CC BY
21
Бюлоггчний вгсникМДПУ iмет БогданаХмельницького 6 (2), стор. 5-13, 2016 Biological Bulletin of Bogdan Chmelnitskiy Melitopol State Pedagogical University, 6 (2), pp. 5-13, 2016
ARTICLE УДК 502.2.05
АНАЛИЗ ВЗАИМОСВЯЗИ ТЕМПЕРАТУРЫ ПОЧВЫ С РАСТИТЕЛЬНЫМ ПОКРОВОМ НА УЧАСТКЕ ПЕСЧАНОЙ СТЕПИ (ПРИРОДНЫЙ ЗАПОВЕДНИК «ДНЕПРОВСКО-ОРЕЛЬСКИЙ»)
В.А. Новикова
Днепропетровский Национальный университет имени Олеся Гончара. Email: viktirianovforever@mail.ru
В работе показано, что на участке песчаной степи в природном заповеднике «Днепровско-Орельский» температура почвы изменяется от значения 17,2 °С до 31,0 °С. Выявлено, что локусы с более высокими температурами расположены на левой и правой оконечностях полигона. В центральной области расположен участок с более низкой температурой. Наблюдаемую тенденцию пространственной изменчивости температуры почвы мы связали с расположением растительного покрова и эдафическими характеристиками. С помощью метода геостатистики рассчитаны показатели пространственной зависимости и радиус влияния, которые продемонстрировали, что на изучаемом участке высокая степень пространственной зависимости. Установлено, что пространственная изменчивость температуры почвы на данном участке связана с растительным покровом и другими почвенными характеристиками. Древесные растения, геофиты и число корней имеют отрицательную корреляцию с исследуемыми параметрами. Положительная корреляция наблюдается между температурой почвы и гемикриптофитами, терофитами и хамефитами. Среди почвенных характеристик отрицательную корреляцию с температурой почвы имеет влажность. Плотность почвы имеет положительную корреляцию с ее температурой.
Ключевые слова: эдафические характеристики, вариабельность температуры почвы, геостатистики, климаморфы.
АНАЛ1З ВЗАСМОЗВ'ЯЗКУ ТЕМПЕРАТУРИ ГРУНТУ З РОСЛИННИМ ПОКРОВОМ НА Д1ЛЯНЦ1 П1ЩАНО1 СТЕПИ (ПРИРОДНИЙ ЗАПОВ1ДНИК «ДНШРОВСЬКО-ОРЫЬСЬКИЙ»)
В О. Новшова
Днтропетровський Нацюнальний утверситет iменi Олеся Гончара
В робот показано, що на дшянщ пщаного степу в природному заповеднику «Дшпровсько-Оршьський» температура грунту зм1нюеться в1д значення 17,2 °С до 31,0 °С. Виявлено, що локуси з бшьш високими температурами розташоваш на л1вш i правш краях пол^ону. У центральнш обласп розташована д1лянка з бшьш низькою температурою. Спостережувану тенденцш просторово! мшливосп температури грунту ми зв'язали з розташуванням рослинного покриву i едафiчними характеристиками. За допомогою методу геостатистики розраховаш показники просторово! залежносл i радус впливу, яш продемонстрували, що на дослiджуваний дiлянцi юнуе високий ступiнь просторово! залежностi. Встановлено, що просторова мiнливiсть температури грунту на данш дiлянцi пов'язана з рослинним покривом i iншими грунтовими характеристиками. Деревнi рослини, геофiти i число коренiв мають негативну кореляцш з дослвджуваними параметрами. Позитивна корелящя спостерiгаеться мiж температурою грунту i гемiкрiптофiтами, терофитами i хамефiтами. Серед грунтових характеристик негативну кореляцiю з температурою грунту мае волопсть. Щшьшсть грунту мае позитивну кореляцiю з !! температурою.
Ключовi слова: едафiчнi характеристики, варiабельнiсть температури Грунту, геостатистики, клiмаморфи.
Citation:
Novikova V.O. (2016). Soil temperature and vegetation cover in sandy steppe plot (Nature Reserve "Dnieper-Orelsky"). Biological Bulletin of Bogdan Chmelnitskiy Melitopol State Pedagogical University, 6 (2), 5-13.
