Тип работы:
 Предмет:
 Язык работы:


Анализ связи радиационного баланса и температуры поверхности почвы

Работа №174091

Тип работы

Бакалаврская работа

Предмет

география

Объем работы63
Год сдачи2023
Стоимость4365 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
0
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 3
1.1.Энергообмен атмосферы и подстилающей поверхности и его описание с помощью уравнения теплового баланса. Составляющие уравнения теплового баланса 5
1.2. Радиационный баланс поверхности. Составляющие радиационного
баланса поверхности 8
1.3. Методы расчета составляющих радиационного баланса для пункта при
отсутствии актинометрических наблюдений 11
Глава 2. Влияние физико-географических условий на радиационный баланс земной поверхности 13
2.1 Влияние характера подстилающей поверхности 13
2.2 Суточный и годовой ход радиационного баланса 14
Глава 3. Тепловой режим почвы и его связь с радиационным балансом 17
3.1 Задача о суточном ходе температуры почвы и ее решение 17
3.2. Формирование вертикального профиля температуры почвы. Законы
Фурье 23
Глава 4. Изучение связи температуры подстилающей поверхности и радиационного баланса этой поверхности по материалам наблюдений 26
4.1 Существующие гипотезы о зависимости температуры поверхности почвы
от радиационного баланса и ее обоснование 26
4.2 Данные для проведения расчетов 43
4.3. Сравнение результатов с ранее полученными и анализ 47
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 50
ЛИТЕРАТУРА 3
Приложение 1 59
Приложение 2 62


Солнце или солнечное излучение является основным источником энергии для всех физических и биологических процессов, происходящих на Земле. Планетарные циркуляционные системы атмосферы и океанов приводится в действие солнечной энергией. Обмен водяным паром и жидкой водой с места на место, в течение земной шар зависит от солнечной энергии. Лучистая энергия от Солнца, падающая на землю, называется инсоляцией или приходящей солнечной радиацией. Он передается в различных длинах волн электромагнитного спектра, в основном в ультрафиолетовом, видимом и инфракрасных диапазонах. Ввиду важности солнечной энергии для процессов погоды, климата и сельском хозяйстве важно понимать характеристики излучения и физические законы, управляющие им.
Температура почвы играет важную роль во многих почвенных процессах и связана с атмосферными, почвенными и поверхностными условиями. Температура как один из движущих факторов почвогенеза была признана в конце 19 века Докучаевым [1] и независимо от Хилгард [2], который перечислил климат, растения и организмы, исходный материал и время в качестве ключевых почвообразующих факторов. Позже, например, Элленберг [3] и Грей и др. [4] показали, что существует доминирующее влияние климата и исходного материала на многочисленные свойства почвы.
Измерения температуры почвы имеют решающее значение для калибровки многих функций температурного отклика почвы в имитационных моделях, поскольку температура почвы и содержание воды влияют на физические, химические и биологические процессы в почве. Поскольку свойства почвы и условия поверхности значительно различаются в пространстве, это создает большую проблему для определения температуры почвы на конкретном участке моделирования, а также для пространственного применения моделей температуры почвы. Большая часть данных о приземных атмосферных условиях поступает с метеостанций, которые распределены неравномерно, что создает значительную неопределенность в отношении пространственного распределения, особенно в отношении осадков. Однако свойства почвы и важные условия поверхности, такие как снежный покров и характеристики растительного покрова [7] которые влияют на температуру почвы, гораздо труднее оценить из-за их еще более сильной пространственной изменчивости.
Что касается сельскохозяйственного землепользования, факторы управления, такие как орошение, обработка почвы и управление растениеводством (т.е. сбор урожая, обрезка и мульчирование), влияют на физические свойства почвы и/или характеристики поверхности почвы, влияя на температуру и влажность почвы и могут вносить значительные пространственные и временные изменения по сравнению с естественными или ненарушенными землями.
Предмет исследований радиационного баланса и температуры подстилающей поверхности.
Цель работы - провести анализ теплового режима почвы с радиационным балансом подстилающей поверхности для нужд сельского хозяйства.
Задачи работы:
1) Изучить механизмы энергообмена атмосферы и подстилающей поверхности и его описание с помощью уравнения теплового баланса;
2) Оценить влияние физико-географических условий на радиационный баланс земной поверхности;
3) Провести анализ уравнений теплопроводности почвы и основные теплофизические характеристики приповерхностного слоя почвы;
4) Изучить суточный ход составляющих радиационного баланса в посевах безрассадного томата в условиях Ростовской области до и после полива.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!
ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ
КУРСОВЫЕ СТАТЬИ ВКР

Суточный цикл солнечной радиации оказывает сильное влияние на баланс поверхностной энергии. Компоненты баланса поверхностной энергии, такие как скрытый тепловой поток, ощутимый тепловой поток, наземный тепловой поток и исходящее длинноволновое излучение, рассеивают доступную энергию на поверхности земли. Поскольку они имеют разную относительную эффективность, суточный цикл температуры поверхности земли будет зависеть от наличия контроля и ограничений на потоки. Например, низкая турбулентность может ограничить сумму видимых и скрытых тепловых потоков; ограничение влажности может повлиять на распределение между видимыми и скрытыми тепловыми потоками. Таким образом, измерение суточного цикла температуры поверхности суши в сочетании со знанием радиационного воздействия на поверхность суши может дать важную информацию о величине компонентов баланса поверхностной энергии.
Растительный покров изменяет поверхностные свойства почв. Это влияет как на коротковолновое альбедо, так и на длинноволновую излучательную способность. Это связано с влиянием растительности на поверхностное испарение и содержание воды. Содержание воды влияет на физические свойства почвы и распределение поверхностной энергии.
Таким образом, растительный покров воздействуют на почву так же, как одежда действует на кожу. По сравнению с непокрытой почвой растительные остатки могут уменьшить экстремальные потоки тепла и массы на поверхности почвы. Обработка растительных остатков может привести к более благоприятным агрономическим условиям почвы.
Из-за сложности системы взаимодействия почвы и воздуха модель была упрощена для различных целей во многих исследованиях. Полная модель с полным описанием ее сложных факторных взаимосвязей и ее численным решением еще не внедрена в практическое использование.
На основании проведенных расчетов доказано, что в начале вегетационного периода, когда большая часть поверхности почвы была оголена, а поливы еще не проводились, величина радиационного баланса подстилающей поверхности была относительно низкой и колебалась в пределах 2654-2693 МДж/м2 в сутки. Высокий уровень радиационного баланса пришелся на фазы вегетации, интенсивного формирования плодов и начала их созревания.
При соблюдении региональной агротехнологии выращивания сельскохозяйственных культур их урожайность зависит от продолжительности солнечного сияния в течение основных фаз развития растения.
Моделирование температуры сельскохозяйственной почвы должна базироваться на модельных подходах с ограниченной сложностью для расчета суточных температур почвы на различных гибких глубинах с использованием ежедневных погодных данных и временных изменений характеристик поверхности почвы, а также объема пор почвы, что позволяет учитывать влияние обработки почвы. Учитывая конкретные потребности что касается применения в сельском хозяйстве (например, условий обитания почвенных вредителей), особое внимание дополнительно уделять параметризации процессов при наличии почвенного покрова (снега и растительности) и льда в почве.



