Name: Spaziale Ottimizzazione multiobiettivo di pratiche di conservazione agricole utilizzando un modello SWAT e un algoritmo evolutivo (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2012-12-09T17:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 53 s
Description: Scopri l'ottimizzazione multiobiettivo delle pratiche di conservazione agricola utilizzando un modello SWAT e algoritmi evolutivi. Questo metodo integrato aiuta a quantificare i compromessi tra obiettivi ambientali e costi.

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Questa ricerca è stata finanziata in parte dal sostegno ricevuto dalla US Environmental Protection Agency ha mirato programma di Spartiacque di Grants (Progetto # WS97704801), la National Science Foundation di Dinamica dei accoppiati sistemi naturali e umani (Progetto # DEB1010259-CARD-KLIN), e il Dipartimento degli Stati Uniti delle Politiche Agricole-Istituto Nazionale di Progetto Coordinato agricolo Foodand Agricoltura (Project # 20116800230190-CARD-).

1. Preparare Modello Watershed e fornire dati di ingresso per l&#39;ottimizzazione <ol><li> Creare un database i_SWAT <ol><li> Utilizzo di un programma chiamato &quot;rotatore&quot;, creare il database da banche dati di input tra cui terreni, clima, gestione e fertilizzanti. </li><li> In alternativa, una corsa SWAT esistente (eventualmente creato con ArcSWAT o AVSWAT) possono essere importati con i_SWAT.exe. In questo caso, il programma &quot;swat_rewrite&quot; può essere utilizzato per sostituire gestione o altre informazioni HRU basata su dati a livello di campo. </li><li> Calibrazione e validazione del modello SWAT deve essere eseguita a questo punto. La (versione 2005) SWAT modello incorporato in questo quadro Raccoon Watershed modellazione fiume EA è stato originariamente calibrati e validati per un totale giornaliero massimo carico (TMDL) studio come descritto da Jha et al. (2010). Ulteriore calibrazione e validazione del modello SWAT è stata condotta a sostegno dello sviluppo di un Master Plan Raccoon River Watershed, come descrittoletto in Agren, Inc. (2011), che è il modello SWAT che è stato utilizzato per questo studio. </li><li> Utilizzare una versione modificata di SWAT2005.exe, chiamato SWAT2005GA.exe. </li></ol></li><li> Preparare file &quot;spartiacque presets.csv&quot; - Questo è un file di testo la memorizzazione molte delle impostazioni specifiche per lo spartiacque Raccoon. E &#39;letto da GeneticiSWAT e MapSWAT di seguito per impostare più controlli e campi di dati per lo spartiacque con un clic. </li><li> Preparare i costi degli elementi di pratica di conservazione. Per questo esempio, questi sono memorizzati nella tabella [Costi Practice - Raccoon per provincia] in una &quot;serie di minimi costi di Pratica di Josh.mdb&quot; del database. </li></ol> Il costo totale di una soluzione candidata è la somma dei costi delle pratiche di conservazione applicate alle unità spartiacque (&quot;unità di risposta idrologica&quot;, o HRUS). Il programma di ottimizzazione considera un&#39;assegnazione ottimale di una pratica di conservazione solo da un particolare insieme di pratiche di conservazione in ogni HRU terre coltivate nel bacino. La sets di pratiche di conservazione possibili assegnati a un HRU sono chiamati set di alleli. <ol start="4"><li> Creare cartelle SWAT. Per questo percorso, sono stati utilizzati 16 CPU, il che significa 16 copie di SWAT2005GA.exe sono stati eseguiti in 16 cartelle separate (lo stesso vale per i sistemi con CPU meno, ad esempio, 4 cartelle devono essere creati per un processore &quot;quad-core&quot;). </li></ol> 2. Seleziona parametri di ottimizzazione <ol><li> Ottimizzazione è controllata dal programma chiamato &quot;GeneticISWAT&quot;. Per eseguire l&#39;ottimizzazione, GeneticISWAT.exe aperto. <ol><li> Vai su &quot;File&quot;, poi &quot;Apri&quot; e selezionare il i_SWAT database &quot;Raccoon GA.mdb&quot;. </li><li> Vai su &quot;File&quot;, poi &quot;Configurazione&quot; per assegnare i percorsi del modello SWAT eseguibili (SWAT2005GA.exe). </li><li> Vai su &quot;Esegui&quot;, quindi &quot;Selezionare Imposta Allele&quot;. Questo passaggio determina le combinazioni di pratiche di conservazione utilizzati in ottimizzazione. Per questo percorso, allele set # 14 è stato utilizzato, che ha 23 combinazioni di pratiche di conservazione. Avset allele ailable vengono memorizzati nel file di configurazione &quot;Alleles.csv&quot;. </li><li> Vai su &quot;Esegui&quot;, quindi selezionare &quot;SPEA2 Baseline Subset Aware archivio&quot; per effettuare l&#39;ottimizzazione multiobiettivo utilizzando l&#39;algoritmo SPEA2 evolutivo. </li></ol></li></ol><img src="/files/ftp_upload/4009/4009fig1.jpg" alt="Figura 1"/> Figura 1. Fissare gli obiettivi di ottimizzazione e parametri. Ottimizzazione dei parametri da selezionare: Preset: Selezionare lo spartiacque da ottimizzare. Facendo clic su &quot;Applica&quot; seleziona le voci dal file preset &quot;spartiacque presets.csv&quot; per riempire i valori di controllo in questa schermata. Variabile di uscita: selezionare gli obiettivi ambientali per l&#39;ottimizzazione. A seconda della selezione (N Outlet, outlet P), questo definisce un 3-dimensionale funzione obiettivo: Azoto (N organico + NH4 NO3 + + NO2) in media per 5 anni in uscita, Fosforo (Organic P + P minerale) in media per 5 anni in uscita, e il costo totale di pratiche di conservazione. Si noti che questo creerà un 3-dimensionale frontiera compromesso. Variabili di uscita alternative possono essere selezionate, in cui il programma è di ridurre al minimo multiobiettivo ({} variabile di uscita, costo totale). Dimensione della popolazione: dimensione della popolazione Set iniziale. Questo determina il numero iniziale di soluzioni candidate. Quando &quot;Seed con l&#39;allele&quot; è selezionata, soluzioni candidate che rappresentano una applicazione uniforme di ogni pratica di conservazione specificato nella allele impostato su tutti HRUS terre coltivate nel bacino sono creato per primo. Le soluzioni candidati rimanenti sono creati da una assegnazione casuale di pratiche di conservazione del allele impostato su terreni agricoli HRUS. Quando si seleziona la &quot;Seed con ogni allele&quot; opzione, bisogna fare in modo che la dimensione della popolazione iniziale è almeno grande quanto il numero di alleli in un insieme allele (23 in questa dimostrazione). Numero di generazioni: Impostare il numero desiderato di generazioni (iterazioni) per il corso di ottimizzazione (si noti che la corsa può essere riavviato). Probabilità Crossover: Quando due soluzioni candidate sono state selezionate per la creazione di nuove soluzioni candidate, la probabilità di crossover indica la probabilità che diverse nuove soluzioni vengono create (impostato su 1 per questa dimostrazione). Dimensioni della popolazione temporanea: questo determina il numero di soluzioni candidate nuove create. Risorse del processore sono utilizzati nel modo più efficiente quando questo valore è un multiplo intero del numero di thread del processore (16 in questa dimostrazione). Probabilità Mutazione: specificare la probabilità di cambiamento casuale in un altro incarico HRU pratiche di conservazione dal set allele. (Si trova a 0.03 per questa dimostrazione). Numero dithread: Selezionare il numero di processori o fili utilizzati. 