Почвенные микроартроподы как инструменты мониторинга качества почвы: индекс QBS-ar в трёх европейских агроэкосистемах

Индекс QBS-ar, основанный на изучении структуры сообщества микроартропод, хорошо известен как быстрый и недорогой показатель для мониторинга биологического качества почв на уровне фермерских хозяйств. Колебания температуры и другие климатические факторы в европейских странах могут косвенно влиять на сообщества почвенных микроартропод, изменяя доступность ресурсов и условия микрообитаний. 

В условиях климатического кризиса, наряду с угрозами засухи и эрозии, особенно в Южной Европе, крайне важно определить пределы применения и преимущества индекса QBS-ar. Мы применили индекс QBS-ar вдоль градиента теплых температур на трех долгосрочных экспериментальных площадках. Наши результаты подчеркивают, что QBS-ar является высокочувствительным инструментом для выявления качества почв и эффектов от применяемых агротехнических мероприятий.

Результаты позволяют предположить, что выбор сезона отбора проб является особенно уязвимым этапом, особенно для участков в южной части Средиземноморья. Температура воздуха и совокупное количество осадков, даже в месяцы, предшествующие отбору проб, являются критически важными факторами, которые необходимо учитывать при применении индекса QBS-ar в европейских странах. Засушливые периоды могут негативно влиять на результаты по относительному обилию почвенных микроартропод; однако наличие биологических форм, по-видимому, предоставляет полезную информацию о влиянии обработок на качество почвы.

Данная работа закладывает основу для масштабированного применения индекса QBS-ar с учетом характеристик почв и ряда факторов окружающей среды в агроэкосистемах Европы. Эта работа может способствовать развитию применения индекса, облегчая и улучшая мониторинг почвенной биологии на уровне полей. Кроме того, данное исследование открывает будущие перспективы для применения QBS-ar в более широком масштабе благодаря внедрению и обновлению базы данных с открытым исходным кодом.

Консервативное управление почвой помогает защитить почву в долгосрочной перспективе, предотвращая угрозы и оказывая значительное влияние на минимизацию потери биоразнообразия и эрозии почвы [ 1 ], одновременно стремясь сохранить почву как ресурс. Агрономические методы, такие как покровные культуры, диверсификация культур, минимальная обработка почвы и внесение органических удобрений, представляют собой решения, основанные на биоразнообразии и направленные на создание устойчивых и стойких агроэкосистем, которые могут улучшить предложение экосистемных услуг [ 2 ].

Несколько усилий, вложенных в мониторинг почв в Европе, не привели к созданию всеобъемлющего и обновленного массива знаний или методологии для определения здоровых почв, особенно при консервативном управлении [ 1 ]. В сельскохозяйственных экспериментах органический углерод почвы (SOC) является наиболее изученным свойством для установления качества почвы и является широко признанным индикатором [ 3 ]. Поэтому, учитывая неоценимую ценность почвы как резервуара глобального биоразнообразия [ 4 , 5 , 6 ], существует настоятельная необходимость во включении и гармонизации методологий биологического мониторинга почвы, чтобы избежать потери биоразнообразия в Европе. Более того, существует видение ЕС для почвы к 2050 году, которое закреплено в Стратегии ЕС по биоразнообразию до 2030 года (Европейская комиссия, 2020). Европейская совместная программа по управлению сельскохозяйственными почвами (EJP SOIL, https://ejpsoil.eu/ ) ЕС обеспечивает основу для необходимых исследований. В рамках EJP SOIL проект MINOTAUR (Моделирование и картографирование моделей и функций биоразнообразия почв по всей Европе) стремится к гармонизации индикаторов биоразнообразия почв на европейском уровне, а проект Energy Link (Связывание диверсификации сельскохозяйственных культур с распределением микробной энергии и хранением органического углерода в почвах) изучает связь между разнообразием сельскохозяйственных культур и биомом почвы в общеевропейском педоклиматическом градиенте. Объединяя цели этих проектов, наше исследование направлено на оценку применения биологического индекса почвы: QBS-ar (на основе сообществ микроартропод) в трех агроэкосистемах с различным географическим положением в Европе . Микроартроподы напрямую связаны с надземными и подземными функциями почвы и включают таксоны, которые играют существенную роль в поддержании физических и химических качеств почвы, таких как структура и последующая гидрология, разложение и гумификация органического вещества и прямая стимуляция микробной минерализации питательных веществ почвы [ 7 , 8 ]. В настоящее время биологические индикаторы почвы не имеют эталонных систем для диагностики качества почв. Изучение сообществ почвенных микроартропод и индекса QBS-ar получило широкое распространение в последние годы, увеличивая объем доступных данных и помогая совершенствовать протоколы, имеющие значение для использования и управления почвой [ 8 ].

