Моделирование органического вещества для управления рисками эмиссии парниковых газов в экосистемах

Статья посвящена особенностям моделирования органического вещества. Углеродный и азотный почвенные циклы, которые формируются в результате сельскохозяйственного и природного использования, должны учитываться при моделировании, включая оценку выбросов парниковых газов в пахотных и целинных почвах. Рассматриваются математические, имитационные и физические модели. Рассмотрены подходы к количественной оценке компонентов биогеохимического углеродного цикла, включая двойную роль почвы как поглотителя и источника парниковых газов. Оценено взаимодействие углерод- и азот-минерализующей способности почв, показаны возможности оценки влияния на них климатических и антропогенных факторов. Предлагаются биогеохимические технологии и модели для управления экологическими рисками, связанными с выбросами парниковых газов.

1. Bashkin V.N. Modern biogeochemistry: Second edition: Environmental risk assessment . 2006. P. 1–444. https://doi.org/10.1007/1-4020-4586-7

2. Безрукова М.Г., Быховец С.С., Грабарник П.Я. [и др.] Анализ неопределенности параметров модели разложения органического вещества: байесовский подход // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2009. Т. 11. № 1–7. С. 1424–1429

3. Campbell E.E., Paustian K. Current developments in soil organic matter modeling and the expansion of model applications: a review. 2015 Environ. Res. Lett. 10 123004. https://doi.org/10.1088/1748-9326/10/12/123004

4. Суховеева О.Э. Проблемы моделирования биогеохимического цикла углерода в агроландшафтах // Ученые записки Казанского университета. Серия естественные науки. 2020. Т. 162. № 3. С. 473–501. https://doi.org/10.26907/2542-064X.2020.3.473-501

5. Friedlingstein P., Jones M.W., O’Sullivan M. et al. Global Carbon Budget 2019. Earth Syst. Sci. Data, 2019;11(4): 1783–1838. https://doi.org/10.5194/essd-11-1783-2019

6. Заварзин Г.А. Пулы и потоки углерода в наземных экосистемах России. М.: Наука. 2007. 315 с.

7. Volodin E. M. Atmosphere-ocean general circulation model with the carbon cycle. Izv., Atmos. Oceanic Phys., 2007;43(3):266–280. https://doi.org/10.1134/S0001433807030024

8. Chen S., Zou J., Hu Z., Chen H., Lu Y. Global annual soil respiration in relation to climate, soil properties and vegetation characteristics: Summary of available data. Agric. For. Meteorol., 2014;198–199:335–346. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2014.08.020

9. Суховеева О.Э., Карелин Д.В. (2019). Параметризация модели DNDC для оценки компонентов биогеохимического цикла углерода на Европейской территории России. Вестник Санкт-Петербургского университета. Науки о Земле, 64 (2), 363–384. https://doi.org/10.21638/spbu07.2019.211

10. Müller C., Bondeau A., Popp A., Waha K., Fader M. Climate Change Impacts on Agricultural Yields: Background Note to the World Development Report. Washington, DC, World Bank, 2010. 12 p. Available at: https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/9065

11. Cantelaube P., Terres J.M. Seasonal weather forecasts for crop yield modeling in Europe. Tellus, 2005;57(3):476–487. https://doi.org/10.3402/tellusa.v57i3.14669

12. Oettli P., Sultan B., Baron C., Vrac M. Are regional climate models relevant for crop yield prediction in West Africa? Environ. Res. Lett. 2011;6(1). art. 014008, pp. 1–9. https://doi.org/10.1088/1748–9326/6/1/014008

13. Gardner, J.B. and Drinkwater, L.E., The fate of nitrogen in grain cropping systems: a meta-analysis of 15N f i e l d e x p e r i m e nt s , E c ol . Appl . , 2 0 0 9 , vol . 1 9 , n o. 8 , pp. 2167–2184. https://doi.org/10.1890/08–1122.1

14. Башкин В.Н. Увеличение эффективности использования азота: оценка азотминерализующей способности почв // Российская сельскохозяйственная наука. 2022. № 3. С. 45–50. https://doi.org/10.31857/S2500262722030097

15. Башкин В.Н. Оценка величин азотминерализующей способности в различных почвенно-экологических регионах // Использование и охрана природных ресурсов в России. 2022. № 3(171). С. 117–122

16. Семенов В.М. Функции углерода в минерализационно-иммобилизационном круговороте азота в почве // Агрохимия. 2020. № 6. С. 78–96. https://doi.org/10.31857/S0002188120060101

17. Кузнецова Т.В., Семенов А.В., Ходжаева А.К. [и др.] Накопление азота в микробной биомассе серой лесной почвы при разложении растительных остатков // Агрохимия. 2003. № 10. С. 3–11

18. Komarov A., Bykhovets S., Frolov P. [et al.] Romul_Hum model of soil organic matter formation coupled with soil biota activity. I. Problem formulation, model description, and testing // Ecological Modelling. 2017;345:113–124. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2016.08.007

19. Chertov O., Komarov A., Bykhovets S. [et al.] Romul_Hum — A model of soil organic matter formation coupling with soil biota activity. II. Parameterisation of the soil food web biota activity // Ecological Modelling. 2017;345:125–139. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2016.10.024

20. Моделирование биогенных циклов углерода в лесных почвах с учетом структуры растительных сообществ / И.В. Припутина, В.Н. Шанин, П.В. Фролов, С.С. Быховец // Эволюция биосферы, биогеохимические циклы и биогеохимические технологии: связь фундаментальных и прикладных исследований: Материалы XIII Международной биогеохимической школы-конференции, посвященной 160-летию со дня рождения В. И. Вернадского, Пущино, Московская обл., 25–29 сентября 2023 года.— Пущино: ООО «Товарищество научных изданий КМК». 2023. С. 150–152.

21. Bashkin V, Alekseev A, Levin B, Mescherova E. Biogeochemical Technologies for Managing CO2 Flows in Agroecosystems. Adv Environ Eng Res 2023; 4(1): 012; https://doi.org/10.21926/aeer.2301012

22. Башкин В.Н., Припутина И.В., Галиулина Р.А. Управление природными и экологическими рисками при усилении континентальности климата // Проблемы анализа риска. 2023. Т. 20. № 2. С. 68–85, https://doi.org/10.32686/1812-5220-2023-20-2-68-85

23. Башкин В.Н., Галиулина Р.А. Оценка риска загрязнения окружающей среды и биологических субстратов человека пестицидом ДДТ и его метаболитами // Проблемы анализа риска. 2023. Т. 20. № 4. С. 28–42. https://doi.org/10.32686/1812-5220-2023-20-4-28-42

24. Bashkin V.N. Biogeochemical Engineering: Technologies for Managing Environmental Risks. Adv Environ Eng Res 2022; 3(4): 040; doi:10.21926/aeer.2204040

25. Xu X, Xu Z, Chen L, Li C. How Does Industrial Waste Gas Emission Affect Health Care Expenditure in Different Regions of China: An Application of Bayesian Quantile Regression. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2019; 16(15):2748. https://doi.org/10.3390/ijerph16152748