Температуропроводность почв различного гранулометрического состава и генезиса и ее математическое моделирование

Лукьященко, Ксения Игоревна

Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему
Температуропроводность почв различного гранулометрического состава и генезиса и ее математическое моделирование
ВАК РФ 06.01.03, Агропочвоведение и агрофизика

Автореферат диссертации по теме "Температуропроводность почв различного гранулометрического состава и генезиса и ее математическое моделирование"

005011573

Лукьященко Ксения Игоревна

ТЕМПЕРАТУРОПРОВОДНОСТЬ ПОЧВ РАЗЛИЧНОГО ГРАНУЛОМЕТРИЧЕСКОГО СОСТАВА И ГЕНЕЗИСА И ЕЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Специальность 06.01.03 - агрофизика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата биологических наук

1 6 ОЕВ 2012

Москва-2012

005011573

Работа выполнена на кафедре физики и мелиорации почв факультета почвоведения Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова

Научный руководитель: доктор биологических наук, доцент

Архангельская Татьяна Александровна

Официальные оппоненты: доктор сельскохозяйственных наук, профессор

Сапожников Петр Михайлович

доктор биологических наук, доцент Рыжова Ирина Михайловна

Ведущая организация:

Российский государственный аграрный университет - МСХА имени К.А. Тимирязева

Защита диссертации состоится « в » ьИЯ/УР71^— 2012 года в 15 ч. 30 мин. в аудитории М-2 на заседании Диссертационного совета Д 501.002.13 при МГУ имени М.В. Ломоносова по адресу: 119991, Москва, ГСП-1, Ленинские горы, д.1. строен. 12, факультет почвоведения.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке факультета почвоведения МГУ имени М.В. Ломоносова.

Автореферат разослан » 2012 г.

Приглашаем Вас принять участие в обсуждении диссертации на заседании Диссертационного совета. Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью организации, просим направлять по вышеуказанному адресу, а также по факсу: +7 (495) 939-36-84 или по e-mail: soiI.lks@gmail.com

Ученый секретарь диссертационного совета,

доктор биологических наук, профессор ¿^-Мъ/Ь Г.М. Зенова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность работы

При решении ряда задач агрофизики, в том числе связанных с прогнозированием переноса вещества и энергии, моделированием физических, физико-химических и биофизических процессов в системе «почва - растение -деятельный слой атмосферы», оптимизацией почвенно-экологических условий возделывания сельскохозяйственных культур, возникает необходимость рассчитать температуру почвы, поток тепла в почву, оценить интенсивность теплообмена между почвой и приземным слоем атмосферы и т. п. Для этого помимо метеоданных необходимо знать тепловые свойства почвы: теплоемкость, теплопроводность и/или температуропроводность, равную отношению теплопроводности к объемной теплоемкости. Если тепловые свойства экспериментально не были определены, их можно рассчитать с помощью математических моделей.

В современной физике почв существует ряд моделей, позволяющих рассчитывать тепловые свойства почв на основе данных об их плотности, содержании органического вещества, гранулометрическом и минералогическом составе, текущих значениях влажности. Практически все эти модели являются эмпирическими и разработаны на основе анализа относительно небольших массивов экспериментальных данных, полученных для региональных почв. Для почв Европейской части России в настоящее время не существует ни достаточно общей математической модели, позволяющей проводить подобные расчеты, ни базы данных, на основании которой можно было бы такую модель разрабатывать.

Цель работы: получить экспериментальную базу зависимостей температуропроводности почв от влажности и на ее основе построить математическую модель, позволяющую рассчитывать

температуропроводность почв различного гранулометрического состава и генезиса по данным об их основных свойствах и текущих значениях влажности.

ч--

Задачи:

1. Получить экспериментальные зависимости температуропроводности от влажности для почв различного гранулометрического состава и генезиса;

2. Построить аппроксимационные функции для описания полученных экспериментальных кривых;

3. Определить основные физические свойства исследованных почв;

4. Провести статистическое сопоставление параметров аппроксимации с основными свойствами исследованных почв;

5. Обосновать способ расчетной оценки температуропроводности почвы по данным о свойствах твердой фазы и влажности почвы;

6. Провести проверку работы построенных регрессионных моделей на независимых почвенных объектах.

Научная новизна работы

Впервые получены и сопоставлены подробные экспериментальные зависимости температуропроводности от влажности для почв с широким диапазоном изменчивости гранулометрического состава (от песка рыхлого до легкой глины). Для почв различного гранулометрического состава и генезиса проанализированы характерные особенности зависимостей температуропроводности от влажности. На основании полученной экспериментальной базы построены регрессионные соотношения, которые могут быть использованы для расчетной оценки коэффициента температуропроводности почв широкого гранулометрического спектра. Практическая значимость

Построенная математическая модель позволяет рассчитывать температуропроводность почв различного гранулометрического состава по данным об основных почвенных свойствах.

Результаты работы могут быть использованы для решения расчетных и прогнозных задач в агрофизике, почвоведении, климатологии, в том числе при разработке научно-обоснованных агротехнологий в полевых и регулируемых условиях.

Полученная модель может служить одним из математических средств, применяемых для организации рационального использования почв, при оценке и прогнозировании отклика агроэкосистем на климатические изменения и антропогенные воздействия. Модель может быть использована при оценке температурного режима и динамики тепловых процессов в почве, в качестве одного из блоков в расчетных схемах прогнозирования водного режима, продуктивности почв, а также глобальных биосферных процессов. Апробация работы Материалы исследований по теме диссертации неоднократно докладывались и обсуждались на заседаниях кафедры физики и мелиорации почв факультета почвоведения МГУ им. М.В. Ломоносова в 20082011 гг. Основные положения диссертационной работы докладывались автором на конференциях: Национальных конференциях с международным участием «Математическое моделирование в экологии» (Пущино 2009, 2011), Международных конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов» (Москва, 2009, 2010, 2011).

Структура и объем работы Диссертация состоит из введения, 5 глав, выводов, списка используемой литературы, включающего^/ источников, из них иностранных, и приложений. Работа изложена на страницах, содержит ^»¿таблиц, 39 рисунков.

Благодарности Автор выражает искреннюю благодарность научному руководителю Т.А. Архангельской, Е.В. Шеину, А.Б. Умаровой, П.И. Тихонравовой, И.Н. Кургановой, A.B. Дембовецкому, З.Н. Тюгай, А.И. Позднякову, Е.Ю. Милановскому и всем сотрудникам кафедры физики и мелиорации почв за внимание к работе и полезные комментарии. Автор также благодарит Т.В. Бекецкую, A.A. Гвоздкову и других коллег за помощь и поддержку.

Публикации По материалам диссертации опубликовано 11 работ, в том числе 3 статьи в реферируемых журналах ВАК.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Глава 1. Температуропроводность почвы и ее математическое моделирование. Краткий обзор

Температуропроводность почв - динамическая характеристика, определяющая скорость изменения температуры почв при прогревании и охлаждении (Чудновский, 1948; Физика среды обитания растений, 1968; Павлов, 1979; Campbell, 1985; Воронин, 1986; и др.). При изменении влажности почвы ее температуропроводность может меняться в 1.5-5 раз (Чудновский, 1948; Димо, 1948; Гупало, 1959; Глобус, Арефьев, 1972; Герайзаде, 1973, 1974, 1982; Horton, Wierenga, 1984; Набиев, 1992; Тихонравова, 1994; Козловский и др., 1995; Макарычев, Мазиров, 1996; Архангельская, 2004; и др.).

