Платформа «Агрориск»Управление рисками в АПК

Статья журнала

ОЦЕНКА ВЛАГОЗАПАСОВ ПОЧВЫ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИНДУКЦИОННОГО РЕФЛЕКТОМЕТРА EM38MK2

Цитирование

ЕРМОЛАЕВА , О.С. ОЦЕНКА ВЛАГОЗАПАСОВ ПОЧВЫ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИНДУКЦИОННОГО РЕФЛЕКТОМЕТРА EM38MK2 / О.С. ЕРМОЛАЕВА // Управление рисками в АПК. – 2024. – № S3 (53). – C. -. – .

Аннотация

В данной статье представлен опыт использования индукционного рефлектометра EM38mk2, оснащенного двумя антеннами для измерения кажущейся электропроводности почвы. Описывается анализ и обработка данных для создания картограмм влагозапасов на участке посева сои, расположенном в орошаемом массиве под дождевальной машиной «Каскад».

Ключевые слова

почвенный покров, влажность почвы, картирование, точное орошаемое земледелие

Введение

Тенденции, вызванные увеличением народонаселения, наблюдаемыми и прогнозируемыми изменениями климата [1], а также цифровая трансформация сложившихся производственных технологий, в частности в сельском хозяйстве, [2-5] значительно повысили требования к достоверности и надежности данных о запасах почвенной влаги (далее влагозапасы) почвенного покрова [6]. Данные о влагозапасах почвенного покрова (ПП) играют важную роль для решения многих теоретических и прикладных задач, в различных областях исследований, связанных с круговоротов воды в природе. Прикладные аспекты использования данных о влагозапасах связаны с оптимизацией применяемых на практике технологий ведения орошаемого земледелия, а также при разработке новых, базирующихся на концепции цифрового земледелия [7-9]. В настоящее время методы электромагнитной влагометрии (ЭМВ) составляют основу наиболее распространенных и эффективных технологий косвенного измерения влажности разнообразных по своей природе пористых материалов, включая почвы. Физическую основу ЭМВ составляет значимое различие диэлектрических свойств порового раствора и органоминеральной основы каркаса пористой среды. Используемые ЭМВ-методы и приборное оснащение позволяют вести мониторинг влажности отдельных горизонтов почвенного покрова, а также рассчитывать по результатам этих измерений его влагозапасы. При этом различают измерения, проводимые в точке установки соответствующих инвазивных профилографов влажности, и проксимальных переносимых/перевозимых сканеров, позволяющих проводить площадные измерения влажности влагозапасов исследуемого экстента почвенного покрова. Достоинствами ЭМВ-методов являются: а) быстрота и практическая непрерывность измерений: б) адаптация к условиям долгосрочного мониторинга; в) автоматизация процесса измерений, а также передачи данных. Модификация метода индукционной рефлектометрии позволяет проводить послойное измерение влагозапасов [10,11]. В настоящей статье представлен опыт измерения кажущейся электропроводности слоев почвенного покрова, которая тесно связанна с его влажностью, с помощью индукционного рефлектометрого EM38mk2, оснащенного двумя антеннами для измерения влажности/влагозапасов участка посева сои, а также анализа соответствующих результатов измерений и построения картограмм.

Методология

ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЙ Посев орошаемой сои, на котором проводился мониторинг влагозапасов корнеобитаемого слоя почвы, находился на территории УНПО "Поволжье", расположенного в Энгельском районе Саратовской области (координаты центра поля: 51°07'33.4"N 46°00'02.3"E) (рис. 1), орошение которого было реализовано дождевальной машиной кругового действия «Каскад» МДЭК 353‑45‑65. Рисунок 1 – Местоположение объекта исследования Территория УНПО "Поволжье" расположена на левом берегу реки Волги, в зоне сухих степей, характеризующихся континентальным климатом с суровыми зимами и жарким летом в период вегетации, а также с периодически повторяющимися атмосферными и почвенными засухами.

Результаты

Почвенный покров этой территории представлен в основном каштановыми почвами среднесуглинистого механического состава с различной степенью осолонцевания и промытости. МЕТОДИКА В июле 2023 г. на одном из участков указанного выше посева орошаемой сои, были проведены сеансы сканирования влажности/влагозапасов двух слоев почвенного покрова с помощью переносимого за штатную ручку индукционного рефлектометра EM38mk2, расположенную на верхней части корпуса. В этом положении измерения КЭ соответствовали слоям 0-120 см и 0-45 см почвы. В одном из этих сеансов (23.07.2023) были получены наборы данных (далее геодатасет) кажущейся электропроводности (КЭ) части посева сои (рис.2), расположенного южнее эксплуатационной дороги, идущей от западной части посева к центральной опоре ДМ «Каскад».

Результаты

Рисунок 2 – Профили КЭ слоев почвенного покрова 0-120 см и 0-45 см В целом характер представленных на рисунке 2 профилей КЭ двух указанных слоев почвенного покрова имеет сходство в части чередования максимальных и минимальных значений, а также зон между ними. Визуальный анализ обоих профилей позволяет классифицировать их на два основных типа: 1) три области с низкими значениями КЭ, расположенные в начальной, средней и конечной частях; 2) две области с высокими значениями, находящиеся между первыми. Результаты статистического анализа обоих датасетов слоев 0-60 см (CV-0.5), 0-120 (Cv-1), а также датасета, полученного в результате вычитания одномоментных значений из первого второго (Dif), представлен на рисунке 3. Рисунок 3 – Функции статистического распределения датасетов результатов измерений КЭ двух слоев почвенного покрова 0-120 см и 0-60 см, а также датасета разности их одномоментных значений

Обсуждение

ользованы для построения соответствующих им картограмм в среде ArcGIS Prо с использованием метода “Nearest Neighbor” (Ближайшего соседа) (рис. 4). а) б) Рисунок 4 – Картограммы КЭ почвенного покрова слоя 0-120 см и 0-45 см, построенные в среде ArcGIS Pro с использованием метода “Nearest Neighbor” (Ближайшего соседа), кругообразные линии черного цвета представлены локации следов, сформированных колесными парами опор тележек ДМ «Каскад», ломанные линии синего цвета представляют локации тальвегов синтетической ручейковой сети поверхностного стока, полученные в результате применения инструмента гидрологического анализа к цифровой модели рельефа, полученной с помощью съемки с БПЛА DJI Phantom4 Pro Визуальный анализ картограмм КЭ, представленных на рисунке 4, отображает схожие текстуры, как с более высокими значениями КЭ обоих слоев почвенного покрова, расположенные в левой части отсканированного контура, так и с более низкими значениями, расположенными в правой части этого же контура.

Обсуждение

ОБСУЖДЕНИЕ И ВЫВОДЫ Анализ отмеченных текстур на картограммах коэффициента эмиссии (КЭ) двух слоев почвенного покрова приводит к выводу о возможной связи этих контуров с зонами взаимодействия вод, поступающих в почвенный покров в результате выпадения осадков и орошения, с грунтовыми водами. Контура с высокими значениями КЭ и, соответственно, слоев 0-45 см и 0-120 см, один из примеров которых расположен в верхней левой части картограммы в пределах второго и третьего колец, образованных колеями опор тележек ДМ «Каскад», вероятно, соответствует зоне почвенного покрова, через которую происходит питание грунтовых вод.

Выводы

Второй тип текстур, характеризующийся как низкими значениями КЭ обоих слоев, так и низкими значениями их разностей, соответствует зонам промывного водного режима. Третий тип текстур занимает промежуточное положение между двумя предыдущими: он характеризуется высокими значениями КЭ слоев 0-45 см и 0-120 см, а также низкими значениями разностей между ними; такие текстуры соответствуют зонам с подвешенной капиллярной почвенной влагой. Четвертый тип текстур соответствует зонам с низкими значениями КЭ слоя 0-45 см и высокими значениями слоя 0-120 см, а также высокими разностями КЭ этих слоев, что указывает на близкое расположение грунтовых вод или верховодки. В результате применения индукционного рефлектометра EM38mk2 с двумя антеннами были получены наборы геоданных, позволивших провести картирование исследуемого экстента орошаемого посева сои. Полученные результаты картирования и их визуального анализа позволили выявить наличие четырех зон с различным типом взаимодействия между инфильтрационными водами и грунтовыми. Исследование выполнено при поддержке гранта Российского научного фонда № 23 27 00438. https://rscf.ru/project/23-27-00438/

Источники

  1. Библиографический список: Seneviratne, S. I., Corti, T., Davin, E. L., Hirschi, M., Jaeger, E. B., Lehner, I., Orlowsky, B., & Teuling, A. J. (2010). Investigating soil moisture–climate interactions in a changing climate: A review. Earth-Science Reviews, 99(3–4), 125–161. https://doi.org/10.1016/J.EARSCIREV.2010.02.004 Rodriguez-Alvarez, N., Bosch-Lluis, X., Camps, A., Aguasca, A., Vall-llossera, M., Valencia, E., Ramos-Perez, I., & Park, H. (2011). Review of crop growth and soil moisture monitoring from a ground-based instrument implementing the interference pattern GNSS-R technique. Radio Science, 46(06), 1–11. https://doi.org/10.1029/2011RS004680 Vereecken, H., Huisman, J. A., Pachepsky, Y., Montzka, C., van der Kruk, J., Bogena, H., Weihermüller, L., Herbst, M., Martinez, G., & Vanderborght, J. (2014). On the spatio-temporal dynamics of soil moisture at the field scale. Journal of Hydrology, 516, 76–96. https://doi.org/10.1016/J.JHYDROL.2013.11.061 Зейлигер, А. М. Информационные технологии в мониторинге богарных и орошаемых агроценозов / А. М. Зейлигер, О. С. Ермолаева // Современные наукоемкие технологии. – 2016. – № 10-1. – С. 62-66. 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. Mujumdar, А. S. (2006). Handbook of Industrial Drying. In A. S. Mujumdar (Ed.), Handbook of Industrial Drying (3rd ed.). CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781420017618 Adams, M. L., & Cook, S. E. (1997). Methods of on-farm experimentation using precision agriculture technology. ASAE , 97–3020. https://doi.org/10.1016/0016-7061(94)90063-9 Blackmore, S., Griepentrog, H., Pedersen, S., & Fountas, S. (2006). Europe. In A. Srinivasan (Ed.), Handbook of Precision Agriculture (1st Edition, pp. 597–644). CRC Press. https://doi.org/10.1201/9781482277968-32 Анализ пространственного варьирования влажности почвенного покрова вдоль фронта дождевальной машины / А. М. Зейлигер, С. В. Затинацкий, О. С. Ермолаева, Д. А. Колганов // Природообустройство. – 2023. – № 3. – С. 15-22. – DOI 10.26897/1997-6011-2023-3-15-22. Зейлигер, А. М. Электромагнитный индуктометр для вертикального профилирования влагозапасов почвенно-грунтовой толщи / А. М. Зейлигер, М. Л. Тулузаков // Природообустройство. – 2013. – № 4. – С. 36-40. Zeyliger, A. Spatial Interpolation of Gravimetric Soil Moisture Using EM38-mk Induction and Ensemble Machine Learning (Case Study from Dry Steppe Zone in Volgograd Regiion) / A. Zeyliger, A. V. Chinilin, O. Ermolaeva // Sensors. – 2022. – Vol. 22, No. 16. – P. 6153. – DOI 10.3390/s22166153