Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему

Теория и технология управления орошением на основе эколого-физиологических моделей

ВАК РФ 06.01.02, Мелиорация, рекультивация и охрана земель

Автореферат диссертации по теме "Теория и технология управления орошением на основе эколого-физиологических моделей"

«'¡"о ОД

1 На правах рукописи

1 6 ШОЯ П;:

ДОБРАЧЕВ ЮРИЙ ПАВЛОВИЧ

УДК 631.67+62.501.72

ТЕОРИЙ И ТЕХНОЛОГИЯ УПРАВЛЕНИЯ ОРОШЕНИЕМ НА ОСНОВЕ ЭКОЛОГО-ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

Специальность 06.01.02 - Сельскохозяйственная мелиорация

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук . •

Москва 1998

Работа выполнена во Всероссийском ордена Трудового Красного Знамени научно-исследовательском институте гидротехники и мелиорации

. им АН.Костякова. «

Научный консультант: доктор технических наук, профессор

В.Е.Райнин

Официальные оппоненты: Доктор технических наук

Л.В.Кирейчева

Доктор технических наук, профессор Р.А.Полуэктов

Доктор технических наук, профессор В.В.Шабанов

Ведущая организация: Инженерный центр "Союзводпроект"

Защита состоится' 7 * ци^аС* 1998г. в^О часов на заседании диссертационного совета Д 099.05.01 во Всероссийском научно-исследовательском институте гидротехники и мелиорации им.А.Н.Костякова по адресу:

127550, Москва, ул. Большая Академическая, 44, ВНИИГиМ.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ВНИИГиМ.

Автореферат разослан *5 * УуоНЯг 1998г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук

И.С.Лапидовская

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Изменение условий хозяйствования в процессе реформирования экономики значительно обострило проблему повышения эффективности земледелия на мелиорируемых землях. Как показывает отечественный опыт и опыт развитых стран мира, решение этой проблемы следует искать в сфере применения научно-обоснованных схем рационального природопользования и высоких технологий выращивания сельскохозяйственных культур. Магистральным направлением научно-технического прогресса в области управления процессом орошения и формирования урожая на орошаемых землях является разработка и применение информационных технологий, математических моделей и имитационных схем, отображающих реальные процессы выращивания сельскохозяйственных культур.

Проблема повышения эффективности орошения на протяжении многих лет была в центре внимания многих видных ученых нашей страны. Различным аспектам ее решения посвятили свои труды И.С.Шатилов, Б.Б.Шумаков, И.ПАйдаров, С.М.Алпатьев, А.И.Голованов, И.П.Кружилин, В.В.Шабанов, О.Г.Грамматикати, Г.Е.Листопад, А.С.Образцов, Н.С.Петинов, В.Е.Райнин, Л.М.Рекс и др. Однако несмотря на огромный вклад, который внесли эти ученые в развитие мелиоративной науки, применяемые методы обоснования мелиоративных мероприятий, особенно таких мощных средообразующих воздействий, каким является орошение, пока не позволяют формализовано учитывать весь комплекс показателей, характеризующих физиологию сельскохозяйственных культур, свойства почв, пищевой режим, погодные условия, конструкцию оросительной сети, технические особенности поливной техники, ограниченность ресурсов. Следствием этого является недобор урожая, излишние затраты, снижение плодородия почв и ухудшение мелиоративного состояния орошаемых земель.

Актуальность разработки теории и компьютеризированной технологии управления орошением с применением эколого-физиологических моделей на современном этапе развития мелиоративной науки обусловлена необходимостью создания оросительных систем нового поколения, позволяющих исполь-

зовать достижения научно-технического прогресса и новые знания в смежных областях науки для практической реализации идеи высокоэффективного, и экологически чистого земледелия на орошаемых землях.

Цель и задачи исследований. Целью исследования является разработка научных основ и технологий управления процессом формирования урожая на орошаемых землях.

В соответствии с поставленной целью в диссертации решаются следующие основные задачи:

• анализ сложившейся практики планирования поливов, определение тенденций развития научно-технического прогресса в области управления орошением;

• • исследование и разработка теоретических вопросов оптимального управления орошением;

• исследование теоретических проблем моделирования продукционного процесса сельскохозяйственных культур;

• разработка комплекса математических имитационных моделей и оптимальных технологических схем планирования и управления процессом орошения сельскохозяйственных культур, в том числе реализация авторегуляторной модели формирования урожая сельскохозяйственных культур;

• разработка компьютеризированной системы управления орошением с использованием эколого-физиологических имитационных моделей формирования урожая сельскохозяйственных культур;

• анализ и практическая оценка адекватности функционирования предлагаемых моделей и системы в целом.

Объектом исследования являются агроценозы и технологии планирования режимов орошения и выращивания сельскохозяйственных культур на орошаемых землях. Предмет исследования - процессы управления орошением и формированием урожая в условиях орошения.

Методология исследований. Теоретической и методологической основой выполненных исследований являются классические труды В.И.Вернадского, В.В.Докучаева, А.Н.Костякова, В.Н.Сукачева, Н.В.Тимофеева-Ресовского и др., а также материалы конференций и совещаний по програм-

мированию урожая на орошаемых землях, семинаров по проблеме "Погода, урожай, математика", работы отечественных и зарубежных специалистов по мелиорации и управлению орошением, моделированию агроценозов, физиологии растений.

В процессе исследований получены следующие результаты, которые содержат научную новизну и выносятся на защиту:

1. Теоретические основы технологии оперативного управления поливами на основе моделирования процессов роста и адаптации растений к воздействию природных и техногенных факторов.

2. Оптимизация режима орошения сельскохозяйственных культур, основанная на интеграции (сопряжении) оптимального режима орошения полей севооборота и оптимального распределения воды на оросительной системе.

3. Комплекс эколого-физиологических моделей формирования урожая орошаемых сельскохозяйственных культур, включающих авторегуляцию продукционного процесса и формирования органов растений по управляемому водному фактору.

4. Компьютеризированная технология оперативного управления орошением.

Научная значимость работы состоит в оригинальной разработке и практической реализации компьютеризированной технологии управления формированием урожая на орошаемых землях, отличающейся тем, что в ее основе лежит впервые созданный автором комплекс эколого-физиологических моделей и информационно-логических процедур принятия решений по выращиванию сельскохозяйственных культур, позволяющий увязать особенности продукционного процесса и адаптационных свойств растений с технологическими возможностями оросительной системы в единую схему оптимального оперативного управления орошением.

Предлагаемый комплекс моделей и процедур позволяет использовать его для расчета критических значений предполивной влажности почв, определения сроков поливов и поливных норм с учетом качества оросительной воды, пищевого режима, конструктивных особенностей оросительной системы, в том числе поливной техники.

Достоверность научных результатов. Разработанный комплекс моделей и процедур базируется на фундаментальных положениях биологии, агрономии, мелиоративного земледелия, гидравлики, прикладной математики и системного анализа. Результаты исследований подтверждаются натурными и

4

численными экспериментами, а также результатами опытного функционирования компьютеризированной технологии управления орошением.

Практическая значимость работы. Выполненные исследования создают строгую методологическую основу для проектирования технологий управления орошением, а разработанное математическое обеспечение позволяет тиражировать подобные технологии. Система управления орошением по агрометеопараметрам с учетом мелиоративного состояния земель позволяет повысить урожайность, оптимально использовать все виды ресурсов и рационально эксплуатировать оросительные системы.

Результаты исследований могут быть использованы проектными и производственными организациями для планирования режимов орошения, водо-потребления и урожайности сельскохозяйственных культур. Компьютеризированная технология управления орошением может быть реализована на любой оросительной системе путем создания соответствующей базы данных, включая геоинформационное отображение системы полей, каналов, трубопроводов, насосных станций и поливной техники.

Реализация работы. Основные результаты исследований использованы в проектах оросительных систем Северного Кавказа (САПР, Севкавгипро-водхоза), в системах прогнозирования урожайности с применением аэрокосмических методов (Краснодарский край), при создании компьютеризированных систем управления орошением в совхозах Омской области (объединение "Омский бекон") и Узбекистана (совхоз им.Сигизбаева), а также в учебных целях (Кишеневский государственный университет).

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всесоюзной конференции ВАСХНИЛ "Теория и практика программирования урожаев сельскохозяйственных культур" (Новочеркасск, 1978г.), Всесоюзной школе-семинаре по кормопроизводству (Нарва-Йесу, 1978г.), Всесоюзной школе молодых ученых и спе-

циалистов по агрометеорологии (Тбилиси, 1980г.), Всесоюзных семинарах "Погода, урожай, математика" (Нальчик, 1978г.; Валдай, 1983г.; Днестровск, 1985г.), Биофизическом съезде АН СССР (МГУ, Москва, 1982г.), на семинарах секции "Биологические системы" Московского общества испытателей природы (МОИП, 1980, 1981 и 1984 гг.), Всероссийском совещании "Экологические основы орошаемого земледелия (ВНИИГиМ, Москва, 1992г.), а также на международных семинарах по проблемам моделирования агроэкосистем (Москва, 1993г.; Мюнхеберг, 1994г.).

Публикации. Результаты исследований опубликованы в 4& печатных работах и монографии.

Структура и объем работы. Диссертация содержит 255 страниц основного текста, 53> рисунк^28 таблиц и состоит из введения, 5 глав, выводов; библиография включает 439 наименований.

В диссертации представлены результаты исследований, выполненных лично автором, под его руководством и при его непосредственном участии за период с 1975 по 1996 гг., в том числе во ВНИИГиМ (1984-1996 гг.) в составе работ по решению крупной народно-хозяйственной проблемы "Программирование урожая на орошаемых землях" (раздел "Комплексное регулирование факторов жизни растений"), по программам "Плодородие почв", "Мелиорация" и по проекту "Ресурсосберегающие гидромелиоративные системы".

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ОРОШЕНИЕМ НА ГИДРОМЕЛИОРАТИВНОЙ СИСТЕМЕ

В период крупномасштабного строительства гидромелиоративных систем в нашей стране были введены в эксплуатацию миллионы гектаров орошаемых земель. Обобщая результаты анализа эффективности орошаемого земледелия, проведенные многочисленными исследователями, можно заключить, что отмечаемая ими низкая эффективность использования орошаемых

земель, наряду с имевшими место ошибками и просчетами при проектировании оросительных систем, есть следствие объективной сложности самого процесса организации и управления орошением. Поэтому очевидна необходимость более глубокого изучения сути процессов роста и развития растений, законЬмерностей связи между затратами всех видов ресурсов, техническими возможностями оросительной системы, погодными условиями, эколого-мелиоративным состоянием земель и урожаем. Совокупность вопросов, которые возникают при попытке системно рассмотреть все аспекты повышения эффективности использования орошаемых земель, в конечном итоге, сводятся к необходимости постановки задачи оптимального управления орошением.

Задача управления орошением, как в содержательном плане, так и с формальных позиций, представляется весьма сложной. В странах с развитым орошаемым земледелием выполняется большой объем исследований, направленных на разработку и практическую реализацию в сельскохозяйственном производстве автоматизированных систем оптимального планирования и управления орошением 0ЛШа1кег, АЛоэе, Е.Регегез, Ы.Тиад1, З.ВЫгис!, СЛасиса', Р.КаЬа(). В нашей стране разработке различных аспектов оптимизации управления'орошением по регионам, зонам, сельскохозяйственным районам с учетом типов почв и различных технологий полива посвящено значительное количество исследований практической и теоретической направленности {Б.Б.Шумаков, И.П.Кружилин, И.П.Айдаров, А.И.Голованов, В.В.Шабанов, Е.П.Галямин, В.Е.Райнин, В.П.Остапчик, Л.М.Рекс и др.). Тем не менее существует реальная возможность сократить разрыв между научными результатами и методами, применяемыми на практике, путем привлечения новых знаний.

При управлении орошением возникает ряд вопросов, ответы на которые не могут быть получены эмпирическими методами. Значительную сложность представляет, прежде всего, учет изменчивости погодных условий, особенностей и текущего состояния технических средств, обеспеченности водными, трудовыми и другими ресурсами, состояния и размещения посевов, природоохранных требований. Учет всех перечисленных факторов составляет основу

управления орошением, и как следствие - процесса формирования урожая и сохранения плодородия почв.

Под оптимальным планом орошения понимается такая.водоподача на поле, которая в сумме с естественным увлажнением обеспечивает получение максимального совокупного урожая при условии соблюдения всех ограничений на ресурсы, учете технических характеристик оросительной системы и поливной техники, а также при выполнении основных природоохранных требований. Задача формирования оптимального режима орошения поля сопряжена с задачей оптимального водораспределения на оросительной системе.

При формулировании задачи оптимального водораспределения на действующей оросительной системе учтена зависимость технологического процесса полива от характеристик техники полива, агротехники выращивания сельскохозяйственных культур, размеров поливного участка, обслуживаемого одной машиной (одним поливальщиком), природно-мелиоративных характеристик поля (рис. 1). Принято допущение, что при неизменной конструкции оросительной системы затраты по различным вариантам водораспределения, отличаются незначительно.

Некоторый план водоподачи (совокупность объемов и сроков подачи воды) на поле, представим вектором:

где х - объ.ем воды, подаваемый на поле за промежуток времени (г, г + Д/).

