Спосіб прогнозування елементного статусу системи ґрунт-рослина для екологічного нормування та управління якістю у трофічних ланцюгах

Реферат: Спосіб прогнозування елементного статусу системи ґрунт - рослина для екологічного нормування та управління якістю у трофічних ланцюгах включає відбір зразків, їх аналізування та прогнозування вмісту мікроелементів (ME) у ґрунті за математичними моделями залежності співвідношення вмісту вуглецю гумінових (СГК) і фульвокислот (СФК). Додатково визначають стандартним методом показник вмісту фізичної глини у ґрунтових зразках та вміст ME (важких металів (ВМ)) у рослинних зразках за антропогенного навантаження та, на основі отриманих математичних моделей і встановлених залежностей діагностичних показників визначають прогнозований вміст рухомих форм ME (ВМ) у ґрунті та рослинах за певними формулами, з подальшим визначанням прогнозованих значень вмісту рухомих сполук певного металу у ґрунтах і рослинах та поширення алгоритму способу на ґрунти і рослини різних типів та видів. UA 105444 U (12) UA 105444 U UA 105444 U 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 Корисна модель належить до способів прогнозування вмісту рухомих форм хімічних елементів (мікроелементів (ME) та важких металів (ВМ)) системи ґрунт-рослина, як окремої ланки трофічних ланцюгів, за природних умов, техногенного забруднення і технологічного навантаження. Спосіб може знайти застосування в екології ґрунту за вирішення питань моніторингу (діагностики, оцінювання, прогнозування) статусу ME та небезпеки надлишкового накопичення ВМ у ґрунтах і рослинах; у тому числі і за впливу техногенного забруднення і технологічного навантаження, для екологічного нормування і управління якістю системи ґрунт-рослина за розробки способів корегування елементного статусу (нестача, надлишок або дисбаланс елементів живлення) ґрунтів різних типів, рослин різних родин; інтенсивності ремедіації забруднених ґрунтів для відновлення їх функцій та властивостей. Відомо спосіб прогнозування змін вмісту рухомих Zn і Сu у ґрунті [Пат. UA № 58720 Спосіб прогнозування змін вмісту рухомих форм цинку і міді у зрошуваному темно-каштановому ґрунті при систематичному внесенні мінеральних добрив], який включає внесення мінеральних добрив, відбір зразків ґрунту, визначення стандартними методами вмісту рухомих форм азоту та фосфору та розрахунок, на основі математичних моделей і встановленого тісного кореляційного зв'язку, співвідношення мінерального азоту до рухомого фосфору з подальшим визначанням прогнозованого вмісту рухомих форм цинку та міді у ґрунті за регресійними рівняннями. До недоліків способу слід віднести неможливість прогнозування вмісту інших ME у ґрунтах, окрім Zn та Сu; обмеженість його застосування лише на зрошуваному темно-каштановому ґрунті за умов систематичного внесення мінеральних добрив. Окрім цього значно знижено функціональну можливість прогнозування вмісту ME та, відповідно, ефективність використання способу, внаслідок не урахування явищ негативного впливу мінеральних добрив на органічну речовину ґрунту через погіршення якості гумусу, посилення рухомості органічних сполук, їх мінералізацію і деструкцію, що викликає спрощення їх структури. До того ж систематичне внесення мінеральних добрив (азотні, фосфорні і комплексні добрива, сульфатні форми калійних добрив), що є фізіологічно кислими, призводить до збільшення рухомості металівтоксикантів та ME у ґрунті, їх міграції у суміжні з ґрунтом середовища та забрудненню довкілля (Фатєєв А.І., Самохвалова В.