МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИРОДООБУСТРОЙСТВА

 

 
"РОЛЬ ПРИРОДООБУСТРОЙСТВА В ОБЕСПЕЧЕНИИ УСТОЙЧИВОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ И РАЗВИТИЯ ЭКОСИСТЕМ "
 
(МАТЕРИАЛЫ МЕЖДУНАРОДНОЙ НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЙ КОНФЕРЕНЦИИ)
 
Москва 2006

УДК 504.54

Рекультивация ЛУГОВой ЭКОСИСТЕМы

 

П.М. Мазуркин д.т.н. проф.; С.И. Михайлова – ст. препод.

ФГОУ ВПО «Марийский государственный технический университет»,

г. Йошкар-Ола, Россия

 

Известен способ измерения площади сельскохозяйственных угодий и других участков земель в водосборном бассейне равнинной реки [1, с. 36-38], включающий измерение площади отдельных участков водосбора в натуре (геодезическими приемами аэрофотосъемки или космической съемки), или по карте с помощью планиметра или палетки (инструментальные способы картометрии), или непосредственно на местности, используя наземные геодезические приемы и приборы.

Недостатком является то, что после проведения измерений площади различные участки сельскохозяйственных угодий, находящиеся на территории водосбора реки, не группируются по почвенным разновидностям и по качеству травяного покрова. Цель статьи – показать возможность количественной оценки качества рекультивации луга в пределах водосборного бассейна реки.

Богатый разнообразием биологических видов является луг. Он хорошо защищает почву от эрозии и воду в почве от испарения. При этом луг является важной частью растительного покрова территории. Поэтому мероприятия по рекультивации и превращению неудобных для сельского хозяйства земель в цветущие луга становятся эффективными в рационализации землепользования и водопользования. 

Экологический профиль арктофилового луга. На рис. 1 приведен экологический профиль арктофилового луга, который сформировался на осушенном в 1977 г. озере Научное площадью 38 га [2].

Нижне-Анадырская низменность отнесена к Евразийской полярной почвенно-биоклиматической области, субарктической зоне тундровых почв, Чукотско-Анадырской равнинной почвенной провинции.

,.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 1. Экологический профиль арктофилового луга на озере Научное на Чукотке

(20 июля 1982 г. в 14 ч) [2]

 

В почвенной зоне температура резко убывает с глубиной. Основная масса корней сосредоточена в слое 0-20 см, то есть, ограничена снизу изотермой 5оС.

По всему экологическому профилю рис. 1 температура изменяется по формуле (табл. 1) статистической закономерности

,                                               (1)

где Н   высота (глубина) измерения температуры, см.

Уравнение (1) содержит три составляющие. Первая из них показывает общую тенденцию изменения температуры с высотой, начиная от глубины 60 см. Причем первая составляющая по биотехническому закону показывает возбуждение теплового потока, начиная от края вечной мерзлоты. Максимум температуры 4,42оС наблюдается на глубине – 46 см. До значения 0,1оС (ошибка измерений) первая составляющая достигает на высоте 10 см. Поэтому эта закономерность описывает изменение температуры по высоте от –60 до 10 см.

Вторая составляющая показывает возбуждение теплового потока в слое почвы и воздуха от 60 до 130 см. При этом максимум температуры 20,8С наблюдается на высоте 10 см от поверхности грунта.

Таблица 1

Изменение температуры по высоте экологического профиля, оС

 

Модель (1)

Модель (2)

Н, см

toC

toC

e

D. %

h, см

toC

toC

e

D, %

200

50

20

0

-5

-10

-15

-20

-30

-40

-60

21,4

22,8

24,4

23,5

11,4

10,4

8,1

6,9

4,3

4,0

0,0

21,35

22,63

24,50

21,15

12,73

13,34

6,76

6,71

4,00

4,29

0,0

0,05

0,12

-0,10

2,35

-1,33

-2,94

1,34

0,19

0,30

-0,29

0,0

0,23

0,53

-0,41

10,00

-11,67

-23,27

16,54

2,75

6,98

-7,25

0,0

-

-

-

0

5

10

15

20

30

40

60

-

-

-

23,5

11,4

10,4

8,1

6,9

4,3

4,0

0,0

-

-

-

23,5

11,7

9,7

8,2

7,0

5,0

3,3

0,1

-

-

-

0,00

-0,30

0,71

-0,14

-0,15

-0,03

0,73

-0,13

-

-

-

0,00

-2,63

6,83

-1,73

-2,17

16,98

18,25

-

________

  e – остатки между фактическими toC  и расчетными toC значениями показателя, то есть абсолютная погрешность формулы; D. % – относительная погрешность формулы, причем максимальное значение подчеркнуто.

 

Третья волновая составляющая  показывает неустойчивое изменение теплового потока с нарастающей амплитудой изменения температуры. Если моделировать различные экологические профили, полученные в течение суток в различное время (с учетом ветра и без него), то можно найти закономерность и по третьей составляющей. В формуле (1) эта составляющая пока не имеет достаточно содержательного обоснования.

По глубине от поверхности почвы получилось уравнение (табл. 1) вида

                   .                         (2)

Первая составляющая формулы (2) показывает медленное снижение температуры с углублением в грунт. Вторая составляющая, наоборот, показывает медленное увеличение тепловых потерь по мере приближения к границе вечной мерзлоты.

Необходимы дальнейшие исследования по поиску статистических моделей для выявления устойчивой закономерности вдоль экологического профиля почвы не только луга, но и лесов, полей и перелесков.

Атмосферные осадки на лугах. Биоклиматические коэффициенты водопотребления арктофилового луга в течение вегетационного сезона, необходимые для расчетов водообеспеченности многолетних трав [2], изменяются следующим образом (табл. 2):

коэффициент дефицита влажности воздуха

 

                                    ;                                            (3)

 

Таблица 2

Изменение биоклиматических коэффициентов

 

Месяц

года

Код

iм

Дефицит влажности воздуха

Дефицит температуры

Кd

e

D, %

Kt

e

D, %

Июнь

Июль

Август

Сентябрь

6

7

8

9

1,04

0,83

0,80

0,56

1,02

0,89

0,74

0,58

0,02

-0,06

0,06

-0,02

1,92

-7,23

7,50

3,57

0,33

0,31

0,24

0,13

0,35

0,29

0,22

0,16

-0,026

0,022

0,019

-0,031

-7,88

7,10

7,92

203,85

 

коэффициент дефицита температуры

                                     .                                          (4)

Оба указанных коэффициента описываются биотехническим законом.

Коэффициент стока зависит от соотношения площадей осоково-пушицево-кочкарниковой тундры и каменистых россыпей.

В любом водосборе, включающем в свой состав кочкарниковые тундры и каменистые россыпи, первые являются мощными испарителями влаги и поглотителями тепла, а вторые выполняют роль конденсаторов и нагревателей воздуха. После идентификации была получена закономерность (табл. 3) в виде закона гибели

                                          .                                            (5)

 

Таблица 3

Коэффициент стока в водосборах бассейна р. Малый Анюй в зависимости от

соотношения площади осоково-пушицево-кочкарниковой тундры и

каменистых россыпей

 

 

Водосбор

Площадь кочкарниковых тундр, % от общей площади

Доля

s, %

Коэффициент

стока

Расчетные значения

по (5)

k

e

D, %

Инкуливеем

Звонкий

Медвежий

Сохатиный

Кепервеем

Южный

Люпвеем

Цирковый

100

91

88

64

60

53

43

25

100

91

88

64

60

53

43

25

0,44

0,46

0,47

0,57

0,63

0,66

0,75

0,81

0,44

0,48

0,50

0,51

0,63

0,67

0,73

0,82

-0,0025

-0,0221

-0,0259

0,0554

-0,0050

-0,0122

0,0240

-0,0130

-0,57

-4,83

-5,51

9,72

-0,79

-1,85

3,20

-1,60

 

Такая закономерность может проявляться и на других типах водосборов.

В условиях Чукотки меженный сток играет особенно важную роль, поскольку именно он лимитирует промывку золотоносных песков в отдельные периоды сезона. Кроме того, сведения о стоке малых и средних рек в различные фазы необходимы для правильного проектирования гидравлического оттаивания мерзлых пород при открытой разработке россыпей.

Для территории Чукотки, по результатам наблюдений за градиентом осадков, например, для районов бассейнов реки Малый Анюй, получена зависимость (табл. 4)

абсолютная величина градиента, 16,0 мм/100 м

                                      ;                                                  (6)

 

Таблица 4

Относительный градиент количества атмосферных осадков

для различной высоты местности на Чукотке (река Малый Анюй), %

 

Высота местности, м

Абсолютный градиент

16,0 мм/100 м

Абсолютный градиент

42,0 мм/100 м

Г

e

D, %

Г

e

D, %

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

22

15

12

9

8

7

6

5

21,95

15,17

11,67

9,46

7,92

6,77

5,88

5,17

0,05

-0,17

033

-0,46

0,08

0,23

0,12

-0,17

0,23

-1,13

2,75

-5,11

1,00

3,29

2,00

-3,40

24

16

13

10

8

7

6

6

23,85

16,39

12,53

10,09

8,39

7,13

6,16

5,39

0,15

-0,39

0,47

-0,09

-0,39

-0,13

-0,16

0,61

0,63

-2,44

3,62

-0,90

-4,88

-1,86

-2,67

10,17

 

абсолютная величина градиента, 42,0 мм/ 100 м

                                                .                                        (7)

Из данных табл. 4 видно, что с увеличением высоты местности вертикальный градиент количества атмосферных осадков уменьшается по закону гибели (спада) в общей форме.

Таким образом, растительность и почвы ведут себя как живые организмы и их популяции. Поэтому процессы их поведения, а также распределения популяций почв и территорий, описываются биотехническим законом и конструкциями статистических моделей, построенных на их основе.

Измерение качества травы. Для обоснования мероприятий рационального природопользования необходимы принципиально новые (на уровне патентов на изобретения) способы и средства измерения свойств растений (в перспективе и животных), которые могли бы использоваться на практике без сложных приборов и оборудования [3-7].

Трава растет на лугах и пастбищах и является кормовым ресурсом для диких и домашних животных. При этом многие участки травы находятся в поймах рек и их притоков. Поэтому они могли бы косвенно указать своей продуктивностью и на качество речной воды.

В связи с этим поиск способов измерения качества травы одновременно должен удовлетворять двум целям:

1) оценка урожайности лугов для сенокоса и пастбищ для скота, то есть целью является измерение травы для нужд сельского хозяйства;

2) оценка экологической ситуации той территории, на которой произрастает измеряемая по качеству трава.

Обе эти цели могут быть достигнуты по динамике свойств проб скошенной травы, в частности, по изменению в процессе естественной сушки массы травяной пробы, взятой с одного квадратного метра. По описанию нашего изобретения, метод изменения массы биологической пробы в процессе естественной сушки потребует использования простых весов, например бытовых весов с точностью 5 г. При этом биологическими пробами могут стать любые виды растений, начиная от деревьев до травы, а также и водные растения.

Городская трава. Пробы травы брали без учета площади, с которой состригали траву в г. Йошкар-Оле у реки Малая Кокшага в рекреационной зоне около дороги напротив вантового моста. Пробы травы взвешивались на весах кухонных  KW  (фирма KLATRONIC, Германия) с легко читаемой круглой шкалой. Диапазон измерения достигает до 2 кг с делением шкалы 10 г. Это позволяет взвешивать пробы с погрешностью не более 5 г.

Взятие четырех проб проводили в 10 часов 18 июля 2005 г. при проведении учебной практики. На поверхности лежали листья деревьев, поэтому номера биологических проб соответствовали следующим характеристикам:

№ 1 – травяная проба, взятая на расстоянии 10 м от берега реки;

№ 2 – проба листьев, также взятая у реки 10 м от берега;

№ 3 – проба травы, взятая на расстоянии 20 м от дороги;

№ 4 – проба листьев на расстоянии 20 м от края дороги. 

Исходные данные приведены в табл. 5.

Таблица 5

Результаты опытов по сушке проб, г

 

Дата

измерения

Часы и минуты

Номер биологической пробы

№ 1

№ 2

№ 3

№ 4

18.07.05

18.07.05

18.07.05

19.07.05

19.07.05

20.07.05

30.07.05

21.07.05

22.07.05

10-00

12-00

18-20

07-00

18-30

07-15

18-30

06-30

08-30

100

100

60

50

35

35

30

25

29

150

150

120

90

80

70

60

50

50

130

130

75

70

50

45

40

35

30

90

90

70

50

40

30

25

20

30

 

Пробы укладывались в полиэтиленовые пакеты, в после взвешивания хранились на балконе с солнечной стороны дома. В дни опытов температура воздуха была в пределах 25-300С. Поэтому пробы быстро сохли при естественной сушке до примерно постоянного веса. Дальнейшее хранение дает колебание массы в зависимости от влажности воздуха. Поэтому для повышения точности последующих опытов требуется измерять дополнительно температуру и влажность окружающего биологические пробы воздуха.

Приведенные в табл. 5 данные о динамике массы пробы предусматривают, чтобы точность экспериментов была не ниже 5 %. А это, при погрешности весов в ±5 г, требует значение исходной массы пробы не менее 100 г.  Первые три пробы удовлетворяют этому требованию. При этом первая и четвертая пробы оказалась по динамике сушки недостаточно корректной, так как последний замер массы дал у них большее значение, чем предыдущее измерение.

Чаще всего, такое колебание массы пробы может возникнуть: 

1) из-за колебания влажности окружающего пробы воздуха (в данном случае этого не должно быть из-за того, что первые три пробы показали хорошие результаты);

2) случайное попадание влаги в пробу;

3) случайное попадание различных предметов в пробу (чтобы исключить это влияние, в других опытах пробы хранились в бумажных мешках).

Время естественной сушки отсчитывается в часах, начиная с момента срезания травы и взятия робы листьев. При этом точность измерения времени достаточна в пределах 4-6 мин (до 0,1 ч).

После статистического моделирования в математической решающей среде EUREKA (Eureka Solver) для проб городской травы были получены следующие статистические закономерности (табл. 6):

проба № 1 городской травы

                                      ;                              (8)

проба № 3 травы

                                     ,                                (9)

где m – масса биологической пробы, г;  - время естественной сушки, ч.

Таблица 6

Динамика массы проб городской травы, г

Дата

Часы

Время

t, ч

Проба № 1

Проба № 3

m

e

D, %

m

e

D, %

18.07

18.07

18.07

19.07

19.07

20.07

30.07

21.07

22.07

10-00

12-00

18-20

07-00

18-30

07-15

18-30

06-30

08-30

0,0

2,0

8,3

21,0

32,5

45,7

56,5

68,5

94,5

100

100

60

50

35

35

30

25

29

103,4

91,9

68,5

44,9

36,2

31,7

30,0

29,0

28,4

-3,42

8,06

-8,45

5,14

-1,24

3,32

0,03

-4,05

0,62

-3,42

8,06

-14,08

10,28

-3,54

9,49

0,10

-16,20

2,14

130

130

75

70

50

45

40

35

30

134,5

117,1

90,1

62,8

50,9

42,7

38,7

35,8

32,5

-4,46

12,90

-15,06

7,16

-0,85

2,27

1,31

-0,78

-2,49

-3,43

8,92

-20,08

10,23

-1,70

5,04

3,28

-2,23

-8,30

 

Для проб листьев были получены статистические закономерности (табл. 7):

проба № 2 листьев деревьев

                                   ;                                (10)

Таблица 7

Динамика массы проб городской травы, г

Дата

Часы

Время

, ч

Проба № 2

Проба № 4

m

e

D, %

m

e

D, %

18.07

18.07

18.07

19.07

19.07

20.07

30.07

21.07

22.07

10-00

12-00

18-20

07-00

18-30

07-15

18-30

06-30

08-30

0,0

2,0

8,3

21,0

32,5

45,7

56,5

68,5

94,5

150

150

120

90

80

70

60

50

50

153,1

144,1

122,7

93,5

77,7

65,8

59,4

54,6

49,0

-3,07

5,89

-2,67

-3,46

2,26

4,18

0,56

-4,65

0,96

-2,05

3,93

-2,23

-3,84

2,83

5,97

0,93

-9,30

1,92

90

90

70

50

40

30

25

20

30

91,1

87,3

72,8

49,2

37,4

30,0

27,1

25,5

24,5

-1,10

2,69

-2,83

0,75

2,64

-0,04

-2,12

-5,53

5,53

-1,22

2,99

-4,04

1,50

6,60

-0,13

-8,48

-27,65

18,43

 

проба № 4 листьев

                                         .                                 (11)

 

Из полученных формул видно, что их конструкция одинакова для всех проб.

При этом первая составляющая показывает динамику спада массы из-за потерь пробой влаги в ходе естественной сушки. Вторая составляющая показывает предельную минимальную массу пробы в данных погодных условиях.

Таким образом, первый параметр формулы показывает начальную массу пробы, а последний (четвертый, то есть постоянный член уравнения) параметр определяет минимально достижимую массу в конце высыхания. Минимальная масса пробы включает абсолютную массу органического вещества и связанную с мицеллами клеток влагу. Поэтому, чтобы определить влажность пробы, необходимо высушить их до абсолютно сухого состояния в термостатах при температуре сушки 1050С.

Трава на участке сенокоса. В сельской местности в каждом приусадебном участке выделяются несколько соток земли для посева и роста травы и заготовки корма. Вместе с тем, растущая трава неоднородна по качеству даже на таких малых участках. 

Взятие  пяти  проб  было проведено 26 июля 2005 г. с участка сенокоса размерами 30х25 м, находящегося на расстоянии около 200 м от берега реки Ировка. На этом расстоянии находится естественный луг. Улица Центральная деревни находится от опытного участка сенокоса на 170 м. Таким образом, прямое влияние дороги и речки незначительное.

Естественная сушка травяных проб выполнялась в бумажных пакетах на веранде без попадания солнечных лучей. 

Первая проба в конце эксперимента начала гнить, а пятая проба сгнила раньше, хотя в дни измерений погода была ровной при температуре около 300С.

Отличительным признаком всех экспериментов по изучению качества сельской травы стало принятие постоянной площади пробы в 1 м2. В итоге масса с одного квадратного метра показывает продуктивность сенокосного угодья или же урожайность травы q в г/м2 (10-6 т / (10-4 га = 10-2 т/га)) в динамике естественной сушки до готового сена.

По внешнему виду растущей травы селяне вполне определяют кормовое качество. Поэтому пять проб были распределены (ранжированы) по качеству следующим образом:

№ 1 – лучшая трава для заготовки сена;

№ 2 – хорошая трава для производства сена;

№ 3 – средний по качеству травостой;

№ 4 – удовлетворительная по качеству трава;

№ 5 – плохая по качеству сена трава.

При взятии пробы на участке сенокоса выбирались соответствующие выбранной шкале качества (лучшая, хорошая, средняя, удовлетворительная, плохая) пробные площадки в 1 м2. По результатам сушки травы, срезанной на пробных площадках, были получены следующие статистические модели (табл. 8):

проба № 1                             ;                          (12)

проба № 2                              ;                       (13)

проба № 3                        ;                                           (14)

проба № 4                        ;                                              (15)

проба № 5                        .                                                   (16)

Как видно из этих уравнений, существует общий закон динамики массы биологической пробы, в данном случае травы, в виде статистической зависимости

                                       ,                                                          (17)

где   q0 – начальное значение массы срезанной травы (в общем случае биологической пробы) с пробной площадки площадью в 1 м2, то есть урожайность травы некоторой категории качества по сырой массе, г/м2;    q1 – конечное после естественной сушки значение массы пробы, то есть урожайность  по  готовому сену  (сухой массе), г/м2;   t – время сушки в естественных условиях, без попадания влаги (защите от дождя) на пробы, изменяющееся от нуля до времени достижения постоянной массы биологической пробы (время изменяется в пределах   ,     t1 – время достижения постоянной массы), ч;

a1, a2  – параметры статистической закономерности, изменяющиеся в каждом конкретном случае динамики массы пробы.

