ISSN 1694-6286
e-ISSN 1694-9250
Макала жөнөтүү
Кыргыз
Кыргыз улуттук агрардык университетинин жарчысы

Макаланы издөө

Айыл чарба өсүмдүктөрүн сугарууну оптималдаштыруу үчүн жер кыртышындагы ным жана жылуулук өткөрүү процесстерин математикалык моделдөө

Р Рахат Сагындыкова А Айнура Дыйканова С Самара Жусупбекова Т Тургунбек Жумалиев Б Бааркул Бектурганова
Кабыл алынган убакыт 01.12.2024
Түзөтүлгөн 16.02.2025
Жарыяланган 12.03.2025

Аннотация

Бул иштин актуалдуулугу жер кыртышындагы ным жана жылуулук берүү процесстерин оптималдаштыруунун илимий жактан негизделген ыкмаларын иштеп чыгуу зарылдыгы менен шартталган, бул суу ресурстарын пайдалануунун натыйжалуулугун жогорулатууга жана түшүмдүүлүктү жакшыртууга мүмкүндүк берет. Глобалдык климаттык өзгөрүүлөрдүн жана суу ресурстарынын өсүп бараткан тартыштыгынын шартында айыл чарба өсүмдүктөрүн сугарууну натыйжалуу башкаруу – агрономиянын негизги милдеттеринин бири болуп калууда. Бул иштин максаты сугат режимдерин оптималдаштыруу үчүн жер кыртышындагы нымдуулук жана жылуулук берүү процесстерин сүрөттөгөн математикалык моделдерди түзүү болгон. Макалада агросектордун туруктуу өнүгүүсүнө жетишүү үчүн математикалык моделдөөнү практикалык иш-аракетке интеграциялоонун маанилүүлүгү баса белгиленген. Жер кыртышындагы конвективдүү диффузия процесстери илимий изилдөөчүлөрдүн көңүлүн бурат, анткени бул илимдин ар кандай тармактарына математикалык изилдөө ыкмаларынын кеңири жайылышына байланыштуу. Жер үстүндөгү сугат режимдеринин кеңири жайылышы чыпкалоо жана гидродинамикалык процесстердин негизги үлгүлөрүн ачып бере турган математикалык моделдерди, аларды чечүү ыкмаларын түзүү зарылдыгын шарттайт. Макалада топурактагы ным жана жылуулук берүү процесстеринин, ошондой эле алардын өз ара аракеттенүүсүнүн негизги физикалык жана математикалык мыйзам ченемдүүлүктөрү келтирилген. Изилдөөнүн негизги натыйжасы өсүмдүк жана анын оптималдуу өнүгүшү болгон, ал акыркы экономикалык кызыгууну жаратат, ал эми изилдөө объектиси ар кандай мүнөздөмөлөрү менен нымдуулуктун жана жылуулуктун биргелешкен кыймылынын механикалыкматематикалык моделдери иштелип чыккан жер кыртышы болгон. Бул жерде конвективдүү диффузиянын стационардык эмес теңдемеси изилденген. Чакан толкундоолор ыкмасынын негизинде, каралып жаткан теңдеме сызыктуу деп көрсөтүлөт жана анын чыгарылышы автомодельдик түрдө табылып, чыгарылыштардын эки классы аныкталат. Изилдөөнүн натыйжалары агрономдор, инженерлер жана айыл чарба адистери үчүн пайдалуу болушу мүмкүн, алар заманбап суу ресурстарын башкаруу технологияларын киргизүүгө жана агроөнөр жай өндүрүшүнүн натыйжалуулугун жогорулатууга умтулушат

Негизги сөздөр

конвективдүү диффузия теңдемеси; Гаусстун гипергеометриялык теңдемеси; диффузия коэффициенти; Куммердин өзгөртүүсү; чыпкалоо; стационардык эмес теңдеме
Цитаталоо
Sagyndykova, R., Dyikanova, A., Zhusupbekova, S., Zhumaliev, T., & Bekturganova, B. (2025). Mathematical modelling of moisture and heat transfer processes in soils for crop irrigation optimisation. Bulletin of the Kyrgyz National Agrarian University, 23(1), 50-59. https://doi.org/10.63621/bknau./1.2025.50

Колдонулган булактар

  1. Bajpai, A., & Kaushal, A. (2020). Soil moisture distribution under trickle irrigation: A review. Water Supply, 20(3), 761-772. doi: 10.2166/ws.2020.005.
  2. Derbie, M., Beyene, A.A., Asres, S., & Yenesew, M. (2024). Modelling soil water and nutrient dynamics under different irrigation techniques of onion production. Water Science, 38(1), 485-500. doi: 10.1080/23570008.2024.2394721.
  3. Díaz-González, V., Rojas-Palma, A., & Carrasco-Benavides, M. (2022). How does irrigation affect crop growth? A mathematical modeling approach. Mathematics, 10(1), article number 151. doi: 10.3390/math10010151.
  4. Fontanet, M., Fernаndez-Garcia, D., Rodrigo, G., Ferrer, F., & Villar, J.M. (2022). Combined simulation and optimization framework for irrigation scheduling in agriculture fields. Irrigation Science, 40, 115-130. doi: 10.1007/s00271-021-00746-y.
  5. Guo, W., Li, B., Ji, Z., Jiang, Y., & Yan, F. (2001). Two-dimensional numerical simulation of soil water infiltration under bed- irrigating sowing. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 17(2), 24-27.
  6. Hagage, M., Abdulaziz, A.M., Elbeih, S.F., & Hewaidy, A.G.A. (2024). Monitoring soil salinization and waterlogging in the northeastern Nile Delta linked to shallow saline groundwater and irrigation water quality. Scientific Reports, 14, article number 27838. doi: 10.1038/s41598-024-77954-x.
  7. Hakami, R.A., Naser, R.S.M., El-Bakkali, M., Othman, M.D.M., Yahya, M.S., Raweh, S., Mohammed, A., & Belghyti, D. (2024). Groundwater quality deterioration evaluation for irrigation using several indices and geographic information systems: A case study. Desalination and Water Treatment, 320, article number 100645. doi: 10.1016/j.dwt.2024.100645. 
  8. Henri, C.V., & Diamantopoulos, E. (2023). On the control of soil heterogeneity, Péclet number and spatially variable diffusion over unsaturated transport. Water Resources Research, 59(8), article number e2022WR034271. doi: 10.1029/2022WR034271.
  9. Jaiswal, S., & Ballal, M.S. (2020). Fuzzy inference based irrigation controller for agricultural demand side management. Computers and Electronics in Agriculture, 175, article number 105537. doi: 10.1016/j.compag.2020.105537.
  10. Kamke, E. (1977). Differential equations. Solution methods and solutions. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag. doi: 10.1007/978-3-663-05925-7.
  11. Kostyakov, A.N. (1960). Fundamentals of land reclamation. Moscow: Selkhozgiz.
  12. Lakhiar, I.A., et al. (2024). A review of precision irrigation water-saving technology under changing climate for enhancing water use efficiency, crop yield, and environmental footprints. Agriculture, 14(7), article number 1141. doi: 10.3390/agriculture14071141.
  13. Li, H., & Luo, Z. (2011). Self-discrete finite volume element simulation for two-dimension unsaturated soil water flow problem. Mathematica Numerica Sinica, 33(1), 57-68. doi: 10.12286/jssx.2011.1.57.
  14. Li, W., Gao, S., Pei, D., Wen, Y., Mu, X., Liu, M., & Wang, Z. (2025). Spatio-temporal evolution and simulation of soil salinization in typical oasis water-saving irrigation area based on long series data. Agricultural Water Management, 307, article number 109275. doi: 10.1016/j.agwat.2024.109275.
  15. Novikov, O., Potryvaieva, N., Karpenko, M., & Sadovoy, О. (2021). The role of irrigation in the formation of the innovation and investment environment of the region. Ukrainian Black Sea Region Agrarian Science, 25(3), 4-11. doi: 10.31521/2313-092X/2021-3(111)-1.
  16. Phogat, V. (2012). Modelling soil water and salt dynamics under pulsed and continuous surface drip irrigation of almond and implications of system design. Irrigation Science, 30, 315-333. doi: 10.1007/s00271-011-0284-2.
  17. Rachinskaya, V.V., et al. (1963). Investigation of the dynamics of salt transport in porous media. Izvestia of the TLC, 1, 14-18.
  18. Rex, L.M. (1968). The effect of uneven initial salinity on the redistribution of salts in soils. Hydraulic Engineering and Land Reclamation, 10.
  19. Sagyndykova, R.K., & Tuganbaev, U.M. (2014). Two-dimensional heat and salt processes in soils. In Proceedings of V Congress of the Turkic world mathematicians (164-168). Bishkek.
  20. Singh, V.K., Kumar, D., Kashyap, P.S., Singh, P.K., Kumar, A., & Singh, S.K. (2020). Modelling of soil permeability using different data driven algorithms based on physical properties of soil. Journal of Hydrology, 580, article number 124223. doi: 10.1016/j.jhydrol.2019.124223.
  21. Vishwakarma, D.K., et al. (2023). Modeling of soil moisture movement and wetting behavior under pointsource trickle irrigation. Scientific Reports, 13, article number 14981. doi: 10.1038/s41598-023-41435-4.
  22. Xun, Y., Xiao, X., Sun, C., Meng, H., Gao, Y., Huang, G., & Xu., X. (2022). Modeling heat-water-salt transport, crop growth and water use in arid seasonally frozen regions with an improved coupled SPAC model. Journal of Hydrology, 615, article number 128703. doi: 10.1016/j.jhydrol.2022.128703.
  23. Zhai, Z., Chen, X., Zhang, Y., & Zhou, R. (2021). Decision-making technology based on knowledge engineering and experiment on the intelligent water-fertilizer irrigation system. Journal of Computational Methods in Sciences and Engineering, 21(3), 665-684. doi: 10.3233/JCM-215117.