Проектирование на насыпных грунтах: 11.2.3. Проектирование оснований на насыпных грунтах ч.2

11.2.3. Проектирование оснований на насыпных грунтах ч.2

Поверхностное уплотнение вибрационными машинами и виброкатками применяется для уплотнения на глубину до 1,5—2 м насыпных грунтов, представляющих собой недостаточно уплотненные, планомерно возведенные насыпи и отвалы, состоящие из средних и мелких песков (в том числе располагающихся ниже уровня подземных вод). При необходимости уплотнения на большую глубину уплотнение вибрационными машинами выполняется в два слоя по аналогии с описанным выше уплотнением тяжелыми трамбовками. Проектирование оснований на насыпных грунтах, уплотненных вибрационными машинами, выполняется так же, как и при уплотнении тяжелыми трамбовками или устройстве песчаных, гравийных и других грунтовых подушек.

Глубинное уплотнение пробивкой скважин применяется на планомерно возведенных насыпях с недостаточным уплотнением, отвалах и свалках грунтов и отходов производств (относящихся по своему составу к глинистым грунтам) с содержанием органических включений не более 0,05. В неслежавшихся насыпных грунтах глубинное уплотнение пробивкой скважин выполняется, как правило, на всю их толщину, а в слежавшихся — в пределах 0,4—0,8 размера активной зоны, в которой возможные осадки как по абсолютной величине, так и по степени их неравномерности не превышают предельно допустимых величин. При содержании в насыпных грунтах включений, затрудняющих пробивку скважин на проектную глубину, допускается до 40 % скважин проходить на неполную глубину при условии получения «отказа» в пробивке и при глубине их не менее 0,6 проектной. В целях снижения сжимаемости уплотненного грунта, а также увеличения расстояния между скважинами и тем самым снижения стоимости и трудоемкости работ для заполнения пробитых скважин рекомендуется использовать жесткий материал типа гравия, крупного песка, стойкого шлака, щебня и т.п.

В связи с образованием в верхней части разуплотненного, так называемого буферного слоя, глубинное уплотнение насыпных грунтов пробивкой скважин должно применяться в сочетании с доуплотнением грунта тяжелыми трамбовками на отметке заложения фундаментов.

Проектирование оснований на насыпных грунтах, уплотняемых пробивкой скважин, выполняется так же, как и на просадочных грунтах с I типом грунтовых условий (см. п. 10.1). За счет более интенсивного уплотнения насыпного грунта в горизонтальном направлении при заполнении скважин жестким грунтовым материалом (гравием, крупным песком, щебнем и т.п.) расстояния между скважинами, полученные по формуле (10.50) или табл. 10.7, увеличиваются в 1,25 раза, а при заполнении скважин глинистым грунтом или мелкими песками — в 1,1 раза.

Гидровиброуплотнение глубинными вибраторами применяется на планомерно возведенных насыпях, отвалах грунтов и отходов производств, относящихся по составу к песчаным грунтам (в том числе залегающим ниже уровня подземных вод). Глубина уплотнения принимается обычно до 0,8 размера активной зоны с учетом требований расчета оснований, фундаментов и зданий по деформациям.

Основания на грунтах, уплотненных глубинными вибраторами, проектируются так же, как и при глубинном уплотнении просадочных грунтов с I типом грунтовых условий. При этом полученные по формуле (10.50) или табл. 10.7 расстояния между точками погружения вибратора уменьшаются в 1,2 раза.

Прорезка насыпных грунтов выполняется забивными или буронабивными сваями в следующих случаях:

• – если при использовании насыпных грунтов в качестве оснований (в том числе с применением методов подготовки оснований) не обеспечиваются допустимые осадки фундаментов как по абсолютной величине, так и по степени их неравномерности;
• – при отсутствии технической и практической возможности для уплотнения песчаных грунтов на необходимую глубину;
• – при содержании в насыпных грунтах (свалках грунтов и отходов производств) большого количества (более 0,05—0,1) органических включений;
• – при высокой несущей способности подстилающих насыпь грунтов естественного сложения;
• – если в насыпных грунтах отсутствуют крупные прочные включения (козлы в шлаках, металл, бетон, железобетон и т.п.) и обеспечивается возможность забивки свай или проходка скважин под них до подстилающего несущего слоя;
• – при более целесообразном (по сравнению с методами уплотнения насыпных грунтов) применении свайных фундаментов по технико-экономическим показателям.

В насыпных грунтах обычно применяются забивные сваи, так как при их забивке обеспечиваются уплотнение грунта, проходка и разрушение мелких и относительно непрочных включений (отходы древесины, резины, кирпича и т.п.). Кроме того, при забивных сваях упрощается технология устройства фундаментов в водонасыщенных и неустойчивых насыпных грунтах. Буронабивные сваи устраивают в тех случаях, когда погружение забивных свай невозможно (из-за наличия крупных включений) на проектную глубину, а для бурения скважин применяются методы, обеспечивающие проходку их вне зависимости от включений различных материалов.

При проектировании свайных фундаментов в неслежавшихся насыпных грунтах или при устройстве дополнительных подсыпок толщиной более 2—3 м учитываются дополнительные нагрузки от сил нагружающего трения в пределах насыпного грунта и верхней части подстилающего грунта естественного сложения, где процесс уплотнения от веса насыпи не завершился и возможная осадка от веса насыпи превышает 3 см.

Конструктивные мероприятия при проектировании на насыпных грунтах принимаются в тех случаях, когда при использовании насыпных грунтов в качестве естественного основания или с подготовкой основания рассмотренными выше методами уплотнения не обеспечиваются допустимые осадки по их абсолютной величине или по степени неравномерности. Конструктивные мероприятия предназначаются для повышения прочности и общей пространственной жесткости зданий, приспособления их к неравномерным деформациям грунтов в основании и тем самым для повышения допустимых осадок проектируемых зданий.

В комплекс конструктивных мероприятий обычно входит: разрезка зданий и фундаментов осадочными швами; устройство в фундаментах и зданиях армированных поясов; повышение прочности стыковых соединений между отдельными сборными элементами; увеличение площадей опирания несущих элементов покрытий и перекрытий на стены и колонны и т.п. Назначаются конструктивные мероприятия, как правило, по расчету конструкций фундаментов и зданий на возможные неравномерные осадки грунтов в основании.

Крутов В.И., Эйдук Р.П. Устройство обратных засыпок котлованов

СНиП 2.02.01-83* Основания зданий и сооружений

Фундамент на насыпных грунтах: проектирование и возведение основания

Насыпные грунты часто встречаются в местах проведения подрывных работ и свалок различных отходов. Они образуются как самопроизвольно, так и планово. К недостаткам насыпного грунта относят нарушенную структуру, неоднородность, а также неравномерную плотность. Поэтому строительство на таком грунте имеет множество сложностей. Конечно, при правильном подходе данные проблемы вполне можно решить. Главное – правильно подобрать фундамент под строение с учетом грунта.

Содержание статьи

Особенности насыпных грунтов

Согласно строительным нормам, такие грунты делятся на несколько групп. Их классификация зависит от причины их образования:

• Планово возведенные участки. Возводятся в соответствии с разработанной документацией.
• Отсыпные. Возникают в результате проведения различных земельных работ. Так, это может быть результатом сравнивания холма или планирования участка большой площади.
• Также насыпные грунты могут быть образованы в результате скопления промышленных и бытовых отходов.

Особенность планово-насыпных грунтов заключается в их однородности и равномерности к сжатию. Они могут образовываться как намывным, так и сухим способом. При намывном способе используется гидромеханизация. Во втором случае речь идет об использовании тяжелой строительной техники, такой как бульдозеры, скреперы и другие. В процессе устройства участка выполняется трамбовка почвы, что значительно улучшает ее несущую способность.

Планово-насыпные грунты

Что касается насыпных грунтов второй группы, то они в основном имеют однородную структуру. Отличие состоит в том, что такая почва имеет неоднородную плотность в разных местах участка, что влияет на сжимаемость. Такие характеристики почвы объясняются тем, что она может быть образована разными способами. Так, это может быть организованный отсып слоями или намыв промышленным способом.

Второй тип насыпного грунта

Третий тип насыпных грунтов образуется также, что и плановые насыпы. Почва на участках с промышленными и бытовыми отходами уплотняется под своим весом или с помощью специальной техники. В результате этого образуется почва, плотность которой по всей площади практически одинакова. Конечно, исключением являются места, где участок располагается под уклоном.

Третий тип насыпных грунтов – места выгрузки отходов.

Уплотнение насыпного грунта перед возведением фундамента

При покупке участка мало кто подозревает, с какими сложностями ему придется столкнуться. В первую очередь это касается мест, где ранее был склон или овраг, а для выравнивания площадки использовался насыпной грунт. Перед тем, как начинать выполнение строительных работ, нужно провести геологическое исследование почвы. На основе таких исследований можно будет рассчитать несущие способности грунта.

Насыпные грунты часто используются для выравнивания участка. Конечно, при выполнении таких работ стоит учитывать тот факт, что почва в таких местах будет иметь недостаточную прочность для проведения на ней строительства. Уплотнение может быть произведено несколькими способами:

• Естественное уплотнение, которое производится под собственным весом почвы. Такое метод занимает довольно много времени.
• Уплотнение с помощью специальной техники. В особенности это касается тяжелой трамбовки.
• Также можно выполнить цементизацию и силикатизацию участка. Такой метод является очень затратным.

Усадка грунта во многом зависит от его вида. Так, например, если речь идет о глине, то ее природное уплотнение происходит на протяжении пяти лет. Крупнообломочная почва может приобрести нужных показателей уже через год. Но быстрее всего уплотняется песок: на уплотнение уходит всего полгода.

Виды подходящих фундаментов

Насыпи относят к сложным грунтам, поэтому к выбору фундамента нужно подойти очень внимательно. При устройстве того или иного основания следует учесть некоторые особенности:

• Монолитная плита позволяет равномерно распределить нагрузку от строения по всей площади плиты. Такой фундамент отличается высокой надежностью. Главный недостаток – высокая стоимость.
• Чтобы соорудить ленточный фундамент, нужно провести оценку почвы и выполнить ряд сложных работ.
• Свайный фундамент дозволено использовать только на тех участках, где насыпы имеют высокую плотность, а под ними расположен естественный грунт с высокой несущей способностью.

Учитывая такие особенности, специалисты пришли к выводу, что на насыпных грунтах лучше всего использовать монолитную железобетонную плиту. Такое основание обладает многими достоинствами, среди которых прочность и надежность.

Монолитная плита – идеальный вариант

Сооружение такого основания начинается с рытья котлована. Земляные работы лучше всего выполнить экскаватором. Это позволит значительно сократить время строительства. После того как котлован будет готов, а его дно выровнено, приступают к устройству опалубки. Для ее сооружения используют щиты из прочных досок. По периметру с внешней стороны устанавливают распорки, которые позволят защитить конструкцию от заваливания под массой бетона.

Монолитная плита – рекомендованный к возведению на насыпных грунтах фундамент.

После этого на дно котлована укладывают щебень и песок. Песок нужно несколько смочить. Подушка тщательно трамбуется. В результате ее толщина должна составить 20 см, не меньше. На следующем этапе выполняется укладка гидроизоляционного слоя. Он прокладывается по всей площади, захватывая боковые стенки опалубки.

Теперь остается только установить армированную сетку. Первый пояс устанавливается на низ. Количество армированных поясов напрямую зависит от толщины монолитной плиты. При необходимости второй слой монтируется на определенной высоте. Теперь остается только провести заливку бетона. Опалубка снимается только после того, как бетон приобретет прочность.

Помните, что для прочности конструкции важен не только правильный подбор фундамента под грунт, но и правильность монтажных работ. а также качество строительных материалов!

Вконтакте

Facebook

Twitter

LiveJournal

Одноклассники

Мой мир

Загрузка…

6.6 Насыпные грунты «ПРОЕКТИРОВАНИЕ И УСТРОЙСТВО ОСНОВАНИЙ И ФУНДАМЕНТОВ ЗДАНИЙ И СООРУЖЕНИЙ. СП 50-101-2004» (утв. Госстроем РФ)

действует
Редакция от 09.03.2004
Подробная информация

Наименование документ	«ПРОЕКТИРОВАНИЕ И УСТРОЙСТВО ОСНОВАНИЙ И ФУНДАМЕНТОВ ЗДАНИЙ И СООРУЖЕНИЙ. СП 50-101-2004» (утв. Госстроем РФ)
Вид документа	постановление, правила
Принявший орган	госстрой рф
Номер документа	СП 50-101-2004
Дата принятия	01.01.1970
Дата редакции	09.03.2004
Дата регистрации в Минюсте	01. 01.1970
Статус	действует
Публикация	На момент включения в базу документ опубликован не был
Навигатор	Примечания

6.6 Насыпные грунты

6.6.1 Основания, сложенные насыпными грунтами, должны проектироваться с учетом их неоднородности по составу, неравномерной сжимаемости и возможности самоуплотнения, особенно при вибрационных воздействиях, замачивании, а также за счет разложения органических включений.

Примечание — В насыпных грунтах, состоящих из шлаков и глин, необходимо учитывать возможность их набухания при замачивании водой или химическими отходами производств.

6.6.2 В зависимости от состава и характера происхождения различают насыпные грунты, отходы производств и бытовые отходы.

Насыпные грунты состоят из минералов природного происхождения, первоначальная структура которых изменена в результате разработки и вторичной укладки. К ним относятся: нарушенные природные грунты, вскрышные породы, хвосты обогатительных фабрик.

Отходы производств представляют собой искусственные материалы, образовавшиеся в результате термической или химической обработки природных материалов. К ним относятся: шлаки, золы, золошлаки, шламы.

Бытовые отходы состоят из бытового и строительного мусора с примесями грунтов различного состава.

6.6.3 Насыпные грунты и отходы производств подвержены процессу самоуплотнения, продолжительность которого в зависимости от гранулометрического состава и способа отсыпки приведена в таблице 6.9. По истечении времени, указанного в таблице, насыпные грунты и отходы производств относятся к слежавшимся.

Примечания

1 Планомерно возведенные насыпи выполняют из однородных грунтов и отходов производств путем отсыпки или намыва с уплотнением до заданной плотности сложения.

2 Отвалы формируют путем отсыпки без уплотнения различных видов грунтов, полученных при отрывке котлованов, производстве вскрышных работ, проходке подземных выработок и т.п., а также хвостов обогатительных фабрик и отходов производств.

3 Свалки грунтов, отходов производств и бытовых отходов представляют собой отсыпки, образовавшиеся в результате неорганизованного накопления различных материалов.

Таблица 6.9

6.6.4 В качестве естественных оснований рекомендуется использовать:

— планомерно возведенные насыпи из грунтов и отходов производств;

— отвалы грунтов и отходов производств, состоящие из щебенистых и гравийных грунтов, крупных песков и шлаков.

Свалки грунтов и отходов производств допускается использовать для строительства сооружений III уровня ответственности при проведении расчета по деформациям. Использование свалок бытовых отходов в качестве естественных оснований не допускается.

6.6.5 Неравномерность сжимаемости насыпных грунтов должна определяться по результатам полевых и лабораторных исследований, выполняемых с учетом состава и сложения насыпных грунтов, способа отсыпки, вида материала, составляющего основную часть насыпи. Модуль деформации насыпных грунтов, как правило, должен определяться на основе штамповых испытаний.

6.6.6 Дополнительные осадки фундаментов за счет разложения органических включений учитывают в пределах слоев, расположенных выше уровня подземных вод, при относительном содержании по массе органических веществ в насыпях из песков, хвостов обогатительных фабрик и шлаков более 0,03, а из глинистых грунтов и золошлаков — более 0,05.

6.6.7 Дополнительные осадки, их неравномерность и время развития за счет уплотнения подстилающих грунтов от веса насыпи определяются толщиной слоя насыпных грунтов, а также сжимаемостью и условиями консолидации подстилающих насыпь грунтов.

Примечание — Допускается принимать, что уплотнение подстилающих грунтов от веса насыпи практически заканчивается для грунтов: песков — через 1 год, глинистых, расположенных выше уровня подземных вод, — через 2 года, а находящихся ниже уровня подземных вод — через 5 лет.

6.6.8 Инженерно-геологические изыскания насыпных грунтов предусматривают в дополнение к общим требованиям изучение их состава, способа и давности отсыпки, толщины насыпи и ее изменение на застраиваемом участке, степени изменчивости сжимаемости. При исследовании отходов производств необходимо изучить технологию их образования, химический состав и характерные особенности: склонность к распаду, загрязнение токсичными веществами, наличие органических включений, выделение газов и т.п.

6.6.9 При проведении изысканий кроме бурения необходимо предусматривать проходку шурфов для отбора монолитов для лабораторных исследований и проведения испытаний грунтов штампами (см. 6.6.11).

Для изучения плотности сложения, степени изменчивости сжимаемости, выявления крупных пустот, установления необходимой глубины погружения свай необходимо использовать зондирование (ГОСТ 19912) и геофизические методы исследований.

6.6.10 Скважины бурят на глубину, превышающую глубину насыпного слоя не менее чем на 5 м. Расстояния между скважинами принимают не более: для планомерно возведенных насыпей — 50 м; отвалов — 40 м; свалок — 30 м.

Шурфы проходят на всю толщину насыпного слоя. Расстояния между шурфами принимают не более: для планомерно возведенных насыпей — 100 м; отвалов — 60 м; свалок — 40 м. Монолиты для лабораторных испытаний отбирают через 1-2 м по глубине.

Расстояния между зондировочными скважинами принимают не более: для планомерно возведенных насыпей — 50 м; отвалов — 20 м; свалок — 15 м.

6.6.11 Для сооружений I и II уровней ответственности сжимаемость всех видов насыпных грунтов и отходов производств необходимо определять в полевых условиях статическими нагрузками в соответствии с ГОСТ 20276.

Число испытаний штампами в пределах проектируемого сооружения принимают не менее: для планомерно возведенных насыпей 2; для отвалов — 3.

6.6.12 При использовании насыпных грунтов и отходов производств для устройства искусственных оснований, насыпей, подсыпок под полы, обратных засыпок котлованов и т. п. для назначения проектной плотности и диапазона изменения влажности необходимо предусматривать испытания грунтов по ГОСТ 22733.

6.6.13 Основания, сложенные насыпными грунтами и отходами производств, должны рассчитываться в соответствии с требованиями раздела 5. Если насыпные грунты являются просадочными, набухающи

ОСОБЕННОСТИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ОСНОВАНИИ СООРУЖЕНИЙ, ВОЗВОДИМЫХ НА НАСЫПНЫХ ГРУНТАХ

8.1(8.1). Основания, сложенные насыпными грунтами, должны проектироваться с учетом их значительной неоднородности по составу, неравномерной сжимаемости, возможности самоуплотнения, особенно при ви­брационных воздействиях, изменении гидрогеологических условий, зама­чивании, а также за счет разложения органических включений.

Примечание. В насыпных грунтах, состоящих из шлаков и глин, необходимо учитывать возможность их набухания при замачивании водой или химическими отходами производства.

8.2. В зависимости от состава и характера происхождения различают наспные грунты, отходы производств и бытовые отходы.

Насыпные грунты состоят из минералов природного происхождения, первоначальная структура которых изменена в результате разработки и вторичной укладки. К ним относятся: нарушенные природные грунты, вскрышные породы, хвосты обогатительных фабрик.

Отходы производств представляют искусственные материалы, образовавшиеся в результате термической или химической обработки природных минералов. К ним относятся: шлаки, золы, золошлаки, шламы.

Бытовые отходы состоят из бытового и строительного мусора с примесями грунтов различного состава.

8.3. Насыпные грунты и отходы производств подвержены процессу са­моуплотнения, продолжительность которого в зависимости от грануломе­трического состава и способа отсыпки приведена в табл. 132. По истече­нии времени, указанного в таблице, насыпные грунты, и отходы производств относятся к слежавшимся.

Таблица 132

Примечания: 1. Планомерно возведенные насыпи выполняются по заранее разработанному проекту из однородных грунтов и отходов производств путем отсыпки или организованного намыва с уплотнением до за­данной по проекту плотности сложения.

2. Отвалы формируются путем отсыпки различных видов грунтов, полученных при отрывке котлованов, производстве вскрышных работ, проходке подземных выработок и т.п., а также отходов производств: хвостов обогатительных фабрик, шлаков, зол, золошлаков, шламов.

3. Свалки грунтов, отходов производств и бытовых отходов представля­ют собой отсыпки, образовавшиеся в результате неорганизованного нако­пления различных материалов.

8.4(8.2). Неравномерность сжимаемости насыпных грунтов должна определяться по результатам полевых и лабораторных исследований, выполняемых с учетом состава в сложения насыпных грунтов, способа отсыпки, вида материала, составляющего основную часть насыпи. Модуль деформации насыпных грунтов, как правило, должен определяться на основе штамповых испытаний.

8.5. Дополнительные осадки фундаментов, полов и других конструк­ций за счет разложения органических включений учитываются в пределах слоев, расположенных выше уровня подземных вод, при относительном содержании по массе органических веществ в насыпных грунтах, состоящихиз песков, хвостов обогатительных фабрик и шлаков — более 0,03, а из пы­левато-глинистых грунтов и золошлаков — более 0,05.

8.6. Дополнительные осадки, их неравномерность и время развития за счет уплотнения подстилающих грунтов от веса насыпи определяются тол­щиной слоя насыпных грунтов или отходов производства, а также сжимае­мостью и условиями консолидации подстилающих насыпь грунтов.

Примечание. Допускается принимать, что уплотнение подстилающих грунтов от веса насыпи практически заканчивается для грунтов:

песчаных — через 1 год;

пылевато-глинистых, расположенных выше уровня подземных вод — через 2 года;

пылевато-глинистых, находящихся ниже уровня подземных вод — через 5 лет.

8.7. Степень изменчивости сжимаемости основания, включающего насыпные грунты и отходы производств, определяется в соответствии с п. 2.52(2.54) с учетом их неравномерной сжимаемости, переменной толщины, осадки насыпного слоя за счет самоуплотнения, осадки за счет возмо­жных при замачивании насыпных слоев просадки, набухания и суффозии, влияния вибрации работающего оборудования, городского и промышлен­ного транспорта, изменения уровня подземных вод, осадки подстилающих грунтов от веса насыпи.

8.8.Инженерно-геологические изыскания насыпных грунтов и отходов производств выполняются по специальной программе, позволяющей в до­полнение к общим требованиям на изыскания, установить их состав, спо­соб и давность отсыпки, толщину слоя и изменение ее на застраиваемом участке, физико-механические характеристики, степень изменчивости сжимаемости. При исследовании отходов производств необходимо изу­чить технологию их образования, химический состав и характерные осо­бенности: склонность к распаду, загрязнение токсичными веществами, на­личие органических включений, выделение газов и т. п.

8.9. Объем и состав инженерно-геологических работ назначаются с учетом:

степени изученности и сложности инженерно-геологического строения исследуемой площадки;

конструктивных и эксплуатационных особенностей проектируемых зданий и сооружений;

наличия местного опыта строительства в подобных условиях;

возможных вариантов оснований и фундаментов для проектируемых зданий и сооружений.

8.10. Инженерно-геологические изыскания насыпных грунтов и отходов производств дополнительно включают изучение архивных и литературных материалов по инженерно-геологическим условиям участка и условиям образования насыпных грунтов; местного опыта строительства на насыпных грунтах с учетом типов оснований, фундаментов, конструктивных особенностей зданий и сооружений и их эксплуатации; данных по об­следованию состояния зданий с выявлением величин осадок фундаментов, деформаций в конструкциях и т. п.

8. 11. Исследование площадок, сложенных насыпными грунтами и отходами производств, ведется комплексно с применением бурения, шурфова­ния и зондирования.

Бурение производится для изучения общего инженерно-геологическо­го строения исследуемой площадки.

Шурфование выполняется в целях изучения состава и однородности сложения, а также отбора монолитов для лабораторных определений физико-механических характеристик.

Зондирование используется для изучения плотности сложения, степени изменчивости сжимаемости, наличия крупных пустот, установления необходимой глубины погружения свай и их несущей способности.

8.12. Скважины для изучения общего инженерно-геологического стро­ения исследуемой площадки бурят диаметром не менее 127 мм на глуби­ну, превышающую глубину залегания насыпных грунтов и отходов произ­водств не менее чем на 5 м.

При проведении исследований на площадках, сложенных отвалами и свалками грунтов и отходов производств, глубину проходки половины из требуемого числа скважин допускается принимать на 1 м больше толщины насыпного слоя.

Расстояния между скважинами принимаются равными не менее: для планомерно возведенных насыпей — 50 м; для отвалов — 40 м; для свалок — 30 м.

Число скважин на отдельном участке должно быть не менее 6, а для каждого здания — не менее 3.

Примечание. При наличии в основании насыпи сильно сжимаемых грунтов их изучение производится в соответствии с дополнительными тре­бованиями к инженерно-геологическим изысканиям в районах распрост­ранения таких грунтов.

8.13. Шурфы проходят на всю толщину насыпного слоя и размещают с учетом возможного изменения состава и сложения насыпных грунтов и отходов производств, установленного по результатам бурения скважин.

Расстояния между шурфами принимаются равными не менее:

для планомерно возведенных насыпей — 100 м; для отвалов — 60 м; для свалок — 40 м.

Число шурфов па каждом зас

СП 22.13330.2016 Основания зданий и сооружений. Актуализированная редакция СНиП 2.02.01-83* (с Изменениями N 1, 2, 3)

СП 22. 13330.2016

ОКС 93.020

Дата введения 2017-07-01

Предисловие

Сведения о своде правил

1 ИСПОЛНИТЕЛИ — Научно-исследовательский, проектно-изыскательский и конструкторско-технологический институт оснований и подземных сооружений им.Н.М.Герсеванова (НИИОСП им.Н.М.Герсеванова) — институт АО «НИЦ «Строительство»

2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 465 «Строительство»

3 ПОДГОТОВЛЕН к утверждению Департаментом градостроительной деятельности и архитектуры Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России)

4 УТВЕРЖДЕН приказом Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации от 16 декабря 2016 г. N 970/пр и введен в действие с 17 июня 2017 г.

5 ЗАРЕГИСТРИРОВАН Федеральным агентством по техническому регулированию и метрологии (Росстандарт). Пересмотр СП 22.13330.2011

В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего свода правил соответствующее уведомление будет опубликовано в установленном порядке. Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования — на официальном сайте разработчика (Минстрой России) в сети Интернет

ВНЕСЕНЫ: Изменение N 1, утвержденное и введенное в действие приказом Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации от 20 ноября 2018 г. N 736/пр c 21.05.2019; Изменение N 2, утвержденное и введенное в действие приказом Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации от 24 января 2019 г. N 43/пр c 25.07.2019; Изменение N 3, утвержденное и введенное в действие приказом Министерства строительства и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации (Минстрой России) от 22 ноября 2019 г. N 722/пр c 23.05.2020

Изменения N 1, 2, 3 внесены изготовителем базы данных по тексту М. : Стандартинформ, 2019

Введение

Настоящий документ содержит указания по проектированию оснований зданий и сооружений, в том числе подземных, возводимых в различных природных условиях, для различных видов строительства.

Разработаны НИИОСП им.Н.М.Герсеванова — институтом ОАО «НИЦ «Строительство» (д-р техн. наук , д-р техн. наук Е.А.Сорочан, канд. техн. наук И.В.Колыбин — руководители темы; д-р техн. наук Б.В.Бахолдин, д-р техн. наук А.А.Григорян, д-р техн. наук П.А.Коновалов, д-р техн. наук В.И.Крутов, д-р техн. наук Н.С.Никифорова, д-р техн. наук Л.Р.Ставницер, д-р техн. наук В.И.Шейнин; канд. техн. наук А.Г.Алексеев, канд. техн. наук Г.И.Бондаренко, канд. техн. наук В.Г.Буданов, канд. техн. наук A.M.Дзагов, канд. техн. наук Ф.Ф.Зехниев, канд. техн. наук М.Н.Ибрагимов, канд. техн. наук О.И.Игнатова, канд. техн. наук О.Н.Исаев, канд. техн. наук В.А.Ковалев, канд. техн. наук В.К.Когай, канд. техн. наук М.М.Кузнецов, канд. техн. наук И.Г.Ладыженский, канд. техн. наук , канд. техн. наук Д.Е.Разводовский, канд. техн. наук В.В.Семкин, канд. техн. наук А.Н.Труфанов, канд. техн. наук В.Г.Федоровский, канд. техн. наук М.Л.Холмянский, канд. техн. наук А.В.Шапошников, канд. техн. наук Р.Ф.Шарафутдинов, канд. техн. наук О.А.Шулятьев; инж. Д.А.Внуков, инж. А.Б.Мещанский, инж. О.А.Мозгачева, инж. А.Б.Патрикеев, инж. А.И.Харичкин).

Изменение N 1 к СП 22.13330.2016 разработано АО «НИЦ «Строительство» — НИИОСП им.Н.М.Герсеванова (руководитель темы — канд. техн. наук И.В.Колыбин; исполнители — канд. техн. наук Буданов, канд. техн. наук В.А.Ковалев, канд. техн. наук И.Г.Ладыженский, канд. техн. наук Д.Е.Разводовский, канд. техн. наук А.Н.Труфанов, канд. техн. наук О.А.Шулятьев, канд. техн. наук С.О.Шулятьев; инж. А.Б.Патрикеев).

Изменение N 2 разработано авторским коллективом АО «НИЦ «Строительство» — НИИОСП им.Н.М.Герсеванова (канд. техн. наук И.В.Колыбин, канд. техн. наук Д.Е.Разводовский — руководители разработки; канд. техн. наук А.Г.Алексеев, канд. техн. наук В.А.Ковалев, канд. техн. наук В.В.Семкин, канд. техн. наук А.Н.Труфанов, канд. техн. наук А.В.Шапошников, инж. А.Б.Патрикеев).

Изменение N 3 разработано авторским коллективом АО «НИЦ «Строительство» — НИИОСП им.Н.М.Герсеванова (канд. техн. наук И.В.Колыбин, канд. техн. наук Д.Е.Разводовский — руководители разработки; канд. техн. наук В.А.Ковалев, канд. техн. наук М.Л.Холмянский, канд. техн. наук Р.Ф.Шарафутдинов, А.Б.Патрикеев).

(Измененная редакция, Изм. N 1, 2, 3).

1 Область применения

Настоящий свод правил распространяется на проектирование оснований вновь строящихся и реконструируемых зданий и сооружений в котлованах, траншеях и открытых выработках.

Примечание — Далее вместо термина «здания и сооружения» используется термин «сооружения», в число которых входят также подземные сооружения.

Настоящий свод правил не распространяется на проектирование оснований гидротехнических сооружений, дорог, аэродромных покрытий, сооружений, возводимых на вечномерзлых грунтах, а также оснований глубоких опор и фундаментов машин с динамическими нагрузками.

