Empirical models for calculating soil wetting patterns under surface drip irrigation systems: A comprehensive analysis

IF 1.6 4区 农林科学 Q2 AGRONOMY
Ge Li, Weibo Nie, Yuchen Li
{"title":"Empirical models for calculating soil wetting patterns under surface drip irrigation systems: A comprehensive analysis","authors":"Ge Li,&nbsp;Weibo Nie,&nbsp;Yuchen Li","doi":"10.1002/ird.2982","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"<p>Accurate estimation of the surface wetted radius (<i>R</i>) and vertical wetted depth (<i>Z</i>) of wetting patterns in drip irrigation systems is crucial for ensuring that the designs of such systems are effective. This study compared 14 empirical models for estimating drip irrigation wetting patterns by assessing their accuracy using published measurement data and HYDRUS-2D/3D simulations. The technique for order of preference by similarity to the ideal solution (TOPSIS) was employed to comprehensively rank the models. The results indicate that the empirical model proposed by Fan et al. (2023) (FY) exhibited the highest accuracy when the estimations of <i>R</i> and measured and simulated values were compared, with mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), Nash–Sutcliffe modelling efficiency (NSE), and percent bias (PB) values of 2.2 cm, 3.4 cm, 0.79, and −7.1% and 5.2 cm, 7.0 cm, 0.50, and −14.1%, respectively. The empirical model proposed by Amin and Ekhmaj (2006) (AE) demonstrated the highest accuracy when the estimations of <i>Z</i> were compared with measured and simulated values, with MAE, RMSE, NSE and PB values of 1.7 cm, 2.0 cm, 0.95 and 4.15% and 4.4 cm, 5.9 cm, 0.82 and 4.7%, respectively. The comprehensive rankings of available models in the present study indicate that the FY model is the most universally applicable, followed by the Li et al. (2022) (LY) model, with comprehensive indices of 0.960 and 0.936, respectively. This research can aid in the selection of universally applicable, reliable and straightforward empirical models for estimating wetting patterns in drip irrigation systems.</p><p>Une estimation précise du rayon de surface mouillée (R) et de la profondeur verticale mouillée (Z) des modèles de mouillage dans les systèmes d'irrigation goutte à goutte est cruciale pour garantir l'efficacité de la conception de ces systèmes. Cette étude a fait la comparaison de 14 modèles empiriques pour estimer les modèles de mouillage de l'irrigation goutte à goutte en évaluant leur précision à l'aide de données de mesure publiées et de simulations HYDRUS-2D/3D. La technique pour l'ordre de préférence par similarité de solution idéale (TOPSIS) a été utilisée pour classer complètement les modèles. Les résultats indiquent que le modèle empirique proposé par Fan et al. (2023) (FY) présentait la plus grande précision lorsque les estimations de R et les valeurs mesurées et simulées ont été comparées, avec l'erreur absolue moyenne (MAE), l'erreur <i>quadratique</i> moyenne (RMSE), l'efficacité de modélisation de Nash-Sutcliffe (NSE) et les valeurs de biais en pourcentage (PB) de 2,2 cm, 3,4 cm, 0,79 et − 7,1% et 5,2 cm, 7,0 cm, 0,50 et − 14,1%, respectivement. Le modèle empirique proposé par Amin and Ekhmaj (2006) (AE) a démontré la plus grande précision lorsque les estimations de Z ont été comparées aux valeurs mesurées et simulées, avec des valeurs MAE, RMSE, NSE et PB de 1,7 cm, 2,0 cm, 0,95, et 4,15% et 4,4 cm, 5,9 cm, 0,82 et 4,7%, respectivement. Le classement complet des modèles disponibles dans la présente étude indique que le modèle FY est le plus universellement applicable, suivi par le modèle Li et al. (2022) (LY), avec des indices complets de 0,960 et 0,936, respectivement. Cette recherche peut aider à retenir des modèles empiriques universellement applicables, fiables et simples pour estimer les modèles de mouillage dans les systèmes d'irrigation goutte à goutte.</p>","PeriodicalId":14848,"journal":{"name":"Irrigation and Drainage","volume":"74 1","pages":"86-106"},"PeriodicalIF":1.6000,"publicationDate":"2024-06-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Irrigation and Drainage","FirstCategoryId":"97","ListUrlMain":"https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ird.2982","RegionNum":4,"RegionCategory":"农林科学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q2","JCRName":"AGRONOMY","Score":null,"Total":0}
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Abstract

Accurate estimation of the surface wetted radius (R) and vertical wetted depth (Z) of wetting patterns in drip irrigation systems is crucial for ensuring that the designs of such systems are effective. This study compared 14 empirical models for estimating drip irrigation wetting patterns by assessing their accuracy using published measurement data and HYDRUS-2D/3D simulations. The technique for order of preference by similarity to the ideal solution (TOPSIS) was employed to comprehensively rank the models. The results indicate that the empirical model proposed by Fan et al. (2023) (FY) exhibited the highest accuracy when the estimations of R and measured and simulated values were compared, with mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), Nash–Sutcliffe modelling efficiency (NSE), and percent bias (PB) values of 2.2 cm, 3.4 cm, 0.79, and −7.1% and 5.2 cm, 7.0 cm, 0.50, and −14.1%, respectively. The empirical model proposed by Amin and Ekhmaj (2006) (AE) demonstrated the highest accuracy when the estimations of Z were compared with measured and simulated values, with MAE, RMSE, NSE and PB values of 1.7 cm, 2.0 cm, 0.95 and 4.15% and 4.4 cm, 5.9 cm, 0.82 and 4.7%, respectively. The comprehensive rankings of available models in the present study indicate that the FY model is the most universally applicable, followed by the Li et al. (2022) (LY) model, with comprehensive indices of 0.960 and 0.936, respectively. This research can aid in the selection of universally applicable, reliable and straightforward empirical models for estimating wetting patterns in drip irrigation systems.

Une estimation précise du rayon de surface mouillée (R) et de la profondeur verticale mouillée (Z) des modèles de mouillage dans les systèmes d'irrigation goutte à goutte est cruciale pour garantir l'efficacité de la conception de ces systèmes. Cette étude a fait la comparaison de 14 modèles empiriques pour estimer les modèles de mouillage de l'irrigation goutte à goutte en évaluant leur précision à l'aide de données de mesure publiées et de simulations HYDRUS-2D/3D. La technique pour l'ordre de préférence par similarité de solution idéale (TOPSIS) a été utilisée pour classer complètement les modèles. Les résultats indiquent que le modèle empirique proposé par Fan et al. (2023) (FY) présentait la plus grande précision lorsque les estimations de R et les valeurs mesurées et simulées ont été comparées, avec l'erreur absolue moyenne (MAE), l'erreur quadratique moyenne (RMSE), l'efficacité de modélisation de Nash-Sutcliffe (NSE) et les valeurs de biais en pourcentage (PB) de 2,2 cm, 3,4 cm, 0,79 et − 7,1% et 5,2 cm, 7,0 cm, 0,50 et − 14,1%, respectivement. Le modèle empirique proposé par Amin and Ekhmaj (2006) (AE) a démontré la plus grande précision lorsque les estimations de Z ont été comparées aux valeurs mesurées et simulées, avec des valeurs MAE, RMSE, NSE et PB de 1,7 cm, 2,0 cm, 0,95, et 4,15% et 4,4 cm, 5,9 cm, 0,82 et 4,7%, respectivement. Le classement complet des modèles disponibles dans la présente étude indique que le modèle FY est le plus universellement applicable, suivi par le modèle Li et al. (2022) (LY), avec des indices complets de 0,960 et 0,936, respectivement. Cette recherche peut aider à retenir des modèles empiriques universellement applicables, fiables et simples pour estimer les modèles de mouillage dans les systèmes d'irrigation goutte à goutte.

计算地表滴灌系统下土壤湿润模式的经验模型:综合分析
准确估算滴灌系统润湿模式的表面润湿半径(R)和垂直润湿深度(Z)对于确保滴灌系统设计的有效性至关重要。本研究利用已公布的测量数据和 HYDRUS-2D/3D 模拟评估了 14 个用于估算滴灌湿润模式的经验模型的准确性,并对其进行了比较。采用与理想解相似度排序技术(TOPSIS)对模型进行了综合排序。结果表明,Fan 等人(2023 年)提出的经验模型(FY)在估算 R 值、实测值和模拟值的比较中表现出最高的精度,其平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、纳什-苏特克利夫建模效率(NSE)和偏差百分比(PB)值分别为 2.2 厘米、3.4 厘米、0.79 和-7.1%,以及 5.2 厘米、7.0 厘米、0.50 和-14.1%。Amin 和 Ekhmaj(2006 年)提出的经验模型(AE)在将 Z 的估计值与测量值和模拟值进行比较时显示出最高的精确度,其 MAE、RMSE、NSE 和 PB 值分别为 1.7 厘米、2.0 厘米、0.95 和 4.15%,以及 4.4 厘米、5.9 厘米、0.82 和 4.7%。本研究对现有模型的综合排名表明,FY 模型的普遍适用性最强,其次是 Li 等人(2022 年)(LY)模型,综合指数分别为 0.960 和 0.936。这项研究有助于选择普遍适用、可靠和直接的经验模型来估算滴灌系统的湿润模式。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
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来源期刊
Irrigation and Drainage
Irrigation and Drainage 农林科学-农艺学
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107
审稿时长
3 months
期刊介绍: Human intervention in the control of water for sustainable agricultural development involves the application of technology and management approaches to: (i) provide the appropriate quantities of water when it is needed by the crops, (ii) prevent salinisation and water-logging of the root zone, (iii) protect land from flooding, and (iv) maximise the beneficial use of water by appropriate allocation, conservation and reuse. All this has to be achieved within a framework of economic, social and environmental constraints. The Journal, therefore, covers a wide range of subjects, advancement in which, through high quality papers in the Journal, will make a significant contribution to the enormous task of satisfying the needs of the world’s ever-increasing population. The Journal also publishes book reviews.
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