Порог на входной двери: зачем нужен?
А
Абакан
Азов
Алексин
Анапа
Ангарск
Апатиты
Арзамас
Армавир
Артемовский
Архангельск
Асбест
Астрахань
Аксай
Артем
Азнакаево
Александров
Апшеронск
Александровское
Адлер
Альметьевск
Анжеро-Судженск
Абинск
Алушта
Аргаяш
Аркадак (Саратовская область)
Аткарск (Саратовская область)
Б
Балаково
Балашов
Барнаул
Бежецк
Белгород
Березники
Биробиджан
Благовещенск
Брянск
Батайск
Белорецк
Бузулук
Боровичи
Братск
Буденновск
Богородск
Балашиха
Бийск
Бородино
Белореченск
Белово
Белая Калитва
Белозерск
Бугульма
Богородицк
Бор
Бугуруслан
Безенчук
В
Великий Новгород
Владивосток
Владикавказ
Владимир
Волгоград
Волгодонск
Волжский
Вологда
Волоколамск
Воронеж
Вышний Волочёк
Вольск
Выборг
Великие Луки
ВНИИССОК
Видное
Всеволожск
Выкса
Водный
Вырица
Вельск
Великий Устюг
Воскресенское
Валдай
Владимирская область
Верхняя Салда
Выселки
Воткинск
Г
Геленджик
Горно-Алтайск
Глазов
Георгиевск
Горячий Ключ (Краснодарский край)
Гатчина
Гуково
Грозный
Д
Дзержинск
Димитровград
Дмитров
Данков
Десногорск
Домодедово
Динская
Дегтярск
Донецк (Ростовская область)
Е
Егорьевск
Екатеринбург
Ефремов
Ейск
Евпатория
Елец
Ершов (Саратовская область)
Егорлыкская
Ж
Железногорск (Курская область)
Железногорск (Красноярский край)
Железногорск-Илимский
З
Заринск
Златоуст
Зеленоград
Заречный (Пензенская область)
Зеленогорск
Зеленодольск
Заречный (Свердловская Область)
Зерноград
И
Иваново
Ижевск
Иркутск
Ишим
Ишимбай
Истра
Ивантеевка
Ивангород
Иглино
К
Казань
Калининград
Калуга
Каменка
Каменск-Уральский
Камышин
Кемерово
Кириши
Киров
Кировград
Комсомольск-на-Амуре
Королев
Красногорск
Краснодар
Красноярск
Кропоткин
Кузнецк
Курган
Курск
Крым
Каменск-Шахтинский
Канск
Копейск
Кинель
Клявлино
Кирово-Чепецк
Котельниково
Керчь
Котлас
Краснодарский край
Кингисепп
Красноуфимск
Кумертау
Коломна
Кулунда
Кстово
Колпино
Камень-на-Оби
Ковров
Каневская
Кудымкар
Красновишерск
Кулебаки
Краснокаменск
Красавино
Кулой
Курчатов
Кондопога
Кольчугино
Калининск (Саратовская область)
Красноармейск (Саратовская область)
Красный Кут (Саратовская область)
Кыштым
Конаково
Кузоватово
Клинцы
Киреевск
Коркино
Крымск
Курганинск
Каспийск
Касимов
Красноуральск
Л
Ленинградская область
Липецк
Лобня
Лысьва
Люберцы
Ленинградская
Ливны
Левашово
Людиново
Лакинск
Ленинск-Кузнецкий
Лабинск (Краснодарский край)
М
Москва
Магнитогорск
Махачкала
Миасс
Мурманск
Мытищи
Муром
Магадан
Медвежьегорск
Майкоп
Мценск
Михайловское
Маркс (Саратовская область)
Миллерово
Н
Набережные Челны
Надым
Находка
Невинномысск
Нефтекамск
Нефтеюганск
Нижневартовск
Нижний Новгород
Нижний Тагил
Новокузнецк
Новомосковск
Новороссийск
Новосибирск
Новый Уренгой
Ногинск
Новомичуринск
Новочеркасск
Нерехта
Новокуйбышевск
Новошахтинск
Новоспасское
Нытва
Новотроицк
Нарьян-Мар
Новая Игирма
Новочебоксарск
Норильск
Новоузенск (Саратовская область)
Новозыбков
Нальчик
Нягань
О
Октябрьский
Обнинск
Омск
Орел
Оренбург
Отрадный
Осинники (Кемеровская область)
Озерск
Орск
Октябрьск (Самарская область)
П
Пенза
Пермь
Петрозаводск
Петропавловск-Камчатский
Подольск
Псков
Пугачев (Саратовская область)
Пятигорск
Петровск (Саратовская область)
Плесецк
Прокопьевск
Первоуральск
Пушкино
Приозерск
Пласт
Поспелиха
Переславль-Залесский
Павловск
Р
Радужный
Реутов
Ржев
Ростов-на-Дону
Рыбинск
Рязань
Рузаевка
Ростов
Раменское
Ревда
Рощино
Ртищево (Саратовская область)
С
Саратов
Салават
Самара
Санкт-Петербург
Саранск
Саяногорск
Северодвинск
Семикаракорск
Смоленск
Снежинск
Соликамск
Солнечногорск
Сочи
Ставрополь
Старый Оскол
Стерлитамак
Сургут
Сызрань
Сыктывкар
Севастополь
Симферополь
Сосновоборск
Саров
Ставропольский Край
Серпухов
Сергиев Посад
Староминская
Сосногорск
Сердобск
Светогорск
Сясьстрой
Сосновый Бор
Сокол
Саки
Скопин
Сергач
Семенов
Сальск
Славянск-на-Кубани
Т
Таганрог
Тамбов
Тверь
Тобольск
Тольятти
Томск
Тула
Тюмень
Тимашевск
Тихвин
Темрюк
Тутаев
Тулун
Трехгорный
Тайга
Тихорецк
Туапсе
У
Улан-Удэ
Ульяновск
Уфа
Углич
Ухта
Урюпинск
Усть-Катав
Усть-Лабинск
Усть-Илимск
Урай
Уссурийск
Узловая
Учалы
Ф
Фрязино
Феодосия
Филипповское
Х
Хабаровск
Ханты-Мансийск
Химки
Холмск
Хвалынск (Саратовская область)
Ч
Чебоксары
Челябинск
Череповец
Чистополь
Чита
Черкесск
Чусовой
Чебаркуль
Чапаевск
Ш
Шатура
Шахты
Шуя
Шексна
Шарья
Шиханы (Саратовская область)
Шадринск
Щ
Щёлково
Щербинка
Э
Электросталь
Элиста
Энгельс
Ю
Южно-Сахалинск
Юрга
Южноуральск
Юрьев-Польский
Югорск
Я
Якутск
Ярославль
Ясногорск
Яровое
Москва
Саратов
Абакан
Азов
Актау
Актобе
Алексин
Алматы
Анапа
Ангарск
Апатиты
Арзамас
Армавир
Артемовский
Архангельск
Асбест
Астана
Астрахань
Атырау
Балаково
Балашов
Барнаул
Бежецк
Белгород
Березники
Биробиджан
Бишкек
Благовещенск
Брянск
Великий Новгород
Владивосток
Владикавказ
Владимир
Волгоград
Волгодонск
Волжский
Вологда
Волоколамск
Воронеж
Вышний Волочёк
Геленджик
Дзержинск
Димитровград
Дмитров
Егорьевск
Екатеринбург
Ефремов
Жанаозен
Железногорск (Курская область)
Заринск
Златоуст
Иваново
Ижевск
Иркутск
Ишим
Ишимбай
Казань
Калининград
Калуга
Каменка
Каменск-Уральский
Камышин
Караганда
Кемерово
Кириши
Киров
Кировград
Комсомольск-на-Амуре
Королев
Костанай
Красногорск
Краснодар
Красноярск
Кропоткин
Кузнецк
Курган
Курск
Ленинградская область
Липецк
Лобня
Лысьва
Магнитогорск
Махачкала
Миасс
Минск
Мурманск
Мытищи
Набережные Челны
Надым
Находка
Невинномысск
Нефтекамск
Нефтеюганск
Нижневартовск
Нижний Новгород
Нижний Тагил
Новокузнецк
Новомосковск
Новороссийск
Новосибирск
Новый Уренгой
Ногинск
Октябрьский
Обнинск
Омск
Орел
Оренбург
Пенза
Пермь
Петрозаводск
Петропавловск-Камчатский
Подольск
Псков
Пугачев (Саратовская область)
Пятигорск
Радужный
Реутов
Ржев
Ростов-на-Дону
Рыбинск
Рязань
Салават
Самара
Санкт-Петербург
Саранск
Саяногорск
Северодвинск
Семикаракорск
Смоленск
Снежинск
Солнечногорск
Сочи
Ставрополь
Старый Оскол
Стерлитамак
Сургут
Сызрань
Таганрог
Тамбов
Тверь
Тобольск
Тольятти
Томск
Тула
Тюмень
Улан-Удэ
Ульяновск
Уфа
Хабаровск
Ханты-Мансийск
Химки
Чебоксары
Челябинск
Череповец
Чистополь
Чита
Шатура
Шахты
Электросталь
Элиста
Энгельс
Южно-Сахалинск
Якутск
Ярославль
Юрга
Черкесск
Зеленоград
Новомичуринск
Сыктывкар
Вольск
Муром
Крым
Аксай
Батайск
Ейск
Каменск-Шахтинский
Севастополь
Гродно
Новочеркасск
Магадан
Таллин
Рига
Артем
Горно-Алтайск
Симферополь
Канск
Сосновоборск
Белорецк
Саров
Углич
Евпатория
Копейск
Данков
Отрадный
Кинель
Клявлино
Бузулук
Нерехта
Ухта
Железногорск (Красноярский край)
Петровск (Саратовская область)
Урюпинск
Кирово-Чепецк
Рузаевка
Котельниково
Глазов
Холмск
Плесецк
Боровичи
Ясногорск
Азнакаево
Братск
Новокуйбышевск
Керчь
Усть-Катав
Котлас
Краснодарский край
Георгиевск
Буденновск
Кингисепп
Чусовой
Усть-Лабинск
Красноуфимск
Ставропольский Край
Нарва
Горячий Ключ (Краснодарский край)
Прокопьевск
Ростов
Новошахтинск
Первоуральск
Осинники (Кемеровская область)
Чебаркуль
Южноуральск
Озерск
Кумертау
Истра
Медвежьегорск
Выборг
Великие Луки
Тимашевск
Богородск
Даугавпилс
Александров
Ташкент
Десногорск
Апшеронск
п.
Томилино
Домодедово
Серпухов
Балашиха
Коломна
Люберцы
Пушкино
ВНИИССОК
Раменское
Ивантеевка
Щёлково
Щербинка
Фрязино
Видное
Орск
Кулунда
Кстово
Железногорск-Илимский
Майкоп
Яровое
Ревда
Бийск
Колпино
Всеволожск
Камень-на-Оби
Ковров
Сергиев Посад
Выкса
Динская
Ленинградская
Каневская
Староминская
Новоспасское
Сосногорск
Водный
Александровское
Адлер
Кудымкар
Нытва
Красновишерск
Заречный (Пензенская область)
Сердобск
Новотроицк
Ливны
Мценск
Зеленогорск
Бородино
Вырица
Светогорск
Приозерск
Сясьстрой
Тихвин
Гатчина
Ивангород
Рощино
Сосновый Бор
Павлодар
Белореченск
Пласт
Сокол
Темрюк
Резекне
Ереван
Торревьеха
Улан-Батор
Тбилиси
Вильнюс
Баку
Альметьевск
Поспелиха
Тутаев
Белово
Кокшетау
Дегтярск
Шяуляй
Переславль-Залесский
Усть-Илимск
Шуя
Шексна
Урай
Левашово
Пярну
Иглино
Вельск
Шарья
Великий Устюг
Уссурийск
Кулебаки
Белая Калитва
Саки
Нарьян-Мар
Узловая
Барановичи
Анжеро-Судженск
Людиново
Абинск
Краснокаменск
Новая Игирма
Воскресенское
Белозерск
Красавино
Самарканд
Феодосия
Бугульма
Зеленодольск
Михайловское
Усть-Каменогорск
Филипповское
Алушта
Павловск
Кулой
Витебск
Курчатов
Лакинск
Ленинск-Кузнецкий
Юрьев-Польский
Учалы
Новочебоксарск
Кондопога
Кольчугино
Норильск
Валдай
Аргаяш
п.
Октябрьский
Тулун
Богородицк
Елец
Аркадак (Саратовская область)
Аткарск (Саратовская область)
Ершов (Саратовская область)
Калининск (Саратовская область)
Красноармейск (Саратовская область)
Красный Кут (Саратовская область)
Маркс (Саратовская область)
Новоузенск (Саратовская область)
Ртищево (Саратовская область)
Хвалынск (Саратовская область)
Шиханы (Саратовская область)
Кыштым
Бор
Владимирская область
Душанбе
Солигорск
Брест
Новозыбков
Заречный (Свердловская Область)
Верхняя Салда
Саласпилс
Конаково
Кузоватово
Скопин
Сергач
Клинцы
Бугуруслан
Киреевск
Семенов
Югорск
Нальчик
Коркино
Трехгорный
Дзержинск (Беларусь)
Слуцк
Волковыск
Безенчук
Октябрьск (Самарская область)
Тайга
Чапаевск
Гуково
Донецк (Ростовская область)
Егорлыкская
Зерноград
Миллерово
Сальск
Выселки
Крымск
Курганинск
Лабинск (Краснодарский край)
Славянск-на-Кубани
Тихорецк
Туапсе
Каспийск
Грозный
Нягань
Могилев
Воткинск
Касимов
Красноуральск
Шадринск
Беспошлинный порог на посылки из-за рубежа могут снизить до €20 к 2024 году — Экономика и бизнес
МОСКВА, 9 ноября.
/ТАСС/. Члены Евразийской экономической комиссии обсудят на заседании межправительственного совета 18-19 ноября в Ереване возможность снижения беспошлинного порога для посылок при трансграничной торговле с €200 до €20 к 2024 году с введением пошлины в €1 для посылок стоимостью менее €20. Об этом сообщил ТАСС источник, близкий к участникам переговоров.
Согласно документу, имеющемуся в распоряжении ТАСС, по состоянию на сентябрь предложение РФ по установлению порогов беспошлинного ввоза в отношении товаров для личного пользования, ввозимых в рамках внешней электронной торговли, выглядело следующим образом: нынешние правила, по которым покупка свыше €200 или более 31 кг облагается пошлиной в 15% от стоимости, но не менее €2 за 1 кг веса, будут действовать до 30 июня 2022 года. Далее с 1 июля по 31 декабря 2022 года предлагается снизить беспошлинный порог до €100, а с 1 января по 31 декабря 2023 года — до €50, с 1 января 2024 года — до €20 при тех же условиях таможенной пошлины. С 1 января 2024 года также предлагается ввести пошлину в €1 за отправления, стоимость которых не превышает €20, а вес — 31 кг.
Директор департамента таможенно-тарифного и нетарифного регулирования ЕЭК Ваагн Казарян подтвердил, что премьер-министры стран Евразийского экономического союза в ходе предстоящего заседания Евразийского межправительственного совета 18-19 ноября в Ереване «рассмотрят ряд вопросов, касающихся регулирования электронной торговли».
«В первую очередь, речь идет о дорожной карте по созданию благоприятных условий для развития взаимной и внешней электронной торговли. Кроме того, в контексте развития электронной торговли в ЕАЭС и обеспечения справедливых условий деятельности для отечественных и зарубежных компаний данной сферы экономики будет затронут вопрос о порогах беспошлинного ввоза товаров электронной торговли», — сказал Казарян ТАСС.
Позиция экспертов НИФИ при Минфине
Как отмечается в докладе Научно-исследовательского финансового института Минфина России (НИФИ), международный опыт показывает, что стран, которые повышают порог, больше, чем тех, которые его понижают.
Снижают порог беспошлинного ввоза, в основном, для увеличения налоговых поступлений и защиты внутреннего рынка. Международная торговая палата рекомендует правительствам стран вводить минимальную стоимость беспошлинного импорта на уровне 1 тыс. долларов США исходя из баланса между затратами на оценку и сбор таможенных пошлин и налогов и получаемыми доходами.
В 2020 году в Россию направлено 224,2 млн почтовых отправлений на общую стоимость €1,45 млрд. При этом 65% — это отправления стоимостью до €5, 21,9% — €5-10, 7,3% — €10-15, 2% — €15-20. Таким образом, чуть более 96% отправлений приходится на посылки стоимостью не выше €20, а 87% — ниже €15, сообщила ТАСС руководитель Центра отраслевой экономики НИФИ Инна Рыкова.
«Есть риск, что таможенные сборы снизятся, если потребители начнут отказываться от покупки в результате снижения таможенного порога, но этот риск минимален для бюджетной системы. А вот рост цены товара для потребителя может привести к снижению емкости рынка трансграничной электронной торговли.
Решение возможно за счет развития системы бондовых (таможенных) складов, которые позволят повысить прозрачность рынка и «обеление» товарного рынка», — сказала Рыкова в беседе с корреспондентом ТАСС.
Она подчеркнула, что высокие пороги справедливы для стран, где в торговле нет такого преобладания дешевых товаров — как в случае России. Для России важна прозрачность рынка, и снижение порогов не отразится на текущей ситуации.
Как сообщил ТАСС старший научный сотрудник центра налоговой политики НИФИ Алексей Попов, сильное снижение таможенных порогов может повлиять на объемы трансграничной интернет-торговли в России. Однако при этом появление новых форматов торговли, в том числе маркетплейсов, может повлиять на рынок таким образом, что он сместится еще больше в сторону интернет-торговли. И это единственный канал продаж в отдаленных регионах России при условии, что будет развита логистика доставки.
Попов добавляет, что, как показывает международный опыт, при высоком уровне автоматизации процессов основную часть информации о посылке, облагаемой таможенным сбором, будет предоставлять продавец, и потребитель в меньше степени ощутит на себе изменения или какую-то дополнительную нагрузку.
Эксперты отмечают, что если в России будет построена модель бондовых складов, то эффект будет в повышении НДС, таможенных сборов и пошлин. Бондовые склады позволят обеспечить полную прозрачность импорта, товары будут в большей мере аккумулироваться на территории РФ, что позволит конечному потребителю получать товар более качественный и в более сжатые сроки.
Решение о постепенном снижении порога беспошлинного ввоза было принято на уровне ЕАЭС в декабре 2017 года. Порог беспошлинного ввоза покупок из зарубежных интернет-магазинов с 1 января 2020 года был снижен с €500 до €200.
Пороги на металлических дверях — Дельта ПК
В зависимости от места использования металлические двери могут изготавливаться c различными видами порогов.
Какие виды порогов можно сделать на металлических и противопожарных дверях?
Ответ на этот вопрос вы сможете понять, ознакомившись с вариантами дверей, изготавливаемых нашей компанией.
Двери со стандартным порогом
Это жесткий дверной порог из металлического профиля, имеющий 1 или 2 притвора по полотну. Высота порога – 40мм для простого (однопритворного) короба и 60мм для сложного (двухпритворного) дверного короба.
Двери без порога (с порогом-пластиной)
В тех местах, где через дверь необходимо перемещать грузы с использованием тележек, рохли, погрузчиков и других вспомогательных средств, могут быть установлены двери без порога.
Во время производства на таких дверях вместо порога устанавливается пластина толщиной 1,5-2мм. Эта пластина является временным вспомогательным элементов, для того чтобы соблюсти геометрию изделия.
После монтажа двери вспомогательная пластина может быть демонтирована с помощью ручного электроинструмента. Второй вариант – оставить пластину, закрепив её к полу в нескольких местах.
Важный момент – на дверях без порога (с порогом-пластиной) между низом полотен и полом зазор составляет 7мм (0,7см). При использовании такой двери в качестве уличной рекомендуется предусмотреть дополнительное уплотнение по низу двери.
Допускается так же изготавливать противопожарные двери без порога, при соблюдении размера зазора, соответствующего характеристикам используемого термореактивного уплотнителя.
Двери с автоматически выпадающим порогом
Это разновидность дверей без порога. Один из вариантов герметизации зазора по низу двери – являются специально разработанные автоматически выпадающие дверные пороги.
Эти устройства крепятся в нижней части полотна двери и работают по принципу шторки: на открытой двери они подняты, а при закрывании двери подвижный элемент порога опускается и перекрывает зазор.
Данные механизмы просты и удобны, единственный недостаток – продукция импортная, что сказывается на цене.
Двери с заниженным порогом
В соответствии со сводом правил СП 59.13330.2012 (Актуализированная редакция СНиП 35-01-2001) во вновь проектируемых общественных, жилых и производственных зданиях необходимо учитывать требования для маломобильных групп граждан. В частности, при необходимости устройства порогов их высота или перепад высот не должен превышать 0,014м (14мм).
