Методология построения специализированных моделей агроэкосистем и управление влагообеспеченностью посевов в аридных зонах

Шукуров, Меджлум Шукур оглы

Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему
Методология построения специализированных моделей агроэкосистем и управление влагообеспеченностью посевов в аридных зонах
ВАК РФ 06.01.14, Агрофизика

Автореферат диссертации по теме "Методология построения специализированных моделей агроэкосистем и управление влагообеспеченностью посевов в аридных зонах"

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ НАУК АГРОФИЗИЧЕСКИЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ

ОД

На правах рукописи

* - ■ *. * >

ШУКУТОВ МЕДЖЛУМ ШУКУР оглы

МЕТОДОЛОГИЯ ПОСТРОЕНИЯ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ МОДЕЛЕЙ АГРОЭКОСИСТЕМ И УПРАВЛЕНИЕ ВЛАГООБЕСПЕЧЕННОСТЬЮ ПОСЕВОВ В АРИДНЫХ ЗОНАХ

Специальность 06.01.14 Агрофизика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Санкт-Петербург 1998

Научные консультанты:

- член-корреспондент Российской Академии сельскохозяйственных наук,

доктор технических наук, профессор С.В.Нерпин

- доктор технических наук, профессор Р.А.Полуэктов

Официальные оппоненты:

- доктор технических наук Д.А.Куртенер

- доктор технических наук, профессор Г.В.Менжулин

- доктор физико-математических наук Ю.А.Пых

Ведущая организация - Главная геофизическая обсерватория

им.А.И.Воейкова

Защита диссертации состоится 17 июня 1998г. в 15 часов а заседании диссертационного совета Д 020.21.01 в Агрофизическом научно-исследовательском институте по адресу: 195220, Санкт-Петербург, Гражданский пр., 14

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Агрофизического научно-исследовательского института

Автореферат разослан 16 мая 1998г.

Ученый секретарь д иссертационного совета доктор биологических наук М.В.Архипов

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Актуальность темы. Актуальность темы диссертации имеет два аспекта. Первый из них определяется современным состоянием аграрной науки - науки о закономерностях процессов, протекающих на сельскохозяйственном поле под влиянием антропогенных воздействий, включающих искусственное орошение и дренирование земель, используемых для возделывания полевых культур. Аграрная практика показала, что современный уровень научного обеспечения сельскохозяйственной практики недостаточен не только для определения оптимальных стратегий управления водным режимом сельскохозяйственных полей, но он не дает гарантии даже от принятия ошибочных решений, приводящих к тяжелым, а иногда и катастрофическим экологическим последствиям. Вторым фактором, определяющим актуальность диссертационного исследования, является развитие в мировой науке принципиально новой методологии изучения поведения сложных систем - методологии компьютерного экспериментирования, основанного на использовании математических моделей агросистем, а также на применении методологии системного подхода, основными моментами которого являются разработка моделей систем и исследование их поведения для определения чувствительности природной экосистемы к видам, нормам и срокам внешних воздействий. Современная аграрная практика нуждается в новой, по-современному более глубоко осмысленной, методологии разработки решений на всех временных уровнях их принятия: проектном, плановом и оперативном. Можно считать, что в настоящее время аграрная наука уже подготовлена к принятию на вооружение принципиально новой методологии познания - методологии имитационного компьютерного изучения антропогенных экосистем, включая и агроэкосистему, именуемую сельскохозяйственным полем.

Цепь работы. Главной целью работы является объединение в единый комплекс гне-сеологически разнородных агроэкологических моделей водопотребления и влагообеспечен-ности полевых культур. Для достижения этой главной цели было необходимо решить следующие задачи:

1) Разработать классификацию агроэкологических моделей водопотребления и влагообеспе-ченности полевых культур.

2) Разработать (или доработать) некоторые виды агроэкологических моделей влагообеспе-ченности полевых культур, устранив недостатки в моделях, разработанных ранее.

3) Развить идеологию взаимосвязи агроэкологических моделей различных рангов.

4) Реализовать концепцию гносеологической взаимосвязи агроэкологических моделей различных рангов на примере взаимосвязи малопараметрических моделей водопотребления полевых культур с попуэмпирическими моделями водного режима и впагообеспеченноста посевов, а также последней из упомянутых моделей с базовой моделью формирования урожая.

Научная новизна. Научная новизна работы состоит в том, что в ней впервые системно разработана и реализована концепция применения методологии получения новых знаний на основе компьютерных численных экспериментов с использованием базовых математических моделей высших рангов для построения прикладных моделей достаточной для аграрной практики степени адекватности.

Практическая ценность. Главным аспектом практической ценности проведенного диссертационного исследования является то, что полевые натурные эксперименты, характеризующиеся исключительной стоимостью и временными затратами, необходимые для выявления статистических внутрисистемных и внешних связей, заменяются компьютерными опытами, приводящими к тем же результатам, но при существенно меньших материальных и временных издержках. В этой связи, можно сказать, что в диссертации предложена принципиально новая технология разработки прикладных моделей нужной степени адекватности, позволяющая ускорить и удешевить разработку программно - математического обеспечения автоматизированных систем поддержки проектных, плановых, и оперативных решений в аграрном секторе.

Практическое значение диссертационной работы состоит и в том, что использова! полученных при ее выполнении результатов в аграрной науке и практике агробизнеса созд предпосылки для применения в ближайшее время методов системного анализа при управ нии искусственными экосистемами, включая поля сельскохозяйственных культур, явл! щиеся важнейшим, и во многом специфическим, ведом антропогенных экосистем.

Апробация работы. Основные результаты и положения диссертации доложены на:

— Всесоюзном семинаре - совещании по программированию агроэкосистем, Ленингр 1981г.

— Всесоюзном научно-техническом семинаре "Математическое моделирование гидрологи ских процессов", Новосибирск, 1984г.

— Всесоюзной конференции "Сельскохозяйственное освоение песков и песчаных земЕ аридных территорий СССР", Ашхабад, 1984г.

— Республиканской научно-практической конференции молодых ученых "Биологические агротехнические основы повышения урожайности сельскохозяйственных культур", Ба 1984г.

— 6-ой Всесоюзной шшпе-семинаре "Погода - урожай - математика", Валдай, 1984 г.,

— 7-ой Всесоюзной школе-семинаре "Погода - урожай - математика", Кишинев, 1985г.

— Межлабораторных семинарах и конференциях молодых ученых Агрофизического инста та В 1985, 1988, 1989,1991гг.

— Всесоюзной конференции "Экологические проблемы освоения пустынь и охраны при] ды", Ашхабад, 1986г.

— Международной конференции " Биологические основы управления биопродуктивност агроценозов и плодородием почв", Пущино, 1986г.

— Международной конференции "The Factors Determining of Plant Productivity", Lublin, Polai 1986r.

— Всесоюзной конференции "Измерительная и вычислительная техника в управлении npoi водственными процессами в АПК", Ленинград, 1988г.

— Международном научно-координационном совещании по проведению экспериментов д идентификации моделей продуктивности агроценозов, Кишинев, 1989г.

— Всесоюзной конференции "Проблемы окружающей среды севера", Мурманск, 1990г.

— Международной конференции "Научные основы интенсификации производства сельско) зяйственной продукции", Баку, 1995г.

— Международном семинаре "Modern Problems of Agroecosystem Simulation", Saint-Petersbu Agrophysical Research Institute, 1997r.

— Международной конференции "The Environmental Indeces: The System Analysis Approac Saint-Petersburg, INENCO Center, 1997r.

Публикации: По теме диссертации опубликовано 32 научных работы.

Структура и объем диссертации: Диссертация состоит из введения, семи глав, р; битых на параграфы и основных выводов.Список литературы содержит 246 наименован! Объем диссертации - 305 машинописных станиц. Диссертация содержит 53 рисунка и таблицы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дается обоснование выбора темы диссертации, анализируется ее актуальность, цели исследования, научная новизна, практическое значение; перечисляются названия семинаров, симпозиумов, конференций, на которых докладывались результаты диссертационного исследования.

В первой главе анализируется предлагаемая автором концепция объединения агро-экопогических моделей в комплексы и обсуждаются вопросы их применения. Один из путей совершенствования практических моделей агроэкосистем это - разработка и перманентное усовершенствование "супермоделей" - моделей универсального назначения, поддерживающих "существование" прикладных моделей. Второй путь - это разработка семейства "родственных*, но "генетически" различающихся моделей, каждая из которых может быть использована при обосновании и развитии "родственных" моделей. При этом из семейства "родственных" моделей выбирается та его представительница, которая в каждом конкретном случае наиболее приспособлена для данных целей. Чем выше степень адекватности модели тем менее различающимися становятся результаты опытов на натурном объекте и на его модели. В этом и состоит сущность понятия адекватности модели объекту. Следовательно, если на основе данных натурных экспериментов можно провести статистический анализ, выявляющий существующие в системе корреляции, т.е. стохастические зависимости, не имеющие строго функционального характера, но заменяющие его с определенной степенью достоверности, то такие же корреляции должны быть выявлены и при статистическом анализе данных компьютерных экспериментов при том же объеме выборки, что и в случае использо- • вания данных натурных экспериментов. Такие корреляции можно находить, например, между влажностью почвы в различные периоды онтогенеза и урожаем культур, или между влаго-обе<А1еченностый посевов в различные периоды онтогенеза и их урожаем.

Вычислительная эмпирика может быть источником агротехнологических знаний, используемых при разработке прикладных моделей агроэкосистем, знаний, относящихся к разным сторонам ее поведения под влиянием антропогенных воздействий. В работе приводятся примеры полученных расчетным путем зависимостей уплотнения почвы в подпахотных горизонтах от параметров, характеризующих работающую на поле сельскохозяйственную технику. В перспективе при использовании данного подхода представляется возможным и выявление вычислительным путем эмпирических корреляций, устанавливающих связь между технологическими параметрами и продуктивностью агроэкосистем. Первым шагом в формировании науки о моделировании может быть разработка классификации математических моделей в казедой из областей интеллектуальный деятельности человека. Одной из таких областей является аграрная наука. Можно обозначить две цели разработки такой классификации. Одна цель - это облегчить "вхождение" в проблему математического моделирования новых, незнакомых (или мало знакомых) с этой проблемой лиц. Другая цель, которая преследовалась в настоящей работе, - это представление математических моделей в виде некоторой системы. Классификация дана по нескольким признакам, позволяющим разделить модели на виды, подвиды, классы и ранги. К таким признакам относятся:

A) Назначение модели. По этому признаку модели разделены на два класса: фундаментальные и прикладные.

B) Источник знаний, использованный для создания модели. Здесь выделены три класса: теоретические, полуэмпирические и эмпирические модели.

C) Степень абстрактности и конкретности модели. Здесь модели разделены на два класса: абстрактные и конкретные модели. Отмечено, что между абстрактным и конкретными моделями имеется такая же диалектическая связь, как между абстрактными и конкретными знаниями о действительности.

Э) Место моделируемого объекта в иерархической структуре системы. По этому признаку модели разделены на три класса: супермодели, субмодели и мезомодели. Отмечено, что полная классификация математических моделей агроэкосистемы требует учета всех возможных комбинаций признаков, по которым для каждой модели может быть найдено место в классификации.

Во второй главе рассматриваются вопросы построения полуэмлирической мода влагообмена в агроэкологической системе. Первый раздел второй главы посвящен рассмс рению особенностей орошаемого поля как объекта управления, выделению иерархических временных уровней принятия и реализации решений, связанных с управлением его воднь режимом. Указывается, что наиболее высоким иерархическим уровнем являются бассей» крупных рек и озер. При этом целью управления водными ресурсами бассейна являет оптимальное их использование для удовлетворения потребностей общественного произво ства и быта. К следующим иерархическим уровням управления водными ресурсами относят оросительные системы крупных массивов земель и контуры орошения отдельного сельскох зяйственного поля. Целью управления в этом случае является получение максимапьш экономически оправданных урожаев при соблюдении условий повышения плодородия почв охраны окружающей среды.

Указывается, что уровни принятия решений разделяются не только по принадле ности к системам и подсистемам разного иерархического положения, но и по временно) признаку. Е.Е.Жуковским, С.В.Нерпиным и РАПолуэктовым выделяются три времени! уровня принятия решения о характере, составе и очередности проведения тех ипи иных агр технических и мелиоративных мероприятий: уровень принятия проектных решений, урове планирования на предстоящий вегетационный период и уровень оперативного управленк Первый уровень относится и проектам капитальных мелиорации земель и к проектам развил систем земледелия. Второй - к планированию и осуществлению мероприятий, обеспеч вающих получение максимальных, экономически оправданных урожаев в предстоящий сез< возделывания сельскохозяйственных культур. Третий уровень должен обеспечивать оптим зацию технологических процессов с учетом отличия фактических погодных условий, обесп чения ресурсами и прочими средствами, которые предполагались при составлении программ получения урожая на предстоящий период.

В заключение подраздела анализируются существующие критерии влагообеспече ности посевов. Указывается, что в модель водного обмена ПЭМВ-2 входят все величин используемые в качестве критериев (кроме радиационной температуры), и в этой связи нашей разработке они могут быть использованы в качестве критериев влагообеспеченност Другими словами, в процессе моделирования при одной и той же исходной информации мож быть рассчитана любая из этих величин, и выполнено ее сравнение с принятым критичесю значением. При рассмотрении взаимосвязи двух видов информации - знаний о поведен! объекта, представляемых в форме математических моделей, и информации о его характер стиках и состоянии - сформулированы принципы выбора критериев назначения сроков полив

В последующих разделах второй главе рассматриваются вопросы построения мод ли водного обмена в системе корнеобитаемый спой почвы - зона аэрации - грунтовые воды.

Разработанная в диссертации полуэмпирическая модель влагообмена (ПЭМВ-2) я ляется развитием ранее разработанной модели (Нерпин и др., 1381). В нашей версии сохр нен принцип построения и общая структура модели, а также вид уравнения водного баланс Изменения и дополнения были сделаны с целью:

1) Модификации подмодели испарения с поверхности почвы.

2) Описания явления "перехвата" осадков листьями растений.

3) Разработки новой, усовершенствованной версии модели поглощения влаги корнями, кот рая в своем первом варианте использовалась упомянутыми авторами в своей полуэмп рической модели.

4) Отказа от упрощающего предположения о том, что потенциал влаги в корневой систер достигает своей предельной величины при максимальном значении транспирации, но сч тается, что он может достичь своего предельного значения и при значениях транспирац! меньших ее максимального значения. Такая ситуация может иметь место, как при нед статке, так и при избытке влаги в почве.

Биологический блок:

Применительно к решению задач водного обмена, естественно проанализировать такой пок затель жизнедеятельности растений, как суммарная транспирация, так как прирост биомасс растительности тесно коррелирует с интенсивностью транспирации.

В нашем случае, мы воспользовались идеей моделирования распределения накопленной при фотосинтезе фитомассы посредством ростовых функций, сог ласно имеющимся разработкам (Росс, 1966, 1975; Галямин, 1981),

— = —Я -KtM, át KI ' '

где Ер - транспирация, /<*R -коэффициент дыхания, М - биомасса, - транспирационный коэффициент, численно равный количеству влаги, расходуемой при образовании грамма сухого вещества. Он зависит от сорта, влагообеспеченности и стадии развития растений. В нашей модели Считается также, что между биомассой отдельных органов М, и площадью их

поверхности L, (листья, корни и др.) существует зависимость Ц -¡¡М, где l¡ - коэффициенты, зависящие от тех же факторов, что и коэффициент КЕ.

Агрометеорологический блок

Для работы агрометеорологического блока разработанной в диссертации модели требуется метеорологическая информация об осадках Q и потенциальной эвапотранспирации Еоэ:

ЕОЭ=Е0+Е„. e=a+£t.

где Ео - потенциальная транспирация растений при данных метеорологических условиях и оптимальной влажности почвы; Eos - потенциально возможное испарение с поверхности почвы, когда относительная упругость водяного napa <fw у ее поверхности равна единице; Qs - доля осадков, достигших поверхности почвы; EL - доля осадков, перехваченных растительностью. Для описания динамики перехвата осадков нами использовано дифференциальное ' уравнение, использованное в ра^оте:Неусы'пиной (Í98Ó):'

——= -^—(.K.L - Б, ), dt RtL,

В этом выражении /,„ =max(L, Цр ), где Ltp - величина листового индекса, соответствующая полному экранированию листьями поверхности почвы, J -интенсивность осадков, KL - коэффициент пропорциональности. Полагая, что параметр В характеризует степень закрытости почвы листьями, можно предложить для него зависимость, аналогичную той, которая описывает ослабление светового потока (Будаговский и Дроган, 1980; Росс, 1965):

где то - параметр, зависящий от строения листовой системы и высоты Солнца.

Почвенный блок

При разработке почвенного блока модели принято допущение о том, что определяющими факторами передвижения воды в почве, являются механические силы, а именно, гидравлический напор, складывающийся из потенциала давления почвенной влаги и гравитационного потенциала. Другими словами, полагается, что в условиях орошения и незасолен-ностУ! почв такими движущими силами почвенного влагопереноса, как градиенты температуры и концентрации растворенных веществ, можно пренебречь. Тогда для баланса почвенной влаги можно написать:

— =-ч*МЯ, £) + /(/>.')■

Используя преобразование Ричардсона данное уравнение можно переписать в виде:

»'-объемная влажность, р - капиллярное давление почвенной влаги, К -коэффициент влага проводности,/- сток влаги в корень.

Верхнее граничное условие для выписанного уравнения определяется как баланс вое соотношение, учитывающее интенсивность полива или интенсивность дождя, интеис^ ность поверхностного стока, инфильтрацию воды в почву, интенсивность испарения с повер ности почвы, скорость накопления воды на поверхности почвы.

При формулировании нижнего граничного условия учитываются конкретные гидрог гические условия объекта: при наличии водоупора используется граничное условие третье рода, а при отсутствии водоупора используется граничное условие первого рода.

В разработанную в диссертации модель водного обмена входят все перечислены ранее величины, кроме радиационной температуры растительности, которые могут быть и пользованы в качестве критериев влагообеслеченности. Поэтому при использовании одной той же исходной информации может быть рассчитана любая из этих величин и выполнено I сравнение критическим значением. Следовательно модель ПЭМВ-2 может быть использован как для исследования водного режима почвы и влагообеслеченности растений при различнк режимах орошения, так и для определения сроков и норм полива при оперативном упраал нии. Для этой цели во втором разделе данной главы определены два критерия, по которь назначаются сроки'и нормы полива и разработаны алгоритмы по реализации .этих критериев модели. Одним из таких критериев является значение средней влажности корнеобитаемо слоя. В практике орошения предполивная критическая влажность 1УК . задается в долях I наименьшей влагоемгаети -¡у :

Вторым критерием, используемым в модели, является отношение фактической транспирацм Ер к потенциальному ее значению Е0.

Применение этого критерия стало возможным только в результате сочетания мет дов математического моделирования влагообмена на орошаемом поле с инструментальные методами определения потенциальной эвапотраспирации. Расчет нормы полива обыч> производится с использованием данных о разности влагосодержания корнеобитаемого слс яри предельной полевой влагоемкости и его влагосодержания при критическом значем критерия полива ([Зр и а).

Для численного решения дифференциального уравнения влагообмена, в которо используется метод прогонки. Этот метод применяется при решении многих задач, таких к инфильтрация в сухую почву, формирование просушенного слоя на поверхности, влагопер* нос в многослойных почвах. Кроме того, он применяется в тех случаях, когда помимо давл* ний и влажности, требуется рассчитать поток влаги, например, при решении водно-солевс или водно-тепловой задач. При использовании обычной прогонки для решения задач впагот реноса для перечисленных выше случаев часто происходит значительная потеря точност особенно при вычислении потоков.

= а Г,

В главе 3 диссертации обсуждаются вопросы использования модели водного обмена при управлении влагообеспеченностью посевов, В первом подразделе разработанная модель ПЭМВ-2 проверена на реальном объекте. Результаты численного*юделирования сравнивались с данными полевого эксперимента (Непесов, 1985). На участке возделывания хлопчатника, измерялась потенциальная эвапотранспирация, фактическая транспирация и проводились наблюдения за динамикой влажности в корнеобитаемой зоне почвы.

Используя в качестве входной метеоинформации для модели измеренные значения потенциальной эвапотранспирации и уровня грунтовых вод в компьютерных экспериментах можно получить те же данные, которые определялись в полевых опытах. Сопоставление расчетных и экспериментальных значений (рис.1) перечисленных величин показывает, что расхождение в результатах расчетов не превышает в среднем 10-12% и не выходит за пределы точности полевых измерений. Использование детальной модепи водного обмена в почве в сочетании с информацией о поступлении влаги и ее испарении позволяет получить достаточно полную информацию о водном балансе корнеобитаемого слоя. В данном случае объектом исследований был опытный участок, расположенный в одном из почвенных контуров Тактинско-го района Туркменистана. Для этого участка, где возделывался хлопчатник сорта 149-Ф характерно неглубокое залегание грунтовых вод.

Рис.1. Результаты компьютерного эксперимента по модели ПЭМВ-2 применительно к хлопчатнику

1. - Потенциальная транспирация растений, мм/сут;

2. - Фактическая транспирация растений, мм/сут;

3. - Прирост биомассы листьев, кг / м2;

4. - Норма полива, мм;

5. - • • • - транспирация растений;

6. - ° ° ° - прирост биомассы листьев; 1-3 - Расчет по модели;

5-6 - Экспериментальные данные.

