влажность в корнеобитаемом слое мгновенно увеличивается ло значе-
ния @,.

Для проведения расчетов по уравнению (1) необходимо также зада-
ние начальных условий для напоров. Но они мало влияют на резуль-
таты расчетов, так как емкость зоны аэрации сравнительно невелика.
Поэтому начальные условия могут быть заданы приблизительно, в за-
BHCHMOCTH OT сезона, и даже произвольно.

Решение системы уравнений (1)- (4), (7) с начальными и граничными
условиями и ограничением (10) проводилось нами с помошью итера-
ционного метода Гаусса-Зейделя для неявной конечно-разностной
схемы. Вычисления велись по следующему алгоритму. Сначала по на-
чальным значениям напоров вычислялись влажность и коэффициенты
Кис, затем решалось уравнение (1) с граничными условиями (5), (6), (8),
(9} Полученные из решения напоры использовались для определения
влажности по формуле (4), которая, в свою очередь, использовалась LA
уточнения коэффициентов К и с, и вновь решалось уравнение (1). Эти
Вычисления повторялись до тех пор, пока изменение напоров и влажно-
сти от итерации к итерации становилось очень незначительным.

Этот вычислительный алгоритм учитывает нелинейный характер за-
дачи, обусловленный ограничениями на влажность и параметры влаго-
переноса, а также переходом от одного рода граничных условий к дру-
гому. В этом алгоритме значительно смягчены требования к виду
функций К (@) и 0(H — г), которые могут быть аппроксимированы кусоч-
но-дифференцируемыми зависимостями,.

С помощью описанной модели можно рассчитать водный режим
зоны аэрации орошаемого массива в течение года и определить средние
значения и стандартные отклонения для расходов на УГВ, а также ко-
личество поливов в разные по водности годы. Для того чтобы судить
о режиме работы оросительной системы за период эксплуатации, необ-
ходимо провести моделирование ее работы за многолетний период.
С этой целью на входе модели можно использовать фактические ряды
наблюдений за осадками и температурами воздуха. Однако более при-
влекательным представляется использование искусственных рядов, так
как результаты расчетов по очень длинным рядам будут более на-
дежными.

Нами была разработана простая вероятностная модель климата,
позволяющая генерировать средние месячные температуры воздуха
н осадки. Предполагалось, что эти показатели климата взаимно незави-
‚ симы и могут быть представлены периодическими процессами с nepHo-
дом 1 год, к которым добавляются независимые нормально распреде-
ленные случайные величины. Случайный процесс такого типа был
предложен в работе [6] для описания сезонной вариации осадков и тем-
пературы воздуха. Периодическая составляющая задается в виде сред-
HHX многолетних значений месячных сумм осадков Oc(t) (температур
1(1)) по МС Баштанка в Одесской области, случайная составляющая

59