Nagy, JánosHuzsvai, LászlóFodor, Nándor2009-02-262009-02-262002http://hdl.handle.net/2437/78966ÖSSZEFOGLALÁS A szimulációs növénytermesztési modellek célja, hogy a légkör-talaj-növény rendszer folyamatait matematikai eszközökkel leírják, és számítógép segítségével szimulálják. A számítástechnika fejlődése csak a 1970-es években tette lehetővé, hogy a kutatók (és programozók) az addig felhalmozott természettudományos ismereteket számítógépes algoritmusokban megfogalmazva elkészítsék az első szimulációs modelleket. Mivel a modellezett rendszer folyamatainak egyik fő mozgatórugója a víz, a szimulációs növénytermesztési modellek egyik legfontosabb része a talaj nedvességforgalmát leíró modul. Mivel a talajban történő vízmozgást leíró differenciálegyenlet (Richards egyenlet), számítástechnikai okokból, a gyakorlatban alkalmazhatatlan volt, az 1970-es és 80-as években olyan vízmozgás modelleket dolgoztak ki, melyek kevesebb és/vagy egyszerűbben meghatározható bemenő adattal és jóval kevesebb számítással, de még mindig elég pontosan képesek leírni a modellezett talajszelvény vízforgalmát. A számítógépek sebességének növekedésével az 1990-es években egyre több olyan növénytermesztési modellt készítettek melyek a talaj nedvességforgalmának leírására a Richards egyenlet valamilyen numerikus megoldását alkalmazták. A Talajtani Társaság keretein belül megalakult Rendszermodellezési Szakosztály működteti a Magyar Mezőgazdasági Modellezők Műhelyét (4M), amely egy magyar kutatók által fejlesztett növénytermesztési modell megalkotását tűzte ki célul. A 4M növénytermesztési modell (szoftver) fejlesztésekor két cél elérésére törekszünk: 1. Célunk, hogy a modellezett rendszer egyes részfolyamataira a program több modult/eljárást is kínáljon föl, melyek közül a felhasználó, a céljaitól és a rendelkezésére álló bemenő adatoktól függően, választhat. 2. Célunk, hogy olyan becslőeljárásokat építsünk be a 4M-be, melyek segítségével nehezen meghatározható bemenő adatok, egyszerűbben kivitelezhető mérések eredményeinek felhasználásával megbecsülhetők. A 4M programozását/fejlesztését a mai napig egyedül én végeztem. Mivel érdeklődésem elsősorban a talaj nedvességforgalmára irányult, a 4M-et ennek megfelelően kezdtem fejleszteni. Növénytermesztési modellekbe ágyazva a nedvességforgalmi-(al)modellek (modulok) célja, hogy a gyökérzóna nedvességeloszlásának időbeli változását valósághűen írják le. Működésükhöz a modellezett talajszelvény fizikai tulajdonságain túl, természetesen a rendszer kezdő állapotának (talaj nedvességeloszlása, gyökéreloszlás stb.) ismerete is szükséges. Három fő csoportjuk van: 1. Mérleg modellek 2. Kapacitív modellek 3. Konduktív modellek A 4M modellbe beépítettem egy kapacitív és egy konduktív modult. Szabadföldi kísérletek/mérések eredményeit felhasználva, megvizsgáltam, hogy a 4M melyik nedvességforgalmi modullal írja le legpontosabban a talaj nedvességforgalmát. Elvégeztem továbbá az érzékenységvizsgálatot az újonnan beépített konduktív modul bemenő adataira, továbbá több más nedvességforgalommal kapcsolatos modellkomponensre. A TAKI adatbázisának (Rajkai et al., 1981, Várallyay, 1987g) felhasználásával olyan pedotranszfer függvényeket17 (PTF) készítettem, amelyek segítségével a konduktív nedvességforgalmi modul inputigénye becslés útján kielégíthető. A Fodor féle pedotranszfer függvények becsléseit, a TAKI adatbázisán összehasonlítottam, egy nemzetközi összefogással készült PTF együttes becsléseivel. Megvizsgáltam, hogy a Fodor féle pedotranszfer függvények becsléseivel helyettesíthetők-e a mérésből származó talaj-inputadatok (víztartóképesség függvény paraméterei) a 4M növénytermesztési modellben. NEDVESSÉGFORGALMI MODELLEK ÖSSZEHASONLÍTÁSA A 4M SEGÍTSÉGÉVEL Az összehasonlító vizsgálat alapján megállapítható, hogy bár a kapacitív modul egyszerűbben meghatározható bemenő adatokkal, egyszerűbb számításokkal és gyorsabban dolgozik, mint a konduktív modul, mégis gyakorlatilag ugyanolyan jól képes leírni a talaj nedvességforgalmát. A talajfelszín közelében mind a kapacitív mind a konduktív modul esetében komoly eltérések adódhattak a mért értékekhez képest, a felszíni vízelfolyást számító modul, vagy a csapadék bemenő adatok pontatlanságai miatt. Az eredmények alapján az is megkérdőjelezhető, hogy a hervadás pont megfeleltethető a laborban mért pF = 4,2-höz tartozó nedvességtartalomnak. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 17 Pedotranszfer függvények: Olyan, általában statisztikai függvények (regressziós egyenletek), amelyek segítségével a víztartó- és vízvezetőképesség függvények paraméterei, vagy egyes értékei, egyszerűen mérhető talajjellemzők, mint független változók, felhasználásával megbecsülhetők. ÉRZÉKENYSÉG VIZSGÁLATOK Megvizsgáltam, hogy a víztartóképesség leírására alkalmazott függvény típusa milyen különbséget okozhat a modell eredményeiben. Modellfuttatásokat végeztem, a van Genuchten féle, majd Brooks-Corey féle víztartóképesség függvényekkel és megvizsgáltam, hogy pusztán ez a különbség mekkora változást eredményez a növényi produkciós modell számításaiban. A 4M modell által számított termésben, átlagban 18 %-os különbséget, a biomasszában, átlagban 11 %-os különbséget. Egyáltalán nem mindegy tehát, hogy milyen víztartóképesség függvényt használunk a nedvességforgalom modellezése során. Nedvességforgalmi modulban a van Genuchten féle függvény használatát javaslom, mert az szinte kivétel nélkül jobban illeszkedik a mért pF adatokra. Megvizsgáltam, hogy a van Genuchten féle víztartóképesség függvény paramétereinek megváltozására mennyire érzékeny a 4M modell. A talaj felszínéhez közeli rétegek (A szint) paramétereinek megváltozására a modell érzékenyebben reagál, mint a B és C szintek paramétereinek megváltozására. A paraméterek az alábbi módon rendezhetők sorba annak megfelelően, hogy mennyire érzékeny rájuk a modell (kevéssé érzékenytől az igen érzékeny felé): r, KS, , S, n. Növénytermesztési modellek számára kritikus a talajszelvény A szintje paramétereinek pontos meghatározása. Vékony termőrétegű szelvények esetében a mélyebben fekvő rétegek paramétereinek pontos meghatározása is elengedhetetlen. Az  és n paraméterek pontos meghatározására homokoknál a pF = 0,4 és pF = 2,0 vályogoknál a pF = 1,5 és pF = 3,4 agyagoknál a pF = 2,3 és pF = 4,2 közötti tartományba eső szívóerők mellett mért nedvességtartalmak pontos mérésére illetve a mérési pontok sűrítésére van szükség. A nedvességforgalom modellezésében, bimodális talajok esetén, a bimodális víztartóképesség függvény használata elengedhetetlen. Mivel a bimodalitás figyelembevételével a számítások alapját képező víztartóképesség függvény leírása válik pontosabbá a modell számítási pontossága is egyértelműen jobb kell, hogy legyen. A modell ilyen irányú fejlesztése tehát mindenképpen előremutató, ugyanakkor viszonylag egyszerűen kivitelezhető. Megállapítottam, hogy nem szélsőséges vízgazdálkodású talajok esetében a hiszterézis modellezése elhagyható növénytermesztési modellekben. Megállapítottam, hogy az elkerülő áramlás figyelembevétele a nedvességforgalom modellezésében csak akkor lehetséges (illetve akkor van értelme), ha a napi csapadék napon belüli eloszlása is ismert. A 4M modell meglehetősen nagy érzékenységet mutat arra, hogy milyen algoritmussal számítja a potenciális evapotranszspiráció aktuális értékét. A rendelkezésre álló bemenő adatoktól függően tehát potenciális evapotranszspirációt számító modult kell választanunk. Amennyiben minden bemenő adat rendelkezésre áll, a Szász féle eljárást javaslom használni, mivel az kimondottan a magyarországi körülményeknek megfelelő tapasztalati számítási módszer. Relatív páratartalom adatok hiányában a FAO-Penman algoritmust javaslom, mivel az elméletileg jobban megalapozott, szélsebesség adatok hiányában pedig kizárásos alapon a Priestley-Taylor féle eljárás marad. PEDOTRANSZFER FÜGGVÉNYEK ALKALMASSÁGA TALAJADATOK BECSLÉSÉRE A TAKI adatbázisában található 244 nem szikes talaj adatait (mechanikai összetétel, térfogattömeg, szervesanyag-tartalom, pF adatok) felhasználva pedotranszfer függvényeket készítettem a van Genuchten féle víztartóképesség függvény paramétereinek becslésére. A TAKI adatbázisán, egy nemzetközi összefogással készült pedotranszfer függvény együttest (ennek kidolgozásakor nem használtak magyarországi talajokat) összehasonlítottam az általam készítettel, és megvizsgáltam, hogy a PTF-ekkel nyert víztartóképesség függvények a TAKI-ban rendszeresített szívóerőknél elfogadható becslését adják-e a mért nedvességtartalmaknak. A közepes tenziótartományban (pF = 1,0 – pF = 3,4) az általam kidolgozott módszer ad jobb nedvességbecslést, míg a két szélső tartományban a két módszer közelítőleg egyforma eredményt ad. A Fodor féle pedotranszfer függvényekkel nyert víztartóképesség függvények 80-95 %-os biztonsággal adtak elfogadható nedvességbecsléseket. Ezek alapján feltételezhető, hogy amennyiben sikerülne a TAKI adatbázisát egy olyan nagyságú és változatosságú talajadatbázissá kibővíteni, amely kellőképpen reprezentatív a magyarországi talajok tekintetében, még jobb pedotranszfer függvényeket készíthetnénk. Modellfutások segítségével megvizsgáltam, hogy az általam készített pedotranszfer függvények becsléseivel helyettesíthetők-e a pF mérésből származó talaj-inputadatok (a víztartóképesség függvény paraméterei) a 4M növénytermesztési modellben. Megállapítottam, hogy… • A talaj-adatbázis további bővítésével valószínűleg megnövelhető a pedotranszfer függvénynek becslési hatékonysága. • Csapadékos évben a pedotranszfer függvények becslései nagyobb biztonsággal használhatók növénytermesztési modellekben. • Az esetek többségében elegendő, ha csak az A szint paramétereit határozzuk meg méréssel a többi szintre nagyobb biztonsággal alkalmazhatunk becsléseket. • Amennyiben csak a biomassza gyarapodásának modellezése a cél, a pedotranszfer függvények becslései több mint 85 %-os (csapadékos évben több mint 90 %) biztonsággal helyettesíthetik a méréssel meghatározandó talaj-paramétereket csernozjom talajok esetében. TALAJPARAMÉTEREK BECSLÉSE A SHAO-HORTON MÓDSZERREL A megvizsgált Shao-Horton féle módszert (Shao and Horton, 1998) nem találtam alkalmasnak a talajok víztartóképesség-függvényének becsléssel történő meghatározására. A módszer gyengéje, hogy csak bolygatott talajokra alkalmazható. Az eljárás elméleti kidolgozásakor alkalmazott közelítések, és a hagyományos módszertől igen eltérő elv miatt a Shao-Horton féle módszerrel meghatározott víztartóképesség-függvények nagymértékben eltértek a mérés során meghatározottól. Összehasonlítás alapján a pedotranszfer függvényeket jobb módszernek tartom a pF-görbe becslésére. 4M VER.: 2.0 A talaj nedvességforgalmának, mint témának tanulmányozása közben megismert eljárásokat számítógépes algoritmusokkal leírtam és beépítettem a 4M modellbe. A CERES átalakításával született 4M szoftvercsomagba az elmúlt másfél évben 15 új eljárást, modult illetve segédprogramot építettem be. Elkészítettem továbbá a TAKI adatbázisában található 44 nem szikes talajszelvényének 4M-es talaj-inputfájlját, és a modellt összekapcsoltam a SOTER adatbázissal (Várallyay et al., 1994). SUMMARY The purpose of the crop models is to describe the processes of the atmosphere-soil-plants system with mathematical tools and to simulate them with the help of computers. The development in information technology enabled scientists only in the 1970’s to create the first crop model software using the accumulated scientific knowledge. Since the main driving force of the system is water movement, the water balance routine/module is one of the most important parts of crop models. Given that the base equation of the water movement in soils (Richards equation) was practically insolvable (due to the slowness of computers) in the 1970’s and 1980’s approximate routines were developed. As computers became faster in the 1990’s more and more model developers began to use one of the numeric solutions of the Richards equation in crop models, however several well-known crop models kept using the approximate solutions, because they were accurate enough and required easily determinable inputs. In the year 2001 a new workshop, called 4M, was set up within the Hungarian Soil Science Society with the specific purpose of creating a crop model (4M) developed by Hungarian scientists from various institutes in the country. We have been developing this model/software having two main goals: estimate 3. Our goal is to create a model that enables the user to choose from different modules, which describe the same element of the system depending on his aims and input data. 4. It is also our goal to develop and incorporate data estimators that enable 4M to estimate input data that are difficult to determine. Since my main interest is in the water movement in soils, I started to develop 4M in this direction. The purpose of the water balance sub-models/modules in crop models is to accurately describe the changes in the water distribution of the soil profile in space and time. All of these modules require the knowledge of the physical properties of the soil and the initial conditions of the system. They can be grouped into 3 groups: 1. Simple water balance modules 2. Capacitive modules (tipping buckets) 3. Conductive modules (using the Richards equation) A capacitive and a conductive module have been incorporated into 4M. I investigated and compared the accuracy of each water balance module by comparing their results to water content data of field measurements. Then I carried out a complete sensitivity analysis for the parameters of the van Genuchten type of retention curve. Along with this I carried out sensitivity analyses for several components of the conductive water balance module. Using the database of RISSAC (Rajkai et al., 1981, Várallyay, 1987g) I developed new pedo-transfer functions (PTF) for predicting the parameters of the van Genuchten type of retention curve. I compared the predictions of my PTFs to the estimations of another PTF developed by Wösten and his colleagues (Wösten et al., 1999). Following that I investigated the possibility of substituting the measured soil input data with data estimated by pedo-transfer functions. COMPARING THE WATER BALANCE MODULES WITH THE HELP OF 4M Even though the capacitive module requires more easily determinable inputs and works faster than the conductive module they both gave very similar results in describing the water movement of the investigated soils. Nearer to the soil surface (10-30 cm depth) both the capacitive and the conductive modules gave considerable errors in some cases. These discrepancies might be due to the error either in the surface runoff module or the precipitation data. Analyzing the results, the equivalence between the wilting point and the water content at pF4,2 appears to be questionable. SENSITIVITY ANALYSES I made model runs first using the van Genuchten type of retention curve and then with the Brooks-Corey type of retention curve. Simply by using a different type of retention curve 18 % difference (in average) in the calculated yield and 11 % difference (in average) in the calculated biomass were observed. Therefore it is vital that the user decide which retention curve he wants to use. I suggest using the van Genuchten type of curve, because it fits the pF data much better in most of the cases. I investigated the sensitivity of the model outputs for the changes of parameters in the van Genuchten type of retention curve. The model (4M) is more sensitive to the parameters of the A horizon than the parameters of the B and C horizons. It is crucial for the crop models to precisely determine the parameters of the A horizon. In order to accurately determine the  and n parameters it is very important to carry out precise pF measurements in the range of: pF = 0,4 and pF = 2,0 for sandy soils, pF = 1,5 and pF = 3,4 for silty soils and pF = 2,3 and pF = 4,2 for clayey soils. It is indispensable to use bimodal retention curves for soils showing bimodal characteristics. I pointed out that for soils having normal water economy the effect of hyteresis on the model outputs is negligible. I have also found that for taking the effect of preferential flow into account in the water balance it is essential to know the distribution of the daily rainfall during the day. The model showed considerably large sensitivity to the way of calculating the potential evaporation. Therefore the user must select a routine for calculating potential evaporation depending on the data he has. In cases where the user has all the necessary types of data (relative humidity, wind speed, etc.) I suggest using the method of professor Szász, since it is an empirical method developed especially for Hungary. If the relative humidity data is missing the FAO-Penman method is better because it has more solid theoretical basis. In cases where the wind speed data is missing I suggest using the Priestley-Taylor method. ESTIMATIONS OF PEDO-TRANSFER FUNCTIONS AS MODEL INPUTS Using the dataset of RISSAC (particle size distribution, bulk density, organic matter content and pF data of 244 non-salty soils) I developed pedo-transfer functions for predicting the parameters of the van Genuchten type of retention curve. On this dataset I compared the estimations of my pedo-transfer functions to another that were developed by an international group which used the data of more than 5.000 soils (none of them from Hungary). The retention curves that were generated by my pedo-transfer functions gave better estimations for the water content in the pF range: pF = 1,0 – pF = 3,4. In the two side-ranges (pF = 0,0 – pF = 1,0 and pF = 3,4 – pF = 6,2) the retention curves derived with the two types of pedo-transfer functions gave the same results. Retention curves derived with my pedo-transfer functions gave acceptable water content estimations with 80-95 % certainty. Based on these findings, if we had the opportunity to enlarge the database of RISSAC so that it would be more representative for the Hungarian soils we are much more likely to derive better pedo-transfer functions. With the help of model runs I investigated whether the estimations of my pedo-transfer functions can substitute measured input data in crop models. I pointed out that… • With enlarging the soil database the estimations of the pedo-transfer could be improved. • In rainy years the estimations of pedo-transfer functions can be used with greater certainty in crop models. • In many cases it is enough to determine the parameters of the A horizon using measured data and using estimations for the B and C horizons. • If modeling the biomass is the only purpose, the estimations of pedo-transfer functions can substitute soil data inputs with more than 85 % confidence (in rainy years more than 90 %) in chernozem soils. ESTIMATING THE SOIL HYDRAULIC PARAMETERS WITH THE SHAO-HORTON METHOD The investigated Shao-Horton method (Shao and Horton, 1998) was found to be inadequate for estimating the soil hydraulic parameters. The main weakness of the method is that it can be carried out only with disturbed soil samples. The differences between the fitted and estimated retention curves were very large because of the different approachings that the two methods use. According to the comparison the estimations of the pedo-transfer functions were more precise. 4M VER.: 2.0 As I was investigating the topic of water movement in soils, I created computer modules for several algorithms that I became familiar with, and incorporated them into 4M. During the past year as I was continuously improving the 4M software package I incorporated over a dozen new modules, 3 of which were procedures developed by me. Furthermore I made the corresponding soil input files for 4M for all the soil profiles that are described in the database of RISSAC. Finally, I linked 4M with the SOTER database (Várallyay et al., 1994).138hunövénytermesztési modellekCrop production modelstalajadat-becslésérvényesség-vizsgálatnedvességforgalom4Msoil data estimationvalidity analysismoisture contentNövénytermesztési és kertészeti tudományokAgrártudományok