Search Results

Kationos felületaktív anyag, a hexadecilpiridinium-klorid (CPC) adszorpcióját vizsgáltuk különböző talajokon, üledékeken és ásványi őrleményeken. Valódi talajokon történő adszorbeálódásáról kevés irodalmi adat található. Célunk volt megha-tározni, hogy mely talajtulajdonságok befolyásolják leginkább a tenzid megkötődé-sét.

A minták ásványos összetételének meghatározása röntgen-pordiffrakcióval (XRD) történt. Ez alapján hat csoportra tudtuk elkülöníteni: 1. Szmektites (kis rétegtöltésű montmorillonitos) talajok; 2. Vermikulitos talajok; 3. Szmektitet is tartalmazó illites minták; 4. Klorit/vermikulit tartalmú talajok; 5. Illit és klorit tartalmú talajok; 6. Nagy kvarctartalmú minták.

A minták felületaktív anyaggal történő kezelése az ún. „elárasztásos módszerrel” (static equilibrium experiments) valósult meg.

A CPC oldat koncentrációjának függvényében ábrázoltuk a minták által adszor-beált tenzidmennyiségét, majd a mérési pontokra Langmuir-típusú izotermát illesz-tettünk. Az adszorpciós izotermák segítségével meghatároztuk a vizsgált adszorbensek hidrofóbizálásához szükséges fajlagos tenzidmennyiségeket, amely mellett feltételeztük, hogy a talajszemcsék felületén monomolekuláris tenzidborítottság alakul ki. Az illesztett görbe telítődő jelleget mutat és első szakasza nagy affinitású H-típusra utal. Logaritmikus skálán ábrázoltuk a tenzidadszorpciós értékeket és megállapítottuk, hogy az egyes minták monomolekuláris rétegborítottságához szükséges tenzidmennyiségek mintánként általában szignifikánsan eltérőek. A fajlagos CPC mennyiségét a nagy agyagtartalmú, szmektites minták esetében találtuk a legnagyobbnak, a kvarchomok mintáét pedig a legkisebbnek.

Vizsgáltuk, hogy a minták mely tulajdonságai állnak kapcsolatban a monomolekuláris telítettségnél adszorbeált fajlagos tenzid mennyiségekkel. Számítottuk továbbá a Pearson-féle korrelációs együtthatókat.

A fajlagos tenzid mennyiségével szoros összefüggést mutatott a higroszkóposság (hy₁), az agyagtartalom, a fajlagos felület (BET-felület) és a kationcserélő képesség (T-érték). A CPC adszorpcióját leíró regressziós egyenletek szerint öt paraméter határozza meg a fajlagos tenzid mennyiségét: agyag-, humusz-, mésztartalom, pH(H₂O) és a BET-felület.

Kutatásunk célja a víztartóképesség-függvény (VKF) paramétereit az átnézetes térképeink adattartalmával becslő módszerek megbízhatóságának összehasonlítása és továbbfejlesztésük vizsgálata a Magyarországi Részletes Talajfizikai és Hidrológiai Adatbázison (MARTHA).Az irodalomban fellehető módszerek közül VKF-becslő módszert hazai átnézetes talajtérképi információkra eddig egyedül a Kreybig térképekre alkalmazták (Bakacsi et al., 2012). Ők a talaj higroszkópossága (hy) alapján becsülték adott talaj FAO (1995) fizikai féleség kategóriába tartozását. Wösten és munkatársai (1999) és Nemes (2003) pedotranszfer-függvényei alapján rendelték továbbá a talajhoz a fizikai féleség kategóriára meghatározott víztartóképesség-függvény (VKF) van Genuchten paramétereit (HYPRES_hy és HUNSODA_hy módszerek).Bakacsi és munkatársai (2012) eljárását követve, a MARTHA adatbázison vizsgáltuk a hy és az ötkategóriás FAO fizikai féleség kapcsolatát. A fizikai féleség becslését az Arany-féle kötöttség (K_A) alapján is kidolgoztuk.Wösten és munkatársai (1999) módszerével meghatároztuk a MARTHA adatbázis talajainak a FAO fizikai féleség kategóriákra jellemző víztartóképességfüggvényeinek van Genuchten paramétereit. A meghatározást a pF6,2 értéken felül a legalább három, majd a legalább öt mért víztartóképesség-értékű talajmintákon végeztük.Megállapítottuk, hogy a K_A alapján hatékonyabb a talajminták FAO fizikai féleség kategóriába sorolása, mint a hy alapján.Abban az esetben, amikor nem áll rendelkezésre mechanikai összetétel és a fizikai féleség kategóriába történő besorolást a talaj higroszkópossága alapján végezzük, akkor a VKF-becslés megbízhatósága szignifikánsan rosszabb. Hazai talajmintákon vizsgálva a MARTHA adatbázison pontosított VKF-becslő módszerek szignifikánsan megbízhatóbbak a HYPRES és HUNSODA VKF-becslő módszereinél. A hy-ból kiinduló MARTHA VKF-becslések annak ellenére szignifikánsan megbízhatóbbak a WÖSTEN és munkatársai (1999) módszerénél (HYPRES), hogy utóbbit nem rontja a fizikai féleségbe sorolás hibája.A dolgozat az EU FP7/2007-2013 (Nr. 263188) MyWater és a TÁMOP-4.2.2.A-11/1/KONV-2012-0064 projekt keretében készült. A TÁMOP projekt az Európai Unió támogatásával, az Európai Szociális Alap társfinanszírozásával valósul meg.

Közleményünkben az — eddig csak kevesek által ismert — AIIR (Agrokémiai Irányítási és Információs Rendszer) adatbázist mutattuk be, illetve összegeztük az adatbázis által nyújtott talajtani információkat.Vizsgáltuk az adatbázis talajtani adatainak reprezentativitását az egyéb talajtani adatbázisokkal történő összehasonlítás módszerével. Az adatbázis talajosztályozási egységek szerinti besorolását térinformatikai eszközökkel összevetettük más térképi adatbázisokkal (AGROTOPO, MÉM NAK, földminősítési talajtérképek) Csongrád megyei mintaterületeken. A Csongrád megyei mintaterületeken végzett reprezentativitás- vizsgálatok szerint az adatbázis talaj főtípus és típus szinten megbízható (vagy a többi adatállománynál nem kevésbé megbízható) talajtani besorolásokat tartalmaz, míg az altípus szintű klasszifikáció megbízhatósága ezen az adatcsoporton jóval kisebb.Továbbá az AIIR taxonómiai egységein a legfontosabb talajparamétereket főtípus szinten összehasonlítottuk a MARTHA adatbázis hasonló taxonómiai egységeinek hasonló talajparamétereivel. Az AIIR adatbázis talajainak művelt (legfelső) rétegének tulajdonságai (kötöttség, pH, humusz- és CaCO₃-tartalom) több esetben jelentős mértékben eltérnek a MARTHA adatbázisban szereplő adatoktól, illetve a hazai talajtani irodalmi forrásokban ismertetett talajjellemzőktől.Eredményeink megerősítik korábbi tapasztalatainkat, miszerint az AIIR értékes adatokat szolgáltat termőterületeink talajviszonyairól, de az adatbázis talajtaxonómiai adatainak — termőhelyi megfontolások alapján történő — felülvizsgálata és összehasonlító elemzése szükséges a további alkalmazást megelőzően.

The particle size distribution (PSD) values obtained for a soil database representing the main Hungarian soil types using the Hungarian standard (MSZ-08-0205-78) and the international standard (ISO/DIS 11277:1994) were compared with the pipette method. The relationship between these PSDs and other physical soil characteristics (upper limit of plasticity according to Arany, water vapour adsorption according to Sík) was also analysed, and a suggestion was made of how these results could be converted into each other.

Experience showed that the pre-treatments applied as part of the ISO/DIS method may change the ratio of particle size fractions: there was a significant increase in the clay content, while the silt content decreased to a lesser and the sand content to a greater extent, possibly because some of the particles remain in microaggregate form when the MSZ method is used. The results confirmed the greater accuracy of the ISO/DIS method: the clay contents measured with the ISO/DIS method exhibited stronger correlations with the upper limit of plasticity according to Arany and with hygroscopicity values than those measured with the MSZ method.

The estimated ISO/DIS fractions became much closer to the measured ones when the suggested pedotransfer functions were applied. The conversion method proved to be more reliable for the prediction of clay and sand content than for silt content. In its present form the estimation method is not suitable for replacing the ISO/DIS method, but it could be of good service in research and comparative analysis in cases where only the MSZ method can be used or where only old MSZ PSD data exist.

Összefoglalás

A folyamatalapú hidrológiai számításoknak és az azokra épülő vízminőségi, ökológiai elemzéseknek jelentős a bemenő adatigénye, ami a jövőben várhatóan tovább növekszik. A méréstechnológia rohamos fejlődésével a hidrológiai modellek bemenő adatai közül mára a szűk keresztmetszetet lokális és vízgyűjtő léptéken is a felszín alatti viszonyok, és elsősorban a talajok szivárgáshidraulikai tulajdonságainak számszerűsítése jelenti. A helyzetet felismerve a közelmúltban különböző módszertannal több talajtani, talajhidrológiai adatbázist is kidolgoztak. Kutatásunkban azt vizsgáljuk, hogy a 100 m felbontású hazai talajadatok és európai becslő algoritmusok alapján számított talajhidrológiai paraméterek (i) megbízható bemeneti adatforrást biztosítanak-e, és (ii) a korábban rendelkezésre álló adatállományokhoz képest javítják-e a hidrológiai számítások jóságát talajszelvény szintű vízforgalmi modellben.

Az Erdészeti Tudományos Intézet (NAIK ERTI) két mintaterületén (Fiad és Szalafő) mért meteorológiai és talajnedvesség-idősorok segítségével 5-5 darab talajszelvényszintű vízforgalmi modellváltozatot állítottunk fel Hydrus-1D környezetben. Ezek kizárólag a talajtani paraméterezésükben (réteghatárok helye, telített vízvezető képesség és retenciós görbe együtthatók) tértek el: a talajrétegek jellemzésére felhasználtuk (i) a kalibráció-validáció eredményeit (“legjobbnak vélt” verzió), (ii) a helyszíni mintavételből származó laboratóriumi méréseket, (iii) a mért talajtulajdonságok alapján, az európai becslő függvényekkel (EU-PTF) számított talajhidrológiai tulajdonságokat, (iv) a hazai DOSoReMI adatbázis alapján, az EUPTF- ekkel számított talajhidrológiai tulajdonságokat, illetve (v) az EUSoilHydroGrids térképeket. A modellváltozatokat a mért és számított talajnedvesség-idősorok összevetése (NSME, RMSE, R2) alapján értékeltük. Emellett összehasonlítottuk a számított vízmérlegeket is.

Az öt-öt modellváltozat esetében lényegesen eltért a mért-számított talajnedvességi idősorok illeszkedése. Fiadon egyedül a kalibráció adott elfogadható eredményt (NSME = 0.49), a másik négy változat kifejezetten gyengének bizonyult (három esetben NSME < 0). Szalafőn minden változat pozitív NSME-re vezetett, a kalibráció kiválónak tekinthető (NSME = 0.75). A várakozással ellentétben a mért talajhidrológiai paraméterekre épülő modellváltozatok adták a legrosszabb illeszkedést, míg a hatékonysági rangsorban a kalibrált modellek után az EU-SoilHydroGrids változatok következtek. A szimulációkból levezetett vízmérlegek Fiadon csak kevéssé, míg Szalafőn nagymértékben függtek a talajparaméterezéstől. A vizsgálat fontos tapasztalata, hogy a talajszelvény feltárás gyakorlata – érthető módon – elsősorban nem a hidrológiai modellezés szempontjaihoz igazodik, így az adatbizonytalanság forrása lehet. A vizsgálat eredményei alapján folytatjuk a Balaton vízgyűjtő talajhidrológiai paramétereinek 3D térképezését.

Összefoglalás

Tanulmányunkban 27 különböző hazai talajszelvényben vizsgáltuk, hogy a talajok N₂-BET fajlagos felületét mely talajtulajdonságok milyen mértékben befolyásolják.

Az egytényezős elemzések alapján elmondható, hogy a talajok mechanikai összetétele mutatja a legszorosabb kapcsolatot a fajlagos felülettel, az agyagtartalommal szoros pozitív kapcsolat van, ugyanakkor a homoktartalom növekedésével a fajlagos felület csökken. Igazolható a mész- és humusztartalom negatív előjelű nem túl szoros kapcsolata is a N₂-BET felület értékekkel. A korrelációs vizsgálat gyenge pozitív kapcsolatot mutat a Hargitai-féle humuszstabilitási mutatóval. A talaj kémhatása és fajlagos felület közötti kapcsolatot nem tudtuk igazolni.

Vizsgáltuk a különböző talajtulajdonságok együttes hatását is a talaj N₂-BET fajlagos felületére, valamint a talajok főtípusának, illetve a talajtípusoknak a szerepét. A teljes adatbázis alapján a N₂-BET fajlagos felület kialakításában a legfontosabb tényezők az agyagtartalom, majd a humusztartalom, végül a mésztartalom. Amennyiben a talajok humuszanyagainak minőségéről is rendelkezünk információkkal, akkor az agyagtartalom, a humusztartalom, a humuszminőség és kémhatás azok a talajtulajdonságok, amelyek elsősorban felelősek a talajok a N₂-BET fajlagos felületének kialakításáért. Megállapítottuk, hogy a fajlagos felületet becslő modellek pontossága tovább javítható a talajok rendszertani besorolásának (főtípus, típus), mint kategóriaváltozónak figyelembevételével. A talajok rendszertani helyének ismerete ugyanis számos olyan talajjellemzőről, azok együttes hatásairól nyújt közvetett információt, melyekről egyébként nem rendelkezünk közvetlen mérési eredménnyel.

Vizsgálatsorozatunkban a vörösiszap-elöntés hosszabb távú talajtani hatásait vizsgáltuk a szennyezett terület mellől kontrollként vett talajmintákból készített talajoszlopokon. Két különböző szcenáriót modelleztünk. Az elsőben a vörösiszaptározóból közvetlenül kiömlő, nagy víztartalmú, erősen lúgos (∼ pH 13) vörösiszapszuszpenzió talajtani hatását tanulmányoztuk, míg a második esetben a „vörösiszapár” levonulása után a talajfelszínen kiülepedett vörösiszap-öntésanyag hosszabb távú talajfizikai, -kémiai és -biológiai hatásait vizsgáltuk (30, 60 és 120 napos vörösiszap-borítás mellett). Az oszlopkísérlethez használt talajminták egy vörösiszappal nem szennyezett szántóföldi területen feltárt humuszos öntéstalaj különböző genetikus szintjeiből származtak.Közleményünkben a vörösiszap-elöntés talajtani hatásait vizsgáló modell oszlopkísérleteink talajfizikai vonatkozású eredményeit foglaltuk össze. Megállapítottuk, hogy a lúgos kémhatású, nagy Na⁺-tartalmú iszapból a talajba szivárgó oldatok jelentősen átalakították a vizsgált talaj szerkezetét: a felső talajrétegekben szerkezetleromlást (aggregátumstabilitás-csökkenést) okoztak, míg az alsóbb szintekben (feltételezhetően a bemosódott vagy helyben keletkezett nátrium-szilikát ásványok ragasztó hatása miatt) ideiglenesen aggregátumstabilitás-növekedést tapasztaltunk.Vizsgálati eredményeink alapján megállapítható, hogy a vörösiszap-borítás hatására a talajok elemi szemcséinek méret szerinti megoszlásában mérhető arányeltolódások — a vörösiszap-szemcsék felszíni rétegekbe történő bemosódásán túl — a fenti talajszerkezet-változási folyamatokkal függhetnek össze.

As a means of assisting the selection of promising soil classification systems, a set of criteria were presented and tested. Inside the studied slightly saline plot World Reference Base (WRB) and Hungarian soil classification (HU) were compared at all four levels in terms of class separability, correlation to biomass, parsimony and homogeneity of classes. WRB surpassed HU in terms of the very important homogeneity of classes only, but HU performed better in terms of class separability, correlation to biomass and parsimony of classes. With many possible classification units WRB categorized the soil into a large number of classes, but 67% and 78% of them were single-profile classes at levels 3 and 4, respectively inside the ca 0.9 km² area.

Summary. In this study, we presented the experience of two high-speed laser diffractometry methods for measuring particle size distribution (PSD) and microaggregate stability (MiAS%) of soils, which parameters have a significant influence on the soil water management properties. PSD results obtained with sieve-pipette and laser diffractometry method were compared on a continental (LUCAS), a national (HunSSD) and a regional (TOKAJ) database. We found significant differences between the results of the two methods at all three scales. When the clay/silt boundary was modified to 7 µm for the LDM, significantly better results were obtained. The LDM was also suitable for the determination of the MiAS% of soils, which was influenced mainly by organic matter, pH and exchangeable Na+ content of soils.

Összefoglalás. Tanulmányunkban a lézerdiffraktométerrel végzett talajfizikai mérések tapasztalatait és alkalmazási lehetőségeit vizsgáltuk a vízgazdálkodási kutatásokban. A talajok mechanikai összetétele, azaz az elemi talajrészecskék méret szerinti százalékos eloszlása, az egyik legfontosabb talajfizikai paraméter, mely számos egyéb tulajdonságot, így a talajok szerkezetét, vízgazdálkodását befolyásolja. Meghatározása több módon történhet: pl. a hagyományos szitás-pipettás ülepítéses módszerrel (SZPM), vagy az egyik legmodernebbnek számító lézerdiffraktométeres (LDM) eljárással. Kutatásunk során e kétféle módszerrel kapott mechanikai összetétel eredményeket három nagyobb adatbázison hasonlítottuk össze: egy kontinentális (LUCAS), egy hazai (HunSSD) és egy regionális (TOKAJ) adatállományon. Azt tapasztaltuk mindhárom adatbázis esetében, hogy a lézerdiffrakciós vizsgálatok az agyagtartalmat alulbecslik a pipettás módszerrel kapott eredményekhez képest, míg a portartalmat felülbecslik (az adatsorok eltérését jellemző RMSE értékek az agyagfrakciókra: 16,30; 19,29 és 24,97; a porfrakciókra: 15,68; 19,82 és 26,95. A homoktartalmak közt lényegesen kisebb eltéréseket tapasztaltunk (RMSE: 7,26; 9,25 és 5,25 a három adatbázis esetében). Ha azonban az LDM vizsgálati eredményeknél módosítottuk az agyag és a por frakció mérethatárát 2 µm-ről 7 µm-re, szignifikánsan jobb eredményeket kaptunk az összehasonlítás során mind az agyagtartalom (RMSE: 8,99; 6,77 és 6,54), mind a portartalom esetében (RMSE: 8,87; 7,46 és 5,74). A különböző módszerekkel mért és számított PSD eredményeket textúra háromszög diagramokon is ábrázoltunk.

A lézerdiffrakciós eljárás alkalmas a talajok mikroaggregátum stabilitásának (MiAS%) meghatározására is, melyet a HunSSD hazai adatbázis talajain mutattunk be. Megállapítottuk, hogy erős, szignifikánsan pozitív kapcsolat van a MiAS% és a talaj szervesanyag-tartalma között; és erős, szignifikánsan negatív kapcsolat a mikroaggregátumok stabilitása és a pH, a mésztartalom, a sótartalom és a kicserélhető nátriumtartalom között.

A tanulmányban vizsgált talajfizikai tulajdonságok szorosan összefüggnek a talajok vízgazdálkodási tulajdonságaival. A talajok vízgazdálkodási tulajdonságait jellemző hidrofizikai paraméterek (víztartó képesség, vízvezető képesség) becslése általában a mechanikai összetétel adatok felhasználásával történik. A becslési módszerek (pedotranszfer függvények) pontosítására egyre gyakrabban figyelembe veszik a talaj szerkezeti tulajdonságait is. Amennyiben gyorsan és megbízhatóan tudjuk mérni a talajok mechanikai összetételét és aggregátum-stabilitását lézerdiffrakciós módszerekkel, akkor a hidrofizikai tulajdonságok becsléséhez szükséges input adatokat is gyorsan, nagyobb számban tudjuk előállítani, így a talajok vízgazdálkodását is több minta alapján, nagyobb részletességgel, megbízhatóbban tudjuk jellemezni.