.0 Tolerance: 90.0

Lag Distance

Слой 31–45 см Слой 46–61 см Слой 0–61 см

Рисунок 3. Семивариограммы и гистограммы распределения твёрдости почвы по отдельным слоям почвенного профиля в пределах трансекты длиной 160 м

Заключение. Первичный пространственный анализ твёрдости почвы опытного поля, проведённый методом трансекты на пологом склоне, демонстрирует высокую вариабельность показателя твёрдости почвы, зависимость этого показателя от положения на склоне и наличие плужной подошвы в центральной части склона. Применение компоста в дозах более 50 т/га снижает твёрдость пахотного слоя почвы на 30%, что является благоприятным для роста овощных культур, наиболее чувствительных к твёрдости почвы.

Благодарности. Работа выполнена в рамках реализации комплексного проекта по созданию высокотехнологичного производства, предусмотренного постановлением Правительства РФ от 09.04.2010 №218 по теме "Высокотехнологичное производство грунтов методами инновационной

418

переработки отходов" (Контракт № 075-11-2021-059 от «24» июня 2021 г., идентификатор государственного контракта 000000S407521QL90002).

Литература

10.Железова С.В., Ананьев А.А., Беленков А.И., Гурова Т.А. Твёрдость пахотного слоя почвы при традиционной, минимальной и нулевой обработке // М-лы II Междунар. науч. конф. «Тенденции развития агрофизики: от актуальных проблем земледелия и растениеводства к технологиям будущего». С-Пб.: ФГБНУ АФИ, 2019. С. 67–74.

11.Железова С.В., Мельников А.В., Беленков А.И. Урожайность озимой пшеницы и ярового ячменя на дерново-подзолистой почве при длительном применении традиционной и ресурсосберегающей обработки // Кормопроизводство. 2019. № 10. С. 14–19.

12.Плотномер почвы цифровой SAS Soil S600 с GPS. Он-лайн ресурс: https://agroselena.ru/shop/product/plotnomer-pochvy-tsifrovoy-sas-soil-s600-s-gps/ [дата обращения 21.05.2023].

13.Самсонова В.П. Пространственная изменчивость почвенных свойств: На примере дерновоподзолистых почв // М.: Изд-во ЛКИ, 2008. 160с.

14.Сидорова В.А., Жуковский Е.Е., Лекомцев П.В., Якушев В.В. Геостатистический анализ характеристик почв и урожайности в полевом опыте по точному земледелию // Почвоведение. 2012. № 8. С. 879–888.

15.Точное сельское хозяйство (Precision Agriculture). Под общ. ред. Шпаара Д., Захаренко А.В., Якушева В.П. // С-Пб., Пушкин, 2009. 400 с.

16.Geostatistical Applications for Precision Agriculture. Oliver M. A. (Ed.) // Srpinger. 2010. XIV. 331 p.

SEMIVARIOGRAM ANALYSIS FOR ASSESS THE HARDNESS OF AGRO-PODZOLIC SOIL

FOR APPLICATION OF COMPOST

S.V. Zhelezova, E.V. Stepanova, K.V. Sergienko

All-Russian Research Institute of Phytopathology, Bolshie Vyazemy, Moscow reg., Russia

Abstract.The variability of the hardness index of agrodernovo-podzolic soil was studied in the field experiment by the transect method using the digital oilS Density meter device. Composting in doses of 50-70 t/ha reduces the hardness of the arable soil layer by up to 30% compared to the control.

Keywords: soil hardness, digital soil penetrometer, transect, semivariogram, compost

References

1. Zhelezova S.V., Ananyev A.A., Belenkov A.I., Gurova T.A. Hardness of the arable soil layer under traditional, minimal and zero processing // II International Scientific Conference "Trends in the agrophysics: from actual problems of agriculture and cropproduction to technologies of the future". -S

Pb.: FGBNU AFI, 2019. Р. 67-74.

2.Zheleznova S.V., Melnikov A.V., Belenkov A.I. Productivity of winter wheat and spring barley on sod-podzolic soil with prolonged use of traditional and resource-saving treatment // Fodder Production. 2019. No. 10. Р. 14-19.

3.Digital soil density meter SAS Soil S600 with GPS. Online

4.Samsonova V.P. Spatial variability of soil properties: On the example of sod-podzolic soils // M.: LKI Publishing House, 2008. 160 p.

5.Sidorova V.A., Zhukovsky E.E., Lekomtsev P.V., Yakushev V.V. Geostatistical analysis of soil characteristics and yield in field experience in precision farming // Soil science. 2012. No. 8. Р. 879-888.

6.Precision Agriculture. Spaar D., Zakharenko A.V., Yakushev V.P. (Ed.) // S-PB. Pushkin, 2009. 400 p.

7.Geostatistical Applications for Precision Agriculture. Oliver, M.A. (Ed.) // Srpinger. 2010. XIV. 331 p.

419

УДК 631.4

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ВЛАЖНОСТИ В ПРОФИЛЕ АГРОТЕМНО-СЕРОЙ ПОЧВЫ

М.А. Кондратьева, А.В. Сивкова ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, г. Пермь, Россия. e-mail: annsivkova184@gmail.com

Аннотация. По результатам моделирования, в течении всего июля 2022 г. объёмная влажность в гор. PU агротемно-серой почвы составила 0,22–0,28 см3/см3, возрастая вниз по профилю до 0,38–0,43 см3/см3. С 14 дня моделирования влажность на протяжении всего корнеобитаемого слоя была близка к влажности завядания 0,13 см3/см3. Среднеквадратическая ошибка прогноза для периодов наблюдений составила 0,0696 и 0,0742.

Ключевые слова: агротемно-серые почвы, водный режим почв, HYDRUS-1D.

Введение. Регулирование водного режима почв агроландшафтов является актуальной задачей в условиях изменяющегося климата. Одним из наиболее перспективных методов изучения динамики почвенной влажности является метод математического моделирования. В настоящее время разработано достаточное количество физически обоснованных моделей, обеспечивающих изучение передвижения влаги в системе «атмосфера – почва –растение» и позволяющих производить быстрое и адекватное оценивание условий влагообеспеченности культур по относительно небольшому набору входных параметров.

Целью исследования являлось изучение динамики влажности в профиле почвы под культурой картофеля в период вегетации методом математического моделирования.

Объекты и методы исследования. Моделирование динамики влажности выполнено для профиля агротемно-серой почвы. Разрез заложен на пашне в хозяйстве ООО «Овен» Суксунского района. Культура – картофель. Глубина разреза составила 120 см. Материнская порода – элювиально-делювиальная глина. Строение профиля имеет вид: PU–AUe–BEL–BM–C. Мощность гор. PU 30 см, ниже которого залегает осветлённый горизонт AUe. Почва имеет глинистый состав с содержанием физической глины 59–73 %. Содержание ила возрастает вниз по профилю от 26 в гор. PU до 48 % в породе.

Определение полевой влажности в профиле почвы производилось послойно через 10 см с интервалом 11 дней. Моделирование водного режима проведено с помощью программного пакета HYDRUS-1D [7]. Математическая обработка результатов исследования выполнена с использованием прикладной программы Excel.

Моделируемый период составлял 30 дней (июль 2022 г.). Шаг моделирования – 1 день. Метеорологические условия для расчета эвапотранспирации взяты с сайта Pogodaiklimat.ru. Данные по солнечной

420