Цвет является важнейшей морфологической характеристикой почвы, однако восприятие и словесная характеристика его весьма субъективны. Ученые географического факультета МГУ с коллегами из Центр по проблемам экологии и продуктивности лесов РАН и Институтом проблем передачи информации имени А. А. Харкевича РАН провели эксперимент, чтобы выяснить, насколько согласованно люди определяют цвет того или иного почвенного горизонта, и можно ли выделить горизонты, в которых сложно или, наоборот, легко определить цвет. Результаты исследования опубликованы в журнале Geoderma.

Названия многих почв или почвенных горизонтов прямо или косвенно связаны с их цветовыми особенностями. Однако восприятие и словесная характеристика цвета весьма субъективны. Для повышения воспроизводимости и согласованности цветовых характеристик в почвоведении широко используют цветовую шкалу Манселла. Она включает три независимых характеристики цвета: оттенок (так называемый hue), значение (value) и цветность (chroma). Однако до сих пор не было исследований, насколько согласованы оценки цвета (выбор той или иной палетки из шкалы Манселла) разными людьми и какие факторы определяют неоднозначность этих оценок. 

В 2021 году во время студенческой практики группа исследователей (3 преподавателя и 17 студентов) с помощью шкалы Манселла определяли цвет у 141 почвенного образца. В эксперименте участвовало по 10 представителей обоих полов, каждый из которых независимо определял цвет бурых, практически черных, серых и белесых образцов из основных почв Смоленского Поозерья. По итогам диагностики было выявлено наиболее часто встречающееся (модное) значение по всем трем цветовым характеристикам шкалы Манселла и по отдельности для каждой из них с последующим переводом значений в систему RGB.

«В ходе исследования мы хотели проверить, насколько согласованно люди определяют цвет одного и того же образца. Можно ли выделить образцы, в которых сложно или, наоборот, легко определить цвет», — рассказал руководитель студенческой практики и проекта РНФ, старший научный сотрудник географического факультета МГУ и ЦЭПЛ РАН Иван Семенков.

Ученые выяснили, что хуже всего был определен цветовой оттенок (hue) в темных образцах с высоким содержанием органического вещества. Вариабельность определения двух других характеристик шкалы Манселла (значения и цветности) не зависела от цветовых особенностей почвенного материала. Если же говорить о полной характеристике цвета, т.е. одновременном использовании всех трех показателей шкалы Манселла, то наиболее согласованными оказались оценки бурого горизонта вмывания веществ (текстурного или B, как его именуют почвоведы) в дерново-подзолистых почвах. Наименее согласованными были оценки сизого (глеевого) горизонта G и практически черного материала, соответствующего культурному слою древних поселений (U). 

«Одинаковый цветовой индекс по шкале Манселла одному и тому же образцу присваивали с частотой от 15 до 63% при среднем значении 29%. Другими словами, в лучшем случае 13 участников эксперимента из 20 независимо выбирали одну и ту же палетку из шкалы Манселла. В среднем, девушки были ближе в оценках цвета к модному значению, чем юноши. То есть представительницы женского пола были более согласованными в своих оценках. Юноши же чаще не совпадали в своих оценках», — сообщила заведующий лабораторией ИППИ РАН Галина Клинк.

Были обнаружены участники, кто систематически чаще попадал в модное значение. Были и нонконформисты — те, кто систематически давал такое значение, которое не являлось модным. Таких людей с особенным видением цвета оказалось 15%. Если говорить в контексте известной многим системы RGB, то наиболее согласованными получились оценки цвета торфяных и перегнойных горизонтов (темно-бурых и коричневых). 

Исследователи предлагают сократить число палеток для наиболее темных (практически черных) цветов, которые вызывают наибольшие трудности в диагностике по шкале Манселла, но очень близки между собой в системе RGB. Напротив, можно было бы увеличить число палеток для насыщенных образцов, где возникают трудности с идентификацией цветности.

Источник: МГУ.