ORIGINAL_ARTICLE
توسعه سامانه پیشبینی چند مدلی بارش ماهانه در حوضه آبریز سفیدرود
پیشبینی بارش یکی از ابزارهای مهم در برنامهریزی و مدیریت منابع آب به حساب میآید. اخیراً از روشهای جدیدی به نام مدلهای دینامیکی جو برای پیشبینی بسیاری از متغیرهای هیدرو-اقلیمی از جمله بارش استفاده میشود. قبل از استفاده از پیشبینیهای این مدلها در برنامهریزی و تصمیمگیری، لازم است ارزیابی دقت و تصحیح اریبی آنها انجام شود. از این رو هدف مقاله حاضر، تصحیح اریبی و ترکیب نتایج پیشبینی بارش مربوط به مجموعهای از مدلهای پیشبینی دینامیکی جهانی میباشد. برای این کار، ابتدا نتایج پیشبینی بارش هریک از مدلها بهصورت جداگانه با دادههای بارش ایستگاهی منطقه برای دوره تاریخی 1982 تا 2017 مقایسه شدند و خطای سامانمند هریک از آنها به روش نگاشت چندک تصحیح شد. این کار برای افقهای پیشبینی مختلف و برای پیشبینیهای صادره از ماههای مختلف انجام شده است. در گام بعدی متناسب با دقت هر یک از مدلهای پیشبینی، سامانه پیشبینی ترکیبی یا چند مدلی با استفاده از روش میانگینگیری بیزین توسعه داده شد. نتایج نشان داد پس از تصحیح اریبی به روش نگاشت چندک، حداقل یک مدل پیشبینی از 78 مدل پیشبینی دارای همبستگی نسبتاً بالا در حدود 7/0 میباشد. این نتیجه برای افق پیشبینی 1 ماه آینده بیشتر دیده شد. بعد از ترکیب 78 عضو پیشبینی با استفاده از روش میانگینگیری بیزین، این میزان همبستگی به بیشتر از 8/0 افزایش یافت. بنابراین با تصحیح اریبی و ترکیب مدلهای پیشبینی با یکدیگر، دقت بارش پیشبینیشده به مقدار قابلتوجهی افزایش مییابد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_74188_5a6de3478fbabc7058f14e19546ca272.pdf
2020-10-22
1881
1893
10.22059/ijswr.2019.284942.668251
پیشبینی بارش
مدلهای NMME
عدم قطعیت
میانگینگیری بیزین
نگاشت چندک
حسین
دهبان
dehban@ut.ac.ir
1
گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
AUTHOR
کیومرث
ابراهیمی
ebrahimik@ut.ac.ir
2
گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
LEAD_AUTHOR
شهاب
عراقی نژاد
araghinejad@ut.ac.ir
3
گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
AUTHOR
جواد
بذرافشان
jbazr@ut.ac.ir
4
گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
AUTHOR
Abbasi, M, Araghinejad, Sh. and Ebrahimi, K. (2019). Evaluation of Moving Average Pre-processing Approach to Improve the Efficiency of Support Vector Regression Model for Inflow Prediction. Iranian Journal of Soil and Water Research, 50:1, 247-258 (In Farsi).
1
Abbaspur, Kc. (2009). SWAT-CUP2; SWAT calibration and uncertainty programs user manual. Federal institute of aquatic science and technology (Eawag), Swiss.
2
Ahmadalipour, A., Moradkhani, H., & Rana, A. (2018). Accounting for downscaling and model uncertainty in fine-resolution seasonal climate projections over the Columbia River Basin. Climate dynamics, 50(1-2), 717-733.
3
Bai, Y., Chen, Z., Xie, J., & Li, C. (2016). Daily reservoir inflow forecasting using multiscale deep feature learning with hybrid models. Journal of hydrology, 532, 193-206.
4
Barbero, R., Abatzoglou, J. T., & Hegewisch, K. C. (2017). Evaluation of statistical downscaling of North American multimodel ensemble forecasts over the western United States. Weather and Forecasting, 32(1), 327-341.
5
Courbariaux, M., Barbillon, P., Perreault, L., & Parent, É. (2018). Post-processing multi-ensemble temperature and precipitation forecasts through an Exchangeable Gamma Normal model and its Tobit extension. arXiv preprint arXiv:1804.09233.
6
Foroughi, F. and Araghinejad, Sh. (2017). Long-lead streamflow forecasting using singular spectrum analysis in the Karkheh basin. Iranian Journal of Soil and Water Research, 48:2, 309-321 (In Farsi).
7
Gudmundsson, L., Bremnes, J. B., Haugen, J. E., & Skaugen, T. E. (2012). Downscaling RCM precipitation to the station scale using quantile mapping--a comparison of methods. Hydrology & Earth System Sciences Discussions, 9(5).
8
Han, P., Wang, P. X., Zhang, S. Y., & Zhu, D. H. (2010). Drought forecasting based on the remote sensing data using ARIMA models. Mathematical and computer modelling, 51(11-12), 1398-1403.
9
Jia, L., Yang, X., Vecchi, G. A., Gudgel, R. G., Delworth, T. L., Rosati, A., ... & Msadek, R. (2015). Improved seasonal prediction of temperature and precipitation over land in a high-resolution GFDL climate model. Journal of Climate, 28(5), 2044-2062.
10
Khajehei, S., Ahmadalipour, A., & Moradkhani, H. (2018). An effective post-processing of the North American multi-model ensemble (NMME) precipitation forecasts over the continental US. Climate dynamics, 51(1-2), 457-472.
11
Kirtman, B. P., Min, D., Infanti, J. M., Kinter III, J. L., Paolino, D. A., Zhang, Q., ... & Peng, P. (2014). The North American multimodel ensemble: phase-1 seasonal-to-interannual prediction; phase-2 toward developing intraseasonal prediction. Bulletin of the American Meteorological Society, 95(4), 585-601.
12
Kolachian, R., & Saghafian, B. (2019). Deterministic and probabilistic evaluation of raw and post processed sub-seasonal to seasonal precipitation forecasts in different precipitation regimes. Theoretical and Applied Climatology, 137(1-2), 1479-1493.
13
Le, J. A., El-Askary, H. M., Allali, M., & Struppa, D. C. (2017). Application of recurrent neural networks for drought projections in California. Atmospheric research, 188, 100-106.
14
Liu, L., Xiao, C., Du, L., Zhang, P., & Wang, G. (2019). Extended-Range Runoff Forecasting Using a One-Way Coupled Climate–Hydrological Model: Case Studies of the Yiluo and Beijiang Rivers in China. Water, 11(6), 1150.
15
Ma, F., Ye, A., Deng, X., Zhou, Z., Liu, X., Duan, Q., & Gong, W. (2016). Evaluating the skill of NMME seasonal precipitation ensemble predictions for 17 hydroclimatic regions in continental China. International Journal of Climatology, 36(1), 132-144.
16
Manganello, J. V., Cash, B. A., Hodges, K. I., & Kinter, J. L. (2017). Seasonal forecasts of North Atlantic tropical cyclone activity in the North American multi-model ensemble. Climate Dynamics, 1-16.
17
Modarresi, F., Araghinejad, Sh. and Ebrahimi. K. (2016). The Combined Effect of Seasonal Fluctuations of Persian Gulf and Mediterranean Sea Surface Temperature on Monthly Streamflow Forecasting of Karkheh River, Iran. Iranian Journal of Soil and Water Research, 46:4, 597-607 (In Farsi).
18
Moriasi, D. N., Arnold, J. G., Van Liew, M. W., Bingner, R. L., Harmel, R. D., & Veith, T. L. (2007). Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations. Transactions of the ASABE, 50(3), 885-900.
19
Motovilov, Y. G., Gottschalk, L., Engeland, K., & Rodhe, A. (1999). Validation of a distributed hydrological model against spatial observations. Agricultural and Forest Meteorology, 98, 257-277.
20
Najafi, H., Massah Bavani, A., Irannejad, P., & Viliam Robertson, A. (2018). Developing Real-time Multi-Model Ensemble and Downscaling of Seasonal Precipitation Forecast Systems: Application of Canonical Correlation Analysis. Journal of the Earth and Space Physics (JESP), 44(1), 245-264.
21
Narapusetty, B., Collins, D. C., Murtugudde, R., Gottschalck, J., & Peters‐Lidard, C. (2018). Bias correction to improve the skill of summer precipitation forecasts over the contiguous United States by the North American multi‐model ensemble system. Atmospheric Science Letters, 19(5), e818.
22
Raftery, A. E., Gneiting, T., Balabdaoui, F., & Polakowski, M. (2005). Using Bayesian model averaging to calibrate forecast ensembles. Monthly weather review, 133(5), 1155-1174.
23
Slater, L.J., Villarini, G. and Bradley, A.A. (2017). Weighting of NMME temperature and precipitation forecasts across Europe. Journal of Hydrology, 552, 646-659.
24
Strazzo, S., Collins, D. C., Schepen, A., Wang, Q. J., Becker, E., & Jia, L. (2019). Application of a Hybrid Statistical–Dynamical System to Seasonal Prediction of North American Temperature and Precipitation. Monthly Weather Review, 147(2), 607-625.
25
Voisin, N., Schaake, J. C., & Lettenmaier, D. P. (2010). Calibration and downscaling methods for quantitative ensemble precipitation forecasts. Weather and Forecasting, 25(6), 1603-1627.
26
Xu, L., Chen, N., Zhang, X., & Chen, Z. (2018). An evaluation of statistical, NMME and hybrid models for drought prediction in China. Journal of hydrology, 566, 235-249.
27
Xu, L., Chen, N., Zhang, X., Chen, Z., Hu, C., & Wang, C. (2019). Improving the North American multi-model ensemble (NMME) precipitation forecasts at local areas using wavelet and machine learning. Climate Dynamics, 1-15.
28
Zhao, T., Zhang, Y., & Chen, X. (2019). Predictive performance of NMME seasonal forecasts of global precipitation: A spatial-temporal perspective. Journal of Hydrology, 570, 17-25.
29
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل اثر بخشی احداث زهکش حائل بر روند تغییرات پوشش گیاهی (مطالعه موردی زهکش حائل شورهزار دشت قزوین)
شرایط آب و هوایی و ویژگیهای خاک همچون شوری از عوامل بسیار مهم و تأثیرگذار در پوشش گیاهی هر منطقه هستند. شور شدن آبهای زیرزمینی و انباشتگی نمک در لایههای سطحی خاک در اثر تبخیر و خیز مویینگی، موجب ایجاد شورهزار در بخشی از دشت قزوین شده که آثار سوئی را در رشد گونههای گیاهی در محدودهای به گستره 60 هزار هکتار داشته است. به منظور کنترل اثرات مخرب توسعه شورهزار در منطقه، زهکش حائل در هسته مرکزی شورهزار احداث شده است. پژوهش حاضر با هدف تحلیل اثر بخشی احداث زهکش حائل بر روند تغییرات شوری خاک و پوشش گیاهی در طی 5 سال، با احداث 10 قرق انجام گرفت. جهت بررسی اثرات احداث زهکش، تحلیل آماری بهصورت فاکتوریل و در قالب طرح بلوکهای کامل تصادفی انجام شد. نتایج اندازهگیریها نشاندهنده آن است که هدایت الکتریکی خاک عمقی بهطور میانگین 18 درصد بیشتر از هدایت الکتریکی خاک سطحی است. نتایج مقایسه میانگین هدایت الکتریکی خاک بر پایه روش دانکن نشان داد میانگین هدایت الکتریکی خاک در سال 1392 دارای بیشترین مقدار و در سال چهارم پس از شروع تحقیق دارای کمترین مقدار بوده است. با توجه به آنکه عمده منبع آبشویی خاک در محدوده قرقهای احداث شده، رواناب مسیلها میباشد لذا مهمترین علت تغییرات هدایت الکتریکی خاک با گذشت سالهای مختلف را میتوان به میزان بارندگی بهاره مرتبط دانست. نتایج تحلیل آماری نشان داد هدایت الکتریکی خاک به صورت تدریجی با گذشت سالهای مختلف در قرقهای احداث شده، کاهش داشته است. نتایج آزمون تجزیه واریانس درصد پوشش گیاهی در قرقهای احداث شده نیز نشان داد احداث زهکش حائل تأثیر بسیار معنیداری بر تغییرات پوشش گیاهی، با گذشت سالهای مورد مطالعه داشته و محدوده اثر گذاری زهکش حائل بر تغییرات پوشش گیاهی تا فاصله 300 متری از زهکش بوده است.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_76842_43cec29e7f7e08aa91e9bdd666f0871a.pdf
2020-10-22
1895
1905
10.22059/ijswr.2020.296112.668476
تحلیل آماری
تجزیه واریانس
روش دانکن
هدایت الکتریکی
افشین
یوسف گمرکچی
a.gomrokchi@areeo.ac.ir
1
بخش تحقیقات فنی و مهندسی، مرکز تحقیقات،اموزش و ترویج کشاورزی و منابع طبیعی استان قزوین؛ سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی،
LEAD_AUTHOR
علیرضا
حسن اقلی
arho49@yahoo.com
2
عضو هیئت علمی (دانشیار) مؤسسه تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی؛ سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران
AUTHOR
مهدی
اکبری
akbari_m43@yahoo.com
3
دانشیار موسسه تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران.
AUTHOR
مهرزاد
مستشاری (محصص)
mm_mohasses@yahoo.com
4
بخش تحقیقات خاک و آب، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان قزوین، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، قزوین، ایران.
AUTHOR
علیرضا
فخر واعظی
a.vaezi@areeo.ac.ir
5
بخش تحقیقات جنگل و مرتع، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان قزوین، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، قزوین، ایران.
AUTHOR
Abrol, I.P., Yadav J.S.P. and Massoud, F.I. (1988) Salt-affected Soils and their management. FAO Soils Bulletin No. 39, Rome, Italy: FAO.
1
Aflatouni, M., Eskandari, L. and Dehghanisanich, H. (2014). Calibration and Sensitivity Analysis of Hydraulic Behavior in Qazvin Plain Aquifer. Iranian Journal of Soil and Water Research, 45(3), 283-291. (In Farsi)
2
Ahmadi, A., Tatian, M.R., Temertash, R., Asri, Y. and Yegane, H. (2017). The role of soil properties on distribution of plant associations in the salt marshes around Urmia Lake. PEC, 4 (9), 35-48. (In Farsi)
3
Akhani, H. (2004) Halophytic vegetation of Iran: towards a syntaxonomical classification. Annali de Botanica Roma 4, 66–82.
4
Akram, M. and Sotoodehnia, A. (2011). Monitoring plan of interceptor drain in Qazvin. Company Reports, Kamab Pars Saman Abran, Ministry of Agriculture. (In Farsi)
5
Asri, Y., Hamzeh'ee, B. and Ghorbanli, M. (1995). Etude phytosociologique de la vegetation halophile de l'est du lac Orumieh (nord ouest de l' Iran). Documents Phytosociologiques 15,299–308. (In Franch with English summary).
6
Daneshkar Arasteh, P. (2010). Soil salinity change detection in irrigated area under Qazvin Plain irrigation network using satellite imagery. Proceedings of XVIIth Worlds Congress of International Commission of Agricultural Engineering (CIGR), Quebec City. Canada.
7
Eskandari, L., Aflatouni, M. and Fuladmand, H. (2014). Evaluation of PMWIN Model for Lowering Water Level in Qazvin Saline Drainage Margin. Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 7(3), 422 -431. (In Farsi)
8
FAO. (2015) FAO Statistical Year Book 2015, World Food and Agriculture. Food and Agriculture Organization of the United Nation, Rome, p. 366.
9
Kale, S. (2011). Field-evaluation of DRAINMOD-S for predicting soil and drainage water salinity under semiarid conditions in Turkey. Spanish J Agric Res, 9(4), 1142–1155.
10
Léonard, J. (1992). Contribution à l’étude de la flore et de la végétation des deserts d’Iran, Fascicule 10: Etude de la végétation, analyse phytosociologique et phytochorologique des groupements végétaux, Bulletin of the Jardin Botanique National de Belgique, 2, 454 pp. (In Franch with English summary).
11
Safdar, H., Amin, A., Shafiq, Y., Ali, A., Yasin, R. and Sarwar, M.I. (2019). A review: Impact of salinity on plant growth. Nature and Science, 17(1), 34-40.
12
Sotoodehnia, A. and Jafarei, M. (2016). Investigation of Qazvin Marshland Interceptor Drain Effects on Water Table Using Seep/w Model. Iranian Journal of Soil and Water Research, 47(2), 237-245. (In Farsi)
13
Sotoodehnia, A., Jafari, M. and Daneshkar Arasteh, P. (2014). The Role of Qazvin Central Marsh Interceptor Drain in Controlling Shallow Groundwater Salinity. Iranian Journal of Soil and Water Research, 45(4), 447-452. (In Farsi)
14
Tiwari, P. and Goel, A. (2017). An overview of impact of subsurface drainage project studies on salinity management in developing countries. Applied Water Science. 7(2), 569-580.
15
Vaezi, A.R. (2016). Study of the effect of Interceptor Drain on vegetation dynamics in the central salinity of Qazvin plain. Final report of the research project of the National Institute of Forests and Rangelands Research, Agricultural Research, Education and Promotion Organization.
16
Wang, C., Wu, J., Zeng, W., Zhu, Y. and Huang, J. (2019). Five-Year Experimental Study on Effectiveness and Sustainability of a Dry Drainage System for Controlling Soil Salinity. Water. 11(1), 111-120.
17
Zohary, M. (1973). Geobotanical foundations of the Middle East. 2 Vols. Stuttgart, 739 pp.
