Ім'я файлу: Лекція 13. Вплив складу і властивостей ґрунтів на збереження ни
Розширення: docx
Розмір: 28кб.
Дата: 27.04.2020
скачати
Розширення: docx
Розмір: 28кб.
Дата: 27.04.2020
скачати
Лекція 13. Вплив складу і властивостей ґрунтів на збереження ними оптимальних параметрів властивостей та режимів
План лекції.
Оптимальні показники складу та властивостей ґрунтів.
Побудова моделей родючості (продуктивності) ґрунтів.
Оптимальні показники складу та властивостей ґрунтів.
Родючість грунтів – здатність забезпечувати урожайність, яка залежить від поживного, водного, повітряного, теплового і токсикозного режимів грунту. Усі ці фактори різною мірою характеризуються водно-фізичними, агрохімічними і фізико-хімічними властивостями грунтів, які мають певний зв'язок з урожаєм культур. Залежність урожаю культури від фактора продуктивності грунту може бути відображена кривою реагування (responsecurve). У 80-ті роки минулого століття в УНДіГА була проведена велика робота з узагальнення залежностей врожайності різних культур від рівнів умісту рухомих форм фосфору та калію. І на сьогодні для грунтів України дуже актуальна оптимізація їх поживного режиму – одного з мобільних факторів управління родючістю. Криві реагування у формі параболи (параболічна модель) були побудовані для найпоширеніших типів грунтів і основних польових культур.
Параболічна форма кривої реагування випливає із диференціального рівняння першого порядку;
dy/dx =k(xопт – x),
де у – врожайність культури;
x – фактор цієї врожайності, наприклад, вміст у грунті К2О (мг/100 г);
к – константа, дуже залежна від типу фактора впливу на врожайність;
xопт– оптимальне значення даного фактора продуктивності грунту, наприклад, вмісту у грунті К2О (мг/100 г).
Розділення змінних та інтегрування наведеного вище диференціального рівняння дає такий його загальний розвязок:
у = к·хопт·х – 0,5к·х2,
за початкової умови, що при х=0, у=0 (при повній відсутності фактора врожайність дорівнює нулеві).
Побудова кривої реагування дає можливість визначити оптимальну величину фактора врожайності культури (хопт).
Агрохіміки усього світу найчастіше вдаються до опису впливу фактора продуктивності грунту на врожайність різних культур рівнянням Мітчерліха:
dy/dx =k(А – у),
де А – максимальна врожайність культури за певних важкозмінюваниз умов, а решта членів рівняння мають такий же зміст, як і в попередньому рівнянні . Перед тим, як інтегрувати це рівняння, треба розділити змінні:
dy/А-у=к·dx
Інтегрування отриманого рівняння методом заміни змінної дає результат, котрий і є загальним розв’язком рівняння Мітчерліха:
у = А – е-с·е-кх,
де с – стала інтегрування.
Якщо х – такий параметр продуктивності грунту при відсутності якого у=0, то загальний розв’язок рівняння Мітчерліха має вигляд:
у = А·(1 - е-кх)
Цим рівнянням можна користуватися для встановлення бажаного значення х, котрого потрібно досягти при управлінні грунтовими режимами. При цьому слід пам’ятати, що максимальне значення у = А ніколи не досягається, а лінія у = А є асимптотою кривої реагування. Ця обставина робить рівняння Мітчерліха більш придатним до встановлення оптимальних норм внесення добрив та інших факторів врожайності. З цією метою слід враховувати такі граничні умови при перетворення загального розв’язку рівняння Мітчерліха у його частковий розв’язок:
у = А – е-с·е-кх
при х=0; у=у0:
у0 = А - е-с, -ln A(A - у0) = с
Розв’язування рівняння Мітчерліха за умови х=0; у=у0 дає змогу визначити коефіцієнт використання поживного елементу з грунту по відношенню до цього ж елемента внесеного з добривом. Для цього сам Мітчерліх записував своє рівняння у такій формі:
lg(A – y) = lgA – e(x + b)
Ч. Блек у своїй навчально-науковій монографії «Родючість грунту: оцінка і управління» подає приклад застосування кривих реагування для визначення оптимальної дози елемента живлення в управлінні поживним режимом грунту. Для цього потрібно подати в одних координатах (у вартісному вигляді, наприклад, дол../акр) дві криві: криву реагування (врожайність у вартісному виразі) і криву (чи пряму, як найчастіше і буває) затрат. Найменша відстань між цими кривими по перпендикуляру до осі х (норма внесення елемента з добривами) відповідає оптимальному (з точки зору максимальної економічної, а не біологічної врожайності) значенню дози даного елемента живлення. Якщо відшукано алгебраїчні (аналітичні ) вирази для обох кривих, тобто їх рівняння, то потрібно відшукати похідну першого порядку для кожного з цих виразів, поставити знак рівності між цими похідними і розв’язати отримане рівняння відносно х. Дійсний розв’язок рівняння і буде оптимальною дозою внесення даного елемента живлення для забезпечення максимальної економічної (економічно доцільної) врожайності культури.
Так у прикладі самого Ч. Блека (SoilFertilityEvaluation ₰ Control, р. 84) у вартісному виразі врожайність пшениці під впливом зростаючих доз азоту змінюється за квадратичною параболою:
Вартість врожаю =v = 307,92 + 5.16 х – 0,0252 х2
Затрати на отримання врожаю (с) описувались прямою лінією:
c = 10 + 0,40 х
Подальші операції такі:
dv/dx = 5,156 – (2)(0,0257 x),
dx/dc = 0,40,
5,156 – (2)(0,0257 x) = 0,40,
х = 92,5 кг N на 1 га
До певної міри, для визначення оптимальних параметрів властивостей та режимів грунту, без яких не обійтися в управлінні грунтовими режимами, можна застосувати і функції бажаності Т.О. Грінченка, як унімодальну, так і бімодальну, з котрою студенти познайомилися при вивченні курсу «Якість грунтів, стандартизація і сертифікація», котрий передує даному курсу. Якщо значення У у функції бажаності відповідає очікуваній врожайності культури (чи продуктивності грунту) в балах з максимумом У = 100, то унімодальна функція Грінченка запишеться так:
У = 100ехр { - к1 [(хопт – х)/хопт ]К2}
Знаючи ціну в балах показника продуктивності грунту х, підставляємо цю кількість балів замість У, а значення показника – замість х. Розв’язуємо рівняння відносно хопт , При хопт >х ,
хопт = х/(1 – к2 Ѵ-1/к1 ln0,01У)
Стосовно к1 і к2, то їх значення можна вибирати із застосування функції бажаності до добре вивірених експериментальних даних. Сам Т.О. Грінченко рекомендував для багатьох показників грунтових властивостей та режимів брати к1 = - 5, к2 = 3. При таких значення констант:
хопт = х/(1 –0,2ln0,01У)1/3
Якщо вміст у грунті Р2О5 складає 10 мг/100 г за методом Чирікова і це оцінюється у 50 балів, то оптимальне значення цього показника складатиме :
хопт = 10/(1 –0,2ln0,5)1/3= 10/0,482 = 20,7 мг/100 г ≈ 21 мг Р2О5/100 г
Вираз для хопт при цих же значеннях к1 і к2 для випадку, коли хопт <х, пропонуємо вивести студентам самостійно.
Слід визнати, що оцінювання конкретного значення х певною кількістю балів несе в собі і елементи суб’єктивного підходу. У розглянутому випадку, для вмісту рухомого Р2О5 , що визначається за методом Чирікова, ми керувалися рекомендаціями проф. Сірого А.І. , але існують і інші рекомендації, котрі потребують прискіпливого експертного аналізу. Основним джерелом інформації для розробки систем управління грунтовими режимами повинні бути дані багаторічних даних польових стаціонарних дослідів. Інколи швидше одержати інформацію з вегетаційних дослідів, але їх результати не завжди підтверджуються за умов польової практики вирощування культур. Такі добре вивчені показники якості грунтів, як вміст рухомих поживних речовин, щільність складення, структурний склад, вміст гумусу, глибина гумусованого шару, вміст фізичної глини, реакція грунтового розчину в основному тісно корелюють з врожаєм культур і свідчать про рівень ефективної родючості грунтів.
Монографія В.В. Медведєва та І.В. Пліско «Бонітування і якісна оцінка орних земель України» [21], також містить інформацію про оптимальні показники грунтових властивостей та режимів і їх бальну оцінку. Автори пропонують і множину поліноміальних рівнянь для розрахунку відповідних бонітувальних балів. Для тих випадків, коли розрахунок балу за грунтовими чи грунтово-кліматичними (термін авторів) критеріями утруднений чи взагалі відсутня відповідна формула розрахунку, автори даної розробки пропонують свої рівняння, в котрих х – конкретне значення ознаки, а у – бал за цією ознакою:
х1= глибина кореневмісного шару грунту в см.
у1 = 1,33х1 – 6,67. Значення носить функціональний характер; ваговий коефіцієнт для балу за ознакою. к = 1;
х2= вміст гумусу в орному шарі грунту , %.
у2 = 3,6х22,476. Залежність регресійна . к = 1;
х3 = рівноважна щільність складення грунту в основній частині кореневмісного шару , г/см3 .
у3 = 100ехр{-5│(х3 -1,2)0,5│3}. Залежність регресійна . к = 1,5;
х4 = вміст рухомого Р2О5 в орному шарі грунту, мг/100 г.
у4 = 5,8 х4 – 3,8. Залежність функціональна. . к = 1,5;
х5 = вміст рухомого К2О в орному шарі грунту, мг/100 г.
у5 = 6,68х4 – 35,95. Залежність функціональна. . к = 1,5;
х6 = вміст фізичної глини, %.
у6 = 100ехр{-5│(х6 -40)35│3}. Залежність регресійна . к = 1;
х7= реакція грунтового розчину, рНн2о.
у7 = 100ехр{-5│(х7 -6,5)3│3}. Залежність регресійна . к = 1,5;
х8 = запас продуктивної вологи в умовному орному шарі грунту (0-20см) під час сходів ранніх ярих культур, мм.
у8= 2х8 . Залежність функціональна. к = 2;
х9 = запас продуктивної вологи у метровій товщі грунту під час цвітіння, мм.
у9 =0,667х9 – 26,667. Залежність функціональна. к = 2;
х10 = питомий опір грунту до обробітку (оранка), кг/см2 .
у10 = - 133х10 + 120. Залежність функціональна. к = 1,5.
Це далеко не всі критерії методики В.В. Медведєва, до роботи над якими могли долучитися і студенти – магістри.
При оптимізації факторів продуктивності грунту необхідно враховувати не тільки генетичні особливості грунтів, а й особливості різних рослин. До найбільш вимогливих культур до грунтового розчину насамперед належать цукрові буряки, озима пшениця, горох, картопля; до менш вимогливих – ярі зернові. Оптимум грунтових умов , які відповідають високо вимогливим культурам, негативно не впливає на ріст і розвиток менш вимогливих (Довідник з агрохімічного та агроекологічного стану грунтів України, 1994).
Агрофізичні параметри родючості (щільність, пористість, структурний стан, запаси продуктивної вологи, водопроникність, тощо) є важливою частиною загальної проблеми оптимізації середовища для вирощування культур. У цьому відношенні найбільш вивчені чорноземні грунти.
Оптимізація основних агрофізичних параметрів досягається системним застосуванням органічних добрив, не менше 10-12 т/га сівозмінної площі у поєднанні з періодичним внесенням речовин, що містять кальцій.
Важливим інтегральним показником рівня родючості грунтів є вміст гумусу, який забезпечує вищий і стабільний рівень живлення рослин, насамперед азотний, за рахунок збільшення місткості вбирання грунту, створює умови для акумуляції вологи, поживних речовин добрив, підтримує повітряний, тепловий і біологічний режим грунтів. Високі врожаї культур одержують при таких оптимальних параметрах вмісту гумусу:
на дерново-підзолистих супіщаних і легкосуглинкових
грунтах – 2,0-2,5%;
на чорноземах типових середньогсуглинкових – 4-5%;
на чорноземах типових важкосуглинкових – 5,5-6%;
Ці параметри залежать від ступеня зволоженості та континентальності клімату. Вони вищі в умовах більш континентального клімату і характеризуються нижчими рівнями врожаїв. Головну причину тут треба шукати у гідротермічному коефіцієнті , забезпеченні рослин вологою у критичні періоди їх росту і розвитку.
Створення і підтримка оптимальної реакції грунтового середовища необхідні для одержання максимального врожаю і високої якості продукції. Оптимальна реакція грунтового розчину зумовлюється багатьма фкторами, але насамперед біологічними особливостями культур. Для більшості сільськогосподарських культур найсприятливіший режим рНн2о розташований в діапазоні від 5,5 до 7,5. Озиме жито, овес, картопля, люпин і льон добре ростуть на грунтах із кислою реакцією грунтового середовища. На нашу думку, максимальна доступність елементів живлення із грунту, як макро-, так і мікро-, спостерігається при рНн2о на рівні 6,5.
Побудова моделей родючості (продуктивності) ґрунтів.
Інформаційно-порадчі системи управління зрошенням потребують обробки дуже великого обсягу інформації за алгоритмами комплексу моделей. Структурна схема комплексу моделей включає:
Модель введення даних;
Модель прогнозування динаміки вологи у грунті;
Модель визначення оптимальних термінів і зрошувальних норм на полях;
Модель оптимізації планів поливів при недостатніх ресурсах;
Модель побудови укомплектованих планів поливів;
Модель управління інформаційним базисом;
Модель підготовки інформаційних зведень про хід зрошення та 8. Модель виведення оперативних планів поливів і зведень звітності.
Незважаючи на системний (кібернетичний ) підхід різні системи управління зрошенням ще не здатні достатньою мірою враховувати і передбачати розвиток грунтових деградацій при зрошенні, особливо вторинного осолонцювання та злитизації грунту. У цьому відношенні вони ще потребують свого удосконалення.
Велике значення мають для України методи управління продуктивністю та екологічною стійкістю осушуваних земель за даними моніторингу. Осушувані землі є базою сільськогосподарського виробництва в північних і північно-західних регіонах України. Значні дослідження були проведені в цій справі В.С. Мошинським [25] , що знайшли відображення у відповідній монографії та докторській дисертації. Було створено наукову концепцію застосування даних моніторингових спостережень для оцінки прогнозування і управління еколого-меліоративним станом осушуваних земель. На основі динамічної теорії міри розроблено математичну модель для розрахунку і прогнозування продуктивності сільськогосподарських земель. Математично описано механізм сукупної дії факторів та умов життя рослин на формування фітомаси врожаю. На думку автора, особливістю осушуваних сільськогосподарських земель є наявність природної і антропогенної (техногенної) складових у внутрішній структурі.
Моніторингові дослідження нині є основним джерелом інформації для розробки сільськогосподарських та управлінських заходів. Еколого-меліоративний моніторинг у сучасному стані має свою структуру, котра включає:
Збір і обробку фактичних даних;
Формування бази даних;
Програми імітаційного математичного моделювання;
Синтез алгоритму управління;
Реалізацію управлінських рішень.
Модель продуктивності та оцінки стану осушених земель (ПОСОЗ) має таку узагальнену блок-схему роботи: початок → ввід додаткових даних → формування бази даних моніторингу → аналіз часових рядів, трендів, визначення середніх → аналіз динаміки змінних і абсолютна оцінка стійкості → розрахунки відношень показників стійкості → вивід та друк абсолютних оцінок відносного показника стійкості та наявних трендів → прогноз значень змінних за трендами → прогноз стану і стійкості → кінець. Застосування математичної моделі ПОСОЗ на прикладі п’яти типових (еталонних) осушуваних систем західної частини гумідної зони України показало, що вона може бути ефективно застосована для інтерпретації даних моніторингу шляхом оцінки загальної ефективності використання осушуваних сільськогосподарських угідь. Недоліком такого відображення систем є, на нашу думку, надмірне застосування імітаційного математичного моделювання. Критерії оптимальності виводяться і оцінюються із застосуванням експотенціальної (як унімодальної, так і бімодальної) функції Т.О. Грінченка.
Для оцінки агроекологічного стану осушених земель в «Земельних ресурсах України» (1998) звертається увага на деградації, що призводять до виникнення кризових екологічних ситуацій, а саме:
Дегуміфікація мінеральних грунтів:
Спрацювання осушених торфовищ:
Виробка торфових покладів без рекультивації;
Переосушення:
Хімічна деградація (озалізнення, окарбоначення, засолення, алюмінізацію, підкислення, підлуження, тощо);
Вторинне заболочування;
Вітрова і водна ерозія;
Надмірне ущільнення верхніх горизонтів грунту;
Забруднення грунтів важкими металами і залишками пестицидів;
Радіонуклідне забруднення грунтів
Всі ці види деградацій треба враховувати при розробці автоматизованих (комп’ютеризованих) систем управління грунтовими режимами на осушених грунтах.