Учет пространственной вариабельности водно-физических свойств почв в модели роста и развития сельскохозяйственных растений

Латышев, Николай Константинович

Бесплатный автореферат и диссертация по сельскому хозяйству на тему
Учет пространственной вариабельности водно-физических свойств почв в модели роста и развития сельскохозяйственных растений
ВАК РФ 06.01.02, Мелиорация, рекультивация и охрана земель

Автореферат диссертации по теме "Учет пространственной вариабельности водно-физических свойств почв в модели роста и развития сельскохозяйственных растений"

Г г> «

(Л V

На правах рукописи

005049215

ЛАТЫШЕВ Николай Константинович

УЧЕТ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ВАРИАБЕЛЬНОСТИ ВОДНО-ФИЗИЧЕСКИХ СВОЙСТВ ПОЧВ В МОДЕЛИ РОСТА И РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ РАСТЕНИЙ

Специальность 06.01.02 - мелиорация, рекультивация и охрана земель Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических паук

Санкт-Петербург - 2012

005049215

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет»

Научный руководитель: - д.т.н., профессор В.Л. Баденко

ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет»

Официальные оппоненты:

-д.б.п., профессор Е.В. Шеин ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова»

-к.т.н., доцент И.В. Корнеев ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет природообустройства»

Ведущая организация:

Федеральное государственное бюджетное учреждение «Управление мелиорации земель и сельскохозяйственного водоснабжения по городу Санкт-Петербургу и Ленинградской области»

Защита диссертации состоится 25 декабря 2012 г. в 13-00 часов на заседании диссертациониого совета Д 220.045.01 при ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет природообустройства» по адресу: 127550, Москва, ул. Прянишникова, 19, корп. 1, ауд. 201.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет природообустройства»

Автореферат разослан 20 ноября 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Мелиоративные мероприятия проводятся для целенаправленного улучшения гидрологических, почвепиых и агроклиматических условий на землях, в первую очередь, сельскохозяйственного назначения. Целью этих мероприятий является повышение эффективности использования земельных и водных ресурсов для получения высоких и устойчивых урожаев сельскохозяйственных культур и, прежде всего, продукции растениеводства. С точки зрения сельхозпроизводителей, критерием качества и надежности проектирования, строительства и эксплуатации инженерно-мелиоративных систем является урожай. Развитие научных основ в этой области связано с именами таких ученых как В.В. Докучаев, П.А. Костычев, А.Н. Костяков, H.H. Павловский, И.А. Шаров, С.Ф. Аверьянов, И.П. Айдаров, А.И. Голованов. Поэтому наибольший интерес представляет рост и развитие сельскохозяйственных растений (продукционный процесс) на конкретном поле. Соответствующие технологии информационного обеспечения процесса принятия решений требуют оценки качества и количества растениеводческой продукции, что невозможно без использования моделирования, для чего используются динамические имитационные модели агроэкосистем. При этом, несоответствие моделей процессам, протекающим на полях, приводит к потере всех преимуществ управления с использованием современных информационных технологий, непродуктивному использованию ресурсов и развитию экологически неблагоприятных процессов. В настоящее время не подлежит сомнению, что решение проблем природообустройства, связанных с повышением эффективности сельскохозяйственного производства, сохранением и повышением плодородия почв может быть достигнуто только на основе геосистемного, ландшафтного подхода к вопросам обоснования систем земледелия и мелиорации. Такой подход требует использования технологий географических информационных систем (ГИС). Поэтому задача по интеграции моделей продукционного процесса агроэкосистем и ГИС-

технологий является актуальной. Также можно констатировать, что работами основателей агрофизики и их последователей - А.Ф.Иоффе, Н.А.Качинского,

A.Д.Воронина, А.М.Глобуса, Ф.Р.Зайдельмана, В.В.Медведева, Е.В.Шеина,

B.В.Терлеева, Мепшп§ Р., Уегеескеп Н., и др. показано, что водно-физические свойства почвы определяют интенсивность и величину продукционного процесса, ширину оптимума условий для роста и развития агрокультур, а почвы - непосредственный и часто единственный объект мелиорации. При этом, остается актуальной задача по разработке методов получения, анализа и использования количественной информации о пространственном распределении водно-фнзическнх свойств почв. Эти задачи тесно связаны с разработками новых технологий точного адаптивно-ландшафтного земледелия. Новые технологии земледелия требуют учета распределения водно-физических свойств почв в пространстве, в том числе, и при моделировании роста и развития сельскохозяйственных растений. В этой связи, учет пространственной вариабельности водно-физических свойств почв в таких моделях является актуальным направлением их развития и совершенствования. Таким образом, тема диссертации является актуальной.

Цель исследований. Цель работы - разработка методов и геоинформационных технологий для совершенствования модели роста и развития сельскохозяйственных растений путем учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв агроэкосистем.

Задачи исследований:

1. Анализ использования информационных технологий, применяемых при обосновании агромелиоративных мероприятий и управлении продукционным процессом в агроэкосистемах.

2. Выявление возможностей и ограничений, используемых в модели роста и развития сельскохозяйственных растений (продукционного процесса агрокультур). Выбор алгоритмов оценки водно-физических параметров почв

и их пространственного распределения па сельскохозяйственном поле, а также интеграция их в среду ГИС.

3. Усовершенствование алгоритмов оценки водно-физических параметров почв и их пространственного распределения на сельскохозяйственном поле с учетом интеграции их в среду ГИС.

4. Разработка методики иптеграции ГИС и модели продукционного процесса для учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв агроэкосистем.

5. Применение разработанных подходов к созданию методики прогнозирования урожайности зерновых культур на основе учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв на примере природно-хозяйственных условий Ленинградской области.

Объектом исследования являются сельскохозяйственные угодья, рассматриваемые как компоненты агромелиоративного комплекса.

Предметом исследования является продукционный процесс агроэкосистем на сельскохозяйственных полях.

Методология и методика исследований. Методологией исследований является системный подход, как паправленне общей методологии научного познания, в основе которого лежит рассмотрение изучаемых объектов как систем. Методика исследований основана на трудах отечественных и зарубежных ученых, информационных технологиях, фундаментальных положениях системного анализа и математического моделирования. В работе использованы современные инструментальные средства реализации информационных технологий, включая анализ и выбор математических моделей для оценки водно-физических свойств почв и продукционного процесса, верификация отдельных компонентов и системы в целом, а также разработка системы поддержки принятия решений на основе ГИС.

Научная гипотеза заключается в том, что использование геоинформационных технологий для совершенствования модели роста и развития сельскохозяйственных растений, на основе учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв агроэкосистем, позволит повысить обоснованность выбора агромелиоративных мероприятий и эффективность современных адаптивно-ландшафтных систем земледелия.

Научная новизна работы заключается в том, что решена задача по учету пространственной вариабельности водно-физических свойств почв в модели продукционного процесса сельскохозяйственных культур путем интеграции этой модели в среду ГИС.

На защиту выносятся следующие результаты:

1. Разработан метод учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв в модели роста и развития сельскохозяйственных растений.

2. Разработана методика интеграции ГИС и модели продукционного процесса.

3. Разработаны алгоритмы оценки водно-физических параметров почв и пространственного распределения их на сельскохозяйственном поле.

4. Разработаны методы информационного обеспечения системы поддержки агротехнологических решений, с учетом пространственной вариабельности водно-физических свойств почв, в модели роста и развития сельскохозяйственных растений.

5. Разработана методика прогнозирования урожайности зерновых культур на основе учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв на примере природно-хозяйственных условий Ленинградской области.

Теоретическая значимость работы состоит в том, что разработаны методика интеграции ГИС и модели продукционного процесса, а также собственно метод учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв в модели роста и развития сельскохозяйственных растений.

Практическая ценность работы определяется тем, что разработаны алгоритмы оценки водно-физических параметров почв и их пространственного распределения на сельскохозяйственном поле, а также методика прогнозирования урожайности зерновых культур на основе учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв на примере природно-хозяйственных условий Ленинградской области.

Личный вклад соискателя заключается в разработке научной гипотезы и программы исследований, теоретическом и методическом обосновании научных исследований, разработке методик математического моделирования и программной компьютерной реализации, моделировании и интерпретации полученных результатов.

Достоверность полученных результатов и основных выводов, сформулированных в диссертации, подтверждается использованием в разработках научно обоснованных и проверенных методов; большим объемом экспериментального и теоретического материала, обобщенного и проанализированного автором в работе; апробированными исходными положениями и математическими методами, принятыми в теоретических исследованиях; соответствием результатов, полученных на математической модели и на реальных объектах; апробацией на научно-технических и научно-практических конференциях.

