Methods for Measuring Organic Carbon Content in Carbonate Soils (Review)

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

In world practice, the measurement of the mass fraction of carbon of organic compounds (Corg) in soils containing carbonates is carried out in various ways. An analysis of methods that allow solving this problem was carried out, including the latest approaches: thermogravimetry, differential scanning calorimetry, spectroscopy. It has been shown that the presence of CaCO3 does not prevent the use of the dichromatometric method (Tyurin, Walkley-Black) for determining Corg. The disadvantages of the method boil down to the laboriousness of the analysis, the need for constant presence of the operator, incomplete oxidation of organic compounds and environmental pollution. The method of measuring soil mass loss-on-ignition (LOI) is economical and rapid, but it gives an overestimated Corg content, which is associated with the inadequacy of the conversion factor of 1.724, the presence of adsorbed and chemically bound water, as well as mineral components decomposing at T = 105–550°С. The most relevant solution for finding Corg in carbonate soils is to use an analyzer and a calcimeter, although the accuracy of Corg measurements in the presence of carbonates is significantly reduced due to the quadratic summation of the errors of the two methods. The high cost of the device, maintenance, verification and repair limit its widespread use in soil laboratories. To measure the content of soil carbonates, it is possible to use both gravimetric (LOI) and volumetric (calcimeter) methods. The use of the latter is preferable for soils with a predominance of CaCO3 in carbonate composition. Preliminary removal of carbonates from soil samples is labor-intensive and can lead to partial loss of Corg due to acid extraction. The high cost of instruments and the lack of libraries of soil spectra hinder the development of vis-NIR and MIR spectroscopy as an alternative to “wet” chemistry methods. Continuing comparative studies will improve the understanding of the spatial patterns of distribution of carbon in soil organic compounds.

Full Text

ВВЕДЕНИЕ

В почве углерод присутствует в органическом веществе и индивидуальных органических соединениях (Сорг), а также в различных формах карбонатов, в основном кальция и магния (Сн). В глобальном масштабе карбонатные почвы покрывают более 30% земной поверхности [27, 48, 79], и примерно одна треть общего углерода почв представлена неорганической формой [13].

Углерод непрерывно циркулирует в биосфере Земли под влиянием химических, физических и биологических процессов. Две формы углерода тесно взаимосвязаны [88, 96]. С одной стороны, карбонаты замедляют круговорот органического углерода, стабилизируя Сорг путем физической защиты (окклюзии) от деградации [64]. С другой, органические кислоты, образующиеся в результате функционирования биоты [5], растворяют карбонаты. Углерод в виде углекислого газа, образовавшегося в ходе реакции, удаляется из системы [7, 8, 58, 60, 80, 109]. Подтверждением течения этих процессов выступает тесная взаимосвязь между содержанием Сорг и Сн (r = –0.983, p < 0.000, n = 9 [6]), характеризующая почвы Полярного Урала (хребет Большой Пайпудынский) (рис. 1).

 

Рис. 1. Взаимосвязь содержания углерода органических и неорганических соединений (ωорг) и ωн)1) в горно-тундровых карбонатных почвах Полярного Урала. Составлено по [6]. Здесь и далее ωн)1 измерена волюмометрическим методом.

 

В источниках литературы информация о взаимозависимости содержания разных форм углерода противоречива. Встречаются упоминания как о положительной и отрицательной (менее тесной) корреляции, так и об отсутствии таковой. Это определяется свойствами и генезисом почвы, источниками происхождения органических и неорганических соединений, климатическими условиями, методами землепользования и управления [51, 65, 107]. Уникальность примера почв хребта Большой Пайпудынский связана с тем, что почвы сформированы на однородных по составу элювиально-делювиальных отложениях карбонатных пород, массовая доля (w) СаСО3 которых достигает 100% (соответственно w(Сн) = 12%).

Круговорот углерода органических и неорганических соединений реагирует на изменение климата и участвует в его регулировании. Карбонаты считаются надежным палеоэкологическим индикатором и используются для региональных палеоклиматических исследований [108, 112]. Система Сн почвы является одним из крупнейших поглотителей атмосферного CO2 [24, 44, 59, 110, 111]. С другой стороны, накоплены обширные сведения о латеральном выносе растворенного углерода карбонатов. При этом масштабы водного экспорта Сн в виде Н2СО3, НСО3 и СО32– могут в несколько раз превышать уровень его стабилизации [43, 66, 77].

Таким образом, в эпоху глобальных изменений становится все более актуальной оценка запасов обеих форм углерода почв в составе общего пула элемента [27, 98]. Анализ работ по данной тематике выявил непропорционально бóльшее количество исследований, посвященных методам измерений Сорг в бескарбонатных почвах. Существенно меньшее внимание уделено сравнению подходов измерения содержания Сорг в присутствии карбонатов [34, 87]. Вместе с тем подобные исследования необходимы для интеграции планетарных данных с целью мониторинга современного состояния углерода почв и прогноза его изменений под действием природных и антропогенных факторов [72, 86]. Отсутствие сопоставимых данных является одной из причин низкой точности глобальных карт запасов углерода органических соединений почв, включая почвы, содержащие карбонаты [40].

На решение вопросов стандартизации и унификации методов измерений показателей почв направлена работа Глобальной сети почвенных лабораторий (ГЛОСОЛАН), созданной в рамках работы Глобального почвенного партнерства Продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединенных Наций (ФАО). За пять лет усилиями ученых мира разработано и представлено в открытом доступе более 20 протоколов гармонизированных методов измерений параметров почв (https://www.fao.org/global-soil-partnership/glosolan/). Работа в этом направлении продолжается.

Цель настоящего исследования – провести критический анализ методов измерений содержания углерода органических соединений в карбонатных почвах, включающий рассмотрение преимуществ и недостатков методов измерений углерода карбонатов.

ФАКТОРЫ, ВЛИЯЮЩИЕ НА ТОЧНОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ СОДЕРЖАНИЯ УГЛЕРОДА В ПОЧВЕ

В мировой практике измерение содержания углерода органических и неорганических соединений почв выполняют различными методами. При выборе методики исследований учитывают особенности химических свойств исследуемой почвы, необходимую точность результатов измерений, экспрессность, стоимость анализа, экологичность (безопасность для инженера и окружающей среды), а также возможность в одной пробе почвы измерять и другие показатели (например, N, S, O, H).

Все методы измерений содержания Сорг базируются на его окислении до оксида углерода (IV). Существуют методы сжигания органических соединений (“сухой” способ), основанные на измерении количества CO2, и методы окисления Сорг в растворах (“мокрой” способ). Последние предполагают оценку количества окислителя, пошедшего на перевод Сорг в CO2, или количества восстановленной формы используемого окислителя, образовавшейся в процессе реакции окисления–восстановления [3].

Неравномерная оснащенность химических лабораторий ограничивает сравнение результатов измерений содержания Сорг, полученных альтернативными методами. Проблемы проведения долгосрочного мониторинга отдельных территорий вызывает также смена/развитие аналитических методов исследований [49, 50]. Однако использование различных способов – далеко не единственная причина расхождения результатов измерений [67].

Серьезные трудности при интерпретации временных рядов динамики углерода почв порождает вольная трактовка прописей методов, возникающая в связи с отсутствием детального описания всех процедур. Источниками несовместимости результатов исследований почв, полученных по одной методике, могут быть также другие факторы. Приведем примеры некоторых из них:

1) изменения в схеме полевого отбора проб почвы [69], а также естественная неоднородность условий формирования почв [23, 74];

2) разная пробоподготовка почв – качество удаления неразложившихся растительных остатков [35, 45, 106], выбор размера частиц (диаметр ячеек сита), недостаточная однородность проб [36, 40];

3) выбор массы исследуемой пробы почвы, определяющей точность результата измерений (“труба Хорвица” – увеличение погрешности результата измерений по мере снижения концентрации вещества в анализируемой пробе) [104];

4) смена операторов в лаборатории [49, 50];

5) продолжительность и условия хранения почвы. Данный фактор заслуживает большего внимания в будущих исследованиях [16]. Изменения состава проб при хранении могут быть связаны с микробиологической активностью. В соответствии с работой [19], повторный анализ почв, хранившихся около 30 лет в закрытых стеклянных емкостях, не обнаружил изменения общего содержания углерода. Напротив, группой исследователей [32, 103] подтверждено снижение содержания углерода в связи с непрерывным выделением CO2.

МЕТОДЫ ИЗМЕРЕНИЙ СОДЕРЖАНИЯ УГЛЕРОДА В ПОЧВАХ

Высокотемпературное каталитическое окисление (ВКО) углерода на анализаторах. Метод измерений содержания общего углерода (Собщ) в почве на анализаторе (сжигание органических соединений и разложение карбонатов при температуре более 1000°С) признан золотым стандартом [26, 31, 36].

Данный метод имеет ряд преимуществ перед другими способами исследований углерода в почве, например:

1) гарантирует полное окисление углерода органических соединений и разложение неорганических;

2) является селективным, так как интенсивность аналитического сигнала (площадь пика СО2 на хроматограмме) не зависит от присутствия других компонентов почвы;

3) позволяет исследовать широкий диапазон массовой доли углерода – от 0.1 до 100%;

4) доступны стандартные образцы для градуировки анализатора, так как используют как индивидуальные органические соединения, так и государственные (ГСО) и отраслевые (ОСО) стандартные пробы почв, растительных материалов и других твердых объектов;

5) экспресность метода позволяет в автоматическом режиме исследовать партию проб почв, помещенных в пробоотборный диск (до 100 шт.);

6) высокая точность результатов измерений, зависящая от содержания углерода в почве. Относительные погрешности (δ) измерений содержания w (Собщ) составляют ±δ = 23, 15, 10 и 3.5% для диапазонов содержания w(Собщ) = (0.1–2); (2–5) и (5–30) и свыше 30% соответственно1.