Для любого заданного плана водоподачи находится такой режим (график) полива, который в рамках всех вышеназванных условий и ограничений обеспечивает получение максимального урожая с этого поля. Для этого орошаемое поле разбивается на ряд однородных (с точки зрения состояния посева и технологического процесса полива) элементарных участков. Площадь такого участка на к -ом поле, занятом j-oй культурой обозначена через Д5?,

(1)

так, что:

где - площадь А-го поля, занятого у-ой культурой, л - число элементарных участков.

Плановый объем воды на орошение на весь сезон.

Оптимизация вододеления на распределителях

Подача воды на орошение севооборота

N3 Ыу

Дождевальная машина N 1 N2

1Р

ДБ, Д82 Д83 Д84 Д83

Разовая водоподача

Однородный участок поля

Рис. 1. Блок-схема многоуровневого комплекса оптимизационных моделей

управления орошением

График разового полива элементарного участка зададим вектором во-

доподачи -I "У

Ч'ч »<?'., |. Максимизация эффективности произ-

водства отдельного полива (по показателю продуктивности - РД с учётом ос новных ограничений, записана следующим образом:

У е ^ е е Г,

• ша>

(3)

е О,

ЯУ ЛГ;

где Л/ - знак математического ожидания; + " закон соответ"

ствия между вектором {я^ + и Урожайностью культуры у на поле £,

который отображается с помощью моделей роста и развития растений; -

объем водопотребления, удовлетворяемый за счет естественных источников культурой у на поле к участка у в момент времени с; г^ - цена на продукцию

вида у. У° - объем продукции у-го вида, подлежащий безусловному удовлетворению; ¿^¡^цК^ - удельное приращение затрат на восстановление почвенного плодородия при орошении поля к; ЕТ - суточная величина эвапотранспирации культуры у на поле к \С¡к - допустимая величина фильтрационного стока; • верхние и нижние ограничения на поливную

норму, обусловленные техникой и технологией орошения и технологией выращивания сельскохозяйственных культур, а также почвенно-гидро-геологическими характеристиками поля; 3 - множество индексов сельскохозяйственных культур; К - множество индексов полей; Т - поливной период; с/]к,- вектор агрометеорологических условий вегетационного периода.

Оптимальные значения технологических параметров орошения, представляющие собой графики полива отдельных участков к -го поля, находятся как:

или

Примечание: значком (*) обозначены множества значений переменных и функций, удовлетворяющих оптимальному решению.

Полученная зависимость (4) урожая у-ой культуры на к -ом поле от произвольной водоподачи (при условии оптимального использования технологических параметров орошения) используется для поиска оптимального плана водоподачи на каждое из полей, обслуживаемого г-м каналом-распределителем, по следующей оптимизационной модели:

3ГКГ

I Кг / _ /

I I *'Лг £ I <2г; Е 4г = в ¡к ' =

Г=1 *-» *КТ г=1 г=1 }К (5)

€}к/)кх

;г=1,2г..,/;

} е е КГ'ЛГ е К-г1г е Зт е Я, где <2ГХ - план водоподачи в распределитель г; г^ - цена на продукцию вида

У; - удельная функция приращения затрат на восстановление почвенного плодородия поля к при орошении культуры / оросительной нормой 01к.

В результате находятся оптимальные планы водоподачи на отдельные поля в виде функции, аргументом которой является план водоподачи <£■ в канал-распределитель г, удовлетворяющий его пропускной способности, т.е.

{ъ-МииьЬ'Ы „

7'е У,кеКг

Таким образом показано существование оптимального режима орошения отдельных полей при любом плане водоподачи в канал-распределитель и, следовательно, при любой водообеспеченности и пропускной способности ка-

нала. Оптимизационные модели распределения воды на оросительной сети построены аналогичным образом; при этом должно выполняться следующее ограничение:

Я Т _

I I е^е^е;-. т

г = 1 г = 1

где - план водоподачи в распределитель г на поливной период; - планируемый объем воды на орошение.

Предлагаемая система моделей позволяет определить оптимальный технологический режим полива, оптимальные планы водоподачи на поля, оптимальные оросительные нормы, оптимальные режимы работы распределителей и магистрального канала при прогнозируемых или статистически заданных агрометеорологических условиях. Уровень оперативности разработки планов орошения по известной ретроспективной информации и прогнозным метеоданным определяет степень приближения реального плана к оптимальному.

В совокупности условий, обеспечивающих эффективное функционирование внутрихозяйственной оросительной системы и производство растениеводческой продукции на орошаемых землях, имеются три основные группы факторов, с учетом которых строится информационно-технологический процесс управления орошением. Первую группу образуют природные и агротехнические факторы: почвенные, метеорологические, гидрогеологические, севообороты, культуры, сорта, удобрения, сроки проведения основных агротехно-логических мероприятий и др. Ко второй группе относятся конструктивно-технологические факторы, такие как тип и конструкция оросительной сети, насосной станции, поливной техники, наличие и мощность дренажной системы. Третья группа включает организационно-технологические факторы: ресурсное обеспечение, технологии производства, в том числе технологии полива и внесения удобрений, структура управления технологическим процессом, включая информационные и компьютеризированные системы.

Для реализации изложенной постановки задачи в виде технологии управления орошением на внутрихозяйственной оросительной системе, включающей уровни управления от забора воды до выдачи технологических рекомен-

даций по выполнению полива каждой до>едевальной машиной нами разработана компьютеризированная система. Система обеспечивает согласование режимов орошения с возможностями и состоянием водопроводящей сети, сооружениями на ней, техническими характеристиками поливной техники, другими видами водохозяйственных и агротехнических работ, органически связанных в единый технологический процесс. При таком подходе разработка оптимальных планов водопользования на внутрихозяйственной оросительной сети приобретает конкретность и строгую производственную направленность в виде отдельного звена сложного технологического процесса производства сельскохозяйственной продукции на мелиорируемых землях.

Технология управления орошением включает: инженерную часть: объект управления - внутрихозяйственную оросительную систему и управляющую информационную систему, а также программный комплекс для оперативного планирования орошения по агрометеопараметрам; пользователя - специалиста высшего или среднего звена хозяйства аграрного или мелиоративного профиля; материальные затраты на освоение и эксплуатацию информационной технологии; информационное обеспечение - постоянное, сезонное и оперативное (метеорологические данные, данные о проведенных поливах, даты планируемых полевых работ, наличие трудовых и водных ресурсов); математические модели почвенных процессов, процессов формирования урожая сельскохозяйственных культур, орошаемого агроценоза, внутрихозяйственной оросительной системы; временной режим и технологические циклы -сезонное и оперативное планирование орошения.

Для реализации компьютеризированной технологии управления орошением нами разработан алгоритм решения задачи, создано математическое обеспечение, на базе которого разработан программный комплекс для персонального компьютера. Основными функциональными элементами математического обеспечения технологии, от которых зависит точность расчетов и адекватность работы управляющей системы, являются имитационные модели оросительной системы и орошаемого агроценоза, обеспечивающие формирование информационной среды для выбора оптимальных вариантов. Их роль состоит в обеспечении непрерывного прогнозирования состояния сельскохозяйствен-

ных посевов, почв и отдельных параметров окружающей среды, возможности учета и контроля выполнения ограничений, следующих из постановки задачи.

Глава 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ЭКОЛОГО-ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОДУКЦИОННОГО ПРОЦЕССА РАСТЕНИЙ ~

Развитие математического моделирования процессов роста растений происходило в направлении все более детального описания отдельных физиологических процессов, вплоть до биофизического и биохимического уровней (Ю.К.Росс, Б.И.Гуляев, РАПолуэктов, О.Д.Сиротенко, Дж.Торнли, ДАЧарльз-Эдвардс). Аналогичная тенденция прослеживается в подходах к моделированию почвенных и фитоклиматических процессов (ОДСиротенко, Г.В.Менжулин, П.Х.Най, САБарбер). В частности, отмечалось, что сложные модели одиночного растения или посева, подобные моделям 81МЕ0, 51МКОТ, 51МА12, 3\/УАСЯОР и т.п., являются своего рода "библиотеками", накапливающими наиболее ценные сведения о сельскохозяйственной культуре и позволяющие эффективно использовать накопленную информацию. Поскольку наибольший интерес представляют процессы и результаты взаимодействия растения с внешней средой, то задача состоит в том, чтобы описать целостную картину основных закономерностей этого взаимодействия, определяющих динамику продукционного процесса, в том числе ответную реакцию растения на внешнюю среду, обусловленную внутренними свойствами растительного организма.

Каждый вид или сорт растения обладает некоторой эволюционно сложившейся и генетически закрепленной стратегией роста и развития. Понятие стратегии предполагает наличие некоторой цели, на достижение которой эта стратегия направлена. В стадии вегетативного роста, которая у многих кормовых культур включает в себя весь продукционный период, а у других культур определяет ход последующего развития, "цель" состоит в том, чтобы обеспечить возможность и успех прохождения следующей репродуктивной стадии. Это достигается регулированием уровня взаимодействия растения со средой в "предполагаемых" (в последующем периоде) агрометеорологических условиях. Для достижения необходимого уровня взаимодействия органов растения

с окружающей средой, способного обеспечить репродукцию, растение не только запасает углеводы и минеральные соли, но и формирует свою форму в соответствии с определенной стратегией развития органов, генетически закрепленной в процессе эволюции или селекции. Стратегия эта во многом соответствует ареалу распространения вида или сорта и может значительно отличаться у видов, населяющих различные почвенно-климатические зоны, определяя, в сущности, пластичность или жесткость их жизненных форм.

Возможность количественного описания подобного адаптационного механизма в моделировании физиологии растений впервые показал Дж.Торнли. При этом распределение ассимилятов по органам растения оказывается связанным со свойствами транспортной системы и скоростью роста органа, зависящей от плотности в нем субстрата. Скорость изменения количества растворимых углеводов в органе растения А имеет вид:

где Р. - приток растворимых углеводов в у-ый орган; $. • суммарная скорость вторичного синтеза в у-ом органе; Q.. - отток ассимилятов в /-ый орган. Здесь £. и @.. являются функциями плотности субстрата а у-ом органе.

Растворимые компоненты растительной клетки, такие как первичные углеводы, кислоты, и вторичные растворимые сахара, являются одной из наиболее подвижных фракций органического вещества в растении, обеспечивающей транслокацию биомассы между различными органами и служащей субстратом для синтеза структурного материала. В процессах роста и развития растения эти растворимые компоненты растительной клетки несут не только материальную, но и информационную нагрузку.

Координирующая роль первичных ассимилятов прослеживается в их тормозящем влиянии на скорость фотосинтеза, участии в регулировании водного потенциала листьев, контролировании скоростей синтеза структурных веществ и т.д. В свою очередь, плотность ассимилятов в том или ином органе зависит от мощности их источников, скоростей транслокации и скоростей утилизации всеми органами растения. Плотность растворимых углеводных компонентов клетки является характеристикой состояния растения и может служить источником информации в модельном контуре авторегуляции растения,

обеспечивая функцию координации и сбалансированности роста различных органов. Предложенная Дж.Торнли простейшая схема описания подобной координации, где скорость синтеза структурных веществ в каждом органе связана с плотностью субстрата в этом органе через уравнение Михаэлиса-Ментен, имеет вид:

к. С .

1 л -------------1

У j К. + С. ' (9)

У А.

где - скорость вторичного синтеза в } -м органе; V^ - объем у-го органа;

А /

кК. - константы уравнения Михаэлиса-Ментен; С А . = - плотность ас-симилятов в у'-ом органе, ¡е{1,в,г) (I - листья, в - стебли, г-корни).

Ферментативная активность вторичного синтеза веществ, не только связана с условиями внешней среды (через плотность субстрата и температуру), но и является специфической, генетически обусловленной характеристикой. Это дает основание для выделения системы процессов вторичного синтеза веществ в растительной клетке, в качестве посредника между генотипом и внешней средой, определяющего многие фенотипические проявления растения.

Предложенный автором подход, позволяющий построить связи между генотипом и фенотипом, использован при разработке оригинальной концепции авторегуляторной модели роста растений, базирующейся на эколого-физиологических представлениях о росте и развитии растения. Блок-схема предлагаемой авторегулярной модели показана на рис. 2.

Модель состоит из трех структурно однородных частей, имитирующих рост листьев, стебля, корня и позволяет включить в нее четвертый элемент -развитие плода. Координированное функционирование выделенных в модели структурных частей (органов) осуществляется с помощью перераспределения растворимых углеводов и кислот. Скорость накопления сухого вещества в каждом органе связана с синтезами двух типов - синтезом структурных и неструктурных веществ. Увеличение объема органа определяется соотношением двух типов синтеза и тургорным давлением в органе.

Рис. 2. Блок-схема авторегуляторной модели

Увеличение сухого веса органа также связано с синтезом в нем структурных и неструктурных веществ и содержанием растворимых углеводов:

М/. = С( + + (Ю)

ам.

где М. = —— - скорость увеличения сухого веса органа; 6. - скорость синте-3 ш у

за структурных веществ; - скорость синтеза неструктурных веществ; А. -

скорость изменения количества растворимых углеводов, у = /, в, г - индекс органа растения (листья, стебли, корни).

Скорость увеличения количества структурных углеводов 6 связана с интенсивностью их синтеза и его эффективностью У^:

6-га*а. (11)

Скорость увеличения количества неструктурных веществ (белков и крахмала) связана с интенсивностью их синтеза 5С и распада £)д = к[)-В :

В = Зв-Ув-£)в, (12)

где к0 - константа распада, 1/сут.

