秸稈旋埋還田后空間分布效果仿真與試驗

周 華 李 棟 劉政源 李支軼 駱雙成 夏俊芳

(1.華中農業大學工學院， 武漢 430070； 2.農業農村部長江中下游農業裝備重點實驗室， 武漢 430070)

0 引言

秸稈還田是保護性耕作的一種方式，秸稈還田作業一方面可解決秸稈焚燒帶來的環境污染問題[1-3]，另一方面秸稈在土壤中腐解可為作物提供豐富的氮、磷、鉀及有機物等，可有效減少化肥的使用量，提高作物產量[4-9]。

秸稈還田作業從秸稈與土壤的位置關系可分為覆蓋還田(秸稈在土壤表面)[10-12]、開溝深埋還田(秸稈埋在土壤下面)[13-15]及秸稈土壤混埋還田(秸稈與土壤相對均勻混合)[16-18]等。不同的秸稈還田方法各有優缺點。秸稈覆蓋還田是將秸稈覆蓋在土壤表面，可有效降低土壤表面水分蒸發，對土壤的蓄水保墑具有一定效果，但秸稈都留在地表，不但秸稈腐解速度較慢，還對后茬作物的播種作業產生不利影響。開溝深埋還田是通過特定機具開出一條深溝，然后將秸稈聚集起來埋入溝底，再回填土壤覆蓋，作業過程較為復雜，雖然可以將大部分秸稈埋入溝底，但秸稈在溝底聚集成堆，也嚴重影響秸稈的腐解速度。秸稈土壤混埋還田是對秸稈和土壤進行一定的擾動，達到秸稈和土壤混合的目的，秸稈和土壤混合得越均勻則秸稈與土壤的接觸面積越大，不但有利于提高土壤中微生物群的代謝活動，還有助于提高秸稈的腐解速度[19-20]。

針對秸稈土壤混埋還田(簡稱秸稈還田)的研究，前期主要集中在秸稈埋覆率[21]，即僅以秸稈混埋入土壤的百分比作為評價指標，而沒有深入研究秸稈埋入土壤中的真實狀態。離散元法作為數值模擬方法已廣泛應用于農業機械作業過程的研究，國內外學者利用離散元軟件對不同的耕作裝備進行了仿真和試驗，基本證實了離散元仿真可較為準確地模擬實際田間作業[22-26]。應用離散元軟件進行秸稈還田空間分布研究可為實際田間秸稈還田效果的研究提供理論支撐。

為了實現秸稈在土壤中空間分布的量化及可視化，本文利用設計的秸稈三維坐標測量裝置對3種耕作裝備的秸稈還田效果進行測量，并與離散元仿真進行對比分析，以期為耕作裝備的秸稈還田效果研究提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗地概況

2018年11月在華中農業大學現代農業科技試驗基地進行了秸稈還田現場試驗。試驗現場為秋季稻茬田，秸稈殘茬立于田中。土壤類型為粉質黏壤土，黏粒、粉粒和砂粒質量分數分別為31%、63%和6%。在試驗前，對土壤和秸稈殘留物特征進行測量。所有初始土壤和秸稈殘留物參數均采用五點取樣法在整個試驗田進行測量。土壤堅實度由TJSD-750型土壤緊實度測定儀(浙江托普云農科技股份有限公司，精度：±0.05%)測量。利用環刀采集土壤樣品，將土壤樣品稱量，在干燥箱105℃下干燥24 h，并再次稱量以確定土壤含水率和干密度。秸稈殘茬長度通過鋼直尺直接在田中測量。將1 m×1 m的鋼制取樣框放置在田中，通過剪刀剪取取樣框內所有秸稈殘留物并稱量以確定秸稈殘留量。耕前土壤和秸稈參數如表1所示。

表1 耕前土壤和秸稈參數Tab.1 Soil and straw parameters before tillage

1.2 試驗方法

1.2.1耕作裝備與試驗設計

耕作裝備包括3種類型：傳統旋耕機(TR)、秸稈旋埋還田機(SR)及深松+秸稈旋埋還田機(SSR)。耕作裝備均通過三點懸掛連接在拖拉機上。SR和SSR的主要工作部件旋埋刀輥的結構如圖1所示。與傳統旋耕機相比其增加了螺旋橫刀、彎刀和刀盤。旋耕刀的回轉半徑為245 mm，螺旋橫刀的回轉半徑略小于旋耕刀，為210 mm。螺旋橫刀的主要作用為通過滑切作用將秸稈切斷并壓埋入土。SSR與SR相比在機架前方加裝了4個深松鏟，形成了深松+秸稈還田聯合耕整方式。該耕作方式通過深松使土壤疏松，有助于后續的秸稈入土。

圖1 SR和SSR旋埋刀輥結構圖Fig.1 Structure diagram of rotary burying blade roller of SR and SSR1.螺旋橫刀 2.旋耕刀 3.彎刀 4.刀盤 5.刀軸

由于拖拉機的前進速度、動力輸出軸的轉速及耕深等均會對秸稈的埋覆效果產生影響。因此，對3種耕作裝備設定相同的作業參數，作業幅寬為2 000 mm，拖拉機作業速度為1.55 km/h，刀輥轉速為327 r/min，秸稈還田深度為150 mm，松土深度為250 mm。

1.2.2秸稈空間分布測量工具及取樣方法

為實現秸稈空間分布的測量，設計了一種秸稈三維坐標測量裝置，如圖2所示。該裝置由鋁型材搭建，其主要測量部分包括1個數顯角度尺、1個由游標卡尺改裝的數顯深度尺和1個數顯標尺。

圖2 秸稈三維坐標測量裝置Fig.2 Measuring device of straw three-dimensional coordinate1.數顯深度尺 2.數顯角度尺 3.數顯標尺 4.取樣框

對3種耕作方式作業后的土壤進行取樣。取樣方式為將一個500 mm×500 mm×150 mm的鋼制取樣框(無頂面和底面)沿耕作前進方向緩慢壓入耕后土壤，壓入過程中需借助剪刀將位于取樣框邊框上的秸稈剪斷，以免邊框對秸稈位置產生影響。待取樣框頂部與地表齊平，將取樣框外圍土壤挖開，并在前進方向挖開適當長度，然后將一個面積略大于取樣框底面的鋼制托盤插入取樣框底部，插入過程借助鐵錘敲入，直至托盤完全將取樣框托起。此時，一個土壤樣品完全取出。待所有土壤取樣完畢，將取樣土壤帶回實驗室進行下一步的測量工作。

1.2.3秸稈分布的測量方法

由于水稻秸稈量較大，且有的秸稈主莖稈和外皮在耕作過程中已被分離，又外皮較雜亂，難以測量，因此只以主莖稈作為測量對象。主莖稈含水率(68.15%)較高，不易發生彎折，基本可視為直線段，秸稈三維坐標測量裝置可通過測量主莖稈兩個端點的空間坐標來確定整根秸稈的空間位置。針對一些發生彎折的特殊主莖稈，除測量其兩個端點空間坐標外，再對其彎折的最大曲率點處測量一個空間坐標，將其近似視為兩條直線段，由此可基本確定發生彎折秸稈的空間位置。

測量秸稈坐標時先通過調整角度尺的角度和數顯標尺的滑動將深度尺調整到秸稈一端點附近，向下滑動深度尺的探針，同時對角度尺和數顯標尺進行微調，直至深度尺的探針剛好落在該端點位置，此時，分別記錄數顯標尺、角度尺和深度尺的讀數L1、θ1和H1。以相同的方法測量另一端點的L2、θ2和H2。由此，該秸稈的空間位置完全確定。

測量過程中先依次測量露出土壤部分的秸稈端點坐標，然后在盡量不擾動秸稈位置的前提下慢慢移出表層土壤，繼續測量另一端坐標，直至土樣中所有秸稈測量完畢。

該測量裝置初始測量值為極坐標，通過換算轉換為笛卡爾坐標。將所獲得的所有秸稈坐標導入三維繪圖軟件Pro/Engineer中生成秸稈的三維立體圖(以線段的形式表示秸稈)。土壤中秸稈分布狀態在繪圖軟件中可視化顯示，如圖3a所示。通過在三維圖中對立方體進行分層處理(圖3b)，以100 mm為單位進行橫向劃分(沿耕作裝備幅寬方向，圖3c)和縱向劃分(沿耕作裝備前進方向，圖3d)等，并借助三維軟件對各處理區域內秸稈長度進行數值統計，可較為準確地判斷秸稈在整個立體空間中分布均勻性。

2 離散元仿真分析

運用離散元仿真軟件EDEM 2018建立耕作裝備-土壤-秸稈間作用模型，在設定工況下對秸稈還田田間作業狀態進行模擬，分析耕作裝備對秸稈還田效果的影響。

2.1 耕作模型建立

利用三維繪圖軟件Pro/Engineer分別對3種耕作裝備TR、SR和SSR進行建模，為簡化整體結構和運算，對機架等非觸土部件進行簡化，以.igs格式文件分別將其三維模型導入離散元軟件中，仿真模型如圖4所示。

圖4 SSR離散元仿真模型Fig.4 Discrete element simulation model of SSR

2.2 土壤-秸稈顆粒模型

采用EDEM 2018進行仿真，仿真關鍵是土壤接觸模型和基本仿真參數的確定。選用球形顆粒模擬土壤顆粒，由于離散元仿真中顆粒越小，仿真計算速度越慢，占用計算機存儲空間越大，因此仿真顆粒一般都遠大于實際土壤顆粒[27-29]，本研究選用土壤顆粒半徑為8 mm。為防止仿真過程中虛擬土槽側面及底面對耕作裝備作業的影響，建立長×寬×高為2 500 mm×2 500 mm×400 mm的虛擬土槽。

接觸模型是離散元法的重要基礎，其實質是準靜態下顆粒固體的接觸力學彈塑性分析結果[30]。接觸模型的分析計算直接決定了顆粒受力和力矩的大小，不同的仿真對象須建立不同的接觸模型，以提高仿真結果的準確性。本區域水稻土為黏壤土，因此，設定土壤顆粒間的接觸模型為Hertz-Mindlin with JKR。JKR模型引入了顆粒間表面能的概念，考慮了濕顆粒間黏結力對顆粒運動規律的影響，是一個凝聚力接觸模型，適用于模擬顆粒間因靜電、水分等原因發生明顯黏結和團聚的物料，如農作物和土壤顆粒間的黏聚作用[31]。秸稈由于其特殊的性質，在離散元仿真中一直難以模擬，試驗中水稻秸稈易彎折性和空心結構等離散元都難以做到，考慮到仿真量較大，為了簡化秸稈及減少仿真時間，秸稈顆粒采用剛性模型，以16個直徑為10 mm、球心間距為6 mm，總長度為100 mm的線性模型來模擬秸稈。

在EDEM軟件中，模型參數主要包括材料參數和接觸參數。材料參數主要通過文獻和試驗獲得，模型參數主要通過文獻、試驗和參數標定獲得。選取土壤、秸稈和鋼的泊松比分別為0.38、0.4和0.3，密度分別為2 680、227、7 865 kg/m3，剪切模量分別為1×108、1×106、7.9×1010GPa[32-33]。通過文獻、試驗測量及參數標定確定模型的接觸參數如表2所示[32，34-35]。

表2 模型的接觸參數Tab.2 Contact parameters of model

2.3 仿真過程

為減少仿真過程中土壤和秸稈顆粒隨機生成時位置不同對耕作裝備作業效果的影響，仿真時先生成土壤和秸稈顆粒，再替換不同的耕作裝備進行仿真作業。仿真過程中，設置2層Polygon虛擬平面分別生成土壤和秸稈顆粒，在前3.4 s內先累計生成661 515個土壤顆粒，再生成2 500個秸稈顆粒。為便于區分耕層土壤和底層土壤，0～150 mm和150～400 mm土壤顆粒以不同的顏色區分。由于秸稈難以實際模擬田間秸稈狀況，因此將秸稈顆粒均勻分布在土壤表面。耕作裝備作業過程中設定與田間試驗相同的作業參數，設置Rayleigh時間步長為10%(1.41×10-5s)，網格尺寸設置為最小顆粒半徑的2倍，仿真總時間為12 s，其中0～3.4 s為顆粒生成時間，3.4～10 s為作業時間，10～12 s為耕作裝備離開和顆粒穩定時間。

在仿真作業完成后，通過設置計算區域Geometry Bin來計算區域內秸稈數量。對每種耕作裝備作業后隨機選取3個位置(以3個位置的平均值作為結果)，每個位置設置3層計算區域，分別對應實際田間作業的垂直分層處理，每層計算區域尺寸為500 mm×500 mm×50 mm。隱藏土壤顆粒，保留秸稈顆粒，效果如圖5所示。圖中處于上、中、下層計算區域的秸稈顯示為橙色，黑色為計算區域外的秸稈，若秸稈顆粒的長度超過一半處于計算區域，則該秸稈算作區域內秸稈，否則不在計算范圍內。同理，通過設置不同形式和尺寸的計算區域分別對應實際田間作業的橫向和縱向劃分。

圖5 3層計算區域內秸稈模型Fig.5 Straw models in three-layer computing areas

3 結果與分析

3.1 秸稈在土壤中的長度

本文主要研究秸稈在土壤中的分布狀況，秸稈計算中僅以埋入土壤中的部分作為研究對象。通過三維軟件的測量功能統計，3種耕作裝備田間試驗后的秸稈參數如表3所示。數據顯示SR作業后埋入土壤中的秸稈總長為9 708.5 mm，略大于SSR的8 973.6 mm，二者相差不多，但都遠遠大于TR作業后的值，約為其2倍，因此SR和SSR的秸稈埋入效果明顯優于TR。從圖6可以看出，TR的秸稈埋入效果明顯不如SR和SSR。作業后秸稈的平均長度表明TR的秸稈切斷效果最差，SR的效果次之，SSR的秸稈切斷效果最好。其主要原因是SR和SSR增加的螺旋橫刀相應增加了秸稈被切割的概率。

表3 3種耕作裝備作業后的秸稈參數Tab.3 Straw parameters of three tillage equipments after operation mm

3.2 秸稈在土壤中的垂直分布

分層處理主要用于評價秸稈還田后秸稈在土壤中的垂直分布，秸稈在各層的占比越均勻，則秸稈還田后秸稈在土壤中的垂直分布越理想。3種耕作裝備作業后秸稈垂直分布的離散元仿真值與田間試驗實測值如表4所示。

圖6 TR、SR和SSR的秸稈埋入狀況Fig.6 Straw incorporation status of TR, SR and SSR

為便于計算，仿真值以秸稈數量作為測量指標，實測值以秸稈長度作為測量指標。由表4可知，仿真值中SR和SSR埋入土壤中的秸稈數量明顯大于TR，尤其是下層秸稈數量更加明顯。實測值中埋入3個層次的秸稈長度也均大于TR，SR和SSR埋入下層秸稈長度分別達到了TR的5.4倍和6.2倍。3種耕作裝備作業后各層秸稈占比的仿真值與實測值比較接近。其中，TR作業后，仿真值和實測值中分別有88.1%和92.8%的秸稈被埋在上層和中層，上層和中層幾乎各占一半，分別僅有11.9%和7.1%的秸稈被埋在下層。仿真值與實測值誤差較小，由表4也可以看出，TR主要將秸稈埋覆在上層和中層，很難將秸稈埋入下層。SR作業后，仿真值和實測值中秸稈大部分分布在上層和中層，但所占比例明顯低于TR，分別有16.1%和18.1%的秸稈被埋在下層。秸稈在上層和中層之間分布不均勻，仿真值和實測值中分別有46.8%和47.4%的秸稈處于中層，這表明SR作業后有接近一半的秸稈被埋入土壤的中層位置。雖然SR作業后秸稈在各層的比例優于TR，但中層位置秸稈較為集中。SSR作業后，仿真值和實測值中秸稈在上層和中層的占比進一步降低，下層的秸稈占比則相應增加，達到了22.5%和22.3%，雖仍未達到3層秸稈占比的平均值，但已明顯優于前兩者。

表4 3種耕作裝備下秸稈垂直分布的仿真值與實測值Tab.4 Simulated and measured values of straw vertical distribution under three tillage equipments

綜合來看，3種耕作裝備作業后秸稈在土壤中的分布具有相似的規律，即大部分分布在土壤的中層和上層。變異系數可用來比較數據間離散程度，其定義為數據標準差和平均值的比。各層秸稈占比變異系數如圖7所示。

圖7 3種耕作裝備下各層秸稈占比的變異系數Fig.7 Coefficient of variation of straw proportion in different layers under three tillage equipments

由圖7可知，TR、SR和SSR作業后各層秸稈占比仿真值和實測值的變異系數均呈遞減趨勢，其中TR仿真值和實測值的變異系數最大，分別為55.8%和68.2%，SSR的變異系數最小，分別為28.8%和28.7%。這說明不論是離散元仿真還是田間試驗，SSR秸稈還田后，秸稈在土壤中垂直分布的均勻性均最優。TR、SR和SSR的秸稈在土壤中垂直分布均勻性依次增大的主要原因是由于TR的主要工作部件是旋耕刀，旋耕刀滑切角較大，滑切刃較短，旋耕刀旋轉作業過程中，秸稈較容易從滑切刃滑出或被切斷，被旋耕刀埋入土壤下層的概率較低，因此，垂直分布均勻性最低。SR和SSR的主要工作部件除旋耕刀外還有螺旋橫刀，螺旋橫刀的滑切角小于旋耕刀，滑切刃長度大于旋耕刀，作業過程中秸稈并不容易滑出，螺旋橫刀針對秸稈一方面起到切碎作用，另一方面起到壓埋作用。SR作業條件下，螺旋橫刀直接作用于未深松土壤，土壤堅實度較大，土壤在螺旋橫刀作業過程中對秸稈起到一定的支撐作用，秸稈偏向于切碎，向下的壓埋效果略低。而SSR作業條件下，先深松作業，深松使一定范圍內的土壤產生松動，其土壤堅實度大大降低，疏松后的土壤給秸稈提供的支撐力小于前者，螺旋橫刀壓埋秸稈的入土阻力較小，可以將秸稈壓入更深的土層，達到一定支撐力后再切斷，因此，SSR的垂直分布均勻性最優。

3種耕作裝備下仿真值與實測值的變異系數相差不大，TR、SR和SSR的相對誤差分別為22.2%、6.4%和0.3%，其中，TR的實測值變異系數略大，SR和SSR的仿真值變異系數略大。3種耕作裝備的仿真值與實測值變異系數的平均誤差為9.6%。該誤差主要是由于離散元仿真只是使各種作業參數盡量接近真實值，但無法達到所有參數與實際一樣，離散元仿真參數的變化會影響最終結果。以上對比分析表明，3種耕作裝備秸稈還田后的各層占比變異系數可以量化表達離散元仿真和田間試驗下秸稈在土壤中垂直分布的均勻性，且仿真值和實測值的相對誤差較小，變化趨勢基本一致。

3.3 秸稈在土壤中的水平分布

橫向和縱向劃分主要用于評價秸稈還田后秸稈在土壤中的水平分布。與秸稈在土壤中的垂直分布類似，以橫向和縱向劃分后各區域秸稈占比的變異系數表示秸稈在土壤中的水平分布，如圖8所示。

圖8 3種耕作裝備下秸稈水平分布的變異系數Fig.8 Coefficient of variation of straw horizontal distribution under three tillage equipments

由圖8可知，在對取樣立方體進行橫向劃分和縱向劃分后，TR、SR和SSR的各區域秸稈占比仿真值和實測值的變異系數無絕對規律，但整體而言，SSR的變異系數均最小，說明SSR秸稈還田后，秸稈在土壤中水平分布的均勻性最優。在橫向劃分中，TR作業后的仿真值和實測值的變異系數間相對誤差不大，僅為4.0%，但SR和SSR的相對誤差較大，分別為30.1%和42.0%，三者間的平均相對誤差為25.4%。在縱向劃分中，SR作業后的仿真值和實測值的變異系數間相對誤差不大，僅為2.2%，但TR和SSR的相對誤差較大，分別為47.1%和39.0%，三者間的平均相對誤差為29.4%。

在對取樣立方體分層處理下，3種耕作裝備作業后各層秸稈占比的仿真值與實測值變異系數的平均誤差僅為9.6%，而橫向和縱向劃分處理下，該值分別達到了25.4%和29.4%。其原因為：3種耕作裝備下，無論是仿真作業還是實際田間作業后，秸稈在土壤中的空間狀態都有相似的特性，即與水平面呈一個較小的角度，如TR、SR和SSR的田間作業實測值經計算后該角度的平均值分別為29.4°、19.9°和20.1°，仿真作業后該角度同樣較小，甚至一些秸稈與水平面近乎平行，如圖9a所示。秸稈與水平面間較小的角度令秸稈在垂直方向上的投影長度較小，在仿真作業的分層處理中，秸稈更容易劃分到單一的層次中，因此，與實測值誤差不大。橫向和縱向劃分是對水平分布的處理，秸稈與水平面間較小的角度令秸稈在水平方向上的投影長度較大。以縱向劃分為例(圖9b)，A和B為兩個相鄰的縱向區域，秸稈L的長度約有60%處于A區域，約有40%處于B區域，而仿真計算中的秸稈占比以秸稈的數量作為計算結果，因此，計算過程中秸稈L屬于A區域而不屬于B區域。但在田間試驗結果處理時，秸稈占比以秸稈的長度作為計算結果，借助三維軟件可以計算秸稈在不同區域的長度，在計算圖9b中的情況時，秸稈L會分成兩段，分別計算A區域和B區域的長度，所得結果也更為精確。而橫向劃分也是類似，因此，仿真值和實測值的誤差大于分層處理。

圖9 仿真后秸稈位置空間狀態Fig.9 Spatial state of straw after simulation

3.4 討論

為便于統計作業后土壤中秸稈數量并節約仿真時間，本研究利用離散元法建立了剛性秸稈模型，模擬不同耕作裝備的秸稈還田作業。建立剛性秸稈模型是目前土壤-秸稈-機具聯合仿真中較常利用的方法，該方法可較為清晰地觀測秸稈運動，定位秸稈位置。目前，已有學者開始利用離散元法建立柔性秸稈顆粒[36-37]，雖然柔性秸稈顆粒物理特性更接近于實際秸稈，但鑒于建立柔性秸稈較為困難并且柔性秸稈仿真后難以測量秸稈數據，秸稈彎曲或斷裂后無法計算秸稈數量，更難以分析秸稈的垂直分布和水平分布，因此，本研究更適合使用剛性秸稈模型。土壤顆粒間的接觸選用了JKR模型，僅針對本地區土壤而言，不同含水率下，土壤的接觸參數會有所不同。因此，不同土壤含水率條件下進行仿真作業時需重新標定土壤參數。

通過實際測量秸稈空間坐標的方法研究旋埋還田作業后的秸稈空間分布效果。該研究開展的關鍵是秸稈坐標的測量，田間試驗的研究對象是含水率相對較高的水稻秸稈，該秸稈被旋埋后基本能通過測量2、3個端點確定其空間位置。該測量方法有其優點也有其局限性，若是油菜等硬質且不易彎曲的秸稈，則更適合該測量方法，若是含水率較低且易彎曲的秸稈或已被粉碎機粉碎過的較雜亂的秸稈，則無法利用此測量方法來判斷秸稈旋埋還田的空間分布效果。

4 結論

(1)利用傳統旋耕機(TR)、秸稈旋埋還田機(SR)及深松+秸稈旋埋還田機(SSR)測量了秸稈還田后秸稈空間分布效果。設計了秸稈三維坐標測量裝置，通過該裝置可測量秸稈還田后秸稈在土壤中的空間坐標，將所測得的空間坐標導入三維繪圖軟件可還原秸稈在土壤中的空間分布，及秸稈在三維圖中量化與可視化顯示。

(2)利用離散元法建立了相應的仿真模型，并與田間試驗設定了相同的作業參數。在仿真作業完成后，通過設置不同形式和尺寸的計算區域Geometry Bin計算區域內秸稈數量，并分別對應實際田間作業的分層、橫向和縱向劃分。

(3)在分層處理中，仿真與實測結果表明，SR和SSR埋入土壤中的秸稈量都明顯大于TR，尤其埋入土壤下層的秸稈量均是TR的數倍。TR、SR和SSR作業后各層秸稈占比仿真值和實測值的變異系數均呈遞減趨勢，其中TR仿真值和實測值的變異系數最大，分別為55.8%和68.2%，SSR的變異系數最小，分別為28.8%和28.7%。離散元仿真與田間試驗結果表明，SSR秸稈還田后，秸稈在土壤中垂直分布的均勻性均最優。3種耕作裝備下仿真值與實測值的變異系數相差不大，平均誤差為9.6%。在對取樣立方體進行橫向和縱向劃分后，TR、SR和SSR的各區域秸稈占比仿真值和實測值的變異系數無絕對規律，SSR的變異系數均最小，SSR秸稈還田后秸稈在土壤中水平分布的均勻性最優。雖然仿真值和實測值的水平分布誤差超過20%，但通過優化計算方式可減小該誤差。離散元仿真較好地擬合了實際田間作業后秸稈的空間分布狀態，相對誤差在可接受范圍內。