В связи с этим метод оценки содержания общего углерода почв на анализаторе часто используют как референтный, при сравнительных исследованиях результатов измерений массовой доли углерода, полученных разными методами [86].

Недостатком данного способа является то, что для большинства анализаторов не отработаны условия раздельного измерения содержания Сорг и Сн. Поэтому, при исследовании карбонатных почв, необходима дополнительная оценка содержания углерода карбонат-ионов. В этом случае понижается точность измерений w(Сорг), так как квадратично суммируются погрешности двух методов:

ωCîðã=ωCîáùωCÍ,

δωCîðã=100Δ2ωCîáù+Δ2ωCÍωCîáùωCÍ, (1)

где d – относительная погрешность измерений массовой доли Сорг,

∆ – абсолютная погрешность измерений массовой доли Сорг.

Следует отметить, что в этом случае относительная погрешность показателя, рассчитанного по разности двух значений, значимо зависит от соотношения уменьшаемого и вычитаемого. Ниже приведены два способа решения этой проблемы: предварительное удаление карбонатов из образца почвы и измерение содержания углерода неорганических соединений волюмометрическим методом (ВММ) на кальциметре.

Реализация поставленной задачи высокотемпературным каталитическим окислением углерода на анализаторе в присутствии карбонатов предполагает приобретение трех средств измерений – анализатора, кальциметра (либо муфельной печи), аналитических весов. В сумме со стоимостью расходных материалов, обслуживания, поверки и ремонта метод ВКО углерода на анализаторах может оказаться достаточно дорогим и финансово недоступным для многих лабораторий [61].

В практическом почвоведении активно используются аналоги анализаторов. Так, согласно данным [2], коллективом Почвенного института им. В.В. Докучаева в начале 80-х годов прошлого столетия для анализа общего углерода почв был испытан экспресс-анализатор АН-7529 (Гомель). При значительном удешевлении (не менее чем в 10 раз) стоимости анализа почв на данной установке по сравнению с СNS-анализаторами прибор лишен возможности одновременного нахождения содержания иных элементов. Кроме того, верхний предел измерения w(Сорг) ограничивается 10%. Проблема дополнительного определения Сн в этом подходе решена путем замера CO2, образовавшегося при обработке второй навески почвы раствором HClO4, кулонометрическим титрованием.

Удаление карбонатов из образца почвы. Для исследований почвы на анализаторе к навеске (1.5–20 мг, в зависимости от содержания Сорг) добавляют по каплям избыток раствора хлороводородной кислоты до прекращения выделения газа (СО2). Анализ выполняют в серебряных контейнерах. При необходимости оценки w(Сн) в почве, исследуют две навески, измеряя в исходной пробе содержание общего углерода и Сорг после удаления карбонат-анионов.

Подобный прием удаления карбонатов из образца почвы применяют и для других методов [11, 34, 63, 83]. Для разложения карбонатов используют разные кислоты – HCl, H2SO3, H3PO4 [22]. Однако предварительное обескарбоначивание почвы трудоемко, а также может приводить к потере части Сорг из-за кислотной экстракции при удалении избытка раствора кислоты декантацией [10, 84]. В целях минимизации потери органоминеральных коллоидных частиц есть рекомендация проводить центрифугирование [22]. Другой метод подкисления включает фумигацию парами кислоты образца почвы, помещенного в капсулу [34, 52].

Метод подкисления in situ предполагает обработку проб почв раствором кислоты с последующей их сушкой во избежание потери кислоторастворимых компонентов. Методы подкисления на месте позволяют избежать потери растворимого в кислоте Сорг, поскольку повторное взвешивание обработанных кислотой образцов не требуется [95].

Ацидиметрия, основанная на обратном титровании оставшейся кислоты после реакции с образцом, является еще одним возможным подходом [71].

Гравиметрическое измерение потери массы почвы при выделении СО2 также было предложено как более быстрое, недорогое и точное измерение содержания углерода карбонатов [47, 78]. Так как при обработке почвы раствором кислоты при устранении ее избытка удаляются все кислоторастворимые соединения, а при использовании минимального количества кислоты карбонат-анионы заменяются на анионы используемой кислоты, то природа соединений при оценке убыли массы почвы неопределенна.

Если учитывать то, что все подходы основаны на взаимодействии карбонатов почвы с кислотой, то ограничения включают различную продолжительность реакции для разных типов карбонатов, зависящую от их реакционной способности. Кроме того, эти методы часто недостаточно точны при низком содержании карбонатов [71].

Волюмометрический метод измерений содержания углерода неорганических соединений с использованием кальциметра. Метод предполагает разложение присутствующих в почве карбонатов раствором хлороводородной кислоты. По мере выделения CO2 в реакционной емкости, соединенной с бюреткой, возрастает давление, и вода в бюретке поднимается. Изменение уровня воды является мерой количества CO2. Калибровку кальциметра проводят по навескам карбоната кальция. Хорошо зарекомендовал себя в работе кальциметр компании Eijkelkamp (Нидерланды)2, с помощью которого можно одновременно измерять содержание карбонатов в пяти образцах [6]. Использование кальциметра не трудоемко. Если учитывать то, что результат измерений относят к содержанию СаСО3, то и использовать кальциметр предпочтительно для почв, в которых в составе карбонатов доминирует СаСО3. Однако проблемы при исследовании почв, содержащих MgCO3 и Na2CO3, можно решить, выражая результат измерений в виде массовой доли Сн. Следует отметить, что мешающее действие могут оказывать соединения, взаимодействующие с раствором HCl с выделением газообразных продуктов (SO2, H2S и др.).

Относительная погрешность измерений массовой доли карбоната кальция и, соответственно, Сн для диапазонов w(СаСО3) = 0.5–5% и w(Сн) = 0.06–0.6% составляет d = 20%; w(СаСО3) = 5–15% и w(Сн) = 0.6–1.8% –d = 15%, w(СаСО3) > 15% и w(Сн) > 1.8% – d = 10%.

Как было показано выше (формула (1)), оценка w(Сорг) по разности результатов измерений содержания Cобщ и Cн приводит к повышению относительной погрешности Сорг. В качестве примера приведены (табл. 1) теоретические (рассчитанные по погрешностям методик) значения относительной погрешности измерений w(Сорг) в карбонатных почвах [87]. Погрешность зависит от доли Сн в общем содержании углерода (ωCÍωCîáù). При ωCÍωCîáù<40% погрешность измерения Сорг не превышает 20%. В свою очередь почвам, в которых преобладают карбонаты (ωCÍωCîáù = 80–90%), характерна погрешность 70–290% (пробы почв 18–23, табл. 1).

 

Таблица 1. Расчетные значения относительной погрешности (d) измерения массовой доли (w) углерода органических соединений в карбонатных почвах. Составлено по [87]

почвы

Собщ

Сн

Сорг

δ(ω(Сорг))

 

ω

±Δ

ω

±Δ

ω

±Δ

%

 ω(CÍ)ωCîáù≤ 0.4

1

13.6

1.4

0.8

0.1

12.8

1.4

11

0.06

2

6.3

0.6

0.6

0.1

5.7

0.6

11

0.1

3

6.7

0.7

1.1

0.2

5.6

0.7

12

0.16

4

4.4

0.7

0.9

0.1

3.5

0.7

19

0.2

5

2.7

0.4

0.6

0.1

2.1

0.4

20

0.22

6

6.3

0.6

1.6

0.2

4.7

0.7

14

0.25

7

6.1

0.6

1.6

0.2

4.5

0.7

15

0.26

8

5.7

0.6

1.6

0.2

4.1

0.6

15

0.28

9

23.6

2.4

7

0.7

16.6

2.5

15

0.3

10

12.1

1.2

4.4

0.4

7.7

1.3

17

0.36

11

12.4

1.2

5

0.5

7.4

1.3

18

0.4

 ω(CÍ)ωCîáù> 0.4

12

1.6

0.4

0.7

0.1

0.9

0.4

43

0.44

13

1.6

0.4

0.8

0.1

0.8

0.4

48

0.5

14

1.2

0.3

0.6

0.1

0.6

0.3

50

0.51

15

12.6

1.3

6.7

0.7

5.9

1.4

24

0.53

16

0.9

0.2

0.6

0.1

0.3

0.2

80

0.67

17

11.5

1.2

7.7

0.8

3.8

1.4

36

0.67

18

0.9

0.2

0.7

0.1

0.2

0.2

116

0.76

19

11.4

1.1

9.3

0.9

2.1

1.5

70

0.82

20

11

1.1

9.1

0.9

1.9

1.4

75

0.83

21

1.1

0.3

1

0.2

0.1

0.3

290

0.88

22

11.8

1.2

10.4

1.0

1.4

1.6

112

0.88

23

6.7

0.7

6.1

0.6

0.6

0.9

151

0.91

* Расчет w(Сорг) проводили по разности w(Собщ) и w(Сн)1, измеренных высокотемпературным окислением и волюмометрическим методом соответственно.

 

Дихроматометрический метод (модификации Тюрина и Уолкли–Блэка). Недостатки метода сводятся к трудоемкости, необходимости постоянного присутствия оператора и связаны с загрязнением окружающей среды [98].

