Как правильно проводить агрохимический анализ

Агрохимический анализ — это исследование почвы, которое проводят, чтобы проверить доступность элементов питания для растений. Обычно его проводят каждые три-пять лет. На поле отбирают образцы почвы и отправляют их в лабораторию на анализ.

В ходе анализа можно определить более 40 агрохимических свойств почвы. Самые популярные индикаторы — это содержание органического вещества (гумуса), уровень кислотности почвы, доступность фосфора, калия, азота и других элементов.

Мы в OneSoil считаем, что рациональнее всего будет отбирать образцы почвы для анализа по зонам продуктивности.

Зоны продуктивности — это участки поля с разными показателями урожайности. Зона высокой продуктивности — это участок, который на протяжении нескольких сезонов демонстрирует самую высокую урожайность на поле. Зона низкой продуктивности — это участок, который из года в год даёт низкий урожай в сравнении с другими участками этого поля. Зона средней продуктивности даёт среднюю урожайность.

Основная цель определения зон продуктивности — предсказать распределение урожайности на следующий сезон. Чем выше качество карт продуктивности, тем точнее можно предсказать урожайность.

Мы в платформе OneSoil Yield определяем зоны продуктивности на основе собственного алгоритма. Он позволяет нам строить очень точные карты зон продуктивности. Пока самые точные из всех, с кем мы сравнивали.

Методики отбора образцов и сам агрохимический анализ различаются от страны к стране и от региона к региону. Многие компании разделяют поле на сетку с участками квадратной или прямоугольной формы, где на каждом участке делается по 10–20 заборов почвы для получения смешанного образца. Иногда агрохимические образцы могут отбирать в определенных точках на поле с фиксированными координатами, а потом интерполировать значения агрохимических свойств.

Мы не будем вдаваться в детали, какие из перечисленных выше методов лучше использовать для изучения содержания питательных элементов: я думаю, вы сами знаете, какой больше подходит для вашей почвы.

Возьмём поле в центральной части Украины. Почвы — чернозёмы, гранулометрический состав — суглинки. В приложении OneSoil Yield зоны продуктивности поля выглядят следующим образом:

Наш алгоритм построил зоны продуктивности поля на основе пяти сезонов из семи доступных — то есть в течение пяти сезонов из семи вегетация на поле распределялась примерно по одному сценарию. Это значит, что зоны высокой и низкой продуктивности стабильны из года в год.

С помощью зон продуктивности мы можем прогнозировать распределение урожайности на следующий сезон: в «красных» зонах урожайность будет ниже, в «зелёных» — выше.

Можем даже попытаться понять, почему продуктивность распределяется именно по таким зонам. Посмотрим на рельеф и яркость почвы (распределение гумуса):

Как мы видим, зона высокой продуктивности находится на темной почве (с высоким содержанием органики и влаги) и в низине. Зона низкой продуктивности находится на возвышенности и на склоне со светлой почвой (низкое содержание органики и влаги). Это значит, что в зонах низкой продуктивности почвенная эрозия и что урожайность лимитируют низкие запасы влаги.

У нас есть данные урожайности этого поля за 2021 год. Чтобы оценить качество зон продуктивности, сравним их с данными урожайности:

Зоны продуктивности хорошо соотносятся с данными урожайности. Теперь вы знаете, что зоны продуктивности OneSoil — хорошего качества.

Чтобы оценить, как лучше отбирать зоны на поле для агрохимического анализа, мы будем отталкиваться именно от карты урожайности.

Разбиваем поле сеткой участков. Слева — регулярная сетка без учёта зон продуктивности. Справа — участки для агрохимического анализа, основанные на зонах продуктивности.

Для обеих карт на поле было выделено 23 участка со средним размером в 4,6 га.

А теперь наложим выделенные нами зоны на карту урожайности и посмотрим, как с данными урожайности соотносятся данные, которые мы получим от анализа почвы.

Чтобы получить образец почвы, мы сделали 15 почвенных заборов из разных точек в пределах одного участка и отправили его в лабораторию. Мы получили значения содержания питательных элементов в границах участка и пытаемся сделать из них выводы.

Из-за того, что в пределах одного участка попадается очень разная почва с разным потенциальным плодородием, полученные вами данные будут нерепрезентативными. Для «красных» участков сетки урожайность может варьироваться от 7 т/га до 13 т/га — то есть различаться почти в два раза.

Итог: вы получите очень неточные результаты про 10 участков из 23. По ним нельзя понять, как урожайность полей соотносится с содержанием гумуса, фосфора и других элементов. Следовательно, по этим данным невозможно правильно интерпретировать ситуацию на поле и планировать шаги по улучшению качества почвы. Одним словом, половина ваших инвестиций в агрохимический анализ будет потрачена впустую.

Если в границах выделенных участков по зонам продуктивности мы также делаем по 15 почвенных заборов, то в пределах одного участка они будут гораздо более похожими между собой.

Участков, в которых урожайность сильно варьируется — нет вообще. Данные о половине участков получились просто точными, а по другой половине — очень точными.

С такой картой гораздо легче понять, как содержание разных элементов в почве соотносится с урожайностью: например, где пониженная урожайность коррелирует с недостатком фосфора. Такой подход позволяет гораздо проще и точнее планировать следующие операции для улучшения почвы — за те же деньги и с тем же количеством проб почвы.

Бонус: посмотрим на карту яркости почвы; она также доступна в приложении OneSoil Yield. Яркость почвы имеет тесную корреляцию с содержанием в ней гумуса. Тёмная почва — много гумуса, светлая почва — мало гумуса.

Если взять пробы по регулярной сетке — они покажут, что на многих участках содержание гумуса варьируется в несколько раз.

Если использовать зоны продуктивности, то вы получите достаточно точную картину, на каких участках гумуса больше, а на каких меньше. А содержание гумуса — это основной агрохимический параметр, который влияет на продуктивность почв.