Метрологические аспекты исследования гранулометрического состава почв по методике Н.А. Качинского

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

На основе значительного объема образцов почв различного генезиса, представленных на территории Республики Коми, выполнено исследование их гранулометрического состава (ГС) в соответствии с прописью методики Качинского (МК). Рассмотрены расчетные, процедурные, случайные и систематические факторы, влияющие на прецизионность и правильность результатов измерений, выполняемых в соответствии с прописью МК. Оценено влияние пробоподготовки (степени измельчения образцов почв) и процедур измерения массовой доли элементарных частиц почвы (ЭЧП) на качество результатов исследования ГС почв. Показана нестабильность измерения массовой доли фракций тонкого песка (0.05–0.25 мм) и крупной пыли (0.01–0.05 мм) при использовании прописи МК. Отмечена зависимость неопределенности результатов измерений, обусловленной случайными факторами, от массовой доли ЭЧП, входящих в состав гранулометрических фракций, – чем меньше массовая доля ЭЧП в составе фракций, тем выше неопределенность результатов измерений. Разработана модификация методики Качинского, позволяющая повысить качество результатов оценки ГС почвы. Она включает: (1) отделение частиц тонкого песка с использованием сита с диаметром ячей 0.05 мм (вместо расчета данной фракции по разности согласно прописи МК); (2) использование аналитических весов первого класса точности для измерения массовой доли частиц пыли и ила; (3) контроль процесса исследования ГС на основе суммирования измеренных значений массовой доли ЭЧП шести фракций и кислоторастворимых соединений (потери от обработки HCl). Норматив оперативного контроля массовой доли суммы ЭЧП после разделения их на фракции – (100 ± 5)%. Проведено метрологическое исследование методики Качинского и ее модификации. Предложенная модификация методики Качинского позволила уменьшить неопределенность результатов измерений массовой доли ЭЧП мелких фракций (ωn < 10%) и сместить нижний предел измерений до 1%.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Е. В. Ванчикова

Институт биологии Коми научного центра Уральского отделения РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: shamrik@ib.komisc.ru
Россия, Сыктывкар

