Биологические свойства почвы для их эколого-экономической оценки : на примере Серпуховского и Подольского районов Московской области

• Автор: Гавриленко, Елена Григорьевна
• Шифр специальности: 03.02.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 167 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
I. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
I. 1. Роль почвы в наземных экосистемах
I. 2. Оценка почвы
1.2. 1. Оценка качества (бонитировка) почвы и ее параметры
I. 2. 2. Экономическая (кадастровая) оценка земель в России
I. 2. 3. Эколого-экономическая оценка почв (существующие подходы)
I. 2. 4. Биологические параметры для оценки качества почвы в России и за рубежом22
I. 2. 4. 1. Микробная биомасса почв и ее активность для оценки почв
1. 2. 4. 2. Пространственная вариабельность микробиологических показателей почв
II. ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ
И. 1. Объекты исследования
П. 1. 1. Районы исследования
II. 1. 2. Отбор почвенных образцов
II. 2. Методы
II. 2. I. Микробиологические
II. 2. 2. Физико-химические
II. 2. 3. Расчет почвенно-экологического индекса (ПЭИ)
II. 2. 4. Статистическая обработка результатов
III. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ
III. 1. Физико-химические параметры почв территории
III. 1. 1. Органический углерод
III. 1. 2. Кислотность (pH)
III. 1. 3. Фосфор и калий
III. 1. 4. Гранулометрический состав
III. 1. 5. Подвижные формы свинца и кадмия
III. 2. Почвенно-экологический индекс (ПЭИ) Серпуховского и Подольского районов
III. 2. 1. Коэффициенты для расчета показателей, составляющих ПЭИ
III. 2. 2. ПЭИ разных почв
III. 2. 3. ПЭИ разных экосистем
III. 3. Микробиологические показатели почв Серпуховского и Подольского районов
III. 3. 1. Углерод микробной биомассы почв
III. 3. 2. Базальное дыхание почв
III. 3. 3. Микробный метаболический коэффициент почв
III. 3. 4. Доля углерода микробной биомассы в общем органическом углероде почвы

III. 3. 5. Взаимосвязь между микробиологическими параметрами почв
III. 3. 6. Визуализация содержания Смик и БД почв Подольского и Серпуховского р-нов
III. 3. 7. Взаимосвязь между микробиологическими и физико-химическими параметрами для доминирующих типов почв Серпуховского и Подольского районов

III. 4. Пространственное варьирование микробиологических параметров почв разных
экосистем
III. 4. 1. Микробиологические параметры почвы лесов
III. 4. 2. Взаимосвязь между микробиологическими и физико-химическими
параметрами почв разных экосистем
III. 4. 3. Микробиологические параметры почв на разных элементах рельефа Серпуховского и Подольского районов

III. 4. 4. Влияние разных факторов (экосистема, почва, элемент рельефа) на
дисперсию величин Смик и БД
III. 5. Взаимосвязь между значением ПЭИ, микробиологическими и физикохимическими параметрами почв
III. 6. Экономическая оценка почв территории Серпуховского и Подольского районов
III. 6. 1. Кадастровая стоимость земель сельскохозяйственного назначения и лесного
фонда Серпуховского и Подольского районов
III. 6. 2. Определение цены почвы на основе почвенно-экологического индекса
III. 6. 3. Кадастровая стоимость и цена почвы участков сельскохозяйственного
назначения на территории Серпуховского и Подольского р-нов
III. 6. 4. Определение цепы почвы с учетом биологического показателя
ВЫВОДЫ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность проблемы. За последние десятилетия на смену одностороннему восприятию почвы как сельскохозяйственного ресурса пришло понимание ее первостепенной роли в поддержании качества окружающей среды на локальном, региональном и глобальном уровне (MEA-Millennium
Функционирование почвы обусловлено в значительной степени деятельностью микробного компонента, биомасса которого составляет около 85% таковой всех почвенных организмов и привносит около 90% всего потока СОг суши (Lynch, Wiseman, 1998). Микробиологические показатели почвы (в первую очередь, биомасса и дыхание) часто используют для оценки их устойчивости и экосистемы в целом, в т.ч. н при разных сценариях (Звягинцев и др., 1976; Кожевин и др., 1989; Kennedy, Smith, 1995; Wardle, Giller, 1996; Ohtonen et al., 1997; Ананьева, 2003). Живая часть органического углерода почвы - микробная биомасса - является более чувствительной к различным воздействиям и нарушениям, чем органическое вещество в целом (Wardle, 1992; Powlson, 1994). Микробная биомасса - ценный показатель для многих экологических исследований и мониторинговых программ для разных регионов и масштабов (Звягинцев, 1987; Wardle, 1992; Winding ct al., 2005), а также полезный «инструмент» для определения критических пределов нормального (сбалансированного) функционирования почв (Knoepp ct al., 2000; Andrews, Carroll, 2001), а в ряде Европейских стран этот показатель имеет статус стандартного индекса для определения качества почвы (DIN ISO 14240-1, 1997).
В нашей стране почву оценивают бонитировкой (физико-химические показатели), выделяют понятие экологической бонитировки (физико-химические показатели и загрязнители) и экологического состояния (гигиенические нормативы). Подчеркивается, что для бонитировки почв следует учитывать показатели, в т.ч. и биологические, характеризующие их экологические функции (Добровольский, Никитин, 1986, 1990, 2006). Активно разрабатываются вопросы, связанные с экологическим нормированием почв и управлением их качеством (Яковлев, Евдокимова, 2011), а также их сертификацией (Макаров, Каманина, 2008). Министерство охраны окружающей среды и природных ресурсов РФ утвердило основные критерии экологической деградации почвы, среди которых показатели микробной биомассы и дыхания (Критерии оценки
Биологические (микробиологические) параметры для оценки «качества» и «здоровья» почвы широко используются за рубежом (Doran, Parkin, 1996; Elliott et al

II. 2. 4. Статистическая обработка результатов
Физико-химические и биологические измерения почв выполнены в 3-х и 4-х повторностях соответственно. Микробиологические данные выражены как средние величины ± стандартное отклонение, расчет выполнен на вес сухой почвы (105°С, 8 ч). Статистический анализ результатов (факторный, дисперсионный и корреляционный) выполнен в программе Statistica 7.0. Для определения стандартного отклонения функций случайных величин вида у = х / z (показатели qCО2, СШ1К / Сорг,) использовали формулу:
V(xsJ2+(zsx)2
sy 2 >
где sy - стандартное отклонение для частного, х - значение числителя, z - значение знаменателя, sx и s, _ стандартное отклонение для х и z (Дмитриев, 1995). Для оценки вклада факторов «экосистема», «почва» и «рельеф» в дисперсию величин СШ1К, БД и ПЭИ выполнен трехфакторный анализ ANOVA. Каждый фактор в этом анализе был представлен двумя градациями: «экосистема» (лес и залежь), «почва» (дерново-подзолистая и серая лесная), «рельеф» (пойма + нижняя и средняя части водораздельного склона и верхняя часть водораздельного склона + водораздел). Дисперсию величин СШ1К, БД и ПЭИ почв лесов оценивали четырехфакторным анализом ANOVA («тип леса», pH, С0рг и гранулометрический состав). Взаимосвязь между ПЭИ, микробиологическими (Смнк, БД, qC02, С„„к / С0р,) и физико-химическими (Сорг, pH, содержание физической глины (ФГ), Р2О5, К2О) показателями почв оценивали анализом главных компонент. Изученные параметры учитывали как базовые. Для почв леса, залежи и пашни (п = 258) доминирующая растительность (древесная или травянистая) рассматривалась в качестве группирующего фактора. Кроме того, для почвы лесов (п = 151) группирующим фактором служил тип леса (еловый, смешанный, сосновый, лиственный), а пашни (п = 17) - тип почвы (аллювиально-луговая, серая лесная, дерново-подзолистая). Карты распределения величин С„„к, БД, ПЭИ и цены почв изученных р-нов составлены в программе Surfer 8.0 (метод интерполяции Kriging).