SWAT modeli kullanarak Tarım Koruma Uygulamalarının Mekansal Çok Amaçlı Optimizasyon ve Evrimsel Algoritma
Summary
Bu çalışma su kalite iyileştirme amaçları belirli bir kümesi için tarımsal koruma uygulamalarının optimal (düşük maliyetli) yerleştirme çözmek için evrimsel algoritmalar kullanan bir optimizasyon bileşeni olan bir su kalitesi modeli bir entegrasyon gösterir. Çözümler değiş açık ölçümü için izin veren bir çok objektif bir yaklaşım kullanılarak üretilir.
Abstract
Manzara karşısında belirli su kalitesi hedeflerine ulaşılmasına yönelik koruma uygulamalarının yatırımları hedefleme maliyet-etkin (yani, düşük maliyetli) yolu bulma havza yönetimi birincil öneme sahiptir. Havza bağlamı (örneğin, 5,12,20) en düşük maliyetli çözüm bulma Geleneksel iktisat yöntemleri off-site etkilerinin doğru oluşturulan yerinde kirlilik oranı olarak tarif edilebilir olduğunu varsayalım. Bu tür yaklaşımlar kirletici kaynaklarının etkileri genellikle karmaşık biyofiziksel süreçler tarafından belirlendiği bir havza gerçek kirlilik süreci temsili olması pek olası değildir. Modern fiziksel tabanlı, mekansal hidrolojik simülasyon modellerinin kullanılması süreci temsili açısından gerçekçilik daha büyük bir derecesi için izin verir ama model optimizasyonu ayrılmaz bir parçası olan bir simülasyon-optimizasyon çerçevenin geliştirilmesini gerektirmektedir.
Evrimary algoritmaları bir havza simülasyon-optimizasyon problemi kombinatoryal doğa ile uğraşmak ve tam su kalitesi modelinin kullanımına izin edebiliyoruz özellikle yararlı bir optimizasyon aracı olarak görünmektedir. Evrimsel algoritmalar bir aday çözüm olarak havzadaki koruma uygulamalarının belirli bir mekansal dağılımı tedavi ve iteratif stokastik seçim operatörleri, rekombinasyon ve optimizasyon hedefleri açısından iyileştirmeler bulmak için mutasyon uygulayarak aday çözümlerden setleri (nüfus) kullanmaktadır. Bu durumda optimizasyon hedefleri eşzamanlı koruma uygulamalarının maliyetini en aza indirmeyi, havzadaki Yaygın kaynak kirliliğinin en aza indirmek için vardır. Bir araştırma yeni ve genişleyen grubu benzer yöntemleri kullanmaya çalışıyor ve geniş tanımlı evrimsel optimizasyon yöntemleri 3,4,9,10,13-15,17-19,22,23,25 su kalitesi modelleri entegre edilir. Bu uygulamada, bu Rabotyagov ve ark bir program içinde gösterilmektedir. 'In beğenmeach ve koruma uygulamalarının maliyeti ve kullanıcı tarafından belirlenen su kalitesi arasındaki tam tradeoff sınırlarını aramak için bir çok amaçlı evrimsel algoritma SPEA2 26 ve koruma uygulamaları ve bunların maliyetleri kullanıcı tarafından belirtilen seti ile modern ve yaygın SWAT su kalitesi modeli kullanılan 7 bütünleştirir hedefler. Sınırları çeşitli su kalite iyileştirme hedefleri ile bağlantılı maliyetlerin dizi sunarak havza yöneticilerinin karşılaştığı ödünleşmeler ölçmek. Program belirtilen su kalite iyileştirme amaçları ve koruma uygulamalarını optimize yerleştirme haritaları üretim elde havza yapılandırmaları bir seçim sağlar.
Protocol
Discussion
Biz havza düzeyinde besin azaltımı hedefleri bir dizi ulaşmak için tarımsal koruma uygulamalarının düşük maliyetli mix ve yeri ile ilgili havza yapılandırmaları Pareto etkin setleri aramak için entegre bir simülasyon-optimizasyon çerçeve oluşturmak. Simülasyon-optimizasyon sistemi kavramsal bir diyagram Şekil 8'de sunulmuştur. Tarımsal koruma uygulamalarının su kalitesi etkileri simüle dahil Havza simülasyon, Windows tabanlı bir veritabanı kontrol sistemi, i_SWAT 6,…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Bu araştırma, ABD Çevre Koruma Ajansı'nın Hedefli Havzalar Hibeler Programı (Proje # WS97704801) alınan destek kısmen finanse Coupled Doğal ve İnsan Sistemleri (Proje # DEB1010259-KART-KLIN) Ulusal Bilim Vakfı Dinamiği ve ABD oldu foodand Tarım Eşgüdümlü Tarım Projesi Tarım-Ulusal Enstitüsü (Proje # 20116800230190-KART-) arasında.
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).
