واسنجی و ارزیابی سه روش تجربی برآورد تبخیرتعرق مرجع (مطالعه موردی: سه اقلیم از 6 اقلیم ایران)

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دوره دکتری مهندسی علوم آب، واحد علوم و تحقیقات ، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران

2 دانشیارگروه علوم و مهندسی آب، واحد شهرقدس ، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

3 دانشجوی دوره دکتری مهندسی علوم آب، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران

4 دانشیار گروه علوم و مهندسی علوم آب، واحد شهرقدس ، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران ، ایران

چکیده

آگاهی از نیاز آبی گیاه یکی از ملاحظات مهم در اصلاح بهره­وری آب در کشاورزی است. بنابراین، برآورد دقیق تبخیرتعرق مرجع از مهم­ترین عوامل ارتقاء مدیریت آب است. روش پنمن مانتیث فائو به­عنوان فرمول استاندارد برآورد تبخیرتعرق مرجع مورد استفاده قرار می­گیرد. ولی این روش دارای محاسبات طولانی و پیچیده بوده و نیاز به اطلاعات زیادی دارد. با توجه به عدم برداشت برخی از اطلاعات مورد نیاز این روش در تمام مناطق، استخراج معادلات منطقه­ای مناسب برای محاسبه تبخیرتعرق با تکیه بر حداقل داده­های هواشناسی ضروری به نظر می­رسد. بدین منظور، سه معادله تجربی بلانی کریدل اصلاحی، هارگریوز و تورنت­وایت انتخاب و بر اساس معادله پنمن مانتیث فائو برای سه اقلیم مختلف و به دو روش رگرسیون خطی و بهینه­سازی غیرخطی واسنجی شد. داده­های مربوط به یک دوره 10 ساله برای سه ایستگاه با اقلیم­های خیلی­مرطوب، نیمه­خشک و خشک ایران استخراج و به دو گروه 5 سال اول و 5 سال دوم تقسیم شد. با داده­های 5 سال اول معادلات واسنجی­شده و ارزیابی معادلات با استفاده از اطلاعات 5 سال دوم و توسط شاخص­های آماری آزمون F و RRMSE انجام شد. با توجه به نتایج، برای اقلیم خیلی مرطوب، استفاده از معادله­های بلانی کریدل و هارگریوز و برای اقلیم­های نیمه­خشک و خشک، استفاده از معادله واسنجی شده تورنت وایت با روش واسنجی رگرسیون خطی جهت برآورد تبخیرتعرق مرجع قابل توصیه است. در فرآیند واسنجی معادلات، روش رگرسیون خطی نسبت به روش بهینه­سازی غیرخطی عملکرد بهتری داشت.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Calibrate and Evaluation of the Three Experimental Methods Estimating Source Evapotranspiration. (Case study: Three Different Climates of Six Main Climates in Iran)

نویسندگان [English]

  • Parisa Pashakhah 1
  • Hossein Ebrahimi 2
  • Sara Bolokazari 3
  • Hosein Hasan Pour Darvishi 4
1 PhD Student, Department of Water Science and Engineering., Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran,Iran
2 Associate Professor Department of Water Science and Engineering, Shahr-Ghods Branch, Islamic Azad University.,Tehran., Iran
3 PhD Student, Department of Water Science and Engineering., Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran,Iran
4 Associate Professor Department of Water Science and Engineering, Shahr-e-Qods Branch, Islamic Azad University, Tehran,Iran
چکیده [English]

Knowing about plants' water requirement is one of the most important considerations in reforming water productivity in agriculture. So precise estimating of source evapotranspiration is one of the most important factors in improving water management.  Penman Mantis FAO is used as a standard formula to estimate the source evapotranspiration. But this detailed and complicated method requires lots of information. Due to the lack of certain required information in all the regions, regional equations for calculating evapotranspiration based on the least of the meteorological data seems necessary. To this end, three experimental equation" Blany Criddle, Hargreaves and Torrent White" was selected and based on Penman Mantis FAO equation for three different climates by the linear regression and nonlinear optimized method was calibrated. A ten year period's data for the three stations of thoroughly humid, semi-arid and dry climate was calculated and divided into two groups: the first 5 years and second one. The data for the first 5 years the equations was calibrated and evaluation of the equations was conducted through F test and RPMSE test, using the second 5 years. Based on the results, using of equations Blany Criddle , and Hargreaves, for the thoroughly humid climate and the Torrent White equation calibrated for semi-arid and dry climate using the regression calibration method is recommended to estimate source evapotranspiration. In the calibrating process of equations, linear regression performed more properly than the optimized non-linear method.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Crop reference evapotranspiration
  • FAO Penman-Monteith
  • Blaney-Criddle
  • Thornthwaite
  • Hargreaves-Samani
Ahmadi,S.H., Fooladmand,H.R. 2008. Spatially distributed monthly reference evapotranspiration derived from the calibration of Thornthait equation: a cas study, south of iran. Irrigation Science. 26.4: 303-312.
Allen,R.G., Pereira,L.S., Raes,D., Smith,M. 1998. Crop evapotranspiration: guidelines for computing crop requirement. Irrigation and Drainage Paper.No.56, FAO, Rome, Italy, 300 pp.
Blaney,H.F., Crridle,W,D. 1950. Determining water requerments in irrigated areas from climatologically and irrigation data. USDA, SCS. SCS-TP-96, 48.
Bos,M.G., Kselik,R.G., Allen,k., Molden,D.J. 2009. Water Requirements for Irrigation and the Environment. Springer, 186p.
FAO–Food and Agriculture Organization of the United Nation, Land and Water Development Division. 2005. AQUASTAT information system on water and agriculture: Online database. Rome: FAO.
Fooladmand,H.R., Ahmadi,S.H. 2009. Monthly spatial calibration of Blaney-Criddle equation for calculating monthly ET0 in south of Iran.Irrigationans Drainage. 58.2: 234-245.
Ghafari,A., Ghasemi,V., Depao,V. 2004. Agricultural climate zone classification with UNESCO method, Drought and drought. 12: 30-35.
Hargreaves,G.H., Samani,Z.A. 1982. Estimating potential evapotranspiration. Irrigation and Drainage  Engneering. ASCE. 108(IR3):223-230.
Hargreaves,G.H., Samani,Z.A. 1985. Reference crop evapotranspiration from temperature. Transaction of ASAE 1.2:96-99.
Li,Y., Chen,Z.S., Zhang,B., Wang,J.S. 2005. Study on the method of reference crop evapotranspiration by depence analysis. Journal. Xinjiang Agriculture. University. 28.1:70-72
Li,Y., Horton,R., Ren,T., Chen,C. 2009. Prediction of annual reference evapotranspiration using climatic data. Agricultural Water management. 97: 300-308.
Maeda,E.E., Wiberg,D.A., Pellikka,P.K.E. 2010. Estimating reference evapotranspiration using sensing empirical models in a region with limited data availability in Kenya. Applied Geography. 31: 251-258.
Oki,T., Kanae,S. 2006 Global hydrological cycle and world water resources. Science. 313: 1068-1072.
Pereira,A.R., Nova,N.A.V., Pereira,A.S., Barbieri,V. 1995. A model for the class A pan coefficient. Agriculture for Meteorologic. 76: 75-82.
Rockstorm,J., Falkenmark,M., Karlberg,L., Hoff,H., Rost,S., Gerten,D. 2009. Future water  avalibility for global food production: The potential of green water for increasing resilience to global change. Water Resources Research, 45.
Snyder,R.L.1992. Equation for evaporation pan to evapotranspiration conversion. Journal. Irrigation and Drainage  Engneering. 118: 977-980.
Sumner,D.M., Jacobs,J.M. 2005. Utility of Penman-Monteith, Priestly-Taylor, reference evapotranspiration, and pan evaporation methods to estimate pasture evapotranspiration. Journal. Hydrology. 308: 81-140.
Walter,I.A., Allen,R.G., Elliott,R., Mecham,B., Jensen, M.E., Itenfisu,D., Howell,T.A., Snyder,R., Brown, P., Eching,S., Spofford,T., Hattendrf,M., Cuenca,R. H., Right,J.L., Mrtin,D. 2000. ASCE standardize reference evapotranspiration equation.