В Смоленском Поозерье для характеристики 7 стадий трех хроносерий (сосновой, еловой и хвойно-широколиственной: С, Е и Д соответственно) выполнено 173 геоботанических описаний растительности, заложено 80 почвенных разрезов, в >2500 пробах почв и подстилок изучены агрохимические свойства и фракционно-групповой состав 27 химических элементов, в 447 образцах изучен состав и биомасса макрофауны, в 165 образцах проанализирован состав почвенного микробиома. В соответствии с существующими подходами М.А. Глазовской и Н.П. Солнцевой ландшафты изученных хроносерий объединены в технобиогеомы, схожие по отклику на прекращение распашки и отражающие стадиальность и скорость естественного восстановления обследованных компонентов постагрогенной экосистемы. Карта технобиогеом 1:150 000 составлена в несколько этапов: создание 1. карты сочетаний природных факторов, определяющих условия миграции и потенциал самовосстановления ландшафтов, нарушенных агромелиоративными мероприятиями, и 2. концептуальной модели естественного постагрогенного восстановления ландшафтов с выделением индикаторных характеристик каждого обследованного компонента; 3. разработка контурной части карты постагрогенных технобиогеом и легенды к ней. В Смоленском Поозерье выделено 11 основных постарогенных технобиогеом. Из них обследованные нами хроносерии характеризуют две постарогенные технобиогеомы: ландшафты междуречий с 1. хвойными лесами и их производными на легких бескарбонатных породах, 2. хвойно-широколиственными лесами и их производными на бескарбонатных и остаточно-карбонатных суглинках. Такая особенность вызвана тем, что мы работали в пределах одной ландшафтной зоны, с одним типом антропогенного воздействия, в одних условиях рельефа и увлажнения, со схожим хозяйствованием и выявили однотипный отклик. Ландшафты сосновой и еловой серий объединены в одну технобиогеому в связи с близостью ответных реакций на прекращение осуществления агромелиоративных мероприятий и времени исчезновения “агрогенных меток”, несмотря на то, что на средних стадиях лесовосстановление идет через сосну и березу и имеются отличия в количественных характеристиках растительности, почв, почвенной макрофауны и почвенного микробоценоза. В основу созданной карты постагрогенных технобиогеом Смоленского Поозерья положена следующая информация, обобщающая и характеризующая, на какой стадии восстанавливаются свойства изученных компонентов экосистемы (относительно состояния в агроценозе), имеющие наибольшую индикационную роль:
-стадия 1: появился сплошной горизонт OL, альфа-разнообразие макрофауны низкое, «пашенная» макрофауна, микробиом Д-серии стал агро-лесным;
-стадия 2 (до 30 лет произрастания леса): появился горизонт OF, восстановились величина рН в С- и Е-серии и содержание Собщ и Nобщ в горизонтах OL С- и Е-серии, альфа-разнообразие макрофауны; «луговая» макрофауна
-стадия 3 (60-70 лет): появился горизонт OH, восстановились содержание Собщ и Nобщ в горизонте OL Д-серии, микробиом (в середине стадии); лесные травянистые виды начинают вытеснять луговые, восстанавливается разнообразие подстилочной макрофауны; «лесная» макрофауна
-стадия 4 (до 70-80 лет): восстановился по массе горизонт OH, горизонт P сильно деградировал (но еще не AYpa), восстанавливается разнообразие подстилочной макрофауны
-стадия 5 (до 110 лет): горизонт P превратился в AYpa, восстановление комплекса макросапрофагов, восстановилось соотношение ранне- и позднесукцессионных древесных видов, исчезают виды сорной ценотической группы
-стадия 6 (>110 лет): восстановление спектра жизненных форм растений травяно-кустарничкового яруса, полное восстановление микробиома Д-серии; появляются почвенные ветровальные комплексы и крупноразмерный валеж разных стадий разложения в т.ч. позднесукцессионных видов деревьев; сохраняется ровная нижняя граница и четкий переход между старопахотным горизонтом и подпахатной толщей в С- и Е-серии (в Д-серии >350 лет).

Исследование выполнено в рамках проекта РНФ №21-74-20171

Для интенсификации поиска растений-гипераккумуляторов тяжелых металлов и металлоидов (ТММ) по материалам оригинальных рецензируемых научных статей мы создаем базу данных, интегрирующую информацию о филогении, экологии, биогеографии, морфологических характеристиках (а также и из глобальных баз данных “World Checklist of Vascular Plants”; “LEDA”, “TRY”, “BiolFlor” и др.), содержании химических элементов в покрытосеменных растениях, а также почвах, на которых они произрастают.
В базе данных «Scopus» по запросам “heavy metals and hyperaccumulator” и “plant and heavy metals” в названии, аннотации и ключевых словах найдено 1,6 и 16,8 тыс. результатов соответственно. С помощью функционала платформы «Scopus», скриптов, написанных на языке «Python» и исполненных в среде разработки «Spyder» (дистрибутив «Anaconda»), ручного скачивания в Google Scholar получены pdf-файлы соответствующих работ. Для парсинга материала оригинальных статей использован язык программирования “Python”, в сложных случаях – нейросетевые онлайн-ресурсы. Из pdf-файлов весь текст извлечен с помощью библиотек “PyPDF2” и “pdfplumber”. Библиотека “json” использована для работы с данными в формате json, “pandas” - создания таблицы из полученных json-файлов и последующей работы с ней, “pyodbc” - для записи информации из json-файлов в базу данных Microsoft Access. После поиска реперных слов и сочетаний в тексте публикаций началась работа с табличными данными, среди которых выделили наиболее частотные варианты и уже для них разработали шаблон для последующего парсинга. Полезная информация из оставшихся наиболее сложных случаев извлечена с помощью DeepSeek-V3-0324 или вручную. Для устранения систематических ошибок парсинга данные из json-файлов экспортировали в сводные таблицы формата xls и выборочно (10-20%) перепроверяли, сравнивая с оригиналом статьи. API нейронной модели DeepSeek использован для: 1. выявления названий растений, которые позднее вручную приводили к общепринятому названию; 2. извлечения машинно сложно обрабатываемых данных из текста и их структурирования. Является ли растение гипераккумулятором конкретного металла, выполнено вручную по пороговым содержаниям. Для наших задач наиболее информативными и легкими в последующей обработке оказалось 15-20% статей, содержавших полные данные о содержании ТММ в растениях и почве. В 40-50% статей искомые данные были в трудно обрабатываемом формате и требовали ручной проверки и дополнительной обработки. В трети публикаций потенциально полезная для нас информация обобщена или отсутствовала. Итоговая база данных реализована в Microsoft Access и состоит из трех основных блоков таблиц: 1) данные о публикации, регионе работ, элементном составе растений и почв; 2) таксономия и верификация видов растений; 3) характеристики видов растений из внешних баз данных. Полученная база объединяет информацию о 1502 видах цветковых растений, принятых в POWO, 410 видах, для которых приведены синонимы, большая часть из которых - синонимы уже принятых названий, но часть может быть уникальной (синонимы к названиям, которых в базе нет), а также 147 сложных случаях, с которыми нужна дополнительная работа. По предварительным результатам виды-гипераккумуляторов эссенциальных Co, Cu, Mn, Ni, Zn, а также Cd (последний как очень близкий по химическим свойствам с Zn) кластеризуются на дереве жизни покрытосеменных (APG-IV), а неэссенциальных As и Au – рассеяны дисперсно.

Исследование выполнено в рамках проекта РНФ № 25-24-00343.