토양은 영양소와 수분으로 인해 생명을 유지합니다. 토양 수분의 역학을 예측하는 것은 농업 또는 수자원 관리에 매우 중요합니다. 그러나 토양 수분을 예측하는 것은 초기 조건, 토양 질감, 식생, 대기 강제 (방사선, 바람, 온도, 침전 등, 지형 등과 같은 데이터 세트를 기반으로하는 대규모의 복잡한 수치 모델의 요구 사항을 감안할 때 어려운 작업입니다.
이 데이터 세트를 사용하고 지속적인 기간 동안 토양 수분의 정확한 추정치를 시뮬레이션하려면 안정적인 모델과 데이터 세트가 필요합니다. 모델 개발, 애플리케이션 및 분석의 전문 기술도 마찬가지로 중요합니다. 또한, 대부분의 일반적인 수 문학적 모델은 기후 변화를 수용하지 않고 회고 적 데이터 세트를 기반으로 교정되므로 고정식 강우 방지 관계를 가정합니다. 이로 인해 모델의 구현, 설계 및 적용으로 인한 토양 수분 역학 추정에서 불확실성 (및 오류)이 발생합니다.
새로운 알고리즘은 확률 론적 숨겨진 Markov 모델 (HMM)을 자연 선택 과정을 기반으로 한 진화 알고리즘 인 유전자 알고리즘 (GA)을 다양한 기후 영역에 걸쳐 토양 수분 역학을 안정적으로 예측하기 위해 강력한 프레임 워크를 제공함으로써 제안됩니다. 알고리즘은 접근 방식의 전이성을 테스트하기 위해 미국 (아이오와와 일리노이)의 두 위치에 대해 테스트됩니다.
hmm은 " smart"를 추가합니다 GA에 의해 도출 된 최적화 된 초기 매개 변수를 통해 기상 상태를 얻기위한 더 나은 훈련 된 매개 변수를 제공함으로써 접근에 대한 구성 요소. HMM 조건은 토양의 날씨 상태 (예 :습식, 건조, 비교적 건조 또는 비교적 습식)를 추정하는 데 필요한 입력 매개 변수를 조건합니다. 이러한 초기 조건은 GA 기반 접근 방식이 강수량 데이터 세트와 선행 토양 수분 값에서 파생 된 과거 통계를 사용하여 토양 수분 값을 더 잘 예측하는 데 도움이됩니다. 이 커플 링은 매개 변수 집중 물리적 모델을 사용해야 할 필요성을 제거하고 초기 매개 변수 값을 결정하는 사용자의 기술뿐만 아니라 모델 구조 (예 :매개 변수화, 초기/하단 경계 조건, 통치 방정식, 전송 가능성 등) 및 측정 (예 :토지 커버, 토양 정보 등) 오류를 최소화합니다.
결과를 테스트하기 위해,이 접근법에 의해 도출 된 토양 수분 예측은 물리적으로 기반 반전 모델 (IM) (INES and Mohanty, 2008a)을 기반으로 정교한 표면 근처의 토양 수분 동화 체계의 것과 비교되었다. 결과는 SWAP-GA 방법과 비교하여 제안 된 접근법을 사용하여 예측 정확도의 일관된 개선을 나타냅니다. 근거리 표면 (0-10cm)과 하위 표면 층 (10-30, 30-50 및 0-50cm)에서의 시간 평균 (1994–2000) 토양 수분은 여러 위치와 연구 영역의 다양한 토양 깊이에서 예측되었으며, 이는 SITU 내 측정과 잘 어울 렸습니다.
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이것은 지표면을 가로 지르는 여러 시공간 영역에서 강수량과 같은 다른 프록시를 사용하여 장기 토양 수분 역학을 예측하기위한 확률 론적 모델의 첫 번째 적용입니다. 이 파일럿 연구의 결과는 매우 고무적이며, 특히 위성 유래 토양 수분 (AMSR-E, AMSR2, SMOS, SMAP 등) 및 침전 (TRMM/GPM) 데이터 세트와 함께 토양 수분을 큰 공간 규모로 예측하는 경로를 열어줍니다.
매일 시간 단계에서의 불확실성에도 불구하고, 새로운 접근법은 매주 시간 간격으로 비교적 신뢰할 수있는 모델 출력과 다른 기상 조건에서 비교적 우수한 전이성을 제공 할 수 있습니다. 이 " 스마트" 접근 방식은 필드에 적용 할 때 쉽게 편의성 (물리적 수 문학적 모델에 대한 집중 입력 매개 변수를 피하기)을 제공하고 초기 매개 변수 값을 결정하는 사용자의 기술뿐만 아니라 모델 구조 (즉, 매개 변수화, 초기/하단 경계 조건, 통과 방정식 등) 및 측정 (즉, 토지 커버 등) 오류를 최소화합니다.
제안 된 방법론은 기후 변화 시나리오 (즉, 글로벌 기후 모델 GCM, 지역 기후 모델 RCM 등) 및 역사적 토양 수분 측정 (사용 가능한)을 사용하여 미래를위한 장기 토양 수분을 예측하는 데 매력적인 대안을 제공 할 수 있기 때문에 이러한 결과는 중요합니다. 이와 관련하여,이 접근법은 향후 효율적인 농업/수자원 관리를 개발/개선하는 데 매우 유용 할 수 있습니다.
이러한 결과는 최근에 Journal of Hydrology에 발표 된 토양 수분 역학을 예측하기위한 비모수 진화 알고리즘의 개발이라는 제목의 기사에 설명되어 있습니다. 이 작업은 Kyungpook National University의 Yongchul Shin과 Binayak P. Mohanty 및 Amor V.M.에 의해 수행되었습니다. Texas A &M University의 Ines.