В следующем подразделе анализируется расчетный метод определения наименьшей влагоемкости почв. Краевая задача формулировалась таким образом, чтобы модель наиболее полно отражала поведение реального объекта при определении наименьшей влагоемкости по методике экспериментального нахождения ее значения в полевых условиях. При этом определена наименьшая влагоемкость ряда почвогрунтов и приведено их сопоставление с экспериментальными данными. Эти результаты показали (см.рис.2), что предложенный метод расчета наименьшей влагоемкости почв, является достаточно точным, и его использование существенно сокращает время и затраты по сравнению с традиционными методами ее определения.

по модели ПЭВМ-2

1. Карбонатный чернозем; 2. - "Чернозем смолница" (болг.); 3 - "Излужен чернозем" (болг.). • - экспериментальные значения НВ; ' - Расчетные значения НВ.

С целью оценки целесообразности использования различных критериев влагообеспе-ченности по модели ПЭМВ-2 проведено сопоставление двух критериев сроков орошения, один из которых - критерий рр , непосредственно отражающий степень влагообеспеченности растений, другой - широко используемый в практике орошения критерий а, представляющий собой отношение критического влагозапаса в расчетном слое почвы квлагозапасу, соответствующему наименьший влагоемкости почвы. В таб. 1 приведены рассчитанные значения критерия (Зр - для случая, когда в качестве критерия влагообеспеченности при моделировании использовался критерий а, изменявшийся в течение онтогенеза растений. В период от посева до бутонизации а=0.65, в период от бутонизации до плодобразования а=0.70 и в период от плодообразования до созревания а=0.60.

Периоды онтогенеза а Сроки полива. Рассчитанные значения рр

сутки

14.0 1.00

20.0 1.00

27.0 1.00

Посев - бутонизация 0.65 34.0 1.00

41.0 1.00

49.0 0.92

55.0 0.90

61.0 0.88

Бутонизация - плодобразование 0.70 67.0 0.76

74.0 0.74

81.0 0.73

Плодообразование- созревание 0.60 97.0 0.44

115.0 0.53

Полученные результаты позволяют сделать следующие выводы. В первый период онтогенеза при постоянном значении а величина рр остается постоянной, разной единице, только до 40-х суток от посева, снижаясь до значения 0.90 к его концу. Во второй период, несмотря на повышение а до 0.70, показатель влагообеспеченности рр снижается до значения 0.75. В последний период онтогенеза при значении <х равном 0.60 показатель Рр не остается постоянным, а изменяется от значения 0.44 в начале периода до 0.53 к его концу. Можно сказать, что использование критерия а для поддержания влагообеспеченности растений на определенном уровне не всегда обеспечивает точное выполнение этого требования.

В следующих сериях численных экспериментов в качестве критерия задавалась не величина а, а значение влагообеспеченности, характеризуемое заданным Рр , и рассчитывались значения а, соответствующие этому Рр . Расчеты выполнены в предположении о постоянстве Рр на протяжении всего вегетационного периода (рр =0.95). Полученные результаты показывают, что методом моделирования возможно подобрать такие значения а, которые обеспечили бы соблюдение требований в отношении влагообеспеченности в различные периоды онтогенеза с достаточной точностью. Для этого следует выполнить расчет режима орошения при заданных величинах Рр , а затем, с использованием результатов этого расчета, выбрать средние значения величины а. Результаты этих расчетов приведены в таблице 2.

Таблица 2.

Сроки полива (сутки, Рассчитанные Сроки полива (сутки, Рассчитанные

от начала посева) значения а от начала посева) значения а

при pD= 0,95 при Рр = 0.95

14.5 0.60 66.0 0.76

22.0 0.62 70.0 0.78

29.0 0.63 75.5 0.79

36.5 0.64 81.0 0.78

44.0 0.64 87.0 0.78

51.0 0.66 94.5 0.73

56.6 0.70 104.5 0.73

61.5 0.72

В следующем подразделе модель Г1ЭМВ-2 анализируется на предмет ее используется для выявления влияния режимов орошения на расход поливной воды. С этой целью проверена серия численных экспериментов применительно к орошению хлопчатника. Во всех вариантах расчета полив производился в момент, когда в корнеобитаемом слое почвы толщиной (1к средняя влажность уменьшалась до значения 0.70 И^в.

В первом варианте поливная норма определялась из расчета увеличения влажное корнеобитаемого слоя до Whb , в других трех вариантах поливная норма увеличилась в 2, Ъ у раза по сравнению с первым вариантом. В соответствии с этими нормами в каждом вариан рассчитывались и свои сроки поливов. Результаты численных экспериментов показывают, ч увеличение поливной нормы и, следовательно, увеличение глубины промачивания почвеннс профиля при одном и том же уровне влагообеспеченности растений приводит к увеличен! общего расхода воды. Например, на 35 сутки расход воды в 4-ом варианте в 1.7 раза больи чем в первом.

Далее рассмотрена возможность использования модели ПЭМВ-2 для выбора репр зентативной толщины почвенного слоя при использовании критерия а для назначения срок полива. Использование модели ПЭМВ-2 позволяет детально исследовать вид зависимое E(W) при назначении различной толщины расчетного слоя почвы hp : hp =hk , 0.5/7* , 0.20 м. : величину hk принимается толщина слоя, в котором содержится 95% биомассы корней. В чн ленных экспериментах рассмотрен период выращивания люцерны с развитой корневой сист мой на сероземах и песчаных почвах.

Результаты компьютерных экспериментов показывают, что для песчаных почв при и пользовании критерия а для назначения сроков полива в качестве репрезентативного целее образно выбирать слой почвы толщиной, равной h*.

Для сереземов при всех рассматриваемых значениях толщины почвенного слоя п грешность определения средней влажности этих слоев совпадает с погрешностью определен! транспирации растений. Из этого следует, что для этих почв в качестве репрезентативно! можно выбрать любое из рассматриваемых значений расчетного слоя; при этом критическс значение влажности будет уменьшаться от 0MWHe (при hp =hk ) до 0.55Жнв (при h„ =0.20м).

В следующем подразделе с помощью модельных экспериментов было проведено и следование режимов орошения хлопчатника и люцерны на песчаных пустынных почвах, р1 зультаты которого дали представление об общем характере режима дождевания при выращ| вании сельскохозяйственных культур в аридной зоне на почвах, обладающих малой водоуде| живающей способностью. Соответствующими экспериментами на модели анапизировапис такие показатели водного режима сельскохозяйственного попя, как влагообеспеченносгь раст» ний и потеря воды на испарение и инфильтрацию при использовании различных критерие назначения сроков полива. Определены минимальные поливные нормы, при которых частот поливов не противоречит требованиям технологии, а общая оросительная норма имеет миж мальное значение.

В последнем подразделе описана программная реализация модели ПЭМВ-2. Здес модели водного обмена доводятся до уровня программного продукта. С этой точки зрени модель ПЭМВ-2, а точнее диалоговая информационного система моделирования водного оЕ мена на сельскохозяйственном поле -"ДИС-ПЭМВ-2" представляет собой совокупность прс грамм на языке Turbo-Pascal, базы данных и документации, предназначенных для моделировг ния процессов водного обмена на ПЭВМ.

Система обеспечивает прием информации от пользователя, ее хранение и контрогц обработку данных и оперативных сведений, поступающих в систему в процессе диалоговог общения пользователя с моделью, поиск, добавление, модификацию и уничтожение информг ции в базе данных, взаимодействие системы с пользователем в диалоговом режиме, консуль тационную помощь. Помимо модельной информации, в базе данных используется оперативна информация, вводимая в систему в виде ключей из меню-процедур.

Ключи позволяют пользователю в оперативном режиме задавать режим работы cv стемы, подсказать определенный вариант расчета, выбрать регион, характеристики почвы, : также культуру.

И наконец, в заключении третьей главы рассматриваются возможные варианты пс строения автоматизированных систем орошения, ориентированных на применение современ ной теплобалансовой аппаратуры и разработанные методы математического моделировани: влагообмена на сельскохозяйственном поле на базе модели ПЭМВ-2.

В целом можно отметить следующие преимущества использования модели ПЭМВ-2 ри создании автоматизированных систем управления орошением. Это возможность испольэо-ания различных критериев назначения сроков полива, возможность выбора в процессе управ-¡ения поливных норм, обеспечивающих минимизацию расхода воды при соблюдении заданных словий апагообеслеченности. более точный учет водного обмена корнеобитаемого слоя с оной грунтовых вод.

В четвертой главе диссертации обсуждаются вопросы использования модели водного ежима при разработке гносеологически однородных моделей агроэкосистемы различного азначения.

При возделывании сельскохозяйственных культур в аридной зоне обычно применяют-я большие оросительные нормы. Поэтому наиболее распространенным является способ по-ива по бороздам. Помимо того, что этот метод способен обеспечить большие оросительные ормы, его использование объясняется также спецификой климатических условий и особенно-тями физических свойств почв, например, серозема, распространенного в государствах Сред-ей Азии и Азербайджане. Другие способы полива в таких условиях мало приемлемы в техноло-шеском отношении или требуют неоправданно больших затрат на работу по улучшению физи-еских свойств почв. Однако в настоящее время довольно остро стоит вопрос о совершенство-ании этого способа полива, поскольку, несмотря на острый дефицит поливной воды, на прак-икв имеет место существенное превышение необходимых норм забора воды из-за неравно-¡ерного увлажнения почв, непроизводительных потерь оросительной воды на сброс и т.д.

В указанной связи в этом разделе на основе сочетания разработанных математиче-ких моделей движения воды по борозде и впитывания ее в почву (Неусыпина и Таганов, 1985) разработанной нами моделью водного обмена ПЭМВ-2, проанализировано влияние режимов рошения на влагообеспеченность посевов и урожай хлопчатника при бороздковом поливе.

Для этой цели оказалось необходимым разработать специальную трехблочную мо-ель водного обмена для полей обустроенных системой бороздкового полива. Построенная юдель включает три блока: блок движения водной струи по борозде, блок впитывания воды в очву по смоченному периметру борозды; блок поглощения воды корнями растений. Для описа-ия движения водной струи по борозде необходимом решать совместно два уравнения: урав-ение движения и уравнение неразрывности, имеющие вид:

!_££_+ г_9 _ 3 9 ' | 99 > д. 99 и дп

з 31 2 зу зу " а 2 к % я «к '

В этих уравнениях <2п -продольный поток, Не - толщина слоя воды в борозде, ,5*- средня скорость по сечению, Вп - ширина потока по свободной поверхности, скорость впитыва-ля воды в почву, 9г - интенсивность испарения, е = (Згкр -9)/9, где З^р - скорость на поверх-эсти потока, 2® - фильтрационный поток на единицу длины борозды, £>и - испарение в расчете циницу длины борозды; С? - коэффициент Шези, зависящий от шероховатости русла и гидрав-/меского радиуса, К- живое сечения потока в борозде; /б - уклон дна борозды; у - расстояние; г-эемя; g - ускорение силы тяжести, у-коэффициент количества движения.

