Аннотация
Актуальность данной работы обусловлена необходимостью разработки научно обоснованных методов оптимизации процессов влаго- и теплопереноса в почвогрунтах, что позволит повысить эффективность использования водных ресурсов и улучшить урожайность. В условиях глобальных климатических изменений и нарастающего дефицита водных ресурсов эффективное управление орошением сельскохозяйственных культур становится одной из ключевых задач агрономии. Целью данной работы было создание математических моделей, описывающих процессы влаго- и теплопереноса в почвах, с целью их применения для оптимизации режимов орошения. В статье подчеркнута важность интеграции математического моделирования в практическую деятельность для достижения устойчивого развития агросектора. Процессы конвективной диффузии в почвогрунтах привлекают внимание научных исследователей, так как это связано с широким проникновением математических методов исследования в различные области наук. Большое распространение поверхностных способов орошения диктует необходимость создания математических моделей и методик их решения, позволяющих выявить основные закономерности как фильтрационных, так и чисто гидродинамических процессов. В работе представлены основные физические и математические закономерности, лежащие в основе процессов влагопереноса и теплопередачи в почве, а также их взаимодействия. Главным результатом исследования было растение и его оптимальное развитие, которое представляет итоговый экономический интерес, а объектом исследования были почвогрунты, для которых разработаны механико-математические модели совместного передвижения влаги и тепла с различными их характеристиками. В работе было исследовано нестационарное уравнение конвективной диффузии. На основании метода малых возмущений, рассматриваемое уравнение представлено как линейное, и его решение найдено в автомодельном виде и определены два класса решений. Результаты исследования могут быть полезны для агрономов, инженеров и специалистов в области сельского хозяйства, стремящихся к внедрению современных технологий управления водными ресурсами и повышению эффективности агропроизводства
Ключевые слова
Использованные источники
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Kamke, E. (1977). Differential equations. Solution methods and solutions. Wiesbaden: Vieweg+Teubner Verlag. doi: 10.1007/978-3-663-05925-7.
- Kostyakov, A.N. (1960). Fundamentals of land reclamation. Moscow: Selkhozgiz.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Rachinskaya, V.V., et al. (1963). Investigation of the dynamics of salt transport in porous media. Izvestia of the TLC, 1, 14-18.
- Rex, L.M. (1968). The effect of uneven initial salinity on the redistribution of salts in soils. Hydraulic Engineering and Land Reclamation, 10.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.