Устойчивость почвенных агрегатов к водным и механическим воздействиям тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 06.01.03, кандидат наук Николаева Евгения Ивановна

• Николаева Евгения Ивановна
• кандидат наук
• 2016

Оглавление диссертации кандидат наук Николаева Евгения Ивановна

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Структура почвы, её значение для плодородия почв и основные свойства

1.1. Водоустойчивость структуры. Возможности количественной оценки водоустойчивости почвенных агрегатов

1.2. Механическая устойчивость структуры почв. Количественная оценка механической устойчивости агрегатов

1.3. Структура почвы и органическое вещество почв

1.4. Гидрофобные и гидрофильные компоненты органического вещества почв. Влияние на формирование водоустойчивой структуры почв

Глава 2. Объекты и методы исследования

2.1. Объекты исследования

2.2. Методы исследования

Глава 3. Результаты и обсуждение

3.1. Механическая устойчивость агрегатов черноземов обыкновенных при различном использовании (Оренбургская обл.)

3.2. Механическая устойчивость агрегатов серых лесных почв при различном использовании (Владимирская обл.)

3.3. Водоустойчивость агрегатов черноземов обыкновенных при различном использовании (Оренбургская обл.)

3.4. Водоустойчивость агрегатов серых лесных почв при различном использовании (Владимирская обл.)

3.5. Оценка содержания гидрофильных и гидрофобных компонентов органического вещества в черноземах и серых лесных почвах

3.6. Оценка взаимосвязи водоустойчивости и устойчивости к механическим воздействиям агрегатов черноземов обыкновенных

и серых лесных почв

ВЫВОДЫ

Список литературы

Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Устойчивость почвенных агрегатов к водным и механическим воздействиям»

Актуальность проблемы

Изучение процессов физической деградации почв (уплотнение почв, потеря водоустойчивости, увеличение глыбистости и пр.) является актуальной научной проблемой агрофизики. Под деградацией физического состояния почв понимается устойчивое изменение их физических свойств, приводящее к ухудшению водного, воздушного, питательного и других режимов. Учитывая, что большинство физических свойств почв не является независимыми величинами, а представляют собой зависимости свойств (например, влажности от давления влаги, сопротивления пенетрации от влажности и пр.) или некоторые распределения (распределения пор по размерам, массы элементарных частиц по диаметрам и пр.), количественно анализировать и сравнивать такого рода зависимости (распределения) затруднительно, в особенности, если экспериментальная процедура их определения приводит к варьированию (разбросу) значений. Для такого рода оценки и сравнения в последнее время начали широко использоваться параметры аппроксимации экспериментальных зависимостей (Пачепский, 1992; Полуэктов и др., 2006; Шеин и др., 2007). Однако, применения такого рода подхода, границы его использования, научно-обоснованное использование параметров аппроксимации представляет собой актуальную научную проблему.

Целью диссертационной работы является количественное описание процессов водоустойчивости и устойчивости почвенных агрегатов к механическим и водным воздействиям

Задачи исследования:

1. Определение механической устойчивости почвенных агрегатов различного размера (3-5 и 5-7 мм) методом конуса Ребиндера во всем диапазоне влажности. На основании проведенных экспериментов установить зависимость механической устойчивости от влажности почвы.

2. Исследование водоустойчивости почвенных агрегатов 3-5 и 5-7 мм по методу Андрианова на основе кривой распада агрегатов во времени. Предложить и апробировать математическую модель зависимости водоустойчивости агрегатов от времени.

3. Провести сравнительную оценку водо- и механической устойчивости агрегатов различных почвенных объектов с помощью параметров предложенных математических моделей.

4. Исследовать содержание органического вещества и соотношение гидрофильных и гидрофобных компонентов в органическом веществе выбранных почвенных объектов.

5. Исследовать взаимосвязь между параметрами механической устойчивости, водоустойчивости и соотношением гидрофильных и гидрофобных компонентов органического вещества.

Научная новизна

1. Для описания зависимости сопротивления расклиниванию агрегатов (Рт) от влажности (Ж) предложено использовать модель экспоненциального типа Рт = Ь • ехр(-Ъ2 •Ж); а для описания распада агрегатов в стоячей воде наилучшим является уравнение экспоненциального типа у = п1 (1 - ехр(-п2 • г)), где у - это суммарное количество агрегатов, распавшихся ко времени г, а Ъь Ъ2, пь п2 -параметры аппроксимации.

2. С помощью статистического сравнения параметров аппроксимации механической устойчивости и водоустойчивости агрегатов доказаны достовернее различия объектов исследования по характеристикам механической и водоустойчивости. Показано, что параметр ¿¡, отражающий механическую устойчивость, достоверно возрастает с увеличением количества гидрофобных компонентов органического вещества черноземов, а Ъ2 убывает (отрицательная достоверная регрессионная связь) с увеличением гидрофобной фракции.

Практическая значимость

Апробация работы. Материалы и основные положения работы были представлены на Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов» (Москва, 2005, 2006), Международной научной конференции «Экологические функции лесных почв в естественных и антропогенно нарушенных ландшафтах» (Петрозаводск, 2005), Международной

научной конференции «Докучаевские молодежные чтения» (Санкт-Петербург, 2006), V Съезд Общества почвоведов им. В.В.Докучаева (Ростов-на-Дону, 2008), International Soil Science Congress on «Soil science in international year of soils 2015» (Sochi, 2015) и на заседаниях кафедры физики и мелиорации почв.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 12 печатных работы, из них 5 в реферируемых журналах, входящих в список ВАК Минобрнауки РФ для опубликования результатов диссертационных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 3 глав, выводов, списка литературы и приложения, и включает 87 стр. машинописного текста, 12 рисунков, 13 таблиц. Список использованной литературы включает 149 наименований, из них 96 на иностранных языках.

Благодарности. Автор выражает глубокую признательность за помощь и поддержку в выполнении работы научному руководителю, заведующему кафедрой физики и мелиорации почв Е.В.Шеину, профессору Т.А. Архангельской, старшему научному сотруднику М.В. Глаголеву, профессору А.М. Русанову, старшему научному сотруднику Т.Н. Початковой за ценные консультации и советы, научному сотруднику Н.А. Шныреву, старшему научному сотруднику А.В. Дембовецкому, к.б.н. Е.П. Макаровой за важные рекомендации и практическую помощь, а также всем сотрудникам кафедры физики и мелиорации почв за помощь и постоянную поддержку, оказанные при выполнении работы.

ВВЕДЕНИЕ

Агрегатное состояние почвы - важнейшее условие выполнения почвой её биосферных функций, включающих плодородие, охрану здоровья человека, осуществление основных циклических явлений в биосфере (водный, энергетический, газовый, вещественный циклы), биоразнообразие и многие другие почвенные функции. Благодаря устойчивости почвенных агрегатов почва проявляет свойство устойчивости к эрозионным воздействиям, к механическим агротехническим влияниям, переуплотнению, образованию плотных водонепроницаемых горизонтов и другим неблагоприятным природным и антропогенным явлениям. Почвенные агрегаты, составляющие определенный иерархический уровень почв, должны обладать как устойчивость к водным воздействиям, т.е. водоустойчивость (или водопрочность - устаревший термин), а также иметь устойчивость к механическим влияниям в виде сопротивления к нормальной или к тангенциально приложенной силе (давлению). Специфическое почвенное явление в виде агрегатной структуры почвы всегда занимало и продолжает занимать одно из основных мест в поисковых исследованиях почвоведов, физиков почв и естествоиспытателей в целом. Происхождение, формирование, устойчивость агрегатов и процессы потери агрегатной структуры, её деградации - это процессы, непосредственно затрагивающие сложные фундаментальные физико-химические и биологические процессы в почвах, и в тоже время имеющие актуальную направленность. Однако общепризнанной и всеобъемлющей теории формирования агрегата и тем более, управления структурообразованием, до настоящего времени не существует. До настоящего времени неясны и механизмы, определяющие такое важное свойство агрегатов, как водоустойчивость. Несмотря на то, что в большом количестве работ (Антипов-Каратаев и др, 1948; Вильямс, 1936; Качинский, 1965; Воронин, 1984; ИвёаИ е1 а1., 1982; УегсИо1 е1 а1., 2011) указывается на связь агрегатного состава, водоустойчивости агрегатов с органическим веществом почв, его количеством и качеством, до сих пор не имеется удовлетворительной гипотезы, объясняющей механизмы этой взаимосвязи. Именно поэтому основная цель данной работы

состояла в исследовании и количественном описании процессов водоустойчивости и устойчивости почвенных агрегатов к механическим воздействиям. Соответственно, это цели работы были поставлены и задачи работы, рассматривающие устойчивость агрегатов при различных природных условиях формирования, в различных типах почвообразования (черноземный и лесной типы почвообразования), а также при антропогенном воздействии (характерные пахотные севообороты в зоне черноземов и серых лесных почв).

Большое значение для современной агрофизики имеет борьба с физической деградацией почв. Нарушение среды обитания под влиянием антропогенных факторов и как следствие деградация почв, происходит в агроэкосистемах. Изменение экологии окружающей среды приводят к нарушению химических, физико-химических и физических свойств почвы и, как следствие, снижению их плодородия.

Восстановление деградированных почв должно предусматривать в первую очередь восстановление природных механизмов, обуславливающих устойчивое функционирование агроэкосистемы (Ohsowski е1 а1., 2012). Хотя структура почвы не относится к факторам, непосредственно определяющим урожайность сельскохозяйственных культур, оно играет важную роль в водо- и воздушном режиме, росте корней, доступности элементов питания и деятельности макрофауны. Благоприятной структура для роста растений могут быть определены в терминах присутствии поры для хранения воды в диапазоне давлений, доступной культур, поры для воды и воздуха передачи и пор, в которых корни могут расти (Oades, 1984).

Фундаментальные основы общей теории о структуре заложены работами П.А. Костычева, В.Р. Вильямса, К.К. Гедройца, И.Н. Антипова-Каратаева, Н.А. Качинского, И.Б. Ревута, А.Д. Воронина. Минеральные частицы «склеивают» в агрегат гумусовые вещества, ил, поливалентные катионы. Современные исследования направлены на раскрытие природы и механизмов действия «клеящих» веществ.

Данная работа посвящена именно этому направлению исследований.

Глава 1. Структура почвы, её значение для плодородия почв и основные свойства

Агрегатная структура почвы - важнейший фактор в функционировании почвы, ее способности обеспечивать жизнедеятельность растений и животных, регулировать экологию окружающей среды, способности секвестрования углерода и обеспечения качества воды (Bronick, Lal, 2005). Сложная динамика агрегации - результат взаимодействия множества факторов, включающих окружающую среду, систему землепользования, влияния растений и свойств почвы, таких как минералогический состав, текстура, концентрация ОВ (органическое вещество), тип почвообразования, микробиологическая деятельность, обменные катионы, запасы питательных веществ и доступность влаги (Kay, 1990; Six et al., 2000; Pachepsky et al., 2003). Структура почвы определяется размером, формой и расположением твердых частиц и пустот, непрерывной функций их распределения, способностью сохранить и проводить растворы органических и неорганических веществ, поддерживать энергичный рост и развитие корневой системы (Lal, 1991). Благоприятная структура почвы и высокая стабильность агрегатов необходимы для повышения плодородия почв, роста агрономической продуктивности, повышения ее пористости и эрозионной устойчивости.

Для сельского хозяйства, почва должна иметь не просто хорошую структура, а структуру, которая длительно сохраняет свою стабильность и качество (Dexter, 1988). Этот автор классифицирует стабильность структуры по двум признакам: (1) способность почвы сохранять структуру при воздействии воды; и (2) устойчивость структуры влажной почвы при внешнем механическом воздействии. Первый тип стабильности структуры оценивается методом влажного просеивания, как предложено Саввиновым (цит по Воронин, 1984) (Теории..., 2007). Стабильность структуры под внешними напряжениями может быть определенной на испытаниях сжатия (Gupta et al., 2002) и сопротивления сдвигу (Fredlund, Vanapalli, 2002). В хорошо агрегированных почвах распределение пор по размерам варьирует в широких пределах между и в пределах агрегата

(Dalal, Bridge, 1996). Большие поры ( >30 мкм) включают биопоры, трещины и межагрегатные поры. Поровое пространство, размер и количество может влиять органическое вещество почв (ОВП) и его оборот; наоборот, ОВП и механический состав почвы может оказать влияние на пористость (Tisdall, 1996; Tisdall et al., 1982). Биопоры важны для улучшения газового и водного разложения влияния диффузии. Малые поры может, предохраняют ОВП от разложения, ограничивая микробный доступ, и через них контролируют газовую диффузионную способность и водообеспеченность (Denef et al., 2002; Dexter, 1988; Kay, 1990). Глинистая дисперсия, пахота, уплотнение и образование сухой корки может результате привести к сниженной пористости (Edwards et al., 1967; Franzluebbers, 2002). В набухание почвы, пористость связана с содержанием влажности почвы и характеристиками выпуклости/сокращения (Kay, 1999). Пахота вызывает недолговечные увеличения пористости, но долговременные уменьшения в агрегации. Структура почвы - комплексное состояние, которое связано со многими агрономическими и экологическими процессами и было объектом многих публикаций (Braunack, Dexter, 1989; Dexter, 1988; Kay et al., 1999). Биогеохимический процесс не функционирует изолированно. Распределение почвенных структурных отдельностей контролирует наличие кислорода, воды и сопротивление проникновению корней и побегов на пашне (Schneider, Gupta, 1985; Nasr, Selles, 1995).

Контакт семян с почвой, и как следствие впитывание воды и питательных веществ, их прорастание зависят от размера и упаковки структурных фрагментов почвы (Brown et al., 1996).

1.1. Водоустойчивость структуры. Возможности количественной оценки водоустойчивости почвенных агрегатов

Для сельского хозяйства почва должна иметь не только хорошую структуру, но также структуру, которая будет сохраняться в течение длительного времени,

например, структуру высокого качества и стабильности, водоустойчивости и механической устойчивости (Dexter, 1988). Этот автор классифицирует стабильность структуры в двух основных типов: (а) способность почвы, чтобы сохранить свою структуру под действием воды; и (б) способность влажной почвы, чтобы сохранить свою структуру под действием внешних механических напряжений. Первый тип устойчивости структуры обычно оценивается с помощью методов влажного просеивания для определения совокупного стабильность в воде, как это было предложено (Теории., 2007). Стабильность структуры под воздействием внешних нагрузок может быть определена в опытах сжимаемости (Gupta et al., 2002) и прочность на сдвиг (Fredlund, Vanapalli, 2002). Авторы (Ae et al., 1987; Piccolo, Mbagwu, 1989, 1994) устойчивость агрегатной структуры первоначально связывали с формированием глинисто-гуминовых комплексных соединений, в которых органический лиганд связывается с минеральной матрицей многовалентными катионами. Дальнейшие исследования (Piccolo, Mbagwu, 1994; Bachmann et al., 2008) показали, что органические вещества, состоящие преимущественно из гидрофобных компонентов, являются более эффективными и длительно действующими агрегирующими факторами, по сравнению с гидрофильными компонентами корневых эксудатов или полисахаридов из растительных тканей.

Ряд свойств, такие, например, как усадка, набухание, сопротивление пенетрации и др., несмотря на свое название, подразумевают наличие зависимости этих свойств от влажности, т.е. представляют собой почвенно-физические зависимости (Шеин, 2005). Количественно анализировать и сравнивать такого рода зависимости затруднительно. В особенности, если экспериментальная процедура их определения приводит к варьированию (разбросу) значений. Для такого рода оценки и сравнения в последнее время начали широко использоваться параметры аппроксимации экспериментальных зависимостей выбранными авторами функциями. Так, известны многочисленные функции для аппроксимации основной гидрофизической характеристики (ОГХ) и функции влагопроводности (Шеин, 2005; Pachepsky et al, 2003), осуществлялись

попытки применения функций различного вида для количественного описания гранулометрического и микроагрегатного составов (Шеин, 2005; Березин, 1983), усадки агрегатов (Березин, 1995) и ряда других почвенных свойств. Однако, условия грамотного применения такого рода подхода, границы его использования, научно-обоснованное использование параметров аппроксимаций представляет собой актуальную научную проблему.

В большинстве случаев для оценки взаимосвязи используют регрессионный анализ (Дмитриев, 1995). Как считается регрессионный анализ базируется на модели отклика, которая состоит из двух составляющих: детерминистической, описывающей зависимость среднего значения отклика от объясняющих переменных (аргументов или предикторов), и случайной составляющей, описывающей отклонения наблюдаемого отклика от этой зависимости.

Детерминистическая составляющая модели описывается уравнением регрессии. Случайная составляющая - статистическим распределением ошибки. Например, в случае линейной зависимости между переменными, модель отклика выглядит как :

у=Ъ0+Ъ1х+в,

где: у - переменная отклика; х - объясняющая переменная (предиктор); в -ошибка определения отклика; Ъ0 и Ъ1 - фиксированные, но неизвестные коэффициенты, называемые параметрами регрессии. Как правило, эти параметры не несут физического смысла. Они безразмерны. Физическая размерность у параметров регрессии может быть только в случае, если само регрессионное уравнение получено в результате анализа физических явлений, как, например, уравнение БЭТ в координатах БЭТ приводит к линейному регрессионному уравнению (Шеин, 2005). В любом случае, при использовании регрессионного уравнения указывают размерности переменной отклика и предиктора, т.к. от используемых размерностей будет зависеть и вид самого регрессионного уравнения. Поэтому, при получении регрессионных зависимостей в данной работе мы всегда указывали размерности переменных отклика (механической

устойчивости или водоустойчивости) и предикторов (влажности почвы или времени).