E. M. Лаптева

Институт биологии Коми научного центра Уральского отделения РАН

Email: shamrik@ib.komisc.ru
Россия, Сыктывкар

Н. А. Васильева

Институт биологии Коми научного центра Уральского отделения РАН

Email: shamrik@ib.komisc.ru
Россия, Сыктывкар

Б. М. Кондратёнок

Институт биологии Коми научного центра Уральского отделения РАН

Email: shamrik@ib.komisc.ru
Россия, Сыктывкар

Е. В. Шамрикова

Институт биологии Коми научного центра Уральского отделения РАН

Email: shamrik@ib.komisc.ru
Россия, Сыктывкар

Список литературы

  1. Агрофизические и агрохимические методы исследования почв. Уч.-метод. пособие. Краснодар: КубГАУ, 2016. 65 с.
  2. Агрохимические методы исследования почв. М.: Наука, 1975. 656 с.
  3. Болдырева В.Э., Безуглова О.С., Морозов И.В, Меженков А.А., Литвинов Ю.А. Сравнительный анализ методов определения гранулометрического состава почв Северного Приазовья // Живые и биокосные системы. 2022. № 39. https://doi.org/10.18522/2308-9709-2022-39-3
  4. Большаков В.А., Рожков В.А., Шеремет Б.В. Стандартизация в почвоведении // Почвоведение. 1987. № 5. С. 103–110.
  5. Большаков В.А., Фрид А.С. К вопросу об интерпретации химико-аналитических измерений в почвоведении // Почвоведение. 2002. № 6. С. 693–696.
  6. Вадюнина А.Ф., Корчагина З.А. Методы исследования физических свойств почв и грунтов. М.: Агропромиздат, 1986. 416 с.
  7. Вайчис М.В., Мажвила И.П. Сравнительное исследование и оценка гранулометрического состава почв Литвы методами Н.А. Качинского и ФАО // Почвоведение. 2009. С. 318–324.
  8. Валеева А.А., Копосов Г.Ф. Влияние подготовки почв на интерпретацию данных гранулометрического состава почв // Ученые записки Казанского ун-та. 2013. Т. 155. Кн. 2. С. 172–181.
  9. Ванчикова Е.В., Шамрикова Е.В., Беспятых Н.В., Кызъюрова Е.В., Кондратенок Б.М. Метрологическая оценка методики измерений содержания кислот и ионов металлов, обуславливающих обменную кислотность почв // Почвоведение. 2015. № 2. С. 188–195. https://doi.org/10.7868/S0032180X14120107
  10. Гаврилов Д.А. Использование R для классификации гранулометрических классов почв и построения диаграммы Ферре // Почвы и окружающая среда. 2021. Т. 4. № 1. С. e136. https://doi.org/10.31251/pos.v4i1.136
  11. ГОСТ 12536-2014. Грунты. Методы лабораторного определения гранулометрического (зернового) и микроагрегатного состава. М.: Стандартинформ. 2019. 20 с.
  12. ГОСТ 34100.3-2017/ISO/IEC Guide 98-3:2008 Неопределенность измерения. Часть 3. Руководство по выражению неопределенности измерения. М.: Стандартинформ, 2018. 112 с.
  13. ГОСТ Р 8.563-2009. Государственная система обеспечения единства измерений. Методики выполнения измерений. М.: Стандартинформ, 2010. 33 с.
  14. ГОСТ Р 8.736-2011. Государственная система обеспечения единства измерений. Измерения прямые многократные. Методы обработки результатов измерений. Основные положения. М.: Стандартинформ, 2013. 19 с.
  15. ГОСТ Р ИСО 5725-1-2002. Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Ч 1. Основные положения и определения. М.: Изд-во стандартов, 2002. 24 с.
  16. ГОСТ Р ИСО 5725-5-6-2002. Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Ч. 5. Альтернативные методы определения прецизионности стандартного метода измерений. М.: Изд-во стандартов, 2002. 24 с. 61 с.
  17. ГОСТ Р ИСО 5725-6-2002. Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Ч. 6. Использование значений точности на практике. М.: Изд-во стандартов, 2002. 116 с.
  18. ГОСТ ISO 11464-2015. Качество почвы. Предварительная подготовка проб для физико-химического анализа. М.: Стандартинформ, 2019. 11 с.
  19. Качинский Н.А. Механический и микроагрегатный состав почвы, методы его изучения. М.: Изд-во АН СССР, 1958. 191 с.
  20. Конончук П.Ю. Адаптация метода оптической счётной микроскопии для определения гранулометрического состава почв. Автореф. … к.с.-х.н. СПб., 2009. 23 с.
  21. Конончук П.Ю. Определение гранулометрического состава почв при микроскопическом исследовании // Агрохимический вестник. 2007. № 3. С. 35–38.
  22. Кротов Д.Г., Самсонова В.П. Пространственная изменчивость гранулометрического состава агросерых почв и агросерых со вторым гумусовым горизонтом // Вестник Моск. ун-та. Сер. 17, Почвоведение. 2009. № 1. С. 19–23.
  23. Кулижский С.П., Коронатова Н.Г., Артымук С.Ю., Соколов Д.А., Новокрещенных Т.А. Сравнение методов седиментометрии и лазерной дифрактометрии при определении гранулометрического состава почв естественных и техногенных ландшафтов // Вестник Томск. гос. ун-та. Сер. Биология. 2010. № 4. С. 21–31.
  24. Методика измерений. Почвы, грунты. Исследование гранулометрического состава. Методика измерений массовой доли близких по размеру частиц фракций. 2023. 38 с.
  25. Механический и микроагрегатный состав почвы, методы его изучения. М.: Изд-во АН СССР, 1958. 192 с.
  26. Михеева И.В., Кузьмина Е.Д. Статистическая характеристика “формулы” гранулометрического состава почв // Почвоведение. 2000. № 7. С. 818–828.
  27. Морозов И.В., Шкуропадская К.В., Пшеничная А.А., Болдырева В.Э. Сравнительный анализ методов определения гранулометрического состава почв // Живые и биокосные системы. 2019. № 3. https://jbks.ru/archive/issue-30/article-6
  28. Панин А.М., Муралев С.Г. Исследование значимости гранулометрического состава почв и почвообразующих пород при выполнении земельно-оценочных работ // Вестник Нижегородского ун-та им. Н.И. Лобачевского. 2010. № 4(1). С. 109–114.
  29. Полевые и лабораторные методы исследования физических свойств и режимов почв: методическое руководство / Под. ред. Шеина Е.В. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2001. 200 с.
  30. РМГ 61-2010. Государственная система обеспечения единства измерений. Показатели точности, правильности, прецизионности методик количественного химического анализа. Методы оценки. М.: Стандартинформ, 2012. 62 c.
  31. РМГ 76-2014 Внутренний контроль качества результатов количественного химического анализа. М: Изд-во стандартов, 2006. 39 с.
  32. Светлой памяти выдающегося ученого Никодима Антоновича Качинского // Почвоведение. 1977. № 6. С. 174–175.
  33. Теория и практика химического анализа почв / Под ред. Воробьевой Л.А. М.: ГЕОС, 2006. 400 с.
  34. Федотов Г.Н., Шеин Е.В., Путляев В.И. и др. Физико-химические основы различий седиментометрического и лазерно-дифракционного методов определения гранулометрического состава почв // Почвоведение. 2007. № 3. С. 310–317.
  35. Фрид А.С., Большаков В.А. О метрологическом обосновании количественных шкал почвенных признаков // Бюл. Почв. Ин-та им. В.В. Докучаева. 1988. № 42. С. 42–45.
  36. Шамрикова Е.В., Ванчикова Е.В., Кызъюрова Е.В., Жангуров Е.В. Методы измерений массовой доли углерода органических соединений в почвах, содержащих карбонаты (обзор) // Почвоведение. 2024. № 3. С. 394–411. https://doi.org/10.31857/S0032180X24030027
  37. Шеин Е.В. Гранулометрический состав почв: проблемы методов исследования, интерпретации результатов и классификации // Почвоведение. 2009. С. 309–317.
  38. Шеин Е.В. Курс физики почв. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2005. 432 с
  39. Шеин Е.В., Мади А.И. Гранулометрический состав почв: методы лазерной дифракции и седиментометрии, их сравнение и использование // Агрохимический вестник. 2018. № 1. С. 9–11.
  40. Шеин Е.В., Милановский Е.Ю., Хайдапова Д.Д., Быкова Г.С., Юдина А.А., Честнова В.В., Фомин Д.С., Клюева В.В. Современные приборные методы исследования гранулометрического состава, реологических характеристик и свойств поверхности твердой фазы почв // Вестник Оренбургского гос. ун-та. 2015. Т. 181. № 6. С. 140–145.
  41. Юдина А.В., Милановский Е.Ю. Микроагрегатный анализ почв методом лазерной дифракции: особенности пробоподготовки и интепретации результатов // Бюл. Почв. Ин-та им. В.В. Докучаева. 2017. Вып. 89. С. 3–20. https://doi.org/10.19047/0136-1694-2017-89-3-20
  42. Юдина А.В., Фомин Д.С., Валдес-Коровкин И.А., Чурилин Н.А., Александрова М.С., Головлева Ю.А., Филиппов Н.В., Ковда И.В., Дымов А.А., Милановский Е.Ю. Пути создания классификации почв по гранулометрическому составу на основе метода лазерной дифракции // Почвоведение. 2020. № 11. С. 1353–1371. https://doi.org/10.31857/S0032180X20110143
  43. Procedures for Soil Anayses / Ed. van Reeuwijk L.P. Wageningen, Intrnational Soil Reference and Information Centre (ISRIC). Food and Agricalture Organization of the United Nations. 2002. 120 р.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Схема фракционирования согласно методике Качинского: g – номер аликвотной части суспензии почвы; ω1–ω6 – массовая доля отдельных гранулометрических фракций.

