Миграция пестицида циантранилипрола в суглинистых почвах: экспериментальные исследования и математическое моделирование тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 06.01.03, кандидат наук Белик Александра Александровна

• Белик Александра Александровна
• кандидат наук
• 2019

Оглавление диссертации кандидат наук Белик Александра Александровна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. МИГРАЦИЯ ПЕСТИЦИДОВ В ПОЧВАХ: ОБЗОР НАУЧНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1.1. Миграция веществ в почве

1.1.1. Основные законы миграции воды и растворов в почве

1.1.2. Транспортная функция порового пространства почв

1.1.3. Шаг смешения как характеристика порового пространства

1.2. Экологическая опасность и риск применения пестицидов

1.2.1. Классификация пестицидов

1.2.2. Основные параметры пестицидов, определяющие их поведение в почве

1.2.3. Экологическая оценка риска пестицидов

1.3. Методы изучения миграции пестицидов в почве

1.4. Моделирование миграции пестицидов в почвах

1.4.1. Классификация моделей поведения пестицидов

1.4.2. Учет преимущественной миграции в детерминистических моделях

1.4.3. Экспериментальное обеспечение, начальные и граничные условия

ГЛАВА 2. ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1. Объекты исследования

2.1.1. Пестицид циантранилипрол

2.1.2. Исследуемые почвы

2.2. Методы исследования

2.2.1. Лабораторные методы

2.2.2. Полевые методы

2.2.3. Методы математического моделирования миграции пестицидов

ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

3.1. Некоторые химические и физические свойства исследуемых почв

3.2. Оценка чувствительности моделей миграции пестицидов к входным параметрам почвенного блока

3.3. Поровое пространства исследуемых почв и миграция веществ в них

3.3.1. Изучение переноса растворимых веществ в почвах: лабораторные фильтрационные эксперименты

3.3.2. Исследование миграции раствора Brilliant Blue в полевых условиях

3.3.3. Анализ порового пространства почв томографическим методом

3.4. Изучение миграции пестицида циантранилипрола в исследуемых почвах

3.4.1. Исследование переноса циантранилипрола в почвенных монолитах

3.4.2. Миграция циантранилипрола в агродерново-подзолистой почве: деляночный эксперимент

3.4.3. Миграция циантранилипрола в модельной дерново-подзолистой почве в условиях больших лизиметров МГУ

3.5. Моделирование миграции циантранилипрола

3.5.1. Моделирование миграции циантранилипрола в почвенных монолитах

3.5.2. Моделирование миграции циантранилипрола в агродерново-подзолистой почве

3.5.3. Моделирование миграции циантранилипрола в модельной дерново -подзолистой почве

3.5.4. Экологическая оценка риска применения циантранилипрола

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Миграция пестицида циантранилипрола в суглинистых почвах: экспериментальные исследования и математическое моделирование»

ВВЕДЕНИЕ Актуальность

На фоне тенденции к росту потребления сельскохозяйственной продукции увеличивается потребность в применении таких средств защиты растений, как пестициды. Однако пестициды, являясь средством борьбы с вредителями, не всегда безопасны для окружающей среды и нецелевых организмов, поэтому важно понимать, как ведут себя данные вещества в природе. Обязательная процедура регистрации пестицидов включает в себя экологическую оценку риска их применения. Согласно руководству по оценке риска (Guidelines for Ecological Risk Assessment, 1998) данная процедура должна включать характеристику воздействия, которая подразумевает определение концентраций пестицида в окружающей среде. Эти концентрации могут быть либо измерены в результате лабораторных, лизиметрических или полевых экспериментов (measured environmental concentrations - MECs), либо получены с помощью математического моделирования (predicted environmental concentrations - PECs) (Ying, 2018; Solomon, 2010).

Исследование миграции пестицидов в почве требует понимания механизмов передвижения веществ с потоками воды. Наличие макропор и трещин может значительно повлиять на подвижность пестицидов и увеличить риск их применения, за счет миграции веществ глубже по профилю почвы с возможным выносом в грунтовые воды (Gärdenäs et al., 2006; Jarvis, 2007). Эксперименты по выщелачиванию пестицидов показывают, что для хорошо структурированных почв преимущественный транспорт ведет к быстрому «проскоку/прорыву» пестицида и обуславливает наличие больших концентраций пестицида в первых порциях фильтрата (Kördel, Klein, 2006; Katagi, 2013). За описание данного явления отвечают гидрохимические параметры массопереноса, а именно так называемый шаг смешения, более высокие значения которого характерны для почв с повышенным содержанием глины и имеющих неравномерное поровое пространство с извилистыми порами, а также с преимущественными путями

миграции (биопоры, трещины и др.) (Vanderborght, Vereecken, 2007; Fashi, 2015; Mojid et al., 2018).

Натурные эксперименты по изучению миграции пестицидов и последующее определение концентраций веществ в лабораторных условиях достаточно трудоемкий процесс, требующий также значительных финансовых затрат, поэтому часто для получения прогнозных концентраций пестицида в объектах окружающей среды используют метод математического моделирования. Однако важно понимать, насколько хорошо модели справляются с прогнозированием процесса миграции пестицидов в почвах с различным строением порового пространства. Для этого необходима проверка адекватности модели, то есть сравнения прогнозных значений, полученных при граничных условиях близким к натурным, с экспериментальными данными. Модели, обладающие более сложным математическим аппаратом, имеют существенный недостаток - обилие входных параметров экспериментального обеспечения (Simunek et al., 2002), что тоже часто привносит неопределенности в прогноз. Поэтому настройка более простых моделей путем экспериментального определения параметров, способных физически обоснованно учесть явление преимущественного транспорта пестицидов (шаг смешения), актуальна и рассматривается как своеобразный выход из данной ситуации при сохранении и увеличении прогнозной силы моделей. Совокупность параметров почвенного экспериментального обеспечения, климатических условий и свойств культуры представляет собой так называемый стандартный сценарий для работы модели. В Российской Федерации созданы сценарии входных данных для 9 основных сельскохозяйственных регионов России (Колупаева, Горбатов, 2011), но все сценарии использую одинаковые значения шага смешения.

Степень разработанности темы исследования

По состоянию на 2018 год база The Web of Science показывает около 2500 работ при использовании поиска с ключевыми словами: пестициды, выщелачивание и почва (Pérez-Lucas, 2018). Анализ зарубежной и отечественной литературы (Scorza, Silva, 2011; Dubus et al., 2003; Shein et al., 2009; Кокорева и др.,

2007 Сметник и др., 2005;) показывает, что наибольшее акцент при настройке моделей переноса веществ следует уделять параметрам, наиболее влияющим на прогноз. Однако в приведенных работах такой параметр как шаг смешения не был подробно рассмотрен. Некоторые авторы (Scorza, Boesten, 2005) отмечают возможность использования шага смешения для настройки моделей. Стандартным методом его определения является лабораторный фильтрационный эксперимент с почвенными монолитами, но в некоторых публикациях отмечается (Vanderborght, Vereecken, 2007; Dubus et al., 2003), что такой метод далек от реальных условий в почве и необходимо развитие новых подходов.

Цель работы: определение параметров массопереноса растворенных веществ в суглинистых почвах Московской области в лабораторных и полевых экспериментах для адаптации математических моделей миграции веществ и прогноза движения пестицида циантранилипрола.

Задачи

1. Оценить чувствительность математической модели миграции пестицидов PEARL к входным параметрам почвенного блока и экспериментально определить значения шага смешения для суглинистых почв Московской области.

2. Провести исследования миграции пестицида циантранилипрола в суглинистых почвах Московской области в лабораторных и полевых экспериментах.

3. Выполнить адаптацию и настройку моделей по прямым полевым исследованиям миграции пестицида циантранилипрола с использованием количественно определенных параметров порового пространства почв.

