CC BY
9
ВОДНЫЕ ЭКОСИСТЕМЫ АРИДНЫХ ТЕРРИТОРИЙ
УДК 631.432
МОДЕЛИРОВАНИЕ ФОРМИРОВАНИЯ ГРУНТОВЫХ ВОД
ПЕСЧАНЫХ МАССИВОВ ПРИДОНЬЯ (НА ПРИМЕРЕ ЕТЕРЕВСКОГО ПЕСЧАНОГО МАССИВА)
© 2023 г. А.Н. Салугин, А.К. Кулик, Р.Н. Балкушкин
Федеральный научный центр агроэкологии, комплексныхмелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук Россия, 400062, г. Волгоград, Университетскийпр-т, 97. E-mail: balkuskin_r@vfanc.ru
Поступила в редакцию 20.10.2022. После доработки 23.11.2022. Принята к публикации 11.12.2022.
Исследовано влияние гидрогеологических, агроэкологических и почвенно-гидрофизических факторов на формирование вертикального почвенного стока в зоне аэрации и пополнение грунтовых вод (ГВ) на песчаных массивах Придонья. Рассмотрены вопросы адаптации лизиметрических измерений к натурным наблюдениям при изучении динамики влагопереноса в почвах легкого гранулометрического состава. Методы восстановления основной гидрофизической характеристики почв и масштабирования использовались при моделировании влагопереноса с различными начальными и краевыми условиями. Лабораторные исследования осуществлялись на базе Гидрологического комплекса Федерального научного центра агроэкологии Российской академии наук, натурные исследования проводились на территории Етеревского песчаного массива Волгоградской области. С помощью восстановленных гидрофизических параметров и программы HYDRUS-1D выявлено влияние различных почвенно-растительных условий на пополнение ГВ. Открытые пески подпитывают грунтовые воды в течение всего года, обеспечивая стабильное питание речных систем. Разнотравные угодья и сосновые насаждения на низковлагоемких почвах являются дополнительным фактором пополнения ГВ. Установлено, что объем стока из зоны аэрации к ГВ всецело зависит от биомассы травянистой растительности на песках и бонитета лесных насаждений. Ключевые слова: песчаные массивы, грунтовые воды, внутрипочвенный сток, HYDRUS-1D, водный режим, лизиметры,травянистая и древесная растительность. DOI: 10.24412/1993-3916-2023-1-131-145 EDN: ECQSIU
Исследование передвижения влаги в зоне аэрации, отделяющей ГВ от дневной поверхности, представляет особый научный и практический интерес. Законы передвижения влаги в ненасыщенной зоне определяют динамику формирования ГВ. Изменение уровня ГВ под воздействием атмосферных осадков, испарения, транспирации имеет на практике важное значение для почвенно-растительных систем. Изучение законов передвижения влаги в зоне аэрации необходимо для оценки восполнения запасов ГВ, управления режимом водопотребления в корнеобитаемом слое, для обоснования искусственного повышения ГВ, для разработки мероприятий по их охране от загрязнения. В бассейне реки Дон песчаные массивы играют существенную роль в формировании опреснённых чистых грунтовых вод.
Цель исследований - математическое моделирование процессов перемещения влаги в зоне аэрации для оценки потенциального пополнения ГВ на песчаных массивах Придонья.
Описание объекта исследований
В качестве объекта исследований авторами выбран Етеревский песчаный массив. Проведенные в 60-е годы почвенно-гидрологические исследования требуют актуализации с применением новых методов (Светлищев, 1964). На территории проведено маршрутное исследование с закладкой водно -режимных площадок. Проводилось бурение до уровня грунтовых вод. Отбор образцов осуществлялся буровым методом послойно через каждые 20 см. Гранулометрический состав определялся по
методике Н.А. Качинского. Лизиметрические исследования проводились на базе гидрологического комплекса Федерального научного центра агроэкологии Российской академии наук. Лизиметры насыпные, объемом 20 м3.
Етеревский песчаный массив расположен в междуречье рек Медведицы и Тишанки. Протяженность вдоль поймы составляет 30 км, ширина - 8-14 км. Площадь песчаного массива, включая древнюю ложбину стока, расположенную на левом берегу реки Тишанка, составляет 18.5 тыс. га. Бугристые и грядовые пески занимают площадь 15.5 тыс. га.
Зонально Етеревский песчаный массив расположен на границе каштановых почв и черноземов текстурно-карбонатных. Почвенный покров массива представлен светло-гумусовыми почвами, псаммоземами гумусовыми, темно-гумусовыми и аллювиальными темно-гумусовыми почвами. Почвенный профиль, как правило, слабо дифференцирован. Встречаются участки открытых песков (887 га). По гранулометрическому составу наиболее распространены почвы мелко-тонкозернистые с преобладанием фракции 0.05-0.25 мм (50-70%). Местами наблюдается утяжеление гранулометрического состава гумусово-аккумулятивного горизонта до супесчаного. Почвы древних водотоков и гидроморфные почвы микропонижений и заливных лугов имеют наибольшее содержание физической глины.
Горизонт грунтовых вод на Етеревских песках имеет пологую куполообразную форму. Внутригрунтовый подток со стороны водораздела почти отсутствует из-за «островного» положения песчаного массива, ограниченного двумя реками. Такое расположение горизонта ГВ указывает на то, что главным источником их питания является инфильтрация атмосферных осадков через зону аэрации.
На исследуемой территории уровень грунтовых вод изменяется от 0.5 до 20.0 м (рис. 1). В районе Рахинской лесной дачи ГВ залегают наиболее глубоко (свыше 20 м) и участие в водном балансе растений не принимают. В юго-западной части песчаного массива на второй террасе уровень ГВ колеблется в пределах 10-17 м. На бугристых песках, расположенных к востоку от поселка Моховский, ГВ залегают на глубине от 2 м и являются дополнительным источником водопитания древостоя. Плоские луговые понижения наиболее высоководны (менее 1 м).
43.4 43.6
43.4 43.6
Рис. 1. Карта-схема уровня грунтовых вод Етеревского песчаного массива
На Етеревском песчаном массиве основной породой при лесоразведении является сосна обыкновенная (Ртш sylv¿stris). Сосновые насаждения занимают площадь порядка 3400 га. На участках с близким залеганием ГВ, как и на всем степном Придонье (Турчин, Турчина, 2005),
распространена естественная древесная растительность: ольха, осина, береза (300 га). Типичными представителями заросших песков являются типчак желобчатый (Festuca valesiáca), ковыль волосатик (Stípa capilláta), ковыль Лессинга (Stipa lessingiana), келерия узкая (Koeleria cristata), полынь Лерха (Artemisia lercheana), грудница мохнатая (Linosyris villosa), кермексарептский (Limonium sareptanum), прутняк (Vítex ágnus-cástus), ромашник (Tripleurospérmum inodórum), эбелек (Ceratocarpus arenarius), песчаный овёс (Avéna sativa), песчаная полынь (Artemisia arenaria). Площадь заросших песков составляет 10855 га.
Таким образом, на территории песчаного массива формируются различные условия при передвижении влаги в зоне аэрации и подпитки ГВ, которые необходимо учитывать при моделировании влагопереноса.
Гидрофизические характеристики почв: моделирование восстановления водоудерживающей способности
Почвенные гидрофизические характеристики являются исходными данными в моделях вертикального влагопереноса, используемыми в данной статье. В расчетах водного баланса требуется оценивать запас воды в зоне аэрации в процессе ее передвижения к грунтовым водам. Значительное число работ, как экспериментальных, так и теоретических (Аверьянов, 1949; Качинский, 1979; Van Genuchten, 1980; Глобус, 1987; Воронин, 1990; Simmunek et al., 2007; Шеин, 2005; Кулик и др., 2012; Смагин, 2012; Лихацевич, 2013; Салугин и др., 2017; Манаенков, 2018; Кулик, 1979) посвящено этой проблеме. Методы их исследования разнообразны. Сложность описания перемещения воды в зоне аэрации и за ее пределами сопряжена с неоднородностью почвенной среды, представляющей собой гетерогенную пористую систему с логнормальным распределением почвенных частиц по размеру (от 2000 до 0.1 мкм). На практике оценка пополнения ГВ из зоны аэрации затруднена рядом причин. Гидрофизические константы - наименьшая влагоемкость (НВ), максимальная гигроскопичность (МГ), влажность завядания (ВЗ) - не отражают динамику гидрологических процессов: скорость инфильтрации к грунтовым водам, транспирацию, физическое испарение и т.д. При этом вводится понятие критической влажности, определяющей границу между «связанной» и «свободной» водой в зоне аэрации и отражающей ее перемещение с «защемлённым воздухом» (Лихацевич, 2013).
В общем анализе и оценке потока влаги используют уравнение (1):
^^и^1)]. О
где 9(h) - влажность, м3 м 3; K(9) - влагопроводность в ненасыщенной зоне аэрации, мм/сут.; h -всасывающее давление, мм; t - время, с; z - пространственная координата.
