CC BY
9
Естественные и точные науки ••• 75
Natural and Exact Sciences •••
Науки о Земле / Earth Science
Оригинальная статья / Original Article
УДК 504.53.052
DOI: 10.31161/1995-0675-2021-15-2-75-83
Геоэкологическая оценка нарушения продуктивности почв урболандшафтов на основе фрактальных методов биотестирования
© 2021 Насонов А. Н.
Российский государственный аграрный университет -Московская сельскохозяйственная академия им. К. А. Тимирязева
Москва, Россия; e-mail: adn22@yandex.ru
РЕЗЮМЕ. Целью проводимых исследований являлось сравнение антропогенной преобразованности и нарушений продуктивности почв различных территорий Москвы с применением метода фрактального биотестирования. Методы. При реализации настоящих исследований были применены: "конвертный" метод отбора проб почв, клеточный метод оценки фрактальной размерности тест-объекта (овса посевного) и линейная аппроксимация его динамики. Результаты. Проведенные исследования позволили установить, что на особо охраняемой природной территории (НП Лосиный остров), практически не подверженной антропогенному и хозяйственному влиянию, отмечена слабая деградация почв. В то время как для почв городского ландшафта (Фестивальная ул., Лермонтовский проспект) отмечается снижение продуктивности и постепенный переход к средней деградации. Выводы. Эмпирически доказана возможность количественной оценки деградации почв городских урболандшафтов и утраты их продуктивности на основе фрактального биотестирования. Способность фрактального биотестирования сравнительно быстро получать результат при малых затратах позволяет построить профили нарушения продуктивности почв отдельных урболандшафтов и провести более точное зонирование городских территорий, тем самым упростив выполнение одной из ключевых геоэкологических задач.
Ключевые слова: биотестирование, геоэкологическая оценка, продуктивность почв, тест-объект, урбоземы, фрактальная динамика.
Формат цитирования: Насонов А. Н. Геоэкологическая оценка нарушения продуктивности почв урболандшафтов на основе фрактальных методов биотестирования // Известия Дагестанского государственного педагогического университета. Естественные и точные науки. 2021. Т. 15. № 2. С. 75-83. DOI: 10.31161/1995-0675-2021-15-2-75-83_
Geoecological Assessment of Soil Productivity Disturbance in Urban Landscapes
Based on Fractal Biotesting Methods
© 2021 Andrey N. Nasonov
Russian State Agrarian University -K. A. Timiryazev Moscow Agricultural Academy Moscow, Russia; e-mail: adn22@yandex.ru
ABSTRACT. The aim of the research was to compare the anthropogenic transformation and disturbances in soil productivity in different areas of Moscow using the fractal biotesting method. Methods. The following methods were used in the study: the "envelope" method of soil sampling, the cellular method for assessing the fractal dimension of the test object (seed oats) and linear approximation of its dynamics. Results. The studies carried out made it possible to establish that in the specially protected natural area (NP Losiny Os-trov), which is practically not subject to anthropogenic and economic influence, there is a slight degradation
of soils. Conclusions. The possibility of quantitative assessment of soil degradation in urban landscapes and the loss of their productivity based on fractal biotesting has been empirically proven. The ability of fractal biotesting to relatively quickly obtain a result at low cost makes it possible to construct profiles of disturbance in soil productivity of individual urban landscapes and to carry out more accurate zoning of urban areas, thereby simplifying one of the key geoecological tasks.
Keywords: biotesting, geoecological assessment, soil productivity, test-object, urban soils, fractal dynamics.
For citation: Nasonov A. N. Geoecological Assessment of Soil Productivity Disturbance in Urban Landscapes Based on Fractal Biotesting Methods. Dagestan State Pedagogical University. Journal. Natural and Exact Sciences. 2021. Vol. 15. No. 2. Pp. 75-83. DOI: 10.31161/1995-0675-2021-15-2-75-83 (In Russian)
Введение
Известно, что почвы являются основой экологической пирамиды и базисом развития наземных экосистем. В условиях урбанизации и техногенеза почвы претерпевают значительные качественные изменения вследствие негативного воздействия химического, бактериологического и других видов загрязнений, в связи с чем в геоэкологию было введено понятие - урбоземы - почвы селитебных территорий и городских агломераций.
