Спосіб прогнозування забезпеченості ґрунтів мікроелементами

Реферат: Спосіб прогнозування забезпеченості ґрунтів мікроелементами включає відбір зразків, їх аналізування та прогнозування вмісту мікроелементів в ґрунті за математичними моделями. У зразках визначають середній вміст вуглецю гумінових (СГК) і фульвокислот (СФК). На основі статистико-математичного аналізу, одержують регресійні рівняння, за якими визначається прогнозований вміст ME (BM) у ґрунті, наприклад, Zn (1) і Мn (2): 2 Y(Zn) = 0,852 - 0,466Х + 0,071Х , (1) 2 Y(Mn) = 53,887-28,371Х + 3,974X , (2) UA 89939 U (12) UA 89939 U UA 89939 U 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 Корисна модель стосується способів діагностики і прогнозування рівня забезпечення ґрунтів мікроелементами (ME) і важкими металами (ВМ). Спосіб може знайти застосування в галузі сільського господарства як альтернатива визначання вмісту рухомих форм ME та ВМ лабораторно-аналітичним методом у спеціалізованих агрохімічних лабораторіях. Спосіб є також корисним у вирішенні питань прогнозування рівня забезпеченості ґрунтів необхідними мікроелементами та при оцінці небезпеки надлишкового накопичення ВМ у ґрунтах. Відомо спосіб прогнозування екологічного стану ґрунту [UA № 83563 Спосіб прогнозування екологічного стану ґрунту в зоні техногенного забруднення], що передбачає визначення екологічного стану ґрунту шляхом відбору зразків ґрунту і рослин, проведення аналізів, математичну обробку результатів, за результатами одержаних даних будують для кожного типу ґрунтів графіки залежності урожайності від рівня забруднення за кожним його елементом, використовують їх для подібних ґрунтів та забруднювачів для визначення екологічного стану ґрунтів та прогнозування впливу забруднення на урожайність та її якість. Проте, цей спосіб є трудомістким, передбачає значні витрати часу на відбір зразків та аналізування, і призначений для використання виключно у зонах техногенного забруднення ґрунтів. Відомо інший відомий спосіб індикації та оцінки екологічного стану системи ґрунт-рослина за біохімічними показниками [UA № 92476 Спосіб індикації та оцінки екологічного стану забрудненої важкими металами системи ґрунт-рослина за біохімічними показниками], що включає відбір зразків ґрунту, їх біохімічний аналіз, математичну обробку одержаних результатів, на базі яких визначається ступінь деградації ґрунту, який відрізняється тим, що відбір зразків проводять з ґрунтового шару не більш 35 см, аналіз біохімічних показників визначають і в ґрунті, і в рослинах, за результатами математичної обробки одержаних даних виділяють біохімічні показники системи ґрунт-рослина, які знаходяться в оберненій залежності і на базі яких будують математичні моделі з графічною їх візуалізацією, за якими прогнозують забруднення системи ґрунт-рослина і поширюють ці взаємозв'язки на досліджувані типи ґрунтів. Однак, цей спосіб також належить до способів діагностики та оцінки забруднення важкими металами (ВМ) і не дає змоги здійснювати прогнозування забезпеченості сільськогосподарських ґрунтів необхідними для рослин мікроелементами. Найбільш близьким по технічній суті й результату, що досягається, є спосіб прогнозування змін вмісту рухомих форм цинку і міді в ґрунтах [UA № 58720 Спосіб прогнозування змін вмісту рухомих форм цинку і міді у зрошуваному темно-каштановому ґрунті при систематичному внесенні мінеральних добрив], що передбачає відбір зразків ґрунту, після внесення мінеральних добрив, в якому стандартними методами визначається вміст рухомих елементів живлення рослин (нітратний азот за Грандваль-Ляжем, аміачний азот колометрично з реактивом Неслера, рухомий фосфор за Мачигіним) та за співвідношенням мінерального азоту (N-NO3+N - NH4) до рухомого фосфору на основі математичних моделей, які пов'язані тісним кореляційним зв'язком між досліджуваними показниками, визначається прогнозований вміст: добрив за регресійними рівняннями: рухомий цинк: -0,1387 Y=1,6677Х , рухома мідь: 2+ Y = -0,0038 × 0,0719Х - 0,0314, де Y - прогнозований (розрахунковий) вміст рухомих цинку або міді, мг/кг ґрунту; X - співвідношення мінерального азоту (N-NO3+N - NH4) до рухомого фосфору (Р2О5). Указаний спосіб не дозволяє прогнозувати вміст інших мікроелементів, і має вузько обмежене застосування - на зрошуваному темно-каштановому ґрунті за умов систематичного внесення мінеральних добрив. В основу корисної моделі поставлена задача удосконалення способу прогнозування забезпеченості ґрунтів мікроелементами за рахунок встановлення залежності вмісту рухомих форм мікроелементів від групового складу органічної речовини ґрунту й поширення його використання на різні типи ґрунтів. Поставлена задача вирішується тим, що у відомому способі прогнозування забезпеченості ґрунтів мікроелементами, який включає відбір зразків, їх аналізування та прогнозування вмісту мікроелементів в ґрунті за рівняннями регресії, згідно з винахідницьким задумом, у зразках визначають середній вміст вуглецю гумінових (СГК) і фульвокислот (СФК) та, на основі статистико-математичного аналізу, одержують регресійні рівняння, за якими визначають прогнозований вміст ME, (BM) у ґрунті, наприклад, Zn і Мn: 60 1 UA 89939 U 2 Y(Zn) = 0,852-0,466Х + 0,071 × , (1) де Y(Zn) - прогнозований вміст рухомих форм цинку, мг/кг ґрунту; X - співвідношення вмісту вуглецю гумінових і фульвокислот; 2 Y(Mn) = 53,887-28,371Х + 3,974 × , (2) 5 10 15 20 25 де Y(Mn) - прогнозований вміст рухомих форм марганцю, мг/кг ґрунту; X - співвідношення вмісту вуглецю гумінових і фульвокислот. На базі прогнозованого вмісту рухомих форм ME (BM) прогнозують рівень забезпеченості ґрунтів необхідними мікроелементами чи здійснюють оцінку небезпеки надлишкового накопичення ВМ у ґрунтах, поширюючи ці дані на ґрунти дослідної території. Подібні регресійні рівняння розраховуються індивідуально для кожної ґрунтової вибірки (дослідної території) окремо. Графічну візуалізацію впливу різних компонентів органічної речовини на рухомість мікроелементів зображено на фіг. 1, 2. Дослідження впливу різних компонентів органічної речовини на рухомість мікроелементів проводились із відбором зразків орного шару різних типів ґрунту (від дерново-підзолистих ґрунтів та буроземів до темно-каштанових), що розташовані в різних ґрунтово-кліматичних зонах України і значно відрізняються за своїми основними властивостями. Відбір зразків проводився відповідно до ДСТУ 4287:2004. Загальний вміст органічної речовини в ґрунтах визначається за методом Тюріна ДСТУ 4289:2004, груповий склад гумусу (вуглецю гумінових та фульвокислот) - за методом КононовоїБєльчикової МВВ 31-497058-006-2002. Вміст вуглецю в гумінових і фульвокислотах ґрунтів різного генезису наведено у таблиці 1. Визначається вміст рухомих форм мікроелементів методом атомно-абсорбційної спектрофотометрії за ДСТУ 4770.1:2007 - ДСТУ 4770.9:2007. Отримана в 3-кратній повторності аналітична інформація статистично обробляється із використанням модулів кореляційного і регресійного аналізів у рамках пакета Statistica 10.0 із підтвердженням її достовірності. Таблиця 1 № п/з 1 2 3 4 5 6 7 30 35 40 45 Ґрунт Вміст СГК, % Вміст СФК, % Дерново-підзолистий 0,20 0,11 Сірий лісовий 0,18 0,35 Чорнозем опідзолений 0,22 1,00 Чорнозем типовий 0,27 0,94 Чорнозем звичайний 0,23 0,83 Чорнозем південний 0,27 0,49 Темно-каштановий залишково-солонцюватий 0,11 0,22 СГК / СФК 0,550 1,944 1,839 3,481 3,609 1,815 2,000 За результатами досліджень шляхом статистичного моделювання аналітичної інформації було одержано множинні нелінійні регресійні рівняння залежності вмісту рухомих форм мікроелементів від співвідношення С ГК / СФК у складі органічної речовини ґрунту. За побудованими за методом Forward stepwise квадратичними моделями було одержано прогнозовані значення вмісту рухомих форм цинку і марганцю. Наприклад: у досліджених зразках орного шару дерново-підзолистого ґрунту середній вміст СГК дорівнює 0,20 %, СФК - 0,11 %, величина їх співвідношення (СГК / СФК) становить 0,550. Відповідно прогнозований вміст рухомих форм цинку визначається, як: 2 Y(Zn) = 0,852-0,466*0,55+0,071*0,55 =0,852-0,466*0,55+0,071*0,3025=0,8520,256+0,0215=0,61 мг/кг ґрунту. Високий ступінь зв'язку між прогнозованим вмістом цинку і С ГК / СФК в одержаній моделі 2 підтверджується високими коефіцієнтами детермінації R =0,97. Адекватність моделі при перевірці гіпотези підтверджена F-критерієм Фішера (F(2,4)=37,247) і t-критерієм Стьюдента (t(4) = 9,78;-5,54; 3,86) при рівні достовірності р