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Trovare il rapporto costo-efficienti (ad esempio, a più basso costo) forme di investimenti mirati pratica di conservazione per il raggiungimento di specifici obiettivi di qualità delle acque in tutto il paesaggio è di primaria importanza nella gestione dei bacini idrografici. I metodi tradizionali di economia di trovare il più basso costo della soluzione nel contesto spartiacque (ad esempio, 5,12,20) assumono che off-site conseguenze possono essere accuratamente descritto come una proporzione del-sito l'inquinamento generato. Approcci, che non dovrebbero essere rappresentativi del processo di inquinamento reale in uno spartiacque, in cui l'impatto delle fonti inquinanti sono spesso determinati da complessi processi biofisici. L'uso di moderni fisicamente basati, modelli di simulazione idrologica spazialmente distribuiti consente un maggior grado di realismo in termini di rappresentazione ma richiede un processo di sviluppo di una simulazione-ottimizzazione quadro in cui il modello diventa parte integrante di ottimizzazione.
Evoluzionealgoritmi ary sembrano essere uno strumento di ottimizzazione particolarmente utile, in grado di trattare la natura combinatoria spartiacque simulazione-ottimizzazione problema e permettendo l'utilizzo del modello completo qualità dell'acqua. Algoritmi evolutivi il trattamento di una particolare allocazione territoriale delle pratiche di conservazione in un bacino come una soluzione candidata e utilizzare set (popolazioni) di soluzioni candidate iterativamente gli operatori che applicano stocastici di selezione, ricombinazione e mutazione di trovare miglioramenti rispetto agli obiettivi di ottimizzazione. Gli obiettivi di ottimizzazione in questo caso sono per ridurre al minimo l'inquinamento provocato Nonpoint nel bacino, allo stesso tempo riducendo al minimo il costo di pratiche di conservazione. Un insieme di recente e l'espansione della ricerca sta tentando di utilizzare metodi simili e si integra con i modelli di qualità delle acque in senso lato metodi di ottimizzazione evolutivi 3,4,9,10,13-15,17-19,22,23,25. In questa applicazione, dimostriamo un programma che segue Rabotyagov et al. 'S approach e integra un moderno e più comunemente utilizzati SWAT modello di qualità dell'acqua 7 con un algoritmo evolutivo multiobiettivo SPEA2 26, e specificato dall'utente insieme di pratiche di conservazione e dei relativi costi per la ricerca di frontiere trade-off tra i costi completi di pratiche di conservazione e specificato dall'utente qualità delle acque obiettivi. Le frontiere quantificare i compromessi che devono affrontare i responsabili spartiacque presentando l'intera gamma dei costi connessi con gli obiettivi di miglioramento della qualità delle acque diverse. Il programma consente una selezione di configurazioni spartiacque raggiungendo determinati obiettivi di miglioramento della qualità delle acque e una produzione di mappe di posizionamento ottimizzato delle pratiche di conservazione.