Экспериментальные исследования и моделирование динамики влажности и температуры почвы тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 06.01.03, кандидат наук Мади Ахмед Йехиа Али Али

• Мади Ахмед Йехиа Али Али
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Мади Ахмед Йехиа Али Али

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1

ДИНАМИКА ВЛАЖНОСТИ И ТЕМПЕРАТУРЫ ПОЧВЫ

1.1. Водный режим почв

1.1.1. Насыщенная гидравлическая проводимость (коэффициент

фильтрации, Кф)

1.1.2. Основная гидрофизическая характеристика

1.1.3.Гистерезис основной гидрофизической характеристики

1.2. Динамика температуры почвы

1.2.1. Теплоемкость почв

1.2.2. Теплопроводность и температуропроводность почвы

1.2.3. Суточные и сезонные изменения температуры почвы

ГЛАВА 2

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ВЛАГО-И ТЕПЛОПЕРЕНОСА В ПОЧВАХ

2.1. Педотрансферные функции (ПТФ)

2.2.Определение динамики влажности и температуры почвы с помощью различных моделей и ПТФ

2.2.1. Расчет насыщенной гидравлической проводимости, Кф

2.2.2. Расчет гистерезиса ОГХ с помощью различных математических моделей

2.2.3. Расчет теплопроводности и температуропроводности при разной влажности по различным моделям

2.3. Динамическое моделирование. Использование программы HYDRUS -

Ш

2.3.1. Моделирование потока воды

2.3.1.1. Ненасыщенная гидравлическая проводимость

2.3.1.2. Гистерезис ОГХ

2.3.2. Моделирование переноса тепла

ГЛАВА 3

ОБЪЕКТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

ГЛАВА 4

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

4.1. Лабораторные исследования

4.1.1. Методы исследования физических свойств почв

4.1.1.1. Плотность почвы определена методом бурения

4.1.1.2. Определение гранулометрического состава почв методом лазерной дифракции и седиментационным методом

4.1.1.3. Определение содержания органического вещества в почве при помощи анализатора АН-7529

4.1.2. Изучение и моделирование гидрофизической характеристики

4.1.2.1. Насыщенная гидравлическая проводимость (Кф)

4.1.2.1.1. Нелинейная регрессия ( НЛР)

4.1.2.1.2. Метод опорных векторов ( МОВ)

4.1.2.2. Гистерезис основной гидрофизической характеристики

4.1.3. Изучение и моделирование теплофизической характеристики

4.1.3.1. Определение температуропроводности почвы методом Кондратьева при разной влажности

4.2. Полевые исследования

4.2.1. Экспериментальные исследования динамики влажности и давления влаги в полевоим эксперименте с монолитом агродерново-подзолистых почвы

4.2.2.Экспериментальные исследования динамики температуры в агродерново-подзолистой почве

4.3. Расчет динамики влажности и температуры с помощью программы НГОЯШ-Ш

4.4. Огатистический анализ

ГЛАВА 5

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

5.1. Моделирование гидрофизических свойств и характеристик почвы

5.1.1. Моделирование насыщенной гидравлической проводимости (Кф)

5.1.1.1. Метод нелинейной регрессии ( НЛР)

5.1.1.2. Метод опорных векторов (МОВ)

5.1.1.3. Сравнение моделей МОВ и НЛР

5.1.2. Моделирование гистерезиса ОГХ

5.1.2.1. Гистерезис ОГХ

5.1.2.2. Вычисление гистерезиса ОГХ с помощью ПТФ

5.2. Моделирование теплофизической характеристики

5.2.1.Моделирование зависимости температуропроводности от влажности с помощью квадратного уравнения

5.2.2. Вычисление параметров квадратного уравнения с помощью ПТФ

5.2.3. Эффективность ПТФ для прогноза температуропроводности

5.3. Полевой эксперимент

5.3.1. Динамика влажности и давления влаги в специальном эксперименте с монолитом агродерново-подзолистой почвы

5.3.1.1. Динамика влажности почвы

5.3.1.2. Расчетная динамика влажности почвы с учетом гистерезиса в полевом динамическом эксперименте

5.3.2. Динамика температуры почвы

ВЫВОДЫ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Экспериментальные исследования и моделирование динамики влажности и температуры почвы»

ВВЕДЕНИЕ

Динамика влажности и температуры почвы формируют в почве гидротермический режим - важнейший почвенный режим, определяющий продуктивность растений, жизнь почвенной биоты, эволюцию почв. Анализ и прогноз водного и температурного режимов возможен с помощью физически обоснованных математических моделей, применяющихся для количественного описания основных гидрофизических и теплофизических функций по основным почвенно-физическим свойствам в качестве предикторов. Водные и тепловые мелиорации почв широко используются в растениеводстве для улучшения водного, воздушного и теплового режимов почвы, искусственного ее оструктуривания, установления агрофизически обоснованных оптимальных сроков и способов агротехнической обработки, оптимизации мелиоративных мероприятий. Проблемам применения прогнозных математических моделей посвящены классические работы А.Г. Глобуса, А.Д. Воронина, Я.А. Пачепского, А.Ф. Чудновского, С.В. Нерпина, M.Th. van Gen^hten, W.B. Haines, Y. Bouma и др. Однако широкое использование ландшафтных агрофизически обоснованных количественных подходов в настоящее время требует развития методов прогнозного математического моделирования и соответствующего экспериментального обеспечения моделей для оптимизации эколого-агрофизических естественных условий.

Цель работы

Целью работы явились агрофизические экспериментальные полевые и лабораторные исследования и моделирование динамики влажности и температуры почвы для научно обоснованного почвенно-агрофизического экспериментального обеспечения математических моделей и их (в частности, НУОКиБ-Ш) использования в прогнозных расчетах.

Задачи исследования

1. Определить педотрансферные функции (ПТФ) для прогноза насыщенной гидравлической проводимости (син-коэффициента фильтрации, Кф), с использованием основных фундаментальных физических свойств почв в качестве предикторов.

2. Экспериментально определить гистерезис основной гидрофизической характеристики (ОГХ) различных слоев агродерново-подзолистой тяжелосуглинистой почвы, предложить и обосновать модель для вычисления кривой увлажнения на основе кривой иссушения с использованием ПТФ, сравнить полученную ПТФ с известными моделями указанной зависимости.

3. Количественно описать зависимость температуропроводности от влажности почвы по модели и определить параметры этой модели с помощью ПТФ на примере агродерново-подзолистой тяжелосуглинистой почвы.

4. На основе полевых динамических экспериментов с контролируемыми условиями на границах почвенного профиля определить эффективность программы НУОКиБ-Ш для прогноза динамики влажности и

температуры почвы на примере агродерново-подзолистой тяжелосуглинистой почвы.

Научная новизна

1. Моделиравание насышение гидровлический проводность (КФ) с помощью нелинейных регрессионных (НЛР) и метода опорных векторов (МОВ).

2. Предложена и статистически обоснована модель гистерезиса ОГХ, позволяющая определить кривую увлажнения на основе кривой иссушения и валидация гистерезиса с использованием томографии структуры порового пространства почв.

3. Описано отношение между температуропроводностью и влажностью при разной влажности по модели квадрадного уравнения и определены параметры для этой модели.

4. На основании полевых и лабораторных экспериментов, а также статистического анализа данных расчетных и экспериментальных опытов рекомендовано экспериментальное обеспечение для наилучшего описания процесса влаго- и теплопереноса и моделирования его в программе HYDRUS-1D, в том числе определение эффективности программы HYDRUS-1D для прогноза динамики влажности (без гистерезиса и с гистерезисом) и температуры почвы.

Практическая значимость

Практическая ценность исследования состоит в том, что его результаты могут быть использованы:

1. Для управления орошением (назначение сроков и норм полива с учетом гистерезных явлений).

2. Для расчета количества воды для орошения.

3. Для определения активной глубины корневой системы, которая поглощает воды.

4. Для определения параметров препроцессора прогнозных моделей водгого и теплового режимов почв.

Также результаты исследований могут быть реализованы при разработке современных агротехнологий, ориентированных на использование принципов ландшафтного и точного земледелия, а также при решении важных практических задач в области агрофизики, мелиорации, агрохимии и экологии.

