Evaluation techniques and improvement technologies for soil fertility from the perspective of a nonlinear approach to the processes involved (Complexity science)

OPEN PROJECT

Evaluation techniques and improvement technologies for soil fertility from the perspective of a nonlinear approach to the processes involved (Complexity science)

English version. Romanian version and Bibliography below.

Document retrieved from the archives of the UNESCO Chair of Geodynamics within the Institute of Geodynamics. The original text has been preserved as such, while the bibliography has been brought up to date through the addition of recent and relevant references.

Context

Empirical studies and scientific modelling based on the nonlinear approach to bio-geophysical processes have revealed remarkable properties of the structures obtained by fragmentation [1, 2], a noteworthy one being the scale-invariance property (fractal structure) of the distribution of the rock fragments and microfragments obtained (from the scale of asteroids to that of the microgranules in soil). The interaction between the living and the non-living, manifested in the complex processes that take place in the soil at the soil–root interface, is capable of modifying this distribution in a way measurable through the technique provided by fractal analysis. The theme aims to capitalize on the expertise in the field of fractal geometry, deterministic chaos theory and computational science in order to understand how soil quality can be evaluated and improved, beyond statistical analysis and classical parametric evaluation.

Objectives

– the study of soil structure from the perspective of fractal geometry;
– the study of water diffusion anomalies in porous structures; implications for the characterization of soil quality;
– the study of the particularities of certain chemical or biochemical reactions taking place in porous media, on the basis of a nonlinear approach, of chaos theory and of self-organizing processes;
– the development of an integrated soil-quality evaluation technology based on concepts, models and theories provided by Complexity science.

PROIECT DESCHIS

Tehnici de evaluare și tehnologii de îmbunătățire a bonității solului din perspectiva unei abordări neliniare a proceselor implicate (a științei Complexității)

Document preluat din arhivele Catedrei de Geodinamică UNESCO din cadrul Institutului de Geodinamică. Textul original a fost păstrat ca atare, iar bibliografia a fost adusă la zi prin adăugarea unor referințe recente și relevante.

Context

Studiile empirice și modelările științifice bazate pe abordarea neliniară a proceselor bio-geofizice au evidențiat proprietăți deosebite ale structurilor obținute prin fragmentare [1, 2], remarcabilă fiind proprietatea de invarianță la scalare (structura fractală) a distribuției fragmentelor și microfragmentelor de rocă obținute (de la scara asteroizilor la cea a microgranulelor în sol). Interacțiunea dintre viu și neviu manifestată în complexele procese ce se desfășoară în sol, la interfața sol-rădăcină, sunt în măsură să modifice această distribuție, într-un mod măsurabil prin tehnica furnizată de analiza fractală. Tema își propune să valorifice expertiza din domeniul geometriei fractale, a teoriei haosului determinist și a științei computaționale în vederea înțelegerii modalității de evaluare și îmbunătățire a calității solului, dincolo de analiza statistică și evaluarea parametrică clasică.

Obiective

– studiul structurii solului, din perspectiva geometriei fractale;
– studiul anomaliilor de difuzie în structuri poroase a apei; implicații în caracterizarea calității solului;
– studiul particularităților unor reacții chimice sau biochimice, desfășurate în medii poroase, în baza unei abordări neliniare, a teoriei haosului și a proceselor cu auto-organizare;
– realizarea unei tehnologii de evaluare integrată a calității solului, bazată pe concepte, modele și teorii furnizate de știința Complexității.

Bibliografie / References

1. Suteanu, C., Munteanu, F., Zugrăvescu, D. (1993). Modelarea fragmentării rocilor cu aglomerări pe intervale de dimensiuni corelate. *Studii și Cercetări de Geofizică*. Institutul de Geodinamică al Academiei Române, București.
2. Suteanu, C., Zugrăvescu, D., Munteanu, F. (1993). Evaluarea ansamblurilor de date prin fluxuri de histograme. *Studii și Cercetări de Geofizică*. Institutul de Geodinamică al Academiei Române, București.
3. Munteanu, F., Ioana, C., Suteanu, C., Zugrăvescu, D. (1995). Discriminating transient dynamics and critical states in active geodynamic areas. *Studii și Cercetări de Geofizică*. Romanian Academy, Institute of Geodynamics „Sabba S. Ștefănescu”, București.
4. Suteanu, C., Ioana, C., Munteanu, F., Zugrăvescu, D. (1993). Fractal aspects in solids’ fragmentation, experiment and model with implications in geodynamics. *Revue Roumaine de Géologie, Géophysique et Géographie, Série de Géophysique*, 37.
5. Munteanu, F., Zugrăvescu, D., Ioana, C., Suteanu, C. (1994). Sur la possibilité d’utiliser le scénario Feigenbaum pour modéliser certains phénomènes géodynamiques. *Revue Roumaine de Géologie, Géophysique et Géographie, Série de Géophysique*, 37.
6. Munteanu, F., Ioana, C., Crețu, E., Suteanu, C., Zugrăvescu, D. (1994). Algorithme pour la discrimination/classification des séries temporelles – implications dans la géodynamique. *Revue Roumaine de Géologie, Géophysique et Géographie, Série de Géophysique*, 37.
7. Balabane, M., Balesdent, J. (1992). Input of fertilizer-derived labelled N into soil organic matter during a growing season of maize in the field. *Soil Biology and Biochemistry*, 24, 89–96.
8. Bartoli, F., Burtin, G., Guerif, J. (1992). Influence of organic matter on aggregation in Oxisols rich in gibbsite or in goethite: Clay dispersion, aggregate strength and water-stability. *Geoderma*, 54, 259–274.
9. de Boer, D. H., Stone, M., Levesque, L. M. J. (2000). Fractal dimensions of individual flocs and floc populations in streams. *Hydrological Processes*, 14, 653–667.
10. de Leenheer, L. (1967). Variation in time of soil porosity and pore-size distribution, general picture of a six years study on a loam soil. *Pedologie*, 17, 123–152.
11. Eghball, B., Mielke, L. N., Calvo, G. A., Wilhelm, W. W. (1993). Fractal description of soil fragmentation for various tillage methods and crop sequences. *Soil Science Society of America Journal*, 57, 1337–1341.
12. Filgueira, R. R., Fournier, L. L. (1999). Sensitivity of fractal parameters of soil aggregates to different management practices in a Phaeozem in central Argentina. *Soil & Tillage Research*, 52, 217–222.
13. Filgueira, R. R., Pachepsky, Y. A., Fournier, L. L., Sarli, G. O., Aragon, A. (1999). Comparison of fractal dimensions estimated from aggregate mass-size distribution and water retention scaling. *Soil Science*, 164, 217–223.
14. Flook, A. G. (1978). The use of dilation logic on the Quantimet to achieve fractal dimension characterization of textured and structured profiles. *Powder Technology*, 21, 295–298.
15. Gardner, W. R. (1956). Representation of soil aggregate size distribution by a logarithmic-normal distribution. *Soil Science Society of America Journal*, 20, 151–153.
16. Giménez, D., Perfect, E., Rawls, W. J., Pachepsky, Y. A. (1997). Fractal models for predicting soil hydraulic properties: a review. *Engineering Geology*, 48, 161–183.
17. Hammond, R., McCullagh, P. S. (1978). *Quantitative Techniques in Geography: An Introduction* (2nd ed.). Oxford University Press, Oxford.
18. Harris, R. F., Chesters, G., Allen, O. N. (1965). Dynamics of soil aggregation. *Advances in Agronomy*, 18, 107–160.
19. Hillel, D. (1998). *Environmental Soil Physics*. Academic Press, London, 101–125.
20. Huang, G. H., Zhan, W. H. (2002). Fractal property of soil particle size distribution and its application. *Acta Pedologica Sinica*, 39, 490–497.
21. Kaczynskij, N. A. (1963). *Soil Structure*. MGU Press, Moscow (în limba rusă).
22. Mandelbrot, B. B. (1977). *Fractals: Form, Chance and Dimension*. W. H. Freeman and Company, San Francisco, California.
23. Posadas, A. N. D., Giménez, D., Quiroz, R., & Protz, R. (2003). Multifractal characterization of soil pore systems. *Soil Science Society of America Journal*, 67(5), 1361–1369. https://doi.org/10.2136/sssaj2003.1361
24. San José Martínez, F., Martín, M. A., Caniego, F. J., Tuller, M., Guber, A., Pachepsky, Y., & García-Gutiérrez, C. (2010). Multifractal analysis of discretized X-ray CT images for the characterization of soil macropore structures. *Geoderma*, 156(1–2), 32–42. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2010.01.004
25. Pires, L. F., Borges, J. A. R., Rosa, J. A., Cooper, M., Heck, R. J., Passoni, S., & Roque, W. L. (2020). X-ray microtomography analysis of soil pore structure dynamics under wetting and drying cycles. *Geoderma*, 362, 114103. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2019.114103
26. Borges, J. A. R., Pires, L. F., Cássaro, F. A. M., Roque, W. L., Heck, R. J., Rosa, J. A., & Wolf, F. G. (2022). Soil Pore Network Complexity Changes Induced by Wetting and Drying Cycles—A Study Using X-ray Microtomography and 3D Multifractal Analyses. *International Journal of Environmental Research and Public Health*, 19(17), 10582. https://doi.org/10.3390/ijerph191710582
27. Berkowitz, B., Cortis, A., Dentz, M., & Scher, H. (2006). Modeling non-Fickian transport in geological formations as a continuous time random walk. *Reviews of Geophysics*, 44(2), RG2003. https://doi.org/10.1029/2005RG000178
28. Ghanbarian-Alavijeh, B., & Hunt, A. G. (2012). Unsaturated hydraulic conductivity in porous media: Percolation theory. *Geoderma*, 187–188, 77–84. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2012.04.007
29. Philippot, L., Raaijmakers, J. M., Lemanceau, P., & van der Putten, W. H. (2013). Going back to the roots: the microbial ecology of the rhizosphere. *Nature Reviews Microbiology*, 11(11), 789–799. https://doi.org/10.1038/nrmicro3109
30. Wagg, C., Schlaeppi, K., Banerjee, S., Kuramae, E. E., & van der Heijden, M. G. A. (2019). Fungal-bacterial diversity and microbiome complexity predict ecosystem functioning. *Nature Communications*, 10, 4841. https://doi.org/10.1038/s41467-019-12798-y
31. Rabot, E., Wiesmeier, M., Schlüter, S., & Vogel, H.-J. (2018). Soil structure as an indicator of soil functions: A review. *Geoderma*, 314, 122–137. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2017.11.009
32. Wadoux, A. M. J.-C., Minasny, B., & McBratney, A. B. (2020). Machine learning for digital soil mapping: Applications, challenges and suggested solutions. *Earth-Science Reviews*, 210, 103359. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2020.103359