@article { author = {Ghezalbash, Ziba and Zaherinia, Mehdi and Hezarjaribi, , Abotaleb and Dehghani, Amir Ahmad}, title = {Estimating of Water Distribution Uniformity in Sprinkler Irrigation Using Data Mining techniques}, journal = {Irrigation and Water Engineering}, volume = {8}, number = {4}, pages = {156-171}, year = {2018}, publisher = {انجمن علمی مهندسی آبیاری و آب ایران}, issn = {2251-7359}, eissn = {}, doi = {}, abstract = {Abstract Considering that water shortage is the major dilemma for Sustainable agriculture development and water potential of the country is no longer able to adequately meet the growing needs of  water demand especially in agricultural section, it's essential to optimize water consumption.Uniformity of sprinkler irrigation is an important technical parameter for designing sprinkler irrigation systems. Due to high diversity of sprinklers used in sprinkler irrigation, it's necessary to improve irrigation system performance with simple changes such as changes in system operating pressures, riser head, setting sprinkler spacing on laterals and the distance between laterals. In this research, CU quantities of two types of sprinkler (AQ-20 and KA-6) were measured in slow wind velocity (0-2 m/s) , at Hashemabad cotton research station of Gorgan city under 4 different operating pressures (2, 2.5, 3 and 3.5 at), 16 distances of sprinklers (including 9×18, 12×18, 15×18, 18×18, 9×15, 12×15, 15×15, 18×15, 9×12, 12×2, 15×12, 18×12, 9×9, 9×12, 9×15 and 9×18) , 4 riser heads (60, 90, 120 and 150 cm) and 3 arrangements of sprinklers (square, rectangular and triangular). Decision tree model M5 was used to estimate uniformity of each sprinkler and the results were compared with K - nearest neighbor method. By statistical comparison of results, root mean squared error (RMSE) for AQ-20 sprinkler in M5 and K-NN methods were obtained as 0.0681 and 0.052 and for KA-6 sprinkler as 0.086 and 0.0716, respectively. The results indicate the high accuracy of both methods for modeling, since M5 is capable of estimating explicit equations for estimating CU; it incorporates more practical features. }, keywords = {Keywords: Sprinkler Irrigation,Water distribution,uniformity coefficient,K- Nearest Neighbor,Decision Tree Model M5}, title_fa = {تخمین ضریب یکنواختی توزیع آب در آبیاری بارانی با استفاده از روش‌های داده-کاوی}, abstract_fa = {چکیده نظر به‌اینکه کمبود آب مهمترین تنگنای توسعه کشاورزی پایدار به‌شمار می‌آید و  پتانسیل آبی کشور دیگر پاسخگوی نیازهای روبه‌رشد تقاضای آب بخصوص در‌ بخش کشاورزی نیست، بهینه­­سازی مصرف آب امری ضروری به‌نظر می­رسد. یکنواختی توزیع آب (CU) یک پارامتر مهم فنی در طراحی سیستم­های آبیاری بارانی می­باشد. با‌‌توجه به تنوع گسترده آبپاش­های مورد استفاده در آبیاری بارانی لازم است با تغییرات ساده­ای مانند تغییر فشار سیستم، تغییرات ارتفاع پایه آبپاش، تنظیم فاصله آبپاش­ها روی لوله­های جانبی و همچنین فاصله­ لوله­های جانبی از یکدیگر یکنواختی توزیع آب و عملکرد سیستم آبیاری را بهبود بخشید. دراین پژوهش، مقادیر ضریب یکنواختی توزیع آب برای آبپاش­های مدل  AQ-20 و  KA-6در4 تیمار فشارکارکرد (2، 5/2، 3 و 5/3 اتمسفر)، 16 تیمار فواصل آبپاش­ها (SL×Sm) شامل (9×18، 12×18، 15×18، 18×18، 9×15، 12×15، 15×15، 18×15، 9×12، 12×12، 15×12، 18×12، 9×9، 12×9، 15×9 و 18×9 متر)، 4 تیمار ارتفاع پایه آبپاش (60، 90، 120 و 150 سانتیمتر) و 3 تیمار آرایش آبپاش­ها (مربعی، مستطیلی و مثلثی) در شرایط باد آرام (2-0 متر بر ثانیه) در ایستگاه تحقیقات پنبه هاشم‌آباد گرگان اندازه­گیری شد. جهت تخمین CU هر آبپاش از مدل M5 درخت تصمیم استفاده شد و نتایج حاصل با روشK – نزدیکترین همسایگی مورد مقایسه قرار گرفت. با مقایسه آماری نتایج محاسباتی، ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) برای روش­های M5 و  K-NN در آبپاش AQ-20  برابر 0681/0  و 0562/0 و در آبپاش KA-6  نیز به ترتیب برابر 086/0 و 0716/0 به­دست آمد که این امر بیانگر دقت مناسب هر دو روش در مدل­سازی است. از آنجایی که مدل M5 قادر به ارائه روابطی صریح برای تخمین ضریب یکنواختی است، جنبه کاربردی بیشتری دارد.}, keywords_fa = {واژه های کلیدی: آبیاری بارانی,توزیع آب,ضریب یکنواختی,روشK – نزدیکترین همسایگی,مدل درخت تصمیم . M5}, url = {https://www.waterjournal.ir/article_76959.html}, eprint = {https://www.waterjournal.ir/article_76959_c0410e3d448a2b9b40740ac0d34192be.pdf} }