Металлические и противопожарные двери с заниженным порогом полностью соответствуют данным требованиям, и в отличие от дверей без порога имеют более высокие показатели по звуко-, теплоизоляции и воздухопроницаемости.
Так же в некоторых регионах местные власти могут устанавливать свои требования к высоте дверных порогов, что так же может быть учтено при производстве дверей.
Минфин предложил снизить беспошлинный порог на ввозимые товары
Дополнительное ограничение беспошлинного ввоза товаров для личных целей из-за рубежа может появиться в России с 1 июля.
Сейчас беспошлинный порог провоза покупок в багаже любым видом транспорта (кроме воздушного), а также пешком составляет 500 евро и 25 кг. Минфин предложил сохранить эту норму только при однократном пересечении границы ЕАЭС в течение календарного месяца. На все последующие поездки во время этого срока порог будет снижен до 50 евро и 10 кг. Соответствующий проект решения Евразийской экономической комиссии (ЕЭК) опубликован на федеральном портале проектов нормативных правовых актов.
Необходимость снижения беспошлинного порога Минфин обосновывает анализом перемещения товаров физическими лицами, который свидетельствует, что некоторые граждане под видом личных вещей провозят товары для продажи. «При этом выявление коммерческого предназначения ввозимых физическими лицами товаров на этапе таможенного декларирования практически невозможно, поскольку стоимость и вес багажа, ввозимого отдельным физическим лицом, не превышают необлагаемых норм, а ассортимент багажа подбирается таким образом, чтобы в нем не содержалось товаров одного наименования и одного размера в количествах, превышающих разумные потребности физического лица», – говорится в проекте документа.
То есть возят понемножку, но часто, экономя при этом на пошлинах.
Если это предложение Минфина будет принято, то при повторном пересечении границы в течение месяца поездом, автотранспортом или пешком физическое лицо должно будет заплатить таможенный платеж в размере 30% от стоимости ввозимых товаров в части превышения стоимости, но не менее 4 евро за 1 кг в части превышения веса, отмечает партнер Bryan Cave Leighton Paisner Владимир Чикин. «Это означает, что при повторном въезде практически всегда нужно будет письменно декларировать товары, купленные за рубежом», – подчеркивает он. В противном случае при выявлении нарушения на таможне будет возбуждено дело об административном правонарушении по ч. 1 ст. 16.2 КоАП РФ, которая предусматривает штраф в размере от 1/2 до двукратного размера стоимости товаров, явившихся предметами административного правонарушения, с их конфискацией или без таковой. «Обычно на практике штраф составляет 50% от оценочной стоимости, – отмечает Чикин. – Причем не важно, знал или не знал человек об обязанности декларирования, умышленно или по неосторожности не задекларировал товары: в КоАПе нет принципиальной разницы между умыслом и неосторожностью».
€500
и 25 кг – столько сейчас составляет беспошлинный порог провоза покупок в багаже любым видом транспорта (кроме воздушного), а также пешком
С одной стороны, нововведение сильно ударит по приграничному бизнесу и уменьшит количество челноков, рассуждает руководитель и партнер финансового дивизиона Rights Business Standard Владимир Красильников. «Яркие примеры такого бизнеса знают все жители приграничных городов – начиная от небольших продуктовых и хозяйственных магазинчиков, продающих в розницу товары из стран-соседей, и заканчивая магазинами электроники, – говорит он. – В отдельных регионах такой бизнес имел большой масштаб». По мнению Красильникова, снижение беспошлинного порога, несомненно, ограничит объемы такого бизнеса, так как для поддержания прежних объемов поставок придется привлекать гораздо больше ресурсов, в том числе человеческих. «В дальнейшем государство может столкнуться с ответной реакцией в виде расширения полностью нелегальных способов провоза товара», – предупреждает эксперт.
При этом ограничение затронет перемещения и обычных пассажиров, так как увеличит время прохождения пограничного контроля, в некоторых пограничных пунктах с низкой пропускной способностью может даже возникнуть временный коллапс, считает Красильников. «Целесообразность снижения порога необходимо очень тщательно обдумать, – указывает он. – Надо взвесить как положительные стороны от ограничения беспошлинного ввоза коммерческих товаров, так и неудобства, вызванные дополнительными проверками и ограничениями обычных граждан. В любом случае при текущем объеме «злоупотреблений со стороны граждан», как указывает Минфин, на первое место должно встать выявление таких «злоупотреблений», а не их коллективная профилактика».
Однако основатель и СЕО консалтинговой группы vvCube Вадим Ткаченко считает, что подавляющее количество лиц, пересекающих границу, никакой разницы не заметят. «Таким способом ввозится довольно маленький объем продукции, поэтому каких-то кардинальных изменений это не вызовет», – уверен он.
По мнению Ткаченко, новые ограничения вызваны скорее желанием Минфина увеличить сборы по таможенным платежам, чем борьбой с нарушениями.
Собеседник «Ведомостей» в правительстве напомнил, что инициативе российского Министерства финансов еще предстоит пройти серьезное обсуждение. В частности, свою позицию должны высказать другие страны ЕАЭС и эксперты ЕЭК.
Десяткинский порог на реке Бирь — Наш Урал
Река Бирь полноводная, впадает она в западной части Уфимского плато в реку Белую. Бирь — типичная равнинная река, течение её спокойное. И самое удивительное, что пороги на ней имеются, да ещё какие. Шумный плеск воды, перекаты, небольшой водопад. Красота! Все по-настоящему! Только пороги эти искусственные.
В месте, где Бирь впадает в Белую, был построен в 1663 году город Бирск, собственно и название он получил от реки. Город рос, развивался. В начале XX века в город пришла электрификация. Дальше было сложно представить город без электричества. В годы Великой Отечественной войны в Бирск принял у себя эвакуированные учреждения и предприятия Ленинграда.
Одним из них было Военное училище воздушного наблюдения и связи.
В 1945 году курсантами этого училища была построена малая ГЭС в десяти километрах от города, рядом с деревней Десяткино. А на реке Бирь выстроили плотину, которая являлась частью ГЭС. Назначение её было измерять высоту течения реки, чтобы создавать определенный уровень воды для работы гидроэлектростанции.
Вот мы и открыли тайну образования порогов на равнинной реке. Когда стоишь на берегу и не скажешь, что образованны они были искусственно. Камни вода обточила, берега покрыли густые заросли, а здание малой ГЭС находится не близко к этому месту, где пороги, его и не видно. Хотя посетить возможно, оно сохранилось не в лучшем состоянии, ведь ГЭС перестала работать в 60-х годах. Из-за малой производимой мощности её пришлось оставить, город нуждался в большом объеме электричества.
Название пороги носят по названию близлежащей деревни — Десяткинский порог. Деревня находится чуть выше по течению.
Десяткинский порог малоизвестное место для туристов.
Сюда в основном приезжают жители окрестных деревень или горда Бирска.
Вода в порогах не замерзает зимой, образуя промоины. Весной порог представляет собой кусочек горной речки, а цветущие черемуха и калина по берегам украшают живописный вид реки. Сам порог — это двухступенчатый скат воды, высота уступов не более полутора метров.
Доехать до Десяткинского порога можно на автомобиле, дорога в сухую погоду хорошая. С Бирского тракта, если двигаться от Уфы, на круговом движении нужно повернуть направо и ехать до деревни Суслово, а оттуда черед Десяткино вдоль реки Бирь. После следует повернуть на проселочную дорогу там, где река начнет уходить от дороги. Проехать 300-500 метров.
Координаты:
Пороги на реке Бирь: 55.401089, 55.751986
Старая ГЭС: 55.401111, 55.735833
Автор: Надежда Шуренкова
Фото: Мария Брук
О достопримечательностях Бирска читайте также:
Памятник и музей Хадии Давлетшиной в городе Бирске
Что посмотреть в Бирске? Подводим итоги пребывания в этом городе
Парк борцов революции в Бирске
Проект «Малые города — удивительные достопримечательности» 2021
Интересно? Расскажи друзьям!
Порог на балконную дверь- выбираем способ исполнения
Содержание статьи:
Как правило, обустройство порога на балконную дверь является завершающим этапом работы по установке и отделке балконного блока (двери).
В подавляющем большинстве случаев профессиональные установщики предлагают изготовление порогов из ПВХ материала – подоконной доски, которая монтируется на уже существующий порог.
У подоконной доски есть как свои преимущества, так и недостатки. К первым относится эстетичность внешнего вида балконного блока, особенно если ПВХ-профиль имеет окраску, отличную от белой, в таких случаях порог из подоконной ПВХ-панели смотрится как единое целое со всем балконным блоком. За таким порогом легко ухаживать, он не впитывает в себя влагу, легко моется. К недостаткам относятся: недолговечность, быстрая изнашиваемость, особенно если балкон повседневно используется, почти неизбежный скрип, развивающийся по мере эксплуатации такого порога, сильное промерзание, поскольку пластик является плохим теплоизолятором…
Зачем нужен порог?
Обустройство порога перед балконной дверью преследует несколько целей. Во-первых, позволяет сгладить разницу в высоте между полом и балконным профилем, то есть сделать более удобным процесс выхода на балкон.
Во-вторых, герметизирует место пропенивания нижнего зазора между дверным проемом стены и дверной коробкой, это одновременно ликвидирует возможный «мостик холода» который может образоваться в месте пропенивания, и усиливает гидроизоляцию, поскольку пена может в процессе эксплуатации пропитываться водой и влага попадать в квартиру, под напольное покрытие.
Эти и другие причины иногда делают необходимым обустраивать пороги перед балконной дверью из других материалов.
Ими могут быть:
- кирпич;
- цементный раствор;
- металлический профиль обшитый влагостойким гипсокартоном;
- деревянный брусок, с настеленной на него древесно-стружечной плитой (OSB), или выполненный из досок.
Обустройство каждого из этих видов порогов имеет свои особенности, которые мы опишем ниже.
Заливной порог
Самым простым в обустройстве является порог, залитый цементно-песчаным раствором. Для его обустройства необходимо освободить пространство перед балконной дверью от напольного покрытия, если оно имеется, снять доски ламината или паркета так, чтобы пространство между откосами и от уровня стены до дверной коробки можно было залить раствором.
Основание, на котором будет обустраиваться порог, следует очистить от строительной пыли, прогрунтовать два раза акриловой или силикатной грунтовкой, которая полностью свяжет остатки пыли и в дальнейшем не позволит залитому порогу отслоится от основания.
После того, как грунтовка высохнет, необходимо будет обустроить опалубку. В данном случае достаточно будет одной доски, толщиной 2,54 см. и соответствующей ширины, прикрученной или прижатой тяжелыми предметами вровень со стеной, в которой установлена балконная дверь. Раствор приготавливается из смеси строительного песка и цемента марки 200-400. Пропорция стандартная: 1 часть цемента/ 3 части песка. Для повышения быстроты схватывания и придания порогу дополнительных влагоотталкивающих свойств можно добавить в раствор жидкое стекло.
Порог может быть устроен любой высоты, но если он достаточно высок, можно в качестве наполнителя использовать керамзитовый гравий или битый красный кирпич, который укладывают в один слой в образовавшейся нише и сверху заливают раствором.
После схватывания раствора ему дают набрать прочность, то есть эксплуатировать такой порог следует начинать не ранее чем 5-7 дней после заливки. Когда раствор полностью схватится, снимают наружную опалубку, а сам порог может иметь отделку как из ламината или линолеума, так и облицован керамической плиткой или декоративным камнем.
Если дверь широкая, более 80 см. или конструкция балконной двери раздвижная (французские двери), то заливку порога следует производить в два этапа.
Сначала залить половинную толщину смеси, затем уложить на неё кладочную сетку (металлическую) связав отдельные листы между собой стальной проволокой, и после этого залить порог на требуемую высоту.
Порог из кирпича
В целях экономии цемента, особенно когда перепад между полом и нижней кромкой балконной рамы достаточно велик, можно использовать кирпич (не имеет значения какой). Подготовка основания осуществляется так же, как и для заливного порога.
Обустройства опалубки не требуется, но при работе может понадобиться «болгарка» с отрезным кругом по камню, для подгонки кирпичей по размеру.
Кладка осуществляется на цементный раствор, приготовленный в таких же пропорциях, как и для заливки. После схватывания раствора начинать эксплуатировать такой порог можно уже через сутки. Отделка порога из кирпича так же производится в зависимости от дизайнерской концепции комнаты.
Порог из металлического профиля
В некоторых случаях, когда речь идет об обустройстве порога двери сложной (не прямолинейной формы) приходится использовать металлический профиль, используемый для монтажа гипсокартона и водостойкий гипсокартон толщиной не менее 10 мм. Подготовки основания, за исключением очистки его от избытков строительного мусора и пыли не требуется.
По лекалу, или разметке на полу, к основанию монтируется металлический профиль, прикрученный к бетонному основанию саморезами в дюбель или анкерами, затем выставляются вертикальные стойки необходимой высоты, скрепляемые с профилем посредством крепежных узлов и саморезов по металлу, а затем верхний горизонтальный, симметричный нижнему, контур.
Следует учитывать, что порог будет испытывать постоянную нагрузку, поэтому количество крепежных элементов и частота их расположения при обустройстве порога должна быть увеличена как минимум в 3 раза, по сравнению с рекомендованной частотой их использования при облицовке гипсокартонном стен или потолка.
Для дополнительной теплоизоляции пространство между бетонным основанием и верхней гипсокартоновой панелью порога заполняется минеральной ватой или засыпается керамзитовым гравием. Если обустраиваемый порог имеет искривленные линии, облицовку торцевых поверхностей следует изготавливать из обычного (невлагостойкого) гипсокартона толщиной в 5 мм, предварительно размоченного в воде, для придания ему гибкости. После монтажа торцевую часть порога следует зашпаклевать масляно-клеевой шпаклевкой, для придания водоотталкивающих свойств.
Порог из дерева
Обустройство порога из дерева так же сходно с обустройством порога из гипсокартона. Для крепления деревянных брусков к бетонному основанию в них просверливаются отверстия по диаметру анкеров длиной в 100-150 мм – в зависимости от толщины бруска, бруски выкладываются на основание и гвоздем или тонким пробойником, сквозь просверленные отверстия, намечаются места сверловки основания.
После этого брусок убирается.
Перфоратором или ударной дрелью просверливаются отверстия необходимой глубины. После чего брусок вновь прикладывается на место и производится забивание и затяжка крепежных узлов анкеров. Возможен вариант крепления саморезами, тогда в просверленные отверстия предварительно вставляются полиэтиленовые дюбели.
Последующая отделка
Смонтированный порог обычно нуждается в дополнительной отделке. Это может быть, как ламинат, так и паркет, керамическая плитка или просто линолеум. Все зависит от того, какое покрытие у вас на полу и хотите ли вы, чтобы порог выделялся как элемент балконного блока или напротив, желаете, чтобы он был одинаковой с полом фактуры.
Все виды материалов, которые используются для изготовления порогов, могут быть отделаны любым из перечисленных выше материалов. Некоторую сложность может представлять подбор клеевого состава для облицовки дерева керамической плиткой. Но для этого существует множество полимерных мастик и клеев, которые обеспечивают прекрасную адгезию (приклеивание) к любым из известных строительных материалов.
Подведем итоги
Самостоятельное обустройство порога перед дверью, ведущей на балкон, достаточно трудоемкий процесс, который может занять по времени несколько часов. Поэтому начинать его следует тогда, когда вы располагаете свободным временем. В случае заливки порога бетонным раствором – желательно выполнить её в то время, когда вы не планируете пользоваться балконом несколько дней, чтобы не наступать на еще не окрепший раствор.
Порог или порок?
Для того чтобы получить аттестат о среднем образовании, выпускники школ должны сдать два обязательных экзамена по русскому языку и математике. Причём перед началом экзаменационной поры существовали минимальные пороги: по русскому языку — 36 баллов, по математике — 24.
После прошлогодних скандалов с размещением ответов ЕГЭ в интернете и прочих были усилены меры контроля. Итог оказался неожиданным.
В период проверки результатов экзаменов по обязательным предметам Рособрнадзор принял решения о снижении минимальных порогов: по русскому языку на треть, то есть с 36 до 24 баллов, а по математике на 20%, с 24 до 20.
Что стало поводом для принятия такого решения? Многие центральные СМИ убеждены, причина в большом количестве работ, не набравших минимальных баллов. И, как следствие, заговорили о резком снижении качества знаний современных школьников.
В этом ли причина? Или просто ЕГЭ становится пороком современности?
Цифры
Количество сдающих ЕГЭ в этом году — 161 человек, из них 41 ученик вечерней школы и 5 выпускников прошлых лет.
2 человека не сдали ЕГЭ по русскому языку
10 человек не сдали ЕГЭ по математике
Вывод о снижении уровня знаний выпускников необоснованный
Ольга Калапкина-Семашко, начальник Управления образования
— Ужесточение условий сдачи ЕГЭ по всей стране, на мой взгляд, дало возможность получить более объективные результаты.
Что касается нашего округа, то кардинальных изменений это не вызвало.
Результаты по русскому языку нас порадовали. Качественно они лучше. Снижение минимального порога для выпускников Усть-Катавского округа на ситуацию никак не повлияло. Даже при пороге в 36 баллов, все ребята сдали бы экзамен. Правда, если говорить об общеобразовательных школах, не беря во внимание выпускников вечерней. В вечерней школе есть две двойки. Но это другая категория детей и несколько иной уровень подготовки.
По математике немного иная ситуация. Даже после снижения минимального порога, есть одна двойка. Хотя по математике порог снизили не так существенно, как по русскому языку, с 24 до 20 баллов. Педагоги не могут дать объяснение этой двойке, поскольку ребёнок вполне способен был сдать экзамен, никаких явных предпосылок к такому результату не было. Но всё-таки экзамен — это нестандартная ситуация.
Вывод о том, что знания детей стали ниже, абсолютно необоснованный. Наши ребята молодцы. В пункте сдачи ЕГЭ атмосфера нормальная, все с пониманием отнеслись к нововведениям в виде металлоискателей и видеонаблюдения.
Кстати
Максимальное количество баллов по русскому языку (92 балла) набрала ученица шк. № 1 Анна Подборнова, по математике (75 баллов) — Александр Зайцев из вязовской школы.
Не спешите с выводами
Лидия Поздеева, учитель математики
— Результатами ЕГЭ по математике у моих ребят я не довольна. Написали не по своим силам. Есть даже одна двойка. Средний балл получился 39, это достаточно низкий показатель. Меня настораживает факт, что дети идут по пути наименьшего сопротивления. Они определились, что для дальнейшего образования им математика не нужна, и не прилагают лишних усилий. Наверное, к этому их подталкивает современная система образования. Но мне обидно, что результат не по их способностям. Хотя есть и хороший результат: у Маши Сафоновой 73 балла. Лучше её в округе только один выпускник из Вязовой написал — на 75 баллов.
По математике экзамен сдавать очень сложно. Знание теории не гарантирует сдачи экзамена. Здесь нужно не только уметь применять знания, но и ещё хорошо считать, от чего дети из-за калькуляторов отходят совершенно.
А снижение порога по стране в период проверки экзамена, я объясняю тем, что в противном случае, видимо, слишком много ребят не сдали бы экзамены и не получили бы аттестаты. Ведь в ряде республик, где традиционно сдавали экзамены очень хорошо, в связи с усилением мер контроля за ЕГЭ, получился иной результат.
Говоря о ЕГЭ по математике в целом, у меня возникает очень большой вопрос, как бы сдали его те люди, которые в таком виде не сдавали. На сколько бы? Гарантии, что хорошо, нет. Потому что сама система ЕГЭ очень сильно отличается от советской системы образования. Поэтому я бы не спешила с выводами о современных выпускниках.
Как сдавали, так и сдаём
Татьяна Куренкова, учитель русского языка и литературы
— Результаты ЕГЭ по русскому языку у моих детей хорошие, даже если сравнивать с результатом двухгодичной давности, когда три человека набрали 98 баллов. Тогда средний балл был 69,7, сейчас в обоих классах — 70,2. Поэтому, когда речь идёт о снижении порога и слышны истерические крики о том, что нация становится более безграмотной, надо чётко понимать и чётко разграничивать.
Средняя полоса России, в том числе Челябинская область, как сдавали со средним баллом 64-66, так и сдают. У нас даже есть небольшой качественный рост.
Анализируя результаты, можно сказать, ребята очень хорошо делают часть А, в части В очень много верно решённых заданий. Проблематичнее с частью С. Но это, скажем так, общая тенденция: хуже говорят, больше речевых, грамматических ошибок, хуже выстраивают собственную монологическую речь. Эта беда не конкретно моего предмета. Будут примерно такие же ошибки и в эссе по обществознанию, в письменных работах по литературе, по истории.
С чем связано это катастрофическое понижение минимального порога? Об этом чиновники откровенно заявляют. Балл понизили, чтобы все получили аттестаты, в том числе и республики Кавказа.
В тот день, когда объявлялись результаты по русскому языку, было очень много разной реакции, в том числе, по моему, «Эхо Москвы» писало: «Ингушетия очень обижена строгостями на экзамене». Понятно — стобалльников у них в этом году не будет.