18
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی مدل WRF برای شبیهسازی بارش و پیشبینی سیلاب در حوضه آبریز کارون 4
در این تحقیق مقادیر ساعتی بارش و دمای هوا در حوضه کارون 4 در جنوب غربی ایران با مدل عددی WRF، شبیه سازی شد تا دقت مدل در پیشبینی سیل در این حوضه ارزیابی گرددد. واقعه سیل در مارس 2016 انتخاب شد. برای شرایط مرزی و اولیه مدل از دادههای جهانی با تفکیک 75/0 درجه استفاده شده است. مدل WRFبا استفاده از هشت پیکربندی متفاوت، شامل یک طرحواره همرفتی، دو طرحواره لایه مرزی سیارهای، دو طرحواره خُردفیزیک، یک طرحواره لایه سطحی و دو طرحواره تابش موج کوتاه اجرا شد تا پیکربندی مناسب برای شبیهسازی دما و بارش به دست آید. نتایج نشان داد که در شبیهسازی بارش ساعتی ترکیب طرحواره MYJ لایه مرزی با دیگر طرحوارههای خردفیزیک و تابش کوتاه نسبت به طرحواره YSU نتیجه بهتری به دست میدهد. بهترین مقدار IOA (ضریب تطابق) بین بارش مشاهداتی و برآورد شده مدل به ترتیب 77/0، 76/0، 74/0 و 52/0 در شهرکرد، سامان، کوهرنگ و لردگان با ترکیب لایه مرزی MYJ، خردفیزیک Lin و تابش کوتاه Dudhia به دست آمد. در حالی که در شبیهسازی دمای هوای ساعتی، ترکیب طرحواره لایه مرزی YSU با دیگر طرحوارهها عملکرد بهتری داشته است. به طوری که با این ترکیب بیشترین ضریب تطابق (47/0) بین دمای ساعتی برآورد مدل و مشاهداتی به دست آمده است. بارش برآورد شده توسط پیکربندی لایه مرزی MYJ، خردفیزیک Lin، تابش کوتاه GODDARD و MYJLG در پیشبینی دبی اوج بهتر از دیگر طرح وارهها عمل نموده است به طوری که کمترین ضریب ناش (293/0-) و کمترین RMSE (37) با این ترکیب به دست آمد. بنابراین به نظر میرسد ترکیب طرحواره لایه مرزی MYJ، طرحواره خردفیزیک ابر Lin و طرحواره تابشی GODDARD در برآورد بارش و دما و در نتیجه پیشبینی سیل مارس 2016 در حوضه کارون 4 بهترین عملکرد را داشتهاند.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_76697_41326b7ee0032564eb3b59dbd8af88f4.pdf
2020-10-22
1907
1920
10.22059/ijswr.2020.292790.668402
برآورد بارش
برآورد دما
مدل WRF
پیش بینی سیل
عماد الدین
شیرالی
emadeddin_shirali@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری مهندسی منابع آب، گروه علوم مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران
AUTHOR
علیرضا
نیکبخت شهبازی
nikbakhta@gmail.com
2
استادیار، گروه علوم مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران
LEAD_AUTHOR
حسین
فتحیان
fathian.h58@gmail.com
3
گروه مهندسی منابع آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد اهواز، اهواز، ایران
AUTHOR
نرگس
ظهرابی
nargeszohrabi@gmail.com
4
استادیار، گروه علوم مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران
AUTHOR
الهام
مبارک حسن
mobarak_e@yahoo.com
5
استادیار، گروه مهندسی محیط زیست، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد اهواز، اهواز، ایران
AUTHOR
Azadi, M., Rezazadeh, P., Mirzaei, and Vakili, G., (2004). Numerical Prediction of Winter Systems on Iran: A Comparative Study of Physical Parameterization, 8th Fluid Dynamics Conference. (In Farsi)
1
Benjamin, S. G., Devenyi, D., Weygandt, S. S., Brundage, K. J., Brown, J. M., Grell, G. A., Kim, D., Schwartz, B. E., Smirnova, T. G., Smith, T. L. and Manikin, G. S., (2004), An hourly assimilation–forecast cycle: The RUC. Mon. Wea. Rev., 132, 495–518.
2
Chawla, I., Osuri, K.K., Mujumdar, P.P. and Niyogi, D., (2018). Assessment of the Weather Research and Forecasting (WRF) model for simulation of extreme rainfall events in the upper Ganga Basin. Hydrology & Earth System Sciences, 22(2).
3
Evans, J. P. and Marie and E. FeiJi., (2011). Evaluating the performance of a WRF physics ensemble over South-East Australia. Springer Link, 39, 1241–1258.
4
Febri, D.H., Hidayat, R. and Hanggoro, W., (2016). Sensitivity of WRF-EMS model to predict rainfall event on wet and dry seasons over West Sumatra. Procedia Environmental Sciences, 33, pp.140-154.
5
Gangrade, S., Shih-Chieh Kao, Tigstu T. Dullo, Alfred J. Kalyanapu and Benjamin L. Preston, (2019). Ensemble-based flood vulnerability assessment for probable maximum flood in a changing environment, Journal of Hydrology, 576, 342-355.
6
Givati, A., Lyan, B., Liu, Y., Rimmer, A., (2012). Using the WRF Model in an Operational Streamflow Forecast System for the JORDAN River. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 51, 285–299.
7
Godarzi, L., Banihabib M., Roozbahani, A. (2019). A decision-making model for flood warning system based on ensemble forecasts, Journal of Hydrology, 573, 207-219
8
Hedayati Dezfuli, A. and Azadi, M. (2010). Verification of MM5 forecast precipitation over Iran. Journal of the Earth and Space Physics, 36(3). (In Farsi)
9
Huang, Y., X. Cui, X. Li, A, (2016). three-dimensional wrf-based precipitation equation and its application in the analysis of roles of surface evaporation in a torrential rainfall event, Atmos. Res. 169 (123), 54–64.
10
Kukkonen, T., J., Kulmala, M., Moisseev, D., Nurmi, P., Ponjola, H., Pylkko, P., Vesala, T., and Viisanen, Y., (2011). The Helsinki Testbed: A Mesoscale Measurement, Research and Service Platform. Bull. Amer. Met. Soc., 32, 325-342.
11
Liu, Y., (2008). The operational mesogamma-scale analysis and forecast system of the U.S. army test and evaluation command’. Part I: overview of the modeling system, the forecast products, and how the products are used. J. Appl. Meteor. Climatol., 47, 1077–1092.
12
Lu, Tao & Yamada, Tomohito and Yamada, Tadashi, (2016). Fundamental Study of Real-time Short-term Rainfall Prediction System in Watershed: Case Study of Kinu Watershed in Japan. Procedia Engineering. 154. 88-93. 10.1016/j.proeng.2016.07.423.
13
Mazraeh Farahani, M., Vazifeh, A., Azadi, M. (2010). Study of the effect of horizontal resolution of MM5 mesoscale model on simulation of precipitation of October 2004 synoptical system over Iran. Journal of the Earth and Space Physics, 35(4).
14
Mourre, L., Condom, T., Junquas, C., Lebel, T., Sicart, J.E., Figueroa, R., and Cochachin, A., (2015). Spatio-temporal assessment of WRF, TRMM and in situ precipitation data in a tropical mountain environment (Cordillera Blanca, Peru). Hydrol. Earth Syst. Sci. 12, 6635–6681.
15
Nasr Isfahani, M., Yazdanpanah, H., Nasr Isfahani, M. (2020). WRF model Evaluation for predictiong temperature and in Zayandehrood. Journal of Natural Geography Research, 51(1), 163-182. (In Farsi)
16
Sasanian, S., Azadi, M., Asgharishirazee, H. and Mirzaee, E. (2015). Nivar, 39(90-91), 15-26. doi: 10.30467/nivar.2015.14598
17
Schwartz, C. S. and Coauthors., (2009). Next-day convectional owing WRF model guidance: A second look at 2-km versus 4-km grid spacing. Mon. Wea. Rev, 137, 3351–3372
18
Silver, M., Karnieli, A., Ginat, H., Meiri, E. and Fredj, E., (2017). An innovative method for determining hydrological calibration parameters for the WRF-Hydro model in arid regions. Environmental modelling & software, 91, 47-69.
19
Silvestro, F. , L. Rossi, L. Campo, A. Parodi, E. Fiori, R. Rudari and Ferraris, L. (2019). Impact-based flash-flood forecasting system: Sensitivity to high resolution numerical weather prediction systems and soil moisture, Journal of Hydrology, 572, 388-402
20
Skamarock W. C., S Joseph and Klemp B. (2008). A time-split nonhydrostatic atmospheric model for weather research and forecasting applications, Journal of Computational Physics, 227(7), 3465-3485
21
Sodoodi, S., Noorian, A. and Reimer, M. G. (2010). Daily precipitation forecast of ECMWF verified over Iran, Theor Appl Climatol, 99, 39-51.
22
Sugimoto, S., Crook, N., Sun, J. and Xiao, Q. (2008). An examination of WRF 3DVAR radar data assimilation on its capability in retrieving unobserved variables and forecasting precipitation through observing system simulation experiments. Mon. Wea. Rev., 137, 4011-4029.
23
Taghavi, F., Neyestani, A., Ghader, S. (2013). Short range precipitation forecasts evaluation of WRF model over IRAN. Journal of the Earth and Space Physics, 39(2), 145-170. doi: 10.22059/jesphys.2013.35196. (In Farsi)
24
Wilson, J. W., Feng, Y., Chen, M. and Roberts, R. D., (2010). Nowcasting challenges during the Beijing Olympics: successes, failures, and implications for future nowcasting systems. Wea. Forecasting, 25, 1691-1714.
25
Zakeri, Z., azadi, M., and sahraeiyan, F. (2014). Verification of WRF forecasts for precipitation over Iran in the period Feb-May 2009. Nivar, 38(87-86), 3-10. (In Farsi)
26
Zhang, H., Wu, C., Chen, W., Huang, G., (2018). Effect of Urban Expansion on Summer Rainfall in the Pearl River Delta, South China), Journal of Hydrology, doi: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol. 2018.11.036
27
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی همبستگی بارشهای پاییزه حوضههای آبریز ایران با نمایههای دورپیوندی
تغییرات بارش فصلی و سالانه تابع عوامل طبیعی و اقلیمی متعددی است که یکی از مهمترین آنها نمایههای دورپیوندی هستند. هدف مطالعه کنونی، ارزیابی و بررسی همبستگی نمایههای دورپیوندی با بارشهای پاییزه حوضههای آبریز 30 گانه ایران است. به این منظور، دادههای بارش فصل پاییز 717 ایستگاه سینوپتیک، اقلیمشناسی و بارانسنجی در یک دوره اقلیمی 28 ساله (1988-2015) بدون خلأ آماری و همگن انتخاب و همبستگی آنها با هشت نمایه دورپیوندی SOI، MEI، NAO، AO، NCP، C-SST، M-SST و P-SST با هشت تاخیر زمانی به دست آمد، سپس معناداری آنها بررسی و در نهایت تحلیل شدند. نتایج نشانگر همبستگی مثبت معنادار نمایههای MEI (1/29 تا 3/43 درصد ایستگاههای حوضههای غربی، جنوبی، شرقی و شمال شرقی) و نمایه NAO (4/29 درصد ایستگاههای حوضههای شمال غربی) بودند در حالی که دو نمایه SOI (در 3/23 تا 7/53 ایستگاههای حوضههای غربی، جنوبی، شرقی و شمال شرقی) و C-SST (3/23 ایستگاههای حوضههای جنوب شرقی) دارای همبستگی منفی و معنادار بودند. از نظر گام زمانی مشخص شد شاخصهای Oct-MEI (3/43 درصد ایستگاهها همبستگی مثبت) و Aug-SOI (7/53 درصد ایستگاهها همبستگی منفی) با بیشترین ایستگاههای مورد مطالعه همبستگی معنادار داشتند. بررسی حوضهای مشخص کرد فراوانی همبستگیهای معنادار در حوضههای آبریز مختلف بین 9/10 الی 36 درصد متغیر است. نتایج این پژوهش نشان میدهد که حدود 10 حوضه از حوضههای مورد مطالعه با بیش از 30 درصد نمایههای دورپیوندی همبستگی معنادار دارند که در هر حوضه آبریز متغیر است. بنابراین، نمایههای دورپیوندی را با گامهای زمانی مختلف میتوان به عنوان متغیرهای پیشبینی کننده بارش پاییزه در حوضههای آبریز ایران مورد استفاده قرار داد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_76739_94b79f9ecd0f9f987878059406f2e9b6.pdf
2020-10-22
1921
1936
10.22059/ijswr.2020.294238.668434
نمایههای دورپیوندی
بارش پاییزی
حوضههای آبریز ایران
دمای سطح دریا
جلیل
هلالی
jalilhelali@gmail.com
1
گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
LEAD_AUTHOR
الهام
پیشداد
epishdad@ymail.com
2
گروه اقلیمشناسی، دانشکده جغرافیا، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران
AUTHOR
معصومه
علی دادی
am.alidadi26@gmail.com
3
گروه اقلیمشناسی، دانشکده جغرافیا، دانشگاه خوارزمی، تهران، ایران
AUTHOR
صدیقه
لوک زاده
luckzadeh@yahoo.com
4
شرکت مدیریت منابع آب ایران، تهران، ایران
AUTHOR
ابراهیم
اسعدی اسکویی
e.asadi.o@gmail.com
5
پژوهشکده هواشناسی و علوم جو، تهران، ایران
AUTHOR
رضا
نوروز ولاشدی
rezanorooz@yahoo.com
6
گروه مهندسی آب، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران
AUTHOR
Ahmadi, M., Fathniya A., Abkharabat. S., 2015. Trend Analysis of Iran's Precipitation and Its Relation to the Teleconnection Forces, Journal of Climate Research, 23: 19-33.
1
Ahmadi, M., Salimi, S., Hosseini, S.A., Poorantiyosh, P., Bayat, A. 2019, Iran's precipitation analysis using synoptic modeling of major teleconnection forces (MTF), Dynamics of Atmospheres and Oceans 85: 41–56.
2
Amirmoradi, K., Sabziparvar, A.A., Deihimi, A., 2015. Analysis of the Relationship between Seasonal Streamflow Variations and some Teleconnection Indices by Wavelet Analysis Method (Case study: Northwest Rivers), Water and Soil Science Journal, 4(1):269-284.
3
Araghi, A., Martinez, C.J., Adamowski, J., Olesen, J.E., 2019. Associations between large-scale climate oscillations and land surface phenology in Iran, Agricultural and Forest Meteorology 278:107682.
4
Davey, M.K., Brookshaw, A., Ineson, S., 2014. The probability of the impact of ENSO on precipitation and near-surface temperature, Climate Risk Management 1: 5–24.
5
Dezfuli, A.K., Karamouz, M. and Araghinejad, S. 2010. On the relationship of regional meteorological drought with SOI and NAO over southwest Iran. Theoretical and Applied Climatology, 100(1):57–66. DOI: 10.1007/s00704-009-0157-2
6
Fatemi, M., Omidvar, K., Mazidi,A., Mesgari, E., Dehghan, H., 2017, Spatial analysis and study of Tele-connection patterns of drought in central Iran, Arid Biome Scientific and Research Journal, 7(1):51-65.
7
Gelcer, E., Fraisse, C.W., Zotarelli, L., Stevens, F.R., Perondi, D., Barreto, D.D., Malia, H.A., Ecole, C.C., Montone, V., Southworth, J., 2018. Influence of El Niño-Southern oscillation (ENSO) on agroclimatic zoning for tomato in Mozambique, Agricultural and Forest Meteorology 248: 316–328.
8
Ghaedamini, H., Nazem Alsadat, S.M.J., Kouhizadeh, M., Sabziparvar, A.A., 2014. Individual and coupled effects of the ENSO and PDO on autumnal dry and wet periods in the southern parts of Iran, Iranian Journal of Geophysics, 8(2):92-109.
9
Ghasemi, A.R. and Khalili, D., 2008. The Effect of the North Sea Caspian Pattern (NCP) on winter temprature in Iran, Theoretical and Applied Climatology, 92(1): 59-74. DOI: 10.1007/s00704-007-0309-1
10
Ghavidel Rahimi, Y., Farajzadeh Asl, M., Kakapor, S., 2014. Investigation on North Sea-Caspian Teleconnection Pattern Effect on Autumn Rainfall Fluctuations in West and Northwest Regions of Iran, Planning and Geography 49:217-230.
11
Ghayour, H. Khosravi, M, 2000, ENSO effect on summer and Autumnal Precipitations Anomaly in Southeast of Iran, Geography Researches, 62:141-174.
12
Ghayoor, H. A. and Asakereh, H. 2002, Effects of Teleconnection on Climate of Iran, Case Study: The North Atlantic Oscillation and the Southern Oscillation effects on changes in mean monthly temperature of Jask, Journal of Geographical Research, 25:16-17.
13
Ghodousi, H., Kooshafar, L., 2018. Simultaneous Use of Climatic Signals and Sea Surface Temperature for Flow Forecasting (Case study: Cheshmeh Kileh catchment area), Iranian Journal of Soil and Water Research, 49:1043-1053.
14
Golchin Kohi, R., 2004. The influence of pressure oscillations in North Atlantic on precipitation of Iran, MSc Thesis on Irrigation, Shiraz University.
15
Gong, D.Y. and Wang, S.W., 1999. Impacts of ENSO on global precipitation changes and precipitation in China. Chinese Science Bulletin 44(9): 852-857. DOI: 10.1007/BF02885036
16
Goudarzi, M., Ahmadi, H., Hosseini, S.A., 2017. Examination of relationship between teleconnection indexes on temperature and precipitation components (Case Study: Karaj Synoptic Stations), Eco hydrology, 4(3):641-651.
17
Helali, J. 2018. Seasonal prediction of rainfed wheat yield by crop models and statistical methods, PhD thesis In Agrometeorology, University of Tehran, Karaj, Iran.
18
Jiang, R., Wang, Y., Xie, J., Zhao, Y., Li, F., Wang, X., 2019, Assessment of extreme precipitation events and their teleconnections to El Niño Southern Oscillation, a case study in the Wei River Basin of China, Atmospheric Research 218:372–384.
