Сухарев Д. В., Литвинова Л. А. Математическое моделирование процесса работы системы капельного орошения // Научная жизнь. 2023. Т. 18. Вып. 2 (128)

Сухарев Денис Владимирович, канд. техн. наук, доцент, доцент кафедры «Строительство и эксплуатация водохозяйственных объектов», ФГБОУ ВО «Кубанский государственный аграрный университет им. И. Т. Трубилина»: Россия, 350044, Краснодарский край, г. Краснодар, ул. им. Калинина, 13.
Литвинова Лилия Александровна, кафедра «Строительство и эксплуатация водохозяйственных объектов», ФГБОУ ВО «Кубанский государственный аграрный университет им. И. Т. Трубилина»: Россия, 350044, Краснодарский край, г. Краснодар, ул. им. Калинина, 13.

Тел.: (918) 413-31-74
E-mail: esenina.1904@mail.ru

В статье рассматривается определение «математическое моделирование». Математическое моделирование считается одним из ключевых методов современной гидрологии. Это процесс определения соотношения реальному предмету некого математического объекта, называемого математической моделью, в формировании изучения математических теорий, а также моделей, которые предоставляют особенности выбранных объектов. Моделирование значительно расширяет возможности последнего в его фундаментальной исследовательской деятельности, а также в области его практического применения. Рассматриваются целые аспекты, как база для построения больших систем и основу формирования методики их синтеза и анализа. Задачей является изучение современных методов и средств научных исследований. Поднимается проблема орошения, которая сталкивается с преградами разной сложности, по причине множества факторов, пренебрежение которых приводит к несоответствию модификации моделируемого процесса. Описаны основополагающие сферы применения метода математического моделирования в гидромелиорации, включающие небезопасные гидрологические действия, гидросооружения, прогнозы, природные экспертизы водохозяйственных концептов, гидродинамические действия в прудах, сельхозмоделирование речного стока, перемещение воды в русловой сети, круговорот элементов в водных экосистемах, русловые процессы, гидрогеологические условия, условия мелиоративных решений, рациональное использование и охрану подземных вод на мелиорируемых территориях с учетом их воздействия на окружающую среду. Раскрывается анализ капельного орошения, а также уравнение регрессии серии опытов с помощью моделирования. Сбор нужной информации позволяет сделать выбор экспериментальной области факторного пространства. Условия эксперимента представляются в виде матрицы планирования опыта в натуральных и нормализованных обозначениях. Расчет коэффициентов регрессии для планирования с двойным числом влияющих факторов приводит к результату построения экспериментального плана.

Список литературы:

1. Обоснование технических решений совершенствования технологического процесса орошения на примере ДДА-100В: дисс. ... канд. техн. наук : 06.01.02 / Сухарев Денис Владимирович; [Место защиты: Моск. гос. ун-т природообустройства]. – Москва, 2009. – 131 с.

