920

-в таксономическую группу агроабраземы аккумулятивно-карбонатные вошли сильносмытые пахотные почвы, с укороченным почвенным профилем, выделенные в подтипах обыкновенных черноземов;

-в таксономическую группу агроземы темные аккумулятивно-карбонатные сгруппированы маломощные и слабоэродированные черноземы обыкновенные;

-в таксономическую группу агроземы глинисто-иллювиальные сгруппированы разной степени эродированные (средне и сильно) черноземы выщелоченные;

-в таксономическую группу агрочерноземы сегрегационные сгруппированы черноземы обыкновенные с полным набором генетических горизонтов и высокими показателями плодородия почв;

-в таксономическую группу агрочерноземы глинисто-иллювиальные вошли черноземы выщелоченные и лугово-черноземные выщелоченные почвы с полным набором генетических горизонтов;

-в таксономическую группу агрочерноземы гидрометаморфизованные сгруппированы лугово-черноземные почвы с полным набором генетических горизонтов.

При проведении корреляции почвенных классификаций зачастую возникает проблема отнесения почвы к определенной таксономической группе в соответствии с КиДПР (2004), что связано со сложностью определения мощностей диагностических горизонтов, варьирующих в пределах одной таксономической группы, а также несоответствием с номенклатурой генетических горизонтов, в частности нижних, по сравнению с номенклатурой, предоставленной в КиДПР при выделении таксономических единиц на уровне типов и подтипов. Для решения данной проблемы можно использовать математические модели, (в данном случае информаци- онно-логические), в основу которых положено выстраивание диагностических свойств почв (с учетом величины коэффициента эффективности передачи информации) в виде рангов, отображающих специфичное состояние свойства почвы в метрическом выражении в виде определенного диапазона каждого ранжированного свойства.

С помощью информационно-логических моделей диагностики центральных образов региональных почв района исследования по двум почвенным классификациям, путем перевода метрических значений свойств почв в ранговые, рассчитаны ранги типов почв в зависимости от состояния таксономических признаков, диагностические признаки которых о также были выражены в рангах.

где: ТП – ранг типа почвы; рНв - ранг почвы по реакции водной вытяжки; К2О - ранг по содержанию подвижного калия; МА+АВ - ранг мощности гумусового горизонта; Г- ранг почвы по содержанию гумуса; Са – ранг почвы по поглощенному кальцию; Nв –ранг по содержанию валового азота; Нг – ранг почвы по гидролитической способности; P2O5 - ранг почвы по подвижному фосфору; S - ранг почвы по содержанию суммы поглощенных оснований; Ил –ранг по содержанию ила; Апах

– пахотный горизонт; Ап/п – подпахотный горизонт; - знак функции нелинейного произведения, которая показывает, что значение функции есть среднее арифметическое из суммы аргументов; V- знак дизъюнкции - значение функции А равно максимальному значению любого аргумента.

Расчет моделей по следующему примеру :

370

Оценка точности информационно-логической модели в соответствии с профильно-генетической классификацией, с использованием метод математической статистики, показала, что между фактическим и прогнозируемым рангами существует высокая по тесноте (о чем свидетельствует коэффициент корреляции (r), равный 0,92) и прямая по направлению взаимосвязь (уравнение линейной регрессии у 1,178х 3,208 (рисунок 2). Линейные корреляция и регрессия суще-

ственны, так как tr>t05 (13,14>2,05) (tr=0,92/0,0,07=13,14, t05=2,05).

Достоверность полученных моделей тем выше, чем коэффициент корреляции ближе к 1,0 и чем ближе экспериментальные точки к теоретической линии на графике (под углом 45). Сравнивая результаты математической обработки данных

выявлено, что модель, отражающая таксономические группы почв, определенные путем корреляции почвенной классификации по субстантивному подходу в соответствии субстантивно-генетической классификацией характеризуется более высокой математической точностью. Это свидетельствует о том, что использование модели определения таксономической группы почвы с учетом диагностических признаков (свойств почв) по данному принципу имеет более объективный характер, высокую степень надежности и точности результатов. Использование моделей целесообразно при проведении почвенных корреляций, что позволит объективно отнести почву к определенной таксономической группе.

