Бюллетен ь научныхрабо т



страница3/20
Дата03.05.2016
Размер4.47 Mb.
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   20

Пик температуропроводности А. И. Гупало [2] определяет так: «коэффициент температуропроводности увеличивается с увеличением влажности и достигает максимума при таких величинах, когда пленочно-менисковый механизм переходит в капиллярный, что соответствует влажности замедление роста растений». Итак, повышенная теплоемкость почвы при «нулевой» технологии обусловлена более высокой влажностью (30,2%) по сравнению с традиционной (23,7%) и большей плотностью (1,23 и 1,08) соответственно. Повышенную температуро-и теплопроводность при «нулевой» технологии можно объяснить только за счет большей плотности, которые подтверждают другие исследователи [21].

В слое же 10-20 см теплоемкость, тепло-и температуропроводнисть, наоборот, были несколько выше традиционной технологии. Основной причиной повышения этих показателей является увеличенная плотность почвы при традиционной технологии - 1,25 против 1,17 при «нулевой» - из-за так называемой «плужной подошвы», дисковании и культивации, так как влажность почвы была практически одинаковой по вариантам.

Согласно полученным данным можно предположить, что верхний (0-10 см) слой почвы в варианте с «нулевой» технологией будет меньше прогреваться, чем на контроле, потому что его нагрев требует больше тепла, что обусловлено, прежде всего, высшей теплоемкостью (0,62) по сравнению с контролем (0,47). В то же время этот слой будет проводить больше тепла (теплопроводность почвы на варианте с «нулевой» технологией выше на 0,0005 Вт/м град, чем с традиционной), что приводит к уменьшению разницы температур между вариантами. В слое 10-20 см условия аккумуляции и переноса тепла мало отличаются по вариантам, поэтому разница в температуре почвы между «нулевой» и традиционной технологиями незначительна.

По данным M. Johnson и B. Lowery [9], теплоемкость почвы по «нулевой» технологии выращивания кукурузы была выше. S.C. Gupta, W.E. Larson и R.R. Allmaras [7] также отмечали разницу в теплоемкости между вариантами опыта (технологиями). Однако К. N. Potter с соавторами [11] получил данные, свидетельствующие о фактически одинаковой теплоемкости.

Исследователи наблюдали высокую температуропроводнисть почвы (на 20% большую по сравнению со вспашкой) по «нулевой» технологии [9, 11]. K.N. Potter [11] сообщает, что температуропроводнисть увеличивалась линейно, независимо от технологий, с увеличением влажности почвы. Автор ссылается на Van Duin [12], который в 1956 году установил повышение температуропроводности почвы до черты и снижение ее при дальнейшем увеличении влажности. S.C. Gupta, W.E. Larson и R.R. Allmaras [7] обнаружили, что разница температуропроводности в почвенном профиле 0-30 см была относительно мала. Очевидно, что каждый из этих авторов имеет свои данные, которые иногда совпадают с данными других исследователей, а иногда оказываются противоположными. Поэтому возникает необходимость проведения собственных исследований.

Имея все необходимые агрофизические показатели почвы и уравнения, мы определили теплофизические показатели в наших опытах с различными вариантами обработки почвы при выращивании кукурузы. Все измерения проведены 6 июня (табл. 2). В слое 0-10 см теплоемкость по «нулевой» технологии без мульчи и с мульчей оказалась существенно большей, чем при традиционной. Это обусловлено большей плотностью по «нулевым» технологиями (1,24 г / см3 без мульчи, 1,14 г/см3 с мульчей) против 1,02 г/см3 по традиционной, а по «нулевой» технологии с мульчей также большей влажностью в слое 0-10 см - 29,6% против 22,6% по традиционной.

2. Теплофизические показатели чернозема обыкновенного под кукурузой (монокультурой) при различных технологий обработки почвы на 6 июня 2000г.


Технология оброботки почвы

Слой почвы, см

Теплоемкость


Температуропроводность

Теплопроводность

Традиционная

0-10

10-20


0,43

0,49


0,00134

0,00184


0,00311

0,00378


Нулевая без мульчи

0-10

10-20


0,53

0,53


0,00198

0,0019


0,00375

0,0036


Нулевая с мульчей

0-10

10-20


0,56

0,58


0,00186

0,00189


0,00331

0,00329


Нулевая (рядок)

0-10

10-20


0,4

0,44


0,00126

0,00151


0,00318

0,00346


В слое 10-20 см теплоемкость при традиционной технологии была существенно большей по сравнению с «нулевой» в рядке (1,25 г/см3 против 1,13 г/см3), так как при междурядной обработке происходит уплотнение.

Конечно, корректнее было бы сравнивать плотность рядка с «нулевой» технологией с рядком по традиционной, но предпосевная культивация также способствует созданию так называемой «пахотной подошвы». Бесспорно, максимальная теплоемкость в слое 10-20 см наблюдается при «нулевой» технологии с мульчей из-за существено более высокой влажности (28,4%) по сравнению с традиционной (18,9%), хотя это только тенденция — НСР равна 0,11, а поэтому разница по теплоемкости между этими вариантами несущественна. Высокая теплоемкость почвы по «нулевой» технологии без мульчи, с нашей точки зрения, создана достаточно высокими влажностью и плотностью грунта - 23,9% и 1,20 г/см3 соответственно.

Теплопроводность ведет себя аналогично теплоемкости, что обусловлено вышеупомянутыми факторами. По «нулевой» технологии без мульчи и с мульчей теплопроводность была существенно выше в слое 0-10 см, однако в слое 10-20 см при традиционной технологии она превосходила показатели по «нулевой» в рядке. Между поверхностью почвы и глубокими слоями происходит непрерывный теплообмен. Поток тепла, который может иметь направление от поверхности почвы вглубь и наоборот и называется теплообменом в почве. По Р. Д. Хэнксом и др. [4], тепловой поток - это теплопроводность умноженная на градиент температуры в вертикальном направлении.

Итак, имеем:

Q = - λ (ΔТ / Δz), (4)

Q-тепловой поток поверхности почвы, λ - теплопроводность, (ΔТ / Δz) - градиент температуры в вертикальном направлении.



Литература

1. Вадюнина А.Ф., Корчагина З.А. Методы исследований физических свойств почв и грунтов. - М.: Высшая школа, 1973. - 399 с

2. Гупало А.И. Тепловые свойства почвы в зависимости от Ее влажности и плотности / / почвоведением. - 1959 .- № 4 .- С. 41 - 45 - P.405 - 412.

3. Тихонравова П.И., Нестерова А.В. Температурный режим дерново-подзолистой почвы при минимализациы обработки / / почвоведением. - 1995. № 2. - С. 200 - 204.

4. Хэнкс Р.Дж., Ашкрофт Дж.Л. Прикладная физика почв: Влажность и температура почвы. - Ленинград: Госметеоиздат, 1985. - 152 с.

5. Шикула Н.К., Назаренко Г.В. Минимальная обработка черноземов и воспроизводство их плодородия. - М.: Агропромиздат, 1990. - 320 с.

6. Doran J.W., W.W. Wilhelm, and J.F. Power. Crops residue removal and soil productivity with no - till corn, sorgum and soybean / / Soil Sci. Soc. Am. J. - 1984. - N 48. - P.640 - 645.

7. Gupta S.C., W.E. Larson and Allmaras R.R. Predicting soil temperature and soil heat flux under different tillage - surface residue conditioins / / Soil Sci. Soc. Am. J. - 1984. - N 48. -P.223 - 232.

8. Heatherly L.G., Elmore C.D. and Wesley R.A. Weed control and soybean response to preplant tillage and planting time / / Soil & Tillage Reseach - 1989. –

9. Johnson M.D. and Lowery B. Effect of three conservation tillage practices on soil temperature and thermal properties / / Soil Sci. Soc. Am. J. - 1985. - N 49. -P.1547 - 1552.

10. Larsen J.K. Brun L.J. Enz J.W. and Cox D.J. Predicting soil temperature to indicate winter wheat mortality / / Soil Sci. Soc. Am. J. - 1988. - N 52. - P.776 - 780.N17.-P.199-210.

11. Potter K.N., R.M. Cruse and R. Horton. Tillage effects on soil thermal properties / / Soil Sci. Soc. Am. J. - 1985. - № 49. -P. 968 - 973.

12. Van Duin, R.H.A. On the influence of tillage on conduction of heat, diffusion of air and infiltration of water in soil / / Agric. Res. Rep .- 1956. - N 7. -62-82.

___________________


УДК 631.4:445.4


ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАТЕРИАЛОВ КОСМИЧЕССКОЙ СЪЕМКИ

С НАЗЕМНЫМ ФОТОМЕТРИРОВАНИЕМ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ГУМУСИРОВАННОСТИ ПОЧВЫ


С.Ю. Булыгин, Д.И. Бидолах

БелГСХА, г. Белгород, Россия;

Бережанский агротехнический институт Национального университета биоресурсов и природопользования Украины,

г. Тернополь, Украина

Известно, что цвет почв зависит от химического состава [1], в частности от содержания гумуса [2], что делает возможным определение последнего с использованием спектрофотометрических методов [3,4,5]. Перспективным направлением этих исследований может быть использование материалов космической съемки [6]. Следует отметить, что несмотря на все преимущества дистанционных методов [7], их широкое использование для определения гумусированости почвенного покрова ограничено погодными условиями и растительным покровом [8]. Это создает необходимость поиска еще и портативного прибора, который можно было бы использовать для определения спектральных характеристик почв в полевых условиях даже в условии покрытия почвы растительностью. Науке уже известны такие приборы как спектрофотометры. Но они не приобрели широкого использования в практике ввиду их неудобности, дороговизны и дефицитности. Именно поэтому, внимание исследователей все более обращается к более практичным приборам, например к цифровым фотоаппаратам [9]. Современные цифровые фотоаппараты можно рассматривать как новый полевой прибор, который дает возможность проводить оперативный анализ изображения почв с использованием количественных характеристик [10].

Целью статьи поставлено разработку методики определения содержания гумуса в почве по материалам цифровой фотосъемки.

Задание исследований:

разработать методику отбора и подготовки почвенных образцов для фотографирования;

разработать регламенты технологии фотографирования почвенных образцов фотоаппаратом;

создать алгоритм интерпретации полученных результатов и определения содержания гумуса в почве с помощью компьютерной программы.

Методика и результаты исследований. При разработке любой методики исследований нужно определиться с такими составляющими, как: «нулевая точка» или эталонный образец; сенсор или измерительный блок; блок обработки, преобразования и индикации результатов. В качестве эталона для проведения исследования баланса цвета почвы предлагается использовать стандартный лист бумаги белого цвета для офисной техники (80 г/м2, белизна 80%) в виду того, что в компьютерной программе цвет определяют исходя из комбинации трех составляющих: красной (R), зеленой (G) та синей (B), а комбинация максимальных значений RGB составляет именно белый цвет. В случае использования эталонных образцов иных цветов возможно возникновение ошибок, связанных с недостаточностью или частотной неравномерностью освещения образца, а также ошибками цифрового фотоаппарата.

Для проведения эксперимента было отобрано 200 почвенных образцов, в каждом из которых определено содержание гумуса по стандартной методике [11]. Для фотографирования почвенные образцы высушивались до воздушно-сухого состояния и просеивались через решето с диаметром отверстий 1 мм.

Для определения зависимости цвета почвы от содержания гумуса проводились специальные калибровочные исследования для осуществления которых было спроектировано и изготовлено специальное лабораторное оборудование. В полевых условиях освещение образца будет изменчивой величиной, зависимой от погодных условий, географического размещения и времени измерений, поэтому было проведено комплекс исследований для определения зависимости интенсивности цвета почв и эталонного образца от интенсивности освещения. Эксперименты проводились в помещении с исключительно искусственным и регулированным освещением. Для воссоздания природного освещения образцов почвы использовали лампы накаливания электрические общего назначения Б 230-240-75, которые подключались к лабораторному трансформатору, с помощью которого изменяли их световой поток и частотный спектр облучения. Искусственное освещение образцов лампами изменяли в пределах от 0 до 50-60 лк. Также во время съемок использовали молнию фотоаппарата Olympus C350. Фотоаппарат устанавливали на штативе над образцом таким образом, чтоб он не оказался в тени от штатива или иных преград. Расстояние между почвенным образцом и объективом фотоаппарата составляла 60 см. Фотоаппарат настраивался таким образом, чтоб в объектив попадал лист бумаги по длине.

При проведении исследований было определено, что фотосъемку опытного образца почвы и эталона следует проводить в рамках одного снимка, поскольку при их отдельной съемке фотоаппарат в автоматическом режиме совершает коррекцию, в следствии чего теряется воспроизводимость результатов измерений. Поэтому, для проведений исследований образцы готовили, помещая их в бюксы, которые помещали сверху эталона (чистого листа бумаги).

При проведении калибровочных исследований экспериментально было установлено, что фотографирование образцов можно проводить только в том случае, когда интенсивность составляющих RGB эталона превышает 180 единиц. При этом разница между составляющими цвета (по каналам RGB) не должна превышать 10%. Такое освещение образца достигалось при использовании молнии фотоаппарата независимо от светового потока ламп накаливания, что можно объяснить функцией автоматической настройки фотоаппарата „баланс белого”, которая определялась однозначно при использовании вспышки.

Рассматривая обычный цифровой фотоаппарат, следует обратить внимание на то, что он в определенной мере является интеллектуальным прибором, который способен автоматически проводить коррекцию полученных данных, исходя из расстояния до образца, баланса его цветов, контрастности и т.п. Не у всех существующих цифровых фотоаппаратов есть возможность установки в ручном режиме всех параметров съемки, к тому же это обуславливает дополнительную квалификацию исполнителей, исходя из чего методику разрабатывали, считая, что фотоаппарат работает в автоматическом режиме.

Интерпретацию, обработку и индикацию результатов предлагается осуществлять с помощью компьютера. Для проведения калибровочных исследований нами был разработан программный комплекс Land damage expert (LDE), который в дальнейшем проектируется использовать непосредственно для проведения измерений. Программный комплекс было написано с использованием языка программирования Borland Delphi 7 и ориентировано для использования под руководством операционных систем Microsoft Windows NT, 2000, XP, Vista. Рекомендованные аппаратные требования для работы программы: процессор Pentium III 500 и выше, оперативная память от 256 Mb (133), 30 Mb свободного дискового пространства на винчестере, допускается использование интегрированной видеокарты. Структурно программа LDE состоит из блоков введения информации, преобразования данных с фотографии в цифровой код, статистической обработки данных и блока сравнения. Блок введения информации отвечает за выбор необходимого фотоснимка почвенного образца и распознания участка почвы и эталона на снимке. Внешний вид программы представлено на рисунке 1.

В программе определение участков почвы и эталона проводится также в ручном режиме с помощью компьютерной «Миши», левая кнопка которой используется для обозначения участка опытного образца почвы, а правая – для обозначения области эталона. Отмеченные участки также отображаются в рабочем окне программы для визуального отслеживания в увеличенном режиме загрязнения почвы или эталона сторонними элементами. При использовании программы LDE для определения концентрации гумуса непосредственно в полевых условиях разработана возможность сохранения результатов в виде RTF, XLS или иных специализированных форматов. Сохранение фотографий почвенных образцов может быть использовано для нужд мониторинга почв и для контролирующих органов.

Блоки введения данных и статистической обработки соответственно предназначены для определения значений RGB участков изображения почвы и эталона а также построения графиков интенсивности каналов цвета.

Рис. 1. Рабочее окно программы Land damage expert

Большинство цифровых фотоаппаратов сохраняют графическую информацию в двух основных форматах BMP и Jpeg, но, благодаря меньшему объему чаще используется последний формат, главным предназначением которого есть получение фотографических изображений высокой ступени сжатия при небольших потерях качества. Сжатие данных за методом Jpeg предусматривает преобразование блоков изображения в реальном цвете размером 88 пикселей в набор уровней яркости и цветности. Для каждого блока используется двумерное дискретное преобразование Фуръе, в результате чего получают набор из 64 коэффициентов, которые представляют этот блок. Программный комплекс LDE адаптирован для работы с файлами в этих двух форматах, но для проведения анализа блок введения данных обязательно трансформирует файл изображения в формат BMP, для которого цвет каждого пикселя определяется отдельно.

Дополнительной функцией блоку статистической обработки есть отсеивание ошибочных участков, которые могут появляться вследствие плохой подготовки образцов до фотографирования. Участки, интенсивность цвета которых отличается от среднего цвета почвы более указанного оператором значения отсеиваются и не учитываются в дальнейших расчетах. Предусмотрено возможность выведения предупреждающих сообщений при превышении установленного оператором процента ошибочных участков.

Блок сравнения используется для выдачи, исходя из интенсивности освещения среднего приведенного значения показателя RGB почвы и эталона и определения количества гумуса исходя из экспериментально полученных данных для конкретного вида почв. В качестве приведенного значения RGB почв принимали те величины интенсивности цветов, которые должны быть при максимальной белизне эталона (значения по каналам RGB 255).

Зависимости между интенсивностью составляющих цвета почв и содержанием гумуса в них определяются экспериментально для каждого отдельного подтипа почв по образцам, для которых известно количество гумуса.

В наших исследованиях было использовано образцы почвы разного типа и с разным содержанием гумуса. Полученные результаты свидетельствуют, что существует прямая зависимость между цветом почвы и содержанием гумуса в ней. При этом для красной составляющей цвета по темно-серым лесным почвам коэффициент корреляции находился в пределах 0,986-0,996. Аналогично для синей и зеленой составляющей цвета этот коэффициент соответствовал значениям 0,951-0,998 и 0,745-0,989 соответственно в пределах одного подтипа почв.

Описанная зависимость интенсивности красной составляющей цвета почвы (как наиболее информативной) и содержания гумуса в почве (рис. 2) может быть представлена для исследованных нами почв в таком виде:



(4)

где: H – содержание гумуса в процентах;

R – значение интенсивности красной составляющей цвета почвы

Рис. 2. Зависимости между содержанием гумуса и приведенным значением интенсивности красной составляющей цвета почв.

Эмпирически полученные и математически аппроксимированные математические зависимости служат базой и математическим алгоритмом для компьютерной программы LDE. За результатами исследований получено декларационный патент на полезную модель [12]. Для обработки и сертификации методик определения гумуса в почвах за выше изложенными принципами и алгоритмом нужно отработать для отдельных подтипов почв соответственные зависимости в статистически существенных пределах, что требует большого количества почвенных образцов с известным содержанием гумуса. Также описанную методику можно использовать для массового определения количества гумуса для большого количества образцов в пределах одного подтипа почв. В этом случае для части образцов проводят аналитическое определение количества гумуса в лабораторных условиях, а для остальных образцов гумус определяют по уравнениям зависимости для данного подтипа почв.

Выводы:


Доказана возможность и целесообразность использования цифровых фотоаппаратов для определения содержания гумуса в почвах.

Предложено оригинальную методику определения содержания гумуса в почвах с помощью цифрового фотоаппарата.

Предложено оригинальную прикладную компьютерную программу Land demage expert (LDE) для обработки данных, полученных с помощью цифрового фотоаппарата и определения содержания гумуса в почвенных образцах.

Литература

1. Карманов И.И. Спектральная отражательная способность и цвет почв, как показатели их свойств.  Г.: Колос, 1974.351 с.

2. Михайлова Н.А., Орлов Д.С. Оптические свойства почв и почвенных компонентов.- М.:Наука, 1986. 117 с.

3. Виноградов Б.В. Дистанционная индикация содержания гумуса в почвах // Почвоведение.-1981.-№ 11.  С. 114-123.

4. Шатохін А.В., Ачасов А.Б., Загородня Л.О. Зв`язок вмісту вуглецю в ґрунтах Лісостепу і Степу України з їх спектральними характеристиками // Агрохімія і ґрунтознавство. -1998.- Вип.59.  С. 25-31.

5. Садовников Ю.Н., Орлов Д.С. Спектрофотометрический метод характеристики почв, почвенной окраски и количественные закономерности отражения света почвами // Агрохимия.- 1978.- № 4.  С. 133-149.\

6. Шатохин А.В., Ачасов А.Б., Использование современных технологий при картографировании почвенного покрова Северной Донецкой Степи // Почвоведение.- 2005 - № 7 С. 790-798.

7. Дистанционное зондирование: количественный подход / Дейвис Ш.М., Ландгребе Д.А., Филлипс Т.Л. и др.: Пер. с англ. - М.: Недра, 1983. - 414 с.

8. Зборищук Ю.Н. Дистанционные методы инвентаризации и мониторинг почвенного покрова. - Г.: Изд-во МГУ,1992.-86 с.

9. Gutschick V. Should you use a digital camera in your research? //Bulletin of the ecological society of america. 2002. V.83. №3. P.14-18

10. Пузаченко Ю.Г., Пузаченко М.Ю., Козлов Д.Н., Алещенко Г.М. Анализ строения почвенного профиля на основе цифровой цветной фотографии// Почвоведение.- 2004 - №2 - С.133-146.

11. Методи аналізів ґрунтів і рослин/ За ред. Булигіна С.Ю. та ін. – Харків: ІГА, 1999.- С.13-14.

12. Булигін С.Ю., Ачасов А.Б., Бідолах Д.І. Барвінський А.В., Ачасова А.О., Гайбура Н.А., Опришко О.О. Спосіб визначення вмісту гумусу в ґрунті Деклараційний патент на корисну модель 20040604549; 11.06.2004; 17.01.2005; 17.01.2005; Бюл.№1.

УДК 632.
СОСТОЯНИЕ ЗЕЛЁНЫХ НАСАЖДЕНИЙ В Г. БЕЛГОРОДЕ


П.В. Деревянкин, А.Н. Смелый

Россия, Белгород, Белгородская ГСХА


В Белгороде и области исследований по выявлению негативных факторов влияющих на состояние зелёных насаждений не проводилось.

Обследование насаждений позволит выявить причины угнетения и гибели древесных и кустарниковых растений, определить видовой состав вредителей и возбудителей болезней, установить наличие загрязняющих веществ в почве.

Результаты данных исследований позволят разработать мероприятия по ликвидации негативных воздействий на зелёные насаждения и установить принципы создания технологий озеленения г. Белгорода и области.

Основная цель данных исследований заключается в создании здоровых, устойчивых к неблагоприятным условиям и долговечных зелёных насаждений в г. Белгороде.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

- выявление причин угнетения и гибели древесных и кустарниковых пород используемых при озеленении территорий.

- разработка рекомендаций по борьбе с болезнями и вредителями зелёных насаждений, и снижению воздействия негативных факторов окружающей среды.

Исследования проводились в 2008-2010 гг. в условиях г. Белгорода, ботанического сада БелГУ и прилегающих к городу защитных и лесных насаждений, по трём направлениям:

1. Выявление факторов негативно влияющих на зелёные насаждения (нарушение технологий создания насаждений и ухода за ними, негативные последствия хозяйственной деятельности человека).

2. Определение видового состава вредителей и возбудителей болезней, выявленных в период обследования зелёных насаждений.

3. Разработка рекомендаций по защите зелёных насаждений.

Результаты исследований позволят выявить факторы негативного влияния на состояние зелёных насаждений, разработать мероприятия по их ликвидации.

Объектами обследований были парки (Победы, Южный, Памяти), проспекты (Гражданский и Ватутина) с прилегающими скверами, улицы (Н. Чумичёва, Попова, Белгородского полка, Б.-Хмельницкого, 50-летия Белгородской области) и бульвары (Святотроицкий и Народный).

При обследовании применялись общепринятые лесопатологические методы обследований и лабораторных исследований по выявлению вредителей и возбудителей болезней.

1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   20


База данных защищена авторским правом ©refedu.ru 2016
обратиться к администрации

    Главная страница