Вклад пространственных составляющих в варьирование плотности почв в березово-еловом лесу УО ПЭЦ МГУ «Чашниково»

Аннотация

Информация о естественном варьировании значений плотности почв является необходимой составляющей в анализе неопределенности запасов органического вещества биогеоценозов. Целью работы была оценка варьирования плотности почвы во вторичном берёзово-еловом лесу в Московской области на дерново-подзолистых почвах. На территории около 2 га было заложено пять пробных площадок размером 50×50 м. На каждой из них были заложены разрез и две полуямы, в которых с вертикальным шагом 10 см была определена плотность почвы в двойной повторности. Для обработки данных был использован иерархический дисперсионный анализ, позволяющий количественно проанализировать варьирование плотности на разных расстояниях и глубинах. Оказалось, что для собственно гумусовых горизонтов на глубине 0‒10 см плотность в среднем составляла 0,83 гсм‒3. Далее она росла с глубиной для переходных горизонтов AEL. Элювиальные горизонты характеризовались плотностью около 1,50 гсм‒3 и залегали на глубине 30‒40 см. Плотность нижней части профиля изменялась от 1,65 до 1,85 гсм‒3. Для коэффициента вариации, как и для стандартного отклонения, наблюдается уменьшение варьирования с глубиной. Для верхней части профиля характерны значения коэффициента вариации от 10 до 14%, с глубины 40 см коэффициент не превышает 5%. Наибольший вклад в варьирование плотности, до 90%, на глубине от 0до 30 см вносит вертикальная неоднородность почв. Для отдельных 10-сантиметровых слоёв до глубины 30 см больше половины дисперсии приходится на неоднородность между разрезами и полуямами на расстоянии 10‒20 м. Итоги работы могут быть использованы для расчетов неопределённости запасов органического углерода в лесных биогеоценозах южной тайги.

Литература

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1.    Демидов В.В., Макаров О.А., Есафова Е.Н. и др. Группировка земель по степени проявления эрозии и проектирования противоэрозионных мероприятий // Вестн.Моск. ун-та. Сер. 17. Почвоведение: 2025. Т. 80, № 3. С. 139–147. https://doi.org/10.55959/MSU0137-0944-17-2025-80-3-139-147
2.    Липатов Д.Н., Манахов Д.В., Щеглов А.И. Применение иерархического дисперсионного анализа в оценке уровней пространственной неоднородности торфяных почв на северо-востоке о. Сахалин // Природная и антропогенная неоднородность почв и статистические методы ее изучения: Сб. науч. статей по материалам Всерос. Науч. интернет-конференции с межд. участием, посвященной 90-летию со дня рождения заслуженного профессора Е.А. Дмитриева М., 2022. С. 31–36.
3.    Копцик Г.Н., Копцик С.В., Куприянова Ю.В. и др. Оценка запасов углерода в почвах лесных экосистем как основа мониторинга климатически активных веществ // Почвоведение. 2023. № 12. С. 1686–1702. https://doi.org/10.31857/S0032180X23601329
4.    Кулачкова С.А.,ДеревенецЕ.Н.,СорокинА.С. и др. Потоки парниковых газов и секвестрация углерода в агроэкосистемах с сидератами и многолетними травами на карбоновом полигоне «Чашниково» // Вестн.Моск. ун-та. Сер. 17.Почвоведение. 2025. Т. 80, № 3. С 7–21.https://doi.org/10.55959/MSU0137-0944-17-2025-80-3-7-22
5.    Лукина Н.В., Кузнецов А.И., Гераськина А.П. и др. Неучтённые факторы, определяющие запасы углерода в лесных почвах // Метеорология и гидрология. 2022. № 10. С. 92–110. https://doi.org/10.52002/0130-2906-2022-10-92-110
6.    Макаров И.Б., Балабко П.Н., Басевич В.Ф. и др.Деградационные явления в пахотных и залежных дерново-подзолистых почвах // Агрохимический вестник. 2020. № 1. С. 32–37. https://doi.org/10.24411/1029-2551-2020-10005
7.    Манакова О.И., Сорокин А.С., Мешалкина Ю.Л. Профильное распределение плотности почв в берёзово-еловом лесу УОПЭЦ МГУ «Чашниково» // Сб. науч. тр. II Международной междисциплинарной научной конференции «Фундаментальные концепции физики почв: развитие, современные приложения и перспективы», посвященной 80-летию кафедры физики и мелиорации почв МГУ имени М.В. Ломоносова. М., 2024. С. 331–338.
8.    Парижское соглашение согласно Рамочной конвенции об изменении климата от 12.12.2015 [Электронный ресурс] // Организация Объединенных Наций. 2015. Режим доступа: http://unfccc.int/files/essential_background/convention/application/pdf/russian_paris_agreement.pdf.
9.    Рыжова И.М., Подвезенная М.А., Телеснина В.М. и др. Оценка запасов углерода и потенциала продуцирования СО2 почвами хвойно-широколиственных лесов // Почвоведение. 2023. № 9. С. 1143–1154. https://doi.org/10.31857/S0032180X23600713
10.    Самсонова В.П., Локалина Т.В., Кондрашкина М.И. и др. Анализ внутрисезонной динамики содержания органического углерода в пахотной дерново-подзолистой почве // Вестн.Моск. ун-та. Сер. 17. Почвоведение. 2025. Т. 80, № 3. С. 22–29. https://doi.org/10.55959/MSU0137-0944-17-2025-80-3-22-29
11.    Самсонова В.П., Мешалкина Ю.Л., Добровольская В.А. и др. Исследование неопределенности оценок запасов органического углерода в масштабах угодий // Почвоведение. 2023. № 11. С. 1437–1449. https://doi.org/10.31857/S0032180X23600725
12.    Сибуль Р.А. Особенности пространственного варьирования некоторых физических свойств дерново-подзолистой почвы в лесном биогеоценозе:Автореф. дис. …канд. биол. наук. М., 1981. 28 с.
13.    Сорокин А.С., Телеснина В.М., Подвезенная М.А. и др. Оценка основных пулов углерода в смешанных лесах Московской области // Вестн.Моск. ун-та. Сер. 17.Почвоведение. 2025. Т. 80, № 3. С. 30–41. https://doi.org/10.55959/MSU0137-0944-17-2025-80-3-30-41
14.    Телеснина В.М., Подвезенная М.А., Сорокин А.С. и др. Оценка биомассы хвойно-широколиственных лесов на примере УОПЭЦ МГУ «Чашниково» // Вестн.Моск. ун-та. Сер. 17.Почвоведение. 2024. № 2. С. 37–45. https://doi.org/10.55959/MSU0137-0944-17-2024-79-2-37-45
15.    Честных О.В., Замолодчиков Д.Г. Зависимость плотности почвенных горизонтов от глубины их залегания и содержания гумуса // Почвоведение. 2004. № 8. С. 937–944.
16.    Шишов Л.Л., Тонконогов В.Д., Лебедева И.И. и др. Классификация и диагностика почв России. Смоленск, 2004. 341 с.
17.    Шоба С.А., Маров О.А., Загоруйко М.В. и др. История и современное состояние научных исследований в Учебно-опытном почвенно-экологическом центре Московского университета «Чашниково». М., 2019. 197 с.
18.    Even R.J., Machmuller M.B., Lavallee J.M. et al.Large errors in soil carbon measurements attributed to inconsistent sample processing // SOIL. 2025. Vol. 11. P. 17–34. https://doi.org/10.5194/soil-11-17-2025
19.    Giap E.G.S., Ahmad M.F. Factors affecting soil bulk density: A conceptual model // Journal of Soil, Environment and Agroecology. 2024. Vol. 1,Iss. 1. P. 27–45.
20.    Jurgensen M.F., Page-Dumroese D.S., Brown R.E. Estimating carbon and nitrogen pools in a forest soil: Influence of soil bulk density methods and rock content // Soil Science Society of America Journal. 2018. Р. 1689–1696. https://doi.org/10.2136/sssaj2017.02.0069
21.    Krzywinski M., Altman N., Blainey P. Nested designs // Nat Methods. 2014. Vol. 11. P. 977–978. https://doi.org/10.1038/nmeth.3137
22.    Lang A.K., Pastore M.A., Walters B.F. et al. Bulk density calculation methods systematically alter estimates of soil organic carbon stocks in United States forests // Biogeochemistry. 2025. Vol. 168. Р. 44. https://doi.org/10.1007/s10533-025-01235-6  
23.    R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. 2023. Available online at https://www.R-project.org/.
24.    Schielzeth H., Nakagawa S. Nested by design: Model fitting and interpretation in a mixed model era // Methods in Ecology and Evolution. 2012. Vol. 4(1). P.14–24. https://doi.org/10.1111/j.2041-210x.2012.00251.x
25.    Yemefack M., Rossiter D.G., Njomgang R. Multi-scale characterization of soil variability within an agricultural landscape mosaic system in southern Cameroon // Geoderma. 2005. Vol. 125. P. 117–143. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2004.07.007