Зависимости температуропроводности почв от влажности имеют сложный нелинейный характер (Димо, 1948; Вершинин и др., 1959; Воронин, 1986; Шеин и др., 2001; Архангельская, 2008; и др.). Количественные (величина температуропроводности и диапазоны изменчивости) и качественные (форма и характерные участки кривой) особенности зависимости температуропроводности от влажности для разных почв могут существенно различаться.

Температуропроводность почвы связана с ее основными свойствами. Помимо влажности, на температуропроводность влияют плотность почвы, содержание органического вещества, распределение частиц по размерам (Богомолов, 1941; Димо, 1948, 1972, 1981; Чудновский, 1948, 1954; Мартьянова, 1971; Герайзаде, 1974, 1982; Панфилов, Харламов, 1984; Тихонравова, 1991, 1994, 1995; Макарычев, Мазиров, 1996, 2002; Худяков и др., 1999; Abu-Hamden, 2000; Макарычев, 2007; Архангельская, 2009; и др.).

При моделировании температурного режима почв (Hanks, 1971; Eitzinger et al., 2000; Архангельская, 2011; и др.) необходимо уметь рассчитывать величину температуропроводности почвы (к) при любых значениях влажности (0). Для этого имеющиеся дискретные экспериментальные данные

аппроксимируют непрерывными функциональными зависимостями к(0) (Иконникова, 1965; Димо, 1972; Чудновский, 1976; Воронин, 1986; Тихонравова, Хитров, 2003; Архангельская, 2004; и др.).

В случае отсутствия данных по температуропроводности почвы параметры зависимости к(0) рассчитывают по данным об основных свойствах почвы, используя регрессионные соотношения (Kersten, 1949; de Vries, 1963; Герайзаде, 1974; Йохансен, 1975; Чудновский, 1976; Павлов, 1979; Campbell, 1985; Chung, Horton, 1987; Бровка, Ровдан, 1999; Тихонравова, Хитров, 2003; Côte, Conrad, 2005; Архангельская, 2009).

Практически все существующие регрессионные модели тепловых свойств почв разработаны на основе анализа относительно небольших массивов экспериментальных данных и имеют региональный характер. Модель де Фриза (de Vries, 1968) разработана на основе данных Керстена (Kersten, 1949) для некоторых песков, суглинков и почвенных минералов Норвегии и Канады, модель А.И. Гупало (1959)-для южного чернозема, модель Е.А. Иконниковой (1965) - для темно-каштановой почвы и обыкновенного чернозема, модель Чанга и Хортона (Chung, Horton, 1987) - для суглинистых почв Калифорнии и песчаных почв Нью-Джерси, модель C.B. Макарычева и М.А. Мазирова (1996) - для черноземов юго-западной Сибири, модель П.И. Тихонравовой и Н.Б. Хитрова (2003) - для слитоземов Центрального Предкавказья, модель Лю с соавт. (Lu et al., 2007) - для суглинистых и песчаных почв Китая и Айовы, модель Т.А. Архангельской (2008) - для агросерых почв Владимирского ополья.

При применении регрессионных моделей к почвам отличающегося гранулометрического состава и генезиса точность расчетов может быть как удовлетворительной, так и очень низкой. Так, например, модель, построенная Т.А. Архангельской на основе данных для суглинистых почв Владимирского ополья, позволила оценить температуропроводность проверочных образцов серых лесных и дерново-подзолистых суглинистых почв с ошибками 25-32 %, а при попытке рассчитать температуропроводность слитоземов ошибки

расчетов возросли до 76-158 % (Архангельская, 2009). Поэтому оценка точности построенной модели к(0) - необходимый этап при расчетах и прогнозировании температурного режима почв. Критерии оценки работы модели могут быть основаны на сравнении расчетной характеристики к(0) с экспериментальными данными (Pachepsky et al., 1999; Schaap, 2004), а также на функциональной проверке, т.е. проверке применимости модели для расчета температурного режима почв (Wösten et al., 1986).

Глава 2. Объекты и методы исследования

Объектами исследования явились песчаные, суглинистые и глинистые почвы Европейской части России: дерново-подзолистые слабодифференцированные супесчаные и песчаные освоенные почвы (УОПЭЦ «Чашниково»), дерново-слабоподзолистые песчаные почвы («Приокско-Террасный Биосферный Заповедник»), светло-серая лесная среднесуглинистая окультуренная почва («Заокские питомники», Тульская область), черноземы обыкновенные среднемощные легкоглинистые окультуренные («Каменная степь», Воронежская область), луговато-черноземная выщелоченная среднесуглинистая окультуренная почва (ст. Игнатьевский, Республика Адыгея). Образцы ненарушенного сложения были отобраны в течение летних сезонов 2006-2010 гг. в двух или трех повторностях для каждого горизонта.

Почвенные образцы вырезали в вертикальном направлении из вскрытых разрезами горизонтов с помощью тонкостенных металлических цилиндров высотой 7.0-10.0 см и диаметром 3.8-5.0 см.

Температуропроводность отобранных образцов определяли в лаборатории, применяя метод, основанный на теории регулярного режима (Кондратьев, 1936, 1954; Шеин и др., 2001). Для каждого образца была проведена серия измерений и получена подробная зависимость температуропроводности от влажности в диапазоне от капиллярного насыщения до воздушно-сухого состояния. После проведения измерений температуропроводности для каждого образца определили плотность почвы, содержание углерода, плотность

твердой фазы и гранулометрический состав. Содержание органического углерода определяли методом сухого сжигания в токе кислорода с использованием экспресс-анализатора АН-8012 (Когут и др., 1993). Гранулометрический состав определяли пипет-методом с применением пирофосфатной диспергации, плотность твердой фазы - пикнометрически с применением часового кипячения (Вадюнина, Корчагина, 1986).

Глава 3. Температуропроводность исследованных почв и их основные свойства

Основные свойства исследованных почв и коэффициенты температуропроводности для воздушно-сухого (кас) и капиллярно-насыщенного (ккн) состояния приведены в таблице 1.

Плотность почв варьировала от 0.86 до 1.82 г/см3, содержание углерода - от 0.05 до 6.49 %, физической глины - от 1 до 76 %.

Всего было исследовано 49 образцов почв, по гранулометрическому составу принадлежащих к широкому диапазону от песка рыхлого до легкой глины. Среди них 17 песков и супесей, 18 суглинков и 14 легких глин.

Таким образом, в данной выборке представлен спектр почв с широким диапазоном изменчивости физических свойств.

Таблица 1. Основные физические свойства исследованных почв: плотность (рь), плотность твердой фазы (р5), содержание углерода (С), содержание физической глины (ФГ), коэффициенты температуропроводности для воздушно-сухого (квс) и капиллярно-насыщенного (к„,) состояния.

№ п/п Название почвы по гранулометр. составу Рь, г/см3 р5, г/см3 С,% ФГ, % квс,х 10"7 м2/с Ккн, Х10 7 м2/с

1 Легкая глина 0.86-1.33 2.52-2.78 2.63-6.49 64-76 0.85-1.48 2.16-3.08

2 Тяжелый суглинок 1.49-1.62 2.69-2.71 0.68-2.07 45-50 1.20-2.60 3.08-4.62

3 Средний суглинок 1.19-1.74 2.61-2.73 0.81-2.05 33-43 1.26-2.44 2.96-4.30

4 Легкий суглинок 1.65-1.67 2.71-2.74 0.17-0.24 26-29 2.06-3.31 5.28-8.14

5 Супесь 1.43-1.76 2.62-2.68 0.23-2.43 19-20 2.13-4.11 4.45-9.69

6 Песок связанный 1.27-1.82 2.62-2.69 0.18-1.72 5-9 2.10-4.49 4.49-7.79

7 Песок рыхлый 1.51-1.75 2.68-2.71 0.05-0.22 1-3 2.00-3.48 5.44-9.52

Температуропроводность почв в воздушно-сухом состоянии варьировала от 0.9х10"7 м2/с для легкоглинистой почвы до 4.5Х10"7 м2/с для песка связанного; в капиллярно-насыщенном - от 2.2х10"7 м2/с для легкой глины до 9.7><10"7 м2/с для супеси. Всего было получено 527 экспериментальных значений температуропроводности почв при различной влажности.