А реальный уровень владения языком, который для них, скажем честно, родным не является, конечно, низкий. Вот сейчас благодаря строгостям на экзаменах в тех республиках, где грешили именно помощью на ЕГЭ, получен объективный результат. А наши как решали, так и решают. Там, где идёт целенаправленная, планомерная подготовка, там и будет результат.
К вопросу о репетиторстве. Репетиторство — не панацея. Мы имеем хорошие результаты, как правило, у тех детей, которые просто нормально, полноценно, с полной отдачей занимались в классе с учителем, которые выполняли все задания, приходили на все консультации. И мы имеем действительно высокий результат в тех случаях, когда дети брали всё в школе и плюс занимались самообразованием. Понимаю, что предмет на предмет не приходится. Где-то, наверное, без репетитора не обойтись, но что касается русского языка, я свою точку зрения высказала.
Минимальный балл у моих выпускников — 46. Это один человек. Все остальные перешагнули порог в 50 баллов.
И первоначальный минимальный порог в 36 баллов мы перешагнули легко, даже те дети, за которых я переживала.
Максимум — 92 балла — набрала Аня Подборнова, 90 — Настя Соплина и Полина Алфёрова.
Кстати
Распоряжение, по которому минимальный порог ЕГЭ по русскому языку теперь составляет 24 балла, было подписано руководителем Рособрнадзора Сергеем Кравцовым.
«Из года в год минимальное количество баллов не набирали 1,5% выпускников. За счёт того, что в этом году пресекались попытки списывания, мы получили объективную картину. На сегодняшний день мы вернулись к состоянию, которое было в 2010/11 году. Поэтому, чтобы избежать ситуации, когда многие выпускники остались без аттестата, мы и снизили минимальный порог», — сказал Сергей Кравцов, таким образом косвенно подтвердив, что многие школьники не дотянули до порога в 36 баллов.
По словам некоторых экспертов, которые проверяли ЕГЭ этого года, в этот раз было очень много школьников, которые не получили 36 баллов, в том числе в регионах Северо-Кавказского федерального округа.
Так, по предварительным данным, в Дагестане пороговую отметку в 36 баллов не прошли около 30% выпускников.
http://www.gazeta.ru/
границ | Педогенный порог кислотности объясняет зависящее от контекста влияние древесных пород на почвенный углерод
Введение
Потенциал лесов и особенно почв под ними в борьбе с изменением климата получает все большее признание в науке (Bastin et al., 2019), политике (European Commission [EC], 2019) и управлении (Mayer et al., 2020). Увеличение органического вещества почвы (SOC) в лесных почвах не только смягчает продолжающееся увеличение концентрации CO 2 в атмосфере, но также обеспечивает сопутствующие преимущества, включая повышение плодородия почвы, продуктивности, водоудерживающей способности и, следовательно, лучшую адаптацию к изменению климата. (Тиссен и др., 1994; Минасный и др., 2017). Выбор древесных пород был определен лесником как многообещающий способ управления круговоротом углерода (Prescott and Vesterdal, 2013).
Значительное количество литературы посвящено связи между верхнеярусными видами деревьев и функционированием лесной почвы с точки зрения продуктивности, наличия питательных веществ, биологической активности и круговорота углерода в почве (Finzi et al., 1998; Augusto et al., 2002; Reich). et al., 2005; Mueller et al., 2015; Schelfhout et al., 2017). Однако сообщения о влиянии качества подстилки на подземное функционирование часто различаются по величине или даже по направлению (Ehrenfeld et al., 2005). Соответственно, во многих работах делается вывод о том, что влияние мусора зависит от места или контекста (Eviner and Hawkes, 2008; Kooijman and Martinez-Hernandez, 2009). Поэтому, чтобы полностью реализовать потенциал, который прогнозируется в отношении увеличения запасов углерода в почве за счет управления лесным хозяйством, крайне важно понять, что движет этой зависимостью от контекста (Jandl et al., 2007; Jackson et al., 2017; Solly et al. , 2020). Или, как подчеркивают Prescott and Vesterdal, 2013, вопрос больше не в том, «каков эффект?», а в том, «при каких условиях этот эффект происходит»?
Зависимость от контекста была закреплена в исследовании почвенного углерода Schmidt et al.
(2011), которые утверждали, что стойкость углерода в почвах является свойством экосистемы. Леманн и др. (2020), кроме того, подчеркнули роль сложности субстрата в циклах углерода в почве, но связь между качеством подстилки, эдафическим контекстом и разложением и стабилизацией углерода в почве на сегодняшний день остается малоизученной. Предыдущие исследования уже указывали на роль pH почвы (Vedy, 1973; Beck et al., 1969; Gurmesa et al., 2013; Solly et al., 2020), текстуры (Vesterdal and Raulund-Rasmussen, 1998; Angst et al. ., 2018б; Desie et al., 2020c), емкость катионного обмена (CEC) (Rasmussen et al., 2018; Desie et al., 2019), тип почвы (Kögel-Knabner and Amelung, 2021) и исходный материал (Heckman et al. , 2009; Angst et al., 2018a) по различным аспектам динамики органического вещества почвы, но интеграция этих переменных в общую концептуальную модель остается сложной задачей. Кроме того, комплексный системный подход к науке об экосистемах (sensu Messier et al., 2013) необходим для выявления переломных моментов или нелинейности в поведении системы.
Действительно, нелинейность была определена как ключевая характеристика экосистем (Scheffer et al., 2001) и, соответственно, она важна для успеха (или неудачи) лесных экосистем как мер по смягчению последствий глобального изменения климата.
В этом концептуальном письме мы исследуем важность хорошо описанного педогенного порога кислотности почвы при pH-H 2 O, равном ок. 4.5 и базовое насыщение (BS) 30% для почвенного углерода = процессы (ВСТАВКА 1). Этот порог известен как граница между диапазоном обменного буфера («кислотный» или мезотрофный домен) и диапазоном алюминиевого буфера («кислотный» или олиготрофный домен) (Ulrich, 1991).Литература соглашается, что переход от обмена к домену алюминия может привести к множественным сдвигам в подземном функционировании (Ulrich, 1991; Ponge, 2013). В этом письме мы обсуждаем, как изменение состава древесных пород может спровоцировать такой сдвиг в функционировании лесной подстилки и почвы, и доказываем, как это в конечном итоге также должно повлиять на динамику углерода в почве, в частности на количество, состав и стабильность углерода в лесной почве.
подвержен влиянию. Изменение состава надземных видов оказывает множественное воздействие на функционирование подземной экосистемы, в том числе потенциальное изменение количества и качества вносимой (листовой/корневой) подстилки (Guo et al., 2005; Mueller et al., 2015), схемы укоренения (Spielvogel et al., 2014; Cremer et al., 2016), микроклимат (Joly et al., 2017), сопутствующая микориза (Heděnec et al., 2020) и др. Здесь мы сосредоточимся на влиянии качества опавшей листвы, которая была определена как сильный фактор pH почвы (van Breemen et al., 1997). Другие косвенные воздействия на виды деревьев не входили в сферу охвата этого концептуального письма, хотя они остаются ключевыми для понимания взаимодействия растений и почвы. Во-вторых, буферные механизмы почвы и экологические обратные связи могут смягчать или усиливать сдвиги в подземном функционировании и тем самым объяснять влияние мусора, зависящее от контекста.Это также означает, что существует «окно возможностей» для управления результатами секвестрации углерода посредством выбора пород деревьев на основе качества подстилки.
Мы обсудим (i) как подкисление, вызванное опавшими листьями, может вызвать быстрые изменения в лесных почвах; (ii) как эти изменения в подземном функционировании влияют на процессы, связанные с круговоротом углерода; и (iii) как зависимость от контекста приводит к «окну возможностей» для управления круговоротом углерода посредством выбора видов деревьев.
Когда древесные виды подкисляют почву, это распространяется через подземное функционирование
Изменение видового состава надэтажей, приводящее к снижению качества подстилки, т.е.д., характеризующиеся как снижением содержания основных катионов, так и увеличением отношения C/N, лигнина и кутина (Cornwell et al., 2008), могут привести к сдвигу между обменным и алюминиевым почвенными процессами, вызванному подстилкой. области и вызывают внезапные изменения в геохимии почвы, тем самым изменяя состав, разнообразие и функционирование биотических сообществ (рис. 1).
Рисунок 1. Слева: Почвенный pH-H 2 O буферируется несколькими последовательными механизмами.
Эти домены почвенных процессов взаимозаменяемы порогами педогенеза (BOX1). Справа: Переход от обменного домена к алюминиевому домену распространяется через подземное функционирование и в конечном итоге влияет на динамику SOC.
Состав мезо- и макрофаунистических сообществ реагирует одним из первых биотических компартментов. Активность роющей макрофауны, такой как эндогейные и анекические виды дождевых червей, снижается ниже pH ок. 4.5 (De Wandeler et al., 2016; Schelfhout et al., 2017), за исключением кислотоустойчивых муравьев и термитов (Taylor et al., 2019). Более мелкая мезофауна, такая как энхитреиды, коллемболы и клещи, становится более доминирующей (Briones, 2014; Korboulewsky et al., 2016), что приводит к уменьшению биотурбации почвы и вертикальному разъединению циклов органического вещества и питательных веществ в почве (Muys et al., 1992). ; Понге и др., 2010). Это провоцирует четкую пространственную разобщенность микробных сообществ в подстилочном слое и нижележащих минеральных слоях почвы: большая часть микробного катаболического потенциала концентрируется в подстилочном слое при дальнейшем закислении почвы (Desie et al.
, 2019). Не только место преобладания, но и видовой состав редуцентов смещается ниже рН ок. 4.5: грибы становятся доминирующими над бактериями (Благодатская, Андерсон, 1998; Phillips et al., 2013; Heděnec et al., 2020), а разнообразие бактериальных сообществ снижается (Fierer, Jackson, 2006). Это также приводит к более выраженным взаимодействиям субстрат-деструктор (Palozzi and Lindo, 2018), например, усиливается сотрудничество между растениями и симбионтами, добывающими питательные вещества, которые часто являются видоспецифичными (Eastwood et al., 2011). В соответствии с изменениями в составе надземных видов микоризные ассоциации могут меняться: эктомикориза (ECM) обычно более связана с видами деревьев с низкокачественной подстилкой и более кислыми условиями, тогда как арбускулярная микориза (AM) зависит от сапротрофных микробов для выделения питательных веществ и, следовательно, связана с ними. с быстроразлагающейся подстилкой, богатой основными катионами, и более высоким pH почвы (что позволяет процветать бактериальным сообществам) (Phillips et al.
, 2013; Heděnec et al., 2020; Peng et al., 2020). В целом, когда почва переходит в буферную область Al, экологические стратегии больше сосредотачиваются на смягчении ограничений по питательным веществам (Wardle et al., 2004; Ribbons et al., 2018), что отражает более «органическую экономию питательных веществ», а не минеральные питательные вещества. экономики (Lin et al., 2017). Кроме того, надземное смещение древесных пород может также соответствовать изменениям в кроне и характеристиках укоренения, которые дополнительно влияют на подземную экосистему и усиливают или смягчают другие эффекты подстилки (Spielvogel et al., 2014; Джоли и др., 2017).
ВСТАВКА 1. Почвенные пороги кислотности почвы.
Кислотность уже давно признана ключевым фактором функционирования подземной лесной экосистемы (Ulrich, 1991), что связано с различиями в биотическом компартменте для ряда почв (Ponge, 2003). Более того, это одно из наиболее хорошо описанных эдафических свойств, подверженных переломным моментам в геохимии почв (Ульрих, 1987), и, таким образом, хороший пример нелинейности функционирования подземной экосистемы.
Большую часть времени временное увеличение производства ионов H + или экзогенный вклад мало или вообще не влияет, поскольку эти протоны нейтрализуются рядом буферных механизмов почвы. К ним относятся растворение карбонатов между pH-H 2 O 8,6 и 6,2, выветривание силикатов между pH-H 2 O 6,2 и 5,0, в основном обмен основных катионов между pH-H 2 O 5,0 и 4,5 и Al -гидроксиды ниже pH-H 2 O ок. 4.5 (Ульрих, 1991). Когда определенный буфер истощается, pH внезапно падает в ответ на небольшое дополнительное повышение кислотности.Эти крутые интервалы на кривой отклика почвы на рН называются порогами почвообразования (Chadwick and Chorover, 2001). Поскольку для большинства лесов по всему миру характерны низкие значения рН (дополнительный рисунок 1), многие из них могут быть очень близки к пороговому значению 4,5 (Слесарев и др., 2016). Таким образом, понимание влияния надземных видов вокруг этого порога имеет особое значение для циклов углерода в лесах по всему миру.
… и в конечном итоге влияет на SOC Dynamics
Как поступление подстилки низкого качества, так и изменившиеся условия окружающей среды (низкий рН, высокое содержание алюминия, низкая доступность основных катионов, помимо микроклиматических условий) меняют сообщество редуцентов, что приводит к более медленному пути разложения и накоплению органического вещества на поверхность почвы (Благодатская, Андерсон, 1998).Поэтому мы утверждаем, что этот абиотический сдвиг в области почвенных процессов и последующая цепочка биотических реакций в конечном итоге приводит к изменению динамики углерода в почве, то есть к изменению вертикального распределения ПОУ, его химического состава и стабильности.
Наиболее заметным и широко изученным результатом всех вышеперечисленных изменений в фауне и микробной жизни в почве является изменение лесной подстилки или слоя подстилки. Большинство исследований сходятся во мнении, что лесная подстилка становится толще при снижении качества подстилки (Toutain, 1981).
Кроме того, слой подстилки также функционально меняется со сдвигом в области почвенных процессов: когда рН падает ниже 5, преобладают более легкие формы и формы гумуса, а формы гумуса больше не встречаются (Ponge et al., 2010), что указывает на то, что форма гумуса уже быть хорошим индикатором круговорота углерода (Andreetta et al., 2011).
Накопление в верхней части почвенного профиля и снижение активности биотурбаторов приводит к различному вертикальному распределению углерода в почвенном профиле в результате сдвига области почвенных процессов (Vesterdal et al., 2013). В соответствии с накоплением в лесной подстилке многие исследования сообщают об увеличении общих запасов углерода в верхнем слое почвы с изменением качества подстилки в сторону снижения (Vesterdal et al., 2008; Boča et al., 2014; Augusto et al., 2015). Для более глубоких слоев почвы результаты менее ясны, однако в некоторых исследованиях сообщается об уменьшении запасов углерода в подпочве, хотя и более тонком, поскольку ингибируется биотурбация и включение органического вещества (Oostra et al.
, 2006; Mareschal et al., 2010; Frouz). и др., 2013). Запасы углерода в недрах, вероятно, в относительно большей степени подвержены влиянию других видов деревьев (например,g., схемы укоренения, корневой опад и экссудаты) и текстуру почвы (вертикальная миграция DOC) (Rumpel and Kögel-Knabner, 2011).
Более того, изменение сообщества редуцентов вызывает изменение химического состава , поскольку лигнин благоприятно разлагается преимущественно грибковым сообществом (Vancampenhout et al., 2009; Brock et al., 2019). Одновременно могут измениться и взаимодействия между различными типами органических молекул в почве. Как правило, добавление высококачественной подстилки приводит к повышенному разложению низкокачественной подстилки в некислых почвах (положительный прайминг), в то время как в кислых системах наблюдается отрицательный кажущийся прайминг (первым обрабатывается наиболее выгодный источник пищи) (Heitkötter et al. др., 2017; Чжоу и др., 2021).
Наконец, также изменяется стабильность накопленного углерода , когда рН падает ниже прибл.
4.5. Прежде всего, вертикальное распределение углерода повлияет на его стойкость, поскольку углерод в лесной подстилке и верхних слоях почвы более подвержен воздействию экологических нарушений, таких как повышенное микробное разложение из-за более высоких температур почвы в просветах полога или прямое окисление под действием огня (фон Лютцов). и др., 2006; Джандл и др., 2007). Во-вторых, мы утверждаем, что с этим изменением биохимических условий и участников, присутствующих в процессе, также изменяются механизмы стабилизации в минеральной почве.Микробная активность ингибируется низкими значениями pH, и, таким образом, уменьшается накопление микробов для стабилизации SOC (Cotrufo et al., 2013; Liang et al., 2017; Angst et al., 2021). Кроме того, отсутствие роющей макро- и мезофауны приводит к снижению агрегатной стабилизации и уменьшению органо-минеральных взаимодействий (Briones, 2014), что приводит к меньшему количеству углерода, хранящемуся во фракциях, связанных с минералами, и большему количеству в крупных твердых частицах органического вещества (POM) (Laganière et al.
, 2011; Angst et al., 2018b; Desie et al., 2019; Джаннетта и др., 2019). Химическая сопротивляемость и комплексообразование металлов с гумусом становятся основными действующими механизмами стабилизации ПОУ (Heckman et al., 2009; Clarholm and Skyllberg, 2013). В соответствии с этим Hobbie et al. (2007) сообщили о более сильном влиянии кислых гидролизующих катионов (Al и Fe) на обменный комплекс для стабилизации углерода в минеральных слоях почвы посредством образования катионных мостиков и флокуляции и косвенно путем ингибирования микробной активности (из-за низкого pH и высокого содержания Al). Таким образом, разложение органического вещества происходит за счет питательных веществ, а не энергии (Grime et al., 1988; Камензинд и др., 2018; Висмайер и др., 2019). В целом эти исследования показывают, что с изменением области почвенных процессов (когда рН падает ниже примерно 4,5) изменяется углеродный цикл. Хотя секвестрация углерода путем накопления в лесной подстилке может увеличиваться, механизмы, контролирующие стабилизацию SOC, также смещаются, и стабильность углерода, хранящегося в почве, снижается.
Тем не менее, влияние педогенного порога с точки зрения общего запаса углерода менее ясно: исследования, сообщающие о различиях в общем углероде по всему почвенному профилю, противоречивы (Mayer et al., 2020). Это можно частично объяснить более длительным периодом времени, необходимым для изменения общих запасов углерода: сообщества редуцентов быстро реагируют на изменяющиеся условия, тем самым быстрее приводя к изменениям в лесной подстилке и механизмах стабилизации, тогда как с точки зрения общих запасов углерода наследие может маскировать эффект. изменившихся условий в течение относительно длительного времени. Это также может объяснить, почему влияние качества подстилки на запасы углерода в минеральной почве более выражено на недавно рекультивированных участках добычи полезных ископаемых, где унаследованные эффекты невелики (Frouz et al., 2013). Кроме того, насыщение углеродом и/или различия в поступлении углерода из корневой подстилки (которые относительно более выражены в минеральной почве) могут объяснить отсутствие четких тенденций в общих запасах углерода в минеральной почве в каждой области почвенных процессов.
Наконец, лишь немногие исследования прослеживают и объединяют континуум от лесной подстилки до глубоких минеральных слоев почвы (Thomas et al., 2021).
Непосредственное включение влияния кислотной буферизации в исследования углерода в почве могло бы дать более глубокое понимание механизмов, контролирующих циклы органического вещества, включая влияние на общие запасы минерального углерода, и способы управления им.В этом направлении Schmidt et al. (2011) подчеркнули, что способ переработки углерода (и его стойкость) зависит не только от внутренних свойств исходного материала (например, качества подстилки), но и в значительной степени определяется окружающей средой, т. е. может быть считается свойством экосистемы. Это подтверждает выводы Duchaufour (1990) и Raulund-Rasmussen and Vejre (1995), которые уже подчеркивали важное влияние окружающей среды и эдафических факторов на круговорот углерода.В частности, в лесных экосистемах всеобъемлющая роль кислотности давно признана (Beck et al.
, 1969; Ulrich, 1991) и широко применима (рис. 1; дополнительный рисунок 1; Slessarev et al., 2016). Однако, основываясь на существующей литературе, трудно оценить влияние видов деревьев на углерод в почве по сравнению с областью почвенных процессов, которую они создают, поскольку лишь немногие исследования предоставляют данные о текстуре, pH почвы и насыщении основаниями по видам деревьев (или по сообщаемым эффектам). . Кроме того, множество методов и установок для оценки влияния древесных пород затрудняет метаанализ.Будущие исследования воздействия древесных пород на SOC должны четко описывать и параметризовать контекст (включая преобладающую область почвенных процессов) и оценивать влияние древесных пород относительно этого контекста. В этом отношении сообщение о типе почвы как результирующей структуре действующих процессов может снова оказаться полезным (De Vos et al., 2015; Kögel-Knabner and Amelung, 2021). Тем не менее, по-прежнему сложно найти условия, например, эксперименты с общим садом на нескольких участках, которые позволяют независимо оценивать виды деревьев и контекст (Vesterdal et al.
, 2013).
Окно возможностей для управления
Если и когда изменение качества подстилки может вызвать описанный выше сдвиг в области почвенных процессов и соответствующий каскад в подземном функционировании, зависит от внутренних свойств почвы и одновременно смягчается механизмами минеральной и биологической природы (Ulrich, 1987; Ponge, 2013). В совокупности эти механизмы лежат в основе зависимости влияния подстилки на круговорот углерода в зависимости от контекста.
Во-первых, мы обсудим, как механизм минеральной природы вызывает зависимость от контекста и открывает окно возможностей для управления.Как указывают Слесарев и соавт. (2016), все климатические зоны, подходящие для роста лесов, обычно характеризующиеся избытком осадков, вызывающим выщелачивание питательных веществ, естественным образом перемещаются к порогу между обменом и областью алюминия (рис. 1 и дополнительная рис. 1). В этом диапазоне форма кривых отклика почвы на повышенную кислотность существенно зависит от двух факторов: (i) общего количества отрицательного заряда на обменном комплексе (т.
е. ЕКО) и (ii) относительной доли основных катионов (Ca 2+ , Mg 2+ , K + или Na + ) на том обменном комплексе, которые уже заменены на H + или Al 3+ (т.т. е. насыщенность основаниями или, наоборот, обменная кислотность) (Ulrich, 1991; Blume et al., 2016).
В почвах с очень низким значением ЕКО, например, в чрезвычайно песчаных почвах с низким содержанием органического вещества или карбонатов, обменная буферная способность очень мала, и рН не будет проявлять сильного порогового поведения из-за переменного заряда, который зависит от кислотной силы специфические функциональные группы органического вещества (Schwertmann et al., 1987). Таким образом, кривая отклика приближается к обратному логарифмическому соотношению (рис. 2А).В этих лесных почвах возможности изменения переработки углерода посредством отбора древесных пород довольно ограничены. Обратите внимание, что в этой концепции мы предполагаем, что CEC остается постоянной по всему почвенному профилю.
Однако на практике бывают ситуации, когда CEC и BS меняются в зависимости от глубины, что приводит к более сложным результатам; например, в подкисленном верхнем слое почвы с низким уровнем ЕКО (рис. 2А) древесные породы все еще могут вызывать сдвиг, если основные катионы могут поглощаться из более глубоких незатронутых слоев. Эта дополнительная сложность при интегрировании глубины не была включена в нашу концепцию, однако она остается ключевой для понимания подземного функционирования и углеродных циклов (Rumpel and Kögel-Knabner, 2011).
Рисунок 2. Вверху: кривая отклика pH почвы на изменение качества подстилки (например, увеличение кислотности) различается в зависимости от контекста [здесь емкость катионного обмена (CEC)]. Отклик может быть обратно-экспоненциальным (A) , показывать пороговое поведение (B) или указывать два альтернативных стабильных состояния (C) . Для последних можно провести различие: почвы с высокой ЕКО и высокой насыщенностью основаниями (НН) (К1) остаются в области обмена основаниями при снижении качества подстилки, тогда как почвы с высокой ЕКО и низкой насыщенностью основаниями (Н2) остаются в области 90–101.
алюминий домен даже при богатом вводе подстилки.Обратите внимание, что CEC предполагается постоянным по всему профилю, тогда как на практике может иметь место изменчивость CEC с глубиной, что может привести к увеличению сложности. Внизу: чем ближе к педогенному порогу, тем выше влияние качества подстилки древесных пород на динамику SOC, что указывает на окно возможностей, когда усилия по оптимизации поглощения углерода наиболее эффективны.
Если буфер CEC больше, замена основных катионов на H + или Al 3+ первоначально будет поддерживать рН почти постоянным при добавлении подстилки низкого качества (посредством отбора пород деревьев).Когда большая часть основных катионов была заменена (обычно, когда насыщение основаниями падает ниже 30%), кривая показывает четкое пороговое поведение, т. Е. Когда экосистема переходит из домена обмена в домен алюминия (рис. 2B). В этих зонах выбор определенной породы деревьев может иметь серьезные последствия с точки зрения кислотности и круговорота углерода.
Наконец, если ЕКО очень высока (этот предел был установлен на уровне 24 мэкв/100 г глины для сельскохозяйственных почв (Driessen et al., 2001)), кривая отклика может загибаться сама по себе (sensu Scheffer et al., 2001; Рисунок 2С). Это происходит, когда насыщение Al 3+ вызывает увеличение гистерезиса вследствие более сильной сорбции Al на CEC (Bolt and Bruggenwert, 1978). В этом последнем случае влияние изменения качества подстилки — исключительно — недостаточно, чтобы сместить область почвенных процессов и повлиять на углеродные процессы. Таким образом, высокий CEC является смягчающим свойством до тех пор, пока емкость обменного буфера не исчерпана, но станет усиливающим фактором, как только система перейдет в кислотную область (Verstraeten et al., 2018; Дези и др., 2019). Применительно к практике рисунок 2C показывает, что в некоторых случаях (почвы с высоким значением CEC) крайне важно избегать смещения в области почвенных процессов, и усилия по управлению должны быть сосредоточены на предотвращении деградации, поскольку после подкисления потенциальная возможность повлиять на функционирование (и круговорот углерода) за счет только качество подстилки низкое.
В то же время управленческие меры, направленные на восстановление подкисленных почв или резкое изменение способов переработки углерода, должны быть сосредоточены на почвах со средним значением ККО, так как там воздействие является наибольшим (см. окно возможностей ниже).
Потенциал обменной способности стимулировать зависящие от контекста эффекты подстилки был подтвержден предыдущими исследованиями, которые часто оценивались глинистым контекстом (Angst et al., 2018b) или геологией (Heckman et al., 2009). Например, Вестердал и Раулунд-Расмуссен (1998) уже предполагают большее влияние воздействия древесных пород на песчаные почвы, а также ван Ойен и др. (2005 г.); Ленты и др. (2018), Verstraeten et al. (2018) сообщают о более выраженном воздействии древесных пород на промежуточных участках. Наоборот, на крайне бедных участках влияние подмешивания богатой подстилки (и, следовательно, качество подстилки древесных пород) остается ограниченным (Desie et al., 2020с). Это объясняет еще одно измерение контекстно-зависимых эффектов мусора: чем ближе система к порогу педогенности, тем больше вероятность того, что произойдет сдвиг, тем большее влияние окажут внешние факторы, а множественные изменения вызываются лишь небольшим изменением воздействия окружающей среды.
например, изменение качества подстилки. Таким образом, в почвах со средней буферностью качество подстилки оказывает наибольшее влияние на состояние экосистемы, тогда как в почвах с высоким содержанием свободных карбонатов влияние качества подстилки ограничено.Это видно и по наличию гумусовых форм (Andreetta et al., 2016): в крайне бедных песчаных почвах даже под высококачественной подстилкой встречаются только более современные и морогумусовые формы (Gurmesa et al., 2013), тогда как на почвах, очень богатых кальцием, мы можем найти мульгу даже под дубом (Andreetta et al., 2011). Между ними находится зона, где древесные породы в конечном счете определяют преобладающую форму гумуса, и может быть обнаружен весь спектр: мулл, модер, мор (Desie et al., 2020b). В этих зонах влияние качества подстилки на секвестрацию углерода в почве также будет наибольшим.Поэтому мы утверждаем, что существует окно возможностей , когда влияние выбора древесных пород наиболее велико: в зависимости от эдафических условий изменение качества подстилки, представленное изменением древесных пород, может быть полезным инструментом для менеджера восстанавливают определенное состояние (Desie et al.
, 2020c), но могут привести к очень нежелательной ситуации, если индуцируется переход в более низкое состояние (Desie et al., 2019). Эти знания могут помочь согласовать усилия по управлению и позволяют разработать более эффективные стратегии управления с учетом контекста для оптимизации запасов SOC и их стабильности.
Во-вторых, существуют механизмы биологической природы, которые могут противодействовать сдвигу в области почвенных процессов (Ulrich, 1987; Ponge, 2013). Ponge (2013) утверждает, что формы гумуса можно рассматривать как экосистемные стратегии (например, «рассеивающий путь» вместо «консервативного пути»), действующие как бассейны притяжения, в которых развиваются экосистемы и где взаимодействуют растения и почвы (включая присутствие и функциональность существующих биотических сообществ) поддерживают и даже усиливают состояние.Примером такого механизма является петля положительной обратной связи между роющими дождевыми червями, формой гумуса и pH почвы, которая поддерживает систему в ее нынешнем состоянии: способствуя скорости оборота подстилки, тем самым повышая pH верхнего слоя почвы и создавая для себя подходящие условия жизни, роющие дождевые черви способствуют собственной численности и активности (Desie et al.
, 2020a). Однако, поскольку эта петля обратной связи может усиливать воздействие мусора, она также может усиливать отрицательную (или положительную) спираль, когда количество наземного мусора меняется, и механизм смягчения снова становится механизмом усиления.Влияние таких обратных связей наиболее важно при промежуточных значениях pH, поскольку именно здесь небольшие изменения, вызванные определенным видом, могут по-разному влиять на другие виды и вызывать более быстрые изменения (рис. 2; Ehrenfeld et al., 2005). Например, обсуждавшаяся выше петля обратной связи активна только при pH ниже 5, что лежит в основе еще одного фактора влияния мусора, зависящего от контекста.
Эти сложные кривые отклика подразумевают, что изменение качества подстилки может иметь или не иметь немедленного и сильного влияния на кислотность почвы и динамику SOC: в зависимости от CEC, остаточного насыщения основаниями и существующих биотических сообществ увеличение подкисляющей подстилки может потребуется меньше или больше времени, чтобы подтолкнуть систему к порогу и изменить способ обработки углерода.
В случае альтернативной кривой стабильных состояний (высокий CEC с высоким гистерезисом, рис. 2C) в игру вступают унаследованные эффекты: например, снижение кислотной нагрузки и увеличение поступления основных катионов за счет посадки богатых видов подстилки будет недостаточным для удаления больших количества Al, сорбированного в CEC (Desie et al., 2020c), и переход на подземную переработку углерода не производится. Таким образом, кривые отклика кислотности могут быть интересной линзой для построения концептуальной основы для лучшего понимания зависимости от контекста влияния подстилки на круговорот подземного органического вещества в лесных почвах.
Заключение
В этом концептуальном письме мы подчеркиваем, как пороговое поведение в буферной кислотности почвы может влиять на контекстно-зависимое влияние мусора на функционирование подземной экосистемы для формирования динамики органического вещества. Кислотность является ключевым фактором функционирования лесной экосистемы с четкими нелинейными отношениями между буферными областями.
Сдвиг в области почвенных процессов между областью обмена и алюминиевой буферной областью (около pH 4,5) оказывает всеобъемлющее влияние на несколько частей подземной экосистемы (например,g., абиотические условия и сообщества почвенной биоты), а также изменит динамику углерода. В частности, количество углерода, хранящегося в подстилке, вертикальное распределение SOC и его стабильность реагируют на изменение буферной области почвы. Воздействие на общие запасы углерода и устойчивость SOC потребует дополнительных исследований. Мы предлагаем, чтобы исследования воздействия растительности на динамику органического вещества определяли и подробно обсуждали контекст сообщаемых эффектов и параметризовали его, если это возможно, на основе ключевых свойств почвы (например,g., состав почвы, ЕКО, насыщенность основаниями, обменный алюминий в дополнение к рН почвы). Кроме того, использование кислотности в качестве «линзы» для изучения влияния растительности, т. е. относительной оценки области почвенных процессов по сравнению с влиянием древесных пород, обеспечит столь необходимое понимание динамики почвенного буфера CEC и углерода.
Наконец, в качестве плюса, нелинейность, связанная с кислотностью, также означает, что мы можем направить усилия по управлению туда, где они будут наиболее эффективными, то есть в окне возможностей, когда выбор породы деревьев оказывает наибольшее влияние на подземное функционирование.Эти знания могут помочь согласовать усилия менеджмента по оптимизации запасов SOC и их стабильности.
Заявление о доступности данных
Оригинальные материалы, представленные в исследовании, включены в статью/дополнительный материал, дальнейшие запросы можно направлять соответствующему автору/авторам.
Вклад авторов
ED, BM и KV разработали концепцию. Все авторы внесли критический вклад в окончательный вариант рукописи
Конфликт интересов
Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Дополнительный материал
Дополнительный материал к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.
frontiersin.org/articles/10.3389/ffgc.2021.679813/full#supplementary-material
Дополнительный рисунок 1 | Слева: мировой лесной покров (ФАО, 2010 г.). Справа: Мировая карта pH почвы (задача данных почв IGBP-DIS).
Ссылки
Андреетта А., Чеккини Г., Бонифачо Э., Комолли Р., Вингиани С. и Карничелли С.(2016). Дерево или почва? Факторы, влияющие на дифференциацию формы гумуса в итальянских лесах. Геодерма 264, 195–204. doi: 10.1016/j.geoderma.2015.11.002
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Андреетта А., Чампалини Р., Моретти П., Вингиани С., Поджио Г., Маттеуччи Г. и др. (2011). Лесной гумус образует потенциальные индикаторы хранения углерода в почве в средиземноморской среде. Биол. Плодородный. Почвы 47, 31–40. doi: 10.1007/s00374-010-0499-z
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Ангст, Г., Мессингер Дж., Грайнер М., Хойслер В., Хертель Д., Кирфель К.
и др. (2018а). Запасы почвенного органического углерода в верхнем слое и подпочве контролируются материнским материалом, поступлением углерода в ризосферу и соединениями микробного происхождения. Почвенный биол. Биохим. 122, 19–30. doi: 10.1016/j.soilbio.2018.03.026
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Ангст, Г., Мюллер, К.Е., Эйссенштат, Д.М., Трамбор, С., Фриман, К.Х., Хобби, С.Е., и другие. (2018б). Стабильность почвенного органического углерода в лесах: различные эффекты идентичности и признаков древесных пород. Глоб. Чанг. биол. 25, 1529–1546. doi: 10.1111/gcb.14548
Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google
Ангст, Г., Мюллер, К. Э., Ниероп, К. Г. Дж., и Симпсон, М. Дж. (2021). Растительного или микробного происхождения? Обзор молекулярного состава стабилизированного органического вещества почвы. Почвенный биол. Биохим. 156:108189. doi: 10.1016/j.soilbio.2021.108189
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Аугусто, Л.
, Де Шривер, А., Вестердал Л., Смоландер А., Прескотт К. и Рейнджер Дж. (2015). Влияние вечнозеленых голосеменных и листопадных покрытосеменных деревьев на функционирование умеренных и бореальных лесов. Биол. Ред. 90, 444–466. doi: 10.1111/brv.12119
Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google
Аугусто Л., Рейнджер Дж., Бинкли Д. и Роте А. (2002). Влияние некоторых распространенных видов деревьев европейских лесов умеренного пояса на плодородие почвы. Энн. За.науч. 59, 233–253. doi: 10.1051/лес: 2002020
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Bastin, J.-F., Finegold, Y., Garcia, C., Mollicone, D., Rezende, M., Routh, D., et al. (2019). Глобальный потенциал восстановления деревьев. Наука 365, 76–79. doi: 10.1126/science.aax0848
Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google
Бек Г., Доммерг Ю. и Ван ден Дрисше Р. (1969). L’effet litière: II. Этюд expérimental du pouvoir hibieur des composés водорастворимые des feuilles des litieres forestieres vis-à-vis теллурической микрофлоры.
Оэкол. Растение. 4, 237–266.
Академия Google
Благодатская Е.В. и Андерсон Т.-Х. (1998). Интерактивное влияние pH и качества субстрата на соотношение грибов и бактерий и qCO2 микробных сообществ в лесных почвах. Почвенный биол. Биохим. 30, 1269–1274.
Академия Google
Блюм, Х.-П., Брюммер, Г.В., Флейге, Х., Хорн, Р., Канделер, Э., Кёгель-Кнабнер, И., и др. (2016). «Химические свойства и процессы», в Scheffer/SchachtschabelSoil Science , изд.Х.-П. Блюме (Берлин: Springer), 123–174.
Академия Google
Боча, А., Ван Мигроет, Х., и Грузель, М.-К. (2014). Влияние лесного покрова на хранение органического углерода в почве: метаанализ. Почвоведение. соц. Являюсь. J. 78, S35–S47. doi: 10.2136/sssaj2013.08.0332nafsc
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Bolt, G.H., and Bruggenwert, MGM (1978). Химия почв. Часть A: Основные элементы , вторая. Эдн. Амстердам: научное издательство Elsevier.
Академия Google
Briones, MJI (2014). Почвенная фауна и функции почвы: мозаика. Фронт. Окружающая среда. науч. 2:7. doi: 10.3389/fenvs.2014.00007
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Брок, О., Койман, А., Ниероп, К.Г.Дж., Муйс, Б., Ванкампенхаут, К., и Янсен, Б. (2019). Выяснение влияния химического состава исходного материала и подстилки на состав молекулярного органического вещества почвы в переустроенных лесах в Западной Европе. Орг. Геохим. 134, 66–76. doi: 10.1016/Ж.ОРГГЕОХИМ.2019.05.006
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Камензинд Т., Хэттеншвилер С., Треседер К. К., Леманн А. и Риллиг М. К. (2018). Питательное лимитирование почвенных микробных процессов в тропических лесах. Экол. моногр. 88, 4–21. doi: 10.1002/ecm.1279
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Чедвик, О.А., и Човер, Дж. (2001). Химия педогенных порогов. Геодерма 100, 321–353.
doi: 10.1016/S0016-7061(01)00027-1
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Клархольм, М., и Скиллберг, У. (2013). Перенос металлов деревьями и грибами регулирует рН, круговорот органического вещества почвы и доступность азота в кислых лесных почвах. Почвенный биол. Биохим. 63, 142–153. doi: 10.1016/j.soilbio.2013.03.019
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Корнуэлл, В.К., Корнелиссен, Дж.Х.К., Amatangelo, K., Dorrepaal, E., Eviner, V.T., Godoy, O., et al. (2008). Признаки видов растений являются преобладающим фактором контроля скорости разложения подстилки в биомах во всем мире. Экол. лат. 11, 1065–1071. doi: 10.1111/j.1461-0248.2008.01219.x
Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google
Котруфо, М. Ф., Валленштейн, М. Д., Бут, К. М., Денеф, К., и Пол, Э. (2013). Структура Microbial Efficiency-Matrix Stabilization (MEMS) объединяет разложение растительного опада со стабилизацией органического вещества почвы: формируют ли лабильные растения стабильные органические вещества почвы? Глоб.
Чанг. биол. 19, 988–995. doi: 10.1111/gcb.12113
Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google
Кремер, М., Керн, Н.В., и Притцель, Дж. (2016). Лесная экология и рациональное использование почвенных запасов органического углерода и азота под чистыми и смешанными насаждениями из бука европейского, пихты Дугласа и ели европейской. Для. Экол. Управление 367, 30–40. doi: 10.1016/j.foreco.2016.02.020
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Де Вос, Б., Кулс, Н., Ильвесниеми Х., Вестердал Л., Вангелова Э. и Карничелли С. (2015). Ориентировочные значения запасов углерода в лесных почвах в Европе: результаты крупномасштабного обследования лесных почв. Геодерма 25, 33–46. doi: 10.1016/j.geoderma.2015.03.008
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
De Wandeler, H., Sousa-Silva, R., Ampoorter, E., Bruelheide, H., Carnol, M., Dawud, S.M., et al. (2016). Факторы заболеваемости и численности дождевых червей в европейских лесах.
Почвенный биол.Биохим. 99, 167–178. doi: 10.1016/j.soilbio.2016.05.003
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Дези, Э., Ван Меербек, К., Де Ванделер, Х., Брюльхайде, Х., Домиш, Т., Ярошевич, Б., и соавт. (2020а). Положительная обратная связь между дождевыми червями, формой гумуса и рН почвы увеличивает численность дождевых червей в европейских лесах. Функц. Экол. 34, 2598–2610. дои: 10.1111/1365-2435.13668
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Дези, Э., Ванкампенхаут, К., Хейенс, К., Глава, Дж., Верхейен, К., и Мюйс, Б. (2019). Преобразование лесов в хвойные вызывает изменение режима в области почвенных процессов, влияющих на стабильность углерода. Почвенный биол. Биохим. 136, 107540. doi: 10.1016/j.soilbio.2019.107540
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Desie, E., Vancampenhout, K., Nyssen, B., van den Berg, L., Weijters, M., van Duinen, G.-J., et al.
(2020б). Качество подстилки и закон наибольшего лимитирования: возможности восстановления круговорота питательных веществ в закисленных лесных почвах. Науч. Тот. Окружающая среда. 699:134383. doi: 10.1016/J.SCITOTENV.2019.134383
Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google
Desie, E., Vancampenhout, K., van den Berg, L., Nyssen, B., Weijters, M., den Ouden, J., et al. (2020с). Доля подстилки и содержание глины определяют почвовосстановительные эффекты богатой подстилки древесных пород в лесах на закисленных песчаных почвах. Для. Экол. Управление 474:118377. doi: 10.1016/j.foreco.2020.118377
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Дриссен, П.М., Декерс Дж., Спааргарен О. и Нахтергаэле Ф. (2001). Конспект лекций по основным почвам мира. Рим: Продовольственная и сельскохозяйственная организация Объединенных Наций.