Антропогенные изменения и нарушения почвенного покрова могут привести к невозможности осуществления им важнейших экологических функций, а, значит, к нарушениям функционирования биосферы в целом [15]. Именно поэтому чрезвычайно значимым является исследование состояния почвенного покрова и его трансформаций под влиянием деятельности человека [1]. В ряде научных работ приведена методика оценки экологического состояния почв на территории деятельности горнодобывающего предприятия [5]. Суть указанной методики состоит в оценке качества почв с помощью расчета уточненного суммарного показателя загрязнения. Введение названного показателя в геоэкологию позволило численно определить границы рангов природного и техногенного фона [6]. В городских урбанизированных средах почва наиболее подвержена антропогенной нагрузке, вызывающей её деградацию и снижение биопродуктивности, что составляет прямую угрозу для растений и живых организмов [14].
Сегодня в почвенном покрове урбо-ландшафтов происходит формирование так называемых урбоземов - почв с высокой загрязнённостью тяжёлыми металлами, органическими веществами, строительными и бытовыми отходами [13].
Главным критерием качества почв земель различного хозяйственного назначения, включая городские урболандшафты, является степень поддержания основной экологической функции почвы - сохранения плодородия или продуктивности в условиях внешних антропогенных нагрузок [11]. Отсюда вытекает и одна из ключевых геоэкологических задач - оценка степени загрязненности почв различными экотоксикантами.
Наиболее простым и малозатратным способом оценки сохранения биопродуктивности, которая в известной мере зависит от геоэкологического состояния почв, является оценка фитотоксичности почв с использованием таких тест-объектов, как овес посевной, кресс-салат и т. д. В этом методе показателями токсичности почв служит энергия произрастания семян и нарушений морфометрических характеристик листа [9]. Объекты, тестируемые на наиболее загрязненных территориях, показывают минимальный уровень выживаемости, на основании которых делается вывод об острой или хронической токсичности тестируемой почвы [9].
С помощью токсикометрических показателей, используемых в биотестировании, осуществляют картирование загрязнённых районов на основе оценки предельно возможного порога загрязнения почв - ступени, когда преобразуется оптимальное соотношение количества и качества создаваемого заново живого вещества, т. е. биологической продуктивности [3]
Классификация антропогенной преоб-разованности почв урболандшафтов, связанной с хозяйственными и промышленными загрязнениями, непосредственно основывается на степени утраты почвами своей продуктивности [4] (табл. 1).
Естественные и точные науки •
Natural and Exact Sciences •••
Таблица l
Связь антропогенной деградации почв с их продуктивностью_
Антропогенная деградация почв Утрата продуктивности (плодородия) почв
Не деградированные с естественным плодородием <10%
Слабо деградированные (10-25)%
Средне деградированные (25-50)%
Сильно деградированные (50-75)%
Очень сильно деградированные >75 %
Очевидно, что оценка антропогенной трансформации почв урболандшафтов и изменения их продуктивности является неотъемлемой частью экологической безопасности городской среды [2].
С увеличением антропогенной преоб-разованности почв, нарушающим ее сбалансированность (химический состав, протекающие в почве процессы), также нарушается их продуктивность, как характеристика способности почв участвовать в создании биопродукции. При антропогенном воздействии на почву по изменению продуктивности можно получить представление о связи изменения свойств почвы с изменением общей продуктивности экосистемы [8].
Целью проводимых исследований являлось сравнение антропогенной преобра-зованности и нарушений продуктивности почв различных территорий города Москвы с применением метода фрактального биотестирования.
Материалы и методы исследования
Для проведения эксперимента были выбраны 3 точки отбора почв в разных районах Москвы: Точка № 1 - «Фестивальная улица» (САО); Точка № 2 - НП «Лосиный остров» - особо охраняемая территория (ООПТ) федерального значения, (ВАО); Точка № 3 - «Лермонтовский проспект» (ЮВАО) (рис. 1).
