Assessment of Carbon Stock and СO2 Production Potential for Soils of Coniferous-Broad-Leaved Forests

Abstract

Within the territory of MSU Agrobiostation “Chashnikovo”, assessment of carbon stock for soil, typical for coniferous-broad-leaved forests subzone – coniferous forests, small-leaved forests, agrocenoses, fallow lands and floodplain meadows – was given. The next indexes were studied for litters: typology, stock, detritus content and ratio of sub-horizons thickness (deposit) – these indexes are indicators of organic matter decomposition intensity. For mineral soil profile, the assessment of general organic carbon stock in 0–30 and 0–100 cm layers, as well as stock of biologically active carbon in 0–20 cm layer (by calculation according to the content of total carbon), are given. Maximum organic matter accumulation in litters and moderate accumulation – in mineral profile, was obtained for coniferous forests soddy-podzolic soils. The litter carbon stock value in spruce forests differ by almost 10 times, depending on location in tessera. Minimal carbon accumulation by litters is obtained for meadow ecosystem soils – upland meadows as well as flood-plain meadows. Alluvial soils of flood-plain meadows are characterized by highest stock of general carbon, as well as carbon of biologically active soil organic matter. Potential of CO2 production by soil, determined by data, including structural and functional litter indexes and organic matter biologically active carbon stock (0–20 cm layer), depends on combination of row of factors: vegetation type, hydromorphism degree, and agricultural use character in present or past. Coniferous forest soils comparing with small-leaved forest soils are characterized by less rate of litter decomposing due to plant remains biochemical features, thereby these soils are assumed to less CO2 production potential. Soils of natural grass ecosystems, especially flood-plain meadows, are characterized by maximal potential production of carbon dioxide, resulting from intensive plant residues decomposition and high stock of biologically active organic matter carbon.

