Method Article

Multiobjective الأمثل المكاني للممارسات حفظ الزراعية باستخدام نموذج SWAT وخوارزمية التطوري

DOI:

10.3791/4009

⸱

December 9th, 2012

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1School of Environmental and Forest Sciences, University of Washington, 2Center for Agricultural and Rural Development, Department of Economics, Iowa State University, 3Department of Civil, Architectural, and Environmental Engineering, North Carolina A&T University, 4Iowa Geological and Water Survey

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

هذا العمل يدل على إدماج المياه نموذج الجودة مع استخدام عنصر التحسين الخوارزميات التطورية للحل الأمثل التنسيب (الأقل تكلفة) من الممارسات الزراعية لحفظ مجموعة محددة من الأهداف المياه تحسين الجودة. يتم إنشاء حلول باستخدام نهج متعدد الأهداف، والسماح لالكمي صريحة من المفاضلات.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

العثور على فعالة من حيث التكلفة (أي أقل تكلفة) سبل استهداف الاستثمارات ممارسة الحفظ من أجل تحقيق أهداف محددة نوعية المياه عبر المشهد هو من أهمية قصوى في إدارة مستجمعات المياه. الاقتصاد التقليدية أساليب ايجاد الحل الأقل تكلفة في سياق مستجمعات المياه (على سبيل المثال، 5،12،20) يفترض أنه يمكن خارج الموقع صفه بدقة الآثار كنسبة من التلوث في الموقع الذي تم إنشاؤه. هذه النهج من غير المرجح أن يكون ممثلا لعملية التلوث الفعلي في مستجمعات المياه، حيث غالبا ما يتم تحديد آثار التلوث من خلال عمليات مصادر البيوفيزيائية المعقدة. استخدام جسديا الحديثة القائمة على توزيع نماذج المحاكاة الهيدرولوجية مكانيا يسمح لقدر أكبر من الواقعية من حيث التمثيل ولكنها تتطلب عملية وضع إطار المحاكاة، حيث النموذج الأمثل يصبح جزءا لا يتجزأ من التحسين.

تطورخوارزميات ARY يبدو أن التحسين أداة مفيدة بشكل خاص، وقادرة على التعامل مع طبيعة اندماجي من مشكلة محاكاة التحسين مستجمعات المياه والسماح باستخدام النموذج الكامل نوعية المياه. الخوارزميات التطورية علاج تخصيص خاص المكاني للممارسات الحفظ في مستجمعات المياه كحل مرشح والاستفادة من مجموعات (السكان) من حلول تطبيق مرشح تكراري مشغلي مؤشر ستوكاستيك من الاختيار، إعادة التركيب، والطفرات لإيجاد تحسينات فيما يتعلق أهداف التحسين. أهداف التحسين في هذه الحالة هي للحد من التلوث غير المحددة المصدر في مستجمعات المياه، والتقليل في الوقت نفسه من تكلفة الممارسات الحفظ. مجموعة الأخيرة وتوسيع البحوث تحاول استخدام أساليب مماثلة، ويدمج نماذج نوعية المياه مع تعريف على نطاق واسع وسائل التحسين التطوري 3،4،9،10،13-15،17-19،22،23،25. في هذا التطبيق، ونحن يبرهن على وجود برنامج الذي يتبع Rabotyagov وآخرون لAPPROمنظمة العمل ضد الجوع ويدمج 7 الحديثة وشائعة الاستخدام SWAT نموذج نوعية المياه مع خوارزمية تطورية multiobjective SPEA2 26، والمحددة من قبل المستخدم مجموعة من الممارسات الحفظ وتكاليفها للبحث عن حدود المقايضة بين التكاليف كاملة من الحفظ والممارسات المحددة من قبل المستخدم نوعية المياه الأهداف. حدود قياس المفاضلات التي تواجهها مديري مستجمعات المياه من خلال تقديم مجموعة كاملة من التكاليف المرتبطة مع مختلف الأهداف المياه تحسين الجودة. برنامج يسمح لمجموعة مختارة من مستجمعات المياه تكوينات تحقيق الأهداف المحددة تحسين نوعية المياه وإنتاج خرائط لوضع الأمثل من ممارسات الحفظ.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. إعداد نموذج مستجمعات المياه وتوفير بيانات الإدخال لتعظيم الاستفادة