Величина каждого типа синтеза зависит от температуры органа Т, его водного потенциала у, наличия субстратов и пропорциональна объему органа V., в котором протекает синтез:

ксСА)

(13,

где Сы - концентрация подвижного азота в растении (нитраты, аминокислоты); у,(ц/), Р,(\(/) - зависимости активности ферментных систем от водного потенциала; у2(Т"), Рг(7") - температурные зависимости синтезов.

Скорость роста объема органа повышается с увеличением в нем тургор-

ного давления Р и может быть выражена зависимостью:

при (14)

' | 0 Р<Р°,

где Ф - коэффициент, характеризующий растяжимость ткани; Р° - тургорное давление, при котором растяжения тканей не происходит.

Знамения Ф и Р" являются функциями содержания структурных угле-

водов:

р° — р'

ф =ф

(с,)

(15)

Рост корней существенно зависит от удельного механического сопротивления почвы т (кг/смг), поэтому в выражение (Р° при у = г) входит т.

Для вычисления метрических характеристик роста органов используются аналогичные уравнения, что позволяет вычислять толщину листьев, длину стебля и оценивать площадь корневой системы.

Скорость изменения количества растворимых углеводов в органе растения объемом связана с интенсивностью фотосинтеза Р^ в этом органе,

интенсивностями углеводного 5С и белкового 5в, синтезов, оттоком и

притоком (¿1 растворимых углеводов:

А, = -(1-Л)^ +(!-/„ -б,„ (16)

где - доля азота в составе неструктурных углеводов.

Суммарный фотосинтез для листьев рассчитывается по формуле, предложенной Чарльз-Здвардсом, в которой учитывается средняя толщина листьев, их объем, сопротивление диффузии СОг, интенсивность СОг -обмена единицы листовой площади и бруттофотосинтез единицы объема листовой ткани.

Транслокация растворимых углеводов из /-го органа в /-й с учетом диффузии и активного транспорта рассчитывается по уравнению:

Я,-СА, ЯгСм

б,!=Ус

+А,(С„-С„)

(17)

где Уд - эффективность транслокации; <7,. я], , к^ - коэффициенты, характеризующие активный транспорт; О^ - коэффициент, характеризующий диф-

фузию растворимых углеводов; у(Г) - температурная зависимость транслокации.

Модель имеет еще один контур авторегуляции, связанный управлением потенциалами открывания и закрывания устьиц в зависимости, от условий во-дообеспечености. Водный потенциал органа равен сумме осмотического потенциала клеточного содержимого П и тургорного давления Р:

у,=П,+ />,.. (18)

Тургорное давление зависит от относительного содержания воды в клетках органа:

'иг

Г- \ (19)

Pj = Е - In

V*

\у} У

с,

где Б = е0 + е,— - эластичность ткани, связанная с долевой массой клеточку

ных стенок (порциальной плотностью - г/см3); {/п - содержание осмотически активной воды; V* - водный объем клеточного содержимого, равный общему объему внутриклеточной воды при нулевом тургорном давлении (Р} = 0). Осмотический потенциал П0 при Р= 0 связан с содержанием осмотически активных веществ согласно зависимости Вант-Гоффа:

я • т

п„=—+ (20)

где у А - осмотическая активность растворимых углеводов; у ы • осмотическая активность растворимых аминокислот; у 0 - осмотическая активность остальных веществ клетки (солей натрия и калия, коллоидов); = и0 -1}* - содержание осмотически активной воды в клетках при нулевом тургорном давлении (С/0 - содержимое воды в органе; и* - содержимое воды в клеточных стенках). А, N - количество растворимых углеводов и аминокислот соответственно, Я - газовая постоянная, Т - абсолютная температура.

Связь потенциалов открывания и закрывания устьиц с изменением удельной массы клеточных стенок описывается уравнениями (M.Jones): ,

G G

v0 = v,-n0-; v/ = v2-n/-. (23)

где р0, ц, - коэффициенты, характеризующие изменение и vy, с увеличением массы клеточных стенок растущих тканей, G -масса клеточных стенок листьев, V- объем листовой ткани.

Качественные результаты моделирования показывают, что засушливые условия приводят к снижению скорости нарастания сухого вещества М и объема V. В результате повышается концентрация Сахаров и аминокислот А, снижается водный потенциал, увеличивается сосущая сила. Это относительно быстрая реакция (2-3 дня); дальнейшее увеличение плотности растворимых компонентов приводит к более быстрому накоплению структурного вещества С по сравнению с ростом объема органов растения К и увеличению относительной скорости роста корней. Потенциалы открывания и закрывания у, устьиц начинают изменяться, обеспечивая нормальную работу фотосинтетического аппарата (6-8 дней), т.е. наряду с изменением архитектоники растения происходит его осмотическая адаптация к засухе. Таким образом, модель позволяет учесть развитие процесса адаптации растения к дефициту воды, который проявляется в реакции устъичного аппарата и процессах синтеза и компенсируется снижением осмотического потенциала, утолщением клеточных стенок и преимущественным ростом корней. Все выше изложенное л^гло в основу имитационных моделей, разработанных автором для решения прикладных задач технологии оперативного управления орошением.

Глава 3. ПРИКЛАДНЫЕ МОДЕЛИ ФОРМИРОВАНИЯ УРОЖАЯ

СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР В УСЛОВИЯХ ОРОШЕНИЯ

В работах по селекции и физиологии зерновых культур убедительно показано, что урожайность зависит не только от фотосинтетического потенциала и водного и пищевого режима растений, но и от условий протекания процессов морфогенеза (В.А.Кумаков, Ф.М.Куперман, НАКан).

Модепи озимых и яровых зерновых культур. Анализ существующих моделей показал, что динамика накопления сухого вещества хорошо совпадает с фактическими данными, однако урожайность (масса зерна), определяется по модели неудовлетворительно. Это связано с тем, что урожайность зависит не столько от надземной биомассы, сколько от веса зерновки, числа зерен в колосе и числа продуктивных стеблей.

Проведенные нами модельные исследования, подтвержденные практическим опытом селекционеров и агрономов (ВАКумаков, А.И.Усков) показы-

вают, что при моделировании продукционного процесса зерновых культур следует учитывать структуру урожая. В модели зерновых культур, наряду с описанием углеродного и минерального питания, учтена структура посева, динамика формирования структурных элементов урожая и влияние водного фактора на процессы морфогенеза.

В работе предложено, аналогично А.И.Ускову, С.Р.Мааэ и Б.Л.Агкт, моделировать продукционный процесс зерновых культур с учетом формирования структурных компонентов урожая: норма высева=>число проростков =>число стеблей => число продуктивных стеблей число колосковых бугорков число колосков число цветков => число зерен. Блок-схема моделей зерновых культур приведена на рис. 3.

Имитационная модель продуктивности агроценоза состоит из трех основных блоков - метеорологического, почвенного и биологического. Первые два блока обеспечивают учет влияния экологических условий на формирование посева - радиационный и температурный режимы растительного покрова и почвы, режим влажности почвы в корневой зоне, режим минерального питания растений. Эти блоки включают описание процессов транспирации и эва-порации, влагопереноса и переноса элементов минерального питания в зоне аэрации, трансформации органического вещества почвы.

Биологический блок в свою очередь включает субблоки - фенологический, морфологический и трофический. Биологический блок обеспечивает отображение реакции посева на условия произрастания. Урожай рассчитывается как произведение средней массы одного зерна на число зерен с единицы площади. Число завязей на единицу площади рассчитывается по соотношению:

и = (24)

где N3 - число продуктивных стеблей; Nк - число колосков в колосе; Рк - число цветков в колоске; ф(т|, Ттах, с/,) - фактор озерненности (равен доле цветков, образовавших завязи, от их общего числа); л - индекс спорогенеза; Vю" -максимальная температура в период цветения; с/, - число дождливых суток за период цветения.

СТАРТ

Ввод входных Начало суточного Годовой

данных цикла календарь

Масса зерновки

Налив

тереи

Рис. 3. Блок-схема модели зерновых культур

Динамика структурных компонентов урожая отражена алгебраическими и разностными уравнениями. Кущение рассчитывается по уравнению:

¡Х+кя-т-^-Аг, 5- <5-;

5 =1 ^ £ >5", (25)

2

где 5' - число стеблей на /-е сутки на 1 м ; ¿5| - коэффициент пропорциональности; РН - фотосинтетическая продуктивность посева, выраженная в углеводных эквивалентах на /-е сутки (рассчитывается по формуле Канемазу, учитывающей приходящую солнечную радиацию и листовой индекс в /-е сутки); - водный фактор (^-образная функция, характеризующая водный статус растений, равная 0 при влажности завядания и принимающая значение, равное 1 при влажности почвы выше ее критического значения для текущего состояния посева и погоды); 5* - максимально возможное число стеблей в посеве (сортовая характеристика, шт./м ).

Конкурентные отношения, приводящие к снижению числа продуктивных стеблей, задаются уравнением:

¿"^-^/•Дх),

(26)

где V - площадь листьев единичного побега (м2), / - текущий, ¡+1 - будущий момент времени, к$2 - коэффициент пропорциональности, характеризующий внутривидовые конкурентные отношения ( м"4), Дт -шаг интегрирования по времени (для большинства уравнений прикладных моделей равен суткам).

Число заложившихся колосковых бугорков связано с радиационным режимом и температурой воздуха и определяется по выражению:

Л=|>'./16(Г').^, (27)

где РН' - фотосинтетическая продуктивность посева, выраженная в углеводных эквивалентах в /-е сутки; /16(7"| - температурная функция зависимости

процессов деления клеток в апикальной зоне с максимумом при 16 °С; /„, -порядковые номера суток от начала и до конца закладки колосковых бугорков соответственно.

Число колосков в колосе рассчитывается в соответствии с выражением:

где Л^ - число колосков в колосе; к'к - максимальное число колосков в колосе (для данного сорта культуры); кк - коэффициент, численно равный значению ]к, при котором формируется ^ максимального числа бугорков.

Число цветков, или фактор Ек, представлен функцией, пропорциональной фотосинтетической продуктивности посева за весь период от начала закладки завязей до конца цветения:

V

(29)

где ¡к номера суток окончания закладки колоса и цветения соответственно.

Фактор озерненности рассчитывается по выражению:

<Р =

т '='>♦

^[¡-0,08^" -35)]-Дг; «р« Ттп >35С°; (30)

<р'(/-0,03)-Ат, Р*0,

где Р - суточная величина осадков, мм.

Параметры уравнений (25 - 30) идентифицированы по данным многолетних наблюдений зависимости структуры урожая (числа продуктивных стеблей, числа зерен) от погодных условий.

Количество завязей оказывает влияние на налив зерновки и её массу:

г и л0-3

т = к.

\<-/у п

(31)

где т - масса зерновки (мг); кт - эмпирический коэффициент (характеристика сорта); - сумма поглощенной ФАР за период налива зерновки; п - коли-

1.1,

чество зерен в посеве, шт./м .

Анализ результатов моделирования показал, что модель чувствительна к критическим периодам в формировании репродуктивных органов; расчетные и фактические данные практически совпадают (табл. 1 и 2). Модель адекватно

реагирует на вариации погодных условий периода вегетации, что было показано при прогнозировании урожайности озимой пшеницы в Краснодарском крае. Ошибка прогноза не превысила 5%. Численные эксперименты с имитацией различных вариантов водного режима почвы позволили получить достоверные значения урожайности и водопотребления культуры в зависимости от числа и времени поливов (табл. 3).

Таблица 1

Сравнение результатов расчета элементов структуры урожая озимой пшеницы по модели с фактическими данными (Оп.ст. Кр.НИИСХ)

Год Число зерен Масса зерен,г Урожайность, ц/га

вегетации модель факт. модель факт. модель факт.

1976Я7 9146 . 8994 40,7 40,1 37,25 36,00

1977/78 10837 10056 40,7 46,1 44,10 46,10

1978/79 10081 9400 36,5 38,1 36,70 33,50

1979/80 7336 н.Д. 45,4 н.д. 33,30 32,00

Таблица 2

Сравнение результатов расчета динамики фаз развития озимой пшеницы с фактическими данными (Оп.ст. Кр.НИИСХ)

Фаза Год вегетации

развития 1976/77 1977/78 1978/79

факт. расчет. факт. расчет. факт. расчет.

Всходы 15.10 23 .10 04 .10 06 .10 06.10 10.10

Выход в трубку 27 .04 27 .04 24 .04 30 .04 20 .04 30 .04

Колошение 21 .05 24 .05 29.05 25 .05 18.05 20 .05

Полная спелость 05 .07 06 .07 08 .07 10 .07 24 .06 27 .06

Таблица 3

Сравнение расчетных и фактических показателей развития озимой пшеницы (ОПХ "Каясулинское")

Год Режим Показатели (расчетные/фактические)

вегетации функционирования Суммарное водо-потребление, мм Сроки созревания Урожайность, ц/га

1977/78 Орошение (3) 400/420 09.7.77 10..14.7.78 65,2/64,0

1978/79 Богара (0) 233/230 24.6.78 20..25.6.79 23,6/20,0

1978/79 Орошение (1) 447/440 01.7.78 01..05.7.79 47,4/49,0

1979/80 Орошение (2) 366/380 02.7.79 01..07.7.80 56,4/56,5

Модель кукурузы. Структура имитационной модели роста и развития кукурузы аналогична структуре модели зерновых культур. Однако в дифференциальных и алгебраических выражениях, описывающих отдельные процессы и зависимости, имеются существенные различия.