Температуропроводность воздушно-сухих почв была сопоставима для всех исследованных образцов. Различия в большей степени проявлялись по мере увлажнения: температуропроводность насыщенной супесчаной и песчаной почвы на 2.4x10"7 м2/с больше, чем суглинистой, и на 4.1><10"7 м2/с больше, чем легкоглинистой почвы.

Такой результат согласуется с замечанием А.Ф. Чудновского (1948) о том, что различия в температуропроводности почв проявляются при увлажнении и определяются особенностями взаимодействия твердой и жидкой фазы почвы.

В целом, для всех образцов температуропроводность с ростом влажности увеличивалась в 1.8-2.9 раза, лишь в некоторых случаях это соотношение составило от 3 до 5. В случае с песчаными почвами это может объясняться большим приростом температуропроводности при увлажнении, в случае с глинистыми - низкой величиной температуропроводности воздушно-сухой почвы.

Максимальные коэффициенты корреляции с температуропроводностью воздушно-сухой почвы были получены для содержания физической глины (коэффициент корреляции -0.77 (р<0.05)), содержания углерода (-0.73) и плотности почвы (0.72), с температуропроводностью насыщенной влагой почвы - для содержания песка (коэффициент корреляции 0.87 (р<0.05)) и других гранулометрических фракций, а также для содержания углерода (-0.77).

Была выявлена тенденция: чем плотнее почва, тем более выражена S-образность зависимости температуропроводности от влажности к(0).

На рисунке 1 представлены примеры зависимости температуропроводности от влажности для трех профилей различных окультуренных почв.

Если говорить об изменениях температуропроводности с глубиной, можно выделить следующие тенденции. Для среднесуглинистой и легко глинистой почв температуропроводность в профиле в целом менялась слабо. Можно отметить общую тенденцию к возрастанию температуропроводности с глубиной (рис. 1, б, в).

(а)

''О..ОД

о *;

и.-

Апах / -о.. ВС -»■• С1 •••V С2

(6)

Апах ••о-- А1 ■-Т-.- А1В

■ ^ С.

(в)

Апах ...<>.. Апах'

• ••V* Вса

0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5

9, см3/см3

Рис. 1. Температуропроводность в профилях трех почв: дерново-слабоподзолистая песчаная освоенная (а), луговато-черноземная выщелоченная среднесуглинистая окультуренная (б), чернозем обыкновенный среднемощный легкоглинистый окультуренный (в).

Выделяется легкая почва - где с переходом от горизонта к горизонту температуропроводность изменялась в 1.5-3 раза. Изменения еще более значительны в случае смены почвообразующей породы, которая в данном случае выражалась в утяжелении почвы с глубиной. Кроме изменения диапазонов варьирования к, значительно менялась при движении вглубь по профилю сама форма зависимости к(0) (рис. 1, а).

Анализ полученных результатов позволил для 49 исследованных образцов выявить общие особенности зависимостей к(8), характерные для почв различного гранулометрического состава (рис. 2). На объектах разного генезиса прослеживались общие закономерности.

Наиболее тяжелые глинистые образцы характеризовались очень низкими значениями температуропроводности в воздушно-сухом состоянии и постепенным, часто незначительным ростом ее значений при увлажнении (рис. 2, а).

Характерные для суглинистых почв Б-образные кривые обычно имели 2 пологих участка в области низких и высоких влажностей и могли не иметь выраженного максимума (рис. 2, б). Зависимости, полученные для пахотных горизонтов среднесуглинистого гранулометрического состава, могли иметь почти линейную форму.

Кривые для супесчаных почв по форме занимали промежуточную позицию: могли иметь пологий участок в левой части, но могли не иметь выраженной Б-образной формы (рис. 2, в). В целом, почти во всем диапазоне влажности значения температуропроводности для супесчаных образцов были выше, чем для суглинистых, но ниже, чем для песчаных.

к, 10-7 м2/с 10 «

ее*

(б)

Г о

(в)

(Г)

к*'

•о* о о

.....

Т с

0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5

0, см3/см^

Рис. 2. Характерные зависимости температуропроводности от влажности для почв различного гранулометрического состава: глинистых (а), суглинистых (б), супесчаных (в), песчаных (г).

Кривые для песчаных почв имели куполообразную форму с резким ростом температуропроводности по мере увлажнения, максимумом и последующим снижением роста или даже некоторым уменьшением температуропроводности

при увеличении влажности (рис. 2, г). Вследствие низкой адсорбции влаги на частицах твердой фазы и наличия крупных пор, влага в песчаных почвах даже при невысокой степени увлажнения являлась подвижной, и это выражалось в отсутствии пологого участка в левой части кривой.

Температуропроводность глинистых почв в точке максимума не превышала З.ЗЗхЮ"7 м2/с, у суглинков достигала 2.96-5.28 х10"7 м2/с, у песков и супесей составила 4.73-10.09х10"7 м2/с.

Серия экспериментов была посвящена исследованию изменения температуропроводности почв при выведении их из сельскохозяйственного оборота.

Были исследованы образцы из разрезов черноземов Каменной степи, находившихся в аналогичных условиях и сформированных на одной почвообразующей породе, но отличавшихся по характеру использования: разрез (1) - пашня (А пах-А1-АВ-Вса) и разрез (2) - косимая залежь (Адерн-АГ-АГ'-В-Вса). Свойства верхних горизонтов приведены в таблице 2.

Таблица 2. Плотность (рь) и содержание углерода (С) в верхних горизонтах: разрез (1) - пашня, разрез (2) - залежь.

(1) (2) _____

Гор, Рь, г/см3 С,% Гор. рь, г/см3 С,%

Апах (0-7) 1,06 4,9 Аа (0-7) 0,91 6,1

Апах (10-17) 1,18 4,7 А1 (ст.пах) (12-19) 0,87 6,5

Вид зависимостей к(8) (Рис. 3) отразил особенности профилей почв. Для нижней части Апах кривая имела Б-образную форму и длинный пологий участок в области низких влажностей. Такая форма характерна для уплотненной почвы (Архангельская, 2004). Действительно, в настоящее время средняя часть пахотного горизонта уплотнена (Тихонравова, 2007), что подтвердили и наши исследования. Гумусовый горизонт почвы залежи, напротив, имел низкую плотность сложения и высокое по отношению к пахотному горизонту содержание углерода. Зависимости к(9) отразили эти

особенности: кривые для разных частей гумусоаккумулятивного горизонта почвы залежи имели схожую форму с коротким пологим участком в левой части и дальнейшим постепенным ростом температуропроводности. При этом величина температуропроводности высокогумусированного и рыхлого горизонта А1 капиллярно-насыщенной почвы залежи была закономерно, на 0.42-0.72* 10"7 м2/с, ниже, чем температуропроводность горизонта Апах.

По характерным особенностям зависимостей к(6) и их отличиям для двух почв можно сделать вывод о том, что почва залежи в значительной мере восстановилась после сельскохозяйственного использования. Различия в свойствах почв (табл. 2) подтвердили этот вывод.

