BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//pretalx//conf.esoil.ru//pgb2026//speaker//T3BAZF BEGIN:VTIMEZONE TZID:MSK BEGIN:STANDARD DTSTART:20001029T040000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=10;UNTIL=20111030T000000Z TZNAME:MSK TZOFFSETFROM:+0400 TZOFFSETTO:+0300 END:STANDARD BEGIN:STANDARD DTSTART:20120101T000000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYMONTH=1;UNTIL=20131231T200000Z TZNAME:MSK TZOFFSETFROM:+0400 TZOFFSETTO:+0400 END:STANDARD BEGIN:STANDARD DTSTART:20150101T000000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYMONTH=1 TZNAME:MSK TZOFFSETFROM:+0300 TZOFFSETTO:+0300 END:STANDARD BEGIN:DAYLIGHT DTSTART:20000326T030000 RRULE:FREQ=YEARLY;BYDAY=-1SU;BYMONTH=3;UNTIL=20100328T000000Z TZNAME:MSD TZOFFSETFROM:+0300 TZOFFSETTO:+0400 END:DAYLIGHT END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:pretalx-pgb2026-TWP9KY@conf.esoil.ru DTSTART;TZID=MSK:20260916T174200 DTEND;TZID=MSK:20260916T174400 DESCRIPTION:Почвенная информация в России рас пределена между архивными картами\, опис аниями разрезов\, ведомственными базами\ , результатами лабораторных исследовани й и современными растровыми продуктами. Различия классификаций\, глубин отбора\, единиц измерения и аналитических методо в затрудняют совместное использование э тих материалов и делают результаты прос транственного анализа плохо воспроизво димыми. Потребность в национальных почв енных информационных системах становит ся самостоятельным направлением развит ия отрасли: FAO поддерживает создание сис тем\, объединяющих полевые наблюдения\, л абораторные данные\, спектральные библи отеки и архивные материалы\, а гармониза цию методов рассматривает как условие с опоставимости данных и принятия обоснов анных решений [1\, 2]. Актуальность подобны х решений подтверждается и вступлением в силу в декабре 2025 г. первого закона ЕС о мониторинге почв\, предусматривающего с истематическую оценку их состояния [3].\n\n В рамках проекта разработана концепция геопортала «Цифровая почва» и формализо вана объектная модель\, связывающая прос транственное положение почвы с иерархие й «разрез — профиль — горизонт или слой — образец». Каждое аналитическое значен ие хранится вместе с наименованием пока зателя и методом его определения\, что со храняет экспериментальную прослеживаем ость. Платформа предусматривает объедин ение данных ЕГРПР\, картографического фо нда\, материалов полевых обследований и внешних цифровых продуктов. Пользовател ь может получать сведения для точки\, поч венного контура или произвольной зоны и нтереса\, сравнивать источники\, анализи ровать распределение свойств по площади и глубине\, формировать графики\, отчеты и выгрузки.\n\nОтметим\, что международные системы решают отдельные части этой зад ачи. GloSIS формирует федеративную инфраст руктуру обмена гармонизированной почве нной информацией между национальными си стемами [4]. SoilGrids предоставляет глобальн ые прогнозные карты свойств почв с разре шением 250 м для шести интервалов глубины и оценкой неопределенности [5]. USDA Web Soil Surv ey обеспечивает работу с пользовательско й зоной интереса и подготовку карт и отч етов по официальным данным почвенных об следований [6]. ESDAC выступает единой точко й доступа к наборам данных\, картам и при кладным сервисам на территории европейс кой зоны [7].\n\n«Цифровая почва» сочетает функции\, которые в зарубежных решениях часто разделены между репозиториями про фильных данных\, прогнозными картами и а налитическими порталами. Платформа опир ается на российскую предметную модель и национальные информационные ресурсы\, с охраняет сведения о происхождении и мет одике получения каждого показателя\, объ единяет архивные и современные данные и поддерживает анализ от отдельного разре за до территории субъекта Федерации. Поэ тому она рассматривается не как электро нная карта\, а как воспроизводимая среда для научных исследований\, мониторинга п очв и пространственно обоснованного упр авления почвенно-земельными ресурсами.\n \nИсследование выполнено при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (Согла шение No 075-15-2024-545 от 24 апреля 2024 г.).\n\nЛите ратура\n1. FAO. Soil Information Systems and Mapping. https://www.fa o.org/in-action/soilfer/in-action/soil-information-systems-%28sis%29-and-m apping/en\n2. FAO. Harmonization of methods\, measurements and indicators. https://www.fao.org/global-soil-partnership/pillars-action/5-harmonizatio n/en/\n3. European Commission. Soil Monitoring Law. https://environment.ec .europa.eu/topics/soil-health/soil-monitoring-law_en\n4. FAO. Soil Informa tion and Data: GloSIS. https://www.fao.org/global-soil-partnership/areas-o f-work/soil-information-and-data/en/\n5. ISRIC. SoilGrids. https://isric.o rg/explore/soilgrids\n6. USDA NRCS. Web Soil Survey. https://www.nrcs.usda .gov/resources/data-and-reports/web-soil-survey\n7. European Commission JR C. European Soil Data Centre. https://esdac.jrc.ec.europa.eu/ DTSTAMP:20260923T022946Z LOCATION:Стенд-холл 1 (коридор 3 этажа) SUMMARY:Цифровая почва как платформа для про странственной аналитики почвенных данн ых - Мусаэлян Роман Эдуардович URL:https://conf.esoil.ru/pgb2026/talk/TWP9KY/ END:VEVENT BEGIN:VEVENT UID:pretalx-pgb2026-GUGL7S@conf.esoil.ru DTSTART;TZID=MSK:20260918T090000 DTEND;TZID=MSK:20260918T100000 DESCRIPTION:Открытие рентгеновских лучей в 1895 г.