@article { author = {sheikhesmaeili, omid and Moazed, Hadi and Naseri, AbdAli}, title = {Evaluation of Estimation Methods for Water Field Capacity in Soils of Khuzestan Province}, journal = {Iranian Journal of Soil and Water Research}, volume = {47}, number = {1}, pages = {55-63}, year = {2016}, publisher = {University of Tehran}, issn = {2008-479X}, eissn = {2423-7833}, doi = {10.22059/ijswr.2016.57978}, abstract = {Indirect prediction of hydraulic characteristics of vadose zone is based on their readily available properties in the form of Pedo Transfer functions (PTFs), as a fast and low-cost solution has been widely practiced in irrigation and drainage problems. These studies was aimed at assessing the performance of the conventional methods of estimating soil moisture content at their field capacity (θfc) and introduce the appropriate PTF under laboratory and field conditions in Khuzestan province soils. The buried probes of the Time Domain Reflectometry device (TDR) were inserted at various depths to monitor soil moisture conditions in either of the physical model or experimental field under surface-point source drip irrigation with a discharge rate of 4 lph. Then, the physical soil properties and soil water contents at their specific matric potentials were assessed to determine the hydraulic parameters of Van Genuchten- Mualem (1980) model Throughwith the RETC program. The results of the research to evaluate the performance of several well-known Point-PTFs indicated that the quasi-empirical models as based upon physical principles can be a proper alternative to traditional methods for estimating θfc on the condition of having been tested on the field. So that, the PTF of Twarakavi et al. (2009) with indices of NRMSE (3.1%) and SE (0.51%) could closely predict θfc more accurately than either the Rosetta (2001) artificial neural network approach which presented the values of NRMSE (5.2%) and SE (0.71%), or the Dexter (2004) equation with the values of NRMSE (9.7%) and SE (1.75%). However, there were no differences observed in the indicator of Model Efficiency (ME) for each of the three PTFs. Based on the assessment rresults of these PTFs, the negative effects of soil compaction and the level of sand on the θfc were clearly shown using one-way ANOVA (p < 0.05). On the contrary, the levels of clay and silt exerted positive significant (p<0.05) increasing effects on  θfc .}, keywords = {Pedotransfer Function,Quasi-Empirical Model,Soil moisture curve}, title_fa = {ارزیابی روشهای برآورد رطوبت ظرفیت زراعی در خاک های استان خوزستان}, abstract_fa = {این تحقیق با هدف ارزیابی عملکرد روشهای مرسوم برآورد رطوبت ظرفیت زراعی جهت معرفی تابع انتقالی مناسب خاکهای منطقه استان خوزستان در شرایط آزمایشگاهی و مزرعه انجام پذیرفت. به منظور رصد وضعیت رطوبتی خاکها در هر دو مدل فیزیکی و مزرعه آزمایشی اقدام به کارگذاری حسگرهای دفنی دستگاه انعکاس سنجی حوزه زمانی (TDR) در اعماق مختلف و انجام آبیاری قطره ای از یک منبع نقطه ای- سطحی با دبی 4 لیتر در ساعت گردید. سپس، ویژگی های فیزیکی خاک همراه با مقادیر رطوبت در مکش های معین برای تعیین پارامترهای هیدرولیکی مدل رطوبتی ون گنوختن- معلم به کمک نرم افزارRETC اندازه گیری شد. نتایج این پژوهش در ارزیابی عملکرد چندین تابع انتقالی نقطه ای معروف نشان داد که مدلهای نیمه تجربی متکی بر اصول فیزیکی که در سطح مزرعه مورد آزمایش قرار گرفته اند می تواند جایگزین مناسبی برای روشهای سنتی تخمین میزان رطوبت ظرفیت نگهداری آب در خاک باشد. به طوری که، تابع انتقالی Twarakavi et al. (2009) با آماره های (1/3%) NRMSE و (51/0%) SE توانست رطوبت ظرفیت زراعی را با دقت خوبی نسبت به روش شبکه عصبی Rosetta (2001) با مقادیر (2/5%) NRMSE و (71/0%) SE یا معادله Dexter (2004) با مقادیر (7/9%) NRMSE و (75/1%) SE برآورد نماید. هر چند، تفاوتی در کارایی مدل (ME) برای هر سه تابع انتقالی ملاحظه نگردید. بر اساس نتایج ارزیابی این توابع انتقالی با استفاده از آنالیز واریانس یک طرفه در سطح معنی داری 5 درصد به وضوح مشاهده گردید اثرات منفی میزان شن و تراکم خاک بر مقادیر رطوبت ظرفیت زراعی قابل توجه است. بر عکس، میزان رس و سیلت در سطح معنی داری 5 درصد دارای تأثیر مثبتی بر مقادیر رطوبت ظرفیت زراعی داشت.}, keywords_fa = {Pedotransfer Function,Quasi-Empirical Model,Soil moisture curve}, url = {https://ijswr.ut.ac.ir/article_57978.html}, eprint = {https://ijswr.ut.ac.ir/article_57978_902674bc8cb839092425597112a595d2.pdf} }