2 Нормативные ссылки

В настоящем своде правил приведены ссылки на следующие документы:

ГОСТ 5180-2015 Грунты. Методы лабораторного определения физических характеристик

ГОСТ 12248-2010 Грунты. Методы лабораторного определения характеристик прочности и деформируемости

ГОСТ 12536-2014 Грунты. Методы лабораторного определения гранулометрического (зернового) и микроагрегатного состава

ГОСТ 19912-2012 Грунты. Методы полевых испытаний статическим и динамическим зондированием

ГОСТ 20276-2012 Грунты. Методы полевого определения характеристик прочности и деформируемости

ГОСТ 20522-2012 Грунты. Методы статистической обработки результатов испытаний

ГОСТ 21153.2-84 Породы горные. Методы определения предела прочности при одноосном сжатии

ГОСТ 23278-2014 Грунты. Методы полевых испытаний проницаемости

ГОСТ 23740-2016 Грунты. Методы определения содержания органических веществ

ГОСТ 24846-2012 Грунты. Методы измерения деформаций оснований зданий и сооружений

ГОСТ 24847-2017 Грунты. Методы определения глубины сезонного промерзания

ГОСТ 25100-2011 Грунты. Классификация

ГОСТ 25584-2016 Грунты. Методы лабораторного определения коэффициента фильтрации

ГОСТ 27751-2014 Надежность строительных конструкций и оснований. Основные положения

ГОСТ 30416-2012 Грунты. Лабораторные испытания. Общие положения

ГОСТ 30672-2012 Грунты. Полевые испытания. Общие положения

СП 14.13330.2018 «СНиП II-7-81* Строительство в сейсмических районах»

СП 15. 13330.2012 «СНиП II-22-81* Каменные и армокаменные конструкции» (с изменениями N 1, N 2, N 3)

СП 16.13330.2017 «СНиП II-23-81* Стальные конструкции» (с изменением N 1)

СП 20.13330.2016 «СНиП 2.01.07-85* Нагрузки и воздействия» (с изменениями N 1, N 2)

СП 21.13330.2012 «СНиП 2.01.09-91 Здания и сооружения на подрабатываемых территориях и просадочных грунтах» (с изменением N 1)

СП 24.13330.2011 «СНиП 2.02.03-85 Свайные фундаменты» (с изменениями N 1, N 2, N 3)

СП 25.13330.2012 «СНиП 2.02.04-88 Основания и фундаменты на вечномерзлых грунтах» (с изменениями N 1, N 2, N 3)

СП 26.13330.2012 «СНиП 2.02.05-87 Фундаменты машин с динамическими нагрузками» (с изменением N 1)

Особенности устройства оснований зданий и сооружений, возводимых на насыпных грунтах

Насыпные грунты относятся к грунтам искусственного происхождения или сложения и подразделяются на грунты.

К планомерно возведенным относятся насыпи, возводимые по заранее разработанному проекту из однородных естественных грунтов путем отсыпки их сухим способом или гидромеханизацией в целях планировки территории и использования её под застройку с уплотнением грунтов до заданной по проекту плотности.

Планомерно возведенные насыпи создаются с соответствующей подготовкой поверхности для её отсыпки, включающей полную или частичную планировку, срезку расти тельного слоя, уборку мусора и отходов органического производства и т.п.

Отвалы грунтов представляют собой отсыпки различных видов грунтов, полученных при отрывке котлованов, срезке и планировке площадей, проходке подземных выработок и т. п.

Категории для подразделения насыпных грунтов	Подразделение насыпных грунтов и их характеристика
По способу укладки	1.     Отсыпанные сухим способом (автомобильным или железнодорожным транспортом, скреперами, бульдозерами и т. п.).2.     Намытые (образованные с помощью гидромеханизации)
По однородности состава и сложения	1.     Планомерно возведенные насыпи (обратные засыпки) и подсыпки (подушки). Характеризуют ся практически однородным составом, сложением и равномерной сжимаемостью.2.     Отвалы грунтов и отходов производств. Характеризуются практически однородным составом и сложением, но имеют неравномерную плотность и сжимаемость. 3.     Свалки грунтов, отходов производств и бытовых отбросов. Характеризуются неоднород ным составом и сложением, неравномерной плотностью и сжимаемостью, а также содержанием органических включений
По виду исходного материала, составляющего основную часть насыпи	1.     Естественные грунты: крупнообломочные, песчаные, глинистые.2.     Отходы производства: шлаки, формовочная земля, хвосты обогатительных фабрик и т. п.3.     Бытовые отходы
По степени уплотнения от собственного веса	1.     Слежавшиеся — процесс уплотнения от собственного веса закончился2.     Неслежавшиеся — процесс уплотнения от собственного веса продолжается

Отвалы отходов различных производств включают: шлаки, золы, формовочную землю, отходы обогащения полезных ископаемых и т.п., содержащие органические включения не более 5%.

Свалки грунтов, отходов производств и бытовых отбросов представляют собой отсыпки, образовавшиеся в результате неорганизованного накопления различных материалов и содержащие органические включения более 5%.

Ориентировочные периоды времени (в годах), необходимые для самоуплотнения насыпных грунтов от их собственного веса, по истечении которых они могут быть отнесены к слежавшимся.

Основания, сложенные насыпными грунтами, должны создаваться с учетом их специфических особенностей, заключающихся в возможной значительной неоднородности по составу этих грунтов, неравномерной сжимаемости, возможности самоуплотнения от собственного веса, особенно в случаях действия вибраций от работающего оборудования, проходящего транспорта, изменения гидрогеологических условий, замачивания насыпных грунтов, разложения органических включений.

В насыпных грунтах, состоящих из шлаков и глин, необходимо учитывать возможность их набухания при замачивании водой и химическими отходами технологических производств.

Дополнительное уплотнение насыпных грунтов под влиянием вибраций, периодического замачивания и понижения уровня грунтовых вод начинается с момента возникновения этих воздействий.

Периоды времени, необходимые для дополнительного уплотнения насыпных грунтов, ориентировочно принимаются равными (в годах).

Дополнительные осадки фундаментов, полов и других конструкций за счет разложения органических включений в насыпных грунтах учитываются в пределах слоев, расположенных выше уровня грунтовых вод.

Содержание органических включений в насыпных грунтах:

• песок, шлак, формовочная земля — более 3%;
• глинистые грунты, зола — более 5%.
Грунты, подстилающие насыпь, также могут давать дополнительные осадки.
Допускается принимать, что уплотнение подстилающих грунтов от веса насыпи практически закончилось через:
• 7 год — для песчаных грунтов;
• 2 года — для глинистых грунтов, расположенных выше уровня грунтовых вод;
• 5 лет— для глинистых грунтов, находящихся ниже уровня грунтовых вод.
Инженерно-геологические исследования на площадках залегания насыпных грунтов должны производиться по специальной программе, позволяющей в дополнение к общим требованиям по изысканиям установить основные особенности насыпных грунтов: способ отсыпки, состав, однородность сложения, давность сжимаемости, толщину слоя и его изменения на застраиваемом участке и т. п.
Создание оснований зданий и сооружений, сложенных насыпными грунтами, предусматривает:
• использование насыпных грунтов в качестве естественных оснований;

• применение строительных мероприятий по снижению сжимаемости насыпных грунтов;
• прорезку насыпных грунтов глубокими, в том числе свайными фундаментами.
•
В качестве естественных оснований для строительства зданий и сооружений рекомендуется использовать слежавшиеся насыпные грунты, представляющие собой:
• планомерно возведенные насыпи с достаточным уплотнением;
• отвалы грунтов и отходов производств, состоящие из крупных песков, гравелистых и щебеночных грунтов, гранулированных шлаков.

Для легких зданий и сооружений (жилые дома высотой не более трех этажей, одноэтажные производственно-складские и животноводческие здания и сооружения) в качестве естественных оснований могут быть использованы практически все виды слежавшихся, планомерно возведенных на сыпей, а также отвалы грунтов и отходов производств.

Свалки грунтов и отходов производств могут быть использованы в качестве естественных оснований только для временных зданий и сооружений со сроком службы 10,0— 15,0 лет.
Основными мероприятиями при создании оснований, сложенных насыпными грунтами, являются:
1. Уплотнение оснований:
• поверхностное уплотнение тяжелыми трамбовками на глубину до 3 м при степени влажности уплотняемых грунтов G 0,7;
• свалках грунтов и отходов производств с содержанием органических включений более 0,05, когда устройство подушек обеспечивает практически полную замену насыпных грунтов с повышенным содержанием органических включений;
• участках, расположенных от существующих зданий и сооружений на расстоянии 10,0—15,0 м.

Выбор материалов для устройства подушек производится исходя из вида состава насыпных грунтов, местных грунтовых и гидрогеологических условий площадки, конструктивных особенностей строящихся зданий и сооружений.

Подушки из щебенистых и гравелистых грунтов целесообразно применять в случаях, когда щебень и гравий являются местными материалами. Подушки из песчаных грунтов применяются при устройстве их в водонасыщенных насыпных грунтах.

При отсутствии грунтовых вод или низком уровне их залегания подушки могут возводиться из местных супесей и суглинков, а также из стойких шлаков, формовочной земли.

Плотность грунтов в подушках назначается в зависимости от вида применяемых грунтов и должна быть не менее 0,75 максимальной плотности, получаемой путём опытного уплотнения грунтов при их оптимальной влажности в полевых или лабораторных условиях.

При отсутствии результатов опытного уплотнения до пускается принимать для подушек объёмный вес скелета грунта не менее:

• однородных крупных и средних песков — 1,60 тс/м3;
• неоднородных крупных и средних песков — /,65 тс/м3;
• мелких песков *— 1,6 тс/м3;
• пылевотых песков— 1,65 тс/м3

Модули деформации грунтов в подушках при расчёте оснований принимаются, как правило, по результатам не посредственных испытаний статическими нагрузками, а также по данным опыта в аналогичных условиях.

При отсутствии результатов непосредственных испытаний модули деформации грунтов в водонасыщенном состоянии допускается принимать для подушек:

• гравелистые и щебеночные грунты Е = 400 кгс/м2;
• крупные пески Е = 300 кгс/м2;
• средние пески Е = 200 кгс/м2;
• мелкие пески Е = 150 кгс/м*;
• пылеватые пески, формовочные земли Е = 100 кгс/м2;
• супеси и суглинки Е = 100 кгс/м2;
• шлаки Е = 200 кгс/м2

Расчетное давление на основание при устройстве грунтовых подушек должно определяться из заданных инженерно-геологическими изысканиями физико-механических характеристик уплотненных грунтов.

При уплотнении грунтов в подушках не менее объёмного веса скелета грунтов, указанного выше, расчетное давление допускается принимать:

• гравелистые и щебеночные грунты R0 = 3,0 кгс/м2;
• крупные пески R0 = 3,0 кгс/м2;
• средние пески R0 = 2,5 кгс/м2;
• мелкие пески R0 = 2,0 кгс/м2;
• пылеватые пески, формовочные земли R0 = 1,5 кгс/м ;
• супеси и суглинки R0 = 2,0 кгс/м2;
• шлаки R0 = 2,5 кгс/м2

Создание оснований на насыпных грунтах, уплотненных тяжелыми трамбовками или с устройством грунтовых подушек, осуществляется в соответствии с требованиями, как на просадочных грунтах с I типом грунтовых условий, а при наличии ниже насыпного слоя просадочных грунтов — как на просадочных грунтах со II типом грунтовых условий по просадочности.

Устройство оснований, сложенных насыпными грунта ми с относительным содержанием растительных остатков более 0,1 (заторфованные грунты), следует выполнять с уче том указаний главы 6, предусматривая срезку этого грунта и устройство подушек или прорезку его фундаментами.

Источник: Баринов В. В. Коттеджи. Бани. Гаражи: Строительство от А до Я: Практическое руководство.— М.: РИПОЛ классик, 2004

Определение объемной плотности различных образцов почвы и анализ данных

Лесли Креллер, средняя школа Варроуд, Варроуд, Миннесота, на основе материала Летнего химического института MnSTEP (2007).

Резюме

Это полевой лабораторный эксперимент, в котором студенты работают в группах, чтобы придумать стратегию сбора и лабораторный анализ для проверки различий в объемной плотности почвы. Учащиеся могут собирать почву с сельскохозяйственных полей, школьных лесов или прямо на территории школы.Студенты приносят образцы почвы обратно в класс, чтобы провести тест, который измеряет плотность почвы для различных типов почвы и строит кривую плотности. Кривые плотности построены вручную, а также созданы в Microsoft Excel. Анализ данных включает обсуждение наклона, соотношения данных 1: 1 и значений R2.

Использовали это занятие? Поделитесь своим опытом и модификациями

Learning Goals

1. Практикуйтесь в разработке методов сбора данных и лабораторных экспериментов для проверки гипотезы.
2. Узнайте, как создать график плотности почвы вручную и в MS Excel.
3. Усильте линейное уравнение (y = mx + b), обращая особое внимание на наклон.
4. Сравните и сопоставьте разные наборы данных и сделайте выводы.

Навыки мышления высшего порядка включают критический анализ экспериментального плана и анализ данных. Студенты познакомятся с использованием электронных весов для измерения массы.

Концепции для открытия:
1. Плотность = масса / объем
2.Линия насыпной плотности должна быть линейной, потому что данные имеют соотношение 1: 1, наклон должен быть ~ 1.
3. Если данные имеют соотношение 1: 1, вы должны ожидать, что ваше значение R2 также будет близко к 1, что указывает на линейный набор данных.

Словарный запас:
1. Насыпная плотность
2. Уклон
3. R2

Контекст использования

Уровень оценки: 8–12, в зависимости от объема анализа данных и направляемого запроса.
Полевые упражнения: Сбор почвы проводится в поле. Предоставляет возможность использовать школьный лес, если таковой имеется.
Лабораторное упражнение: студенты планируют сбор данных и лабораторный анализ для определения плотности почвы. Они проводят свои эксперименты, записывают и графически отображают свои результаты, а также анализируют данные.
Необходимое время: от двух до четырех 50-минутных занятий в зависимости от степени сбора почвы и анализа данных, а также уровня инструктажа.

Это упражнение дает студентам возможность думать, как ученый, отвечая на вопрос. Студенты получают опыт в разработке методов сбора данных и лабораторных работ, включая использование электронных весов для измерения массы образца.Перед началом лабораторной работы полезно обсудить понятие плотности как свойства материи. Эта лабораторная работа может быть проведена, когда будет введена начальная концепция плотности, и это может быть первым опытом учащегося в построении графиков с использованием компьютерного программного обеспечения и анализе данных.

Предмет : Экология: Почвы и сельское хозяйство, Геонауки: Почвы
Тип ресурса : Деятельность: Лабораторная деятельность
Особый интерес : Полевое обучение и обучение
Уровень класса : Средняя школа (9-12 ), Средний (6-8)
Тема : Учите Землю: Повышайте качество преподавания: Преподавайте в полевых условиях, Учите Землю: Темы курса: Почва, Науки об окружающей среде

Описание и учебные материалы

Материалы (без специального заказа):

• Весы электронные
• Лопата для грунта или лопата
• Мешки полиэтиленовые
• Sharpie или другой перманентный маркер
• Вытяжной шкаф или сушильный шкаф (при наличии)
• Мерный цилиндр (не менее 100 мл)
• Ступка и пестик
• Массирующие лодки
• Шпатель
• Миллиметровая бумага
• Microsoft Excel (при наличии)

Сбор почвы:
1. Удалить слой дерна (при его наличии), обнажая почву
2. Вставьте кернер для грунта, поверните его по часовой стрелке на 180 ° и вытяните стержень на поверхность. Если вы используете лопату, выкопайте яму глубиной 6-12 дюймов и возьмите образец почвы.
3. Выложите сердцевину в пластиковый пакет с застежкой-молнией и наклейте этикетку

Определение плотности:
1. Измельчите 100–200 г почвы с помощью ступки и пестика.
2. Отмерьте 10 мл почвы с помощью мерного цилиндра, запишите в таблицу
3. Взвесьте образец 10 мл с помощью электронных весов, запишите в таблицу
4. Повторите шаги 2 и 3, увеличивая объем почвы, использованный с шагом 10, до достигается конечный объем 60 мл почвы.

Анализ данных:
1. Данные графика
Независимая переменная: объем (мл), ось абсцисс.
Зависимая переменная: масса (г), ось y
** Должна быть прямая линия **
2. Определить наклон (подъем / ход)
3. Построить график тех же данных с помощью MS Excel
4. Попросить Excel сгенерировать линейное уравнение и значение R2
5. Сравните уклоны и значения R2 для различных образцов почвы

Обсуждение:
1. Построение кривой плотности
2. Значение наклона
3. Соотношение данных 1: 1 = прямая линия
4.Что измеряет R2? R2 прямой должен быть каким?
5. Сходства / различия данных.

• Все ли кривые плотности оказались линейными?
• Есть ли различия в плотности наших разных типов почвы? Если да, то чем можно объяснить эти различия?
• Какие вещи влияют на плотность?

Закрытие:
1. Уравнение плотности усиления: D = M / V
2. Усилить значение уклона, включая единицы!
3.Укажите возможные источники расхождений в данных:

• Плохие точки данных из-за человеческой ошибки
• Экспериментальная ошибка
• Подводные камни экспериментальной разработки
• Различия между типами почв

Учебные заметки и советы

1. Идея и интерпретация уклона нуждаются в подкреплении.
2. При сборе почвы старайтесь собирать всю почву с одинаковой глубины, чтобы стандартизировать методы сбора для разных типов почвы.
3. Может сделать этот дополнительный запрос, поощряя студентов придумывать свои собственные методы сбора данных и лабораторных процедур, вместо того, чтобы давать им приведенный выше план.
4. Знание графиков в Excel очень полезно.

Это упражнение отличается от того, что я делал в прошлом, потому что:
1. Использует почву для ознакомления с концепцией плотности.
2. Позволяет студентам поработать на улице.
3. Объединяет некоторые науки об окружающей среде с химией.
4. Больше интересов студентов в сборе данных и разработке экспериментов.

Оценка

1. Перед фактическим сбором данных и лабораторной процедурой учащиеся должны получить одобрение своего эксперимента с учителем.Это гарантирует, что студенты находятся на правильном пути и собираются провести эксперимент, проверяющий то, что им интересно; в данном случае — это плотность почвы.
2. Студенты записывают всю работу, включая свои процедуры и графики, в лабораторную тетрадь. Лабораторная тетрадь собирается и просматривается учителем перед проверкой концепции.

Стандарты

8.I.B.1 — Схема эксперимента
8.I.B.3 — График Excel и анализ крутизны
9-12.I.B.2 — Качественный vs.количественные данные
9-12.I.B.3 — Графики Excel и анализ данных R2

Ссылки и ресурсы

Как сделать свой собственный грунт для горшков | DIY Potting Mix

Вот как приготовить почву для ваших контейнеров и горшков! Использование правильной почвенной смеси — один из секретов успеха садоводства.

Контейнерные сады вспоминаю, когда наступает зимний холод. Контейнеры хороши по ряду причин, а именно: они универсальны, экономят место и позволяют более эффективно использовать ресурсы.Если у вас небольшой сад или вы живете в квартире с балконом или крышей, контейнеры для вас.

Создание собственной горшечной почвы для контейнерного сада позволяет адаптировать смесь к потребностям растений, которые вы хотите выращивать.

Как сделать свой собственный почвосмесь для горшков

Учитывая количество контейнеров, которые я использую в своем саду, я давно узнал, что гораздо дешевле сделать собственную почву для горшков и хранить ее в старом мусорном баке, чем платить за несколько больших мешков предварительно приготовленной почвенной смеси.Кроме того, я могу настроить смесь для множества разных растений.

Прежде чем мы пойдем дальше, обратите внимание, что если вам нужно всего лишь несколько небольших контейнеров с горшечной почвой, вам может быть лучше купить предварительно приготовленную смесь! Изготовление своего собственного обычно экономично только в больших масштабах или в долгосрочной перспективе.

Перед созданием собственного микса следует помнить о нескольких вещах:

• Что касается заливочной смеси, то чем она легче, тем лучше. Рыхлые и пористые смеси не только облегчают перемещение контейнера, но и быстрее транспортируют воду, удобрения и воздух к корням растений и обеспечивают хороший дренаж, что важно для садоводства в контейнерах.
• Идеальная почвенная смесь не содержит реальной почвы или садовой грязи. Он состоит из торфяного мха , вермикулита , перлита , песка и измельченной коры или компоста .
• Начните с основного рецепта, приведенного ниже, а затем добавьте в почву серу, чтобы снизить pH, или известь, чтобы поднять pH, в зависимости от потребностей ваших растений. Обе добавки обычно можно найти в садовых центрах. Такие растения, как салат-латук, русский шалфей и бархатцы, предпочитают сладкую почву с pH около 7.5, в то время как другие любят кислоту, например папоротники, астры и клубнику. Им нужен pH от 5,5 до 6,0. Вот список других предпочтений растений в отношении pH.
• Если требуется быстрый дренаж, как в случае с кактусами, суккулентами и лавандой, добавьте дополнительный песок и перлит.
• Если требуется большее удержание влаги, как, например, в случае папоротников и лесных цветов (например, примулы), добавьте еще вермикулит или торф.

Рецепт базовой смеси для заливки в контейнере

Ингредиенты
1 ведро (10 кварт) торфяного мха
½ ведра (5 кварт) перлит
½ ведра (5 кварт) вермикулит
½ ведра (5 кварт) просеянный компост или компостированный коровий навоз
2 стакана мелкого песка
2 стакана гранулированное удобрение с замедленным высвобождением
½ стакана извести (для противодействия кислоте торфа и поддержания уровня pH около нейтрального)

Инструкции
Тщательно перемешайте.Достаточно, чтобы заполнить две 14-дюймовые ванны или пять 12-дюймовых подвесных корзин. Двойной или тройной рецепт для больших контейнеров.

Сколько мне нужно почвенной смеси?

Почвенная смесь продается по объему (обычно измеряется в квартах), и большинство горшков измеряется по их диаметру. Чтобы перевести литры смеси в кастрюли разного размера, воспользуйтесь этим кратким справочником.

Узнать больше

Хотите знать, когда и как удобрять контейнеры? Вот несколько советов.

См. Наши руководства по выращиванию растений, чтобы получить советы по посадке и выращиванию популярных овощей, фруктов и цветов!

Вы сами делаете почву для горшков? Поделитесь своим рецептом в комментариях ниже!

Основные термины и определения в почвенной инженерии

Термины и определения в почвенном строительстве

Представлены различные определения терминов, используемых в геотехнической инженерии грунтов.

Объемные отношения почвы

1.Коэффициент пустот

Отношение пустот — это объем пустот к объему твердых частиц. Обозначается буквой «е».

e = Vv / VS

Выражается в виде десятичной дроби.

2. Пористость

Определяется как отношение объема пустот к общему объему. Обозначается он ‘n’.

n = Vv / V

Обычно выражается в процентах

1 / n = V / Vv = (Vv + vs) / Vv

1 / n = 1+ (1 / e) = (1 + e) ​​/ e

п = е / (1 + е) -> (а)

1 / е = (1 / n) -1 = (1-n) / n

e = n / (1-n) -> (б)

В уравнениях (a) и (b) пористость должна быть выражена в виде отношения, а не процента.

3. Степень насыщения

Степень насыщения — это отношение объема воды к объему пустот. Обозначается буквой «S».

S = Vw / Vv

Степень насыщенности, обычно выражаемая в процентах. Он равен нулю, когда почва абсолютно сухая, и 100%, когда почва полностью насыщена.

4. Процент пустот

Отношение объема воздуха к общему объему.

n _a = VA / V

Также выражается в процентах.

5. Содержание воздуха

Содержание воздуха определяется как отношение объема воздуха к объему пустот

a _c = VA / Vv

Также,

n _a = n a _c

6. Содержание воды

Содержание воды (w) определяется как отношение массы воды к массе твердых частиц

w = Mw / Ms

Также известен как содержание влаги (м).Он выражается в процентах, но используется в вычислениях как десятичная дробь.

Объемно-массовое соотношение почв

7. Насыпная массовая плотность грунта

Насыпная массовая плотность (?) Определяется как общая масса (M) на единицу объема (V)

? = M / V

8. Плотность сухой массы

Плотность сухой массы (? _d ) определяется как масса твердых частиц на единицу общего объема

? _d = Ms / V

9.Насыщенная массовая плотность

Насыщенная массовая плотность (? _sat ) — это объемная плотность почвы, когда она полностью насыщена

? _сб. = Msat / V

10. Массовая плотность в погруженном состоянии

Когда почва находится под водой, она находится в затопленном состоянии. Плотность погруженной массы (? ’) Грунта определяется как погруженная масса на единицу общего объема.

? ’= Msub / V

11.Массовая плотность твердых тел

Массовая плотность твердых тел (? _s ) равна отношению массы твердых тел к объему твердых частиц

? _с = MS / VS

Объемно-весовые отношения почв

1. МАССА БЛОКА (?) = W / V
2. ВЕС СУХОГО БЛОКА (? _d) = Ws / V
3. ВЕС НАСЫЩЕННОГО УСТРОЙСТВА (? _сат. ) = Втсат / В
4. ВЕС ПОГРУЖЕННОЙ УСТАНОВКИ (? _sub или? ’) = Wsub / V
5. ЕДИНИЧНЫЙ ВЕС ПОЧВЫ (? _с ) = Ws / Vs

12.Удельный вес твердых тел

Удельный вес частиц почвы (G) определяется как отношение массы данного объема твердых частиц к массе равного объема воды при 4 ° C.

G =? _с /? _Вт

Массовая плотность воды? _{Вт при} 4 ° C составляет 1 г / мл, 1000 кг / м ³ или 1 мг / м ³

Основные почвенные отношения

Границы | Исследование метагеномной ассоциации и прогнозирование с помощью машинного обучения микробиома почвы и урожайности сельскохозяйственных культур

Введение

Почвенный микробиом вызывает большой интерес из-за своего потенциала в улучшении использования питательных веществ растениями и подавлении болезней, передаваемых через почву (Müller et al., 2016). Хотя абиотические характеристики почвы, такие как pH, типы почвы и микроэлементы, могут сильно влиять на состав микробиома (Xu et al., 2009; Tkacz and Poole, 2015), биологические факторы, такие как виды или генотипы растений, также могут влиять на состав микробиома почвы. , что приводит к таксономическим различиям между генотипами (Peiffer et al., 2013; Lakshmanan, 2015). Соответственно, состав почвенного микробиома может зависеть от абиотических и биотических факторов, и вариации этих факторов могут вызывать различия в урожайности сельскохозяйственных культур (Tkacz and Poole, 2015).Соя [ Glycine max (L.) Merr.] — одна из основных культур, выращиваемых в севообороте с кукурузой на агрономических полях Иллинойса в США. Различия в продуктивности сельскохозяйственных культур на площадях в пределах поля были отмечены рядом производителей, хотя само поле может иметь одинаковую историю возделывания, один и тот же генотип (сорт) сои и одинаковые методы управления в конкретный сезон. Гипотеза о разнице в урожайности сельскохозяйственных культур состоит в том, что некоторые полезные и / или вредные абиотические или биотические факторы неравномерно распределены в насыпных почвах по площадям поля.Несколько исследований показали связь между урожайностью и различиями в микробиоме почвы для винограда и проса (Debenport et al., 2015; Xu et al., 2015). Это также может относиться к полевым культурам.

Чтобы проверить эту гипотезу, необходимы количественные оценки различных абиотических характеристик почвы и таксонов в микробиоме почвы. Абиотические характеристики почвы можно измерить с помощью различных химических и физических анализов, но количественная оценка таксонов может быть технически сложной задачей из-за сложности микробиома почвы.Последние достижения в области метагеномики, в которой используются возможности технологии секвенирования следующего поколения, обеспечивают подход к количественной оценке таксонов в микробиоме почвы (Simon and Daniel, 2011). Метагеномика позволяет прямое обнаружение и количественную оценку последовательностей ДНК и обходит необходимость изолировать организмы, которые могут быть редкими по пропорции и могут быть требовательными или неспособными к культивированию. Более того, метагеномика дробовика позволяет избежать проблемы смещения амплификации ПЦР и обеспечивает функциональную аннотацию посредством анализа обогащения генов и анализа путей (Sharpton, 2014).Хотя существует несколько технических проблем, таких как согласованность выборки из окружающей среды, целостность и загрязнение ДНК, а также биоинформатические трудности при аннотации и количественной оценке таксонов, сила метагеномики дробовика была продемонстрирована в нескольких медицинских исследованиях по поиску ассоциаций между таксонами в микробиоме и человека болезней (Le Chatelier et al., 2013; Lakshmanan, 2015; Zhang et al., 2015). Один из подходов к выявлению ассоциации — использование исследования ассоциации в масштабе всего метагенома (MWAS), которое использует преимущества огромных данных о таксонах, обнаруженных с помощью метагеномики, и применяет концепцию исследования ассоциации в масштабе всего генома (GWAS) для анализа ассоциации.Вместо использования однонуклеотидных полиморфизмов (SNP) в качестве независимых переменных, MWAS использует в качестве независимых переменных численность таксонов (метагеномный вид или кластер метагеномных генов) (Wang and Jia, 2016), а MWAS успешно используется для несколько заболеваний человека, таких как диабет 2 типа (Karlsson et al., 2013). Еще одним преимуществом огромных данных о таксонах из метагеномики является использование методов машинного обучения, таких как модель случайного леса (RF) или модель опорных векторов, для интеграции численности метагеномных видов для фенотипического предсказания (Soueidan and Nikolski, 2016; Wang and Цзя, 2016).Были продемонстрированы успешные интегративные исследования микробиома человека и его связи с заболеваниями человека (Soueidan and Nikolski, 2016; Wang and Jia, 2016), но, насколько нам известно, надежность MWAS и машинного обучения еще не тестировалась и не применялась на растениях. или метагеномные данные почвы.

Наша цель в этом исследовании состояла в том, чтобы определить, связаны ли абиотические или биотические факторы с областями высокой и низкой продуктивности сельскохозяйственных культур в пределах агрономических полей. Цели включали связь между урожайностью сельскохозяйственных культур с абиотическими характеристиками почвы и урожайностью сельскохозяйственных культур с численностью метагеномных видов на основе справочной базы данных из метагеномного анализа дробовика.Мы применили MWAS, чтобы найти значимые связи между таксонами и продуктивностью, и адаптировали машинное обучение с использованием RF для прогнозирования продуктивности на основе состава микробиома почвы.

