Главная / Статьи / 2026 (61) 1 / Статья
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ БИОСИНТЕЗА В СИСТЕМЕ «ПОЧВА - РАСТЕНИЕ - КЛИМАТ»

Самандарова Гавхар Аваз кизи Самандарова Г.А. Хужакулов Рустам Хужакулов Р. Турсунов Феруз Юлдошевич Турсунов Ф.Ю.

Аннотация

Известно, что, несмотря на высокую точность прогнозирования водного баланса, существующие модели, такие как AquaCrop, SWAP и HYDRUS, не в полной мере учитывают взаимосвязь между водно - солевым балансом и влиянием температурных ограничений на рост корней. Большинство современных моделей описывают рост надземной части растения отдельно от физиологических процессов в подземной части или используют упрощенные эмпирические зависимости. Это ограничивает их применимость в условиях быстро меняющегося климата, а также в районах с сильно засушливыми и деградированными почвами. Математическое моделирование на основе системы дифференциальных уравнений позволяет интегрировать информацию о климате, составе почвы и физиологии растений, создавая тем самым более точные инструменты для агротехнического планирования. Современные тенденции в агроинформатике, включая создание цифровых двойников агроэкосистем, требуют разработки моделей, учитывающих пространственные и временные изменения параметров окружающей среды и нелинейные биофизические процессы. Сложные взаимосвязи между водно - солевым балансом почвы, температурным режимом и физиологическими процессами требуют создания математически х моделей, способных прогнозировать динамику корневой системы в условиях стресса. Современные вызовы, такие как глобальное потепление, засухи и засоление почв, делают эту задачу еще более актуальной. В данной статье представлена система обыкновенных дифференциальных уравнений и система дифференциальных уравнений с частными производными, описывающая взаимодействие между биомассой корней R(x,t), влажностью почвы W(x,t) и концентрацией соли S(x,t). Модель учитывает температурный фактор, эвапотранс пирацию и физиологические ограничения.

Ключевые слова

биосинтез математическая модель водно - солевой баланс физиологический процесс дифференциальные уравнения агроэкосистемы биофизический процесс биомасса корней влажность почвы концентрация соли

Литература

  1. Гордиенко В.А., Гордиенко Л.В. Моделирование влагопереноса в почве при капельном орошении с использованием HYDRUS // Почвоведение. 2022. No 11. С. 1350 – 1362.
  2. Коваленко А.А., Смирнов А.С. Динамика почвенной влаги в условиях засух: моделирование и прогнозирование // Метеорология и гидрология. 2021. No 7. С. 102– 115.
  3. Лебедева М.П., Шеин Е.В. Современные методы оценки гидравлических характеристик почв // Eurasian Soil Science. 2023. Т. 56, No 5. С. 678 – 692.
  4. Петров А.Н., Иванов К.С. Использование спутниковых данных Sentinel - 1 для мониторинга влажности почвы // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2023. Т. 20, No 2. С. 88 – 102.
  5. Семенов В.М., Чекина Т.А. Влияние микробиологических процессов на водный режим почв // Почвоведение. 2020. No 9. С. 1120– 1129.
  6. Федоренко А.И., Кузнецов О.Л. Эффективность капельного орошения в условиях дефицита воды // Вестник МГУ. Серия 5: География. 2021. No 3. С. 55 – 63.
  7. Li, X., Zhou, Y., Zheng, Y. et al. Advances in modeling soil water dynamics under climate change: A review // Agricultural Water Management. 2023. Vol. 280. P. 108123. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2023.108123
  8. Vereecken, H., Huisman, J.A., Vanderborght, J. et al. Soil hydraulic properties and their estimation: A review of recent progress // Vadose Zone Journal. 2021. Vol. 20(2). P. 1 – 25. https://doi.org/10.1002/vzj2.20134
  9. Duan, Q., Huang, M., Liang, X. et al. The Community Land Model (CLM) version 5: Overview of new features and performance // Journal of Advances in Modeling Earth Systems. 2022. Vol. 14(1). P. e2021MS002789. https://doi.org/10.1029/2021MS002789
  10. Minasny, B., McBratney, A.B. Digital soil modeling: Past, present, and future // Geoderma. 2023. Vol. 429. P. 116345. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2022.116345
  11. Scanlon, B.R., Jolly, I., Sophocleous, M. et al. Global impacts of conversions from natural to agricultural ecosystems on water resources: Quantity versus quality // Water Resource Research. 2021. Vol. 57(8). P. e2020WR029420. https://doi.org/10.1029/2020WR029420
  12. Zhang, Y., Yang, Y., Tang, Q. et al. Soil moisture retrieval from satellite observations: Advances and challenges // Remote Sensing of Environment. 2023. Vol. 297. P. 113789. https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113789