Современная оценка качества почв в международных программах мониторинга (EUSO, LUCAS, NRCS, программы мониторинга состояния почв Китая) опирается на ограниченный набор базовых параметров: гранулометрический состав, плотность, пористость и агрегатный состав. Аналогичная ситуация наблюдается в моделировании почвенных процессов, где экосистемные модели (Earth System models) используют упрощенные параметры структуры для снижения вычислительной сложности. Однако такой подход игнорирует фундаментальную роль структурной организации в регуляции почвенных функций. Энергетическая концепция иерархии почвенной структуры предлагает новый взгляд на диагностику почв: чем ниже уровень структурной организации, тем сильнее энергия связей между частицами (Yudina and Kuzyakov, 2024). Этот принцип позволяет установить четкое соответствие между уровнями структурной организации и конкретными функциями почв, что создает основу для более точного моделирования.
Эмерджентность почвенной структуры означает, что каждый иерархический уровень обладает уникальными свойствами, не сводимыми к сумме свойств составляющих элементов. Исследования с применением рентгеновской микротомографии демонстрируют практическое значение этого подхода. Так, нами было показано, что увеличение микроагрегированности почв приводит к формированию более высокой внутриагрегатной пористости за счет микропор в микроагрегатах и пор упаковки (Yudina et al., 2022). Томографический анализ выявил различия в компактности зон (CD=137 для пашни против CD=11 для леса), размерах микроагрегатов (389 мкм против 261 мкм) и распределении пор различных размерных классов (<30 мкм, 30-75 мкм, >75 мкм). Эти параметры отражают энергетическое состояние почвенной системы и определяют ее функциональные характеристики. При сравнении лесных и пахотных почв различных типов (дерново-подзолистые, серые, черноземы) установлено, что увеличение содержания микроагрегатов формирует макроагрегаты со сложной внутренней структурой и большим количеством контактов между структурными элементами. Современные методы физики почв (лазерная дифрактометрия, автоматическое просеивание, экспресс-методы измерения основной гидрофизической характеристики, цифровая реометрия, компьютерная томография) используются более 40 лет, но не стали базовыми методами оценки качества почв. Основные препятствия: сложность сбора данных, отсутствие стандартизации методов, технологические ограничения при учете динамики структуры. Перспективы развития направления связаны с созданием базы данных томографических параметров почв (нами начата разработка база данных томограмм почв 3DSoil, содержащая на данный момент 923 микротомограммы), совмещением пространственных данных высокого разрешения (цифровая почвенная фотография, алгоритмы выделения растительных остатков, Valdes-Korovkin et al., 2025) и интеграцией энергетического подхода в модели почвенных функций. Понимание взаимосвязи между уровнями структурной организации, энергией связей и функциями почв создает теоретическую основу для разработки новых диагностических критериев и прогнозных моделей.

Valdes‐Korovkin I., Fomin D., Yudina A. Segmentation of plant residues on soil X‐ray CT images using neural network //Agronomy Journal. – 2024. – Т. 116. – №. 3. – С. 886-896.
Yudina A. V. et al. Micro-within macro: How micro-aggregation shapes the soil pore space and water-stability //Geoderma. – 2022. – Т. 415. – С. 115771.
Yudina A., Kuzyakov Y. Dual nature of soil structure: The unity of aggregates and pores //Geoderma. – 2023. – Т. 434. – С. 116478.

Работа выполнена в рамках государственного задания Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (тема № FGUR-2022-0013 "Изучить устойчивость структуры, порового пространства, гидрологических свойств и комплекса минералогических и микроморфологических показателей почв к изменению природных и антропогенных факторов").