CC BY
5
УДК 626.862
doi: 10.55287/22275398 2022 3 91
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ГЛУБИН ЗЕРКАЛА ГРУНТОВЫХ ВОД В МОДЕЛЯХ SWAP И DRAINMOD
К. Р. А. Хадж
Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (НИУ МГСУ), г. Москва
Аннотация
В данной статьи использованы модели DRAINMOD и SWAP для прогнозирования глубин зеркала грунтовых вод на научно-исследовательской станцией ирригации и водопользования на равнине Аккар (Захид) в Сирии. Для исследования выбраны четыре секции на станции, которые отличаются по расстоянию между дренами и глубине заложения дрен в 2004 г. Результаты сравнения прогнозируемых и фактических глубин зеркала грунтовых вод в периоде исследования показывают, что модель DRAINMOD работает лучше, чем модель SWAP на станции Захид. Значения статистических показателей для DRAINMOD на секции (А-1): среднеквадратичной ошибки (СО = 10,55), коэффициента остаточной массы (КОМ = 0,03), индекса согласия (ИС=0,96) и эффективности модели (ЭМ = 0,78), для SWAP (15,52; -0,10; 0,91 и 0,53, соответственно). На секции (CR-7) для DRAINMOD (5,37; 0,02; 0,99 и 0,96, соответственно) и для SWAP (17,51; -0,10; 0,90 и 0,56, соответственно). На секции (C-3) для DRAINMOD (11,68; 0,07; 0,95 и 0,76) и для SWAP (16,61; -0,13; 0,90 и 0,51). На секции (С-5) для DRAINMOD (7,52; 0,02; 0,98 и 0,92) и для SWAP (18,44; -0,14; 0,89 и 0,50), что подтверждает эффективность модели DRAINMOD в прогнозировании глубин зеркала грунтовых вод на равнении Аккар в Сирии.
Ключевые слова
DRAINMOD, SWAP, глубина зеркала грунтовых вод, подземный дренаж
Дата поступления в редакцию
28.10.2022
Дата принятия к печати
01.11.2022
Введение
Почва-Вода-Атмосфера-Растение, известный как SWAP, разработан для моделирования взаимодействия развития растительности с переносом воды, растворенных веществ и тепла в ненасыщенной зоне. Это одномерная вертикально направленная модель с областью, простирающейся от плоскости чуть выше дисперсионной кривой до плоскости в неглубокой насыщенной зоне. В горизонтальном направлении основное внимание в модели уделяется масштабу поля, поскольку большинство процессов транспортировки можно описать детерминированным образом [1].
Модель использует уравнение Ричардса, включая извлечение корневой воды, для моделирования движения почвенной влаги в почвах с различной степенью насыщенности. В дополнение к обычному
Z м
О
-I
м
D CD
к
S I
га со о а
s ц
и
о Z со
0 н га н
J >
m (U
а
m
s ц
га
1 га
>s
CI Л <
X а
<1 а
d га ■ а * и
потоку в матрице SWAP учитывает поток через макропоры, который может иметь место в глинистых и торфяных почвах.
DRAINMOD — это компьютерная имитационная модель, разработанная на факультете биологической и сельскохозяйственной инженерии Университета штата Северная Каролина, Роли, Северная Каролина, в 1980 году. Модель основана на балансе воды в профиле почвы, и в дренажной системе [2]. Модель используется для моделирования гидрологии плохо дренированных почв с высоким уровнем грунтовых вод на часовой, ежедневной основе в течение длительных периодов климатологической записи. Данная модель также прогнозирует влияние дренажа и связанных с ними методов управления водными ресурсами на глубину зеркала грунтовых вод. Процедура оценки неопределенности обобщенного правдоподобия использовалась для оценки неопределенности прогнозов DRAINMOD суточного, месячного и годового стока подземного дренажа [3]. DRAINMOD 5.1 точно смоделировал время и величину подземных дренажных явлений. Модель также использовалась для моделирования характера колебаний уровня грунтовых вод с хорошей степенью точности [4]. Модель DRAINMOD калибруется для каждого участка почвы с использованием насыщенной гидропроводности, характеристик грунтовых вод, глубины до водонепроницаемого слоя, нормы осушения и количества осадков [5].
Целью исследования является определение лучшей модели, подходящей для прогнозирования глубин зеркала грунтовых вод на научно-исследовательской станции ирригации и водопользования на равнине Аккар в Сирии.