16 è utilizzato in questa dimostrazione. No. fattore di curva di calibrazione: Ciò è previsto dalla calibrazione del modello SWAT. Salva Popolazione nel file di testo: Questo è importante per selezionare se si vuole riavviare il corso di ottimizzazione dopo il numero specificato di iterazioni è completata. Selezionando questa opzione produce un file di testo con i valori degli alleli di ogni HRU in ogni soluzione candidata superstite (individuale). Questo può essere riletti per ripartire e continuare a correre. Parametri di ottimizzazione secondari Primo anno: Deve essere impostato un anno dopo l&#39;inizio delle informazioni meteo storica, e non più tardi di 7 anni prima della fine di questi dati. Prezzo di mais: Usato con l&#39;equazione di perdita di resa di stimare il costo delle riduzioni di fertilizzanti. <pclass = &quot;jove_content&quot;&gt; Metodo di punteggio: SPEA2 Archive. Punteggio determina la probabilità che un individuo superstite deve essere selezionato il cross-over. Purge Metodo: Dominato. Gli individui che sono peggio in tutte le 3 dimensioni sono dominati e eliminati. Fonte HUC: Impostare su &quot;posizione specificata&quot;, cioè il valore &quot;7100006&quot; dal seguente campo &quot;Watershed HUC&quot; è usato per trovare una riga nella tabella HUC zona. Il valore &quot;07100006&quot; è il codice a otto cifre HUC per lo spartiacque Raccoon. Fonte Costo: Impostare su &quot;County (Codice Location HRU)&quot; per indicare che i costi diversi da quelli CRP sarà determinata dalla contea FIPS codici nella tabella pratica i costi di cui sopra. Costo Fonte CRP: impostare su &quot;1 posizione&quot; per indicare che il costo CRP sarà determinata dalla contea FIPS codici nella tabella pratica i costi di cui sopra. <strong&gt; SWAT versione: SWAT2005 3. Risultati rappresentativi GeneticiSWAT.exe produce un file di registro che mostra le impostazioni ei risultati di tutte le soluzioni candidati (singoli), così come un file &quot;save&quot; che codifica i risultati della iterazione dell&#39;algoritmo finale e che può essere utilizzato per riavviare la corsa di ottimizzazione. A questo punto, si può visualizzare l&#39;intero set di Pareto-efficienti soluzioni di compromesso (la frontiera), seguendo la procedura riportata di seguito: <ol><li> Esegui GeneticiSWAT; <ol><li> Vai su &quot;File&quot;, poi &quot;Apri&quot; per aprire la i_SWAT database &quot;Raccoon GA.mdb&quot;. </li><li> Vai su &quot;Esegui&quot;, quindi &quot;Esporta elenco HRU&quot;. Salvare il file come &quot;HRU.txt Allele Raccoon&quot;. </li></ol></li><li> Produrre un&#39;animazione eseguendo Mapswat.exe, selezionando &quot;Esegui&quot; e poi &quot;animazione 3d&quot;. </li></ol><img src="/files/ftp_upload/4009/4009fig2.jpg" alt="Figura 2"/> Figura 2. Screenshot per la creazione di &quot;istantanee&quot; per 3-dimensionale visualizzazione frontiera. L&#39;uscita è una serie di file che si possono rendere tutto in una volta in file di immagine utilizzando POV-RAY programma e selezionando &quot;Render&quot;, poi &quot;Coda File&quot;. Le immagini possono essere utilizzati da soli o combinati in un film che mostra la progressione algoritmo. <img src="/files/ftp_upload/4009/4009fig3.jpg" alt="Figura 3"/> Figura 3. Visualizzazione statica della frontiera compromesso. Se lo si desidera, un film che mostra la progressione algoritmo può essere creato eseguendo &quot;Framescanner.exe&quot; e seguendo questa procedura: <ol><li> Vai su &quot;File&quot;, poi &quot;Nuovo&quot; e poi &quot;File&quot;, poi &quot;Importa&quot;, quindi &quot;File PNG&quot;. Selezionare le immagini statiche. </li><li> Per creare un filmato, andare su &quot;File&quot;, poi &quot;Esporta&quot;, poi &quot;AVI&quot;. </li><li> Selezionare codec &quot;DIB&quot; per creare file AVI da lotti di immaginefile. </li></ol> Ogni