近日，我实验中心科研团队在《Computers and Electronics in Agriculture》（中科院1区TOP，IF=7.7）发表题为 “Construction and validation of a mathematical model for the pressure subsidence of mixed crop straw in Shajiang black soil” 的研究论文。该研究围绕秸秆还田条件下沙江黑土力学特性发生变化、传统土壤沉陷模型难以准确表征的问题，构建了一种适用于含秸秆土壤的压力—沉陷数学模型，显著提升了农田土壤承载能力预测的准确性。
在保护性耕作背景下，秸秆大量覆盖地表并混入耕层，使土壤结构变得疏松多孔，显著影响农机作业时地表沉陷和受力传递规律。针对这一复杂工况，研究团队以地表秸秆覆盖量和土壤–秸秆质量混合比为关键变量，通过正交试验建立土壤沉陷参数与秸秆含量之间的数学关系，并对经典 Bekker 压力沉陷模型进行了修正。结果表明，新模型预测误差仅为 2.21%，相比传统模型精度提高 10%以上，能够更真实反映含秸秆沙姜黑土的受压变形特性。
本研究为揭示秸秆还田条件下土壤力学行为变化规律提供了新的理论工具，可为农机行走系统通过性分析、压实风险评估及保护性耕作装备优化设计提供重要技术支撑，对推动秸秆还田农田的机械化与智能化作业具有重要意义。
博士研究生谢东波为论文的第一作者，陈黎卿教授为通讯作者，安徽农业大学为第一单位。该研究得到了国家自然科学基金（项目号：52175212）项目的资助。
