ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ИРРИГАЦИОННЫМИ СИСТЕМАМИ В УСЛОВИЯХ ДЕФИЦИТА ВОДЫ: НА ПРИМЕРЕ КАШКАДАРЬИНСКОЙ ОБЛАСТИ И ВЛИЯНИЯ КАНАЛА КУШ-ТЕПА
Аннотация
Статья посвящена разработке интеллектуальной системы безопасного использования коллекторно-дренажных вод (КДВ) для смягчения негативного влияния строящегося канала Куш-Тепа на водообеспечение Кашкадарьинской области. Учитывая, что 73% поливной воды региона поступает из Амударьи посредством насосных станций, предлагается использование минерализованных дренажных стоков в качестве альтернативного источника. Разработана гибридная модель управления на основе Physics-Informed Neural Networks (PINN) и технологий Интернета вещей (IoT). Результаты показали, что применение импульсного режима орошения и контроль переноса солей в реальном времени позволяют сократить дефицит воды на 20-25% и предотвратить вторичное засоление почв.
Об авторах
Список литературы
Ilkhamov, A. Implications for Uzbekistan's Water Supply of Qosh Tepa Canal Construction in Afghanistan. 2023.
Edlinger, J.; Conrad, C.; Lamers, J.P.A.; Khasankhanova, G.; Koellner, T. Reconstructing the Spatio-Temporal Development of Irrigation Systems in Uzbekistan Using Landsat Time Series. Remote Sens. 2012. Vol. 4.
O‘zbekiston Respublikasi Suv xo‘jaligi vazirligi. Qashqadaryo viloyati irrigatsiya tizimlarini rivojlantirish konsepsiyasi. Toshkent, 2023.
Kuliev T., et al. Utilization of collector-drainage waters for irrigation in arid zones of Uzbekistan // E3S Web of Conferences. 2023.
Mirzaqobulov, J.; Mehta, K.; Ilyas, S.; Salokhiddinov, A. The Role of Collector-Drainage Water in Sustainable Irrigation for Agriculture in the Developing World: An Experimental Study. World. 2025. Vol. 6, No. 1.
Ross, E.; Sticklor, R. How a simple tool is reducing conflict and preserving water in Uzbekistan. IWMI Success Stories. 2020.
Sayed, A. et al. A Smart Irrigation System Using the IoT and Advanced Machine Learning Model. 2024.
Okello, J. et al. Smart Irrigation Technologies and Prospects for Enhancing Water Use Efficiency for Sustainable Agriculture. 2025.
Simunek J., van Genuchten M. Th., Sejna M. Modeling the Soil–Plant–Atmosphere Continuum // Water. 2016. Vol. 8.
Bandai T., Ghezzehei T.A. Physics-Informed Neural Networks with Monotonicity Constraints for Richardson-Richards Equation // Hydrology and Earth System Sciences. 2022. Vol. 26.
Zhu Z., Rasheed M.W. Intermittent Drip Irrigation Soil Wet Front Prediction Model and Effective Water Storage Analysis // Sustainability. 2024. Vol. 16, No. 21.
Turgunov A.M. Математический модель и алгоритм искусственного интеллекта в капельном орошении. //Инновационные технологии. Научный журнал. 2024 1/53. ISBN 2181-4732.
Как цитировать
Copyright (c) 2026 ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.