1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Engenharia Agrícola - Doutorado (Teses)
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorOliveira, Henrique Fonseca Elias de-
dc.date.accessioned2013-09-19T17:47:30Z-
dc.date.available2013-09-19T17:47:30Z-
dc.date.copyright2013-
dc.date.issued2013-
dc.date.submitted2012-03-27-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, H. F. E. de. SIA: modelo semiempírico para simulação da irrigação por aspersão. 2012. 90 p. Tese (Doutorado em Engenharia Agrícola) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2012.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/1107-
dc.descriptionTese apresentada à Universidade Federal de Lavras como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, área de concentração Engenharia de Água e Solo, para obtenção do título de "Doutor".pt_BR
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do estado de Minas Gerais (FAPEMIG)pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectVentopt_BR
dc.subjectModelagempt_BR
dc.subjectSistema autopropelidopt_BR
dc.subjectCanhão hidráulicopt_BR
dc.subjectWindpt_BR
dc.subjectModelingpt_BR
dc.subjectSelf-propelled systempt_BR
dc.subjectGun sprinklerpt_BR
dc.titleSIA: modelo semiempírico para simulação da irrigação por aspersãopt_BR
dc.typetesept_BR
dc.publisher.programDEG - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationEngenharia de Água e Solopt_BR
dc.contributor.advisor1Colombo, Alberto-
dc.contributor.referee1Evangelista, Adão Wagner Pêgo-
dc.contributor.referee1Pereira, Geraldo Magela-
dc.contributor.referee1Oliveira, Luiz Fernando Coutinho de-
dc.contributor.referee1Scalco, Myriane Stella-
dc.description.resumoComputer simulation models of water application possible, quickly, making the performance analysis of irrigation systems in different operational and environmental conditions before and after they are installed at in field. The water application uniformity in sprinkler irrigation systems depends on the combination of climatic factors, especially wind speed and direction and operational factors, including: sprinkler type, nozzle size, operating pressure, jet angle and wetted sector angle, in the specific case of traveling irrigation machines, must also include: towpath spacing and travel speed of the sprinkler. Given the range of factors influencing the performance of irrigation systems, computational modeling becomes an extremely useful tool in the evaluation of these systems in the design phase or even after they are installed in the field. However, despite the wide use efficiency, most simulation models of water application, requires an excessive amount of input data and calibration parameters for making such models often difficult to apply. Aiming to overcome such difficulties, this report describes the development of simulation model for sprinkler irrigation (SIA), detailing its main components, parameters and capabilities. This model was written in Delphi (Windows environment) and its application is done through a simple approach, which is characterized by the use of less input data and calibrated by optimizing only six parameters, using this three field trials (in a still wind conditions and two under moderate wind conditions).The SIA uses a methodology based on semi-empirical model by Richards & Weatherhead, which uses three parameters to represent the wind drift and three to represent the interruption of the flow of induced air, responsible for the distortion of the water distribution wetted pattern of the sprinklers. In the adjustment of six parameters, the SIA uses the Shuffled Complex Evolution (SCE-UA) global optimization method, developed at the University of Arizona. For the first application of the SIA model was used the Plona sprinkler, model RL-250, being that calibration as well as laboratory test to characterize the water distribution of radial profiles of the sprinkler, fifty-three field experiments conducted under different operating conditions and wind were also used. Subsequently the calibration, the parameters optimized in this step were kept constant and used in simulations for other operating conditions and wind. To assess the quality of the fit, the values of rainfall intensity data simulated by the model were compared with values of rainfall intensity obtained in the field, through the analysis of the square root of the squared deviations, taken in relation to non-zero values (RMSE), the values of relative error between simulated and observed flow (e) and the index of confidence or performance (c). The evaluation of the simulation of water application uniformity was made by examining the absolute deviation between the values of the Christiansen coefficient of uniformity (CUC) with simulated data obtained by the model and data from field trials and also by analysis of the coefficient of determination and the confidence index of performance. The values of RMSE, relative error between flow values and the index of confidence or performance, were respectively, 1.54 mm h-1, 0.97% and 0.88, during calibration and 1.36 mm h-1, 1.32% and 0.91 in the validation step. The mean absolute deviation between the values of CUC was 5.39%. The statistical analysis of the coefficients used allows to infer that the Shuffled Complex Evolution optimization method presented high efficiency, when implemented in the SIA, with high levels of quality adjustment, and fast convergence. Based on the results obtained in the calibration and validation phases, it is concluded that the SIA model has great potential to be applied in order to predict the behavior of travel irrigation machines that operate with gun sprinkler, assisting in decision making regarding management of equipment, operating in real conditions of work, both in the design phase and for systems already installed.pt_BR