  1. إنشاء قاعدة بيانات i_SWAT
    1. باستخدام برنامج يسمى "محور دوار"، وبناء قاعدة البيانات من قواعد البيانات متعددة بما في ذلك إدخال والتربة وإدارة والطقس والأسمدة.
    2. وبدلا من ذلك، يمكن استيراد القائمة على تشغيل SWAT (تم إنشاؤه ربما مع ArcSWAT أو AVSWAT) مع i_SWAT.exe. في هذه الحالة، وبرنامج "swat_rewrite" يمكن استخدامها لتحل محل الإدارة أو غيرها من المعلومات على أساس وحدة حقوق الإنسان على الصعيد الميداني البيانات.
    3. يجب أن يتم تنفيذ المعايرة والتحقق من صحة النموذج SWAT في هذه المرحلة. تم معايرة الأصل (الإصدار 2005) SWAT نموذج أدرجت ضمن هذا المنعطف نهر الراكون إطار النمذجة والتحقق من صحة EA لمدة أقصاها اليومية إجمالي دراسة (TMDL) تحميل كما وصفها آخرون جها. (2010). وأجريت معايرة والتحقق كذلك من طراز SWAT دعما لوضع خطة نهر الراكون ماجستير مستجمعات المياه، وdescriسرير في Agren، وشركة (2011)، والذي هو نموذج SWAT الذي تم استخدامه لهذه الدراسة.
    4. استخدام نسخة معدلة من SWAT2005.exe، ودعا SWAT2005GA.exe.
  2. إعداد ملف "presets.csv مستجمعات المياه" - وهذا هو ملف نصي تخزين العديد من إعدادات محددة لمستجمعات المياه الراكون. للقراءة من قبل GeneticiSWAT وMapSWAT أدناه لوضع ضوابط متعددة وحقول البيانات لمستجمعات المياه بنقرة واحدة.
  3. إعداد عناصر تكاليف ممارسة الحفظ. على سبيل المثال، يتم تخزين هذه في الجدول [التكاليف الممارسة - الراكون من مقاطعة] في "الممارسة من قبل Josh.mdb تكاليف subbasin" قاعدة البيانات.

التكلفة الإجمالية للحل المرشح هو مجموع تكاليف ممارسات حفظ تطبيقه على الوحدات مستجمعات المياه ("وحدات الاستجابة الهيدرولوجية"، أو HRUs). برنامج التحسين تعتبر مهمة الأمثل للممارسة الحفظ واحدة من مجموعة معينة من ممارسات الحفظ في كل وحدة حقوق الإنسان في الأراضي الزراعية مستجمعات المياه. لياليوتسمى ETS من ممارسات الحفظ ممكن المخصصة لمجموعات أليل وحدة حقوق الإنسان.

  1. إنشاء SWAT المجلدات. لهذا المدى، واستخدمت وحدات المعالجة المركزية 16، وهذا يعني تم تشغيل 16 نسخة من SWAT2005GA.exe في 16 مجلدات منفصلة (نفس الشيء ينطبق على نظم مع عدد أقل من وحدات المعالجة المركزية، على سبيل المثال، يجب إنشاء المجلدات 4 لمعالج "رباعية النوى").

