تعداد نشریات | 27 |
تعداد شمارهها | 364 |
تعداد مقالات | 3,222 |
تعداد مشاهده مقاله | 4,739,736 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 3,237,636 |
عملکرد الگوریتم تفاضلی در برآورد پارامترهای هیدرولیکی خاک | ||
مدل سازی و مدیریت آب و خاک | ||
مقاله 3، دوره 4، شماره 1، 1403، صفحه 36-51 اصل مقاله (1.3 M) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22098/mmws.2023.12101.1202 | ||
نویسندگان | ||
عباس خاشعی سیوکی* 1؛ سمانه اطمینان2؛ علی شهیدی3؛ محسن پوررضا بیلندی3؛ وحیدرضا جلالی4 | ||
1استاد/ گروه مهندسی آب، دانشکدة کشاورزی، دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران | ||
2دانشآموختة دکتری/ گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکدة کشاورزی، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان، ایران | ||
3دانشیار/ گروه مهندسی آب، و محقق گروه خشکسالی و تغییرات اقلیمی، دانشکدة کشاورزی، دانشگاه بیرجند، بیرجند، ایران | ||
4دانشیار/ گروه مهندسی طبیعت، دانشکدة محیط زیست و منابع طبیعی، دانشکدة کشاورزی شیروان، دانشگاه بجنورد، بجنورد، ایران | ||
چکیده | ||
منحنی رطوبتی خاک یکی از مهمترین شاخصهای هیدرولیکی خاک است که علاوه بر تعیین مقدار رطوبت خاک در نقاط ظرفیت زراعی وپژمردگی خاک، نقش موثری در کاربرد مدلهای آب خاک در مطالعه روابط خاک-گیاه- آب دارد. از سوی دیگر برای شناخت بهترو درک نقش آن، مدلهای مختلف برای بیان این منحنی بهصورت ریاضی ارائه شده است که میزان کارائی بودن این مدلها به دقت برآورد پارامترهای تعریفشده در ساختار مدلها بستگی دارد. در این تحقیق روند عملکرد دو الگوریتم فرابتکاری، الگوریتم تکامل تفاضلی و بهینهساز ازدحام ذرات، دربرآرود پارامترهای هیدرولیکی منحنی رطوبتی خاک برپایه مدل ونگنوختن و مدل بروکز- کوری در چهار کلاس بافتی؛ لوم رس شنی، لوم شنی، لوم و سیلت لوم مطالعه شد. همچنین عملکرد الگوریتمهای فرابتکاری نسبت به نرمافزار RETC که دارای الگوریتم محلی غیرخطی حداقل مربعات است، مورد ارزیابی قرار گرفت. از اینرو، در سطح مزرعه کشاورزی دانشگاه بیرجند از چهار کلاس بافتی غالب، 20 نقطه بهطور تصادفی انتخاب و نمونهبرداری صورت گرفت. با استفاده از جعبه شن و صفحات فشاری در دامنه مکش صفر تا 15000 سانتیمتر آب، مقدار رطوبت خاک اندازهگیری شد. نتایج حاصل در جهت برآرود پارامترهای هیدرولیکی برپایه دو مدل ونگنوختن (vG) و بروکز-کوری (BC) با استفاده از الگوریتمهای فرابتکاری و RETC پرداخته شد. از دو شاخص آماری RMSE و R2 برای مقایسه نتایج حاصل بهره گرفتهشد. نتایج نشان داد که کمترین مقدار شاخص RMSE حاصل عملکرد الگوریتم تکامل تفاضلی در مدل vG؛ 0008/0، 0005/0، 0004/0 و 0006/0 و در مدل BC؛006/0، 006/0، 005/0 و 0005/0 بهترتیب درکلاس بافتی لوم رس شنی، لوم شنی، لوم و سیلت لوم حاصل شد. همچنین بیشترین و کمترین مقدار دو شاخص آماری RMSE و R2 در همه کلاسهای بافتی خاک در عملکرد RETC مشاهده گردید. نتایج حاصل از این تحقیق بیانگر عملکرد ضعیف الگوریتمهای محلی در حل مسائل چند متغیرهای است. از سوی دیگر بیانگر قابلیت الگوریتمهای فرابتکاری در حل مسائل چند متغیره که دارای روابط نمایی هستند. از اینرو، الگوریتمهای فرابتکاری میتواند یک گزینه مناسب در حل مدلهای هیدرولیکی خاک در جهت برآورد پارامترهای منحنی رطوبتی خاک باشد. | ||
کلیدواژهها | ||
الگوریتم فرابتکاری؛ کلاس بافتی خاک؛ مدل ونگنوختن؛ مدل بروکز-کوری | ||
مراجع | ||
References Azad, N., Behmanesh, J., Rezaverdinejad, V., Abbasi, F., & Navabian, M. (2018). Developing an optimization model in drip fertigation management to consider environmental issues and supply plant requirements. Agricultural Water Management, 208, 344-356. doi:10.1016/j.agwat.2018.06.030 Baram, S., Couvreur, V., Harter, T., Read, M., Brown, P.H., Kandelous, M., Smart, D.R., & Hopmans, J. W. (2016). Estimating nitrate leaching to groundwater from orchards: Comparing crop nitrogen excess, deep vadose zone data‐driven estimates, and HYDRUS modeling. Vadose Zone Journal, 15(11), 1-13. doi:10.2136/vzj2016.07.0061 Brooks, R.H., & Corey, A.T. (1964). Hydraulic properties of porous media and their relationship to drainage design Doctoral dissertation, Colorado State University. Libraries. Brunetti, G., Šimůnek, J., & Piro, P. (2016). A comprehensive numerical analysis of the hydraulic behavior of a permeable pavement. Journal of Hydrology, 540, 1146-1161. doi:10.1016/j.jhydrol.2016.07.030 Du, G.M., & Zhang, Y.L. (2012). Calculate the van genuchten equation parameters based on PSO. Journal of Irrigation and Drainage, 31(6), 60-62. Eberhart, R., & Kennedy, J. (1995). Particle swarm optimization. In Proceedings of the IEEE International Conference on Neural Networks, pp. 1942-1948. Emamgholizadeh, S., Bazoobandi, A., Mohammadi, B., Ghorbani, H., & Sadeghi, M.A. (2023). Prediction of soil cation exchange capacity using enhanced machine learning approaches in the southern region of the Caspian Sea. Ain Shams Engineering Journal, 14(2), 76-92. doi:10.1016/j.asej.2022.101876 Etminan, S., Jalali, V., Mahmoodabadi, M., Siuki, A.K., & Bilondi, M.P. (2021a). Assessing an efficient hybrid of Monte Carlo technique (GSA-GLUE) in uncertainty and sensitivity analysis of vanGenuchten soil moisture characteristics curve. Computational Geosciences, 25, 503-514. doi:10.1007/s10596-020-10019-w Etminan, S., Jalali, V., Mahmoodabadi, M., Khashei Siuki, A., & Pourreza Bilondi, M. (2021b). Investigating the effect of optimizing soil hydraulic parameters with inverse and parametric solution methods in increasing the accuracy of water movement simulation with HYDRUS. Applied Soil Research, 9(2), 15-30. https://asr.urmia.ac.ir/article_121061.html?lang=en [In Persian] Gardner, W.R., Hillel, D., & Benyamini, Y. (1970). Post‐irrigation movement of soil water: 1. Redistribution. Water Resources Research, 6(3), 851-861. doi:10.1029/WR006i003p00851 Gebauer, A., Ellinger, M., Brito Gomez, V.M., & Lieb, M. (2020). Development of pedotransfer functions for water retention in tropical mountain soil landscapes: spotlight on parameter tuning in machine learning. Soil, 6(1), 215-229. doi:10.5194/soil-6-215-2020 Holzman, M.E., Carmona, F., Rivas, R., & Niclòs, R. (2018). Early assessment of crop yield from remotely sensed water stress and solar radiation data. Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 145, 297-308. doi:10.1016/j.isprsjprs.2018.03.014 Kang, S., Hao, X., Du, T., Tong, L., Su, X., Lu, H., Li, X., Huo, Z., Li, S., & Ding, R. (2017). Improving agricultural water productivity to ensure food security in China under changing environment: From research to practice. Agricultural Water Management, 179, 5-17. Doi:10.1016/j.agwat.2016.05.007 Kumar, S.V., Dirmeyer, P.A., Peters-Lidard, C.D., Bindlish, R., & Bolten, J. (2018). Information theoretic evaluation of satellite soil moisture retrievals. Remote Sensing of Environment, 204, 392-400. doi:10.1016/j.rse.2017.10.016 Li, Y.B., Liu, Y., Nie, W.B., & Ma, X.Y. (2018). Inverse modeling of soil hydraulic parameters based on a hybrid of vector-evaluated genetic algorithm and particle swarm optimization. Water, 10(1), 84. doi:10.3390/w10010084 Maggi, S. (2017). Estimating water retention characteristic parameters using differential evolution. Computers and Geotechnics, 86, 163-172. doi:10.1016/j.compgeo.2016.12.025 Maroufi, H., & Mehdinejadiani, B. (2021). A comparative study on using metaheuristic algorithms for simultaneously estimating parameters of space fractional advection-dispersion equation. Journal of Hydrology, 602, 126757. doi:10.1016/j.jhydrol.2021.126757 Mehdinejadiani, B., & Fathi, P. (2020). Analytical solutions of space fractional Boussinesq equation to simulate water table profiles between two parallel drainpipes under different initial conditions. Agricultural Water Management, 240, 106324. doi:10.1016/j. Moazenzadeh, R., Mohammadi, B., Safari, M.J.S., & Chau, K.W. (2022). Soil moisture estimation using novel bio-inspired soft computing approaches. Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics, 16(1), 826-840. doi:10.1080/19942060.2022.2037467 Ojha, R., Morbidelli, R., Saltalippi, C., Flammini, A., & Govindaraju, R.S. (2014). Scaling of surface soil moisture over heterogeneous fields subjected to a single rainfall event. Journal of hydrology, 516, 21-36. doi:10.1016/j.jhydrol Ou, Z. (2015). Differential evolution’s application to estimation of soil water retention parameters. Agronomy, 5(3), 464-475. doi:10.3390/ Pachepsky, Y., & Rawls, W.J. (2004). Development of pedotransfer functions in soil hydrology. 30, Elsevier. Pachepsky, Y., Guber, A., Jacques, D., Simunek, J., Van Genuchten, M.T., Nicholson, T., & Cady, R. (2006). Information content and complexity of simulated soil water fluxes. Geoderma, 134(3-4), 253-266. doi:10.1016/j.geoderma. Ramadas, M., & Abraham, A. (2022). Segregating satellite imagery based on soil moisture level using advanced differential evolutionary multilevel segmentation. IEEE Congress on Evolutionary Computation, 1-6. doi: 10.1109/CEC55065.2022.9870422 Rawls, W.J., & Pachepsky, Y.A. (2002). Using field topographic descriptors to estimate soil water retention. Soil Science, 167(7), 423-435. doi:10.1097/00010694-200207000-00001 Rossi, C., & Nimmo, J.R. (1994). Modeling of soil water retention from saturation to oven dryness. Water Resources Research, 30(3), 701-708. doi:10.1029/93WR03238 Schaap, M.G., & Leij, F.J. (1998). Using neural networks to predict soil water retention and soil hydraulic conductivity. Soil and Tillage Research, 47(1-2), 37-42. doi:10.1016/S0167-1987(98)00070-1 Schaap, M.G., Leij, F.J., & Van Genuchten, M.T. (2001). Rosetta: A computer program for estimating soil hydraulic parameters with hierarchical pedotransfer functions. Journal of Hydrology, 251(3-4), 163-176. doi:10.1016/ Sreelash, K., Buis, S., Sekhar, M., Ruiz, L., Tomer, S.K., & Guerif, M. (2017). Estimation of available water capacity components of two-layered soils using crop model inversion: Effect of crop type and water regime. Journal of Hydrology, 546, 166-178. doi:10.1016/ Storn, R. (1995). Differrential evolution-a simple and efficient adaptive scheme for global optimization over continuous spaces. Technical report, International Computer Science Institute, 11-29. https://cse.engineering.nyu.edu/~mleung/CS909/s04/Storn95-012.pdf Tao, H., Diop, L., Bodian, A., Djaman, K., Ndiaye, P.M., & Yaseen, Z.M. (2018). Reference evapotranspiration prediction using hybridized fuzzy model with firefly algorithm: Regional case study in Burkina Faso. Agricultural Water Management, 208, 140-151. doi:10.1016/j.agwat.2018.06.018 Tavakoli, M., & De Smedt, F. (2013). Validation of soil moisture simulation with a distributed hydrologic model (WetSpa). Environmental Earth Sciences, 69(3), 739-747. doi:10.1007/s12665-012-1957-8 Van Genuchten, M.T. (1980). A closed‐form equation for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated soils. Soil science society of America journal, 44(5), 892-898. doi:10.2136/sssaj1980. Van Genuchten, M.V., Leij, F.J., & Yates, S.R. (1991). The RETC code for quantifying the hydraulic functions of unsaturated soils. Van Lier, Q.D.J., Pinheiro, E.A.R., & Inforsato, L. (2019). Hydrostatic equilibrium between soil samples and pressure plates used in soil water retention determination: consequences of a questionable assumption. Revista Brasileira de Ciência do Solo, 43-61. doi.org/10.1590/ Vereecken, H., Maes, J., Feyen, J., & Darius, P. (1989). Estimating the soil moisture retention characteristic from texture, bulk density, and carbon content. Soil Science, 148(6), 389-403. https://journals.lww.com/soilsci/abstract/1989/12000/estimating_the_soil_moisture_retention.1.aspx Wang, J., Shi, T., Yu, D., Teng, D., Ge, X., Zhang, Z., Yang, X., Wang, H., & Wu, G. (2020). Ensemble machine-learning-based framework for estimating total nitrogen concentration in water using drone-borne hyperspectral imagery of emergent plants: A case study in an arid oasis, NW China. Environmental Pollution, 266, 412-431. doi: 10.1016/j. Wang, L., Huang, C., & Huang, L. (2018). Parameter estimation of the soil water retention curve model with Jaya algorithm. Computers and Electronics in Agriculture, 151, 349-353. doi:10.1016/j.compag.2018.06.024 Yan, Y., Liu, J., Zhang, J., Zhao, Y., & Xiaopeng, L. (2017). Quantifying soil hydraulic properties and their uncertainties by modified GLUE method. International Agrophysics, 31(3), 433-445. doi:10.1515/intag-2016-0056 Yin, Z.Y., Jin, Y.F., Shen, J.S., & Hicher, P.Y. (2018). Optimization techniques for identifying soil parameters in geotechnical engineering: comparative study and enhancement. International Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomechanics, 42(1), 70-94. doi:10.1002
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 540 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 368 |