Минералогический состав является одной из ключевых характеристик почв, определяющих их физические, химические и агрономические свойства. Знание минеральной основы позволяет судить о способности почвы удерживать питательные элементы и воду, оценивать её устойчивость к эрозии и деградации, прогнозировать реакцию на орошение и удобрение. Для получения достоверной информации о минералогическом составе сегодня широко применяется метод рентгеновской дифракции (XRD). Он основан на том, что атомные решётки минералов по-разному рассеивают рентгеновские лучи, формируя уникальный набор пиков — «отпечаток пальца» минерала. Анализ дифрактограммы позволяет выявить, какие минералы присутствуют в образце, и оценить их количество.
Метод рентгеновской дифрактометрии в почвоведении имеет давнюю историю. Уже в середине ХХ века в лаборатории минералогии и микроморфологии почв Почвенного института им. В. В. Докучаева под руководством Н. И. Горбунова проводились первые исследования минерального состава почв и их изменений под влиянием факторов почвообразования. В дальнейшем Б. П. Градусов и его коллеги выполнили крупные межрегиональные работы, охватившие территории России, Украины, Казахстана, Монголии и других стран, результатом которых стало составление минералогических карт, включённых в Национальный атлас почв. Наталья Петровна Чижикова заложила основы изучения влияния агрогенных факторов, в частности орошения, на минеральный состав ила, что позволило по-новому взглянуть на процессы трансформации почвенного профиля.
Современный этап развития метода характеризуется обновлением приборной базы и расширением аналитических возможностей. Современные дифрактометры оснащаются гибридными двухмерными детекторами с высоким пространственным разрешением, что существенно ускоряет сбор данных. Существенные изменения произошли и в программной среде: комплексы, основанные на методах цельнопрофильного анализа (Rietveld refinement, whole pattern fitting), обеспечивают не только качественную идентификацию фаз, но и количественную оценку минерального состава, включая аморфную составляющую. Использование международных баз данных (PDF-4, COD) делает полученные результаты сопоставимыми и воспроизводимыми в разных лабораториях.
Практическое значение XRD в почвоведении сегодня выходит далеко за пределы описательной минералогии. В агрономии метод позволяет оценивать содержание глинистых минералов, удерживающих калий, магний и другие элементы питания, и прогнозировать доступность этих элементов для растений. В регионах с орошением он помогает отслеживать трансформацию минералов, связанных с засолением и вторичными процессами. В инженерном и экологическом контексте важным направлением является определение содержания набухающих минералов, например монтмориллонита, что позволяет прогнозировать риски усадки и трещинообразования почв. При изучении загрязнённых территорий XRD выявляет минеральные образования (карбонаты, сульфаты, оксиды железа), возникающие под действием техногенных процессов, и служит инструментом мониторинга эффективности ремедиации.
Международный опыт подтверждает широкое применение XRD для решения прикладных задач. Метод используется для диагностики изменений минералогического состава почв после лесных пожаров, а в ряде проектов по «ускоренному выветриванию» XRD применяется для оценки минеральных преобразований при внесении в почву базальтовой пыли. Сравнительные исследования в Европе и США показывают, что сочетание XRD с геостатистическими методами и ГИС-технологиями открывает возможность картографирования минерального состава на больших территориях и интеграции данных в системы управления землепользованием.
Таким образом, рентгеновская дифрактометрия остаётся одним из наиболее информативных методов изучения минерального состава почв. Современные приборные и программные решения сделали её быстрее и точнее, а практические примеры показывают востребованность метода в фундаментальных исследованиях, агрономии и экологии. XRD объединяет классические задачи минералогии с вопросами устойчивого землепользования и охраны окружающей среды, обеспечивая комплексное понимание почв как ключевого компонента биосферы.
Работа выполнена за счет средств государственного задания по теме НИР FGUR-2025-0005