Литература

1.Агроклиматические ресурсы Алтайского края (без Горно-Алтайской автономной области) [Текст]. - Л.: Гидрометеоиздат, 1971. — 155 с.

2.Герасимова М.И. Возможности и ограничения корреляции почвенных классификаций [Электронный ресурс] / Герасимова М.И., Тонконогов В.Д, Лебедева И.И. Режим доступа: http://soils.narod.ru/appendices/library/letter4.html

3.Классификация и диагностика почв России [Текст] / Авторы и составители: Л.Л.Шишов, В.Д. Тонконогов. И.И. Лебедева, М.И. Герасимова. Смоленск: Ойкумена. 2004. 342 с.

4.Классификация и диагностика почв СССР [Текст]. М: Колос, 1977. 223 с.

5.Кононцева Е.В. Использование современной классификации почв в номенклатуре таксономических единиц почвенного покрова естественных и агроценозов Западной Сибири / Е.В. Кононцева, Ж.Г. Хлуденцов // Почвоведение – продовольственной и экологической безопасности страны: тезисы докладов VII съезда Общества почвоведов им. В.В. Докучаева и Всероссийской с международным участием научной конференции (Белгород, 15-22 августа 2016 г.): в 2 ч. Москва-Белгород: Издательский дом Белгород, 2016 . Ч.1. С. 180-181.

6.Красильников П.В. Почвенная номенклатура и корреляция / П.В. Красильников. Петрозаводск, 1999, 435 с.

7.Пивоварова Е.Г. Система агрохимических показателей в региональной классификации почв Алтайского края [Текст] / Е.Г. Пивоварова, Е.В. Кононцева, Ж.Г. Хлуденцов, Е.С. Попова // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. Барнаул: Изд-во АГАУ, 2018. - № 8(166). С.

40-47.

8.Пузаченко Ю.Г. Возможности применения информационно-логического анализа при изучении почвы на примере ее влажности [Текст]/ Ю.Г. Пузаченко // В кн.: Закономерности пространственного варьирования свойств почв и информационно-статистические методы их изучения.//Карпачевский Л.О., Взнуздаев Н.А .// М.: Наука, 1970. С. 103-121.

9.Тонконогов В.Д., Лебедева И.И., Герасимова М.И., Красильников П.В., Дубровина И.А. Корреляция почвенных классификаций / Петрозаводск, 2005,52 с.

10.Soil Taxonomy. Second Edition. USDA/NRCS, 1999, Washigton, DC, 869 pp.

11.IUSS Working Group WRB. World Reference Base for Soil Resources 2014. International soil classification system for naming soils and creating legends for soil maps. World Soil Resources Reports № 106. 2014. FAO, Rome. 181 p.

Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ № 18-44-220003 и Минобрнауки Алтайского края.

372

Zh. G. Khludenzov, E.G. Pivovarova, Ye.V. Konontseva Altai SAU, Barnaul, Russia

e-mail: zhan.khludentsov@mail.ru

ASSESSMENT OF ACCURACY OF MATHEMATICAL MODELS AT CORRELATION OF SOIL CLASSIFICATIONS OF THE SUBZONE

OF ORDINARY CHERNOZEMS AND THE ARID STEPPE

OF THE ALTAI REGION

Abstract. In the work the taxonomic groups of soils of the genetic profile classification are correlated with the taxonomic sections of the substantive genetic classification. Using the methods of mathematical statistics, models of determining the taxonomic group of soils were evaluated taking into account their diagnostic features according to two soil classifications.

Keywords: mathematical model, correlation of soil classifications, moderately arid steppe, chernozems, model accuracy.

References

1.Agroklimaticheskie resursy Altajskogo kraya (bez Gorno-Altajskoj avtonomnoj oblasti) [Tekst]. L.: Gidrometeoizdat, 1971. 155 p.

2.Gerasimova M.I. Vozmozhnosti i ogranicheniya korrelyacii pochvennyh klassifikacij [Elektronnyj resurs] / Gerasimova M.I., Tonkonogov V.D, Lebedeva I.I. Rezhim dostupa: http://soils.narod.ru/appendices/library/letter4.html

3.Klassifikaciya i diagnostika pochv Rossii [Tekst] / Avtory i sostaviteli: L.L.SHishov, V.D. Tonkonogov. I.I. Lebedeva, M.I. Gerasimova Smolensk: Ojkumena. 2004. 342 p.

