Аннотация

Цель исследований – разработка алгоритма определения фундаментальных операторов управления орошением с учетом вариабельности почвенных влагозапасов.
Материалы и методы. В качестве фундаментальных операторов рассматриваются базисные задачи управления орошением, такие как потребность в проведении полива и технологические параметры проведения этого полива. Основные методологические подходы исследований: концепция единой алгоритмической конструкции определения основных операторов орошения, решение задачи об учете вариабельности содержания почвенной влаги в двух уровнях – на площади и по профилю почвы, отказ от использования средней влажности активного слоя почвы как основного критерия потребности в проведении полива.
Результаты. Предложен алгоритм, который решает эти задачи на основе количественных оценок средней влажности, распределения влаги по профилю почвы и вариабельности влагозапасов по площади орошаемого участка. Алгоритм представлен тремя последовательно организованными вычислительными блоками, каждый из которых решает самостоятельную задачу в соответствии с приведенной выше последовательностью. Раскрыты вычислительные процедуры для решения поставленных задач в каждом из рассматриваемых алгоритмически организованных блоков. Задача на основе средних оценок влажности активного слоя почвы имеет классическое решение. Задача на основе данных о послойном распределении влаги в почвенном профиле решается путем последовательного проведения оценок дисперсии послойных данных, а также мощности слоя почвы с влажностью ниже порогового уровня.
Выводы. Задача об использовании режима дифференцированного распределения осадков решается на основе определения вариабельности средних оценок влажности почвы по площади орошаемого участка. Результат решения алгоритма – определение потребности в поливе на расчетную дату, а также его основных технологических параметров, включая поливную норму и необходимость дифференцированного распределения осадков по площади орошаемого участка.

DOI: 10.31774/2222-1816-2020-1-30-51

Для цитирования

Лытов, М. Н. Определиние фундаментальных операторов орошения с учетом вариабельности содержания почвенной влаги / М. Н. Лытов // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации [Электронный ресурс]. – 2020. – № 1(37). – С. 30–51. – Режим доступа: http:www.rosniipm-sm.ru/archive?n=646&id=649. – DOI: 10.31774/2222-1816-2020-1-30-51.

Список литературы

1 Precision irrigation perspectives on the sustainable water-saving of field crop production in China: Water demand prediction and irrigation scheme optimization / Y. Q. Peng, Y. X. Xiao, Z. T. Fu, Y. H. Dong, Y. J. Zheng, H. J. Yan, X. X. Li // Journal of Cleaner Production. – 2019. – Vol. 230. – P. 365–377. – DOI: 10.1016/j.jclepro.2019.04.347.

2 Зейлигер, А. М. Точное (дифференцированное) орошаемое земледелие – технология повышения эффективности орошения и снижения нагрузки на окружающую среду / А. М. Зейлигер // Сборник научных докладов ВИМ. – 2010. – Т. 2. – С. 633–638.

3 Burunkaya, M. Design and implementation of a new generation drip irrigation system for use in precision agriculture application / M. Burunkaya // Journal of Polytechnic – Politeknik Dergisi. – 2019. – Vol. 22, № 3. – P. 785–792. – DOI: 10.2339/politeknik.450792.

4 Балакай, Г. Т. Концепция дождевальной машины нового поколения для технологии прецизионного орошения / Г. Т. Балакай, С. М. Васильев, А. Н. Бабичев // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации [Электронный ресурс]. – 2017. – № 2(26). – С. 1–18. – Режим доступа: http:rosniipm-sm.ru/dl_files/udb_files/udb13-rec477-field6.pdf.

5 Чураев, А. А. Прецизионное орошение и современные средства для его реализации / А. А. Чураев, Л. В. Юченко // Пути повышения эффективности орошаемого земледелия. – 2016. – № 2(62). – С. 75–79.

6 Наземная гиперспектральная аппаратура для измерения вегетативных индексов в задачах прецизионного орошения сельскохозяйственных культур / В. Н. Щедрин, С. М. Васильев, А. Н. Бабичев, Р. В. Скиданов, В. В. Подлипнов, Ю. Н. Журавель // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации [Электронный ресурс]. – 2018. – № 1(29). – С. 1–14. – Режим доступа: http:rosniipm-sm.ru/dl_files/udb_files/udb13-rec527-field6.pdf.