(а)

Апах(0-7)

(в)

-о- Апах(10-17)

,.о-о-о

0>.о0-о-о-°'

(б)

АсЗ(0-7)

(г)

-о- А1(12-19)

0.о°о-о.0

ОО'-О

..О1

0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5

0, см3/см3

Рис. 3. Температуропроводность чернозема обыкновенного пахотного среднемощного легкоглинистого (а, в) и чернозема обыкновенного среднемощного легкоглинистого (залежь) (б, г).

Глава 4. Математическое моделирование температуропроводности почв

4.1. Оценка точности расчета температуропроводности с помощью существующих моделей

Точность существующих моделей оценивали, используя данные по температуропроводности серых лесных средне- и тяжелосуглинистых почв Владимирского ополья (Архангельская, 2004). Были использованы сочетания модели де Фриза для расчета теплоемкости с моделями Кемпбелла, Чанга и Хортона, а также Лю с соавт. для вариантов расчета теплопроводности. Применение этих общепринятых, но региональных моделей, позволило лишь очень грубо оценить температуропроводность почв Владимирского ополья: среднеквадратичные относительные ошибки расчетов составили 66-113 %. При этом наибольшие расхождения с экспериментальными величинами были характерны для средних значений влажности, наиболее часто наблюдаемых в естественных условиях.

В связи с этим была поставлена задача создать модель для расчета температуропроводности почв на основе полученных данных для почв Европейской части России с широким диапазоном изменчивости свойств.

4.2. Математическое моделирование температуропроводности почв

На первом этапе построения модели полученные экспериментальные зависимости к(0) были аппроксимированы четырехпараметрической функцией (Архангельская, 2004):

(1)

где 0 - объемная влажность почвы, к - соответствующая ей температуропроводность, к0, а, 8о и Ь - параметры аппроксимации.

Аппроксимация проводилась для каждого образца, всего было получено 49 аппроксимационных кривых и 49 соответствующих наборов параметров Ко, а,

к = к0 +аехр

-0.5

1п —

л2

0О и Ь. Диапазоны значений параметров для почв различного гранулометрического состава приведены в таблице 3.

Данная функция хорошо описывала полученные экспериментальные зависимости - как почти линейные, так и куполообразные, а также выраженно Б-образные. Среднеквадратичная ошибка аппроксимации составила 0.16x10"7 м2/с или 4.6%. Возможность использования функции (1) для описания с высокой точностью экспериментальных зависимостей к(9) различной формы была подтверждена и другими исследованиями (Архангельская, 2009; Трошина, 2011).

Таблица 3. Результаты аппроксимации экспериментальных зависимостей: параметры функции (1), несмещенная оценка коэффициента детерминации (Я2 абсолютная ошибка аппроксимации (Д).

Почвы Кол- во точек Параметры аппроксимации К2 аф А, 10"7 м2/с

к„, 10"7 м2/с а, 10'7 м2/с 0« см3/см3 Ь

Глинистые 179 0.81-1.47 1.22-2.30 0.32-0.41 0.20-0.48 0.96-1.0 0.063

Суглинистые 188 1.24-3.30 1.57-4.86 0.25-0.58 0.13-0.75 0.93-1.0 0.093

Песчаные 160 2.03-4.56 2.25-8.04 0.11-0.35 0.11-1.58 0.91-1.0 0.25

Корреляционный анализ показал, что наиболее сильные связи с параметрами функции (1) были выявлены среди гранулометрических фракций. Высокие значения коэффициента корреляции получены для содержания физической глины и составляющих ее фракций (ил, средняя и мелкая пыль) (табл. 4).

Значимые коэффициенты (р<0.05) до 0.88 получены для фракции крупного песка. Для определяющих форму кривой параметров а (прирост температуропроводности с влажностью, т.е. «высота» пика) и Ь (ширина пика) корреляция с содержанием песка максимальна. Это еще раз подтвердило, что форма кривой к(8) связана с гранулометрическим составом почвы. Среди прочих свойств наилучшая корреляция получена с содержанием органического

углерода и плотностью почвы. С плотностью твердой фазы значительных связей не выявлено.

Таблица 4. Коэффициенты корреляции между параметрами зависимостей к(в) и физическими свойствами почв: гранулометрическими показателями, содержанием углерода (С), плотностью (рь), плотностью твердой фазы (р5) и ранговым показателем 08. Выделены значимые величины (р<0.05).

Параметр Физ. глина Песок кр. Пыль средн. Пыль мелк. Ил С Рь Р*

К0 -0.76 0.59 -0.69 -0.71 -0.74 -0.73 0.71 0.16 -0.71

а -0.73 0.88 -0.78 -0.76 -0.63 -0.65 0.58 0.30 -0.78

е„ 0.67 -0.77 0.72 0.61 0.62 0.42 -0.39 -0.04 0.74

Ь -0.62 0.72 -0.58 -0.59 -0.60 -0.44 0.28 0.06 -0.66

Кроме количественных значений свойств почвы в корреляционный анализ был включен ранговый показатель «вБ» - номер почвы по принадлежности к гранулометрическому составу от 1 (песок рыхлый) до 7 (глина легкая). Результаты анализа показали, что параметры функции (1) имеют тесную связь с данным показателем, и в дальнейшем его можно использовать в качестве предиктора для расчета температуропроводности.

Второй этап моделирования включал построение регрессионных соотношений между каждым из четырех параметров зависимости (1) и свойствами-предикторами с помощью методов многомерного регрессионного анализа. При построении были использованы наборы параметров, полученные для отдельных образцов почв.

Выбор свойств-предикторов был проведен двумя способами. В первом способе был использован подход, предложенный ранее (Архангельская, 2008): в качестве предикторов использовались данные о плотности почвы рь (г/см3) и о содержании органического вещества С (%), а также о содержании физической глины БС (%). Было получено два варианта уравнений: Модель 1 -с использованием данных по плотности и углероду:

к0 =0.838б + 1Л850р4-0.2356С а = 3.84 + 0.1852р6 -0.5481С (2)

в„ = 0.3077 - 0.02739рь + 0.021 ОС Ъ = 1.6377 - 0.5884р„ - 0.1492С

Модель 2-е добавлением к ним данных по содержанию физической глины:

к0 = 1.4488 + 0.9841рь - 0.06230С - 0.01875FG а = 5.0503 - 0.2129рь - 0.2048С - 0.03715FG 90 = 0.1876 + 0.01216р4 -0.01311C + 0.00369FG (3) b = 1.9577 - 0.6937рь - 0.05832С - 0.009832FG

Во втором способе предикторы были выбраны с помощью статистического подхода. Предварительный набор свойств-предикторов выбирался для каждого параметра по результатам корреляционного анализа. Затем для расчета параметров строились регрессионные соотношения с помощью метода прямой и обратной пошаговой регрессии. В среднем, для каждого параметра строилось 4-6 соотношений, из которых затем выбиралось уравнение, в котором наилучшим образом выполняются условия для проведения регрессионного анализа, и минимизируется стандартная ошибка расчета параметров и среднеквадратичная ошибка расчета температуропроводности.

При построении модели 3 были использованы все исследованные образцы и схема отбора предикторов, представленная выше. Модель 4 была построена с помощью метода предварительной группировки данных, при котором производится разветвление общей базы данных по тому или иному признаку (McKenzie and Jacquier, 1997; O'Connell and Ryan, 2002; Park and Vlek, 2002; Bruand, 2004; Pachepsky et al., 2006). В данном варианте было осуществлено разделение данных по гранулометрическому составу на 3 части. При этом для каждой из ветвей был отдельно проведен корреляционный анализ, выбраны наилучшие предикторы и уравнения. В итоге к предикторам рь, С и FG были добавлены предикторы песок крупный Pkr (%), GS (ранг от 1 до 7), Пыль крупная Pilkr (%), Пыль мелкая Pilmel (%), пыль средняя Pilsr (%) и ил il (%).

В результате была получена Модель 3:

к0 = 1.833pt - 0.01544FG

а = 0.07322Pkr - 0.2931С + 0.3190GS+ 0.7560 (4) 90 = 0.001803Pkr+0.06075GS b = 0.0144Pkr+0.04997GS

и Модель 4:

Глинистые почвы к0 + а = 0.4546 + 2.1165р4 а = -0.3172 +1.9237р4 ео=0.01640с + 0.004040р0 Ь = 0.02901РПкг-0.8429р,, +0.01120р0-0.07940С

Суглинистые почвы Песчаные почвы

к0 =3.062-0.8328С к„ = 3.0404 -1.2774С - 0.02407 Ркг +1.05200Б

а = 3.3837р„-0.3230С-0.05603РС а =-1.681 + 0.1362Ркг-1.3073С + 0.9248РШпе1-0.963308 90 = 0.02438Р115г + 0.1349рь

Ь = 0.04703РШг

0О = 0.1511 + 0.06548С Ь = 0.3068 + 0.01462Ркг - 0.0644311

Таким образом, в результате было построено 4 модели. Точность расчета по данным моделям была проверена на почвах из базы регрессии и на независимых данных.

Проверка работы моделей на образцах из базы регрессии показала, что наименьшие ошибки от 14.8 до 22.5 % получены с использованием Модели 4. С использованием Модели 3 температуропроводность почв базы регрессии была рассчитана с относительной ошибкой 36 %. Таким образом, разветвление общей базы (переход от Модели 3 к Модели 4) привело к уменьшению ошибок расчетного определения температуропроводности.

В качестве независимых данных были использованы данные из проверочной базы, в которую вошло 32 образца различного гранулометрического состава (табл. 5).

Модель 1, рассчитывающая температуропроводность по данным о плотности и содержанию углерода, оказалась наименее точной по отношению к независимым объектам (табл. 6). Включение в состав предикторов содержания физической глины позволило в несколько раз уменьшить ошибки определения. Так, по модели 2 температуропроводность независимых образцов была рассчитана с точностью от 17 до 38 %.

Таблица 5. Независимые данные для проверки работы модели.

№ Название объекта Название по грансоставу Кол-во образцов/да нных

1 Серая лесная почва, Владимирское ополье (Архангельская, 2008) Средний и тяжелый суглинок 10/109

2 Торфопесчаные смеси (Гвоздкова, 2010) Супесь, песок связанный и рыхлый 10/75

3 Каштановая, Лугово-каштановая почва, Волгоградская область (Тихонравова, 1991); Чернозем глубинно-слитизированный, слитозем черноземовидный, Центральное Предкавказье (Тихонравова, Хитров, 2003) Легкая глина 12/56

Всего 32/240

Ошибка расчета температуропроводности по Модели 3 (1.39><10'7 м2/с) сопоставима с ошибкой по Модели 2 (1.46х 10'7 м2/с). Тем не менее, Модель 3 оказалась наиболее гибкой и верно отражающей форму экспериментальных кривых, в особенности для песчаных и глинистых почв.

Таблица 6. Абсолютные (Д) и относительные (6) ошибки расчетного определения температуропроводности независимых образцов.

Группы объектов по таблице 4 Модель 1 Модель 2 Модель 3 Модель 4

Д,хЮ'7 м2/с 5,% Д, хЮ"7 м2/с 5,% Д, хЮ'7 м2/с 5,% Д,хЮ"7 м2/с 5,%

1 1.25 49.2 0.50 17.1 1.06 29.0 0.73 25.9

2 3.60 43.0 2.40 27.5 2.00 28.5 2.70 36.8

3 2.42 124.8 0.82 37.9 0.85 43.8 0.82 47.9

Все образцы 2.45 72.9 1.46 26.5 1.39 32.9 1.68 37.1

Переход от Модели 3 к Модели 4, т. е. разделение общей проверочной базы независимых данных по гранулометрическому составу, не привел к значительному улучшению точности расчетов. В случае с песчаными и глинистыми почвами точность расчетов даже снизилась. Это может объясняться тем, что при разделении базы диапазон изменения каждого

свойства-предиктора становится уже, и независимые данные могут оказаться за пределами данного диапазона, снижая точность расчета.

При подсчете температуропроводности для влажности не более 0.35 см3/см3 точность расчета для глинистых почв несколько повысилась: по Модели 3 она составила 0.49 вместо 0.85><10'7 м2/с, по Модели 2 - 0.62 вместо 0.82ХЮ"7 м2/с (табл. 7). Для остальных почв абсолютные ошибки практически не изменились.

По результатам проверки работы построенных соотношений, Модель 2, предикторами в которой являются плотность, содержание углерода и физической глины можно рекомендовать для расчета температуропроводности суглинистых почв. Температуропроводность суглинистых почв из числа независимых образцов была оценена с ошибкой 0. 5><10"? м2/с, или 17.1 %. Для остальных почв наиболее точной можно считать Модель 3 (рис. 4).

Таблица 7. Абсолютные (Д) и относительные (8) ошибки расчетного определения температуропроводности независимых образцов при влажности менее 0,35 см3/см3.

Группы объектов по таблице 4 Модель 2 Модель 3

Л, х10"7м2/с 8,% Д, хЮ"7 м2/с 5,%

1 0.54 19 0.85 26.3

2 2.56 28.8 2.10 29.9

3 0.62 32.2 0.49 32.0

Все образцы 1.55 26.0 1.36 28.9

Применение моделей 2 и 3 к почвам и торфопесчаным смесям за пределами регрессионной базы позволило оценить температуропроводность с точностью 17-44%.

Таким образом, полученные алгоритмы позволяют рассчитывать температуропроводность почв различного гранулометрического состава и генезиса с более высокой точностью, чем ранее предложенная модель Т.А. Архангельской (2009). Мы связываем повышение точности расчетов с расширением регрессионной базы модели и включением в нее почв с широким диапазоном изменчивости почвенных свойств.

К, 10~7 м2/с

(б)

О- О О,

•0 • И ......

О ° - о

(г) ■'-■«■•■ измерение ■ о-- - расчет

.....О» О

оо-о -о-0

;0:

0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5

9, см /см

Рис. 4. Примеры расчета температуропроводности независимых почвенных объектов с помощью моделей 2 (а, г) и 3 (б, в). Приведены результаты для горизонта ЛЬ агросерой почвы (а), торфопесчаной смеси (б), горизонта А1 лугово-каштановой почвы (в), горизонта В агросерой почвы (г).

Глава 5. Функциональная проверка построенной модели

Полученные регрессионные соотношения были применены для расчетов температуры суглинистой почвы в одном из лизиметров Почвенного стационара МГУ.

Распространение температуры в метровом слое почвы вычислялось на основе уравнения теплопроводности для одномерного потока тепла (Воронин, 1986). Моделирование велось для одного месяца, шаг по времени составлял одни сутки, шаг по глубине — один сантиметр. На верхней границе был задан ход температуры поверхности почвы за исследованный период. На нижней

границе был задан нулевой градиент температуры. Модель была реализована на языке BASIC (Архангельская, 2008).

