Педотрансферні функції фізичних властивостей ґрунтів: методологічні підходи до розроблення, каталог моделей та схеми локальної валідації
DOI:
https://doi.org/10.31073/acss100-02Ключові слова:
педотрансферні функції (ПТФ); щільність будови; щільність твердої фази; каталог ПТФ; схеми локальної валідації ПТФАнотація
Педотрансферне моделювання застосовують як альтернативний метод визначення ґрунтових властивостей, пряме вимірювання яких є технічно складним та фінансово витратним. Фізичні властивості ґрунту, такі як щільність будови, щільність твердої фази, загальна пористість, часто визначають за допомогою педотрансферних функцій (ПТФ)
та використовують для оцінювання якості ґрунтів, виявлення деградації, параметризації процесних моделей. Розробляння достовірних ПТФ здійснють з дотриманням певних методологічних підходів, а апробація моделей із інших регіонів на локальних даних потребує обов’язкової гармонізації вхідних даних і незалежної валідації, оскільки відмінності у методах визначення предикторів і межах гранулометричних фракцій можуть знижувати точність прогнозів. Метою дослідження є узагальнення методичних підходів
до побудови ПТФ фізичних властивостей ґрунтів, формування каталогу моделей та схем їх апробації на локальних наборах даних. Використано теоретико-аналітичний метод для узагальнення підходів та вибору ПТФ. Результатами досліджень встановлено, що локально-специфічні ПТФ розробляються із застосуванням стратифікації даних, методів статистичної регресії та машинного навчання. Надійність моделей оцінюється
за допомогою валідації — як статистичної, так і шляхом порівняння із ПТФ інших регіонів. Сформовано каталог, що включає 14 ПТФ щільності будови та 5 — щільності твердої фази, верифікованих на європейських ґрунтових вибірках, що використовують,
як предиктори, органічний вуглець, гумус та/або гранулометричний склад. Подано схеми їх валідації залежно від доступності даних та необхідності застосування конвертації вхідних змінних через неузгодженість національної та міжнародних систем класифікації ґрунтових гранулометричних фракцій. Окреслено пріоритетні напрями розвитку педотрансферного моделювання в Україні, що включають систематичне поповнення національних баз ґрунтових даних, формування відкритих тематичних наборів, розроблення ПТФ для специфічних екосистем, впровадження інноваційних методів отримання вхідних даних (спектроскопії, ISP+) та створення доступних програмних інструментів для практичного застосування моделей. З метою гармонізації національної класифікації гранулометричного складу з міжнародними системами (FAO/USDA) запропоновано доповнити стандартний аналітичний протокол додатковими вимірюваннями вмісту часток розміром 2 та 0,002 мм, що забезпечить придатність результатів для використання за чинними державними нормативами оцінювання якості ґрунтових ресурсів, а також порівнюваність із загальноєвропейськими і глобальними ґрунтово-інформаційними продуктами
Посилання
Van Looy, K., Bouma, J., Herbst, M., Koestel, J., Minasny, B., Mishra, U., ... Vereecken, H. (2017). Pedotransfer functions in Earth system science: Challenges and perspectives. Reviews of Geophysics, 55(4), 1199–1256. https://doi.org/10.1002/2017RG000581
van Leeuwen, J. P., Saby, N. P., Jones, A., Louwagie, G., Micheli, E., Rutgers, M., ... & Creamer, R. E. (2017). Gap assessment in current soil monitoring networks across Europe for measuring soil functions. Environmental Research Letters, 12(12), 124007. https://doi.org/10.1088/1748-9326/aa9c5c
Minasny, B., & Hartemink, A. E. (2011). Predicting soil properties in the tropics. Earth-Science Reviews, 106(1–2), 52–62. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2011.01.005
Arbor, A., Schmidt, M., Zhang, J., Bulmer, C., Filatow, D., Kasraei, B., Smukler, S., & Heung, B. (2024). Filling the gaps in soil data: a multi-model framework for addressing data gaps using pedotransfer functions and machine-learning with uncertainty estimates to estimate bulk density. Catens, 245(10), 108310. https://doi.org/10.1016/j.catena.2024.108310
Sohrab, S., Szabó, B., Pásztor, L., Makó, A., & Szatmári, G. (2025). Adjusting Bulk Density Observations in the Hungarian Soil Information and Monitoring System Using Pedotransfer Functions. European Journal of Soil Science, 76(6), e70245. https://doi.org/10.1111/ejss.70245