Ограничениями метода являются присутствие в почвах Сl, Mn2+ и Fe2+, наличие трудноокисляемых компонентов, таких как пирогенный С, а также неопределенность условно принятой нулевой степени окисления углерода органических соединений в реакции с дихроматом калия [38, 39].

Однако, несмотря на очевидные сложности и ограничения, дихроматометрический метод, реализуемый в двух наиболее распространенных в мировом почвоведении вариантах – методах Тюрина и Уолкли–Блэка, до настоящего времени активно используется в практическом почвоведении. Нормативный документ3 предполагает измерение массовой доли углерода органических соединений или органического вещества (ОВ) методом их окисления дихромат-анионами, в диапазоне w(Сорг) = 0.17–8.7% (w(ОВ) = 0.3–15%).

При точности измерений 20% учет неокисляемого дихроматом калия Сорг в бескарбонатных почвах, согласно этому документу, осуществляется путем введения поправочных коэффициентов – 1.15 и 1.33 (метод Тюрина и Уолкли–Блэка соответственно). Несовпадение поправочных коэффициентов для двух вариантов “мокрого” метода, на наш взгляд, связано с большим диспергированием твердой фазы почвы и продолжительностью нагревания системы. Последние факторы приводят к большей эффективности окисления органического углерода по методу Тюрина по сравнению с методом Уолкли–Блэка [4, 86].

И хотя ряд авторов рекомендуют использовать единый поправочный коэффициент для метода Уолкли–Блэка [49, 50, 61], есть значительное количество оппонентов, отрицающих универсальность этого показателя. В многочисленных литературных источниках можно встретить иные значения поправочных коэффициентов от 1.2 до 1.85 [68, 75, 83, 86]. По мнению [25, 33, 49, 55, 61], значение поправочного коэффициента зависит от типа почвы, диапазона значений Cорг и ее гранулометрического состава. Низкое восстановление углерода может быть связано с локальными факторами, такими как значительный уровень обугленного органического вещества после пожаров [91]. Кроме того, есть мнение, что значения коэффициентов в некоторых выборках могут различаться в зависимости от климатических условий года. По мнению [77], лучшая стратегия повышения качества данных – поиск поправочных коэффициентов для конкретного участка и года. Однако подобное решение требует значительных дополнительных финансовых и человеческих ресурсов.

Относительно влияния карбонатов на результаты измерений ω(Сорг) в почвах дихроматометрическим методом в литературе можно встретить различные мнения. В работе [10] находят присутствие карбонатов ограничением использования данного метода. Согласно [1], карбонаты щелочеземельных металлов реагируют с хромовой смесью, нейтрализуя кислоту, как правило, не мешают измерению органического углерода. Действующий ГОСТ4 не содержит упоминаний о специфике работы с карбонатными почвами. Пропись метода Уолкли–Блэка подразумевает ограничение на анализ почв, содержащих значительное количество карбонизированных материалов [37]. При этом предельно допустимая массовая доля СаСО3 в почвах, пригодных для анализа, в руководящем документе не указана.

Есть упоминание о высокой изменчивости измерений содержания углерода органических соединений в случае значительного превышения содержания неорганического углерода над органическим из-за сложности разрушения карбонатов [68]. Однако представлены экспериментально полученные аргументы в пользу того, что карбонаты не влияют на измерение ω(Сорг) дихроматометрическим методом, включая почвы с высоким содержанием СаСО3 [87]. Это свидетельствует о том, что пределы измерения и погрешность, приписанные к модификации метода Тюрина и методу Уолкли–Блэка3, применимы и к карбонатным почвам.

Первым доказательством является сравнение ω(Сорг) в бескарбонатных стандартных пробах почв (ГСО 10413-2014; ОСО 11201; ОСО 21401; ОСО 29106, Россия) и в смесях этих проб почв с СаСО3. Трехкратное превышение количества углерода в составе карбонатов над органическим углеродом не влияет на результат измерений массовой доли Сорг методами Тюрина и Уолкли–Блэка [87]. Возможно, данный факт связан со спецификой строения карбонатных пород.

Вторым аргументом выступают результаты сравнения ω(Сорг) в почвах, содержащих карбонаты – исходных и лишенных карбонатов достаточным количеством раствора серной кислоты. Измерения w(Cорг) выполняли методами Тюрина и Уолкли–Блэка, в качестве референтного (опорного) значения w(Cорг) выбрали разность результатов измерений w(Собщ) (ВКО на анализаторе) и w(Сн) карбонатов (ВММ на кальциметре) (рис. 2). Из рисунка следует: все результаты измерений w(Сорг) методами Тюрина и Уолли–Блэка в исходных и обескарбоначенных пробах почв не отклоняются от реперных значений более, чем на 35%. Расхождение результатов измерений одной пробы исходной и после удаления карбонатов как методом Тюрина, так и Уолкли–Блэка не превышает 7%.

 

Рис. 2. Взаимосвязь содержания углерода органических соединений ωорг)2, измеренного методами Уолкли–Блэка (1) и Тюрина (2), и опорного значения ωорг)1 = ωобщ) – ωн)1 в исходных образцах почв (а) и в образцах, лишенных карбонатов (b). Пунктирными линиями отмечены границы относительной погрешности δ = ±35%. Здесь и далее ωобщ) измерена методом высокотемпературного каталитического окисления.

 

В настоящее время в мировой практике почвоведения все большее внимание уделяется контролю качества измерений – как внешнему (межлабораторные сличительные испытания, или “кольцевые тесты”), так и внутреннему [https://www.fao.org/global-soil-partnership/glosolan/]. Последний, как известно, может осуществляться с использованием либо альтернативного (опорного) метода, либо с помощью стандартных образцов. Диапазон измеренных дихроматометрически, аттестованных значений Сорг стандартных образцов почв составляет w(Сорг) = 0.2–9%. ГСО и ОСО на более высокие значения Сорг данного метода отсутствуют. В этой связи оценку качества дихроматометрического измерения Сорг карбонатных почв для широкого диапазона значений выполнили с помощью другого подхода (ВКО в совокупности с ВММ) [87], увеличив верхний предел измеряемого показателя с w(Сорг) = 8.7% (w(ОВ) = 15%)3 до w(Сорг) = 46% (w(ОВ) = 79%). Весь массив результатов w(Сорг) разбили на два поддиапазона: 0.17–10% (99 проб, из них 18 – карбонатные) и 10–46% (54 пробы, 4 из них – карбонатные) (рис. 3). Содержание углерода неорганических соединений в почвах соответствует интервалу 0.3–10%.

 

Рис. 3. Взаимосвязь содержания углерода органических соединений ωорг)2, измеренного методом Уолкли–Блэка, и опорного значения ωорг)1 = ωобщ)–wн)1: бескарбонатные почвы с ωорг)1 = 0.17–10% (1) и 10–46% (2), карбонатные почвы с ωорг)1 = 2–10% (3) и 10–46% (4). Пунктирными линиями отмечены границы относительной погрешности δ = ±25%.

 

В первом поддиапазоне для проб с w(Сорг) ≤ 2% относительное отклонение результатов измерения Сорг карбонатных почв по методу Уолкли–Блэка от разности массовой доли Собщ и Сн составляет более 25% (рис. 4а). Таким образом, погрешность опорного метода превышает нормированную погрешность измерения дихроматометрического измерения, равную 20%3, что неприемлемо. В этой связи проведение оценки качества результатов измерения w(Сорг) в карбонатных почвах по методу Уолкли–Блэка3 с использованием двух средств измерений (анализатор и кальциметр) возможно только при w(Сорг) > 2%. Данный экспериментально полученный вывод подтверждает и уточняет расчёт теоретических относительных погрешностей (с учетом погрешностей всех методик) – контроль качества измерений возможен для проб, в которых нижний предел w(Сорг) составляет 2% и ω(CÍ)ωCîáù не превышает 30%. На рис. 6 эта область значений выделена фигурными скобками. Следовательно, для карбонатных почв с w(Сорг) = 0.17–2% оценку качества дихроматометрических измерений допустимо проводить только с использованием стандартных образцов, аттестованных по этому методу. Однако в многолетней практике работы аналитической лаборатории подобные ГСО не встречались.

Для почв, не содержащих карбонаты, и карбонатных с w(Сорг) > 2%, включая почвы второго поддиапазона с w(Сорг) >10%, в основном (93 из 99 случаев) отклонение не превышает 20% (рис. 4б). Более того, исследование почв с w(Сорг) >10% показало высокую корреляцию измеряемого показателя (r >0.9, р <0.000, n = 54) с опорным значением (разница ВКО и ВММ). Следовательно, перспективно провести дополнительное метрологическое исследование органогенных горизонтов почв с целью аттестации методов Тюрина и Уолкли–Блэка для оценки содержания Сорг в почвах при w(Сорг) > 8.7% (w(ОВ) > 15%).

 

Рис. 4. Относительное отклонение θ(δ) измерения ωорг) методом Уолкли–Блэка от опорного ωорг) = ωобщ) – ωн)1: в карбонатных почвах с ωорг) < 2% (а) и ωорг) > 2% (1b), а также в бескарбонатных почвах (2b).