Температуропроводность почвенных горизонтов рассчитывали по Модели 2. Данные о свойствах почвы (плотность, содержание углерода и физической глины) взяты из литературы (Воронин и др., 1996; Архангельская, Умарова, 2008); данные по влажности почвы предоставлены А.К. Губером, по температуре поверхности почвы и проверочные данные по температуре глубоких слоев - Т.А. Архангельской.

На рисунке 5 приведены результаты расчета температуры почвы на глубинах 20, 47, 78 и 128 см. Модель несколько недооценила скорость осеннего охлаждения почвы, но в целом правильно отразила ход температуры за исследованный период и адекватно оценила ее значения.

Т,"С

0 5 10 15 20 25 30

Рис 5. Температурный режим модельной дерново-подзолистой почвы на глубинах 20 (а), 47 (б), 78 (в) и 128 (г) см в течение осеннего охлаждения 29.08-02.10.1997 г. Точки - экспериментальные измерения температуры, линии - результаты расчета.

Среднеквадратичная ошибка расчетов составила 1.25°С, ошибки имитации, I равные отношению среднеквадратичной ошибки расчетов к медианному значению температуры на той или иной глубине за расчетный период, составили 5-11 %.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

1. Температуропроводность исследованных почв в воздушно-сухом состоянии варьировала от 0.9* 10"7 м2/с для легкоглинистой почвы до 4.5хЮ"7 м2/с для песка связанного; в капиллярно-насыщенном состоянии - от 2.2хЮ"7 м2/с для легкой глины до 9.7* 10'7 м2/с для супеси.

Различия в значениях температуропроводности почв различного гранулометрического состава и генезиса в большей степени проявлялись по мере увлажнения. В воздушно-сухом состоянии температуропроводность супесчаных и песчаных почв превышала температуропроводность суглинистых почв в среднем на 1.0x10"7 м2/с; температуропроводность легкоглинистых почв - на 1.9x10"7 м2/с. Для почв в капиллярно-насыщенном состоянии эти расхождения составили 2.4хЮ"7 и 4.1х10"7 м2/с.

2. Форма зависимостей температуропроводности от влажности менялась от куполообразной для легких почв до выраженно Б-образной для тяжелых почв.

3. Аппроксимация экспериментальных зависимостей с помощью четырехпараметрической функции показала, что данная функция хорошо описывала полученные экспериментальные зависимости - как почти линейные, так и куполообразные, а также выраженно Б-образные. Среднеквадратичная ошибка аппроксимации по 49 образцам (527 экспериментальным точкам) составила 0.16x10"7 м2/с или 4.6%.

4. Горизонты исследованных почв по гранулометрическому составу принадлежали к широкому диапазону от песка рыхлого до легкой глины. Плотность сложения почвы варьировала от 0.86 до 1.82 г/см3, содержание углерода - от 0.05 до 6.49 %, физической глины - от 1 до 76 %.

5. Коэффициенты корреляции (р<0.05) между параметрами зависимости температуропроводности от влажности и свойствами почвы достигали 0.88 для

гранулометрических показателей, 0.71 для плотности, -0.73 для содержания органического углерода, -0.78 для рангового показателя, характеризующего принадлежность почвы к той или иной градации по гранулометрическому составу и меняющегося от 1 для песка рыхлого до 7 для глины легкой.

6. Предложены модели, позволяющие рассчитывать температуропроводность почвы по данным о плотности, содержании углерода и гранулометрическом составе. Для различных вариантов предложенных моделей точность расчета температуропроводности проверочных образцов почв, не использованных при построении моделей, составила 17-44 %.

7. Модель, предикторами в которой являются плотность, содержание углерода и физической глины, можно рекомендовать для расчета температуропроводности суглинистых почв, т. к. для таких почв она работала с ошибкой 0.5х10'7 м2/с или 17.1 %. Для остальных почв наиболее точной можно считать модель с предикторами плотность, содержание углерода, ранговый показатель гранулометрического состава и содержание песка крупного.

8. Применение модели, рекомендованной для суглинистых почв, для расчетов температурного режима почвы в лизиметре Почвенного стационара МГУ позволило оценить температуру на различных глубинах со среднеквадратичной ошибкой расчетов 1.25°С и ошибками имитации, равными 5-11 %.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ Статьи в рецензируемых журналах, рекомендуемых ВАК для публикации основных результатов диссертационных работ

1. Лукьященко К.И., Архангельская Т.А. Математическое моделирование температуропроводности почв как фактора структурно-функциональной организации почвенного покрова// Вестник ОГУ. 2009. № 10. С. 288-290.

2. Архангельская Т.А., Лукьященко К.И. Современные подходы к расчетной оценке тепловых свойств почв. // Известия Самарского НЦ РАН. 2009. Т. 11. № 1(7). С. 1408-1412.

3. Лукьященко К.И., Архангельская Т.А., Умарова А.Б. Температуропроводность пахотных луговато-черноземных выщелоченных почв Республики Адыгея // Почвоведение. 2012. № 4.

Публикации в продолжающихся изданиях и сборниках

1. Лукьященко К.И. Точность расчетной оценки температуропроводности почв Владимирского ополья с помощью моделей Чанга-Хортона и де Фриза // Ломоносов-2009: XVI Международная научная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых; секция «Почвоведение»; 13-18 апреля 2009 г.; Москва. 2009. С. 83-84.

2. Лукьященко К.И., Архангельская Т.А. Расчетная оценка температуропроводности агросерых почв с помощью ряда современных моделей // Математическое моделирование в экологии. Материалы Национальной конференции с международным участием, 1-5 июня 2009 г. -Пущино, ИФХиБПП РАН, 2009. С. 166-167.

3. Лукьященко К.И., Архангельская Т.А. О точности расчетного определения температуропроводности почв Владимирского ополья // Экология речных бассейнов: Труды 5-й Междунар.науч.-практ.конф./ Под общ. ред. проф. Т.А. Трифоновой; Владим. гос. ун-т. Владимир, 2009. С. 358-362.

4. Лукьященко К.И. Параметризация зависимости температуропроводности от влажности для некоторых почв Северного Кавказа // Ломоносов-2010: XVII Международная научная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых; секция «Почвоведение»; 12-15 апреля 2010 г.; Москва. 2010. С. 63-64.

5. Лукьященко К.И. Коэффициент температуропроводности как характеристика термической инерционности почв различного гранулометрического состава // Материалы Всероссийской научной конференции XIV Докучаевские молодежные чтения «Почвы в условиях природных и антропогенных стрессов» / Под ред. Б.Ф. Апарина. - СПб.: Издательский дом С.-Петербургского государственного университета, 2011. С. 339-340.

6. Архангельская Т.А., Лукьященко К.И. Алгоритмы расчета тепловых свойств почв, их точность и пределы применимости Н Математическое моделирование в экологии / Материалы Второй Национальной конференции с международным участием, 23-27 мая 2011 г. - Пущино, ИФХиБПП РАН, 2011. С. 26-28.

7. Лукьященко К.И. Температуропроводность песчаной и супесчаной почв Учебно-опытного почвенно-экологического центра «Чашниково» (Московская область) // Ломоносов-2011: XVIII Международная научная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых; секция «Почвоведение»; 11-15 апреля 2011 г.; Москва. 2011. С. 97-98.

8. Лукьященко К.И., Архангельская Т.А. Математическое моделирование температуропроводности легких дерново-слабоподзолистых почв Приокско-Террасного Биосферного Заповедника // Математическое моделирование в экологии / Материалы Второй Национальной конференции с международным участием, 23-27 мая 2011 г. - Пущино, ИФХиБПП РАН, 2011. С. 165-167.

