
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 623 |
تعداد مقالات | 6,502 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,632,420 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,227,495 |
کاربرد روش GLUEدر برآورد عدم قطعیت پارامترهای آلفا و n در منحنی رطوبتی خاک | ||
مجله پژوهشهای حفاظت آب و خاک | ||
مقاله 11، دوره 27، شماره 1، فروردین و اردیبهشت 1399، صفحه 197-211 اصل مقاله (1.38 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwsc.2020.16809.3214 | ||
نویسندگان | ||
وحیدرضا جلالی* 1؛ سمانه اطمینان2؛ مجید محمود آبادی3؛ عباس خاشعی سیوکی4؛ محسن پوررضا5 | ||
1هیأت علمی دانشگاه شهید باهنر کرمان | ||
2گروه علوم خاک، دانشگاه شهید باهنر کرمان، ایران | ||
3دانشگاه شهید باهنر کرمان | ||
4عضو هیات علمی دانشگاه بیرجند | ||
5استادیار دانشگاه بیرجند | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: منحنی رطوبتی خاک یک مفهوم کلیدی در فرآیند مدلسازی مطالعات فیزیکی و هیدرولوژی خاک است که نقش تعیین کنندهای در مدیریت آب و خاک دارد. از طرفی، دقت مدلهای مورد استفاده در توصیف منحنی رطوبتی خاک متاثر از روند تغییرات پارامترهای آن است. تجزیه و تحلیل میزان عدمقطعیت پارامترهای هیدرولیکی منحنی رطوبتی خاک در فرآیند مدلسازی، تعیین پارامترهای ورودی مدلها و ارزیابی میزان عملکرد مدلها نقش بسزائی دارد. از اینرو هدف از این مطالعه ارزیابی کاربرد روش شبیهسازی GLUE که یک روش شبیهسازی مبتنی بر روش مونتکارلو است، در برآورد میزان عدم قطعیت متغیرهای آلفا و n در سه مدل ونگنوختن، ونگنوختن- معلم و ونگنوختن- بوردین با ثابت فرض نمودن سایر پارامترهای منحنی رطوبتی خاک، میباشد. مواد و روشها: ابتدا از دو نمونه خاک غالب مزرعه دانشگاه شهید باهنر کرمان نمونهبرداری صورت گرفت و سپس با استفاده از دادههای حاصل از دستگاه صفحه فشاری و نرمافزار RETC، منحنی رطوبتی خاک برای هر دو نمونه خاک (کلاس بافتی شن لومی و لوم رس سیلتی) بر پایه هر سه مدل مذکور، رسم و پارامترهای منحنی رطوبتی آنها استخراج شد، سپس با استفاده از روش GLUE، میزان عدم قطعیت پارامترهای آلفا و n در هر سه مدل بررسی شد. همچنین در ادامه براساس عملکرد GLUE میزان عدمقطعیت ذاتی هر یک از سه مدل برای هر کدام از کلاسهای بافتی مورد مطالعه، تحت بررسی قرار گرفت. یافتهها: نمودار پسین برای هریک از پارامترهای هیدرولیکی مورد مطالعه برای هر سه مدل مذکور در هر کلاس بافتی بدست آمد، محدوده اطمینان 95 درصد از شبیهسازی نقاط منحنی رطوبتی خاک نیز برای هر سه مدل در هر دو کلاس بافتی به عنوان خروجی اصلی این تحقیق حاصل شد. برای کمّیسازی میزان عدمقطعیت مدلها 4 شاخص ارزیابی عدمقطعیت محاسبه و بررسی گردید. برپایه شاخصهای ارزیابی بهترین مدل برای بافت لوم رس سیلتی و شن لومی به ترتیب مدل ونگنوختن-معلم (71/85= PCI ، 2013/0 d-factor=، 079/0 S=، 4642/0 T=) و مدل ونگنوختن (75/28= PCI ، 0766/0 d-factor= ، 6453/0 S=، 1034/1 T=) میباشد. نتیجهگیری: نتایج حاصل از نمودارهای توزیع پسین نشان داد که متغیرهای هیدرولیکی آلفا و n در روند واسنجی از قابلیت شناسایی کمتری برخوردار بوده و نمیتوان دامنه بهینه برای آنها تعیین نمود، از اینرو این دو متغیر نقش عمدهای در عدمقطعیت منحنی رطوبتی خاک دارند. همچنین بررسی عدمقطعیت هر سه مدل نشان داد که روش GLUE بهخوبی توانسته است نقاط منحنی رطوبتی خاک را برآورد نماید بهطوری که منحنی رطوبتی حاصل از نرمافزار RETC برای هر سه مدل در هر دو کلاس بافتی در محدوده اطمینان 95 درصد قرار گرفت. قرار گرفتن حدود 85 درصد از نقاط منحنی رطوبتی خاک برای بافت لوم رسی سیلتی در محدوده اطمینان 95 درصد، بیانگر توانایی بالای روش GLUE است. | ||
کلیدواژهها | ||
روش مونت کارلو؛ عدم قطعیت؛ مدل ونگنوختن | ||
مراجع | ||
1.Ahmadizadeh, M., and Marosi, S. 2017. Beyaesian analysis and particle filter application in rain fall-runoff models and quantification of uncertainty. Gorgan, J. Water Soil Cons. 24: 1. 251-264. (In Persian). 2.Ashofteh, P.S., and Bozorg haddad, O. 2015. A new approach for performance evaluation of AOGCM models in simulating runoff. Gorgan. J. Water Soil Cons. 22: 2. 92-110. (In Persian)
3.Beven, K., and Binley, A. 1992. The future of distributed models: Model calibration and uncertainty prediction. Hydrol. Process. 6: 3. 279-298.
4.Beven, K. 1993. Prophecy, reality and uncertainty in distributed hydrological modelling. Adv. Water Resour.16: 1. 41-51.
5.Blasone, R.S., Madsen, H., and Rosbjerg, D. 2008. Uncertainty assessment of integrated distributed hydrological models using GLUE with Markov chain Monte Carlo sampling. J. Hydrol. 353: 1-2. 18-32. 6.Chen, G., Jiao, L., and Li, X. 2016. Sensitivity Analysis and Identification of Parameters to the van Genuchten Equation. J. Chem. 1-8. 10.1155/2016/9879537. 7.Elkady, T.Y., Al-Mahbashi, A.M., and Al-Refeai, T.O. 2013. Stress-dependent soil-water characteristic curves of lime-treated expansive clay. J. Mater. Civ. Eng. 27: 3. 04014127.
8.Gao, H., and Shao, M. 2015. Effects of temperature changes on soil hydraulic properties. Soil Till. Res. 153: 145-154.
9.Ghavidelfar, S., Shamseldin, A.Y., and Melville, B.W. 2015. Estimation of soil hydraulic properties and their uncertainty through the Beerkan infiltration experiment. Hydrol. Process. 29: 17. 3699-3713.
10.Han, Z., and Vanapalli, S.K. 2016. Stiffness and shear strength of unsaturated soils in relation to soil-water characteristic curve. J. Géotechnique. 66: 8. 627-647.
11.Hamraz, B.S., Akbarpour, A., and Pourreza-Bilondi, M. 2016. Assessment of parameter uncertainty of MODFLOW model using GLUE method. Gorgan, J. Water Soil Cons. 22: 6. 61-79.
12.Hong, W.T., Jung, Y.S., Kang, S., and Lee, J.S. 2016. Estimation of soil-water characteristic curves in multiple-cycles using membrane and TDR system. J. Mater. 9. 1019. 10.3390/ma9121019.
13.Jafarzadeh, M.S., Rouhani, H., Salmani, H., and Fathabadi, A. 2016. Reducing uncertainty in a semi distributed hydrological modeling within the GLUE framework. Gorgan, J. Water Soil Cons. 23: 1. 83-100. (In Persian)
14.Jiang, Y., Chen, W., Wang, G., Sun, G., and Zhang, F. 2017. Influence of initial dry density and water content on the soil–water characteristic curve and suction stress of a reconstituted loess soil. B. Eng. Geol. Environ. 76: 3. 1085-1095.
15.Jin, X., Xu, C.Y., Zhang, Q., and Singh, V.P. 2010. Parameter and modeling uncertainty simulated by GLUE and a formal Bayesian method for a conceptual hydrological model. J. Hydrol. 383: 3-4. 147-155.
16.Li, L., Xia, J., Xu, C.Y., and Singh, V.P. 2010. Evaluation of the subjective factors of the GLUE method and comparison with the formal Bayesian method in uncertainty assessment of hydrological models. J. Hydrol.390: 3-4. 210-221. 17.Minasny, B., and Field, D.J. 2005. Estimating soil hydraulic properties and their uncertainty: the use of stochastic simulation in the inverse modelling of the evaporation method. Geoderma. 126: 3-4. 277-290.
18.Najafian, S., Yazdani, M.R., Azari, A., and Rahimi, M. 2017. Climate change impacts on the maximum daily discharge under conditions of uncertainty (Dinavar basin in Kermanshah). Gorgan. J. Water Soil Cons. 24: 1. 139-156. (In Persian)
19.Pourreza Bilondi, M., Akhoond Ali, A.M., Gharaman, B., and Telvari, A.R. 2015. Uncertainty analysis of a single event distributed rainfall-runoff model by using two different Markov chain Monte Carlo methods. Gorgan. J. Water Soil Cons. 21: 5. 1-25 (In Persian)
20.Rouhani, H., Ghandi, A., Seyedian, S.M., and Kashani, M. 2017. Uncertainty analysis of rainfall projections (Case study: Bojnourd and Mashhad synoptic gauge station). Gorgan. J. Water Soil Cons. 24: 1. 189-202. (In Persian)
21.Salarijazi, M. 2017. Determination of distributional changes of annual rainfall in some semi-northen stations in Iran. Gorgan. J. Water Soil Cons.24: 4. 143-159. (In Persian)
22.Salarijazi, M. 2017. Quantiles trend estimation of variables of annual maximum floods. Gorgan. J. Water Soil Cons. 24: 1. 25-46. (In Persian)
23.Scharnagl, B., Vrugt, J.A., Vereecken, H., and Herbst, M. 2011. Inverse modelling of in situ soil water dynamics: Investigating the effect of different prior distributions of the soil hydraulic parameters. Hydrol. Earth Syst. Sci.15: 10. 3043-3059.
24.Singh, U.K., Ren, L., and Kang, S. 2010. Simulation of soil water in space and time using an agro-hydrological model and remote sensing techniques. Agric. Water Manage. 97: 8. 1210-1220.
25.Shabestani, A., Darzi-Nafchali, A., and Karandish, F. 2017. Estimating and uncertainty analysis of potential evapotranspiration under climate change in Shiraz. Gorgan, J. Water Soil Cons. 23: 5. 159-174. (In Persian)
26.Shafiei, M., Ghahraman, B., Saghafian, B., Davary, K., Pande, S., and Vazifedoust, M. 2014. Validation and uncertainty SWAP model using GLUE method.J. Water Res. Agric. 28: 2. 476-488. (In Persian) 27.Stedinger, J.R., Vogel, R.M., Lee, S.U., and Batchelder, R. 2008. Appraisal of the generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) method. Water Resour. Res. 44: 12. 2-17.
28.van Genuchten, M.T. 1980. A closed-form equation for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated soils 1. S.S.S.A. J. 44: 5. 892-898.
29.van Genuchten, M.V., Leij, F.J., and Yates, S.R. 1991. The RETC code for quantifying the hydraulic functions of unsaturated soils. EPA/600/2-91/065, R.S. 83.
30.Wassar, F., Gandolfi, C., Rienzner, M., Chiaradia, E.A., and Bernardoni, E. 2016. Predicted and measured soil retention curve parameters in Lombardy region north of Italy. I. S. W. C. R. 4: 3. 207-214. 31.Xiong, L., Wan, M., Wei, X., and O'connor, K.M. 2009. Indices for assessing the prediction bounds of hydrological models and application by generalised likelihood uncertainty estimation/Indices pour évaluer les bornes de prévision de modèles hydrologiques etmise enœuvre pour une estimation d'incertitude par vraisemblance généralisée. H. S. J. 54: 5. 852-871.
32.Yan, Y., Liu, J., Zhang, J., Li, X., and Zhao, Y. 2017. Quantifying soil hydraulic properties and their uncertainties by modified GLUE method. Int. Agrophys. 31: 3. 433-445. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 471 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 291 |