Рационализация режима орошения картофеля в предгорной части котловины озера Иссык-Куль Кыргызской Республики

Размещено на http://www.allbest.ru/

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Рационализация режима орошения картофеля в предгорной части котловины озера Иссык-Куль Кыргызской Республики

Шаршеев Эрмек Сабырович

Специальность 06.01.02 - Мелиорация, рекультивация и охрана земель

Москва - 2010

Работа выполнена на кафедре мелиорации, рекультивации и охраны земель ФГОУ ВПО «Московский государственный университет природообустройства».

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Шабанов Виталий Владимирович

Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Московский государственный университет природообустройства» (ФГОУ ВПО МГУП)

Официальные оппоненты: академик РАСХН, доктор технических наук, профессор Маслов Борис Степанович

(Российская академия сельскохозяйственных наук)

кандидат технических наук, доцент

Евграфов Алексей Владимирович.

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

Ведущая организация: Государственное предприятие «Ирригация» Министерства природных ресурсов Кыргызской Республики.

Защита состоится «____»___________ 2010 года в 15 часов на заседании диссертационного совета Д 220.045.01 ФГОУ ВПО «Московский государственный университет природообустройства» по адресу: 127550, г. Москва, ул. Прянишникова, 19 (1 учебный корпус, аудитория. 201).

Тел./факс: 8(495) 976-10-46.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОУ ВПО «Московский государственный университет природообустройства».

Автореферат диссертации размещен «___» декабря 2009 года на официальном сайте ФГОУ ВПО МГУП по адресу: http://www.msuee.ru/html/19_1.html

Автореферат разослан «___»________________2009 г.

Учёный секретарь

Диссертационного совет Сурикова Т.И

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследований. Природные условия республики Кыргызстан характеризуются засушливым климатом и низким плодородием почв. Производство картофеля в структуре посевных площадей технических культур во всех категориях хозяйств Кыргызстана необходимо не только для обеспечения местного населения полноценным продуктом питания, но и для продажи в другие страны. Основное товарное производство картофеля осуществляется на орошаемых землях. По ряду причин актуальным становится экономное расходование оросительной воды. Применение научно обоснованных оросительных норм позволяет повысить не только урожай, но и рентабельность производства.

Таким образом, для условий предгорной (юго-восточной) части котловины озера Иссык-Куль при нынешней технике орошения (поверхностный полив) чрезвычайно остро стоит проблема повышения эффективности использования орошаемых земель, которая включает экономию водных ресурсов и сохранение плодородия почв.

Это делает актуальным разработку методики эколого-экономического обоснования, которое должно включать оптимальное распределение поливных норм во время вегетации с учетом фаз развития сельскохозяйственных культур и учитывать особенности формирования разумных урожаев в данной почвенно-климатической зоне при различных параметрах водного и пищевого режимов почвы. Реализация технологии оптимального (рационального) распределения поливных норм во времени, позволит более эффективно использовать поливную воду, минимизируя затраты на производство единицы продукции и сохраняя плодородие.

В связи с этим продолжение и развитие исследований в этом направлении является весьма актуальным.

Цель работы - разработать рациональные режимы орошения картофеля для эффективного использования водных и земельных ресурсов на примере предгорной части котловины озера Иссык-Куль.

Задачи работы:

· выбор и оценка системы математических моделей для рационализации режима орошения;

· статистический анализ входных параметров моделей;

· проверка моделей на полевых материалах опытно- производственного участка в Джеты-Огузском районе (село Джеты - Огуз, крестьянское хозяйство Узун-Калпак);

· экспериментальные исследования режимов орошения картофеля;

· уточнение параметров моделей рационализации режима орошения картофеля на примере предгорной части котловины озера Иссык-Куль;

· оптимизация режима поливов с учетом баланса гумуса;

· оценка эффективности использования водных ресурсов.

Для решения поставленных задач автором проведены теоретические исследования проблемы, спланирован и реализован двухлетний комплекс полевых исследований режимов орошения на производственном участке. Участок расположен на предгорной (юго-восточной) части котловины озера Иссык-Куль, Джеты-Огузского района, село Джеты-Огуз, крестьянское хозяйство «Узун-Калпак».

Проведен всесторонний анализ полученных результатов и сделаны обобщения, необходимые для их последующего использования в производстве. Материалы использовались при написании научно-технического отчета на тему «Эколого-экономическая оценка эффективности мелиорации, земель сельскохозяйственного назначения» которая, выполнялась научно- исследовательской частью МГУП по заказу МСХ РФ.

Объекты исследования - орошаемые участки предгорной части котловины озера Иссык-Куль.

Предмет исследования - проверка применимости моделей оптимизации режима орошения и оптимального распределения поливных норм с учетом фаз развития картофеля в данном регионе.

Методология исследований. Теоретические и полевые исследования проводились с применением стандартных и специально разработанных методик, а достоверность полученных результатов оценивалась путем сравнения теоретических зависимостей с результатами полевых исследований.

Научная новизна работы:

· обоснован выбор системы математических моделей и уточнены их параметры;

· проведена стыковка двух вычислительных систем: моделей влагообмена и моделей оптимального распределения водных ресурсов при орошении, выявлено влияние изменения параметров моделей на результаты моделирования;

· при подготовке данных для математического моделирования предложено использовать детальные статистические методы, в том числе аппарата матриц переходных вероятностей для анализа метеорологических процессов. Такой подход дает возможность получить новое знание о природных процессах и позволяет избежать неправильной интерпретации данных;

· выявлены факторы, определяющие оптимальный водный режим картофеля: параметры моделей, оросительные нормы, их внутривегетационное распределение, предполивные влажности.

На защиту выносятся:

· закономерности изменения параметров среды в течение года и процедура выбора периодов с нормальным законом распределения вероятностей;

· подобранные параметры для моделей рационализации режима орошения;

· результаты моделирования процессов влагообмена;

· результаты моделирования процессов оптимального водораспределения оросительной нормы по декадам вегетации;

· результаты полевых исследований и их сопоставление с теорией;

· оптимальные значения предполивной влажности для картофеля.

Практическое значение и реализация работы:

· полученные результаты исследований позволяют принимать научно- обоснованные решения при оценке рациональности и продуктивности орошения;

· получать устойчивые урожаи на орошаемых землях при экономии ресурсов поливных вод.

· экономить оросительную воду фермерами Иссык-Кульской области

· получить инструмент, позволяющий рационально планировать водораспределение от головного распределительного узла.

Достоверность результатов заключается в следующем:

· автором проанализированы и использованы в расчетах детальные данные по основным параметрам внешней среды;

· уточнены параметры моделей;

· результаты исследований прошли практическую проверку в хозяйстве Узун-Калпак, село Джеты-Огуз Джеты-Огузского района, теоретические исследования подтверждаются экспериментальными данными.

Апробация результатов исследований и публикации. Основные методические положения и полученные результаты докладывались и обсуждались на научно-технических конференциях в г. Москве (МГУП-2006, 2007, 2008, 2009гг.).

Публикации. По результатам исследований опубликованы 11 печатных работ, в том числе одна работа в издании, рекомендованным ВАК РФ: «Мелиорация и водное хозяйство» и 4 работы депонированы ВИНИТИ.

Структура и объём диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, выводов и приложений, списка литературных источников из 110 наименований. Общий объём диссертации составляет 180 страниц компьютерного текста, 34 рисунка, 24 таблицы, 3 приложения.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

рационализация орошение картофель

Во введении дается общий обзор современных проблем и разногласий в водно-энергетическом комплексе Центрального Азиатского региона, возникающих между странами, находящими выше по течению (Кыргызстан) со странами находящимися ниже по течению (Узбекистан и др.). Обосновывается актуальность экономного использования водных и земельных ресурсов путем оптимизации режима орошения и показывается, что это может привести к экологической стабильности орошаемых земель республики.

В первой главе рассматриваются физико-географические характеристики республики. Более ѕ территории занимают горные массивы с высотными отметками от 1500 до 3500 м, а некоторые вершины поднимаются выше 6000-7000 м над уровнем моря. Самая высокая вершина Тянь-Шаня - Пик Победы, имеет отметку 7439 м над уровнем моря

Рельеф территории республики сложный, и в общих чертах представляет собой систему расчлененных хребтов, простирающихся в широтном направлении с востока на запад, между которыми расположены межгорные впадины, различные по размерам и высоте.

Амплитуда высот колеблется от 1700 м до 6500 м, что обуславливает высотную зональность всех природных ландшафтов от полупустынь и сухих степей до арктических тундр, «вечных» снегов и ледников.

Иссык-Кульская впадина также отличается своеобразием рельефа, климата, и гидрографическими условиями. Располагаясь на севере-востоке республики, она занимает крупную межгорную депрессию, вытянутую с востока на запад в длину более чем на 250 км и в ширину до 90 км. Центральная часть впадины занята незамерзающим озером площадью водной поверхности 6238 км2, при общей площади бассейна 21890 кмІ; глубина оз. Иссык-Куль 668 м.

С севера впадина ограничена хребтом Кунгей Ала-Тоо с наибольшей высотой в средней части 4771 м; с юга - хребтом Терскей Ала-Тоо. Иссык-Кульской котловине присущ мягкий теплый климат, сочетающий элементы приморского, горного и степного воздуха. Циркуляция воздушных масс создает своеобразный режим температуры и увлажнения западной и восточной частей котловины. Пустынное западное побережье Иссык-Куля - одно из засушливых мест в Кыргызстане. Средняя годовая сумма осадков здесь составляет 119 мм, увеличиваясь до 400-550 мм на востоке. Северная и восточная части котловины могут быть охарактеризованы, как полувлажные и влажные, здесь развито земледелие, в том числе картофелеводство. Южное побережье и предгорная восточная равнина засушливые, но на высоте 2550-2750 м средняя годовая сумма осадков может доходить до 600-800 мм.

Зима на западном побережье (до высоты 1700 м) очень мягкая. Сумма отрицательных температур за холодный период не превышает -20°С. Климат восточного Прииссыккулья сильно отличается от западного. Средняя годовая температура составляет 5-6°С, январская около -7°С, а июльская +17…+18 °С. С октября по апрель господствует восточный ветер «санташ». Летом хорошо выражена бризовая циркуляция воздуха.

Абсолютный минимум температуры воздуха -23 -280С при средних значениях абсолютных минимумов - 11 -15°С. Зимний период продолжается здесь около 100 дней. В средней части котловины зимний период длится 120-135 суток, а на высоте 2550м - 200 суток. Здесь высота снежного покрова достигает 60-80 см.

Своеобразному распределению осадков соответствует развитие речной сети котловины, где насчитывается 118 рек и ручьев. В бедной осадками западной части бассейна речная сеть развито слабо. В средней и восточной, где количество осадков больше, гидрографическая сеть более густая и реки многоводны [Чупахин В.М. Алма-Ата 1964].

Основой экспериментальных и теоретических исследований послужили работы Аверьянова С.Ф., Айдарова И.П., Бездниной С.Я., Вериго С.А., Гулиновой Н.В., Голованова А.И., Губера К. В.; Добрачева Ю.П., Дубенка Н. Н., Касьянова А.Е., Кирейчевой Л.В., Костякова А.Н., Константинова А.Р., Краснощекова В.Н., Маслова Б.С., Нгуен Динь Айя, Ольгаренко Г. В. Разумовой Л.А. Рекса Л.М., Селянинова Г.Т., Шабанова В.В., Харченко С.И. и других ученых в области мелиорации сельскохозяйственных земель, растениеводства, климатологии, гидрогеологии, земледелия и почвоведения.

Характеристика экспериментального участка. Массив орошения расположен в Иссык-Кульской области Джеты-Огузском районе, селе Джеты-Огуз. Это зона полупустыни и эфемерных степей на суглинистых и супесчаных почвах. Общей чертой этого района, являются континентальность и засушливость.

Климатические характеристики: среднегодовая температура воздуха +6,3°С; средняя температура в летнее время года +16,4 оС; среднемесячная температура в жаркое время года (июль) +17,3°С; продолжительность безморозного периода 254 суток; среднемноголетнее количество осадков 375 -400 мм.; испаряемость - 1110-1200 мм; среднегодовая скорость ветра 2,5 м/сек; направление ветра преимущественно западное.

Результаты расчетов продолжительности периодов при переходе температуры воздуха через границы разных уровней температур - tв>0 0С; tв>5 0С; tв>10 0С и суммы температур показаны в табл. 1.

Таблица 1

Периоды с температурой выше	Продолжительность периода (сутки)	Начало	Конец	Сумма положительных среднесуточных температур воздуха за периоды в °С.
0°С	254	12.03	21.11	2794
5°С	178	21.04	15.10	2539
10°С	144	16.05	6.10	2257

Гидрологические и гидрогеологические условия обусловлены питанием поверхностных и подземных вод за счет выпадения атмосферных осадков, таяние ледников и снегов, а также за счет потерь из ирригационной сети.

Базисом для разгрузки грунтовых вод служит оз. Иссык-Куль и побережье. Экспериментальный участок находится на расстоянии 18 км от озера. Разница отметок поверхности участка и озера составляет 32 м. Грунтовые воды на экспериментальном участке залегают на глубине более 10 м.

Почвенный покров массива представлен преимущественно суглинистыми и супесчаными почвами и частично светлыми сероземами. Различия обуславливается в основном скелетностью, каменистостью и мощностью мелькоземистого слоя.

В межгорной впадине Центрального Тянь-Шаня, где расположен экспериментальный участок, распространены горно-равнинные светло-каштановые почвы. Они формируются на хрящеватых суглинках под сухостепной растительностью. Материнскими породами служат пролювиально-делювиальные отложения, представленные хрящеватыми суглинками, реже супесями и лессовидными суглинками, подстилаемыми галечниками.

Агрогидрологические свойства почвы экспериментального участка показаны в таблице. 2. ( Данные метеостанции г. КАРАКОЛ).

Таблица 2

Тип почвы	Показатель	Глубина слоя
		0…20	20..40	40…60	60…80	80…100
Горно-долинная, светло каштановая, Тяжелосуглинистая	Плотность г/см3	1,4	1,25	1,2	1,2	камни
	Влажность завядания, объемная	0,062	0,064	0,062	0,061	камни
	Капиллярная влагоёмкость, объемная	0,235	0,24	0,25	0,25	камни
	Полная влагоёмкость, объемная	0,34	0,435	0,48	0,445	камни
Светло-каштановая, среднесуглинистая на хрящеватых суглинках	Плотность г/см3	1,25	1,25	1,25	1,25	камни
	Влажность завядания объемная	0,054	0,053	0,053	0,055	камни
	Капиллярная влагоёмкость, объемная	0,375	0,37	0,375	0,375	камни
	Полная влагоёмкость, объемная	0,42	0,42	0,435	0,45	камни

В главе также рассмотрены некоторые агрометеорологические условия, которые определяют возможности возделывания картофеля в этом районе.

В восточном Прииссыккулье безморозный период продолжается 254 суток. Заморозки наступают в сентябре и кончаются в мае. Вегетационный период продолжается 152 суток. Постоянный снежный покров мощностью 20-30 см держится около 140 суток. Относительная влажность воздуха 60-65% Максимум осадков повсеместно приходится на лето, минимум - на зиму. В котловине много солнечных дней. [Агрометеорологический справочник 1986]. Основным показателем, который делает этот район очень благоприятным для возделывания картофеля, являются температуры вегетационного периода, которые стабильны и находятся в диапазоне 16-18 0С, что оптимально для роста и развития картофеля. Более подробный анализ условий внешней среды приведен в главе 3.

В главе 2 рассмотрены математические модели, основанные на теоретических разработках профессоров МГУП - Голованова А.И., Краснощекова В.Н. и Шабанова В.В. и цитируется с их любезного согласия.

При расчете рационального (оптимального) режима орошения использовались следующие системы моделей:

1. Модель, отражающая требования растений к условиям внешней среды в частности, к водному режиму почв Si(wi; ф) или модель продуктивности.

2. Модель формирования водного режима почв на богаре и при орошении W(ф).

3. Модель оптимизации распределения воды по декадам вегетации (максимизирует продуктивность при заданном объеме воды) S(M).

4. Модель вымыва гумуса при различных уровнях инфильтрации (сбросах) G(g).

5. Модели экономического обоснования max(C); min(CS)

В табл.3 приведены входные и выходные параметры.

Таблица 3

Модель	Входные параметры	Выходные параметры
1. Si(wi; ф)	Wiopt; гji; Umax	S; U;
2. W(ф)	Ri; ti; ц; kw;	Wi; g
3. S(M)	Wopt; г; Mmax	mi (M=const)
4. G(g)	G0	vG
5. max(C); min(CS)	C(U); C(M); C(G) (CSAGR); (CSM)	Cmax или СSmin

Где, Si - относительная продуктивность в i-ю декаду; wi - влагозапасы в почве в i-ю декаду; ф - время; Wiopt - оптимальные влагозапасы в i-ю декаду; гji - коэффициент саморегулирования растения; Umax - максимальный урожай; S - относительная продуктивность за вегетацию; U - урожай; W(ф) - изменение влагозапасов во времени; Ri атмосферные осадки в i-й момент времени; ti - температура; ц - относительная влажность воздуха; kw - коэффициент влагопроводности Кроме этого, для расчета водного режима почвы необходимы еще следующие параметры: пористость, ММВ, МГ, ВЗ, Нк, Кф (с учетом трещиноватости) ; Wi - влагозапасы в i-ю декаду вегетации; g - инфильтрация; S(M) - зависимость продуктивности от оросительной нормы (М); Wopt - средние за вегетацию оптимальные влагозапасы; г - средний за вегетацию коэффициент саморегулирования растения; Mmax - оросительная норма при максимальном урожае; mi(M=const) - процедура распределение по декадам заданной оросительной нормы; G(g) - зависимость вымыва гумуса от инфильтрации; G0 - начальное содержание гумуса; vG - уменьшение количества гумуса за счет вымыва; max(C) - процедура максимизации чистого дохода; min(CS) - процедура минимизации издержек; C(U) - стоимость единицы продукции; C(M) - стоимость м3 поливной воды; C(G) - затраты на восполнение 1 т. гумуса; CSAGR - удельные сельскохозяйственные издержки; CSM - удельные мелиоративные издержки; Cmax - максимальный чистый доход; СSmin - минимальные издержки;

Взаимодействие между отдельными группами моделей графически можно показать в виде следующей схемы (рис. 1).

В главе 3 анализируются результаты статистической обработки метеорологических данных, которые являются входными величинами при математическом моделировании. В результате обработки данных выявлены статистические параметры распределения вероятности появления определенных значений метеорологических величин в каждую декаду вегетации и установлена необходимая продолжительность наблюдений. Предлагаемая методика дает возможность оценить вид кривой распределения и выявить генетически однородные части случайного процесса. Кроме того, рассмотрены процессы анализа и подготовки метеорологических величин: атмосферные осадки, температура, и влажность воздуха, (Метеостанция Каракол Ак-Суйского района Иссык-Кульской области Республики Кыргызстан).



Рис. 1. Блок схема взаимодействия моделей оптимизации режима орошения

Для определения продуктивности растения необходима влажность почвы, она измеряется далеко не на всех метеостанциях, но ее можно найти путем моделирования. Для большинства моделей нужны исходные данные в виде осадков, температур и влажности воздуха. Эти величины являются случайными во времени, поэтому необходимо установить вид законов распределения и их числовые характеристики.

Использованы методы обработки результатов наблюдений, приведены в работах [Гулинова,1974, Голованов, Сорокин, 2008 и др.].

Для представления об изменении во времени основных параметров законов распределения метеорологических величин приведены результаты статистической обработки данных (рис.2 - 6).

Рис. 2. Изменение средней многолетней величины атмосферных осадков (мм) по декадам года

Для развития растений важно не только абсолютная величина осадков, но и их стабильность (повторяемость) из года в год. Можно предположить, что чем стабильнее осадки, тем больше видовое разнообразие. Мерой разнообразия (стабильности) случайного процесса служит величина среднего квадратического отклонения (рис.3).

Иногда, в расчетах эту величину принимают постоянной во времени. Изменение величины среднего квадратического отклонения атмосферных осадков по декадам года также имеет куполообразный вид с максимумом, приходящимся на 12-25 декады. В календарном отношении это конец апрель-середина сентября. Таким образом, можно сделать вывод, что наибольшее количество осадков приходится на самый важный, вегетационный период. Декадные величины осадков невысоки - 15-20 мм, однако за 13 декад это составляет 195-260 мм (1950 - 2600 м3/га).

Рис. 3. Среднеквадратическое отклонение атмосферных осадков

В целях уточнения анализа процессов варьирования осадков, можно проанализировать изменение во времени коэффициента вариации - Cv (Рис. 4).

Рис. 4. Изменение величины коэффициента вариации атмосферных осадков по декадам года

Наименьшие коэффициенты вариации наблюдаются в период с 13 по 25 декады. Это означает, что в это время не только увеличиваются осадки, но и уменьшается их изменчивость. В целом, экосистемы, в этот период находятся в более благоприятном (стабильном) состоянии. Для сельскохозяйственных культур интродуцированных в этот район (например, картофеля) для нормального роста и развития осадков может и не хватать, но урожаи даже без орошения будут достаточно стабильны. При орошении, можно ожидать стабильность величин требуемых водных ресурсов, что облегчает планирование заказов на воду для фермеров.

Коэффициенты асимметрии, рассмотренных данных во все декады положительны (рис.5).

Минимальные значения коэффициента асимметрии приходятся на период с 15 по 20 декады.

Рис.5. Изменение коэффициента асимметрии по декадам года

Таким образом, использование в этом периоде аппарата нормального закона распределения более правомерно, чем в другие периоды. Положительность коэффициента асимметрии, показывает, что максимум частоты находится в левой части распределения, а правая часть обладает длинным хвостом. Это должно учитываться в случае, если процесс выпадения осадков характеризуется только средними величинами.

Коэффициент эксцесса характеризует островершинность закона распределения (рис.6).



Рис. 6. Изменение коэффициента эксцесса по декадам года

На рисунке 6 видно, что в вегетационный период года (15 - 20 декады) коэффициент эксцесса приближается к нулевым величинам. Это дает возможность считать закон распределения осадков в этот период приближающимся к нормальному закону распределения, т.к. коэффициент эксцесса нормального распределения равен нулю. Он положителен, если пик распределения около математического ожидания острый, и отрицателен, если пик гладкий. Эксцессы распределения в разные декады могут быть положительны (28 случаев) и отрицательны (8 случаев). Во время вегетационного периода (апрель-сентябрь) пик дифференциального распределения выполаживается, однако абсолютные величины не очень велики.

Аналогичные расчеты в диссертации были выполнены и для других входящих в модели величин - температур воздуха и осадкам. Анализ величин параметров кривых распределения этих величин, показал, что они еще более приближаются к нормальному закону.

Для оценки возможности стохастического прогнозирования условий внешней среды были рассмотрены структуры матриц переходных вероятностей.

Матрицы среднедекадных температуры и влажностей воздуха почти диагональны. Это дает возможность предположить сохранение значений предыдущей декады в последующей. Матрицы осадков имеют треугольную форму, причем основной массив значений располагается в левом нижнем углу, т.е. независимо какие осадки были в предыдущую декаду в последующей (с большой вероятностью) они уменьшаются.

Для оценки достаточности длины ряда наблюдений за метеорологическими параметрами был использован метод скользящей средней. Скользящее среднее используется для расчета значений в прогнозируемом периоде на основе среднего значения переменной для указанного числа предшествующих периодов. В отличие от простого среднего для всей выборки оно содержит сведения о тенденциях изменения данных.

Для атмосферных осадков временем стабилизации скользящего среднего будем считать число лет, за которые средняя величина будет находиться в пределах диапазона ±1 мм. Время стабилизации меняется по месяцам, (рис.7), поэтому продолжительность наблюдений должна быть выбрана по максимальному значению времени стабилизации. В рассматриваемом случае не менее 25 лет.

Рис. 7. Изменение времени стабилизации скользящей средней осадков по месяцам года

Аналогичные расчеты были сделаны и для других метеорологических величин. Для температур и для влажности воздуха достаточная продолжительность не превосходит 25 лет. В работе использовались 30-летнии ряды наблюдений, что дает возможность, надеется на достаточную точность расчетов.

В главе 4 рассматривается водный режим опытного участка, полученный многочисленными расчетами по модели W(ф) «Полив», разработанной А.И. Головановым. Целью проведения этих расчетов было получение влагозапасов в почве и влагообмена зоны аэрации с более глубокими слоями. Критерием адекватности моделей служила итоговая зависимость - изменение продуктивности от оросительной нормы и ее совпадение с экспериментальными данными.

Многочисленные расчеты показали, что существенное влияние на совпадение экспериментальных и теоретических точек, оказывают такие параметры модели влагообмена, как показатель степени в уравнении влагопроводности - n. Обычно величина его не связывается с региональной водопроницаемостью и принимается постоянной от 3,5 (Аверьянов С.В.) до 5 (Голованов А.И.). Такие величины n не приводили к достаточно точному совпадению экспериментальных и теоретических данных, поэтому в диссертации были выполнены численные эксперименты, в которых n принималось от 5 до 27. Было найдено, что показатель степени в формуле влагопроводности, который лучше описывает динамику изменения влагозапасов во времени, равен 10. Изменяя этот показатель, можно настроить модель на получение адекватного изменения продуктивных влагозапасов в разных климатических районах. Исследования проводились при постоянных консультациях автора вычислительной системы «Полив» проф. А.И. Голованова.

На рисунке 8 показан один из результатов расчетов при поиске n в модели влагообмена - изменение продуктивности при изменении n.

Как видно из рисунка стабилизация продуктивности происходит при n=10. Вместе с тем, при n=10 наблюдается наилучшее совпадении экспериментальных и теоретических точек в зависимости: продуктивность - оросительная норма.

Рис. 8. Зависимость относительной продуктивности S от показателя степени влагопроводности n. (Вариант без орошения)

Аналогичные расчеты были сделаны и для варианта с орошением, а также было рассмотрено изменение оросительной нормы от степени влагопроводности. При показателях степени от 7 до 10 оросительная норма меняется незначительно. При показателе степени 10 расчеты влажности, выполненные по методики Голованова А.И. (динамический баланс) и Разумовой Л.А.(статический баланс) достаточно близко сходятся.

Вместе с тем, при показателе степени 10 наблюдается наилучшее совпадение теоретической и экспериментальной кривых зависимости продуктивности от оросительной нормы.

В этой же главе было показано влияние переменности по фазам параметров модели продуктивности на результаты расчета. Использование средневегетационных параметров может определенным образом снизить точность прогноза продуктивности.

Специально было исследовано влияние предполивной влажности на результаты расчетов. Зависимость продуктивности S от предполивной влажности в долях от НВ показана на рис. 9.



Рис.9. Зависимость продуктивности (S) от предполивной влажности

На рисунке видно, что чем шире диапазон регулирования, тем меньше продуктивность.

Аналогичные расчеты были сделаны для оценки влияния предполивной влажности на оросительную норму (рис10) и величину влагообмена (рис .11).

Оросительные нормы имеют тенденцию к росту при увеличении предполивной влажности, а, следовательно, растут и влагообмены.

Рис. 10. Зависимость оросительной нормы (М) от предполивной влажности в долях от НВ.

В связи с тем, что основным выходным параметром для оптимизации режима орошения, кроме влагообмена, является влажность почвы при орошении и на богаре, в работе были проанализированы матрицы переходных вероятностей влажности.



Рис. 11. Зависимость водообмена (G) от предполивной влажности

Основные выводы следующие: результаты моделирования в условиях орошения и без него логично объединяются в одну матрицу (матрицы не распадаются на самостоятельные), что свидетельствует о правильности описания физических процессов влагообмена. Элементы матрицы в диапазоне низких влажностей (до 0,2 ПВ) расположены по диагонали, т.е. влажность в последующую декаду остается такой же, как и в предыдущую. В диапазоне высоких влажностей диагональность нарушается, т.к. увеличивается интенсивность влагообмена и влажность в последующую декаду становиться меньше на одну (20 мм) градацию. Матрица влагозапасов при орошении почти диагональна на всем диапазоне влагозапасов, т.к. они искусственно пополняются.

В пятой главе рассматривается оптимизация режима орошения (уменьшение оросительных норм) путем оптимального распределения поливных норм во время вегетационного периода. В этом случае оптимизация режима орошения приводит не только к существенному сокращению оросительных норм, но и дает возможность создать положительный баланс гумуса в почвенном слое.

В качестве критерия оптимизации водоподачи обычно берется максимум продуктивности при заданных объемах воды. Вместе с тем в качестве критерия оптимизации можно выбрать и минимум затрат воды на единицу продукции или минимум сбросов оросительной воды в грунтовые воды.

Уравнение связи между относительным урожаем (продуктивностью сельскохозяйственной культуры - S) и оросительной нормой нетто (M) можно представить в следующем виде [Шабанов, 1981]:

(1)

где -- эффективная оптимальная влажность за период вегетации; -- эффективный коэффициент саморегулирования растения.

Величины и получаются при осреднении требований растений к условиям внешней среды за вегетационный период.

Зависимость (1) получается путем объединения зависимости продуктивности от влажности почвы - S(щ) в i-ую декаду вегетации, которая может быть записана в виде (2):

(2)

и зависимости между водоподачей и влажностью почвы, которая может быть записана (3):

(3)

где, щ - текущая влажность почвы; щopt - оптимальная для растения влажность почвы в определенную фазу вегетации; S - относительная продуктивность, равная отношению текущего и максимального урожаев U/Umax; Mopt - оросительная норма при относительной продуктивности S=1; щ0 - параметр стабилизации влажности при отсутствии внешних воздействий (обычно 0.1 ПВ).

Влажность почвы выражалась в виде продуктивных влагозапасов в расчетном слое, в метровом. Единицы измерений могут быть как абсолютные (мм), так и относительные - в долях от полной продуктивной влагоемкости, т.е. влажности без «влажности завядания».

Исходные влажности для расчетов могут быть получены из данных агрометеорологических наблюдений или путем моделирования. Наиболее распространенными, в настоящее время, являются динамические модели влагообмена (Голованов А.И, и др. 2008) и статические балансовые модели, используемые для прогноза влагозапасов почвы.

Задача оптимизации была сформулирована так: для каждого фиксированного объема воды, оросительной нормы, распределить декадные водоподачи таким образом, чтобы максимизировать суммарную относительную продуктивность. Задача решалась методом динамического программирования и в программе была записана следующим образом:

Найти прии

где - поливные нормы в i -ую декаду, и минимально и максимально экологически допустимые оросительные нормы.

Эту задачу при определенных условиях можно свести к задаче динамического программирования, рекуррентное соотношение которой запишется так:

при условии и . Задавая различные Мо, можно построить зависимость.

Результаты расчета получались на интерактивном экране, где можно было менять оросительную норму и получать оптимальное распределения декадных водоподач. В зависимости от выбора величины шага поливной нормы, как характеристики техники полива, распределение получаются в виде (рис. 12).

Рис. 12. Интерфейс программы «Оптимизация режима орошения».

На рисунке 12 показано оптимальное распределения оросительной нормы М=180 мм, поливная норма m=20мм, Параметры панелей F2 и F3 могут быть изменены по желанию пользователя.

На панели F4 показана кривая S(M) с интерактивной возможностью выбора оросительной нормы, оптимальное распределение которой по декадам показано на 4-ой панели рис.12. Как видно из рисунка оросительная норма 1800 м3/га должна быть подана дифференцированными поливами. Время проведения поливов соответствует наиболее важным фазам развития картофеля, первый полив производится в 3 декаде в момент бутонизации с нормой m=400 м3/га. Второй полив самый основной в момент цветения m=800 м3/га, третий полив в 5 декаде с нормой m=200 м3/га и 4 полив 400 м3/га в 6 декаде вегетационного периода (клубнеобразование).

При рассмотрении всех возможных оросительных норм (полив дождеванием - поливная норма m=300 м3/га, начальные параметры - ПВ-430мм; начальные влагозапасы -235мм), можно получить оптимальное распределение любой оросительной нормы (с шагом 30мм типичные для дождевания) по декадам вегетации (табл.5).

Таблица 5

Шаг изменения поливной нормы -30мм

Оросительные нормы М3/га	Декады	S	Sр
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
0			0								0,44	0,44
300			30								0,54	0,55
600			30	30							0,66	0,64
900			30	60							0,76	0,72
1200			30	90							0,86	0,79
1500			30	90		30					0,94	0,84
1800			30	90	30	30					0,98	0,89
2100			30	90	30	30			30		0,98	0,93
2400			30	90	30	30		30	30		0,95	0,96
2700			30	90	30	30		30	30	30	0,92	0,98
3000			30	90	30	30		30	30	60	0,89	1
3300			30	90	30	30		30	30	90	0,86	1

где, Sр - кривая, которая апроксимируется теоретическим уравнением S(M)

Критерием правильности расчетов является совпадение теоретической кривой S(M) (относительная продуктивность - оросительная норма) с экспериментальными данными, полученными на опытном участке. Приведем результаты сравнения расчетов теоретических и экспериментальных данных (рис.13).



Рис. 13. Зависимость продуктивности от оросительной нормы (М)

Шаг изменения поливной нормы 300 м3/га по программе оптимизация режима орошения [В.В. Шабанов].

Разница между экспериментальными и теоретическими точками составляет от 2% до 8% .

Зависимость, показанная на рис.13 интересна еще тем, что по ней можно определить изменение продуктивности при сокращении оросительной нормы. Так, например, сокращение оросительной нормы от 1800 м3/га (S=0,98) до 1300 м3/га, даст незначительную потерю продуктивности (на 0,1), Сокращение продуктивности на 20% (S=0,8) даст возможность уменьшить оросительную норму до 950 м3/га. Экономия водных ресурсов почти в два раза при незначительных потерях урожая.

Сокращение оросительной нормы приводит не только к экономии водных ресурсов, но и к охранению плодородия. На основании данных водообмена, полученных в 4 главе, можно рассчитать, вымыв и баланс гумуса. Более обобщенно, сработку гумуса можно определить по укрупненным данным (Голованов А.И.,2008) рис.14.

На этом графике видно, что в диапазоне оросительных норм от 1000 до 2000 м3/га процесс орошения несущественно влияет на плодородие, поэтому больших экономических выгод ожидать нельзя. Однако сам принцип обязательного сохранения плодородия подсказывает, что это необходимо.

Рис. 14. Сработка гумуса в зависимости от оптимальной оросительной нормы (М)

Экономическая эффективность рационального использования водных и земельных ресурсов зависит от стоимости воды, навоза, издержек и стоимости продукции. При определенном соотношении этих параметров, по-видимому, можно получить оптимальную точку на кривой эффективности. Однако в большинстве случаев удается только наблюдать тенденцию приближения к оптимуму. В этой ситуации можно говорить о рациональном режиме орошения.

Рис. 15. Зависимость чистого дохода от оросительной нормы (М)

Эта кривая подтверждает теоретические расчеты, максимальный чистый доход достигается при оросительной норме 2000 м3/га, что соответствует данным рассматриваемого экспериментального участка. При больших величинах М чистый доход падает. Вместе с тем, сокращение оросительной нормы с 2000 м3/га до 1000 м3/га (в 2 раза) снизит чистый доход только на 2,5 тыс.руб./га (около 20%).

Найти более выгодный вариант можно проанализировав, эффективность использования воды (рис. 16).

Рис. 16. Эффективность использования воды в зависимости от оросительной нормы (М)

Максимальная эффективность использования воды, т.е. наибольшая прибыль на 1 м3, приходится на малые оросительные нормы, 500 до 1000 м3/га. Это естественно, т.к. в этом диапазоне наибольшие приросты урожаев на 1 м3 поданной воды. Наибольший прирост эффективности наблюдается при диапазоне М=1500-2000 м3/га, однако по абсолютным величинам эффективность использования воды здесь приближается к нулю.

Приведенные расчеты показывают, что при существующем соотношении стоимостей экономические критерии не дают однозначного критерия необходимости экономии воды.

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ

В рамках исследований проведена стыковка математических моделей различных авторов, позволившая создать единую вычислительную систему. Работоспособность этой системы моделей была опробована на примере достаточно сложного природного объекта и сложного вида антропогенной деятельности. Таким объектом был выбран район со сложными природными условиями - восточная часть Иссык-Кульской долины, а в качестве вида антропогенной деятельности - оптимальное распределение ограниченных водных ресурсов для орошения.

Полученные результаты исследований позволили получить некоторые новые знания и сделать ряд новых выводов.

1. Практически все входные величины, используемые при моделировании (осадки, температуры воздуха, влажности воздуха), могут быть описаны нормальным законом распределении вероятностей. Это существенно облегчает расчеты и повышает достоверность полученных результатов.

2. В результате специальных исследований была разработана методика оценки достаточной продолжительности наблюдений за основными входными величинами. Было установлено, что для всех параметров достаточно 30-и летнего ряда, а для температуры и влажности воздуха ряды наблюдений могут быть еще короче. Этот вывод актуален в связи с высокой стоимостью получения исходных данных.

3. Группы моделей, характеризующие взаимодействие биологических объектов с внешней средой, показали достаточную гибкость и могут быть использованы не только для сельскохозяйственных культур, но и для диких и декоративных растений, что важно при мелиорации земель различного назначения, например природоохранных.

4. Модели, описывающие влагообмен в системе атмосфера - растение - почва чувствительны к изменениям показателей влагопроводности. Исследования дали возможность наметить методику обоснованного выбора этих показателей.

5. Одной из основных выходных характеристик блока моделей характеризующих влагообмен являются влагозапасы в почве, которые однозначно связаны с продуктивностью биотического сообщества и, следовательно, являются основой для экономической оценки деятельности. Проведенные исследования показали, что многолетние влагозапасы в каждую декаду вегетации подчиняются нормальному закону распределения вероятностей. Это дает возможность использовать для их анализа математический аппарат, разработанный для такого класса случайных величин, что существенно сокращает необходимую длительность ряда при соблюдении достаточной точности. В результате исследований показана квазидиагональность матриц переходных вероятностей влагозапасов почвы (влажность в предыдущую декаду с большой вероятностью остается в том же значении), что дает возможность построить процедуру прогноза влагозапасов, которую можно использовать для оперативного управления поливами.

6. Другой основной выходной характеристикой являются величины влагообмена между зоной аэрации и более глубокими слоями грунтов. Эта величина дает возможность характеризовать изменения плодородия (изменение количества гумуса) в процессе поливов и корректировать оросительные нормы для поддержания плодородия на высоком уровне.

7. В процессе исследований были получены новые или подтверждены ранее полученные закономерности, связывающие основные параметры процесса управления. Так, были получены следующие зависимости: зависимость продуктивности от оросительной нормы; зависимость водообмена от оросительной нормы; зависимость оросительной нормы от нижнего предела влажности почвы при орошении; зависимость продуктивности от нижнего предела влажности; зависимость продуктивности от водообмена и ряд других. Все это позволяет связать экологические показатели с экономическими и сделать процесс эколого-экономического обоснования научно обоснованным.

8. В результате исследований удалось настроить математическую модель, позволяющую не только проводить эколого-экономическую оценку мелиоративной деятельности, но и существенно экономить водные ресурсы при орошении. При правильном управлении сокращение оросительных норм в 1.5-2 раза приводит к снижению продуктивности не более чем на 15-20%.

9. В процессе многовариантного моделирования было установлено, что при существующих ценах на воду сельхозпроизводителю экономически не выгодно, рациональное использование ресурсов воды и земли.

10. Разработанная вычислительная система позволяет оценить влияние изменения климата (осадки и температуры) на основные выходные параметры (влажность почвы, продуктивность посева, интенсивность вымыва питательных веществ).

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ИЗЛОЖЕНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ

Издания, рекомендуемые ВАК

1. Шабанов В.В., Шаршеев Э.С. Оптимизация режима орошения (на примере картофеля) [Текст] /Шабанов В.В., Шаршеев Э.С// Мелиорация и водное хозяйство.- М.: 2009. -№3.- С. 26-28.

Материалы международных, научно-практических конференций и другие издания.

2. Шаршеев Э.С. Проблемы и методы рекультивации нарушенных земель и восстановление водных объектов [Текст] / Шаршеев Э.С//. Сборник научных трудов материалы международной научно-практической конференции «Роль природообустройства в обеспечении устойчивого функционирования и развития экосистем» - М.: ФГОУ ВПО МГУП, 2006 - Ч. I.- С. 328-332.

3. Шабанов В.В., Шаршеев Э.С. Анализ изменения влажности воздуха в течение года (Юго-Восточная часть Иссык-Кульской котловины) [Текст] /Шабанов В.В., Шаршеев Э.С// М. - 2009. - 41 с. ВИНИТИ ВИНИТИ - Всероссийский институт научной и технической информации РАН. 28.07.2009 № 500-В 2009.

4. Шабанов В.В., Шаршеев Э.С. Статистические характеристики выпадения атмосферных осадков в течение года (Юго-Восточная часть котловины озера Иссык-Куль) [Текст] /Шабанов В.В., Шаршеев Э.С// М. - 2009.- 41 с. ВИНИТИ 28.07.2009 № 501 -В 2009.

5. Шабанов В.В., Шаршеев Э.С. Материалы и анализ изменения температуры воздуха в Юго-Восточной части котловины озера Иссык-Куль в течение года. [Текст] /Шабанов В.В., Шаршеев Э.С// М. - 2009.-39 с. ВИНИТИ 28.07.2009 № 502-В 2009

6. Шабанов В.В., Шаршеев Э.С. Определение достаточной протяженности ряда методом скользящей средней. [Текст] /В.В. Шабанов., Шаршеев Э.С.// М. - 2009.-17 с. ВИНИТИ 28.07.2009 № 503 -В 2009.

7. Шабанов В.В., Шаршеев Э.С. Статистические параметры распределения осадков [Текст] /Шабанов В.В., Шаршеев Э.С// Природообустройство - М.: ФГОУ ВПО МГУП, 2009. № 3.-С. 13-23.

8. Шабанов В.В., Шаршеев Э.С. Методы и результаты обработки информации для моделирования процессов влагообмена в почве [Текст] /Шабанов В.В., Шаршеев Э.С// Природообустройство - М.: ФГОУ ВПО МГУП, 2009. №4. С. 27-34.

9. Шабанов В.В., Шаршеев Э.С. Методы и результаты обработки временных рядов влажности воздуха [Текст] / Шабанов В.В., Шаршеев Э.С.// Международный технико-экономический журнал №5 (в печати).

10. Убытаева В.Н., Шаршеев Э.С. Технология возделывания картофеля в предгорной части Иссык-Кульской котловины Кыргызской республики [Текст] /Убытаева В.Н., Шаршеев Э.С// Природообустройство - М.: ФГОУ ВПО МГУП, 2009. №4.С. 35-42

11. Шабанов В.В., Шаршеев Э.С. Использование матриц переходных вероятностей при подготовке исходных данных для моделирования режима орошения на примере предгорной части котловины озера Иссык-Куль [Текст] /Шабанов В.В., Шаршеев Э.С// Природообустройства - М.: ФГОУ ВПО МГУП, 2009. №5 (в печати).

Размещено на Allbest.ru

...