Using the analysis of the main components to identify the relationships between soil aggregates and the parameters of soil fertility of migration-segregated chernozems

Abstract

The use of multidimensional statistics methods in soil science makes it possible to simplify the interpretation of the results and determine the most important parameters for characterizing the processes occurring in the soil. Based on the analysis of the main components, an analysis of the physical and chemical properties of migration-segregation chernozem (Calcic Chernozem) on the watershed, migration-segregation agrochernozems on the gentle slope of the southeastern exposure and dark humus stratozem was carried out. Based on the distribution of agrophysical and agrochemical indicators of chernozems in the space of the main components (РC), four РC were identified. The first group reflects the relationship between the agrophysical and agrochemical properties of the soil, revealing the interdependence between microaggregates, on the one hand, and organic carbon and macronutrients, on the other. The second group characterizes the dynamic equilibrium of the soil structure, reflected in the processes of decomposition and formation of aggregates, expressed in an inverse relationship: the formation of mesoaggregates with a size of 1‒3 mm is associated with the destruction of macroaggregates with a diameter of >10 mm. The genetic horizons of the chernozem of the watershed are located relatively compactly and close to the axes of the coordinate system, which indicates common or similar agrophysical and agrochemical properties of the soil. Horizons of dark humus stratozem occupy extreme positions in the coordinate system relative to the coordinate axes, this confirms a significant difference in the properties of surface and deeper horizons, where soil formation processes are much weaker and these horizons are located in the region of negative values for РC1 and РC2, whereas surface horizons are located in the region of negative values only for РC1. In arable and sub-arable horizons of agrochernozems, the values of chemical parameters vary widely, and this indicates the intensity of biochemical processes, and in their deep layers, starting from 60-80 cm, the changes are insignificant. The third and fourth РC reveal the relationship between the physical and chemical properties of the soil and pH.