2. Гумбаров А. Д., Долобешкин Е. В., Математическая модель динамики плодородия почвы / Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2018619721, 10.08.2018. Заявка № 2018617240 от 11.07.2018.
3. Dolobeshkin E. V., Gumbarov A. D., Bandurin M. A. Monitoring of the agricultural landscape and long-term forecasting of soil fertility in the Kuban river delta // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Сер. "International Science and Technology Conference "Earth Science" - Chapter 5" 2021. 062035.
4. Сухарев Д. В., Журба В. В., Чайка Е. А. Комплексный подход к оценке и повышению эксплуатационной надежности дождевальной машины «Фрегат» // Научный журнал КубГАУ. – 2016. – № 120 (06).
5. Балакай Г. Т., Воеводина Л. А., Снипич Ю. Ф, Бабичев А. Н., Кулыгин В. А., Балакай Н. И., Евтухов М. А., Латария Д. Б., Погоров Т. А., Сухарев Д. В., Бабичева Е. А., Тупикин Н. И., Кропина Е. А., Финошин А. Б. Безопасные системы и технологии капельного орошения. – Москва, 2010.
6. Сухарев Д. В. Анализ современного состояния дождевальной техники / В сборнике: Инновационные технологии мелиорации земель сельскохозяйственного назначения: Межвузовский сборник трудов молодых ученых и специалистов. Министерство сельского хозяйства Российской Федерации ; Новочеркасский инженерно-мелиоративный институт ; Донской государственный аграрный университет. – Новочеркасск, 2014. – С. 22-24.
7. Снипич Ю. Ф., Карасев Ю. С., Сухарев Д. В. Распределение интенсивности и испарения дождя с поверхности почвы при работе ДМ «Фрегат» с секторными насадками // Вопросы мелиорации. – 2007. – № 5-6. – С 44.
8. Olgarenko V. I., Olgarenko G. V., Olgarenko I. V. A method of integral efficiency evaluation of water use on irrigation systems // Int. Multidisciplinary Sci. GeoConf. SGEM. – 2018. – Iss. 18 (3.1). – Pp. 3-9.
9. Kireicheva L. V., Zakharova O. A. The effect of cyclic irrigation with wastewater on the properties of gray forest soils // Eurasian Soil Science. – 2002. – Iss. 35 (9). – Pp. 990-995.
10. Favre H. Contribution à l étude des courants liquids. – Zürich, 1933.
11. Мелихова Е. В. Математическое моделирование влагопереноса при капельном и комбинированном орошении // Стратегическое развитие АПК и сельских территорий РФ в современных условиях (05.02.2015 г.): Материалы межд. науч.-практ. конф. – Волгоград, 2015. – С. 229-233.
12. Ресурсосберегающие энергоэффективные экологически безопасные технологии и технические орошения: справочник / Г. В. Ольгаренко [и др.]; под ред. Г. В. Ольгаренко. – М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2015. – 264 с.

MATHEMATICAL MODELING OF THE DRIP IRRIGATION SYSTEM OPERATION PROCESS

Sukharev Denis Vladimirovich, Cand. of Tech. Sci., Ass. Prof., Ass. Prof. of the Depart. of Construction and Operation of Water Facilities, Kuban State Agrarian University named after I.T. Trubilin, Krasnodar, Russia.
Litvinova Lilia Aleksandrovna, Depart. of Construction and Operation of Water Facilities, Kuban State Agrarian University named after I.T. Trubilin, Krasnodar, Russia.

Keywords: mathematical modeling, drip irrigation, hydromelioration, irrigation systems, soil fertility.

Abstract. The article discusses the definition of "mathematical modeling". Mathematical modeling is considered one of the key methods of modern hydrology. This is the process of determining the ratio of a certain mathematical object to a real object, called a mathematical model, in the formation of the study of mathematical theories, as well as models that provide features of selected objects. Modeling significantly expands the capabilities of the latter in its fundamental research activities, as well as in the field of its practical application. Whole aspects are considered as a basis for building large systems and the basis for forming a methodology for their synthesis and analysis. The task is to study modern methods and means of scientific research. The problem of irrigation is raised, which faces obstacles of varying complexity, due to many factors, the neglect of which leads to inconsistency in the modification of the modeled process. The fundamental areas of application of the mathematical modeling method in hydraulic reclamation are described, including unsafe hydrological actions, hydraulic structures, forecasts, natural expertise of water management concepts, hydrodynamic actions in ponds, agricultural modeling of river flow, water movement in the channel network, circulation of elements in aquatic ecosystems, channel processes, hydrogeological conditions, conditions of reclamation solutions, rational use and protection of underground water in reclaimed territories, taking into account their impact on the environment. The analysis of drip irrigation is revealed, as well as the regression equation of a series of experiments using modeling. Collecting the necessary information allows you to make a choice of the experimental area of the factor space. The experimental conditions are presented in the form of an experiment planning matrix in natural and normalized notation. The calculation of regression coefficients for planning with a double number of influencing factors leads to the result of constructing an experimental plan.