CC BY
21
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
7. Fedorova O. A. Faktory, vliyayuschie na pokazateli ispol'zovaniya zernouborochnyh kom-bajnov// Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee profession-al'noe obrazovanie. 2017. № 4 (48). P. 239-245.
8. Dimitrov V., Borisova L., Nurutdinova I. Intelligent support of grain harvester technological adjustment in the field // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2019. Vol. 875. P. 236-245.
9. Fisunova E., Lavrenova T., Zharov V. Using the imitation model of elementary technological operation at the evaluation of the threshing action of the threshing device // MATEC Web of Conferences. 2018. Vol. 224. Р. 05018.
10. Parameters of air flow over the upper sieve in the cleaning chamber / Yanukov N.V., Mayorov A.V., Mikheeva D.A., Volkov A.I., Lukina D.V. // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2018. Vol. 457(1). Р. 012005.
11. Development of rapeseed cleaning loss monitoring system and experiments in a combine harvester / Xu L., Wei C., Liang Z., Li Y., Liu Q.// Biosystems Engineering. 2019. Vol. 178. P. 118-130.
12. Fuzzy Control System for Load Stability of Intelligent Combine Harvester / Zhang K., Cao S., Shen H., (...),Han T., Guo H. // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2018. Vol. 439(5). Р. 052009.
13. Improving design of a PVDF grain loss sensor for combine harvester / Zhou L., Yuan Y., Zhang J., Niu K. // IFIP Advances in Information and Communication Technology. 2019. Vol. 546. P. 208-217.
Информация об авторах Скворцов Игорь Петрович, доцент кафедры «Эксплуатация и технический сервис машин в АПК» Волгоградского государственного аграрного университета (РФ, 400002, г. Волгоград, пр. Университетский, д. 26.), кандидат технических наук, доцент, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8791-7601 [email protected]
Скворцова Александра Викторовна, старший преподаватель кафедры «Спортивный менеджмент и экономика» Волгоградской государственной академии физической культуры (РФ, 400005, г. Волгоград, проспект им. В.И. Ленина, д. 78.), кандидат экономических наук, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-4356-950X [email protected]
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.
УДК: 631.432:631.445.51(470.44/.47) DOI: 10.32786/2071-9485-2019-03-49
КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОСНОВНОЙ ГИДРОФИЗИЧЕСКОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ НА ПРИМЕРЕ СВЕТЛО - КАШТАНОВЫХ ПОЧВ НИЖНЕГО ПОВОЛЖЬЯ
COMPUTER MODELING AND DETERMINATION OF THE BASIS OF HYDROPHYSICAL CHARACTERISTIC ON THE EXAMPLE OF LIGHT -CHESTNESS SOILS OF THE LOWER VOLGA REGION
Т.А. Рыжова, аспирант Е.В. Мелихова, кандидат технических наук А.Ф. Рогачев, доктор технических наук
T.A. Ryzhova, E.V. Melikhova, A.F. Rogachev
Волгоградский государственный аграрный университет
Volgograd State Agrarian University
Дата поступления в редакцию 28.05.2019 Дата принятия к печати 15.09.2019
Received 28.05.20 Submitted 15.09.2019
Рассмотрено экспериментальное определение основной гидрофизической характеристики (ОГХ) на примере светло-каштановой среднесуглинистой почвы Нижнего Поволжья. Экспериментально определены гидрофизические свойства почвы (гранулометрический состав, плотность, содержание органического углерода). С помощью графической интерполяции на интегральной кривой содержания частиц меньше заданного диаметра фракционный состав почвы приведен к междуна-
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
родной классификации ФАО (Международная номенклатура почв ФАО/ЮНЕСКО, база данных UNKODA и HUPRES). Кривые ОГХ экспериментально восстановлены двумя методами. В первом случае ОГХ определялась точечно-регрессионным методом Гупта - Ларсона (Gupta&Larson) и Рол-са (Rawls) с использованием почвенно-гидрологических констант (ПГК). Во втором случае ОГХ рассчитывалось аппроксимацией функции Ван Генухтена (van Genuchten). Коэффициенты аппроксимации определялись тремя методами: использовались данные таблиц обобщенных параметров гидрофизических характеристик модели водоудержания Ван Генухтена (интернациональные базы данных HUPRES и UN SODA); методом Фёнивала и Вилсона (непрерывные ПТФ). Построение и расчет кривых ОГХ проводился с помощью программного пакета MS Excel 2016. Рассмотрено влияние гранулометрического и минералогического составов почвы, плотности