Апробация. Материалы исследований рассматривались на конференциях: Второй международной научно-практической конференции «Измерения в современном мире» (Санкт-Петербург, 2009), Международной научно-практической конференции «Неделя науки СПбГПУ» (Санкт-Петербург, 2009, 2010, 2011), Координационном совещании

Агрофизического института (Санкт-Петербург, 2010), Всероссийской конференции (с международным участием) "Математические модели и информационные технологии в сельскохозяйственной биологии: итоги и перспективы" (Санкт-Петербург, 2010), Международной научно-практической конференции «Проблемы развития мелиорации и водного хозяйства и пути их решения» (Москва, 2011), VIII Международном молодежном экологическом форуме стран Балтийского региона "ЭКОБАЛТИКА 2011" (Санкт-Петербург, 2011), Международной научно-практической конференции "Роль мелиорации и водного хозяйства в инновационном развитии АПК" (Москва, 2012).

Публикации. Основные положения диссертационной работы опубликованы в 10 печатных трудах, в том числе 4 в журналах, рекомендованных ВАК РФ.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы. Содержит 104 страницы машинописного текста, 3 таблицы и 39 рисунков. Список литературы включает 140 наименований, в том числе иностранные публикации и Интернет - источники.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, сформулирована научная проблема и выдвинут тезис о том, что использование геоинформационных технологий для совершенствования модели роста и развития сельскохозяйственных растений на основе учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв агроэкосистем позволит повысить обоснованность выбора агромелиоративных мероприятий и эффективность современных адаптивно-ландшафтных систем земледелия.

В первой главе "Современные проблемы совершенствования модели роста и развития сельскохозяйственных растений" представлен анализ состояния исследуемой проблемы. Мелиоративные мероприятия проводятся для целенаправленного улучшения гидрологических, почвенных и агроклиматических условий на землях, в первую очередь, сельскохозяйственного назначения. Целью этих мероприятий является повышение эффективности использования земельных и водных ресурсов для получения высоких и устойчивых урожаев сельскохозяйственных культур и, прежде всего, продукции растениеводства. В настоящее время не подлежит сомнению, что решение проблем природообустройства, связанных с повышением эффективности сельскохозяйственного производства, сохранением и повышением плодородия почв может быть достигнуто только на основе геосистемного, ландшафтного подхода к вопросам обоснования систем земледелия и мелиорации. Такой подход требует использования технологий географических информационных систем интегрированных с моделями, определяющими продукционный процесс агроэкосистем. Констатируется, что эффективное управление ростом и развитием сельскохозяйственных растений - их продукционным процессом - требует учета гидрофизических свойств почв, и вопрос этот ставится уже относительно давно (Жуковский, 1983). Для ведения сельского хозяйства на Северо-Западе России проблему представляет наличие существенной пространственной вариабельности (изменчивости), характерной для дерново-

подзолистых почв (Самсонова, 2008). Многолетние исследования мелиорированных угодий показывают, что сооружение мелиоративных систем оказывает существенное влияние на неоднородность почвенного покрова (Апарин, 2009). К этой проблеме примыкают исследования по обоснованиям водных мелиораций агроландшафтов (Сухарев, 2010). Имеются успехи в получении количественной информации о пространственно-распределенных физических свойствах почв (Гончаров, 2008) и дерново-подзолистых почв, в частности, (Моисеев, 2011). Исследования влияния вариабельности водно-физических свойств почв на рост и развитие сельскохозяйственных растений тесно связаны с разработками технологий точного адаптивно-ландшафтного земледелия, которые должны учитывать распределение агрофизических свойств почв в пространстве (Якушев, 2008). При этом, исследователи, после выявления достоверной неоднородности почвенного покрова, делают вывод о необходимости учета этого фактора при разработке агромелиоративных мероприятий, однако методических разработок явно недостает, хотя и имеются отдельные публикации.

Существующие модели роста и развития сельскохозяйственных растений, в основном, нацелены на оценку продуктивности агрокультур. При этом, модели можно классифицировать следующим образом: физико-статистические или балансовые, основывающиеся на регрессионных зависимостях; математико-статистические или динамико-регрессионные, основывающиеся, как правило, на эмпирических зависимостях нелинейного типа; комплексные динамические имитационные модели.

В настоящем исследовании используется динамическая имитационная модель АСЯОТООЬ (Полуэктов, 2006), которая выбрана как наиболее приспособленная для условий Северо-Запада России, и позволяющая достаточно детально моделировать водный режим почв. Достоверность результатов, получаемых в АвЯОТООЬ, особенно для условий Северо-Запада России, не вызывает сомнений - модель разрабатывается более 30 лет

и прошла через огромный объем апробаций. При этом различие в результатах полевых опытов и моделирования не превышает 10%.

В AGROTOOL для описания динамики почвенной влаги широко используется уравнение Ричардса, которое в одномерном случае имеет вид:

где 1 - время; .г - пространственная координата на оси, направленной вертикально вниз с началом отсчета на поверхности почвы; у - потенциал почвенной влаги; /г - функция стока, описывающая корневое поглощение; |д(\|/) - функция дифференциальной влагоемкости почвы; А (у) - функция влагопроводности почвы.

В AGROTOOL имеется возможность ставить различные граничные условия, в том числе, и учитывающие наличие дренажа. Однако проблему представляет параметрическая идентификация функций |д(у) и А(у). Зависимость влагопроводности почвы от потенциала почвенной влаги А (у) обычно представляют в виде степенной функции:

кМ = кМ\ (2)

где кх - коэффициент фильтрации почвы, < - эмпирический параметр.

В отсутствие экспериментальных данных значение кх может быть оценено, например, с использованием т.н. педотрапсферных функций. В этом случае, могут понадобиться данные о гранулометрическом составе и плотности сложения почвы. Параметр ( может быть определен при интерполяции точечных значений функции влагопроводности почвы, полученных методом Муалема. Вместе с тем, использование метода Муалема, как известно, предполагает наличие данных относительно водоудерживающей способности почвы. Этот показатель почвы, названный A.M. Глобусом основной гидрофизической характеристикой (ОГХ), нужен

ещё и для того, чтобы определить второй коэффициент уравнения Ричардса -функцию дифференциальной влагоемкости почвы Этот коэффициент представляет собой производную величины объемной влажности почвы 6 по величине потенциала:

<»

Наиболее известной в мире моделью водоудерживающей способности почвы, которая описывает обусловленную капиллярно-сорбционным взаимодействием воды и почвенных частиц зависимость между объемной влажностью почвы О (см3-см~3) и потенциалом почвенной влаги *|/ (см вод. ст.), является модель Ван Генухтена (Van Genuchten, M.Th., 1980.)

0 = (1 + (аНГГ'" (4)

где т = l-1/ч; 9 = (0-0min)/(Gmax-0min) - относительное насыщение почвы водой; 9тах - объемная влажность полного насыщения почвы влагой, см3-см~3; 0min -минимальное значение содержания воды в почве (остаточная объемная влажность почвы), см3-см~3; ц и а - параметры формы и положения кривой, графически отображающей данную зависимость. Эта зависимость отличается только одним параметром т от моделей предшественников, в частности, от модели, предложенной Хаверкампом с соавторами (Haverkamp R., et al., 1977):

тщ^г (5)

где аиЬ- эмпирические параметры.

В AGROTOOL при оценке ОГХ используются характеристики: МГ — максимальная гигроскопичность почвы, ВЗ - влажность устойчивого завядания, НВ - наименьшая влагоемкость почвы и ПВ - полная

влагоемкость (влажность насыщения, пористость) почвы для построения педотрансферных функций, имеющих вид

<?(/>) = МГ+ пв-мг (6)

1+/>(- Р)

Г(Р) = К„-(-Р)С\ (7)

где Р- капиллярно-сорбционпый потенциал почвенной влаги, см вод. ст.; в- объемная влажность почвы, см3/см3; Кп - коэффициент фильтрации, см/сут; а, Ь и с - эмпирические параметры. Первая функция представляет собой соотношение для кривой водоудерживающей способности почвы, а вторая выражает зависимость влагопроводпости почвы от капиллярно-сорбщюнного потенциала почвенной влаги. Таким образом, для запуска модели необходимо задать все вышеперечисленные параметры.

Во второй главе "Метод учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв в модели роста и развития сельскохозяйственных растений" представлен собственно метод, используемый в работе.

В динамических моделях продукционного процесса агроэкосистем аккумулируются знания о росте и развитии сельскохозяйственных растений. Затруднения при включении таких моделей в информационно-аналитические системы для поддержки агротехнологических решений связаны с неоднородностью условий роста и развития растений на сельскохозяйственном поле, что требует создания пространственно-распределенной базы данных и использования этой информации при моделировании. Решение соответствующих научно-технических задач следует искать, в том числе, на основе интеграции моделей и технологий ГИС.