punto della frontiera rappresenta una configurazione spartiacque (una specifica assegnazione di pratiche di conservazione su un paesaggio). Mappe di queste configurazioni può essere visto per tutta la frontiera attenendosi alla seguente procedura: <ol><li> Esegui Mapswat.exe, selezionare &quot;Execute&quot;, quindi &quot;Animazione Map&quot;. </li><li> Selezionare &quot;Procione&quot; dalla lista predefinita e fare clic su &quot;Applica&quot;. </li><li> Selezionare &quot;Layout 7 (Raccoon)&quot; dalla lista Layout mappa, quindi fare clic su &quot;OK&quot;. </li></ol><img src="/files/ftp_upload/4009/4009fig4.jpg" alt="Figura 4"/> Figura 4. Schermata di creazione di una mappa di ogni individuo l&#39;ultima frontiera. Esportazione di configurazioni spartiacque specifici (persone fisiche) di interesse. Spesso una questione di interesse è quello di selezionare le configurazioni specifiche spartiacque (persone fisiche) che raggiungono determinati obiettivi di qualità delle acque. Ad esempio, si può desiderare di trovare un indivresiduali nella frontiera che riduce del 30% di azoto e fosforo del 20% rispetto a carichi di base. MapSWAT permette di cercare la frontiera per l&#39;individuo con la più piccola distanza euclidea per l&#39;obiettivo specificato. Questo può essere fatto nel modo seguente: <ol><li> Aprire MapSWAT.exe. Selezionare &quot;Execute&quot; | &quot;Cerca&quot;. </li></ol><img src="/files/ftp_upload/4009/4009fig5.jpg" alt="Figura 5"/> Figura 5. Schermata di ricerca di una determinata persona nella frontiera sulla base di obiettivi di qualità delle acque. <ol start="2"><li> Immettere minima e massima riduzione obiettivi Tmin e Tmax e un intervallo Tint. Inserite anche una riduzione specifica per cento di azoto (Nspec) rispetto al basale della &quot;riduzione%&quot; spazio vicino alla linea di base N, e cento di riduzione del fosforo (Pspec) nella &quot;riduzione%&quot; accanto a base di fosforo. Il programma produce output in una schermata a comparsa: </li></ol><html><img src="/files/ftp_upload/4009/4009fig6.jpg" alt="Figura 6"/> Figura 6. Schermata di produzione ricerca <ol start="3"><li> Fare clic su &quot;Copia testo&quot; e incollarlo in un foglio di calcolo. Tre tabelle vengono prodotti. Nel primo sono individui più vicina agli obiettivi di N e P della riduzione stessa percentuale, che varia da Tmin a Tmax da Tinta. Appena sotto, il singolo individuo più vicino al bersaglio (Nspec, Pspec) appare. In secondo luogo, una tabella che più gli individui in cui gli intervalli target P da Tmin a Tmax, mentre si tiene N costante vicino Nspec. In terzo luogo, una tabella che gli individui più vicini gli obiettivi che vanno da N Tmin a Tmax mentre P è mantenuto costante nei pressi di Pspec. In questo caso, il più vicino individuo a una riduzione del 30% era N ID 8423 con un valore di N 14,637,279.60. Ecco la mappa che mostra la distribuzione spaziale delle pratiche di conservazione e la posizione di questa configurazione spartiacque nella frontiera compromesso: </li></ol>files/ftp_upload/4009/4009fig7.jpg &quot;alt =&quot; Figura 7 &quot;/&gt; Figura 7. Schermata di una mappa di esempio che descrive l&#39;individuo selezionato nella frontiera. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/4009/4009fig7large.jpg" target="_blank">Clicca qui per ingrandire la figura</a> . Esportazione dati della mappa per ulteriori analisi è possibile seguendo questi passaggi: <ol><li> Esegui Mapswat.exe, selezionare &quot;Execute&quot;, quindi &quot;Dati mappa di esportazione&quot;. </li><li> Selezionare &quot;Procione&quot; dalla lista predefinita e fare clic su &quot;Applica&quot;. </li><li> Inserisci l&#39;ID di una configurazione spartiacque (singolo) (8423 illustrato), controllare &quot;Proprietà alleliche Mostra&quot; e &quot;Costi Show&quot;, e quindi fare clic su &quot;OK&quot;. Questi dati possono essere utilizzati per creare mappe personalizzate della configurazione spartiacque selezionato utilizzando un programma GIS. </li></ol><table border="1"><tbody><tr><td> Nome del programma </td><td> Fonte </td><td> Descrizione </td></tr><tr><td> Rotator </td><td> CARD </td&gt; <td> Crea e riempie un database con i dati i_SWAT suolo, clima, e la gestione di un bacino idrografico. </td></tr><tr><td> Swat2005GA.exe </td><td> Grassland USDA, Soil &amp; Water Research Laboratory </td><td> Modello di simulazione Watershed </td></tr><tr><td> i_SWAT.exe </td><td> CARD </td><td> SWAT database di interfaccia </td></tr><tr><td> GeneticISWAT.exe </td><td> CARD </td><td> Evolutiva algoritmo regolatore SWAT. Comprende Galib da <a href="http://lancet.mit.edu/ga/" target="_blank">http://lancet.mit.edu/ga/</a> . </td></tr><tr><td> MapSWAT.exe </td><td> CARD </td><td> Legge i_SWAT database e shapefile, produce immagini di generazioni e degli individui. </td></tr><tr><td> POV-Ray </td><td> Povray.org </td><td> Persistence of Vision raytracer. </td></tr><tr><td> Framescanner.exe </td><td> Todd Campbell </td><td> PNG image to AVI converter </td></tr><tr><td> Windows Live Movie Maker </td><td> Microsoft </td><td> Usato per comprimere AVI WMV </td></tr></tbody></table> Tabella 1. Tabella dei programmi richiesti. <table border="1"><tbody><tr><td> Nome del file </td><td> Tipo </td><td> Descrizione </td></tr><tr><td> Raccoon GA.mdb </td><td> Database di Access </td><td> Descrizioni Struttura e gestione di spartiacque Raccoon. Letto da GeneticiSWAT e MapSWAT. </td></tr><tr><td> spartiacque presets.csv </td><td> Testo </td><td> Preset di impostazione per GeneticiSWAT.exe e MapSWAT </td></tr><tr><td> Alleles.csv </td><td> Testo </td><td> Elenco dei set per allele algoritmo evolutivo. </td></tr><tr><td> Allele HRU.txt Raccoon </td><td> Testo </td><td> File creato da GeneticISWAT elencando quegli alleli determinati quali terreni agricoli. Letto da MapSWAT. </td></tr><tr><td> Costi pratica serie di minimi Josh.mdb </td><td> Access Database </td><td> I costi di gestione pratica e la contea. </td></tr><tr><td> Terrazza Zones.mdb </td><td> Access Database </td><td> Tabella [HUC dati] tiene la terrazza e numeri di zona di rendimento per lo spartiacque. </td></tr><tr><td> NRI Budgets.mdb </td><td> Access Database </td><td> Letto da GeneticISWAT.exe per le tabelle delle colture e macchina che non vengono utilizzati in questo periodo. </td></tr><tr><td> phucrp 2008-12-15.dat </td><td> Testo </td><td> Impianto termico tabella di ricerca di unità, non utilizzato in questo percorso. </td></tr><tr><td> Management.mdb </td><td> Access Database </td><td> Rotazione tabella di ricerca, non utilizzato in questo percorso. </td></tr><tr><td> Raccoon GA 1313.log 2011/09/28, 2011/09/29 0732.log Raccoon GA, GA Raccoon 2011/10/07 0644.log </td><td> Testo </td><td> I file di log di corsa GeneticISWAT. </td></tr><tr><td> <a href="https://www.jove.com/4009/Raccoon_GA.wmv">Raccoon GA.wmv</a> </td><td> Animazione </td><td> Visualizzazione 3D degli individui per generazione </td></tr><tr><td> <a href="https://www.jove.com/4009/Subbasin.shp" target="_blank">Subbasin.shp</a> </a&gt; </td><td> ESRI Shapefile </td><td> Lineamenti di subbasins nel bacino. </td></tr><tr><td> <a href="https://www.jove.com/4009/Raccoon_Map.wmv" target="_blank">Raccoon Map.wmv</a> </td><td> Animazione </td><td> Visualizzazione di alleli dominanti per ogni serie di minimi per ogni individuo sulla frontiera. </td></tr></tbody></table> Tabella 2. Tabella di file di esempio necessari.

