نشریه علمی هیدرولیک

نشریه علمی هیدرولیک

ارزیابی راهبرد خودکارسازی بهره‌برداری آب سطحی در شبکه آبیاری با استفاده از چارچوب CLEWs (مطالعه موردی: شبکه آبیاری قزوین)

نوع مقاله : مقاله کامل (پژوهشی)

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری سازه‌های آبی، گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکدگان کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران
2 استاد، گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشگاه تهران
3 - استاد، گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکدگان کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران
4 استادیار، گروه مهندسی سیستم‌های انرژی، دانشکده مهندسی انرژی، دانشگاه صنعتی شریف
چکیده
در سال‌های اخیر، تشدید خشکسالی‌ها، کاهش منابع آب تجدیدپذیر و افزایش هزینه‌های انرژی، ضرورت بهره‌گیری از رویکردهای هوشمند در مدیریت بهره‌برداری سامانه‌های آبیاری سطحی را دوچندان کرده است. پژوهش حاضر با هدف توسعه چارچوبی عددی برای اتصال مدل‌های بهره‌برداری آب سطحی به مدل CLEWs )آب، انرژی، غذا و پایداری محیط‌زیست) در شبکه آبیاری قزوین انجام شد. بدین منظور، دو روش بهره‌برداری شامل روش مرسوم مبتنی بر دریچه‌های آمیل و روش نوین کنترل خودکار پیش‌بین (MPC) در قالب دو سناریوی نرمال و خشکسالی شبیه‌سازی گردید. شاخص‌های کمی شامل کفایت تأمین آب، انرژی مصرفی پمپاژ و انتشار CO₂ محاسبه و در قالب شاخص ترکیبی CLEWs ارزیابی شدند. نتایج نشان داد که در سناریوی نرمال، میانگین شاخص CLEWs از 75/0 در روش مرسوم به 00/1 در روش MPC افزایش یافت. در سناریوی خشکسالی نیز این مقادیر به‌ترتیب 41/0 و 88/0 محاسبه شدند که بیانگر بهبود قابل‌توجه عملکرد سامانه تحت کنترل خودکار است. تحلیل جبهه پارتو نشان داد که استفاده از MPC موجب کاهش هم‌زمان انرژی مصرفی، کاهش انتشار کربن و افزایش پایداری هیدرولیکی می‌شود. در مجموع، اتصال عددی مدل بهره‌برداری سطحی به چارچوب CLEWs تصویری جامع از تعامل میان آب، انرژی و محیط‌زیست فراهم کرده و می‌تواند به‌عنوان ابزاری مؤثر برای تصمیم‌سازی مدیریتی و برنامه‌ریزی راهبردی در شرایط کم‌آبی و تغییر اقلیم مورد استفاده قرار گیرد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

Bwambale, E., Abagale, F.K. & Anornu, G.K. (2022). Smart irrigation monitoring and control strategies for improving water use efficiency in precision agriculture: A review. Agricultural Water Management, 260, 107324. https://doi.org/10.1016 /j.agwat.2021.107324.
Pacheco, E.R.I.D., Pérez, E., Salvador, J.R. & Millán, P. (2024). Exploring the Capabilities of Adaptive Model Predictive Control in Irrigation Systems. In: 2024 European Control Conference (ECC), 418-423, IEEE. DOI: 10.23919/ ECC64448.2024.10591156.
Endo, A., Burnett, K., Orencio, P.M., Kumazawa, T., Wada, C.A., Ishii, A. & Tsurita, I. (2017). A review of the current state of research on the water–energy–food nexus. Journal of Hydrology: Regional Studies, 11, 20–30. https://doi.org/10.1016/j.ejrh. 2015.11.010
FAO. (2017). The future of food and agriculture – Trends and challenges. Food and Agriculture Organization of the United Nations.
FAO. (2021). The State of the World's Land and Water Resources for Food and Agriculture. Rome: Food and Agriculture Organization.
Fele, F., Maestre, J.M., Hashemy, S.M., Muñoz de la Peña, D. & Camacho, E.F. (2014). Coalitional model predictive control of an irrigation canal. Journal of Process Control, 24(4), 314–325.
Hassani, Y., Shahdany, S.M.H., Maestre, J.M., Zahraie, B., Ghorbani, M., Hennebery, S.R. & Kulshreshtha, S.N. (2019). An economic-operational framework for optimum agricultural water distribution in irrigation districts without water marketing. Agricultural Water Management, 221, 348–361.
Hosseini Jolfan, M., Hashemy Shahdany, S.M., Javadi, S. & Banihabib, M.E. (2018). Assessment of improving operational approaches to the surface water resources on groundwater extraction reduction within the irrigation districts; case study of Qazvin irrigation district. Iran-Water Resources Research, 14(4), 125-139. (In Persian)
Hosseini Jolfan, M., Hashemy Shahdany, S.M., Javadi, S., Mallakpour, I. & Neshat, A. (2020). Effects of canal automation on reducing groundwater extraction within irrigation districts: Case study of Qazvin irrigation district. Irrigation and Drainage, 69(1), 11-24.
Howells, M., Hermann, S., Welsch, M., Bazilian, M., Segerström, R., Alfstad, T. & Rogner, H. (2013). Integrated analysis of climate change, land-use, energy and water strategies. Nature Climate Change, 3(7), 621–626.
International Energy Agency (IEA). (2022). CO₂ Emissions from Fuel Combustion Highlights. OECD/IEA, Paris.
Ebrahimipak, N., Sedaghat, A. & Tafteh, A. (2026). Spatial analysis of water requirements and water-use efficiency in wheat cultivation across Iran using data from the water requirement system. Irrigation and Drainage, 1-19. https://doi.org/10.1002/ird.70138.
Jolfan, M.H., Shahdany, S.M.H., Javadi, S., Milan, S.G., Neshat, A., Berndtsson, R. & Tork, H. (2023). Modernization in agricultural water distribution system for aquifer storage and recovery–A case study. Agricultural Water Management, 282, 108270. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2023.108 270.
Jovanovic, N., Pereira, L.S., Paredes, P., Pôças, I., Cantore, V. & Todorovic, M. (2020). A review of strategies, methods and technologies to reduce non-beneficial consumptive water use on farms considering the FAO56 methods. Agricultural Water Management, 239, 106267. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2020.106267
Kamrani, K., Roozbahani, A. & Shahdany, S. M.H. (2020). Using Bayesian networks to evaluate how agricultural water distribution systems handle the water-food-energy nexus. Agricultural Water Management, 239, 106265. https://doi.org /10.1016/j.agwat.2020.106265.
Lahjouj, A., Hmaidi, A.E., Essahlaoui, A., Alam, M.J.B., Siddiquee, M.S. & Bouhafa, K. (2022). Groundwater vulnerability assessment through a modified DRASTI-LU framework: case study of Saiss Basin in Morocco. Earth Systems and Environment, 6, 885-902.
Liu, J., Yang, H., Cudennec, C., Gain, A.K., Hoff, H., Lawford, R. & Qi, J. (2017). Challenges in operationalizing the water–energy–food nexus. Hydrological Sciences Journal, 62(11), 1714–1720.
Mohammadi, A., Parvaresh Rizi, A. & Abbasi, N. (2017). Evaluation of Hydraulic Performance of Regulators and Distribution Structures in Varamin Irrigation Network. Journal of Hydraulics, 12(3), 1-12. (In Persian)
Mirzaei, A., Saghafian, B., Mirchi, A. & Madani, K. (2019). The groundwater‒energy‒food nexus in Iran’s agricultural sector: implications for water security. Water, 11(9), 1835. https://doi.org /10.3390/w11091835
Molden, D.J. & Gates, T.K. (1990). Performance measures for evaluation of irrigation-water-delivery systems. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 116(6), 804–823.
Ranjbar, R., Martin, J.G., Maestre, J.M., Etienne, L., Duviella, E. & Camacho, E.F. (2025). Stochastic model predictive control of an irrigation canal with integrated performance-driven path planning of a measurement robot. Journal of Hydroinformatics, 27(4), 740–754.
Ringler, C., Bhaduri, A. & Lawford, R. (2013). The nexus across water, energy, land and food (WELF). http://cdm15738.contentdm.oclc.org/cdm/ref/collection/p15738coll5/id/4188.
Rodriguez, L.P., Maestre, J.M., Camacho, E.F., & Sánchez, M.C. (2020). Decentralized ellipsoidal state estimation for linear model predictive control of an irrigation canal. Journal of Hydroinformatics, 22(3), 593-605.
Shahdany, S.H., Taghvaeian, S., Maestre, J.M., & Firoozfar, A.R. (2019). Developing a centralized automatic control system to increase flexibility of water delivery within predictable and unpredictable irrigation water demands. Computers and Electronics in Agriculture, 163, 104862. https://doi.org/10.1016/j.compag.2019. 104862.
Shahsavandi, M., Yazdi, J., jalili ghazizadeh, M. & Rashidi Mehrabadi, A.(2024). Hydraulic Model Calibration of a Laboratory Water Distribution Network Using Hydraulic and Water Quality Measurements. Journal of Hydraulics, 19(3), 113-125. (In Persian)
Van Overloop, P.-J. (2006). Model predictive control on open water systems. IOS Press.
van Overloop, P.J., Schuurmans, J., Brouwer, R. & Burt, C.M. (2005). Multiple-model optimization of proportional integral controllers on canals. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 131(2), 190–196.
van Overloop, P., Miltenburg, I., Clemmens, A. & Strand, R. (2008). Identification of pool characteristics of irrigation canals. In: World Environmental and Water Resources Congress 2008: Ahupua’A. Honolulu, Hawaii, USA.
Xu, Z., Chen, X., Liu, J., Zhang, Y., Chau, S., Bhattarai, N. & Li, Y. (2020). Impacts of irrigated agriculture on food–energy–water–CO2 nexus across metacoupled systems. Nature Communications, 11(1), 5837. https://doi.org/ 10.1038/s41467-020-19520-3.
Zhu, Z., Guan, G. & Wang, K. (2023). Distributed model predictive control based on the alternating direction method of multipliers for branching open canal irrigation systems. Agricultural Water Management, 285, 108372. https://doi.org/ 10.1016/j.agwat.2023.108372.

  • تاریخ دریافت 05 آبان 1404
  • تاریخ بازنگری 08 بهمن 1404
  • تاریخ پذیرش 10 بهمن 1404