Объектом изучения является сельскохозяйственное поле, которое рассматривается как антропогенная экосистема, где осуществляется аграрное

производство. Будем считать, что база данных (БД) ГИС состоит из объектов, которые будем рассматривать как тройку: 0={id, pos, atî}. Тем самым подчеркивается, что объекты имеют пространственную - pos и атрибутивную - att составляющие, которые, при использовании геореляционной схемы организации БД, связываются через идентификатор id. В этом случае моделируемые объекты будем рассматривать как набор:

0¡={id¡, pos¡, att i}, 02={id:, pos:, att2}.....0N={idN, posN, attN}. (8)

В самом общем виде интеграцию модели и ГИС можно рассматривать как процесс комбинирования входного набора объектов О, для получения нового объекта Oxlii -

Onew =f(Ou О2, ... , Os), (9)

где/- функция, которая описана моделью, интегрированной в ГИС-среду.

Целью сравнительного анализа объектов 0={id, pos, att} и требований к данным интегрируемых с ГИС моделей является, в первую очередь, определение соответствия состава {att} в БД ГИС тем данным, которые необходимы для работы модели, а также соответствия требований модели к свойствам объектов 0={id, pos, att}. Многие модели, которые успешно применяются на практике при обосновании агротехнологий, имеют структуру, для которой характерно использование уравнений с одной локальной пространственной координатой, наиболее часто - вертикальной. Другие координаты, например широта и долгота местности, а также высота над уровнем моря, используются как параметры. Такие модели будем называть точечными, при интеграции которых в среду ГИС, построение объектов 0NEw из формулы (9) предлагается проводить в два этапа. Сначала формируется графическая часть объектов, а потом для этих объектов вычисляются атрибуты в результате моделирования. Для согласования структуры моделей и ГИС в общем случае, перед использованием модели в ГИС-среде, необходима трансформация существующих (исходных) объектов Оi={id, pos, att} для исследуемой территории в объекты Од,=//£/, pos, att}, необходимые для работы модели:

О Г ¡id, pos, att} —> О м={ id, pos, att}. (10)

В этом случае в правой части формулы (9) аргументом является только один объект - Од/. Трансформация формулы (10) заключается в том, чтобы вся изучаемая территория была разделена на квазиоднородные участки -0M={id, pos, att}. Требования к Ом определяются тем, что применение модели обосновано при условии, что Ом - объекты моделирования, являются однородными. Поэтому главный принцип, на котором должно основываться включение моделей в ГИС, следует сформулировать так: набор объектов из БД ГИС, описывающий свойства территории, должен быть преобразован в соответствующую пространственно-однородную структуру, например, с помощью операций оверлея в среде ГИС. В процессе преобразования необходимо принимать во внимание то, что при расчетах по точечным моделям, Ом интерпретируются как изолированные друг от друга участки, а внутри Ом нет зон, где могли бы быть пограничные влияния.

Для интеграции уже готовых моделей, входящих в состав AGROTOOL, которые имеют вид DLL-библиотек, и ГИС формируются объекты моделирования. Модели являются точечными, поэтому необходима трансформация (10), что соответствует общей идеологии современных технологий земледелия, которая предполагает разделение поля на квазиоднородные участки - единицы управления - и адаптацию агротехнологий для каждого их таких участков. Авторы рассматривают алгоритмическую реализацию модели продукционного процесса растений как рекуррентный пошаговый пересчет вектора состояния динамических характеристик агроэкосистемы. Если х(к) - вектор переменных состояния системы на к-м шаге, то модель эквивалентна определению эволюционного оператора f:

х(к+1) = f(x(k), a, w(k), и(к)) х(0)=х„, к = 0,1.....Т-1, (11)

где к - номер шага счета, х(к), х(к+1) - векторы состояния модели на двух соседних шагах, а - вектор статических параметров модели, w(k) - вектор неконтролируемых внешних воздействий (погода), и (к) - вектор управляющих воздействий (агротехника), хо— начальное условие. Здесь Т-

время окончания процесса моделирования, обычно совпадающее с днем уборки урожая. Расчет по модели производится путем многократного применения оператора / к вектору начального состояния и наблюдения эволюции агроэкосистемы во времени. Для работы модели необходимо задать значения вектора параметров а, которые обычно варьируют по площади сельскохозяйственного поля (агроэкосистемы) и определяют границы объектов моделирования Ом={1с1, роБ, аП}, являющихся единицами управления агротехнологий. Согласно изложенному выше методу, значения вектора параметров а извлекаются из пространственной БД ГИС, куда также помещаются результаты расчетов по модели для дальнейшего анализа и использования при совершенствовании агротехнологий.

Полевые исследования проводились на сельскохозяйственных угодьях Меньковской опытной станции Агрофизического НИИ, расположенных в Гатчинском районе Ленинградской области. Для определения пространственной вариабельности водно-физических свойств почвы были заложены 6 разрезов на глубину до 1 метра и отобраны образцы в обнаруженных почвенных горизонтах. В ходе экспериментальных исследований определялись следующие агрофизические параметры в каждом из этих горизонтов: гидрофизические свойства почвы: максимальная гигроскопичность (МГ), влажность завядания (ВЗ), наименьшая влагоемкость (НВ) и влажность насыщения (ПВ); физико-механические свойства почвы: плотность сложения, плотность твердой фазы, мехсостав по фракциям, коэффициент фильтрации.

Для выбора точек отбора образцов применялись геоинформационные технологии, а в качестве критериев использовались два варианта почвенной карты, имеющиеся в распоряжении хозяйства, данные по рельефу, данные по вымочкам, а также урожай пшеницы (продуктивность агроэкосистемы), который определялся в ходе дифференцированной уборки урожая в технологии точного земледелия с дискретностью 5x5 м2.

Почвы на исследуемом участке по гранулометрическому составу

являются песчаными. За сезон 2009 года группа исследователей, в которую

входил автор, осуществила закладку и морфологическое описание девяти (шесть на описываемом поле и еще три на соседнем) почвенных разрезов на полях. В работе описан используемый метод определения водно-физических свойств.

Анализ представленных методов пространственного анализа позволяет сделать обоснованный выбор методов для использования в настоящем исследовании. Так, в связи с тем, что было трудно выделить теоретически обоснованные объекты 0M={id, pos, att}, то в качестве таких объектов, в конкретном исследовании на полях Меньковской опытной станции, были выбраны квадратные области со сторонами, ориентированными в пространстве параллельно границам сельскохозяйственного поля. Чтобы выбор этих областей был более обоснован, использовались квадратные области как в агрохимическим обследовании этого поля. Каждый квадрат агрохимического обследования поля площадью 0,5 га - при разработке агротехнологий эта область считается однородной с агрохимической точки зрения - был разделен на четыре части - квадратные области по 0,125 га. Затем в центральной точке каждого такого квадрата вычислялись агрофизические характеристики по методу Шепарда с весом обратно пропорциональным расстоянию до точки отбора образцов. Затем эти значения связывались со всей квадратной областью и считались в ней постоянными, согласно методу, не использующему интерполяцию (рис. 2.18Б). Такой метод предлагается в качестве общего, и он состоит из следующих этапов:

1. Проведение обследования водно-физических свойств на сельскохозяйственном поле, согласно предлагаемой методике.

2. Пространственная интерполяция на квадратные области iy'>лью 0,3-0,1 га.

3. Управление сельскохозяйственным производством в среде информационно-аналитической системы, созданной на основе интеграции ГИС и модели роста и развития сельскохозяйственных растений AGROTOOL.

В третьей главе "Прогнозирование урожайности зерновых культур на основе учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв " представлено применение разработанных методов.

При реализации предлагаемого метода на первом этапе осуществляется построение пространственной БД ГИС. Для сельскохозяйственных полей эта БД достаточно полно отражает вариабельность почвенных характеристик. В БД ГИС выделяются Ощ={И, pos, att} - однородные относительно {att¡ участки сельскохозяйственного поля. Следует отметить, что для определения агрохимических показателей отбор образцов обычно производится из пахотного горизонта почвы и является менее трудоемким процессом по сравнению с определением гидрофизических характеристик почвенных образцов, отбираемых из всего почвенного профиля до глубины 1 м и более. Поэтому в ГИС-среду также интегрируется комплекс программ Агрогидрология, а также специальные алгоритмы пространственного анализа, что позволяет определять гидрофизические показатели с требуемой дискретностью по глубине почвенного профиля и площади сельскохозяйственного поля.

Для проведения исследований влияния пространственной вариабельности водно-физических свойств почв на продукционный процесс был разработан специальный комплекс моделирования - информационно-аналитическая система. Этот комплекс состоит из ГИС, интегрированной с динамической моделью продукционного процесса агроэкосистем AGROTOOL.

Методами математического моделирования исследовался продукционный процесс зерновых культур (пшеницы) на поле размером 3 гектара. Исходные данные в точках отбора образцов представлены в таблице 1.

Таблица. 1. Некоторые физические и гидрофизические свойства исследованных почв.