Отбор почв проводился по методу "конверта" - согласно стандартной методике ГОСТ 17.4.4.02-2017 [7].
Схема эксперимента и обработка полученных статистических данных состояла в следующем: в районах Москвы (Лосиный остров, Лермонтовский пр-т, Фестивальная ул.) были отобраны пробы почвы для проращивания в них заранее подготовленных семян овса посевного (Avйna sateva L.), выступающего в качестве тест-объекта.
Проращивание семян на отобранных образцах почв производилось в течение 10 дней с ежедневной фотофиксацией образцов при обеспечении одинаковых абиоти-
ческих условий - времени освещения, температуры 24 °C, ежедневного полива образцов 20 мл.
Для оценки антропогенной трансформации почв городских урболандшафтов и утраты ее продуктивности воспользуемся обработкой эмпирических данных биотестирования почв на основе фрактальных методов [10].
Фрактальный метод биотестирования основывается на изучении временных динамик структуры тест-объекта, которые могут быть представлены уравнением: у = ciD(t) + ß; 1,2 < D(t) < 1,7 (1) где: у ~ фрактальный индекс антропогенной преобразованности тест-объекта, D(t) - временная динамика фрактально-сти тест-объекта, определяемая весовыми коэффициентами действующих факторов :■: ■■, определяющих скорость адаптации и величину уклонения траектории развития от оптимума, соответственно.
Уклонение траектории развития тест-объекта от экологического оптимума определяется соотношением:
Оценка фрактальных характеристик тест-объекта осуществлялась с использованием свободно распространяемой программы "Gwyddion" (рис. 2).
Основой оценки фрактальности объекта в этой программе является метод покрывающих кубов (квадратов), который применительно к тест-объекту основан на подсчёте кубов (квадратов), покрывающих его изображение:
J = - j : з J (3)
где: D - фрактальная размерность тест-объекта, jV(<ï) - число квадратов, покрывающих изображение тест-объекта; (ß) - варьируемый масштаб решетки покрытия.
Рис. 1. Места отбора проб почв для оценки нарушения их продуктивности
Рис. 2. Оценка фрактальных характеристик тест-объекта (Луйпа satHva L.), с использованием программы «Gwyddion»
Квадратная решетка с постоянной : '■' ■ накладывается на расширенную по г поверхность тест-объекта. Изначально : '■' ■ задаётся равной Х/2 (где X это длина края поверхности). Тогда ЛТ(£) - это число
пока
(5)
не станет равной расстоянию
всех квадратов, содержащих хотя бы один пиксель изображения. Постоянная решетки : '■' ■ на каждом шаге уменьшается в два раза, и процесс повторяется до тех пор,
между двумя соседними пикселями. Наклон билогарифмического графика Log N(£) от Log (£) даёт фрактальную размерность тест-объекта.
Анализ решений (1; 2) сводится к тому, что адаптация тест-объекта представляется как временное чередование фаз угнетения-развития до их равновесия, в котором обес-
Естественные и точные науки •
Natural and Exact Sciences •••
печиваются наилучшие условия метаболизма. Отсутствие тренда смещения траектории развития тест-объекта является наиболее благоприятным режимом его развития, при котором существующее загрязнение практически не влияет на почвенную биоту: у -» 1,5. Появление трендов
говорит об угнетающем влиянии загрязнений на почвенную био-ту, которое оказываются тем выше, чем больше уклонение развития тест-объекта от оптимума [7].
Связь фрактальности тест-объекта (овса посевного) с его биопродуктивностью обусловлен химическим и биологическим загрязнением почвы, приводящим к нарушению системного метаболизма, при котором самоподобие обменных процессов утрачивается и объект перестаёт быть фракталом. Соответственно, чем выше антропогенная преобразованность почвы, тем менее выражены свойства фрактальности тест-объекта, отображающие воспроизводство его структуры (продуктивности) в динамике [10; 12].
Результаты и их обсуждение
В результате эксперимента мы можем наблюдать все множество фрактальных состояний тест-объекта с различной продуктивностью (от максимальной в оптимуме до ее полного прекращения в состоянии бистабильности), что наглядно фиксируется фрактальными характеристиками тест-объекта.
Так, для почвы, отобранной на Лосином острове, уравнение фрактальной динамики тест-объекта имеет вид:
у = :: 1 = (4)
Здесь за время эксперимента значение индекса антропогенной преобразованно-сти тест-объекта составило у = 1,53, что соответствует экологическому риску нарушения продуктивности Не = 0/15 (рис. 3).
Уклонение траектории развития тест-объекта от оптимума составило
, что говорит о незначительном влиянии загрязнений на рост тест-объекта и его продуктивность.
Согласно классификации продуктивности (табл. 1) почву на Лосином острове можно отнести к слабо деградированным, что характеризует его как ООПТ.
Для почвы, отобранной на территории Фестивальной ул., уравнение фрактальной динамики тест-объекта имеет вид:
= :: -1^1 = (5)
Здесь за время эксперимента значение индекса антропогенной трансформации тест-объекта составило у = 1,54, что соответствует экологическому риску нарушения продуктивности Ев = 0,2 (рис. 4). Смещение траектории адаптации тест-объекта от оптимума составило
5 6 Время (дни)
Рис. 3. Фрактальная динамика тест-объекта в почве, отобранной на Лосином острове (г. Москва)
5 б Время (дни)
Рис. 4. Фрактальная динамика тест-объекта в почве, отобранной на Фестивальной ул. (г. Москва)
И, наконец, для почвы, отобранной на Лермонтовском проспекте, наблюдается наиболее неблагоприятная динамика тест-объекта, уравнение самоорганизации которого имеет вид,
= -::::::;- - 1 У- = (6)
Здесь за время эксперимента значение индекса антропогенной трансформации тест-объекта составило у = что соответствует экологическому риску нарушения продуктивности Яе = 0,45 (рис. 5).
Смещение траектории адаптации тест-объекта от оптимума составило
, что говорит о значительном влиянии загрязнений на рост тест-объекта и его продуктивность.
Такая адаптационная характеристика тест-объекта требует отнесение почвы Лермонтовского проспекта в разряд средне деградированных.
Несмотря на то, что почва, отобранная на Фестивальной улице так же, как и на Лосином острове, относится к классу слабо деградированных, степень ее загрязнения оказывается несколько выше.
На основании полученных результатов можно сделать вывод, что почва из национального парка «Лосиный остров» оказалась наиболее продуктивной из всех трех мест пробоотбора.
Лосиный остров относится к особо охраняемым природным территориям федерального значения, поэтому наименее подвержена техногенному загрязне-
нию, что и подтверждают наши исследования.
Во время проведения исследований, были отобраны пробы в нескольких местах Национального парка и показательным является тот факт, что на территории Лосиного острова, прилегающей к автодороге и жилому сектору, ситуация по загрязнению почвы была близка к показаниям Фестивальной улицы.
Заключение
1. Эмпирически доказана возможность количественной оценки деградации почв урболандшафтов и утраты их продуктивности на основе фрактального биотестирования. Практическая ценность метода объясняется возможностью оперативного и своевременного выявления деградации почв и утраты их продуктивности, а расчеты таких параметров являются неотъемлемой частью обеспечения экологической безопасности городских сред в условиях урбанизации.
2. Полученные результаты фрактальной динамики тест-объекта свидетельствуют, что на особо охраняемых природных территориях (НП Лосиный остров), практически не подверженных антропогенному и хозяйственному влиянию, отмечена слабая деградация почв. В то время как для почв городского ландшафта (Фестивальная ул., Лермонтовский проспект) отмечается снижение продуктивности и постепенный переход к средней деградации (табл. 2).
Естественные и точные науки ••• 81
Natural and Exact Sciences •••
Рис. 5. Фрактальная динамика тест-объекта в почве, отобранной на Лермонтовском пр. (г. Москва)
Таблица 2
Результат фрактального биотестирования урбоземов
Место отбора проб почв Фрактальный индекс антропогенной преобразованности почв и риски нарушения их продуктивности
Национальный парк «Лосиный остров», ВАО Слабо деградированные
Фестивальная улица, САО Слабо деградированные
Лермонтовский проспект, (ЮВАО) Средне деградированные
Так, риски нарушения функциональной продуктивности почв, отобранных на Лосином острове и Фестивальной ул., не превышают (15-20) %, что говорит о слабой деградации почв этих территорий. В то же время средний уровень деградации почв отмечен на Лермонтовском проспекте, где этот же показатель достигает 45 %.
3. Способность метода фрактального биотестирования сравнительно быстро
получать результат при малых затратах позволяет проводить более масштабные геоэкологические исследования, например, построить профили нарушения продуктивности почв отдельных урболанд-шафтов и уточнить их границы, т. е. провести более точное зонирование городских территорий по экологическому состоянию почв, определяющему качество жизни.
Литература
1. Бедарев А. В., Кульнева Е. М., Кульнев В. В. Метрологическое обеспечение экологического мониторинга почвенного покрова // Трансграничное сотрудничество в области экологической безопасности и охраны окружающей среды: сборник материалов V Международной научно-практической конференции (Гомель, 0405 июня 2020 г.). Гомель, 2020. С. 11-22.
2. Бухарина И. Л., Журавлева А. Н., Болы-шова О. Г. Городские насаждения: экологический аспект: монография. Ижевск: Удмуртский гос. ун-т, 2012. 204 с.
3. Галактионова Л. В., Суздалева А. Л. Экологическая оценка почвенного покрова урбанизированных территорий методами биодиагностики // Современные проблемы науки и образования. 2017. № 4. С. 171-178.
4. Ковалев Н. Г., Ольгаренко Г. В., Митрофанов Ю. И., Зинковский В. Н., Петрова Л. И., Пантелеева Т. Н. Методы оценки степени деградации сельскохозяйственных земель. Коломна: ИП Воробьев О. М., 2015. 32 с.
5. Кульнев В. В. Динамика и пространственное загрязнение территории деятельности
ОАО «Ковдорский ГОК» // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Геология. Воронеж. 2010. № 2. С. 302-313.
6. Кульнев В. В. Базарский О. В. Комплексная методика геоэкологической оценки территории горнодобывающих предприятий // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Естественные науки. 2011. № 2. С. 142-147.
7. Кульнев В. В., Насонов А. Н., Цветков И. В., Король Т. С., Шаховская К. А. Биотестирование почв на основе фрактальных характеристик растений // Принципы экологии. 2020. № 4. С. 40-53.
8. Макаров И. Б. Плодородие и продуктивность почв: соотношение понятий // Плодородие. 2007. № 3. С. 33-35.
9. Мелехова О. П., Егорова Е. И. Биологический контроль окружающей среды: биоиндикация и биотестирование. Москва: Академия, 2007. С. 33-54.
10. Насонов А. Н., Кульнев В. В., Цветков И. В. Фрактальные модели нормирования техногенной нагрузки по показателям устойчивости экосистем // Управление развитие крупномасштабных систем М1_Б0'2019: материалы двенадцатой международной конференции (Москва, 01-03 октября 2019 г.) / под общей ред. Васильева С. Н., Цвиркуна А. Д. Москва, 2019. С. 1058-1059.
