3) Аналіз показників агрохімічного, фізико-хімічного стану ґрунтів та їх забруднення:

Показник	Чинний нормативний документ
рH	ДСТУ ISO 10390-2001
рухомі сполуки фосфору і калію за модифікованим методом Чирікова	ДСТУ 4115: 2002
органічна речовина	ДСТУ 4289: 2004
Сs - 137	Методика экспрессного радиометрического определения по гамма - излучению объемной и удельной активности радионуклидов цезия в воде, почве, продуктах питания, продукции животноводства и растениеводства. К - 1990г.
Sr - 90	Методические указания по определению содержания стронция - 90 и цезия - 137 в почвах и растениях. М - 1985 г
залишкові кількості хлорорганічних пестицидів в ґрунті	МУ № 1766 - 77 МУ № 2142 - 80 ДСТУ ISO 10382: 2004
ємність поглинання ґрунтів за методом Бобко-Аскіназі-Альошина в модифікації ЦІНАО	ОСТ46 50-76
рухомі сполуки марганцю в ґрунті в буферній амонійно-ацетатній витяжці з рH 4,8 методом атомно-абсорбційної спектрофотометрії	ДСТУ 4770.1: 2007
рухомі сполуки цинку в ґрунті в буферній амонійно-ацетатній витяжці з рH 4,8 методом атомно-абсорбційної спектрофотометрії	ДСТУ 4770.2: 2007
рухомі сполуки кадмію в ґрунті в буферній амонійно-ацетатній витяжці з рH 4,8 методом атомно-абсорбційної спектрофотометрії	ДСТУ 4770.3: 2007
рухомі сполуки заліза в ґрунті в буферній амонійно-ацетатній витяжці з рH 4,8 методом атомно-абсорбційної спектрофотометрії.	ДСТУ 4770.4: 2007
рухомі сполуки кобальту в ґрунті в буферній амонійно-ацетатній витяжці з рH 4,8 методом атомно-абсорбційної спектрофотометрії.	ДСТУ 4770.5: 2007
рухомі сполуки міді в ґрунті в буферній амонійно-ацетатній - витяжці з рH 4,8 методом атомно-абсорбційної спектрофотометрії	ДСТУ 4770.6: 2007
рухомі сполуки свинцю в ґрунті в буферній амонійно-ацетатній витяжці з рH 4,8 методом атомно-абсорбційної спектрофотометрії	ДСТУ 4770.7: 2007

4) Аналіз показників хімічного складу рослин та їх забруднення:

Показник	Чинний нормативний документ
Сs - 137	Методика экспрессного радиометрического определения по гамма - излучению объемной и удельной активности радионуклидов цезия в воде, почве, продуктах питания, продукции животноводства и растениеводства. К - 1990г.
Sr - 90	Методические указания по определению содержания стронция - 90 и цезия - 137 в почвах и растениях. М - 1985 г
важкі метали (мідь, цинк, кадмій, свинець)	ГОСТ 30178 - 96 Методические указания по определению тяжелых металлов в почвах сельхозугодий и продукции растениеводства. М - 1992
залишкові кількості хлорорганічних пестицидів	МУ № 2142-80
хімічний склад рослин (азот, фосфор, калій, кальцій, зольність, клітковина)	Руководство по анализам кормов. Министерство сельського хозяйства СССР, 1982, - 73 с.
зольність	ГОСТ 10847 - 74

Перелік ММД Миколаївської області наведений у Додатку 1.

За належністю до природно-кліматичних зон моніторингові ділянки розподілені наступним чином:

· Зональні ґрунти підзони Північного Степу - 42 ділянки;

· Зональні ґрунти підзони Південного степу - 6 ділянок;

· Інтразональні ґрунти геоакумулятивних (заплавних) ландшафтів - 5 ділянок.

За характером сільськогосподарського використання земель моніторингові ділянки розподілені наступним чином:

· Рілля та орнопридатні землі - 42 ділянки;

· Пасовища - 8 ділянок;

· Еталонні об'єкти (ліс) - 1 ділянка;

· Сади - 1 ділянка;

· Території населених пунктів та землі громадського користування - 1 ділянка.

Поблизу потенційних джерел забруднення (в першу чергу Південноукраїнської АЕС, а також ліквідованих шахтних пускових комплексів) розташовано 22 ділянки (№№ 26-37; 42-43; 47-54).

Аналіз планово-картографічних матеріалів та літературних джерел дозволяє розподілити ґрунти нашої мережі спостережень на 9 груп відповідно їхнього ґенезу та ландшафтно-геохімічної ролі. (Додатки 2,3)

2.2 Методи дослідження

2.2.1 Методи відбору зразків ґрунту та рослинності для дослідження вмісту ВМ

Насамперед будь-які дослідження ґрунтового вриття, і на вміст важких металів також починаються з відбору зразків ґрунту [6]. Відбирання проб ґрунтів проводиться згідно ДСТУ ISO 10381-1: 2004 Якість ґрунту. Відбирання проб. Частина 1. Настанови щодо складання програм відбирання проб.; ДСТУ ISO 10381-2: 2004 Якість ґрунту. Відбирання проб. Частина 2. Настанови з методів відбирання проб.; ДСТУ ISO 10381-3: 2004 Якість ґрунту. Відбирання проб. Частина 3. Настанови з безпеки.

Періодичність відбору зразків ґрунту і дослідження важких металів залежить від цільового використання с/г угідь: дитяче та дієтичне харчування, вирощування овочевих культур - аналіз ґрунтів на вміст рухомих форм повинен проводитись не рідше 1 разу в 3 роки, валових форм - 1 раз в 10 років.

Вибір пріоритетних металів для контролю базується на наступних факторах:

· рівень токсичності важких металів у одиницях ГДК;

· швидкість міграції у природні води, рослини та ін.;

· потік важких металів у ґрунт за рахунок антропогенного джерела;

· розподіл металів за класами небезпечності, про які йшлося вище.

Щодо техніки відбору зразків, то при локальному забрудненні ґрунтів застосовують систему концентрованих кіл на певних відстанях де вказують номер кола і азимут для прив'язки точки відбору. Проби беруть з профілю кожного ґрунтового горизонту, об'єднана проба складається не менше як з п'яти індивідуальних проб масою не менше 1 кг.

Сільськогосподарські угіддя поблизу магістралей досліджують на важкі метали наступним чином. Згідно ГОСТ-17.4.4.02-84 проби ґрунту відбирають інструментами, які не містять металів (містять не більше 20-40% легуючих металів/Cr,Ni,Mn/). Допустимо використовувати інструменти із сталі кремній-вуглецевого гарту, із полиетилену, полістиролу.

2.2.2 Методи діагностування важких металів у ґрунті та рослинності

Так як важкі метали знаходяться у ґрунті в дуже маленьких кількостях, тож для їх визначення застосовують такі високочутливі селективні прилади як атомно-абсорбційні спектрофотометри (ААС) вітчизняного та зарубіжного виробництва:

традиційні прилади з полум'яним атомізатором типу С-115 "Сатурн”, С-115ПК (виробник Україна), "Квант-2А” (виробник Росія), для послідовного одноелементного атомно-абсорбційного дослідження проби [20], що потребує спеціальних спектральних ламп з порожнистим катодом (ЛПК) або розрядних. Застосування приладів цього типу потребує переведення проби аналізуючого зразка у водний розчин шляхом його мінералізації [6] із застосуванням різних кислот. Недоліком такого визначення є те, що для визначення декількох елементів (металів) необхідно встановлення відповідної ЛПК, яка виводиться на робочий режим упродовж 15-20 хвилин, що займає багато часу. [47]

Прилади ж багатоелементного аналізу "Соntr AA300" з полум'яною атомізацією, "Соntr AA700" з електрохімічною атомізацією (виробник Німеччина) дозволяють застосовувати одну ксенонову лампу, інтенсивність світла якої порівняно з ЛПК більша у 100 разів (тобто надає можливість визначення кількісно до 8 елементів одночасно у одній пробі).

