تخمین فاصله اطمینان ضرایب مدل کوستیاکوف در بافت‌های مختلف خاک

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

استادیار، گروه مهندسی سازه های آبی، دانشکده مهندسی آب و محیط زیست، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران.

10.22034/arwe.2024.2020370.1008

چکیده

مدل‌سازی عدم‌قطعیت پارامترهای یک مدل ریاضی در طول فرایند واسنجی در تصمیم‌گیری در مورد عملکرد آن بسیار مهم است. بافت خاک یکی از عوامل اصلی عدم‌قطعیت مسئله نفوذ آب در خاک است. در این تحقیق مدل کوستیاکوف به داده‌های نفوذ تجمعی آب در هشت بافت مختلف خاک از ماسه ای تا رسی برازش داده و ضرایب آن برای هریک از بافت‌های خاک واسنجی شد. در ادامه با استفاده از روش مونت‌کارلو و اجرای 1000 شبیه‌سازی برای هریک از بافت‌های خاک‌ها، ضرایب مدل کوستیاکوف در محدوده سطح اطمینان 95 درصد محاسبه گردید. نتایج نشان داد که در مرحله واسنجی، تطابق بسیار خوبی بین نتایج مدل کوستیاکوف و داده‌های مشاهداتی وجود دارد. نتایج آنالیز مونت کارلو مشخص کرد که عدم‌قطعیت ضرایب مدل کوستیاکوف در خاک‌های سیلتی-لومی و رسی-لومی بیش از سایر بافت‌های خاک است. کمترین عدم‌قطعیت ضرایب این مدل در خاک‌هایی با بافت سیلتی-رسی-لومی و شنی- رسی-لومی  است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Estimation of confidence interval of Kostiakov model coefficients in different soil textures

نویسنده [English]

  • Abbas Parsaie
Assistant Professor, Department of Hydraulic Structures Engineering, Faculty of Water and Environmental Engineering, Shahid Chamran University, Ahvaz, Iran.
چکیده [English]

Modeling the uncertainty of the parameters of a mathematical model during the calibration process is very important in making decisions about its performance. The texture of the soil is one of the main factors of the uncertainty of soil infiltration. In this research, the Kostiakov model was fitted to the data of cumulative soil infiltration considering eight different soil textures from sandy to clay. In the following, using the Monte Carlo method and performing 1000 simulations for each of the soils texture, the range of coefficients of the Kostiakov model was calculated within the 95% confidence level. The obtained results showed that there is a very good agreement between the results of Kostiakov's model and the observational data. In general, it was found that the uncertainty of Kostyakov model coefficients in silty loam and clay loam soils is more than other soil textures. The lowest uncertainty of the coefficients of this model is in soils with silty-clay-loamy, sandy-clay-loamy, loamy and clayey textures.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Monte Carlo algorithm
  • soil infiltration models
  • Soil texture
  • uncertainty
Angelaki, A., Sihag, P., Sakellariou-Makrantonaki, M., & Tzimopoulos, C. (2021). The effect of sorptivity on cumulative infiltration. Water Supply, 21(2), 606-614.
Angelaki, A., Sihag, P., Sakellariou-Makrantonaki, M., & Tzimopoulos, C. (2021). The effect of sorptivity on cumulative infiltration. Water Supply, 21(2), 606-614.
Girei, A. H., Abdulkadir, A., & Abdu, N. (2016). Goodness of fit of three infiltration models of a soil under long-term trial in Samaru, Northern Guinea Savanna of Nigeria. Journal of Soil Science and Environmental Management, 7(5), 64-72.
Girei, A. H., Abdulkadir, A., & Abdu, N. (2016). Goodness of fit of three infiltration models of a soil under long-term trial in Samaru, Northern Guinea Savanna of Nigeria. Journal of Soil Science and Environmental Management, 7(5), 64-72.
Haghiabi, A. H., Abedi-Koupai, J., Heidarpour, M., & Mohammadzadeh-Habili, J. (2011). A new method for estimating the parameters of Kostiakov and modified Kostiakov infiltration equations. World Applied Sciences Journal, 15(1), 129-135.
Haghiabi, A. H., Abedi-Koupai, J., Heidarpour, M., & Mohammadzadeh-Habili, J. (2011). A new method for estimating the parameters of Kostiakov and modified Kostiakov infiltration equations. World Applied Sciences Journal, 15(1), 129-135.
Hu, W., Xie, J., Chau, H. W., & Si, B. C. (2015). Evaluation of parameter uncertainties in nonlinear regression using Microsoft Excel Spreadsheet. Environmental Systems Research, 4, 1-12.
MOHAMMADZADEH, H. J., & HEIDARPOUR, M. (2019). Modification of Kostiakov infiltration equation based on influence of initial soil water content.
Parsaie, A., & Haghiabi, A. H. (2021). Uncertainty analysis of discharge coefficient of circular crested weirs. Applied Water Science, 11, 1-6.
Rasool, T., Dar, A. Q., & Wani, M. A. (2021). Comparative evaluation of infiltration models under different land covers. Water Resources, 48, 624-634.
Sepahvand, A., Singh, B., Ghobadi, M., & Sihag, P. (2021). Estimation of infiltration rate using data-driven models. Arabian Journal of Geosciences, 14, 1-11.
Sihag, P., Angelaki, A., & Chaplot, B. (2020). Estimation of the recharging rate of groundwater using random forest technique. Applied Water Science, 10(7), 1-11.
Sihag, P., Singh, V. P., Angelaki, A., Kumar, V., Sepahvand, A., & Golia, E. (2019). Modelling of infiltration using artificial intelligence techniques in semi-arid Iran. Hydrological Sciences Journal, 64(13), 1647-1658.
Singh, B., Sihag, P., Parsaie, A., & Angelaki, A. (2021). Comparative analysis of artificial intelligence techniques for the prediction of infiltration process. Geology, Ecology, and Landscapes, 5(2), 109-118.
Torabi Podeh, H., Parsaie, A., Shahinejad, B., Arshia, A., & Shamsi, Z. (2023). Development and uncertainty analysis of infiltration models using PSO and Monte Carlo method. Irrigation and Drainage, 72(1), 38-47.
Waller, P., & Yitayew, M. (2015). Irrigation and drainage engineering. Springer.
Yukuan, W., Bin, F., Pei, X., Daojie, W., Xiantuo, W., & Yongqiang, W. (2007). Validation of three infiltration models on purple soil under simulated rainfall. Progress in Natural Science, 71(9), 1059-1066.
Zakwan, M., Muzzammil, M., & Alam, J. (2016). Application of spreadsheet to estimate infiltration parameters. Perspectives in Science, 8, 702-704.