Период вегетации кукурузы разбит на 4 временных интервала, которые характеризуют динамику роста листовой поверхности и совпадают с отдельными фазами развития этой культуры. Эти интервалы рассчитываются по функции температурного индекса, имеющей линейно-кусочный вид и характеризующей реакцию кукурузы на изменение температуры воздуха. Помимо уравнений динамики нарастания листового и корневого индексов в модель было введено уравнение накопления надземной биомассы в зависимости от суточных величин фотосинтетической продуктивности посева:

А/'*1 = М' +ки • РИ' -Дг, (32)

где М' - биомасса надземной части растения; ки - эмпирический коэффициент, зависящий от фазы развития растения.

Урожайность зерна (на момент его полной зрелости) рассчитывается по соотношению:

Г=0,0Ь5-л-т, (33)

где 5 - число растений на га; п - среднее число зерен одного растения (величина, пропорциональная суммарной фотосинтетической продуктивности одного растения кукурузы от начала выметывания метелки до конца цветения початков); т - масса зерновки.

Надземная биомасса при уборке кукурузы на силос рассчитывается на момент отчуждения по уравнению (33).. Модель испытывалась по агрометеорологическим данным СтавНИИГиМа при различных режимах орошения; были получены близкие к фактическим значения урожайности, водопотребления и динамики развития, что подтвердило возможность использования этой модели для оптимизации режимов орошения.

Модель многолетних трав. Основой модели является система разностных уравнений, позволяющая рассчитывать динамику сухой и влажной биомассы посева и накопление в растении азота, фосфора и калия за период вегетации (рис. 4). Модель может быть использована для любых злаковых многолетних и однолетних трав в условиях орошения.

Рис. 4. Блок-схема вычислительных процедур по модели многолетних трав, включающей блок минерального питания растений

Разработанная динамическая модель ежи сборной позволяет прогнозировать урожайность травостоя и определять показатели качества биомассы (содержание белка, фосфора и калия).

Особенность структуры этой модели состоит в том, что в нее включены три фонда - азотный, фосфорный и калийный, формирующиеся в течение всего периода вегетации. При этом на величину прироста биомассы (за относительно малый интервал вегетации) влияет не количество поглощенных минеральных веществ, а их концентрации в растениях (размеры фондов), что обеспечивает буферные свойства блока модели "растение", исключая прямое влияние содержания ЛГ, Р, К в почве.

Концепция, положенная в основу модели, базируются на современных постулатах теории поглощения веществ растением. Поступление элементов минерального питания контролируется в модели обратными связями на уровнях "почва-корень" и "связывание биомассой", чем достигается сбалансированность углеродного и минерального питания.

Суточный прирост сухой биомассы растений в посеве рассчитывается как разница меэду производством сухого вещества за световую часть суток (с учетом дыхания) и дыханием в темное время суток:

(34)

ЬУ'Л определяется произведением вида:

АГ; = П(У,г).рл'.^.Л1./(Г'). <35)

где П(7,г) - коэффициент потенциальной продуктивности данной культуры, отражающий способность к отрастанию посева при многоукосном использовании; J - номер укоса; г- год пользования (изменяется в диапазоне от 0 до 1); ЦТ)- температурная зависимость скорости накопления сухого вещества; -параметр водно-калийного лимитирования углеродного питания.

Рост растений лимитируется фондами азота и фосфора согласно принципу Либиха, что отражает выражение:

где

А'» =

О,

У+ехр-^-2''). »

А

0,4 <Ст; при 0,4<СцВ <3^2;

3,2<Скв<5у2; 5,2 < С/^д,

4=-—-♦ (39)

. . . 0,02 + С'Р

где С'т - содержание белкового азота в сухом веществе растений, %.; СР -содержание фосфора в сухом веществе растений, %.

Приросты сухой биомассы надземной дк;' и подземной ду; частей травостоя определяются соотношениями:

&Г[=АГ;П, (40)

ДГ^ДГ-О-^), (41)

где ц1 = ; 0,9з| - доля сухого вещества, идущая на рост надземной

части.

Суточный прирост зеленой биомассы считается пропорциональным приросту сухого вещества в надземной части и рассчитывается как:

ДА/' =СГ-АУ[, (42)

где Су - коэффициент пропорциональности, численно равный обратной величине содержания сухого вещества в сырой биомассе.

Для определения качества биомассы были детально рассмотрены процессы всасывания растением из почвы минеральных компонентов питания -азота, фосфора, калия; потоки этих веществ описаны в системе "почва-растение".

Азот. Поглощение азота растением представлено в модели двумя процессами - активным транспортом и диффузией (пассивный транспорт). Активный транспорт идет в направлении "почва - растение"; динамика этого процесса описывается уравнением Михаэлиса-Ментен. Процесс активного транспорта связан с уровнем метаболизма растений, что потребовало учитывать влияние температуры. Поток азота за счет активного транспорта запишется в виде:

а _ кц -Сд/5

.<43>

где К^ - константа Михаэлиса-Ментен; к^ - эмпирический коэффициент, численно равный максимальной скорости всасывания азота корнем из единичного слоя почвы при оптимальной температуре; Сю - концентрация азота в почвенном растворе, г/л.

Для описания процесса диффузионного переноса "почва-корень" использовано уравнение (согласно закону Фика):

к ■С4 -Г (44) Чн--.

Гц

где к. - поправочный коэффициент, кг/л; гы - диффузионное сопротивление корневой мембраны, га сут/л; - содержание минерального азота в сырой биомассе, г/кг.

Поток минерального азота в растения в форме NО3~ определен суммой потоков активного (дал,) и пассивного (о"^ транспортов:

Яы=Ча„+ЧР». <45>

Поступающий в растения азот идет на синтез белковых соединений; кинетика синтеза белка и, следовательно, кинетика связывания иона N0^ описана уравнением Михаэлиса-Ментен:

Чш> = . (46)

Кд + Су

где дВн - поток азота, связываемого в белковом синтезе; кт" = аы-АУ -максимальная скорость связывания азота белковыми соединениями, которая в модели принимается пропорциональной суточному приросту сухого вещества ДГ; Од, - коэффициент пропорциональности; кв - константа Михаэлиса-Ментен для данного процесса.

В почвенном блоке рассчитывается минерализация органического вещества, текущий баланс минерального азота в почвенном растворе. Отметим, что прирост сухого вещества ДГ прямо не связан с величиной потока минерального азота, идущего из почвы в растение; поток минерального азота и его

связывание в процессе белкового синтеза являются функцией ДГ. Таким образом, в цепи питания растений функционирует обратная связь, регулирующая скорость роста в зависимости от содержания белкового азота, а на динамику потока азота оказывает влияние скорость накопления сухого вещества.

Фосфор. Моделирование процесса поступления фосфора в растение выполнено по достаточно упрощенной схеме. Поток фосфора в растения по-

сева q'p пропорционален количеству доступных растению форм фосфора в почве и^ухой массе корней

где кР - коэффициент пропорциональности, кг(гасутки)'1.

Правомочность такого представления подтверждается сведениями о низкой подвижности фосфатов в почве и растениях, а также тем, что поток фосфора во многом определяется площадью контакта корневой поверхности с почвой (Най П.Х., Smith O.L.).

В силу малой подвижности ионов фосфора, текущий баланс фосфора в почве выражен уравнением:

4+1 = Pj-(4>+4>5)-Ar, (48)

где q'PS - поток доступных фосфатов, идущий на связывание в нерастворимые

комплексы (в модели задается константой, кг/га/сут); q'P - поток фосфора, поглощаемый корнями растений, кг/га/сут.

Накопление фосфора в растениях представлено балансовым уравнением:

i(+l=p( J..A, (49>

Рр =?1р+д1р-Ат.

Регулирующая роль фосфора в модели сводится к влиянию его содержания в биомассе травостоя на суточное производство сухого вещества посевом, что реализуется функцией А'тт согласно принципу Либиха.

Капий. Теоретической основой для моделирования процесса поглощения калия растениями послужили цитофизиологические представления о распределении калия между содержимым растительной клетки и средой. Равновесное распределение калия в физиологически допустимых концентрациях в наиболее простой форме описывается уравнением Нернста:

5

С°к =С"К ехр

E-F

_ Я-П <50>

где С°к, С5К - концентрация калия в растительной клетке и среде в равновесном состоянии; Е - электрический потенциал на мембране корневых клеток; Г - число Фарадея; Л - газовая постоянная; Г - абсолютная температура.

Такое равновесное состояние на мембране корневых клеток возможно 1ишь при сохранении следующих условий: = const, Е = const, Т=const. В ¡стественных условиях одновременно с вегетативным ростом происходит изменение концентрации ионов калия в почве за счет изменения влажности поч-1Ы, их миграции и поглощения растениями. Разница между равновесной кон-(ентрацией ионов калия, рассчитанной по уравнению Нернста, и их текущей юнцентрацией в растении принята в качестве движущей силы потока ионов из ючвы в растение. При этом поток калия в корни растений задан уравнением:

«it — fa-CP). (51)

де а = кк-Уя - проводимость корней для калия (принятая пропорциональной лассе корней); /- номер текущего дня.

Эксперименты показали, что модель ежи сборной способна адекватно /читывать влияние уровня минерального питания на урожайность злаковых иноголетних трав и качественный состав биомассы. Результаты экспериментов и конечные результаты расчетов, выполненных по модели, приведены в таблице 4.

Таблица 4

Сравнение экспериментальных и расчетных характеристик ежи сборной по сухой надземной биомассе и содержанию в растениях

Номер Урожай сухого Содержание N, Р,К в растение

Год укоса вещества, т/га N Р К

Экспери- Рас- Экспери- Рас- Экспери- Рас- Экспери- Рас-

мент чет мент чет мент чет мент чет

Дерново-подзолистая тяжелосуглинистая почва

1977 1 5,22 5.2 2.2 2,3 0,32 0,31 2,9 2,7

2 5,68 5,62 2.4 2,4 0,31 0,37 2,6 2.5

1978 1 2,46 2,50 4.0 3,7 0,40 0,40 2.2 2,3

2 2,49 2,28 3.3 3,3 0,40 0,36 1.7 1.6

3 1,80 1,83 4.2 3,7 0,33 0,28 2,6 2.4

4 2,11 2,22 3.3 3,0 0,33 0,30 1.7 2,3

Дерново-подзолистая супесчаная почва

1980 1 2,76 2,82 3,2 3,5 0,44 0,39 2,6 3,0

Данная модель использовалась также для прогнозирования урожайности и качества биомассы костреца безостого. Полученные результаты, приве-

денные на рис. 5, подтвердили принципиальную возможность моделирования по разработанной схеме поглощения растением питательных элементов для других злаковых культур.

Моделирование водных отношений растений со средой. Во все модели сельскохозяйственных растений разработанных автором входит блок водного режима растений и почв, который обеспечивает функционирование главного контура авторегуляции.

Экспериментальными работами по физиологии продукционного процесса и водного обмена в широком диапазоне контролируемых условий доказано наличие прямой зависимости продукционного процесса и роста растений от их водного статуса (Х.С.Молдау, Б.И.Гуляев, Р.Слейчер, В.Лархер, Р.1_.МНиюгре). Для оценки водного статуса растений предложен ряд моделей для описания процесса движения воды в системе "почва-растение-атмосфера" (З.Н.Бихеле и др.), основанных на уравнении водного баланса растений или водного потенциала листьев. Входящие в эти уравнения параметры трудно определить экспериментально, так как их значения меняются во времени и зависят от содержания воды в листьях, поэтому эти модели сложны для практического применения.

Для оценки влагообеспеченности посевов и показателя водного статуса растений в работе предложено использовать понятие критической влажности почвы, соответствующей точке перехода в зависимости "транспирация - влажность почвы и испаряемость" от участка, на котором транспирация пропорциональна влажности почвы, к участку, где транспирация пропорциональна испаряемости Е0. При влажности почвы ниже критической наблюдается устойчивое состояние водного дефицита (коррелирующее с влажностью почвы).

Текущее значение влажности почвы IV' рассчитывается по уравнениям водного баланса, а значение критической влажности ^ определяется'по

уравнению, предложенному А.И.Будаговским и подтвержденному экспериментальными данными М.Г.Санояна:

К1=К0+уЕ<}. (52)

Ут/са

Сутки

Рис. 5. Сравнение фактических (1) расчетных (2) данных по динамике прироста (А) и накопления (Б, В, Г) сухого вещества ежи сборной на дерново-подзолистых глинистых (А, Б, В) и супесчаных (Г) почвах и содержания белкового азота в надземной биомассе (Д)

Параметр у изменяется во времени и для его описания, в отличие от М.Г.Санояна, нами предложена аппроксимация, учитывающая возраст растений, отношение испаряющей поверхности к поглощающей и доступность почвенной влаги растениям. В этом случае выражение для критической влажности агроценоза имеет вид:

№

р'

(53)

где кц, - коэффициент пропорциональности (сут мм'1бар"'); Ь',А'Г - площадь листьев и корней соответственно; т - биологическое время развития культуры; у^) - функция водного потенциала от влажности почвы; IV' - текущее значение влажности почвы (в долях от НВ); Тс сумма биологически активных температур накопленная посевом на /-в сутки (град.сут.); ё0 - суточная величина испаряемости (мм/сут); \Л/0 - статистическая оценка влажности завя-дания данной культуры на данной почве; а, с,, р - эмпирические безразмерные коэффициенты.

Преимущество такого представления состоит в том, что коэффициенты этой формулы могут быть идентифицированы по данным полевых опытов с использованием термоградиентного метода. Значение критической влажности используется для оценки актуального водного статуса растений.

Водный фактор (водный статус) влияет на процессы транспирации, фотосинтеза и роста органов растений и отображается в виде нормированной кусочной функции:

I»?

•ехр

Н)

1; при (V; < (V' < IV"

(54)

где ¡V' - текущее значение доступной растениям почвенной влаги в корневой зоне; И? - критическая влажность почвы в агроценозе, равная значению влажности почвы, ниже которой происходит снижение транспирации; г - количество суток переувлажненного состояния почвы; - наибольшее значе-

ние благоприятного диапазона влажности почвы (в интервале 60..90% НВ) для данной культуры.

Функция водного статуса посева контролирует фотосинтез, транспира-цию, прирост надземной и подземной частей растений, замыкая контур авторегуляции органогенеза по водному фактору. Феноменологическая структура модели агроценоза, включающая уравнения водного блока, имеет вид:

уравнение фотосинтетической продуктивности посева РИ:

Ph' =/([!, F{y, <55>

где - зависимость фотосинтеза от величины листового индекса и

приходящей солнечной радиации; L - листовая поверхность (индекс м2/м2); /(г) - температурная функция фотосинтеза; F^ - функция водного статуса растения;

уравнение транспираиии ЕР:

i (56) где /г(£/) - зависимость транспирации от величины листового индекса; Е'0 -потенциальное испарение (мм/сут); E's - эвапорация (мм/сут);

уравнение суточного прироста листовой поверхности и корней:

L'*' = L' +kL- Pti • Fw • Д г, (57)

где kL,kR - эмпирические размерностные коэффициенты; Дт -шаг по времени;

уравнение водного баланса почвы: W= W' + (р1 - E's - Е'Р + т'р - qif) •Д г, (59)

где р' - осадки (мм/сут); тР - поливы (мм/сут); q\nf - поток влаги между корне-обитаемым слоем почвы и грунтовыми водами (мм/сут); Дт - шаг по времени.

Анализ модели агроценоза показывает, что при возникновении водного дефицита, индикатором которого является величина функции водного статуса посева, снижается фотосинтетическая продуктивность и меняется суточный прирост листьев и корней так, что корни получают преимущественный рост. Изменение соотношения между площадью листьев и корней ведет к компенсационному снижению величины критической влажности и формированию бо-

лее устойчивого к засушливым условиям посева. Расчет транспирации выполняется с учетом напряженности метеорологических факторов (Е0), влажности почвы, листовой поверхности и, кроме того,, учитываются адаптивные свойства посева и реакция агроценоза в целом. Модель позволяет с высокой точностью определять суточные значения эвапотранспирации даже при резких и значительных колебаниях факторов внешней среды на протяжении всего периода вегетации.

Моделирование теплообмена растительного покрова при различной вла-гообеспеченности посева и различной напряженности метеоусловий, а также исследование этих процессов с помощью термоградиентного метода позволило изучить работу устьичного аппарата растений в условиях водного дефицита в моменты прохождения агроценозом состояние критической влажности. Изучена реакция устьиц верхнего и нижнего ярусов листьев при различных уровнях теплообмена растительного покрова; определены состояния "температурного шока" устьиц верхних листьев и величина влагообмена посева. Анализ результатов исследований позволил теоретически объяснить эффект снижения водолотребления растений при мелкодисперсном дождевании или увлажнительных поливах и предложить метод назначения поливов, обеспечивающий максимальную эффективность этих технологий орошения. Был разработан и запатентован "Способ возделывания зерновых культур" на орошаемых землях (а.с. №1210687 и №1554818).

Глава 4. КОМПЬЮТЕРИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ОРОШЕНИЕМ

На основе сформулированных нами оптимизационных задач управления орошением, использования принципов ландшафтного и адаптивного земледелия была создана компьютеризированная система управления орошением, структура которой приведена на рис. 6. Данный технологический комплекс включает информационную базу данных, имитационную модель оросительной системы, модели орошаемых агроценозов различных сельскохозяйственных культур, совокупность логических и вычислительных процедур, реализующих алгоритм решения задачи оперативного планирования орошения на внутрихозяйственной оросительной системе.

Сезонное планирование: объемов производства, посевных площадей, размещения с.-х. культур, основного внесения удобрений, I орошения

Расчет объемов водопотребления и оросительных норм

Формирование базы данных: метеоусловия, размещение с.-х. культур, состояние ОС и ДМ, основное внесение удобрений, состояние озимых культур, сроки и нормы сева.

ОПЕРАТИВНЫЕ ДАННЫЕ метеоусловия, фактические поливы, трудовые ресурсы, состояние ОС и ДМ.

ГЕОИНФОРМАЦИОННАЯ СРЕДА

БАЗА ДАННЫХ Метеорологические данн. Паспорта полей. Почвенные характерист. Оросительная сеть. Дождевальные машины. Наблюдательные скваж. Насосные станции. Ресурсное обеспечение.

МОДЕЛИ Почвенных процессов. Сельскохозяйственных культур.

Орошаемого агроценоза. Гидравлические

оросительной сети, дождевальных маш.

Среднесрочный прогноз погоды

Краткосрочный прогноз погоды

-V—

ИМИТАЦИОННЫЙ КОМПЛЕКС ОРОШАЕМОГО ПОЛЯ

Г

ИМИТАЦИОННЫМ КОМПЛЕКС ОРОСИТЕЛЬНОЙ СЕТИ

Расчет оптимального режима орошения по отдельным полям

Оптимальная прсдполивная влажность почв

Динамика влажности почв до полива

Формирование очередности полей на производство поливов

Расчет поливных норм

т

Назначение ДМ на производство полива очередного поля

Проверка ограничений на наличие ресурсов

Расчет нормы

обслуживания

дм

Расчет гидравлических характеристик работы

оросительной сети, дождевальных машин, насосной станции.

X

Расчет технологических характеристик работы поливной техники

Нет

ВЫХОДНЫЕ ДОКУМЕНТЫ

Рис. 6. Структурно-функциональная схема компьютеризированной системы

управления орошением

Система позволяет прогнозировать динамику процесса формирования урожая и почвенных процессов на отдельных полях при различных вариантах агротехники, учитывать параметры насосных станций и дождевальных машин при расчете оперативного плана орошения, оценивать качество распределения дождя (при использовании различной поливной техники), выполнять прогнозные расчеты баланса минеральных веществ в системе "растения-почва-грунтовые воды", осуществлять информационную поддержку принятия технологических решений по поливу и выращиванию сельскохозяйственных культур, в том числе позволяет решать следующие основные задачи:

• оперативное планирование орошения по агрометеопараметрам;

• сезонное планирование орошения, в том числе сточными водами;

• планирование и контроль эксплуатации оросительной системы, включая дождевальную технику;

• мониторинг почвенного плодородия и экологического состояния агроланд- •

• паспортизация оросительной системы, включая орошаемые земли, оросительную сеть, дренаж, насосные станции, дождевальные машины.

Имитационная модель оросительной системы используют следующие исходные данные: картографическую схему орошаемых земель хозяйства с отображением на ней ориентированного графа оросительной сети с привязкой к нему парка дождевальных машин и насосных станций (рис 7).

шафта;

Рис. 7. Карта-схема размещения дождевальных машин по полям и по элементам трубопровода распределительной сети (указаны номера машин)

Исходные данные о дренажно-сбросной сети, размещении постов контроля глубины залегания уровня грунтовых вод, пропускной способности и КПД каналов, а также данные о конструкции дождевальных машин, длине, диаметре и материале трубопроводов вводятся в информационную базу в виде паспортов полей, трубопроводов, дояедевальных машин.

Модель оросительной системы обеспечивает расчет гидравлических характеристик работы всей сети от насосной станции до дождевальных машин, расчет технологических параметров работы дождевальной машины: давление на гидранте, расход, интенсивность доздя, норму обслуживания оператором, площадь полива за смену (пример расчета см. рис 8). Кроме того, модель оросительной системы является структурной основой информационной среды для моделей агроценозов.

80«увляхн1ние «даль папины.и» 75

СРЕДНЯЯ поливная НОРМА 400 и-Э/г* ПОСЛЕДНИЙ гидроцилиндр г-амод^пин

ВРЕМЯ ПОЛНОГО ОБОРОТ» 79ч*о20«мн

55 50

ti-ST5-ПИ-ГТВ-ИИ-по-ИВ-nrfs

ИНТЕНСИВНОСТЬ О . Э 3 НИ/iw СЛОЙ 40.0 м. <МСП£РСИЯ Ч .39мм ОЦЕНИЛ КЯЧЕСГВД ПОЛИ ЯП НЯПОР ВДОЛЬ НЯМШ.и

недостаточность O.OS9

g ИЕПОЛИТЯЯ ШТОЦЯДЬ О.ОО

-га-ПЯ-Г5Т5-JOB "

h^iium 62.Ом р«смид 63 <) л/с*

25Ü ЗОО И I ПЛОКААк ПОЗИЦИИ ЭЭ ,18 Г*

о«мв*т 2Э400н^2

■4Ч""1^'"|' 1' - -

«РЕГДТ ДН Ф323-20в

трубопровод 07:23-24 контур 24

Рис. 8. Расчетные характеристики дождевальной машины «Фрегат» при заданной расстановке дождевальных аппаратов (в): а - радиальное распределение увлажнения вдоль машины; б - напор в трубопроводе машины

Для расчета оперативных планов орошения дождеванием из закрытой оросительной сети разработана модель оптимального еодораспределения, которая для системы полей, привязанных к одному водоисточнику (насосной станции), формулируется в виде:

Г = А1к(тг1^Ь]к<а1\хг2к[д.к^ ]|—>шах;

и к I (60)

¿(яг,*,+с,4)>£(хА где А/ - знак математического ожидания; Л^от^ + Ь^ j - закон соответствия между вектором агрометеорологических условий + Ь1'.,

V У* J^l

урожайностью культуры у на поле к, который отображается с помощью моделей роста и развития растений; т/ - поливная норма участка у , обслуживаемого дождевальной машиной у, Ьу., - эффективные осадки; У? - объем

)< у

продукции у-го вида, подлежащий безусловному удовлетворению; ЕТ- су-

ук/

точная величина эвапотранспирации культуры у на поле к ;Сд - допустимая

величина фильтрационного стока; тг , т*., - нижние и верхние ограничения

- у£г

на поливную норму, обусловленные техникой и технологиями орошения и выращивания сельскохозяйственных культур, а также почвенно-гидрогеологическими характеристиками поля; ) - множество индексов сельскохозяйственных культур; К • множество индексов полей; Т - поливной период; - режим работы насосной станции; а] - норма обслуживания дождевальной машины у; П, - наличие трудовых ресурсов на день ¡ \ 1к - число дождевальных машин обслуживающих поле к", I - число включенных в работу дождевальных машин на день /; 2к(0^ - удельная функция приращения затрат на восстановление почвенного плодородия поля к при орошении культуры ) оросительной нормой О/, 2- - цена на продукцию вида у.

Для практического решения задачи предложен алгоритм, обеспечивающий корректность решения в случае введения в оптимизационную модель дополнительных ограничений на трудовые ресурсы и поливные нормы. Использование производственных функций урожайности от оросительной нормы и удельных функций приращения затрат на восстановление почвенного плодородия позволяет оценить число планируемых (на сезон) поливов по культурам, в соответствии с их потребностью в воде и хозяйственной ценностью, а также с учетом способности почв к деградации под влиянием орошения. Эти показатели находятся из решения оптимизационной задачи распределения

водных ресурсов по культурам севооборота. Используемый прием позволяет определить положение области оптимальных решений для сформулированной выше задачи (см. рис. 9).

Оптимизация технологического процесса полива участка поля, обслуживаемого одной машиной, включает расчет напорно-расходных характеристик насосной станции и оросительной сети в совокупности с дождевальными машинами. Для каждой дождевальной машины определяется напор воды на входе, который используется для расчета технологических параметров работы машины, затрат труда на ее обслуживание и времени полива всего участка. Поливная норма рассчитывается по дефициту влажности корнеобитаемого слоя почвы на момент производства полива.

Моделирование оптимального режима орошения по каждому отдельному полю выполнено с использованием алгоритма Хуга-Дживса. В модель аг-роценоза вводятся фактические данные о погоде, проведенных или планируемых поливах и рассчитывается оптимальный режим орошения на всю оставшуюся часть периода вегетации.

Для формирования оптимального оперативного плана орошения системы полей, привязанных к одному источнику (оптимальное сопряжение режимов орошения полей с водораспределением), используется показатель отклонения между текущей влажностью почвы и оптимальной предполивной влажностью, равный (Ну - \А/1к')/ иу. Для всех полей по возрастанию показателя строится упорядоченная последовательность, определяющая очередность полива каждого поля. В голове "очереди" оказываются поля с максимальным дефицитом влаги (по отношению к оптимальному увлажнению). На последнем этапе формирования оперативный план орошения проверяется на соответствие ограничениям на трудовые ресурсы и гидромодуль оросительной системы. В случае удовлетворения этим ограничениям в план включают очередную дождевальную машину. В противном случае, план орошения формируется для следующего, очередного дня. На следующий день, как правило, очередность меняется: поля с культурами, имеющими более интенсивный водный обмен или требующими более благоприятного водного режима почв, быстрее перемещаются к началу "очереди".

