An Investigation of the Organic Carbon Stocks Estimates Uncertainty on a Fields Scale

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

A study of the uncertainty sources in the assessment of organic carbon stocks in a layer of 0–30 cm at the scale of the sampling area (100 × 100 m) laid on soddy-podzolic cultivated soil (Albic Glossic Retisol (Aric, Loamic, Ochric)) was carried out. In the experiment, two sampling methods were used – the classic 10-cm layers from profiles and with an auger to the depth of 0–30 cm. The soil bulk density was determined by the Kachinsky method, the carbon content was determined by the Tyurin method. Some of the samples were additionally analyzed at the Bryansk State Agrarian University. The uncertainties associated with natural variation, sample preparation and the proper analytical process are estimated. The analytical uncertainty of the bulk density under the conditions of the experiment did not depend on the sampling depth and amounted to about 6%. The analytical uncertainty of Tyurin’s method did not differ in two laboratories. Its contribution was 5–9% of the total variation of the soil organic carbon content in the area. The uncertainty of sample preparation determined from 11 to 26%, natural variation – from 49 to 68% of the total variance, respectively. Determination of the carbon content in the samples taken by the auger, when the sample is taken immediately at 0–30 cm, wins in reducing intermediate operations and gives comparable results compared to layer-by-layer sampling. The uncertainty of sample preparation determined from 11 to 26%, natural variation – from 49 to 68% of the total variance, respectively. Determination of carbon content in samples taken by auger, when the sample is taken immediately at 0–30 cm, wins in reducing intermediate operations and gives comparable results compared to layer-by-layer soil sampling.

About the authors

V. P. Samsonova

Lomonosov Moscow State University

Author for correspondence.
Email: vkbun@mail.ru
Russia, 119991, Moscow

J. L. Meshalkina

Lomonosov Moscow State University; Russian State Agrarian University – Moscow Timiryazev Agricultural Academy