Индекс QBS-ar был разработан в Италии и со временем получил широкое распространение, особенно в Средиземноморском регионе [ 8 ]. Этот индекс также недавно был предложен в стандартных операционных процедурах (СОП) сети ФАО GLOSOLAN, целью которой является глобальная гармонизация стандартных операционных процедур в области почв.

Кроме того, QBS-ar был также предложен в качестве методологической основы для вывода пространственного распределения биоразнообразия, предоставляя карту, которая могла бы служить основой для проверки гипотез о механизмах, управляющих моделями индикаторов биоразнообразия в региональных масштабах [ 9 ]. Однако ограничивающие факторы его применения в масштабе фермерского хозяйства в различных географических точках и метеорологических контекстах все еще нуждаются в оценке и определении. За более чем 20 лет применения индекс QBS-ar стал удобным для пользователя, быстрым и недорогим методом, чувствительным к улавливанию изменений качества почвы даже в краткосрочной перспективе [ 8 , 10 , 11 ]. С другой стороны, индекс тесно связан с его конкретными условиями применения: (a) в основном на итальянских почвах, (b) ограничивается изолированными/единичными случаями и (c) используется только в нескольких международных исследованиях [ 12 , 13 , 14 ]. Существующие исследования применения QBS-ar были сосредоточены на регионах со средиземноморским климатом, где этот метод применялся в различных экологических условиях (лесное хозяйство, пастбища, сельское хозяйство, восстановленные участки) [ 8 , 10 ]. Учитывая его высокое потенциальное влияние на биологический мониторинг почв в Европе, мы считаем крайне необходимым применять индекс в различных географических условиях. Фактически, потепление и изменение количества осадков являются факторами, которые сильно влияют на сообщество микроартропод [ 15 , 16 , 17 ] и напрямую влияют на полезность QBS-ar для мониторинга биологического качества почв.

В нашем исследовании мы применяем QBS-ar в трех различных агроэкосистемах вдоль теплого температурного градиента [ 18 ].

Три долгосрочных эксперимента (ДЭ) наблюдают консервативное управление почвой и представляют собой виноградник на суглинистой почве (Словения), виноградник на суглинистой почве (Италия) и оливковый сад на иловатой почве (Испания). В каждом ДЭ отбирались пробы почвы для оценки обилия и присутствия микроартропод, экологических индексов, индекса QBS-ar и соответствующих биологических форм в два разных сезона. Наши результаты могут быть полезны для выявления закономерностей, связывающих индекс QBS-ar с особенностями окружающей среды, предоставляя точную техническую и методологическую информацию о применении протоколов для индекса QBS-ar. Результаты могут помочь предоставить обзор диапазонов значений QBS-ar в зависимости от характеристик участков и географического положения, а также определить референтные системы для оценки качества почвы в европейских странах.

2.1 Экспериментальные площадки и процедура отбора проб QBS-ar

Три исследуемые области вдоль градиента теплых температур [ 18 ] показаны на рисунке 1 .