19
Khorshid Doust A.M., Ghavidel Rahimi, Y., 2006. Evaluation of ENSO on Seasonal Precipitaion Variability at East Azerbaijan Province by MEI, Geography Researches, 57: 15-26.
20
Kianipour, M., 2000. Synoptic investigation of El Nino and Its relation on south and Southwest Precipitation anomalies, MSc Thesis of Climatology, Jan 2000, Tarbiat Modares University.
21
Kutiel, H. and Turkes, M., 2005. New Evidence for the role of the North Sea Caspian Pattern on the temperature and precipitation regimes in continental central Turkey, Geografiska Annaler: Series A, Physical Geography, 87(4): 501–513. DOI: 10.1111/j.0435-3676.2005.00274.x
22
Lee J.H., Julien P.Y., 2016.Teleconnections of the ENSO and South Korean precipitation patterns, Journal of Hydrology 534: 237–250.
23
Lee, J.H., Lee, J., Julien, P.Y., 2018, Global climate teleconnection with rainfall erosivity in South Korea, Catena 167: 28–43.
24
Liesch, T., Wunsch, A., 2019. Aquifer responses to long-term climatic periodicities, Journal of Hydrology 572: 226–242.
25
Modarresi, F., Araghinejad, S., Ebrahimi, K., 2015. The Combined Effect of Seasonal Fluctuations of Persian Gulf and Mediterranean Sea Surface Temperature on Monthly Streamflow Forecasting of Karkheh River, Iran, Iranian Journal of Soil and Water Research, 46:597-607.
26
Mohammadi, K., Goudarzi, N., 2018. Study of inter-correlations of solar radiation, wind speed and precipitation under the influence of El Nino Southern Oscillation (ENSO) in California, Renewable Energy 120:190-200.
27
Mostafavi Darani, S. M., Khoshhal, J., Stone, R., Abbasi, F., Babaeian, I., 2014. An approach to yield prediction of barley using teleconnection signals (Case study: Kabootarabad, Isfahan), Journal of Agricultural Meteorology, Vol. 2, No. 2: 24-36.
28
Mousavi Baygi, M., Fallah Ghalhari, G.A., Habibi, M., Nokhandan, M., 2008. Assessment of the relation between the large scale climatic signals with rainfall in the Khorassan, J. Agric. Sci. Natur. Resour., Vol. 15(2):217-224.
29
Nalley, D., Adamowski, J., Biswas, A., Gharabaghi, B., Hu, W., 2019, A multiscale and multivariate analysis of precipitation and streamflow variability in relation to ENSO, NAO and PDO, Journal of Hydrology 574: 288–307.
30
Nazemosadat, M.J. and Cordery, I., 2000. On the relationships between ENSO and autumn rainfall in Iran, International Journal of Climatology, 20 (1): 47–61. DOI: 10.1002/ (SICI) 1097-0088(200001)20:13.0.CO; 2-P
31
Nazemosadat, M.J., Samani, N., Barry, D.A. and Molaii Niko, M., 2006. ENSO Forecasting on climate change: precipitation analysis, Iranian Journal of Science & Technology, Transaction B, Engineering, 30 (B4): 555-565.
32
Paydar Ardakani, A., 2001. The impact of North Atlantic Oscillation on both precipitation and temperature fluctuations in Iran, MSc thesis on desert management, Shiraz University.
33
Sadatinejad, S.J., Shekari, M.R., Vali, A., 2016. Forecasting of Monthly rainfall using teleconnection climate indices using of artificial neural network and statical models (Case study: Sheshde and gharebolagh adjacent stations), Ecohydrology, 3(3):391-403.
34
Sobral, B.S, de Oliveira-Júnior, J.F., de Gois, G., Pereira-Júnior, E.R., de Bodas Terassi, P.M., Muniz-Júnior, J.G.R., Lyra, G.B, Zeri, M., 2019. Drought characterization for the state of Rio de Janeiro based on the annual SPI index: trends, statistical tests and its relation with ENSO, Atmospheric Research 220:141–154.
35
Sun, X., Renard, B., Thyer, M., Westra, S., Lang, M., 2015, A global analysis of the asymmetric effect of ENSO on extreme precipitation, Journal of Hydrology 530:51–65.
36
Yarahmadi,D. & Azizi, G., 2007, Muti vaiable analysis of relation of seasonal Precipitation and Climatic Index, Geography Researches, 62:161-174.
37
ORIGINAL_ARTICLE
دامنه بهینه چگالی ظاهری نسبی بدستآمده از آزمون پروکتور و تنش محوری 200 کیلو پاسکال برای رشد آفتابگردان (Helianthus annuus L.)
هدف از این پژوهش تعیین حدود بحرانی و دامنه بهینه چگالی ظاهری نسبی (RBD) بهدستآمده از آزمون پروکتور (RBDProctor) و تنش محوری 200 کیلو پاسکال (RBD200kPa) یک خاک لومی-رسی-سیلتی بر اساس وزن نسبی دانه، وزن نسبی خشک شاخساره، ارتفاع نسبی و حجم نسبی ریشه گیاه آفتابگردان (Helianthus annuus L.) بود. مقادیر نسبی از تقسیم میانگین مقادیر مطلق صفات مذکور در هر گلدان بر بیشینۀ مشاهدهشده همان صفت بهدست آمد. دامنهای از چگالی ظاهری خاک (35/1 تا Mg m-3 59/1) در 10 گلدان (cm 50 × cm 40 و عمق cm 50) توسط غلطکهایی با جرمهای متفاوت ایجاد شدند. آفتابگردان کشت شده در گلدانها در فضای باز قرار گرفت و در طول آزمایش وزن گلدانها و میزان آب زهکشی شده بهصورت روزانه اندازهگیری شد. مقدار رطوبت خاک در گلدانها توسط آبیاری در محدوده FC تا FC6/0 نگه داشته شد. دامنه بهینه RBDProctor و RBD200kPa دامنهای پنداشته شد که در آن صفتهای نسبی گیاه بزرگتر یا مساوی 95/0 بیشینۀ پیشبینیشده با معادلۀ برازش یافته بر دادههای نسبی در برابر RBD باشد. عملکرد دانه آفتابگردان در RBDProctor برابر 854/0 به حداکثر مقدار رسید و دامنه بهینه RBDProctor برای وزن نسبی دانه بین 823/0 تا 884/0 بهدست آمد. مقادیر متناظر برای RBD200kPa به ترتیب برابر 975/0، 940/0 تا 009/1 بودند. این یافتهها نشان داد که در RBD کمتر از حد پایین یا بیشتر از حد بالای شروع محدودیت، شرایط نامناسب فیزیکی خاک سبب کاهش عملکرد دانه آفتابگردان میشود.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_76391_6c702448eccc01d9f56fecf5c4d063c0.pdf
2020-10-22
1937
1945
10.22059/ijswr.2020.293912.668426
دامنه بهینه چگالی ظاهری نسبی
آزمون پروکتور
تنش محوری 200 کیلو پاسکال
عملکرد آفتابگردان
سحر
آقایی
underline_sahar@yahoo.com
1
گروه علوم خاک دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران
AUTHOR
سارا
نظری
sandana20@yahoo.com
2
گروه علوم خاک دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران
AUTHOR
حسین
عسگرزاده
asgarzadeh8688@gmail.com
3
استادیار گروه علوم خاک دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران
LEAD_AUTHOR
حبیب
خداوردی لو
hkhodaverdiloo@yahoo.com
4
عضو هیئت علمی /گروه علوم خاک دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران
AUTHOR
Arvidsson, J. and Håkansson, I. (1991) A model for estimating crop yield losses caused by soil compaction. Soil and Tillage Research, 20, 319–332.
1
Arvidsson, J. and Håkansson, I. (1996) Do effects of soil compaction persist after ploughing? Results from 21 long-term field experiments in Sweden. Soil and Tillage Research, 39, 175–197.
2
Asgarzadeh, H. and Mosaddeghi, M. R. (2013) Proposing and evaluating a laboratory method for quick determination of different quantities of soil available water to plant. Applied Soil Research, 1 (1), 56–73. (In Farsi)
3
Asgarzadeh, H., Mosaddeghi, M. R., Mahboubi, A. A., Nosrati, A. and Dexter, A. R. (2010) Soil water availability for plants as quantified by conventional available water, least limiting water range and integral water capacity. Plant and Soil, 335 (1-2), 229–244.
4
Bengough, A. G., Bransby, J. Hans, M. F. McKenna, S. J., Roberts, T. J. and Valentine, T. A. (2006) Root responses to soil physical conditions: growth dynamics from field to cell. Journal of Experimental Botany, 57: 437–447.
5
Berisso, F. E., Schjønning, P., Keller, T., Lamandé, M., Etana, A., de Jonge, L. W., Iversen, B. V., Arvidsson, J. and Forkman, J. (2012) Persistent effects of subsoil compaction on pore size distribution and gas transport in a loamy soil. Soil and Tillage Research, 122, 42–51.
6
Carter, M. R. (1990) Relative measures of soil bulk density to characterize compaction in tillage studies on fine sandy loams. Can. J. Soil Sci., 70, 425–433.
7
Chan, K. Y., Oates A. Swan, A. D., Hayes, R. C., Dear, B. S. and Peoples, M. B. (2006) Agronomic consequences of tractor wheel compaction on a clay soil. Soil and Tillage Research, 89, 13–21.
8
Da Silva, A. P., Kay, B. D. and Perfect, E. (1994) Characterization of the least limiting water range of soils. Soil Science Society of America Journal, 58(6), 1775-1781.
9
Etana, A., Larsbo, M., Keller, T., Arvidsson, J., Schjønning, P., Forkman, J. and Jarvis, N. (2013) Persistent subsoil compaction and its effects on preferential flow patterns in a loamy till soil. Geoderma, 192, 430–436.
10
Håkansson, I. (1990) A method for characterizing the state of compactness of the plough layer. Soil and Tillage Research, 16, 105–120.
11
Håkansson, I., (2005). Machinery-induced compaction of arable soils, incidence-consequences-counter-measures. SLU, Uppsala, Reports from the Division of Soil Management, No. 109, 154 pp.
12
Håkansson, I. and Lipiec, J. (2000) A review of the usefulness of relative bulk density values in studies of soil structure and compaction. Soil and Tillage Research, 53, 71–85.
13
Hamza, M. A. and Anderson, W. K. (2005) Soil compaction in cropping systems: A review of the nature, causes and possible solutions. Soil and Tillage Research, 82, 121–145.
14
Horn, R., van den Akker, J. J. H. and Arvidsson, J. (2000) Subsoil Compaction – Distribution, Processes and Consequences. Advances in GeoEcology, Reiskirchen, pp. 32, 462.
15
Keller, T. and Håkansson, I. (2010) Estimation of reference bulk density from soil particle size distribution and soil organic matter content. Geoderma, 154, 398–406.
16
Lima, R. P., Silva, A. P., Giarola, N. F. B., Silva, A. R. and Rolim M. M. (2017) Changes in soil compaction indicators in response to agricultural field traffic. Biosystems engineering, 162, 1–10.
17
Lipiec, J., Håkansson, I., Tarkiewicz, S., Kossowski, J. (1991) Soil physical properties and growth of spring barley related to the degree of compactness of two soils. Soil and Tillage Research, 19, 307–317.
18
Lipiec, J. and Hatano, R. (2003) Quantification of compaction effects on soil physical properties and crop growth. Geoderma, 116, 107–136.
19
McBride, R. A. (1993) Soil consistency limits. In: Carter MR (Ed.), Soil Sampling and Methods of Analysis. Lewis Publication/CRC Press, Boca Raton, FL, pp. 519–527.Reichert, J. M., Suzuki, L. E. A. S., Reinert, D. J., Horn, R. and Håkansson, I. (2009) Reference bulk density and critical degree-of-compactness for no-till crop production in subtropical highly weathered soils. Soil and Tillage Research, 102, 242–254.
20
Simota, C., Lipiec, J., Dumitru, E. and Tarkiewicz, S. (2000) SIBIL – A simulation model for soil water dynamics and crop yield formation considering soil compaction effects: I. Model description. In: Horn, R., van den Akker, J. J. H. and Arvidsson, J. (Eds.), Subsoil compaction–distribution, processes and consequences. Advances in GeoEcology, 32. Catena Verlag., Reiskirchen, Germany: 155– 169.
21
Veen, B. W., van Noordwijk, M., de Willigen, P., Boone, F. R. and Kooistra, M. J. (1992) Root-soil contact of maize, as measured by a thin-section technique. Plant and Soil, 139, 131–138
22
Zink, A., Fleige, H. and Horn R. (2011) Verification of harmful subsoil compaction in loess soils. Soil and Tillage Research, 114, 127–134.
23
ORIGINAL_ARTICLE
تاثیر حذف مواد سیمانی در اندازهگیری بافت خاکهای ایران
در آزمایشگاههای خاکشناسی ایران برای تعیین منحنی توزیع اندازه ذرات اولیه، روشها و راهکارها و پیشتیمارهای مختلفی برای حذف مواد سیمانی خاک استفاده میشود که در بسیاری از شرایط امکان مقایسه نتایج و همچنین ارزیابی دقت آنها را دشوار میسازد. پژوهش حاضر برای رسیدن به یک راهکار مشخص که در عین سادگی و ارزان بودن، دقت قابل قبولی نیز داشته باشد، انجام گردید. ابتدا 112 نمونه خاک از 16 استان مختلف از خاکهای سطحی و عمقی برداشت و سپس با انتخاب 91 نمونه با استفاده از روش هیدرومتر با و بدون حذف کلیه مواد سیمانی شامل مواد آلی، آهک، اکسیدهای آهن و آلومینیوم و حذف توأم ماده آلی و اکسید آهن مورد تجزیه مکانیکی قرار گرفتند. نتایج نشان داد که حذف مواد سیمانی سبب افزایش بخش رس و کاهش بخش سیلت و شن میگردد. حذف ماده آلی و اکسید آهن به ترتیب برای خاکهایی که بیش از 4 درصد ماده آلی (5/2 درصد کربن آلی) و یا 2 درصد اکسید آهن دارند و یا واجد یک یا چند ویژگی خاص و متمایز از خاکهای رایج کشاورزی هستند، ضرورت دارد. همچنین زمانی که مجموع ماده آلی و اکسید آهن از 5 درصد بیشتر میشود، بطور میانگین حذف اکسید آهن و مواد آلی سبب افزایش 7 درصدی در میزان خالص رس میشود. بیشتر خاکهای ایران میزان آهک بالایی دارند. ولی در اغلب آنها آهک به فرم ذرات اولیه در خاک ظاهر میشود. بنابراین حذف آهک در خاکهای سبک و متوسط که میزان آهک آنها بیش از 10 درصد باشد توصیه نمیشود. نتایج این پژوهش نشان داد که عدم حذف مواد سیمانی برای خاکهایی که حذف این مواد در آنها ضروری است میتواند منجر به تعیین نادرست کلاس بافت خاک شود.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_76769_561c7de0d7dff41600b582baf892ac32.pdf
2020-10-22
1947
1958
10.22059/ijswr.2020.280297.668188
توزیع اندازه ذرات
مواد سیمانی
بافت خاک
مرتضی
یاوری
mortazayavari69@ut.ac.ir
1
دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده مهندسی و فناوری، دانشگاه تهران، کرج، ایران
LEAD_AUTHOR
محمدحسین
محمدی
mhmohmad@ut.ac.ir
2
دانشیار گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده مهندسی و فناوری، دانشگاه تهران، کرج، ایران
AUTHOR
کریم
شهبازی
shahbazikarim@yahoo.com
3
دانشیار موسسه تحقیقات خاک و آب، ﺳﺎزﻣﺎن ﺗﺤﻘﯿﻘﺎت، آﻣﻮزش و ﺗﺮوﯾﺞ ﮐﺸﺎورزی، ﮐﺮج، اﯾﺮان
AUTHOR
Angers, D. A. (1998). Water-stable aggregation of Quebec silty clay soils: some factors controlling its dynamics. Soil and Tillage Research, 47(1-2), 91-96.
1
Arya, L. M., and Paris, J. F. (1981). A physicoempirical model to predict the soil moisture characteristic from particle-size distribution and bulk density data 1. Soil Science Society of America Journal, 45(6), 1023-1030.
2
Asano, M., and Wagai, R. (2014). Evidence of aggregate hierarchy at micro-to submicron scales in an allophanic Andisol. Geoderma, 216, 62-74.
3
Barral, M. T., Buján, E., Devesa, R., Iglesias, M. L., and Velasco-Molina, M. (2007). Comparison of the structural stability of pasture and cultivated soils. Science of the total environment, 378(1-2), 174-178.
4
Barthès, B. G., Kouakoua, E., Larré-Larrouy, M. C., Razafimbelo, T. M., de Luca, E. F., Azontonde, A., and Feller, C. L. (2008). Texture and sesquioxide effects on water-stable aggregates and organic matter in some tropical soils. Geoderma, 143(1-2), 14-25.
5
Beare, M. H., Hendrix, P. F., and Coleman, D. C. (1994). Water-stable aggregates and organic matterfractions in conventional-and no-tillage soils. Soil Science Society of America Journal, 58(3), 777-786.
6
Blake, G. R., and Hartge, K. H. (1986). Bulk density 1. Methods of soil analysis: part 1-physical and mineralogical methods, pp.363-375.
7
Castro, C., and Logan, T. J. (1991). Liming effects on the stability and erodibility of some Brazilian Oxisols. Soil Science Society of America Journal, 55(5), 1407-1413.
8
Cosby, B. J., Hornberger, G. M., Clapp, R. B., and Ginn, T. (1984). A statistical exploration of the relationships of soil moisture characteristics to the physical properties of soils. Water resources research, 20(6), 682-690.