N1 овца Гозяжлгт Ппошость ПВ Эгеперниентальная ОГХ. Влажность, снЗ)смЗ ГВ ко

чпояатт в нв 0 О ВЗ

г1 смЗ смЗ/смЗ (0,15аты) (О.ЗЗатм) П.2зтм) ¡4.1зтм) (15атм) сиЗ/сиЗ см/сут

31 Ашх 153 0,443 0,339 0,308 0,253 0,13« 0,233 0,024 83

А2В 164 0.367 0,207 0.149 0.079 0,056 0.056 0,017 57

В т.еэ 0,3(2 0,183 0,128 0,085 0,083 0,084 0,008 61

32 Аггах 1;38 0.513 0,310 0.262 0,199 0,127 0,126 0,022 »2

А2Вд 15« 0,402 0,281 0,229 0,163 0,124 0,099 0,012 5«

В 1.63 0.363 0.135 0.066 0.070 0,065 0.061 0,014 109

33 Ала* 142 0,523 0,372 0,319 0,283 0,170 0,158 0,031 81

А2В 1,8В 0,393 0,288 0,243 0,178 0,121 0,094 0,018 37

В 155 0,396 0,342 0,239 0,169 0,121 0,072 0,014 55

34 Агтат 14» 0,471 0,340 0,282 0,208 0,159 0,148 0,023 61

А2В 172 0,342 0,236 0,193 0,140 0,113 0,068 0,013 38

В 191 0,309 0,221 0,208 0,203 0,187 0,155 0,017 13

35 Агпх 150 0,459 0,275 0,247 0,190 0,147 0,129 0,024 89

А2В 15» 0,415 0,218 0,212 0,123 0,072 0,052 0,010 87

В 165 0,365 0,114 0,097 0,047 0,043 0,032 0,008 172

Неоднородность гидрофизических свойств почвы исследовалась по площади поля и на глубину до 1 метра. В качестве основного показателя, представляющего интерес для сельского хозяйства, был выбран диапазон доступной влаги (НВ-ВЗ). Обработка экспериментальных результатов показала вариабельность этого показателя от 0.11 до 0.17 смЗ/смЗ (рис.1). При этом, максимальные значения достигались в разных слоях в разных точках поля. Это позволяет говорить о существенной вариабельности гидрофизических свойств почв на опытном поле.

В результате проведенных модельных экспериментов было обнаружено, что степень влияния на продукционный процесс вариабельности водно-физических свойств как по глубине, так и по площади поля, зависит от погодных условий, в частности, от осадков, которые распределяются в зависимости от рельефа. Исследования проводились в условиях реальной погоды в период 2007-2011 годов для посевов пшеницы. При этом, для 2008 и 2010 годов имелась возможность сравнивать результаты моделирования с полевыми опытами на этом участке. Полученные результаты показывают, что вариабельность урожая и фаз развития пшеницы наблюдались только в 2008 и 2011 годах. Так, например, вариабельность фаз развития для этих

годов достигала 5 дней, в то время как в другие года вариабельность урожая и фаз развития практически отсутствовала (рис.3,4).

0-20 см

нв - вз

□ 0,16- 0,17

□ 0,15- 0,16

□ 0,14- 0,15

□ 0,13- 0,14

■ 0,12- 0,13

0 0.11 - 0,12

20-30 см

Рис. 2 Пространственное распределение содержания доступной влаги.

50-60 см

30-40 см

40-50 см

Рис. 3 Сравнение расчетных урожаев 2008 и 2010гг. Удобрения - 60 кг/га азота в действующем веществе.

Рис.4 Вариабельность фаз развития. Погода 2008 г. Удобрения - 90 кг/га азота в действующем веществе.

На рис.5 представлено сравнение урожайности и разности между максимальным и минимальным значением урожая по всему полю в 2008 и 2010 годах для разных норм азотных удобрений.

зависимости от норм удобрений.

Объяснение такому факту можно представить на основе анализа динамики влагозапаса в метровом слое почвы, которая является одним из результатов моделирования. Влагозапас определяется на каждый день периода вегетации. Специфические погодные условиями создавали благоприятную динамику влагозапаса в метровом слое почвы в 2007, 2009 и 2010 годах (рис.6).

31 2 29 |25 § 23 г 521 г 119 §17 15 31 2 29 §27 |25 а 23 г 521 I19 Ш 17

Л V

Л.Л \

Л Г ^ ( N/4

\Л. / NN ^Ч \

.........................^Ъ-: . ............................................

1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 101 Дни с начала вегетации 2008 111 1 11 21 31 41 Дни с нача 2010 51 61 71 81 91 па вегетации |

Рис.6. Динамика влагозапаса в метровом слое (сантиметров на 1 метр глубины).

Выводы

Цель работы достигнута - разработаны метод и геоинформационные технологии для совершенствования модели роста и развития сельскохозяйственных растений путем учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв агроэкосистем. Конкретно:

1. На основе анализа использования информационных технологий предложен и апробирован метод учета пространственной вариабельности водно-фнзических свойств почв в модели роста и развития сельскохозяйственных растений.

2. Выявлены возможности и ограничения, используемые в модели роста и развития сельскохозяйственных растений (АйЯОТООЬ). Разработаны варианты алгоритмов интеграции ГИС и АОЯОТООЬ - А01ЮТ00Ь интегрирована с ГИС, что позволяет рассматривать АСЯОТООЬ как интеллектуальное ядро точного земледелия.

3. Разработаны алгоритмы пространственного анализа в среде ГИС для учета вариабельности гидрофизических свойств почв.

4. Предложены методы информационного обеспечения системы поддержки агротехпологических решений, с учетом пространственной вариабельности водно-фнзических свойств почв, в модели роста и развития сельскохозяйственных растений.

5. Предложена и апробирована методика прогнозирования урожайности зерновых культур, на основе учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв, применена на примере природно-хозяйственных условий Ленинградской области.

6. В результате проведенных модельных экспериментов было обнаружено, что степень влияния на продукционный процесс вариабельности водно-физических свойств как по глубине, так и по площади поля, зависит от погодных условий, в частности, от осадков, которые распределяются в зависимости от рельефа.

7. Наличие информационно-аналитической системы, состоящей из ГИС,

соединенной с моделью продукционного процесса АОЯОТООЬ, позволяет

проводить компьютерные эксперименты по прогнозированию последствий проведения мелиоративных мероприятий на полях. В частности, последствия изменения механического состава почвы от песчаного к супесчаному и суглинистому за счет проведения глинования.

8. Совершенствование модели роста и развития сельскохозяйственных растений, на основе учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв агроэкосистем, позволит повысить обоснованность выбора агромелиоративных мероприятий и эффективность современных адаптивно-ландшафтных систем земледелия. При этом, использование геоинформационных технологий позволит передавать результаты исследований в другие информационные системы, в том числе, региональные, и использовать для обоснования компромиссных решений по социально-экономическому развитию территорий и выбору стратегий природопользования.

Список работ, опубликованных по теме диссертации:

Статьи в журналах, рекомендованных ВАК РФ

1.Баденко B.JL, Латышев Н.К., Слинчук С.Г. Особенности геоинформационного обеспечения технологий точного земледелия // Информация и космос, 2009, №4. - С.53-58. ISSN 2072-9804

2. Арефьев Н.В., Баденко В.Л., Латышев Н.К. Геоэкологические подходы к разработке информационно-аналитических систем для гидромелиоративного строительства и природообустройства // Научно-технические ведомости СПбГПУ, №4, 2010. С. 205-211 1 ISSN 994-2354

3. Баденко В.Л., Терлеев В.В., Латышев Н.К., Крылова И.Ю., Муравьева Л.С. Агрофизические исследования почвы для технологий точного земледелия: постановка задачи и метод // Плодородие, №1, 2011. С. 29-31 ISSN 19948603

4. Арефьев Н.В., Баденко В.Л., Терлеев В.В., Латышев Н.К., Крылова И.Ю., Глядченкова H.A. Определение водно-физических свойств почв при

мелиоративных изысканиях // Мелиорация и водное хозяйство, № 2, 2011, С.18-21. ISSN 0235-2524

Другие статьи и публикации

1. Баденко В.Л., Латышев Н.К., Муравьева Л.С. Измерения агрофизических параметров почв для обеспечения имитационного моделирования агроэкосистем // Измерения в современном мире - 2009: Сборник научных трудов Второй международной науч. - практич. конф. - СПб.: Изд-во Политехнич. ун.-та. 2009. С.84-91.

2. Баденко В.Л., Терлеев В.В., Крылова И.Ю., Муравьева Л.С., Латышев Н.К. Определение агрофизических параметров почв для обеспечения имитационного моделирования агроэкосистем // Материалы координационного совещания Агрофизического института. 25-26 марта 2010. Санкт-Петербург. - СПб, 2010 С.32-37. ISBN 978-5-9900138-3-4

3. Баденко В.Л., Латышев Н.К. Интеграция модели продукционного процесса сельскохозяйственных культур в среду геоинформационных систем // Материалы Всероссийской конференции (с международным участием) "Математические модели и информационные технологии в сельскохозяйственной биологии: итоги и перспективы". 14-15 октября 2010 г., Санкт-Петербург. - СПб.: АФИ, 2010. С. 80-84. ISBN 978-59900138-4-1

4. Баденко В.Л., Баденко Г.В., Терлеев В.В., Латышев Н.К. ГИС-технологии в информационном обеспечении системы имитационного моделирования AGROTOOL // Агрофизика, №3, 2011, С. 1-5. ISSN 2222-0666.

