Российские ученые из Института динамики геосфер, Института физики Земли и Почвенного института РАН вместе с коллегами из Австралийского государственного объединения научных и прикладных исследований предложили новый метод структурного (комплексного) анализа почвы: они интегрировали изображения различного масштаба в единую цифровую модель. Разработка и внедрение нового метода позволят решить такие важные для России проблемы, как мониторинг деградации почв, повышение плодородия и моделирование водного режима. Исследования поддержаны грантом Российского научного фонда (РНФ). Результаты работы были представлены в журнале Geoderma.
При исследовании структуры любого материала возникает противоречие между объемом и разрешением исследуемого образца: чем больше объект, который ученые хотят исследовать, тем с меньшей детальностью получается это сделать. Ученые поняли, как включить множество различных изображений, полученных на разных масштабах разными методами, в единую цифровую модель. Они взяли двухмерные изображения российских почв и впервые применили к ним метод многомасштабных стохастических реконструкций.
«Представьте, что вы смотрите на гаечный ключ в микроскоп. Вы увидите шероховатости на его поверхности, но никогда не поймете, что это за вещь. Это так называя проблема репрезентативности. В идеале мы хотим видеть и ключ, и шероховатости. Аналогичная проблема встает и перед почвоведами», — пояснил соавтор статьи Кирилл Герке.
Поэтому, чтобы анализировать структуру и физические свойства материалов, приходится соединять информацию, полученную на разных масштабах, в единую цифровую модель. Это также необходимо для моделирования физических свойств и основных процессов, проходящих одновременно на разных масштабах.
Особенно остро проблема получения мультимасштабной цифровой модели строения стоит в почвоведении. Почва – одна из наиболее сложных по строению из естественных пористых сред. Понимать строение таких объектов жизненно необходимо, ведь без этого невозможно добиться прогресса в развитии сельского хозяйства и в решении основных вызовов современности: деградации почв и необходимости прокормить растущую популяцию Земли. Именно структура почвы определяет, насколько хорошо она удерживает влагу, какие там живут микроорганизмы, как там перерабатываются органические и минеральные вещества. Все эти процессы определяют почвенное плодородие.
Существует множество методов исследования структуры почвы. Основными на сегодняшний день можно считать рентгеновскую томографию и электронную микроскопию. Но все они страдают от базовой проблемы: чем больше образец, тем меньше разрешение. Ученые поняли, как включить множество различных изображений, полученных на разных масштабах разными методами, в единую цифровую модель. Ключом к этому стал метод многомасштабных стохастических реконструкций.
Стохастические реконструкции представляют собой сложный физико-математический аппарат для создания точной цифровой модели строения объекта по неполным входным данным, то есть в том случае, когда мы знаем лишь часть необходимой информации. Например, можно реконструировать трехмерное строение почвы по двухмерному изображению. Авторы статьи показали плюсы и минусы данного метода применительно к почвам, а также наметили ряд необходимых усовершенствований, необходимых в будущем для перехода предлагаемой технологии в основной инструментарий почвоведов. Физико-математический аппарат для стохастических реконструкций, разрабатываемый Мариной Карсаниной и Кириллом Герке в течение последних лет при поддержке Российского научного фонда, позволяет работать с любыми сложными иерархическими структурами: нано- и биоматериалами, коллекторами нефти и газа, строением аккумуляторов, катализаторов и многих других важных для деятельности человека объектов.
Обобщенное представление о многопорядковой почвенной структуре необходимо при изучении основных почвенных функций: гидрологической, газовой, функции механической опоры растений, обеспечения жизненного пространства и убежища для почвенныхорганизмов и в целом функции почвенного плодородия. Совокупные цифровые модели почвенной структуры от метра до нанометра являются основой для прогнозирования и управления этими функциями. В условиях меняющегося климата и постоянно возрастающей антропогенной нагрузки на почву крайне актуальна разработка новых методов мониторинга почвенной структуры. Мультимасштабные цифровые методы открывают в этой области новые широкие возможности. Известно, что естественная и антропогенная трансформация почвы может затрагивать различные уровни ее структурной организации. Мультимасштабный анализ способен выявить наиболее слабые звенья в иерархической структуре почвы, контролировать их реакцию на внешние воздействия, прогнозировать способность почвенной структуры к регенерации. Цифровое представление о многопорядковой организации почвы актуально также при различного рода мелиоративных мероприятиях. Так, возможен контроль за поведением солевых новообразований при орошении почв, контроль за изменением почвенной структуры на рекультивированных территориях.
«Мы выстроили мостик от физико-математических методов к почвоведению и решили конкретную проблему для ученых, работающих с почвами, — резюмирует Кирилл Герке. — Следующим шагом будет создание цифровых моделей почв России, а также моделирование их основных свойств и почвенных процессов по таким моделям».