Первый, словенский участок, представляет собой экспериментальный виноградник общей площадью 570 га, расположенный в Копере (Обально-Крашка, Западная Словения) (45°34′22.8″ с. ш., 13°46′26.4″ в. д.) на высоте 50 м над уровнем моря и управляемый с 1997 года с различными методами обработки междурядий: постоянный естественный растительный покров (TREAT) и открытый покров с обработкой для борьбы с сорняками (CTRL). Экспериментальное хозяйство имеет несколько участков шириной 2,2 м и длиной 60 м, что составляет общую площадь выборки 3168 м2 . Климат участка классифицируется как теплый океанический климат (Cfa) [ 18 ].

Итальянский участок представляет собой органический виноградник, расположенный в Сан-Кашано-Валь-ди-Пеза (Тоскана, Центральная Италия) (43°66′88″ с. ш., 11°19′94″ в. д.). Высота над уровнем моря составляет 165 м, а площадь виноградника составляет 4 га. С 2019 года виноградник обрабатывается смешанной растительностью между рядами (CTRL) в сочетании с обработкой биоуглем (TREAT) в дозах 30 та −1 . Общая площадь поля отбора проб составляет 1500 м2 . Климат участка классифицируется как теплый средиземноморский (Csa) и теплый морской (Cfa) [ 18 ].

Испанский участок представляет собой экспериментальный оливковый сад, расположенный в Бенакасоне (Андалусия, Южная Испания) (37°20′24″ с. ш., 6°13′44.4″ в. д.), созданный с целью борьбы с эрозией почвы. Высота этого участка над уровнем моря составляет 92 м, он имеет продольные участки шириной 8 м и длиной 60 м с общей площадью выборки 4300 м² с уклоном 11%, где с 2009 года междурядья обрабатываются либо с помощью обработки почвы (CTRL), либо со смешанным естественным покровом (TREAT). Климат участка — теплый средиземноморский (Csa) [ 18 ].

Метеорологические параметры собирались на автоматических метеостанциях, расположенных вблизи экспериментальных полей. Для лучшего понимания различий между участками в таблице 1 представлено описание сельскохозяйственных культур, методов обработки и текстуры почвы в период отбора проб мезофауны. Основные свойства почвы представлены в таблице 2 .

Отбор проб почвы является наиболее чувствительным этапом для применения QBS-ar. Образцы QBS-ar собирали дважды, следуя протоколу отбора проб проекта Energy Link и набору инструментов, предложенному для стандартизации процедуры QBS-ar [ 19 ]. В каждом полевом эксперименте отбирали 3 ненарушенных почвенных подобразца (глубиной: 0–10 см) в центре как контрольных, так и обработанных участков, избегая границы между пахотным слоем и подпочвой; влажность почвы во время отбора проб составляла от 5 до 45%. Один образец располагался в центре участка, а остальные два — на расстоянии 5 м. Поскольку почвенные микроартроподы чувствительны к температуре [ 19 ], мы отбирали образцы в два разных сезона. В Словении и Италии первые образцы керна были отобраны в ноябре 2022 года, а в Испании — в январе 2023 года (сезон 1) при средней температуре воздуха от 10 °C до 14 °C. Второй отбор проб QBS-ar был проведен в июне 2023 года в Словении и Испании и в мае 2023 года в Италии (сезон 2) при средней температуре воздуха от 18 °C до 22 °C. Отбор проб почвы производился с помощью специальных ПВХ-цилиндров (10 × 10 см). Образцы доставлялись свежими (для сохранения естественного состояния) в течение 48 часов в лабораторию биологического качества почв Института биоэкономики CNR в Сесто-Фьорентино (Флоренция) для экстракции и анализа.

Растительный покров был вырублен, чтобы исключить любые возможные пути отступления для микроартропод.

Общее количество проанализированных образцов керна на трех участках составило 120, распределенных следующим образом:

Копер (Западная Словения): всего 48 образцов (3 подвыборки для 4 контрольных участков с открытой почвой и 3 подвыборки для 4 участков с постоянной естественной растительностью) × 2 отбора проб (ноябрь 2022 г. и июнь 2023 г.);

Сан-Кашано VdP (Центральная Италия): всего 36 образцов (3 подвыборки для 3 контрольных участков с покровными культурами и 3 подвыборки для 3 участков с покровными культурами и биоуглем) × 2 отбора проб (ноябрь 2022 г. и май 2023 г.);

Бенакасон (Южная Испания): всего 36 образцов (3 подвыборки для 2 контрольных участков с открытой почвой и 3 подвыборки для 4 участков со смешанным покровом) × 2 отбора проб (январь 2023 г. и июнь 2023 г.).