5. Latyshev N.K., Badenko V.L. Evaluation of drainage lands in Leningrad region and perspective of its renovation // In Proceeding of the 8th International Youth Science Environmental Forum "ECOBALTICA-2011", September 29 - October 1, 2011, Saint Petersburg, Russia, - pp. 120-124.

6. Баденко B.JI., Латышев H.K. Учет пространственной вариабельности водно-физических свойств почв в модели роста и развития сельскохозяйственных растений // "Тенденции развития агрофизики в условиях изменяющегося климата" (к 80-летию Агрофизического НИИ). Материалы Международной конференции. Санкт-Петербург, 20-21 сентября 2012 г. - СПб.: Любавич, 2012, С. 473-476. ISBN 978-5-86983-424-

Подписано в печать 20.11.2012. Формат 60x84/16. Печать цифровая. Усл. печ. л. 1,0. Тираж 100. Заказ 9979Ь.

Отпечатано с готового оригинал-макета, предоставленного автором, в типографии Издательства Политехнического университета. 195251, Санкт-Петербург, Политехническая ул., 29. Тел.: (812) 550-40-14 Тел./факс: (812) 297-57-76

Содержание диссертации, кандидата технических наук, Латышев, Николай Константинович

Список основных сокращений.

ВВЕДЕНИЕ.

1 Современные проблемы совершенствования модели роста и развития сельскохозяйственных растений.

1.1 Особенности объекта моделирования.

1.2 Неоднородность почвенных свойств.

1.3 Модели роста и развития сельскохозяйственных растений.

1.4 Динамика почвенной влаги.

2 Метод учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв в модели роста и развития сельскохозяйственных растений.

2.1 Методика интеграции ГИС и модели продукционного процесса.

2.2 Алгоритмы оценки водно-физических параметров почв.

2.3 Алгоритмы оценки пространственного распределения на сельскохозяйственном поле водно-физических параметров почв.

2.4 Основные этапы метода учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв в модели роста и развития сельскохозяйственных растений.

3 Прогнозирование урожайности зерновых культур на основе учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв.

3.1 Подготовка исходных данных.

3.2 Прогнозирование роста и развития сельскохозяйственных растений.

3.3 Анализ влияния вариабельности водно-физических свойств почв сельскохозяйственного поля на рост и развитие посевов пшеницы.

Выводы.

Введение Диссертация по сельскому хозяйству, на тему "Учет пространственной вариабельности водно-физических свойств почв в модели роста и развития сельскохозяйственных растений"

Актуальность проблемы. Мелиоративные мероприятия проводятся для целенаправленного улучшения гидрологических, почвенных и агроклиматических условий на землях, в первую очередь, сельскохозяйственного назначения. Целью этих мероприятий является повышение эффективности использования земельных и водных ресурсов для получения высоких и устойчивых урожаев сельскохозяйственных культур и, прежде всего, продукции растениеводства. С точки зрения сельхозпроизводителей критерием качества и надежности проектирования, строительства и эксплуатации инженерно-мелиоративных систем является урожай. Развитием научных основ в области связано с именами таких ученых как В.В. Докучаев, П.А. Костычев, А.Н. Костяков, H.H. Павловский, И.А. Шаров, С.Ф. Аверьянов, И.П.Айдаров, А.И.Голованов, В.В. Шабанов.

Наибольший интерес представляет рост и развитие сельскохозяйственных растений (продукционный процесс) на конкретном поле. Соответствующие технологии информационного обеспечения процесса принятия решений требуют оценки качества и количества растениеводческой продукции, что невозможно без использования моделирования, для чего используются динамические имитационные модели агроэкосистем. При этом, несоответствие моделей процессам, протекающим на полях, приводит к потере всех преимуществ управления с использованием современных информационных технологий, непродуктивному использованию ресурсов и развитию экологически неблагоприятных процессов. В настоящее время не подлежит сомнению, что решение проблем природообустройства, связанных с повышением эффективности сельскохозяйственного производства, сохранением и повышением плодородия почв может быть достигнуто только на основе геосистемного, ландшафтного подхода к вопросам обоснования систем земледелия и мелиорации. Такой подход требует использования технологий географических информационных систем (ГИС). Поэтому задача по интеграции моделей продукционного процесса агроэкосистем и ГИС-технологий является актуальной. Также можно констатировать, что работами основателей агрофизики и их последователей - А.Ф. Иоффе, H.A. Качинского, А.Д. Воронина, A.M. Глобуса, Ф.Р. Зайдельмана, В.В. Медведева, Е.В. Шеина, В.В. Терлеева, Menning P., Vereecken Н., и др. показано, что водно-физические свойства почвы определяют интенсивность и величину продукционного процесса, ширину оптимума условий для роста и развития агрокультур, а почвы - непосредственный и часто единственный объект мелиорации. При этом остается актуальной задача по разработке методов получения, анализа и использования количественной информации о пространственном распределении водно-физических свойств почв. Эти задачи тесно связаны с разработками новых технологий точного адаптивно-ландшафтного земледелия. Новые технологии земледелия требуют учета распределения водно-физических свойств почв в пространстве, в том числе и при моделировании роста и развития сельскохозяйственных растений. В этой связи учет пространственной вариабельности водно-физических свойств почв в таких моделях является актуальным направлением их развития и совершенствования. Таким образом, тема диссертации является актуальной.

Цель работы - разработка методов и геоинформационных технологий для совершенствования модели роста и развития сельскохозяйственных растений путем учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв агроэкосистем. Для достижения поставленной цели были поставлены и решены следующие задачи:

2. Выявление возможностей и ограничений, используемых в модели роста и развития сельскохозяйственных растений (продукционного процесса агрокультур).

3.Выбор и усовершенствование алгоритмов оценки водно-физических параметров почв и их пространственного распределения на сельскохозяйственном поле, а также интеграция их в среду ГИС.

4.Разработка методики интеграции ГИС и модели продукционного процесса для учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв агроэкосистем.

Предметом исследования является продукционный процесс агроэкосистем на сельскохозяйственных полях.

Методология и методика исследований. Общей методологией исследований является системный подход, который является направлением общей методологии научного познания, в основе которого лежит рассмотрение изучаемых объектов как систем. Методика исследований основана на трудах отечественных и зарубежных ученых и информационных технологиях, фундаментальных положениях системного анализа и математического моделирования. В работе использованы современные инструментальные средства реализации информационных технологий, включая анализ и выбор математических моделей для оценки водно-физических свойств почв и продукционного процесса, верификация отдельных компонентов и системы в целом, а также разработка системы поддержки решений на основе ГИС.

Научная гипотеза заключается в том, что использование геоинформационных технологий для совершенствования модели роста и развития сельскохозяйственных растений на основе учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв агроэкосистем позволит повысить обоснованность выбора агромелиоративных мероприятий и эффективность современных адаптивно-ландшафтных систем земледелия.

Научная новизна работы заключается в том, что решена задача по учету пространственной вариабельности водно-физических свойств почв сельскохозяйственных полей в модели роста и развития сельскохозяйственных растений путем интеграции этой модели в среду ГИС.

На защиту выносятся следующие результаты:

1. Метод учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв в модели роста и развития сельскохозяйственных растений.

2. Методика интеграции ГИС и модели продукционного процесса.

3. Алгоритмы оценки водно-физических параметров почв и их пространственного распределения на сельскохозяйственном поле.

4. Методы информационного обеспечения системы поддержки агротехнологических решений с учетом пространственной вариабельности водно-физических свойств почв в модели роста и развития сельскохозяйственных растений

5. Методика прогнозирования урожайности зерновых культур на основе учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв на примере природно-хозяйственных условий Ленинградской области.

Апробация. Материалы исследований рассматривались на конференциях:

1. Второй международной научно-практической конференции «Измерения в современном мире» (Санкт-Петербург, 2009);

2. Международной научно-практической конференции «Неделя науки СПбГПУ» (Санкт-Петербург, 2009, 2010, 2011);

3. Координационном совещании Агрофизического института (Санкт-Петербург, 2010);

4. Всероссийской конференции (с международным участием) "Математические модели и информационные технологии в сельскохозяйственной биологии: итоги и перспективы" (Санкт-Петербург, 2010);

5. Международной научно-практической конференции «Проблемы развития мелиорации и водного хозяйства и пути их решения» (Москва, 2011);

6. VIII Международном молодежном экологическом форуме стран Балтийского региона "ЭКОБАЛТИКА 2011 "(Санкт-Петербург, 2011);

7. Международной научно-практической конференции "Роль мелиорации и водного хозяйства в инновационном развитии АПК" (Москва, 2012).

Публикации. Основные положения диссертационной работы опубликованы в 10 печатных работах, в том числе 4 в журналах, рекомендованных ВАК РФ.

