Пространственное многокритериальной оптимизации методов ведения сельского хозяйства по сохранению помощью SWAT Модель и эволюционного алгоритма
Summary
Эта работа демонстрирует интеграцию модели качества воды с использованием оптимизации компонентов эволюционные алгоритмы решения для оптимального (низкая стоимость) размещения сельскохозяйственной практики сохранения для определенного набора воды целях улучшения качества. Решений, с использованием многоцелевой подход, позволяющий явное количественное компромиссы.
Abstract
Поиск экономичный (например, низкая стоимость) способы ориентации инвестиций сохранение практики для достижения конкретных целей качества воды по всему ландшафту имеет первостепенное значение в водосборов. Традиционные методы экономической найти самые дешевые решения в бассейне контекста (например, 5,12,20) предполагают, что за пределами площадки последствия могут быть точно описаны как доля на месте загрязнения, создаваемого. Такой подход вряд ли будет представитель самого процесса загрязнения в районе водораздела, где воздействие источников загрязнения часто определяются комплекса биофизических процессов. Использование современной физической основе, пространственно-распределенных гидрологических имитационных моделей позволяет в большей степени реализма в терминах процесса представления, но требует развития моделирования оптимизации рамки, где модель становится неотъемлемой частью оптимизации.
Эволюцияарной алгоритмы оказаться особенно полезной оптимизации инструмент, способный справиться с комбинаторной природе водораздел моделировании задачи оптимизации и позволяет использовать модель полного качества воды. Эволюционные алгоритмы лечения конкретного пространственного распределения сохранения практики в водоразделом в качестве кандидата решение и использовать наборы (группы) из вариантов решения итеративного применения стохастических операторов выбора, рекомбинации и мутации, чтобы найти улучшения в отношении оптимизации целей. Оптимизация цели в этом случае, чтобы минимизировать рассредоточенных источников загрязнения в бассейне, одновременно минимизируя затраты на сохранение практики. Последнее и расширение набора исследование пытается использовать подобные методы и объединяет модели качества воды в широком смысле эволюционные методы оптимизации 3,4,9,10,13-15,17-19,22,23,25. В этом приложении мы демонстрируем программы, которые следует Работягов соавт. С соответствуюACH и интегрирует современные и широко используется SWAT модели качества воды 7 с многокритериальной эволюционного алгоритма SPEA2 26, и пользователю определенный набор методов сохранения и их стоимость для поиска полного границы компромисса между издержками сохранения практики и указанный пользователем качества воды целей. Границы количественного компромиссов, с которыми сталкиваются менеджеры водораздел, представляя полный спектр расходов, связанных с различными целями улучшения качества воды. Программа позволяет производить выбор конфигураций водораздел достижения указанной улучшению качества воды целей и производства карты оптимизированного размещения сохранения практики.
Protocol
Discussion
Мы строим интегрированного моделирования оптимизации рамки для поиска Парето-эффективный набор водораздел конфигураций с участием самой дешевой смеси и расположения сельскохозяйственных методов сохранения для достижения диапазона водораздел уровня питательных цели сокращения. К?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Это исследование было профинансировано в частности, от поддержки, полученные от целевой водоразделах охране окружающей среды США агентства грантов (проект № WS97704801), динамика Национального научного фонда связанных естественных и антропогенных систем (проект № DEB1010259-CARD-Клин), а департамент США сельского хозяйства, Национального института скоординированного Проект аграрного Foodand сельского хозяйства (проект № 20116800230190-CARD-).
References
- American Society of Agricultural and Biological Engineers. Design, layout, construction, and maintenance of terrace systems. ASAE Standard. , S268 (2003).
- . . Raccoon River Watershed water quality master plan. , (2011).
- Arabi, M., Govindaraju, R. S., Hantush, M. M. Cost-effective allocation of watershed management practices using a genetic algorithm. Water Resour. Res. 42, W10429 (2006).
- Bekele, E. G., Nicklow, J. W. Multiobjective management of ecosystem services by integrative watershed modeling and evolutionary algorithms. Water Resour. Res. 41, W10406 (2005).
- Carpentier, C. L., Bosch, D. J., Batie, S. S. Using spatial information to reduce costs of controlling agricultural nonpoint source pollution. Am. J. Agr. Econ. 61, 404-413 (1998).
- Gassman, P. W., Reyes, M., Green, C. H., Arnold, J. G. The Soil and Water Assessment Tool: Historical development, applications, and future directions. Trans. ASABE. 50 (4), 1211-1250 (2007).
- Gassman, P. W., Campbell, T., Secchi, S., Jha, M., Arnold, J. G. The i_SWAT software package: a tool for supporting SWAT watershed applications. , 66-69 .
- Gitau, M. W., Veith, T. L., Gburek, W. J., Jarrett, A. R. Watershed level best management practice selection and placement in the Town Brook watershed, New York. J. Am. Water Resour. Assoc. 42, 1565-1581 (2006).
- Jha, M., Rabotyagov, S., Gassman, P. W. Optimal placement of conservation practices using genetic algorithms with SWAT. Int. Agr. Eng. J. 18 (1-2), 41-50 (2009).
- Jha, M. K., Wolter, C. F., Schilling, K. E., Gassman, P. W. Assessment of total maximum daily load implementation strategies for nitrate impairment of the Raccoon River, Iowa. J. Envir. Qual. 39, 1317-1327 (2010).
- Kanna, M., Yang, W., Farnsworth, R., Onal, H. Cost effective targeting of CREP to improve water quality with endogenous sediment deposition coefficients. Am. J. Agr. Econ. 85, 538-553 (2003).
- Kramer, R. A., McSweeny, W. T., Kerns, W. R., Stravros, R. W. An evaluation of alternative policies for controlling agricultural nonpoint source pollution. Water Resour. Bull. 20, 841-8446 (1984).
- Lant, C. L., Kraft, S. E., Beaulieu, J., Bennett, D., Loftus, T., Nicklow, J. Using GIS-based ecological-economic modeling to evaluate policies affecting agricultural watersheds. Ecol. Econ. 55, 467-484 (2005).
- Muleta, M. K., Nicklow, J. W. Evolutionary algorithms for multiobjective evaluation of watershed management decisions. J. Hydroinform. 4 (2), 83-97 (2002).
- Muleta, M. K., Nicklow, J. W. Decision support for watershed management using evolutionary algorithms. J. Water Resour. Plan. Manag. 131 (1), 35-44 (2005).
- Rabotyagov, S. S., Campbell, T., Jha, M., Gassman, P. W., Arnold, J., Kurkalova, L., Secchi, S., Feng, H., Kling, C. L. Least Cost Control of Agricultural Nutrient Contributions to the Gulf of Mexico Hypoxic Zone. Ecol. Appl. 20, 1542-1555 (2010).
- Rabotyagov, S., Jha, M., Campbell, T. Impact of crop rotations on optimal selection of conservation practices for water quality protection. J. Soil. Water Conserv. 65 (6), 369-380 (2010).
- Rabotyagov, S. S., Jha, M., Campbell, T. D. Nonpoint-source pollution for an Iowa watershed: An application of evolutionary algorithms. Canadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d’agroeconomie. , (2010).
- Rabotyagov, S. S., Jha, M., Campbell, T. Searching for Efficiency: Least Cost Nonpoint Source Pollution Control with Multiple Pollutants, Practices, and Targets. J. Nat. and Environ. Sci. 1, 75-90 (2010).
- Ribaudo, M. O. Consideration of off-site impacts in targeting soil conservation programs. Land Econ. 62, 402-411 (1986).
- Ribaudo, M. O. Targeting the conservation reserve program to maximize water quality benefits. Land Econ. 65, 320-332 (1989).
- Srivastava, P., Hamlett, J. M., Robillard, P. D., Day, R. L. Watershed optimization of best management practices using AnnAGNPS and a genetic algorithm. Water Resour. Res. 38 (3), 1-14 (2002).
- Veith, T. L., Wolfe, M. L., Heatwole, C. D. Development of optimization procedure for cost-effective BMP placement. J. Am. Water Resour. Assoc. 39 (6), 1331-1343 (2003).
- Whittaker, G., Confesor, R., Griffith, S. M., Färe, R., Grosskopf, S., Steiner, J. J., Mueller-Warrant, G. W., Banowetz, G. M. A Hybrid Genetic Algorithm for Multiobjective Problems with Activity Analysis-based Local Search. Eur. J. Operat. Res. , (2007).
- Zitzler, E., Laumanns, M., Thiele, L. SPEA2: Improving the Strength Pareto Evolutionary Algorithm for Multiobjective Optimization. CIMNE. , 95-100 (2002).