Микроартроподы извлекались с помощью воронки Берлезе-Тульгрена в течение семи дней. Лампа накаливания (60 Вт) располагалась на высоте 30 см над почвой для постепенного создания неблагоприятных условий для членистоногих. Во время извлечения мы постоянно контролировали внутреннюю температуру почвы с помощью датчиков влажности и температуры (TEROS 12), чтобы избежать резких скачков температуры во время извлечения и поддерживать среднюю внутреннюю температуру почвы 25 °C. При таких условиях мезофауна была полностью извлечена в течение 7 дней и законсервирована в жидкости (смесь этанола и глицерина в соотношении 2:1) при температуре 5 °C. Затем экстракты были доставлены обратно в лабораторию для идентификации под стереомикроскопом с 80-кратным увеличением (Zeiss), анализа обилия и присутствия 21 таксона [ 10 ] и расчета экологических индексов, таких как соотношение клещей и коллембол (A/C) [ 20 ], индекс Шеннона (H) и индекс Симпсона (S).

Индекс QBS-ar основан на идентификации биологических форм и относительной атрибуции экоморфологического индекса (EMI) к степени адаптации эдафической жизни в соответствии с описанной процедурой [ 10 , 19 ]. Оценка EMI представляет собой сумму общего EMI для каждой подвыборки; когда для одной и той же группы организмов присутствует больше биологических форм, учитывается более высокая оценка EMI [10]. Значение индекса QBS-ar получается из суммы EMI всех собранных групп [14]. Результаты QBS-ar также были интегрированы с индексом QBS, основанным на биологических формах (QBS-BF), предложенным в [ 19 ]. Индекс QBS - BF учитывает каждую биологическую форму, которая встречается при расчете QBS-ar, независимо от того, принадлежит ли она к той же группе (т. е. классу или отряду). Общее число эдафических форм микроартропод (как число групп микроартропод, адаптированных к почвенной среде обитания) было рассчитано с помощью инструмента, предложенного в [ 19 ].

2.2 Статистический анализ

Для проверки различий между вариантами лечения применялся однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA) с последующим апостериорным тестом Тьюки (HSD). Однородность дисперсии и нормальность проверялись с помощью тестов Бартлетта и Шапиро–Уилка соответственно. Все тесты проводились с использованием RStudio версии 1.3.1093 (группа разработчиков R, Вена, Австрия, 2021 г.).

На рисунке 2 показаны среднемесячные температура воздуха и осадки с октября 2022 года по сентябрь 2023 года (период выборочной кампании) в трех LTE. Метеорологические данные показали сопоставимые значения среднемесячной температуры воздуха в Словении (Копер) и Италии (Сан-Кашано), как показано на рисунке 2. В обоих местах самые высокие температуры были зарегистрированы в июне, а самым холодным месяцем был февраль. В Испании (Бенакасон) средние значения состояния воздуха были зарегистрированы в четыре месяца: октябрь, апрель, май и июнь, в то время как самым холодным месяцем был январь. Кумулятивные модели осадков были более рандомизированными, хотя и для Словении, и для Италии самым дождливым месяцем был декабрь, а в Испании зарегистрированное месячное кумулятивное суточное количество осадков составило 0.

Относительное обилие микроартропод (%) в каждом LTE показано в Таблице 3. В Копере наиболее многочисленной группой были Collembola, со средним общим присутствием 40%, в то время как Acarina достигла 34%. В Сан-Кашано и Бенакасон преобладающей группой были Acari, со среднегодовым значением 64% и 55% для общего обилия соответственно, за ними следовали Collembola, которые достигли около 30%. Сан-Кашано показал самое большое количество обнаруженных таксонов (19) и самое большое среднее количество эдафических организмов (в среднем 3,5 на образец), а значение видового богатства Бенакасона было самым низким (найденные таксоны = 12) ( Таблица 3 ).

