<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">Eurasian Soil Science</journal-id><journal-title-group><journal-title>Eurasian Soil Science</journal-title></journal-title-group><issn publication-format="print">0032-180X</issn><issn publication-format="electronic">3034-5618</issn><publisher><publisher-name>Russian Academy of Science</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.31857/S0032180X23600725</article-id><title-group><article-title>An Investigation of the Organic Carbon Stocks Estimates Uncertainty on a Fields Scale</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Исследование неопределенности оценок запасов органического углерода в масштабах угодий</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><contrib-id contrib-id-type="orcid"></contrib-id><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Samsonova</surname><given-names>V. P.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Самсонова</surname><given-names>В. П. </given-names></name></name-alternatives><email>vkbun@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"></xref><xref ref-type="aff" rid="aff-2"></xref></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff><institution xml:lang="ru">МГУ им. М.В. Ломоносова</institution><institution xml:lang="en">Lomonosov Moscow State University</institution></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff-2"><aff><institution xml:lang="ru"></institution><institution xml:lang="en"></institution></aff></aff-alternatives><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2023-11-01" publication-format="electronic"><day>01</day><month>11</month><year>2023</year></pub-date><issue>11</issue><fpage>1437</fpage><lpage>1449</lpage><abstract xml:lang="en"><p>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.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>Проведено исследование источников неопределенности оценки запасов органического углерода в слое 0–30 см в масштабах площадки опробования (100 × 100 м), заложенной на дерново-подзолистой окультуренной почве (Albic Glossic Retisol (Aric, Loamic, Ochric)). В эксперименте использовали два способа отбора проб: классический по 10-сантиметромым слоям из прикопок и буром на глубину 0–30 см. Плотность почвы определяли методом Качинского, содержание углерода – методом Тюрина. Часть проб дополнительно проанализировали в Брянском государственном аграрном университете. Оценены неопределенности, связанные с природным варьированием, пробоподготовкой и собственно аналитическим процессом. Аналитическая неопределенность измерения плотности в условиях проведенного эксперимента не зависела от глубины опробования и составляла около 6%. Аналитическая погрешность по методу Тюрина не отличалась в разных лабораториях. Ее вклад составлял 5–9% от общей дисперсии содержания органического углерода почвы на участке. Неопределенность пробоподготовки обусловливала от 11 до 26%, природное варьирование – от 49 до 68% от общей дисперсии соответственно. Определение содержания углерода в пробах, отобранных буром, когда образец отбирается сразу на 0–30 см, выигрывает в уменьшении промежуточных операций и дает сопоставимые результаты по сравнению с послойным отбором почвенных проб.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>аналитическая погрешность вклад пробоподготовки запасы гумуса в условиях воспроизводимости точность при расчете запасов доверительный интервал содержания гумуса дерново-подзолистые почвы</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>аналитическая погрешность вклад пробоподготовки запасы гумуса в условиях воспроизводимости точность при расчете запасов доверительный интервал содержания гумуса дерново-подзолистые почвы</kwd></kwd-group></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>B1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B2"><label>B2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B3"><label>B3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B4"><label>B4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Вадюнина А.Ф., Корчагина 3.А. Методы определения физических свойств почв и грунтов. М.: Высшая школа, 1961. 345 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B5"><label>B5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B6"><label>B6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Дмитриев Е.А. Математическая статистика в почвоведении. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1995. 320 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B7"><label>B7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Дмитриев Е.А. Теоретические и методологические проблемы почвоведения. М.: ГЕОС, 2001. 376 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B8"><label>B8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Заляжный В.В. Статистические методы контроля и управления качеством. Архангельск: Архангел. гос. техн. ун-т, 2004. 87 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B9"><label>B9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B10"><label>B10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B11"><label>B11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B12"><label>B12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B13"><label>B13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Савкова Е.Н. Систематизация подходов к причинно-следственному моделированию неопределенности при отборе проб и пробоподготовке // Стандартизация. 2019. № 1. С. 33–44.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B14"><label>B14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Самсонова В.П., Мешалкина Ю.Л., Дмитриев Е.А. Структура пространственной вариабельности агрохимических свойств пахотной дерново-подзолистой почвы // Почвоведение. 1999. № 11. С. 1359–1366.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B15"><label>B15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Сибуль Р.А. Особенности пространственного варьирования некоторых физических свойств дерново-подзолистой почвы в лесном биогеоценозе. Автореф. дис. … биол. наук. М., 1981. 28 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B16"><label>B16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B17"><label>B17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Стандартная рабочая методика для органического углерода почвы. Спектрофотометрический метод Тюрина. Рим: ФАО, 2021. 26 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B18"><label>B18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Учебное руководство к полевой практике по физике почв / Под ред. А.Д. Воронина. М.: Изд-во Моск. ун-та, I988. 90 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B19"><label>B19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Честных О.В., Замолотчиков Д.Г. Зависимость плотности почвенных горизонтов от глубины их залегания и содержания гумуса // Почвоведение. 2004. № 8. С. 937–844.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B20"><label>B20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Шеин Е.В. Курс физики почв. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2005. 432 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B21"><label>B21</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B22"><label>B22</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ellison S.L.R., Williams A. Eurachem/CITAC guide: Quantifying Uncertainty in Analytical Measurement. EURACHEM, 2012. 141 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B23"><label>B23</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">FAO. Soil Organic Carbon Mapping Cookbook. 2nd Edition, Italy, Rome: FAO. 223 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B24"><label>B24</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Gy P. Sampling of heterogeneous and dynamic material systems. Theories of heterogeneity, sampling and homogenizing. Amsterdam: Elsevier, 1992. 654 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B25"><label>B25</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Hengl T., MacMillan R.A. Predictive soil mapping with R. Wageningen: OpenGeoHub foundation, 2019. 370 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B26"><label>B26</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B27"><label>B27</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B28"><label>B28</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B29"><label>B29</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B30"><label>B30</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B31"><label>B31</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B32"><label>B32</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="B33"><label>B33</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">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</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en"></mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list></back></article>