^-V-'

Оптимизация режима орошения

Рис. 9. Иллюстрационная номограмма решения оптимизационной задачи оперативного планирования поливов

Управление орошением с применением компьютеризированной системы осуществляется путем составления и реализации оперативных планов, являющихся неотъемлемой частью внутрихозяйственного плана водопользования. Планирование водопользования в хозяйствах сводится к определению объема и динамики забора воды из оросительной системы или источника орошения и последующего распределения воды между производственными

участками хозяйства и отдельными поливными участками. Блок схема технологического цикла представлена на рис. 10.

Технологический цикл управления орошением складывается из двух временных циклов - продолжительного сезонного и коротких циклов оперативного планирования поливов. Технологический цикл начинается с расчета оросительных норм и планового числа поливов по полям и сельскохозяйственным культурам. Расчеты проводятся с использованием производственных функций "урожайность-оросительная норма", полученных по прогнозируемым на текущий год метеоданным, и функций удельных затрат на восстановление почвенного плодородия, определяемых по выносу биогенных веществ с ин-фильтрационным потоком воды и дополнительному количеству разложившегося органического вещества почвы. Учитывая входящие в постановку задачи ограничения, связанные с водно-физическими свойствами почв, близостью залегания уровня грунтовых вод, эррозионно допустимой и минимальной поливной нормой, рассчитывается число плановых поливов для каждого поля.

Перед началом вегетационного периода производится подготовка базы данных системы к началу поливного сезона, включающая следующую информацию: метеорологические данные за зимний период, размещение сельскохозяйственных культур по площадям, сроки и дозы основного внесения удобрений, уровни грунтовых вод по орошаемым полям. С началом посевных работ в агротехнический паспорт поля вносится информация о.сроках сева, всхожести семян, норме высева и глубине заделки семян. Эта информация является стартовой для запуска и функционирования моделей формирования урожая сельскохозяйственных культур. Оперативное планирование поливов, как циклический процесс, предусматривает несколько этапов. Сбор, подготовку и ввод информации на дату составления оперативного ппана поливов.

Метеорологическая информация включает фактическую метеоинформацию о суточных значениях приходящей солнечной радиации ( кал, дж, часы солнечного сияния, облачность в баллах), максимальную и минимальную суточную температуру воздуха (°С), осадки (мм), среднюю скорость ветра (м/сек), среднюю .относительную влажность воздуха (%). Эта информация вводится до даты составления плана полива

Состояние оросительной системы, структура севооборотов, плановые режи-^ мы орошения

Техническое состояние поливной техники, пла нируемая урожайность, укомплектованность бригад

База данных компьютеризированной системы управления орошением_____

Ввод информации: агротехнической, метеорологической, агрохимической

Подготовка информации на начало вегетационного периода

Сбор, подготовка н ввел оперативной информации

Оперативное планирование поливов

О проведенных поливах

МетсорологичС' ской

О трудовых ресурсах

Контроль за холом поливов и формированием урожая

Информация о состоянии почв и развитии растений

Выполнение расчетов оперативного плана поливов на 10 суток

Орошаемые поля

Отчетные

документы

Коней цикла ^

Рис. 10. Блок-схема технологического цикла управления поливами

Прогнозная метеоинформация аналогичного состава вводится на ближайшие 2-3 дня или более продолжительный срок.

По усмотрению пользователя "год-аналог" может быть скорректирован путем выбора другого года или изменения отдельных суточных значений метеоэлементов уже заданного "года-аналога".

Информация о фактически проведенных поливах вводится по ка>едому полю с указанием срока полива и поливной нормы. Если поливы были проведены в точном соответствии с ранее подготовленным оперативным планом, то они подтверждаются. В базу данных в оперативном режиме включаются:

- информация о наличии поливальщиков или операторов по каждому типу дождевальных машин и продолжительности рабочей смены.

- информация о состоянии поливной техники и работоспособности трубопроводов, насосов и наличии воды на орошение.

- информация о планируемых на оперативный период агротехнических мероприятиях или других работах, при проведении которых поливы исключаются.

Затем выполняется расчет оперативного плана орошения, просмотр результатов на экране дисплея и, в случае необходимости, изменяется входная информация и пересчитывается план поливов.

Полученная документация выводится на печать; документы распределяются по бригадам и операторам.

Оперативный план орошения представляется в виде набора документов для каждого дня плана: графики поливов участков (контуров, поливных карт, полей и пр.); план работы дождевальных машин; график и технологический режим работы каждой дождевальной машины и таблицы режимов работы насосной станции (табл. 5).

Программное обеспечение системы управления орошением включает: геоинформационное описание ландшафта и оросительной сети; базу данных; модели агроценозов, включая атмосферу, растения, почву и грунтовые воды; алгоритмы решения основных задач управления; сервисные средства; систему графического отображения динамических процессов и систему текстовой помощи для пользователя. Программный комплекс разработан в среде

BORLAND С++ PROFESSIONAL.

Таблица 5

Формы выходных документов оперативного плана поливов

План занятости машин производственного участка

№ Марка машины Код Машины Май

18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

Режим работы дождева/ 1ьных машин

Интервал, Напор, Гидро- План поли- Норма Поворот за Текущее по-

цилиндр, ва за обсл., смену. ложение, ч

дата-час м ход/мин смену, га Чел. ч План факт

Интервал, Напор, Время на План по- Норма Позиций Позиций за

позиции, лива за обсл., всего смену

дата-час м час-мин смену, га Чел. (план) план факт

План работы насосной станции

Дата Интервал времени Число включен, насосов Напор, м | Расход, л/с

Глава 5. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛЕЙ И ТЕХНОЛОГИЙ

Разработанные автором модели и технологии были использованы при решении различных практических задач мелиорации и сельского хозяйства.

Прогноз урожайности зерновых культур. Для зерновых хозяйств Краснодарского края была разработана информационная система прогнозирования урожайности и сроков созревания озимой пшеницы, испытание которой проводились в 1980-82ГГ. Разработанная автором модель озимой пшеницы была адаптирована по ретроспективным данным к условиям этого региона. Расчеты были проведены по 371 хозяйству. При создании базы данных системы прогнозирования использовалась только стандартная информация (почвенные карты, карты землепользования, отдельные формы ЦСУ и гидромет-службы). В базу данных была включена информация по 35 почвенным разностям, данные о погоде по 19 из 37 агрометеостанциям, находящимся в крае и на его периферии.

Результаты прогноза урожайности имели ошибку не выше 24% (в 85% случаев) и 95% точность (в 48% случаев). Ошибка прогноза средней урожайности зерна за 1982 г. составила 4,9%. Результаты прогнозных расчетов, сгруппированные по районам, имели ошибку в пределах 12% для 39 из 51

района. Сроки созревания отличались от расчетных на 1-2 дня и только в 10 случаях - на 3-5 дней. Анализ результатов показал, что ошибка прогноза возрастала по мере удаленности хозяйства от метеостанций.

Полученные результаты подтвердили перспективность использования эколого-физиологических моделей для прогнозирования урожайности на региональном уровне. Отметим, что разработанная система прогнозирования может быть использована в новых хозяйственных условиях для решения задач планирования стратегических запасов продовольствия, а также для информационного обеспечения крупных фьючерсных торговых операций с целью снижения их риска.

Расчет водопотребления и проектной урожайности сельскохозяйственных культур. Пакет прикладных программ, разработанный для решения задачи "Расчет величины урожайности орошаемых сельскохозяйственных культур" в составе 2-ой очереди САПР "Севкавгипроводхоз", принят в виде рабочего проекта. В программный комплекс вошли модели озимой и яровой пшеницы, кукурузы и многолетних трав. Пакет программ позволяет на основе сценарных экспериментов получать зависимости урожайности от предполив-ной влажности, поливной нормы и режима орошения, определять величину урожайности и водопотребления для заданных почвенно-климатических условий и графиков полива.

Испытание моделей для условий Северного Кавказа проводилось по данным полевых опытов и производственным данным, полученным в хозяйствах Ставропольского края при выращивании пшеницы, кукурузы и трав на орошаемых землях. Ошибка расчетов водопотребления и урожайности по ретроспективным данным не превысила 7 и 10% соответственно (см. табл. 3).

Технологии выращивания зерновых культур и кукурузы при орошении. Способы возделывания зерновых культур и кукурузы на зерно (а.с. №1210687 и №1554818), разработанные с использованием эколого-физиологических моделей озимой и яровой пшеницы и кукурузы, внедрены в 1986 г. в НПО "Элита" Крымской области на площади 505 га орошаемого севооборота. Разработанные режимы орошения, учитывающие динамику напряженности метеоусловий, позволили реализовать способ выращивания этих культур, при котором

в условиях заданного водного дефицита в начальные периоды роста растений сформировался засухоустойчивый посев и были обеспечены благоприятные условия закладки и вызревания урожая пшеницы сорта "Парус". По предложенной технологии выращивания получена урожайность 63 ц/га (при средней по традиционному способу выращивания этой культуры - 52ц/га). Растения в посеве отличались относительно короткими стеблями и хорошо развитым колосом. Экономический эффект от внедрения составил в среднем 56 руб./га (в ценах 1986г.).

Информационно-вычислительные системы оперативного управления орошением. Компьютеризированные технологии управления орошением реализованы в информационно-вычислительных системах, разработанных в 1989-91 гг. для совхоза им.Сигизбаева Аккурганского района Ташкентской области и совхоза "Лузинский" Агропромышленного объединения "Омский бекон" Омской области (площадь орошаемых земель 3,6 и 12 тыс. га соответственно).

В информационно-вычислительную систему, разработанную для хлопководческих хозяйств и внедренную в совхозе им.Сигизбаева, дополнительно были включены модели хлопчатника и люцерны. Программный комплекс рассчитан на использование технологии поверхностного полива из открытой оросительной сети в условиях изменяющейся во времени водоподачи в головной канал.

Информационно-вычислительная система совхоза "Лузинский" разработана для закрытой оросительной сети с использованием дождевальной техники при поливе животноводческими стоками. В систему вошли задачи по оценке инфильтрационного стока азотсодержащих веществ в грунтовые воды, баланса элементов минерального питания в почве, их поглощения растениями и выноса с урожаем. Система позволяет при оптимальном водном режиме посевов выбрать наилучшую (с экологической точки зрения) стратегию сезонного внесения стоков с поливной водой (см. рис. 5).

Оценка диффузионного загрязнения водных объектов стоками с сельскохозяйственных угодий. Модели агроценозов злаковых культур и трав использовались для расчета динамики водного баланса и миграции элементов

минерального питания в агроландшафте с целью оценки диффузионного загрязнения малых рек Окского бассейна стоками сельскохозяйственных полей (проект "Ока-чистая река" и международный проект "Ока-Эльба").

Для водосборного участка в бассейне р.Оки (территория хозяйства "Пол-ково" Рязанской обл.) проведены расчеты водного баланса по элементам ландшафта, инфильтрационных потоков нитратов и калия в грунтовые воды (по погодным условиям 1995г.). Сходимость расчетных и фактических данных обеспечила замыкание динамического баланса водных отношений в агроландшафте; выявлены основные пути миграции биогенных элементов и определены условия, при которых сельскохозяйственные угодья становятся источниками загрязнения.

ВЫВОДЫ

1. Выполненный в процессе исследования анализ сложившейся практики планирования поливов показал, что существующие методы обоснования орошения не отвечают современным научным представлениям о ландшафтном и адаптивном земледелии, не учитывают эколого-физиологи-ческие особенности сельскохозяйственных культур, разнообразие природных условий конкретного агроландшафта и технические характеристики мелиоративной системы. Современные тенденции научно-технического прогресса в области управления орошением ориентированы на развитие и интегрирование имитационных моделей агроценозов ("почва-растение-атмосфера") и моделей оросительных систем, а.также компьютерных информационных технологий управления процессом сельскохозяйственного производства.

2. Впервые предложена строгая формулировка задачи оптимального управления орошением для совокупности полей в пределах оросительной системы, включающая использование имитационной модели агроценоза в качестве основного оператора. Разработан алгоритм численного решения этой задачи для случая, когда имеются жесткие ограничения на поливную норму и трудовые ресурсы.

>. Предложена оригинальная концепция оптимального управления орошением, преимущество которой состоит прежде всего в том, что используемые принципы авторегуляции позволяют обеспечить в моделях управления орошением сопряжение адаптивных свойств растений с природными условиями агроландшафта и техническими характеристиками инженерных систем путем расчета оптимальной стратегии орошения на весь период вегетации и последовательной ее реализации с помощью оперативных планов полива, учитывающих реальную погодную и хозяйственную ситуацию.

I. Разработана авторегуляторная модель роста растений, основанная на фундаментальных представлениях экологической физиологии, агрометеорологии и биофизики растительной клетки. Описание продукционного процесса и адаптационных реакций выполнено с учетом генетически обусловленных параметров роста и развития растений и включает комплекс адаптивных механизмов на клеточном, тканевом и органном уровнях. Координирующая роль в модели отводится растворимым углеводам, контролирующим физиологические процессы (скорость фотосинтеза, водный потен-• циал листьев, скорость синтеза структурных веществ и транслокации и, опосредовано через названные процессы - поглощение и утилизацию углерода, воды и минеральных веществ) и обеспечивающим сбалансированность роста различных органов растения.