Что касается индексов QBS-ar и QBS-BF, то на участке Копер (Словения) не было выявлено различий между значениями за сезон 1 и сезон 2 ( рисунок 3 A,B), тогда как в Сан-Кашано и Бенакасон наблюдался выраженный сезонный эффект. В Сан-Кашано значения QBS-ar и QBS-BF значительно увеличивались ( p < 0,001) от осени к весне (сезон 2) ( рисунок 3 A,B). В Бенакасоне значения QBS-ar и QBS-BF были выше ( p < 0,05) в сезоне 1, чем в весенних образцах ( рисунок 3 A,B), как и количество эдафических форм и % от общего обилия, как показано в таблице 3 .

Учитывая средние значения QBS-ar в каждом LTE, Копер показал среднее значение QBS-ar 101, Сан Кашано имел значение QBS-ar 154, а значение QBS-ar Бенаказона было 73. Индекс QBS-BF следовал той же тенденции, что еще больше подчеркивало различия. Принимая во внимание эффективность определения качества почвы по отношению к обработкам, QBS-ar показал чувствительную реакцию на почвы Копера ( Рисунок 4 A, B), а также экологические индексы, такие как соотношение A/C и количество эдафических групп в почвах TREAT по сравнению с CTRL ( Таблица 4 ). Кроме того, QBS-BF продемонстрировал повышенную значимость между обработками. В Сан Кашано не было обнаружено существенных различий в почвах TREAT по сравнению с CTRL ( Рисунок 4 A), хотя было небольшое увеличение индекса Шеннона ( Таблица 4 ). Наконец, на участке Бенакасон не было обнаружено никаких различий в QBS-ar ( Рисунок 4 А) или в других традиционных экологических индексах, тогда как небольшое увеличение значений QBS-BF было обнаружено в почвах, подверженных постоянному смешанному покрову ( Рисунок 4 В).

Было подтверждено, что индекс QBS-ar является очень быстрым и чувствительным методом биологического мониторинга почвы в полевых условиях в европейских странах.

Особое внимание следует уделять климатическим характеристикам участков, особенно тех, которые подвержены низкому среднегодовому количеству осадков или увеличению угроз засухи, поскольку это может повлиять на значения обилия в образцах. Фактически, как обнаружено в [ 21 ], засухи сокращают количество почвенных беспозвоночных примерно на 35 %, а эффекты изменения количества осадков зависят от размера фауны. Группы мезофауны, такие как коллемболы и клещи, страдают сильнее, чем более мелкие животные, такие как нематоды, или более крупные животные, такие как жуки [ 21 ]. В нашем исследовании, хотя не было зафиксировано существенных различий в средней температуре воздуха между LTE ( Рисунок 2 ), кумулятивное количество осадков значительно различалось между участками. Копер и Бенакасон продемонстрировали максимальные значения осадков и засухи соответственно. Бенаказон зарегистрировал 0 мм кумулятивных осадков в течение периода отбора проб, с последующим резким снижением относительной численности микроартропод во втором сезоне, как показано в таблице 3 , подтверждая чувствительность микроартропод к влаге [ 21 , 22 ]. Это также привело к значительному снижению индекса QBS весной, который был намного ниже, чем в первый сезон отбора проб. Этот результат подчеркивает важность осторожного применения индекса, особенно в хрупких зонах в условиях теплого средиземноморского климата с рисками снижения доступности воды, усиления засухи и серьезной потери биоразнообразия. Однако следует отметить, что индексы QBS-ar и QBS-BF основаны на присутствии микроартропод, биологических формах (а не на численности) и связанных морфоэкологических характеристиках эдафической жизни. Это гарантирует эффективность в определении состояния качества почвы и эффектов обработки, как указано во второй части наших результатов.

Выбор сезона отбора проб очень важен с точки зрения географического положения. Фактически, в то время как в Центральной Италии значения QBS-ar и QBS-BF снижались осенью, согласно данным литературы [ 8 , 9 , 10 , 15 ], в Западной Словении и Южной Испании мы обнаружили максимальные значения в осенне-зимний период.

Более высокие значения биологического качества почвы (QBS-ar и QBS-BF) были обнаружены в эксперименте Сан-Кашано VP по сравнению с двумя другими. Этот результат, прежде всего, связан с экспериментальным дизайном; фактически, постоянное присутствие растительного покрова в контрольной почве (смешанный покров) положительно связано с присутствием микроартропод [ 22 , 23 ]. Значения QBS-ar для контрольной почвы на участке/винограднике Копер сопоставимы с результатами, полученными в [ 24 , 25 ] для обычного виноградника, в то время как в Бенакасон экспериментальные результаты ниже, чем для других садовых культур, полученных в [ 9 ].

Учитывая [ 8 ], значения QBS-ar ниже 100 определяют деградированные или малоплодородные почвы, а травяной покров над почвой строго связан со значениями QBS-ar. Более низкие средние значения, полученные в нашем исследовании в Бенакасоне, указывают на необходимость определения пороговых значений QBS-ar для европейских географических зон, землепользования и управления.

QBS-ar и QBS-BF эффективно различали эффекты обработки в каждом LTE. Фактически, когда участки с открытой почвой сравнивались с участками с постоянным почвенным покровом (Копер и Бенаказон), было подчеркнуто повышение биологического качества почвы. В частности, совместное использование QBS-ar и QBS-BF помогло выделить различия на участке Бенаказон. Использование биологических форм может быть обоснованным и полезным методом мониторинга биологического качества почвы в теплых средиземноморских агроэкосистемах. Никаких различий между обработками не наблюдалось в Сан-Кашано, что позволяет предположить, что благоприятное присутствие почвенного растительного покрова повлияло на биологическое качество почвы больше, чем внесение биоугля, подтверждая [ 23 ].

QBS-ar и QBS-BF, основанные на анализе биологических форм, дали более значимые результаты, чем традиционные экологические индексы, такие как индекс Шеннона или Симпсона, в соответствии с предыдущими работами [ 21 , 24 , 25 , 26 ].

Это первое исследование, использующее данный подход, и оно может помочь понять ограничения и потенциал применения этого индекса в условиях климатического кризиса в Южной Европе. Протокол также должен учитывать различия в окружающей среде, агрономическом управлении и климате каждой страны.

Кроме того, мы подчёркиваем необходимость проведения двукратного сезонного отбора проб во избежание занижения значений QBS-ar. Совместное использование QBS-ar и QBS-BF является полезным инструментом для мониторинга качества почвы в различных географических зонах.

Индекс QBS-ar основан на наличии и морфоэкологических характеристиках почвенных микроартропод. Это гарантирует эффективность метода оценки качества почвы и последствий обработки в климатически уязвимых зонах Европы. Результаты могут быть полезны для выявления закономерностей, связывающих почвенные микроартроподы и биологические формы с почвопользованием и климатическими факторами, предоставляя точную техническую и методологическую информацию о применении индекса QBS-ar. Дальнейшие исследования и применение индексов QBS-ar и QBS-BF должны также учитывать экологические различия, температуру воздуха и кумулятивное количество осадков, характерные для каждой страны, для разработки пороговых значений, специфичных для конкретных участков.

Работа также может способствовать совершенствованию обновленной базы данных с открытым исходным кодом, уточнению результатов и содействию мониторингу биоразнообразия почв в свете общеевропейского предложения о директиве по мониторингу и устойчивости почв.

