Результаты сравнения педотрансферных функций и текстурной модели водоудерживания почв (стр. 1 )

УДК 504.064

Результаты сравнения педотрансферных функций и

текстурной модели водоудерживания почв

по базе данных UNSODA

, ,

ФГОУ ВПО МГУП, г. Москва, Россия

Введение

В настоящее время в целях практического использования моделей переноса водного потока в вадоузной зоне широкое применение находят модели, позволяющие предсказывать гидравлические характеристики почв на основании их физико-химических параметров. Практическая потребность в получении таких функций вызвана необходимостью упростить и ускорить определение гидравлических характеристик почв и грунтов, прямое экспериментальное определение которых требует значительных затрат времени и средств. Одним из видов таких моделей являются педотрансферные функции (ПТФ) [4, 5, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 17], представляющие собой эмпирические модели типа «черного ящика». Эти функции связывают отдельные показатели характеристик водоудерживания с рядом основных физических показателей почв - предикторами. Для решения аналогичной задачи используются и иные более универсальные подходы, основанные на моделях типа «серого ящика» [3, 18], что позволяет применять их к широким группам почв. Одним из таких подходов является аддитивный, основанный на концептуальном моделировании строения порового пространства почв. С использованием этого подхода были построены модели водоудерживания различных по строению порового пространства пористых сред [4], одна из которых «текстурная» исследована в настоящей работе.

Целью данной работы являлось сравнение достоверности четырех ПТФ, полученных на независимых наборах данных и применяемых для расчета дренажной характеристики водоудерживания ДХВ, а также «текстурной» модели. Методика исследования состояла в расчете ДХВ по каждой из этих пяти моделей для почв, собранных в базе почвенных данных UNSODA (Unsaturated Soil Data), и сравнении между собой измеренных ДХВ с рассчитанными. На момент проведения исследований база данных UNSODA включала 790 почвенных образцов с пяти континентов [6]. Для оценки достоверности моделей использовались величины среднеквадратичного отклонения измеренных и рассчитанных величин влажностей, соответствующих давлений почвенной влаги. В результате проведенного исследования получена информация о точности четырех ПТФ-ДХВ, а также “текстурной” модели для 19 текстурных групп почв.

Виды ПТФ-ДХВ

В связи с многообразием видов ПТФ-ДХВ представляется удобным классифицировать их по следующим признакам: 1) непрерывности описания ДХВ; 2) набору предикторов; 3) методу создания.

Классификация ПТФ-ДХВ по непрерывности

С точки зрения непрерывности описания ПТФ-ДХВ делятся на точечные, оценивающие влажность почвы для заданных значений давления почвенной влаги, и непрерывные, оценивающие влажность для значений в некотором диапазоне. Обычно точечные ПТФ-ДХВ используются для оценки доступной растениям почвенной влаги [5], а непрерывные - в моделях переноса водного потока в вадоузной зоне [9].

Классификация ПТФ-ДХВ по набору предикторов

В современных ПТФ-ДХВ наиболее распространенными предикторами являются: а) плотность почвы; б) пористость почвы; в) содержание фракций гранулометрического состава; г) содержание органического вещества. Наряду с вышеприведенными предикторами имеются отдельные попытки включить в ПТФ-ДХВ следующие предикторы: а) минералогию глинистой фракции; б) обменную емкость катионов; в) концентрацию кристаллов гипса и кальцита; г) содержание поглощенного натрия [4].

Плотность и пористость почвы. Согласно работе [8], водоудерживание при давлении почвенной влаги 33 кПа тем больше, чем меньше плотность почвы; однако при давлении 1500 кПа это влияние менее выражено. В работе [9] было показано, что плотность почвы является наиболее важным предиктором ПТФ ДХВ при давлении меньше 10 кПа, тогда как содержание глины и органического вещества оказывают наибольшее влияние при давлении больше 500 кПа. В этой же работе [9] было показано, что изменение значения плотности почвы может как увеличить, так и уменьшить водоудерживание в диапазоне давления почвенной влаги от 01.01.01 кПа, что во многом зависит от гранулометрического состава почвы.

Содержание фракций элементарных почвенных частиц (ЭПЧ). Одним из наиболее часто используемых в ПТФ и дающих достоверные результаты предикторов является содержание фракций ЭПЧ. Среди наиболее часто встречающихся в ПТФ-ДХВ классификаций фракций ЭПЧ – интегральные фракции песка (sand> 0,05), пыли (0,002< silt <0,05) и глины (clay<0,002); классификация Аттенберга; классификация Качинского.

Содержание органического вещества. В результате экспериментального изучения водоудерживания установлено, что содержание органического вещества существенно влияет на водоудерживание почв. Однако виды органического вещества, встречающееся в почвах, чрезвычайно разнообразны по составу и качеству, что отражается на его водоудерживающей способности.

Классификация ПТФ-ДХВ по методу создания

Многообразие ПТФ-ДХВ может быть разделено на следующие четыре группы: а) регрессионные модели точечных ДХВ; б) параметрические модели непрерывных ДХВ; в) нейронные сети точечных и непрерывных ДХВ.

Наиболее известные ПТФ регрессионного типа были предложены в работах [4, 8]. В общем случае их можно представить в следующем виде

, (1)

где – влажность почвы, – давление почвенной влаги, , , , - соответственно, содержание песка (sand); пыли (silt); глины (clay) и органического вещества [г г-1], – плотность почвы, a, b, c, d, e – эмпирические коэффициенты.

Параметрические модели основаны на предположении, что непрерывная ДХВ может быть описана некоторым уравнением, эмпирические коэффициенты которого являются функцией некоторого набора почвенных предикторов [15, 16, 17].

Искусственные нейронные сети были использованы Пачепским [7] для оценки характеристик водоудерживания для восьми значений давления почвенной влаги, а также Шаапом [11, 12] для нахождения параметров уравнения ван Генухтена.

Объекты исследования

В качестве объекта исследования были выбраны четыре наиболее цитируемых в литературе ПТФ-ДХВ: Гупты и Ларсона [4]; Ролса [8]; Сакстона [10]; Верикена [15], а также аддитивная модель для текстурных почв [18].

Регрессионная модель ДХВ Гупты-Ларсона [4] получена для давлений почвенной влаги 10, 33 и 1500 кПА и описывается выражением (1). Эмпирические коэффициенты этой модели были найдены по экспериментальным данным 43 почвенных образцов из 10 участков, расположенных на территории восточных и центральных штатов США, и приведены в табл. 1.

Регрессионная модель Ролса [8] получена для большего набора давлений почвенной влаги, описываемых по (1). Эмпирические коэффициенты найдены по экспериментальным данным 5320 образцов, отобранным на 1323 участках 32 штатов США, и приведены в табл. 1.

Таблица 1

Значения эмпирических коэффициентов в моделях Гупты-Ларсона и Ролса

Давление почвенной влаги, кПа	a	b	c	d	e
1	2	3	4	5	6
Модель Гупты и Ларсона
10	0,5018	0,8548	0,8833	0,4966	-0,2423
33	0,3075	0,5886	0,8039	0,2208	-0,1434
1500	-0,0059	0,1142	0,5766	0,2228	0,0267
Продолжение табл. 1
1	2	3	4	5	6
Модель Ролся
10	0,4118	-0,0030	0	0,0317	0,0023
20	0,3121	-0,0024	0	0,0314	0,0032
33	0,2576	-0,0020	0	0,0299	0,0036
60	0,2065	-0,0016	0	0,0275	0,0040
100	0,0349	0	0,0014	0,0251	0,0055
200	0,0281	0	0,0011	0,0220	0,0054
400	0,0238	0	0,0008	0,0190	0,0052
700	0,0216	0	0,0006	0,0167	0,0050
1000	0,0205	0	0,0005	0,0154	0,0049
1500	0,0260	0	0	0,0158	0,0050

Модель Сакстона [10] относится к непрерывным параметрическим функциям. Для ее построения использована следующая экспоненциальная функция Кэмпбелла

, (2)

где h – давление почвенной влаги, [бар]; A, B – эмпирические коэффициенты, получаемые из следующих эмпирических уравнений:

; (3)

, (4)

где , , , - соответственно, содержание песка, пыли, глины и органического вещества [%]б a = -4,396, b = -0,0715, c = -4,880104, d = -4,285105, e = -3,140, f = -2,22103, g = -3,484105 – эмпирические коэффициенты.