Вторым блоком модели водного обмена для полей обустроенных системой бороэд->вого полива, является блок впитывания воды в почву, который определяет динамику впиты-1ния и увлажнения почвы. Система уравнений, описывающих распределение воды в плос-юти сечения борозды, имеет следующий вид:

01Г дУх дУг

у, = 1),

<йс дг

где РС - объемная влажность почвы, р - давление почвенной влаги, к - коэффициент влагопро водности почвы, V, и Кг - горизонтальная и вертикальная составляющие скорости потока, /(х.2,1) -функция поглощения влаги корнями растений, г - вертикальная координата, х - горизонтальная координата, I - время.

В качестве третьего блока модели водного обмена для полей с системой бороздке вого полива использована новая версия модели впитывания воды корнями, разработанна при выполнении настоящей диссертации.

Выполняя компьютерные эксперименты на модели ПЭМВ-2 при разных значения поливных норм, можно получить зависимость относительного урожая от общей оросительнс нормы Мор в виде кривой у/ус = ^М„р). Эта зависимость дает возможность детального анализ потерь урожая, определяемых неравномерностью впитывания воды по длине борозды, пр разных средних значениях оросительной нормы. Полученные по предлагаемой методик расчетные результаты позволяют сравнивать рассматриваемые варианты по значениям так/ показателей, как расход воды и потери урожая, и выбирать вариант полива, достаточно бли: кий к оптимальному.

На рис. 3 приведен один из результатов расчета изменения потерь урожая хлопча' ника в зависимости от расстояния по длине борозды с оптимальными условиями влагообес печенности.

Рис.3. Изменение потерь урожая хлопчатника в зависимости от расстояния по длине борозды в условиях оптимальной влагообеспеченности

Варианты: 1. Продолжительность полива - 7 часов 13 мин., поливная норма - 1342 м3/га

2. Продолжительность полива - 8 часов 11 мин., поливная норма - 1162 м3/га

3. Продолжительность полива - 26 часов 00 мин., поливная норма - 1050 м3/га

4. Продолжительность полива - 31 час 13 мин., поливная норма - 930 м3/га

Как видно из рисунка, наименьшим потерям урожая при рассмотренных режимах подачи воды отвечает поддержание оптимального режима увлажнения на расстоянии от 0.42 до 0.59Loirr/Lí . При этом каждому из рассмотренных вариантов отвечает своя оросительная норма. Минимальная оросительная норма соответствует оптимальным условиям влагообес-печенности в начале борозды при непрерывной подаче воды и в середине борозды при импульсном поливе.

Для выбора оптимального решения о режиме орошения в каждом случае должен быть проведен анализ, учитывающий стоимость продукции и воды, а также экологические последствия ее перерасхода. Опыт применения разработанной трехблочной модели для выбора оптимального режима бороздкового полива культур хлопкового севооборота в условиях Туркмении показал, что применение разработанной прикладной модели позволяет согласовать интересы сельского хозяйства с интересами водного хозяйства и охраны водной среды.

В следующем подразделе четвертой главы рассмотрены вопросы влияния сельскохозяйственной техники на уплотнение почвы в подпахотных горизонтах. Повышение плотности почвы сопровождается изменением ее гидрофизических, теплофизических и механических свойств. При сохраняющейся влажности почвы уменьшается объем пор аэрации и затрудняется проникновение корней в подпахотные горизонты. Все это приводит к ухудшению условий водного и газового обмена не только непосредственно в области наибольшего уплотнения почвы, но и во всем корнеобитаемом слое.

Разработанные в рамках диссертационной работы модели (ПЭМВ-2 и модели уплотнения почвы) позволяют в совокупности с экспериментальными данными о гидрофизических и деформационных свойствах почв дают возможность обосновывать прогноз:

— Динамики влажности почвы в предпосевной, вегетационный и послеуборочный период с учетом погодных условий и характеристик возделываемой культуры,

— Уплотнения почвы с учетом динамики влажности, действующих нагрузок, числа проходов и скорости движения техники.

— Изменений свойств почвы, связанных с действием уплотняющих нагрузок.

Рассчитанные по моделям данные об изменении физического состояния почвы могут служить основой для установления влияния переуплотнения почвы на урожай. Для этой цели могут быть использованы зависимости вида

где у ну„- урожай в условиях переуплотнения почвы и при исходном ее состоянии, Е и Е„ -транспирация в условиях переуплотнения почвы и при оптимальном ее физическом состоянии, х - эмпирический параметр; Г - номер периода онтогенеза. Расчеты отношений Е/Е0 и Е/Е» проводятся при помощи компьютерных экспериментов на модели ПЭМВ-2.

Предлагаемая методика прогноза уплотнения почвы в подпахотных горизонтах может иметь как самостоятельное значение, так и являться составной частью экспертных систем, создаваемых на базе персональных компьютеров. В первом случае модель динамики физического состояния почвы в подпахотных горизонтах, объединяющая модели водного обмена на сельскохозяйственном поле и уплотнения почвы под действием механических нагрузок, может использоваться, например, для уточнения рекомендаций, помещенных в ГОСТ 26955-86. Во втором случае модель включается в систему имитационного моделирования, входящую состав комплексной экспертной системы, для принятия технологических решений применительно к конфетному полю и условиям проведения технологических операций.

При разработке модели уплотнения подпахотных горизонтах нами не ставилась э дача создания фундаментальной модели. Наоборот, была поставлена задача разработа прикладную модель с упрощенным описанием процессов, позволяющую, вместе с тем, д стичь достаточно высокую степень адекватности при решении конкретных задач за счет иде тификации параметров модели на основе опытных данных, полученных на конкретных объе тах. В этой модели при описании динамики механического уплотнения почвы сельскохозя ственной техникой были приняты следующие предположения:

— Продолжительность действий внешних нагрузок составляют доли секунды, при этом д формации линейно зависят от величины нагрузки.

— Различие деформационных свойств по глубине почвенного профиля несуществен! влияет на пространственное распределение напряжений.

— В период одного прохода трактора деформационные характеристики почвы остают« неизменными.

Напряжения в линейно-деформируемом массиве определяются из решения Бусс: неска, которое устанавливает связь между напряжениями на глубине г и действующей верт! кальной силой г на поверхности в точке с произвольными координатами хну. Нагрузка н след задается в виде группы отдельных сил !•), а общее напряжение - суммой напряжений с действия этих сил. Например, для вертикальных нормальных напряжений, вызываемых де1 ствием вертикальных сил:

Ч'

= I

3 Р

2 ж г

+ У

где к - количество отдельных сил ^. Связь напряженного состояния со скоростью движения трактора осуществляется при переходе от пространственных к временным координатам

ТГХ* г-

Для численного решения динамических задач уплотнения введены временные шаг Ах в пределах которых напряжения считаются постоянными. Относительное уплотнение лo^

вы I АР I за время Лтп определяется выражением:

Р ) .

Рн ^ Е&т

где Ем - кинетический модуль деформаций, отличающийся от модуля упругости тем, что он вычисляется как отношение действующих напряжений не к полным деформациям, а к деформациям, произошедшим за промежуток времени Ar.fi' коэффициент Пуассона; п - номер временного интервала, за который рассчитывается относительное уплотнение.

Полное относительное уплотнение за весь проход трактора рассчитывается по фор

муле:

>1 ву*(Е«к ,

где N - номер последнего, учитываемого в расчете интервала, соответствующего наибольше му удалению колеса от рассматриваемой в почве точки; у-коэффициент обратимости дефор маций, равный отношению остаточных деформаций к полным; а&т - кинетический модул1

сжимаемости.

В качестве примера модель была использована нами для относительной оценки уплотняющего действия движителей сельскохозяйственной техники на примере трактора К-701М при двух вариантах расположения колес.

В первом варианте передние и задние колеса имели одинаковую колею в 2080 мм, во втором - ширина колеи задних колес равнялась 3700 мм. Ширина беговой дорожки для передних и задних колес при расчетах считалась равной 740 мм; площадь пятна контакта -0.52 квадратных метра, нагрузка на переднюю ось - 886 кН, на заднюю - 621.5кН. Расчеты выполнены применительно к скорости движения трактора, равной 10км/ч. На рис.4 приведены результаты расчетов значения относитепьного уплотнения на гпубине 25 и 50 см по

осям, проходящим через центры беговых дорожек, для двух указанных вариантах ширины колеи.

Из приведенного рисунка видно, что наибольшее относительное уплотнение почвы происходит на гпубине 25см по оси левого переднего копеса и при раздвижке задних колес снижается с 2.11 до 1.82. На глубине 50 см соответствующие значения составляют 1.31 и 1.16. Таким образом, раздвижка задних колес снизила эффект уплотнения почвы, на 14% на глубине 25см и на 11 % на глубине 50см. Как и следовало ожидать, уплотнение оказывается меньшим при широкой задней колее. Так, во втором варианте расчета относительное уплотнение под левым задним колесом на глубине 50см составляет 13 %, а при одинаковой колее -84 %, т.е. более, чем шесть раз больше.

В сельскохозяйственной практике с давних пор, особенно последние годы, в связи с постепенным переходом к частной собственности на землю, применяются культивационные сооружения, обеспечивающие наиболее благоприятные микроклиматические условия для выращивания растений в разпичных климатических зонах. Это связано с существенными изменениями водного баланса на подстилающей поверхности по сравнению с открытым грунтом. Для улучшения водного баланса на подстилающей поверхности успешно применяются и ппеночные сооружения.

В подразделе 4.3. диссертации описывается влагоперенос в почвенном массиве воздушной среде внутри водонепроницаемых пленочных укрытий. Данная задача может быт решена в два этапа - при раздельном рассмотрении влагопереноса в почвенном массиве и воздушном пространстве.

Описание влагопереноса в почвенном массиве подробно проанализировано в глав 2. Здесь вид уравнения движения влаги в почве остается прежним и описывается уравнениег, выписанным ранее. Однако, при этом должны быть существенно изменены граничные услс вия для него (Котович и Сариев, 1990).

Верхнее граничное условие должно иметь вид:

с.к.

+ 8

г = 0

ос.у

где ¿'с.,. - сток конденсата с пленки, ¿„.у - интенсивность осадков в укрытии, goc - интенсиЕ ность осадков в открытом участке, (0) - qв ук) " физическое испарение, 4,

плотность воздуха, д^О) - концентрация водяного пара в паровом пространстве у поверхност

почвы, Щ -коэффициент влагопереноса между почвой и воздухом внутри укрытия,

удельная влажность воздуха в укрытии.Из выписанного уравнения видно, что все составляй щие водного баланса поверхности почвы, кроме стока конденсата с пленки дс.,, определяйте через входные переменные.

