УДК 631.6 Сельскохозяйственная мелиорация
ГРНТИ 68.31 Сельскохозяйственная мелиорация
ОКСО 01.00.00 Математика и механика
ББК 4 СЕЛЬСКОЕ И ЛЕСНОЕ ХОЗЯЙСТВО. СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЕ И ЛЕСОХОЗЯЙСТВЕННЫЕ НАУКИ
ТБК 5607 Сельскохозяйственная мелиорация
BISAC TEC003000 Agriculture / General
Цель проведенных исследований заключалась в разработке методов оценки эффективности использования посевами орошаемой люцерны запасов почвенной влаги, основанных на данных наземного метеорологического и космического мониторинга потоков составляющих суммарного испарения подстилающего слоя. Соответствующие подспутниковые исследования, а также сбор данных были проведены на территории Саратовского Заволжья в вегетационный период 2012 года. Объектами исследований являлись 19-ть производственных посевов орошаемой люцерны 2-го года вегетации, орошение которых осуществлялось дождевальными машинами кругового действия. Для оценки эффективности использования поливной воды этими посевами были использованы 6-ть индикаторов (3- и индикатора водопродуктивности и 3- и индикатора водоэффективности), каждый из которых представлял собой отношение двух независимых параметров. Этими параметрами являлись: а) урожайность: б) оросительная норма, в) суммарное испарение за вегетационный период; г) транспирация за вегетационный период. Для расчета суммарного испарения и транспирации за вегетационный период была использована модель SEBAL. С помощью модели по наборам данных теплового канала сенсора MODIS и наземного метеорологического мониторинга были рассчитаны ряды суточных значений суммарного испарения и транспирации. Для сопоставления результатов анализа эффективности использования поливной воды с помощью 6-ти индикаторов соответствующие им ряды были ранжированы. Анализ 6-ти рангов, полученных этими посевами, позволил сделать вывод об сопоставимости получаемых с помощью 6-ти индикаторов результатов ранжирования. Таким образом была продемонстрирована принципиальная возможность использования индикаторов, не включающих в качестве параметров: а) урожайность; б) оросительную норму; в) урожайность и оросительную норму.
орошение, водопродуктивность, водоэффективность, урожайность, оросительная норма, суммарное испарение, транспирация, сенсор MODIS/EOS, модель SEBAL, метеоданные
Введение. Результаты проводимых исследований по получению устойчивых высоких урожаев посевов орошаемых агрофитоценозов свидетельствуют о наличии значительных рисков, связанных с флуктуациями климатических характеристик [1], приводящих к дефициту водных ресурсов [2], в частности, на оросительных системах, где используются устаревшие технологии орошения [3]. Однако, отсутствие необходимых данных и/или несовершенство индикаторов, используемых для оценки эффективности орошения агрофитоценозов, зачастую не позволяет вести соответствующий контроль [4], необходимый для совершенствования современных технологий ведения орошаемого земледелия [5].
В последние десятилетия в сельскохозяйственных регионах России, расположенных на густонаселенных территориях водосборов рек Волги и Дона юго-востока европейской части России, отмечаются усиливающиеся воздействия засух
В настоящее время в практике анализа эффективности использования поливной воды в орошаемом земледелии используется ряд индикаторов
В настоящей работе для количественной оценки водоэффективности орошения орошаемых посевов люцерны Саратовского Заволжья, было использовано шесть индикаторов, основанных на данных наземного и космического мониторинга. Отправным из этих индикаторов является т.н. водопродуктивность орошения ( ) агрофитоценоза
Для учета в оценке водопродуктивности потерь поливной воды на почвенно-грунтовый сток было предложено заменить в этом выражении объем оросительной воды на объем суммарного испарения
В продолжение развития индикаторов водопродуктивности на основе данных космического мониторинга было предложено использовать в знаменателе выражения (2) вместо объема суммарного испарения за вегетационный период суммарный объем транспирации за аналогичный период, который значительно более тесно связан с урожайностью агрофитоценозов [14]
Наряду с использованием приведенных выше трех индикаторов водопродуктивности орошения агрофитоценоза в последние годы были предложены показатели водоэффективности орошения (
) агрофитоценозов
Для учета при оценке водоэффективности потерь поливной на почвенно-грунтовый сток в числителе другого индикатора этой же группы вместо объема суммарного испарения используется объем суммарной транспирации
В работе
.
Объект исследований. Расчеты показателей эффективности орошения 19-ти посевов орошаемой люцерны 2-го года вегетации были выполнены с использованием наборов данных, полученных в 2012 г. для территории Саратовского Заволжья, включавших данные об урожайности и оросительных нормах, а также ряды суточных значений и , полученных с помощью агрогидрологического моделирования на основе наземного метеорологического и космического мониторинга сенсором MODIS. Места расположения посевов, приуроченные к трем производственным участкам орошения, представлены на рисунке 1.
Орошение посевов люцерны на производственных участках, представленных на рисунке 1, осуществлялось дождевальными машинами кругового действия (ДМ-КД) типа «Фрегат» и «Зимматик».
Материалы и методы. Расчет объемов поливной воды, использованных для орошения посевов, включенных в исследования, проводился по данным измерительной аппаратуры, установленной на водоподающих трубопроводах. Урожайность органического углерода этих посевов орошаемой люцерны была рассчитана по данным о биомассе и влажности люцерны, предоставленным руководством хозяйств.
Для расчетов объемов суммарного испарения ), транспирации растительного покрова (
) и испарения с поверхности почвенного покрова (
) были использованы результаты обработки данных тепловой съемки сенсора MODIS моделью SEBAL
Результаты и обсуждение.
Расчет рядов актуального суммарного испарения, транспирации растительного покрова и испарения с поверхности почвенного покрова.
В результате расчетов с использованием сочетания моделей SEBAL, для всех трех производственных участков для всех суток в период с 03.03.2012 по 11.08.2012, включительно, было получено 162 набора суточных значений и . Эти ряды, осредненные для удобства их представления и анализа, представлены, соответственно, на рисунках 2 а и 2 б. Для сопоставления этих рядов были использованы их графические изображения, представленные на рисунке 2.
Анализ рядов актуального суммарного испарения, транспирации растительного покрова и испарения с поверхности почвенного покрова.
Графическое отображение рядов суточных значений и представлено на рисунках 2 а и 2 б, их максимумы приурочены к моментам проведения поливов и выпадения осадков. Первая волна, присущая всем представленным рядам второй половины марта, соответствует периоду вегетации после схода снежного покрова. Вторая волна, соответствующая второй половине мая, приходится на период проведения первого полива, прошедшего практически синхронно на всех посевах. Следующая третья волна с несколько меньшими значениями, соответствующая началу июня, прослеживается только для посевов, расположенных на первом (№ 2, № 4, № 7 и № 8) и втором (№ 16-19) производственных участках. Это находит свое объяснение в серии небольших по величине осадков, зафиксированных на метеостанции г. Маркса, когда соответствующий дождевой фронт, по всей видимости, прошел неширокой полосой вдоль р. Волги, что является достаточно характерным для Саратовского Заволжья в этот период года. В результате прохождения этого фронта осадки выпали на отмеченных выше посевах, а те посевы, которые были расположены на большем удалении от р Волги, остались не затронутыми.
Четвертая волна, приходящаяся на период конца июня и начала июля, достаточно согласована между всеми посевами. Исключение составляют посевы № 11 и № 12 первого, а также № 13 и № 14 второго производственного участков, у которых эта волна приходится на более ранние даты. Последняя пятая волна, приходящаяся на период конца июля и начала августа, имеет достаточно согласованный характер на первом и втором производственных участках, с несколько меньшими величинами максимумов на последнем. На третьем производственном участке приходится на несколько более ранние даты, что было связано с более ранним проведением поливов.
Проведенный анализ графиков суточных значений и показал сходство внутри группы 8-ми посевов (№ 1-8), принадлежавших ЗАО «Трудовой», а также внутри группы 2-х посевов (№ 9-10), принадлежавших ЗАО «Березовское». С начала июля интенсивность поливов посева № 11 была выше и это привело к нарушению указанного сходства. В случае 3-х посевов (№ 13-15), принадлежавших ЗАО «Мелиоратор», групповое сходство отмечено между первыми двумя, которые значимо отличались от последнего. Это связано с реализацией на посеве № 15 поливного режима, с помощью ДМ-КД «Зимматик», с аналогичной периодичностью, но меньшими поливными нормами. Групповое сходство прослеживается и для всех 4-х посевов (№ 16-19), принадлежавших ФГБНУ «ВолжНИИГиМ». Однако, поливной режим посева № 19 в середине июля был интенсифицирован за счет проведения дополнительного полива.
Отмеченные выше профили двух посевов № 9 и № 10 (ЗАО «Березовский»), имели в течение всего периода мониторинга значимо меньшие значения в сравнении с остальными. Это было связано с проведением поливов невысокого качества, приведшим к значительным потерям поливной воды на почвенно-грунтовый сток, что было отмечено еще на стадии проведения наземных обследований и нашло свое подтверждение в приведенных рядах.
Оценка эффективности орошения 19-ти посевов люцерны 2-го года вегетации была выполнена по выражениям (1-6) с использованием данных по урожайности и оросительным нормам, рядов суточных значений и , а также относительных дефицитов потенциального испарения за вегетационный период. В таблице представлены ряды значений показателей (1-6), а также соответствующие результаты ранжирования значений этих показателей в убывающем порядке.
Таблица 1.Значения показателей эффективности орошения посевов люцерны и результаты их ранжирования
Table 1.Values of indicators of irrigation efficiency of alfalfa crops and the
results of their ranking
|
ДМ-КД |
Водопродуктивность |
Водоэффективность |
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
1,33 |
14 |
1,26 |
19 |
1,36 |
19 |
1,06 |
5 |
0,98 |
5 |
0,304 |
8 |
|
2 |
1,37 |
12 |
1,33 |
17 |
1,44 |
17 |
1,03 |
6 |
0,95 |
6 |
0,303 |
9 |
|
3 |
1,28 |
16 |
1,39 |
15 |
1,52 |
15 |
0,92 |
12 |
0,84 |
11 |
0,289 |
13 |
|
4 |
1,31 |
15 |
1,49 |
11 |
1,64 |
11 |
0,88 |
14 |
0,80 |
14 |
0,283 |
14 |
|
5 |
1,40 |
11 |
1,42 |
13 |
1,54 |
13 |
0,99 |
7 |
0,91 |
8 |
0,312 |
7 |
|
6 |
1,57 |
7 |
1,38 |
16 |
1,47 |
16 |
1,14 |
4 |
1,06 |
4 |
0,322 |
5 |
|
7 |
1,35 |
13 |
1,40 |
14 |
1,53 |
14 |
0,96 |
9 |
0,88 |
9 |
0,301 |
10 |
|
8 |
1,40 |
10 |
1,42 |
12 |
1,54 |
12 |
0,99 |
8 |
0,91 |
7 |
0,316 |
6 |
|
9 |
0,87 |
18 |
1,50 |
10 |
1,60 |
10 |
0,58 |
19 |
0,54 |
18 |
0,219 |
18 |
|
10 |
0,80 |
19 |
1,33 |
18 |
1,41 |
18 |
0,60 |
18 |
0,57 |
17 |
0,225 |
17 |
|
11 |
1,55 |
8 |
1,69 |
8 |
1,83 |
8 |
0,92 |
13 |
0,85 |
10 |
0,352 |
3 |
|
12 |
1,40 |
9 |
1,68 |
9 |
1,86 |
9 |
0,83 |
16 |
0,75 |
15 |
0,289 |
12 |
|
13 |
1,10 |
17 |
1,73 |
7 |
2,24 |
7 |
0,85 |
15 |
0,49 |
19 |
0,195 |
19 |
|
14 |
1,73 |
5 |
2,16 |
2 |
2,41 |
3 |
0,80 |
17 |
0,72 |
16 |
0,268 |
16 |
|
15 |
1,70 |
6 |
1,84 |
6 |
2,02 |
6 |
0,92 |
11 |
0,84 |
12 |
0,271 |
15 |
|
16 |
1,87 |
4 |
2,01 |
5 |
2,23 |
5 |
0,93 |
10 |
0,84 |
13 |
0,293 |
11 |
|
17 |
2,93 |
2 |
2,11 |
3 |
2,34 |
4 |
1,43 |
1 |
1,25 |
1 |
0,368 |
1 |
|
18 |
3,00 |
1 |
2,50 |
1 |
2,75 |
1 |
1,24 |
3 |
1,09 |
3 |
0,337 |
4 |
|
19 |
2,69 |
3 |
2,07 |
4 |
2,26 |
2 |
1,34 |
2 |
1,19 |
2 |
0,362 |
2 |
В графическом виде результаты ранжирования 19-ти посевов орошаемой люцерны по показателям водопродуктивности (1-3) представлены на рисунке 3 а, а по показателям водоэффективности (4-6) представлены на рисунке 3 б.
|
а) |
б) |
|
|
|
Рис.3.Результаты ранжирования 19-ти посевов орошаемой люцерны по показателям:
а) водопродуктивности (1-3); б) водоэффективности (4-6)
Fig. 3.Results of ranking of 19 crops of irrigated alfalfa by indicators: a) water productivity (1-3); b) water efficiency (4-6)
Сопоставление 3-х серий показателей водопродуктивности, представленных на рисунке 3 а, у которых разница между парами соответствующих рангов не превышает порог в 3-и значения, показывает сопоставимость полученных с их помощью рангов. В случае же шести посевов № 1, № 2, № 4, № 6, № 9 и № 13 соответствующие разницы рангов, полученные по выражению (1) с одной стороны, а с другой - по выражениям (2) и (3), превышают указанный порог.
Очевидно, что отмеченная в этих случаях значимая разница рангов является следствием несоответствия линейной корреляции между, с одной стороны данными по урожайности, а с другой стороны данными по суммарным за вегетацию объемам и . При этом 4-ре первых из этих семи указанных посевов принадлежали одному и тому же собственнику, предоставившему данные об их урожайности, что могло повлиять на полученные результаты. В тоже самое время в выделенной группе 6-ти посевов обращает на себя внимание высокая разница рангов 2-х других посевов (№ 9 и № 13), принадлежавших разным собственникам, для которых низкие ранги по показателю (1) соседствуют с средним рангам по показателям (2) и (3) в случае посева № 9, а также высоким в случае посева № 13. Очевидными причинами в случае посева № 9 являются низкие значения суммарных объемов и
Анализ различий рангов второй группы показателей водоэффективности (4-6), представленных на рисунке 3 б, выявил два посева № 11 и № 15, разница рангов которого превышал установленный авторами порог в 3-и значения, у пар показателей (4-6) и (5-6). В целом это свидетельствует о достаточно тесном взаимном соответствии этих показателей применительно к исследованным посевам. Поливной режим отмеченного посева № 11, начавшийся после проведения 2го полива и включавший дополнительный 4-ый полив, привел, как отмечено выше, к формированию динамики потоков и , значимо отличавшейся от других. В итоге полученные на этом посеве наибольшие значения суммарных объемов обоих этих потоков среди всех исследованных, привели к его ранжированию по показателям (1-5) на среднем уровне. Однако, сформированный после второго полива более интенсивный поливной режим привел к получению достаточно низких показателей дефицита потенциального испарения. В результате это и привело к получению этим посевом высокого ранга по показателю (6).
Выводы
В работе проведено сопоставление 6-ти индикаторов эффективности орошения на примере 19-ти посевов орошаемой люцерны, произраставших в Саратовском Заволжье в 2012 г. С этой целью было использованы данные урожайности и оросительных норм, а также данные потоков суммарного испарения и транспирации за вегетационный период, рассчитанные по сопряженным данным наземного и космического мониторинга. Сопоставление 3-х индикаторов водопродуктивности и 3-х индикаторов водоэффективности было проведено на основе ранжирования соответствующих этим индикаторам рядов, в результате которого каждый посев получил серию из 6-ти рангов. Анализ серий этих рангов продемонстрировал значимый уровень их соответствия, что позволило прийти к выводу о сопоставимости результатов оценки эффективности, получаемых при их использовании. Таким образом была продемонстрирована возможность в случае отсутствия данных по урожайности и/или их невысокого качества, использовать индикаторы, не содержащие один из них или оба вместе.
Использование индикаторов водоэффективности в практике орошаемого земледелия позволит получать объективную оценку эффективности орошения, как на уровне отдельного поля и хозяйства, так и оросительной системы в целом. Внедрение инструментов оценки потоков суммарного испарения и его составляющих на основе данных наземного метеорологического и космического мониторинга позволит вести не только апостериорный контроль эффективности орошения, но и вести такой контроль в течении всего вегетационного периода. Это будет способствовать оценке, как планирования орошения, так и его реализации. В целом все это вместе взятое будет способствовать повышению эффективности орошаемого земледелия, а также эффективности управления водными ресурсами, выделяемыми для орошения. Последнее приобретает особую значимость в районах с текущим и прогнозируемым дефицитом водных ресурсов выделяемых для орошения, а также в районах испытывающих негативную нагрузку на окружающую среду в результате использования поливной воды с недостаточной эффективностью.
1. Kummu M. et al. The world’s road to water scarcity: shortage and stress in the 20th century and pathways towards sustainability // Scientific Reports 2016 6:1. Nature Publishing Group, 2016. Vol. 6, № 1. P.1-16.
2. Белолюбцев А. И., Дронова Е. В. Моделирование продуктивности люцерны изменчивой на орошаемых землях Ростовской области // Кормопроизводство. 2020. № 1. P. 21-25.
3. Boutraa T. Improvement of Water Use Efficiency in Irrigated Agriculture: A Review // Journal of Agronomy. 2010. Vol. 9, № 1. P. 1-8.
4. Molden D. et al. Improving agricultural water productivity: Between optimism and caution // Agric Water Manag. Elsevier, 2010. Vol. 97, № 4. P. 528-535.
5. Bastiaanssen W.G.M. et al. Surface energy balance and actual evapotranspiration of the transboundary Indus Basin estimated from satellite measurements and the ETLook model // Water Resour Res. John Wiley & Sons, Ltd, 2012. Vol. 48, № 11.
6. Utkuzova D.N., Han V.M., Vil’fand R.M. Statistical analysis of extreme drought and wet events in Russia // Atmospheric and Oceanic Optics. 2015. Vol. 28, № 4. P. 336-346.
7. Косолапов А.Е. Цимлянское водохранилище в условиях длительного периода пониженной водности // Водные ресурсы: новые вызовы и пути решения : сборник научных трудов: посвящается Году экологии в России и 50-летию Института водных проблем РАН, Сочи, 02-07 октября 2017 года. Сочи: ООО “Лик,” 2017. P. 31-36.
8. Hirwa H. et al. Water Accounting and Productivity Analysis to Improve Water Savings of Nile River Basin, East Africa: From Accountability to Sustainability // Agronomy 2022, Vol. 12, Page 818. Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 2022. Vol. 12, № 4. P. 818.
9. Levidow L. et al. Improving water-efficient irrigation: Prospects and difficulties of innovative practices // Agric Water Manag. Elsevier, 2014. Vol.146. P. 84-94.
10. Howell T. Enhancing Water Use Efficiency in Irrigated Agriculture // Agron J. American Society of Agronomy, 2001. Vol. 93, № 2. P. 281.
11. Maximov N.A. The plant in relation to water. A Study of the Physiological Basis of Drought Resistance. London: Allen and Unwin, 1929. 451 p.
12. Ali M.H., Talukder M.S.U. Increasing water productivity in crop production-A synthesis // Agric Water Manag. Elsevier, 2008. Vol. 95, № 11. P. 1201-1213.
13. Li H. et al. Remote sensing of regional crop transpiration of winter wheat based on MODIS data and FAO-56 crop coefficient method // Intelligent Automation & Soft Computing. TF , 2013. Vol. 19, № 3. P. 285-294.
14. Steduto P., Hsiao T.C., Fereres E. On the conservative behavior of biomass water productivity // Irrig Sci. Springer-Verlag, 2007. Vol. 25, № 3. P. 189-207.
15. Burt C.M. et al. Irrigation Performance Measures: Efficiency and Uniformity // Journal of Irrigation and Drainage Engineering. 1997.Vol. 123, № 6. P. 423-442.
16. Burt C., Styles S. Modern Water Control and Management Practices in Irrigation: Impact on Performance // Report No. R 98-001. 1998. 276 p.
17. Khanal S., Fulton J., Shearer S. An overview of current and potential applications of thermal remote sensing in precision agriculture // Comput Electron Agric. Elsevier, 2017. Vol. 139. P. 22-32.
18. Njuki E., Bravo-Ureta B.E. Irrigation Water Use and Technical Efficiencies: Accounting for Technological and Environmental Heterogeneity Using Random Parameters Irrigation Water Use and Technical Efficiencies: Accounting for Technological and Environmental Heterogeneity in U.S. Agriculture Using Random Parameters. 2018.
19. Qureshi M.E. et al. Understanding irrigation water use efficiency at different scales for better policy reform: a case study of the Murray - Darling Basin, Australia // Water Policy Uncorrected Proof. 2010. P. 1-18.
20. Zeyliger A.M., Ermolaeva O.S. Water Stress Regime of Irrigated Crops Based on Remote Sensing and Ground-Based Data // Agronomy 2021, Vol. 11, Page 1117. Multidisciplinary Digital Publishing Institute, 2021. Vol. 11, № 6. P. 1117.
21. Bastiaanssen W.G.M. SEBAL-based sensible and latent heat fluxes in the irrigated Gediz Basin, Turkey // J Hydrol (Amst). 2000.
22. Зейлигер А.М., Ермолаева О.С. Информационные технологии в мониторинге богарных и орошаемых агроценозов // Cовременные наукоемкие технологии. 2016. Vol. 10, № 1. P. 62-66.
23. Зейлигер А.М., Ермолаева О.С., Кричевцова А.Н. Результаты пространственно-временного анализа наборов данных ДЗЗ по испарению с поверхности суши MOD16 et за 2000-2009 годы для территории Палласовского района Волгоградской области РФ // Экология. Экономика. Информатика : Сборник статей в 3 томах. Ростов-на-Дону: Южный федеральный университет, 2015. P. 35-48.