почвы, содержания органического углерода на положение кривой водоудержания. Выяснено, что из-за большого количества мелких элементарных частиц, большой плотности почвы, небольшого содержания органического вещества и достаточного содержания физической глины в светло-каштановых среднесуглини-стых почвах, кривая ОГХ сильно смещена в область высоких влажностей. Сравнивая разные методы восстановления ОГХ для светло-каштановой среднесуглинистой почвы Нижнего Поволжья, мы отмечаем, что наибольшая сходимость результатов наблюдается в области капиллярного диапазона давлений влаги, расхождение составляет 0,065 см3/см3. На остальных участках кривая водоудержания различается заметно. Погрешность возрастает до 0,22 см3/см3.
The article deals with the experimental determination of the basic hydro-physical characteristics (HPhC) on the example of light chestnut medium-clay soil of the Lower Volga region. The hydro-physical properties of the soil (granulometric composition, density, organic carbon content) were experimentally determined. With the help of graphical interpolation on the integral curve of the content of soil particles less than a given diameter, the fractionation composition is given to the FAO international classification (FAO/UNESCO international soil nomenclature, UNKODA and HUPRES DATABASE).The hydro-physical characteristics (HPhC) curves are experimentally reconstructed by two methods. In the first case, hydro-physical characteristics (HPhC) was determined using pedotransfer functions (ptsf) by Gupta - Larson (Gupta&Larson) and Rolls (Rawls) methods using soil-hydrological constants. In the second case, hydro-physical characteristics (HPhC) were calculated by approximation functions Genuchten van (van Genuchten). The coefficients of the approximation function HPhC van Genuchten was determined by three methods: with tables of the generalized parameters of the models of van Genuchten and Genuchten - Mualem (international nomenclature of soils FAO/UNESCO database UNKODA); according to the simplified international classification of FAO (database HUPRES) ; the method was Paniwala and Wilson (continuous PTF). The construction and calculation of the hydro-physical characteristics (HPhC) curves was carried out using the software package MS Excel 2016.The influence of granulometric and mineralogi-cal compositions of soil, soil density, organic carbon content on the position of the water retention curve is considered. It was found that due to the large number of small elementary particles, high soil density, low organic matter content and sufficient physical clay content in light chestnut medium-loamy soils, the hydro-physical characteristics (HPhC) curve is strongly shifted to the region of high humidity. Comparing different METHODS of hydro-physical characteristics (HPhC) restoration for light-chestnut medium-loamy soil of the Lower Volga region, it can be noted that the greatest convergence of the results is observed in the region in the capillary range of moisture pressures. On other sections of the curve woodengine varies markedly.
Ключевые слова: основная гидрофизическая характеристика почв, педотранс-ферные функции, гранулометрический состав почв, уравнение влагоудержания, ОГХ.
Key words: main hydrophysical characteristics of soils, pedotransfer functions, particle size distribution of soils, water retention equation, OGH.
Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ и Администрации
Волгоградской области по проекту № 19-416-340014 «Создание нейросетевой системы управления программируемым аграрным производством с использованием ретроспективных данных и результатов дистанционного зондирования для засушливых условий Волгоградской области»
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Цитирование: РыжоваТ.А., Мелихова Е.В., Рогачев А.Ф. Компьютерное моделирование и определение основной гидрофизической характеристики на примере светло-каштановых почв Нижнего Поволжья. Известия НВ АУК. 2019. 3(55). 397-406. DOI: 10.32786/2071-9485-2019-03-49. Citation: Ryzhova T.A., Melikhova E. V., Rogachev A. F: Computer modeling and determination of the basis of hydrophysical characteristic on the example of light -chestness soils of the lower Volga region. Proc. of the Lower Volga Agro-University Comp. 2019. 3(55). 397-406. (in Russian). DOI: 10.32786/2071-9485-2019-03-49.
Введение. Основная гидрофизическая характеристика (ОГХ) является основой для экспериментального обеспечения почвенных моделей в разнообразных системах управления, принятия решений в мелиорации, экологии, сельском хозяйстве, гидрологии. ОГХ является уникальной для каждого почвенного горизонта, поэтому для расчетов и прогнозов переноса веществ в ландшафте требуются сотни экспериментальных значений этой функции. Определение ОГХ - процесс достаточно сложный и дорогой, получить экспериментальный материал бывает просто невозможно и часто экономически невыгодно.
Вследствие того что ОГХ определяет водоудерживающую функцию почвы и полностью зависит от ее базовых свойств, появилась возможность использовать эту взаимосвязь [9, 7, 8].
Цель исследования - экспериментальное определение ОГХ светло-каштановых среднесуглинистых почв Нижнего Поволжья различными расчетными методами. Сравнение полученных кривых водоудержания.
С этой целью необходимо:
- экспериментально получить данные о гранулометрическом составе почвы, привести его к интернациональной классификации ФАО [14];
- построить кривые водоудерживания с помощью регрессионных уравнений, используя коэффициенты аппроксимации Гупта - Ларсона (Gupta, Larson, 1979) [8, 14, 13] и Ролса (Rawls 1982) [8, 13, 14];
- рассчитать параметры аппроксимации ОГХ функцией Ван Генухтена (van Genuchten), используя педотрансферные функции;
- сравнить ОГХ светло-каштановой почвы, полученные различными экспериментальными методами;
- проанализировать водоудерживающую способность светло-каштановой почвы.
Материалы и методы. Объектом исследования стали преобладающие типы
почв Нижнего Поволжья, которые представлены светло-каштановыми средними суглинками.
Педотрансферными называют функции, которые позволяют воспроизводить основные гидрофизические свойства почв - ОГХ - по ее известным фундаментальным свойствам (плотность, пористость, содержание органического углерода и т.п.), полученным экспериментально или из материалов почвенных служб [3, 2, 4, 7, 14].
ОГХ восстанавливалось на основании данных, полученных экспериментально. Гранулометрический состав почвы определялся пипет-методом, плотность - буровым методом, содержание органического углерода - экспресс-анализатором АН-7529М (Ва-дюнин, Корчагин, 1986; Шеин, 2005, 2007).
Первый подход. В основе точечно-регрессионного метода исходят из предположения, что на кривой водоудерживания (ОГХ) имеется несколько характерных точек, почвенно-гидрологических констант (111 К) [5-10, 14], соответствующих матричным давлениям -10, -33, -1500 кПа (Kern, 1995), которые характеризуют доступную для растений влагу. Влажность при указанных давлениях будет определяться базовыми свойствами почв (Гупта и Ларсон 1979 г., Ролс 1982 г.; Корус 2007 г.).
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Методом наименьших квадратов (МНК) определяют эмпирические коэффициенты множественной регрессии, используя при этом данные большого числа экспериментов по определению ОГХ [8, 14, 13]:
Qi = ai + b I Юпесок + с i ю пыль + d I Шил + e i Ш c + f I p, (1)
где 0 - объемное содержание влаги; i- относится к одной из равновесных точек pF-Э на ОГХ; ю -доля органического вещества; a, b, c, d, e, f - эмпирические коэффициенты регрессии.
Для расчета ПГК методом параметризации педотрансферных функций использовались:
1. Исследования Гупты - Ларсона (таблица 2) [6, 7, 5, 10].
2. Исследования Ролса (таблица 2) [6, 7, 5, 10].
3. Данные, полученные экспериментально (гранулометрический состав, плотность, содержание органического углерода и др.).