Dobarco, M. R., Cousin, I., Le Bas, C., & Martin, M. P. (2019). Pedotransfer functions for predicting available water capacity in French soils, their applicability domain and associated uncertainty. Geoderma, 336(2), 81–95. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2018.08.022
Amsili, J. P., van Es, H. M., & Schindelbeck, R. R. (2024). Pedotransfer functions for field capacity, permanent wilting point, and available water capacity based on random forest models for routine soil health analysis. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 55(13), 1967–1984. https://doi.org/10.1080/00103624.2024.2336573
Bagnall, D. K., Rieke, E. L., Morgan, C. L., Liptzin, D. L., Cappellazzi, S. B., & Honeycutt, C. W. (2023). A minimum suite of soil health indicators for North American agriculture. Soil Security, 10, 100084. https://doi.org/10.1016/j.soisec.2023.100084
Fujita, Y., de Haan, J., & Ros, G. H. (2023). Evaluation of pedotransfer functions for soil indicators of BLN. Nutriënten Management Instituut, NMI. Retrieved from https://edepot.wur.nl/642331
European Union (2025). Directive of the European Parliament and of the Council on Soil Monitoring and Resilience (Soil Monitoring Law). European Commission. Retrieved from https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:32025L2360
Bouma, J. (2026). Future societal developments provide a challenge for pedology as an integrative activity within soil science. Geoderma, 466(1), 117699. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2026.117699
Weber, T. K. D., Weihermüller, L., Nemes, A., Bechtold, M., Degré, A., Diamantopoulos, E., ... Bonetti, S. (2024). Hydro-pedotransfer functions: a roadmap for future development. Hydrology and Earth System Sciences, 28(14), 3391-3433. https://doi.org/10.5194/hess-28-3391-2024
Kaur, R., Kumar, S., & Gurung, H. P. (2002). A pedo-transfer function (PTF) for estimating soil bulk density from basic soil data and its comparison with existing PTFs. Australian Journal of Soil Research, 40(5), 847-858. https://doi.org/10.1071/SR01023
De Vos, B., Van Meirvenne, M., Quataert, P., Deckers, J., & Muys, B. (2005). Predictive quality of pedotransfer functions for estimating bulk density of forest soils. Soil Science Society of America Journal, 69(2), 500–510. https://doi.org/10.2136/sssaj2005.0500
Vasiliniuc, I., & Patriche, C. V. (2015). Validating soil bulk density pedotransfer functions using a Romanian dataset. Carpath J Earth Environ Sci, 10(2), 225-236. Retrieved from https://www.cjees.ro/viewTopic.php?topicId=537
Abdelbaki, A. M. (2018). Evaluation of pedotransfer functions for predicting soil bulk density for U.S. soils. Ain Shams Engineering Journal, 9(4), 1611–1619. https://doi.org/10.1016/j.asej.2016.12.002
McBratney, A. B., Minasny, B., Cattle, S. R., & Vervoort, R. W. (2002). From pedotransfer functions to soil inference systems. Geoderma, 109(1–2), 41–73. https://doi.org/10.1016/S0016-7061(02)00139-8
Laktionova, T., & Nakisko, S. (2014). Particle size distribution as a basic characteristic for pedotransfer prediction of permanent wilting point. Agricultural Science and Practice, 1(1), 13–19. https://doi.org/10.15407/agrisp1.01.013
Liadska, I., Maslikova K., & Zhukov O. (2016). Methodological approaches to assessing the permanent wilting point in sod-lithogenic soils on red-brown clays. Bulletin of the Dnipro State Agrarian and Economic University, 3, 68–72. Retrieved from http://dspace.dsau.dp.ua/jspui/handle/123456789/1926 [in Ukrainian].
Dmytruk, Y. M., Palamarchuk, R. P., Zhukova, Y. F., & Stepanenko, N. V. (2025). Pedotransfer functions for prediction of soil organic carbon content for Chernozems Haplic and Calcic: A Case Study from the Left-Bank Forest-Steppe of Ukraine. AgroChemistry and Soil Science, 98, 19–35. https://doi.org/10.31073/acss98-02
Medvedev, V. V., Plisko, I. V. & Bihun, O. M. (2015). Experience of pedotransfer simulation in probes of soil physics. Bulletin of Agricultural Science, 93(1), 17–24. http://nbuv.gov.ua/UJRN/vaan_2015_1_4 [in Ukrainian].
Osypov, V. V. & Bihun, O. M. (2020). Evaluation of pedotransfer functions to predict saturated hydraulic conductivity of Ukrainian soils. Visnyk of V. N. Karazin Kharkiv National University. Series Geology. Geography. Ecology, 52, 68–78. https://doi.org/10.26565/2410-7360-2020-52-05 [in Ukrainian].
