旋耕還田秸稈空間分布質量離散元分析

何瑞銀 段慶飛 陳信信 徐高明 丁啟朔

(1.南京農業大學工學院，南京 210031；2.江蘇省智能化農業裝備實驗室，南京 210031；3.江蘇大學農業工程學院，鎮江 212013)

0 引言

秸稈還田作為作物秸稈最有效的利用方法之一[1]，不僅可以避免秸稈焚燒造成的環境污染問題，而且還田后秸稈的腐解能夠釋放作物生長所必需的氮磷鉀及其他微量元素，可以有效協調土壤的水肥氣熱關系，增強土壤的固碳能力。此外，秸稈還田對土壤結構、作物根系生長、化肥投入及作物產量等方面也有積極作用[2-4]。

目前機械化秸稈還田作業方式主要分為免耕覆蓋還田、犁耕深翻還田、溝埋還田及旋耕還田等，其中免耕覆蓋還田可蓄水保墑，改善土壤結構，但作業后秸稈覆蓋在地表，腐解速率緩慢；犁耕深翻還田及溝埋還田能夠將秸稈埋入較深土層，但會造成秸稈團聚，大幅降低秸稈的腐解速率，且犁耕及溝埋還田作業能耗大，作業后地表平整度較差；相比其他還田方式，旋耕還田作業后秸稈在土壤中的分布更加均勻，有效提升了秸稈的腐解速率，同時旋耕還田還具有能耗低、效率高等優點，故在我國長江中下游的稻麥輪作區，農戶普遍采用旋耕的方式進行秸稈還田[5-7]。而經旋耕還田后秸稈在土壤中的空間分布質量會影響秸稈的腐解速率，秸稈在土壤中的空間分布質量越好則秸稈分布越均勻，其與土壤的接觸面積越大，有利于土壤中微生物與秸稈的充分接觸，進而大大加快了秸稈的腐解速率[5，8]。

近些年來，國內外學者針對還田作業后秸稈在土壤中的空間分布狀況進行了相關研究[9-15]。目前主要集中研究了秸稈長度、作業方式及還田機具類型等對秸稈在土壤中空間分布狀況的影響，但迄今為止，尚缺乏旋耕機具作業參數對秸稈空間分布狀況影響的研究。離散元法適用于模擬不同顆粒在靜態或動態條件下發生的接觸變形，隨著近些年來國內外學者的研究和試驗發現，利用離散元仿真不僅可以模擬土壤顆粒間的相互作用，而且可以模擬農業機械的田間作業過程[16-21]。

因此，本研究利用離散元法對不同旋耕作業參數下秸稈的空間分布質量進行研究，進一步結合田間試驗驗證，通過評價分析不同作業參數下秸稈在土壤中的空間分布質量，以期為旋耕秸稈還田作業質量的快速預測研究提供支持，同時為旋耕機具的作業參數選擇提供理論依據。

1 田間旋耕試驗

1.1 試驗地點

2020年11月在南京市六合區八百橋村試驗田(118°55′E，32°25′N)進行田間旋耕試驗，該地區為稻麥輪作區，土壤為壤質粘土，其中壤粒、砂粒、粘粒及有機物的質量分數分別為39.67%、21.20%、38.96%和3.02%。試驗開始前，利用五點取樣法對試驗田塊0～40 cm土層土壤的堅實度、含水率、孔隙度等進行測量，具體參數如表1所示。并利用50 cm×50 cm的鋼制取樣框對秸稈進行稱量，測得田間秸稈量為749.62 g/m2。試驗開始前對地表進行人工清茬。

表1 試驗前0～40 cm土層土壤參數Tab.1 Soil parameters in 0～40 cm soil layer before test

1.2 試驗方法

1.2.1試驗裝備及材料

試驗裝備采用課題組自主研發的田間原位耕作試驗臺[22]，其主要組成結構如圖1所示，該試驗臺適用于牽引型和驅動型耕作部件的試驗機理研究，其刀軸轉速在150～400 r/min范圍可調，前進速度在0.1～1.0 m/s范圍可調。試驗選用IT225C型旋耕刀，旋轉半徑為225 mm。試驗材料為秋季水稻秸稈，為排除秸稈長度及秸稈質量等因素的影響，試驗對象僅選擇秸稈的莖稈部分，并將秸稈按30 mm長度切碎后進行噴漆處理。

圖1 田間原位綜合耕作試驗臺Fig.1 Field in situ integrated tillage test rig1.旋耕機具 2.計算機終端 3.伸縮立柱 4.地面導軌 5.牽引電機 6.控制箱 7.立柱升降電機 8.機具升降電機 9.懸架導軌

1.2.2試驗方案

試驗分別測試不同刀輥轉速及前進速度對旋耕還田后秸稈空間分布質量的影響。試驗開始前按照749.62 g/m2的秸稈量將處理好的秸稈均鋪在大小為500 mm×2 400 mm的試驗小區內。由田間原位綜合耕作試驗臺帶動旋耕刀組進行固定耕深為100 mm、幅寬為500 mm的旋耕作業。通過全面試驗的方法，研究5種刀輥轉速(240、260、280、300、320 r/min)及3種前進速度(0.25、0.50、0.75 m/s)旋耕作業后秸稈在土壤中的空間分布質量，每組試驗重復3次。

1.2.3取樣及測量方法

試驗采用如圖2所示特制取樣框(500 mm×300 mm×50 mm)進行取樣，依照水平劃分的要求將樣框內部均分為4部分區域。旋耕試驗后，將取樣框放置于作業后的試驗小區內，將其壓入土壤，將鋼制隔板從側面插入，之后將取樣框周圍土壤清除，篩選計算各區域內秸稈數量。分別取0～5 cm、5～10 cm、10～15 cm 3層土樣。將取樣框內秸稈-土壤篩分后計算各區域秸稈數量。

圖2 特制取樣框Fig.2 Special sampling frame

2 離散元仿真

2.1 旋耕裝備模型建立

仿真旋耕裝備選用江蘇地區常規旋耕機，刀具類型為IT225C型彎刀。利用Pro/E 5.0對選用的旋耕裝備的觸土部件按照1∶1的比例進行三維建模，并以.igs格式將旋耕模型導入EDEM 2018仿真軟件中，同時構建尺寸(長×寬×高)為5 000 mm×1 000 mm×400 mm的仿真虛擬土槽(圖3)。通過更改運動參數來模擬5種刀輥轉速(240、260、280、300、320 r/min)、3種前進速度(0.25、0.50、0.75 m/s)下的旋耕還田作業過程。

圖3 旋耕秸稈還田離散元仿真模型Fig.3 Discrete element simulation model of rotary cultivation straw returning to field

2.2 土壤-秸稈模型建立

2.2.1土壤-秸稈顆粒模型

本文選用球形顆粒模擬土壤。在離散元仿真中，顆粒模型尺寸越小，則仿真速度越慢，耗時越長，因此仿真中土壤顆粒尺寸一般遠大于其實際尺寸，本文仿真土壤顆粒半徑選為8 mm[23-25]，同時根據表1測量的田間實際土壤類型與狀態，用不同參數土壤模型來模擬實際耕層土壤(0～150 mm)與犁底層土壤(150～400 mm)。由于水稻秸稈具有易彎折性、中空性和含水率動態變化性，所以秸稈仿真一直是一項具有難度的研究課題。CHANDIO[26]在研究中發現，使用簡化剛性秸稈模型進行仿真試驗其結果與田間試驗基本一致，故為了減少仿真工作時間，同時為了避免因秸稈彎曲或折斷對田間試驗結果造成的不利影響[27]，本文采用秸稈剛性模型，用9個直徑為6 mm、球心間距為3 mm組成的總長度為30 mm的線性模型來模擬實際水稻秸稈。

2.2.2土壤接觸模型

選擇合適的顆粒間接觸模型是離散元仿真成功的首要條件，接觸模型表示的是顆粒固體在準靜止情況下的彈塑性分析結果。顆粒間所受力及力矩大小由接觸模型的分析計算所決定。因此需要建立不同的接觸模型來模擬不同的仿真對象[28]。本文田間試驗土壤類型為壤質粘土，并且土壤間存在粘附力，故選用適用于粘性土壤的Hertz-Mindlin with Bonding模型，相比其他模型，該模型對顆粒間粘結作用及破碎程度的模擬較為可靠[29]。采用該模型仿真時，土壤顆粒間存在的抵抗法向及切向運動的作用力使得顆粒間產生粘結作用，而隨著時間步長的增加，顆粒所受外界作用力逐漸增加，當外界作用力超過臨界值后，粘結作用被破壞，此后土壤顆粒間不再受粘結作用的影響。

Hertz-Mindlin with Bonding模型的細觀參數主要包括：顆粒粘結半徑、粘結剛度和粘結臨界應力。其中顆粒粘結半徑可以反映濕顆粒含水率的大小，其在顆粒半徑一定的情況下可以通過材料密度、含水率計算得到[30]，本文耕層土壤與犁底層土壤顆粒粘結半徑分別為9.5 mm和9.15 mm。而據已有研究可知，粘結剛度對顆粒的運動并不會產生明顯影響，因此可取粘結剛度為固定值5×107N/m3[24]。臨界應力決定了顆粒間的粘結強度，可以反映土壤的破碎程度以及耕作阻力的大小。本文引用丁啟朔等[29]的方法，采用單軸土壤壓縮試驗獲得田間不同土層土壤的最大應力級別，而后利用秸稈旋耕還田離散元仿真模型，進行不同臨界應力下的旋耕作業仿真試驗，將不同臨界應力對應的耕作阻力與田間實測的耕作阻力進行誤差分析對比，確定耕層與犁底層土壤顆粒模型的臨界應力取值分別為3×105Pa與5×105Pa。

2.2.3顆粒模型參數

仿真所需要的模型參數主要分為材料參數與接觸參數。其中材料參數包括土壤、秸稈、旋耕刀的泊松比、剪切模量和密度，而接觸參數是指材料間的恢復系數、摩擦因數。材料參數可以通過查閱文獻[21，31]以及實地測量獲得，接觸參數則主要通過引用文獻[32-34]、實地測量及仿真標定獲得，其中土壤與土壤間靜、動摩擦因數通過仿真標定方法，利用離散元仿真進行休止角試驗及貫入試驗獲得，土壤-旋耕刀靜摩擦因數利用直剪試驗測量獲取[35]；土壤-旋耕刀、秸稈-旋耕刀滾動摩擦因數通過斜板試驗測量獲取[36]，其他接觸參數則通過查閱相關文獻獲得。本文仿真試驗所有參數如表2所示。

表2 仿真模型參數Tab.2 Simulation model parameters

2.3 仿真過程

仿真作業前0～15.0 s先在虛擬土槽深度150～400 mm 空間內生成497 359個犁底層土壤顆粒，犁底層土壤顆粒的土壤孔隙度約為40%，15.0～17.0 s在土槽深度0～150 mm區間內生成254 993個耕層土壤顆粒，耕層土壤顆粒的土壤孔隙度約為50%，17.0～23.1 s時間段內在耕層土壤表層生成均勻平鋪的25 383個秸稈顆粒，秸稈顆粒生成區域大小為500 mm×2 400 mm，仿真秸稈量與田間實測秸稈量相同，控制在749.62 g/m2。后將三維旋耕裝備模型導入，控制耕作深度為100 mm，耕后耕層深度約150 mm[11]，23.1 s后改變旋耕裝備刀輥轉速及前進速度并設定仿真時間、步長、網格大小等值后開始旋耕還田仿真作業。仿真作業過程中，0～23.1 s為顆粒生成及穩定時間，23.1 s后為旋耕裝備運動與顆粒沉降階段。

仿真結束后，利用后處理模塊中的Grid Bin Group設置相應計算區域測算耕后土壤中不同區域的秸稈數量，于土槽中心點設置整體計算區域大小為500 mm×2 400 mm，并以125 mm為單位長度沿旋耕裝備幅寬方向進行如圖4a所示的縱向劃分，以300 mm為單位長度沿旋耕裝備前進方向進行如圖4b所示的橫向劃分，共計形成32個計算區域。

通過設置后處理模塊Grid Bin Group中Z軸的坐標值，來對應耕后0～5 cm、5～10 cm、10～15 cm的垂直分層處理。并且通過設置顯示秸稈顆粒數量來統計不同土層及區域內的秸稈數量。為便于區分，計算區域秸稈顏色為橙色，其他區域秸稈顏色為綠色，顯示效果及各區域秸稈數量統計如圖5所示。

圖4 水平區域劃分示意圖Fig.4 Schematics of horizontal area division

3 結果與分析

將5種刀輥轉速與3種前進速度下旋耕作業后各區域秸稈數量的仿真試驗值與田間試驗值進行測量統計，并以各區域的秸稈占比變異系數為評價指標評價秸稈在土壤中的垂直分布及水平分布質量，變異系數表示秸稈空間分布質量，數值越小，質量越優，反之則越差。

3.1 秸稈在土壤中的垂直分布

本文以5 cm為分割尺度對耕后0～15 cm土層進行垂直分層處理，結合0～5 cm、5～10 cm和10～15 cm土層的秸稈占比及其變異系數評價秸稈的垂直分布質量。

圖5 秸稈顯示效果及各層秸稈數量統計示意圖Fig.5 Straw display effects and statistical schematics of number of straw in each layer

3.1.1刀輥轉速對秸稈垂直分布的影響

通過測量統計垂直分層處理后的各層秸稈數量，可以確定各層秸稈占比。5種刀輥轉速下旋耕還田作業后各層秸稈占比的仿真試驗值與田間試驗值如表3所示。由表3可知，隨著轉速的增加，仿真與試驗值的變化趨勢基本一致，0～5 cm土層的秸稈占比基本呈現遞減的趨勢，轉速從240 r/min增加到320 r/min，0～5 cm土層的仿真試驗秸稈占比減少7.3個百分點，田間試驗秸稈占比減少4.3個百分點；5～10 cm土層的秸稈占比基本呈現遞增的趨勢，轉速從240 r/min增加到320 r/min，仿真試驗及田間試驗秸稈占比分別增加6.1個百分點和6個百分點；而隨著轉速的增加，10～15 cm土層仿真試驗秸稈占比增加1.2個百分點，田間試驗秸稈占比減少1.7個百分點，秸稈占比變化量較小?？傮w趨勢表明，轉速的增加可以顯著增加5～10 cm土層的秸稈數量，同時減少0～5 cm土層的秸稈數量。這可能是因為轉速的增加會導致秸稈與土壤的切向加速度增加，使得秸稈沿垂直方向的位移增加，進而改變了各層秸稈的占比。并且由表3可知，秸稈主要集中分布在5～10 cm，這是因為正轉旋耕工作過程中是將秸稈以擠壓的形式埋入土壤的，這種形式會造成秸稈在垂直方向上的分布不均勻，大多數秸稈集中在5～10 cm的中層土壤中，這與陳青春等[11]得出的結論一致。

圖6為5種刀輥轉速作業后各層秸稈占比的變異系數，圖中不同字母表示同一類型不同轉速間的變異系數差異顯著。由圖6可知，隨著刀輥轉速的增加，旋耕作業后仿真與田間試驗各層秸稈占比的變異系數基本呈現遞增的趨勢。其中仿真及田間試驗在轉速240 r/min時變異系數最小，分別為60.09%和80.65%，在轉速320 r/min下變異系數最大，分別為74.11%和93.11%。這表明，無論是仿真還是田間試驗，刀輥轉速的增加總會使得秸稈在土壤中的垂直分布質量下降。其主要原因是由于增加轉速會造成秸稈各層占比變化，導致各層秸稈占比相差較大，從而使得變異系數增大，秸稈在土壤中的垂直分布質量下降。5種刀輥轉速下仿真值及試驗值的差值分別為20.56%、24.12%、23.51%、23.46%和19%，平均值為22.13%。

表3 5種刀輥轉速作業后各層秸稈占比Tab.3 Proportion of straw in each layer after operationat five kinds of knife roller speeds %

圖6 5種刀輥轉速作業后各層秸稈占比的變異系數Fig.6 Variation coefficient of proportion of straw in each layer after five kinds of knife roll speed operation

3.1.2前進速度對秸稈垂直分布的影響

3種前進速度(0.25、0.50、0.75 m/s)旋耕作業后仿真與田間試驗的各層秸稈占比如表4所示。仿真與田間試驗對比數據具有一定差別，但其規律趨勢基本一致，即隨著前進速度的不斷增加，0～5 cm土層的秸稈占比基本呈現遞增的趨勢，前進速度從0.25 m/s增加到0.75 m/s，仿真與田間試驗秸稈占比分別增加11.9個百分點和12.3個百分點；5～10 cm土層的秸稈占比呈現減少的趨勢，隨著前進速度的增加，仿真與田間試驗秸稈占比分別減少4.2個百分點和1.3個百分點，秸稈占比變化不顯著；10～15 cm土層的秸稈占比呈現遞減趨勢，隨著前進速度的增加，仿真與田間試驗秸稈占比分別減少7.7個百分點和11.0個百分點。這表明，前進速度的增加可以顯著增加0～5 cm土層的秸稈占比，同時減少10～15 cm土層的秸稈占比，這是因為旋耕裝備前進速度的增加會降低旋耕碎土性能，導致被擠壓至下層土壤的秸稈量變少，更多的秸稈停留在上層土壤中。

表4 3種前進速度作業后各層秸稈占比Tab.4 Proportion of straw in each layer after operation at three forward speeds %

3種前進速度下旋耕還田后各層秸稈占比的變異系數如圖7所示。由圖7可知，3種前進速度旋耕作業后的仿真與田間試驗各層秸稈占比的變異系數均呈先減小后增大的趨勢，其中前進速度0.25 m/s條件下變異系數最大，仿真值與試驗值分別為73.99%和88.89%，而前進速度0.50 m/s下變異系數最小，仿真值與試驗值分別為61.00%和79.90%，前進速度增加至0.75 m/s后，仿真與試驗各層秸稈占比的變異系數分別為66.74%和85.09%。這說明，隨著前進速度的增加，秸稈在土壤中的垂直分布質量呈現先升高后下降的趨勢，這一現象可能是因為前進速度的增加導致旋耕作業碎土效果降低，從而影響秸稈入土效果，使得各層秸稈比例發生了變化，從而影響了秸稈在垂直方向上的空間分布質量。3種前進速度下仿真值及試驗值的差值分別為14.90%、18.90%和18.35%，平均值為17.38%。

圖7 3種前進速度作業后各層秸稈占比的變異系數Fig.7 Variation coefficient of proportion of straw in each layer after operation at three forward speeds

將仿真值與試驗值進行對比，得出不同轉速下仿真與試驗各層秸稈占比變異系數間的平均差值為22.13%，不同前進速度下仿真與試驗各層秸稈占比變異系數間的平均差值為17.38%，這是由于EDEM離散元仿真的顆粒參數及作業參數值只能接近真實值，但無法與真實值保持一致，因此這些仿真參數會造成最終試驗結果與田間實際試驗結果有一定偏差，但產生的相對誤差在可接受范圍內，并且仿真與試驗的數據變化趨勢基本相符。

3.2 秸稈在土壤中的水平分布

為了探究轉速及前進速度對秸稈在土壤中水平分布質量的影響，本文將耕后區域按縱向與橫向進行空間分割處理。

3.2.1刀輥轉速對秸稈水平分布的影響

5種刀輥轉速下各區域秸稈占比變異系數如圖8所示。由圖8可知，隨著刀輥轉速的變化，仿真與田間試驗水平縱向劃分及橫向劃分后的各區域秸稈占比變異系數沒有明顯變化規律，但刀輥轉速對橫向劃分區域變異系數的影響大于其對縱向劃分區域變異系數的影響，這是因為方會敏等[38]研究發現，隨著轉速的增加，秸稈沿機具前進方向的水平位移總是會大于同轉速下的側向位移。因此，刀輥轉速的改變對秸稈在土壤中的水平分布質量并無規律性影響。5種刀輥轉速下縱向劃分后仿真值及試驗值的差值分別為13.12%、13.91%、9.88%、10.38%和13.85%，平均值為12.23%；橫向劃分后仿真值及試驗值的差值分別為11.47%、1.66%、15.71%、9.40%和15.86%，平均值為10.82%。

圖8 5種刀輥轉速作業后各區域秸稈占比變異系數Fig.8 Variation coefficient of proportion of straw in each area after five kinds of knife roll speed operation

圖9 3種前進速度作業后各區域秸稈占比變異系數Fig.9 Variation coefficient of proportion of straw in each area after three forward speeds

3.2.2前進速度對秸稈水平分布的影響

圖9為3種前進速度作業后各區域秸稈占比變異系數，由圖9可知，隨著前進速度的增加，縱向劃分的各區域秸稈占比變異系數逐漸減小，仿真值與試驗值分別由0.25 m/s時的17.26%和30.63%減小至0.75 m/s時的11.36%和20.12%，而與此同時橫向劃分的各區域秸稈占比變異系數整體增大，仿真值與試驗值分別由0.25 m/s時的2.57%和11.37%增大至0.75 m/s時的3.79%和14.32%，但就整體而言，前進速度的增加可以適當優化秸稈在土壤中的水平分布質量。3種前進速度下縱向劃分后仿真值及試驗值的差值分別為13.37%、10.02%和8.76%，平均值為10.72%；橫向劃分后仿真值與試驗值間的差值分別為11.37%、9.56%和14.32%，平均值為8.72%。

通過對仿真及田間試驗數據分析發現，秸稈占比變異系數可以評價秸稈在土壤中的水平分布質量，并且不同轉速下仿真與試驗各區域秸稈占比變異系數間的差值平均為12.23%(縱向)和10.82%(橫向)；不同前進速度下仿真與試驗各區域秸稈占比變異系數間的差值平均為10.72%和8.72%，產生的相對誤差均在可接受范圍內。

4 討論

旋耕作業后秸稈的空間分布質量會對土壤的養分、結構以及作物的生長狀況產生重要影響，而旋耕的作業方式、參數和機具類型以及秸稈的長度和類型等因素均會影響秸稈空間分布質量。目前現有的研究多集中在作業方式、機具類型、秸稈長度等方面，尚缺乏旋耕機具作業參數對秸稈空間分布質量影響的研究。本文利用離散元仿真結合田間試驗的方法，研究評價了不同典型作業參數下秸稈的空間分布質量，為旋耕機械的作業參數優化和選擇提供重要理論依據。

目前在利用離散元仿真模擬旋耕還田作業過程的研究中，大多采用剛性模型來模擬秸稈顆粒，雖然有部分學者研究了柔性秸稈顆粒的離散元仿真模型[37-39]，但柔性秸稈顆粒模型建立較為困難且柔性秸稈彎曲斷裂后其數量及分布狀態都會發生相應變化，難以準確定位秸稈的空間位置，因此，本文選用剛性秸稈顆粒模型，并將仿真與田間試驗秸稈長度定為30 mm，可以避免秸稈因田間旋耕作業導致的斷裂彎曲現象，提高作業后秸稈位置的準確性，便于統計耕后秸稈數量。此外本文田間試驗采用的取樣方法為田間原位取樣統計，旋耕試驗后在田間現場統計秸稈在各區域分布數量，無需將樣本帶回實驗室統計測量，避免了土壤樣本因運輸搬運過程中產生振動而引發的秸稈位置偏移。

國內外已有學者利用離散元仿真對還田作業后秸稈在土壤中的分布狀況進行了相應研究，MARI等[40]利用離散元仿真建立了秸稈-土壤-圓盤犁模型，研究分析了圓盤犁作業后秸稈的位移變化。方會敏等[34]利用建立的秸稈-土壤-旋耕刀仿真模型，模擬研究了旋耕作業后秸稈的位移大小變化。但以上只是探究了耕后秸稈在水平方向和側向的運動位移情況，沒有從秸稈空間分布均勻性層面進行秸稈還田質量的評價。本文利用離散元法建立的旋耕秸稈還田仿真模型及區域劃分方法，還可以模擬研究不同刀具類型、不同耕深等其他因素對旋耕還田秸稈空間分布的影響，能夠為旋耕秸稈還田作業質量的快速預測研究提供支持。

5 結論

(1)利用離散元法建立了秸稈旋耕還田仿真模型，并通過更改刀輥轉速及前進速度參數值來模擬不同關鍵作業參數下的秸稈旋耕還田作業。利用田間原位綜合耕作試驗臺進行了與仿真試驗相對應的田間試驗，將仿真及田間試驗區域進行垂直分層劃分及水平橫縱向劃分，計算各區域秸稈數量并將結果進行分析對比。

(2)在秸稈垂直分層處理中，仿真與田間試驗結果表明刀輥轉速的增加顯著增加5～10 cm的秸稈占比，同時減少0～5 cm的秸稈占比，并且使得各層秸稈占比的變異系數總體呈現遞增的趨勢，總的來說，刀輥轉速的增加降低了秸稈在土壤中的垂直分布質量；而前進速度的增加顯著增加0～5 cm土層的秸稈占比，同時減少10～15 cm土層的秸稈占比，各層秸稈占比的變異系數呈先減小后增大的趨勢，即前進速度的增加使得秸稈在土壤中的垂直分布質量呈現先提升后下降的趨勢。在秸稈水平劃分處理中，仿真與田間試驗表明前進速度的增加可以有效減小縱向劃分區域內的秸稈占比變異系數，同時前進速度的增加會小幅度增加橫向劃分區域內秸稈占比的變異系數，總體而言，前進速度的增加可以優化秸稈在土壤中的水平分布質量，而轉速的增加對秸稈在土壤中的水平分布質量并沒有規律性影響。

(3)通過將仿真值與田間試驗值進行對比，發現垂直分布與水平分布的秸稈占比變異系數差值平均最大分別為22.13%和12.23%，仿真與試驗誤差在可接受范圍內。研究發現，離散元仿真可以較好地模擬不同作業參數旋耕作業后秸稈的空間分布狀態，可為旋耕秸稈還田作業質量的快速預測研究提供支持，也有助于為旋耕機械的作業參數選擇提供理論依據。