7 De Lara, A. Soil water content and high-resolution imagery for precision irrigation: Maize yield / A. de Lara, L. Longchamps, R. Khosla // Agronomy. – 2019. – Vol. 9, № 4. – P. 174. – DOI: 10.3390/agronomy9040174.

8 Сканирующие ветви гистерезиса водоудерживающей способности почвы и их прогнозирование с использованием математической модели для расчета прецизионных норм орошения сельскохозяйственных культур / В. В. Терлеев, В. Миршель, А. Г. Тоопаж, К. Г. Моисеев, И. Того, Ю. В. Волкова, А. О. Никоноров, Р. С. Гиневский, В. А. Лазарев // Новые методы и результаты исследований ландшафтов в Европе, Центральной Азии и Сибири: монография. – М.: ВНИИА, 2018. – С. 297–301.

9 Multiplatform application for precision irrigation scheduling in strawberries / R. G. Perea, I. F. Garcia, M. M. Arroyo, J. A. R. Diaz, E. C. Poyato, P. Montesinos // Agricultural Water Management. – 2018. – Vol. 183. – P. 194–201. – DOI: 10.1016/j.ag-wat.2016.07.017.

10 Цифровые технологии в управлении орошением / Д. А. Соловьев, Г. Н. Камышова, Н. Н. Терехова, Д. Г. Горюнов, А. Вардумян // Аграрный научный журнал. – 2019. – № 4. – С. 93–97. – DOI: 10.28983/asj.y2019i4pp93-97.

11 Тищенко, А. П. Оперативное управление режимами орошения сельскохозяйственных культур по инструментальному методу / А. П. Тищенко // Пути повышения эффективности орошаемого земледелия. – 2016. – № 1(61). – С. 17–23.

12 Optimum control model of soil water regime under irrigation / A. S. Оvchinnikov, V. S. Bocharnikov, S. D. Fomin, O. V. Bocharnikova, E. S. Vorontsova, V. V. Borodychev, M. N. Lytov // Bulgarian Journal of Agricultural Science. – 2018. – Vol. 24, № 5. – P. 909–913.

13 Система управления широкозахватной дождевальной машины кругового действия для прецизионного орошения / А. Н. Бабичев, В. А. Монастырский, В. И. Ольгаренко, Р. В. Скиданов, В. В. Подлипнов // Пути повышения эффективности орошаемого земледелия. – 2019. – № 1(73). – С. 195–199.

14 Фурсенко, С. Н. Автоматизация технологических процессов сельскохозяйственного производства / С. Н. Фурсенко, Е. С. Якубовская, Е. С. Волкова. – Минск: ИВЦ Минфина, 2011. – 280 с.

15 Михайленко, И. М. Оптимальное управление орошением посевов сельскохозяйственных культур / И. М. Михайленко, В. Н. Тимошин // Мелиорация и водное хозяйство. – 2016. – № 6. – С. 34–38.

16 Котов, В. М. Алгоритмы и структуры данных / В. М. Котов, Е. П. Соболевская, А. А. Толстиков. – Минск: БГУ, 2011. – 267 с.

17 Методические указания и нормативы разработки систем управления экологической устойчивостью орошаемых агроландшафтов / И. П. Кружилин [и др.]. – М.: Россельхозакадемия, 2007. – 105 с.

18 Шабанов, В. В. Оптимальное управление поливами при эксплуатации оросительных систем / В. В. Шабанов, Ю. М. Землянов. – М.: Агpопpомиздат, 1990. – 56 с.

19 FAO Irrigation and Drainage Paper No. 56. Crop Evapotranspiration (guidelines for computing crop water requirements) / R. G. Allen, L. S. Pereira, D. Raes, M. Smith. – Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations, 1998. – 326 p.

20 Бородычев, В. В. Алгоритм решения задач управления водным режимом почвы при орошении сельскохозяйственных культур / В. В. Бородычев, М. Н. Лытов // Мелиорация и водное хозяйство. – 2015. – № 1. – С. 8–11.

21 Бородычев, В. В. Проблемы оптимального водообеспечения сои в условиях орошения / В. В. Бородычев, М. Н. Лытов // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. – 2019. – № 2. – С. 39–49. – DOI: 10.32786/2071-9485-2019-02-3.