Заключение Диссертация по теме "Мелиорация, рекультивация и охрана земель", Латышев, Николай Константинович

Выводы

1. Предложен и апробирован метод учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв в модели роста и развития сельскохозяйственных растений.

2.Разработаны варианты алгоритмов интеграции ГИС и АСКОТООЬ -А01ЮТ00Ь интегрирована с ГИС, что позволяет рассматривать АвКОТООЬ как интеллектуальное ядро точного земледелия.

4. Предложены методы информационного обеспечения системы поддержки агротехнологических решений с учетом пространственной вариабельности водно-физических свойств почв в модели роста и развития сельскохозяйственных растений

5. Предложена и апробирована методика прогнозирования урожайности зерновых культур на основе учета пространственной вариабельности водно-физических свойств почв, применена на примере природно-хозяйственных условий Ленинградской области.

7. Наличие информационно-аналитической системы, состоящей из ГИС, соединенной с моделью продукционного процесса АОЯОТООЬ, позволяет проводить компьютерные эксперименты по прогнозированию последствий проведения мелиоративных мероприятий на полях. В частности, последствия изменения механического состава почвы от песчаного к супесчаному и суглинистому за счет проведения глинования.

8. Совершенствование модели роста и развития сельскохозяйственных растений на основе учета пространственной вариабельности воднофизических свойств почв агроэкосистем позволит повысить обоснованность выбора агромелиоративных мероприятий и эффективность современных адаптивно-ландшафтных систем земледелия. При этом использование геоинформационных технологий позволит передавать результаты исследований в другие информационные системы, в том числе, региональные и использовать для обоснования компромиссных решений по социально-экономическому развитию территорий и выбору стратегий природопользования.

Библиография Диссертация по сельскому хозяйству, кандидата технических наук, Латышев, Николай Константинович, Санкт-Петербург

1. Агроэкологическая оценка земель, проектирование адаптивно-ландшафтных систем земледелия и агротехнологий. / Под ред. В.И.Кирюшина, А.Л.Иванова. Методическое руководство. - М.: ФГНУ "Росинформагротех", 2005.-784с

2. Айдаров И. П. Проблемы природопользования и природообустройства в России и пути их решения. М.: ФГОУ ВПО МГУП, 2010. -94 с.

3. Айдаров И.П., Голованов А.И., Никольский Ю.Н. Оптимизация мелиоративных режимов орошаемых и осушаемых сельскохозяйственных земель. (Рекомендации). М.: Агропромиздат, 1990. 58 с.

4. Апарин Б.Ф., Сухачева Е.Ю. Эволюция почв и почвенного покрова мелиорированных земель. СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2009. 266 с.

5. Арефьев Н. В., Бреусов В. П., Осипов Г. К. Основы формирования природно-аграрных систем. Теория и практика.— СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2011а .— 532 с.

6. Арефьев Н.В., Баденко В.Л., Терлеев В.В., Латышев Н.К., Крылова И.Ю., Глядченкова H.A. Определение водно-физических свойств почв при мелиоративных изысканиях // Мелиорация и водное хозяйство, №2, 20116, С.18-21.

7. Арефьев Н.В., Баденко В.Л., Латышев Н.К. Геоэкологические подходы к разработке информационно-аналитических систем для гидромелиоративного строительства и природообустройства // Научно-технические ведомости СПбГПУ, №4, 2010. С. 205-211

8. Арефьев Н.В., Баденко В.Л. Геоинформационные системы в природообустройстве: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2008., 108 с.

9. Баденко В.Л., Терлеев В.В., Латышев Н.К., Крылова И.Ю., Муравьева Л.С. Агрофизические исследования почвы для технологий точного земледелия: постановка задачи и метод // Плодородие. -2011а.-№ 1.-С. 29-31.

10. Баденко В.Л., Баденко Г.В., Терлеев В.В., Латышев Н.К. ГИС-технологии в информационном обеспечении системы имитационного моделирования AGROTOOL // Агрофизика, №3, 20116, С.1-5.

11. Баденко В.Л., Латышев Н.К., Слинчук С.Г. Особенности геоинформационного обеспечения технологий точного земледелия // Информация и космос. 2009. - № 4. - С. 53-58.

12. Баденко B.J1., Слинчук С.Г. Геоинформационные технологии для точного земледелия: опыт внедрения на Северо-Западе России. // ArcReview. 2004. 2(29). -С. 5-6.

13. Баденко В.Л., Осипов Г.К. Моделирование природно-аграрных систем // Научно-технические ведомости СПбГТУ. 1998. № 4(14). С. 32-35.

14. Баденко В.Л. Методология использования эколого-экономических моделей в среде ГИС при управлении территориями // Научно-технические ведомости СПбГТУ, № 4(14), 1998. С. 107-111.

15. Благовещенский Ю.Н., Самсонова В.П. Моделирование влияния пространственной изменчивости почвенных свойств на урожайность сельскохозяйственных культур (в масштабе угодья) // Агрохимия. 2007. № 8. -С. 76-82.

16. Бутылкина М.А., Фаустова Е.В., Банников М.В. Закономерности пространственного варьирования физических свойств дерново-подзолистых почв на двучленных отложениях // Почвоведение. 2003. №8. -С. 948-957.

17. Вадюнина А. Ф., Корчагина 3. А. Методы исследования физических свойств почв. М.: Агропромиздат, 1986. 416 с.

18. Витковская С.Е., Изосимова A.A., Лекомцев П.В. Оценка пространственной неоднородности агрохимических параметров почвы в пределах делянки полевого опыта // Агрохимия. 2010. № 3. -С. 75-82.

19. Воронин А.Д. Основы физики почв.- М.: МГУ, 1986 244 с.

20. Гавриловская Н.В., Топаж А.Г., Хворова Л.А. Моделирование погодных сценариев для оценки урожайности зерновых культур в условиях Западной Сибири // Известия Алтайского государственного университета. 2011. Т. 69. № 1-1.- С. 71-77.

21. Глобус A.M. Почвенно-гидрофизическое обеспечение агроэкологических математических моделей. Л.: Гидрометеоиздат, 1987. 427 с.

22. Глобус A.M. Физика неизотермического внутрипочвенного влагообмена. Л.: Гидрометеоиздат, 1983. 279 с.

23. Глобус A.M. Экспериментальная гидрофизика почв. Л.: Гидрометеоиздат, 1969. 356 с.

24. Голованов А.И. Избранные труды. Коломна: ГУП МО «Коломенская типография», 2011. - 432 с.

25. Голованов А.И. Методология мелиорации // Природообустройство. 2009. №4. С. 5-16.

26. Голованов, А. И. Рекультивация нарушенных земель Текст. / А. И. Голованов, Ф. М. Зимин, В. И. Сметанин; под ред. А. И. Голованова. -М.: Колос, 2009. 325 с.

27. Голованов А.И., Сухарев Ю.И., Шабанов В.В. Комплексное обустройство территорий дальнейший этап мелиорации земель // Мелиорация и водное хозяйство. 2006. № 2. С. 25-30.

28. Голованов А.И., Кожанов Е.С., Сухарев Ю.И. Ландшафтоведение. -М.: Колос, 2005. -215 с.

29. Гончаров В.М., Тымбаев В.Г., Фаустова Е.В. Латеральная изменчивость агрофизического состояния комплексного почвенного покрова//Почвоведение. 2008. № 10. -С. 1224-1233.

30. Гончаров В.М., Фаустова Е.В. Новый подход к оценке физического состояния почвенного покрова (на примере серых лесных почв Владимирского Ополья) // Вестник Московского университета. Серия 17: Почвоведение. 2005. № 2. -С. 28-32.

31. ГОСТ 28268-89 Почвы. Методы определения влажности, максимальной гигроскопической влажности и влажности устойчивого завядания растений.

32. ГОСТ 17.8.1.02 88. Охрана природы. Ландшафты. Классификация.

33. ГОСТ 17.8.1.01 86. Охрана природы. Ландшафты. Термины и определения.

34. ГОСТ 12536-79 Грунты. Методы лабораторного определения гранулометрического (зернового) и микроагрегатного состава.

35. Григорьева Е.А., Григорьев А.И. Современное понимание системных понятий и терминов в экологии // Омский научный вестник. 2012. № 2. С. 152-155.

36. Гроздинский М.Д. Критерии допустимости и анормальности изменений ландшафтных территориальных структур // Физическая география и геоморфология. 1990, вып.37. С. 51-57.

37. Гумматов Н.Г., Жиромский С.В., Мироненко Е.В., Пачепский Я.А., Щербаков Р.А. Геостатистический анализ пространственной изменчивости водоудерживающей способности серой лесной почвы // Почвоведение. 1992. № 6. -С. 52-62.

38. Демьянов, В.В., Савельева Е.А. Геостатистика. Теория и практика/ под ред. Р. В. Арутюняна .— М.: Наука, 2010 .— 327 с.

39. Дмитриев Е.А. К проблеме неоднородности почв и почвенного покрова // Биологические науки. 1988. № 12. С. 66-77.