4. На основании экспериментально полученных значений миграции пестицида и свойств почвы создать и адаптировать стандартный сценарий для последующей экологической оценки риска с помощью детерминистических прогнозных моделей.

Объектами исследования явились: 1) пестицид циантранилипрол 2) почвы: агродерново-глубокоподзолистая тяжелосуглинистая на покровном суглинке, аллювиальная серогумусовая (дерновая) маломощная легкосуглинистая на

карбонатном аллювии и модельная дерново-подзолистая почва больших лизиметров МГУ имени М.В. Ломоносова.

Предмет исследования: экспериментальное исследование миграции пестицида циантранилипрола в суглинистых почвах Московской области и ее последующее математическое моделирование.

Научная новизна

1. Предложен и апробирован новый полевой метод определения параметра «шаг смешения», который учитывает вертикальную неоднородность влагопроводящего порового пространства и позволяет физически обосновано проводить адаптацию математических моделей миграции веществ в почвах.

2. Впервые в полевых и лабораторных экспериментах определены параметры массопереноса пестицида циантранилипрола в суглинистых почвах Московской области и установлена значимость преимущественных потоков влаги в исследуемых почвах.

3. На основании лабораторных и полевых исследований миграции пестицида циантранилипрола предложена технология адаптации и настройки математических моделей с рекомендуемым этапом анализа чувствительности выбираемых моделей.

Теоретическая и практическая значимость

Полученные результаты лабораторных и полевых экспериментов по миграции пестицида циантранилипрола в суглинистых почвах Московской области позволяют оценить значимость преимущественных потоков влаги в миграции пестицидов в почвах тяжелого гранулометрического состава и могут быть использованы для решения прикладных задач при оценке риска применения исследуемого пестицида в окружающей среде и принятия управленческих решений для снижения вероятности негативных последствий. Материалы по адаптации и настройке математических моделей, используемых при регистрационных испытаниях в Российской Федерации, возможно применить для создания новых стандартных почвенно-климатических сценариев для имеющихся и новых моделей.

Методология исследования

Для исследования подвижности циантранилипрола был использован комплексный подход, включающий лабораторные и полевые эксперименты. Для последующего прогнозирования поведения циантранилипрола использовались математические модели миграции пестицидов в почвах, рекомендуемые при регистрационных испытаниях в Российской Федерации. Почвенное экспериментальное обеспечение прогнозных моделей определено физическими и химическими методами исследования свойств почв.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Разработан и апробирован на агродерново-подзолистых тяжелосуглинистых почвах Московской области полевой метод определения шага смешения, имеющий преимущества перед стандартными фильтрационными экспериментами с почвенными монолитами. Полученные значения шага смешения предложенным методом для моделирования миграции пестицида в агродерново-подзолистой почве ведут к уменьшению ошибки прогноза в сравнении с используемыми в стандартных сценариях модели PEARL.

2. Формирование преимущественных потоков влаги по макропорам и трещинам увеличивает миграционную активность среднеподвижного пестицида циантранилипрола и ведет к проникновению пестицида в нижние слои профиля почвы.

3. Обоснована практическая необходимость использования полученных в полевых и лабораторных экспериментах значений шага смешения для моделирования и последующего прогноза риска применения пестицида в агродерново-подзолистой почве, как одного из определяющих миграцию веществ параметров экспериментального обеспечения физически обоснованных математических моделей.

Личный вклад автора заключается в обзоре научной литературы по тематике диссертационной работы, выполнении основной части экспериментальных исследований, изложенных в данной работе, статистической обработке и анализе полученных данных, проведенном совместно с соавторами

публикаций, формулировке основных защищаемых положений, а также в представлении результатов на научных конференциях и в виде публикаций.

Степень достоверности результатов Эксперименты в рамках диссертационной работы проведены с применением современных методов исследования и с использованием сертифицированного оборудования. Полученные результаты статистически обработаны с помощью программ STATISTICA 6.0 и Excel 2016.

Апробация работы Основные положения и результаты исследования были изложены и обсуждались на Международных и Всероссийских научных конференциях: «Фундаментальные концепции физики почв: развитие, современные приложения и перспективы» (Москва, 2019), «Почвоведение: горизонты будущего» (Москва, 2019), «Вильямсовские чтения» (Москва, 2018), The International Soil Modeling Consortium (Вагенинген, 2018), The 3rd World Congress on Civil, Structural, and Environmental Engineering (Будапешт, 2018), European Geosciences Union General Assembly (Вена, 2018), XX и XVIII Докучаевские молодежные чтения (Санкт-Петербург, 2017, 2015), «Агроэкосистемы в естественных и регулируемых условиях: от теоретической модели к практике прецизионного управления» (Санкт-Петербург, 2016), VII съезд Общества почвоведов им. В.В. Докучаева "Почвоведение - продовольственной и экологической безопасности страны" (Белгород, 2016), «Современные подходы к обеспечению санитарно-эпидемиологического благополучия населения России», (Мытищи, 2015) «Современные методы исследований почв и почвенного покрова» (Москва, 2015), «Ломоносов» (Москва, 2015); а также на заседаниях кафедры физики и мелиорации почв факультета почвоведения МГУ (2015-2019).

По теме работы опубликовано 25 научных работ, из которых 3 статьи в рецензируемых журналах из списков RSCI Web of Science и Scopus, 2 статьи в прочих научных журналах, a также 20 публикаций в материалах конференций.

10

Благодарности

Автор выражает искреннюю благодарность своему научному руководителю профессору Е.В. Шеину и А.А. Кокоревой за поддержку и помощь на всех этапах работы, а также лично А.Б. Умаровой за обсуждение вопросов и консультации и В.Н. Колупаевой за помощь в организации работ. Автор глубоко признателен Т.А. Архангельской, А.В. Дембовецкому, З.С. Ежелеву, А.Н. Хомяку, З.Н. Тюгай, И.В. Нюхиной, Д.В. Коросту, К.Б. Абросимову, А.С. Юдиной, Е.Ю. Ждановой.

ГЛАВА 1. МИГРАЦИЯ ПЕСТИЦИДОВ В ПОЧВАХ: ОБЗОР НАУЧНОЙ

ЛИТЕРАТУРЫ 1.1. Миграция веществ в почве 1.1.1. Основные законы миграции воды и растворов в почве

Почва представляет собой открытую, состоящую из твердой, жидкой, газовой и живой фаз, систему, в которой непрерывно происходят различные динамические процессы. Почвенная влага выполняет транспортную функцию: с водой переносятся ионы, коллоиды, молекулы органических веществ и даже микроорганизмы. Поэтому важно вначале рассмотреть механизмы движения влаги в почве для понимания сущности процесса миграции.

Законом Дарси описывается движение воды в насыщенной влагой почве (Теории и методы физики почв, 2007), процесс передвижения влаги в данном случае называется фильтрацией:

ДК

= , С1)

где дм - поток влаги, см/сут; К/ - коэффициент фильтрации, см/сут; АИ -гидравлический напор, см; I - длина, см.

Однако данное уравнение можно использовать лишь для горизонтов почв в зоне грунтовых вод или в период весеннего снеготаяния (Умарова, 2011), в других случаях следует использовать понятие влагопроводности почвы (или ненасыщенной гидравлической проводимости), и возникает необходимость в модификации уравнения Дарси (Шеин, 2005). Учитывая, что поток влаги -изменение объемной влажности за период времени (Шеин, Рыжова, 2016), получаем:

дв д \ (дК \

где в - объемная влажность, см3/см3; 2 - вертикальная координата, см; К -ненасыщенная гидравлическая проводимость, см/сут; И - капиллярно-сорбционное давление почвенной влаги, см водн. ст.; ? - время, сут.

