<b><img src="/upload/medialibrary/585/sxgzfbgs9li6echj5qpfew8b8hu8ruwn.png"> <br>
</b><b>СТЮАРТ БОУЛИН</b> <i>Стюарт, частный пилот, оператор беспилотного летательного аппарата и соучредитель rTek, увлечен использованием дистанционного зондирования и искусственного интеллекта для решения экологических проблем. Он особенно заинтересован в использовании этих технологий для мониторинга и защиты дикой природы, отслеживания обезлесения и прогнозирования стихийных бедствий. Стюарт стремится использовать свои навыки для позитивного влияния на мир.</i>
<p>
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Потенциал секвестрации углерода в Казахстане огромен, однако для снижения рисков для разработчиков проектов необходимы дополнительные исследования. Секвестрация углерода предполагает связывание атмосферного углекислого газа в виде почвенного органического углерода.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Недостаток информации ограничивает способность сельскохозяйственной отрасли принимать обоснованные решения относительно стоимости земель и потенциала их развития по всей стране.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Стратегия достижения углеродной нейтральности Республики Казахстан до 2060 года (1) гласит: «Ненадлежащее обращение с почвами в сельском хозяйстве (несоблюдение севооборота, недостаточное и несвоевременное внесение удобрений и т. д.) привело к снижению содержания гумуса в почвах, которое продолжает снижаться из года в год; соответственно, также снижается способность почв улавливать углекислый газ из атмосферы и накапливать его».
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     В 2023 году Казахстан и ПРООН подготовили Восьмое национальное сообщение и Пятый двухгодичный доклад Республики Казахстан Рамочной конвенции ООН об изменении климата (2), где четко обозначена важность управления почвами: «В случаях, когда использование земельного участка или его части привело либо к существенному ухудшению плодородия сельско-хозяйственных земель, либо к экологическому ущербу, собственник земельного участка или землепользователь обязан устранить ущерб в соответствии с законодательством Республики Казахстан».
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Согласно пункту З статьи 228Экологического кодекса (З), «Земли подлежат охране от деградации, истощения, повреждения и ухудшения состояния (ветровая эрозия, опустынивание и т. д.)».
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Статья 2З8 Экологического кодекса гласит, что «физические и юридические лица при использовании земель не должны допускать деградацию и истощение почв».
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Из общего объема выбросов СО2 в Казахстане по всей стране, составляющего 401,6 млн тонн (2), на сектор землепользования, изменения в землепользовании и лесное хозяйство (ЗИЗЛХ) приходится 40,7 млн тонн выбросов в год, причем две трети приходится на домашний скот и одна треть - на пахотные пастбища.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     В рамках глобального потенциала улавливания почвой ФАО Ротамстедской углеродной модели для всей страны в 202З году было подсчитано, что при идеальном сценарии устойчивого управления почвами (SSM3) почвы могутулавливать45,2 млн тонн в год, обратив текущий уровень потерь, равный З2 млн тонн в год, приведя к общему снижению на 77,2 млн тонн в год.
</p>
<p style="text-align: justify;">
<img src="/upload/medialibrary/917/kshb1zjejk6f39f2aoscif5pwpx91hjw.png"><br>
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Процент устойчивых почв снизился с 57 % в 2016 году до всего лишь 22 % в 2022-м. Процент почв с «ранними признаками упадка» увеличился с 22 % до более чем 48 %. Наибольший спад наблюдается в районах с самым высоким текущим сельскохозяйственным производством – в Северном Казахстане, Юго-Восточной части и Актюбинской области.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     ПОТЕНЦИАЛ СВЯЗЫВАНИЯ ПОЧВ СОСРЕДОТОЧЕН В ОСНОВНОМ В ЧЕТЫРЕХ ОБЛАСТЯХ:
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     •             Акмолинская - 15,2 млн тонн в год,
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     •             Северно-Казахстанская - 10,5 млн тонн в год,
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     •             Восточно-Казахстанская - 11,3 млн тонн в год,
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     •             Алматинская - 10,9 млн тонн в год.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     ВОЗМОЖНОСТЬ ИЗМЕРЕНИЯ ИСХОДНЫХ ПАРАМЕТРОВ ПОЧВЫ
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Многие страны, а именно 160, проводят измерения исходных показателей почвы с гораздо большей детализацией, чем Казахстан.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Однако у Казахстана есть такая возможность. Большинство национальных лабораторий в Казахстане располагают современными почвенными недисперсионными инфракрасными спектрометрами NDIR, способными измерять элементарный углерод и азот в образцах почвы с высокой точностью, в комплекте с полностью автоматизированным оборудованием отбора проб и извлечения кернов из почвы.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     ТЕКУЩЕЕ СОСТОЯНИЕ ДАННЫХ О ПОЧВАХ В КАЗАХСТАНЕ
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Нашими основными источниками данных о почвах являются исследовательские институты, правительственные отчеты и международные базы данных, каждый из которых имеет свои ограничения.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Среди международных открытых баз данных Международный информационно-справочный центр по почвам (ISRIC) является единственным, который предоставляет свои данные международным ученым, однако нынешний объем охвата делает его непригодным для использования по назначению.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Казахстан занимает 160-е место по плотности проб углерода (гектар на пробу), уступая России в пять раз, Узбекистану - на 20 % и практически всем другим странам, в которых реализуются проекты в секторе ЗИЗЛХ.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Промышленные и научные пользователи (такие как Boomitra, эмитент углеродных кредитов, базирующийся в Сан-Франциско) по-прежнему полагаются на эту базу данных для принятия инвестиционных решений, что создает серьезный риск для развития сельскохозяйственной отрасли Казахстана.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     ЧТО ТАКОЕ ISRIC?
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     ISRIC (Международный справочно-информационный центр по почвам) - независимая некоммерческая организация, созданная в 1966 году Продовольственной и сельскохозяйственной организацией ООН (ФАО) и Международным обществом почвоведения (ISSS) при финансовой поддержке правительства Нидерландов.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Ее миссия состоит в том, чтобы предоставлять международному сообществу информацию о почвах, земельных ресурсах и их устойчивом управлении. ISRIC признана ведущим мировым центром почвенной информации, специализирующимся на разработке и распространении глобальных и региональных баз данных о почвах, таких как популярный геопортал SoilGrids. org. Организация предоставляет доступ к данным о почве ученым и политикам по всему миру и поддерживает исследования и наращивание потенциала в области почвоведения.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     В настоящее время ISRIC располагает только 52 образцами почвы из Казахстана, любезно предоставленными в рамках проекта Назарбаев Университета в 2017-20181 годах. Этого количества далеко недостаточно для построения надежных карт свойств почв с высоким разрешением на уровне всей страны, учитывая обширную площадь Казахстана.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Другое исследование было проведено в 2001-2005 годах в Шортанды (7915 га) в сотрудничестве между НПЦ зернового хозяйства имени А. И. Бараева и исследователями Киотского университета. Они обнаружили, что уровень связывания выше базового уровня до1мгС /га/год, на основании севооборота ячменя и пшеницы.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     ВЛИЯНИЕ СИСТЕМЫ СЕВООБОРОТА НА ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ И ВРЕМЕННЫЕ КОЛЕБАНИЯ БАЛАНСА ОРГАНИЧЕСКОГО УГЛЕРОДА В ПОЧВЕ СЕВЕРНОГО КАЗАХСТАНА
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     В 2021 году, основываясь на доступном наборе данных ISRIC, ФАО и Министерство сельского хозяйства Казахстана представили национальную информацию для карты GSOCSeq (Глобальная карта секвестрирования органического углерода в почве). Несмотря на позитивный шаг, эта модель более чем на 300 % расходится с исследованием Танаки 2008 года, недооценивая потенциал связывания углерода.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Используя данные GSOCSeq ФАО, рассчитаны средние потенциальные показатели поглощения в соответствии с SSM3* по регионам. Прогно-зируемые показатели связывания углерода очень низкие, около 0,07 т/га/год. Например, в Северной Дакоте (в аналогичных климатических условиях) наблюдаемые показатели связывания близки к0,3т/га/год.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Учитывая этот низкий прогноз по поглощению, с коэффициентом конверсии 3,6663 т экв. СО2/т С, мы видим, что каждый гектар может поглощать около 0,25 т экв. СО2/год, причем самые высокие уровни - в Восточном Казахстане.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     СУУПЗ (СЦЕНАРИЙ 3 УСТОЙЧИВОГО УПРАВЛЕНИЯ ПОЧВАМИ)
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     На этой карте представлены прогнозируемые запасы органического углерода в почве (в т С га-1) на 2040 год, после 20 лет внедрения методов устойчивого управления почвами (УУП), которые обеспечивают 20-процентное увеличение поступления углерода (сценарий З) на глубине 0-30 сантиметров.
</p>
<p style="text-align: justify;">
<img src="/upload/medialibrary/1ca/kwmhy2y5jr6zk5vb02e5zw1tzln6z4b8.png"><br>
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     КОРРЕКТИРУЮЩИЙ КОЭФФИЦИЕНТ 2,9Х
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     В исследовании Танаки 2008 года были обнаружены значительно более высокие показатели связывания углерода в почве, и мы можем напрямую сравнить показатели связывания, наблюдаемые в почве, с прогнозируемыми показателями GSOCSeq.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Выполнение этого наложенного сравнения дает корректирующий коэффициент примерно в 290 %, который может применяться только к черноземам Северного Казахстана, однако в настоящее время он неизвестен.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Если корректирующий коэффициент в 2,9 раза применить ко всему Казахстану, то GSOCSeq прогнозирует более разумный уровень связывания почвы (скорректированный). Это дает оценку в 0,95 т экв. СО2/га/год для участка исследования Танаки в пределах погрешности местного эксперимента.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     ОПТИМИСТИЧНЫЙ ПРОГНОЗ
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Если спроецировать это на другие участки в регионе (см. выше), то возможен прогноз в пределах ~0,8 -1,2 т экв. СО2/га/год, что находится в пределах эмпирически ожидаемого диапазона для данного климата и типа почвы.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     ПРОБЛЕМЫ, СВЯЗАННЫЕ С РАЗЛИЧНЫМИ ИСХОДНЫМИ ИЗМЕРЕНИЯМИ И ДОПУЩЕНИЯМИ (Смотрите Технический отчет ФАО о конкретных из-за экстремальных погодных явлений), могут подробностях рассмотрения этих вопросов ниже)
</p>
<p style="text-align: justify;">
<img src="/upload/medialibrary/44d/n5bg163cc0v90zil6ne2sokw07z48iiw.png"><br>
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     1.           Уровни углерода в почве (без изменений) являются динамическими, а не статичными. Пути переноса парниковых газов из атмосферы в поверхностные/подпочвенные воды очень велики и могут быть еще больше увеличены за счет анаэробных условий и метанотрофных организмов.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     2.           Потери почвенного органического углерода (ПОУ), обусловленные климатом (высыхание, засоление и уменьшения биоразнообразия значительно превышать любое связывание даже в наилучших сценариях (по крайней мере, в масштабе 100 лет), что делает практику УУП более похожей на СВОД+ в том смысле, что они предотвращают потери вместо накопления углерода. VM0042 Verra, по-видимому, действительно объясняет это, поскольку снижающийся базовый уровень SSM по-прежнему будет давать углеродные кредиты.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     3.           При увеличении содержания органического углерода в почве (ПОУ) быстро доступные резервуары требуют постоянного «потока питания» органическим веществом для активизации перехода в более долгосрочные резервуары хранения органического углерода в почве (такие как минерализация и адсорбция агрегатов). Эти резервуары теоретически могут насыщаться, замедляя скорость секвестрации органического углерода в почве со временем и требуя все большей «подачи питания». С другой стороны, повышение биоразнообразия ускоряет процессы секвестрации. Из-за сложности этих взаимодействий практически невозможно предсказать, какой сценарий будет применим к конкретному участку, до начала эмпирических исследований.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     4.           Сравнивать предыдущие эксперименты с планами очень сложно, поскольку методы измерения исходных условий отличаются от эксперимента к эксперименту. Наихудший сценарий получения углеродных кредитов также вполне вероятен из-за традиционной практики выпаса скота (В). Поскольку базовый уровень (без изменений) приближается к пределу секвестрации, ежегодное увеличение разницы между УУП и базовым уровнем стремится к нулю, что означает, что углеродные кредиты не могут производиться на одной и той же земле с одинаковой скоростью постоянно, а только временно, хотя практика УУП должна продолжаться в течение длительного времени для облегчения перевода с кратковременного хранения на длительное.
</p>
<p style="text-align: justify;">
<img src="/upload/medialibrary/a34/zus7lbiupx23wfsynkd86twuo395nz98.png"><br>
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Некоторые текущие механизмы кредитования (BCarbon, Gold Standard) не учитывают базовые сценарии C или D, которые, подобно СВОД+, используют УУП для противодействия или замедления потерь в рамках БУ.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     РИСКИ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ ИНТЕРПОЛЯЦИИ, ОСНОВАННЫХ НА ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Нехватка данных о почвах вынудила ученых и политиков полагаться на методы интерполяции, основанные на искусственном интеллекте (ИИ), для оценки свойств почв в более крупных географических регионах.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     ИНТЕРПОЛЯЦИЯ МЕТОДОМ СЛУЧАЙНОГО ЛЕСА.ЧТОЭТОТАКОЕ?
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Интерполяция методом случайного леса - это техника машинного обучения, используемая для оценки неизвестных свойств почвы на обширных географических территориях. Она обучается на основе подмножества доступных данных. Алгоритм создает дерево решений для каждого подмножества данных и объединяет их для получения прогноза. Этот метод обычно используется при работе с ограниченными данными о почве.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Случайная лесная интерполяция - это метод машинного обучения, используемый для оценки неизвестных свойств почвы в более крупных географических регионах путем обучения на подмножестве доступных данных. Алгоритм создает дерево решений для каждого подмножества данных и объединяет их для получения прогноза. Этот метод обычно используется при работе с разреженными данными о почве.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     ОГРАНИЧЕНИЯ ИНТЕРПОЛЯЦИИ МЕТОДОМ СЛУЧАЙНОГО ЛЕСА
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Хотя интерполяция методом случайного леса может предоставить ценную информацию, она неэффективна при работе с данными с редкой выборкой, особенно когда образцы плохо рас-пределены и пытаются представлять большую площадь. Это происходит потому, что модели сложно учитывать различия в свойствах почвы в разных регионах.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Если между образцами тысячи километров, модель может сделать неверные допущения и переоценить данные, что приведет к неточным прогнозам.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     В случае с Казахстаном ограниченные имеющиеся данные о почве разбросаны по всей стране. В результате модель интерполяции методом случайного леса не будет эффективной для оценки свойств почвы на уровне всей страны, с точностью в пределах 60 % или ниже, что сопоставимо с подбрасыванием монеты.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Вероятно, модель будет давать ненадежные или неверные прогнозы, что приведет к неэффективным решениям и потенциально катастрофическим последствиям для сельскохозяйственной отрасли и усилий по охране окружающей среды.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Учитывая эти ограничения, важно уделить приоритетное внимание разработке всеобъемлющей национальной базы данных о почвах для Казахстана, которая предоставляла бы точные и надежные данные для научных исследований, разработки политики и устойчивых методов ведения сельского хозяйства.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Хотя современные методы, основанные на искусственном интеллекте, могут дать некоторую ценную информацию, существуют значительные ограничения и потенциальные риски, особенно при калибровке на основе небольшого количества образцов, как в случае с Казахстаном.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Низкая точность: Имея всего 52 образца, модели искусственного интеллекта могут неточно отражать сложные вариации свойств почвы в разных регионах Казахстана. Это может привести к вводящим в заблуждение выводам о состоянии почвы и ее составе.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Повышенная неопределенность: Разреженная выборка увеличивает неопределенность интерполированных карт, что приводит к потенциально ненадежному или ошибочному принятию решений, что может негативно сказаться на планировании землепользования, производительности сельского хозяйства и усилиях по сохранению окружающей среды.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Ошибки обобщения: Модели искусственного интеллекта могут делать неверные предположения, основанные на ограниченных данных, что приводит к значительным ошибкам обобщения. Учитывая географическое разнообразие Казахстана, эти ошибки могут быть существенными.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Наглядные примеры применения базы данных о почвах:
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Чтобы еще больше подчеркнуть потенциальные преимущества всеобъемлющей базы данных о почвах, давайте рассмотрим эти практические применения:
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Оптимизированные методы ведения сельского хозяйства: благодаря обширной базе данных почв модели искусственного интеллекта могут создавать точные карты свойств почвы.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Фермеры могут использовать их для лучшего понимания своей земли, что позволяет им выбирать подходящие культуры, определять оптимальные сроки посадки и более эффективно вносить удобрения, тем самым повышая производительность сельского хозяйства при минимальном воздействии на окружающую среду.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Обоснованные инвестиции в сельское хозяйство: Располагая обширной базой данных о почвах, сельскохозяйственные инвесторы могут принимать обоснованные решения о приобретении земли и оценивать потенциал для выращивания новых культур.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Эта информация также может помочь снизить риски и барьеры для входа отраслевых инвесторов путем выявления районов со свойствами почвы, которые могут создавать проблемы для определенных культур.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Планирование устойчивого землепользования: Политики могут использовать почвенные карты высокого разрешения для обоснования политики землепользования, помогая сохранять экологически чувствительные районы, планировать инфраструктурные проекты и смягчать последствия изменения климата.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Охрана окружающей среды: Специалисты по охране природы могут использовать почвенные данные для мониторинга деградации почв и потери биоразнообразия, тем самым направляя эффективные стратегии охраны окружающей среды.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Важность национальной базы данных о почвах:
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     Учитывая эти соображения, становится ясно, что национальная база данных о почвах для Казахстана является необходимостью. Она принесла бы множество преимуществ:
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     1.           Консолидированная информация: Она позволила бы собрать все данные о почвах в один доступный источник, устранив ненужные барьеры доступа для отрасли.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     2.           Стандартизированный сбор данных: Она обеспечила бы использование стандартизированных, строгих методологий для сбора данных о почвах по всей стране.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     3.           Принятие обоснованных решений: Она значительно повысила бы качество информации, доступной политикам, фермерам и ученым.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     4.           Улучшенное картографирование почв: Она позволила бы создавать более точные и подробные карты свойств почв с использованием высокодетализированных моделей искусственного интеллекта, снижая риск обобщения и неопределенности, которые создают текущие модели искусственного интеллекта.
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
     В ЗАКЛЮЧЕНИЕ
</p>
<p style="text-align: justify;">
</p>
<p style="text-align: justify;">
<i>Разработка всеобъемлющей национальной базы данных о почвах с временными рядами для Казахстана является насущной необходимостью, предлагающей значительные потенциальные выгоды. Она внесет существенный вклад в устойчивые методы ведения сельского хозяйства, разработку обоснованной политики и научные исследования, одновременно снижая риски, связанные с текущей практикой, и внося значительный вклад в развитие сельскохозяйственного сектора. </i>
</p>
<p style="text-align: justify;">
<i> </i>
</p>
<p style="text-align: justify;">
<i>
    Источник: </i><a href="https://rtek"><i>https://rtek</i></a><i>. kz/beyond- the-canopy/ soil-carbon-sequestration-kazakhstan/</i>
</p>