Материалы и методы

Отбор проб почвы и определение характеристик

образцов почвы было собрано на шести агрономических полях в Иллинойсе (Рисунок S1). Десять образцов керна почвы (диаметром 2,5 см на глубину 13 см) были собраны с каждого из двух участков на каждом из шести полей. Один участок поля был определен как высокопродуктивный, а другой участок был идентифицирован как низкопродуктивный на основании данных о производстве фермерами.Образцы для каждой партии были взяты из области диаметром менее 100 метров. Образцы были смешаны и разделены. Одна часть каждого образца была заморожена при -80 ° C, а затем лиофилизирована. Другая часть каждого образца использовалась для анализа CHN (Лаборатория микроанализа, Университет Иллинойса, Урбана, Иллинойс, США), и была количественно оценена по другим 26 характеристикам, включая одну биотическую характеристику: количество яиц цистовой нематоды сои (SCN) и 25 абиотических характеристик: широта и долгота участков отбора проб, процентное содержание глины, песка и ила, 12 элементов (B, Ca, Cu, Fe, Mg, Mn, N, P, K, Na, S и Zn), проценты насыщенность (PS) пяти элементов (PS.Ca, PS.H, PS.K, PS.Mg и PS.Na), катионообменная емкость (CEC), органические вещества и pH воды (SGS North America Inc., Резерфорд, Нью-Джерси, США). Попарная корреляция Пирсона была проведена с использованием пакета R «mental» версии 1.6.6 (Revelle, 2016) в среде R версии 3.3.1 (R Core Team, 2015). График корреляции был построен с использованием пакета R «corrplot» версии 0.77 с методом иерархической кластеризации Ward.D2 (Wei and Simko, 2016). Логистическая регрессия была применена, чтобы понять связь между урожайностью сельскохозяйственных культур и другими 26 характеристиками почвы.Значимость корреляции Пирсона и логистической регрессии были определены при p — значение 0,05.

Секвенирование дробовика и архив данных

ДНК

экстрагировали из 200 мг подвыборок лиофилизированной измельченной (модель M20, Ika Works, Wilmington, NC) почвы с использованием набора FastDNA SPIN для почвы (MP Biomedicals. Солон, Огайо, США) и дополнительно очищали с помощью MicroElute DNA Clean- up Kit (Омега Био-тек. Норкросс, Джорджия, США). Двенадцать объемных образцов ДНК почвы были глубоко секвенированы попарно через шесть дорожек с использованием Illumina HiSeq2000 (Roy J.Carver Biotechnology Center в Университете Иллинойса) с использованием набора для секвенирования TruSeq SDS версии 3 в соответствии с протоколами производителей. 12 данных секвенирования ружья были депонированы на сервере MG-RAST (Таблица 1).

Таблица 1. Информация о пробах и метагеномная статистика 12 объемных проб почвы в Иллинойсе .

Метагеномный анализ и исследование метагеномной ассоциации (MWAS)

необработанных чтений было загружено на сервер MG-RAST (Meyer et al., 2008), а считывания с контролируемым качеством были проанализированы на предмет обилия таксонов с использованием классификации наилучшего совпадения для базы данных M5NR (Wilke et al., 2012) и функционального обилия генов с использованием иерархической классификации по подсистемам. По сравнению с параметрами сервера MG-RAST по умолчанию, более строгие параметры были установлены на минимальную длину 30 нуклеотидов, отсечку на 80% идентичности и отсечку на E -значение 1 × 10 ⁻⁹ в этом исследовании (Wilke et al., 2016). Первые две главные координаты (PCo1 и PCo2), полученные с помощью MG-RAST, также были проанализированы с использованием корреляции Пирсона с 26 характеристиками почвы и логистической регрессии к урожайности сельскохозяйственных культур.Значимость корреляции Пирсона и логистической регрессии были определены при p — значение 0,05. Характеристики почвы с наибольшей коррелированностью с PCo1 и PCo2 (pH воды и продуктивность) были отмечены на графике анализа основных координат (PCoA), созданном в MG-RAST с использованием нормализованной численности. Пакет R «mvtnorm» версии 1.0–5 (Genz et al., 2016) и «ellipse» версии 0.3–8 (Murdoch and Chow, 2013) использовались для создания 90% доверительных интервалов для выборок с высокой и низкой производительностью.Анализ ограниченного соответствия или канонического соответствия (CCA) с подгонкой вектора среды был выполнен с использованием R-пакета «веганская» версия 2.4-1 (Oksanen et al., 2016). Поскольку существует проблема мультиколлинеарности среди 26 характеристик почвы, коэффициент инфляции дисперсии (VIF) для каждой переменной был оценен с использованием пакета R «faraway» версии 1.0.7 (Faraway, 2016). Поскольку 12 образцов почвы не могут обеспечить достаточную степень свободы для полной модели с 26 переменными, переменные (включая pH воды, урожайность сельскохозяйственных культур и другие с VIF ниже 5) были использованы в векторной аппроксимации в CCA, считая ее основанной на VIF. модель.Информационный критерий Акаике (AIC) был применен для выбора полезных характеристик почвы в модели на основе AIC для подбора вектора. Для оценки значимости модели на основе AIC и модели на основе VIF применялись тесты на перестановки с помощью предельных эффектов с 1000 перестановок. MWAS был выполнен для выявления значимых ассоциаций между таксонами и урожайностью сельскохозяйственных культур с использованием критерия суммы рангов Вилкоксона после фильтрации таксонов с исходной численностью менее 12 единиц в 12 образцах почвы из MG-RAST (Karlsson et al., 2013; Ван и Цзя, 2016). Значимые ассоциации были определены по шкале Бенджамини-Хохберга, скорректированной по значению p или коэффициенту ложного обнаружения (FDR) при α = 0,05.

Машинное обучение с использованием случайного леса (РФ)

Машинное обучение RF было выполнено в R с использованием пакета «ranger» (Wright and Ziegler, 2015). В общей сложности 66 возможных комбинаций, которые включали 10 образцов в качестве обучающего набора и оставшиеся два образца в качестве набора для тестирования (C212), повторялись в каждом прогоне. В каждом прогоне количество деревьев (num.tree) был установлен на уровне 500 для построения модели RF. Число переменных / таксонов, которые можно было выбрать в каждом узле расщепления (mtry), было установлено в диапазоне одной десятой максимального числа таксонов на каждом таксономическом уровне (32 для типа, 66 для класса, 134 для порядка, 175 для семейства, 149 для рода и 215 для видов), и были запущены все 10 параметров. Важность каждого таксона оценивалась с использованием индекса Джини, а точность прогноза определялась как истинно положительный (TP) + истинно отрицательный (TN) TP + TN + ложноположительный + ложноотрицательный.Всего было выполнено 100 прогонов для каждого параметра mtry для каждой иерархии таксономии.

Результаты

Характеристики почвы не были связаны с продуктивностью сельскохозяйственных культур

В парном корреляционном анализе Пирсона 26 характеристик почвы сформировали один отрицательно коррелированный блок и два положительно коррелированных блока (рис. 1А). В блоке с отрицательной корреляцией pH воды значительно коррелировал с широтой, долготой и несколькими элементами, а также с типами глинистой и песчаной почвы.Первый положительно коррелированный блок включал несколько элементов (таких как бор, фосфор и цинк) и песчаный тип почвы. Второй блок с положительной корреляцией содержал другие элементы (такие как Ca, Mg и K) с CEC, широтой и долготой. Более слабая положительная корреляция между первым и вторым блоком положительной корреляции также была значимой. Предварительный анализ с использованием корреляции Персона показал, что не было значимой связи между урожайностью сельскохозяйственных культур ни с одной из 26 характеристик почвы (рис. 1А).Для дальнейшего подтверждения наблюдения была применена логистическая регрессия, чтобы понять связь между бинарной продуктивностью сельскохозяйственных культур и каждой характеристикой почвы. Результаты логистической регрессии подтверждают наблюдение парной корреляции Пирсона, согласно которой ни одна из 26 характеристик почвы не была существенно связана с урожайностью сельскохозяйственных культур (рис. 1B). Все вместе результаты показывают, что ни количество SCN, которое является основным почвенным патогеном для выращивания сои в Иллинойсе (Niblack and Riggs, 2015), ни 25 характеристик почвы не были связаны с разницей в урожайности сельскохозяйственных культур.Другие абиотические и биотические факторы могут быть связаны с разницей в продуктивности, включая состав основного микробиома почвы.

Рис. 1. Анализ парной корреляции Пирсона и логистической регрессии. (A) Парный корреляционный анализ Пирсона. В верхнем треугольнике отображен коэффициент корреляции Пирсона ( r ) между каждой из двух характеристик почвы. Синий и красный цвет указывают на положительную и отрицательную корреляцию соответственно. Плотность цвета и размер квадрата отражают масштаб корреляции.Нижний треугольник отображает значение p для каждой соответствующей корреляции. Плотность цвета и размер круга демонстрируют значимый уровень, а значения p выше 0,05 считались незначительными и были отмечены белым цветом. Ни одна из 26 характеристик почвы не имела существенной корреляции с урожайностью сельскохозяйственных культур. (B) Логистический регрессионный анализ. Продуктивность сельскохозяйственных культур определялась в зависимости от каждой характеристики почвы в логистической регрессии. Черные точки представляют 12 данных образцов почвы.ЦИК — катионообменная емкость; PPA, фунтов на акр; PS, процент насыщения; SCN, нематода соевых бобов.

Состав микробиома, значимо связанный с урожайностью сельскохозяйственных культур

Чтобы понять, есть ли состав микробиома в объемных образцах почвы, было выбрано секвенирование с дробовиком для профилирования микробиома почвы. Корреляционный анализ Пирсона показал, что самая высокая дисперсия (PCo1) в составе микробиома показывает сильную корреляцию с pH воды ( p = 0,0001).PCo1 разделил кислые ( pH, <6,3) и некислые ( pH, > 6,3) образцы почвы на два пространства, на которые приходится наибольшая 18% дисперсии таксонов (рис. 2A). С другой стороны, PCo2 объясняет вторые по величине 13% дисперсии таксонов. Более того, PCo2 был единственным фактором, который продемонстрировал значительную корреляцию с урожайностью ( p = 0,0126), и эта связь была дополнительно подтверждена логистической регрессией ( p = 0,0466). Было три образца (Гринфилд 03, Оберн 07 и Урбана11) из районов с высокой продуктивностью и три образца (Гринфилд 04, Оберн 08, Урбана 12) из ​​районов с низкой продуктивностью, расположенных за пределами 90% доверительных интервалов (рис. 2А).Наши наблюдения в PCoA согласуются с несколькими публикациями, в которых описывается связь между pH почвы и микробиомом (Rousk et al., 2010; Rascovan et al., 2016). Однако проблема мультиколлинеарности (например, сильная корреляция между pH воды и другими характеристиками) повышает вероятность того, что pH воды и урожайность сельскохозяйственных культур могут быть смешивающим фактором для PCo1 и PCo2 соответственно.

Рис. 2. Анализ главных координат (PCoA) и анализ ограниченного соответствия (CCA) .Цветная панель показывает pH воды. Маркеры кружками обозначают образцы с низкой производительностью. Маркеры-треугольники обозначают образцы с высокой производительностью. (A) Дисперсия таксонов в основном объяснялась главной координатой 1 (PCo1) и PCo2. PCo1 имеет сильную и значительную корреляцию с pH воды, а PCo2 имеет сильную и значительную корреляцию с урожайностью сельскохозяйственных культур. Пунктиром обозначен доверительный интервал 90% для образцов с низкой производительностью. Пунктирной линией обозначен доверительный интервал 90% для образцов с высокой производительностью. (B) Дисперсия таксонов в основном объяснялась первым и вторым собственным значением (CCA1 и CCA2). Каждый из красных крестиков представляет таксон на уровне порядка. Основываясь на выборе модели на основе AIC, урожайность сельскохозяйственных культур была единственной значительной переменной, необходимой для объяснения дисперсии таксонов. Добавление pH воды в качестве второго подгоночного вектора привело к перпендикулярному направлению к урожайности сельскохозяйственных культур, что указывает на независимость этих двух переменных.

Чтобы подтвердить результаты PCoA, модель на основе VIF и модель на основе AIC были подвергнуты CCA с поддержкой перестановок.В модели на основе VIF шесть характеристик почвы с VIF ниже 5 были включены в модель CCA, включая урожайность сельскохозяйственных культур (VIF: 1,05), органическое вещество (VIF: 1,19), PS.K (VIF: 1,26), SCN (VIF : 1,33), серы (VIF: 1,26) и pH воды (VIF: 1,25) (рисунок S2A). Среди этих шести характеристик почвы тест перестановки определил продуктивность сельскохозяйственных культур как единственную значимую независимую переменную ( p = 0,014). Когда PCo1 и PCo2 использовались в качестве подходящего вектора в CCA на основе VIF, результат подтвердил, что PCo1 ближе к pH воды, а PCo2 ближе к урожайности сельскохозяйственных культур (рис. S2B).С другой стороны, выбор модели на основе AIC предложил урожайность сельскохозяйственных культур как единственную переменную, которую необходимо включить в CCA для объяснения дисперсии таксонов (AIC: 93,98, p = 0,055). Добавление pH воды в вектор, соответствующий CCA, привело к перпендикулярному направлению к урожайности сельскохозяйственных культур (рис. 2B), а когда PCo1 и PCo2 были добавлены в CCA, можно наблюдать последовательный результат, что PCo2 ближе к урожайности сельскохозяйственных культур (рис. S2C). ). Сравнение модели ANOVA между моделью на основе VIF (шесть независимых переменных) и моделью на основе AIC (одна независимая переменная) не смогло отклонить меньшую модель CCA на основе AIC ( p = 0.709). Результаты подбора вектора CCA показали, что продуктивность сельскохозяйственных культур является основным фактором и объясняет 16% дисперсии таксонов, в то время как pH воды объясняет 8% дисперсии таксонов. И PCoA, и CCA продемонстрировали, что таксоновые различия в составе микробиома были связаны с урожайностью сельскохозяйственных культур, что указывало на возможность того, что некоторые таксоны могут варьироваться в областях с высокой и низкой продуктивностью на шести полях.

Метагеномные анализы и MWAS

Было выполнено более 55 миллионов считываний секвенирования для каждого образца, прошедшего контроль качества, и MG-RAST оценил альфа-разнообразие около 861–935 для 12 образцов (таблица 1).Независимая двух выборка Уэлча t -тест не показал существенной разницы для среднего альфа-разнообразия в областях с высокой и низкой продуктивностью ( p = 0,20). Чтобы определить, какие таксоны в основной массе почвенного микробиома различаются между образцами с высокой и низкой продуктивностью, мы применили MWAS с использованием критерия суммы рангов Вилкоксона. Обилие бактерий отряда Planctomycetales и эукариотического типа Streptophyta было обнаружено значительно выше в районах с низкой продуктивностью.Оба типа могут быть обнаружены более трех раз в разных иерархиях одной и той же таксономической линии (таблица 2). Другие важные таксоны, неоднократно идентифицированные с помощью теста суммы рангов Уилкоксона, включали бактериальный род Bradyrhizodium , бактериальный класс Gammaproteobacteria , неклассифицированный класс грибкового типа Ascomycota и неклассифицированный класс в эукариотическом типе Streptotaphyta ). Численность Bradyrhizodium и Gammaproteobacteria , как правило, была выше в районах с высокой продуктивностью, тогда как численность Ascomycota была выше в районах с низкой продуктивностью (Рисунок 3, Таблица 2).В отличие от успеха MWAS, анализ ассоциации между изобилием функциональных генов и урожайностью культур не дал каких-либо значительных результатов (данные не показаны).

Таблица 2. Значительная численность таксонов различалась в районах с высокой и низкой продуктивностью с использованием критерия суммы рангов Уилкоксона .

Рис. 3. Различия микробиома между областями с высокой и низкой продуктивностью . Доля таксонов представляла собой среднее значение для шести образцов почвы из районов с высокой и низкой продуктивностью.Пропорция была отсортирована от высокой к низкой численности на основе панели высокой продуктивности, и 10 наиболее распространенных таксонов были окрашены и помечены светлой радужной палитрой. Таксоны со значительной разницей между областями высокой и низкой продуктивности были отмечены звездочками и дополнительной цветовой палитрой. (A) Таксоны на уровне филума. (B) Таксоны на уровне класса. (C) Таксоны на уровне заказа. (D) Таксоны на семейном уровне. (E) Таксоны на уровне рода. (F) Таксоны на уровне видов. Более высокая доля порядка Rhizobiales , семейства Bradyrhizobiaceae , рода Bradyrhizobium и некоторых видов, представленных в районах с высокой продуктивностью, в то время как более Steptophyta и Planctomycetes можно было найти в районах с низкой продуктивностью.

Прогнозирование производительности с использованием машинного обучения RF

Чтобы понять, может ли состав микробиома в насыпных почвах быть информативным для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур, мы адаптировали машинное обучение RF и оценили точность прогноза на каждом таксономическом уровне с 10 различными переменными / таксонами (mtry), включенными в модель RF.Хотя большинство прогнозов имели низкую точность, мы обнаружили, что на уровне порядка со всеми переменными в модели была достигнута наилучшая точность прогноза на уровне 0,787 (рис. 4A). Далее мы вычислили важность таксона, присвоенную моделью RF на уровне порядка, и результаты показали, что наиболее важным таксоном был Actinomycetiales , за которым следовали Nostocales и Rhizobiales (рисунок 4B). В то время как Nostocales в типе Cyanobacteria были признаны важными только с помощью машинного обучения RF, в MWAS были определены как Actinomycetiales , так и Rhizobiales (Таблица 2).Помимо Rhizobiales , другие таксоны, такие как неклассифицированный заказ под Gammaproteobacteria в типе Proteobacteria , также были признаны важными с помощью MWAS и машинного обучения RF (рисунок 4B).

Рисунок 4. Прогнозирование точности машинного обучения с использованием случайного леса . В каждом прогоне было вычислено в общей сложности 500 деревьев, и было выполнено 100 прогонов для достижения среднего значения для каждой точки в каждой иерархии таксономии. (A) Ось Y показывает значение точности.Более высокая точность означает лучшее предсказание. На оси абсцисс указано количество переменных / таксонов, которые могут быть выбраны случайным образом в каждом узле разделения. Полоски в каждой точке указывают интерквартиль точки данных. (B) Важность каждого таксона в прогнозе РФ на уровне порядка. Всего в модель было включено 134 таксона. 12 наиболее влиятельных таксонов были помечены цветом и сгруппированы по доменам и типам.

Обсуждение

Урожайность сельскохозяйственных культур — это количественная характеристика, определяемая множеством факторов (Van Roekel et al., 2015). Абиотические характеристики почвы, такие как наличие воды и азота, хорошо известны как факторы, ограничивающие продуктивность (Durán et al., 2014), а погодные условия, такие как осадки или температура, могут существенно влиять на урожайность сельскохозяйственных культур. С другой стороны, биотические особенности, такие как патоген, вредитель (Hartman et al., 2015), и полезный симбиоз, такой как клубенькование (Tkacz and Poole, 2015), также влияют на урожайность. Более того, важной биотической особенностью является генетика сорта сельскохозяйственных культур (генотип), которая включает в себя генетику фотосинтеза и показателей продуктивности (Dhanapal et al., 2016; Li et al., 2016), генетика эффективности использования воды и азота (Dhanapal et al., 2015; Chen et al., 2016), генетика болезней и устойчивости к вредителям (Chang et al., 2016; Revelle, 2016). ), и генетическое влияние на структурирование микробиома ризосферы (Jin et al., 2009; Babujia et al., 2016; de Almeida Lopes et al., 2016). В нашем исследовании мы обнаружили дополнительные факторы, лежащие в основе урожайности сельскохозяйственных культур, когда указанные выше факторы были идентичными или похожими. Наш экспериментальный план гарантировал, что каждая пара из двух участков на одном и том же агрономическом поле (без известных различий в условиях окружающей среды, таких как осадки) получала одинаковое управление фермерами (с одинаковым генетическим разнообразием культур и сельскохозяйственными применениями, такими как удобрение) на каждом из участков. в шести местах в штате Иллинойс, и поскольку были известны различия в болезнях или вредителях, о которых сообщалось в сезон отбора проб между двумя областями, мы предположили, что насыпные почвы с некоторыми неравномерно распределенными абиотическими или биотическими факторами могут быть причиной разницы в урожайности сельскохозяйственных культур.

Двадцать шесть характеристик почвы были количественно определены в образцах почвы; однако ни один из них не показал значительной корреляции с урожайностью сельскохозяйственных культур. Тем не менее, другие абиотические характеристики, такие как физическое уплотнение почвы, влажность почвы или разница в дренаже между районами, следует рассматривать как потенциальные абиотические факторы, поскольку почвенная система намного сложнее, чем 26 характеристик, включенных в исследования. Хотя 26 характеристик почвы не дали значительного результата, PCoA и CCA предположили, что продуктивность сельскохозяйственных культур была важной объясняющей переменной, которая объясняла таксоновые различия в составе микробиома.Другими словами, микробные различия в образцах почвы могут быть связаны с урожайностью сельскохозяйственных культур. Чтобы лучше понять, какие таксоны в микробиоме связаны с разницей в урожайности сельскохозяйственных культур, MWAS был применен для анализа микробиома по отдельным таксонам на разных уровнях таксономии (от типа до видов). Три бактериальных таксона ( Bradyrhizodium, Gammaproteobacteria и Planctomycetales ) и два таксона эукариот ( Ascomycota и Streptophyta ) были признаны значимыми как минимум три раза в одной и той же иерархической линии.Интересно, что большинство этих таксонов так или иначе связаны с полезностью азота. Было высказано предположение, что численность Proteobacteria была выше, когда азот более доступен (Fierer et al., 2012), и действительно, мы наблюдали более высокую численность Proteobacteria в районах с более высокой продуктивностью (Рисунок 4). И Bradyrhizodium , и Gammaproteobacteria принадлежат к типу Proteobacteria , и оба таксона связаны с клубенькообразованием. Бактерии из рода Bradyrhizodium хорошо известны своей ролью симбиоза с бобовыми культурами для фиксации азота и повышения урожайности сельскохозяйственных культур (Durán et al., 2014). Было показано, что взаимодействие между соей и различными штаммами Bradyrhizodium на урожайность сельскохозяйственных культур является значительным (Zimmer et al., 2016). Распространение и разнообразие штаммов Bradyrhizodium в США также различаются географически (Shiro et al., 2013). Сообщалось, что у большинства бактерий из рода Bradyrhizodium есть гены фиксации азота (Durán et al., 2014), и была признана их способность фиксировать азот более чем для половины потребности сои в азоте (Salvagiotti et al., 2008). Хотя бактерии класса Gammaproteobacteria могут не обладать независимой способностью к азотфиксации, некоторые бактерии, такие как бактерии из рода Klebsiella , были способны колонизировать клубеньки арахиса в присутствии видов Bradyrhizodium (Ibá-ez et al., 2009 ), а некоторые считались подавляющими заболевание или способствующими здоровью (Berendsen et al., 2012). Численность полезных ризобий ( Bradyrhizodium и Gammaproteobacteria ) в целом была выше в районах с высокой продуктивностью (Таблица 2).С другой стороны, отряд Planctomycetales относится к особой группе бактерий, которые не содержат пептидогликан и в основном размножаются почкованием. Классификация Planctomycetes помещает группу между Бактериями и Archea, поскольку некоторые Planctomycetes обладают эукариотическими характеристиками, такими как мембраносвязанный нуклеоид и способность синтезировать стерол. Более того, некоторые Planctomycetes осуществляют анаэробное окисление аммония до диазота в специализированных пузырьках, называемых анамоксосомами, что может снизить доступность азота в основной массе почвы (Fuerst and Sagulenko, 2011).В то время как Streptophyta представляет собой тип наземных растений и водорослей, которые могут напрямую конкурировать за доступность азота с сельскохозяйственными культурами (Leliaert et al., 2012; Becker, 2013), Ascomycota является крупнейшим филумом грибов, который содержит различные патогенные растения, передающиеся через почву. грибов, но этот тип также содержит много непатогенных микроорганизмов, и в качестве прямых доказательств необходимы дополнительные исследования, посвященные тому, какие таксоны полезны или вредны для урожайности сельскохозяйственных культур. Заказ Actinomycetales также содержит патогены растений, такие как возбудитель парши картофеля, Streptomyces scabies .В то время как Actinomycetales был обнаружен значимо только на уровне порядка (не значимо для типа и класса Actinobacteria ), группа бактерий была обозначена как наиболее важный таксон в машинном обучении РФ. Хотя численность Actinomycetales была выше в районах с низкой продуктивностью, как и численность Ascomycota , Planctomycetales и Streptophyta (Таблица 2), что дает интуицию, что Actinomycetales может быть вредным для здоровья сельскохозяйственных культур, некоторые исследования сообщили о преимуществах совместной инокуляции Actinomycetes с Bradyrhizodium japonicum , которые способствовали росту сои (Soe et al., 2012; Нимной и др., 2014). Поскольку порядок Actinomycetales все еще включает слишком много таксонов, чтобы сделать окончательный вывод, в качестве прямых доказательств требуются дополнительные исследования, посвященные тому, какие таксоны в отряде Actinomycetales полезны или вредны для урожайности сельскохозяйственных культур.

Поскольку содержание азота в насыпных почвах существенно не различается между областями с высокой и низкой продуктивностью (два независимых образца Велча t -тест, p = 0,53), мы предположили, что различная урожайность сельскохозяйственных культур может быть связана с активностью азотфиксации внутри узелки.Более высокая численность Bradyrhizodium и Gammaproteobacteria может способствовать увеличению численности полезных ризобий в ризосфере. Действительно, было высказано предположение, что микробиом ризосферы сои был специализирован из микробиома основной массы почвы для увеличения роста сои и использования питательных веществ (Mendes et al., 2014). К сожалению, результаты ассоциации между изобилием функциональных генов и урожайностью сельскохозяйственных культур не смогли выявить каких-либо значимых результатов, ни для генов, связанных с метаболизмом азота.Но поскольку метагеномное исследование на основе ДНК не дает прямых доказательств экспрессии, даже если гены, связанные с метаболизмом азота, оказываются более многочисленными, все же необходимо провести мета-транскриптомное исследование, чтобы убедиться, что гены, связанные с метаболизмом азота, действительно имеют дифференциальную экспрессию в одном состоянии и более. еще один. Расширенные исследования сосредоточены на поиске доказательств пополнения этих полезных ризобий из основной массы почвы в ризофере, а поиск доказательств того, что эти полезные ризобии обеспечивают лучшую фиксацию азота или стимулируют большее количество клубеньков, позволит по-новому взглянуть на разницу в урожайности сельскохозяйственных культур на поле (рис. 5).

Рис. 5. Спекулятивная схема взаимодействия между урожайностью сельскохозяйственных культур и объемным микробиомом почвы . Полезные таксоны Bradyrhizodium и Gammaproteobacteria могут взаимодействовать с культурами в отношении фиксации азота и образования клубеньков для повышения доступности азота. С другой стороны, более высокая численность Steptophyta и Planctomycetes в основной массе почвы может конкурировать с азотом с сельскохозяйственными культурами и снижать доступность азота.Более высокая численность Actinomycetales и Ascomycota может усилить биотический стресс для сельскохозяйственных культур.

Помимо определения таксонов, связанных с разницей в урожайности сельскохозяйственных культур, в нашем исследовании впервые использовалось прогнозирование машинного обучения с использованием состава микробиома почвы. Результат продемонстрировал, что состав микробиома действительно может быть полезен для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур. В то время как модель прогнозирования с небольшим обучающим набором привела к более низкой точности по сравнению с прогнозом машинного обучения при заболеваниях человека (обычно включала 100–300 выборок; Pasolli et al., 2016), мы ожидаем, что точность будет улучшена с увеличением размера выборки. Тем не менее, поскольку микробиом почвы может быть гораздо более сложным и разнообразным, чем микробиом человека, ограниченная глубина секвенирования для обнаружения редких таксонов и воспроизводимость в условиях очень разнообразных факторов окружающей среды будут техническими узкими местами.

Заключение

Мы идентифицировали четыре группы бактерий и две группы эукариот, которые были существенно связаны с урожайностью сельскохозяйственных культур.Использование модели RF позволило успешно спрогнозировать урожайность сельскохозяйственных культур с точностью 0,79. Мы ожидаем, что благодаря активному прогрессу в аннотации метагеномов, статистических сравнениях и вычислительной мощности для обработки данных большого размера, MWAS и машинное обучение дадут новое понимание того, как микробные сообщества взаимодействуют с культурами и принесут прямые выгоды сельскому хозяйству.

Раскрытие информации

Торговые наименования и названия производителей необходимы для фактического сообщения имеющихся данных; тем не менее, USDA не гарантирует и не гарантирует соответствие продукта стандарту, а использование названия USDA не подразумевает одобрения продукта, за исключением других, которые также могут быть подходящими.

Взносы авторов

HC: проанализировал и интерпретировал данные и разработал черновик рукописи; JH: Интерпретировал данные и помог написать рукопись; CB: Собирал материалы для эксперимента и помогал писать рукопись; GH: Координировал исследование и помог написать рукопись.

Финансирование

Исследование, представленное в этой публикации, было поддержано Советом по соевым бобам Иллинойса и Службой сельскохозяйственных исследований Министерства сельского хозяйства США.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Мы благодарим производителей-кооператоров за разрешение отбора проб почвы на их полях и Службу сельскохозяйственных исследований Министерства сельского хозяйства США за частичную финансовую поддержку.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fmicb.2017.00519/full#supplementary-material

Рисунок S1. Место отбора проб в штате Иллинойс . Сотрудник в каждом месте (два сотрудника в Гринсфилде) предоставил по два образца с каждого поля, один с высокой производительностью, а другой с низкой производительностью.

Рисунок S2. Анализ ограниченного соответствия (CCA). (A) Модель CCA на основе VIF, которая включает шесть характеристик почвы в качестве независимых переменных. (B) Модель CCA на основе VIF с включенными PCo1 и PCo2. (C) Модель CCA на основе AIC с включенными PCo1 и PCo2.

Список литературы

Бабуджиа, Л. К., Сильва, А. П., Накатани, А. С., Кантао, М. Э., Васконселос, А. Т. Р., Визентайнер, Дж. В. и др. (2016). Влияние длительного выращивания устойчивых к глифосату трансгенных бобов сои [Glycine max (L.) Мерр.] О почвенном микробиоме. Transgenic Res. 25, 425–440. DOI: 10.1007 / s11248-016-9938-4

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чанг, Х.-Х., Липка, А., Домье, Л. Л., и Хартман, Г. Л. (2016). Характеристика локусов устойчивости к болезням в коллекции зародышевой плазмы сои Министерства сельского хозяйства США с использованием полногеномных ассоциаций. Фитопатология 106, 1139–1151. DOI: 10.1094 / PHYTO-01-16-0042-FI

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чен, В., Яо, К. М., Патил, Г. Б., Агарвал, Г., Дешмук, Р. К., Лин, Л. и др. (2016). Идентификация и сравнительный анализ дифференциальной экспрессии генов в ткани листьев сои в условиях засухи и наводнения, выявленных с помощью RNA-Seq. Фронт. Plant Sci. 7: 1044. DOI: 10.3389 / fpls.2016.01044

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

де Алмейда Лопес, К. Б. Карпентьери-Пиполо, В., Оро, Т. Х., Стефани Пальоса, Э. и Деграсси, Г. (2016). Культурные сообщества эндофитных бактерий, связанные с выращиваемой в поле соей. J. Appl. Microbiol. 120, 740–755. DOI: 10.1111 / jam.13046

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дебенпорт, С. Дж., Ассигбетсе, К., Баяла, Р., Шапюи-Ларди, Л., Дик, Р. П., и Гарденер, Б. Б. М. (2015). Связь перемещающихся популяций в микробиоме корневой зоны проса с повышенной урожайностью сельскохозяйственных культур в регионе Сахель (Африка). Заявл. Environ. Microb. 81, 2841–2851. DOI: 10.1128 / AEM.04122-14

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дханапал, А.П., Рэй, Дж. Д., Сингх, С. К., Хойос-Виллегас, В., Смит, Дж. Р., Перселл, Л. К. и др. (2015). Полногеномный анализ ассоциации различных генотипов сои позволяет выявить новые маркеры азотных признаков. Геном растений 8. doi: 10.3835 / plantgenome2014.11.0086

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дханапал, А. П., Рэй, Дж. Д., Сингх, С. К., Хойос-Виллегас, В., Смит, Дж. Р., Перселл, Л. К. и др. (2016). Полногеномное ассоциативное картирование признаков хлорофилла сои на основе спектральной отражательной способности растительного покрова и экстрактов листьев. BMC Plant Biol. 16: 174. DOI: 10.1186 / s12870-12016-10861-x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дуран, Д., Рей, Л., Санчес-Канисарес, К., Йоррин, Б., Империал, Дж., И Руис-Аргуэсо, Т. (2014). «Биоразнообразие медленнорастущих ризобий: род Bradyrhizobium», в «Полезные растительно-микробные взаимодействия: экология и применение» , ред. Б. Гонсалес и Х. Гонсалес-Лопес (Бока-Ратон, Флорида: CRC Press), 20–46.

Фирер, Н., Лаубер, К. Л., Рамирес, К. С., Заневельд, Дж., Брэдфорд, М. А., и Найт, Р. (2012). Сравнительный метагеномный, филогенетический и физиологический анализ почвенных микробных сообществ через градиенты азота. ISME J. 6, 1007–1017. DOI: 10.1038 / ismej.2011.159

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Fuerst, J. A., Sagulenko, E. (2011). Помимо бактерий: планктомицеты бросают вызов нашим представлениям о микробной структуре и функции. Nat.Rev. Microbiol. 9, 403–413. DOI: 10.1038 / nrmicro2578

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Genz, A., Bretz, F., Miwa, T., Mi, X., Leisch, F., Scheipl, F., et al. (2016). Mvtnorm: многомерное нормальное и t-распределения. Пакет R версии 1.0-5 . Доступно в Интернете по адресу: http://cran.r-project.org/package=mvtnorm.

Хартман, Г. Л., Рупе, Дж. К., Сикора, Э. Ф., Домье, Л. Л., Дэвис, Дж. А., и Стеффи, К. Л. (2015). Сборник болезней и вредителей сои, 5-е изд. .Сент-Пол, Миннесота: APS Press. Американское фитопатологическое общество.

Google Scholar

Иба-эз, Ф., Анджелини, Дж., Тауриан, Т., Тонелли, М. Л., и Фабра, А. (2009). Эндофитное заселение клубеньков корня арахиса условно-патогенными Gammaproteobacteria. Syst. Appl. Microbiol. 32, 49–55. DOI: 10.1016 / j.syapm.2008.10.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цзинь, Дж., Ван, Г. Х., Лю, Х. Б., Лю, Дж. Д., Чен, Х. Л., и Герберт, С. Дж. (2009). Временная и пространственная динамика бактериального сообщества в ризосфере генотипов сои, выращенной в черноземе. Педосфера 19, 808–816. DOI: 10.1016 / S1002-0160 (09) 60176-4

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Карлссон, Ф. Х., Тремароли, В., Нукау, И., Бергстром, Г., Бер, К. Дж., Фагерберг, Б. и др. (2013). Метагеном кишечника у европейских женщин с нормальным, нарушенным и диабетическим контролем уровня глюкозы. Природа 498, 99–105. DOI: 10.1038 / природа12198

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лакшманан, В. (2015). Состав корневого микробиома модулируется факторами растения-хозяина. Adv. Бот. Res. 75, 57–79. DOI: 10.1016 / bs.abr.2015.09.004

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ле Шателье, Э., Нильсен, Т., Цинь, Дж. Дж., Прифти, Э., Хильдебранд, Ф., Фалони, Г. и др. (2013). Богатство микробиома кишечника человека коррелирует с метаболическими маркерами. Природа 500, 541–549. DOI: 10.1038 / nature12506

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лелиарт, Ф., Смит, Д. Р., Моро, Х., Херрон, М. Д., Verbruggen, H., Delwiche, C.F., et al. (2012). Филогения и молекулярная эволюция зеленых водорослей. Crit. Rev. Plant Sci. 31, 1–46. DOI: 10.1080 / 07352689.2011.615705

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли, Х. Ю., Ян, Ю. М., Чжан, Х. Ю., Чу, С. С., Чжан, X. Г., Инь, Д. М., и др. (2016). Генетическая взаимосвязь между эффективностью фосфора и фотосинтетическими свойствами сои, выявленная анализом QTL с использованием генетической карты высокой плотности. Фронт.Plant Sci. 7: 924. DOI: 10.3389 / fpls.2016.00924

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мендес, Л. В., Курамаэ, Э. Э., Наваррет, А. А., ван Вин, Дж. А., и Цай, С. М. (2014). Таксономический и функциональный отбор микробного сообщества в ризосфере сои. ISME J. 8, 1577–1587. DOI: 10.1038 / ismej.2014.17

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мейер, Ф., Паарманн, Д., Д’Суза, М., Олсон, Р., Гласс Э. М., Кубал М. и др. (2008). RAST-сервер метагеномики — общедоступный ресурс для автоматического филогенетического и функционального анализа метагеномов. BMC Bioinformatics 9: 386. DOI: 10.1186 / 1471-2105-9-386

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мюллер Д., Фогель К., Бай Ю. и Ворхольт Дж. (2016). Микробиота растений: понимание и перспективы на системном уровне. Annu. Преподобный Жене. 50, 211–234. DOI: 10.1146 / annurev-genet-120215-034952

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ниблак, Т.и Р. Риггс (2015). «Соевые цистовые нематоды», в Сборнике болезней и вредителей сои, 5-е изд. , ред. Г.Л. Хартман, Дж. К. Рупе, Э. Ф. Сикора, Л. Л. Домье, Дж. А. Дэвис и К. Л. Стеффи (Сент-Пол, Миннесота: Американское фитопатологическое общество), 100–104.

Google Scholar

Нимной П., Понгсилп Н. и Люмионг С. (2014). Совместная инокуляция сои (Glycine max) с актиномицетами и Bradyrhizobium japonicum улучшает рост растений, активность нитрогеназ и питание растений. J. Plant Nutr. 37, 432–446. DOI: 10.1080 / 01

7.2013.864308

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Оксанен, Дж., Бланше, Ф. Г., Френдли, М., Киндт, Р., Лежандр, П., МакГлинн, Д. и др. (2016). Vegan: Пакет «Экология сообщества». R версия пакета 2.4-1. Доступно в Интернете по адресу: https://CRAN.R-project.org/package=vegan

Пазолли, Э., Чыонг, Д., Малик, Ф., Уолдрон, Л., и Сегата, Н. (2016). Метаанализ машинного обучения для больших наборов метагеномных данных: инструменты и биологическое понимание. PLoS Comput. Биол. 12: e1004977. DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1004977

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пайффер, Дж. А., Спор, А., Корен, О., Джин, З., Триндж, С. Г., Дангл, Дж. Л. и др. (2013). Разнообразие и наследуемость микробиома ризосферы кукурузы в полевых условиях. Proc. Natl. Акад. Sci. США 110, 6548–6553. DOI: 10.1073 / pnas.1302837110

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рашкован, Н., Карбонетто, Б., Перриг, Д., Диас, М., Канчиани, В., Абало, М. и др. (2016). Комплексный анализ корневых микробиомов сои и пшеницы с сельскохозяйственных полей. Sci. Реп. 6: 28084. DOI: 10.1038 / srep28084

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

R Основная команда (2015). R: Язык и среда для статистических вычислений . Вена: Фонд R для статистических вычислений. Доступно в Интернете по адресу: http://www.r-project.org/

Ревель, W.(2016). Психология: процедуры исследования личности и психологии, версия 1.6.6 . Эванстон, Иллинойс: Северо-Западный университет. Доступно в Интернете по адресу: http://cran.r-project.org/package=psych

Руск, Дж., Баас, Э., Брукс, П. К., Лаубер, К. Л., Лозупоне, К., Капорасо, Дж. Г. и др. (2010). Сообщества почвенных бактерий и грибов через градиент pH в пахотной почве. ISME J. 4, 1340–1351. DOI: 10.1038 / ismej.2010.58

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сальваджотти, Ф., Кассман, К., Шпехт, Дж., Уолтерс, Д., Вайс, А., Доберман, А. (2008). Поглощение азота, фиксация и реакция на азот удобрений в соевых бобах: обзор. Field Crops Res. 108, 1–13. DOI: 10.1016 / j.fcr.2008.03.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Широ, С., Мацуура, С., Сайки, Р., Сигуа, Г. К., Ямамото, А., Умехара, Ю. и др. (2013). Генетическое разнообразие и географическое распространение аборигенных брадиризобий с клубеньками сои в США. Заявл. Environ. Microb. 79, 3610–3618. DOI: 10.1128 / AEM.00236-13

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Соэ, К. М., Бхромсири, А., Карлади, Д., Ямакава, Т. (2012). Влияние эндофитных актиномицетов и штаммов Bradyrhizobium japonicum на рост, клубенькование, азотфиксацию и массу семян различных сортов сои. Почвоведение. Завод Nutr. 58, 319–325. DOI: 10.1080 / 00380768.2012.682044

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Суайдан, Х., и Никольски, М. (2016). Машинное обучение для метагеномики: методы и инструменты. arXiv: 1510.06621v2 [q-bio.GN]. DOI: 10.1515 / metgen-2016-0001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван Рукель, Р. Дж., Перселл, Л. К., и Салмерон, М. (2015). Физиологические и управленческие факторы, влияющие на потенциальную урожайность сои. Field Crops Res. 182, 86–97. DOI: 10.1016 / j.fcr.2015.05.018

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Wilke, A., Bischof, J., Герлах В., Гласс Э., Харрисон Т., Киган К. П. и др. (2016). База данных и портал метагеномики MG-RAST в 2015 году. Nucleic Acids Res. 44, D590 – D594. DOI: 10.1093 / nar / gkv1322

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уилке А., Харрисон Т., Вилкенинг Дж., Филд Д., Гласс Э. М., Кирпидес Н. и др. (2012). M5nr: новая неизбыточная база данных, содержащая последовательности белков и аннотации из различных источников и связанных инструментов. BMC Bioinformatics 13: 141. DOI: 10.1186 / 1471-2105-13-141

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Райт, М. Н., и Зиглер, А. (2015). Ranger: быстрая реализация случайных лесов для многомерных данных на C ++ и R. arXiv: 1508.04409 [stat] .

Google Scholar

Сюй, X. М., Пасси, Т., Вэй, Ф., Сэвилл, Р., и Харрисон, Р. Дж. (2015). Метагеномика на основе ампликона выявила в почве организмы-кандидаты, которые вызвали снижение урожайности клубники. Hortic. Res. 2: 15022. DOI: 10.1038 / hortres.2015.22

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сюй, Ю. X., Ван, Г. Х., Цзинь, Дж., Лю, Дж. Дж., Чжан, К. Ю., и Лю, X. Б. (2009). Бактериальные сообщества в ризосфере сои в зависимости от типа почвы, генотипа сои и стадии их роста. Soil Biol. Biochem. 41, 919–925. DOI: 10.1016 / j.soilbio.2008.10.027

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чжан, X., Zhang, D. Y., Jia, H.J., Feng, Q., Wang, D.H., Liang, D., et al. (2015). Микробиомы полости рта и кишечника нарушаются при ревматоидном артрите и частично нормализуются после лечения. Nat. Med. 21, 895–905. DOI: 10,1038 / нм.3914

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Циммер, С., Мессмер, М., Хаасе, Т., Пиефо, Х.П., Миндерманн, А., Шульц, Х. и др. (2016). Влияние сортов сои и штаммов Bradyrhizobium на урожайность, содержание белка и биологическую фиксацию азота в прохладных условиях выращивания в Германии. Eur. J. Agron. 72, 38–46. DOI: 10.1016 / j.eja.2015.09.008

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Frontiers | Пулы почвенного органического углерода как ранние индикаторы изменений запасов почвенного органического вещества при различных методах обработки почвы во внутренних районах Тихого океана на северо-западе

Введение

Антропогенная нагрузка атмосферного CO ₂ , парниковый газ, может быть частично компенсирована или смягчена путем связывания углерода в органическом веществе почвы (ПОВ) за счет увеличения чистой первичной продуктивности систем земледелия (Lal, 2004).Накопление ПОВ также имеет решающее значение для плодородия почвы, удержания воды и поддержания урожайности сельскохозяйственных культур (Machado et al., 2008; Machado, 2011). В долгосрочной перспективе объем хранения SOM зависит от землепользования и методов управления (West and Post, 2002). Обычно ПОВ имеет тенденцию к снижению, когда естественные экосистемы превращаются в системы земледелия (Machado et al., 2006), но влияние различных методов управления на динамику ПОВ в системах земледелия засушливых земель варьируется и зависит от конкретного участка (Ghimire et al., 2017; Wang et al., 2017).

Озимая пшеница ( Triticum aestivum L.) — системы выращивания под летним паром (WW-SF) доминируют на внутреннем Тихоокеанском Северо-западе (iPNW), в экорегионе выпадает относительно мало осадков (<400 мм), большая часть (70%) которых выпадает на полученные в зимние месяцы (Purakayastha et al., 2008; Machado, 2011). С этой целью широко практикуется парование как средство сохранения почвенной воды для следующего урожая. Обработка почвы используется для борьбы с сорняками и облегчения накопления воды за счет разрушения континуума пор на поверхности и под почвой во время залежи (Fuentes et al., 2004). Кроме того, обработка почвы также облегчает посевные работы, удаляя поверхностные остатки и уменьшая всхожесть сорняков за счет закапывания семян сорняков (Young et al., 2014). Несмотря на надежность с точки зрения урожайности зерна, WW-SF усугубил эрозию почвы (Feng et al., 2011; Machado et al., 2015) и истощил более 50% исходного ПОВ в илово-суглинистой почве Валла Валла (0–60 см) возле Пендлтона, штат Орегон (Ghimire et al., 2015). В ответ на высокие темпы эрозии почвы и истощение ПОВ в последние годы увеличилось внедрение сокращенных систем обработки почвы, включая отсрочку обработки почвы до посева сельскохозяйственных культур, минимальную обработку почвы и нулевую обработку почвы (NT) (Machado, 2011; Machado et al., 2015). Скорость эрозии резко снизилась при использовании консервативных систем обработки почвы, но накопление ПОВ было медленным (Williams et al., 2009; Machado, 2011; Ghimire et al., 2017).

Хранение ПОВ в системах земледелия зависит от баланса между добавками углерода, главным образом, из пожнивных остатков и потерями углерода в результате разложения ПОВ (Machado et al., 2006; Awale et al., 2013). Следовательно, степень, в которой техника обработки почвы влияет на оборот ПОВ, обычно определяется частотой и временем нарушения почвы, глубиной нарушения почвы и степенью перемешивания почвы с остатками (Cookson et al., 2008; Доу и др., 2008; Мачадо, 2011). Обычно инверсионная обработка почвы заглубляет почти все пожнивные остатки и усиливает их разложение за счет увеличения контакта почвы с растениями. Обработка почвы также усиливает микробный распад ПОВ за счет регулирования температуры почвы, введения кислорода и разрушения агрегатов почвы (Six et al., 2000). Кроме того, изменения почвенных свойств почвы, вызванные обработкой, могут существенно повлиять на урожайность сельскохозяйственных культур и, в конечном итоге, на количество поступающих в почву пожнивных остатков (Payne et al., 2000).Напротив, отсрочка включения остатков или их оставление на поверхности почвы может обеспечить устойчивый субстрат для микробного сообщества (Balota et al., 2003; Machado et al., 2006).

Тем не менее, изменения в запасах ПОВ в ответ на управление обработкой почвы может быть трудно обнаружить из-за присущей почве изменчивости (Cookson et al., 2008). Что еще более важно, из-за медленного восстановления запасов SOM может потребоваться несколько лет для наблюдения значительных изменений в SOM, что часто приводит к позднему принятию решений и отложенным корректирующим действиям (West and Post, 2002).Потребовалось более 30 лет, чтобы измерить значительное снижение SOM в долгосрочном эксперименте WW-SF около Пендлтона, штат Орегон (Ghimire et al., 2015). Кроме того, другие исследования также показали, что величина и направление изменений, вызванных обработкой почвы, часто зависят от конкретного участка (Purakayastha et al., 2008; Morrow et al., 2016). В последнее время появились микробиологические свойства и легко разлагаемые пулы ПОВ, такие как твердые частицы органического вещества (POM), перманганатно окисляемый C (POXC), водоэкстрагируемое органическое вещество (WEOM), микробная биомасса C (MBC) и N (MBN), а также микробное дыхание , получили больше внимания из-за их чувствительности к методам управления, чем объемные SOM (Dou et al., 2008; Awale et al., 2013; Culman et al., 2013; Морроу и др., 2016; Wang et al., 2017). Эти физические, химические и микробиологические пулы составляют относительно небольшие фракции ПОВ, но имеют быструю смену от недель до месяцев или нескольких лет по сравнению с более устойчивыми объемными пулами ПОВ (Haynes, 2005). Выявление ранних индикаторов динамики SOM позволит раннее вмешательство до значительной потери SOM (Purakayastha et al., 2008).

Пулы

SOM могут отражать множество взаимосвязанных почвенных процессов и функций (Awale et al., 2013). Например, ПОМ играет важную роль в агрегации почвы и производстве WEOM и служит источником энергии для микробной биомассы почвы (Gregorich et al., 2000; Six et al., 2000; Zotarelli et al., 2007). WEOM включает C-субстраты, а также другие связанные питательные вещества (такие как N, P и S), и поэтому его оборот имеет решающее значение для круговорота питательных веществ (Gregorich et al., 2006). Почвенные микробы отвечают за преобразование органических веществ и питательных веществ в почве (Mooshammer et al., 2014).Базальное дыхание (BR) и C-минерализация являются адекватными индикаторами микробной активности, которая зависит от доступности субстрата и почвенной почвенной среды (Balota et al., 2003). Накопление ПОХС в почве указывает на долгосрочную стабилизацию ПОВ (Culman et al., 2012, 2013; Hurisso et al., 2016). С этой целью анализ пулов SOM и характеристика их взаимосвязей может улучшить наше понимание влияния управления на динамику SOM в iPNW. Цели этого исследования состояли в том, чтобы (i) оценить влияние интенсивности и времени обработки почвы на пулы ПОВ и (ii) определить наиболее чувствительные пулы ПОВ к обработке почвы под озимой пшеницей и яровым горохом ( Pisum sativum L.) вращение в iPNW.

Материалы и методы

Описание сайта и экспериментальные данные

Это исследование проводилось в рамках продолжающегося эксперимента по долгосрочному севообороту пшеницы и гороха (WP-LTE), расположенного в Центре сельскохозяйственных исследований Колумбийского бассейна (CBARC) около Пендлтона, штат Орегон (45 ° 42′N, 118 ° 35′W). WP-LTE была начата в 1963 г. на почти ровной (уклон 0–1%) илисто-суглинистой почве Walla Walla (крупнозернистый, смешанный, срединный типичный гаплоксеролл) (Soil Survey Staff, 2014). Для этого места характерен полузасушливый климат с прохладной влажной зимой и жарким сухим летом.Долгосрочная (1930–2015 гг.) Среднегодовая температура составляет 8 ° C, а годовое количество осадков — 418 мм, 70% из которых выпадает в период с сентября по апрель (CBARC, 2016).

WP-LTE состоял из двухлетнего севооборота озимой пшеницы и ярового гороха, при этом каждая фаза севооборота проводилась ежегодно, чтобы облегчить ежегодный сбор данных по обеим культурам. План эксперимента представлял собой схему разделения делянки с фазами посева (пшеница и горох) в качестве факторов всего делянки и системы обработки почвы в качестве факторов под делянки, повторенные четыре раза.Размер каждого участка составлял 7,3 м в ширину и 36,5 м в длину. Полукарликовая мягкая белая озимая пшеница была посеяна в начале октября с помощью двухдисковой сеялки с междурядьем 18 см и собрана в конце июля следующего года. Яровый горох сеют в конце марта или начале апреля, а собирают в июне или июле того же года. После 28 лет выращивания зеленого горошка в 1991 году был введен сухой горох. За последние 20 лет все участки пшеницы получили 90 кг азота на га ^-1 в виде аммиачной селитры мочевины (32-0-0), вырубленных на глубину 12 см перед посадкой. , в то время как сульфат аммония (21-0-0-24) или сульфат фосфата аммония (16-20-0-14) вносили из расчета 22 кг N га ^-1 на горох.Payne et al. (2000) и Machado et al. (2008) представили дополнительную информацию об управлении урожаем до 1995 года. WP-LTE состоял из следующих четырех обработок почвы:

(i) Осенний плуг (FP): Участки были вспаханы отвалом (глубина 20-25 см) после осеннего сбора урожая пшеницы, с последующими от одного до трех раз весенней культивацией (глубиной 15 см) перед посевом гороха. Лозу гороха вспахивали летом после уборки гороха и дважды культивировали (глубиной 10 см) перед посадкой пшеницы осенью.

(ii) Весенний плуг (SP): Эта обработка была идентична обработке FP, за исключением того, что участки были вспаханы отвалом весной перед посадкой гороха.

(iii) Диск / долото (DT / CT): Делянки дважды обрабатывали дисками на глубину 10 см после осеннего сбора урожая пшеницы с последующим возделыванием (5 см) весной перед посевом гороха. После уборки урожая гороха перед посевом пшеницы участки были вспаханы чизелем (20 см) и обработаны подметанием.

(iv) Нулевая обработка почвы (NT): в 1995 г. обработка почвы не проводилась, а для борьбы с сорняками применялись гербициды. В более ранние годы (1963–1995) на этих участках применялась минимальная обработка почвы, в том числе и с перекосом (2.Глубиной 5 см) один или два раза после уборки урожая пшеницы осенью, с последующей лёгкой обработкой (глубиной 5 см) перед посадкой гороха и перекосом два-три раза летом после уборки гороха. Косой трактор состоит из зубчатых колес на двух установленных под углом валах, которые ломаются и равномерно распределяют остатки для повышения производительности сеялки во время посева.

Нетронутое травяное пастбище (GP) служило эталоном для сравнения изменений в динамике SOM в WP-LTE. Участок GP (45 м шириной и 108 м длиной) находится в непосредственной близости от WP-LTE в CBARC и поддерживается естественной растительностью (с 1931 г.), преимущественно овсяницей высокой ( Festuca arundinacea Scheeber) с меньшим количеством луковичного мятлика ( Мятлик луковичный L.), зеленый лисохвост ( Setaria viridis L.) и желтый лисохвост [ S. pumila (Poiret) Roemer and Schult]. График GP был разделен на четыре поперечных разреза и представлял четыре дополнительных участка.

Отбор и анализ проб почвы

В июне 2016 года два керна почвы (диаметром 3,8 см) были собраны с поверхностного слоя от 0 до 15 см в пределах каждого участка и объединены. Образцы были взяты между рядами культур после очистки поверхностных остатков. Почвы сушили на воздухе в теплице в течение 72 ч и после удаления видимых фрагментов растительного материала тонко измельчали ​​в механической мельнице для прохождения через сито 2 мм.Для определения объемной плотности были взяты три отдельных керна грунта (диаметром 1,84 см и глубиной 0–15 см каждый) в радиусе 0,5 м от первоначально собранных кернов грунта. Эти керны почвы были высушены в печи при 105 ° C в течение 24 часов, и объемная плотность была рассчитана путем деления высушенной в печи массы почвы на объем почвы (Blake and Hartge, 1986).

Примерно 10 г подвыборок высушенных на воздухе почв (<2 мм) были тонко измельчены (<0,05 мм) в шаровой мельнице Shatter Box 8530 (Spex Sample Prep., Метучен, Нью-Джерси, США) в течение 3 минут, а затем проанализированы. для общих концентраций C и N методом сухого сжигания (Purakayastha et al., 2008) при 950 ° C с использованием анализатора LECO CN628 (LECO Corp., Сент-Джозеф, Мичиган, США). Предыдущие исследования подтвердили отсутствие неорганического углерода в слое 0–15 см в пределах экспериментальной площадки, и, следовательно, общий C, измеренный для всех почв, безопасно принимается за почвенный органический углерод (SOC) (Ghimire et al., 2015). Это подтверждается измерением значений pH ниже 6,7 во всех почвах (Таблица 1). Объемная плотность почвы использовалась для преобразования концентрации SOC (г / кг ^-1 ) в запас SOC на площадь (Mg ha ^-1 ), чтобы устранить мешающие эффекты уплотнения при сравнении всех обработок.PH почвы экстрактов из 5 г высушенных на воздухе почв (<0,05 мм) в 10 мл 0,01 M CaCl ₂ измеряли электрометрически с помощью настольного измерителя pH / проводимости Orion Star A215 (Thermo Fisher Scientific Inc., Беверли , Массачусетс, США) (Ghimire et al., 2015). Влагоудерживающая способность (WHC) воздушно-сухой почвы (<2 мм) была определена, как описано Авале и Чаттерджи (2015). Вкратце, 10 г высушенной на воздухе почвы насыщали деионизированной водой в конической воронке с фильтровальной бумагой (Whatman no.42), а WHC определяли как воду, оставшуюся в почве после слива избытка воды в течение 1 ч.

Таблица 1 . Воздействие обработки на объемные характеристики почвы в илистых суглинках Walla-Walla толщиной от 0 до 15 см около Пендлтона, штат Орегон.

Углерод органического вещества в виде твердых частиц (ПОМ-С) и азот (ПОМ-Н) оценивали в соответствии с процедурой, описанной Sollins et al. (1999). 10 г высушенного на воздухе образца почвы (<2 мм) диспергировали в 30 мл 5 г гексаметафосфата натрия на литр ^-1 и встряхивали в течение 18 ч на возвратном шейкере (240 движений в минуту).Затем смесь пропускали через сито с размером отверстий 53 мкм, несколько раз промывая деионизированной водой. Материал, оставшийся на сите, сушили в печи при 105 ° C в течение 24 часов, взвешивали, тонко измельчали, используя ступку и пестик, и анализировали на C и N сухим сжиганием, как описано выше. ПОМ-С или ПОМ-N (г кг ^-1 ) вычисляли по следующему уравнению:

ПОМ-С или ПОМ-N = Cs или Ns × Ws × 10

, где Cs или Ns — это% C или% N песчаной фракции, а Ws — это сухая масса песчаной фракции (г ^-1 ).

Углерод, окисляемый перманганатом калия (POXC), был определен в соответствии с предложением Weil et al. (2003) с небольшой модификацией, как описано в Culman et al. (2012). Образец 2,5 г высушенного на воздухе образца почвы (<2 мм) смешивали с 20 мл 0,02 M KMnO ₄ в полипропиленовой конической центрифужной пробирке на 50 мл. Смесь энергично встряхивали в течение 2 мин на возвратно-поступательном шейкере (240 ударов в минуту) и давали отстояться в течение 10 мин. После отстаивания 0,5 мл супернатанта из верхних 1 см суспензии переносили в другую центрифужную пробирку на 50 мл и смешивали с 49.5 мл деионизированной воды. Оптическую плотность трех образцов из каждого разбавленного раствора измеряли на спектрофотометре GENESYS 10S UV-VIS (Thermo Fisher Scientific Inc., Мэдисон, Висконсин, США) при 550 нм. POXC в образце почвы рассчитывали по следующей формуле:

POXC (мг кг − 1 почвы) = [0,02 моль л − 1− (a + b × поглощение)] × (9000 мг · смоль − 1) × (0,02 л раствора / 0,0025 кг почвы).

где 0,02 моль л ^-1 — начальная концентрация раствора, a — точка пересечения и b — наклон стандартной кривой, 9000 — мг C, окисленного 1 моль MnO ⁷⁺ до Mn ⁴⁺ , 0.02 л — это объем прореагировавшего раствора KMnO ₄ , а 0,0025 — кг использованной почвы.

Содержание неорганического азота в почве или экстрагируемого KCl-N (KEN) (Nh5 + -N плюс NO3-N) измеряли в двух экземплярах согласно Maynard et al. (2008). Вкратце, 5 г высушенной на воздухе почвы (<2 мм) смешивали с 25 мл 2 M KCl, встряхивали в обратном встряхивателе в течение 30 минут и смесь фильтровали через ватман №. 42 фильтровальная бумага. Экстракт анализировали на концентрации Nh5 + и NO3- колориметрически с использованием фенол-нитроферрицианидного метода и метода восстановления кадмия, соответственно, в автоматизированном микросегментном проточном анализаторе Astoria (Astoria-Pacific Inc., Клакамас, Орегон, США).

Органический углерод, извлекаемый водой (WEOC), и общий растворенный азот (TDN) определяли путем экстракции 10 г высушенной на воздухе почвы (<2 мм) 40 мл деионизированной воды (Cookson et al., 2008). Смесь почва-вода встряхивали в реверсивном шейкере в течение 1 ч, а затем фильтровали через ватман №. 42 фильтровальная бумага. Экстракт замораживали до анализа на WEOC и TDN с использованием анализатора TOC / TN для высокотемпературного сжигания Torch (Teledyne Tekmar, Мейсон, Огайо, США).

Минерализация углерода (Cmin) была оценена с использованием метода краткосрочной инкубации, следуя Sherrod et al. (2012) и Авале и Чаттерджи (2017). Вкратце, 100 г высушенной на воздухе почвы (<2 мм) увлажняли до 60% WHC деионизированной водой с помощью пипетки в 1-литровой каменной кувшине. Кувшин каменщика закрывали герметичной крышкой с завинчивающейся крышкой, снабжали отверстием для отбора проб газа (бутилкаучуковой перегородкой) в центре и инкубировали при постоянной температуре 25 ° C в течение 30 дней. Влажность почвы поддерживалась на уровне 60% на протяжении всего периода инкубации путем отслеживания изменений веса каменной кувшины и добавления деионизированной воды по мере необходимости.Пробы воздуха в свободном пространстве собирали из сосуда на 1, 2, 3, 7, 8, 10, 13, 16, 22 и 30 дней после инкубации. В каждый день отбора проб воздух из свободного пространства над сосудом смешивался путем извлечения и двукратной инъекции с использованием полипропиленового шприца, снабженного иглой 21-го размера, и, наконец, в шприц собирали пробу воздуха объемом 30 мл. Затем крышку кувшина открывали не менее чем на 5–10 мин для пополнения свежего воздуха и добавления деионизированной воды (при необходимости), снова закрывали и возвращали в инкубатор на 30 дней.Тройные подвыборки 7 мл воздуха из каждого шприца анализировали на концентрации CO ₂ в течение 2 часов после их сбора с использованием анализатора LI-820 CO ₂ (LICOR Inc., Линкольн, Небраска, США). Предполагая идеальные газовые отношения, измеренные концентрации CO ₂ были затем преобразованы в единицы массы, выраженные как мг CO ₂ -C d ^-1 кг ^-1 почвы. Кумулятивное количество CO ₂ -C, минерализованное за 30 дней (Cmin), было вычислено путем суммирования всего CO ₂ -C, выделившегося за каждый период времени.