(2)

, дв д у ' дг дг

±1(2,1), (3)

Однако более общей формой является основное уравнение движения почвенной влаги, или уравнение Ричардса (Теории и методы..., 2007):

где С(Н) - дифференциальная влагоемкость, см водн. ст.-1; I- член «источник/сток», см/сут.

Дифференциальная влагоемкость - это ^ , что вызывает необходимость

специально экспериментально или расчетными способами находить зависимость между объемной влажностью и капиллярно-сорбционным давлением влаги.

Движение веществ в поровом пространстве почвы определяется конвективным переносом, сорбцией, диффузионным массопереносом и дисперсионным переносом (Умарова, 2011; Теории и методы., 2007) и описывается уравнением конвективно-диффузионного переноса, в основу которого положено дифференциальное уравнение Ричардса. Конвективный транспорт с потоками воды является основным механизмом и определен скоростью движения раствора (Шеин, 2005):

дс(гЛ) дс(гЛ)

= , (4)

дг

где с - концентрация растворенного вещества, г/см3; V- скорость потока раствора, см/сут.

Но данная составляющая учитывает только равномерный и постепенный фронт движения раствора, что не является характерным для почвы, которая представляет собой неоднородное дисперсное пористое тело, состоящее из матрицы (твердые частицы почвы) и неоднородного с капиллярами различного размера порового пространства. В любом капилляре на границе воды и раствора всегда будет происходить процесс диффузии, процесс, движущей силой которого является градиент концентрации, а причиной - броуновское тепловое движение молекул и ионов (Шеин, 2005):

пдс(?,Ъ= п д'с (5)

где Эт - коэффициент молекулярной диффузии, см2/сут.

Для описания явления диффузии в пористых средах принято использовать понятие эффективной диффузии, учитывающее особенности миграционных путей почвы (Vanderborght, Vereecken, 2007):

De = т9Dm , (6)

где De - коэффициент эффективной диффузии, см2/сут; т - коэффициент извилистости проводящий путей.

Невозможно выделить четких границ между раствором и почвенной влагой, наблюдается размыв фронта движущегося раствора (Умарова, 2011; Теории и методы..., 2007; Шеин, Рыжова, 2016). Однако явление молекулярной диффузии вносит вклад лишь незначительный вклад в условиях быстрого перераспределения почвенной влаги. Наибольшее влияние на неравномерность фронта движущегося раствора оказывает структура порового пространства почв.

1.1.2. Транспортная функция порового пространства почв

Поровое пространство почв представляет собой неоднородную систему капилляров различных формы и размеров. С середины прошлого века активно изучалась геометрия пор и ее влияние на миграционные процессы, что привело осознанию того, что максимальная скорость движения наблюдается в центре поры, а минимальная у стенок за счёт влияния твердой фазы (Воронин, 1986; Шеин, 2005), соответственно, чем крупнее пора, тем меньше влияние сорбционных сил и быстрее фильтрация. Существуют различные классификации пор по размерам (Capowiez et al., 2011; Роуэлл, 1998; Brewer, 1964), но и сейчас благодаря современным методам изучения порового пространства появляются новые подходы к дифференциации форм пор, в частности, по F-критерию Е.Б. Скворцовой (Скворцова, Калинина, 2004).

Различная скорость движения растворов в порах разного диаметра приводит к возникновению процессов местного микро-, мезомасштабного перемешивания растворов (Умарова, 2011). В почве к изменению скорости движения раствора приводят и макроструктурные явления - это различная водопроницаемость в

слоистых и трещиноватых почвах и грунтах, наличие в почве сквозных трещин, замкнутых пор и пустот.

Песчаные почвы в большинстве случаев обладают гомогенным поровым пространством вследствие чего образуется равномерный поток раствора или фильтрационный тип переноса. Однако в дерново-подзолистых, характерных для Московского региона, может наблюдаться быстрый проскок воды в условиях нехроматографического потока. Такое явление обусловлено наличием крупных пор, формирующих преимущественные пути миграции в почве. В монографии А.Б. Умаровой (2011) подробно рассмотрены условия формирования преимущественных потоков влаги как за счет макропористости, так и за счет пространственной неоднородности физических свойств почв. Макропоры и почвенные каналы могут быть результатом биологической активности (корневые каналы, ходы червей), геологических сил (замерзание - оттаивание, набухание -усадка) или агротехнических методов (Jarvis, 2007). В хорошо структурированных почвах тяжелого гранулометрического состава обычно менее 1% от объема пор состоит из трещин и каналов (Tuller, Or, 2002). Тем не менее во время обильных осадков большая часть воды пойдет именно по этим путям миграции (Сметник и др., 2005). В физике почв принято делить поровое пространство на проточную (межагрегатные капилляры, макропоры, трещины) и застойную зоны (внутриагрегатные поры). А непосредственно среди макропор можно выделить 2 типа: сквозные, через которые вода быстро проникает в нижележащие горизонты и тупиковые, когда быстры перенос вещества на определенную глубину сменяется взаимодействием раствора с матрицей (Kördel, Klein, 2006). Если почва насыщена (обильные осадки в течение продолжительного периода), то несмотря на поток по макропорам будут наблюдаться равновесные условия для раствора веществ (Jarvis et al., 2016), однако чаще наблюдается другая картина: быстрый поток по преимущественным путям миграции приводит к неравномерному увлажнение почвы, раствор проникает на значительную глубину, практически не взаимодействуя с окружающей почвенной матрицей и минуя большую часть порового пространства почвы (застойную зону) (Simunek et al., 2003). Как

следствие, в структурированных почвах процессы сорбции и деградации в гораздо меньшей степени контролируют транспорт химических веществ. Именно в этом и кроется неравновесная природа преимущественной миграции веществ в ненасыщенных условиях: не происходит уравновешивания раствора между проточной и застойной зонами из-за высоких скоростей миграции (Jarvis et al., 2016; Jarvis, 2007; Simunek et al., 2003). Даже вещества с различными свойствами транспортируются аналогичным образом, и миграция в основном зависит от местных почвенных и климатических условий (Kördel, Klein, 2006).

1.1.3. Шаг смешения как характеристика порового пространства

Перераспределение веществ в почвенном растворе, вызванное сложностью строения порового пространства, неоднородностью скоростей потока в порах различного диаметра и формы, называется гидродинамической или механической дисперсией (Dh) (Теории и методы..., 2007). Наибольшее влияние на данную величину оказывает структурное строение почвы и скорость движения потока в порах. Используемое для расчета Dh уравнение:

Dh = XИ* , (7)

где Dh - гидродинамическая дисперсия, см2/сут, X - параметр гидродинамической дисперсии почвы или шаг смешения, см; v - скорость движения потока в порах, см/сут; n - показатель степени, зависящий от степени агрегированности почвы. Часто в виду сложности определения параметр n приравнивают к 1 (Шеин, 2005), а во многих зарубежных источниках изначально записывают формулу дисперсии без него.

Дисперсия приводит к уменьшению концентрации загрязняющих веществ путем смешивания как в вертикальном (продольная дисперсия), так и в горизонтальном направлениях (поперечная дисперсия) (Ekeleme et al., 2018), поэтому проводились исследования по влиянию различных физических свойств почв на значение шага смешения. Величину X можно определить как элементарную ячейку смешивания (Шеин, 2005). В обзоре зарубежных ученых J. Vanderborght и

H. Vereecken (2007) показано, что величина шага смешения прямо пропорциональна горизонтальному масштабу исследования. Так как почвенные колонки и лизиметры сокращают величину латерального перераспределения воды, то полевые эксперименты, несомненно, дадут более четкие результаты, но пространственная вариабельность физических свойств внесет свои неопределенности в результаты, и возможен анализ отдельных точек из выбранного участка. Прямая зависимость наблюдается между параметром гидродинамической дисперсии и вертикальным масштабом исследования (глубиной от источника внесения вещества, длиной почвенного монолита), что показано как в экспериментах по выщелачиванию (Vanderborght, Vereecken, 2007; Pour, Kamanbedast, 2011), так и с использованием расчетных методов, так называемых технологий мягких вычислений (soft computing techniques), которые показали высокую чувствительность шага смешения к вертикальному масштабу (Emamgholizadeh et al., 2016). Данный параметр практически не зависит от объемной плотности почвы (Mojid et al., 2018; Emamgholizadeh et al., 2016), однако сильно возрастает с увеличением содержания глины в почве (Vanderborght, Vereecken, 2007; Fashi, 2015; Mojid et al., 2018). Тонкотекстурные почвы имеют много внутриагрегатных пор мелкого диаметра, соответственно гидравлическая проводимость почвенного матрикса не высока. В англоязычной литературе матриксом (matrix) называются внутриагрегатные микропоры, иногда в совокупности с почвенной матрицей (Simunek, van Genuchten, 2008). При увеличении гидравлического напора в процесс транспорта включаются более крупные межагрегатные поры, при таких условиях скорость потока положительно влияет на значения шага смешения (Vanderborght, Vereecken, 2007; Fashi, 2015). В ненасыщенных условиях, к примеру после продолжительной засухи, если выпадают ливневые осадки, то вода, минуя внутриагрегатные поры, устремляется по путям преимущественной миграции, и в таком случае значение параметра дисперсии будет выше, чем для той же почвы в условиях насыщения (Fashi, 2015).

По мнению M. Mojid, R. Pour и их коллег (Mojid et al., 2018; Pour, Kamanbedast, 2011) шаг смешения уменьшается с увеличением размера почвенных

частиц, что вполне закономерно, ведь более мелкие почвенные агрегаты создают большую извилистость миграционных путей, также высокая чувствительность шага смешения к данному параметру подтверждается и с помощью математического моделирования (Emamgholizadeh et al., 2016).

Коэффициенты гидродинамической дисперсии и эффективной диффузии объединяют в коэффициент конвективной (гидродинамической) диффузии, см2/сут (Шеин, 2005):

D* = Dh + De (8)

Совместно эти параметры влияют на размыв фронта раствора, но связаны ли они между собой? Исходя из физического смысла X понятно его возрастание с увеличением неоднородности упаковки почвенных частиц (Шеин, 2005), которая в свою очередь ведет к большей извилистости проводящих путей. Эксперименты с выходными кривыми на образцах, в которых был проведены диффузионные эксперименты, позволили вывести зависимость шага смешения от параметра извилистости с коэффициентом детерминации 0,87 (Chakraborty, Das, 2018).

Все выше сказанное позволяет сделать вывод, что более высокие значения шага смешения характерны для почв, имеющих неравномерное поровое пространство с извилистыми порами и преимущественными путями миграции (биопоры, трещины и др.). Данную зависимость можно использовать при моделировании движения веществ в почве с использованием уравнения конвективно-диффузионного переноса и соответственно избежать возможных ошибок в оценке экологического риска. Это особенно важно при изучении миграции различных агрохимикатов: минеральных удобрений, стимуляторов роста, пестицидов.

1.2. Экологическая опасность и риск применения пестицидов

В условиях постоянно растущего населения планеты и сокращения сельскохозяйственных площадей экономическая и аграрная политика государств направлена на обеспечение продовольственной безопасности своих граждан.

Объемы сельскохозяйственной продукции можно увеличить за счет использования высокопродуктивных и устойчивых сортов растений, выведенных селекционными методами или полученных с помощью достижений биотехнологии, внедрения современных агротехнологических решений, применения эффективных удобрений, а также борьбы с вредителями с помощью пестицидов.

Федеральный закон от 19 июля 1997 г. № 109-ФЗ «О безопасном обращении с пестицидами и агрохимикатами» определяет пестициды как «химические или биологические препараты, используемые для борьбы с вредителями и болезнями растений, сорными растениями, вредителями хранящейся сельскохозяйственной продукции, бытовыми вредителями и внешними паразитами животных, а также для регулирования роста растений, предуборочного удаления листьев (дефолианты), предуборочного подсушивания растений (десиканты)».

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Белик Александра Александровна, 2019 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. A common methodology for the collection of pesticide usage statistics within agriculture and horticulture. Eurostat. Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities, 2008. 66 p.

2. Bergstrôm L. Leaching of agrochemicals in field lysimeters — A method to test mobility of chemicals in soil // Pesticide/Soil Interactions. Some Current Research Methods / Eds. J. Cornejo, P. Jamet. INRA, Paris, 2000. P. 279-285.

3. Boesten J., Businelli M., Delmas A., Edwards V., Helweg A., Jones R. Klein M., Kloskowski R., Layton R., Marcher S., Schlifer H., Smeets I., Styzcen M., Russell M., Travis K., Walker A., Yon D. Leaching Models and ED Registration / European Commission Document 4952NI/95. Brussels, 1995. 123 p.

4. Bouraoui F., Boesten J.J.T.I., Jarvis N. and Bidoglio G. Testing the PEARL model in the Netherlands and in Sweden. Proceedings XII symposium Pesticide Chemistry. Piacenza, Italy, 2003. P. 527-534.

5. Brewer R. Classification of plasmic fabrics of soil materials // Soil Micromorphology / Ed. by Jongerius A. Elsevier Publ. Co. Amsterdam, 1964.

6. Broznic D., Milin C. Mathematical prediction of imidacloprid persistence in two Croatian soils with different texture, organic matter content and acidity under laboratory conditions // Journal of Environmental Science and Health, Part B. 2013. V. 48. P. 906-918.

7. Capowiez Yv., Stéphane Sammartino S., Michel E. Using X-ray tomography to quantify earthworm bioturbation non-destructively in repacked soil cores // Geoderma. 2011. V. 162. P. 124-131.

8. Chakraborty P. and Das B.S. Measurement and Modeling of Longitudinal Dispersivity in Undisturbed Saturated Soil: An Experimental Approach // Soil Science Society of America Journal. 2018. V. 82. P. 1117-1123.

9. Conclusion on the peer review of the pesticide risk assessment of the active substance cyantraniliprole // EFSA Journal. 2014 V. 12. № 9. 249 p.

10. Directive 2006/118/EC of the European Parliament and of the Council of 12 December 2006 on the protection of groundwater against pollution and deterioration // Official Journal of the European Union. 2006. L372. P. 19-31.

11. Dubus I.G, Beulke S., Brown C.D. Review Calibration of pesticide leaching models: critical review and guidance for reporting // Pest Management Science. 2002. V. 58. P. 745-758.

12. Dubus I.G., Brown C.D., Beulke S. Sensitivity analyses for four pesticide leaching models // Pest Management Science. 2003. V. 59. P. 962-982.

13. Effective approaches for Assessing the Predicted Environmental Concentrations of Pesticides: Aproposal supporting the harmonised registration of pesticides in Europe / Ed. M. Vanclooster. Final report APECOP, 2003. 158 p.

14. Emamgholizadeh S., Bahman K., Bateni S.M., Ghorbani H., Marofpoor I., Nielson J.R. Estimation of soil dispersivity using soft computing approaches // Neural Comput & Applic. 2016

15. FAO Pesticide disposal series 8: Assessing soil contamination (reference manual), Appendix 2. FAO, Rome, 2000.

16. Fashi, F.H A review of solute transport modeling in soils and hydrodynamic dispersivity // Agriculture - Science and Practice. № 3 - 4 (95-96). 2015. P. 134-142.

17. Fate, Transport and Transformation Test Guidelines OPPTS 835.6100. Terrestrial Field Dissipation. US EPA, 2008. 48 p.

18. Finizio A., Villa S. Environmental risk assessment for pesticides. A tool for decision making // Environmental Impact Assessment Review. 2002. V. 22. P. 235-248.

19. FOOTPRINT-Functional tools for pesticide risk assessment and management. Final project report, 2009. 221 p.

20. Francaviglia R., Capri E., Trevisan M. Experimental guidelines for lysimeters studies in the Mediterranean area // Pesticide/Soil Interactions. Some Current Research Methods / Eds. J. Cornejo, P. Jamet. INRA, Paris, 2000. P. 287-296.

21. Gârdenâs A.I., Simunek J., Jarvis N.,van Genuchten M.Th. Two-dimensional modelling of preferential water flow and pesticide transport from a tile-drained field // Journal of Hydrology. 2006. V. 329. P. 647- 660.

22. Ghosh R.K., Ray D.P. Reviewing Mathematical Models for Pesticide Leaching Studies // International Journal of Bioresource Science. 2016. V. 3(2). P. 73-87.

23. Guidelines for Ecological Risk Assessment. U.S. Environmental Protection Agency. Washington, DC, 1998. 188 p.

24. Hassink J., Kôrdel W. Transport and fate of pesticides in outdoor lysimeters // Pesticide/Soil Interactions. Some Current Research Methods / Eds. J. Cornejo, P. Jamet. INRA, Paris, 2000. P. 297-303.

25. Jarvis N. J. A review of non-equilibrium water flow and solute transport in soil macropores: principles, controlling factors and consequences for water quality // European Journal of Soil Science. 2007. V. 58. P. 523-546

26. Jarvis N., Koestel J., Larsbo M. Understanding Preferential Flow in the Vadose Zone: Recent Advances and Future Prospects // Vadose Zone J. 2016. V. 15.

27. Jarvis N.J., Boesten J.J.T.I., Hendriks R., Klein M., Larsbo M., Roulier S., Stenemo F., Tiktak A. Incorporating macropore flow into FOCUS PEC models // Pesticide in air, plant, soil and water systems. Proceedings of the XII International Symposium on Pesticide Chemistry. Italy, 2003. pp. 963-972.

28. Katagi T. Soil Column Leaching of Pesticides // Reviews of Environmental Contamination and Toxicology. 2013. V. 221. P. 1-105.

29. Kôhne J.M., Kôhne S. and Simunek J. A Review of Model Applications for Structured Soils: b) Pesticide Transport // Journal of Contaminant Hydrology. 20009. V. 104. P. 36-60.

30. Kookana R.S. and Oliver D.P. Environmental Risk Indicators: Their Potential Utility in Pesticide Risk Management and Communication // Integrated Analytical Approaches for Pesticide Management / Eds. B. Maestroni and A. Cannavan. Chapter 13. 2018. P. 197-206.

31. Kôrdel W. and Klein M. Prediction of leaching and groundwater contamination by pesticides // Pure Appl. Chem. 2006. V. 78. № 5. P. 1081-1090.

32. Kôrdel W., Herrchen M., Klein W. Experimental Assessment of Pesticide Leaching using Undisturbed Lysimeters // Pesticide Science. 1991. V. 31. P. 337-348.

33. Larsbo М., Jarvis N. MACRO 5.0 A model of water flow and solute transport in microporous soil. Technical description. Swidish, 2003. 52 p.

34. Mojid M.A., Hossain A.B.M.Z., Wyseure G. Relation of reactive solutetransport parameters to basic soil properties // Eurasian Journal of Soil Science. 2018. V. 7. № 4. P. 326 - 336

35. Navarro S., Vela N. and Navarro G. Review. An overview on the environmental behavior of pesticide residues in soils // Spanish Journal of Agricultural Research. 2007. V. 5. №3. P. 357-375.

36. Ochoa V., Maestroni B. Pesticides in Water, Soil, and Sediments // Integrated Analytical Approaches for Pesticide Management / Eds. B. Maestroni and A. Cannavan. Chapter 9. 2018. P. 133-147.

37. OECD Guidelines for the Testing of Chemicals, Adsorption - Desorption Using a Batch Equilibrium Method. US EPA, 2002. 45 p.

38. OECD Guidelines for the Testing of Chemicals, Leaching in Soil Colums. US EPA, 2004. 15 p.

39. Perez-Lucas G., Vela N., Aatik A.El., Navarro S. Environmental Risk of Groundwater Pollution by Pesticide Leaching through the Soil Profile // Pesticides, Anthropogenic Activities and the Health of our Environment. Chapter 1. 2018. 27 p.

40. PFMODELS.org: [сайт]. URL: http://www.pfmodels.org/.

41. Pour R.A. and Kamanbedast A.A. Investigation of Vertical Transmission of Pollution at Laboratory Model and It's Vitalizing for Determination of Dispersion Coefficient at Homogenous Sandy Soil // World Applied Sciences Journal. 2011. V. 14. № 2. P. 351-355.

42. PPDB: Pesticide Properties DataBase: [сайт]. URL: https: //sitem.herts. ac. uk/aeru/ppdb.

43. Ravanel P., Liegeois M.H., Chevallier D., Tissut M. Soil thin-layer chromatography and pesticide mobility through soil microstructures. New technical approach // Journal of Chromatography A. 1999. V. 864. № 1. Р. 145-54

44. Scorza R.J., Silva P. Sensibility analysis of the pearl model for pesticide leaching in the State of Mato Grosso do Sul, Brazil // Revista Engenharia Agricola. 2011. Vol.31. № 5. P. 965-973.

45. Scorza R.P.J., Boesten J.J.T.L, Simulation of pesticide leaching in a cracking clay soil with the PEARL model // Society of Chemical Industry. 2005. V. 61. № 5. P. 432-448.

46. Shein E.V., Kokoreva A.A., Gorbatov V.S., Umarova A.B., Kolupaeva V.N., Perevertin K.A. Sensitivity Assessment, Adjustment, and Comparison of Mathematical Models Describing the Migration of Pesticides in Soil Using Lysimetric Data // Eurasian Soil Science. 2009. Vol. 42. № 7. P. 769-777.

47. Simunek J., Jarvis N., van Genuchten M.Th., Gardenas A. Review and comparison of models for describing non-equilibrium and preferential flow and transport in the vadose zone // Journal of Hydrology. 2003.V. 272. P. 14-35.

48. Simunek J., van Genuchten M.Th. Modeling Nonequilibrium Flow and Transport Processes Using HYDRUS // Vadose Zone Journal. 2008. V. 7. № 2. P. 782797.

49. Solomon K.R. Ecotoxicological Risk Assessment of Pesticides in the Environment // Hayes' Handbook of Pesticide Toxicology / Ed. R. Krieger. 2010. Chapter 56. P. 1191-1217.

50. Stenemo F., Jarvis N. Users guide to MACRO 5.2, a model of water flow and solute transport in macroporous soil. Swedish University of Agricultural Sciences, 2010. 47 p.

51. Tiktak A., Hendriks R.F.A., Boesten J. J.T.I. Simulation of movement of pesticides towards drains with a preferential flow version of PEARL // Pesticide Management Science. 2011. Vol. 68. P. 290-302.

52. Tiktak, A., van den Berg, F., Boesten, J.J.T.I., van Kraalingen, D., Leistra, M., van der Linden, A.M.A. Manual of FOCUS PEARL version 1.1.1. RIVM Report 711401008, Alterra Report 28. National Institute of Public Health and the Environment, Bilthoven, The Netherlands, 2000.144 p.

53. Tuller M., Or D. Preferential flow in structured soils - Hydraulic functions derived from pore-scale processes // Conference: 17th World Congress of Soil Science, Bangkok, Thailand. 2002.

54. van den Berg F., Tiktak A., Boesten J.J.T.I.; van der Linden A.M.A. PEARL model for pesticide behaviour and emissions in soil-plant systems Statutory Research Tasks Unit for Nature & the Environment. WOt-technical report 61, 2016. Р. 134.

55. van Genuchten, M. Th., J. Simûnek, F. L. Leij, N. Toride, and M. Sejna, STANMOD: Model use, calibration and validation // American Society of Agricultural and Biological Engineers. Transactions. 2012. V. 55. P. 1353-1366,

56. van Genuhten M.Th., Leij, Yates S.R. The RETC code for quantifying the hydraulic functions of unsaturated soils. US Salinity Lab, Riverside, CA, 1991.

57. Vanclooster M., Boesten J.J.T.I., Trevisan M. Mathematical modelling for assessing pesticide leaching in agricultural soils at the field scale // Pesticide/soil interactions, some current research methods. Eds. J. Cornejo, P. Jamet. INRA, Paris, 2001. P. 407-430.

58. Vanderborght J., Vereecken H. Review of Dispersivities for Transport Modeling in Soils // Vadose Zone Journal. 2007. V. 6. P. 29-52.

59. Wauchope R.D., Yeh S., Linders Jan BHJ, Kloskowski R., Tanaka K., Rubin B., Katayama A., Kordel W., Gerstl Z., Lane M. and Unsworth J.B. Review Pesticide soil sorption parameters: theory, measurement, uses, limitations and reliability // Pest Management Science. 2002. V. 58, Iss. 5. P. 419-445.

60. Ying G.-G. Ecological Risk Assessment of Pesticides Used in Agriculture // Integrated Analytical Approaches for Pesticide Management / Eds. B. Maestroni and A. Cannavan. Chapter 5. 2018. P. 67-79.

61. Zacharia J.T. Identity, Physical and Chemical Properties of Pesticides // Pesticides in the Modern World - Trends in Pesticides Analysis. 2011. P. 1-18.

62. Белик А.А., Кокорева А.А., Колупаева В.Н., Ежелев З.С. Моделирование миграции пестицидов в почвах больших лизиметров МГУ // Сборник трудов Международной научной конференции «Фундаментальные

концепции физики почв: развитие, современные приложения и перспективы». 2019. С. 255-260.

63. Воронин А. Д. Основы физики почв: Учебное пособие. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1986. 244 с.

64. Ганиев М. М., Недорезков В. Д. Химические средства зашиты растений: Учебник. М.: КолосС, 2006. 248 с.

65. Гидрометцентр России: [сайт]. URL: https://meteoinfo.ru.

66. Горбатов B.C., Кононова Т.В. Структура экологических данных о пестицидах // Нива Поволжья. 2011. № 1 (18). с.17-20.

67. Горбатов В.С., Матвеев Ю.М., Кононова Т.В. Экологическая оценка пестицидов: источники и формы информации // Агро XXI. 2008. №1-3, С. 7-9.

68. Государственный каталог пестицидов и агрохимикатов, разрешенных к применению на территории российской федерации. Часть I «Пестициды», Министерство сельского хозяйства Российской Федерации (Минсельхоз России) // Минсельхоз, Москва 2018, 297 с.

69. Изучение разложения и миграции циантранилипрола в почвах Российской Федерации / Отчет о научно-исследовательской работе за 2012 год. Москва: Центр экопестицидных исследований «Эпицентр», 2013.

70. Инженерно-геологические изыскания. Пушкино и Пушкинский район [Электронный ресурс] // TEODATA инженерные изыскания: [сайт]. URL: http://gdta.ru/uslugi/inzhenerno-geologicheskie-izyskaniya-v-moskovskoj-oblasti-2/inzhenerno-geologicheskie-izyskaniya-v-pushkinskom-rajone-moskovskoj-oblasti/.

71. Kolupaeva V.N., Gorbatov V.S., Kokoreva A.A. Comparison of PEARL and MACRO_DB simulations in the unsaturated zone using lysimeter experiment data // Environmental Fate and Ecological Effects of Pesticides. Eds. A.A.M. Del Re, E. Capri, G. Fragoulis and M. Trevisan. 2008. P. 497-502.

72. Классификация и диагностика почв России / Авторы и составители: Л.Л. Шишов, В.Д. Тонконогов, И.И. Лебедева, М.И. Герасимова. Смоленск: Ойкумена, 2004. 342 с.

73. Классификация и диагностика почв СССР. М.: Колос, 1977. 220 с.

74. Кокорева А.А., Горбатов В.С. Использование математических моделей прогноза концентраций пестицидов в поверхностных водах с целью оценки риска применения пестицидов для водных организмов // Агрохимический вестник. 2010. № 1. С. 27-30.

75. Кокорева А.А., Умарова А.Б., Горбатов В.С. Оценка чувствительности моделей миграции веществ в почве разного уровня по лизиметрическому стоку // Вестник Оренбургского государственного университета. 2007. № 3. с. 123-127.

76. Колупаева В.Н., Горбатов В.С. Математические модели миграции пестицидов в грунтовые воды // Агрохимия. 2011. № 6. С. 88-96.

77. Колупаева В.Н., Горбатов В.С., Нюхина И.В. Определение параметров разложения цинтранилипрола в дерново-подзолистой почве в лабораторных условиях // Вестник НГАУ. № 2 (39). 2016. С. 82-91.

78. Колупаева В.Н., Кокорева А.А., Белик А.А., Бондарева Т.А., Астайкина А.А., Нюхина И.В. Оценка риска трех пестицидов для грунтовых вод по результатам лизиметрических опытов // Сборник трудов Международной научной конференции «Фундаментальные концепции физики почв: развитие, современные приложения и перспективы». 2019. С. 305-309

79. Леонова А.А., Шеин Е.В., Горбатов В.С. - Миграция гербицида метрибузина в почве: лизиметрические исследования и моделирование. Почвоведение. 2003. № 6. С. 745-753.

80. Методы оценки экологической опасности пестицидов при их регистрации (руководство по классификациям экологической опасности пестицидов). ВНИИФ, 2010. 17 с.

81. Мировая реферативная база почвенный ресурсов 2014. Международная система почвенной классификации для диагностики почв и создания легенд почвенных карт. Исправленная и дополненная версия 2015 года / Науч. ред. перевода М.И. Герасимова и П.В. Красильников. ФАО МГУ имени М.В. Ломоносова, 2018.

82. Насимович Ю.А. Природные и культурные достопримечательности Одинцовского района. Москва, 2006. URL: http : //temnyjles.ru/Nasimovich_kraevedenie/Odinc-dl .shtml.

83. Определение остаточных количеств циантранилипрола в воде, почве, капусте, плодах томата и томатном соке, в луке-пере и луке-репке методом высокоэффективной жидкостной хроматографии: Методические указания. М.: Федеральный центр гигиены и эпидемиологии Роспотребнадзора, 2015. 32 с.

84. Полевые методы определения физических свойств торфяных и минеральных почв / А.П. Шваров, А.В. Смагин, А.В. Дембовецкий, А.Б. Умарова, А.И. Поздняков, Е.В. Фаустова. М.: «Гриф и К», 2012. 144 с.

85. Почвы Московской области и их использование / Коллектив авторов. Под ред. Л.Л. Шишова и Н.В. Войтович. В 2-х томах. Т. 1. М.: Почвенный институт им. В.В. Докучаева, 2002. 500 с.

86. Практикум по физике почв. Рабочая тетрадь: Учебное пособие / А.Б. Умарова, Е.Ю. Милановский, А.А. Кокорева. М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2019. 68 с.

87. Практикум по физике твёрдой фазы почв. Учебное пособие / Е.Ю. Милановский, Д.Д. Хайдапова, А.И. Поздняков, З.Н. Тюгай, Т.Н. Початкова, Н.И. Черноморченко, А.С. Манучаров / Под ред. Е.В. Шеина. М.: «Гриф и К», 2011. 64 с.

88. Приказу Минсельхоз России от 10.07.2007 г. № 357 «Об утверждении порядка государственной регистрации пестицидов и агрохимикатов».

89. Регрессионный анализ в почвоведении: учеб. пособие / Е.В. Шеин, М.А. Мазиров, А.А. Корчагин, А.Б. Умарова, В.М. Гончаров, С.И. Зинченко, А.В. Дембовецкий. Владимир: Изд-во ВлГУ, 2016. 88 с.

90. Руководство по использованию математических моделей поведения пестицидов в окружающей среде и стандартных сценариев входных данных для регионального прогноза экологической опасности пестицидов и для их регистрации в Российской Федерации. Б. Вяземы: ВНИИФ, 2005. 42 с.

91. Роуэлл Д. Почвоведение: методы и использование / Пер. с англ. Кубиковой Е.К. Под ред. и с предисл. Золотаревой Б.Н. Фак. почвоведения Рединг. ун-та. М.: Колос, 1998. 486 с.

92. Скворцова Е.Б., Калинина Н.В. Микроморфометрические типы строения порового пространства целинных и пахотных суглинистых почв // Почвоведение. 2004. № 9. С. 114-1125.

93. Сметник А.А., Спиридонов Ю.Я., Шеин Е.В. Миграция пестицидов в почвах. М.: РАСХН-ВНИИФ, 2005. 327 с.

94. Справочник пестицидов и агрохимикатов 2019 [Электронный ресурс] // АГРОХХ1-Агропромышленный портал: [сайт]. URL: https: //www. agroxxi. ru/goshandbook.

95. Теории и методы физики почв / Под ред. Е.В. Шеина и Л.О. Карпачевского. М.: Гриф и К, 2007. 616 с.

96. Умарова А.Б. Преимущественные потоки влаги в почвах: закономерности формирования и значение в функционировании почв. М.: ГЕОС, 2011. 266 с.

97. Умарова А.Б., Шеин Е.В., Архангельская Т.А. Особенности формирования элементов водного режима дерново-подзолистых почв в годовой, сезонной и суточной динамике // Вестник Московского университета. Серия 17. 2002. С. 36-42

98. Федеральный закон №109 от 19 июля 1997 г. «О безопасном обращении с пестицидами и агрохимикатами».

99. Шеин Е.В. Курс физики почв: Учебное пособие. М.: Изд-во МГУ, 2005.

432 с.

100. Шеин Е.В. Математические физически обоснованные модели в почвоведении: история развития, современное состояние, проблемы и перспективы (аналитический обзор) // Почвоведение. 2015. № 7. С. 816-823.

101. Шеин Е.В., Кокорева А.А., Горбатов В.С., Умарова А.Б., Колупаева В.Н. Оценка чувствительности, настройка и сравнение математических моделей

миграции пестицидов в почве по данным лизиметрического эксперимента // Почвоведение. 2009. № 7. С. 826-835.

102. Шеин Е.В., Рыжова И.М. Математическое моделирование в почвоведении: Учебник. М.: «ИП Маракушев А.Б.», 2016. 377 с.

103. Шеин Е.В., Скворцова Е.Б., Дембовецкий А.В., Абросимов К.Н., Ильин Л.И., Шнырев Н.А. Распределение пор по размерам в суглинистых почвах: сравнение микротомографического и капилляриметрического методов определения // Почвоведение. 2016. № 3. С. 344-354.

104. Экологический паспорт городского округа Звенигород [Электронный ресурс] // Экологический паспорт Московской области: [сайт]. URL: http://ecopassmo.mosreg.ru/media/region_doc/g_o_zvenigorod.pdf.

105. Экологический паспорт Пушкинского муниципального района [Электронный ресурс] // Экологический паспорт Московской области: [сайт]. URL: http://ecopassmo.mosreg.ru/media/region_doc/rayon_pushkinskiy.pdf.

ПРИЛОЖЕНИЕ

Таблица 24. Абсолютные активности иона хлора и концентрации иона калия в фильтрате из малых почвенных монолитов (И=10 см) агродерново-подзолистой и аллювиальной серогумусовой почв

Агродерново-подзолистая почва 0-10 см Аллювиальная серогумусовая почва 0-10 см

Такт С1-, М К+, мг/л Такт С1-, М К+, мг/л

0,17 0,00 19,85 0,11 0,00 2,15

0,33 0,00 52,50 0,21 0,00 3,79

0,50 0,02 113,00 0,32 0,01 24,50

0,67 0,03 280,80 0,43 0,01 78,46

0,84 0,05 481,90 0,53 0,02 192,25

1,00 0,06 716,90 0,64 0,03 250,00

1,17 0,07 922,70 0,75 0,04 308,75

1,34 0,08 1259,55 0,85 0,05 467,75

1,51 0,09 1322,70 0,96 0,06 607,00

1,67 0,09 1462,20 1,06 0,07 744,00

1,84 0,11 1835,25 1,17 0,07 862,75

2,01 0,11 1776,75 1,28 0,08 946,50

2,18 2019,00 1,38 0,09 1094,75

2,34 2293,75 1,49 0,09 1239,00

2,51 2334,00 1,60 0,10 1343,00

2,68 2355,90 1,70 0,10 1481,00

1,81 0,11 1597,50

1,92 0,11 1752,25

2,02 1799,00

Продолжение таблицы 24. Абсолютные активности иона хлора и концентрации иона калия в фильтрате из малых почвенных монолитов (И=10 см) агродерново-подзолистой и аллювиальной серогумусовой почв

Агродерново-подзолистая почва 0-10 см Аллювиальная серогумусовая почва 010 см

Такт а-, м К+, мг/л Такт С1-, м К+, мг/л

2,13 2004,00

2,24 1994,75

2,34 2014,25

2,45 2072,25

2,56 2201,60

2,66 2270,40

2,77 2336,00

2,88 2323,20

2,98 2460,80

3,09 2594,40

3,19 2569,20

3,30 2574,40

Таблица 25. Абсолютные активности иона хлора, концентрации иона калия и циантранилипрола в фильтрате из больших почвенных монолитов (И=30 см) агродерново-подзолистой почвы

I монолит II монолит

Такт а-, м К+, мг/л Пестицид, мкг/мл Такт а-, м К+, мг/л Пестицид, мкг/мл

0,00 0,00 0,0 0,000 0,00 0,00 0,0 0,000

0,20 0,01 429,0 0,023 0,19 0,01 245,0 0,020

0,39 0,02 1175,5 0,048 0,39 0,02 621,0 0,037

0,59 0,02 1290,0 0,062 0,58 0,02 856,5 0,057

0,78 0,03 1532,5 0,063 0,77 0,03 964,0 0,049

0,98 0,03 1541,5 0,093 0,96 0,03 1155,5 0,054

1,17 0,03 1636,5 0,071 1,16 0,03 1293,5 0,053

1,37 0,03 1787,0 0,060 1,35 0,03 1412,5 0,052

1,57 0,03 1942,5 0,101 1,54 0,03 1382,5 0,074

1,76 0,04 1928,5 0,071 1,74 0,04 1509,0 0,081

1,96 0,04 1999,5 0,105 1,93 0,04 1540,0 0,091

2,15 1945,5 0,120 2,12 0,04 1590,0 0,101

2,35 2181,0 0,112 2,32 0,03 1631,5 0,065

2,55 1829,5 0,120 2,51 0,04 1791,5 0,062

2,74 1894,5 0,120 2,70 0,04 1748,5 0,060

2,94 1819,0 0,120 2,89 0,04 1795,0 0,080

3,13 2087,0 0,097 3,09 0,04 1876,0

3,33 2005,0 0,120 3,28 1937,0

3,52 0,04 2038,0 0,120 3,47 1846,5

3,72 0,04 2151,5 3,67 0,04 1777,0

Таблица 26. Абсолютные активности иона хлора, концентрации иона калия и циантранилипрола в фильтрате из больших почвенных монолитов ^=30 см) аллювиальной серогумусовой почвы

I монолит II монолит

Такт С1-, М К+, мг/л Пестицид, мкг/мл Такт С1-, М К+, мг/л Пестицид, мкг/мл

0,00 0,00 0,0 0,000 0,00 0,00 0,0 0,000

0,21 0,00 2,0 0,000 0,20 0,00 2,5 0,006

0,43 0,00 1,5 0,000 0,39 0,00 2,5 0,004

0,64 0,01 15,5 0,002 0,59 0,00 2,5 0,003

0,85 0,02 56,0 0,016 0,79 0,01 2,5 0,003

1,07 0,02 117,0 0,026 0,99 0,01 2,0 0,003

1,28 0,03 191,5 0,009 1,18 0,02 2,5 0,004

1,49 0,03 269,5 0,035 1,38 0,03 3,0 0,003

1,71 0,03 339,5 0,013 1,58 0,02 3,5 0,004

1,92 0,03 411,5 0,013 1,78 0,03 10,0 0,005

2,13 0,03 461,0 0,025 1,97 0,03 16,0 0,006

2,35 0,03 521,0 0,009 2,17 0,04 34,0 0,006

2,56 0,03 511,0 0,018 2,37 0,04 60,5

2,77 673,0 0,028 2,57 101,5

2,99 699,0 0,010 2,76 147,0

3,20 779,0 0,027 2,96 195,5

3,41 884,0 0,026 3,16 0,04 261,5

3,63 943,0 0,025 3,36 366,5

3,84 990,0 0,023 3,55 0,04 443,5

4,06 0,04 991,0 0,022 3,75 0,04 596,5

Таблица 27. Абсолютные активности иона хлора в фильтрате из малых

почвенных монолитов (И=10 см) агродерново-подзолистой почвы

0-10 10-20 20-30 30-40 40-50 50-60

Такт а-, м Такт а-, м Такт а-, м Такт а-, м Такт а-, м Такт а-, м

0,15 0,00 0,17 0,00 0,18 0,00 0,19 0,01 0,15 0,00 0,14 0,00

0,31 0,01 0,34 0,00 0,37 0,02 0,38 0,05 0,31 0,00 0,29 0,01

0,46 0,02 0,52 0,02 0,55 0,03 0,57 0,08 0,46 0,02 0,43 0,03

0,62 0,03 0,69 0,04 0,73 0,05 0,75 0,08 0,61 0,03 0,58 0,04

0,77 0,04 0,86 0,04 0,92 0,06 0,94 0,09 0,77 0,04 0,72 0,06

0,93 0,05 1,03 0,05 1,10 0,07 1,13 0,09 0,92 0,05 0,87 0,07

1,08 0,05 1,20 0,06 1,28 0,07 1,32 0,10 1,07 0,05 1,01 0,08

1,23 0,06 1,37 0,07 1,47 0,08 1,51 0,10 1,23 0,07 1,15 0,08

1,39 0,07 1,55 0,07 1,65 0,08 1,70 0,10 1,38 0,07 1,30 0,09

1,54 0,07 1,72 0,08 1,83 0,09 1,89 0,10 1,53 0,07 1,44 0,09

1,70 0,08 1,89 0,08 2,02 0,09 2,08 0,10 1,69 0,08 1,59 0,09

1,85 0,08 2,06 0,09 2,20 0,10 2,26 0,10 1,84 0,08 1,73 0,09

2,01 0,08 2,23 0,09 2,38 0,10 2,45 0,11 1,99 0,08 1,88 0,10

2,16 0,09 2,57 0,10 2,64 0,11 2,15 0,09 2,02 0,10

2,31 0,09 2,75 0,10 2,30 0,09 2,17 0,10

2,47 0,09 2,93 0,10 2,45 0,09 2,31 0,11

2,62 0,09 3,12 0,11 2,60 0,09 2,45 0,11

2,78 0,10 3,30 0,11 2,76 0,09 2,60 0,11

2,93 0,10 3,48 0,11 2,74 0,11

2,89 0,11

3,03 0,11

3,18 0,11

3,32 0,12

3,46 0,12

3,61 0,12

3,75 0,12

3,90 0,12

Таблица 28. Абсолютные активности иона хлора в фильтрате из больших почвенных монолитов (И=30 и h=20 см), используемых для томографического анализа, агродерново-подзолистой почвы

0-30 см 30-50 см

1 монолит 2 монолит 1 монолит 2 монолит

Такт С1-, М Такт С1-, М Такт С1-, М Такт С!', М

0,22 0,01 0,25 0,02 0,29 0,04 0,27 0,04

0,45 0,04 0,50 0,06 0,57 0,07 0,54 0,07

0,67 0,06 0,75 0,07 0,86 0,08 0,82 0,08

0,89 0,07 1,00 0,08 1,14 0,08 1,09 0,08

1,12 0,07 1,25 0,08 1,43 0,09 1,36 0,08

1,34 0,08 1,50 0,09 1,71 0,09 1,63 0,09

1,56 0,08 1,75 0,09 2,00 0,10 1,91 0,10

1,78 0,09 2,00 0,09 2,28 0,10 2,18 0,10

2,01 0,09 2,25 0,10 2,57 0,10 2,45 0,10

2,23 0,10 2,50 0,10 2,85 0,10 2,72 0,10

2,45 0,10 2,75 0,10 3,14 0,11 2,99 0,10

3,00 0,10 3,43 0,11 3,27 0,11

Таблица 29. Абсолютное содержание циантранилипрола (кг/га) по профилю агродерново-подзолистой почвы в течение первого года исследования

Глубина, см Сутки после внесения

7 53 101 351

0-5 0,4872 0,3480 0,0619 0,0425

5-10 0,1724 0,1152 0,1519 0,0185

10-15 0,0232 0,0475 0,0190 0,0069

15-20 0,0314 0,0102 0,0056

20-25 0,0141

Таблица 30. Абсолютное содержание циантранилипрола (кг/га) по профилю агродерново-подзолистой почвы в течение второго года исследования

Глубина, см Сутки после внесения

7 14 29 64 102 343

0-5 0,1780 0,1480 0,0836 0,0645 0,0568 0,0464

5-10 0,0082 0,0219 0,0148 0,0223 0,0232 0,0201

10-15 0,0043 0,0125 0,0114 0,0103 0,0165 0,0110

15-20 0,0000 0,0025 0,0068 0,0064 0,0114 0,0056

Таблица 31. Абсолютное содержание циантранилипрола (кг/га) по профилю модельной дерново-подзолистой почвы больших лизиметров МГУ

Глубина, см Сутки после внесения *

92 351 476 688

0-10 2,3184 0,7220 0,8008 0,6832

10-15 0,1232 0,2912 0,2408 0,2968

15-20 0,2352 0,0784 0,2240

20-25 0,1008 0,0784 0,1456

25-30 0,0168 0,0112 0,0280

30-35 0,0168 0,0280 0,0056

35-40 0,0224 0,0168 0,0280

40-45 0,0112

45-50 0,0056

* На 360 сутки после была проведена повторная обработка почвы циантранилипролом