Защищаемые положения

1. Получены и статистически обоснованы педотрансферные функции (ПТФ) для прогноза насыщенной гидравлической проводимости (син -коэффициента фильтрации, Кф) с использованием методов опорных векторов (МОВ), которые оказались эффективнее, чем ПТФ, полученные методом нелинейной регрессии (НЛР). Статистически лучшие ПТФ основаны на гранулометрическом составе почв, плотности почвы и содержании органического вещества (метод НЛР), а

на основе МОВ, на гранулометрическом составе и содержании органического вещества почв в качестве предикторов.

2. Экспериментально исследованный гистерезис основной гидрофизической характеристики (ОГХ) агродерново-подзолистой почвы, и его аппроксимация уравнением ван Генухтена указывает, что лишь параметр а кривой увлажнения обычно больше, чем а кривой иссушения аа, а остальные параметры можно считать равными. Это позволяет оценивать кривую иссушения по кривой увлажнения (= 0,13+^).

3. Для расчета зависимости температуропроводности от влажности для агродерново-подзолистой тяжелосуглинистой почвы предложено простое квадратное уравнение, которое, как показали сравнения с экспериментально полученными данными и сравнения с известными моделями для исследованной агродерново-подзолистой почвы является более эффективным. Получены статистически значимые ПТФ для оценки параметров квадратного уравнения зависимости температуропроводности от влажности почвы.

4. Прогностическая физически обоснованная модель HYDRUS-1D позволяет рассчитывать динамику влажности почвы с наименьшими погрешностями при учете гистерезиса ОГХ. Наибольшие погрешности моделирования влажности свойственны глубинным слоям горизонтов Е1В и В1 агродерново-подзолистой почвы.

Публикации

По теме диссертации опубликовано одиннадцать работ, в том числе девять статей (из них четыре статьи в журналах, включенных в список RSCI, одна статья в журнале, включенном в список ВАК, две статьи в журналах SCOPUS, две статьи в международных журналах ) и два тезисов.

^руктура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, обзора литературы, описания объектов и методов исследования, изложения результатов экспериментов и их обсуждения, заключения, выводов и списка цитируемой литературы.

Материалы диссертации изложены на 142 страницах текста, диссертация содержит 20 рисунка и 15 таблиц. Список литературы включает 163 источника, в том числе 128 на иностранном языке, а также 14 приложений.

Благодарности

Автор выражает благодарность своему научному руководителю д.б.н., профессору Шеину Е.В., д.б.н., профессору Умаровой А.Б., д.б.н., профессору Смагину А.В., старшему научному сотруднику, к.б.н., З.Н.Тюгай, секретарю по научной работе кафедры физики и мелиорации почв, а также сотрудникам факультета почвоведения МГУ за помощь, оказанную на разных этапах выполнения работы.

ГЛАВА 1

ДИНАМИКА ВЛАЖНОСТИ И ТЕМПЕРАТУРЫ ПОЧВЫ

1.1. Водный режим почв.

Гидрологические свойства почвы оказывают значительное влияние на состояние почвенной влаги и перенос растворенного вещества (1атБ й а1., 2013; Ки^ ^ а1., 2000; Мегаип ^ а1., 2006 и др.). Гидравлические свойства почвы являются ключевыми детерминантами в ненасыщенной зоне (Jaгvis et а1., 2013), а структура поровогопространства и путей, контролирующих водный цикл в ландшафтном масштабе, являются важными областями исследования в гидропедологии.

Почвенная структура является ключевым фактором, определяющим почвенное гидрологическое функционирование в насыщенных и почти насыщенных почвах (Pachepsky et а1., 2006), и гидравлическая проводимость в состоянии почв, близком насыщении, очень важна для горизонтов почв, поскольку она регулирует распределение осадков между поверхностным стоком и подпиткой грунтовых вод.

Гидрологические свойства почвы включают в себя насыщенную гидравлическую проводимость (или коэффициент фильтрации, синоним — Кф), основную гидрофизическую характеристику (ОГХ), гистерезис основной гидрофизической характеристики, ненасыщенной гидравлической проводимости (Квл(0)), ряд гидрологических констант (полевая влагоемкость, влажность завядания и др.) и некоторые другие гидрологические свойства.

1.1.1. Насыщенная гидравлическая проводимость (коэффициент

фильтрации, Кф).

Насыщенная гидравлическая проводимость ^ф) необходима для многих исследований и имеет множество применений, связанных с ирригацией, дренажем, движением воды и транспортировкой растворов в почве. Насыщенная гидравлическая проводимость является одним из важных параметров в гидрологических свойствах почвы. Это относится к скорости движения воды в почве, кроме того, способности почвы дренировать воду, дает информацию о водопроницаемости и других характеристиках почвы.

Фильтрация — движение воды и жидкости в насыщенной этой жидкостью почве (в отсутствие специальных определений).

Закон Дарси: поток влаги (qw) в насыщенной почве пропорционален коэффициенту фильтрации (Кф) и градиенту гидравлического напора (ДЫ1):

1 л. лп qw= - kф у,

где гидравлический напор (Д^ и длина колонки (1) имеют одинаковые размерности длины; размерности Кф и qw также одинаковы — [длина/время], например, м/сут, см/сут.

Коэффициент фильтрации (Кф) — это способность почвы проводить насыщенный поток влаги под действием градиента гидравлического давления, обычно при градиенте гидравлического давления, близком к единице (Шеин, 2005).

Методы определения насыщенной гидравлической проводимости очень различны, существует три группы методов: полевые, лабораторные и эмпирические методы ^аЬго, 1992). Полевой метод обычно считается наиболее точным. Прямое измерение в поле исключает ошибки, но является

очень затратным и длительным по времени. С другой стороны, лабораторный метод обычно является быстрым, но требует сложного оборудования. Самые популярные методы в последнее время являются эмпирическими. Их основным преимуществом является быстрый результат и более простые методы для получения правильных данных.

Виды фильтрации. Безнапорная и напорная фильтрации. Безнапорная фильтрация — фильтрационный поток ограничен поверхностью, давление на которую равно (близко) атмосферному. В этом случае фильтрация происходит при гидравлическом градиенте, близком к 1. Это классический случай фильтрации воды, на нем основаны все определения потока воды и Кф (Шеин, 2005).

Напорная фильтрация происходит при повышенном гидростатическом или газовом давлении. Этот вид фильтрации в почвах встречается редко, он характерен для гидрогеологических и инженерно -гидротехнических задач (фильтрация воды под плотинами и пр.).

1.1.2. Основная гидрофизическая характеристика.

ОГХ — это зависимость между капиллярно-сорбционной составляющей полного давления почвенной влаги (или матричным давлением) и влажностью. В гидрофизике выделяют полное давление влаги и его составляющие (Глобус, 1969). ОГХ определяются только для капиллярно-сорбционного давления влаги.

Многие российские и зарубежные ученые ( А.Д. Воронин, Я.А. Пачепский, M.Th. van Gen^hten и др.) на основании большого количества экспериментов с почвами разного генезиса, гранулометрического и структурного состава установили связь давления влаги с содержанием ее в

почве, энергетические пределы гидрологических характеристик — основную гидрофизическую характеристику (ОГХ) (Воронин, 1984).

По современным представлениям ОГХ — это количественная характеристика водоудерживающей способности почв. Водоудерживание можно определить, как способность почвы удерживать влагу капиллярно -сорбционными силами; это выражается в величине влажности почвы при определенном давлении. Чем выше влажность почвы при одном и том же давлении, тем выше водоудерживающая способность почвы. Поэтому нередко ОГХ называют кривой водоудерживания почвы (англоязычный термин — «soil water retention curve»).

Следует отметить несколько важных моментов, касающихся физической сути и формы выражения ОГХ (Шеин, Карпачевский, 2003; Шеин, 2005):

Многие авторы выражали ОГХ в математических моделях (King, 1965; Brutsaert, 1967; Taylor, Luthin, 1969; Farrell, Larson, 1972) и выразили кривые удержания влаги в почве в числовых моделях (Brooks, Corey, 1964; Campbell, 1974; van Genuchten, 1980).

