بررسی اثرات کیفیت منابع آب و خاک بر کارایی شبکه‌های آبیاری و زهکشی کارون بزرگ تحت شرایط عدم حتمیت

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار گروه اقتصاد دانشگاه رامین اهواز

2 دانشیار اقتصاد کشاورزیTدانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی خوزستان

3 استادیار ترویج و آموزش کشاورزی،دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی خوزستان

4 دانش آموخته دانشگاه زابل

چکیده

بررسی کارایی شبکه‌های آبیاری یکی از عوامل بسیار مهم در تأمین اطلاعات مورد نیاز جهت ارتقای عملکرد این سامانه‌ها بوده و با توجه به بحران‌ آبی اخیر در کشور، بایستی مورد توجه مدیران و برنامه‎ریزان این حوزه قرار گیرد. مطالعه حاضر به بررسی کارایی چهار شبکه آبیاری در حوضه‌ی آبریز کارون بزرگ شامل گتوند، شمال شرق اهواز، شرق شعیبیه و میان آب شوشتر پرداخته است. از عوامل بسیار مهم مؤثر بر عملکرد این شبکه‌ها، می‌توان به کیفیت منابع آب و خاک اشاره نمود. از این رو، کارایی این شبکه‌ها تحت دو سناریو با و بدون لحاظ کیفیت منابع آب و خاک محاسبه گردید. جهت انجام این بررسی، روش تحلیل پوششی داده‌های استوار (RDEA) که توانایی بالقوه‌ای در اعمال شرایط نامطمئن برای داده‌های ورودی و خروجی مدل دارد، مورد استفاده قرار گرفت. نتایج نشان داد که، افزودن داده‌های ورودی کیفیت آب و خاک موجب می‌شود که برخی از شبکه‌هایی که به نظر غیر کارا می‌رسیدند، با افزایش قابل ملاحظه امتیاز کارایی مواجه شده و در نتیجه تفاوت میان رتبه‌بندی در دو سناریو بسیار محسوس باشد؛ بطوری که میانگین کارایی شبکه‌ها در سناریو اول 8/0 و در سناریو دوم 97/0 برآورد گردید. همچنین مشخص شد که اختلاف قابل توجهی بین استفاده واقعی و بهینه برای دو داده ورودی هزینه تعمیر و نگهداری و پرسنل وجود دارد که باعث عدم کارایی در شبکه‌ها ناکارا شده است. این اختلاف در سناریو دوم کمتر بوده و برای هزینه‌های تعمیر و نگهداری و پرسنل به ترتیب 41 و 34 درصد محاسبه گردید. بررسی تحلیل حساسیت در مدل RDEA نشان داد که با افزایش میزان محافظت سیستم در مقابل عدم حتمیت، امتیاز کارایی در شبکه‌های تحت بررسی کاهش می‌یابد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Investigating the effects of irrigation water and soil resources quality on the efficiency of Great Karun irrigation and drainage networks under uncertainty

نویسندگان [English]

  • Abbas Abdeshahi 2
  • Masoumeh Forouzani 3
  • Monireh Zeinali 4
1
2 Department of Agricultural Economics, Khuzestan Agriculture Sciences and Natural Resources University
3 Department of Agricultural Extension and Education, Khuzestan Agricultural Sciences and Natural Resources University
4 Zaboul university
چکیده [English]

Investigating the efficiency of irrigation networks is one of the most important factors in providing the necessary information to promote the performance of these systems and according to the recent water crisis, it should be considered by managers and planners of this field. This study has investigated the efficiency of four irrigation networks in Great Karun basin include Gotvand, Northeast of Ahwaz, the East of Shoeibeyeh and Myanab Shooshtar. One of the most important factors affecting the performance of these networks is the quality of soil and water resources. Therefore the efficiency of these networks was estimated under two scenarios of with and without considering water and soil quality. To conduct this study, a robust data envelopment analysis (RDEA) method has been used that has the potential to apply uncertain conditions for the input and output data of the model. The results showed that adding water and soil water quality data caused some of the seemingly inefficient networks to be significantly improved in efficiency score, and so the difference between rankings in two scenarios is very tangible. So that the average efficiency of networks is 0.8 in the first scenario and 0.97 in the second scenario. It was also found that there is a significant difference between the actual and optimal use for two input data of maintenance and personnel costs which has led to inefficiencies in networks. This difference was lower in the second scenario and was calculated for maintenance and personnel costs by 41 and 34 percent, respectively.Investigating the sensitivity analysis in the RDEA model showed that with increasing system protection against uncertainty, the efficiency score in the networks decreases.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Water and Soil resources quality
  • Efficiency
  • Robust Data Envelopment Analysis
جلیلی، ج.، جبلی، ج.، قمرنیا، ه و منعم، م. 1385. ارزیابی شبکه‌های آبیاری به روش Benchmarking با تعیین ارزش نسبی شاخص‌ها. مجله تحقیقات مهندسی کشاورزی. 29. 7: 88-71.
خلخالی، م.، منعم، م و ابراهیمی، ک. 1387. تدوین مدل چشتیبان تصمیم برای ارزیابی و بهبود عملکرد شبکه‌های آبیاری و زهکشی. مجله تحقیقات مهندسی کشاورزی.  9. 1: 140-125.
زحمتکش، م و منتظر، ع. ا. 1390. ارزیابی عملکرد تعدادی از شبکه های آبیاری جهان با استفاده از شیوه مقایسه ای و تحلیل داده کاوی. نشریه آب و خاک (علوم صنایع کشاورزی). 25. 5: 1057-1042.
شریفی پور،م.، ناصری، ع.ع.، هوشمند، ع.، معاضد، ه و حسن اقلی، ع. 1394 . اثر روش آبشویی و کیفیت آب بر شوریزدایی خاکهای سنگین. علوم و مهندسی آبیاری  مجله علمی کشاورزی. 38. 3 : 35 - 23.
فیضی، م. 1382. کارایی مصرف آب با کیفیت‎های مختلف بر عملکرد محصولات گندم، جو، پنبه و آفتابگردان. مجله علوم خاک و آب. 17. 1: 19-12.
مردانی، م.، سرگزی، ع و صبوحی، م. 1392. بررسی کارایی مزارع گندم سیستان با استفاده از تلفیق مدل بهینه‌سازی با پارامترهای کنترل‌کننده‌ی میزان محافظه‌کاری و تحلیل پوششی داده‌ها (RDEA). نشریه اقتصاد و توسعه کشاورزی. 27. 3: 187-180.
‏مردانی، م و ضیایی، س. 1395. تعیین کارایی مزارع گندم آبی در شهرستان نیشابور تحت شرایط عدم حتمیت. پژوهش های اقتصاد و توسعه کشاورزی.30. 2: 136–147.
Azizi, H. 2013. A note on data envelopment analysis with missing values: an interval DEA approach. The international journal of advanced manufacturing technology. 66.9:1817–1823.
Ben-Tal, A and Nemirovski, A. 1999. Robust solutions of uncertain linear programs. Operations Research Letters. 25.1:1–13.
Ben-Tal, A and Nemirovski, A. 2000. Robust solutions of linear programming problems contaminated with uncertain data. Mathematical Programming. 88.3:411–424.
Charnes, A., Cooper, W.W., Golany, B and Seiford, L. 1985. Foundation data envelopment analysis of Pareto–Koopmans efficient empirical production functions. Journal of Econometrics. 30:91–107.
Charnes, A., Cooper, W.W., Golany, B and Seiford, L. 1985. Foundation data envelopment analysis of Pareto–Koopmans efficient empirical production functions. Journal of Econometrics. 30:91–107.
Chung, G., Lansey, K and Bayraksan, G. 2009. Reliable water supply system design under uncertainty. Environmental Modelling & Software. 24.4:449–462.
Farrell, M. 1957. The measurement of productive efficiency. Journal of royal statistical society. Series A. 120:253-281.
Hatami-Marbinia, A., Agrellb, P.J., Tavana M. and Khoshnevis., P. 2017. A flexible cross-efficiency fuzzy data envelopment analysis model for sustainable sourcing. Journal of Cleaner Production. 142:2761-2779.
Karlen, D.L., Andrews S.S. and Doran, J.W. 2001. Soil quality: current concepts and applications. Advances in Agronomy. 74:1–40.
Kinyangi, J. 2007. Soil health and soil quality: A review. Draft publication. 122:1-16.
Litskas, V.D., Aschonitis, V.G. and Antonopoulos, A. 2010. Water quality in irrigation and drainage networks of Thessaloniki plain in Greece related to land use, water management, and agro ecosystem protection. Environmental Monitoring and Assessment. 163.1:347- 359.
Mardani, M and Salarpour, M. 2015. Measuring technical efficiency of potato production in Iran using robust data envelopment analysis. Information Processing In Agriculture. 2:6–14.
Olesen, O.B. and Petersen, N. 2016. Stochastic data envelopment analysis: A review. European Journal of Operational Research. 143:2-21.
Omrani, H., Alizadeh, A. and Emrouznejad, A. 2018. Finding the optimal combination of power plants alternatives:  A multi response Taguchi-neural network using TOPSIS and fuzzy best-worst method. Journal of Cleaner Production. 203:210-223. 
Sabouhi, M and Mardani, M. 2017. Linear robust data envelopment analysis: CCR model with uncertain data. International Journal of Productivity and Quality Management. 22.2:262–280.
Shokouhi, A.H., Hatami-Marbini, A., Tavana, M. and Saati, S. 2010. A robust optimization approach for imprecise data envelopment analysis. Computers & Industrial Engineering. 59.3:387–397.
Smirlis, Y.G., Maragos, E.K. and Despotis, D.K. 2006. Data envelopment analysis with missing values: An interval DEA approach. Applied Mathematics and Computation. 177.1:1–10.
Tsionas, E.G. 2003. Combining DEA and stochastic frontier models: An empirical Bayes approach. European Journal of Operation Research. 147.3:499–510.
US. Army Corps of Engineers. 1980. Methodology for area wide planning studies. Engineer Technical Letter No. 1110-2-502, Washington, D.C