Таблица 8

Динамика массы проб сенокосной травы с пробных площадок, г/м2

Дата

Часы

Время

t, ч

Факт

Расчетные значения

q

e

D, %

1

2

3

4

5

6

7

№ 1 – лучшая трава для заготовки сена

26.07.05

27.07.05

27.07.05

27.07.05

27.07.05

28.07.05

28.07.05

28.07.05

29.07.05

29.07.05

30.07.05

30.07.05

31.07.05

31.07.05

01.08.05

02.08.05

02.08.05

27.08.05

19-30

06-00

14-00

20-30

22-00

07-00

13-00

19-40

05-30

20-15

07-00

20-00

08-00

22-00

07-00

08-00

19-00

14-00

0,0

10,5

18,5

25,0

26,5

35,5

41,5

48,2

58,0

72,8

83,5

96,5

108,5

122,5

131,5

156,5

167,5

762,5

620

590

580

570

570

550

545

535

520

505

490

470

465

450

435

415

400

150

617,5

594,7

580,4

569,5

567,1

553,1

544,2

534,7

521,3

502,2

489,2

474,2

461,0

446,3

437,3

413,6

403,8

149,9

2,49

-0,69

-0,35

0,48

2,90

-3,11

0,77

0,33

-1,28

2,76

0,76

-4,20

4,01

3,68

-2,27

1,42

-3,77

0,05

0,40

-0,79

-0,06

0,08

0,51

-0,57

0,14

0,07

-0,02

0,55

0,16

-0,89

0,86

0,82

-0,47

0,34

-0,94

0,03

 

№ 2 – хорошая трава для производства сена

26.07.05

27.07.05

27.07.05

27.07.05

27.07.05

28.07.05

28.07.05

28.07.05

29.07.05

29.07.05

30.07.05

30.07.05

31.07.05

31.07.05

01.08.05

02.08.05

02.08.05

27.08.05

19-30

06-00

14-00

20-30

22-00

07-00

13-00

19-40

05-30

20-15

07-00

20-00

08-00

22-00

07-00

08-00

19-00

14-00

0,0

10,5

18,5

25,0

26,5

35,5

41,5

48,2

58,0

72,8

83,5

96,5

108,5

122,5

131,5

156,5

167,5

762,5

330

330

330

325

320

310

310

300

280

280

270

260

255

240

230

210

200

50

334,7

329,8

324,6

319,9

318,7

311,7

306,8

301,3

292,9

280,1

270,8

259,5

249,2

237,5

230,1

210,4

202,1

50,0

-4,69

0,23

5,45

5,14

1,26

-1,71

3,16

-1,25

-12,91

-0,09

0,78

0,49

5,76

2,50

-0,11

-0,39

-2,12

0,01

-1,42

0,07

1,65

1,58

0,39

-0,55

1,02

-0,42

-4,61

-0,03

0,29

0,19

2,26

1,04

-0,05

-0,19

-1,06

0,02

Продолжение табл. 8

1

2

3

4

5

6

7

№ 3 – средний по качеству травостой

26.07.05

27.07.05

27.07.05

27.07.05

27.07.05

28.07.05

28.07.05

28.07.05

29.07.05

29.07.05

30.07.05

30.07.05

31.07.05

31.07.05

01.08.05

02.08.05

02.08.05

27.08.05

19-30

06-00

14-00

20-30

22-00

07-00

13-00

19-40

05-30

20-15

07-00

20-00

08-00

22-00

07-00

08-00

19-00

14-00

0,0

10,5

18,5

25,0

26,5

35,5

41,5

48,2

58,0

72,8

83,5

96,5

108,5

122,5

131,5

156,5

167,5

762,5

490

480

470

450

445

435

435

425

400

390

390

365

365

350

340

325

320

100

495,2

473.4

460.8

451.4

449.3

437.4

430.0

422.0

410.9

395.2

384.6

372.3

361.6

349.7

342.4

323.2

315.3

100.5

-5,21

6.57

9.24

-1.39

-4.32

-2.43

5.04

3.03

-10.87

-5.20

5.44

-7.31

3.42

0.32

-2.36

1.79

4.71

-0.50

-1,06

1.37

1.97

-0.31

-0.97

-0.56

1.16

0.71

-2.72

-1.33

1.39

-2.00

0.94

0.09

-0.69

0.55

1.47

-0.50

 

№ 4 – удовлетворительная по качеству трава

26.07.05

27.07.05

27.07.05

27.07.05

27.07.05

28.07.05

28.07.05

28.07.05

29.07.05

29.07.05

30.07.05

30.07.05

31.07.05

31.07.05

01.08.05

02.08.05

02.08.05

27.08.05

19-30

06-00

14-00

20-30

22-00

07-00

13-00

19-40

05-30

20-15

07-00

20-00

08-00

22-00

07-00

08-00

19-00

14-00

0.0

10.5

18.5

25.0

26.5

35.5

41.5

48.2

58.0

72.8

83.5

96.5

108.5

122.5

131.5

156.5

167.5

762.5

360

310

310

300

300

290

285

275

260

255

245

240

235

220

220

200

200

55

349.8

323.3

310.8

302.0

300.1

289.5

283.0

276.2

267.1

254.5

246.3

236.9

228.9

220.2

214.9

201.4

195.8

61.9

10.24

-13.34

-0.76

-1.97

-0.07

0.54

2.01

-1.24

-7.08

0.46

-1.26

3.07

6.08

-0.20

5.08

-1.35

4.16

-6.89

2.84

-4.30

-0.25

-0.66

-0.02

0.19

0.71

-0.45

-2.72

0.18

-0.51

1.28

2.59

-0.09

2.31

-0.68

2.08

-12.53

 

№ 5 – плохая по качеству сена трава

26.07.05

27.07.05

27.07.05

27.07.05

27.07.05

28.07.05

19-30

06-00

14-00

20-30

22-00

07-00

0,0

10,5

18,5

25,0

26,5

35,5

1000

1000

980

960

960

925

1006,2

991,5

975,6

961,1

957,6

935,8

-6,21

8,51

4,43

-1,12

2,36

-10,82

-0,62

0,85

0,45

-0,12

0,25

-1,17

Продолжение табл. 8

1

2

3

4

5

6

7

28.07.05

28.07.05

29.07.05

29.07.05

30.07.05

13-00

19-40

05-30

20-15

07-00

41.5

48.2

58.0

72.8

83.5

925

900

870

850

800

920,6

903,0

876,7

835,8

805,9

4,44

-3,02

-6,65

14,20

-5,88

0,48

-0,34

-0,76

1,67

-0,74

 

Формула (17) имеет ограничения по значениям влияющей переменной (от нуля до t0), а также по значениям изучаемого показателя (от q0 до q1). Поэтому она становится математической моделью.

Влияние травы на качество сена. Категории качества травы в сыром виде определялось номерами проб от единицы до пяти. Преобразуем их в ранги от нуля до четырех. Это позволило получить статистические модели изменения массы пробы (урожайности травы в различном состоянии влажности) в зависимости от рангов качества.

Для нескольких «срезов времени» были получены уравнения (табл. 9):

изменение массы по рангам проб после срезания травы, то есть при условии

     ;                  (18)

изменение массы по пробам в процессе естественной сушки после t = 25,0 час

      ;     (19)

значения массы проб после сушки через 48,2 часов

     ;     (20)

масса проб по рангам качества через 72,8 часа

     ;      (21)

масса проб травы после 83,5 часа естественной сушки

     ;                 (22)

 

Таблица 9

Изменение массы по рангам проб сенокосной травы, г/м2

 

Характеристика

качества травы

Ранг

r

Факт

Расчет*

q

Составляющие модели

q1

q2

q3

1

2

3

4

5

6

7

изменение массы по рангам проб после срезания травы, то есть при условии  t = 0

№1 – лучшая трава

№2 – хорошая трава

№3 – средний травостой

№4 – удовлетворительная

№5 – плохая для сена трава

0

1

2

3

4

620

330

490

360

1000

620

330

490

360

1000

620

207

69

23

8

0

123

420

297

110

0

0

1

40

882

изменение массы по пробам в процессе естественной сушки после t =25,0 часов

№1 – лучшая трава

№2 – хорошая трава

№3 – средний травостой

№4 – удовлетворительная

№5 – плохая для сена трава

0

1

2

3

4

570

325

450

300

960

570

325

450

300

960

570

225

89

35

14

0

100

361

230

72

0

0

0

35

874

значения массы проб после сушки через 48,2 часов

№1 – лучшая трава

№2 – хорошая трава

0

1

535

300

535

300

535

199

0

101

0

0

Продолжение табл. 9

1

2

3

4

5

6

7

№3 – средний травостой

№4 – удовлетворительная

№5 – плохая для сена трава

2

3

4

425

275

900

425

275

900

74

27

10

351

215

65

0

33

825

масса проб по рангам качества через 72,8 часа

№1 – лучшая трава

№2 – хорошая трава

№3 – средний травостой

№4 – удовлетворительная

№5 – плохая для сена трава

0

1

2

3

4

505

280

390

255

850

505

280

390

255

850

505

189

71

27

10

0

91

319

197

60

0

0

0

31

780

масса проб травы после 83,5 часа естественной сушки

№1 – лучшая трава

№2 – хорошая трава

№3 – средний травостой

№4 – удовлетворительная

№5 – плохая для сена трава

0

1

2

3

4

490

270

390

245

800

490

270

390

245

800

490

171

60

21

7

0

9

330

195

57

0

0

0

29

736

---------

 * Абсолютная и относительная погрешности равны нулю.

 

Из-за того, что до замеров массы проб через  96,5 часов проба № 5 сгнила не удалось проследить закономерности изменения травы по качеству будущего сена. К тому же из такой травы, похожей на пробу № 5 сена не получится.  

Анализ показал, что первая и вторая составляющая до предельно минимального значения в 0,1 г/м2 достигают к рангу r = 8. Этот факт означает, что по качеству можно принять всего до девяти категорий. Но для такого детального разделения травяных проб необходимо ввести новый показатель содержания питательных веществ в клетках травы.

Общая закономерность влияния рангов (категорий) качества травы на массу (урожайность q) проб характеризуется уравнением

                                        ,                       (23)

где  – урожайность травы лучшего качества по сырой массе, г/м2;  – ранг качества травяной пробы, 0, 1, 2, 3, …;   параметры статистической закономерности, причем в предыдущих примерах было  и .

Первая составляющая выражения q = q1 + q2 + q3 является естественной закономерностью и показывает спад массы пробы из-за потери влаги клетками срезанных растений. Вычислениями продолжением рангов можно определить предел разделения качества на категории. ПО всем моделям оказалось, что минимальное значение примерно 0,1 г/м2 достигается на восьмом ранге. По существу, экспоненциальный спад массы показывает ухудшение качества за счет снижения по категориям проб количества питательных веществ (каротина и пр.).

Вторая составляющая, по-видимому, показывает изменение массы тех клеток, которые пытаются своим стрессовым возбуждением после смерти удерживать влагу внутри себя. Поэтому с ухудшением качества травы вначале масса по второй составляющей растет, а затем снижается, достигая также до восьмого ранга при уровне 0,1 г/м2.

Третья составляющая, по-видимому, показывает увеличение доли клетчатки в растениях с ухудшением их качества. Питательные вещества становятся очень незначительными, поэтому с категориями качества происходит рост массы непитательных клеток по показательному (аллометрическому) закону.

Библиографический список

 

1.         Важнов А.Н. Гидрология рек. Учебник для студ. спец. «География». – М.: Изд-во МГУ, 1976. – 339 с.

2.         Игнатенко И.В., Папернов Н.М., Павлов Б.А., Замощ М.Н., Скородумов Н.Н. Геофизика и антропогенные изменения ландшафтов Чукотки. – М.: Наука, 1986. – 271 с.

3.         Васильева С.И. О ландшафтно-инженерных работах на разрушенных оврагами землях /Материалы 54-й межвузовской студенческой научно-технической конференции. Труды МарГТУ.  – Йошкар-Ола: МарГТУ, 2001. Вып. 9. С. 177-178.

4.         Мазуркин П.М., Васильева С.И. Распределение площади эродированных земель. /Сб. докладов международной научно-метод. конф. «Экология – образование, наука, практика». – Белгород: БелГТАСМ, 2002.  С. 241-246.

5.         Мазуркин П.М., Васильева С.И. Лесистость и распаханность территории. /Материалы II Международной научно-практической конференции «Экология образование, наука, промышленность и здоровье». //Вестник БГТУ. - 2004. Ч. V. № 8.  С. 83-85.

6.         Михайлова С.И., Мазуркин П.М. Рациональное землепользование в Кировской области.  /Сб. статей школьников и студентов, бакалавров и магистров, аспирантов и молодых ученых.  Йошкар-Ола: МарГТУ, 2005. С. 70-73.

7.        Михайлова С.И., Мазуркин П.М. Закономерность перехода категорий эрозии почв.      /Сб. статей школьников и студентов, бакалавров и магистров, аспирантов и молодых ученых. – Йошкар-Ола: МарГТУ, 2005. С. 87.