932

вероятностному распределению. Вероятностные распределения отражают два уровня строения изучаемого объекта: макросостояние – состояние почвенного покрова на почвенном объекте в целом и микросостояния - состояние индивидуальных почвенных профилей или педонов. Внутренняя структура встречаемости различных микросостояний объекта (системы) определяет макро состояние системы, поэтому вероятностные распределения свойств системы являются ее целостными характеристиками. Структура варьирования формируется в процессе эволюции почв (рис. 1) и современных изменений (рис. 2).

Информационные изменения различных свойств почвы не одинаковы, они зависят от физической природы свойств, почвообразующих факторов и антропогенного воздействия. Информационные характеристики являются скалярными величинами, позволяющими сравнивать характер изменения вероятностно-статистических распределений (ВСР) различных по природе свойств. Это позволяет оценить и сравнить интенсивность проявления почвенных процессов различной физической природы в разнообразных почвах [1-2].

Рисунок 1. Эволюционные изменения вероятностных распределений свойств почв (слева – в случае совпадения реальных и потенциальных пределов варьирования, справа в случае более широких потенциальных пределов варьирования)

Рисунок 2. Типы изменений вероятностных распределений за короткое время (А-Д возрастание, Е-К убывание)

441

Результаты исследования. Типы ВСР содержания гранулометрических фракций чаще не соответствуют нормальному распределению. Обычно это распределение Su-Джонсона для глины и содержания ила, распределение минимального значения для мелкого песка, и - Вейбулла - для песка крупного. Их общая черта - узкая центральная часть и асимметрия. По нашему мнению, узкие центры, "ядра" классов, естественны для эволюции природных открытых систем. Это аттракторы свойств почвы, представляющие собой асимптотически устойчивые наборы значений свойств, которые понижают энтропию.

Различные варианты изменения ВСР содержания фракций гранулометрического состава в профиле почвы возможны в связи с процессами выветривания и формирования почвы. Первый вариант – сильное изменение ВСР, как различия содержания песка и содержания пыли в горизонтах A и B 1, относительно горизонта C. Несмотря на это энтропия отличается не очень сильно (рис. 3). Таким образом, изменения структуры в процессах выветривания имеют место во всех точках скорее гомогенно.

Изменение ВСР содержания ила в профиле почвы – другой случай. Содержание ила характеризуется близкими значениями в профиле почвы, таким образом, его интервалы варьирования в горизонтах A, B1 и C значительно пересекаются. Но развитие почвы в степях приводит к разделению профиля вследствие формирования иллювиального горизонта, который более уплотнен и отличается по структуре. Это отражено различием ВСР содержания глины в горизонтах A и В1 и по сдвигу, и по масштабу.

Анализ информационной энтропии приводит к тому же самому заключению. В горизонте B1 она намного больше, чем в горизонте A. Таким образом, иллювиальный процесс значительно увеличивает энтропию гранулометрического состава в иллювиальном горизонте почвы. Усиление естественной изменчивости в горизонте B, в связи с иллювиальным процессом формирования почвы, вероятно, вызвано неоднородностью проникновения влаги.

Рисунок 3. Информационная энтропия содержания фракций гранулометрического состава

442

Интерпретацию величины энтропии в естественных науках часто связывают с принципом экстремума - повышение величины энтропии характеризует изменение состояния систем различной природы во время их естественного развития. Для закрытых термодинамических систем энтропия их свойств растет, или она постоянна (второй закон термодинамики). Наши результаты показали более сложное поведение энтропии в открытых системах. Значения энтропии характеризуют меру неопределенности микро событий, состоящих в различиях свойств почвы. Если h не большая, это говорит что, значения исследуемой переменной выровнены, менее хаотические, и если h большая - это свидетельствует о большем хаосе. В связи с этим величина информационной энтропии может рассматриваться как характеристика вариабельности свойств почвы. Ее преимущество перед другими характеристиками вариабельности (стандартное отклонение, коэффициент вариации) заключается в том, что она учитывает структуру варьирования, выраженную ВСР.

Литература

1. Михеева И.В, Оплеухин А.А. Идентификация вероятностно-статистических моделей свойств экологических систем и их информационная оценка // Вестник СГУГиТ. 2018. Т. 23. № 4. С. 226-248. 2. Михеева И.В., Оплеухин А.А. Информационная оценка изменений содержания ила и физической глины в пахотных черноземах Прииртышской равнины // Почвы и окружающая среда. 2022. Т. 5. № 4. https://doi.org/10.31251/pos.v5i4.186.

INFORMATION ASSESSMENTS IN SOIL SCIENCE

USING THE EXAMPLE OF STUDYING MODERN SOIL EVOLUTION

IN THE SOUTH OF WESTERN SIBERIA

I.V. Mikheeva

ISSA SB RAS, Novosibirsk, Russia

Abstract. An informational assessment of the processes of formation and transformation of properties was proposed and carried out on the example of chestnut soils and chernozems of southern Western Siberia in a significant territory.

Keywords: soil properties, information, probability-statistical distributions, entropy, divergence.

References

1.Mikheeva I.V., Opleukhin A.A. Identification of probabilistic and statistical models of propertiesthe of environmental systems and their information assessment // Bulletin of SGUGiT. 2018. T.23. No. 4. Р. 226-248.

2.Mikheeva I.V., Opleukhin A.A. Informational assessment of changes in the content of silt and physical clay in arableСhernozems of the Irtysh plain // Soils and environment2022. Vol. 5. No. 4. https://doi.org/10.31251/pos.v5i4.186.

443

УДК 631.423:631.421

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННО-ЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

СОДЕРЖАНИЯ ПОДВИЖНОГО ФОСФОРА В ПОЧВАХ

Н.М. Мудрых1, Е.С. Надымова2 1ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, Пермь, Россия

2ФГБУ ГЦАС «Пермский», Пермь, Россия e-mail: nata020880@hotmail.com

Аннотация. Исследования проведены в хозяйствах Пермского края. Информационно-логический анализ показал, что в дерново-карбонатной, дерновобурой и аллювиальной почвах уровень подвижного фосфора зависит от кислотноосновных свойств (Т = 0,5541-0,8770, К = 0,1613-1,007). В дерново-подзолистой теснота связи между свойствами не доказана.

Ключевые слова: обменная кислотность, корреляционный анализ, коэффициент эффективности передачи информации, вариационный ряд

С помощью информационно-логического анализа исследователи устанавливают взаимосвязи изучаемых свойств почв для достижения поставленных целей и задач. В отличие от корреляционного анализа использование метода позволяет получать тесноту связи, выраженную не только линейной зависимостью, но и другими функциональными выражениями. Воспроизводимость разработанных информационно-логических моделей изменяется от 20 до 90 %, что говорит об их надежности и адекватности [1-4].

Цель исследований – на основании информационно-логического анализа установить зависимость уровня подвижного фосфора в почвах от кислотноосновных свойств.

В качестве объекта исследований является подвижный фосфор в почвах. Для анализа были взяты данные из архива ФГБУ ГЦАС «Пермский» по содержанию подвижного фосфора и кислотно-основных свойств в почвах двух хозяйств Пермского края: СХПК «Россия» (Кудымкарский район) и СПК «Колхоз Совет» (Юсьвинский район). Общая площадь обследования составила 11208,1 га. Угодье – пашня. Почвенный покров предприятий представлен дерново-подзолистыми (88,4 %), дерново-бурыми (3,2 %), дерново-карбонатными (3,7 %), дерново-глеевыми (2,4 %), аллювиально-дерновыми (1,8 %) и дерновыми почвами (0,5 %). По гранулометрическому составу все почвы тяжелые: глинистые, тяжелосуглинистые и среднесуглинистые. Математическую обработку полученных аналитических данных проводили в программах STATISTICA 8 и ALI.

Исследования показали, что содержание подвижного фосфора в почвах на 40,5 % ниже среднего и только на 18,7 % выше среднего уровня. На рисунке представлено содержание фосфора по почвам.

444

Значения содержания подвижного фосфора характеризовались значительной изменчивостью, коэффициент вариации составил 38-39 %. В дерново-подзолистых почвах отмечена наибольшее изменение уровня фосфора.

Корреляционный анализ взаимосвязей между агрохимическими свойствами в дерново-подзолистых почвах показал математически доказанную умеренную прямую зависимость содержания подвижного фосфора от обменной кислотностью (r = 0,458) и суммы обменных оснований (r = 0,461) и обратную от гидролитической кислотности (r = -0,379). В дерново-глеевых почвах определена связь с гидролитической кислотностью – обратная и средняя (r = -0,505). В дерново-карбонатных почвах установлена прямая средняя корреляционная зависимость между уровнем фосфора и суммой обменных оснований (r = 0,547), в аллювиально-дерновых почвах – обратная (r = -0,613).

Рисунок. Распределение содержания подвижного фосфора по типам почв Ад – аллювиально-дерновые, Дг – дерново-глеевые, Дк – дерново-карбонатные,

Дб – дерново-бурые, Пд – дерново-подзолистые

С помощью информационно-логического анализа установлена теснота и форма структурной связи между содержанием подвижного фосфора и кислотноосновными свойствами в почве (табл.).

Примечание: Н(А) – неопределенность изучаемого явления (свойств почв), Н(В) – неопределенность изучаемого фактора (содержание подвижного фосфора), Т – общая информативность (количество информации, поступающей от фактора В к явлению А), К – коэффициент эффективности передачи информации от фактора В к явлению А.

445

Анализ неопределенности состояния Н(В) показал, что для дерновокарбонатных, дерново-глеевых и дерново-бурых почв характерна для обменной кислотности, а для аллювиально-дерновых – суммы обменных оснований. Максимальная общая информативность Т(А/В) при высоком коэффициенте эффективности передачи информации К(А/В), отражающие тесноту взаимосвязи, отмечены в аллювиально-дерновых почвах между содержанием подвижного фосфора и суммой обменных оснований.

Таким образом, по усилению степени влияния кислотно-основных свойств на уровень подвижного фосфора они расположились в следующие вариационные ряды:

-аллювиально-дерновые почвы – сумма обменных оснований > обменная кислотность > гидролитическая кислотность;

-дерново-карбонатные, дерново-глеевые и дерново-бурые почвы – обменная кислотность > сумма обменных оснований > гидролитическая кислотность.

Полученные взаимосвязи между изучаемыми свойствами могут быть использованы для разработки прогнозных моделей.

Литература

1.Кононцева Е.В., Пивоварова Е.Г., Хлуденцов Ж.Г., Кононова А.Ю. Использование агрохимических свойств для характеристики центральных образов почв подзоны южных черноземов засушливой степи Алтайского края // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2018. № 10 (168). С. 61-67.

2.Мудрых Н.М., Самофалова И.А. Моделирование пространственной изменчивости агрохимических показателей почв в агроландшафтах Нечерноземья // Агрохимический вестник. 2019. № 5. С. 17-24.

3.Панкова Т.И., Масютенко Н.П., Колтышева Е.В. Возможности моделирования плодородия почв на основе информационно-логического анализа // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2018. №4. С. 8-16.

4.Сайранова П.Ш., Самофалова И.А. Кислотно-основные свойства горных почв на Северном и Среднем Урале // Антропогенная трансформация природной среды. 2018. № 4. С. 94-97.

USE OF INFORMATION-LOGICAL ANALYSIS FOR PREDICTION

OF THE CONTENT OF MOBILE PHOSPHORUS IN SOILS

N.M. Mydrykh1, E.S. Nadymova2 1Perm SATU, Perm, Russia

2 SCAS «Permsky», Perm, Russia

Abstract. The studies were carried out in the farms of the Perm Territory.Information-logical analysis showed that in sod-carbonate sod-brown and alluvial soils, the level of mobile phosphorus depends on acid-base properties (T = 0.55410.8770,- K = 0.1613.-007). In soddy-podzolic, the closeness of communication between the properties has not been proven.

Keywords: exchange acidity, correlation analysis, coefficient of information transmission efficiency, variation series.

References

1. Konontseva Ye.V., Pivovarova Ye.G., Khludenzov J.G., Kononova A.Yu. The use ofagrso-il chemical properties to characterize soil central images of the southern chernozem sub-zone of the arid steppe of the Altai region // Vestnik Altayskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2018. № 10 (168). P. 61-67.

446

2.Mudrykh N.M., Samofalova I.A. Simulation of spatial variability of agrochemical indicators of soils in agricultural fertilizers of the Non-chernozem region // Agrochemical Herald. 2019. № 5. P. 17-24.

3.Pankova T.I., Masyutenko N.P., Koltysheva E.V. Opportunities of soil fertility modelling on the basis of information-logic analysis // Bulletin of the Kursk State Agricultural Academy. 2018. №4. P. 8-16.

4.Sayranova P.Sh., Samofalova I.A. Acid-basic properties of the mountain soils in the North and Middle Urals // Anthropogenic transformation of environment. 2018. № 4. P. 94-97.

УДК 631.423:631.421:631.445.1

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ АГРОХИМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ В ПОЧВАХ ОСУШЕННЫХ ЗЕМЕЛЬ

Н.М. Мудрых, М.И. Пинаева ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, Пермь, Россия e-mail: nata020880@hotmail.com

Аннотация. Исследования проведены на трех почвах мелиорированных земель (осушенная дерново-глееватая, осушенная дерново-глеевая, осушенная дерновая оподзоленная). Установлена корреляционная зависимость между кислотными свойствами и элементами питания. Построены прогнозные модели установленных зависимостей.

Ключевые слова: кислотность, элементы питания, корреляционный анализ, регрессионный анализ, модели.

Для определения тренда изменения состояния почв необходимо проводить её прогнозирование. Использование возможностей инструментов системноситуативного моделирования для прогнозирования процессов, протекающих в почве при антропогенном использовании, является актуальным вопросом современности. Применение различных подходов к получению прогнозных моделей позволяет получать качественные модели на конкретный момент времени [1-3].

Цель исследований – на основании корреляционно-регрессионного анализа получить адекватные модели прогнозирования агрохимических показателей в почвах осушенных земель.

В качестве объекта исследований выбран осушенный участок, расположенный в Пермском районе Пермского края. Осушенный участок представляет собой 12 полей площадью около 2 га каждый. Общая площадь обследуемого участка равна 22,6 га. Осушение участка было проведено более 40 лет назад методом открытой дренажной системы. В настоящее время участок представляет собой залежь. По материалам дешифрирования ортофотоплана были намечены точки для отбора индивидуальных почвенных образцов из слоя 0-20 см

(рис.).

447

Рисунок. Схема расположение точек отбора почвенных проб на ортофотоплане (автор А.Н. Чащин)

Почвенный покров участка представлен тремя почвами: осушенная дерново-глееватая (n = 5), осушенная дерново-глеевая (n = 60), осушенная дерновая оподзоленная (n = 7). Почвенные образцы отбирали в августе 2022 года. В почвенных образцах определяли следующие агрохимические свойства: обменная кислотность (ГОСТ 26483-85), актуальная кислотность (ГОСТ 2642385), гидролитическая кислотность (ГОСТ 26212-91), электропроводность (ГОСТ 26423-85), содержание подвижного фосфора и калия (ГОСТ Р 54650-2011). Математическую обработку полученных аналитических данных проводили в программах STATISTICA 8 и MINITAB 19.

Анализируя почвенные образцы установили, что обследуемые почвы характеризовались разными значениями агрохимических показателей (табл. 1).

Таблица 1

Значения агрохимических показателей почв

Обменная кислотность изменялась от слабокислой (осушенная дерновая оподзоленная) до нейтральной (осушенная дерново-глеевая и осушенная дерновая оподзоленная). Актуальная кислотность во всех анализируемых образцах практически не варьировала (рНвод. = 6,3-6,9) и относилась к пятой группе (нейтральная). По обменной и актуальной кислотности отмечена незначительная изменчивость по анализируемым почвенным образцам, коэффициент вариации составил 1,7-4,8 %. Значения гидролитической кислотности характеризовались средней изменчивостью в осушенной дерново-глееватой почве (V = 15 %), значительной – в осушенной дерновой оподзоленной (V = 38 %) и осушенной

448

дерново-глеевой (V = 73 %). По содержанию подвижного фосфора в осушенной дерново-глееватой почве и осушенной дерновой оподзоленной изменчивость признака средняя, коэффициент вариации составил соответственно 14 и 18 %. В осушенной дерново-глеевой почве изменчивость содержания подвижных форм фосфора и калия значительная, коэффициент вариации составил соответственно 31 и 37 %. Подвижный калий в осушенной дерново-глееватой почве подвержен значительной изменчивости (V = 52 %), а в осушенной дерновой оподзоленной – средней (V = 19 %).

Корреляционный анализ взаимосвязей между агрохимическими показателями в осушенной дерново-глееватой почве показал математически доказанную сильную прямую зависимость между актуальной и обменной кислотностью (r = 0,997) и обратную – между гидролитической кислотностью и содержанием подвижного фосфора (r = -0,894). В осушенной дерновой оподзоленной почве установлены сильные обратные зависимости между актуальной и гидролитической кислотностями (r = -0,846), гидролитической кислотностью и содержанием подвижного калия (r = -0,877), а также прямую – между актуальной кислотностью и содержанием подвижного калия (r = 0,817). В осушенной дерново-глеевой почве установлено больше всего математически доказанных зависимостей между агрохимическими свойствами: актуальная и обменная кислотности (r = 0,553), обменная и гидролитическая кислотности (r = - 0,501), актуальная и гидролитическая кислотности (r = -0,524), гидролитическая кислотность и содержание подвижного фосфора (r = -0,523).

Имея тесную зависимость между показателями, можно составить прогнозные модели для разных почв на конкретный момент времени. Расчеты показали, что t > tа с соответствующим уровнем значимости позволяет выразить линейными уравнениями взаимосвязи между изучаемыми показателями (табл. 2).

Таблица 2

Статистические показатели разработанных моделей

Расчетные модели прогноза обменной кислотности и содержания подвижного фосфора для осушенной дерново-глееватой почвы имеют коэффициенты детерминации 80 % и выше, что говорит о достаточно хороших моделях прогноза. Модели прогноза гидролитической кислотности и содержания подвижного калия для осушенной дерновой оподзоленной почвы имеют

449

коэффициенты детерминации не менее 50 %, что является приемлемым для получения качественных моделей. Отклонение от тренда по моделям составило: первой – 0,0 ед., второй – 2-15 мг/кг, четвертой – 0,1-0,7 мг-экв./100 г почвы, пятой – 0-14 мг/кг и шестой – 1-12 мг/кг. Полученные отклонения соответствуют пределам относительной погрешности анализа почвенных образцов на соответствующие показатели, что также подтверждает качество полученных моделей. Для осушенной дерново-глеевой почвы была получена одна линейная модель прогноза обменной кислотности. Коэффициент детерминации и критерий надежности показывают на низкое качество полученного уравнения. Отклонение от тренда по моделям составило 0,0-0,7 ед., при этом только 58 % значений входили в пределы относительной погрешности анализа почвенных образцов на обменную кислотность.

Для дополнительной оценки качества моделей рассчитаны их параметры значимости (табл. 3).

Все коэффициенты уравнений регрессии значимы, поэтому можно считать, что модели адекватны и могут быть использованы для прогноза агрохимических показателей в осушенной дерново-глееватой и осушенной дерновой оподзоленной почвах.

Литература

1.Гумбаров А.Д., Долобешкин Е.В. Оценка исходного агрохимического индекса плодородия пашни по средневзвешенным интегральным показателям // Новые технологии. 2019. № 2. С. 204-216.

2.Малашин С.Н., Саморуков В.И., Саморуков Д.В. Оценка качества плодородия почв сельскохозяйственных угодий хозяйств Ленинградской области // Известия Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. 2021. № 3 (64). С. 47-57.

450