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<li>Ribaudo, M. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Targeting+the+conservation+reserve+program+to+maximize+water+quality+benefits%5BTitle%5D)+AND+%22Land+Econ%22%5BJournal%5D)">Targeting the conservation reserve program to maximize water quality benefits.</a> Land Econ. 65, 320-332 (1989).</li>
<li>Srivastava, P., Hamlett, J. M., Robillard, P. D., Day, R. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Watershed+optimization+of+best+management+practices+using+AnnAGNPS+and+a+genetic+algorithm%5BTitle%5D)+AND+%22Water+Resour.+Res%22%5BJournal%5D)">Watershed optimization of best management practices using AnnAGNPS and a genetic algorithm.</a> Water Resour. Res. 38 (3), 1-14 (2002).</li>
<li>Veith, T. L., Wolfe, M. L., Heatwole, C. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+of+optimization+procedure+for+cost-effective+BMP+placement%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Am.+Water+Resour.+Assoc%22%5BJournal%5D)">Development of optimization procedure for cost-effective BMP placement.</a> J. Am. Water Resour. Assoc. 39 (6), 1331-1343 (2003).</li>
<li>GAlib: Matthew's Genetic Algorithms Library [Internet]. , Available from: 
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<li>Whittaker, G., Confesor, R., Griffith, S. M., Färe, R., Grosskopf, S., Steiner, J. J., Mueller-Warrant, G. W., Banowetz, G. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+Hybrid+Genetic+Algorithm+for+Multiobjective+Problems+with+Activity+Analysis-based+Local+Search%5BTitle%5D)+AND+%22Eur.+J.+Operat.+Res%22%5BJournal%5D)">A Hybrid Genetic Algorithm for Multiobjective Problems with Activity Analysis-based Local Search.</a> Eur. J. Operat. Res. , (2007).</li>
<li>Zitzler, E., Laumanns, M., Thiele, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((SPEA2%3A+Improving+the+Strength+Pareto+Evolutionary+Algorithm+for+Multiobjective+Optimization%5BTitle%5D)+AND+%22CIMNE%22%5BJournal%5D)">SPEA2: Improving the Strength Pareto Evolutionary Algorithm for Multiobjective Optimization.</a> CIMNE. , 95-100 (2002).</li>
</ol>

