Работа выполнена в рамках темы фундаментальных научных исследований  “Решение фундаментальных проблем анализа и прогноза состояния климатической системы Земли”. Рег. № 01201352499 (0148-2014-0005)  Проблема парниковых газов. Основными парниковыми газами являются диоксид углерода, или углекислый газ (CO2), метан (СН4)  и закись азота (NО2). Доля CO2 в суммарном радиационном воздействии долгоживущих парниковых газов составляет 63%, СН4 – 18,5%, а NО2 – 6,2% [1]. Но в результате значительного времени пребывания в атмосфере (более 100 лет) и существенного парникового потенциала (в 310 раз превосходящего потенциал СО2) NО2 играет важную роль в формировании парникового эффекта [2].По материалам, полученным при изучении ледниковых отложений, концентрация парниковых газов в воздухе интенсивно увеличивается. Содержание CO2 выросло от 285 ppm в начале XIX в. до 335-338 ppm к 80-м гг. ХХ в., а концентрация СН4 достигла уровня 1,7 ppm [3]. Если в 2010 г. глобальные усредненные уровни содержания в атмосфере CO2, СН4, NО2 были равны 398,0 ppm, 1808 ppb, 323,2 ppb, соответственно [4], то в 2016 г. их концентрации достигли максимумов за 800 тыс. лет и составили для СО2 403,3±0,1 ppm, для СН4 1853±2 ppb и для N2О 328,9±0,1 ppb. Радиационное воздействие на атмосферу, создаваемое долгоживущими парниковыми газами, выросло на 29%, причем 4/5 этого увеличения приходится на СО2 [5].Поток парниковых газов оценивается как снизу вверх (инвентаризация, статистическая экстраполяция локальных измерений потоков, моделирование), так и сверху вниз (атмосферные инверсии). Чистое положительное совокупное влияние трех парниковых газов на планетарный энергетический бюджет, равное 3,9 ± 3,8 (сверху вниз) и 5,4 ± 4,8 (снизу вверх) млрд т СО2 экв. год-1 [6]. Обмен парниковых газов в системе почва–атмосфера включает в себя разнообразные процессы их продукции в почве, микробной реутилизации, сорбции, растворения, диффузии, эмиссии с поверхности почвы и поглощения из атмосферы. Влияние почвенно-экологических условий на эмиссию парниковых газов проявляется в изменениях соотношения процессов обмена или состава образующихся газообразных продуктов. Если размеры продукции больше реутилизируемого количества, наблюдается эмиссия газов, если меньше – поглощение из приземного слоя атмосферы [1].Потоки парниковых газов в обрабатываемых почвах учитываются в рамках сектора сельского хозяйства, лесного хозяйства и других видов землепользования. Эмиссия из этого сектора за 2000–2010 гг. составила около четверти чистых антропогенных выбросов парниковых газов в целом по миру и была равна 10–12 млрд т CO2-экв. год-1. Глобальные выбросы от сельского хозяйства в среднем составили 5,0–5,8 млрд т CO2-экв. год-1 с преобладанием выбросов N2O от сельскохозяйственных почв и СН4 от рисовых полей, энтеральной ферментации скота, уборки, хранения и использования навоза [7]. Глобальная эмиссия углерода от землепользования и обработки почвы после индустриальной революции оценивается в 136 ± 55 млрд т, главным образом вследствие вырубки лесов, сжигания биомассы, преобразования природных экосистем в сельскохозяйственные, осушения болот и обработки почвы [8]. Моделирование почвенных процессов. По определению [9], имитационная биогеохимическая модель – программно реализованная совокупность алгоритмов, описывающих комплекс процессов, протекающих в системе «почва – растительный покров – воздух». Модели оформляются в виде исполняемого программного файла и преобразуют совокупность входных данных в выходные показатели, характеризующие ход и результат рассматриваемого процесса. Процесс создания модели завершается ее верификацией [10].Модели влияния различных факторов на динамику запасов и потоков элементов в биосфере и в отдельных экосистемах начали активно развиваться в последние три десятилетия [11; 12; 13]. На начальном этапе создавались физико-математические модели углеродного цикла без учета влияния на него круговоротов других биогенных элементов [14; 15; 16]. Современные модели включают в себя концептуальные имитационные модели биогеохимических циклов азота, углерода, фосфора и серы, а в их основе лежит блоковый подход: исследуемая система представляется в виде схемы из нескольких блоков и связывающих их потоков, описываемых функциональными зависимостями, количество которых зависит от цели исследования. На сегодняшний день Международный консорциум по почвенному моделированию, International Soil Modeling Consortium [17], составил список из 33 лучших моделей, которые наиболее оптимально отражают почвенные процессы (табл.). Из них к углеродным относятся AgroC, DEMENT, ECOSSE, MOSAIC, ORCHIDEE, RothC, а к углерод-азотным ‒ BASFOR, CANDY, CNMM, DAISY, DNDC, MONICA. Модели экосистем. На сегодняшний день создано множество моделей биогеохимического цикла азота. Среди них, например, математическая модель динамики N в фитомассе, детрите и почве локальной травяной экосистемы при различных уровнях внесения азотных удобрений [18], а также программный модуль трансформации, переноса и поглощения N в почве [9]. Для оценки эмиссии N2O созданы специализированные регрессионные и процессные уравнения [19; 20], модели ExpertN [21], CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach, Метод Карнеги-Эймса-Стэнфорда) [22], DAY-CENT (Day and Century, День и век) [23], модели на базе AGROTOOL, учитывающие разложение органического вещества, поглощение азота из почвы корнями растений, перемещение подвижных азотсодержащих субстанций из одного слоя почвы в другой [24].Углеродные модели, в основном оценивают потоки СН4 и СО2, как, например, модель их эмиссии из многолетнемерзлых болот криолитозоны России, связанных с разложением сезонно-талого органического вещества при повышении температуры грунта [25], T&P (Temperature and precipitations) для СО2 [26] и MEM (Methane emission model, модель эмиссии метана) для CH4 [27], а также модель зависимости направления потока углерода от температуры воздуха, влажности почвы и фотосинтетически активной радиации в тундровых экосистемах [28]. Блоки С содержатся также в климатических моделях, оценивающих взаимосвязи между потеплением климата, концентрацией СО2 в атмосфере и депонированием С в наземных экосистемах [29; 30; 31]. Позже появились модели, учитывающие углерод-азотные взаимодействия, например, TEM (Terrestrial ecosystem model, Модель экосистемы суши) [26], CENTURY [32]. Для лесных экосистем созданы индивидуально-ориентированная система моделей EFIMOD (Forest ecosystem model, Модель лесной экосистемы) [33] и модель CNTEM (Carbon-nitrogen terrestrial ecosystem model, Углерод-азотная модель экосистемы суши), учитывающая также обратные связи между климатом и циклом С на суше [34]. В начале 21 в. появились трехмерная экосистемная модель с гидродинамическим блоком [35], модель O-CN, оценивающая взаимодействия растительности, надпочвенного слоя детрита и органического вещества почвы [36].Модель MiCNiT (Microbial Carbon and Nitrogen turnover, Микробный круговорот углерода и азота) входит в состав модульной системы MoBiLE (Mоdular Biosphere simulation Environment, Модульная биосферная имитация окружающей среды), ‒ биогеохимической модели круговорота микробного азота и углерода в почве, направленной на комплексное описание потоков вещества в наземных экосистемах, включая эмиссию парниковых газов СО2, молекулярного азота и его оксидов [37]. Она была разработана на основе модели DNDC (DeNitrification-DeComposition, Денитрификация-Разложение) и одной из ее разновидностей PnET-N-DNDC (Model of photosynthesis,evaporation and net primary production, Модель фотосинтеза, испарения и чистой первичной продукции) [38], ECOSYS (от ecosystem – экосистема) [39], а также модели [40].Глобальные биосферные модели. За последнее время глобальные модели ORCHIDEE, LPJmL (Lund-Potsdam-Jena managed Land, Лунд-Потсдам-Йенская модель землепользования), ISAM (Integrated Science Assessment Model, Комплексная научная оценочная модель), UVicESCM (University of Victoria’s Earth System Climate Model, Модель климатической системы Земли Университета Виктории), разработанные с целью анализа интенсивностей потоков углеродного цикла при различных сценариях антропогенных воздействий, были дополнены азотным циклом [41; 42]. Хотя последний может быть также смоделирован на основе модели глобального биогеохимического цикла азота в экосистемах суши [43].Среди первых моделей, сочетающих в себе круговороты нескольких элементов, следует отметить модель биогеохимических циклов углерода, азота и фосфора, позволяющую оценить воздействие ядохимикатов на их потоки на суше и в океане [44]; московскую биосферную модель (МБМ) – первую версию глобальной модели биосферы, включающую климатический, демографический, антропогенный и биосферный блоки, при этом последний сочетает модели глобального круговорота углерода, кислорода, азота и воды, модели океанической биоты и модели наземных экосистем [45]. Часто углерод-азотный блок включается в модели взаимодействия нескольких геосферных оболочек. Модель BATS (Biosphere-Atmosphere Transfer Scheme, Схема биосферно-атмосферного переноса) оценивает их динамику в биосфере, включая почву, и атмосфере [46]; имитационная модель CYCLES анализирует антропогенное влияние на биогеохимические циклы углерода, азота, фосфора и серы в системе «атмосфера – наземные экосистемы – океан» [47]. Взаимодействие циклов азота и углерода достаточно полно представлено в глобальной модели «атмосфера–растения–почва», которая изначально возникла из модели системы «атмосфера–океан», а на современном этапе была дополнена антропогенными выбросами СО2 при сжигании ископаемого органического топлива [48], или, например, в глобальной имитационной модели, составными блоками которой являются модель наземной растительности, модель функционирования океанической экосистемы, модель глобального водного баланса, а также модели глобальных биогеохимических циклов углерода, азота, фосфора и серы [49]. Возможности моделей. В конце ХХ в. было обнаружено, что учет только лишь эмиссии СО2 и ее связей с температурой не позволяет создать сбалансированный углеродный бюджет; соответственно, был сделан вывод о необходимости включать в интегрированные климатические модели углерод-азотный блок, учитывающий поступление азота, зависящее, прежде всего, от его антропогенных источников [47]. Затем во многих работах было отмечено, что при совместном использовании в моделях углеродного и азотного циклов (по сравнению с данными моделей, учитывающих только углеродный цикл) результаты показывают практически полное ослабление обратных связей между климатом и углеродным циклом [34], снижение интенсивности поглощения СО2 растительным покровом при возрастании его концентрации в атмосфере и отсутствии роста приповерхностной температуры [50; 51], уменьшение отклика наземного углеродного цикла на межгодовую изменчивость приповерхностной температуры и количества осадков, снижение в 3,8 раза общего поглощения С растительностью, обусловленного возрастанием концентрации СО2 в атмосфере для периода 2000–2100 гг., и сокращение стока С в наземные экосистемы на 53–78% [52].Подобное снижение интенсивности фотосинтеза, продуктивности растительного покрова, а также скорости разложения напочвенного детрита и органического вещества почвы при рассмотрении совместной динамики двух элементов связано с лимитирующим действием доступного для растений минерального азота и наблюдается чаще в регионах с недостатком его почве [53]. Соответственно, углерод-азотные модели позволяют получить реалистичные оценки современных запасов и потоков этих элементов в растительности, надпочвенном слое детрита и органическом веществе почвы, а также определить их изменения при возможных климатических изменениях [54].Кроме учета углерод-азотных взаимодействий, современные модели позволяют решить и другие проблемы. На примере единой модели глобального цикла углерода и азота в системе атмосфера – растения – почва – океан (АРПО) рассчитано, что в случае антропогенных выбросов СО2 в атмосферу и загрязнения экосистем суши принцип Ле-Шателье (на котором основывается способность биосферы и ее подсистем ослаблять антропогенные воздействия) выполняется до определенного порога, после достижения которого эффект парниковых газов начинает усиливаться [55].Серьезными факторами, сдерживающими развитие математического моделирования органического вещества почв, служат неоднородность методов определения и недостаточность экспериментальных данных для построения моделей. Возникает все более широкий круг задач для включения в существующие и новые динамические модели: оценка работоспособности существующих теоретических концепций, решение проблемы качества исходных данных, детализированный учет гидротермических условий трансформации органического вещества в почве, оценка его распределения по профилю почвы с учетом вертикальной и горизонтальной миграции, рассмотрение роли минералогического состава почвы на динамику органического вещества и азота, включение биологических механизмов гумусообразования с количественным определением роли почвенной фауны [56].На разных уровнях моделирования возникает каскад неопределенностей, вызванных местными климатическими особенностями [57], прежде всего, различным количеством осадков и изменением качества почв, решить которые позволяет применение ансамблевого подхода [58]. При таком мультимодельном подходе общая модель представляется в виде совокупности локальных и вводятся переменные, характеризующие региональные особенности [59]. Подобный метод использования ансамбля прогнозов дает дополнительную информацию для оценки явления и, следовательно, преимущество для принятия управленческих решений. На основе оценки состояния экосистем и экосистемных услуг оформляются модели типа ПРАП (Почва – Растительность – Атмосфера – Перенос) или SVAT (Soil – Vegetation – Atmosphere – Transfer), предназначенные для формирования системы принятия экологически безопасных хозяйственных решений [60].Заключение. Современные математико-статистические процессные имитационные модели дают возможность опосредовано оценивать и прогнозировать потоки парниковых газов и анализировать биогеохимические циклы элементов в почвах, при этом рассматривая экосистемы любых масштабов, от локального участка до биосферы. Результаты моделирования могут использоваться в дальнейших расчетах по определению влияния парниковых газов на изменения климата, а также участия химических элементов в питании растений и формировании урожая.