Estimation of substance distribution in the soil-plant system (on the example of crop species)

封面

如何引用文章

全文:

详细

Assessment of the distribution of nutrients and pollutants in the soil-plant system is a relevant theoretical and applied task in biogeochemistry, agrochemistry and environmental biotechnology. Pointwise, average and extreme values of the concentration of the studied substance in the plant (Cp) and in the soil (Cs), as well as biological absorption coefficients (Kab=Cp /Cs), do not characterize the distribution of the studied substance in the system. This work investigates the effect of substance concentration in a soil on its distribution between the plant and the soil. The use of the Cp=f(Cs) and Kab=f(Cs) functions for describing the substance content in the plant depending on its concentration in the soil, allowed us to propose approaches to quantitative assessment of the distribution process. The first approach consists in the approximation of dependences by Freundlich and Langmuir linear or adsorption power functions Cp=f(Cs), on which basis the concentration parameters of а, 1Кр, Кр, С∞ are determined. These parameters are used to study the mechanism and intensity of substance accumulation by a plant. The second approach includes obtaining a power function Kab=f(Cs) or its linear representation lgKab=f(lgCs) and calculating standardized coefficients Kab. These coefficients are sensitive at low (1, 10) and limiting at high (100, 1000) concentrations of the studied substance in the soil. The example of benz(a)pyrene, fluorine and zinc, i.e., substances different in terms of their physical, chemical and biological properties, was applied to demonstrate the process of determining the absolute and relative accumulation of the substances by different crop species. A comparison of different plants was conducted; possible mechanisms of the distribution of the studied substances and their intensity are considered.

