شبیه سازی تغییرات ضریب یکنواختی توزیع آب در سامانه‌های آبیاری بارانی کلاسیک ثابت با استفاده از مدل های داده کاوی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه علوم و مهندسی آب، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران- مرکز تحقیقات مدیریت توسعه پایدار حوضه آبریز دریاچه ارومیه و رودخانه ارس، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران

2 گروه علوم و مهندسی آب، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران

3 گروه مهندسی عمران، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران

چکیده
هدف: کمبود آب در جهان و سهم عمده مصرف آن در بخش آبیاری محصولات، ضروری می­دارد تا از علوم مختلف در جهت افزایش بهره­وری آب بهره برد. ضریب یکنواختی توزیع آب در سامانه­های آبیاری بارانی، از شاخص­­های مهمی ­است که در ارزیابی عملکرد آنها موثر بوده­است و تنها مقادیر زیاد آن می­تواند اجرای این سامانه­ها را توجیه­پذیر ­کند. هدف از این پژوهش استفاده از مدل­های ماشین­بردار پشتیبان (SVM) و برنامه­ریزی بیان ژن ((GEP برای شبیه­سازی ضریب یکنواختی توزیع آب در شرایط مزرعه­ای دشت ملکان در شمال­غرب ایران است که در حوضه آبریز دریاچه ارومیه، دچار تنش آبی سختی است.
مواد و روش­ها: آزمایشهای صحرایی بر روی هفت مزرعه مجهز به سامانه آبیاری بارانی کلاسیک ثابت با آبپاش متحرک (Komet 162, 163) با متغیرهای فواصل آبپاش روی لترال­ها و مانیفلدها، فشار کارکرد و سرعت باد انجام شد و داده­های ضریب یکنواختی توزیع به­دست آمد. از دو مدل (SVM) و ((GEP برای شبیه­سازی مقدار ضریب یکنواختی استفاده­شد. تحلیل حساسیت نشان داد هر سه متغیر به­عنوان ورودی­های مدل­ها باید انتخاب شود. سهم فرآیندهای آموزش و آزمون از داده­ها به ترتیب 70 درصد و 30 درصد در نظر گرفته شدند. با استفاده از این داده­ها، پارامترهای تنظیمی هر یک از مدل­ها برای رسیدن به بهینه­ترین خروجی محاسبه شدند. ارزیابی عملکرد مدل­ها با چهار شاخص RMSE (مجموع مربعات میانگین خطا)، MAE (میانگین خطای مطلق)، R2 (ضریب تبیین) و DDR (نسبت تفاوت توسعه داده شده) انجام شد.
نتایج: رتبة اول دقت شبیه­سازی به مدل GEP اختصاص یافت. مقدار شاخص­های (RMSE, MAE, R2) در گام آموزش و آزمون به­ترتیب (8634/0، 6827/2، 5087/3) و (9833/0، 9494/0، 1787/1) برای GEP به­دست آمدند. مقدار شاخص­های ارزیابی (RMSE, MAE, R2) برای بهینه­ترین مدل SVM در گام آزمون و آموزش نیز به­ترتیب (7884/0، 2704/4، 8917/4) و (9185/0، 4113/2، 6790/2) حاصل شدند. در گام آموزش مقدار CU(DDR(max)) برای مدل GEP و SVM به­ترتیب 0540/7 و 2925/5 محاسبه شد. مقدار این شاخص در گام آزمون برای این دو مدل به ترتیب 8355/20 و 2863/9 بود. مقایسة مقدار این شاخص نیز نشان از دقت بیشتر و بالاتر مدل GEP نسبت به مدل SVM داشت. در مجموع هر دو مدل قدرت شبیه­سازی مقدار یکنواختی توزیع آب در آبیاری بارانی با شرایط مزرعه­ای را دارند، اما  استفاده از مدل GEP منجر به نتایج بهتری خواهد شد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله English

Simulating of Changes in Water Distribution Uniformity Coefficient in Classic Stationary Sprinkler Irrigation Using Data-Mining Models

نویسندگان English

Fariborz Ahmadzadeh-Kaleybar 1
Shahram Shahmohammadi Kalalagh 2
Sina Fard Moradinia 3
1 Department of Water Sciences and Engineering, Tabriz Branch, Islamic Azad University, Tabriz, Iran - Sustainable Development Management Research Center of Urmia Lake and Aras River Basin, Tabriz Branch, Islamic Azad University, Tabriz, Iran
2 Department of Water Sciences and Engineering, Tabriz Branch, Islamic Azad University, Tabriz, Iran
3 Department of Civil Engineering, Tabriz Branch, Islamic Azad University, Tabriz,Iran
چکیده English

The coefficient of water distribution uniformity in sprinkler irrigation systems is one of the important indicators that are effective in evaluating their performance and only high values can justify the implementation of these systems. The purpose of this research is to use support vector machine (SVM) and gene expression programming (GEP) models to simulate the coefficient of water distribution uniformity in the farm-conditions of Malekan plain in the northwest of Iran, which is in the catchment area of the Urmia lake is experiencing severe water stress.Field tests were carried out on seven farms equipped with a classic stationary sprinkler irrigation system with a movable sprinkler (Komet 162, 163) with variables of sprinkler intervals on laterals and manifolds, operating pressure and wind speed, and distribution uniformity coefficient data were obtained. The values of the indicators (RMSE, MAE, R2) were obtained in the training and test steps, respectively (3.5087, 2.6827, 0.8634) and (1.1787, 0.9494, 0.9833) for GEP. The values of the evaluation indices (RMSE, MAE, R2) for the most optimal SVM model in the test and training steps were obtained (4.8917, 4.2704, 0.7884) and (2.6790, 2.4113, 0.9185) respectively. In the training step, the value of CU(DDR(max)) for GEP and SVM model was calculated as 7.0540 and 5.2925 respectively. The value of this index in the test step for these two models was 20.83 and 9.28 respectively. The comparison of the value of this index also showed that the GEP model is more accurate than the SVM model.

کلیدواژه‌ها English

Gene expression programming
Malekan plain
Sensitivity analysis
Support vector machine
Performance evaluation
آبابایی، ب. و وردی­نژاد و. ر. (1392). برآورد عملکرد هیدرولیکی سیستم­های آبیاری تحت فشار با استفاده از مدل­های شبکه عصبی مصنوعی و رگرسیون ناپارامتری. نشریه آب و خاک (علوم و صنایع کشاورزی)، (27)4: 779-769.  
احمدزاده کلیبر، ف. و امامی فر، م. (1402). ارزیابی فنی سامانه‌های آبیاری بارانی کلاسیک ثابت با آبپاش متحرک(Komet 162) در اراضی توسعه کشت آبی دشت ارسباران، نشریه علمی پژوهشی مهندسی آبیاری و آب ایران، 13: 162-148.
احمدزاده کلیبر ف. و فولادی­پناه م. (1402). ارزیابی تابع­های انتقالی رگرسیونی، ماشین­بردار پشتیبان و برنامه­ریزی بیان­ژن در پیش­بینی پارامترهای رطوبتی خاک در دشت ارسباران. مجله علوم آب و خاک، 27(2): 149-135.
فولادی­پناه، م.، ماجدی اصل، م. و جعفری­نیا، ر. (1398). کاربرد و ارزیابی الگوریتم SVM برای شبیه­سازی هندسه­ی گودال آبشستگی پایین­دست سرریز سیفونی. نشریه آبیاری و زهکشی ایران، (3)14: 1045-1032.
گلیج، ح.، ترابی پوده، ح.، منصوری، ر. و صادقی، م. (1398). تخمین یکنواختی توزیع آب در آبیاری بارانی با استفاده از روش الگوریتم ازدحام جمعیت (PSO). فصلنامه علمی مهندسی منابع آب، (40)12: 136-129.
قزلباش، ز.، م. ذاکری نیا، ا. هزار جریبی و ا. دهقانی. (1393). مقایسه عملکرد دو روش برنامه­ریزی بیان ژن و شبکه عصبی مصنوعی به منظور تخمین ضریب یکنواختی توزیع آب در آبیاری بارانی. نشریه پژوهش­های حفاظت آب و خاک، (6)21: 114-95.
هزارجریبی، ا.، دهقانی، ا.ا.، حسام، م.، شریفان، ح. (1390). تخمین یکنواختی توزیع آب در آبیاری بارانی با استفاده از روش بهینه­سازی الگوریتم ژنتیک. مجله پژوهش­های حفاظت آب و خاک، 4: 144-129.
کریمی،  ن.، دهقان، د.، مولودی، ش.، سی و سه مرده، ع. و معروف پور، ع. (1401). بررسی اثر برخی عوامل ساختمان آبپاش، سامانه آبیاری و مدیریت آن بر ضریب یکنواختی در آبیاری بارانی. مجله پژوهش­های حفاظت آب و خاک، 3:29.
کاظمی، س. برومند نسب، س. و ایزدپناه، ز. (1398). ارزیابی فنی سیستم­های آبیاری بارانی کلاسیک ثابت با آبپاش متحرک (VYR155، AMBOO) در شهرستان اقلید-فارس. نشریه علوم و مهندسی آبیاری، (1)42: 192-186.
منصوری، ر.، ترابی، ح.، گلیچ، ح. و میرشاهی، د. (1393). امکانسنجی کاربرد الگوریتم بهینه­سازی تکامل تفاضلی برای تخمین ضریب یکنواختی توزیع آب در سیستم آبیاری بارانی با آبپاشzb. نشریه پژوهش آب در کشاورزی، (3)28: 598-585.
رستملو م. اوجاقلو ح. و کرباسی م. ۱۳۹۷ . مقایسة عملکرد سامانة استنتاج فازی- عصبی و برنامه­ریزی بیان ژن به­منظور تخمین ضریب یکنواختی پخش­آب در سامانه­های آبیاری بارانی کلاسیک. مجله پژوهش آب ایران، 31، 94-85.
References
Ababaei, B. and Verdinejad, V.R. (2013). Estimating hydraulic performance of pressurized irrigation system using artificial neural networks and nonparametric regression. Journal of water and soil (Agricultural Sciences and Technology), 27(4), 769-779. (In Persian).
Ahmadzadeh Kaleybar, F. and Emamifar, M. (2023). Technical Evaluation of Classic Stationary Sprinkler Irrigation Systems with Travelling Sprinklers (Komet 162) in Arasbaran Plain of Development Lands for Irrigation. Iranian Journal of Irrigation and Water Engineering. No. (13): 148-162. (In Persian).
Ahmadzadeh Kaleybar, F. and Fuladipanah, M. (2023). Assessment of Regression, Support Vector Machine, and Gene Expression Programming Transfer Functions to Predict Soil Humidity Parameters in Arasbaran Plain. Journal of Water and Soil Science. 27 (2): 135-149. (In Persian).
Andrade, L.M., Pacheco, J.C.C., Costa, G.L.L., Alencar, C. A. B. and Cunha, F. F. (2022). Uniformity of water distribution by a sprinkler irrigation system on a soccer field. Bioscience Journal. 38, e38012.
Andrade, S.M., Zanini, J.R. and Soares, C.A. (2015). Hydraulic performance of new and used self-compensating micro-sprinklers. Semina: Ciências Agrárias, 36(6), 3517-3528.
Barati, M. R., Zakerinia, M., Hezarjeribi, A. (2022). Evaluation of the Center pivot system in different speeds Parallel and perpendicular to the water line. Journal of New Approaches in Water Engineering and Environment, 1(1), pp. 41-50. doi: 10.22034/nawee.2022.153888. (In Persian).
Bavi, A., Kashkuli, H.A., Broomand, S., Naseri, A. & Albaji, M. (2009). Evaporation losses from sprinkler irrigation systems under various operating conditions. Journal of Applied Sciences, 9(3): 597-600.
Christiansen, J. E. (1942). Irrigation by sprinkling. (Bulletin, 670). Berkeley: University of California Agricultural Experiment Station.
Ebrahimi, H. (2005). Analysis and evaluation of simplified irrigation systems in khorasan. Journal of Agriculture Sciences. 12(3): 577-589. (In Persian).
Faryabi, A., Maroufpoor, E., Ghamarnia, H. & Moshrefi, G.Y. (2020). Comparison of classical sprinkler and wheel move irrigation systems in dehgolan plain, north-west iran. Irrigation and Drainage. 69: 352–362.
Faria, L. C., Beskow, S., Colombo, A., Nörenberg, B. G., Rettore, O., Neto, & Simões, M. C. (2016). Influence of the wind on water application uniformity of a mechanical lateral move irrigation equipment using rotating plate sprinklers. Ciência Rural, 46(1), 83-88.
Filgueiras, R., Cunha, F. F., Venancio, L. P., Althoff, D., Santos, R. A., Santos, G. E. O. and Alencar, C. A. B. )2020(. Alternative low-cost precipitation kit for assessing irrigation systems. Semina: Ciências Agrárias. 41(5), 1783-1798.
Food and Agriculture Organization & Word Water Council. Towards a water and food secure future. Critical perspectives for policy-makers. Roma: FAO-WWC, 2015.
Fuladipanah, M., M.  Majedi Asl and Jafarinia, R. (2020). Application and Assessment of SVM Algorithm to Simulate the Geometry of Scour Hole Downstream of a Siphon Spillway. Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 14(3): 1032-1045. (In Persian).
González, J.F., Moreno, M. A., Molina, J. M., Madueño, A. and Ruiz-Canales, A. )2015(. Use of software to model the water and energy use of an irrigation pipe network on a golf course. Agricultural Water Management, 151(1), 37-42.
Ghilich, H., Torabi, H., Mansouri, R. & Sadeghi, M. (2019). Estimation of the water distribution uniformity in sprinkler irrigation by using PSO Algorithm Method. Water Resources Engineering, 12(40), 129-136. (In Persian).
Ghezalbash, Z., Zaherinia, M., Hezarjaribi, A., & Dehghani, A. A. (2015). Performance comparison of gene expression programming and artificial neural network methods to estimate water distribution uniformity in sprinkler irrigation. Journal of Water and Soil Conservation21(6), 95-114. (in Persian).
Ghezalbash, Z., Zaherinia, M., Hezarjaribi, A., & Dehghani, A. A. (2018). Estimating of Water Distribution Uniformity in Sprinkler Irrigation Using Data Mining techniques. Irrigation and Water Engineering, 8(4), 156-171. (In Persian).
Haji Talkhabi, G., Hemmati, M., Hejabi, S. (2023). Hydrological and Hydraulic Evaluation of Water Transfer from the Kani Sib Tunnel to Lake Urmia. Journal of New Approaches in Water Engineering and Environment, 2(1), pp. 67-80. doi: 10.22034/nawee.2023.392535.1038. (In Persian).
Hezarjaribi, A., Dehghani, A.A., Hesam, M., & Sharifan, H. (2011). Estimation of the water distribution uniformity in sprinkler irrigation by using genetic algorithm method. Journal of water and soil conservation (journal of agricultural sciences and natural resources), 18(4), 129-142. (In Persian).
Hart, W.E and W.N. Reynolds. (1965). Analytical design-sprinkler system. Transactions, American Society of Agricultural Engineers. 1:83-89.
Issaka, Z., Li, H., Jiang, Y., Tang, P., and Chao, C. (2019). Comparison of rotation and water distribution uniformity using dispersion devices for impact and rotary sprinklers. Irrigation and Drainage, 68: 5. 881-892.
Kara, T., Ekmekci, E., and Apan, M. (2008). Determination the uniformity coefficient and water distribution characteristicts of some sprinklers. Pakistan journal of biological sciences, 11(2): 214-219.
Karimi, N., Dehghan, D., Moloudi, S., Siosemardeh, A., & Maroufpoor, E. (2022). Investigating the effect of some factors of sprinkler building irrigation system and its management on uniformity coefficient in sprinkler irrigation. Journal of Water and Soil Conservation, 29(3), 67-84. doi: 10.22069/jwsc.2022.20232.3556. (In Persian).
Kazemi, S., Brooman Nasab, S., & IzadPanah, Z. (2019). Technical Evaluation of Classic Stationary Sprinkler Irrigation Systems with Travelling Sprinklers in Eghlid, Fars Province. Irrigation Sciences and Engineering, 42(2), 181-196. doi: 10.22055/jise.2017.21215.1525. (In Persian).
Keller, J., and Bliesner, R. (2000). Sprinkle and trickle irrigation. Caldwell. In: NJ. The Blackburn Press. 351p.
Lemeister, C., Pochop L., Kerr G., Wulff  Sh.S. & Drew J. (2007). Evaluating the “Catch-Can” test for measuring lawn sprinkler application rates. Journal of the American Water Resources Association, (43)4: 938–946.
Mansouri, R., Torabi, H., Ghilich, H., & Mirshahi, D. (2014). Differential Evolution (DE) Algorithm to Estimate the Uniformity of Water Distribution Coefficient in ZB Sprinkler Irrigation System. Journal of Water Research in Agriculture, 28(3), 585-598. doi: 10.22092/jwra.2014.100009. (In Persian).
Maroufpoor, S., Maroufpoor, E. & Khaledi, M. (2019). Effect of farmers’ management on movable sprinkler solid-set systems. Agricultural Water Management, 223, 105691.
Maroufpoor, S., Shiri, J. & Maroufpoor, E. (2019). Modeling the sprinkler water distribution uniformity by data-driven methods based on effective variables. Agricultural Water Management 215 (2019) 63–73.
Menezes P. L. Azevedo C. A. V. Eyng E. Neto J. D. and Lima V. L. A. (2015). Artificial neural network model for simulation of water distribution in sprinkle irrigation. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, 19(9): 817-822.
Merriam, J.L. & Keller, J. (1978). Farm irrigation system evaluation: A guide for management. Dept of Agric. and Irrigation. Eng. Utah State Univ. Logan, Utah States. 285P.
Mohamed, A. Z., Peters, R. T., Zhu, X., & Sarwar, A. (2019). Adjusting irrigation uniformity coefficients for unimportant variability on a small scale. Agricultural Water Management, 213, 1078-1083. doi: 10.1016/j.agwat.2018.07.017
Montazar, A. & Moridnejad, M. (2008). Influence of wind and bed slope on water and soil moisture distribution in solid-set sprinkler systems. Irrigation and Drainage, 57: 175–185.
Mushtaq, Sh., and Maraseni, T.N. (2011). Technological change in the Australian irrigation industry: implications for future resource management and policy development. Australian government, national water commission, Waterlines Report Series No 53.
Ngasoh, F.G., Anyadike, C.C.,. Mbajiorgu, C.C & Usman, M.N. (2018). Performance evaluation of sprinkler irrigation system at Mambilla Beverage limited, Kakara-Gembu, Taraba state-Nigeria. Nigerian Journal of Technology, 37(1): 268-274.
Noori, R., A.R. Karbassi, A. Moghaddamnia, D. Han, M.H. Zokaei-Ashtiani, A. Farokhnia and M Ghafari. (2013). Assessment of input variables determination on the SVM model performance using PCA, Gamma test and forward selection techniques for monthly stream flow prediction. Journal of Hydrology 401(3): 177-189.
Noori, R., A. Khakpour, B. Omidvar and A. Farokhnia. (2010). Comparison of ANN and principal component analysis-multivariate linear regression models for predicting the river flow based on developed discrepancy ratio statistic. Expert Systems with Applications, 37: 5856-5862.
Osei, F.K.B.) 2009(. Evaluation of sprinkler irrigation system for improved maize seed production for farmers in Ghana. A Thesis for M.sc.
Rather, N.R. & Baba, M.A. (2018). Performance Evaluation of Sprinkler Irrigation System in Ganderbal District J & K State, British Journal of Applied Science & Technology, 25(5): 1-7.
Rostamlou, M., Ojaghlou, H., & Karbasi, M. (2019). Comparion of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) and gene expression programming (GEP) in estimateing water distribution uniformity coefficient in solid-set sprinkle irrigation systems. Iranian Water Research Journal, 12(4 (31)), 85-94. (In Persian).
Siqueira, M.M.K., Vilas Boas, M.A., Siqueira, J.A.C. and Tokura, L.K. (2018). Techniques for quality control in football field located in agricultural area. Journal of Agricultural Science. 10(9), 430-442. https://doi.org/10.5539/jas.v10n9p430.
Tarjuelo, J.M., Montero, J., Honrubia, F.T., Ortiz, J.J. & Ortega, J.F. (1999). Analysis of uniformity of sprinkle irrigation in a semi-arid area. Agricultural Water Management, 40(2-3): 315-331.
Wu, D., Cui, Y., & Luo, Y. (2019). Irrigation efficiency and water-saving potential considering reuse of return flow. Agricultural Water Management, 221, 519-527. doi: 10.1016/j.agwat.2019.05.021.