周 華 李 棟 劉政源 李支軼 駱雙成 夏俊芳

(1.華中農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院， 武漢 430070； 2.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部長(zhǎng)江中下游農(nóng)業(yè)裝備重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 武漢 430070)

0 引言

秸稈還田是保護(hù)性耕作的一種方式，秸稈還田作業(yè)一方面可解決秸稈焚燒帶來(lái)的環(huán)境污染問(wèn)題[1-3]，另一方面秸稈在土壤中腐解可為作物提供豐富的氮、磷、鉀及有機(jī)物等，可有效減少化肥的使用量，提高作物產(chǎn)量[4-9]。

秸稈還田作業(yè)從秸稈與土壤的位置關(guān)系可分為覆蓋還田(秸稈在土壤表面)[10-12]、開(kāi)溝深埋還田(秸稈埋在土壤下面)[13-15]及秸稈土壤混埋還田(秸稈與土壤相對(duì)均勻混合)[16-18]等。不同的秸稈還田方法各有優(yōu)缺點(diǎn)。秸稈覆蓋還田是將秸稈覆蓋在土壤表面，可有效降低土壤表面水分蒸發(fā)，對(duì)土壤的蓄水保墑具有一定效果，但秸稈都留在地表，不但秸稈腐解速度較慢，還對(duì)后茬作物的播種作業(yè)產(chǎn)生不利影響。開(kāi)溝深埋還田是通過(guò)特定機(jī)具開(kāi)出一條深溝，然后將秸稈聚集起來(lái)埋入溝底，再回填土壤覆蓋，作業(yè)過(guò)程較為復(fù)雜，雖然可以將大部分秸稈埋入溝底，但秸稈在溝底聚集成堆，也嚴(yán)重影響秸稈的腐解速度。秸稈土壤混埋還田是對(duì)秸稈和土壤進(jìn)行一定的擾動(dòng)，達(dá)到秸稈和土壤混合的目的，秸稈和土壤混合得越均勻則秸稈與土壤的接觸面積越大，不但有利于提高土壤中微生物群的代謝活動(dòng)，還有助于提高秸稈的腐解速度[19-20]。

針對(duì)秸稈土壤混埋還田(簡(jiǎn)稱秸稈還田)的研究，前期主要集中在秸稈埋覆率[21]，即僅以秸稈混埋入土壤的百分比作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，而沒(méi)有深入研究秸稈埋入土壤中的真實(shí)狀態(tài)。離散元法作為數(shù)值模擬方法已廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)機(jī)械作業(yè)過(guò)程的研究，國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用離散元軟件對(duì)不同的耕作裝備進(jìn)行了仿真和試驗(yàn)，基本證實(shí)了離散元仿真可較為準(zhǔn)確地模擬實(shí)際田間作業(yè)[22-26]。應(yīng)用離散元軟件進(jìn)行秸稈還田空間分布研究可為實(shí)際田間秸稈還田效果的研究提供理論支撐。

為了實(shí)現(xiàn)秸稈在土壤中空間分布的量化及可視化，本文利用設(shè)計(jì)的秸稈三維坐標(biāo)測(cè)量裝置對(duì)3種耕作裝備的秸稈還田效果進(jìn)行測(cè)量，并與離散元仿真進(jìn)行對(duì)比分析，以期為耕作裝備的秸稈還田效果研究提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)地概況

2018年11月在華中農(nóng)業(yè)大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技試驗(yàn)基地進(jìn)行了秸稈還田現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)。試驗(yàn)現(xiàn)場(chǎng)為秋季稻茬田，秸稈殘茬立于田中。土壤類型為粉質(zhì)黏壤土，黏粒、粉粒和砂粒質(zhì)量分?jǐn)?shù)分別為31%、63%和6%。在試驗(yàn)前，對(duì)土壤和秸稈殘留物特征進(jìn)行測(cè)量。所有初始土壤和秸稈殘留物參數(shù)均采用五點(diǎn)取樣法在整個(gè)試驗(yàn)田進(jìn)行測(cè)量。土壤堅(jiān)實(shí)度由TJSD-750型土壤緊實(shí)度測(cè)定儀(浙江托普云農(nóng)科技股份有限公司，精度：±0.05%)測(cè)量。利用環(huán)刀采集土壤樣品，將土壤樣品稱量，在干燥箱105℃下干燥24 h，并再次稱量以確定土壤含水率和干密度。秸稈殘茬長(zhǎng)度通過(guò)鋼直尺直接在田中測(cè)量。將1 m×1 m的鋼制取樣框放置在田中，通過(guò)剪刀剪取取樣框內(nèi)所有秸稈殘留物并稱量以確定秸稈殘留量。耕前土壤和秸稈參數(shù)如表1所示。

表1 耕前土壤和秸稈參數(shù)Tab.1 Soil and straw parameters before tillage

1.2 試驗(yàn)方法

1.2.1耕作裝備與試驗(yàn)設(shè)計(jì)

耕作裝備包括3種類型：傳統(tǒng)旋耕機(jī)(TR)、秸稈旋埋還田機(jī)(SR)及深松+秸稈旋埋還田機(jī)(SSR)。耕作裝備均通過(guò)三點(diǎn)懸掛連接在拖拉機(jī)上。SR和SSR的主要工作部件旋埋刀輥的結(jié)構(gòu)如圖1所示。與傳統(tǒng)旋耕機(jī)相比其增加了螺旋橫刀、彎刀和刀盤。旋耕刀的回轉(zhuǎn)半徑為245 mm，螺旋橫刀的回轉(zhuǎn)半徑略小于旋耕刀，為210 mm。螺旋橫刀的主要作用為通過(guò)滑切作用將秸稈切斷并壓埋入土。SSR與SR相比在機(jī)架前方加裝了4個(gè)深松鏟，形成了深松+秸稈還田聯(lián)合耕整方式。該耕作方式通過(guò)深松使土壤疏松，有助于后續(xù)的秸稈入土。

圖1 SR和SSR旋埋刀輥結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structure diagram of rotary burying blade roller of SR and SSR1.螺旋橫刀 2.旋耕刀 3.彎刀 4.刀盤 5.刀軸

由于拖拉機(jī)的前進(jìn)速度、動(dòng)力輸出軸的轉(zhuǎn)速及耕深等均會(huì)對(duì)秸稈的埋覆效果產(chǎn)生影響。因此，對(duì)3種耕作裝備設(shè)定相同的作業(yè)參數(shù)，作業(yè)幅寬為2 000 mm，拖拉機(jī)作業(yè)速度為1.55 km/h，刀輥轉(zhuǎn)速為327 r/min，秸稈還田深度為150 mm，松土深度為250 mm。

1.2.2秸稈空間分布測(cè)量工具及取樣方法

為實(shí)現(xiàn)秸稈空間分布的測(cè)量，設(shè)計(jì)了一種秸稈三維坐標(biāo)測(cè)量裝置，如圖2所示。該裝置由鋁型材搭建，其主要測(cè)量部分包括1個(gè)數(shù)顯角度尺、1個(gè)由游標(biāo)卡尺改裝的數(shù)顯深度尺和1個(gè)數(shù)顯標(biāo)尺。

圖2 秸稈三維坐標(biāo)測(cè)量裝置Fig.2 Measuring device of straw three-dimensional coordinate1.數(shù)顯深度尺 2.數(shù)顯角度尺 3.數(shù)顯標(biāo)尺 4.取樣框

對(duì)3種耕作方式作業(yè)后的土壤進(jìn)行取樣。取樣方式為將一個(gè)500 mm×500 mm×150 mm的鋼制取樣框(無(wú)頂面和底面)沿耕作前進(jìn)方向緩慢壓入耕后土壤，壓入過(guò)程中需借助剪刀將位于取樣框邊框上的秸稈剪斷，以免邊框?qū)斩捨恢卯a(chǎn)生影響。待取樣框頂部與地表齊平，將取樣框外圍土壤挖開(kāi)，并在前進(jìn)方向挖開(kāi)適當(dāng)長(zhǎng)度，然后將一個(gè)面積略大于取樣框底面的鋼制托盤插入取樣框底部，插入過(guò)程借助鐵錘敲入，直至托盤完全將取樣框托起。此時(shí)，一個(gè)土壤樣品完全取出。待所有土壤取樣完畢，將取樣土壤帶回實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行下一步的測(cè)量工作。

1.2.3秸稈分布的測(cè)量方法

由于水稻秸稈量較大，且有的秸稈主莖稈和外皮在耕作過(guò)程中已被分離，又外皮較雜亂，難以測(cè)量，因此只以主莖稈作為測(cè)量對(duì)象。主莖稈含水率(68.15%)較高，不易發(fā)生彎折，基本可視為直線段，秸稈三維坐標(biāo)測(cè)量裝置可通過(guò)測(cè)量主莖稈兩個(gè)端點(diǎn)的空間坐標(biāo)來(lái)確定整根秸稈的空間位置。針對(duì)一些發(fā)生彎折的特殊主莖稈，除測(cè)量其兩個(gè)端點(diǎn)空間坐標(biāo)外，再對(duì)其彎折的最大曲率點(diǎn)處測(cè)量一個(gè)空間坐標(biāo)，將其近似視為兩條直線段，由此可基本確定發(fā)生彎折秸稈的空間位置。

測(cè)量秸稈坐標(biāo)時(shí)先通過(guò)調(diào)整角度尺的角度和數(shù)顯標(biāo)尺的滑動(dòng)將深度尺調(diào)整到秸稈一端點(diǎn)附近，向下滑動(dòng)深度尺的探針，同時(shí)對(duì)角度尺和數(shù)顯標(biāo)尺進(jìn)行微調(diào)，直至深度尺的探針剛好落在該端點(diǎn)位置，此時(shí)，分別記錄數(shù)顯標(biāo)尺、角度尺和深度尺的讀數(shù)L1、θ1和H1。以相同的方法測(cè)量另一端點(diǎn)的L2、θ2和H2。由此，該秸稈的空間位置完全確定。

測(cè)量過(guò)程中先依次測(cè)量露出土壤部分的秸稈端點(diǎn)坐標(biāo)，然后在盡量不擾動(dòng)秸稈位置的前提下慢慢移出表層土壤，繼續(xù)測(cè)量另一端坐標(biāo)，直至土樣中所有秸稈測(cè)量完畢。

該測(cè)量裝置初始測(cè)量值為極坐標(biāo)，通過(guò)換算轉(zhuǎn)換為笛卡爾坐標(biāo)。將所獲得的所有秸稈坐標(biāo)導(dǎo)入三維繪圖軟件Pro/Engineer中生成秸稈的三維立體圖(以線段的形式表示秸稈)。土壤中秸稈分布狀態(tài)在繪圖軟件中可視化顯示，如圖3a所示。通過(guò)在三維圖中對(duì)立方體進(jìn)行分層處理(圖3b)，以100 mm為單位進(jìn)行橫向劃分(沿耕作裝備幅寬方向，圖3c)和縱向劃分(沿耕作裝備前進(jìn)方向，圖3d)等，并借助三維軟件對(duì)各處理區(qū)域內(nèi)秸稈長(zhǎng)度進(jìn)行數(shù)值統(tǒng)計(jì)，可較為準(zhǔn)確地判斷秸稈在整個(gè)立體空間中分布均勻性。

2 離散元仿真分析

運(yùn)用離散元仿真軟件EDEM 2018建立耕作裝備-土壤-秸稈間作用模型，在設(shè)定工況下對(duì)秸稈還田田間作業(yè)狀態(tài)進(jìn)行模擬，分析耕作裝備對(duì)秸稈還田效果的影響。

2.1 耕作模型建立

利用三維繪圖軟件Pro/Engineer分別對(duì)3種耕作裝備TR、SR和SSR進(jìn)行建模，為簡(jiǎn)化整體結(jié)構(gòu)和運(yùn)算，對(duì)機(jī)架等非觸土部件進(jìn)行簡(jiǎn)化，以.igs格式文件分別將其三維模型導(dǎo)入離散元軟件中，仿真模型如圖4所示。

圖4 SSR離散元仿真模型Fig.4 Discrete element simulation model of SSR

2.2 土壤-秸稈顆粒模型

采用EDEM 2018進(jìn)行仿真，仿真關(guān)鍵是土壤接觸模型和基本仿真參數(shù)的確定。選用球形顆粒模擬土壤顆粒，由于離散元仿真中顆粒越小，仿真計(jì)算速度越慢，占用計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)空間越大，因此仿真顆粒一般都遠(yuǎn)大于實(shí)際土壤顆粒[27-29]，本研究選用土壤顆粒半徑為8 mm。為防止仿真過(guò)程中虛擬土槽側(cè)面及底面對(duì)耕作裝備作業(yè)的影響，建立長(zhǎng)×寬×高為2 500 mm×2 500 mm×400 mm的虛擬土槽。

接觸模型是離散元法的重要基礎(chǔ)，其實(shí)質(zhì)是準(zhǔn)靜態(tài)下顆粒固體的接觸力學(xué)彈塑性分析結(jié)果[30]。接觸模型的分析計(jì)算直接決定了顆粒受力和力矩的大小，不同的仿真對(duì)象須建立不同的接觸模型，以提高仿真結(jié)果的準(zhǔn)確性。本區(qū)域水稻土為黏壤土，因此，設(shè)定土壤顆粒間的接觸模型為Hertz-Mindlin with JKR。JKR模型引入了顆粒間表面能的概念，考慮了濕顆粒間黏結(jié)力對(duì)顆粒運(yùn)動(dòng)規(guī)律的影響，是一個(gè)凝聚力接觸模型，適用于模擬顆粒間因靜電、水分等原因發(fā)生明顯黏結(jié)和團(tuán)聚的物料，如農(nóng)作物和土壤顆粒間的黏聚作用[31]。秸稈由于其特殊的性質(zhì)，在離散元仿真中一直難以模擬，試驗(yàn)中水稻秸稈易彎折性和空心結(jié)構(gòu)等離散元都難以做到，考慮到仿真量較大，為了簡(jiǎn)化秸稈及減少仿真時(shí)間，秸稈顆粒采用剛性模型，以16個(gè)直徑為10 mm、球心間距為6 mm，總長(zhǎng)度為100 mm的線性模型來(lái)模擬秸稈。

在EDEM軟件中，模型參數(shù)主要包括材料參數(shù)和接觸參數(shù)。材料參數(shù)主要通過(guò)文獻(xiàn)和試驗(yàn)獲得，模型參數(shù)主要通過(guò)文獻(xiàn)、試驗(yàn)和參數(shù)標(biāo)定獲得。選取土壤、秸稈和鋼的泊松比分別為0.38、0.4和0.3，密度分別為2 680、227、7 865 kg/m3，剪切模量分別為1×108、1×106、7.9×1010GPa[32-33]。通過(guò)文獻(xiàn)、試驗(yàn)測(cè)量及參數(shù)標(biāo)定確定模型的接觸參數(shù)如表2所示[32，34-35]。

表2 模型的接觸參數(shù)Tab.2 Contact parameters of model

2.3 仿真過(guò)程

為減少仿真過(guò)程中土壤和秸稈顆粒隨機(jī)生成時(shí)位置不同對(duì)耕作裝備作業(yè)效果的影響，仿真時(shí)先生成土壤和秸稈顆粒，再替換不同的耕作裝備進(jìn)行仿真作業(yè)。仿真過(guò)程中，設(shè)置2層Polygon虛擬平面分別生成土壤和秸稈顆粒，在前3.4 s內(nèi)先累計(jì)生成661 515個(gè)土壤顆粒，再生成2 500個(gè)秸稈顆粒。為便于區(qū)分耕層土壤和底層土壤，0～150 mm和150～400 mm土壤顆粒以不同的顏色區(qū)分。由于秸稈難以實(shí)際模擬田間秸稈狀況，因此將秸稈顆粒均勻分布在土壤表面。耕作裝備作業(yè)過(guò)程中設(shè)定與田間試驗(yàn)相同的作業(yè)參數(shù)，設(shè)置Rayleigh時(shí)間步長(zhǎng)為10%(1.41×10-5s)，網(wǎng)格尺寸設(shè)置為最小顆粒半徑的2倍，仿真總時(shí)間為12 s，其中0～3.4 s為顆粒生成時(shí)間，3.4～10 s為作業(yè)時(shí)間，10～12 s為耕作裝備離開(kāi)和顆粒穩(wěn)定時(shí)間。

在仿真作業(yè)完成后，通過(guò)設(shè)置計(jì)算區(qū)域Geometry Bin來(lái)計(jì)算區(qū)域內(nèi)秸稈數(shù)量。對(duì)每種耕作裝備作業(yè)后隨機(jī)選取3個(gè)位置(以3個(gè)位置的平均值作為結(jié)果)，每個(gè)位置設(shè)置3層計(jì)算區(qū)域，分別對(duì)應(yīng)實(shí)際田間作業(yè)的垂直分層處理，每層計(jì)算區(qū)域尺寸為500 mm×500 mm×50 mm。隱藏土壤顆粒，保留秸稈顆粒，效果如圖5所示。圖中處于上、中、下層計(jì)算區(qū)域的秸稈顯示為橙色，黑色為計(jì)算區(qū)域外的秸稈，若秸稈顆粒的長(zhǎng)度超過(guò)一半處于計(jì)算區(qū)域，則該秸稈算作區(qū)域內(nèi)秸稈，否則不在計(jì)算范圍內(nèi)。同理，通過(guò)設(shè)置不同形式和尺寸的計(jì)算區(qū)域分別對(duì)應(yīng)實(shí)際田間作業(yè)的橫向和縱向劃分。

圖5 3層計(jì)算區(qū)域內(nèi)秸稈模型Fig.5 Straw models in three-layer computing areas

3 結(jié)果與分析

3.1 秸稈在土壤中的長(zhǎng)度

本文主要研究秸稈在土壤中的分布狀況，秸稈計(jì)算中僅以埋入土壤中的部分作為研究對(duì)象。通過(guò)三維軟件的測(cè)量功能統(tǒng)計(jì)，3種耕作裝備田間試驗(yàn)后的秸稈參數(shù)如表3所示。數(shù)據(jù)顯示SR作業(yè)后埋入土壤中的秸稈總長(zhǎng)為9 708.5 mm，略大于SSR的8 973.6 mm，二者相差不多，但都遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于TR作業(yè)后的值，約為其2倍，因此SR和SSR的秸稈埋入效果明顯優(yōu)于TR。從圖6可以看出，TR的秸稈埋入效果明顯不如SR和SSR。作業(yè)后秸稈的平均長(zhǎng)度表明TR的秸稈切斷效果最差，SR的效果次之，SSR的秸稈切斷效果最好。其主要原因是SR和SSR增加的螺旋橫刀相應(yīng)增加了秸稈被切割的概率。

表3 3種耕作裝備作業(yè)后的秸稈參數(shù)Tab.3 Straw parameters of three tillage equipments after operation mm

3.2 秸稈在土壤中的垂直分布

分層處理主要用于評(píng)價(jià)秸稈還田后秸稈在土壤中的垂直分布，秸稈在各層的占比越均勻，則秸稈還田后秸稈在土壤中的垂直分布越理想。3種耕作裝備作業(yè)后秸稈垂直分布的離散元仿真值與田間試驗(yàn)實(shí)測(cè)值如表4所示。

圖6 TR、SR和SSR的秸稈埋入狀況Fig.6 Straw incorporation status of TR, SR and SSR

為便于計(jì)算，仿真值以秸稈數(shù)量作為測(cè)量指標(biāo)，實(shí)測(cè)值以秸稈長(zhǎng)度作為測(cè)量指標(biāo)。由表4可知，仿真值中SR和SSR埋入土壤中的秸稈數(shù)量明顯大于TR，尤其是下層秸稈數(shù)量更加明顯。實(shí)測(cè)值中埋入3個(gè)層次的秸稈長(zhǎng)度也均大于TR，SR和SSR埋入下層秸稈長(zhǎng)度分別達(dá)到了TR的5.4倍和6.2倍。3種耕作裝備作業(yè)后各層秸稈占比的仿真值與實(shí)測(cè)值比較接近。其中，TR作業(yè)后，仿真值和實(shí)測(cè)值中分別有88.1%和92.8%的秸稈被埋在上層和中層，上層和中層幾乎各占一半，分別僅有11.9%和7.1%的秸稈被埋在下層。仿真值與實(shí)測(cè)值誤差較小，由表4也可以看出，TR主要將秸稈埋覆在上層和中層，很難將秸稈埋入下層。SR作業(yè)后，仿真值和實(shí)測(cè)值中秸稈大部分分布在上層和中層，但所占比例明顯低于TR，分別有16.1%和18.1%的秸稈被埋在下層。秸稈在上層和中層之間分布不均勻，仿真值和實(shí)測(cè)值中分別有46.8%和47.4%的秸稈處于中層，這表明SR作業(yè)后有接近一半的秸稈被埋入土壤的中層位置。雖然SR作業(yè)后秸稈在各層的比例優(yōu)于TR，但中層位置秸稈較為集中。SSR作業(yè)后，仿真值和實(shí)測(cè)值中秸稈在上層和中層的占比進(jìn)一步降低，下層的秸稈占比則相應(yīng)增加，達(dá)到了22.5%和22.3%，雖仍未達(dá)到3層秸稈占比的平均值，但已明顯優(yōu)于前兩者。