2. حدد معلمات الأمثل

  1. يتم التحكم الأمثل من قبل برنامج يسمى "GeneticISWAT". لأداء الأمثل، GeneticISWAT.exe مفتوحة.
    1. انتقل إلى "ملف"، ثم "فتح" وحدد قاعدة البيانات i_SWAT "الراكون GA.mdb".
    2. انتقل إلى "ملف"، ثم "تكوين" لتعيين المسارات إلى SWAT التنفيذية نموذج (SWAT2005GA.exe).
    3. انتقل إلى "تنفيذ"، ثم "اختر مجموعة أليل". هذه الخطوة تحدد مجموعات من ممارسات الحفظ المستخدمة في التحسين. لهذا المدى، تعيين أليل تم استخدام رقم 14، والتي لديها 23 مجموعات من ممارسات الحفظ. AVيتم تخزين مجموعات أليل ailable في "Alleles.csv" تكوين الملف.
    4. انتقل إلى "تنفيذ"، ثم حدد "خط الأساس الأرشيف SPEA2 المجموعة الثانوية علم" لأداء الأمثل باستخدام خوارزمية multiobjective SPEA2 التطورية.

figure-protocol-1
الشكل 1. تحديد الأهداف التحسين والمعلمات.

التحسين المعلمات التي سيتم اختيارها:

مسبقا: حدد مستجمعات المياه ليكون الأمثل. بالنقر على "تطبيق" يختار الإدخالات من "presets.csv مستجمعات المياه" ملف المسبقة لملء القيم السيطرة على هذه الشاشة.

المتغير الإخراج: حدد الأهداف البيئية لتعظيم الاستفادة. كما اختار (N المخرج، المخرج P)، وهذا يعرف دالة الهدف 3-الأبعاد: النيتروجين (N + NO3 العضوية + NH4 + NO2) لمدة 5 سنوات في المتوسط ​​عند مخرج، الفوسفور (أورغا بلغ متوسط ​​NIC P + P المعدنية) لمدة 5 سنوات عند مخرج، والتكلفة الإجمالية للممارسات الحفاظ على البيئة. لاحظ أن هذا سيخلق الحدود المقايضة 3-الأبعاد. يمكن اختيار المتغيرات خرج البديلة، حيث البرنامج هو تقليل multiobjective ({} المتغير الناتج، التكلفة الإجمالية).

حجم السكان: حجم مجموعة السكان الأولي. هذا يحدد العدد الأولي من الحلول المرشحة. عند تحديد "البذور مع بعضها أليل" الخيار، يتم إنشاء حلول مرشح يمثل التطبيق الموحد للكل ممارسة الحفظ المحدد في أليل لتعيين جميع HRUs الأراضي الزراعية في مستجمعات المياه أولا. يتم إنشاء الحلول المرشحة المتبقية من مهمة عشوائية من ممارسات الحفظ من أليل لتعيين HRUs الأراضي الزراعية. عند اختيار "بذور مع بعضها أليل" الخيار، يحتاج المرء للتأكد من أن حجم السكان الأولية على الأقل كبيرة بقدر عدد من الأليلات في مجموعة الأليل (23 في هذه المظاهرة).

الحمار = "jove_content"> عدد الأجيال: تعيين العدد المطلوب من أجيال (التكرار) على المدى الأمثل (لاحظ أن يمكن إعادة المدى).

احتمال انتقال: عندما يتم اختيار مرشح حلول اثنين لإيجاد حلول مرشحا جديدا، يحدد احتمال انتقال احتمال أن يتم إنشاء حلول جديدة متميزة (مجموعة إلى 1 لهذه المظاهرة).

حجم السكان المؤقتة: هذا يحدد عدد من الحلول الجديدة التي تم إنشاؤها مرشح. وتستخدم موارد المعالج بكفاءة أكثر عند هذه القيمة هو عدد صحيح متعددة من عدد من المواضيع المعالج (16 في هذه المظاهرة).

احتمال تحور: تحديد احتمال تغير عشوائي في الاحالة إلى آخر وحدة حقوق الإنسان الممارسة من مجموعة حفظ أليل. (ويقع إلى 0.03 لهذه المظاهرة).