Среднее значение отклика (Еу) равно Ь0+Ь1х. Детерминистическая составляющая модели описывается линейным уравнением регрессии:

Еу = Ь0+Ь\Х.

Случайная составляющая описывается распределением ошибок е -случайных отклонений наблюдаемого отклика от среднего. Цель регрессионного анализа теперь может быть определена более строго как идентификация детерминистической зависимости по данным измерений и с учетом ошибки как составной части модели. В случае линейной зависимости такая идентификация сводится к оценке параметров Ь0 и Ь\.

В наиболее распространенном случае классической регрессии, использующей метод наименьших квадратов, распределение ошибки принимается нормальным. Это важно учитывать при расчетах.

Линейная функция употребляется крайне широко во всех областях науки для описания пропорциональной зависимости, например, градуировочный график в химии. Линейная зависимость встречается во многих физических законах, технике (равноускоренное движение материальной точки, закон Ома, закон Дарси для процесса фильтрации воды в почве и др.), закон Гука для упругих деформаций, в биологии (скоростью растворения веществ в крови). Однако, для зависимостей, входящих во многие почвенные процессы, такие как зависимость порозности от влажности (кривая усадки), функция влагопроводности, зависимость диапазона доступной влаги от гранулометрического состава, в частности, от содержания физической глины, зависимость механической устойчивости или сопротивления расклиниванию от влажности и множества других, этот вид функции непригоден, так как эти зависимости нелинейны (Шеин и др., 2009а; Шеин и др., 2014). Требуются другие виды для их описания. Отметим, что вообще в науках об окружающей нас природе линейные функции используются нечасто. Наиболее употребительна эта форма регрессии при получении тарировочных кривых, определения вида взаимосвязи в какой-то

области значений зависимости (где зависимость близка к линейной). В основном взаимосвязи почвенных свойств и зависимости свойств и характеристик от воздействующих факторов, нелинейны. В данном исследовании мы использовали нелинейную регрессию. При этом, заведомо предполагали, что водоустойчивость от времени имеет нелинейный характер. Этот характер, - экспоненциальная, показательная, степенная или какая-либо другая функция, необходимо было определить в процессе исследования. Обосновать применяемую нелинейную модель, использовать для её проверки и обоснования экспериментально полученный материал по исследованию водоустойчивости почвенных агрегатов от времени.

Таким образом, алгоритм подбора функции для процесса водоустойчивости агрегатов был следующий (Пачепский, 1992):

1. Есть ли априорная информация для выбора аппроксимирующей функции (проходит через 0, асимптота и пр.);

2. Выбрать функцию с наименьшим количеством параметров;

3. Использовать априорную информацию для уменьшения числа параметров;

4. На ЭВМ (программа ST ATI STIC A) определить числовые значения параметров;

5. Оценить их значимость. С помощью статистических критериев выбрать лучшую функцию (достоверность параметров, анализ погрешностей);

6. Если качество плохое, то увеличить число параметров и перейти

к п.5.

Таким образом, проводился подбор функции для оценки водоустойчивости агрегатов.

Наиболее часто (и, видимо, лучше всего) для оценки прошедшей процедуры аппроксимации используют величину среднеквадратической погрешности:

где Sr - среднеквадратическая ошибка, N - общее число измерений с учетом повторностей, ц- количество повторностей измерений в у-том варианте и А -абсолютная ошибка для у-того варианта.

Кроме деления на основе величины и способа расчета, погрешности также разделяют и по их происхождению, а именно, на случайные и систематические. Случайные погрешности, не имеющие преимущественного направления в сторону плюса или минуса, уравновешивают друг друга. Эти погрешности возникают в результате случайных отклонений значений изучаемого показателя в выборке от генеральной совокупности (ошибка экспериментатора, единичные случаи изменения внешних условий и др.). Эти отклонения объясняет теория вероятности.

В отличие от случайных отклонений систематические погрешности направлены в сторону только преувеличения или только приуменьшения в результате действия постоянного неучтенного фактора на изучаемую систему. Таким фактором, как правило, бывает методическая неточность (смещение нуля шкалы прибора, шкала линейки нанесена неравномерно; капилляр термометра в разных участках имеет разное сечение и др.), что весьма неблагоприятно.

Таблица 1.1 Используемые критерии совпадения рассчитанных по модели и экспериментальных данных (ошибки или погрешности модели)

Название критерия Расчетная формула

Средняя ошибка N 2 (У э У р ) ^ N

Среднеквадратичная ошибка (1 ^ ^ = -2Ц -А2 Г 1 N¿1 1 1)

Средняя абсолютная ошибка N21Уэ ур| ¿V N

Относительная ошибка 1 2 Уэ- Ур N2 Ур

Несмещенная среднеквадратичная ошибка 2 (Уэ - ур - МЕ)2 \|N V N

Примечание. N - размер массива проверочных данных, ур и уэ - рассчитанные и экспериментально полученные значения искомой функции отклика.

Средняя ошибка характеризует среднее расхождение между вычисленными и измеренными данными и, таким образом, является критерием наличия систематической погрешности в работе модели. Вместо средней ошибки можно рассчитывать среднюю абсолютную ошибку; это позволяет избежать взаимной компенсации систематических ошибок противоположного знака, например, когда модель дает завышенную оценку в одной области значений аргумента и заниженную - в другой. Иногда бывает полезно использовать относительную ошибку. Среднеквадратичная ошибка включает как систематическую, так и случайную составляющие. Чтобы лучше разделить эти составляющие, предлагается рассчитывать несмещенную среднеквадратичную ошибку.

Обычно оценка моделей основывается как на визуальном графическом анализе, так и на использовании статистических показателей. Для визуального анализа используется сравнение измеренных и прогнозируемых данных. Это вид сравнения дает возможность заметить аномалии в наблюдаемых и прогнозных величинах, различия между ними: насколько удовлетворительно модель описывает искомую величину и есть ли отклонения расчетной величины от реальной, есть ли наличие систематической погрешности. Конечно, графические интерпретации субъективны и, поэтому, необходимо дополнить такой анализ использованием статистических критериев, которые дают количественную меру соответствия между прогнозными и измеренными величинами.

Для того, что бы ответить на вопрос о большей адекватности той или иной модели, используется критерий, предложенный Вильямсом и Клутом. Использование этого непараметрического критерия мы уже обсуждали при сравнении описания двумя функциями одного и того же массива данных.

Вполне понятно, что в зависимости от цели исследования, требований точности и надежности моделирования можно использовать тот или иной набор критериев оценки качества моделирования. Проблема, до какой степени необходима оценка адекватности модели, должна решаться исходя из целей моделирования и требований, предъявляемых к расчетным данным. Ведь реальный объект бесконечен для познания.

Итак, общепринятый алгоритм расчета критерия Вильямса и Клута для определения лучшей модели (Пачепский, 1992):

1. Найти абсолютные погрешности моделирования по модели №1 (уравнению аппроксимации) i= З-Wepим ~ J-рии«, и по модели №2 (уравнению

аппроксимции) ¿айетл.г = Ргаиприи ~ W i

2. Для каждой пары ошибок первой и второй модели для соответствующей экспериментальной точки, в программе EXCEL найти полусумму и полуразность;

3. В пакете STATISTICA 6.0 построить регрессионную зависимость вида V = а ■ U, где V - полусумма, U - полуразность;

4. Оценить достоверность коэффициента регрессии а по t-критерию;

5. Если а достоверен, то модели достоверно различаются;

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Николаева Евгения Ивановна, 2016 год

Список литературы

1. Алифанов В.М. Палеокриогенез и современное почвообразование. Пущино, ОНТИ ПНЦ РАН, 1995, 318 с.

2. Антипов-Каратаев И.Н. Учение о почве как полидисперсной системе и его развитие в СССР за 25 лет (1917-1942). // Почвоведение, №6, 1943, с.3-26.

3. Антипов-Каратаев И.Н., Келлерман В.В., Хан Д.В. О почвенном агрегате и методах его исследования. М.-Л.:Изд-во Академии наук. 1948.-с.148.

4. Антропогенная эволюция черноземов. /Под редакцией академика РАСХН А.П. Щербакова и к.б.н. И.И. Васенева. Воронеж. Воронежский государственный университет. 2000г. 412 с.