Поступило в редакцию / Submitted: 17.03.2016 Принято к публикации / Accepted: 11.05.2016
http://dx.doi.org/10.15421/201629
© Novikova, 2016
Users are permitted to copy, use, distribute, transmit, and display the work publicly and to make and distribute derivative works, in any digital medium for any responsible purpose, subject to proper attribution of authorship.
[МЖ^Н]
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 3.0 License
SOIL TEMPERATURE AND VEGETATION COVER IN SANDY STEPPE PLOT (NATURE RESERVE "DNIEPER-ORELSKY''
V.O. Novikova
Oles Honchar Dnipropetrovsk National University, Dnipropetrovsk, Ukraine
It is shown that in the area of sandy steppe in a nature reserve «Dnieper-Orelsky» the soil temperature has been changed from 17.2 to 31.0 °C. Loci with higher temperatures are on the left and right ends of the landfill, whereas the plot with lower temperature was located in the central region. There is a tendency of spatial variability of soil temperature, which could be explained by vegetation location and edaphic characteristics. We calculated the indicators of spatial dependence and the radius of influence with the help of geostatistical method and proved that the target plot had high degree of spatial dependence. It was established that the spatial variability of soil temperature is associated with vegetation and other soil characteristics within the studied plot. Woody plants, geophytes, and the number of roots have a negative correlation with all the studied parameters. A positive correlation was calculated for soil temperature and hemycryptophytes, terophytes, and hamephytes. The soil temperature has negative correlation with the humidity, whereas the soil density is positively correlated with soil temperature.
Key words: edaphic characteristics, soil temperature variability, geostatistics, climato-morph.
Температура - основной показатель теплообмена как в почве, так и в системе «приземный слой воздуха - почва - горные породы» (Димо, 1872). Данный показатель сильно зависит от растительного покрова и структуры побегов отдельных видов растений, имеющих различную густоту, высоту, площадь и ориентацию листьев. Покров растений снижает амплитуду колебаний температуры поверхности почвы. Пространственная вариабельность растительного покрова обуславливает мозаичную структуру температуры почвы. Особенно это проявляется на стыках биогеоценозов, например, на опушке леса (Wang et al., 2001).
Температура поверхности почвы является результатом сложного сочетания многих свойств и процессов. Некоторые из них относятся к самой почве (тепловые свойства, содержание влаги, альбедо и др.). Другие отражают состояние атмосферных показателей (Zupanski et al., 2002, Vukicevic et al., 2003). В некоторых работах установлена корреляция температуры почвы с пространственной структурой некоторых эдафических характеристик, например, влажности (Oldak et al., 2002; Teuling, Troch, 2005).
Свойства почвы характеризуются непрерывными переменными значениями, которые варьируются в зависимости от направления и расстояния точек друг к другу (Entekhabi et al., 1999). Эдафи-ческие свойства демонстрируют неоднородность, и их пространственная структура должна быть принята во внимание при анализе данных. Для описания пространственной вариабельности эдафи-ческих свойств почв применяются методы геостатистики (De Lannoy et al., 2006). Геостатистика позволяет количественно определить величины пространственной изменчивости отдельных свойств на основе построения модели пространственной структуры. Пространственные структуры свойств почвы отображаются с помощью вариограмм (Reichle et al., 2007; Jones et al., 2004; Durand, Margulis, 2008; Bolten et al., 2009).
Растительность задерживает солнечную радиацию, в результате чего температура почвы летом может быть ниже, чем температура воздуха. Особенно заметное влияние на тепловой режим почв оказывает лесная растительность (Глазовская, Геннадиев, 1995).
Тепловой режим почвы в значительной мере определяет интенсивность механических, геохимических и биологических процессов, протекающих в почве. Известно, что при повышении температуры на каждые 10 °С скорость химической реакции увеличивается в 2-4 раза (правило Вант-Гоффа). Например, интенсивность биохимической деятельности бактерий увеличивается с повышением температуры почвы до 40-50 °С; выше этой температуры жизнедеятельность микроорганизмов угнетается. При температуре ниже 0 °С биологические явления резко затормаживаются и прекращаются (Добровольский, 2001).
