Исследование почвенных субстратов на основе отходов деревообработки для выращивания лесных сеянцев
Автор: Графова Е.О., Гаврилова О.И., Горбач В.В.
Журнал: Resources and Technology @rt-petrsu
Рубрика: Полная статья
Статья в выпуске: 2 т.20, 2023 года.
Бесплатный доступ
Низкая выживаемость сеянцев, снижение плодородия, нарушения лесных почв приводят к недостаточному уровню лесовосстановления в России. Решением данной проблемы может служить подготовка питательных субстратов, компенсирующих дефицит плодородных почв и повышающих устойчивость искусственных лесных насаждений. Почвенные субстраты производились из отходов лесопромышленных предприятий Карелии методом компостирования с добавлением осадка сточных вод близлежащих предприятий ЖКХ. Оценка плодородных свойств субстратов проверялась на всхожести семян и определении скорости роста овса ( Avena sativa L.) и сосны обыкновенной ( Pinus sylvestris L.). Субстраты сравнивались с торфосмесью заводского производства. Распределение вариант в выборках на соответствие нормальному закону проверяли критерием Шапиро - Уилка. Для статистической обработки данных использовали методы ресамплинга. Диапазон варьирования показателей оценивали посредством простого непараметрического бутстрепа, доверительные интервалы устанавливали методом процентилей. Для сравнений использовали рандомизационный тест MCR. Тренды изменчивости показателей во времени описывали логарифмическими моделями. Для производства субстратов были использованы опилки сосны (субстрат 1) и кора сосны (субстрат 2). Время производства субстратов отличалось: 5 месяцев и 1,5 года соответственно. Полученные субстраты отличались по химическому составу и морфологической консистенции. В обоих субстратах содержание тяжёлых металлов, отсутствие патогенных микроорганизмов и паразитов соответствовало санитарным нормам, что определяло безопасность их применения. Всхожесть овса варьировала от 0 до 100 %. Длина растений в контроле не отличалась существенно от субстрата 2, но была значимо больше, чем в субстрате 1. Всхожесть семян сосны составила от 20 до 100 %, по числу проросших семян сеянцы значимо не различались, самый медленный рост сеянцев наблюдали в субстрате 1, самый быстрый - в субстрате 2. Средние скорости роста растений в торфе и субстрате 2 значимо не различались. Таким образом, установлено отсутствие существенных различий, испытываемых субстратов для прорастания семян. Результаты исследований свидетельствуют о том, что плодородные свойства полученных субстратов значительно не отличаются от торфосмеси, подготовленной в заводских условиях. Субстраты, полученные при свежем и длительном сроках хранения древесных отходов, можно использовать для выращивания сеянцев в питомниках и повышения плодородия лесных почв при лесовосстановлении и для рекультивации нарушенных земель.
Почвенный субстрат, древесный субстрат, компостирование, биологическая обработка древесных отходов, лесовосстановление, выращивание сеянцев
Короткий адрес: https://sciup.org/147241387
IDR: 147241387 | DOI: 10.15393/j2.art.2023.7143
Список литературы Исследование почвенных субстратов на основе отходов деревообработки для выращивания лесных сеянцев
- Андреев А. А. Ресурсосбережение и использование отходов заготовки и переработки древесного сырья // Фундаментальные и прикладные исследования: проблемы и результаты. 2014. № 10. С. 148—155.
- Получение органоминеральных удобрений на основе древесной коры (обзор) / Е. В. Веприкова, С. А. Кузнецова, Н. В. Чесноков [и др.] // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Химия. 2016. Т. 9, № 4. С. 414—429. DOI: https://doi.org/10.17516/1998-2836-2016-9-4-414-429.
- Галдина Т. Е., Кулаков А. В., Ранцев-Картинов В. А. Переработка отходов лесозаготовительных и деревообрабатывающих предприятий в нетрадиционный мелиоративный субстрат с применением экологически чистых технологий // Лесотехнический журнал. 2021. Т. 11, № 2 (42). С. 24—34. DOI: 10.34220/issn.2222-7962/2021.2/3.
- Графова Е. О., Паршин Н. В. Исследование методов обработки осадков сточных вод петрозаводских очистных сооружений // Resources and Technology. 2019. Т. 16, № 4. С. 94—118.
- Дейнеко И. П., Фаустова Н. М. Элементный и групповой химический состав коры и древесины осины // Химия растительного сырья. 2015, Т. 1. С. 51—62.
- Залесов С. В., ФроловаЕ. А., ЛисинаЕ. И. Возможность использования нетрадиционных удобрений при выращивании посадочного материала в лесных питомниках // Вестник Башкирского государственного аграрного университета. 2015. № 2 (34). С. 104—108.
- Кайгородов Р. В. Влияние кородревесных отходов на биологическую активность техногенных поверхностных образований придорожных пространств // Успехи современного естествознания. 2019. № 11. С. 83—88.
- Курило О. Н., Ширинкина Е. С., Вайсман Я. И. Способ использования ресурсного потенциала коры длительного срока хранения // Транспорт. Транспортные сооружения. Экология. 2014. № 1. С. 79—87.
- Оценка уровня негативного воздействия на компоненты природной среды несанкционированной свалки у п. Самофаловка Волгоградской области / О. А. Мишустин, С. Б. Хантимирова, В. Ф. Желтобрюхов [и др.] // Инженерный вестник Дона. 2019. № 9. C. 50.
- Мохирев А. П., Безруких Ю. А., Медведев С. О. Переработка древесных отходов предприятий лесопромышленного комплекса как фактор устойчивого природопользования // Инженерный вестник Дона — Северо-Кавказский научный центр высшей школы Южного федерального университета. 2015. № 2, ч. 2. 13 с.
- Мохирев А. П., Рубинская А. В., Мезенцева Н. В. Получение органических удобрений из отходов лесозаготовительной деятельности как способ повышения комплексного использования древесины // Международные научные исследования. 2015. № 3 (24). С. 147—151.
- Сергиенко А. В., Яцун И. В. Необходимость рационального использования отходов деревообработки // Наука и образование сегодня. 2017. № 1 (12). С. 12—13.
- Шитиков В. К., Розенберг Г. С. Рандомизация и бутстреп: статистический анализ в биологии и экологии с использованием R. Исп. и доп. интернет-версия от 15.11.2013. Тольятти: Кассандра, 2013. 314 с.
- The cover uncovered: bark control over wood decomposition / G. G. O. Dossa, D. Schaefer, J.-L. Zhang [et al.] // Journal of Ecology. 2018. No. 106. Р. 2147—2160.
- PalviainenM., FinerL. Decomposition and nutrient release from Norway spruce coarse roots and stumps — a 40-year chronosequence study // Forest Ecology and Management. 2015. No. 358. Р. 1—11. DOI: https://doi.org/10.1016/J.F0REC0.2015.08.036.
- R Core Team (2021). R: a language and environment for statistical computing. R version 4.1.2. (2021—11—01). Vienna: R Foundation for statistical computing, 2021. Available at: http://www.r-project.org/ (accessed on: 01.03.2022). Text. Image: electronic.
- Van den BoogaartK. G., Tolosana-Delgado R., BrenM. Package 'composition'. Compositional data analysis. 2022. Version 2.0—4. Available at: https://cran.microsoft.-com/web/packages/compositions/compositions.pdf. (accessed on: 10.04.2022). Text. Image: electronic.