Заказ № 03-П/02/2012 Подписано в печать 01.02.2012 Тираж 110 экз. Усл. п.л.1

ООО "Цифровичок", тел. (495) 649-83-30 www.cfr.ru; е-тай:info@cfr.ru

Текст научной работыДиссертация по сельскому хозяйству, кандидата биологических наук, Лукьященко, Ксения Игоревна, Москва

61 12-3/584

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ имени М.В. Ломоносова

ФАКУЛЬТЕТ ПОЧВОВЕДЕНИЯ

На правах рукописи

Лукьященко Ксения Игоревна

Специальность 06.01.03 - агрофизика

Диссертация на соискание ученой степени кандидата биологических наук

Научный руководитель д.б.н., доцент Т.А. Архангельская

Москва-2012

СОДЕРЖАНИЕ

Введение...........................................................................................................3

Глава 1. Температуропроводность почвы и ее математическое моделирование. Краткий обзор......................................................................7

1.1. Температуропроводность почвы и ее

экспериментальное определение.....................................................8

1.2. Математическое моделирование тепловых свойств

почвы................................................................................................14

Глава 2. Объекты и методы исследования..................................................42

Глава 3. Температуропроводность исследованных почв и их основные

свойства.........................................................................................................64

Глава 4. Математическое моделирование температуропроводности почв.................................................................................................................95

4.1. Оценка точности расчета температуропроводности с

помощью существующих моделей...............................................95

4.2. Математическое моделирование

температуропроводности почв....................................................101

Глава 5. Функциональная проверка построенной модели.....................120

Основные выводы ......................................................................................128

Список литературы ....................................................................................130

Приложения.................................................................................................150

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования

При решении ряда задач агрофизики, в том числе связанных с прогнозированием переноса вещества и энергии, моделированием физических, физико-химических и биофизических процессов в системе «почва - растение - деятельный слой атмосферы», оптимизацией почвенно-экологических условий возделывания сельскохозяйственных культур, возникает необходимость рассчитать температуру почвы, поток тепла в почву, оценить интенсивность теплообмена между почвой и приземным слоем атмосферы и т. п. Для этого помимо метеоданных необходимо знать тепловые свойства почвы: теплоемкость, теплопроводность и/или температуропроводность, равную отношению теплопроводности к объемной теплоемкости.

Температуропроводность почвы - важная характеристика, определяющая скорость прогревания и охлаждения почвы. Эта характеристика - динамическая, с изменением влажности почвы температуропроводность может изменяться в 1.5-5 раз. При этом величины температуропроводности и диапазоны изменчивости с влажностью для разных почв могут существенно различаться.

Данные о температуропроводности почвы необходимы при решении различных расчетных и прогнозных задач в агрофизике, почвоведении, климатологии: задач повышения продуктивности агроэкосистем (Сиротенко, 1981; Zhang , 2002; Miehle et al., 2006; Lobell, Field, 2007), оценки почвенного дыхания (Барцев, Почекутов, 2009), выделения парниковых газов (Li, 2000; Zhang et al., 2002; Smith et al., 2010; Giltrap et al., 2010), трансформации органического вещества (Рыжова, 1993; Chertov et al., 2001; Liu et al., 2006; Моделирование динамики..., 2007; Kurbatova et al., 2008; Быховец с соавт., 2009; Комаров, Чертов, 2009), радиационного баланса экосистем (Olchev et

al., 2009), в глобальных климатических моделях (Peters-Lidard et al., 1998;

Sitch et al., 2003; Володин, 2009; Барцев с соавт., 2009; Дещеревская, Ольчев, 2009), прогнозировании отклика агроэкосистем на климатические изменения и антропогенные воздействия (Zhang et al., 2006). Температуропроводность не входит в число тех почвенных свойств, которые составляют почвенные базы данных и при стандартном обследовании определяются в первую или хотя бы во вторую очередь. Отсутствие экспериментальных данных, а также трудоемкость их получения определяют необходимость привлечения расчетных методов, позволяющих хотя бы приблизительно оценить температуропроводность почвы на интересующем участке.

В связи с этим в температурный блок многих имитационных моделей встроены эмпирические зависимости, позволяющие рассчитывать тепловые свойства почв.

Задачи:

2. Построить аппроксимационные функции для описания полученных экспериментальных кривых;

3. Определить основные физические свойства исследованных почв;

6. Провести проверку работы построенных регрессионных моделей на независимых почвенных объектах.

Научная новизна работы

температуропроводности от влажности. На основании полученной экспериментальной базы построены регрессионные соотношения, которые могут быть использованы для расчетной оценки коэффициента температуропроводности почв широкого гранулометрического спектра. Практическая значимость

Построенная математическая модель позволяет рассчитывать

температуропроводность почв различного гранулометрического состава по

данным об основных почвенных свойствах.

Результаты работы могут быть использованы для решения расчетных и

прогнозных задач в агрофизике, почвоведении, климатологии, в том числе

при разработке научно-обоснованных агротехнологий в полевых и регулируемых условиях.

Апробация работы

Материалы исследований по теме диссертации неоднократно докладывались и обсуждались на заседаниях кафедры физики и мелиорации почв факультета почвоведения МГУ им. М.В. Ломоносова в 2008-2011 гг. Основные положения диссертационной работы докладывались автором на конференциях: Национальных конференциях с международным участием «Математическое моделирование в экологии» (Пущино, 2009, 2011), Международных конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов» (Москва, 2009, 2010, 2011).

Публикации

По материалам диссертации опубликовано 11 работ, в том числе 3 статьи в реферируемых журналах ВАК.

Благодарности

Автор выражает искреннюю благодарность научному руководителю Т.А. Архангельской, Е.В. Шеину, А.Б. Умаровой, П.И. Тихонравовой, И.Н. Кургановой, A.B. Дембовецкому, З.Н. Тюгай, А.И. Позднякову, Е.Ю. Милановскому и всем сотрудникам кафедры физики и мелиорации почв за внимание к работе и полезные комментарии. Автор также благодарит Т.В. Бекецкую, A.A. Гвоздкову и других коллег за помощь и поддержку.

Глава 1. Температуропроводность почвы и ее математическое моделирование. Краткий обзор

Тепловые свойства (теплоемкость, теплопроводность и температуропроводность) характеризуют почву с точки зрения поглощения и переноса тепла, выравнивания температуры в почвенной толще и совместно с тепловым балансом поверхности почвы определяют ее температурный режим.

Данные о тепловых свойствах, в особенности зависимости тепло- и температуропроводности почвы от влажности, становятся все более востребованными с развитием и распространением различных моделей переноса тепла и влаги в почвах (Рыжова, 1987; Nassar, Horton, 1992; Evett, Lascano, 1993; Bristow, 1998; Johnson et al., 2007), предсказания температуры почвы и ее влияния на прорастание семян и развитие растений (Gilmore, Rogers, 1958; Бойко, Сиротенко, 1985; Gao et al., 2009), расчета кривой водоудерживания и коэффициента ненасыщенной гидравлической проводимости (Hopmans, Dane, 1986).

Интерес к изучению температурного режима почв будет значительно возрастать с возникновением как фундаментальных, так и прикладных вопросов в области агрономических наук и охраны окружающей среды (Hopmans et al., 2002; Tarnawski et al, 2009), т. к. температурный режим обуславливает течение физических процессов, поведение, трансформацию и распределение химических соединений (различных загрязнителей, почвоулучшителей, сорбентов, удобрений и пр.) и интенсивность микробиологических процессов в почвах.