5. Афанасьева Е.А.. Черноземы средне-русской возвышенности. М.,Наука, 1966, 224 р.

6. Березин П.Н. Особенности распределения гранулометрических элементов почв и почвообразующих пород// Почвоведение. 1983, № 2, С.64-72.

7. Березин П. Н. Структура и гидрофизика набухающих почв как систем с переменным поровым пространством. - дисс. на соискание уч. ст. д.б.н.- М.: МГУ, 1995

8. Бондарев А.Г., Димо В.Н., Кузнецова И.В. Зонально-провинциальные особенности физических свойств и режимов почв Европейской части СССР// Проблемы почвоведения. М., Наука.1978.- С.21-27

9. Вадюнина А.Ф., Корчагина З.А. Методы исследований физических свойств почв. - М.:Агропромиздат, 1986.-416 с.

10. Величко А. А., Морозова Т. Д., Нечаев В. П., Порожнякова О. М. Палеокриогенез, почвенный покров и земледелие. М., "Наука", 1996, 148 с

11. Вильямс В.Р. Почвоведение. Общее земледелие с основами почвоведения. М., Сельхозгиз, 1936. 647 с.

12. Возможности современных и будущих фундаментальных исследований в почвоведении. М.: ГЕОС, 2000. 138с

13. Воронин А.Д. Основы физики почв. М, Изд-во Моск. ун-та , 1986, 244 с.

14. Воронин А.Д. Структурно-функциональная гидрофизика почв. М.: Изд-во МГУ, 1984. 204 с.

15. Гончаров В. Д. Влияние характера землепользования на структуру обыкновенного чернозема и параметры ее фрактальных моделей: автореф. канд. дис. С-Пб, 2004

16. Гедройц К.К. К вопросу о почвенной структуре и сельскохозяйственном ее значении. Изв. Гос. Ин-та опытн. Агрономии, т.1У, №3, 1926, с. 117-127.

17. Дмитриев Е.А. Математическая статистика в почвоведении: Учебник.- М.: Изд-во МГУ, 1995.-с.320

18. Караванова Е.И. Водорастворимые органические вещества: фракционный состав и возможности их сорбции твердой фазой лесных почв (обзор литературы) // Почвоведение, 2013, № 8, с.833-844

19. Кауричев И.С., Тарраринова Л.Ф. Об ОВ-условиях внутри и вне агрегатов серой лесной почвы. Почвоведение, 1972, №10, с.39-42

20. Качинский Н.А. Физика почвы. Ч.1., М., "Высшая школа". 1965

21. Кузнецова И.В. Содержание и состав органического вещества черноземов и его роль в образовании водопрочной структуры // Почвоведение, 1998, №1 с.41-50

22. Макеев А. О., Дубровина И. В. География, генезис и эволюция почв Владимирского ополья. Почвоведение 1990, №7, с.5-25.

23. Милановский Е.Ю. Гумусовые вещества как природные гидрофобно-гидрофильные соединения. М.: ГЕОС. 2009. 186 с.

24. Милановский Е.Ю., Шеин Е.В. Функциональная роль амфифильных компонентов гумусовых веществ в процессах гумусо, структурообразования и генезиса почв// Почвоведение, 2002, №10, с. 1201-1213

25. Милановский Е.Ю., Шеин Е.В., Русанов А.М., Засыпкина Д.И., Николаева Е.И., Анилова Л. В. Почвенная структура и органическое вещество типичных

черноземов Предуралья под лесом и многолетней пашней // Вестник Оренбургского государственного университета. Естественные науки. - 2005. -№2. - с.113-117.

26. Милановский Е.Ю., Шеин Е.В., Степанов А.А. Лиофильно-лиофобные свойства органического вещества и структура почвы // Почвоведение, 1993, №6. с.122-124

27. Милановский Е.Ю. Амфифильные компоненты гумусовых веществ почв// Почвоведение, 2000, №6. - с.706-715.

28. Пачепский Я.А. Математические модели процессов в мелиорируемых почвах. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1992. 85 с.

29. Петков И.А. О химическом и минералогическом составе механических фракций мощного и выщелоченного черноземов Центрально-Черноземного заповедника. // Почвоведение, 1965, № 6. с. 62-75

30. Полевые и лабораторные методы исследования физических свойств и режимов почв: Методическое руководство/Под ред. Е.В.Шеина.-М.: Изд-во МГУ ,2001.- 200с.

31. Полуэктов Р.А., Смоляр Э.И., Терлеев В.В., Топаж А.Г. Модели продукционного процесса сельскохозяйственных культур. СПб: Изд-во С.-Петербургского ун-та, 2006. 396 с.

32. Пономарева В.В., Плотникова Т. А. Гумус и почвообразование. Л.: Наука, 1980. 222 с.

33. Проценко А.А. Физическое состояние черноземов типичных в различных условиях использования. Автореф. дисс... канд. биол. наук. М.: МГУ, 1988. 24 с.

34. Путеводитель научных полевых экскурсий III съезда Докучаевского общества почвоведов (11-18 июля 2000 г., Суздаль). - 118 с.

35. Рубцова Л.П. О генезисе почв Владимирского ополья. Почвоведение, 1974, № 6, с. 17-27

36. Рудаков К.И. Микроорганизмы и структура почвы. М.: Сельхозгиз, 1951. 45с.

37. Русский чернозем 100 лет после Докучаева. М.: Наука, 1983. 177с.

38. Сердобольский И.П. Динамика окислительно-восстановительных условиц в черноземных почвах Каменной степи - В кн.,: Вопросы травопольной системы земледелия, т. 2, М., 1953. с. 438-457

39. Смагин А.В., Садовникова Н.Б., Николаева Е.И. Термодинамический анализ влияния сильнонабухающих полимарных гидрогелей на физическое состояние образцов почв и грунтов // Почвоведение. -2014. - №2. - С.192-202.

40. Степанов А.Л. Продуцирование закиси азота бактериями в почвенных агрегшатах. // Почвоведение, 1997, 8, с.973-976

41. Теории и методы физики почв/ Коллективная монография/Под ред.Е.В.Шеина и Л.О.Карпачевского.-М.: «Гриф и К», 2007.-616 с.

42. Трофимов В.Т., В.А.Королов, Е.А.Вознесенский и др. Грунтоведение. Под ред Трофимова В.Т. Изд-во МГУ, 2005, 1074 с.

43. Тюрюканов А.Н., Быстрицкая Т. Л. Ополья Центральной России и их почвы. Москва, 1971, 240 с.

44. Хайдапова Д.Д., Пестонова Е.А. Прочность структурных связей в почвенных пастах и агрегатах в зависимости от влажности // Почвоведение. 2007. №11. с. 1330-1335.

45. Харитонова Г.В., Витязев В.Г., Лапекина С.И. Статистический анализ модели сорбции паров воды почвами // Почвоведение, 2001, № 11, с. 1332-1339.

46. Шеин Е. В., Милановский Е.Ю. Роль и значение органического вещества в образовании и устойчивости почвенных агрегатов // Почвоведение, 2003, №1, с.53-61

47. Шеин Е.В. Курс физики почв.: Учебник.-М.: Изд-во МГУ, 2005.-432с.

48. Шеин Е. В., Мазиров М. А. , Гончаров В. М., Корчагин А. А., Умарова А. Б., Зинченко С. И. Агрофизика : учеб. пособие / Владим. гос. ун-т им. А. Г. и Н. Г. Столетовых. - Владимир : Изд-во ВлГУ, 2014. 92 с.

49. Шеин Е.В., Туангсуанг Сакункончак, Милановский Е.В., Хайдапова Д.Д., Мазиров М.А., Хохлов Н.Ф. Физические свойства дерново-подзолистых почв в длительном агрономическом опыте// Вестн. Моск. ун-та. Сер.17, Почвоведение. 2009(а). № 4. с. 51-57.

50. Шеин Е.В., Русанов А.М. Хайдапова Д.Д, Николаева Е.И. Параметрическая оценка почвенно-физических функций// Вестн. Моск. ун-та, Сер.17, Почвоведение. 2007. №2. с. 47-52.

51. Шеин Е.В., Русанов А.М., Милановский Е.Ю., Хайдапова Д.Д., Николаева Е. И. Математические модели некоторых почвенных характеристик обоснование, анализ, особенности использования параметров моделей // Почвоведение, 2013, № 5, с. 595-602

52. Шеин Е.В., Щеглов Д.И., Умарова А.Б., Соколова И.В., Милановский Е.Ю. Структурное состояние техноземов и формирование в них преимущественных потоков влаги // Почвоведение, 2009(б), № 6, с. 687-695

53. Щеглов Д.И. Черноземы центра Русской равнины и их эволюция под влиянием естественных и антропогенных факторов. -М.: Наука, 11999. -214с.