40. Дмитриев Е.А. Математическая статистика в почвоведении. М.: Изд-во МГУ, 1995,-318с.

41. Дмитриев Е.А.Представление о почвах как функция методов их изучения//Почвоведение. 1999. №1. С. 145-151.

42. Доклад о состоянии и использовании земель сельскохозяйственного назначения. М.: ФГБНУ "Росинформагротех", 2011. 148 с.

43. Доспехов Б. А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований). М.: Агропромиздат, 1985. — 351 с.

44. Жекулин B.C. Введение в географию. JL: Изд-во ЛГУ, 1989. - 272 с.

45. Зайдельман, Ф.Р. Генезис и экологические основы мелиорации почв и ландшафтов.— М.: КДУ, 2009 .— 717 с.

46. Зайдельман, Ф.Р. Мелиорация почв. М.: Изд-во МГУ, 2003. — 448 с.

47. Зайдельман, Ф.Р. Эколого-мелиоративное почвоведение. М.: Агропромиздат, 1991. 320 с.

48. Заславский Б.Г., Полуэктов Р.А. Управление экологическими системами. М.: Наука, 1988. - 296 с.

49. Иванов Д. А. Агрогеография. Тверь: «АгросферА» Тверской ГСХА, 2010. 244 с.

50. Исаченко А.Г. Ландшафтная структура Земли, расселение, природопользование. — СПб.: СПбГУ, 2008. — 320 с.

51. Исаченко А.Г. Теория и методология географической науки. — М.: Академия, 2004. — 400 с.

52. Исаченко А.Г. Ландшафтоведение и физико-географическое районирование. М.: Высшая шк., 1991. - 366 с.

53. Исаченко Г.А. Методы полевых ландшафтных исследований и ландшафтно-экологическое картографирование. СПб.: Изд-во С-Петербургского ун-та. 1999. -112 с.

54. Карманов Д.В., Маркович А.Ю. Оценка производительности создания и использования электронных моделей местности на основе электронных топографических карт // Информация и космос. 2007. № 2. -С. 46-50.

55. Кауричев И.С., Панов Н.П., Розов Н.Н. и др. Почвоведение / Под ред. И.С. Кауричева. М.: Агропромиздат, 1989. -719 с.

56. Каштанов А.Н., Лисецкий Ф.Н., Швебс Г.И. Основы ландшафтно-экологического земледелия. М.: Колос, 1994. -128 с.

57. Кирюшин В. И. Теория адаптивно-ландшафтного земледелия и проектирования arpo ландшафтов.— М.:Колос. 2011. — 472 с.

58. Клейнен, Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. — М.: Статистика, Вып.1. — 1978. — 222 с.

59. Королев Ю.К. Модели данных геоинформационных систем // Информационный бюллетень ГИС-Ассоциации. 1998.№ 2(14). -с. 70-73.

60. Коронкевич Н.И., Кочуров Б.И., Малик J1.K. Основные проблемы прогнозирования региональных геоситуаций // Новые концепции в географии. М.: Наука, 1993. - С. 75 - 85.

61. Костяков А. Н. Основы мелиорации— М.: Сельхозгиз, 1960 .— 622 с.

62. Кузякова И.Ф., Романенков В.А., Кузяков Я.И. Метод геостатистики в почвенно-агрохимических исследованиях // Почвоведение. 2001. №9. -С. 1132-1139.

63. Литвинович А.В. Пространственная неоднородность агрохимических показателей пахотных дерново-подзолистых почв // Агрохимия. 2007. № 5. -С. 89-94.

64. Лопырев М.И., Постолов В.Д., Чечин Д.И., Недикова Е.В., Адерихин

65. B.В., Цебегеев В.И. Конструирование экологически устойчивых агроландшафтов новый этап в развитии землеустройства и земледелия//Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. 2008. № 3.1. C. 20-26.

66. Мамай И.И. Динамика и функционирование ландшафтов: М.: Изд-во Моск. ун-та, 2005. - 138 с.

67. Материалы XI Международной ландшафтной конференции / Ред. коллегия: К. Н. Дьяконов (отв. ред.), Н. С. Касимов и др. М.: Географический факультет МГУ, 2006. - 788 с.

68. Мелиорация земель / А.И. Голованов, И.П. Айдаров, М.С. Григоров и др.; Под ред. А.И. Голованова М.: Колос, 2011. -824 с.

69. Мильков Ф.Н., Бережной А.В., Михно В.Б. Терминологический словарь по физической географии. М.: Высшая шк., 1993. - 288 с.

70. Мичурин Б.Н. Энергетика почвенной влаги. Л.: Гидрометеоиздат, 1975. 140 с.

71. Моделирование продуктивности агроэкосистем / Бондаренко Н.Ф., Жуковский Е.Е., Мушкин И.Г. и др. .; Отв. ред. И. Г. Мушкин Л.: Гидрометеоиздат, 1982. 262 с.

72. Моисеев, Н.Н. Математические задачи системного анализа.— М.: Наука, 1981 .— 487 с.

73. Николаев В.А., Копыл И.В., Сысуев В.В. Природно-антропогенные ландшафты. Сельскохозяйственные и лесохозяйственные ландшафты. М.: Географический ф-т, МГУ, 2008, 158 с.

74. Орлов, А.И. Вероятность и прикладная статистика: основные факты: справочник / А. И. Орлов .— М. : КноРус, 2010 .— 190 с.

75. Осипов А.Г., Дмитриев В.В. Методика эколого-географического обоснования аграрного освоения территории // Региональная экология. 2004. № 1-2. С. 107-113.

76. Отраслевые строительные нормы. Инженерные почвенно-мелиоративные и ботанико-культуртехнические изыскания. Разработаны Федеральным государственным унитарным предприятием "Специализированный научный центр "Госэкомелиовод" Минсельхоза России. 2003.

77. Павлова А.И., Каличкин В.К. Использование материалов космической съемки и гис для геоморфологического районирования территории // Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2009. № 11. С. 5-14.

78. Пегов С.А., Хомяков П.М. Моделирование развития экологических систем. Л.: Гидрометеоиздат, 1991 - 222 с.

79. Петросян H.A., Захаров В.В. Введение в математическую экологию. -Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1986. -222 с.

80. Полевой А.Н. Прикладное моделирование и прогнозирование продуктивности посевов. Л.: Гидрометеоиздат. 1988, -320с.

81. Положение дел в области продовольствия и сельского хозяйства (20102011 гг.). Продовольственная и сельскохозяйственная организация объединенных наций. Рим. 2011. 165 с.

82. Полуэктов P.A., Смоляр Э.И., Терлеев В.В., Топаж А.Г. Модели продукционного процесса сельскохозяйственных культур. СПб.: Изд-во С- Петерб. ун-та, 2006. 396 с.

83. Полуэктов P.A., Терлеев В.В. Моделирование водоудерживающей способности почвы с использованием агрогидрологических характеристик //Метеорология и гидрология.- 2005- № 12. С. 98103.

84. Полуэктов P.A., Опарина И.В., Терлеев В.В. Три способа расчета динамики почвенной влаги // Метеорология и гидрология. 2003. № 11. С. 90-98.

85. Полуэктов P.A., Терлеев В.В. Моделирование водоудерживающей способности и дифференциальной влагоемкости почвы //Метеорология и гидрология.- 2002.- № 11. С. 93 - 100.

86. Полуэктов P.A., Опарина И.В., Топаж А.Г., Миршель В. Адаптируемость динамических моделей агроэкосистем к различным почвенно-климатическим условиям // Математическое моделирование. 2000. № 11-С. 3-16.

87. Полуэктов P.A., Топаж А.Г., Миршель В. Сравнение эмпирического и теоретического подходов в математическом моделировании агроэкосистем на примере описания процесса фотосинтеза // Математическое моделирование. 1998. Т. 10, № 7. -С. 25-36.

88. Полуэктов, P.A. Динамические модели агроэкосистемы Текст. / Р.А.Полуэктов Л.: Гидрометеоиздат, 1991. - 312 с.

89. Преображенский B.C., Мухина Л.И. Современные ландшафты как природно-антропогенные геосистемы // Изв. АН СССР. Сер. географич., 1984, №1. С. 19-27.

90. Природообустройство/А.И. Голованов, Ф.М. Зимин, Д.В. Козлов и др.; под ред. А.И. Голованова. М.: Колос, 2008. -552 с.

91. Растригин Л. А. Адаптация сложных систем. — Рига: Зинатне, 1981. —375 с.

92. Розанов Б.Г. Морфология почв. М.: Изд-во Академический проект, 2004.-432 с.

93. Руководство по составлению почвенных и агрохимических карт. Под ред. А.В.Соколова. М.: Колос. 1964. 384с.

94. Рунов Б.А., Пильникова Н.В. Об эффективности применения технологий точного земледелия // Вестник РАСХН, № 6, 2009. -С. 10-11.

95. Самсонова В.П. Пространственная изменчивость почвенных свойств: На примере дерново-подзолистых почв. М.: Изд-во ЛКИ, 2008. -160 с.

96. Самсонова В.П., Мешалкина Ю.Л., Дмитриев Е.А. Структуры пространственной вариабельности агрохимических свойств пахотнойдерново-подзолистой почвы//Почвоведение. 1999. № 11. С. 1359-1366.

97. Сельскохозяйственные экосистемы /Пер. с англ. A.C. Каменского, Ю.А. Смирнова, Э.Е. Хавкина, Под ред. Л.О. Карпачевского М.: Агропромиздат, 1987. -223 с.

98. Сидорова В.А., Жуковский Е.Е., ЛекомцевП.В., Якушев В.В. Геостатистический анализ характеристик почв и урожайности в полевом опыте по точному земледелию // Почвоведение. 2012. № 8. С. 879-888.

99. Сиротенко О.Д. Математическое моделирование водно-теплового режима и продуктивности агроэкосистем. Л.: Гидрометеоиздат, 1981. - 168 с.

100. Сиротенко О.Д., Грингоф И.Г. Оценки влияния ожидаемых изменений климата на сельское хозяйство российской федерации // Метеорология и гидрология. 2006. № 8. -С. 92-101.

101. Системный анализ и принятие решений: словарь-справочник / под ред. В.Н. Волковой, В.Н. Козлова. — М.: Высшая школа, 2004 .— 614 с.

102. Сочава В.Б. Введение в учение о геосистемах. Новосибирск: Наука, 1978. - 320 с.

103. Сукачев, В.Н. Соотношения понятий «биогеоценоз», «экосистема» и «фация» / В.Н. Сукачев // Почвоведение. 1960. - №6. -С. 1-10.

104. Сурин В.Г., Баденко В.Л., Слинчук С.Г. Исследование возможностей использования наземных спектрофотометрических измерений для развития агрономических технологий // Исследование Земли из космоса. 2007. № 2.- С. 89-96.

105. Терлеев В.В., Полуэктов P.A., Бакаленко Б.И. Структура информационного обеспечения модели продукционного процесса сельскохозяйственных культур // Агрофизика. 2012. № 2. С. 29-36.

106. Терлеев В.В. Математическое моделирование в почвенно-гидрологических и агрохимических исследованиях. СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2005. 104 с.

107. Топаж А.Г., Полуэктов P.A., Кобылянский С.Г. Система поливариантных расчетов динамической модели продукционного процесса в задачах точного земледелия // Доклады Российской академии сельскохозяйственных наук. 2006. № 6. -С. 58-61.

108. Франс Дж., Торнли Дж. Х.М. Математические модели в сельском хозяйстве / Пер. с англ. A.C. Каменского; под ред. Ф.И. Ерешко.-М.:Агропромиздат, 1987. 400с.

109. Фрид A.C. Пространственное варьирование и временная динамика плодородия почв в длительных полевых опытах. М.: Россельхозакадемия, 2002. 80 с.

110. Фрид A.C. Современное состояние вопроса о нормировании статики и динамики показателей почвенных свойств // Агрохимия. 2008. №8. С.5-12.

111. Фридланд В. М. Структура почвенного покрова. М.: Мысль, 1972. -423 с.

112. Хомяков Д.М., Хомяков П.М. Основы системного анализа. М.: Изд-во мех.-мат. ф-та. МГУ, 1996. -107 с.

113. Хомяков Д.М., Хомяков П.М. Моделирование влияния антропогенных и метеорологических факторов на агроценозы. М.: Изд-во МГУ, 1995. -80 с.

114. Шабанов В. В. Оценка природно-хозяйственного риска в условиях изменения климата (на примере сельскохозяйственной деятельности). В 2 ч. Ч. 1. Теория/В. В. Шабанов И. С. Орлов. -М.: МГУП, 2003. -87 с.

115. Шабанов В.В., Никольский Ю.Н. Расчёт проектной урожайности в зависимости от водного режима мелиорируемых земель//Гидротехника и мелиорация. -1986. -№ 9. -С. 52 -58.

116. Шапиро, Я. С. Агроэкосистемы Текст. / Я. С. Шапиро Санкт-Петербург: Элби-СПб, 2005. - 263 с.

117. Шеин Е.В., Архангельская Т.А.Педотрансферные функции: состояние, проблемы, перспективы // Почвоведение. 2006. № 10. -С. 1205-1217.

118. Шеин Е.В. Курс физики почв. М.: Изд-о МГУ, 2005. - 432 с.

119. Шеин Е.В., Иванов A.JL, Бутылкина М.А., Мазиров М.А. Пространственно-временная изменчивость, агрофизических свойств комплекса серых лесных почв в условиях интенсивного сельскохозяйственного использования // Почвоведение. 2001. №5. С. 578-585.

120. Шеин Е.В., Салимгареева O.A. Пространственная вариабельность физических свойств и водного режима чернозема типичного // Почвоведение, 1997, № 4, С. 484-492.

121. Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. — Москва : Мир, 1978 .— 418 с.

122. Штепа Б.Г. Системные исследования в мелиорации. -М.: ВО Агропромиздат, 1984. -200 с.

123. Якушев В.П., Якушев В.В. Математические модели и методы реализации информационно-технологических приемов в точном земледелии// Доклады РАСХН.-№ 4.- 2008а.- С. 56-59.

124. Якушев В.П., Полуэктов Р.А., Петрова М.В., Терлеев В.В., Петрушин А.Ф., Бакаленко Б.И. Имитационно-экспертная система поддержки агротехнологических решений (концепция) // Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук. 20086. № 5. -С. 7-10.

125. Якушев В.П., Полуэктов Р.А., Петрова М.В., Терлеев В.В., Петрушин А.Ф., Бакаленко Б.И. Имитационно-экспертная система поддержки агротехнологических решений (реализация) // Вестник Российской академии сельскохозяйственных наук. 2008в. № 6. -С. 6-10.

126. Якушев В.П., Жуковский Е.Е., Якушев В.В. Вариограммный анализ для обоснования технологий точного земледелия // Вестник РАСХН. 2009. № 3. -С. 16-20.

127. Якушев В.П., Куртенер Д.А., Арефьев Н.В., Баденко B.JL, Химин Н.М., Прокофьева Т.И., Швецова JI.K. Применение геоинформационных систем в агрофизике // Доклады РАСХН. 1999. № 2. С. 52-54.

128. Bernhardsen Т. Geographic information systemA an introduction. NY: John Wiley&Sons. 1999.

129. Bonham-Carter G.F. Geographic Information Systems for Geoscientists: Modeling with GIS. New York: Elsevier Science, 1994, -398 p.

130. Diepen C.A. van, Rappold C., Wolf J, Keulen H. van. Crop growth simulation model WOFOST. Documentation version 4.1. Wageningen, The Netherlands: Centre for World Food Studies, 1988. 299 p.

131. Hanks J., Ritchie J.T. Modelling plant and soil Systems. Agronomy (A Series of Monographs). Madison, Wisconsin USA: SSSAI Publishers, 1991.544 р.

132. Havercamp R., Parlange J.-Y. Predicting the water-retention curve from particle-size distribution: 1. Sandy soils without organic matter // Soil Sci. 1986. Vol. 142. P. 325-339.

133. Haverkamp R, M Vaclin, J Touma, PJ Wierenga, and G Vachaud. 1977. A comparison of numerical simulation model for one-dimensional infiltration. Soil Sci. Soc. Am. J. 41: 285-294.

134. Isaaks E.H., Srivastava R.M. Applied Geostatistics. New York-Oxford: Oxford University Press, 1989. - 561 p.

135. Laurini P., Tompson D. Fundamentals of Spatial Information Systems. London: Academic Press, 1991. - 704 p.

136. Mualem Y. A new model for predicting hydraulic conductivity of unsaturated porous media // Water Resour. Res. 1976. Vol. 12. P. 513-522.

137. Nendel C., Berg M., Kersebaum K.C., Mirschel W., Specka X., Wegehenkel M., Wenkel K.O., WielandR. The MONICA model: Testing predictability for crop growth, soil moisture and nitrogen dynamics // Ecological Modelling 222 (2011). 1614-1625 pp.

138. Richards L.A. Capillary conduction of liquids through porous media // Physics. 1931. Vol. 1. P. 95-112.

139. Van Genuchten M. Th. A closed-form equation for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated soils // Soil Sei. Soc. Amer. J. 1980. Vol. 44. 892-898pp.

Информация о работе

Латышев, Николай Константинович
кандидата технических наук
Санкт-Петербург, 2012
ВАК 06.01.02

Диссертация

Учет пространственной вариабельности водно-физических свойств почв в модели роста и развития сельскохозяйственных растений - тема диссертации по сельскому хозяйству, скачайте бесплатно

Автореферат

Учет пространственной вариабельности водно-физических свойств почв в модели роста и развития сельскохозяйственных растений - тема автореферата по сельскому хозяйству, скачайте бесплатно автореферат диссертации

Похожие работы