Features of enzymatic activity of soils in agricultural landscapes of the Vladimir high plains

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The research aimed to study the enzymatic activity of grey forest soil (GF) and grey forest soil with a second humic horizon (GF SHH) depending on fertilizer systems in agricultural landscapes in the Vladimir region. The work was carried out in 2021–2023 in a stationary field experiment on two soil varieties. The following backgrounds for intensifying the use of fertilizers were studied (for rotation of a 6-field crop rotation): zero (Z) – manure 40 t/ha; intensive (I) – manure 40 t/ha + N100Р80К160; intense mineral (IM) – N350P220K390; high-intensity mineral (HIM) – N480P280K575; intensive organomineral (IOM) – N310P150K310 + manure 60 t/ha; high-intensity organomineral (VIOM) – N430P160K360 + manure 80 t/ha. Against the studied backgrounds of fertilizer use in the GF SHH, a stable trend of increasing the activity of catalase and invertase was revealed. The average activity of catalase in the soil of the second humus horizon was 23 % higher than in the GF, at the same depth (20–40 cm). The maximum catalase activity in the experiment was observed against an intense background (I) in the GF SHH: layer 0–20 cm – 2.41 ml O2/g; 20–40 cm – 1.96 ml O2/g. Invertase activity in soil with a second humus horizon at a depth of 20–40 cm is on average 30 % higher than in grey forest soil. The highest value of this indicator was observed in the soil of two soil phases against an intense background in the 0–20 cm layer – 3.50–3.55 mg of glucose/g in 40 hours. The average humus content in the second humus horizon GF SHH was at level 3,76 %, which was 33 % higher than in GF in a layer of 20–40 cm. The maximum value of this indicator in the experiment (layer 0–40 cm) was observed in GF SHH against the intensive background of fertilizer use – 4.86 %.

Full Text

Restricted Access

About the authors

M. K. Zinchenko

Upper Volga Federal Agrarian Scientific Center

Author for correspondence.
Email: zinchenkosergei@mail.ru

Cand. Sci. (Biol.)

Russian Federation, 601261, Vladimirskaya obl., Suzdal’skii r-n, pos. Novyi, ul. Tsentral’naya, 3

S. I. Zinchenko

Upper Volga Federal Agrarian Scientific Center

Email: zinchenkosergei@mail.ru

Dr. Sci. (Agric.)

Russian Federation, 601261, Vladimirskaya obl., Suzdal’skii r-n, pos. Novyi, ul. Tsentral’naya, 3

References

  1. Якушев А. В., Журавлев А. И., Кузнецова И. Н. Влияние длительной и кратковременных засух на гидролитические ферменты серой почвы // Почвоведение. 2023. № 6. С. 745–757.
  2. Сергатенко С. Н., Федорова И. Л., Игнатова Т. Д. Влияние нефтяного загрязнения на активность почвенных ферментов классов оксидоредуктаз и гидролаз // Вестник Ульяновской государственной сельскохозяйственной академии. 2022. № 3 (59). С. 83–88.
  3. Дубровина И. А. Влияние биоугля на агрохимические показатели и ферментативную активность почв средней тайги Карелии // Почвоведение. 2021. № 12. С. 1523–1534.
  4. Зинченко М. К., Зинченко С. И. Ферментативная активность серой лесной почвы при различных приемах основной обработки // Достижения науки и техники АПК. 2021. № 4. С. 17–21.
  5. Свойства и функционирование пахотных почв палеокриогенного комплекса Владимирского ополья / Т. А. Архангельская, М. А. Бутылкина, М. А. Мазиров и др. // Почвоведение. 2007. № 3. С. 261–271.
  6. Научные и методические основы разработки агротехнологий для адаптивно-ландшафтных систем земледелия на комплексе серых лесных почв Владимирского ополья / А. А. Корчагин, Е. В. Шеин, Л. И. Ильин и др. Иваново: ПресСто, 2018. 216 с.
  7. Хазиев Ф. Х. Методы почвенной энзимологии. М.: Наука, 2005. 252 с.
  8. Чундерова А. И. Активность полифенолоксидазы и пероксидазы в дерново-подзолистых почвах // Почвоведение. 1976. Вып. 7. С. 22–28.
  9. Зинченко М. К., Зинченко С. И. Влияние агротехнической нагрузки на ферментативную активность серой лесной почвы со вторым гумусовым горизонтом // Достижения науки и техники АПК. 2018. № 10. С. 63–66.
  10. Изменение растительного покрова и биологических свойств черноземов в постагрогенный период / М. А. Азаренко, К. Ш. Казеев, О. Ю. Ермолаева и др. // Почвоведение. 2022. № 11. С. 1412–1422.
  11. Зинченко М. К., Зинченко С. И. Биологическая диагностика экологического состояния серой лесной почвы в условиях интенсивной агрогенной нагрузки // Земледелие. 2023. № 1. С. 14–18.
  12. Окорков В. В., Окоркова Л. А., Фенова О. А. Влияние длительного применения удобрений на групповой состав органического вещества серых лесных почв Ополья // Агрохимия. 2017. № 10. С. 3–15.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig.1

Download (99KB)
3. Fig.2

Download (102KB)
4. Fig.3

Download (106KB)
5. Fig.4

Download (85KB)
6. Fig.5

Download (127KB)
7. Fig.6

Download (105KB)

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».