Simulation of the modes of appearance of "salt frame" during drip irrigation

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The process of fertigation, which consists in providing plants with minerals contained in irrigation water, is widespread, despite a number of negative effects. The overwhelming majority of studies are aimed at studying the spatial distribution of salts during irrigation, in the interirrigation periods and at the end of the irrigation season, the processes of migration and salt concentration in the soil with a decrease in moisture (drying) are practically not considered. The purpose of this work is to simulate the modes of drying of light and dark gray forest soils of the Chuvash Republic (Russia) after fertigation. The studies were carried out in the period from 2020 to 2023. Since the state of the soil before the start of drip irrigation significantly affects the drying process, the paper considers situations that allow it to be influenced in terms of reducing negative effects. Modeling the movement of soil moisture both during and after the end of drip irrigation makes it possible to identify both cases in which the formation of a salt «border» does not occur or the effect is least pronounced, and those in which the formation of areas with a high salt concentration takes place with high intensity. The identification of such regimes allows, taking into account the characteristics of the initial distribution of moisture, to carry out preliminary preparation of the soil for fertigation. The paper shows that during drying, salts can mainly concentrate in areas with a sharp moisture gradient, that is, at the boundaries between dry and moist soil. This is due to the fact that soil moisture, due to the resulting pressure drop, enters an area with an already increased salt concentration. The developed model makes it possible to analyze the effect of salt fringe formation according to given initial and boundary conditions in the form of moisture gradients, porosity, specific soil surface, irrigation intensity and duration, and salt concentration.

作者简介

N. Dubenok

Russian State Agrarian University - Moscow Timiryazev Agricultural Academy

127550, Moskva, ul. Timiryazevskaya, 49

A. Novikov

All-Russian Scientific Research Institute of Irrigated Agriculture;Volgograd State Technical University

400002, Volgograd, ul. Timiryazeva, 9;400005, Volgograd, prosp. Lenina, 28

V. Alekseev

Ulyanov Chuvash State University

Email: vsa_21@mail.ru
428015, Cheboksary, Moskovskii prosp., 15

S. Vasiliev

Ulyanov Chuvash State University

428015, Cheboksary, Moskovskii prosp., 15

V. Filippov

Ulyanov Chuvash State University

428015, Cheboksary, Moskovskii prosp., 15

P. Mikheev

Russian State Agrarian University - Moscow Timiryazev Agricultural Academy

127550, Moskva, ul. Timiryazevskaya, 49

参考

  1. Моделирование влияния удобрений на динамику контуров увлажнения при капельном орошении / И. А. Успенский, И. В. Фадеев, В. В. Алексеев и др. // Инженерные технологии и системы. 2021. Т. 31. № 1. С. 97-108. doi: 10.15507/2658-4123.031.202101.097-108.
  2. Водно-физические свой ства каштановых почв при разных способах обработки почвы / Н. Н. Дубенок, А. Е. Новиков, А. А. Поддубский и др. // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Агрономия и животноводство. 2023. Т. 18. № 1. С. 45-58.
  3. Капиллярно-сорбционные эффекты в почве после чизелевания и внесения нетрадиционных удобрений-мелиорантов / В. И. Пындак, А. Е. Новиков, В. Н. Штепа и др. // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: Наука и высшее профессиональ-ное образование. 2016. № 3 (43). С. 252-257.
  4. Юсупов М., Аминов С. М., Саидов У. М. Численное моделирование задачи солепереноса в почвогрунтах // Проблемы вычислительной и прикладной математики. 2020. № 1 (25). С. 85-93.
  5. Кравченко Е. И., Хитров Н. Б., Горохова И. Н. Распределение засолений орошаемые почвы в район Сарпинской ложбины Прикаспийский низменности // Бюллетень Почвенного института имени В. В. Докучаева. 2021. Вып. 106. С. 5-48. doi: 10.19047/0136-1694-2021-106-5-48.
  6. Properties of sod-podzolic soil in European Russia with drip irrigation of the fruit nursery / N. N. Dubenok, A. V. Gemonov, A. V. Lebedev et al. // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2022. 012108. URL: https://www.researchgate.net/publication/360034690_Properties_of_sod-podzolic_soil_in_European_Russia_with_drip_irrigation_of_the_fruit_nursery (дата обращения: 20.09.2023). doi: 10.1088/1755-1315/1010/1/012108.
  7. Кизяев Б. М., Максименко В. П., Губин В. К. Водо-сберегающие технологии промывки засоленных почв // Мелиорация и водное хозяйство. 2016. № 4. С. 38-43.
  8. Попова В. П., Фоменко Т. Г., Макарова А. А. Оценка влияния капельного орошения минерализованными водами на изменение свой ств чернозема обыкновенного и состояние насаждений яблони // Плодоводство и виноградарство Юга России. 2021. № 67 (1). С. 226-241. doi: 10.30679/2219-5335-2021-1-67-226-241.
  9. Цифровая фитоиндикация засоления почв в сухой степи (республика Калмыкия) / К. О. Прокопьева, М. В. Конюшкова, Н. М. Новикова и др. // Аридные экосистемы. 2021. Т. 27. № 2 (87). С. 68-81. doi: 10.24411/1993-3916-2021-10152.
  10. Кравченко Е. И., Хитров Н. Б., Горохова И. Н. Двумерное распределение засоления орошаемых почв рядом с оросительным каналом на участке "Червленое" Светлоярской оросительной системы // Бюллетень Почвенного института имени В. В. Докучаева. 2018. Вып. 94. С. 19-37. doi: 10.19047/0136-1694-2018-94-19-37.
  11. Влияние фертигации на засоление почвы / Б. Г. Зиганшин, И. Г. Галиев, Р. К. Хусаинов и др. // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2020. Т. 15. № 4 (60). С. 67-70.
  12. Modeling the transfer of potassium monophosphate with irrigation water in drip irrigation and sprinkling / V. Alekseev, R. Alexandrov, S. Vasiliev et al. //International Conference on Modern Trends in Manufacturing Technologies and Equipment: Mechanical Engineering and Materials Science.2020. 05010. URL: https://www.matec-conferences.org/articles/matecconf/pdf/2020/25/matecconf_icmtmte2020_0501.pdf (дата обращения: 20.09.2023). doi: 10.1051/matecconf/202032905010.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».