An irrigation scheduling model, IRIS developed to evaluate irrigation demand and irrigation time for upland crops. For IRlS modeling the soil moisture simulation model, SWATRER was adopted and modified. The developed model, IRIS operated under 5 different soil moisture level that is 20%, 40%, 60%, 80% of available soil moisture and optimum soil moisture level, OSML, which is different about the growing stage and no rainfall condition during growing period. As a result for IRIS simulation, irrigation demand for 5 different soil moisture level was 332.3, 409.8, 569.3, 732.2, 539.3mm, irrigation number was 5, 8, 18, 54, 16 times and irrigation interval during peak time of consumptive use was 20, 13, 6, 2, 6 days respectively. It is appeared that the higher soil moisture level the more irrigation demand and irrigation number and the higher soil moisture level the less irrigation interval.
Water management objects was developed using the Object Oriented Programming (OOP) concept and Irrigation Block Simulation Model was developed using these objects. This model using OOP can simulate the behavior of the irrigation block composed of several irrigation canals, drainage canals, paddy fields, check gates, and so on. This study showed that using OOP concept, we can develop an water management application or extend the function of existing application more easily.
Agricultural water demand is considered as the major sector of water withdrawal due to irrigation. The majority part of the global agricultural field depends on various irrigation techniques. Therefore, a timely and sufficient supply of water is the most important requirement for agriculture. Irrigation is implemented in different ways in various land surface models, it can be modeled empirically based on observed irrigation rates or by calculating water supply and demand. Certain models can also calculate the irrigation demand as per the soil water deficit. In these implementations, irrigation is typically applied uniformly over the irrigated land regardless of crop types or irrigation techniques. Whereas, the latest version of Community Land Model (CLM) in the Community Terrestrial Systems Model (CTSM) uses a global distribution map of irrigation with 64 crop functional types (CFTs) to simulate the irrigation water demand. It can estimate irrigation water withdrawal from different sources and the amount or the areas irrigated with different irrigation techniques. Hence, we set up the model for the simulation period of 16 years from 2000 to 2015 to analyze the global irrigation demand at a spatial resolution of 1.9° × 2.5°. The simulated irrigation water demand is evaluated with the available observation data from FAO AQUASTAT database at the country scale. With the evaluated model, this study aims to suggest new sustainable scenarios for the ratios of irrigation water withdrawal, high depending on the withdrawal sources e.g. surface water and groundwater. With such scenarios, the CFT maps are considered as the determining factor for selecting the areas where the crop pattern can be altered for a sustainable irrigation water management depending on the available withdrawal sources. Overall, our study demonstrate that the scenarios for the future sustainable water resources management in terms of irrigation water withdrawal from the both the surface water and groundwater sources may overcome the excessive stress on exploiting the groundwater in major river basins globally.
Interest is growing in applying simulation models for the South Texas conditions, to better assess crop water use and production with different crop management practices. The Environmental Policy Integrated Climate (EPIC) model was used to evaluate its application as a decision support tool for irrigation management of com (Zea mays L.) in South Texas of the U.S. We measured actual crop evapotranspiration (ETc) using a weighing lysimeter, soil moisture using a neutron probe, and grain yield by field sampling. The model was then validated using the measured data. Simulated ETc using the Hargreaves-Samani equation was in agreement with the lysimeter measured ETc. Simulated soil moisture generally matched with the measured soil moisture. The EPIC model simulated the variability in grain yield with different irrigation regimes with $r^2$value of 0.69 and root mean square error of $0.5\;ton\;ha^{-1}$. Simulation results with farm data demonstrate that EPIC can be used as a decision support tool for com under irrigated conditions in South Texas. EPIC appears to be effective in making long term and pre-season decisions for irrigation management of crops, while reference ET and phenologically based crop coefficients can be used for inseason irrigation management.
This study was conducted to seek the effective water management method of the irrigation reservoirs. Joongpyong reservoir was selected for the hydrologic monitoring, and investigated from May in 1999 to December in 2001. The water level and amount of outlet discharge were measured, the stage discharge equation as a rating curve was induced, and which were compared to the irrigation water requirements calculated by a daily simulation model. The water balance of Joongpyong reservoir was analyzed, mainly on the reservoir storage ratio during irrigation period. Comparing the observed storage and simulation data, the results of the simulation were well agreed with the measured data.
The purpose of this study is to develop soil salt prediction model for the estimation of irrigation water requirements for dry field crops in reclaimed tidelands. The simulation model based on water balance equation, salt balance equation, and salt storage equation was developed for daily prediction of sa]t concentration in root zone. The data obtained from field measurement during the growing period of tomato were used to evaluate the applicability of this model. The results of this study are summarized as follows: 1.The optimum irrigation point which maximizes the crop yield in reclaimed tidelands of silt loam soil while maintaining the salt concentration within the tolerance level, ws found to be pF 1.6, and total irrigation requirement after transplanting was 602mm(6.7 mm/day)for tomato. 2.When the irrigation point was pF 1.6, the deviation between predicted and measured salt concentration was less than 4 % at the significance level of 1 7% 3.Since the deviations between predicted and measured values data decrease as the amount of irrigation water increases, the proposed model appear to be more suitable for use in reclaimed tidelands. 4.The amount of irrigation water estimated by the simulation model was 7.2mm/day in the average for cultivating tomato at the optimum irrigation point of pF 1.6.The simulation model proposed in this study can be generalized by applying it to other crops. This, model, also, could be further improved and extended to estimate desalinization effects in reclaimed tidelands by including meteorological effect, capillary phenomenon, and infiltration.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권6호
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pp.2925-2948
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2019
In order to improve the utilization of irrigation water resources of greenhouse tomatoes, a water-saving irrigation decision-making model based on genetic optimization T-S fuzzy neural network is proposed in this paper. The main work are as follows: Firstly, the traditional genetic algorithm is optimized by introducing the constraint operator and update operator of the Krill herd (KH) algorithm. Secondly, the weights and thresholds of T-S fuzzy neural network are optimized by using the improved genetic algorithm. Finally, on the basis of the real data set, the genetic optimization T-S fuzzy neural network is used to simulate and predict the irrigation volume for greenhouse tomatoes. The performance of the genetic algorithm improved T-S fuzzy neural network (GA-TSFNN), the traditional T-S fuzzy neural network algorithm (TSFNN), BP neural network algorithm(BPNN) and the genetic algorithm improved BP neural network algorithm (GA-BPNN) is compared by simulation. The simulation experiment results show that compared with the TSFNN, BPNN and the GA-BPNN, the error of the GA-TSFNN between the predicted value and the actual value of the irrigation volume is smaller, and the proposed method has a better prediction effect. This paper provides new ideas for the water-saving irrigation decision in greenhouse tomatoes.
A finite volume model is developed to simulate the surface irrigation at a paddy field. The model's capabilities are validated through comparison with the simulafed results and the observed data obtained by various experimental tests, and the simulated results are in good agreement with the observed pending depth. The result of surface irrigation simulation shows that the longer the paddy field's the length of long-sided becomes, the longer the advance and storage time is taken. To analyze surface irrigation performance with variable inflow rate, three patterns of flow variation-constant rate, initially high then low, and initially low then high-were studied. The results show that at the pattern with initially high followed by low during the latter half of the irrigation the advance time is shortest, but the pending depth of irrigation completion and irrigation effiency are the little difference between irrigation patterns.
A decision support system, Daily Irrigation Network Operation Simulation model (DINOPS) was developed that can adequately describe the physical behavior of an irrigation system. The model is to depict the physical features of complex water allocation schemes of the irrigation system and to simulate the response of the system to different irrigation schemes. The model was validated on the Banweol irrigation district by comparing the simulated canal discharges and paddy water levels with the field data. The operation of the DINOPS model was demonstrated on the irrigation district where several irrigation management practices were evaluated with computing irrigation efficiencies and rainfall effectiveness respectively. The model sensitivity with respect to heights of bund and block diversion rates were analyzed and discussed.
It is important to determine water movement at the growing substrate used in soil-less cultivation for better management of water supply. Numerical simulation is a fast and versatile approach to evaluate highly accurate water distribution. The objective of this study is to simulate the water movement in rockwool as a soil-less medium using HYDRUS-2D. HYDRUS-2D was used to simulate the spatial and temporal water movement in two types of rockwool slabs (Floriculture (FL), high density; Expert (EP), low density). The simulation was performed at two pulse conditions: 10 min ON and 50 min OFF (case A), 20 min ON and 40 min OFF (case B). The total irrigation amounts were the same at both cases. In case A, during the irrigation ON, the water contents at FL increased 1.93-fold faster than the values at EP. Whereas, during the irrigation OFF, the decreasing rate of water contents at FL was almost the same as one at EP. At case B, these values were not changed much from case A. However, the duration of optimum water content (50% - 80%) was 15.0 min and 23.5 min at case A and case B, respectively. Thus, FL and 20 min ON and 40 min OFF (case B) could supply water to rockwool much faster and longer than EP. Once qualitatively validated, this simulation of water movement in rockwool could be used to design an effective optimum irrigation method for vegetables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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