Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Методы моделирования температурного режима почвы (литературный обзор) 5
1.1. Температурный режим почвы и факторы, его определяющие 5
1.2. Современные методы исследования температурного режима почвы - сравнительная характеристика 15
1.3. Моделирование температурного режима 19
1.4. Выводы кГлаве 1 22
Глава 2 Объект и методы экспериментальных исследований 24
2.1. Объект исследования 24
2.2. Методы исследования в поле 30
2.3. Лабораторные исследования 31
2.4. Методы обработки результатов полевых и лабораторных исследований и математического моделирования 34
2.5. Выводы кГлаве 2 35
Глава 3 Результаты полевых и лабораторных исследований 37
3.1. Общие свойства исследуемой почвы 37
3.2. Тепловые свойства исследуемой почвы 40
3.3. Результаты режимных наблюдений 47
3.4. Выводы кГлаве 3 75
Глава 4 Моделирование температурного режима с учетом неравномерности увлажнения профиля почвы 77
4.1. Модель «Профиль» 77
4.2. Модель «Поверхность» 91
4.3. Моделирование температурного режима почвы с использованием модели «Поверхность» 94
4.4. Выводы кГлаве 4 98
Выводы 100
Список использованной литературы 102
Приложение 119
- Современные методы исследования температурного режима почвы - сравнительная характеристика
- Методы обработки результатов полевых и лабораторных исследований и математического моделирования
- Тепловые свойства исследуемой почвы
- Моделирование температурного режима почвы с использованием модели «Поверхность»
Введение к работе
В практике исследования и эксплуатации почвы весьма важна информация о ее температуре. Значение ее трудно переоценить, так как та или иная степень нагрева почвы влияет на целый ряд происходящих в почве процессов и явлений, таких как:
скорость химических реакций;
интенсивность процессов переноса;
физиологические процессы, протекающие в живой фазе почвы;
экологические функции почвы. Так, например:
скорость химических реакций возрастает в 2-ьЗ раза при повышении температуры на каждые 10С, температурная зависимость растворимости газов обуславливает соотношение твердой и жидкой фаз почвы;
различные коэффициенты объемного расширения минералов и других веществ, слагающих почву определяют интенсивность механического разрушения первичных минералов, то есть способствуют почвообразовательному процессу;
развитие надземной фитомассы зависит от развития корневой системы, которое напрямую связано с почвенными условиями и т.д.
В умеренных широтах особенно возрастает роль температурного режима почвы, как лимитирующего фактора для развития корневой системы растений. Таким образом, в естественных условиях температурный режим почвы оказывает влияние на функционирование экосистемы в целом и течение почвообразовательного процесса, а на сельскохозяйственном поле в итоге влияет на качественные и количественные показатели урожая.
Проведение постоянных наблюдений температурного режима трудоемко и дорого, поэтому большое значение имеет его моделирование. Существенным недостатком существующих методов моделирования температурного режима является то, что они не учитывают изменчивость теплофизических характеристик почвы, поэтому задача моделирования с учетом их вариабельности по профилю почвы и во времени является актуальной. Входными данными для модели являются значения температуры на поверхности и влажность почвы. Эти данные можно получить с помощью прямых измерений, однако при необходимости обследования большой территории, особенно если она неоднородна в почвенном отношении, прямые измерения производить достаточно сложно. В этом случае привлекает внимание возможность использования данных дистанционного зондирования. Но независимо от способа получения входных данных прежде всего необходимо разработать саму модель температурного режима, т.е. тот «черный ящик», на вход которого эти данные поступают.
С точки зрения моделирования почва представляет собой математически многомерный объект (как минимум четырехмерный: две пространственные координаты, глубина и время). Создание такой многомерной модели для почвы как пространственно-протяженного тела весьма затруднительно.
В данной работе сделана попытка создания одномерной модели температурного режима почвы по профилю (глубине). Успешное решение этой задачи позволит использовать такую одномерную модель практически. Применяя ее для однородных в латеральном направлении участков почвы можно получить некую обобщенную модель температурного режима почвенного покрова, то есть распространить решение задачи на двух и трехмерный случай.
Современные методы исследования температурного режима почвы - сравнительная характеристика
Измерение температуры почвы характеризуется несколькими проблемами: чем измерять, как часто, до какой глубины, сколько времени необходимо для того, чтобы охарактеризовать температурный режим конкретной почвы. В соответствии с этим сначала рассмотрим способы измерений температуры (контактные и дистанционные), а затем методические аспекты измерений.
Контактные измерения температуры производятся жидкостными термометрами и разного рода электротермометрами. Жидкостные термометры (спиртовые или ртутные) представлены минимальными, максимальными и срочными термометрами. Их достоинства - простота и стабильность работы, сопоставимость результатов измерений. А недостатки - невозможность автоматизации процесса измерений, субъективность при снятии оператором значений температуры и их хрупкость [81].
Электрические термометры представлены термопарами, в частности, термопауком, термометрами сопротивления и транзисторными термометрами [17, 75, 81, 108, 122]. При работе с электрическими термометрами наблюдатель может снимать показания, не прикасаясь к температурным датчикам, поскольку они отделены от регистрирующего устройства и могут находиться на расстоянии несколько метров от него. Это исключает необходимость извлекать датчики из почвы в момент измерения. Кроме того, нет необходимости присутствовать наблюдателю в точке измерения и влиять на тепловой режим в этой точке. Еще одно важное преимущество перед жидкостными термометрами заключается в том, что датчики электротермометров более миниатюрные, поэтому они менее инерционны. Применение электротермометров позволяет автоматизировать измерения температуры. Несмотря на то, что применимость указанных выше приборов при измерении температуры в профиле почвы не вызывает сомнений, многие исследователи указывают на значительные ошибки, принципиально присущие методу контактных измерений температуры поверхности почвы [108].
Излучение, испускаемое деятельной поверхностью в атмосферу, имеет пик интенсивности, соответствующий длине волны около 10 мкм и распределение длин волн в диапазоне Зч-50 мкм [17]. На этом основано использование дистанционного зондирования поверхности в окнах прозрачности атмосферы 3,5- 5,6 (пропускание -90%) и 8-И2 мкм (пропускание 60- 70%), соответствующим тепловой (инфракрасной) области спектра.
Под дистанционными измерениями можно понимать и полевые измерения при помощи полевых радиационных термометров или инфракрасных радиометров, так как при использовании этих приборов не требуется осуществлять контакт с измеряемой поверхностью [108, 130]. Но, как правило, под дистанционными понимают измерения, производимые при помощи приборов, установленных на летательных аппаратах, а вышеупомянутые правильно было бы называть «неконтактными» измерениями.
На необходимость и рентабельность применения дистанционных методов в исследовании сельскохозяйственных угодий и других природных объектов указывают многочисленные источники информации [2, 10, 20, 43, 58, 79, 91, 93, 109]. Однако большинство исследований проводилось в видимом диапазоне, тепловой области спектра уделялось значительно меньше внимания, тогда как это направление признается перспективным [7, 45, 141]. Тепловую дистанционную съемку производят с помощью электронных оптико-механических систем (радиометров, тепловизоров, сканеров), установленных на спутниках, самолетах и других летательных аппаратах. Дешифрирование тепловых снимков заключается в нахождении количественных значений температуры объекта, а также в анализе контрастов теплового снимка, которые отображают температурные контрасты объектов [64, 123, 124]. Независимо от способа получения данных о температуре почвы при ее измерении необходимо учитывать следующие аспекты. Температура почвы изменяется во времени как случайная величина. Случайные колебания происходят на фоне суточного и годового хода. Анализ многочисленных данных показывает, что колебания суточных температур распространяются обычно до глубины одного метра [33]. К концу вегетационного периода колебания температуры на глубине все менее заметны. Так колебания температуры становились незначительными с глубины 20 см в ноябре даже в южных широтах северного полушария [121]. Коэффициент вариации уменьшался от 5-10% на глубине 0-10 см до 2% для слоев глубже 40 см. Взаимозависимость значений температуры отмечалась до глубины 20-30 см. Иными словами, для характеристики температурного режима той или иной почвы необходимы регулярные замеры температуры на различных глубинах.
Достоверная оценка параметров почвенного климата может быть получена при систематических наблюдениях за температурой почвы в течение трехлетнего периода [127]. При этом на основании результатов исследования температурного режима оголенной почвы в различные сезоны было показано, что при аппроксимации температуры поверхности почвы и воздуха радами Фурье достаточно однои-двух гармоник, т.е. 4-ьб измерений в сутки [116, 117, 119]. Наиболее серьезные проблемы возникают при определении температуры поверхности почвы. С одной стороны, необходима достаточно высокая точность ее определения, т.к. она вносит наибольший вклад в точность расчета температурного профиля почвы [88], с другой — условность понятия «поверхность», повышенная мобильность этой величины и, следовательно, принципиальные трудности традиционного измерения ее температуры вносят неустойчивость в результаты расчетов [6]. Поэтому возникает необходимость моделирования температуры поверхности почвы, например, по температуре поверхности приземного воздуха.
Методы обработки результатов полевых и лабораторных исследований и математического моделирования
Для обработки результатов режимных наблюдений использовались методы математической статистики (в том числе непараметрические и методы спектрального анализа). При построении модели применялись метод наименьших квадратов, метод случайного поиска, метод Симпсона - для приближенного вычисления интеграла. Расчеты, реализованы на PC AT в пакете Excel с помощью макросов (подпрограмм) на языке Visual Basic. Уровень значимости всех рассчитываемых значений выбран 0,05. При моделировании температурного режима почвы по данным дистанционного зондирования использовался метод восстановления суточного хода температуры земной поверхности по значениям, измеряемым дважды в сутки [149]. 1. Проведены полевые режимные наблюдения за температурой почвы и метеопараметрами, а также определены свойства почвы на тестовом участке УОПЭЦ МГУ «Чашниково». По типу почвы, ее химическим свойствам и агроклиматическим условиям участок отвечал требованиям, вытекающим из целей и задач исследования. 2. В ходе режимных наблюдений на двух площадках тестового участка с оголенной и травянистой поверхностью осуществлялись измерения температуры деятельной поверхности, температуры в профиле почвы, давления почвенной влаги, влажности почвы, полевой влагоемкости и водопроницаемости почвы. 3. Были проведены лабораторные исследования, в ходе которых определены плотность твердой части, кислотность, содержание гумуса и обменных оснований; гранулометрический и микроагрегатный состав почвы; удельная теплоемкость и коэффициент температуропроводности. 4. Для обработки результатов режимных наблюдений использовались методы математической статистики (в том числе непараметрические и методы спектрального анализа). 5. Проведенные режимные полевые наблюдения за гидротермическим режимом дерново-подзолистой почвы и лабораторные исследования позволили получить комплексные данные, необходимые для наполнения модели. В таблицах 2, 3 и 5 представлены основные результаты лабораторных исследований.
В целом основные свойства исследуемой почвы вполне типичны для дерново-подзолистых почв, свойства которых достаточно подробно описаны в литературе. Однако, почва на рассматриваемом объекте сформирована не только под влиянием дернового и подзолистого процессов. Существенную роль внес процесс окультуривания, а затем этот участок был выключен из сельскохозяйственного производства, прекращена его эксплуатации после чего он находился под покровом естественной травянистой растительности. В результате профиль почвы приобрел черты, несколько отличающие его как от естественной почвы, так и от почвы, находящейся в сельскохозяйственном производстве. С точки зрения изучения теплового режима, особый интерес представляет следующее: - содержание гумуса, который обладает теплоизоляционными свойствами, изменяется в 7 раз в 30-сантиметровом слое; - плотность сложения и удельная теплоемкость, определяющие объемную теплоемкость, изменяются в профиле, соответственно, на 66 и 85%; - гранулометрический и минералогический состав, оказывающий влияние дисперсностью, связностью и составом минералов на теплофизические свойства почвы заметно утяжеляется вниз по профилю. Все это определяет сильную дифференциацию профиля почвы в тепловом отношении.
Тепловые свойства исследуемой почвы
Остановимся подробнее на тепловых свойствах почвы. Как указывалось выше, удельная теплоемкость (С,„) определялась в широком температурном диапазоне. В таблице 4 представлены результаты измерений. Удельная теплоемкость твердой фазы почвы в целом имеет линейно-возрастающую зависимость от температуры (Рис. 1, а). Изменение теплоемкости в горизонте А1 с ростом температуры несколько отличается от нижележащих горизонтов. Если при низкой температуре теплоемкость в горизонте А1 принимает самые низкие значения, то с ростом температуры она приближается к теплоемкости горизонтов с выраженным элювиальным процессом, а при 100С достигает максимального значения в профиле почвы. Рисунок 1 (в) показывает изменение крутизны аппроксимационной прямой при различной глубине опробования. Распределение по профилю удельной теплоемкости имеет колебательный характер (Рис. 1, б). Заметно уменьшение значения теплоемкости в элювиальном горизонте (соответствует 40 см) при значениях температуры от -50 до 50С, что согласуется с данными, полученными другими исследователями. Например, Е.А. Дмитриев для слабо-перегнойной сильно подзолистой легкосуглинистой почвы приводит значения Ст 821, 795, 791 Дж/кг-К в горизонтах А1, АЕ и . В1, соответственно при температуре 20-ь50С [32]. Средняя скорость профильного изменения теплоемкости при различной температуре (Рис. 1, г) дает возможность количественно сравнить плавность профильных кривых. Так максимальная дифференциация профиля почвы по теплоемкости наблюдается при —50С, при других температурах дифференциация меньше.
Для 50 и 75С этот показатель не рассчитывался из-за малочисленности данных. Изменение удельной теплоемкости в профиле определяется вещественным составом почвы. Так заметна тенденция увеличения значений удельной теплоемкости при 100С (Рис. 2) при увеличении содержания гумуса (а), каолинита (г) в верхней части профиля и значений емкости катиоиного обмена (ЕКО) в профиле исследуемой почвы (б). Также заметна тенденция увеличения значений удельной теплоемкости а при 25С согласуются (качественно) с суммарным содержанием железа и алюминия (в). Этих данных не достаточно для проведения достоверного статистического анализа. Достоверное установление подобных зависимостей требует специального исследования, что, однако, не входило в задачу нашего исследования. Итак, относительное изменение удельной теплоемкости при изменении температуры в целом меньше, чем по профилю почвы. В интересующем нас температурном диапазоне (-25 25 С) оно составляет 0,03-0,31% на 1С и 0,23-0,90% на 1 см. Поэтому для расчетов мы использовали индивидуальные данные для каждого слоя, считая их постоянными во времени. В естественных условиях в почве на формирование температурного режима оказывает влияние не только вещественный состав твердой части почвы, но и состав других ее фаз - жидкой и газообразной, а также количественное соотношение их. (Живую фазу почвы мы не включаем в рассмотрение.) Однако, поскольку учет количественного и качественного состава почвенного воздуха уточняет значение теплоемкости почвы не более, чем на 1% (по нашим данным), достаточно учесть наличие влаги и почве. С другой стороны, в реальной почве имеет значение не только теплоемкость самих частиц, но и их взаимное расположение, плотность упаковки, то есть важна объемная теплоемкость (Cv). Как известно, Cv линейно увеличивается при увеличении влажности. На рисунке 3 представлена эта зависимость, рассчитанная для различных горизонтов изучаемой почвы.
Моделирование температурного режима почвы с использованием модели «Поверхность»
Верхнее граничное условие рассчитывалось с использованием модели «Поверхность». При этом диапазон изменения температуры поверхности на объектах 1, 2, 3 составлял 8-54; 10 + 26; 16 + 29 С, соответственно. Нижнее граничное условие задавалось на глубине 50 см. Моделирование сводилось к восстановлению температурного режима по профилю почвы на 4 глубинах: 0, 5, 10, 15 см для объекта 1; 0, 5, 10, 20 см для объекта 2; 0, 5, 10, 50 см для объекта 3 в 24, 12 и 15 временных точках, соответственно. Результаты моделирования температурного режима почвы по профилю для трех объектов приведены на рисунках 23 и 24. На рисунке 23 представлено изменение температуры во времени на различных глубинах: на объекте 1 в течение двух суток, на объектах 2 и 3 - в течение одних суток; а на рисунке 24 — по глубине. Точками и линиями обозначены соответственно измеренные и восстановленные значения температуры. Значения, использованные в качестве исходных для расчета граничных условий, обведены кружками. Анализ качества восстановления температурного режима проводился методом сравнения измеренных и восстановленных значений. Результаты сравнения приведены в таблице 11. Коэффициент корреляции, среднеквадратическое отклонение и коэффициент автокорреляции отклонений измеренных и расчетных значений температуры свидетельствуют о достоверности восстановленных данных.
В целом высокий коэффициент корреляции рассчитанных и измеренных значений и низкий коэффициент автокорреляции ошибок измерения температуры почвы говорят об адекватности рассматриваемой модели с принятым уровнем значимости. Среднеквадратические ошибки расчета температуры почвы составляли от 2 до 13% размаха колебаний измеренной температуры на соответствующей глубине. Представленные данные свидетельствуют о правомерности поставленной в работе задачи и о возможности ее решения аналитическими методами математического моделирования. Полученная одномерная модель температурного режима позволяет восстанавливать температуру почвы по двум измерениям: глубине почвы и времени. Дальнейшее совершенствование методов моделирования температурного режима должно быть связано с усложнением эксперимента и получением наборов данных, позволяющих выявлять требуемые закономерности и в других измерениях, в первую очередь пространственных. 1. Разработана модель расчета профильного распределения температуры (модель «Профиль»), основанная на аналитическом решении уравнения теплопроводности с применением метода замены переменных. 2. Для получения граничных условий для модели «Профиль» разработана модель «Поверхность», позволяющая рассчитать температуру поверхности в требуемый момент времени по двум замерам температуры поверхности в разные моменты времени с учетом знания времени достижения максимальной температуры поверхности. 3.
Полученные коэффициенты зависимости температуропроводности от влажности почвы (параметры настройки) можно использовать для восстановления температурного режима почвы в различных условиях увлажнения при влажности почвы не превышающей капиллярную влагоемкость. Ошибки расчета температуры снижаются при уменьшении влажности почвы. 4. Модель, объединяющая блок расчета температурного режима почвы и блок расчета температуры деятельной поверхности, в т.ч. с использованием данных дистанционного зондирования, позволяет восстанавливать температуру почвы с точностью в пределах 2С. 5. Точность восстановления температурного режима почвы зависит от точности задания температуры поверхности и профиля влажности почвы. Так для обеспечения выходной ошибки моделирования не превышающей 10%, точность измерения входной температуры (верхнее граничное условие) должна быть не ниже 10%, а влажности - 20%. Требуемую точность измерения температуры поверхности можно обеспечить современными измерительными средствами, в т.ч. и методами дистанционного зондирования.
