872

(ГЛ – горно-лесной пояс, ПР – парковое редколесье, ЛУ – луговые поляны, КР – криволесье)

Рис. 2. Статистическое распределение содержания гумуса в буроземах

взависимости от высотно-растительных условий

Вструктурно-метаморфических горизонтах отмечается иная тенденция: в буроземах горно-лесного пояса, паркового леса и лугов среднее содержание гумуса составляет 2%, причем с большим размахом изменчивости, а в буроземах криволесья гумуса содержится в среднем 4% с наименьшим размахом изменчивости среди горизонтов ВМ.

На основании группового состава гумуса определены его особенности в бурозёмах Среднего Урала (табл.). Во-первых, содержание общего углерода варьирует в широких пределах (от 8 до 16 %). Во-вторых, данные группового состава подтверждают растянутость гумусового профиля и дифференцированное распределение по профилю гумусовых веществ и степени гумификации (по показателю Сгк:Сфк). Это указывает на хорошую промываемость профиля и изменение экологических условий при формировании генетических горизонтов почв: высокий показатель Сгк:Сфк указывает на благоприятные теплые влажные условия для гумификации.

Таким образом, формирование буроземов происходит под различными растительными биоценозами с высоты 315 м до 820 м. н.у.м. Данные гумусного состояния почв свидетельствуют о различной степени гумификации органических остатков под разными растительными сообществами в разнообразных литологогеохимических условиях. Бурозёмы имеют сложный полигенетичный профиль. Нижняя часть гумусового горизонта чаще всего является погребенной, так как имеет гуматный тип гумуса, который нехарактерен для холодных условий средней тайги.

Литература 1. Аржанова В.С. Горнолесные почвы Сихотэ-Алиня // Почвоведение. 1999. №4. С. 484-

493.

2.Владыченский А.С., Богомолов Е.Г., Абысова О.Н. Строение почвенного покрова высокогорий в горных системах суббореального и бореального поясов // Почвоведение. 2004. № 12. С. 1519-1526.

3.Герасимов И.П. Бурые лесные почвы в СССР, Европейских странах и в США // Почвоведение. 1959. № 7. С. 61-68.

4.Зонн С.В. Буроземообразование и псевдооподзоливание и подзолообразование // Почвоведение. 1966. № 7. С. 5-14.

5.Карпачевский Л.О. Почвообразование в горах Сихотэ-Алиня. М.: ГЕОС, 2012. 138 с.

6.Карпачевский М.Л., Шевченко Е.М. Соотношение литогенных и ценогенетических факторов при формировании бурых лесных почв Среднего Урала // Почвоведение. 1997. № 1 С.

22-30.

7.Ливеровский Ю.А. К географии и генезису бурых лесных почв // Вопросы генезиса и географии почв / Тр. Почвен. ин-та АН СССР, 1948. Т. 27. С. 109-132.

8.Лузянина О.А., Самофалова И.А. Мониторинг гумусного состояния почв (на примере заповедника «Басеги») // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2013.Т. 15. № 3(4). С. 1349-1353.

9.Макаревич Р.А. Состав гумуса некоторых бурых горно-лесных почв Приморья // Вестник МГУ, сер. Почвоведение. 1977. № 4. С. 22-28.

10.Мукатанов А.Х. Лесные почвы Башкортостана. Уфа: Гилем, 2002. 264 с.

11.Переверзев В.Н. Генетические особенности почв природных поясов Хибинских гор // Почвоведение. 2010. № 5. С. 548-557.

12.Полевой определитель почв. М.: Почвенный институт им. В.В. Докучаева, 2008. 182 с.

13.Прасолов Л.И. Буроземы Крыма и Кавказа // Природа. 1929. № 5. С. 429-438.

14.Пшеничников Б.Ф., Пшеничникова Н.Ф. Генезис и эволюция приокеанических буроземов (на примере япономорского побережья). Владивосток: Изд-во ДГУ, 2002. 292 с.

15.Руднева Е.Н. К вопросу о генезисе бурых лесных почв предгорий Закарпатья // Почвоведение. 1957. №10. С. 62-72.

16.Самофалова И.А., Кондратьева М.А. Буферность горных почв субальпийского пояса к кислотному воздействию (заповедник «Басеги») // Научно-практич. журнал Пермский аграрный вестник. 2016. № 3 (15). С. 94-103.

17.Самофалова И.А. История изучения горных почв на Урале // Природа Басег: Труды ГПЗ «Басеги». Соликамск, 2015. Вып. 4. С. 15-32.

18.Самофалова И.А., Рогова О.Б., Лузянина О.А. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ГРУППОВОГО СОСТАВА СОЕДИНЕНИЙ ЖЕЛЕЗА ДЛЯ ДИАГНОСТИКИ ГОРНЫХ ПОЧВ СРЕДНЕГО УРАЛА // Бюллетень Почвенного института им. В.В. Докучаева. 2015. № 79. С. 111-136.

19.Тарасашвили Г.М. О горных буроземах Абхазии // Почвоведение. 1939. № 7. С. 54-71.

20.Урушадзе Т.Ф. Горные почвы СССР. М.: ВО «Агропромиздат», 1989.-270с

21.Эвальд Э. О генезисе буроземов и близких к ним бурых лесных и таежных почв // Почвоведение. 1980. № 3. С. 46-56.

22.Samofalova I. A., Rogova O. B., Luzyanina O. A. Diagnostics of soils of different altitudinal vegetation belts in the Middle Urals according to group composition of iron compounds // Geography and Natural Resources. 2016. Vol. 1. P. 71-78.

23.Samofalova I. Genetic Charakteristics of Braun Forest Soils on the Middle Urals // American

Journal of Environmental Protection. 2015. 4 (3-1). P. 148-156. (http:www.sciencepublishinggroup.com/j/ajep).

193

HUMUS CONDITION OF SUBTYPES OF BROWN FOREST SOILS

IN THE MIDDLE URAL

I.A. Samofalova

Perm GATU, Perm, Russia e-mail: samofalovairaida@mail.ru

Abstract. The humus state of burozems formed in different altitude-plant belts is considered. The features of the humus state are revealed. It has been established that brown oats have a complex polygenetic profile, and the lower part of the humus horizon is most often buried.

Key words: humus, brown soil, high-altitude landscape, soil profile, statistical distribution, humification.

References

1.Arzhanova V.S. Alpine Forest Soils of the Sikhote-Alin Range // Eurasian Soil Science. 1999. Т. 32.

№ 4. P. 440-448.

2.Vladychenskii A.S., Bogomolova E.G., Abysova O.N. Soil cover features in high-mountain belts of subboreal and boreal zones // Eurasian Soil Science. 2004. Т. 37. № 12. P. 1352-1357.

3.Gerasimov I.P. Brown forest soils in the USSR, European countries and in the USA // Soil science. 1959. No. 7. P. 61-68.

4.Zonn S.V. Brewing and pseudo-podzolization and podzol formation // Soil science. 1966. № 7. P. 5-

5.Karpachevsky L.O. Soil formation in the mountains Sikhote-Alin. M.: GEOS, 2012. 138 p.

6.Karpachevskii M.L., Shevchenko E.M. The Relationship between Lithogenic and Cenogenetic Factors during Formation of Brown Forest Soils of the Middle Urals // Eurasian Soil Science. 1997. № 1 P. 22-

7.Liverovsky Yu.A. On the Geography and Genesis of Brown Forest Soils // Questions of the Genesis and Geography of Soils / Tr. Soil. Institute of the USSR Academy of Sciences, 1948. V. 27. P. 109-132.

8.Luzyanina O.A., Samofalova I.A. Monitoring of Soil Humus (the Case Reserve "Basegi") // News of the Samara Scientific Center of the Russian Academy of Sciences. 2013. V. 15. № 3(4). P. 1349-1353.

9.Makarevich R.A. The composition of humus in some brown mountain forest soils of Primorye // Vestnik MGU, Ser. Soil Science. 1977. No. 4. P. 22-28.

11.Mukatanov A.Kh. Forest Soils of Bashkortostan. Ufa: Gilem, 2002. 264 p.

12.Pereverzev V.N. Genetic features of soils in altitudinal natural zones of the Khibiny Mountains // Eurasian Soil Science. 2010. V. 43. № 5. P. 509-518.

13.Field determinant of soil. M.: Soil Institute. V.V. Dokuchaev, 2008. 182 p.

14.Prasolov L.I. Burozems of the Crimea and the Caucasus // Nature. 1929. No. 5. P. 429-438.

15.Pshenichnikov B.F., Pshenichnikova N.F. Genesis and Evolution of Oceanic Burozems (on the example of the Japanese Sea coast). Vladivostok: DGU publishing house, 2002. 292 p.

16.Rudneva E.N. To the Qquestion of the Genesis of Brown Forest Soils of the Foothills of Transcarpathia // Eurasian Soil Science. 1957. № 10. P. 62-72.

17.Samofalova I.A., Kondrateva M.A. Buffering of Mountain Soils in the Subalpine Belt to Acid Treatment (Reserve "Basegi") // Scientific and Practical Perm Agrarian Journal. 2016. № 3 (15). P. 94-103.

18.Samofalova I.A. The History of the Study of Mountain Soils in the Urals // Nature Basegi: Proceedings of the SNR "Basegi". Solikamsk, 2015. Vol. 4. P. 15-32.

19.Samofalova I.A., Rogova O.B., Luzyanina O.A. The use of group composition of iron compounds for diagnostics of mountain soils in the middle Urals // Bulletin of the Soil Institute of V.V. Dokuchaev.

2015. № 79. P. 111-136.

21.Tarasashvili G.M. On the Mountain Burozems of Abkhazia // Eurasian Soil Science. 1939. No. 7. P.

54-71.

22.Urushadze T.F. Mountain Soils of the USSR. M.: "Agropromizdat", 1989. 270 p.

23.Ewald E. On the Genesis of Burozems and Brown Forest and Taiga Soils Close to them // Eurasian

Soil Science. 1980. № 3. S. 46-56.

24.Samofalova I. A., Rogova O. B., Luzyanina O. A. Diagnostics of soils of different altitudinal vegetation belts in the Middle Urals according to group composition of iron compounds // Geography and Natural Resources. 2016. Vol. 1. P. 71-78.

25.Samofalova I. Genetic Charakteristics of Braun Forest Soils on the Middle Urals // American Journal of Environmental Protection. 2015. 4 (3-1). P. 148-156. (http:www.sciencepublishinggroup.com/j/ajep).

194

УДК 633.11:005.336.3:631.95

БЕЗОПАСНОСТЬ ЗЕРНА ПШЕНИЦЫ

С.А. Семакова, Н.М. Мудрых, ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, г. Пермь, Россия, e-mail: lana.54@mail.ru

Аннотация. Основой для написания статьи были данные анализа зерна яровой пшеницы, выращенного в Оханском и Пермском районах Пермского края. Анализ проб на содержание остаточного количества пестицидов, тяжелых металлов и радионуклидов показал, что зерно отвечает требованиям безопасности.

Ключевые слова: качество, пестициды, тяжелые металлы, радионуклиды.

Зерно яровой пшеницы является основным продуктом сельского хозяйства. Его используют, как на корм, так для переработки (мука, макаронные изделия, крупы, хлеб). На рынок продукция поступает от различных производителей, и не всегда ясно какого она качества и безопасна ли для здоровья. Производителям сельскохозяйственного сырья и пищевых продуктов необходимо знать основные признаки оценки их качества и безопасности. Поэтому в современных рыночных условиях ведения хозяйства развитие и укрепление контроля за качеством и безопасностью продукции является одним из приоритетных направлений современной науки о питании. В условиях рыночной экономики ведущим направлением по продвижению товара к покупателю является его экспертиза. Свойства продукции определяют не только качество и безопасность, но спрос на нее [3,5].

Цель работы – оценить зерно пшеницы, выращиваемой в Пермском крае.

В Пермском крае яровая пшеница возделывается повсеместно. На экспертизу было взято зерно из 2 районов Пермского края – Пермского и Оханского. В зерне определяли: остаточные количества хлорорганических пестицидов, содержание токсичных элементов и измерение активности радионуклидов. Определение показателей качества и безопасности проводили с использованием стандартных методик.

Использование автотранспорта, развития атомной энергетики, применение пестицидов и других средств химической защиты приводит к загрязнению окружающей среды [1,4]. Вследствие чего зерно, а затем и продукты его переработки способны приобретать токсические свойства и стать вредными для здоровья человека и животных, что не способствует получению экологически безопасной продукции. Повышенное количество пестицидов в получаемой продукции может быть вызвано нарушением ряда гигиенических норм – хранения, транспортировки и не правильного их применения. Наиболее опасными являются хлорорганические пестициды, которые могут воздействовать на почвенную фауну и переходить в произрастающие растения, включаясь в пищевые цепи. К ним относят вещества, обладающие эмбриотоксическим действием (ДДТ, линдан и др.); вызывающие

195

пороки развития (ДДТ, эупарен) и мутагенные изменения (ДДТ, линдан и др.). ГХЦГ являются канцерогенами. Свойства этих веществ явились основанием к ограничению и (или) запрещению их применения в отдельных регионах Рос-

сии [2].

Зерно из Оханского района по результатам измерений остаточных количеств хлорорганических пестицидов соответствует нормативам СанПин

2.3.2.1078-01 п.1.6.1 (таблица).

Содержание ДДТ и его метаболитов в зерне яровой пшеницы из Пермского района, находится на грани допустимого уровня и при малейшем нарушении технологии производства, хранения, транспортировки может произойти его загрязнение.

Свинец один из самых распространенных и опасных токсикантов. Экспериментально доказаны факты аккумуляции свинца растениями, произрастающими на почвах, загрязненных выбросами промышленных предприятий. Свинец токсически воздействует на нервную и кровеносную системы человека и животных, а также желудочно-кишечный тракт и на почки. Отмечено его отрицательное действие на половую систему. Мышьяк не менее опасный элемент. Бесконтрольное использование мышьяка и его соединений приводит к его накоплению в продовольственном сырье и пищевых продуктах, вызывая риск возможных интоксикаций, что приводит к потере аппетита, снижению веса, гастрокишечным расстройствам, неврозам, конъюнктивиту, меланоме кожи. Кадмий входит в состав фосфорных удобрений и навоз. Попадая в организм в больших дозах, проявляет сильные токсические свойства. Главной мишенью биологического действия кадмия являются почки. Ртуть один из самых опасных и высокотоксичных элементов, обладающий способностью накапливаться в организме растений, животных, человека. Загрязнение пищевых продуктов ртутью может происходить в результате: естественного процесса испарения из земной коры; использовании ртути в сельском хозяйстве – при протравливании семян фунгицидами. У человека нарушает работу центральной нервной системы, вызывает мутагенное и канцерогенное действие.

196

В зерне яровой пшеницы, выращенной в изучаемых районах, свинец, мышьяк и кадмий обнаружены в очень маленьких количествах и не превышали допустимого уровня. Анализ зерна на содержание ртути показал отрицательный результат. Зерно из Пермского и Оханского районов соответствует СанПин 2.3.2.1078-01 п. 1.4.1. По результатам измерения удельной активности техногенных радионуклидов, представленные для исследования образцы зерна пшеницы, могут быть признаны соответствующими нормативам СанПин 2.3.2. 1078-01

п.1.4.7.

Таким образом, на основании результатов экспертизы зерна яровой пшеницы, поставляемой из районов Пермского края можно сделать вывод, что поступающая на рынок продукция соответствует установленным стандартам. По изучаемым показателям качества и безопасности, лидирующие позиции занимает зерно яровой пшеницы из Оханского района.

Литература

1.Грачев Н.Н., Денисов А.В., Машков И.С., Денисова М.Э. К вопросу о методах моделирования комплексной оценки экологической и профессиональной опасности в сельском хозяйстве

//Вестник Рязанского государственного агротехнологического университета им. П.А. Костычева, 2018. № 2 (38). С. 14-20.

2.Петрова Л.А. Качество зерна как фактор продовольственной безопасности [Электронный ресурс] – режим доступа: http://orelgiet.ru/docs/pdf/101_10_12_12.pdf.

3.Прянишников А.И., Андреева Л.В., Кулеватова Т.Б., Мачихина Л.И., Мелешкина Е.П. Качество зерна – источник здоровья нации // Достижения науки и техники АПК, 2010. № 11. С. 1617.

4.Самофалова И.А., Мудрых Н.М., Каменщикова В.И., Лысова О.С. Влияние минеральных удобрений на показатели устойчивости микробоценоза в почвах, загрязненных свинцом // Вестник Оренбургского государственного университета. 2011. № 12 (131). С. 346-348.

5.Шишкин А.Ф., Позднякова Е.И. Рынок зерна как фактор экономической безопасности России // Вестник ТГУ, 2009. № 12 (80). С. 116-118.

THE SAFETY GRAIN OF WHEAT

S.A. Semakova, N.M. Mudrykh

Perm GATU, Perm, Russia

Abstract. The basis for writing the article was the data of the analysis of spring wheat grown in the Okhansk and Perm regions of the Perm kray. Analysis of samples for the residual amount of pesticides, heavy metals and radionuclides showed that the grain meets the safety requirements.

Keywords: quality, pesticides, heavy metals, radionuclides

References

1.Grachev N.N., Denisov A.V., Mashkov I.S., Denisova M.E. On the question of methods of modeling the complex evaluation of ecological and professional hazards in agriculture // Vestnik RGATU, 2018. №

2(38). Pp. 14-20.

2.Petrova L.A. Grain quality as a food security factor [Electronic resource] – mode of access: http://orelgiet.ru/docs/pdf/101_10_12_12.pdf.

3.Pryanishnikov A.I., Andreyeva L.V., Kulevatova T.B., Mathihina L.I., Meleshkina E.P. Grain quality – source of nation healthy // Achievements of Science and Technology of AIC. 2010. № 11. Pp. 16-17.

4.Samofalova I. A., Mudrykh N.M., Kamenshikova V.I., Lysova O.S. Influence of mineral fertilizers on parameters stability microbiocenose in soils polluted by lead // Vestnik Orenburg State University, 2011.

№ 12 (131). Pp. 346-348.

5.Shishkin A.F., Pozdnyakova E.I. Grain market as one of the factors of Russian economic security // Vestnik TSU, 2009. № 12 (80). Pp. 116-118.

197

УДК 631.472

ПРОСТРАНСТВЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СОДЕРЖАНИЯ ГУМУСА В ПОЧВЕ

А.Н. Чащин; М.А. Казанцева, ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, г. Пермь, Россия

Аннотация. В работе представлены модели пространственного распределения содержания гумуса в дерново-подзолистых почвах Верщагинского района Пермского края на территории ООО «Агропредприятие Заря Путино». Цель исследований – выполнить пространственное моделирование содержания гумуса в почве различными геостатистическими методами. Пространственные модели оценивались по величине стандартного отклонения. Наилучшие результаты получены в результате интерполяции методом Простой Кригинг.