Методы и инструменты исследования
Проведен сравнительный статистический анализ между наблюдаемых и прогнозируемых в DRAINMOD и SWAP значений глубин зеркала грунтовых вод в 2014 г. с использованием откалибро-ванных входных данных в DRAINMOD за период 1998-2000 гг.
Для проверки качества и надежности построенных моделей SWAP и DRAINMOD, можно использовать статистические показатели для количественной оценки различий между наблюдаемыми и прогнозируемыми данными. Эффективность DRAINMOD и SWAP для прогнозирования глубины грунтовых вод оценивалась с использованием четырех показателей: среднеквадратичной ошибки (СО) [6], коэффициента остаточной массы (КОМ), индекса согласия (ИС) [7] и эффективности модели (ЭМ) [8]. Формулы вышеуказанных показателей представлены ниже.
КОМ =
эм =
£?=1(К, - Yf
2
= 1 -
где, П — количество наблюдений;
У; — наблюдаемое значение во время 1; Yl — прогнозируемое значение во время 1;
7
— среднее значение наблюдаемых значений [9].
Объект исследования
Эксперимент проведен на научно-исследовательской станции ирригации и водопользования, расположенная недалеко от деревни Захид на западе равнении Аккар в Сирии на расстоянии 25 км. к югу от города Тартус. Станция находится на 34,38 северной широты и 35,36 восточной долготы и возвышается на 12 м. над уровнем моря (рис. 1).
Рис. 1. Научно-исследовательская станция ирригации и водопользования на равнине Аккар (Захид)
Сравнительный анализ проведен для четырех секции на научно-исследовательской станции ирригации и водопользования с различными глубинами дрен и расстояниями между дренами.
Первая секция (А-1) — глубина дрен 137 и расстояние между дренами 24,55 м.
Вторая секция (С-3) — глубина дрен 117 и расстояние между дренами 23,7 м.
Третья секция (С-5) — глубина дрен 126 и расстояние между дренами 25,5 м.
Четвертая секция (CR-7) — глубина дрен 130 и расстояние между дренами 14,65м.
Станция разделена на 9 секций (секция — это поле, участок, сад, где выращиваем сельскохозяйственные культуры и выполняем севообороты) согласно таблице 1 и рис. 2.
Исследуемые участки (А-1), (С-3), (С-5), и ^R-7) представлены на рисунках (рис. 3, (а)), (рис. 3, (b)), (рис. 3, (c)) и (рис. 3, (d)), соответственно.
В ходе исследования применена гидрологические модели DRAINMOD Версия: 6.1 (Сборка 105) и SWAP. Для моделирования использованы климатические данные в 2014 г.
Z м
О
-I
м
D CD
к
S I
га со о а
s ц
и
о Z со
0 н га н
J >
m (U
а
m
s ц
га
1 га
>s
ci л <
X а
<1 а
d га ■ а * и
Поля станции по площади, типу возделывания
Сектор A-1 K-2 C-3 C-4 C-5 C-6 CR-7 CR-8 CR-9
Площадь, гектар 0,225 0,27 0,40 0,42 0,46 0,62 1,86 1,20 2,05
Авокадо Киви Гибриды мандарин (Клементина) Лимон (Майер) Лимон Интер-донато Апельсин и грейпфрут Севообороты плановым экспериментам
Рис. 2. Секции научно-исследовательской станции ирригации и водопользования на равнине Аккар (Захид)
Анализ результатов прогнозирования глубин грунтовых вод в моделях DRAINMOD и SWAP
В таблице 2 представлены значения статистических показателей для сопоставления между моделями DRAINMOD и SWAP на секции (А-1). Первый показатель — среднеквадратичная ошибка (СО), которая часто используется для измерения разницы между наблюдаемыми и прогнозируемыми значениями, поскольку является эффективным показателем точности.
Однако, СО зависит от масштаба и не дает информации об относительном размере и характере ошибки. Значение СО составляет 10,55 см для DRAINMOD и 15,52 см для SWAP. Коэффициент остаточной массы (КОМ) показывает тенденцию модели к завышению и занижению прогноза. Положительное значение указывает на завышение прогноза, а отрицательное значение — на снижение.
CD I-
U
ш
(a)
(b)
(c)
(d)
Рис. 3. Закрытая дренажная сеть на исследуемых секциях и распределение разведочных скважин для наблюдения уровня грунтовых вод
Значение КОМ составляет 0,03 для DRAINMOD и -0,10 для SWAP. Ни одной из моделей не показывает систематического завышения или занижения прогнозов. Индекс согласия (ИС), разработанный Уиллмоттом [7], измеряет степень ошибки прогноза модели и варьируется от 0 до 1. Когда модель хорошо прогнозирует глубин зеркала грунтовых вод, ИС станет ближе к 1,00. DRAINMOD имел значение 0,96, а SWAP имел значение 0,91 для ИС. Обе модели показывают, что аддитивные и пропорциональные различия в наблюдаемых и прогнозируемых средних и дисперсиях допустимы; однако экстремальные значения из-за квадратов разностей в формуле делают ИС слишком чувствительным показателем. Эффективность модели (ЭМ) [8] оценивает ошибку относительно естественного изменения наблюдаемых значений. Значения могут варьироваться от до 1,00; значения 0,50 <ЭМ <1,00 считаются приемлемыми [10, 11]. Значение ЭМ составляет 0,78 для
Z м
О
-I
м
D CD
к
S I
га со о а
s ц
и
о Z со
0 н га н
J >
m (U
а
m
s ц
га
1 га
>s
ci л <
X а
<1 а
d га ■ а * и
DRAINMOD и 0,53 для SWAP. Используя данные четыре показателя для сравнения эффективности моделей, наблюдалось, что DRAINMOD и SWAP показывают хорошее соответствие между прогнозируемыми и наблюдаемыми глубин зеркала грунтовых вод для сектора (A-1) на научно-исследовательской станции ирригации и водопользования.
Таблица 2
Статистические характеристики DRAINMOD и SWAP для прогнозирования глубин зеркала грунтовых вод (см) на секции (А-1) за 2014 г.
Статистические показатели DRAINMOD SWAP
СО 10,55 15,52
КОМ 0,03 -0,10
ИС 0,96 0,91
ЭМ 0,78 0,53
На рисунке 4 представлены наблюдаемые и прогнозируемые в DRAINMOD и SWAP глубин зеркала грунтовых вод.
Рис. 4. Сравнение наблюдаемого и прогнозируемого в DRAINMOD и SWAP уровня грунтовых вод на расстоянии 24,55 м между дренами при глубине дрен 137 см во время проверки в 2014 г.
По сравнению модели SWAP с DRAINMOD подтверждено, что DRAINMOD стабильно работает несколько лучше, чем SWAP по всем четырем параметрам, однако обе модели показывают приемлемое соответствие с наблюдаемыми значениями.
Результаты сравнения эффективностей моделей DRAINMOD и SWAP на участке (C-3) представлены на таблице 3.
Статистические характеристики DRAINMOD и SWAP для прогнозирования глубин зеркала грунтовых вод (см) на секции (С-3) за 2014 г.
Статистические показатели DRAINMOD SWAP
СО 11,68 16,61
КОМ 0,07 -0,13
ИС 0,95 0,90
ЭМ 0,76 0,51
Из таблицы 3 видно, что результаты модели DRAINMOD по показателю СО (11,68) являются хорошими, а по показателю ЭМ (0,76) — отличными в соответствие с руководящими принципами оценки модели, предложенными Скэггсом и др. [2]. Также по остальным показателям результаты являются отличными. Результаты модели SWAP по тем же руководящим принципам являются приемлемыми, так как СО>15 и ЭМ<0,60.
Таким образом, результаты моделирования глубин зеркала грунтовых вод на секции (С-3) показываю, что оба модели приемлемо прогнозировали глубин зеркала грунтовых вод, однако модель DRAINMOD работает лучше, чем модель SWAP в соответствии с результатами статистических показателей.
На рисунке 5 представлены наблюдаемые и прогнозируемые в DRAINMOD и SWAP глубин зеркала грунтовых вод на секции (С-3).
О
Z м
О
-I
м
D CD
глубина 117 с., росстояние 23,7 м.
13.01.2014 О 20 40 60 80 100 120 140
25.01.2014
07.02.2014
14.02.2014
21.02.2014
11.03.2014
Л hi ::¿TS»! 1111 rfli i i i»i i I
A
•Water Table Depth DRAINMOD
■Water Table Depth SWAP
■Water Table Depth observed
Рис. 5. Сравнение наблюдаемого и прогнозируемого в DRAINMOD и SWAP уровня грунтовых вод на расстоянии 23,7 м между дренами при глубине дрен 117 см в 2014 г.
Результаты проверки эффективности моделей DRAINMOD и SWAP на секции (С-5) представлены на таблице 4.
к
S I
га со о а
s ц
и
о Z со
0 н га н
J >
m (U
а
m
s ц
га
1 га
>s
et л <
X а
<1 а
d га ■ а * и
Статистические характеристики DRAINMOD и SWAP для прогнозирования глубин зеркала грунтовых вод (см) на секции (С-5) за 2014 г.
Статистические показатели DRAINMOD SWAP
СО 7,54 18,44
КОМ 0,02 -0,14
ИС 0,98 0,89
ЭМ 0,92 0,50
И результатов, приведенных в таблице 4 можно, сделать вывод, что модель DRAINMOD работает лучше, чем модель SWAP на секции (С-5), так как результаты всех четырех показателей для модели DRAINMOD лучше, чем для модели SWAP, что отражает эффективность DRAINMOD в прогнозировании глубин зеркала грунтовых вод на данной секции.
На рисунке 6 представлены наблюдаемые и прогнозируемые в DRAINMOD и SWAP глубин зеркала грунтовых вод на секции (С-5).
глубина 126 е., росстояние 25,5 м.
14. (
100 120 140
Water Table Depth DRAINMOD # Water Table Depth SWAP » Water Table Depth observed
Рис. 6. Сравнение наблюдаемого и прогнозируемого в DRAINMOD 6.1 и SWAP уровня грунтовых вод на расстоянии 25,5 м между дренами при глубине дрен 126 см в 2014 г.
Результаты сравнения модели SWAP с DRAINMOD на секции (CR-7) представлены в таблице 5.
Таблица 5
Статистические характеристики DRAINMOD и SWAP для прогнозирования глубин зеркала грунтовых вод (см) на секции ^R-7) за 2014 г.
Статистические показатели DRAINMOD SWAP
СО 5,37 17,51
.2014 25.01.2014 31.01.2014 11.02.2014 17.02.2014 23.02.2014 11.03.2014
КОМ 0,02 -0,10
ИС 0,99 0,90
ЭМ 0,96 0,56
Из таблицы 5 видно, что значения СО, КОМ, ИС и ЭМ для SWAP составили 17,51, -0,10, 0,90 и 0,56, соответственно, а для DRAINMOD составили 5,37, 0,02, 0,99 и 0,96, соответственно.
В соответствии с руководящими принципами оценки модели, предложенными Скэггсом и др. [2] можно отметить, что статистическая оценка моделирования показала, что результаты DRAINMOD отличные, так как среднеквадратическая ошибка (СО) составила 5,37 см. и эффективности модели (ЭМ) — 0,96. А для модели SWAP составили 17,51 и 0,56, соответственно, что указывает на приемлемые результаты.
Таким образом, можно отметить, что модель DRAINMOD работает лучше, чем SWAP на секции (CR-7).
На рисунке 7 представлены наблюдаемые и прогнозируемые в DRAINMOD и SWAP глубин зеркала грунтовых вод на секции (CR-7).
Рис. 7. Сравнение наблюдаемого и прогнозируемого в DRAINMOD 6.1 и SWAP уровня грунтовых вод на расстоянии 14,65 м между дренами при глубине дрен 130 см во время проверки в 2014 г.
Заключение
Таким образом, можно делать заключение о том, что модель DRAINMOD работает лучше, чем модель SWAP на всех исследуемых секциях на научно-исследовательской станции ирригации и водопользования. Однако такое различие в работе модели SWAP, может быть, связано с отсутствием некоторых метеорологических показателей (скорость ветра, влажность и радиация) на станции в 2014 г., которые представлены на метеорологической программе meteonorm версия 8.0.3 и были использованы в моделировании. как известно для работы SWAP надо представить данные о радиации, температуре, влажности, скорости ветра и количестве осадков, а для DRAINMOD надо представить только ежедневные максимальные и минимальные температуры и ежедневное количество осадков.
Z м
О
-I
м
D CD
к
S I
га со о а
s ц
и
о Z со
0 н га н
J >
m (U
а
m
s ц
га
1 га
>s
ci л <
X а
<1 а
d га ■ а * и
Библиографический список
1. Kroes J. G. et al. SWAP version 4. — Wageningen Environmental Research, 2017. — №. 2780. — С. 248.
2. Skaggs R. W., Youssef M. A., Chescheir G. M. DRAINMOD: Model use, calibration, and validation // Transactions of the ASABE. — 2012. — Т. 55. — №. 4. — С. 1509 - 1522.
3. Wang X., Frankenberger J. R., Kladivko E. J. Uncertainties in DRAINMOD predictions of subsurface drain flow for an Indiana silt loam using the GLUE methodology // Hydrological Processes: An International Journal. — 2006. — Т. 20. — №. 14. — С. 3069 - 3084.
4. Dayyani S. et al. Field evaluation of DRAINMOD 5.1 under a cold climate: simulation of daily midspan water table depths and drain outflows 1 // JAWRA Journal of the American Water Resources Association. — 2009. — Т. 45. — №. 3. — С. 779 - 792.
5. He X. et al. Adapting a drainage model to simulate water table levels in coastal plain soils // Soil Science Society of America Journal. — 2002. — Т. 66. — №. 5. — С. 1722 - 1731.
6. Saadat S. et al. Estimating drain flow from measured water table depth in layered soils under free and controlled drainage // Journal of Hydrology. — 2018. — Т. 556. — С. 339 - 348.
7. Willmott C. J. Some comments on the evaluation of model performance // Bulletin of the American Meteorological Society. — 1982. — Т. 63. — №. 11. — С. 1309 - 1313.
8. Nash J. E., Sutcliffe J. V. River flow forecasting through conceptual models part I — A discussion of principles // Journal of hydrology. — 1970. — Т. 10. — №. 3. — С. 282 - 290.
9. Хадж К. Р. А. Калибровка и проверка прогноза глубин зеркала грунтовых вод с помощью модели DRAINMOD в Сирии // ИННОВАЦИИ. — №. 11. — С. 144 - 148.
10. Helwig T. G., Madramootoo C. A., Dodds G. T. Modelling nitrate losses in drainage water using DRAINMOD 5.0 // Agricultural Water Management. — 2002. — Т. 56. — №. 2. — С. 153 - 168.
11. Wang X. et al. Subsurface drain flow and crop yield predictions for different drain spacings using DRAINMOD // Agricultural Water Management. — 2006. — Т. 79. — №. 2. — С. 113 - 136.
INFLUENCE OF FACTORS ON THE PRESENCE OF VARIOUS BY-PRODUCTS OF DISINFECTION IN DRINKING WATER
K. R. A. Haj
Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) (MGSU), Moscow
Abstract The Keywords
In this article, the DRAINMOD and SWAP models are used to pre- DRAINMOD, SWAP, depth of
diet the depths of the water table at the Irrigation and Water Management groundwater table, underground
Research Station in the Akkar (Zahid) Plain in Syria. For the study, four drainage
sections were selected at the station, which differ in the distance between Date of receipt in edition drains and the depth of the drains in 2004. The results of comparing the 28.10.2022 predicted and actual depths of the groundwater table during the study Date of acceptance for printing period show that the DRAINMOD model performs better than the SWAP 01.11.2022 model at Zahid station. values of statistical indicators for DRAINMOD on section (A-1): root-mean-square error (SD = 10.55), residual mass coefficient (COM = 0.03), agreement index (IS = 0.96) and model efficiency (EM = 0, 78), for SWAP (15.52; -0.10; 0.91 and 0.53, respectively). On section (CR-7) for DRAINMOD (5.37; 0.02; 0.99 and 0.96, respectively) and for SWAP (17.51; -0.10; 0.90 and 0.56, respectively). On section (C-3) for DRAINMOD (11.68; 0.07; 0.95 and 0.76) and for SWAP (16.61; -0.13; 0.90 and 0.51). On section (C-5) for DRAINMOD (7.52; 0.02; 0.98 and 0.92) and for SWAP (18.44; -0.14; 0.89 and 0.50), which confirms the effectiveness of the DRAINMOD model in predicting the depths of the groundwater table at the Akkar equation in Syria.
Ссылка для цитирования:
К. Р. А. Хадж. Сравнительный анализ результатов моделирования глубин зеркала грунтовых вод в моделях SWAP и DRAINMOD. — Системные технологии. — 2022. — № 3 (44). — С. 91 - 101.
и
Z м
О
-I
м
D CD
к
S I
га со о а
s ц
и
о Z со
0 н га н
J >
m (U
а
m
s ц
га
1 га
>s
ci л <
X а
<1 а
d га ■ а * и
