Существует ли анализ почвы вне лаборатории?

Использование ИК-спектроскопии основывается на том, что в спектрах хранится информация о фундаментальном составе грунта — его органические и неорганические части. Это быстрый и относительно дешевый метод.

Химический анализ почв все чаще превращается для аграриев в необходимость, а для хозяйств с уклоном на точное земледелие вовсе стал обязательным элементом аналитики.

Однако главными проблемами традиционного метода анализа являются медленность, значительное влияние человеческого фактора и дороговизна. Цены на обследование одного гектара стартуют в среднем от 200 грн. По данным белорусского стартапа OneSoil, Украина имеет 35,9 га пашни, разбитой на 2 млн участков средней площадью 17,9 га.

Для того чтобы провести химический анализ, поле обычно разделяют на участки (квадраты), площадь которых будет зависеть от бюджета хозяйства и от размера самого поля. Однако каждое поле может иметь несколько разных по своим свойствам почв и их расположение и границы невозможно втиснуть в геометрические фигуры правильной формы. К примеру, участок площадью в 3 га, зависимо от неоднородности почвенного покрова, может иметь 3 — 5 различных почв из которых будет отобрана всего лишь одна проба. Анализ такой пробы, по мнению кандидата с.-х. наук, главного научного сотрудника ООО «Украинский центр экологии почв» Валерия Грекова, не будет характеризовать даже и одной почвы.

Однако помимо аналитического метода исследования существуют и менее известные, но не менее перспективные инструментальные, в частности метод инфракрасной (ИК) спектроскопии. О нем в Украине активно заговорили с выходом на рынок голландского стартапа AgroCares, который хочет облегчить и удешевить процедуру обследования полей. Пока это единственное подобное решение на отечественном рынке, поэтому на его примере удобнее разобрать принцип работы похожих систем в целом.

Вспомнить кое-что из курса физики….

Принцип ИК-спектроскопии заключается в поглощении химическими веществами ИК-излучения с одновременным возбуждением колебаний молекул или их отдельных фрагментов. При этом волна, проходящая сквозь образец, слабеет. Молекулы, в зависимости от своего состава, по-разному адсорбируют и отражают это излучение, преобразуют его в кинетическую энергию. Происходит поглощение не всего спектра, а только тех его участков, энергия которых соответствует энергии и возбуждению исследуемых молекул, то есть длинам волн (частот), при которых наблюдается максимальное поглощение ИК-излучения. Это может свидетельствовать о содержании в молекулах определенных функциональных групп или фрагментов. В результате атомы внутри молекул движутся быстрее, изгибаясь, удлиняясь и вращаясь рядом. Чем больше излучения адсорбировано, тем меньшим будет его отражение.

И хотя количество поглощенных энергетических квантов будет зависеть от конкретного типа химической связи в молекулах, на это также влияет химическая матрица и факторы окружающей среды, например тип функциональной группы, соседние молекулы и т.д. (Miller, 2001). Это позволяет идентифицировать диапазон молекул, которые могут содержать однотипные связи. Одна и та же молекула может вызвать несколько обертонов (явление, возникающее во время колебаний) и комбинационных полос в области NIR с уменьшением интенсивности и увеличением порядка обертонов, и поэтому полосы поглощения в области NIR могут перекрываться.

Энциклопедические данные касательно использования этого метода именно для химического анализа почв весьма неоднозначные и к тому же их достаточно мало. Например, российский ученые (Крищенко и др.) исследовали эту тему еще более 20 лет назад. Они отмечали, что содержание влаги в почве можно достаточно точно определить по полосам поглощения в 1400, 1900 и 2200 нм. При этом на отражательную способность почвы влияет содержание органического вещества и глинистых частиц. Спектры диффузного отражения почв в ближней инфракрасной области прежде всего отличаются общим уровнем поглощения. В ряде опытов было доказано прямую зависимость степени поглощения и количества гумуса в образцах — чем больше гумуса, тем меньше поглощалось инфракрасное излучение в этом участке спектра. Ученые отмечали, что если значение величины оптической плотности в определенном образце по конкретной длине волны больше, чем в другом, то это соотношение сохраняется и для других длин волн. Это, в частности, маскирует функциональные связи оптической плотности почвы с содержанием гумуса в нем. Также они доказали статистическую зависимость между оптической плотностью и значением рН солевой вытяжки, гидролитической кислотностью, содержанием обменного кальция, магния и др. Одновременно эта зависимость плохо прослеживалась в случае подвижных форм фосфора и калия.

Поглощение в области NIR между 780 и 2500 нм является результатом колебаний соединений OH, NH, CH, SO и CO, которые имеют большой дипольный момент (Стенберг и др., 2010).

Несмотря на сложность и неоднородность химических и физических свойств, спектральные почвенные данные довольно однородны. Например, 30 типов почв классификации USDA можно сгруппировать только в пять спектральных классов.

Малли (2004), Нидербергер, Тодт и другие (2015) исследовали, что минеральные фракции, которые преобладают в почве, плохо определяются этим методом. Вследствие низкого дипольного момента между фосфором и кислородом, фосфаты не возбуждаются от инфракрасного излучения и поэтому непосредственно не определяются с помощью ИК-спектроскопии. Однако Р можно обнаружить косвенно благодаря органическим связям или определенной корреляции с другими свойствами почвы, например по соотношению C и N. В своей работе Нидербергер и Тодт указывают на то, что в органических фракциях качество прогнозов содержания фосфора выше, чем в неорганических. В любом случае это зависит от изменчивости содержания фосфора и свойств почвы.

Разрушители или источники мифов?

Поскольку метод ИК-спектроскопии предполагает использование специальных моделей прогнозирования, для их калибровки требуется значительное количество почвенных образцов. Каждая из вариаций взаимодействия грунтовых и климатических факторов создает уникальные условия для вегетации сельскохозяйственных культур.

Своей сильной стороной компания AgroCares считает именно базу данных для калибровки, которую, по словам ее представителей, постоянно дополняют. Прежде чем исследовать грунты определенной страны и внести их в эту базу, команда стартапа сначала подробно анализирует ее рынок, прежде всего оценивая потенциальных партнеров в этой стране, их уровень знаний и опыта, спрос на подобные решения и осведомленность самих аграриев о важности агрохимического анализа почвы. Сейчас в приоритете для стартапа стоит развитие продукта в Польше, Венгрии и Украине. В отборе образцов стартапу помогают локальные партнеры, далее отобранный материал направляют в центральный офис компании в Вагенингене (Нидерланды). В Украине таким партнером был Институт почвоведения и агрохимии им. А. Н. Соколовского. Каждый образец анализируют классическими методами, а затем и с использованием спектрометров. Спектральные и аналитические данные в дальнейшем применяют для создания регрессионных моделей, которые должны предусматривать свойства почвенных образцов, протестированных уже на оборудовании SoilCares. В компании заявляют, что для каждой страны достаточно отобрать от 400 до 1500 образцов, в зависимости от изменчивости почвенного покрова, площади страны и наличия таких же почв в соседних странах, где исследования уже проводились. Сейчас глобальная база почв SoilCares насчитывает около 14 000 образцов с более 15 стран. Почвоведы стартапа убеждены, что, собрав 30 000 образцов, они охватят спектральный диапазон всех почв мира.

В Украине свыше 3000 почвенных разновидностей. Но команда AgroCares отобрала всего 1350 образцов. Отбор проводили не только в хозяйствах, но и на целинных землях, чтобы получить максимальный вариационный ряд по каждому элементу.

Сканер (спектроскоп) — оптический прибор, который использует природный или искусственный источник света для создания соответствующих колебаний. В SoilCares это рентгеновское, ближнее и среднее инфракрасное излучение. Результатом работы прибора является кривая поглощения характерной формы, которую используют для анализа и прогнозирования свойств почвы. Она представляет собой частоты, на которых поглощается излучение.

Прибор подсоединяют через Bluetooth к мобильным приложениям AgroCares, которые инструктируют пользователя, как произвести калибровку и сканирование, а также связаны с базой данных. Факторами, что больше всего влияют на спектральные свойства почвы является влажность, температура и её химический состав. Глубина отбора образцов для сканирования зависит от запланированной культуры, чаще всего — от 25 до 35 см. Очень важно тщательно перемешать образец, ведь это может повлиять на результат, он должен быть не слишком влажным и не слишком сухим. Образцы отбирают с GPS-привязкой, благодаря чему по результатам можно будет построить карту содержания элементов питания и т.д.

После проведения сканирования полученное изображение следует отправить для дальнейшей обработки системой. Поэтому сканер является только технической составляющей решения. Обработка занимает несколько минут. Из всех калибровочных тестов система выбирает наиболее похожие, объединяет их и использует эту комбинацию для составления прогнозов.

После этого пользователь сможет ознакомиться с результатами, как например: количество общих азота и фосфора, обменного калия, рН, содержание органического вещества, емкость катионного обмена, содержание физической глины (как одного из элементов гранулометрического состава) и рекомендациями относительно этих параметров.

Но есть и «но». Например, общий (валовой) фосфор в почве не может служить показателем доступности фосфора для растений, ведь они потребляют только водорастворимые дигидрофосфаты и в меньшей мере — гидрофосфаты, концентрация которых в почвенном растворе незначительна, ведь они быстро переходят в слаборастворимые и/или недоступные формы.

Поэтому сканер предназначен только для оперативной базовой диагностики.

— С помощью этого прибора можно исследовать много различных показателей почвы: наличие макро — и микроэлементов, физические свойства и тому подобное. Чтобы собрать данные в Украине, команда AgroCares за три года потратила 500 000 евро. Благодаря этому сейчас мы можем сравнить полученные результаты и найти релевантные значения, — комментирует соучредитель Drone.UA Валерий Яковенко, эксклюзивный дистрибьютор AgroCares в Украине. — Принцип работы этого прибора нельзя сравнивать с другими методами диагностики почвы, ведь это экспресс-оценка, которая нужна для быстрого определения зон неоднородности на поле и обнаружения их природы. На агрорынке мнения по поводу нового метода расходятся на два лагеря — одни принимают его с радостью, а другие — довольно осторожно и скептически. Однако в основном производители заинтересованы в этом продукте. Один сформированный отчет с рекомендациями обойдется аграриям приблизительно в 10 — 12 евро. В нем будут результаты измерения рН почвы, содержания органического вещества, общего азота и фосфора, обменного калия, гранулометрический состав, емкость катионного обмена.

Вместо заключения

Любой из ныне известных способов анализа почвы имеет свои преимущества и недостатки. Классический метод длительный, сложный и количество исследуемых образцов весьма ограничено. Если цитировать учебник по агрохимическому анализу, там «часто невозможно сделать вывод о достоверности только по конечным аналитическим результатам, поскольку сам анализ многостадийный и каждая из стадий вносит в выводы свою погрешность». Основным химическим методом исследования является экстракция. Другие же заключаются в химическом либо термальном окислении. Однако экстрагенты подбирают таким образом, чтобы выделять только те соединения, которые могут быть усвоены растением. Это, к примеру, касается фосфора. Экстракция калия, кальция и магния является основным путем изъятия растворимых и обменных форм этих элементов из почвы. И это плюс.

Метод ИК-спектроскопии определяет содержание элементов на молекулярном уровне. Некоторые ученые подчеркивали, что точность этого метода выше для органических фракций и элементов, содержащихся в них, чем для минеральных. Лулева и др. исследовали возможность определения нитрата калия и пришли к выводу, что текстура почвы и её гранулометрический состав, а именно содержание глины, мешает выведению универсальной модели для вычисления количества калия. Однако этот метод мобильный. На атомарном уровне результаты могут быть более точными, но вопрос, какие из них являются доступными для растений, а какие нет, так же остается открытым.

Однозначным является то, что использование сканера должно быть в комплексе с другими элементами точного земледелия, чтобы аграрий как можно смог определить, что в первую очередь требует его внимания.

Комментарий специалиста

Сергей Плищак, агроном-консультант Днепровского РСП ООО « УкрАгроКом »:

— Я обратил внимание на этот метод анализа, так как постоянно работаю с клиентами в полевых условиях, и фактически хочу получить устройство, которое всегда будет под рукой и поможет делать более точные рекомендации. В прошлом году, после презентации своего решения, компания AgroCares пригласила меня присоединиться к профессиональной группе исследователей для предоставления экспертной оценки. В период тестирования я провел около 500 анализов и по его окончанию точно знал, что хочу и дальше использовать этот сканер. Обычно я работаю с клиентами, у которых в обработке 15-20 тыс. га. Несмотря на компактность прибора и специфический метод его работы, полученные результаты были достоверными. В моей работе сканер помогает провести диагностику быстрее, и иметь возможность лучше исследовать поле. Теперь я могу проводить диагностику чаще с мгновенным получением результатов.

Елена Нинуа, Agroexpert (Украина)