Email: vkbun@mail.ru
Russia, 119991, Moscow; Russia, 127550, Moscow

V. A. Dobrovolskaya

Lomonosov Moscow State University

Email: vkbun@mail.ru
Russia, 119991, Moscow

M. I. Kondrashkina

Lomonosov Moscow State University

Email: vkbun@mail.ru
Russia, 119991, Moscow

S. E. Dyadkina

Lomonosov Moscow State University

Email: vkbun@mail.ru
Russia, 119991, Moscow

O. I. Filippova

Lomonosov Moscow State University

Email: vkbun@mail.ru
Russia, 119991, Moscow

D. G. Krotov

Bryansk State Agrarian University

Email: vkbun@mail.ru
Russia, 243365, Kokino village

T. M. Morozova

Bryansk State Agrarian University

Email: vkbun@mail.ru
Russia, 243365, Kokino village

P. V. Krasilnikov

Lomonosov Moscow State University

Email: vkbun@mail.ru
Russia, 119991, Moscow

References

  1. Белобров В.П. Варьирование некоторых химических и морфологических свойств дерново-подзолистых почв в пределах элементарных почвенных ареалов и классификационных групп // Почвенные комбинации и их генезис. М.: Наука, 1972. С. 115–123.
  2. Березовский В.А., Семенов В.А., Политанская В.В. Пространственная вариация содержания гумуса в почвах разной степени окультуренности // Свойства почв, их изменение при окультуривании и влияние на урожай в Северо-западной зоне РСФСР. Л.: СЗНИИСХ, 1984. С. 33–39.
  3. Бурлакова Л.М., Морковкин Г.Г., Куврае В.А., Овцинов И.И., Тонких В.В. Варьирование влажности и плотности почвы в агроценозе пшеницы // Вестник Алтайского гос. аграрного ун-та. 2003. № 2. С. 39–41.
  4. Вадюнина А.Ф., Корчагина 3.А. Методы определения физических свойств почв и грунтов. М.: Высшая школа, 1961. 345 с.
  5. Готра О.Н. Структура пространственной неоднородности содержания гумуса в пахотном слое дерново-подзолистой почвы в пределах одного поля. Дис. … канд. биол. наук: 06.01.03. М., 2004. 120 с.
  6. Дмитриев Е.А. Математическая статистика в почвоведении. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1995. 320 с.
  7. Дмитриев Е.А. Теоретические и методологические проблемы почвоведения. М.: ГЕОС, 2001. 376 с.
  8. Заляжный В.В. Статистические методы контроля и управления качеством. Архангельск: Архангел. гос. техн. ун-т, 2004. 87 с.
  9. Козловский Ф.И., Роде А.А. Выбор участков для стационарных исследований, их первичное изучение и организация наблюдений на них // Принципы организации и методы стационарного изучения почв. М.: Наука, 1976. С. 62–94.
  10. Липатов Д.Н., Щеглов А.И., Манахов Д.В., Завгородняя Ю.А., Брехов П.Т. Пространственное варьирование содержания бенз(а)пирена и свойств агрозема вблизи Южно-Сахалинской ТЭЦ // Почвоведение. 2015. № 5. С. 633–640.
  11. Магнуссон Б., Эрнермарк У. Руководство Eurachem/EUROLAB/CITAC/Nordtest/AMC: Пригодность аналитических методов для конкретного применения. Руководство для лабораторий по валидации методов и смежным вопросам. Киев: ООО “Юрка Любченка”, 2016. 96 с.
  12. Рэмзи М., Эллисон. С. Руководство Eurachem/EUROLAB/CITAC/Nordtest/AMC: Неопределенность измерения, связанная с отбором пробы. Руководство по методам и подходам. Киев: ООО “Юрка Любченка”, 2015. 156 с.
  13. Савкова Е.Н. Систематизация подходов к причинно-следственному моделированию неопределенности при отборе проб и пробоподготовке // Стандартизация. 2019. № 1. С. 33–44.
  14. Самсонова В.П., Мешалкина Ю.Л., Дмитриев Е.А. Структура пространственной вариабельности агрохимических свойств пахотной дерново-подзолистой почвы // Почвоведение. 1999. № 11. С. 1359–1366.
  15. Сибуль Р.А. Особенности пространственного варьирования некоторых физических свойств дерново-подзолистой почвы в лесном биогеоценозе. Автореф. дис. … биол. наук. М., 1981. 28 с.
  16. Снедекор Дж.У. Статистические методы в применении к исследованиям в сельском хозяйстве и биологии / Пер. с англ. В.Н. Перегудова. М.: Сельхозиздат, 1961. 503 с.
  17. Стандартная рабочая методика для органического углерода почвы. Спектрофотометрический метод Тюрина. Рим: ФАО, 2021. 26 с.
  18. Учебное руководство к полевой практике по физике почв / Под ред. А.Д. Воронина. М.: Изд-во Моск. ун-та, I988. 90 с.
  19. Честных О.В., Замолотчиков Д.Г. Зависимость плотности почвенных горизонтов от глубины их залегания и содержания гумуса // Почвоведение. 2004. № 8. С. 937–844.
  20. Шеин Е.В. Курс физики почв. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2005. 432 с.
  21. Arrouays D., Saby N.P.A., Hakima B., Jolivet C., Ratié C., Schrumpf M., Merbold L., Gielen B., Gogo S., Delpierre N., Vincent G., Klumpp K., Loustau D. Soil sampling and preparation for monitoring soil carbon // Int. Agrophys. 2018. 32. P. 633–643. https://doi.org/10.1515/intag-2017-0047
  22. Ellison S.L.R., Williams A. Eurachem/CITAC guide: Quantifying Uncertainty in Analytical Measurement. EURACHEM, 2012. 141 p.
  23. FAO. Soil Organic Carbon Mapping Cookbook. 2nd Edition, Italy, Rome: FAO. 223 p.
  24. Gy P. Sampling of heterogeneous and dynamic material systems. Theories of heterogeneity, sampling and homogenizing. Amsterdam: Elsevier, 1992. 654 p.
  25. Hengl T., MacMillan R.A. Predictive soil mapping with R. Wageningen: OpenGeoHub foundation, 2019. 370 p.
  26. Minasny B., Malone B.P., McBratney A.B., Angers D.A., Arrouays D., Chambers A., Chaplot V. et al. Soil carbon 4 per mille // Geoderma. 2017. V. 292. P. 59–86. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2017.01.002
  27. Poeplau Ch., Vos C., Don. A. Soil organic carbon stocks are systematically overestimated by misuse of the parameters bulk density and rock fragment content // Soil. 2017. 3. P. 61–66. https://doi.org/10.5194/soil-3-61-2017
  28. Ramsey M.H. Sampling the environment: twelve key questions that need answers // Geostandards and Geoanalytical Research. 2004. V. 28. P. 251–261. https://doi.org/10.1111/j.1751-908x.2004.tb00741.x
  29. Roper W.R., Robarge W.P., Osmond D.L., Heitman J.L. Comparing four methods of measuring soil organic matter in North Carolina soils // Soil Sci. Soc. Am. J. 2019. V. 83. P. 466–474. https://doi.org/10.2136/sssaj2018.03.0105
  30. Saby N., Bellamy P., Morvan X., Arrouays D., Jones R.J.A., Verheijen F., Kibblewhite M., Verdoodt A., Üveges J.B., Freudenschuss A., Simota C. Will European soil-monitoring networks be able to detect changes in topsoil organic carbon content? // Global Change Biology. 2008. V. 14. P. 2432–2442. https://doi.org/10.1111/j.1365-2486.2008.01658.x
  31. Shamrikova E.V., Kondratenok B.M., Tumanova E.A., Vanchikova E.V., Lapteva E.M., Zonova T.V., Lu-Lyan-Min E.I., Davydova A.P., Libohova Z., Suvannang N. Transferability between soil organic matter measurement methods for database harmonization // Geoderma. 2022. V. 412. P.115547.
  32. Stolbovoy V., Montanarella L., Filippi N., Jones A., Gallego J., Grassi G. Soil sampling protocol to certify the changes of organic carbon stock in mineral soil of the European Union. Version 2. Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities, 2007. 56 p.
  33. Tirez K., Vanhoof C., Siegfried H., Deproost P., Swerts M., Joost S. Estimating the Contribution of Sampling. Sample Pretreatment and Analysis in the Total Uncertainty Budget of Agricultural Soil pH and Organic Carbon Monitoring // Commun. Soil Sci. Plant Analysis. 2014. V. 45. P. 984–1002. https://doi.org/10.1080/00103624.2013.867056

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2.

Download (607KB)
3.

Download (43KB)
4.

Download (164KB)
5.

Download (114KB)

Copyright (c) 2023 В.П. Самсонова, Ю.Л. Мешалкина, В.А. Добровольская, М.И. Кондрашкина, С.Е. Дядькина, О.И. Филиппова, Д.Г. Кротов, Т.М. Морозова, П.В. Красильников

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies