Законы движения почвенной влаги в модели SWAP

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ .................................................................................................................... 3
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ О МОДЕЛИРОВАНИИ............................................................... 5
Основные понятия .................................................................................................................................................... 5
Моделирование в природообустройстве ............................................................................................................... 8
Анализ достоверности результатов моделирования......................................................................................... 10
ВОДНО-ФИЗИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА ПОЧВЫ .......................................................... 15
ПОЧВЕННЫЕ ГИДРОФИЗИЧЕСКИЕ ФУНКЦИИ ..................................................... 21
Аналитические представления почвенных гидрофизических функций ...................................................... 23
Педотрансферные функции ................................................................................................................................... 24
Задание 1. Определение эмпирических коэффициентов аналитических выражений основной
гидрофизической характеристики. ...................................................................................................................... 25
Задание 2. Определение эмпирических коэффициентов аналитических выражений функций
влагопроводности. ................................................................................................................................................ 27
ВОДНЫЙ РЕЖИМ ПОЧВЫ ........................................................................................ 29
МЕТОДИКА МОДЕЛИРОВАНИЯ ВОДНОГО РЕЖИМА ПОЧВЫ ............................ 34
МОДЕЛЬ SWAP ........................................................................................................... 36
Уравнение водного баланса в модели SWAP ..................................................................................................... 36
Законы движения почвенной влаги в модели SWAP ....................................................................................... 37
Отбор воды корнями растений ............................................................................................................................. 39
Задание 3. Знакомство с программным комплексом SWAP на примере моделирования водного баланса в
условиях отсутствия растений. ............................................................................................................................ 43
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПЕРЕНОСА ВЕЩЕСТВ, РАСТВОРЕННЫХ В ПОЧВЕННОЙ
ВЛАГЕ .......................................................................................................................... 47
Цель моделирование переноса веществ .............................................................................................................. 47
Моделирование переноса веществ в зоне аэрации с помощью SWAP .......................................................... 48
Транспортные процессы ........................................................................................................................................ 49
Уравнения переноса растворенных веществ ..................................................................................................... 51
Задание 4. Моделирование влаго- и солепереноса при орошении для условий аридной зоны. .................... 52
Задание 5. Сравнительное моделирование влаго- и солепереноса при различных режимах орошения для
аридной зоны......................................................................................................................................................... 58
Задание 6. Моделирование переноса пестицида в условиях гумидной зоны (Нидерланды). ........................ 64
ПРИЛОЖЕНИЯ ............................................................................................................ 70
1.Исходные данные для заданий 1 и 2 ................................................................................................................. 70
2.Ограничения параметров уравнений для заданий 1 и 2 ............................................................................... 72
3.Примерный вид экранной формы заданий 1 и 2 ............................................................................................ 72
4.Перевод заголовков столбцов окна выполнения модели SWAP ................................................................. 72
5.Перевод терминов в описании результатов моделирования водного баланса ......................................... 73
6.Перевод терминов в описании результатов моделирования солевого баланса........................................ 73
7.Перевод сокращений в файле результатов моделирования продуктивности культур........................... 73
8.Параметры фиксированного режима орошения для задания 5 .................................................................. 74
9.Гидрофизические параметры почвы для задания 6 ...................................................................................... 74
10.Параметры миграции метаметрона для Нидерландов ............................................................................... 74
ВВЕДЕНИЕ
Моделирование переноса влаги и солей для прогнозирования изменений
состояния сельскохозяйственных угодий – важнейшая задача при проектировании, как орошения, так и осушения земель, а так же строительстве гидротехнических сооружений.
Например, прогноз режима грунтовых вод орошаемого массива, основанный на оценке влагопереноса, имеет большое значение для планирования
сроков строительства дренажа, назначения его типа, расчета параметров, определения способов орошения и техники полива, размещения сельскохозяйственных культур и для оценки возможных отрицательных влияний на мелиоративную обстановку с образованием переувлажненных и вторично засоленных участков. Движение воды в верхних горизонтах почвы даже без подъема
грунтовых к поверхности земли может вызвать перераспределение легкорастворимых солей в них и вторичное засоление при нерациональном режиме
орошения, либо наоборот рассоление почв при правильно подобранных нормах
и сроках полива. Вообще, долгосрочный прогноз водного и солевого режима
почв является необходимой составляющей часть любого проекта оросительных
мелиораций. При проектировании плотин, особенно насыпных, необходимо
определить положение кривой депрессии фильтрующейся через тело плотины
влаги, которая определяет долговечность сооружения.
Громадное значение имеет моделирование движения влаги в почве для
оценки воздействия сельскохозяйственных угодий на поверхностные водные
объекты, а, следовательно, на природную среду и человека. Это связано с тем,
что огромные объемы загрязняющих веществ с полей (пестициды, минеральные удобрения, содержащиеся в минеральных удобрениях нитраты, биогенные
элементы) переносятся в водоемы фильтрующейся влагой.
Все эти задачи решаются различными методами. Метод натурных аналогий основан на анализе графиков колебаний уровня грунтовых вод. Для применения этого метода на орошаемых землях необходимо иметь достаточно
изученный орошаемый массив со сходными природными и организационно-
хозяйственными условиями. Успешное применение этого метода, основанного
на фундаментальной теории физического подобия, в основном зависит от имеющегося в наличии достаточно близкого объекта сравнения, что на практике
бывает довольно редко. При строительстве плотин и других гидротехнических
сооружений часто применяют физическое моделирование. Раньше широко
применялся и метод электромоделирования.
Математическое моделирование использует аналитические методы, основанные на гидродинамических закономерностях движения подземных вод.
Они разработаны российскими учеными (С. Ф. Аверьянов, 1965; П. Я. Полубаринова-Кочина, 1952; Н. Н. Веригин, 1970 и др.) для случаев равномерной инфильтрации на орошаемом поле, влияния поверхностных вод от каналов, водохранилищ на уровенный режим грунтовых вод примыкающих территорий.
Орошаемое поле рассматривается в виде полосы, на которой происходит формирование потока по методу неустановившегося движения грунтовых вод с
учетом глубины до водоупора, интенсивности инфильтрации, уклона подземных вод. С помощью уравнений определяется подъем грунтовых вод в виде
бугра в центре массива. Вблизи водоемов колебание уровня грунтовых вод более отчетливо зависит от уровенного режима поверхностных вод. По мере удаления от водоема амплитуда колебания уровня грунтовых вод затухает и не
совпадает с ритмом режима поверхностных вод.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ О МОДЕЛИРОВАНИИ
Основные понятия
Определение 1. Модель в широком понимании - это образ, в том числе условный или мысленный или прообраз (образец) какого-либо объекта или системы объектов («оригинала» данной модели), используемый при определённых условиях в качестве их «заместителя» или
«представителя».
Например, моделью Земли служит глобус, а звёздного неба - экран
планетария. В этом же смысле можно сказать, что чучело животного есть модель этого животного, а фотография на паспорте или список примет и вообще любой перечень паспортных или анкетных данных - модель владельца
паспорта (хотя живописец, напротив, называет моделью именно изображаемого им человека).
В математике и логике моделью какой-либо системы аксиом обычно
называют совокупность объектов, свойства которых и отношения между которыми удовлетворяют данным аксиомам, в терминах которых эти объекты
описываются. В естественных науках под моделью какой-либо системы понимают её описание на языке некоторой научной теории, например, химическую или математическую формулу, уравнение или систему уравнений,
фрагмент теории или даже всю теорию в целом.
Модели в конкретных науках так или иначе связываются с применением моделирования, то есть с выяснением или воспроизведением свойств какого-либо объекта, процесса или явления с помощью другого объекта, процесса или явления — его «модели». Типичные примеры: «планетарная» М.
атома и концепция «электронного газа», апеллирующие к более наглядным точнее, более привычным - механическим представлениям.
Первое естественно возникающее требование к модели - это полное
тождество строения ее и «оригинала». Требование это реализуется, как известно, в условии изоморфизма модели и «моделируемого» объекта относительно интересующих исследователя свойств:
Определение 2. Две системы объектов с определёнными на них наборами предикатов, то есть свойств и отношений называются изоморфными, если между ними установлено такое взаимно-однозначное соответствие, что соответствующие друг другу объекты обладают соответствующими свойствами и находятся внутри каждой системы в соответствующих отношениях между собой.
Однако выполнение этого условия может оказаться затруднительным
или ненужным, да и вообще настаивать на нём неразумно, поскольку никакого упрощения исследовательской задачи, являющейся важнейшим стимулом
для моделирования, использование изоморфных моделей не даёт.
Поэтому, мы приходим к представлению о модели как об упрощённом
образе моделируемого объекта или к требованию гомоморфизма модели
«оригиналу».
Гомоморфизм, как и изоморфизм, сохраняет все определённые на исходной системе свойства и отношения, но это отображение однозначно односторонне, то есть:
Определение 3. Каждому объекту оригинала соответствует один объект модели, в то же время одному объекту модели может соответствовать несколько объектов оригинала.
Образы некоторых элементов «оригинала» в модели оказываются как
бы «склеенными» - подобно тому, как на сетчатке глаза или на фотографии
М12
М1
О1
О2
Оригинал
М2
М3
О3
а) Изоморфизм
О1
О2
Модель Оригинал
М3
О3
б) Гомоморфизм
Рис. 1. Уровни соответствия модели и оригинала
Модель
сливаются в одно пятно изображения близких между собой участков изображаемого предмета.
Однако, если мы преследуем цель упрощения изучаемого объекта при
моделировании в каких-либо определённых отношениях, то нет никакого резона требовать, чтобы модель была во всех отношениях проще «оригинала» наоборот, имеет смысл пользоваться любым, сколь угодно сложным арсеналом средств построения модели, лишь бы они облегчали решение проблем,
ставящихся в данном конкретном случае.
Поэтому к максимально общему определению понятия «Модель» можно прийти, допуская сколь угодно сложные модели и «оригиналы», требуя
при этом лишь тождества структуры некоторых «упрощённых вариантов»
каждой из этих систем.
Определение 4. Две системы объектов А и В называются моделями
друга, если некоторый гомоморфный образ А и некоторый гомоморфный образ В изоморфны между собой.
Согласно этому определению модели обладают свойствами:
 рефлексивности - любая система есть своя собственная модель;
 симметричности - любая система есть модель каждой своей модели, то
есть оригинал и модель могут меняться ролями;
 транзитивности - модель модели есть модель исходной системы).
Таким образом, моделирование является отношением типа равенства
(тождества, эквивалентности), выражающим «одинаковость» данных систем
(относительно тех их свойств, которые сохраняются при данных гомоморфизмах и изоморфизме). То же, конечно, относится и к первоначальному
определению модели как изоморфного образа «оригинала», в то время как
отношение гомоморфизма (лежащее в основе второго из данных выше определений) транзитивно и антисимметрично (модель и «оригинал» не равноправны!), порождая тем самым иерархию моделей (начиная с «оригинала»)
по понижающейся степени сложности.
Разработкой общих принципов моделирования занимается специальный раздел математики – теория моделей.
Для использования этого понятия во всех разнообразных аспектах на
современном этапе развития науки характерно значительное расширение арсенала применяемых моделей. Введение в число параметров, описывающих
изменяющиеся или развивающиеся системы временных характеристик, позволяет расширить понятие изоморфизма до так называемого изофункционализма и с его помощью моделировать не только жестко заданные, неизменные системы, но и различные процессы: физические, химические, производственные, экономические, социальные, биологические и др.
Моделирование в природообустройстве
В соответствии с различными назначениями методов моделирования
понятие «Модель» используется не только и не столько с целью получения
объяснений различных явлений, сколько для предсказания интересующих
исследователя явлений. Оба эти аспекта использования моделей оказываются
особенно плодотворными при отказе от полной формализации этого понятия.
К тому же предварительный учёт всех подлежащих «моделированию» параметров, нужный для буквального понимания термина модель введённого каким-либо точным определением, часто невозможен, в силу чего особенно
плодотворным опять-таки оказывается расширительное понимание термина,
основывающееся на интуитивных представлениях о моделировании.
Определение 5. Моделирование — метод исследования сложных
объектов, явлений и процессов путем их упрощения или имитирования (натурного, математического, логического) и основывается на теории подобия.
Моделирование – это чрезвычайно полезный и плодотворный методический
прием для экологии и природопользовании, но целесообразен
лишь в определенных разумных пределах без придания ему излишней универсальности.
Модели бывают:
 физические или натурные – физические аналоги изучаемых объектов в
уменьшенном масштабе или процессов в ускоренном виде;
 аналоговые – основанные на аналогии (в более точных терминах — изоморфизме) явлений, имеющих различную физическую природу, но описываемых одинаковыми математическими (дифференциальными, алгебраическими или какими-либо другими) уравнениями;
 математические – представляют собой программы для ЭВМ, предназначенные для определения различных параметров изучаемых процессов,
объектов и явления, основываясь на данных наблюдений и/или сформулированных математически или статистически законах развития процессов и
явлений.
Примеры моделей в мелиорации и природообустройстве:
Натурные – уменьшенные копии плотин, каналов, гидроузлов и других
сооружений, с помощью которых изучаются закономерности движения воды в
них, изменения их геометрических форм, свойств т. д.
Аналоговые модели базируются на подобии законов движения влаги в
почве, подстилающих грунтах, материалах тел плотин и электрического тока в
различных проводящих системах. Метод создания этих моделей называется
«электрогидродинамической аналогией (ЭГДА) или метод электромоделирования. Применяется этот метод обычно для построения гидродинамических сеток
и прогнозирования изменения уровня грунтовых вод под воздействием подпора от водохранилищ, каналов. Исследования обычно проводят с помощью
электроинтегратора и сеточных интеграторов типа ЭГДА 9/60, МСМ-1 и др.
Математические модели наиболее широко применяются в настоящее
время. Они бывают стохастические, основанные на полученных с помощью
рядов наблюдений за объектом и законов теории вероятности и математической статистики уравнений эмпирических зависимостей изучаемых (прогнозируемых) факторов от параметров объекта; и детерминантные – базирующиеся
на уравнениях, описывающих физические законы протекания процессов в объекте.
По другому можно сказать, что стохастическая модель рассматривает
изучаемый объект как «черный ящик», не обращая внимание на протекающие
внутри него процессы, и предсказывает его изменения, основываясь на аналогии между происшедшими в прошлом условиями функционирования объекта и
вызванными этими условиями изменениями.
Детерминантная модель основывается на выведенных из наблюдениях
за объектом и его аналогами законах протекания процессов в нем, выраженных
в виде математических уравнений.
В природообустройстве обычно применяются оба метода математического моделирования совместно. При этом одни факторы моделируются стохастически, другие детерминантно.
Анализ достоверности результатов моделирования
Проверять разработанную модель на адекватность и достоверность необходимо независимо от того, какая она – детерминантная или стохастическая.
Для проверки используются экспериментальные данные наблюдений за моделируемым объектом, причем в случае детерминантной модели естественно
применить все имеющиеся данные, а в случае стохастической методически более правильно случайным образом разбить опытные данные на две группы,
первую из которых используют для разработки модели, вторую – для оценки ее
достоверности.
В данном разделе мы будем изучать анализ достоверности на примере
разработанных ранее регрессионных зависимостей.
Итак, получив регрессионную зависимость, необходимо оценить,
насколько точно описывает эта зависимость имеющиеся экспериментальные
данные. По результатам можно оценить, насколько допустимо использовать
эту зависимость для интерполяции и экстраполяции данных. Для экстраполяции необходимо также правильно подобрать вид функции.
Для визуальной оценки качества зависимостей простого вида вполне достаточно построенных при выполнении задания графиков (рис. 2).
1,8
1,7
1,6
1,5
1,4
1,3
1,2
1,1
1
3
3,5
Опытные данные
4
4,5
5
Зависимость (модель)
Рис. 2. Простой вид зависимости
Для более сложных зависимостей это уже невозможно (рис. 3).
опыт
модель
Рис. 3. Сложный вид зависимости
В связи этим используется другой простой и наглядный способ оценки
достоверности модели (единичной или множественной регрессионной зависимости) является графический, который в настоящее время широко применяется
в научной литературе. Суть способа следующая:
Имеется набор опытных данных, включающий в себя численные значения как условий существования объекта (процесса), так и изучаемого параметра (обозначим величины этого параметра или реальные данные Yi R , где i = 1, 2,
3, … , n – номера опытов). Для этих численных значений условий по разработанной модели определим также значения изучаемого параметра или модельные данные ( Yi M ). Составим таблицу:
Абсцисса
Ордината
Y1R
Y2R
Y3R
Y1M
Y2M
Y3M
…
…
YnR
YnM
По этой таблице построим график (рис. 4), нанеся не него также линию
y=x.
2
1,5
1
1
1,5
2
Рис. 4. График оценки достоверности модели
Чем ближе расположено облако точек графика к линии y=x, тем более
достоверна и точна модель (регрессионная зависимость).
Обратите внимание, что этот способ позволяет оценить приближенность вашей модели к реальным (экспериментальным) данным в тех случаях,
когда зависимость имеет сложный вид (например, колебания уровня грунтовых вод во времени, различные случаи множественной регрессии и т. д.). Для
рассмотренных в задании 1 простых регрессионных зависимостей обычно
вполне достаточно построенного нами графика.
Существуют также другие критерии достоверности.
С одним из них вы уже познакомились, выполняя задание 1. Это R2 –
уровень достоверности аппроксимации, как он называется в Microsoft Excel.
Более точное название, пронятое в России – коэффициент детерминации.
Так называется квадрат коэффициента корреляции, который указывает на
тесноту и направление связи между фактическими и модельными величинами. Он является безразмерной величиной и обозначается R. Рассчитывается
по формуле:
R
  X  x Y  y 
  X  x   Y  y 
2
(1)
2
Изменяется коэффициент корреляции от -1 до +1. Чем ближе он к +1
или к -1 тем теснее прямая или обратная линейная корреляционная связь.
Считается, что при R < 0,3 – корреляционная зависимость слабая, 0,3 – 0,7 –
средняя; > 0,7 – сильная.
Определение 6. Квадрат коэффициента корреляции называется коэффициентом детерминации. Он показывает долю (%) тех изменений, которые в данном явлении зависят от изучаемого фактора.
С другой стороны, для оценки расхождения реальных и модельных
значений было решено использовать коэффициент, предложенный Г. Тейлом
и рекомендованный А.В. Лотовым и Н.Н. Моисеевым для экономикоматематических моделей (1984). Коэффициент Тейла (U) вычисляется по
формуле:
1
N
U
1
N
 Y
N
i 1
N
Y
i 1
2
pi
 YMi 
2
pi

1
N
N
Y
i 1
,
(2)
2
Mi
где Ypi и YMi – реальные и модельные значения соответственно; N – количество опробываний.
Коэффициент Тейла изменяется от руля до единицы. Он равен нулю в
случае полного совпадения реальных и модельных значений и равен единице
при очень большом их расхождении.
Другим современным критерием оценки достоверности модели является критерий Нэша – Сатклиффа, который вычисляется по формуле:
  Ypi  YMi 2 


E  1  i
100 %,
2 


Y

Y
  pi СР 
i


(3)
где Ypi и YMi – реальные и модельные значения соответственно; YСР – среднее
реальное значение.
Критерий Нэша – Сатклиффа изменяется от 0 до 100 %. Чем он больше,
тем выше достоверность разработанной модели.
ВОДНО-ФИЗИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА ПОЧВЫ
Почва – верхний плодородный слой земной поверхности, а равно и подстилающие ее грунты, представляет собой трехфазную структуру, состоящую
из твердой фазы (минеральных частиц различных размеров), жидкой фазы (вода с растворенными в ней веществами) и газа (воздуха).
Твердая фаза
Газ
Жидкость
Рис. 5. Структура почвы
Основными параметрами, характеризующими ее водно-физические
(гидрофизические) свойства являются: плотность (отношение массы или веса
к объему), плотность твердой фазы, пористость, общая порозность, удельная поверхность (соотношения объема почвы, ее твердой фазы и поверхности
частиц), влажность и влагоемкость (содержание воды в почве и ее способность абсорбировать влагу), коэффициенты фильтрации и влагопроводности
(определяют способность почвы пропускать влагу в насыщенном и не насыщенном водой состоянии), давление почвенной влаги. Особую роль играет в
моделировании влагопереноса функция связывающая давление почвенной влаги и влажность почвы - основная гидрофизическая характеристика (ОГХ) или
кривая водоудерживания.
Определение 7. Давление почвенной влаги - давление, возникающее в почвенной влаге за счет действия в почве сил различной при-
роды, снижающих энергию почвенной воды по сравнению со свободной чистой водой при атмосферном давлении на уровне моря, энергия
которой принимается за ноль.
Способность почвы поднимать по своим капиллярам влагу обуславливается ее гидрофильными свойствами.
Рис. 6. Давление почвенной влаги (потенциал почвенной влаги)
Рис. 7. Давление почвенной влаги (потенциал почвенной влаги)
При подъеме воды по капиллярам высоту Δz вода приобретает дополнительную энергию ΔU.
Отнеся количество энергии к объему почвы, получим
U Дж Н  м
 3 
 Н м 2  Па
3
V
м
м
Различают полное давление почвенной влаги и его отдельные составляющие, характеризующие действующие силы или особенности приборного
определения. Полное давление является алгебраической суммой составляющих: матричного (или капиллярно-сорбционного), гравитационного, осмотического, механического и др. В не насыщенных влагой почвах полное давление,
как правило, отрицательно.
Выделяют следующие составляющие полного давления влаги:
- гидравлическое (гидростатическое) - Давление, создаваемое массой столба воды и пропорциональное высоте последнего. В почвах и
грунтах создается свободной гравитационной влагой, содержащейся в
водоносном горизонте, а также столбом воды на поверхности почвы;
величина положительная;
- капиллярно-сорбционное (матричное, каркасное) - Давление почвенной влаги, возникающее за счет действия капиллярных и адсорбционных сил твердой фазы почвы, почвенной матрицы. В не насыщенных
влагой почвах - величина отрицательная;
- механическое - Давление, возникающее в почвенной влаге за счет
внешней механической нагрузки. Например, давления вышележащих
слоев, сельскохозяйственной техники и так далее. Величина положительная;
- осмотическое - Давление, возникающее за счет растворенных веществ в почвенном растворе. Численно равно давлению, которое необходимо приложить к объему воды, тождественному по составу с почвенным раствором, для того, чтобы привести его в равновесие через
полупроницаемую мембрану (проницаемую для воды, но непроницаемую для растворенных веществ) с объемом чистой воды. Величина отрицательная.
- пневматическое - Давление, возникающее за счет повышения давления в газовой фазе выше атмосферного, контактирующей с почвенной
влагой. Положительная составляющая;
- расклинивающее (термин Б.В. Дерягина) - перепад давления на границе
между тонкой пленкой жидкости и поверхностью твердого тела, зависящий от толщины пленки. Причинами возникновения расклинивающего давления. являются: 1) наличие поля молекулярных сил, исходящих от поверхности твердого тела, на межфазной границе и 2) сжатие
диффузных ионных оболочек в тонком слое жидкой фазы при утоньшении этого слоя. Когда пленка разделяет твердые частицы, то положительное расклинивающее давление вызывает раздвигание частиц,
если не существует сил, уравновешивающих это давление. В почве при
неполном увлажнении наличие положительного расклинивающего
давления обусловливает равновесие между пленочной и стыковой влагой и передвижение пленочной влаги в сторону пленки меньшей толщины;
- тензиометрическое - давление, возникающее в тензиометре, и численно
равное алгебраической сумме гравитационного давления (равного высоте тензиометра от пористой свечи до вакуумметра) и капиллярносорбционного давления почвенной влаги.
Размерность давления почвенной влаги образуется при отнесении величины энергии воды к ее объему: Дж/м3 = Н·м/м3 = Н/м2 = Па). Используются
также единицы высоты водного или ртутного столба (метры – м или миллиметры – мм).
В дальнейшем нас будет интересовать в основном капиллярносорбционной давление, которое мы и будем называть давлением почвенной
влаги. Как уже говорилось выше, это давление обусловлено капиллярными и
адсорбционными силами, то есть притяжением молекул воды к твердым частицам почвы. Если мы положим сухой комок почвы на влажную поверхность,
то через некоторое время он намокнет. Вода проникнет в поры почвы и поднимется под действием капиллярных сил на некоторую высоту, совершит работу
против сил притяжения Земли. Возможность почвы совершать работу по подъему воды называется потенциалом почвенной влаги. С другой стороны, почва
как бы всасывает воду, то есть, как бы существует всасывающее отрицательное
давление, которое и называется давлением почвенной влаги.
В тоже время, способность клеток корней растений потреблять воду
определяется во многом их осмотическим давлением. Пока это давление выше
по абсолютной величине – растения способны получать влагу, но как только
давление почвенной влаги сравнивается с осмотическим наступает завядание.
Влажность, соответствующая такому давлению называется влажностью
устойчивого завядания.
Определение 8. Влагоемкость почвы - величина, количественно характеризующая водоудерживающую способность почвы
Существуют понятия влагоемкости почвы как энергетических и почвенно-гидрологических констант.
Определение 9. Влагоемкость почвы - это максимальное количество
воды, удерживаемое в почве силами определенной природы (энергетическое понятие).
Выделяют максимальную адсорбционную (МАВ), максимальную молекулярную (ММВ), максимальную капиллярно-сорбционную (МКСВ), капиллярную
(KB) влагоемкости.
Определение 10. Почвенно-гидрологические константы влагоемкости это значения влажности, соответствующие строго оговоренным условиям определения и имеющие практическое значение.
Главными почвенно-гидрологическими константами влагоемкости являются:
 наименьшая влагоемкость НВ, синонимы предельная полевая, полевая,
общая;
 полная влагоемкость, синоним водовместимость.
Определение 11. Наименьшая влагоемкость - наибольшее количество влаги, которое почва в природном залегании может удержать в
неподвижном или практически неподвижном состоянии после обильного или искусственного увлажнения и стекания влаги
Наименьшая влагоемкость определяется в полевых условиях методом заливаемых площадей путем заполнения порового пространства почвы водой и
последующего стекания гравитационной влаги при установлении квазиравновесного профиля влажности (на 3-5-й день после увлажнения) при изоляции от испарения воды из почвы в условиях хорошего дренажа и при отсутствии выраженной слоистости почвенного профиля. Давление влаги при НВ: (10)…(-30) кПа.
Существуют также понятия:
 Максимальной адсорбционной влагоемкости (МАВ) - влажность почвы, соответствующая максимальному количеству воды, удерживаемого в почве
адсорбционными силами и характеризующая прекращением выделения
теплоты адсорбции..
 Максимальной молекулярной влагоемкости (ММВ) - влажность почвы, соответствующая максимальному количеству воды, удерживаемому молекулярными силами. Также соответствует влажности разрыва капиллярной
связи (ВРК).
 Максимальной капиллярно-сорбционной влагоемкости МКСВ - влажность
почвы, соответствующая максимальному количеству воды, удерживаемому
в почве капиллярными силами. Соответствует почвенно-гидрологической
константе наименьшей влагоемкости (НВ).
 Капиллярная влагоемкость (KB) - влажность почвы, соответствующая полному заполнению капиллярных пор в условиях водного подпора. KB характеризуется капиллярно-подпертой влагой (по Н.А. Качинскому) и соответствует влажности почвы в пределах капиллярной каймы.
ПОЧВЕННЫЕ ГИДРОФИЗИЧЕСКИЕ ФУНКЦИИ
Как известно, функцией называется зависимость одного параметра от
другого, называемого аргументом функции (существуют также функции нескольких аргументов). Записывается функция в виде y  f (x) .
При изучении и моделировании движения влаги в почвенной толще важнейшими функциями, уникально характеризующими свойства почвы, являются
зависимость давления почвенной влаги от объемной влажности почвы (основная гидрофизическая характеристика или ОГХ), а также зависимость от влажности почвы скорости движения воды через нее (коэффициент влагопроводности).
Основная гидрофизическая характеристика называется также кривой водоудерживания (water retention curve), отражая тем самым взаимосвязь между всасывающей капиллярной силой (давлением почвенной влаги) и влагой, содержащейся в почве.
Некоторые ученные называют ОГХ тарировочной кривой, имея в виду,
что по ней можно эффективно определять влажность почвы по давлению почвенной влаги, получаемой с помощью простых и дешевых датчиков - тензио-
Давление почвенной влаги
метров.
ост
насыщ
Объемная влажность
Рис. 8. Основная гидрофизическая характеристика (кривая водоудерживания) –
зависимость давления почвенной влаги от влажности
h
Давление почвенной влаги
Точка завядания
песок
суглинок
глина
торф
Предельно-полевая влагоемкость

Объемная влажность почвы
Диапазон доступной влаги
глина
суглинок
песок
Рис. 9. Кривые водоудерживания различных типов почвы
Гидрофизические функции имеют сложный нелинейный характер и уни-
Гидравлическая
проводимость
Коэффициент влагопроводности,
см/сут
кальны для каждой почвенной разности
Kфильт
Давление почвенРис. 10. Функция влагопроводности –ной
зависимость коэффициента влагопровлаги, см
водности от давления почвенной влаги
Другие способы определения влажности почвы более дорогие и трудоемкие, либо не обеспечивают нужной точности. Так, например, при термостатно-
весовом (термовесовом) способе определения влажности образцы почвы необходимо сушить в специальном сушильном шкафу 6 часов.
Приборы для определения влажности диэлькометрическим способом, по
изменению диэлектрической проницаемости, (TDR - ) очень дорогие, нейтронные влагомеры содержат опасные радиоактивные элементы. Простые, дешевые и
быстро дающие результат электрические (омические) влагомеры (определение
влажности по изменению электропроводности почвы) могут давать ошибку при
различном содержании в почвенном растворе ионов легкорастворимых солей.
Аналитические представления почвенных гидрофизических
функций
Хотя табличные формы представления основной гидрофизической характеристики функции влагопроводности (θ(h) и K(θ)) достаточно успешно использовались много лет, в настоящее время по ряду причин во многих программах
применяются аналитические выражения. Среди них:
1) аналитические выражения более удобны для моделирования;
2) легче сравнивать свойства различных почвенных горизонтов путем
сравнения параметров аналитических функций;
3) в случае гистерезиса, кривые увлажнения и иссушения могут быть получены некоторой модификацией аналитической функции;
4) аналитическое выражение необходимо для экстраполяции данных за
пределы измеренного диапазона;
5) аналитическая функция позволяет проводить калибровку и модели
оценку качества определения почвенной гидравлической функции обратным моделированием.
Израильский ученый Муалем и нидерландский ученый Ван Генухтен
предложили следующее уравнения для аналитического представления ОГХ:
   ост 
 нас   ост
1  h 
n m
где θнас – объемная влажность почвы при наименьшей влагоемкости, см3/см3;
θост - объемная влажность почвы в самом сухом диапазоне, см3/см3; h – давление
почвенной влаги, см водного столба; n, m и α являются эмпирическими коэффи1
n
циентами, причем m  1 , а α измеряется в 1/см.
Используя это уравнение с помощью теории ненасыщенной гидравлической проводимости (влагопроводности) было получено следующее аналитическое выражения для коэффициента влагопроводности:
1 m
 


К вл  К ф S e 1  1  S em  
 
 
2
где Кф – коэффициент фильтрации, см/сут; λ – эмпирический коэффициент, Se –
относительное водонасыщение, определяемое по формуле:
Se 
   ост
 нас   ост
Педотрансферные функции
Определение 12. Педотрансферные функции - эмпирические зависимости, позволяющие восстанавливать основные гидрофизические
функции почв, - прежде всего, основную гидрофизическую характеристику (ОГХ), - по традиционным, известным из материалов Почвенных
служб или традиционно определяемым базовым свойствам почв.
Существует несколько подходов определения педотрансферных функций:
1) расчет ОГХ на основании рассмотрения капилляриметрических моделей
почвы;
2) эмпирические (регрессионные) уравнения, связывающие равновесные значения "давление-влажность" с помощью основных физических свойств;
3) регрессионные уравнения, связывающие параметры аппроксимации ОГХ с
традиционными физическими свойствами.
Наилучшие результаты восстановления ОГХ по фундаментальным физическим свойствам достигаются, если используется банк данных физических свойств
почв, заранее проведена группировка почв, близких по типу, генетическому горизонту, классу по гранулометрическому составу к тем, определение педотрансферных функций которых производится.
Рекомендуется находить по педотрансферным функциям определенные
«опорные» точки на ОГХ в виде почвенно-гидрологических констант (общая порозность (ОП), капиллярная и наименьшая влагоемкость (KB и НВ), влажность
разрыва капиллярной связи (ВРК) и максимальная гигроскопическая влажность
(МГ)
Точность и адекватность педотрансферных функций зависит от используемого банка данных, предварительной группировки и способов их восстановления
(регрессия, метод «нейронных сетей» и др.).
Таким образом, использование педотрансферные функции – еще один вид
стохастического моделирования в природообустройстве. Целесообразность применения этих функций основана на том, что как полевые, так и лабораторные методы определения ОГХ очень трудоемки. Если удастся с достаточной степенью
точности воссоздать ее по известным и общепринятым простым почвенным характеристикам, это намного облегчит проектные работы проведение прогнозных
эколого-мелиоративных исследований.
До настоящего времени наиболее широко применялся метод восстановления педотрансферных функций с помощью множественной регрессии (см. раздел
«Стохастическое моделирование»). В конце ХХ века американские ученые (Я.А.
Пачепский и др.) предложили использовать для восстановления педотрансферных
функций очень интересный современный метод стохастического моделирования –
«искусственные нейронный сети» (ИНН).
Задание 1. Определение эмпирических коэффициентов аналитических
выражений основной гидрофизической характеристики.
Цель работы. Определить коэффициенты n и α аналитического выражения основной гидрофизической характеристики по экспериментальным данным с помощью Mi-
crosoft Excel.
Исходные данные. Экспериментальные данные, приведенные в приложении.
Обратите внимание, что параметры уравнений Муалема и Ван Генухтена имеют
ограничения в своих величинах, которые также приводятся в приложении.
Описание выполнения.
1. Включите компьютер. Запустите Microsoft Excel.
2. Введите приведенные в Вашем варианте задания значения остаточной
влажности, влажности полного насыщения и коэффициента фильтрации в
ячейки B1, B2, B3 листа1.
3. Ячейки D1, D2 зарезервируйте для коэффициентов n и α, в ячейку D3 введите формулу для вычисления значения коэффициента m: =1-1/D2.
4. В ячейки A6-A15 введите экспериментальные значения объемной влажности
из Вашего варианта.
5. В ячейки B6-B15 введите экспериментальные значения давления почвенной
влаги из Вашего варианта.
6. Оформите лист Microsoft Excel, вставив в нужные ячейки условные обозначения, как это показано на рисунке в приложении 8.
7. Вставьте в ячейку D6 формулу Муалема и Ван Генухтена для кривой водоудерживания    ост 
 нас   ост
1  h 
n m
(=$B$1+($B$2-$B$1)/(1+ABS($D$1*B6)^$D$2)^$D$3)
и
распространите ее на столбец D6-D15.
8. В ячейке A16 подсчитайте среднее значение объемной влажности для экспериментальных значений (Yср).
9. В ячейках F6-F15 и G6-G15 подсчитайте соответственно значения Ypi  YMi 
2
и Ypi  YСР 2 соответственно.
10. В ячейках F5 и G5 подсчитайте суммы значений F6-F15 и G6-G15.
  Ypi  YMi 2 


11. Введите в ячейку H4 формулу Нэша-Сатклиффа E  1  i
100 и
2 


Y

Y
  pi СР 
i


отформатируйте ее, как содержащую процентное значение.
12.Введите в ячейки D1, D2 предварительные значения коэффициентов n и α,
учитывая, что n находится в пределах от 1 до 5, а α – от 0,0001 до 1.
13.Изменяя по очереди значения коэффициентов, добейтесь чтобы критерий
Нэша-Сатклиффа был как можно ближе к 100%.
Задание 2. Определение эмпирических коэффициентов аналитических
выражений функций влагопроводности.
Цель работы. Определить коэффициент λ аналитического выражения функции влагопроводности по экспериментальным данным с помощью Microsoft
Excel.
Исходные данные. Экспериментальные данные и ограничения параметров
уравнений, приведенные в приложении.
Описание выполнения.
1. Введите приведенные в Вашем варианте задания значения остаточной
влажности, влажности полного насыщения и коэффициента фильтрации в
ячейки B1, B2, B3 листа1.
2. Ячейки D1, D2 зарезервируйте для коэффициентов n и α, в ячейку D3 введите формулу для вычисления значения коэффициента m: =1-1/D2, ячейку
D4 зарезервируйте для коэффициента λ.
3. В ячейки A6-A15 введите экспериментальные значения объемной влажности из Вашего варианта.
4. В ячейки C6-C15 введите экспериментальные значения коэффициента влагопроводности из Вашего варианта.
5. Оформите лист Microsoft Excel, вставив в нужные ячейки условные обозначения, как это показано на рисунке в приложении 8.
6. Вставьте в ячейку D6 формулу Муалема для функции влагопроводности
2
1 m
 

   ост

m
) и распространите ее
К вл  К ф S e 1  1  S e   (учитывая, что S e 
 нас   ост
 
 
на столбец D6-D15.
7. В ячейке С16 подсчитайте среднее значение коэффициента влагопроводности для экспериментальных значений (Yср).
8. В ячейках F6-F15, G6-G15 и Н6-H15 подсчитайте соответственно значения
Y
 YMi  , Y pi и YМi
2
pi
2
2
соответственно.
9. В ячейках F5, G5, Р5 подсчитайте средние значения F6-F15, G6-G15 и Н6-
H15.
10. Введите в ячейку H4 формулу критерия Тейла
1
N
U
1
N
 Y
N
i 1
N
Y
i 1
2
pi
 YMi 
2
pi

1
N
N
Y
i 1
и
2
Mi
отформатируйте ее, как содержащую числовое значение с двумя знаками
после запятой.
11.Введите в ячейку D4 предварительное значение коэффициента λ, учитывая, что оно находится в пределах от -25 до 25.
12.Изменяя значение коэффициента, добейтесь, чтобы критерий Тейла был как
можно ближе к 0.
ВОДНЫЙ РЕЖИМ ПОЧВЫ
Определение 13. Водный режим почвы - это совокупность всех явлений, определяющих поступление, передвижение, расход и использование растениями почвенной влаги.
Водный режим почвы — важнейший фактор почвообразования и почвенного плодородия. Главный источник почвенной влаги — атмосферные
осадки; иногда значительную роль играют также близко расположенные грунтовые воды; в районах орошаемого земледелия большое значение имеют поливы. Воды атмосферных осадков и талые воды могут частично стекать, образуя
поверхностный сток, а часть воды поступает в почву и расходуется растениями. Глубокая зяблевая пахота поперёк склонов затрудняет поверхностный сток
и способствует задержанию и лучшему впитыванию талых вод. Атмосферные
осадки, талые и поливные воды проникают в почву вследствие её водопроницаемости (способности почвы пропускать воду). Чем больше в почве крупных
(некапиллярных) промежутков, тем выше водопроницаемость. Особое значение
имеет водопроницаемость для впитывания талых вод. Если осенью почва замёрзла в сильно увлажнённом состоянии, то обычно её водопроницаемость
крайне незначительна. Под лесной растительностью, предохраняющей почву
от сильного промерзания, или на полях с рано проведённым снегозадержанием
талая вода впитывается хорошо. Поступление в почву влаги из грунтовых вод
зависит от глубины их залегания и водоподъёмной способности почв и грунта.
Грунтовые воды в глинистых почвах по капиллярам поднимаются на большую
высоту (до 4 м), но очень медленно; в почвах лёгкого механического состава быстрее, но на меньшую высоту.
Влажность почвы, т. е. содержание в ней влаги, обычно выражают в
процентах от массы сухой почвы (весовая влажность) или от объёма почвы
ненарушенного сложения (объёмная влажность); запас воды в почве - в м3/га
или в миллиметрах водного слоя.
Почвенная влага может находиться в парообразном, жидком и твёрдом
(лёд) состояниях. Обычно содержание водяных паров в почвенном воздухе
близко к полному насыщению, а их перемещение в почве происходит под влиянием разности температур - от более тёплых слоев к более холодным.
Подвижность и доступность влаги для растений зависят от связи с твёрдыми частицами почвы, величины и строения почвенных пор, степени и характера заполненности их водой. Различают воду связанную, удерживаемую
сорбционными силами, и свободную, находящуюся в почвенных порах вне
влияния сорбционных сил. Связанная (сорбированная) вода удерживается поверхностью почвенных частиц с очень большой силой; эта вода практически
недоступна растениям. Свободная почвенная влага может быть гравитационной, передвигающейся под преимущественным влиянием силы тяжести и капиллярных сил.
Над грунтовой водой залегает зона капиллярной каймы, влага которой
легко перемещается под совокупным влиянием капиллярных сил и тяжести;
эта влага легко доступна растениям. Содержание влаги в зоне соответствует
капиллярной влагоёмкости почвы. При глубоком залегании грунтовых вод в
верхней части почвы обособляется зона подвешенной влаги, максимальное содержание которой соответствует наименьшей влагоёмкости почвы. Часть влаги этой зоны также доступна растениям. Капиллярная и наименьшая влагоёмкость почвы имеют большое агрономическое значение, так как определяют
максимальную величину прочного запаса почвенной влаги (полевая влагоёмкость).
Растения могут иссушить почву до такого состояния, при котором
начинается их завядание. Такую степень увлажнения принято называть почвенной влажностью устойчивого завядания растений, почвенную влагу сверх
влажности завядания - продуктивной влагой. Вода, получаемая растением из
почвы, поглощается не всей поверхностью корней, а только молодыми их
окончаниями, так называемыми корневыми мочками и корневыми волосками.
Клетки всасывающей зоны корня обладают по отношению к воде своеобразной
полярностью. Наружная их сторона всасывает воду, а внутренняя выталкивает
её в сосуды корня. Так в растений создаётся корневое давление, нагнетающее
воду вверх по корню и стеблю с силой 2—3 и более атмосфер. С такой же примерно силой корень растения сосет воду из почвы и преодолевает сопротивление почвенных частиц, удерживающих воду на своей поверхности силами адсорбции и набухания почвенных коллоидов. По мере уменьшения толщины
слоя воды, облекающей почвенные частицы, силы адсорбции, удерживающие
воду, быстро возрастают и становятся равными, а затем и большими, чем всасывающая сила корневых клеток, поэтому корни растений не могут отнять от
почвы всю находящуюся в ней воду и в почве всегда остаётся некоторое количество недоступной для растения воды. В таком случае дальнейшая потеря
растением воды уже не может возмещаться за счёт поступления её из почвы:
содержание воды в растении падает и оно увядает.
Вся влага сверх наименьшей влагоёмкости просачивается до верхней
границы капиллярной каймы и далее до уровня грунтовых вод, отток которых
происходит по водонепроницаемому ложу-водоупору.
Разность в содержании влаги при полном насыщении и наименьшей влагоёмкости называется водоотдачей грунта. Величина водоотдачи колеблется
от 5% (в суглинистых и глинистых грунтах) до 20—25% (в песках).
От содержания воды в почве зависят технологические процессы при обработке почвы, снабжение растений водой, физико-химические и микробиологические процессы, обусловливающие превращение питательных веществ в
почве и поступление их с водой в растение. Поэтому одной из основных задач
земледелия является создание в почве водного режима, благоприятного для
культурных растений, что достигается накоплением, сохранением, рациональным расходованием почвенной влаги, а в необходимых случаях орошением
или осушением земель.
Водный режим почвы зависит от свойств самой почвы, условий климата и погоды, характера природных растительных формаций; на обрабатываемых почвах - от особенностей выращиваемых культурных растений и техники
их возделывания. В созданий благоприятного водного режима почвы большую
роль играет поддержание в почве прочной мелкокомковатой структуры. Раци-
ональному использованию запасов почвенной влаги культурными растениями
способствуют не только своевременные сроки сева, но и удобрения. Установлено, что при правильном применении удобрений растение расходует меньше
воды на каждый центнер сухой массы урожая, то есть с помощью удобрений
можно понизить непроизводительную трату воды растениями. Полезащитные
лесные полосы, умеряя силу ветра и повышая относительную влажность приземного слоя воздуха на окаймленных ими полях, также способствуют понижению непроизводительной траты почвенной влаги культурными растениями в
засушливых районах.
Выделяют следующие семь типов водного режима почв: мерзлотный,
промывной (пермацидный), периодически промывной, непромывной (импермацидный), десуктивно-выпотной, выпотной и ирригационный.
Мерзлотный водный режим формируется на территории распространения многолетнемёрзлых горных пород. Особенность его — наличие на некоторой глубине постоянно мёрзлого слоя, над которым в тёплое время года образуется надмерзлотная верховодка.
Промывной водный режим, при котором почва возвращает в атмосферу меньше влаги, чем её получает (избыток влаги просачивается в грунтовые
воды); свойствен таёжной зоне с подзолистыми, дерново-подзолистыми и подзолисто-болотными почвами.
При периодически промывном водном режиме типе лишь в отдельные годы возврат влаги в атмосферу меньше её поступления; типичен для лесостепной зоны с серыми лесными почвами.
Непромывной водный режим отличается тем, что количество возвращаемой в атмосферу влаги приблизительно равно поступлению её с осадками.
Осадки промачивают почву не на всю глубину; причем между промоченным
слоем почвы и зоной капиллярной каймы возникает горизонт с постоянной
низкой влажностью (близкой к влажности завядания), называемый мёртвым
горизонтом иссушения. Встречается в степной зоне (с чернозёмными и каштановыми почвами) и в полупустынях.
Десуктивно-выпотной и выпотной водные режимы наблюдаются в условиях сухого климата; в почвах, которые питаются не только атмосферными
осадками, но и влагой неглубоко расположенных грунтовых вод.
Десуктивно-выпотной водный режим почвы возникает в тех случаях, когда поднимающаяся грунтовая влага почти целиком перехватывается
корнями растений.
При выпотном режиме грунтовые воды достигают поверхности почвы и испаряются, что часто приводит к засолению земель.
Ирригационный режим создаётся в условиях поливного земледелия;
многократные поливы промачивают почву на всю глубину проникновения
корней, а иногда (при необходимости промывки почвы от избытка солей) и
глубже.
Регулирование водного режима почвы преследует цель — поддерживать в корнеобитаемом слое в течение всего вегетационного периода достаточное количество продуктивной влаги. При этом очень важно, чтобы часть почвенных пор оставалась занятой воздухом, необходимым для жизни растений и
нормальной деятельности микроорганизмов. Достигается это системой агротехнических и агромелиоративных мероприятий.
МЕТОДИКА МОДЕЛИРОВАНИЯ ВОДНОГО РЕЖИМА ПОЧВЫ
Как уже говорилось выше, детерминантное математическое моделирование основывается на объективных законах поведения моделируемого объекта и
некоторых, научно обоснованных и действующих в заранее определенных границах, допущениях и упрощениях.
Так как существует несколько теорий транспорта влаги в почве, существуют и различные методы его моделирования. Одна из простых моделей базируется на решении уравнения водного баланса почвенного профиля с помощью уравнения Дарси и уравнения неразрывности. Упрощение моделируемого
объекта в такой модели заключается в том, что не рассматривается движение
влаги по капиллярам различного размера, распределение которых уникально
для каждой почвенной разности, а применяются функции влагопроводности и
ОГХ.
Следующее упрощение состоит в представлении почв орошаемого (осушаемого) поля однородными (гомогенными), то есть не имеющими горизонтальных различий. Почвенный профиль рассматривается как вертикальная, одномерная колонка, характерная для любой точки моделируемого поля. Такая
модель называется одномерной или точечной. Модели, учитывающие пространственную неоднородность поля, например, борозды при поверхностном
поливе, междурядья у пропашных культур, называются двумерными, и являются гораздо более сложными.
L
z
z
б
а
Рис. 11. Двумерная (а) и одномерная (б) модели орошаемого поля
Важным приемом упрощения является разбиение одномерной почвенной
колонки на элементарные слои (compartments), для которых с требуемой точностью можно предположить неизменность нужных нам параметров внутри
этого слоя. К примеру, градиент давления почвенной влаги в ненасыщенной
зоне постоянно изменяется, однако для небольших расстояний его изменение
несущественно.
Проведенное разбиение и позволяет решать для каждого элементарного
слоя уравнение водного баланса на базе законов Дарси и неразрывности, а затем суммировать эти водные балансы для получения общих значений для всего
почвенного профиля.
Итак, мы будем изучать моделирование влагопереноса на примере простой воднобалансовой одномерной модели SWAP. Как будет видно дальше,
эта достаточно сложна.
МОДЕЛЬ SWAP
Модель SWAP (“soil – water – atmosphere – plant” – «почва – вода - атмосфера – урожай») была разработана нидерландскими учеными Вагенингеского
университета под руководством профессора Рейндера Феддеса на основе ранее
существовавших гидрологических моделей SWATRE и SWACROP и некоторых из их многочисленных разновидностей, например SWASALT для моделирования транспорта солей и FLOCR для усадки и набухания глинистой почвы.
Она объединила моделирование переноса влаги, растворенных веществ, тепла
в почвенном профиле и прогнозирование урожайности в общей системе согласно текущим концепциям я и методам моделирования.
Программное обеспечение SWAP написано на языке программирования
ФОРТРАН 77. Оно может использоваться на IBM совместимый PC с процессором Intel 486 или выше, а также на компьютерах VAX. Модульная структура
программы и большое количество комментариев позволяют исследователям
приспосабливать программу к их потребностям.
Важным этапом в развитии SWAP стала разработка графического пользовательского интерфейса – SWAPGUI, существенного облегчившего использование моделей, то есть ввод и модификацию данных, интерпретацию результатов.
В нашем учебном курсе будет использоваться программное обеспечение
SWAP версии 2.07D, переданное нам профессором Рейндером Феддесом и его
сотрудниками.
Уравнение водного баланса в модели SWAP
Уравнение водного баланса, применяемое в модели SWAP, является модификацией уравнения А.Н. Костякова: (M + Рef + ΔW ± Wгр) - E = 0, где M количество оросительной воды, необходимое для достижения бездефицитного
водного баланса, м3/га; Рef - осадки, используемые растениями за вегетационный период, м3/га; ΔW - количество воды, используемое растениями из расчетного слоя почвы, м3/га; Wгр - поступление влаги из грунтовых вод в расчетный
слой почвы или фильтрация воды из расчетного слоя в грунтовые воды, м3/га;
E - суммарное водопотребление сельскохозяйственной культуры, м3/га.
Водный баланс в модели SWAP (рис. ) несколько отличается от принятого у нас.
Во первых, с связи с тем, что модель ведет расчет не на сезон вегетации
а посуточно, оросительная норма заменяется поливными, привязанными к
датам поливов. Во вторых, в качестве расходной статьи баланса предусмотрен поверхностный сток, так как модель может использоваться и для богарных условий. Водопотребление делится на транспирацию и почвенное испарение, то есть эвапорацию. Включены в баланс также дренажный сток и перехват осадков листьями растений.
Осадки
Транспирация
Почвенное испарение
Поливы
Перехват осадков
Поверхностный
сток
Влагозапасы
начальные
и конечные
Дренажный
сток
Поток через нижнюю
границу
Рис. 12. Элементы водного баланса модели SWAP
В общем, водный баланс модели SWAP содержит следующие статьи:
 Приходные – поливы, осадки, поток через нижнюю границу;
 Расходные – транспирация, эвапорация, перехват осадков, поверхностный
и дренажный стоки.
При этом поток через нижнюю границу может быть как положительным (подпитка), так и отрицательным (инфильтрация).
Уравнение водного баланса решается для каждого элементарного слоя
почвенного профиля, при этом некоторые статьи для отдельных слоев оказываются равными нулю.
Законы движения почвенной влаги в модели SWAP
Пространственные различия потенциала и ли давления почвенной влаги
являются причиной движения воды в почве. Согласно закону Дарси, поток воды в почве направлен в сторону уменьшения давления почвенной влаги и пропорционален ее градиенту. Для насыщенной зоны коэффициентом пропорциональности является коэффициент фильтрации, для ненасыщенной – коэффициент влагопроводности. Для одномерного вертикального потока, уравнение
закона Дарси может быть написано следующим образом:
q   K ( h)
 (h  z )
z
где q –поток почвенной влаги, см/сут; K – коэффициент влагопроводности
(гидравлическая проводимость), см/сут; h – давление почвенной влаги, см водного столба; z – вертикальная координата, направленная вверх, см.
Важно отметить, что давление здесь
измеряется в см водного столба, и, поэтому
может делиться на вертикальную координату. Единица измерения потока почвенной
влаги получается следующим образом: объРис. 13. Закон Дарси
ем прошедшей воды / сечение потока / время, то есть см3/см2/сут = см/сут.
Так как, в любом элементарном слое вода не возникает ниоткуда и не
пропадает никуда, для него верно уравнение неразрывности для воды в почве –
аналог закона сохранения массы веществ:

q

 S (h)
t
z
где θ – объемная влажность почвы, доли или см3/см3; t – время, сутки; S(h) –
норма извлечения влаги корнями растений, см3/см3сут.
Уравнение неразрывности гласит, что изменение влажности элементарного слоя (объема) почвы есть результат изменения потока воды через этот
слой и отбора влаги корнями растений из него. Чем больше уменьшается поток
при проходе через слой, тем больше воды в нем остается и наоборот. С другой
стороны, чем больше воды отбирают корни растений, тем меньше ее остается.
При этом, как подсказывает здравый
смысл и опыт земледелия, способность
корней потреблять воду зависит от влажности почвы и, значит, от давления почвенной влаги.
Если подставить уравнение закона
Дарси в уравнение неразрывности получится уравнение Ричардса:
Рис. 14. Уравнение неразрывности

 h 
  K h   1

 z 
 
 S ( h)
t
z
Уравнение Ричардса имеет ясный физический смысл и является объективным законом движения воды в почве. Решая его в численном виде, то есть,
задавая небольшие шаги по времени и вертикальной координате (глубине) для
отдельных элементарных слоев, можно определить распределение влажности в
почвенном профиле, исходя из начальных условий, поступления осадков и поливов, водопотребления растений и так далее. Из-за многосторонности уравнения Ричардса, оно применяется в SWAP для ненасыщенной и насыщенной зоны, с возможным присутствием переходного процесса (флюктуаций) и воздействием грунтовых вод.
Точное численное решение уравнения Ричардса затруднено из-за его гиперболического характера и сильной нелинейности почвенных гидравлических
функций (водоудерживания или ОГХ и влагопроводности). В модели SWAP
числовая схема была выбрана так, чтобы решалось одномерное уравнение
Ричардса с точным массовым балансом, который быстро сходится. Эта схема
точно регулировала инфильтрацию короткой продолжительности и склоновое
добегание в течении интенсивных ливневых дождей, и моделировала целые
сельскохозяйственные сезоны в пределах разумного времени.
Отбор воды корнями растений
Максимально возможная норма извлечения воды корнями, рассчитанная
для всей глубины корневой системы равна потенциальной транспирации, кото-
рая определяется фазой роста и развития растений и погодными условиями
(рис. 15).
TП 
TП
Dк
S
 dz
0
Dк
s
s
s
s
s
Рис. 15. Отбор воды корнями растений
Потенциальная норма извлечения воды корнями для некоторого элементарного слоя, находящегося на глубине z, может быть определена по соотношению:
S П ( z)  
I К ( z)

0
 DК
 TП
I К ( z )dz
где SП(z) – потенциальный отбор воды корнями на глубине z, сут-1; IК(z) - функция распределения плотности корневой системы по глубине, см/см3; DК - толщина слоя корневой системы, см; ТП - потенциальная транспирация, см/сут.
Приведенное уравнение имеет ясный смысл, I К ( z )

0
 DК
I К ( z )dz в нем дает
долю корневой системы, расположенную в элементарном слое на глубине z.
Оно достаточно просто решается для известной функции IК(z). Однако, на
практике такая функция часто не известна, так как она зависит от многих факторов (вид растения, агротехника, режим увлажнения и так далее).
Поэтому в SWAP сделано упрощение, которое заключается в принятии
однородного распределения плотности корней по глубине корневой системы. В
этом случае: I К ( z )