4.Klassifikaciya i diagnostika pochv SSSR [Tekst]. – M: Kolos, 1977. 223 p.

5.Kononceva E.V. Ispol'zovanie sovremennoj klassifikacii pochv v nomenklature taksonomicheskih edinic pochvennogo pokrova estestvennyh i agrocenozov Zapadnoj Sibiri / E.V. Kononceva, ZH.G. Hludencov // Pochvovedenie – prodovol'stvennoj i ekologicheskoj bezopasnosti strany: tezisy dokladov VII s"ezda Obshchestva pochvovedov im. V.V. Dokuchaeva i Vserossijskoj s mezhdunarodnym uchastiem nauchnoj konferencii (Belgorod, 15-22 avgusta 2016 g.): v 2 ch. Moskva-Belgorod: Izdatel'skij dom Belgorod, 2016 . V.1. P. 180-181.

6.Krasil'nikov P.V. Pochvennaya nomenklatura i korrelyaciya / P.V. Krasil'nikov. - Petrozavodsk, 1999,

435p.

7.Pivovarova E.G. Sistema agrohimicheskih pokazatelej v regional'noj klassifikacii pochv Altajskogo kraya [Tekst] / E.G. Pivovarova, E.V. Kononceva, ZH.G. Hludencov, E.S. Popova // Vestnik Altajskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. Barnaul: Izd-vo AGAU, 2018. № 8(166). Р. 40-47.

8.Puzachenko YU.G. Vozmozhnosti primeneniya informacionno-logicheskogo analiza pri izuchenii pochvy na primere ee vlazhnosti [Tekst]/ YU.G. Puzachenko // V kn.: Zakonomernosti prostranstvennogo var'irovaniya svojstv pochv i informacionno-statisticheskie metody ih izucheniya. // Karpachevskij L.O., Vznuzdaev N.A. // M.: Nauka, 1970. P. 103-121.

9.Tonkonogov V.D., Lebedeva I.I., Gerasimova M.I., Krasil'nikov P.V., Dubrovina I.A. Korrelyaciya pochvennyh klassifikacij. Petrozavodsk, 2005, 52 p.

10.Soil Taxonomy. Second Edition. USDA/NRCS, 1999, Washigton, DC, 869 pp.

11.IUSS Working Group WRB. World Reference Base for Soil Resources 2014. International soil classification system for naming soils and creating legends for soil maps. World Soil Resources Reports № 106. 2014. FAO, Rome. 181 p.

373

СЕКЦИЯ 6. ЭКОЛОГИЯ ПОЧВ

SECTION 6. ECOLOGY OF SOILS

______________________________________________________________________

УДК 631.435

А.И. Барбашев, С.Н. Сушкова, Т.М. Минкина, Т.С. Дудникова, Е.М. Антоненко, И.В. Замулина

Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону, Россия e-mail: snsushkova@sfedu.ru

ОСОБЕННОСТИ МИКРОАГРЕГАТНОГО СОСТАВА ЧЕРНОЗЕМА ОБЫКНОВЕННОГО ПРИ МОДЕЛЬНОМ ЗАГРЯЗНЕНИИ

БЕНЗ(А)ПИРЕНОМ

Аннотация. Определен микроагрегатный состав почв методом лазерной дифракции при загрязнении бенз(а)пиреном (БаП). Исследования проводили в условиях модельного эксперимента, искусственно загрязненного БаП, с периодом инкубации 1 и 2 года. Определено количественное содержание ПАУ. Установлено закономерное увеличение содержания фракций пыли мелкой и ила тонкого и грубого спустя 2 года инкубации БаП в почве.

Ключевые слова: структура почвы, состав ПАУ, микроагрегатный состав почв, бенз(а)пирен, влияние ПАУ.

Многолетние токсикологические исследования позволили обозначить соединения группы ПАУ, которые необходимо постоянно контролировать с точки зрения их токсичности. В РФ мониторинг осуществляется только за одним соединением из класса ПАУ – бенз(а)пиреном (БаП) [1]. Поскольку сорбция ПАУ в почвах осуществляется тонкодисперсными частицами почв, в составе сорбционных и органо-минеральных комплексов, особо актуальной задачей является определение микроагрегатного состава почв [3: 4]. Целью работы было изучение особенностей взаимодействия ПАУ с микроагрегатными фракциями чернозема обыкновенного в условиях модельного загрязнения почв маркером загрязнения ПАУ - БаП.