5. Для условий орошения разработан и практически реализован комплекс имитационных моделей сельскохозяйственных культур (яровые, озимые зерновые, кукуруза, многолетние травы); модели" связаны в общий агроце-нотический блок с субмоделями атмосферы и почвы. Для создания простых и эффективных моделей продукционного процесса зерновых культур, пригодных для решения практических задач, использованы теоретические представления о морфогенезе злаков и агрономические знания о структуре урожая. Разработаны и запатентованы "Способ возделывания зерновых культур" и "Способ возделывания кукурузы на зерно" (на орошаемых землях).

6. Разработаны теоретические положения и схема расчета водного статуса растений. Впервые предложено в качестве интегрального показателя вод-

ных отношений и актуального водного обмена в системе "почва-растение-атмосфера" использовать числовую функцию, связывающую возраст и габитус растения, актуальную влажность почвы и показатель напряженности метеоусловий. Введение в модели агроценозов этой функции позволило замкнуть контур авторегуляции и таким образом учесть основную адаптивную реакцию растения (изменение габитуса) на дефицит влаги. Предлагаемый подход обеспечил повышение точности расчета транспирации и продуктивности посева; ошибка расчета водопотребления за весь вегетационный период не превысила 7%.

7. Разработана и реализована компьютеризированная технология управления орошением по агрометеопараметрам, позволяющая формировать оптимальные оперативные планы поливов на внутрихозяйственной оросительной системе с закрытой оросительной сетью и дождевальными машинами. Система управления орошением предназначена для специалистов-практиков, проста в эксплуатации (высокая комфортность и разнообразие средств отображения информации не требуют специальной подготовки пользователя в области информатики), обеспечивает оперативность принятия научно-обоснованных решений, эффективное использование трудовых, земельных, водных ресурсов и технических средств, способствует повышению продуктивности мелиорируемых земель.

8. Осуществлено широкое внедрение предложенных автором технологий, основанных на использовании оригинального комплекса эколого-физиологических моделей. Практическая реализация моделей и технологий в информационных системах прогнозирования урожайности, автоматизированного проектирования оросительных систем и оперативного управления орошением показана их высокую эффективность и способность быстро адаптироваться к конкретным почвенно-климатическим условиям, обеспечивая адекватность реальным природно-хозяйственным процессам в широком диапазоне изменения входных параметров. Теоретические результаты автора нашли практическое применение при программированном выращивании сельскохозяйственных культур, в прикладных эколого-мелиоративных исследованиях. Созданное автором математическое обес-

печение используется в учебном процессе при подготовке специалистов сельскохозяйственного профиля.

ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Физиологические основы программирования и прогнозирования урожая кормовых культур. // Корма. - М., 1977. - № 1. - С. 34-38 (в соавт.).

2. О способах оценки экологических условий местообитаний по шкалам Ра-менского. // Научные доклады высшей школы "Биологические науки". - М., 1978. - № 7. С. 131-136 (в соавт.).

3. О разработке имитационной модели роста растения "АВРОРА". II Тезисы докладов Всесоюзной школы-семинара по актуальным вопросам технологии и организации кормопроизводства. ВАСХНИЛ. - М., 1978. С. 133-135 (в соавт.).

4. Генетически обусловленные параметры моделей формирования урожая кормовых культур. II Тезисы докладов Всесоюзной конференции ВАСХНИЛ "Теория и практика программирования урожаев с.-х. культур". (Новочеркасск, 27-30 июня 1978 г.). - М., 1978 (в соавт.).

5. Типовые программы по теме: "Разработать приемы программирования урожаев". - М., ВНИИ кормов, 1977. - 65 с. (в соавт.).

6. Имитационная модель роста растения "Аврора" (Основные концепции. Формализация. Алгоритмы.). Деп. №1-79. - М., ВНИИТЭСХ, 1979. - 120 с. (в соавт.).

7. О научных основах прогнозирования и программирования урожая (состояние и перспективы исследований). II С.-х биология. - М., 1980. - Т.ХУ,- № 6. -С.810-820 (в соавт.).

8. Структура авторегуляторной модели роста растения "АВРОРА". // Сб. Динамическое моделирование в АГРО-метеорологии. - Л., Гидрометиздат, 1982.-С. 17-27.

9. К вопросу оперативного прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур. // Научные труды ВНИПТИК. - М., 1981. С. 12-23 (в соавт.).

Ю.Применение биофизических представлений трансмембранного переноса ионов в эколого-физиологических моделях роста растений. II Тезисы докладов, биофизический съезд. АН СССР. - М., 1982. Т.З.- № 17-17. - С.13-14 (в соавт.).

11 .Специализированная информационно-управляющая система для решения задач прогнозирования урожайности. II М., ВНИПТИК, 1982. - С.62-67 (в соавт.).

12.Моделирование трофических взаимоотношений - логический шаг в усовершенствовании системы сопряженного использования дистанционных дан-

ных и имитационного моделирования. II Методы моделирования в с.-х. - М„ ВНИПТИК , 1982. С. 60-71 (в соавт.).

13.Авторегуляторная модель роста растений. II Доклады МОИП, 1980. Общая биология "Биологические системы в разных условиях". М., 1982. С. 224-226.

14.Критерий минерализации азота и его динамика. II Доклады МОИП, 1981. Общая биология "Некоторые аспекты исследования биологических систем". - iA., 1983. С.82-85 (в соавт.).

15.Структура модели роста ежи сборной. II Доклады МОИП, 1981. Общая биология "Некоторые аспекты исследования биологических систем". - М., 1983. С.85-88 (в соавт.).

16.Имитационная модель ежи сборной. II Труды ВНИИСХМ. -Л., Гидрометео-издат, 1984. - Вып.13. С.93-106 (в соавт.).

17.Управление водным режимом почвы, математические модели и расчеты поливного режима. II Сб. Программирование урожаев с.-х. культур на орошаемых землях. -М„ ЦБНТИ ММиВХ СССР, 1984. С.14-28.

18.Перспективы использования имитационного моделирования для оценки продуктивности сельскохозяйственных культур. - Обзорная информация. -М„ ВНИИТСХ, 1984,- 65 с. (в соавт.).

^.Программирование урожаев и пути повышения эффективности использования орошаемых земель. II Сб. Программирование урожаев с.-х. культур на орошаемых землях. - М., ВНИИГиМ, 1984. - С.1-5.

20.Алробация динамической модели озимой пшеницы на экспериментальном регионе. // Сб. Программирование урожаев с.-х. культур на орошаемых землях. - М., ВНИИГиМ, 1984. - 98 с.(в соавт.).

21.Результаты прогнозирования урожайности и сроков созревания озимой пшеницы в Краснодарском крае. // Вестник с.-х. науки, 1985. - № 8. С.62-66 (в соавт.).

22.Построение и испытание модели продукционного процесса зерновых культур, включающей описание элементов органогенеза. // Сельскохозяйственная биология, 1985. - № 8. С. 102-106 (в соавт.).

23.Способ возделывания зерновых культур. И A.c. № 1210687. Бюл. № 6, 15.02.1986 (в соавт.).

24.Вопросы совершенствования организации программирования урожаев на орошаемых землях. - М., ЦБНТИ ММиВХ СССР, 1985. - № 6. Вып.5. С. 1-7 (в соавт.).

25.Адаптация динамических моделей при программировании урожайности на больших площадях. // Гидротехника и мелиорация, 1985. -№ 4. - С. 50-52 (в соавт.).

26.Двухфондовая феноменологическая модель морфогенеза и продуктивности яровой пшеницы. II Тр. ВНИИСХМ. - Л., Гидрометеоиздат, - Вып. 10. - С. 26-42 (в соавт.). '

27.Временные методические указания по программированию урожаев сельскохозяйственных культур на мелиорируемых землях Московской области. -М„ ВНИИГиМ, 1985. (в соавт.).

28.Информационное обеспечение программирования урожаев. // Гидротехника и мелиорация, 1986. - № 7. С. 48-51 (в соавт.).

29.Итоги внедрения программирования урожаев сельскохозяйственных культур на орошаемых землях. II Сб. Технология орошения и программирования урожаев. - М., ВНИИГиМ, 1986. С. 11-15 (в соавт.).

30.Вопросы организации программирования урожаев. // Сб. Технология орошения и программирования урожаев. - М., ВНИИГиМ, 1986. С. 27-30 (в соавт.).

31.Блок прорастания семян зерновых в математических моделях сельскохозяйственных культур. II Доклады МОИП, 1984. Общая биология. - С. 138-140 (в соавт.).

32.Динамическая модель зерновых культур, учитывающая структуру урожая. // Сб. Цитогенетический и математический подходы к изучению биосистем. -М., 1986. С. 140-142 (в соавт.).

33.Программируем урожай. II Вестник агропрома.- М., 1987,- № 16 (в соавт.).

34.Программирование урожая на орошаемых землях. // Новое в мелиорации. -М., Московский рабочий, 1986. - С.171-190.

35.Программирование урожая на орошаемых землях. - Обзорная информация. Мелиорация и водное хозяйство. - М., ЦБНТИ ММиВХ СССР, 1987. Вып.1. -55 с.

Зб.Оптимальное оперативное управление водным режимом сельскохозяйственных культур. II Экспресс-информация. Мелиорация и водное хозяйство. -М., ЦБНТИ ММиВХ СССР, 1987. Серия 1,- Вып. 9. - С. 1-5 (в соавт.).

37.Распределение оросительной воды и минеральных удобрений при различном уровне информационного обеспечения. II М„ ВНИИГиМ, 1989. - С.30-40 (в соавт.).

38.0птимальное управление формированием урожая.//Совершенствование технологий мелиорации земель. - М., ВНИИГиМ, 1988. - С. 12-31 (в соавт.).

ЗЭ.Рациональное использование ресурсов - важное условие ресурсосберегающих технологий. IIМ., ВНИИГиМ, 1989. - С. 15-20 (в соавт.).

40.Способ возделывания кукурузы на зерно. II Авторское свидетельство № 1554818. Бюл. № 13, 07.04.90 (в соавт.).

41. Применение динамических моделей агроценозов для расчета производственных функций продуктивности орошаемых полей. // Математическое моделирование в проблемах рационального природопользования. Ростов-на-Дону, 1987. - С. 185-186 (в соавт.).

42.Автоматизированная разработка контрольно-технологических карт программированного выращивания сельскохозяйственных культур. // Итоги на-

учных исследований и внедрения методов программирования урожайности. -М„ 1987.-С. 21-23 (всоавт.).

43.0птимизация режима орошения с помощью имитационной модели. II Мелиорация и водное хозяйство. - М., 1988. - № 4. - С. 46-48 (в соавт.).

44.Причины снижения водопотребления агроценозов при мелкодисперсном дождевании. - М., ВНИИГиМ, 1992. Т.84- С. 194-202.

45.Управление водным режимом мелиорируемых черноземов. II Информ. листок Рязанского МТЦ НТИиП № 12, 1993 (в соавт.).

46.Управление водным режимом агроценоза на гидромелиоративной системе с учетом экологических ограничений. - М., ВНИИГиМ, 1995. Т.88. - С. 36-42.

47.Управление продуктивностью мелиорируемого агроладшафта. - "Гидромелиоративные системы нового поколения". - М., ВНИИГиМ, 1997. Гл. 3. - С. 91-105.

48.Комплекс экологических исследований загрязнения азотом экосистем рек Эльбы и Оки. II Всероссийская научно-техническая конференция "Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы", 1997 (в соавт.). -С. 153-156.

49.Теория и технология оптимального управления орошением. - Деп. ЦИТИ "Мелиоинформ", Инф. бюлл. "Вопросы мелиорации", 1998, вып. 4, - 239 с.

