SIPAR_ID: Una Herramienta para la Identificación y el Análisis de Incertidumbre de los Parámetros...

Subdirección de Infraestructuras y DesarrolloÁrea de Modernización y Regadíos

Jornadas de Investigación

ZNS ´07ZNS ´07

SIPAR_IDSIPAR_ID: : Una Herramienta para la Una Herramienta para la Identificación y el Análisis de Incertidumbre Identificación y el Análisis de Incertidumbre de los Parámetros del Riego por Superficiede los Parámetros del Riego por Superficie

José A. Rodríguez y Juan C. MartosCórdoba, 14-16 de Noviembre de 2007

Región% de la Superficie

Total Regada

80,0 - 90,0 !!!

SIPAR_ID: Un Software para Identificar los Parámetros del Riego por SuperficieSIPAR_ID: Un Software para Identificar los Parámetros del Riego por Superficie

INTRODUCCIÓNINTRODUCCIÓN

Región% de la Superficie

Total Regada

80,0 - 90,0 !!!

Sistema Eficiencia Media

Superficie 70,0

Máquinas de Riego 75,0

Cobertura Total 65,0

Aspersión en Árboles 75,0

Instalación Fija Goteo 70,0

Goteo en Herbáceos 65,0

Medida de la Medida de la InfiltraciónInfiltración

Tanquede agua

Sistema deregistro del

calado del agua

Surco medido

Anillo Doble Surco Bloqueado

Entrada-Salida

Ecuación de Balance de VolumenEcuación de Balance de Volumen

Flujo Superficial

Flujo Infiltrado

)ta(Vz)ta(VytataQ

Vinf=Vap-Vsup

Problema InversoProblema Inverso

Flujo Superficial

Flujo Infiltrado

)ta(Vz)ta(VytataQ

Ignorar la Variación Temporal del Caudal de Riego

Asumir Régimen Uniforme Asumir Factor de

Forma Superficial Constante

Forzar la Trayectoria de Avance a seguir una Función Arbitraria

Ecuación de Balance de VolumenEcuación de Balance de Volumen

Identificación de Parámetros en el Riego por SuperficieIdentificación de Parámetros en el Riego por Superficie

1. El motor de simulación de la fase de avance del riego debe ser tan preciso como una solución en Inercia Nula de las ecuaciones de Saint-Venant.

2. El procedimiento de optimización debe ser rápido, robusto y global.

3. Se debe estimar la incertidumbre involucrada en el proceso de identificación de parámetros.

SIMULACIÓN NUMÉRICA EN SIPAR_IDSIMULACIÓN NUMÉRICA EN SIPAR_ID

Red Neuronal Artificial

Valiantzas (1997)ataK)ta(Zo

2,32 W7,1W7,21R0R1R)ta(rz

Modelo Híbrido(Balance de Volumen + ANN)

Modelo HíbridoModelo Híbrido

Modelo W-S

SIMULACIÓN NUMÉRICA EN SIPAR_IDSIMULACIÓN NUMÉRICA EN SIPAR_ID

IDENTIFICACIÓN DE PARÁMETROS EN SIPAR_IDIDENTIFICACIÓN DE PARÁMETROS EN SIPAR_ID

Parámetros IdentificablesParámetros Identificables

KostiakovKostiakov

ManningManningSoRAn1

SoRAn1

atKZ atKZ

Caudal

Tiempo

Tiempo de Estabilización del Hidrógrafo de RiegoTiempo de Estabilización del Hidrógrafo de Riego

IDENTIFICACIÓN DE PARÁMETROS EN SIPAR_IDIDENTIFICACIÓN DE PARÁMETROS EN SIPAR_ID

Modelización Inversa Multi-ObjetivoModelización Inversa Multi-Objetivo

2211agr FOg)w1(FOgwFO 2211agr FOg)w1(FOgwFO

Función ObjetivoFunción Objetivo

Algoritmo de OptimizaciónAlgoritmo de Optimización

Evolución Diferencial (Storn y Price, 1997)

ANÁLISIS DE INCERTIDUMBRE Y SENSIBILIDAD EN SIPAR_IDANÁLISIS DE INCERTIDUMBRE Y SENSIBILIDAD EN SIPAR_ID

Método de BootstrapMétodo de Bootstrap

No ParamétricoNo Paramétrico

Wild Bootstrap Wild Bootstrap

Local MarkovianoLocal Markoviano

Residuos

Tiempo

Residuos

Tiempo

Residuos

Tiempo

Sensibilidad de los ParámetrosSensibilidad de los Parámetros

Coeficiente de Correlación de Spearman

INTERFAZ GRÁFICA DE SIPAR_IDINTERFAZ GRÁFICA DE SIPAR_ID

VENTANAS DE RESULTADOS DE SIPAR_IDVENTANAS DE RESULTADOS DE SIPAR_ID

SITIO WEB DE SIPAR_IDSITIO WEB DE SIPAR_ID

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