CC BY
1МЕЛИОРАЦИЯ, ВОДНОЕ ХОЗЯЙСТВО И АГРОФИЗИКА
Научная статья УДК 556.164
doi: 10.31774/2712-9357-2024-14-4-193-211
Прогнозные статистические модели поверхностного стока
талых вод на склоне в Приазовской зоне Ростовской области
Иван Владимирович Батищев1, Изида Николаевна Ильинская2, Виктор Михайлович Игнатьев3
1 2 3Федеральный Ростовский аграрный научный центр, Рассвет, Российская Федерация [email protected], https://orcid.org/0009-0002-8743-6271 [email protected], https://orcid.org/0000-0002-7876-1622 [email protected], https://orcid.org/0000-0002-1795-9766
Аннотация. Цель: проведение статистического анализа взаимосвязи между рядом природных факторов и испарением снега, поверхностным стоком талых вод в период снеготаяния на склоне с черноземом обыкновенным в Ростовской области для различных агрофонов (озимая пшеница и зябь) за период 2008-2022 гг. Материалы и методы. Использованы методические рекомендации по учету поверхностного стока. Статистический анализ данных производился в среде пакетов MathCAD и Statistica. Значимость регрессионных уравнений определялась с помощью критерия Фишера. Результаты. Применение статистического анализа для обработки результатов многофакторных исследований позволило выявить влияние отдельных природных и антропогенных факторов на эрозионные процессы и их взаимодействие. Установлено, что на посевах озимой пшеницы величина поверхностного стока более всего зависит от суммы осадков (коэффициент корреляции r = 0,72...0,80), больше при отвальной обработке, а на зяби - от запасов воды в снеге (r = 0,40...0,45), также больше при отвальной обработке. Выводы. Представлены уравнения взаимосвязи факториальных и результативных показателей различных видов, позволяющие повысить точность прогноза величины поверхностного стока талых вод в севооборотах в зависимости от влияющих факторов при различных способах основной обработки почвы, в пределах применения полученных опытных данных, что дает возможность своевременно использовать приемы регулирования негативных эрозионных процессов. Полученные закономерности, отражающие влияние способов обработки почвы и агрофона на величину элементов водного баланса при снеготаянии, могут быть использованы для прогнозирования величины поверхностного стока талых вод и назначения противоэрозионных агротехнических мероприятий.
Ключевые слова: поверхностный сток, склон, талые воды, испарение снега, статистические модели
Для цитирования: Батищев И. В., Ильинская И. Н., Игнатьев В. М. Прогнозные статистические модели поверхностного стока талых вод на склоне в Приазовской зоне Ростовской области // Мелиорация и гидротехника. 2024. Т. 14, № 4. С. 193-211. https://doi.org/10.31774/2712-9357-2024-14-4-193-211.
LAND RECLAMATION, WATER MANAGEMENT AND AGROPHYSICS Original article
Predictive statistical models of surface melt water runoff on a slope in the Azov zone Rostov region
© Батищев И. В., Ильинская И. Н., Игнатьев В. М., 2024
Ivan V. Batishchev1, Isida N. Ilyinskaya2, Victor M. Ignatev3
1 2 3Federal Rostov Agricultural Research Centre, Rassvet, Russian Federation [email protected], https://orcid.org/0009-0002-8743-6271 [email protected], https://orcid.org/0000-0002-7876-1622 [email protected], https://orcid.org/0000-0002-1795-9766
Abstract. Purpose: to conduct a statistical analysis of the relationship between a number of natural factors and snow evaporation, melt water surface runoff during the snowmelt period on a slope with ordinary chernozem in Rostov region for various agricultural backgrounds (winter wheat and fallow) for the period 2008-2022. Materials and methods. Methodological recommendations for accounting for surface runoff were used. Statistical data analysis was performed using the MathCAD and Statistica packages. The significance of regression equations was determined using the Fisher criterion. Results. The use of statistical analysis to process the results of multifactorial studies made it possible to identify the influence of individual natural and anthropogenic factors on erosion processes and their interaction. It has been determined that the value of surface runoff on winter wheat crops depends most of all on the amount of precipitation (correlation coefficient r = 0.72...0.80), more with moldboard tillage, and on stubble plowing - on water reserves in snow (r = 0.40...0.45), also more with moldboard tillage. Conclusions. The equations of the relationship between factorial and resultant indicators of various types are presented, allowing to increase the accuracy of forecasting the surface melt water runoff value in crop rotations depending on the influencing factors with different methods of primary soil tillage, within the limits of the obtained experimental data use, which makes it possible to use methods for regulating negative erosion processes timely. The obtained regularities, reflecting the influence of soil cultivation methods and agricultural background on the value of water balance elements during snowmelt, can be used to predict the melt water surface runoff value and application of anti-erosion agrotech-nical measures.
Keywords: surface runoff, slope, melt water, snow evaporation, statistical models
For citation: Batishchev I. V., Ilyinskaya I. N., Ignatev V. M. Predictive statistical models of surface melt water runoff on a slope in the Azov zone Rostov region. Land Reclamation and Hydraulic Engineering. 2024;14(4):193-211. (In Russ.). https://doi.org/10.31774/ 2712-9357-2024-14-4-193-211.
Введение. Закономерности формирования поверхностного стока талых вод с сельскохозяйственных угодий интересовали многих российских и зарубежных ученых. В литературе имеются работы по изучению влияния природных факторов на сток талых вод, дана характеристика поверхностного стока талых вод с разных угодий за 50 лет [1, 2]. Однако эти факторы рассматриваются без учета их комплексного влияния, а результаты иногда бывают противоречивыми из-за использования разных методических подходов.
Многолетние комплексные исследования водной эрозии в результате весеннего стока в период интенсивного снеготаяния за 2008-2022 гг. проводили Е. В. Полуэктов и коллектив лаборатории адаптивно-ландшафт-
ного земледелия и защиты почв от эрозии ФГБНУ ФРАНЦ. В результате их выявлена тесная взаимосвязь между величиной испарения с поверхности снега, его интенсивностью и максимальной температурой воздуха, дефицитом его влажности, построены графики обеспеченности величины стока в севооборотах различных конструкций при отвальной и безотвальной обработке почвы [3, 4].
А. Т. Барабановым (ВНИАЛМИ) были обобщены и проанализированы многолетние собственные и литературные данные, характеризующие связь слоя стока талых вод с рыхлой и уплотненной пашни с запасами воды в снеге и почве (в слое 0-50 см) перед снеготаянием, глубиной ее промерзания и продолжительностью снеготаяния в условиях Нижнего Поволжья [5, 6].
Не меньший интерес представляют вопросы прогнозирования поверхностного стока талых вод, в т. ч. с черноземных и каштановых почв, для сельскохозяйственных угодий в лесостепной части бассейна Волги, которым посвятили свои научные труды Г. П. Сурмач [7] и А. Т. Барабанов, А. И. Петелько [8, 9].
В результате многолетних исследований российскими учеными была представлена трехмерная модель связи стока талых вод с запасами воды в почве и снеге на пахотных землях в лесостепной и степной зонах Восточно-Европейской равнины [10].
С целью прогнозирования поверхностного стока исследователи строили математические модели с привлечением опытных данных по основным влияющим факторам в их различных вариациях [11, 12]. Однако расчеты влажности почвы, основанные на косвенных показателях, значительно снижают точность прогноза. В то же время интерес представляют исследования И. Л. Калюжного, К. К. Павловой и С. А. Лаврова [13], посвященные изучению испарения снега в зависимости от физических факторов.
Е. В. Полуэктов и Г. Т. Балакай [14] на основе анализа показателей стока для условий обыкновенных черноземов Ростовской области устано-
вили взаимосвязь между величиной стока, смыва почвы и запасами воды в снеге, глубиной промерзания и водопроницаемостью почвы в период стока.
В Саратовском ГАУ исследована зависимость эрозии почв от стока, щелевания с мульчированием и лесных полос. Математическое моделирование процессов эрозии показало, что из сложных природно-антропогенных взаимодействий можно выделить главные существенные факторы: осадки, сток, коэффициент стока, агротехнические и лесомелиоративные противо-эрозионные приемы [15].
Из анализа проведенных ранее исследований [16] следует, что сток в основном зависит от снегозапасов, хотя в уравнениях учитывается и во-допоглотительная способность почвы, глубина промерзания и ее увлажнение, но эти показатели имеют очень большую вариабельность.
Следует отметить, что зарубежные исследования, проводимые в условиях Китая, Индии и Японии, касались в основном стока воды в процессе таяния ледников.
Имеющиеся в литературе результаты исследований, посвященных анализу связи стока талых вод с природными факторами [17], как методы его прогнозирования не позволяют в полной мере установить роль основных факторов, определяющих сток, прогнозировать и регулировать его, поскольку большинство авторов в качестве ведущих факторов, влияющих на формирование стока, принимали снегозапасы, глубину промерзания и влажность верхнего полуметрового слоя почвы, игнорируя величину атмосферных осадков, запасы воды в снеге и высоту снегового покрова.
Материалы и методы. Для проведения гидрологических исследований закладывались элементарные стоковые площадки по склону балки Большой Лог на посевах озимой пшеницы и на зяби, где проводили следующие наблюдения и определения: метеорологические показатели (температура воздуха, влажность воздуха, атмосферные осадки, температура почвы и др.), снегомерные съемки (высота снегового покрова, плотность сне-
га, запас воды в снеге, поверхностный сток талых вод, смыв почвы). Снегомерные маршруты проходили перпендикулярно направлениям полосы. Плотность снега на каждом угодье измерялась весовым снегомером ВС-43.
Натурные данные исследований получены по результатам многолетних наблюдений за высотой снегового покрова, атмосферными осадками и запасами воды в снеге на посевах озимой пшеницы и на зяби при отвальной и безотвальной чизельной обработках в лаборатории адаптивно-ландшафтного земледелия и защиты почв от эрозии ФГБНУ ФРАНЦ. Построение корреляционных матриц, выведение регрессионных уравнений и построение их графиков проводились в среде пакетов Statistica1 и MathCAD2. Значимость регрессионных уравнений определялась с помощью критерия Фишера.
Результаты и обсуждение. По данным наблюдений за 2008-2022 гг., в которые формировался поверхностный сток талых вод, выведены статистические зависимости одного из главных элементов водного баланса - испарения - от температуры воздуха и дефицита его влажности. Корреляционная матрица взаимосвязи между параметрами, определяющими испарение с поверхности снега, показала, что наиболее сильная взаимосвязь наблюдается между испарением и дефицитом влажности воздуха [4] (корреляция 0,762) (таблица 1).
Таблица 1 - Корреляционная матрица взаимосвязи между испарением снега (Есн) и температурой (t), дефицитом влажности воздуха (d)
Table 1 - Correlation matrix of the relationship between snow evaporation
(Esn) and temperature (t), air humidity deficit (d)
Показатель Есн t d
Есн, мм 1 0,680 0,762
t, °С 1 0,370
d, гПа 1
боровиков В. Statistica. Искусство анализа данных на компьютере. СПб.: Питер, 2001. 656 с.
2Волосухин В. А., Игнатьев В. М., Дашкова И. А. Статистическая обработка данных в МаШСАО: учеб. пособие. Новочеркасск: НГМА, 2001. 82 с.
Ниже представлены статистические зависимости для факторов (таблица 2).
Таблица 2 - Испарение снега (Е'сн) в зависимости от температуры (f) и дефицита влажности воздуха (d)
Table 2 - Snow evaporation (Esn) depending on temperature (t) and air humidity deficit (d)
№ зависимости Зависимость Вид зависимости r R2 Предел применения
1 Есн = -2,65739 + 4,46436 d + + 0,94245 t Линейная 0,874 0,765 d = 0,48... 1,81 гПа; t = 2,0... 6,61 °С
2 Есн = 4,451d + 0,942 t - 2,647 Линейная 0,874 0,764
3 Есн = -7,23 + 3,1235 d + + 3,84343t + 0,24417 d -- 0,32344t Параболическая 0,885 0,785
4 Есн = 10,5712 + 10,9d -7,92781-1 - 6,5388 d + + 0,4789t + 3,03568 dt Параболиче- ски-мультип- ликативная 0,902 0,813
5 Есн = 0,8953 + 0,6516d -- 0,3878 t + 1,27979 dt Мультипликативная 0,888 0,789
В меньшей степени связаны испарение и температура (корреляция 0,680). Самая слабая взаимосвязь выявлена между дефицитом влажности и температурой воздуха (корреляция 0,37). Если коэффициент корреляции между независимыми переменными превышает по модулю 0,8, то данное явление называется мультиколлинеарностью, при которой одну из переменных можно исключить из уравнения регрессии [17].
Из таблицы 2 выбирается зависимость с наивысшим множественным коэффициентом корреляции (г) и коэффициентом детерминации ^2), которую рекомендуется использовать в расчетах Еш в указанных пределах применения. В данном случае это одна из лучших зависимостей -параболически-мультипликативная зависимость (4). В то же время остальные виды зависимостей также обеспечивают достаточно высокую сходимость опытных и расчетных данных = 0,764...0,813), что позволяет их использовать в практических расчетах (рисунок 1).
rn
l~l > 10
■ < 10 ■ <8 П <6
□ <4
Ш<2
Рисунок 1 - График параболической зависимости (3),
иллюстрирующей связь испарения снега (Есн) с температурой (t) и дефицитом влажности воздуха (d)
Figure 1 - Graph of parabolic dependence (3) illustrating the relationship between snow evaporation (Esn) and temperature (t) and air humidity deficit (d)
Статистические модели являются результатом исследований на базе опытных данных, анализа и обобщения фондовой информации, полученной из литературных источников, а также обоснования процесса испарения снега перед снеготаянием и поверхностного стока талых вод.
На основе корреляционно-регрессионного анализа результатов исследований в годы, когда сток формировался, построены модели формирования стока в зависимости от способа основной обработки почвы на разных агрономических фонах.
Рассмотрим взаимосвязи между параметрами поверхностного стока талых вод на посевах озимой пшеницы. Здесь также анализу предшествует построение корреляционной матрицы (таблица 3).
Чизельная обработка. Самая тесная взаимосвязь наблюдается между осадками и стоком (корреляция 0,722). Меньшее значение корреляции установлено между запасами воды в снеге и высотой снегового покрова
(0,601). Еще ниже прослеживается теснота связи между стоком и запасами
воды в снеге (0,396). Самая сильная отрицательная взаимосвязь отмечена
между высотой снегового покрова и осадками (-0,731). Меньшее значение
отрицательной корреляции отмечено между высотой снега и стоком
(-0,417). Самая слабая отрицательная взаимосвязь установлена между
осадками и запасами воды в снеге (-0,029).
Таблица 3 - Корреляционная матрица взаимосвязи между
параметрами поверхностного стока на посевах озимой пшеницы при чизельной и отвальной обработках
Table 3 - Correlation matrix of the relationship between the parameters of surface runoff on winter wheat crops with chisel and moldboard tillage
Показатель s o h z
Чизельная обработка
s, мм 1 0,722 -0,417 0,396
o, мм 1 -0,731 -0,029
h, см 1 0,601
z, мм 1
Отвальная обработка
s, мм 1 0,797 0,525 -0,357
o, мм 1 0,381 0,531
h, см 1 0,521
z, мм 1
Условные обозначения: ^ - сток, о - осадки, г - запасы воды в снеге, h - высота снегового покрова.
Отвальная обработка. Здесь также отмечена самая сильная взаимосвязь между стоком и осадками (0,797). Затем идет взаимосвязь между осадками и запасами воды в снеге (0,531). Немного меньше корреляция между стоком и высотой снегового покрова (0,525). Еще меньше значение корреляции у взаимосвязи между высотой снега и запасами воды в снеге (0,521). Затем идет взаимосвязь между осадками и высотой снегового покрова (0,381). Самая слабая отрицательная связь выявлена между стоком и запасами воды (-0,357).
Ниже представлены статистические зависимости между вышеуказанными факторами (таблица 4).
Таблица 4 - Характеристика зависимостей поверхностного стока воды от изучаемых параметров на посевах озимой пшеницы при различных способах обработки почвы на склоне
Table 4 - Characteristics of the dependencies of surface water runoff
on the studied parameters on winter wheat crops with different methods of soil tillage on a slope
№ зависимости Зависимость Вид зависимости r R2 Предел применения
Чизельная обработка
6 ^ = -1,7662 + 0,00656 о -- 1,407-й + 0,788т Линейная 0,910 0,825 o = 9,8... 38,6 мм; z = 24,5... 48,4 мм; й = 9,2... 21,1 см
7 ^ = -0,1745 o + 1,0294т + + 388,379/й - 59,393 Линейно-обратная 0,936 0,876
8 ^ = -5,2498 + 0,6177o + + 0,33134-й Линейная 0,740 0,547
9 ^ = -12,0577 + 0,5058 o + + 0,327т Линейная 0,834 0,695
10 ^ = -1,62663 - 1,42178-й + + 0,7927т Линейная 0,909 0,828
Отвальная обработка
11 ^ = -14,13ln(o) + 2,3535-z + + 579,5/й - 91,0544 Логарифмическая 0,989 0,978 o = 9,8... 38,6 мм; z = 21,3... 47,9 мм; й = 9,1... 20,3 см
12 ^ = 8,3701 + 0,51o - 0,100534-й Линейная 0,799 0,636
13 ^ = 2,7515 + 0,122837т + + 0,475911 o Линейная 0,806 0,650
14 ^ = 1,08182 - 1,39971т + + 0,8465-й Линейная 0,906 0,822
Из анализа полученных зависимостей (6)-(10) выявлено, что при чизельной обработке все зависимости имеют высокие коэффициенты множественной корреляции (0,740-0,936) и коэффициенты детерминации (0,547-0,876). Преимущество у линейно-обратной функции (7), зависящей от трех параметров, ее и рекомендуется использовать в расчетах величины стока. Остальные, линейные, функции с различными сочетаниями двух параметров представлены ниже, и лучшая из них - зависимость от осадков и запасов воды в снеге - приведена на рисунке 2.
При отвальной обработке наиболее тесная взаимосвязь (0,989) отмечена в логарифмической зависимости с тремя параметрами, однако и зависящие от двух параметров имеют высокие коэффициенты множественной
корреляции (0,799-0,906) и коэффициенты детерминации (0,636-0,822). Здесь также рекомендуется использовать в расчетах график линейной функции от двух параметров, например, представленный на рисунке 3.
Рисунок 2 - График линейной зависимости (9) величины поверхностного стока талых вод (S) от осадков (о) и запасов воды в снеге (z) на озимой пшенице при чизельной обработке почвы
Figure 2 - Graph of the linear dependence (9) of the melt water surface runoff value (S) on precipitation (o) and water reserves
На зяби анализ взаимосвязи между параметрами поверхностного стока талых вод показал несколько иной характер влияния исследуемых параметров на результативный фактор (таблица 5). Из анализа данных таблицы 5 следует, что на зяби как при чизельной, так и при отвальной обработке нет выраженной связи с количеством атмосферных осадков. Наблюдается слабая связь между величиной стока и запасами воды в снеге при чизельной обработке (0,398) и незначительно выше при отвальной (0,448). Далее при чизельной обработке на зяби наблюдается высокая положительная связь между высотой снегового покрова и запасами воды в снеге (0,641), между осадками и влагозапасами в снеге (-0,337).
Г~1 >20 ■ < 18 О <13
О <8
■ <3
in snow (z) on winter wheat with chisel tillage
□ < 27
0 < 23
□ < 19
□ < 15
1 I < 11
□ < 7
Рисунок 3 - График линейной зависимости (12) величины поверхностного стока талых вод (S) от высоты снегового покрова (h) и осадков (о) на озимой пшенице при отвальной обработке почвы
Figure 3 - Graph of the linear dependence (12) of the melt water surface runoff value (S) on the snow cover height (h) and precipitation (o) on winter wheat during moldboard tillage
Таблица 5 - Корреляционная матрица взаимосвязи между параметрами поверхностного стока на зяби при чизельной и отвальной обработках почвы
Table 5 - Correlation matrix of the relationship between the parameters
of surface runoff on fallow land with chisel and moldboard tillage
Показатель S h z o
Чизельная обработка
S, мм 1 0,239 -0,398 -0,081
h, см - 1 0,641 -0,143
z, мм - - 1 -0,337
o, мм - - - 1
Отвальная обработка
S, мм 1 -0,310 -0,448 0,081
h, см - 1 0,784 -0,199
z, мм - - 1 -0,360
o, мм - - - 1
Примечание - Обозначения те же, что и в таблице 3.
При отвальной обработке почвы отмечается такая же тенденция: наивысшая степень взаимосвязи выявлена между высотой снегового покрова и запасами воды в снеге (0,784), между осадками и влагозапасами в снеге (-0,360).
При сравнении тесноты связи между факторами, в зависимости от способа основной обработки почвы на зяби, выявлено, что величина поверхностного стока талых вод примерно в равной степени слабо зависит от высоты снегового покрова и от запасов воды в снеге и мало зависит от осадков. В то же время все три фактора в комплексе способствуют повышению тесноты взаимосвязи. На основании полученных данных выведены статистические зависимости для вышеуказанных факторов (таблица 6).
Таблица 6 - Характеристика зависимостей поверхностного стока воды от изучаемых параметров на зяби при различных способах обработки почвы на склоне
Table 6 - Characteristics of the dependencies of surface water runoff
on the studied parameters in fallow land with different methods of soil tillage on a slope
№ зависимости Зависимость Вид зависимости r R2 Предел применения
1 2 3 4 5 6
Чизельная обработка
15 ^ = 0,05335-й - 0,16т - 0,26o + + 26,1308 Линейная 0,676 0,457 o = 7,0... 55,0 мм; z = 0,9... 64,7 мм; й = 5,8... 25,7 см
16 ^ = -0,64648-o + 0,00641 o2 - 0,155 т + + 0,05223-й + 31,4132 Параболическая 0,696 0,485
17 ^ = -0,07663-o - 0,1687т - 0,2117-й -- 0,0027-от + 0,00872тй + + 0,00646 ой + 0,000913 z2 + 12,751 Мультипликативная 0,999 0,999
18 ^ = 27,6138 - 0,215-o - 0,4286-й Линейная 0,620 0,363
19 ^ = -54,066 + 5,1874-o + 3,5613z -- 0,0498 z2 - 0,0928 o2 Параболическая 0,841 0,707
Отвальная обработка
20 ^ = -0,00446-o2 + 0,37563 o + + 0,0007793 т2 - 0,6734т + 0,0074-й2 + + 5,8517-й + 50,538 Параболическая 0,970 0,941 o = 7,0... 55,0 мм; z = 0,8... 53,8 мм; й = 5,2... 21,0 см
Продолжение таблицы 6 Table 6 continued
1 2 3 4 5 6
21 ^ = -25,9081 + 2,612o + 3,9532 h + + 0,9402 z - 0,0204 o2 - 0,1889 h2 -- 0,0606 z2 - 0,1347 oh + 0,1509 hz Параболи-чески-му-льтиплика-тивная 0,999 0,999
22 ^ = 17,88923 - 0,01798 o + 0,35915 h -- 0,18634 Линейная 0,762 0,581 o = 7,0... 55,0 мм; z = 0,8... 53,8 мм; h = 5,2... 21,0 см
23 ^ = 28,617 - 0,1609 o - 0,2529 z Линейная 0,655 0,429
24 ^ = 17,2627 + 0,3674 h - 0,1819z Линейная 0,758 0,575
25 ^ = 16,85003 + 0,02563 o + 0,07034 h Линейная 0,671 0,450
26 ^ = 33,1635 + 0,878 o - 4,466 h -- 0,0127o2 + 0,1593 h2 Параболическая 0,750 0,562
27 ^ = 54,1469 - 5,3063 h - 0,74986 z + + 0,20471-h2 + 0,00874 z2 Параболическая 0,936 0,876
28 ^ = 18,23806 + 0,5383 o - 0,8274 z -- 0,00848 o2 + 0,01344 z2 Параболическая 0,768 0,590
Из анализа полученных зависимостей (15)-(17) выявлено, что при чизельной обработке зависимости стока от трех факторов имеют коэффициенты корреляции в пределах 0,676-0,999 с максимальным значением у мультипликативной зависимости.
При этом коэффициенты детерминации составили 0,457-0,999. Из других зависимостей, от двух факторов, наилучшей является параболическая зависимость (19) с высоким коэффициентом корреляции (0,841). Однако график линейной зависимости величины поверхностного стока талых вод от высоты снегового покрова и количества атмосферных осадков на зяби позволяет с достаточной точностью определить искомый показатель (рисунок 4).
При отвальной обработке зависимости от трех параметров (20), (21) имеют высокие коэффициенты множественной корреляции (0,970-0,999) и коэффициенты детерминации (0,941-0,999) с преимуществом у параболически-мультипликативной функции (21), которую и рекомендуется использовать в расчетах величины стока.
Остальные функции (22)-(28) с различными сочетаниями двух параметров представлены там же, в таблице 6, и одна из них - линейная (25), отражающая зависимость от высоты снегового покрова и осадков, с коэффициентом корреляции 0,67, проиллюстрирована рисунком 5.
> 18
< 17,25
< 16,25
< 15,25
< 14,25
< 13,25
Рисунок 4 - График линейной зависимости (18) величины поверхностного стока талых вод (*S) от высоты снегового покрова (It) и атмосферных осадков (о) на зяби при чизельной обработке почвы
Figure 4 - Graph of the linear dependence (18)
of the melt water surface runoff value (S) on the snow cover height (It) and atmospheric precipitation (o) on stubble during chisel tillage
Рисунок 5 - График линейной зависимости (25) вели- ~ ^
чины поверхностного стока талых вод (*S) от высоты ^ Р
снегового покрова (Л) и атмосферных осадков (о) о §
на зяби при отвальной обработке почвы ^ к>
^ ¡и!
Figure 5 - Graph of the linear dependence (25) ^
of the melt water surface runoff value (S) у
on the snow cover height {It) and atmospheric precipita- ^ tion (o) on fallow land during moldboard tillage
Уровень значимости (погрешность) уравнений, приведенных в таблицах 2, 4 и 6, по критерию Фишера не превышает 10 %.
Выводы. В результате исследований выявлено, что испарение снега в период снеготаяния в большей степени определяет дефицит влажности воздуха, нежели температура воздуха.
При сравнении тесноты связи между факторами в зависимости от аг-рофона выявлено, что на посевах озимой пшеницы величина поверхностного стока талых вод более всего зависит от суммы осадков, больше при отвальной обработке, а на зяби - от запасов воды в снеге, также больше при отвальной обработке.
Установлено, что на посевах озимой пшеницы наибольшее влияние на формирование поверхностного стока талых вод оказывает количество атмосферных осадков с коэффициентами корреляции 0,722 при чизельной и 0,797 при отвальной обработке почвы, это подтверждается линейно-обратной и логарифмической функциями при участии всего комплекса изучаемых факторов.
На зяби выявлено, что величина поверхностного стока талых вод примерно в равной степени слабо зависит от высоты снегового покрова и от запасов воды в снеге и мало зависит от осадков. На зяби превалирует зависимость величины стока от запасов воды в снеге с коэффициентами корреляции 0,398 при чизельной и 0,448 при отвальной обработке. В то же время все три фактора в комплексе способствуют повышению тесноты взаимосвязи между показателями стока и определяющими его факторами.
Предложенные уравнения взаимосвязи между факториальными и результативными показателями различных видов позволяют повысить точность прогноза величины поверхностного стока талых вод в севооборотах в зависимости от влияющих факторов при различных способах основной обработки почвы в пределах применения полученных опытных данных, что обеспечит своевременное использование приемов регулирования нега-
тивных эрозионных процессов. Полученные закономерности влияния способов обработки почвы и агрофона на величину элементов водного баланса при снеготаянии могут быть использованы для прогнозирования величины поверхностного стока талых вод и назначения противоэрозионных агротехнических мероприятий.
Список источников
1. Барабанов А. Т. Закономерности формирования поверхностного стока талых вод, его прогноз и регулирование // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2012. № 1(33). С. 65-68. EDN: OYEEWB.
2. Петелько А. И., Панов В. И. Характеристика поверхностного стока талых вод с разных угодий за 50 лет // Вестник АПК Ставрополья. 2014. № 4(16). С. 155-162. EDN: THKTAJ.
3. Комплексные исследования состояния и почвозащитные мероприятия на аг-роландшафтах / Е. В. Полуэктов, О. А. Игнатюк, Г. Т. Балакай, Н. И. Балакай // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации [Электронный ресурс]. 2013. № 4(12). C. 67-80. URL: https:rosniipm-sm.m/article?n=657 (дата обращения: 17.06.2024). EDN: RELQXD.
4. Особенности формирования поверхностного стока талых вод на черноземах обыкновенных / И. Н. Ильинская, Е. В. Полуэктов, Э. А. Гаевая, С. А. Тарадин, И. В. Ба-тищев // Земледелие. 2023. № 6. С. 13-18. DOI: 10.24412/0044-3913-2023-6-13-18. EDN: TQMBVQ.
5. Барабанов А. Т. Роль снегозапасов в формировании поверхностного стока талых вод на сельскохозяйственных землях лесостепной зоны Русской равнины // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2020. № 3(59). С. 34-45. DOI: 10.32786/2071-9485-2020-03-03. EDN: VRCPHS.
6. Барабанов А. Т. Особенности формирования современного весеннего склонового стока на пахотных землях Нижнего Поволжья // Вестник Московского университета. Серия 5. География. 2021. № 6. С. 77-86. EDN: VQBXBM.
7. Сурмач Г. П., Ломакин М. М., Шестакова А. П. Прогнозирование стока талых вод // Земледелие. 1989. № 4. С. 29-31.
8. Барабанов А. Т., Петелько А. И. Прогнозирование поверхностного стока талых вод с сельскохозяйственных угодий в лесостепной части бассейна Волги // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2018. № 4(52). С. 43-49. DOI: 10.32786/2071-9485-2018-04-5. EDN: YXTVUT.
9. Барабанов А. Т. Научные основы и методика прогнозирования поверхностного стока талых вод на водосборах бассейнов рек Волги и Дона. Перераб. и доп. изд. Волгоград: ФНЦ агроэкологии РАН, 2021. 92 с. EDN: SWJOGO.
10. Surface runoff and snowmelt infiltration into the soil on plowlands in the forest-steppe and steppe zones of the east European Plain / A. T. Barabanov, S. V. Dolgov, N. I. Koronkevich, V. I. Panov, A. I. Petelko // Eurasian Soil Science. 2018. Vol. 51, № 1. P. 66-72. DOI: 10.1134/S1064229318010039. EDN: XXVMAH.
11. Барабанов А. Т. Эрозионно-гидрологическая оценка взаимодействия природных и антропогенных факторов формирования поверхностного стока талых вод и адап-
тивно-ландшафтное земледелие. Волгоград: ФНЦ агроэкологии РАН, 2017. 188 с. EDN: LMCWKN.
12. Демидов В. В. Закономерности формирования эрозионных процессов при снеготаянии в лесостепной зоне центральной России: теория и экспериментальные исследования: монография. Новосибирск: Центр развития науч. сотрудничества, 2016. 62 с. EDN: VLTBCP.
13. Калюжный И. Л., Павлова К. К., Лавров С. А. Физическое моделирование процессов миграции влаги при промерзании почв // Метеорология и гидрология. 1984. № 1. С. 71-85.
14. Полуэктов Е. В., Балакай Г. Т. Эрозионные процессы при стоке талых вод на юге европейской части России // Мелиорация и гидротехника [Электронный ресурс]. 2023. Т. 13, № 1. С. 1-18. URL: https:rosniipm-sm.ru/article?n=1337 (дата обращения: 17.06.2024). DOI: 10.31774/2712-9357-2023-13-1-1-18. EDN: CSYGMP.
15. Моделирование процессов противоэрозионного земледелия и агролесомелиорации / А. В. Панфилов, П. Н. Проездов, А. В. Розанов, А. В. Карпушкин // Аграрный научный журнал. 2017. № 9. С. 19-23. EDN: ZHTGKH.
16. Барабанов А. Т., Панов В. И. К вопросу о прогнозе поверхностного стока талых вод в лесостепной и степной зонах // Аридные экосистемы. 2012. Т. 18, № 4(53). С. 22-27. EDN: PONQRJ.
17. Барабанов А. Т. Теоретические основы противоэрозионного обустройства сельскохозяйственных земель // Научный вестник ГОУ ЛНР «Луганский национальный аграрный университет». 2020. № 9. С. 9-19.
References
1. Barabanov A.T., 2012. Zakonomernosti formirovaniya poverkhnostnogo sloya talykh vod, ego prognoz i regulirovanie [Patterns of formation of the surface melt water run-off, its forecast and regulation]. Izvestiya Orenburgskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Bulletin of Orenburg State Agrarian University], no. 1(33), pp. 65-68, EDN: OYEEWB. (In Russian).
2. Petelko A.I., Panov V.I., 2014. Kharakteristika poverkhnostnogo stoka talykh vod s raznykh ugodiy za 50 let [Characteristics of surface melt water runoff from different lands over 50 years]. Vestnik APK Stavropol'ya [Bulletin of the AIC of Stavropol], no. 4(16), pp. 155-162, EDN: THKTAJ. (In Russian).
3. Poluektov E.V., Ignatyuk O.A., Balakay G.T., Balakay N.I., 2013. [Comprehensive studies of the state and soil protection measures in agricultural landscapes]. Nauchnyy zhurnal Rossiyskogo NII problem melioratsii, no. 4(12), pp. 67-80, available: https:rosniipm-sm.ru/ article?n=657 [accessed 17.06.2024], EDN: RELQXD. (In Russian).
4. Ilyinskaya I.N., Poluektov E.V., Gaevaya E.A., Taradin S.A., Batishchev I.V., 2023. Osobennosti formirovaniya poverkhnostnogo stoka talykh vod na chernozemakh obykno-vennykh [Features of the formation of surface snowmelt runoff on ordinary chernozems]. Zemledelie [Agriculture], no. 6, pp. 13-18, DOI: 10.24412/0044-3913-2023-6-13-18, EDN: TQMBVQ. (In Russian).
5. Barabanov A.T., 2020. Rol' snegozapasov v formirovanii poverkhnostnogo stoka talykh vod na sel'skokhozyaystvennykh zemlyakh lesostepnoy zony Russkoy ravniny [The role of snow reserves in the formation of surface runoff of melt water on agricultural lands of the forest-steppe zone of the Russian Plain]. Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kom-pleksa: nauka i vysshee professional'noe obrazovanie [Proceedings of the Lower Volga Agro-University Complex: Science and Higher Education], no. 3(59), pp. 34-45, DOI: 10.32786/ 2071-9485-2020-03-03, EDN: VRCPHS. (In Russian).
6. Barabanov A.T., 2021. Osobennosti formirovaniya sovremennogo vesennego sklo-
novogo stoka na pakhotnykh zemlyakh Nizhnego Povolzh'ya [Features of the formation of modern spring slope runoff on arable lands of the Lower Volga region]. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 5. Geografiya [Bulletin of Moscow University. Series 5. Geography], no. 6, pp. 77-86, EDN: VQBXBM. (In Russian).
7. Surmach G.P., Lomakin M.M., Shestakova A.P., 1989. Prognozirovanie stoka talykh vod[Forecasting melt water runoff]. Zemledelie [Agriculture], no. 4, pp. 29-31. (In Russian).
8. Barabanov A.T., Petelko A.I., 2018. Prognozirovaniepoverkhnostnogo stoka talykh vod s sel'skokhozyaystvennykh ugodiy v lesostepnoy chasti basseyna Volgi [Forecasting of surface run-off of melt-water from agricultural lands in the forest-steppe part of the Volga basin]. Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee professinal'noe obrazovanie [Proceedings of the Lower Volga Agro-University Complex: Science and Higher Education], no. 4(52), pp. 43-49, DOI: 10.32786/2071-9485-2018-04-5, EDN: YXTVUT. (In Russian).
9. Barabanov A.T., 2021. Nauchnye osnovy i metodika prognozirovaniya poverkhnostnogo stoka talykh vod na vodosborakh basseynov rek Volgi i Dona [Scientific Basis and Methodology for Forecasting Surface Runoff of Melt Water in the Volga and Don Basins]. Rev. and add. ed. Volgograd, Federal Scientific Center of Agroecology, Russian Academy of Sciences, 92 p., EDN: SWJOGO. (In Russian).
10. Barabanov A.T., Dolgov S.V., Koronkevich N.I., Panov V.I., Petelko A.I., 2018. Surface runoff and snowmelt infiltration into the soil on plowlands in the forest-steppe and steppe zones of the east European Plain. Eurasian Soil Science, vol. 51, no. 1, pp. 66-72, DOI: 10.1134/S1064229318010039, EDN: XXVMAH.
11. Barabanov A.T., 2017. Erozionno-gidrologicheskaya otsenka vzaimodeystviyapri-rodnykh i antropogennykh faktorov formirovaniya poverkhnostnogo stoka talykh vod i adap-tivno-landshaftnoe zemledelie [Erosion-Hydrologic Assessment of Interaction of Natural and Anthropogenic Factors of Formation of Melt Water Surface Runoff and Adaptive Landscape Farming.]. Volgograd, FNC Agroecology RAS, 188 p., EDN: LMCWKN. (In Russian).
12. Demidov V.V., 2016. Zakonomernosti formirovaniya erozionnykh protsessov pri snegotayanii v lesostepnoy zone tsentral'noy Rossii: teoriya i eksperimental'nye issledovani-ya: monografiya [Patterns of Formation of Erosion Processes During Snowmelt in the Forest-Steppe Zone of Central Russia: Theory and Experimental Studies: monograph]. Novosibirsk, Center for the Development of Scientific Cooperation, 62 p., EDN: VLTBCP. (In Russian).
13. Kalyuzhny I.L., Pavlova K.K., Lavrov S.A., 1984. Fizicheskoe modelirovanie protsessov migratsii vlagi pri promerzanii pochv [Physical modeling of moisture migration processes during soil freezing]. Meteorologiya i gidrologiya [Meteorology and Hydrology], no. 1, pp. 71-85. (In Russian).
14. Poluektov E.V., Balakay G.T., 2023. [Erosion processes during the meltwater runoff in the south of the European part of Russia]. Melioratsiya i gidrotekhnika, vol. 13, no. 1, pp. 1-18, available: https:rosniipm-sm.ru/article?n=1337 [accessed 17.06.2024], DOI: 10.31774/27129357-2023-13-1-1-18, EDN: CSYGMP. (In Russian).
15. Panfilov A.V., Proezdov P.N., Rozanov A.V., Karpushkin A.V., 2017. Modelirovanie protsessov protivoerozionnogo zemledeliya i agrolesomelioratsii [Modeling of processes of erosion control of agriculture and agroforestry]. Agrarnyy nauchnyy zhurnal [Agrarian Scientific Journal], no. 9, pp. 19-23, EDN: ZHTGKH. (In Russian).
16. Barabanov A.T., Panov V.I., 2012. K voprosu o prognoze poverkhnostnogo stoka talykh vod v lesostepnoy i stepnoy zonakh [On the issue of forecasting surface runoff of melt water in the forest-steppe and steppe zones]. Aridnye ekosistemy [Arid Ecosystems], vol. 18, no. 4(53), pp. 22-27, EDN: PONQRJ. (In Russian).
17. Barabanov A.T., 2020. Teoreticheskie osnovy protivoerozionnogo obustroystva sel'skokhozyaystvennykh zemel' [Theoretical bases of anti erosion development of agricultural
lands]. Nauchnyy vestnik GOULNR «Luganskiy natsional'nyy agrarnyy universitet» [Scientific Bulletin of the State Educational Institution of the LPR "Luhansk National Agrarian University"], no. 9, pp. 9-19. (In Russian).
Информация об авторах
И. В. Батищев - младший научный сотрудник, Федеральный Ростовский аграрный научный центр, Рассвет, Российская Федерация, [email protected], AuthorlD: 1047740, ORCID: 0009-0002-8743-6271;
И. Н. Ильинская - главный научный сотрудник, доктор сельскохозяйственных наук, Федеральный Ростовский аграрный научный центр, Рассвет, Российская Федерация, [email protected], AuthorlD: 331396, ORCID: 0000-0002-7876-1622;
В. М. Игнатьев - кандидат технических наук, Федеральный Ростовский аграрный научный центр, Рассвет, Российская Федерация, [email protected], AuthorlD: 677793, ORCID: 0000-0002-1795-9766.
Information about the authors
I. V. Batishchev - Junior Researcher, Federal Rostov Agricultural Research Centre, Rassvet, Russian Federation, [email protected], AuthorID: 1047740, ORCID: 0009-0002-8743-6271; I. N. Ilyinskaya - Chief Researcher, Doctor of Agricultural Sciences, Federal Rostov Agricultural Research Centre, Rassvet, Russian Federation, [email protected], AuthorID: 331396, ORCID: 0000-0002-7876-1622;
V. M. Ignatev - Candidate of Technical Sciences, Federal Rostov Agricultural Research Centre, Rassvet, Russian Federation, [email protected], AuthorID: 677793, ORCID: 00000002-1795-9766.
Вклад авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации. Все авторы в равной степени несут ответственность за нарушения в сфере этики научных публикаций.
Contribution of the authors: the authors contributed equally to this article. All authors are equally responsible for ethical violations in scientific publications.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. The authors declare no conflicts of interests.
Статья поступила в редакцию 04.09.2024; одобрена после рецензирования 07.11.2024; принята к публикации 15.11.2024.
The article was submitted 04.09.2024; approved after reviewing 07.11.2024; accepted for publication 15.11.2024.