Углерод микробной биомассы (МБК) и азот (МБН) определяли с использованием метода фумигации-инкубации хлороформа (Jenkinson and Powlson, 1976). Дубликаты 10 г высушенных на воздухе почв (<2 мм) взвешивали во флаконы French Square емкостью 60 мл, доводили до 60% WHC путем добавления деионизированной воды и инкубировали при 25 ° C в течение 7 дней. Набор пустых бутылок без почвы также инкубировали и обрабатывали так же, как бутылки с почвой. После 7 дней предварительной инкубации один набор почв был окурен хлороформом без этанола (CHCl ₃ ) в вакуумной камере в темноте в течение 24 часов, в то время как другой набор не подвергался фумигации и оставался инкубированным (не фумигационным).И нефумигируемые, и фумигированные почвы (в бутылках) затем помещали в 1-литровые каменные кувшины, содержащие 2 мл деионизированной воды на дне (для поддержания влажности). Сосуды Мэйсона закрывали крышками с отверстиями для отбора проб газа и инкубировали при 25 ° C в течение 10 дней. Примерно 30 мл пробы газа были собраны из каменных кувшинов через отверстия для отбора проб и проанализированы на содержание CO ₂ с использованием инфракрасного газоанализатора, как описано выше. MBC почвы был рассчитан путем деления разницы CO ₂ -C, произведенного между фумигируемыми и нефумигируемыми образцами, на поправочный коэффициент ( k _c ), равный 0.41 (Коллинз и др., 1992). Измерение CO ₂ , выделенного из нефумигированного контроля после предварительной инкубации, рассматривалось как базальное дыхание (мг CO ₂ -C кг ^-1 почвы d ^-1 ) и метаболический коэффициент ( q CO ₂ ) рассчитывали путем деления базального дыхания на MBC (мг CO ₂ -C g ^-1 MBC d ^-1 ). Для MBN образец после фумигации-инкубирования через 10 дней экстрагировали 50 мл 2 M K ₂ SO ₄ в течение 30 минут, и концентрации минерального азота определяли колориметрически, как описано выше.MBN почвы рассчитывали путем деления смыва минерального N (Nh5 + -N + NO3-), высвобождаемого во время фумигации-инкубации, с использованием поправочного коэффициента ( k _n ), равного 0,40 (Collins et al., 1992).

Анализ данных

Данные были подвергнуты дисперсионному анализу для расположения разделенных делянок в рандомизированном блочном дизайне с использованием Proc Mixed of SAS (версия 9.2, SAS Institute Inc., Кэри, Северная Каролина) — предполагая фиксированный урожай и эффекты обработки почвы и случайный срок повторения.Мы создали фиктивные переменные данных GP, чтобы соответствовать дизайну WP-LTE для статистических сравнений. Средние значения обработки (обработки почвы) сравнивали с использованием критерия наименьшего значимого различия Фишера, когда наблюдался значительный эффект обработки при уровне вероятности 0,05, если не указано иное. Одномерные коэффициенты корреляции Пирсона использовались для оценки взаимосвязей между пулами SOM. Пошаговый множественный линейный регрессионный анализ проводился с использованием Proc Reg SAS с обратным исключением, чтобы изучить относительную важность пулов SOM в прогнозировании SOC.

Результаты

Характеристики насыпного грунта

GP имел значительно ( P <0,05) более высокие уровни концентраций SOC и общего азота (TN), а также запасы, чем все культивированные обработки в WP-LTE (таблица 1). По сравнению с GP, в среднем, в окультуренных почвах концентрации SOC и TN на 28 и 26% меньше, а запасы SOC и TN соответственно на 16 и 13%. В рамках WP-LTE не было значительных различий в уровнях SOC и TN при обработке почвы.Однако DT / CT имел немного более высокую концентрацию SOC, чем FP ( P = 0,08). C: N почвы в условиях GP, NT и DT / CT были аналогичными, но как SP, так и FP имели более низкое содержание C: N, чем GP и NT. Насыпная плотность почвы не различалась между обработанными обработками и составляла в среднем 1,30 г / см ³ , что было значительно выше, чем у почвы GP (Таблица 1). С другой стороны, все культивируемые обработки имели значительно более низкие значения pH почвы, чем GP (Таблица 1). Среди культивируемых обработок pH почвы при NT в целом был ниже, чем при других методах обработки почвы ( P <0.10). Гравиметрическое содержание воды было выше при ГП, чем при культивировании (Таблица 1).

Физико-химические бассейны СОМ

Лечение значительно повлияло на POM-C, POM-N, POXC и WEOC (таблица 2). В целом, у GP были самые высокие уровни физических и химических скоплений углерода и азота, которые уменьшались с увеличением интенсивности обработки почвы. POM-C и POM-N были значительно ниже при FP и SP, чем при GP, NT или DT / CT, которые не отличались друг от друга. В среднем, POM-C и POM-N были на 18% больше при использовании систем уменьшенной обработки почвы (NT и DT / CT вместе), чем при вспашке (FP и SP вместе).POXC и WEOC были самыми высокими по GP. Среди культивируемых обработок POXC был сходным между NT и DT / CT, но оба имели более высокий POXC, чем при FP. При SP POXC был промежуточным между DT / CT и FP, но был значительно ниже NT. WEOC не различается между NT и DT / CT почвами и в среднем составляет 182 мг / кг ^-1 , что значительно выше (14%), чем WEOC для FP и SP почв. Не было значительных эффектов лечения на POM-C: N, TDN, WEOC: TDN и KEN.

Таблица 2 .Воздействие обработки на физические и химические бассейны ПОВ на поверхности илистого суглинка Walla Walla размером от 0 до 15 см вблизи Пендлтона, штат Орегон.

Микробиологические бассейны СОМ

Значения микробной биомассы почвы для C и N значительно различались между обработками (Таблица 3). Наибольшая MBC была обнаружена при GP, а самая низкая — при FP. По сравнению с GP, MBC был ниже в среднем на 21% на NT, DT / CT и SP почвах. MBC среди этих последних трех обработок существенно не отличался. Однако NT и DT / CT увеличивали MBC на 27 и 36% соответственно по сравнению с FP.Как и в случае с МБК, МБН в почве был самым большим при GP. В среднем, в окультуренных почвах было примерно на 55% меньше МБН по сравнению с почвой GP. Не было значительных различий в значениях MBN среди культивируемых обработок. Конечным результатом различий в МБК и МБН почвы между обработками является то, что соотношение микробной биомассы С к N (МБК: МБН) было в целом ниже для почвы GP, чем у культивируемых почв, в которых обработка вспахиванием имела несколько более низкие значения по сравнению с в NT и DT / CT.

Таблица 3 .Воздействие обработки на микробиологические бассейны ПОВ на поверхности илистого суглинка Walla Walla размером от 0 до 15 см около Пендлтона, штат Орегон.

Значения базального дыхания (BR) значительно варьировались в зависимости от лечения (Таблица 3). У GP был самый высокий BR среди всех обработок. DT / CT и SP имели одинаковый BR, и оба лечения имели более высокий BR по сравнению с FP. Базальное дыхание при NT не отличалось от других культивируемых обработок. q CO ₂ был выше при SP, чем при NT (на 17%) и FP (на 21%), без статистической разницы между двумя последними.Однако у FP было меньше q CO ₂ по сравнению с лечением GP и DT / CT.

Подобно BR, минерализованный CO ₂ -C значительно отличался среди обработок для всех периодов времени отбора проб, за исключением начального 1 дня инкубации (рис. 1, таблица 3). Однако временная структура минерализации CO ₂ -C среди обработок в целом оставалась одинаковой на протяжении всего инкубационного периода. Значения для CO ₂ -C минерализованных были последовательно самыми высокими и самыми низкими при GP и FP, соответственно, в то время как NT, DT / CT и SP были промежуточными между ними.В конце 30 дней совокупное количество CO ₂ -C (Cmin), произведенное в DT / CT и SP почвах, было одинаковым и составляло в среднем 637 мг CO ₂ -C кг ^-1 , что на 20% ниже, чем GP. но на 26% выше, чем FP. Cmin под NT статистически не отличался от любых других культивируемых обработок, но был примерно на 29% ниже, чем у GP.

Рисунок 1 . Минерализация углерода из почв под травяным пастбищем (GP), нулевой обработкой (NT), дисковой / чизельной обработкой (DT / CT), весенним плугом (SP) и осенним плугом (FP) за 30 дней инкубации.Планки погрешностей представляют собой значения стандартной ошибки (SE) наименьших квадратов средних различий для отдельных дней. * Указывает на значимые ( P ≤ 0,05) различия в лечении в этот день.

Фракции пулов SOM

Пропорции лабильных пулов C и N в SOM показали вариации между обработками, со значительными различиями, наблюдаемыми для POXC / SOC, Cmin / SOC и POM-N / TN (таблица 4). POXC / SOC было ниже при GP, чем при культивировании. Cmin / SOC был значительно ниже при FP, чем при DT / CT и SP, в то время как GP и NT имели промежуточные уровни Cmin / SOC.POM-N / TN был выше при обработке NT и DT / CT по сравнению с обработкой вспашкой и GP. В целом, POM-C / SOC и MBC / SOC были ниже, тогда как N-пулы в TN были выше при GP, чем при культивировании, хотя такие различия не были статистически значимыми ( P > 0,05). В среднем SOC содержал 22,8% POM-C, 3,6% POXC, 0,9% WEOC, 2,9% MBC и 3,3% Cmin. Точно так же TN составляла около 17,1% PON, 1,9% TDN, 4,9% MBN и 1,1% KEN.

Таблица 4 .Пропорции пулов ПОВ в почвенном органическом углероде (SOC) и общем азоте (TN) при обработке на поверхности от 0 до 15 см илового суглинка Walla Walla около Пендлтона, штат Орегон.

Взаимосвязь пулов SOM

Значения одномерных коэффициентов корреляции ( r ) между пулами SOM показаны в таблице 5. На протяжении всего исследования наибольшее значение коэффициента корреляции ( r = 0,95) наблюдалось между SOC и TN. Значительные положительные корреляции были обнаружены для всех пулов SOM с SOC и TN, за исключением почвенных C: N, POM-C: N и WEOC: TDN.В целом, пулы SOM также коррелировали между собой. Тем не менее, C-пулы (POM-C, POXC, WEOC и MBC) более сильно коррелировали с SOM, чем N-пулы (TDN, MBN и KEN). Среди всех пулов SOM пулы POXC и WEOC продемонстрировали самые высокие корреляции как с SOC, так и с TN. Пошаговая множественная регрессия всех пулов SOM, реагирующих на обработку почвы, на SOC показала, что пулы POXC и WEOC были лучшими предикторами запаса SOC (Таблица 6). Пулы POXC и WEOC, вместе взятые, могут объяснить почти 70% общей изменчивости модели.Объемная плотность, как правило, была отрицательно связана с пулами ПОВ, в то время как как pH, так и весовое содержание воды и бассейны ПОВ имели положительную связь.

Таблица 5 . Коэффициенты корреляции Пирсона ( r ) ^† параметров почвы в рамках исследования.

Таблица 6 . F — статистическая и общая изменчивость ( R ² ) наилучшей ступенчатой ​​модели множественной линейной регрессии для прогнозирования органического углерода почвы (SOC).

Обсуждение

Выращивание естественных пастбищ привело к истощению уровней SOC и TN на глубине профиля почвы 0–15 см из-за снижения поступления биомассы, увеличения воздействия на физически защищенный SOM микробного разложения и ускоренного разложения остатков в результате аэрации, вызванной обработкой почвы, увеличения количества почвы температура и истощение содержания воды (Six et al., 2000; Purakayastha et al., 2008). Для текущего исследуемого участка средние поступления биомассы наземных растений из систем GP и пшеница-горох были оценены примерно в 7 и 5 мг га ^-1 год ^-1 , соответственно (Machado, 2011; Ghimire et al., 2015). Исследователи также утверждали, что ненарушенные луга обычно содержат большую плотность корней, чем культивируемые системы (Gregorich et al., 2000; Beniston et al., 2014). Кроме того, системы возделывания на основе бобовых культур (пшеница-горох) должны приводить к тому, что пожнивные остатки легче разлагаются, чем в системе GP, которая в основном состоит из однолетних и многолетних трав (Haynes, 2000). Как следствие более высоких уровней ПОВ, почва GP имела более низкую насыпную плотность и более высокое удержание влаги в почве (Franzluebbers et al., 1995).

Тем не менее, в большинстве исследований утверждается, что потери ПОВ под пахотными системами могут быть минимизированы, по крайней мере, в пределах 0-15 см верхнего слоя почвы, за счет применения сокращенных или консервативных систем обработки почвы (Machado et al., 2006; Dou et al., 2008; Chen et al., 2009; Awale et al., 2013). Такое утверждение было подтверждено нашим выводом о том, что DT / CT, метод сокращенной обработки почвы, имел тенденцию к увеличению содержания SOC по сравнению с FP. Фактически, по сравнению с GP, FP продемонстрировал самое высокое снижение уровней SOC (33%) и TN (29%) среди всех систем обработки почвы.Пожнивные остатки накапливаются на поверхности почвы при сокращенных системах обработки почвы, тогда как интенсивная обработка почвы, такая как FP, заглубляет растительные остатки и способствует их разложению. Интенсивная обработка почвы также разрушает агрегаты почвы, вводит кислород, повышает температуру почвы и снижает содержание воды в почве — условия, благоприятные для быстрой минерализации пожнивных остатков и ПОВ (Zotarelli et al., 2007). Кроме того, значения C: N в почве для NT и DT / CT, которые были сопоставимы с GP, но выше, чем при обработке плугом (SP и FP), дополнительно предполагают, что системы с уменьшенной обработкой почвы могут накапливать ПОВ, и их принятие приведет к более здоровому почвы.

NT и DT / CT увеличивают содержание POM-C и POM-N в почвах по сравнению с обработкой плугом. Наши результаты согласуются с более ранними исследованиями, которые также отметили более высокие уровни содержания РОМ при сокращенных системах обработки почвы, чем при более интенсивных методах обработки почвы (Dou et al., 2008; Awale et al., 2013; Wang and Sainju, 2014). ПОМ состоит в основном из растительных остатков (Gregorich et al., 2006), физически защищенных агрегатами. Обработка почвы разрушает эти агрегаты и подвергает защищенный ПОМ повышенному потреблению микробов (Six et al., 2000; Zotarelli et al., 2007). Следовательно, интенсивная обработка почвы приводит к относительно меньшей стабилизации РОМ, чем системы с уменьшенной обработкой почвы. Это также подтверждается более высокими значениями POM-C / SOC и POM-N / TN, связанными с сокращенными системами обработки почвы, чем с обработками плугом. С другой стороны, немного большее усвоение POM-N в MBN (MBN / TN) (таблица 3) при обработке плугом могло также снизить POM-N / TN. Хотя и слабый, POM-N значительно коррелировал ( r = 0.45, P <0,05) с MBN (таблица 5). Наибольшие доли SOC и TN были обнаружены в пулах POM-C и POM-N соответственно (Таблица 4). Purakayastha et al. (2008) обнаружили, что POM-C составляет около 12,6–31% SOC в восточной части Вашингтона с почвами и управлением, аналогичными этому исследованию. Однако не было значительных различий в качестве POM (POM-C: POM-N) между обработками, поскольку изменения POM-C, вызванные обработкой почвы, были тесно связаны с изменениями в POM-N, что продемонстрировано значительной корреляцией между POM-C и - N (таблица 5).Более высокие значения C: N, измеренные для ПОМ (17,0–18,1), чем для массового содержания C: N (12,9–13,5) в почве, вероятно, связаны с тем фактом, что ПОМ состоит из разлагающегося органического вещества, часто недавнего происхождения (Gregorich et al., 2006 ).

Доли POXC в SOC, измеренные в этом исследовании, выше, чем сообщаемый диапазон 1,49–2,04% для почв через iPNW Морроу и др. (2016). Более высокие значения POXC, полученные в этом исследовании, можно частично объяснить более длительной продолжительностью (53 года) этого исследования, что позволило увеличить производство этого пула по сравнению с более короткими периодами исследования в 3–31 год, как сообщается в Morrow et al.(2016). Кроме того, мы взяли больше образцов почвы (0–15 см) по сравнению с Morrow et al. (2016), которые брали меньше образцов почвы (0–10 см). Уровни POXC могут варьироваться в зависимости от глубины почвы в зависимости от концентрации корней и их экссудации в разных слоях почвы (Wang et al., 2017). Тем не менее, в нашем исследовании NT и DT / CT обычно содержали больше POXC по сравнению с обработкой плугом. Это согласуется с более ранними выводами, которые также обнаружили более высокие уровни POXC при сокращенных системах обработки почвы, чем при системах интенсивной обработки почвы (Dou et al., 2008; Чен и др., 2009; Awale et al., 2013; Morrow et al., 2016). Фракция POXC SOC характеризуется на основе ее восприимчивости к окислению слабым раствором перманганата калия (KMnO ₄ ) и тем самым моделирует микробное окисление (Weil et al., 2003). По данным Culman et al. (2012) и Hurisso et al. (2016), POXC отражает более стабилизированную долю SOC, а уменьшенная обработка почвы способствует развитию POXC в почвах по сравнению с интенсивной обработкой, поскольку последняя увеличивает микробное окисление POXC.Высокие корреляции POXC с МБК ( r = 0,76) и с микробной активностью ( r = 0,67) подтверждают это утверждение. Кроме того, POXC продемонстрировал сильную корреляцию с POM ( r = 0,73) и WEOC ( r = 0,79). С этой целью относительное обогащение ПОХС при сокращенных системах обработки почвы по сравнению с обработками плугом предполагает большее накопление и стабилизацию ПОВ при первых. Соответственно, пул POXC может служить полезным ранним индикатором динамики SOC. Тем не менее, все культивированные обработки приводили к более высокому POXC / SOC по сравнению с GP.Большая микробная биомасса и активность при GP могли быстро окислять или превращать соединения в пулах POXC в более стабилизированные формы SOC (Wang et al., 2017).

Более низкие уровни WEOC и TDN наблюдались при обработке культур, чем при GP, в основном из-за истощения уровней SOM при культивировании почвы (Gregorich et al., 2000; Haynes, 2000). WEOM отражает равновесие между растворимой и твердой фазами SOM, при этом количество природного SOM в первую очередь определяет производство и концентрацию WEOM (Flessa et al., 2000; Грегорич и др., 2000). Более высокие пулы WEOM в рамках GP также могут быть отнесены к нескольким другим факторам, включая более высокое содержание воды в почве и pH, которые увеличивают растворимость SOM (Таблица 1; Chantigny, 2003). Внутри культивируемых обработок NT и DT / CT имели значительно более высокие уровни WEOC, чем обработки вспашкой. Это согласуется с более ранними выводами Dou et al. (2008) и Carrillo-Gonzalez et al. (2013), где интенсивная обработка почвы снизила уровни WEOC на 41 и 37% соответственно по сравнению с NT.Интенсивное перемешивание почвы разрушает макроагрегаты почвы и подвергает защищенные микроагрегатами WEOC воздействию микробов (Six et al., 2000; Dou et al., 2008). Исследования показали, что недавние добавления SOM из остатков также могут вносить вклад в WEOM, помимо нативных и более стабилизированных пулов SOM (Flessa et al., 2000). Это может быть подтверждено сильной и значительной корреляцией WEOC с POM-C ( r = 0,78, P <0,001), сравнимой с корреляцией, обнаруженной с объемным SOC ( r = 0.78) или POXC ( r = 0,79). Более того, производство WEOM также считается опосредованным микробами (Gregorich et al., 2000), что подтверждается наблюдаемой значительной корреляцией между WEOC и MBC ( r = 0,67). С этой целью увеличение WEOC с уменьшенными системами обработки почвы можно отнести к более высоким уровням POXC, POM-C и микробных пулов. Тем не менее, несмотря на такие доказательства, относительный вклад природных и недавних ПОВ в пулы WEOM можно четко различить с использованием передовых технологий, таких как изотоп C, который заслуживает дальнейшего изучения.

Не было обнаружено значительных изменений TDN или KEN, вызванных обработкой почвы, что, вероятно, указывает на схожую скорость цикла N на разных градиентах обработки почвы. Конечным результатом значительного разброса WEOC и отсутствия влияния на TDN было то, что значения WEOC: TDN в целом были выше при уменьшенной обработке почвы, чем при обработке вспашкой, следуя тенденции, аналогичной MBC: MBN (обсуждается ниже). Отношение WEOC: TDN дает намек на качество WEOM, где снижение отношения WEOC: TDN обычно связано с повышенной биодоступностью WEOM (Cookson et al., 2008). В настоящем исследовании значения WEOC: TDN варьировались от 7,28 до 9,30, что ниже, чем сообщенный диапазон 16 ± 4 для пахотных почв, проведенный Christou et al. (2005). Концентрации WEOC и TDN могут различаться в зависимости от типа используемого экстрагирующего раствора, что представляет проблему при сравнении пулов WEOM в различных исследованиях (Carrillo-Gonzalez et al., 2013). Кроме того, более низкие соотношения, наблюдаемые в этом исследовании, могут быть связаны с включением растворимого неорганического N в расчет WEOM, в отличие от использования только растворимого органического N-пула.Значения WEOC / SOC и TDN / TN, измеренные в этом исследовании, превышают указанные диапазоны 0,05–0,40% для WEOC / SOC и 0,15–0,19% для TDN / TN в сельскохозяйственных почвах по Haynes (2005), вероятно, из-за различия в типе почвы и управлении.

Как и ожидалось, почва GP содержала самые высокие значения C- и N в микробной биомассе по сравнению с культивируемыми почвами, потому что GP имела большее содержание ПОВ. Среди культивируемых обработок увеличение MBC при сокращенных системах обработки почвы по сравнению с FP объясняется большей доступностью источников углерода (POM-C, POXC и WEOC) и благоприятными условиями почвенной среды для микробной активности (Wardle, 1992; Purakayastha et al., 2009). Накопление пожнивных остатков на поверхности почвы не только обеспечивало органические субстраты углерода для микробной биомассы, но и уменьшало нарушение почвенного покрова, вероятно, способствовало формированию устойчивых почвенных агрегатов, которые защищали микробную биомассу от колебаний температуры почвы и воды (Collins et al., 1992; Franzluebbers et al. ., 1995; Балота и др., 2003). Тем не менее, SP продемонстрировал промежуточную MBC между системами уменьшенной обработки почвы и FP. В режиме FP пожнивные остатки обрабатывались сразу после сбора урожая осенью, а пожнивные остатки вносились только при посеве следующей весной в режиме SP.Следовательно, задержка включения остатков при SP обеспечивает большую доступность C-субстрата для микробной биомассы, чем FP. Тем не менее, смешивание почвы с остатками под SP ускоряет разложение остатков и приводит к меньшей доступности C-субстрата для микробов, чем в системах с уменьшенной обработкой почвы, где остатки, оставленные на поверхности почвы, обеспечивают устойчивый источник C для микробов.

Хотя и незначительно, но содержание микробов в почве было выше при FP и SP, чем при NT и DT / CT, вероятно, из-за немного большей ассимиляции азота из POM-N и WEOM при обработке плугом.Точно так же не наблюдалось значительных изменений значений MBC / SOC и MBN / TN при лечении. Следовательно, оказалось, что системы вспашки имели тенденцию иметь немного более низкие значения MBC / SOC, но более высокие значения MBN / TN, чем соответствующие значения при обработках с уменьшенной обработкой почвы. Фактически, процентное содержание ПОВ в виде МБК и МБН соответствовало образцам, аналогичным абсолютным значениям микробной биомассы среди возделываемых почв. Наши результаты соответствуют тенденции, описанной Balota et al. (2003), где вспашка привела к более низким уровням MBC и MBC / SOC, чем измеренные в NT.Изменения в пропорциях C и N микробной биомассы в ПОВ в основном возникают из-за различий в поступлении органических веществ (как по качеству, так и по количеству) и их доступности для микроорганизмов (Anderson and Domsch, 1989). Используя изотопную технологию, другие исследователи подтвердили, что C и N микробной биомассы более тесно связаны с C и N добавленного остатка, чем C и N в основной массе почвы, предполагая, что остаток обеспечивает большую часть потребности микробов в энергии и питательных веществах (Flessa et al. , 2000; Грегорич и др., 2000). Перемешивание пожнивных остатков при обработке почвы плугом увеличивает доступность и доступность субстрата для почвенных микробов и тем самым усиливает разложение пожнивных остатков. Однако низкие уровни C, но высокие уровни N, усваиваемые почвенными микробами при обработке плугом, будут связаны с большими потерями C из почвы через микробное дыхание и повышенным риском утечки азота из почвенной системы. И наоборот, большая эффективность преобразования углерода в микробную биомассу, но с низкой ассимиляцией азота при уменьшенной обработке почвы будет означать большую стабилизацию органического углерода и медленное высвобождение азота в почву.В целом, почвенные микробы сохраняются в течение более длительных периодов времени при уменьшенной обработке почвы и стабильной подаче субстрата. Тем не менее, у GP обычно были низкие значения MBC / SOC, но высокие значения MBN / TN по сравнению с культурными препаратами. Остатки пшеничного гороха в культивируемых системах, вероятно, более подвержены биологическому разложению по сравнению с остатками в GP. Добавление в почву остатков с высоким содержанием углерода (с высоким содержанием C: N) снизило бы эффективность использования углерода микробами, одновременно повысив эффективность использования и удержание азота микробами (Mooshammer et al., 2014). В нашем исследовании MBC представлены 2.84–3,12% от общего количества SOC, а MBN составляет 3,3–5,3% TN. Сопоставимые значения были представлены для одного и того же участка в более раннем исследовании (Collins et al., 1992), а также для аналогичных почв и систем управления в восточной части Вашингтона (Purakayastha et al., 2008).

Наблюдаемая тенденция в отношении пропорций микробной биомассы в основной массе ПОВ между обработками была далее отражена в соответствующих значениях MBC: MBN. Значения микробной биомассы C: N в целом были выше при NT и DT / CT, чем при SP и FP. Аналогичные результаты наблюдались Balota et al.(2004), где повышенное нарушение обработки почвы привело к снижению значений C: N микробной биомассы. Отношение C: N микробной биомассы часто используется для определения структуры микробного сообщества. Снижение микробного C: N коррелирует с постепенным переходом от грибкового к бактериальному преобладанию в микробной биомассе, поскольку грибы имеют относительно более высокую потребность в C, чем бактерии, тогда как бактерии более ограничены соотношением питательных веществ (Cleveland and Liptzin, 2007). Преобладание грибов в почвах приведет к усилению агрегации почвы, большему накоплению и стабилизации ПОВ, а также к улучшению круговорота питательных веществ (Cookson et al., 2008).

Значения базального дыхания (BR) и Cmin сильно коррелировали и имели сходные тенденции во всех вариантах лечения (таблица 5). Стоит отметить, что отношения BR с Cmin обычно улучшались с увеличением времени инкубации Cmin (данные не показаны). Это могло быть связано с 7-дневной преинкубацией, использованной перед определением BR. Cmin рассчитывали без учета такого прединкубационного периода. Кроме того, другие исследования показали, что нарушения во время отбора проб и обработки почвы могут искусственно стимулировать и, таким образом, переоценивать значения минерализации углерода, обнажая защищенный ПОВ в почвах, особенно при сокращенных системах обработки почвы (Franzluebbers et al., 1995; Балота и др., 2004). Тем не менее, количество CO ₂ -C, выделившееся при обработке вспашкой, должно отражать полевые условия.

Тем не менее, у культивируемых обработок были более низкие BR и Cmin, чем у GP, что можно объяснить большей доступностью C и микробной биомассой при GP (Fernandes et al., 2005). Более высокий pH, более низкая насыпная плотность и большее содержание доступной воды в почвах GP могли также способствовать увеличению биомассы и активности почвенных микробов (Таблица 1; Franzluebbers, 1995; Jensen et al., 1997). Соответственно, среди культивируемых обработок самые низкие значения BR и Cmin при FP могут быть связаны с низкой доступностью MBC и C (POXC, POM-C, WEOC) в этой обработке. Аналогичный результат наблюдался для соотношения Cmin / SOC, где FP показал наименьшее значение. Остатки при обработке FP вспахивались вскоре после сбора урожая, по сравнению с обработкой SP, когда остатки вспахивались весной следующего года. Остатки начинают разлагаться сразу после включения в условиях FP, что приводит к меньшему количеству C-субстрата при этой обработке по сравнению с SP (Machado et al., 2006). С другой стороны, более высокая микробная активность при сокращенных системах обработки почвы может быть связана с большим количеством остатков и МБК в верхнем слое почвы по сравнению с FP. Однако микробная активность была сопоставима между обработками с уменьшенной обработкой почвы и SP. Недавнее смешивание остатков под SP могло привести к приливу микробной активности (Franzluebbers, 1995; Franzluebbers et al., 1995). В целом, высокая микробная активность в почве считается улучшением ее здоровья. Однако исследования также показали, что значения BR и Cmin могут либо обеспечивать оценку индекса почвенных микробов, связанного с доступностью больших пулов субстратов C, либо относиться к экологическому нарушению (Aziz et al., 2013). Индекс почвенных микробов считается косвенным показателем круговорота органического углерода и связанных с ним питательных веществ, таких как N, P и S, что указывает на то, что более высокая микробная активность отражает большую продуктивность почвы и наоборот (Fernandes et al., 2005). И наоборот, почвы с экофизиологическими нарушениями могут также усиливать микробное дыхание как механизм удовлетворения потребности в энергии для целостности клеток и поддержания микробной биомассы. Следовательно, соотнесение микробной активности с соответствующим размером микробной биомассы (дыхание почвы на единицу МБК или q CO ₂ ) может объяснить, ухудшает или разрушает ПОВ конкретная система (Fernandes et al., 2005).