عدد منالمواضيع: حدد عدد المعالجات المستخدمة أو المواضيع. ويستخدم 16 في هذه المظاهرة.

عامل منحنى المعايرة رقم: يتم توفير هذه من معايرة نموذج SWAT.

حفظ في ملف نصي السكان: وهذا أمر مهم لتحديد إذا كان أحد يرغب في استكمال إعادة تشغيل الأمثل تشغيل بعد عدد محدد من مرات التكرار. فحص هذا الخيار ينتج ملف نصي مع القيم أليل من كل وحدة حقوق الإنسان في كل حل المرشح على قيد الحياة (الفردية). ويمكن قراءة هذا مرة أخرى إلى إعادة تشغيل ومواصلة التشغيل.

معلمات الثانوية التحسين

السنة الأولى: يجب تعيين لمدة عام بعد بداية معلومات الطقس التاريخية، وفي موعد لا يتجاوز 7 سنوات قبل نهاية هذه البيانات.

سعر الذرة: يستخدم مع معادلة خسارة العائد لتقدير تكلفة تخفيضات الأسمدة.

طريقة تسجيل النقاط: SPEA2 الأرشيف. سجل يحدد مدى احتمال البقاء على قيد الحياة هو شخص يتم اختياره لكروس.

طريقة تطهير: تهيمن. ويهيمن الأفراد التي هي أسوأ في جميع أبعاد 3 و تطهير.

HUC المصدر: يستخدم لتعيين "الموقع المحدد"، وهذا يعني قيمة "7100006" من التالي "HUC مستجمعات المياه" المجال لإيجاد صف في الجدول HUC المنطقة. القيمة "07100006" هو رمز HUC المكون من ثمانية أرقام لمستجمعات المياه الراكون.

المصدر التكلفة: تعيين إلى "مقاطعة (وحدة حقوق الإنسان مدونة الموقع)" للإشارة إلى أن يتم تحديد التكاليف الأخرى من CRP من رموز FIPS مقاطعة في ممارسة التكاليف الجدول أعلاه.

وسيتم تحديد لتعيين "الموقع 1" للإشارة إلى أن تكلفة CRP من رموز FIPS مقاطعة في ممارسة التكاليف الجدول أعلاه: تكلفة CRP المصدر.

3. ممثل النتائج

GeneticiSWAT.exe تنتج ملف سجل يعرض الإعدادات ونتائج جميع الحلول المرشحة (الأفراد)، وكذلك "حفظ" الملف الذي يشفر النتائج من التكرار خوارزمية النهائية والتي يمكن استخدامها لإعادة تشغيل على المدى الأمثل.

عند هذه النقطة، يمكن للمرء تصور مجموعة كاملة من حلول ذات كفاءة باريتو (الحدود المقايضة) وذلك باتباع الخطوات التالية:

  1. تشغيل GeneticiSWAT؛
    1. انتقل إلى "ملف"، ثم "فتح" لفتح قاعدة البيانات i_SWAT "الراكون GA.mdb".
    2. انتقل إلى "تنفيذ"، ثم "تصدير قائمة وحدة حقوق الإنسان". حفظ ملف باسم "أليل HRU.txt الراكون".
  2. إنتاج الرسوم المتحركة عن طريق تشغيل Mapswat.exe، واختيار "تنفيذ" ثم "الرسوم المتحركة 3D".

figure-protocol-2
الشكل 2. برأسيةreenshot لخلق "لقطات" لرؤية الحدود 3-الأبعاد.

الإخراج هو مجموعة من الملفات التي يمكن عرضها في كل مرة إلى ملفات الصور باستخدام برنامج POV-RAY واختيار "تقدم"، ثم "قائمة انتظار ملف". ويمكن استخدام هذه الصور من تلقاء نفسها أو دمجها في الفيلم يظهر تطور الخوارزمية.

figure-protocol-3
الشكل 3. التصور ثابت من الحدود المقايضة.

إذا رغبت، يمكن إنشاء فيلم يبين تطور الخوارزمية عن طريق تشغيل "Framescanner.exe" وباتباع الخطوات التالية:

  1. انتقل إلى "ملف"، ثم "جديد"، ثم "ملف"، ثم "استيراد"، ثم "ملفات PNG". حدد الصور الثابتة.
  2. لخلق فيلم، انتقل إلى "ملف"، ثم "تصدير"، ثم "AVI".
  3. حدد الترميز "بنك دبي الإسلامي" لإنشاء ملفات AVI من دفعات من الصورالملفات.

كل نقطة في الحدود يمثل التكوين مستجمعات المياه (مهمة محددة من ممارسات الحفظ على المناظر الطبيعية). ويمكن رؤية هذه التكوينات خرائط لكامل الحدود باتباع الخطوات التالية:

  1. تشغيل Mapswat.exe، حدد "تنفيذ"، ثم "خريطة متحركة".
  2. حدد "الراكون" من قائمة الإعداد المسبق وانقر على "تطبيق".
  3. حدد "تخطيط 7 (الراكون)" من قائمة تخطيط الخريطة، ثم انقر فوق "موافق".

figure-protocol-4
الشكل 4. لقطة من إنشاء خريطة كل فرد في الحدود النهائية.

تصدير تكوينات محددة مستجمعات المياه (الأفراد) من الفائدة.

غالبا ما يكون مسألة الفائدة لتحديد تكوينات محددة مستجمعات المياه (الأفراد) تحقيق أهداف معينة نوعية المياه. على سبيل المثال، يمكن للمرء أن ترغب في العثور على فرديidual في الحدود مما يقلل النيتروجين بنسبة 30٪ والفوسفور بنسبة 20٪ مقارنة شحنات خط الأساس. MapSWAT يسمح احد للبحث في الحدود بالنسبة للفرد مع المسافة أصغر الإقليدية إلى الهدف المحدد. ويمكن أن يتم ذلك عن طريق القيام بما يلي:

  1. فتح MapSWAT.exe. حدد "تنفيذ" | "بحث".

figure-protocol-5
الشكل 5. لقطة من البحث عن شخص معين في الحدود تستند إلى أهداف نوعية المياه.

  1. أدخل الحد الأدنى والأقصى والأهداف Tmin Tmax فضلا عن الفاصل الزمني تينت. أيضا إدخال نسبة انخفاض محددة في النيتروجين (Nspec) من خط الأساس في الفضاء "٪ تخفيض" بجوار N خط الأساس، والحد من الفوسفور في المئة في (Pspec) في "الحد٪" بجوار خط الأساس الفوسفور. البرنامج ينتج الإخراج في شاشة منبثقة:

figure-protocol-6
الشكل 6. لقطة من الناتج البحث

  1. انقر على زر "نسخ نص" ولصق في جدول بيانات. ويتم إنتاج ثلاثة جداول. في أول من الأفراد أقرب إلى الأهداف وN P لانخفاض بنفس النسبة، والتي تتراوح بين Tmin لTmax بواسطة تينت. أسفل هذا أقرب فرد واحد إلى الهدف (Nspec، Pspec) تظهر. الثانية، وطاولة إعطاء أقرب الأفراد حيث النطاقات المستهدفة P من Tmin لTmax بينما تعود ملكية ثابتة بالقرب N Nspec. الثالث، جدول إعطاء الأفراد أقرب أهداف N تتراوح بين Tmin لTmax بينما تعود ملكية ثابتة بالقرب P Pspec. في هذه الحالة، كان أقرب شخص إلى انخفاض 30٪ N ID 8423، وتبلغ القيمة N من 14،637،279.60. هنا هو خريطة توضح التوزيع المكاني للممارسات الحفظ وموقع هذا التكوين مستجمعات المياه في الحدود المقايضة:

files/ftp_upload/4009/4009fig7.jpg "بديل =" الشكل 7 "/>
الشكل 7. لقطة من الخارطة عينة تصف الفرد في اختيار الحدود. اضغط هنا لمشاهدتها بشكل اكبر شخصية .