1. Добровольский В.В. География почв с основами почвоведения. Учебник для геогр. спец. вузов. - М.: Высшая школа, 1989. - 320 с.
2. . Fanning, D.S.; Fanning, M.C.B. Soil Morphology, Genesis, and Classification; John Wiley and Sons: New York, NY, USA, 1989; 395p, ISBN 0471892483.
3. Ellenberg, H. Zeigerwerte der GefaBpflanzen Mitteleuropas. Scr. Geobot. 1974, 9, 1-97.
4. Gray, J.M.; Humphreys, G.S.; Deckers, J.A. Relationships in soil distribution as revealed by a global soil database. Geoderma 2009, 150, 309-323. [CrossRef].
5. Qin, Y.; Bai, Y.; Chen, G.; Liang, Y.; Li, X.; Wen, B.; Lu, X.; Li, X. The effects of soil freeze-thaw processes on water and salt migrations in the western Songnen Plain, China. Sci. Rep. 2021, 11, 3888.
6. Wang, J.; Quan, Q.; Chen, W.; Tian, D.; Ciais, P.; Crowther, T.W.; Mack, M.C.; Poulter, B.; Tian, H.; Luo, Y.; et al. Increased CO2 emissions surpass reductions of non-CO2 emissions more under higher experimental warming in an alpine meadow. Sci. Total Environ. 2021, 769, 144559.
7. Kiselev, M.V.; Voropay, N.N.; Dyukarev, E.A.; Preis, Y.I. Temperature regimes of drained and natural peatlands in arid and water-logged years. IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. 2019, 386, 012029.
8. Сидорова Л. П. Метеорология и климатология. Часть 1.
Метеорология. Учебное электронное текстовое издание, 2015. - Режим
доступа: https:ZZstudy.urfu.ru/Aid/Publication/13257/1ZSidorova.pdf (дата
обращения 25.05.2022 г.).
9. Климатология и метеорология : учебное пособие по курсу «Науки о Земле» для студентов, обучающихся по специальности 28020265 «Инженерная защита окружающей среды» / сост. В. А. Михеев.- Ульяновск : УлГТУ, 2009. - 114 с.
10. Лобанов В.А. Лекции по климатологии. Часть 1. Общая климатология: Книга 2.: учебник. - СПб.: РГГМУ, 2020. - 378 с.
11. Братков В.В., Воронин А.П. Метеорология и климатология: Уч. пос. / МИИГАиК: Изд-во МИИГАиК, 2015. - 209 с.
12. Горбаренко E. В. и др. Эмпирическая модель изменчивости компонентов радиационного баланса подстилающей поверхности //Вестник Московского университета. Серия 5. География. - 2020. - №. 2. - С. 23-35.
13. Горбаренко Е. В. Климатические изменения радиационных параметров атмосферы по данным наблюдений в Метеорологической обсерватории МГУ //Метеорология и гидрология. - 2016. - №. 12. - С. 5-17.
14. Луцько Л. В., Махоткин А. Н., Ерохина А. Е., Бычкова А. П. О методике контроля данных о составляющих радиационного баланса, получаемых на сети Росгидромета по программе регистрации // Труды ГГО. Вып. 586. 2017. С. 205-233.
15. РД 52.04.688-2006. Положение о методическом руководстве наблюдениями за состоянием окружающей среды и ее загрязнением. Часть 1. Метеорологические, актинометрические и теплобалансовые наблюдения. М.: Метеоагенство Росгидромета, 2006. - 46 с.
16. Элиас Э. А. и др. Аналитическая почвенно-температурная модель: поправка на временное изменение суточной амплитуды // Журнал почвоведческого общества Америки. - 2004. - С. 68. - №. 3. - С. 784-788.
17. Mehdizadeh S., Ahmadi F., Kozekalani Sales A. Modelling daily soil temperature at different depths via the classical and hybrid models //Meteorological Applications. - 2020. - Т. 27. - №. 4. - С. e1941.
18. Кеттерер Т., Андрен О. Прогнозирование суточных профилей температуры почвы на пахотных почвах в регионах с холодным умеренным климатом по температуре воздуха и индексу площади листьев // Acta Agriculturae Scandinavica Раздел B-Наука о почве и растениях. - 2009. - Т. 59.
- №. 1. - С. 77-86.
19. Grabenweger P. et al. Моделирование среднесуточных температур почвы для сельскохозяйственного землепользования с учетом ограниченных входных данных // Атмосфера. - 2021. - Т. 12. - №. 4. - С. 441.
20. Шлычков В. А. Численное моделирование тепловлагообмена в системе атмосфера-почва в засушливый период //Вычислительные технологии. - 2004. - Т. 9. - №. 1. - С. 105-112.
21. Китаев Л. М. и др. Многолетние тенденции и межгодовые колебания характеристик снежного покрова, климата и температуры почвы восточно-европейской равнины //Научные проблемы оздоровления российских рек и пути их решения. - 2019. - С. 166-171.
22. Болотов А. Г. Метод определения температуропроводности почвы //Вестник Алтайского государственного аграрного университета. - 2015. - №. 7 (129). - С. 74-79.
23. Султашова О. Г. и др. Моделирование температурного режима почвы //Учёный XXI века. - 2016. - №. 5-4 (18). - С. 30-34.
24. Хасанова И. Ф., Орлик Л. К. Компьютерное моделирование температурных волн в почве //Современные исследования в сфере естественных, технических и физико-математических наук. - 2018. - С. 698¬705.
25. Сагалович В. Н., Фальков Э. Я., Царева Т. И. Определение суточного хода температуры в почве по данным дистанционного зондирования //Исследование Земли из космоса. - 2001. - №. 5. - С. 79-84.
26. Афанасьев А. М., Бахрачева Ю. С. Обобщение задачи Фурье о температурных волнах в полупространстве //Физика волновых процессов и радиотехнические системы. - 2021. - Т. 24. - №. 2. - С. 13-21.
Т1. Долгоруков Н. В., Молофеев И. Ю. Разработка математических моделей для анализа динамики изменения температуры почвы // Научная жизнь- 2010. - С. 26-31.
28. Макарычев С. В. Влияние луковых культур на формирование теплового режима в профиле чернозема выщелоченного //Вестник Алтайского государственного аграрного университета. - 2015. - №. 7 (129). - С. 70-14.
29. Макарычев С. В., Болотов А. Г. К вопросу об использовании расчетных методов определения теплофизических характеристик почвы //Вестник Алтайского государственного аграрного университета. - 2016. - №. 8 (142). - С. 24-29.
30. Best, M.J. A model to predict surface temperatures. Bound.-Layer Meteorol. 1998, 88, 219-306.
31. Herb, W.R.; Janke, B.; Mohseni, O.; Stefan, H.G. All-Weather Ground Surface Temperature Simulation; Project report no. 418; St. Anthony Falls Laboratory, University of Minnesota: Minneapolis, MN, USA, 2006. Available online:https://hdl.handle.net/11299/113684 (accessed on 10 March 2021).
32. DIN EN ISO 6946. Bauteile—Warmedurchlasswiderstand und Warmedurchgangskoeffizient—Berechnungsverfahren; Beuth Verlag: Berlin, Germany, 2018.
33. Choudhury, B.J.; Menenti, M. Parameterization of Land Surface Evaporation by means of Location Dependent Potential Evaporation and Surface Temperature Range; Department for Environment, Food and Rural Affairs (Defra): London, UK, 1993; Volume 212, pp. 561-568.
34. Jackson, R.D.; Idso, S.B.; Reginato, R.J.; Pinter, P.J. Canopy temperature as a crop water stress indicator. Water Resour. Res. 1981, 11, 1133-1138.
35. Van den Hurk, B. Energy balance based surface flux estimation from satellite data, and its application for surface moisture assimilation. Meteorol. Atmos. Phys. 2001, 16, 43-52.
36. Su, Z. The surface energy balance system (SEBS) for estimation of turbulent heat fluxes. Hydrol. Earth Syst. Sci. 2002, 6, 85-99.
37. Su, Z. A Surface Energy Balance System (SEBS) for estimation of turbulent heat fluxes from point to continental scale. In Advanced Earth Observation—Land Surface Climate; Su, Z., Jacobs, J., Eds.; Publications of the National Remote Sensing Board (BCRS): Delft, The Netherlands, 2001; Volume 01-02, pp. 91-108.
38. Su, Z.; Li, X.; Zhou, Y.; Wan, L.; Wen, J.; Sintonen, K. Estimating areal evaporation from remote sensing. Proc. IEEE Int. 2003, 2, 1166-1168.
39. Su, Z. Hydrological applications of remote sensing. Surface fluxes and other derived variables surface energy balance. In Encyclopedia of Hydrological Sciences; Anderson, M., Ed.; John Wiley and Sons: Hoboken, NJ, USA, 2005.
40. Choudhury, B.J. Estimating evaporation and carbon assimilation using infrared temperature data: vistas in modeling. In Theory and Applications of Optical Remote Sensing; Asrar, G., Ed.; Wiley: New York, NY, USA, 1989; pp. 628-690.
41. Jia, L.; Su, Z.; van den Hurk, B.; Menenti, M.; Moene, A.; De Bruin, H.A.R.; Yrisarry, J.J.B.; Ibanez, M.; Cuesta, A. Estimation of sensible heat flux using the Surface Energy Balance System (SEBS) and ATSR measurements. Phys. Chem. Earth 2003, 28, 75-88/
42. Wood, E.F.; Su, H.; McCabe, M.; Su, B. Estimating Evaporation from Satellite Remote Sensing.In Proceedings of the 2003 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS ’03), Toulouse, France, 21-25 July 2003; Volume 2, 1163-1165.
43. Su, H.; Mccabe, M.F.; Wood, E.F.; Su, Z.; Prueger, J.H. Modeling evapotranspiration during SMACEX: Comparing two approaches for local- and regional-scale prediction. J. Hydrometeorol. 2005, 6, 910-922.
44. Roerink, G.J.; Su, Z.; Menenti, M. S-SEBI: A simple remote sensing algorithm to estimate the surface energy balance. Phys. Chem. Earth B 2000, 25, 147-157.
45. Bastiaanssen, W.G.M.; Menenti, M.; Feddes, R.A.; Holtslag, A.A.M. A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL): 1. Formulation. J. Hydrol. 1998, 212-213, 198-212.
46. Bastiaanssen, W.G.M.; Pelgrum, H.; Wang, J.; Ma, Y.; Moreno, J.F.; Roerink, G.J.; van der Wal, T. A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL): 2. Validation. J. Hydrol. 1998, 212-213, 213-229.
47. Long, D.; Singh, V.P. Assessing the impact of end-member selection on the accuracy of satellite-based spatial variability models for actual evapotranspiration estimation. Water Resour. Res. 2013, 49, 2601-2618.
48. Long, D.; Singh, V.P.; Li, Z.L. How sensitive is SEBAL to changes in input variables, domain size and satellite sensor? J. Geophys. Res. Atmos. 2011, 116, D21107.
49. Bastiaanssen, W.; Thoreson, B.; Clark, B.; Davids, G. Discussion of “Application of SEBAL Model for Mapping Evapotranspiration and Estimating Surface Energy Fluxes in South-Central Nebraska” by Ramesh K. Singh, Ayse Irmak, Suat Irmak, and Derrel L. Martin. J. Irrig. Drain. E ASCE 2010, 136, 282-283.
50. Allen, R.G.; Tasumi, M.; Trezza, R. Satellite-based energy balance for mapping evapotranspiration with internalized calibration (METRIC)-model. J. Irrig. Drain. E ASCE 2007, 133, 380-394.
51. Tasumi, M.; Trezza, R.; Allen, R.G.; Wright, J.L. Operational aspects of satellite-based energy balance models for irrigated crops in the semi-arid U.S. Irrig. Drain. Sys. 2005, 19, 355-376.
52. Long, D.; Singh, V.P. Assessing the impact of end-member selection on the accuracy of satellite-based spatial variability models for actual evapotranspiration estimation. Water Resour. Res. 2013, 49, 2601-2618.
53. Gowda, P.H.; Chavez, J.L.; Colaizzi, P.D.; Evett, S.R.; Howell, T.A.; Tolk, J.A. ET mapping for agricultural water management: Present status and challenges. Irrig. Sci. 2007, 26, 223-237.
54. Santos, C.; Lorite, I.J.; Tasumi, M.; Allen, R.G.; Fereres, E. Integrating satellite-based evapotranspiration with simulation models for irrigation management at the scheme level. Irrig. Sci. 2008, 26, 277-288.
55. Priestley, C.H.B.; Taylor, R.J. On the assessment of surface heat flux and evaporation using large-scale parameters. Mon. Weather Rev. 1972, 100, 81-92.
56. Anderson, M.C.; Norman, J.M.; Kustas, W.P.; Houborg, R.; Starks, P.J.; Agam, N. A thermal-based remote sensing technique for routine mapping of land-surface carbon, water and energy fluxes from field to regional scales. Remote Sens. Environ. 2008, 112, 4227-4241.
57. Kustas, W.; Anderson, M. Advances in thermal infrared remote sensing for land surface modeling. Agric. For. Meteorol. 2009, 149, 2071-2081.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.