Второй подход. ОГХ восстанавливалось с помощью аппроксимационной зависимости Ван Генухтена (van Genuchten) [8, 14] и экспериментальных данных:
— г
в( p) =---r— ; m = 1 -1/n (2)
У ' (1 + (aP)n )m
где 0 - влажность почвы [см3см-3]; 0s - объемная влажность полного насыщения почвы [см3см-3]; 0r - минимальный удельный объем влаги в почве [см3см-3]; а [см водн.ст.-1]; n - индекс распределения пор по размерам [9, 7, 8].
Расчет коэффициентов проводился тремя методами:
1. С помощью таблиц универсальных параметров Ван Генухтена и Генухтена -Муалема интернациональная база данных UN SODA (система FAO) [6, 7, 14];
2. С помощью таблиц обобщенных параметров общеевропейской базы данных HUPRES (упрощенная система FAO) [7, 14] .
3. Методом Фёнивала и Вилсона (Furnival G.M., Wilson R.W. 1974) - непрерывные ПТФ [9, 7, 8].
0s = 0,8597 + 0,196 ъ - 0,2962p-(0,1221 <ъопылъ )2 + (0,906®)2 + 0,0002427® + 0,0001113 / «пыл, + 0,01472ln() - 0,733ъълс ъ - 0,0619p®„ - 0,1183ръс - (3)
0,01664АЮпылъ.
ln(a) = - 13,97 + 3,135(ъил) + 3,51 Ъпълъ + 64,6^ + 15,29р - 0,192В - 4,671р2 -7,8® 2 - 8,7 ъс2 + 0,000449 / ъс + 0,0663ln(®_) + 0,1482ln-(®c) - 4,546р®пылъ - (4) 48,52ръс +0,673Аъил
ln(n-1) = - 26,8 - 2,955ъш + 0,74®_ - 19,4® + 45,5р - 7,24р2 + 3,6558® +
28,85 ъж2 - 12,81/р - 0,001524/ъпылъ - 0,0001958/ъс - 0,2876ln( ъопылъ) - (5)
0,0709- ln( ъс) - 4,6 ln(p) - 2,264p + 8,96ръс + 0,718Аъш
1п(Кф) = 4,794 + 3,52 Ъпылъ + 0,93А - 0,967р2 - 4,84® - 3,22^ +
0,00001/Ъпылъ - 0,000748® - 0,643ln( ) - 1,398ъил 16,73ръс + (6)
2,986Аъ - 3,305Аъ„.„.
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Коэффициенты А = 0 и В = 1 - в зависимости от горизонта [9, 7, 8], для которого рассчитывают параметры аппроксимационных зависимостей.
Построение кривых ОГХ и статистическая обработка данных осуществлялись в программе MS Excel 2016.
Результаты и обсуждение. Восстановление кривых ОГХ проводилось с помощью регрессионных моделей методом Гупта - Ларсона (Gupta S.C., Larson W.E. 1979), Ролса (Rawls W.J. 1982) и аппроксимационную зависимость Ван Генухтена [9, 7, 8] с использованием экспериментальных данных по гранулометрическому составу светло-каштановой почвы: плотности, содержанию органического углерода и др.
Для определения коэффициентов аппроксимации, используемых в расчетах, необходимы данные гранулометрического состава почвы, представленные в международной классификации FAO. С этой целью в логарифмическом масштабе строится интегральная кривая содержания частиц почвы меньше заданного диаметра: глина <0,002 мм; пыль - 0,002-0,05 мм; песок >0,05 мм (рисунок 1) [8, 14]. Методом графической интерполяции определяется содержание глины, пыли и песка. Соответствие почвы международной классификации производят с помощью треугольника Ферре [8, 14].
Рисунок 1 - Интегральная кривая светло-каштановой почвы Figure 1 - Integral curve of light chestnut soil
По гранулометрическому составу, согласно разным классификациям, светло-каштановая почва относится (таблица 1): по Н.А. Качинскому - к средним суглинкам; по международной FAO - к глинистым суглинкам; по упрощенной FAO - к тонкодисперсной.
Таблица 1 - Параметры светло-каштановой почвы Table 1 - Parameters of light chestnut soil
Параметр, ед. измерения parameter, units Величина (физическая) physical value Значение value
1 2 3
классификация по Н.А.Качинскому / classification of Kaczynski
Qi, мкм, mkm < 1 0,381
ш2, мкм, mkm 1-5 0,07
œ3, мкм, mkm 5-10 0,05
œ4, мкм, mkm 10-50 0,361
œ5, мкм, mkm 50-250 0,137
œ6, мкм, mkm 250-1000 0,01
классификация международная FAO / international classification FAO
шил, мкм, mkm < 2 мкм, mkm 0,41
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Окончание таблицы 1
1 2 3
юпыль, мкм, mkm 2-50 мкм, mkm 0,452
юпесок, мкм, mkm >50 мкм, mkm 0,138
Экспериментальные данные / Experimental data
p, г/см3 gram / cm плотность почвы / soil density 1,35
e, см3 /см3, cm3/cm3 Пористость / Porosity 0,5
Юс,% Содержание органического углерода Organic carbon content 0,0127
Коэффициенты множественной регрессии определены на большом количестве почвенных образцов разного гранулометрического состава (таблица 2) [8, 14, 5, 10].
Таблица 2 - Эмпирические коэффициенты множественной регрессии
_Table 2 - Empirical Multiple Regression Coefficients_
i pF a b с d e f
Коэффициенты регрессии Гупта- Л арсона / Regression coefficient Gupta&Larson
1 2,0 0 0,502 0,805 0,883 0,497 -0,2423
2 2,52 0 0,308 0,589 0,804 0,221 -0,1434
3 4,18 0 -0,006 0,114 0,577 0,223 0,0267
Коэффициенты регрессии Ролса / Regression coefficient Rawls
1 2,0 0,412 -0,30 0 0,230 3,170 0
2 2,52 0,258 -0,20 0 0,360 2,990 0
3 4,18 0,026 0 0 0,500 1,580 0
Таблица 3 - Результаты расчетов ПГК методом Гупта - Ларсона (Gupta&Larson)
и Ролса (Rawls)
Table 3 - The results of calculations of the Freight One by the Gupta - Larson (Gupta & Larson) _and Rawls (Rawls) method_
pF dt Гупта - Ларсона (Gupta&Larson) вг Ролс(Rawls)
2,00 0,4743729 0,505159
2,52 0,4475887 0,415973
4,18 0,3261471 0,251066
Рисунок 2 - Рассчитанные методом ПТФ ОГХ светло-каштановой почвы: 1 - метод Гупта и Ларсона (Gupta&Larson); 2 - метод Ролса (Rawls)
Figure 2 - Calculated by the method of PTF OGH of light chestnut soil: 1-method of Gupta and Larson (Gupta & Larson); 2 - Rawls method
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
Значения влажности для значений pF: 2,0; 2,52; 4,18 рассчитываем по формуле (1), используя данные (таблица 2). Результаты расчетов представляем в виде таблицы (таблица 3) и графиков (рисунок 2).
Для восстановления кривых водоудержания (ОГХ) уравнением Ван Генухтена определим значения эмпирических коэффициентов 0s, 0r, a, n (таблица 4):
- по таблицам обобщенных параметров моделей Ван Генухтена и Генухтена -Муалема, используя базы данных UNSODA и HYPRES;
- методом непрерывных ПТФ формулы (3)-(5), (Фенивал, Furnival G.M. и Вил-сон, Wilson R.W., 1974).
На следующем этапе определим влажность почвы при pF, соответствующих ПГК (2,0; 2,52; 4,18). Результаты расчетов представим на графике (рисунок 3) и в таблице (таблица 5).
Таблица 4 - Аппроксимационные коэффициенты модели ОГХ _Table 4 - Approximation coefficients of the OGH model_
Метод расчета calculation method ds, см3/см3 cm3/cm3 dr, см3/см3 cm3/cm3 а, 1/см 1/cm n Кф, см/сут Kf cm/day
UNSODA 0,41 0,095 0,019 1,31 6,2
HYPRES 0,418 0,01 0,0198 1,086 8,5
Формулы (3-5) formulae (3-5) 0,47529 0,1 1,38 1,13 15,2
Таблица 5 - Измеренные и рассчитанные по формуле ван Генухтена ОГХ
светло-каштановой почвы Table 5 - Measured and calculated by van Genuchten formula OGH of light chestnut soil
О см3/см3
pF О см3/см3,' cm3/cm3 UNSODA О см3/см3,' cm3/cm3 HYPRES расчет по формулам (3-5) О,' cm3/cm3 the calculation formulas (3-5)
4,4500 0,40714 0,4784 0,4719
4,1000 0,40742 0,4786 0,4722
2,7000 0,40850 0,4795 0,4734
2,3400 0,40875 0,4797 0,4736
2,1700 0,40887 0,4798 0,4738
1,0000 0,40959 0,4805 0,4747
Таким образом, рассмотрено влияние:
- гранулометрического состава: для светло-каштановой среднесуглинистой почвы, содержащей большое количество мелких частиц, кривая ОГХ сильно смещена вправо во всех областях давления. При увеличении количества мелких элементарных частиц почвы увеличивается количество тонких капилляров, в которых будет содержаться большое количество влаги, соответствующих данному давлению [8, 14];
- плотности почвы: светло-каштановая среднесуглинистая почва относится к плотным почвам. Плотные почвы имеют небольшое количество крупных капилляров, которые могут содержать большое количество влаги. Поэтому влажность в зоне высокого давления, в диапазоне крупных капилляров, будет снижаться незначительно;
- минералогического состава: большое содержание физической глины способствует большей водоудерживающей способности, что приводит к смещению кривой ОГХ вправо;
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
- органического вещества в почве: среднесуглинистые почвы бедны содержанием почвенного гумуса, вследствие этого происходит смещение кривой ОГХ в область высоких влажностей - вправо [14, 12, 11].
PF
(.) () 1 i .
1 1
1 1
( i 1
< ( « 1
1 1
1 1
• — 3-расчет по формулам calculation by formulas (3-5)
е, cm3/cm3
Рисунок 3 - Измеренные и рассчитанные методом ПТФ параметры ОГХ для светло-каштановой почвы: (1)-(3) модель Ван Генухтена: 1 - UNSODA, 2 - HYPRES, 3 - расчет по формулам (3-5)
Figure 3 - OGH parameters measured and calculated by PTF for light chestnut soil: (1) - (3) Van Genuchten model: 1 - UNSODA, 2 - HYPRES, 3 - calculation by formulas (3-5)
Рисунок 4 - Измеренные и рассчитанные методом ПТФ ОГХ светло-каштановой почвы: (1) - (3) модель Ван Генухтена: 1 - UNSODA; 2 - HYPRES; 3 - расчет по формулам (3-5); 4 - метод Гупты и Ларсона; 5 - метод Ролса Figure 4 - Measured and calculated by PTF OGH method for light chestnut soil: (1) - (3) Van Genuchten model: 1 - UNSODA; 2 - HYPRES; 3 - calculation by formulas (3-5); 4 - method
of Gupta and Larson; 5 - Rawls method
Заключение. Максимальные расхождения между графиками ОГХ, рассчитанными по регрессионным уравнениям (варианты 4-5) и по уравнению влагоудержания Ван Генухтена (варианты 1-3) существуют в области высоких значений влажности (pF= 4,5) (рисунок 4). Погрешность расчетов увеличивается до 0,22 см3/см3.
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
В области pF=2,22-2,7 расхождения в значениях влажности уменьшаются до 0,065 см3/см3.
Различные экспериментальные методы восстановления ОГХ (с помощью регрессионных зависимостей, аппроксимацией функции Ван Генухтена) для светло-каштановой почвы в области обычного состояния увлажненности, наибольшая сходимость результатов наблюдается в области капиллярного диапазона давлений влаги (pF= 2,22-2,7).
