УДК 574.45:911.375.45;502:911.2;504.54:911.52;519.876

DOI: 10.24412/cl-36359-2021-496-505

 

БИОКЛИМАТИЧЕСКИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ ОРГАНИЧЕСКОГО УГЛЕРОДА СТЕПНОЙ ПОЧВЫ В РЕГИОНАХ МИРА

 

BIOCLIMATIC DEPENDENCES OF ORGANIC CARBON OF THE STEPPE SOIL IN THE REGIONS OF THE WORLD

 

П.М. Мазуркин

P.M. Mazurkin

 

Поволжский государственный технологический университет, Йошкар-Ола, Россия

Volga State University of Technology, Yoshkar-Ola, Russia

 

E-mail: kaf_po@mail.ru

 

Аннотация. Приведены биоклиматические закономерности между среднегодовыми осадками, среднегодовыми температурами и плотностью органического углерода в слое почвы 0-30 см степей по регионам мира. Они отличаются высокой определенностью квантования асимметричными волновыми уравнениями. Оказалось, что из-за колебательной адаптации органического углерода осадки и температуры являются зависимыми друг от друга параметрами. Например, модель влияния осадков на температуру включает первый член в виде закона Лапласа (в математике), Мандельброта (в физике), Ципфа-Перла (в биологии) и Парето (в эконометрике). Второй член есть биотехнический закон автора статьи, дающий максимум изменения показателя. Оба члена образуют тренд, позволяющий разделить интервал осадков на три этапа: 1) при росте осадков от 0 до 60 мм температура уменьшается по закону Мандельброта от 23,25 до 0,5⁰С; 2) от 60 до 2100 мм происходит увеличение температуры до 24⁰С; 3) с дальнейшим ростом осадков более 2100 мм происходит медленный спад температуры. Третий член является асимметричным вейвлетом с постоянным полупериодом 367,8 мм. Положительный знак показывает, что в степях происходит позитивная колебательная адаптация температуры к изменению осадков. В интервале осадков 0-350 мм происходит колебательное понижение температуры. Получается, что первое колебание при осадках 0 мм начинается с очень высокого температурного градиента тепловой энергии. На первом интервале находятся Монголия и Внутренняя Монголия. На втором интервале 350-750 мм происходит колебательный рост температуры. Затем на третьем интервале 750-1050 мм снова происходит колебательный спад температуры. Второе колебание с коэффициентом корреляции 0,9685 имеет четкие границы осадков в интервале 200-2000 мм. Из-за отрицательного знака колебание является кризисной, тормозящей росту температуры. А третье колебание позитивно влияет на температуру. Механизм колебательной адаптации у почвы степей столь совершенный, что он меняет для себя условия места произрастания травы.  

Ключевые слова. Регионы мира, степи, почва, органический углерод, закономерности.

 

Abstract. The bioclimatic regularities between the average annual precipitation, average annual temperatures and the density of organic carbon in the soil layer of 0-30 cm of the steppes in the regions of the world are given. They are distinguished by a high certainty of quantization by asymmetric wave equations. It turned out that, due to the vibrational adaptation of organic carbon, precipitation and temperature are dependent on each other. For example, the model of the influence of precipitation on temperature includes the first term in the form of Laplace's law (in mathematics), Mandelbrot's law (in physics), Zipf-Perl (in biology), and Pareto (in econometrics). The second term is the biotechnical law of the author of the article, which gives the maximum change in the indicator. Both components form a trend that makes it possible to divide the precipitation interval into three stages: 1) with an increase in precipitation from 0 to 60 mm, the temperature decreases according to Mandelbrot's law from 23,25 to 0,5⁰С; 2) from 60 to 2100 mm, the temperature rises to 24°C; 3) with a further increase in precipitation over 2100 mm, a slow decrease in temperature occurs. The third term is an asymmetric wavelet with a constant half-period of 367.8 mm. A positive sign shows that in the steppes there is a positive oscillatory adaptation of temperature to changes in precipitation. In the interval of precipitation 0-350 mm, an oscillatory decrease in temperature occurs. It turns out that the first oscillation at 0 mm precipitation begins with a very high temperature gradient of thermal energy. The first interval includes Mongolia and Inner Mongolia. In the second interval of 350-750 mm, an oscillatory increase in temperature occurs. Then, in the third interval 750-1050 mm, the temperature drops again. The second oscillation with a correlation coefficient of 0,9685 has clear precipitation boundaries in the range of 200-2000 mm. Due to the negative sign, the fluctuation is a crisis, inhibiting the rise in temperature. And the third fluctuation has a positive effect on the temperature. The mechanism of oscillatory adaptation in the steppe soil is so perfect that it changes for itself the conditions of the place where the grass grows.