Nessun conflitto di interessi dichiarati.

Costruiamo un sistema integrato di simulazione-ottimizzazione quadro per la ricerca di Pareto-efficiente set di configurazioni spartiacque che coinvolgono più basso costo mix e luogo di pratiche di conservazione agricole per ottenere una serie di spartiacque a livello di obiettivi di riduzione dei nutrienti. Uno schema concettuale della simulazione-ottimizzazione del sistema è presentato in Figura 8. Simulazione Watershed, tra cui la simulazione degli impatti sulla qualità delle acque di pratiche di con...

spaziale ottimizzazione multiobiettivo di pratiche di conservazione agricole utilizzando un modello swat e un algoritmo evolutivo

Spatial Multiobjective Optimization of Agricultural Conservation Practices using a SWAT Model and an Evolutionary Algorithm

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&#39;inquinamento generato. Approcci, che non dovrebbero essere rappresentativi del processo di inquinamento reale in uno spartiacque, in cui l&#39;impatto delle fonti inquinanti sono spesso determinati da complessi processi biofisici. L&#39;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&#39;utilizzo del modello completo qualità dell&#39;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&#39;inquinamento provocato Nonpoint nel bacino, allo stesso tempo riducendo al minimo il costo di pratiche di conservazione. Un insieme di recente e l&#39;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. &#39;S approach e integra un moderno e più comunemente utilizzati SWAT modello di qualità dell&#39;acqua 7 con un algoritmo evolutivo multiobiettivo SPEA2 26, e specificato dall&#39;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&#39;utente qualità delle acque obiettivi. Le frontiere quantificare i compromessi che devono affrontare i responsabili spartiacque presentando l&#39;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.

Questo lavoro dimostra una integrazione di un modello di qualità delle acque, con una componente di ottimizzazione utilizzando algoritmi evolutivi per risolvere per ottimale (basso costo) il deposito di pratiche di conservazione agricole per la definizione degli obiettivi di qualità delle acque di miglioramento. Le soluzioni vengono generati utilizzando un approccio multi-obiettivo, che consente per la quantificazione esplicita di compromessi.

Spaziale Ottimizzazione multiobiettivo di pratiche di conservazione agricole utilizzando un modello SWAT e un algoritmo evolutivo

Individuare i modi più efficienti in termini di costi (ovvero a costo minimo) per indirizzare gli investimenti nelle pratiche di conservazione al fine di raggiungere specifici obiettivi di qualità dell'acqua...

L'obiettivo generale del seguente esperimento è dimostrare il metodo di ottimizzazione multi-obiettivo delle pratiche di conservazione in un bacino idrografico, utilizzando un sistema di simulazione-ottimizzazione che comprende il modello di processo del bacino e un algoritmo evolutivo. La domanda principale è come allocare le pratiche agricole di conservazione all'interno di un bacino idrografico in modo che gli obiettivi di qualità dell'acqua siano raggiunti al minor costo possibile.Su ciascun campo sono possibili diverse pratiche di conservazione, e possono essere importanti diversi obiettivi di qualità dell'acqua. Un'assegnazione specifica di pratiche di conservazione può essere simulata mediante un modello di processo del bacino idrografico. Per raggiungere l'obiettivo di ottimizzazione, selezionare innanzitutto un modello di processo del bacino idrografico calibrato e validato, nonché le rappresentazioni del modello delle pratiche di conservazione.Come secondo passaggio, vengono selezionati gli obiettivi ambientali da massimizzare e si ottengono i costi delle pratiche di conservazione, consentendo l'attivazione del componente relativo all'algoritmo evolutivo che mira a ottimi

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Biologia

Vi è una necessità critica per gli strumenti e le metodologie in grado di gestire sistemi acquatici di fronte alle condizioni di futuro incerto. Forniamo i metodi per condurre una valutazione spartiacque mirato che consente ai responsabili delle risorse per la produzione di modelli di effetti cumulativi del paesaggio a base per l'utilizzo all'interno di un quadro scenario di gestione analisi.