9
De Oro, L.A., Colazo, J.C., Avecilla, F., Buschiazzo, D.E. and Asensio, C., 2019. Relative soil water content as a factor for wind erodibility in soils with different texture and aggregation. Aeolian Research, 37, pp.25-31.
10
Dewis, J., and Freitas, F. (1970). Physical and chemical methods of soil and water analysis. Physical and chemical methods of soil and water analysis., (10).
11
Duiker, S. W., Flanagan, D. C., and Lal, R. (2001). Erodibility and infiltration characteristics of five major soils of southwest Spain. Catena, 45(2), 103-121.
12
Fredlund, M. D., Fredlund, D. G., and Wilson, G. W. (2000). An equation to represent grain-size distribution. Canadian Geotechnical Journal, 37(4), 817-827.
13
Gee, G. W., and Or, D. (2002). 2.4 Particle-size analysis. Methods of soil analysis. Part, 4(598), pp. 255-293.
14
Gee, G. W., and Bauder, J. W. (1986). Particle-size analysis 1. Methods of soil analysis: Part 1-Physical and mineralogical methods, (methods of soil analysis1), pp.383-411.
15
Holmgren, G. G. (1967). A rapid citrate-dithionite extractable iron procedure 1. Soil Science Society of America Journal, 31(2), 210-211.
16
Jensen, J. L., Schjønning, P., Watts, C. W., Christensen, B. T., and Munkholm, L. J. (2017). Soil texture analysis revisited: Removal of organic matter matters more than ever. PloS one, 12(5), e0178039.
17
Jensen, J.L., Schjønning, P., Watts, C.W., Christensen, B.T., Peltre, C. and Munkholm, L.J., 2019. Relating soil C and organic matter fractions to soil structural stability. Geoderma, 337, pp.834-843.
18
Jensen, D. K., Tuller, M., de Jonge, L. W., Arthur, E., and Moldrup, P. (2015). A new two-stage approach to predicting the soil water characteristic from saturation to oven-dryness. Journal of Hydrology, 521, 498-507.
19
Jones Jr, J. B. (2001). Laboratory guide for conducting soil tests and plant analysis. CRC press.
20
Karup, D., Moldrup, P., Paradelo, M., Katuwal, S., Norgaard, T., Greve, M. H., and de Jonge, L. W. (2016). Water and solute transport in agricultural soils predicted by volumetric clay and silt contents. Journal of Contaminant Hydrology, 192, 194-202.
21
Kunze, G. W., and Dixon, J. B. (1986). Pretreatment for mineralogical analysis. Methods of Soil Analysis: Part 1-Physical and Mineralogical Methods, pp. 91-100.
22
Lebron, I., Suarez, D. L., and Yoshida, T. (2002). Gypsum effect on the aggregate size and geometry of three sodic soils under reclamation. Soil Science Society of America Journal, 66(1), 92-98.
23
Mikutta, R., Kleber, M., Kaiser, K., and Jahn, R. (2005). Organic matter removal from soils using hydrogen peroxide, sodium hypochlorite, and disodium peroxodisulfate. Soil Science Society of America Journal, 69(1), 120-135.
24
Orts, W. J., Sojka, R. E., and Glenn, G. M. (2000). Biopolymer additives to reduce erosion-induced soil losses during irrigation. Industrial Crops and Products, 11(1), 19-29.
25
Page, A. L., Miller, R. H., and Keeney, D. R. (1982). Methods of soil analysis, part 2. Chemical and microbiological properties, 2.
26
Peixoto, R. S., Coutinho, H. L. C., Madari, B., Machado, P. D. A., Rumjanek, N. G., Van Elsas, J. D., ... and Rosado, A. S. (2006). Soil aggregation and bacterial community structure as affected by tillage and cover cropping in the Brazilian Cerrados. Soil and Tillage Research, 90(1-2), 16-28.
27
Poeplau, C., Eriksson, J., and Kätterer, T. (2015). Estimating residual water content in air-dried soil from organic carbon and clay content. Soil and Tillage Research, 145, 181-183.
28
Rasiah, V., and Kay, B. D. (1994). Characterizing changes in aggregate stability subsequent to introduction of forages. Soil Science Society of America Journal, 58(3), 935-942.
29
Schjønning, P., McBride, R. A., Keller, T., and Obour, P. B. (2017). Predicting soil particle density from clay and soil organic matter contents. Geoderma, 286, 83-87.
30
Shein, E. V. (2009). The particle-size distribution in soils: problems of the methods of study, interpretation of the results, and classification. Eurasian Soil Science, 42(3), 284-291.
31
Shukla, M. K., Lal, R., Underwood, J., and Ebinger, M. (2004). Physical and hydrological characteristics of reclaimed minesoils in southeastern Ohio. Soil Science Society of America Journal, 68(4), 1352-1359.
32
Tisdall, J. M., and Oades, J. (1982). Organic matter and water‐stable aggregates in soils. Journal of Soil Science, 33(2), 141-163.
33
Vdović, N., Obhođaš, J., and Pikelj, K. (2010). Revisiting the particle‐size distribution of soils: comparison of different methods and sample pre‐treatments. European Journal of Soil Science, 61(6), 854-864.
34
Walkley, A., and Black, I. A. (1934). An examination of the Degtjareff method for determining soil organic matter, and a proposed modification of the chromic acid titration method. Soil science, 37(1), 29-38.
35
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی جذب و انتقال سرب از خاکهای آلوده به فلزات سنگین به اندامهای هوایی ارقام مختلف گندم پائیزه
تجمع فلزات سنگین در خاکهای کشاورزی، علاوه بر آلودگی محیطزیست موجب افزایش غلظت و جذب فلزات سنگین در گیاهان میشود. بهمنظور بررسی جذب و انتقال سرب در چهار رقم گندم پائیزه (زارع، پیشگام، میهن و اوروم)، تأثیر شش سطح آلودگی خاک به سرب (صفر، 25، 50، 100، 200 و 400 میلیگرم سرب در کیلوگرم خاک از منبع نیترات سرب [Pb(NO3)2]) بر روی این ارقام بهصورت آزمایش فاکتوریل در قالب طرح کاملاً تصادفی در سه تکرار در شرایط گلخانه مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان داد که سطوح آلودگی خاک به سرب، اثر معنیداری در سطح احتمال یک درصد P) (< 0.01 بر جذب سرب ارقام مختلف گندم داشت. بیشترین مقدار جذب سرب زیستتوده در رقم میهن و از سطح آلودگی 400 میلیگرم سرب بر کیلوگرم خاک به میزان 67/2 میلیگرم در گلدان اندازهگیری شد. بیشترین میزان وزن تر، بیشترین غلظت سرب ریشه و بخش هوایی و بیشترین مقدار جذب سرب زیستتوده گیاه گندم در تمام سطوح آلودگی خاک به سرب در ارقام میهن و پیشگام مشاهده شد که نشان میدهد این ارقام توانایی بیشتری در جذب و انتقال سرب از ریشه به بخش هوایی دارند .فاکتور انتقال سرب برای هر چهار رقم گندم و در سطوح صفر تا 100 میلیگرم سرب بر کیلوگرم خاک کمتر از یک و فاکتور تجمع زیستی سرب بیشتر از یک بود. با توجه به اینکه در هر چهار رقم گندم مورد بررسی غلظت سرب در ریشه بیشتر از بخش هوایی بود، میتوان این ارقام را جز گیاهان اجتنابکننده عنصر سرب در این سطوح طبقهبندی کرد. مطالعات بیشتر در شرایط عرصه توصیه میشود.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_76635_fba003ec3f0e89bfcd9176ac252e81b5.pdf
2020-10-22
1959
1969
10.22059/ijswr.2020.298317.668512
آلودگی خاک
رقم پیشگام
رقم زارع
رقم میهن
سرب
عاطفه
توکلی
atefeh.tavakoli92@gmail.com
1
گروه خاکشناسی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران
LEAD_AUTHOR
احمد
گلچین
agolchin2011@yahoo.com
2
گروه خاکشناسی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران
AUTHOR
سمانه
عبداللهی
samaneh.abdollahi87@yahoo.com
3
گروه خاکشناسی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران
AUTHOR
Abdollahi, S. and Golchin, A. (2018). Evaluate Ability of Uptake and Translocation of Lead in Three Varieties of Cabbage. Iranian Journal of Soil and Water Research. 49(1): 145-158. (In Farsi).
1
Alloway, B. J. (1995). Heavy metals in soils, 2nd (ed.), Blackie Academic and professional. London, England. (pp. 38-303).
2
Attanayake, C. P., Hettiarachchi, G. M., Harms, A., Presley, D., Martin, S. and Pierzynski, G. M. (2014). Field evaluations on soil plant transfer of lead from an urban garden soil. Journal of Environmental Quality. 43(2): 475-87.
3
Bouyoucos, C. J. (1962). Hydrometer method improved for making particle size analysis of soil. Agronomy Journal. 54: 464-465p.
4
Bremner, J. M. (1996). Nitrogen-total. In: Sparks, D. L. et al., Method of soil analysis. Published by Soil Science Society of America, Inc. American Society of Agronomy, Inc. Madison, Wisconsin, USA. (pp. 1085-1122).
5
Cai, L., Xu, Z., Ren, M., Guo, Q., Hu, X., Hu, G. and Peng, P. (2012). Source identification of eight hazardous heavy metals in agricultural soils of Huizhou, Guangdong Province, China. Ecotoxicology and Environmental Safety. 78: 2-8.
6
Cenkci, S., Cigerci, IH., Yildiz, M., Özay, C., Bozdag, A. and Terzi, H. (2010). Lead contamination reduces chlorophyll biosynthesis and genomic template stability in Brassica rapa L. Environ Exp Bot. 67(3):467–473.
7
Defoe, P. P., Hettiarachchi, G. M., Benedict, C. and Martin, S. (2014). Safety of gardening on lead-and arsenic contaminated brownfields. Journal of Environmental Quality. 43(6): 2064-2078.
8
Fatahi Kiasari, E., Fotovvat, A., Astaraei, A. R. and Haghnia, G. H. (2010). Lead Phytoextraction from Soil by Corn, Sunflower, and Cotton Applying EDTA and Sulfuric Acid. JWSS-Isfahan University of Technology. 14(51): 57-69.
9
Gardea-Torresdey, J. L., Peralta-Videa, J. R., De La Rosa, G., and Parsons, J. G. (2005). Phytoremediation of heavy metals and study of the metal coordination by X-ray absorption spectroscopy. Coordination Chemistry Reviews. 249(17-18): 1797-1810.
10
Golchin, A. (2003). Industrial activities and heavy metal contamination of agricultural soils. 8th Soil Science Congress of Iran. 2: 776-779. (In Farsi).
11
Helmke, P. H. and Spark D. L. (1996). Potassium. In Sparks, D.L. et al., Method of soil analysis. Published by: Soil Science Society of America, Inc. American Society of Agronomy, Inc. Madison, Wisconsin, USA. (pp. 551-574).
12
Igwe, J., and Abia, A. A. (2006). A bioseparation process for removing heavy metals from waste water using biosorbents. African Journal of Biotechnology. 5(11): 1167-1179.
13
Islam, E., Liu, D., Li, T., Yang, X., Jin, X., Mahmood, Q. and Li, J. (2008). Effect of Pb toxicity on leaf growth, physiology and ultrastructure in the two ecotypes of Elsholtzia argyi. Journal of Hazardous Materials. 154(1-3): 914-926.
14
Islam, E., Yang, X., Li, T., Liu, D., Jin, X. and Meng, F. (2007). Effect of Pb toxicity on root morphology, physiology and ultrastructure in the two ecotypes of Elsholtzia argyi. Journal of Hazardous Materials. 147(3): 806-816.
15
Jafarnejadi, A. R., Homaee, M., Sayyad, GH.A., and Bybordi, M. (2012). Evaluation of main soil properties affecting Cd concentrations in soil and wheat grains on some calcareous soils of Khuzestan Province. Journal of Water and Soil Conservation, 19(2): 149-164. (In Farsi).
16
Javad-zarrin, I., Moteshare-zade, B. (2015). Effect of cadmium on concentration of copper, iron, manganese and zinc in shoot of different cultivars of wheat. Journal of Crops Improvement, 17(1): 27-41. (In Farsi).
17
Joonki, Y., Xinde, C., Qixing, Z. and Lena, Q. (2006). Accumulatuin of Pb, Cu and Zn in native plants growing on a contaminated Fliria site. Science of the Total Environment. 368: 456-464.
18
Kadukova, J., and Kalogerakis, N. (2007). Lead accumulation from non-saline and saline environment by Tamarix smyrnensis Bunge. European Journal of Soil Biology. 43(4): 216-223.
19
Kopittke, P. M., Asher, C. J., Kopittke, R. A. and Menzies, N. W. (2007). Toxic effects of Pb2+ on growth of cowpea (Vigna unguiculata). Environmental Pollution. 150(2): 280-287.
20
Kosobrukhov, A., Knyazeva, I. and Mudrik V. (2004). Plantago major plants responses to increase content of lead in soil: growth and photosynthesis. Plant Grow Regulation. 42:145-151.
21
Kupper, h., Zhao, F. and McGhrath, S. (1999). Cellular compartmentaion of zinc in leaves of the hyperaccumulator Thlaspi caerulescens. Plant Physiology. 119: 305-311.
22
Larbi, A., Morales, F. and Abadia, a. (2003). Effects of Cd and Pb in sugar beet plants grown in nutrient solution: induced Fe deficiency and growth inhibition. Functional Plant Biology. 20 (12): 1453-1464
23
Li, M. S., Luo, Y. P., and Su, Z. Y. (2007). Heavy metal concentrations in soils and plant accumulation in a restored manganese mineland in Guangxi, South China. Environmental pollution. 147(1): 168-175.
24
Lindsay, W. L. and Norvel, W. A. (1978). Development of a DTPA soil tests for zinc, iron, manganese and copper. Soil Science Society of America Journal. 42: 421-428.
25
Liu, D., Li, T. Q., Yang, X. E., Islam, E., Jin, X. F., and Mahmood, Q. (2008). Effect of Pb on leaf antioxidant enzyme activities and ultrastructure of the two ecotypes of Sedum alfredii Hance. Russian journal of Plant Physiology. 55(1): 68-76.
26
Loeppert, R. H., and Suarez, D. L. (1996). Carbonate and gypsum, in: Sparks, D. L., Page, A. L., Sumner, M.E., Tabatabai, M. A. and Helmke, P. A. (Ed.), Methods of Soil Analysis: Part 3 Chemical Methods. Soil Science Society of America Inc., Madison, WI, USA. (pp. 437-474).
27
Macfaralane, G. R., Koller, C. E. and Blomberg, S. P. (2007). Accumulation and partitioning of heavy metals in mangroves: A synthesis of field-based studies. Chemosphere. 69: 1454-1464.
28
Memon, A., Aktoprakligil, D., Ozdemir, A. and Vertii, A. (2001). Heavy metal accumulation and detoxification mechanisms in plants. Turkish Journal of Botany. 25: 111-121.
29
Muchuweti, M., Birkett, J. W., Chinyanga, E., Zvauya, R., Scrimshaw, M. D., and Lester, J. N. (2006). Heavy metal content of vegetables irrigated with mixtures of wastewater and sewage sludge in Zimbabwe: implications for human health. Agriculture, Ecosystems and Environment. 112(1): 41-48.
30
Munzuroglu, O. and Geckil, H. (2002). Effects of metals on seed germination, root elongation, and coleoptile and hypocotyl growth in Triticum aestivum and Cucumis sativus. Archives of Environmental Contamination and Toxicology. 43(2): 203-213.
31
Nareshkumar, A., Nagamallaiah, G.V., Pandurangaiah, M., Kiranmai, K., Amaranathareddy, V., Lokesh, U., Venkatesh, B., Sudhakar, C., (2015). Pb-Stress Induced Oxidative Stress Caused Alterations in antioxidant efficacy in two groundnuts (Arachis hypogaea L.) Cultivars. Agricultural Sciences. 6: 1283-1297.
32
Ndeda, L.A., Manohar, S., (2014). Bioconcentration factor and translocation ability of heavy metals within different habitats of hydrophytes in Nairobi Dam, Kenya. Journal of Environmental Science, Toxicology and Food. 8(5):42-45.
33
Nemati, H., and Bostani, A. A. (2014). Assessment of lead and cadmium uptake by tomato plant in the presence of PGPR and arbuscular Mycorrhizal fungi. Journal of Soil Management and Sustainable Production. 4 (1): 219-233 (In Farsi).
34
Olowoyo, J. O., Heerden, E., Fischer, J. L. and Baker, C. (2010). Trace metals in soil and leaves of Jacaranda mimosifolia in Tshwane area, South Africa. Atmospheric Environment. 44: 1826-1830.
35
Olsen, S. R., Cole, C. V., Watanabe, F. S. and Dean, L. A. (1954). Estimation of available phosphorous in soil by extraction with sodium bicarbonate. United States Department of Agriculture. United States Goverment. Print Office, Washington, D. C.
36
Pachura, P., Ociepa-Kubicka, A., Skowron-Grabowska, B., (2016). Assessment of the availability of heavy metals to plants based on the translocation index and the bioaccumulation factor. Journal of Desalination and Water Treatment. 57(3): 1469-1477.
37
Page, A. L. (1982). Methods of soil analysis, Part 2-Chemical and microbiological properties. Soil Science Society of America.
38
Pallavi, sh. and Rama, Sh. D. (2005). Lead toxicity in plant. Braz J Physiol, 17(1):1-15.
39
Parsadoost, F., Bahreininejad, B., Safarisanjani, A. and Kaboli, M. (2007).Phytoremediation of lead with native rangeland plants in Irankooh pollutedsoils. Pajuhesh and Sazandegi. 75: 54-63.(In Farsi).
40
Rhoades, J. D. (1996). Salinity: electrical conductivity and and total dissolved solids. Method of soil analysis, parss: Chemical Methods. Madison. Wisconsin, USA. (pp. 417-436).
41
Roberts, T. M., Gizyn, W., and Hutchinson, T. C. (1974). Lead contamination of air, soil, vegetation and people in the vicinity of secondary lead smelters. Trace Subst. Environ. Health; (United States), 8.
42
Seed and Seedling Breeding Research Institute. Agricultural Research, Education and Extension Organization. (2015).Introduction to Agricultural Cultivars. . Food Safety and Health. Retrieved June 3, 2020, from http: // www.areeo.ac.ir
43
Sharma, P. and Dubey, R. S. (2005). Lead toxicity in plants. Brazilian Journal of Plant Physiology. 17(1): 35-52.
44
Tafvizi, M., Moteshare-zadeh, B., (2014). Effects of Lead on Iron, Manganese, and Zinc Concentrations in Different Varieties of Maize (Zea mays). Communications in Soil Science and Plant Analysis. 45: 1853-1865
45
Thomas, G. W. (1996). Soil pH and soil acidity. (pp. 475-490). In Sparks, D. L. et al., Method of Soil Analysis. Published by: Soil Science Society of America, Inc. American Society of Agronomy,Inc. Madison, Wisconsin, USA.
46
Vassilev, A., Vangronsveld, J. and Yordanov, I. (2002). Cadmium phytoextraction: Present state, biological backgrounds and research needs. Bulgarian Journal of Plant Physiology. 28: 68–95.
47
Verma, S. and Dubey, R. S. (2003). Lead toxicity induces lipid peroxidation and alters the activities of antioxidant enzymes in growing rice plants. Plant Science. 164(4): 645-655.
48
Vesk, P. A., and Allaway, W. G. (1997). Spatial variation of copper and lead concentrations of water hyacinth plants in a wetland receiving urban run-off. Aquatic Botany. 59(1-2): 33-44.
49
Walkley, A. and I. A. Black. (1934). an examination of the Degtjareff method for determining soil organic matter and a proposed modification of the chromic acid titration method. Soil Science. 37: 29-38.
50
Wang, H., Zhong, G., Shi, G. and Pan, F. (2010). October. Toxicity of Cu, Pb, and Zn on seed germination and young seedlings of wheat (Triticum aestivum L.). In International Conference on Computer and Computing Technologies in Agriculture. 231-240.
51
Winsor, G. W. (1973). Nutrition. The UK Tomato Manual. Grower Books, London. 8: 1246-1252.
52
Zaier, H., Ghnaya, T., Lakhdar, A., Baioui, R., Ghabriche, R., Mnasri, M. and Abdelly, C. (2010). Comparative study of Pb-phytoextraction potential in Sesuvium portulacastrum and Brassica juncea: tolerance and accumulation. Journal of Hazardous Materials. 183(1-3): 609-615.
53
ORIGINAL_ARTICLE
استفاده از شبکه عصبی NARX به عنوان مدل جایگزین برای شبیهسازی بلند مدت شوری خروجی از مخازن دارای لایهبندی کیفی
برنامه CE-QUAL-W2 یک مدل فیزیکی با اطمینانپذیری بالا جهت شبیهسازی هیدرودینامیکی-کیفی مخازن بوده که هزینه محاسباتی زیادی دارد. بنابراین یافتن مدلهای جایگزین که نتایج این مدل را با دقت مطلوب و در زمان اندکی برآورد کنند از اهمیت کاربردی بالایی برخوردار است. در این تحقیق قابلیت مدل شبکه عصبی NARX به عنوان مدل جایگزین CE-QUAL-W2 جهت پیشبینی نتایج بلند مدت شوری خروجی از مخزن بررسی شده است. برای این منظور مدل CE-QUAL-W2 مخزن سد گتوند علیا تهیه و پس از واسنجی، برای شبیهسازی شوری خروجی از مخزن در یک دوره زمانی 10 ساله استفاده گردید. با توجه به امکان تخلیه از دریچههای مختلف مخزن، با تغییر ماهیانه نسبت تخلیه دریچهها مسائل متعددی تعریف و کتابخانهای از نتایج مدل فیزیکی تشکیل شد. سپس با معرفی سناریوهای مختلف معماری شبکه عصبی NARX، آموزش آنها با استفاده از کتابخانه نتایج انجام شد. نتایج حاصل از سناریوهای مختلف بیانگر توانایی بالای شبکه عصبی NARX در برآورد روند شوری خروجی از مخزن بوده و ضریب تعیین همواره بیش از 91/0 است. در سناریوی منتخب ضریب تعیین 95/0، میانگین درصد خطای مطلق و ضریب نش-ساتکلیف به ترتیب 7/8 درصد و 79/0 بوده و انطباق خوبی بین نتایج دو مدل مشاهده میشود. مدت زمان شبیهسازی بلند مدت مخزن گتوند با استفاده از مدل شبکه عصبی کمتر از 0.06 درصد زمان لازم برای اجرای مدل فیزیکی است. نتایج این تحقیق نشان میدهد که مدل NARX را میتوان جهت پیشبینی بلند مدت شوری خروجی از مخازن به عنوان مدل جایگزین برای CE-QUAL-W2 بکار برده و همزمان هزینهی محاسبات را به طور چشمگیری کاهش داد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_76636_ca8b72d8e64f4e89ad2248c98e0c4021.pdf
2020-10-22
1971
1982
10.22059/ijswr.2020.299151.668532
شبکه عصبی NARX
مدل CE-QUAL-W2
مدل جایگزین
شبیهسازی بلند مدت
شوری خروجی از مخزن
مراد
اسدی
moradasadi@modares.ac.ir
1
گروه سازههای آبی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
AUTHOR
جمال
محمدولی سامانی
samani_j@modares.ac.ir
2
استاد بخش مهندسی عمران، دانشگاه آزاد اسلامی واحد شهر قدس، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
حسین
محمدولیسامانی
hossein.samani@gmail.com
3
گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی دانشگاه شهید چمران، اهواز، ایران
AUTHOR
Afshar, A., Kazemi, H., & Saadatpour, M. (2011). Particle Swarm Optimization for Automatic Calibration of Large Scale Water Quality Model (CE-QUAL-W2): Application to Karkheh Reservoir, Iran. Water Resources Management, 25(10), 2613–2632. https://doi.org/10.1007/s11269-011-9829-7.
1
Afshar, A., & Masoumi, F. (2016). Waste load reallocation in river–reservoir systems: simulation–optimization approach. Environmental Earth Sciences, 75(1), 1–14. https://doi.org/10.1007/s12665-015-4812-x.
2
Aghdam, J. A., Zare, M., Capaccioni, B., Raeisi, E., & Forti, P. (2012). The Karun River waters in the Ambal ridge region ( Zagros mountain Range , southwestern Iran ): mixing calculation and hydrogeological implications, 251–267. https://doi.org/10.1007/s13146-012-0083-8.
3
Ahmadi, E., Abooie, M. H., Jasemi, M., & Mehrjardi, Y. Z. (2016). A Nonlinear Autoregressive Model with Exogenous Variables Neural Network for Stock Market Timing : The Candlestick Technical Analysis, 29(12), 1717–1725.
4
Alarcon, V. J. (2019). Predicting Sediment Concentrations Using a Nonlinear Autoregressive Exogenous Neural Network. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) (Vol. 11621 LNCS). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-24302-9_42.
5
Amani, P., Kihl, M., & Robertsson, A. (2011). NARX-based Multi-step Ahead Response Time Prediction for Database Servers. In [Host Publication Title Missing] (Pp. 813-818). IEEE--Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. https://doi.org/10.1109/ISDA.2011.6121757.
6
Amirkhani, M., Haddad, O. B., Ashofteh, P.-S., & Lo?iciga, H. A. (2016). Determination of the optimal level of water releases from a reservoir to control water quality. Journal of Hazardous, Toxic, and Radioactive Waste, 20(2), 1–7. https://doi.org/10.1061/(ASCE)HZ.2153-5515.0000295.
7
Andalib, A., & Atry, F. (2009). Multi-step ahead forecasts for electricity prices using NARX : A new approach , a critical analysis of one-step ahead forecasts. Energy Conversion and Management, 50(3), 739–747. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2008.09.040.
8
Asadi, M., Samani, J.M. V., Samani, H.M.V., 2020. Investigation of Solutions for Introducing Concentrated Side-Inflows to Reservoirs in The 2D Hydrodynamic and Qualitative CE-QUAL-W2 Model, Case Study: Upper Gotvand Dam (In Farsi). In: Proceedings of 18th Iranian Hydraulic Association, 5-6 Feb, Tehran University, Tehran, Iran.
9
Banihabib, M. E., Ahmadian, A., & Jamali, F. S. (2017). Hybrid DARIMA-NARX model for forecasting long-term daily inflow to Dez reservoir using the North Atlantic Oscillation (NAO) and rainfall data. GeoResJ, 13, 9–16. https://doi.org/10.1016/j.grj.2016.12.002.
10
Boussaada, Z., Curea, O., Remaci, A., Camblong, H., & Bellaaj, N. M. (2018). Daily Direct Solar Radiation. MDPI, (energies). https://doi.org/10.3390/en11030620.
11
Castelletti, A., Pianosi, F., Soncini-Sessa, R., & Antenucci, J. P. (2010). A multiobjective response surface approach for improved water quality planning in lakes and reservoirs. Water Resources Research, 46(6), 1–16. https://doi.org/10.1029/2009WR008389.
12
Dhar, A., & Datta, B. (2008). Optimal operation of reservoirs for downstream water quality control using linked simulation optimization, 853(June 2007), 842–853. https://doi.org/10.1002/hyp.
13
Emamgholizadeh, S., Kashi, H., Marofpoor, I., & Zalaghi, E. (2014). Prediction of water quality parameters of Karoon River ( Iran ) by artificial intelligence-based models, 645–656. https://doi.org/10.1007/s13762-013-0378-x.
14
Guzman, S. M., Paz, J. O., & Tagert, M. L. M. (2017). The Use of NARX Neural Networks to Forecast Daily Groundwater Levels. Water Resources Management, 31(5), 1591–1603. https://doi.org/10.1007/s11269-017-1598-5.
15
Haddout, S., & Maslouhi, A. (2017). Two-dimensional modeling of the vertical circulation of salt intrusion in the Sebou estuary under different hydrological conditions. ISH Journal of Hydraulic Engineering, 5010(October), 1–18. https://doi.org/10.1080/09715010.2017.1391134.
16
Horne, A., Szemis, J. M., Kaur, S., Webb, J. A., Stewardson, M. J., Costa, A., & Boland, N. (2016). Environmental Modelling & Software Optimization tools for environmental water decisions : A review of strengths, weaknesses, and opportunities to improve adoption. Environmental Modelling and Software, 84, 326–338. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2016.06.028.
17
Jalali, L., Zarei, M., & Guti, F. (2019). Salinization of reservoirs in regions with exposed evaporites . The unique case of Upper Gotvand Dam , Iran, 157. https://doi.org/10.1016/j.watres.2019.04.015.
18
Jeznach, L. C., Jones, C., Matthews, T., Tobiason, J. E., & Ahlfeld, D. P. (2016). A framework for modeling contaminant impacts on reservoir water quality. JOURNAL OF HYDROLOGY, 537, 322–333. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2016.03.041.
19
Karamouz, M., Nazif, S., Sherafat, M. A., & Zahmatkesh, Z. (2014). Development of an Optimal Reservoir Operation Scheme Using Extended Evolutionary Computing Algorithms Based on Conflict Resolution Approach : A Case Study. Water Resources Management, 28, 3539–3554. https://doi.org/10.1007/s11269-014-0686-z.
20
Kim, Y., & Kim, B. (2017). Lake and Reservoir Management Application of a 2-Dimensional Water Quality Model ( CE-QUAL-W2 ) to the Turbidity Interflow in a Deep Reservoir ( Lake Soyang , Korea ) Application of a 2-Dimensional Water Quality Model ( CE-QUAL-W2) to the Turbidity Inter. Lake and Reservoir Management, 2381(March). https://doi.org/10.1080/07438140609353898.
21
Ma, J., Liu, D., Wells, S. A., Tang, H., Ji, D., & Yang, Z. (2015). Modeling density currents in a typical tributary of the Three Gorges. Ecological Modelling, 296, 113–125. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2014.10.030.
22
Park, Y., Hwa, K., Kang, J., Won, S., & Ha, J. (2014). Science of the Total Environment Developing a fl ow control strategy to reduce nutrient load in a reclaimed multi-reservoir system using a 2D hydrodynamic and water quality model. Science of the Total Environment, The, 466–467, 871–880. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2013.07.041.
23
Parlos, A. G., Rais, O. T., & Atiya, A. F. (2000). Multi-step-ahead prediction using dynamic recurrent neural networks. Neural Networks, (February 2015). https://doi.org/10.1109/IJCNN.1999.831517.
24
Rani, D., & Madalena, M. (2010). Simulation – Optimization Modeling : A Survey and Potential Application in Reservoir Systems Operation, 1107–1138. https://doi.org/10.1007/s11269-009-9488-0.
25
Razavi, S., Tolson, B. A., & Burn, D. H. (2012). Review of surrogate modeling in water resources, 48(October 2011). https://doi.org/10.1029/2011WR011527.
26
Saadatpour, M., Afshar, A., & Edinger, J. E. (2017). Meta-Model Assisted 2D Hydrodynamic and Thermal Simulation Model ( CE-QUAL-W2 ) in Deriving Optimal Reservoir Operational Strategy in Selective Withdrawal Scheme. Water Resources Management, 2729–2744. https://doi.org/10.1007/s11269-017-1658-x.
27
Schardong, A., & Simonovic, S. P. (2015). Coupled Self-Adaptive Multiobjective Differential Evolution and Network Flow Algorithm Approach for Optimal Reservoir Operation. Journal of Water Resources Planning and Management, 141(10), 04015015. https://doi.org/10.1061/(ASCE)WR.1943-5452.0000525.
28
Sedlá, J., & Nováková, T. (2017). Science of the Total Environment Sedimentary record and anthropogenic pollution of a complex , multiple source fed dam reservoirs : An example from the Nové Mlýny reservoir , Czech Republic, 574, 1456–1471. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.08.127.
29
Shaw, A. R., Sawyer, H. S., LeBoeuf, E. J., McDonald, M. P., & Hadjerioua, B. (2017). Hydropower optimization using artificial neural network surrogate models of a high-fidelity hydrodynamics and water quality Model. Water Resources Research, 53, 1–18. https://doi.org/10.1002/2017WR021039.
30
Soleimani, S., Bozorg-haddad, O., Saadatpour, M., & Loáiciga, H. A. (2018). Simulating thermal stratification and modeling outlet water temperature in reservoirs with a data mining method. Journal of Water Supply: Research and Technology—AQUA, 1–13. https://doi.org/10.2166/aqua.2018.036.
31
Wang, Q., Li, S., Peng, J., Qi, C., & Ding, F. (2014). A review of hydrological/water-quality models. Frontiers of Agricultural Science and Engineering, 1(4), 267. https://doi.org/10.15302/J-FASE-2014041.
32
Wei, G. L., Yang, Z. F., Cui, B. S., Li, B., Chen, H., Bai, J. H., & Dong, S. K. (2009). Impact of dam construction on water quality and water self-purification capacity of the Lancang River, China. Water Resources Management, 23(9), 1763–1780. https://doi.org/10.1007/s11269-008-9351-8.
33
Wu, B., Yi, Z., Wu, X., Tian, Y., Han, F., Liu, J., & Zheng, C. (2015). Optimizing water resources management in large river basins with integrated surface water-groundwater modeling: A surrogate-based approach Bin. Water Resources Research, 51, 9127–9140.
34
https://doi.org/10.1002/2014WR016259.
35
Xie, H., Tang, H. A. O., & Liao, Y. (2009). TIME SERIES PREDICTION BASED ON NARX NEURAL NETWORKS : AN ADVANCED APPROACH, (July), 12–15.
36
Yazdi, J., & Moridi, A. (2017). Interactive Reservoir-Watershed Modeling Framework for Integrated Water Quality Management, 2105–2125. https://doi.org/10.1007/s11269-017-1627-4.
37
Yousefi, P., Saadatpour, M., & Afshar, A. (2019). S urrogate Based Simulation-Optimization Approach in Optimal Operation of Waterbody Considering Quality and Quantity Aspects. https://doi.org/10.22093/wwj.2019.132788.2689.
38
Zhang, J., Wang, X., Liu, P., Lei, X., Li, Z., Gong, W., … Wang, H. (2017). Assessing the weighted multi-objective adaptive surrogate model optimization to derive large-scale reservoir operating rules with sensitivity analysis. Journal of Hydrology, 544, 613–627. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2016.12.008.