Академия Google
Дюшофур, П. (1990). Формирование и эволюция минерало-органических комплексов в золях и их роль в педогенезе.
Науч. Дю Соль 28, 273–284.
Академия Google
Иствуд, Д. К., Флудас, Д., Биндер, М., Майчерчик, А., Schneider, P., Aerts, A., et al. (2011). Механизм разложения клеточных стенок растений лежит в основе функционального разнообразия лесных грибов. Наука 333, 762–765. doi: 10.1126/science.1205411
Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google
Эренфельд, Дж. Г., Равит, Б., и Элгерсма, К. (2005). Обратная связь в системе растение-почва. год. Преподобный Окружающая среда. Ресурс. 30, 75–115. doi: 10.1146/annurev.energy.30.050504.144212
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Европейская комиссия [ЕС] (2019 г.). Европейская зеленая сделка. Брюссель: Европейская комиссия.
Академия Google
Эвинер, В. Т., и Хоукс, К. В. (2008). Использование разнообразия в применении взаимодействия растений и почвы для восстановления сообществ и экосистем. Реставр.
Экол. 16, 713–729. doi: 10.1111/j.1526-100X.2008.00482.x
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Finzi, A.C., Canham, C.D., and Van Breemen, N. (1998). Взаимодействие кроны деревьев и почвы в лесах умеренного пояса: влияние видов на pH и катионы. Экол. заявл. 8, 447–454.
Академия Google
Фроуз Дж., Ливечкова М., Альбрехтова Дж., Хронакова А., Чайтамл Т., Пижл В. и др. (2013). Опосредуется ли влияние деревьев на свойства почвы почвенной фауной? Тематическое исследование с участков после добычи полезных ископаемых. Для. Экол. Управление 309, 87–95. doi: 10.1016/j.foreco.2013.02.013
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
ФАО (2006 г.). Глобальная оценка лесных ресурсов, 2005 г., основной отчет.Прогресс на пути к устойчивому управлению лесами. FAO Forestry Paper 147. Rome: FAO.
Академия Google
Джаннетта Б., Плаза К., Закконе К., Вишетти К. и Ровира П.
(2019). Влияние типа экосистемы на стабилизацию органического вещества в почвах: сочетание фракционирования по размерам с последовательными химическими экстракциями. Геодерма 353, 423–434. doi: 10.1016/j.geoderma.2019.07.009
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Грайм, Дж. П., Ходжсон, Дж. Г., и Хант, Р. (1988). Сравнительная экология растений. Дордрехт: Спрингер.
Академия Google
Guo, L.B., Halliday, MJ, Siakimotu, SJM, and Gifford, R.M. (2005). Производство мелких корней и подстилка: их влияние на углерод в почве. Почва для растений 272, 1–10. doi: 10.1007/s11104-004-3611-z
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Гурмеса Г. А., Шмидт И. К., Гундерсен П. и Вестердал Л. (2013). Признаки накопления углерода в почве и удержания азота четырех видов деревьев, выращиваемых в обычных садах. Для. Экол. Управление 309, 47–57. doi: 10.1016/j.foreco.2013.02.015
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Хекман, К.
, Велти-Бернард, А., Расмуссен, К., и Шварц, Э. (2009). Геологический контроль круговорота углерода в почве и микробной динамики в хвойных лесах умеренного пояса. Хим. геол. 267, 12–23. doi: 10.1016/j.chemgeo.2009.01.004
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Heděnec, P., Nilsson, L. O., Zheng, H., Gundersen, P., Schmidt, I.K., Rousk, J., et al. (2020). Микоризная ассоциация распространенных в Европе древесных пород формирует биомассу и метаболическую активность бактериальных и грибных сообществ в почве. Почвенный биол. Биохим. 149:107933. doi: 10.1016/j.soilbio.2020.107933
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Хайткёттер Дж., Хайнце С. и Маршнер Б. (2017). Актуальность качества субстрата и питательных веществ для микробного оборота углерода в верхнем и нижнем слоях почвы Dystric Cambisol. Геодерма 302, 89–99.doi: 10.1016/j.geoderma.2017.04.029
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Hobbie, S.
E., Ogdahl, M., Chorover, J., Chadwick, O.A., Oleksyn, J., Zytkowiak, R., et al. (2007). Влияние древесных пород на динамику органического вещества почвы: роль катионного состава почвы. Экосистемы 10, 999–1018. doi: 10.1007/s10021-007-9073-4
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
ИГБП-ДИС (1998 г.). SoilData(V.0) A Program for Create Global Soil-Property Data Task, IGBP Global Soils Data Task, Франция. Париж: IGBP-DIS.
Академия Google
Джексон, Р. Б., Лайта, К., Кроу, С. Е., Хугелиус, Г., Крамер, М. Г., и Пиньейро, Г. (2017). Экология почвенного углерода: запасы, уязвимость, биотический и абиотический контроль. год. Преподобный Экол. Эвол. Сист. 48, 419–445. doi: 10.1146/annurev-ecolsys-112414-054234
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Jandl, R., Lindner, M., Vesterdal, L., Bauwens, B., Baritz, R., Hagedorn, F., et al. (2007).Насколько сильно управление лесным хозяйством может влиять на секвестрацию углерода в почве? Геодерма 137, 253–268.
doi: 10.1016/J.GEODERMA.2006.09.003
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Joly, F.-X., Milcu, A., Scherer-Lorenzen, M., Jean, L.-K., Bussotti, F., Dawud, S.M., et al. (2017). Разнообразие древесных пород влияет на разложение через изменение условий микросреды в европейских лесах. Новый Фитол. 214, 1281–1293. doi: 10.1111/nph.14452
Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google
Кегель-Кнабнер, И.и Амелунг, В. (2021). Почвенное органическое вещество в основных педогенных группах почв. Геодерма 384:114785. doi: 10.1016/j.geoderma.2020.114785
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Kooijman, A.M., и Martinez-Hernandez, G.B. (2009). Влияние качества подстилки и материнского материала на характеристики органического вещества и динамику азота в люксембургских буковых и грабовых лесах. Для. Экол. Управление 257, 1732–1739. doi: 10.1016/j.foreco.2009.01.030
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Корбулевский, Н.
, Перес Г. и Шова М. (2016). Как разнообразие деревьев влияет на разнообразие почвенной фауны: обзор. Почвенный биол. Биохим. 94, 94–106. doi: 10.1016/j.soilbio.2015.11.024
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Laganière, J., Angers, D.A., Paré, D., Bergeron, Y., and Chen, H.Y.H. (2011). Черные еловые почвы накапливают больше некомплексного органического вещества, чем осиновые. Почвоведение. соц. Являюсь. Дж. 75, 1125–1132. doi: 10.2136/sssaj2010.0275
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Леманн, Дж., Hansel, C.M., Kaiser, C., Kleber, M., Maher, K., Manzoni, S., et al. (2020). Стойкость органического углерода почвы, обусловленная функциональной сложностью. Нац. Geosci. 13, 529–534. doi: 10.1038/s41561-020-0612-3
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Лян, К., Шимел, Дж. П., и Джастроу, Дж. Д. (2017). Важность анаболизма в микробном контроле запасов углерода в почве.
Нац. микробиол. 2:17105. doi: 10.1038/nmicrobiol.2017.105
Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google
Лин, Г., МакКормак, М.Л., Ма, К., и Го, Д. (2017). Схожая динамика подземного круговорота углерода, но разные режимы круговорота азота между арбускулярными микоризными и эктомикоризными лесами. Новый Фитол. 213, 1440–1451. doi: 10.1111/nph.14206
Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google
Марешаль, Л., Бонно, П., Турпо, М.П., и Рейнджер, Дж. (2010). Влияние обычных европейских пород деревьев на химические и физико-химические свойства мелкозема: необычная закономерность. евро. J. Почвоведение. 61, 14–23. doi: 10.1111/j.1365-2389.2009.01206.x
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Mayer, M., Prescott, C.E., Abaker, W.E.A., Augusto, L., Cécillon, L., Ferreira, G.W.D., et al. (2020). Влияние лесохозяйственной деятельности на запасы органического углерода в почве: обобщение знаний.
Для. Экол. Управление 466:118127. doi: 10.1016/j.foreco.2020.118127
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Мессье, К.C., Puettmann, KJ, and Coates, KD (2013). Управление лесами как сложными адаптивными системами: повышение устойчивости к вызовам глобальных изменений. Милтон-Парк: Рутледж.
Академия Google
Минасный Б., Мэлоун Б. П., Макбратни А. Б., Анже Д. А., Арроуэ Д., Чемберс А. и др. (2017). Почвенный углерод 4 промилле. Геодерма 292, 59–86. doi: 10.1016/J.GEODERMA.2017.01.002
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Мюллер, К.E., Hobbie, S.E., Chorover, J., Reich, P.B., Eisenhauer, N., Castellano, M.J., et al. (2015). Влияние признаков подстилки, биоты почвы и химического состава почвы на запасы углерода в почве в обычном саду с 14 видами деревьев. Биогеохимия 123, 313–327. doi: 10.1007/s10533-015-0083-6
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Muys, B.
, Lust, N., and Granval, P. (1992). Влияние облесения пастбищ различными видами деревьев на сообщества дождевых червей, разложение подстилки и состояние питательных веществ. Почвенный биол. Биохим. 24, 1459–1466. дои: 10.1016/0038-0717(92)
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Оостра С., Майди Х. и Олссон М. (2006). Воздействие древесных пород на запасы углерода в почве и кислотность почвы на юге Швеции. Скан. Дж. Для. Рез. 21, 364–371. дои: 10.1080/02827580600950172
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Палоцци, Дж. Э., и Линдо, З. (2018). Подстилка из листьев и микробы — игроки команды? Интерпретация динамики декомпозиции преимущества домашнего поля. Почвенный биол. Биохим. 124, 189–198. doi: 10.1016/j.soilbio.2018.06.018
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Пэн Ю., Шмидт И. К., Чжэн Х., Хеденец П., Бачега Л. Р., Юэ К. и др. (2020). Воздействие древесных пород на запасы и концентрацию углерода в верхнем слое почвы опосредовано типом древесных пород, микоризной ассоциацией и способностью N-фиксировать в глобальном масштабе.
Для. Экол. Управление 478:118510. doi: 10.1016/j.foreco.2020.118510
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Филлипс, Р.П., Бжостек Э. и Мидгли М. Г. (2013). Экономия питательных веществ, связанная с микоризой: новая основа для прогнозирования взаимодействия углерода и питательных веществ в лесах умеренного пояса. Новый Фитол. 199, 41–51. doi: 10.1111/nph.12221
Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google
Понге Дж., Занелла А., Сартори Г., Джабиол Б., Понге Дж., Занелла А. и соавт. (2010). Формы наземного гумуса: экологическая значимость и классификация. Доступно в Интернете по адресу: https://hal.архивы-ouvertes.fr/hal-00521337. (по состоянию на 18 декабря 2020 г.).
Академия Google
Понж, Ж.-Ф. (2003). Гумусовые формы в наземных экосистемах: основа биоразнообразия. Почвенный биол. Биохим. 35, 935–945.
Академия Google
Понж, Ж.-Ф. (2013).
Обратные связи между растениями и почвой, опосредованные гумусовыми формами: обзор. Почвенный биол. Биохим. 57, 1048–1060. doi: 10.1016/j.soilbio.2012.07.019
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Прескотт, К.Э. и Вестердал Л. (2013). Влияние видов деревьев на почвы в умеренных и бореальных лесах: новые темы и потребности в исследованиях. Для. Экол. Управление 309, 1–3. doi: 10.1016/j.foreco.2013.06.042
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Расмуссен, К., Хекман, К., Видер, В.Р., Кейлувейт, М., Лоуренс, Ч.Р., Берхе, А.А., и соавт. (2018). Помимо глины: к улучшенному набору переменных для прогнозирования содержания органического вещества в почве. Биогеохимия 137, 297–306.doi: 10.1007/s10533-018-0424-3
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Раулунд-Расмуссен, К., и Вейре, Х. (1995). Влияние пород деревьев и свойств почвы на иммобилизацию питательных веществ в лесной подстилке.
Почва для растений 16, 345–352. дои: 10.1007/bf00029347
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Райх, П.Б., Олексин, Дж., Моджинский, Дж., Мрозинский, П., Хобби, С.Е., Эйссенштат, Д.М., и соавт. (2005). Связь кальция в подстилке, дождевых червей и свойств почвы: обычный садовый тест с участием 14 видов деревьев. Экол. лат. 8, 811–818.
Академия Google
Риббонс, Р. Р., Кепфер-Рохас, С., Косаванг, К., Хансен, О. К., Амбус, П., Макдональд, М., и соавт. (2018). Влияние видов деревьев, зависящих от контекста, на преобразование азота в почве и связанные с ними микробные функциональные гены. Биогеохимия 140, 145–160. doi: 10.1007/s10533-018-0480-8
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Румпель, К., и Кегель-Кнабнер, И. (2011). Органическое вещество глубоких слоев почвы — ключевой, но плохо изученный компонент наземного цикла углерода. Почва для растений 338, 143–158. doi: 10.
1007/s11104-010-0391-5
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Шеффер, М., Карпентер, С., Фоли, Дж. А., Фолке, К., и Уокер, Б. (2001). Катастрофические сдвиги в экосистемах. Природа 413, 591–596. дои: 10.1038/35098000
Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google
Schelfhout, S., Mertens, J., Verheyen, K., Vesterdal, L., Baeten, L., Muys, B., et al. (2017). Идентичность видов деревьев формирует сообщества дождевых червей. Леса 8:85. дои: 10.3390/f8030085
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Schmidt, M.W.I., Torn, M.S., Abiven, S., Dittmar, T., Guggenberger, G., Janssens, I.A., et al. (2011). Стойкость органического вещества почвы как свойство экосистемы. Природа 478, 49–56. doi: 10.1038/nature10386
Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google
Швертманн У., Зюссер П. и Нэтчер Л. (1987). Protonenpuffersubstanzen в Бёдене.
J. Питательные вещества для растений. Почвовед. 150, 174–178.
Академия Google
Слесарев, Э.В., Лин, Ю., Бингхэм, Н.Л., Джонсон, Дж.Е., Дай, Ю., Шимель, Дж.П., и соавт. (2016). Водный баланс создает порог pH почвы в глобальном масштабе. Природа 540, 567–569. doi: 10.1038/nature20139
Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google
Солли, Э. Ф., Вебер, В., Циммерманн, С., Вальтерт, Л., Хагедорн, Ф., и Шмидт, М. В. И. (2020).Критическая оценка взаимосвязи между эффективной емкостью катионного обмена и содержанием органического углерода в почвах швейцарских лесов. Фронт. За. Глоб. Изменение 3:98. doi: 10.3389/ffgc.2020.00098
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Spielvogel, S., Prietzel, J., Leide, J., Riedel, M., Zemke, J., and Kögel-knabner, I. (2014). Распределение биомаркеров кутина и суберина под лесными деревьями с различной корневой системой. Почва для растений 381, 95–110.
doi: 10.1007/s11104-014-2103-z
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Тейлор, А. Р., Ленуар, Л., Вегерфорс, Б., и Перссон, Т. (2019). Биотурбация муравьев и дождевых червей в холодно-умеренных экосистемах. Экосистемы 22, 981–994. doi: 10.1007/s10021-018-0317-2
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Томас, С.Л., Янсен, Б., Лун, Э.Е., и Ван Визенберг, Г.Л.Б. (2021). Трансформация н-алканов из растений в почву: обзор. Почва Обсудить. doi: 10.5194/почва-2020-107, в обзоре, 2021
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Тиссен, Х., Куэвас, Э., и Чакон, П. (1994). Роль органического вещества почвы в поддержании плодородия почвы. Природа 371, 783–785. дои: 10.1038/371783a0
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Тутэн, Ф. (1981). Les humus forestiers: биодинамика и режимы работы. Ред. Для. Французский 33, 449–477.
Академия Google
Ульрих, Б.
(1987). Устойчивость, эластичность и устойчивость наземных экосистем к балансу вещества. Экол. Стад. 61, 11–49.
Академия Google
Ульрих, Б. (1991). «Экосистемный подход к подкислению почвы», в Soil Acidity , редакторы Б. Ульрих и М. Э. Самнер (Берлин: Springer), 28–79.
Академия Google
van Breemen, N., Finzi, A.C., and Canham, C.D. (1997). Взаимодействие полога деревьев и почвы в лесах умеренного пояса: влияние элементного состава и текстуры почвы на распространение видов. Кан. Дж. Для. Рез. 27, 1110–1116. дои: 10.1139/x97-061
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
ван Ойен, О., Маркус, Ф., Хоммель, П., ден Оуден, Дж., и де Ваал, Р. (2005). Влияние видового состава деревьев на распределение видов подлеска в пределах леса. Заяв. Вег. науч. 8, 155–166. doi: 10.1111/j.1654-109X.2005.tb00641.x
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Ванкампенхаут, К.
, Воутерс, К., Де Вос, Б., Буурман, П., Свеннен, Р., и Декерс, Дж. (2009). Различия в химическом составе органического вещества почвы в природных экосистемах разных климатических регионов – исследование методом пиролиза–ГХ/МС. Почвенный биол. Биохим. 41, 568–579. doi: 10.1016/j.soilbio.2008.12.023
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Веды, Дж. Э. (1973). Отношения между биогеохимическими отношениями между катионами и гумификациями среды . Докторская диссертация. Нэнси: Университет Нанси, 206.
.Академия Google
Верстратен, Г., Vancampenhout, K., Desie, E., De Schrijver, A., Hlava, J., Schelfhout, S., et al. (2018). Воздействие древесных пород усиливается за счет содержания глины в кислых почвах. Почвенный биол. Биохим. 121, 43–49. doi: 10.1016/j.soilbio.2018.02.021
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Вестердал, Л., и Раулунд-Расмуссен, К. (1998). Химический состав лесной подстилки под семью видами деревьев в зависимости от градиента плодородия почвы.
Кан. Дж. Для. Рез. 28, 1636–1647. дои: 10.1139/x98-140
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Вестердал, Л., Кларк, Н., Сигурдссон, Б.Д., и Гундерсен, П. (2013). Влияют ли виды деревьев на запасы углерода в почве в умеренных и бореальных лесах? Для. Экол. Управление 309, 4–18. doi: 10.1016/j.foreco.2013.01.017
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Вестердал, Л., Шмидт, И.К., Каллесен, И., Нильссон, Л.О., и Гундерсен, П. (2008). Углерод и азот в лесной подстилке и минеральной почве под шестью распространенными европейскими видами деревьев. Для. Экол. Управление 255, 35–48.doi: 10.1016/J.FORECO.2007.08.015
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
von Lützow, M., Kogel-Knabner, I., Ekschmitt, K., Matzner, E., Guggenberger, G., Marschner, B., et al. (2006). Стабилизация органического вещества в почвах умеренного пояса: механизмы и их актуальность в различных почвенных условиях — обзор.
евро. J. Почвоведение. 57, 426–445.
Академия Google
Уордл, Д. А., Барджетт, Р. Д., Клирономос, Дж. Н., Сетала, Х., ван дер Путтен, В.Х. и Уолл, Д. Х. (2004). Экологические связи между надземной и подземной биотой. Наука 304, 1629–1633. doi: 10.1126/science.1094875
Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google
Wiesmeier, M., Urbanski, L., Hobley, E., Lang, B., Von Lützow, M., Marin-Spiotta, E., et al. (2019). Хранение органического углерода в почве как ключевая функция почв – обзор движущих сил и индикаторов в различных масштабах. Геодерма 333, 149–162. doi: 10.1016/j.геодерма.2018.07.026
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Чжоу Дж., Вэнь Ю., Ши Л., Маршалл М.Р., Кузяков Ю., Благодатская Э. и др. (2021). Сильное заполнение органического вещества почвы, вызванное частым поступлением лабильного углерода. Почвенный биол. Биохим. 15:108069. doi: 10.1016/j.
soilbio.2020.108069
Полнотекстовая перекрестная ссылка | Академия Google
Создание порогового значения для атрибута или показателя в расширенном редакторе пороговых значений
Вы можете создать порог для атрибута или показателя в расширенном редакторе порогов для визуализации сетки.
Ваше досье должно содержать визуализацию сетки. Вы можете использовать Advanced Thresholds Editor только для визуализации сетки.
Вы разместили метрику в области Метрики или атрибут в области Строки или Столбцы .
- На панели редактора щелкните правой кнопкой мыши атрибут или показатель и выберите Thresholds .
Если вы выберете атрибут, откроется Редактор расширенных пороговых значений. При выборе метрики открывается редактор быстрых порогов. - Если вы открыли Редактор быстрых порогов, выберите ссылку Расширенный редактор порогов , чтобы открыть Редактор расширенных порогов.
- Нажмите Новый порог .
- В списке На основе выберите объект, на котором будет основываться пороговое значение.Условие основано либо на атрибуте, либо на метрике.
- В списке Оператор выберите оператор сравнения (Больше, Меньше и т. д.). Чтобы сравнить показатель с определенным значением, введите значение в текстовое поле. Чтобы сравнить показатель со значением другого показателя, выберите показатель из списка Метрика . Перейти к шагу 7.
Чтобы определить условие на основе атрибутов, включенных или не включенных в контрольный список, выберите Выбор в списке из раскрывающегося списка Выбрать элементы по .Затем выберите В списке или Не в списке и выберите элементы атрибута, которые вы хотите использовать. В списке данные форматируются только для выбранных вами элементов атрибута. Нет в списке форматирует данные для всех элементов атрибута, кроме выбранных вами.
или
Чтобы определить условие на основе значений формы атрибута, выберите Квалификация по в раскрывающемся списке Выбрать элементы по .Вы можете уточнить условие на основе формы идентификатора элемента атрибута, одной из форм его описания или формы ДАТА, если атрибут основан на времени, с помощью переключателей.
Далее выберите оператора из списка Оператор . Чтобы сравнить атрибут с определенным значением, введите значение в поле Value . Чтобы сравнить форму атрибута с другой формой атрибута, выберите атрибут из раскрывающегося списка Атрибут . Затем выберите соответствующую форму атрибута.- Нажмите OK .
Нажмите Еще справа от порогового условия и выберите Форматирование .
Выберите параметры форматирования для отображения порога.
- Нажмите OK .
- Щелкните OK .
Если вы выберете атрибут, откроется Редактор расширенных пороговых значений. При выборе метрики открывается редактор быстрых порогов.
Перейти к шагу 7.
Далее выберите оператора из списка Оператор . Чтобы сравнить атрибут с определенным значением, введите значение в поле Value . Чтобы сравнить форму атрибута с другой формой атрибута, выберите атрибут из раскрывающегося списка Атрибут . Затем выберите соответствующую форму атрибута.
Похожие темы
Введение в пороги
Создание порогового значения показателя с помощью редактора быстрых пороговых значений
Форматирование порогового значения атрибута или показателя в расширенном редакторе пороговых значений
Добавление нескольких условий к порогу в расширенном редакторе порогов
OnlineOnly»> Группировка и объединение пороговых условий в расширенном редакторе пороговых значенийРедактирование, дублирование, изменение порядка и удаление пороговых значений в расширенном редакторе пороговых значений
Удалить все пороговые значения, определенные для атрибута или показателя
Вероятностный случайный лес улучшает прогнозы биологической активности вблизи порога классификации за счет учета экспериментальной неопределенности | Journal of Cheminformatics
Набор данных о биологической активности
База данных ChEMBL (версия 27) [32] была отфильтрована для соединений с зарегистрированным значением активности pChEMBL (нормализованное − log 10 ) из «связывания» (IC 50 /EC ).
50 /K i /K d ) анализы белков человека.Показатели достоверности 5 и 8 использовались для сравнения воспроизводимости, когда значения активности были агрегированы для белковых комплексов или для конкретных отдельных белков, соответственно. Соединения впоследствии отфильтровывали для оценки достоверности 8 для целей моделирования. Мишени также впоследствии отфильтровывались на наличие более или равного 50 активным соединениям в пределах порогов активности для ячеек активности pChEMBL 5, 6 и 7 (соответствующих значениям активности 10, 1 и 0,1 мкМ), чтобы гарантировать, что только белки охватывают достаточное химическое пространство в пределах пороги активности были сохранены для обучающей выборки.Модели были обучены для 559 целей и дополнительного файла 1: на рисунке S1 показано количество активных и неактивных точек данных для каждой модели, для которых наблюдалась большая разница между объемом данных о биологической активности, доступных для каждой цели.
Например, среднее значение составляло 389, 375 и 386 активных соединений на мишень для пороговых значений классификации pChEMBL, равных 5, 6 и 7 соответственно. Медиана 1000 точек данных неактивных соединений была рассчитана по целевым значениям и пороговым значениям с медианным отношением, равным 0.4 активных соединения в неактивные соединения (подробности см. в дополнительном файле 1: рисунок S1). Набор данных для предполагаемых неактивных объектов доступен для загрузки в виде zip-файлов здесь: https://pidginv3.readthedocs.io/en/latest/install.html.
Предварительная обработка соединений
Структуры соединений стандартизировали с использованием стандартизатора молекулярной структуры IMI eTox (https://github.com/flatkinson/standardiser) с настройками для удаления солей, воды, растворителей, нормализации зарядов, таутомеризации (до наиболее благоприятная форма) и удалить дубликаты.RDKit [33] (версия 2019.03.4) использовался для удаления структур без углерода и сохранения только соединений с атомными номерами от 21–32, 36–52 и выше 53 и с молекулярной массой от 100 до 1000 Да.
, чтобы сохранить небольшое химическое пространство органических молекул.
Расчет значений неопределенности для меток активности ChEMBL
До применения алгоритма PRF требовался расчет неопределенности меток биологической активности. Поскольку неопределенность возникает из-за гипотезы о том, что данные о биологической активности, извлеченные из общедоступных баз данных о биологической активности, имеют определенную степень неопределенности, мы ввели неопределенность в маркировку.{Т}\). Более конкретно, при условии, что известны только среднее значение и дисперсия значений активности, максимальное распределение энтропии для представления этих значений является нормальным распределением [34]. Можно установить параметры среднего значения и дисперсии этого распределения на пороговое значение (например, 10 мкМ) и экспериментальную ошибку (например, \(\сигма\) 0,3) и вычислить вероятность значений активности с помощью cdf. Каждое значение \(pActivity\) было преобразовано в вероятность y-метки ( ∆y ), значение, представляющее неопределенность в измерении, которое использовалось для обучения PRF.
Мы называем это «идеальной y-меткой» или просто «y-идеальной», потому что она представляет собой идеальный случай, когда экспериментальная ошибка учитывается при обучении целевой модели прогнозирования. Для расчета ∆y использовалась функция stats.norm.cdf() из библиотеки scipy [35] в python, как в уравнении. 1:
$$\Delta y\left( {\vec{c}} \right) = \frac{1}{2}\left[ {1 + {\text{erf}}\left({\frac {{\overrightarrow {{p_{Активность} }} — \overrightarrow {{p_{Порог} }} }}{\sigma \sqrt 2 }} \right)} \right]$$
(1)
, где ∆ y были вероятности метки y, \(\vec{c} = (C_{1} , \ldots ,C_{n} )\) представляли соединения в обучающем наборе, \(\overrightarrow {{p_{Threshold} }}\) описывал предварительно определенные пороги сродства связывания для значений \(\overrightarrow {{p_{Activity} }}\) (- log 10 ), а \(\sigma\) был стандартное отклонение, определенное в этой работе с использованием произвольно определенных отсечений (которые также могут быть установлены по мере необходимости для отклонения между повторами в рамках или между экспериментами, скрининговыми платформами или методами агрегирования единиц деятельности).
Значения \(\Delta y\), таким образом, отражали вероятность того, что данное соединение \(C_{n}\) имеет аффинность связывания, которая находится в пределах границ активного класса при заданном \(p_{Threshold}\) \(p_{Активность}\) и с учетом предположения, что большинство данных о биологической активности являются гомоскедастическими (что не всегда верно на практике). Следовательно, соединению со значением pChEMBL, например, 5,1 (8 мкМ), был присвоен новый ∆y , равный ~ 0,63, для порога активности pChEMBL 5,0 (10 мкМ) и определяемого пользователем стандартного отклонения \(\sigma\ ) из 0.3 (рис. 2), т. е. вероятность того, что это соединение будет принадлежать к активному классу, составляет 63 % с учетом этих параметров по сравнению с традиционным классификатором RF, который предполагает, что оно является 100 % активным. Это позволило представить деятельность в рамках между архитектурой классификации и регрессии, с философскими отличиями от любого подхода. По сравнению с классификацией этот подход позволяет лучше представить факторы, увеличивающие/уменьшающие неактивность.
И наоборот, можно использовать все данные (даже данные с разделителями/операндами/цензурой, далекие от отсечки) одновременно с учетом степени детализации вокруг отсечки по сравнению с классической структурой регрессии.Таким образом, PRF объединяет характеристики как из настроек классификации, так и из настроек регрессии.
Схематическое представление того, как значение pChEMBL преобразуется в идеальную вероятность метки Y с использованием cdf с различными порогами биологической активности и значениями стандартного отклонения (SD). Случай, когда SD равен 0, соответствует традиционному RF
Дополнительные неактивные данные
Чтобы обеспечить достаточное химическое пространство соединений, не связывающихся с мишенями (поэтому присваивается константа [\(p_{Активность}\) = 0] по всему тесту -тренировать стандартные отклонения) использовали набор неактивных соединений из PubChem, опубликованный в Mervin, et al.[36] и доступен по адресу https://github.
com/lhm30/PIDGINv3. Эти дополнительные неактивные соединения были случайным образом отобраны из PubChem со сходством отпечатков пальцев с коэффициентом Танимото к активным веществам ниже 0,4 для получения желаемого количества соединений, которые можно разумно считать неактивными в отношении данной мишени. Набор данных включал 38 902 310 аннотаций неактивных меченых соединений по всему набору целей. Для этих неактивных точек данных 90 101 ∆y 90 102 оставались постоянными при пороговых значениях тестового набора 90 101 σ 90 102 (т.т. е. только точкам данных биологической активности из ChEMBL была присвоена вероятность ∆y больше нуля). Более подробно, из 557 обученных моделей (например, с порогом pXC 50 , равным 5), 310 моделей (~ 56%) включали по крайней мере 1 точку данных SE в неактивный набор соединений и процент Данные SE, включенные в неактивные данные 310 моделей, показаны на рис. 3. Как мы видим, 183 модели (33% от общего числа моделей) были обучены с небольшим количеством данных SE, составляющим около 20% от общего количества неактивных соединений и 116 моделей (21% от общего числа моделей) были обучены с большим количеством точек данных SE (более 80% данных SE в наборе неактивных соединений).
Процент сферы, исключающей неактивные молекулы, включенные в наборы данных о неактивных молекулах моделей с тремя различными порогами биологической активности. Статистические данные показывают, что предполагаемые неактивные соединения (рассчитанные с исключением сфер) составляют до 20% от общего количества неактивных соединений для большинства целей, содержащих предполагаемые неактивные соединения Случайный лес (PRF) — это модификация исходного алгоритма RF; поэтому мы сначала обрисовываем в общих чертах концепцию RF, за которой следуют модификации, позволяющие оценивать неопределенность с помощью PRF.
RF — ансамблевый метод, использующий несколько деревьев решений во время обучения. Каждое дерево решений описывается с помощью древовидного графа, связывающего отношения между (химическими) характеристиками и целевыми (активностью) переменными в ряду соединенных условий, расположенных сверху вниз в «древовидной» структуре. Для бинарной классификации деревья строятся с помощью узлов, ищущих «наилучшее разделение»; комбинации признаков и порогов, обеспечивающие наилучшее разделение между классами [37].
{2} } \справа)$$
(2)
Алгоритм перебирает признаки и пороги, разделяя обучающие данные «слева» или «справа», соответствующие объектам слева или справа от порога соответственно. Порог расщепления, приводящий к минимальной комбинированной примеси групп, определяется как:
$$G_{n, right} x f_{n,right} + G_{n, left} x f_{n,left}$$
(3)
, где G справа , G слева в узле n — примеси Джини, а f справа , f слева — доли объектов в каждой группе.Этот итерационный процесс по функциям и пороговым значениям повторяется рекурсивно (до тех пор, пока группы имеют более низкую совокупную примесь по сравнению с примесью узла) до тех пор, пока не завершится конечным узлом (который присваивает вероятности в соответствии с распределением соединений в классах). Новые прогнозы распространяются по дереву, при этом прогнозы назначаются по наибольшей доле выборок в конечных узлах.
Отдельные деревья решений склонны к переоснащению, поскольку они спроектированы таким образом, чтобы идеально соответствовать всем образцам в наборе обучающих данных.Чтобы бороться с этим, RF представляет собой набор множества деревьев решений, случайность которых вводится через: (1) случайно выбранные подмножества полного набора данных и (2) случайные подмножества признаков в каждом узле деревьев. Агрегация по рандомизированным деревьям решений снижает тенденцию к переоснащению. Непомеченный объект распространяется по деревьям в лесу, и прогнозируемая вероятность класса для входной выборки вычисляется как средняя прогнозируемая доля выборок одного и того же класса в конечных узлах деревьев.Как (а) доля деревьев, голосующих за прогнозируемый класс, так и (б) отклонение доли выборок в конечных узлах по всему лесу могут служить мерой достоверности прогнозов.
Вероятностный случайный лес
РФ получают выборку наблюдаемых случайных пар случайных величин, \(\left( {x_{1} ,y_{1} } \right), \ldots ,\left( {x_{n} ,y_{n} } \right)\), описывающее отношение: \(h:X \to Y\), используемое для предсказания \(y\) для заданного значения \(x\).
С другой стороны, PRF получает \(\left( {x_{1} ,y_{1} ,\Delta x_{1} ,\Delta y_{1} } \right), \ldots ,\left( {x_ {n} ,y_{n} ,\Delta x_{n} ,\Delta y_{n} } \right)\), где ∆x и ∆y представляют неопределенность в функциях и метках соответственно.Естественно, основное внимание в этой работе уделяется неопределенности маркировки (активности), а неопределенности (химических) свойств не уточняются.
Чтобы учесть неопределенность, PRF рассматривает метки как нормальное распределение, а не как детерминированные значения. Метки становятся функциями массы вероятности (PMF), где каждый объект имеет метку, назначенную ему с некоторой вероятностью, и связь между RF и PRF естественным образом следует из этой концепции, поскольку PRF сходится к RF, когда неопределенности низкие или отсутствуют (нулевые). в ∆y (см.2). Еще одно различие между двумя алгоритмами заключается в том, что случайность RF индуцируется эпистемически (т. е. из самой модели) путем обучения различных деревьев решений на случайно выбранных подгруппах данных и использования случайных подмножеств признаков в каждом узле каждого дерева решений.
С другой стороны, PRF аллостерически вводит случайность; поскольку он получен не из определенного распределения, а из лежащей в основе неопределенности (экспериментального отклонения), имеющей значение для классификации. Неопределенности меток распространяются через критерий разделения при построении дерева.Подобно стандартному дереву, узлы разбиваются на левые и правые, так что результирующие подмножества более однородны, чем набор в родительском узле. Для этой цели используется функция стоимости для минимизации, поскольку переход от y к ∆y означает, что метки теперь становятся случайными величинами. Вместо вычисления доли объектов в узле n вычисляется ожидаемое значение (\(\pi_{i} \left( n \right))\):
$$\begin{gathered} P_{n,A } \to \overline{P}_{n,A} = \frac{{\mathop \sum\nolimits_{i \in n} \pi_{i} \left( \eta \right) x p_{i,A } }}{{\mathop \sum \nolimits_{i \in n} \pi_{i} \left( \eta \right)}} \hfill \\ P_{n,B} \to \overline{P}_ {n, B} = \ frac {{\ mathop \ sum \ nolimits_ {i \ in n} \ pi_ {i} \ left ( \ eta \ right) x p_ {i, B}}} {{\ mathop \ sum \nolimits_{i \in n} \pi_{i} \left( \eta \right)}} \hfill \\ \end{gathered}$$
(4)
Следовательно, примесь Джини преобразуется в:
$$G_{n} \to \overline{G}_{n} = 1 — \left( {\overline{P}_{n,A}^{2 } + \overline{P}_{n,B}^{2} } \right)$$
(5)
Тогда функция стоимости (средневзвешенное значение модифицированных примесей двух узлов):
$$\overline{G}_{{\left( {n,r} \right)}} x \frac{{ \ mathop \ sum \ nolimits_ {{i \ in \ left ( {n, r} \ right)}} \ pi_ {i} \ left ( {\ eta , r} \ right) }} {{\ mathop \ sum \ nolimits_{i \in n} \pi_{i} \left( \eta \right)}} + \overline{G}_{{\left({n,l} \right)}} x \frac{{\ mathop \sum \nolimits_{{i \in \left({n,l} \right)}} \pi_{i} \left({\eta,l} \right)}}{{\mathop \sum \nolimits_ {i \in n} \pi_{i} \left( \eta \right)}}$$
(6)
Модифицированная схема распространения и функции стоимости являются двумя основными концептуальными изменениями, разделяющими PRF и RF.
После обучения PRF классифицирует новые объекты, которые идентичны как для обучения, так и для прогнозирования. Как только объект достигает конечного узла, вероятность класса может использоваться для обеспечения прогноза, как и в классическом RF, поскольку вероятность каждого объекта достигает всех конечных узлов. Следовательно, все прогнозы, данные всеми терминальными узлами, должны быть приняты во внимание, чтобы получить прогноз дерева, который задается следующими уравнениями:
$$Pr_{A} \to \mathop \sum \limits_{terminal узлы} \pi \left( n \right) x \overline{P}_{n,A}$$
(7)
$$Pr_{B} \to \mathop \sum \limits_{терминальные узлы} \pi \left( n \right) x \overline{P}_{n,B}$$
(8)
Детали вычислений
Для этой работы была использована реализация PRF в Reis, Baron and Shahaf [30], предоставленная через https://github.com/ireis/PRF. Алгоритм согласовывался с отпечатками пальцев RDKit и соответствующими метками ∆y на основе стандартного отклонения ( σ ) с нижним пределом вероятности распространения («keep_proba»), равным 0,05, чтобы гарантировать, что данный объект не распространится на переходы с низкой вероятностью (сокращение времени выполнения без снижения производительности).
Результат PRF был записан как количество вероятностных деревьев решений в лесу, предсказывающих метку. RF был реализован с использованием функции RandomForestClassifer от Scikit-Learn.
Для сравнения вероятностей предсказания PRF и RF использовались две разные метрики. Первая метрика — это допустимая погрешность, как описано в уравнении. 9:
$$Error\;маржа = \left[ {\begin{array}{*{20}c} {\left( {идеальный \; ylabel — {\varvec{RF}}\;вероятности} \right ) — } \\ {\left( {идеальный \;ylabel — {\varvec{PRF}}\;вероятности} \right)} \\ \end{массив} } \right]$$
(9)
В дополнение к допустимой погрешности при сравнении двух показателей (y-вероятность от 1.RF и 2. PRF) можно сравнивать не только абсолютные значения, но и сравнивать баллы относительно друг друга. Это достигается путем расчета относительного увеличения к потенциальному оптимуму (т. е. к идеальной метке Y), как показано в уравнении. 10:
$$Relative\;оценка = \frac{{\left| {\ слева | {ошибка\;маржа\;RF} \right| — \влево| {error\;margin\;PRF} \right|} \right|}}{{error\;margin \left( {худший\;эффективный\;классификатор} \right)}} \times 100$$
(10)
Обоснование этого вычисления состоит в том, что для метрики с идеальной меткой y e.
г., равной 0,65, разница между y-вероятностями RF и PRF от 0,75 до 0,70 более значима, чем разница от 0,85 до 0,80. С точки зрения относительной оценки, последняя и первая разница в y-вероятностях соответствуют 50% и 25% изменению соответственно.
Оценка влияния исключения сфер на долю улучшенных моделей с помощью PRF
Было оценено влияние включения исключенных сфер предполагаемых неактивных моделей на пределы погрешности с помощью вероятностного RF. В этом сравнении мы выбрали (а) мишени, которые не содержали каких-либо предполагаемых неактивных веществ (модели без данных SE) и (b) мишени, 80% их неактивных точек данных были предполагаемыми неактивными (модели с данными SE) по трем различным порогам биологической активности. и различные стандартные отклонения эмулированного тестового поезда.Мы рассчитали допустимую погрешность между двумя алгоритмами (как описано в разделе выше) отдельно для моделей без данных SE и моделей с данными SE для разных стандартных отклонений.
В результате мы получили два распределения допустимой погрешности и попытались сравнить их средние значения, чтобы понять, есть ли статистически значимая разница. Во-первых, был применен тест Колмогорова-Смирнова (KS) в scipy (scipy.stats.kstest), чтобы подтвердить, что данные в распределениях погрешности распределены нормально.Затем для статистического сравнения распределений был применен непарный t-критерий (scipy.stats.ttest_ind, с параметром equal_var, равным False).
13 CFR § 124.506 — При каком пороге в долларах должна проводиться закупка 8(a) между правомочными Участниками? | CFR | Закон США
§ 124.506 При каком пороге в долларах должна проводиться закупка 8(a) между правомочными Участниками?
(а) Конкурсные пороги.
(1) Федеральный совет по регулированию закупок (FAR Council) несет ответственность за корректировку каждого долларового порога, связанного с приобретением, 1 октября каждого года, который делится без остатка на пять.Пороговые значения в долларах, связанные с приобретением, определяются как пороговые значения в долларах, указанные в законе в качестве фактора, определяющего сферу применимости политики, процедуры, требования или ограничения, предусмотренного в этом законе, к закупке имущества или услуг исполнительным органом.
по решению Совета FAR. 41 США 431а(с). Часть 124, подраздел A, 8 (a) «Развитие бизнеса», содержит пороговые значения в долларах, связанные с приобретением, с учетом инфляционных поправок. Совет FAR должен опубликовать уведомление о скорректированных долларовых порогах в Федеральном реестре.Скорректированные пороговые значения в долларах вступают в силу с даты публикации.
(2) Закупка, предложенная и принятая для программы 8(a) BD, должна проводиться среди правомочных Участников, если:
(i) Есть разумные основания ожидать, что по крайней мере два правомочных Участника представят предложения по справедливой рыночной цене;
(ii) Предполагаемая цена присуждения контракта, включая опционы, превысит 7 000 000 долларов США для контрактов, которым присвоены производственные коды NAICS, и 4 000 000 долларов США для всех других контрактов; и
(iii) Требование не было принято SBA для присуждения в качестве единственного источника 8(a) закупок от имени концерна, находящегося в собственности племени или АНК.
(3) Для всех типов контрактов применимые пороговые суммы конкуренции будут применяться к оценке закупочной деятельности общей стоимости контракта, включая все варианты.
Пример к параграфу (а)(3).
Если предполагаемая цена присуждения профессиональных услуг определена в размере 3,8 млн долларов США и на этом основании она принята в качестве требования единственного источника 8(a), присуждение единственного источника будет действительным, даже если цена контракта будет достигнута после переговоров. составляет 4 доллара.2 миллиона.
(4) Если оценка общей стоимости предлагаемого контракта 8(a) меньше, чем применимая пороговая сумма конкуренции, и требование принимается в качестве требования единственного источника на этой основе, присуждение может быть произведено, даже если цена контракта достигнутая путем переговоров, превышает конкурсный порог при условии, что цена контракта не более чем на десять процентов превышает конкурсный порог.
(5) Предлагаемое требование 8(a) с оценочной стоимостью, превышающей применимую конкурентную пороговую сумму, не может быть разделено на несколько отдельных закупок на меньшие суммы, чтобы использовать процедуры 8(a) из единственного источника для присуждения контракта одному подрядчику.
.
(b) Освобождение от конкурсных порогов для участников, принадлежащих индейским племенам, АНК и НКО.
(1) Предприятие-участник, принадлежащее и контролируемое индейским племенем или АНК, может получить контракт с единственным источником 8(a), если предполагаемая стоимость закупки превышает применимый конкурентный порог, если SBA не приняло требование в 8(a) (a) Программа BD как конкурентная закупка.
(2) Предприятие-участник, принадлежащее и контролируемое НХО, может получить контракт Министерства обороны (DoD) с единственным источником 8(a), если предполагаемая стоимость закупки превышает применимый конкурентный порог, если SBA не приняло требование в программа 8(a) BD как конкурентная закупка.
(3) Нет требования о том, что закупка должна быть завершена, когда это возможно, прежде чем она может быть принята на основе единственного источника для концерна, принадлежащего племени или АНК, или концерна, принадлежащего NHO для контрактов Министерства обороны, но закупки не могут быть сняты с конкурса, чтобы присудить их концерну, принадлежащему племени, АНК или НОЗ, на основе единственного источника.
(4) Совместное предприятие между одним или несколькими правомочными Участниками, принадлежащими племенам, АНК или НОЗ, и одной или несколькими бизнес-концернами, не входящими в 8(a), может заключать контракты с единственным источником 8(a) выше конкурсного порога. сумму, при условии, что она соответствует требованиям § 124.513.
(5) Агентство не может присудить контракт с единственным источником 8(a) на сумму, превышающую 22 000 000 долларов США, если сотрудник по контрактам не обосновывает использование контракта с единственным источником в письменной форме и не получил необходимое одобрение в соответствии с Положением о федеральных закупках.
(c) Конкуренция ниже порога. AA/BD без права делегирования может одобрить запрос от закупочной деятельности на конкуренцию требования, сумма которого ниже применимого порога конкуренции среди правомочных Участников.
(1) Эти полномочия будут использоваться в первую очередь, когда уместны технические соревнования или когда существует большое количество потенциальных призеров.
(2) AA/BD может рассмотреть вопрос о том, предоставила ли закупочная деятельность и будет ли продолжать предоставлять значительное количество своих контрактов программе 8(a) BD на неконкурентной основе.
(3) AA/BD может отклонить запрос, если закупочная деятельность ранее предлагала требование к программе 8(a) BD на неконкурентной основе, и запрос сделан после неспособности закупочной деятельности и потенциального единственного источника присуждения для достижения соглашения о цене или других существенных условиях.
(d) Единственный источник сверх пороговых значений. Если возможность контракта превышает применимую пороговую сумму и нет разумных ожиданий, что по крайней мере два правомочных 8(a) Участника представят предложения по справедливой цене, AA/BD может согласиться с требованием об единственном источнике 8(a) вознаграждение, если он или она определяет, что правомочный участник портфеля 8(a) способен выполнить требование по справедливой цене.
[63 FR 35739, 30 июня 1998 г., с поправками 74 FR 45753, сентябрь 2009 г.4, 2009; 74 FR 46887, 14 сентября 2009 г.; 76 FR 8260, 11 февраля 2011 г.; 78 FR 61133, 2 октября 2013 г.; 81 ФР 48582, 25 июля 2016 г.]Произошла ошибка при настройке пользовательского файла cookie
Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности. Если ваш браузер не принимает файлы cookie, вы не можете просматривать этот сайт.
Настройка браузера на прием файлов cookie
Существует множество причин, по которым файл cookie не может быть установлен правильно. Ниже приведены наиболее распространенные причины:
- В вашем браузере отключены файлы cookie.Вам необходимо сбросить настройки браузера, чтобы принять файлы cookie, или спросить вас, хотите ли вы принимать файлы cookie.
- Ваш браузер спрашивает, хотите ли вы принимать файлы cookie, и вы отказались. Чтобы принять файлы cookie с этого сайта, нажмите кнопку «Назад» и примите файл cookie.
- Ваш браузер не поддерживает файлы cookie. Попробуйте другой браузер, если вы подозреваете это.
- Дата на вашем компьютере в прошлом. Если часы вашего компьютера показывают дату до 1 января 1970 г., браузер автоматически забудет файл cookie.Чтобы это исправить, установите правильное время и дату на своем компьютере.
- Вы установили приложение, которое отслеживает или блокирует установку файлов cookie. Вы должны отключить приложение при входе в систему или проконсультироваться с системным администратором.
Почему этому сайту требуются файлы cookie?
Этот сайт использует файлы cookie для повышения производительности, запоминая, что вы вошли в систему, когда переходите со страницы на страницу. Предоставить доступ без файлов cookie потребует от сайта создания нового сеанса для каждой посещаемой вами страницы, что замедляет работу системы до неприемлемого уровня.
Что сохраняется в файле cookie?
Этот сайт не хранит ничего, кроме автоматически сгенерированного идентификатора сеанса в файле cookie; никакая другая информация не фиксируется.
Как правило, в файле cookie может храниться только информация, которую вы предоставляете, или выбор, который вы делаете при посещении веб-сайта. Например, сайт не может определить ваше имя электронной почты, если вы не решите ввести его. Разрешение веб-сайту создавать файлы cookie не дает этому или любому другому сайту доступ к остальной части вашего компьютера, и только сайт, создавший файл cookie, может его прочитать.
3612 – Порог с терморазрывом (5″ на ½″)
Описание
ЭКВИВАЛЕНТ КОНКУРЕНТА| НАСЛЕДИЕ | НГП | ПЕМКО | НОЛЬ |
|---|---|---|---|
| 3612 | 8425 | 252 x 3_FG | 625 |
ОТДЕЛКИ
ОПЦИИ
- ACF – алюминиевый композитный наполнитель
- EPX – эпоксидный абразив
- LA — свинцовые анкеры
- FL — противопожарная этикетка
- PEPX – Фотолюминесцентный эпоксидный абразив
- руб. — Резиновая ручка
МАТЕРИАЛЫ / ХАРАКТЕРИСТИКИ
- Пороги с терморазрывом подходят для дверных проемов, подверженных резким перепадам температур, таких как наружные входы в здания или неотапливаемые ограждения лестничных клеток.Запатентованный непроводящий терморазрывной материал препятствует передаче тепловой энергии в нижней части двери.
- Фрезерный алюминиевый стандарт
- Оцинкованные винты с плоской головкой – #10 x 1-1/2″
СИМВОЛЫ И СТАНДАРТЫ
- Пожалуйста, свяжитесь с нами для получения дополнительной информации.
КАК ЗАКАЗАТЬ
Наша миссия — обеспечить бесперебойную работу для наших клиентов. Мы принимаем заказы несколькими различными способами, чтобы облегчить ваш заказ.
Отправьте электронное письмо на адрес [email protected] со своей информацией и следующей информацией:
- Номер детали
- Отделка
- Длина
- Опции
- Количество
Местный телефон: (718)292-9333
Бесплатный номер: +1(888)383-3330
Факс: +1(888)383-3330
Есть общий запрос? Электронная почта [email protected]
Нужен конкретный документ? Посетите наш Центр загрузки
НАСЛЕДНИЙ СТАНДАРТ
Legacy Manufacturing — молодая, находчивая компания, опирающаяся на почти 100-летний опыт, инновации и передовые технологии, направленные на создание превосходных систем герметизации архитектурных проемов.Наши инженерные детали и системы предлагают проверенные решения для широкого спектра проблем безопасности и безопасности жизни, с которыми сталкивается строительная бригада, чтобы обеспечить надежную работу в этих проемах. И мы предлагаем непревзойденный набор функций и опций продукта для максимальной гибкости спецификаций.
Производство на месте и запатентованные процессы позволяют нам обеспечивать лучшее в отрасли выполнение заказов на запчасти. Практический производственный контроль также позволяет нам гарантировать неизменное непревзойденное качество нашей продукции.Мы производим всю резину для нашей продукции на нашем заводе в Огайо, что делает Legacy единственным поставщиком высококачественных резиновых профилей в нашей отрасли в США, столь важных для герметизации дверей.
Индивидуальные заказы – наша сильная сторона. Мы располагаем уникальными возможностями для быстрого реагирования на конкретные требования архитектора или владельца и предоставления задокументированных проектных решений для вашего утверждения. Наш подход к индивидуальным устаревшим решениям устанавливает новые стандарты для отрасли — в зависимости от этих требований от спецификации до поставки может пройти всего два дня.
Наши возможности и приверженность также представляют собой уникальную ценность для наших OEM-партнеров. Устаревшие инженеры могут помочь вам в разработке собственных OEM-программ для комплексного проектирования продуктов и независимых лабораторных испытаний. В дополнение к конфигурированию уплотнительных систем, в том числе вспучивающихся и высокоэффективных акустических систем, мы можем производить составы резины по спецификациям заказчика или разрабатывать их совместно.
Полный ассортимент запасных частей и интегрированных систем Legacy, представленный в этом каталоге, отражает давнюю традицию компетентности и оперативности в решении проблем дверной и фурнитурной промышленности.Прежде всего, мы делаем ставку на предоставление экспертной поддержки, которую вы ожидаете и в которой нуждаетесь. От ответов на основные вопросы о продукте и установке до самых сложных требований по настройке — наша дружная, высококвалифицированная команда по обслуживанию клиентов всегда рядом и готова помочь.
Legacy предлагает лучшие продукты по самым низким ценам на рынке. Мы разрабатываем и тестируем наши продукты для простоты и точности, думая о вас. Поскольку нашей целью №1 является предоставление продуктов, мы постоянно создаем новые решения для вас. Кроме того, Legacy проектирует и разрабатывает все в Нью-Йорке, США. Наши стандартные решения превосходят конкурентов, что делает Legacy лучшим выбором для длительного срока службы. 3612 Порог с терморазрывом Legacy предлагает продукцию самого высокого качества по самым разумным ценам на рынке. Мы и тестируем наши продукты для простой и точной установки, с учетом ваших потребностей. Поскольку нашей целью №1 является предоставление продуктов, мы создаем новые для вас. Кроме того, Legacy проектирует и разрабатывает всю продукцию в Нью-Йорке, США. Наши стандартные башни выше наших, что делает Legacy выбором для высокого и долгого срока службы.3612 Порог с терморазрывом 3612 Порог с терморазрывом
Определение порогового уровня речи
Об этом документе
Эти рекомендации были подготовлены членами Комитета ASHA по аудиологической оценке: Сандра Гордон-Салант, председатель; Мартин С. Робинетт, бывший председатель; Кармен С. Брюэр; Маргарет Ф. Карлин; Джон Д. Даррант; Томас А. Франк; Грегг Д. Гивенс; Майкл П.Горга; Кэрол Камара, ex officio; Роберт Х. Марголис; Лаура Энн Уилбер; и Гилберт Х. Херер, тогдашний вице-президент по клиническим вопросам и нынешний избранный президент. Эти рекомендации заменяют предыдущие «Рекомендации ASHA по определению порогового уровня речи» (Asha, 1979). Руководство было одобрено Законодательным советом ASHA в ноябре 1987 г. (LC 2-87).
Фон
Исторически сложилось так, что первыми речевыми тестами были устные или шепотные сообщения, представленные на измеренных расстояниях между говорящим и слушающим.Эти тесты обеспечили общую оценку способности человека слышать речь. Клиническая речевая аудиометрия возникла из-за необходимости количественной оценки этой способности. Тест Western Electric 4A (позже 4C), фонографическая запись произносимых цифр, был первым широко используемым записанным слуховым тестом для определения потери слуха для речи (Fletcher & Steinberg, 1929). Позже Психоакустическая лаборатория Гарварда (PAL) разработала списки слов, которые служат базовой моделью для современного клинического измерения речевого порога (Hudgins, Hawkins, Karlin, & Stevens, 1947).Центральный институт глухих (CID) опубликовал слуховые тесты W-1 и W-2 (списки слов Spondaic), которые были модификациями списков PAL (Hirsh, Davis, Silverman, Reynolds, Eldert, & Benson, 1952).
В 1978 году Законодательный совет ASHA утвердил «Рекомендации по определению порогового уровня речи», которые были опубликованы в 1979 году ( Asha , 1979). В этих рекомендациях представлен рекомендуемый набор процедур порога речи, основанный на консенсусе. В руководящих принципах в качестве стандартного тестового материала указаны спондийные слова (spondees).Следовательно, термин спондиозный порог (ST) был рекомендован для сообщения о пороге речи, а не более общий термин порог приема речи. Преимущество использования спондиевого порога заключалось в том, что термин определял тестируемый материал. Когда речевой порог был получен с материалом, отличным от спондийных слов, термин «порог восприятия речи» рекомендовался для сообщения, и требовалось обозначение тестового материала. В этих руководствах также рекомендуется определять речевой порог с помощью восходящей методики с шагом 5 дБ, параллельно с рекомендациями ASHA по ручной пороговой аудиометрии с чистым тоном (, Asha , 1978).Рекомендации ASHA по определению порогового уровня речи включали список спондийных слов, 28 из которых были из списков ClD W-1 и W-2, а восемь были другими альтернативами из исходных списков PAL. Этот измененный список представляет собой попытку увеличить фонетическое несходство и улучшить однородность слышимости.
Было высказано несколько опасений по поводу адекватности Рекомендаций ASHA 1979 г. по определению порогового уровня речи. Эти опасения включали тот факт, что рекомендуемые процедуры речевого порога не были основаны на экспериментальных данных (Ventry, 1979), четкие критерии 50% речевого порога не могли быть найдены с использованием процедур (Olsen & Matkin, 1979), процедуры занимали слишком много времени (Olsen & Matkin, 1979), а в рекомендациях не определялись конкретно процедуры для распознавания речи.
Поэтому был разработан новый набор рекомендаций по определению порогового уровня речи. Руководство определяет общепринятую терминологию и рекомендует процедуру порога речи, которая была подтверждена исследованиями с точки зрения длины, надежности и валидности (Seattle, Forrester, & Ruby, 1977: Huff & Nerbonne, 1982; Martin & Stauffer, 1975; Robinson & Koenige, 1979; Tillman & Olsen, 1973; Wall, Davis, & Myers, 1984; Wilson, Morgan, & Dirks, 1973).Суть этих руководств, как и предыдущих руководств, не в том, чтобы навязывать какой-то один способ выполнения клинического процесса. Намерение состоит в том, чтобы предложить стандартную процедуру, которая улучшит межклиническое и межклиническое сравнение данных, что, в конечном счете, принесет пользу людям, которым мы служим.
Вернуться к началу
Объем
Речевая пороговая аудиометрия — это процедура, используемая для оценки индивидуального порога слышимости речи. Существуют разные мнения относительно клинической полезности этой меры.Для обсуждения полезности теста читатель отсылается к Wilson and Margolis (1983).
Основная цель порога речи — количественная оценка порога слышимости человека для речи. Клинически основная цель речевого порога состоит в том, чтобы служить проверкой достоверности аудиограммы чистого тона. Экспериментальные данные, полученные на 100 ушах с различной степенью, конфигурацией и типами потери слуха (Wilson et al., 1973), показывают, что существуют минимальные различия между порогами для спондических слов и средними порогами чистого тона (0.3–3,1 дБ). Средние значения чистого тона были рассчитаны с использованием трех методов, основанных на пороговых значениях 500, 1000 и/или 2000 Гц; Потери X на трех частотах (Fletcher, 1929), потери X на двух частотах с наилучшей чувствительностью (Fletcher, 1950) и потери X на 500 и 1000 Гц минус 2 дБ (Carhart, 1971). Кроме того, коэффициенты корреляции между порогом речи и средним значением чистого тона были чрезвычайно высокими (0,95–0,98). Высокая корреляция между порогами для речи и чистых тонов, а также минимальные различия между ними подтверждают ценность использования порога распознавания речи для проверки среднего значения чистого тона, предполагая, что пороги чистого тона получены с использованием предпочтительной клинической процедуры (Asha , 1978).Хотя для большинства клинических случаев будет хорошее согласование между трехчастотным средним значением чистого тона и порогом распознавания речи, в случаях с наклонными потерями согласование может быть лучше между порогом распознавания речи и двухчастотным средним значением чистого тона (Флетчер, 1950). Несоответствие между порогом распознавания речи и средним значением чистого тона является признаком несоответствия результатов теста. Это несоответствие может служить ранним признаком псевдогипакузиса. Это также может быть связано с переменными параметрами теста, такими как неисправность оборудования или неправильное понимание инструкций пациентом.Другие факторы, которые могут способствовать несоответствию, включают уровень развития, нерегулярную слуховую чувствительность (Berlin, Wexler, Jerger, Halperin, & Smith, 1978; Roeser, 1982) или наличие когнитивного, языкового или центрального слухового расстройства. Речевой порог также может быть полезен при оценке людей, которых трудно проверить. Его можно использовать в аудиологической реабилитации, особенно при оценке слуховых аппаратов.
Если кто-то выбирает измерение порога речи, то эти рекомендации представляют собой стандартизированный метод измерения, который прошел статистическую проверку и должен давать порог распознавания речи, который близко соответствует среднему значению чистого тона. Целью этих рекомендаций является рекомендация простого и быстрого , статистическая нисходящая процедура для определения порога распознавания речи и определения общей терминологии, связанной с ее использованием.Однако в некоторых случаях, например при подозрении на псевдогипакузию, может быть более подходящей и может быть использована восходящая процедура. Процедуры, описанные в этих рекомендациях, можно использовать в различных клинических ситуациях; тем не менее, некоторым лицам, таким как маленькие дети и умственно отсталые, отказывающиеся сотрудничать или люди с неврологическими нарушениями, может потребоваться модификация процедуры. Изменения должны быть отмечены при регистрации и сообщении результатов.
Вернуться к началу
Определения порога речи
Порог распознавания речи (SRT).Порог распознавания речи — это минимальный уровень слышимости речи (см. стандарт ANSI S3.6-1969 или последующие стандарты), при котором человек может распознавать 50% речевого материала. Задача распознавания — это задача, в которой испытуемый выбирает тестовый элемент из закрытого набора вариантов. Индивидуум должен повторять или каким-либо другим образом указывать на узнавание речевого материала в 50% случаев. Термин порог распознавания речи является синонимом порога приема речи. Порог распознавания речи является предпочтительным термином, поскольку он более точно описывает задачу слушателя.Спондические слова являются обычным и рекомендуемым тестовым материалом для определения порога распознавания речи. Спондические слова представляют собой двухсложные слова с одинаковым ударением на обоих слогах. Следует отметить, что могут быть использованы и другие тестовые материалы. Если это так, то исследуемый материал должен быть отмечен при регистрации и отчете о результатах.
Порог спонди (ST). Порог спондии также относится к порогу распознавания речи, полученному со спондическими словами. Это не предпочтительный термин, поскольку он не описывает распознавание или восприятие материала.
Порог обнаружения речи (SDT). Порог обнаружения речи — это минимальный уровень слышимости речи, при котором человек может просто различить присутствие речевого материала в 50% случаев. Слушатель не должен идентифицировать материал как речь, но должен показать, что осознает присутствие звука. Материал, использованный для получения порога обнаружения речи, следует отметить при записи и представлении результатов.
Порог распознавания речи (SAT).Порог осознания речи является широко используемым термином-синонимом для порога обнаружения речи. Порог обнаружения речи является более точным термином, поскольку он определяет задачу слушателя.
Вернуться к началу
Общие соображения по клиническому определению речевого порога
Контрольно-измерительные приборы и калибровка . Речевая пороговая аудиометрия должна выполняться с помощью речевого аудиометра или диагностического аудиометра, способного преобразовывать речь, как определено и откалибровано в соответствии с Американскими национальными стандартными спецификациями для аудиометров (ANSI S3.6-1969 или последующие заменяющие стандарты). Читатель отсылается к Asha (1987) для обзора рекомендуемых процедур калибровки речевых сигналов, подаваемых через наушники.
Тестовая среда . Среда испытаний должна соответствовать критериям фонового шума в аудиометрических помещениях, как указано в Американских национальных стандартных критериях допустимого окружающего шума во время аудиометрических испытаний (ANSI 53.1-1977 или более поздние заменяющие стандарты).
Тестовый материал .Спондические слова являются стандартным тестовым материалом для определения порога распознавания речи. Алфавитный список из 36 спондийных слов, подходящих для взрослых, представлен в Приложении A. В Приложении B представлены 15 однородных слов из записей Auditec CID W-1 (Young, Dudley & Gunter, 1982). Эти слова однородны по слышимости в этих конкретных записях. Рекомендуемые процедуры для определения однородности других записанных на магнитную ленту списков описаны в Wilson and Margolis (1983) и Young et al.(1982). Многочисленные переменные, связанные с отслеживаемым голосовым тестированием в реальном времени, делают невозможным точное определение однородности с помощью этой процедуры.
Приложение C представляет список спонтанных слов, подходящих для большинства детей в возрасте от 5 до 12 лет. Эти слова можно изобразить в картинках, и если да, то они подходят для детей младше 6 лет, в зависимости от их способностей.
Могут быть обстоятельства или отдельные лица, требующие изменения стандартного списка слов, и в этом случае будут использоваться альтернативные тестовые материалы.Выбор таких материалов должен производиться с учетом особенностей испытуемого. Некоторыми факторами, которые следует учитывать, являются возраст, владение языком и физическое состояние клиента. Различные списки спондических слов могут потребоваться для разных клинических популяций и для учета определенных физических ограничений или ограничений развития. Однако следует признать, что использование речевых стимулов с меньшей однородностью, чем спондические слова, может поставить под угрозу надежность этой меры.
Когда обстоятельства или индивидуальные возможности не позволяют определить порог распознавания речи, вместо этого может быть определен порог обнаружения речи.Порог обнаружения речи (в дБ) должен соответствовать порогу наилучшего чистого тона (в дБ) между 250 и 4000 Гц (Олсен и Маткин, 1979), а также должен быть получен на уровнях на 8–9 дБ слабее порога распознавания речи. (Чайклин, 1959). Тип речевого материала не так важен для этой меры, поскольку он отражает обнаружение, а не распознавание. Некоторыми распространенными материалами являются лепет, бегущая речь или знакомые слова. Тем не менее, указание типа материала помогает обеспечить надежность повторных испытаний и может быть полезной информацией для будущих оценок слуха.
Режим ответа . Обычным режимом ответа для достижения порога распознавания речи является повторение элемента стимула. Для многих пациентов невозможно получить вербальные ответы, что требует использования альтернативных способов ответа. Приемлемы многие альтернативы, но они должны обеспечивать распознавание тестовых заданий из закрытого набора вариантов. Например, режимы ответа могут принимать форму указания изображения, подписи или визуального сканирования. Кроме того, если для определения порога распознавания речи у детей используется задание на указание картинки, то клиницист должен быть осторожен в выборе количества элементов ответа.Слишком малое количество элементов увеличивает вероятность случайного выполнения, а слишком большое количество элементов может отвлекать внимание и увеличивать время отклика (например, обычно подходит от 8 до 12 слов).
Для оценки порога обнаружения речи можно использовать несколько режимов ответа для передачи обнаружения сигнала. Обычно эти способы реагирования невербальные. Всякий раз, когда используется способ ответа, отличный от повторения спондеического слова, он должен быть указан при записи и отчете о результатах.
Записано vs.Живая голосовая презентация тестового материала . Для получения речевого порога можно использовать технику записи или прослушивания живого голоса. Записанное представление тестового материала является предпочтительной процедурой. Использование записанного материала стандартизирует состав и представление списка тестов. Это позволяет лучше контролировать интенсивность тестовых заданий и гарантирует, что речевой паттерн записанного говорящего будет соответствовать каждому клиенту. Другими словами, предпочтительнее записанное представление, поскольку стимулы соответствуют каждому пациенту, тестируемому с данным набором записанных тестовых материалов.Следует помнить, что фонографические записи и магнитофонные записи изнашиваются после интенсивного использования, внося искажения и шум в тестовую систему. Аудиолог должен быть готов к таким проблемам и периодически заменять грампластинки или магнитофонные записи. Кроме того, необходимо периодически заменять иглы картриджей, а блоки воспроизведения ленты необходимо регулярно очищать и размагничивать. Многие из этих проблем могут быть устранены путем использования оцифрованных записей речи.
Использование записанных тестовых материалов может ограничить гибкость процедуры тестирования с точки зрения выбора тестовых слов и скорости представления.Возникают определенные клинические ситуации, которые благоприятствуют использованию контролируемого живого голосового представления. Недостатками живого голосового представления являются проблемы и трудности в отслеживании тестовых слов до постоянного уровня слуха. Кроме того, невозможно одинаково представить каждое спондическое слово каждому клиенту, даже если каждый слог каждого спондического слова достигает пика 0 дБ на волюметре. Когда используется отслеживаемый живой голос, это следует отметить в результатах тестирования.
Регистрация результатов .Порог распознавания речи или порог обнаружения речи должен быть записан в дБ HL. Результаты должны быть записаны для каждого уха в той же форме, что и результаты клиентской тональной аудиометрии. Необходимо предусмотреть дополнительное место для сообщения другой соответствующей информации, описывающей тестовую ситуацию, такой как альтернативные материалы или способы реагирования.
Маскировка нетестируемого уха . Когда полученный порог распознавания речи (или порог искажения речи) в одном ухе превышает кажущийся порог распознавания речи (или порог обнаружения речи) или порог чисто тональной костной проводимости на частотах 500, 1000, 2000 или 4000 Гц в контралатеральном ухе на 40 дБ или более, маскирование следует применять к не тестируемому уху.Конечно, критерии использования маскирования должны учитывать спектр сигнала и преобразователь. Соответствующий маскировщик для речевого стимула должен иметь широкополосный спектр (например, белый шум или шум речевого спектра). Используемый уровень эффективной маскировки должен быть достаточным для устранения приема нетестируемым ухом без чрезмерной маскировки и должен быть записан в той же форме, которая используется для записи аудиометрических результатов.
Вернуться к началу
Определение порога распознавания речи
Основная процедура состоит из инструктажа, ознакомления, однократного определения порога снижения и расчета порогового уровня слышимости.
Инструкции . Конкретная формулировка инструкций должна быть сформулирована на языке, подходящем для клиента, и должна
Ориентировать клиента на характер задачи,
Укажите режим ответа клиента.
Указать, что тестовый материал является речью, и указать, что клиент должен отвечать только словами из тестового списка, и
Подчеркните необходимость того, чтобы клиент реагировал при слабом прослушивании, и предложите клиенту угадать.
Ознакомление . Первым шагом в процедуре тестирования является ознакомление клиента с точными спондическими словами в списке слов. Этот необходимый шаг гарантирует, что
Тестовая лексика знакома клиенту,
Клиент может слышать каждое тестовое слово, и
Врач может точно интерпретировать ответы клиента.
Аудиолог может зачитать список тестов клиенту при личной встрече или представить список тестов через речевой аудиометр.В любом случае визуальные подсказки должны быть устранены при ознакомлении с тестовыми словами. Клиент повторяет или иным образом демонстрирует узнавание каждого слова из списка.
Аудиолог должен подчеркнуть, что клиент должен отвечать только словами из списка тестов. Если у клиента возникают какие-либо трудности с пониманием или реакцией на какое-либо спондаистическое слово, то это слово должно быть исключено из списка тестов. Любое спонтанное слово, которое аудиологу трудно понять, должно быть исключено из списка тестов.
Ознакомление со списком тестов необходимо для контроля влияния предварительного знания тестовой лексики на порог распознавания речи (Tillman & Jerger, 1959). Его не следует исключать из процедуры.
Определение порога убывания . Метод, описанный в этом документе, точно соответствует процедурам, первоначально использовавшимся в аудиозаписях PAL Auditory Test Number 9 (Hudgins et al., 1947) и CID W-2 (Hirsh et al., 1952). Основная процедура, описанная Wilson et al.(1973), включает в себя предварительную фазу и фазу испытаний. Во время тестовой фазы разные пары спондических слов представляются с уменьшением на 2 дБ до тех пор, пока не будут пропущены по крайней мере пять из шести последних тестовых слов.
Порог уровня слышимости речи рассчитывается для оценки 50% балла психометрической функции. При использовании вариаций стандартной методики характер вариаций следует фиксировать вместе с результатами. Текущая процедура представляет собой нисходящий подход на 2 дБ, но может быть изменена на нисходящий подход на 5 дБ.(В сносках подробно описаны модификации для использования нисходящего подхода на 5 дБ, а не на 2 дБ.)
Вернуться к началу
Техника спуска
Предварительный этап для получения начального уровня
Установите уровень слышимости на 30–40 дБ выше предполагаемого порога распознавания речи и предъявите клиенту одно спондийное слово. [1] Если ответ правильный, то снижаться с шагом в 10 дБ, представляя одно спондическое слово на каждом уровне, пока клиент не ответит неправильно.Если клиент не отвечает правильно на первое спондическое слово на первом уровне, то повышайте уровень с шагом в 20 дБ, пока не получите правильный ответ (Martin & Stauffer, 1975). Затем инициируйте уменьшение на 10 дБ (Martin & Stauffer, 1975). В тех случаях, когда порог распознавания речи не может быть оценен до тестирования, может использоваться процедура определения начального уровня, описанная Мартином и Штауффером (1975). [2]
Если пропущено одно слово, представьте второе спондическое слово на том же уровне.Продолжайте этот процесс снижения с шагом 10 дБ, пока не будет достигнут уровень, при котором два последовательных слова пропускаются на одном и том же уровне слышимости.
Увеличить уровень на 10 дБ (выше уровня, при котором были пропущены два спондических слова). Это определяет начальный уровень .
Фаза испытаний
Представление двух спондических слов на начальном уровне и при каждом последующем уменьшении на 2 дБ. [3]
Продолжить этот процесс, если пять из первых шести слов повторяются правильно.Если этот критерий не соблюдается, то увеличьте начальный уровень на 4–10 дБ.
Нисходящая серия прерывается, когда клиент неправильно отвечает на пять из шести последних представленных слов. [4]
Расчет порога . Порог рассчитывается путем вычитания общего количества правильных ответов из начального уровня и добавления корректного коэффициента 1. [5] Этот расчет основан на статистическом прецеденте (Spearman, 1908) для оценки порога при 50% точки психометрической функции.Процедура расчета представляет собой метод Спирмена-Карбера (Финни, 1952) и задается формулой: где T = порог, i = начальная интенсивность теста, d = декремент дБ между шагами, r = правильный ответов, а n = количество слов на шаг дБ. Хотя уравнение может показаться громоздким, его можно привести к простой форме:
.На рис. 1 представлена таблица для подсчета ответов и расчета порога распознавания речи для размеров шага 2 дБ и 5 дБ с использованием этой формулы.
Пороги распознавания речи, определенные с помощью этой процедуры и метода расчета, обеспечивают стандартизацию и, следовательно, уменьшают изменчивость оценок порогов. Восходящая процедура, которая может быть оправдана в некоторых случаях, описана в сноске [6] .
Определение порога обнаружения речи включает в себя задачу обнаружения, аналогичную задаче, используемой в аудиометрии порога чистого тона. Знакомство со стимулами необязательно.Техника тестирования должна соответствовать методике, используемой для оценки порога чистого тона, включая соответствующую модификацию с учетом возможностей клиента (см. Руководство ASHA по ручной аудиометрии порога чистого тона, 1978 г.).
Вернуться к началу
Каталожные номера
Американский национальный институт стандартов. (1970). Спецификации американского национального стандарта для аудиометров (S3.6-1969) . Нью-Йорк: Американский национальный институт стандартов.
Американский национальный институт стандартов.(1977). Американские стандартные критерии допустимого окружающего шума во время аудиометрических испытаний (S3.1-1977) . Нью-Йорк: Американский национальный институт стандартов.
Американская ассоциация речи, языка и слуха. (1987). Калибровка речевых сигналов, подаваемых через наушники. Аша, 29 (6), 44–48.
Американская ассоциация речи, языка и слуха. (1978). Рекомендации по ручной пороговой аудиометрии чистого тона. Аша, 20 , 297–301.
Американская ассоциация речи, языка и слуха.(1979). Рекомендации по определению порогового уровня речи. Аша, 21 , 353–355.
Битти Р.К., Форрестер П.В. и Руби Б.К. (1977). Надежность процедуры Тиллмана-Ольсена для определения порога спондического слова с использованием записанного и живого голосового представления. Журнал Американского аудиологического общества, 2 , 159–162.
Берлин, К.И., Векслер, К.Ф., Джергер, Дж.Ф., Гальперин, Х.Р., и Смит, С. (1978). Превосходный ультрааудиометрический слух: новый тип потери слуха, который сильно коррелирует с необычно хорошей речью у «глубоко глухих». Отоларингология, 86 , 111–116.
Чайклин, Дж. Б. (1959). Соотношение между тремя выбранными порогами слуховой речи. Журнал исследований речи и слуха, 2 , 237–243.
Финни, DJ (1952). Статистический метод в биологическом анализе . Лондон: К. Гриффен.
Флетчер, Х. (1929). Речь и слух . Нью-Йорк: Ван Ностранд.
Флетчер, Х. (1950). Метод расчета тугоухости речи по аудиограмме. Acta Otolaryngologica, 90 (дополнение), 26–37.
Флетчер, Х., и Стейнберг, Дж. К. (1929). Методы артикуляционного тестирования. Технические публикации Bell Telephone Systems, 8 , 806–854.
Франк, Т. (1980). Клиническое значение относительной разборчивости графически представленных спонди-слов. Ухо и слух, 1 , 46–49.
Хирш Л., Дэвис Х., Сильверман С., Рейнольдс Э., Элдерт Э. и Бенсон Р. (1952). Разработка материалов для речевой аудиометрии. Journal of Speech and Hearing Disorders, 17 , 321–337.
Хаджинс, К., Хокинс, Дж., Карлин, Дж., и Стивенс, С. (1947). Разработка записанных слуховых тестов для измерения потери слуха для речи. Ларингоскоп, 57 , 57–89.
Хафф, С.Дж., и Нербонн, Массачусетс (1982). Сравнение Американской ассоциации речи, языка и слуха и пересмотренных методов Тиллмана-Олсена для измерения порога речи. Ухо и слух, 3 , 335–339.
Мартин, Ф. Н., и Штауффер, доктор медицины (1975). Модификация методов Тиллмана-Ольсена для измерения порога речи. Journal of Speech and Hearing Disorders, 40 , 25–28.
Олсен, В.О., и Маркин, Н.Д. (1979). Речевая аудиометрия. В W. Rintelman (Ed.), Hearing and Assessment (стр. 133–206). Балтимор: University Park Press.
Робинсон, Д., и Кениге, М.Дж. (1979). Сравнение процедур и материалов для определения порогов приема речи. Журнал Американского аудиологического общества, 4 , 223–230.
Розер, Р. (1982). Умеренная или тяжелая потеря слуха с островком нормального слуха. Ухо и слух, 3 , 284–286.
Спирмен, К. (1908 г.). Метод «правильных и неправильных случаев» («постоянных раздражителей») без формул Гаусса. Британский журнал психологии, 2 , 227–242.
Тиллман, Т.В., и Джергер, Дж. (1959). Некоторые факторы, влияющие на порог спондиеза у людей с нормальным слухом. Журнал исследований речи и слуха, 2 , 141–146.
Тиллман, Т. В., и Олсен, В. О. (1973). Речевая аудиометрия. В J. Jerger (Ed.), Современные разработки в области аудиологии (стр. 37–74). Нью-Йорк: Академическая пресса.
Вентри, И. (1979). Правила коммуникации (письмо в редакцию). Аша, 21 , 639.
Уолл, Л.Г., Дэвис, Л.А., и Майерс, Д.К. (1984). Четыре спондиевые пороговые процедуры: сравнение. Ухо и слух, 5 , 171–174.
Уилсон, Р. Х., и Марголис, Р. Х. (1983). Измерение слуховых порогов для речевых стимулов. В DF Konkle & WF Rintelmann (Eds.), Принципы речевой аудиометрии (стр. 79–126). Балтимор: Академическая пресса.
Уилсон Р., Морган Д. и Киркс Д. (1973). Предлагаемая процедура СТО и ее статистический прецедент. Journal of Speech and Hearing Disorders, 38 , 184–191.
Янг, Л.Л., Дадли, Б., и Гюнтер, доктор медицины (1982).Пороги и психометрические функции отдельных спондических слов. Журнал исследований речи и слуха, 25 , 586–593.
Вернуться к началу
Приложение A — Алфавитный список спондических слов
Таблица 1.
| самолет | подъемный мост | хот-дог | замок |
| кресло | пруд для уток | мороженое | блин |
| магистраль | барабанная перепонка | чернильница | детская площадка |
| бейсбол | землетрясение | мышеловка | железная дорога |
| день рождения | бровь | гриб | лестница |
| классная доска | борзая | северо-запад | закат |
| поваренная книга | оборудование | мускатный орех | зубная щетка |
| ковбой | фара | овсянка | побелка |
| половик | подкова | снаружи | изделия из дерева |
Таблица 2. Половинные списки спондических слов
| Список А | Список Б | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| самолет | мороженое | кресло | фара | ||
| бейсбол | мышеловка | магистраль | чернильница | ||
| классная доска | северо-запад | день рождения | гриб | ||
| ковбой | овсянка | поваренная книга | мускатный орех | ||
| подъемный мост | блин | половик | снаружи | ||
| пруд для уток | детская площадка | землетрясение | замок | ||
| барабанная перепонка | железная дорога | бровь | лестница | ||
| подкова | закат | борзая | зубная щетка | ||
| хот-дог | побелка | оборудование | изделия из дерева |
Эти спондийные списки слов являются редакцией Центрального института слуховых тестов W-1 для глухих с акцентом на критерии непохожести и однородности слышимости (Asha, 1979).
Вернуться к началу
Приложение B — Упрощенный список слов для взрослых
Таблица 3.
Таблица 3.
| чернильница | изделия из дерева | внук | мышеловка |
| детская площадка | бейсбол | барабанная перепонка | подъемный мост |
| тротуар | мастерская | зубная щетка | замок |
| железная дорога | половик | северо-запад |
Спондические слова, предложенные Young et al.(1982).
Вернуться к началу
Приложение C — Список слов для детей в картинках
Таблица 4.
| кекс | зубная щетка | попкорн | фонарик |
| самолет | ванна | пожарная машина | синяя птица |
| бейсбол | мороженое | почтальон | зубная паста |
| ковбой | шнурок | снеговик | северный олень |
| хот-дог | футбол | парусник | качели |
Эти 20 спондийных слов включают слова, рекомендованные Франком (1980).
Примечания
[1] В некоторых случаях сенсоневральной тугоухости, когда могут существовать проблемы с переносимостью, может потребоваться более низкий начальный уровень.
[2] В модификации Мартина и Штауффера испытуемому предъявляется первое спондийное слово на уровне 50 дБ HL, а не на 30–40 дБ выше расчетного порога распознавания речи.
[3] Приемлемой альтернативой является представление пяти слов с шагом 5 дБ.
[4] Если пять слов представлены с шагом 5 дБ, то нисходящая серия прекращается, когда все слова с одной интенсивностью не распознаются правильно.
[6] В восходящей процедуре начинайте с уровня, на котором пропущены пять из пяти или два из двух элементов, и останавливайте процедуру, когда пять из пяти или два из двух элементов верны. Подсчет очков идентичен нисходящим процедурам.
Вернуться к началу
Ссылайтесь на этот материал как: Американская ассоциация речи, языка и слуха.