 

Необходимо отметить, что при содержании Сорг более 2% большинство значений по методу Уолкли–Блэка завышены по сравнению с опорным (рис. 5б). Коэффициенты, учитывающие неполное окисление углерода органических соединений дихромат-ионами в условиях метода Уолкли–Блэка, равны в среднем не 1.3, а 1.24. Еще большая доля органических соединений окисляется дихромат-ионами в диапазоне w(Сорг) = 10–46% (рис. 3, отклонение от линии у = х). В этом случае поправочный коэффициент снижается c 1.3 до 1.15. Это дополнительно подтверждает непостоянство значения поправочного коэффициента, зависящего от природы органических соединений почвы, а следовательно, типа почвы, условий формирования органического вещества, диапазона значений w(Сорг) в пробе и т.д.

 

Рис. 5. Расчетные значения относительной погрешности (δ) измерений (Сорг)=1% (1), 2% (2) и 5% (3), в карбонатных почвах двумя методами в зависимости от доли ω(CÍ)1ω(Cîáù).

 

Дополнительно отметим, что для результатов оценки w(Сорг)2, полученных методом Уолкли–Блэка (рис. 4) в карбонатных почвах, абсолютное отклонение обусловлено погрешностью трех методов: q(Δ) = (w(Собщ) – w(Сн) – w(Сорг)2. Поэтому при низком содержании Сорг, относительное отклонение θ(δ) оказалось таким высоким (рис. 4а).

Гравиметрический метод (измерение потери массы почвы при прокаливании). Гравиметрический метод считается экономичным, экологически безопасным, быстрым, простым и относительно недорогим способом оценки содержания обеих форм углерода [15, 100, 105, 108]. Использование метода требует обычное для большинства лабораторий оборудование – аналитические весы, сушильный шкаф, муфельную печь и фарфоровые тигли. В основе метода лежит прокаливание почвы при высокой температуре в течение определенного промежутка времени. Этот метод в основном используют для измерений массовой доли органического вещества в почвах при его содержании более 15% (очес, подстилки, торф и др.) [1], а также для пересчета результатов элементного анализа на прокаленную почву.

Соблюдение температурного режима – важнейшее требование, особенно при измерении w(Сорг) в карбонатных почвах. В литературе и нормативных документах нет единообразия рекомендуемых условий нагревания. Считают, что оптимальная температура, с одной стороны, определяется полнотой удаления органического вещества (Т = 500–600°С), с другой стороны, – сведением к минимуму потери массы, вызванной разложением карбонатов (Т = 750–850°C). В некоторых руководствах рекомендована Т = 450°С [42] или 500°С [63]. Вместе с тем только при Т = 550°C достигается полнота разложения органических соединений почвы [54]. Препятствием для точности измерений w(Сорг) может быть наличие в почвах карбонатов Cu, Fe, Mn, Mg, а также сложных карбонатов, которые разлагаются при температурах Т = 380–600°C [53, 73, 101].

Поскольку данным методом непосредственно измеряют потерю массы почвы при нагревании (считают, что при заданной температуре сгорают все органические соединения), то для расчета w(Сорг) необходимо знать долю Сорг в удаляемых соединениях (рис. 5). Согласно обзору [75], общепринятое значение доли Сорг в условно называемом органическом веществе  ωCîðãωOB= 0.58 (1/1.724) не является универсальным [63]. В литературных источниках разные его значения можно объединить в диапазон 0.4–0.71 [56, 75, 81, 87]. Непостоянство измеренного значения отношения ωCîðãωOB связано с различной природой органических соединений в почвах.

В работе [87] 153 пробы почв исследовали и гравиметрическим методом. В диапазоне w(Сорг) от 0.2 до 5% результаты измерений содержания органических соединений этим методом завышены от 85 до 18% соответственно. Следовательно, нижний предел измерений w(Сорг) составляет 5% (далее пробы, в которых w(Сорг) ≤ 5%, не рассматривали). Сравнение результатов измерений w(Сорг) разными методами с количеством органического вещества, найденного по потере массы почвы при прокаливании (72 пробы почв не содержат карбонаты и 16 – карбонатные, рис. 6-I), позволило оценить w(Сорг) в органических соединениях, удаляемых из почвы при нагревании до Т = 550°C. Это значение составило от 0.43 до 0.48 (опорное значение w(Сорг) = w(Собщ) – w(Сн), метод сравнения – метод Уолкли–Блэка).

При нагревании почв помимо разложения органических соединений протекают и другие процессы. В большей степени этот фактор зависит от минералогического состава почв, содержания глинистой и коллоидной фракций. Например, удаление химически связанной воды. Кристаллогидраты при нагревании (Т = 105–550°С) теряют воду [100]. В этом же диапазоне температур разлагаются карбонаты с более высокой летучестью [20]: азурит, малахит, сидерит, родохрозит (Т = 380–500°С), гидрокарбонат натрия (Т = 60–200°С) [20, 53, 101], магнезит и доломит (Т = 600–800°С) [73]. При Т = 500°С начинает разлагаться карбонат магния. Газообразные продукты при высоких температурах могут выделять гипсовые и сульфидные минералы [21, 82, 100]. Таким образом, присутствие в почвах карбонатов Cu, Fe, Mn, Mg, Na, а также комплексных карбонатов может исказить результаты измерений w(Сорг).

Гравиметрическим методом, последовательно нагревая навеску пробы почвы сначала при Т = 550°С, затем при Т ≥ 800°С, можно оценить и w(Сн), условно считая, что при температуре Т ≥ 800°С удаляется только газообразный продукт разложения карбонатов – СО2. Однако, с одной стороны, при Т ≥ 800°С разлагаются и галогениды, с другой – карбонат натрия полностью разлагается только при температуре Т = 1000°С [57, 75, 92]. В этой связи предложенная температура в Т = 925°С для оценки содержания карбонатов [18] представляется дискуссионной.

Сравнение волюмометрического и гравиметрического измерения неорганического углерода в 23 пробах почв для диапазона w(Сн) от 0.3 до 2% показало завышение результатов, полученных вторым методом, от 160 до 17% соответственно. В интервале w(Сн) от 2 до 4% завышение существенно снижается (на 28 и 8% соответственно). При бóльших значениях расхождение измерений данного показателя двумя методами не превышает 4% (рис. 6-II).

 

Рис. 6. Взаимосвязи массовых долей углерода органических (Iа, Ib) и неорганических (II) соединений, измеренных разными методами: расчетный метод (высокотемпературное каталитическое окисление в совокупности с волюмометрическим методом) – ωорг)1 = ωобщ) – ωн)1, метод Уолкли–Блэка – ωорг)3, гравиметрический метод – ωорг)2 и ωн)2, волюмометрический метод – ωн)1.

 

При незначительной разнице в стоимости кальциметра и муфельной печи на результаты, полученные на кальциметре, влияет меньшее количество факторов (кроме случайных), снижающих точность измерения w(Сн) по сравнению с гравиметрическим методом [87].

Инструментальные методы термического разложения соединений, содержащих углерод. В последнее время в практику исследований почв внедряются альтернативные методы измерений различных форм углерода, позволяющие преодолеть неполное окисление, удаление карбонатов, исключить использование вредных реагентов. Примерами могут служить методы, основанные на термолабильности органических и неорганических соединений [10, 48, 102]. Сочетание различных методов термического анализа (термогравиметрия, дифференциальная сканирующая калориметрия, газоэмиссионный анализ) в одном подходе делает их полезным инструментом в исследованиях почв [85].

В работе [99] протестировали возможности термографии для исследований обеих форм углерода в почвах и искусственных образцах и пришли к выводу, что данный метод может быть более надежным по сравнению с традиционными способами. Реализацию термического анализа для исследований почв [10] проводили с использованием cинхронного термоанализатора Netzsch STA 409 PC Luxx. Содержание Сорг было определено по выделению СО2 в диапазоне Т = 120–550°С, а СнТ = 550–850°С. По мнению авторов, дополнительными преимуществами этого метода являются экспрессность, относительная дешевизна и простота реализации. Однако по поводу дешевизны метода стоит усомниться. Далеко не каждой химической лаборатории доступны дериватографы.

В работе [73] показана возможность количественного измерения карбонатов в почвах на пиролизаторе Rock Eval 6. Прибор позволяет по градиенту температур в течение 30 мин измерить содержание выделенного СО2 при разложении карбонатов различных металлов и по температуре разложения идентифицировать природу карбоната металла.

Очевидно, что термические исследования почв сохраняют ограничения, приведенные при характеристике гравиметрического метода.

Спектроскопия. Последние три десятилетия активно развиваются новые методы измерений обеих форм углерода почв – спектроскопия отражения в видимом ближнем (Vis-NIR, 400–2500 нм) и в среднем (MIRS, 4000–400 см–1) инфракрасном диапазоне излучений с измерением коэффициента диффузного отражения [14, 30, 46, 93].

Не оспорим целый ряд достоинств спектроскопического анализа почв по сравнению с традиционными методами “мокрой” химии [12, 48]. Получение данных в обоих диапазонах экспрессно (одно сканирование занимает несколько секунд); пробоподготовка ограничивается в основном сушкой и измельчением почвы; не требуется деструкция анализируемого материала; почва в процессе сканирования не расходуется. Кроме того, спектр одного сканирования заданного объема пробы позволяет одновременно оценивать несколько параметров почвы (рН, общий азот, гранулометрический состав, емкость катионного обмена и др.). В этой связи использование спектроскопии позволяет избежать потенциального варьирования показателей почв, связанных с пробоотбором [90].

Развитие технологий инфракрасной спектроскопии послужило началом накопления библиотек спектров почв, охватывающих территории различных пространственных масштабов [17, 30, 62, 70]. Известны калибровочные базы данных, аккумулирующие сведения о почвах на национальном (Франция [46], Китай, [89]), континентальном (Европа [94]) и глобальном [97] уровнях.