1.    Palomo-Campesino, S.; García-Llorente, M.; Hevia, V.; Boeraeve, F.; Dendoncker, N.; González, J.A. Do agroecological practices enhance the supply of ecosystem services? A comparison between agroecological and conventional horticultural farms. Ecosyst. Serv. 2022, 57, 101474. [Google Scholar] [CrossRef]

2.    Boeraeve, F.; Dendoncker, N.; Cornélis, J.T.; Degrune, F.; Dufrêne, M. Contribution of agroecological farming systems to the delivery of ecosystem services. J. Environ. Manag. 2020, 260, 109576. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

3.    Lorenz, K.; Lal, R.; Ehlers, K. Soil organic carbon stock as an indicator for monitoring land and soil degradation in relation to United Nations’ Sustainable Development Goals. Land Degrad. Dev. 2019, 30, 824–838. [Google Scholar] [CrossRef]

4.    Nielsen, U.N.; Wall, D.H.; Six, J. Soil biodiversity and the environment. Annu. Rev. Environ. Resour. 2015, 40, 63–90. [Google Scholar] [CrossRef]

5.    Tibbett, M.; Fraser, T.D.; Duddigan, S. Identifying potential threats to soil biodiversity. PeerJ 2020, 8, e9271. [Google Scholar] [CrossRef]

6.    Aksoy, E.; Louwagie, G.; Gardi, C.; Gregor, M.; Schröder, C.; Löhnertz, M. Assessing soil biodiversity potentials in Europe. Sci. Total Environ. 2017, 589, 236–249. [Google Scholar] [CrossRef]

7.    Culliney, T.W. Role of arthropods in maintaining soil fertility. Agriculture 2013, 3, 629–659. [Google Scholar] [CrossRef]

8.    Menta, C.; Conti, F.D.; Pinto, S.; Bodini, A. Soil Biological Quality index (QBS-ar): 15 years of application at global scale. Ecol. Indic. 2018, 85, 773–780. [Google Scholar] [CrossRef]

9.    Calzolari, C.; Ungaro, F.; Filippi, N.; Guermandi, M.; Malucelli, F.; Marchi, N.; Staffilani, F.; Tarocco, P. A methodological framework to assess the multiple contributions of soils to ecosystem services delivery at regional scale. Geoderma 2016, 261, 190–203. [Google Scholar] [CrossRef]

10. Parisi, V.; Menta, C.; Gardi, C.; Jacomini, C.; Mozzanica, E. Microarthropod communities as a tool to assess soil quality and biodiversity: A new approach in Italy. Agric. Ecosyst. Environ. 2005, 105, 323–333. [Google Scholar] [CrossRef]

11. Maienza, A.; Remelli, S.; Verdinelli, M.; Baronti, S.; Crisci, A.; Vaccari, F.P.; Menta, C. A magnifying glass on biochar strategy: Long-term effects on the soil biota of a Tuscan vineyard. J. Soils Sediments 2023, 23, 1733–1744. [Google Scholar] [CrossRef]

12. Galli, L.; Lanza, E.; Rellini, I. First application of the QBS-ar Index in South America for the assessment of the biological quality of soils in Chile. Soil Sci. Annu. 2021, 72, 135990. [Google Scholar] [CrossRef]

13. Kurniawan, I.D.; Kinasih, I.; Akbar, R.T.M.; Chaidir, L.; Iqbal, S.; Pamungkas, B.; Imanudin, Z. Arthropod community structure indicating soil quality recovery in the organic agroecosystem of mount ciremai national park’s buffer zone. Caraka Tani J. Sustain. Agric. 2023, 38, 229–243. [Google Scholar] [CrossRef]

14. Fusco, T.; Fortini, L.; Casale, F.; Jacomini, C.; Di Giulio, A. Assessing soil quality of Italian Western Alps protected areas by QBS-ar: Impact of management and habitat type on soil microarthropods. Environ. Monit. Assess. 2023, 195, 1287. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

15. Çakır, M.; Akburak, S.; Makineci, E.; Bolat, F. Recovery of soil biological quality (QBS-ar) and soil microarthropod abundance following a prescribed fire in the Quercus frainetto forest. Appl. Soil Ecol. 2023, 184, 104768. [Google Scholar] [CrossRef]

