旋耕還田秸稈空間分布質(zhì)量離散元分析

何瑞銀 段慶飛 陳信信 徐高明 丁啟朔

(1.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院，南京 210031；2.江蘇省智能化農(nóng)業(yè)裝備實(shí)驗(yàn)室，南京 210031；3.江蘇大學(xué)農(nóng)業(yè)工程學(xué)院，鎮(zhèn)江 212013)

0 引言

秸稈還田作為作物秸稈最有效的利用方法之一[1]，不僅可以避免秸稈焚燒造成的環(huán)境污染問(wèn)題，而且還田后秸稈的腐解能夠釋放作物生長(zhǎng)所必需的氮磷鉀及其他微量元素，可以有效協(xié)調(diào)土壤的水肥氣熱關(guān)系，增強(qiáng)土壤的固碳能力。此外，秸稈還田對(duì)土壤結(jié)構(gòu)、作物根系生長(zhǎng)、化肥投入及作物產(chǎn)量等方面也有積極作用[2-4]。

目前機(jī)械化秸稈還田作業(yè)方式主要分為免耕覆蓋還田、犁耕深翻還田、溝埋還田及旋耕還田等，其中免耕覆蓋還田可蓄水保墑，改善土壤結(jié)構(gòu)，但作業(yè)后秸稈覆蓋在地表，腐解速率緩慢；犁耕深翻還田及溝埋還田能夠?qū)⒔斩捖袢胼^深土層，但會(huì)造成秸稈團(tuán)聚，大幅降低秸稈的腐解速率，且犁耕及溝埋還田作業(yè)能耗大，作業(yè)后地表平整度較差；相比其他還田方式，旋耕還田作業(yè)后秸稈在土壤中的分布更加均勻，有效提升了秸稈的腐解速率，同時(shí)旋耕還田還具有能耗低、效率高等優(yōu)點(diǎn)，故在我國(guó)長(zhǎng)江中下游的稻麥輪作區(qū)，農(nóng)戶普遍采用旋耕的方式進(jìn)行秸稈還田[5-7]。而經(jīng)旋耕還田后秸稈在土壤中的空間分布質(zhì)量會(huì)影響秸稈的腐解速率，秸稈在土壤中的空間分布質(zhì)量越好則秸稈分布越均勻，其與土壤的接觸面積越大，有利于土壤中微生物與秸稈的充分接觸，進(jìn)而大大加快了秸稈的腐解速率[5，8]。

近些年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)還田作業(yè)后秸稈在土壤中的空間分布狀況進(jìn)行了相關(guān)研究[9-15]。目前主要集中研究了秸稈長(zhǎng)度、作業(yè)方式及還田機(jī)具類型等對(duì)秸稈在土壤中空間分布狀況的影響，但迄今為止，尚缺乏旋耕機(jī)具作業(yè)參數(shù)對(duì)秸稈空間分布狀況影響的研究。離散元法適用于模擬不同顆粒在靜態(tài)或動(dòng)態(tài)條件下發(fā)生的接觸變形，隨著近些年來(lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究和試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，利用離散元仿真不僅可以模擬土壤顆粒間的相互作用，而且可以模擬農(nóng)業(yè)機(jī)械的田間作業(yè)過(guò)程[16-21]。

因此，本研究利用離散元法對(duì)不同旋耕作業(yè)參數(shù)下秸稈的空間分布質(zhì)量進(jìn)行研究，進(jìn)一步結(jié)合田間試驗(yàn)驗(yàn)證，通過(guò)評(píng)價(jià)分析不同作業(yè)參數(shù)下秸稈在土壤中的空間分布質(zhì)量，以期為旋耕秸稈還田作業(yè)質(zhì)量的快速預(yù)測(cè)研究提供支持，同時(shí)為旋耕機(jī)具的作業(yè)參數(shù)選擇提供理論依據(jù)。

1 田間旋耕試驗(yàn)

1.1 試驗(yàn)地點(diǎn)

2020年11月在南京市六合區(qū)八百橋村試驗(yàn)田(118°55′E，32°25′N)進(jìn)行田間旋耕試驗(yàn)，該地區(qū)為稻麥輪作區(qū)，土壤為壤質(zhì)粘土，其中壤粒、砂粒、粘粒及有機(jī)物的質(zhì)量分?jǐn)?shù)分別為39.67%、21.20%、38.96%和3.02%。試驗(yàn)開(kāi)始前，利用五點(diǎn)取樣法對(duì)試驗(yàn)田塊0～40 cm土層土壤的堅(jiān)實(shí)度、含水率、孔隙度等進(jìn)行測(cè)量，具體參數(shù)如表1所示。并利用50 cm×50 cm的鋼制取樣框?qū)斩掃M(jìn)行稱量，測(cè)得田間秸稈量為749.62 g/m2。試驗(yàn)開(kāi)始前對(duì)地表進(jìn)行人工清茬。

