徐高明 丁啟朔 汪小旵 梁 磊 何瑞銀 陳信信

(1.南京農(nóng)業(yè)大學工學院， 南京 210031； 2.江蘇省智能化農(nóng)業(yè)裝備重點實驗室， 南京 210031；3.江蘇大學農(nóng)業(yè)工程學院， 鎮(zhèn)江 212013)

0 引言

在秸稈還田要求下，農(nóng)業(yè)耕作系統(tǒng)的研究內(nèi)容由以往土壤-機具兩者的相互作用變成秸稈-土壤-機具三者間的交互作用。然而，目前對耕作機械與土壤、秸稈的交互作用規(guī)律缺乏深刻的認識。探究不同耕作機具作用下的秸稈與土壤運動規(guī)律及分布效果，有助于充分了解秸稈-土壤-機具交互作用機理，對秸稈管理及耕作機械優(yōu)化設(shè)計具有重要的意義。

近年來，國內(nèi)外學者采用離散元仿真或傳統(tǒng)試驗的方法從不同的角度對秸稈-土壤-機具的交互作用進行了研究[1-8]。在離散元仿真方面，ZENG等[9-10]運用離散元法構(gòu)建了秸稈-土壤-鑿型鏟的相互作用模型，分析了前進速度這一因素對鑿型鏟耕作性能的影響；MARI等[11]采用離散元法建立了秸稈-土壤-圓盤犁的交互作用模型，分析了不同前進速度對圓盤犁碎土性能的影響；周華等[12]進行不同耕作機具的秸稈還田離散元仿真研究，模擬了深松鏟和旋耕刀這兩種機具作業(yè)下的秸稈還田質(zhì)量；趙吉坤等[13]基于離散元法構(gòu)建了水稻土-旋耕刀-留茬秸稈相互作用模型，分析了不同留茬高度對耕作阻力的影響；胡建平等[14]建立了雙軸旋耕-秸稈-土壤的耕作仿真模型，研究了雙軸配置參數(shù)對功耗的影響。在傳統(tǒng)試驗法方面，F(xiàn)ARID等[15]采用田間試驗的方法對帶擋草板鏵式犁的埋草效果進行了研究，并指出隨著前進速度的降低，秸稈掩埋率增加；TOROTWA等[16]在室內(nèi)土槽中進行了秸稈-土壤-仿生圓盤的交互作用研究，結(jié)果表明，相比于普通圓盤，仿生圓盤的耕作阻力更小、秸稈切割效率更高；黃玉祥等[17]對草土分離裝置-土壤-秸稈相互作用進行了研究，根據(jù)田間試驗確定了草土分離裝置的最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)組合；郭俊等[18]對正反轉(zhuǎn)旋耕兩種耕作方式下的土壤和秸稈位移進行田間對比試驗分析，結(jié)果指出反旋作業(yè)的土壤及地表秸稈位移大于正旋作業(yè)，但隨著刀軸轉(zhuǎn)速的增加，反旋作業(yè)位移呈遞減、正旋作業(yè)位移呈遞增的趨勢。

綜上，國內(nèi)外學者在不同耕作機具下的土壤與秸稈運動及掩埋規(guī)律方面取得了一定的成果，主要探究了前進速度、耕作機具、耕作方式等某一因素變化對秸稈與土壤運動及碎土埋茬性能的影響[19-20]。目前，關(guān)于秸稈-土壤-旋耕機交互作用機理的研究較少，仍然缺乏定量條件下秸稈與旋耕參數(shù)之間相互作用的詳細數(shù)據(jù)，也有待深入從模型優(yōu)化角度來獲取多因素交互下的旋耕機最佳工作參數(shù)。因此，本文以江淮稻麥區(qū)常用的旋耕埋草還田方式為研究對象，開展三因素三水平的二次回歸正交試驗，探究秸稈-土壤-旋耕機系統(tǒng)中關(guān)鍵作業(yè)參數(shù)對秸稈位移與埋覆效果影響的規(guī)律，并尋求秸稈長度、耕作速度、刀軸轉(zhuǎn)速三者的較優(yōu)參數(shù)組合，以期為旋耕埋草作業(yè)參數(shù)的調(diào)整提供參考，以及為秸稈-土壤-旋耕機交互機理的研究提供試驗依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗于2021年6月在南京農(nóng)業(yè)大學工學院的農(nóng)業(yè)機械實驗室內(nèi)開展。由于田間試驗不可控因素太多，且作業(yè)參數(shù)難以精準控制，故采用室內(nèi)土槽耕作試驗平臺進行旋耕埋草試驗。

該平臺主要由試驗臺車、土槽、牽引系統(tǒng)、移動導軌、懸掛系統(tǒng)、旋耕機、操控系統(tǒng)和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等組成，其整體結(jié)構(gòu)如圖1所示。試驗選用IT245型旋耕刀，刀輥回轉(zhuǎn)半徑為245 mm，采用雙螺旋排列方式。將裝配好刀片的旋耕機掛接在試驗臺車上進行耕作，其作業(yè)幅寬為1.8 m，刀軸轉(zhuǎn)速、耕作深度及前進速度等也可以通過臺車控制系統(tǒng)方便且精確地進行調(diào)節(jié)。

圖1 室內(nèi)土槽耕作試驗平臺Fig.1 Soil bin and testing platform1.限位裝置 2.土槽 3.牽引系統(tǒng) 4.移動導軌 5.旋耕機 6.懸掛系統(tǒng) 7.試驗臺車 8.操控系統(tǒng) 9.數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

土槽長為24 m、寬為3 m、深度為0.5 m，試驗土壤類型為黏土，土壤砂粒、壤粒和黏粒質(zhì)量分數(shù)分別為11%、47%和41%，取自南京市永寧鎮(zhèn)[21]。模擬當?shù)氐耐寥篮逝c土壤容重，土壤經(jīng)過調(diào)濕、壓實后平均含水率為16.8%，土壤容重為1.25 g/cm3，且在整個試驗過程中，土壤參數(shù)保持恒定。試驗秸稈為切碎后的小麥秸稈，秸稈獲取時先將田間秸稈從基部向上截取20 cm長度的秸稈，然后統(tǒng)一用鍘刀切碎為5、10、15 cm 3種長度；并進行田間秸稈參數(shù)調(diào)查，獲取秸稈量與含水率為3 500 kg/hm2、20.2%，土槽試驗所用秸稈的參數(shù)與田間秸稈保持一致，秸稈量控制在3 500 kg/hm2，含水率為20.2%。

1.2 試驗方法

旋耕試驗如圖2a所示，先在土壤表層放置秸稈示蹤器，再在上面均勻鋪放1 m×1 m的秸稈，最后進行不同耕作參數(shù)下的秸稈混埋試驗。在試驗過程中，測取每組試驗下的秸稈位移和埋覆情況，各處理均進行3次重復試驗。其中，耕后3種不同長度秸稈位移變化用圖2b所示的示蹤法[22]進行追蹤，通過標記后的藍、紅色秸稈來代表整體秸稈的位移變化情況。

圖2 試驗秸稈布置Fig.2 Experimental straws layouts

1.3 位移與埋覆率測試方法

1.3.1秸稈位移測量

秸稈位移通過標記示蹤器在旋耕前后的位置之差獲得。如圖3a所示，用相互垂直的標尺測定秸稈示蹤器在旋耕前后x、y向坐標變化，根據(jù)二維地表坐標值變化來反映秸稈的位移變化。藍、紅色秸稈各設(shè)7組，分別標有數(shù)字1～7，由7組示蹤器的平均位移代表橫向、縱向秸稈的位移。示蹤器位移L計算式為

圖3 位移與埋覆率測試方法Fig.3 Measuring method of straw displacement and burial rate

(1)

式中 (x1,y1)——耕作前秸稈示蹤器坐標

(x2,y2)——耕作后秸稈示蹤器坐標

1.3.2秸稈埋覆率測試

旋耕作業(yè)的秸稈埋覆率[23]是衡量旋耕埋草性能的重要指標之一，秸稈埋覆率越高，則耕作埋草性能越好。根據(jù)旋耕作業(yè)前后地表秸稈質(zhì)量的變化測定秸稈埋覆率，采用0.5 m×0.5 m的取樣框進行秸稈收集并稱量，如圖3b所示。秸稈埋覆率Y計算式為

(2)

式中mq——耕整作業(yè)前單位面積秸稈量，g/m2

mh——耕整作業(yè)后單位面積秸稈量，g/m2

2 試驗設(shè)計與結(jié)果分析

有研究表明，秸稈長度、耕作深度、刀軸轉(zhuǎn)速是影響秸稈還田質(zhì)量的主要影響因素，秸稈還田質(zhì)量隨秸稈長度的增加而逐漸變差[24]；增加耕作深度可以有效提高秸稈埋覆率，提升秸稈埋覆效果[13]；而適當提高轉(zhuǎn)速也有利于將更多的秸稈混埋到土壤中，提高秸稈還田質(zhì)量[18]。同時，旋耕秸稈還田質(zhì)量包括秸稈埋覆質(zhì)量和秸稈分布質(zhì)量，其主要評價指標為秸稈埋覆率和秸稈位移。在旋耕作業(yè)時，秸稈埋覆率越高，則耕作埋草性能越好[23]；秸稈位移越大，也說明了秸稈在土壤中能均勻分散，可以獲得較高的秸稈分布質(zhì)量[7-8]。因此，本文以秸稈長度、耕作深度、刀軸轉(zhuǎn)速為試驗因素，選擇秸稈位移與埋覆率為評價指標，開展上述3個關(guān)鍵參數(shù)對秸稈位移與埋覆效果影響的單因素試驗與多因素優(yōu)化試驗。

2.1 單因素試驗

2.1.1試驗設(shè)計

先進行單因素試驗，分別探究秸稈長度、耕作深度、刀軸轉(zhuǎn)速3個因素與秸稈位移和埋覆率之間的關(guān)系。依據(jù)GB/T 24675.6—2009《保護性耕作機械 秸稈粉碎還田機》，小麥、水稻等作物秸稈粉碎長度不大于150 mm，同時考慮短秸稈有利于秸稈掩埋，但切碎長度減小會增加機具功耗，因此本研究取秸稈長度指標為5、10、15 cm。增大耕作深度可以增加碎土量，從而提高秸稈埋覆效果。但耕作深度增加，會導致作業(yè)機具功耗增大。因此，旋耕作業(yè)深度應合理選取，不宜過大，本試驗分別選取耕作深度5、10、15 cm進行試驗。隨著刀軸轉(zhuǎn)速的增加，切土節(jié)距也相應增大，旋耕碎土效果更好，從而秸稈埋覆質(zhì)量也越好，但作業(yè)功耗也會增大。因此，結(jié)合當?shù)爻Ｓ米鳂I(yè)參數(shù)，選取刀軸轉(zhuǎn)速240、280、320 r/min進行試驗。

以秸稈位移與埋覆率為評價指標進行試驗。每次試驗時的前進速度相同，保持在0.5 m/s，且當只考察單一因素變化時，其他因素取零水平中間值，即秸稈長度、耕作深度、刀軸轉(zhuǎn)速分別取10 cm、10 cm、280 r/min。試驗過程中記錄秸稈位移變化值與秸稈埋覆率，其中秸稈位移變化值取橫、縱向秸稈的位移平均值。每組試驗重復3次，取平均值。

2.1.2試驗結(jié)果與分析

結(jié)合試驗結(jié)果，分別分析秸稈長度、耕作深度、刀軸轉(zhuǎn)速3個因素與秸稈位移和埋覆率之間的關(guān)系。在耕作深度和刀軸轉(zhuǎn)速一定的情況下，分別選取秸稈長度5、10、15 cm進行試驗，隨著秸稈長度的增加，秸稈位移和埋覆率逐漸減小，如圖4a所示。分析其原因在于長秸稈運動速度小且入土阻力增加，導致秸稈位移減小且不利于秸稈掩埋。當秸稈長度和刀軸轉(zhuǎn)速一定時，耕作深度分別選取5、10、15 cm進行試驗，隨著耕作深度的增大，秸稈位移越來越小，埋覆率越來越大，如圖4b所示。該結(jié)果可能的原因是在旋耕深度大時，秸稈受到土壤的阻礙作用更多，導致秸稈位移減?。欢黾痈魃疃?，有更多的土壤掩埋秸稈，其埋覆率也會增大。當秸稈長度和耕作深度一定時，增加刀軸轉(zhuǎn)速會提高秸稈位移和埋覆率，如圖4c所示。其可能的原因為增加刀軸轉(zhuǎn)速，秸稈獲得的動能也將增大，會使秸稈位移增加；同時適當提高刀軸轉(zhuǎn)速會提升旋耕碎土效果，有利于秸稈掩埋。

圖4 單因素對秸稈位移和埋覆率的影響Fig.4 Influences of single factor on straw displacement and burial rate

綜合分析上述試驗結(jié)果，減小秸稈長度、增加刀軸轉(zhuǎn)速可以增加秸稈位移和埋覆率，從而提高秸稈還田質(zhì)量；而隨著耕作深度增大，秸稈位移減小，埋覆率增加。因此，為獲取較高的秸稈還田質(zhì)量，需要進行多因素優(yōu)化試驗，保證秸稈埋覆率最優(yōu)的同時，秸稈位移達到最大。

2.2 多因素優(yōu)化試驗

2.2.1試驗設(shè)計

為了明確關(guān)鍵作業(yè)參數(shù)對秸稈位移與埋覆效果的影響及優(yōu)化參數(shù)組合，以秸稈長度、耕作深度、刀軸轉(zhuǎn)速為試驗因素，選擇秸稈位移L與埋覆率Y為評價指標，開展上述3個關(guān)鍵參數(shù)對秸稈位移與埋覆效果影響的多因素優(yōu)化試驗。利用Design-Expert軟件的Box-Behnken試驗原理開展三因素三水平試驗，共包括17組試驗。根據(jù)單因素試驗分析結(jié)果，試驗因素及編碼如表1所示。

表1 試驗因素編碼Tab.1 Codes of test factors

2.2.2試驗結(jié)果

試驗結(jié)果如表2所示，利用Design-Expert軟件建立秸稈位移和埋覆率與秸稈長度、耕作深度、刀軸

轉(zhuǎn)速的數(shù)學模型，并分析各因素之間的交互作用規(guī)律。表2描述了17組試驗中的秸稈位移和埋覆率，由試驗數(shù)據(jù)可知，減小秸稈長度、增加耕作深度、增大刀軸轉(zhuǎn)速可以增加秸稈位移、提高秸稈埋覆率，從而提升秸稈還田質(zhì)量。

2.2.3秸稈位移分析

(1)秸稈位移回歸結(jié)果分析

根據(jù)表2秸稈位移的試驗結(jié)果，利用Design-Expert軟件進行多元擬合與回歸分析，建立以秸稈長度、耕作深度、刀軸轉(zhuǎn)速為自變量的響應回歸模型為進一步判定模型的擬合精度及各因素對秸稈位移的影響主次順序，對表2秸稈位移進行方差分析及三元二次回歸分析。如表3所示，該模型決定系數(shù)為0.969 9，且模型顯著性檢驗中F=58.19，P<0.000 1，說明回歸模型差異極顯著；失擬性檢驗中，F(xiàn)=2.19，P>0.1,為不顯著，說明該模型與實際結(jié)果擬合精度高，可以準確反映秸稈位移L與秸稈長度A、耕作深度B、刀軸轉(zhuǎn)速C之間的關(guān)系，可用于秸稈位移的預測和分析。根據(jù)模型F值可發(fā)現(xiàn)，對秸稈位移影響的主次順序為耕作深度、秸稈長度、刀軸轉(zhuǎn)速。

表2 試驗設(shè)計方案和結(jié)果Tab.2 Test design and results

L=45.15-0.861 5A-2.786 50B-0.025 5C-

0.046AB+0.001 125AC+0.001 625BC+

0.022 2A2+0.096 2B2+0.000 081 25C2

(3)

表3 秸稈位移方差分析Tab.3 Variance analysis of straw displacement

(2)秸稈位移與各因素響應曲面分析

根據(jù)模型利用Design-Expert 軟件生成各因素對秸稈位移影響的響應曲面。表3表明，秸稈長度與耕作深度交互作用對秸稈位移影響顯著，秸稈長度與刀軸轉(zhuǎn)速交互作用、耕作深度與刀軸轉(zhuǎn)速交互作用對秸稈位移影響不顯著。圖5為秸稈長度、耕作深度對秸稈位移交互作用的響應曲面，可知隨著秸稈長度和耕作深度的增加，秸稈位移呈減小的趨勢，出現(xiàn)該現(xiàn)象的主要原因是秸稈長度增加后的秸稈質(zhì)量增大，在旋耕刀相同力作用下，秸稈獲取的運動速度小；耕作深度增加，秸稈掩埋得越深，其運動受到土壤的阻礙作用也越多，使秸稈位移減小。說明減少秸稈長度，且適當降低耕作深度，有利于增大秸稈位移，使得秸稈在土壤中充分分布，有利于提高秸稈還田質(zhì)量。

圖5 秸稈長度與耕作深度交互作用對秸稈位移影響的響應曲面Fig.5 Response surface of straw length and tillage depth on straw displacement

2.2.4秸稈埋覆率分析

(1)秸稈埋覆率回歸結(jié)果分析

根據(jù)表2秸稈埋覆率的試驗結(jié)果，利用Design-Expert軟件進行多元擬合與回歸分析，建立以秸稈長度、耕作深度、刀軸轉(zhuǎn)速為自變量的響應回歸模型

Y=53.787 5-1.039A+7.201B-0.091 75C-
0.089AB-0.001 375AC-0.000 375BC-
0.004 0A2-0.274 3B2+0.000 276 562C2

(4)

為進一步判定模型的擬合精度及各因素對秸稈埋覆率的影響主次順序，對表2秸稈埋覆率進行方差分析及三元二次回歸分析。如表4所示，該模型決定系數(shù)為0.985 9，且模型顯著性檢驗中，F(xiàn)=125.03，P<0.000 1，說明回歸模型差異極顯著；失擬性檢驗中，F(xiàn)=3.97，P>0.1,為不顯著，說明該模型與實際結(jié)果擬合精度高，可以準確反映秸稈埋覆率Y與秸稈長度A、耕作深度B、刀軸轉(zhuǎn)速C之間的關(guān)系，可用于秸稈埋覆率的預測和分析。根據(jù)模型F值可發(fā)現(xiàn)，對秸稈埋覆率影響的主次順序為耕作深度、秸稈長度、刀軸轉(zhuǎn)速。

表4 秸稈埋覆率方差分析Tab.4 Variance analysis of straw burial rate

(2)秸稈埋覆率與各因素響應曲面分析

根據(jù)模型利用Design-Expert軟件生成各影響因素對秸稈埋覆率的響應曲面，進一步分析秸稈長度、耕作深度、刀軸轉(zhuǎn)速3個因素對埋覆率的交互影響。表4表明，秸稈長度與耕作深度交互作用對秸稈埋覆率影響顯著，秸稈長度與刀軸轉(zhuǎn)速交互作用、耕作深度與刀軸轉(zhuǎn)速交互作用對秸稈埋覆率影響不顯著。由圖6可知，當?shù)遁S轉(zhuǎn)速處于零水平時，在耕作深度處于較高水平時秸稈埋覆率隨秸稈長度增加而逐漸降低，這是因為一定的耕作深度可以使得秸稈與土壤充分混合從而將秸稈掩埋于土壤中，較長的秸稈在旋耕時的位移量小，使得秸稈與土壤混合不充分，導致秸稈埋覆率隨秸稈長度的增加而減少；當耕作深度處于高水平，秸稈長度處于低水平時，秸稈埋覆率出現(xiàn)極大值，這說明較小的秸稈長度和較大的耕作深度有利于秸稈與土壤充分混合，提高秸稈埋覆率。

圖6 秸稈長度與耕作深度交互作用對秸稈埋覆率影響的響應曲面Fig.6 Response surface of straw length and tillage depth on straw burial rate

2.2.5參數(shù)優(yōu)化與驗證

根據(jù)模型分析效果，利用Design-Expert軟件尋優(yōu)功能進行參數(shù)優(yōu)化，為提高旋耕秸稈還田質(zhì)量，應在保證秸稈埋覆率最優(yōu)的同時，秸稈位移達到最大。為此，建立秸稈埋覆率Y、秸稈位移L雙目標函數(shù)優(yōu)化模型

(5)

求解得秸稈長度為5 cm、耕作深度為14.99 cm、刀軸轉(zhuǎn)速為320 r/min時，秸稈埋覆率為95.5%、秸稈位移為27.6 cm。為了驗證優(yōu)化后參數(shù)準確性，將耕作參數(shù)調(diào)整接近最優(yōu)解后進行3次重復試驗，即秸稈長度為5 cm、耕作深度為15 cm、刀軸轉(zhuǎn)速為320 r/min下進行旋耕埋草試驗, 得到秸稈埋覆率和秸稈位移分別為93.3%、28.1 cm。試驗數(shù)值與模型優(yōu)化值相對誤差均小于5%，說明本研究模型可靠。

3 結(jié)論

(1)通過室內(nèi)土槽試驗，研究了秸稈-土壤-旋耕機交互作用下關(guān)鍵作業(yè)參數(shù)對秸稈位移和埋覆效果的影響。由試驗結(jié)果可知影響秸稈分布和埋覆效果的主次順序依次為：耕作深度、秸稈長度、刀軸轉(zhuǎn)速；秸稈長度與耕作速度交互作用對秸稈埋覆率和位移影響顯著，其余參數(shù)交互作用不顯著。

(2)以秸稈埋覆率和秸稈位移為評價指標，對關(guān)鍵作業(yè)參數(shù)進行多目標優(yōu)化，得到秸稈埋覆率、秸稈位移最大值的最優(yōu)解為：秸稈長度5 cm、耕作深度14.99 cm、刀軸轉(zhuǎn)速320 r/min。該最優(yōu)條件下的秸稈埋覆率為95.5%，秸稈位移為27.6 cm。將優(yōu)化后的參數(shù)進行驗證，試驗數(shù)值與模型優(yōu)化值誤差小于5%，說明研究模型可靠。