Phân Tích Đa Biến Các Đặc Trưng Gió Để Lập Kế Hoạch Tưới Tiêu Tối Ưu Tại Đồng Bằng Miandoab, Hồ Urmia

Majid Khayatnezhad1, Ebrahim Fataei1, Aliakbar Imani2
1Department of Environmental Science and Engineering, Ardabil Branch, Islamic Azad University, Ardabil, Iran
2Department of Agricultural Engineering, Ardabil Branch, Islamic Azad University, Ardabil, Iran

Tóm tắt

Sự gia tăng khí thải nhà kính đã khuyến khích việc thay thế nhiên liệu hóa thạch bằng các nguồn năng lượng tái tạo. Bài báo này điều tra tiềm năng của năng lượng gió như một nguồn tài nguyên tái tạo trong việc sản xuất nước phục vụ nông nghiệp. Cho chủ đề này, một hàm chung đa biến đã được phát triển để ước lượng tốc độ gió và thời gian trong các khoảng thời gian trở lại khác nhau. Ước lượng hợp lý tối đa, tiêu chí thông tin Bayesian và tiêu chí thông tin Akaike đã được sử dụng để xác định các ưu tiên phù hợp xác suất. Hơn nữa, một khuôn khổ đa mục tiêu đã được xem xét để làm nổi bật tầm quan trọng của việc tích hợp tính toán năng lượng gió vào lập kế hoạch tưới tiêu dựa trên rủi ro. Lý thuyết sắp xếp không bị chi phối và thuật toán chu trình nước đã được kết hợp để tìm ra các chiến lược tối ưu nhằm tối đa hóa năng suất nước và tối thiểu hóa mức tiêu thụ năng lượng. Đồng bằng Miandoab trong lưu vực hồ Urmia đã được thực hiện như một nghiên cứu trường hợp để mô phỏng mô hình canh tác dựa trên khuôn khổ phân tích xác suất được đề xuất nhằm xác định và tối ưu hóa việc phân bổ nước trong các vùng đất nông nghiệp. Dữ liệu thực địa và mô hình khái niệm đã được đánh giá từ tháng 10 năm 2021 đến tháng 9 năm 2022. Kết quả cho thấy hàm liên hợp Frank là lựa chọn tốt nhất cho phân tích đa biến của các biến gió với ước lượng hợp lý tối đa là 11.2. Cụ thể, việc ứng dụng năng lượng gió để rút nước tưới tăng năng suất nước nông nghiệp lên khoảng 0.38%.

Từ khóa

#năng lượng gió #phân tích đa biến #lập kế hoạch tưới tiêu #năng suất nước #Miandoab #hồ Urmia

Tài liệu tham khảo

Allen RG, Pereira LS, Raes D, Smith M (1998) Crop evapotranspiration—guidelines for computing crop water requirements, irrigation and drain. Food and Agricultural Organization (FAO), Rome, pp 176–180 Ashofteh PS, Bozorg-Haddad O, Loáiciga HA (2015) Evaluation of climatic-change impacts on multi-objective reservoir operation with multiobjective genetic programming. J Water Resour Plann Manag. https://doi.org/10.1061/(ASCE)WR.1943-5452.0000540,04015030 Bolouri-Yazdeli Y, Bozorg-Haddad O, Fallah-Mehdipour E, Marino MA (2014) Evaluation of real-time operation rules in reservoir systems operation. Water Resour Manag 28(3):715–729 Brahmi N, Chaabene M (2012) Sizing optimization of a wind pumping plant: case study in Sfax. Tunisia J Renew Sustain Energy 4(1):013114 Buenoa C, Carta JA (2006) Wind powered pumped hydro storage systems: a means of increasing the penetration of renewable energy in the Canary Islands. Renew Sustain Energy Rev 10(4):312–340 Carta JA, Ramírez P, Bueno C (2008) A joint probability density function of wind speed and direction for wind energy analysis. Energy Convers Manag 49(6):1309–1320. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2008.01.010 Celik AN, Kolhe M (2013) Generalized feed forward based method for wind energy prediction. Appl Energy 101(1):582–588 Chen L, Guo S (2019) Copulas and its application in hydrology and water resources. Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-13-0574-0 Deb K, Pratap A, Agarwal S, Meyarivan T (2002) A fast and elitist multi-objective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Trans Evol Comput 6:181–197 Fallah-Mehdipour E, Bozorg-Haddad O, Marino MA (2012) Real-time operation of reservoir system by genetic programming. Water Resour Manag 26(14):4091–4103 Fallah-Mehdipour E, Bozorg-Haddad O, Marino MA (2013) Extraction of optimal operation rules in aquifer-dam system: a genetic programming approach. J Irrig Drain Eng 139:872–879 Guerrero BL, Amosson H, Marek TH, Johnson JW (2020) Economic evaluation of wind energy as an alternative to natural gas powered irrigation. J Agric Appl Econ 42(2):277–287 Guo LN, She C, Kong DB, Yan SL, Xu YP, Khayatnezhad M, Gholinia F (2021) Prediction of the effects of climate change on hydroelectric generation, electricity demand, and emissions of greenhouse gases under climatic scenarios and optimized ANN model. Energy Rep 7:5431–5445 Hou R, Li S, Wu M, Ren G, Gao W, Khayatnezhad M, Gholinia F (2021) Assessing of impact climate parameters on the gap between hydropower supply and electricity demand by RCPs scenarios and optimized ANN by the improved pathfinder (IPF) algorithm. Energy 237:121621 Huang D, Wang J, Khayatnezhad M (2021) Estimation of actual evapotranspiration using soil moisture balance and remote sensing. Iran J Sci Technol Trans Civ Eng. https://doi.org/10.1007/s40996-020-00575-7 Kumar A, Kandpal TC (2007) Renewable energy technologies for irrigation water pumping in India: a preliminary attempt towards potential estimation. Energy 32(5):861–870 Lalehzari R, Kerachian R (2020) Developing a framework for daily common pool groundwater allocation to demands in agricultural regions. Agric Water Manag 241:106278 Lalehzari R, Kerachian R (2021) An integrated framework for optimal irrigation planning under uncertainty: application of soil, water, atmosphere and plant modeling. Iran J Sci Technol Trans Civ Eng 45:429–442. https://doi.org/10.1007/s40996-020-00442-5 Lalehzari R, Boroomand-Nasab S, Moazed H, Haghighi A (2016) Multi-objective management of water allocation to sustainable irrigation planning and optimal cropping pattern. J Irrig Drain Eng ASCE 142(1):05015008. https://doi.org/10.1061/(ASCE)IR.1943-4774.0000933 Lalehzari R, Boroomand-Nasab S, Moazed H, Haghighi A (2020) Simulation–optimization modelling for water resources management using NSGAII-OIP and MODFLOW. Irrig Drain. https://doi.org/10.1002/ird.2424 Li A, Mu X, Zhao X, Xu J, Khayatnezhad M, Lalehzari R (2021) Developing the non-dimensional framework for water distribution formulation to evaluate sprinkler irrigation. Irrig Drain 70(4):659–667. https://doi.org/10.1002/ird.2568 Ma A, Ji J, Khayatnezhad M (2021) Risk-constrained non-probabilistic scheduling of coordinated power-to-gas conversion facility and natural gas storage in power and gas based energy systems. Sustain Energy Grids Netw 26:100478 Norouzi Ghoshbelag H, Asghari Moghaddam A, Hateftabar S (2019) Evaluation of groundwater vulnerability of miandoab plain to nitrate using genetic algorithm. J Environ Stud 45(2):301–315. https://doi.org/10.22059/jes.2019.279284.1007844 Panda RK, Sarkar TK, Bhattacharya AK (1998) Cost estimate of chance-constrained windmill irrigation system. Energy Agric 6(4):311–324 Parikh J, Bhattacharya K (2003) South Asian Energy and Emissions perspectives for 21st Century, IEW workshop at IIASA, Austria Ren J, Khayatnezhad M (2021) Evaluating the storm water management model to improve urban water allocation system in drought conditions. Water Supply. https://doi.org/10.2166/ws.2021.027 Sun X, Khayatnezhad M (2021) Fuzzy-probabilistic modeling the flood characteristics using bivariate frequency analysis and α-cut decomposition. Water Supply. https://doi.org/10.2166/ws.2021.186 Sun Q, Lin D, Khayatnezhad M, Taghavi M (2021) Investigation of phosphoric acid fuel cell, linear Fresnel solar reflector and organic rankine cycle polygeneration energy system in different climatic conditions. Process Saf Environ Prot 147:993–1008 Wang Z, Liu W (2021) Wind energy potential assessment based on wind speed, its direction and power data. Sci Rep 11:16879. https://doi.org/10.1038/s41598-021-96376-7 Wang H, Wu T (2022) Statistical investigation of wind duration using a refined hurricane track model. J Wind Eng Ind Aerodyn 221:104908. https://doi.org/10.1016/j.jweia.2022.104908 Wang C, Shang Y, Khayatnezhad M (2021) Fuzzy stress-based modeling for probabilistic irrigation planning using Copula-NSPSO. Water Resource Manag 35:4943–4959. https://doi.org/10.1007/s11269-021-02981-6 Wang H, Khayatnezhad M, Yousefi N (2022) Using an optimized soil and water assessment tool by deep belief networks to evaluate the impact of land use and climate change on water resources. Concurr Comput Pract Exp. https://doi.org/10.1002/cpe.6807