Name: SWATモデルを用いた農業保全の実践の空間的な多目的最適化と進化的アルゴリズム (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2012-12-09T17:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 53 s
Description: 学ぼう、SWATモデルと進化的アルゴリズムを統合した流域内農業保全の空間的多目的最適化手法。水質目標とコストのトレードオフを定量化し、保全実践の最適配置を決定するシミュレーション最適化システムの構築と応用について解説します。

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この研究は、米国環境保護庁のターゲット流域グラント·プログラム（プロジェクト＃WS97704801）、結合自然と人間系の国立科学財団のダイナミクス（プロジェクト＃DEB1010259-CARD-クリン）、及び米国司法省から受け取ったサポートから一部で賄われていたFoodand農業協定の農業プロジェクトの農研究所（プロジェクト＃20116800230190-CARD-）の。

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特別な利害関係は宣言されません。

私たちは、流域レベルの栄養素削減目標の範囲を達成するために農業保全慣行の最低コストミックスと場所を含む流域構成のパレート効率的なセットを検索するための統合されたシミュレーション·最適化フレームワークを構築します。シミュレーション·最適化システムの概念図を図8に示されている。農業保全慣行の水質への影響をシミュレートすることを含む、流域シミュレーションは、Windowsベースのデータベース管理システム、i_SWAT 6,8と相まって水文モデル、SWAT2005によって処理されます。最適化コンポーネントは、SWATの水文応答単位（HRUs）上で動作し、同時に栄養負荷（N、P、または両方）と保全慣行のコストを最小限に抑える保全慣行の配分を見つけるために進化アルゴリズム26のロジックを採用しています。アルゴリズムの反復が、個々を存続のセットを終えられた後にualsは、おおよそのトレードオフのフロンティアを表しています。 2つの栄養素を同時に（硝酸塩-N及び全リン）が検討されているので、我々は3次元のトレードオフのフロンティアを入手してく...

swatモデルを用いた農業保全の実践の空間的な多目的最適化と進化的アルゴリズム

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

風景渡る特定の水質目標を達成するためのターゲティング保全実践投資のコスト効率の高い（ すなわち 、最も低コストの）方法を見つけることは流域管理における最も重要である。流域コンテキスト（ 例えば 、5,12,20）で最も低コストの解決策を見つけるの伝統的な経済学の方法は、外部への影響を正確に生成された敷地内の汚染の割合として記述することができることを想定しています。このようなアプローチは、汚染源の影響はしばしば複雑な生物物理学的プロセスによって決定される流域における実際の汚染プロセスを代表することはほとんどありません。現代の物理ベース、空間的に分散水文学的シミュレーションモデルの使用は、プロセス表現の面でリアリズムの大きい程度を可能にしますが、モデルは最適化の不可欠な一部となるシミュレーション最適化フレームワークの開発が必要である。 進化進アルゴリズムは流域シミュレーション·最適化問題のコンビナトリアル性質に対処するとフル水質モデルの使用を可能にすることが特に有用な最適化ツールであるように見えます。進化的アルゴリズムは、候補解として、流域の保全慣行の特定の空間的配分を扱い、最適化の目標に対して改善を見つけるために反復的に選択、交叉および突然変異の確率的演算子を適用する解候補の集合（集団）を利用する。この場合の最適化の目的は同時に保全慣行のコストを最小限に抑え、流域における非点、源汚染を最小にするためである。研究の最近の拡大とセットは同様の方法を使用しようとすると広義の進化的最適化手法3,4,9,10,13-15,17-19,22,23,25と水質モデルを統合しています。このアプリケーションでは、Rabotyagovらの適切に従うプログラムを実証ACHと保全の実践と保全の実践と、ユーザーが指定した水質のコストとの間の完全なトレードオフのフロンティアを検索するため、その費用の現代および一般SPEA2 26多目的進化アルゴリズムとSWATの水質モデル7を使用し、ユーザが指定したセットを統合目的。フロンティアは、様々な水質改善の目標に関連するコストの完全な範囲を提示することによって、流域管理者が直面してトレードオフを定量化する。プログラムは、指定された水質改善の目標と保全慣行の最適化された配置のマップの生産を達成する流域の構成を選択することができます。

この作品は、水質改善目標の指定された一連の農業保全慣行の最適な（最も低コストの）配置を解くために、進化的アルゴリズムを用いた最適化コンポーネントを使用した水質モデルの統合を示します。ソリューションは、トレードオフの明確な定量化を可能にする、マルチ客観的なアプローチを使用して生成されます。

SWATモデルを用いた農業保全の実践の空間的な多目的最適化と進化的アルゴリズム

特定の水質目標を達成するために、保全策への投資を効率的（すなわち、最低コスト）に集中させる方法を特定すること...

本実験の全体的な目的は、流域プロセスモデルと進化計算アルゴリズムを組み合わせたシミュレーション最適化システムを用いて、流域における保全策の多目的最適化の手法を実証することです。根本的な問いは、いかにして流域に農業保全策を配分し、最小のコストで水質目標を達成するかということです。各圃場において複数の保全手法を適用することが可能であり、また、複数の水質目標が重要となる場合があります。特定の保全手法の割り当ては、流域プロセスモデルによってシミュレーションできます。最適化の目標を達成するには、まず、キャリブレーションと検証済みの流域プロセスモデル、および保全手法のモデル表現を選択してください。第二のステップとして、最大化すべき環境目標を選択し、保全策のコストを取得します。これにより、環境目標とコスト目標を同時に最適化する進化計算アルゴリズムのコンポーネントを呼び出すことが可能になります。次に、多目的最適化を実行するために、最適化を制御するパラメータの選択を行います。これらシミュレーションと最適化という2つのコンポーネントは、Genetic-SWATと呼ばれるシミュレーション最適化システムに統合されています。得られた結果は、保全策の配置における流域構成の最適セットを示しており、これにより環境目標と保全投資コストとの間のトレードオフを定量化し、希望する環境目標やコストに基づいて特定の保全策の空間的構成を選択することが可能になります。単純な保全慣行シナリオの評価や、簡略化された慣行表現に基づく保全慣行の選択最適化といった既存の手法に対する本手法の主な利点は、物理ベースの流域プロセスモデルを、柔軟かつ直感的に理解可能な形式で最適化意思決定に統合している点にあります。この手法は、保全慣行への公的投資をどこに集中させるべきか、あるいは保全慣行のための逆オークションや水質取引プログラムなどの市場ベースの政策をどのように構築すべきかなど、流域管理および環境経済学の分野における重要な問いに答えるのに役立ちます。非点源汚染の文脈において、最適化パラメータは、流域モデルが準備され、最適化のための入力データが提供された後に選択されます。最適化はGenetic Iwoと呼ばれるプログラムによって制御されます。この手順を開始するには、genetic iwo dot exeを開き、[ファイル]から[開く]を選択して、ISWATデータベースのraccoon GA dot mdbを選択します。次に[ファイル]から[構成]に進み、SWATモデルの実行ファイルへのパスを割り当てます。[実行]に進み、[アレルセット]を選択してください。このステップで、最適化に使用される保全策の組み合わせを決定します。今回の実行では、実行すべき保全慣行の組み合わせが23通り含まれているアレルセット番号14を使用します。次に

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生物学

ツールおよび不確実な将来の状況に直面して水生システムを管理することのできる方法論のための重要な必要性があります。私たちは、シナリオ分析管理フレームワーク内で使用するための景観基準の累積効果モデルを生成するためにリソースマネージャを有効に標的と流域の評価を行うための方法を提供します。...

定量的シナリオ分析フレームワーク内の流域計画

チャールズテイラーとジョンマーシャルは、人口置換戦略の有効性を評価するための数学的モデリングの有用性を説明する。洞察力は、計算モデルは、蚊の個体群動態とA.

数理モデルを使用して人口置換戦略の有効性を予測

我々は、修正されたDIGを説明...

非放射性その場で</emノルウェースプルースと植物種の範囲に適用>ハイブリダイゼーションプロトコール

子育てに最適化されたプロトコル Fopius arisanus、Tephritid果実の寄生ハエ

端脚Parhyaleのhawaiensisは甲殻類発生学および比較節足動物発展と進化の研究のための有望なモデル生物である。このプロトコルは、Parhyaleの初期卵割期胚からの単一割球を手動で除去する方法を説明します。...

端脚甲殻類の8細胞胚から単セルのアブレーション<em&gt; Parhyale hawaiensis</em

のCa 2 +シグナル伝達は、植物において、多様な生物学的プロセスを調節する。ここでは、遺伝的にコード化されたのCa 2 +指標エクオリンまたはCASE12を使用して、シロイヌナズナの細胞および組織内の空間的および時間的のCa 2 +シグナルを誘発した非生物的ストレスを監視するためのアプローチを提示します。...

時空のCaを測定する 2 +シグナル

マツノザイセンチュウ、Bursaphelenchus xylophilusの交配行動を調査するためのプロトコルが提示されます。B.

パインウッドセンチュウの交配挙動の観察と定量化、マツノザイセンチュウ

Nonlytic昆虫細胞発現系は、生産、細胞輸送/ローカリゼーション、および組換えタンパク質機能解析のために十分に活用されています。ここでは、市販の鱗翅目の細胞株で発現ベクターおよびそれに続く一過性のタンパク質発現を生成する方法について説明します。細胞内蛍光マーカータンパク質とタバココナジラミのアクアポリンの共局在も提示されています。...

培養昆虫細胞における一過性発現および組換えタンパク質の細胞内局在

両生類生物学の研究は、多くの分類学的グループの生物を駆動する生殖、生理学的、発生学的および発達過程に関する貴重な情報を提供します。ここでは、両生類の卵巣制御とモニタリングを研究するために使用できるさまざまな方法論に関する包括的なガイドを紹介します。...

両生類における卵巣モニタリングと制御のための生殖技術

淡水イガイの保全は、生殖パターンと種のプロセスを監視に依存しています。本研究では、ギルの内容をサンプリングし、幼虫の発達を特徴付け、収集されたデータのデジタルリポジトリを提供するための非致命的なプロトコルを標準化する。このプロトコルデータベースパッケージは、イガイの研究者が侵略種を回収する上で重要なツールとなります。...

淡水ムール貝の生殖状態と幼虫発達を特徴付けるための非致死的方法の標準化(ビバルビア:ユニオンダ)

学ぼう、SWATモデルと進化的アルゴリズムを統合した流域内農業保全の空間的多目的最適化手法。水質目標とコストのトレードオフを定量化し、保全実践の最適配置を決定するシミュレーション最適化システムの構築と応用について解説します。

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