Spartiacque Planning all&#39;interno di una analisi quantitativa quadro Scenario

Charles Taylor e John Marshall spiegare l'utilità dei modelli matematici per valutare l'efficacia della strategia di popolazione sostituzione. Insight è data sul modo in cui i modelli computazionali in grado di fornire informazioni sulla dinamica della popolazione di zanzare e la diffusione di elementi trasponibili per A. sottospecie gambiae. Le considerazioni etiche di rilasciare le zanzare geneticamente modificate in libertà sono discussi.

Predire l&#39;efficacia della strategia Popolazione sostituzione Utilizzando Modelli Matematici

Non radioattivo In situ Protocollo di ibridazione applicabile per la Norvegia Abete e una serie di specie di piante

Fopius arisanus è un uovo-parassitoide larvale di moscerini della frutta Tephritid che viene utilizzato con successo nel controllo biologico di questi parassiti importanti tropicale. Descriviamo qui un protocollo ottimizzato per l'allevamento di F. arisanus su piccola scala con materiali facilmente reperibili.

Un protocollo ottimizzato per la cura dei Fopius arisanus, Un parassitoide di frutta Tephritid mosche

Il hawaiensis anfipode Parhyale è un organismo modello promettente per studi di embriologia crostacei e sviluppo artropodi comparativa e l'evoluzione. Questo protocollo descrive un metodo per la rimozione manuale dei singoli blastomeri da embrioni precoci stadio di clivaggio Parhyale.

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Segnalazione Ca 2 + regola diversi processi biologici nelle piante. Qui vi presentiamo approcci per il monitoraggio di stress abiotico indotto Ca spaziale e temporale 2+ segnali nelle cellule e tessuti utilizzando le geneticamente codificati Ca 2 + indicatori aequorina o Case12 Arabidopsis.

Misurazione spaziale e temporale Ca 2 + Segnali in Arabidopsis Piante

Viene presentato un protocollo per studiare il comportamento di accoppiamento del nematode del pino, Bursaphelenchus xylophilus. Le caratteristiche comportamentali di B. xylophilus sono descritte nel processo di accoppiamento.

Osservazione e quantificazione di comportamento di accoppiamento nel nematode del pino, Bursaphelenchus xylophilus

Nonlytic sistemi di espressione di cellule di insetto sono sottoutilizzate per la produzione, il traffico cellulare / localizzazione, e analisi funzionale proteina ricombinante. Qui, descriviamo metodi per generare vettori di espressione e successiva espressione proteica transiente in cellule lepidotteri disponibili in commercio. La co-localizzazione di Bemisia tabaci acquaporine con proteine marker fluorescenti subcellulare è anche presentato.

Espressione transitoria e Localizzazione cellulare di proteine ​​ricombinanti in cellule in coltura per insetti

Lo studio della biologia anfibia fornisce preziose informazioni sui processi riproduttivi, fisiologici, embrionali e di sviluppo che guidano organismi di molti gruppi tassonomici. Qui, presentiamo una guida completa su diverse metodologie che possono essere utilizzate per studiare il controllo ovarico e il monitoraggio negli anfibi.

Tecniche riproduttive per il monitoraggio e il controllo ovarico negli anfibi

La conservazione delle cozze d'acqua dolce dipende dal monitoraggio dei modelli riproduttivi e dei processi delle specie. Questo studio standardizza un protocollo non letale per il campionamento del contenuto branchiale, la caratterizzazione dello sviluppo larvale e la fornitura di un archivio digitale per i dati raccolti. Questo pacchetto di database di protocollo sarà uno strumento importante per i ricercatori di cozze nel recupero delle specie in pericolo.

Standardizzazione di un metodo non letale per caratterizzare lo stato riproduttivo e lo sviluppo larvale delle cozze d'acqua dolce (Bivalvia: Unionida)

Scopri l'ottimizzazione multiobiettivo delle pratiche di conservazione agricola utilizzando un modello SWAT e algoritmi evolutivi. Questo metodo integrato aiuta a quantificare i compromessi tra obiettivi ambientali e costi.

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