При рассмотрении тепловых процессов в почве и температурного режима почв удобно пользоваться именно температуропроводностью (Димо, 1948; Zhang, Osterkamp, 1995; Архангельская, 2004 а), т. к. она равна отношению остальных двух тепловых свойств почвы: теплопроводности и

объемной теплоемкости, и характеризует почву с точки зрения скорости выравнивания температур.

1.1. Температуропроводность почвы и ее экспериментальное определение

Коэффициент температуропроводности к численно равен повышению температуры, которое происходит в единице объема почвы при поступлении в нее тепла, численно равного ее теплопроводности (Шеин и др., 2001):

К = — , (1) Cv W

где к - коэф. температуропроводности, X - коэф. теплопроводности, Cv- объемная теплоемкость почв.

Размерность коэффициента температуропроводности такая же, как у

2 2

коэффициента диффузии - см /с (м/с). Английское название температуропроводности почвы - soil thermal difñisivity, т. е. коэффициент термодиффузии (Hanks et al., 1971; Campbell, 1985; Bristow et al., 1994; Hopmans et al., 2002 и др.).

Коэффициент температуропроводности возрастает с увеличением температуры, т. к. активизируются процессы переноса тепла в почве, но возрастает незначительно (Tarnawski, Leong, 2000; Шеин и др., 2001).

Температуропроводность почвы зависит от ее влажности, плотности, порозности и особенностей почвенных частиц: их минералогического состава, распределения по размерам, количества органического вещества в почве (Богомолов, 1941; Димо, 1948, 1972, 1981; Чудновский, 1948, 1954; Van Rooyen, Winterkorn, 1957; Мартьянова, 1971; Герайзаде, 1974, 1982; Панфилов, Харламов, 1984; Тихонравова, 1991, 1994, 1995; Макарычев, Мазиров, 1996; Худяков и др., 1999; Abu-Hamden, 2000; Singh and Devid, 2000; Мазиров, Макарычев, 2002; Макарычев, 2007; Архангельская, 2009; Rubio et. al, 2009 и др.).

Температуропроводность почвы - это динамическая характеристика: в течение года температуропроводность почвы меняется вместе с изменениями влажности и плотности почвы (Чудновский, 1948; Физика среды обитания растений, 1968; Павлов, 1979; Campbell, 1985; Воронин, 1986; и др.).

Влажность является единственным среди влияющих на температуропроводность почвенных свойств, которое может существенно меняться во времени для каждой конкретной почвы. Прочие свойства почвы по сравнению с влажностью могут иметь меньшее влияние на изменение температуропроводности (AI Nakshabandi, Kohnke, 1965).

При изменении влажности почвы ее температуропроводность может меняться в 1.5-5 раз (Чудновский, 1948; Димо, 1948; Гупало, 1959; Горбунова, Серова, 1961; Глобус, Арефьев, 1971; Герайзаде, 1973, 1974, 1982; Horton, Wierenga, 1984; Набиев, 1992; Тихонравова, 1994; Козловский и др., 1995; Макарычев, Мазиров, 1996; Мазиров, Макарычев, 2002; Архангельская, 2004 б, 2008; и др.). Поэтому при экспериментальном определении температуропроводности почвы результатом является не одно значение коэффициента, а подробная зависимость температуропроводности от влажности.

Зависимость температуропроводности от влажности представляет собой результирующую кривую, описывающую изменения с влажностью и теплопроводности, и теплоемкости почвы. Эта зависимость имеют сложный нелинейный характер, который определяется взаимодействием твердой, жидкой и газообразной фаз почвы. (Димо, 1948; Вершинин и др., 1959; Воронин, 1986; Шеин и др., 2001; Архангельская, 2008; и др.)

Количественные (величина температуропроводности и диапазоны

изменчивости) и качественные (форма и характерные участки кривой)

особенности зависимости температуропроводности от влажности для разных

почв могут существенно различаться. Впервые в 1948 году В.Н. Димо

показала, что полученные ею кривые для мелкозернистого песка и легкого

покровного суглинка различались не только диапазонами изменчивости

температуропроводности с влажностью, но и формой зависимости, т. е. проявляли различия как на количественном, так и на качественном уровне. В.Н. Димо на основе классификаций форм влаги в почве H.A. Качинского (1947) предложила представление о различных механизмах участия форм почвенной влаги в переносе тепла в каждом из характерных диапазонов экспериментальной зависимости температуропроводности почвы от влажности.

В дальнейшем аналогичные представления были развиты и другими исследователями (Al Nakshabandi, Kohnke, 1965; Панфилов и др., 1982; Воронин, 1986; Тихонравова, 1994; Bristow, 1998; Singh and Devid, 2000; Rubio et. al, 2009)

На кривой зависимости температуропроводности почвы от ее влажности можно выделить несколько характерных областей (Шеин и др., 2001). Каждая из этих областей соответствует определенному энергетическому состоянию почвенной влаги (рис. 1.1).

В области низких влажностей теплоперенос в почве осуществляется исключительно через контакты частиц твердой фазы. В этом диапазоне влага находится в почве в связанном состоянии в виде пленок на поверхности частиц твердой фазы и не вносит существенного вклада в теплоперенос. Толщина пленки адсорбированной влаги и интенсивность теплопереноса меняется незначительно до тех пор, пока количество влаги не становится достаточным для образования «манжет».

С увеличением влажности в местах контактов частиц влага образует

«мостики» между твердыми частицами - стыковые манжеты, по которым

осуществляется теплоперенос. Площадь стыковых манжет постепенно

возрастает и это приводит к росту кондуктивной теплопроводности. Вместе с

тем объемная теплоемкость, линейно зависящая от влажности, также

увеличивается. Если теплопроводность растет быстрее теплоемкости,

температуропроводность в этом диапазоне возрастает. Рост

теплопроводности может быть скомпенсирован ростом теплоемкости, и

тогда частное этих величин - температуропроводность - в этом диапазоне практически не зависит от влажности. В некоторых случаях объемная теплоемкость почвы может расти быстрее, чем ее теплопроводность. В этом случае на графике зависимости температуропроводности от влажности наблюдается локальный минимум.

0.0 0.1 ' 0.2 0.3' 0.4 0.5

3 3

см /см

Рис. 1.1. Зависимость температуропроводности серой лесной почвы к от ее влажности © (Шеин и др., 2001). 1, 2, 3 - характерные области кривой.

При дальнейшем увлажнении наблюдается почти линейный рост температуропроводности. В этом диапазоне совместно действуют несколько механизмов переноса тепла. Почвенные поры частично заполнены влагой, которая может свободно передвигаться как в виде жидкости, так и в виде пара. Пародиффузионный перенос с ростом влажности становится все интенсивнее (Шеин и др., 2001; Шеин, 2005; Rubio et al., 2009). Теплопроводность в этом диапазоне возрастает быстрее, чем объемная теплоемкость. В результате с ростом влажности температуропроводность также растет.

При дальнейшем насыщении почвенные поры все больше заполняются водой, пленочно-стыковая влага переходит в пленочно-капиллярную, в части пор возникают водяные пробки и пародиффузионный перенос тепла ослабевает. При определенном значении влажности, когда уже почти все

поры заполнены влагой и ее движение ограничено, рост температуропроводности практически прекращается. Выше этого значен

Информация о работе

Лукьященко, Ксения Игоревна
кандидата биологических наук
Москва, 2012
ВАК 06.01.03

Диссертация

Температуропроводность почв различного гранулометрического состава и генезиса и ее математическое моделирование - тема диссертации по сельскому хозяйству, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы