Почвоведение, 2019, № 11, стр. 1339-1345

ВВЕДЕНИЕ

Функционирование как природной, так и антропогенно-измененной торфяной системы определяется, прежде всего, ее гидротермическим режимом. Это положение считается справедливым и для торфяных почв, в которых температурный фактор иногда оказывается лимитирующим биологическую деятельность [1–3, 8]. В данном случае используется термин “гидротермический режим” на основе признаваемой в физике почв тесной взаимосвязи водного и температурного режимов и важности для функционирования биоты гидро- и теплофизических факторов [5, 8, 9]. Отметим, что для минеральных почв выработаны научно обоснованные подходы, методы анализа, прогноза и оптимизации режимов, а для торфяных почв такие методы весьма ограничены. Сложность изучения гидротермического режима торфяных почв во многом связана с их специфическими физическими свойствами: низкой плотностью, гидрофобностью в сухом состоянии, резким набуханием, трудностями лабораторных экспериментов с ненарушенными образцами торфа и др.

Но актуальность производственного использования торфоземов требует количественных расчетов и прогнозов их теплового (температурного) режима. В частности, в производственных условиях нередко возникает задача определения и краткосрочного предсказания температуры почвы на конкретной глубине, когда для сельскохозяйственных культур надо знать температуру на определенной глубине для уточнения сроков посева или посадки. Развитие количественной наземной экологии предполагает реализовать возможности осуществления дифференцированного подхода к оценке тепловых ресурсов различных участков исследуемого наземного массива в зависимости от параметров почвенного покрова, в том числе от температуры подпочвенных слоев. В этом случае оперативной информацией служит температура на некоторой (в зависимости от корневой системы растений и ее развития) глубине. Проблема состоит в том, что температуру поверхности почвы в настоящее время можно определить быстро и на значительной площади с помощью средств дистанционного зондирования, однако необходима оценка температуры по всему профилю торфяных почв, то есть значительно ниже поверхности. В этом случае определение температуры на некоторой глубине (глубине посадки, обработки и др.) связано с распространением тепловой волны от поверхности вглубь почвы, которое основано на использовании теплофизических функций, в частности зависимости температуропроводности от влажности торфозема [6, 10, 11]. Возникают вопросы разработки методов оценки теплофизических свойств торфяных почв, требуемых для такого рода расчетов, а также необходимо оценить возможные погрешности некоторых распространенных для минеральных почв методов, возможные причины этих погрешностей, способы их уменьшения.

Цель работы – обоснование методов изучения зависимости температуропроводности торфозема от влажности, как основной характеристики для количественных расчетов и прогноза гидротермического режима торфяных почв. Задачи: экспериментальное изучение зависимости температуропроводности от влажности в лабораторных условиях с ненарушенными образцами торфозема Яхромской долины (Дмитровский район Московской области), апробация полевого метода определения указанной зависимости на основе исследования послойной динамики температуры с помощью цифровых термодатчиков, сравнение методов и исследование возможных погрешностей определения указанной зависимости.

ОБЪЕКТЫ И МЕТОДЫ

Объектом исследования являлся низинный торф центральной части долины р. Яхрома на восьмом квартале стационара “Дальний” территории Дмитровского отдела Всероссийского НИИ мелиорированных земель (Дмитровский район, Московская область). Это один из старейших объектов мелиорации, осушенный в 1933 г. открытой сетью с глубиной картовых каналов 0.8–1.2 м. В 1964 г. на восьмом квартале сеть открытых каналов между собирателями была заменена закрытым дренажем с расстоянием между дренами 40, 30, 20 м при средней глубине дрен 1.0–1.6 м. Мощность торфяной залежи центральной поймы Яхромы от 1.5 до 6 м, в среднем около 3 м. Встречается низинный торф следующих видов: древесно-осоковый, древесно-травяной, березовый, еловый, сосновый, тростниково-древесный [4, 7]. Описание торфозема на древесно-осоковом торфе:

Почва: торфозем типичный глубокопахотный на среднемощных (1.7 м) древесно-осоковых торфах.