Библиографический список
1. Гидрофизические свойства органогенных почв (sapric rheic histosols)/ Е. В. Шеин, А. Д. Позднякова, А. П. Шваров и др. // Почвоведение. 2018. № 10. С. 1259-1264.
2. Мелихова, Е.В. Математическое моделирование процессов влагопереноса при капельном и внутрипочвенном орошении// Известия НВ АУК. 2016. № 1 (41). С. 228-234.
3. Моделирование основной гидрофизической характеристики черноземов Алтайского края /А.Г. Болотов, С.Н. Дубский, А.Н. Шаталов, А.Н. Шаталов, И.Н. Бутырин, Е.Н. Кузнецов, И.А. Гончаров, Н.А. Гончаров//Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2015. №2. С. 31-35.
4. Основные гидрофизические характеристики каштановых почв сухой степи Алтайского края / А. Г. Болотов, Е. В. Шеин, Е. Ю. Милановский и др.// Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2014. № 9. С. 36-41.
5. Салугин А.Н., Кулик А.К. Гидрофизические характеристики песчаных почв: моделирование восстановления водоудерживающей способности// Российская сельскохозяйственная наука. 2017. № 6. С. 51-55.
6. Сравнительный анализ основной гидрофизической характеристики степных и горнолесных почв Алтая, восстановленной расчетными методами/А.В. Пузанов, Бабошкина С.В., Рождественская Т.А., Балыкин С.Н. //Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2014. № 12. С. 29-35.
7. Шеин Е.В. Гранулометрический состав почв: проблемы методов исследования, интерпретация результатов и классификаций// /Почвоведение. 2009. №3. С. 309-317.
8. Шеин Е.В. Математические физически обоснованные модели в почвоведении: история развития, современное состояние, проблемы и перспективы (аналитический обзор)// Почвоведение. 2015. № 7. С. 816-823.
9. Шеин Е. В. Теоретические основы гидрологии почв в трудах А.А. Роде и современные подходы к описанию движения и равновесия влаги в почвах// Бюллетень Почвенного института имени В.В. Докучаева. 2016. № 83. С. 11-21.
10. Assessment of surface moisture in the catchment area on the base of modelling the hydro-logical properties of soils / V.V. Ilinich, A.G. Bolotov, E.V. Shein, S.V. Makarychev, G. La Loggia, G. Freni, V. Puleo and M. De Marchis (eds.) // HIC 2018, 13th International Conference on Hydroin-formatics, Palermo, 1-6 July 2018, (EPiC Series in Engineering). 2018. Vol. 3. P. 931-935.
11. Bolotov A.G., Shein E.V., Makarychev S.V.Water retention capacity of soils in the Altai Region // Eurasian Soil Science. Interperiodica Publishing. 2019. 52. № 2. С. 187-192.
13. Modeling water retention capacity and hudraulic properties of manure-amended loam soil and its effect on wheat and maize yield / M. Tahir, A.-U. Hassan, Z.A. Zahir, K.-U. Rehman // International Journal of Agriculture and Biology. 2012. Т. 14. № 4. С. 492-49.
14. Simunek J. M. Th. van Genuchten, M. Sejna HYDRUS: Model Use, Calibration, and Validation// Transactions of the ASABE. 2012. Т.55. № 4 С. 1263-1276.
Reference
1. Gidrofizicheskie svojstva organogennyh pochv (sapric rheic histosols)/ E. V. Shein, A. D. Pozdnyakova, A. P. Shvarov i dr. // Pochvovedenie. 2018. № 10. P. 1259-1264.
2. Melihova, E. V. Matematicheskoe modelirovanie processov vlagoperenosa pri kapel'nom i vnutripochvennom oroshenii// Izvestiya NV AUK. 2016. № 1 (41). P. 228-234.