Принцип дії цих приладів базується на явищі атомної абсорбції [47,83].

Зміст явища полягає у селективному поглинанні світлових хвиль певних довжин атомами елементів, що знаходяться в стані так званої атомної пари. Інтенсивність поглинання лінійно залежить від концентрації елементу в пробі.

В процесі абсорбції електрон переходить з основного енергетичного рівня на більш високий в результаті фотонного збудження, тобто в результаті опромінення світлом з певною частотою, що задовольняє умови [83]:

Е*-Е0=h*v формула (2.1)

При цьому інтенсивність збуджуючого світла даної частоти знижується. В атомно-абсорбційнії спектрометрії діє закон Ламберта-Бугера-Бера:

А=k*b*C формула (2.2)

А - величина, що характеризує поглинання світла;

k - коефіцієнт поглинання;

b - товщина поглинаючого шару;

C - концентрація елемента.

З формули витікає, що залежність між світлопоглинанням та концентрацією лінійна, а температура атомізатора на поглинання не впливає. Коефіцієнт k пропорційний можливості даного переходу. Звичайно найбільш високі значення k відповідають переходу електрона з основного на найбільш близький до нього рівень. Наприклад: для натрію - це перехід 3s-3p (589нм); слідуючий перехід - 3s-4p (330нм) - має вже в100 разів меншу імовірність, тому і межа виявлення натрію атомно-абсорбційним методом по лінії 330 нм в 100 раз вище, ніж по лінії 589нм. Якщо С виражати в молях, то майже для всіх елементів k=10^{7 -} 10⁹.

Для переведення проби в атомні пари необхідна температура 2000-3000°С.

Для виміру величини А необхідно дотримуватись двох умов, сформульованих Уолшем [83]:

· Довжина хвилі, відповідаюча максимальному поглинанню атомних парів, повинна бути рівна довжині хвилі максимальної інтенсивності випромінювання джерела;

· Півширина лінії поглинання атомних парів повинна бути по крайній мірі в два рази більша півширини лінії випромінювання джерела.

Для переведення елементів в стан атомної пари розчини проб розпилюють в високотемпературному полум'ї (звичайно застосовують суміші пропан-бутан - повітря, ацетилен - повітря)

Альтернативою до методу ААС є метод атомно-емісійної спектроскопії (АЕС), який широко застосовується для багатоелементного аналізу з визначення ВМ і їх токсинів у об'єктах навколишнього середовища, продукції с/г виробництва. Для АЕС застосовуються надійні комп'ютеризовані прилади з індуктивно зв'язаною плазмою фірм "Varian”, "Perkin Elmer”, "Shimadzu”, "Agilent Technologies” [47].

2.2.3 Статистична обробка результатів дослідження.

Використання статистичних методів в сучасному ґрунтознавсті є життєво необхідним. Головний об'єкт дослідження - ґрунт та ґрунтовий покрив - є одним із найбільш складних природних утворень на Землі. Подібні системи у математиці називаються дифузними, або складними системами; в таких системах одночасно діє дуже велика кількість різнорідних факторів. Наслідком цього протікання в таких системах різнорідних за своєю природою, але у різній мірі пов'язаних між собою процесів. Під час вивчення таких систем урахувати всі фактори та процеси просто неможливо, особливо беручи до уваги, що деякі із них просто невідомі сьогодні [26].

Тому без застосування ідей, підходів та методів математичної статистики неможливе успішне проведення сучасних ґрунтових, в тому числі ґрунтово-токсикологічних досліджень.

2.2.3.1 Методи варіаційної статистики. Побудова і аналіз емпіричних розподілів вмісту ВМ, їх апроксимація

В сучасній математичній статистиці виділяють етап первинного обробітку отриманих експериментальних даних. Цей етап має на меті розрахунок основних статистичних показників виборки: вибіркового середнього, дисперсії, середньоквадратичного відхилення, коефіцієнту варіації [26, 84,85].

Джерелом найбільшої кількості статистичних помилок під час обробітку експериментальних даних є неврахування фактичного закону розподілу отриманих експериментальних даних. Це пов'язано із тим, що у випадку відмінності емпіричного закону досліджуваних показників від так званого канонічного розподілу (в першу чергу закону нормального розподілу), вибіркові оцінки, наведені вище, можуть не відображати істинний характер варіювання досліджуваних показників. А відтак, наприклад, порівняння між собою за допомогою коефіцієнту Стьюдента середніх значень двох масивів даних буде некоректним [26, 84,85].

Всі розрахунки первинних статистичних показників та побудова діаграм їх емпіричних розподілів виконувались за допомогою статистичного програмного пакету STATISTICA v 6.0 [84].

2.2.3.2 Кореляційний аналіз та побудова моделей регресії

Серед задач, що вирішуються за допомогою статистичних методів, особливе місце займають задачі, пов'язані із вивченням зв'язків між досліджуваними показниками [26,85]. Завдання такого роду вирішуються за допомогою спеціальних методів кореляційного та регресійного аналізу.

В ґрунтознавстві більшість зв'язків між показниками, що характеризують властивості ґрунту, не мають чітко визначеного, функціонального характеру. Такого роду зв'язки, коли одному й тому ж значенню однієї змінної можуть відповідати неоднакові значення іншої змінної, отримали назву кореляційних.

Ступінь варіювання значень однієї ознаки при фіксованому значенні іншої може бути різною. Якщо ступінь варіювання відносно малий, то зв'язок між досліджуваними показниками близький до функціонального. При більшому варіюванні ступінь зв'язку між досліджуваними величинами відносно невелика. Відсутність кореліційного зв'язку зазвичай відображається у максимальних варіюваннях, коли будь-якому значенню однієї змінної можуть відповідати будь-яке значення другої змінної [26,85].

Зазвичай відрізняють прямі та зворотні зв'язки. Прямими зв'язками називають такі, в яких збільшення значень однієї ознаки супроводжується збільшенням іншої. У випадку, коли збільшення однієї ознаки супроводжується зменшенням значень другої, говорять про існування зворотнього зв'язку. Перед проведенням кореляційного аналізу виділяють незалежну та залежну змінні, які позначують відповідно х та у. Наприклад, у випадку дослідження залежності вмісту свинцю від вмісту гумусу в ґрунті у якості незалежної змінної буде виступати величина вмісту гумусу, відповідно величина вмісту свинцю буде виступати в якості залежної змінної.

Кількісною мірою, що відображає характер та тісноту зв'язку між досліджуваними показниками, є коефіцієнт кореляції [26, 85].

Рівняння для розрахунку коефіцієнту кореляції має наступний вид:

де x та y - середні значення масиву змінної х (незалежної змінної) та масиву змінної у (залежної змінної).

Коефіцієнт кореляції може приймати значення в інтервалі від - 1 до+ 1. Ці крайні точки відповідають функціональному прямолінійному зв'язку між ознаками: зворотньому, коли р = - 1, та прямому при р = +1.

У випадку, коли р=0, кажуть про відсутність кореляційного зв'язку між показниками, що досліджуються. Значення коефіцієнту кореляції, що лежать в інтервалі між 0 та 1, відповідають різному ступеню тісноти зв'язку між досліджуваними показниками.

Важливим завданням, яке вирішує дослідник під час проведення кореляційного аналізу, є якісна оцінка ступеню тісноти зв'язку між досліджуваними показниками на основі розрахованого коефіцієнту кореляції. Іншими словами, при яких значеннях коефіцієнту кореляції виявлений зв'язок є тісним, а при яких - слабким [26, 85].

Найбільш розповсюдженим методом якісної оцінки тісноти кореляційного зв'язку є розрахунок квадрату коефіцієнту кореляції, який отримав назву коефіцієнту детермінації. Якщо величина коефіцієнту детермінації >0,85, коректно говорити про існування дуже тісного кореляційного зв'язку, коли більше 75 % варіювання залежної змінної обумовлено варіюванням незалежної змінної. Існуванню тісного зв'язку відповідає інтервал значень коефіцієнту детермінації від 0,85 до 0,7; значення коефіцієнту детермінації, менші 0,7, відповідають слабкому зв'язку [26, 85].

Наступним етапом аналізу зв'язків між досліджуваними показниками є регресійний аналіз, метою якого є отримання кількісних залежностей між досліджуваними показниками. Розділ статистики, який призначений для вирішення подібного роду задач, називається регресійним аналізом; мірою кількісного вираження зв'язку є рівняння регресії.

Всі розрахунки коефіцієнтів кореляції, детермінації та побудова рівнянь регресії, проведені у даній роботі, виконувались за допомогою статистичного програмного пакету STATISTICA v 6.0 [84]

2.2.3.3 Розрахунки показників інтенсивності міграції важких металів в агроландшафтах (індекс геохімічного розсіювання та елювіально-акумулятивний коефіцієнт)

Для характеристики інтенсивності міграції важких металів в межах природних територіальних комплексів, або ландшафтів, була розроблена велика кількість чисельних індексів, докладний перелік яких наведений у роботі Ю.М. Дмитрука [27]. Але, за думкою М.А. Глазовської [16-18], найбільш повно характеризують міграційну здатність металів такі показники, як коефіцієнт геохімічного розсіювання та елювіально-акумулятивний коефіцієнт. Перший із них розраховується як відношення концентрації важкого металу у обстеженій ділянці ґрунтового покриву до фонового вмісту того ж металу. Значення індексу менше одиниці свідчить про наявність процесів розсіювання елементу; у випадку, коли коефіцієнт перевищує одиницю, має місце, навпаки, акумуляція досліджуваного елементу в ґрунті. Цей коефіцієнт застосовується для характеристики переважно латеральної міграції важких металів, наприклад, на території водозборів в напрямку від лінії вододілу до річкових заплав.

Другий показник, елювіально-акумулятивний коефіцієнт, використовується для характеристики вертикального розподілу важких металів в ґрунтовому профілі.

Він розраховується як відношення вмісту конкретного металу в досліджуваному ґрунтовому горизонті до вмісту того ж металу у материнській породі.

Значення коефіцієнту, більше за одиницю, свідчить про переважання процесів акумуляції досліджуваного металу в ґрунтовому профілі; у випадку, коли коефіцієнт менший за одиницю, навпаки, переважають елювіальні процеси (вимивання металу із досліджуваного горизонту).

2.2.3.4 Коефіцієнти накопичення та коефіцієнти переходу ВМ у ланці "ґрунт-рослина"

Для оцінки інтенсивності міграції цинку, міді, свинцю та кадмію із ґрунту в основну (зерно, насіння) та побічну (солома, стебло) рослинницьку продукцію нами були розраховані такі кількісні характеристики, як коефіцієнти переходу та коефіцієнти накопичення [2,38,44]. Розрахункові формули для цих показників наведені нижче.

Розрахункові формули для визначення коефіцієнтів переходу та коефіцієнтів накопичення важких металів із гнуту в рослини:

Розділ № 3. Результати досліджень поведінки важких металів в ґрунтах

3.1 Дослідження особливостей просторового розподілу вмісту важких металів в ґрунтах Миколаївської області

За результатами 9 туру агрохімічної паспортизації земель було виявлено середньозважені концентрації.

Таблиця 3.1 Середньозважені концентрації важких металів в ґрунтах Миколаївської області

Елемент	Середньозважений вміст в ґрунтах області, мг/кг	ГДК, мг/кг
цинк	0,4 ± 0,006	23
мідь	0,31 ± 0,01	3
кобальт	0,4 ± 0,005	5
кадмій	0,105 ± 0,001	0,7
свинець	1,67 ± 0,03	6

Цинк.

Переважна більшість обстежених ґрунтів (біля 98 %) має вміст рухомого цинку 0,9 мг/кг і менше, що відповідає дуже низькому та низькому рівню забезпеченості.

Ґрунти з високим вмістом цинку займають менше 1% площ.

Рисунок 3.1 Розподіл площ ґрунтів за вмістом рухомого цинку, % від обстеженої: а - VIII тур, б - IX тур агрохімічного обстеження

Від 54% до 77% становить частка ґрунтів з дуже низьким рівнем забезпеченості рухомим цинком у Арбузинському, Березнегуватському, Братському, Веселинівському та Первомайському районах.

Середньозважений показник вмісту рухомого цинку становить 0,40 ± 0,06 мг/кг.

Таким чином, обстеженням виявлено, що рівень забезпеченості ґрунтів Миколаївської області рухомими формами цинку низький. Зі значним зменшенням обсягів застосування органічних добрив практично припинилось повернення у ґрунт мікроелементів. Застосування ж тієї кількості мінеральних добрив, яке направлено на живлення рослин макроелементами, не в змозі компенсувати втрати мікроелементів з ґрунту, які відчужуються з врожаєм [52].

Мідь. Результати 9 туру агрохімічного обстеження показують, що вміст рухомих форм міді в ґрунтах Миколаївської області є дуже низьким. Середньозважений вміст рухомої міді по області складає 0,31 ± 0,01 мг/кг.

Відсоток площ ґрунтів області із дуже низьким вмістом міді складає 97 % від обстеженої площі та практично не змінився у порівнянні із попереднім туром (97,45%) (Рис. 3.2.).

Рисунок 3.2 Розподіл площ ґрунтів за вмістом рухомого міді, % від обстеженої: а - VIII тур, б - IX тур агрохімічного обстеження

Статистична оцінка відмінностей між середньозваженними показниками вмісту рухомої міді по районах області (Рис.3.3.) показала [60,76], що достовірно нижчими від середньообласного рівня концентраціями характеризуються ґрунти Братського, Врадіївського, Кривоозерського та Казанківського районів. Всі ці райони розташовані на північних кордонах Миколаївської області; на території Кривоозерського та Врадіївського проходить межа між природними зонами Лісостепу та Степу. Найбільш ймовірно, що низький вміст міді в ґрунтах цих районів має зонально-географічну природу.

Рисунок 3.3 Середньозважений вміст рухомих форм міді у ґрунтах по районах області в шарі ґрунту 0-25 см

Райони з достовірно вищим від середньообласного вмістом рухомої міді в ґрунтах відносяться до різних ґрунтово-кліматичних природних підзон і провінцій. Це Вознесенський, Жовтневий, Миколаївський, Очаківський та Снігурівський адміністративні райони. На їх території компактно розташовані великі масиви багаторічних насаджень - садів та виноградників: ВАТ "Зелений Гай" у Вознесенському, державна сортодослідна дільниця багаторічних насаджень у Жовтневому, "ВАТ" Радсад у Миколаївському районах, колишній плодорадгосп "Садовий" у Снігурівському. У Очаківському районі зосереджені найбільші площі виноградників - як діючих, так і знятих з експлуатації (4,02 тис. га). Підвищений вміст міді в ґрунтах цих районів обумовлений забрудненням земель під садами та виноградниками міддю внаслідок застосування мідьвмісних фунгіцидів. Підтвердження цьому є кількість випадків виявлення забруднення ґрунтів міддю у концентраціях, вищих від ГДК (3,0 мг/кг), а також максимальні концентрації цього елементу, виявлені в ґрунтах вищеозначених районів що видно з Таблиці 3.2.

Таблиця 3.2 Максимальні концентрації міді та кількість випадків перевищення її вмісту над ГДК для районів із поширенням багаторічних насаджень

Район	Максимальний вміст міді, мг/кг	Кількість випадків перевищення ГДК, штук
Вознесенський	7,54	23
Жовтневий	5,55	5
Миколаївський	9,73	23
Очаківський	4,14	1
Снігурівський	4,05	1

Аналіз результатів показує, що всі випадки перевищення вмісту у ґрунтах рухомих форм міді понад ГДК виявлені у цих 5 районах.

Узагальнення та оцінка результатів досліджень вмісту міді показує, що на землях, зайнятих діючими та виведеними із експлуатації багаторічними насадженнями, значний відсоток площ ґрунтів забруднений міддю і потребує постійного контролю за динамікою вмісту цього металу в ґрунтах та інших компонентах агроландшафтів - природних водах та біоті. Загальна територія таких земель не перевищує 1 % від площі сільськогосподарських угідь. На іншій території Миколаївській області рівень забезпечення ґрунтів рухомими сполуками міді є дуже низьким. Головною причиною дефіциту мікроелементу є негативний баланс між відчуженням міді товарною частиною врожаю (середній вміст міді в зерні пшениці, вирощеної у Миколаївської області, складає 3-6 мг/кг, в насінні соняшнику - 9-11 мк/кг) та поверненням її у ґрунт з органічними добривами, які нині практично не застосовуються.

Деяке уявлення про оптимальний вміст міді в ґрунтах області, а, отже, про масштаби втрат цього елементу в ґрунтах, може дати аналіз сучасного вмісту рухомої міді в ґрунтах балок та пасовищ на території районів, де збереглись залишки природної степової рослинності дає Таблиця 3.3.

Таблиця 3.3 Порівняння вмісту рухомих форм міді в ґрунтах пасовищ та в цілому по районах області (9 тур агрохімічного обстеження)

Район	Середньозважений вміст міді в ґрунтах пасовищ, мг/кг	Середнєзважений вміст міді по району, мг/кг
Баштанський	0,65 ± 0,03	0,259 ± 0,01
Березнегуватський	0,62 ± 0,26	0,291 ± 0,01
Доманівський	0,62 ± 0,02	0,269 ± 0,01
Єланецький	0,85 ± 0,03	0,433 ± 0,01

Аналіз результатів показує, що в таких ґрунтах вміст міді мінімум в 2 рази перевищує її середньозважені показники по районах. Отже, для оптимізації вмісту цього мікроелемента в ґрунтах Миколаївської області потрібно подвоїти вміст її рухомих форм у ґрунтах, що на сьогодні є нереальним.

Кобальт. За результатами 9 туру агрохімічного обстеження, ґрунти Миколаївської області мають дуже низький та низький рівень забезпечення рухомими формами кобальту (Таб. 3.1 та Рис. 3.4.).

Середньозважений вміст цього елементу складає 0,4 ± 0,005 мг/кг ґрунту.

Рисунок 3.4 Середньозважений вміст рухомих форм кобальту у ґрунтах по районах області в шарі ґрунту 0-25 см

Виділяються три компактно розташованих райони, де середньозважений вміст кобальту в ґрунтах достовірно вищий та за існуючою градацією відноситься до низького рівня. Це Веселинівський (0,56 мг/кг), Вознесенський 0,56 мг/кг) та Єланецький 0,63 мг/кг) райони.

Кадмій та свинець. Загальна кількість випадків забруднення ґрунтів кадмієм в концентраціях, вищих за ГДК, за період 9 туру становила 34 рази.

Аналогічний показник для свинцю становить 189 випадків.

Відмінності між забруднення земель Миколаївської області цими елементами полягають у характері забруднення та особливостях просторового розподілу. Для кадмію характерний локальний характер забруднення: забруднені ділянки мають невеликі площі. Забруднення ґрунтів свинцем спостерігається практично на всій території області, за винятком зоні Лісостепу (Врадіївський та Кривоозерський райони).

Для детального дослідження характеру просторового розподілу забруднень важкими металами і оцінки впливу природних та антропогенних факторів ми провели групування адміністративних районів за природно-кліматичними зонами та ґрунтово-кліматичними округами.

Зазначені вище особливості ґрунтового покриву різних частин території Миколаївської області в значній мірі обумовлюють характер та інтенсивність забруднення ґрунтового покриву важкими металами

Звертає на себе увагу велика нерівномірність просторового розподілу концентрацій важких металів в ґрунтах, а також велика різниця між середніми та максимальними рівнями забруднення (Рис. 3.5 - 3.6.).

Нижче, в Таблиці 3.4 представлені зведені дані по середнім та максимальним відсоткам забруднення ґрунтових зразків кадмієм та свинцем понад ГДК у розрізі природних ґрунтових округів чорноземів.

Як видно з наведених даних, найбільш "проблемними" є території Дніпровсько-Дністрвського та Азово-Причорноморського ґрунтових округів, тобто північно-західна частина та південно-східна частини області. Причому такий розподіл характерний як для кадмію, так і для свинцю.

Рисунок 3.5 Середньозважений вміст рухомих форм кадмію у ґрунтах по районах області у шарі ґрунту 0-25 см

Подальший аналіз причин забруднення ми проводили, використовуючи метод кореляційного аналізу. Об'єктом аналізу були залежності між вмістом металів в парах "мідь-свинець” та "кадмій-свинець” окремо для територій адміністративних райноів, зайнятих багаторічними насадженнями та територій під геоакумулятивними геохімічними ландшафтами (днища балок та річкові заплави, а також безстічні пониження (поди)) [60].

Рисунок 3.6 Середньозважений вміст рухомих форм свинцю у ґрунтах по районах області у шарі ґрунту 0-25 см

Оскільки антропогенний характер забруднення ґрунтів області міддю можна вважати доведеним для територій під багаторічними насадженнями, то наявність достовірної кореляції між вмістом міді та інших металів може свідчити про спільні механізми забруднення ґрунтів на цих територіях.

Таблиця 3.4 Забрудненість ґрунтів Миколаївської області кадмієм та свинцем

Природно-кліматичні зони Та ґрунтові округи	Елементи
	кадмій	свинець
	відсоток забруднень понад ГДК, %	відсоток забруднень понад ГДК, %
	середній	максимальний	середній	максимальний
Зона Лісостепу (Врадіївський, Кривоозерський р-ни)	0	0	0	0
Підзона північного Степу, Дніпровсько-Дністровський ґрунтовий округ (Первомайський, Арбузинський, Братський, Вознесенський, Доманівський, Веселинівський Єланецький р-ни)	0,21	1,27	2,23	6,93
Підзона південного Степу, Дністровсько-Інгульський ґрунтовий округ (Миколаївський, Новодеський, Березанський Очаківський р-ни)	0	0	1,02	2,31
Підзона південного Степу, Азово-Причорноморський ґрунтовий округ (Баштанський, Новобузький, Казанківський, Березнегуватський, Снігурівський Жовтневий р-ни)	0,30	1, 19	2,17	8,89
В середньому по області	0,34	0,34	1,88	1,88

Як показали результати аналізу, такої кореляції як для територій районів (Рис. 3.7.), так і для зон з багаторічними насадженнями (Рис. 3.8.) не існує, тобто причини забруднення ґрунтів області міддю та свинцем різні.

Рисунок 3.7 Результати кореляційного аналізу між вмістом рухомих форм міді та свинцю - територія адміністративного району (на прикладі Вознесенського району)

Рисунок 3.8 Результати кореляційного аналізу між вмістом рухомих форм міді та свинцю - територія під багаторічними насадженнями (на прикладі Вознесенського району).

Інші результати отримані при кореляційному аналізі залежності між вмістом свинцю та міді, а також свинцю та кадмію для територій геоакумулятивних ландшафтів (Рис. 3.9 та 3.10). Дуже високі значення коефіцієнтів детермінації вказують на існування поліметалічного забруднення цих земель внаслідок природних процесів ландшафтно-геохімічного концентрування.

Рисунок 3.9 Результати кореляційного аналізу між вмістом рухомих форм міді та свинцю - території яружно-балочних систем та подів (на прикладі Березнегуватського району)

Рисунок 3.10. Результати кореляційного аналізу між вмістом рухомих форм кадмію та свинцю - території яружно-балочних систем та подів (на прикладі Березнегуватського району)

Таким чином, можна стверджувати про наявність двох джерел забруднення ґрунтового покриву області важкими металами:

· антропогенного монометалічного, напряму пов'язаного із сільськогосподарським виробництвом (застосування металовмісних препаратів на багаторічних насадженнях); характерний в умовах області лише для міді;

· переважно природного поліметалічного внаслідок процесів ландшафтно-геохімічного концентрування; характерний в умовах області для всіх досліджених металів.

3.1.1 Нормативна оцінка отриманих результатів

За абсолютними значеннями концентрації важких металів, які були виявлені під час досліджень, є незначними, тобто про широкомасштабне забруднення території області важкими металами говорити не можна.

Для кількісної оцінки ступеню металевого забруднення ґрунтів в літературі найчастіше застосовується сумарний індекс забруднення (Сз), який математично є сумою добутків від ділення фактичного вмісту кожного металу на його ГДК, поділеною на кількість елементів, що оцінюються [5].

Таблиця 3.5 Данні для розрахунку Сз для Миколаївської області

Елемент	ГДК, мг/кг	Фактичний вміст, мг/кг	Парціальні індекси для елементу
цинк	23	0,4	0,017391
мідь	3	0,314	0,104667
кобальт	5	0,4	0,08
кадмій	0,7	0,105	0,15
свинець	6	1,67	0,278333

Сумарний індекс забруднення (Сз) важкими металами для Миколаївської області дорівнює - 0,126.

Незначна величина індексу Сз також підтверджує не забрудненість переважної частини території області важкими металами.

Аналіз парціальних індексів для кожного металу показує, що найбільш критичним для області є свинцеве забруднення (Сз_Pb = 0,278); далі по значенню слідує забруднення кадмієм та міддю. Дуже низькі значення Сз для кобальту та особливо цинку свідчать, що ці важкі метали для нашої області не є забруднювачами, а навпаки - мікроелементами, що активно розсіюються та знаходяться у дефіциті в ґрунтовій компоненті агроландшафтів.

3.2 Дослідження геопросторових характеристик розподілу важких металів на територіях великих водозборів

Для Миколаївської області, зокрема для її південно-західної частини, територія якої зрошується водою з Дніпра, актуальним є оцінка рівня забруднення земель важкими металами.

Нами був проведений просторовий аналіз результатів еколого-токсикологічного моніторингу ґрунтів на території північно-західної частини Березнегуватського району Миколаївської області. Район досліджень включає вододільну територію між басейнами Дніпра та Південного Бугу, а також частину долини річки Висунь в координатах від 32.6372 до 32.9583 град з. д. та від 47.144 до 47.5587 град п. ш (Додаток 4.). Вивчався просторовий розподіл вмісту рухомих фосфатів, рухомого калію, рН, гумусу, рухомих форм (що екстрагуються 1М ацетатно-амонійним буфером з рН 4,8) кадмію, свинцю, міді, цинку та кобальту [55,56].

Алгоритм просторового аналізу включав:

· Географічну прив'язку елементарних ділянок відбору ґрунтових зразків;

· Побудову цифрових картограм просторового аналізу (Додаток 5);

· Геостатистичний аналіз (побудову ізоліній забруднення методом крігінгу);

· Статистичний аналіз закономірностей просторового розподілу елементів-забруднювачів.

Результати геостатистичного аналізу просторового розподілу вищезазначених параметрів показали:

· Наявність значного градієнту концентрації всіх токсичних елементів у широтному напрямку, тобто від вододілу до річкової заплави (коефіцієнт кореляції для залежності між відстаню від лінії вододілу та концентрацією складає від 0,5 для міді до 0,67 для кадмію);

· Відсутність достовірно вираженого градієнту концентрації токсичних елементів в мерідіональному напрямку;

· Наявність двох зон концентрування токсичних елементів: перша, більш виражена, приурочена до геоакумулятивних ландшафтів річкових заплав, друга приурочена до сильнозмитих схилових ґрунтів на делювії карбонатних порід (Рис. 3.11.).

Рисунок 3.11. Ізолінії забруднення земель досліджуваної території кадмієм

3.3 Дослідження вертикального розподілу важких металів в ґрунтовому профілі в залежності від генетичних властивостей ґрунтів та ступеню антропогенного впливу

В результаті багаторічних досліджень на території Миколаївської області (природно-кліматичні умови Степу та Сухого Степу) нами були проаналізовані вертикальні розподіли основних важких металів: міді, цинку, свинцю, кадмію та кобальту, по генетичним горизонтам основних ґрунтів Півдня України - чорноземів звичайних, чорноземів південних та темно-каштанових ґрунтів. Вміст екстрагованих 1М кислотою форм ВМ визначали методом полуменевої атомної абсорбції за методиками, описаними у розділі 2.2.2 [47,83].

Для екологічної оцінки отриманих результатів нами були розраховані елювіально-акумулятивні коефіцієнти для ґрунтів підзони північного Степу, підзони південного Степу та сухостепової зони. Розрахунки елювіально акумулятивних коефіцієнтів проводили за методиками Глазовської М. А та Дмитрука Ю. М (розділ 2.2.3.3) [16-18, 27].

Результати розрахунків показують (Таб.3.6.), що забруднення ґрунтового покриву досліджуваної території токсичними важкими металами (кадмієм та свинцем) не спостерігається. Для біофільних елементів (цинк, кобальт та мідь) спостерігається помірна акумуляція в гумусовому горизонті.

Регіональні різноманіття в поведінці металів найбільш яскраво прослідковується для міді. Має місце забруднення ґрунтів цим металом на території Сухостепової зони, де сконцентровано основне виробництво винограду в регіоні.

Таким чином, за рівнем забруднення важкими металами більшу частину території Миколаївської області можна оцінити як екологічно безпечну. Критичною являється зона Сухого Степу, що робить необхідним розробку ефективних методів рекультивації забруднених міддю ґрунтів для повторного вирощування багаторічних насаджень.

Виявлено неоднорідності величин акумуляції-розсіювання металів навіть в межах природно-кліматичних підзон.

Таблиця 3.6 Елювіально-акумулятивні коефіцієнти важких металів для ґрунтів Півдня України

Мідь
ГГ*	Північний Степ	Південний Степ	Сухий Степ
	серед.	мін.	макс.	серед.	мін.	макс.	серед.	мін.	макс.
Hорн.	0,97	0,75	1,58	1,00	0,79	1,37	3,39	0,84	7,40
H	0,78	0,70	0,86	0,97	0,82	1,14	2,08	0,99	8,49
Hp (k)	0,83	0,72	0,93	0,98	0,89	1,24	1,01	0,77	1,32
Ph (k)	0,89	0,77	0,97	0,95	0,90	1,27	0,92	0,76	1,09
P (h) k	0,94	0,77	1,07	1,01	0,92	1,11	0,97	0,92	1,02
Pk	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00
Цинк
ГГ*	Північний Степ	Південний Степ	Сухий Степ
	серед.	мін.	макс.		серед.	мін.	макс.		серед.
Hорн.	1,26	1,08	1,41	1,30	1,01	2,45	1,54	1,05	2,38
H	1,06	0,90	1,50	1,07	0,87	2,24	1,17	0,99	2,52
Hp (k)	1,00	0,89	1,25	1,03	0,88	2,04	0,99	0,91	1,15
Ph (k)	0,97	0,90	1,07	1,01	0,77	1,77	0,96	0,78	1,05
P (h) k	0,98	0,93	1,04	1,07	0,93	1,83	1,01	0,90	1,10
Pk	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00
Кадмій
ГГ*	Північний Степ	Південний Степ	Сухий Степ
	серед.	мін.	макс.		серед.	мін.	макс.		серед.
Hорн.	0,666	0,557	1,000	0,680	0,355	1,270	0,413	0,263	0,666
H	0,759	0,536	1,363	0,628	0,258	0,873	0,484	0,387	0,822
Hp (k)	0,932	0,622	1,544	0,704	0,463	1,141	0,719	0,417	1,186
Ph (k)	1,131	0,965	1,819	0,836	0,527	1,227	1,045	0,914	1,269
P (h) k	1,114	0,930	1,456	0,888	0,581	1,272	1,046	0,911	1,125
Pk	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000	1,000
Свинець
ГГ*	Північний Степ	Південний Степ	Сухий Степ
	серед.	мін.	макс.		серед.	мін.	макс.		серед.
Hорн.	0,82	0,67	1,29	0,83	0,72	1,13	0,72	0,35	1,01
H	0,90	0,67	1,58	0,79	0,65	0,93	0,62	0,42	0,95
Hp (k)	1,01	0,73	1,67	0,90	0,67	1,04	0,75	0,53	1,06
Ph (k)	1,05	0,78	1,58	0,92	0,73	1,22	1,03	0,87	1,29
P (h) k	1,10	0,95	1,48	1,00	0,91	1,10	1,08	0,99	1,25
Pk	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00
Кобальт
ГГ*	Північний Степ	Південний Степ	Сухий Степ
	серед.	мін.	макс.		серед.	мін.	макс.		серед.
Hорн.	1,53	1,14	2,15	1,40	1,16	1,57	1,15	0,43	2,23
H	1,26	0,96	1,75	1,23	1,12	1,51	1,01	0,49	1,97
Hp (k)	1,21	1,01	1,65	1,16	0,96	1,36	0,89	0,53	1,40
Ph (k)	1,12	0,91	1,40	1,13	0,95	1,29	1,07	0,91	1,39
P (h) k	1,06	0,91	1,30	1,05	0,86	1,13	1,11	0,97	1,46
Pk	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00	1,00

Примітка: ГГ* - генетичні горизонти

3.4 Дослідження динаміки вмісту рухомих форм важких металів у ґрунтах мережі стаціонарних моніторингових майданчиків

Одним із головних завдань моніторингу ґрунтів у мережі стаціонарних спостережень є створення моделей, що описують зміни стану ґрунтів під впливом природних та антропогенних факторів різної інтенсивності. Таке завдання вимагає нових підходів до опрацювання результатів досліджень. В сучасному екологічному ґрунтознавстві дедалі більшого поширення набуває методологія оцінки стану ґрунту не за окремими (парціальними) агрохімічними та фізико-хімічними показниками, а з урахуванням комплексу факторів, генетично притаманних даному типу ґрунтів.

Враховуючи досить велике різноманіття природно-кліматичних, орографічних та ландшафтно-геохімічних умов Миколаївської області, ми вважаємо, наприклад позбавленим сенсу розрахунки та оцінки середніх по регіональній мережі спостережень значень показників якісного стану ґрунтів. Такі розрахунки за результатами (Таб. 3.7.), потрібні лише для отримання "базової лінії", від якої можна далі починати групування ґрунтів моніторингової мережі за генетичними та ландшафтно-геохімічними ознаками.

Таблиця 3.7 Середні показники якісного стану ґрунтів мережі моніторингу

Показник стану ґрунтів	Параметри статистики
	обсяг виборки, проб	середнє арифметичне	середнє квадратичне відхилення	Довірчий інтервал (Р=0,95)
обмінна кислотність (рНkcl)	53	6,66	0,64	0, 19
гумус, %	53	3,93	0,79	0,24
ємність катіонного обміну, м*екв/100 г	53	39,9	6,8	2,1
кислото розчинний цинк	53	7,51	1,55	0,46
кислоторозчинна мідь	53	4, 19	0,93	0,27
кислото розчинний кобальт	53	5,80	0,93	0,27
кислото розчинний кадмій	53	0,23	0,08	0,02
кислото розчинний свинець	53	5,24	1,13	0,33

Як видно із наведених даних, більшість показників характеризується великою дисперсією. Тобто оцінки динаміки змін конкретних показників у часі будуть дуже ускладненими.

Нами була зроблена спроба роздільного статистичного аналізу показників якісного стану для основних груп зональних ґрунтів області, які найбільш повно репрезентовані у мережі моніторингу - чорноземів південних, чорноземів звичайних мало гумусних та чорноземів звичайних середньо гумусних. Для останніх окремо обраховувались середньо змиті та карбонатні відміни.

Результати розрахунків, наведені у Таблицях 3.8 - 3.12., показують існування генетичних відмінностей між виділеними групами ґрунтів за такими показниками, як ємність катіонного обміну, масова частка гумусу. Група чорноземів карбонатних достовірно відрізняється за показником актуальної кислотності.

Таблиця 3.8 Середні показники якісного стану ґрунтів мережі моніторингу чорноземи південні

Показник стану ґрунтів	Параметри статистики
	обсяг виборки, проб	середнє арифметичне	середнє квадратичне відхилення	Довірчий інтервал (Р=0,95)
обмінна кислотність (рНkcl)	6	7,04	0,34	0,34
гумус, %	6	2,83	0,32	0,36
ємність катіонного обміну, м*екв/100 г	6	37,75	4,5	4,41
кислото розчинний цинк	6	6,76	0,62	0,61
кислоторозчинна мідь	6	5,81	0,73	0,72
кислото розчинний кобальт	6	6,46	0,24	0,24
кислото розчинний кадмій	6	0, 200	0,095	0,083
кислото розчинний свинець	6	5,46	0,52	0,51

Попередніми розрахунками не виявлено чітких зональних закономірностей розподілу важких металів в ґрунтах. Можливою причиною є існування часової динаміки цих показників; для вирішення цього питання потрібні більш довгострокові спостереження.

