Аннотация

Цель: провести первичную оценку перспектив использования программного продукта HYDRUS-1D для анализа динамики электропроводности водной вытяжки и влажности темно-каштановой почвы. 

Материалы и методы. Исследование проводилось в 2023–2024 гг. в Республике Крым и включало в себя: определение влажности, гранулометрического состава и электропроводности водной вытяжки почвы; расчет показателей потока воды в почве с помощью программного модуля Rosetta Lite V1.1; учет метеорологических данных; моделирование динамики влажности темно-каштано¬вой почвы и электропроводности водной вытяжки. Определение педотрансферных функций осуществлялось по двум вариантам: на основе гранулометрического состава; на основе сочетания фактических данных о гранулометрическом составе и справочной информации о плотности сложения почвы. 

Результаты. В среднем по метровому слою почвы по обоим вариантам получены сравнительно небольшие значения средней абсолютной ошибки и корня из средней квадратической ошибки. При этом данные, смоделированные по первому варианту, ближе к фактическим показателям (коэффициент детерминации по влажности почвы составил 0,76, а по электропроводности водной вытяжки – 0,83). Однако по верхнему слою почвы 20 см фиксируется существенная разница между рассчитанными и смоделированными данными по электропроводности водной вытяжки (в 2,1 и 2,0 раза в зависимости от варианта), которая значительно снижается на глубине 40–60 см. 

Выводы. В среднем по метровому слою почвы использование программного пакета HYDRUS-1D позволило с довольно высокой точностью смоделировать изменение влажности почвы и электропроводности водной вытяжки. На перспективу для повышения достоверности получаемых результатов необходимо проведение дополнительных исследований, направленных на сбор исходных данных и валидацию модели.

doi: 10.31774/2712-9357-2026-16-1-36-60

Для цитирования

Подовалова С. В., Волков А. С. Первичная оценка перспектив использования агрогидрологического моделирования для анализа динамики влажности и электропроводности водной вытяжки темно-каштановой почвы // Мелиорация и гидротехника. 2026. Т. 16, № 1. С. 36–60. https://doi.org/10.31774/2712-9357-2026-16-1-36-60.

Список литературы

1. Джуманазарова А. Т., Генжемуратов А. С. Использование минерализованных грунтовых вод при поливе сельскохозяйственных культур на засоленных землях // Евразийское научное объединение. 2020. № 6-6(64). С. 492–494. EDN: WMWAOC.

2. Дармонов Е. Д., Юлдашев Г., Турдалиев А. Т. Влияние поливов минерализованными водами на агробиологические особенности и урожайность пшеницы // Научное обозрение. Биологические науки. 2021. № 4. С. 23–27. DOI: 10.17513/srbs.1239. EDN: CWZZGB.

3. Шалашова О. Ю., Рубцов И. П. Трансформация чернозема обыкновенного при длительном орошении слабоминерализованной водой сульфатно-натриевого состава // Мелиорация и гидротехника. 2022. Т. 12, № 3. С. 1–14. DOI: 10.31774/2712-9357-2022-12-3-1-14. EDN: WEGGOF.

4. Дедова Э. Б. Технология использования минерализованной воды для полива кормовых культур // Аграрная наука. 2022. № 1. С. 114–117. DOI: 10.32634/0869-8155-2022-355-1-114-117. EDN: DBVIHZ.

5. Обоснование выбора источника оросительной воды в степной зоне Крыма / Н. Е. Волкова, С. В. Подовалова, Ю. А. Юнчик, А. А. Манжос // Мелиорация и гидротехника. 2023. Т. 13, № 2. С. 75–93. DOI: 10.31774/2712-9357-2023-13-2-75-93. EDN: XCSXZE.

6. Агромелиоративные приемы сохранения плодородия черноземных почв плодовых насаждений в условиях орошения минерализованными водами / Т. Г. Фоменко, В. П. Попова, О. В. Ярошенко, Ж. В. Арутюнян // Агрохимия. 2024. № 10. С. 23–31. DOI: 10.31857/S0002188124100033. EDN: ANSPUZ.

7. Воеводина Л. А. Направления использования соленых вод для орошения (обзор) // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации. 2014. № 1(13). С. 158–167. EDN: RXQUWV.

8. Воеводина Л. А. Использование показателя электропроводности для оценки продуктивности сельскохозяйственных культур // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации. 2012. № 1(05). С. 73–82. EDN: OSKLAL.

9. Волкова Н. Е., Кременской В. И. Подходы к снижению негативных последствий использования слабо- и маломинерализованных вод в орошаемом земледелии // Мелиорация и гидротехника. 2023. Т. 13, № 4. С. 224–242. DOI: 10.31774/2712-9357-2023-13-4-224-242. EDN: AYDCWT.

10. Рабочев А. Л., Орлова М. А., Самохвалова Е. В. Модель влагообмена при орошении сельскохозяйственных культур минерализованными водами // Самара АгроВектор. 2022. Т. 2, № 4. С. 34–43. DOI: 10.55170/29493536_2022_2_4_34. EDN: OBHLFY.

11. Soil water/salt balance and water productivity of typical irrigation schedules for cotton under film mulched drip irrigation in Northern Xinjiang / S. R. Ning, B. B. Zhou, J. C. Shi, Q. J. Wang // Agricultural Water Management. 2021. Vol. 245. № 106651. DOI: 10.1016/j.agwat.2020.106651. EDN: ARLHMO.

12. Modeling salinity risk response to irrigation practices for cotton production under film mulched drip irrigation in Xinjiang / S. Ning, A. Yan, B. Zhou, Q. Wang // Water Supply. 2022. Vol. 22, iss. 1. P. 321–334. DOI: 10.2166/ws.2021.270. EDN: PTXWIF.

13. HYDRUS simulation of sustainable brackish water irrigation in a winter wheat-summer maize rotation system in the North China plain / K. He, Y. Yang, Y. Yang, S. Chen, Q. Hu, X. Liu, F. Gao // Water. 2017. Vol. 9. № 536. DOI: 10.3390/w9070536. EDN: YFSJMM.

14. Verma A. K., Gupta S. K., Isaac R. K. Calibration and validation of SWAP to simulate conjunctive use of fresh and saline irrigation waters in semi-arid regions // Environmental Modeling & Assessment. 2014. Vol. 19. P. 45–55. DOI: 10.1007/s10666-013-9379-x. EDN: NEQNSS.

15. Soil salinity and tomato yield simulation using SALTMED model in drip irrigation / M. Dastranj, M. Noshadi, A. Sepaskhah, F. Razzaghi, R. Ragab // Journal of Irrigation and Drainage Engineering. 2018. Vol. 144, iss. 2. № 05017008. DOI: 10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0001243.

16. Научные основы предотвращения деградации почв (земель) сельскохозяйственных угодий России и формирования систем воспроизводства их плодородия в адаптивно-ландшафтном земледелии. Т. 1. Теоретические и методические основы предотвращения деградации почв (земель) сельскохозяйственных угодий: коллектив. моногр. / ред.: Л. Ф. Назарова; отв. ред.: Э. Н. Молчанов, Н. Б. Хитров, А. С. Фрид; науч. ред.: А. Л. Иванов. М.: Почв. ин-т им. В. В. Докучаева Россельхозакадемии, 2013. 756 с. EDN: RXZICJ.

17. Comparison of transient state models that include salinity and matrix stress effects on plant yield / J. D. Oster, J. Letey, P. Vaughan, L. Wu, M. Qadir // Agricultural Water Management. 2012. Vol. 103, iss. 2. P. 167–175. DOI: 10.1016/j.agwat.2011.11.011.

18. Karandish F., Simunek J. A comparison of the HYDRUS (2D/3D) and SALTMED models to investigate the influence of various water saving irrigation strategies on the maize water footprint // Agricultural Water Management. 2019. Vol. 213. P. 809–820. DOI: 10.1016/j.agwat.2018.11.023.

19. Nopshadi M., Fahandej-Saadi S., Sepaskhah A. R. Application of SALTMED and HYDRUS-1D models for simulations of soil water content and soil salinity in controlled groundwater depth // Journal of Arid Land. 2020. Vol. 12, iss. 3. P. 447–461. DOI: 10.1007/s40333-020-0002-0. EDN: VZRHJI.

20. Simulating maize yields when irrigating with saline water, using the AquaCrop, SALTMED, and SWAP models / M. Hassanli, H. Ebrahimianb, E. Mohammadi, A. Rahimi, A. Shokouhi // Agricultural Water Management. 2016. Vol. 176. P. 91–99. DOI: 10.1016/j.agwat.2016.05.003.

21. Khorsand A., Verdinejad V. R., Shahidi A. Performance evaluation of AquaCrop model to predict yield production of wheat, soil water and solute transport under water and salinity stresses // Water Irrigation Management. 2014. Vol. 4, iss. 1. P. 89–104. DOI: 10.22059/jwim.2014.51640.

22. Model of crop growth, water flow, and solute transport in layered soil / S. Chen, X. Maoa, D. A. Barry, J. Yang // Agricultural Water Management. 2019. Vol. 221. P. 160–174. DOI: 10.1016/j.agwat.2019.04.031.

23. Физические свойства, почвенно-гидрологические показатели и водный режим чернозема выщелоченного под яблоневым садом ОПХ «Горно-Алтайское» / С. В. Бабошкина, А. В. Пузанов, Т. А. Рождественская, О. А. Ельгининова // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2023. № 10(228). С. 44–51. DOI: 10.53083/1996-4277-2023-228-10-44-51. EDN: NENVEN.

24. Архангельская Т. А., Хохлова О. С. Моделирование водного режима агрочерноземов под черным паром и под кукурузой для двух контрастных по обеспеченности осадками вегетационных сезонов // Почвоведение. 2019. № 2. С. 204–211. DOI: 10.1134/S0032180X19020023. EDN: PNTESF.

25. Капиллярные эффекты в полидисперсных системах и их использование в почвенном конструировании / А. В. Смагин, Н. Б. Садовникова, Е. А. Беляева, А. В. Кириченко, В. Н. Кривцова // Почвоведение. 2021. Т. 55, № 9. С. 1150–1164. DOI: 10.31857/S0032180X21090100. EDN: RTMLSX.

26. Салугин А. Н., Баклушин Р. Н. Исследование вертикального переноса влаги в лизиметрах // Почвоведение. 2023. № 12. С. 1644–1653. DOI: 10.31857/S0032180X23600257. EDN: ECUJVU.

27. Моделирование теплового режима почвы по амплитуде температуры приземного воздуха / Е. В. Шеин, А. Г. Болотов, М. А. Мазиров, А. И. Мартынов // Земледелие. 2017. № 7. С. 24–28. EDN: ZIOSVD.

28. The HYDRUS-1D Software Package for Simulating the One-Dimensional Movement of Water, Heat, and Multiple Solutes in Variably-Saturated Media / J. Simunek, M. Sejna, H. Saito, M. Sakai, M. T. van Genuchten. California: Department of Environmental Sciences University of California Riverside, 2012. 338 p.

29. Волкова Н. Е., Подовалова С. В. Влияние капельного орошения ограниченно пригодными водами на солевой состав темно-каштановой почвы // Мелиорация и гидротехника. 2024. Т. 14, № 4. С. 81–97. DOI: 10.31774/2712-9357-2024-14-4-81-97. EDN: NKJPEA.