SWAT modeli kullanarak Tarım Koruma Uygulamalarının Mekansal Çok Amaçlı Optimizasyon ve Evrimsel Algoritma

Aşağıdaki deneyin genel amacı, havza süreç modeli ve evrimsel bir algoritmayı içeren bir simülasyon optimizasyon sistemi kullanarak, bir havzadaki koruma uygulamalarının çok amaçlı optimizasyonu yöntemini göstermektir. Temel soru, su kalitesi hedeflerinin en düşük maliyetle karşılanması için tarımsal koruma uygulamalarının bir havza içinde nasıl dağıtılacağıdır.

Her bir arazi üzerinde birden fazla koruma uygulaması gerçekleştirilebilir ve birden fazla su kalitesi hedefi önem arz edebilir. Koruma uygulamalarının belirli bir ataması, bir havza süreç modeli ile simüle edilebilir. Optimizasyon hedefine ulaşmak için öncelikle, kalibre edilmiş ve doğrulanmış bir havza süreç modeli ile koruma uygulamalarının model temsillerini seçin.

İkinci adım olarak, maksimize edilecek çevresel hedefler seçilir ve koruma uygulamalarının maliyetleri elde edilir; bu sayede çevresel hedefler ile maliyet hedeflerini eş zamanlı olarak optimize etmeyi amaçlayan evrimsel algoritma bileşeni devreye alınır. Ardından, çok amaçlı optimizasyon gerçekleştirmek amacıyla optimizasyonu kontrol eden parametrelerin seçimi yapılır. Simülasyon ve optimizasyon olmak üzere bu iki bileşen, genetik SWAT olarak adlandırılan bir simülasyon optimizasyon sisteminde entegre edilir. Elde edilen sonuçlar, koruma uygulamalarının yerleşimleri açısından havza konfigürasyonlarının optimal setini gösterir; bu durum çevresel hedefler ile koruma yatırımlarının maliyeti arasındaki ödünleşimleri nicelleştirir ve istenen çevresel hedeflere veya maliyete göre koruma uygulamalarının belirli bir mekansal konfigürasyonunun seçilmesine olanak tanır.

Bu tekniğin, basit koruma uygulaması senaryo değerlendirmesi veya basitleştirilmiş uygulama temsillerine dayalı koruma uygulaması seçimi optimizasyonu gibi mevcut yöntemlere göre temel avantajı, fiziksel tabanlı havza süreç modelini optimizasyon kararına esnek ve sezgisel olarak anlaşılabilir bir şekilde entegre etmesidir. Bu yöntem, koruma uygulamaları için kamu yatırımlarının nereye odaklanacağı veya koruma uygulamaları için ters müzayedeler veya su kalitesi ticaret programı gibi piyasa tabanlı politikaların nasıl yapılandırılacağı gibi havza yönetimi ve çevre ekonomisi alanlarındaki temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir. Yayılı kirlilik bağlamında, optimizasyon parametreleri bir havza modeli hazırlandıktan ve optimizasyon için girdi verileri sağlandıktan sonra seçilir; optimizasyon, Genetic Iwo adlı bir program tarafından kontrol edilir.

Bu prosedüre başlamak için genetic iwo dot exe dosyasını açın, dosya (file) menüsüne gidin, ardından aç (open) seçeneğiyle I SWAT veri tabanını, raccoon GA dot mdb dosyasını seçin; dosya (file) menüsünden yapılandırma (configuration) kısmına giderek swap model yürütülebilir dosyaları için yolları atayın; yürüt (execute) menüsüne gidin ve ardından alel setini (allele set) seçin. Bu adım, optimizasyonda kullanılan koruma uygulamalarının kombinasyonlarını belirler.

Bu çalışma için, yürütülmek üzere 23 koruma uygulaması kombinasyonuna sahip 14 numaralı alel seti kullanılacaktır. Ardından, SP A two evrimsel algoritmasını kullanarak çok amaçlı optimizasyon gerçekleştirmek için SP A two arşiv tabanlı baz hattı alt kümesini seçin. İlk olarak, ön ayarlar (preset) kısmından optimize edilecek havzayı seçin; uygula (apply) seçeneğine tıklandığında, bu ekrandaki kontrol değerlerini doldurmak için watershed presets dot csv ön ayarlar dosyasındaki girdiler seçilir.

Ardından, çıktı değişkeni (output variable) altında, optimizasyon için çevresel hedefleri seçin. Seçilen N outlet P outlet, üç boyutlu bir hedef fonksiyonu tanımlar. Çıkış noktasında beş yıllık ortalama azot, çıkış noktasında beş yıllık ortalama fosfor ve koruma uygulamalarının toplam maliyeti.

Bu işlem, başlangıç popülasyon büyüklüğü 60 olarak ayarlandığında üç boyutlu bir ödünleşim sınır kümesi oluşturacaktır. Bu değer, her alel seçeneğiyle tohum ekildiğinde başlangıçtaki aday çözüm sayısını belirler. Alel setinde belirtilen her bir koruma uygulamasının havzadaki tüm ekili arazi hidrolojik tepki birimlerine tekdüze bir şekilde uygulandığını temsil eden aday çözümler oluşturulur.

İlk olarak, alel setindeki koruma uygulamalarının ekili alan HR'ye rastgele atanmasıyla geri kalan aday çözümler oluşturulur. Her bir alel seçeneğiyle tohum seçerken, bu gösterimde 60 olan başlangıç popülasyon büyüklüğünün, 23 olan bir alel setindeki alel sayısından en azından daha büyük olduğundan emin olun. Bu gösterimde, bu örnekteki optimizasyon çalışması için istenen nesil veya iterasyon sayısını 125 olarak ayarlayın. Yeni aday çözümler oluşturmak için iki aday çözüm seçildiğinde, çaprazlama olasılığı, farklı yeni çözümlerin oluşturulma olasılığını belirtir.

Bu gösterim için çaprazlama olasılığı bir olarak ayarlanmıştır. Geçici popülasyon büyüklüğü, oluşturulan yeni aday çözüm sayısını belirler. Bu değer, işlemci iş parçacığı sayısının katı olan bir tam sayı olduğunda işlemci kaynakları en verimli şekilde kullanılır; bu gösterim için 16 seçilmiştir.

Mutasyon olasılığı, bir HRU atamasının rastgele başka bir koruma uygulamasına değişme olasılığıdır. Alel setinden, bu değer 0,003 olarak belirlenmiştir. Bu gösterim için, kullanılan işlemci veya iş parçacığı sayısını 16 olarak seçiniz.

Bu gösterimde, swap model kalibrasyonundan elde edilen bir eğri numarası kalibrasyon faktörü sağlanmıştır. Son olarak, popülasyonu metin dosyasına kaydet seçeneğini belirleyin. Bu seçeneğin işaretlenmesi, hayatta kalan her aday çözümdeki her HRU'nun alel değerlerini içeren bir metin dosyası oluşturur.

Bu, belirtilen iterasyon sayısı tamamlandıktan sonra optimizasyon çalışmasını yeniden başlatmak için önemlidir. Çalışmanın ardından, tüm Pareto etkin çözümler seti veya ödünleşim sınırı (trade-off frontier) şu adımlar izlenerek görselleştirilebilir. Genetik algoritmayı çalıştırın.

SWAT'ı çalıştırın, dosya (file) menüsüne gidin, ardından raccoon GA.mdb IWA veritabanını açmak için aç (open) seçeneğine tıklayın. Dosya dışa aktar (file export) kısmına giderek HRU listesini dışa aktarın (export HRU list) ve dosyayı raccoon allele, HRU.txt olarak kaydedin. map, swat.exe dosyasını çalıştırın, yürüt (execute) seçeneğini belirleyin ve ardından tüm alt havzalardaki koruma uygulamalarının toplam maliyetine karşı; kırmızı eksendeki çıkış azot seviyelerini (N) ve mavi eksendeki çıkış fosfor seviyelerini (P) karşı karşıya getiren üç boyutlu ödünleşim sınırının animasyonunu oluşturmak için 3D animation seçeneğini kullanın.

Yeşil eksende çıktı, tamamı tek seferde görüntü dosyalarına dönüştürülebilen bir dizi dosyadır. POV ray programı kullanılarak, frame scanner xe çalıştırılıp görüntüler, algoritma ilerleyişini gösteren bir filme dönüştürülebilir. Sınır hattındaki her nokta bir havza konfigürasyonunu temsil eder.

Bu, bir peyzaj üzerindeki koruma uygulamalarının belirli bir atamasıdır. Bu konfigürasyonların birçoğu, şu adımlar izlenerek tüm sınır için görülebilir. Run, map, swat, xe, select execute ve ardından map animation seçeneklerini çalıştırın.

Sol taraftaki kutular, sınırın iki boyutlu projeksiyonlarını göstermekte ve kesikli çizgiler seçilen belirli çözümün konumunu belirtmektedir. MAP, baskın algoritma tarafından reçete edilen koruma uygulamasını göstermektedir. Her birinde lejant, seçilen koruma uygulamalarını tanımlamaktadır.

Sıklıkla ilgi çeken konu, belirli bir havza konfigürasyonunun veya belirtilen bir dizi su kalitesi hedefine ulaşan bir bireyin seçilmesidir. Örneğin, baz yükleme haritasına kıre göre azotu %30 ve fosforu %30 oranında azaltan bir birey söz konusudur. SWAT, belirtilen hedefe minimum ÖKLİD mesafesine sahip bir birey için sınırı aramamıza olanak tanır. Belirli su kalitesi hedeflerini gerçekleştiren spesifik havza konfigürasyonlarını veya bireyleri seçmek için map swat dot exe dosyasını açın, ardından execute ve search seçeneklerini belirleyin.

Minimum hedef sıfır girin. Bu örnekte, maksimum hedef 100 ve hedef aralığı 10 olarak belirlenmiştir. Bu örnekte, baz çizgisi 30'un yanındaki yüzde azalma alanına, baz çizgisine göre nitrogendeki spesifik bir yüzde azalma değerini girin.

Bu örnekte, fosfor baseline yanındaki yüzde azalma kısmına fosfordaki yüzde azalma değerini, yine 30 olarak girin. Bu örnekte, map swat programı çıktıyı bir açılır pencerede oluşturacaktır; kopyala, metin seçeneklerine tıklayın ve bir hesap tablosuna yapıştırın.

Üç tablo oluşturulmuştur; birincisinde, T in'den tmax'e t int aralıklarında aynı yüzde azalma değerine sahip, N ve P hedeflerine en yakın bireyler yer almaktadır. Bunun hemen altında, hedef N spesifikasyonuna ve P spesifikasyonuna en yakın tekil birey görülmektedir; ikinci tabloda ise N değeri end spesifikasyonu yakınında sabit tutulurken, P hedefinin team in'den Tmax'e kadar değiştiği en yakın bireyler bulunmaktadır. Üçüncü tablo ise P değeri P spesifikasyonu yakınında sabit tutulurken, team in'den Tmax'e kadar değişen uç hedeflere en yakın bireyleri vermektedir.

Bu durumda, %30'luk bir azalmaya en yakın birey, 14.639.660 uç değerine sahip ID 84 23 idi. Burada, koruma uygulamalarının mekansal dağılımını ve bu havza konfigürasyonunun geliştirildikten sonraki ödünleşim sınırındaki konumunu gösteren harita yer almaktadır. Bu teknik, havza yönetimi ve çevre ekonomisi alanındaki araştırmacıların, havza çevre hedeflerine ulaşmanın daha maliyet etkin yollarını keşfetmelerine ve piyasa temelli politikaların tasarımını geliştirmelerine olanak sağlamıştır.