Текст научной работыДиссертация по сельскому хозяйству, доктора технических наук, Добрачев, Юрий Павлович, Москва

Ü 'h Ь ч

7

т

м-

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ НАУК

ВСЕРОССИЙСКИЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ИНСТИТУТ ГИДРОТЕХНИКИ И МЕЛИОРАЦИИ имени А.Н.КОСТЯКОВА

На правах рукописи

ДОБРАЧЕВ ЮРИЙ ПАВЛОВИЧ

УДК 631.67+62.501.72

ТЕОРИЯ И ТЕХНОЛОГИЯ УПРАВЛЕНИЯ ОРОШЕНИЕМ НА ОСНОВЕ ЭКОЛОГО-ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

Специальность 06.01.02 - Сельскохозяйственная мелиорация

ДИССЕРТАЦИЯ НА СОИСКАНИЕ УЧЕНОЙ СТЕПЕНИ ДОКТОРА ТЕХНИЧЕСКИХ НАУК

Научный консультант: доктор технических наук, профессор В.Е.Райнин

Москва 1998

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ...............................................................................................................4

ГЛАВА 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ

ОРОШЕНИЕМ НА ГИДРОМЕЛИОРАТИВНОЙ СИСТЕМЕ..................9

1.1. Проблемы управления комплексом факторов жизни растений.............12

1.2. Региональные системы программирования

урожая и управления орошением.............................................................. 20

1.3. Основные принципы управления продуктивностью

орошаемого агроценоза............................................................................28

1.4. Постановка задачи......................................................................................33

ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ЭКОЛОГО-ФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ РАСТЕНИЙ ПРИМЕНИТЕЛЬНО

К ТЕХНОЛОГИИ ОРОШЕНИЯ.............................................................42

2.1. Основные направления имитационного моделирования

жизнедеятельности растений...................................................................52

2.2. Имитационные модели в исследованиях

сельскохозяйственных культур................................................................ 58

2.3. Теоретические основы моделирования интегральных

эколого-физиологических функций растений.........................................64

ГЛАВА 3. ПРИКЛАДНЫЕ МОДЕЛИ ФОРМИРОВАНИЯ УРОЖАЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР

В УСЛОВИЯХ ОРОШЕНИЯ.................................................................76

3.1. Состав и структура модели агроценоза...................................................76

3.2. Экологический блок модели агроценоза.................................................79

3.3. Биологический блок модели агроценоза...............................................109

ГЛАВА 4. КОМПЬЮТЕРИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ

ОРОШЕНИЕМ......................................................................................153

4.1. Информационно-советующие системы планирования поливов........153

4.2. Структура компьютеризированной системы управления орошением.................................................................................................155

4.3. Имитационная модель внутрихозяйственной

оросительной системы................................................................ 158

4.4. Решение оптимизационной задачи оперативного планирования поливов......................................................................................................164

4.5. Технологический цикл внутрихозяйственного

управления орошением............................................................................181

4.6. Характеристика технологии оперативного управления поливами.....188

ГЛАВА 5. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛЕЙ И ТЕХНОЛОГИЙ.....191

5.1. Прогноз урожайности зерновых культур...............................................191

5.2. Расчет водопотребления и проектной урожайности сельскохозяйственных культур..............................................................199

5.3. Технологии выращивания зерновых культур и кукурузы

при орошении............................................................................................202

5.4. Программируемое выращивание урожая...............................................206

5.5. Информационно-вычислительные системы оперативного управления орошением............................................................................ 207

5.6. Оценка диффузионного загрязнения водных объектов .......................216

ВЫВОДЫ.............................................................................................................222

ЛИТЕРАТУРА

225

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность проблемы. Изменение условий хозяйствования в процессе реформирования экономики значительно обострило проблему повышения эффективности земледелия на мелиорируемых землях. Как показывает отечественный опыт и опыт развитых стран мира, решение этой проблемы следует искать в сфере применения научно-обоснованных схем рационального природопользования и высоких технологий выращивания сельскохозяйственных культур. Магистральным направлением научно-технического прогресса в области управления процессом орошения и формирования урожая на орошаемых землях является разработка и применение информационных технологий, математических моделей и имитационных схем, отображающих реальные процессы выращивания сельскохозяйственных культур.

Проблема повышения эффективности орошения на протяжении многих лет была в центре внимания многих видных ученых нашей страны. Различным аспектам ее решения посвятили свои труды И.С.Шатилов, Б.Б.Шумаков, И.П.Айдаров, С.М.Алпатьев, А.И.Голованов, И.П.Кружилин, В.В.Шабанов, О.Г.Грамматикати, Г.Е.Листопад, А.С.Образцов, Н.С.Петинов, В.Е.Райнин, Л.М.Рекс и др. Однако несмотря на огромный вклад, который внесли эти ученые в развитие мелиоративной науки, применяемые методы обоснования мелиоративных мероприятий, особенно таких мощных средообразующих воздействий, каким является орошение, пока не позволяют формализовано учитывать весь комплекс показателей, характеризующих физиологию сельскохозяйственных культур, свойства почв, пищевой режим, погодные условия, конструкцию оросительной сети, технические особенности поливной техники, ограниченность ресурсов. Следствием этого является недобор урожая, излишние затраты, снижение плодородия почв и ухудшение мелиоративного состояния орошаемых земель.

Актуальность разработки теории и компьютеризированной технологии управления орошением с применением эколого-физиологических моделей на

современном этапе развития мелиоративной науки обусловлена необходимостью создания оросительных систем нового поколения, позволяющих использовать достижения научно-технического прогресса и новые знания в смежных областях науки для практической реализации идеи высокоэффективного и экологически чистого земледелия на орошаемых землях.

Цель и задачи исследований. Целью исследования является разработка научных основ и технологий управления процессом формирования урожая на орошаемых землях.

В соответствии с поставленной целью в диссертации решаются следующие основные задачи:

• анализ сложившейся практики планирования поливов, определение тенденций развития научно-технического прогресса в области управления орошением;

• исследование и разработка теоретических вопросов оптимального управления орошением;

• исследование теоретических проблем моделирования продукционного процесса сельскохозяйственных культур;

• разработка комплекса математических имитационных моделей и оптимальных технологических схем планирования и управления процессом орошения сельскохозяйственных культур, в том числе реализация авторегуляторной модели формирования урожая сельскохозяйственных культур;

• разработка компьютеризированной системы управления орошением с использованием эколого-физиологических имитационных моделей формирования урожая сельскохозяйственных культур;

• анализ и практическая оценка адекватности функционирования предлагаемых моделей и системы в целом.

Объектом исследования являются агроценозы и технологии планирования режимов орошения и выращивания сельскохозяйственных культур на орошаемых землях. Предмет исследования - процессы управления орошением и формированием урожая в условиях орошения.

Методология исследований. Теоретической и методологической основой выполненных исследований являются классические труды В.И.Вернадского, В.В.Докучаева, А.Н.Костякова, В.Н.Сукачева, Н.В.Тимофеева-Ресовского и др., а также материалы конференций и совещаний по программированию урожая на орошаемых землях, семинаров по проблеме "Погода, урожай, математика", работы отечественных и зарубежных специалистов по мелиорации и управлению орошением, моделированию агроценозов, физиологии растений.

В процессе исследований получены следующие результаты, которые содержат научную новизну и выносятся на защиту:

1. Теоретические основы технологии оперативного управления поливами на основе моделирования процессов роста и адаптации растений к воздействию природных и техногенных факторов.

2. Оптимизация режима орошения сельскохозяйственных культур, основанная на интеграции (сопряжении) оптимального режима орошения полей севооборота и оптимального распределения воды на оросительной системе.

3. Комплекс эколого-физиологических моделей формирования урожая орошаемых сельскохозяйственных культур, включающих авторегуляцию продукционного процесса и формирования органов растений по управляемому водному фактору.

4. Компьютеризированная технология оперативного управления орошением.

Научная значимость работы состоит в оригинальной разработке и практической реализации компьютеризированной технологии управления формированием урожая на орошаемых землях, отличающейся тем, что в ее основе лежит впервые созданный автором комплекс эколого-физиологических моделей и информационно-логических процедур принятия решений по выращиванию сельскохозяйственных культур, позволяющий увязать особенности продукционного процесса и адаптационных свойств растений с технологическими возможностями оросительной системы в единую схему оптимального оперативного управления орошением.

Достоверность научных результатов. Разработанный комплекс моделей и процедур базируется на фундаментальных положениях биологии, агрономии, мелиоративного земледелия, гидравлики, прикладной математики и системного анализа. Результаты исследований подтверждаются натурными и численными экспериментами, а также результатами опытного функционирования компьютеризированной технологии управления орошением.

Практическая значимость работы. Выполненные исследования создают строгую методологическую основу для проектирования технологий управления орошением, а разработанное математическое обеспечение позволяет тиражировать подобные технологии. Система управления орошением по агрометеопараметрам с учетом мелиоративного состояния земель позволяет повысить урожайность, оптимально использовать все виды ресурсов и рационально эксплуатировать оросительные системы.

Результаты исследований могут быть использованы проектными и производственными организациями для планирования режимов орошения, водо-потребления и урожайности сельскохозяйственных культур. Компьютеризированная технология управления орошением может быть реализована на любой оросительной системе путем создания соответствующей базы данных, включая геоинформационное отображение системы полей, каналов, трубопроводов, насосных станций и поливной техники.

Реализация работы. Основные результаты исследований использованы в проектах оросительных систем Северного Кавказа (САПР, Севкавгипро-водхоза), в системах прогнозирования урожайности с применением аэрокосмических методов (Краснодарский край), при создании компьютеризированных систем управления орошением в совхозах Омской области (объединение "Омский бекон") и Узбекистана (совхоз им.Сигизбаева), а также в учебных целях (Кишеневский государственный университет).

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на Всесоюзной конференции ВАСХНИЛ "Теория и практика программирования урожаев сельскохозяйственных культур" (Новочеркасск, 1978г.), Всесоюзной школе-семинаре по кормо-

производству (Нарва-Йесу, 1978г.), Всесоюзной школе молодых ученых и специалистов по агрометеорологии (Тбилиси, 1980г.), Всесоюзных семинарах "Погода, урожай, математика" (Нальчик, 1978г.; Валдай, 1983г.; Днестровск, 1985г.), Биофизическом съезде АН СССР (МГУ, Москва, 1982г.), на семинарах секции "Биологические системы" Московского общества испытателей природы (МОИП, 1980, 1981 и 1984 гг.), Всероссийском совещании "Экологические основы орошаемого земледелия (ВНИИГиМ, Москва, 1992г.), а также на международных семинарах по проблемам моделирования агроэкосистем (Москва, 1993г.; Мюнхеберг, 1994г.).

Публикации. Результаты исследований опубликованы в 48 печатных работах и монографии.

Структура и объем работы. Диссертация содержит 255 страниц основного текста, 53 рисунка, 28 таблиц и состоит из введения, 5 глав, выводов; библиография включает 439 наименований.

В диссертации представлены результаты исследований, выполненных лично автором, под его руководством и при его непосредственном участии за период с 1975 по 1996 гг., в том числе во ВНИИГиМ (1984-1996 гг.) в составе работ по решению крупной народно-хозяйственной проблемы "Программирование урожая на орошаемых землях" (раздел "Комплексное регулирование факторов жизни растений"), по программам "Плодородие почв", "Мелиорация" и по проекту "Ресурсосберегающие гидромелиоративные системы".

Автор выражает признательность Г.Н.Виноградовой и Г.Н.Асоскову за помощь в работе над диссертацией, а также коллегам, принимавших участие на всех этапах многолетней работы - В.Г.Бурдюгову, В.Г.Головатому,

A.И.Живлову, О.А.Гетьману, Б.И.Кошевцу, В.П.Мордвинцеву, Н.А.Кузнецовой,

B.С.Борисову, С.А.Заборовскому, Т.А.Ильиной. А.С.Карганову.

Особая благодарность научному консультанту профессору В.Е.Райнину. без чьей помощи и добрых советов невозможен был бы настоящий труд.

ГЛАВА 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ОРОШЕНИЕМ НА ГИДРОМЕЛИОРАТИВНОЙ СИСТЕМЕ

В период крупномасштабного строительства гидромелиоративных систем в нашей стране в 1960...1980гг. были введены в эксплуатацию свыше 3,5 млн. гектаров орошаемых земель. Вместе с тем, по результатам анализа эффективности орошаемого земледелия, выполненных многими исследователями, можно заключить, что отмечаемая ими низкая эффективность использования орошаемых земель, наряду с такими причинами, как ошибки и просчеты при проектировании оросительных систем, есть следствие объективной сложности самого процесса организации и управления орошением [3, 10, 18, 116, 142, 196]. Отсюда необходимость более глубокого проникновения в суть процессов роста и развития растений, в закономерности связи между затратами всех видов ресурсов, техническими возможностями оросительной системы, погодными условиями, эколого-мелиоративным состоянием земель и урожаем. Совокупность вопросов, которые возникают при попытке системно рассмотреть все аспекты повышения эффективности использования орошаемых земель, в конечном итоге, сводятся к необходимости постановки задачи оптимального управления орошением. Задача управления орошением, как в содержательном плане, так и с формальных позиций представляется весьма сложной. В странах с развитым орошаемым земледелием выполняется большой объем исследований, направленных на разработку и практическую реализацию в сельскохозяйственном производстве автоматизированных систем оптимального планирования и управления орошением (W.Walker, A.Jose, E.Fereres, N.Tuagi, S.Bhirud, G.Jacucci, P.Kabat). В нашей стране разработке различных аспектов оптимизации управления орошением по регионам, зонам, сельскохозяйственным районам с учетом типов почв и различных технологий полива посвящено значительное количество исследований практической и теоретической направленности (Б.Б.Шумаков, И.П.Кружилин, И.П.Айдаров, А.И.Голованов, В.В.Шабанов, Е.П.Галямин, В.Е.Райнин, В.П.Остапчик, Л.М.Рекс и др.). Тем не менее все еще существует значительная возможность

за счет привлечения новых знаний сократить разрыв между научными результатами и методами, применяемыми на практике.

Кроме того, по мере углубления знаний об особенностях динамики поч-венно-климатических условий сельскохозяйственных территорий возрастает необходимость строгого дифференцированного учета и эффективного использования имеющихся ресурсов, повышается значение экологизации и биологи-зации технологических процессов [74, 195, 204]. Отметим, что чем теснее связь между ресурсоэнергосбережением и продуктивностью сельского хозяйства, тем выше роль систем управления [35, 155].

Развитие новых форм экономических отношений в аграрном секторе нашей страны, необходимость защиты отечественных производителей от экспансии зарубежных фирм, повышение заинтересованности производителей сельскохозяйственной продукции в результатах своей деятельности обусловили потребность в более эффективном управлении процессами возделывания сельскохозяйственных культур, в том числе при проведении мелиоративных работ (строительство оросительных, осушительных и противоэрозионных систем, агролесомелиорация, известкование кислых почв, гипсование солонцов и др.), развитии специализированных зон гарантированного производства важнейших видов сельскохозяйственной продукции.

Проблеме совершенствования управления процессами возделывания сельскохозяйственных культур в мировой науке уделяется большое внимание; имеются значительные практические достижения в этой сфере деятельности. Методологическая основа управления этими процессами в отечественной науке формировалась на базе теоретических и практичес