References

1. Артемьева З.С., Варламов Е.Б., Засухина Е.С. и др. Органическое вещество водоустойчивых макро- и микроагрегатов чернозема типичного в контрастных вариантах землепользования // Агрохимия. 2022. № 10. https://doi.org/10.31857/S0002188122100039 2. Гаевая Э.А., Безуглова О.С., Нежинская Е.Н. Агрофизические свойства чернозема обыкновенного слабоэродированного в длительном опыте в Ростовской области // Почвоведение. 2022. №11. https://doi.org/10.31857/S0032180X22110053 3. Елизаров А.О., Ушаков Р.Н. Оценка устойчивости плодородия чернозёма выщелоченного методами многомерной статистики // Вестн. Рязанского гос. агротехнологического ун-та им. П.А. Костычева. 2022. Т. 14, № 1. https://doi.org/10.36508/RSATU.2022.77.33.001 4. Ларионов Г.А., Бушуева О.Г., Горобец А.В. и др. Экспериментальное исследование факторов, влияющих на эродируемость почв // Почвоведение. 2018. № 3. https://doi.org/10.7868/S0032180X18030097 5. Лебедева Т.Н., Соколов Д.А., Семенов М.В. и др. Распределение органического углерода между структурными и процессными пулами в серой лесной почве разного землепользования // Бюлл. Почв. ин-та им. В.В. Докучаева. 2024. № 118. https://doi.org/10.19047/0136-1694-2024-118-79-127 6. Овчинникова М.Ф. Изменение содержания, состава и свойств гумусовых веществ в гранулометрических фракциях дерново-подзолистых почв при длительном осушении // Почвоведение. 2018. № 6. https://doi.org/10.7868/S0032180X18060059 7. Салихов Т.К., Елюбаев С.З., Бижон И.В. Почвенные агрегаты, пути их формирования и влияние воздействия антропогенных факторов на структуру почвенного покрова // Биосферное хозяйство: теория и практика. 2023. № 1(54). 8. Семенов В.М., Лебедева Т.Н., Паутова Н.Б. и др. Взаимосвязь размера агрегатов, содержания дисперсного органического вещества и разложения растительных остатков в почве // Почвоведение. 2020. № 4. https://doi.org/10.31857/S0032180X20040139/ 9. Тагивердиев С.С., Безуглова О.С., Горбов С.Н. и др. О локализации углерода в структурных фракциях черноземов и урбостратоземов // Живые и биокосные системы. 2022. № 42. https://jbks.ru/archive/issue-42/article-6 (дата обращения: 10.04.2024). 10. Теории и методы физики почв / Под ред. Е.В. Шеина и Л.О. Карпачевского. М., 2007. 11. Ушаков Р.Н., Ушакова Т.Ю., Ручкина А.В. и др. Использование метода главных компонент и кластерного анализа для диагностики плодородия агросерой почвы // Плодородие. 2021. № 6(123). https://doi.org/10.25680/S19948603.2021.123.07/ 12. Холодов В.А., Рогова О.Б., Лебедева М.П. и др. Органическое вещество и минеральная матрица почв: современные подходы, определения терминов и методы изучения (обзор) // Бюлл. Почв. ин-та им. В.В. Докучаева. 2023. Vol. 117. https://doi.org/10.19047/0136-1694-2023-117-52-100/ 13. Холодов В.А., Ярославцева Н.В., Лазарев В.И. и др. Интерпретация данных агрегатного состава типичных черноземов разного вида использования методами кластерного анализа и главных компонент // Почвоведение. 2016. № 9. https://doi.org/10.7868/S0032180X16090070 14. Цомаева Е.В., Артемьева З.С., Засухина Е.С. и др. Несиликатное железо минерально-ассоциированного органического вещества агрочерноземов разной локализации на склоне // Бюлл. Почв. ин-та им. В.В. Докучаева. 2023. Vol. 115. https://doi.org/10.19047/0136-1694-2023-115-54-86 15. Шишов Л.Л., Тонконогов В.Д., Лебедева И.И. и др. Классификация почв России. Смоленск, 2004. 16. Alarcón J.A., Alfonso P.M., Gómez I.V. et al. Assessment of potentially hazardous elements in soils of the Boyacá industrial corridor (Colombia) using GIS, multivariate statistical analysis, and geochemical indexes // Ecotoxicol. Environ. 2024. Vol. 269. https://doi.org/10.1016/j.ecoenv.2023.115725 17. IUSS Working Group WRB. 2022. World Reference Base for Soil Resources. International soil classification system for naming soils and creating legends for soil maps. 4th edition. International Union of Soil Sciences (IUSS), Vienna, Austria. 18. Jastrow J.D., Boutton T.W., Millar R.M. Carbon Dynamics of aggregate-associated organic matter estimated by carbon-13 natural abundance // Soil Sci. Soc. Am. J. 1996. Vol. 60, № 3. https://doi.org/10.2136/sssaj1996.03615995006000030017x 19. Kaiser H.F. The application of electronic computers to factoranalysis // Educat. Psychol. Measur. 1960. Vol. 20. 20. Knief C., Lehndorff E., Mikutta R. et al. Microaggregates in soils // J. Plant Nutr. Soil Sci. 2018. N 181(1). https://doi.org/10.1002/jpln.201600451 21. Lehmann J., Kleber M. The contentious nature of soil organic matter // Nature. 2015. Vol. 528. 22. Pilkington L.I., Kerner W., Bertoldi D. et al. Integration and holistic analysis of multiple multidimensional soil data sets // Talanta. 2024. Vol. 274. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2024.125954 23. Qishlaqi А., Moore F., Forghani G. Characterization of metal pollution in soils under two landuse patterns in the Angouran region, NW Iran; a study based on multivariate data analysis // J. Hazard. Mater. 2009. Vol. 172(1). https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2009.07.024 24. Rind I.K., Khuhawar M.Y., Jahangir T.M. et al. Risk identification of salts and heavy metals in water by multivariate statistical techniques and GIS based interpolation: A case study of Saeedabad, Sindh, Pakistan // Reg. Stud. Mar. Sci. 2024. Vol. 73. https://doi.org/10.1016/j.rsma.2024.103492 25. Sadeghi M., Casey P., Carranza E.J. M. et al. Principal components analysis and K-means clustering of till geochemical data: Mapping and targeting of prospective areas for lithium exploration in Västernorrland Region, Sweden // Ore Geol. Rev. 2024. Vol. 167. https://doi.org/10.1016/j.oregeorev.2024.106002 26. Sena M., Frighetto R., Valarini P. Discrimination of management effects on soil parameters by using principal component analysis: a multivariate analysis case study // Soil till. res. 2002. № 2. https://doi.org/10.1016/S0167-1987(02)00063-6 27. StatSoft, Inc. STATISTICA (Data Analysis Software System), Version 13. 2020. Available online: https://web.archive.org/web/20131213145004/http://statsoft.ru/ (дата обращения: 01.03.2024).