16. Hågvar, S.; Klanderud, K.A.R.I. Effect of simulated environmental change on alpine soil arthropods. Glob. Change Biol. 2009, 15, 2972–2980. [Google Scholar] [CrossRef]

17. Sjursen, H.; Michelsen, A.; Jonasson, S. Effects of long-term soil warming and fertilisation on microarthropod abundances in three sub-arctic ecosystems. Appl. Soil Ecol. 2005, 30, 148–161. [Google Scholar] [CrossRef]

18. Kottek, M.; Grieser, J.; Beck, C.; Rudolf, B.; Rubel, F. World map of the Köppen-Geiger climate classification updated. Meteorol. Z. 2006, 15, 259–263. [Google Scholar] [CrossRef]

19. D’Avino, L.; Bigiotti, G.; Vitali, F.; Tondini, E.; L’Abate, G.; Jacomini, C.; Cassi, F.; Menta, C.; QBS-ar SISS Working Group. QBS-ar and QBS-ar_BF index toolbox for biodiversity assessment of microarthropods community in soil. Zenodo 2023. [Google Scholar] [CrossRef]

20. Bachelier, G. La Faune des Sols, Son Ecologie et Son Action; IDT N°38; ORSTOM: Paris, France, 1978; 391p. [Google Scholar]

21. Holmstrup, M.; Sørensen, J.G.; Dai, W.; Krogh, P.H.; Schmelz, R.M.; Slotsbo, S. Analysis of heat and cold tolerance of a freeze-tolerant soil invertebrate distributed from temperate to Arctic regions: Evidence of selection for extreme cold tolerance. J. Comp. Physiol. B 2022, 192, 435–445. [Google Scholar] [CrossRef]

22. Coleman, D.C.; Geisen, S.; Wall, D.H. Soil fauna: Occurrence, biodiversity, and roles in ecosystem function. In Soil Microbiology, Ecology and Biochemistry; Elsevier: Amsterdam, The Netherlands, 2024; pp. 131–159. [Google Scholar] [CrossRef]

23. Gruss, I.; Twardowski, J.P.; Latawiec, A.; Medyńska-Juraszek, A.; Królczyk, J. Risk assessment of low-temperature biochar used as soil amendment on soil mesofauna. Environ. Sci. Pollut. Res. 2019, 26, 18230–18239. [Google Scholar] [CrossRef] [PubMed]

24. Di Giovanni, F.; Nardi, F.; Frati, F.; Migliorini, M. Below-ground arthropod diversity in conventional and organic vineyards: A review. Crop Prot. 2024, 180. [Google Scholar] [CrossRef]

25. Bourgeois, B.; Charles, A.; Van Eerd, L.L.; Tremblay, N.; Lynch, D.; Bourgeois, G.; Bastien, M.; Bélanger, V.; Landry, C.; Vanasse, A. Interactive effects between cover crop management and the environment modulate benefits to cash crop yields: A meta-analysis. Can. J. Plant Sci. 2022, 102, 656–678. [Google Scholar] [CrossRef]

26. Maienza, A.; Baronti, S.; Lanini, G.M.; Ugolini, F.; Ungaro, F.; Vaccari, F.P. The QBS-ar Index: A sensitive tool to assess the effectiveness of an agroecological practice in the Italian Alpine region. J. Soil Sci. Plant Nutr. 2022, 22, 3740–3744. [Google Scholar] [CrossRef]

Gallese F, Gismero-Rodriguez L, Govednik A, Giagnoni L, Lumini E, Suhadolc M, Vaccari FP, Maienza A. Soil Microarthropods as Tools for Monitoring Soil Quality: The QBS-ar Index in Three European Agroecosystems. Agriculture. 2025; 15(1):89. https://doi.org/10.3390/agriculture15010089

Перевод статьи «Soil Microarthropods as Tools for Monitoring Soil Quality: The QBS-ar Index in Three European Agroecosystems» авторов Gallese F, Gismero-Rodriguez L, Govednik A, Giagnoni L, Lumini E, Suhadolc M, Vaccari FP, Maienza A., оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык