Определение коэффициента уплотнения грунта: Определение коэффициента уплотнения грунта в «Гектар Групп»
Определение коэффициента уплотнения грунта
Строительные работы, какой бы сложности и масштаба они ни были, обязывают к исследованию исходных данных почвы, на которой планируется их проведение. Плотность грунта – один из основных показателей физических характеристик, поэтому ее исчисление будет считаться залогом качественного возведения объекта. Изучению подлежит вычисление сопротивления, плотности и максимальное удельное давление, которое он силе выдержать.
Результатом исследования станет выявление плотности. Получение таких данных поможет определить, пригоден ли грунт для строительства на нем того или иного здания.
Способы вычисления плотности
Определение плотности производится согласно ГОСТу (5180-84). Он предполагает различные способы определения. Какой из них будет выбран, зависит от типа грунта:
- метод режущих колец;
- метод парафинирования;
- метод снятия мерок с выпиленного образца.
Типы грунта, которые могут быть вырезаны (глина, пескогрунт, песок, суглинок) исследуются по методу режущего кольца.
Горный грунт (скальной) изучают путем измерений. Это возможно при условии, что из них удается выпилить или вырезать образец в форме куба, цилиндра или прямоугольника. Его размеры определяются посредством штангенциркуля с точностью до 0,01 см. Мерки снимаются в разных направлениях. На основе среднего значения получают данные его объема. После этого вырезанную часть взвешивают и измеряют его площадь.
Плотность частиц почвы или твердой фракции средний показатель веществ, которые входят в ее состав. Он равен объему твердых частиц к их массе.
Для различных веществ эти данные во множестве случаев неизменны. Плотность грунта – безразмерная величина, исчисляемая как отношение уплотнения грунта к показателю его максимальной плотности. Все типы почвы имеют поры. Они представляют собой микропустоты, наполнитель которых – влага или воздух. При разработке грунта их количество увеличивается, в результате чего он приобретает рыхлое состояние, насыпная плотность оказывается меньше показателя его плотности в утрамбованном виде. Следовательно, когда происходит заготовка песчаного основания под фундамент, не обойтись без дополнительного уплотнения грунта. Если не предпринять таких мер, через некоторое время произойдет слеживание грунта, и под своим весом и весом постройки возможна просадка.
Коэффициент уплотнения грунта может иметь значение в районе от 0 до 1. Максимальный показатель плотности – это плотность сухого грунта. Определение ее возможно в лабораториях путем послойного (в три слоя) уплотнения образца грунта с постоянной работой уплотнения. Ее принцип состоит в следующем: грунт насыпают в цилиндр, сжимают его за счет производимых грузом ударов. Данные максимальной плотности грунта зависят от его влажности
О коэффициенте уплотнения грунтов
Грунты применяются в строительстве в качестве материалов для создания оснований зданий и сооружений. В основном грунты в своем природном состоянии по своим свойствам не отвечают требованиям, обеспечивающим качественное проведение строительных работ. Одним из наиболее широко применяемых методом преобразования естественного грунта – является его уплотнение различными методами. При уплотнении грунта происходит уменьшение его пористости, то есть растет количество контактов между частицами грунта. Это приводит к повышению прочности грунтового основания и уменьшению его сжимаемости, что ведет к уменьшению просадок грунта и сооружений после завершения строительных работ.
Уплотнение грунтов проводят слоями одинаковой высоты, в зависимости от метода уплотнения. Заложенная в ППР степень уплотнения грунта достигается при оптимальной влажности грунтов, для это требуется следить за условиями уплотнения, при не соблюдении этих условий повышается количество проходок уплотняющего оборудования, что ведет к увеличению затрат на получение требуемого уплотнения.
Для определения степени уплотнения грунта применяю коэффициент уплотнения. Для этого на начальных этапах строительство отбирают пробу грунта, и определяют значение максимально возможного уплотнения данного вида грунта; определение это показателя возможно если при рассеве через сито с отверстиями размером 5 мм проходит более 70% от все массы необходимой пробы, если реология грунта не соответствует этому требованию, то определения максимальной плотности в лабораторных условиях невозможно, а следовательно и определения коэффициента уплотнения тоже, возможно только определение плотности грунта в скелете.
Непосредственно на самом объекте проведения работ производится отбор проб уплотненного грунта из каждого слоя уплотнения, для определение плотности грунта в скелете и последующих расчетов коэффициента уплотнения.
Метод режущего кольца в основном применяется для мерзлых немерзлых глинистых грунтов, немерзлых и сыпучемерзлых песчаных грунтов. Метод заключается во вдавливании режущего кольца определенного объема в грунт при последующем извлечении заполненного кольца из уплотненного грунта. Далее в условиях лаборатории определяют влажность уплотненного грутна, плотность грунта в состоянии естественной влажности и рассчитывают плотность грунта в скелете и ,если возможно то, коэффициент уплотнения.
Способ определения плотности грунтов методом замещения объема применяется в полевых условиях при невозможности провести испытания при помощи метода режущего кольца, так как имеет определённые погрешности. Он заключается в определении отношения массы выемки пробы грунта из уплотненного слоя к его объему, который замещают однородной средой с известными показателями.
Аккредитованная испытательная лаборатория ООО «Центр качества» оказывает услуги по определению коэффициента грунтов, со стоимостью можно ознакомится на этой странице или обратится по телефону 8 (343) 374-04-09.
НазадОпределение коэффициента уплотнения грунта через модуль упругости
Коэффициент уплотнения грунта является одной из наиболее значимых величин, влияющих на дальнейший ход строительных работ. Какой бы объект вы ни возводили, для его прочности, долговечности и безопасности эксплуатации необходимо учитывать возможную деформацию почвы, провоцирующую нарушения фундамента постройки.
Во избежание подобных осложнений компания VERUM рекомендует своим клиентам проводить испытания, определяющие коэффициент уплотнения грунта, ещё до начала строительных работ.
Модуль упругости грунта и коэффициент уплотнения грунта ― два испытания в одном
Одним из наиболее важных показателей, находящихся в зависимости с коэффициентом уплотнения грунта, является модуль упругости грунта. Таким образом, для определения первого следует предварительно произвести испытания и ряд расчётов, касающихся упругости почвы. Разумеется, этот процесс требует дополнительных временных и финансовых затрат, что порой представляет сложность для застройщика.
Строительная лаборатория VERUM предлагает своим клиентам совместить испытания грунта по целому ряду показателей при помощи современного измерителя плотности грунта TERRATEST. В исследование входит тестирование на плотность и выявление модуля упругости любых видов грунта, в том числе и скальных пород. Прибор широко применяется в жилом и дорожном строительстве.
Особенности работы компании VERUM с TERRATEST
Прибор измерения плотности грунта применяется нашими специалистами на начальной стадии разработки проекта фундамента, однако может быть использован и на других этапах выполнения строительных работ.
Важными преимуществами TERRATEST является мобильность и компактность ― его можно использовать там, где для масштабной строительной техники попросту не найдётся места. Прибор оснащён модулем Bluetooth, что исключает необходимость использования кабеля и снижает риск повреждения аппарата.
Благодаря проведению испытаний непосредственно на объекте, время их осуществления значительно сокращается.
Результат, выводимый одновременно на дисплей устройства и на любой другой девайс (смартфон или планшет), распечатывается на бумаге при помощи портативного принтера и выдаётся заказчику. Таким образом клиент получает моментальный результат испытаний и имеет возможность продолжать строительство уже с учётом данных показателей.
Определение коэффициента уплотнения грунта
МЫ БЫЛИ ВЫБРАНЫ АДМИНИСТРАЦИЕЙ НИЖНЕУДИНСКОГО МУНИЦИПАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ОБСЛЕДОВАНИЯ ЗДАНИЙ ПОСЛЕ ЗАТОПЛЕНИЯ В ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ
НАС ВЫБИРАЮТ АРБИТРАЖНЫЕ СУДЫ
СМОТРЕТЬ ОПРЕДЕЛЕНИЯ
ПОЧЕМУ СУДЫ ОТКЛОНЯЮТ ЗАКЛЮЧЕНИЯ
Читать статью!
ВЫПОЛНЕННЫЕ РАБОТЫ
02.08.2019 г. — Проведена экспертиза магазина после затопления.
02.08.2019 г. — Проведена экспертиза кухонного гарнитура.
01.08.2019 г. — Проведена экспертиза фундамента дома на ул.Покровской.
31.07.2019 г. — Проведена экспертиза подпорной стенки на пр. Космонавтов.
30.07.2019 г. — Проведена экспертиза качества окон.
30.07.2019 г. — Проведена экспертиза перекрытия здания в п. Есинка.
28.07.2019 г. — Проведена экспертиза качества выполненных ремонтных работ в квартире на ул. Парковой.
27.07.2019 г. — Проведена экспертиза качества выполненных работ на ул. Лунная.
25.07.2019 г. — Проведена экспертиза сварных швов металлической конструкции в с. Битягово.
24.07.2019 г. — Проведена экспертиза прочности бетона.
СМОТРЕТЬ ЕЩЁ
*******
МЫ РАБОТАЕМ
БЕЗ ВЫХОДНЫХ
с 8-00 до 22-00
Ждем Ваших звонков не только в будние дни, а также в субботу и в воскресенье. Наши эксперты выезжают на экспертизу и обследование ежедневно и без выходных.
*******
СТРОИТЕЛЬНЫЙ АДВОКАТ
Бесплатная консультация нашего строительного юриста.
Анализ перспектив Вашего спора в суде или в досудебном порядке.
Юридические услуги оказывают юристы в области строительного права.
*******
ДОСТАВКА
курьером строительного заключения, актов приемки-сдачи, счетов-фактур.
*******
ОСТОРОЖНО!
В последнее время появилось большое количество мошенников и непрофессионалов.
Читать Проверка экспертной организации.
*******
ПЛАНЫ МНСЭ
В 2018 году
планируем открытие новых офисов МНСЭ
в следующих городах:
Севастополь
Минск
Астана
Киев
*******
ДОСТИЖЕНИЯ МНСЭ
ЗА 2017 г.:
698 проведенных строительных экспертиз;
267 проведенных обследований;
32 проведенных энергоаудита;
103 разработанных проектов.
*******
МНСЭ — участник и докладчик
2-го Всероссийского Симпозиума «Актуальные проблемы судебной экспертизы и контрольных процедур в строительстве», который прошел 16 апреля 2015 г. в Центральном Доме Архитектора в Москве.
*******
ПЛАГИАТ
Увидели у конкурентов похожий на наш сайт по структуре или по содержанию. Проверьте в интернете, кто является первоисточником. Ответ, который Вы получите — МЫ.
Определение коэффициента уплотнения грунта в Санкт-Петербурге
Коэффициент уплотнения
Коэффициент уплотнения – важная характеристика грунтов на строительной площадке, которую необходимо определить перед составлением проектной документации и проведением работ на участке. На основе этой характеристики определяют порядок и объемы работ по уплотнению почвы на месте строительства, типы фундаментов для зданий и необходимость в дополнительных конструктивных элементах будущего объекта.
Для определения коэффициента уплотнения используются специальные методики и оборудование. Работы могут проводиться на месте строительства и в лабораториях. Исследование проводят специалисты экспертной организации, которые имеют для этого необходимые знания, опыт и лабораторные инструменты.
ООО «ЛРК Строй-надзор» оказывает услуги по определению коэффициента уплотнения для подрядных и проектных организаций. Мы гарантируем точность проводимых измерений и полное соответствие требованиям действующих отраслевых стандартов.
Цели и задачи технического надзора
Порядок определения коэффициента
В процессе исследования для определения коэффициента необходимо отобрать пробу грунта и определить значение максимально возможной степени уплотнения. Для некоторых типов грунтов лабораторное исследование невозможно из-за особенностей реологии. В этом случае проводится проводиться исследование в скелете.
Отбор образцов выполняется непосредственно на месте проведения работ или будущего строительства. Забор грунта осуществляется на каждом слое уплотнения, что позволяет специалистам выяснить плотность в скелете и в последующем вычислить необходимые производные показатели.
Для отбора образца может применяться метод режущего кольца. Он подходит для следующих видов грунтов:
- Мерзлой и немерзлой глины;
- Глинистого грунта;
- Сыпучемерзлого песчаного грунта.
Суть метода заключается во врезании кольца с определенным диаметром и длиной в землю и последующего извлечения этого образца. После этого в процессе лабораторного исследования измеряются его основные показатели (влажность и т. п.) и вычисляется нужный показатель.
Может использоваться также метод замещения объема. В этом случае исследование производится на площадке ввиду невозможности изъять образец для лаборатории. Показатели определяются по отношению веса вынутой пробы из уплотненного слоя к объему. Последний показатель определяется по количеству среды с известными специалисту характеристики, которая ушла на заполнение выемки.
Как заказать
Хотите воспользоваться услугами компании «ЛРК Строй-надзор» для определения коэффициента уплотнения? Обращайтесь к нашим менеджерам по указанным на сайте телефонам.
Получите коммерческое предложениеОпределение коэффициента уплотнения
Методы определения коэффициента уплотнения, используемые ООО НПО «ГЕОСМАРТ»
Метод стандартного уплотнения по ГОСТ-22733
Достоинства
Данный метод позволяет получить наиболее точное значение коэффициента уплотнения
Недостатки
Методика стандартного уплотнения весьма трудоемка, проведение экспериментов занимает длительное время, приблизительно 4 ч; Метод экспресс — оценки с использованием динамического плотномера ДПГ-1.2
Достоинства
Быстрая оценка свойств основания или степени уплотнения грунта обратной засыпки, как доказывает строительная практика. Так, бетонирование пола подвала не может быть начато пока не будет проведена проверка качества основания.
Недостатки
Неприменим для большинства пылевато-глинистых грунтов Геофизические методы с использованием георадара
Достоинства
Возможность выполнять сплошное обследование основания
Высокая производительность работ
Недостатки
Сложность обработки полученных результатов
В соответствии с ГОСТ 25100-2012 техногенные грунты – естественные грунты, измененные и перемещенные в результате производственной и хозяйственной деятельности человека и антропогенные образования – твердые отходы. Техногенные грунты также называют насыпными грунтами. Можно сделать вывод о том, что техногенные грунты, это грунты обратной засыпки, грунты основания пола, земляных сооружений (насыпей).
Данные грунты характеризуются неоднородностью состава, неравномерной сжимаемостью, длительным временем консолидации, просадочностью, низкими прочностными характеристиками.
Основной проблемой при строительстве, в основании которых залегают техногенные грунты – контроль качества уплотнения при устройстве техногенных оснований, прогноз деформаций во времени. Уплотнение техногенных грунтов – обязательная мера улучшения строительных свойств, вызванная разуплотнением при его перемещении. При уплотнении увеличивается число контактов между частицами в единице объема вследствие их переупаковки. Некачественное выполнение работ по уплотнению грунтов может привести к неравномерным осадкам, деформациям в конструкции полов, бассейнов, нарушению нормальной эксплуатации.
К числу контролируемых характеристик при контроле качества уплотнения основания является коэффициент уплотнения. Коэффициент уплотнения не должен быть меньше значений, указанных в табл. М.2 СП 45.13330.
Под значением коэффициента уплотнения принято считать отношение достигнутой плотности сухого грунта к максимальной плотности сухого грунта, полученной в приборе стандартного уплотнения по ГОСТ 22733. Однако, в условиях строительства необходима быстрая оценка свойств основания. Например, устройство промышленного пола не может быть начато пока не будет протокола по результатам определения коэффициента уплотнения, такая же ситуация происходит при строительстве фундаментов резервуаров на искусственном основании.
Наибольшее распространение получил метод с использованием динамического плотномера (ДПГ-1.2). Прибор ДПГ-1.2 предназначен для определения динамического модуля упругости Еd. Коэффициенты уплотнения определяются по корреляционным зависимостям, которые строятся при проведении серии испытаний в различных грунтовых условиях. По найденным модулям и значений коэффициента уплотнения определенного по лабораторным испытаниям строится графические зависимости.
Зависимость для глинистого грунта представлена на рисунке ниже. Из графика видно, что при увеличении коэффициента уплотнения возрастает значения динамического модуля.
Получите консультацию специалиста по телефону:
Инженер ООО НПО «Геосмарт» Александр +7-908-579-39-03
Выполненные объекты
Расчет и определение коэффициента уплотнения грунта
Коэффициент уплотнения грунта – что это такое и как рассчитать
Такой показатель, как коэффициент уплотнения грунта, демонстрирует собой, насколько будет изменяться объем сыпучего материала после утрамбования или даже транспортировки. Его определяют по соотношению максимальной и общей плотности. Каждый тип сыпучего материала состоит из элементов, а точнее зерен. Между ними постоянно будут пустоты, то есть поры. Чем выше процесс пустот, тем больший объем будет занимать вещество.
Если говорить проще, то предлагаем вам вспомнить детскую игру в снежки. Чтобы получился хороший снежный шарик, следует зачерпнуть из сугроба большую горсть и как можно сильнее сжать. Таким образом, вы сократите число пустот между снежинками, то есть уплотните их.
При этом уменьшится объем. То же самое будет, если вы насыплете в стакан крупу, а после встряхнете или утрамбуете ее пальцами. Вы получите уплотнение зерен. Другими же словами, коэффициент уплотнения будет разницей между материалами в его стандартном состоянии и трамбованием.
Для чего требуется знать КУ?
Знать данные о показателях уплотнения для материалов сыпучего типа следует, чтобы:
- Контролировать, действительно ли вам привезли столько материала, сколько вы и заказали.
- Купить правильное количество отсева, песка, щебня для того, чтобы засыпать котлован, канавы или ямы.
- Рассчитать вероятную грунтовую усадку при закладывании фундамента, прокладывании дорог или тротуарной плитки.
- Правильно рассчитывать число бетонной смеси для заливания фундамента и перекрытий.
Далее рассмотрим каждый из способов по отдельности.
Подробности
Коэффициент при транспортировке
К примеру, самосвал везет вам 8 м3 щебня с карьера на объект. В пути ему будут попадаться выбоины и ямы, а из-за воздействия вибрации щебневые зерна начнут уплотняться, из-за чего объем сокращается до 7.27 м3. Это и будет утряска материала. Как же узнать, что на объект привезли нужное количество товара, как и указано в документации? Для этого требуется узнать конечный объем материала, а еще степень уплотнения (для щебня это 1.1). Обе цифры следует перемножить между собой, и получится начальный объем. Если данные не будут совпадать с тем, что прописано в документах, то вы имеете дело не с утряской щебня, а с нечестным продавцом.
Уплотнение при засыпании ям
В сфере строительства есть такое понятие, как усадка. Земля или же другой материал сыпучего типа будет уплотнен и уменьшится в объеме под действием своего же веса или под давлением разных конструкций (тротуарных плит и фундамента). Процесс усадки обязательно требуется учесть при засыпке котлованов и канав, потому что если вы это не сделаете, то спустя время образуется яма. Чтобы сделать заказ на нужное количество материала, следует для начала узнать объем ямы. Если вы знаете ее форму, ширину и глубину, то можно использовать для расчета онлайн-калькулятор. Далее полученную цифру стоит умножить на показатель насыпной плотности материала и степень уплотнения. При засыпании выбранного материала в яму должен в конечном итоге получиться холмик. Все это из-за того, что в естественных условиях усадка происходи спустя определенный временной промежуток, и ускорить процесс можно посредством утрамбовывания. Его проводят вручную или даже при помощи особых устройств.
Уплотнение при строительстве
В строительстве определение коэффициента уплотнения грунта особенно важно. Наверняка вы слышали про случаи, когда в зданиях после возведения сразу начинали появляться трещины. А ямы на новых дорогах или проваливающаяся тротуарная плитка во дворе и на дорожках?
Это случается, если неправильно рассчитана усадка грунта, а также не предприняты соответствующие меры по устранению. Для того, чтобы знать степень усадки, и требуется коэффициент по уплотнению. Он поможет понять, как сильно будет утрамбовываться тот или иной грунт в ваших условиях. К примеру, под давлением веса плитки, здания или даже асфальта. Некоторые типы грунтов обладают настолько высоким коэффициентом усадки, то их приходится даже замещать. Остальные же виды перед началом строительства специально утрамбовывают.
Как узнать степень уплотнения
Легче всего будет брать все данные про коэффициент уплотнения из ГОСТов. Они будут рассчитаны для разных типов материала.
В лабораторных условиях коэффициент уплотнения измеряют так:
- Измеряют насыпную или общую плотность материала, и для этого нужно измерить массу, а также объем образца, вычислить их соотношения.
- После этого пробу следует встряхнуть или спрессовать, измерить массу и объем, а далее определить максимальный уровень плотности.
- По соотношению двух показателей можно вычислить коэффициент.
Документы будут указывать усредненные значения показателя. Коэффициент может меняться в зависимости от разных факторов. Цифры, приведенные в таблице, условные, но все же помогают рассчитать усадку большого объема материала.
На значение показателя уплотнения будут влиять такие факторы:
- Особенности транспорта и метод перевозки. Если материал будет перевезен по железной дороге или выбоинам, он будет уплотнятся куда сильнее, чем при перевозке по ровной дороге/морю.
- Гранулометрический состав (формы зерен, размер, соотношение). Если состав материала неоднородный и есть лещадные частицы (игловидной или плоской формы), то коэффициент будет меньше. При наличии большого числа мелких частиц показатель будет выше.
- Влажность. Чем она выше, тем меньше получится искомый показатель.
- Способ утрамбовки. Если материал будут утрамбовывать вручную, то степень уплотнения будет меньше, чем после использования вибрирующих механизмов.
- Насыпная плотность. Коэффициент уплотнения будет напрямую связан с показателем насыпной плотности. Как уже было сказано ранее, в процесс трамбования или перевозки плотность материал изменяется, потому что становится меньше пустот между частицами. По этой причине насыпная плотность при погрузке в машину и после приезда к заказчику всегда разнится. Эту разницу можно высчитать и проверить благодаря коэффициенту уплотнения.
Не будет лишним узнать конкретные показатели для таких материалов, как асфальт, щебень, глина, уголь, керамзит, скальный грунт, керамзит, песок, отсев и ПГС.
Коэффициент уплотнения является очень важным показателем, который дает возможность узнать, сколько заказывать сыпучего материала. Он даст возможность проконтролировать, правда ли вам привезли столько, сколько вы заказывали. Показатель требуется знать и строителям при возведении домов, чтобы правильно рассчитывать нагрузку на основание.
(PDF) Анализ параметров уплотнения образцового несвязного грунта, определенных методами Проктора и испытаниями на вибростоле
Анализ параметров уплотнения образцового несвязного грунта … 107
PISARCZYK S. 2004: Grunty nasypowe. Właś-
ciwości geotechniczne i metody ich badania.
Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszaw-
skiej, Warszawa.
PN-B-02480: 1986. Grunty budowlane. Określe-
nia, Symbole, podział i opis gruntów [Строительство
почвы.Терминология, условные обозначения, классификация и описание
ипочв.
PN-B-04481: 1988. Grunty budowlane. Bada-
nia próbek gruntu [Строительные почвы. Лаборатория
пробы].
PN-B-12095: 1997. Urządzenia wodno-melio-
racyjne. Насыпы. Wymagania i badania przy
odbiorze.
Набережная. Требования и испытания по вводу в эксплуатацию
.
PN-EN 12350-3: 2011. Badania mieszanki beto-
nowej.Część 3: Badanie konsystencji meto-
dą Vebe [Испытание фрескового бетона. Часть 3. Тест Вебе
].
PN-EN 13286-2: 2010-11. Mieszanki niezwiąza-
ne i związane hydraznie. Część 2: Metody
badań Laboratoryjnych gęstości na sucho i za-
wartości wody. Zagęszczanie metodą Proctora
[Несвязанные и гидравлически связанные смеси.
Часть 2: Методы испытаний для лабораторных эталонов
Плотность и содержание воды.Уплотнение Проктора]
+ PN-EN 13286-2: 2010 / AC: 2014-07.
PN-EN 13286-5: 2006. Mieszanki niezwiązane
i związane spoiwem hydraznym. Część 5:
Laboratoryjne metody oznaczania referencyj-
nej gęstości i zawartości wody. Stół wibracyjny
[Несвязанные и гидравлически связанные смеси.
Часть 5: Методы испытаний для лабораторных эталонов
Плотность и содержание воды Вибрационный стол].
PN-EN ISO 14688-2: 2006.Badania geotech-
niczne. Oznaczanie i klasyfikowanie gruntów.
Część 2: Zasady klasyfikowania [Геотехническое исследование
и испытания. Идентификация и классификация
почв. Часть 2: Принципы классификации
] + PN-EN ISO 14688-2: 2006/
Ap2: 2012.
PN-S-02205: 1998. Drogi samochodowe. Роботы
ziemne. Вымагания и бадания.
Земляные работы. Требования и исследования.
PROCTOR R.R. 1933a: Основные принципы
уплотнения почвы. ENR 111 (9): 245–248.
PROCTOR R.R. 1933b: Описание полевых и
лабораторных методов. ENR 111 (10): 286–289.
СИВРИКАЯ О., ТОГРОЛ Э., КАЯДЕЛЕН С.
2008: Оценка уплотнения мелкозернистых грунтов
на основе энергии уплотнения. Жестяная банка.
Геотек. J. 45 (6): 877–887.
SULEWSKA M.J. 2009: Sztuczne sieci Neurono-
we w ocenie parameterów zagęszczenia grun-
tów niespoistych [Искусственные нейронные сети в
оценка несвязных 9000 параметров уплотнения почвы 9000].IPPT PAN, Studia z Zakresu Inży-
nierii 64 [англ. сумм.].
SZAJNA WS, LECHOCKA P. 2016: Ocena me-
tod badania gęstości objętościowej szkieletu
gruntowego piasku wykorzystujcych widełki
wibracych widełki
wibracy2 методов определения объемной плотности двух методов: испытание вилкой и испытание на вибростоле.
Дроги и Мосты 15: 5–20 [англ. Сумма].
ТИМОСЯК Д., SULEWSKA M.J. 2016: Bada-
nia parameterrów zagęszczalności gruntów nie-
spoistych metodą Proctora [Исследование параметров усадочной способности в несвязных грунтах
с помощью теста
Проктора]. Acta Sci. Pol. Archi-
tectura 15 (3): 43–54 [англ. сумм.].
WIŁUN Z. 2005: Zarys geotechniki. Wydawni-
ctwa Komunikacji i czności, Warszawa.
Streszczenie: Analiza wyników badań Parame-
trów zagęszczalności gruntu niespoistego meto-
dami Proctora i za pomocą stołu wibracyjnego.
ЧЕЛЕМ Pracy шуткой ANALIZA wartości parametrów
zagęszczalności gruntu niespoistego: wilgot-
ności optymalnej (wopt) я maksymalnej gęsto-
Sci objętościowej szkieletu gruntowego (ρdmax),
uzyskanych г Badan metodami Proctora Ораз
на украла wibracyjnym . Badania zostały wyko-
nane na piasku średnim Ps (Safgr), równoziar-
nistym o wskaźniku jednorodności uziarnienia
CU = 3,10 i wskaźniku krzywiz.Pa-
rametry zagęszczenia zostały zbadane metodami
Proctora — standardowymi (I i II) i zmodyfiko-
wanymi (III i IV) według PN-B-04481: 1988,
standard i tak (Ami + B) i zmodyfi-
kowanymi (B + A i B + B) według PN-EN 13286-
-2: 2010, jak również za pomocą stołu wibracyj-
nego według PN-EN 13286-5: 2006 przy czterech
obciążeniach powierzchni probki. Wilgotność
próbek wzrastała co 1–2% w zakresie 0–10%.
Na podstawie анализы- danych г Badan gruntu
о równomiernym uziarnieniu (Slabo zagęszczal-
Авденаго) wnioskuje się, że wartości wyników Ва-
даН ρdmax Piasku średniego standardowymi (LUB
zmodyfikowanymi) metodami Proctora według
норма PN -B-04481: 1988 i PN-EN 13286-2: 2010
Характеристики уплотнения — обзор
D698-12 Стандартные методы испытаний лабораторных характеристик уплотнения почвы с использованием стандартных усилий (12 400 фут-фунтов / фут 3 (600 кН м / м 3 )), V4.08; аналогичен AASHTO T-99
D1195 / D1195M-09 Стандартный метод испытаний грунтов и компонентов гибких дорожных покрытий под повторяющейся статической нагрузкой на плиты для использования при оценке и проектировании дорожных покрытий в аэропортах и на автомагистралях, V4.03
D1196 / D1196M-12 Стандартный метод испытаний для неповторяющихся статических нагрузочных испытаний грунтов и компонентов гибкого покрытия для использования при оценке и проектировании тротуаров в аэропортах и автомагистралях, V4.03
D1556-07 Стандартный метод испытаний на плотность и единицы измерения Вес грунта на месте по методу песчаного конуса, V4.08
D1557-12 Стандартные методы испытаний лабораторных характеристик уплотнения грунта с модифицированным усилием (56 000 фут-фунт-сила / фут 3 (2700 кН м / м 3 )), V4.08; аналогичен AASHTO T-180
D1558-10 Стандартный метод испытаний для определения зависимости влагосодержания и сопротивления проникновению мелкозернистых грунтов, V4.08
D1561-92 (2005) e1 Стандартная практика приготовления битумной смеси. Образцы с помощью калифорнийского смесительного компактора, V4.03
D1883-07e2 Стандартный метод испытаний CBR (коэффициент несущей способности в Калифорнии) лабораторно уплотненных грунтов, V4.08
D2167-08 Стандартный метод испытаний плотности и удельного веса грунта на месте с помощью резинового шара Метод, V4.08
D2168-10 Стандартные методы испытаний для калибровки лабораторных уплотнителей грунта с механической трамбовкой, V4.08
D2216-10 Стандартные методы испытаний для лабораторного определения содержания воды (влаги) в почве и почве. Рок по массе, V4.08
D2844 / D2844M-13 Стандартный метод испытаний на сопротивление R — Значение и давление расширения уплотненных грунтов, V4.08; эквивалент AASHTO T-190
D2974-07a Стандартные методы испытаний для определения влажности, золы и органических веществ торфа и других органических почв, V4.08
D4253-00 (2006) Стандартные методы испытаний для максимального индекса Плотность и удельный вес почв с использованием вибростола, V4.08
D4254-00 (2006) Стандартные методы испытаний минимальной индексной плотности и удельного веса почвы и расчет относительной плотности, V4.08
D4429-09a Стандартный метод испытаний CBR (коэффициент несущей способности в Калифорнии) грунта на месте, V4.08
D4643-08 Стандартный метод испытаний для определения содержания воды (влаги) в почве с помощью нагрева в микроволновой печи , V4.08
D4718-87 (2007) Стандартная практика для корректировки удельного веса и содержания воды для почв, содержащих крупногабаритные частицы, V4.08
D4914-08 Стандартные методы испытаний плотности и удельного веса почвы и рок на месте методом замещения песка в испытательной яме, V4.08
D4944-11 Стандартный метод испытаний для полевого определения содержания воды (влаги) в почве с помощью измерителя давления газа карбида кальция, V4.08
D4959-07 Стандартный метод испытаний для определения содержания воды (влажности) Содержание грунта при прямом нагреве, V4.08
D5030 / D5030M-13 Стандартный метод определения плотности грунта и породы на месте методом замещения воды в испытательной яме, V4.08
D5080-08 Стандартный метод испытаний для быстрого определения процента уплотнения, V4.08
D6938-10 Стандартный метод испытаний для определения плотности и содержания воды в почве и почвенных заполнителях ядерными методами (небольшая глубина), V4.09
D6951 / D6951M-09 Стандартный метод испытаний для использования динамического конического пенетрометра для мелкого дорожного покрытия, V4.03
D7380-08 Стандартный метод испытаний для определения уплотнения грунта на небольшой глубине с использованием 5-фунтового (2,3 кг) динамического конического пенетрометра, V4.09
Уплотнение грунта : Методы, значение и эффекты
Что такое уплотнение почвы?
Уплотнение почвы — это практика приложения механического уплотняющего усилия для уплотнения почвы за счет уменьшения пустот между частицами почвы.Уплотнение происходит, когда частицы прижимаются друг к другу, чтобы уменьшить пространство между ними. Сильно уплотненный грунт содержит очень мало места, что приводит к увеличению удельного веса грунта. Максимальная плотность достигается при оптимальном содержании влаги, сокращенно OMC.
Процесс уплотнения снижает вероятность оседания после строительства здания, проезжей части, взлетно-посадочной полосы или автостоянки. Заселение может привести к преждевременному разрушению покрытия, дорогостоящему обслуживанию или ремонту.
Почему необходимо уплотнение почвы?
Уплотнение грунта необходимо для увеличения несущей способности и жесткости естественных (естественное состояние) или химически модифицированных грунтов.Уплотнение увеличивает прочность грунта на сдвиг за счет увеличения трения от сцепления частиц. Дальнейшее оседание грунта уменьшается за счет увеличения жесткости и устранения пустот, создающих уплотненный грунт. Удаление пустот снижает вероятность оседания, усадки или расширения почвы и уменьшает просачивание воды, что может привести к ухудшению свойств усадки и набухания почвы. Свойства усадки / набухания ухудшают структуру дорожного покрытия, что приводит к преждевременному разрушению конструкции дорожного покрытия.
Какие факторы влияют на уплотнение почвы?
Тип почвы
Различные типы грунта по-разному реагируют на уплотнение. Почвы классифицируются по размеру частиц и, в некоторых категориях почв, по их критическим значениям содержания воды или предельным значениям Аттерберга. Хорошо сортированные гранулированные грунты, содержащие широкий спектр частиц, предпочтительны в строительстве, поскольку их можно легко уплотнить, тем самым устраняя пустоты за счет сцепления частиц и сопротивления влагопоглощению, тем самым позволяя грунту выдерживать более тяжелые нагрузки как очень плотный грунт.Плохо сортированный грунт содержит узкий диапазон размеров частиц и менее подходит для строительных целей из-за того, что грунт не обладает прочностью на сдвиг, не связанной с несвязанными частицами из-за их одинакового размера.
Возвращайтесь к работе с меньшим временем простоя.
Узнать цену.
Содержание влаги
Содержание воды играет очень важную роль в уплотнении почвы. Максимальная плотность в сухом состоянии достигается только при идеальном уровне содержания воды.Эта точка известна как оптимальное содержание влаги или OMC. Оптимальное содержание влаги и максимальная плотность в сухом состоянии определяются в лаборатории и затем используются в качестве целевых показателей для операций на объекте. Если почва слишком сухая, можно использовать автоцистерны для распределения воды, чтобы поднять ее содержание в приемлемом диапазоне оптимального содержания влаги. И наоборот, чрезмерно влажные почвы создают свой собственный набор проблем. Недавние дожди, весеннее таяние или почва, которая удерживает влагу, можно обработать разными способами.
- Ожидание в теплой и сухой погоде — это естественный способ высушить почву, но он может занять много времени и часто неэффективен из-за (дополнительных) ненастных погодных условий.
- Дисковое оборудование для аэрации почвы может уменьшить количество влаги, но этот метод также открывает почву для поглощения еще большего количества влаги в случае дополнительных дождей. Более того, дискование обычно снижает влажность только до 5% и только на относительно небольших глубинах.
- Вырезать и заполнить, также известное как удаление и замена, — популярный вариант, но он дорог и требует много времени.Карьеры становятся все более редкими, а затраты на утилизацию продолжают расти.
- Самый эффективный вариант — химическая сушка. Портландцемент можно использовать для сушки почвы, но реагенты на основе извести — самый эффективный химический выбор. Реагенты на основе извести содержат большое количество доступного оксида кальция, достигающее 94-96 процентов. Оксид кальция химически соединяется с водой, образуя гидроксид кальция. Проще говоря, когда известь находится рядом с водой, она поглощает ее. Это экзотермическая реакция, при которой дополнительная влага высыхает в виде пара.В портландцементе, в принципе, почти не будет свободной извести, поскольку СаО будет объединяться с образованием других минеральных фаз.
Типы уплотнителей
Катки для уплотнения почвыбывают разных стилей с различными опциями, такими как одинарные или сдвоенные барабаны, вибрационные механизмы или бульдозерные отвалы.
- Гладкие катки используют статическое давление, иногда в сочетании с вибрацией и ударами, для уплотнения почвы. Гладкие катки — не единственный используемый тип уплотнителя, но, скорее всего, они используются на заключительном этапе уплотнения, чтобы обеспечить гладкую поверхность для строительства.
- Ролики с подушечками и трамбовкой используют управляющую силу для разрыва естественных связей между частицами для лучшего уплотнения, особенно в связных грунтах. У них конические ножки, поэтому они не взлохмачивают почву, уменьшая способность почвы впитывать дополнительную влагу в случае дождя.
- На малых и средних работах по уплотнению почвы в пневматических катках используются шахматные резиновые шины с переменным давлением там, где необходимо уплотнить поверхность гранулированного основного материала с лопастями.
- В закрытых зонах можно использовать трамбовку для уплотнения почвы.
Толщина подъема
Уплотнение почвы иногда включает уплотнение нескольких подъемов или слоев почвы до достижения общей желаемой толщины. Стабильность каждого подъемника зависит от того, что находится под ним, поэтому уплотнение каждого слоя имеет решающее значение и должно контролироваться. Определение правильной толщины подъема важно, чтобы найти баланс между слишком маленькими или слишком большими слоями.Слишком большой подъем может привести к плохому уплотнению и ухудшению устойчивости, тогда как слишком маленький подъем может привести к чрезмерным затратам и времени. Толщина подъемника обычно составляет от 8 до 14 дюймов в зависимости от технических характеристик.
Контактное давление
Контактное давление между почвой и оборудованием, используемым для уплотнения, также важно понимать. Контактное давление зависит от общего веса уплотняющего оборудования и площади почвы, с которой оно контактирует.Чем выше контактное давление, тем большее уплотнение достигается.
Скорость прокатки
При обсуждении скорости уплотнения почвы следует учитывать дихотомию. Более высокая скорость уплотнения позволит уплотнить большую площадь. Однако, если уплотнение проводится слишком быстро, может не хватить времени для необходимых деформаций. В этом случае для завершения процесса уплотнения потребуются дополнительные проходы. Часто считается, что необходима более низкая скорость движения оборудования, особенно при использовании вибрационного оборудования.Более низкие скорости вибрационного оборудования дают больше времени для дополнительных вибраций в данной точке, что приводит к лучшему уплотнению. Машины для уплотнения обычно имеют скорость движения от 5 до 15 миль в час. Гладкие барабанные катки обычно перемещаются от 5 до 7 миль в час, а ролики с подушечным стопором — от 5 до 15 миль в час. Пневматические катки могут работать со скоростью почти 15 миль в час.
Количество роликовых проходов
На высоком уровне количество проходов, необходимое для достижения желаемого уплотнения, зависит от контактного давления и скорости оборудования.Также важны такие факторы, как тип почвы, уровень влажности, толщина подъема и тип уплотнителя. Как правило, более легкому оборудованию, которое имеет меньший контакт с почвой, потребуется большее количество проходов по той же почве для достижения желаемой плотности по сравнению с более тяжелым оборудованием с большей площадью контакта. Однако есть момент, когда больший вес и / или более низкая скорость движения будут иметь меньшую отдачу. Очень медленная эксплуатация тяжелого катка — не всегда самый эффективный вариант.Как правило, тестовая часть может использоваться для определения шаблона роликов, который работает для указанной выше переменной.
Как классификация почв влияет на уплотнение почвы?
Размер частиц и критические значения воды играют большую роль в уплотнении почвы. Различные типы грунта по-разному реагируют на усилия по уплотнению. Типы почв классифицируются по размеру частиц, а в мелкозернистых почвах — по предельным значениям Аттерберга. Размер частиц определяется в лаборатории путем разделения репрезентативной пробы на серии сит или сит, начиная от 4.От 75 мм (4 ячейки) до 0,075 мм (200 меш). Распределение частиц почвы либо хорошее, либо плохое, либо неравномерное. Грунты с хорошей сортировкой, содержащие широкий спектр частиц, предпочтительны в строительстве, потому что они легко уплотняются, устраняя пустоты, сцепляя частицы и сопротивляясь поглощению влаги, позволяя почве выдерживать более тяжелые нагрузки как очень плотный грунт. Плохо сортированные грунты содержат узкий диапазон размеров частиц и менее подходят для строительных целей, поскольку прочность на сдвиг не связана с несвязанными частицами из-за их одинакового размера.Щелевые почвы содержат разрыв в общем распределении размеров зерен.
Почвы делятся на два основных подразделения: крупнозернистые и мелкозернистые.
- Крупнозернистые почвы на 50% или более имеют размер более 0,075 мм (200 меш),
- Крупнозернистые почвы можно разделить на две части: гравий или песок.
- Если 50% образца больше 4,75 мм, почва классифицируется как гравий.
- Если 50% образца находится в диапазоне от 4,75 мм до 0,075 мм, он классифицируется как песок.
- Мелкозернистые почвы на 50% или более имеют размер менее 0,075 мм.
- Мелкозернистые почвы также можно разделить на две части: илы и глины. Частицы ила больше, чем частицы глины, которые имеют размер менее 2 микрон.
- Однако формальное различие связано с содержанием воды и определяется предельными значениями Аттерберга для почвы.
- Пределы Аттерберга — это критические значения содержания воды в почве, которые представляют собой пределы жидкости и пластичности.
- Предел жидкости — это содержание воды, при котором мелкозернистый грунт начинает проявлять жидкие свойства, то есть способность течь как жидкость.
- Точно так же предел пластичности — это содержание воды, при котором грунт начинает проявлять пластические свойства, то есть способность к повторной формовке без образования трещин.
- Эти пределы используются для определения индекса пластичности почвы или диапазона содержания воды, в котором почва проявляет пластические свойства, что является ценным геотехническим показателем.
Какие методы используются для уплотнения почвы?
Есть несколько методов уплотнения почвы. Все методы включают статическое и / или динамическое воздействие наряду с манипуляциями с почвой. Статическая сила использует давление груза на физически и непрерывно уплотняющую почву. Манипуляции, такие как замешивание или попеременное измельчение почвы, могут уплотнять почву на большей глубине. В сочетании с давлением и манипуляциями можно применить динамическую силу, добавив вибрирующий механизм.В методах вибрационного уплотнения используются разные амплитуды (величина движения по оси) и частоты (скорость движения) для приложения силы в чередующихся направлениях, обычно с помощью вращающегося груза, чтобы наносить быстрые удары по поверхности. Это переупорядочивает частицы почвы, поэтому уплотнение происходит не только в верхних слоях, но и в более глубоких слоях почвы. Другой динамический метод уплотнения грунта — ударное уплотнение падающим грузом. Этот метод позволяет уплотнять почву и на больших глубинах.
Как уплотняется почва?
Уплотнение почвы достигается за счет статической или динамической силы и манипуляций с почвой. Статическая сила использует собственный вес машин для приложения непрерывного давления вниз для увеличения уплотнения за счет сжатия верхнего слоя почвы. Динамическая сила использует движение в виде вибрации или падающего груза в сочетании со статической нагрузкой машины для увеличения плотности почвы. Мешалки и стрижки помогают уплотнять почву на большей глубине.
Как вы проводите испытание на уплотнение почвы?
Для определения степени уплотнения можно использовать несколько методов испытаний на уплотнение. Предварительные испытания на месте на объекте проекта важны для понимания того, какие условия присутствуют на начальном этапе. Испытание песчаным конусом, использование баллонного плотномера или трубки Шелби — все это жизнеспособные варианты, но чаще всего для испытания на уплотнение в полевых условиях используется датчик ядерной плотности (ASTM D6938-08a). Лабораторные методы обычно включают уплотнение почвы в формы для получения плотности почвы.Например, тест на плотность влаги (обычно называемый тестами Проктора) (D698 и D1557) определяет уплотнение почвы в форме определенного объема с использованием стандартизированного веса с указанной высоты. Эти требования требуют контролируемого и воспроизводимого усилия уплотнения и обеспечивают максимальную плотность и оптимальную влажность почвы.
Что означает 95-процентное уплотнение?
95-процентное уплотнение означает, что почва была уплотнена до 95 процентов возможной плотности почвы за счет уплотняющих усилий.Максимальная плотность в сухом состоянии, наряду с оптимальным содержанием влаги, определяется в лаборатории и обеспечивает целевой уровень уплотнения в полевых условиях. 95 процентов часто используется в качестве целевого порога уплотнения, чтобы гарантировать, что строительные объекты возводятся на твердой платформе. Порог уплотнения будет предоставлен инженером-проектировщиком и будет основан на несущей способности, необходимой для того, чтобы окончательная нагрузка была структурно стабильной.
Испытания на уплотнение грунта — Портал гражданского строительства
Испытания на уплотнение грунта
Есть много типов испытаний на уплотнение почвы, которые проводятся на почве.Вот некоторые из них: —
1) Метод песчаного конуса
Одним из наиболее распространенных тестов для определения полевой плотности почвы является метод песчаного конуса. Но у него есть серьезное ограничение: этот тест не подходит для насыщенных и мягких почв.
Используемая формула:
Объем грунта, фут 3 (м 3 ) = [вес отверстия для засыпки песком, фунт (кг)] / [Плотность песка, фунт / фут 3 (кг / м 3 )]
% Влажность = 100 (вес влажной почвы — вес сухой почвы) / вес сухой почвы
Плотность поля, фунт / фут 3 (кг / м 3 ) = вес почвы, фунт (кг) / объем почвы, фут 3 (м 3 )
Плотность в сухом состоянии = плотность поля / (1 +% влажности / 100)
% уплотнения = 100 (плотность в сухом состоянии) / максимальная плотность в сухом состоянии
Максимальная плотность определяется путем построения кривой зависимости плотности от влажности.
2) Коэффициент несущей способности для Калифорнии
Коэффициент несущей способности для Калифорнии (CBR) используется для определения качества прочности почвы под дорожным покрытием. Он также измеряет толщину дорожного покрытия, его основания и других слоев.
CBR = F / F o
, где
F = сила на единицу площади, необходимая для проникновения в массив почвы с помощью 3-дюймового круглого поршня 2 (1935,6 мм 2 ) (около 2 дюймов (50,8 мм)) диаметром) со скоростью 0,05 дюйма / мин (1,27 мм / мин)
F 0 = сила на единицу площади, необходимая для соответствующего проникновения в стандартный материал.
3) Проницаемость почвы
При определении проницаемости почвы применяется закон Дарси. Закон Дарси гласит, что
В = kiA
, где
V = скорость потока, см 3 / с,
A = площадь поперечного сечения потока грунта, транспортирующего, см 2
k = коэффициент проницаемости, который зависит от гранулометрического состава, коэффициента пустотности и почвы ткань. Значение варьируется от 10 см / с для гравия до менее 10 –7 для глин.
Чтобы проверить различные лабораторные испытания на почве, см. Этот
Канварджот Сингх
Канварджот Сингх — основатель Civil Engineering Portal, ведущего веб-сайта по гражданскому строительству, который был признан лучшим онлайн-изданием CIDC.Он прошел гражданское обучение в университете Тапар, Патиала, и работал над этим веб-сайтом со своей командой инженеров-строителей.Оценка параметров уплотнения мелкозернистых грунтов стандартными и модифицированными усилиями
Влияние показателя пластичности на параметры уплотнения
Рисунки 5 и 7 показывают, что при заданном усилии уплотнения пластичность мелкозернистого грунта оказывала определенное влияние на параметры уплотнения ( γ dmax и w opt ) и кривая уплотнения.Для подвергнутого уплотнению усилия было относительно легче удалить воздушные пустоты для низкопластичного мелкозернистого грунта, чем для высокопластичного грунта, потому что он в любом случае имел низкое содержание влаги и имел мягкие комки почвы, поэтому более плотное положение зерна было легко достигается для данной матрицы. Таким образом, был достигнут высокий удельный вес низкопластичных мелкозернистых грунтов при прилагаемом усилии уплотнения. Более того, можно также заметить, что при данном усилии уплотнения кривые уплотнения были относительно более пологими для высокопластичного мелкозернистого грунта, чем для низкопластичного мелкозернистого грунта, из-за его относительно более высокой водоудерживающей способности, которая сдерживала внезапное падение содержания воды после перехода через оптимальную влажность по сравнению с низкопластичной мелкозернистой почвой (рис.3 и 4).
Рис.5Влияние показателя пластичности на максимальный вес сухой единицы
Был также проведен статистический анализ данных испытаний для количественной оценки влияния индекса пластичности ( I P ) на параметры уплотнения как MCT, так и SCT. Эффект I P наблюдался на различных подгруппах мелкозернистых почв, которые были классифицированы в соответствии с USCS. Были проанализированы средние значения γ dmax и w opt для всех образцов, относящихся к определенной группе почв (рис.5 и 6) соответственно. На рисунке 5 показано изменение средних значений γ dmax (m) и γ dmax (s) со средним значением I P -значения образцов, и эти кривые были разделены на подпочвенные группы. Значения γ dmax как для MCT, так и для SCT уменьшались с увеличением значения I P -значение. Значения γ dmax (m) и γ dmax (s) составили 19.1 кН / м 3 и 17,8 кН / м 3 соответственно при 2,3% от значения I P -значения и значений γ dmax (м) и γ dmax (s) составляли 17,4 кН / м 3 и 15,4 кН / м 3 соответственно при 41% от I P -значение, которое показало, что уменьшение γ dmax ( m) и γ dmax (s) было 8.9% и 13,5% соответственно с приростом индекса пластичности 38,7%. По результатам испытаний на уплотнение значение γ dmax (m) было на 7% больше, чем значение γ dmax (s ) в районе ML почв, где среднее значение пластичности составила 2,3%, а различия между значениями γ dmax (m) и γ dmax (s) составили 8,6% и 11,5% в районах почв CL и CH соответственно. .Значение γ dmax (m) было на 7–11,5% больше, чем значение γ dmax (s) с увеличением значения I P от От 2,3% до 41%, как показано на рис. 5.
Рис. 6Влияние индекса пластичности на оптимальное содержание воды
Влияние индекса пластичности на оптимальное содержание воды ( w opt ) можно наблюдать на рис. 6. Рисунок 6 также разделен на различные области в соответствии с группами почв.Кривые построены между средними значениями I P и средними значениями w opt (m) и w opt (s) . Значения w opt (m) и w opt (s) увеличивались с увеличением индекса пластичности. Значения w opt (m) и w opt (s) были равны 10.8% и 14% соответственно при 2,3% от I P -значение и значения w opt (m) и w opt (s ) были 13,7% и 19,9% соответственно при 41% от значения I P , что показывает, что значения w opt (m) и w opt (s) увеличились на 21,2% и 29,6% соответственно с приростом индекса пластичности 38,7%.Основываясь на результатах испытаний на уплотнение, можно также заметить, что w opt стандартного испытания на уплотнение было больше, чем w opt модифицированного испытания на уплотнение, и разница между ними увеличивалась с увеличением приращение индекса пластичности. Значение w opt (m) было на 22,8% меньше, чем значение w opt (s) в области почв ML, где среднее значение пластичности равнялось 2.3%, а разница между w opt (s) и w opt (m) составила 27% и 31,2% в регионах с почвами CL и CH соответственно. Значение w opt (m) было на 22,8–31,2% меньше, чем значение w opt (s) значение с приращением значения I P от 2,3 % до 41%.
Также были установлены зависимости между параметрами уплотнения ( γ dmax и w opt ), полученными в результате различных испытаний (SCT и MCT), и индексом пластичности на основе полного набора данных (Рис.7а, б). В целом, γ dmax показал тенденцию к снижению с увеличением пластичности, тогда как обратная тенденция наблюдалась для w opt . {3}}}} \ right ) = — 0.{3}}}} \ right) = — 0,40I_ {p} + 19,22 $$
(7)
$$ w_ {opt \ left (s \ right)} \ left (\% \ right) = 0,20I_ {p} + 12,85 $$
(8)
$$ w_ {opt \ left (m \ right)} \ left (\% \ right) = 0,082I_ {p} + 10,80 $$
(9)
Из приведенного выше анализа можно сделать вывод, что пластичность грунтов оказывает значительное влияние на характеристики уплотнения.Показатель пластичности увеличивается с увеличением содержания глинистого минерала, что приводит к увеличению удельной поверхности и взаимодействию между зернами почвы. Чтобы разорвать это взаимодействие и сдвинуть зерна почвы друг относительно друга, требуется больше воды, что приводит к увеличению w opt почвы. Глинистые минералы образуют гель из-за увеличения содержания воды в почве, который называется двойным диффузным слоем, что вызывает увеличение размера пустот между частицами почвы.Это явление приводит к уменьшению сухой плотности почвы.
Разработка корреляций между параметрами MCT и SCT
Это исследование проводится для разработки моделей прогнозирующей корреляции модифицированных параметров уплотнения ( γ dmax (m) и w opt (m) ) на основе стандартных параметров уплотнения ( γ dmax (s) и w opt (s) ). γ dmax (s) и w opt (s) рассматривались как независимые переменные, а γ dmax (m) и w m) использовались в качестве зависимых переменных в этих корреляциях. Образцы мелкозернистой почвы были разделены на различные подгруппы, как указано в таблице 1. Линейно-регрессионный анализ был выполнен на 126 образцах для выявления корреляций, представленных в таблице 2.Во-первых, для подгрупп мелкозернистого грунта были разработаны модели для прогнозирования γ dmax (m) и w opt (m) на основе γ dmax (s ) и w opt (s) соответственно, а затем были созданы комбинированные модели между измененными параметрами уплотнения и стандартными параметрами уплотнения для широкого диапазона мелкозернистых грунтов, как показано на рис. 8 и 9.
Таблица 2 Корреляция измененных параметров уплотнения ( w opt (m) и γ dmax (m) ) со стандартными параметрами уплотнения ( w opt ( s) и γ dmax (s) ) Рис.8Корреляция модифицированного максимального веса сухой единицы ( γ dmax (м) ) со стандартной максимальной массой сухой единицы ( γ dmax (s) )
Рис.9Корреляции модифицированного оптимального содержания воды ( w opt (m) ) со стандартным оптимальным содержанием воды ( w opt (s) )
Хорошая и надежная корреляция должна иметь высокое значение коэффициента корреляции (R 2 ).Коэффициент корреляции (R 2 ) — это показатель степени согласия между прогнозируемой корреляцией и выборочными данными, используемыми для развития этой корреляции. Он обеспечивает количественный индекс связи между измеренными и прогнозируемыми значениями и указывает точность будущих прогнозов [9, 27]. Для моделей γ dmax (m) значение R 2 варьировалось от 0,78 до 0,99, а значение R 2 составляло от 0,78 до 0,94 для моделей w opt (m) моделей как показано на фиг.8 и 9.
На рисунках 10 и 11 показаны экспериментальные и прогнозируемые значения γ dmax (m) и w opt (m) соответственно. Процентное отклонение от линии 45 0 (называемой линией равенства), которое называется процентной ошибкой прогнозных моделей, было рассчитано по заданной формуле;
Рис. 10Экспериментальные и прогнозируемые значения γ dmax (м) на основе данных, используемых для разработки моделей ( a ) с использованием моделей, разработанных для различных типов мелкозернистых грунтов (FGS) ( b ) при использовании комбинированной модели FGS
Рис.{n} {\ left ({\ frac {{A_ {t} — P_ {t}}} {{A_ {t}}}} \ right)} $$(10)
, где A t = фактическое значение, P t = прогнозируемое значение и n = количество значений. Более того, на этом этапе рассчитывается процентная погрешность модели на основе данных, используемых для построения корреляции. Для γ dmax (m) процент ошибок моделей ML, CL, CL-ML и CH составляет около ± 1.0%, ± 0,3%, ± 0,2% и ± 0,1% соответственно, как показано на рис. 10а, а процентная ошибка в прогнозе комбинированной модели, которая применима ко всем подгруппам FGS, составляет ± 0,4%, как показано на рис. . 10б. Для w opt (m) процент ошибок моделей ML, CL, CL-ML и CH составляет ± 4,4%, ± 2,5%, ± 1,7% и ± 2,0% соответственно, как показано на рис. 11a, а процентная погрешность комбинированной модели составляет ± 2,6%, как показано на рис. 11b. Средняя процентная ошибка γ dmax (m) составляет около ± 0.4% моделей подгруппы, что равно комбинированной модели FGS. Точно так же средняя процентная ошибка w opt (m) составляет ± 2,65%, что почти равно комбинированной модели FGS. Следовательно, комбинированные модели могут быть разумно применимы для прогнозирования параметров уплотнения для всех типов FGS вместо моделей подгруппы.
Проверка корреляций
Проверка любой разработанной модели с независимыми данными является наиболее важной частью для проверки эффективности модели.Для этого шага использовался набор данных из 30 образцов. На рисунках 12 и 13 представлены графики между экспериментальными и прогнозируемыми значениями модифицированных параметров уплотнения ( γ dmax (m) и w opt (m) ). На рис. 12 и 13, точность различных комбинированных моделей сравнивается с точностью модели Хамдани [20]. Для сравнения точности моделей на рис. 12 показан диапазон стандартизированной погрешности ± 0,4% для γ dmax (m) и для w opt (m) , стандартизованный диапазон ошибок. ± 2.6% показано на рис. 13. Эти стандартизированные значения огибающей ошибок принимаются в качестве ошибки происхождения в моделях на основе данных, используемых для построения корреляции, как определено в предыдущем разделе.
Рис. 12Сравнение экспериментальных и прогнозируемых значений γ dmax (м) для комбинированной модели и модели Хумдани [20] на основе независимых данных
Рис. 13Сравнение экспериментальных и прогнозируемых значений w opt (m) для комбинированной модели и модели Хумдани [20] на основе независимых данных
Ошибка в процентах в модели Хумдани [20] составляет около ± 0.6% для γ dmax (m) и 6 из 30 точек выпали за пределы стандартизованного диапазона, как показано на рис. 12. Ошибка в разработанной комбинированной модели γ dmax (m) был ± 0,4%, что меньше, чем в модели Хумдани [20], и только одна точка данных выходит за пределы диапазона ± 0,4%. Для w opt (m) процентная ошибка в модели Хумдани [20] составляет около ± 4,9%, а из 30 точек данных 22 точки не могут остаться в стандартизованном диапазоне ± 2.6%. С другой стороны, процентная ошибка в комбинированной модели w opt (m) составляет ± 2,7%, что почти равно процентной ошибке стандартизованной огибающей, и только одна точка выпала из диапазона ошибок ( Рис.13). Модель Хумдани [20] оказывается менее надежной для местных мелкозернистых почв, особенно для w opt (m) по сравнению с моделями, разработанными в настоящем исследовании. Такая достоверность показывает, что надежность модели может быть повышена за счет расширения диапазона характеристик выборки.
Глава 5 — NHI-05-037 — Geotech — Мосты и конструкции
Геотехнические аспекты дорожных покрытий Справочное руководство
Глава 5.0 Геотехнические данные для проектирования дорожного покрытия
5.1 Введение
В этой главе описывается определение конкретных геотехнических данных, необходимых для проектирования гибких и жестких покрытий. Хотя здесь основное внимание уделяется исключительно геотехническим данным, очевидно, что для проектирования дорожного покрытия требуется много другой важной информации, включая характеристики движения, свойства материала для слоев связанного асфальта и / или портландцемента, желаемую надежность и другие детали.Эти исходные данные обычно предоставляются другими организациями, а не геотехнической группой.
Большинство входных данных, описанных в этой главе, относятся к свойствам материала несвязанных слоев дорожного покрытия и грунта земляного полотна. Другие необходимые входные данные включают геометрическую информацию, такую как толщина слоя, но они, как правило, не требуют пояснений и здесь не обсуждаются. Вклады в окружающую среду / климат также рассматриваются в этой главе. Хотя эти входные данные не являются «геотехническими» сами по себе, они напрямую влияют на поведение несвязанных материалов через их влияние на содержание влаги и циклы замораживания / оттаивания.Кроме того, во многих агентствах группа, ответственная за определение входных данных для окружающей среды, плохо определена, и поэтому эта ответственность может быть возложена на инженерно-геологическую группу.
При рассмотрении материала в этой главе руководствуемся несколькими соображениями:
- Обрабатываются только явные входные данные проекта. Как описано в главе 3, могут быть и другие геотехнические проблемы (, например, , устойчивость откоса насыпи), которые могут оказать значительное влияние на характеристики покрытия, но которые не учитываются явно в процессе проектирования покрытия.
- Измеренные входные параметры для конкретного проекта часто недоступны во время проектирования, особенно для предварительного проектирования. Особенно это касается свойств материала. Следовательно, в этой главе большое внимание уделяется «типичным» значениям и / или эмпирическим корреляциям, которые можно использовать для оценки исходных данных проекта. Эти оценки могут использоваться для предварительного проектирования, исследования чувствительности и других целей. Ясно, однако, что для окончательного проектирования предпочтительнее измеренные значения для конкретного проекта.
- Многие исходные данные о свойствах материала могут быть определены лабораторными или полевыми испытаниями. Полевые испытания рассматриваются в главе 4, и соответствующие ссылки на материалы главы 4 включены здесь, где это уместно.
- В данной главе делается попытка уравновесить охват между текущим эмпирическим Руководством по проектированию AASHTO 1993 г. и предстоящим механистически-эмпирическим подходом к проектированию NCHRP 1-37A (далее именуемым Руководством по проектированию NCHRP 1-37A). Несмотря на то, что геотехнические данные, требуемые этими двумя подходами к проектированию, частично совпадают ( e.грамм. , модуль упругости земляного полотна), есть существенные отличия. Входные данные для Руководства AASHTO 1993 года меньше по количеству и в основном являются эмпирическими (, например, , коэффициенты дренирования слоя), в то время как входные данные для Руководства NCHRP 1-37A более многочисленны и фундаментальны (, например, , гидравлическая проводимость в зависимости от содержания влаги). связи).
- В этой главе описаны только проектные данные. В случаях, когда требуется некоторый промежуточный анализ для определения исходных данных проекта ( e.грамм. , эффективный модуль реакции земляного полотна в Руководстве 1993 г. — см. Раздел 5.4.6), здесь также описывается методология анализа. Использование исходных данных в общих проектных расчетах описано отдельно в Приложениях C и D к Руководствам по проектированию 1993 г. и NCHRP 1-37A, соответственно.
Одним из следствий всего вышесказанного является то, что эта глава довольно длинная; это необходимо для обеспечения достаточного охвата всех разнообразных геотехнических данных, требуемых двумя процедурами проектирования.Во-первых, обобщаются геотехнические данные, требуемые Руководствами по проектированию AASHTO и NCHRP 1-37A 1993 г. (Раздел 5.2). Затем геотехнические данные подробно описываются по категориям. Ниже приводится дорожная карта разделов этой главы, в которых описываются различные категории входных данных для геотехнического проектирования:
- 5.2 НЕОБХОДИМЫЕ ГЕОТЕХНИЧЕСКИЕ ВХОДЫ
- 5.2.1 1993 Руководство по проектированию AASHTO
- 5.2.2 Руководство по проектированию NCHRP 1-37A
- 5.2.3 Другие геотехнические свойства
- 5.3 ФИЗИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА
- 5.3.1 Соотношение веса и объема
- 5.3.2 Определение физических свойств
- 5.3.3 Идентификация проблемной почвы
- 5.3.4 Другие совокупные тесты
- 5.4 МЕХАНИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА
- 5.4.1 Калифорния передаточное число (CBR)
- 5.4.2 Стабилометр (значение R)
- 5.4.3 Модуль упругости (упругости)
- 5.4.4 Коэффициент Пуассона
- 5.4.5 Коэффициенты структурного слоя
- 5.4.6 Модуль реакции земляного полотна
- 5.4.7 Трение интерфейса
- 5.4.8 Характеристики остаточной деформации
- 5.4.9 Коэффициент бокового давления
- 5.5 ТЕРМО-ГИДРАВЛИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА
- 5.5.1 1993 Руководство AASHTO
- 5.5.2 Руководство по проектированию NCHRP 1-37A
- 5.6 ВХОДЫ ДЛЯ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ / КЛИМАТА
- 5.6.1 1993 Руководство AASHTO
- 5.6.2 Руководство по проектированию NCHRP 1-37A
Глава завершается разделом, описывающим разработку окончательных проектных значений для каждого входа при наличии нескольких оценок, например, , свойства материала измеряются как в полевых условиях, так и в лаборатории. Большинство исходных данных дизайна также демонстрируют значительную пространственную, временную и внутреннюю изменчивость. Все эти проблемы должны быть согласованы, чтобы разработать обоснованные входные значения для использования в окончательном проекте покрытия.
5.2 Требуемые геотехнические данные
5.2.1 1993 Руководство по проектированию AASHTO
Как описано ранее в главе 3, руководство AASHTO по проектированию дорожного покрытия претерпело изменения в нескольких версиях за более чем 40 лет после проведения дорожных испытаний AASHO. Текущая версия — Руководство 1993 года. Геотехнические данные, необходимые для проектирования гибкого покрытия с использованием Руководства 1993 г., сведены в Таблицу 5-1. Также показаны перекрестные ссылки на разделы этого руководства, в которых описывается определение соответствующих геотехнических данных.Как ранее описывалось в главе 3, геотехнические данные для Руководства 1986 года идентичны таковым для Руководства 1993 года. Обратите внимание, что значения толщины D и для несвязанных слоев включены в качестве геотехнических данных для гибкого покрытия в Таблице 5-1; хотя они, как правило, считаются выходными данными проекта (, т.е. , определяется из SN и других определенных входных данных), могут быть случаи, когда толщина слоя фиксирована и для которых дизайн затем фокусируется на выборе материалов слоев, имеющих достаточную конструктивную способность .
| Свойство | Описание | Раздел | |
|---|---|---|---|
| M R | Модуль упругости земляного полотна | 5.4.3 | |
| E BS3 структурный модуль | (использованный для определения модуля упругости) коэффициент слоя)5,4,3 | ||
| м 2 | Коэффициент влажности основного слоя | 5.5.1 | |
| D 2 | Толщина основного слоя | ||
| E SB | Модуль упругости основания (используется для определения коэффициента структурного слоя) | 5.4.3 14554 | Коэффициент влажности подосновного слоя | 5.5.1 |
| D 3 | Толщина подосновного слоя | ||
| θ | Скорость набухания | 5.6,1 | |
| V R | Максимальное потенциальное набухание | 5.6.1 | |
| P S | Вероятность набухания | 5.6.1 | |
| скорость закипания фроста | .1 | ||
| ΔPSI MAX | Максимально возможная потеря работоспособности из-за морозного пучения | 5.6.1 | |
| P F | Вероятность морозного пучения | 5.6.1 |
Примечание: Дополнительные наборы свойств слоев (E i , m i , D i ) требуются, если в конструкции дорожного покрытия более двух несвязанных слоев (за исключением естественного земляного полотна) .
Геотехнические данные, необходимые для проектирования жесткого покрытия с использованием Руководства 1993 г., сведены в Таблицу 5-2. Опять же, эти входные данные идентичны входным данным для Руководства 1986 года. Первые пять свойств в таблице 5-2 используются для определения эффективного модуля реакции земляного полотна k в методике Руководства 1993 года.Геотехнические данные, необходимые для проектирования жесткого покрытия с использованием необязательного альтернативного подхода в приложении 1998 года, такие же, как и для подхода 1993 года; в приложении 1998 г. изменена только процедура анализа.
| Свойство | Описание | Разрез | |
|---|---|---|---|
| M R | Модуль упругости земляного полотна | 5.4.3 | |
| E SB | Модуль упругости основания | 5.4.3 | |
| D SB | Толщина основания | Глубина | D 905 D 905 к жесткому фундаменту |
| LS | Фактор потери опоры | 5,4.6 | |
| C d | Фактор дренажа | 5.5.1 | |
| Фактор фрикции | дизайн в JRCP)5.4.7 | ||
| θ | Скорость набухания | 5.6.1 | |
| V R | Максимальное потенциальное набухание | 5.6.1 | |
| P S | Вероятность 1473 | 1 | |
| φ | Скорость морозного вспучивания | 5.6.1 | |
| ΔPSI MAX | Максимально возможная потеря работоспособности из-за морозного вспучивания | 5.6.1 | |
| P F морозное пучение | 5.6.1 |
Последние шесть параметров в обеих таблицах — это параметры окружающей среды, требуемые Руководством 1993 г. для определения потери эксплуатационной пригодности из-за набухания обширных грунтов земляного полотна и морозного пучения. Хотя это не являются геотехническими параметрами в строгом смысле слова, пагубные эффекты набухания и морозного пучения сосредоточены в земляном полотне и других несвязанных слоях и, таким образом, являются важными геотехническими аспектами конструкции дорожного покрытия.
5.2.2 Руководство по проектированию NCHRP 1-37A
Механистико-эмпирическая методология, лежащая в основе Руководства по проектированию NCHRP 1-37A, требует значительно большего количества исходной информации, чем требуется для процедур эмпирического проектирования в Руководстве AASHTO 1993 года. Эти исходные данные также имеют тенденцию быть более фундаментальными величинами по сравнению с часто эмпирическими входными данными в Руководстве 1993 года. Это понятно, учитывая внутренние различия между механистически-эмпирическими и эмпирическими методологиями проектирования.
Иерархический подход к исходным данным проектирования
Уровень проектных работ в любом инженерном проектировании должен быть соизмерим со значимостью разрабатываемого проекта.Маломощные второстепенные дороги не требуют — а у большинства агентств нет ресурсов для обеспечения — такого же уровня проектных усилий, как и городские магистральные дороги большого объема.
Признавая эту реальность, был разработан иерархический подход для определения входных данных при проектировании дорожного покрытия в Руководстве по проектированию NCHRP 1-37A. Иерархический подход основан на философии, согласно которой уровень инженерных усилий, приложенных для определения исходных данных, включая значения свойств материалов, должен соответствовать относительной важности, размеру и стоимости дизайн-проекта.В руководстве NCHRP 1-37A:
предусмотрены три уровня входных данных для проектирования.- Входные данные уровня 1 обеспечивают наивысший уровень точности и самый низкий уровень неопределенности. Исходные данные Уровня 1 обычно используются для проектирования тротуаров с интенсивным движением или там, где есть серьезные последствия для безопасности или экономические последствия раннего отказа. Исходные материалы Уровня 1 требуют лабораторной или полевой оценки, такой как испытание модуля упругости или испытание на неразрушающий прогиб. Входные данные уровня 1 требуют больше ресурсов и времени для получения, чем другие более низкие уровни. Входные данные
- уровня 2 обеспечивают промежуточный уровень точности и наиболее близки к типичным процедурам, используемым в более ранних версиях Руководств по проектированию дорожных покрытий AASHTO. Этот уровень может использоваться, когда ресурсы или испытательное оборудование недоступны для характеристики Уровня 1. Входные данные Уровня 2 обычно получаются из ограниченной программы тестирования или оцениваются с помощью корреляций или опыта (возможно, из базы данных агентства). Модуль упругости, оцененный на основе корреляций с измеренными значениями CBR, является одним из примеров входящего материала Уровня 2.
- Входы уровня 3 обеспечивают самый низкий уровень точности. Этот уровень может использоваться для проектов, в которых есть минимальные последствия раннего отказа (, например, , дороги с низкой интенсивностью движения). Материальные затраты Уровня 3 обычно представляют собой значения по умолчанию, основанные на опыте местного агентства. Модуль упругости по умолчанию, основанный на классе грунта AASHTO, является примером входящего материала Уровня 3.
Хотя интуитивно понятно, что исходные данные более высокого уровня (, т. Е. , более высокое качество) обеспечат более точные оценки характеристик покрытия, текущее состояние конструкции покрытия и ограниченную доступность исходных данных уровня 1 затрудняют количественную оценку этих преимуществ в настоящее время.Единственным исключением из этого правила является прогноз термического растрескивания в Руководстве по проектированию NCHRP 1-37A. Полные данные о свойствах материалов и окружающей среде Уровня 1 были получены в рамках программ стратегических исследований автомагистралей США и Канады примерно для 35 участков дорожного покрытия на севере США и в Канаде. Прогнозы термического растрескивания были сделаны на основе этих материалов Уровня 1, а также свойств материала Уровня 3 по умолчанию. Рисунок 5-1 суммирует различия между прогнозируемым и наблюдаемым термическим растрескиванием в единицах линейных футов растрескивания на 500 футов длины дорожного покрытия для каждого из полевых участков на основе входных материалов Уровня 1; Рисунок 5-2 суммирует те же результаты, основанные на материальных затратах Уровня 3.Сравнение этих двух рисунков ясно показывает, что более качественные материалы Уровня 1 значительно сокращают разброс между прогнозируемым и наблюдаемым растрескиванием.
Рисунок 5-1. Прогнозирование термических трещин из Руководства по проектированию NCHRP 1-37A с использованием материалов уровня 1.
Рисунок 5-2. Прогнозирование термических трещин из Руководства по проектированию NCHRP 1-37A с использованием материалов 3-го уровня.
Входные данные проектирования в методологии NCHRP 1-37A могут быть указаны с использованием комбинации уровней для любого данного проекта.Например, модуль разрыва бетонного поверхностного слоя может быть задан в качестве входных данных Уровня 1, в то время как спектры транспортной нагрузки определяются с использованием подхода Уровня 2, а модуль упругости земляного полотна — с помощью оценки Уровня 3, основанной на классе грунта земляного полотна. Вычислительные алгоритмы и модели бедствия в Руководстве по проектированию NCHRP 1-37A (см. Приложение D) применяются одинаково независимо от входных уровней. Однако входные данные более высокого уровня неявно повышают точность и надежность прогнозируемых характеристик покрытия.
Таким образом, преимущества иерархического подхода к материалам и другим входным данным проекта заключаются в следующем:
- Это дает инженеру большую гибкость в выборе инженерного подхода, соответствующего размеру, стоимости и общей важности проекта.
- Это позволяет каждому агентству разработать начальную методологию проектирования в соответствии с его внутренними техническими возможностями.
- Это очень удобный метод для постепенного повышения со временем технических навыков и навыков внутри организации.
- По своей концепции он обеспечивает наиболее точный и экономичный дизайн, соответствующий финансовым и техническим ресурсам агентства.
Требуемые геотехнические данные
Геотехнические материалы для Руководства по проектированию NCHRP 1-37A сгруппированы по следующим категориям:
- Механические свойства , которые используются в расчетной модели для связи приложенных структурных нагрузок с реакцией конструкции (Таблица 5-3 и Таблица 5-4).
- Термогидравлические вводы , которые используются для соотнесения влияния окружающей среды с тепловым и гидравлическим состоянием системы (Таблица 5-5).
- Модель бедствия Свойства, которые входят непосредственно в эмпирические модели характеристик покрытия (таблица 5-6).
Как описано ранее, Руководство по проектированию NCHRP 1-37A предусматривает три различных иерархических уровня качества входных данных: уровень 1 (высший), уровень 2 (промежуточный) и уровень 3 (низший). Для любого заданного входного параметра могут потребоваться разные свойства для входов Уровня 1, Уровня 2 и Уровня 3. Например, оценка модуля упругости земляного полотна на Уровне 1 для нового строительства требует свойств, измеренных в лаборатории, тогда как для Уровня 2 вместо этого требуются CBR или другие аналогичные свойства индекса, а для Уровня 3 требуется только класс грунта AASHTO или USCS.Иерархические уровни для каждого геотехнического входа включены в таблицы с 5-3 по 5-6. Руководство NCHRP 1-37A рекомендует использовать для проектирования наилучшие доступные данные (самый высокий уровень входных данных). Однако не требуется одинаковый уровень качества для всех входных данных в проекте.
- Оценки M R и ν также необходимы для неглубоких коренных пород.
- Только для проектов нового строительства / реконструкции.
- В первую очередь для реабилитационных конструкций.
- Для уровня 2, M R может быть оценен напрямую или определен из корреляций с одним из следующих: CBR ; R ; a i ; DCP ; или PI и P200 .
- Только для несвязанных слоев основания и подосновы.
- Оценки M R и ν также требуются для неглубоких коренных пород в новых / реконструируемых проектах.
- Из тестирования FWD для реабилитационных дизайнов. Для новых / реконструируемых проектов, k динамический определяется из оценок Уровня 2 M R .
- Для Уровня 2, M R может быть оценен напрямую или определен из корреляций с одним из следующих: CBR ; R ; a i ; DCP ; или PI и P200 .
| Объект | Описание | Уровень | Участок | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | ||||||||||||||
| Глубина подземных вод | Infinity и дренаж | |||||||||||||||
| Объем инфильтрации | 5.5.2 | |||||||||||||||
| Поперечный уклон дорожного покрытия | 5.5.2 | |||||||||||||||
| Длина дренажного тракта | ||||||||||||||||
| G s | Удельный вес твердых частиц | 5.3.2 | ||||||||||||||
| γ d max | Максимальный вес сухого агрегата | 3,2 | ||||||||||||||
| w opt | Оптимальное гравиметрическое содержание воды | D 60 | Коэффициент градации | 5.3.2 | ||||||||||||
| P200 | Процент прохода 0,075 мм (No.200 сито) | 5.3.2 | ||||||||||||||
| Гидравлические характеристики | ||||||||||||||||
| a f , b f , c f параметры кривой h r5 | характеристики воды5.5.2 | |||||||||||||||
| k sat | Насыщенная гидропроводность (проницаемость) | 5.5,2 | ||||||||||||||
| PI | Индекс пластичности | Проходящий процент 0,075 мм (сито № 200) | 5.3.2 | |||||||||||||
| Тепловые свойства | ||||||||||||||||
| K | Сухая теплопроводность | 5.2 | ||||||||||||||
| Q | Сухая теплоемкость | 5.5.2 | ||||||||||||||
| AASHTO Класс почвы | 9142 | -6. Свойства материала модели бедствия, необходимые для Руководства по проектированию NCHRP 1-37A. | ||||||||||||||
| Свойство | Описание | Уровень | Раздел | |||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | ||||||||||||||
| k 1 | 972 972 Модель 972 | 5.4.8 | ||||||||||||||
5.2.3 Прочие геотехнические свойства
В дополнение к явным проектным данным, перечисленным в Таблице 5-1 и Таблице 5-2 для Руководства AASHTO 1993 г. и Таблицы 5-3 — Таблицы 5-6 для Руководства NCHRP 1-37A, при укладке дорожного покрытия обычно требуются другие геотехнические свойства. проектирование и строительство. К ним относятся стандартные свойства, необходимые для идентификации и классификации почвы, контроля уплотнения и контроля качества / контроля качества в полевых условиях.
5.3 Физические свойства
«Физические свойства» дают самое общее описание несвязанных материалов.Эти свойства также часто используются в корреляциях для более фундаментальных инженерных свойств, таких как жесткость или проницаемость. Основными интересующими физическими свойствами являются удельный вес твердых тел, содержание воды, удельный вес (плотность), характеристики градации, пластичность (пределы Аттерберга), классификация и характеристики уплотнения.
5.3.1 Соотношение веса и объема
Перед описанием различных методов испытаний грунтов полезно ознакомиться с некоторыми общепринятыми терминами механики грунтов и основными соотношениями веса и объема.Для получения дополнительных сведений обратитесь к учебникам по основам механики грунтов.
Образец почвы представляет собой многофазный материал, состоящий из твердых зерен почвы, воды и воздуха (рис. 5-3). Вес и объем образца почвы зависит от удельного веса зерен почвы (твердых частиц), размера пространства между зернами почвы (пустоты и поры) и количества пустот, заполненных водой (содержание влаги и степень увлажнения). насыщенность). Общие термины, связанные с отношениями массы и объема, показаны в Таблице 5-7.Особо следует отметить коэффициент пустотности е, который является общим показателем относительной прочности и сжимаемости образца грунта; , то есть , низкие отношения пустот обычно указывают на сильные грунты с низкой сжимаемостью, в то время как высокие отношения пустот часто указывают на слабые и сильно сжимаемые грунты. Выбранные соотношения вес-объем (удельный вес) представлены в Таблице 5-8. Типичные значения пористости, пустотности, содержания воды и удельного веса представлены в Таблице 5-9 для ряда типов почв.
Рисунок 5-3. Взаимосвязь между объемом и массой / массой насыпного грунта (McCarthy, 2002).
| Свойство | Символ | Единицы 1 | Как было получено (AASHTO / ASTM) | Прямое применение |
|---|---|---|---|---|
| Содержание влаги | w | D | )Классификация и соотношение веса и объема | |
| Удельный вес | G s | D | По измерению (T 100 / D 854) | Расчет объема |
| Вес единицы | FL -3 | Путем измерения или соотношения веса и объема | Классификация и расчеты давления | |
| Пористость | n | D | Из соотношений веса и объема | Определяет относительный объем твердых веществ к общему объему почва |
| Коэффициент пустот | e | D | Из соотношений массы и объема 914 72 | Определяет относительный объем пустот к объему твердых тел. |
- F = Сила или вес; L = длина; D = безразмерный.Хотя по определению содержание влаги представляет собой безразмерную фракцию (отношение веса воды к весу твердых веществ), обычно оно выражается в процентах путем умножения фракции на 100.
| Корпус | Взаимосвязь | Применимые геоматериалы | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Обозначения почвы: |
Все типы почв горных пород | | |||||
| Предельный вес единицы | Только твердая фаза: w = e = 0: γ порода = G s γ w | Максимальное ожидаемое значение для твердого кремнезема составляет 27 кН / м 3 | |||||
| Масса сухого агрегата | Для w = 0 (весь воздух в пустом пространстве): γ d = G s γ w / (1 + e) | Используется для чистых песков и почвы над уровнем грунтовых вод | |||||
| Вес влажного устройства (общий вес устройства) | Переменные количества воздуха и воды: γ t = G s γ w (1 + w) / (1 + e) с e = G s w / S | Частично насыщенные почвы над уровнем грунтовых вод; зависит от степени насыщения (S, как десятичное). | |||||
| Насыщенный вес единицы | Установить S = 1 (все пустоты с водой): γ sat = γ w (G s + e) / (1 + e) | Все почвы ниже уровня грунтовых вод ; Насыщенные глины и илы над уровнем грунтовых вод с полной капиллярностью. | |||||
| Иерархия: | γ d ≤ γ t ≤ γ sat <γ rock | Проверка относительных значений |
Примечание: γ w = 9.8 кН / м 3 (62,4 фунт-фут) для пресной воды.
| Тип грунта | Пористость n | Пустота Соотношение e | Вода Содержание w | Масса устройства | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| кН / м 3 | 914 фунтов / куб. d | γ sat | γ d | γ sat | |||
| Песок однородный (рыхлый) | 0.46 | 0,85 | 32% | 14,1 | 18,5 | 90 | 118 |
| Песок однородный (плотный) | 0,34 | 0,51 | 19%72 | 130 | |||
| Песок с хорошей сортировкой (рыхлый) | 0,40 | 0,67 | 25% | 15,6 | 19,5 | 99 | 124 |
| Песок с хорошей фракцией14 (плотный) | 300,43 | 16% | 18,2 | 21,2 | 116 | 135 | |
| Ветрозащитный ил (рыхлый) | 0,50 | 0,99 | 21% | 116 | |||
| Ледниковый до | 0,20 | 0,25 | 9% | 20,7 | 22,8 | 132 | 145 |
| Мягкая ледниковая глина | 0.55 | 1,2 | 45% | 11,9 | 17,3 | 76 | 110 |
| Жесткая ледниковая глина | 0,37 | 0,6 | 22% | ||||
| Мягкая слабоорганическая глина | 0,66 | 1,9 | 70% | 9,1 | 15,4 | 58 | 98 |
| Мягкая органическая глина | 0.75 | 3,0 | 110% | 6,8 | 14,0 | 43 | 89 |
| Мягкая монтмориллонитовая глина | 0,84 | 80,2 | 1 4,2 | ||||
5.3.2 Определение физических свойств
Лабораторные и полевые методы (при необходимости) для определения физических свойств несвязанных материалов в системах дорожного покрытия описаны в следующих подразделах и таблицах.Также приведены типичные значения для каждого свойства. По физическим свойствам почвы разделены на следующие категории:
- Объемные свойства
- Удельный вес (Таблица 5-10)
- Содержание влаги (Таблица 5-11)
- Масса устройства (Таблица 5-12)
- Уплотнение
- Испытания на уплотнение по Проктору (Таблица 5-13)
- Градация
- Механический ситовый анализ (Таблица 5-19)
- Анализ ареометра (Таблица 5-20)
- Пластичность
- Пределы Аттерберга (Таблица 5-21)
Градация и пластичность являются основными определяющими факторами для инженерной классификации почв с использованием либо AASHTO, либо унифицированной системы классификации почв.Классификация почв описана в рамках геологоразведочных работ в Разделе 4.7.2.
Выявление проблемных почв (, например, , обширные глины) обычно основывается на их физических свойствах; эта тема рассматривается в конце этого раздела. Также кратко описаны другие дополнительные испытания, обычно используемые для контроля качества заполнителей, используемых в базовом и нижнем слоях, а также в асфальте и портландцементном бетоне.
Объемные свойства
При проектировании и строительстве дорожного покрытия наибольший интерес представляют следующие объемные характеристики:
- Удельный вес (Таблица 5-10)
- Содержание влаги (Таблица 5-11)
- Масса устройства (Таблица 5-12)
| Описание | Удельный вес твердых частиц почвы G s — это отношение веса данного объема твердых частиц почвы при данной температуре к весу равного объема дистиллированной воды при этой температуре | ||||||||||
| Использование в дорожных покрытиях |
| ||||||||||
| Лабораторное определение | AASHTO T 100 или ASTM D 854. | ||||||||||
| Полевые измерения | Не применимо. | ||||||||||
| Комментарий | Некоторые уточняющие слова, такие как истинный , абсолютный , кажущийся , объемный или масса и т. Д., Иногда добавляются к «удельному весу». Эти уточняющие слова изменяют смысл удельного веса относительно того, относится ли он к зернам почвы или к массе почвы.Зерна почвы имеют внутри проницаемые и непроницаемые пустоты. Если для определения истинного объема зерен исключить все внутренние пустоты в зернах почвы, полученный удельный вес будет называться абсолютным или истинным удельным весом (также называемым кажущимся удельным весом). Если включены внутренние пустоты в зернах почвы, полученный удельный вес называется общим удельным весом . Полное удаление воздуха из водно-грунтовой смеси во время испытания является обязательным при определении истинного или абсолютного значения удельного веса. сила тяжести. | ||||||||||
| Типичные значения (Coduto, 1999) |
|
| Описание | Содержание влаги выражает количество воды, присутствующей в некотором количестве почвы. Гравиметрическая влажность или водосодержание w определяется в терминах веса почвы как w = W w / W s , где W w — это вес воды, а W s — вес твердых частиц почвы в образце. |
| Использование в дорожных покрытиях |
|
| Лабораторное определение | Сушка почвы в обычной (температура 110 ± 5 ° C) или микроволновой печи до постоянного веса (AASHTO T 265, ASTM D 2216 / обычная печь или ASTM D 4643 / микроволновая печь). |
| Полевые измерения | Ядерный датчик (ASTM D2922). |
| Комментарий | Определение влажности или содержания воды — одна из наиболее часто выполняемых лабораторных процедур для почв.Содержание воды в почве в сочетании с данными, полученными в результате других испытаний, дает важную информацию о характеристиках почвы. Например, когда содержание воды in-situ в образце, взятом из-под уровня грунтовых вод, приближается к пределу жидкости, это указывает на то, что почва в ее естественном состоянии подвержена более сильному оседанию. Для потоков жидкости содержание влаги часто выражается как объемное содержание влаги θ = V w / V t , где V w — объем воды, а V t — общий объем образца.Объемное содержание влаги также можно определить как θ = S n , где S — насыщенность, а n — пористость. |
| Типичные значения | См. Таблицу 5-9. Для сухих почв w 0 . Для большинства естественных почв 3 ≤ w ≤ 70% , Насыщенные мелкозернистые и органические почвы могут иметь весовое содержание влаги более 100%. |
| Описание | Удельный вес — это общий вес, деленный на общий объем пробы почвы. |
| Использование в дорожных покрытиях |
|
| Лабораторное определение | Удельный вес ненарушенных мелкозернистых образцов почвы измеряется в лаборатории путем взвешивания части образца почвы и деления ее на ее объем. Это можно сделать с помощью образцов из тонкостенных трубок (Шелби), а также с помощью поршневых пробоотборников, пробоотборников Шербрук, Лаваля и NGI.Если ненарушенные пробы недоступны (, например, , для крупнозернистых грунтов), удельный вес должен быть рассчитан на основе соотношений массы к объему (см. Таблицу 5-8). |
| Полевые измерения | Ядерный манометр (ASTM D2922), песчаный конус (ASTM D1556). |
| Комментарий | Удельный вес также обычно называют плотностью . Общий удельный вес зависит от влажности почвы (Таблица 5-8). Необходимо соблюдать различия между сухой ( γ d ), насыщенной ( γ sat ) и влажной или общей массой ( γ t ).Следовательно, содержание влаги должно быть получено одновременно с удельным весом, чтобы можно было преобразовать общий вес к сухому удельному весу. |
| Типичные значения | См. Таблицу 5-9. |
Уплотнение
Уплотнение почвы — одна из важнейших геотехнических проблем при строительстве дорожных покрытий и связанных с ними насыпей и насыпей. Уплотнение во многих отношениях улучшает инженерные свойства грунтов, в том числе:
- повышенной упругой жесткости, что снижает кратковременные упругие деформации при циклическом нагружении.
- снижает сжимаемость, что снижает вероятность чрезмерной длительной осадки.
- повышенной прочности, что увеличивает несущую способность и снижает возможность нестабильности (, например, , для склонов).
- снижает гидравлическую проводимость (проницаемость), что препятствует прохождению воды через почву.
- уменьшает коэффициент пустотности, что снижает количество воды, которая может удерживаться в почве, и, таким образом, помогает поддерживать желаемые свойства прочности и жесткости.
- снижена эрозионная стойкость.
Уплотнение обычно количественно выражается в единицах эквивалентной сухой массы γ d почвы как меры количества твердых материалов, присутствующих в единице объема. Чем больше твердых материалов, тем прочнее и устойчивее будет грунт. Стандартные лабораторные испытания (таблица 5-13) включают уплотнение нескольких образцов при разном содержании воды ( w ). Общий вес единицы ( γ т ) и содержание воды измеряются для каждого уплотненного образца.Эквивалентный сухой вес единицы затем вычисляется как:
(5.1)Если удельный вес твердых тел G s известен, уровень насыщения ( S ) и коэффициент пустотности ( e ) также можно определить с помощью следующих двух идентификаторов:
(5.2)G s w = S e
(5,3)| γ t = | G s γ w (1 + w) |
| (1 + e) |
Пары эквивалентного сухого веса vs.Значения влагосодержания нанесены на график зависимости влажности от плотности на кривой уплотнения, как показано на Рисунке 5-4. Кривые уплотнения обычно демонстрируют четко выраженный пик, соответствующий максимальной массе сухой единицы ( (γ d ) max ) при оптимальном содержании влаги ( w opt ). Рекомендуется построить кривую нулевых воздушных пустот ( ZAV ), соответствующую 100-процентному насыщению, на графике влагосодержание (см. Рисунок 5-4). Измеренная кривая уплотнения не может упасть выше кривой ZAV, если был использован правильный удельный вес.Пиковая или максимальная масса сухой единицы обычно соответствует уровням насыщения от 70 до 85 процентов.
Рисунок 5-4. Типичное соотношение влажности и плотности при стандартном испытании на уплотнение.
Относительное уплотнение ( C R ) — это отношение (выраженное в процентах) плотности уплотненного или естественного грунта на месте к максимальной плотности, достигаемой в заданном испытании на уплотнение:
(5,4)| C R = | γ d | × 100% |
| (γ d ) max |
e.грамм. , 95%) при строительстве или подготовке фундаментов, оснований, оснований и оснований дорожных одежд и насыпей. Требования к содержанию влаги в уплотнении относительно оптимального содержания влаги также могут быть включены в спецификации по уплотнению. Конструкция и выбор методов улучшения характеристик прочности и жесткости отложений во многом зависят от относительного уплотнения.
Относительная плотность ( DR ) (ASTM D 4253) часто является полезным параметром при оценке технических характеристик зернистых грунтов.Это определяется как:
(5.5)| D r = | e макс. — e | × 100% | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
e макс. и e max — минимальные и максимальные значения коэффициента пустотности для почвы. Относительную плотность также можно выразить через массу сухих единиц: (5,6)
В таблице 5-14 представлена классификация по относительной плотности почвы. плотность для сыпучих грунтов.
ГрадацияГрадация, или распределение размеров частиц в почве, является важным описательным признаком почв. Почва текстурная ( например, , гравий, песок, илистая глина и т. Д.) и инженерные (см. раздел 4.7.2) классификации основаны в значительной степени на градации, и многие инженерные свойства, такие как проницаемость, прочность, потенциал набухания и восприимчивость к действию мороза, тесно связаны с параметрами градации. Градация измеряется в лаборатории с помощью двух тестов: механического ситового анализа для песка и более крупной фракции (Таблица 5-19) и теста с использованием ареометра для ила и более мелкого глинистого материала (Таблица 5-20). Градация определяется процентным содержанием (чаще всего по весу) почвы, которая мельче, чем заданный размер («процент прохождения») по сравнению сразмер зерна. Градация иногда альтернативно выражается в процентах грубее, чем данный размер зерна. Характеристики градации также выражаются с помощью параметров D n , где D — это наибольший размер частиц в n процентах самой тонкой фракции почвы. Например, D 10 — это наибольший размер частиц в 10% самой мелкой фракции почвы; D 60 — это частицы самого большого размера в 60% самой мелкой фракции почвы.
Рисунок 5-5. Лабораторные сита для механического анализа гранулометрического состава. Показаны (справа налево) сита № 3/8 дюйма. (9,5 мм), № 10 (2,0 мм), № 40 (250 мкм) и №200 (750 мкм) и примерный размер частиц почвы, включая (справа налево): средний гравий, мелкий гравий, средне-крупный песок, ил и сухую глину (каолин). Рисунок 5-6. Аппарат почвенного ареометра (http://www.ce.siue.edu/). Рисунок 5-7. Репрезентативные гранулометрические составы для нескольких типов почв. ПластичностьПластичность описывает реакцию почвы на изменение содержания влаги. Когда добавление воды в почву меняет ее консистенцию с твердой и жесткой на мягкую и податливую, считается, что почва проявляет пластичность.Глины могут быть очень пластичными, илы лишь слегка пластичны, а песок и гравий не пластичны. Для мелкозернистых грунтов инженерное поведение часто более тесно связано с пластичностью, чем с градацией. Пластичность — ключевой компонент AASHTO и Единой системы классификации почв (раздел 4.7.2). Пластичность почвы количественно определяется в рамках пределов Аттерберга. Как показано на Рисунке 5-8, предельные значения Аттерберга соответствуют значениям влажности, при которых консистенция почвы изменяется по мере ее постепенного высыхания от жидкого навоза:
Важно понимать, что пределы Аттерберга не являются фундаментальными свойствами материала.Скорее их следует интерпретировать как значения индекса, определенные стандартизированными методами испытаний (таблица 5-21). Рисунок 5-8. Изменение общего объема и плотности почвы с изменением содержания воды для мелкозернистой почвы (из McCarthy, 2002).
Рисунок 5-9. Устройство для проверки предела жидкости.
5.3.3 Идентификация проблемной почвыДва особых условия, которые часто необходимо проверять для естественных грунтов земляного полотна, — это возможность набухания глин (Таблица 5-23) или просадочных илов (Таблица 5-25). Набухающие почвы демонстрируют большие изменения объема почвы при изменении влажности почвы. Потенциал объемного набухания почвы зависит от количества глины, ее относительной плотности, влажности и плотности уплотнения, проницаемости, местоположения уровня грунтовых вод, наличия растительности и деревьев, а также нагрузки на перекрывающие породы.Потенциал набухания также зависит от минералогического состава мелкозернистых грунтов. Монтмориллонит (смектит) обладает высокой способностью к набуханию, иллит имеет характеристики набухания от незначительных до умеренных, а каолинит почти не проявляет их. Одномерный тест на потенциал набухания используется для оценки давления набухания и набухания в процентах, создаваемых набухающими грунтами (таблица 5-23). Складывающиеся грунты демонстрируют резкие изменения прочности при приближении влажности к насыщению.В сухом состоянии или при низкой влажности просыпающиеся грунты создают вид устойчивых отложений. При высоком содержании влаги эти почвы разрушаются и внезапно уменьшаются в объеме. Рыхлые почвы чаще всего встречаются в лессовых отложениях, которые сложены ветровыми илами. Другие разрушающиеся отложения включают остаточные почвы, образованные в результате удаления органических веществ путем разложения или выщелачивания определенных минералов (карбоната кальция). В обоих случаях нарушенные пробы, взятые из этих отложений, будут классифицированы как ил.Лесс, в отличие от других несвязных грунтов, до насыщения будет стоять почти на вертикальном склоне. Он имеет низкую относительную плотность, малую удельную массу и высокий коэффициент пустотности. Одномерный тест на потенциал обрушения используется для определения разрушающихся грунтов (Таблица 5-25).
* На основе нагрузки 6.9 кПа (1 фунт / кв. Дюйм).
5.3.4 Другие совокупные тестыСуществует широкий спектр других испытаний механических свойств, которые выполняются для измерения качества и долговечности заполнителей, используемых в качестве подстилок и оснований в системах дорожной одежды, а также в качестве компонентов асфальта и портландцементного бетона. Эти другие совокупные тесты приведены в Таблице 5-26. Дополнительную информацию можно найти в справочнике The Aggregate Handbook , опубликованном Национальной каменной ассоциацией (Barksdale, 2000).Недавнее исследование NCHRP предоставляет дополнительную полезную информацию об испытаниях заполнителей, используемых в несвязанных слоях дорожного покрытия (Saeed, Hall, and Barker, 2001).
Frontiers | Уплотнение грубых почв: модели баланса по минеральному и органическому составуВведениеКачество почвы определяется химическими, физическими и биологическими характеристиками верхних 15 см (Doran and Parkin, 1996; Boiteau et al., 2014) вплоть до глубины укоренения (Spoor et al., 2003). Потеря качества почвы влияет на урожайность сельскохозяйственных культур и, таким образом, является серьезной проблемой в системах интенсивного производства. Уплотнение почвы, вызванное естественными процессами (Sanborn et al., 2011) и тяжелой техникой (Alakukku et al., 2003), является одной из основных проблем деградации почвы во всем мире. Урожайность сельскохозяйственных культур может снижаться в среднем на 15% для кукурузы по текстурным группам почвы (Duiker, Curran, 2004; Wolkowski and Lowery, 2008) до 34% для картофеля, выращиваемого на грубых почвах (Stalham et al., 2005; Волковски и Лоури, 2008). Следовательно, посевы картофеля и кукурузы, выращиваемые последовательно на грубых почвах, могут значительно пострадать от уплотнения почвы. Естественно уплотненные слои классифицируются как фрагипан, пластовые горизонты, дурипан, петрокальциевый, петрогипсический, сплошной ортштейн (Soil Survey Staff, 2014). Антропное уплотнение приводит к сокращению воздушного пространства почвы до <10% тяжелыми машинами и к увеличению сил сцепления между частицами (Hamza and Anderson, 2005). В пахотном слое может образоваться с / х или плуг; поддон для нулевой обработки почвы с высокой объемной плотностью, низкой пористостью и высоким механическим сопротивлением может лежать в основе уменьшенного слоя уплотнения и перекрывать поддон плуга (Reichert et al., 2003; Хоканссон, 2005). Емкость накопления воды увеличивается с увеличением глубины поддона (Frye et al., 1985). Уплотненные слои в пределах 50 см от поверхности почвы ограничивают глубину укоренения (Grossman, Carlisle, 1969). Укореняемость затрудняется, если сопротивление почвы превышает 1 МПа для картофеля и 2–3 МПа для большинства других культур (Håkansson and Lipiec, 2000; Stalham et al., 2005). Было разработано несколько подходов для измерения уплотнения почвы (Lipiec and Hatano, 2003). Объемная плотность почвы (BD) обычно используется для характеристики состояния уплотнения почвы (Gupta and Allmaras, 1987).Степень компактности (DC) (Håkansson, 1990) определяется как отношение (BD) к эталону (BD), полученному при одноосном сжатии при статическом давлении 200 кПа. Тест Проктора — широко распространенная процедура, применяемая к нарушенным почвам для определения устойчивости сельскохозяйственных почв к уплотнению (Ekwue, Stone, 1995; Thomas et al., 1996; Zhang et al., 1997) в широком диапазоне содержания влаги в почве. при стандартной динамической нагрузке (Hillel, 2013). Обычными показателями являются максимальная объемная плотность (MBD) по тесту Проктора и критическое содержание воды (CWC), при котором достигается MBD (Zhao et al., 2007). Несмотря на важность индексов уплотнения для управления почвенными ресурсами, они не указываются в почвенных исследованиях. Прямое измерение BD требует сбора ненарушенных кернов почвы, что считается трудоемким, длительным и утомительным (Suuster et al., 2011). Измерение MBD и CWC для получения постоянного тока даже сложнее и требует много времени, чем измерение BD. Функции регрессии Pedotransfer были разработаны для прогнозирования BD почвы на основе физических и химических свойств почвы, таких как текстура, органическое вещество, общий азот и pH (Tranter et al., 2007; Мартин и др., 2009; Jalabert et al., 2010), содержание воды (Benites et al., 2007; Suuster et al., 2011; Brahim et al., 2012), влажность и плотность упаковки (Quiroga et al., 1999; Jones et al., 2003). Тем не менее, вариации MBD объясняются изменениями в гранулометрическом составе (Nhantumbo and Cambule, 2006; Zhao et al., 2008), особенно с содержанием глины и ила (Bennie and Burger, 1988). CWC был предсказан на основе текстуры почвы и содержания органического вещества (Aragón et al., 2000). Однако гранулометрический состав и органическое вещество почвы могут лишь частично объяснить состояние уплотнения почвы. Вяжущие вещества играют важную роль в уплотнении почвы и закупорке пор. Вяжущие вещества могут повысить агрегативную стабильность, что приведет к повышению прочности почвы на сдвиг (Yee and Harr, 1977). Растворенные соли, органические кислоты, гидроксиды и оксиды вторичных минералов (Duiker et al., 2003; Sanborn et al., 2011), известь, гуминовые вещества, гидроксил-Al полимеры, фосфаты Al и Ca и Si 3+ , Соединения Fe 3+ , Al 3+ и Ca 2+ действуют как цементирующие агенты, тогда как K способствует диспергированию почвы (Pagé and Berrier, 1983; Haynes and Naidu, 1998).Поливалентные катионы Mn 2+ , Ca 2+ и Mg 2+ образуют катионные мостики с частицами глины и органическим веществом почвы (Lal, Shukla, 2004; Bronick, Lal, 2005). Гидрофильные оксигидроксиды, гидроксиды кремния и амфифильные гуминовые вещества взаимодействуют в крупнозернистых почвах, способность которых удерживать воду мала по сравнению с более мелкими текстурами (Tschapek, 1984). Однако цементирующие агенты редко учитываются в моделях уплотнения. Кроме того, мало внимания уделялось характеру данных о составе почвы и полному составу.Компоненты почвы подвержены методологической ошибке, если они не рассматриваются как данные о составе (Parent et al., 2012). Композиционные данные — это пропорции от общего числа, например 100% (Aitchison, 1982), поэтому компоненты по своей природе многомерны и связаны друг с другом в композиционном пространстве, ограниченном от 0 до 100%: любое изменение в одной пропорции должно влиять на другие пропорции. Ван Ден Богаарт и Толосана-Дельгадо (2006) предупредили, что статистический анализ композиционных данных может вводить в заблуждение или быть неприменимым из-за систематического отрицательного смещения (одна ковариация вынуждена быть отрицательной), субкомпозиционной несогласованности, избыточности информации (один компонент может быть отрицательным). полученные путем вычитания суммы остальных из 100%) и ненормальные распределения (данные и связанные с ними статистические данные или прогнозируемые значения не должны находиться в диапазоне ниже 0 или выше 100%).Составы почвы и растений были обработаны статистически с использованием преобразования логарифмических соотношений (Parent et al., 2012; Parent L. E. et al., 2013; Parent S. E. et al., 2013). Текущие исследования уплотнения почвы (например, Benites et al., 2007; Suuster et al., 2011; Brahim et al., 2012) не позволяют избежать методологической ошибки из-за замкнутости и ложных корреляций между компонентами почвы. Преобразование данных с использованием изометрических логарифмических соотношений или ортонормированных балансов является наиболее подходящим для проведения многомерного анализа композиционных данных (Filzmoser et al., 2009). Цели этого исследования заключались в следующем: (i) выразить физико-химические свойства почвы с использованием инструментов анализа объективных данных о составе; (ii) связать индексы уплотнения почвы (BD, DC, MBD и CWC) с преобразованными изометрическим логарифмическим соотношением базовыми компонентами грубо-текстурированных почв с использованием анализа основных компонентов и корреляционного анализа; (iii) прогнозировать BD, DC, MBD и CWC из ортонормированных балансов с использованием линейно-смешанной модели и регрессионного анализа. Мы предположили, что сочетание текстуры почвы, содержания органических веществ и минеральных вяжущих веществ по-разному влияет на сопротивление почвы уплотнению. Материалы и методыМатериалыРайон исследований, расположенный в провинции Квебек, Канада (37 ° 09′ – 36 ° 42 ′ с.ш., 38 ° 48′ – 39 ° 12 ′ в.д.). Мы выбрали 49 картофельных хозяйств, где последовательности культур включали картофель ( Solanum tuberosum L.), кукурузу ( Zea mays L.), сою [ Glycine max (L.) Merr.], Пшеницу ( Triticum aestivum ). L.), люцерны ( Medicago sativa L.), ячменя ( Hordeum vulgare L.) и канолы ( Brassica napus L.). Почвы классифицируются как Aquents (Entisols), Orthods (Spodosols) и Udepts (Inceptisols) в системе классификации почв Министерства сельского хозяйства США (Soil Survey Staff, 2014). В июне и июле 2014 г. было отобрано 97 крупных (> 20 кг) проб из 49 горизонта A и 48 горизонта B для проведения испытаний по Проктору (ASTM D1557, 2009). Глубина отбора проб варьировалась от участка к участку с развитием генетических горизонтов A и B. Средняя глубина отбора проб для горизонта A составляла 10,5 см в диапазоне 4–18 см. Глубина отбора проб для горизонта Б составляла 17–48 см, в среднем 33.4 см. Образцы почвы сушили на воздухе, а затем хранили при комнатной температуре. Образцы меньшего размера были собраны в центре каждого горизонта с использованием цилиндрического метода (Blake and Hartge, 1986). Физические свойства почвы включали гравиметрическое содержание воды (Topp et al., 2007), BD (Blake and Hartge, 1986), гранулометрический состав, MBD (ASTM D1557, 2009), CWC (ASTM D1557, 2009), выраженное в печи. -сушенный (105 ° C) базис, и DC рассчитывается как отношение BD к MBD. Пропорции крупного песка (0.50–2.00 мм), средний песок (0,25–0,50 мм) и мелкий песок (0,05–0,25 мм) определяли методом сухого просеивания; доли ила (0,002–0,05 мм) и глины (<0,002 мм) определялись с использованием модифицированного метода ареометра (Kroetsch and Wang, 2007). Химический анализ почвы проводился с использованием просеянных проб размером <2,00 мм. Количество C и N определяли методом сухого сжигания (Leco-CNS). Si, Al, Fe, Mn, Mg и Ca экстрагировали методом кислого оксалата аммония (Courchesne and Turmel, 2007), а затем количественно оценивали методом индуктивно связанной плазмы (ICP).Описательная статистика почвенных данных представлена в виде исходных данных в дополнительной таблице 1. Преобразование логарифмического отношенияИзометрические логарифмические отношения — это ортогональные проекции композиционных данных, организованных в двоичные подмножества компонентов, отображаемых в последовательном двоичном разделе (SBP) (Egozcue et al., 2003). Поскольку в композиционных векторах имеется D, -1 степеней свободы (Aitchison and Greenacre, 2002), методы преобразования логарифмического отношения состоят из D -1 ILR (Egozcue et al., 2003). Для 14 компонентов почвы существует 13 переменных ILR, предназначенных для представления файлов полей BD и DC (F), с одной стороны, и файлов MBD и CWC Proctor (P), с другой (рисунки 1, 2). Учитывая, что гравиметрическое содержание воды в почве относится к BD, а CWC относится к MBD, F1 был установлен как баланс между содержанием влаги в почве и твердыми компонентами, в то время как P1 был балансом между CWC для теста Проктора и твердыми компонентами. F2 и P2 уравновешивают контрастирующее органическое вещество почвы с минеральными компонентами, показывая функциональную роль органического вещества в агрегации почвы.Балансы были дополнительно уточнены путем связывания других групп частиц. F4 и P4 уравновешивают контрастные частицы минерального грунта с минеральными вяжущими веществами. Рисунок 1 . Последовательное двоичное разделение (SBP) компонентов почвы для расчета изометрических логарифмических соотношений для объемной плотности и степени уплотнения. SWC — влажность почвы; Fs — мелкий песок; Ms, средний песок; Cs, крупный песок. Рисунок 2 . Последовательное двоичное разделение (SBP) компонентов почвы для вычисления изометрических логарифмических соотношений для максимальной объемной плотности и критического содержания воды.CWC — критическая влажность; Fs — мелкий песок; Ms, средний песок; Cs, крупный песок. ILR — это нормализованное соотношение между средними геометрическими величинами двух подмножеств функциональных компонентов (отмеченных знаком «+» для частей в числителе и «-» для частей в знаменателе), рассчитываемое следующим образом (Egozcue and Pawlowsky-Glahn, 2006): ILRi = ni + ni − ni ++ ni − lng (ci +) g (ci−) (1), где i = от 1 до D -1, ILR i — это i -е изометрическое логарифмическое соотношение в i -й строке SBP между g (ci +) и g (ci-), геометрическое означает по компонентам, а ni + и ni- — номера компонентов, помеченных «+1» и «-1».” Статистический анализ и разработка моделейЧисленный анализ проводился в среде статистических вычислений R с использованием пакета композиций (van den Boogaart et al., 2014) для преобразования композиционных данных в изометрические логарифмические отношения, пакета dplyr (Wickham and Francois, 2015) для общей обработки данных, пакет nlme (Filzmoser and Gschwandtner, 2015) для разработки линейной смешанной модели и пакет pls (Revelle, 2014) для анализа главных компонентов (PCA).Мы провели PCA по (1) глубинам выборки и балансам 13 F, чтобы синтезировать факторы, влияющие на BD и DC, и (2) балансам 13 P и балансам 12 P, чтобы определить компоненты, наиболее тесно связанные с MBD и CWC. Корреляционный анализ был проведен между выбранными основными компонентами (ПК) и индексами уплотнения (BD, DC, MBD и CWC) с использованием оценок участков (49 участков для горизонта A и 48 участков для горизонта B) выбранных ПК. Оба горизонта предоставили градиент свойств почвы для моделирования BD и DC.Балансы 13 F вместе с глубиной отбора проб в обоих горизонтах использовались для прогнозирования BD и DC с использованием модели линейных смешанных эффектов (LME) следующим образом: , где Y — индекс уплотнения почвы (BD или DC), X — фиксированные эффекты, включая 13 балансов ILR и глубину выборки, β — вектор фиксированных эффектов, Z — матрица случайных эффектов, b — случайные эффекты. вектор, а ε — вектор ошибки наблюдения. Сайт был рассмотрен как случайный эффект. Для моделирования MBD и CWC горизонты A и B были разделены как разные объекты, требующие определенных диагнозов для планирования операций фермы с использованием регрессионного анализа для каждого горизонта.Эффективность прогнозирования оценивалась с использованием информационного критерия Акаике (AIC) и коэффициента детерминации ( R 2 ). Значение AIC используется для сравнения и классификации нескольких конкурирующих моделей и для оценки того, какая из них наиболее близка к «реальному» процессу, лежащему в основе изучаемого биологического явления (Burnham and Anderson, 2003; Burnham et al., 2011; Symonds and Moussalli, 2011). ). Коэффициент детерминации — это доля вариации, которую можно объяснить набором переменных-предикторов.Средняя ошибка прогноза (MPE) и среднеквадратичная ошибка (RMSE) использовались для измерения надежности моделей следующим образом: MPE = 1n∑i = 1n (σi − ρi) (3) СКО = 1n∑i = 1n (σi − ρi) 2 (4), где σ i и ρ i — наблюдаемые и предсказанные зависимые переменные для i -го измерения, соответственно, а n — количество наблюдений. MPE указывает на среднее недооценку (положительное смещение) или переоценку (отрицательное смещение) зависимых переменных.Для хорошего прогноза R 2 должно быть как можно большим, а значение AIC, MPE, RMSE должно быть как можно меньшим (Benites et al., 2007). РезультатыПеременные, относящиеся к почве BD и DCПервые четыре ПК объяснили 71,3% общей вариации переменных, включенных в PCA (Таблица 1). Все ПК показали значительную отрицательную корреляцию с BD, тогда как ПК1, ПК3 и ПК4 значимо и отрицательно коррелировали с DC.Однако DC является более полезным индексом уплотнения, чем BD, поскольку DC корректирует BD на MBD, внутреннее свойство почвы, отражающее максимальное влияние машин на ухудшение физического качества почвы. Таблица 1 . Результаты анализа главных компонентов и нагрузок компонентов на насыпную плотность грунта и степень уплотнения. Значение и знак нагрузок и коэффициентов корреляции являются мерой взаимосвязи между исходными переменными и индексами уплотнения почвы.Интерпретация нагрузок в таблице 1 проста. Если нагрузки и коэффициенты корреляции имеют одинаковый знак, взаимосвязь между ILR и индексом уплотнения положительная; в противном случае — отрицательный. ILR обозначаются как [+1 или группа числителя -1 или группа знаменателя], следовательно, большие значения в знаменателе приводят к большему количеству отрицательных чисел в логарифмической шкале, и наоборот. Например, если Al больше нагружает F12 = [AlFe], баланс [AlFe] увеличивается. Если Fe загружает больше, баланс [AlFe] уменьшается, изменяя соотношение между балансом [AlFe] и индексами уплотнения. Эффекты PC1 и PC3 на DC были очень значимыми ( P <0,01). Наибольшие нагрузки в PC1 были F3, F9, F11, F12 и F13, что указывает на то, что DC был положительно связан с минеральными вяжущими агентами, особенно Si, Fe, Al и Ca, и положительно связан с F3, следовательно, DC был больше там, где соотношение C / N было выше. На PC3 в первую очередь повлияла глубина отбора проб, F2 и F8. DC был значительно выше в горизонте B (дополнительная таблица 1). F2, представляющий собой баланс между органическими и минеральными компонентами, был отрицательно связан с DC.F8, соотношение между крупными и средними частицами песка, было отрицательно связано с DC. Влияние PC4 на DC также было значительным ( P <0,05), в основном за счет F5, баланса [CS, MS, FS, илистая глина], где более крупные частицы имели тенденцию к увеличению DC по сравнению с глиной. В отличие от DC, BD был значительно ( P <0,01) связан с PC2. На PC2 в значительной степени повлияли F1, F4, F6 и F7. F1 отрицательно относился к BD. F4, отражающий баланс между минеральными частицами почвы и минеральными вяжущими веществами, был положительно связан с BD.Там, где минеральные вяжущие добавки загружались больше, BD был ниже. F6 и F7 представляют собой более крупные частицы в почве. Чем выше доля более крупных частиц, тем выше был BD. На BD значительно, но в меньшей степени, влияли PC1 и PC4. В соответствии с DC, BD также был положительно связан с F5, F9, F11, F12, F13 и глубиной выборки. Факторы, влияющие на MBD и CWC почвыПервые четыре компонента и их нагрузки для MBD представлены в таблице 2. Описание первых четырех ПК 77.5 и 72,7% от общей вариации всех переменных в горизонтах A и B соответственно. Однако четвертый ПК не имел существенного отношения к МБД ни в одном из горизонтов. Минеральные вяжущие вещества наиболее загружены на ПК1. MBD был отрицательно связан с балансами P9, P11, P12 и P13 в обоих горизонтах. В PC2 более высокая доля почвенной воды (P1) и почвенного органического вещества (P2) имела тенденцию к снижению MBD в горизонте A, тогда как более высокая доля более крупных частиц (P5 – P7) имела тенденцию к увеличению MBD в обоих горизонтах.В PC3 более высокая доля более крупных частиц, чем частиц среднего размера (P8), имела тенденцию к снижению MBD в горизонте A, тогда как более высокая доля глины, чем более крупных частиц (P5), имела тенденцию к увеличению MBD в горизонте B. Таблица 2 . Результаты анализа главных компонентов и нагрузок для свойств грунта, связанных с максимальной насыпной плотностью. Первые четыре компонента и их нагрузки для CWC представлены в таблице 3. Описание первых четырех ПК 78.0 и 76,4% от общей вариации всех переменных в горизонтах A и B соответственно. Четыре PC были существенно связаны с CWC в горизонте A, и только третий PC был в значительной степени связан с горизонтом B. CWC был положительно связан с балансами P9, P11, P12 и P13 с участием минеральных цементирующих агентов, которые больше всего нагружались на PC1 горизонта. A. PC2 в горизонте A показал, что увеличение доли органического вещества по сравнению с минеральными твердыми частицами (P2) увеличивает CWC, тогда как более крупные частицы (P6 и P7) имеют тенденцию к снижению CWC.PC3 в горизонте A показал относительно более высокое содержание крупного песка, чем среднего песка (P8), что привело к большему CWC, тогда как более высокая доля глины, чем более крупных частиц (P5), как правило, увеличивала CWC в горизонте B. больше всего к ПК4 горизонта A, более высокая доля полуторных оксидов (Al, Fe, Mn), чем двухвалентных катионов (Ca, Mg), была положительно связана с CWC в горизонте A. Таблица 3 . Анализ главных компонентов и нагрузки для свойств почвы, связанных с критическим содержанием воды. Прогностические модели для индексов уплотненияBD и DCКоэффициенты модели и их значение представлены в таблице 4. Балансы F2, F4, F6, F7, F9 и F12, означающие содержание органического вещества, гранулометрический состав и минеральные вяжущие вещества, существенно повлияли на прогноз BD. Балансы F1, F4, F5, F9, F10 и F12, означающие гравиметрическое содержание воды в почве, гранулометрический состав и минеральные вяжущие вещества, значительно повлияли на прогнозирование постоянного тока.MPE составлял 0,008 и 0,002 для BD и DC соответственно, что указывает на некоторую недооценку как BD, так и DC (рис. 3). Таблица 4 . Модели линейных смешанных эффектов для объемной плотности и степени плотности грунта. Рисунок 3 . Прогноз модели (A) BD и (B) DC. BD — насыпная плотность; DC, степень компактности; AIC, он же информационный критерий; MPE, средняя ошибка прогноза; RMSE, среднеквадратичная ошибка. MBD и CWCРезультаты регрессионной модели для прогнозирования MBD следующие: Горизонт А, MBD = 1.602 ∗ −0,102 × P1−0,074 × P2−0,124 × P3 + 0,068 ∗ × P4 + 0,025 × P5 + 0,023 × P6−0,001 × P7 + 0,019 × P8−0,124 ∗ × P9 + 0,017 × P10 + 0,052 × P11 + 0,04 × P12 + 0,051 × P13 (R2 = 0,826; MPE = −2,72E − 17; RMSE = 0,054), (5)Horizon B, MBD = 1,458 ∗ + 0,001 × P1−0,013 × P2 + 0,001 × P3 + 0,028 ∗ × P4−0,017 × P5−0,015 × P6 + 0,011 × P7 + 0,013 × P8−0,024 ∗ × P9 + 0,038 × P10−0,002 × P11 + 0,005 × P12−0,034 ∗ × P13 (R2 = 0,731; MPE = −4,16E − 17; RMSE = 0,040), (6)Регрессионные модели для прогнозирования CWC привели к следующим уравнениям: Горизонт А, CWC = 285.317 ∗ + 13,026 × P2 + 20,038 × P3−11,287 ∗ × P4−24,891 ∗ × P5−7,596 × P6 + 0,776 × P7 — 3,150 × P8 + 30,057 ∗ × P9−8,447 × P10 — 14,453 × P11 + 8,038 × P12− 4,334 × P13 (R2 = 0,806; MPE = -1,11E-15; RMSE = 1,570), (7)Horizon B, CWC = 142,044 + 5,236 × P2 + 19,934 × P3−3,554 × P4−3,477 × P5−5,064 × P6 + 1,432 × P7 + 0,872 × P8 + 13,345 × P9−5,229 × P10−2,772 × P11−0,455 × P12−8,437 × P13 (R2 = 0,306; MPE = 1,48E − 16; RMSE = 2,180), (8)Значения R 2 были больше для MBD и CWC в горизонте A и были намного ниже в горизонте B.MBD была достигнута при определенных значениях CWC в зависимости от свойств почвы. МПЭ был небольшим. Звездочка (*) в уравнениях указывает на значимые переменные при P <0,05. Результаты показали, что небольшое количество балансов значительно ( P <0,05) повлияло на прогнозирование MBD и CWC. Прогноз MBD в первую очередь включал балансы P4 и P9, которые связаны с гранулометрическим составом и минеральными вяжущими веществами. Прогноз CWC в первую очередь касался балансов P4, P5 и P9.В обоих случаях минеральные вяжущие вещества оказались важными компонентами. MBD и CWC были тесно связаны друг с другом только в горизонте A (Рисунок 4). Следовательно, MBD широко варьировала в горизонте A, но не претерпевала значительных изменений с CWC в горизонте B. Для средней крупнозернистой почвы в нашем наборе данных расчетная MBD составляла 1,59 г / см 902 · 10 −3 для горизонта A и 1,54 г · см −3 для горизонта B, а расчетная CWC составила 205 г кг −1 для горизонта A и 144 г кг −1 для горизонта B из-за значительных различий в составе. Рисунок 4 . Соотношение между максимальной объемной плотностью (MBD, г · см −3 ) и критическим содержанием воды (CWC, 100 кг · кг −1 ). Открытые и закрытые символы относятся к горизонту A и горизонту B соответственно. ОбсуждениеВлияние глубины отбора проб и компонентов почвы на BD и DCКак показывают значительные различия в BD и DC между горизонтами A и B, подслои были более уплотнены, чем пахотный слой, так как давление, создаваемое нагрузкой на почву, увеличивает значения BD глубже в почве (Tranter et al., 2007). Исследования показали, что небольшая часть изменчивости BD может быть приписана глубине отбора проб (Calhoun et al., 2001; De Vos et al., 2005; Heuscher et al., 2005). В настоящем исследовании глубина отбора проб не была независимой переменной, как в большинстве моделей прогнозирования BD и DC (Reichert et al., 2009), поскольку глубина отбора проб зависит от состава почвы. Предыдущие исследования показали, что степень уплотнения в основном зависит от влажности почвы, текстуры и содержания органических веществ (Jones et al., 2003; Хамза и Андерсон, 2005; Декстер и др., 2008). Было обнаружено, что BD уменьшается с увеличением содержания глины и глины с илом, что согласуется с нашим результатом (Kaur et al., 2002; Benites et al., 2007; Reichert et al., 2009), тогда как влияние средний и крупный песок на BD варьировался в зависимости от почв, регионов и горизонтов (Calhoun et al., 2001; Kaur et al., 2002; De Vos et al., 2005). Средний песок, по-видимому, увеличивает BD по сравнению с крупным песком в наших грубых почвах, что согласуется с предыдущими исследованиями (Suuster et al., 2011). Было обнаружено, что влияние глины на DC отрицательно связано с содержанием глины, но должно также зависеть от содержания органического вещества (da Silva et al., 1997). Часто сообщалось, что BD почв с высоким содержанием углерода можно объяснить вариациями содержания углерода, в то время как текстура почвы оказывает большое влияние на BD почв с низким содержанием углерода (Manrique and Jones, 1991; Kaur et al. , 2002). Общий N показал отрицательную связь с BD и DC (Benites et al., 2007). В настоящем исследовании содержание органического вещества также имело тенденцию к снижению BD и DC крупнозернистых почв, тогда как баланс [CN] был положительно связан с BD и DC.Баланс [CN] снижается от более легких твердых органических веществ к более тяжелым фракциям, связанным с минеральными частицами почвы в сельскохозяйственных почвах (Yang et al., 2012). Таким образом, общий C дает частичную информацию о реальном вкладе органических веществ в сопротивление почвы уплотнению. Манрике и Джонс (1991) предположили, что текстура и свойства почвы, отличные от органического углерода, играют более значительную роль в контроле BD на более глубоких участках почвенного профиля. Большой вклад влагосодержания в уплотнение подпочвы ожидается, прежде всего, на крупнозернистых и средне-текстурированных почвах и тяжелых почвах с высоким потенциалом усадочного набухания (Suuster et al., 2011). [Содержание воды в почве, органическое вещество, минеральные частицы почвы, минеральный вяжущий агент] уравновешивают повышенную DC, способствуя перегруппировке частиц, в то время как гравиметрическое содержание воды в почве снижает MBD, поскольку жидкая фаза почвы имеет низкую плотность и несжимаема. И наоборот, хотя он составляет лишь небольшую часть от общего содержания углерода, растворенный органический углерод (DOC) может способствовать образованию естественно уплотненных слоев (Sanborn et al., 2011). Основными источниками органического углерода в подпочвах являются DOC, корни растений и корневые экссудаты, а также органические частицы, переносимые с поверхности почвы (Rumpel and Kögel-Knabner, 2011).Органический углерод представляет собой комплексный ключевой индекс качества почвы, характеризующийся двумя основными биохимическими объединениями (Andrén and Kätterer, 1997) и несколькими фракциями (Six et al., 2002; Stewart et al., 2008; Tong et al., 2014). Следовательно, общий углерод должен быть дополнительно разделен на несколько фракций углерода (т.е. легкая фракция органического углерода, растворенный органический углерод и органический углерод в виде частиц), чтобы определить их соответствующую значимость в моделях BD и DC. Влияние компонентов почвы на MBD и CWCФелтон и Али (1992) обнаружили, что добавление органических веществ увеличивало пористость почвы и влагоудержание, а также уменьшало MBD, как это определено тестом Проктора.Эффективность органического вещества зависела от текстуры почвы и качества органического вещества (Zhang et al., 1997). Значение органических веществ может возрасти в тех случаях, когда живые и мертвые корни образуют более нитевидную сеть по профилю почвы (Soane, 1990). В настоящем исследовании баланс, включающий содержание органического вещества, показал незначительный эффект, вероятно, потому, что диапазон содержания органического вещества в почве был относительно узким. Содержание глины может привести к снижению МБД (Smith et al., 1997) или малоэффективны (Aragón et al., 2000; Ball et al., 2000). Взаимосвязь между MBD и глиной и илом является квадратичной для конкретных диапазонов текстуры почвы (Nhantumbo, Cambule, 2006; Mujtaba et al., 2014). Мулман и Вебер (1978) сообщили, что увеличение равномерности гранулометрического состава привело к более высокому значению MBD, что указывает на необходимость включения балансов размеров частиц, таких как P5 и P6, в модели MBD. Напротив, Ван Дер Ватт (1969) проанализировал почвы, где MBD можно было хорошо предсказать по крупному песку (0.5–2,0 мм). Хорошо сортированные пески имеют более высокий MBD или более низкий CWC по сравнению с песками с плохой сортировкой (Guerrero, 2004; Mujtaba et al., 2014). Обычно существует тесная взаимосвязь между КХО и структурой почвы или органическим углеродом (Wagner et al., 1994; Aragón et al., 2000), но в настоящем исследовании такой связи не наблюдалось, по-видимому, из-за узкого диапазона органических C содержание. Однако было обнаружено, что содержание глины линейно и положительно связано с CWC. CWC был плохо предсказуем в горизонте B.Mujtaba et al. (2014) и Герреро (2004) обнаружили, что MBD и CWC плохо связаны в песчаных почвах. Когда вода добавляется в сухую почву, частицы поглощают водную пленку. Некоторое количество добавленной воды делает водную пленку более густой, позволяя частицам почвы скользить друг по другу в процессе, известном как смазка, который запускается мелкозернистыми частицами (Ishibashi and Hazarika, 2010). Bruand et al. (2005) пришли к выводу, что гранулометрический состав и минералогия частиц ила и глины, связанных с песком, могут приводить к изменениям физических свойств, например.г., водоудержание, стойкость к проникновению и проницаемость песчаного грунта. Zhao et al. (2008) сообщили, что CWC была тесно связана с пределами жидкости и пластичности, которые объединяют несколько свойств почвы, таких как гранулометрический состав, содержание органического вещества и минералогия глины. Следовательно, CWC можно предсказать более точно, используя пределы жидкости и пластичности (Soane et al., 1972). Влияние минеральных вяжущих веществ на показатели уплотненияМинеральные вяжущие вещества должны оказывать положительное влияние на сохранение структуры почвы и сопротивление ее уплотнению (Лал и Шукла, 2004; Броник и Лал, 2005).Там, где среднее содержание Al, Fe, Mn, Mg и Ca было больше, значения BD и DC были меньше. Положительная взаимосвязь между F11, F12 с BD и DC, по-видимому, отражает влияние Al, Fe и Mn на массу почвы, а не на ее прочность, поскольку плотность частиц почвы увеличивается с увеличением содержания оксидов почвы, что согласуется с McKeague и Sprout (1975). ). BD и DC были положительно связаны с F13 ([CaMg]). Повышение агрегации почвы и структурной стабильности может наблюдаться в почве с высоким содержанием Ca по сравнению с Mg, что объясняется меньшим радиусом гидратации Ca и его влиянием на флокуляцию глины (Favaretto et al., 2006). В целом, только текстура почвы и органический углерод используются для прогнозирования MBD (Aragón et al., 2000; Nhantumbo and Cambule, 2006). Мы показали важность минеральных вяжущих веществ в прогнозировании MBD сельскохозяйственных почв, как было обнаружено Zhao et al. (2008) для лесных почв в Британской Колумбии, Канада. Оксиды Si, Al, Fe и Ca увеличивают CWC, но снижают MBD. Zhao et al. (2008) обнаружили, что оксиды Al и Fe положительно связаны с CWC, но отрицательно связаны с MBD. Концентрации оксидов Si, Mn, Al, Fe, Ca и Mg положительно связаны с CWC, поскольку такие соединения гидрофильны (Tschapek, 1984).Отрицательная связь между MBD и минеральными вяжущими веществами в нашем исследовании отражала повышенную прочность почвы из-за присутствия окислов почвы. Методы исправления, поддерживаемые прогнозными моделямиМеханические, биологические и химические средства могут применяться по отдельности или в комбинации для повышения устойчивости почвы к уплотнению. Влагосодержание крупнозернистых грунтов должно быть <50 г кг -1 , что значительно ниже медианного значения CWC 205 г кг -1 в горизонте A и 144 г кг -1 в горизонте B для достижения трещиноватости. и разрушение недр, избегая повреждения почвы из-за уплотнения и проблем с чрезмерной осадкой или пылью (Bannan and Wrigley, 2013).Сообщалось (Goldsmith et al., 2001), что рост растений не затруднен во время благоприятной стабилизации откосов для инженерных работ, где степень уплотнения составляет 0,80–0,85. Для средних значений MBD 1,59 г см −3 и 1,54 г см −3 , полученных с помощью нашей модели прогноза для горизонта A и горизонта B, это означает, что BD составляет 1,27–1,35 и 1,23–1,31 для горизонта A и горизонт B для средних условий нашей крупнозернистой почвы. Рыхлителимогут быть спроектированы с учетом конкретных почвенных условий (Godwin, 2007) и объединены с системами земледелия и методами обработки почвы, чтобы избежать слипания (Lampurlanés and Cantero-Martinez, 2003; Reintam et al., 2008). Покровные культуры, такие как райграс, могут улучшить качество почвы за счет корневых каналов и добавления органических веществ (Darby et al., 2014; McNally et al., 2015). Модели LME могут оценивать необходимость внесения поправок в баланс состава почвы для повышения ее устойчивости к уплотнению. Поправки в почву обычно вносятся в виде навоза животных, гипса (SO 4 .2H 2 O), извести и бытовых отходов очистных сооружений, обеспечивающих получение Al и Fe. Гипс может уменьшить (1) вредное воздействие магния на структуру почвы мелкозернистых почв, обусловленное более высоким радиусом гидратации ионов магния по сравнению с кальцием (Favaretto et al., 2006) и (2) токсичность подпочвенного алюминия в кислых крупнозернистых почвах в результате нейтрализации алюминия сульфат-ионом (Noble et al., 1988; Sumner, 1993). Гипс повысил урожай кукурузы на супесях на 29–50% (Toma et al., 1999), не только изменив баланс [CaMg] в почве, но и улучшив укореняемость растений. Благоприятное воздействие гипса в сочетании с рыхлением может длиться до 16 лет (Toma et al., 1999). Есть также способы изменить текстуру поверхностных почв, например, частичное смешивание верхнего и нижнего слоев, если другие атрибуты качества почвы, такие как содержание органического вещества, не подвергаются чрезмерному влиянию.Текстура почвы также может быть изменена для увеличения водоотдачи крупнозернистых почв путем внесения в почву с недостаточным содержанием остаточных мелких почвенных материалов, приставших к клубням картофеля, собранных осенью перед хранением клубней. ВыводыУстойчивость почвы к уплотнению и упругость может быть диагностирована по таким компонентам почвы, как гранулометрический состав, содержание органического углерода, вяжущие вещества и содержание воды. Однако текущие диагностические руководства не включают в себя цементирующие агенты, которые могут влиять на коалесценцию, следовательно, частоту корректирующих мер.В этой статье индексы уплотнения для крупнозернистых сельскохозяйственных почв были спрогнозированы на основе гравиметрического содержания воды в почве, почвенного органического вещества, минеральных частиц почвы и минеральных вяжущих веществ. Было обнаружено, что BD и DC уменьшаются с увеличением содержания глины и увеличиваются с увеличением доли более крупных частиц. Содержание органического вещества имело тенденцию к снижению BD и DC крупнозернистых почв. Баланс, связанный с органическими веществами, показал небольшое влияние на МБД, тогда как увеличение однородности фракций песков привело к более высокому значению МБД.Связь между CWC и структурой почвы и органическим углеродом в настоящем исследовании не была близкой. Минеральные вяжущие вещества вносили основной вклад в показатели уплотнения почвы. Оксиды Si, Al и Fe и Ca увеличивают BD, DC и CWC, но снижают MBD. Влияние органического вещества почвы зависело от текстуры почвы, и как органическое вещество, так и минеральные вяжущие вещества показали аналогичные эффекты при уплотнении почвы. Балансы между компонентами учитывают взаимодействия между компонентами почвы. Модели LME объяснили 58–64% общей вариации BD и DC, а модели регрессии объяснили до 83% общей вариации MBD и CWC.Наиболее надежные модели связывали состав почвы с МБД и КХО. Для средней крупнозернистой почвы наших образцов почвы расчетная CWC, полученная с помощью наших регрессионных моделей, составляла 205 г кг -1 для горизонта A и 144 г кг -1 для горизонта B. Текстурированные почвы, гравиметрическое содержание воды в почве должно быть значительно ниже уровня CWC при MBD, рассчитанном по моделям. Кроме того, баланс состава, обсуждаемый в этой статье, поднимает вопрос о том, как восстановить структуру почвы путем изменения баланса компонентов.Диагностика уплотнения крупнозернистых почв может способствовать принятию решений о применении не только механических корректирующих средств, но также химических, биологических и физических методов для восстановления баланса состава почвы с использованием минеральных и органических добавок, структурно-строительных культур и текстурных смесей. Прогностические модели могут быть расширены за счет включения фракций углерода в почве и биологических индексов качества почвы, чтобы полностью учитывать балансные системы, контролирующие устойчивость почвы к уплотнению. Авторские взносыYX и LP разработали исследование.NZ совместно курировала проект. YX, ML и MJ собрали и проанализировали образцы почвы. YX и SP проанализировали данные. YX и LP написали рукопись. MJ, SP, ML, NZ рассмотрели рукопись. ФинансированиеЭтот проект финансировался Советом по естественным наукам и инженерным наукам Канады (DG-2254, CRDPJ 385199–09, CRDPJ 469358–14), Международным советом канадских исследований (стипендия MAJ), Центром Севе по продуктивности растений (FRQNT). и следующие канадские производители картофеля: Cultures Dolbec Inc., Сент-Убальде, Квебек, Канада; Groupe Gosselin FG Inc., Пон-Руж, Квебек, Канада; Agriparmentier Inc. и Prochamps Inc., Нотр-Дам-дю-Бон-Консей, Квебек, Канада; Ferme Daniel Bolduc et Fils Inc., Перибонка, Квебек, Канада. Заявление о конфликте интересовАвторы заявляют, что это исследование получило финансирование от Cultures Dolbec Inc .; Groupe Gosselin FG Inc .; Agriparmentier Inc .; Prochamps Inc .; Ferme Daniel Bolduc et Fils Inc. Финансирующие организации не участвовали в разработке исследования, а также в сборе, анализе или интерпретации данных. Дополнительные материалыДополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/article/10.3389/fevo.2017.00083/full#supplementary-material Список литературыЭйчисон, Дж. (1982). Статистический анализ композиционных данных. J. R. Stat. Soc. Сер. B Methodol. 44, 139–177. Google Scholar Эйчисон, Дж., И Гринакр, М. (2002). Биплоты композиционных данных. Дж.R. Stat. Soc. Сер. C Прил. Стат. 51, 375–392. DOI: 10.1111 / 1467-9876.00275 CrossRef Полный текст | Google Scholar Алакукку, Л., Вайскопф, П., Чамен, В. К. Т., Тиджинк, Ф. Г. Дж., Ван Дер Линден, Дж. П., Пирес, С. и др. (2003). Стратегии предотвращения уплотнения грунта, вызванного движением транспорта: обзор: Часть 1. Взаимодействие машины и почвы. Обработка почвы Res. 73, 145–160. DOI: 10.1016 / S0167-1987 (03) 00107-7 CrossRef Полный текст | Google Scholar Андрен, О.и Кэттерер Т. (1997). МБР: вводная модель углеродного баланса для исследования углеродного баланса почвы. Ecol. Прил. 7, 1226–1236. DOI: 10.1890 / 1051-0761 (1997) 007 [1226: ITICBM] 2.0.CO; 2 CrossRef Полный текст | Google Scholar Арагон А., Гарсиа М. Г., Филгейра Р. Р. и Пачепски Ю. А. (2000). Максимальная уплотняемость аргентинских почв из теста Проктора: взаимосвязь с содержанием органического углерода и воды. Обработка почвы Res. 56, 197–204.DOI: 10.1016 / S.0167-1987 (00) 00144-6 CrossRef Полный текст | Google Scholar ASTM D1557 (2009). Стандартные методы испытаний лабораторных характеристик уплотнения почвы с использованием модифицированных усилий . Вест Коншохокен, Пенсильвания: ASTM. Болл, Б. К., Кэмпбелл, Д. Дж., И Хантер, Э. А. (2000). Уплотняемость почвы по отношению к физическим и органическим свойствам на 156 участках в Великобритании. Обработка почвы Res. 57, 83–91. DOI: 10.1016 / S0167-1987 (00) 00145-8 CrossRef Полный текст | Google Scholar Бенитес, В.М., Мачадо П. Л., Фидальго Э. К., Коэльо М. Р. и Мадари Б. Э. (2007). Функции Pedotransfer для оценки объемной плотности почвы на основе существующих отчетов о почвенных исследованиях в Бразилии. Geoderma 139, 90–97. DOI: 10.1016 / j.geoderma.2007.01.005 CrossRef Полный текст | Google Scholar Бенни, А. Т. П., и Бургер, Р. Т. (1988). Сопротивление проникновению мелкозернистых песчаных грунтов под верхушками зависит от относительной объемной плотности, содержания воды и текстуры. South Afr. J. Plant Soil 5, 5–10.DOI: 10.1080 / 02571862.1988.10634239 CrossRef Полный текст | Google Scholar Блейк, Г. Р., и Хартдж, К. Х. (1986). «Насыпная плотность», в Методы анализа почвы. Часть 1. Физические и минералогические методы , под ред. А. Клют (Мэдисон, Висконсин: Американское агрономическое общество , Inc., ), 363–375. Google Scholar Буато, Г., Гойер, К., Рис, Х. У. и Зебарт, Б. Дж. (2014). Дифференциация картофельных экосистем на основе взаимосвязи физических, химических и биологических параметров почвы. банка. J. Почвоведение. 94, 463–476. DOI: 10.4141 / cjss2013-095 CrossRef Полный текст | Google Scholar Брахим, Н., Берну, М., и Галлали, Т. (2012). Функции педотрансфера для оценки объемной плотности почвы в Северной Африке: пример Туниса. J. Arid. Environ. 81, 77–83. DOI: 10.1016 / j.jaridenv.2012.01.012 CrossRef Полный текст | Google Scholar Броник, К. Дж., И Лал, Р. (2005). Структура почвы и управление: обзор. Geoderma 124, 3–22.DOI: 10.1016 / j.geoderma.2004.03.005 CrossRef Полный текст | Google Scholar Бернхэм, К. П., и Андерсон, Д. Р. (2003). Выбор модели и многомодельный вывод: практический теоретико-информационный подход . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer Science & Business Media. Google Scholar Бернхэм, К. П., Андерсон, Д. Р., Хюйверт, К. П. (2011). Выбор модели AIC и многомодельный вывод в поведенческой экологии: некоторые предпосылки, наблюдения и сравнения. Behav. Ecol. Sociobiol. 65, 23–35. DOI: 10.1007 / s00265-010-1029-6 CrossRef Полный текст | Google Scholar Калхун, Ф. Г., Смек, Н. Е., Слейтер, Б. Л., Бигхэм, Дж. М., и Холл, Г. Ф. (2001). Прогнозирование насыпной плотности почв Огайо на основе морфологии, генетических принципов и данных лабораторных характеристик. Почвоведение. Soc. Являюсь. J. 65, 811–819. DOI: 10.2136 / sssaj2001.653811x CrossRef Полный текст | Google Scholar Куршн, F., и Турмель, М.-К. (2007). «Экстрагируемый Al, Fe, Mn и Si», в «Отбор проб почвы и методы анализа», 2-е изд. ., редакторы М. Р. Картер и Э. Г. Грегорич (Бока-Ратон, Флорида: CRC Press), 307–315. Google Scholar да Силва, А. П., Кей, Б. Д., и Perfect, E. (1997). Управление по сравнению с собственными свойствами почвы влияет на насыпную плотность и относительное уплотнение. Обработка почвы Res. 44, 81–93. DOI: 10.1016 / S0167-1987 (97) 00044-5 CrossRef Полный текст | Google Scholar Де Вос, Б., Ван Мейрвенн, М., Кватерт, П., Декерс, Дж., И Муйс, Б. (2005). Прогностическое качество педотрансферных функций для оценки насыпной плотности лесных почв. Почвоведение. Soc. Являюсь. J. 69, 500–510. DOI: 10.2136 / sssaj2005.0500 CrossRef Полный текст | Google Scholar Декстер А. Р., Ричард Г., Арроуэй Д., Чиё Э. А., Жоливе К. и Дюваль О. (2008). Комплексное органическое вещество контролирует физические свойства почвы. Geoderma 144, 620–627. DOI: 10.1016 / j.геодерма.2008.01.022 CrossRef Полный текст | Google Scholar Доран, Дж. У., и Паркин, Т. Б. (1996). Количественные показатели качества почвы: минимальный набор данных. SSSA Spec. Publ. 49, 25–38. DOI: 10.2136 / sssaspecpub49.c2 CrossRef Полный текст | Google Scholar Duiker, S. W., and Curran, W. S. (2004). «Управление покровными культурами ржи в кукурузе», в конференции по обработке почвы по устойчивому сельскому хозяйству, (Роли), 208. Google Scholar Дуйкер, С.У., Ротон, Ф. Э., Торрент, Дж., Смек, Н. Э. и Лал, Р. (2003). Влияние кристалличности (гидра) оксида железа на агрегацию почвы. Почвоведение. Soc. Являюсь. J. 67, 606–611. DOI: 10.2136 / sssaj2003.6060 CrossRef Полный текст | Google Scholar Egozcue, J. J., and Pawlowsky-Glahn, V. (2006). Симплициальная геометрия для композиционных данных. Геол. Soc. Лондон. Спец. Publ. 264, 145–159. DOI: 10.1144 / GSL.SP.2006.264.01.11 CrossRef Полный текст | Google Scholar Егозкуэ, Дж.Дж., Павловски-Глан В., Матеу-Фигерас Г. и Барсело-Видаль К. (2003). Изометрические преобразования логарифмического отношения для анализа композиционных данных. Math. Геол. 35, 279–300. DOI: 10.1023 / A: 1023818214614 CrossRef Полный текст | Google Scholar Экву, Э. И., и Стоун, Р. Дж. (1995). Влияние органических веществ на прочностные характеристики уплотненных сельскохозяйственных почв. Пер. ASAE 38, 357–365. DOI: 10.13031 / 2013.27804 CrossRef Полный текст | Google Scholar Фаваретто, Н., Нортон, Л. Д., Джорн, Б. К., и Броудер, С. М. (2006). Гипсовая поправка и обменный кальций и магний, влияющие на фосфор и азот в стоке. Почвоведение. Soc. Являюсь. J. 70, 1788–1796. DOI: 10.2136 / sssaj2005.0228 CrossRef Полный текст | Google Scholar Фелтон, Г. К., и Али, М. (1992). Реакция гидравлических параметров на инкорпорированное органическое вещество в горизонте B. Пер. ASAE 35, 1153–1160. DOI: 10.13031 / 2013.28713 CrossRef Полный текст | Google Scholar Фильцмозер, П., Хрон, К., и Рейманн, К. (2009). Одномерный статистический анализ экологических (композиционных) данных: проблемы и возможности. Sci. Total Environ. 407, 6100–6108. DOI: 10.1016 / j.scitotenv.2009.08.008 PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar Фрай, В. В., Смит, В. Г., и Уильямс, Р. Дж. (1985). Экономика озимых покровных культур как источника азота для нулевой обработки кукурузы. J. Soil Water Conserv. 40, 246–248. Google Scholar Годвин Р.Дж. (2007). Обзор влияния геометрии агрегата на разрушение почвы и силы агрегата. Обработка почвы Res. 97, 331–340. DOI: 10.1016 / j.still.2006.06.010 CrossRef Полный текст | Google Scholar Голдсмит В., Сильва М. и Фишенич К. (2001). Определение оптимальной степени уплотнения почвы для уравновешивания механической устойчивости и способности роста растений . Документ DTIC. Гроссман, Р. Б., и Карлайл, Ф. Дж. (1969). Фрагипановые почвы востока США. Adv. Агрон. 21, 237–279. DOI: 10.1016 / S0065-2113 (08) 60099-1 CrossRef Полный текст | Google Scholar Герреро, А. М. А. (2004). Влияние свойств почвы на максимальную плотность в сухом состоянии, полученную в результате стандартного теста Проктора . диссертация, Орландо, Флорида: Университет Центральной Флориды. Гупта, С. К., и Аллмарас, Р. Р. (1987). «Модели для оценки восприимчивости почв к чрезмерному уплотнению», в Advances in Soil Science , ed N.К. Брэди (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer), 65–100. Google Scholar Håkansson, I. (1990). Методика характеристики состояния компактности пахотного слоя. Обработка почвы Res. 16, 105–120. DOI: 10.1016 / 0167-1987 (90) -8 CrossRef Полный текст | Google Scholar Håkansson, I. (2005). Машинное уплотнение пахотных почв. Заболеваемость — Последствия — Контрмеры . Шведский университет сельскохозяйственных наук, факультет почвоведения. Google Scholar Håkansson, I., и Lipiec, J. (2000). Обзор полезности значений относительной объемной плотности при изучении структуры и уплотнения почвы. Обработка почвы Res. 53, 71–85. DOI: 10.1016 / S0167-1987 (99) 00095-1 CrossRef Полный текст | Google Scholar Хамза, М. А., и Андерсон, В. К. (2005). Уплотнение почвы в системах земледелия: обзор природы, причин и возможных решений. Обработка почвы Res. 82, 121–145.DOI: 10.1016 / j.still.2004.08.009 CrossRef Полный текст | Google Scholar Хейнс, Р. Дж., И Найду, Р. (1998). Влияние внесения извести, удобрений и навоза на содержание органических веществ в почве и ее физическое состояние: обзор. Nutr. Цикл. Агроэкосист. 51, 123–137. DOI: 10.1023 / A: 1009738307837 CrossRef Полный текст | Google Scholar Хойшер, С.А., Брандт, К.С., и Джардин, П.М. (2005). Использование физических и химических свойств почвы для оценки насыпной плотности. Почвоведение. Soc. Являюсь. J. 69, 51–56. DOI: 10.2136 / sssaj2005.0051 CrossRef Полный текст | Google Scholar Гилель Д. (2013). Основы физики почв . Нью-Йорк, Нью-Йорк: Академическая пресса. Google Scholar Ishibashi, I., и Hazarika, H. (2010). Основы механики грунтов . Бока-Ратон, Флорида: CRC Press. Google Scholar Jalabert, S. S. M., Martin, M. P., Renaud, J.-P., Boulonne, L., Jolivet, C., Montanarella, L. и др. (2010). Оценка объемной плотности лесной почвы с использованием ускоренного регрессионного моделирования. Управление использованием почвы. 26, 516–528. DOI: 10.1111 / j.1475-2743.2010.00305.x CrossRef Полный текст | Google Scholar Джонс, Р. Дж., Спур, Г., и Томассон, А. Дж. (2003). Уязвимость недр Европы к уплотнению: предварительный анализ. Обработка почвы Res. 73, 131–143. DOI: 10.1016 / S0167-1987 (03) 00106-5 CrossRef Полный текст | Google Scholar Каур, Р., Кумар, С., Гурунг, Х. П. (2002). Функция педо-передачи (PTF) для оценки объемной плотности почвы на основе основных данных о почве и ее сравнения с существующими PTF. Soil Res. 40, 847–858. DOI: 10.1071 / SR01023 CrossRef Полный текст | Google Scholar Kroetsch, D., and Wang, C. (2007). «Распределение частиц по размерам», в «Отбор проб почвы и методы анализа», 2-е изд. , ред. М. Р. Картер и Э. Г. Грегорич (Бока-Ратон, Флорида: CRC Press). Google Scholar Лал, Р., и Шукла, М. К. (2004). Основы физики почв . Огайо, Огайо: CRC Press. Google Scholar Лампурланес Дж. И Кантеро-Мартинес К. (2003). Объемная плотность почвы и сопротивление проникновению при различных системах обработки почвы и выращивания сельскохозяйственных культур и их взаимосвязь с ростом корней ячменя. Агрон. J. 95, 526–536. DOI: 10.2134 / agronj2003.0526 CrossRef Полный текст | Google Scholar Липец Дж. И Хатано Р. (2003). Количественная оценка влияния уплотнения на физические свойства почвы и рост сельскохозяйственных культур. Geoderma 116, 107–136. DOI: 10.1016 / S0016-7061 (03) 00097-1 CrossRef Полный текст | Google Scholar Манрике, Л. А., и Джонс, К. А. (1991). Насыпная плотность почв в зависимости от их физико-химических свойств. Почвоведение. Soc. Являюсь. J. 55, 476–481. DOI: 10.2136 / sssaj1991.036159 500020030xCrossRef Полный текст | Google Scholar Мартин, М. П., Ло Сеен, Д., Булон, Л., Жоливе, К., Наир, К. М., Буржон, Г., и др.(2009). Оптимизация функций педотрансфера для оценки объемной плотности почвы с использованием деревьев регрессии с усилением. Почвоведение. Soc. Являюсь. J. 73, 485–493. DOI: 10.2136 / sssaj2007.0241 CrossRef Полный текст | Google Scholar МакКиг, Дж. А., и Спраут, П. Н. (1975). Цементированные подпочвы (твердые горизонты) в некоторых почвах Британской Колумбии. банка. J. Почвоведение. 55, 189–203. DOI: 10.4141 / cjss75-027 CrossRef Полный текст | Google Scholar МакНелли, С.Р., Лафлин, Д. К., Ратледж, С., Додд, М. Б., Сикс, Дж., И Шиппер, Л. А. (2015). Вклад углерода в корни под умеренно разнообразным травяным покровом и обычными пастбищами из райграса и клевера: последствия для связывания углерода в почве. Почва растений 392, 289–299. DOI: 10.1007 / s11104-015-2463-z CrossRef Полный текст | Google Scholar Мулман, Дж. Х., и Вебер, Х. У. (1978). ‘n Ondersoek na die bydrae van die fynsandfraksie to die verdigbaarheid van fynsandgronde в Suid-Kaapland. Agrochemophysica 10, 39–46. Google Scholar Муджтаба, Х., Фарук, К., и Рашид, И. (2014). Экспериментальное исследование уплотняющих свойств песчаных грунтов. Пак. J. Engg. Прил. Sci. 14, 115–125. Google Scholar Нхантумбо, А.Б., и Камбуль, А.Х. (2006). Объемная плотность по тесту Проктора как функция текстуры для сельскохозяйственных почв в провинции Мапуту в Мозамбике. Обработка почвы Res. 87, 231–239.DOI: 10.1016 / j.still.2005.04.001 CrossRef Полный текст | Google Scholar Нобл А. Д., Самнер М. Э. и Альва А. К. (1988). Зависимость от pH снижения фитотоксичности алюминия сульфатом кальция. Почвоведение. Soc. Являюсь. J. 52, 1398–1402. DOI: 10.2136 / sssaj1988.036159 200050036xCrossRef Полный текст | Google Scholar Pagé, F., and Berrier, J. (1983). Composition du matériel liant dans des Horizons à Ortstein, duriques, fragiques et cimentés intergrades du Québec. банка. J. Почвоведение. 63, 435–453. DOI: 10.4141 / cjss83-045 CrossRef Полный текст | Google Scholar Parent, L.E., de Almeida, C.X., Hernandes, A., Egozcue, J.J., Gülser, C., Bolinder, M.A., et al. (2012). Композиционный анализ для объективного измерения агрегации почвы. Geoderma 179–180, 123–131. DOI: 10.1016 / j.geoderma.2012.02.022 CrossRef Полный текст | Google Scholar Родитель, Л. Э., Родитель, С.-Э., Эбер-Джентиль, В., Несс, К., Лапоинт, Л. (2013). Пластичность минерального баланса морошки ( Rubus chamaemorus ) на болотах Квебек-Лабрадор. Am. J. Plant Sci. 4, 1508–1520. DOI: 10.4236 / ajps.2013.47183 CrossRef Полный текст | Google Scholar Parent, S.-E., Parent, L.E., Egozcue, J.J., Rozane, D.-E., Hernandes, A., Lapointe, L., et al. (2013). Ионом растений пересмотрен с помощью концепции баланса питательных веществ. Фронт. Plant Sci. 4:39. DOI: 10.3389 / fpls.2013.00039 PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar Кирога А. Р., Бускьяццо Д. Э. и Пайнеманн Н. (1999). Уплотнение почвы связано с практикой управления полузасушливыми аргентинскими пампасами . Обработка почвы Res. 52, 21–28. DOI: 10.1016 / S0167-1987 (99) 00049-5 CrossRef Полный текст | Google Scholar Райхерт, Дж. М., Райнерт, Д. Дж., И Брейда, Дж. А. (2003). Qualidade dos Solos e Sustentabilidade de sistemas agrícolas. Ки. Amb. 27, 29–48. Райхерт, Дж. М., Судзуки, Л. Э. А. С., Райнерт, Д. Дж., Хорн, Р., и Хоканссон, И. (2009). Базовая насыпная плотность и критическая степень уплотнения для выращивания нулевой обработки почвы на субтропических сильно выветренных почвах. Обработка почвы Res. 102, 242–254. DOI: 10.1016 / j.still.2008.07.002 CrossRef Полный текст | Google Scholar Рейнтам, Э., Трюкманн, К., и Кут, Дж. (2008). Влияние Cirsium arvense L. на физические свойства почвы и рост сельскохозяйственных культур. Agric. Food Sci. 17, 153–164. DOI: 10.2137 / 145960608785328206 CrossRef Полный текст | Google Scholar Ревель, W. (2014). «Психология»: процедуры психологических, психометрических исследований и исследований личности . Эванстон, Иллинойс: Северо-Западный университет. Google Scholar Румпель, К., Кегель-Кнабнер, И. (2011). Органическое вещество глубинной почвы — ключевой, но плохо изученный компонент земного цикла углерода. Почва растений 338, 143–158.DOI: 10.1007 / s11104-010-0391-5 CrossRef Полный текст | Google Scholar Исследовательский состав почв (2014). Определитель таксономии почв, 12-е изд. . Вашингтон, округ Колумбия: Министерство сельского хозяйства США, Национальная служба охраны ресурсов. Сэнборн П., Ламонтань Л. и Хендершот В. (2011). Подзолистые почвы Канады: генезис, распространение и классификация. банка. J. Почвоведение. 91, 843–880. DOI: 10.4141 / cjss10024 CrossRef Полный текст | Google Scholar Шесть, Дж., Callewaert, P., Lenders, S., De Gryze, S., Morris, S.J., Gregorich, E.G., et al. (2002). Измерение и понимание накопления углерода в облесенных почвах с помощью физического фракционирования. Почвоведение. Soc. Являюсь. J. 66, 1981–1987. DOI: 10.2136 / sssaj2002.1981 CrossRef Полный текст | Google Scholar Смит, К. В., Джонстон, М. А., и Лоренц, С. (1997). Оценка подверженности уплотнению лесных почв Южной Африки. II. Свойства грунта, влияющие на уплотняемость и сжимаемость. Обработка почвы Res. 43, 335–354. DOI: 10.1016 / S0167-1987 (97) 00023-8 CrossRef Полный текст | Google Scholar Соун, Б. Д. (1990). Роль органического вещества в уплотняемости почвы: обзор некоторых практических аспектов. Обработка почвы Res. 16, 179–201. DOI: 10.1016 / 0167-1987 (90) -DCrossRef Полный текст | Google Scholar Соун, Б. Д., Кэмпбелл, Д. Дж., И Херкес, С. М. (1972). Характеристика некоторых пахотных почв в Шотландии с помощью сельскохозяйственных и инженерных методов. J. Soil Sci. 23, 93–104. DOI: 10.1111 / j.1365-2389.1972.tb01645.x CrossRef Полный текст | Google Scholar Спур, Г., Тижинк, Ф. Дж. Дж., И Вайскопф, П. (2003). Уплотнение грунта: риск, предотвращение, выявление и смягчение последствий. Обработка почвы Res. 73, 175–182. DOI: 10.1016 / S0167-1987 (03) 00109-0 CrossRef Полный текст | Google Scholar Стюарт К. Э., Планте А. Ф., Паустиан К., Конант Р. Т. и Сикс Дж. (2008). Насыщение почвы углеродом: увязка концепции и измеримых запасов углерода. Почвоведение. Soc. Являюсь. J. 72, 379–392. DOI: 10.2136 / sssaj2007.0104 CrossRef Полный текст | Google Scholar Самнер, М. Э. (1993). Гипс и кислые почвы: мировая арена. Adv. Агрон. США 51, 1–32. DOI: 10.1016 / s0065-2113 (08) 60589-1 CrossRef Полный текст | Google Scholar Суустер, Э., Ритц, К., Роосталу, Х., Рейнтам, Э., Кылли, Р., Астовер, А. (2011). Педотрансферные функции насыпной плотности почв гумусового горизонта пахотных почв. Geoderma 163, 74–82. DOI: 10.1016 / j.geoderma.2011.04.005 CrossRef Полный текст | Google Scholar Саймондс М. Р. и Муссалли А. (2011). Краткое руководство по выбору модели, многомодельному выводу и усреднению модели в поведенческой экологии с использованием информационного критерия Акаике. Behav. Ecol. Sociobiol. 65, 13–21. DOI: 10.1007 / s00265-010-1037-6 CrossRef Полный текст | Google Scholar Томас, Г. В., Хаслер, Г. Р., и Блевинс, Р.Л. (1996). Влияние органических веществ и обработки почвы на максимальное уплотнение почв с помощью теста Проктора. Почвоведение. 161, 502–508. DOI: 10.1097 / 00010694-199608000-00005 CrossRef Полный текст | Google Scholar Тома М., Самнер М. Э., Уикс Г. и Сайгуса М. (1999). Долгосрочное влияние гипса на урожайность сельскохозяйственных культур и химические свойства почвы. Почвоведение. Soc. Являюсь. J. 63, 891–895. DOI: 10.2136 / sssaj1999.634891x CrossRef Полный текст | Google Scholar Тонг, X., Сюй, М., Ван, X., Бхаттачарья, Р., Чжан, В., и Конг, Р. (2014). Долгосрочное влияние удобрений на фракции органического углерода в красной почве Китая. Катена 113, 251–259. DOI: 10.1016 / j.catena.2013.08.005 CrossRef Полный текст | Google Scholar Топп, Г. К., Паркин, Г. В., и Ферре, Т. П. А. (2007). «Содержание воды в почве», в Отбор проб почвы и методы анализа, 2-е изд. , ред. М. Р. Картер и Э. Г. Грегорич (Бока-Ратон, Флорида: CRC Press). Google Scholar Трантер, Г., Минасни, Б., Макбрэтни, А.Б., Мерфи, Б., Маккензи, Н.Дж., Гранди, М. и др. (2007). Построение и тестирование концептуальных и эмпирических моделей для прогнозирования насыпной плотности грунта. Управление использованием почвы. 23, 437–443. DOI: 10.1111 / j.1475-2743.2007.00092.x CrossRef Полный текст | Google Scholar Чапек М. (1984). Критерии определения гидрофильности-гидрофобности почв. Z. Für Pflanzenernähr. Bodenkd. 147, 137–149. DOI: 10.1002 / jpln.19841470202 CrossRef Полный текст | Google Scholar Ван Ден Бугарт, К.Г. и Толосана-Дельгадо Р. (2006). Анализ композиционных данных с помощью составления пакетов. Геол. Soc. Лондон. Спец. Publ. 264, 119–127. DOI: 10.1144 / GSL.SP.2006.264.01.09 CrossRef Полный текст | Google Scholar Ван дер Ватт, Х. В. Х. (1969). Влияние гранулометрического состава на уплотняемость почвы. Agrochemophysica 1, 79–86. Google Scholar Вагнер Л. Э., Амбе Н. М. и Динг Д. (1994). Оценка кривой плотности Проктора по внутренним свойствам почвы. Пер. ASAE 37, 1121–1125. DOI: 10.13031 / 2013.28185 CrossRef Полный текст | Google Scholar Ян, X. М., Се, Х. Т., Друри, К. Ф., Рейнольдс, В. Д., Янг, Дж. Й. и Чжан, X D. (2012). Определение органического углерода и азота в твердых частицах органического вещества и гранулометрическом составе брукстонской глинистой почвы с использованием инфракрасной спектроскопии. Eur. J. Почвоведение. 63, 177–188. DOI: 10.1111 / j.1365-2389.2011.01421.x CrossRef Полный текст | Google Scholar Йи, К.С. и Харр Р. Д. (1977). Влияние агрегации почвы на устойчивость склонов в прибрежных хребтах Орегона. Environ. Геол. 1, 367–377. DOI: 10.1007 / BF02380505 CrossRef Полный текст | Google Scholar Чжан Х., Хартге К. Х. и Ринге Х. (1997). Эффективность включения органических веществ в снижении уплотняемости почвы. Почвоведение. Soc. Являюсь. J. 61, 239–245. DOI: 10.2136 / sssaj1997.036159 100010033x CrossRef Полный текст | Google Scholar Чжао, Ю., Кшич, М., Балмер, К. Э., и Шмидт, М. Г. (2008). Максимальная насыпная плотность лесных почв Британской Колумбии из теста Проктора: взаимосвязь с выбранными физическими и химическими свойствами. Почвоведение. Soc. Являюсь. J. 72, 442–452. DOI: 10.2136 / sssaj2007.0075 CrossRef Полный текст | Google Scholar Zhao, Y., Peth, S., Krümmelbein, J., Horn, R., Wang, Z., Steffens, M., et al. (2007). Пространственная изменчивость свойств почвы, на которую влияет интенсивность выпаса на пастбищах Внутренней Монголии. Ecol. Модель. 205, 241–254. DOI: 10.1016 / j.ecolmodel.2007.02.019 CrossRef Полный текст | Google Scholar . | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||