39
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی برخی پاسخ های مورفو-فیزیولوژیکی و بیوشیمیایی گیاه کشمش ژاپنی (Hovenia dulcis L. ) تحت تنش سرب، شوری و نیترات
پژوهش حاضر، با هدف بررسی پاسخهای مورفوفیزیولوژیکی و بیوشیمیایی نهال کشمش ژاپنی تحت شرایط تنش شوری، نیترات و فلز سنگین سرب اجرا شد. محلول نیترات در سه سطح (غلظت صفر،30، 60 mg L-1)، محلول سرب در سه سطح (غلظت صفر، 300 و600 mg L-1) و شوری (قابلیت هدایت الکتریکی) در سه سطح (تیمار شاهد ، 3، 6 dS m-1)، اعمال و نهال گیاهان برای مدت چهار ماه در شرایط گلخانهای بررسی شدند. نتایج حاصله نشان داد بیشترین وزن تر اندام هوایی در تیمارهای بدون تنش شوری و نیترات و سطوح آلودگی 300 و 600 (mg L-1) و کمترین وزن تر در سطح حداکثری قابلیت هدایت الکتریکی 6 (dS/m)، آلودگی سرب 600 و نیترات 30 (mg L-1)، گزارش شد. بیشترین غلظت سرب اندام هوایی گیاه به میزان 72 (mg kg-1) در تیمار بدون شوری و سطح 600 (mg kg-1) سرب و بدون نیترات گزارش شد. بیشترین پراکسیداسیون لیپیدها در سطح 600 (mg kg-1) سرب رخ داد که نشاندهنده فعالیت مکانیسمهای دفاعی گیاه تحت این شرایط است. علاوه بر این سنتز پرولین بهعنوان اسمولیت گیاهی مقابله کننده با شرایط تنش، تحت کاربرد بیشینه سرب (mg kg-1 600) افزایش معنیداری نشان داد؛ اما کاربرد نیترات، سبب کاهش تولید مالون دی آلدهید در گیاه شد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_76246_cc31a08a8777f0ca226c6d3015a7b5df.pdf
2020-10-22
1983
1996
10.22059/ijswr.2020.298953.668527
آلودگی خاک
پاسخهای گیاه
پالایش آلودگی
فلزات سنگین
سیده مهسا
حسینی
hosseinim3@gmail.com
1
دانشجوی دکتری گروه علوم باغبانی دانشکده کشاورزی دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران
AUTHOR
سپیده
کلاته جاری
kalatejari@yahoo.com
2
استادیار گروه علوم باغبانی دانشکده کشاورزی دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران
LEAD_AUTHOR
محسن
کافی
mkafi@ut.ac.ir
3
استاد گروه علوم باغبانی دانشکده علوم و مهندسی کشاورزی پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران
AUTHOR
بابک
متشرع زاده
moteshare@ut.ac.ir
4
گروه علوم و مهندسی خاک دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران
AUTHOR
Alloway, B.J. (1990) Heavy metals in soils. John Wiley & Sons, Inc . New York. USA.
1
Ashiri, S. and Safari, J. (2012) Nano-Au and Ag in plant beds and their application, Iranian Nanotechnology bulletin, 1(186): 1-4.
2
Bates, I.S., Waldern, R.P. and Tear, I.D. (1973) Rapid determination of free proline for water stressstudies.Journal of Plant and Soil, 39: 205-207.
3
Blum, A. (1997) Improving wheat grain filling under stress by stem reserve mobilization. In Wheat: Prospects for Global Improvement, Springer Netherlands, 135-141.
4
Cuisinier, O., Le Borgne, T., Deneele, D. and Masrouri, F. (2011) Quantification of the effects of nitrates, phosphates and chlorides on soil stabilization with lime and cement. Engineering Geology, 117(3-4), pp.229-235.
5
Emami, A. (1996) Plant analysis methods, Bulliten No. 982. Taat Publications, Tehran, Iran.
6
Farhangiyan-Kashani S. )2009(. The study of the effect of salinity stress on chlorophyll content in species of Medicago and onobrichis, Plant and Ecosystem, 5(18): 77-89.
7
Gheshlaghi, Z., Khorasani, R., Haghnia, Gh., & Kafi, M. (2015). Effect of nitrate and harvest time on yield and concentration of iron, zinc and copper in lettuce. Production and Processing of Crops and Horticulture, 5 (16), 315-330 (In Persian)
8
Haider G, Steffens D, Moser G, Müller C, Kammann CI. )2017( Biochar reduced nitrate leaching and improved soil moisture content without yield improvements in a four-year field study. Agriculture, Ecosystems & Environment, 237, pp.80-94.
9
Houda, Z., Bejaoui, Z., Albouchi, A., Gupta, D.K. and Corpas, F.J. (2016) Comparative study of plant growth of two poplar tree species irrigated with treated wastewater, with particular reference to accumulation of heavy metals (Cd, Pb, As, and Ni). Environmental monitoring and assessment, 188(2), p.99.
10
Husejnovic, M.S., Bergant, M., Jankovic, S., Zizek, S., Smajlovic, A., Softic, A., Music, O. and Antonijevic, B., (2018) Assessment of Pb, Cd and Hg soil contamination and its potential to cause cytotoxic and genotoxic effects in human cell lines (CaCo-2 and HaCaT). Environmental geochemistry and health, pp.1-16.
11
Kabata-Pendias A, Pendias H. )2000( Trace elements in soils and plants. CRC Press, Boca Raton, Florida.
12
Kafi, M., Borzoee, A., Salehi, M., Kamandi, A., Masoumi, A. and Nabati, J. (2015) Physiology of environmental stresses in plants, Jehat University of Ferdousi Press, 455 pp, (In Persian).
13
Kalhor, H., Ganji, H. and Ayati, B. (2016) Simultaneous Removal of Salinity and Organic Loading Rate using Phytoremediation, Journal of Environmental Studies, 42(3): 531-550. doi: 10.22059/jes.2016.60065
14
Karimi, A., Khodaverdiloo, H. and Rasouli Sadaghiani, M.H. (2017) Characterisation of growth and biochemical response of Onopordum acanthium L. under lead stress as affected by microbial inoculation, Chemistry and Ecology, 33:10, 963-976, DOI: 10.1080/02757540.2017.1391798
15
Karimi, A., Khodaverdiloo, H. and Rasouli Sadaghiani, M.H. (2018) Microbial‐Enhanced phytoremediation of lead contaminated calcareous soil by Centaurea cyanus L., Clean Soil Air Water, 46: 1-9: https://doi.org/10.1002/clen.201700665
16
Khadem Moqadam, N, Motesharezadeh, B. and Alikhani, H.A. (2019) The effect of zinc and potassium treatments on the antioxidant activities and physiological responses of Canola in a saline soil, Soil and Water Research, 50(60): 1409-1420, DOI: 2019.261768.667964ijswr./10.22059
17
Khajavi-Shojaei, S., Moezzi, A., Norouzi Masir, M., Taghavi zahedkolaei, M. (2019) Study of Ammonium and Nitrate adsorption kinetics and isotherm by common reed (Phragmites australis) biochar from aqueous solution, Iranian Journal of Soil and Water Research, 50(8), pp. 2009-2021. https://ijswr.ut.ac.ir/article_71004.html
18
Khalilpour M. and Jafarinia. A. )2017( Investigation the effects of salinity and nitric oxide on the changes of chlorophyll a fluorescence in Oat (Avena sativa L.) plant probed by JIP-Test, Iranian Journal of Plant Biology, 31: 87-98.
19
Khamdi F, Bakhshandeh AM and Khamdi N. )2017( Effect of salt stress on proline content and the amount of ions, the initial growth of mung bean varieties, Quarterly Journal of Plant Production Science, 4(1): 1-4.
20
Khoshgoftarmanesh, A.H. (2010) Advanced concepts in plant nutrition, Isfahan University of Technology Press, No. 74, 383 p. pp: 9-12. (In Persian).
21
Khoshgoftar, A.H., Shariatmadari, H., Karimian, N., Kalbasi, M., van der Zee, S.E.A.T.M. and Parker, D.R. (2004) Salinity and zinc application effects on phytoavailability of cadmium and zinc. Soil Science Society of America Journal, 68: 1885-1889. doi:10.2136/sssaj2004.1885.
22
Matichenkov V. and Kosobrukhov, A. )2004( Si effect on the plant resistance to salt toxicity. 13th International Soil Conservation Organization Conference- Brisbane, Australia.
23
Momeni, A. (2011) Geographical distribution and salinity levels of soil resources of Iran, Iranian Journal of Soil Research, 24(3): 203-215, https://www.sid.ir/en/journal/ViewPaper.aspx?ID=209796
24
Motesharezadeh, B., Savaghebi, G. (2012) Interaction between Cadmium and Lead and the effects of these on the concentration of Zinc and Manganese in sunflower, International Journal of Environmental Research, 6(3): 793-800. Doi: 10.22059/ijer.2012.550
25
Motesharezadeh, B. and Savaghebi, G.R. (2016) Phytoremediation or green remediation, University of Tehran Press, 284 pp.
26
Motesharezadeh, B., Navabzadeh, M., Liyaghat, A. (2016) Modeling Phytoremediation of Cadmium Contaminated Soil with Sunflower (Helianthus annus) Under Salinity Stress. International Journal of Environmental Research, 10(1): 109-118. doi: 10.22059/ijer.2016.56893
27
Mosleh Arani A, Rafiei A, Tabandeh A, Azimzadeh HR. (2018) Morphological and physiological responses of root and leave in Gleditschia caspica to salinity stress, Iranian Journal of Plant Biology, 9(4): 1-12.
28
Najafi, N., and Sarhangzadeh E. (2012) Effect of NaCl salinity and soil waterlogging on growth characteristics of forage corn in greenhouse conditions. Journal of Science and Technology of Greenhouse Culture Soilless Culture Research Center 3(2): 1-15
29
URL: http://ejgcst.iut.ac.ir/article-1-346-en.html
30
Poortabrizi S., pourseyedi S., Abdoshahi R., Nadernejad N. (2018) Effect of cadmium stress on morphological and physiological traits of milk thistle (Silybum marianum), Journal of Plant Process and Function, 7 (26) :185-198, URL: http://jispp.iut.ac.ir/article-1-661-fa.html
31
Purohit, S.S. and A.K. Agrrawal. (2006) Environmental Pollution. Agrobios Pub. India.
32
Safarnejad A, Hamidi H. (2008) Study of morphological characters of Foeniculum vulgare under salt stress, Iranian Journal of Rangelands and Forests plants Breeding and Genetic Research, 16(1): 125-140.
33
Salimi M, Amin M, Ebrahimi A, Ghazifard A, Najafi P, Amini H. (2011) Influence of Salinity on Phytoremediation of Cadmium in Contaminated Soils. Journal of Health System Research, 7 (6), 1130-1137 (In Persian with abstract in English)
34
Saxena, G., Purchase, D., Mulla, S.I., Saratale, G.D., and Bharagava, R.N. (2019) Phytoremediation of Heavy Metal-Contaminated Sites: Eco-environmental Concerns, Field Studies, Sustainability Issues, and Future Prospects. Reviews of Environmental Contamination and Toxicology, DOI 10.1007/398_2019_24
35
Shabani E, Sajjadinia A, Tabatabaee S. (2015) Investigating the amount of lead tolerance in petroleum using ecophysiological properties. Journal of Science and technology of greenhouse planting. 6(23), 89-94 (In Persian with abstract in English)
36
Shooshtariyan, S. and Tehranifar, A. (2010) A review on phytoremediation for improvement of wastewater use, 2 nd National Congress on Water re-use and Wastewater, 10-21 (In Persian)
37
Siosemardeh, A., Ahmadi, A., Poustini, K. and Ebrahimzadeh, H. (2003) Stomatal and nonstomatal limitations to photosynthesis and their relationship with drought resistance in wheat cultivars, Iranian Journal of Agricultural Science, 34(4): 93-106,
38
Tafvizi, M. and Motesharezadeh, B. (2014) Effects of Lead on Iron, Manganese, and Zinc Concentrations in Different Varieties of Maize (Zea mays), Communications in Soil Science and Plant Analysis, 45(14): 1853-1865, doi.org/10.1080/00103624.2014.912287
39
Türkdoğan MK, Kilicel F, Kara K, Tuncer I, Uygan I. (2003) Heavy metals in soil, vegetables and fruits in the endemic upper gastrointestinal cancer region of Turkey. Environ Toxicol Pharmacol. 2003 Apr;13(3):175-9. doi: 10.1016/S1382-6689(02)00156-4.
40
Ullah, A., Heng, S., Munis, M.F.H., Fahad, S. and Yang, X. (2015) Phytoremediation of heavy metals assisted by plant growth promoting (PGP) bacteria: a review. Environmental and Experimental Botany, 117, pp.28-40.
41
Valentovic, P., Luxova, M., Kolarovi, L. and Gasparikora, O. (2006) Effect of osmotic stress oncompatible solutes content, memberane stability and water relation in two maize.Plant SoilEnvironment, 52 (4): 186-191.
42
Velikova,V., Yordanov, I., Edreva, A. (2000) Oxidative stress and some antioxidant
43
systems in acid rain-treated bean plants. Plant Science, 151(1): 59-66.
44
Volkmer, B.G., Ernst, B., Simon, J., Kuefer, R., Bartsch Jr., G., Bach, D. and Gschwend, J.E. (2005) Influence of nitrate levels in drinking water on urological malignancies: A community- ased cohort study. British Journal of Urology International, 95(7):
45
972–976. https://ijswr.ut.ac.ir/article_71004.html
46
Yang, W., Wang, Y., Liu, D., Hussain, B., Ding, Z., Zhao, F. and Yang, X. (2020). Interactions between cadmium and zinc in uptake, accumulation and bioavailability for Salix integra with respect to phytoremediation, International Journal of Phytoremediation, 22(6): 628-637, doi.org/10.1080/15226514.2019.1701981.
47
Weisany W, Sohrabi Y, Ahmadi H Abasi H. (2013) The effect of salinity stress and the application of zinc on the chlorophyll content, soluble proteins, growth, yield, and the mineral nutrients of soybean (Glycine Max L.), Plant and Ecosystem, 9(34): 75-96.
48
Yousefinia M, Ghasemiyan AR. (2016) Salinity stress effect assessment on photosynthesis and chlorophyll florescence a in Hordeum Vulgaris, Journal of Developmental Biology, 8(1): 35-44.
49
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی میزان انباشتگی سرب در قسمتهای مختلف گیاه بنفشه (Viola tricolor) و واکنش گیاه به تنش اکسیداتیو سرب
امروزه آلودگی خاکها به فلزات سنگین، یکی از نگرانیهای مهم زیست محیطی به شمار میرود. در بین فلزات سنگین، سرب به دلیل، اثراتی که میتواند بر سلامتی انسان و محیط زیست داشته باشد، به عنوان یکی از نگرانیهای اصلی به شمار میرود. مهمترین منبع آلودگی فلزات سنگین در بیشتر نقاط دنیا معادن، پسابهای صنعتی، کودهای شیمیایی و آفت کشها میباشند. به منظور بررسی جذب سرب به وسیله گیاه زینتی بنفشه (Viola tricolor) و پاسخهای مورفولوژی و فیزیولوژی گیاه در برابر تنش فلز سنگین سرب، پژوهشی در خاک آلوده با سطوح مختلف سرب (شاهد، 200 و 400 میلیگرم بر کیلوگرم) در قالب طرح کاملا تصادفی با پنج تکرار در گلخانه تحقیقاتی پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران انجام گرفت. نتایج نشان داد با افزایش غلظت سرب در خاک، میزان آن در هر سه بخش شاخساره، ریشه و گل گیاه افزایش یافت و بیشترین تجمع سرب در ریشه به مقدار 27/41 میلیگرم بر کیلوگرم مشاهده شد. آلودگی بالای سرب باعث کاهش وزن تر و خشک شاخساره و ریشه و طول ریشه نسبت به شاهد گردید. همچنین میزان آنتی اکسیدان کل و گلایسینبتائین به عنوان یک فاکتور دفاعی در برابر تنش، در غلظت 400 میلیگرم بر کیلوگرم سرب، به ترتیب به میزان 3/61 درصد و 23/114 میکرومول بر گرم وزن تر رسیدند. بر اساس نتایج حاصله، میتوان گیاه زینتی بنفشه را به عنوان جاذب فلز سنگین سرب و متحمل تنش ناشی از آن در کشت فضای سبز شهری و صنعتی توصیه نمود.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_76681_9948988964705e4363541bb306b37689.pdf
2020-10-22
1997
2006
10.22059/ijswr.2020.302202.668608
آلاینده خاک
انباره سرب
تنش فلز سنگین
درصد آنتی اکسیدان
گلایسین بتائین
سمیرا
ابوالقاسمی
s_abolghasemi@ut.ac.ir
1
گروه علوم باغبانی، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
روح انگیز
نادری
rnaderi@ut.ac.ir
2
گروه علوم باغبانی و مهندسی فضای سبز. دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی. دانشگاه تهران. کرج. ایران.
AUTHOR
بابک
متشرع زاده
motesharezade@ut.ac.ir
3
علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی. دانشگاه تهران. کرج. ایران.
AUTHOR
سید علیرضا
سلامی
asalami@ut.ac.ir
4
گروه علوم باغبانی، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، تهران، ایران
AUTHOR
Abe, N., Murata, A. J. and Hirota. B. (1998). Novel DPPH radical scavengers, bisorbicillinol and demethyltrichodimerol, from a fungus. Biotechnology and Biochemistry, 62:661-666.
1
Amanifar, S., Aliasgharzad, N., Najafi, N., Oustan, S. and Bolandnazar, S. (2012). Effect of Arbuscular Mycorrhizal Fungi on Lead Phytoremediation by Sorghum (Sorghum bicolor L.). Water and Soil Science. 22:155-170. (In Farsi).
2
Amini, F. and Amirjani, M.R. (2012).The effect of nickel and lead treatment on chlorophyll content and accumulation of these metals in alfalfa plant (Medicago sativa). Journal of Production and Processing of Agricultural and Garden Products. 6: 11-19. (In Farsi).
3
Amouei, A. A., Naddafi, K. and Mahvi, A. H. (2012). The Effect of Chemical Additives on the Uptake and Accumulation of Pb and Cd in Native Plants of North of Iran. Journal of Mazandaran University of Medical Sciences, 21(86): 116-124. (In Farsi).
4
Andra, S. S., Datta, R., Sarkar, D., Makris, K. C., Mullens, C. P., Sahi, S. V. and Bach, S. B. (2010). Synthesis of phytochelatins in vetiver grass upon lead exposure in the presence of phosphorus. Plant and soil, 326(1-2): 171-185.
5
Ashraf, M., and Foolad, M. (2007). Roles of glycine betaine and proline in improving plant abiotic stress resistance. Environmental and experimental botany, 59:206-216.
6
Bates, L. S. and Waldren, R. P. (1973). Rapid determination of free proline for water-stress studies. Teare, and soil. 39:205-207.
7
Defoe, P. P., Hettiarachchi, G. M., Benedict, C. and Martin, S. (2014). Safety of gardening on lead-and arsenic contaminated brownfields. Journal of Environmental Quality. 43(6): 2064-2078.
8
Fayiga, A.Q., and Ma, L.Q. (2006). Using phosphate rock to immobilize metals in soils and
9
genetic tolerance. Environmental Exeriment of Botany. 52: 199-223.
10
Grieve, C., and Grattan, S. J. P. (1983). Rapid assay for determination of water soluble quaternary ammonium compounds. soil. 70:303-307.
11
Hildebrandt, U., Hoef-Emden, K., Backhausen, S., Bothe, H., Bożek, M. ,Siuta, A. and Kuta, E. (2006). The rare, endemic zinc violets of Central Europe originate from Viola lutea Huds. Plant Systematics and Evolution. 257:205-222.
12
Huang, Y., Ying, H. and Yunxia, L. (2009). Combined toxicity of copper and cadmium to six
13
increase arsenic uptake in Pteris vittata. Sci. Science of the Total Environment. 359: 17-25.
14
Jiang, X., Luo, Y., Liu, Q., Liu, S. and Zhao, Q. J. E. G. (2004). Effects of cadmium on nutrient uptake and translocation by Indian Mustard. Health, 26:319-324.
15
Kabata-Pendias, A. and Pendias, H. (2001). Trace elements in soils and plants–CRC Press.Geoderma, 122:143-149.
16
Kabir, M., Iqbal, M. Z., Shafiq, M. and Farooqi, Z. R. (2008). Reduction in germination and seedling growth of Thespesia populnea L., caused by lead and cadmium treatments. Botany, 40(6): 2419-2426.
17
Kim, Y.-Y., Yang, Y.-Y., and Lee, Y. (2002). Pbn and Cd uptake in rice roots. Physiologia Plantarum, 116(3), 368-372.
18
Kopittke, P., Asher, C., Kopittke, R. and Menzies, N. (2007). Toxic effects of Pb2+ on growth of cowpea (Vigna unguiculata). Environmental pollution. 150: 280-287.
19
Li, Q., Yu, L.-j., Deng, Y., Li, W., Li, M.-t., and Cao, J.-h. (2007). Leaf epidermal characters of Lonicera japonica and Lonicera confuse and their ecology adaptation. Journal of Forestry research, 18(2). 103-108.
20
Liu, W., Shu, W. and Lan. C. (2004). Viola baoshanensis, a plant that hyperaccumulates cadmium. Chinese Science Bulletin, 49:29-32.
21
Liu, J. N., Zhou, Q. X., Sun, T., Ma, L. Q. and Wang, S. (2008). Growth responses of three ornamental plants to Cd and Cd–Pb stress and their metal accumulation characteristics. hazardous materials, 151(1): 261-267.
22
Lutts, S., Kinet, J.M. and Bouharmont, J. (1996). NaCl-induced senescence in leaves of rice (Oryza sativa L.) cultivars differing in salinity resistance. Botany, 78: 389-398.
23
Małecka, A., Piechalak, A., Morkunas, I. and Tomaszewska, B. (2008). Accumulation of lead in root cells of Pisum sativum. Acta Physiologiae Plantarum, 30(5): 629-637.
24
Małkowski, E., Kita, A., Galas, W., Karcz, W., and Kuperberg, J. M. (2002). Lead distribution in corn seedlings (Zea mays L.) and its effect on growth and the concentrations of potassium and calcium. Plant Growth Regulation, 37(1), 69-76
25
Niu, Z.-x., Sun, L.-n., Sun, T.-h., Li, Y.-s. and Hong, W. (2007). Evaluation of phytoextracting cadmium and lead by sunflower, ricinus, alfalfa and mustard in hydroponic culture. environmental sciences, 19:961-967.
26
Pachura, P., Ociepa-Kubicka, A., Skowron-Grabowska, B. J. D. and Treatment, W. (2016). Assessment of the availability of heavy metals to plants based on the translocation index and the bioaccumulation factor. Water Treatment. 57:1469-1477.
27
Patra, M., Bhowmik, N., Bandopadhyay, B. and Sharma, A. (2004). Comparison of mercury, lead and arsenic with respect to genotoxic effects on plant systems and the development of genetic tolerance. Environmental and Experimental Botany. 52:199-223.
28
Pourakbar, L. and Ebrahimzadeh, N. (2012). Cultivation and physiological responses of Zea mays L to corn and nickel. Journal of Applied Agricultural Research. 3: 147-157.
29
Pourrut, B., Shahid, M., Dumat, C., Winterton, P. and Pinelli, E. (2011). Lead uptake, toxicity, and detoxification in plants. Reviews of Environmental Contamination and Toxicology. 213. 113-136.
30
Rabęda, I., Bilski, H., Mellerowicz, E. J., Napieralska, A. ,Suski, S. ,Woźny, A. and Krzesłowska, M. J. E. (2015). Colocalization of low-methylesterified pectins and Pb deposits in the apoplast of aspen roots exposed to lead. Environmental pollution, 205:315-326.
31
Reid, R. and Hayes. J. J. (2003). Mechanisms and control of nutrient uptake in plants. International review of cytology, 229:73-115.
32
Roshanfar, M., Khanlarian, M., Rashchi, F. and Motesharezadeh, B. (2020). Phyto-extraction of zinc, lead, nickel, and cadmium from a zinc leach residue. Journal of Cleaner Production, 121539.
33
Seregin, I. V. and Ivanov, V. B. (2001). Physiological aspects of cadmium and lead toxic effects on higher plants. plant physiology, 48(4): 523-544.
34
Sharma, P. and Dubey. R. S. (2005). Lead toxicity in plants. Brazilian plant physiology, 17:35-52.
35
Singh, A., and Agrawal, M. (2010). Effects of municipal waste water irrigation on availability of heavy metals and morpho-physiological characteristics of Beta vulgaris L. Environmental Biology, 31(5): 727.
36
Singh, R., Gautam, N., Mishra, A. and Gupta, R. (2011). Heavy metals and living systems: An overview. Indian journal of pharmacology, 43(3): 246.
37
Sychta, K., Słomka, A. Suski, S. Fiedor, E. Gregoraszczuk, E. and Kuta. E. (2018). Suspended cells of metallicolous and nonmetallicolous Viola species tolerate, accumulate and detoxify zinc and lead. Plant physiology and biochemistry, 132:666-674.
38
Tandler, C. J., and Solari, A. J. (1969). Nucleolar orthophosphate ions: electron microscope and diffraction studies. Cell Biology, 41(1), 91-108.
39
Thamayanthi, D., Sharavanan, P. S. and Vijayaragavan, M. (2011). Effect of cadmium on seed germination, growth and pigments content of Zinnia plant. Current Botany. 40:145-157.
40
Turner, N. C. (1981). Techniques and experimental approaches for the measurement of plant water status. Plant and soil, 58(1-3), 339-366.
41
ang, W. J., Rich, P. J., Axtell, J. D., Wood, K. V., Bonham, C. C., Ejeta, G. and Rhodes, D. (2003). Genotypic variation for glycinebetaine in sorghum. Crop Science, 43(1): 162-169.
42
Zhuang, P., Yang, Q. Wang, H. and Shu. W. (2007). Phytoextraction of heavy metals by eight plant species in the field. Water, Air, and Soil Pollution, 184:235-242.
43
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی صحرایی چند رابطه تحلیل اندازه ذرات برای تخمین هدایت هیدرولیکی بستر رودخانه
برای تعیین میزان تبادلات آبی بین آبهای سطحی و زیرزمینی از طریق بستر رودخانه، تعیین دقیق هدایت هیدرولیکی آنها ضروری است. اما اندازهگیری هدایت هیدرولیکی بستر رودخانه دشوار، وقتگیر و هزینهبر است. روشهای تحلیل اندازه ذرات با استفاده از دادههای حاصل از منحنی توزیع ذرات و تخلخل، میزان هدایت هیدرولیکی را بدون اندازهگیری صحرایی تخمین میزنند. هدف از انجام این تحقیق مقایسه هدایت هیدرولیکی برآورد شده با استفاده از چند رابطه تجربی اندازه ذرات (Kg) با هدایت هیدرولیکی اندازهگیریشده بهروش نفوذسنج (Kv) در بستر رودخانههای کرخه، دز و شاوور در محدوده شهرستان شوش استان خوزستان میباشد. در این تحقیق، دقت هفت رابطه تجربی، با استفاده از 18 نمونه حاصل از نقاط اندازهگیری، بررسی شد. هدایت هیدرولیکی در رودخانههای کرخه، دز و شاوور بهترتیب 15/2، 94/2 و 03/0 متر بر روز اندازهگیری شد. در بستر رودخانه شاوور با بافت رسی، همه روابط Kg را تا 6/84 برابر بیش از Kv برآورد کردند. اما در بستر دو رودخانه دیگر که خاک درشت دانه داشتند، مقدار Kg رابطه الیمانی و سن کمتر و روابط ترزاقی، هیزن، بیر و USBR بیشتر و دو رابطه اسلیشتر و کوزنی نزدیک بهمقدار Kv بود. همچنین، ضرایب پیشنهادی C روابط مختلف اندازه ذرات نسبت به ضرایب اصلی در آن روابط، در بازه 15/0 تا 1/2 محاسبه شد. با توجه به نتایج این پژوهش، برای استفاده از روابط تجربی یادشده در تعیین Kv، استفاده از ضرایب اصلاحی C ضروری میباشد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_76422_1f4d629fe61251e2ed9e4bbc69077692.pdf
2020-10-22
2007
2021
10.22059/ijswr.2020.292350.668555
تبادلات آبی
دز
شاوور
کرخه
هدایت هیدرولیکی عمودی
حجت
کثیر
hojjatkasir@gmail.com
1
گروه مهندسی آب. دانشکده مهندسی زراعی و عمران روستایی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی خوزستان، ملاثانی، اهواز، ایران.
AUTHOR
امیر
ناصرین
amir8480@gmail.com
2
گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی زراعی و عمران روستایی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی خوزستان، ملاثانی، اهواز، ایران.
LEAD_AUTHOR
احمد
جعفری
jafary_ahmad@yahoo.com
3
گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی زراعی و عمران روستایی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی خوزستان، ملاثانی، اهواز، ایران
AUTHOR
محمود
شفاعی بجستان
m_shafai@yahoo.com
4
گروه سازه های آبی، دانشکده مهندسی علوم آب، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران.
AUTHOR
Alaoui, A., Lipiec, J., and Gerke, H. H. (2011). A review of the changes in the soil pore system due to soil deformation: A hydrodynamic perspective. Soil and Tillage Research, 115, 1-5.
1
Alyamani, M. S., and Şen. Z. (1993). Determination of hydraulic conductivity from complete grain-size distribution. Groundwater, 31 (4), 551–555.
2
Azarang, F., Telvari, A., Sedghi, H., and Shafai-Bejestan, M. (2016). Evaluating of Erosion and Sedimentation of Karkheh River at Downstream of Reservoir Dam. Iran-Watershed Management Science & Engineering, 10(34), 15-27. (In Farsi)
3
ASTM D7928. Standard Test Method for Particle-Size Distribution (Gradation) of Fine-Grained Soils Using the Sedimentation (Hydrometer) Analysis.
4
ASTM D 6913. Standard Test Methods for Particle-Size Distribution (Gradation) of Soils Using Sieve Analysis.
5
Bear, J., 1972. Dynamics of Fluids in Porous Media, first ed. New York, American Elsevier.
6
Bagarello, V., Iovino, M., and Lai. J. (2016). Testing steady-state analysis of single-ring and square pressure infiltrometer data. Geoderma, 261, 101–109.
7
Cey, E.E., Rudolph, D. L., Parkin, G. W., and Aravena. R. (1998). Quantifying groundwater discharge to a small perennial stream in southern Ontario, Canada. Journal of Hydrology, 210 (1-4), 31-37.
8
Chen, X. (2000). Measurement of streambed hydraulic conductivity and its anisotropy. Environmental Geology, 39 (12),1317–1324.
9
Chen, X.H., 2004 Streambed hydraulic conductivity for rivers in South-Central Nebraska. Journal of the American Resources Association, 561-573.
10
Chen, X. H., Song, J., Cheng, C., Wang, D., and Lackey, S. O. (2009). A new method for mapping variability in vertical seepage flux in streambeds. Hydrogeology Journal,17(3):519–525.
11
Cheng, C., Song, J., Chen, X., and Wang, D., (2011). Statistical distribution of streambed vertical hydraulic conductivity along the Platte River, Nebraska. Water resources management, 25 (1), 265-285.
12
Cheong, J. Y., Hamm, S. Y., Kim, H. S., Ko, E. J., Yang, K., and Lee, J. H. (2008). Estimating hydraulic conductivity using grain-size analyses, aquifer tests, and numerical modeling in a riverside alluvial system in South Korea. Hydrogeology Journal, 16, 1129–1143.
13
Chua, L. H. C., Lo, E. Y. M., Freybery, D. L., Shuy, E. B., Lim, T. T., Tan, S. K., and Ngonidzashe, M. (2007). Hydrostratigraphy and geochemistry at a coastal sandhill in Singapore. Hydrogeology Journal, 15 (8), 1591–1604.
14
Fetter, C.W., 2001. Applied hydrogeology., 4th edn. (Upper Saddle River, NJ. Prentice Hall).
15
Genereux, D. P., Leahy, S., Mitasova, H., Kennedy, C. D., and Corbett, D. R. (2008). Spatial and temporal variability of streambed hydraulic conductivity in West Bear Creek, North Carolina, USA. Journal of Hydrology, 358, 332–353.
16
Hatch, C. E., Fisher, A. T., Ruehl, C. R., and Stemler, G. (2010). Spatial and temporal variations in streambed hydraulic conductivity quantified with time series thermal methods. Journal of Hydrology, 389, 276–288.
17
Hvorslev, M. J. (1951). Time Lag and Soil Permeability in Groundwater Observations. US Army Bulletin 36, US Army Corps of Engineers, Waterways Experiment Station, Vicksburg, Mississippi.
18
Kalbus, E., Reinstorf, F., and Schirmer, M. (2006). Measuring methods for groundwater, surface water and their interactions: a review. Hydrology Earth System and Sciences,10, 873–887.
19
Kasenow, M. (2002). Determination of Hydraulic Conductivity from Grain Size Analysis. Littleton, Colorado: Water Resources Publications LLC.
20
Kvam, P. H., and Vidakovic, B. (2007). Nonparametric Statistics with Applications to Science and Engineering. Jhon Wiley & Sons. Inc.
21
Landon, M. K., Rus, D. L., and Harvey, F. E., (2001) Comparison of in stream methods for measuring hydraulic conductivity in sand streambeds. Groundwater, 39(6), 870-885.
22
Lee, D. R., and Cherry, J. A. (1978). A field exercise on groundwater flow using seepage meters and mini-piezometers. Journal of Geological Education. 27, 6-10.
23
Lopez, O.M., Jadoon K. Z., and Missimer. T. M. (2015). Method of Relating Grain Size Distribution to Hydraulic Conductivity in Dune Sands to Assist in Assessing Managed Aquifer Recharge Projects: Wadi Khulays Dune Field, Western Saudi Arabia. Water, 7, 6411-6426.
24
Lu, C., Chen, X., Cheng, C., Ou, G., and Shu, L., (2012). Horizontal hydraulic conductivity of shallow streambed sediments and comparison with the grain‐size analysis results. Hydrological Processes, 26(3), 454-466.
25
McKenzie, C. (2008). Measurements of Hydraulic Conductivity Using Slug Tests in Comparison to Empirical Calculations for Two Streams in the Pacific Northwest, USA. M.S. Thesis, Washington State University, Pullman, Washington.
26
Moazami, M., Feiznia, S., Khayyat Kholghi, M. and Malekian, A. (2017). Evaluating of Efficiency of Empirical Formulae Based on Grain-Size and Infiltration Equations for Estimating Sediment Hydraulic Conductivity (Case Study: Jarmeh Flood Spreading System, Khuzestan Province). journal of Range and Watershed Managment, 70(1), 235-246. (In Farsi)
27
Odong, J. (2007). Evaluation of empirical formulae for determination of hydraulic conductivity based on grain-size analysis. Journal of American Science, 3(3), 54–60.
28
Packman, A. I., Salehin, M., and Zaramella, M. (2004). Hyporheic exchange with gravel beds: Basic hydrodynamic interactions and bed form- induced advective flow. Journal of Hydraulic Engineering, 130, 647–656.
29
Rosas, J., Lopez, O., Missimer, T. M., Coulibaly, K. M., Dehwah, A. H., Sesler, K., Lujan, L. R. and Mantilla, D. (2014). Determination of hydraulic conductivity from grain‐size distribution for different depositional environments. Groundwater, 52 (3), 399-413.
30
Rosenberry, D. O., (2005). Integrating seepage heterogeneity with the use of ganged seepage meters. Limnology and Oceanography: Methods, 3(2), 131-142.
31
Rosenberry, D. O. (2008). A seepage meter designed for use in flowing water. Journal of Hydrology, 359, 118–130.
32
Sebok, E., Duque, C., Engesgaard, P. and Boegh, E., (2015). Spatial variability in streambed hydraulic conductivity of contrasting stream morphologies: channel bend and straight channel. Hydrological Processes, 29(3), 458-472.
33
Song, J., Chen, X., Cheng, C., Wang, D., Lackey, S., and Xu, Z. (2009). Feasibility of grain-size analysis methods for determination of vertical hydraulic conductivity of streambeds. Journal of Hydrology, 375(3-4), 428-437.
34
Sophocleous, M. (2002). Interactions between groundwater and surface water: the state of the science, Hydrogeology journal, 10, 52–67.
35
Svensson, A., (2014). Estimation of Hydraulic Conductivity from Grain Size Analyses, a comparative study of different sampling and calculation methods focusing on Västlänken. CHALMERS UNIVERSITY OF TECHNOLOGY. Göteborg, Sweden, Master’s Thesis, 2014:1. 96 pp.