Для определения параметра нами были поставлены эксперименты на макет теплицы. При эксперименте основание макета заполнялось водой и в рамках теплицы закрег ляпись образцы полиэтиленовой пленки, различающиеся смачиваемостью поверхности которая характеризовалась формой капель конденсата. Использовались три тапа плена сверхгидрофобная - форма капель конденсата шарообразная, гидрофобная - форма капел полусферическая, гидрофильная - конденсат в виде сплошного слоя воды (Генел и Гул, 1985 Температуры воды регулировалась нагревательным кабелем. Для определения количеств _ конденсата под различными-видами пленки помещались сосуды с воронками, в которые о стекал. Конденсат фиксировался после установления стационарного режима. В опыте изме рялись следующие параметры микроклимата: температура поверхности воды, температур воздуха внутри укрытия, относительная влажность воздуха в укрытии, температура пленки температура воздуха. Результаты экспериментов приведены в таб.3.

Таблица >

Относительная

Сток конденсата, 10 , кг/(м ч) Средняя температура, °Сс влажность внутр

укрытия

1 2 3 т„ Твук Той

3.24 2.02 1.625 29.22 28.38 25.80 23.63 89.1

7.69 7.26 41.13 41.13 38.08 33.00 26.39 92.1

10.18 11.05 43.08 43.08 35.75 30.50 23.75 92.3

17.43 17.08 45.30 45.30 41.50 35.00 24.08 91.0

19.15 19.91 41.50 41.50 38.20 31.00 23.80 92.2

20.01 20.83 41.61 41.61 39.12 31.13 24.10 90.0

21.97 21.04 41.80 41.80 39.80 32.41 24.14 91.1

Объяснения к таблице 3;

1- Сверхгидрофобная пленка Температура:

2 - Гидрофобная пленка Т„ - поверхности воды

3-Гидрофильная пленка Г, у„ - воздуха внутри укрытия

Тер - пленки Тм - наружного воздуха

Определение количества конденсата сопровождалось измерениями параметров микроклимата в шестикратной повторности. Результаты описанного эксперимента показали, что количество образующегося конденсата в основном зависит от разности температуры воздуха внутри укрытия (7'„ у„), и температуры пленки (TMP), а также от относительной влажности воздуха внутри укрытия <рь.у,): gC K% = F(á 7г, <рсук ) .

В результате обработки экспериментальных данных рассчитаны регрессионные коэффициенты для разного вида пленок с применительно к эмпирической формуле

Я -Ло(рсух + Aif(Te,ylc— Гогр) + А2(Твук — Твгр)\

а также St о - среднеквадратическое отклонение экспериментальных данных от рассчитанных. Эти параметры приведены в таб.4.

Таблица 4.

Параметры Пленка 1 Пленка 2 Пленка 3

ао 1.366 10* -1.445 10* 1.419 10*

а, 0.953 102 0.259 10"2 -0.116 10''

а2 0.224 10"2 0.365 10'2 0.419 10"2

S,.o 0.130 10' 0.129 10"1 0.136 Ю'1

В пятой главе работы рассматриваются вопросы требований к информации, получаемой в полевых опытах, и обосновывается методика полевого эксперимента. Одной из главных причин, сдерживающих в настоящее время широкое внедрение метода моделирования в афономическую практику является весьма несовершенная и отсталая методология организации полевого сельскохозяйственного опыта. Действительно, существующие в настоящее время и "канонизированные" представления о сущности полевого опыта исходят из необходимости фиксации его конечного результата. При этом даже не ставится задача исследования причинно- следственных связей, реализующихся на различных этапах продукционного процесса и приводящих к формированию того или иного урожая; не изучается возможное на разных стадиях онтогенеза изменение лимитирующих урожай факторов; не исследуются балансы и не выявляются потери тех или иных питательных веществ в ходе вегетации. Все эти задачи, а также и ряд других, могут быть решены при переходе к динамическим наблюдениям, непосредственно связывающим модели продукционного процесса с конкретными поч-венно-климатическими условиями региона и особенностями возделываемых культур и сортов. К настоящему времени в ряде научных учреждениях уже накоплен определенный опыт постановки балансовых полевых опытов, сопровождающихся наблюдениями за динамикой вегетации.

Выше мы обосновали необходимость разработки нового подхода к методике полевого опыта. Вследствие неполноты существующих моделей планируемый опыт, решая задачу идентификации, должен быть одновременно направлен на выявление причинно- следственных связей показателей посева и складывающихся в текущем сезоне афоэкологических условий.

Полевой опыт, подобно всякому исследованию в растениеводстве, должен быть н; правлен как на углубление знаний о природе взаимодействия растений с окружающей среда так и на использование его результатов в практической агрономии. С этой точки зрения да| ные опыта могут быть использованы не только для идентификации модели, но и для ее ус< вершенствования - выявления новых зависимостей или уточнения тех, которые уже включен в модель. Таким образом, опыт допжен отражать многообразие знаний о предметной облает и концентрировать все достижения агрономической науки, направленные на получение уста чивых экономически оптимальных урожаев с учетом требований охраны окружающей среды.

К полевому опыту предъявляются следующие общие требования:

1. Схема опыта должна включать вариант с комфортными условиями, обеспечивающими максимальную продуктивность посева в данной почвенно- климатической зоне и варианть с лимитированием по влаге, азотному питанию и другим факторам.

2. Исследование динамики процессов, протекающих в почве, растениях в приземном воздухе, т.е. проведение наблюдений в динамическом режиме.

3. Получение данных по всем основным элементам продукционного процесса в одном комплексном опыте.

4. "Привязка" наблюдений к реальному биологическому времени развития растений, опреде ляемому в соответствии с международным децибалльным кодом.

Схема вариантов полевого опыта с режимами стрессовых воздействий по периодам онтогенеза приведена в таб.5.

Таблица!

Основные характеристики вариантов опыта Стресс по влаге Стресс по азоту Уровни продуктивности по Пенману

В первом временном интервале Во втором временном интервале

Отсутствие стрессов 0 0 0 1

Отсутствие стрессов во второй период 1 0 0 2

Отсутствие стрессов в первый период 0 1 0 2

Полный стресс по влаге 1 1 0 2

Стресс по азоту 0 0 1 3

Полный стресс по влаге и по азоту 1 1 1 3

Полный стресс по влаге и наибольший по азоту 1 1 2 3

Стресс по влаге в первый период и наибольший по азоту 1 0 2 3

Стресс по влаге во второй период и наибольший по азоту 0 1 2 3

В представленной выше схеме весь период вегетации условно разделен на дв временных интервала - первый (всходы - стеблевание) второй (окончание стеблевания полная спелость).

Комплексный характер моделей продукционного процесса, в которых на количе ственной основе описываются все основные процессы, протекающие на сельскохозяйствен ном поле, требуют развития комплексного подхода к организации натурного эксперимента, котором были бы отражены в количественной форме знания о растении.

Поскольку в моделях предпринято описание энерго- и массообмена в среде обитания растений и в самих растениях и совокупности биофизических и физиологических процессов в растительности, определяющих прирост биомассы, рост и развитие различных органов растений и формирование конечного урожая, в опытах следует сконцентрировать внимание на реализации знаний по конкретным (например, зерновым) культурам в указанных направлениях. В особенности следует обращать внимание на получение новых знаний и сбор информации по основным физиологическим процессам, которые описаны в модели, а именно: биосинтезу структурной массы, транспорт углеводов и минеральных веществ, дыханию биомассы и распаду элементов структурной биомассы. Все виды информации, фиксируемой в процессе проведения опыта, можно разделить на три группы:

— Постоянная информация (описание географического положения опыта, почвенного разреза, климатические данные и т.д.).

— Условно постоянная информация- данные, которые в многолетнем опыте возобновляются с периодичностью от одного года до 5 лет (например, агрохимические характеристики почвы).

— Оперативная информация- данные, которые возобновляются многократно в каждом сезоне вегетации.

В Азербайджанском научно- исследовательском институте земледелия на протяжении ряда лет нами на основе новой методологии полевого опыта проводились экспериментальные исследования по выращиванию различных сортов озимой пшеницы, с целью получения необходимой исходной информации для идентификации моделей, разработанных в рамках настоящей диссертации.

Исследования выполнены на Апшеронском полуострове на полях подсобно- экспериментальной базы АзНИИ земледелия. Экспериментальные исследования проводились в два этапа. На первом этапе (1986-1989гг.) для исследования были выбраны два контрастных сорта озимой пшеницы "Севиндж" и "Гарагылчыг-2" из банка генофонда пшеницы лаборатории физиологии растений АзНИИ земледелия. На втором этапе (1989-1992гг.) в качестве объектов исследования были взяты шесть различных генотипов озимой пшеницы, различающихся по фитометрическим параметрам, спелости и урожайности: твердые пшеницы: "Гарагылчыг-2", "Севиндж", "Мирбашир-50"; и мягкие пшеницы: "Безостая-1", "Коллектив-77", "Гуввапи-17*. Варианты опыта охватывали все три уровни продуктивности. В качестве "контроля" рассматривался вариант, по которому исключался стресс и по азоту и по влаге. Во всех вариантах полевого эксперимента, начиная от посева до фазы восковой спелости зерна, проводились фенологические наблюдения за ростом и развитием растений, исследовался дневной, суточный и сезонный ход интенсивности фотосинтеза и дыхания, определялась площадь ассимиляционной поверхности листьев, стеблей и колосьев, изучалась динамика распределения влажности в корнеобитаемом слое почвы, рост и развитие растений, накопление биомассы по отдельным их органам. Корневая система изучалась в динамическом режиме по мере ее развития в каждом из 20-ти сантиметровых слоев почвы. Определялись структурные элементы всех сортов по всем годам и вариантам исследования.

Здесь мы не будем обсуждать результаты полевого опыта с позиции экспериментатора, так как было отмечено, что все полевые исследования проводились исключительно с целью обеспечения требования к получению информации применительно к разработанным моделям. В целом можно отметить, что в результате проведения данного экспериментального исследования на основе многолетних полевых опытов был создан обширный банк данных о проекционном процессе исследованных нами генотипов озимых пшениц.

Глава 6 диссертации посвящена сравнительному анализу продуктивности, росту и развитию исследуемых сортов пшеницы. В первом ее подразделе приведены результаты статистический обработки и анализа экспериментальных данных по продуктивности, темпам развития и специфике ростовых функций исследуемых сортов. Результаты экспериментов показали, что выбранные сорта отличались по своей продуктивности, скороспелости, отзывчивости на поливы. С целью описания деталей указанных различай проводился дополнительный анализ, направленный на выявление таких особенностей сортов, которые трудно оценить непосредственно в эксперименте.

Результаты данной главы следует отнести к "предмодельным". Эти исследованк были направлены на то, чтобы выявить специфику отдельных сортов и подготовить исходнь данные для идентификации моделей.

Для сравнения сортов по продуктивности наиболее подходящим является мете дисперсионного (однофакгорного и двухфакторного) анализа. Нами он был использован двух вариантах:

— Двухфакторный анализ, позволяющий для каждого года определять степень различу сортов, влияния режима орошения и взаимодействия факторов.

— Попарное сравнение продуктивности всех шести сортов для совокупности сезонов вегет; ции, но раздельно для вариантов первого и второго уровней продуктивности (при опт| мальном режиме орошения и без орошения).

Анализ выполнялся для массы зерна в снопе, снимаемого с квадратного метра пл( щади. Расчеты выполнялись с использованием стандартного пакета "ЭТАТРАСК" и пакет "ОДИССА". разработанного в АФИ. Прежде всего рассчитывались средние показатели проду тивности и их среднеквадратичные отклонения. Полученные данные подтвердили тот факт, л средней продуктивности все сорта могут быть упорядочены. По совокупным показателям он различаются; их реакция на поливы также специфична. Далее с использованием программ1 "ОДИССА", обеспечивающей попарное сравнение всех сортов между собой, проводилс однофакторный дисперсионный анализ, но в обработку включались не только повторности, н и годы, рассматриваемые как дополнительные повторности. Анализ проводился для дву режимов по влагообеспеченности раздельно. Полученные данные свидетельствует, что сорт "Коллекгив-77" и "Мирбашир-50" могут быть объединены в одну группу. Это единственные дв сорта, которые не различались по продуктивности при двух режимах увлажнения во все годы повторности. Остальные сорта ранжировались по урожайности. Причина этого может бьл связана с двумя обстоятельствами. Во первых, в связи с различиями в скорости фотосинтез; приводящей к различию в суммарном накоплении ассимилятов и, во вторых, в специфично! для сорта распределении накопленных ассимилятов между органами.

В подразделе 6.2 проанализированы данные, относящиеся к первому из этих вопрс сов. В модели продукционного процесса интенсивность нетто-фотосинтеза единицей ппощад поверхности листа Ф задается формулой.

^ , 1 . 1

Ф = + —:—+ —-—)-' - ц Са чдф Фят'

где С, - концентрация углекислого газа в атмосфере, гх -суммарное сопротивление диффузи С02 из атмосферы в межклетник, б» - поглощенная листом фотосинтетически активна радиация, Ла - интенсивность дыхания, Фпп, - максимальная интенсивность фотосинтеза, г\ физиологический коэффициент.

Эта формула выведена из теоретических соображений. В процессе идентификаци приходится подбирать ее параметры. Однако, независимая вариация этих параметров привс дит к нарушению вида зависимости Ф„ от С, и £>а, что может привести к искажению биолоп-ческой сути процесса. В работе при идентификации выписанной формулы принята следующа методология. Все коэффициенты соотношения определяются заранее, исходя из литератур ных данных для Сз и С4 растений. Для целей более точной "настройки" введена дополнитель ная функция *1иуеп(т6), отражающая зависимость интенсивности фотосинтеза от биологиче ского времени. Эта функция вводится в правую часть формулы для интенсивности фотосиь теза в виде сомножителя. Для определения вида этой дополнительно введенной функци использованы следующие соображения. Как известно, интенсивность фотосинтеза с течение| времени уменьшается, что связано со старением листьев. Поэтому значение функци ч)иуеп(ть) в момент цветения люцерны принимается равной единице, а при возобновлени, вегетации уменьшается в определенной пропорции.

Зависимость Juven(tb) между этими моментами от биологического времени ть полагается линейной. Таким образом, в модель был введен единственный настроечный параметр А. Такой сравнительно простой вид зависимости Juven(xb) был принят в связи с отсутствием прямых измерений фотосинтеза. В нашем же случае такие измерения имеются; это результаты полевых экспериментов. Более того, литературные данные свидетельствуют скорее о нелинейном виде.данной функции Juven(tb). Действительно, Penning de Fries (1986) указывал, что молодые листья фотосинтезируют менее интенсивно, затем их фотосинтез возрастает, после чего наступает фаза снижения скорости фотосинтеза.

Перейдем к анализу фактических данных. Они были получены в результате обработки экспериментальных данных по интенсивности фотосинтеза и скорости развития пшеницы. Прежде всего, было необходимо связать календарное время измерения с биологическим временем. Для этого была использована шкала биологического времени, примененная ранее голландскими специалистами по моделированию. В соответствии с этой шкалой нуль биологического времени совпадает с моментом всходов, в момент цветения ть =1, а при полной спелости tb =2. Эта шкала представляется удобной и для наших целей, т.к. она позволяет параметризовать конкретные сроки наступления фенофаз, изменяющихся от сорта к сорту и от года к году. Первое, что далее необходимо было сделать, это "привязать" календарные сроки наступления фенофаз к биологическому времени. Данные такого пересчета представлены в таблице 6.

Таблица 6.

Зависимость интенсивности фотосинтеза (мг. С02 на кв. дм. листа в час) от биологического времени хь (в различные фенофазы развития растений) для исследованных сортов озимой пшеницы (осредненные за три года результаты натурных экспериментов).

Фенофазы Фотосинтез (мг. С02 на кв.дм. в час)

1 2 3 4 5

А Б А Б А Б А Б А Б

Посев - - - - - - - - - - -

Всходы о.оо - - - - - - - - - -

3-ий лист 0.15 - - - - - - - - - -

0.21 - - - - - - - - - -

Кущение 0.30 - - - - - - - - - -

0.37 - - - - 14.5 13.3 13.4 12.5 - -

Выход в трубку 0.42 15.2 15.0 10.6 9.89 14.5 13:3 14.4 13.4 - -

0.53 18.8 18.8 23.4 22.9 25.2 21.8 21.8 20.7 23.2 21.0

Колошение 0.96 25.4 24.4 23.7 22.4 22.8 21.8 20.6 19.2 22.0 20.5

0.98 23.2 20.0 22.0 17.4 18.4 14.5 21.3 17.4 21.0 20.0

Цветение 1.00 24.3 23.5 21.8 20.0 18.4 19.0 19.2 18.7 19.8 20.0

1.01 22.2 20.0 17.4 18.0 17.8 16.3 17.4 13.5 19.5 18.9

Молочная спелость 1.07 19.1 21.1 15.9 16.4 14.0 12.9 14.5 12.3 19.4 16.7

1.28 16.4 17.4 15.3 15.9 8.4 10.7 8.9 5.1 15.4 17.4

Восковая спелость 1.67 16.4 12.5 15.3 11.5 14.0 10.9 14.0 8.3 15.4 15.3

1.81 12.4 8.9 5.86 8.55 6.0 8.63 8.0 5.1 - -

Полная спелость 1.92 - - - - - - - - - -

2.02 - - - - - - - - - -

Значения биологического времени и интенсивности фотосинтеза, выписанные в первой строке относятся к началу каждой фенофазы, во второй строке — к ее окончанию. Сорта: 1-Гарагылчыл-2 Варианты по уровню продуктивности:

2- Безостая -1 А - Второй уровень (без полива)

3 - Коллектив Б - Первый уровень (с поливом)

4 - Севиндж

5 - Гуввапи

Следующий шаг- построение зависимости интенсивности фотосинтеза от ть при о тимапьном режиме увлажнения. Оно выполнено с помощью программы "ОВДРНЕК". На рис представлены построенные таким образом зависимости интенсивности фотосинтеза Д1 четырех сортов пшеницы.

о 30

| 25,0

О V

20,0

ö о

ё 15>°

о о d о ■er

о «

го К О

10,0

5,0

0,0

0,4 0,8 1,2 1,6

Биологическое время, град

2,0

Рис.5. Зависимость интенсивности фотосинтеза от биологического времени для разных сортов озимой пшеницы.

1. Гарагылчыг-2; 2 - Безостая-1; 3-Коллектив; 4-Севицдж.

Как и ожидалось, все кривые имеют максимум в фазе цветения, т.е. при ть =1. Сор "Гарагылчыг-2" показывает наибольшую интенсивность фотосинтеза практически при все значениях ть . Далее в порядке убывания следуют: "Безостая", "Коллектив-77" и "Севиндж Расположение сортов в порядке убывания интенсивности фотосинтеза оказывается таким же что и упомянутый в предыдущем разделе порядок убывания урожайности в этой группе cof тов озимой пшеницы. Это говорит о том, что активность фотосинтетической деятельност посева может рассматриваться как одна из основных причин различий сортов по урожайности

Далее в главе рассматриваются вопросы о сравнительной реакции сортов на во; ный стресс. Это делается при построении зависимости интенсивности фотосинтеза от биолс гического времени для каждого сорта для первого и второго уровней продуктивности. Расчет! показали, что сорта "Гарагылчыг-2" и "Севиндж" подвержены стрессовому воздействию, во: растающему к концу вегетации, причем у сорта "Севиндж" эта зависимость выражена боле резко. В то же время "Безостая" и "Коплветив-77" подвержены стрессовым воздействиям начальный период вегетации, к концу же вегетационного сезона влияние стресса пракгическ пропадает. Этот факт несомненно должен учитываться при идентификации модели,

В седьмой заключительной главе диссертации рассматриваются вопросы моделирс вания продукционного процесса озимой пшеницы. В мировой науке уже имеется целый спект, моделей разной сложности и различного уровня детализации описания основных процессов происходящих в почве, растении и атмосфере. .

Можно утверждать, что к настоящему времени преодолены принципиальные труд-гости, как в выборе структуры моделей продукционного процесса, так и их программной реали-ации. Анализируя структуру построенной в АФИ модели (Полуэкгов, 1982), отметим следующее:

- Принятая за основу исследования модель описывает проекционный процесс яровых культур, протекающий при положительных температурах и не учитывающий условий важного для озимых культур периода перезимовки.

- Расчет производится с даты появления всходов, т.е. после перехода растений на режим автотрофного питания. В данной модели, как и большинстве существующих, не учтены процессы прорастания семян, что не позволяет производить расчеты с момента сева и таким образом, учитывать вариабельность погодных условий, происходящих в период "посев-всходы".

- Блоки роста и развития растений содержат ряд неизвестных параметров, также подлежащих идентификации в процессе настройки модели на определенные условия.

Анализу и решению перечисленных вопросов посвящено содержание заключительной

1авы.

Что касается моделирования процесса прорастания, то его можно разделить на три

шы:

Набухание семян, представляющее собой чисто физический обратимый процесс. Так, если семена высушить после набухания, их сухой вес становится равным первоначальному. . Период чисто гетеротрофного роста начинается с того момента, когда поглощенная семенами вода включается в метаболизм. При этом происходит гидролиз углеводов и белков в замкнутом органе, их транспортировка в проросток и образование структурной биомассы проростков.

Третий период отличается от второго тем, что в метаболизм включается внешний источник -минеральные вещества, поглощаемые формирующимися корнями растений, а также углерод воздуха, поступающий в проростки при фотосинтезе первого настоящего листа. "Движущей силой", определяющей поглощение воды семенами является разность водных потенциалов почвы и семянки. Поэтому в почвах, различающихся по механическому составу набухание семян при одной и той же влажности происходит по разному.

Уравнение набухания, исходя из соображений материального баланса можно записать следующем виде:

,е Мд - текущая масса семени (г), - поглощающая поверхность (см2), ЦТЯ) - проводимость юпочки семени, зависящая от его температуры Тд , и Р9 (0 - водный потенциал почвы и ¡мени. Для моделирования прорастания при гетеротрофном питании проростка, наиболее »дходящей для наших целей является модель метаболической утилизации веществ запасен-лх в семени. Имея это в виду, можно вывести уравнения для структурного метаболизма, гтаболизма резервных пулов, относительной скорости транспорта углеводов, биосинтеза , ахания роста и структуры.

Переход на автотрофное питание семян происходит при утилизации азота, высво->ждающегося при гидролизе белков, дополнительной азотной подпитки за счет поглощения шония и нитратов из почвы.

Как известно, урожай озимых культур в значительной степени зависит от условий ле-зимовки. Главными причинами повреждения посевов или даже гибели озимых культур в мний период являются:

«мерзание, выпревание, вымокание и образование ледяной корки после оттепели. Решающее ияние на жизнедеятельность озимых культур оказывает температурный режим верхнего слоя чвы, в котором расположен узел кущения растений. При понижении температуры до -15° С рошо развитых и хорошо раскустившихся посевов (от 2 до 4-х боковых побегов) изреженность ычно бывает небольшой (8-15%).

Дальнейшее понижение минимальной температуры приводит к быстрому росту изреженности посевов. Слабые растения погибают уже при -15° С (изреженность таких посевов достигает 25-30%).

В блоке перезимовки модели для количественного определения влияния перечисленных факторов на посев использованы уравнении приведенные в работе Улановой (1988). В то же время на территории Азербайджана, где проводились полевые исследования, в бесснежные годы вся перезимовка может проходить при положительных температурах, когда не прекращается процесс вегетации. Таким образом, общая схема моделирования сводится к прогону модели от даты осеннего сева до даты устойчивого перехода температуры осенью через О" С, после чего управления процессом имитации передается блоку "перезимовки". В этот момент состояние растений фиксируется. Расчет динамики продукционного процесса возобновляется при переходе температуры весной через О" С. При этом начальное состояние растений корректируется, на основе регрессионных зависимостей, связывающей состояние "ушедшего в зиму" посева с его состоянием на момент возобновления вегетации в зависимости от агрометеорологических условий зимнего периода.

В подраэдепе идентификация процессов роста и развития перечисляются обстоятельства, которые позволяют построить упрощенную модель, предназначенную специально для идентификации темпов развития растений, что, в свою очередь, обеспечивает возможность автоматизации данного процесса. Стандартный, можно даже сказать, классический подход к решению задачи идентификации заключается в следующем. Формируется функционал, характеризующий меру отклонения результатов моделирования от соответствующих экспериментальных данных. Поскольку результаты расчета зависят от численных значений неизвестных параметров, то минимизация функционала по этим параметрам обеспечивает максимально возможную близость результатов расчета и эксперимента. Как известно (Пенинг де Фриз, 1986) главными факторами, определяющими скорость развития растений являются сумма эффективных температур, водный режим (потенциал почвенной влаги) и, на некоторых фазах, продолжительность дня и режим азотного питания растений. При этом температурный фактор всегда является ведущим. Отметим, что большинством исследователей бесспорными признаются два первых фактора. Что же касается длины дня, то установить ее влияние, пользуясь данными полевых опытов практически невозможно в силу того, что вариабельность этого параметра в течение одного межфазного периода незначительна. Получить надежные экспериментальные данные о влиянии продолжительности светового периода возможно либо в специальных опытах в фитотронах, либо в случае выращивания растений одного и того же сорта в различных географических регионах. Поэтому в модели учтены только те факторы, естественная вариабельность которых существенна.

Принятая в диссертационной разработке основная гипотеза развития сводится к допущению о том, что биологическое время пропорционально сумме эффективных температур (сумме среднесуточных температур, превышающей пороговую величину), а влияние водного стресса сводится к дополнительному ускорению развития.

При идентификации темпов развития, в модели для каждого межфазного периода должны быть найдены три параметра: пороговое значение эффективной температуры, пороговая величина потенциала почвенной влаги, сумма эффективных температур, обеспечивающая переход к следующей фазе. Для идентификации этих параметров необходимо, иметь данные о сроках наступления фенофаз за несколько лет вегетации, отличающихся по условиям тепло - и влагообеспеченности. Этим обстоятельством и обусповленно проведение многолетних полевые исследований, выполненных диссертантом.

В построенной в диссертации модели процессы роста растений описаны в блоках FORS и GRST. При этом обращение к блоку FORS осуществляется на каждом временном шаге, равном одному часу. В нем с использованием получаемой из других блоков информации, а именно, погпощенной фотосинтетически активной радиацией, величиной устьичного сопротивления, площади листьев на каждом ярусе и их температурой, рассматривается суммарный газообмен и прирост ассимилятов за шаг расчета по модели.

Принятый в модели вид ростовых функции получен в результате статистической обработки многочисленных данных, относящихся к озимой пшенице. Отметим, что параметры ростовых функций не могут быть определены независимо, поскольку процесс прироста суммарной биомассы и процесс ее распределения по органам растений взаимосвязаны. Действительно, если, например, в процессе настройки модели завышены параметры, определяющие интенсивность фотосинтеза, то это на последующих шагах приводит к увеличению прироста биомассы листьев и, следовательно, к увеличению ассимилирующей поверхности, что вызывает дополнительное увеличение фотосинтеза. Напротив, если коэффициенты ростовой функции листьев выбраны таким образом, что относительный прирост их биомассы меньше, чем это следует из экспериментальных данных, повышение интенсивности фотосинтеза приводит к "исправлению" этой погрешности, что невозможно определить, если не принимать во внимание прирост суммарной биомассы. Таким образом, идентификация параметров, входящих в ростовые функции должна производиться совместно с настройкой блоков фотосинтеза и дыхания. В этом заключается основная трудность идентификации биологического блока модели, а следовательно, и модели в целом. Идентификация этих параметров может выполняться только при многократных "прогонах" модели в целом, сравнении результатов расчетов с экспериментальными данными и последующей корректировкой всех или некоторых из оцениваемых параметров. Единственным обстоятельством, облегчающим процесс настройки является то, что эти параметры изменяются при прохождении очередной фенофазы. Поэтому имеется возможность последовательной настройки каждого межфазного периода в отдельности, что приводит к уменьшению машинного времени.

В последнем подразделе седьмой главы на конкретном примере рассмотрена возможность использования базовой модели продукционного процесса в задачах управления эрошением с целью анализа принятых решений по управлению во время проведения полевого эксперимента.

Цля изучения этого вопроса выполнены следующие этапы работ:

— Адаптация модели к данным по конкретной культуре и почвенно-климатическим характеристикам региона.

— Создание банка метеорологических данных за период 25-30 лет.

— Верификация модели на независимом материале. Проведение машинных имитационных экспериментов с моделью продукционного процесса с использованием банка метеорологических данных.

— Составление траектории проведения поливов "норма и сроки" и анализ результатов исследования.

Модель продукционного процесса была адаптирована к почвенно-кпиматическим условиям Апшеронского опытного полигона (опытный полигон АзНИИ земледелия). Для иден-ификации взят 1986-87 год вегетации сорта "Гарагылчыг-2", в варианте опыта первого уровня 1родуктивности. Результаты настройки приведены на рис. 6.

Из графиков видно, что расхождение между расчетными и экспериментальными кри-зыми не превышает 5-10 %. Поскольку в банке данных имеется метеорологическая информа-<ия для данного региона за 25 лет, модель проверялась на независимом материале по 5 годам. 1ля сравнения модели с экспериментальными данными использовалась величина конечного 'рожая. Верификация модели показала адекватную ее реакцию. С использованием идентифи-(ированной и верифицированной модели исследовалось влияние изменяющихся условий ¡нешней среды на динамику роста корней, а также исследовалась реакция модели на все фак-оры, влияющие на их рост и развитие.

После идентификации и верификации модели были проведены машинные эксперименты по управлению орошением. С этой целью были разработаны специальные блоки, кото->ые имитируют процесс управления орошением: блок программного управления поливами и >лок управления поливами по принципу обратной связи. В блоке программного управления юлив имитируется в заданный срок при заданной норме. После полива выводится протокол >аботы блока, где указывается фактическое количество использованной воды. Блок управления юливами по принципу обратной связи моделирует автоматическое управление поливами в ависимости от влажности почвы.

Рис.6. Результаты идентификации модели озимой пшеницы. Сорт - Гарагылчыг-2. Первый уровень продуктивности. Сплошные линии - расчетные, крестики - экспериментальные данные;

I; - листовой индекс, т„ - надземная биомасса, - биомасса колосьев,

Для того, чтобы проанализировать эффективность проведенных поливов во время полевого опыта в модели был имитирован вариант полевого опыта с поливами. Во время полевого опыта были проведены два полива - первый 20 марта, второй 25 апреля с одной и той же нормой 500 м /га. С помощью модели были проведены несколько серий машинных экспериментов, имитирующих разные сроки и нормы поливов. В первой серии машинных экспериментов варьировались сроки проведения поливов с той же нормой, что и в полевом опыте. Для этого первый и второй поливы в машинном эксперименте были проведены на три и пять дней раньше и на три и пять дней позже, чем в полевом опыте. Во второй серии машинных экспериментов варьировались нормы поливов, а сроки выбирались такие же, как и в полевом опыте. Для этого нормы первого и второго поливов в первой серии были такими, как в полевом опыте, а во второй серии - снижены на 200м /га при каждом поливе. Во время машинных экспериментов исследовались влияние сроков и норм поливов на листовой индекс, наземную биомассу и урожай. Результаты некоторых машинных экспериментов, показывающие влияние сроков и норм поливов на урожай биомассы колосьев, показаны на рис. 7.

Как видно из этого рисунка, поливы, проведенные во время полевого опыта, не являются самыми эффективными, поскольку с помощью компьютерных экспериментов найдены и другое варианты, при которых достигается более высокий урожай с меньшей поливной нормой.

Как видно из результатов машинных экспериментов, сроки проведения поливов играют особую роль в начальные периоды развития посевов. При задержке проведения поливов даже с использованием увеличенных норм невозможно восстановить потери листового индекса и наземной биомассы растений. Результаты показывают, что с помощью динамической модели, изучая результаты разнообразных вариантов, можно выработать оптимальную траекторию проведения поливов. Оценивая влияние сроков и норм поливов в разные межфазные периоды на рост и развитие посевов, можно экономно использовать ограниченные водные ресурсы с целью получения высоких урожаев.

ц/га

100

ео

23.04 28.04 22.05 13.06

Рис.?. Влияние нормы и сроков поливов на динамику биомассы колосьев. Кривые соответствуют следующим экспериментам: дата начала - и окончания полива, норма полива (куб.м. на га). Кривые сверху вниз: Первая кривая - автоматический попив. Вторая кривая - 15.03-20.04, 500. Третья кривая - 15.03-20.04, 300. Четвертая кривая - полевой опыт. Пятая кривая - 20.03-25.04, 300. Шестая кривая - 25.03-30.04, 500. Седьмая кривая - 25.07-30.04, 300. Восьма? кривая - экперимент без полива.

Фазы развития посева: А - стеблевание, В -- колошение, С - цветение, й- налив зерна.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Разработана классификация математических моделей агроэкосистем. Классификация проведена по признакам, позволяющим разделить модели на виды, подвиды, классы и ранги.

2. Разработана концепция объединения математических моделей агроэкосистем, относящихся к различным рангам в семействе имитационных моделей. чСделан вывод о том, что развитие методологии математического моделирования агроэкосистем. позволяет ввести новое понятие - "вычислительная эмпирика", на основе которой может базироваться методология получения новой совокупности знаний, получаемых с использованием математических аналогов моделируемых агроэкосистем.

3. Развита новая версия субмодели поглощения влаги корнями растений, входящей в объедк ненную полуэмпирическую модель водного обмена сельскохозяйственного поля. Применени новой версии такой модели позволяет значительно уточнить представление о кинетике исс) шения почвы вегетирующими посевами.

4. Построена параметризованная гибридная модель динамики формирования надземных подземных органов полевых культур сплошного сева, которая объединяет блоки, заимствс ванные из моделей двух рангов - формирования биомассы и водопотребпения. С помощы построенной гибридной модели выявлены детерминированные и статистические зависимост прироста биомассы и формирования органов растений в зависимости от условий среды и обитания.

5. Разработано програмно-алгоритмическое описание динамики уплотнения почвы в подле хотных горизонтах под воздействием нагрузки от движителей сельскохозяйственной технию Проведено теоретическое исследование уплотнения почвы при работе на поле тяжелых тра» торов типа "Кировец" с различными модификациями ходовой части.

6. С использованием моделей водного обмена и уплотнения почвы построена агрогидрологи ческая модель формирования режима почвенных и грунтовых вод, применение которой пс звол'яет обосновать согласованное решение проблем сельскохозяйственного производстве обеспечения оптимального водйого {¡ежима полей и «охранения экологической безопасности.

7., Проведены многолетние полевые опыты по возделыванию культур сплошного сева н; полях Азербайджанского института земледелия. Полученные вопытах данные использовань при разработке гибридной модели формирования вегетативных органов растений и для идеи тификации динамических моделей агроэкосистем.

8. Разработана специализированная модель водного обмена на полях, оборудованных систе мой борозд ко вого полива. Выполнено теоретическое исследование влияния режима подач! воды в борозды на влагообеспеченность растений, урожай, сброс воды в конце борозды и н; инфильтрационный сток.

9. Построена компьютерная модель и проведено теоретическое исследование влияния влаго обеспеченности посевов озимой пшеницы на ее урожай. Полученные при этом корреляцион ные зависимости позволили объединить "гибридную" модель водного обмена и модель дина мики формирования урожая в единую комплексную супермодель оптимального управленш водными ресурсами. Разработана методика идентификации зависимости потерь потенциаль ного урожая от коэффициента влагообеспеченности посева.

10. Усовершенствована базовая модель продукционного процесса пшеницы, которая распро странена на случай озимых культур посредством включения в нее двух новых блоков, описы вающих процессы прорастания семян и перезимовки.

11. Обоснован итоговый вывод о том. что разработанная методология объединения родствен ных моделей в комплексную сулермодель, представляющую собой объект более высокогс ранга, открывает перспективу создания новой, более современной системы научно методического обеспечения аграрного производства.

СПИСОК ОСНОВНЫХ РАБОТ,

ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Моделирование движения влаги в почвенной толще сельскохозяйственного поля. ДАН Азербайджанской ССР, т.42, 2,1984. с.154-158.

2. Модель водного обмена на орошаемых землях и ее использование для определения сроков и норм полива. В кн.: Моделирование и управление процессами в агроэкосистемах. -П.: Гид-рометеоиздат, 1984. с.64-73. (в соавторстве).

3. Расчет водного режима хлопкового поля с неглубоким залеганием грунтовых вод. -Научно-технич. бюллетень по агрономической физике N 59, Л.: АФИ, 1984, с.42-47. (в соавторстве).

4. Динамическая модель водно-солевого обмена на орошаемых землях. -В кн.: Биологические и агротехнические основы повышения урожайности сельскохозяйственных культур. -Баку: Иэд-во МСХ, 1984, с. 19-24. (в соавторстве).

5. Модельные исследования режимов орошения хлопчатника и люцерны на песчаных пустынных почвах. - Материалы научной конференции: 'Сельскохозяйственное освоение песков и песчаных земель аридной территории СССР". - Ашхабад: Изд-во АН Туркменской ССР, 1984, с.142-143.

6. Расчетный метод определения ролевой влагоемкости почв. -Научно- технический бюллетень по агрономической физике. 1984. N 57, с.48-51. (в соавторстве).

7. Динамическая модель водно-солевого обмана на орошаемых землях.- Материалы научной конференции "Биологические и аг|5<$тёхническиё основы повышения урожайности сельскохозяйственных культур.", Баку, 1984, с.19-20. (в соавторстве).

8. Расчетный метод определения полевой влагоемкости почв на основы результатов машинных экспериментов на ЭВМ. -София: Изд-во АН Болгарии "Почвазнание, агрохимия, растител-на защита", 1685, N 2, с.14-18. (в соавторство).

9. Управление алагообеспеченностью посевов на орошаемых землях. Автореферат на соискание ученой степени кандидата технических наук. Л.: АФИ, 1985.18с.

10. Математическая модель продукционного процесса озимой пшеницы. - Материалы научной конференции "Биологические основы управления биопродуктивностью агроценозов и плодородием почв", Москва, Пущино, 1986. с. 132-133. (в соавторстве).

11. Использование методов системного анализа при управлении агроэкосистемами. - Материалы научной конференции "Экологические проблемы освоения пустынь и охраны природы", Ашхабад; Изд-во АН Туркменской ССР, 1986, с.137-138. (в соавторстве).

12. Исследование связи между водным режимом почв и влагообеспеченности посевов. Доклады АН Азербайджанской ССР т.25, 1, 1988. с.87-91.

13. Математическая модель продукционного процесса пшеницы. Подготовительный этап, идентификация и верификация модели. Известия АН Азербайджанской ССР, серия биологические науки, 1988. с.45-53.

14. Математическое моделирование влияния режимов орошения на влагообеспеченность посевов и урожай хлопчатника при борозд ко вом поливе. - Материалы научной конференции "Измерительная и вычислительная техника в управлении производственными процессами в АПК" Л.: АФИ, 1988. с.299-300. (в соавторстве).

15. Основные гидрофизические характеристики некоторых почв Азербайджана. Материалы республиканской конференции молодых ученых. Баку, 1988. с.42-45. (в соавторстве).

16. Simulation of Subsoil Compaction its Effect on Crop Yield as a Factor Determining Piar Productivity: pp. 19-21, International Conference , Lublin, 5-9 June, 1989. (в соавторстве).

17. Использование математических моделей в задачах управления орошением. Научно- те> нический бюллетень по агрономической физике, Л.: АФИ, 1989. N 77, с.38-44. (в соавторстве).

18. Метод прогноза изменения физического состояния подпахотных горизонтов почвы. Вестни сельскохозяйственных наук, Иэд-во МСХ Азербайджанской ССР, N 6,1989. с. 18-25.

19. Использование имитационных экспериментов на ЭВМ для исследования режимов ороше кия хлопчатника и пюцерны на песчаных почвах. В кн.: Математическое и программное обес печение задач управления агроэкосистемами. (Сборник научных трудов), АФИ, 1990, с. 126 135. (в соавторстве).

20. Сравнительная оценка динамики уплотнения почвы ходовыми системами сельскохозяй ственной техники. В кн: Математическое и программное обеспечение задач управления arpo экосистемами. (Сборник научных трудов), АФИ, 1990. с.63-72. (в соавторстве).

21. Математическая модель влагопереноса в пленочных укрытиях. В кн.: Математическое i программное обеспечение задача управления агроэкосистемами (Сборник научных трудов) АФИ, 1990, с.80-88. (в соавторстве).

22. Агроэгалогическая модель азотного питания сельскохозяйственных культур. Материаль научной конференции. "Проблемы окружающей среды севера", Мурманск, 1990. с.92. (в соав торстве).

23. Влагоперенос в пленочных укрытиях. Доклады ВАСХНИЛ. 1.99t. N -5, c.51-5(Tj (в соав торстве).

24. Моделирование процесса прорастания семян. Известия АН Азербайджана, Серия физико технических и математических наук, 1994, N 5-6, с.62-65.

25. К вопросу о моделировании процесса прорастания семян. Известия Государственной университета, серия естественных наук .том N 1-2, Баку, 1995. с.151-157.

26. Компьютеризация агрономический науки как основы научного обеспечения земледели) будущего. В кн.: Научные основы интенсификации производства сельскохозяйственной про дукции. Баку, Изд-во МСХ Азербайджана, 1995. с.93-96.

27. Модепь продукционного процесса озимой пшеницы. Известия АН Азербайджана, Сери« физико-технических и математических наук, тем 15,1995 N 5-6, с. 66-72.

28. Агроклиматическая оценка условий перезимовки озимой пшеницы. Известия АН Азербай джана, Серия физико-технических и математических наук, 1995, N 1-2, с.191-193.

29. О формировании рынка аграрных знаний. В кн.: Научные основы интенсификации произ водства сельскохозяйственной продукции. Баку, Изд-во МСХ Азербайджана, 1995. с.90-93.

30. Предмодельные исследование различных сортов пшеницы по интенсивности фотосинтеза Тезисы международной конференции "Modern Problems in Agroecosystem Similation", Санкт-Петербург, 1997. c.4.

31. Сравнительный анализ продуктивности озимой пшеницы. Тезисы международной конференции "Modem Problems in Agroecosystem Similation". Санкт-Петербург, 1997. с.3.(в соавторстве).

32. Crop Models Use for Substantiation of Ecologically Safe Irrigated Agriculture: Model Indicators foi Semiarid Area of Azerbaijan. International Conference on Environmental Indies Systems Analysis Approach, St.-Petersburg, Russia, 7-11 July 1997. p.94. (в соавторстве). ____

Информация о работе

Шукуров, Меджлум Шукур оглы
доктора технических наук
Санкт-Петербург, 1998
ВАК 06.01.14

Автореферат

Методология построения специализированных моделей агроэкосистем и управление влагообеспеченностью посевов в аридных зонах - тема автореферата по сельскому хозяйству, скачайте бесплатно автореферат диссертации

Похожие работы