Keywords. Regions of the world, steppes, soil, organic carbon, patterns.

 

Введение. Необходимо вернуться к сценарию «Вместе с Природой», который был присущ человечеству на заре его становления. Этот возврат должен быть на другом уровне, основанном: во-первых, на признании ландшафтной сферы – единственно пригодной среды обитания; во-вторых, на «возвращении» человека «внутрь Природы» и отказа от антропоцентризма; в-третьих, на сохранении саморегулируемой структуры вмещающего ландшафта; в-четвертых, на постепенном замещении технологий землепользования адаптированными к Природе [7]. Академик Моисеев Н.Н. называл этот сценарий коэвюлюцией человечества с Природой.

В эпохи ухудшения климата (уменьшение среднегодовой температуры, или снижения количества осадков, или и того, и другого) доминирующими оказывались тенденции к объединению племен и народов, массовым переселениям, образованию новых государств. Даже незначительные изменения оказывали большое влияние на хозяйственную деятельность. Резкие климатические изменения активизировали миграционные процессы. Климат определяет биологическую продуктивность, и она менялась во времени и пространстве. Продуктивность в степной зоне меняется в направлении с севера на юг и с запада на восток. Различия в продуктивности во многом обусловили направление сезонных перемещений степных кочевников [6].

Оценки накопления органического углерода в почве имеют жизненно важное значение для количественной оценки потенциала связывания углерода. Небольшие изменения органического углерода оказывают значительное влияние на глобальный углеродный баланс. Изучение накопления органического углерода в почве и факторов, контролирующих этот процесс, имеет важное значение. Все большее внимание уделяется накоплению органического углерода в почве при различных сценариях изменения климата и землепользования. Температура и осадки являются доминирующими факторами, влияющими на накопление органического углерода, а последний растет с увеличением количества осадков и снижением температуры [12].

 

Цель исследования – по данным [12] для степей из регионов мира доказать влияние температуры и осадков по волновым закономерностям, выявленным методом идентификации [3, 9-11], друг на друга и на плотность органического углерода. 

 

Материалы и методы. Накопление органического углерода в почве тропической саванны ниже, чем в умеренных лугах, более холодные луга демонстрируют более высокое накопление органического углерода [12] (таблица 1).

Данные приведены в таблице 1. Введем следующие условные обозначения:  – среднегодовое количество осадков (MAP), мм;  – среднегодовая температура (MAT), ⁰С;   – плотность органического углерода почвы на глубине 0-30 см (SOCD), кг/м².

Первым классом почвенного покрова по классификации ООН [8] является травяной покров и включает из 13 видов угодий в России сенокосы, пастбища и болота [1, 2]. Тогда степи мира относятся к первому классу почвенного покрова ООН.

Примем также, что степи находятся в динамическом экологическом равновесии [4].

 

Таблица 1. Плотность органического углерода, осадки и температура на лугах мира [12]

Grassland type	Country/Region	MAP, mm	MAT, 0C	SOCD, kg/m2
African savanna	Nigeria	1500	29	4,20
South American tropical grassland	Brazil	2200	25,6	3,40
Indian tropical grassland	New Delhi, India	650	28	3,80
Australian temperature grassland	Eastern Australia	1060	16	4,90
New Zealand temperature grassland	New Zealand	1900	18	6,83
North American prairie	Ohio, America	10,7	953	5,50
Eurasian steppe	Inner Mongolia	308	1.22	4,11
Eurasian steppe	Mongolia	209	0,62	5,79
Eurasian steppe	Lorestan province, Iran	450	12	6,33
Eurasian steppe	Of the Tibetan Plateau	417	-0,64	7,40
Eurasian steppe	Sanjiang plain of China	575	2,85	10,65
Eurasian steppe	Belgium	1000	9	9,22
Eurasian steppe	Ireland	900	9,7	11,10

 

Колебания (вейвлет сигналы) записываются волновой формулой [3, 9-11] вида

 

             (1) 

 

где y  – показатель (зависимый фактор), i – номер члена (1), m  – количество членов (1), x – объясняющая переменная (влияющий фактор), a_1 … a₈ – параметры (1), принимающие числовые значения в ходе идентификации в среде CurveExpert-1.40 (URL: http://www.curveexpert.net/), A_i  – амплитуда (половина) вейвлета (ось y ), p_i  – полупериод колебания (ось x). 

 

Взаимное влияние переменных. Оказалось, что среднегодовые осадки и среднегодовые температуры являются зависимыми друг от друга параметрами степей мира.

При этом влияние осадков на температуру определяется (рисунок 1) формулой

                                                

 

Коэффициент корреляции первых трех членов формулы (2) равен 0,8697.

Первый член (2) является экспоненциальным законом Лапласа (в математике), Мандельброта (в физике), Ципфа-Перла (в биологии) и Парето (в эконометрике). Второй член есть биотехнический закон [1-3, 9-11], дающий максимум показателя. Обе составляющие образуют двухчленный тренд, позволяющий разделить интервал осадков на три этапа: 1) при росте от 0 до 60 мм температура степи уменьшается от 23,25⁰С до примерно 0,5⁰С; 2) от 60 до 2100 мм/год происходит увеличение температуры до 24⁰С; 3) с ростом осадков более 2100 мм происходит медленный спад температуры. 

Двухчленный тренд	Асимметричный вейвлет
Тренд и одно колебание	Второе колебание
Третье колебание	Остатки после модели (3)
Рисунок 1. Графики влияния осадков на температуру (в правом верхнем углу: S – стандартное отклонение; r – коэффициент корреляции).

 

Третий член является конечномерным вейвлетом с постоянным полупериодом 367,8 мм. Положительный знак перед составляющей (2) показывает, что в степях происходит позитивная колебательная адаптация температуры к изменению осадков.

В первом интервале осадков 0-350 мм происходит колебательное понижение температуры. По формуле (2) первый параметр амплитуды третьего члена (странный аттрактор) равен 40583⁰С. Первое колебание при осадках 0 мм начинается с высокого температурного градиента тепловой энергии в приземном слое воздуха. На трехчленном графике видно, на 1-м интервале находятся Монголия и Внутренняя Монголия.

На втором интервале 350-750 мм происходит колебательный рост температуры. Затем на третьем 750-1050 мм снова происходит колебательный спад температуры.

Второе колебание с коэффициентом корреляции 0,9685 имеет четкие границы осадков в интервале 200-2000 мм со странным аттрактором -1,46е-31. Из-за отрицательного знака колебание является кризисной, тормозящей росту температуры. А третье колебание позитивно влияет на температуру, странный аттрактор равен 8,6е-8.       

Обратное влияние температуры на осадки (рисунок 2) идентифицируется формулой

 

Двухчленный тренд	Асимметричный вейвлет
Тренд и одно колебание	Остатки после модели (4)
Рисунок 2. Графики влияния температуры на среднегодовые осадки.

 

Первые три члена (по вычислительным возможностям программной среды CurveExpert-1.40) дали уровень адекватности «сильнейшая связь» при коэффициенте корреляции 0,9623. Первый член формулы (3) является модифицированным нами законом Мандельброта введением третьего параметра . Он показывает рост осадков с ростом температуры. Второй член тренда по биотехническому закону дает интервал температуры 15,5-28,5⁰С с максимумом осадков в 22,0⁰С. Из биоклиматологии известно, что эти температуры оптимальны и для проживания людей. Колебание с возрастающим полупериодом является негативной для роста осадков.

Оба влияющих параметра степей мира из таблицы 1 являются сильно зависимыми друг от друга. Первые три члена дали коэффициенты корреляции 0,8697 и 0,9623.

 

Влияние среднегодовой температуры. Рассмотрим зависимость .

С повышением температуры испарение усиливается, а продуктивность растений снижается, что приводит к снижению поступления органического углерода в почву. Активность микробного разложения почвы усиливается с повышением температуры, что приводит к более высокому выходу органического углерода из почвы [12]. Эти выводы были получены на основе линейных уравнений. В нашем методе линейная модель является только начальным этапом процесса идентификации.

  После идентификации модели (1) получили (рисунок 3) уравнение

 

 

Двухчленный тренд	Асимметричный вейвлет
Тренд и одно колебание	Остатки после модели (4)
Рисунок 3. Влияние температуры на плотность органического углерода.

 

По закону Мандельброта с увеличением температуры плотность органического углерода в степной почве убывает. Второй член показывает стрессовое возбуждение активности микробного разложения почвы в интервале температуры от +1 до +12⁰С.

Из остатков на рисунке 3 видно, что они не позволяют идентифицировать модель (1). Доказывается утверждение [11], что температура приземного слоя воздуха получает высокую квантовую определенность. Разложение на вейвлеты (1), на так называемые кванты поведения, позволяет только динамический ряд температуры воздуха [10].

 

Влияние среднегодовых осадков. Далее рассмотрим влияние  .

После идентификации модели (1) получено уравнение (рисунок 4)

 

У осадков, в сравнении со среднегодовыми температурами, квантовая определенность выше, – по коэффициенту корреляции модели (5) равна 0,9112.

Двухчленный тренд, как и для температуры, дает возбуждение органического углерода на изменение количества осадков в интервале от 300 до 1700 мм. Однако по вейвлету в интервале осадков от 200 до 2000 мм органический углерод входит в процесс негативной адаптации. Это доказывает нашу гипотезу, что живое вещество приспосабливается к климату посредством механизма колебательной адаптации

Двухфакторное влияние на плотность органического углерода в почве толщиной 0-30 см можно построить на основе трендов: 1) влияние осадков на плотность органического углерода 0,5489; 2) влияние температуры на плотность 0,7871. 

 

Двухчленный тренд (2)	Первое колебание (1)
Тренд и одно колебание	Остатки от трехчленной модели (5)
Рисунок 4. Графики влияния осадков на плотность органического углерода.

 

Двухфакторная модель . Берем остатки от тренда влияния осадков (4) и поставим в абсциссы значения среднегодовой температуры (таблица 2, рисунок 5).

 

Таблица 2. Параметры (1) влияния осадков и температуры на органический углерод

	Асимметричный вейвлет								Коэф. корр.
	Амплитуда (половина) колебания				Полупериод колебания			Сдвиг
1*	5,64043	0	0,00010453	1	0	0	0	0	0,5489
2*	2,03630e-22	8,87595	0,0043967	1,13722	0	0	0	0
3	0,020932	0	-2,88216	0,26593	0	0	0	0	0,9219
4	-0,034328	1,96563	0	0	0	0	0	0
5	1,49013	0	-0,0087925	1,36051	2,39824	0,00018488	2,00398	3,39849
6	-0,13813	1,17749	0,00094915	2,46966	0,50199	0	0	1,18993	0,7551
7	-1,6658e-34	45,67627	0,79806	1,48782	0,17411	0	0	-5,72953	0,9626
8	-2,19039e-42	45,57898	2,09087	0,99957	-4,94903	0,41565	0,99885	-6,11330	0,8855
9	-6,65131e-12	6,86572	0	0	2,67534	0	0	1,64998	0,6640
10	-0,69270	2,04338	1,04411	1	2,97543	0	0	1,66816	0,9972
11	-2,46286e-5	2,53902	0,11108	0,99899	6,85492	0,053690	1,03528	0,29295	0,6626
12	3,81808e-6	3,00025	0,10957	1,04020	5,56560	-0,0084703	1,08698	0,99859	0,6260
13	1,28506e-5	2,90917	0,16902	1,00492	2,07597	-0,012625	0,99559	0,89306	0,7963

Примечание. ^*Переменной является P, а в остальных вейвлетах – температура  t:= t + 4.

 

В таблице 2 первые два члена показаны на рисунке 4 и приведены в формуле (5). Вейвлеты 3-5 совместно дали коэффициент корреляции 0,9219. Другие вейвлеты получили высокие коэффициенты корреляции от 0,6626 до 0,9972.

 

Двухчленный тренд	Бесконечномерный вейвлет
Тренд и  одно колебание	Остатки после 13-го члена
Рисунок 5. Влияние температуры на плотность по остаткам от осадков.

 

Двухфакторная модель  содержит 18 членов (таблица 3). 

Первые три члена влияния осадков дали коэффициент корреляции 0,9511 (рисунок 6).

В таблице 4 представлено сравнение двух двухфакторных моделей.

 

Составляющие 3 и 4 по таблице 3	Вейвлет №5
Двухчленный тренд и вейвлет	Остатки после 18-го члена модели
Рисунок 6. Графики влияния осадков на плотность органического углерода.

Таблица 3. Параметры (1) влияния температуры и осадков на органический углерод

	Асимметричный вейвлет								Коэф. корр.
	Амплитуда (половина) колебания				Полупериод колебания			Сдвиг
1*	4,48938	0	0,0028175	1	0	0	0	0	0,7871
2*	4,30353e8	62,53688	63,73003	0,40139	0	0	0	0
3	-3,25615	0	-0,00030907	1,01417	0	0	0	0	0,9511
4	0,20706	0,48208	0	0	0	0	0	0
5	1,30670	0	-0,00039679	1	192,5627	-4,67628e-5	1,50926	1,78009
6	1,50128e-15	8,96792	0,97061	0,49604	68,19754	0,00022823	1,85420	-4,58507	0,8039
7	2,23132e-85	31,47602	0,019964	1,01839	9,71896	0,029693	1,00256	5,61435	0,9277
8	-3,72938e-6	1,57055	0,00082499	0,98966	132,4215	-8,43392e-5	1,22040	-0,90872	0,3396
9	1,89053e-31	11,62749	0,0089153	1,03282	335,7489	0	0	2,42720	0,8115
10	3,23071e-11	3,59698	0,0024079	1,04194	63,31560	0,0035099	1,14875	1,91439	0,8662
11	-0,13015	0	0,072560	1	229,2375	-0,086206	1	0,006391	0,7621
12	-5,28445e-7	1,96200	0,0023916	1,06687	1156,982	0	0	-2,22979	0,5501
13	-1,33204e-9	2,76456	0,0026256	1,00302	120,5748	0,084430	1,00044	1,41807	0,6831
14	-4,63035e-7	2,13347	0,0061757	0,99997	117,0009	-0,060853	0,99999	-2,34569	0,8272
15	6,79520e-10	2,38990	0,00027418	1,08094	58,60886	2,23143e-5	1,13239	-0,27134	0,7268
16	-4,69747e-7	1,87107	0,0073374	0,93877	360,9170	0,077513	1,01111	-0,90774	0,6904
17	-4,57770e-9	2,08217	0,00099215	1,00848	219,9889	0,0031583	1,03278	-0,09514	0,7227
18	-3,49240e-9	2,53586	0,0042876	1,00235	125,95363	0,017996	0,99727	-0,19541	0,8679

Примечание. ^*Переменной является  , а в остальных вейвлетах – осадки

.

 

Цена деления по измерениям плотности органического углерода по записям в таблице 1 составляет 0,01 кг/м². Тогда погрешность измерений равна половине цены деления и она будет равна 0,005 кг/м².

 

Таблица 4. Влияние двух факторов на плотность органический углерод

Фактические значения			Модель		Модель
, мм	, 0С	, кг/м2	, кг/м2	, %	, кг/м2	, %
1500	29	4,20	-0,000676822	-0,02	-0,000594248	-0,01
2200	25,6	3,40	0,00174021	0,05	-0,000424308	-0,01
650	28	3,80	0,00040834	0,01	-3,99E-05	0,00
1060	16	4,90	-0,0011885	-0,02	0,00109485	0,02
1900	18	6,83	0,00197084	0,03	0,000356222	0,01
10,7	9,53	5,50	2,02E-03	0,04	-7,17E-05	0,00
308	1,22	4,11	-0,000657739	-0,02	0,000476229	0,01
209	0,62	5,79	-5,80E-04	-0,01	0,000664236	0,01
450	12	6,33	0,000300081	0,00	-0,000499665	-0,01
417	-0,64	7,40	1,71E-04	0,00	0,000107779	0,00
575	2,85	10,65	0,0001479	0,00	-0,00100647	-0,01
1000	9	9,22	0,000319983	0,00	-0,000579258	-0,01
900	9,7	11,10	-0,000546682	0,00	0,00115619	0,01

Максимальная абсолютная погрешность  по таблице 4 для модели  равна 2 г/м², а для модели  всего 1,16 г/м². Идентификация вейвлетов завершена, погрешность моделирования более 2,5 раз меньше погрешности измерений. 

 

 

Заключение. Биоклиматические закономерности между параметрами степей по регионам мира в виде среднегодовых осадков, среднегодовой температуры и плотности органического углерода в слое почвы 0-30 см отличаются высокой определенностью квантования асимметричными волновыми уравнениями. Коренное отличие от метеорологических параметров, парные отношения между которыми идентифицируются только нелинейными двухчленными трендами и поэтому не имеют асимметричных вейвлетов, заключается в том, что живое вещество степей за 450 млн лет эволюции травяного покрова приспособилось к изменениям погоды и климата колебательной адаптацией. Механизм колебательной адаптации у почвенного слоя степей столь совершенный, что почвенный покров степей частично сама меняет для себя условия места произрастания так, что появляется множество вейвлетов взаимного влияния осадков и температуры.

Амплитудно-частотный анализ каждого колебания позволит определить конкретные частные влияния среднегодовых осадков и среднегодовых температур друг на друга и на плотность органического углерода. При этом получено, что двухфакторное моделирование изменения плотности органического углерода почвенного слоя позволяет добиться погрешности идентификации до уровня, даже меньшей абсолютной погрешности измерений.

 

Список литературы

1. Мазуркин П.М. Земельные угодья федеральных округов Российской Федерации // Успехи современного естествознания. 2020. № 4. С. 106-113. DOI: 10.17513/use.37370.

2. Мазуркин П.М. Земельные угодья Сибирского федерального округа России // Успехи современного естествознания. 2020. № 6. С. 75-82. DOI: 10.17513/use.37414.

3. Мазуркин П.М., Михайлова С.И. Территориальное экологическое равновесие: аналит. обзор. Новосибирск: ГПНТБ СО РАН, 2010. 430 с. (Сер. Экология. Вып. 94).

4. Реймерс Н.Ф. Природопользование: Словарь-справочник. М.: Мысль, 1990. 637 с.

5. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. 274 с.

6. Таиров А.Д. Изменения климата степей и лесостепей Центральной Евразии во II-I тыс. до н.э.: Материалы к историческим реконструкциям. Челябинск: Рифей, 2003. 68 с.

7. Чибилёв А.А., Вельмовский П.В., Грудинин Д.А. От преобразования природы к оптимизации ландшафтов: «опыты» Ф.Н. Милькова и завещание Ф. Энгельса // Вопросы степеведения. № XIV. Оренбург: ИС УрО РАН, 2018. С. 45-51. DOI: 10.2441/9999-006А-2018-00002.

8. Fischer G., Velthuizen H., Shah M., Nachtergaele F. Global Agro-ecological Assessment for Agriculture in the 21st Century: Methodology and Results // International Institute for Applied Systems Analysis, Laxenburg, Austria. Food and Agriculture Organization of the United Nations. Rome, Italy. 2002. URL: http://webarchive.iiasa.ac.at/Research/LUC/SAEZ/index.html.

 9. Mazurkin P.M. Wave patterns of annual global carbon dynamics (according to information Global_Carbon_Budget_2017v1.3.xlsx) // Materials of the International Conference «Research transfer» – Reports in English (part 2). November 28, 2018. Beijing, PRC. P.164-191.

10. Mazurkin P.M. Wavelet analysis of annual dynamics of maximum temperature from 1878 to 2017 and forecast data Hadley center Central England temperature (Hadcet) // International Journal of Current Research, 11 (09), 7315-7324. DOI: https://doi.org/10.24941/ijcr.36626.09.2019.

11. Mazurkin P.M., Kudryashova A.I. Quantum meteorology // International Multidisciplinary Scientific GeoConference Surveying Geology and Mining Ecology Management, SGEM, 2019. 19 (5.1), pp. 619-627. DOI: 10.5593/sgem2019/5.1/S20.077.

12. Zhao Y., Ding Y., Hou X., Li F.Y., Han W., Yun X. Effects of temperature and grazing on soil organic carbon storage in grasslands along the Eurasian steppe eastern transect // PLoS ONE. 2017. 12(10). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0186980.