dc.description.resumoModelos computacionais de simulação da aplicação de água possibilitam, de maneira rápida, efetuar a análise do desempenho de sistemas de irrigação nas mais diferentes condições operacionais e ambientais, antes e depois da sua instalação em campo. A uniformidade de aplicação de água de sistemas de irrigação por aspersão depende da combinação entre fatores climáticos, sobretudo velocidade e direção do vento e, fatores operacionais, incluindo: tipo de aspersor, diâmetro do bocal, pressão de serviço, ângulo do jato e ângulo do setor molhado; no caso específico de autopropelidos deve-se incluir ainda espaçamento entre carreadores e velocidade de deslocamento do aspersor. Devido à gama de fatores influenciando o desempenho dos sistemas de irrigação a modelagem computacional torna-se uma ferramenta extremamente útil na avaliação desses sistemas, na fase de projeto ou mesmo depois de instalados em campo. Porém, apesar da grande eficiência na utilização, a maioria dos modelos de simulação da aplicação de água exige uma quantidade excessiva de dados de entrada e de parâmetros para calibração, tornando tais modelos muitas vezes difíceis de serem aplicados. Visando superar tais dificuldades, neste trabalho, é descrito o desenvolvimento do modelo Simulação da Irrigação por Aspersão (SIA), detalhando seus principais componentes, parâmetros e potencialidades. Esse modelo foi escrito em Delphi (ambiente Windows) e sua aplicação se dá por meio de uma abordagem simples, que tem como característica o uso de menos dados de entrada, sendo calibrado através da otimização de apenas seis parâmetros, utilizando para isso três ensaios de campo (um sob condições de vento calmo e dois sob condições de vento moderado). O SIA utiliza uma metodologia baseada no modelo semiempírico de Richards & Weatherhead, a qual faz uso de três parâmetros para representar a deriva pelo vento e três para representar a interrupção do fluxo de ar induzido, responsáveis pela distorção do padrão molhado de distribuição de água dos aspersores. No ajuste dos seis parâmetros, o SIA utiliza o método de otimização global Shuffled Complex Evolution (SCE-UA), desenvolvido na Universidade do Arizona. Para a primeira aplicação do SIA utilizou-se o aspersor da marca Plona, modelo RL-250, sendo que na calibração além de ensaios de laboratório para caracterizar os perfis radiais de distribuição de água desse aspersor, cinquenta e três ensaios de campo, realizados sob diferentes condições operacionais e de vento, também foram utilizados. Posteriormente à calibração, os parâmetros otimizados nessa etapa foram mantidos constantes e utilizados em simulações para outras condições operacionais e de vento. Para avaliação da qualidade do ajuste os valores de intensidade de precipitação simulados pelo modelo foram comparados com valores de intensidade de precipitação obtidos em campo, pela análise da raiz quadrada da média dos desvios ao quadrado, tomados em relação aos valores não nulos (RMSE), do erro relativo entre valores de vazão simulados e observados (e) e do índice de confiança ou desempenho (c). A avaliação da simulação da uniformidade de aplicação de água foi realizada através da análise do desvio absoluto entre valores de coeficiente de uniformidade de Christiansen (CUC), simulados com dados obtidos pelo modelo e dados obtidos em ensaios de campo e, também, pela análise do coeficiente de determinação e do índice de confiança ou desempenho. Os valores médios encontrados de RMSE, erro relativo entre valores de vazão e índice de confiança ou desempenho foram respectivamente, 1,54 mm h-1, 0,97% e 0,88, durante a calibração e 1,36 mm h-1, 1,32% e 0,91 na etapa de validação. O valor médio do desvio absoluto entre valores de CUC foi 5,39%. A análise dos coeficientes estatísticos utilizados permite inferir que o método de otimização Shuffled Complex Evolution apresentou alta eficiência, quando implementado no SIA, com elevados índices de qualidade do ajuste, além de rápida convergência. Com base nos resultados obtidos nas fases de calibração e validação, conclui-se que o modelo SIA tem grande potencial para ser aplicado, no intuito de prever o comportamento dos sistemas autopropelidos de irrigação que operam com canhões hidráulicos, auxiliando na tomada de decisão quanto ao manejo desses equipamentos, operando em condições reais de trabalho, tanto na fase de projeto quanto para sistemas já instalados.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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