表4 3種耕作裝備下秸稈垂直分布的仿真值與實(shí)測(cè)值Tab.4 Simulated and measured values of straw vertical distribution under three tillage equipments

綜合來(lái)看，3種耕作裝備作業(yè)后秸稈在土壤中的分布具有相似的規(guī)律，即大部分分布在土壤的中層和上層。變異系數(shù)可用來(lái)比較數(shù)據(jù)間離散程度，其定義為數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差和平均值的比。各層秸稈占比變異系數(shù)如圖7所示。

圖7 3種耕作裝備下各層秸稈占比的變異系數(shù)Fig.7 Coefficient of variation of straw proportion in different layers under three tillage equipments

由圖7可知，TR、SR和SSR作業(yè)后各層秸稈占比仿真值和實(shí)測(cè)值的變異系數(shù)均呈遞減趨勢(shì)，其中TR仿真值和實(shí)測(cè)值的變異系數(shù)最大，分別為55.8%和68.2%，SSR的變異系數(shù)最小，分別為28.8%和28.7%。這說(shuō)明不論是離散元仿真還是田間試驗(yàn)，SSR秸稈還田后，秸稈在土壤中垂直分布的均勻性均最優(yōu)。TR、SR和SSR的秸稈在土壤中垂直分布均勻性依次增大的主要原因是由于TR的主要工作部件是旋耕刀，旋耕刀滑切角較大，滑切刃較短，旋耕刀旋轉(zhuǎn)作業(yè)過(guò)程中，秸稈較容易從滑切刃滑出或被切斷，被旋耕刀埋入土壤下層的概率較低，因此，垂直分布均勻性最低。SR和SSR的主要工作部件除旋耕刀外還有螺旋橫刀，螺旋橫刀的滑切角小于旋耕刀，滑切刃長(zhǎng)度大于旋耕刀，作業(yè)過(guò)程中秸稈并不容易滑出，螺旋橫刀針對(duì)秸稈一方面起到切碎作用，另一方面起到壓埋作用。SR作業(yè)條件下，螺旋橫刀直接作用于未深松土壤，土壤堅(jiān)實(shí)度較大，土壤在螺旋橫刀作業(yè)過(guò)程中對(duì)秸稈起到一定的支撐作用，秸稈偏向于切碎，向下的壓埋效果略低。而SSR作業(yè)條件下，先深松作業(yè)，深松使一定范圍內(nèi)的土壤產(chǎn)生松動(dòng)，其土壤堅(jiān)實(shí)度大大降低，疏松后的土壤給秸稈提供的支撐力小于前者，螺旋橫刀壓埋秸稈的入土阻力較小，可以將秸稈壓入更深的土層，達(dá)到一定支撐力后再切斷，因此，SSR的垂直分布均勻性最優(yōu)。

3種耕作裝備下仿真值與實(shí)測(cè)值的變異系數(shù)相差不大，TR、SR和SSR的相對(duì)誤差分別為22.2%、6.4%和0.3%，其中，TR的實(shí)測(cè)值變異系數(shù)略大，SR和SSR的仿真值變異系數(shù)略大。3種耕作裝備的仿真值與實(shí)測(cè)值變異系數(shù)的平均誤差為9.6%。該誤差主要是由于離散元仿真只是使各種作業(yè)參數(shù)盡量接近真實(shí)值，但無(wú)法達(dá)到所有參數(shù)與實(shí)際一樣，離散元仿真參數(shù)的變化會(huì)影響最終結(jié)果。以上對(duì)比分析表明，3種耕作裝備秸稈還田后的各層占比變異系數(shù)可以量化表達(dá)離散元仿真和田間試驗(yàn)下秸稈在土壤中垂直分布的均勻性，且仿真值和實(shí)測(cè)值的相對(duì)誤差較小，變化趨勢(shì)基本一致。

3.3 秸稈在土壤中的水平分布

橫向和縱向劃分主要用于評(píng)價(jià)秸稈還田后秸稈在土壤中的水平分布。與秸稈在土壤中的垂直分布類似，以橫向和縱向劃分后各區(qū)域秸稈占比的變異系數(shù)表示秸稈在土壤中的水平分布，如圖8所示。

圖8 3種耕作裝備下秸稈水平分布的變異系數(shù)Fig.8 Coefficient of variation of straw horizontal distribution under three tillage equipments

由圖8可知，在對(duì)取樣立方體進(jìn)行橫向劃分和縱向劃分后，TR、SR和SSR的各區(qū)域秸稈占比仿真值和實(shí)測(cè)值的變異系數(shù)無(wú)絕對(duì)規(guī)律，但整體而言，SSR的變異系數(shù)均最小，說(shuō)明SSR秸稈還田后，秸稈在土壤中水平分布的均勻性最優(yōu)。在橫向劃分中，TR作業(yè)后的仿真值和實(shí)測(cè)值的變異系數(shù)間相對(duì)誤差不大，僅為4.0%，但SR和SSR的相對(duì)誤差較大，分別為30.1%和42.0%，三者間的平均相對(duì)誤差為25.4%。在縱向劃分中，SR作業(yè)后的仿真值和實(shí)測(cè)值的變異系數(shù)間相對(duì)誤差不大，僅為2.2%，但TR和SSR的相對(duì)誤差較大，分別為47.1%和39.0%，三者間的平均相對(duì)誤差為29.4%。

在對(duì)取樣立方體分層處理下，3種耕作裝備作業(yè)后各層秸稈占比的仿真值與實(shí)測(cè)值變異系數(shù)的平均誤差僅為9.6%，而橫向和縱向劃分處理下，該值分別達(dá)到了25.4%和29.4%。其原因?yàn)椋?種耕作裝備下，無(wú)論是仿真作業(yè)還是實(shí)際田間作業(yè)后，秸稈在土壤中的空間狀態(tài)都有相似的特性，即與水平面呈一個(gè)較小的角度，如TR、SR和SSR的田間作業(yè)實(shí)測(cè)值經(jīng)計(jì)算后該角度的平均值分別為29.4°、19.9°和20.1°，仿真作業(yè)后該角度同樣較小，甚至一些秸稈與水平面近乎平行，如圖9a所示。秸稈與水平面間較小的角度令秸稈在垂直方向上的投影長(zhǎng)度較小，在仿真作業(yè)的分層處理中，秸稈更容易劃分到單一的層次中，因此，與實(shí)測(cè)值誤差不大。橫向和縱向劃分是對(duì)水平分布的處理，秸稈與水平面間較小的角度令秸稈在水平方向上的投影長(zhǎng)度較大。以縱向劃分為例(圖9b)，A和B為兩個(gè)相鄰的縱向區(qū)域，秸稈L的長(zhǎng)度約有60%處于A區(qū)域，約有40%處于B區(qū)域，而仿真計(jì)算中的秸稈占比以秸稈的數(shù)量作為計(jì)算結(jié)果，因此，計(jì)算過(guò)程中秸稈L屬于A區(qū)域而不屬于B區(qū)域。但在田間試驗(yàn)結(jié)果處理時(shí)，秸稈占比以秸稈的長(zhǎng)度作為計(jì)算結(jié)果，借助三維軟件可以計(jì)算秸稈在不同區(qū)域的長(zhǎng)度，在計(jì)算圖9b中的情況時(shí)，秸稈L會(huì)分成兩段，分別計(jì)算A區(qū)域和B區(qū)域的長(zhǎng)度，所得結(jié)果也更為精確。而橫向劃分也是類似，因此，仿真值和實(shí)測(cè)值的誤差大于分層處理。

圖9 仿真后秸稈位置空間狀態(tài)Fig.9 Spatial state of straw after simulation

3.4 討論

為便于統(tǒng)計(jì)作業(yè)后土壤中秸稈數(shù)量并節(jié)約仿真時(shí)間，本研究利用離散元法建立了剛性秸稈模型，模擬不同耕作裝備的秸稈還田作業(yè)。建立剛性秸稈模型是目前土壤-秸稈-機(jī)具聯(lián)合仿真中較常利用的方法，該方法可較為清晰地觀測(cè)秸稈運(yùn)動(dòng)，定位秸稈位置。目前，已有學(xué)者開(kāi)始利用離散元法建立柔性秸稈顆粒[36-37]，雖然柔性秸稈顆粒物理特性更接近于實(shí)際秸稈，但鑒于建立柔性秸稈較為困難并且柔性秸稈仿真后難以測(cè)量秸稈數(shù)據(jù)，秸稈彎曲或斷裂后無(wú)法計(jì)算秸稈數(shù)量，更難以分析秸稈的垂直分布和水平分布，因此，本研究更適合使用剛性秸稈模型。土壤顆粒間的接觸選用了JKR模型，僅針對(duì)本地區(qū)土壤而言，不同含水率下，土壤的接觸參數(shù)會(huì)有所不同。因此，不同土壤含水率條件下進(jìn)行仿真作業(yè)時(shí)需重新標(biāo)定土壤參數(shù)。

通過(guò)實(shí)際測(cè)量秸稈空間坐標(biāo)的方法研究旋埋還田作業(yè)后的秸稈空間分布效果。該研究開(kāi)展的關(guān)鍵是秸稈坐標(biāo)的測(cè)量，田間試驗(yàn)的研究對(duì)象是含水率相對(duì)較高的水稻秸稈，該秸稈被旋埋后基本能通過(guò)測(cè)量2、3個(gè)端點(diǎn)確定其空間位置。該測(cè)量方法有其優(yōu)點(diǎn)也有其局限性，若是油菜等硬質(zhì)且不易彎曲的秸稈，則更適合該測(cè)量方法，若是含水率較低且易彎曲的秸稈或已被粉碎機(jī)粉碎過(guò)的較雜亂的秸稈，則無(wú)法利用此測(cè)量方法來(lái)判斷秸稈旋埋還田的空間分布效果。

4 結(jié)論

(1)利用傳統(tǒng)旋耕機(jī)(TR)、秸稈旋埋還田機(jī)(SR)及深松+秸稈旋埋還田機(jī)(SSR)測(cè)量了秸稈還田后秸稈空間分布效果。設(shè)計(jì)了秸稈三維坐標(biāo)測(cè)量裝置，通過(guò)該裝置可測(cè)量秸稈還田后秸稈在土壤中的空間坐標(biāo)，將所測(cè)得的空間坐標(biāo)導(dǎo)入三維繪圖軟件可還原秸稈在土壤中的空間分布，及秸稈在三維圖中量化與可視化顯示。

(2)利用離散元法建立了相應(yīng)的仿真模型，并與田間試驗(yàn)設(shè)定了相同的作業(yè)參數(shù)。在仿真作業(yè)完成后，通過(guò)設(shè)置不同形式和尺寸的計(jì)算區(qū)域Geometry Bin計(jì)算區(qū)域內(nèi)秸稈數(shù)量，并分別對(duì)應(yīng)實(shí)際田間作業(yè)的分層、橫向和縱向劃分。

(3)在分層處理中，仿真與實(shí)測(cè)結(jié)果表明，SR和SSR埋入土壤中的秸稈量都明顯大于TR，尤其埋入土壤下層的秸稈量均是TR的數(shù)倍。TR、SR和SSR作業(yè)后各層秸稈占比仿真值和實(shí)測(cè)值的變異系數(shù)均呈遞減趨勢(shì)，其中TR仿真值和實(shí)測(cè)值的變異系數(shù)最大，分別為55.8%和68.2%，SSR的變異系數(shù)最小，分別為28.8%和28.7%。離散元仿真與田間試驗(yàn)結(jié)果表明，SSR秸稈還田后，秸稈在土壤中垂直分布的均勻性均最優(yōu)。3種耕作裝備下仿真值與實(shí)測(cè)值的變異系數(shù)相差不大，平均誤差為9.6%。在對(duì)取樣立方體進(jìn)行橫向和縱向劃分后，TR、SR和SSR的各區(qū)域秸稈占比仿真值和實(shí)測(cè)值的變異系數(shù)無(wú)絕對(duì)規(guī)律，SSR的變異系數(shù)均最小，SSR秸稈還田后秸稈在土壤中水平分布的均勻性最優(yōu)。雖然仿真值和實(shí)測(cè)值的水平分布誤差超過(guò)20%，但通過(guò)優(yōu)化計(jì)算方式可減小該誤差。離散元仿真較好地?cái)M合了實(shí)際田間作業(yè)后秸稈的空間分布狀態(tài)，相對(duì)誤差在可接受范圍內(nèi)。