表1 試驗(yàn)前0～40 cm土層土壤參數(shù)Tab.1 Soil parameters in 0～40 cm soil layer before test

1.2 試驗(yàn)方法

1.2.1試驗(yàn)裝備及材料

試驗(yàn)裝備采用課題組自主研發(fā)的田間原位耕作試驗(yàn)臺(tái)[22]，其主要組成結(jié)構(gòu)如圖1所示，該試驗(yàn)臺(tái)適用于牽引型和驅(qū)動(dòng)型耕作部件的試驗(yàn)機(jī)理研究，其刀軸轉(zhuǎn)速在150～400 r/min范圍可調(diào)，前進(jìn)速度在0.1～1.0 m/s范圍可調(diào)。試驗(yàn)選用IT225C型旋耕刀，旋轉(zhuǎn)半徑為225 mm。試驗(yàn)材料為秋季水稻秸稈，為排除秸稈長(zhǎng)度及秸稈質(zhì)量等因素的影響，試驗(yàn)對(duì)象僅選擇秸稈的莖稈部分，并將秸稈按30 mm長(zhǎng)度切碎后進(jìn)行噴漆處理。

圖1 田間原位綜合耕作試驗(yàn)臺(tái)Fig.1 Field in situ integrated tillage test rig1.旋耕機(jī)具 2.計(jì)算機(jī)終端 3.伸縮立柱 4.地面導(dǎo)軌 5.牽引電機(jī) 6.控制箱 7.立柱升降電機(jī) 8.機(jī)具升降電機(jī) 9.懸架導(dǎo)軌

1.2.2試驗(yàn)方案

試驗(yàn)分別測(cè)試不同刀輥轉(zhuǎn)速及前進(jìn)速度對(duì)旋耕還田后秸稈空間分布質(zhì)量的影響。試驗(yàn)開(kāi)始前按照749.62 g/m2的秸稈量將處理好的秸稈均鋪在大小為500 mm×2 400 mm的試驗(yàn)小區(qū)內(nèi)。由田間原位綜合耕作試驗(yàn)臺(tái)帶動(dòng)旋耕刀組進(jìn)行固定耕深為100 mm、幅寬為500 mm的旋耕作業(yè)。通過(guò)全面試驗(yàn)的方法，研究5種刀輥轉(zhuǎn)速(240、260、280、300、320 r/min)及3種前進(jìn)速度(0.25、0.50、0.75 m/s)旋耕作業(yè)后秸稈在土壤中的空間分布質(zhì)量，每組試驗(yàn)重復(fù)3次。

1.2.3取樣及測(cè)量方法

試驗(yàn)采用如圖2所示特制取樣框(500 mm×300 mm×50 mm)進(jìn)行取樣，依照水平劃分的要求將樣框內(nèi)部均分為4部分區(qū)域。旋耕試驗(yàn)后，將取樣框放置于作業(yè)后的試驗(yàn)小區(qū)內(nèi)，將其壓入土壤，將鋼制隔板從側(cè)面插入，之后將取樣框周圍土壤清除，篩選計(jì)算各區(qū)域內(nèi)秸稈數(shù)量。分別取0～5 cm、5～10 cm、10～15 cm 3層土樣。將取樣框內(nèi)秸稈-土壤篩分后計(jì)算各區(qū)域秸稈數(shù)量。

圖2 特制取樣框Fig.2 Special sampling frame

2 離散元仿真

2.1 旋耕裝備模型建立

仿真旋耕裝備選用江蘇地區(qū)常規(guī)旋耕機(jī)，刀具類型為IT225C型彎刀。利用Pro/E 5.0對(duì)選用的旋耕裝備的觸土部件按照1∶1的比例進(jìn)行三維建模，并以.igs格式將旋耕模型導(dǎo)入EDEM 2018仿真軟件中，同時(shí)構(gòu)建尺寸(長(zhǎng)×寬×高)為5 000 mm×1 000 mm×400 mm的仿真虛擬土槽(圖3)。通過(guò)更改運(yùn)動(dòng)參數(shù)來(lái)模擬5種刀輥轉(zhuǎn)速(240、260、280、300、320 r/min)、3種前進(jìn)速度(0.25、0.50、0.75 m/s)下的旋耕還田作業(yè)過(guò)程。

圖3 旋耕秸稈還田離散元仿真模型Fig.3 Discrete element simulation model of rotary cultivation straw returning to field

2.2 土壤-秸稈模型建立

2.2.1土壤-秸稈顆粒模型

本文選用球形顆粒模擬土壤。在離散元仿真中，顆粒模型尺寸越小，則仿真速度越慢，耗時(shí)越長(zhǎng)，因此仿真中土壤顆粒尺寸一般遠(yuǎn)大于其實(shí)際尺寸，本文仿真土壤顆粒半徑選為8 mm[23-25]，同時(shí)根據(jù)表1測(cè)量的田間實(shí)際土壤類型與狀態(tài)，用不同參數(shù)土壤模型來(lái)模擬實(shí)際耕層土壤(0～150 mm)與犁底層土壤(150～400 mm)。由于水稻秸稈具有易彎折性、中空性和含水率動(dòng)態(tài)變化性，所以秸稈仿真一直是一項(xiàng)具有難度的研究課題。CHANDIO[26]在研究中發(fā)現(xiàn)，使用簡(jiǎn)化剛性秸稈模型進(jìn)行仿真試驗(yàn)其結(jié)果與田間試驗(yàn)基本一致，故為了減少仿真工作時(shí)間，同時(shí)為了避免因秸稈彎曲或折斷對(duì)田間試驗(yàn)結(jié)果造成的不利影響[27]，本文采用秸稈剛性模型，用9個(gè)直徑為6 mm、球心間距為3 mm組成的總長(zhǎng)度為30 mm的線性模型來(lái)模擬實(shí)際水稻秸稈。

2.2.2土壤接觸模型

選擇合適的顆粒間接觸模型是離散元仿真成功的首要條件，接觸模型表示的是顆粒固體在準(zhǔn)靜止情況下的彈塑性分析結(jié)果。顆粒間所受力及力矩大小由接觸模型的分析計(jì)算所決定。因此需要建立不同的接觸模型來(lái)模擬不同的仿真對(duì)象[28]。本文田間試驗(yàn)土壤類型為壤質(zhì)粘土，并且土壤間存在粘附力，故選用適用于粘性土壤的Hertz-Mindlin with Bonding模型，相比其他模型，該模型對(duì)顆粒間粘結(jié)作用及破碎程度的模擬較為可靠[29]。采用該模型仿真時(shí)，土壤顆粒間存在的抵抗法向及切向運(yùn)動(dòng)的作用力使得顆粒間產(chǎn)生粘結(jié)作用，而隨著時(shí)間步長(zhǎng)的增加，顆粒所受外界作用力逐漸增加，當(dāng)外界作用力超過(guò)臨界值后，粘結(jié)作用被破壞，此后土壤顆粒間不再受粘結(jié)作用的影響。

Hertz-Mindlin with Bonding模型的細(xì)觀參數(shù)主要包括：顆粒粘結(jié)半徑、粘結(jié)剛度和粘結(jié)臨界應(yīng)力。其中顆粒粘結(jié)半徑可以反映濕顆粒含水率的大小，其在顆粒半徑一定的情況下可以通過(guò)材料密度、含水率計(jì)算得到[30]，本文耕層土壤與犁底層土壤顆粒粘結(jié)半徑分別為9.5 mm和9.15 mm。而據(jù)已有研究可知，粘結(jié)剛度對(duì)顆粒的運(yùn)動(dòng)并不會(huì)產(chǎn)生明顯影響，因此可取粘結(jié)剛度為固定值5×107N/m3[24]。臨界應(yīng)力決定了顆粒間的粘結(jié)強(qiáng)度，可以反映土壤的破碎程度以及耕作阻力的大小。本文引用丁啟朔等[29]的方法，采用單軸土壤壓縮試驗(yàn)獲得田間不同土層土壤的最大應(yīng)力級(jí)別，而后利用秸稈旋耕還田離散元仿真模型，進(jìn)行不同臨界應(yīng)力下的旋耕作業(yè)仿真試驗(yàn)，將不同臨界應(yīng)力對(duì)應(yīng)的耕作阻力與田間實(shí)測(cè)的耕作阻力進(jìn)行誤差分析對(duì)比，確定耕層與犁底層土壤顆粒模型的臨界應(yīng)力取值分別為3×105Pa與5×105Pa。

2.2.3顆粒模型參數(shù)

仿真所需要的模型參數(shù)主要分為材料參數(shù)與接觸參數(shù)。其中材料參數(shù)包括土壤、秸稈、旋耕刀的泊松比、剪切模量和密度，而接觸參數(shù)是指材料間的恢復(fù)系數(shù)、摩擦因數(shù)。材料參數(shù)可以通過(guò)查閱文獻(xiàn)[21，31]以及實(shí)地測(cè)量獲得，接觸參數(shù)則主要通過(guò)引用文獻(xiàn)[32-34]、實(shí)地測(cè)量及仿真標(biāo)定獲得，其中土壤與土壤間靜、動(dòng)摩擦因數(shù)通過(guò)仿真標(biāo)定方法，利用離散元仿真進(jìn)行休止角試驗(yàn)及貫入試驗(yàn)獲得，土壤-旋耕刀靜摩擦因數(shù)利用直剪試驗(yàn)測(cè)量獲取[35]；土壤-旋耕刀、秸稈-旋耕刀滾動(dòng)摩擦因數(shù)通過(guò)斜板試驗(yàn)測(cè)量獲取[36]，其他接觸參數(shù)則通過(guò)查閱相關(guān)文獻(xiàn)獲得。本文仿真試驗(yàn)所有參數(shù)如表2所示。

表2 仿真模型參數(shù)Tab.2 Simulation model parameters

2.3 仿真過(guò)程

仿真作業(yè)前0～15.0 s先在虛擬土槽深度150～400 mm 空間內(nèi)生成497 359個(gè)犁底層土壤顆粒，犁底層土壤顆粒的土壤孔隙度約為40%，15.0～17.0 s在土槽深度0～150 mm區(qū)間內(nèi)生成254 993個(gè)耕層土壤顆粒，耕層土壤顆粒的土壤孔隙度約為50%，17.0～23.1 s時(shí)間段內(nèi)在耕層土壤表層生成均勻平鋪的25 383個(gè)秸稈顆粒，秸稈顆粒生成區(qū)域大小為500 mm×2 400 mm，仿真秸稈量與田間實(shí)測(cè)秸稈量相同，控制在749.62 g/m2。后將三維旋耕裝備模型導(dǎo)入，控制耕作深度為100 mm，耕后耕層深度約150 mm[11]，23.1 s后改變旋耕裝備刀輥轉(zhuǎn)速及前進(jìn)速度并設(shè)定仿真時(shí)間、步長(zhǎng)、網(wǎng)格大小等值后開(kāi)始旋耕還田仿真作業(yè)。仿真作業(yè)過(guò)程中，0～23.1 s為顆粒生成及穩(wěn)定時(shí)間，23.1 s后為旋耕裝備運(yùn)動(dòng)與顆粒沉降階段。

仿真結(jié)束后，利用后處理模塊中的Grid Bin Group設(shè)置相應(yīng)計(jì)算區(qū)域測(cè)算耕后土壤中不同區(qū)域的秸稈數(shù)量，于土槽中心點(diǎn)設(shè)置整體計(jì)算區(qū)域大小為500 mm×2 400 mm，并以125 mm為單位長(zhǎng)度沿旋耕裝備幅寬方向進(jìn)行如圖4a所示的縱向劃分，以300 mm為單位長(zhǎng)度沿旋耕裝備前進(jìn)方向進(jìn)行如圖4b所示的橫向劃分，共計(jì)形成32個(gè)計(jì)算區(qū)域。

通過(guò)設(shè)置后處理模塊Grid Bin Group中Z軸的坐標(biāo)值，來(lái)對(duì)應(yīng)耕后0～5 cm、5～10 cm、10～15 cm的垂直分層處理。并且通過(guò)設(shè)置顯示秸稈顆粒數(shù)量來(lái)統(tǒng)計(jì)不同土層及區(qū)域內(nèi)的秸稈數(shù)量。為便于區(qū)分，計(jì)算區(qū)域秸稈顏色為橙色，其他區(qū)域秸稈顏色為綠色，顯示效果及各區(qū)域秸稈數(shù)量統(tǒng)計(jì)如圖5所示。

圖4 水平區(qū)域劃分示意圖Fig.4 Schematics of horizontal area division

3 結(jié)果與分析

將5種刀輥轉(zhuǎn)速與3種前進(jìn)速度下旋耕作業(yè)后各區(qū)域秸稈數(shù)量的仿真試驗(yàn)值與田間試驗(yàn)值進(jìn)行測(cè)量統(tǒng)計(jì)，并以各區(qū)域的秸稈占比變異系數(shù)為評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)價(jià)秸稈在土壤中的垂直分布及水平分布質(zhì)量，變異系數(shù)表示秸稈空間分布質(zhì)量，數(shù)值越小，質(zhì)量越優(yōu)，反之則越差。

3.1 秸稈在土壤中的垂直分布

本文以5 cm為分割尺度對(duì)耕后0～15 cm土層進(jìn)行垂直分層處理，結(jié)合0～5 cm、5～10 cm和10～15 cm土層的秸稈占比及其變異系數(shù)評(píng)價(jià)秸稈的垂直分布質(zhì)量。

圖5 秸稈顯示效果及各層秸稈數(shù)量統(tǒng)計(jì)示意圖Fig.5 Straw display effects and statistical schematics of number of straw in each layer

3.1.1刀輥轉(zhuǎn)速對(duì)秸稈垂直分布的影響

通過(guò)測(cè)量統(tǒng)計(jì)垂直分層處理后的各層秸稈數(shù)量，可以確定各層秸稈占比。5種刀輥轉(zhuǎn)速下旋耕還田作業(yè)后各層秸稈占比的仿真試驗(yàn)值與田間試驗(yàn)值如表3所示。由表3可知，隨著轉(zhuǎn)速的增加，仿真與試驗(yàn)值的變化趨勢(shì)基本一致，0～5 cm土層的秸稈占比基本呈現(xiàn)遞減的趨勢(shì)，轉(zhuǎn)速?gòu)?40 r/min增加到320 r/min，0～5 cm土層的仿真試驗(yàn)秸稈占比減少7.3個(gè)百分點(diǎn)，田間試驗(yàn)秸稈占比減少4.3個(gè)百分點(diǎn)；5～10 cm土層的秸稈占比基本呈現(xiàn)遞增的趨勢(shì)，轉(zhuǎn)速?gòu)?40 r/min增加到320 r/min，仿真試驗(yàn)及田間試驗(yàn)秸稈占比分別增加6.1個(gè)百分點(diǎn)和6個(gè)百分點(diǎn)；而隨著轉(zhuǎn)速的增加，10～15 cm土層仿真試驗(yàn)秸稈占比增加1.2個(gè)百分點(diǎn)，田間試驗(yàn)秸稈占比減少1.7個(gè)百分點(diǎn)，秸稈占比變化量較小?？傮w趨勢(shì)表明，轉(zhuǎn)速的增加可以顯著增加5～10 cm土層的秸稈數(shù)量，同時(shí)減少0～5 cm土層的秸稈數(shù)量。這可能是因?yàn)檗D(zhuǎn)速的增加會(huì)導(dǎo)致秸稈與土壤的切向加速度增加，使得秸稈沿垂直方向的位移增加，進(jìn)而改變了各層秸稈的占比。并且由表3可知，秸稈主要集中分布在5～10 cm，這是因?yàn)檎D(zhuǎn)旋耕工作過(guò)程中是將秸稈以擠壓的形式埋入土壤的，這種形式會(huì)造成秸稈在垂直方向上的分布不均勻，大多數(shù)秸稈集中在5～10 cm的中層土壤中，這與陳青春等[11]得出的結(jié)論一致。

圖6為5種刀輥轉(zhuǎn)速作業(yè)后各層秸稈占比的變異系數(shù)，圖中不同字母表示同一類型不同轉(zhuǎn)速間的變異系數(shù)差異顯著。由圖6可知，隨著刀輥轉(zhuǎn)速的增加，旋耕作業(yè)后仿真與田間試驗(yàn)各層秸稈占比的變異系數(shù)基本呈現(xiàn)遞增的趨勢(shì)。其中仿真及田間試驗(yàn)在轉(zhuǎn)速240 r/min時(shí)變異系數(shù)最小，分別為60.09%和80.65%，在轉(zhuǎn)速320 r/min下變異系數(shù)最大，分別為74.11%和93.11%。這表明，無(wú)論是仿真還是田間試驗(yàn)，刀輥轉(zhuǎn)速的增加總會(huì)使得秸稈在土壤中的垂直分布質(zhì)量下降。其主要原因是由于增加轉(zhuǎn)速會(huì)造成秸稈各層占比變化，導(dǎo)致各層秸稈占比相差較大，從而使得變異系數(shù)增大，秸稈在土壤中的垂直分布質(zhì)量下降。5種刀輥轉(zhuǎn)速下仿真值及試驗(yàn)值的差值分別為20.56%、24.12%、23.51%、23.46%和19%，平均值為22.13%。

表3 5種刀輥轉(zhuǎn)速作業(yè)后各層秸稈占比Tab.3 Proportion of straw in each layer after operationat five kinds of knife roller speeds %

圖6 5種刀輥轉(zhuǎn)速作業(yè)后各層秸稈占比的變異系數(shù)Fig.6 Variation coefficient of proportion of straw in each layer after five kinds of knife roll speed operation

3.1.2前進(jìn)速度對(duì)秸稈垂直分布的影響

3種前進(jìn)速度(0.25、0.50、0.75 m/s)旋耕作業(yè)后仿真與田間試驗(yàn)的各層秸稈占比如表4所示。仿真與田間試驗(yàn)對(duì)比數(shù)據(jù)具有一定差別，但其規(guī)律趨勢(shì)基本一致，即隨著前進(jìn)速度的不斷增加，0～5 cm土層的秸稈占比基本呈現(xiàn)遞增的趨勢(shì)，前進(jìn)速度從0.25 m/s增加到0.75 m/s，仿真與田間試驗(yàn)秸稈占比分別增加11.9個(gè)百分點(diǎn)和12.3個(gè)百分點(diǎn)；5～10 cm土層的秸稈占比呈現(xiàn)減少的趨勢(shì)，隨著前進(jìn)速度的增加，仿真與田間試驗(yàn)秸稈占比分別減少4.2個(gè)百分點(diǎn)和1.3個(gè)百分點(diǎn)，秸稈占比變化不顯著；10～15 cm土層的秸稈占比呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，隨著前進(jìn)速度的增加，仿真與田間試驗(yàn)秸稈占比分別減少7.7個(gè)百分點(diǎn)和11.0個(gè)百分點(diǎn)。這表明，前進(jìn)速度的增加可以顯著增加0～5 cm土層的秸稈占比，同時(shí)減少10～15 cm土層的秸稈占比，這是因?yàn)樾b備前進(jìn)速度的增加會(huì)降低旋耕碎土性能，導(dǎo)致被擠壓至下層土壤的秸稈量變少，更多的秸稈停留在上層土壤中。

表4 3種前進(jìn)速度作業(yè)后各層秸稈占比Tab.4 Proportion of straw in each layer after operation at three forward speeds %

3種前進(jìn)速度下旋耕還田后各層秸稈占比的變異系數(shù)如圖7所示。由圖7可知，3種前進(jìn)速度旋耕作業(yè)后的仿真與田間試驗(yàn)各層秸稈占比的變異系數(shù)均呈先減小后增大的趨勢(shì)，其中前進(jìn)速度0.25 m/s條件下變異系數(shù)最大，仿真值與試驗(yàn)值分別為73.99%和88.89%，而前進(jìn)速度0.50 m/s下變異系數(shù)最小，仿真值與試驗(yàn)值分別為61.00%和79.90%，前進(jìn)速度增加至0.75 m/s后，仿真與試驗(yàn)各層秸稈占比的變異系數(shù)分別為66.74%和85.09%。這說(shuō)明，隨著前進(jìn)速度的增加，秸稈在土壤中的垂直分布質(zhì)量呈現(xiàn)先升高后下降的趨勢(shì)，這一現(xiàn)象可能是因?yàn)榍斑M(jìn)速度的增加導(dǎo)致旋耕作業(yè)碎土效果降低，從而影響秸稈入土效果，使得各層秸稈比例發(fā)生了變化，從而影響了秸稈在垂直方向上的空間分布質(zhì)量。3種前進(jìn)速度下仿真值及試驗(yàn)值的差值分別為14.90%、18.90%和18.35%，平均值為17.38%。

圖7 3種前進(jìn)速度作業(yè)后各層秸稈占比的變異系數(shù)Fig.7 Variation coefficient of proportion of straw in each layer after operation at three forward speeds

將仿真值與試驗(yàn)值進(jìn)行對(duì)比，得出不同轉(zhuǎn)速下仿真與試驗(yàn)各層秸稈占比變異系數(shù)間的平均差值為22.13%，不同前進(jìn)速度下仿真與試驗(yàn)各層秸稈占比變異系數(shù)間的平均差值為17.38%，這是由于EDEM離散元仿真的顆粒參數(shù)及作業(yè)參數(shù)值只能接近真實(shí)值，但無(wú)法與真實(shí)值保持一致，因此這些仿真參數(shù)會(huì)造成最終試驗(yàn)結(jié)果與田間實(shí)際試驗(yàn)結(jié)果有一定偏差，但產(chǎn)生的相對(duì)誤差在可接受范圍內(nèi)，并且仿真與試驗(yàn)的數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)基本相符。

3.2 秸稈在土壤中的水平分布

為了探究轉(zhuǎn)速及前進(jìn)速度對(duì)秸稈在土壤中水平分布質(zhì)量的影響，本文將耕后區(qū)域按縱向與橫向進(jìn)行空間分割處理。

3.2.1刀輥轉(zhuǎn)速對(duì)秸稈水平分布的影響

5種刀輥轉(zhuǎn)速下各區(qū)域秸稈占比變異系數(shù)如圖8所示。由圖8可知，隨著刀輥轉(zhuǎn)速的變化，仿真與田間試驗(yàn)水平縱向劃分及橫向劃分后的各區(qū)域秸稈占比變異系數(shù)沒(méi)有明顯變化規(guī)律，但刀輥轉(zhuǎn)速對(duì)橫向劃分區(qū)域變異系數(shù)的影響大于其對(duì)縱向劃分區(qū)域變異系數(shù)的影響，這是因?yàn)榉綍?huì)敏等[38]研究發(fā)現(xiàn)，隨著轉(zhuǎn)速的增加，秸稈沿機(jī)具前進(jìn)方向的水平位移總是會(huì)大于同轉(zhuǎn)速下的側(cè)向位移。因此，刀輥轉(zhuǎn)速的改變對(duì)秸稈在土壤中的水平分布質(zhì)量并無(wú)規(guī)律性影響。5種刀輥轉(zhuǎn)速下縱向劃分后仿真值及試驗(yàn)值的差值分別為13.12%、13.91%、9.88%、10.38%和13.85%，平均值為12.23%；橫向劃分后仿真值及試驗(yàn)值的差值分別為11.47%、1.66%、15.71%、9.40%和15.86%，平均值為10.82%。

圖8 5種刀輥轉(zhuǎn)速作業(yè)后各區(qū)域秸稈占比變異系數(shù)Fig.8 Variation coefficient of proportion of straw in each area after five kinds of knife roll speed operation

圖9 3種前進(jìn)速度作業(yè)后各區(qū)域秸稈占比變異系數(shù)Fig.9 Variation coefficient of proportion of straw in each area after three forward speeds

3.2.2前進(jìn)速度對(duì)秸稈水平分布的影響

圖9為3種前進(jìn)速度作業(yè)后各區(qū)域秸稈占比變異系數(shù)，由圖9可知，隨著前進(jìn)速度的增加，縱向劃分的各區(qū)域秸稈占比變異系數(shù)逐漸減小，仿真值與試驗(yàn)值分別由0.25 m/s時(shí)的17.26%和30.63%減小至0.75 m/s時(shí)的11.36%和20.12%，而與此同時(shí)橫向劃分的各區(qū)域秸稈占比變異系數(shù)整體增大，仿真值與試驗(yàn)值分別由0.25 m/s時(shí)的2.57%和11.37%增大至0.75 m/s時(shí)的3.79%和14.32%，但就整體而言，前進(jìn)速度的增加可以適當(dāng)優(yōu)化秸稈在土壤中的水平分布質(zhì)量。3種前進(jìn)速度下縱向劃分后仿真值及試驗(yàn)值的差值分別為13.37%、10.02%和8.76%，平均值為10.72%；橫向劃分后仿真值與試驗(yàn)值間的差值分別為11.37%、9.56%和14.32%，平均值為8.72%。

通過(guò)對(duì)仿真及田間試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，秸稈占比變異系數(shù)可以評(píng)價(jià)秸稈在土壤中的水平分布質(zhì)量，并且不同轉(zhuǎn)速下仿真與試驗(yàn)各區(qū)域秸稈占比變異系數(shù)間的差值平均為12.23%(縱向)和10.82%(橫向)；不同前進(jìn)速度下仿真與試驗(yàn)各區(qū)域秸稈占比變異系數(shù)間的差值平均為10.72%和8.72%，產(chǎn)生的相對(duì)誤差均在可接受范圍內(nèi)。

4 討論

旋耕作業(yè)后秸稈的空間分布質(zhì)量會(huì)對(duì)土壤的養(yǎng)分、結(jié)構(gòu)以及作物的生長(zhǎng)狀況產(chǎn)生重要影響，而旋耕的作業(yè)方式、參數(shù)和機(jī)具類型以及秸稈的長(zhǎng)度和類型等因素均會(huì)影響秸稈空間分布質(zhì)量。目前現(xiàn)有的研究多集中在作業(yè)方式、機(jī)具類型、秸稈長(zhǎng)度等方面，尚缺乏旋耕機(jī)具作業(yè)參數(shù)對(duì)秸稈空間分布質(zhì)量影響的研究。本文利用離散元仿真結(jié)合田間試驗(yàn)的方法，研究評(píng)價(jià)了不同典型作業(yè)參數(shù)下秸稈的空間分布質(zhì)量，為旋耕機(jī)械的作業(yè)參數(shù)優(yōu)化和選擇提供重要理論依據(jù)。

目前在利用離散元仿真模擬旋耕還田作業(yè)過(guò)程的研究中，大多采用剛性模型來(lái)模擬秸稈顆粒，雖然有部分學(xué)者研究了柔性秸稈顆粒的離散元仿真模型[37-39]，但柔性秸稈顆粒模型建立較為困難且柔性秸稈彎曲斷裂后其數(shù)量及分布狀態(tài)都會(huì)發(fā)生相應(yīng)變化，難以準(zhǔn)確定位秸稈的空間位置，因此，本文選用剛性秸稈顆粒模型，并將仿真與田間試驗(yàn)秸稈長(zhǎng)度定為30 mm，可以避免秸稈因田間旋耕作業(yè)導(dǎo)致的斷裂彎曲現(xiàn)象，提高作業(yè)后秸稈位置的準(zhǔn)確性，便于統(tǒng)計(jì)耕后秸稈數(shù)量。此外本文田間試驗(yàn)采用的取樣方法為田間原位取樣統(tǒng)計(jì)，旋耕試驗(yàn)后在田間現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)秸稈在各區(qū)域分布數(shù)量，無(wú)需將樣本帶回實(shí)驗(yàn)室統(tǒng)計(jì)測(cè)量，避免了土壤樣本因運(yùn)輸搬運(yùn)過(guò)程中產(chǎn)生振動(dòng)而引發(fā)的秸稈位置偏移。

國(guó)內(nèi)外已有學(xué)者利用離散元仿真對(duì)還田作業(yè)后秸稈在土壤中的分布狀況進(jìn)行了相應(yīng)研究，MARI等[40]利用離散元仿真建立了秸稈-土壤-圓盤犁模型，研究分析了圓盤犁作業(yè)后秸稈的位移變化。方會(huì)敏等[34]利用建立的秸稈-土壤-旋耕刀仿真模型，模擬研究了旋耕作業(yè)后秸稈的位移大小變化。但以上只是探究了耕后秸稈在水平方向和側(cè)向的運(yùn)動(dòng)位移情況，沒(méi)有從秸稈空間分布均勻性層面進(jìn)行秸稈還田質(zhì)量的評(píng)價(jià)。本文利用離散元法建立的旋耕秸稈還田仿真模型及區(qū)域劃分方法，還可以模擬研究不同刀具類型、不同耕深等其他因素對(duì)旋耕還田秸稈空間分布的影響，能夠?yàn)樾斩掃€田作業(yè)質(zhì)量的快速預(yù)測(cè)研究提供支持。

5 結(jié)論

(1)利用離散元法建立了秸稈旋耕還田仿真模型，并通過(guò)更改刀輥轉(zhuǎn)速及前進(jìn)速度參數(shù)值來(lái)模擬不同關(guān)鍵作業(yè)參數(shù)下的秸稈旋耕還田作業(yè)。利用田間原位綜合耕作試驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行了與仿真試驗(yàn)相對(duì)應(yīng)的田間試驗(yàn)，將仿真及田間試驗(yàn)區(qū)域進(jìn)行垂直分層劃分及水平橫縱向劃分，計(jì)算各區(qū)域秸稈數(shù)量并將結(jié)果進(jìn)行分析對(duì)比。

(2)在秸稈垂直分層處理中，仿真與田間試驗(yàn)結(jié)果表明刀輥轉(zhuǎn)速的增加顯著增加5～10 cm的秸稈占比，同時(shí)減少0～5 cm的秸稈占比，并且使得各層秸稈占比的變異系數(shù)總體呈現(xiàn)遞增的趨勢(shì)，總的來(lái)說(shuō)，刀輥轉(zhuǎn)速的增加降低了秸稈在土壤中的垂直分布質(zhì)量；而前進(jìn)速度的增加顯著增加0～5 cm土層的秸稈占比，同時(shí)減少10～15 cm土層的秸稈占比，各層秸稈占比的變異系數(shù)呈先減小后增大的趨勢(shì)，即前進(jìn)速度的增加使得秸稈在土壤中的垂直分布質(zhì)量呈現(xiàn)先提升后下降的趨勢(shì)。在秸稈水平劃分處理中，仿真與田間試驗(yàn)表明前進(jìn)速度的增加可以有效減小縱向劃分區(qū)域內(nèi)的秸稈占比變異系數(shù)，同時(shí)前進(jìn)速度的增加會(huì)小幅度增加橫向劃分區(qū)域內(nèi)秸稈占比的變異系數(shù)，總體而言，前進(jìn)速度的增加可以優(yōu)化秸稈在土壤中的水平分布質(zhì)量，而轉(zhuǎn)速的增加對(duì)秸稈在土壤中的水平分布質(zhì)量并沒(méi)有規(guī)律性影響。

(3)通過(guò)將仿真值與田間試驗(yàn)值進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)垂直分布與水平分布的秸稈占比變異系數(shù)差值平均最大分別為22.13%和12.23%，仿真與試驗(yàn)誤差在可接受范圍內(nèi)。研究發(fā)現(xiàn)，離散元仿真可以較好地模擬不同作業(yè)參數(shù)旋耕作業(yè)后秸稈的空間分布狀態(tài)，可為旋耕秸稈還田作業(yè)質(zhì)量的快速預(yù)測(cè)研究提供支持，也有助于為旋耕機(jī)械的作業(yè)參數(shù)選擇提供理論依據(jù)。