Коэффициент метаболизма

( q CO ₂ ) показал значительные различия между курсами лечения, при этом FP ​​и SP измеряли самую низкую и самую высокую частоту, соответственно, и промежуточную частоту при GP, NT и DT / CT. q CO ₂ представляет эффективность использования микробами энергии углерода или углерода в почве для поддержания метаболической активности (дыхания) в отношении роста микробов. Следовательно, самая низкая скорость q CO ₂ при FP может быть связана со сниженной микробной биомассой (MBC) и соответствующей низкой микробной активностью в результате ограничения C-субстрата из-за зяблевой вспашки остатков (Balota et al., 2003). Такое наблюдение показывает, что обработка FP приведет к наименьшему накоплению SOC. По сравнению с FP, скорость q CO ₂ немного увеличилась при NT, но значительно увеличилась при других обработках, и это было связано с соответствующим увеличением как микробной биомассы, так и активности. Микробная активность почвы (BR и Cmin) продемонстрировала положительную корреляцию с MBC (таблица 5). Но что интересно, у SP был самый высокий показатель q CO ₂ среди обработок, и это было значительно по сравнению с q CO ₂ под NT.Эти результаты означают, что во время метаболизма доступного SOM, SP будет иметь большую долю потерь дыхания CO ₂ -C и более низкую ассимиляцию C микробной биомассой по сравнению с NT. И наоборот, сокращенные системы обработки почвы, вероятно, увеличат запасы ПОВ и улучшат круговорот питательных веществ по сравнению с весенней вспашкой (Balota et al., 2003; Mooshammer et al., 2014).

Также стоит отметить, что ни микробная биомасса, ни ее активность (BR, Cmin, q CO ₂ ) не коррелировали с лабильными N-пулами, включая TDN, KEN, WEON и MBN.Вместо этого эти микробиологические пулы продемонстрировали значительную корреляцию с пулами SOC. Эти результаты свидетельствуют о том, что микробная активность в первую очередь регулируется доступностью С-субстратов на разных уровнях обработки почвы. Соответственно, относительно более высокая доступность C при обработке NT может иметь уравновешенное влияние низкого pH почвы на микробную биомассу и ее активность.

В целом, исследование показало, что различия в объеме ПОВ (SOC и TN) поверхности 0–15 см почвы зависели от практики землепользования (GP vs.пахотные почвы). Однако не наблюдалось значительных изменений в объемных уровнях ПОВ среди культивируемых обработок (систем обработки почвы) в WP-LTE. И наоборот, почти все бассейны SOC реагировали на обработку почвы, а также на землепользование. На пулы TN, за исключением POM-N, обработка почвы не повлияла. Эти результаты предполагают, что изменения, вызванные обработкой почвы, вероятно, были больше связаны с долгосрочным связыванием SOC, чем с наличием азота в почве при севообороте пшеница-горох. Пулы SOM показали значительную взаимосвязь между собой, а также с SOC и TN.Эти результаты согласуются с данными Morrow et al. (2016), которые наблюдали, что POXC, WEOC, WEON, MBC, MBN, Cmin (24-d), N-минерализация, кислотно-гидролизуемые и негидролизуемые C- и -N, SOC и TN все положительно коррелируют с друг друга через почвы в различных агроэкосистемах iPNW. Точно так же о значительных взаимосвязях между пулами ПОВ также сообщалось в других пахотных почвах в различных агроэкорегионах (Cookson et al., 2008; Dou et al., 2008; Chen et al., 2009; Culman et al., 2012; Awale et al., 2013; Hurisso et al., 2016). Тем не менее, в настоящем исследовании C-пулы более сильно коррелировали с SOM по сравнению с N-пулами. Эти результаты подтверждают предыдущие выводы о том, что физические (POM), химические (POXC и WEOC) и микробиологические (MBC, BR, Cmin и q CO ₂ ) пулы SOM относительно более чувствительны к нарушению обработки почвы, чем общие SOC и TN (Balota et al., 2003; Cookson et al., 2008; Awale et al., 2013). Среди этих чувствительных пулов SOC POXC и WEOC продемонстрировали самые высокие корреляции с SOC и TN.Кроме того, среди всех пулов чувствительных SOM пошаговый регрессионный анализ выбрал комбинацию пулов POXC и WEOC в качестве лучших предикторов SOC. Эти результаты определили пулы POXC и WEOC как наиболее чувствительные пулы SOM для обработки почвы в системе выращивания пшеницы и гороха около Пендлтона, штат Орегон.

Выводы

Наше исследование показало, что физические (POM), химические (POXC и WEOC) и микробиологические (MBC, BR, Cmin и q CO ₂ ) пулы ПОВ были более чувствительны к долгосрочным методам обработки почвы, чем насыпные. SOC и TN в севообороте пшенично-гороховый.Однако микробные измерения могут демонстрировать сезонные колебания из-за изменений содержания воды в почве и температуры, и следует проявлять осторожность при экстраполяции результатов этого исследования на другие ситуации (Collins et al., 1992; Fernandes et al., 2005). Анализ микробиологических пулов ПОВ в разное время в течение сезона должен предоставить больше информации, необходимой для принятия управленческих решений. Химические пулы ПОВ оказались более чувствительными, чем микробиологические и физические показатели динамики ПОВ, вызванной обработкой почвы.Поэтому, учитывая сложность и время, необходимое для определения микробных пулов, мы рекомендуем использовать POXC или WEOC для раннего выявления тенденций SOM с целью корректировки методов управления для увеличения прироста SOC и улучшения здоровья почвы. С точки зрения долгосрочного хранения SOM, зяблевая вспашка (FP), вероятно, внесет наименьший вклад среди всех изученных систем обработки почвы. Различия в хранении SOM между NT и управлением уменьшенной обработкой почвы (DT / CT), вероятно, останутся незначительными, что отражает минимальную природу помех DT / CT.Хотя эти уменьшенные системы обработки почвы демонстрируют превосходство над FP и SP в накоплении SOM, задержка обработки почвы до весны (SP) улавливает больше C, чем FP. В целом, внедрение сокращенных систем обработки почвы (NT и DT / CT) должно увеличить объем хранения SOM в системе посева пшеницы и гороха сверхурочно в iPNW.

Взносы авторов

RA и SM: задумал и спроектировал эксперимент. РА и МЕ: провели эксперимент. RA и SM: Проанализировали данные и написали рукопись.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Эта статья основана на работе, поддержанной Национальным институтом продовольствия и сельского хозяйства Министерства сельского хозяйства США присуждением премии № 2011-68002-30191 и дополнительная поддержка от Центра сельскохозяйственных исследований Колумбийского бассейна. Мы благодарим Ларри Притчетта и Родни Миллера за помощь с лабораторными анализами.

Сокращения

BR — базальное дыхание; С, углерод; C: N, отношение углерода к азоту; CBARC, Колумбийский бассейн сельскохозяйственных исследований; Cmin — углеродная минерализация; CO ₂ , диоксид углерода; ДТ / КТ, дисковая / чизельная обработка почвы; FP, плуг осенний; ВП, травяное пастбище; KEN, азот, экстрагируемый KCl; МБК, углерод микробной биомассы; МБН, азот микробной биомассы; N, азот; NT, no-till; PNW, Тихоокеанский Северо-Запад; ПОМ, твердые органические вещества; ПОМ-С, углерод в виде твердых частиц органического вещества; ПОМ-Н, азот твердых частиц органического вещества; POXC, перманганатный окисляемый углерод; q CO ₂ , метаболический коэффициент; SOC — органический углерод почвы; ПОВ — органическое вещество почвы; SP, плуг пружинный; TDN, общий растворенный азот; TN — общий азот; WEOC, органический углерод, экстрагируемый водой; WEOM, органическое вещество, экстрагируемое водой; WHC, водоудерживающая способность; WP-LTE, многолетний эксперимент с пшеничным горошком; WW-SF, озимая пшеница-яровый пар.

Список литературы

Андерсон Т. и Домш К. Х. (1989). Отношение углерода микробной биомассы к общему количеству органического углерода в пахотных почвах. Soil Biol. Biochem. 21, 471–479. DOI: 10.1016 / 0038-0717 (89)

-X

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Авале Р. и Чаттерджи А. (2015). Влажность почвы контролирует потерю азота мочевины при денитрификации из илистой глинистой почвы. Commun. Почвоведение. Завод анальный. 46, 2100–2110. DOI: 10.1080 / 00103624.2015.1069317

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Авале Р. и Чаттерджи А. (2017). Азотные продукты с повышенной эффективностью влияют на испарение аммиака и выбросы закиси азота из двух контрастирующих почв. Агрон. J. 109, 47–57. DOI: 10.2134 / agronj2016.04.0219

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Авале, Р., Чаттерджи, А., и Франзен, Д. (2013). Обработка почвы и азотные удобрения влияют на отдельные фракции органического углерода в илисто-глинистой почве Северной Дакоты. Почва Пахота. Res. 134, 213–222. DOI: 10.1016 / j.still.2013.08.006

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Азиз И., Махмуд Т. и Ислам К. Р. (2013). Влияние длительной нулевой и традиционной обработки почвы на качество почвы. Почва Пахота. Res. 131, 28–35. DOI: 10.1016 / j.still.2013.03.002

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Балота, Э. Л., Филхо, А. К., Андраде, Д. С., и Дик, Р. П. (2003). Микробная биомасса в почвах при различных системах обработки почвы и севооборота. Biol. Fert. Почвы 38, 15–20. DOI: 10.1007 / s00374-003-0590-9

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Балота, Э. Л., Филхо, А. К., Андраде, Д. С., и Дик, Р. П. (2004). Влияние долгосрочной обработки почвы и севооборота на микробную биомассу и минерализацию углерода и азота в бразильском оксисоле. Почва Пахота. Res. 77, 137–145. DOI: 10.1016 / j.still.2003.12.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бенистон, Дж. У., Дюпон, С. Т., Гловер, Дж.Д., Лал, Р., Дунгайт, Дж. А. Дж. (2014). Динамика органического углерода в почве через 75 лет после изменения землепользования в многолетних пастбищах и сельскохозяйственных системах с однолетней пшеницей. Биогеохимия 120, 37–49. DOI: 10.1007 / s10533-014-9980-3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Блейк, Г. Р., и Хартдж, К. Х. (1986). «Насыпная плотность», в Методы анализа почвы, Часть 1: Физические и минералогические методы , изд. А. Клют (Мэдисон, Висконсин: ASA, Inc. и SSSA, Inc.), 363–367.

Каррильо-Гонсалес, Р., Гонсалес-Чавес, М. К. А., Эйткенхед-Петерсон, Дж. А., Хонс, Ф. М., и Лёпперт, Р. Х. (2013). Извлекаемые, DOC и DON из системы долгосрочного севооборота и возделывания засушливых земель в Техасе, США. Geoderma 197–198, 79–86. DOI: 10.1016 / j.geoderma.2012.12.019

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шантиньи, М. Х. (2003). Растворенные и извлекаемые из воды органические вещества в почвах: обзор влияния методов землепользования и управления. Geoderma 113, 357–380. DOI: 10.1016 / S0016-7061 (02) 00370-1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чен, Х., Хоу, Р., Гонг, Ю., Ли, Х., Фань, М., и Кузяков, Ю. (2009). Влияние 11-летней консервативной обработки почвы на фракции почвенного органического вещества в монокультуре пшеницы на Лессовом плато в Китае. Почва Пахота. Res. 106, 85–94. DOI: 10.1016 / j.still.2009.09.009

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Христу, М., Аврамид, Э.Дж., Робертс, Дж. П., и Джонс, Д. Л. (2005). Растворенный органический азот в контрастных сельскохозяйственных экосистемах. Soil Biol. Biochem. 37, 1560–1563. DOI: 10.1016 / j.soilbio.2005.01.025

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кливленд, К. К., Липцин, Д. (2007). Стехиометрия C: N: P в почве: существует ли «коэффициент Редфилда» для микробной биомассы. Биогеохимия 85, 235–252. DOI: 10.1007 / s10533-007-9132-0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коллинз, Х.П., Расмуссен П. Э. и Дуглас К. Л. младший (1992). Влияние севооборота и обработки пожнивных остатков на почвенный углерод и микробную динамику. Почвоведение. Soc. Am. J. 56, 783–788. DOI: 10.2136 / sssaj1992.03615995005600030018x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Куксон, У. Р., Мерфи, Д. В., и Ропер, М. М. (2008). Характеристика взаимосвязей между компонентами органического вещества почвы и микробной функцией и составом по градиенту нарушения обработки почвы. Soil Biol. Biochem. 40, 763–777. DOI: 10.1016 / j.soilbio.2007.10.011

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Калман, С. В., Снапп, С. С., Фриман, М. А., Шипански, М. Е., Бенистон, Дж., Лал, Р. и др. (2012). Перманганатный окисляемый углерод отражает переработанную фракцию почвы, требующую регулирования. Почвоведение. Soc. Am. J. 76, 494–504. DOI: 10.2136 / sssaj2011.0286

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Калман, С.В., Снапп С. С., Грин Дж. М. и Джентри Л. Е. (2013). Краткосрочная и долгосрочная лабильная динамика почвенного углерода и азота отражает управление и прогнозирует агрономические показатели кукурузы. Агрон. J. 105, 493–502. DOI: 10.2134 / agronj2012.0382

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Доу Ф., Райт А. Л. и Хонс Ф. М. (2008). Чувствительность лабильного органического углерода почвы к обработке почвы в системах возделывания пшеницы. Почвоведение. Soc. Am. J. 72, 1445–1453. DOI: 10.2136 / sssaj2007.0230

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фэн Г., Шарратт Б. и Юнд Ф. (2011). Свойства почвы, определяющие эрозию почвы, затронутые системами земледелия на Тихоокеанском северо-западе США. Почва Пахота. Res. 111, 168–174. DOI: 10.1016 / j.still.2010.09.008

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фернандес, С.А.П., Беттиол, В., и Черри, К.С. (2005). Влияние ила сточных вод на микробную биомассу, базальное дыхание, метаболический коэффициент и ферментативную активность почвы. Заявл. Soil Ecol. 30, 65–77. DOI: 10.1016 / j.apsoil.2004.03.008

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Флесса, Х., Людвиг, Б., Хайль, Б., и Мербах, М. (2000). Происхождение почвенного органического углерода, растворенного органического углерода и дыхания в долгосрочном эксперименте с кукурузой в Галле, Германия, определялось естественным изобилием 13C. J. Plant Nutr. Почвоведение. 163, 157–163. DOI: 10.1002 / (SICI) 1522-2624 (200004) 163: 2 <157 :: AID-JPLN157> 3.0.CO; 2-9

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Францлубберс, А.Дж. (1995). Возможная минерализация C и N и микробная биомасса из нетронутых и все более нарушаемых почв различной текстуры. Soil Biol. Biochem. 31, 1083–1090. DOI: 10.1016 / S0038-0717 (99) 00022-X

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Францлубберс, А. Дж., Хонс, Ф. М., и Зуберер, Д. А. (1995). Влияние обработки почвы и сельскохозяйственных культур на сезонную динамику почв. CO ₂ эволюция, содержание воды, температура и насыпная плотность. Заявл. Soil Ecol. 2, 95–109.DOI: 10.1016 / 0929-1393 (94) 00044-8

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Fuentes, J. P., Flury, M., and Bezdicek, D. F. (2004). Гидравлические свойства на илистых суглинистых почвах под естественной степью, традиционной и нулевой обработкой почвы. Почвоведение. Soc. Am. J. 68, 1679–1688. DOI: 10.2136 / sssaj2004.1679

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гимире Р., Мачадо С. и Биста П. (2017). PH почвы, органическое вещество почвы и урожайность в системах озимой пшеницы и летнего пара. Агрон. J. 109, 1–12. DOI: 10.2134 / agronj2016.08.0462

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гимире, Р., Мачадо, С., и Ринхарт, К. (2015). Долгосрочное влияние управления растительными остатками и азотом на углерод и азот почвенного профиля в системах пшеничный пар. Агрон. J. 107, 2230–2240. DOI: 10.2134 / agronj14.0601

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Грегорич, Э. Г., Беар, М. Х., МакКим, У. Ф., и Скьемстад, Дж. О. (2006).Химические и биологические характеристики физически несложного органического вещества. Почвоведение. Soc. Am. J. 70, 975–985. DOI: 10.2136 / sssaj2005.0116

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Грегорич, Э. Г., Лян, Б. К., Друри, К. Ф., Маккензи, А. Ф., и МакГилл, В. Б. (2000). Выяснение источника и круговорота водорастворимого углерода и углерода микробной биомассы в сельскохозяйственных почвах. Soil Biol. Biochem. 32, 581–587. DOI: 10.1016 / S0038-0717 (99) 00146-7

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хейнс, Р.Дж. (2000). Лабильное органическое вещество как индикатор качества органического вещества в пахотных и пастбищных почвах Новой Зеландии. Soil Biol. Biochem. 32, 211–219. DOI: 10.1016 / S0038-0717 (99) 00148-0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хейнс, Р. Дж. (2005). Фракции лабильных органических веществ как центральные компоненты качества сельскохозяйственных компонентов качества сельскохозяйственных почв: обзор. Adv. Агрон. 85, 221–268. DOI: 10.1016 / S0065-2113 (04) 85005-3

CrossRef Полный текст

Хуриссо, Т.Т., Калман, С. В., Ховарт, В. Р., Уэйд, Дж., Касс, Д., Бенистон, Дж. У. и др. (2016). Сравнение перманганатно-окисляемого углерода и минерализованного углерода для оценки стабилизации и минерализации органического вещества. Почвоведение. Soc. Am. J. 80, 1352–1364. DOI: 10.2136 / sssaj2016.04.0106

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дженкинсон, Д. С., и Паулсон, Д. С. (1976). Влияние биоцидной обработки на метаболизм в почве. V. Способ измерения биомассы почвы. Soil Biol. Biochem. 8, 209–213. DOI: 10.1016 / 0038-0717 (76)

-5

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дженсен, Л. С., Мюллер, Т., Магид, Дж., И Нильсен, Н. Э. (1997). Временные изменения минерализации C и N, микробной биомассы и извлекаемых органических запасов в почве после заделки соломы масличного рапса в поле. Soil Biol. Biochem. 29, 1043–1055. DOI: 10.1016 / S0038-0717 (97) 00014-X

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мачадо, С.(2011). Динамика органического углерода в почве в долгосрочных экспериментах пендлтона: значение для производства биотоплива на северо-западе Тихого океана. Агрон. J. 103, 253–260. DOI: 10.2134 / agronj2010.0205s

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мачадо, С., Петри, С., Ринхарт, К., и Рамиг, Р. Э. (2008). Влияние обработки почвы на водопотребление и урожайность зерна озимой пшеницы и зеленого горошка в севообороте. Агрон. J. 100, 165–162. DOI: 10.2134 / agrojnl2006.0218

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мачадо, С., Притчетт, Л., и Петри, С. (2015). Системы земледелия без обработки почвы могут заменить традиционный летний пар в северо-центральном Орегоне. Агрон. J. 107, 1863–1877. DOI: 10.2134 / agronj14.0511

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мачадо, С., Ринхарт, К., и Петри, С. (2006). Воздействие долгосрочной системы земледелия на связывание углерода в восточном Орегоне. J. Environ. Qual. 35, 1548–1553. DOI: 10.2134 / jeq2005.0201

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мейнард, Д.Г., Калра, Ю. П., и Крамбо, Дж. А. (2008). «Нитраты и обменный аммонийный азот», в Отбор проб почвы и методы анализа , ред. М. Р. Картер и Э. Г. Грегорич (Бока-Ратон, Флорида: CRC Press), 71–80.

Google Scholar

Mooshammer, M., Wanek, W., Hammerle, I., Fuchsluegger, L., Hofhansl, F., Knoltsch, A., et al. (2014). Корректировка эффективности использования азота микробами к углероду: дисбаланс азота регулирует круговорот азота в почве. Nat. Commun. 5, 3694.DOI: 10.1038 / ncomms4694

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Морроу, Дж. Г., Хаггинс, Д. Р., Карпентер-Боггс, Л. А., и Реганольд, Дж. П. (2016). Оценка мер по оценке здоровья почвы в долгосрочных испытаниях агроэкосистем. Почвоведение. Soc. Am. J. 80, 450–462. DOI: 10.2136 / sssaj2015.08.0308

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пейн, В. А., Расмуссен, П. Э., Чен, К., Голлер, Р., и Рамиг, Р. Э. (2000). Влияние осадков, температуры и обработки почвы на урожайность севооборота озимая пшеница-сухой горох. Агрон. J. 92, 933–937. DOI: 10.2134 / agronj2000.3x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Purakayastha, T. J., Huggins, D. R., and Smith, J. L. (2008). Связывание углерода в естественных прериях, многолетних травах, при нулевой обработке почвы и в культивируемых илистых суглинках Palouse. Почвоведение. Soc. Am. J. 72, 534–540. DOI: 10.2136 / sssaj2005.0369

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Purakayastha, T. J., Smith, J. L., and Huggins, D. R. (2009).Микробная биомасса и круговорот азота в естественных прериях, заповеднике и нулевой обработке почвы в почвах Палузе. Geoderma 152, 283–289. DOI: 10.1016 / j.geoderma.2009.06.013

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шеррод, Л. А., Ридер, Дж. Д., Хантер, В., и Ахуджа, Л. Р. (2012). Быстрый и экономичный метод минерализации почвенного углерода в статических лабораторных инкубациях. Commun. Почвоведение. План. 43, 958–972. DOI: 10.1080 / 00103624.2012.653031

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шесть, Дж., Эллиотт, Э. Т., и Паустиан, К. (2000). Оборот почвенных макроагрегатов и образование микроагрегатов: механизм связывания углерода при нулевой обработке почвы. Soil Biol. Biochem. 32, 2099–2103. DOI: 10.1016 / S0038-0717 (00) 00179-6

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Исследовательский состав почв (2014). Ключи к таксономии почв, 12-е изд. . Вашингтон, округ Колумбия: Служба охраны природных ресурсов Министерства сельского хозяйства США.

Соллинз П., Глассман К., Пол Э. А., Swanston, C., Lajtha, K., Heil, J. W., et al. (1999). «Углерод и азот в почве: пулы и фракции» в стандарте Стандартные методы исследования почвы для долгосрочных экологических исследований , ред. Г. П. Робертсон, Д. К. Колман, К. С. Бледсо и П. Соллинз (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Oxford University Press, Inc. ), 89–105.

Ван Ф., Вейль Р. Р. и Нан X. (2017). Общий и перманганат-окисляемый органический углерод в зоне укоренения кукурузы в почве прибрежной равнины США под воздействием кормовых культур редиса и азотных удобрений. Почва Пахота. Res. 165, 247–257. DOI: 10.1016 / j.still.2016.08.022

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ван Дж. И Сайнджу У. М. (2014). Фракции углерода и азота в почве и урожайность зависят от размещения пожнивных остатков и типов культур. PLoS ONE 9: e105039. DOI: 10.1371 / journal.pone.0105039

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уордл, Д. А. (1992). Сравнительная оценка факторов, влияющих на уровень углерода и азота микробной биомассы в почве. Biol. Ред. 67, 321–358. DOI: 10.1111 / j.1469-185X.1992.tb00728.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вейл, Р. Р., Ислам, К. Р., Стайн, М. А., Грувер, Дж. Б., и Самсон-Либих, С. Е. (2003). Оценка активного углерода для оценки качества почвы: упрощенный метод для лабораторного и полевого использования. Am. J. Altern. Agr. 18, 3–17. DOI: 10.1079 / AJAA2003003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вест, Т. О., Пост, В. М.(2002). Скорость связывания органического углерода в почве при обработке почвы и севообороте: глобальный анализ данных. Почвоведение. Soc. Am. J. 66, 1963–1946. DOI: 10.2136 / sssaj2002.1930

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уильямс, Дж. Д., Голлани, Х. Т., Сименс, М. К., Вуэст, С. Б., и Лонг, Д. С. (2009). Сравнение стока, эрозии почвы и урожайности озимой пшеницы от систем нулевой и инверсионной обработки почвы в северо-восточном Орегоне. J. Soil Water Conserv. 64, 43–52. DOI: 10.2489 / jswc.64.1.43

CrossRef Полный текст |

Границы | Урбанизация приводит к увеличению запасов pH, карбонатов и органических веществ в пахотных почвах Кумаси, Гана (Западная Африка)

Введение

Органическое вещество почвы (ПОВ) играет жизненно важную роль в плодородии почвы, биогеохимическом цикле и смягчении последствий изменения климата (Lal, 2004; Lal and Augustin, 2012). Например, SOM сильно влияет на плодородие почвы, поскольку он является основным источником множества питательных веществ для растений (таких как C, N, P и обменные основания) и, следовательно, играет ключевую роль в круговороте элементов в системе почва-растение (Blume et al. al., 2016; Брэди и Вейл, 2017). SOM также обеспечивает энергию и среду обитания для почвенной фауны, деятельность которой дополнительно улучшает показатели качества почвы, такие как структура почвы и наличие питательных веществ, среди прочего (Magdoff and Weil, 2004; Brock et al., 2017). Кроме того, ПОВ обуславливает структуру и пористость почвы, тем самым улучшая удержание воды и питательных веществ, а также устойчивость почвы к механическим воздействиям (Lal, 2004; Brady and Weil, 2017; Brock et al., 2017). Кроме того, динамика ПОВ делает почвы источниками или стоками атмосферного CO ₂ (Heitkamp et al., 2012). Следовательно, количество и качество ПОВ является жизненно важным показателем качества почвы и ее функционирования (Brock et al., 2017).

Таким образом, крайне важно правильно управлять запасами ПОВ в почвах для обеспечения урожайности, особенно для бедных питательными веществами тропических почв (Lal, 2004). Общеизвестно, что продолжение выращивания без достаточного количества удобрений приводит к снижению ПОВ и поступления питательных веществ в тропические почвы (Bationo et al., 2007; Zingore et al., 2007, 2008). В этой связи изначально низкое плодородие почвы и истощение питательных веществ считаются основными препятствиями для ведения сельского хозяйства в странах Африки к югу от Сахары (Sanchez et al., 1997). Например, Stoorvogel и Smaling (1990) и Stoorvogel et al. (1993) рассчитали отрицательный баланс питательных веществ для пахотных полей в Африке к югу от Сахары в 1980-х годах. Bationo et al. (2007) оценили среднюю годовую потерю почвенного органического углерода (SOC) в 2–5% в культурных почвах Западной Африки. Внесение навоза или компоста, а также мульчирование были определены как важнейшие факторы надлежащего управления запасами ПОВ в большинстве тропических пахотных почв в Африке к югу от Сахары (Bationo et al., 2007). Боатенг и др. (2006) и Zingore et al.(2008) показали, что урожай кукурузы увеличился в результате внесения навоза в Зимбабве и Гане. Оба исследования подтвердили результаты Bationo и Mokwunye (1991) и Bationo et al. (2004), которые указали на преимущества внесения навоза на тропические пахотные поля в Африке к югу от Сахары, которые улучшают множество показателей качества почвы. Таким образом, увеличение запасов ПОВ приводит к увеличению сельскохозяйственных урожаев и улучшению функционирования тропических почв в качестве поглотителей углерода даже при низких скоростях связывания углерода (Lal, 2004; Lopez-Ulloa, 2006).

Существуют пороговые значения концентраций SOC, при превышении которых тропические почвы могут не обеспечивать основные функции экосистемы (Lal, 2004). Ауне и Лал (1997) оценили пороговое значение концентрации SOC для продуктивных кукурузных полей в тропиках на уровне 1,1%. Тем не менее, серьезной проблемой было увеличение концентрации ПОВ в тропических почвах. Эта трудность частично объясняется тропическими климатическими условиями, которые сокращают время пребывания ПОВ (Amundson, 2001). В отличие от своих умеренных аналогов, влажно-тропические экосистемы характеризуются режимами температуры и осадков, которые усиливают биологический, физический и химический распад ПОВ (Kirschbaum, 2000; Amundson, 2001).Амундсон (2001) подсчитал, что среднее время пребывания ПОВ во влажных тропических почвах составляет 5 лет по сравнению с 9–14 годами в регионах с умеренным климатом, таким образом, предполагая более быстрый оборот ПОВ в тропических экосистемах, которые относительно более чувствительны к изменениям окружающей среды, включая сушу. -использовать изменения (Lopez-Ulloa, 2006). Урбанизация как глобальное явление является одним из основных видов изменений в землепользовании. Однако его прямое влияние на запасы ПОВ тропических почв до сих пор в значительной степени неизвестно.

Влияние, оказываемое агентами урбанизации, такими как жилье, торговля, транспорт, строительство и отходы, среди прочего, отличает почвы в городах от почв в естественных, полуестественных и сельскохозяйственных районах (Lehmann and Stahr, 2007; Lorenz and Lal , 2009).Например, почвы в городах образовались из антропогенного исходного материала и под влиянием теплового эффекта городских островов (Sauer, Burghardt, 2006; Lorenz, Lal, 2009; Pouyat et al., 2010). Кроме того, урбанизация может привести к уплотнению, загрязнению и уплотнению почвы из-за строительства и развития инфраструктуры (Lehmann and Stahr, 2007). Такие чрезвычайно антропогенно измененные почвы необходимо отличать от почв, которые даже в урбанизированных районах не обязательно превращаются в искусственные почвы, что может:g., лежат в основе городской зеленой инфраструктуры, такой как парки, леса и пахотные поля (Edmondson et al., 2014; Joimel et al., 2016). Поскольку более половины мирового населения уже проживает в городской среде, функции городских почв, которые лежат в основе предоставления различных экосистемных услуг, изучались в нескольких исследованиях (Baveye et al., 2016). Экосистемные услуги, такие как среда обитания микроорганизмов и услуги связывания углерода, могут быть усилены в городских почвах (Pouyat et al., 2002; Lorenz and Kandeler, 2005; Lorenz et al., 2006; Лю и др., 2018). И наоборот, загрязнение городских почв тяжелыми металлами может поставить под угрозу их потенциал для предоставления некоторых экосистемных услуг (Anikwe, 2002; Imperato et al., 2003; Cardoso, 2014). Отходы домашних хозяйств и промышленности считаются одним из ключевых факторов урбанизации, которые могут изменить свойства почвы (Bouma, 2016), включая улучшение предоставления экосистемных услуг и загрязнение городских почв, как упоминалось выше. На этом фоне было предложено использовать потенциал органических бытовых отходов в качестве компоста, особенно в городах на юге мира (Drechsel and Kunze, 2001).Однако многие взаимосвязи между урбанизацией и функционированием почвы остаются неясными (Byrne, 2007; Lorenz and Lal, 2009), особенно для городов в Западной Африке.

Урбанизация в Гане, как и в других регионах Африки, была связана с неустойчивыми характеристиками, такими как быстрый рост населения, обширная ассимиляция земель, ухудшение состояния окружающей среды и неадекватные системы удаления отходов (Pacione, 2009; Cobbinah et al., 2015). В частности, было продемонстрировано, что быстрая урбанизация в Африке происходит за счет сельскохозяйственных земель (Vermeiren et al., 2013). Тем не менее, городское сельское хозяйство сохранилось и продолжает обеспечивать продовольствием и работой около 20 миллионов человек только в городах Западной Африки (Cofie et al., 2003; Drechsel and Dongus, 2010). Эти особенности урбанизации в конечном итоге влияют на запасы ПОВ и питательных веществ прямо или косвенно через механическое и / или химическое нарушение, изменение управления, изменения окружающей среды и загрязнение (Lorenz and Lal, 2009; Pouyat et al., 2010). Повышенный спрос на землю из-за быстрой урбанизации активизировал городское сельское хозяйство в городах Западной Африки (McGregor et al., 2011; Vermeiren et al., 2013). Эта ситуация напрямую влияет на динамику ПОВ и питательных веществ, поскольку периоды залежи, которые обычно необходимы для баланса питательных веществ в тропических почвах, резко сократились (Lal, 2004; Bationo et al., 2007). Некоторые городские фермеры отреагировали ирригацией и более высокими внесениями удобрений, в то время как другие по-прежнему зависят от богарного земледелия с небольшими внесениями удобрений или без них, как сообщалось в городе Кумаси в Гане (Drechsel, 2002; McGregor et al., 2011) . Такие разные схемы управления могут привести к разным запасам ПОВ и динамике питательных веществ, особенно в условиях быстро растущего городского влияния.Тем не менее, существует очень ограниченная информация о том, как урбанизация меняет свойства тропических пахотных почв в Западной Африке.