Таблиця 3.9 Середні показники якісного стану ґрунтів мережі моніторингу чорноземи звичайні малогумусні

Показник стану ґрунтів	Параметри статистики
	обсяг виборки, проб	середнє арифметичне	середнє квадратичне відхилення	Довірчий інтервал (Р=0,95)
обмінна кислотність (рНkcl)	11	6,35	0,54	0,40
гумус, %	11	3,83	0,26	0, 19
ємність катіонного обміну, м*екв/100 г	11	38,3	5,0	3,7
кислото розчинний цинк	11	7,59	1,15	0,85
кислоторозчинна мідь	11	4,37	0,52	0,38
кислото розчинний кобальт	11	5,98	0,56	0,41
кислото розчинний кадмій	11	0,137	0,055	0,041
кислото розчинний свинець	11	4,92	1,12	0,83

Таблиця 3.10. Середні показники якісного стану ґрунтів мережі моніторингу чорноземи звичайні середньогумусні

Показник стану ґрунтів	Параметри статистики
	обсяг виборки, проб	середнє арифметичне	середнє квадратичне відхилення	Довірчий інтервал (Р=0,95)
1	2	3	4	5
обмінна кислотність (рНkcl)	18	6,59	0,67	0,32
гумус, %	18	3,99	0,59	0,28
ємність катіонного обміну, м*екв/100 г	18	42,0	7,1	3,4
1	2	3	4	5
кислото розчинний цинк	18	7,30	0,94	0,44
кислоторозчинна мідь	18	3,95	0,53	0,25
кислото розчинний кобальт	18	5,74	0,65	0,31
кислото розчинний кадмій	18	0,160	0,083	0,039
кислото розчинний свинець	18	4,92	1,12	0,83

Таблиця 3.11. Середні показники якісного стану ґрунтів мережі моніторингу чорноземи звичайні середньозмиті

Показник стану ґрунтів	Параметри статистики
	обсяг виборки, проб	середнє арифметичне	середнє квадратичне відхилення	Довірчий інтервал (Р=0,95)
обмінна кислотність (рНkcl)	7	6,51	0,79	0,58
гумус, %	7	3,61	0,64	0,47
ємність катіонного обміну, м*екв/100 г	7	35,9	5,1	3,8
кислото розчинний цинк	7	7,66	1,90	1,41
кислоторозчинна мідь	7	4,00	1,11	0,82
кислото розчинний кобальт	7	5,70	0,96	0,71
кислото розчинний кадмій	7	0,14	0,06	0,05
кислото розчинний свинець	7	4,77	0,83	0,61

Таблиця 3.12. Середні показники якісного стану ґрунтів мережі моніторингу чорноземи звичайні середньо-гумусні карбонатні

Показник стану ґрунтів	Параметри статистики
	обсяг виборки, проб	середнє арифметичне	середнє квадратичне відхилення	Довірчий інтервал (Р=0,95)
обмінна кислотність (рНkcl)	4	7,26	0,09	0,08
гумус, %	4	4,35	0,47	0,46
ємність катіонного обміну, м*екв/100 г	4	47,67	5,51	6,23
кислото розчинний цинк	4	6,79	1,09	1,07
кислоторозчинна мідь	4	3,53	0,53	0,52
кислото розчинний кобальт	4	5,99	0,79	0,78
кислото розчинний кадмій	4	0,21	0,07	0,07
кислото розчинний свинець	4	5,86	0,24	0,23

Підсумовуючи результати попереднього аналізу показників якісного стану ґрунтів мережі моніторингових ділянок, слід відмітити, що показники агрохімічного, фізико-хімічного, хіміко-токсикологічного стану ґрунтів Миколаївської області характеризуються значною варіабельністю.

Розділ № 4. Результати досліджень акумуляції важких металів біомасою основних сільськогосподарських культур

Результати контролю рослинницької продукції на вміст токсичних елементів [61, 78, 80] показує відсутність істотних відмінностей між рівнями вмісту важких металів в культурах по роках дослідження.

В Таблицях 4.1 - 4.4 наведені результати аналізу вмісту важких металів в основній та побічній рослинницькій продукції, що вирощується у Миколаївській області.

Таблиця 4.1 Статистичні параметри накопичення Cu товарною частиною урожаю зернових, зернобобових та олійних культур.

Культура	Рік	Обсяг виборки, проб	Середній вміст, мг/кг	Максимальний вміст, мг/кг	Довірчий інтервал (Р=0,05), мг/кг	ГДК, мг/кг
пшениця	2010	115	3,54	4,89	0,08	10
	2011		3,98	9,47	0,14
кукурудза	2010	41	1,29	2,22	0,08	10
	2011		1,23	1,75	0,47
ячмінь	2010	45	3,64	4,46	0,12	10
	2011		4,01	5,78	0,31
соя	2010	1	9,1	9,86	0,37	10
	2011		10,5	12,5	2,8
соняшник	2010	307	12,17	15,1	0,14	н/норм
	2011		12,86	16,62	0,51
ріпак	2010	47	2,12	3,78	0,08	н/норм
	2011		2,76	3,18	0,08

Гранично допустимі концентрації міді у різних видах продукції, регламентовані діючою НД, відрізняються в чотири рази: від 5,0 мг/кг для овочів, фруктів, виноматеріалів до 20,0 мг/кг у висівках. ГДК для зернових та зернобобових становить 10,0 мг/кг.

Статистичний аналіз рівнів вмісту міді в залежності від біологічних особливостей (виду) культури показав, що середні концентрації міді в товарній частині врожаю зернових, зернобобових та олійних культур відрізняються на порядок.

Таблиця 4.2 Статистичні параметри накопичення Zn товарною частиною урожаю зернових, зернобобових та олійних культур

Культура	Рік	Обсяг виборки, проб	Середній вміст, мг/кг	Максимальний вміст, мг/кг	Довірчий інтервал (Р=0,05), мг/кг	ГДК, мг/кг
пшениця	2010	115	22,06	26,85	0,43	50
	2011		19,98	27,75	0,55	50
кукурудза	2010	41	15,05	19,92	0,57	50
	2011		13,09	20,95	8,2	50
ячмінь	2010	45	24,18	30,16	0,9	50
	2011		21,57	32,67	1,21	50
соя	2010	14	33,84	43,59	2,37	50
	2011		31,89	36,4	8,7
соняшник	2010	307	35,41	48,36	0,42	н/норм
	2011		32,52	38,37	0,88
ріпак	2010	47	29,62	34,62	0,72	н/норм
	2011		25,99	31,39	1,32

Відмінності між середніми рівнями вмісту цинку в залежності від біологічних особливостей (виду) культури не такі великі, як у міді: різниця між мінімальною (кукурудза) та максимальною (соняшник) величинами - в 2 рази.

Таблиця 4.3 Статистичні параметри накопичення Cd товарною частиною урожаю зернових, зернобобових та олійних культур

Культура	Рік	Обсяг виборки, проб	Середній вміст, мг/кг	Максимальний вміст, мг/кг	Довірчий інтервал (Р=0,05), мг/кг	ГДК, мг/кг
пшениця	2010	115	0,05	0,09	0,003	0,1
	2011		0,064	0,114	0,004	0,1
кукурудза	2010	41	0,056	0,061	0,002	0,1
	2011		0,1	0,125	0,017
ячмінь	2010	45	0,05	0,08	0,005	0,1
	2011		0,067	0,103	0,007
соя	2010	14	0,09	0,1	0,01	0,1
	2011		0,087	0,09	0,007
соняшник	2010	307	0,22	0,36	0,004	н/норм
	2011		0, 196	0,306	0,016
ріпак	2010	47	0,11	0,15	0,006	н/норм
	2011		0,111	0,14	0,005

Таблиця 4.4 Статистичні параметри накопичення Pb товарною частиною урожаю зернових, зернобобових та олійних культур

Культура	Рік	Обсяг виборки, проб	Середній вміст, мг/кг	Максимальний вміст, мг/кг	Довірчий інтервал (Р=0,05), мг/кг	ГДК, мг/кг
пшениця	2010	115	0,38	0,5	0,03	0,5
	2011		0,32	0,86	0,023	0,5
кукурудза	2010	41	0,41	0,5	0,44	0,5
	2011		0,49	0,6	0,14	0,5
ячмінь	2010	45	0,40	0,47	0,06	0,5
	2011		0,37	0,739	0,04	0,5
соя	2010	14	0,40	0,5	0,06	0,5
	2011		0,229	0,23	0,001	0,5
соняшник	2010	307	0,82	1,0	0,02	1,0
	2011		0,82	0,96	0,042	1,0
ріпак	2010	47	0,85	1,0	0,04	1,0
	2011		0,74	0,99	0,061	1,0

4.1 Залежність коефіцієнтів переходу ВМ в ланці "ґрунт-рослини" від властивостей елементу

Для оцінки інтенсивності міграції ВМ: цинку, міді, свинцю та кадмію із ґрунту в рослинницьку продукцію нами були розраховані кількісні характеристики - коефіцієнти переходу та коефіцієнти накопичення. Розрахункові формули для цих показників наведені в розділі 2.2.3.4.

Дослідження показали (Таб. 4.5), що інтенсивність переходу металів-мікроелементів (цинк, мідь) із ґрунту в основну рослинницьку продукцію більша, ніж в побічну.

Для металів-токсикантів (свинець та кадмій), навпаки - спостерігається більш інтенсивний їх перехід у побічну продукцію в порівнянні з основною.

Таблиця 4.5 Інтенсивність переходу важких металів із ґрунту в рослини для агроекосистем Миколаївської області

Культура, продукція	Вміст в рослинах, мг/кг сухої маси	Коефіцієнт переходу із ґрунту, (мг/кг) / (г/м2)
	Cu	Pb	Cd	Zn	Cu	Pb	Cd	Zn
1	2	3	4	5	6	7	8	9
Горох, зелена маса	7,82	4,90	0,29	38,49	6,51	3,42	6,08	21,65
Кукурудза, зелена маса
Кількість проб
Мінімальне значення	2,18	1,45	0,10	2,13	2,41	1,37	20,85	9,96
Середнє значення	3,54	2,40	0,13	3,43	3,75	2,01	24,26	14,29
Максимальне значення	5,11	4,05	0,16	4,52	5,97	3,61	29,88	17,88
СКВ	1,05	0,98	0,02	1,02	1,38	0,94	4,34	2,99
Кваріації, %	29,71	40,75	18,03	29,67	36,74	46,77	17,88	20,93
Кукурудза, зерно	0,59	0,07	0,03	12,35	0,67	0,06	0,85	7,52
Кукурудза, стебла	3,24	1,78	0,16	12,14	3,66	1,60	4,68	7,39
Пшениця, солома
Кількість проб
Мінімальне значення	0,61	0,60	0,07	3,15	0,66	0,77	5,37	1,37
Середнє значення	1,53	0,88	0,16	6,38	1,67	0,95	10,25	4,31
Максимальне значення	2,86	1,02	0,22	12,60	3,55	1,28	22,80	8,84
СКВ	1,06	0, 20	0,07	4,35	1,33	0,23	8,39	3,28
Кваріації, %	69, 19	22,30	45,76	68,21	79,58	24,56	81,86	76,23
Пшениця, зерно	3,26	0,22	0,04	17,31	4,05	0,27	3,78	12,58
Різнотрав?я, зелена масса
Кількість проб
Мінімальне значення	1,50	1,87	0,12	2,38	1,38	1, 19	15,34	7,94
Середнє значення	4,21	2,60	0,23	12,54	5,01	2,15	20,02	12,44
Максимальне значення	6,64	3,31	0,32	51,16	7,76	2,99	31,92	19,63
СКВ	1,75	0,47	0,08	16,25	1,99	0,66	5,32	3,49
Кваріації, %	41,54	18,07	33,52	129,62	39,83	30,79	26,56	28,04
Соняшник, насіння
Кількість проб
Мінімальне значення	11,33	0,73	0,14	35,56	10,98	0,56	3,50	18,53
Середнє значення	13,57	1,12	0, 19	41,93	15,27	1,07	6,17	23,63
Максимальне значення	16,49	1,41	0,22	48,31	18,26	1,40	9,48	25,98
СКВ	2,13	0,29	0,03	4,96	3,08	0,34	2,49	3,14
Кваріації, %	15,69	25,52	18,41	11,84	20,15	32,10	40,32	13,27
Соняшник, кошики
Кількість проб	6,81	2,05	0,24	6,36	6,74	1,85	7,55	3,29
Мінімальне значення	7,71	3,13	0,34	10,72	8,71	2,89	11,09	6,04
Середнє значення	8,25	3,84	0,44	17,86	10,83	3,39	18,84	9,84
Максимальне значення	0,55	0,76	0,07	4,79	1,61	0,60	4,44	2,66
СКВ	7,16	24,38	21,62	44,75	18,54	20,84	40,06	44,14
Кваріації, %	6,81	2,05	0,24	6,36	6,74	1,85	7,55	3,29
Соняшник, стебла
Кількість проб
Мінімальне значення	2,56	4,42	0,41	13,56	2,53	3,83	9,40	7,47
Середнє значення	5,11	5,62	0,49	20,84	5,77	5,16	16,10	11,67
Максимальне значення	8,51	8,35	0,59	27,34	10,38	6,47	24,60	14,15
СКВ	2,53	1,60	0,08	5,13	3,01	0,94	5,87	2,50
Кваріації, %	49,40	28,38	16,90	24,61	52,13	18,23	36,49	21,38
Соя, насіння
Кількість проб	9,36	1,08	0,09	37,39	9,32	0,79	1,91	15,03
Мінімальне значення	11,59	1,25	0,11	39,73	12,71	0,98	2,36	21,60
Середнє значення	13,81	1,42	0,13	42,07	16,10	1,16	2,80	28,18
Максимальне значення	3,15	0,23	0,03	3,31	4,80	0,27	0,62	9,30
СКВ	27,16	18,78	24,64	8,33	37,73	27,22	26,44	43,04
Кваріації, %	9,36	1,08	0,09	37,39	9,32	0,79	1,91	15,03
Соя, стебла
Кількість проб
Мінімальне значення	4,11	4,48	0,36	9,77	4,37	3,25	7,65	3,93
Середнє значення	4,25	4,76	0,39	16,38	4,58	3,70	8,45	9,66
Максимальне значення	4,39	5,04	0,42	22,99	4,79	4,14	9,25	15,40
СКВ	0, 20	0,40	0,05	9,35	0,30	0,63	1,13	8,11
Кваріації, %	4,66	8,35	11,55	57,07	6,50	16,95	13,40	83,94
Яблука, плоди
Ячмінь, солома
Кількість проб
Мінімальне значення	1,45	1,27	0,12	5,76	1,88	0,90	1,68	4,50
Середнє значення	2,17	2,45	0,21	12,38	2,29	1,63	5,56	6,41
Максимальне значення	2,90	3,63	0,31	19,00	2,71	2,35	9,44	8,32
СКВ	1,02	1,67	0,14	9,36	0,59	1,02	5,49	2,70
Кваріації, %	47,22	68,16	63,67	75,62	25,60	62,95	98,67	42,11

За коефіцієнтом накопичення чітко розділяються метали - мікроелементи від металів-токсикантів: для міді і особливо цинку спостерігається концентрування із ґрунту в рослини, для кадмію та свинцю - розсіювання.

4.2 Залежність коефіцієнтів переходу ВМ в ланці "ґрунт-рослини" від біологічних властивостей культури

За інтенсивністю біогенної міграції важких металів із ґрунту в основну продукцію досліджені культури утворюють такий ряд: