A Stochastic Optimization Model for Agricultural Irrigation Water Allocation Based on the Field Water Cycle
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural water scarcity is a global problem and this reinforces the need for optimal allocation of irrigation water resources. However, decision makers are challenged by the complexity of fluctuating stream condition and irrigation quota as well as the dynamic changes of the field water cycle process, which make optimal allocation more complex. A two-stage chance-constrained programming model with random parameters in the left- and right-hand sides of constraints considering field water cycle process has been developed for agricultural irrigation water allocation. The model is capable of generating reasonable irrigation allocation strategies considering water transformation among crop evapotranspiration, precipitation, irrigation, soil water content, and deep percolation. Moreover, it can deal with randomness in both the right-hand side and the left-hand side of constraints to generate schemes under different flow levels and constraint-violation risk levels, which are informative for decision makers. The Yingke irrigation district in the middle reaches of the Heihe River basin, northwest China, was used to test the developed model. Tradeoffs among different crops in different time periods under different flow levels, and dynamic changes of soil moisture and deep percolation were analyzed. Scenarios with different violating probabilities were conducted to gain insight into the sensitivity of irrigation water allocation strategies on water supply and irrigation quota. The performed analysis indicated that the proposed model can efficiently optimize agricultural irrigation water for an irrigation district with water scarcity in a stochastic environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».