Почву модельного эксперимента искусственно загрязняли БаП. В качестве объекта исследования был заложен модельный эксперимент с эталонной почвой (общая пробоподготовка) из ООПТ «Персиановский» (Ростовская обл.) со следующими свойствами: физ. глина, - 52.3%; ил – 29.6%; гумус- 4.2%; pH – 7.5; CaCO3 – 0.2%; NH4+ - 2.7 мг/100г; P2O5 – 3.6 мг/100г; K2O – 39 мг/100г; Ca2++ Mg2+ - ¬32

мг-экв/100г;ЕКО - 36 мг-экв/100г. Схема опыта включала контроль (исходная почва без загрязнителя), фон (почва, в которую вносили чистый ацетонитрил), варианты с внесением 20, 200, 400 и 800 нг/г БаП (что соответствовало 1, 10, 20 и 40 ПДК БаП в почве). Раствор БаП в ацетонитриле вносили на поверхность почвы. Почвенные образцы подготавливали к химическому анализу в соответствии с требованиями ГОСТ [2]. Исследование микроагрегатного состава выполнено на лазерном анализаторе размера частиц BeckmanCoulterLS 13 320.

Извлечение ПАУ из почв проводилось методом омыления с последующим количественным и качественным определением методом высокоэффективной жидкостной хроматографии с последующей масс-спектрометрией на приборе

AGILENT 1260, с масс-детектором ABSCIEX 3200MD.

374

Были проанализированы различные ПАУ в почве модельного эксперимента которые являются производными БаП а так же фоновыми. ПАУ в почве модельного эксперимента были представлены 2 кольчатыми: Нафталин, Бифенил; 3 кольчатыми: Флуорен, Фенантрен, Антрацен; 4 кольчатыми: Флуорантен, Пирен, Бенз(а)антрацен; 5 кольчатыми: Бенз(b)флуорантен, Бенз(k)флуорантен, Бенз(а)пирен, Дибенз(а,h)антрацен; 6ти кольчатым: Бенз(g,h,i)перилен. Установлено закономерное увеличение количества ПАУ в зависимости от дозы вносимого бензапирена.

Фоновое содержание приоритетных ПАУ в исходной почве следующее: бифенил – 1.95; антрацен – 1.79; флуорантен – 34.9; аценафтилен – 10.9, пирен 40.2 и БаП – 24.3 нг/г. Для БаП фоновый уровень в почве заповедника несколько превышает его ПДК (20 нг/г), что можно объяснить близостью заповедника к зоне влияния НчГРЭС – источника эмиссии ПАУ.

Распределение микроагрегатных, фракций в образцах модельного эксперимента (весна), загрязненных БаП, показало, что во всех изученных образцах преобладала фракция крупной пыли от 36.4 до 43.1% от общего объема образца. Содержания фракций мелкой и средней пыли варьировали: 14.1-17.7% и 11.5-14.5%, соответственно (рис. 1). Фракции илов (коллоидный, тонкий и грубый) обнаружены в образцах в количествах 0.5-0.6%, 2-2.5% и 1.7-2.5%; песка мелкого, среднего и крупного - 22.4-26.9%, 1.4-4.7%, 0.1-1%, соответственно. Спустя 6 месяцев инкубации (осенью) установлено, что процентное содержание фракций ила находилось в диапазонах: коллоидный - 0.4-0.5%, тонкий – 2.0-3.1%, грубый - 1.8-3.4%. Содержание фракций пыли мелкой, средней и крупной составило: 14.1-21.5%, 11.5- 16.9%, 38.7-43.7%, соответственно; фракции песка мелкого - 11.0-26.9%, среднего

- 0-4.7%, крупного - 0-0.9%.

Рисунок 1 Содержание фракций пыли мелкой в почвах модельного эксперимента, искусственно загрязненного БаП, через 2 года инкубации бенз(а)пирена в почве,%

Установлено, что при отборе проб в весенний период, процентное содержание фракции остается неизменным и зависимости от концентрации внесенногоБаП в почву не наблюдалось. Однако, при отборе проб через 2 года, обнаружена прямая корреляционная зависимость между процентным содержанием фракции и концентрацией БаП. Установлено увеличение процентного содержание фракции 1.8-3.4%

375

с увеличением от 1 до 40 ПДК, а также увеличение процентного содержание фракции 2-3.1% при увеличении концентрации БаП в почве.

Таким образом, установлено, что при увеличении концентрации БаП от 1 до 40 ПДК в почве происходит увеличение процентного содержания частиц фракции пыли мелкой, ила грубого и тонкого от 14.1-21.5%, 1.8-3.4%, 2-3.1%, соответственно. Через 2 года инкубации данный показатель снижается до значений 4.65- 0.1%, соответственно. Корреляция между содержанием БаП в почве и фракциями среднего песка составила R = -0,67 весной и R = -0.75 осенью.

Исследования выполнены при финансовой поддержке российского научного фонда (РНФ) № 19-74- 10046.

Литература

1.ГН 2.1.7.2041-06, 2006. «Предельно допустимые концентрации (ПДК) химических веществ в почве», утвержденные Главным государственным санитарным врачом Российской Федерации 19 января 2006 года.

2.ГОСТ 17.4.4.02-84, 2008. Охрана природы. Почвы. Методы отбора и подготовки проб для химического, бактериологического, гельминтологического анализа.

3.Tsibart, A., Gennadiev, A., 2013. Polycyclic aromatic hydrocarbons in soils: Sources, behavior, and indication significance. Eurasian Soil Sci. 46(7), 728–741. doi:10.1134/S1064229313070090.

4.Pereira, T., Laiana, S., Rocha, J., Broto, F., Comellas, L., Salvadori, D., Vargas, V., (2013) Toxicogenetic monitoring in urban cities exposed to different airborne contaminants. Ecotoxicol. Environ. Saf. 90: 174–182. doi: 10.1016/j.ecoenv.2012.12.029.

A.I. Barbashev, S.N. Sushkova, T.M. Minkina, T.S. Dudnikova, E.M. Antonenko, I.V. Zamulina

Southern Federal University, Rostov-on- Don, Russia

FEATURES OF THE MICRO-AGGREGATE COMPOSITION OF ORDINARY CHERNOZEM AT MODEL CONTAMINATION OF BENZ (A) PYRENE

Abstract. The microaggregate composition of soils was determined by laser diffraction in case of pollution with benzo(a)pyrene (BaP). The studies were carried out under the conditions of a model experiment, artificially contaminated with BaP, with an incubation period of 1 and 2 years. The quantitative content of PAHs was determined. A regular increase in the content of fine dust fractions and fine and coarse silt was found after 2 years of incubation of BaP in the soil.

Keywords: soil structure, PAH composition, soil microaggregate composition, benz (a) pyrene, PAH effect.

References

1.GN 2.1.7.2041-06, 2006. “Maximum permissible concentrations (MPC) of chemicals in the soil”, approved by the Chief State Sanitary Doctor of the Russian Federation on January 19, 2006.

2.GOST 17.4.4.02-84, 2008. Environmental protection.The soil.Methods of sampling and sample preparation for chemical, bacteriological, helminthological analysis.

3.Tsibart, A., Gennadiev, A., 2013. Polycyclic aromatic hydrocarbons in soils: Sources, behavior, and indication significance. Eurasian Soil Sci. 46 (7), 728–741. doi: 10.1134/S1064229313070090.

4.Pereira, T., Laiana, S., Rocha, J., Broto, F., Comellas, L., Salvadori, D., Vargas, V., (2013) Toxicogenetic monitoring in urban cities exposed to different airborne contaminants .Ecotoxicol. Environ. Saf. 90: 174–

182.doi: 10.1016/j.ecoenv.2012.12.0.029.

376

УДК 631.41

М.В. Бурачевская, Т.М. Минкина, С.С. Манджиева, Л.Л. Назарян Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону, Россия e-mail: marina.0911@mail.ru

СОСТАВ СОЕДИНЕНИЙ ЦИНКА В ПОЧВЕ ИМПАКТНОЙ ЗОНЫ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ РАЗНЫХ МЕТОДОВ ФРАКЦИОНИРОВАНИЯ

Аннотация. Изучен состав соединений Znв импактной зоне энергоснабжающего предприятия. Выявлены общие закономерности и особенности фракционного состава Znв черноземе обыкновенном, так, в зависимости от выбранного метода экстрагирования. Установлено, что для Znхарактерно взаимодействие с минеральной составляющей почвы.

Ключевые слова: цинк, фракционный состав, методы экстрагирования, чернозем обыкновенный, аэротехногенное загрязнение.

Как микроэлемент Zn участвует в биохимических процессах в живых организмах, но может стать токсичным при избыточном содержании [2]. Для понимания механизмов трансформации техногенных соединений металла в почве и определения его токсичности недостаточно изучения только валового содержания. Экологическая оценка токсикантов в большей степени определяется их подвижностью, которая зависит от связи их с почвенными компонентами. Для выявления роли различных компонентов почвы в связывании металла используют методы последовательных селективных экстракций.

Цель работы – изучить фракционный состав Zn в почве, находящейся в зоне воздействия аэротехногенных выбросов предприятия, разными методами экстрагирования.

Объекты и методы. Почва была отобрана в зоне влияния НчГРЭС (1,6 км в СЗ направлении). В соответствии с результатами изучения воздействия нескольких крупных ГРЭС в центре России было установлено, что территории, находящиеся на расстоянии до 4 км от электростанций, подвержены наибольшим экологическим нарушениям [5].Выбросы НчГРЭС состоят главным образом из золы, сернистого ангидрида, оксидов азота, сажи (свыше 30 т/год), фтористого водорода (7 кг/год), пятиокиси ванадия (около 8 т/год), оксидов железа (свыше 5 т/год) и тяжелых металлов (среди которых доминируют Cu, Zn и Pb), хромового ангидрида (около 0,1 т/год) и др. В золе содержится до 85% химических элементов, присутствующих в исходном угле изначально [5].

В отобранных почвенных образцах проанализированы основные физико-хи- мические показатели, представленные в таблице 1 [1].

Почвенный покров исследуемой территории представлен черноземом обыкновенным карбонатным. Мощность гумусовых горизонтов составляет 70-100 см. Данные почвы содержат до 5% гумуса. По гранулометрическому составу черноземы обыкновенные являются тяжелосуглинистыми, образовались на карбонатных лессовидных породах (табл. 1).

Для изучения фракционного состава Zn в техногенно загрязненной почве были использованы наиболее широко распространенные процедуры химического фракционирования Миллера [4] в модификации Берти, Джакобс [3], Тессье [8] и «стандартизированный» метод фракционирования бюро при комиссии европейских сообществ (BCR) [6].

377

Таблица 1

Физические и химические свойства чернозема обыкновенного карбонатного в слое 0-20 см

Все три метода предусматривают последовательную обработку одной навески почвы различными экстрагентами, которые достаточно селективно взаимодействуют с конкретными почвенными компонентами или оказывают влияние на определенную форму связи ТМ с ними, вследствие чего ионы ТМ переходят в раствор (табл. 2).

Результаты и обсуждение

Сумма фракций, полученная по всем изученным методам последовательного фракционирования, была очень близкой и соответствовала валовому содержанию Zn в почве, что свидетельствует об объективности данных, полученных разными методами.

На основе результатов, полученных по 3-м методам фракционирования, установлено, что наибольшее количество Zn в исследуемом черноземе обыкновенном сосредоточено в остаточной фракции (60,5-73,4 мг/кг), что соответствует литературным данным [2] (табл. 3). Ионы ТМ, закрепленные в кристаллических решетках минералов, наиболее прочно связаны с почвой, вследствие чего они трудно извлекаемы и менее всего доступны для растений и вовлечения в биологический кругооборот. Zn более склонен к взаимодействию с минеральными почвенными компонентами [2]. Хорошо выраженной является фракция Zn, связанного с несиликатными соединениями железа, то есть Zn достаточно сильно адсорбируется на поверхности оксидов и гидроксидов железа.

В почве с интенсивной техногенной нагрузкой наблюдается следующее фракционное распределение Zn: остаточная фракция> связанная с оксидами Fe-Mn> связанная с органическим веществом > связанная с карбонатами > обменная (рис.1).

Рисунок 1. Распределение Zn по фракциям в черноземе обыкновенном, расположенном в импактной зонеНчГРЭС,% от суммы фракций

378