11. Насонов А. Н., Малалеева В. А. Оценка вероятности паводковых затоплений с исполь-
1. Bedarev A. V., Kulneva E. M., Kulnev V. V. Metrological support of ecological monitoring for soil cover. Transgranichnoe sotrudnichestvo v oblasti ekologicheskoy bezopasnosti i okhrany okruzhayushchey sredy: sbornik materialov V Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy kon-ferentsii (Gomel1, 04-05 iyunya 2020 g.) [Trans-boundary Cooperation in the Field of Ecological Safety and Environmental Protection: Collection of the 5th International Scientific-Practical Conference Materials (Gomel, 04-05 June 2020)]. Gomel, 2020. Pp. 11-22. (In Russian)
2. Bukharina I. L., Zhuravleva A. N., Bolyshova O. G. Gorodskie nasazhdeniya: ekologicheskiy aspekt: monografiya [Urban Plantations: Ecological Aspect: Monograph]. Izhevsk, Udmurt State University Publ., 2012. 204 p. (In Russian)
3. Galaktionova L. V., Suzdaleva A. L. Ecological assessment of the soil cover of urbanized territories by biodiagnostics methods. Sov-remennye problemy nauki i obrazovaniya [Current Problems of Science and Education]. 2017. No. 4. Pp. 171-178. (In Russian)
зованием фрактальных методов // Сборник статей по итогам работы научных конференций и круглых столов в рамках XIII Недели науки молодежи Северо-Восточного административного округа города Москвы. М., 2018. с. 500503.
12. Насонов А. Н., Цветков И. В., Жогин И. М., Кульнев В. В., Репина Е. М., Кирносов С. Л., Звягинцева А. В., Базарский О. В. Фракталы в науках о Земле: учебное пособие. Воронеж: Ковчег, 2018. 82 с.
13. Прокофьева Т. В., Мартыненко И. А., Иванников Ф. А. Систематика почв и почвооб-разующих пород города Москвы и возможность включения их в общую классификацию // Почвоведение. 2011. № 5. С. 611-623.
14. Трифонова Т. А., Забелина О. Н. Изменение биологической активности почвы городских рекреационных территорий в условиях загрязнения тяжелыми металлами и нефтепродуктами // Почвоведение. 2017. № 4. С. 497505.
15. Цветков И. В., Кульнев В. В., Насонов А. Н. Об оценке качества рекультивации почв фрактальными методами // Келлеровские чтения (Воронеж, 28-29 апреля 2020 г.): материалы Национальной (с международным участием) научно-практической конференции, посвященной 145-летию со дня рождения академика, заслуженного деятеля науки РФ Б. А. Келлера и 130-летию со дня рождения профессора Б. М. Козо-Полянского. Воронеж, 2020. С. 57-64.
4. Kovalev N. G., Ol'garenko G. V., Mitrofanov Yu. I., Zinkovskiy V. N., Petrova L. I., Panteleeva T. N. Metody otsenki stepeni degradatsii sel'skokho-zyaystvennykh zemel [Methods for Assessing of the Agricultural Land Degradation Degree]. Kolomna, IP Vorobiev O. M. Publ., 2015. 32 p. (In Russian)
5. Kul'nev V. V. Dynamics and spatial pollution of the territory of OAO "Kovdorskiy MPP" activity. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Geologiya [Journal of Voronezh State University. Series: Geology]. 2010. No. 2. Pp. 302-313. (In Russian)
6. Kul'nev V. V. Bazarskiy O. V. Complex method for geoecological assessment of the mining enterprises territory. Vestnik Moskovskogo gosudarstvennogo oblastnogo universiteta. Seriya: Estestvennye nauki [Journal of Moscow State Regional University. Series: Natural Sciences]. 2011. No. 2. Pp. 142-147. (In Russian)
7. Kul'nev V. V., Nasonov A. N., Tsvetkov I. V., Korol' T. S., Shakhovskaya K. A. Soils biotesting based on fractal characteristics of plants. Printsipy ekologii [Principles of Ecology]. 2020. No. 4. Pp. 40-53. (In Russian)
References
Естественные и точные науки ••• 83
Natural and Exact Sciences •••