تصدير بيانات الخريطة لمزيد من التحليل هو ممكن باتباع الخطوات التالية:

  1. تشغيل Mapswat.exe، حدد "تنفيذ"، ثم "تصدير البيانات خريطة".
  2. حدد "الراكون" من قائمة الإعداد المسبق وانقر على "تطبيق".
  3. أدخل معرف تكوين مستجمعات المياه (الفردية) (8423 معروضة)، تحقق "خصائص عرض أليل" و "عرض التكاليف"، ومن ثم انقر فوق "موافق". ويمكن استخدام هذه البيانات لإنشاء خرائط مخصصة للتكوين مستجمعات المياه المحددة باستخدام برنامج GIS.
اسم البرنامج مصدر وصف
محور دوار بطاقة
Swat2005GA.exe USDA الأراضي العشبية والتربة والماء مختبر أبحاث مستجمعات المياه محاكاة نموذج
i_SWAT.exe بطاقة SWAT قاعدة البيانات واجهة
GeneticISWAT.exe بطاقة خوارزمية تطورية تحكم SWAT. يتضمن غالب من http://lancet.mit.edu/ga/ .
MapSWAT.exe بطاقة يقرأ قواعد البيانات وi_SWAT shapefiles، وتنتج الصور الأجيال والأفراد.
POV السينية Povray.org استمرار raytracer الرؤية.
Framescanner.exe تود كامبل PNG الصورة لتحويل AVI
ويندوز موفي ميكر لايف مايكروسوفت استخدام ضغط AVI لWMV
ويملأ يخلق قاعدة بيانات i_SWAT مع البيانات التربة، والطقس، وإدارة مستجمعات المياه ل.

الجدول 1. جدول البرامج اللازمة.

اسم الملف نوع وصف
الراكون GA.mdb الوصول إلى قاعدة البيانات هيكل وإدارة مستجمعات المياه أوصاف الراكون. تلاه GeneticiSWAT وMapSWAT.
مستجمعات المياه presets.csv نص تحديد إعدادات مسبقة لGeneticiSWAT.exe وMapSWAT
Alleles.csv نص قائمة مجموعات أليل لخوارزمية تطورية.
الراكون أليل HRU.txt نص الملف الذي تم إنشاؤه من قبل GeneticISWAT إدراج تلك الأليلات مصممة على أن تكون الأراضي الزراعية. تلاه MapSWAT.
تكاليف الممارسة Josh.mdb subbasin وصول قاعدة البيانات التكاليف من خلال ممارسة الإدارة والمحافظة.
تراس Zones.mdb وصول قاعدة البيانات الجدول [HUC البيانات] يحمل الشرفة وأرقام منطقة العائد لمستجمعات المياه.
NRI Budgets.mdb وصول قاعدة البيانات تلاه GeneticISWAT.exe للجداول وآلة المحاصيل التي لا تستخدم في هذا المدى.
phucrp 2008-12-15.dat نص مصنع بحث حدة حرارية الجدول، لا تستخدم في هذا المدى.
Management.mdb وصول قاعدة البيانات تناوب جدول البحث، لا تستخدم في هذا المدى.
الراكون GA 2011/09/28 1313.log، الراكون GA 2011/09/29 0732.log، الراكون GA 2011/10/07 0644.log نص تسجيل ملفات التشغيل GeneticISWAT.
الراكون GA.wmv حيوية عرض 3D من الأفراد من الجيل
Subbasin.shp ESRI بحلقات الخطوط العريضة لsubbasins في مستجمعات المياه.
الراكون Map.wmv حيوية عرض من الأليلات السائدة لكل subbasin لكل فرد على الحدود.

الجدول 2. جدول الملفات العينة المطلوبة.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

نبني متكامل محاكاة التحسين إطار للبحث عن كفاءة باريتو مجموعات من تكوينات مستجمعات المياه التي تنطوي على مزيج الأقل تكلفة ومكان الحفظ الممارسات الزراعية لتحقيق مجموعة من الأهداف على مستوى مستجمعات المياه الحد من المغذيات. ويرد الرسم المفاهيمي للنظام المحاكاة التحسين في الشكل 8. يتم التعامل مع المحاكاة مستجمعات المياه، بما في ذلك محاكاة الآثار نوعية المياه من الممارسات الزراعية الحفظ من قبل نموذج هيدروليكي، SWAT2005، إلى جانب وجود نظام قاعدة بيانات التحكم المستندة إ...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

الإعلان عن أي تضارب في المصالح.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

وقد تم تمويل هذا البحث في جزء من الدعم الذي تلقاه من كالة حماية البيئة الامريكية استهدفت برنامج المنح مستجمعات المياه (المشروع # WS97704801)، حيوية المؤسسة الوطنية للعلوم في لزوج من النظم الطبيعية والبشرية (مشروع # DEB1010259-CARD-كلين)، وزارة الخارجية الامريكية الزراعة، المعهد الوطني للمشروع Foodand الزراعة الزراعية المنسق (المشروع # 20116800230190-CARD-).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. American Society of Agricultural and Biological Engineers. Design, layout, construction, and maintenance of terrace systems. ASAE Standard. , S268(2003).
  2. Raccoon River Watershed water quality master plan. , Agren, Inc. Carroll, IA. (2011).
  3. Arabi, M., Govindaraju, R. S., Hantush, M. M. Cost-effective allocation of watershed management practices using a genetic algorithm. Water Resour. Res. 42, W10429(2006).
  4. Bekele, E. G., Nicklow, J. W. Multiobjective management of ecosystem services by integrative watershed modeling and evolutionary algorithms. Water Resour. Res. 41, W10406(2005).
  5. Carpentier, C. L., Bosch, D. J., Batie, S. S. Using spatial information to reduce costs of controlling agricultural nonpoint source pollution. Am. J. Agr. Econ. 61, 404-413 (1998).
  6. CARD: Resource and Environmental Policy Interactive Software Programs [Internet]. , Center for Agricultural and Rural Development, Iowa State University. Ames, IA. Available from: http://www.card.iastate.edu/environment/interactive_programs.aspx (2007).
  7. Gassman, P. W., Reyes, M., Green, C. H., Arnold, J. G. The Soil and Water Assessment Tool: Historical development, applications, and future directions. Trans. ASABE. 50 (4), 1211-1250 (2007).
  8. The i_SWAT software package: a tool for supporting SWAT watershed applications. Gassman, P. W., Campbell, T., Secchi, S., Jha, M., Arnold, J. G. SWAT2003: The 2nd International SWAT Conference, 1-4 July, Bari, Italy, , Instituto di Ricerca sulle Acque, IRSACNR. Bari, Italy. 66-69 Forthcoming.
  9. Gitau, M. W., Veith, T. L., Gburek, W. J., Jarrett, A. R. Watershed level best management practice selection and placement in the Town Brook watershed, New York. J. Am. Water Resour. Assoc. 42, 1565-1581 (2006).
  10. Jha, M., Rabotyagov, S., Gassman, P. W. Optimal placement of conservation practices using genetic algorithms with SWAT. Int. Agr. Eng. J. 18 (1-2), 41-50 (2009).
  11. Jha, M. K., Wolter, C. F., Schilling, K. E., Gassman, P. W. Assessment of total maximum daily load implementation strategies for nitrate impairment of the Raccoon River, Iowa. J. Envir. Qual. 39, 1317-1327 (2010).
  12. Kanna, M., Yang, W., Farnsworth, R., Onal, H. Cost effective targeting of CREP to improve water quality with endogenous sediment deposition coefficients. Am. J. Agr. Econ. 85, 538-553 (2003).
  13. Kramer, R. A., McSweeny, W. T., Kerns, W. R., Stravros, R. W. An evaluation of alternative policies for controlling agricultural nonpoint source pollution. Water Resour. Bull. 20, 841-8446 (1984).
  14. Lant, C. L., Kraft, S. E., Beaulieu, J., Bennett, D., Loftus, T., Nicklow, J. Using GIS-based ecological-economic modeling to evaluate policies affecting agricultural watersheds. Ecol. Econ. 55, 467-484 (2005).
  15. Muleta, M. K., Nicklow, J. W. Evolutionary algorithms for multiobjective evaluation of watershed management decisions. J. Hydroinform. 4 (2), 83-97 (2002).
  16. Muleta, M. K., Nicklow, J. W. Decision support for watershed management using evolutionary algorithms. J. Water Resour. Plan. Manag. 131 (1), 35-44 (2005).
  17. Rabotyagov, S. S., Campbell, T., Jha, M., Gassman, P. W., Arnold, J., Kurkalova, L., Secchi, S., Feng, H., Kling, C. L. Least Cost Control of Agricultural Nutrient Contributions to the Gulf of Mexico Hypoxic Zone. Ecol. Appl. 20, 1542-1555 (2010).
  18. Rabotyagov, S., Jha, M., Campbell, T. Impact of crop rotations on optimal selection of conservation practices for water quality protection. J. Soil. Water Conserv. 65 (6), 369-380 (2010).
  19. Rabotyagov, S. S., Jha, M., Campbell, T. D. Nonpoint-source pollution for an Iowa watershed: An application of evolutionary algorithms. Canadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d'agroeconomie. , (2010).
  20. Rabotyagov, S. S., Jha, M., Campbell, T. Searching for Efficiency: Least Cost Nonpoint Source Pollution Control with Multiple Pollutants, Practices, and Targets. J. Nat. and Environ. Sci. 1, 75-90 (2010).
  21. Ribaudo, M. O. Consideration of off-site impacts in targeting soil conservation programs. Land Econ. 62, 402-411 (1986).
  22. Ribaudo, M. O. Targeting the conservation reserve program to maximize water quality benefits. Land Econ. 65, 320-332 (1989).
  23. Srivastava, P., Hamlett, J. M., Robillard, P. D., Day, R. L. Watershed optimization of best management practices using AnnAGNPS and a genetic algorithm. Water Resour. Res. 38 (3), 1-14 (2002).
  24. Veith, T. L., Wolfe, M. L., Heatwole, C. D. Development of optimization procedure for cost-effective BMP placement. J. Am. Water Resour. Assoc. 39 (6), 1331-1343 (2003).
  25. GAlib: Matthew's Genetic Algorithms Library [Internet]. , Available from: http://lancet.mit.edu/ga/ (1996).
  26. Whittaker, G., Confesor, R., Griffith, S. M., Färe, R., Grosskopf, S., Steiner, J. J., Mueller-Warrant, G. W., Banowetz, G. M. A Hybrid Genetic Algorithm for Multiobjective Problems with Activity Analysis-based Local Search. Eur. J. Operat. Res. , (2007).
  27. Zitzler, E., Laumanns, M., Thiele, L. SPEA2: Improving the Strength Pareto Evolutionary Algorithm for Multiobjective Optimization. CIMNE. , 95-100 (2002).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Spatial Multiobjective OptimizationAgricultural Conservation PracticesSWAT ModelEvolutionary AlgorithmWatershed SimulationNonpoint Source PollutionCost Effective TargetingTradeoff FrontiersGenetic IwoSPEA2 Algorithm

Related Articles