Оцінка еколого-агрохімічного стану земель сільськогосподарського призначення на основі автоматизованого відбору ґрунтових зразків
DOI:
https://doi.org/10.31548/zemleustriy2026.02.010Ключові слова:
ґрунт, еколого-агрохімічна оцінка, автоматизований відбір проб, Bodenprobenehmer N2006, агрохімічні показники, важкі метали, воєнний вплив, точне землеробствоАнотація
У статті здійснено оцінку еколого-агрохімічного стану земель сільськогосподарського призначення із застосуванням автоматизованого комплексу відбору проб ґрунту Bodenprobenehmer N2006. Обґрунтовано актуальність використання автоматизованих технологій ґрунтового моніторингу в умовах інтенсифікації аграрного виробництва, розвитку точного землеробства та необхідності оцінювання земель, що зазнали воєнного впливу.
Дослідження проведено на земельній ділянці площею 279,4 га, розташованій за межами с. Бригадирівка Ізюмської ТГ Ізюмського району Харківської області. Для оцінювання стану ґрунтового покриву було відібрано 60 об’єднаних проб з орного шару 0–30 см із поділом території на елементарні ділянки площею до 5 га.
Проведено лабораторне визначення основних агрохімічних і еколого-токсикологічних показників ґрунту, зокрема реакції ґрунтового розчину, вмісту гумусу, легкогідролізованого азоту, рухомих сполук фосфору, калію, мікроелементів і важких металів. Статистичну обробку результатів виконано з визначенням середньозважених значень, меж варіювання та коефіцієнтів варіації.
Встановлено, що ґрунти досліджуваної ділянки характеризуються близькою до нейтральної реакцією ґрунтового розчину та високим вмістом гумусу, що свідчить про збереження природного потенціалу родючості. Водночас виявлено дисбаланс окремих агрохімічних показників, зокрема низьку забезпеченість легкогідролізованим азотом, дуже низький вміст рухомих сполук цинку та низький вміст марганцю. За результатами еколого-токсикологічного оцінювання встановлено поширення підвищеного вмісту рухомих сполук кадмію на значній частині досліджуваної площі, а також слабкий і помірний рівні забруднення свинцем в окремих елементарних ділянках.
Отримані результати свідчать про просторову неоднорідність агрохімічних і токсикологічних показників, що може бути пов’язано як із природною мозаїчністю ґрунтового покриву, так і з локальним воєнно-техногенним впливом. Обґрунтовано доцільність використання автоматизованих систем відбору проб для формування електронних карт ґрунтових показників, моніторингу забруднення, планування рекультиваційних заходів і впровадження елементів точного землеробства.
Отримано: 20.04.2026;
Прийнято: 14.05.2026
Посилання
1. Dutchyn, M., & Ilkiv, Ye. (2015). Derzhavnyi zemelnyi kadastr: navchalnyi posibnyk [State land cadastre: A study guide] (pp. 117–118). Ivano-Frankivsk. Available at: https://files.library.nung.edu.ua/chytalnya/4830/index.html#p=1
2. Riznyk, S. V. (2014). Konstytutsiia Ukrainy [Constitution of Ukraine]. In I. M. Dziuba, A. I. Zhukovskyi, & M. H. Zhelezniak (Eds.), Entsyklopediia Suchasnoi Ukrainy [Encyclopedia of Modern Ukraine]. Institute of Encyclopedic Research of the NAS of Ukraine. Available at: https://esu.com.ua/article-5012
3. Muzychenko-Kozlovska, O. K., Danylovych, T., Havryliak, A., & Dziiurakh, Yu. (2022). Analizuvannia diialnosti systemy monitorynhu stanu gruntiv v Ukraini [Analysis of the activities of the soil condition monitoring system in Ukraine]. Journal of Soil Science, 25(53). DOI: https://doi.org/10.25264/2311-5149-2022-25(53
4. Nagirnyak, S. V., Dontsova, T. A., Lapinskyi, A. V., & Tereshkov, M. V. (2022). Soil and soil-air remote monitoring: A short review. Ecology and Noospherology. Available at: https://ecology.dp.ua/index.php/ECO/article/view/1063
5. STC “Agrokhimservis”. (2024). Metodyka provedennia ahrokhimichnoho obstezhennia gruntiv iz zastosuvanniam mekhanizovanykh probovidbirnykiv [Methodology for conducting agrochemical soil surveys using mechanized samplers]. Ministry of Agrarian Policy. Available at: https://agrohim.gov.ua/methods/sampling
6. Panas, R., & Malanchuk, M. S. (2013). Osoblyvosti bonituvannia tekhnohennykh gruntiv [Features of bonitation of technogenic soils]. Inzhenerna Heodeziia [Engineering Geodesy], (77), 74–80. Available at: https://science.lpnu.ua/uk/istcgcap/vsi-vypusky/vypusk-77-2013/osoblyvosti-bonituvannya-tehnogennyh-gruntiv
7. Petruk, Yu., & Artiukh, O. (2025). Innovatsiini pidkhody do zemlerobstva: avtomatyzatsiia i robotyzatsiia mashyno-traktornykh ahrehativ dlia optymizatsii vytrat ta zberezhennia gruntiv [Innovative approaches to agriculture: Automation and robotization of machine-tractor units to optimize costs and preserve soils]. Available at: https://eforum.lntu.edu.ua/index.php/jurnal-mbf/article/view/1741
8. Udovenko, I. O. (2017). Yakisne otsiniuvannia zemelnykh resursiv z metoiu vyznachennia tsinnosti pryrodnykh resursiv [Qualitative assessment of land resources to determine the value of natural resources]. In Ekolohichno bezpechne, vysokoproduktyvne vykorystannia gruntu ta zastosuvannia dobryv: Proceedings of the All-Ukrainian scientific-practical conference (pp. 109–110). Uman. Available at: http://lib.udau.edu.ua/handle/123456789/6323
9. Fedasyuk, D. V., & Kostiuk, M. O. (2024). Forecasting of soil moisture using machine learning in smart agriculture systems. Ukrainian Journal of Information Technology, 6(1). Available at: https://science.lpnu.ua/ujit/all-volumes-and-issues/volume-6-number-1/forecasting-soil-moisture-using-machine-learning-smart
10. Cherlinka, V. R., & Zakharovskyi, V. S. (2023). Directions of automatization for calculation of soil qualitative assessment. Agrochemical Soil Science Journal. Available at: https://agrochemsoilsci.org
11. Chornyi, S. (2018). Otsinka yakosti gruntiv: navchalnyi posibnyk [Soil quality assessment: A study guide]. Mykolaiv. Available at: https://dspace.mnau.edu.ua/jspui/bitstream/123456789/3259/1/Chornyj_Ocinka_jakosti_gruntiv.pdf
12. AgroGeo. (n.d.). Gruntovidbirnyk Nietfeld N2006 — avtomatyzovana systema vidboru zrazkiv gruntu [Nietfeld N2006 soil sampler — an automated soil sampling system]. Available at: https://www.agrogeo.com.ua/catalog/nietfeld-n2006-2
13. Cornell University. (2022). Machine learning for soil property prediction: Integrating satellite and field data. arXiv. Available at: https://arxiv.org/abs/2205.08391
14. Bodenprobetechnik Peters GmbH. (n.d.). Bodenprobenehmer N2006 – Soil sampling system. Available at: https://www.bodenprobetechnik.de/en/bodenprobenehmer-n2006
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Землеустрій, кадастр і моніторинг земель
TЦя робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Стосунки між правовласниками і користувачами регулюються на умовах ліцензії Creative Commons Із Зазначенням Авторства – Некомерційна – Поширення На Тих Самих Умовах 4.0 Міжнародна (CC BY-NC-SA 4.0):https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.uk
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див.The Effect of Open Access).