Л., 2012) та сприяє заниженню або завищенню прогнозних оцінок вмісту ME/BM у ґрунті. Все вище перелічене унеможливлює прогнозування вмісту Zn та Сu у ґрунтах інших типів, що знижує прогностичну цінність отриманих даних щодо елементного статусу ґрунтів та за впливу техногенного забруднення ВМ. Відомо інший спосіб прогнозування санітарно-гігієнічного стану ґрунту [Пат. RU № 2129160 Способ определения и прогнозирования санитарно-гигиенического состояния почвы в зоне промышленного свиноводства], який включає проведення аналізів ґрунту на вміст амоніфікуючої мікрофлори, активності ферментів каталази, нітратредуктази і уреази, що продукуються за життєдіяльності мікроорганізмів ґрунту, з подальшим виділенням стадій його стресу та рекультиваційних заходів щодо його відновлення. Недоліком способу є його трудомісткість та ресурсовитратність, обмеженість його використання лише у зонах техногенного забруднення ґрунтів без можливості прогнозування екологічного стану інших компонентів екосистем - рослин, у тому числі і на ґрунтах незабруднених територій. Найбільш близьким за механізмом реалізації і результатом, що досягається, є спосіб прогнозування забезпеченості ґрунтів ME за математичними моделями [Пат. UA № 89939 Спосіб прогнозування забезпеченості ґрунтів мікроелементами], що включає відбір зразків, їх аналізування, визначення середнього вмісту вуглецю гумінових (С ГК) і фульвокислот (СФК), їх співвідношення; одержання регресійних рівнянь, на основі статистико-математичного аналізу, за якими визначають прогнозований вміст ME у ґрунті. Недоліками найближчого аналога є обмеженість його використання за визначання прогнозованого вмісту рухомих форм ME/ВМ, як за оцінювання рівня забезпеченості ґрунтів ME так і небезпеки надлишкового накопичення ВМ у ґрунтах, внаслідок впливу на співвідношення СГК/СФК неконтрольованого вмісту рухомих форм ME/BM у ґрунтах різних буферних властивостей (результат високої природної просторової варіабельності, що значно підвищується за умов забруднення ВМ (техногенне навантаження), внесення органічних і мінеральних добрив (технологічне навантаження) та різної кислотності ґрунтів в залежності від напряму і розвитку ґрунтоутворювальних процесів в окремих типах і відмінах ґрунтів, їх гранулометричного складу). Отже збільшення рухомості ВМ та органічної речовини ґрунту за одночасного дисбалансу вмісту гумінових та фульвокислот (їх вміст то зменшується, то збільшується), зменшення рухомості ME, унеможливлює коректне використання співвідношення 1 UA 105444 U 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 СГК/СФК для вирішення задачі прогнозування вмісту ME і ВМ у ґрунтах. Все вище перелічене призводить до вагомого зниження ефективності прогнозування вмісту ВМ/ME за одночасного збільшення трудомісткості і ресурсовитратності реалізації способу. Саме тому необхідним є удосконалення способу прогнозування елементного статусу системи ґрунт-рослина та збільшення його точності. В основу корисної моделі поставлена задача удосконалення відомого способу прогнозування елементного статусу системи ґрунт-рослина для екологічного нормування та управління якістю у трофічних ланцюгах за рахунок встановлення закономірних зв'язків вмісту фракції фізичної глини гранулометричного складу ґрунту та групового складу органічної речовини ґрунту з вмістом рухомих форм хімічних елементів у системі ґрунт-рослина, що надає можливість підвищити точність та експресність прогнозування елементного статусу системи ґрунт-рослина з одночасним збільшенням ефективності управління якістю у трофічних ланцюгах із забезпеченням екологічної безпеки довкілля. Поставлена задача вирішується тим, що спосіб прогнозування елементного статусу системи ґрунт-рослина для екологічного нормування та управління якістю у трофічних ланцюгах, який включає відбір зразків, їх аналізування та прогнозування вмісту ME у ґрунті за математичними моделями залежності співвідношення вмісту вуглецю гумінових (СГК) і фульвокислот (СФК), в якому, згідно з корисною моделлю, додатково визначають стандартним методом показник вмісту фізичної глини у ґрунтових зразках та вміст ME (BM) у рослинних зразках за антропогенного навантаження та, на основі отриманих математичних моделей і встановлених залежностей діагностичних показників визначають прогнозований вміст рухомих форм ME (BM) у ґрунті та рослинах, наприклад вміст СZn грунт (1), СРb грунт (2) у чорноземі опідзоленому та вміст СZn овес (3), СРb овес (4) у рослинах за формулами: 2 СZn ґрунт=1,07-1,98x+0,09у(r=0,75; R =0,5; F(2,15)=5,8) (1) 2 СPb ґрунт=2,66+4,5х-0,2у(r=0,82; R =0,68; F(2,15)=16,43) (2) 2 СZn овес=20,75-3,55x+0,14у+2,49z(r=0,90; R =0,82; F(3,14)=22,3) (3) 2 СPb овес=5,67+0,36x-0,1у-0,13z(r=0,97; R =0,95; F(3,14)=89,59) (4) де СZn, СPb - прогнозований (розрахунковий) вміст рухомих сполук відповідного металу у ґрунті/рослинах, мг/кг; х - співвідношення СГК/СФК, у - вміст фізичної глини, %; z - вміст рухомої форми метала у ґрунті, мг/кг; з подальшим визначанням прогнозованих значень вмісту рухомих сполук певного металу у ґрунтах і рослинах та поширення алгоритму способу на ґрунти і рослини різних типів та видів з одночасним підвищенням експресності отримання інформації щодо показників елементного статусу системи ґрунт-рослина. Ґрунтово-геохімічні дослідження щодо встановлення закономірностей вмісту ME/BM ґрунтів і рослин та впливу техногенного і технологічного навантаження на показники гумусового та гранулометричного складу ґрунтів різного генезису проводились в трьох напрямках: 1) у різних природно-кліматичних зонах Полісся, Степу та Лісостепу України з виявленням просторових залежностей вмісту ME/BM у ґрунтах різного генезису, рослинах різних видів (фіг. 1 а-б); 2) при технологічних навантаженнях за використання різних систем удобрення (на прикладі зони Західного Лісостепу України, фіг. 1 в-г); 3) у зонах впливу техногенного забруднення ВМ на ґрунти і рослини Степу і Лісостепу України (фіг. 1 д-є). Результатами встановлено залежності вмісту ME та ВМ у ґрунтах різного генезису та впливу техногенного і технологічного навантаження на показники гумусового та гранулометричного складу ґрунтів різного генезису. Встановлено також закономірні зв'язки з вмістом рухомих сполук ME ґрунтів і їх транслокацією у рослинах різних видів і родин з можливістю визначити явище низької забезпеченості (дефіциту) доступними для рослин формами ME (Mn, Co, Cu, Zn) приблизно на 18 млн. га орних земель. Встановлені закономірні зв'язки тестових ґрунтових показників з показниками рослин дають можливість на базі точної оцінки та прогнозу мікроелементного статусу ґрунтів прийняти об'єктивні управлінські рішення щодо корегування елементного статусу і якості рослин та подолати дефіцит доступних форм ME у системі ґрунт-рослина. До того ж відомо (Степанова, 1976; Бацула А.А., Головачев Е.А., 1986; Туев, 1989), що лабільні компоненти органічної речовини ґрунтів різного генезису є найближчим резервом забезпечення рослин елементами живлення завдяки концентруванню окремих макро- та мікроелементів у фракції фульвокислот (ФК), які є високодисперсними, гідрофільними та більш реакційно здатними, у порівнянні з ГК, що менш насичені функціональними групами (Орлов Д.А., 1982). Тому ФК характеризуються більшою комплексоутворюючою здатністю у порівнянні з ГК ґрунту (A. Violante ma інш., 2010), що можливо ефективно використовувати як для вирішення питань діагностики забезпеченості 2 UA 105444 U 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 рослин доступними формами ME так і для ремедіації різного рівня техногенно забруднених ВМ ґрунтів. До того ж прогноз вмісту ME/ВМ у ґрунтах забезпечить регламентацію застосування і ефективне використання мікродобрив. В зонах впливу техногенного навантаження на ґрунти ВМ встановлено різну спорідненість ME/ВМ до поглинання їх органічними кислотами ґрунту. Доведено доцільність використання встановлених закономірностей фіксації надлишкових кількостей ВМ у різних компонентах органічної речовини ґрунту, насамперед фульвокислот (ФК) та гумінових кислот (ГК), як природного бар'єру у накопиченні ME/ВМ у рослинах і для індикації їх техногенного забруднення. Отже, визначення закономірних зв'язків накопичення і розподілу МЕ/ВМ в органічних і мінеральних компонентах ґрунтової системи та рослинах дозволяє прогнозувати рівні вмісту хімічних елементів у ґрунтах так і їх міграцію у суміжні з ґрунтом середовища, небезпеку їх надлишкового накопичення та нестачі в рослинах, отже прогнозувати якість рослин та системи ґрунт-рослина. За проведення довгострокових польових досліджень (Лопушняк В.І., 2013) було встановлено вплив рівнів технологічного навантаження ґрунту за застосування різних систем удобрення на закономірності зміни вмісту гумусу, трансформацію гумусових сполук та показників вмісту ME у ґрунті і його гранулометричний склад. Також встановлено позитивний вплив органо-мінеральної і органічної систем удобрення на характер трансформації у ґрунті органічних речовин, динаміку вмісту гумусу та його якісний стан (відсутні зростання ґрунтовтоми, підкислення ґрунтового середовища, руйнація агрономічно цінних ґрунтових агрегатів, підвищення щільності будови ґрунту, погіршення його шпаруватості, водно-повітряного режиму тощо); продуктивність рослин та забезпечується суттєве підвищення структурності ґрунту. Застосування органо-мінеральної системи забезпечувало зниження вмісту рухомих форм Cd і Рb у ґрунті, відповідно до насиченості системи удобрення органічними добривами. Таким чином вирішення задачі прогнозування елементного статусу системи ґрунт-рослина за природних умов, впливу техногенного забруднення та технологічного навантаження дозволяє провести комплексне більш точне діагностування і оцінювання встановлених закономірностей, урахувати базові фактори впливу для екологічного нормування та управління якістю у системі ґрунт-рослина, інших ланках трофічних ланцюгів з отриманням збільшених обсягів виробництва якісної рослинної продукції, збалансованої за вмістом ME, що суттєво збільшить її конкурентоспроможність на світовому ринку. Узагальненням отриманих результатів щодо впливу техногенного та технологічного навантаження на елементний статус ґрунту та рослин встановлено, що ефективність прогнозу вмісту ME і ВМ у ґрунті підвищується саме за додаткового використання показників вмісту фракції фізичної глини (ФГ) гранулометричного складу ґрунту та співвідношення СГК/СФК у ґрунті, визначання вмісту ME/BM у рослинах і алгоритму, що пропонується у заявленому способі, чим забезпечується технічний результат - експресність прогнозування та підвищення його точності. Приклад здійснення способу. Проводили ґрунтово-геохімічні дослідження з визначанням мікроелементного статусу, групового складу гумусу та фракцій фізичної глини гранулометричного складу ґрунтів різних типів природно-кліматичних зон Полісся, Лісостепу і Степу України, а також в умовах антропогенних (технологічне, техногенне) навантажень на ґрунти. У зонах впливу техногенного забруднення ВМ (Зміївська ТЕС ПАТ "Центренерго" НАК "Енергетична компанія України" Харківської обл.; ПАТ Дніпровський металургійний комбінат імені Дзержинського Дніпропетровської обл.; ВАТ "Укрцинк" і ВАТ "Авдіївський коксохімічний завод", Миронівська ТЕС та Старобешівська ТЕС ПАТ "Центренерго" Донецької обл.) досліджувались чорнозем опідзолений, типовий та звичайний природно-кліматичних зон Лісостепу і Степу України та за умов модельних експериментів на ґрунтах різних типів (дерновопідзолистий, сірий, ясно-сірий, темно-сірий, чорнозем опідзолений, чорнозем типовий, чорнозем звичайний, чорнозем південний, каштановий, темно-каштановий, лугово-каштановий тощо). Польові дослідження за впливу технологічного навантаження на темно-сірому ґрунті проводили в умовах стаціонарного досліду кафедри ґрунтознавства, землеробства та агрохімії Львівського НАУ Західного Лісостепу України. Використано польову зерно-просапну плодозмінну сівозміну із чергуванням культур - пшениця озима (Triticum aestivum L.) - буряки цукрові (Beta vulgaris saccharifera) - ячмінь ярий (Hordeum vulgarе) - конюшина лучна (Trifolium pratense L). Вивчали ефективність впливу органо-мінеральної (N390P210K430, сума NPK - 1030 кг/га, з них внесено з мінеральними добривами N100P170K173, насиченість сівозміни органічними добривами - 12,5 т/га), органічної (ступінь насичення сівозміни органічними добривами - 17,5 т/га) та мінеральної систем удобрення (N390P210K430, сума NPK-1030 кг/га) у встановленій 3 UA 105444 U 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 ефективній кількості співвідношення комбінації ґрунтополіпшувачів на іммобілізацію рухомих форм ВМ та активацію ME у ґрунтах. Таким чином застосовані системи удобрення (фіг. 1 в-г) збалансовано за внесенням основних елементів живлення, а внесення органічних і мінеральних добрив оптимальними дозами проводили за використання чинних методичних рекомендацій (Довідник агронома, 1962) відповідно до типу ґрунту і природно-кліматичних умов певної зони (Добрива та їх використання, 2010). У всіх випадках (за природних умов, умов техногенного забруднення та технологічного навантаження) було відібрано зразки орного (0-20 см) шару ґрунтів, що значно відрізняються за властивостями (згідно з ДСТУ 4287:2004 та ДСТУ ISO 11464:2007). Відбір зразків рослин, наприклад вівса (Avena sativa L.), гороху (Pisum sativum), гречки (Fagopyrum esculentum), ячменю (Hordeum vulgare L.) тощо, та підготовку рослинних зразків до аналізування здійснювали з мінералізацією проб (ГОСТ 27262-87, ГОСТ 26929-94) та визначанням вмісту ME і ВМ методом атомно-абсорбційної спектрофотометрії. У відібраних зразках, наприклад чорнозему опідзоленого важкосуглинкового, визначили загальний вміст органічної речовини (ДСТУ 4289:2004), груповий склад гумусу (вуглецю гумінових та фульвокислот, метод Кононової-Бєльчикової за МВВ 31-497058-006-2002), вміст рухомих форм ME/ВМ (метод атомно-абсорбційної спектрофотометрії за ДСТУ 4770.1:2007 ДСТУ 4770.9:2007); гранулометричний склад ґрунту - за методом піпетки в модифікації Качинського (ДСТУ 4730:2007). Як результат отримали дані, що звели у таблицю (табл. 1) та візуалізували на діаграмах (фіг. 1-2). Далі оцінили екологічний стан та мікроелементний статус ґрунтів, згідно з діючими нормативами і методичною базою, використовуючи встановлені фонові рівні вмісту ME (ВМ) для ґрунтів певної природно-кліматичної зони України (Діагностика стану хімічних елементів системи ґрунт-рослина, 2012). Отриману аналітичну інформацію статистично обробили із використанням модулів кореляційного, дисперсійного, регресійного та факторного аналізів у рамках пакета Statistica 10.0. На базі чого встановили існуючі у ґрунтовій системі закономірні залежності вмісту фракції фізичної глини, співвідношення Сгк/Сфк (фіг. 2) і вмісту ME/ВМ у ґрунті та вмістом ME/ВМ у рослинах за природних умов, умов техногенного забруднення та технологічного навантаження з одержанням відповідних рівнянь залежностей (моделей). На базі яких розрахували прогнозовані значення вмісту рухомих форм ME та/або ВМ, наприклад, Pb, Zn у системі ґрунтрослина за одночасної візуалізації встановлених закономірностей зв'язку діагностичних показників властивостей ґрунту і рослин на діаграмах (відповідно фіг. 2 а-в-д та б-г-є) і у форматі відповідних рівнянь (1-4), які зводять у таблиці. Далі, поширюючи алгоритм способу на інші типи ґрунтів і рослини інших видів, так само проводять розрахунки з одержанням відповідних рівнянь залежностей, за якими визначають прогнозовані значення вмісту ME/ВМ у ґрунтах певного типу і рослинах певного виду, як за природних умов, так і за умов технологічного і техногенного навантаження на ґрунт (табл. 2). Таким чином, наприклад за природних умов, встановлені лінійні залежності вмісту рухомих форм Zn та Рb системи ґрунтрослина та їх взаємозв'язки із груповим складом гумусу ґрунту за співвідношенням С ГК/СФК і вмістом фракції фізичної глини у чорноземі опідзоленому (формули 1-2), накопиченням Zn та Рb у рослинах вівса (формули 3-4), що характеризують наступні рівняння: 2 СZn ґрунт=1,07-1,98*2,1+0,09*52,2=1,6 (R=0,75; R =0,5; F(2,15)=5,32) (1) 2 СРb ґрунт=2,66+4,5*2,1-0,2*52,2=1,7 (R=0,82; R =0,68; F(2,15)=16,43) (2) 2 СZn овес=20,75-3,55*2,1+0,14*52,2+2,49*1,22=23,64 (R=0,94; R =0,88; F(3,14)=4,8) (3) СРb овес=5,67+0,36*2,1-0,1*52,2-0,13*1,95=0,95 де 2,1 - співвідношення Сгк/Сфк для чорнозему опідзоленого, 52,2 - вміст фізичної глини у чорноземі опідзоленому, %; 1,22 та 1,95 - вміст рухомої форми Zn і Рb у чорноземі опідзоленому, мг/кг. Таким чином, прогнозований (розрахунковий) вміст рухомих сполук Zn та Рb у ґрунті складає 1,6 і 1,7 мг/кг, у рослинах вівса 23,64 та 0,95 мг/кг відповідно. Окрім цього, запропонований спосіб надав можливість встановити закономірний зв'язок показника Сгк/Сфк з рН КСl ґрунту, вмістом фракції фізичної глини та загального гумусу ґрунту як за природних умов (формула 5), так і за 4 UA 105444 U Таблиця 1 Тип ґрунту Чорнозем опідзолений Темно-сірий Чорнозем типовий Темно-сірий Чорнозем типовий Дерново-підзолистий Темно-сірий Чорнозем опідзолений Чорнозем звичайний Вміст Сгк, % Вміст Сфк, % Сгк/Сфк За природних умов 0,84 0,39 21 0,35 0,34 1,02 0,38 0,30 1,3 За впливу технологічного навантаження 0,39 0,28 1,36 0,49 0,28 1,8 За впливу техногенного забруднення ВМ 0,16 0,28 0,57 0,39 0,36 1,08 0,8 0,41 1,95 0,93 0,42 2,21 Вміст ФГ, % 52,20 48,65 49.80 41,69 44,65 13,7 46,55 49,9 37,75 Таблиця 2 Прогнозований / Прогнозований / фактичний* вміст фактичний* вміст ME рухомих форм ME та Вид навантажень Вид навантажень та типи та ВМ у рослинах, мг/кг ВМ у ґрунті, мг/кг ґрунту та види рослин сухої речовини ґрунту Рb Zn Рb Zn За відсутності навантажень (природні умови) Дерново-підзолистий 2,99/2,65* 0,83/0,69* 3,99/4,17* 21,27/21,48* Сірий лісовий 3,0/2,73* 2,2/1,92* 0,31/0,36* 29,45/29,6* овес Темно-сірий 2,8/2,2* 2,0/1,75* 0,88/0,66* 27,5/24,5* Чорнозем опідзолений 1,7/1,95* 1,6/1,22* 0,95/0,86* 23,64/21,91* За впливу органо-мінеральної системи удобрення (технологічне навантаження) Темно-сірий 1,6/1,9* 1,5/1,2* овес 0,41/0,5* 25,8/26,5* За впливу забруднення ВМ (техногенне навантаження) Темно-сірий 35,01/34,2* 274/286,6* овес 2,98/2,9* 45,31/44,2* ГДК вмісту рухомих форм, МДР для рослин, 2 23 5 50 мг/кг ґрунту мг/кг 5 10 15 20 25 впливу різних рівнів навантажень (технологічних - формула 6, техногенних - формула 7) на ґрунтову систему: 2 Сгк/Сфк=-10,65+2,17х+0,72у-0,87z(R=0,99; R =0,97; F(3,14)=255,4) (5) 2 Сгк/Сфк=-0,51+0,81х+0,21у-0,05z(R=0,98; R =0,97; F(3,8)= 126,1) (6) 2 Сгк/Сфк=-0,71+0,24x+0,6y-0,1z(R=0,62; R =0,5; F(6,57)= 5,97), (7) де Сгк/Сфк - співвідношення вуглецю гумінових кислот до вуглецю фульвокислот; х - рН КСl ґрунту, у - гумус, % z - вміст фізичної глини, % З метою усунення негативного впливу кількості скорельованих показників, врахованих у моделі, на точність розрахованих прогнозованих характеристик залежних змінних (значень вмісту МЕ/ВМ у системі ґрунт-рослина) було здійснено оптимізацію чисельності показників моделі на основі принципу необхідного мінімуму. Для показників (загальний вмісту гумусу, рН ґрунту відповідно до формул 5-7), що мають прямий позитивний зв'язок з показником групового складу гумусу та фракції фізичної глини ґрунту необхідним є доведення пріоритетності їх впливу на результативну ознаку (Сгк/Сфк) та проведення їх визначення, що призводить до значного збільшення витрат ресурсів та трудомісткості реалізації способу. До того ж їх аналітичне визначення має похибки вимірювання (наприклад визначення вмісту гумусу у ґрунті - до 20 %, вмісту ME/BM - до 10-15 % тощо). Тому було взято до уваги лише показник вмісту фракції фізичної глини ґрунту, який від'ємно пов'язаний з показником Сгк/Сфк. Доцільність використання показника вмісту фізичної глини ґрунту, як інформативної гранулометричної фракції, обумовлена також і тим, що гранулометричний склад ґрунту є його 5 UA 105444 U 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 генетичною характеристикою, від якої залежать властивості і режими. Гранулометричний склад акумулює результати багатьох процесів ґрунтоутворення. Окрім цього, цей показник є найважливішим у системі нормативів екологічних умов росту і розвитку, мінерального живлення рослин. Тому для комплексної оцінки екологічного стану ґрунту певного типу та прогнозування елементного статусу системи ґрунт - рослина для екологічного нормування та управління якістю у трофічних ланцюгах та для оцінки здатності ґрунту до оструктурення, у тому числі за умов антропогенних навантажень, важливо знати якість його макро- та мікроагрегатів. Отже за результатами розрахунків прогнозованих рівнів вмісту ME/BM у рослинах на досліджених ґрунтах (табл. 2), згідно із запропонованим способом, було отримано дані щодо ризику нестачі вмісту ME (Zn у рослинах вівса на дерново-підзолистому ґрунті) так і забруднення ВМ (вміст Рb, дерново-підзолистий ґрунт), наприклад системи ґрунт-овес за природних умов. Таким чином, спосіб дозволяє знайти найкращі системи тип ґрунту - вид рослин, які в цьому тандемі дадуть найкращі якісні показники та забезпечить можливість корегування мікроелементного статусу системи ґрунт-рослина з отриманням якісної рослинної продукції. Ефективність прогнозування якості рослин та її коригування за умов технологічного навантаження (застосування органо-мінеральної системи удобрення) доведено на підставі отриманих прогнозних оцінок вмісту Рb та Zn у рослинах вівса. Наприклад на темно-сірому ґрунті, який за даними ГДК можливо вважати забрудненим, на базі прогнозованих даних вмісту металу-токсиканту Рb повинне відбутися зниження його вмісту до 0,41 мг/кг і збільшення вмісту мікроелементу Zn до 25,8 мг/кг за позитивного впливу застосування запропонованої системи удобрення (табл. 2). Що підтверджено отриманими фактичними даними та за співставленням зі значеннями максимально допустимого рівня (МДР) слід визнати отриману продукцію чистою. Запропонований спосіб дає можливість управляти якістю системи ґрунт-рослина з врахуванням типу ґрунтів та вирощуваної рослинної продукції, відповідно до природнокліматичної зони, разом з використанням органо-мінеральних та мікродобрив з одержанням продукції з прогнозованими рівнями якості, у тому числі і за умов техногенного забруднення. Так, на забрудненому темно-сірому важкосуглинковому ґрунті за прогнозними даними передбачено отримання продукції з вмістом Рb і Zn у межах нормативних рівнів. Отримані результати підтвердили прогнозні дані. У рослинах вівса фактичний вміст ME та ВМ не перевищує значень МДР. Отже використання прогнозованих рівнів вмісту ВМ дозволяє заздалегідь передбачати якість рослин на забрудненому ґрунті певного типу та скорегувати сівозміни і спектр придатних до вирощування рослин за таких умов з отриманням продукції встановленим нормативам якості. Також реалізація запропонованого алгоритму способу надає можливість одночасно вирішувати зворотну задачу розрахунку кількісних параметрів показника СГК/СФК у ґрунті, фізичної глини (ФГ) на підставі кореляційно пов'язаних з ними відомого вмісту ME та ВМ у системі ґрунт-рослина за природних умов та впливу антропогенних навантажень (технологічне, техногенне забруднення ВМ). Відмітними рисами та перевагами заявленої корисної моделі у порівнянні з відомими способами та підходами, є наступні: - експресність отримання та підвищення точності прогнозованих значень вмісту ME та ВМ у системі ґрунт - рослина, як складової інших трофічних ланцюгів, за рахунок розширення спектра інформативних діагностичних показників екологічного стану ґрунту та рослин та можливість поширення даного способу на інші природні об'єкти; - універсальність завдяки придатності способу для всіх типів ґрунтів різних природнокліматичних зон і для рослин з встановленими закономірностями поглинання ME/ВМ з ґрунту певного типу та інформативність встановлених прогнозованих значень вмісту ME/ВМ для екологічного нормування якості та оцінки екологічного стану системи ґрунт-рослина; - ефективність прогнозованості мікроелементного статусу та екологічного стану ґрунту за оцінювання нестачі ME та небезпеки надлишкового накопичення ВМ та прогнозу явищ міграції хімічних елементів у системі ґрунт-рослина, управління її якістю за природних умов, впливу технологічного навантаження та техногенного забруднення ВМ. ФОРМУЛА КОРИСНОЇ МОДЕЛІ 55 60 Спосіб прогнозування елементного статусу системи ґрунт-рослина для екологічного нормування та управління якістю у трофічних ланцюгах, який включає відбір зразків, їх аналізування та прогнозування вмісту ME у ґрунті за математичними моделями залежності співвідношення вмісту вуглецю гумінових (СГК) і фульвокислот (СФК), який відрізняється тим, що додатково визначають стандартним методом показник вмісту фізичної глини у ґрунтових 6 UA 105444 U 5 10 15 зразках та вміст ME (BM) у рослинних зразках за антропогенного навантаження та, на основі отриманих математичних моделей і встановлених залежностей діагностичних показників визначають прогнозований вміст рухомих форм ME (ВМ) у ґрунті та рослинах, наприклад вміст СZn ґрунт (1), СPb ґрунт (2) у чорноземі опідзоленому та вміст СZn овес (3), СPb овес (4) у рослинах за формулами: 2 СZn ґрунт=1,07-1,98x+0,09у (r=0,75; R =0,5; F(2,15)=5,8), (1) 2 СPb ґрунт=2,66+4,5х-0,2у (r=0,82; R =0,68; F(2,15)=16,43), (2) 2 СZn овес=20,75-3,55x+0,14у+2,49z (r=0,90; R =0,82; F(3,14)=22,3), (3) 2 СPb овес=5,67+0,36x-0,1у-0,13z (r=0,97; R =0,95; F(3,14)=89,59), (4) де СZn, СPb - прогнозований (розрахунковий) вміст рухомих сполук відповідного металу у ґрунті/рослинах, мг/кг; x - співвідношення Сгк/Сфк, у - вміст фізичної глини, %; z - вміст рухомої форми металу у ґрунті, мг/кг, з подальшим визначанням прогнозованих значень вмісту рухомих сполук певного металу у ґрунтах і рослинах та поширення алгоритму способу на ґрунти і рослини різних типів та видів. 7 UA 105444 U Комп’ютерна верстка А. Крулевський Державна служба інтелектуальної власності України, вул. Василя Липківського, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут інтелектуальної власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601 8