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
3. Modelirovanie osnovnoj gidrofizicheskoj harakteristiki chernozemov Altajskogo kraya /A. G. Bolotov, S. N. Dubskij, A. N. Shatalov, A. N. Shatalov, I. N. Butyrin, E. N. Kuznecov, I. A. Goncharov, N. A. Goncharov//Vestnik Altajskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2015. №2. p. 31-35.
4. Osnovnye gidrofizicheskie harakteristiki kashtanovyh pochv suhoj stepi Altajskogo kraya / A. G. Bolotov, E. V. Shein, E. Yu. Milanovskij i dr.// Vestnik Altajskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2014. № 9. P. 36-41.
5. Salugin A. N., Kulik A. K. Gidrofizicheskie harakteristiki peschanyh pochv: modelirovanie vosstanovleniya vodouderzhivayuschej sposobnosti// Rossijskaya sel'skohozyajstvennaya nauka. 2017. № 6. P. 51-55.
6. Sravnitel'nyj analiz osnovnoj gidrofizicheskoj harakteristiki stepnyh i gorno-lesnyh pochv Altaya, vosstanovlennoj raschetnymi metodami/A. V. Puzanov, Baboshkina S. V., Rozhdestvenskaya T. A., Balykin S. N. //Vestnik Altajskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2014. № 12. P. 29-35.
7. Shein E.V. Granulometricheskij sostav pochv: problemy metodov issledovaniya, interpre-taciya rezul'tatov i klassifikacij// /Pochvovedenie. 2009. №3. P. 309-317.
8. Shein E.V. Matematicheskie fizicheski obosnovannye modeli v pochvovedenii: istoriya razvitiya, sovremennoe sostoyanie, problemy i perspektivy (analiticheskij obzor)// Pochvovedenie. 2015. № 7. P. 816-823.
9. Shein E.V. Teoreticheskie osnovy gidrologii pochv v trudah A. A. Rode i sovremennye podhody k opisaniyu dvizheniya i ravnovesiya vlagi v pochvah// Byulleten' Pochvennogo instituta imeni V. V. Dokuchaeva. 2016. № 83. P. 11-21.
10. Assessment of surface moisture in the catchment area on the base of modelling the hydro-logical properties of soils / V.V. Ilinich, A.G. Bolotov, E.V. Shein, S.V. Makarychev, G. La Loggia, G. Freni, V. Puleo and M. De Marchis (eds.) // HIC 2018, 13th International Conference on Hydroin-formatics, Palermo, 1-6 July 2018, (EPiC Series in Engineering). 2018. Vol. 3. P. 931-935.
11. Bolotov A.G., Shein E.V., Makarychev S.V.Water retention capacity of soils in the Altai Region // Eurasian Soil Science. Interperiodica Publishing. 2019. 52. № 2. С. 187-192.
13. Modeling water retention capacity and hudraulic properties of manure-amended loam soil and its effect on wheat and maize yield / M. Tahir, A.-U. Hassan, Z.A. Zahir, K.-U. Rehman // International Journal of Agriculture and Biology. 2012. Т. 14. № 4. С. 492-49.
14. Simunek J. M. Th. van Genuchten, M. Sejna HYDRUS: Model Use, Calibration, and Validation// Transactions of the ASABE. 2012. Т.55. № 4 С. 1263-1276.
Информация об авторах Рыжова Татьяна Анатольевна, аспирант кафедры «Математическое моделирование и информатика» Волгоградского государственного аграрного университета (РФ, 400002, г. Волгоград, пр. Университетский, д.26) https://orcid.org/0000-0001-5471-2474, [email protected] . Мелихова Елена Валентиновна, кандидат технических наук, доцент по кафедре «Математическое моделирование и информатика» Волгоградского государственного аграрного университета (РФ, 400002, г. Волгоград, пр. Университетский, д.26), https://orcid.org/0000-0002-4041-4270, [email protected]
Рогачев Алексей Фруминович, зав. кафедрой "Математическое моделирование и информатика" Волгоградского государственного аграрного университета (РФ, 400002, г. Волгоград, пр. Университетский, д.26), доктор технических наук, профессор https://orcid.org/0000-0001-6483-6091, [email protected]
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.
