Использование модели SWAT для характеристики водного режима почв агроландшафта

Классификация водных режимов почв имеет базовую научную основу в виде взаимообусловленной связи движения воды и формирования почвенного профиля, т. е. является почвенно-генетической. Именно такого рода классификация представляет научно-методическую платформу для изучения как водных режимов почв в ландшафте, так и распределения почв в почвенном покрове ландшафта. Численные методы представления гидрологических режимов почв в агроландшафте основываются на физически обоснованных математических моделях движения влаги в почве и пространственной ГИС-информации, совместно позволяющими рассчитывать, анализировать и предсказывать водный режим почвы, сток в масштабе водосбора, перенос вещества в профиле почвы, процессы выщелачивания, и что важно с практической точки зрения – содержание доступных почвенных влагозапасов в структуре агроландшафта. Представлена пространственно-динамическая модель SWAT (Soil-Water-Atmosphere-Tool) для описания водных режимов почв в агроландшафте конечно-моренной гряды Верхневолжского постледникового района (Восточно-Европейская равнина, Тверская область), как пример ландшафтных численных гидрологических моделей. Приведены примеры соответствия модельных и экспериментальных данных динамики влажности почвы в нескольких точках агроландшафта для 3-х глубин, отражающих поверхностные, глубинные (на уровне грунтовых вод) и срединные слои профиля почв: 10–20, 50–60 и 90–100 см, полученные расчетным методом с помощью рассмотренной ландшафтно-динамической модели и классическим методом бурения с термостатно-весовым определением влажности почвы. Показано, что адаптированная для конкретных условий ландшафтная модель с использованием цифровой модели рельефа с разрешением 1 × 1 м на пиксель для расчета водного режима почв в различных точках агроландшафта удовлетворительно описывает пространственно-динамические профильные данные по влажности почвы.

1. Зайдельман Ф.Р. Гидрологический режим почв Нечерноземной зоны. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. 314 с.

2. Зайдельман Ф.Р. Генезис и экологические основы мелиорации почв и ландшафтов. М.: КДУ, 2009. 720 с.

3. Иванов Д.А. и др. Разработать теоретические основы ландшафтно-мелиоративного природообустройства агрогеосистем гумидной зоны на основе результатов мониторинга состояния их природной среды и дистанционного зондирования Земли. Тема 0651-2019-0005 (руководитель темы: Иванов Д.А.). Отчет о научно-исследовательской работе ФГБНУ ВНИИМЗ, 2021.

4. Кирюшин В.И. Экологические основы земледелия. М.: Колос, 1996. 366 с.

5. Кирюшин В.И., Лукин С.В., Дубачинская Н.Н., Минаев Н.В. Почвенно-экологические проблемы адаптивно-ландшафтного земледелия. “Почвы – стратегический ресурс России” // VIII съезд Общества почвоведов. Ч. 1. Сыктывкар, 2022. С. 41–47.

6. Природообустройство Полесья. Полесья севера и северо-востока Европейской части России. Т. 2. / под общ. ред. Ю.А. Мажайского, А.Н. Рокочинского, Ф.Р. Зайдельмана и др. Рязань: Мещерский ф-л ФГБНУ “ВНИИГиМ имени А.Н. Костякова”, 2019. 340 с.

7. Роде А.А. Методы изучения водного режима почв. М.: Изд-во АН СССР, 1960.

8. Роде А.А. Основы учения о почвенной влаге. Т.2. Л.: Гидрометеоиздат, 1969.

9. Шеин Е.В., Рыжова И.М. Математическое моделирование в почвоведении. М.: “ИП Маракушев И.П.”, 2016. 318 с.

10. Шеин Е.В., Иванов Д.А., Болотов А.Г., Дембовецкий А.В. Гранулометрический состав почв конечно-моренной гряды Верхневолжкого постледникового района (Восточно-Европейская равнина, Тверская область) // Бюллетень Почвенного института имени В.В. Докучаева. 2019. Вып. 110. С. 5–21. DOI: 10.19047/0136-1694-2022-110-5-21.

11. Abrams M., Crippen R., Fujisada H. ASTER Global Digital Elevation Model (GDEM) and ASTER Global Water Body Dataset (ASTWBD) // Remote Sensing. 2020. Vol. 12. No. 7. P.1156–1168.

12. Arnold J.G. et al. Chapter 22 SWAT Input Data: SOL // SWAT Input/Output File Documentation, Version 2012. 2012.

13. Dutta S., Sen D. Application of SWAT model for predicting soil erosion and sediment yield // Sustainable Water Resources Management. 2018. Vol. 4. No. 3. P. 447–468.

14. Frederiksen R., Molina-Navarro E. The importance of subsurface drainage on model performance and water balance in an agricultural catchment using SWAT and SWAT-MODFLOW // Agricultural Water Management. 2021. Vol. 255. P. 107058. DOI: 10.1016/j.agwat.2021.107058.

15. Neitsch S.L. et al. SWAT Theoretical Documentation Version 2009 // Texas Water Resources Institute. 2011. 618 p.

16. Radcliffe D.E., Šimůnek J. Soil physics with HYDRUS: Modeling and applications, 2010. P. 1338–1339.

17. Šimůnek J., Genuchten M. Th., Šejna M. Development and Applications of the HYDRUS and STANMOD Software Packages and Related Codes // Vadose Zone Journal. 2008. Vol. 7. No. 2. P. 587–600.

18. Zare M., Azam S., Sauchyn D. Evaluation of Soil Water Content Using SWAT for Southern Saskatchewan, Canada // Water (Switzerland). 2022. Vol. 14. No. 2. P. 249–261.