Большинство авторов использовали экспериментальные данные с последующей аппроксимацией различными математическими выражениями (экспериментальное обеспечение модели ОГХ) для характеристики кривой удержания влаги в почве (Brooks, Corey 1964; Visser, 1966; Campbell, 1974; van Genuchten, 1980).

В качестве экспериментального обеспечения модели используются гидрофизические свойства почв, прежде всего, основная гидрофизическая характеристика (ОГХ) или функция водоудерживания, а также функция влагопроводности. Современная физика почв использует разнообразный набор методов для вычисления ОГХ: это и прямые экспериментальные

определения с помощью различных методов (Глобус, 1969; Вадюнина, Корчагина, 1986; Шеин и др., 1995; Шеин и др., 2009), и различные расчетные методы (Педотрансферные функции, ПТФ) (Pachepsky et al., 1999; Шеин и др., 2001; Шеин, Карпачевский, 2003; Wilding, Lin, 2006; Bouma, 2006).

1.1.3.Гистерезис основной гидрофизической характеристики.

Гистерезис оказывает значительное влияние на состояние и подвижность почвенной воды в ненасыщенных пористых средах (Шеин, Мади, 2018; Abedi-Koupai et al., 2008; Hilfer, 2006; Rudiyanto et al., 2015). Он проявляется как в лабораторных, так и в полевых условиях, оказывает влияние на расчеты поливных норм, процессы увлажнения и иссушения почвы. Учет явления гистерезиса существенно сказывается в современных численных расчетах и прогнозных исследованиях (Russo et al., 1989). Например, влияние гистерезиса на предсказания стока в водосборах было продемонстрировано в работе (Mirus, 2015). Другие исследования показали, что гистерезис влияет на стабильность склона, и пренебрежение им может привести к недооценке условий оползня (Ebel et al., 2010; Bordoni et al., 2015). Рассмотрение моделирования гистерезиса ОГХ транспорта в зоне движени влаги оказывает влияние на поток почвенной воды (Trpkosova, Mls, 2010; Ma et al., 2011) и перенос растворенного вещества (Vereecken et al., 1995), особенно в верхнем слое почвы и в ризосфере (Elmaloglou, Diamantopoulos, 2009; Carminati et al., 2010).

Гистерезис проявляется как неединственность соотношения между капиллярно-сорбционным давлением влаги (Р) и влажностью почвы (9) в функции удержания воды в почве 9(Р) или основной гидрофизической

характеристике (ОГХ). Это означает, что два разных значения влажности почвы могут соответствовать одному давлению влаги в зависимости от направления процесса, иссушения или увлажнения почвы, которые образуют так называемую «петлю гистерезиса» (или «гистерезисную чечевицу»). Следует отметить 4 основные гипотетические причины, вызывающие гистерезисный эффект (НШе1, 1980; О'Капе et а1., 2004; Mady, Shein, 2018): 1) геометрическая неравномерность отдельных пор, обусловливающая эффект «бутылочное горло» («1пкВоШе»); 2) различная пространственная взаимосвязь и геометрия пор в процессе сушки и смачивания; 3) изменение контактного угла между жидкостью и твердым телом при иссушении и увлажнении; 4) наличие «защемленного» воздуха.

Существуют различные модели, используемые для определения гистерезиса ОГХ, которые можно разделить на две основные группы: концептуальные и эмпирические. Первая группа (концептуальные модели) основана на теории доменов капиллярного гистерезиса. Концептуальные модели подразумевают наличие в почве так называемых «независимых» гидрологических доменов (частных объемов воды), ведущих себя неодинаково при увлажнении и иссушении. Эта теории по аналогии с магнитным гистерезисом в ферромагнетиках получили соответствующее название теории доменов (Par1ange, 1976). Вторая группа (эмпирические модели) использует экспериментальные данные кривой петли гистерезиса ОГХ и соответствующих почвенных характеристик. Эти модели используют замкнутые эмпирические выражения для представления кривых гистерезиса. Они часто разрабатываются для конкретной почвы и не требуют детальной общей оценки поскольку их вывод не основан на физическом представлении гистерезиса со статистическим обоснованием. Среди этих моделей можно выделить: 1) модель уменьшения масштаба; 2) линейную модель,

разработанную (Dane, Wierenga, 1975; Shein, Mady, 2018);

3) интерполяционную модель, разработанную (Kaluarachchi, Parker, 1987);

4) модель наклона, разработанную (Jaynes, 1984) и полученную из (Hilfer, 2006). В последнее время используется методология мягких вычислений, основанная на искусственных нейронных сетях (ANN) (Schaap et al., 2001; Jana et al., 2008), как, например, в программе HYDRUS-1D (Simünek, 2008), и алгоритме поддержки опорных векторов (Lamorski et al., 2017).

Большинство моделей гистерезиса ОГХ используют информацию об основных кривых (ветвях) иссушения и увлажнения ОГХ. Тем не менее, лабораторные измерения этих кривых редко проводятся при почвенных обследованиях, обычно измеряется только основная кривая — ветвь иссушения ОГХ. При расчетах режима орошения и других проблемах передвижения влаги в почве нередко необходимо использовать и кривую увлажнения (Гурин, Терлеев, 2012; Полуэктов, Терлеев, 2002). Основной причиной сложности экспериментального определения гистерезиса ОГХ является их продолжительность: стандартные стационарные равновесные измерения кривых иссушения и увлажнения ОГХ для широкого диапазона давлений почвенной воды могут длиться несколько месяцев.

1.2. Динамика температуры почвы.

Изучению теплофизических характеристик почв и методам их определения посвящено большое количество работ (Мазиров, 1988, 1996, 2002; Макарычев, 1999, 2002; Куликов, 1989, 1983; Тихонравова, 1996, 2008; Гаврильев, 2004; Архангельская, 2000, 2007, 2005, 2004, 2012).

Теплофизический параметры почвы являются широко используемыми параметрами физики почвы в области сельского хозяйства и особенно в

применении переноса тепла в почве (Clarke et al., 2008; Cote, Konrad, 2005; Alrtimi et al., 2016; An et al., 2016). Они сильно зависят от влажности почвы, грануламетраческого состава почвы, плотности почвы, почвенной пористости, органического вещества (Mondal et al., 2016; Ravazzani, 2017; Zhang et al., 2017). Информация о теплофизических параметрах требуется для точного прогнозирования температуры почвы и моделирования теплового потока в почве (Hu et al., 2016; Busby, 2015). Это прямо и косвенно влияет на физические свойства почвы, такие как насыщенная гидравлическая проводимость почвы (Ren et al., 2014), инфильтрация, теплопроводность, тепловой и водный потоки в почве. Кроме того, на физические и экологические процессы влияют теплофизические параметры, такие как количество росы, аэрация почвы, рост посевов (Timlin et al., 2002), продукция CO2 в почве (Bauer et al., 2012), поглощение углерода в экосистеме. Кроме того, биогеохимические процессы, такие как разложение органического вещества почвы (Davidson, Janssens, 2006) и темпы минерализации (Haei et al., 2013). В литературе много исследований, показывающих влияние влажности почвы, плотности почвы, системы обработки почвы, концентрации соли и органического вещества на теплофизические параметры почвы (Edem et al., 2012; Ludynia, Orman, 2013). Органические вещества, находящиеся на минеральных поверхностях и в микропорах агрегатов (Park et al., 2007), могут влиять на теплофизические параметры. Они оказывают большое влияние на теплофизические параметры почвы, а теплопроводность и температуропроводность почвы связаны отрицательной корреляцией с органическим веществом (Shein, Mady, 2016). В ряде работ (Shein, Mady, 2016) указывается, что с увеличением плотности почвы повышается температуропроводность и теплопроводность почвы. Структура и размер агрегата почвы могут значительно влиять на теплопроводность почвы,

особенно на мелкозернистых почвах (Lipiec et а1., 2012). Ди й а1. (2011) показали, что теплопроводность была значительно выше в неагрегированной почве по сравнению с агрегированными при промежуточном содержании воды. Также Бшйб й а1. (2010) показали, что влияние размеров агрегатов на теплопроводность незначительно. Опесчаненный суглинок имел более высокую теплопроводность по сравнению с глинистым суглинком.

Температура почвы является фактором первостепенной важности для многих физических, химических и биологических процессов. Её динамика определяется не только притоком и оттоком тепла с поверхности почвы, но и теплофизическими параметрами почвы, которые являются основой для оценки и моделирования тепловых потоков и расчетов температуры почвы (Шеин и др., 2015; Шеин и др., 2016). Они включает в себя теплоемкость (Су) теплопроводность (X), и температуропроводность (К).

Теплопроводность X определяется как количество тепла, передаваемого через единицу площади в единицу времени (тепловая плотность потока) при единичном градиенте температуры. Теплопроводность почвы (X) зависит, прежде всего, от плотности и содержания воды в почве. Увеличение плотности почвы, следовательно, и контактов между твердыми частицами повышает теплопроводность. Теплопроводность также растет с увеличением содержания воды. Почвенная вода улучшает тепловой контакт между частицами почвы.

Коэффициент теплопроводности (X) характеризует способность среды проводить тепло в определённом направлении, в стационарных условиях поток тепла пропорционален величине температурного градиента с коэффициентом теплопроводности X, зависящим только от свойств среды. Температуропроводность является одним из важных термических

параметров почвы. Температуропроводность K= ^ определяется как

отношение теплопроводности (X) к объемной теплоемкости (Су). Параметр (Су) количественно определяет способность почвы хранить тепловую энергию в процессе переноса тепла почвы.

В литературе много исследований показывают влияние влажности почвы, плотности, системы обработки почвы, концентрации солей и органического вещества на термические параметры почвы.

1.2.1. Теплоемкость почв.

Теплоемкость — это количество тепла, которое необходимо затратить, чтобы увеличить температуру почвы на 1°С. Теплоемкость единицы массы тела называют удельной теплоемкостью и обозначают Ст; теплоемкость единицы объема называют объемной теплоемкостью и обозначают Су.

Объемная теплоемкость кал/(см3град)) численно равна

количеству тепла, необходимому для нагревания одного см3 почвы на 1°С;

Удельная теплоемкость кал/(гград)) — количество тепла,

необходимое для нагревания одного 1г почвы на 1°С: С = ^Хрь

Теплоемкость почвы складывается из теплоемкостей составляющих ее почвенных фаз в соответствии с их объемной долей:

Cm=fsCms + fwCmw +faC ma

^=0.48^+0.6^

Увеличение внутренней энергии тела при его нагреве сопровождается повышением температуры — эмпирической макроскопической характеристики. Чтобы описать зависимость изменения внутренней энергии тела от изменения его температуры, используют такой параметр, как теплоемкость:

Су = 1.94 (1+ п + ф) + 4.189 0v + 2.50 ф [М1.ш -3 С -1] где п — пористость почвы, ф — объемная доля органического вещества почвы. а 0v — объемное содержание воды.

В общем, глинистая почва показала более высокую объемную теплоемкость по сравнению с песчаной почвой — различные исследователи (Уаёау, Бахепа, 1973; ОИишап, Ьа1, 1985) сообщали о подобных результатах.

1.2.2. Теплопроводность и температуропроводность почвы.

Коэффициент теплопроводности X характеризует способность среды проводить тепло в направлении, обратном температурному градиенту, то есть, от более теплых областей к более холодным. В стационарных условиях поток тепла qx пропорционален величине температурного градиента с коэффициентом пропорциональности X, зависящим только от свойств среды. Закон Фурье (Fourier's law): количество тепла, переносимого через единицу площади в единицу времени qx, поток тепла в почве (кал/см2.час), X (кал/см.

С 0. час), градиент температуры (град/см):

Л дТ qx =- X —

dZ

Коэффициент теплопроводности численно равен установившемуся потоку тепла через слой единичной толщины при разнице температур на границах слоя в 1°С. Поток тепла измеряют в кал/см2 час, градиент температуры — в град/см, из чего следует размерность коэффициента теплопроводности.

Изменение теплового потока в толще почвы приводит к нагреванию почвы на ДТ в течение промежутка времени At. Переходя от конечных разностей к частным дифференциалам получим:

С другой стороны, поток тепла в почве пропорционален коэффициенту теплопроводности и градиенту температуры; подставляем вместо qт его значение в соответствии с уравнением Фурье:

дт д гл зтл

судТ = д£ (А-дГ}

дТ

Нас же интересует, прежде всего, изменение температуры со временем : —

дТ X д2Т

дt СУ дZ2

K= ±

СУ

Коэффициент температуропроводности (К) характеризует способность среды выравнивать свою температуру, которая определяется не только теплопроводностью среды, но и ее объемной теплоемкостью. Коэффициент температуропроводности является производной теплофизической характеристикой, он численно равен повышению температуры, которое произойдет в единице объема почвы при поступлении

в нее тепла численно равного ее теплопроводности К= ^ . Коэффициент

температуропроводности имеет размерность см2/час: такую же, как коэффициент диффузии. В англоязычной литературе его называют термодиффузивностью или коэффициентом термодиффузии.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Мади Ахмед Йехиа Али Али, 2018 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Архангельская Т.А. Латеральная изменчивость агрофизических показателей и неоднородность гидротермического поля в комплексном почвенном покрове южного Подмосковья [Текст] / Т.А. Архангельская, О.И. Худяков, Т.Н. Бедрина, А.В. Митусов // Вестник Московского университета. Серия 17: Почвоведение. - 2005. - № 2. - С. 8-15.

2. Архангельская Т.А. Свойства и функционирование пахотных почв палеокриогенного комплекса Владимирского ополья [Текст] / Т.А. Архангельская, М.А. Бутылкина, М.А. Мазиров, М.В. Прохоров // Почвоведение. - 2007. - № 3. - С. 261-271.

3. Архангельская Т.А. Температурный режим комплексного почвенного покрова [Текст] / Т.А. Архангельская. - М.: ГЕОС, 2012. - 282 с.

4. Архангельская Т.А. Теплофизические характеристики серых лесных почв Владимирского ополья и их пространственная неоднородность [Текст] / Т.А. Архангельская, М.А. Мазиров // Сборник "Совершенствование технологий возделывания сельскохозяйственных культур в Верхневолжье". Вып. 2. - Владимир, 2000. - С. 5-17.

5. Архангельская, Т.А. Новая эмпирическая формула для оценки тепловой диффузии почвы. Материалы научной сессии по фундаментальной почвоведению, 2004. Москва, Россия. - С. 45-46.

6. Вадюнина А.Ф., Корчагина З.А. Методы исследования фи-зических свойств почв. М.: Агропромиздат, 1986. - 415с.

7. Воронин А.Д. Структурно-функциональная гидрофизика почв. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1984. - 204 с.

8. Воронин А.Д. Основы физики почв. Изд-во Моск.ун-та. 1986. - 298 с.

9. Гаврильев Р.И. Теплофизические свойства компонентов природной среды в криолитозоне: Справочное пособие. - Новосибирск: Издательство СО РАН, 2004. - 146 с.

10. Глобус А.М. Почвенно-гидрофизическое обеспечение агроэкологических математических моделей. - Л.: Гидрометеоиздат, 1987. - 428 с.

11. Глобус А.М. Экспериментальная гидрофизика почв. - Л.: Гидрометеоиздат, 1969. - 356 с.

12. Гурин П. Д., Терлеев В. В. Моделирование водоудерживающей способности почвы с учетом гистерезиса. В: Тенденции развития агрофизики в условиях изменяющегося климата. Международ. конф., ГНУ АФИ, Санкт-Петербург, 20-21 сентября 2012, Санкт-Петербург, С. 497-501.

13. Куликов А.И. Теплоэнергетика почв: основные понятия, достигнутые результаты и перспективы развития [Текст] / А.И. Куликов, В.И. Дугаров // Тезисы докл. VIII съезда почвоведов. - Новосибирск, 1989. -С.121.

14. Куликов А.И. Физические свойства и водно-тепловой режим лугово-черноземных почв Бурятской АССР [Текст] / А.И. Куликов. -Новосибирск, 1983. - 20 с.

15. Мазиров М.А., Макарычев С.В. Теплофизическая характеристика почвенного покрова Алтая и Западного Тянь-Шаня. - Владимир, 2002.448 с.

