Энергоэнтропийный анализ светло-каштановых почв

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Энтропия как процесс, изучаемый в природных явлениях, связана с термодинамикой. В частности, при изучении состояния почвы, наблюдается её изменение, проходящее через состояние равновесия. Равновесные состояния в окружающей среде связаны с максимумом полной энтропии.

Цель исследований – определение энергии, заключенной в почве, на различных уровнях в зависимости от фракционного состава частиц почвы на основе эмпирических и расчетных данных.

Новизна. Впервые для орошаемых светло-каштановых почв проведен энергоэнтропийный анализ, позволяющий определить остаточную энергию, запасенную в почве.

Материалы и методы. По полевым данным проведен анализ полного гранулометрического состава почвы с определением весового вклада каждой фракции. Для выделения минералогического состава почвы, использовали расчеты по результатам химического анализа. Наличие гумуса и растительных остатков определяли по общепринятой методике. Отбор образцов осуществлялся на территории п. Водный Волго-Донского междуречья.

Результаты исследований. В исследованиях представлены характеристики светло-каштановой тяжелосуглинистой почвы. Содержание физической глины в пахотном горизонте (2-25 см) – 45,2 %. Иллювиальные горизонты В1 и В2 по содержанию ила выражены четко. Преобладает илистая фракция 27,74 - 31,22 %. Термодинамические характеристики ˗ энтальпия, энергия Гиббса и энтропия не являются абсолютными величинами. Они представляют долю энергии, оставшейся в почве у конкретного минерала, или его свойство. Анализ термодинамических параметров показал, что в горизонте 2-25 см значения (∆H, ∆G, ∆S) наибольшие в крупнопылеватой фракции, затем идет илистая фракция, мелко– , среднепылеватая и песок. На глубине 26-55 см по потенциально высоким термодинамическим параметрам по всем фракциям опережают крупно-пылеватая и илистая. На глубине 56-75 см сохраняется тенденция преобладания крупно-пылеватой и илистой фракции.

Заключение. Самые высокие показатели термодинамических потенциалов в горизонте 25-55см: ∆H, кДж/моль; 1415,6, ∆G, кДж/моль - 1328,22; ∆S, Дж /моль• град - 66,85. Данный горизонт характеризуется максимальными значениями потенциальной относительной остаточной энергии. Самый низкий потенциал глубже 75 см. Энтропия с глубиной уменьшается, в горизонте 25-55см она максимальна.

Об авторах

Глеб Александрович Рулев

Всероссийский научно-исследовательский институт орошаемого земледелия - Филиал Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный научный центр гидротехники и мелиорации имени А.Н. Костякова»

Email: g.heroes@yandex.ru
Scopus Author ID: 57222153846
ResearcherId: X-8997-2018

кандидат сельскохозяйственных наук, старший научный сотрудник отдела орошаемого земледелия и агроэкологии

 

Россия, ул. им. Тимирязева, 9, г. Волгоград, 400002, Российская Федерация

Александр Сергеевич Рулев

Всероссийский научно-исследовательский институт орошаемого земледелия - Филиал Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный научный центр гидротехники и мелиорации имени А.Н. Костякова»

Email: AS_Rulev@vniioz.ru
ORCID iD: 0000-0001-6152-288X
Scopus Author ID: 57190982345
ResearcherId: E-6770-2014

академик РАН, Лауреат Премии Правительства Российской Федерации в области науки и техники, доктор сельскохозяйственных наук главный научный сотрудник

 

Россия, ул. им. Тимирязева, 9, г. Волгоград, 400002, Российская Федерация

Ольга Васильевна Рулева

Всероссийский научно-исследовательский институт орошаемого земледелия - Филиал Федерального государственного бюджетного научного учреждения «Федеральный научный центр гидротехники и мелиорации имени А.Н. Костякова»

Автор, ответственный за переписку.
Email: оv_ruleva@vniioz.ru
ORCID iD: 0000-0002-7343-4227
Scopus Author ID: 57220645923
ResearcherId: B-5269-2017

доктор сельскохозяйственных наук, доцент, ведущий научный сотрудник отдела оросительных мелиораций, и.о. зав. лабораторией моделирования продукционных процессов

 

