Почвоведение, 2023, № 11, стр. 1437-1449

Исследование неопределенности оценок запасов органического углерода в масштабах угодий

В. П. Самсонова a*, Ю. Л. Мешалкина ab, В. А. Добровольская a, М. И. Кондрашкина a, С. Е. Дядькина a, О. И. Филиппова a, Д. Г. Кротов c, Т. М. Морозова c, П. В. Красильников a

a МГУ им. М.В. Ломоносова
119991 Москва, Ленинские горы, 1, Россия

b РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева
127434 Москва, ул. Тимирязевская, 49, Россия

c Брянский государственный аграрный университет
243365 Брянская область, Кокино, ул. Советская, 2а, Россия

* E-mail: vkbun@mail.ru

Поступила в редакцию 16.04.2023
После доработки 19.06.2023
Принята к публикации 21.06.2023

Аннотация

Проведено исследование источников неопределенности оценки запасов органического углерода в слое 0–30 см в масштабах площадки опробования (100 × 100 м), заложенной на дерново-подзолистой окультуренной почве (Albic Glossic Retisol (Aric, Loamic, Ochric)). В эксперименте использовали два способа отбора проб: классический по 10-сантиметромым слоям из прикопок и буром на глубину 0–30 см. Плотность почвы определяли методом Качинского, содержание углерода – методом Тюрина. Часть проб дополнительно проанализировали в Брянском государственном аграрном университете. Оценены неопределенности, связанные с природным варьированием, пробоподготовкой и собственно аналитическим процессом. Аналитическая неопределенность измерения плотности в условиях проведенного эксперимента не зависела от глубины опробования и составляла около 6%. Аналитическая погрешность по методу Тюрина не отличалась в разных лабораториях. Ее вклад составлял 5–9% от общей дисперсии содержания органического углерода почвы на участке. Неопределенность пробоподготовки обусловливала от 11 до 26%, природное варьирование – от 49 до 68% от общей дисперсии соответственно. Определение содержания углерода в пробах, отобранных буром, когда образец отбирается сразу на 0–30 см, выигрывает в уменьшении промежуточных операций и дает сопоставимые результаты по сравнению с послойным отбором почвенных проб.

Ключевые слова: аналитическая погрешность, вклад пробоподготовки, запасы гумуса в условиях воспроизводимости, точность при расчете запасов, доверительный интервал содержания гумуса, дерново-подзолистые почвы

Список литературы

  1. Белобров В.П. Варьирование некоторых химических и морфологических свойств дерново-подзолистых почв в пределах элементарных почвенных ареалов и классификационных групп // Почвенные комбинации и их генезис. М.: Наука, 1972. С. 115–123.

  2. Березовский В.А., Семенов В.А., Политанская В.В. Пространственная вариация содержания гумуса в почвах разной степени окультуренности // Свойства почв, их изменение при окультуривании и влияние на урожай в Северо-западной зоне РСФСР. Л.: СЗНИИСХ, 1984. С. 33–39.

  3. Бурлакова Л.М., Морковкин Г.Г., Куврае В.А., Овцинов И.И., Тонких В.В. Варьирование влажности и плотности почвы в агроценозе пшеницы // Вестник Алтайского гос. аграрного ун-та. 2003. № 2. С. 39–41.

  4. Вадюнина А.Ф., Корчагина 3.А. Методы определения физических свойств почв и грунтов. М.: Высшая школа, 1961. 345 с.

  5. Готра О.Н. Структура пространственной неоднородности содержания гумуса в пахотном слое дерново-подзолистой почвы в пределах одного поля. Дис. … канд. биол. наук: 06.01.03. М., 2004. 120 с.

  6. Дмитриев Е.А. Математическая статистика в почвоведении. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1995. 320 с.

  7. Дмитриев Е.А. Теоретические и методологические проблемы почвоведения. М.: ГЕОС, 2001. 376 с.

  8. Заляжный В.В. Статистические методы контроля и управления качеством. Архангельск: Архангел. гос. техн. ун-т, 2004. 87 с.

  9. Козловский Ф.И., Роде А.А. Выбор участков для стационарных исследований, их первичное изучение и организация наблюдений на них // Принципы организации и методы стационарного изучения почв. М.: Наука, 1976. С. 62–94.

  10. Липатов Д.Н., Щеглов А.И., Манахов Д.В., Завгородняя Ю.А., Брехов П.Т. Пространственное варьирование содержания бенз(а)пирена и свойств агрозема вблизи Южно-Сахалинской ТЭЦ // Почвоведение. 2015. № 5. С. 633–640.

  11. Магнуссон Б., Эрнермарк У. Руководство Eurachem/EUROLAB/CITAC/Nordtest/AMC: Пригодность аналитических методов для конкретного применения. Руководство для лабораторий по валидации методов и смежным вопросам. Киев: ООО “Юрка Любченка”, 2016. 96 с.

  12. Рэмзи М., Эллисон. С. Руководство Eurachem/EUROLAB/CITAC/Nordtest/AMC: Неопределенность измерения, связанная с отбором пробы. Руководство по методам и подходам. Киев: ООО “Юрка Любченка”, 2015. 156 с.

