Сбор и введение полевых данных при использовании модели AquaCrop для планирования орошения сельскохозяйственных земель | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 11 декабря, печатный экземпляр отправим 15 декабря.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: Сельское хозяйство

Опубликовано в Молодой учёный №41 (383) октябрь 2021 г.

Дата публикации: 04.10.2021

Статья просмотрена: 8 раз

Библиографическое описание:

Гурдов, А. Б. Сбор и введение полевых данных при использовании модели AquaCrop для планирования орошения сельскохозяйственных земель / А. Б. Гурдов. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2021. — № 41 (383). — С. 139-145. — URL: https://moluch.ru/archive/383/84284/ (дата обращения: 03.12.2021).



Туркменистан обладает огромными земельными ресурсами, однако его водные ресурсы ограничены. При ограниченных водных ресурсах ежегодный прирост населения в стране приводит к снижению объемов водопотребления на душу населения. В связи с изменением климата потребность в дополнительных источниках воды увеличивается по мере роста потребности в орошении сельскохозяйственных культур и испарения воды с поверхности почвы [1]. Основная часть населения страны проживает в сельской местности. Социально-экономическое положение сельских жителей во многом связано с доходами от орошаемого земледелия, а рентабельность данной отрасли обусловлена эффективностью водопользования.

Эффективное водопользование максимально сокращает потери воды и вредное воздействие орошения на окружающую среду, поддерживает гармоничные производственные отношения между водопользователями и обеспечивает высокую урожайность при низких затратах на единицу воды, используемой в сельском хозяйстве. Согласно данному определению, вопрос эффективного водопользования неразрывно связан с экономическими, экологическими и социальными проблемами хозяйства. Вопрос повышения эффективности и продуктивности оросительной воды для орошаемого земледелия Туркменистана никогда не был более актуальным, чем сейчас, из-за возникающих климатических изменений, воздушной и почвенной засухи на фоне высоких температур.

В Туркменистане большие суммы средств государственного бюджета направляются на доставку поливной воды из водных источников на орошаемые поля [2]. Таким образом, вода, являющаяся продуктом природы, становится товаром экономики, поскольку она обуславливает привлечение человеческих ресурсов. В этом контексте эффективное использование воды требует использования научно обоснованных подходов.

Эффективность орошения зависит от множества факторов: природно-климатических показателей, техники полива, процесса роста и развития растений, режима орошения сельскохозяйственных культур, сроков внесения удобрений, сроков посева и уборки урожая и количества, а также качества запланированного урожая и т. д. [3]. В условиях климатических изменений водопотребление сельхозяйственных культур должно определяться в зависимости от природных и климатических факторов. Основные климатические факторы, влияющие на водопотребление культур, — это продолжительность светового дня, температура и влажность воздуха, скорость ветра. Применяемые технологии должны как можно точнее учитывать эти факторы.

Одной из таких технологий является технология орошения, основанная на имитационной компьютерной модели. Суть моделирования заключается в том, что ожидаемый урожай сельскохозяйственных культур определяется в зависимости от природно-климатических условий с учетом планируемого уровня водообеспечения в течение всего периода от сева культуры до полного созревания урожая.

Природно-климатические условия на орошаемых землях разнообразны, а встречаемые в хозяйствах комбинации действующих факторов на орошение многочисленны. Учёт перечисленного множества факторов невозможен без применения современных цифровых технологий [4]. Оценка методов планирования орошения может быть выполнена путем проведения полевых испытаний. Однако этот подход является дорогостоящим, трудоемким, подверженным неконтролируемому воздействию окружающей среды и трудным для фермеров с точки зрения анализа долгосрочных последствий и сценариев большого воздействия. Более простой вариант – использование модели моделирования урожая. Модели не могут полностью заменить полевые исследования; они помогают исследователям описать динамику роста культуры в зависимости от окружающей среды, понять взаимодействие различных компонентов и распространить результаты за пределы экспериментальных площадок. Модель AquaCrop способна точно моделировать урожайность хлопчатника [5] и продуктивность оросительной воды. Простота и доступность входных данных для AquaCrop сделала эту модель удобной для пользователей. Данная модель может быть полезна для оценки влияния протоколов планирования орошения на рабочем месте. Возможные последствия разработанного графика орошения для урожая и окружающей среды можно проанализировать, не выезжая на поле. AquaCrop может быть рекомендована для применения в различных агроклиматических условиях Туркменистана. В связи с вышеизложенными критериями планирование орошения с помощью программы AquaСrop является как никогда актуальным.

Методы исследования

Научный подход к изучению характеристики хлопчатника для использования модели AquaCrop в условиях изменяющегося климата является современным требованием. Для соответствия данному требованию хозяйство должно иметь паспорт поля, то есть базу данных, в каждом хозяйстве землепользования. Это позволяет пользователю эффективно использовать земельные и водные ресурсы и соответственно организовать технические, экономические и организационные меры.

В базе данных указываются размер поля, механический состав почвы, уровень засоления, запас питательных веществ и их изменение по годам, наличие органического остатка, порядок используемого севооборота, количество и качество собранного урожая, учет проведенных агротехнических мероприятий и мелиоративное состояние земли. Эти показатели важны для принятия решений при введении характеристик хлопчатника в модель.

В пояснительных записках о деятельности хозяйства должны быть описаны виды культур, которые входят в севооборот в хозяйстве, а также количество урожая и удобрений, использованных в предыдущие годы. Эффективность использования воды в орошаемом земледелии зависит от видов и показателей технологии обработки почвы. Это связано с тем, что такие параметры, как водопроницаемость почвы, скорость испарения воды из почвы и нормальное распределение корней в активном слое почвы, обусловлены влиянием используемой техники. Следовательно, пояснительные записки должны показывать силу и эффективность используемых методов.

Записи также должны содержать информацию о водоснабжении хозяйства и организации ночного полива. Глубина уровня грунтовых вод и их соленость являются одним из основных факторов, влияющих на потребность воды для сельскохозяйственных культур. Информация об уровне засоления орошаемых земель и типе засоления также должна быть включена в записи как необходимая информация для правильной организации поливов. Для введения в модель необходима следующая информация:

  1. Климатические данные

– количество осадков (среднемесячные показатели)

– ETo — эвапотранспирация эталонная (среднемесячные показатели)

– минимальная и максимальная температура воздуха

– CO 2 — содержание углекислого газа в атмосфере

– относительная влажность воздуха

– скорость ветра

  1. Характеристики возделываемой культуры (на примере хлопчатника)

– дата сева хлопчатника

– дата появления массовых всходов

– дата массового цветения

– дата максимального покрытия

– дата созревания

– дата старения растения

3 Показатели мелиоративного состояния орошаемых земель

– уровень залегания грунтовых вод (ежемесячно)

– минерализация грунтовых вод (ежемесячно)

– информация о наличии слабоводопроницаемого горизонта в почве

– засоленность почвы по горизонтам в единицах электропроводности

– содержание водорастворимых солей в сухой почве

  1. Показатели плодородия почвы

– содержание питательных элементов в почве в начале вегетации

– содержание гумуса в почве

– кислотность почвы

– гипотетическое содержание солей в почве по водной вытяжке

– описание почвенных горизонтов

– механический состав почвы

  1. Водопроницаемость почвы в начале и конце вегетации

– полная влагоемкость почвы

– полевая влагоемкость почвы

– точка увядания (влажность разрыва капилляров)

– общая доступная почвенная влага

– коэффициент фильтрации

– дренажная характеристика

– легкоиспаряемая вода из верхнего слоя (мм)

– капиллярные свойства почвы.

Полученные результаты

Типичной культурой в районе исследования является хлопчатник. Общая посевная площадь хлопчатника в Туркменистане ежегодно составляет около 550 тысяч гектаров. Возделываются средне- и тонковолокнистые сорта. Объектами изучения в нашей работе во время полевых исследований в дайханском объединении «Захмет» стал средневолокнистый сорт хлопчатника Ёлотен 7. Результаты исследования показали, что вегетационный период возделываемого сорта средневолокнистого хлопчатника равен 120–125 дням, высота растений достигает 100–142 см.

Таблица 1

Наименование показателей

1

Дата сева хлопчатника

30 марта

2

Дата появления массовых всходов

12 апреля

3

Дата массового цветения

9 июня

3

Дата максимального покрытия

25 июня

4

Дата созревания

3 августа

5

Дата старения хлопчатника

5 сентября

За основу климатических файлов взяты данные из базы данных ФАО CLIMWAT. По мере накопления информации от дайханского объединения «Захмет» данные обновляются (Рис.1).

Страница главного меню модуля AquaCrop

Рис.1. Страница главного меню модуля AquaCrop

На следующих рисунках в качестве примера показаны результаты одного сценария. Специалист, используя данную программу, определяет значения продуктивности оросительной воды, урожайности и других показателей на персональном компьютере с учетом природно-хозяйственных условий. Поиск оптимальных параметров производится последовательным приближением к максимальной продуктивности оросительной воды. Эта процедура имеет форму диалога человека с компьютером. При использовании модели пользователь задает значения параметров, влияющих на полив (поливная норма, геометрия борозд, гидравлическая шероховатость, параметры инфильтрации, продолжительность водоподачи), а модель предсказывает необходимый расход водоподачи, продольное распределение увлажнения, объем поверхностного и глубинного сбросов и характеристики эффективности и равномерности полива (Рис.2).

.

Рис.2.

На рис.3 представлен водный баланс в корнеобитаемом слое почвы. Показана засоленность почвы на различных горизонтах. Как видно, растения получают нехватку удобрений (параметр Stresses на графике).

.

Рис.3.

На рис.4 показаны значения эвапотранспирации, уровень осадков и показатели оросительной нормы. Также представлен солевой баланс активного слоя почвы.

.

Рис.4.

На рис.5 показан основной показатель модели – продуктивность оросительной воды. Она равна 0,65 кг/м 3 воды при урожайности 38,71 ц/га. Путем корректировки входных параметров возможно повышение продуктивности оросительной воды. В этом как раз и заключается смысл использования модели.

.

Рис.5.

И наконец, на последнем рисунке представлены стрессовые показатели (Stresses) и состояние окружающей среды (Environment and Crop).

.

Рис.6.

Таким образом, использование предложенной модели AquaCrop позволит максимально эффективно использовать ценный экономический ресурс – воду – при орошении сельскохозяйственных земель.

Литература:

  1. Водные ресурсы и водопользование в Туркменистане: История, современное состояние и перспективы развития. И. М. Станчин, Синергия, 2016, № 5
  2. Водные ресурсы Туркменистана: Потенциал, использование, технология и экология. Вольмурадов, министр водного хозяйства Туркменистана.
  3. Образцов А. С. Системный подход: применение в земледелии. Москва. Агропромиздат. 1990. -303 с.
  4. Курбангелдиев С., Чарыев М. К., Гарагулов М. Ч. Вопросы интенсивной технологии возделывания хлопчатника. Ашхабад. ТуркменНИИТИ, 1989. — 70 с.
  5. Evalution of AquaCrop model application in irrigation management of Cotton. Moloud Heidariniya, Abd Ali Naseri, Saeed Boroumandnasab, Borhan Sohrabi Moshkabadi, Ali Heidar Nasrolahi. World Rural Observations 2012;4(2) http://www.sciencepub.net/rural
  6. Calibrating and validating AquaCrop model for maize crop in Northern zone of Nigeria. Ezekiel Oiganji1, H. E. Igbadun, O. J. Mudiare and M. A. Oyebode. September, 2016 AgricEngInt: CIGR Journal Open access at http://www.cigrjournal.org Vol. 18, No. 3
Основные термины (генерируются автоматически): оросительная вода, окружающая среда, дата, показатель, Туркменистан, CLIMWAT, максимальное покрытие, массовое цветение, механический состав почвы, эффективное водопользование.


Задать вопрос