Рис.5. Запас подстилок в лиственных и хвойных биогеоценозах
Характер накопления запаса подстилки зависит от породы древостоя: в лиственных лесах процессы разложения и минерализации подстилки протекают быстрее на почвах, сформировавшихся на ленточных глинах, тогда как в еловых лесах меньшее накопление подстилки происходит на почвах, сформировавшихся на супесчаной морене.
Рисунок 6 показывает существенное влияние запаса подстилки на запасы элементов питания, которые в подстилках под еловыми лесами значительно превышают запасы под лиственными лесами по всем определяемым элементам.
(1) - Ельник черничный, почва: элювиально-поверхностно-глееватая тяжелосуглинистая на ленточных глинах. (2) - Ельник черничный, почва: подзолистая иллювиально-гумусово-железистая супесчаная на супесчаной морене.
Рис. 6. Запасы элементов питания в лесных подстилках.
Для более полной оценки почвенного плодородия изучаемых почв необходимо иметь представление о запасах элементов питания, как в органической, так и минеральной ее части. Для среднетаежной подзоны, согласно (, , 1992), запасы минерального питания в наиболее корнеобитаемом 25-сантиметровом слое почвы являются наиболее показательными.
Анализ данных запасов минерального питания в 25-см слое почвы (рис. 7), показал, что в почвы, сформировавшиеся на ленточных глинах, богаче элементами минерального питания по сравнению с почвами, сформировавшимися на супесчаной морене, причем максимальные значения наблюдаются в элювиально-поверхностно-глееватых глинистых почвах.
(1) - Ельник черничный, почва: элювиально-поверхностно-глееватая тяжелосуглинистая на ленточных глинах. (2) - Ельник черничный, почва: подзолистая иллювиально-гумусово-железистая супесчаная на супесчаной морене.
Рис. 7. Запас элементов питания в 25-см слое почв различных типов леса
В целом, почвы сформировавшиеся на ленточных глинах, богаче элементами минерального питания по сравнению с почвами, сформироваровавшимися на супесчаной морене, причем максимальные значения наблюдаются в элювиально-поверхностно-глееватых глинистых почвах. Влияние главной породы древостоя прослеживается только в подстилках и самых верхних горизонтах почв.
Глава 6. Взаимосвязь лесообразующей породы и почвенных характеристик.
6.1 Кластерный анализ почвенных характеристик.
Полученная информация о почвах была сведена в массив данных. Объектами исследования выступали образцы лесной подстилки, переходного гумусово-элювиального, элювиального и иллювиального горизонтов каждой почвы. Использовались величины семнадцати почвенных параметров, из которых семь - физико-химические показатели почв, а десять являются показателями валового химического анализа. Данные подвергались нормировке, т. е. их размах от максимума к минимуму приводился к интервалу (0,1).
В качестве меры сходства применялось Евклидово расстояние (Euclidean distances):
где q – число признаков; l, t – номер объекта.
Для объединения в кластеры был использован метод взвешенного попарного арифметического среднего (weighted pair-group method using arithmetic averages) (рис.8).
Здесь и далее:
(1) подзолистая иллювиально-гумусово-жлезистая супесчаная на суглинках, переходящих в ленточные глины почва под березняком злаково-разнотравным;
(2) элювиально-поверхностно-глееватая глинистая на ленточных глинах почва под осинником разнотравно-злаковым;
(3) подзолистая песчаная на супесчаной морене почва под березняком чернично-разнотравным;
(4) подзолистая супесчаная на супесчаной морене почва под осинником злаково-черничным;
(5) элювиально-поверхностно-глееватая суглинистая на ленточных глинах почва под ельником черничным;
(6) подзолистая иллювиально-гумусово-железистая супесчаная на супесчаной морене почва под ельником черничным.
Рис. 8. Результаты кластерного анализа свойств 4 верхних горизонтов почв 6 пробных площадей.
Анализ результатов позволяет сделать вывод, что наибольшее различие в химических и физико-химических характеристиках у изучаемых горизонтов почв наблюдается между подстилками и минеральными горизонтами. Несколько меньшее влияние оказывает различие типов почв. Третьим по значению фактором, влияющим на химические и физико-химические характеристики горизонтов почв стало различие горизонтов почв под хвойными и лиственными лесами, что подтверждает гипотезу о взаимосвязи преобладающей породы древостоя и свойств почвы.
6.2 Факторный анализ почвенных характеристик.
Для дальнейшего изучения различия или сходства свойств исследуемых почв применялся факторный анализ. Как и в предыдущем анализе, каждый профиль был представлен 4 верхними горизонтами почвы. Использовались величины 17 почвенных параметров, из которых 7 - физико-химические показатели почв, а 10 являются показателями валового химического анализа.
Таким образом, каждый профиль в конечном итоге описывался 68 параметрами (рис. 9). Данный анализ использовался с целью подтверждения выводов, сделанных при кластерном анализе, т. е. изучения вклада признаков в разделение почв и уменьшения количества признаков, описывающих профиль. Анализ включает в себя метод главных компонент и анализ главных факторов. Для расчетов главных компонент использовалась программа TAXON (, 1989), пакет программ Statistica. Поскольку две первых компоненты суммарно объясняют 76% общей дисперсии, остановились именно на таком числе компонент.
Рис. 9 Расположение профилей в пространстве 2 компонент по 68 параметрам.
Основной вклад в первую компоненту (X), объясняющую 54% общей дисперсии, вносят более 50 параметров, что затрудняет интерпретацию результатов. Проекции на эту компоненту показывают четкое разделение точек по типу почв на 2 компактные группы: элювиально-поверхностно-глееватые и подзолистые. Во второй компоненте (Y), объясняющей 21% общей дисперсии, основное влияние оказывают 10 признаков. В расположении проекций точек на данную компоненту прослеживается следующая тенденция: в нижней части шкалы располагаются проекции точек (1) и (3), соответствующие почвам березняков. Несколько выше располагаются проекции точек (2) и (4), соответствующие почвам осинников. Проекции точек (5) и (6), соответствующие почвам ельников, приходятся на верхнюю часть шкалы.
Таким образом, преобладающая порода является фактором, влияющим на распределение точек по данной компоненте. Закономерно, что 5 из 10 признаков, оказывающих значительное влияние на данную компоненту, отвечают показателям лесной подстилки.
По результатам анализа была произведена свертка пространства признаков до 6 (P2O5(подвижн), K2O(подвижн), C, N, Al2O3, Fe2O3), комбинация которых показывала наибольшую взаимосвязь древесной породы с лесной подстилкой (рис. 10).
Рис. 10. Расположение горизонтов почв в пространстве 2 компонент по 6 параметрам.
Критериями отбора признаков служили наименьшие значения корреляции с другими признаками, информативность признаков, вклад в разделение точек по древесной породе в подстилке. На графике четко видно разделение точек А0 на 3 группы: А0(1), А0(3) (березняки); А0(2), А0(4) (осинники), А0(5), А0(6) (ельники).
Следующим шагом стало исключение точек, соответствующих лесным подстилкам и поиск аналогичного набора признаков для минеральных горизонтов (рис. 11). Взаимосвязь преобладающей древесной породы прослеживается только с подподстилочным горизонтом. Наиболее диагностирующим взаимосвязь на почвы с древесной породой стал набор из 4 признаков (Al2O3, Fe2O3, Na2O, MnO).
Рис. 11. Расположение горизонтов почв в пространстве 2 компонент по 4 параметрам.
6.3 Дискриминантный анализ влияния лесообразующей породы на почвенные характеристики.
Основная идея дискриминантного анализа заключается в том, чтобы определить, отличаются ли массивы данных по среднему какого-либо признака (или линейной комбинации признаков). Окончательным критерием значимости того, разделяет переменная две совокупности или нет, становиться F-критерий (критерий Фишера).
Для анализа использовались величины 17 почвенных параметров, характеризующие 4 верхних горизонта каждой почвы. Целью анализа являлось выявление показателей, вносящих наибольший вклад в разделение как органических, так и минеральных горизонтов почв под древостоями различного породного состава.
Использовалось пошаговое включение переменных при условии критерия F=1. Результатом стал набор из 5 признаков (pH, Al2O3, P2O5, Na2O). Дискриминантная функция представлена двумя значащими корнями (Root1, Root2) (таб. 3) (рис. 12).
Таб. 3. Корни дискриминантной функции
Root 1 | Root 2 | |
pH(H2O) | -6,76179 | -0,525123 |
Al2O3 | 0,65745 | -0,172594 |
Na2O | -2,66846 | -0,978535 |
P2O5 | 1,21634 | -0,750193 |
Constant | 4,69902 | 7,634174 |
Рис. 12. Расположение горизонтов почв березовых (Б), осиновых (О) и еловых (Е) биогеоценозов в пространстве корней дискиминантной функции.
Таблица 4 показывает наибольшие расстояния Махалонобиса между почвами хвойных и лиственных древостоев.
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 |