РТ1, 0–25 см. Влажный, темно-серый, почти черный. Мелкокомковатая структура. Хорошо оструктурен, рыхлый, степень разложения более 80%. Встречаются редкие мелкие ветки, корни травянистых растений. Переход постепенный, граница ровная.

РТ2, 25–43 см. Влажный, темно-серый. Сильная степень разложения (около 80%), комковатая структура, отмечается горизонтальная слоистость. Плотнее предыдущего горизонта. Встречаются редкие корни, разложенные фрагменты древних травянистых остатков. Переход ясный, граница слабоволнистая.

ТТ1, 43–76 см. Сырой, темно-серый с бурым оттенком торф. Встречаются отдельные рыжевато-бурые пятна. Средняя степень разложения (около 40–50%). Встречаются ожелезненные зоны, корни, стебли, в том числе корни осоки. Переход ясный, граница волнистая.

ТТ2, 76–100 см. В верхней части сырой, в нижней (глубже 90 см) мокрый, сочится вода, буровато-темно-серый торф с сизоватым оттенком. Слабая степень разложения 30%. Отмечается слоистость. Встречаются локальные зоны ожелезнение по корням, отмершие корни, ветки, стебли (осока), шишка.

Торфоземы, развитые на древесном и древесно-разнотравном торфе, наиболее плодородны, они лучше других поддаются осушению и окультуриванию, богаты азотом, содержат большое количество нитратов. Содержание фосфора зависит от питания грунтовых вод, обогащенных фосфором, и присутствия в залежи фосфорных минералов: вивианита или бенаунита, а при их отсутствии этот недостаток легко ликвидируется внесением в почву фосфатов. Накопление железа в поверхностных горизонтах зависит от водного режима, содержания железа в водах, питающих торфяную залежь, нормы осушения и, что самое главное, от времени, прошедшего с момента проведения осушительных мелиораций и системы земледелия на них: под пропашными культурами в пахотном горизонте железа в 2–3 раза больше, чем в нижележащих горизонтах (3.2–9.0% против 2.2–4.7%). В табл. 1 приведены основные свойства изученных торфоземов для слоев, в которых проводили подробные исследования температуры и влажности.

Температурный режим торфоземов долины Яхромы является одним из лимитирующих факторов выращивания овощных культур. Поэтому необходимо не только подбирать культуры, но и регистрировать, по возможности предсказывать, изменения теплового режима, что будет способствовать получению более высоких урожаев овощей. Наблюдения и физически обоснование прогнозирование возможно только в случае наличия прогнозных моделей, а именно зависимости температуропроводности торфоземов от их влажности.

Коэффициент температуропроводности определяли лабораторным методом Кондратьева [10, 13], а также полевым методом, основанным на динамическом (суточном) измерении температуры почвы на двух соседних глубинах и одновременном определении влажности. Полевой метод основан на представлении суточной динамики температуры в виде гармонической (например, синусоидальной) функции, а коэффициент температуропроводности $\kappa $ можно найти из величины уменьшения суточной амплитуды температуры с глубиной и по запаздыванию фазы температурной волны на двух соседних глубинах – “метод температурной волны” [6, 10, 11]. Преимущество этого метода заключаются в том, что наблюдения происходят в естественной почве, а не на почвенных образцах, подверженных процессам набухания и усадки. Особенно важно это для торфяных почв, ненарушенные образцы из которых нередко отобрать слишком сложно. Кроме того, можно использовать несколько измеряемых во времени значений почвенных температур по соседним слоям T_i (i = 1, 2, 3, 4). Этот метод позволяет найти более устойчивое решение и определить величину температуропроводности, κ, для произвольного периода τ₀, по формуле:

где $T_{i}^{'}$ и – температура почвы на глубинах x₁ и x₂ в момент времени t_i = iτ₀/4 (i = 1.4) (например, если τ₀ = 24 ч, то t = 6, 12, 18 и 24 ч). Как видно из приведенной формулы, измеряя температуру почвы на двух глубинах x₁ и x₂ через каждые 6 ч в течение суток, можно вычислить коэффициент температуропроводности без применения специальных приборов. Именно по формуле (1) проведены расчеты температуропроводности в полевом эксперименте метода температурной волны [6, 11, 12]. Так как температура слоев 0–5, 5–10 см имеет синусоидальную динамику, варьирующую из-за облачности, ветрового режима и других случайных факторов, экспериментальные суточные данных аппроксимировали, по уравнению синусоидальной динамики $T = {{T}_{0}} + {{T}_{a}}\sin ({\omega }t + {\varepsilon }),$ где Т₀ – среднесуточная температура, Т_а – амплитуда, ε – сдвиг фазы, зависящей от начала отсчета времени, в данном случае, параметр аппроксимации. Полученную аппроксимационную модель

использовали для расчета коэффициента температуропроводности. Дополнительная процедура аппроксимации экспериментальной суточной динамики синусоидальным уравнением позволила получить стабильные, менее варьирующие величины температуропроводности. Вариабельность экспериментальных величин указанной зависимости в основном определяется полевыми данными влажности торфа в указанном слое, полученными буровым методом. Следует отметить, что полевой метод температурной волны дает усредненное значение коэффициента температуропроводности за рассматриваемый период времени, для конкретной торфяной толщи, имеющей влажность (θ). Для этой влажности и рассчитывали κ. Для определения κ при другой влажности в том же слое почвы необходимо подобрать период, когда почва более иссушена или увлажнена. Так получали пары значений κ–θ, на основании которых возможно получение функции температуропроводности – зависимости температуропроводности конкретного слоя почвы от влажности κ(θ) – важнейшей почвенной теплофизической функции.

Суточная динамика температуры на разных глубинах (рис. 1) была получена с помощью стационарно установленных цифровых регистраторов RC-4&5, датчики которых представляют собой термисторы для получения информации о температуре. Метеорологические условия конца июля 2018 г. позволили получить стабильные и равномерные данные по суточной динамике температуры различных слоев торфозема. Кроме того, существенная суточная динамика температуры и различия ее по слоям почвы позволили надежно определить коэффициент температуропроводности для поверхностных слоев торфозема. Отметим, что суточная динамика температуры почвы выражена до глубины 30 см, а на глубине 60 см температура практически постоянна. Этот факт указывает на то, что при практическом моделировании динамики температуры торфоземов возможно использование постоянной температуры в качестве нижнего граничного условия.

На основе полученных данных послойной суточной динамики температуры почвы и регулярном определении влажности появилась возможность рассчитать зависимость температуропроводности от влажности. Рассчитанные результаты по температуропроводности относятся к слою 10–30 см (для слоев 10–20 и 20–30 см). Именно в них была отмечена суточная динамика температуры, что позволило рассчитать зависимость температуропроводности от влажности по мере иссушения этого слоя. Диапазон полевой экспериментально определенной влажности составил от 30 до 87%. Отметим, что высоких значений влажности удалось достичь за счет искусственного полива, а заметного иссушения этого слоя за счет высокого испарения в июле–августе 2018 г.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

На рис. 2 приведены данные зависимости температуропроводности от влажности торфа, полученные двумя способами: лабораторным методом Кондратьева и полевым методом температурной волны. С увеличением объемного содержания влаги от 30 до 55% температуропроводность торфозема возрастает, достигая максимумов при 55–60% влажности для двух методов. Однако температуропроводность по методу температурной волны с использованием полевых данных о суточной динамике была меньше в точке максимума примерно в 1.2 раза (4.32 и 3.65 см²/ч для лабораторного и полевого методов соответственно). Затем по мере увеличения влажности в диапазоне 60–90% температуропроводность снижалась за счет увеличения водной фазы, уменьшения количества контактов твердофазных частиц и увеличения теплоемкости. Отметим, что подобного вида зависимости характерны и для минеральных почв [13, 16, 21].

В табл. 2 представлены основные параметры аппроксимации зависимости температуропроводности от влажности (κ(θ) = b₁ + b₂θ + b₃θ^0.5), полученной двумя методами. Важно отметить, что все параметры аппроксимации полевого метода определения зависимости температуропроводности от влажности уравнением (1) оказываются значимыми с уровнем значимости <0.05. А для лабораторного метода значим (уровень значимости близок к 0.05) лишь параметр b₂, что указывает на наличие случайных ошибок в его определении при указанных степенях свободы. Вероятно, что увеличение повторностей и уточнение методик определения температуропроводности по лабораторному методу Кондратьева приведет к более достоверному определению указанных параметров.

Зная параметры аппроксимации и их статистику (в частности, среднеквадратические ошибки S_b), по полученным параметрам можно сравнить аппроксимации зависимости температуропроводности от влажности статистически. Так, для параметров аппроксимации ($b_{n}^{'}$ и ) двух разных методов и соответствующих выборок можно рассчитать t-критерий по следующей формуле:

где ${{S}_{{b_{n}^{'}}}}$и – стандартные отклонения параметров $b_{n}^{'}$ и Соответственно если t-критерий оказывается больше табличного для данной степени свободы и уровня значимости (традиционно 0.05), то параметры двух выборок значимо отличаются друг от друга. В этом случае можно утверждать о достоверности различий соответствующих характеристик процесса. Расчеты показали, что достоверно различаются лишь параметры b₃, которые указывают на положение исследуемой зависимости по вертикали. Иначе говоря, отмеченное на рис. 2 более низкое положение зависимости для полевых ее определений подтверждается статистически, то есть полевой метод статистически стабильно дает более низкие результаты расчетов температуропроводности, несмотря на возможно большую вариабельность полученных значений за счет высокой изменчивости полевых условий определения.

Исследуем наличие систематических ошибок, возникающих при лабораторных и полевых определениях в случае аппроксимации этих данных одной и той же зависимостью [14–16, 21]. Эта оценка на систематические ошибки включает графическое исследование зависимости получаемых при аппроксимации погрешностей (Δi = = κ_эксп– κ_рассч, где κ_эксп и κ_рассч –экспериментальные и рассчитанные по аппроксимационному уравнению значения температуропроводности κ). Из рис. 3 видно, что для полевого метода не наблюдается определенной зависимости между погрешностями и реальной величиной температуропроводности. А для лабораторных определений наблюдается линейная возрастающая зависимость, указывающая на систематическую ошибку возрастания погрешности при увеличении самой величины температуропроводности. Сейчас можно только гипотетически предположить физически обоснованную причину происхождения такого рода систематических ошибок. Пунктирные линии указывают направление изменения погрешностей в зависимости от измеряемой величины температуропроводности.

Погрешности лабораторного эксперимента при иссушении возрастают, а погрешности полевого метода даже при их высоком разбросе практически не зависят от величины температуропроводности и близки к нулю. Линейное возрастание погрешностей при лабораторном определении температуропроводности указывает на то, что, видимо, некоторый постоянно действующий фактор вмешивается в их определение. Полагаем, что торф при лабораторном иссушении заметно уплотняется за счет осадки, что характерно для торфов [9, 17, 18, 20]. Вследствие этого его проводимость непропорционально возрастает, а в поле за счет внешнего давления он в меньшей мере изменяет свое поровое пространство. Кроме того, лабораторные методы дают ошибки за счет неконтролируемого переноса парообразной влаги [19]. Возможно, что природная вариабельность метеоусловий (солнечной активности, колебаний температуры почвенных слоев и др.) была снижена за счет процедуры аппроксимации суточной динамики синусоидальной функцией. Однако наличие систематических ошибок в лабораторном методе указывает на более надежное использование полевого метода температурной волны для определений одной из основных теплофизических функций – зависимости температуропроводности торфа от влажности.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Температурный режим торфоземов может являться критическим фактором для выращивания сельскохозяйственной продукции, прежде всего, за счет медленного прогревания и достижения оптимума температур в корнеобитаемой толще. Поэтому изучение температурного режима торфоземов в связи с особенностями их состава и гидрологии является необходимой частью почвенных гидротермических исследований и прогнозов, в основе которых лежит зависимость температуропроводности торфоземов от их объемной влажности. Учитывая особенности набухания торфов, существенные изменения их порового пространства при колебании влажности, полевые исследования указанной зависимости методом тепловой волны имеют существенно меньшую систематическую ошибку по сравнению с методами лабораторных исследований на торфяных монолитных образцах.