8. Makarov I. B. Fertility and productivity of soils: the concepts relationship. Plodorodie [Fertility]. 2007. No. 3. Pp. 33-35. (In Russian)
9. Melekhova O. P., Egorova E. I. Biologicheskiy kontrol' okruzhayushchey sredy: bioindikatsiya i bi-otestirovanie [Biological Control of the Environment: Bioindication and Biotesting]. Moscow, Academy Publ., 2007. Pp. 33-54. (In Russian)
10. Nasonov A. N., Kul'nev V. V., Tsvetkov I. V. Fractal models for the regulation of technogenic load by indicators of ecosystem sustainability. Up-ravlenie razvitie krupnomasshtabnykh sistem MLSD'2019: materialy dvenadtsatoy mezhdu-narodnoy konferentsii (Moskva, 01-03 oktyabrya 2019 g.) [Development Management of MLSD'2019 Large-Scale Systems: Materials of the 12th International Conference (Moscow, October 01-03, 2019)]. Vasil'ev S. N., Tsvirkun A. D. (eds.) Moscow, 2019. Pp. 1058-1059. (In Russian)
11. Nasonov A. N., Malaleeva V. A. Assessment of flooding probability using fractal methods. Sbornik statey po itogam raboty nauchnykh konferentsiy i kruglykh stolov v ramkakh XIII Nedeli nauki molodezhi Severo-Vostochnogo administrativnogo okruga goroda Moskvy [Articles Collection on the Results of Scientific Conferences and Roundtables Within the 13th Week of Youth Science in the North-Eastern Administrative District of Moscow]. Moscow, 2018. Pp. 500503. (In Russian)
12. Nasonov A. N., Tsvetkov I. V., Zhogin I. M., Kul'nev V. V., Repina E. M., Kirnosov S. L., Zvyagintseva A. V., Bazarskiy O. V. Fraktaly v naukakh o Zemle: uchebnoe posobie [Fractals in
the Earth Science: Manual]. Voronezh, Kovcheg Publ., 2018. 82 p. (In Russian)
13. Prokof'eva T. V., Martynenko I. A., Ivan-nikov F. A. Systematics of soils and soil-forming rocks of Moscow city and the possibility of including them in the general classification. Pochvovedenie [Soil Science]. 2011. No. 5. Pp. 611-623. (In Russian)
14. Trifonova T. A., Zabelina O. N. Changes in the biological activity of urban recreational areas soil in conditions of pollution with heavy metals and oil products. Pochvovedenie [Soil Science]. 2017. No. 4. Pp. 497-505. (In Russian)
15. Tsvetkov I. V., Kul'nev V. V., Nasonov A. N. On the assessment of soil reclamation quality by fractal methods. Kellerovskie chteniya: materialy Natsional'noy (s mezhdunarodnym uchasti-em) nauchno-prakticheskoy konferentsii, posvyashchennoy 145-letiyu so dnya rozhdeniya akademika, zasluzhennogo deyatelya nauki RF B. A. Kellera i 130-letiyu so dnya rozhdeniya professora B. M. Kozo-Polyanskogo (Voronezh, 2829 aprelya 2020 g.) [Keller Readings: Proceedings of the National (with International Participation) Scientific and Practical Conference Dedicated to the 145th Birth Anniversary of the Academician, Honored Scientist of the Russian Federation - B. A. Keller and Professor B. M. Kozo-Polyansky's 130th Birth Anniversary (Voronezh, April 28-29, 2020)]. Voronezh, 2020. Pp. 57-64. (In Russian)
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРЕ INFORMATION ABOUT AUTHOR
Принадлежность к организации Affiliation
Насонов Андрей Николаевич, кандидат Andrey N. Nasonov, Ph.D. (Technical Sci-
технических наук, доцент кафедры органи- ence), Associate Professor, Department of Or-
зации и технологии строительства объектов ganization and Technology of Environmental
природообустройства, Российский государ- Facilities Construction, Russian State Agrarian
ственный аграрный университет - Москов- University - K. A. Timiryazev Moscow Agricul-
ская сельскохозяйственная академия им. tural Academy, Moscow, Russia; e-mail:
К. А. Тимирязева, Москва, Россия; e-mail: adn22@yandex.ru adn22@yandex.ru
Принята в печать 24.05.2021 г.
Received 24.05.2021.