16. Мазиров М.А. Теплофизическая характеристика почв Западного Тянь -Шаня. Тез.докл.2 Съезда О-ва почвоведов, Санкт-Петербург, 27-30 июня, 1996. Кн.1.-М., 1996. - С.90-91.

17. Мазиров М.А. Теплофизические свойства и водный режим горных коричневых почв под плодовыми насаждениями. - Автореф. дисс. канд. с.-х. наук.- Ташкент, 1988. - 24 с.

18. Макарычев С.В. Антропогенное воздействие на гидротермический режим и тепловые свойства дерново-подзолистых почв Алтая [Текст] / С.В. Макарычев, Ю.В. Беховых, А.Г. Болотов. Всероссийская научно-практическая конф. "Гидроморфные почвы - генезис, мелиорация и использование". - М.: Изд-во МГУ. - 2002.

19. Макарычев С.В. Влияние видов пара на тепловые свойства солонцов [Текст] / С.В. Макарычев, И.Т. Трофимов // Сб. научных трудов к 100-летию проф. Н.В. Орловского «Почвенно-агрономические исследования в Сибири». - Барнаул, 1999. - Вып. 3. - С.100-103.

20. Медведев В. В. Оптимизация агрофизических свойств черноземов. М.:Агропромиздат. 1988. - 298 с.

21. Судницын И.И. Движение почвенной влаги и водопотребление растений. МГУ. - М., 1979. - 312 с.

22. Тихонравова П.И. Изменение процесса теплообмена в дерново-подзолистых суглинистых почвах при антропогенном воздействии. Тез.докл.2 Съезда О-ва почвоведов, Санкт-Петербург, 27-30 июня, 1996. Кн.1. - М., 1996. - С.118-119.

23. Тихонравова П.И. Математические модели температуропроводности почв солонцового комплекса Волгоградского Заволжья [Текст] / П.И. Тихонравова, А.С. Фрид // Почвоведение. - 2008. - № 2. - С.214-226.

24. Полуэктов Р.А., Терлеев В.В. Моделирование водоудерживающей способности и дифференциальной влагоемкости почвы. Метеорология и гидрология. - М., 2002. - С.93-100.

25. Пачепский Я.А. Математические модели процессов в мелиорируемых почвах. - М.: Изд-во МГУ, 1992. - 85 с.

26. Шеин Е.В., Зинченко С.И., Банников М.В., Мазиров М.А., Поздняков А.И. Методы оценки и прогноза агрофизического состояния почв. -Владимир, 2009. - 105 с.

27. Шеин Е.В., Губер А.К., Кухарук Н.С. Перенос воды и веществ по макропорам в дерново-подзолистой почве // Вест. Моск.-го ун-та. Сер. 17, почвоведение, 1995. - № 2. - С.22-32.

28. Шеин Е.В., Иванов А.Л., Бутылкина М.А, Мазиров М.А. Пространственно-временная изменчивость агрофизических свойств комплекса серых лесных почв в условиях интенсивного сельскохозяйственного использования. // Почвоведение, 2001. - № 5. -С.578-585.

29. Шеин Е.В. Курс физики почв. М.: Изд-во Моск. ун-та, 2005. - 432 с.

30. Шеин Е.В. Полевые и лабораторные методы исследования физических свойств почв. - Изд-во Моск.ун-та, 2001. - 245 с.

31. Шеин Е.В., Рыжова И.М. Математическое моделирование в почвоведении: Учебник. - М., 2016. - 287 с.

32. Шеин Е.В., Карпачевский Л.О. Толковый словарь по физике почв. -М.: ГЕОС, 2003. - 126 с.

33. Шеин Е.В., Скворцова Е.Б., Панина С.С., Умарова А.Б., Романенко К.А. Гидродепозитарные и гидропроводящие свойства при моделировании влагопереноса в дерново-подзолистых почвах с помощью физически обоснованных моделей. - Бюллетень Почвенного института им. В.В. Докучаева, 2015. - Вып. 80. - С.71-82.

34. Шеин Е.В., Мазиров М.А., Микайылов Ф.Д., Мартынов А.И. Теплофизические характеристики почв - основа расчета и управления тепловым режимом почв. - М.: Земледелие, 2016. - № 6. - С.20-23.

35. Шеин Е.В., Мади А.Й. Гистерезис основной гидрофизической характеристики: моделирование ветви увлажненияпо кривой иссушения. М.: Вестник московского государственного университита, 2018. - №.3. - С.36-41.

36. Abedi-Koupai J., Eslamian S. S., Asad Kazemi J. Enhancing the available Water Content in Unsaturated Soil Zone using Hydrogel, to Improve Plant Growth Indices// Ecohydrology and Hydrobiology. 2008. Vol. 8, No. 1, pp. 3-11.

37. Alrtimi A, Rouainia M, Haigh S. Thermal conductivity of a sandy soil //Applied Thermal Eng. 2016. Vol. 106, pp. 551-60.

38. Altfelder S., Duijnisveld W.H.M., Streck T., Meyenburg G., Utermann J. Quantifying the influence of uncertainty and variability on groundwater risk assessment for trace elements// Vadose Zone J. 2007. vol. 6, No. 3, pp. 668678.

39. Arkhangel'skaya T.A., Luk'yashchenko K.I., Tikhonravova P.I., Thermal diffusivity of typical Chernozems in the Kamennaya Steppe reserve// Eurasian Soil Science. 2015. Vol.48, No. 2, pp.177-182. DOI: https://doi.org/10.1134/S1064229315020027

40. An K., Wang W., Zhao Y., Huang W., Chen L., et al. Estimation from soil temperature of soil thermal diffusivity and heat flux in sub-surface layers //Boundary-Layer Meteorol. 2016. Vol.158, pp. 473-88.

41. Bauer J., Weihermüller L., Huisman J.A., Herbst M., Graf A., Sequaris J.M., Vereecken H. Inverse determination of heterotrophic soil respiration response to temperature and water content under field conditions.

//Biogeochemistry.2012. Vol. 108, No. 1-3. pp. 119-134. DOI: https://doi.org/10.1007/s10533-011-9583-1

42. Besalatpour A., Hajabbasi M., Ayoubi S., Gharipour A., Jazi A. Prediction of soil physical properties by optimized support vector machines// International Agrophysics. 2012 Vol. 26, No. 2, pp. 109-115.D0I: https://doi.org/10.2478/v10247-012-0017-7

43. Bordoni M., Meisina C., Valentino R., Lu N., Bittelli M., Chersich S. Hydrological factor affecting rainfall-induced shallow landslides: From the field monitoring to a simplified slope stability analysis// Eng. Geol. 2015 Vol.193, No 19 -https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2015.04.006

44. Bouma J., van Lanen J.A.J. Transfer functions and threshold values: From soil characteristics to land qualities. Proceedings of the International Workshop on Quantified Land Evaluation. 1987.

45. Bouma J., Using soil survey data for quantitative land evaluation. Advances in Soil Science. 1989. Vol. 9 pp. 177-213

46. Bouma J. Hydropedology as a powerful tool for environmental policy research // Geoderma. 2006. Vol. 131. pp. 275-280.

47. Brooks R.H., Corey A. T. Hydraulic properties of porous media. Hydraulic Pap. 3 Colorado state Univ., Fort Calins.1964

48. Brutsaert W. Probability laws for pore-size distributions //Soil Sci.1967. Vol.101, No.2, pp.85-92

49. Busby J. Determination of thermal properties for horizontal ground collector loops. Proceedings World Geothermal Congress, Melbourne, Australia. 2015. 19-25 April.

50. Campbell G. S. A simple method for determining unsaturated hydraulic conductivity from moisture retention data// Soil Sci.1974. Vol. 117, No. 6, pp. 311- 314.

51. Carslaw G., Jaeger D. The thermal conductivity of solids. Nauka.1964. Moscow

52. Carminati A., Moradi A.B., Vetterlein D., Vontobel P., Lehmann E., Weller U., Vogel H. J., Oswald S.E. Dynamics of soil water content in the rhizosphere// Plant Soil.2010. Vol.332, No. 1-2, pp.163-176.

53. Campbell G. S. Soil Physics with Basic; Transport Models for Soil-Plant Systems, Elsevier, New York, 1985.

54. Chung S. O., Horton R. Soil heat and water flow with a partial surface mulch //Water Resour. Res. 1987. Vol.23, No. 12, pp. 2175-2186.

55. Clarke B.G., Agab A., Nicholson D. Model specification to determine thermal conductivity of soils// Proceedings of the Institution of Civil Engineers Geotechnical Engineering. 2008. Vol.161, pp. 161-168.

56. Cote, J., Konrad, J.M. Thermal conductivity of base-course materials//Can. Geotech. J. 2005.Vol. 42, pp. 61-78.

57. Cuisinier O., Auriol J.C., Borgne T.L., Deneele D. Microstructure and hydraulic conductivity of a compacted lime-treated soil // Engineering Geology. 2011. Vol. 123, pp. 187- 193.

58. de Marsily G. Quantitative Hydrogeology, Academic Press, London, 1986.

59. Danelichen V.H.M., Biudes N.S., Souza M.C.,Machado N.G., Curado L.F.A., Nogueira J. Soil thermal diffusivity of a gleyic solonetz soil estimated by different methods in the Brazilian Pantanal // Open Journal of Soil Science. 2013. Vol.13, No.3, pp.15-22.

60. Dane J. H., Wierenga P.J.Effect of hysteresison the prediction of infiltration, redistribution anddrainage of water in a layered soil // J. Hydrology.1975. Vol. 25, pp.229-242.

61. Davidson E.A., Janssens I.A. Temperature sensitivity of soil carbon decomposition and feedbacks to climate change // Nature.2006. Vol. 440, No.9, pp. 165-173. DOI: https://doi.org/10.1038/nature04514

62. Deng J., Chen X., Du Z., Zhang Y. Soil water simulation and predication using stochastic models based on LS-SVM for red soil region of China // Water Resources Management. 2011. Vol. 25, No.11, pp. 2823-2836. DOI: https://doi.org/10.1007/s11269-011-9840-z

63. Ebel B. A., Loague K., Borja R.I. The impacts of hysteresis on variably saturated hydrologic response and slope failure// Environ. Earth Sci. 2010. Vol. 61, No. 6, pp. 1215-1225.

64. Edem I.D., Eko P. M., John N. M. Effect of animal droppings on thermal properties of dispersed porous system // Trends in Soil Science & Plant Nutrition Journal .2012. Vol.3, No.1, pp. 13-18

65. Elmaloglou S., Diamantopoulos E. Effects of hysteresis on redistribution of soil moisture and deep percolation at continuous and pulse drip irrigation // Agric. Water Manag. 2009. Vol. 96, No.3, pp. 533-538.

66. Eshel G.G.J., Levy U., Mingelgrin M.J. Singer Critical Evaluation of the Use of Laser Diffraction for Particle-Size Distribution Analysis // Soil Sci. Soc. Am. J. 2004. Vol.68, pp.736-743.

67. Evett S.R., Agam N., Kustas W.P., Colaizzi P.D., Schwartz R.C. Soil profile method for soil thermal diffusivity, conductivity and heat flux: Comparison to soil heat flux plates// Adv. Water Resour. 2012. Vol. 50, pp. 41-54.

68. Farrell D.A., Larson W.E. Modeling the pore structure of porous media. Water Resour Res.1972. Vol.8, No.3, pp.699-706

69. Ferrer-Julià M., Estrela Monreal T., Sánchez del Corral Jiménez A., García Meléndez E. Constructing a saturated hydraulic conductivity map of Spain

using pedotransfer functions and spatial prediction// Geoderma.2004. Vol.123, No.3-4, pp.275-277. DOI:

https ://doi.org/10.1016/j. geoderma.2004.02.011

70. Gerke H. H., van Genuchten M.Th. A dual-porosity model for simulating the preferential movement of water and solutes in structured porous media// Water Resour. Res.1993a.Vol. 29, pp. 305- 319.

71. Gerke H. H., van Genuchten M. Th. Evaluation of a first-order water transfer term for variably saturated dual-porosity flow models// Water Resour. Res.1993b. Vol. 29, pp. 1225-1238.

72. Ghader A. Clay - loam soil thermal properties survey// International Journal of Advanced and Applied Science. 2014. Vol.1, No.6, pp. 31-36.

73. Ghuman B.S., Lal R. Thermal conductivity, thermal diffusivity, and thermal capacity of some Nigerian soils// Soil Science.1985.Vol.139, pp. 74-80.

74. Gorthi S. Prediction models for estimation of soil moisture content. McS Thesis, Utah State University, Logan, Utah, USA. 2011. Available at [access date: 28.07.2017]: http://digitalcommons.usu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=2093&context =etd

75. Gee G.W., Bauder J.W. Particle-size analysis. In J. H.Klute (Ed.), Methods of soil analysis. Part 1 (2nd ed.) //Agron.Monogr.1986. Vol. 9 (pp. 383e411) Madison, WI: ASA and SSSA.

76. Haei M., Oquist M.G., Kreyling J., Ilstedt U., Laudon H. Winter climate controls soil carbon dynamics during summer in boreal forests// Environmental Research Letters. 2013.Vol.8, No.2, DOI: https://doi.org/10.1088/1748-9326/8Z2/024017

77. Haghverdi A., Ozturk H.S., Cornelis W.M. Revisiting the pseudo continuous pedotransfer function concept: impact of data quality and data mining method// Geoderma. 2014. Vol. 226-227, pp. 31-38.

78. Hilfer R. Macroscopic capillarity and hysteresis for flow in porous media// Phys. Rev. E. 2006. Vol. 73, No.1,

79. Hillel D. Fundamentals of soil physics. Academic Press Inc., New York, 413. 1980.

80. Hu G., Zhao L., Wu X., Li R., Wu T., et al. New Fourier-series-based analytical solution to the conduction-convection equation to calculate soil temperature, determine soil thermal properties, or estimate water flux// Int. J. Heat Mass Transfer. 2016. Vol. 95, pp. 815-23.

81. Jabro J. Estimation of saturated conductivity of soils from particle size distribution and bulk density date// Transactions of the American Society of Agricultural Engineers. 1992 Vol.35, pp. 557-560.

82. Jana R. B., Mohanty B.P., Springer E. P. Multiscale Bayesian neural networks for soil water content estimation // Water Resour. Res.2008. Vol. 44, No.(8), n/a-n/a.

83. Jarvis N., Koestel J., Messing I., Moeys J., Lindahl A. Influence of soil, land use and climatic factors on the hydraulic conductivity of soil // Hydrol

Earth Syst. Sci. 2013. Vol. 17, pp. 5185-5195.

84. Jaynes, D. Comparison of soil-water hysteresis models // J. Hydrology.1984. Vol. 75, pp. 287-299.

85. Ju Z., Ren T., Hu C. Soil thermal conductivity as influenced by aggregation at intermediate water contents// Soil Sci. Soc. Am. J., 2011.Vol.75, pp. 2629

86. Kaluarachchi J. J., Parker J. C. Effects of hysteresis with air entrapment on water flow in the unsaturated zone// Water Resour.Res.1987. Vol. 23, No.10, pp. 1967-1976.

87. Kecman V. Learning and Soft Computing, Support Vector Machines, Neural Networks, and Fuzzy Logic Models, MIT Press. 2001. Cambridge, Mass, USA.

88. Klute A., Dirksen C. Hydraulic conductivity of saturated soils. In: Klute, A. (Ed.), Methods of Soil Analysis. ASA&SSSA, Madison, Wisconsin, USA, pp. 694-700, 1986.

89. Kirkham D., Powers W.I. Advanced Soil Physics. Wiley- Interscience, New York.1972

90. King L.G.Description of soil characteristics for partially saturated flow// Soil Sci Soc Am J. 1965. Vol.29, No.4, pp. 359-362

91. Khlosi M., Alhamdoosh M., Douaik A., Gabriels D., Cornelis W. M. Enhanced pedotransfer functions with support vector machines to predict water retention of calcareous soil// European Journal of Soil Science. 2016. Vol. 67, No. 3, pp. 276-284. https://doi.org/10.1111/ejss.12345

92. Kool, J. B., Parker, J.C. Development and evaluation of closed-form expressions for hysteretic soil hydraulic properties// Water Resour. Res.1987. Vol. 23, No.1, pp. 105-114

93. Korus M., Stawinski C., Witkowska-Walczak B. Attept of water retention characteristics estimation as pedotransfer function for organic soils // Int. Agrophisics. 2007. Vol .21, No.3, pp. 249-254

94. Kosugi K. Lognormal distribution model for unsaturated soil hydraulic properties// Water Resour. Res.1996. Vol. 32, No.9, pp. 2697-2703.

95. Kondo J., Saigusa N. Modeling the evaporation from bare soil with a formula for vaporization in the soil pores // Meteorol.Soc.Jpn.1994. Vol. 72, pp. 413-420

96. Kung K.-J.S., Kladivko E.J., Gish T.J., Steenhuis T.S., Bubenzer G, Helling C.S. Quantifying preferential flow by breakthrough of sequentially applied

tracers: Silt loam soil.//Soil Sci. Soc. Am. J. 2000.Vol. 64, pp. 1296-1304.

97. Lamorski K., Pachepsky Y., Slawinski C. Walczak R. T. Using Support Vector Machines to develop pedotransfer functions for water retention of soils in Poland // Soil Sci. Soc. Am. J.2008.Vol. 72, pp. 1243-1247.

98. Lamorski K., Slawinski C., Moreno F., Barna G., Skierucha W., Arrue J. L. Modelling soil water retention using support vector machines with genetic algorithm optimisation// Sci. World J. 2014. pp. 740521, doi:10.1155/2014/740521

99. Lamorski K., Bieganowski A., Ryzak M., Sochan A., Slawinski C., Stelmach W. Assessment of the usefulness of particle size distribution measured by laser diffraction for soil water retention modeling // J. Plant Nutr. Soil Sci. 2014. Vol. 177, No. 5, pp. 803-813.

100. Lamorski K., Simune J., Slawinski C., Lamorska J. An estimation of the main wetting branch of the soil water retention curve based on its main drying branch using the machine learning method// Water Resour. Res.2017. Vol.53,

101. Likos W. J., Lu N., Godt, J. W. Hysteresis and uncertainty in soil water-retention curve parameters// J. Geotech. Geoenvironmental Eng. 2014. Vol. 140, No.4, doi:10.1061 /(ASCE)GT.1943-5606.0001071

102. Lipiec J., Hajnos M., wieboda R.S. Estimating effects of compaction on pore size distribution of soil aggregates by mercury porosimeter// Geoderma.2012. Vol. 179-180, pp. 20-27.

103. Ludynia A., Orman L., Preliminary Tests of Thermal Conductivity of selected soil types. 1st Annual International Interdisciplinary Conference, AIIC 2013, 24-26 April, Azores, Portugal. 428-431.

104. Ma K.-C., Tan Y.C., Chen C.H. The influence of water retention curve hysteresis on the stability of unsaturated soil slopes// Hydrol. Process. 2011. Vol. 25, No.23, pp. 3563-3574.

105. Mady A.Y., Shein E. V. Modeling soil thermal diffusivity as a function of soil moisture// Bulletin of the Orenburg State University.2016. Vol. 12, No. 200, pp. 56-60.

106. Mady A.Y., Shein E.V. Comparison between particle size distribution as a predictor of pedotransfer functions using laser diffraction and sedimentation methods// International Journal of Soil Science. 2017. Vol. 12, No.2, pp. 65-71. DOI: http://dx.doi.org/10.3923/ijss.2017.65.7

107. Mady A.Y., Shein E.V. Support vector machine and nonlinear regression methods for estimating saturated hydraulic conductivity// Moscow Univ Soil Sci Bull. 2018. Vol. 73, No.3, pp.129-133.

108. Mady A.Y., Shein E. Modelling and validation hysteresis in soil water retention curve using tomography of pore structure// Int. J. Water. 2018. Vol. 12, No. 4, pp.370-381.

109. Merdun H., Cinar O., Meral R., Apan M. Comparison of artificial neural network and regression pedotransfer functions for prediction of soil water retention and saturated hydraulic conductivity// Soil Till Res. 2006.Vol. 90, pp.108-116.

110. Mirus B. B. Evaluating the importance of characterizing soil structure and horizons in parameterizing a hydrologic process model // Hydrol. Process.2015. Vol. 29, No.21, pp. 4611 4623, doi:10.1002/hyp.10592.

111. Mondal S., Padmakumar G., Sharma V., Singh D.N., Baghini M.S. A methodology to determine thermal conductivity of soils from flux measurement.//Geomechan. Geoeng. 2016. Vol. 11, pp.73-85.

112. Mualem Y., A new model for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated porous media// Water Resour. Res. 1976. Vol. 12, No.3, pp. 513-522, 1976.

113. Mualem Y. Extension of the similarity hypothesis used for modeling the soil water characteristics // Water Resour. Res. 1977. Vol. 13 No.4, pp. 773-780

114. Mukhlisin M., El-Shafie A., Tahma M. R. Mapping soil-water profile utilizing non linear neural network based model. In: E. Alonso and A. Gens, editor, Unsaturated soils. Taylor and Francis Group, London. 2011. pp. 887893.

115. Nelson D.W., Sommers L.E. Total carbon, organic carbon and organic matter. In: Page, A.L.; Miller, R.H. and Keeney, D.R., (eds). Methods of soil analysis. 2nd Ed., Part2, pp. 539-579 Agronomy Mongr. 9. ASA and SSSA, Madiscon, Wisconsin, USA.1986

116. Nerpin S.V., Chudnovsky A.F. Energy and mass transfer in the system of plant-soil-air interface. Gidrometeoizdat, Leningrad. 1975

117. Nielsen D. R., Luckner L. M., Theoretical aspects to estimate reasonable initial parameters and range limits in indentification procedures for soil hydraulic properties. In, Proc. Intl. Workshop on Indirect Methods for Estimating the Hydraulic Properties of Unsaturated Soils, edited by M.

Th van Genuchten, F. J. Leij, and L. J. Lund, University of California, Riverside, pp. 147-160, 1992.

118. O'Kane J.P., Pokrovskii A., Flynn, D. The festmodel for testing the importance of hysteresis inhydrology. Proc. of EGU conference.2004. Vol. 6, pp. 07303.

119. Pachepsky Y.A., Rawls W.J., Lin H.S. Hydropedology and pedotransfer functions// Geoderma. 2006. Vol. 131, pp. 308-316.

120. Pachepsky Y.A., Rawls W.J., Timlin D.J. The current status of pedotransfer functions: their accuracy, reliability, and utility in field- and regional-scale modeling/ Assessment of non-point source pollution in the vadose zone// Geophysical monograph. 1999. V.108, pp. 223-234.

121. Park E.J., Sul W.J., Smucker A.J.M. Glucose additions to aggregates subjected to drying and wetting cycles promote carbon sequestration and aggregate stability// Soil Biol. Biochem. J.2007.Vol. 39, pp. 2758-2768.

122. Parlange J.Y. Capillary hysteresis and relationshipbetween drying and wetting curves // Water Resour. Res. 1976. Vol. 12, pp. 224-228.

123. Parsaie A., Haghiabi A. H., Improving Modelling of Discharge Coefficient of Triangular Labyrinth Lateral Weirs Using SVM, GMDH and Mars Techniques // Irrig. and Drain. 2017. DOI: 10.1002/ird.2125.

124. Rafraf S., Guellouz L., , Guiras H., Bouhlila R. Quantification of hysteresis effects on a soil subjected to drying and wetting cycles // Int. Agrophys.2016. Vol. 30, pp. 493-499.

125. Ravazzani G. Open hardware portable dual-probe heat-pulse sensor for measuring soil thermal properties and water content // Comput. Electron. Agric. 2017.Vol. 133, pp. 9-14.

126. Ren J., Shen Z., Yang J., Zhao J., Yin J. Effects of temperature and density on hydraulic conductivity of silty clay under infiltration of low-temperature water // Arab. J. Sci. Eng. 2014. Vol.39, pp. 461-466. D0I10.1007/s13369-013-0849-x.

127. Rudiyanto M., van Genuchten M.T., Alazba A.A. Setiawan B.I. Minasny B. A complete soil hydraulic model accounting for capillary and adsorptive water retention, capillary and film conductivity, and hysteresis// Water Resour. Res.2015. Vol. 51 No.11, pp. 8757-8772.

128. Russo D., Jury W.A., Butters G. L. Numerical analysis of solute transport during transient irrigation. The effect of hysteresis and profile heterogeneity// Water Resour. Res. 1989. Vol. 25, No.10, pp. 2109-2118.

129. Scott P. S., Farquhar G. J., Kouwen N. Hysteresis effects on net infiltration // Advances in Infiltration, Publ. 11-83, pp.163-170, Am. Soc. Agri. Eng., St. Joseph, Mich., 1983.

130. Schaap M.G., Leij F.J., van Genuchten M.Th. Rosetta: a computer program for estimating soil hydraulic parameters with hierarchical pedotransfer functions// J. Hydrol. 2001. Vol. 251, pp.163-176.

131. Schaap M.G., Bouten W. Modeling water retention curves of sandy soils using neural networks// Water Resour. Res. 1996. Vol. 32, pp. 30333040.

132. Schaap M.G., Leij F.L., van Genuchten, M.Th. Neural network analysis for hierarchical prediction of soil hydraulic properties // Soil Sci. Soc. Am. J. 1998. Vol. 62, pp. 847-855.

133. Shein, E. V., Karpachevskyi L.O. Theory and Methods of Soil Physics, (Eds.) Izd. Grif i K, Moscow. 2007.

134. Shien E. V., Mady A. Y. Soil Thermal Parameters Assessment by Direct Method and Mathematical Models // Journal of Soil Science and Environmental Management.2016. Vol. 7, No. 10, pp.166-172.

135. Shein E.V. and Mady A.Y. Hysteresis of the water retention curve: wetting branch simulation based on the drying curve// Moscow University Soil Science Bulletin. 2018. Vol. 73, No. 3, pp.124-128,

DOI: 10.3103/S0147687418030080.

136. Shein E.V., Mady A.Y., Mohamed El. A. Soil Saturated Hydraulic Conductivity Assessment by Direct and Pedotransfer Functions Methods // Biogeosyst. Techn. J. 2015. Vol. 6, No. 4.

137. Simunek J., Jarvis N.J., van Genuchten M.T., Gardenas A. Nonequilibrium and preferential flow and transport in the vadose zone: review and case study // J. Hydrology. 2003. Vol. 272. pp. 14-35.

138. Simunek J., van Genuchten, M. T., Sejna, M. Development and Applications of the HYDRUS and STANMOD Software Packages and Related Codes // Vadose Zo. J., 2008. Vol. 7, No.2, 587.

139. Simunek J., Wendroth O., Wypler N., van Genuchten M.T. Non-equilibrium water flow characterized by means of upward infiltration experiments // Europ. J. Soil Sci. 2001. Vol. 52, pp. 13-24.

140. Smits K.M., Sakaki T., Limsuwat A., Illangasekare T.H. Thermal conductivity of sands under varying moisture and porosity in drainage-wetting cycles// Vadose Zone J. 2010. Vol. 9, pp. 1-9.

141. Taylor G. S., Luthin J.N. The Use of Electronic Computers to Solve Subsurface Drainage Problems// Water Resources Research. 1969.Vol. 5, No.1, pp.144-152

142. Tikhonravova P.I., Khitrov N.B. Estimation of Thermal Conductivity in Vertisols of the Central Ciscaucasus Region// Pochvovedenie, 2003; No. 3, 342-351 (2003) (Eur. Soil Sci. 36 (3), 313-322.

143. Tietje O., Hennings V. Accuracy of the saturated hydraulic conductivity prediction by pedo-transfer functions compared to the variability within FAO textural classes // Geoderma. 1996. Vol. 69, pp. 7184.

144. Timlin D.J., Pachepsky Y., Acock B.A., Simunek J., Flerchinger G., Whisler F. Error analysis of soil temperature simulations using measured and estimated hourly weather data with 2DS0IL// Agricultural Systems 2002. Vol.72, No. 3, pp. 215-239. DOI: https://doi.org/10.1016/S0308-521X(01)00075-0

145. Trpkosova D., Mls J. Efficiency of capillary barriers in relation to retention curves data // Acta Geodyn. Geomater. 2010. Vol. 7, No.2, pp. 201-207.

146. Twarakavi N. K. C., Simunek J., Schaap M. G. Development of pedotransfer functions for estimation of soil hydraulic parameters using Support Vector Machines// Soil Sci. Soc. Am. J. 2009. Vol. 73, pp. 14431452

147. Usowicz B., Lipiec J., Lukowski M., Marczewski W., Usowicz J. The effect of biochar application on thermal properties and albedo of loess soil under grassland and fallow// Soil Tillage Res.2016. Vol. 164, pp. 45-51.

148. van Genuchten M. T. A closed-form equation for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated soils// Soil Sci. Soc. Am. J.1980. Vol. 44, No.5, pp.892-898.

149. Vereecken H., Maes J., Feyen J. Estimating unsaturated hydraulic conductivity from easily measured soil properties// Soil Science. 1990. Vol. 149, pp. 1-12.

150. Vereecken H., Diels J., Viaene P. The effect of soil heterogeneity and hysteresis on solute transport: numerical experiment// Ecol. Modell.1995. Vol.77, No.2-3, pp. 273-288

151. Visser. W.C. An empirical Expression for the desorption curve" International Association of scientific hydrology proceedings of wengeninge symposium June // Water in Unsaturated zone. 1966. pp. 329:336.

152. Vogel T., Huang K., Zhang R., van Genuchten M. Th. The HYDRUS code for simulating one-dimensional water flow, solute transport, and heat movement in variably-saturated media, Version 5.0, Research Report No 140, U.S. Salinity Laboratory, USDA, ARS, Riverside, CA, 1996.

153. Vogel T., Cislerova M. On the reliability of unsaturated hydraulic conductivity calculated from the moisture retention curve// Transport in Porous Media.1988. Vol. 3, pp. 1-15

154. Walczak R.T., Moreno F., Salwinski C., Fernandez E., Arrue J.L. Modeling of Soil Water retention curve using Soil Solid phase parameters// J.Hydrol.2006. Vol. 329, No.3-4, pp.527-533.

155. Weiss R., Alm J., Laiho R., Laine J. Modeling moisture retention in peat soils// Soil Sci. Soc. Am. J. 1998. Vol. 62, pp. 305-313.

156. Wohlberg B., Tartakovsky D. M., Guadagnini A., Subsurface characterization with support vector machines. IEEE Trans// Geoscience Remote Sens.2006. Vol. 44, No.47-57.

157. Wosten J.H.M., Finke P.A., Jansen M.J.W. Comparison of class and continuous pedotransfer functions to generate soil hydraulic characteristics// Geoderma. 1995. Vol. 66, pp. 227-237.

158. Wosten J. H., Lilly A., Nemes, A., Le Bas C., Wosten J.H.M., Otto H. Development and use of a database of hydraulic properties of European soils//Geoderma. 1999. Vol. 90, No. 3-4, pp. 169-185.

159. Wosten, J.H.M. Pedotransfer functions to evaluate soil quality. In: Soil Quality for Crop Production and Ecosystem Health. Developments in Soils Science 25. Gegorich, E.G., Carter, M.R. (Eds.). Elsevier Science Publishers B.V., Amsterdam, The Netherlands. pp.221-245.1997

160. Wilding L.P., Lin H. Advancing the frontiers of soil science to-wards a geoscience// Geoderma. 2006. Vol. 131, pp. 257-274.

161. Yadav M.R., Saxena G.S. Effect of compaction and moisture content on specific heat and thermal capacity of soils // Journal Indian Society of Soil Science.1973. Vol. 21, pp. 129-132.

162. Zhang T., Cai G., Liu S., Puppala A.J. Investigation on thermal characteristics and prediction models of soils// Int. J. Heat Mass Transfer. 2017. Vol. 106, pp. 1074-86.

163. Zi^ba Z. Influence of soil particle shape on saturated hydraulic conductivity // J. Hydrol. Hydromech. 2017. Vol. 65, No.1, pp. 80-87. DOI: 10.1515/johh-2016-0054