نشریه علمی پژوهشی مهندسی آبیاری و آب ایران

نشریه علمی پژوهشی مهندسی آبیاری و آب ایران

استفاده از روش‌ زمین‌آماری در برآورد هدایت هیدرولیکی و عمق لایه غیرقابل نفوذ و بررسی تاثیر آن بر فاصله زهکشها در حالت همگام و ناهمگام

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
استاد دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی مغان- دانشگاه محقق اردبیلی
10.22125/iwe.2024.436493.1783
چکیده
طراحی درست شبکه‌های آبیاری و زهکشی نیاز به برآورد دقیق پارامترهای مربوطه دارد که با استفاده از روش‌های جدید تخمین این امر امکان پذیر می‌گردد، از پارامترهای مهمی که در تعیین فاصله زهکشها، موثر می‌باشند میتوان به عمق لایه غیر‌قابل نفوذ و هدایت هیدرولیکی منطقه اشاره نمود. از آنجا که روش-های جدید درون‌یابی بر پایه زمین آمار، با در نظر گرفتن تغییرات مکانی متغیرها نواقص روش‌های کلاسیک را کاهش داده‌اند. لذا در این تحقیق پارامتر عمق لایه غیر قابل نفوذ و هدایت هیدرولیکی به روشهای زمین آماری برآورد گردیده و با روش پولیگون‌بندی تیسن در تعیین فاصله زهکش‌ها، که روش معمول در طرحهای زهکشی می باشد مقایسه گردید. نتایج نشان داد که در تعیین عمق لایه غیر‌قابل نفوذ و هدایت‌هیدرولیکی به‌ترتیب، روش کریجینگ ساده و کیریجینگ عمومی با ضریب تبیین 83/0 و 89/0ریشه میانگین مربعات خطا 26/0 و 67/2 (متر) دارای بهترین نتایج می باشند. همچنین بهترین نیم‌تغیر‌نما برازش داده شده به ترتیب نیم‌تغیر‌نما نمایی با اثر قطعهای صفر و سقف 37/1 و نیم‌تغیر‌نما کروی با سقف 027/0 و اثر قطعه ای 003/0 محاسبه گردید که نشان دهنده استحکام ساختار فضایی منطقه و تأثیر کامل مؤلفه ساختار‌دار بر مدل نیم‌تغیر‌نما منطقه بود. همچنین برآورد فاصله زهکش‌ها، در حالت همگام و ناهمگام در روش کیریجینگ در اعماق مختلف نصب زهکش‌ها، کمتر از روش تیسن برآورد گردید و با در نظر گرفتن مناطق با هدایت هیدرولیکی بیش از یک متر در روز، اختلاف دو روش در برآورد فاصله زهکش‌ها به 11 درصد افزایش یافت.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Use Geostatistical Method in Estimating Hydraulic Conductivity and HardpanDepth and Investigating its Effect on Drains Distance in Uniform and Non-Uniform Condition

نویسنده English

Yaser Hoseini
Professor of Moghan College of Agriculture & Natural Resources - University of Mohaghegh Ardabili - Ardabil – Iran
چکیده English

Design of irrigation and drainage networks requires accurate estimation of relevant parameters, which is made possible using new estimation methods. Important parameters useful in determining drain spacing include the depth of the hardpan and the hydraulic conductivity of the area. New interpolation methods based on geostatistics take into account spatial variations in variables, thereby reducing the inaccuracies of traditional methods. Therefore, this study uses geostatistical and Thiessen's polygon methods, which is a common method in drainage design, to estimate hardpan depth and hydraulic conductivity parameters for estimating drainage distance. The results show that simple kriging and universal kriging methods with determination coefficients of 0.83 and 0.89 and root mean square errors of 0.26 and 2.67 (meters) achieve the best results for determining the depth and permeability of impermeable layers, respectively. Also, the best fitted variogram respectively were calculated as an exponential variogram with zero nugget effect and 1.37 sill and a spherical variogram with a sill of 0.027 and 0.003 nugget effect. showed the strength of the spatial structure of the area and the full impact of the structured component on the variogram model of the parameters. Also, the results showed that the distance of drains is uniform and non-uniform condition at different depths of the installation of drains, in kiriging method were calculated less than thiessen method. And with taking into account areas with hydraulic conductivity of more than one meter per day, the difference between the two methods in estimating the distance of the drains increased to 11%.

کلیدواژه‌ها English

Drainage design
Hardpan depth
Kriging
Hydraulic conductivity
Optimization
حسنی پاک، ع. ا. 1377. زمین‌آمار (ژئو استاتیستیک).انتشارات دانشگاه تهران
محمدی، ج. 1375. مطالعه تغییرات مکانی شوری خاک در منطقه رامهرمز با استفاده از نظریه ژئو استاتیستیک- کریجینگ, مجله علوم و فنون کشاورزی و منابع طبیعی , شماره 2، دوره 4، ص 69-64.
 مهدیان ,م. ح.، حسینی، ا. و موسوی نژاد، م. 1379. ارزیابی روشهای میان یابی برای برآورد بارندگی در حوزه مرکز ایر ان.  پژوهش وسازندگی،  شماره 48، ص 75-70.
Agyare, W. A., Park, S. J.  and P. L. G. Vlek. 2007. Artificial neural network estimation of saturated hydraulic conductivity. Vadose Zone Journal, 6) 2(:423–431.
Asadzadeh, F. 2012. Study and comparison of some geostatistical method for mapping cation exchange capacity in soils of northern Iran, ANNALS OF FACULTY ENGINEERING HUNEDOARA – International Journal of Engineering-pp:55-69
Castellini, M., Stellacci, A.M., Tomaiuolo, M. and Barca, E. 2019. Spatial Variability of Soil Physical and Hydraulic Properties in a Durum Wheat Field: An Assessment by the BEST-Procedure. Water, 11:1434-1440.
Dumm, L.D. 1954. Drain spacing formula. Agric. Eng. 35: 726–730.
Gokalp, Z, Basaran, M., Uzun, O. and Serin, Y. 2010. Spatial analysis of some physical soil properties in a saline and alkaline grassland soil of Kayseri, Turkey. Afr J Agric Res, 5: 1127 – 1137.
Hooghoudt, S.B. 1940. General consideration of the problem of field drainage by parallel drains, ditches, watercourses, and channels. Publ. No.7 in the series Contribution to the knowledge of some physical parametersof the soil (titles translated from Dutch). Bodemkundig Instituut, Groningen, The Netherlands.
Hoseini, Y. 2015. Evaluation of kriging and co-kriging methods in estimating soil saturated hydraulic conductivity by using soil texture (Case Study: Fath Ali Irrigation & Drainage Network, Ardabil, Iran)-journal of Ecology, Environment and Conservation, 21(2):1095-1100.
Hoseini, Y. and Kamrani, M. 2018. Using a fuzzy logic decision system to optimize the land suitability evaluation for a sprinkler irrigation method. Outlook on Agriculture, 47(4), 298–307.
Hoseini, Y. 2023. Optimization of saturated hydraulic conductivity estimation using kriging in drainage networks. Appl Water Sci 13: 94-105.
Merdun, H., Ozer, C., Meral, R. and M. Apan. 2006.  Comparison of Artificial Neural Network and regression pedotransfer functions for prediction of soil water retention and saturated hydraulic conductivity.  Soil and Tillage Research, 90: 108-116.
Mobarak Abadi, K., Jafarinia, R. and J. Varvani. 2015. Analyzing kriging and cokriging Methods by using ArcGIS Software in Preparing SP map of Farahan plain soil. Biological Forum – An International Journal, 7(1): 836-846.
Motaghian, H.R. and J. Mohammadi. 2011. Spatial estimation of saturated hydraulic conductivity from terrain attributes using regression, kriging, and artificial neural networks. Pedosphere, 21(2): 170- 177.
Karimi, F., Sultana, S., Shirzadi Babakan, A., Royall, D. 2018. Land Suitability evaluation for organic agriculture of wheat using GIS and multi criteria analysis. Applied Geography, 4 (3), 326–342.
Tuik, Turkish Statistical Institute, 2018. Agricultural Statistics Summary. https://biruni.tuik.gov.tr/bolgeselistatistik/anaSayfa.do?dil=en
Santra, P., Chopra, U. K. and D. Chakraborty. 2008. Spatial variability of soil properties and its application in pre dicting surface map of hydraulic parameters in an agricultural farm. current science, 95(7): 937-945