54. Ae N.S., Osazawa and Kubota J. Effect of phenolic constituents on soil aggregation. Jpn. J. Soil Sci. Plant Nutr. 1987,58,p.233-236

55. Augustin, S., Mikrobielle Stofftransformationen in Bodenaggregaten, 152 S., Diss. Universitat G6ttingen. 1992.

56. Bachmann J., Guggenberger G., Baumgartl T., Ellerbrock R.H., Urbanek E., Goebel M.-O., Kaiser K., Horn R., Fischer W.R. Physical carbon-sequestration mechanisms under special consideration of soil wettability Journal of Plant Nutrition and Soil Science ,2008, 171(1), p.14-26

57. Baer S.G., Blair J.M., Collins S.L, Knapp A.K., Soil resources regulate productivity and diversity in newly established tallgrass prairie, 2003, Ecology 84, p.724-735.

58. Barlow K., Nash, D. Investigating structural stability using the soil water characteristic curve. Aust. J. Soil Res, 2002, 42,p. 291-296.

59. Beare M.H., Hendrix P.F., Coleman D.C. Water-stable aggregates and organic matter fractions in conventional- and no-tillage soils. Soil Sci. Soc. Am. J., 1994, 58, p.777- 786.

60. Biederbeck V. O. Using oil waste sludge disposal to conserve and improve sandy cultivated soils // In Proc. 1 st Int. Symp. on il and Gas Exploration and Production Waste Management Practices. New Orleans, LA. 10-13 Sept. 1990.

61. Boesten, J.J.T.I., and A.M.A. van der Linden. Modeling the influence of sorption and transformation on pesticide leaching and persistence// J. Environ. Qual, 1991, V.20, p. 425-435.

62. Braunack M. V., Dexter A.R. Soil aggregation in the seedbed: a review. 11. Effect of aggregate sizes on plant growth. Soil Till. Res., 1989, 14, p.281-298

63. Brown AD., Dexter AR., Chamen W.C.T., Spoor G., Effect of soil macroporosity and aggregate size on seed-soil contact. Soil Till. Res., 1996, 38, p.203-216

64. Chen C., Wagenet R.I. Simulation of water and chemicals in macro pore soils, 1. representation of the equivalent macropore influence and its effect on soil-water flow. J. Hydro!., 1992, 130, p.105-126

65. D'Acqui L.P., Churchman G.J., Janik L.J., Ristori G.G., Weissmann D.A. Effect of organic matter removal by lowtemperature ashing on dispersion of undisturbed aggregates from a tropical crusting soil. Geoderma, 1999, 93, p.311- 324

66. Davidson J.M., Chang R.K Transport of picloram in relation to soil physical conditions and pore-water velocity. Soil Sci. Soc. Am. Proc., 1972, 36, p.257-261

67. De Gryze S., Jassogne L., Six J., Bossuyt H., Wevers M., Merckx R. Pore structure changes during decomposition of fresh residue: X-ray tomography analysis // Geoderma, 2006, V. 134, p. 82-96

68. Denef K., Six J., Merckx R., Paustian, K. Short-term effects of biological and physical forces on aggregate formation in soils with different clay mineralogy. Plant Soil, 2002, 246, 185- 200.

69. Dexter, A.R., 1988. Advances in characterisation of soil structure. Soil Tillage Res., 2: 199-239. Dexter, A.R., Horn, R. and Kemper, W. Two mechanisms of age hardening. J. Soil Sci., 1988, 39, p.163-175

70. Edwards, A.P., Bremner, J.M. Microaggregates in soils. J. Soil Sci., 1967, 18, p.64- 73.

71. Franzluebbers A.J. Water infiltration and soil structure related to organic matter and its stratification with depth. Soil Tillage Res., 2002, 66, p.197- 205

72. Fredlund D.G.,Vanapalli S.K. Shear strength of unsaturated soils. In: DANE, J.H. & TOPP, G.C., eds. Methods of soil analysis: Physical methods. Madison, Soil Science Society of America, 2002, Part 4, p.329-361, (SSSA Book Series, 5)

73. Goebel M. O., Bachmann J., Woche S. K., Fischer W. R. Soil wettability, aggregate stability, and the decomposition of soil organic matter. Geoderma, 2005, 128, p.80-93.

74. Grosbellet C., Vidal-Beaudet L., Caubel V., Charpentier S. Improvement of soil structure formation by degradation of coarse organic matter // Geoderma, 2011, V. 162, p. 27-38

75. Gupta S.C.; Bradford J.M., Drescher A. Soil compressibility. In: DANE, J.H. & TOPP, G.C., eds. Methods of soil analysis: Physical methods. Madison, Soil Science Society of America, 2002, Part 4, p.399-415. (SSSA Book Series, 5)

76. Hakansson I., Voorhees W.B. , Riley H. Weather and other environmental factors influencing crop responses to tillage and traffic. Soil Tillage Res., 1988, 2, p.239-282

77. Hannah L., Carr J.L., Lankerani A. Human disturbance and natural habitat: a biome level analysis of a global data set. Biodivers. Conserv., 1995, 4, p.128-155

78. Hildebrand E.E. Strukturgebundene chemische Ungleichgewichte in Waldboden. Bull. BGS, 1988, 12, p.67-86

79. Hobbs R. J., Norton D. A. Towards a conceptual framework for restoration ecology. Restoration Ecology,1996, 4, p.93-110

80. Horn R., Taubner H., Hantschel R. Effect of structure on water transport, proton buffering and nutrient release. In: E.D. Schulze, O. Lange and R. Oren (Editors), Forest Decline and Air Pollution. Ecological Studies, 1989, 77, p.323-340.

81. John B., Yamashita T., Ludwig B., Flessa H. Storage of organic carbon in aggregate and density fractions of silty soils under different types of land use. Geoderma, 2005, 128, p.63-79.

82. Kaizer K., Guggenberger G., Zech W. Sorption of DOM and DOM fractions to forest soils // Geoderma, 1996, V. 74, p. 281-303

83. Kandeler E., Tscherko D., Stemmer M., Schwarz S., Gerzabek M. H. Organic mauer and soil microorganisms - Invesrigations from rhe micro- to rhe macro-scale Die Bodenkultur, 2001, 52, p.117-131

84. Kaupenjohann M., Fischer P. Influence of sulfuric and nitric acid deposition on acidification of forest soils in the Fichtelgebirge. Z. Pflanzenern. und Bodenkunde, 1989, 152, p.211-217

85. Kawahigashi M.,, Kaiser K., Rodionov A., Guggenberger G. Sorption of dissolved organic matter by mineral soils of the Siberian forest tundra // Global Change Biology ,2006, 12, p.1868-1877

86. Kay B. D. Rates of change of soil structure under different cropping systems. Adv. Soil Sci., 1990, 12, p. 1-41

87. Kay B.D., Angers D.A., Soil structure. In: Sumner, M.E. (Ed.), Handbook of Soil Science. CRC Press, Boca Raton, FL, 1999, p. 229-276

88. Lal R. Soil structure and sustainability. J. Sustain. Agric., 1991, 1, p.67- 92

89. Leffelaar, P.A. Water-movement, oxygen-supply and biological processes on the aggregate scale. Geoderma, 1993, 57, p.143-165

90. Lehmann J., Solomon D., Kinyangi J., Dathe L., Wrick S., Jacobsen C. Spatial complexity of soil organic matter forms at nanometre scales. Nat. Geosci., 2008, 1, p.238-242.

91. Leistra M., van der Linden A.M.A., Boesten J.J.T.I., Tiktak A. and van den Berg F. PEARL model for pesticide behaviors and emissions in soil-plant systems:

description of the processes// Alterra Rep 13, Wageningen University and Research Centre, Wageningen University, 2001, 115 p.

