CC BY
36
10. Shpakov, A. S. Osnovnye parametry kormovyh sevooborotov dlya central'nogo ]konomicheskogo rajona [Tekst]/A. S. Shpakov, N. V. Grishina, N. Yu. Krasavina// Sevooborot v sovremennom zemledelii. - M.: Izd. MSXA, 2004. - S. 206-212.
11. Bennett Amanda J., Bending Gary D., Chandler Davia, Hilton Sally, Mills Peter. Metting the clemand for crop production: The challenge of yield decline in crops grown in short rotations. Biol. Rev. 2012. 87, №1, 52-71.
Е-mail [email protected]
УДК 631.432.3
СИСТЕМНАЯ ДИНАМИКА В ИМИТАЦИОННОМ МОДЕЛИРОВАНИИ ВОДНОГО РЕЖИМА ОРОШЕНИЯ
SYSTEM DYNAMICS IN SIMULATION OF THE WATER REGIME OF IRRIGATION
А.Н. Салугин, кандидат физико-математических наук, доктор сельскохозяйственных наук В.И. Петров, академик РАН, доктор сельскохозяйственных наук
A. N. Salugin, V.I. Petrov
ФГБНУ «Федеральный научный центр агроэкологии, комплексных мелиораций и защитного лесоразведения Российской академии наук», г. Волгоград
Federal Research Centre ofAgroecology, amelioration and protective afforestation RAS, Volgograd
Системная динамика как метод имитационного моделирования используется при исследовании динамики водного баланса в оросительных системах. Вначале была разработана структурная модель в виде ориентированного графа: грунтовые воды - зона аэрации - атмосфера. На ее основе с помощью концепции системной динамики пакета AnyLogic создана имитационная модель передвижения воды при ирригации. В моделировании использовались балансовые соотношения и гидрофизические параметры почв различного состава. Транспирация, испарение и дождевые осадки являлись динамическими переменными. Параметры модели в виде констант отражают физическое состояние среды в пространственно-временных координатах. Модель упрощена с целью выявления основных факторов динамики водного баланса, а также в связи с началом освоения данной парадигмы как метода исследования. Учитывая модульность и объектно-ориентированную направленность системной динамики этого пакета, планируется освоение и развитие имитационного моделирования для задач агроэкологии. Сюда следует отнести проблемы опустынивания в виде деградации почв, эрозионные процессы на склонах и оврагообразование, развитие и устойчивость почвенно-растительных систем, сукцессионные процессы и т.д.
System dynamics as a method of imitating modeling is used to study the dynamics of water BA-lance in irrigation systems. Initially they developed a structural model as a directed graph of the system: the groundwater - zone of aeration - the atmosphere. On its basis with the help of the concept of System dynamics AnyLogic created a simulation model of movement of water in irrigation. The model used balance sheet ratios and hydrophysical parameters of soils of different composition. Transpiration, evaporation and rainfall are considered as dynamic variables. The model parameters as constants reflect the physical state of the environment in the space-time scale. The model was simplified with the aim of specifying the main factors of the dynamics of water balance, as well as in connection with the early development of this paradigm as a method of research. Given the modularity and object-orientation of system dynamics in this package, the planned exploration and development of simulation for Agroecology. This should include the problem of desertification in the form of soil degradation, erosion processes on the slopes and gully formation along Razvitie and sustainability of soil-plant systems, successional processes, etc.
Ключевые слова: водный баланс, системная динамика, влагоперенос, зона аэрации, имитационная модель, гидрофизические свойства почв, транспирация и испарение.
Key words: water balance, system dynamics, moisture transfer, unsaturated zone simulation model, hydrophysicalproperties of soils, transpiration and evaporation.
Введение. Проблема регулирования водного режима орошаемых земель связана с оптимальной влагообеспеченностью корней растений и их развития в целом. Задача оптимизации подобного типа весьма важна и специфична для водной мелиорации, целью которой является увеличение урожайности сельхозкультур. Будем считать, что основополагающим фактором является оптимальная влагообеспеченность сельскохозяйственного поля. Остальные факторы, определяющие урожай, считаются либо уже оптимальными, либо не лимитируют увеличения урожайности в данном месте.
Как правило, основной задачей мелиорации является получение водоснабжения аридных территорий конкретной сельхозкультуре, что может предотвратить негативные последствия в виде засоления, заболачивания, эрозии и т.п. [6].
В работах [1, 2, 7, 8, 9] показано, что оптимум влажности лежит в определенном интервале, поддержание которого обеспечивает максимальный урожай данной культуры. На практике эта задача сводится к определению этого интервала и поддержания оптимума увлажнения на всем периоде вегетации. Существует несколько различных методов определения оптимального диапазона увлажнения почв [2, 3, 11, 14, 4, 5, 12, 13], основанных на теории водного баланса с привлечением биофизических методов измерения процессов транспирации, испарения и инфильтрации. Во всех методах используется информация о верхнем и нижнем уровне оптимального интервала влажности с целевой функцией в виде урожайности [15]. Доказано, что для получения стабильно высоких урожаев, необходимо поддерживать запасы воды на уровне (06-07) наименьшей влажности (НВ).
Вместе с тем, как отмечает автор [8], дело обстоит гораздо сложнее, и запасы воды (ЗВ), равные НВ, могут оказаться недостаточными из-за нарушений оптимальных соотношений между элементами водного баланса за счет его динамики.
При высокой испаряемости (до 5 мм/сут.) и температуре, близкой к 30 0С, для поддержания нормального физиологического состояния растений необходима транспирация, равная испаряемости. Для этого необходимо обеспечить соответствующую этой транспи-рации плотность потока влаги из почвы к растениям. При этом, надо учитывать сопротивление потоку воды твердой фазы (почвы) к сосудам корней, стебля и листьев. Если этого не учитывать, то наблюдается несоответствие между поступлением влаги из почвы к растению и расходом на транспирацию. Это означает, что происходит накопление дефицита влаги в листьях и их перманентное завядание. Для избегания этой ситуации необходимо учитывать динамику накопления и расхода влаги в системе почва - растение - атмосфера.
Материалы и методы. В связи с вышеизложенным, нам представляется, что моделирование влагообеспеченности растений на основе водного баланса (ВБ) должно быть основано на базе системы динамических математических конструкций в виде системы дифференциальных уравнений [10]. Вначале рассмотрим проблему на уровне блок-схемы задачи в виде ориентированного графа (рисунок 1).
В настоящее время считается, что для каждого вида растений существует оптимальный интервал потенциала почвенной влаги, когда обеспечивается постоянство относительной транспирации [14, 19]. Этот интервал можно считать своеобразным параметром водного режима биоценоза. При этом следует учитывать уровень грунтовых вод, испарение, инфильтрацию.
В сочетании с современным прорывом компьютерных информационных технологий (ИТ) в агроэкологии достаточно высокое место среди прочих методов научного исследования занимает математическое моделирование. Его основой является матема-
тический анализ, теория вероятностей, численные методы, дискретная математика и т.д. Это создает широкие возможности построения моделей разной природы с различными целями.
Математическое моделирование дает предположительную (прогнозную) информацию о части окружающей среды (в нашем случае - агроландшафта). После определенных проверок она может оказаться истинной или ложной и потребовать новых вариантов моделей.
В агроэкологии как науке, наряду с наблюдением, измерением, экспериментом и теорией, моделирование выступает в качестве одного из научных методов исследования. При этом, часто возникают случаи, когда объект может быть недоступен по разным причинам. Преимущество моделирования в таких случаях заключается в том, что можно экспериментировать не с самой системой, а с ее моделью.
Математическое моделирование в агроэкологии отражает свойства оригиналов элементов ландшафта в математические конструкции. Это могут быть объекты в целом или процессы, в которых они участвуют. Вместе с тем, такие явления, как инфильтрация воды в почве, перенос загрязняющих веществ в пористых средах, транспирация, рассматриваются как сложные процессы с переменными параметрами (влажность, почвенный потенциал, влагопроводность и т.д.).
В основу моделирования заложена процедура формализации, когда свойства объекта переводят на язык математики, алгоритмов и численных методов. Объекты агроэкоси-стем и их модель должны находиться в отношении сходства, т.е. математическая модель должна отражать интересующие исследователя стороны изучаемого объекта.
Отражение свойств объектов и процессов в виде математической аналогии из других областей знаний упрощает построение математического образа и его анализ. Например, многие физические процессы переноса вещества и его энергии могут быть описаны уравнениями, общий вид которых q = -К grad х. К таким относятся: перенос массы вещества - закон Фика ^ =^ -<ЗС/<Зх), где D - коэффициент диффузии; С - концентрация; х - текущая координата.
На основе структурной схемы водного баланса, приведенной на рисунке 1, нами была разработана имитационная модель в контексте системной динамики [17].
Пакет AnyLogic разработан в России и к настоящему времени уже нашел в среде исследователей множество сторонников [3]. Отметим, что, наряду с парадигмой системной динамики, этот пакет поддерживает и другие концепции имитационного моде-
***** ИЗВЕСТИЯ *****
№ 4 (48) 2017
НИЖНЕВОЛЖСКОГО АГРОУНИВЕРСИТЕТСКОГО КОМПЛЕКСА: НАУКА И ВЫСШЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
лирования (дискретно-событийную, динамических систем и агентную). Этот инструмент содержит средства для аналитического задания уравнений, описывающих изменение переменных во времени, дает возможность учета модельного времени и содержит средства его продвижения. В пакете имеется язык для выражения логики и описания прогрессов под влиянием событий от других процессов. Одним из преимуществ AnyLogic является возможность наглядного представления поведения модели, в частности, представления изменения во времени всех ее динамических переменных.
Непрерывные процессы задаются в AnyLogic очевидным образом: определением вещественных переменных формулами и уравнениями (алгебраическими и дифференциальными) в их привычной математической записи. Переменные определяют состояние динамического объекта (атмосферы, зоны аэрации, грунтовых вод и т.д.). Они изменяются с течением времени по законам, определяемым уравнениями и формулами. Значения переменных можно изменять и контролировать. У каждого экземпляра активного объекта существует свой набор переменных и свой набор параметров, поэтому поведение различных экземпляров одного и того же активного объекта могут быть различным.
Результаты и обсуждение. Имитационное моделирование в пакете AnyLogic осуществлялось в нашей работе по схеме орграфа, изображенного на рисунке 1, на базе библиотеки системной динамики. Использовались накопители интегральных параметров, связанных между собой потоками (рисунок 2).
Рисунок 2 - Имитационная модель системной динамики AnyLogic: Контейнеры: Атмосфера - контейнер атмосферных осадков, характеризует запасы влаги, выпадающей за год; Ресурс_ирр - запас воды для полива; Биомасса - количество растительной массы (ц) на единицу площади (га); Зонаэр - зона аэрации; Вода_транс -объем влаги, необходимой для полива; ГВ - уровень грунтовых вод. Потоки: Осадки -
атмосферные осадки, приведенные к суточным; Грав_сток - гравитационный сток; Уд_транс - поток, характеризующий скорость транспирации; Транспир_ГВ - транспи-рация растениями из грунтовых вод; ИПолива - интенсивность полива. Параметры и переменные: Полив - количество воды для орошения в сутки; ИОсадков - осадки в мм за сутки; КолДн - динамическая переменная реального времени в сутках; Влаж_ть -влажность в объемных %; Кфильтр - коэффициент фильтрации;
Ктранс - коэффициент транспирации
Атмосфера (5 ИОсадков КолДн
Ресу
Зонаэр
ГВ
Концепция системной динамики в данном случае сполна отвечает нашей задаче и переносится в имитационную модель практически без изменений. Все динамические процессы водного орошения описываются посредством системы обыкновенных дифференциальных уровней, заложенных в программе AnyLogic в виде контейнеров, динамических переменных и параметров. Иерархическая конструкция системы в целом строится с использованием потоков и связей. Существенно отметить, что схема системной динамики предполагает наличие циклов, обеспечивающих положительную и отрицательную обратную связь. Это означает, что эти циклы (если они существуют) в виде замкнутых контуров орграфа могут усиливать (увеличивать) потоки или, наоборот, разрушать их.
На рисунке 3 представлены результаты имитационного моделирования динамики процессов накопления влаги в различных контейнерах с модельным временем, равным 30 единицам.
Модельное время Рисунок 3 - Динамика размещения воды после выпадения дождя
Нелинейность процессов передвижения влаги характерна для почвенных сред с развитой поверхностью частиц в виде песка, пыли и ила [3, 4, 10]. Данная картина характерна для большинства процессов влагопереноса и, на наш взгляд, адекватно описывает динамику водного баланса при выпадении осадков.
Заключение. Несмотря на существенные допущения при разработке модели, системная динамика, используемая в данном упрощенном имитационном эксперименте, демонстрирует свои уникальные возможности. Прежде всего - это динамические аспекты проблемы, позволяющие прогнозировать процессы перемещения влаги при пропитывании в почву, транспирации и испарении. Особенно это важно при проектировании оросительных систем и оптимизации ирригационных процессов.
Освоение и развитие системной динамики в агроэкологии необходимо с различных точек зрения. Во-первых, - это доступность. Методы системной динамики вполне можно использовать исследователю, не обладающему значительной математической подготовкой. Построение логических схем в виде ориентированных графов и последующий его перенос в рабочую область AnyLogic вполне доступно каждому, у кого есть задача в виде проблемы с конкретной целью. К таким задачам относятся проблемы динамики водного баланса, устойчивости агроландшафтов, прогнозирование эволюции экосистем и др.
Библиографический список
1. Гинзбург, М.Е. Влияние испаряемости на доступность почвенной влаги для растений [Текст]/М.Е. Гинзбург // Вестник Моск. ун-та. (Почвоведение). - 1975. - №1. - С. 81-86.
2. Глобус, А.М. Почвенно-гидравлическое обеспечение агроэкологических математических моделей [Текст]/ А.М. Глобус. - Л.: Гидрометиздат, 1987. - 427 с.
3. Карпов, Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5.0. [Текст] /Ю.Г. Карпов. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005. - 400 с.: ил.
4. Кулик, А.К. Водный режим и баланс влаги песчаных земель Нижнего Дона [Текст] : диссер... канд. с.-х. наук: 06.03.03 / А.К. Кулик. - Волгоград: ВНИАЛМИ, 2005. - 143 с.
5. Кулик, К.Н. Математическое моделирование процессов эрозии почв [Текст]/ К.Н. Кулик, А.Н. Салугин, Е.А. Гаршинев // Российская сельскохозяйственная наука. - 2004. - №6. - С. 33-35.
6. Кулик, А.К. Влияние песчаных массивов на опреснение и повышение водности рек Донского бассейна [Текст]/ А.К. Кулик // Вестник Российской сельскохозяйственной науки. - 2014. -№2. - С. 39-41.
7. Муромцев, Н.А. Лизиметрический метод исследования в области охраны окружающей среды [Текст] / Н.А. Муромцев // Химия в сельском хозяйстве. - 1982. - №4. - С. 44-45.
8. Муромцев, Н.А. Мелиоративная гидрофизика почв [Текст] / Н.А. Муромцев. - Л.: Гидрометиздат. - 271 с.
9. Роде, А.А. Основы учения о почвенной влаге [Текст] /А.А. Роде. - Л.: Гидрометиз-дат,1965. - 663 с.
10. Салугин, А.Н. Динамическое моделирование деградационных процессов в агроэкологии [Текст] : диссер... докт. с.-х. наук / А.Н. Салугин. - Волгоград, 2006. - 313 с.
11. Салугин А.Н. Структурная модель Водного баланса Волгоградского региона [Текст]/ А.Н. Салугин // Вестник Волгоградского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Строительство и архитектура. - 2015. - №39(58). - С. 203-212.
12. Салугин, А.Н. Структурная модель водного баланса территории [Текст] / А.Н. Салугин // Агролесомелиорация в 21 веке: состояние, проблемы, перспективы. Фундаментальные и прикладные исследования: материалы Международной научно-практической конференции молодых ученых и специалистов, посвященной профессору Георгию Пантелеймоновичу Сурмачу в честь 100-летия со дня рождения. - 2015. - С. 243-247.
13. Салугин, А.Н. Математические модели динамики и прогноза эволюции аридных экосистем [Текст]/ А.Н. Салугин, К.Н. Кулик. - Волгоград, 2006. - 180 с.
14. Судницын, И.М. Движение почвенной влаги и водопотребление растений [Текст] И.М. Судницын. - М.: МГУ, 1979. - 254 с.
15. Турко, С.Ю. Математическое моделирование роста и развития кормовых трав на аридных пастбищах [Текст] / С.Ю. Турко, М.В. Власенко, А.К. Кулик // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. -2016. - №1(41). - С. 219-228.
16. Харченко С.И. Гидрология орошаемых земель [Текст] /С.И. Харченко. - Л.: Гидрометиздат, 1975. - 373 с.
17. http://www.xjtek.ru [Электронный ресурс] - Официальный сайт разработчика системы AnyLogic. Дистрибутивы, примеры моделей, руководства, статьи и другая информация.
18. Langergraber G., Simunek J. Modeling variably-saturated water flow and multi-component reactive transport in constructed wetlands. Vadose Zone Journal, 2005, 4. - р. 924-938.
19. Oyedele D.J. and Tijani F.O. Spatial and temporal variability of water content/Ant. Ag-rophysics, 2010, Vol. 4, № 2, р. 171-176.
Reference
1. Ginzburg, M. E. Vliyanie isparyaemosti na dostupnost' pochvennoj vlagi dlya rastenij [Tekst]/M. E. Ginzburg // Vestnik Mosk. un-ta. (Pochvovedenie). - 1975. - №1. - S. 81-86.
2. Globus, A. M. Pochvenno-gidravlicheskoe obespechenie agrojekologicheskih matematich-eskih modelej [Tekst]/ A. M. Globus. - L.: Gidrometizdat, 1987. - 427 s.
3. Karpov, Yu. G. Imitacionnoe modelirovanie sistem. Vvedenie v modelirovanie s AnyLogic 5.0. [Tekst] /Yu. G. Karpov. - SPb.: BHV-Peterburg, 2005. - 400 s.: il.
4. Kulik, A. K. Vodnyj rezhim i balans vlagi peschanyh zemel' Nizhnego Dona [Tekst] : disser... kand. s. -- h. nauk: 06.03.03 / A. K. Kulik. - Volgograd: VNIALMI, 2005. - 143 s.
5. Kulik, K. N. Matematicheskoe modelirovanie processov ]rozii pochv [Tekst]/ K. N. Kulik, A. N. Salugin, E. A. Garshinev // Rossijskaya sel'skohozyajstvennaya nauka. - 2004. - №6. - S. 33-35.
6. Kulik, A. K. Vliyanie peschanyh massivov na opresnenie i povyshenie vodnosti rek Donskogo bassejna [Tekst]/ A. K. Kulik // Vestnik Rossijskoj sel'skohozyajstvennoj nauki. - 2014. -№2. - S. 39-41.
7. Muromcev, N. A. Lizimetricheskij metod issledovaniya v oblasti ohrany okruzhayuschej sredy [Tekst] / N. A. Muromcev // Himiya v sel'skom hozyajstve. - 1982. - №4. - S. 44-45.
8. Muromcev, N. A. Meliorativnaya gidrofizika pochv [Tekst] / N. A. Muromcev. - L.: Gidrometizdat. - 271 s.
9. Rode, A. A. Osnovy ucheniya o pochvennoj vlagi [Tekst] /A. A. Rode. - L.: Gidrometizdat, 1965. - 663 s.
10. Salugin, A. N. Dinamicheskoe modelirovanie degradacionnyh processov v agrojekologii [Tekst] : disser... dokt. s. -- h. nauk / A. N. Salugin. - Volgograd, 2006. - 313 s.
11. Salugin A. N. Strukturnaya model' Vodnogo balansa Volgogradskogo regiona [Tekst]/ A. N. Salugin // Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo arhitekturno-stroitel'nogo universiteta. Seri-ya: Stroitel'stvo i arhitektura. - 2015. - №39(58). - S. 203-212.
12. Salugin, A. N. Strukturnaya model' vodnogo balansa territorii [Tekst] / A. N. Salugin // Agrolesomelioraciya v 21 veke: sostoyanie, problemy, perspektivy. Fundamental'nye i prikladnye is-sledovaniya materialy mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii molodyh uchenyh i spe-cialistov, posvyaschennaya professoru Georgiyu Pantelejmonovichu Surmachu v chest' 100-letiya so dnya rozhdeniya. - GOROD, 2015. - S. 243-247.
13. Salugin, A. N. Matematicheskie modeli dinamiki i prognoza jevolyucii aridnyh ]kosistem [Tekst]/ A. N. Salugin, K. N. Kulik. - Volgograd, 2006. - 180 s.
14. Sudnicyn, I. M. Dvizhenie pochvennoj vlagi i vodopotreblenie rastenij [Tekst] I. M. Sud-nicyn. - M.: MGU, 1979. - 254 s.
15. Turko, S. Yu. Matematicheskoe modelirovanie rosta i razvitiya kormovyh trav na aridnyh pastbischah [Tekst] / S. Yu. Turko, M. V. Vlasenko, A. K. Kulik // Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee professional'noe obrazovanie. - 2016. - №1(41). - S. 219-228.
16. Harchenko S. I. Gidrologiya oroshaemyh zemel' [Tekst] /S. I. Harchenko. - L.: Gidrometizdat, 1975. - 373 s.
17. http://www.xjtek.ru [Jelektronnyj resurs] - Oficial'nyj sajt razrabotchika sistemy AnyLogic. Distributivy, primery modelej, rukovodstva, stat'i i drugaya informaciya.
18. Langergraber G., Simunek J. Modeling variably-saturated water flow and multi-component reactive transport in constructed wetlands. Vadose Zone Journal, 2005, 4. - r. 924-938.
19. Oyedele D.J. and Tijani F.O. Spatial and temporal variability of water content/Ant. Ag-rophysics, 2010, Vol. 4, № 2, r. 171-176.
E-mail: [email protected]
УДК 635.9
УЛУЧШЕНИЕ СОРТИМЕНТА ВИШНИ ОБЫКНОВЕННОЙ В НИЖНЕМ ПОВОЛЖЬЕ
IMPROVING THE ORDINARY CHERRY SORT IN THE LOWER VOLGA REGION
А.В. Солонкин, кандидат сельскохозяйственных наук, директор
A.V. Solonkin
Нижне-Волжский научно-исследовательский институт сельского хозяйства
- филиал ФНЦ агроэкологии РАН, Волгоградская область, Городищенский район, пос. Областной сельскохозяйственной опытной станции
Research Institute ofAgriculture, a branch of the FSC ofAgro-ecology of the Russian Academy
of Sciences, Volgograd, Russia
В Нижне-Волжском научно-исследовательском институте сельского хозяйства - филиале ФНЦ агроэкологии РАН - методом межсортовой гибридизации, а также посевом семян, полученных от свободного опыления сортов Жуковская, Любская, Краса Севера, Ширпотреб черная, Уй-фехертофюртош созданы новые сорта и элиты вишни обыкновенной - Лозновская, Дубовская крупноплодная, Мелодия, Любимица, Песковатская, Дубовочка, Темноокрашенная, Шарада, элита 2516 и другие, позволяющие улучшить сортимент этой культуры в Нижнем Поволжье, особенно в части адаптивных, высокоурожайных, высококачественных сортов универсального назначения. Первые шесть сортов вошли в районированный сортимент по Нижневолжскому региону, сорта -