Cherlinka, V., Dmytruk, Y., Cherlinka, L., Gunchak, M., & Sobko, V. (2022). Methods of modeling and mapping of the soil bulk density: a case study from Chernivtsi region, Ukraine. Geographia Cassoviensis, 16(2), 147–163. https://doi.org/10.33542/gc2022-2-05
Szabó, B., Kassai, P., Plunge, S., Nemes, A., Braun, P., Strauch, M., ... & Čerkasova, N. (2024). Addressing soil data needs and data gaps in catchment-scale environmental modelling: the European perspective. Soil, 10(2), 587–617. https://doi.org/10.5194/soil-10-587-2024
Robinson, D. A., Fendrich, A., Thomas, A., Reinsch, S., Leifeld, J., Moore, T., ... & Panagos, P. (2026). Soil porosity prediction across Europe with a focus on soil particle density determination. International Soil and Water Conservation Research, 24(1), 100614. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2026.100614
Foldal, C., Jandl, R., Bohner, A., & Berger, A. (2021). Deriving regional pedotransfer functions to estimate soil bulk density in Austria. Die Bodenkultur: Journal of Land Management, Food and Environment, 71(4), 241–252. https://doi.org/10.2478/boku-2020-0020
Sevastas, S., Gasparatos, D., Botsis, D., Siarkos, I., Diamantaras, K. I., & Bilas, G. (2018). Predicting bulk density using pedotransfer functions for soils in the Upper Anthemountas basin, Greece. Geoderma Regional, 14(4), e00169. https://doi.org/10.1016/j.GEODRS.2018.e00169
Suuster, E., Ritz, C., Roostalu, H., Reintam, E., Kõlli, R., & Astover, A. (2011). Soil bulk density pedotransfer functions of the humus horizon in arable soils. Geoderma, 163(1–2), 74–82. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2011.04.005
Makovníková, J., Širáň, M., Houšková, B., Pálka, B., & Jones, A. (2017). Comparison of different models for predicting soil bulk density. Case study–Slovakian agricultural soils. International agrophysics, 31(4), 491–498. https://doi.org/10.1515/intag-2016-0079
Rodríguez-Lado, L., Rial, M., Taboada, T., & Cortizas, A. M. (2015). A pedotransfer function to map soil bulk density from limited data. Procedia Environmental Sciences, 27(1), 45–48. https://doi.org/10.1016/j.proenv.2015.07.112
Reidy, B., Simo, I., Sills, P., & Creamer, R. E. (2016). Pedotransfer functions for Irish soils – estimation of bulk density (ρb) per horizon type. Soil. 2(1), 25–39. https://doi.org/10.5194/soil-2-25-2016
Bryk, M., & Kołodziej, B. (2023). Pedotransfer functions for estimating soil bulk density using image analysis of soil structure. Sensors, 23(4), 1852. https://doi.org/10.3390/s23041852
Kobal, M., Urbančič, M., Potočić, N., De Vos, B., & Simončič, P. (2011). Pedotransfer functions for bulk density estimation of forest soils. Šumarski list, 135(1–2), 19–27.
Chen, S., Richer-de-Forges, A. C., Saby, N. P., Martin, M. P., Walter, C., & Arrouays, D. (2018). Building a pedotransfer function for soil bulk density on regional dataset and testing its validity over a larger area. Geoderma, 312(1), 52–63. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2017.10.009
Hollis, J. M., Hannam, J., & Bellamy, P. H. (2012). Empirically-derived pedotransfer functions for predicting bulk density in European soils. European Journal of Soil Science, 63(1), 96–109. https://doi.org/10.1111/j.1365-2389.2011.01412.x
Kätterer, T., Andrén, O., & Jansson, P.-E., (2006). Pedotransfer functions for estimating plant available water and bulk density in Swedish agricultural soils. Acta Agriculturae Scandinavica, Section B – Soil & Plant Science. 2006. 56(4). P. 263–276. https://doi.org/10.1080/09064710500310170
Schjønning, P., McBride, R.A., Keller, T., & Obour, P.B. (2017). Predicting soil particle density from clay and soil organic matter contents. Geoderma, 286(3), 83–87. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2016.10.020
Do, M. T. T., Van, L. N., Le, X. H., Nguyen, G. V., Yeon, M., & Lee, G. (2024). National variability in soil organic carbon stock predictions: Impact of bulk density pedotransfer functions. International Soil and Water Conservation Research, 12(4), 868–884. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2024.04.002
Arbor, A., Schmidt, M., Saurette, D., Zhang, J., Bulmer, C., Filatow, D., ... Heung, B. (2023). A framework for recalibrating pedotransfer functions using nonlinear least squares and estimating uncertainty using quantile regression. Geoderma, 439(1), 116674. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2023.116674
Casanova, M., Tapia, E., Seguel, O., & Salazar, O. (2016). Direct measurement and prediction of bulk density on alluvial soils of central Chile. Chilean journal of agricultural research, 76(1), 105–113. https://doi.org/10.4067/s0718-58392016000100015
McBratney, A. B., Minasny, B., & Tranter, G. (2011). Necessary meta-data for pedotransfer functions. Geoderma, 160(3–4), 627–629. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2010.09.023
Manrique, L. A., & Jones, C. A. (1991). Bulk density of soils in relation to soil physical and chemical properties. Soil Science Society of America Journal, 55(2), 476–481.doi: 10.2136/sssaj1991.03615995005500020030x
Alexander, E. B. (1980). Bulk densities of California soils in relation to other soil properties. Soil Science Society of America Journal, 44(4), 689–692. https://doi.org/10.2136/sssaj1980.03615995004400040005x
Hossain, M. F., Chen, W., & Zhang, Y. (2015). Bulk density of mineral and organic soils in the Canada’s arctic and sub-arctic. Information Processing in Agriculture, 2(3–4), 183–190. https://doi.org/10.1016/j.inpa.2015.09.001
Ruehlmann, J., & Körschens, M. (2020). Soil particle density as affected by soil texture and soil organic matter: 2. Predicting the effect of the mineral composition of particle-size fractions. Geoderma, 375, 114543. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2020.114543
Fuentes-Guevara, M. D., Armindo, R. A., Timm, L. C., & Nemes, A. (2022). Data correlation structure controls pedotransfer function performance. Journal of Hydrology, 614, 128540. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2022.128540
Qin, L., Lin, L., Ding, S., Yi, C., Chen, J., & Tian, Z. (2022). Evaluation of pedotransfer functions for predicting particle density of soils with low organic matter contents. Geoderma, 416, 115812. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2022.115812
Nemes, A., Wösten, J. H. M., Lilly, A., & Oude Voshaar, J. H. (1999). Evaluation of different procedures to interpolate particle-size distributions to achieve compatibility within soil databases. Geoderma, 90(3–4), 187–202. https://doi.org/10.1016/S0016-7061(99)00014-2
Laktionova, T. M. (2011). About an opportunity for use in Ukraine of USDA/FAO soil textural classification. AgroChemistry and Soil Science, 74, 28–36. [in Ukrainian].
Moeys, J. (2024). Soiltexture: functions for soil texture plot, classification and transformation. The Comprehensive R Archive Network. Retrieved from https://cran.r-project.org/web/packages/soiltexture/index.html
Bihun, O. M. (2025). Soil data rescue in Ukraine: achievements and future opportunities. AgroChemistry and Soil Science, 98, 4–18. https://doi.org/10.31073/acss98-01. [in Ukrainian]
Panagos, P., De Rosa, D., Liakos, L., Labouyrie, M., Borrelli, P., & Ballabio, C. (2024). Soil bulk density assessment in Europe. Agriculture, Ecosystems & Environment, 364, 108907. https://doi.org/10.1016/j.agee.2024.108907
Lim, H., Yang, H., Chun, K. W., & Choi, H. T. (2020). Development of pedo-transfer functions for the saturated hydraulic conductivity of forest soil in South Korea considering forest stand and site characteristics. Water, 12(8), 2217. https://doi.org/10.3390/w12082217
Zuo, Y., & He, K. (2021). Evaluation and development of pedo-transfer functions for predicting soil saturated hydraulic conductivity in the Alpine Frigid Hilly region of Qinghai Province. Agronomy, 11(8), 1581. https://doi.org/10.3390/agronomy11081581
Beutler, S. J., Pereira, M. G., Tassinari, W. D. S., Menezes, M. D. D., Valladares, G. S., & Anjos, L. H. C. D. (2017). Bulk density prediction for Histosols and soil horizons with high organic matter content. Revista Brasileira de Ciência do Solo, 41(0), e0160158. https://doi.org/10.1590/18069657rbcs20160158
Crnobrna, B., Llanqui, I. B., Cardenas, A. D., & Panduro Pisco, G. (2022). Relationships between organic matter and bulk density in Amazonian peatland soils. Sustainability, 14(19), 12070. https://doi.org/10.3390/su141912070
Hateffard, F., Gumbricht, T., Ranhem, T., Breure, T., Panagos, P., & Hugelius, G. (2025). Predicting Soil Properties Using Spectral Subsets of LUCAS Visible Near‐Infrared Spectroscopy Data. European Journal of Soil Science, 76(6), e70242. https://doi.org/10.1111/ejss.70242
Fohrafellner, J., Lippl, M., Bajraktarevic, A., Baumgarten, A., Spiegel, H., Körner, R., & Sandén, T. (2026). Austrian NIR soil spectral library for soil health assessments. Earth System Science Data, 18(1), 219–229. https://doi.org/10.5194/essd-18-219-2026
Poláchová, S., Kovář, M., & Jačka, L. (2026). The improved integral suspension pressure method for particle size analysis agrees well with the standard hydrometer method. Soil and Tillage Research, 258, 107021. https://doi.org/10.1016/j.still.2025.107021
Durner, W., & Iden, S. C. (2021). The improved integral suspension pressure method (ISP+) for precise particle size analysis of soil and sedimentary materials. Soil and Tillage Research, 213, 105086. https://doi.org/10.1016/j.still.2021.105086
Bihun, O., Plisko, I. & Romanchuk, K. (2025). Approaches to soil data processing for pedotransfer function development and integration into the European soil information system: guidelines. Kharkiv: NSC ISSAR. https://doi.org/10.5281/zenodo.18656131 [in Ukrainian].
Schaap, M. G., Leij, F. J., & van Genuchten, M. T. (2001). Rosetta : a computer program for estimating soil hydraulic parameters with hierarchical pedotransfer functions. Journal of hydrology, 251(3–4), 163–176. https://doi.org/10.1016/s0022-1694(01)00466-8
Dang, N. A., Jackson, B. M., Tomscha, S. A., Lilburne, L., Burkhard, K., Tran, D. D., ... & Benavidez, R. (2022). Guidelines and a supporting toolbox for parameterising key soil hydraulic properties in hydrological studies and broader integrated modelling. One Ecosystem, 7, e76410. https://doi.org/10.3897/oneeco.7.e76410
Mestanza, C., Chicchon, M., Vásquez, J., ten Caten, A., & Beltrán, C. (2026). Pedotransfer functions for Peruvian soils: A web tool for dry bulk density estimation. Geoderma Regional, 44(4), e01054. https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2026.e01054
Nikorych, V. (2025). Bridging the gap between Kachinsky and FAO/USDA particle-size distribution systems: mathematical modeling and pedogenetic harmonization. Scientific Herald of Chernivtsy University. Biology (Biological Systems), 17(3), 436–442. https://doi.org/10.31861/biosystems2025.03.436
Igaz, D., Aydin, E., Šinkovičová, M., Šimanský, V., Tall, A., & Horák, J. (2020). Laser diffraction as an innovative alternative to standard pipette method for determination of soil texture classes in central Europe. Water, 12(5), 1232. https://doi.org/10.3390/w12051232
Hamkalo, Z. G., Shpakivska, I. M. S., & Maryskevych, O. G. (2021). Lithogenic potential of pedosphere carbonization: theoretical-methodological, methodical and ecosystem approaches. AgroChemistry and Soil Science, 92, 41–51. https://doi.org/10.31073/acss92-05 [in Ukrainian].
Tack, F. M. G., Verloo, M. G., Vanmechelen, L., & Van Ranst, E. (1997). Baseline concentration levels of trace elements as a function of clay and organic carbon contents in soils in Flanders (Belgium). Science of the Total Environment, 201(2), 113–123. https://doi.org/10.1016/S0048-9697(97)00096-X
De Temmerman, L., Vanongeval, L., Boon, W., Hoenig, M., & Geypens, M. (2003). Heavy metal content of arable soils in northern Belgium. Water, Air, and Soil Pollution, 148(1), 61–76. https://doi.org/10.1023/A:1025498629671
Johannes, A., Matter, A., Schulin, R., Weisskopf, P., Baveye, P. C., Boivin, P. (2017). Optimal organic carbon values for soil structure quality of arable soils. Does clay content matter?. Geoderma, 302, 14–21. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2017.04.021
Rabot, E., Saby, N. P., Martin, M. P., Barré, P., Chenu, C., Cousin, I., ... Bispo, A. (2024). Relevance of the organic carbon to clay ratio as a national soil health indicator. Geoderma, 443, 116829. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2024.116829
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Поширення статті здійснюється на умовах ліцензії відкритого доступу Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