92. Linquist B.A., Singleton P.W., Yos, R.S., Cassman KG. Aggregate size effects on the sorption and release of phosphorus in an Ultisol. Soil Sci. Soc. Am. J. 1997, 61, p.160-166

93. McCarthy John F., Jan Ilavsky, Julie D. Jastrow, Lawrence M. Mayer, Edmund Perfect, Jie Zhuang Protection of organic carbon in soil microaggregates via restructuring of aggregate porosity and filling of pores with accumulating organic matter // Geochimica et Cosmochimica Acta ,2008, 72, p.4725-4744

94. McCoy E. D., Mushinsky H. R. Measuring the success of wildlife community restoration. Ecological Applications, 2002, 12, p.1861-1871

95. Mendes I.C., Bandick A.K., Dick R.P., Bottomley P.J. Microbial biomass and activities in soil aggregates affected by winter cover crops. Soil Sci. Soc. Am. J. 1999, 63, p.873- 881

96. Mott S.C., Groenevelt, P.H., Voroney, R.P. Biodegradation of a gas oil applied to aggregates of different sizes. J. Environ. Qual. 1990, 19, p.257-260

97. Nasr H.M., Selles F. Seedling emergence as influenced by aggregate size, bulk density, and penetration resistance of the seedbed. Soil Till. Res., 1995, 34, p.61-76

98. Neckles H. A., Dionne M., Burdick D. M., Roman C. T., Buchsbaum R., Hutchins E. A monitoring protocol to assess tidal restoration of salt marshes on local and regional scales. Restoration Ecology, 2002, 10, p.556-563

99. Nimmo, J.R. Modeling structural influences on soil water retention. Soil Sci. Soc. Am. J., 1997, 61, p.712-719

100. Oades J. M., Waters A. G. Aggregate hierarchy in soils. Aust. J. Soil Res., 1991, 29, p.815-828

101. Oades J.M. Soil organic matter and structural stability: Mechanisms and implications for management. Plant Soil, 1984, 76, p.319-337

102. Ohsowski B.V., Klironomos J.N, Dunfield K.E., Harta M.M. The potential of soil amendments for restoring severely disturbed grasslands. Applied Soil Ecology, 2012, 60, p.77- 83

103. Otsuki A., Hanya T. Production of dissolved organic matter from dead green algal cells: 2. Anaerobic microbial decomposition. Limnol. Oceanogr.,1972, 17, p.258-264

104. Pachepsky Y.A., Rawls W.J. Soil structure and pedotransfer functions. Eur. J. Soil Sci., 2003, 54, p.443- 451

105. Palma R.M., Arrigo N.M., Conti, M.E. Chemical characterization of soil aggregates (esp). Ciencia de Suelo, 1984, 2, p.93-97

106. Passell, H. D. Recovery of bird species in minimally restored Indonesian thin strips mines. Restoration Ecology, 2000, 8, p. 112-118

107. Perfect E., Sukop M.C. Models relating solute dispersion to pore space geometry in saturated media: a review. In: Selim, H.M., Sparks, D.L. (Eds.), Physical and Chemical Processes of Water and Solute Transport/Retention in Soils. Soil Science Society of America, Madison, WI, 2001, p.77-146

108. Peth S., Horn R., Beckmann F., Donath T., Fischer J., Smucker A.J.M. Three-dimensional quantification of intra-aggregate pore-space features using syn-chrotron-radiation-based micromorphology // Soil Science Society of America Journal, 2008, V. 72, p.897-907

109. Piccolo A, Joe S., Mbagwu C. Role of Hydrophobic Components of Soil Organic Matter in Soil Aggregate Stability // SOIL SCI. SOC. AM. J., VOL. 63, 1999, p.1801-1810

110. Piccolo A, Mbagwu J.S. Effects of humic substances and surfactants on the stability of soil aggregates. Soil Sci., 1989, 147, p.47-54

111. Piccolo A., Mbagwu J.S. Humic substances and surfactants effects on the stability of two tropical soils. Soil Sci. Soc. Am. J., 1994, 58, p.950-955

112. Plante A.F., McGill W.B. Soil aggregate dynamics and the retention of organic matter in laboratory-incubated soil with differing simulated tillage frequencies. Soil Tillage Res., 2002, 66, p.79-92

113. Polubesova T., Chen Y., Nanov R., Chefetz D. Interactions of Hydrophobic Fractions of Dissolved Organic Matter with Fe3+- and Cu2+-Montmorillonite // Environ. Sci. Technol., 2008, 42, p.169- 197

114. Poulenard J., Podwojewski P., Janeau J.L., Collinet J., Runoff and soil erosion under rainfall simulation of Andisols from the Ecuadorian paramo: effect of tillage and burning. Catena, 2001, 45, p.185 - 207

115. Ransom B, Kim D, Kastner M, Wainwright S. Organic matter preservation on continental slopes: Importance of mineralogy and surface area. Geochimica et Cosmochimica Acta, 1998, 62(8), p.1329-1345

116. Reay S. D., Norton D. A. Assessing the success of restoration plantings in a temperate New Zealand forest. Restoration Ecology, 1999, 7, p.298-308

117. Reuss S.A, Buhler D.D., Gunsolus J.L. Effects of soil depth and aggregate size on weed distribution and viability in a silt loam soil. Appl. Soil Ecol., 2001, 16, p.209-217

118. Rhoades C. C., Eckert G. E., Coleman D. C. Effect of pastures trees on soil nitrogen and organic matter: implications for tropical montane forest restoration. Restoration Ecology, 1998, 6, p.262-270

119. Rillig M.C., Wright S.F., Kimball B.A., Pinter P.J., Wall G.W., Ottman M.J., Leavitt S.W. Elevated carbon dioxide and irrigation effects on water stable aggregates in a Sorghum field: a possible role for arbuscular mycorrhizal fungi. Glob. Chang. Biol., 2001, 7, p.333-337

120. Ruiz-Jaen M. C., Aide T. M. Restoration Success: How Is It Being Measured, Restoration Ecology, 2005, Vol. 13, No. 3, p. 569-577

121. Schneider E.C., Gupta S.C. Corn emergence as influenced by soil temperature, matric potential, and aggregate size distribution. Soil Sci. Soc. Am. J. 1985, 49, p.415-422

122. Schutter M.E., Dick R.P. Microbial community profiles and activities among aggregates of winter fallow and cover-cropped soil. Soil Sci. Soc. Am. J., 2002, 66, p.142- 153

123. Schwarzenbach R.P., Gschwend P.M., Imboden D.M. Environmental Organic Chemistry. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience, 2003

124. Seiter K, Hensen C, Schro'ter J, and Zabel M Organic carbon content in surface sediments - Defining regional provinces. Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers,2004, 51(12), p.2001-2026

125. Selesi D, Pattis I, Schmid M, Kandeler E, and Hartmann A Quantification ofbacterial RubisCO genes in soils by cbbL targeted real-time PCR. Journal of Microbiological Methods, 2007, 69, p.497-503

126. SER (Society for Ecological Restoration International Science&PolicyWorking Group. 2004. The SER International Primer on Ecological Restoration (available from http//www. ser.org) accessed in July 2005. Society for Ecological Restoration International, Tucson, Arizona.

127. Six J, Elliott E.T., Paustian K. Soil macroaggregate turnover and microaggregate formation: a mechanism for C sequestration under no-tillage agriculture Soil Biology and Biochemistry, 2000, 32, p.2099-2103

128. Six J., Elliott E.T., Paustian K. Soil structure and soil organic matter: 2. A normalized stability index and the effect of mineralogy. Soil Sci. Soc. Am. J., 2000, 64, p.1042- 1049

129. Six J., Elliott E.T., Paustian, K. Aggregate and soil organic matter dynamics under conventional and no-tillage systems. Soil Sci. Soc. Am. J., 1999, 63, p.1350-1358

130. Six J., Paustian K, Elliott E.T., Combrink C. Soil structure and organic matter I. Distribution of aggregate-size classes and aggregate-associated carbon. Soil Science Society of America Journal, 2000, 64 (2), p.681-689

131. SnyderV. A., Pietrioms R., Miro M., Lugo H. M. Structural stability, pore-size distribution and surface-charge properties of clay soils with varying mineralogy and organic-matter content. J. Agric. Univ. Puerto Rico, 1993, 77, p.11-31

132. Spielvogel S., Prietzel J., Kogel-Knabner J. Soil Organic Matter Changes in a Spruce Ecosystem 25 Years after Disturbance. SOIL SCI. SOC. AM. J., 2006, VOL. 70

133. Sposito G. The thermodynamics of soil solutions. Oxford University Press, New York, NY, 1981.

134. Strong D.T., de Wever H, Merckx R, Recous S. Spatial location of carbon decomposition in the soil pore system. European Journal of Soil Science, 2004, 55, p.739-750

135. Sullivan L.A. Soil Organic Matter, Air Encapsulation and Water-Stable Aggregation, 7. Soil Sci., 1990, vol.41, p. 529-534

136. Ternan J.L., Williams A.G., Elmes A., Hartley R., Aggregate stability of soils in central Spain and the role of land management. Earth Surf. Processes Landf., 1996, 21, p.181-193

137. Tisdall, J.M. Formation of soil aggregates and accumulation of soil organic matter. In: Carter, M.R., Stewart, B.A. (Eds.), Structure and Organic Matter Storage in Agricultural Soils. CRC Press, Boca Raton, FL, 1996, p.57-96

138. Tisdall J.M., Oades J.M. Organic matter and water-stable aggregates in soils. J. Soil Sci., 1982, 33, p.141- 163

139. Urbanska K. M., Webb N. R., Edwards P. J. Restoration ecology and sustainable development. University Press, Cambridge, United Kingdom,1997, p.3-7

140. van Aarde R. J., Ferreira S. M., Kritzinger J. J., van Dyk P. J., Vogt M., Wassenaar T. D. An evaluation of habitat rehabilitation on coastal dune forest in northern KwaZulu-Natal, South Africa. Restoration Ecology, 1996, 4, p.334-345

141. van Genuchten M.T. A closed-form equation for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated soils // Soil Sci.Soc. Am. J., 1980, V. 44, p. 892-898

142. Verchot L.V., Dutaur L., Shepherd K.D., Albrecht A. Organic matter stabilization in soil aggregates: Understanding the biogeochemical mechanisms that determine the fate of carbon inputs in soils. Geoderma, 2011, 161(3-4), p.182-193

143. von Luzow M, Kgel-Knabner I, Ekschmitt K, Matzner E, Guggenberger G, Marschner B, Flessa H. Stabilization of organic matter in temperate soils: mechanisms and their relevance under different soil conditions - a review . European Journal of Soil Science, 2006, 57, p.426-445

144. Walters B. B. Local mangrove planting in the Philippines: are fisherfolk and fishpond owners effective restorationists. Restoration Ecology, 2000, 8, p.237-246

145. Watts C. W., Dexter A. R. The influence of organic matter on the destabilization of soil by simulated tillage. Soil Tillage Res., 1997, 42, p.253-275

146. Wilkins, S., D. A. Keith, P. Adam. Measuring success: evaluating the restoration of a grassy eucalypt woodland on the Cumberland Plain, Sydney, Australia. Restoration Ecology, 2003, 11, p.489-503

147. Wu L., Vomocil J.A., Childs S.W. Pore size, particle size, aggregate size, and water retention. Soil Sci. Soc. Am. J., 1990,54, p.952-956

148. Zhang B., Horn R., Hallett P. D. Mechanical resilience of degraded soil amended with organic matter. Soil Sci. Soc. Am. J., 2005, 69, p.864-871

149. Zhuang J., J. F. McCarthy, E. Perfect Soil Water Hysteresis in Water-Stable Microaggregates as Affected by Organic Matter // Soil Sci. Soc. Am. J., 2008,Volume 72, Number 1, p.212-220

ПРИЛОЖЕНИЕ

Таблица 1. Статистическая оценка параметров линейного регрессионного уравнения связи параметра Ь2 с содержанием органического вещества: уравнбение типа Ь2=ау+а2* (содержание органического вещества)

Estimate Standard t-value p-level Lo. Conf Up. Conf

Регрес. а1 0.158674 0.029111 5.45069 0.000008 0.099043 0.218304

Регресс. а2 -0.011129 0.007118 -1.56344 0.129181 -0.025709 0.003452

С Ьу, а также с пу п2 коэффициенты регрессионных достоверных связей с содержанием почвенного органического вещества нет, все линейные зависимости недостоверны.

Таблица 2 .Статистическая оценка параметров линейного регрессионного уравнения связи параметра Ьу с содержанием органического вещества: уравнение типа Ьу=ау+а2* (содержание гидрофобных фракций органического вещества

Estimate Standard t-value p-level Lo. Conf

a1 42.12801 15.60461 2.69972 0.009883 10.65832

a2 -0.81309 0.44984 -1.80752 0.077681 -1.72027

Up. Conf

73.59770 0.09410

Таблица 3. Статистическая оценка параметров линейного регрессионного уравнения связи параметра Ь2 с содержанием органического вещества: уравнбение типа Ь2=ау+а2* (содержание гидрофобных фракций органического вещества)

Estimate Standard t-value p-level Lo. Conf Up. Conf

a1 0.404416 0.074017 5.46381 0.000002 0.255146 0.553686

a2 -0.007258 0.002134 -3.40137 0.001459 -0.011561 -0.002955

Таблица 4. Статистическая оценка параметров линейного регрессионного уравнения связи параметра nj c содержанием органического вещества: уравнбение типа п1=а1+а2* (содержание гидрофобных фракций органического вещества)

Estimate Standard t-value p-level Lo. Conf Up. Conf

a1 [87.29777 [29.74019 [2.93535 [0.005627 [27.09190 [l47.5036 a2 -1.01331 0.86411 -1.17266 0.248230 -2.76260 0.7360

Параметр n2 не имеет достоверных связей с содержанием гидрофобных компонентов.

Таблица 5. Статистическая оценка параметров линейного регрессионного уравнения связи параметра Ъ1 c содержанием гидрофильной фракции (Фр1)органического вещества: уравнбение типа Ъj =а1+а2* (содержание гидрофильной фракций Фр1 органического вещества)

Estimate Standard t-value p-level Lo. Conf Up. Conf

a1 [-3.05703 [8.193090 [-0.373123 0.710890 [-19.5800 |l3.46591 a2 0.52042 0.231182 2.251124 0.029544 0.0542 0.98664

Таблица 6. Статистическая оценка параметров линейного регрессионного уравнения связи параметра Ъ2 c содержанием гидрофильной фракции (Фр1) органического вещества: уравнение типа Ъ2 =а1+а2* (содержание гидрофильной фракций Фр1 органического вещества)

Estimate Standard t-value p-level Lo. Conf Up. Conf

ai [0.021681 [0.038945 [0.556694 [0.580623 [-0.056860 [0.100221 a2 0.004030 0.001099 3.667558 0.000670 0.001814 0.006246

Таблица 7. Статистическая оценка параметров линейного регрессионного уравнения связи параметра nj c содержанием гидрофильной фракции (Фр1)органического вещества: уравн6ение типа nj =а1+а2* (содержание гидрофильной фракций Фр1 органического вещества)

Estimate Standard t-value p-level Lo. Conf Up. Conf

a1 38.66637 16.71226 2.313652 0.026192 4.834160 72.49857

a2 [0.41852 [0.45948 [0.910857 [0.368113 [-0.511645 [1.34868

Статистическая оценка параметров линейного регрессионного уравнения связи параметра n2 c содержанием гидрофильной фракции (Фр1) органического вещества: уравнение типа n2 =а1+а2* (содержание гидрофильной фракций Фр1 органического вещества) показала что значимых коэффициентов нет.

Таблица 8. Плотность твердой фазы серой лесной почвы (Владимирская

обл., с.Цибеево)

Объект Глубина, см повт-ть р8, г/см3 Ps сред, г/см3

1 3.33 2.41

2 3.33 2.43 2.43

3 3.33 2.46

0-5 2.43

4 2.24 2.55

5 2.24 2.58 2.57

6 2.24 2.91

- 10-15. 2.57

Ь а 7 2.26 2.55

8 2.26 2.66 2.61

9 2.26 2.61

20-25 2.61

10 3.15 2.66

11 3.15 2.63 2.66

12 3.15 2.68

30-35 2.66

13 3.74 2.67

14 3.74 2.65 2.66

15 3.74 3.34

40-45 2.66

1 3.17 2.58

2 3.17 2.56 2.57

3 3.17 2.56

0-5 2.57

4 2.85 2.58

5 2.85 2.59 2.59

6 2.85 2.60

- 10-15. 2.59

£ 7 2.65 2.59

8 2.65 2.57 2.58

9 2.65 2.58

20-25 2.58

10 3.52 2.67

11 3.52 2.71 2.71

12 3.52 2.74

30-35 2.71

13 3.91 2.70

14 3.91 2.68 2.69

15 3.91 2.68

40-45 2.69

— 0-5 1 2.37 2.61

§ г 2 2.37 2.60 2.43

3 2.37 2.07

2.43

10-15. 4 2.43 2.64

5 2.43 2.61 2.63

б 2.43 2.62

2.63

20-25 7 2.54 2.61

2.54 2.61 2.61

2.54 2.61

2.61

30-35 10 3.21 2.67

11 3.21 2.64 2.66

12 3.21 2.66

2.66

40-45 13 4.00 2.71

14 4.00 2.73 2.71

15 4.00 2.70

2.71

"ПАШНЯ" повтор 0-5 1 2.37 2.55

2 2.37 2.55 2.57

3 2.37 2.61

2.57

10-15. 4 2.43 2.70

5 2.43 2.63 2.63

б 2.43 2.55

2.63

20-25 7 2.54 2.58 2.55

8 2.54 2.55

9 2.54 2.53

2.55

30-35 10 3.21 2.67

11 3.21 2.64 2.65

12 3.21 2.64

2.65

40-45 13 4.00 2.68

14 4.00 2.70 2.69

15 4.00 2.70

2.69

Таблица 9. Гранулометрический и микроагрегатный составы гумусовых горизонтов серой лесной почвы (Владимирская обл., с.Цибеево)

Кумулятивная (интегральная) кривая "ЛЕС 10-15см"

1д ^ мм

гран.состав —микроагр.состав

"ЛУГ 10-15см"

-4.0 -3.0 -2.0 -1.0 0.0 1д Ь, мм

гран.состав —■—микроагр.состав

"ПАШНЯ 10-15см"

1д d, мм

гран.состав —■—микроагр.состав

Таблица 10. Агрегатный состав серых лесных почв (Владимирская обл, с.Цибеево)

Анализ структуры по методу Саввинова (числитель-данные сухого просеивания,

знаменатель-данные мокрого просеивания)

Размер фракций, мм

Объект Глубина, см > 10 7-10. 5-7. 3-5. 2-3. 1-2. 0.5-1 0.50.25 <0.25

0-5 9.63 12.24 18.14 24.92 16.53 10.99 1.36 2.46 3.73

33.80 24.60 13.00 12.00 3.40 3.20 10.00

и ш с; 10-15. 22.52 15.50 18.38 18.64 10.12 7.56 1.54 2.04 3.70

22.80 15.40 13.00 15.20 8.80 6.40 18.40

гЧ 20-25 27.02 17.76 16.12 16.60 8.16 6.92 2.88 1.28 3.26

о ш ш 11.00 10.40 8.20 17.60 12.20 14.20 26.40

ш ю s 30-35 38.40 15.26 12.46 12.68 7.56 6.38 1.46 1.80 4.00

2.40 4.20 7.00 18.60 10.20 17.00 40.60

40-45 43.19 16.41 12.47 12.31 7.39 4.76 0.74 1.10 1.63

3.20 7.00 7.00 23.60 12.40 15.60 31.20

0-5 2.32 5.60 9.70 20.70 23.32 26.40 2.52 4.98 4.46

8.60 8.80 8.20 12.60 11.00 14.20 36.60

10-15 60.50 10.06 6.84 7.54 4.24 4.14 0.86 1.48 4.34

> с; 46.40 9.20 6.40 10.60 7.80 9.80 9.80

(N 20-25 46.76 17.87 10.54 9.59 4.81 4.91 0.84 1.44 3.24

О ш ш 14.00 8.00 7.20 24.20 10.40 13.80 22.40

ш ю S 30-35 11.38 14.82 20.04 22.72 12.98 9.92 1.92 2.44 3.78

1.60 2.40 4.80 19.80 14.80 20.60 36.00

40-45 15.26 17.76 20.22 24.14 10.90 7.30 2.26 0.78 1.38

1.00 2.80 17.80 26.00 26.60 25.80

0-5 20.80 4.96 5.88 11.86 14.16 23.64 6.34 6.34 6.02

0.60 1.00 1.60 9.00 15.00 28.20 44.60

сс X 10-15 42.48 10.00 7.46 9.88 8.22 9.86 2.34 3.12 6.64

3 < 1.00 2.00 3.40 14.00 15.40 21.00 43.20

с 20-25 36.07 13.16 10.59 13.72 9.07 10.13 2.76 1.73 2.77

m о со <и <и 0.20 4.20 4.40 19.80 18.80 32.00 20.60

30-35 13.60 13.40 13.64 22.28 15.94 13.72 2.20 3.02 2.20

ю S 0.20 2.40 4.60 20.80 19.20 13.40 39.40

40-45 5.21 11.80 20.98 30.90 16.30 10.37 1.59 1.43 1.43

0.40 5.40 6.40 31.20 12.80 15.80 28.00

Графики зависимостей аппроксимационных коэффициентов от содержания гидрофильных и гидрофобных компонентов

Scatterplot (Сводная-Аксак+Циб_3-5+5-7мм 20v*45c)

Рисунок 1 (Приложения) Зависимость параметров механической устойчивости, ЬI и Ь2, от содержания гидрофобных компонентов в органическом веществе почв.

БсайегрЫ (Сводная-Аксак+Циб_3-5+5-7мм 20v*45c)

11 ,.00589

67.988370

28.075120

12.469110 1.713823

.......

О — — —

о

_____ ----- ----

о ° п) _

о о , *" СР ° , ПГП Я оо о о о с о

--Л л -----

Филь: Ь1: г = 0.2659, 6 = 0.0775; у = -39.227555000 + 0.8138198410*х Филь:Ь2: г = 0.4604, р = 0.0015; у = -0.321433253 + 0.0072591842*х

84

Ь1

^ Ь2

Рисунок 2 (Приложения). Зависимость параметров механической устойчивости, ЬI и Ь2, от содержания гидрофильных компонентов в органическом веществе почв

БсайегрЫ (Сводная-Аксак+Циб_3-5+5-7мм 20v*45c) п1 = 87.2978-1.0133*х п2 = 28.1237+0.4072*х

43.58689 23.52701 3.44627

44%, п1 п2

Фоб

Рисунок 3 (Приложения). Зависимость параметров водоустойчивости агрегатов, пу и п2, от содержания гидрофобных компонентов в органическом веществе почв

БсаНегрЫ (Сводная-Аксак+Циб_3-5+5-7мм 20у*45о) п1 = -14.0936+1.0142*х п2 = 68.9795-0.4092*х

43.58689 23.52701 3.44627

—

ЙЗ о

- □ а □□ □ □

ш □

о опш

о

п1

4 п2

Филь:п1: г= 0.1870, р = 0.2480; у = -14.0935883 + 1.0Н246300*х Филь:п2: г = -0.0496, р = 0.7645; у = 68.979-4885 - 0.409243138*х

Рисунок 4 (Приложения). Зависимость параметров водоустойчивости агрегатов, п1 и п2, от содержания гидрофильных компонентов в органическом веществе почв

Как видно из рис.4 Приложения гидрофильность увеличивает количество распавшихся агрегатов, но снижает их параметр, отражающий быстроту распада

п2

11 ,.00589

67.988370

28.075120

12.469110 1.713823

БсайегрЫ (Сводная-Аксак+Циб_3-5+5-7мм 20v*45c) Ь1 = -3.057+0.5204*х Ь2 = 0.0217+0.004*х

Фр1:Ь1: г = 0.3247, р = 0.0295; у = -3.0570371700 + 0.52042017200*х Фр1:Ь2: г = 0.4881, р = 0.0007; у = (5.0216806424 + 0.00403031921*х

Фр1

Ь1

Ь2

Рисунок 5 (Приложения). Зависимость параметров механической устойчивости агрегатов, ЬI и Ъ2, от содержания гидрофильных компонентов (фракция 1) в органическом веществе почв

Наиболее гидрофильная фракция (Фр.1) увеличивает сопротивление расклиниванию.

БсайегрЫ (Сводная-Аксак+Циб_3-5+5-7мм 20v*45c) п1 = 38,6664+0,4185*х п2 = 43,45-0,0432*х

43,58689 23,52701 3,44627

□ ____________________1___________________

- — — — — ------ ------ ----- ----- ----- —

□

о

:

□ 1

П ^ Ы1-> П о

О □ 8°0 0 ° с0

□ ВЧЬ йп □ э .... п .. П П Р □ а п □ -----

_п1

Фр1:п1: г = 0,146200000, р = 0,368100000; у = 38,666365800000000 + 0,4185182257000000000*) Фр1:п2: г = -0,010000000, р = 0,952000000; у = 43,450010500000000 - 0,0431659580000000000*:

Рисунок 6 (Приложения). Зависимость параметров водоустойчивости агрегатов, п и п2, от содержания 1-й фракции гидрофильных компонентов в органическом веществе почв

Гидрофильная фракция снижает параметр быстроты распада, что заметно

по уменьшению параметра, характеризующего распада агрегатов в воде в течение

времени исследования.

БсаНегрО (Сводная-Аксак+Циб_3-5+5-7мм 20у*45о) Ь1 = -1,7104+4,3437*х Ь2 = 0,0586+0,0265*х

Фр5: Ь1: г = 0,439600000, р = 0,002500000;

у = -1,7103811400000000000 + 4,3436583100000000000*х Фр5: Ь2: г = 0,520300000, р = 0,000200000;

Фр5

Рисунок 7 (Приложения). Зависимость параметров механической устойчивости агрегатов, Ь1 и Ь2, от содержания гидрофобных компонентов (фракция 5) в органическом веществе почв

10

Ь1

Наиболее гидрофобная увеличивает механическую устойчивость, судя по росту параметра Ь1 устойчивость

БсаНегрЫ (Сводная-Аксак+Циб_3-5+5-7мм 20v*45c) п1 = 54,5504-0,3964*х п2 = 54,1731-3,2024*х

43,58689 23,52701 3,44627 □ ^ „и

"*— —

□......

□ о □ □ □□ о