Россия
сотрудник
Россия
Россия
Россия
Россия
сотрудник
Россия
сотрудник
Россия
ГРНТИ 68.01 Общие вопросы сельского хозяйства
Принятие правильных решений в повседневной практической деятельности агротехнолога является важнейшей составляющей, определяющей условия роста и развития растений. Особенную важность оно принимает в условиях неполной (нечеткой) информации. Одним из перспективных направлений решения проблем прогнозирования и моделирования природных и корректируемых человеком явлений и процессов является нечеткая логика (fuzzy logic). Изучению вопросов прогнозирования погодных условий, для наименее затратного создания оптимальных условий роста и развития сельскохозяйственных растений посвящены работы многих отечественных и зарубежных ученых и, соответственно, имеются различные и иногда противоречивые точки зрения на определение прогнозных норм и сроков поливов. Полученные в большинстве исследований зависимости и расчетные формулы, описывающие связь объемов поступающей с осадками или поливом воды с процессами ее инфильтрации в почву во многих случаях специализированы для определенных почв в конкретных условиях и далеко не всегда переносимы от почвы к почве. В связи с этим, в статье рассмотрены вопросы моделирования частоты и интенсивности осадков по данным многолетних наблюдений, а также численных расчетов интенсивности впитывания воды в почву при естественных осадках и орошении. Такой подход позволяет планировать эрозионно-безопасные поливы, которые в сочетании с естественными осадками, обеспечивают благоприятный режим в системе растение-почва-воздух и соответственно получение высоких урожаев для рассматриваемых земель. Состояние почвы в различные моменты времени во многом определяет как, с одной стороны, долю впитывающейся воды, так и, с другой стороны, долю стекающей воды. И если первая часть напрямую связана с влагообеспеченностью растений, то вторая непосредственно определяет опасность возникновения эрозионных процессов. На скорость впитывания воды в почву комплексное влияние оказывают такие факторы, как удельная поверхность, пористость почвы, ее начальная влажность, структурность и водопрочность агрегатов, корневая система и густота растений др.
нечеткая логика, влагообеспеченность, пористость, удельная поверхность, фильтрация, поверхностное впитывание воды, сток, эрозия почвы.
Для моделирования и прогнозирования погодных условий (в нашем случае времени, частоты, продолжительности и интенсивности осадков) вполне перспективным направлением является использование законов нечеткой логики (fuzzy logic). Использование аппарата нечеткой системы связано с тем, что поставленная задача имеет неопределенность и неточность исходной информации. Процесс принятия решений в этом случае имеет многокритериальный и достаточно сложный характер. Неопределенность и неточность информации вытекает из обработки вышеперечисленных данных об осадках за 50-летний период. Использование кластерного анализа позволило разбить весь массив данных на 5-6 наиболее вероятных случаев. Внутри каждого кластера, согласно законам математической статистики, выявлены характерные кластеру сведения о времени, частоте, продолжительности и интенсивности осадков. То есть после анализа были определены их средние значения (диапазоны) и соответствующими вероятностями для каждого дождя в рассматриваемом кластере. Условно на нечеткие подмножества делятся интенсивности и продолжительности осадков.
Поскольку интенсивности увлажнения и испарения воды из почвы зависят как от ее свойств, так и от внешних условий, то вполне могут быть использованы выводы о состоянии влаги в почве, полученные с помощью нечеткой логики. Факторы, определяющие испарение и скорость промачивания изучены недостаточно и поэтому при прогнозировании возникает ряд трудностей. Общих универсальных методов для описания испарения и увлажнения почвы в литературе не найдено, а имеющиеся модели ограничены применением только в определенных условиях из-за сделанных допущений.
Расход влаги из почвы условно можно разделить на два вида: производительный – потребление влаги растительным покровом и непроизводительный – испарение с поверхности почвы, инфильтрация, сток воды и т.п. После стока вод и инфильтрации наибольшая доля расхода приходится на испарение с поверхности почвы [1]. Почва при этом может иссушаться до глубины 20 см, а в засушливых районах 40 см и более. Кроме свойств почвы скорость испарения зависит от таких внешних
условий, как температура, скорость ветра, форма поверхности и растительный покров.
Испарение воды во многом зависит от температуры, которая определяет энергетику почвенной влаги. При рассмотрении испарения однако учтем дополнительные затраты энергии, связанных с тем, что в почве при уменьшении объема влаги величина поверхности конденсированной фазы увеличивается. Полученные в большинстве исследований отечественных и зарубежных ученых зависимости и расчетные формулы, описывающие процессы инфильтрации во многих случаях специализированы для определенных почв в конкретных условиях и далеко не всегда переносимы от почвы к почве.
1. Алексеев, В.В. Исследование профилей увлажнения почвы с уплотненным слоем при дождевании и поверхностном поливе / В.В. Алексеев // Природообустройство, 2016. № 4. С. 92-96.
2. Алексеев, В.В. Уточненная оценка уплотненного состояния почв / В.В. Алексеев // Вестник Саратовского госагроуниверситета им. Н.И. Вавилова № 5, Саратов, 2013. C. 49-51.
3. Алексеев, В.В. Использование последовательных измерений коэффициента фильтрации для оценки уплотненного состояния почв / В.В. Алексеев // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2013. № 4 (102). С. 088-092.
4. Алексеев В.В., Максимов И.И. Гидрофизика почв в мелиорации: Монография. Чебоксары: «Новое время», 2017. 280 с. ISBN 978-5-906983-38-1.
5. Амиров М.Ф. Агротехнологии технических культур / Амиров М.Ф., Валеев И.Р., Валиев А.Р. и др.// В книге: Система земледелия Республики Татарстан. В 3-х частях. Казань, 2014. С. 178-250.
6. Васильев, С.А. Определение эквивалентной шероховатости стокоформирующей поверхности для оценки противоэрозионных мероприятий на склоновых землях / С.А. Васильев, И.И. Максимов, В.В. Алексеев // Мелиорация и водное хозяйство. 2014. № 4. С. 32-34.
7. Максимов, И.И. Оценка эффективности функционирования системы машина-почва-растение / И.И. Максимов, В.И. Максимов, А.Н. Михайлов, В.В. Алексеев // Тракторы и сельхозмашины. 2013. № 11. С. 28-34.
8. Мяло В.В., Демчук Е.В., Союнов А.С., Голованов Д.А. Совершенствование орудий для влагосберегающей обработки почвы // Достижения науки и техники АПК . - 2015. - №1. - C. 52-54.
9. Сысуев, В.А. Получение основной гидрофизической характеристики почв на основе трехмерных моделей / В.А. Сысуев, И.И. Максимов, В.В. Алексеев, В.И. Максимов // Доклады Российской академии сельскохозяйственных наук № 5, 2013. C. 63-66.
10. Сысуев, В.А. Водосборная площадь малых рек как объект антропогенного агроландшафта (на примере реки Цивиль) / Сысуев В.А., Максимов И.И., Максимов В.И., Алексеев В.В. // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. 2013. № 5 (36). С. 59-65.
11. Alekseev, V.V., & Maksimov, I.I. (2013) Aerodynamic method for obtaining the soil water retention curve. Eurasian Soil Science, Vol. 46, No. 7, 751-757. ISSN 1064 2293
12. Sysuev, V.A., Maksimov, I.I., Alekseev, V.V., & Maksimov, V.I. (2013).Soil Water Retention Curves Based on Idealized Models. Russian Agricultural Sciences, Vol. 39, No. 5-6, 522-525. ISSN 1068 3674
13. Maksimov, I.I., Maksimov, V.I., Vasil’ev, S.A., & Alekseev V.V. (2016) Simulation of channel development on the surface of agrolandscapes on slopes. Eurasian Soil Science, 49. № 4. 475-480.