Тепловой режим почвы оказывает непосредственное влияние на рост и развитие растений. Важным показателем обеспеченности растений почвенным теплом является сумма активных температур почвы (т.е. температур выше 10 °С, при этих температурах идет активная вегетация растений)
на глубине пахотного слоя (20 см). Также влияние температуры на растительность обусловлено воздействием на корневую систему. От данного показателя зависит протекание физиологических процессов в корнях растений (Худяков, 1996).
Также температура почвы влияет на пространственную изменчивость среды обитания почвенных животных. Разница температур в почвенном профиле позволяет почвенным животным путем незначительных перемещений обеспечить себе подходящую экологическую обстановку. Температура выступает в роли одного из важнейших факторов, формирующих экологические ниши для обитателей педофауны (Western et al., 1999).
Целью нашего исследования является изучить пространственную вариабельность температуры почвы на глубине 5-7 см в различные временные периоды на участке песчаной степи и оценить роль климаморфической структуры растительного покрова и эдафических характеристик в пространственной изменчивости температуры почвы.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Исследования проведены в апреле-мае 2014 г. в природном заповеднике «Днепровско-Орельский». Исследуемый полигон заложен на участке, который находится на арене р. Днепр (48°30'47.26''С, 34°49'36.49''В). Полигон состоит из 15 трансект. Каждая трансекта составлена из 7 пробных точек. Расстояние между рядами в полигоне составляет 3 м. Полигон расположен в направлении с юга на север. Начальные пробные точки полигона находятся у основания дюнного всхолмления. Полигон своей правой частью заходит на дюну, а его левая часть эту дюну огибает. На вершине дюны находятся чернокленовые кусты. У основания дюны расположены несколько отдельно стоящих сосен. Преобладающий тип растительности - псаммофильная степь. Почвенную температуру измеряли цифровыми термометрами WT-1 (ПАО «Стеклоприбор», http://bit.steklopribor.com, точность - 0,1 °С) на глубине 5-7 см. Измерения температуры почвы проведены 02.07.2014 в 11.45 и 08.07.2014 (в 9.45 - первое измерение, в 11.15 - второе). Пробы температуры сделаны в трехкратной повторности в каждой пробной точке. Агрегатная структура оценивалась методом сухого просеивания по Савинову, плотность почвы - по Качинскому, влажность почвы - весовым методом (Вадюнина, 1986).
Статистические расчеты проведены с помощью программы Statistica 7.0 и программной оболочки ProjectR «R: A Language and Environment for Statistical Computing» (http://www.R-project.org/). Расчет показателей геостатистик проведен с помощью программы Surfer 11.0.
Проективное покрытие растений определяли по А.Г. Воронину (1973). На данном участке установлены 57 видов растений (Ганжа и др., 2015). Информация о пространственном варьировании климаморф растительного сообщества использована для объяснения варьирования почвенной температуры. Характеристика климаморф растений приведена по А.Л. Бельгарду (1950) и В.В. Тарасову (2012).
РЕЗУЛЬТАТЫ
Результаты измерения температуры почвы представлены в таблице 1.
Таблица 1. Средние значения температуры почвы на участке песчаной степи на исследуемом участке
Дата и время измерения температуры Среднее, °С ± ст. ошибка Минимум Максимум Персентиль, %
2,5 97,5
02.07.2014, 11.45 22,7 17,5 29,7 18,6 28,3
08.07.14, 9.45 22,0 17,2 30,9 17,4 30,0
08.07.14, 11.15 23,9 17,7 31,0 18,4 30,4
Полученные результаты свидетельствуют о том, что в среднем температура почвы составляет 22,0 °С-23,9 °С. Данный показатель на изучаемом участке варьирует от значения 17,2 °С до 31,0 °С. Диапазон значений температуры превышает 10,0 °С.
Для определения величины пространственной вариабельности температуры почвы используются геостатистики. В нашем случае геостатистики характеризуют пространственную вариабельность температуры почвы в горизонтальном направлении вдоль поверхности почвы. Для описания пространственной изменчивости температуры использовали параметры вариаграммы (сферическая модель): наггет-эффект (С0); частичный порог (Cj); порог (C0+Cj); радиус влияния и уровень пространственной зависимости (spatial dependence level - SDL: 100%xC0/(C0+Cj)) (табл. 2).
Таблица 2. Геостатистические показатели простраиствеииой изменчивости температуры почвы
Дата и время измерения температуры почвы на глубине 5-7 см Наггет-эффект Частичный порог Порог Радиус, м SDL, %
02.07.2014, 11.45 0,3 4,9 5,2 14,6 5,8
08.07.14, 9.45 0,4 7,5 7,9 10,7 5,1
08.07.14, 11.15 0,5 6,5 7 9,8 7,1
Наггет-эффект указывает на значимость непространственной компоненты изменчивости признака. Установлено, что данный показатель находится в диапазоне 0,3-0,5. Порог - это значение, которое модель вариограммы принимает в точке радиуса влияния. Значение данного параметра варьирует от 5,2 до 7. Отношение наггет-эффекта к показателю «порог» дает возможность оценить уровень пространственной зависимости (SDL). При значении пространственного соотношения 0-25 % имеет место высокая пространственная зависимость; при значении 25-75 % - средняя зависимость; при значении 75-100 % - низкая (Cambarella et al., 1994). Установлено, что степень пространственной зависимости характеризуется значениями в пределах 5,8-7,1%, что соответствует высокой пространственной зависимости этого показателя. Радиус влияния принимает значение от 9,8 м до 14,6 м.
На основании рассчитанных вариограмм были построены карты пространственной изменчивости температуры почвы (рис. 1).
Несмотря на различия средних уровней температур, которые наблюдались в различные периоды измерений, на изучаемом участке установлены подобные тенденции пространственной изменчивости, или паттерны. На картах, изображенных на рис. 1, видно, что участки с более высокими температурами расположены на левой и правой оконечностях полигона. B центральной области расположен участок с более низкой температурой. Наблюдаемую тенденцию пространственной изменчивости температуры почвы мы связываем с расположением растительного покрова и эдафиче-скими характеристиками. Растительность способна формировать отдельные локусы с разной температурой почвы посредством затенения, через альбедо и др. Растения приспосабливаются к переживанию неблагоприятного времени года, и эти различия положены в основу выделения климаморф. По Бельгарду (1950), климаморфы являются результатом приспособления растений к окружающей среде.
Древесные растения (фанерофиты) на исследуемом полигоне представлены отдельно стоящими сосной обыкновенной (Pinus sylvestris), дубом, тополем черным (Populus nigra), шелюгой (Salix rubra) и чернокленовым кустом (Acer tataricum), который расположен на дюнном холме. Хамефиты представленые полукустарником Тимьяном Палласовым (Thymus pallasianus). Среди гемикрипто-фитов особое значение имеют овсянница Беккера (Festuca beckeri) и полынь днепровская (Artemisia vulgaris). Криптофиты представленные 9 видами, среди которых наиболее распространенными являются камышевник обыкновенный (Scirpoides holoschoenus) и зубровка пахучая (Hieróchloe odoráta). Терофиты представлены 9 видами, среди которых наибольшее значение по проективному покрытию играет рожь дикая (Secale sylvestre) (Ганжа и др., 2015).
Корреляция температуры почвы на глубине 5-7 °С, пространственного распространения кли-моморф растений и эдафических характеристик представлена в табл. 3.
Установлено, что взаимосвязь общего проективного покрытия растительности и температуры почвы имеет недостоверный статистический уровень значимости. Проективное покрытие древесных растений, геофитов и количество корней отрицательно связаны с изучаемым показателем. По-
0 t Ч 10 2Ь W U «I
TtHBifUiipi, 2 JJ7.2EI L J - |];4S
I\LMiH-|>;i i vpa. °t"
о с ла ц за эл ли
ЯРА7, М, 11:15
Рис. 1. Пространственное распределение температуры почвы в слое 5-7 см. На осях абсцисс и ординат представлены локальные координаты (м).
ложительная корреляция присутствует между температурой почвы и гемикриптофитами, терофита-ми и хамефитами.
Среди эдафических характеристик отрицательная корреляция наблюдается между температурой почвы и ее влажностью. Плотность почвы и средняя фракция песка характеризуется положительной корреляционной связью с температурой почвы.
ОБСУЖДЕНИЕ
Для корней растений большое значение имеет температура почвы. Наилучший рост корневых систем растений наблюдается в интервале 10-25 °С. Увеличение температуры почвы вплоть до оп-
Таблица 3. Корреляция температуры почвы с общим проективным покрытием растительности и проективным покрытием климаморф (показаны коэффициенты корреляции достоверные для р < 0,05)
Показатели Температура почвы в слое 5-7 см, °С
2.07.2014, 11:15 ч.д. 8.07.14, 9:45 ч.д. 8.07.14, 11:15 ч.д.
Проективное покрытие растительности, климаморфы и вес корней
Проективное покрытие - - -
СИ 0,31 0,30 0,25
в -0,39 -0,27 -0,27
НКг 0,42 0,44 0,48
пРИ -0,38 -0,35 -0,35
РИ -0,67 -0,58 -0,58
Т 0,30 0,22 0,28
Корни, % -0,52 -0,36 -0,46
Эдафические показатели
Влажность, % -0,64 -0,59 -0,57
Плотность, г/см3 0,59 0,59 0,53
Гравий (> 1 мм), % - - -
Песок крупный (0,5-1 мм), % - - -
Песок средний (0,25-0,5 мм), % 0,48 0,40 0,47
Песок мелкий (<0,25 мм), % - - -
^ - хамефиты, G - геофиты, НКг - гемикриптофиты, nPh - нанофанерофиты (кустарники), Ph - фанерофиты (деревья), Т - терофиты.
тимального уровня приводит к росту размножения бактерий, повышается их биологическая активность и трансформация органического вещества, усиливается процесс газообмена и передвижения влаги в почве. При снижении температуры все процессы замедляются, а при падении температуры ниже 0 °С начинается замерзание почвы (Кауричев, 1989).
На исследованном участке значения температуры почвы находятся в диапазоне оптимальных значений или несколько выходят за его рамки (17-31 °С). Диапазон варьирования температур в пределах относительно ограниченного участка поверхности почвы весьма значительный и превышает 10 °С. Это свидетельствует о возможном широком объеме изменчивости других физических, химических и биологических показателей почвы (Уе Qia й а1., 2002).
Наличие пространственной изменчивости данного показателя также подтверждается расчетом геостатистик, в частности, радиусом влияния, который характеризует максимальное расстояние между точками отбора проб, значения признака в которых коррелированны в следствие пространственных причин (Худяков, 1996). Нами установлено, что дистанция декорреляции находится в диапазоне 9,8-14,6 м, что меньше размеров изучаемого участка.
На изучаемом полигоне локалитеты с различающейся температурой могут быть результатом средопреобразующего влияния растительного покрова. Г. Н. Высоцкий (1930) связывал данное явление с понятием «пертиненция», под которым понимается тот факт, что растения и их популяции влияют на физическое состояние биогеоценотической среды. Это выражается в виде влияния растительного покрова на теплообмен почвы с окружающей средой. Наличие процесса пертиненции на изучаемом участке песчаной степи подтверждается корреляционным анализом. Под пологом фанерофитов формируются локусы с более низкой температурой, чем на других областях участка песчаной степи. Также наиболее сильное лучеиспускание происходит с тонколистного злакового покрова (Высоцкий, 1950). Это может объяснить отрицательную корреляцию температуры почвы и проективным покрытием некоторых климаморф.
Влажность и температура почвы являются одними из важнейших факторов формирования водного и теплового баланса (Hoff, 2001). Влажность почвы отрицательно связана с ее температурой. Известно, что песчаные почвы плохо задерживают в себе влагу и по сравнению с глинистыми почвами имеют меньшую теплопоглотительную способностью: сухие почвы отражают лучистую энергию на 5-11 % больше, чем влажные (Гаель, Смирнова, 1999). Влага задерживается лишь в верхнем слое почвы благодаря мочковатой корневой системе растений. Таким образом, растительный покров, как и производный показатель - процентное содержание корней, является связывающим звеном между колебанием температуры почвы и содержанием ее влажности.
Плотность песчаных почв в среднем составляет 1,6-1,7 г/см3 (Марчик, Ефремов, 2006). В верхнем слое почвы корневая система ее разрыхляет, снижая тем самым плотность. При этом проявляется еще один аспект влияния растительности на почву. Корреляционный анализ показал, что плотность почвы положительно связана с ее температурой. Эта взаимосвязь косвенна: мочковатая корневая система при разрыхлении почвы дает возможность заполнить поры воздухом и водой. При большой влажности увеличивается испаряемость, тем самым повышается температура почвы.
Температура почвы имеет наибольшую взаимосвязь с фракцией среднего песка. Это может объясняться тем, что данная фракция почвы, как и плотность, связана с корненасыщенностью почвы, а также занимает наибольшее по объему количество среди других.
Таким образом, растительность связана с температурой почвы на участке песчаной степи как прямо (посредством формирования областей с разной температурой почвы через затенение, отражение солнечного излучения), так и косвенно (через разрыхление верхнего почвенного слоя корневой системой, задержание частиц почвы в процессе их перемещения эоловыми процессами).
ВЫВОДЫ
Установлено, что на участке песчаной степи разница между минимальной и максимальной температурой почвы составляет около 13 °С. Это свидетельствует о явлении изменения скорости химических реакций в 2 раза на данном участке.
Показатель пространственной зависимости (SDL) принимает значения от 5,8 до 7,1%, что соответствует высокой пространственной зависимости этого показателя. Радиус влияния принимает значение от 9,8 до 14,6 м, что меньше размеров изучаемого участка.
Пространственная изменчивость температуры почвы связана с расположением растительности. Древесные растения, геофиты и количество корней имеют отрицательную корреляцию с изучаемым показателем. Положительная взаимосвязь с температурой почвы наблюдается у гемикриптофитов, терофитов и хамефитов. Среди эдафических характеристик отрицательную корреляцию с температурой почвы имеет ее влажность. Плотность почвы имеет положительную связь с температурой, как и средняя фракция песка.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Вадюнина А.Ф. Методы исследования физических свойств почв / А.Ф. Вадюнина, З.А. Корчагина. - М., Агро-промиздат. - 1986. - 416 с.
Гаель А.Г. Пески и песчаные почвы / А.Г. Гаель, Л.Ф. Смирнова. - М., ГЕОС. - 1999. - 255 с.
Ганжа Д.С. Экоморфическая организация чернокленовников в псамофильной степи на арене р. Днепр / Д. С. Ганжа, О. Н. Кунах, А. В. Жуков, В. А. Новикова // Питання степового люознавства та люово! рекультивацп земель. - Д. - 2015, вип. 44. - 110-126.
Геннадиев А.Н. География почв с основами почвоведения / А.Н. Геннадиев, М.А. Глазовская,. - М., МГУ -1995. - 463 с.
Димо В.Н. Тепловой режим почв СССР / В.Н. Димо. - М., Колос. - 1972. - 359 с.
Добровольский Г.В. Экология почв / Г.В. Добровольский, Е.Д Никитин. М: Изд-во Московского университета, 2012. - 412 с.
Кауричев И.С. Почвоведение / И.С. Кауричев - М: Колос, 1989. - 545 с.
Марчик Т.П. Почвоведение с основами растениеводства / Т.П. Марчик, А.Л. Ефремов - Гродно: ГрГУ 2006. -249 с.
Худяков В.В. Влияние разреживания на температурный режим осушенных торфяных почв // Эколого-био-логические обоснование гидролесомелиорации и реконструкции лесоосушительных систем. - Петрозаводск, 1996. - c. 42-44
Bolten, J.D., Crow, W.T., Zhan, X., Reynolds, C.A., Jackson, T.J. Assimilation of a Satellite-Based SoilMoisture Product into a Two-Layer Water Balance Model for a Global Crop Production Decision Support System; Springer: Berlin, Germany, 2009; P. 449-463.
C.A. Cambarella, T.B. Moorman, J. M. Novak C.A. Field scale variability of soil properties in central Iowa soils. Soil Science Soc. Am. - 1994. - Vol. 58 - P. 1501-1511.
Crow, W.T. Correcting Land Surface Model Predictions for the Impact of Temporally Sparse Rainfall Rate Measurements Using an Ensemble Kalman Filter and Surface Brightness Temperature Observations. J. Hydrometeorol. 2003, 4, P. 960-973.
De Lannoy, G.J.M., Verhoest, N.E.C., Houser, P.R., Gish, T.J., Meirvenne, VM. Spatial and Temporal Characteristics of Soil Moisture in an Intensively Monitored Agricultural Field (OPE3). J. Hydrol. 2006, 331, P. 719-730.
Durand, M., Margulis, S.A. Effects of Uncertainty Magnitude and Accuracy on Assimilation of Multiscale Measurements for Snowpack Characterization. J. Geophys. Res. 2008, 113, D02105.
Entekhabi, D., Asrar, G.R., Betts, A.K., Beven, K.J., Bras, R.L., Duffy, C.J., Dunne, T., Koster, R.D., Lettenmaier, D.P., McLaughlin, D.B., Shuttleworth, W.J., van Genuchten, M.T., Wei, M.Y., Wood, E.F. An Agenda for Land Surface Hydrology Research and a Call for the Second International Hydrological Decade. B. Am. Meteorol. Soc. 1999, 80, P. 2043-2058.
Hoff, C. Spatial and Temporal Persistence of Mean Monthly Temperature on Two GCM Grid Cells. Int. J. Climat. 2001, 21, P. 731-744.
Jones, A.S., Vukicevic, T., Vonder-Haar, T.H. A Microwave Satellite Observational Operator for Variational Data Assimilation of Soil Moisture. J. Hydrometeorol. 2004, 5, P. 213-229.
Oldak, A., Jackson, T., Pachepsky, Y. Using GIS in Passive Microwave Soil Mapping and Geostatistical Analysis. Int. J. Geogr. Inf. Sci. 2002, 16, P. 681-689.
Reichle, R.H., Koster, R.D., Liu, P., Mahanama, S.P., Njoku, E.G., Owe, M. Comparison and Assimilation of Global Soil Moisture Retrievals from the Advanced Microwave Scanning Radiometer for the Earth Observing System (AMSR-E) and the Scanning Multichannel Microwave Radiometer (SMMR). J. Geophys. Res. 2007, 112, D09108.
Teuling, A.J., Troch, P. A. Improved Understanding of Soil Moisture Variability Dynamics. Geophys. Res. Lett. 2005, 32, L05404.
Vukicevic, T., Sengupta, M., Jones, A.S., Vonder-Haar, T. Cloud-Resolving Satellite Data Assimilation: Information Content of IR Window Observations and Uncertainties in Estimation. J. Atmos. Sci. (JAS) 2006, 63, P. 901-919.
Wang, J., Fu, B., Qiu, Y., Chen, L., Wang, Z. Geostatistical Analysis of Soil Moisture Variability on Da Nangou Catchment of the Loess Plateau, China. Environ. Geol. 2001, 41, P. 113-120.
Western, A.W., Grayson, R.B., Green, T.R. The Tarrawarra Project: High Resolution Spatial Measurement, Modelling and Analysis of Hydrological Response. Hydrol. Process. 1999, 13, P. 633-652.
Ye Qia, Ming Xu, Jianguo Wu. Temperature sensitivity of soil respiration and its effects on ecosystem carbon budget: nonlinearity begets surprises. Ecological Modelling 153 (2002), P. 131-142.
Zupanski, M., Zupanski, D., Parrish, D.F., Rogers, E., DiMego, G. Four-Dimensional Variational Data Assimilation for the Blizzard of 2000. Mon. Weather. Rev. 2002, 130, P. 1967-1983.
REFERENCES
Bolten, J.D., Crow, W.T., Zhan, X., Reynolds, C.A., Jackson, T.J. (2009). Assimilation of a Satellite-Based SoilMoisture Product into a Two-Layer Water Balance Model for a Global Crop Production Decision Support System. Springer. 449-463.
Cambarella, C.A., Moorman, T.B., Novak, J.M. (1994). Field scale variability of soil properties in central Iowa soils. Soil Science Soc. Am., 1501 - 1511.
Crow, W.T. (2003) Correcting Land Surface Model Predictions for the Impact of Temporally Sparse Rainfall Rate Measurements Using an Ensemble Kalman Filter and Surface Brightness Temperature Observations. J. Hydrometeorol.., 4, 960-973.
De Lannoy, G.J.M., Verhoest, N.E., Houser, P.R., Gish, T.J. Meirvenne, V.M. (2006) Spatial and Temporal Characteristics of Soil Moisture in an Intensively Monitored Agricultural Field (OPE3). J. Hydrol., 331, 719-730.
Dimo, V.N. (1972). The thermal regime of the soils of the USSR. Moscow: Kolos (in Russian).
Dobrovolsky V V. (2001) Geography of soils with the basics of soil science. Moscow: Publishsng Moscow University (in Russian).
Durand, M., Margulis, S.A. (2008). Effects of Uncertainty Magnitude and Accuracy on Assimilation of Multiscale Measurements for Snowpack Characterization. J. Geophys. Res., 113, D02105.
Entekhabi, D., Asrar, G.R., Betts, A.K., Beven, K.J., Bras, R.L., Duffy, C.J., Dunne, T., Koster, R.D., Lettenmaier, D.P., McLaughlin, D.B., Shuttleworth, W.J., van Genuchten, M.T., Wei, M.Y., Wood, E.F. (1999) An Agenda for Land Surface Hydrology Research and a Call for the Second International Hydrological Decade. B. Am. Meteorol. Soc., 80, 2043-2058.
Gael, A.G, Smirnova, L.F (1999). Sands and sandy soils. Moscow: GEOS (in Russian).
Ganja, D.S., Kunakh, O.M., Zhukov, A.V, Novikova, V.A. (2015) Ekomorphic organization Acer tatarium coenosis in sand steppes on arena of the river Dnepr. Issues of steppe forestry and forest reclamation of soils, 44, 110-126 (in Russian).
Gennadiev, A.N., Glazovskaya, M.A. (1995). Soil Geography with Basics of Agrology. Moscow: Moscow State University (in Russian).
Hoff, C. (2001). Spatial and Temporal Persistence of Mean Monthly Temperature on Two GCM Grid Cells. Int. J. Climat., 21, 731-744.
Jones, A.S., Vukicevic, T., Vonder-Haar, T.H. (2004). A Microwave Satellite Observational Operator for Variational Data Assimilation of Soil Moisture. J. Hydrometeorol., 5, 213-229.
Kaurichev, I.S. (1989). Agrology. Moscow: Kolos (in Russian).
Khudyakov V.V. (1996) Influence of thinning on the temperature regime of drained peat soils. In: Ecological and biological substantiation of reclamation and reconstruction of forest drainage systems. Petrozavodsk (in Russian)
Marchik, T.P., Efremov, A.L. (2006). Agrology with Basics of Horticulture. Grodno: Grodno State University (in Russian).
Oldak, A., Jackson, T., Pachepsky, Y. (2002). Using GIS in Passive Microwave Soil Mapping and Geostatistical Analysis. Int. J. Geogr. Inf. Sci., 16, 681-689.
Reichle, R.H., Koster, R.D., Liu, P., Mahanama, S.P., Njoku, E.G., Owe, M. (2007). Comparison and Assimilation of Global Soil Moisture Retrievals from the Advanced Microwave Scanning Radiometer for the Earth Observing System (AMSR-E) and the Scanning Multichannel Microwave Radiometer (SMMR). J. Geophys. Res., 112, D09108.
Teuling, A.J., Troch, P.A. (2005). Improved Understanding of Soil Moisture Variability Dynamics. Geophys. Res. Lett., 32, L05404.
Vadyunina, A.F., Korchagina, Z.A. (1986). Methods ofstudy ofthephysical properties of soils. Moscow: Agropromizdat (in Russian).
Vukicevic, T., Sengupta, M., Jones, A.S., Vonder-Haar, T. (2006). Cloud-Resolving Satellite Data Assimilation: Information Content of IR Window Observations and Uncertainties in Estimation. J. Atmos. Sci. (JAS), 63, 901-919.
Wang, J., Fu, B., Qiu, Y., Chen, L., Wang, Z. (2001). Geostatistical Analysis of Soil Moisture Variability on Da Nan-gou Catchment of the Loess Plateau, China. Environ. Geol., 41, 113-120.
Western, A.W., Grayson, R.B., Green, T.R. (1999). The Tarrawarra Project: High Resolution Spatial Measurement, Modelling and Analysis of Hydrological Response. Hydrol. Process, 13, 633-652.
Ye Qia, Ming Xu, Jianguo Wu. (2002) Temperature sensitivity of soil respiration and its effects on ecosystem carbon budget: nonlinearity begets surprises. Ecological Modelling, 153, 131-142.
Zupanski, M., Zupanski, D., Parrish, D.F., Rogers, E., DiMego, G. (2002). Four-Dimensional Variational Data Assimilation for the Blizzard of 2000. American Meteorological Society, Mon. Weather. Rev., 130, 1967-1988.