\, обнаружение их дифракции на кристалл ах (Laue\, 1912) и формулировка закона дифракц ии (Bragg\, Bragg\, 1913) сформировали основу рент генофазового анализа. Методы Дебая–Шер рера и Халла применили эти подходы к мин ералам: положение дифракционных линий и спользовали для идентификации фаз\, инте гральную интенсивность – для количеств енной оценки (Debye\, Scherrer\, 1916\; Hull\, 1917). Прим енение этих же принципов к глинистым мин ералам выявило ряд ограничений: преимущ ественная ориентировка пластинчатых ча стиц изменяла соотношение интенсивност ей\, малая толщина кристаллитов уширяла отражения\, а гидратация и дефекты уклад ки смещали базальные максимумы. Эти преп ятствия ознаменовали методологическую эволюцию в глинистой минералогии.\n\nВ 1950 –1960-е гг. количественные схемы строилис ь по отдельным отражениям ориентированн ых препаратов. Определение основных гли нистых минералов строилось на учете изм енений базальных рефлексов после сольва тации и нагревания (Johns et al.\, 1954). Серийное сопоставление большого объема дифракто грамм позволило создать метод основанны й на нормировке площадей диагностически х отражений с эмпирическими поправками ( Biscaye\, 1965). Однако интенсивность зависела не только от содержания минерала\, но и о т состава межслоевых катионов\, ориентир овки\, дисперсности и качества препарата \, что метод не учитывал. Поэтому расчеты не давали универсального определения ма ссовых долей.\n\nВ 1970–1980-е гг. необходимос ть учитывать различия в дифракционной с пособности фаз и поглощении привела к пр именению внутренних стандартов. В метод е корундовых чисел интенсивности минера лов сопоставляли с интенсивностью корун да (Chung\, 1974a\, 1974b\, 1975). Подход повысил сопо ставимость результатов\, но не устранил влияние химического состава и дефектнос ти природных глин. Одновременно с этим н ачали расшифровывать структуры смешанн ослойных образований - сложнейших глини стых объектов\, которые нельзя описать о дним рефлексом. Для представления после довательностей слоев применили математ ический аппарат: марковские цепи и матри чную статистику для определения вероятн ости переходов (Reynolds\, 1967\; Drits\, Sakharov\, 1976). Расчет набора базальных отражений позво лил определять долю слоев разного типа и степень их упорядочения\, разграничив с труктурные параметры минерала и его сод ержания .\n\nС конца 1980-х гг. перекрытие от ражений индивидуальных минеральных фаз и неполнота информации отдельных пиков обусловили переход к полнопрофильному а нализу (Rietveld\, 1969). Метод учитывает связи масштабных коэффициентов с массовыми до лями фаз (Hill\, Howard\, 1987\; Bish\, Howard\, 1988). Для пл охо упорядоченных минералов развивалис ь вероятностные модели\, что позволило а нализировать более сложные объекты\, к к оторым и относится почва.\n\nВ почвоведен ии количественная минералогия развивал ась иначе из-за сложности почвенной матр ицы. Органическое вещество\, соединения железа и алюминия\, слабо окристаллизова нные фазы и минерало-органические компл ексы затрудняли прямой пересчет интенси вностей. Поэтому рентгенодифракционный анализ сочетали с гранулометрическим ра зделением\, селективным удалением компо нентов\, химическим и термическим анализ ом\, определением структурного калия и е мкости катионного обмена (Jackson\, 1956\; Alexiades \, Jackson\, 1966). В отечественном почвоведении интегральные интенсивности препаратов использовали для сопоставления илистой фракции почвенных горизонтов и почвообр азующих пород (Gorbunov et al.\, 1972).\n\nВ современ ной почвенной минералогии развитие рент генодифракционного анализа связано с мо делированием смешанослойных структур\, уточнением фазового состава тонкодиспе рсных фракций и сопоставлением минерало гических данных почвенных горизонтов и по латерали. Расчет дифракционных профи лей позволяет оценивать соотношение сло ев разного типа\, степень их упорядочени я и направленность преобразований глини стых минералов в процессе почвообразова ния. Количественная интерпретация опира ется на совместный анализ ориентированн ых и неориентированных препаратов и про веряется данными химического и гранулом етрического анализа.\n\nПочвенный инстит ут\, продолжая традиции отечественной шк олы глинистой минералогии\, развивает эт о направление\, предлагая современные по дходы к её исследованию.\n\nРабота выполн ена за счет средств государственного за дания по теме НИР FGUR-2025-0005\n(125042105328-5) DTSTAMP:20260923T022946Z LOCATION:13 кабинет (1 этаж) SUMMARY:История развития количественного ре нтгенодифракционного анализа глинистых минералов - Мусаэлян Роман Эдуардович URL:https://conf.esoil.ru/pgb2026/talk/GUGL7S/ END:VEVENT END:VCALENDAR