В нескольких исследованиях анализировались уровни питательных веществ в пахотных почвах в некоторых городах Африки к югу от Сахары (Drechsel, 2002; Bellwood-Howard et al., 2015). Однако они в значительной степени не делают окончательных выводов о точной роли урбанизации для этих почв. Например, Bellwood-Howard et al. (2015) объясняют наблюдаемые различные тенденции плодородия пахотных почв Уагадугу (Буркина-Фасо) и Тамале (Гана) их различиями в климатических условиях и применении удобрений, которые могут не зависеть от процесса урбанизации в соответствующих городах.Насколько нам известно, ни одно исследование еще не проанализировало роль урбанизации для запасов ПОВ в тропических пахотных почвах Западной Африки. Поэтому в этом исследовании мы систематически исследовали содержание ПОВ и запасы пахотных почв Кумаси в Гане, Западная Африка. Целью этой работы было понять потенциал тропических городских почв для поддержки производства продуктов питания, которые являются важной обеспечивающей экосистемной услугой городских почв в Гане, а также в Западной Африке в целом. Мы проанализировали концентрацию pH, карбонатов и ПОВ в пахотных почвах, которые находились в урбанизированной среде в течение разных периодов времени (<30 лет vs.≥30 лет). Также было проанализировано содержание тяжелых металлов и обменных катионов, но это не является предметом внимания данной статьи. Этот систематический подход значительно расширяет знания о потенциале тропических почв для предоставления экосистемных услуг в городах Западной Африки.

Материалы и методы

Область исследования

Кумаси (Рис. 1) — второй по величине город в Гане (после Аккры, столицы) с точки зрения населения и социально-экономических функций. В отличие от Аккры, Кумаси известен производством значительного количества основных продуктов и овощей в своих основных и периферийных областях (Drechsel et al., 2007). По оценкам, два из трех домохозяйств в Кумаси имеют городские сады для производства продуктов питания (Drechsel et al., 2007). Эта ситуация делает Кумаси особенно подходящим для этого исследования, поскольку образцы почвы, используемой для городского сельского хозяйства, можно брать во всех частях города. Как и большинство западноафриканских городов, которые претерпевают быструю урбанизацию, население Кумаси увеличилось вдвое с ~ 1 до ~ 2 миллионов человек в период с 2000 по 2010 год, демонстрируя темпы роста населения в 5,6% в год (Статистическая служба Ганы, 2014).Такой темп сделал Кумаси самой быстрорастущей городской агломерацией в Гане (Acheampong et al., 2017). В соответствии с (Drechsel, 2002), полевые исследования показали, что культуры, которые в основном выращиваются в городе Кумаси, включают кукурузу, маниоку, подорожник и местные овощи. Эти культуры выращиваются в неорошаемом земледелии либо в монокультуре, либо в смешанных системах земледелия (Рисунок 2). Кроме того, интенсивно орошаемые овощи (например, зеленый лук и салат) в определенной степени выращиваются в монокультуре.

Рисунок 1 . Застроенная территория агломерации Кумаси в 1986 году, показывающая места отбора проб на основе стратифицированной сетки железных акрисолей. Сетки отбора проб (1 × 1 км) ближе к центру города, которые уже были городскими в 1986 году, были обозначены как долгосрочные городские почвы (≥30 лет по отношению к году отбора проб 2016), а расположенные на периферии, которые еще не были городскими в 1986 г., были обозначены краткосрочные городские почвы. Были отобраны три поля на сетку, при этом были взяты три повтора на поле.

Рисунок 2 . Некоторые городские фермы в Кумаси и их почвенные условия. (A) показывает типичную городскую ферму во дворе жилого дома внутри города, (B, C) показывает городские фермы внутри и вокруг незавершенных жилых домов на окраине города. № (D – F) показаны пластиковые, древесный уголь, а также другие органические и неорганические отходы, которые в основном сбрасываются на этих фермах. Снимки, сделанные в августе-сентябре 2016 года Стивеном Асабере и Даниэлой Зауэр.

Город расположен в агроэкологической зоне лиственных лесов Ганы со средним годовым количеством осадков 1 500 мм и двухрежимным режимом выпадения осадков. Пики сезона дождей приходятся на период с мая по июнь и с сентября по октябрь (Dickson et al., 1988). Среднемесячные температуры колеблются от 26 до 27 ° C. Рельеф холмистый на высоте 250–300 м над уровнем моря, а в почвах преобладают железные акрисоли (IUSS Working Group WRB, 2014). Их материнская порода — гранит Кейп-Кост (Аду, 1992).Почвы, как правило, сильно кислые, с низкой насыщенностью основаниями и умеренным содержанием органических веществ в почве (Adu, 1992).

План и подход к полевому отбору проб

Для исследования влияния урбанизации на пахотные почвы был использован план стратифицированной выборки. На первом этапе мы определили краткосрочные и долгосрочные слои, которые были выделены на основе построенного класса спутникового изображения Landsat 1986 года мегаполиса Большого Кумаси, который был классифицирован Asabere et al.(в процессе подготовки; рисунок 1). Полевой отбор проб проводился с августа по сентябрь 2016 года. Почвы внутренних застроенных территорий, которые уже в 1986 году находились в городской среде и, таким образом, пережили ≥30 лет непрерывной урбанизации, были обозначены как долгосрочные городские почвы (Рисунок 1 ). Почвы периферийных территорий, которые стали городскими после 1986 года, таким образом, пережив <30 лет непрерывной урбанизации, были обозначены как краткосрочные городские почвы (Рисунок 1). Чтобы факторный тип почвы оставался в значительной степени постоянным, была выбрана подгруппа ферроакрисола, обозначенная в местной классификации почв как ассоциация Bomso-Asuansi / Nta-offin (Adu, 1992), и границы этой единицы картографии были используется для определения области исследования (Рисунок 1).Этот конкретный почвенный блок был выбран, потому что он имеет широкий пространственный охват как в центральной, так и в периферийной области Кумаси. Несмотря на широко распространенную практику захоронения смешанных органических / неорганических бытовых отходов на городских полях и, как следствие, повсеместное присутствие артефактов, процент артефактов в почвах все еще был очень низким, и ни одна из почв не превратилась в техносоль или антрозоль. Сетка 1 × 1 км была наложена в границах выбранного участка почвы, как показано на Рисунке 1.

Для сохранения постоянного фактора землепользования / посевов отбор проб почвы был сосредоточен только на тех полях, где выращивалась кукуруза либо в монокультуре, либо в смешанном культивировании.Были отобраны пробы из трех кукурузных полей на ячейку сетки 1 × 1 км, как показано на Рисунке 1. Таким образом, образцы почвы были отобраны на 206 кукурузных полях, в результате чего были взяты три реплики на кукурузное поле. Таким образом, было взято 618 образцов почвы с городских полей кукурузы, в том числе 357 образцов с долгосрочных городских полей и 261 образец с краткосрочных городских полей. Кроме того, для сравнения были взяты пробы верхних слоев почвы трех сельских пахотных полей кукурузы (9 образцов) и леса в черте города (9 образцов). Все образцы отбирались в стальные цилиндры (длина 10 см, объем 255.17 см ³ ), которые были вставлены вертикально с поверхности почвы, чтобы получить ненарушенные образцы верхнего слоя почвы на глубине от 0 до 10 см. Поля в основном располагались на задворках или во дворах домов, на общественных землях, прилегающих к дорогам, открытым пространствам и углам, а также на строительных площадках (рис. 2). Все они, по-видимому, использовали неорошаемое земледелие без внесения удобрений. Таким образом, факторы исходного материала, единицы почвы, климата и возделываемой культуры в основном оставались неизменными.

В дополнение к 636 образцам ненарушенного верхнего слоя почвы были взяты образцы из профиля почвы в центральной части исследуемой территории. Этот профиль почвы, профиль KS 1 (рис. 1; таблица 1), железоакрисол, служил эталонным профилем для ассоциации Bomso-Asuansi / Nta-offin , поскольку все 636 образцов этого исследования были взяты из этой почвы. Блок. Профиль обнажился в выемке дороги на региональной трассе N6. Почва сформировалась в коллювиальных отложениях гранита, перекрывающих гранит Кейп-Кост.Он был описан согласно FAO (2006) и классифицирован согласно IUSS Working Group WRB (2014).

Таблица 1 . Описание почвенного профиля Профиль КС 1.

Лабораторный анализ

Образцы почвы сушили при 40 ° C и пропускали через сито 2 мм для отделения крупных фрагментов от мелкозема. Оба были взвешены. Грубые фрагменты включали обломки горных пород и антропогенные материалы, такие как металл, дерево, пластик, кожа, текстиль, древесный уголь, яичная скорлупа, кости животных и т. Д.Все анализы проводились на мелкоземельной фракции. Части мелкозема были измельчены с помощью планетарной шаровой мельницы для анализа на содержание углерода и азота. Общее содержание C (TC) и N (TN) анализировали методом сухого сжигания с помощью анализатора CHN (LecoTruSpec). PH почвы измерялся в воде при соотношении почва: раствор 1: 5 (ISO 10390, 2005). Образцы с pH ≥ 6.0 анализировали на содержание карбонатов с помощью метода Scheibler (Blume et al., 2011; Vuong et al., 2013). Содержание карбонатов также использовалось для расчета содержания неорганического углерода в почве (SIC).Содержание органического углерода в почве (SOC) было получено путем вычитания SIC из TC. Чтобы исправить все результаты на остаточное содержание воды в образцах, высушенных при 40 ° C, ~ 10 г мелкозема были высушены при 105 ° C для определения содержания воды гравиметрическим методом. Затем образцы дополнительно сжигали при 430 ° C в муфельной печи в течение 16 часов для определения ПОВ по потере при возгорании (SOM _LOI ) (Davies, 1974). Все содержания элементов были преобразованы в запасы элементов на 1 м ² с учетом насыпной плотности и содержания крупных фрагментов.

Статистический анализ

Чтобы определить влияние урбанизации на свойства почвы, мы протестировали все почвенные переменные (аналитические данные), полученные для долгосрочных городских почв в сравнении с краткосрочными городскими почвами с помощью набора линейных смешанных моделей (LMM) (Bates et al. др., 2015). В каждой модели переменная почвы составляла отклик, который объяснялся категориальной переменной, указывающей, принадлежит ли образец долгосрочной или краткосрочной городской почве. Модель оценивала фиксированный эффект, который описывает относительную разницу между долгосрочными городскими почвами и краткосрочными городскими почвами по отношению к выбранной переменной почвы.Чтобы учесть пространственную корреляцию данных из трех полевых повторов, в модель был добавлен случайный эффект на уровне поля. После подбора моделей остатки были проверены на нормальность перед дальнейшей интерпретацией. 95% доверительные интервалы (ДИ) были оценены вокруг каждого из фиксированных эффектов с использованием 500 параметрических моделей начальной загрузки. Переменные почвы с ДИ, исключающим ноль, указывают на значительное влияние урбанизации (то есть долгосрочное или краткосрочное). Оценки фиксированного эффекта выше нуля показали, что значение соответствующей переменной было выше в долгосрочных городских почвах, тогда как оценки ниже нуля показали, что значение переменной было ниже в долгосрочной перспективе по сравнению с краткосрочными городскими почвами.Помимо этого вывода, верхний и нижний пределы доверительного интервала использовались для дальнейшей характеристики степени достоверности моделей.

Аналогичный подход к моделированию был использован для оценки того, как на объемную плотность повлияло содержание ПОВ в этих почвах в контексте урбанизации, путем анализа взаимосвязи между объемной плотностью почвы и ее прогностическим содержанием ПОВ в мелкоземе. Таким же образом была протестирована взаимосвязь между концентрацией SOC (рассчитанной как SOC = TC – TIC) и ее предиктором SOM ​​ _LOI концентрацией, чтобы проверить, применимы ли обычно используемые коэффициенты преобразования SOC-SOM к этим почвам.Качество соответствия моделей оценивалось в обоих случаях с помощью коэффициента детерминации (r ² ).

В дополнение к выводам, основанным на модели, было проведено несмещенное разделение (Hothorn et al., 2006) для биномиального отклика краткосрочных и долгосрочных городских почв. Используемый алгоритм использует полный набор данных и шаг за шагом разбивает его на однородные подгруппы в соответствии с проанализированными свойствами почвы, тем самым определяя иерархические уровни, на которых различные свойства почвы различают набор данных.Иерархический результат, дендрограмма, наконец, также показывает пропорции краткосрочных и долгосрочных городских почв, которые соответствуют определенной комбинации свойств почвы. Этот подход помогает оценить, какие параметры почвы наиболее четко различают краткосрочные и долгосрочные городские почвы в Кумаси. Дендрограмма также показала, при каких значимых значениях произошло разделение на подгруппы. Весь статистический анализ проводился в R. Core Team (2017) с использованием его расширений «party» (Hothorn et al., 2006), «lme4» (Bates et al., 2015) и «MuMIn» (Barton, 2018).

Результаты

Насыпная плотность, крупные и мелкие фракции почв

Объемные плотности долгосрочных и краткосрочных городских почв составляли 1,39 ± 0,01 г / см ⁻³ (среднее значение ± стандартная ошибка). Модельные оценки коэффициентов отклика и связанных доверительных интервалов были сосредоточены вокруг нуля, что подтверждает этот результат (рисунок 3). Средняя насыпная плотность сельских пахотных почв (1.33 ± 0,04 г / см ^-3 ) было несколько ниже, а у лесных почв снова было несколько ниже (среднее значение = 1,28 ± 0,05 г / см ^-3 ; Рисунок 4). Однако насыпные плотности городских почв показали большую изменчивость, чем плотности сельских почв, включая несколько выбросов (Рисунок 4). Некоторые из городских почв показали очень низкую (<1 г / см ^-3 ) или высокую (> 1,6 г / см ^-3 ) объемную плотность. Вариабельность была больше в долгосрочном периоде (диапазон = 1,1 г / см ^-3 ) по сравнению с краткосрочным (диапазон = 0.72 г см ⁻³ ) городских почв.

Рисунок 3 . Расчетные фиксированные эффекты коэффициентов модели и 95% доверительных интервалов (ДИ) линейных смешанных моделей для насыпной плотности, отношения C / N, содержания крупных фрагментов и pH почвы (воды), которые сравнивают два городских слоя почвы. Планки погрешностей, которые не пересекают нулевую линию, указывают на статистическую значимость.

Рисунок 4 . Коробчатые диаграммы для (A) объемной плотности , (B) содержания крупных фрагментов, (C) содержания мелкозема и (D) pH почвы (воды) для сельских, лесных и городских почв.Статистический анализ был сосредоточен на относительных различиях между краткосрочными и долгосрочными городскими почвами. Показаны средние арифметические значения (красные точки), стандартные ошибки (красные усы), медианы (столбцы), диапазоны (усы) и выбросы (звездочки).

Более того, многолетние городские почвы имели значительно более высокое содержание крупных фрагментов (среднее значение = 16,1 ± 0,6%) по сравнению с краткосрочными городскими почвами (среднее значение = 9,6 ± 0,6%; Рисунок 4), при этом модель показала сильный положительный результат. эффект (рис. 3), подтверждающий, что городские почвы с длительным сроком существования имеют значительно больше крупных фрагментов (на ~ 6% больше) по сравнению с городскими почвами с краткосрочным периодом.И наоборот, количество мелкозема на дм ^-3 (обеспечивающее ПОВ, ЕКО и питательные вещества) было ниже в долгосрочной перспективе по сравнению с краткосрочными городскими почвами (Рисунок 3). Обычно в состав крупных фрагментов входила смесь обломков горных пород и антропогенных материалов, таких как металл, дерево, пластик, кожа, текстиль, древесный уголь, яичная скорлупа, кости животных и т. Д., Что соответствовало полевым наблюдениям на Рисунке 2.

pH почвы

Среднее значение pH почвы для лесных почв и сельских пахотных почв составляло pH 5.7 ± 0,3 и pH 6,0 ± 0,1 соответственно (рисунок 4). Городские почвы показали значительно более высокий pH, со средним значением pH 7,4 ± 0,1 для долгосрочных и 7,0 ± 0,1 для краткосрочных городских почв (Рисунок 4). В городских почвах pH долгосрочных городских почв был значительно выше (0,4 единицы pH) по сравнению с их краткосрочными аналогами (Рисунок 3). В 197 городских почвах, в том числе 155 многолетних городских почвах, pH был выше pH 7, достигая максимального значения pH 8,6 (Рисунок 4).

Содержание, запасы и качество органических веществ почвы

SOM _LOI содержания в мелкоземе почв были значительно выше (7.0 г кг ⁻¹ разница) в долгосрочном периоде по сравнению с краткосрочными городскими почвами (Рисунки 5, 6). SOM _LOI валовое содержание почвы и запасы долговременных городских почв также превышали таковые для краткосрочных городских почв (рисунки 7, 8), но с меньшей достоверностью, о чем свидетельствует включение нуля в выходной доверительный интервал модели (рисунок 5). Дальнейшая проверка описательной статистики в целом подтвердила это снижение уверенности, так как среднее содержание мелкозема SOM _LOI составляет 50.8 ± 1,3 г кг ^-1 для долгосрочных и 43,9 ± 1,1 г кг ^-1 для краткосрочных городских почв были более четко дифференцированы по сравнению с их запасами SOM _LOI 5,6 ± 0,1 и 5,3 ± 0,1 кг м ⁻² соответственно (таблица 2). Причина снижения уверенности в отношении различий запасов ПОВ по сравнению с содержанием ПОВ заключается в том, что при преобразовании содержания элементов в запасы учитывалась крупная фракция (> 2 мм) почвы, в то время как объем почвы, занятый крупной фракцией, рассматривался как не участвует в SOM.Доля крупной фракции была увеличена в урбанизированных почвах из-за артефактов, тем самым противодействуя общему увеличению содержания ПОВ в урбанизированных почвах. Средний запас лесных почв SOM _LOI (5,7 ± 0,5 кг м ² ) был сопоставим со средним запасом SOM ​​ _LOI сельских пахотных почв (4,3 ± 0,2 кг м ⁻² ) был самым низким из всех подмножеств образцов грунта. Таким образом, городские пахотные почвы, особенно те, которые находятся в условиях долгосрочной урбанизации, демонстрируют такие же запасы ПОВ, как и почвы в условиях тропических лесов в Кумаси.

Рисунок 5 . Сравнение долгосрочных и краткосрочных городских почв, оценка фиксированных эффектов коэффициентов модели и 95% доверительных интервалов (ДИ) линейных смешанных моделей для SOM _LOI , органического вещества почвы, полученного в результате потерь при возгорании; SIC — неорганический углерод почвы; SOC — органический углерод почвы; и TC — общий углерод. Положительные значения указывают на увеличение соответствующей переменной почвы в долгосрочных городских почвах, тогда как отрицательные значения указывают на уменьшение в долгосрочных городских почвах по сравнению с краткосрочными городскими почвами.Планки погрешностей, которые не пересекают нулевую линию, указывают на статистическую значимость.

Рисунок 6 . Коробчатые диаграммы, сравнивающие сельские, лесные и городские почвы относительно содержания мелкозема (A) SOM _LOI , органического вещества почвы, полученного в результате потерь при возгорании; (B) TC, общий углерод; (C) SOC, органический углерод почвы; (D) SIC, неорганический углерод почвы. Показаны средние арифметические (красные точки), стандартные ошибки (красные усы), медианы (столбцы), диапазоны (усы) и выбросы (звездочки).

Рисунок 7 . Коробчатые диаграммы, сравнивающие сельские, лесные и городские почвы относительно общего содержания в почве (A) SOM _LOI , органического вещества почвы, полученного в результате потерь при возгорании; (B) TC, общий углерод; (C) SOC, органический углерод почвы; (D) SIC, неорганический углерод почвы. Показаны средние арифметические (красные точки), стандартные ошибки (красные усы), медианы (столбцы), диапазоны (усы) и выбросы (звездочки).

Рисунок 8 .Коробчатые диаграммы, сравнивающие сельские, лесные и городские почвы в отношении их количества на 1 м 2 ² (в верхних 10 см) (A) SOM _LOI , SOM, полученный от потерь при возгорании; (B) TC, общий углерод; (C) SOC, органический углерод почвы; (D) SIC, неорганический углерод почвы. Показаны средние арифметические (красные точки), стандартные ошибки (красные усы), медианы (столбцы), диапазоны (усы) и выбросы (звездочки).

Таблица 2 .Среднее содержание и запасы переменных ПОВ в долгосрочных и краткосрочных городских почвах.

Общий углерод (ОС) следовал той же тенденции, что и SOM _LOI (Рисунки 5-8), при этом долгосрочные городские почвы имеют значительно более высокое содержание ОС в мелкоземе, чем краткосрочные городские почвы. Соответственно, содержание и запасы основных почв долгосрочных городских почв также превышали таковые для краткосрочных городских почв, но с меньшей достоверностью.

Содержание и запасы почвенного неорганического углерода (SIC) как в мелкоземе, так и в насыпных почвах долгосрочных городских почв значительно превышали таковые в краткосрочных городских почвах (Рисунок 5; Таблица 2).Верхний предел оценок модели может включать ноль (~ 0,1), особенно для общего содержания почвы и запасов (рис. 5). Однако описательная статистика, такая как средние значения (таблица 2), показала, что объемное содержание и запасы почвы SIC в долгосрочных городских почвах были как минимум в два раза выше, чем в краткосрочных городских почвах.

Кроме того, содержание и запасы почвенного органического углерода (SOC) в городских почвах с длительным сроком существования превышали таковые в краткосрочных городских почвах (Рисунки 5–8; Таблица 2). Однако проверка оценок модели привела к низкой достоверности данных по SOC как мелкозема, так и массивного грунта (рис. 5).Среднее содержание и запасы SOC в городских почвах (таблица 2) были сопоставимы с таковыми в лесных почвах (содержание = 17,4 ± 1,2 г кг ^-1 , запас = 1,9 ± 0,2 кг м ² ), тогда как сельские пахотные почвы в почвах было гораздо меньше среднего содержания и запасов ПОУ (содержание = 12,0 ± 1,0 г кг ^-1 , запас = 1,4 ± 0,1 кг м ² ). Таким образом, в целом, SOM _{, LOI} , TC и SOC, мелкозем и объемные концентрации в почве, а также соответствующие запасы показали постепенное снижение достоверности оценок модели.

Данные

SOC обычно используются для расчета содержания ПОВ в почвах путем умножения на коэффициент 2,0 или 1,72 (Прибыль, 2010). Эти факторы будут соответствовать отношениям SOC / SOM 0,5 и 0,58, соответственно. Однако отношения SOC / SOM _LOI 636 образцов верхнего слоя почвы Кумаси показали очень широкий диапазон от 0,03 до 0,72. Их среднее соотношение SOC / SOM _LOI было всего 0,36 ± 0,1, что соответствует коэффициенту преобразования SOC-SOM 2,78. Один образец показал соотношение SOC / SOM _LOI , равное 4.7, что невозможно. Для этого конкретного образца концентрации SOC и TC в мелкоземе были выше по сравнению с его концентрацией SOM, и, таким образом, это значение было связано с аналитической ошибкой из LOI. Поэтому это значение не было включено в расчеты. Отношения SOC / SOM краткосрочных и долгосрочных городских почв были аналогичными (Рисунок 9A). Сельские пахотные почвы показали самое высокое среднее отношение SOC / SOM, равное 0,46, тогда как лесные почвы показали среднее отношение SOC / SOM, равное 0,34 (Рисунок 9A).Связь между SOC и SOM _LOI всех образцов из Кумаси (рис. 10A) может быть выражена уравнением SOC = 0,37 SOM _LOI ( r ² = 0,89).

Рисунок 9 . Коробчатые диаграммы, сравнивающие сельские, лесные и городские почвы с учетом их соотношений (A), SOC / SOM, _{, LOI,} и (B), отношения C / N. Показаны средние арифметические (красные точки), стандартные ошибки (красные усы), медианы (столбцы), диапазоны (усы) и выбросы (звездочки).В (A) толстая красная линия представляет отношение 0,5, а красная пунктирная линия представляет отношение 0,58, которые обычно используются в литературе для преобразования SOC / SOM.

Рисунок 10 . Взаимосвязь между (A) концентрациями SOC, органического углерода почвы; и SOM _{, LOI} , органическое вещество почвы, полученное в результате потерь при возгорании в мелкоземе, (B) Объемная плотность и концентрация SOM _{, LOI} в мелкоземе.Черная линия представляет линейную зависимость для лесных, сельских и городских почв, розовая линия представляет долгосрочные городские почвы, фиолетовая линия представляет краткосрочные городские почвы, серая пунктирная линия представляет сельские пахотные почвы, а серая толстая линия — лесные почвы.

Отношения

C / N, обычно используемые для характеристики качества SOM, были рассчитаны как SOC / TN. Они варьировались от 7,1 до 58,1, при этом четыре образца показали отношение C / N выше 25. Из четырех образцов два с экстремальным отношением C / N равным 55.1 и 58,1 относятся к краткосрочным городским почвам, а два других с отношениями C / N 36,4 и 31,2 относятся к долговременным городским почвам. Все четыре кукурузных поля, с которых были взяты эти образцы, характеризовались массовыми свалками бытовых отходов. В целом, отношения C / N были значительно шире (на 1,3 единицы) в многолетних городских почвах, которые показали среднее отношение C / N 12,8 ± 0,2, по сравнению с краткосрочными городскими почвами, которые демонстрировали среднее значение C / N. Соотношение N 11,5 ± 0,2 (Фигуры 3, 9Б).Среднее отношение C / N для сельскохозяйственных пахотных почв составляло 13,6 ± 0,5, а для лесных почв — 11,5 ± 0,3. Таким образом, сельские пахотные почвы показали самые высокие отношения C / N, тогда как лесные почвы имели отношение C / N, подобное краткосрочным городским почвам.

Взаимосвязи между насыпной плотностью, SOM и другими параметрами почвы

Как и следовало ожидать, объемная плотность показала сильную отрицательную связь с концентрацией SOM _LOI в мелкоземе (рис. 10B), что подтверждается оценками модели и доверительными интервалами (-88.От 6 до -71,8). Уравнение линейной регрессии BD = 1,6–0,004 SOM _LOI , было использовано для выражения этой связи с r ² = 0,74. Аналогичные оценки модели и коэффициенты были также получены для долгосрочных и краткосрочных городских почв (Рисунок 10B).

Дендрограмма, полученная в результате рекурсивного разбиения (рис. 11), показала, что из всех исследованных переменных только шесть четко отличали долгосрочные городские почвы от краткосрочных.Эти переменные включали (1) содержание крупных фрагментов, (2) pH почвы, (3) отношения C / N, (4) запасы SOC, (5) содержание SOM _{, LOI} в мелкоземе и (6) содержание SIC. в насыпных почвах. На самом высоком иерархическом уровне образцы были разделены моделью на образцы с ≤ 5,42 и> 5,42% грубых фрагментов. Сочетание> 5,42% крупных фрагментов и рН почвы> 7 включало преимущественно (~ 87%) многолетние городские почвы. Также комбинация грубых фрагментов> 5,42%, pH почвы ≤ 7, C / N> 10.09 и SOM _LOI > 59,54 г кг ^-1 включали преимущественно многолетние городские почвы. И наоборот, две следующие комбинации включали преимущественно краткосрочные городские почвы: (A) ≤ 5,4% крупных фрагментов и отношение C / N ≤ 10,2, (B)> 5,4% крупных фрагментов, pH почвы ≤ 7, отношение C / N ≤ 10,09. , и запасы SOC> 1,71 кг · м ² .

Рисунок 11 . Дендрограмма, показывающая иерархическое выравнивание шести переменных, которые могут наиболее четко различать краткосрочные и долгосрочные городские почвы.Ветви показывают пороговые значения для разделения, относящиеся к переменной, показанной в узле выше, вместе с тестовой статистикой для выбора переменной. Цифры над узлами указывают иерархический уровень.

Обсуждение

Влияние урбанизации на насыпную плотность и крупные фракции пахотных почв

Насыпная плотность почвы как в краткосрочных, так и в долгосрочных городских почвах способствовала росту растений (Hazelton and Murphy, 2016) и была лишь немного выше, чем в лесных и сельских пахотных почвах.Таким образом, физические условия городских пахотных почв остались нетронутыми даже при длительном городском воздействии. Диапазон данных по объемной плотности, представленных для кукурузных полей во влажных тропических регионах Ганы и Зимбабве, находился в том же диапазоне, что и для почв под кукурузой в Кумаси (Minta, 1998; Zingore et al., 2008). Этот диапазон также согласуется со значениями насыпной плотности, сообщенными для почв в других городах мира (Lorenz and Kandeler, 2005; Smetak et al., 2007; Edmondson et al., 2011).Таким образом, в отличие от почв, исследованных, например, Джимом (1998), Леманом и Старом (2007) и Лоренцем и Лалом (2009), насыпная плотность городских почв Кумаси способствует росту растений.

Изменчивость объемной плотности была больше в долгосрочной перспективе по сравнению с краткосрочными городскими почвами. Этот результат можно объяснить типами городской деятельности в непосредственной близости от некоторых долгосрочных городских полей кукурузы. Например, поле, где была измерена самая высокая насыпная плотность (1,73 г / см ⁻³ ), было расположено недалеко от аэропорта Кумаси, автобусной станции, завода по производству бетонных блоков и главной дороги, в которых задействованы люди. действия, которые могут привести к уплотнению почвы.Поле, где была измерена самая низкая насыпная плотность (0,62 г / см ⁻³ ), находилось в пределах заброшенной деревообрабатывающей фабрики недалеко от промышленной зоны Каасе. Эти две ситуации, хотя и являются крайними, могут служить примерами возможного влияния городской и промышленной деятельности на физические свойства почвы в районе Кумаси. Таким образом, значительная изменчивость объемной плотности, которая была обнаружена, в частности, для многолетних городских почв, может быть объяснена воздействием на некоторые из этих пахотных полей различных городских воздействий, включая антропогенное уплотнение и осаждение, которые также могут увеличивать поверхностный сток. от эрозии и эрозии, тем самым усиливая деградацию почвы (Labrière et al., 2015). Такая изменчивость напоминает общую картину свойств почв в городских почвах, которая также наблюдается в других городах по всему миру (Jim, 1998; Schleuß et al., 1998; Pouyat et al., 2010).

Антропогенная деятельность также отражается в крупной фракции почв, которая, помимо обломков горных пород, содержала также различные антропогенные материалы. Принимая во внимание, что в некоторых исследованиях подчеркивается вклад крупных фрагментов в питательные вещества в почву (Corti et al., 2002), обычно предполагается, что высокое содержание фрагментов породы скорее оказывает разбавляющее влияние на запасы мелкоземельных питательных веществ, доступные для растений (Augustin et al. ., 1998), поскольку биогенные вещества выделяются из обломков выветриваемых пород довольно медленно. В случае городских кукурузных полей Кумаси природа крупных фрагментов и их способность выделять элементы в почвы очень разнообразны. Помимо обломков горных пород, крупная фракция включает бытовые и строительные отходы, включая металл, пластик, текстиль и т. Д. Обилие этих материалов является наиболее очевидным прямым следствием быстрой урбанизации пахотных почв Кумаси.

Общеизвестно, что от одной трети до половины твердых отходов в большинстве городов на юге мира не собираются (Pacione, 2009). Точно так же неадекватность систем удаления отходов в Кумаси повсеместна в Гане (Fuseini and Kemp, 2016). Эта ситуация была четко отражена в полевых наблюдениях, проведенных в ходе этого исследования, поскольку большинство пахотных полей также служили площадками для захоронения бытовых отходов. Таким образом, мы делаем вывод, что выявленное и значительно более высокое содержание крупных фрагментов в многолетних городских почвах по сравнению с краткосрочными городскими почвами Кумаси связано с длительным непрерывным сбросом на поля.

Влияние урбанизации на pH почвы

pH почвы оказывает большое влияние на химические процессы в почве, которые определяют поведение питательных веществ и загрязнителей (Blume et al., 2016). Следовательно, это также важный фактор, влияющий на доступность питательных веществ и рост растений. В то время как подкисление является естественным процессом в большинстве влажных тропических почв, антропогенная деятельность может привести к подщелачиванию (Blume et al., 2016). PH почвы в городских почвах Кумаси с длительным сроком существования был значительно выше, чем в городских почвах с краткосрочным периодом.Как долгосрочные, так и краткосрочные городские почвы имели более высокий pH (средний pH> 7) по сравнению с сельскими пахотными и лесными почвами. Согласно Adu (1992), значения pH сельских пахотных и лесных почв находились в обычном диапазоне для этих почв. Боатенг и др. (2006) и Quansah (2010) сообщили о pH (вода) 4,3–4,6 и pH (вода) 6,1–6,3 соответственно для пахотных кукурузных полей на аналогичных почвах в Гане. PH почвы, полученный для городских пахотных почв в Кумаси в этом исследовании, был значительно выше, чем у обоих (т.д., данные о pH из литературы и наши собственные данные о pH сельских и лесных почв). Это явное различие указывает на то, что пахотные почвы в Кумаси, которые включаются в процесс урбанизации, находятся под влиянием антропогенной деятельности, которая имеет такой же эффект, как известкование (Blume et al., 2016; Hazelton and Murphy, 2016), хотя и преднамеренное известкование как часть управление полями обычно не осуществляется, что подтверждается полевыми наблюдениями и интервью с фермерами.

Возможные причины высокого pH (> 7) в городских почвах включают, в частности, выброс щелочных продуктов выщелачивания из известковых материалов (Jim, 1998) и разложение органических отходов (Boateng et al., 2006; Cofie et al., 2009). Как полевые, так и лабораторные эксперименты подтвердили, что разложение органического вещества может увеличивать pH почвы тропических почв (Boateng et al., 2006; Zingore et al., 2008; Cofie et al., 2009). Кроме того, в условиях данного исследования весьма вероятно образование щелочного фильтрата из строительных материалов, таких как строительный песок и цемент. Подобно ситуации в Кумаси, Джим (1998) сообщил о более высоком уровне pH в городских почвах Гонконга по сравнению с соседними естественными почвами и приписал повышение pH строительным отходам.Такое влияние весьма вероятно и в Кумаси, так как большинство отобранных пахотных полей в Кумаси были расположены в пределах активных строительных площадок. Это обычная ситуация в Гане, так как на строительство здания обычно уходит не менее 10 лет (Yeboah and Obeng-Odoom, 2010; Stow et al., 2016). Таким образом, многие из городских пахотных почв, скорее всего, находились под влиянием соседней строительной площадки в течение по крайней мере 10 лет и, возможно, какое-то время использовались в качестве хранилищ строительных материалов. Карбонаты (содержащиеся в различных строительных материалах) в равновесии с природными системами, такими как почвы, как известно, имеют теоретический pH (вода) ~ 8.5 (Brady and Weil, 2017), и, следовательно, присутствие карбонатных соединений в городских почвах является еще одним потенциальным источником высокого pH. В связи с этим различные компоненты бытовых отходов, которые были выявлены в городских пахотных почвах во время полевых работ, являются источниками таких твердых карбонатных фаз, включая, например, яичную скорлупу, кости животных, батареи, древесный уголь и золу. Кроме того, обнаружение и измерение карбонатов в большинстве городских почв с pH> 6 подчеркивают этот момент. Например, два образца с максимальным запасом SIC> 2.0 кг м ⁻² , также были среди трех образцов с ≥pH 8,6. Как и обилие крупных фрагментов, высокий pH был еще одним очень очевидным следствием быстрой урбанизации, которая была выявлена ​​в этом исследовании для пахотных почв Кумаси. Однако такой высокий уровень pH почвы, который наблюдается в городских пахотных почвах Кумаси, может вызывать дефицит фосфора и микронутриентов (Jim, 1998). Таким образом, еще предстоит подтвердить дальнейшие исследования, если это так для этих почв.

Влияние урбанизации на SOM

SOM _LOI Содержание и запасы долговременных городских почв в целом превышали таковые для краткосрочных городских почв, хотя и с разной степенью достоверности.Принимая во внимание природу крупных фрагментов и наблюдаемую антропогенную деятельность на полях и рядом с ними, было очевидно, что измеренные содержания LOI и TC включали не только типичные SOM, но и искусственные горючие материалы, такие как фрагменты текстиля, пластика и древесного угля. среди других. Обилие SIC в городских почвах убедительно подтверждает это предположение. Тенденции содержания и запасов SIC, которые соответствовали тенденциям SOM ​​ _LOI и содержания и запасов TC, а также изменениям pH почвы и содержанию крупных фрагментов, подчеркнули важную роль бытовых отходов на городских пахотных почвах.

Эти данные указывают на два основных механизма, связанных с быстрой урбанизацией. Первый механизм — это обычная практика захоронения бытовых отходов на городских пахотных полях, и, в частности, высокая доля органических материалов в бытовых отходах Кумаси, которая вносит существенный вклад в запасы ПОВ на городских пахотных почвах Кумаси. Диапазон содержания ПОВ в городских почвах Кумаси был сопоставим с диапазоном, обнаруженным для почв с различными типами городского землепользования в городе Балтимор, США (Pouyat et al., 2002). Windmeijer и Andriesse (1993) сообщили о 24,5 г кг ⁻¹ SOC для экваториальных лесов Западной Африки, что также находится в пределах диапазона содержания SOC в городских пахотных почвах Кумаси. Prudencio (1993) сообщил о диапазоне 11–22 г кг ^-1 SOC для приусадебных участков в Буркина-Фасо, что немного меньше, чем для пахотных почв Кумаси. Дико (2016) сообщил, что запасы SOC составляют 1,02 кг м ⁻² для кукурузных полей в Верхнем Восточном регионе Ганы, что заметно ниже по сравнению со средними запасами SOC на городских пахотных полях в Кумаси.

Доля SOC в SOM _LOI пахотных почв в Кумаси составляла около 37%, что заметно ниже по сравнению с предполагаемыми 50 или 58%, которые обычно предполагаются в общих уравнениях преобразования из SOC в данные SOM (Прибыль , 2010). Для подтверждения этого вывода необходимы дальнейшие исследования, поскольку в этом исследовании мы рассчитали содержание SOC как SOC = TC — SIC, при этом содержание SIC было определено методом Шайблера, который менее точен, чем анализ TC с помощью анализатора CN.Более того, содержание ПОВ было рассчитано на основе ППН, и в случае Кумаси весьма вероятно, что не только ПОВ, но и сгорание мелкодисперсных материалов дезинтегрированных искусственных материалов способствовало ПН ПОВ ПОВ (Chatterjee et al., 2009; Vuong et al., 2013). Несмотря на эти неопределенности, существенная разница в доле SOC в SOM (37% для Кумаси) предполагает, что SOM городских пахотных почв Кумаси имеет значительно более низкую долю SOC, чем обычно предполагается для SOM (50 и 58%, соответственно. ).

Потенциальный вклад искусственных материалов в содержание углерода в почве, по-видимому, не приводит к увеличению отношения C / N, так как сельские пахотные почвы показали среднее отношение C / N 13,6, тогда как краткосрочные городские почвы показали среднее Отношение C / N равнялось 11,5, а для многолетних городских почв среднее отношение C / N составляло 12,8. Таким образом, в городских почвах соотношение C / N было несколько ниже, чем в сельских. Возможным объяснением этой тенденции может быть более высокое соотношение C / N в органических бытовых отходах, поскольку последние являются важным источником ПОВ в городских почвах в дополнение к пожнивным остаткам растений кукурузы.Напротив, ПОВ сельских почв под кукурузой не имеет такого источника, кроме растительных остатков кукурузы. Только четыре из 618 городских почв показали соотношение C / N выше 25, что указывает либо на более низкое качество ПОВ (Hazelton and Murphy, 2016), либо на долю древесного угля. В целом соотношение C / N свидетельствует о благоприятных характеристиках ПОВ (Schipper et al., 2004) на всех пахотных почвах (городских, сельских и лесных) Кумаси. Средние отношения C / N почв, проанализированных в этом исследовании, были аналогичны отношениям C / N, равным 10.1–11,5, полученные для лесных почв Ганы Duah-Yentumi et al. (1998) и 14,9 ± 8,6 (среднее ± стандартное отклонение) для многих влажно-тропических почв в целом, как сообщает Post et al. (1985). Даже немного более низкое среднее отношение C / N долгосрочных городских почв по сравнению с краткосрочными городскими почвами указывает на то, что качество ПОВ в пахотных почвах Кумаси сохраняется даже при длительном влиянии быстрой урбанизации.

Таким образом, удаляя бытовые отходы на своих полях (в основном незапланированными усилиями), городские фермеры в Кумаси не только могут поддерживать запасы ПОВ в своих почвах на более высоком уровне по сравнению с сельскими пахотными почвами, но также могут поддерживать подходящие отношения C / N.В соответствии с объяснением увеличения запасов ПОВ и снижения отношения C / N в городских почвах за счет захоронения бытовых отходов с низким соотношением C / N, Miezah et al. (2015) сообщили, что 67% твердых бытовых отходов в Гане биоразлагаемы. В частности, в Кумаси доля биоразлагаемых материалов оценивалась в 64% в дополнение к 22% инертных материалов, которые, как описано, включают, например, золу, песок и древесный уголь (Asase et al., 2009). Таким образом, эти оценки предполагают, что по крайней мере 86% городских твердых отходов в Кумаси, которые могут не собираться из-за неадекватных систем управления отходами, таким образом, вносят значительный вклад в накопление ПОВ.

Второй основной механизм, связанный с быстрой урбанизацией, — это накопление не поддающихся биологическому разложению бытовых отходов и строительных материалов, которые в разной степени разбавляют ПОВ и концентрации питательных веществ, измеряемые во фракции мелкозема. Этот эффект может объяснить, почему различия между краткосрочными и долгосрочными городскими пахотными почвами в отношении запасов SOM _LOI и SOC были менее значительными, чем различия в отношении содержания SOM _LOI и SOC во фракции мелкозема.В похожем исследовании Asabere et al. (в процессе подготовки) определили зародышевый характер городской экспансии Кумаси, подчеркнув, что районы, расположенные ближе к центру города, находились в более длительной урбанизации с более плотным населением. Однако такая прогрессивная плотность населения приводит к усилению деградации окружающей среды (Cobbinah and Erdiaw-Kwasie, 2016), включая, например, усиленное накопление твердых бытовых отходов и фрагментов горных пород. Таким образом, мы предполагаем, что долгосрочные городские почвы, которые находились в непрерывной урбанизации в течение более 30 лет и испытали увеличение плотности населения за этот период, аккумулировали большее количество несобранных отходов и фрагментов горных пород, чем краткосрочные городские почвы, в результате чего накопление происходило нелинейным образом, но увеличивалось по мере увеличения плотности населения.Результат рекурсивного разбиения убедительно подтвердил важность крупных фрагментов в различении краткосрочных и долгосрочных городских почв.

Результаты этого исследования убедительно свидетельствуют о том, что Кумаси получит огромную выгоду от интегрированной системы управления отходами (Asase et al., 2009). Как продемонстрировали Miezah et al. (2015), 92% городских жителей Ганы готовы разделять свои отходы, чтобы получить связанные с этим экологические выгоды. Таким образом, многообещающим способом может быть то, что городские власти могут активно привлекать городских жителей к управлению твердыми бытовыми отходами, обеспечивать необходимую инфраструктуру для сбора небиоразлагаемых отходов, позволять горожанам отделять биоразлагаемые отходы от других отходов и использовать их биоразлагаемые отходы. предпочтительно после компостирования в качестве органического удобрения на своих городских пахотных полях (Drechsel and Kunze, 2001; Adamtey et al., 2009; McGregor et al., 2011). Кроме того, такое разделение отходов позволило бы городу Кумаси продлить срок службы их единственной свалки еще на несколько десятилетий (Asase et al., 2009).

Заключение

Результаты этого исследования демонстрируют, что содержание ПОВ и запасы долгосрочных городских пахотных почв в Кумаси сохранились и даже увеличились по сравнению с краткосрочными городскими пахотными почвами. В то же время крупные фрагменты (в том числе различные виды искусственных материалов), связанные с быстрой урбанизацией, значительно накопились в многолетних городских пахотных почвах.Исследование предполагает, что необходимо дифференцировать общее представление о том, что быстрая урбанизация в конечном итоге усиливает деградацию почвы (McGregor et al., 2011). Городские пахотные почвы Кумаси отличаются от городских почв в некоторых других городах, которые были описаны как сильно модифицированные, уплотненные и низкого качества, что ставит под угрозу предоставление экосистемных услуг (Jim, 1998; Lehmann and Stahr, 2007; Lorenz and Lal, 2009). ). Тем не менее, результаты этого исследования согласуются с недавними исследованиями, такими как Edmondson et al.(2014), Joimel et al. (2016), Треш и др. (2018), которые продемонстрировали, что городские пахотные почвы могут адекватно поддерживать обеспечение экосистем в некоторых европейских городах.

В этом исследовании была выявлена ​​прямая взаимосвязь между запасами ПОВ в городских пахотных почвах и городскими бытовыми отходами в быстро урбанизирующемся городе Кумаси. Полученные знания об этих взаимосвязях могут укрепить теоретическую связь между отходами и устойчивостью почвы, которая находится в рамках более широкой концепции взаимосвязи почва-сточные воды для устойчивого управления ресурсами (Lal, 2013, 2014; Bouma, 2016).Как показано Drechsel et al. (2007), города Ганы стали центрами питательных веществ из-за чистого импорта продукции растениеводства из внутренних районов. Исследование также подтверждает выводы других исследований, например, Miezah et al. (2015) и Bouma (2016), предлагая интегрированную систему управления отходами, которая повторно включает импортируемые питательные вещества и органические вещества в городские пахотные почвы в качестве устойчивого пути повышения продовольственной безопасности. В более широком смысле результаты этого исследования требуют большего внимания к городским пахотным почвам, особенно в тропических регионах, где предоставление ими разнообразных экосистемных услуг имеет первостепенное значение.Поскольку Кумаси является типичным быстро урбанизирующимся городом Западной Африки, мы делаем вывод, что результаты этого исследования также актуальны для большинства других городов в субрегионе Западной Африки.

Заявление о доступности данных

Данные, полученные для этого исследования, являются частью текущего междисциплинарного проекта Urban- RESS , проводимого в Физико-географическом университете Геттингена. Данные, подтверждающие выводы этой рукописи, будут предоставлены соответствующим автором по запросу любому квалифицированному исследователю.Также все данные будут общедоступны по завершении проекта.

Взносы авторов

SA и DS внесли свой вклад в концепцию и дизайн исследования. SA, DS и KN организовали полевую кампанию и взяли пробы почвы. SA проанализировала образцы и организовала базу данных. SA и TZ провели статистический анализ. С.А. написал первый черновик рукописи. TZ, KN и DS написали разделы рукописи. Все авторы внесли свой вклад в доработку рукописи, прочитали и одобрили представленную версию.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Мы благодарим Джорджа Ашиагбора и Мартина Ману (факультет возобновляемых природных ресурсов, Научно-технологический университет им. Кваме Нкрумы), Эрика Асамоа и Александра Овус-Анса (Институт исследования почвы, Совет по научным и промышленным исследованиям) за огромную поддержку и помощь во время отбор проб в Кумаси.Мы также благодарим доктора Юргена Гротеера, Петру Фойгт, Аню Содье, Рафаэля Харт, Йоханну Дидерих и Юлию Зиндерманн (факультет физической географии, Геттингенский университет) за их помощь в лабораторном анализе. Автор-корреспондент благодарит Высшую академию Технического университета Дрездена и Ассоциацию друзей и спонсоров Технического университета Дрездена за предоставление первоначальных грантов для этого исследования.

Список литературы

Ачампонг, Р. А., Агиеманг, Ф. С.К., и Абдул-Фатаву, М. (2017). Количественная оценка пространственно-временных закономерностей роста поселений в столичном регионе Ганы. Geo J . 82, 823–840. DOI: 10.1007 / s10708-016-9719-x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Адамтей, Н., Кофи, О., Офосу-Буду, Г. К., Дансо, С. К. А., и Форстер, Д. (2009). Производство и хранение компоста, обогащенного азотом. Waste Manag. 29, 2429–2436. DOI: 10.1016 / j.wasman.2009.04.014

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Аду, С.В. (1992). Почвы региона Кумаси, регион Ашанти, Гана . Квадасо-Кумаси: Институт почвенных исследований.

Амундсон Р. (2001). Баланс углерода в почвах. Annu. Преподобный «Планета Земля». Sci. 29, 535–562. DOI: 10.1146 / annurev.earth.29.1.535

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Аникве, М. (2002). Долгосрочное влияние утилизации городских отходов на свойства почвы и продуктивность участков, используемых для городского сельского хозяйства в Абакалики, Нигерия. Биоресурсы. Technol. 83, 241–250. DOI: 10.1016 / S0960-8524 (01) 00154-7

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Асасе, М., Янфул, Э. К. Менса, М., Стэнфорд, Дж. И Ампонсах, С. (2009). Сравнение муниципальных систем управления твердыми отходами в Канаде и Гане. Тематическое исследование городов Лондона, Онтарио и Кумаси, Гана. Waste Manag. 29, 2779–2786. DOI: 10.1016 / j.wasman.2009.06.019

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Августин, С., Шалл П. и Шмиден У. (1998). Аспекты моделирования сокращения лесов в Германии. I. Теоретические аспекты и причинно-следственные связи. Chemosphere 36, 965–970. DOI: 10.1016 / S0045-6535 (97) 10156-4

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ауне, Дж. Б., и Лал, Р. (1997). Продуктивность сельского хозяйства в тропиках и критические пределы свойств оксисолей, ультисолей, альфизолей. Trop. Agric. 74, 96–103.

Google Scholar

Бейтс, Д., Мехлер, М., Болкер, Б., Уокер, С. (2015). Подгонка линейных моделей смешанных эффектов с использованием lme4. J. Stat. Софтв. 67, 1–51. DOI: 10.18637 / jss.v067.i01

CrossRef Полный текст

Батионо, А., Кихара, Дж., Ванлаув, Б., Васва, Б., и Кимету, Дж. (2007). Динамика почвенного органического углерода, функции и управление в агроэкосистемах Западной Африки. Agric. Syst. 94, 13–25. DOI: 10.1016 / j.agsy.2005.08.011

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Батионо, А., и Mokwunye, A.U. (1991). Роль навоза и растительных остатков в снижении ограничений плодородия почвы для растениеводства. С особым акцентом на сахелианскую и суданскую зоны Западной Африки. Fertil. Res. 29, 117–125. DOI: 10.1007 / BF01048993

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Батионо, А., Нандва, С. М., Кимету, Дж. М., Киньянги, Дж., Бадо, Б. В., Ломпо, Ф. и др. (2004). «Устойчивая интенсификация системы растениеводство-животноводство посредством использования навоза в Восточной и Западной Африке», в Извлеченные уроки и новые исследовательские подходы .Международный научно-исследовательский институт животноводства (ILRI). (Вагенинген, Нидерланды: Технический центр сельскохозяйственного и сельского сотрудничества (CTA)). Доступно в Интернете по адресу: https://cgspace.cgiar.org/bitstream/10568/56088/1/Pg173_198%20Batiano.pdf

Бавай, П. К., Бавай, Дж., И Гауди, Дж. (2016). Почвенные «экосистемные» услуги и природный капитал: критическая оценка исследований на неопределенной почве. Фронт. Environ. Sci. 4: 609. DOI: 10.3389 / fenvs.2016.00041

CrossRef Полный текст

Беллвуд-Ховард, И., Харинг, В., Карг, Х., Ресслер, Р., Шлезингер, Дж., И Шакья, М. (2015). Характеристики городского и пригородного сельского хозяйства в Западной Африке: результаты исследовательского исследования, проведенного в Тамале (Гана) и Уагадугу (Буркина-Фасо) (Коломбо: Международный институт управления водными ресурсами).

Google Scholar

Блюм, Х.-П., Брюммер, Г.В., Флейге, Х., Хорн, Р., Канделер, Э., Кегель-Кнабнер, И. и др. (2016). Scheffer / Schachtschabel Почвоведение .Гейдельберг: Springer.

Google Scholar

Блюм, Х.-П., Штар, К., и Лайнвебер, П. (2011). «Bodenkundliches Praktikum», в Eine Einführung в Pedologisches Arbeiten Für Ökologen, Insbesondere Land-Und Forstwirte, Und Für Geowissenschaftler , Heidelberg: Spektrum Akademischer Verlag).

Google Scholar

Боатенг, С.А., Цикерманн, Дж., И Корнахренс, М. (2006). Влияние птичьего помета на рост и урожай кукурузы. West Afr. Дж.Appl. Ecol. 9, 1–11. DOI: 10.4314 / wajae.v9i1.45682

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Баума, Дж. (2016). «Последствия подхода взаимосвязи при оценке качества воды и почвы в зависимости от управления твердыми и жидкими отходами», в документе «Управление экологическими ресурсами и подход взаимосвязи». Управление водными ресурсами, почвой и отходами в контексте глобальных изменений . изд Х. Хеттиараччи (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer Berlin Heidelberg), 179–209.

Google Scholar

Брэди, Н.К., и Вейль Р. Р. (2017). Природа и свойства почв . Бостон, Массачусетс: Пирсон.

Google Scholar

Брок К., Оберхольцер Х.-Р. и Франко У. (2017). Баланс органического вещества почвы как практический инструмент для оценки воздействия на окружающую среду и поддержки управления в земледелии. Eur. J. Почвоведение. 68, 951–952. DOI: 10.1111 / ejss.12495

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бирн, Л. Б. (2007). Структура среды обитания. Фундаментальная концепция и основы экологии городских почв. Urban Ecosyst. 10, 255–274. DOI: 10.1007 / s11252-007-0027-6

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кардосо, Р. Б. С. М. (2014). Судьба загрязняющих веществ в городских почвах и отложениях. Новые оценки и последствия для рисков . Кандидат наук. диссертация, Манчестер.

Чаттерджи, А., Лал, Р., Велополски, Л., Мартин, М. З. и Эбингер, М. Х. (2009). Оценка различных методов определения углерода в почве. CRC. Крит. Rev. Plant Sci. 28, 164–178. DOI: 10.1080 / 07352680

6556

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Коббина, П. Б., и Эрдиав-Кваси, М. О. (2016). «Урбанизация в Гане: понимание и значение для управления городским хозяйством», в книге «Рост населения и быстрая урбанизация в развивающемся мире, », ред. У. Г. Бенна и С. Б. Гарба (Херши, Пенсильвания: IGI Global), 82–104.

Google Scholar

Коббина, П. Б., Эрдиав-Кваси, М. О., и Амоатенг, П. (2015). Урбанизация Африки.Последствия для устойчивого развития. Города 47, 62–72. DOI: 10.1016 / j.cities.2015.03.013

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кофи, О., Коне, Д., Ротенбергер, С., Мозер, Д., и Зубрюгг, К. (2009). Совместное компостирование фекального ила и твердых органических отходов для сельского хозяйства. Динамика процесса. Water Res. 43, 4665–4675. DOI: 10.1016 / j.watres.2009.07.021

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Корти, Г., Уголини, Ф. К., Аньелли, А., Чертини, Г., Куниглио, Р., Берна, Ф. и др. (2002). Скелет почвы, забытый запас углерода и азота в почве. Eur. J. Почвоведение. 53, 283–298. DOI: 10.1046 / j.1365-2389.2002.00442.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дэвис Б. Э. (1974). Потери от возгорания как оценка органического вещества почвы 1. Почвоведение. Soc. Am. J. 38: 150. DOI: 10.2136 / sssaj1974.03615995003800010046x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дико, Г.(2016). Изменение углерода в почве и потоки CO ₂ при различных способах использования сельскохозяйственных земель в бассейне реки Веа, Верхний Восточный регион Ганы . Докторантура, Кумаси, Гана.

Диксон, К. Б., Беннех, Г., и Эсса, Р. Р. (1988). Новая география Ганы. Харлоу: Лонгман.

Drechsel, P., and Dongus, S. (2010). Динамика и устойчивость городского сельского хозяйства. Примеры из Африки к югу от Сахары. Sustain. Sci. 5, 69–78. DOI: 10.1007 / s11625-009-0097-x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дрехсел, П.редактор, (2002). Сравнение истощения питательных веществ в почве в типичных городских, пригородных и 783 сельских системах земледелия в Гане . Бангкок: Международный институт управления водными ресурсами.

Google Scholar

Дрехсел, П., Грефе, С., и Финк, М. (2007). Продовольствие, питательные вещества и виртуальная вода из сельских и городских районов в отдельные города Западной Африки. Water Manag. 115, 1–39. DOI: 10.3910 / 2009.115

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дрехсел П., Кунце Д.(2001). «Компостирование отходов для городского и пригородного сельского хозяйства», в Завершение цикла питательных веществ между сельскими и городскими районами в Африке к югу от Сахары , ред. П. Дрехсел, Д. Кунце (Уоллингфорд; Коломбо: CABI Pub; Международный институт управления водными ресурсами).

Google Scholar

Duah-Yentumi, S., Rønn, R., and Christensen, S. (1998). Питательные вещества, ограничивающие рост микробов в почве тропических лесов Ганы, под разными методами. Заявл. Soil Ecol. 8, 19–24. DOI: 10.1016 / S0929-1393 (97) 00070-X

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эдмондсон, Дж.Л., Дэвис, З. Г., Гастон, К. Дж., И Лик, Дж. Р. (2014). Городское земледелие на приусадебных участках поддерживает качество почвы, на которую отрицательно влияет традиционное сельское хозяйство. J. Appl. Ecol. 51, 880–889. DOI: 10.1111 / 1365-2664.12254

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эдмондсон, Дж. Л., Дэвис, З. Г., Маккормак, С. А., Гастон, К. Дж., И Лик, Дж. Р. (2011). Уплотнены ли почвы в городских экосистемах? Общегородской анализ. Biol. Lett. 7, 771–774.DOI: 10.1098 / RSBL.2011.0260

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

FAO. Руководство по описанию почв, 4-е изд. . Рим: Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций. (2006).

Фусейни И., Кемп Дж. (2016). Характеристика роста городов в Тамале, Гана. Анализ реакции городского руководства на инфраструктуру и предоставление услуг. Привычка. Int. 56, 109–123. DOI: 10.1016 / j.habitatint.2016.05.002

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Статистическая служба Ганы (2014). Перепись населения и жилищного фонда 2010 года. Аналитический отчет округа . Аккра: столица Кумаси.

Хазелтон, П. А., Мерфи, Б. У. (2016). Интерпретация результатов испытаний почвы. Что означают все числа? Южный ВМЦ, Австралия: CSIRO Publishing, Clayton.

Google Scholar

Хайткамп, Ф., Якобс, А., Юнгкунст, Х. Ф., Хайнце, С., Вендланд, М., Кузяков, Ю. (2012). «Процессы динамики углерода в почве и круговорот углерода в экосистемах в изменяющемся мире», Рикарбонизация биосферы.Экосистемы и глобальный углеродный цикл , ред. Р. Лал, К. Лоренц, Р. Ф. Хюттль, Б. У. Шнайдер и Дж. Фон Браун (Дордрехт: Springer), 395–428

Google Scholar

Hothorn, T., Hornik, K., and Zeileis, A. (2006). Беспристрастное рекурсивное разбиение. Структура условного вывода. J. Comput. График. Стат. 15, 651–674. DOI: 10.1198 / 106186006X133933

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Императо, М., Адамо, П., Наимо, Д., Ариензо, М., Станционе, Д., и Виоланте, П. (2003). Пространственное распределение тяжелых металлов в городских почвах г. Неаполя (Италия). Environ. Загрязнение. 124, 247–256. DOI: 10.1016 / S0269-7491 (02) 00478-5

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

ISO 10390 (2005). Качество почвы — Определение pH . Женева: Международная организация по стандартизации.

Рабочая группа IUSS WRB (2014 г.). Мировая справочная база почвенных ресурсов, 2014 г.Международная система классификации почв для наименования почв и создания легенд для почвенных карт . Рим: ФАО.

Джим, К. Ю. (1998). Характеристики городских почв и ограничения для озеленения в Гонконге. Landsc. Градостроительный план. 40, 235–249. DOI: 10.1016 / S0169-2046 (97) 00117-5

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Joimel, S., Cortet, J., Jolivet, C.C., Saby, N.P.A., Chenot, E.D., Branchu, P., et al. (2016). Физико-химические характеристики верхнего слоя почвы для противопоставления лесных, сельскохозяйственных, городских и промышленных земель во Франции. Sci. Total Environ. 545–546, 40–47. DOI: 10.1016 / j.scitotenv.2015.12.035

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лабриер, Н., Локателли, Б., Ломонье, Ю., Фрейкон, В., и Берну, М. (2015). Эрозия почв во влажных тропиках. Систематический количественный обзор. Agric. Экосист. Environ. 203, 127–139. DOI: 10.1016 / j.agee.2015.01.027

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лал, Р. (2004). Связывание углерода в почве влияет на глобальное изменение климата и продовольственную безопасность. Наука 304, 1623–1627. DOI: 10.1126 / science.1097396

.