  13. Савкова Е.Н. Систематизация подходов к причинно-следственному моделированию неопределенности при отборе проб и пробоподготовке // Стандартизация. 2019. № 1. С. 33–44.

  14. Самсонова В.П., Мешалкина Ю.Л., Дмитриев Е.А. Структура пространственной вариабельности агрохимических свойств пахотной дерново-подзолистой почвы // Почвоведение. 1999. № 11. С. 1359–1366.

  15. Сибуль Р.А. Особенности пространственного варьирования некоторых физических свойств дерново-подзолистой почвы в лесном биогеоценозе. Автореф. дис. … биол. наук. М., 1981. 28 с.

  16. Снедекор Дж.У. Статистические методы в применении к исследованиям в сельском хозяйстве и биологии / Пер. с англ. В.Н. Перегудова. М.: Сельхозиздат, 1961. 503 с.

  17. Стандартная рабочая методика для органического углерода почвы. Спектрофотометрический метод Тюрина. Рим: ФАО, 2021. 26 с.

  18. Учебное руководство к полевой практике по физике почв / Под ред. А.Д. Воронина. М.: Изд-во Моск. ун-та, I988. 90 с.

  19. Честных О.В., Замолотчиков Д.Г. Зависимость плотности почвенных горизонтов от глубины их залегания и содержания гумуса // Почвоведение. 2004. № 8. С. 937–844.

  20. Шеин Е.В. Курс физики почв. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2005. 432 с.

  21. Arrouays D., Saby N.P.A., Hakima B., Jolivet C., Ratié C., Schrumpf M., Merbold L., Gielen B., Gogo S., Delpierre N., Vincent G., Klumpp K., Loustau D. Soil sampling and preparation for monitoring soil carbon // Int. Agrophys. 2018. 32. P. 633–643. https://doi.org/10.1515/intag-2017-0047

  22. Ellison S.L.R., Williams A. Eurachem/CITAC guide: Quantifying Uncertainty in Analytical Measurement. EURACHEM, 2012. 141 p.

  23. FAO. Soil Organic Carbon Mapping Cookbook. 2nd Edition, Italy, Rome: FAO. 223 p.

  24. Gy P. Sampling of heterogeneous and dynamic material systems. Theories of heterogeneity, sampling and homogenizing. Amsterdam: Elsevier, 1992. 654 p.

  25. Hengl T., MacMillan R.A. Predictive soil mapping with R. Wageningen: OpenGeoHub foundation, 2019. 370 p.

  26. Minasny B., Malone B.P., McBratney A.B., Angers D.A., Arrouays D., Chambers A., Chaplot V. et al. Soil carbon 4 per mille // Geoderma. 2017. V. 292. P. 59–86. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2017.01.002

  27. Poeplau Ch., Vos C., Don. A. Soil organic carbon stocks are systematically overestimated by misuse of the parameters bulk density and rock fragment content // Soil. 2017. 3. P. 61–66. https://doi.org/10.5194/soil-3-61-2017

  28. Ramsey M.H. Sampling the environment: twelve key questions that need answers // Geostandards and Geoanalytical Research. 2004. V. 28. P. 251–261. https://doi.org/10.1111/j.1751-908x.2004.tb00741.x

  29. Roper W.R., Robarge W.P., Osmond D.L., Heitman J.L. Comparing four methods of measuring soil organic matter in North Carolina soils // Soil Sci. Soc. Am. J. 2019. V. 83. P. 466–474. https://doi.org/10.2136/sssaj2018.03.0105

  30. Saby N., Bellamy P., Morvan X., Arrouays D., Jones R.J.A., Verheijen F., Kibblewhite M., Verdoodt A., Üveges J.B., Freudenschuss A., Simota C. Will European soil-monitoring networks be able to detect changes in topsoil organic carbon content? // Global Change Biology. 2008. V. 14. P. 2432–2442. https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2008.01658.x

  31. Shamrikova E.V., Kondratenok B.M., Tumanova E.A., Vanchikova E.V., Lapteva E.M., Zonova T.V., Lu-Lyan-Min E.I., Davydova A.P., Libohova Z., Suvannang N. Transferability between soil organic matter measurement methods for database harmonization // Geoderma. 2022. V. 412. P.115547.

  32. Stolbovoy V., Montanarella L., Filippi N., Jones A., Gallego J., Grassi G. Soil sampling protocol to certify the changes of organic carbon stock in mineral soil of the European Union. Version 2. Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities, 2007. 56 p.

  33. Tirez K., Vanhoof C., Siegfried H., Deproost P., Swerts M., Joost S. Estimating the Contribution of Sampling. Sample Pretreatment and Analysis in the Total Uncertainty Budget of Agricultural Soil pH and Organic Carbon Monitoring // Commun. Soil Sci. Plant Analysis. 2014. V. 45. P. 984–1002. https://doi.org/10.1080/00103624.2013.867056

Дополнительные материалы отсутствуют.