2_1matmod

Модель Struc C

Модель Struc C (отталкиваясь от RothC 26.3), описывает, как органическое вещество влияет на динамику структуры и порозность почвы.

Воснове обсуждаемой модели лежат следующие допущения.

Врезультате первичного взаимодействия между глинистыми частицами и органическим веществом образуются простые органо минеральные комплексы, которые затем, связываясь вместе, формируют агрегаты. Агрегаты объединяются, создавая размерную иерархию с относительно разной прочностью и степенью физической защиты орг в-ва от разложения. Самые мелкие агрегаты состоят из органоминеральных комплексов, которые характеризуются сильными связями глины с органическим веществом, так как адсорбция органического вещества на глинах сильнее, чем связи почвенных органических компонентов между собой. Объединения мелких агрегатов образует большие агрегаты, которые в свою очередь обеспечивают физическую защиту заключенному в них органическому веществу от микробных атак. Эта концептуальная модель:

Следующее предположение состоит в том, что один элементарный органоминеральный комплекс (микроагрегат) может быть сформирован за счет связи одной «частицы» органического углерода с n частицами глины.

Не весь органический углерод почвы и не вся глина агрегированы.

Для агрегированного органического углерода в модели принято обозначение COC (Complexed Organic Carbon), а для агрегированной глины CC (Complexed Clay).

CC и COC являются функциями содержания глины и органического углерода в почве, а также отношения n между CC and COC в органо минеральном комплексе. Хотя элементарные микроагрегаты связываются вместе, образуя агрегаты большего размера, n остается независимым от степени агрегирования.

В модели представлены три типа агрегатов. Тipe1 соответствует элементарным органо минеральным комплексам. Тipe2 номинально может быть отнесен к микроагрегатам размера (63–250 μm) и Тipe3 соответствует макроагрегатам (>250 μm).

Агрегирование пула Тipe х описывается как Type x → Type x+1, а разрушение Type x → Type x−1 .

Структура модели Struc C, она включает три подмодели. Первая описывает динамику почвенного углерода, вторая образование агрегатов при взаимодействии органического вещества с глиной и третья, как эти процессы влияют на порозность почвы:

Примечание: Organic matter submodel – Подмодель органического вещества, input per month – Поступление за месяц, Agregation submodel – Подмодель агрегирования, Clay content – Содержание глины, Initial bulk density – Первоначальная плотность почвы, Complexed clay –агрегированная глина, Noncomplexed clay – не агрегированная глина, Aggregate Type1 – Тип агрегатов 1, Aggregate Type2 – Тип агрегатов 2, Aggregate Type3 – Тип агрегатов 3, Porosity submodel – Подмодель порозности, Mineral matrix – Минеральная матрица

Подмодель органического вещества основана на Ротамстедской модели RothC 26.3, модифицированной для описания механизма защиты органического вещества от микробного

разложения в результате агрегирования.

Органическое вещество в модели представлено шестью пулами: легкоразлагаемым растительным материалом (DPM – Decomposable Plant Material); трудноразлагаемым растительным материалом (RPM

– Resistant Plant Material); углеродом в составе агрегатов Типа1 (AC1); углеродом в составе агрегатов Типа2 (AC2); углеродом в составе агрегатов Типа3 (AC3) и неагрегированным органическим углеродом

(NCOC – Non Complexed Organic Carbon).

Между этими пулами имеют место следующие отношения:

Углерод поступающего в почву растительного материала представлен так же, как в модели RothC.

– Свежие органические остатки (FOM – Fresh Organic Matter)

FOM = DPM + RPM.

Агрегированный органический углерод (COC – Complexed Organic Carbon)

(COC) = AC1 + AC2 + AC3

–Почвенный органический углерод (SOC – Soil Organic Carbon) (SOC) = COC + NCOC.

–Неагрегированный органический углерод (NCOC) является функцией содержания в почве глины и органического углерода(SOC). NCOC>0, если содержание глины < n× SOC.

Представленные материалы свидетельствуют о наметившихся первых успехах в разработке моделей динамики органического вещества почв с измеряемыми пулами, в которых явным образом описываются механизмы стабилизации органического вещества в почве. Естественно рассмотренные модели имеют множество ограничений, но они обладают большим потенциалом дальнейшего развития.

Концептуальные пулы в моделях динамики органического вещества почв и измеряемые фракции*

Неоднозначный выбор пулов

Многие пулы органического вещества почв, представленные в моделях, являются «концептуальными», так как не прямо соответствуют измеряемым фракциям.

Это создает проблемы инициализации и проверки моделей.

Инициализация – определение значений переменных состояния модели в начальный момент времени является важным шагом моделирования.

Обсуждению результатов проверки и сравнения моделей динамики органического вещества почв был посвящен специальный выпуск журнала Геодерма [Smith et al., 1997]. Проводилось сравнение девяти наиболее известных моделей круговорота органического вещества почв (CANDY, CENTURY, DAISY, DNDC, ITE, NCSOIL, RothC, SOMM, VERBERNE) Для их проверки использовалось несколько рядов результатов долговременных наблюдений за динамикой органического вещества почв, которые представляли широкий диапазон внешних условий (различные климатические условия, характер использования земель и хозяйственные воздействия).

Однако, не удалось выбрать такую, которая бы показала лучшие результаты по всем рядам экспериментальных данных.

23. Глобальные модели. Почвенные биогеохимические модели, входящие в глобальные климатические модели. Источники неопределенностей в моделях биогеохимического цикла углерода. Проверка моделей динамики органического вещества почв. Примеры использования. Основные направления развития.

Макромасштабные модели исходно были развиты для макромасштабного моделирования, их масштаб определяется размером клетки по широте и долготе, они были развиты для описания потоков С в и из наземных экосистем.

Пример простой эмпирической глобальной модели для установления связи между потоком С в атмосферу за счет дыхания почвы и климатическими переменными:

Raich & Potter (1995) представили регрессионную модель:

Динамические глобальные климатические модели (GCMs)

GCMs имеют блочную структуру в состав, которой входят подмодели атмосферы, суши и океана. Они связаны потоками вещества и энергии. Такие модели описывают множество различных взаимодействий и содержат сотни параметров. Все компоненты глобальных моделей вносят свой вклад в неопределенность модельных предсказаний, а особенно подмодель суши.

В частности, неясно насколько измениться поток СО2 с поверхности суши в результате потепления. Поэтому трудно оценить силу обратной связи климат-углеродный цикл в глобальном масштабе.

Некоторые из этих неопределенностей дает описание фотосинтеза и автотрофного дыхания.

Однако, из-за меньшей изученности гетеротрофных процессов разложения по сравнению с фотосинтезом и больших запасов почвенного органического углерода более чем в три раза превышающих его накопление в биомассе растений, вероятно, почвенный блок вносит наибольший вклад в неопределенность прогнозов.

Даже небольшие изменения запасов почвенного углерода могут существенно повлиять на концентрацию атмосферного СО2. По современным оценкам глобальная эмиссия СО2 из почвы составляет 98±12 Пг в год, с ежегодным увеличением на 0.1 Пг, связанным, как предполагают, с ростом температуры.

Органическое вещество почв в глобальных климатических моделях представлено разным количеством пулов от одного до девяти, различающихся по устойчивости к микробному разложению.

Общим для всех моделей является использование для описания процесса разложения органического вещества кинетики первого порядка, предполагающей, что скорость разложения каждого пула пропорциональна его размеру.

Во всех моделях учитывается зависимость скорости разложения от влажности и температуры, хотя для описания этих зависимостей могут использоваться разные функции. Чаще всего температурный фактор представлен функцией вида:

Только в двух моделях используется функция Аррениуса. Большинство моделей основано на гипотезе о равной температурной чувствительности всех пулов органического вещества почвы. Значение коэффициента Вант - Гоффа принято равным 2 и только в модели MPI значение Q10 =1.5. В модели UMD (The University of Maryland), в которую для описания биогеохимического цикла углерода на суше встроена модель VEGAS (Vegetation–Global–Atmosphere–Soil) использована иная гипотеза о температурной чувствительности разложения органического вещества почв. Предполагается, что пулы различаются по температурной чувствительности, которая уменьшается от быстрого пула к медленному за счет физической защиты органического вещества в почве от микробного разложения.

Почвенные биогеохимические модели , входящие в глобальные климатические модели (GCMs)

Таким образом, полученные результаты свидетельствует о том, что значительный вклад в

неопределенность прогнозов, который вносит почвенный блок глобальных моделей, связан с

дискуссионностью проблемы температурной чувствительности органического вещества почв.

Другим источником неопределенности, связанным с почвенным блоком, является использование

кинетики первого порядка для описания процесса разложения органического вещества, что позволяет отразить только прямое влияние температуры и влажности на скорость разложения без учета адаптации микробного сообщества к новым условиям.

Данные почвенной микробиологии свидетельствуют о высокой чувствительности количества и состава микроорганизмов к климатическим изменениям (Allison and Martiny 2008; Hawkes et al. 2011). В результате изменения условий окружающей среды и связанными с ними изменениями микробных сообществ по-разному может меняться отклик микроорганизмов на климатические изменения в разных экосистемах.

Основная проблема в настоящее время.

В моделях биогеохимического цикла углерода на суще, встроенных в глобальные модели, процесс гетеротрофного разложения органического вещества по сравнению с фотосинтезом описан более грубо. Если бы фотосинтез описывали аналогично процессу разложения, тогда исходили бы только из предположения, что валовая первичная продуктивность пропорциональна биомассе растений с константами пропорциональности, зависящими от температуры и влажности. Такое описание не учитывало бы динамику состава растительных сообществ и биохимические особенности листьев, влияющие на скорость фотосинтеза.

Современные глобальные модели учитывают тонко-масштабные механизмы, контролирующие фотосинтез и автотрофное дыхание (Todd-Brown et al.,2012).

Предположение, что микробное разложение органического вещества может быть описано как процесс первого порядка, справедливо только когда количество микробной биомассы и состав микробного сообщества относительно устойчивы и соответствуют условиям окружающей среды. Однако оно не выполняется в условиях далеких от равновесия при быстрых изменениях концентрации СО2 в

атмосфере, так как структура и физиология микробных сообществ может изменяться с климатом.

Кроме того, такое описание разложения органического вещества почвы не учитывает праймингэффект, в результате которого поступление свежего легкодоступного микробам субстрата приводит к потерям исходных запасов почвенного органического углерода. Этот эффект может играть важную роль при моделировании динамики органического вещества почв, так как климатические изменения влияют на продуктивность и состав растительного покрова, а следовательно на количество и биохимический состав поступающих в почву растительных остатков.

Поэтому в новых глобальных моделях предлагается отказаться от этого предположения и перейти к явному описанию микробной регуляции скорости разложения. Вопрос о включении микробных механизмов разложения в глобальные модели активно обсуждается в литературе.

В последнее время большие надежды на улучшение описания разложения органического вещества почв в моделях отражающих взаимодействия углеродного цикла и климата связывают с достижениями почвенной микробиологии и развитием микробиологических моделей. Как было показано выше в основе современных микробных моделей лежат разные предположения о субстрат микробных

взаимодействиях и используются различные функции для описания разложения органического вещества почвы.

Использование нелинейных функции для описания субстрат-микробных взаимодействий повышает гибкость этих моделей в результате учета прайминг эффекта и механизмов адаптации микроорганизмов к условиям среды.

При моделировании средне и долговременной динамики органического вещества почв серьезной проблемой является определение,

Когда и какие микробные механизмы нужно явно описывать в моделях экосистемного и глобального уровней ?

Предлагается выбрать те микробные модели, которые описывают основные механизмы без излишней математической сложности и не перегружены деталями. Основным препятствием для явного описания микробных механизмов в моделях регионального и глобального уровней 1) является проблема

временного и пространственного масштаба.

Еще одну сложную проблему представляет 2) проверка региональных и глобальных моделей динамики органического вещества почв. Ее решению существенно может помочь развитие региональных и глобальных баз данных о запасах органического углерода в почве и потоках СО2 из почвы в атмосферу.

Преодоление трудностей, связанных с проблемами масштаба и проверки моделей, позволит создать новую генерацию моделей и снизить неопределенность глобальных прогнозов, источником которой является почвенный блок моделей, отражающих обратные связи в системе климат -глобальный цикл углерода.

Источники неопределенностей в моделях

1.Неоднозначный выбор пулов

Многие пулы органического вещества почв, представленные в моделях, являются «концептуальными», так как не прямо соответствуют измеряемым фракциям. Поэтому для успешного применения моделей необходима их предварительная калибровка.

2.Неопределенности в определении структуры моделей ОВ почв.

3.Неопределенность, обусловленная

дискуссионностью вопроса о температурной чувствительности ОВ почв

3. Выбор масштаба

Неопределенности в модельных прогнозах возникают при использовании моделей в масштабе отличном от того для которого они были развиты ((Paustian et al., 1997; Heuvelink, 1998).

4. Входные данные и параметры.

Современное состояние дискуссии о температурной чувствительности органического вещества почв

На основе анализа результатов многочисленных исследований можно сформулировать четыре взаимоисключающих гипотезы:

1.Разложение лабильного и устойчивого органического вещества одинаково чувствительно изменению температуры;

2. Разложение устойчивого органического вещества более чувствительно к изменению температуры, чем лабильного;

3.Разложение лабильного органического вещества более чувствительно к изменению температуры, чем устойчивого;

4. Разложение устойчивого органического вещества не чувствительно к температуре в области 5-35о С.

Использование моделей динамики ОВ почв

•Модели ОВ почв успешно применяются для изучения реакции почв на хозяйственные воздействия и изменения в характере землепользования в различных регионах мира (Nieder, Benbi , 2008).

•Они используются для исследования и оценки почвенного потенциала для секвестрации углерода. Например, с использованием Ротамстедской модели выполнена серия работ по оценке влияния возможных климатических изменений на запасы углерода в почвах Европы, России и Украины (Smith et.al.,2005,2007; Романенков и др.,2009).

•Моделирование является эффективным методом изучения устойчивости почв и экосистем и исследования чувствительности запасов органического вещества почв к изменениям параметров круговорота углерода (Смагин и др.,2001; Рыжова, 1998; 2003)

Наиболее важные направления исследований по дальнейшему развитию моделей динамики ОВ

почв:

•Установление связей между модельными и измеряемыми фракциями ОВ путем развития экспериментальных техник и пересмотра определения модельных пулов, для согласования их с измеряемыми фракциями;

•Постановка экспериментов по изучению стабилизации ОВ в почве, чтобы количественно охарактеризовать механизмы, определяющие стабилизацию разных пулов в разных горизонтах и почвах;

•Изучение и моделирование нелинейных обратных связей в системе почва-микробы-растения, ответственных за устойчивость экосистем и их гибкую реакцию на изменения среды.

24. Модели педогенеза. Факторные модели. Эволюционные модели. Процессные модели. Процессные модели педогенеза, рассматривающие изменения только твердой фазы почвы. Модель почвообразования, описывающая динамику мощности почвы в зависимости от скорости выветривания и эрозии. Процессные модели педогенеза, в явном виде описывающие миграцию вещества в почвенном профиле. Модель элювиального процесса («идеального подзола» А.И.Морозова). Модели ORTHOD, CALGIP и SOILGEN.

В XXI веке будет быстро увеличиваться актуальность и сложность многих экологических и социальных проблем: обеспеченности продовольствием; качества воды, загрязнения среды; глобального изменения климата и др. Это приведет к росту внимания к почвоведению, как одной из ведущих наук о Земле.

В предисловии к книге, написанной группой ведущих почвоведов США: «Возможности современных и будущих фундаментальных исследований в почвоведении» У.Р.Гарднер писал о признании исключительной важности почвы: « Уже не раз говорилось о том, что без этой тончайшей оболочки, называемой почвой, Земля была бы так же безжизненна, как и другие планеты. Людям, не ценящим этот драгоценный дар природы, угрожает деградация их культуры и деградация их почв».

Чтобы ответить на вызов времени почвоведение должно опираться на теорию, которая объясняет

образование, развитие и эволюцию почв и способна прогнозировать их реакцию на изменение внешних условий.

При мысли о теоретическом почвоведении перед глазами встает величественное здание теоретической физики с развитым формализмом, иерархией моделей, набором методов сравнения и оценки теоретических прогнозов с результатами экспериментов и данными наблюдений. И сразу же возникает

вопрос о возможности создания математической теории почвообразования, которая бы представляла систему математических моделей, отражающих основные законы почвообразования и способных давать надежные прогнозы.

Многие почвоведы отвечают на него отрицательно, ссылаясь на то, что почва является одной из самых сложных природных систем, которая состоит из огромного числа компонентов, участвующих в разнообразных физических, химических и биологических процессах, протекающих на разных иерархических уровнях. Указывают на то, что она отличается высокой изменчивостью во времени и пространстве, а ее взаимодействия с окружающей средой имеют слишком сложный характер. Поэтому

используют математику только для статистического анализа данных наблюдений и экспериментов или построения моделей для решения конкретных прикладных задач.

Модели педогенеза должны отвечать на вопросы о том: Как образуются почвы?

Как образуются горизонты, и формируется почвенный профиль? Как почвы изменяются во времени? Какова скорость этих изменений и от чего она зависит?

В основе математических моделей педогенеза должны лежать концептуальные модели, которые обычно выражены в вербальной (словесной) и/или графической форме. Они представляют собой концептуальные структуры (системы взглядов), в рамках которых анализируются накопленные в почвоведении результаты наблюдений и экспериментов. Основные концептуальные модели почвоведения и история их развития подробно обсуждаются в широко известных публикациях.

На пути от концептуальных к математическим моделям возникают серьезные проблемы. Нужно подобрать адекватный математический аппарат и определить область применимости используемых

концепций. Важно понять, какие упрощения разумны и допустимы, решить проблему

экспериментального обеспечения моделей и установить критерии их проверки.

Схематически модели педогенеза могут быть представлены в форме треугольника, в вершины которого помещены основные типы моделей: факторные; эволюционные и процессные.