0
 DК
I К ( z )dz  1 DК , что ведет к упрощенной форме уравнения
для определения потенциальной нормы отбора влаги: S П ( z ) 
TП
.
DК
Фактический отбор влаги корнями, кроме потенциальной транспирации,
зависит от почвенных условий, прежде всего от влажности и засоленности
почвы. Действительно, при низкой или слишком высокой влажности, повышенном содержании токсичных солей в почве растения угнетаются и их потребление воды (транспирация) снижается. Соответственно снижаются и значения отбора воды корнями. Естественно предположить, что при неравномерном распределении влажности и засоления в почвенном профиле, снижаться
потребление воды будет в неблагоприятных слоях, поэтому правильнее
уменьшать норму отбора для этих слоев, а не общую транспирацию.
В модели SWAP использован метод учета снижения потенциальной
нормы отбора влаги корнями с помощью редукционных коэффициентов. Фактическая норма определяется по формуле: SФ ( z)   вл   зас  S П ( z) , где αвл и αзас –
редукционные коэффициенты, снижающие норму отбора воды из-за неблагоприятных влажности и засоленности, соответственно.
По данным опытов для различных полевых культур определена зависимость первого редукционного коэффициента от давления почвенной влаги, показанная на рисунке 16.
αвл
Рис. 16. Редукционный коэффициент для способности корня поглощать воду
в зависимости от давления почвенной влаги
Как было сказано ранее, давление почвенной влаги в условиях неполного
насыщения – всасывающее, то есть отрицательное, и растет по абсолютной величине с уменьшением влажности почвы. При оптимальной влажности, соответствующей давлению почвенной влаги в диапазоне h2 … h3, редукционный
коэффициент равен 1, а фактическое потребление воды потенциальному.
Влажность, соответствующая давлению h3, с которой начинается стресс растений, а значит снижение водопотребления и урожайности, в условиях орошения
является предполивным порогом влажности, которые различен для разных
культур, что отражено на графике. В диапазоне давления h3…h4 фактическое
водопотребление снижается от потенциального до нуля, при давлении h4
наступает влажность устойчивого завядания.
Также по данным опытов была определена зависимость снижения потребления влаги от содержания легкорастворимых солей (рис. 17).
αзас
EC2
EC1
EC
Рис. 17. Редукционный коэффициент для способности корня поглощать воду
в зависимости от электропроводности почвенного раствора ЕС
Содержание ионов солей в почвенном растворе на графике характеризуется его электропроводностью в дСм/м, которая с достаточной точностью переводится в минерализацию (г/л или мг/см3) умножением на коэффициент
0,667.
По графику видно, что до какого-то значения электропроводности ЕС1
засоление не оказывает влияние на потребление влаги, при дальнейшем повышении электропроводности водопотребление снижается и при значении ее,
равной ЕС2 преращается.
Суммирование Sф(z) по всей глубине корневой системы дает фактическую норму испарения (транспирации) TФ.
Задание 3. Знакомство с программным комплексом SWAP на примере
моделирования водного баланса в условиях отсутствия растений.
Цель работы. Ознакомиться с составом исходных данных для моделирования
влагопереноса, создать файл описания проекта моделирования (симуляции),
провести моделирование 1 года и оценить его результаты.
Исходные данные. Агрометеорологические данные по метеостанции Вагенинген (Нидерланды) за 1992 и 1993 годы – файлы Wageni.992 и Wageni.993, описание почвенного профиля – файл Hupsel.swa, основные гидрофизические характеристики верхнего и нижнего почвенных горизонтов – Sandtop.sol и Sandsub.sol, нижние граничные условия моделирования в виде заданных уровней
грунтовых вод - файл Gwl.bbc, начальные значения влажности, выраженные
давлением почвенной влаги Hfinal.dat.
Описание выполнения.
1. Включите компьютер. Перейдите в каталог C:\SWAP207D\CASES\BASICS.
2. Запустите пакетный файл MS DOS – INITIAL.BAT (значок:
), указав на
него курсором мыши и сделав двойное нажатие. В результате в папку
C:\SWAP207D\CASES\BASICS будут скопированы файлы с исходными данными.
3. Перейдите в каталог C:\SWAP207D\GUI и запустите программу пользовательского графического интерфейса модели SWAP – SWAPGUI.EXE (значок:
). Откроется окно главного меню.
4. В левом верхнем углу окна SWAPGUI нажмите кнопку «Input» (ввод и корректировка исходных данных). У Вас откроется вертикальное меню.
5. В вертикальном меню нажмите пункт «Key» (ввод и/или корректировка
файла описания объекта и условий моделирования). Откроется окно ввода
основной информации («General») этого файла.
6. Заполните поля окна ввода основной информации. В поле комментария
(«Comments») введите свою фамилию, в поле «Project name» (имя проекта)
– имя без приращения файла описания почвенного профиля – «Hupsel».
7. Введите
путь
к
каталогу
данных
(«Path
to
data
directory»)
-
C:\SWAP207D\CASES\BASICS\ (вручную или с помощью кнопки «Browse»).
Учтите, что перед тем, как нажать кнопку «Открыть» нужно указать курсором на любой файл в каталоге данных.
8. С помощью кнопки «Browse» введите имя метеостанции («Station name»).
Для этого в каталоге C:\SWAP207D\CASES\BASICS укажите курсором файл
Wageni.992 или Wageni.993 и нажмите кнопку «Открыть».
9. Введите широту места моделирования «Latitude»: 52 (имеется в виду 52° северной широты) и высоту этого места над уровнем моря «Altitude»: 5 (метров над уровнем моря).
10. Нажмите кнопку «Timing» во второй строке сверху текущего окна и перейдите к заданию временных характеристик моделирования, то есть определению периода симуляции.
11. С помощью движков
или вручную установите даты начала периода
моделирования («Start of the simulation run») – 1 января 1992 года; и конца
периода («End of the simulation run») – 31 декабря 1992 года (день, месяц,
год – day, month, year).
12. Введите интервал вывода результатов, то есть интервал, через который будут выводиться результаты моделирования («Output interval [days] (ignore =
0)») – 30.
13. Введите дополнительную дату вывода результатов («Additional output dates
– max 366») – 31 декабря 1992 года в табличку в правом нижнем углу окна.
14. Нажмите кнопку «Sub-run(s)» во второй строке сверху текущего окна и перейдите к заданию дополнительных файлов данных для моделирования.
15. В первой строке таблицы этого окна задайте: в графе «Bottom boundary»
(граничные условия внизу почвенного профиля) имя файла без приращения,
в котором заданы уровни грунтовых вод – GWL; в графе «Output» (имена
файлов для выдачи результатов) – OUT1.
16. Нажмите кнопку «Run options» во второй строке сверху текущего окна и перейдите к заданию параметров (опций) моделирования.
17. В этом окне надо указать только требование выводить профили влажности,
температуры и засоления («Output of moisture, solute and temperature
profiles») значком
в середине окна. Все остальное принимается по умол-
чанию.
18. Проверьте введенные данные. Для этого нажмите кнопку «RCheck» в правой верхней части окна. У Вас должно появиться подтверждение правильности данных, в котором надо нажать кнопку «ОК». Если появится сообщение, значит, Вы допустили ошибку и ее надо исправить, а затем повторить
проверку.
19. Сохраните Ваш файл с описанием объекта моделирования. Для этого
нажмите кнопку «Save as» в верхней левой части окна.
20. В
появившемся
окне
найдите
каталог
данных
(C:\SWAP207D\CASES\BASICS) и задайте имя файла, которое Вам укажет
преподаватель (оно должно соответствовать правила MS DOS, то есть не более 8 символов, без пробелов, знаков препинания и кириллицы).
21. Закройте окно (форму) ввода и/или корректировки файла описания объекта
и условий моделирования. Для этого нажмите кнопку «» в правой верхней
части окна. На окне подтверждения закрытия формы нажмите «Yes».
22. Выполните моделирование. Для этого нажмите кнопку «Run» в главном
меню SWAPGUI, затем «SwapDOS 207d».
23. В окне выбора файла укажите имя Вашего файла и нажмите кнопку «Открыть». Запустится выполнение модели и откроется окно выполнения.
24. По окончании выполнения моделирования внизу окна выполнения появятся
слов «Для продолжения нажмите любую клавишу». Перепишите в тетрадь
данные окна, переводя заголовки столбцов с помощью таблицы 1 приложения 10. Нажмите любую клавишу. В появившемся информационном окне
нажмите «ОК».
25. Просмотрите суммарные результаты смоделированного водного баланса.
Для этого нажмите в главном меню SWAPGUI кнопку «Output» (вывод и
просмотр результатов) и в появившемся вертикальном меню выберите
пункт «Balances».
26. В появившемся окне просмотра результатов моделирования баланса нажмите кнопку «Browse», в окне выбора файла укажите имя Вашего файла и
нажмите кнопку «Открыть».
27. Нажмите кнопку «Apply» в верхнем левом углу окна просмотра. Раздвиньте
окно просмотра на весь экран (значок
в левом верхнем углу).
28. Перепишите данные смоделированного баланса в тетрадь, переводя термины с помощью приложения 11.
29. Закройте окно просмотра (значок
в правом верхнем углу окна). Выйди-
те из программы SWAPGUI с помощью пункта «Exit» главного меню. Закройте проводник.
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПЕРЕНОСА ВЕЩЕСТВ, РАСТВОРЕННЫХ В
ПОЧВЕННОЙ ВЛАГЕ
Цель моделирование переноса веществ
Как уже говорилось выше, почва представляет собой трехфазную структуру – «твердая фаза – вода – воздух». В содержащейся в почве влаге, так
называемом почвенном растворе, содержатся различные химические соединения, многие из которых могут представлять собой угрозу как для самой почвы,
так и окружающей природной среды, прежде всего водоемов, в которые почвенная влага попадает через грунтовые воды. К таким соединениям и их ионам
относятся:
I. Ионы почвенных солей - Cl  , SO42 , CO32 , HCO3 , Na  , Ca 2 , Mg 2 .
II. Ионы солей, входящих в состав минеральных и органических удобрений,
содержащие элементы питания растений - NO3 , PO43 , HPO42 , K  , NH 4 . Также в
состав удобрений входят тяжелые металлы и радионуклиды, ионы почвенных солей - Cl  , SO42 , Na  .
III. Органические соединения, входящие в состав пестицидов и удобрений.
IV. Нефтепродукты, попадающие в почву из различных сельскохозяйственных
машин.
Все перечисленные вещества представляют собой угрозу для экологического состояния орошаемых земель и прилегающих к ним территорий, то есть
таких природно-техногенных комплексов как мелиоративные системы.
Анионы почвенных солей токсичны для растений. Накапливаясь в верхних слоях почве в результате нерациональных режимов орошения, они вызывают вторичное засоление. Катионы, присоединяясь к мельчайшим твердым
частицам почвы (почвенным коллоидам), изменяют, обычно в неблагоприятную сторону, водно-физические свойства почвы, ее воздухо- и водопроницаемость. Этот процесс называется осолонцеванием.
Ионы солей, содержащие элементы питания растений, особенно нитраты
( NO3 ), ядовиты для животных и человека. Через грунтовые воды они могут переноситься в различные источники питьевой воды, рыбохозяйственные объек-
ты.
Также ядовиты пестициды и многие их метаболиты (продукты разложения). В зависимости от длительности срока их разложения на безвредные
составляющие, они могут представлять локальную, региональную или бассейновую экологическую угрозу.
Загрязнение почв нефтепродуктами в результате сельскохозяйственного
производства явление довольно редкое и малозначительное по масштабам воздействия. Однако, опасность такого загрязнения очень велика из-за комплексности воздействия. Нефтепродукты изменяют вводно-физические свойства
почвы и резко ослабляют ее способность к самоочищению, они очень ядовиты
для человека и животных.
Таким образом, прогнозирование переноса веществ с почвенным раствором является важнейшей задачей, решение которой необходимо для экологического обоснования сельскохозяйственного производства, прежде всего орошаемого земледелия и рекультивации нарушенных земель.
Моделирование переноса веществ в зоне аэрации с помощью
SWAP
Модель SWAP была разработана для того, чтобы моделировать транспортные процессы на полевом уровне регулирования.
Важнейшим фактором прогнозирования загрязнения на этом уровне является время пребывания раствора в зоне аэрации. Например, биохимические
процессы изменения органических соединений главным образом происходят
именно в ненасыщенной зоне, где сконцентрирована почвенная биота. Большинство растений способно извлечь воду и питательные вещества из почвы
также только в этой зоне.
При орошении степень засоления корнеобитаемой зоны будет зависеть,
прежде всего, от влагообмена с грунтовыми водами.
В зоне аэрации преобладает вертикальная транспортировка растворов,
которую можно гораздо проще и точнее моделировать, по сравнению с транспортными процессами в насыщенной зоне, которые могут отклоняться в лю-
бом направлении, угрожая поверхностным водам. Поэтому для решения проблем окружающей среды, связанных с взаимодействием воды и почвы, необходимо полное понимание процессов, управляющими транспортировкой, адсорбцией, отбором корнями и разложением растворов в ненасыщенной зоне.
Следует отметить, что в SWAP моделируется перенос солей, пестицидов
и других веществ, которые могут быть описаны с относительно простой кинетикой. В тоже время в SWAP не рассматриваются следующие процессы:
 транспорт газов;
 транспорт несмешивающихся жидкостей (т.е. масел и воды);
 химическое равновесие различных растворов (т.е. между натрием, кальцием
и магнием);
 цепь химических и биологических реакций (т.е. минерализация, нитрификация).
Так как, модель SWAP не моделирует процессы, связанные с перемещением ионов кальция, магния и натрия, а также процессы преобразования органического вещества почвы (минерализация), для более точного экологического
прогнозирования состояния орошаемых земель Россия, где очень развиты процессы дегумификации и осолонцевания, необходимо применять модели разработанные российскими учеными, например модель солепереноса КлычковаШульгина-Айдарова.
Транспортные процессы
Три главных механизма переноса веществ в почвенном растворе - диффузия, конвекция и дисперсия.
Наибольший объем транспортировки растворенных веществ вызывается
конвекцией, то есть перемещением веществ потоком почвенной влаги. Средний поток растворенных транспортируемых веществ называется конвективным
потоком. Он прямо пропорционален потоку почвенной влаги (потоку Дарси) и
рассчитывается по формуле:
J кон  q  c
где Jкон – поток конвекции, г/см2·сут; q – поток воды, см/сут; c - концентрация
вещества в почвенном растворе, г/см3.
Другим важным механизмом является диффузия.
Определение 14. Диффузия – перенос растворенных веществ, которая вызвана градиентом концентрации раствора.
Причиной диффузии является тепловое движение молекул раствора, а
поток диффузии Jдиф (г/см2·сут) описывается первым законом Пика:
J диф  Dдиф
с
z
где Dдиф - коэффициент диффузии, 1/см2·сут; c - концентрация вещества в почвенном растворе, г/см3.
Коэффициент диффузии очень чувствителен к влажности почвы. Для его
вычисления в SWAP используется отношение:
Dдиф  Dв
7
3
ФП2
где Dв - коэффициент диффузии раствора в свободной воде, 1/см2·сут; θ - объемная влажность почвы, доли единицы; ΦП - пористость почвы, доли единицы.
Под потоком Дарси мы обычно понимаем некоторый усредненный водный поток. Однако, при перемещении воды в порах почвы различного размера
и геометрии возникает разность скоростей движения, вызывающая рассевание
растворов при их конвективном переносе. Поток дисперсии определяется по
формуле:
J диф  Dдисп
с
z
где Dдисп - коэффициент дисперсии, 1/см2·сут.
При условии ламинарного потока коэффициент дисперсии пропорционален скорости поровой воды:
Dдисп  Lдисп  v
где Lдисп - длина дисперсии, см; v – скорость поровой воды.
Длина дисперсии зависит от масштаба усреднения водного потока и конвекции раствора. Типичные значения Lдисп – 0,5 – 2,0 см в упакованных лабораторных колонках и 5-20 см в полевых опытах.
Если вода не течет очень медленно через переуплотненную почву, поток
дисперсии обычно намного больше, чем поток диффузии.
Полный поток растворенных веществ представляет собой сумму потоков
диффузии, конвекции и дисперсии:
J  J диф  J кон  J дисп  qc   Dдиф  Dдисп 
с
z
Уравнения переноса растворенных веществ
Рассматривая сохранение массы в элементарном объеме, мы можем получить уравнение неразрывности для транспорта растворенных веществ, аналогичное уравнению неразрывности для влагопереноса:
X
J

 SК
t
z
где X - полная концентрация почвенного раствора, г/см3; Ss – функция декомпозиции (распада) растворенных веществ и их отбора корнями растений,
г/см3·сут.
Растворенные вещества могут не только содержаться в почвенном растворе, но и адсорбироваться почвенными коллоидами (мельчайшими глинистыми частицами):
X   c   Q
где ρ - плотность сухой почвы, г/см3; Q – скорость адсорбции, г/сут.
Скорость адсорбции зависит от многих факторов. В модели SWAP для ее
вычисления используется нелинейное уравнение Фройндлиха, которое примение для многих органических и неорганических веществ:
 c
Q  K F c ref 
c
 ref




NF
где KF - коэффициент Фройндлиха, см3/сут; NF – безразмерная экспонента
Фройндлиха; cref - относительная концентрация раствора, г/см3.
Количество пестицидов, распадающихся в процессе миграции через почвенную толщу (декомпозиция), а также их отбор корнями растений определяется по формуле: Sсум   с  Q   K K Sc , где μ – коэффициент трансформации
веществ, 1/сут; КК – коэффициент, характеризующий способность корней растений потреблять пестициды, S – норма извлечения воды корнями растений,
1/сут.
Коэффициент μ в модели SWAP определяется по формуле:   fT f f z 0 ,
где fT, fθ и fz - коэффициенты редукции потенциальной трансформации (μ0)
соответственно от температуры, влажности и глубины. Определяются они
следующим образом.
Температурный фактор: fT  e (t 20) , где γt – параметр чувствительности
t
пестицида к температуре, 1/°С; t – температура почвы, °С.
B
  
 , где θ100 – объемная влажность почвы
Фактор влажности: f  
  100 
при давлении почвенной влаги -100 см водного столба, B – безразмерная постоянная. Фактор уменьшения трансформации пестицида по глубине слоя
почвы, fz, определяется пользователем в файле исходных данных.
Комбинация вышеперечисленных уравнений, применяемых в SWAP,
дают основное уравнение переноса пестицидов:
 с  Q 
qc  
с 

  Dдиф  Dдис     с  Q   К К Sс
t
z z 
z 
Задание 4. Моделирование влаго- и солепереноса при орошении для
условий аридной зоны.
Цель работы. В этом упражнении SWAP будет использоваться для моделирования орошаемого поля в условиях аридного климата. Цель моделирования –
оценка урожайности полевых культур с учетом потерь урожая из-за недостатка
влаги и засоления почв.
Исходные данные. Данные для моделирования в этом упражнении были
определены на опытном поле в районе Чичистан, Пакистан Климат в районе
Чичистана засушливый (аридный). Метеоданные представлены среднемесячными значениями за период 1960 - 1990 гг. по метеостанции Багавалпур. Средняя потенциальная эвапотранспирация составляет 1742 мм, средняя сумма
осадков только 228 мм. Период наибольшей солнечной радиации – июльавгуст. Орошаемый севооборот составляют: в летний период (июнь-декабрь)
хлопок, в зимний период (январь-май) ячмень. В рассматриваемой ситуации
хлопок высевается 1 июня и собирается 30 ноября; ячмень высевается 20 декабря, собирается 20 апреля. Почвы в районе Чичистан располагаются на аллювиальных и эоловых отложениях. По гранулометрическому составу они
представляют собой супеси, легкие и средние суглинки. Для моделирования
использовались данные почвенного профиля, который состоял из двух основных горизонтов: легкий суглинок в слое 0-120 см, супесь в слое 120-300 см.
Для полива используется оросительная вода из канала высокого качества или
вода из скважин намного более низкого качества. Средняя засоленность воды
канала соответствовала ее электропроводности 0,2 децисименсов на метр, воды
из скважин - 1,0 ДС/м (1,0 ДС/м соответствует минерализации 0,67 мг/см3). В
составе севооборота хлопок (cotton) и ячмень (wheat).
Примечание. В данном упражнении надо будет задавать много различных
численных параметров. Обратите внимание, что все они задаются с десятичной
точкой, а не десятичной запятой.
Описание выполнения.
1. Перепишите в тетрадь название работы, ее цель и общее описание природных условий.
2. Перейдите в каталог C:\SWAP207D\CASES\IRRIGATE.
3. Запустите пакетный файл MS DOS – INITIAL.BAT (значок:
), указав на
него курсором мыши и сделав двойное нажатие. В результате в папку
C:\SWAP207D\CASES/IRRIGATE будут скопированы файлы с исходными
данными.
4. Перейдите в каталог C:\SWAP207D\GUI и запустите программу пользовательского графического интерфейса модели SWAP – SWAPGUI.EXE (значок:
).
5. В левом верхнем углу окна SWAPGUI нажмите кнопку «Input» (ввод и корректировка исходных данных). У Вас откроется вертикальное меню.
6. В вертикальном меню нажмите пункт «Key» (ввод и/или корректировка
файла описания объекта и условий моделирования). Откроется окно ввода
основной информации («General») этого файла.
7. Заполните поля окна ввода основной информации. В поле комментария
(«Comments») введите свою фамилию, в поле «Project name» (имя проекта)
– имя без приращения файла описания почвенного профиля – «Hasilpur».
8. Введите
путь
к
каталогу
данных
(«Path
to
data
directory»)
-
C:\SWAP207D\CASES\IRRIGATE\ (вручную или с помощью кнопки
«Browse»). Учтите, что перед тем, как нажать кнопку «Открыть» нужно
указать курсором на любой файл в каталоге данных.
9. С помощью кнопки «Browse» введите имя метеостанции («Station name») –
«BAHAWAL». Для этого в каталоге C:\SWAP207D\CASES\IRRIGATE укажите курсором файл BAHAWAL.994 и нажмите кнопку «Открыть».
10. Введите широту места моделирования «Latitude»: 29.20 и высоту этого места над уровнем моря «Altitude»: 140.
11. Укажите, что Вы будете использовать для моделирования заранее вычисленные значения эвапотранспирации (ETRef). Для этого поставьте значок
рядом с надписью «Use ETRef values in meteo data set (if specified)» (Установить использование значений ETRef в метеоданных (если указано)).
12. Нажмите кнопку «Timing» во второй строке сверху текущего окна и перейдите к заданию временных характеристик моделирования, то есть определению периода симуляции.
13. С помощью движков или вручную установите даты начала периода моделирования («Start of the simulation run») – 1 июня 1994 года; и конца периода («End of the simulation run») – 31 мая 1995 года (день, месяц, год – day,
month, year).
14. Введите номер первого месяца сельскохозяйственного года – 6 (июнь), в
строке «First month of the agricultural year (January = 1)».
15. Введите интервал вывода результатов, то есть интервал, через который будут выводиться результаты моделирования («Output interval [days] (ignore =
0)») – 15.
16. Введите дополнительную дату вывода результатов («Additional output dates
– max 366») – 31 мая 1995 года в табличку в правом нижнем углу окна.
17. Нажмите кнопку «Sub-run(s)» во второй строке сверху текущего окна и перейдите к заданию дополнительных файлов данных для моделирования.
18. В первой строке таблицы этого окна задайте: в графе «Crop calendar» (данные о возделывании сельскохозяйственных культур) имя файла без приращения – Hasilpur, в графе «Bottom boundary» (граничные условия внизу
почвенного профиля) имя файла без приращения, в котором заданы уровни
грунтовых вод – Hasilpur; в графе «Output» (имена файлов для выдачи результатов) – Result.
19. Нажмите кнопку «Run options» во второй строке сверху текущего окна и перейдите к заданию опций моделирования. В этом окне надо указать требования моделировать перенос солей («Simulate solute transport») и выводить
профили влажности, температуры и засоления («Output of moisture, solute
and temperature profiles») значками
около нужных строк. Все остальное
принимается по умолчанию.
20. Проверьте введенные данные. Сохраните Ваш файл с описанием объекта
моделирования. Нажмите кнопку «Save as», в появившемся окне найдите
каталог данных (C:\SWAP207D\CASES\IRRIGATE) и задайте имя файла,
которое Вам укажет преподаватель (оно должно соответствовать правила
MS DOS, то есть не более 8 символов, без пробелов, знаков препинания и
кириллицы).
21. Закройте окно (форму) ввода и/или корректировки файла описания объекта
и условий моделирования.
22. Нажмите кнопку «Input». В вертикальном меню нажмите пункт «Irrigation»
(режимы орошения). В небольшом вертикальном меню следующего уровня выберите пункт «Scheduled irrigations» (управляемый режим ороше-
ния). Откроется главное («General») окно ввода параметров управляемого
режима орошения.
23. В открывшемся окне укажите метода полива («Application method») - поверхностный («Surface») с помощью указателя
, а также качество воды
для орошения («Water quality») задав в строчке «Solute concentration in irrigation water [mg/cm3]» минерализацию оросительной воды – 0.670.
24. Нажмите кнопку «Timing» в верхней части окна и перейдите в окно задания
сроков полива.
25. Выберите метод задания сроков («Active timing criteria») с помощью указателя
- «1 – Allowable Daily Stress (fraction)» (1 – по возможному ежеднев-
ному стрессу растений (в долях)), то есть по снижению транспирации растений из-за низкой влажности почвы в долях от потенциально возможной
транспирации по погодным условиям и фазе развития растений.
26. В открывшейся справа таблице укажите параметры допустимого стресса: в
графе «DVS» (DeVelopment Stage – фаза развития) в первой строке – 0.0 , во
второй 2.0 ; в графе «ADS» - в обеих строках по 0.90 .
27. Нажмите кнопку «Depth criteria» в верхней части окна и перейдите в окно
задания критериев определения норм полива.
28. Выберите метод («1 – Back to Field Capacity» - назад к полевой влагоемкости) с помощью указателя
и в открывшейся справа таблице укажите па-
раметры: в первой графе «DVS» 0.0 и 2.0; во второй - 0.0 и 0.0 .
29. Проверьте ваши данные (кнопка «RCheck») и сохраните файл с именем <№
вашей группы> в каталоге C:\SWAP207D\CASES\IRRIGATE. Закройте окно.
30. Нажмите кнопку «Input». В вертикальном меню нажмите пункт «Crop»
(сельхозкультуры). В небольшом вертикальном меню следующего уровня
выберите пункт «Calendar» (календарь). Откроется окно календаря сельскохозяйственных культур.
31. С помощью кнопки «Load» загрузите файл HASILPUR.CAL из каталога
C:\SWAP207D\CASES\IRRIGATE). Запишите данные о первой культуре севооборота (Crop 1): имя культуры из окна «File with crop parameter» - хло-
пок; тип продукционной модели из окна «Crop model» - простая модель
(simple model); из окон «Date of emergence» и «Harvest date» дни и месяцы
начала вегетации и уборки хлопка; из окна «Start of scheduling period» день
и месяц начала управления периодом орошения.
32. С помощью кнопки «Browse» укажите имя созданного Вами файла описания управляемого режима орошения в окне «Criteria and parameter file».
33. Нажмите кнопку «Crop 2» и повторите операции из пунктов 31 и 32 для
второй культуры севооборота – ячменя.
34. Сохраните файл и закройте окно.
35. Выполните моделирование. Для этого нажмите кнопку «Run» в главном
меню SWAPGUI, затем «SwapDOS 207d».
36. В окне выбора файла укажите имя Вашего файла и нажмите кнопку «Открыть». Запустится выполнение модели и откроется окно выполнения.
37. По окончании моделирования внизу окна выполнения появятся слов «Для
продолжения нажмите любую клавишу». Перепишите в тетрадь данные окна, переводя заголовки столбцов с помощью таблицы 1 приложения 10.
Нажмите любую клавишу. В появившемся информационном окне нажмите
«ОК».
38. Просмотрите суммарные результаты смоделированного водного баланса.
Для этого нажмите в главном меню SWAPGUI кнопку «Output» (вывод и
просмотр результатов) и в появившемся вертикальном меню
выберите
пункт «Balances».
39. В появившемся окне просмотра результатов моделирования баланса нажмите кнопку «Browse», в окне выбора файла укажите имя Вашего файла и
нажмите кнопку «Открыть».
40. Нажмите кнопку «Apply» в верхнем левом углу окна просмотра. Раздвиньте
окно просмотра на весь экран (значок
в левом верхнем углу).
41. Перепишите данные смоделированного баланса в тетрадь, переводя термины с помощью приложений 11 и 13. Переведите численные значения в
обычную форму записи (ХЕ±У означает Х·10±У) и из единиц измерения
мг/см2 в т/га. Закройте окно просмотра (значок
в правом верхнем углу
окна).
42. Просмотрите результаты моделирования урожайности культур севооборота.
Для этого нажмите кнопку «Tools» главного меню SWAPGUI, в открывшемся вертикальном меню выберите пункт «Text editor». У Вас откроется окно
текстового редактора.
43. В окне текстового редактора нажмите кнопку «File» (файл), в появившемся
вертикальном меню выберите пункт «Open» (открыть) и откройте файл с
именем «RESULT.CR1» (результаты моделирования для первой культуры –
хлопка). Перепишите результаты в тетрадь, переводя сокращенные названия
колонок с помощью приложения 14 (только те колонки, для которых есть
перевод).
44. Повторите действия из пункта 43 для файла «RESULT.CR2» (результаты
моделирования для второй культуры – ячменя).
45. Закройте окно текстового редактора.
46. Выйдите из программы SWAPGUI с помощью пункта «Exit» главного меню. Закройте проводник.
Задание 5. Сравнительное моделирование влаго- и солепереноса при
различных режимах орошения для аридной зоны
Цель работы. В этом упражнении SWAP будет использоваться для сравнения
различных режимов орошения сельскохозяйственных культур в условиях
аридного климата.
Исходные данные. Данные для моделирования в этом упражнении те же, что
и для задания 4. Будет проведено моделирования и сравнение двух режимов
орошения:
Первый режим орошения по методике назначения сроков полива примерно
совпадает с режимом, принятым в Российской Федерации. Глубина расчетного
слоя почвы 100 см, предполивной порог влажности примерно 70% от
наименьшей влагоемкости, поливная норма 800 м3/га (или 80 мм).
Второй режим орошения является фиксированным, то есть сроки, и количество
поливов жестко заданы, поливные нормы 780 м3/га для хлопка и 750 м3/га для
ячменя. Такой режим широко распространен в странах древнего орошения, при
очень жестком дефиците поливной воды. Надо отметить, что в данном случае
предусмотрены предпосевные поливы водой с низкой минерализацией (приложение 15).
Примечание. В данном упражнении надо будет задавать много различных
численных параметров. Обратите внимание, что все они задаются с десятичной
точкой, а не десятичной запятой.
Описание выполнения.
1. Перепишите в тетрадь название работы и ее цель.
2. Перейдите в каталог C:\SWAP207D\CASES\IRRIGATE.
3. Запустите пакетный файл MS DOS – INITIAL.BAT (значок:
), указав на
него курсором мыши и сделав двойное нажатие. В результате в папку
C:\SWAP207D\CASES/IRRIGATE будут скопированы файлы с исходными
данными.
4. Перейдите в каталог C:\SWAP207D\GUI и запустите программу пользовательского графического интерфейса модели SWAP – SWAPGUI.EXE (значок:
). Откроется окно главного меню.
5. Откройте файл описания проекта моделирования (клавиши «Input/Key»).
Заполните поля окна ввода основной информации. В поле комментария
(«Comments») введите свою фамилию, в поле «Project name» - «Hasilpur».
6. Введите путь к каталогу данных - C:\SWAP207D\CASES\IRRIGATE\.
Введите имя метеостанции («Station name») – «BAHAWAL». Введите широту места моделирования «Latitude»: 29.20 и высоту этого места над уровнем
моря «Altitude»: 140. Укажите, что Вы будете использовать для моделирования заранее вычисленные значения эвапотранспирации (ETRef). Для этого
поставьте значок
рядом с надписью «Use ETRef values in meteo data set (if
specified)».
7. Нажмите кнопку «Timing» и перейдите к заданию временных характеристик
моделирования. Установите даты начала периода моделирования («Start of
the simulation run») – 1 июня 1994 года; и конца периода («End of the simulation run») – 31 мая 1995 года (день, месяц, год – day, month, year). Введите номер первого месяца сельскохозяйственного года – 6 (июнь), в строке
«First month of the agricultural year (January = 1)». Введите интервал вывода
результатов, то есть интервал, через который будут выводиться результаты
моделирования («Output interval [days] (ignore = 0)») – 15. Введите дополнительную дату вывода результатов («Additional output dates – max 366») –
31 мая 1995 года в табличку в правом нижнем углу окна.
8. Нажмите кнопку «Sub-run(s)» и перейдите к заданию дополнительных файлов данных для моделирования. В первой строке таблицы этого окна задайте: в графе «Crop calendar» – Hasilpur, в графе «Bottom boundary» –
Hasilpur; в графе «Output» – Result.
9. Нажмите кнопку «Run options» и перейдите к заданию опций моделирования. В этом окне надо указать требования моделировать перенос солей
(«Simulate solute transport») и выводить профили влажности, температуры и
засоления («Output of moisture, solute and temperature profiles») значками
около нужных строк.
10. Сохраните Ваш файл. Нажмите кнопку «Save as», в появившемся окне
найдите каталог данных (C:\SWAP207D\CASES\IRRIGATE) и задайте имя
файла, которое Вам укажет преподаватель. Закройте окно файла описания
объекта и условий моделирования.
11. Откройте окно ввода параметров управляемого режима орошения («Input/Irrigation/Scheduled irrigations»). Укажите метода полива («Application
method») - поверхностный («Surface»), а также качество воды для орошения
(«Water quality») задав в строчке «Solute concentration in irrigation water
[mg/cm3]» минерализацию оросительной воды – 0.670.
12. Нажмите кнопку «Timing» и перейдите в окно задания сроков полива. Выберите метод задания сроков («Active timing criteria») - «5 – Critical Pressure
Head or Moisture content exceeded)» (5 – по критическому давлению почвенной влаги или объемной влажности почвы). С помощью значка
укажите,
что поливы будут назначаться по критическому значению объемной влажности почвы – «timing according to critical moisture content». Задайте глубину
контролируемого (расчетного) слоя почвы - -100 см в окне «Depth of the sensor [cm]».
13. В открывшейся справа внизу таблице задайте параметры критической
влажности: в графе «DVS» (DeVelopment Stage – фаза развития) в первой
строке – 0.0 , во второй 2.0 ; в графе «CPM» - в обеих строках по 0.07 .
14. Нажмите кнопку «Depth criteria» и задайте критерии определения норм полива. Выберите метод («2 – Fixed Depth [mm]» - фиксированные поливные
нормы в мм) с помощью указателя
и в открывшейся справа таблице ука-
жите параметры: в первой графе «DVS» 0.0 и 2.0; во второй - 80.0 и 80.0 .
15. Проверьте ваши данные (кнопка «RCheck») и сохраните файл с именем <№
вашей группы> в каталоге C:\SWAP207D\CASES\IRRIGATE. Закройте окно.
16. Откройте окно календаря сельхозкультур («Input/Crop/Calendar»). Загрузите файл HASILPUR.CAL. Введите имя созданного Вами файла описания
управляемого режима орошения в окно «Criteria and parameter file». С помощью кнопки «Crop 2» введите имя файла описания управляемого режима
орошения в окно «Criteria and parameter file» второй культуры севооборота
– ячменя. Сохраните файл и закройте окно.
17. Выполните моделирование. Для этого нажмите кнопку «Run» в главном
меню SWAPGUI, затем «SwapDOS 207d». В окне выбора файла укажите
имя Вашего файла и нажмите кнопку «Открыть».
18. По окончании моделирования внизу окна выполнения появятся слов «Для
продолжения нажмите любую клавишу». Нажмите любую клавишу. В появившемся информационном окне нажмите «ОК».
19. Просмотрите суммарные результаты смоделированного водного баланса
(«Output/Balances»). В появившемся окне нажмите кнопку «Browse», в окне
выбора файла укажите имя Вашего файла и нажмите кнопку «Открыть».
Нажмите кнопку «Apply» в верхнем левом углу окна просмотра. Перепишите данные смоделированного баланса в тетрадь, переводя термины с
помощью приложений 11 и 13. Переведите численные значения в обычную форму записи (ХЕ±У означает Х·10±У) и из единиц измерения мг/см2
в т/га. Закройте окно просмотра.
20. Просмотрите результаты моделирования урожайности культур севооборота.
Для этого нажмите кнопку «Tools» главного меню SWAPGUI, в открывшемся вертикальном меню выберите пункт «Text editor».
21. В текстовом редакторе откройте файл («Open/File»)
с именем
«RESULT.CR1» (результаты моделирования для хлопка). Перепишите результаты в тетрадь, переводя сокращенные названия колонок с помощью
приложения 14 (только те колонки, для которых есть перевод). Повторите
действия для файла «RESULT.CR2» (результаты моделирования для второй
культуры – ячменя). Закройте окно текстового редактора.
22. Откройте файл описания проекта моделирования (клавиши «Input/Key»).
Нажмите кнопку «Sub-run(s)». В первой строке таблицы этого окна задайте:
в графе «Fixed irrigations» – <№ группы>..Сохраните файл и закройте окно.
23. Откройте окно ввода параметров фиксированного режима орошения («Input/Irrigation/Fixed irrigations»). В открывшееся окно введите данные из
приложения 15. Сохраните файл с именем <№ группы> и закройте окно.
24. Откройте окно календаря сельхозкультур («Input/Crop/Calendar»). Загрузите файл HASILPUR.CAL. Удалите имена файлов описания режимов орошения из окон «Criteria and parameter file» для хлопка и ячменя. Сохраните
файл и закройте окно.
25. Выполните моделирование (см. п. 17).
26. Просмотрите суммарные результаты смоделированного водного баланса
(«Output/Balances») – пункт 18. Перепишите данные смоделированного
баланса в тетрадь, переводя термины с помощью приложений 11 и 13. Переведите численные значения в обычную форму записи (ХЕ±У означает
Х·10±У) и из единиц измерения мг/см2 в т/га. Закройте окно просмотра.
27. Просмотрите результаты моделирования урожайности культур севооборота.
Для этого нажмите кнопку «Tools» главного меню SWAPGUI, в открывшемся вертикальном меню выберите пункт «Text editor».
28. В текстовом редакторе откройте файл («Open/File»)
с именем
«RESULT.CR1» (результаты моделирования для хлопка). Перепишите результаты в тетрадь, переводя сокращенные названия колонок с помощью
приложения 14 (только те колонки, для которых есть перевод). Повторите
действия для файла «RESULT.CR2» (результаты моделирования для второй
культуры – ячменя). Закройте окно текстового редактора.
29. Сравните результаты моделирования 3 режимов орошения. Выделите различия между ними. Определите причины этих различий. Запишите результаты анализа в тетрадь.
30. Просмотрите графическое изображение профиля почвенной влажности. Для
этого в меню «Output» выберите пункт «Graphs». В открывшемся окне задайте тип графика («Graph type») – «X - Depth» с помощью указателя; задайте имя Вашего файла проекта в окне «Name of the key file(s)». Нажмите
кнопку «Accept».
31. В следующем окне выберите тип выводимого профиля – «Moisture content»
(объемная влажность) и нажмите кнопку «Show». У Вас откроется график
распределения влажности в почвенном профиле.
32. Просмотрите график влажности почвенного профиля для различных дат
(переход к следующей дате – кнопка «Next», возврат к предыдущей дате –
кнопка «Previous»). Опишите характерные особенности графиков. Закройте
окно с помощью значка
в верхнем правом углу окна.
33. В следующем окне выберите тип выводимого профиля – «Solute concentration» (концентрация солей) и нажмите кнопку «Show». У Вас откроется
график распределения солей в почвенном профиле. Просмотрите график,
опишите характерные особенности графиков. Закройте текущее окно и следующее.
34. Выйдите из программы SWAPGUI с помощью пункта «Exit» главного меню. Закройте проводник.
Задание 6. Моделирование переноса пестицида в условиях гумидной
зоны (Нидерланды).
Цель работы. В этом упражнении SWAP будет использоваться для моделирования переноса пестицида в условиях влажного (гумидного) климата при наличии осушительной системы. Цель моделирования – оценка поступления пестицида в грунтовые воды и закрытую дренажную сеть.
Исходные данные. Данные для моделирования в этом упражнении были
определены на опытном поле в Нидерландах. Почвы опытного участка легкие,
с высоким содержанием физического песка (65-81%). В почвенном профиле
выделяются 4 слоя, имеющие различные гидрофизические характеристики
(приложения, табл. 1). В работе моделируется перенос пестицида метаметрона
в грунтовые воды и дренажную сеть при использовании его при возделывании
тюльпанов. Коэффициенты, характеризующие миграцию и разложение метаметрона, а также его отбор корнями растений приводятся в таблице 2 приложения. Внесение пестицида симулируется в виде полива, нормой 15 мм (150
м3/га) и концентрацией растворенного вещества (метаметрина) 1,13 мг/см3
(г/л).
Примечание. В данном упражнении надо будет задавать много различных
численных параметров. Обратите внимание, что все они задаются с десятичной
точкой, а не десятичной запятой.
Описание выполнения.
1. Перепишите в тетрадь название работы и ее цель.
2. Перейдите в каталог C:\SWAP207D\CASES\PESTICID.
3. Запустите пакетный файл MS DOS – INITIAL.BAT (значок:
), указав на
него курсором мыши и сделав двойное нажатие. В результате в папку
C:\SWAP207D\CASES/ PESTICID будут скопированы файлы с исходными
данными.
4. Перейдите в каталог C:\SWAP207D\GUI и запустите программу пользовательского графического интерфейса модели SWAP – SWAPGUI.EXE (значок:
). Откроется окно главного меню.
5. В левом верхнем углу окна SWAPGUI нажмите кнопку «Input» (ввод и корректировка исходных данных). В вертикальном меню нажмите пункт «Key»
(ввод и/или корректировка файла описания объекта и условий моделирования). Откроется окно ввода основной информации («General») этого
файла.
6. Заполните поля окна ввода основной информации. В поле комментария
(«Comments») введите свою фамилию, в поле «Project name» (имя проекта)
– имя без приращения файла описания почвенного профиля – «DeWaag».
7. Введите путь к
каталогу данных
(«Path to
data
directory») –
«C:\SWAP207D\CASES\PESTICID\» (вручную или с помощью кнопки
«Browse»). Учтите, что перед тем, как нажать кнопку «Открыть» нужно
указать курсором на любой файл в каталоге данных.
8. С помощью кнопки «Browse» введите имя метеостанции («Station name») –
«DeWaag». Для этого в каталоге C:\SWAP207D\CASES\PESTICID укажите
курсором файл DeWaag.989 и нажмите кнопку «Открыть».
9. Введите широту места моделирования «Latitude»: 52.00 и высоту этого места над уровнем моря «Altitude»: -1.50.
10. Укажите, что Вы будете использовать для моделирования заранее вычисленные значения эвапотранспирации (ETRef). Для этого поставьте значок
рядом с надписью «Use ETRef values in meteo data set (if specified)» (Установить использование значений ETRef в метеоданных (если указано)).
11. Нажмите кнопку «Timing» во второй строке сверху текущего окна и перейдите к заданию временных характеристик моделирования, то есть определению периода симуляции. С помощью движков или вручную установите
даты начала периода моделирования («Start of the simulation run») – 1
сентября 1989 года; и конца периода («End of the simulation run») – 31 августа 1990 года (день, месяц, год – day, month, year). Введите номер первого месяца сельскохозяйственного года – 9 (сентябрь), в строке «First
month of the agricultural year (January = 1)». Введите интервал вывода результатов, то есть интервал, через который будут выводиться результаты
моделирования («Output interval [days] (ignore = 0)») – 15.
12. Нажмите кнопку «Sub-run(s)» во второй строке сверху текущего окна и перейдите к заданию дополнительных файлов данных для моделирования.
13. В первой строке таблицы этого окна задайте: в графе «Fixed irrigations»
(фиксированный режим орошения) имя файла без приращений – FI1; в графе «Crop calendar» (данные о возделывании сельскохозяйственных культур)
имя файла без приращения – 89-90, в графе «Drainage» (дренаж) – DR1, в
графе «Bottom boundary» (граничные условия внизу почвенного профиля)
имя файла без приращения, в котором заданы уровни грунтовых вод –
DeWaag; в графе «Output» (имена файлов для выдачи результатов) – Result.
14. Нажмите кнопку «Run options» во второй строке сверху текущего окна и перейдите к заданию опций моделирования. В этом окне надо указать требования моделировать перенос солей («Simulate solute transport»), распределение температур в почвенном профиле («Simulate soil heat transport») и выводить профили влажности, температуры и засоления («Output of moisture, solute and temperature profiles») значками
около нужных строк, а также
выбрать спецификацию дренажа в окне «Specification drainage option» - базовую («basic drainage routine»). Все остальное принимается по умолчанию.
15. Проверьте введенные данные. Сохраните Ваш файл с описанием объекта
моделирования. Нажмите кнопку «Save as», в появившемся окне найдите
каталог данных (C:\SWAP207D\CASES\PESTICID) и задайте имя файла,
которое Вам укажет преподаватель (оно должно соответствовать правила
MS DOS, то есть не более 8 символов, без пробелов, знаков препинания и
кириллицы). Закройте окно (форму) ввода и/или корректировки файла описания объекта и условий моделирования.
16. Нажмите кнопку «Input». В вертикальном меню нажмите пункт «Irrigation»
(режимы орошения). В небольшом вертикальном меню следующего уровня выберите пункт «Fixed irritations» (фиксированный режим орошения).
В таблице, открывшейся в окне введите дату внесения пестицида (7 ноября,
то есть 07 и 11 в графы «Day» и «Month»). В графе «Depth» укажите объем
рабочего раствора при внесении пестицида 15,0, в графе «Concetration
[mg/cm3]» (концентрация рабочего раствора метаметрина) 1,13 мг/см3; в
графе «Type» способ внесения препарата – 1 (опрыскивание).
17. Проверьте ваши данные (кнопка «RCheck») и сохраните файл с именем
<FI1> в каталоге C:\SWAP207D\CASES\PESTICID. Закройте окно.
18. Нажмите кнопку «Input». В вертикальном меню нажмите пункт «Water
transport» (влагоперенос). В небольшом вертикальном меню следующего
уровня выберите пункт «Drainage» (дренаж). В меню следующего уровня
выберите пункт «basic» (основной). Откроется окно ввода параметров
дренажа.
19. Выберите метод расчета параметров дренажного стока («Method to establish
drainage flux») – «2 – Calculated according Hooghoudt or Ernst» (вычисления
по методу Хугхаудта или Эрнста).
20. Введите характеристики профиля дрен («Profile characteristics»). В окне
ввода «Position of drain» (расположение дрены) выберите пункт «1 – on top
of impervious layer, homogeneous profile» (1 – вверху определяющего слоя,
гомогенный почвенный профиль). В окне ввода «Depth of impervious layer
[cm]» (глубина определяющего слоя, см) введите -90,00. В окне ввода «Hor.
hydr. conductivity top layer [cm/d]» (влагопроводность верхнего слоя в горизонтальном направлении, см/сут) введите –19,60.
21. Введите характеристики дрен («Drain characteristics»). В окне ввода «Drain
spacing [m]» (зона действия дрены, м) введите 4,00 В окне ввода «Depth of
drain bottom [cm]» (глубина дренажного потока, см) – -90,00. В окне ввода
«Entry resistance [day]» (срок чувствительности, сут) – 5.
22. Проверьте ваши данные (кнопка «RCheck») и сохраните файл с именем
<DR1> в каталоге C:\SWAP207D\CASES\PESTICID. Закройте окно.
23. Выполните моделирование. Для этого нажмите кнопку «Run» в главном
меню SWAPGUI, затем «SwapDOS 207d». В окне выбора файла укажите
имя Вашего файла и нажмите кнопку «Открыть». Запустится выполнение
модели и откроется окно выполнения. По окончании моделирования внизу
окна выполнения появятся слов «Для продолжения нажмите любую клавишу». Нажмите любую клавишу. В появившемся информационном окне
нажмите «ОК».
24. Просмотрите суммарные результаты смоделированного водного баланса.
Для этого нажмите в главном меню SWAPGUI кнопку «Output» (вывод и
просмотр результатов) и в появившемся вертикальном меню
выберите
пункт «Balances». В появившемся окне просмотра результатов моделирования баланса нажмите кнопку «Browse», в окне выбора файла укажите имя
Вашего файла и нажмите кнопку «Открыть». Нажмите кнопку «Apply» в
верхнем левом углу окна просмотра. Раздвиньте окно просмотра на весь
экран (значок
в левом верхнем углу).
25. Перепишите данные смоделированного баланса в тетрадь, переводя термины с помощью приложения (таблица 3 и 4). Переведите численные значения в обычную форму записи (ХЕ±У означает Х·10±У) и из единиц измерения мг/см2 в т/га. Закройте окно просмотра (значок
в правом верх-
нем углу окна).
26. Измените срок внесения пестицида на 7 мая (см. пункт 16). Сохраните файл
описания режима орошения и повторите моделирование (пункт 23). Перепишите результаты солевого баланса (пункт 24) в тетрадь и сравните их с
результатами первого моделирования. Объясните изменения.
27. Выйдите из программы SWAPGUI с помощью пункта «Exit» главного меню. Закройте проводник.
ПРИЛОЖЕНИЯ
1.Исходные данные для заданий 1 и 2
Вариант 1
Вариант 2
Вариант 3
Остаточная
влажность
Насы
щенная
влажность
Коэффициент
фильтрации
Остаточная
влажность
Насыщенная
влажность
Коэффициент
фильтрации
Остаточная
влажность
Насыщенная
влажность
Коэффициент
фильтрации
Θост
0,045
Θнас
0,33
Кф
40
Θост
0,05
Θнас
0,39
Кф
16
Θост
0,000
Θнас
0,415
Кф
28,1
Давление почвенной
влаги
Объемная
влажность
почвы
Коэффициент влагопроводности
Давление почвенной
влаги
Объемная
влажность
почвы
Коэффициент
влагопроводности
Давление почвенной
влаги
Объемная
влажность
почвы
Коэффициент
влагопроводности
h
θ
K
0,0076
0,0158
0,0820
0,1877
0,3787
0,9305
1,2204
2,0398
3,3248
11,5767
h
-597
-300
-212
-182
-121
-107
-76
-61
-30
-15
θ
0,11
0,14
0,16
0,17
0,20
0,21
0,24
0,26
0,32
0,36
Вариант 5
K
0,0012
0,0072
0,0175
0,0257
0,0699
0,0938
0,2089
0,3389
1,2908
3,3182
h
-1372,7
-962,5
-549,2
-350,6
-286,8
-163,4
-135,4
-111,2
-70,4
-43,0
θ
0,09
0,11
0,15
0,19
0,21
0,27
0,29
0,31
0,35
0,38
Вариант 6
K
0,0002
0,0007
0,0054
0,0260
0,0511
0,2922
0,4916
0,8127
2,1820
4,7825
-174,2
-137,9
-80,9
-61,3
-48,1
-34,5
-31,0
-25,0
-19,9
-8,8
0,09
0,10
0,13
0,15
0,18
0,21
0,22
0,24
0,26
0,31
Вариант 4
Остаточная
влажность
Насы
щенная
влажность
Коэффициент
фильтрации
Остаточная
влажность
Насыщенная
влажность
Коэффициент
фильтрации
Остаточная
влажность
Насыщенная
влажность
Коэффициент
фильтрации
Θост
0,02
Θнас
0,35
Кф
90,0
Θост
0,000
Θнас
0,77
Кф
6,67
Θост
0
Θнас
0,77
Кф
6,67
Давление почвенной
влаги
Объемная
влажность
почвы
Коэффициент влагопроводности
Давление почвенной
влаги
Объемная
влажность
почвы
Коэффициент
влагопроводности
Давление почвенной
влаги
Объемная
влажность
почвы
Коэффициент
влагопроводности
h
-317,2
-101,1
-83,2
-54,7
-43,6
-34,8
-30,8
-22,6
-18,0
-11,4
θ
0,03
0,08
0,10
0,16
0,20
0,24
0,26
0,30
0,32
0,34
K
0,00001
0,02493
0,08597
0,99021
3,06868
7,83412
11,96319
26,63255
39,77490
62,18821
h
-809,28
-477,35
-369,23
-286,22
-150,25
-131,43
-85,95
-73,72
-52,63
-7,08
K
0,0004
0,0012
0,0020
0,0032
0,0105
0,0133
0,0274
0,0351
0,0586
0,5030
h
-7052,58
-4957,24
-3545,65
-2575,51
-1896,62
-1413,63
-1064,78
-809,28
-619,71
-477,35
θ
0,50
0,54
0,56
0,58
0,63
0,64
0,67
0,68
0,70
0,76
θ
0,36
0,38
0,40
0,42
0,44
0,46
0,48
0,50
0,52
0,54
K
0,000005
0,000011
0,000022
0,000042
0,000077
0,000139
0,000245
0,000422
0,000715
0,001193
Вариант 7
Вариант 8
Вариант 9
Остаточная
влажность
Насыщенная
влажность
Коэффициент
фильтрации
Остаточная
влажность
Насыщенная
влажность
Коэффициент
фильтрации
Остаточная
влажность
Насыщенная
влажность
Коэффициент
фильтрации
Θост
0,000
Θнас
0,415
Кф
28,1
Θост
0,045
Θнас
0,33
Кф
40
Θост
0,05
Θнас
0,39
Кф
16
Давление почвенной
влаги
Объемная
влажность
почвы
Коэффициент
влагопроводности
Давление почвенной
влаги
Объемная
влажность
почвы
Коэффициент
влагопроводности
Давление почвенной
влаги
Объемная
влажность
почвы
Коэффициент
влагопроводности
θ
0,20
0,21
0,22
0,23
0,24
0,25
0,26
0,27
0,28
0,29
Вариант 10
K
0,0367
0,0511
0,0701
0,0950
0,1274
0,1694
0,2233
0,2922
0,3801
0,4916
h
-80,9
-61,3
-54,1
-42,9
-38,4
-31,0
-25,0
-22,3
-17,6
-11,0
θ
0,13
0,15
0,17
0,19
0,20
0,22
0,24
0,25
0,27
0,30
Вариант 11
K
0,0820
0,1877
0,2701
0,5198
0,7007
1,2204
2,0398
2,6098
4,2267
8,8372
h
-597
-300
-212
-182
-121
-107
-76
-61
-30
-15
θ
0,11
0,14
0,16
0,17
0,20
0,21
0,24
0,26
0,32
0,36
Вариант 12
K
0,0012
0,0072
0,0175
0,0257
0,0699
0,0938
0,2089
0,3389
1,2908
3,3182
h
-316,6
-286,8
-260,4
-236,8
-215,7
-196,6
-179,2
-163,4
-148,8
-135,4
Остаточная
влажность
Насыщенная
влажность
Коэффициент
фильтрации
Остаточная
влажность
Насыщенная
влажность
Коэффициент
фильтрации
Остаточная
влажность
Насыщенная
влажность
Коэффициент
фильтрации
Θост
0,02
Θнас
0,35
Кф
90,0
Θост
0,000
Θнас
0,77
Кф
6,67
Θост
0,045
Θнас
0,33
Кф
40
Давление почвенной
влаги
Объемная
влажность
почвы
Коэффициент
влагопроводности
Давление почвенной
влаги
Объемная
влажность
почвы
Коэффициент влагопроводности
Давление почвенной
влаги
Объемная
влажность
почвы
Коэффициент
влагопроводности
θ
0,36
0,38
0,40
0,42
0,44
0,46
0,48
0,50
0,52
0,54
K
0,000005
0,000011
0,000022
0,000042
0,000077
0,000139
0,000245
0,000422
0,000715
0,001193
h
θ
K
0,0076
0,0158
0,0820
0,1877
0,3787
0,9305
1,2204
2,0398
3,3248
11,576
h
-76,6
-66,1
-58,1
-51,6
-46,1
-41,2
-36,8
-32,7
-28,8
-26,8
θ
K
0,11
0,1431
0,13
0,3425
0,15
0,7132
0,17
1,3465
0,19
2,3652
0,21
3,9346
0,23
6,2789
0,25
9,7087
0,27 14,6725
0,28 17,9313
h
-7052,58
-4957,24
-3545,65
-2575,51
-1896,62
-1413,63
-1064,78
-809,28
-619,71
-477,35
-174,2
-137,9
-80,9
-61,3
-48,1
-34,5
-31,0
-25,0
-19,9
-8,8
0,09
0,10
0,13
0,15
0,18
0,21
0,22
0,24
0,26
0,31
2.Ограничения параметров уравнений для заданий 1 и 2
Параметр
Остаточная объемная влажность почвы
Объемная влажность при наименьшей влагоемкости (предельной полевой влагоемкости)
Коэффициент фильтрации
Коэффициент α (альфа)
Параметр n
Коэффициент λ (лямбда)
Единица измерения
см3/см3
Значения
МинимальМаксиное
мальное
0
0,4
см3/см3
см/сут
0
0,01
0,95
1000
1/см
-
0,0001
1
-25
1
5
25
3.Примерный вид экранной формы заданий 1 и 2
4.Перевод заголовков столбцов окна выполнения модели SWAP
Date
Дата
Transp actual
Rain gross
Осадки (нарастающим
итогом)
Поливы (нарастающим
итогом)
Поверхностный сток
(нарастающим итогом)
Evapor actual
Уровень грунтовых вод
Qdif cum
Irrig gross
Runoff
Gwl
Drain net
Qbot net
Транспирация фактическая (нарастающим итогом)
Испарение почвы (нарастающим итогом)
Дренажный сток (нарастающим итогом)
Подпитка от грунтовых
вод (нарастающим итогом)
Сток по трещина (нарастающим итогом)
5.Перевод терминов в описании результатов моделирования
водного баланса
Period
Период
Depth soil profile
Water storage
Влагозапасы
In
Final
Change
Rain
Приход
Конечные
Изменение
Осадки
Water balance components (cm)
Out
Initial
Sum
Interception
Irrigation
Bottom flux
Поливы
Поток через нижнюю границу
Runoff
Transpiration
Soil evaporation
Crack flux
Глубина почвенного
профиля
Компоненты водного баланса (см)
Расход
Начальные
Всего
Перехват дождя листьями растений
Поверхностный сток
Транспирация
Испарение с поверхности почвы
Сток по трещинам
6.Перевод терминов в описании результатов моделирования
солевого баланса
Period
Период
Depth soil profile
Solute storage
Запасы солей
In
Final
Change
Rain
Irrigation
Bottom flux
Приход
Конечные
Изменение
Осадки
Поливы
Поток через нижнюю границу
Solute balance components (мг/cm2)
Out
Initial
Sum
Decomposition
Root uptake
Cracks
Глубина почвенного
профиля
Компоненты солевого баланса (мг/см2)
Расход
Начальные
Всего
Разложение солей
Отбор корнями
Сток по трещинам
Drainage
Дренажный сток
7.Перевод сокращений в файле результатов моделирования
продуктивности культур
Аббревиатура
DATE
dd/mm/yy
DVS
RD
CRT
Development stage
Root depth
Coefficient reduction of transpiration
RELY
Relation yield
Английский текст
Перевод
Дата
дд/мм/гг
Фаза развития
Глубина корневой системы
Коэффициент редукции (уменьшения) испарений растений
Относительный урожай
8.Параметры фиксированного режима орошения для задания 5
Дата полива
Минерализация
поливной воды,
мг/см3
Способ полива
День
Месяц
Поливная
норма, мм
Day
Month
Depth [mm]
Concentration [mg/cm3]
(0 - дождевание,
1 - поверхностный)
Type
6
20
3
17
31
14
28
12
4
10
24
7
21
7
10
25
7
7
8
8
8
9
9
10
12
1
1
2
2
3
5
5
78
78
78
78
78
78
78
78
150
75
75
75
75
75
100
75
0,67
0,67
0,67
0,67
0,67
0,67
0,67
0,67
0,133
0,67
0,67
0,67
0,67
0,67
0,133
0,133
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
9.Гидрофизические параметры почвы для задания 6
Слой,
см
0 - 30
30 - 90
90 - 120
120 - 150
Влажность, см3/см3
Коэффициенты уравнений Муалема – Ван
Генухтена
Остаточная
, 1/см
n

Тип
Легкий
суглинок
-“Детрит
Супесь
Коэффициент
фильтрации,
Полного
см/сут
насыщения
0,00
0,415
28,1
0,0102
1,577
1,000
0,00
0,00
0,02
0,457
0,750
0,380
2,83
1,63
15,56
0,0039
0,0043
0,0214
1,443
1,211
2,075
1,123
-1,000
0,039
10.Параметры миграции метаметрона для Нидерландов
Параметр
Длина дисперсии
Коэффициент диффузии
Коэффициент Фройндлиха
Экспонента Фройндлиха
Относительная концентрация
Потенциальная норма разложения
Чувствительность метаметрина к температуре
Объемная влажность почвы при давлении почвенной влаги –100 см водного столба
Постоянная фактора влажности
Коэффициент отбора пестицида корнями
Обозначение
Lдис
Dдиф
Kf
Nf
Cотн
Единица
измерения
см
см2/сут
см3/мг
мг/см3
1/сут
1/°С
-100
см3/ см3
-
0
t
B
KK
Значение
16,0
0,00
0,025
0,74
0,01
0,01
0,15
0,32
0,7
0,5