Спектрометры – весьма дорогостоящее оборудование. Так, стоимость спектрорадиометра ASD Labspec для анализа почвы в vis-NIR диапазоне достигает 65000 $ США. Однако соотношение первоначальных инвестиций в техническое оснащение и его отдачи высоко, поскольку сканируются и анализируются десятки тысяч проб почвы, что дает значительный выигрыш по сравнению с первоначальными инвестициями [9, 29]. В совокупности эти преимущества приводят к количественному анализу почвы с гораздо более высокой производительностью и меньшими затратами, чем при использовании обычных лабораторных методов [41].

Последнее является основой оптимистического тезиса [48] об ожидаемом вытеснении традиционных физико-химических методов анализа почв спектроскопическими подходами при наличии оптимально полных хранилищ спектров. Для достижения этой цели эксперты всего мира объединяют свои усилия. Значительный вклад в развитие всех видов спектроскопии для анализа почв прилагает Глобальная сеть почвенных лабораторий.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В век глобальных изменений, происходящих в окружающей среде, актуален мониторинг содержания углерода органических соединений, в том числе в карбонатных почвах. Запрос на адекватную оценку запасов почвенного органического вещества, как основного показателя почвенного плодородия, все более возрастает и в связи с необходимостью решения вопросов продовольственной безопасности. Объединение сведений, выполненных разными методами, зачастую требует введения поправочных коэффициентов. В этой связи для создания единых баз, инвентаризации почвенных ресурсов, картографирования, прогноза изменения состояния почвенного покрова становится важным сопоставление методов измерения почвенных характеристик.

Представленный сравнительный анализ преимуществ и недостатков методов может способствовать осознанному выбору подходов к измерению содержания органического углерода в карбонатных почвах. Очевидным остается необходимость проведения дальнейших исследований по сопоставлению результатов для почв различных географических зон. В рамках поиска поправочных коэффициентов актуально использование референтных методов. Повышению качества измерений также будет способствовать проведение внешнего (проверка квалификации почвенных лабораторий посредством межлабораторных сличительных испытаний, “кольцевые тесты”) и внутреннего контроля, недопущение изменений в методических стандартах. Сохраняется потребность на разработку (в том числе на международном уровне) стандартизированных и подробных протоколов, включающих стратегии отбора проб (дизайн, глубина и время), условия хранения и метода анализа, а также гармонизацию уже накопленных сведений.

ФИНАНСИРОВАНИЕ РАБОТЫ

Исследования выполнены в рамках бюджетной темы НИР “Криогенез как фактор формирования и эволюции почв арктических и бореальных экосистем европейского Северо-Востока в условиях современных антропогенных воздействий, глобальных и региональных климатических трендов” (№ 122040600023-8).

КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ

Авторы заявляют, что у них нет конфликта интересов.

1 Ванчикова Е.В., Кондратёнок Б.М., Туманова Е.А. Методика измерений №88-17641-004-2016 (ФР.1.31.2016.23502). Почвы, грунты, донные отложения, торф и продукты его переработки, твердые материалы растительного, животного, природного и производственного происхождения, химические соединения. Методика измерений массовой доли азота, углерода, органического вещества на элементном анализаторе ЕА 1110 (CHNS-O). ИБ Коми НЦ УрО РАН: Сыктывкар, 2016. 29 с.

2 ISO 10693:1995. Soil quality – Determination of carbonate content – Volumetric method. 1995. Р. 9.

3 Ванчикова Е.В., Кондратёнок Б.М., Туманова Е.А. Методика измерений №88-17641-004-2016 (ФР.1.31.2016.23502). Почвы, грунты, донные отложения, торф и продукты его переработки, твердые материалы растительного, животного, природного и производственного происхождения, химические соединения. Методика измерений массовой доли азота, углерода, органического вещества на элементном анализаторе ЕА 1110 (CHNS-O). Сыктывкар: ИБ Коми НЦ УрО РАН, 2016. 29 с.

4 ГОСТ 26213-91 Почвы. Методы определения органического вещества. М.: Издательство стандартов, 1992. 10 с.

×

About the authors

E. V. Shamrikova

Institute of Biology, Komi Science Center, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: shamrik@ib.komisc.ru
Russian Federation, Syktyvkar

E. V. Vanchikova

Institute of Biology, Komi Science Center, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: shamrik@ib.komisc.ru
Russian Federation, Syktyvkar

E. V. Kyzyurova

Institute of Biology, Komi Science Center, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: shamrik@ib.komisc.ru
Russian Federation, Syktyvkar

E. V. Zhangurov

Institute of Biology, Komi Science Center, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: shamrik@ib.komisc.ru
Russian Federation, Syktyvkar

