نوع مقاله : مقاله پژوهشی
نویسندگان
1 دانشگاه آزاد اسلامی، واحد بجنورد، باشگاه پژوهشگران جوان و نخبگان، بجنورد، ایران
2 دانشیار گروه محیط زیست دانشکده علوم آب دانشگاه شهید چمران اهواز
3 دانشگاه آزاد اسلامی، واحد شیراز، باشگاه پژوهشگران جوان و نخبگان، ایران
چکیده
کلیدواژهها
عنوان مقاله [English]
نویسندگان [English]
One of methods to reduce water losses in fields is correct programming of irrigation and accurately estimate the crop water requirement form the basis of this programming that is the coefficient of Reference Evapotranspiration. Reference Evapotranspiration is a complex and multivariate phenomenon that depends on climatic factors and most accurate way to estimate it is lysimeter but using Lysimeter requires a lot of time and money, hence the Evapotranspiration estimation is done by meteorological parameters and applying empirical models. These models have the coefficients that each coefficient is representative of regional conditions that equation is calibrated in that area. According to that the evapotranspiration process is complex and nonlinear, therefore using of methods that can this complexity of modeling, it seems necessary. Therefore in this study was used of artificial neural networks for evapotranspiration modeling and in this context of MATLAB software was used. The purpose of this study was to evaluate artificial neural networks and 11 methods known in the estimation of reference crop evapotranspiration for Urmia Kahrizi Research Station. based on daily meteorological data and 4-years data from Lysimeter of the station, Evapotranspiration was calculated to above methods. The results of calculations showed that the Artificial Neural Network has better performance than all the classical methods, it has a RMSE, MAE and R2 respectively is equal to 9.65 (mm/10day) , 7.53 (mm/10day) and 0.804. Also among the classical method, the Turc with the lowest RMSE, MAE and R2 equal to 11.69 (mm/10day) , 8.99 (mm/10day) and 0.719 is a priority. Jensen-Haise, Penman-Monteith-Fao 56 and etc methods has been corrected in the next priorities.
کلیدواژهها [English]
1. بیات ورکشی، م.، ح. زارعابیانه، ص. معروفی، ع. سبزیپرور و ف. سلطانی. 1388. شبیهسازی تبخیر و تعرق روزانه گیاه مرجع به روش هوش مصنوعی و روشهای تجربی در مقایسه با اندازهگیریهای لایسیمتری در اقلیم نیمه خشک سرد همدان، مجله پژوهشهای حفاظت آب و خاک، جلد 16، شماره 4، ص 79-100.
3. زارعابیانه، ح.، ع. مقدمنیا، م. بیات ورکشی، ع. قاسمی و م. شادمانی. 1389. تغییرات مکانی تبخیر از تشت و مقایسه آن با مدلهای برآورد تبخیر در ایران، مجله دانش آب و خاک، شماره 4، ص 113-130.
4. عابدی کوپایی، ج.، س.س. اسلامیان و م.ج. امیری. 1387. مقایسه چهار روش تخمین تبخیر و تعرق سطح مرجع با دادههای میکرو لایسیمتری در منطقه اصفهان، دومین همایش ملی مدیریت شبکههای آبیاری و زهکشی، اهواز.
5. عدل، ف.، ک. زینال زاده و ب. حبیب زاده. 1387. برآورد تبخیر و تعرق گیاه مرجع با استفاده از روشهای مختلف (مطالعه موردی ایستگاه سینوپتیک ارومیه)، دومین همایش ملی مدیریت شبکههای آبیاری و زهکشی، اهواز.
6. علیزاده، ا. 1385. طراحی سیستمهای آبیاری، جلد اول، انتشارات آستان قدس رضوی، 450 ص.
7. کیا، م. ۱۳۸۹. محاسبات نرم در MATLAB، انتشارات کیان رایانه سبز، 624 ص.
8. منهاج، م.ب. 1381. مبانی شبکههای عصبی و هوش محاسباتی، جلد اول، انتشارات دانشگاه صنعتی امیر کبیر، تهران، 716ص.
9. مهدوی، م. 1385. هیدرولوژی کاربردی، جلد اول، انتشارات دانشگاه تهران، تهران، 342 ص.
11. Adineh, V. R., C. Aghanajafi, G.H. Dehghan and S. Jelvani. 2008. Optimization of the operational parameters in a fast axial flow CW CO2 laser using artificial neural networks and genetic algorithms, Optics and Laser Technology, 40: 1000-1007.
12. Allen, R.G., L.S. Pereira, D. Raes and M. Smith. 1998. Crop evapotranspiration (Guidelines for computing crop water requirements). FAO irrigation and drainage Paper No. 56. Food and Agricultural Organization of the United Nations, Rome, 300p.
13. Ardiclioglu, M., O. Kisi and T. Haktanin. 2007. Suspended sediment prediction by using two different feed -forward backpropagation algorithms. Can J. Civil Eng, 34: 1. 1-6.
14. Dehghanisanij, H., T. Yamamoto and V. Rasiah. 2004. Assessment of evapotranspiration estimation models for use in semiarid environments, Agricultural Water Management, 64: 91-106.
15. Doorenbos, J. and W.O. Pruitt. 1977. Crop Water Requirements. Irrigation and Drainage Paper 24, Food and Agriculture Organization of the United Nations: Rome, Italy, 144 pp.
16. Fathi, P. and M. KochakZadeh. 2004. Estimate of greenhouse cucumber transpiration by artificial neural networks. Journal of Soil and Water Science, 18 (2): 213-220.
17. Hargreaves, G.H. and Z.A. Samani. 1985. Reference Crop Evapotranspiration from Temperature. Appl. Eng. Agric., 1 (2): 96-99.
18. Irmak, S., A. Irmak, R.G. Allen and J.W. Jones. 2003. Solar and net radiation based equations to estimate reference evapotranspiration in humid climates, Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 129: 336-347.
19. Jensen, M.E., R.D. Burtnan and R.G. Allen. 1990. evapotranspiration and irrigation water requirements, ASCE Manuals and Reports on Engineering Practices, No. 70, ASCE, New York.
20. Khoshtaghaza, M.H., R. Amiri-Chayjan, G. Montazer and S. Minaei. 2007. Prediction of head rice yield in fixed be d drying using artificial neural networks, Agri. Engin. Res., 8 (2): 135-156.
21. Kumar, M., N.S. Raghuwanshi, R. Singh, W.W. Wallender and W.O. Pruitt. 2002. Estimating evapotranspiration using artificial neural network, J. of Irrig. Drain. ASCE, 128 (4): 224-233.
22. Parvaresh Rizi, A., S. Koochak Zadeh and M. Omid. 2006. Estimating moving hydraulic jump parameters by means of ANN and the integration of ANN and GA, Agricultural sciences, 37(1): 187-196.
23. Priestley, C.H.B. and R.J. Taylor. 1972. On the assessment of surface heat and evaporation using large-scale parameters, Monthly Weather Review, 100: 81-92.
24. Samani, Z. 2000. Estimating solar radiation and evapotranspiration using minimum climatological data, Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 126: 265-267.
25. Turc, L. 1961. Estimation of irrigation water requirements, potential evapotranspiration: a simple climatic formula evolved up to date, Annals of Agronomy, 12: 13-49.