Россия, ул. им. Тимирязева, 9, г. Волгоград, 400002, Российская Федерация

Список литературы

  1. Волобуев, В. Р., & Пономарев, Д. Г. (1977). Некоторые термодинамические характеристики минеральных ассоциаций почв. Почвоведение, (1), 3–13.
  2. Воронин, А. Д., & Максимова, А. С. (1972). Математический и химический состав фракций механических элементов почв темно-каштановой подзоны. Почвоведение, (8), 112–120.
  3. Ковда, А. В. (1973). Основы учения о почвах. Общая теория общеобразовательного процесса. Москва: Наука. С. 127–148.
  4. Назаров, А. Г. (2004). Термодинамическая направленность почвообразования в истории развития экосистем. В книге: Почвы, биогеохимические циклы и биосфера (с. 70–102). Москва: Товарищество научных изданий КМК.
  5. Палагин, Э. Г. (1981). Математическое моделирование агрометеорологических условий перезимовки озимых культур. Ленинград: Гидрометеоиздат. 191 с.
  6. Яковенко, И. М. (2016). Пространственная структура туристско-рекреационного освоения Крыма: эволюция и перспективы. Учёные записки Крымского федерального университета им. В. И. Вернадского. География. Геология, 2(68), (3), 180–192.
  7. Рулев, А. С., Рулев, Г. А., & Рулева, О. В. (2021). Геотопологическое обоснование создания куртинных насаждений. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 13(4), 131–143. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2021-13-4-131-143
  8. Bai, B., Yang, G.-C., Li, T., & Yang, G.-S. (2019). A thermodynamic constitutive model with temperature effect based on particle rearrangement for geomaterials. Mechanics of Materials, 139(3), 103180. https://doi.org/10.1016/j.mechmat.2019.103180
  9. Ben-Noah, I., & Friedman, S. P. (2018). Review and evaluation of root respiration and of natural and agricultural processes of soil aeration. Vadose Zone Journal, 17(1), 1–23. https://doi.org/10.2136/vzj2017.06.0119
  10. Rulev, A. S., Ruleva, O. V., Rulev, G. A., & Tanyukevich, V. V. (2021). Landscape and forest reclamation approach to assessing the state of protective forest plantings. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 13(5), 321–335. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2021-13-5-321-325
  11. Ruleva, O. V., Rulev, G. A., & Rulev, A. S. (2020). Woodlands as a tool for actively managing the microclimate of agrophytocoenoses. International Journal of Pharmaceutical Research, 12(4), 3447–3453. https://doi.org/10.31838/ijpr/2020.12.04.472
  12. Smagin, A. V. (2018). About thermodynamic theory of water retention capacity and dispersity of soils. European Soil Science, 51, 782–796. https://doi.org/10.1134/S1064229318070098
  13. Smagin, A. V. (2016). Thermogravimetric determination of specific surface area for soil colloids. Colloid Journal, 78, 391–396. https://doi.org/10.1134/S1061933Х16030170
  14. Wiesner, S., Starr, G., & Cherry, J. A. (2020). Forest structure and composition drive differences in metabolic energy and entropy dynamics during temperature extremes in longleaf pine savannas. Agricultural and Forest Meteorology, 297, 108252. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2020.108252
  15. Wu, X., Wei, Y., Cai, C., Yuan, Z., Li, D., Liao, Y., & Deng, Y. (2021). Quantifying the contribution of phyllosilicate mineralogy to aggregate stability in the East Asian monsoon region. Geoderma, 393(1), 115036. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2021.115036
  16. Yang, G., & Bai, B. (2019). Thermo-hydro-mechanical model for unsaturated clay soils based on granular solid hydrodynamics theory. International Journal of Geomechanics, 19(10), 04019115. https://doi.org/10.1061/(ASCE)GM.1943-5622.0001498
  17. Zarifi, M., Kvamme, B., & Kuznetsova, T. (2021). Modeling of heat transfer in hydrate-filled sediment systems using residual thermodynamics and classical nucleation theory. Applied Sciences, 11(9), 4124. https://doi.org/10.3390/app11094124
  18. Zhang, Z., & Cheng, X. (2017). A fully coupled THM model based on nonequilibrium. International Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomechanics, 41(4), 527–554. https://doi.org/10.1007/978-3-642-32492-5_18
  19. Duan, M. X., & Jin, M. X. (2019). Modeling water and heat transfer in soil-plant-atmosphere continuum applied to maize growth under plastic film mulching. Frontiers of Agricultural Science and Engineering, 6(2), 144–161. https://doi.org/10.15302/J-FASE-2019258
  20. Zhang, Z. (2017). A thermodynamic-based theory for thermo-poromechanical modeling of saturated clays. International Journal of Plasticity, 92(1–2), 164–185. https://doi.org/10.1016/j.ijplas.2017.03.007

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

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».