References

  1. Воробьева Л.А. Химический анализ почв. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1998. 270 с.
  2. Когут Б.М., Милановский Е.Ю., Хаматнуров Ш.А. О методах определения содержания органического углерода в почвах (критический обзор) // Бюл. Почв. ин-та им. В.В. Докучаева. 2023. № 114. С. 5–28. https://doi.org/10.19047/0136-1694-2023-114-5-28
  3. Пономарева В.В., Плотникова Т.А. Гумус и почвообразование. Л.: Наука, 1980. 438 с.
  4. Шамрикова Е.В., Ванчикова Е.В., Кондратёнок Б.М., Лаптева Е.М., Кострова С.Н. Проблемы и ограничения дихроматометрического метода измерения содержания почвенного органического вещества (обзор) // Почвоведение. 2022. № 7. С. 787–794. https://doi.org/10.31857/S0032180X22070097
  5. Шамрикова Е.В., Груздев И.В., Пунегов В.В., Ванчикова Е.В., Ветошкина А.А. Индивидуальные органические соединения водных вытяжек из подзолистых почв Республики Коми // Почвоведение. 2012. № 10. С. 1068–1076.
  6. Шамрикова Е.В., Жангуров Е.В., Кулюгина Е.Е., Королев М.А., Кубик О.С., Туманова Е.А. Почвы и почвенный покров горно-тундровых ландшафтов Полярного Урала на карбонатных породах: разнообразие, классификация, распределение углерода и азота // Почвоведение. 2020. № 9. С. 1053–1070. https://doi.org/10.31857/S0032180X20090154
  7. Шамрикова Е.В., Кубик О.С., Денева С.В., Пунегов В.В. Состав водорастворимой фракции почв побережья Баренцева моря: органический углерод и азот, низкомолекулярные компоненты // Почвоведение. 2019. № 11. С. 1322–1338. https://doi.org/10.1134/S0032180X19110108
  8. Шамрикова Е.В., Кубик О.С., Пунегов В.В., Груздев И.В. Влияние разнообразия биоты на состав низкомолекулярных водорастворимых органических соединений почв южной тундры // Почвоведение. 2014. № 3. С. 295–303. https://doi.org/10.7868/S0032180X14030101
  9. Ahmed Z.U., Woodbury P.B., Sanderman J., Hawke B., Jauss V., Solomon D., Lehmann J. Assessing soil carbon vulnerability in the Western USA by geospatial modeling of pyrogenic and particulate carbon stocks // J. Geophys. Res. Biogeosci. 2017. V. 122. P. 354–369. https://doi.org/10.1002/2016JG003488
  10. Apesteguia M., Plante A.F., Virto I. Methods assessment for organic and inorganic carbon quantification in calcareous soils of the Mediterranean region // Geoderma Regional. 2018. V. 12. P. 39–48. https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2017.12.001
  11. Bao S. Soil Agricultural Chemistry Analysis. Beijing: China Agriculture Press, 2000. P. 178–200 (in Chinese).
  12. Barthès B.G., Kouakoua E., Moulin P., Hmaidi K., Gallali T., Clairotte M., Bernoux M., Bourdon E., Toucet J., Chevallier T. Studying the physical protection of soil carbon with quantitative infrared spectroscopy // J. Near Infrared Spectrosc. 2016. V. 24. P. 199–214. https://doi.org/10.1255/jnirs.1232
  13. Batjes N.H. Total carbon and nitrogen in the soils of the world // Eur. J. Soil Sci. 1996. V. 47. P. 151–163.
  14. Bellon-Maurel V., McBratney, A.B. Near-infrared (NIR) and mid-infrared (MIR) spectroscopic techniques for assessing the amount of carbon stock in soils – criticalreview and research perspectives // Soil Biol. Biochem. 2011. V. 43. P. 1398–1410. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2011.02.019
  15. Ben-Dor E., Banin A. Determination of organic matter content in arid-zone soils using a simple “loss-on-ignition” method // Commun. Soil Sci. Plant Anal. 1989. V. 20 (15–16). P. 1675–1695. https://doi.org/10.1080/00103628909368175
  16. Bergh E.L., Calderon F.J., Clemensen A.K., Durso L., Eberly J.O., Halvorson J.J., Jin V.L., Margenot A.J., Stewart C.E., Pelt S.V., Liebig M.A. Time in a bottle: Use of soil archives for understanding long-term soil change // Soil Sci. Soc. Am. J. 2022. V. 1–8. P. 520–527. https://doi.org/10.1002/saj2.20372
  17. Biney J.K.M., Saberioon M., Borůvka L., Houška J., Vašát R., Agyeman P.C., et al. Exploring the suitability of UAS based multispectral images for estimating soil organic carbon: Comparison with proximal soil sensing and spaceborne imagery // Remote Sensing. 2021. V. 13. P. 1–19. https://doi.org/10.3390/rs13020308
  18. Bisutti I., Hilke I., Schumacher J., Raessler M. A novel single-run dual temperature combustion (SRDTC) method for the determination of organic, in-organic and total carbon in soil samples // Talanta. 2007. V. 71(2). P. 521–528.
  19. Blake L., Goulding K.W.T., Mott C.J.B., Poulton P.R. Temporal changes in chemical properties of air-dried stored soils and their interpretation for long-term experiments // Eur. J. Soil Sci. 2000. V. 51. P. 345–353. https://doi.org/10.1046/j.1365-2389.2000.00307.x
  20. Boyle J.F. A comparison of two methods for estimating the organic matter content of sediments // J. Paleolimnol. 2004. V. 31. P. 125–127. https://doi.org/10.1023/B:JOPL.0000013354.67645.DF
  21. Brauer A., Mingram J., Franc U., Gunter C., Schettler G., Wulf S., Zolitschka B., Negendank J.F.W. Abrupt environmental oscillations during the Early Weichselian recorded at Lago Grande di Monticchio, southern Italy // Quat. Int. 2000. V. 73–74. P. 79–90. https://doi.org/10.1016/S1040-6182(00)00066-5
  22. Brodie C.R., Leng M.J., Casford J.S.L., Kendrick C.P., Lloyd J.M., Yongqiang Z., Bird M.I. Evidence for bias in C and N concentrations and δ13C composition of terrestrial and aquatic organic materials due to pre-analysis acid preparation methods // Chem. Geol. 2011. V. 282(3–4). P. 67–83. https://doi.org/10.1016/j.chemgeo.2011.01.007
  23. Brus D.J. Statistical approaches for spatial sample survey: Persistent misconceptions and new developments // Eur. J. Soil Sci. 2021. V. 72. P. 686–703. https://doi.org/10.1111/ejss.12988
  24. Bughio M.A., Wang P., Meng F., Qing C., Kuzyakov Y., Wang X., Junejo S.A. Neoformation of pedogenic carbonates by irrigation and fertilization and their contribution to carbon sequestration in soil // Geoderma. 2016. V. 262. P. 12–19. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2015.08.003
  25. Chan K.Y., Conyers M.K., Li G.D., Helyar K.R.C., Poile G., Oates A. Soil carbon dynamics under different cropping and pasture management in temperate Australia: Results of three long – term experiments // Soil Research. 2011. V. 49. P. 320–328. https://doi.org/10.1071/SR10185
  26. Chatterjee A., Lal R., Shrestha R.K., Ussiri D.A.N. Soil carbon pools of reclaimed minesoils under grass and forest landuses // Land Degrad. Dev. 2009. V. 20. P. 300–307. https://doi.org/10.1002/ldr.916
  27. Chen L., Jing X., Flun D.F.B., Shi Y., Kuhn P., Scholten T., He J.S. Changes of carbon stocks in alpine grassland soils from 2002 to 2011 on the Tibetan Plateau and their climatic causes // Geoderma. 2017. V. 288. P. 166–174. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2016.11.016
  28. Chen Y., Barak P. Iron nutrition of plants in calcareous soils // Adv. Agron. 1982. V. 35. P. 217–240.
  29. Clairotte M., Grinand C., Kouakoua E., Thébault A., Saby N.P.A., Bernoux M., Barthès B.G. National calibration of soil organic carbon concentration using diffuse infrared reflectance spectroscopy // Geoderma. 2016. V. 276. P. 41–52. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2016.04.021
  30. Comstock J.P., Sherpa S.R., Ferguson R., Bailey S., Beem-Miller J.P., Lin F., Lehmann J., Wolfe D.W. Carbonate determination in soils by mid-IR spectroscopy with regional and continental scale models // PLoS ONE. 2019. V. 14 (2). P. e0210235. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0210235
  31. Davis M.R., Alves B.J.R., Karlen D.L., Kline K.L., Galdos M., Abulebdeh D. Review of soil organic carbon measurement protocols: A US and Brazil comparison and recommendation // Sustainability. 2018. V. 10. P. 4–8. https://doi.org/10.3390/su10010053
  32. De Nobili M., Contin M., Brookes P.C. Microbial biomass dynamics in recently air-dried and rewetted soils compared to others stored air-dry for up to 103 years // Soil Biol. and Biochem. 2006. V. 38. P. 2871–2881. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2006.04.044
  33. De Vos B., Lettens S., Muys B., Deckers J.A. Walkley-Black analysis of forest soil organic carbon: Recovery, limitations and uncertainty // Soil Use and Management. 2007. V. 23. P. 221–229. https://doi.org/10.1111/j.1475-2743.2007.00084.x
  34. Dhillon G.S., Amichev B.Y., Freitas R., Rees K. Accurate and Precise Measurement of Organic Carbon Content in Carbonate-Rich Soils // Commun. Soil Sci. Plan. 2015. V. 46(21). P. 2707–2720. https://doi.org/10.1080/00103624.2015.1089271
  35. Díaz-Zorita M., Grove J.H., Perfect E. Sieving duration and sieve loading impacts on dry soil fragment size distributions // Soil and Tillage Research. 2007. V. 94. P. 15–20. https://doi.org/10.1016/j.still.2006.06.006
  36. FAO. A protocol for measurement, monitoring, reporting and verification of soil organic carbon in agricultural landscapes-GSOC-MRV protocol. Rome, Italy, 2020а. 113 p. https://doi.org/10.4060/cb0509en
  37. FAO. Global Soil Laboratory Network. Standard operating procedure for soil calcium carbonate equivalent. Volumetric Calcimeter method. Rome: FAO, 2020. 17 р. https://www.fao.org/3/ca8620en/ca8620en.pdf
  38. FAO. Global Soil Laboratory Network. Standard operating procedure for soil organic carbon Tyurin spectrophotometric method. Rome: FAO, 2021. 18 p. https://www.fao.org/3/cb4757en/cb4757en.pdf
  39. FAO. Global Soil Laboratory Network. Standard operating procedure for soil organic carbon Walkley-Black method: Titration and colorimetric method. Rome: FAO, 2020в. 25 p. https://www.fao.org/3/ca7471en/ca7471en.pdf
  40. FAO. Soil Organic Carbon Mapping Cookbook 2nd edition. Rome: FAO, 2018. 223 p. https://www.fao.org/3/I8895EN/i8895en.pdf
  41. FAO. Soil spectroscopy training material: A primer on soil analysis using visible and near-infrared (vis-NIR) and mid-infrared (MIR) spectroscopy. Rome: FAO, 2022. 19 p. https://www.fao.org/3/cb9005en/cb9005en.pdf
  42. Fordyce F., Brereton N., Hughes J., Reay G., Thomas L., Walker A., Luo W., Lewis, J. The Selenium Content of Scottish Soil and Food Products // Commissioned by the Food Standards Agency. Scotland. Project Code S14042, 2009. 116 p.
  43. Friesen S.D., Dunn C., Freeman C. Decomposition as a regulator of carbon accretion in mangroves: a review // Ecol. Eng. 2018. V. 114. P. 173–178. https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2017.06.069
  44. Gao Y., Tian J., Pang Y., Liu J. Soil inorganic carbon sequestration following afforestation is probably induced by pedogenic carbonate formation in Northwest China // Front. Plant Sci. 2017. V. 8. P. 1282. https://doi.org/10.3389/fpls.2017.01282
  45. Ge Z., An T., Bol R., Li S., Zhu P., Peng C., Xu Y., Cheng N., Li T., Wu Y., Xie N., Wang J. Distributions of straw-derived carbon in Mollisol’s aggregates under different fertilization practices // Scientific Reports. 2021. V. 11. P. 1–9. https://doi.org/10.1038/s41598-021-97546-3
  46. Gogé F., Joffre R., Jolivet C., Ross I., Ranjard L. Optimization criteria in sample selection step of local regression for quantitative analysis of large soil NIRS database // Chemom. Intell. Lab. Syst. 2012. V. 110. P. 168–176.
  47. Goh T.B., Arnaud R.J.S., Mermut A.R. Carbonates // Soil Sampling and Methods of Analysis. Boca Raton, FL: Lewis Publishers. CRC Press, 2013. P. 177–185.
  48. Gomez C., Chevallier T., Moulin P., Bouferra I., Hmaidi K., Arrouays D., Barthès B.G. Prediction of soil organic and inorganic carbon concentrations in Tunisian samples by mid-infrared reflectance spectroscopy using a French national library // Geoderma. 2020. V. 375. P. 114469. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2020.114469
  49. Grahmann K., Terra J.A., Ellerbrock R., Rubio V., Barro R., Caamaño A., Quincke A. Data accuracy and method validation of chemical soil properties in long-term experiments: Standard operating procedures for a non-certified soil laboratory in Latin America // Geoderma Regional. 2022. V. 28. P. e00487. https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2022.e00487
  50. Grahmann K., Zwink M., Barkusky D., Verch G., Sommer M. The dilemma of analytical method changes for soil organic carbon in long-term experiments // Eur. J. Soil Sci. 2023. V. 74. P. e13362. https://doi.org/10.1111/ejss.13362
  51. Guo Y., Wang X., Li X., Wang J., Xu M., Li D. Dynamics of soil organic and inorganic carbon in the cropland of upper Yellow River Delta, China // Sci. Rep. 2016. V. 6. P. 36105.
  52. Harris D., Horwáth W.R., Van Kessel C. Acid fumigation of soils to remove carbonates prior to total organic carbon or carbon-13 isotopic analysis // Soil Sci. Soc. Am. J. 2001. V. 65(6). P. 1853–1856. https://doi.org/10.2136/sssaj2001.1853
  53. Hartman M., Svoboda K., Poherely M., Syc M. Thermal Decomposition of Sodium Hydrogen Carbonate and Textural Features of Its Calcines // Ind. Eng. Chem. Res. 2013. V. 52. P. 10619–10626. https://doi.org/10.1021/IE400896C
  54. Hoogsteen M.J.J., Lantinga E.A., Bakker E.J., Tittonell P.A. An Evaluation of the Loss-on-Ignition Method for Determining the Soil Organic Matter Content of Calcareous Soils // Commun. Soil Sci. Plant Anal. 2018. V. 49(13). P. 1541–1552. https://doi.org/10.1080/00103624.2018.1474475
  55. Jensen J.L., Christensen B.T., Schjønning P., Watts C. W., Munkholm L.J. Converting loss-on-ignition to organic carbon content in arable topsoil: Pitfalls and proposed procedure // Eur. J. Soil Sci. 2018. V. 69. P. 604–612. https://doi.org/10.1111/ejss.12558
  56. Kamara A., Rhodes E.R., Sawyerr P.A. Dry combustion carbon, Walkley-Black carbon, and loss on ignition for aggregate size fractions on a toposequence // Commun. Soil Sci. Plant Anal. 2007. V. 38(15–16). P. 2005–2012. https://doi.org/10.1080/00103620701548639
  57. Kristl M., Muršec M., Šuštar V., Kristl J. Application of thermogravimetric analysis for the evaluation of organic and inorganic carbon contents in agricultural soils // J. Therm. Anal. Calorim. 2016. V. 123. P. 2139–2147. https://doi.org/10.1007/s10973-015-4844-1
  58. Lal R.J., Kimble M. Pedogenic carbonates and the global C cycle // Global Climate Change and Pedogenic Carbonates. Boca Raton, FL: Lewis Publishers, 2000. P. 1–14.
  59. Lal R. Sequestering carbon in soils of agro-ecosystems // Food Policy. 2011. V. 36. P. S33–S39. https://doi.org/10.1016/j.foodpol.2010.12.001.
  60. Lehmann J., Kleber M. The contentious nature of soil organic matter // Nature. 2015. V. 528. P. 60–68. https://doi.org/10.1038/nature16069
  61. Lettens S., Vos B., Quataert P. et al. Variable carbon recovery of Walkley-Black analysis and implica-tions for national soil organic carbon accounting // Eur. J. Soil Sci. 2007. V. 58. P. 1244–1253. https://doi.org/10.1111/j.1365-2389.2007.00916.x
  62. Leue M., Hoffmann C., Hierold W., Sommer M. In-situ multi-sensor characterization of soil cores along an erosiondeposition gradient // Catena. 2019. V. 82. P. 104140. https://doi.org/10.1016/j.catena.2019.104140
  63. Li N., Sack D., Sun J., Liu S., Liu B., Wang J., Gao G., Li D., Song Z., Jie D. Quantifying the carbon content of aeolian sediments: Which method should we use? // Catena. 2020. V. 185. P. 104276. https://doi.org/10.1016/j.catena.2019.104276
  64. Lopez-Sangil L., Rovira P. Sequential chemical extractions of the mineral-associated soil organic matter: an integrated approach for the fractionation of organo-mineral complexes // Soil Biol. Biochem. 2013. V. 62. P. 57–67. https://doi.org/10.1016/j.soilbio.2013.03.004
  65. Lu T., Wang X., Xu M., Yu Z., Luo Y., Smith P. Dynamics of pedogenic carbonate in the cropland of the North China Plain: Influences of intensive cropping and salinization // Agric. Ecosyst. Environ. 2020. V. 292. P. 106820.
  66. Maher D.T., Santos I.R., Golsby-Smith L., Gleeson J., Eyre B.D. Groundwater derived dissolved inorganic and organic carbon exports from a mangrove tidal creek: The missing mangrove carbon sink? // Limnology and Oceanography. 2013. V. 58(2). P. 475–488. https://doi.org/10.4319/lo.2013.58.2.0475
  67. Menditto A., Patriarca M., Magnusson B. Understanding the meaning of accuracy, trueness and precision // Accreditation and Quality Assurance. 2007. V. 12. P. 45–47. https://doi.org/10.1007/s00769-006-0191-z
  68. Navarro A.F., Roig A., Cegarra J., Bernal M.P. Relationship between total organic carbon and oxidizable carbon in calcareous soils // Commun. Soil Sci. Plan. 1993. V. 24(17–18). P. 2203–2212. https://doi.org/10.1080/00103629309368949
  69. Olson K.R., Al-Kaisi M.M., Lal R., Lowery B. Experimental consideration, treatments, and methods in determining soil organic carbon sequestration rates // Soil Sci. Soc. Am. J. 2014. V. 78. P. 348–360. https://doi.org/10.2136/sssaj2013.09.0412
  70. O’Rourke S.M., Angers D.A., Holden N.M., McBratney A.B. Soil organic carbon across scales // Global Change Biology. 2015. V. 21. P. 3561–3574. https://doi.org/10.1111/gcb.12959
  71. Pansu M., Gautheyrou J. Carbonates // Handbook of Soil Analysis. Berlin, Germany: Springer-Verlag, 2006. P. 593–604.
  72. Peralta G., Di Paolo L., Luotto I., Omuto C., Mainka M., Viatkin K., Yigini Y. Global soil organic carbon sequestration potential map (GSOCseq v1.1). Technical manual. FAO: Rome, Italy, 2022. 225 p. https://doi.org/10.4060/cb2642en
  73. Pillot D., Deville E., Prinzhofer A. Identification and Quantification of Carbonate Species Using Rock-Eval Pyrolysis // Oil & Gas Science and Technology – Rev. IFP Energies nouvelles. 2014. V. 69. P. 341–349. https://doi.org/10.2516/ogst/2012036
  74. Poeplau C., Bolinder M.A., Kätterer T. Towards an unbiased method for quantifying treatment effects on soil carbon in long-term experiments considering initial within-field variation // Geoderma. 2016. V. 267. P. 41–47. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2015.12.026
  75. Pribyl D.W. A critical review of the conventional SOC to SOM conversion factor // Geoderma. 2010. V. 156. P. 75–83. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2010.02.003
  76. Rayment G.E., Miller R.O., Sulaeman E. Proficiency testing and other interactive measures to enhance analytical quality in soil and plant laboratories // Commun. Soil Sci. Plant Anal. 2000. V. 31. P. 1513–1530. https://doi.org/10.1080/00103620009370523
  77. Reithmaier G.M.S., Ho D.T., Johnston S.G., Maher D.T. Mangroves as a source of greenhouse gases to the atmosphere and alkalinity and dissolved carbon to the coastal ocean: A case study from the Everglades National Park, Florida // J. Geophys. Res. Biogeosci. 2020. V. 125(12). P. e2020JG005812. https://doi.org/10.1029/2020JG005812.
  78. Rodriguez J.B., Self J.R., Arriaga F.J. A simple, gravimetric method to quantify inorganic carbon in calcareous soils // Soil Sci. Soc. Am. J. 2016. V. 80(4). P. 1107–1113.
  79. Romanyà J., Rovira P. An appraisal of soil organic C content in Mediterranean agricultural soils // Soil Use Manag. 2011. V. 27. P. 321–332. https://doi.org/10.1111/j.1475-2743.2011.00346.x
  80. Romanyà J., Rovira P. Organic and inorganic P reserves in rain-fed and irrigated calcareous soils under longterm organic and conventional agriculture // Geoderma. 2009. V. 151. P. 378–386. https://doi.org/10.1016/J.GEODERMA.2009.05.009
  81. Roper W.R., Robarge W.P., Osmond D.L., Heitman J.L. Comparing four methods of measuring soil organic matter in North Carolina soils // Soil Sci. Soc. Am. J. 2019. V. 83(2). P. 466–474. https://doi.org/10.2136/SSSAJ2018.03.0105
  82. Rosen M.R., Chague-Goff C., Esre P., Goshell L. Utilisation of the sedimentological and hydrochemical dynamics of the Stump Bay Wetland along Lake Taupo, New Zealand, for the recognition of paleo-shoreline indicators // Sediment. Geol. 2002. V. 148. P. 357–371. https://doi.org/10.1016/S0037-0738(01)00226-3
  83. Santi C., Certini G., D’Acqui L.P. Direct Determination of Organic Carbon by Dry Combustion in Soils with Carbonates // Commun. Soil Sci. Plant Anal. 2006. V. 37(1–2) P. 155–164. https://doi.org/10.1080/00103620500403531
  84. Schulten H.R. Direct pyrolysis-mass spectrometry of soils: A novel tool in agriculture, ecology, forestry, and soil science // Mass Spectrometry of Soils. New York: Marcel Dekker, 1996. P. 373–436.
  85. Sebag D., Verrecchia E.P., Cecillon L., Adatte T., Albrecht R., Aubert M., Bureau F., Cailleau G., Copard Y., Decaens T., Disnar J.R., Hetenyi M., Nyilas T., Trombino L. Dynamics of soil organic matter based on new Rock-Eval indices // Geoderma. 2016. V. 284. P. 185–203.
  86. Shamrikova E.V., Kondratenok B.M., Tumanova E.A., Vanchikova E.V., Lapteva E.M., Zonova T.V., Lu-Lyan-Min E.I., Davydova A.P., Libohova Z., Suvannang N. Transferability between soil organic matter measurement methods for database harmonization // Geoderma. 2022а. V. 412. P. 115547. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2021.115547
  87. Shamrikova E.V., Vanchikova E.V., Lu-Lyan-Min E.I., Kubik O.S., Zhangurov E.V. Which method to choose for measurement of oranic and inorganic carbon content in carbonate-rich soils? Advantages and disadvantages of dry and wet chemistry // Catena. 2023. V. 228. P. 107151. http://dx.doi.org/10.1016/j.catena.2023.107151
  88. Shamrikova E., Yakovleva E., Gabov D., Zhangurov E., Korolev M., Zazovskaya E. Polyarenes distribution in the soil-plant system of reindeer pastures in the Polar Urals // Agronomy. 2022b. V. 12(2), 372–389. https://doi.org/10.3390/agronomy12020372
  89. Shi Z., Ji W., Viscarra-Rossel R.A., Chen S., Zhou Y. Prediction of soil organic matter using a spatially constrained local partial least squares regression and the Chinese vis–NIR spectral library // Eur. J. Soil Sci. 2015. V. 66. P. 679–687. https://doi.org/10.1111/ejss.12272
  90. Singh K., Murphy B.W., Marchant B.P. Towards cost-effective estimation of soil carbon stocks at the field scale // Soil Research. 2013. V. 50(8). P. 672–684. https://doi.org/10.1071/SR12119
  91. Skjemstad J.O., Taylor J.A. Does the Walkley-Black method determine soil charcoal? // Commun. Soil Sci. Plan. 1999. V. 30. P. 2299–2310. https://doi.org/10.1080/00103629909370373
  92. Sleutel S., De Neve S., Singier B., Hofman G. Quantification of organic carbon in soils: a comparison of methodologies and Assessment of the Carbon Content of Organic Matter // Commun. Soil Sci. Plant Anal. 2007. V. 38. P. 2647–2657. https://doi.org/10.1080/00103620701662877
  93. Soriano-Disla J.M., Janik L.J., Viscarra Rossel R.A., MacDonald L.M., McLaughlin M.J. The performance of visible, near-, and mid-infrared reflectance spectroscopy for prediction of soil physical, chemical, and biological properties // Appl. Spectrosc. Rev. 2014. V. 49(2). P. 139–186. https://doi.org/10.1080/05704928.2013.811081
  94. Stevens A., Nocita M., Tóth G., Montanarella L., van Wesemael B. Prediction of soil organic carbon at the European scale by visible and near infrared reflectance spectroscopy // PLoS ONE. 2013. V. 8(6). P. e66409. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0066409
  95. Verardo D.J., Froelich P.N. McIntyre A. Determination of organic carbon and nitrogen in marine sediments using the Carlo Erba NA-1500 analyzer // Deep Sea Research Part A. Oceanogr. Res. Pap. 1990. V. 37(1). P. 157–165.
  96. Virto I., Antón R., Plante A. Role of Carbonates in the Physical Stabilization of Soil Organic Matter in Agricultural Mediterranean Soils // Geology. Chapter 9, 2018. P. 121–136. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-812128-3.00009-4
  97. Viscarra Rossel R.A., Behrens T., Ben-Dor E., Brown D.J., Demattê J.A.M., Shepherd K.D., Shi Z., et al. A global spectral library to characterize the world’s soil // Earth Sci. Rev. 2016. V. 155. P. 198–230. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2016.01.012
  98. Vitti C., Stellacci A.M., Leogrande R., Mastrangelo M., Cazzato E., Ventrella D. Assessment of organic carbon in soils: a comparison between the Springer-Klee wet digestion and the dry combustion methods in Mediterranean soils (Southern Italy) // Catena. 2016. V. 137. P. 113–119. https://doi.org/10.1016/j.catena.2015.09.001
  99. Vuong T.X., Heitkamp F., Jungkunst H.F., Reimer A., Gerhard G. Simultaneous measurement of soil organic and inorganic carbon: evaluation of a thermal gradient analysis // J. Soils Sediments. 2013. V. 13(7). P. 1133–1140. https://doi.org/10.1007/s11368-013-0715-1
  100. Wang Q., Li Y., Wang Y. Optimizing the weight loss-on-ignition methodology to quantify organic and carbonate carbon of sediments from diverse sources // Environ. Monit. Assess. 2011. V. 174. P. 241–257. https://doi.org/10.1007/s10661-010-1454-z
  101. Wang Q., Seki K., Miyazaki T., Ishihama Y. The causes of soil alkalinization in the Songnen Plain of Northeast China // Paddy Water Environ. 2009. V. 7(3). P. 259–270. https://doi.org/10.1007/s10333-009-0166-x
  102. Wang X., Wang J., Zhang J. Comparisons of three methods for organic and inorganic carbon in calcareous soils of northwestern China // PLoS ONE. 2012. V. 7(8). P. e44334. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0044334
  103. Włodarczyk T., Szarlip P., Kozieł W., Nosalewicz M., Brzeziñska M., Pazur M., Urbanek E. Effect of long storage and soil type on the actual denitrification and denitrification capacity to N2O formation // International Agrophysics. 2014. V. 28. P. 371–381. https://doi.org/10.2478/intag-2014-0027
  104. Workman J., Mark H. Limitations in analytical accuracy, part I: Horwitz’s trumpet // Spectroscopy 2006. V. 21(9). P. 19–24.
  105. Wright A.L., Wang Y., Reddy K.R. Loss-on-Ignition Method to Assess Soil Organic Carbon in Calcareous Everglades Wetlands // Commun. Soil Sci. Plant Anal. 2008. V. 39(19–20). P. 3074–3083. https://doi.org/10.1080/00103620802432931
  106. Xu S., Silveira M.L., Ngatia L.W. Normand A.E., Sollenberger L.E., Ramesh Reddy K. Carbon and nitrogen pools in aggregate size fractions as affected by sieving method and land use intensification // Geoderma. 2017. V. 305. P. 70–79. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2017.05.044
  107. Yang Y., Fang J., Ji C., Ma W., Su S., Tang Z. Soil inorganic carbon stock in the Tibetan alpine grasslands // Global Biogeochem. Cycles. 2010. V. 24(4). P. GB4022. https://doi.org/10.1029/2010GB003804
  108. Yang Y., Ma X., Wang L., Fu X., Zhang J. Evaluation of three methods used in carbonate content determination for lacustrine sediments // J. Lake Sci. 2016. V. 28(4). P. 917–924 (in Chinese). https://doi.org/10.18307/2016.0426
  109. Zamanian K., Pustovoytov K., Kuzyakov Y. Pedogenic carbonates: forms and formation processes // Earth Sci. Rev. 2016. V. 157. P. 1–17. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2016.03.003.
  110. Zamanian K., Zarebanadkouki M., Kuzyakov Y. Nitrogen fertilization raises CO2 efflux from inorganic carbon: A global assessment // Glob Change Biol. 2018. V. 24(7). P. 2810–2817. https://doi.org/10.1111/gcb.14148
  111. Zamanian K., Zhou J., Kuzyakov Y. Soil carbonates: The unaccounted, irrecoverable carbon source // Geoderma. 2021. V. 384. P. 114817. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2020.114817
  112. Zhao J., Luo X., Ma Y., Shao T., Yue Y. Soil characteristics and new formation model of loess on the Chinese Loess Plateau // Geosci. J. 2017. V. 21. P. 607–616. https://doi.org/10.1007/s12303-016-0069-y

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Relationship between the carbon content of organic and inorganic compounds ((Sorg) and (Cn)1) in mountain-tundra carbonate soils of the Polar Urals. Compiled according to [6]. Here and further (Cn)1 is measured by volumetric method.

Download (55KB)
3. Fig. 2. Relationship between the carbon content of organic compounds (Sorg)2 measured by the Walkley-Black (1) and Tyurin (2) methods and the reference value (Sorg)1 = (Sobshch) - (Cn)1 in initial soil samples (a) and in samples devoid of carbonates (b). Dotted lines indicate the limits of relative error δ = ±35%. Hereinafter (Sobsh) was measured by the high-temperature catalytic oxidation method.

Download (71KB)
4. Fig. 3. Relationship between the carbon content of organic compounds (Sorg)2 measured by the Walkley-Black method and the reference value (Sorg)1 = (Sobsh)-(Sn)1: carbonate-free soils with (Sorg)1 = 0.17-10% (1) and 10-46% (2), carbonate soils with (Sorg)1 = 2-10% (3) and 10-46% (4). Dotted lines mark the limits of relative error δ = ±25%.

Download (119KB)
5. Fig. 4. Relative deviation θ(δ) of (Sorg) measurement by the Walkley-Black method from the reference (Sorg) = (Sobsh) - (Cn)1: in carbonate soils with (Sorg) < 2% (a) and (Sorg) > 2% (1b), and in non-carbonate soils (2b).

Download (116KB)
6. Fig. 5. Estimated values of relative error (δ) of measurements of (Sorg)=1% (1), 2% (2), and 5% (3), in carbonate soils by two methods as a function of the fraction of .

Download (65KB)
7. Fig. 6. Correlations of mass fractions of carbon of organic (Ia, Ib) and inorganic (II) compounds measured by different methods: calculated method (high-temperature catalytic oxidation in combination with volumetric method) - (Sorg)1 = (Sobsh) - (Cn)1, Walkley-Black method - (Sorg)3, gravimetric method - (Sorg)2 and (Cn)2, volumetric method - (Cn)1.

Download (158KB)

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».