Скачать (188KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Относительное расхождение (θn) массовой доли ЭЧП фракций 1–6 (ωn), полученных с использованием сита с диаметром ячеек 1 и 2 мм (θn = (ωn1–ωn2)), в зависимости от ωn. Красной линией отмечен норматив контроля. Здесь и далее: номер фракций приведен согласно рис. 1; П – почва согласно табл. 2.

Скачать (333KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Массовая доля ЭЧП фракций (ω) физического песка (1) и физической глины (2), полученных с использованием сита с диаметром ячеек 2 и 1 мм (‘). Планками погрешности отмечены допустимые значения относительной неопределенности UA (%) среднего результата измерений.

Скачать (208KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Относительная неопределенность (UА отн) массовой доли ЭЧП фракций 1–6 (ωn), полученных согласно МК (а) и ММК (b). Расчет UА отн выполнен методом статистики и по результатам контроля внутрилабораторной воспроизводимости (крупные и мелкие значки соответственно). П8, П9 – пояснения в тексте.

Скачать (360KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Распределение измеренных значений массовой доли (ωn) ЭЧП фракций 1–3, полученных при исследовании проб почв П8 (а) и П9 (b). Здесь и далее: порядковый номер измерения отражает последовательность проведения исследований во времени.

Скачать (447KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Относительная неопределенность (UВ отн) массовой доли ЭЧП фракций (ωn): 1 и 1ʹ – фракция 1, mп = 25 г и mп = 1٠ г соответственно (а); 3– 6 – номер фракции, mп = 25 г, 3ʹ–5ʹ – фракции 3–5, mп = 10 г (b, c). Примечание: а, b – использованы весы второго класса точности, c – первого класса точности. Красная линия – предел измерений ωn = 1%, синяя – приписанные ωn значения UВ отн.

Скачать (651KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Влияние суммы уменьшаемого и вычитаемого в формуле (3) (Σ(ωn)) на относительную неопределенность (UВ отн) массовой доли ЭЧП любой из шести фракций, обусловленную средствами измерений (mп = 25 г, весы первого класса точности): 1 – 0.3–0.5%, 2 – 0.5–1%, 3 – 1.0–2.0%, 4 – 2.0–5.0%, 5 – 5.0–10%, 6 – >10%. Красные линии – установленные значения UВ отн.

Скачать (546KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Распределение массовой доли ЭЧП фракций 1–6 и их суммы Σ(1–6) (ωn) П49 (а) и П50 (b). Незаштрихованными значками фракций 3 и Σ(1–6) обозначены ωn, полученные после введения поправки (пояснения в тексте).

Скачать (621KB)
Метаданные
10. Рис. 9. Результаты контроля суммы массовых долей ЭЧП шести фракций и кислоторастворимых соединений Σ(ωn+ωкс), полученных при анализе П49–П70 согласно прописи ММК.

Скачать (743KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

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».