Abstract

The authors generalized and summarized original and literature data with the view of studying the gray and dark-gray soils in the Volga-Kama forest steppe. The methods of multidimensional statistics permitted to determine the position of these soils in the available soil classification system. A great number of soils described by different researchers within the framework of Russian soil classification system (1977) were formalized in conformity with that published in 2004. In the latest classification system of soils in Russia the reliable differences in the humus horizon of gray and dark-gray soils are shown in the content of humus, exchangeable bases, clay fraction, acidity and thickness as well as in the thickness of the leached layer (up to the C horizon) and the humus storage within the one meter of soil (t/ha). The methods of numerical classification allowed determining discriminated functions and classify more exactly the studied soils in the Volga-Kama forest steppe. Based upon statistic processing of the obtained data the limits for properties of the humus horizon are suggested to distinguish the gray and dark-gray soils. The visual imagination widely adopted now to recognize the types of gray and dark-gray soils should be added by limits of their varying properties. The obtained results presented in this paper may be useful to improve the idea on properties of gray forest soils. The suggested criteria to recognize the studied soils may be applicable for studying and systematizing these soils as well as for purposes of land use, elaboration of regional database and in projects of ecological territory optimization.

Highlights

  • Для этого создан реестр данных из 118 разрезов: материалы кафедры почвоведения КФУ; данные, опубликованные в открытой печати (Тюрин и др., 1935; Винокуров, Гришин, 1962; Иванова, 1968; Захаров, 1974, 2004; Шакиров, Арсланов, 1982; Газизуллин, 2005; Александрова и др., 2012)

  • Разброс свойств гумусового горизонта серых лесных почв вдоль компонент представлен на рис

  • The obtained results presented in this paper may be useful to improve the idea on properties of gray forest soils

Read more

Summary

ЧИСЛЕННЫЕ МЕТОДЫ ВЫДЕЛЕНИЯ ТИПОВ ПОЧВ ЛЕСОСТЕПИ

Излагаются данные обобщения опубликованных и авторских результатов исследования серых и темно-серых почв ВолжскоКамской лесостепи. Методами численной классификации получены дискриминантные функции и простроены функции классификации серых и темно-серых почв Волжско-Камской лесостепи. На основании статистической обработки данных предложены лимиты свойств гумусового горизонта серых и темно-серых почв для выделения их в составе почв лесостепи под лесом. На которые опирается современная система разделения исследуемых почв на типы серых и темно-серых, дополнены лимитами варьирования основных их свойств, которые предлагаются для использования в практической работе исследователей почв и почвенного покрова. В настоящей работе предпринята попытка объединения представлений многих исследователей почвенного покрова Волжско-Камской лесостепи, в частности в отношении почв, именуемых в старой классификационной схеме “серыми лесными”. 1 представлены показатели строения профиля подтиповых таксонов серых лесных почв, как некоторое среднее из представлений перечисленных выше исследователей. Показатели строения профиля виртуальных подтиповых образов серых лесных почв

Серая лесная
Сумма обменных оснований
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Findings
NUMERICAL METHODS TO RECOGNIZE THE SOIL TYPES IN THE FOREST STEPPE

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call

Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.