1. Estimating soil wetting patterns for drip irrigation using genetic programming
- Author
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Samadianfard, S., Sadraddini, A. A., Nazemi, A. H., Provenzano, G., and Kisi, O.
- Subjects
genetic programming ,HYDRUS 2D ,infiltration ,numerical models ,soil texture triangle ,infiltración ,modelos numéricos ,programación genética ,triángulo de texturas del suelo ,agriculture ,water management ,agricultura ,gestión del agua ,riegos - Abstract
Drip irrigation is considered as one of the most efficient irrigation systems. Knowledge of the soil wetted perimeter arising from infiltration of water from drippers is important in the design and management of efficient irrigation systems. To this aim, numerical models can represent a powerful tool to analyze the evolution of the wetting pattern during irrigation, in order to explore drip irrigation management strategies, to set up the duration of irrigation, and finally to optimize water use efficiency. This paper examines the potential of genetic programming (GP) in simulating wetting patterns of drip irrigation. First by considering 12 different soil textures of USDA–SCS soil texture triangle, different emitter discharge and duration of irrigation, soil wetting patterns have been simulated by using HYDRUS 2D software. Then using the calculated values of depth and radius of wetting pattern as target outputs, two different GP models have been considered. Finally, the capability of GP for simulating wetting patterns was analyzed using some values of data set that were not used in training. Results showed that the GP method had good agreement with results of HYDRUS 2D software in the case of considering full set of operators with R2 of 0.99 and 0.99 and root mean squared error of 2.88 and 4.94 in estimation of radius and depth of wetting patterns, respectively. Also, field experimental results in a sandy loam soil with emitter discharge of 4 L h-1 showed reasonable agreement with GP results. As a conclusion, the results of the study demonstrate the usefulness of the GP method for estimating wetting patterns of drip irrigation., El riego por goteo está considerado como uno de los sistemas de riego más eficientes. El conocimiento del perímetro del bulbo mojado durante la fase de infiltración del agua es importante para el proyecto y manejo de sistemas de riego por goteo eficientes. Los modelos numéricos son una herramienta útil para analizar la evolución del bulbo mojado durante el riego a fin de explorar estrategias de manejo del riego por goteo que determinen el tiempo de riego y optimicen la eficiencia del uso del agua. En este trabajo se examinó el potencial de la programación de algoritmos genéticos (GP) para la simulación de la forma de bulbos mojados en riego por goteo. En primer lugar se ha simulado, con el programa de métodos numéricos HYDRUS 2D, el bulbo mojado en 12 texturas de suelo y diferentes caudales de goteros y tiempos de riego. A partir de las estimaciones de la profundidad y radio mojado como variables objetivo, se han considerado dos modelos GP diferentes. Por último, se ha analizado la capacidad de GP para simular la forma del bulbo mojado a partir de valores que no se utilizaron durante el proceso de entrenamiento. Los resultados obtenidos con GP, considerando el conjunto completo de operadores, se ajustaron, razonablemente, a los estimados con HYDRUS 2D, obteniéndose en la estimación del radio y la profundidad del bulbo mojado, coeficientes R2= 0,99 en ambos casos y valores de error cuadrático medio de 2,88 y 4,94 respectivamente. Los resultados experimentales de campo en un suelo franco arenoso con caudal del emisor de 4 L h-1 concordaron razonablemente con los de GP. Los resultados del estudio demuestran la utilidad de este método para estimar la forma del bulbo mojado en riego por goteo.
- Published
- 2012