About the authors

I. М. Ryzhova

Lomonosov Moscow State University

Email: podvezennaya@yandex.ru
Russia, 119991, Moscow

М. А. Podvezennaya

Lomonosov Moscow State University

Author for correspondence.
Email: podvezennaya@yandex.ru
Russia, 119991, Moscow

V. М. Telesnina

Lomonosov Moscow State University

Email: podvezennaya@yandex.ru
Russia, 119991, Moscow

L. G. Bogatyrev

Lomonosov Moscow State University

Email: podvezennaya@yandex.ru
Russia, 119991, Moscow

О. V. Semenyuk

Lomonosov Moscow State University

Email: podvezennaya@yandex.ru
Russia, 119991, Moscow

References

  1. Абакумов Е.В., Поляков В.И., Чуков С.Н. Подходы и методы изучения органического вещества почв карбоновых полигонов России (обзор) // Почвоведение. 2022. № 7. С. 773–786. https://doi.org/10.31857/S0032180X22070024
  2. Бахмет О.Н. Особенности органического вещества почв в лесных ландшафтах Карелии // Лесоведение. 2012. № 2. С. 19–27.
  3. Богатырев Л.Г. О классификации лесных подстилок // Почвоведение. 1990. № 3. С. 118–127.
  4. Богатырев Л.Г., Бенедиктова А.И., Карпухин М.М. и др. Водорастворимые компоненты почв гетеролитных сопряженных ландшафтов южнотаежной подзоны // Вестник Моск. ун-та. Сер. 17, почвоведение. 2021. № 1. С. 3–13.
  5. Бондаренко Е.В. Опыт учета экосистемных сервисов почв при оценке деградации земель (на примере УОПЭЦ МГУ). Дис. … канд. биол. наук. М., 2016. 121 с.
  6. Васильевская В.Д., Зборищук Ю.Н., Ульянова Т.Ю. Почвы и почвенный покров УОПЭЦ Чашниково // Развитие почвенно-экологических исследований. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1999. С. 25–35.
  7. Дмитриев Е.А., Карпачевский Л.О., Соколова Т.А. и др. Организация дерново-подзолистых почв и структура лесного биогеоценоза // Структурно-функциональная организация биогеоценозов. М.: Наука, 1980. С. 184–219.
  8. Дмитриев Е.А., Рекубратский И.В., Горелова Ю.В. и др. К организации почвенного покрова под елями // Структурно-функциональная роль почвы в биосфере. М.: Геос, 1999. С. 59–69.
  9. Иванов А.Л., Савин И.Ю., Столбовой В.С. и др. Глобальный климат и почвенный покров – последствия для землепользования России // Бюл. Почв. ин-та им. В.В. Докучаева. 2021. № 107. С. 5–32. https://doi.org/0.19047/0136-1694-2021-107-5-32
  10. Карпачевский Л.О. Пестрота почвенного покрова в лесном биогеоценозе М. Изд-во Моск. ун-та, 1977. 312 с.
  11. Карпачевский Л.О., Зубкова Т.А., Ильина Л.С. Экологические функции лесных почв // Структурно-функциональная роль почвы в биосфере. М.: Геос, 1999. С. 156–162.
  12. Кириллова Н.П., Силёва Т.М., Ульянова Т.Ю. и др. Цифровая крупномасштабная карта почвообразующих пород и принципы ее составления // Вестник Моск. ун-та. Сер. 17, почвоведение. 2017. № 3. С. 3–10.
  13. Классификация и диагностика почв России. Смоленск: Ойкумена, 2004. 342 с.
  14. Курганова И.Н., Лопес де Гереню В.О., Ипп С.Л. и др. Пилотный карбоновый полигон в России: анализ запасов углерода в почвах и растительности // Почвы и окружающая среда. 2022. Т. 5. № 2. P. e169. https://doi.org/10.31251/pos.v5i2.169
  15. Лукина Н.В., Тихонова Е.В., Шевченко Н.Е. и др. Аккумуляция углерода в лесных почвах и сукцессионный статус лесов. М.: Товарищество научных изданий КМК, 2018. 232 с.
  16. Орлов Д.С., Бирюкова О.Н., Суханова Н.И. Органическое вещество почв Российской Федерации. М.: Наука, 1996. 253 с.
  17. Пастухов А.В., Каверин Д.А. Запасы почвенного углерода в тундровых и таежных экосистемах Северо-восточной Европы // Почвоведение. 2013. № 9. С. 1084–1094. https://doi.org/10.7868/S0032180X13070083
  18. Решетникова Т.В., Зырянова А.А., Ведрова Э.Ф. Трансформация органического вещества лесной подстилки (экспериментальное исследование) // Вестник КРАСГАУ 2014. № 6. С. 80–93.
  19. Рыжова И.М., Подвезенная М.А., Кириллова Н.П. Вариабельность запасов углерода в автоморфных и полугидроморфных почвах лесных экосистем европейской территории России: сравнительный статистический анализ // Вестник Моск. ун-та. Сер. 17, почвоведение. 2022. № 2. С. 20–27.
  20. Семенов В.М., Когут Б.М., Зинякова Н.Б. и др. Биологически активное органическое вещество в почвах европейской части России // Почвоведение. 2018. № 4. С. 457–472. https://doi.org/10.7868/S0032180X1804007X
  21. Семенюк О.В., Телеснина В.М., Богатырев Л.Г. и др. Оценка внутрибиогеоценозной изменчивости лесных подстилок и травяно-кустарничковой растительности в еловых насаждениях // Почвоведение. 2020. № 1. С. 31–43. https://doi.org/10.31857/S0032180X2001013X
  22. Стома Г.В., Богатырев Л.Г., Макаров М.И., Манахов Д.В. Летняя практика по почвоведению: Учебно-методическое пособие для студентов 1 курса факультета почвоведения МГУ. М.: МАКС Пресс, 2017. 156 с.
  23. Телеснина В.М., Богатырев Л.Г., Бенедиктова А.И. и др. Динамика поступления растительного опада и некоторых свойств лесных подстилок при постагрогенном лесовосстановлении в условиях южной тайги // Вестник Моск. ун-та. Сер. 17, почвоведение. 2019. № 4. С. 3–10.
  24. Телеснина В.М., Семенюк О.В., Богатырев Л.Г. Свойства лесных подстилок во взаимосвязи с напочвенным покровом в лесных экосистемах Подмосковья (на примере УОПЭЦ “Чашниково”) // Вестник Моск. ун-та. Сер. 17, почвоведение. 2017. № 4. С. 11–20.
  25. Ходжаева А.К., Семенов В.М. Распределение активного органического вещества в профиле почв природных и сельскохозяйственных экосистем // Почвоведение. 2015. № 12. С. 1496–1504. https://doi.org/10.7868/S0032180X15120102
  26. Чернова О.В., Голозубов О.М., Алябина И.О., Щепащенко Д.Г. Комплексный подход к картографической оценке запасов органического углерода в почвах России // Почвоведение. 2021. № 3. С. 273–286. https://doi.org/10.31857/S0032180X21030047
  27. Чернова О.В., Рыжова И.М., Подвезенная М.А. Оценка запасов органического углерода лесных почв в региональном масштабе // Почвоведение. 2020. № 3. С. 340–350. https://doi.org/10.31857/S0032180X20030028
  28. Честных О.В., Грабовский В.И., Замолодчиков Д.Г. Оценка запасов почвенного углерода лесных районов России с использованием баз данных почвенных характеристик // Лесоведение. 2022. № 3. С. 227–238.
  29. Честных О.В., Замолодчиков Д.Г. Зависимость плотности почвенных горизонтов от глубины их залегания и содержания гумуса // Почвоведение. 2004. № 8. С. 937–944.
  30. Food and Agriculture Organization of the United Nations. Soil organic carbon: the hidden potential. Rome, 2017.
  31. Friedlingstein P., O’Sullivan M.J., Matthew W.A. at al. Global Carbon Budget 2020 // Earth Syst. Sci. Data. 2020. V. 12. P. 3269–3340. https://doi.org/10.5194/essd-12-3269-2020
  32. Jie D., Jianzhi N., Zhaoliang G. et al. Effects of rainfall intensity and slope on interception and precipitation partitioning by forest litter layer // Catena. 2019. V. 172. P. 711–718. https://doi.org/10.1016/j.catena.2018.09.036
  33. Wenya X., Han Y.H. Chen, Praveen K. et al. Multiple interactions between tree composition and diversity and microbial diversity underly litter decomposition // Geoderma. 2019. V. 341. P. 161–171. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2019.01.045
  34. Yajun X., Yonghong X., Huayun X. et al. The effects of simulated inundation duration and frequency on litter decomposition: A one-year experiment // Limnologica. 2019. V. 74. P. 8–13. https://doi.org/10.1016/j.limno.2018.06.005

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (41KB)
3.

Download (43KB)
4.

Download (36KB)
5.

Download (24KB)
6.

Download (30KB)

Copyright (c) 2023 И.М. Рыжова, М.А. Подвезенная, В.М. Телеснина, Л.Г. Богатырев, О.В. Семенюк

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».