Поскольку зависимость влагопроводности и влажности почв от капиллярно-сорбционного давления h позволяют разрабатывать модели вертикального движения влаги, их восстановление необходимо при моделировании водного баланса и динамики пополнения грунтовых вод. При этом важную информацию об основной гидрофизической характеристике (ОГХ) дает гранулометрический состав (ГС). С помощью педотрансферных функций ГС связывает водоудерживающую способность почв с их физическими свойствами (Van Genuchten, 1980; Simunek et al., 2007; Смагин, 2012). В работе (Van Genuchten, 1980) на основе базы данных и физических («текстурных») свойств почв представлен достаточно полный анализ различных сочетаний педотрансферных функций восстановления ОГХ. Способы определения кривой ОГХ различны и их условно можно разделить на три группы: регрессионный анализ, полуэмпирические модели с вектором почвенных предикторов и искусственные нейронные сети.
Связь ГС с гидрофизическими характеристиками, установленную в общей теории влагопроводности почв (Аверьянов, 1949; VanGenuchten, 1980; Глобус, 1987; Воронин, 1990; Simuneketal., 2007; Лихацевич, 2013), мы определяли в виде функций М. ванГенухтена (2) и (3). Исследования влагопроводности почв на лизиметрах Федерального научного центра агроэкологии Российской академии наук как функции от приведенной почвенной влажности (Se) осуществлялись с использованием аналитической модели:
Se=J-lT> (2)
инас ^ост
где 9 - объемная влажность при заданном потенциале (давлении), м3м3; 9
ост остаточная влажность,
м3м-3;9нас - влажность насыщения, м3-м"3.
К(Бе) = К0Бд {1 - [1 - 5е1/т]Ш) , (3)
где Ко - коэффициент фильтрации в условии насыщения, X - показатель содержания воздуха в зоне аэрации, т - эмпирический параметр, связанный с формой кумулятивной кривой ГС.
В настоящей работе данные по гравитационному стоку (зависимость влагопроводности от влажности) были использованы в процедуре восстановления ОГХ. С этой целью проводились лизиметрические измерения влагопроводности. На рис. 2 показаны зависимости влагопроводности от влажности для разных гранулометрических составов субстратов. Аппроксимация кривых степенной функцией указывает на адекватность теории С.Ф.Аверьянова (Аверьянов, 1949) и А.П. Лихацевича (Лихацевич, 2013). Вместе с тем в нашем случае замечен разброс показателя степени (от 4.89 до 10.73). В связи с этим, уточняя концепцию авторов, подобные расхождения мы объясняем различным механизмом перемещения влаги в лизиметрах при изменении содержания илистой фракции. Это обстоятельство объясняется в работе (Салугин и др., 2017) переходом воды в другое энергетическое состояние через некоторое критическое значение влагопроводности Wкр.
Влажность, %
Рис. 2.Влагопроводность как функция объемной влажности почв: кривые 1, 2, 3 - лизиметры с песчаным, супесчаным и суглинистым наполнением соответственно.
Полученные данные использовались для восстановления ОГХ (рис. 3) по формуле:
в(1г) = внас + /Т^Л, ,т=1-1, (4)
V ^ нас (1 + |аЛ|п)т п к '
где 9(И) - влажность как функция почвенного потенциала Н, м3-м"3; а - коэффициент, характеризующий долю порового пространства, занятого воздухом, 1/см; п - эмпирический коэффициент, отражающий гранулометрический состав почвы.
Эта формула получила широкое распространение в физике почв и агроэкологии и послужила базой для разработки пакетов программ этого направления (Смагин, 2012; Салугин, 2015).
Восстановление ОГХ осуществлялось с помощью программы RETC 6.2. Все ОГХ качественно сходны между собой. Количественное различие связано с изменением почвенного давления для разных ГС: влагоудержание возрастает при утяжелении почвы.
В работах (Кулик, Салугин, 2003; Салугин и др., 2017; Kosugi, Hopmans, 1998) была отмечена целесообразность «восстановления» водоудерживающей способности почв для дальнейшего использования в расчетах водного баланса и определения условий устойчивости функционирования аридных агроландшафтов. Очевидное преимущество этого метода перед полевыми и/или лабораторными измерениями стимулирует его дальнейшее совершенствование и внедрение в практику математического моделирования влагопереноса.
Рис. 3. Восстановленные в программе RETC 6.2 кривые ОГХ. Условные обозначения: штриховые линии 1, 2, 3 разделяют критические области, а - песок, b - супесь, с - суглинок.
Масштабирование гидрофизических характеристик почвогрунтов
Неоднородность почв исследуемых территорий затрудняет моделирование вертикального передвижения влаги. Для описания пространственной неоднородности традиционно используется метод масштабирования (скейлинг), позволяющий усреднять почвенные характеристики по данным ГС. Моделирование внутрипочвенного перемещения влаги при формировании грунтовых вод требует знаний об изменении гидрофизики почв по профилю зоны аэрации (НВ, ВЗ, МГ). Данные параметры распределены по агроландшафту случайно, что приводит к необходимости учитывать неоднородность профиля почвы как по глубине, так и по горизонту (Miller Е. Е., Miller R. D., 1956; Kosugi, 1994, 1996; Kosugi, Hopmans, 1998; Дмитриев, 2001; Nasta et al., 2013; Мелихова, 2016; Шеин, 2016). Гидрофизические свойства почв напрямую зависят от гранулометрического состава (Russo, Bresler, 1980; Van Genuchten, 1980; Шеин, 2005, 2016; Терлеев и др., 2014, 2021; Салугин, Кулик, 2017; Салугин, 2017, 2018;). Влагоудерживающая способность 9(h) и влагопроводностьй(9) могут быть получены полуэмпирически (Gardner, 1956; Van Genuchten, 1980; Clapp, Hornberger, 1983; Jury, Russo, 1987; Green, Constantz, 1996;Терлеев и др., 2014, 2021; Салугин, Кулик, 2017; Салугин, 2017, 2018;). Гарднер (Gardner, Constantz, 1996) обосновал описание структуры почвы логнормальным распределением, предполагая прямую связь между размером почвенных частиц и размером пор. Ниммо (Nimmo, 1997) предложил аналогичную концепцию влияния ГС на ОГХ.
Моделирование передвижения влаги в зоне аэрации затруднено численной реализацией уравнения (1), которое содержит большое число почвенных параметров. Сократить это число можно за счет данных из ГС. Авторами Kosugi, Hopmans (1998) были определены подгоночные параметры, обеспечивающие более адекватное описание ОГХ с использованием ГС в виде логнормального распределения (Kosugi, Hopmans, 1998).
Приведенный в настоящей статье физический метод масштабирования был основан на методе, используемом в работе Kosugi, Hopmans (1998). Этот метод позволяет определять коэффициенты масштабирования и базовую ОГХ непосредственно из ГС с использованием обобщенной линейной регрессии(Kosugi, Hopmans, 1998). В отличие от обычного скейлинга физическое масштабирование обеспечивает теоретически понятную интерпретацию масштабных коэффициентов с учетом того, что
радиусы пор распределены логнормально и однозначно связаны с почвенным давлением. Отдельные образцы выборки при случайном отборе проб образуют опорную (базовую) кривую, соответствующую осредненным гидрофизическим свойствам тех почв, где взяты образцы. Осредненная ОГХ (базовая кривая) связывает данную выборку масштабными коэффициентами и адекватно моделирует гидрофизику почвенного горизонта исследуемой территории. Подобное масштабирование позволяет физически обосновать параметры базовой ОГХ. Это обстоятельство весьма важно в практическом аспекте, особенно для задач мелиорации, изучения динамики водного баланса, пополнения ГВ.
Процедура масштабирования осуществлялась для лизиметров с различным гранулометрическим составом (табл. 1). Коэффициенты масштабирования ai определялись по формуле: ai = r/r* или lnai= inri - lnr*, взятых из кривых логнормального распределения. Здесь ri- средний размер радиуса порьк'-того образца^*- среднее значение.
Таким образом, изомерность гетерогенного строения почв позволяет уменьшить число параметров ОГХ, увеличив при этом адекватность моделирования за счет учета неоднородности почвенного профиля.
Таблица 1. Результаты моделирования и статистические данные масштабирования.
Параметры модели Песок (sand) Суглинистый песок (loamly sand) Суглинок (loam)
ai 0.8302 0.8933 1.0695
ai -Mean ai -0.1698 -0.1067 0.0695
Oí 0.5695 1.2120 1.2517
ln hi 2.8117 3.3913 3.7748
Результаты масштабирования; параметры базовой кривой водоудержания
a O2 lnhm,i
Дисперсия 0.0184 0.1222 0.4443
Стандартное отклонение 0.1358 0.3496 0.6665
Среднее значение 1 2.9879 3.8427
Примечание: ai - коэффициент масштабирования, Oi - дисперсия, hi - среднее почвенное давление, соответствующее среднему значению кривой ОГХ.
Изучение влагопереноса в HYDRUS-1D
Для изучения влагопреноса в почве часто используют специальные компьютерные программы, предоставляющие детальную информацию о массо- и энергопереносе. Одной из таких программ является пакет HYDRUS-1D (Rassam et al., 2018; Simunek et al., 2013). На основе проведенных натурных и лабораторных исследований в программе HYDRUS-1D нами были разработаны модели для изучения влагопереноса в зоне аэрации и оценки пополнения ГВ. Гидрофизические характеристики вводились в программу в качестве начальных и краевых условий с учетом лизиметрических измерений влагопроводности и масштабирования ОГХ. Модели описывают наиболее типичные почвенные и растительные условия с различными уровнями залегания грунтовых вод.
Нами были изучены особенности передвижения влаги на открытых песках, участках, занятых травянистой растительностью и древостоем, на песчаных и супесчаных почвах с различным залеганием ГВ: < 1, 2, 4, 7, 15 м. Основные почвенно-гидрофизические характеристики представлены в табл. 2.
Срок моделирования был ограничен теплым периодом (апрель - октябрь) 2021 г. (214 дней). Физическое испарение и транспирация рассчитывались по метеорологическим данным с использованием комбинированного уравнения Пенмана-Монтейта (Allan et al., 1998) и объединяющего радиационные и аэродинамические параметры следующим образом:
_ 1 Г Ax(Rn-G) рхсрх(еа-
0 = AU+yx(l +гс/га) Д+ух(1 +rc/ra) \' ( )
где ETo - эталонная эвапотранспирация, мм/сут.; X - скрытая теплота парообразования, МДж/кг; Rn -чистая радиация на поверхности, МДж/м2сут.; G - поток тепла почвы, МДж/м2 сут.; р - плотность атмосферы, кг/м3; Cp - удельная теплоемкость влажного воздуха, т. е. 1.013 кДж/кг°С; (ea - ed) - дефицит
давления пара, кПа; ea - давление насыщенного пара при температуре Т, кПа; ed - фактическое давление пара, кПа; г - сопротивление растительного покрова, с/м; ra - аэродинамическое сопротивление, с/м; А -градиент кривой давления пара, кПа/°С; у - психрометрическая постоянная, кПа/°С.
Таблица 2. Почвенно-гидрофизические характеристики, используемые в качестве начальных данных в программе HYDRUS-1D.
Почва Профиль Начальная влажность (объемная), % Параметры Ван-Генухтена
ег es а, 1/см n Ks, см/сут.
Открытые пески С 6.5 0.0528 0.3855 0.0317 3.9826 1063.61
Песчаные почвы А-С 7.0 А
0.0515 0.4169 0.0349 3.1872 794.66
6.5 С
0.0528 0.3855 0.0317 3.9826 1063.61
Супесчаные почвы А-А/С-С 15.0 А
0.0422 0.4367 0.041 1.6708 206.81
7.7 А/С
0.0467 0.4138 0.0386 2.5995 497.4
6.5 С
0.0528 0.3855 0.0317 3.9826 1063.61
В качестве начальных условий использовались следующие параметры: минимальная и максимальная температура воздуха, скорость ветра, осадки, относительная влажность воздуха, облачность. При этом также учитываются высота над уровнем моря, географическая широта, высота, на которой измерялись температура и скорость ветра. Данные о погодных условиях были получены на ближайшей к объекту исследования метеостанции в г. Михайловке.
Разделение потенциальной транспирации и потенциального испарения осуществлялось по формулам:
Et= ET0 xSCF, (6)
E= ETo x (1 - SCF), (7)
где Et - потенциальная транспирация, мм/сут; Es - потенциальное испарение, мм/сут.; SCF -проективное покрытие:
SCF = 1 - exp(-k xLAI), (8)
где k - константа, определяющая ослабление излучения в зависимости от угла наклона солнца, распределения растений и расположения листьев; LAI - индекс листовой поверхности.
Потенциальное испарение используется как входной параметр для расчета фактического испарения с учетом предельного почвенного давления, при котором фактическое испарение прекращается.
Поглощение воды корнями S(h) определялось функцией дефицита воды a(h) и потенциальным потреблением Sp (Feddes et al., 1978):
S(h) = a(h)Sp (9)
Поглощение воды предполагается равным нулю в зоне насыщения h1 и при давлении, ориентировочно равном влажности завядания h4. Водопоглощение считается оптимальным между давлением в точках h2 и hs, тогда как для давлений между hs и h4 (или hi и h2) водопоглощение уменьшается (или увеличивается) линейно с h. Переменная Sp равна скорости поглощения воды в периоды отсутствия дефицита влаги, когда a(h) = 1. Давление задавалось нами из базы данных HYDRUS-1D.
Модельная растительность, имитирующая разнотравные угодья, имела высоту 30 см, глубину корней 120 см и проективное покрытые 70%. На участках с ГВ на 0.5 м проективное покрытие было нами увеличено до 90%, а глубина корней сокращена до 50 см. Растительность, имитирующая
древостой, на песчаных почвах имела высоту 6 м, глубину корней 2 м, проективное покрытие 70%; на супесчаных почвах высота составляла 8 м, глубина корней - 4 м или ограничивалась уровнем Гв, проективное покрытие 70%.
По результатам моделирования было выявлено влияние различных начальных и краевых условий на элементы водного баланса почв. Наибольший сток атмосферных осадков к ГВ наблюдается на открытых песках. При уровне грунтовых вод 2 м он оценивается в 229.1 мм (70% от общей суммы осадков 325.6 мм). По мере увеличения глубины ГВ объем внутрипочвенного стока за период наблюдения сокращается, поскольку наблюдается запаздывание просачивания атмосферных осадков. Почвенный профиль при этом насыщается водой, что отражается на общих влагозапасах, а кривая стока сглаживается и сдвигается по времени на более поздний срок (рис. 4). Таким образом, открытые пески не только активно инфильтруют атмосферные осадки к грунтовым водам, но и аккумулируют их, обеспечивая стабильное питание речных систем. За период моделирования объем стока на открытых песках площадью 887 га превысил 2 млн м3. Часть из них поступит в грунтовые воды в течение теплого периода года, другая в течение осени и зимы. Внутрипочвенный сток и пополнение грунтовых вод на открытых песках наблюдается в течение всего года, что подтверждается лизиметрическими исследованиями.
191 Время, дни
Уровень ГВ:-2м......4м---7м — • 15м; -Осадки
Рис. 4. Внутрипочвенный сток. Условные обозначения: а) разнотравные угодья, б) открытые пески.
По мере зарастания территории объем стока сокращается. На песчаных почвах с проективным покрытием травянистой растительностью 70% внутрипочвенный сток сокращается в 3-4 раза и составляет 50-65 мм. Значение транспирации находится в пределах 184-192 мм. Пологом растений перехватывается около 8% осадков. Почвенный профиль к концу срока моделирования иссушается на 22-36 мм. Проникновение атмосферных осадков запаздывает еще больше, поскольку часть влаги задерживается пологом или поглощается корнями. Это также влияет на интенсивность внутрипочвенного стока. На заросших травянистой растительностью песках максимальная интенсивность стока по сравнению с открытыми песками сокращается в 1.5-4.5 раза. Грунтовые воды на уровне 0.5 м являются дополнительным источником водопитания растений. Разнотравные угодья в таких условиях потребляют на транспирацию 390 мм воды. Уровень грунтовых вод при этом падает на 63 см.
Сосновые насаждения, произрастающие на низковлагоемких кварцевых песках по IV-V классу бонитета, потребляют воду на транспирацию в количестве 215-220 мм. Объем внутрипочвенного стока по сравнению с открытыми песками сокращается на 90%. Если сосна произрастает по III классу бонитета, сток при заданных начальных и метеорологических условиях отсутствует.
На заросших супесчаных почвах внутрипочвенный сток к грунтовым водам практически отсутствует. На глубину 2 м смогло проникнуть лишь 3 мм атмосферных осадков. Транспирационный расход на супесчаных почвах возрастает: на разнотравных угодьях - 218-221 мм (на близководных участках 445 мм), в сосновых насаждениях до 275 мм. Испарение также возросло на 50-80 мм. Таким образом, на супесчаных почвах за счет большей водоудерживающей способности, меньшей влагопроводности эвапотранспирация существенно возрастает (рис. 5). Однако наблюдаются периоды, в которые интенсивность эвапотранспирации на песчаных почвах выше, чем на супесчаных. Как правило, таким периодам предшествуют несколько дней без дождя. Супесчаным почвам, что и следовало ожидать, необходимо больше влаги, чтобы насытить почву до влажности, оптимальной для поглощения корней.
Таким образом, наибольшее пополнение грунтовых вод происходит за счет открытых песков. Разнотравные угодья и сосновые насаждения на низковлагоемких песчаных почвах также являются источником подпитки ГВ. При этом объем стока напрямую зависит от проективного покрытия травянистой растительности и класса бонитета леса.
Выводы
При моделировании вертикального влагопереноса для оценки пополнения грунтовых вод главными факторами являются почвенные гидрофизические характеристики и почвенно-растительное покрытие территории. Важнейшим параметром при этом является гранулометрический состав, связывающий водоудерживающую способность почв и их физические свойства. Восстановление водоудерживающей способности эффективно применяется в расчетах водного баланса и определения условий устойчивости функционирования экосистем аридных агроландшафтов.
Неоднородность почв на территориях агроландшафтов моделируется масштабированием, позволяющим усреднять почвенные характеристики на всей исследуемой территории. Физическое масштабирование, основанное на логнормальном распределении пор по размерам, по отдельным образцам выборки образует опорную (базовую) кривую. Такое масштабирование позволяет физически обосновать параметры ОГХ, обеспечивая исследуемую территорию гидрофизическими данными.
Результаты математического моделирования выявили существенное влияние различных начальных и краевых условий на элементы водного баланса почв. Наибольший сток атмосферных осадков к грунтовым водам наблюдается на открытых песках. Они инфильтруют и аккумулируют атмосферные осадки, обеспечивая стабильное питание родников и речных систем, особенно в меженный период. При зарастании территории растительностью объем внутрипочвенного стока резко сокращается. На песчаных почвах с проективным покрытием травянистой растительностью 70% внутрипочвенный сток сокращается на 70-75%. Сосновые насаждения, произрастающие на низковлагоемких песках, потребляют большой объем воды, сокращая сток по сравнению с открытыми песками на 90%. На заросших супесчаных почвах подпитка ГВ практически отсутствует.
Моделирование вертикального движения влаги с использованием процедур восстановления влагоудерживающей способности почв и их осреднения с помощью масштабирования позволяет получать ценные данные о подпитке грунтовых вод. Эти данные могут быть использованы в задачах рационального управления водными ресурсами.
191
Время, дни •Супесчаные почвы
Рис. 5.Эвапотранспирация (без учета перехвата). Условные обозначения: а) разнотравные угодья, б) сосновые насаждения.
Финансирование. Работа выполнена в рамках государственного задания 122020100450-9 «Разработка новой методологии оптимального управления биоресурсами в агроландшафтах засушливой зоны РФ с использованием системно-динамического моделирования почвенно-гидрологических процессов, комплексной оценки влияния климатических изменений и антропогенных нагрузок на агробиологический потенциал и лесорастительные условия».
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Аверьянов С.Ф. 1949. Зависимость водопроницаемости почвогрунтов от содержания воздуха // Доклады АН
СССР. Т. 69. № 2. С. 142-144. Воронин А.Д. 1990. Энергетическая концепция физического состояния почв // Почвоведение. № 5. С. 7-19. Глобус А.М. 1987. Почвенно-гидравлическое обеспечение агроэкологических математических моделей. Л.: Гидрометиздат. 1987. 427 с.
Дмитриев Е.А. 2001. Понятие о неоднородности почв // Масштабные эффекты при исследовании почв: сб. ст.
М.: МГУ. С. 8-39. Качинский Н.А. 1979. Физика почвы. М.: Высшая школа. 357 с.
Кулик К.Н., Салугин А.Н. 2003. Марковские цепи дефляции почвенно-растительного покрова пастбищ Черных
земель // Российская сельскохозяйственная наука. № 5. С. 34-37. Кулик К.Н., Кулик А.К., Кулик Н.Ф. 2012. Водный баланс почв песчаных массивов (на примере Усть-
Кундрюченского массива) // Почвоведение. № 88. C. 846-854. Кулик Н.Ф. 1979. Водный режим песков аридной зоны. Л.: Гидрометеоиздат. 280 с.
Лихацевич А.П. 2013. Исследование гидрофизических свойств почвогрунтов // Вести национальной академии
наук. № 4. С. 40-45.
Манаенков А. С. 2018. Лесомелиорация арен засушливой зоны. Волгоград: ФНЦ агроэкологии РАН. 428 с.
Мелихова Е.В. 2016. Математическое моделирование процессов влагопереноса при капельном и внутрипочвенном орошении // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. № 1(41). С. 228-234.
Салугин А.Н. 2006. Динамическое моделирование деградационных процессов в агроэкологии: автореф. дис. на соиск. учен.степ. д-ра с.-х. наук: Волгоград, 2006. 40 с.
Салугин А.Н. 2015. Структурная модель водного баланса региона // Вестник ВолгГАСУ. № 33 (52). С. 216-223.
Салугин А.Н. 2017. Восстановление гидрофизических характеристик почв с помощью математического моделирования // Пути повышения эффективности орошаемого земледелия. № 66(2). С. 205-209.
Салугин А.Н. 2018. Применение основных гидрофизических характеристик для моделирования вертикального движения влаги в зоне аэрации // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональное образование. № 2(49). С. 58-65.
Салугин А.Н., Кулик А.К., Власенко М.В. 2017. Водопроницаемость ненасыщенных почвогрунтов аридной зоны // Российская сельскохозяйственная наука. № 1. С. 21 -24.
Светлищев Н.М. 1964. Водный и температурный режим почвогрунтов под культурами сосны Етеревского песчаного массива. Автореф. дис. ... канд. с.-х. наук. Волгоград. 23 с.
Смагин А.В. 2012. Теория и практика конструирования почв. М.: МГУ. 544 с.
Терлеев В.В., Нарбут М.А., Топаж А.Г., Ыиршель В. 2014. Моделирование гидрофизических свойств почвы как капиллярно-пористого тела и усовершенствование метода Муалема-Ван Генухтена: теория // Агрофизика. № 2(14). С. 35-44.
Терлеев ВВ., Дунаева Е.А., Гиневский Р.С., Лазарев В.А., Топаж А.Г. 2021. Почвенно-гидрофизическое информационное обеспечение прецизионного ирригационного земледелия // Таврический вестник аграрной науки. № 2(26). С. 244-260.
Турчин Т. Я., Турчина Т. А. 2005.Леса степного Придонья. Ростов-на-Дону: Изд-во Рост. ун-та. 240 с.
Шеин Е.В. 2005. Курс физики почв. М.: МГУ. 2005. 432 с.
Шеин Е.В. 2009. Гранулометрический состав почв: проблемы методов исследования, интерпретация результатов и классификаций // Почвоведение. № 3. С. 309-317.
Шеин Е.В. 2016. 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. № 83. С. 11-21.
Allan R., Pereira L., Smith M. 1998.Crop evapotranspiration. Guidelines for computing crop water requirements. Rome: FAO. P. 300.
Clapp, R.B., Hornberger G.M., Cosby B.J. 1983. Estimating spatial variability in soil moisture with a simplified dynamic model // Water Resour. Res. Vol. 19. P. 739-745.
Feddes, R.A., KowalikP.J., ZaradnyH. 1978. Simulation of Field Water Use and Crop Yield. New York: John Wiley & Sons. 188 p.
Gardner W.R. 1956. Representation of soil aggregate-size distribution by a logarithmic-normal distribution // Soil Sci. Soc. Am. Proc. Vol. 20. P. 151-153.
Green T.R., Constantz J.E., Freyberg D.L. 1996. Upscaled soil-water retention using van Genuchten's function // J. Hydrol. Eng. Vol. 1(3). P. 123-130.
Jury W.A., Russo D., Sposito G. 1987. The spatial variability of water and solute transport properties in unsaturated soil: II. Scaling models of water transport // Hilgardia Vol. 55(4). P. 33-56.
Kosugi, K. 1994. Three-parameter lognormal distribution model for soil water retention // Water Resour. Res. Vol. 30. P. 891-901.
Kosugi K. 1996. Lognormal distribution model for unsaturated soil hydraulic properties // Water Resour. Res. Vol. 32. P. 2697-2703.
Kosugi K., Hopmans J.W. 1998. Scaling water retention curves for soils with lognormal pore-size distribution // Soil Sci. Soc. Am. J. Vol. 62. P. 1496-1505.
Miller, E.E., Miller. R.D. 1956. Physical theory for capillary flow phenomena // J. Appl. Phys. Vol. 27. P. 324-332.
Nasta P., Romano N., Assouline S., Vrugt J. A., Hopmans J. W. 2013. Prediction of spatially variable unsaturated hydraulic conductivity using scaled particle-size distribution functions // Water Resour. Res. Vol. 49. P. 4219-4229.
Nimmo J.R. 1997. Modeling structural influences on soil water retention // Soil Sci. Soc. Am. J. Vol. 32. P. 2697-2703
Rassam D., Simunek J., Mallants D., van Genuchten M. Th. 2018. The HYDRUS-1D Software Package for Simulating the One-Dimensional Movement of Water, Heat, and Multiple Solutes in Variably-Saturated Media: Tutorial. Adelaide: CSIRO Land and Water. P. 183.
Russo D., Bresler E. 1980. Scaling soil hydraulic properties of a heterogeneous field // Soil Sci. Soc. Am. J. Vol. 44. P. 681-684.
Simunek J., van Genuchten M.Th., Sejna М. 2007. Development and Applications of the HYDRUS and STANMOD
Software Packages and Related Codes // Vadose Zone Journal. Vol. 7. P. 587-600. Simunek J., Sejna M., Saito H., Sakai M., van Genuchten M. Th. 2013. The Hydrus-1D Software Package for Simulating the Movement of Water, Heat, and Multiple Solutes in Variably Saturated Media, Version 4.17, HYDRUS Software Series 3. Riverside: Department of Environmental Sciences, University of California Riverside. P. 342. Van Genuchten, M.Th. 1980. A closed-form equation for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated soils //
Soil Sci. Soc. Am. J. Vol. 44. P. 892-898. Gardner W.R. 1956.Representation of soil aggregate-size distribution by a logarithmic-normal distribution. Soil Sci. Soc. Am. Proc. 20: Р. 151-153.
