توزیع آب در خاک تحت آبیاری قطره‌ای توسط تحلیل گشتاور با کاربرد دبی‌های مختلف

نویسندگان

1 گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز

2 گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز

چکیده

در طراحی سیستم آبیاری قطره‌ای، تحلیل گشتاور یک روش با کار آمدی بالا، جامع و گسترده برای توصیف توزیع مکانی آب است. در واقع، مقادیر آب موجود در یک سطح معین از خاک تابع مجموعه‌ای از ویژگی‌های فیزیکی خاک است که تخمین آن نیازمند تعیین داده‌های گسترده‌ای می‌باشد که مجموعه این عوامل به صورت کلی می‌تواند با گشتاورهای درجه اول و دوم آب خاک بیان گردد. در این تحقیق، به‌منظور ارزیابی و تعیین قابلیت روش گشتاوردر برآورد مقادیر آب توزیع شده در خاک توسط آبیاری قطره‌ای سطحی، سه دبی خروجی 2 ، 4 و 6 لیتر بر ساعت به‌کار گرفته شد. برای شبیه‌سازی عددی جریان آب در خاک تحت سه دبی مذکور نرم افزار هایدروس دوبعدی اجرا گردید. نتایج حاصل از شبیه‌سازی برای سه دبی با لحاظ زمان‌بندی متناسب با حجم ثابت آب کاربردی 12 لیتر، برای تعیین محدوده و نحوه توزیع رطوبت در خاک به‌کار برده شد. ابتدا صحت‌سنجی‌ مقادیر حاصله بر مبنای مقایسه با آزمایش‌های تجربی انجام شده و محاسبه مقادیر گشتاورهای مربوط به نحوه توزیع آب در خاک در محیط نرم افزار متلب به انجام رسید. نتایج نشان داد که گشتاورها قابلیت بیان موقعیت مرکز جرم آب توزیع شده در خاک و نحوه توزیع آن نسبت به محورهای x و z را دارا می‌باشند. محدوده توسعه رطوبتی خاک با تطبیق بهینه یک بیضی بر مبنای مقادیر گشتاورهای حاصله شبیه‌سازی گردید. در نهایت نتیجه گرفته شد که مدل تحلیل گشتاور روشی مناسب برای مطالعه نحوه توزیع رطوبت آب در خاک تحت آبیاری قطره‌ای است.

کلیدواژه‌ها


Alizadeh A,1998. Principles and Operation of Drip Irrigation.  Astan Quds Razavi, Mashhad. (In Persian with English abstract)
Farajzadeh K, 2014. Simulation of pulsed drip irrigation and determination of wet diameter and depth and the most appropriate cut-off ratio. MSc Thesis, University of Tabriz. (In Persian with English abstract)
Gee GW and Bauder JW, 1986. Particle-size analysis. Pp.383-411. In: Klute A, (Ed.) Methods of Soil Analysis. Part 1. 2nd Ed., Agron. Monogr. 9. ASA-SSSA, Madison, WI.
Kandelous M and Simunek J, 2010. Numerical simulations of water movement in a subsurface drip irrigation system under field and laboratory conditions using HYDRUS-2D. Agricultural Water Management 97:1070-1076.
Karimi B, Sohrabi T, Mirzaei F and Ababaei B, 2015. Developing equations to predict the pattern of soils moisture redistribution in surface and subsurface drip irrigation systems using dimension analysis. Journal of Water and Soil Conservation, 21(6): 223-237.
Karimi B, Mohammadi P, Sanikhani H, Salih SQ and Yaseen ZM, 2020. Modeling wetted areas of moisture bulb for drip irrigation systems: An enhanced empirical model and artificial neural network. Computers and Electronics in Agriculture, 178, 105767.
Karimi B, Karimi N, Shiri J and Sanikhani H, 2022. Modeling moisture redistribution of drip irrigation systems by soil and system parameters: regression-based approaches. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 36(1):157-172.
Kazemi H, Sadraddini AA, Nazemi AH and Sanchez C, 2021. A moment analysis for modeling soil water distribution in furrow irrigation: variable vs. constant ponding depths. Water 13, 1415. https://doi.org/10.3390/w13101415
Kisi O, Khosravinia  P, Heddam S, Karimi B and Karimi N, 2021. Modeling wetting front redistribution of drip irrigation systems using a new machine learning method: Adaptive neuro-fuzzy system improved by hybrid particle swarm optimization–Gravity search algorithm. Agricultural Water Management 256, 107067.
Lazarovitch N, Warrick AW, Furman A and Simunek J, 2007. Subsurface water distribution from drip irrigation described by moment analyses. Vadose Zone Journal 6:116–123.
Lazarovitch  N,  Warrick, AW,  Furman A and Zerihun D, 2009. Subsurface water distribution from furrows described by moment analyses. Journal of Irrigation and Drainage Engineering 135:7–12.
Radcliffe D and Šimunek J, 2010. Soil Physics with HYDRUS: Modeling and Applications, CRC Press, Taylor and Francis Group: Boca Raton, FL, USA.
 
Samadianfard S, 2009. Numerical and analytical simulation of moisture front progress in drip irrigation. MSc Thesis, University of Tabriz. (In Persian with English abstract)
Samadianfard S, Sadraddini AA and Nazemi AH, 2011. Numerical and analytical simulation of moisture front progress in drip irrigation. Soil and Water Science 22(3): 1-16. (In Persian with English abstract)
Samadianfard S, Nazemi AH and Sadraddini AA, 2014.  M5 model tree and gene expression programming based modeling of sandy soil water movement under surface drip irrigation. Agriculture Science Development 3:178-190. (In Persian with English abstract)
Shiri J, Karimi B, Karimi N, Kazemi MH and Karimi S, 2020. Simulating wetting front dimensions of drip irrigation systems: Multi criteria assessment of soft computing models. Journal of Hydrology, 585, 124792.
Solat S, Alinazari F, Maroufpoor E, Shiri J and Karimi B, 2021. Modeling moisture bulb distribution on sloping lands: Numerical and regression-based approaches. Journal of Hydrology 601, 126835.
Sperling O and Lazarovitch N, 2010. Characterization of water infiltration and redistribution for two-dimensional soil profiles by moment analyses. Vadose Zone Journal 9: 438–444.
Xiong Y, Furman A and Wallach R, 2011.  Moment analysis description of wetting and redistribution plumes in wettable and water-repellent soils. Journal of Hydrology 423: 30- 42.
Yeh TCJ, Ye M and Khaleel R, 2005. Estimation of effective unsaturated hydraulic conductivity tensor using spa al moments of observed moisture plume. Water Resource Research 41, doi:10.1029/2004WR003736.
Zdankhah P and Khaledian MR, 2013. Improving model efficiency of HYDRUS-2D by considering temporal variability in soil hydraulic properties. Soil and Water Science 26(6): 1440-1449. (In Persian with English abstract)
Zhenjie Q, Jiusheng L and Weixia Z, 2017. Effects of lateral depth and irrigation level on nitrate and Escherichia coli leaching in the North China Plain for subsurface drip irrigation applying sewage effluent. Irrigation Science 35(6): 469-482