Rozważania nad metodyką monitoringu gleb strefy leśnej Karkonoskiego Parku Narodowego (KPN) w świetle zróżnicowania właściwości tych gleb

KARCZEWSKA A., SZOPKA K., BOGACZ A., KABAłA C. & DUSZYńSKA D. 2007: Rozważania nad metodyką monitoringu gleb strefy leśnej Karkonoskiego Parku Narodowego (KPN) w świetle zróżnicowania właściwości tych gleb. In: ŠTURSA J. & KNAPIK R. (eds), Geoekologické problémy Krkonoš. Sborn. Mez. Věd. Konf., říjen 2006, Svoboda n. Úpou. Opera Corcontica, 44/1: 95 105. Rozważania nad metodyką monitoringu gleb strefy leśnej Karkonoskiego Parku Narodowego (KPN) w świetle zróżnicowania właściwości tych gleb Considerations on the methodology of soil monitoring for a forested zone of the Karkonosze National Park (KPN) in the light of variability of soil properties Anna Karczewska, Katarzyna Szopka, Adam Bogacz, Cezary Kabała & Dorota Duszyńska Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu, Instytut Gleboznawstwa i Ochrony Środowiska Rolniczego, 50-357 Wrocław, ul. Grunwaldzka 53, karcz@ozi.ar.wroc.pl Na 5 wybranych powierzchniach monitoringu siedlisk leśnych wykonano badania pilotażowe w celu określenia lokalnej zmienności właściwości gleb wpływających na troficzność środowiska i stan zanieczyszczenia, zwłaszcza metalami ciężkimi. Badano przestrzenną zmienność właściwości gleb w poziomach próchnicy nadkładowej oraz w poziomach mineralnych 0 10 cm i 10 20 cm. Dla każdej powierzchni obliczono wartości średnie, odchylenie standardowe i przedziały ufności dla badanych właściwości. Stwierdzono duże zróżnicowanie miąższości ściółki, zawartości substancji organicznej, przyswajalnych form makroelementów oraz metali ciężkich, a zwłaszcza Pb, w mineralnych i organicznych poziomach gleb. Na podstawie wyników określono zasady pobierania próbek i minimalną liczbę próbek do pobrania, aby uzyskać reprezentatywne wyniki. Introductory research was carried out within 5 pilot areas of forest zone monitoring, with the aim to examine local diversity of soil properties determining soil nutrient status and pollution, particularly with heavy metals. Examined was spatial differentiation of soil parameters within organic horizon and mineral layers 0 10 cm and 10 20 cm. Calculated mean values, standard deviation and confidence ranges, indicated high differentiation of the thickness of organic horizon, organic matter content, concentration of nutrients and heavy metals, particularly Pb, both in organic and mineral layers. We optimized a methodology of soil sampling and determined the minimum number of samples necessary to obtain representative data. Słowa kluczowe: gleba, gleby górskie, monitoring, zmienność przestrzenna, cynk, ołów, składniki pokarmowe Keywords: soil, mountain soils, monitoring, spatial variability, zinc, lead, nutrients 95

WSTĘP W ramach monitoringu siedlisk leśnych, realizowanego na 630 stałych powierzchniach zlokalizowanych w regularnej sieci na obszarze Parku, przewidziano między innymi realizację stałego monitoringu gleb. Właściwości gleb mogą w istotny sposób decydować o równowadze ekosystemów, zwłaszcza szczególnie wrażliwych, jakie występują na obszarze Karkonoszy (RAJ 1995, DANIELEWICZ & al. 2002). Dlatego prowadzenie monitoringowych badań gleb jest uzasadnione, a wręcz konieczne. Zakres analiz powinien obejmować właściwości łatwe do zmierzenia i kluczowe dla równowagi ekosystemu (ZÖTTL & HÜTTL 1986, SCHOENHOLTZ & al. 2000, NORTCLIFF 2002, SMIDT & HERMAN 2004), dlatego w planowanym monitoringu gleb KPN uwzględniono podstawowe właściwości chemiczne, zwłaszcza obrazujące odczyn, zasobność w składniki pokarmowe oraz stopień zanieczyszczenia, np. metalami ciężkimi. Badania monitoringowe prowadzone na terenach górskich wymagają specyficznego podejścia metodycznego, gdyż warunki glebowe różnią się tu zasadniczo od panujących na obszarach nizinnych użytków rolnych oraz lasów (DUIJVENBOODEN 1998, HERNANDEZ & al. 2003, KOWALKOWSKI 2003). Nierównomierność rozmieszczenia korzeni drzew w glebie, a także specyficzna rola koron drzew, które na skutek intercepcji modyfikują przestrzenne rozmieszczenie zanieczyszczeń pochodzących z atmosfery i trafiających wraz z opadem do gleby, są bardzo ważnymi czynnikami decydującymi o tej zmienności (LINDBERG & al. 1986, BREDEMEIER 1988, SCHÖNING & al. 2006). Gleby Parku wykazują ponadto silne zróżnicowanie ze względu na bogaty relief oraz znaczny procent pokrycia powierzchni głazami. W ramach Państwowego Monitoringu Środowiska (PROGRAM 1992) prowadzi się wprawdzie od lat systematyczne badania gleb, jednak stosowana w nich metodyka, zwłaszcza w zakresie pobierania próbek, jest nieprzydatna dla terenów górskich, charakteryzujących się bardzo dużą lokalną zmiennością właściwości (BECKETT & WEBSTER 1971, KHAN & NORTCLIFF 1982, SPARLING & al. 2004, KIRWAN & al. 2005). Tymczasem można łatwo wykazać, że sposób pobierania próbek ma zasadniczy wpływ na uzyskiwane wyniki (THEOCHAROPOULOS & al. 2004). Dla obszarów górskich, np. dla Alp, nie opracowano jednej spójnej metodologii badań monitoringowych gleb, choć tereny te objęte są siecią stałych badań, np. w ramach Alpine Soil Information System (ALSIS) (BLASER & al. 2000, MONTANARELLA & NEGRE 2001). Lokalna zmienność właściwości gleb jest faktem silnie ograniczającym możliwość wykrywania niewielkich zmian, postępujących w czasie. Przykładowo z badań Sparlinga i współautorów (SPARLING & al. 2004) wynika, że w systemie monitoringu gleb Nowej Zelandii praktycznie niemożliwe jest statystyczne potwierdzenie (na poziomie istotności 0,90) zmian rzędu 10 % wartości początkowej, choć zmiany rzędu 25 % powinny być już łatwe do zmierzenia. Poziom ufności wyników uzyskiwanych dla danej powierzchni zależy od liczby reprezentujących ją próbek. Niekiedy dopiero pobranie kilkudziesięciu próbek z jednej powierzchni umożliwia uzyskanie wiarygodnej wartości średniej (SASTRE & al. 2001, YIM & al. 2003, NEY & al. 2005). Jednak mnożenie liczby pobieranych i analizowanych niezależnie próbek jest niemożliwe na terenie KPN, zarówno ze względu na koszty analiz, jak i niekorzystne skutki, jakie mogłoby to spowodować w obrębie samej powierzchni monitoringowej. Celem badań przedstawionych w niniejszej pracy było określenie lokalnej zmienności podstawowych właściwości gleb decydujących o stanie troficzności środowiska glebowego oraz o stanie zanieczyszczenia, zwłaszcza metalami ciężkimi. Na podstawie zanalizowanych statystycznie danych o zmienności właściwości gleb w obrębie 5 powierzchni monitoringowych możliwe było sformułowanie zaleceń dotyczących sposobu pobierania próbek i orientacyjnej liczby próbek niezbędnych do pobrania aby uzyskane wyniki były reprezentatywne dla poszczególnych wydzieleń w obrębie Parku. 96

METODYKA Na bazie stałych punktów monitoringowych, w rejonie Jagniątkowa, wyznaczono 5 powierzchni pilotażowych dobranych tak, by charakteryzowały się znacznym zróżnicowaniem warunków siedliskowych i cech typologicznych gleb. Miejsce tych powierzchni w sieci punktów monitoringowych ilustruje schematyczna mapa (Ryc. 1.). W celu określenia przestrzennej zmienności właściwości gleb w obrębie każdej z powierzchni, w czterech punktach (rozmieszczonych, jak to ilustruje Ryc. 1.) pobrano niezależne próbki glebowe z poziomów mineralnych (0 10 cm i 10 20 cm) oraz z poziomu organicznego próchnicy nadkładowej. Każdą z próbek uzyskiwano jako próbkę uśrednioną, otrzymywaną w wyniku zmieszania kilku podróbek pobranych w promieniu około 2 m. Próbki pobierano przy pomocy laski glebowej, tak, aby w minimalnym stopniu zaburzyć funkcjonowanie ekosystemu na badanej powierzchni. W przypadku gleb organicznych próbki pobierano z głębokości 0 10 i 10 20 cm. Dla każdej powierzchni opisano w terenie warunki topograficzne i cechy mikro- i makroreliefu, które mogą wpływać na kształtowanie się lokalnej zmienności właściwości gleb. Ryc. 1. Schemat ilustrujący lokalizację badanych powierzchni monitoringowych w sieci punktów monitoringu KPN. Po prawej stronie: schemat powierzchni monitoringowej z zaznaczonymi punktami poboru próbek i pod-próbek (opis w tekście). Fig.1. Situation of monitoring areas examined in this study within the net of KPN monitoring. On the right a scheme of monitoring area with the sites where soil samples and sub-samples were collected (closer description in the text.) Próbki gleb wysuszono i poddano badaniom laboratoryjnym. Oznaczano skład granulometryczny próbek mineralnych, zawartość substancji organicznej, odczyn gleb w 1M KCl, zawartość przyswajalnych form makroskładników pokarmowych: P, K i Mg oraz całkowite zawartości wybranych metali ciężkich: Pb, Zn i Cu. Dla każdej powierzchni obliczono wartości średnie oraz odchylenie standardowe SD wymienionych wyżej parametrów. Określono też przedziały ufności wyników, zależnie od liczby próbek reprezentujących daną powierzchnię lub grupę powierzchni. Na podstawie uzyskanych wyników dotyczących koncentracji pierwiastków w poszczególnych analizowanych warstwach gleby obliczono średnią zawartość tych pierwiastków w warstwie powierzchniowej 0 20 cm, z uwzględnieniem poziomu organicznego, i obliczono całkowitą masę analizowanych pierwiastków zgromadzoną w warstwie do głębokości 20 cm w przeliczeniu na jednostkową powierzchnię 1 ha. Zasadniczo bowiem o zasobności w składniki pokarmowe, decyduje nie tyle ich koncentracja w poszczególnych warstwach lub poziomach gleby, ile łączna pula zgromadzona w profilu gleb do głębokości, z której korzystają rośliny (PAGE-DUMROESE & al. 2000). Dla uproszczenia przyjęto do obliczeń głębokość 0 20 cm, a zgromadzoną pulę pierwiastków pokarmowych oraz zanieczyszczeń obliczono na podstawie wzoru: 97

M = S Σ [C i d i σ i / 100], gdzie: M (g) łączna masa danego składnika, C i (mg kg -1 ) koncentracja w danej warstwie, S (m 2 ) wielkość powierzchni, d i (cm) miąższość warstwy, σ i (g cm -3 ) gęstość objętościowa. Przyjęto wartości σ = 0,2 g cm -3 dla poziomów organicznych, 1,2 g cm -3 dla poziomów próchnicznych (warstwy 0 10 cm) oraz 1,3 g cm -3 dla głębszych poziomów mineralnych. Czynnikiem, który niewątpliwie należy uwzględnić przy oszacowaniu łącznej puli pierwiastków przeliczonej na jednostkę powierzchni jest dodatkowo stopień pokrycia powierzchni głazami. Wprawdzie niekiedy zalegają one na warstwie zwietrzeliny zawierającej dostępne dla korzeni roślin składniki pokarmowe i zanieczyszczenia, jednak w badaniach monitoringowych tych składników nie sposób uwzględnić. Dlatego w ostatecznych obliczeniach puli zgromadzonych w glebie pierwiastków uwzględniono jedynie powierzchnię nie przykrytą głazami, zakładając, że pulę składników zgromadzonych pod głazami można pominąć. WYNIKI W obrębie badanych powierzchni stwierdzono występowanie bardzo dużej lokalnej zmienności mikroreliefu, pokrycia powierzchni kamieniami i głazami, miąższości ściółki oraz morfologicznych właściwości gleb. Dane charakteryzujące te cechy zamieszczono w tabelach 1 i 2. Miąższość ściółki w punktach poboru próbek była silnie zróżnicowana i zmieniała się w zakresie od 1 do 22 cm, dodatkową cechą, której nie udało się sparametryzować, jest istnienie w szczelinach między głazami kieszeni wypełnionych materią organiczną, niekiedy do głębokości znacznie przekraczającej 30 cm. Odchylenie standardowe SD zmierzonej miąższości ściółki w glebach mineralnych (punkty 114/88, 105/86, 114/76 i 108/56) przekraczało 40 % wartości średniej. (Tab. 2.). Tymczasem właściwe określenie miąższości ściółki jest szczególnie ważne dla oceny łączej zawartości składników pokarmowych i zanieczyszczeń w glebie. Ma to istotne znaczenie zwłaszcza, jeśli uwzględni się fakt, ze koncentracje makroskładników i pierwiastków śladowych, wyrażone w odniesieniu do masy próbki, są w poziomach organicznych znacznie wyższe niż w mineralnych (SKIBA & DREWNIK 1993, DROZD & al. 1996). Podobne zależności uzyskano także i w tej pracy. Tab. 1. Lokalizacja i podstawowe informacje o badanych powierzchniach monitoringowych Situation and basic information on monitoring areas Punkt Typ siedliskowy lasu 98 Dominujący gatunek drzew Typ gleby wg FAO-WRB Wysokość npm Pokrycie powierzchni głazami, % 114/88 Bór sosnowy Sosna zw. Podzol 630 20 105/86 Bór świeży górski Świerk posp. Dystric Cambisol 680 15 40 (30) 114/76 Las górski świeży (Kwaśna buczyna górska) Buk zw. Dystric Cambisol 720 20 30 (25) 108/56 Wysokogórski bór świerkowy Świerk posp. Hyperskeleti-Histic Leptosol 1160 > 50 (60) 114/48 Wysokogórski bór świerkowy Świerk posp. Skeleti-Histic Regosol 1220 0 Zmienność chemicznych właściwości gleb zostanie scharakteryzowana bliżej na przykładzie czterech parametrów: odczynu gleby mierzonego wartościami ph i zawartości przyswajalnych form fosforu P, w (przeliczeniu na P 2 ) (Tab. 3.), oraz całkowitej zawartość metali ciężkich: Pb i Zn (Tab. 4.). Wyniki badań wskazują na stosunkowo niewielką zmienność odczynu gleb w próbkach pobieranych z danej powierzchni monitoringowej. Odchylenie standardowe SD nie przekraczało

wartości 0,4 jednostki ph (Tab. 3.). W przeciwieństwie do odczynu zmierzone koncentracje przyswajalnych form P charakteryzowały się silnym zróżnicowaniem, zwłaszcza w poziomach powierzchniowych (organicznych), w których zawartość P 2 w odniesieniu do masy próbki była wielokrotnie wyższa niż w poziomach mineralnych (Tab. 3.). Wartości SD, charakteryzujące lokalną zmienność zawartości przyswajalnego P w poziomach organicznych, wahały się w granicach 22 72 %, a w obrębie jednej powierzchni (105/86) uzyskano wyniki różniące się ponad 3,5-krotnie (od 70 do 250 mg kg -1 s.m.). Taka zmienność lokalna ma istotne znaczenie dla oceny zasobności siedliska, gdyż przyswajalne formy P zgromadzone w ściółce stanowią znaczny, niekiedy przekraczający 50 %, udział w całkowitej puli przyswajalnych form tego pierwiastka obecnych w glebie we wszystkich badanych warstwach łącznie (Tab. 5.). Należy jednak zwrócić uwagę na fakt, że nawet bardzo niskie zawartości P obecne w poziomach mineralnych (zwłaszcza w warstwie 0 10 cm) mają de facto liczący się udział w kształtowaniu zasobności gleb w ten pierwiastek. Tab. 2. Miąższość poziomów organicznych (próchnicy nadkładowej) e depth of organic horizons (soil litter) Punkt Miąższość, cm Odchylenie Zakres Średnia SD standardowe SD, % 114/88 1 9 4,1 2,5 60 105/86 1 8 3,3 2,0 59 114/76 1 7 4,1 1,7 42 108/56 5 22 10,5 6,0 57 114/48 20 35 22,2 4,2 19 Tab. 3. Odczyn gleb i zawartość przyswajalnych form fosforu Soil reaction ph and concentration of bioavailable phosphorus Punkt ph P Głębokość, 2 cm SD Zakres Średnia SD SD Zakres Średnia SD % mg kg -1 s.m. % O* 3,0 3,9 3,3 0,4 11,3 86 199 142 48 34 114/88 0 10 3,0 3,4 3,2 0,2 4,9 6 16 9 5 52 10 20 3,7 4,1 3,8 0,2 5,0 <6 <6 n,o, n,o, O* 3,0 3,4 3,2 0,2 4,9 70 250 145 77 53 105/86 0 10 3,2 3,7 3,4 0,2 6,6 6 7 6 0 8,0 10 20 3,9 4,1 4,1 0,1 2,1 <6 <6 n,o, n,o, O* 3,0 3,2 3,2 0,1 2,7 92 189 128 44 35 114/76 0 10 3,0 3,9 3,3 0,3 10,3 <6 6 6 n,o, n,o, 10 20 3,8 4,1 4,0 0,1 2,8 <6 <6 n,o, n,o, O* 3,0 3,7 3,4 0,3 7,7 58 92 69 16 22,5 108/56 0 10 3,4 3,5 3,5 0,0 1,2 7 11 9 2 22,2 10 20 3,2 3,6 3,4 0,2 4,8 6 9 7 1 20 114/48 O* (0 10) 3,0 3,4 3,2 0,2 5,6 7 62 38 23 62 O* (10 20) 3,1 3,7 3,5 0,2 6,3 6 47 25 18 72 * O poziom organiczny (ściółka lub poziom torfowy) Znaczne zróżnicowanie lokalne stwierdzono również w odniesieniu do zawartości zanieczyszczeń metalicznych: Pb i Zn w badanych glebach (Tab. 4.). Dotyczyło to w szczególności Pb, dla którego wartości odchylenia standardowego SD w obrębie poszczególnych powierzchni wahały się w granicach 8 79 % wartości średniej. Szczególnie duże zróżnicowanie wyników 99

stwierdzono w punkcie 114/48, położonym w obrębie lokalnego zatorfienia. Poziomy organiczne zawierały w tym punkcie od 43 do 248 mg kg -1 Pb. Podobnie, jak w przypadku P, także i Pb obecny jest w poziomach ściółek w znacznie większych koncentracjach (42 200 mg kg -1 ) niż w poziomach mineralnych (18,5 78 mg kg -1 ), co potwierdza obserwacje dokonywane przez różnych autorów zarówno w Karkonoszach, jak i w innych rejonach górskich (SKIBA & DREWNIK 1993, SKIBA & al. 1995, DROZD & al. 1996., NIEMYSKA-ŁUKASZUK 1993, KABAłA 1998, KARCZEWSKA & KABAłA 2003). Warto podkreślić, że prawie wszystkie pobrane próbki ściółek zawierają Pb w ilości przekraczającej wartość określoną w standardach jakości gleb i ziem jako dopuszczalną dla kategorii A, to jest terenów szczególnie chronionych, wynoszącą 50 mg kg -1 (ROZPORZąDZENIE 2002). Właściwy obraz stanu zanieczyszczenia gleb ołowiem uzyskamy jednak dopiero wówczas, gdy obliczymy przeciętną zawartość Pb w warstwie 0 30 cm, co można uczynić zakładając, że warstwy mineralne 10 20 cm i 20 30 cm nie wykazują większego zróżnicowania i zawierają podobne koncentracje Pb lub Zn. Obliczone przy tym założeniu przeciętne zawartości Pb (a także Zn) w warstwie 0 30 cm (z uwzględnieniem ściółki) w 4 z badanych punktów, gdzie mamy do czynienia z glebami mineralnymi, pozostają poniżej 50 mg kg -1 i jedynie w glebie organicznej położonej na dużej wysokości npm (punkt 114/48) stwierdzono przekroczenie tej wartości (Tab. 6.). Analiza rozmieszczenia Pb w poszczególnych warstwach gleb mineralnych wskazuje, że w 3 punktach zlokalizowanych w strefie regla dolnego główny magazyn Pb stanowi warstwa 0 10 cm (poziom próchniczny) w której zgromadzone jest średnio 58 78 kg ha -1 Pb, mniejsze ilości Pb zgromadzone są w warstwie 10 20 cm (41 49 kg ha -1 ), podczas gdy ściółka gromadzi w tych samych warunkach średnio tylko 10,2 11, 5 kg ha -1 Pb (Tab. 4.). W dwóch punktach zlokalizowanych w strefie regla górnego, w których na powierzchni występują miąższe poziomy organiczne, te właśnie poziomy gromadzą znaczącą część ołowiu, w ilości odpowiadającej (średnio): 36 kg ha -1 Pb w punkcie 108/56 oraz 63 kg ha -1 Pb w punkcie 114/48 (Tab. 4.). Zawartość Zn w badanych glebach wykazuje znacznie mniejsze zróżnicowanie niż Pb. Wartość odchylenia standardowego nie przekracza 34 % zawartości średniej Zn. Zakres koncentracji Zn w badanych ściółkach pozostaje stosunkowo niewielki (45 92 mg kg -1 ), natomiast w poziomach mineralnych zanotowano większe zróżnicowanie: 11 59 mg kg -1 Zn. Tab. 4. Koncentracje Pb i Zn w glebach Concentrations of Pb and Zn in soils Punkt 114/88 105/86 114/76 108/56 114/48 Pb Zn Głębokość Zakres Średnia SD SD Zakres Średnia SD SD cm mg kg -1 s.m. % mg kg -1 s.m. % O* 82,0 126 105 18,4 18 52,0 61,0 57,5 3,8 7 0 10 43,5 69,5 54,3 11,5 21 22,0 24,0 23,0 1,2 5 10 20 25,0 45,5 36,6 9,8 27 21,0 33,0 25,7 5,3 21 O* 41,5 119 95,7 36,4 38 45,0 58,0 51,0 5,8 12 0 10 28,0 72,0 48,0 19,3 40 26,0 49,0 34,4 10,1 29 10 20 23,5 45,5 37,7 9,7 26 29,0 59,0 41,0 13,9 34 O* 115 138 127 9,7 8 45,0 63,0 53,0 7,6 14 0 10 54,0 78,0 64,7 10,0 15 30,0 45,0 36,9 6,9 19 10 20 23,0 44,5 31,5 11,4 36 28,0 51,0 42,0 12,6 30 O* 148 200 178 25,5 14 51,0 92,0 64,3 18,9 29 0 10 18,5 40,0 26,3 9,5 36 11,0 12,0 11,6 0,8 7 10 20 20,5 31,5 24,8 5,9 24 12,0 17,0 14,5 2,5 17 O* (0 10) 120 248 197 57,5 29 32,0 42,0 38,3 4,3 11 O* (10 20) 43,0 236 112 88,6 79 13,0 23,0 17,5 4,2 24 100

Przedstawione tu dane wskazują, że duża zmienność lokalna właściwości morfologicznych oraz mikroreliefu na obszarze powierzchni monitoringowych wpływa silnie na wyniki analiz pobranego materiału glebowego. Znajomość wartości odchylenia standardowego charakteryzującego zmienność rozmieszczenia poszczególnych składników pokarmowych i zanieczyszczeń w obrębie powierzchni monitoringowych pozwala na obliczenie przedziałów ufności dla poszczególnych parametrów, zależnie od liczby próbek charakteryzujących daną powierzchnię lub grupę powierzchni monitoringowych o wspólnych cechach. W tabeli 7 zestawiono wartości parametrów statystycznych, ilustrujących procentowe wartości przedziałów ufności dla wyników uzyskiwanych przy wartościach odchylenia standardowego wynoszących 10, 20, 30 i 50 %, przy założonym poziomie ufności 95% i 90% oraz przy różnej liczbie powtórzeń charakteryzujących dany obiekt. Jak wynika z tabeli, pobieranie 1 próbki charakteryzującej obiekt, przy odchyleniu standardowym któregoś z parametrów, wynoszącym 10 % wartości średniej, pozwoli na statystycznie istotne z prawdopodobieństwem 90 % potwierdzenie zmiany tego parametru na poziomie 8 %. Jeśli jednak odchylenie standardowe parametru wynosi 30 %, potwierdzić można z tym samym prawdopodobieństwem dopiero zmiany rzędu 49 %. Jeśli jednak rozważać nie pojedynczą próbkę (pojedynczą powierzchnię monitoringową) lecz grupę kilku lub kilkunastu próbek (powierzchni) wówczas przedział ufności wyników zawęża się. Jeśli dany obiekt charakteryzują 4 próbki, to przy SD wynoszącym 30 % można z prawdopodobieństwem 90 % potwierdzić zmiany rzędu 8 %. Przy obiektach charakteryzowanych przez 40 próbek (np. reprezentujących tę samą strefę wysokościową i podobne warunki siedliskowe np. regla dolnego), możliwe będzie statystyczne potwierdzenie zmian rzędu 8 14 % zawartości przyswajalnego fosforu w poziomach ściółek gleb tej strefy, jako że zmienność zawartości przyswajalnego P 2 charakteryzuje tu odchylenie standardowe SD na poziomie: 34 53 % (Tab. 3.). Tak więc jeśli ze względów praktycznych zostanie przyjęta strategia pobierania jednej tylko próbki charakteryzującej dany poziom na danej powierzchni monitoringowej, to uzyskane wyniki pozwolą na uchwycenie zmian środowiska glebowego rzędu 10 %, lub mniejszych, jedynie dla dużych grup punktów monitoringowych tworzących zespół obiektów charakteryzujących się podobnymi warunkami glebowymi, siedliskowymi i geomorfologicznymi Tab. 5. Całkowita pula P 2, Pb i Zn zgromadzona w glebach do głębokości 20 cm Total pool of P 2, Pb and Zn accumulated in soils down to the depth 20 cm Punkt 114/88 105/86 114/76 108/56 114/48 Głębokość cm Obliczona pula składników, bez uwzględnienia pokrycia powierzhni głazami, kg ha -1 Pula składników, z uwzględnieniem pokrycia głazami, kg ha -1 P 2 Pb Zn P 2 Pb Zn O* 14,2 10,5 5,8 0 10 10,8 32,8 65,2 123 27,6 67 24,2 97 53 10 20 7,8 47,6 33,4 O* 17,4 11,5 6,1 0 10 7,2 32,4 57,6 118 41,3 101 17,2 79 69 10 20 7,8 49,0 53,3 O* 10,2 10,2 4,2 0 10 7,2 25,2 77,6 129 44,3 103 19,1 97 77 10 20 7,8 41,0 54,6 O* 13,8 35,6 12,9 0 10 10,8 33,7 31,6 99 13,9 46 13,8 41 18 10 20 9,1 32,2 18,9 O* (0 10) 7,6 39,4 7,7 12,6 62 O* (10 20) 5,0 22,4 3,5 11 12,6 62 11 101

Tab. 6. Średnie koncentracje Pb & Zn, mg kg -1, odniesione do warstwy gleby 30 cm Calculated mean concentrations of Pb & Zn, as related to soil layer 30 cm Punkt Pb Zn Średnia SD Średnia SD 114/88 44,2 11,1 25,3 4,9 105/86 42,0 10,7 38,8 13,0 114/76 45,1 11,0 40,4 11,8 108/56 34,2 6,4 16,0 2,7 114/48 64,8 * 19 19,9 5,0 * Gwiazdką oznaczono przypadek przekroczenia standardu jakości gleb i ziem Tab. 7. Procentowe wartości przedziałów ufności dla wyników uzyskiwanych przy wartościach odchylenia standardowego wynoszących 10, 20, 30 i 50 %, przy założonym poziomie ufności 95% i 90 %, przy róznej liczbie powtórzeń charakteryzujących dany obiekt e ranges of confidence (expressed in percent of mean value) for experimental results, calculated for SD = 10, 20, 30, and 50 %, with two required confidence levels 90 and 95 %, and various numbers of repetitions. Przedział ufności, % wartości średniej Liczba przy wartościach odchylenia standardowego SD: próbek 10 % 20 % 30 % 50 % 10 % 20 % 30 % 50 % Poziom ufności = 0,95 Poziom ufności = 0,9 1 9,8 39 59 96 8,2 33 49 82 3 5,7 23 34 57 4,7 19 28 47 4 4,9 20 29 49 4,1 16 25 41 40 1,5 6,2 9,2 15 1,3 5,2 7,8 13 630 0,4 1,6 2,4 4,0 0,3 1,3 2,0 3,2 WNIOSKI Gleby strefy leśnej KPN wykazują duże zróżnicowanie właściwości. Jest ono związane m.in. ze skomplikowanym mikroreliefem i różną miąższością poziomu próchnicy nadkładowej. Odczyn gleb na badanym obszarze jest cechą charakteryzującą się stosunkowo niewielką zmiennością przestrzenną. Poziomy ściółki zawierają wysokie w porównaniu z poziomami mineralnymi koncentracje śladowych pierwiastków metalicznych, np. Pb i Zn, oraz przyswajalnych form składników pokarmowych, np. P; wykazują przy tym dużą lokalną zmienność, której odpowiadają wysokie wartości SD Pula pierwiastków pokarmowych i zanieczyszczeń zgromadzonych w poziomach ściółki jest porównywalna, a często niższa od ilości tych pierwiastków zgromadzonych w poziomach mineralnych. Poprawne oszacowanie średniej miąższości ściółki oraz stopnia pokrycia powierzchni głazami na obszarze powierzchni monitoringowej jest niezbędne dla właściwej oceny zasobności gleb w składniki pokarmowe oraz stanu ich zanieczyszczenia Wyniki uzyskiwane dla danej powierzchni monitoringowej reprezentowanej przez pojedynczą próbkę, nie mogą być traktowane jako w pełni reprezentatywne dla tej powierzchni. 102

Dla potrzeb badań monitoringowych niezbędne jest oszacowanie parametrów zmienności poszczególnych właściwości gleb, typowych dla różnych warunków geomorfologicznych i siedliskowych, co pozwoli na statystyczną weryfikację zmian stwierdzonych w ramach ponownych badań monitoringowych przeprowadzonych po czasie kilku lat. STRESZCZENIE W obrębie 5 pilotażowych powierzchni monitoringowych przeprowadzono wstępne badania, których celem było przygotowanie strategii pobierania próbek dla celów monitoringu strefy leśnej KPN. Analizowano przestrzenną zmienność właściwości gleb w poziomach organicznych oraz w warstwach mineralnych 0 10 cm i 10 20 cm. Stwierdzono silne zróżnicowanie takich cech, jak miąższość poziomu organicznego, zasobność w przyswajalne formy składników pokarmowych oraz zawartość metali ciężkich, zwłaszcza Pb. Odczyn gleb nie wykazywał dużego zróżnicowania. Obliczona pula składników pokarmowych oraz zanieczyszczeń zgromadzonych w poziomach organicznych okazuje się podobnego rzędu, jak pula tych składników obecna w warstwie mineralnej do głębokości 20 cm. Dla właściwej oceny zasobności i stanu zanieczyszczenia gleb niezbędne jest poprawne oszacowanie przeciętnej miąższości poziomu organicznego oraz stopnia pokrycia powierzchni głazami. Duża lokalna zmienność właściwości gleb w obrębie poszczególnych powierzchni monitoringowych wskazuje, że nie będzie możliwe statystyczne potwierdzenie ewentualnych niewielkich zmian, jakie mogą w przyszłości zachodzić na pojedynczych powierzchniach. Wielkość zmian, które można będzie udowodnić statystycznie, będzie zależała od liczby próbek charakteryzujących daną powierzchnię lub strefę. Zmiany w zakresie poniżej 10 % można będzie potwierdzić tylko dla dużych powierzchni, obejmujących zespoły kilkudziesięciu punktów monitoringowych. SUMMARY Introductory research, was carried out within 5 pilot areas, focused on elaboration of soil sampling strategy for soil monitoring to be established in the forested zone of Karkonoski Park Narodowy. Examined was spatial differentiation of soil parameters within organic horizon and mineral layers 0 10 cm and 10 20 cm. Strong differentiation was a typical feature for such parameters as the thickness of organic horizon, concentrations of available nutrients and heavy metals, in particular Pb. Soil reaction ph did not vary so much. Calculated pools of nutrients and pollutants present in soil organic layers appeared to be comparable with those accumulated in a 20-cm-mineral soil layer. Mean thickness of organic layer and surface coverage with rocks should be taken into account for proper assessment of nutrient supply and the load of pollutants accumulated in soils. High diversity of soil properties within monitoring areas indicates that future little changes in soil properties will not be statistically proved for separate monitoring areas with high level of confidence. e range of detectable changes will depend on the number of soil samples representative of the area or zone examined. e changes lower than 10 % can only be statistically proved for the objects composed of several dozen of monitoring areas. 103

LITERATURA BECKETT P.H.T. & WEBSTER R. 1971: Soil variability: a review. Soils Fert. 34: 1 15. BLASER P., ZIMMERMANN S., LUSTER J. & SHOTYK W. 2000: Critical examination of trace element enrichments and depletion in soils: As, Cr, Cu, Ni, Pb, and Zn in Swiss forest soils. Sci Total Env., 249/1 3: 257 280. BREDEMEIER M. 1988: Forest canopy transformation of atmospheric deposition. Water Air and Soil Pollution. 40: 121 138. DANIELEWICZ W., RAJ A. & ZIENTARSKI J. 2002: Ekosystemy leśne Karkonoskiego Parku Narodowego. Karkonoski Park Narodowy (ed.). Jelenia Góra. DROZD J., LICZNAR M., WEBER J. 1996: e content of heavy metals in the ectohumus horizons of soils of degraded forest ecosystems in Karkonosze Mountains. Pol. J. Soil Sci. 29/1: 33 38. DUIJVENBOODEN VON D. 1998: Soil monitoring systems and their suitability for predicting delayed effects of diffuse pollutants. Agriculture, Ecosystems, Environ., 67: 189 196. HERNANDEZ L., PROBST A., PROBST J.L. & ULRICH E. 2003: Heavy metal distribution in some French forest soils: evidence for atmospheric contamination. Sci Total Environ 312/1 3: 195 219. KABAłA C. 1998: Pierwiastki śladowe w glebach Gór Izerskich. ZN AR we Wrocławiu, Rolnictwo LXXIII, 347: 95 106. KARCZEWSKA A. & KABAłA C. 2003: Pierwiastki śladowe w glebach Parku Narodowego Gór Stołowych. In: SZERSZEń L., KABAłA C. (eds), Gleby Parku Narodowego Gór Stołowych. PNGS Szczeliniec, 6: 133 160. KHAN M.A & NORTCLIFF S. 1982: Variability of selected micronutrients in a single soil series in Berkshire, England. J. Soil Sci. 33: 763 777. KIRWAN N., OLIVER M.A., MOFFAT A.J. & MORGAN G.W. 2005: Sampling the soil in long-term forest plots: the implications of spatial variation. Environmental Monitoring and Assessment, 111: 1 3, 149 172. KOWALKOWSKI A. 2003: Metody oceny stanów jakości powietrza atmosferycznego i depozycji substancji w monitoringu ekosystemów leśnych. In: Jóźwiak M., Kowalkowski A. (eds) Regional Monitoring of Natural Environment. Kieleckie Towarzystwo Naukowe, Kielce, 4: 31 55. LINDBERG S.E., LOVETT G.M., RICHTER D.O. & JOHNSON D.W. 1986: Atmospheric deposition and canopy interaction of maior ions in a forest. Science 231: 93 102. MONTANARELLA L. & NEGRE T. 2001: e development of the Alpine Soil Information System. JAG, 9, 3, 1: 19 24. NEY R.A., MEYERS T.A., ESPINA A. & SCHNOOR J.L. 2005: How many samples are required? Evaluating a model for verification of carbon sequestration in a hybrid poplar buffer strip. Environmental Monitoring and Assessment, 102/1 3: 375 388. NIEMYSKA-ŁUKASZUK J. 1993: Formy cynku, ołowiu i kadmu w glebach wybranych regionów Zachodnich Karpat. Zesz. Naukowe AR w Krakowie, Rozprawy, 187. NORTCLIFF S. 2002: Standardisation of soil quality attributes. Agriculture, Ecosystems and Environment, 88: 161 168. PAGE DUMROESE D., JURGENSEN M., ELLIOT W., RICE T., NESSER J., COLLINS T. & MEURISS R. 2000: Soil quality standards and guidelines for forest sustainability in northwestern North America. Forest Ecology and Management 138: 445 462. PROGRAM państwowego monitoringu środowiska 1992: Biblioteka Monitoringu Środowiska, PIOŚ, Warszawa. RAJ A. 1995: Niektóre problemy ekosystemów leśnych KPN na przestrzeni ostatnich kilkunastu lat. W: Geoekologiczne problemy Karkonoszy, Wyd. Acarus, Poznań, 95 100. ROZPORZąDZENIE Ministra Środowiska w/s standardów jakości gleby i jakości ziemi z 9 września 2002 r. Dz.U. 165, 1359, 2002. SASTRE J., VIDAL M., RAURET G. & SAURAS T. 2001: A soil sampling strategy for mapping trace element concentrations in a test area. Sci Tot. Env., 264/1 2: 141 152. 104

SCHOENHOLTZ S.H., VAN MIEGROET H. & BURGER J.A. 2000: A review of chemical and physical properties as indicators of forest soil quality: challenges and opportunities. Forest Ecology and Management, 138: 335 356. SCHÖNING I., TOTSCHE K.U. & KÖGEL-KNABNER I. 2006: Small scale spatial variability of organic carbon stocks in litter and solum of a forested Luvisol. Geoderma, 136: 3 4, 631 642. SKIBA S. & DREWNIK M. 1993: Gleby zdegradowanych systemów Karkonoszy. In: Karkonoskie badania ekologiczne. Materiały konferencji. Instytut Ekologii PAN, Dziekanów Leśny, 93 102. SKIBA S., DREWNIK M. & SZMUC R. 1995: Metale ciężkie w poziomach powierzchniowych gleb Karkonoszy. Zesz. Probl. Post. Nauk. Roln., 418/1: 353 360. SMIDT S., HERMAN F. 2004: Evaluation of air pollution-related risks for Austrian mountain forests. Environmental Pollution, 130: 99 112. SPARLING G.P., SCHIPPER L.A., BETTJEMAN W. & HILL R. 2004: Soil quality monitoring in New Zealand: practical lessons from a 6-year trial. Agriculture, Ecosystems and Environment, 104: 523 534. THEOCHAROPOULOS S.P., MITSIOS I.K. & ARVANITOYANNIS I. 2004: Traceabilty of environmental soil measurements. Trends in Analytical Chemistry, 23/3: 237 251. YIM M.H., JOO S.J., SHUTOU K. & NAKANE K. 2003: Spatial variability of soil respiration in a larch plantation: estimation of the number of sampling points required. Forest Ecology and Management, 175/1 3: 585 588. ZÖTTL H.W. & HÜTTL R.F. 1986: Nutrient supply and forest decline in south-west Germany. Water, Air and Soil Poll. 31: 449 462. 105