Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Феномен пространственной вариабельности почвенных свойств и статистические методы его изучения 10-52
1.1. Уровни структурной организации в почвенном покрове 11-14
1.2. Особенности почвенного покрова как объекта наблюдения 14-16
1.3. Соотношение разных уровней неоднородности при опробовании почв 16-20
1.4. Случайная величина как модель изменчивости почвенных свойств 20-28
1.5. Масштабные эффекты 28-33
1.6. Составляющие пространственного варьирования почвенных свойств 33-35
1.7. Почвенные свойства как случайные функции координат 35-42
1.8. Семивариограммы и пространственные интерполяции 42-43
1.9. Некоторые примеры использования анализа пространственного распределения почвенных свойств при помощи
теории регионализованной переменной 43-47
1.10. Фракталы как модель пространственной изменчивости свойств почв 47-51
1.11. Краткий исторический очерк использования количественных методов для характеристики почвенной вариабельности 51-60
1.12. Некоторые направления исследования пространственной вариабельности почвенных свойств 60-61
Глава 2. Объекты и методы исследования 62-79
2.1. Описание объектов 62-73
2.2. Аналитические погрешности 73-75
2.3. Способы визуального анализа данных 76-79
Глава 3. Модель случайной выборки 80-116
3.1. Вариабельность состава и свойств дерново-подзолистой почвы (пример анализа данных) 80-102
3.2. Оценка влияния особенностей проб и размеров объекта 102-114
3.3 .Заключение по главе 3 114-116
Глава 4. Модель случайного поля 117-162
4.1. Методические вопросы применения теории случайных функций к почвенным данным 117-123
4.2. Результаты линейного опробования
дерново-подзолистых почв под лесом 123-150
4.3. Площадное опробование 150-162
Глава 5. Фрактальные характеристики варьирования 163-191
5.1. Использование показателя «фрактальной размерности» для характеристики вариабельности мощности гумусового горизонта на разновозрастных отвалах 163-172
5.2. Фрактальные характеристики пространственной вариабельности содержания ортштейнов 172-190
5.3. Заключение по главе 5 191
Глава 6. Временная изменчивость почвенных свойств и методологические вопросы ее изучения 192-218
6.1 .Изменчивость почвенных объектов как их естественное состояние 192-194
6.2. Источники вариабельности данных о динамике почвенных свойств
6.3 .Индикаторы изменений почвенных свойств
6.4. Специфика почв, находящихся в сельскохозяйственном использовании
6.5.Особенности динамики лабильных почвенных свойств
6.6. Динамика отдельных почвенных свойств
6.7. Заключение по главе 6
Глава 3. Модель случайной выборки 80-116
3.1. Вариабельность состава и свойств дерново-подзолистой почвы (пример анализа данных) 80-102
3.2. Оценка влияния особенностей проб и размеров объекта 102-114
3.3.Заключение по главе 3 114-116
Глава 4. Модель случайного поля 117-162
4.1. Методические вопросы применения теории
случайных функций к почвенным данным 117-123
4.2. Результаты линейного опробования
дерново-подзолистых почв под лесом 123-150
4.3. Площадное опробование 150-162
Глава 5. Фрактальные характеристики варьирования 163-191
5.1. Использование показателя «фрактальной размерности» для характеристики вариабельности мощности гумусового горизонта на разновозрастных отвалах 163-172
5.2.Фрактальные характеристики пространственной
вариабельности содержания ортштейнов 172-190
5.3. Заключение по главе 5 191
Глава 6. Временная изменчивость почвенных свойств и методологические вопросы ее изучения 192-218
6.1 .Изменчивость почвенных объектов как их естественное состояние 192-194
6.2. Источники вариабельности данных о динамике почвенных свойств 194-201
6.3 .Индикаторы изменений почвенных свойств 202-204
6.4. Специфика почв, находящихся в сельскохозяйственном использовании 204- 205
6.5.Особенности динамики лабильных почвенных свойств 205-207
6.6. Динамика отдельных почвенных свойств 207-208
6.7. Заключение по главе 6 218
Глава 7. Изменчивость вариабельности свойств почв во времени (на примере пахотных дерново-подзолистых почв)
7.1. Константные условия опробования
7.2. Влияние площадей опробования на параметры динамик свойств
7.3 Соотношение динамик разных временных масштабов 7.4. Пример ложной динамики
7.5. Характер взаимосвязей между почвенными свойствами 7.6. Влияние размеров объекта исследование на корреляционные связи между свойствами 287-290
7.7. Устойчивость пространственных структур исследуемых признаков во времени 290-300
7.8. Оценка динамики состояния пахотной дерново-подзолистой почвы при помощи многомерных статистических методов 301-310
Глава 8. Некоторые методологические и методические следствия пространственной вариабельности почвенных свойств 311-342
8.1. Получение информации о почве 311-319
8.2. Особенности опробования при режимных наблюдениях 319-323
8.3. Влияние пространственной организации свойств на взаимосвязи между ними 323-325
8.4.Пространственная вариабельность свойств и классификация почв 325-338
8.5. Некоторые подходы к учету пространственной вариабельности свойств при оценке качества угодий 338-342
Заключение 343-349
Выводы 350-352
Литература
- Особенности почвенного покрова как объекта наблюдения
- Аналитические погрешности
- Оценка влияния особенностей проб и размеров объекта
- Фрактальные характеристики пространственной вариабельности содержания ортштейнов
Особенности почвенного покрова как объекта наблюдения
Общепризнанно, что в почвенном покрове можно выделить определенные структурные уровни организации (Воронин, 1979, Розанов, 1983, Hoosbeek, Bryant, 1992).
«Под структурным уровнем организации того или иного объекта понимается такая группа материальных объектов определенной формы, строения и состава, все индивидуальные представители которой характеризуются принципиально однотипным характером превращения вещества и энергии и однотипными как по направлению, так и по интенсивности взаимодействиями» (Розанов, 1983, стр.21). Начиная с А. Д. Воронина (1979), в почве выделяются следующие структурные уровни:
Каждому из этих уровней соответствуют определенные линейные размеры, так что предметная шкала сопровождается размерностной шкалой. Отметим, что такое разделение является чисто качественным и градации имеют лишь приблизительные линейные размеры. Так, например, уровень агрегатов включает в себя и агрегаты размером менее 1 мм, и агрегаты, большие 5 см. Название уровней также может рассматриваться как некоторая условность, поскольку к определенному уровню могут быть отнесены структурные элементы близких размеров, но разного генезиса, например, к тому же агрегатному уровню в дерново-подзолистой почве могут быть отнесены и ортштейны.
Уровень, промежуточный между уровнем агрегатов и уровнем горизонта, выделяется не всегда, однако некоторые исследователи работали в основном на этом уровне (Корнблюм, 1970, 1975). По уже сложившейся традиции почвенный покров территории считается предметом изучения географии почв, в нем может быть выделено разное число уровней организации (Фридланд, 1984).
Наибольшие дискуссии среди почвоведов вызвали уровни почвенного индивидуума, или педона. и полипедона. В отличие от ясных дискретов предыдущих уровней и дискретов на более высоких уровнях, педон представляет собой нечто, выделяемое в непрерывном почвенном пространстве, тот конкретный объем почвы, с которым почвовед непосредственно взаимодействует при исследовании почвенного покрова. Обзор развития представлений о педоне можно найти в книге Б. Г. Розанова (1983). Педон рассматривается в качестве наименьшей почвенной единицы в американской классификации почв. Размеры его строго не фиксируются, однако его площадь лежит в пределах от 1 до 10 м2.
Существует две противоположные точки зрения на проблему определения педона - педон как естественное природное тело и педон как объем почвы, внутри которого реализуется определенная доля пространственной вариабельности свойства (Cline, 1963, Jonson, 1963, Knox, 1965, Van Vambeke, 1966, Карпачевский, 1977, Козловский 1970, 1972). Первое определение кажется естественным для контрастного почвенного покрова, но не вполне понятно, как выделять педон на почвенном покрове с постепенно меняющимися в пространстве признаками. Основные возражения против второго определения сводятся к тому, что для разных свойств требуется разная площадь для выявления фиксированной доли вариабельности; на разных глубинах размеры этой площади будут разными; как определить, какие из свойств следует признать важными для выделения педона, а какими можно пренебречь?
И все-таки основной вопрос - существует ли педон в любом почвенном покрове, остается открытым. А именно: Можно ли предложить некоторую стандартную процедуру, которая в любых условиях позволяли бы выделить педон?
И даже если такая процедура будет предложена, каковы основания для того, чтобы считать размеры педона именно такими, какими они принимаются в американской классификации?
В последних работах Е.А. Дмитриева приводятся доводы в пользу несостоятельности концепции педона (1983, 1991, 1993), основанные на анализе процедур деления почвенного пространства (почвенного покрова), так и процедур объединения (низшие уровни почвенной иерархии). Рассматривая проблему объекта почвенных классификаций (ОПК), он отмечает, что «Гораздо более подходящими на роль ОПК в американской классификации можно считать педоны, сравнение которых друг с другом позволяет относить их к одному или разным классам низшего уровня. Но если педон, по определению, представляет собой минимальный объем, обладающий всеми свойствами почвы, то анализироваться должен только этот минимальный объем и не меньше, тем более что он и определен как элемент опробования (Soil Taxonomy, 1975). При площади педонов от 1 до 10 м задача технически очень сложна и тем не менее своего методического решения она не получила.».
Б.Г. Розанов (1983) считает, что понятие «полипедон» больше всего соответствует элементарному почвенному ареалу, под которым В.М. Фридланд понимает объем почвы, относящийся к какой-либо одной классификационной единице наиболее низкого ранга, занимающий пространство, со всех сторон ограниченное другими элементарными почвенными ареалами или непочвенными образованиями (Фридланд, 1972).
Не вдаваясь в тонкости дискуссии по этому вопросу, отметим, что несмотря на спорность определений, в зарубежном почвоведении понятия педон-полипедон широко употребляются для обозначения пространственного уровня в пределах до 10 м (педон) и в пределах нескольких сотен метров (полипедон). Часто для полипе-дона используется синоним «уровень поля» (field scale), подчеркивающий пространственные размеры последнего. Следует иметь в виду, что размер поля в Европе не превышает нескольких гектаров. Таким образом, несмотря на дискуссионность, понятие «педона» широко используется в зарубежной почвенной литературе и все чаще начинает употребляться российскими почвоведами. Под педоном интуитивно понимается пространство, в пределах которого почва может считаться однородной. По-видимому, более точное и стандартизированное определение педона просто невозможно, да и не нужно. Достаточно приблизительно определить верхний предел его размеров и здесь возможно любое разумное число.
Аналитические погрешности
Если линейное опробование дает лишь единичное сечение случайного поля почвенных свойств, то площадное опробование позволяет построить карту свойства и тем самым выявить новые черты его пространственной организации. При обработке «площадных» данных можно выделить две фазы: 1) собственно анализ особенностей пространственной вариации и 2) использование этой информации в прикладных целях.
В почвоведении площадное опробование издавна применяется для составления почвенных карт разного масштаба, однако при этом до последнего времени почти не использовались методы количественной обработки данных, а все контура проводились на основании сопоставления почвенных и других данных (рельефа, растительности, сведений о материнских породах и т.п.). Причинами этого были как высокая стоимость получения первичной количественной информации, так и отсутствие запросов со стороны практики на получение достаточно точных почвенных и агрохимических карт крупного масштаба. В последнее время в связи с осознанием необходимости мониторинга различного рода загрязнений природной среды и развитием концепции земледелия, поддерживаемого высокими технологиями или "точного" земледелия ("highech sustainable agriculture", "precision agriculture, Robert, 1993), основанного на учете пространственной вариабельности характеристик конкретного поля, наблюдается усиление активности в этой области. В этом разделе мы рассмотрим примеры пространственной вариабельности свойств почв сельскохозяйственного угодья. Небольшой пример из области мониторинга почвенных свойств приведен в гл.7. "Точное" земледелие предполагает использование геоинформационных систем (ГИС), систем дистанционного зондирования, систем определения местоположения при помощи спутников и компьютеризированных сельскохозяйственных машин. Его цели - снизить себестоимость сельскохозяйственной продукции и энергозатраты, сократить загрязнение земель и вод. Новые экономические условия и распространение фермерского способа хозяйствования делают потенциально возможным адаптацию и развитие передовых технологий в России.
Внедрение "точного" земледелия связано не столько с техническим обеспечением, которое на сегодняшний день имеет фиксированную стоимость, сколько с получением подробной информации о конкретном поле. Пространственное варьирование почвенных и агрохимических характеристик должно быть задокументировано и связано с разницей в урожаях. Такая задача требует научного и методического решения с учетом местных условий. Наибольшая трудность состоит именно в получении количественной информации о конкретном поле (Robert, 1993).
Пространственное распределение агрохимически важных свойств на угодье есть результат действия совокупности естественных процессов и практики землепользования. Внесение удобрений, повышая средний уровень содержания питательных веществ, обьмно приводит к возрастанию пространственной вариабельности этих показателей, причем в такой степени, что варьирование, обусловленное естественными факторами, составляет лишь малую долю антропогенного. Так, например, если на дерново-подзолистых почвах содержание подвижного фосфора в слое 0-10 см находится в диапазоне 1-3 мг/100 г, то внесение удобрений расширяет этот диапазон от 1-3 на практически не удобренных участках до 10-15 мг/100 г и более - на удобренных. Подобная пестрота наиболее выражена на освоенных почвах и по мере окультуривания она должна была бы нивелироваться, однако этого не наблюдается и серьезным фактором создания и поддержания пестроты сельскохозяйственных угодий является низкий уровень агротехники. Особенно сильно это проявляется в засушливые годы (Прохорова, Фрид, 1993).
Сложившаяся практика характеристики угодья при помощи небольшого числа смешанных образцов, давая представление о среднем уровне свойств, не позволяет выявить истинные масштабы пространственной неоднородности.
Влияние рельефа на распределение агрохимических свойств пахотных почв изучалось в работах (Прохорова, Сорокина, 1978, Прохорова, 1980, Прохорова, Фрид, 1983, 1993). Удалось достоверно выявить различия по агрохимическим свойствам мезорельефа, однако не были выявлены эти различия для элементов микрорельефа, хотя мелкая пестрота почвенного покрова и урожайности чаще всего обусловлена именно микрорельефом (Федоровский, 1979). Неровности микрорельефа хорошо обнаруживаются по состоянию растений, в том числе по их высоте, цвету листьев, мощности развития (Соколов, 1947). Особенно резко влияет микрорельеф на развитие растений в засуху или в период длительного переувлажнения (Прохорова, 1980).
Федоровский (1978), изучая микрораспределение питательных веществ в почве, установил связь содержания подвижных фосфора, калия и азота с элементами микрорельефа. Для гумуса хотя и выявляется сопряженность контуров изолиний с элементами микрорельефа, однако соответствие наблюдается лишь для минимальных и максимальных значений с наиболее выраженными элементами микрорельефа.
Следует отметить, что не любая неоднородность влияет на рост и развитие растений (Федоровский, 1979). Растения не только могут нормально расти и развиваться при неравномерном распределении питательных веществ в почве, но и сами способствуют созданию подобной неоднородности, аккумулируя питательные вещества в корневой зоне растения.
В качестве примера пространственной неоднородности агрохимических свойств в пределах сельскохозяйственного угодья рассмотрим результаты экспериментов на двух полях УОПЭЦ МГУ "Чашниково".
Поле 2 (по нумерации в Истории полей хозяйства) Опыт проведен в 1984 г на уравнительном посеве ячменя на площади, предназначенной для закладки длительного агрохимического опыта. Этот участок захватывает части двух смежных полей севооборота. Территория представляет собой слабовыраженный склон северо-восточной экспозиции. По внешнему виду посевы пестры, имеются участки с угнетенной растительностью, которые часто совпадают с вымочками.
Оценка влияния особенностей проб и размеров объекта
Для сопоставления динамик разного временного масштаба в 1987 году был проведен специальный опыт. Образцы отбирались каждый месяц в течение девяти дней с глубины 4 см на двух одинаковых опытных площадках, заложенных на противоположных концах 3-го поля, занятого клевером, и достаточно удаленных друг от друга. В каждый день исследования на каждой из площадок отбиралось по 7 образцов. Таким образом, всего было отобрано 9 7 4 2= 504 образца. В них определялась влажность термовесовым методом и численность цитратиспользующих микроорганизмов чашечным методом.
Как можно видеть из рис.7.12, динамика влажности имеет сложный характер. В самых общих чертах влажность почвы в июне несколько меньше, чем влажность в июле, минимальная влажность наблюдается в августе, а к сентябрю она вновь повышается.
Каждый из сроков исследования имеет свои особенности. Так, если в июне на обоих вариантах опыта (площадках) наблюдается общая тенденция к уменьшению среднего уровня влажности, то в последующие два срока на каждой из площадок средние тенденции различаются, а в сентябре - характер временной изменчивости на площадках вновь становится близким.
Помимо разницы в средних значениях, наблюдается временная изменчивость степени вариабельности влажности. Так, в июне в первый день исследования размах значений очень велик на обеих площадках , но к последнему дню этого срока он существенно уменьшается (рис.7.12), становится приблизительно равным на этих объектах.
В отдельные сроки размах варьирования оказывается разным на разных площадках. Так, в июле размахи значений влажности на первой площадке почти в два раза превышают размахи на второй, в августе в отдельные дни размахи оказываются близкими, а в другие - площадки сильно различаются по степени вариабельности.
В отдельные сроки исследования обнаруживается как изменчивость средних (медиан), так и изменчивость размахов значений. Минимальные значения, как обычно, приурочены к августу. В каждый из сроков исследования наблюдается по крайней мере один всплеск разнообразия численности (рис.7.12), отражающийся в увеличении размахов.
Для количественного учета динамик свойств разных временных масштабов может быть использован многофакторный дисперсионный анализ, однако для его применения требуется хотя бы приблизительное соблюдение двух основных условий - нормальности распределений значений свойств и однородности дисперсий по градациям факторов (Дмитриев, 1995). Рассмотрим, насколько выполняются эти условия.
Распределения Поскольку повторность в каждый день была не слишком большой, точная проверка нормальности распределений не проводилась. Однако представление данных на нормальной бумаге показывает, что гипотеза о возможности аппроксимации распределений значений влажности нормальным законом, как правило, не отвергается, а для численности микроорганизмов - должна быть отвергнута в пользу логарифмически нормального распределения. Поэтому для дальнейшего анализа исходные данные о численности микроорганизмов были прологарифмированы.
.Проверка гипотез об однородности дисперсий Проверка гипотез об однородности дисперсий, проведенная помощи критерия Fmax, (Дмитриев, 1995) показала, что как для влажности, так и логарифмов численностей микроорганизмов дисперсии по градациям факторов оказываются неоднородными (табл.7.6). Однако этот критерий, фиксируя различие дисперсий, не указывает, какой из факторов ответственен за появление разных дисперсий.
Представление на нормальной бумаге распределений логарифмов дисперсий влажности (А) и численности микроорганизмов (Б)
Однако оценки дисперсий свойств, в свою очередь, являются тоже случайными величинами и для них тоже может быть проведен дисперсионный анализ. Но так как распределение дисперсий даже для нормальных величин имеет отличное от
259
нормального распределение (х2), т0 перед проведением анализа оценки дисперсий по градациям факторов должны также быть преобразованы. Для этой цели вполне подходящим может быть логарифмическое преобразование, хотя, конечно, более аккуратная оценка требовала бы использования функции, обратной распределению X2. Из рис.7.13 можно видеть, что подобное преобразование дисперсий очень неплохо приводит к нормализации их распределений.
Дисперсионный анализ показывает, что дисперсии влажности и численности микроорганизмов зависят от месяца опробования (микроорганизмы, влажность) и от сочетания месяц-день исследования (микроорганизмы).
Минимальная дисперсия влажности наблюдается в июне, максимальная - в августе. Июль и сентябрь примерно одинаковы по величинам дисперсий. Сравнение дисперсий показывает, что июньский срок отличается от июльского и августовского, а августовский — от сентябрьского. Возрастание дисперсий влажности в середине вегетационного периода может быть связано с влиянием клевера, с одной стороны, перераспределяющего поступающие осадки, а с другой - создающего неоднородность почвенной влажности путем усиленного поглощения влаги корнями в отдельных участках почвы.
Для численности микроорганизмов минимальные и почти равные дисперсии наблюдаются в июне и июле, а к сентябрю они возрастают. Именно эти отличия и оказываются значимыми. Таким образом, разнообразие значений влажности и численности микроорганизмов может меняться от срока к сроку в течение вегетационного периода и более того, разнообразие численности микроорганизмов в отдельные месяцы может меняться также и в течение более коротких промежутков - в течение нескольких дней. Учтенные факторы «объясняют» от четверти (24,5% влажность) до почти половины (49,5% - микроорганизмы) изменчивости дисперсии признака.
Трехфакторный дисперсионный анализ данных о влажности почвы показывает, что ее средний уровень определяется в целом днем и месяцем исследования и местоположением площадки (вариантом). В то же время выявляется специфика сочетаний срока и дня исследования, срока и местоположения и сочетания всех трех факторов (табл..7.7). Иными словами, хотя общая тенденция изменения влажности во времени может быть получена по малой площадке, суждение о масштабах ее изменения зависит от того, где выбрана экспериментальная площадка, поскольку в отдельные сроки результаты, получаемые на разных площадках, могут сильно различаться. Более того, игнорирование многообразия ситуаций по степени увлажнения может серьезно исказить выводы о характере увлажнения территории.
Масштабы изменения средних значений влажности в течение 9 дней в некоторых случаях вполне сопоставимы с изменениями средних от месяца к месяцу.
Для численности микроорганизмов день исследования как таковой оказывается незначимым. Однако достаточно сильно влияет место отбора проб. Так же значимыми оказываются сочетания день и место отбора и день и месяц.
Таким образом, если для влажности почвы наблюдается устойчивая изменчивость средних значений в зависимости от низшего уровня временного фактора (дня) во все месяцы исследования, для численности микроорганизмов о такой зависимости говорить не приходится. В отдельные месяцы ежедневная динамика численности выражена (июль, первая площадка), к сентябрю «кратковременные» циклы затухают. Как на влажность, так и на численности микроорганизмов влияет местоположение площадки отбора проб даже на таком сравнительно однородном в почвенном отношении участке, так что если на одном участке ежедневная динамика выражена, то на другом ее может не быть при всем внешнем сходстве условий.
Фрактальные характеристики пространственной вариабельности содержания ортштейнов
Пространственная изменчивость почвенных свойств должна находить отражение в почвенных классификациях. Показано, что неучет размеров объектов почвенных классификаций приводит к тому, что на небольших участках может быть выделено до десятка видов почв, образующих "гребенку" в своем чередовании. Применение методов нечетких множеств позволяет выделить "ядра" и "переходы", причем для дерново-подзолистых почв именно переходы занимают основные площади.
Пространственная вариабельность почвенных свойств в масштабах сельскохозяйственного угодья является одной из причин пестроты урожая сельскохозяйственных культур. Антропогенное воздействие может приводить к модификации ясных зависимостей состава и свойств почв от внешней среды, например, способ внесение удобрений может изменить зависимость свойств дерново-подзолистых почв от рельефа. При оценке качества угодья должна учитываться не только степень пространственной неоднородности его свойств, но и характер размещения элементов этой неоднородности в пространстве. С учетом возможностей локального "исправления" пространственных неоднородностей может быть предложена классификация угодий.
Для ряда почвенных свойств обнаруживается возможность аппроксимации их закономерностей пространственного размещения закономерностями, присущими фракталам. Установлено, что почвенный покров в пределах первых десятков метров может быть представлен в виде чередующихся участков с выраженными фрактальными свойствами и участков, на которых они отсутствуют. Можно предположить, что фрактальные участки соответствуют ненарушенными педотурбационны-ми процессами участкам или, возможно, участкам, длительное время не подвергавшимся нарушениям. Почвенный покров в этом случае можно представлять как постоянно нарушающийся и самовосстанавливающийся «фрактал». Обнаружено, что показатель фрактальной размерности может быть использован в качестве индикатора времени формирования гумусового горизонта.
Лабильные почвенные свойства обладают не только временной динамикой средних, но и изменчивостью других статистических характеристик, таких, как дисперсии, коэффициенты асимметрии и т.п. Степень варьирования признаков может меняться в течение одного вегетационного периода, а может оставаться практически неизменной, может различаться как на одном поле в разные годы, так и в один год по полям (даже в том случае, если поля заняты одинаковыми культурами). Временная изменчивость дисперсий приводит к тому, что средние значения в разные сроки определяются с разной точностью, и для обеспечения равной точности необходима разная повторность в разные сроки. Наиболее заметно это для численности микроорганизмов.
Анализ большого объема данных позволяет обнаружить ряд новых закономерностей в соотношении отдельных статистических характеристик. Для ряда свойств обнаружены хорошо выраженные зависимости между логарифмами дисперсий и логарифмами средних значений (подвижные фосфор и калий, гумус, численность микроорганизмов). Показано, что для свойств, в сильной степени измененных человеком, вид зависимостей в течение ряда лет сохраняется, но коэффициенты регрессионных уравнений меняются очень сильно. Для «биологических свойств» наблюдается слабая зависимость коэффициентов уравнений от гидротермических условий.
Степень выраженности корреляционных связей между изучаемыми свойствами зависит от способов опробования (размеры образцов, местоположение участка опробования и его размеры). В пахотном слое дерново-подзолистых почв корреляционные связи между лабильными свойствами характеризуются неустойчивостью. Они проявляются в зависимости от года на разных объектах в разные моменты времени.
Корреляционные связи между значениями определенного свойства на одной глубине в разные сроки отражают существование его пространственных структур на обследуемой территории. Для лабильных свойств обнаружено существование эфемерных элементов организации, присутствующих в одни сроки и отсутствую 348
щих в другие. В зависимости от конкретного поля и года наблюдения временная устойчивость элементов неоднородности по изучаемым признакам может проявляться в разной степени. «Временная» эфемерность некоторых элементов неоднородности может сочетаться с устойчивостью их пространственного размещения. Наиболее устойчивые пространственные структуры отмечаются для влажности почвы и для содержания органического вещества.
В отдельные годы почвенные объекты (в конкретном случае поля на дерново-подзолистой почве) в многомерном пространстве признаков могут быть четко отделены друг от друга, тогда как в другие годы такого разделения не наблюдается. Это может свидетельствовать в пользу того, что характер погодных условий года как нивелирует, так и усиливает различие полей, как естественно им присущее, так и вызываемое антропогенным воздействием. Можно думать, что длительное существование пульсаций неоднородностей может в конечном итоге приводить к появлению морфологически различных почвенных образований.
Для численности микроорганизмов и показателей, зависящих от деятельности микрофлоры (например, остаточных количеств ксенобиотиков в почве) может быть предложена модель, основывающаяся на идее накопленного воздействия темпера-турно-влажностных условий. Показано, что зависимости для квантилей численности разного уровня от накопленного воздействия могут отличаться друг от друга.
Таким образом, на примере дерново-подзолистых почв демонстрируется степень и характер варьирования отдельных компонентов состав и свойств почв и роль этого феномена при получении количественных характеристик о почве и почвенном покрове.
