Модели почвенного плодородия

Математическое моделирование в почвоведении — молодое научное направление, которое начало разрабатываться в середине 60-х гг. XX в. с появлением мощных ЭВМ и системного анализа, т.е. системного подхода, который был всегда присущ русскому почвоведению начиная с В.В. Докучаева. Системные исследования связаны с переработкой большого количества информации, анализом огромного числа вариантов, построением математических моделей.

Что такое математическое моделирование? Понятия «система» и «модель» получили широкое распространение и имеют различные трактовки.

Система — это множество, состоящее из внутренних элементов. Каждая система (S) воздействует сама и испытывает воздействие со стороны множества внешних по отношению к ней систем (т.е. окружающей среды). Все это вместе составляет структуру системы. Окружающая среда, состав и структура системы во времени могут изменяться. Иначе говоря, системой S(t), функционирующей в окружающей среде V(+) = (Vi/Ti)...VK(tK), называется объект S(t) = S(V(t), X(t), Z(t) F), образованный элементами множеств Дг) - Xx{t)...Xn{t), которые связаны между собой и с окружающей средой определенными связями. Совокупность связей образует [Z(t) состав X(t) и структура Z(t) изменяются во времени в соответствии с функцией F.

Сущность метода моделирования состоит в том, что наряду с исследуемой системой рассматривают ее модель, в качестве которой выступает некоторая другая система (5"), представляющая собой подобие оригинала — S'S. Модель — упрощенный образ системы оригинала. При этом из рассмотрения сознательно исключаются некоторые элементы системы оригинала. Но моделирующее изображение не должно исключать структуру системы оригинала. Вместе с тем исследование модели проще, чем оригинала, но результаты подходят и к ней. Моделирование хорошо высвечивает пробелы в знаниях об исследуемой системе и играет большую роль в планировании новых наблюдений и экспериментов.

Математические модели обычно оценивают по реалистичности, точности и общности.

Модели бывают аналитические, в которых получают аналитические выражения, и имитационные, в которых ЭВМ является принципиально новым аппаратом исследования, так как значения рассчитываются по входным начальным данным с помощью набора математических операций, записанных в виде машинной программы.

Для почвоведения наибольший интерес представляют имитационные модели или вычислительный эксперимент, поскольку аналитические модели для почвенных процессов получить трудно.

Модель должна быть доброкачественной, т.е. правильно отображать изучаемые процессы. Для этого на ЭВМ проводят серию расчетов и на заключительном этапе анализируют результаты путем сопоставления их с данными натурных экспериментов. При этом становится ясным, удачно ли выбрана модель. При необходимости она уточняется, и цикл вычислительного эксперимента повторяется снова.

Натуральный и вычислительный эксперименты противопоставлять нельзя: модель не самоцель, а ЭВМ лишь инструмент исследования.

Почва как объект математического моделирования — сложный объект, отличающийся:

  • ? высокой сложностью и иерархичностью строения (чтобы понять явление на высоком уровне, надо сначала разобраться на низких уровнях);
  • ? незамкнутостью;
  • ? полифакторностью внешней среды;
  • ? целостностью;
  • ? динамичностью;
  • ? нестационарностью;
  • ? инерционностью;
  • ? нелинейностью (нелинейный характер внутренних и внешних связей).

Чаще модели бывают эмпирические и полуэмпирические, однако ни одна из моделей не в состоянии решить все вопросы, какой бы сложной она ни была. Для этого необходимы банк или система моделей.

Цель разработки моделей — унифицировать знания о почвах, способствовать государственному контролю и мониторингу за плодородием, конкретизировать задачи хозяйственной деятельности по расширенному воспроизводству плодородия почв и оптимизации размещения сельскохозяйственных культур. Они призваны служить информационной основой целенаправленного воздействия не только лабильных, но и консервативных свойств и режимов (гумусовое состояние, агрофизические свойства, почвенный поглощающий комплекс и др.).

Модели позволяют придать более систематизированный и формализованный характер знаниям об объекте, о структурных и функциональных особенностях отдельных почв и выразить количественно взаимосвязь между их свойствами и режимами. Фактически речь идет о мобилизации всего научного потенциала почвоведения на разработку проблемы воспроизводства плодородия почв.

В настоящее время в управлении плодородием широкое распространение получил нормативный подход, когда на основе опытных и статистических данных устанавливаются соотношения между входными (дозы удобрений и т.п.) и выходными (урожайность) параметрами агроценозов. В наиболее упрощенном виде эти соотношения представляются как коэффициенты пропорциональности (например, окупаемость удобрений). Создание нормативной базы в зональном и региональном разрезе способствует решению ряда практических задач, что обеспечивает более экономное использование средств и энергии. Пример такой модели показан в табл. 13.7, где представлены свойства дерново- подзолистой легкосуглинистой почвы. На фоне группы поддерживаюТаблица 13.7

Интегральная модель оптимальных свойств дерново-подзолистых легкосуглинистых почв

Показатель, характеризующий состояние плодородия

Оптимальные значения показателя

Приемы, обеспечивающие достижение оптимальных значений показателя

Нормативы затрат на изменения свойств почв

Технологические свойства

Контурность

Топографический контур поля не менее 15...20 га

Мелиоративное и культурно- техническое воздействие

Эродированность

Отсутствует, слабо выражена

Способы сева, обработка почвы, травопольные севообороты

Завалуненность

Отсутствует, менее 10 м3/га

Культуртехнические работы, уборка камней

Морфологические свойства

Мощность и характеристика верхних слоев

Пахотный горизонт 25...30 см, темно-серый, подзолистый горизонт отсутствует

Внесение органических удобрений, периодическое углубление пахотного слоя с известкованием

Водно-воздушный

режим

Коэффициент использования годовых осадков 0,6...0,7; запас продуктивной влаги в слое 0...50 см к началу вегетации 130... 150 мм; число дней в году с оптимальным увлажнением 180...200. Плотность почвы

  • 1.1.. . 1,2 г/см3, общая порозность
  • 50.. .55%; воздухоемкость 25...30%

Внесение органических удобрений; рациональная система обработки почв (своевременное сохранение и накопление влаги); снижение деформирующего воздействия сельскохозяйственных машин (переуплотнение почв)

Глава 13. Плодородие почв

Окончание табл. 13.7

Показатель, характеризующий состояние плодородия

Оптимальные значения показателя

Приемы, обеспечивающие достижение оптимальных значений показателя

Нормативы затрат на изменения свойств почв

Биологические

свойства

Высокая активность почвенных ферментов: инвертазы (более 1 мг глюкозы), полифенолоксидазы (свыше 3 мг пурпургалина); низкая активность пероксидазы, высокая нитрификационная способность

Внесение органических и минеральных удобрений; известкование; обработка почвы, обусловливающая благоприятный водно-воздушный режим

Структурность

Хорошо выражена: содержание водопрочных агрегатов размером 0,25...10,0 мм — 70...80%

Внесение органических удобрений, известкование, использование в севообороте многолетних трав

Агрохимические свойства

Содержание гумуса

2,0...2,5%; запас 60...70 т на 1 га; соотношение Сг: Сф = 1,1... 1,2

Внесение органических удобрений (10... 14т на 1 га севооборотной площади), многолетние травы в севообороте 12...20%

0,025...0,036% гумуса от Ют навоза в зависимости от структуры посевных площадей

Содержание азота

Доступные соединения азота (NO3 + NH4): содержание —

3,0...4,5 мг на 100 г почвы; запасы — 100... 120 кг на 1 га; возможное потребление из почвенных ресурсов за вегетацию до 50. ..60 кг с 1 га

На 1 га севооборотной площади: органические удобрения — 10... 14 т, минеральные азотные удобрения — 90... 100 кг; бобовые культуры


го

о

го


Раздел II. Состав, свойства и режимы почв


Запасы подвижных фосфатов

  • 250.. .300 мг (по Кирсанову);
  • 600.. .700 кг на 1 га; возможное потребление из почвенных ресурсов за вегетацию до 60...70 кг с 1 га

Внесение органических, минеральных (фосфорных) удобрений с расчетом на создание положительного баланса

40...45 кг Р205 в виде удобрений для смещения содержания элемента на 1 мг в 100 г

Запасы подвижного калия

250...300 мг; 500...550 кг на 1 га; возможное потребление из почвенных ресурсов за вегетацию до 180...200 кг с 1 га

Внесение органических, минеральных (калийных) удобрений с расчетом на создание положительного баланса

60...70 кг К20 в виде удобрений для смещения содержания элемента на 1 мг в 100 г почвы

Содержание микроэлементов, мг на 1 кг почвы

Медь — 3...4; кобальт — 0,8...1,2; молибден — 0,2...0,4; бор — 0,5...0,6; цинк — 6...7

Внесение органических и микроудобрений

Содержание подвижного магния

  • 10.. . 12 мг на 100 г почвы;
  • 200.. .250 кг/га

Доломитизированные известняки

Реакция почвенного раствора и почвы

pHkci 6,0...6,5; рНН2о 6,5...7,0; подвижный алюминий отсутствует, гидролитическая кислотность 1,5...2,0 мэкв на 100 г

Поддерживающее известкование на нейтрализацию физиологической кислотности удобрений один раз в 4—5 лет дозами по 0,5...0,75 гидролитической кислотности

От 1 т качественных известковых материалов смещение pH в первый год на 0,15...0,2 на суглинистых почвах и на 0,2...0,35 на супесчаных

Состояние почвенного поглощающего комплекса

Сумма обменных оснований 8...12 мэкв на 100 г; степень насыщенности 80...90%; соотношение поглощенных ионов Са и К 15... 17

То же


Глава 13. Плодородие почв


гэ

о

со


щих факторов эти свойства обеспечивают продуктивность зерновых культур на уровне 45...50 ц или 65...70 ц/га кормовых единиц (по Т.Н. Кулаковской).

Однако при пользовании такими моделями надо помнить о нелинейном характере связей между свойствами и режимами в почве, где между входными и выходными данными имеется более сложная зависимость и сложный временной ход. Надо помнить о «вызревании почв», т.е. о постепенном переходе состояния почв на новый системный уровень.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >