توسعه مدل شبیه‌سازی- بهینه‌سازی طراحی آبیاری جویچه‌ای: تلفیق روش SCS و الگوریتم‌های فراابتکاری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و محیط زیست، دانشگاه اراک، اراک، ایران.

2 گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و محیط زیست، دانشگاه اراک، اراک، ایران

10.22034/nawee.2025.531231.1166
چکیده
هدف: تعیین عملکرد بهینه سامانه­ها با استفاده از مدلهای شبیه­سازی- بهینه­سازی امکان‌پذیر است. آبیاری سطحی که در قالب آبیاری کم‌فشار در زمره روش‌های نوین آبیاری هستند، با دریافت اعتبارات بلاعوض، مورد حمایت دولت قرار می‌گیرند.
مواد و روش‌ها: در این تحقیق یک مدل واسنجی- شبیه­سازی- بهینه­سازی جدید برای آبیاری جویچه‌ای توسعه داده شد. در این مدل برای واسنجی پارامترهای معادله نفوذ SCS از داده‌های آزمایش نفوذ، برای شبیه­سازی هیدرولیک آبیاری سطحی (طراحی جویچه) از روش SCS و برای بهینه­سازی، از حل‌گر الگوریتم فراابتکاری PSO (particleswarm) استفاده شد. درنهایت در این مدل، شبیه‌سازی پس از شبیه‌سازی-بهینه‌سازی آبیاری جویچه‌ای انجام می‌شود. برای بهینه­سازی تابع هدف هیدرولیکی شامل کمینه­سازی ترکیب خطی سه شاخص عملکرد، از متغیرهای تصمیم دبی، طول و شیب استفاده شد.
نتایج و بحث: مقایسه نتایج معادله نفوذ SCS با پارامترهای واسنجی‌شده با مقادیر نفوذ مشاهداتی، با R2=0.99، CRM=-0.002 و NRMSE=0.7%، نشانگر عملکرد مناسب واسنجی بود. نتایج شبیه‌سازی در سه مزرعه آزمایشی بیانگر بیش‌آبیاری با تلفات رواناب بود که منجر به تابع وضع موجود نامناسب شد. گرچه طراحی با کاهش دبی و بستن انتها تلفات را کاهش داد. پس از آن بهینه‌سازی با گزینه‌هایی نظیر کاهش دبی، افزایش طول و افزایش شیب تابع هدف را از 22/1 به 24/0 برای مزرعه 1، از 8/0 به 27/0 برای مزرعه 2 و از 22/0 به 11/0 برای مزرعه 3 کاهش (بهبود) داد.
نتیجه‌گیری: در مجموع متغیر تصمیم دبی بیشترین تأثیر را بر شاخص‌های عملکرد و تابع هدف نشان داد. درنهایت مدل پیشنهادی قادر به ارائه راهکارهای مدیریتی به‌منظور بهینه‌سازی آبیاری جویچه‌ای می‌باشد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله English

Development of Simulation- Optimization Model for Design of Furrow Irrigation: Combining the SCS Method and Meta-Heuristic Algorithms

نویسندگان English

Mahmoud Akbari 1
Mohammad Amiri 2
1 Department of Water Science and Engineering, Faculty of Agriculture and Environment, Arak University, Arak, Iran.
2 Department of Water Science and Engineering, Faculty of Agriculture and Environment, Arak University, Arak, Iran.
چکیده English

Objective: It is possible to determine the optimal performance of systems using the simulation-optimization models. The surface irrigation in the form of low-pressure irrigation, is one of the modern irrigation methods, and is supported by the government by receiving free credits.
Methods: In this research, a new calibration- simulation- optimization model was developed for furrow irrigation. In this model, the SCS method was used to calibrate parameters of the SCS infiltration equation from infiltration test data. The SCS method was used for hydraulic simulation of surface irrigation (furrow design). The PSO meta-heuristic algorithm solver (particleswarm) was used for optimization. Finally, in this model, the simulation is done after the simulation-optimization of furrow irrigation. To optimize the hydraulic objective function, including the minimization of the linear combination of three performance indicators, the decision variables of flow rate, length and slope were used.
Results: Comparing the results of the SCS infiltration equation with the calibrated parameters with observed infiltration values, with R2=0.99, CRM=-0.002 and NRMSE=0.7%, indicated the proper performance of the calibration. The simulation results in three experimental fields showed over-irrigation with runoff losses, which led to an inappropriate objective function. Although the design reduced the losses by reducing the flow rate and closing the end. After that, optimization with options such as flow rate reduction, length increase and slope reduction, caused reduction (improvement) of the objective function from 1.22 to 0.24 for field 1, from 0.8 to 0.27 for field 2, and from 0.22 to 0.11 for field 3.

کلیدواژه‌ها English

Surface irrigation
PSO algorithm
Flow reduction
Calibration
حقایقی مقدم س.ا. ناصری ا. ذوالفقاران ا. 1398. توسعه سامانه‌های آبیاری کم‌فشار (سابقه کاربرد، مزایا و چالش‌ها. مدیریت آب در کشاورزی. 6(2): 132-123.
ذاکری نیا م. عبدالهی س. 1402. شبیه‌سازی تأثیر آبیاری با آب شور- سدیمی بر تغییرات نفوذپذیری خاک با مدل‌های نفوذ فیلیپ و کاستیاکوف. رویکردهای نوین در مهندسی آب و محیط‌زیست 2(1): 10-1.
سهرابی ت. پایدار ز. 1384. اصول طراحی سیستمهای آبیاری. انتشارات دانشگاه تهران.
عبدی ص. سعادت س. 1401. مطالعه نفوذ آب در خاک با استفاده از استوانه مضاعف در مناطق مختلف استان لرستان. رویکردهای نوین در مهندسی آب و محیط‌زیست  1(1): 135-125.
علیزاده ا. 1385. اصول طراحی سیستم­های آبیاری سطحی. انتشارات آستان قدس رضوی.
ماندگاری کهن م. ذاکری‌نیا م. دهقان ح. 1402. مقایسه بهره‌وری و راندمان مصرف آب آبیاری در اراضی با شبکه آبیاری سنتی تحت مدیریت میراب و اراضی یکپارچه و نوسازی شده. رویکردهای نوین در مهندسی آب و محیط‌زیست 2(2): 184-202.
نوری م. برومندنسب س. 1402. ارزیابی اثر عمق جویچه در بازده آبیاری و عملکرد محصول شکر در اراضی نیشکر. رویکردهای نوین در مهندسی آب و محیط‌زیست 2(1): 16-11.
 
Abdi, S., Saadat, S. 2022. Study the water infiltration in soil using double ring in different regions of Lorestan province. Journal of New Approaches in Water Engineering and Environment, 1(1): 125-135. (in Persian)
Adamu T., Ayana M., Aregay G. 2022. Optimization of Furrow Irrigation Decision Variables: The case of Wonji Shoa Sugarcane Plantation, Ethiopia.
Aiad, M. A., Shabana, M. M. A., Abdel-Fattah, I. M., Meleha, A. M. I. 2019. Soil conservation service (scs) as a tool for proper design of cotton-furrow irrigation in clay soil. Menoufia. Journal of Soil Science, 4(4): 173-200.
Akbari, M., Gheysari, M., Mostafazadeh-Fard, B., Shayannejad, M. 2018. Surface irrigation simulation-optimization model based on meta-heuristic algorithms. Agricultural Water Management, 201, 46-57.
Akbari, M. Farahani S. 2025. Enhancement of Border Irrigation Systems: Leveraging Simulation–Optimization Techniques. Agricultural Water Management, 321, 109891.
Alizadeh, A. 2006. Principles of Designing Surface Irrigation Systems. Astan Quds Razavi Publications. (in Persian)
Bautista, E., Clemmens, A. J., Strelkoff, T. S., Schlegel, J. 2009. Modern analysis of surface irrigation systems with WinSRFR. Agricultural Water Management, 96(7), 1146-1154.
Ghobadi, M., Ebrahimian, H., Abbasi, F., Norouzi, S. 2020. Development and application of a seasonal furrow irrigation model (SFIM). Irrigation and Drainage, 69(3): 376-386.
Gillies M. H., Smith R. 2005. Infiltration parameters from surface irrigation advance and runoff data. Irrigation Science, 24, 25-35.
Haghayeghi, A., naseri, A., Zolfagharan, A. 2020. Development of low- pressure irrigation systems (application history, benefits and challenges), Water Management in Agriculture, 6(2): 123-132. (in Persian)
Jurriëns, M., Zerihun, D., Boonstra, J., Feyen, J. 2001. SURDEV: surface irrigation software; design, operation, and evaluation of basin, border, and furrow irrigation (No. 59). International institute for land reclamation and improvement/ILRI.
Kargas, G., Koka, D., Londra, P. A., Mindrinos, L. 2024. Comparison of Methods Predicting Advance Time in Furrow Irrigation. Water, 16(8), 1105.
Mandegari Kohan, M., Zakerinia, M., Dehghan, H. 2024. Comparison of Productivity and Efficiency of Irrigation Water Consumption in Lands With Traditional Network under Mirab Management and Integrated and Renovated Lands, Journal of New Approaches in Water Engineering and Environment, 2(2):184-202. (in Persian)
Mazarei, R., Mohammadi, A. S., Ebrahimian, H., Naseri, A. A. 2021. Temporal variability of infiltration and roughness coefficients and furrow irrigation performance under different inflow rates. Agricultural Water Management, 245, 106465.
McClymont, D., Smith, R. 1996. Infiltration parameters from optimisation on furrow irrigation advance data. Irrigation Science, 17, 15-22.
Noori, M., Broomandnasab, S. 2023. The study of effect of furrow shape on irrigation efficiency on sugar cane fields in khouzestan province. Journal of New Approaches in Water Engineering and Environment, 2(1): 11-16. (in Persian)
Pazouki, E. 2021. A practical surface irrigation design based on fuzzy logic and meta-heuristic algorithms. Agricultural Water Management, 256, 107069.
Rodriguez, J. A., Martos, J. C. 2010. SIPAR_ID: freeware for surface irrigation parameter identification. Environmental Modelling & Software, 25(11): 1487-1488.
Saberi, E., Khashei Siuki, A., PourrezaBilondi, M., Shahidi, A. 2020. Development of a simulation–optimization model with a multiobjective framework for automatic design of a furrow irrigation system. Irrigation and Drainage, 69(4), 603-617.
Salahou, M. K., Zhi, W., Chen, X., Zhang, Y., Lü H., Jiao, X. 2023. Improvement of the estimation of the infiltration function in surface irrigation systems. Plos one, 18(11), e0291578.
Shayannejad, M., Ghobadi, M., Ostad-Ali-Askari, K. 2022. Modeling of surface flow and infiltration during surface irrigation advance based on numerical solution of saint–venant equations using Preissmann's scheme. Pure and Applied Geophysics, 179(3): 1103-1113.
Sohrabi, T. Paydar, Z. 2005. Principles of Irrigation Systems Design. Tehran University Press. (in Persian)
Walker, W. R. 2003. SIRMOD III-Surface Irrigation Simulation, Evaluation and Design (Guide and Technical Documentation). Logan, Utah State University. 130p.
Zakerinia, M., Abdolahi, S. 2023. Simulation of the effect of irrigation with Saline-sodic water on Soil infiltration Rate changes with Kostiakov and Philip's infiltration model, Journal of New Approaches in Water Engineering and Environment, 2(1): pp. 1-10. (in Persian)