Минералогический состав является одной из ключевых характеристик почв, определяющих их физические, химические и агрономические свойства. Знание минеральной основы позволяет судить о способности почвы удерживать питательные элементы и воду, оценивать её устойчивость к эрозии и деградации, прогнозировать реакцию на орошение и удобрение. Для получения достоверной информации о минералогическом составе сегодня широко применяется метод рентгеновской дифракции (XRD). Он основан на том, что атомные решётки минералов по-разному рассеивают рентгеновские лучи, формируя уникальный набор пиков — «отпечаток пальца» минерала. Анализ дифрактограммы позволяет выявить, какие минералы присутствуют в образце, и оценить их количество. Метод рентгеновской дифрактометрии в почвоведении имеет давнюю историю. Уже в середине ХХ века в лаборатории минералогии и микроморфологии почв Почвенного института им. В. В. Докучаева под руководством Н. И. Горбунова проводились первые исследования минерального состава почв и их изменений под влиянием факторов почвообразования. В дальнейшем Б. П. Градусов и его коллеги выполнили крупные межрегиональные работы, охватившие территории России, Украины, Казахстана, Монголии и других стран, результатом которых стало составление минералогических карт, включённых в Национальный атлас почв. Наталья Петровна Чижикова заложила основы изучения влияния агрогенных факторов, в частности орошения, на минеральный состав ила, что позволило по-новому взглянуть на процессы трансформации почвенного профиля. Современный этап развития метода характеризуется обновлением приборной базы и расширением аналитических возможностей. Современные дифрактометры оснащаются гибридными двухмерными детекторами с высоким пространственным разрешением, что существенно ускоряет сбор данных. Существенные изменения произошли и в программной среде: комплексы, основанные на методах цельнопрофильного анализа (Rietveld refinement, whole pattern fitting), обеспечивают не только качественную идентификацию фаз, но и количественную оценку минерального состава, включая аморфную составляющую. Использование международных баз данных (PDF-4, COD) делает полученные результаты сопоставимыми и воспроизводимыми в разных лабораториях. Практическое значение XRD в почвоведении сегодня выходит далеко за пределы описательной минералогии. В агрономии метод позволяет оценивать содержание глинистых минералов, удерживающих калий, магний и другие элементы питания, и прогнозировать доступность этих элементов для растений. В регионах с орошением он помогает отслеживать трансформацию минералов, связанных с засолением и вторичными процессами. В инженерном и экологическом контексте важным направлением является определение содержания набухающих минералов, например монтмориллонита, что позволяет прогнозировать риски усадки и трещинообразования почв. При изучении загрязнённых территорий XRD выявляет минеральные образования (карбонаты, сульфаты, оксиды железа), возникающие под действием техногенных процессов, и служит инструментом мониторинга эффективности ремедиации. Международный опыт подтверждает широкое применение XRD для решения прикладных задач. Метод используется для диагностики изменений минералогического состава почв после лесных пожаров, а в ряде проектов по «ускоренному выветриванию» XRD применяется для оценки минеральных преобразований при внесении в почву базальтовой пыли. Сравнительные исследования в Европе и США показывают, что сочетание XRD с геостатистическими методами и ГИС-технологиями открывает возможность картографирования минерального состава на больших территориях и интеграции данных в системы управления землепользованием. Таким образом, рентгеновская дифрактометрия остаётся одним из наиболее информативных методов изучения минерального состава почв. Современные приборные и программные решения сделали её быстрее и точнее, а практические примеры показывают востребованность метода в фундаментальных исследованиях, агрономии и экологии. XRD объединяет классические задачи минералогии с вопросами устойчивого землепользования и охраны окружающей среды, обеспечивая комплексное понимание почв как ключевого компонента биосферы.

Работа выполнена за счет средств государственного задания по теме НИР FGUR-2025-0005

Современное сельское хозяйство отличается высокой динамикой процессов, зависимостью от внешних факторов и необходимостью рационального использования ресурсов. В условиях цифровизации агропромышленного комплекса особое значение приобретает интеграция данных в единую систему знаний, доступную исследователям, фермерам и лицам, принимающим решения. Разрабатываемая информационно-аналитическая система (ИАС) решает эту задачу посредством модульной платформы. Ключевой компонент — модуль «История поля», обеспечивающий сбор, хранение и визуализацию агротехнологических данных, а также формирование рекомендаций и прогнозов на основе онтологического представления знаний. Онтология формализует знания: сущности и процессы агропроизводства описаны через классы, отношения и иерархии, что обеспечивает систематизацию данных, их машинную интерпретацию и интеграцию в аналитические сервисы. Архитектура модуля включает два блока: «Ресурсы» — учёт материально-технической базы хозяйства (техника, сорта культур, удобрения, средства защиты растений); «Управление» — построение и анализ севооборотов, ведение агротехнологических карт (техкарт), календаря полевых работ и картографическую визуализацию урожайности. Для наполнения ИАС использованы регистр базовых агротехнологий, типовые техкарты, классификаторы культур, сортов, удобрений и пестицидов, справочные материалы по агрономии, экспертные таблицы по севооборотам и операциям. Онтологическая модель системы включает три уровня. Первый отражает ресурсы хозяйства: технику, сорта культур, удобрения и средства защиты растений. Второй описывает процессы — севообороты, агротехкарты, календарь и карту как инструменты планирования и анализа. Третий фиксирует результаты деятельности, включая структуру урожайности, показатели мониторинга и прогнозные модели. Между сущностями выстраиваются семантические связи, учитывающие временные и пространственные характеристики. Модель сопоставляет ресурсы с агротехкартами, сохраняет историю для каждого поля, формирует рекомендации по выбору культур и агрохимикатов, прогнозирует урожайность с учётом множества факторов. Интеграция данных сортов и агротехнологических карт обеспечивает формирование обоснованных рекомендаций. При выборе сорта система учитывает историю поля и предлагает операции с указанием норм удобрений и средств защиты растений. Если в предыдущие сезоны фиксировался дефицит питания, формируются скорректированные дозировки, согласованные с государственными реестрами. Картографическая визуализация севооборотов позволяет анализировать чередование культур за многолетний период и выделять поля с риском повторного размещения, что повышает устойчивость агросистем. Научная новизна заключается в применении онтологического подхода для формализации агротехнологических знаний. В отличие от традиционных баз данных, где сведения хранятся в таблицах, онтология отражает взаимосвязи между сущностями агросистемы и обеспечивает интеллектуальный анализ, семантический поиск и автоматическое формирование сценариев агропроизводства. Практическая значимость модели выражается в возможности принятия решений на уровне хозяйства. Система анализирует историю поля, формирует рекомендации по ресурсам и срокам операций. Это позволяет не только фиксировать существующие проблемы, но и предупреждать их, снижая риски недобора урожая. Для фермеров система становится инструментом управления ресурсами и оптимизации затрат, для научных сотрудников — базой для анализа агроландшафтов и моделирования динамики агросистем, а для цифровой платформы — основой интеграции с внешними источниками данных, включая государственные реестры, спутниковый мониторинг и прогнозные модели. Онтология модуля «История поля» в составе ИАС формирует основу для описания, хранения и анализа знаний о сельскохозяйственном производстве. Она обеспечивает преемственность между наукой и практикой, создаёт условия для интеллектуализации управления полями и ресурсами и закладывает базу для дальнейшего развития — от автоматизированных рекомендаций до прогнозирования и адаптивного планирования сельхозработ. Подход не только решает проблему унификации данных, но и открывает новые возможности для практического использования цифровых технологий в агроэкологии и земледелии.

Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (Соглашение № 075-15-2024-545 от 24 апреля 2024 года)

История хвалынского бассейна позднего плейстоцена — одна из самых динамичных в геологической летописи. Крупная раннехвалынская трансгрессия, сопровождавшаяся повышением уровня моря до +50 м н.у.м., привела к формированию толщи отложений, известных как «шоколадные глины». Эти отложения распространены в Северном Прикаспии и долинах Волги и Урала, мощность их варьирует от сантиметров до десятков метров. Они сложены переслаиванием глин, алевритов и песков. Вопрос о генезисе и источниках терригенного материала продолжает оставаться дискуссионным [1]. Ранее фракции (<1 мкм) разрезов Райгород и Средняя Ахтуба были изучены рентгеновской дифрактометрией с использованием метода Бискайя [2–3]. Он выявил различия: в глинистых прослоях преобладала слюда (63%), в алевритовых — смешанослойная фаза (41%). Это стало основанием для гипотезы о множественности источников [2]. Однако метод Бискайя приближен, основан на геометрической аппроксимации пиков и не учитывает профиль отражений, что снижает точность количественных оценок [3]. Применение моделирования экспериментальных дифрактограмм дало более надежные результаты. В обеих группах преобладали смешанослойные слюда-смектиты (72–81%), а содержание слюды оказалось ниже (5–12%). Хлорит и каолинит встречались в одинаковых пределах (2–11%). Это указывает на общий источник осадочного материала. Различия касаются структуры смешанослойных фаз. В глинах зафиксировано соотношение слюдистых и смектитовых слоев 0.70:0.30 при числе слоев 10–14. В алевро-песчаных выделяются две фазы: 0.62:0.38 (6 слоев) и 0.30:0.70 (4 слоя). Эти изменения интерпретируются как результат диагенетической деградации в условиях проницаемости и дренированности алевритов [Милло, 1968; 6]. Первично существовавшая единая фаза (0.70:0.30) подверглась локально обусловленным трансформациям. Выводы по методу Бискайя завышали роль слюд и создавали иллюзию множественных источников. Метод моделирования показывает сходство минеральных ассоциаций и единый источник. Осадконакопление контролировалось главным образом глобальными (колебания уровня Каспия, деградация Феноскандского ледника [4]) и локальными дипрессиями [5]. «Шоколадные глины» Райгорода и Средней Ахтубы сформированы из одного источника. Различия между глинистыми и алевро-песчаными прослоями связаны со степенью диагенетических преобразований, а не с разными областями сноса. Результаты подтверждают значимость моделирования для реконструкции палеогеографических условий и уточнения процессов позднеплейстоценовой трансгрессии.

1. Макшаев Р. Р. Палеогеография Среднего и Нижнего Поволжья в эпоху раннехвалынской трансгрессии Каспия //Автореф. дисс. … к. г. н. М.: МГУ. 2019.
2. Мусаэлян Р.Э., Лебедева М.П., Ростовцева Ю.В., Варламов Е.Б. Литолого-минералогическая характеристика нижнехвалынских шоколадных глин Нижней Волги (на примере разрезов Райгород и Средняя Ахтуба). Геоморфология. 2022.V. 53(3). C. 96-106.
3. Дриц В.А., Сахаров Б.А. "Рентгеноструктурный анализ смешанослойных минералов" // Труды ГИН. Вып. 295, 1976. 256 с.
4. Hughes A.L.C., Gyllencreutz R., Lohne Ø.S. et al. The last Eurasian ice sheets – a chronological database and time-slice reconstruction, DATED-1 // Boreas. 2016. V. 45. P. 1–45.
5. Бадюкова Е.Н. Генезис хвалынских (плейстоцен) шоколадных глин Северного Прикаспия // Бюлл. МОИП. Отд. геол. 2000. Т. 75. Вып. 5. С. 25–31.
6. Шутов В.Д. Минеральные парагенезы граувакковых комплексов. М.: Наука, 1975 (Тр ГИН АН СССР; Вып. 278).

Работа выполнена за счет средств государственного задания по теме НИР FGUR-2025-0005