作者简介

L. Belykh

Irkutsk National Research Technical University

Email: belariv2000@yandex.ru

S. Timofeeva

Irkutsk National Research Technical University

Email: timofeeva@istu.edu

参考

  1. Кабата-Пендиас А., Пендиас Х. Микроэлементы в почвах и растениях / пер. с англ. М.: Мир, 1989. 439 с.
  2. Попов А.И. Трофосистема почва–растение – основа функционирования экосистемы // Экосистемы, их оптимизация и охрана. 2012. N 7. С. 251–260.
  3. Lekberg Y., Bever J.D., Bunn R.A., Callaway R.M., Hart M.M., Kivlin S.N., et al. Relative importance of competition and plant–soil feedback, their synergy, context dependency and implications for coexistence // Ecology Letters. 2018. Vol. 21, no. 8. Р. 1268–1281. https://doi.org/10.1111/ele.13093.
  4. Thakur M.P., van der Putten W.H., Wilschut R.A., (Ciska) Veen G.F., Kardol P., van Ruijven J., et al. Plant–soil feedbacks and temporal dynamics of plant diversity–productivity relationships // Trends in Ecology & Evolution. 2021. Vol. 36, no. 7. Р. 651–661. https://doi.org/10.1016/j.tree.2021.03.011.
  5. Reinhart K.O., Bauer J.T., McCarthy-Neumann S., MacDougall A.S., Hierro J.L., Chiuffo M.C., et al. Globally, plant-soil feedbacks are weak predictors of plant abundance // Ecology and Evolution. 2021. Vol. 11, no. 4. P. 1756–1768. https://doi.org/10.1002/ece3.7167.
  6. Белых Л.И. Распределение полициклических ароматических углеводородов в системе почва–растение // Почвоведение. 2009. N 9. С. 1083–1089.
  7. Canarini A., Kaiser C., Merchant A., Richter A., Wanek W. Root exudation of primary metabolites: mechanisms and their roles in plant responses to environmental stimuli // Frontiers in Plant Science. 2019. Vol. 10. https://doi.org/10.3389/fpls.2019.00157.
  8. Калманова В.Б. Анализ распределения свинца в системе почва–растительность г. Биробиджан // Фундаментальные исследования. 2014. N 8-7. С. 1605–1611.
  9. Сиромля Т.И., Мяделец М.А., Охлопкова О.В., Качкин К.В. Химические элементы в системе почва–листья подорожника большого на территории г. Новосибирска // Современные проблемы науки и образования. 2014. N 6. С. 1368.
  10. Page V., Feller U. Heavy metals in crop plants: transport and redistribution processes the whole plant level // Agronomy. 2015. Vol. 5, no. 3. Р. 447–463. https://doi.org/10.3390/agronomy5030447.
  11. Rutkowska B., Szulc W., Spychaj-fabisiak E., Pior N. Prediction of molybdenum availability to plants in differentiated soil conditions // Plant, Soil and Environment. 2017. Vol. 63, no. 11. P. 491–497. https://doi.org/10.17221/616/2017-PSE.
  12. Ефремов И.В. Оценка риска загрязнения почвенно-растительных систем тяжелыми металлами при антропогенном воздействии // Вестник Оренбургского государственного университета. 2018. N 6. С. 132–139. https://doi.org/10.25198/18146457-218-132.
  13. Noulas C., Tziouvalekas M., Karyotis T. Zinc in soils, water and food crops // Journal of Trace Elements in Medicine and Biology. 2018. Vol. 49. P. 252–260. https://doi.org/10.1016/j.jtemb.2018.02.009.
  14. Побилат А.Е., Волошин Е.И. Мониторинг йода в системе «почва–растение» (обзор) // Вестник КрасГАУ. 2020. N 10. С. 101–108. https://doi.org/10.36718/1819-4036-2020-10-101-108.
  15. Котельникова А.Д., Рогова О.Б., Столбова В.В. Лантаноиды в почве: поступление, содержание, влияние на растения, генотоксичность (обзор) // Почвоведение. 2021. N 1. С. 100–119. https://doi.org/10.31857/s0032180x21010056.
  16. De Long J.R., Heinen R., Steinauer K., Hannula S.E., Huberty M., Jongen R., et al. Taking plant–soil feedbacks to the field in a temperate grassland // Basic and Applied Ecology. 2019. Vol. 40. P. 30–42. https://doi.org/10.1016/j.baae.2019.08.001.
  17. Querejeta J.I., Ren W., Prieto I. Vertical decoupling of soil nutrients and water under climate warming reduces plant cumulative nutrient uptake, water-use efficiency and productivity // New Phytologist. 2021. Vol. 230, no. 4. P. 1378–1393. https://doi.org/10.1111/nph.17258.
  18. Png G.K., Lambers H., Kardol P., Turner B.L., Wardle D.A., Laliberté E. Biotic and abiotic plant–soil feedback depends on nitrogen-acquisition strategy and shifts during long-term ecosystem development // Journal of Ecology. 2019. Vol. 107, no. 1. P. 142–153. https://doi.org/10.1111/1365-2745.13048.
  19. Kempel A., Rindisbacher A., Fischer M., Allan E. Plant soil feedback strength in relation to large-scale plant rarity and phylogenetic relatedness // Ecology. 2018. Vol. 99, no. 3. P. 597–606. https://doi.org/10.1002/ecy.2145.
  20. Wandrag E.M., Bates S.E., Barrett L.G., Catford J.A., Thrall P.H., van der Putten W.H., et al. Phylogenetic signals and predictability in plant–soil feedbacks // New Phytologist. 2020. Vol. 228, no. 4. Р. 1440– 1449. https://doi.org/10.1111/nph.16768.
  21. Ильницкий А.П., Краснянская П.Н., Соленова Л.Г. Содержание бенз(а)пирена в сельскохозяйственных растениях // Растения и химические канцерогены. 1979. С. 139–142.
  22. Дикун П.П., Калинина И.А. Фоновое содержание бенз(а)пирена в зерне // Растения и химические канцерогены. 1979. С. 113–115.
  23. Лукин С.В. Закономерности накопления цинка в сельскохозяйственных растениях // Агрохимия. 1999. N 2. С. 380–390.
  24. Волошин Е.И. Цинк в пахотных почвах Красноярского края // Агрохимия. 2002. N 5. С. 33–40.
  25. Танделов Ю.П. Фтор в системе почва–растение: монография. Красноярск: Красноярская городская типография, 2012. 146 с.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».