Ключевые слова: дерново-подзолистые почвы, пространственная интерполяция, гумус, ГИС

Гумус является наиболее важным показателем плодородия почвы. В условиях сложного рельефа Среднего Предуралья его содержание сильно варьирует и для точной оценки требуется значительное число почвенных проб. Поэтому актуальным становится определение гумуса в местах не охваченных почвенными образцами. Для решения данной задачи применяются методы интерполяции геоинформационных систем (Мыслова Т.Н., 2017). На территории Пермского края геопространственные модели свойств сельскохозяйственных почв изучены недостаточно.

Цель исследований – выполнить пространственное моделирование содеражния гумуса в почве различными геостатистическими методами.

Задачи исследований:

1.Отобрать индивидуальные почвенные образцы на территории ООО Агропредприятие «Заря Путино» Верещагинского района Пермского края из пахотного слоя на глубину 0-20 см;

2.Выполнить определение содержания гумуса в отобранных образцах по методу Тюрина (ГОСТ 26213-84);

3.Выполнить пространственную интерполяцию содержания гумуса в отобранных образцах средствами ГИС;

4.Оценить полученные пространственные модели содержания гумуса в

почве.

В качестве объекта исследований выбран земельный участок части землепользования ООО Агропредприятие «Заря Путино» Верещагинского района Пермского края. Общая площадь участка составляет 164 га. Преобладающая почва – дерново-мелкоподзолистая тяжелосуглинистая на покровных отложениях. Угодье – пашня. Использованная в работе выборка составила 30 индивидуальных почвенных образцов.

198

Рис. 1 Схема отбора почвенных образцов на территории ООО Агропредприятие «Заря Путино»

Методы исследований. Почвенные образцы отбирались в июне 2018 года из слоя 0-20 см. Лабораторные исследования проводились по ГОСТ 26213-84 (ГОСТ 26213-84). Пространственное моделирование содержания гумуса в почве выполнено в программе QGIS по четырем методам интерполяции: Простой Кригинг (Simple Kriging); Сплайн интерполяция (Cubicc Spline); Обратное взвешенное расстояние (IDW); Ближайший сосед (Natural Neighbour). Границы интервальных группировок и их цвет выделены по МУ ЦИНАО (1994).

Результаты исследований. По результатам интерполяции построено 4 пространственных модели содержания гумуса в почве (рис. 2).

Содержание гумуса на исследованной территории изменяется от 0,9 до 6,2%. По результатам пространственного моделирования ареалы почв с разным содержанием гумуса имеют значительные отличия. Однако все четыре метода свидетельствуют о преобладании на земельном участке почв с низким содержанием гумуса (2,1 – 4,0%). Наибольшие отличия заметны по группе 6,1-8,0%.

При решении вопроса о создании картосхемы пространственной неоднородности содержания гумуса необходимо выбрать наиболее достоверную модель. В среде QGIS простым способом оценки может служить расчет стандартного отклонения с помощью модуля «Зональная статистика». Рассчитанные значения представлены в таблице 1.

199

А Пространственное распределение Б Пространственное распределение

В Пространственное распределение Г Пространственное распределение гумуса в почве смоделированное гумуса в почве смоделированное методом IDW методом NATURAL NEIGHBOUR

Рис. 2 Пространственные модели содержания гумуса почве

Таблица 1 Стандартное отклонение пространственных моделей содержания гумуса

в почве

В результате выполненных расчетов установлено, что наиболее точным является метод SIMPLE KRIGING. Наименьшая достоверность оказалась у модели NATURAL NEIGHBOUR. Поэтому подсчет площадей и оформление картосхемы на основе пространственной модели Кригинга для данного участка будет наиболее верным.

Картосхема содержания гумуса составленная на основе пространственной модели Кригинга показана на рисунке 3. Рассчитанные при помощи калькулятора полей площади свидетельствую о преобладании почв с низким содержанием гумуса (от 2 до 4%) – 80% от общей площади, что характерно для данной территории.

200