36
Verbist, K. M. J., Cornelis, W. M., Torfs, S., and Gabriels, D. (2012). Comparing Methods to Determine Hydraulic Conductivities on Stony Soils. Soil Science Society of America Journal, 77 (1), 25-42.
37
Vienken, T., and Dietrich, P. (2011). Field evaluation of methods for determining hydraulic conductivity from grain size data. Journal of Hydrology, 400, 58–71.
38
Vukovic, M., and Soro, A. (1992). Determination of Hydraulic Conductivity of Porous Media from Grain-Size Composition. Water Resources Publications, Littleton, Colorado.
39
Wang, W., Li, J., Wang, W., Chen, X., Cheng, D. and Jia, J., 2014. Estimating streambed parameters for a disconnected river. Hydrological processes, 28(10), pp.3627-3641.
40
Zhang, S., Grip, H., and Lövdahl, L. (2006). Effect of soil compaction on hydraulic properties of two loess soils in China. Soil and Tillage Research, 90(1-2), 117-125.
41
ORIGINAL_ARTICLE
تولید خاکپوشهای آلی و معدنی نوترکیب و ارزیابی تاثیرات آنها بر ویژگیهای رطوبتی خاکهای فرسایشپذیر
کاهش رطوبت خاک یکی از مهمترین عوامل وقوع فرسایش بادی و پدیدهی گردوغبار است. استفاده از خاکپوشها راهکاری مناسب برای حفظ و افزایش ظرفیت نگهداشت رطوبت در خاک است. این پژوهش با هدف ارزیابی اثرات خاکپوشهای سنتزی آلی و معدنی نوترکیب بر ظرفیت نگهداشت رطوبت در مکشهای 330، 1000، 3000، 5000 و 15000 سانتیمتر در خاکهای حساس به فرسایش با بافت سیلت لوم پایهریزی شد. در این پژوهش تاثیرات 3 نوع خاکپوش نوترکیب مشتمل بر خاکپوش آلی (O) ترکیب زغال زیستی باگاس نیشکر، صمغ عربی و ژلاتین در سه سطح، خاکپوش آلی- معدنی (M) MNF در سه سطح 1، 3 و 5 درصد و خاکپوش هیدروژل تقویت شده با نانوسیلیس (H) در سه سطح 1، 3 و 5 درصد بهصورت مخلوط با خاک در پلاتهایی با ابعاد 5×30×50 سانتیمتر در رطوبت 75 درصد ظرفیت زراعی در دو دورهی انکوباسیون 2 و 4 ماهه بر روی ویژگیهای رطوبتی خاک ارزیابی شد. آزمایش بهصورت فاکتوریل، در قالب طرح کامل تصادفی و 3 تکرار اجرا گردید. با افزایش سطوح کاربردی تمامی تیمارها در دو دورهی زمانی دو و چهار ماهه، میزان نگهداشت رطوبت خاک در مکشهای مذکور بهصورت معنیداری افزایش (p <0.01) یافت. همچنین افزودن تیمارها به خاک موجب افزایش معنیدار کربن آلی و ایجاد پیوندهای آلی-معدنی منجر به پایداری خاکدانهها شد. بیشترین مقدار کربن آلی خاک و پایداری خاکدانه به تیمار خاکپوش آلی که ترکیبی از زغال زیستی، صمغ عربی و ژلاتین است تعلق دارد. در سطوح بالای خاکپوشهای هیدروژل تقویت شده با نانوسیلیس و MNF نیز برای دورهی زمانی دو ماهه افزایش پایداری خاکدانهای مشاهده شد. همچنین نتایج تجزیهی حرارتی خاکپوشهای سنتزی، مقاومت حرارتی بالای آنها را تایید مینماید. بالا بودن مقاومت حرارتی از جمله آیتمهای مثبت خاکپوشهای تولید شده است زیرا نشان میدهد که در صورت کاربرد در عرصهی فرسایشی، از ماندگاری بالایی برخوردار هستند. در مجموع افزودن خاکپوشهای سنتزی آلی و معدنی راهکاری موثر در راستای تحقق اهداف مدیریت پایدار منابع خاک است.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_76190_5177b950974e14abbef2950e45f03565.pdf
2020-10-22
2023
2037
10.22059/ijswr.2020.302174.668599
خاکپوشهای آلی و معدنی
فرسایش بادی
نگهداشت رطوبتی
آنالیز حرارتی
خصوصیات مورفولوژیکی
الهام
ریزه بندی
elhamrizehbandi78@gmail.com
1
گروه خاکشناسی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران
AUTHOR
عطااله
خادم الرسول
ataalahsoil@gmail.com
2
استادیار گروه خاکشناسی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید چمران اهواز، ایران
LEAD_AUTHOR
مهدی
تقوی زاهد کلائی
m.taghavi@scu.ac.ir
3
گروه شیمی- دانشکده علوم- دانشگاه شهید چمران اهواز- اهواز- ایران
AUTHOR
Abyaz, A., Asadolazadeh, R., Raieszadeh, A. and Danaee, A. (2018). Analytic report and functional evaluation of dust and dust storm control methods in Khuzestan province. 2th International Conference on dust. 24-26 April., Ilam University, Ilam, Iran, pp: 541-547. (In Farsi)
1
Badreldin, A., Ziada, A. and Blunden, G. (2009). Biological effects of gum arabic: A review of some recent research. Food and Chemical Toxicology, 47, 1–8.
2
Bahadoran, N., Behzad, T. and Etesami, N. (2017). Synthesis and study of inflationary behavior of hydrogel superabsorbents based on starch bound to poly (acrylic acid). The 6th National and 1st International Conference on Applications of Chemistry in Advanced Technologies.30 December, Jami Institute of Technology. Isfahan, Iran. (In Farsi)
3
Baiamonte, G., Crescimanno, B., Parrino, F. and De Pasquale, C. (2019). Effect of biochar on the physical and structural properties of a sandy soil. Catena. 175, 294–303.
4
Bang, J.-H., Song, K., Park, S., Jeon, C., Lee, S.-W. and Kim, W. (2015). Effects of CO2 Bubble Size, CO2 Flow Rate and Calcium Source on the Size and Specific Surface Area of CaCO3 Particles. Energies, 8(10), 12304–12313. Doi: 10.3390/en81012304.
5
Bazgir, M. and Namdar Khojasteh, D. (2019). Biological, chemical and mineral mulches effect on stabilization of dust storm sources, case study: Ilam Province. Watershed Engineering and Management, 10(4), 701- 713. (In Farsi)
6
Borrachero, M. V., Payá, J., Bonilla, M. and Monzó, J. (2008). The use of thermogravimetric analysis technique for the characterization of construction materials. Journal of Thermal Analysis and Calorimetry, 91(2), 503–509. doi:10.1007/s10973-006-7739-3
7
Chang, I., Im, J., Prasidhi, A.K. and Cho, G.C. (2015). Effects of Xanthan gum biopolymer on soil strengthening. Construction and Building Materials, 74: 65–72.
8
El-Jack, E. M. S. (2003). Effect of Gum Arabic on Some Soil Physical Properties and growth of sorghum grown on three soil types. A thesis for the degree of Master in Soil Science. B. Sc. (Agric.) Honours, 1998 Faculty of Agriculture, University of Khartoum.
9
Fadavi, Gh., Mohammadifar M. A., Zargaran, A. and Azadnia, E. (2013).The study of composition, molecular weight and rheological caracteristics of Zedo gum exudates from Amygdalus scoparia. Iranian Journal of Nutrition Sciences & Food Technology, 7(5), 35-41. (In Farsi)
10
Fang, S., Wang, G., Xing, R., Chen, X., Liu, S., Qin, Y., Li, K., Wang, X., Li, R. and Li, P. 1. (2019). Synthesis of superabsorbent polymers based on chitosan derivative graft acrylic acid-co-acrylamide and its property testing. International Journal of Biological Macromolecules, 132, 575–584.
11
Gao Lu, S., Fang, S.F. and Tong, Z.Y. (2014). Effect of rice husk biochar and charcoal fly ash on some physical properties of expansive clayey soil (Vertisol). Catena. 114, 37-44.
12
Ghasemzadeh Mohammadi, H. and Keshavarz Ghasemi, A. (2017).Controlled release of indomethacin prepared from smart hydrogels based on starch, acrylic Acid and b-cyclodextrin as a nanocarrier. Iran. J. Polym. Sci. Technol. 29(6): 497-506. (In Farsi)
13
Giménez, A., Lozano, F. J., Torres, J. A. and Asensio, C. (2019). Automated system for soil wind erosion studies. Computers and Electronics in Agriculture, 164, 104889.
14
Gnanasambandan, R. and Proctor, A. (2000). Determination of pectin degree of esterification by diffusereflectance Fourier Transform Infrared Spectroscopy. Food Chemistry, 68, 327–332.
15
Hanay, A., Buyuksonmez, F. and M., Y. Conbolat. (2004). Reclamation of saline- sodic soils with Gypsum and MSW compost. Journal of Compost science and utilization. 12,175-179.
16
Hao Jien, S. and Sheng Wang, C. (2013). Effects of biochar on soil properties and erosion potential in a highly weathered soil. Catena, 110, 225-233.
17
Hau, S. and Wang, A. (2009). Synthesis, Characterization and swelling of sodium alginate – g – poly (acrylic acid) / sodium humate superabsorbent. International Newsletters, Medical Texiles, England, December 1997.
18
Herath H.M.S.K., Camps-Arbestain M. and Hedley M. (2013). Effect of biochar on soil physical properties in two contrasting soils: an Alfisol and an Andisol. Geoderma 209, 188–197.
19
Jamshid Safa, M., Khalili Moghadam, B., Jafari, S. and Ghorbani Dashtaki, Sh. (2014). Investigation on the possibility of using filter cake in producing mulches for stabilization of moving sands. J. Agric. Engin. 38: 1. 29-42. (In Farsi)
20
Kenawy, E., Omer, A. M., Tamer, T. M., Elmeligy, M. A. and Eldin, M. S. M. (2019). Fabrication of biodegradable gelatin/chitosan/cinnamaldehyde crosslinked membranes for antibacterial wound dressing applications. International Journal of Biological Macromolecules. doi:10.1016/j.ijbiomac.2019.07.191
21
Kent, G. A., Douglqss, F. J. and Kasten Dumerose, R. (2009). Root desiccation and drought stress responses of bareroot Quercus rubra seedlings treated with a hydrophililc polymer root dip. Plant Soil, 315, 229-240.
22
Khademalrasoul A., Naveed M., Heckrath G., Kumari K.G.I.D., Jonge L.W. and Elsgaard L. (2014). Biochar effects on soil aggregate properties under no-till maize. Soil Science, 179, 273–283.
23
Lee, C. Y., Wahit, M. U. and Othman, N. (2015). Thermal and flexural properties of regenerated cellulose (RC)/poly (3 hydroxybutyrate) (PHB) biocomposites. Jurnal Teknologi (Sciences & Engineering), 75, 11 (2015) 107–112.
24
Lehmann J., Gaunt J. and Rondon M. (2006). Biochar sequestration in terrestrial ecosystems- A review. Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change, 11, 403–427.
25
Li, M., Tian, X., Jin, R. and Li, D. (2018). Preparation and characterization of nanocomposite films containing starch and cellulose nanofibers. Industrial Crops and Products, 123, 654–660. doi:10.1016/j.indcrop.2018.07.043
26
Lima, D.L.D., Santos, S.M., Scherer, H.W., Schneider, R.J., Duarte, A.C., Santos, E.B.H. and Esteves, V.I. (2009). Effects of organic and inorganic amendments on soil organic matter properties. Geoderma, 150, 38-45.
27
Lohrasbi, H. (2018). Investigating the possibility of using zeoplat and biochar from plant residues in hotspots (Case study: Bostan). A thesis for the degree of Master in Soil Science, Faculty of Agriculture Chamran University of Ahwaz. (In Farsi).
28
Ma, B., Jiang, Q., Huang, J., Wang, X. and Leng, J. (2019). Effect of different silica particles on flowability of gypsum powder for 3D powder printing. Construction and Building Materials, 217, 394–402. doi:10.1016/j.conbuildmat.2019.05.097.
29
Maleki, M., Ebrahimi, S., Asadzadeh, F. and Emami Tabrizi, M. (2016). Performance of microbial-induced carbonate precipitation on wind erosion control of sandy soil. International Journal of Environmental Science and Technology, 13(3), 937–944. doi:10.1007/s13762-015-0921-z
30
Mohammed .A.M.E. (2015). Estimation of the active components in gum arabic collected from western Sudan. IJSR, 6(3), 1262-1282.
31
Morkhande V.K., Pentewar R.S., Gapat S.V.,Sayyad S.R., Amol B.D., Sachin B. and SandipK.(2016). “A Review on Hydrogel,” Indo Am. J. Pharm.Res, 6, 4678-4689.
32
Murphy B.W. (2015). Impact of soil organic matter on soil properties-a review with emphasis on Australian soils. Soil Research, 53, 605–635.
33
Nawang, R., Danjaji, I., Ishiaku, U. Ismail, H. and Mohd Ishak, Z. (2001). Mechanical properties of sago starch-filled linear low density polyethylene (LLDPE) composites. Polymer Testing, 20(2), 167–172. doi:10.1016/s0142-9418(00)00018-0
34
Nichol, J.W., Koshy, S.T., Bae, H., Hwang, C.M., Yamanlar, S. and Khademhosseini, A. (2010). Cell-laden microengineered gelatin methacrylate hydrogels, Biomaterials, 31, 5536-5544.
35
Peake, L., Reid, B.J. and Tang, X. (2014). Quantifying the influence of biochar on the physical and hydrological properties of dissimilar soils. Geoderma, 235-236, 182-190.
36
Pradeep, K. S. and Bhushan, B. (2001). Physical characterization of a soil amended with organic residues in rice-wheat cropping system using a single value soil physical index. Soil Till. Res, 60, 143–152.
37
Rosenkranz, H., Iden. S.C. and Durner, W. (2012). Effect of biofilm on soil hydraulic properties: laboratory studies using xanthan as surrogate. Institute of Geoecology Soil Science and Soil Physics.
38
Salgado, M. de F., Abioye, A. M., Junoh, M. M., Santos, J. A. P. and Ani, F. N. (2018). Preparation of activated carbon from babassu endocarpunder microwave radiation by physical activation. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 105, 012116. doi:10.1088/1755-1315/105/1/012116
39
Schrieber, R. and Gareis, H. (2007). Gelatine handbook - theory and industrial practice. Wiley-VCH Verlag, Weinheim, Germany.
40
Verheijen F., Jeffery S., Bastos A.C., van der Velde M. and Diafas I. (2010). Biochar Application to Soils: A Critical Scientific Review of Effects on Soil Properties Processes and Functions. EUR 24099 EN. Office for the Official Publications of the European Communities. Luxembourg, 149 p.
41
Wall, A. and Heiskanen, J. (2003). Water retention characteristics and related physical properties of soil on afforested agricultural land in Finland. For. Ecol. Manage, 186, 21–32.
42
Yang, D. I. N. G., Yunguo, L. I. U., Shaobo, L. I. U., Huang, X., Zhongwu, L. I., Xiaofei, T. A. N., Guangming Z. E. N. G. and Lu, Z. H. O. U. (2017). Potential Benefits of Biochar in Agricultural Soils: A Review. Pedosphere, 27(4), 645-661.
43
Yang, F., Zhang, G. L., Yang, J. L., Li, D. C., Zhao, Y. G., Liu, F., Yang, R. M. and Yang, F. (2014). Organic matter controls of soil water retention in an alpine grassland and its significance for hydrological processes. Journal of Hydrology, 519, 3086–3093.
44
Yang, H., Wu, G., Mo, P., Chen, S., Wang, S., Xiao, Y. and Fan, G. (2020). The combined effects of maize straw mulch and no-tillage on grain yield and water and nitrogen use efficiency of dry-land winter wheat (Triticum aestivum L.). Soil and Tillage Research, 197, 104485.
45
Zhao, B., O'Connor, D., Zhang, J., Peng, T., Shen, Z., Tsang, D. C. and Hou, D. (2018). Effects of pyrolysis temperature, heating rate, and residence time on rapeseed stem derived biochar. Journal of Cleaner Production, 174, 977-987.
46
Zohuriaan, M. J. and Shokrolahi, F. (2004). Thermal studies on natural and modified gums. Polymer Testing, 23(5):575-9.
47
ORIGINAL_ARTICLE
پیشبینی نیاز نیتروژنی گیاه ریحان در طول دوره رشد با استفاده از شاخص تغذیه نیتروژن
نیتروژن یکی از پرمصرفترین عناصر مورد نیاز گیاه است. کاربرد کودهای نیتروژنی نقش تعیین کنندهای در افزایش عملکرد بسیاری از محصولات کشاورزی دارد. برای دستیابی به حداکثر عملکرد محصول و کاهش اثرات منفی زیستمحیطی، کاربرد کودهای نیتروژنی میبایست بر اساس دینامیک بین عرضه نیتروژن و تقاضای گیاه انجام گیرد. برای مدیریت مصرف کودهای نیتروژنی، پیشبینی دقیق نیاز گیاه به نیتروژن در مراحل مختلف رشد ضروری است. در این پژوهش، مفهوم غلظت نیتروژن بحرانی (Ncritical) به عنوان یک رویکرد مؤثر برای سنجش وضعیت نیتروژن و تخمین نیاز نیتروژنی گیاه ریحان مورد استفاده قرار گرفته است. بدین منظور، گیاه ریحان در گلخانه تحقیقاتی پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران واقع در کرج طی دو دوره کشت شد. تیمارهای مختلف کود نیتروژن در هفت سطح با سه تکرار اعمال شدند. مقادیر زیستتوده خشک و غلظت نیتروژن در هفت نوبت طی دوره رشد اندازهگیری و شاخص تغذیه نیتروژن (NNI) و نیاز نیتروژنی (NR) ریحان برای کشت اول محاسبه شد. نتایج نشان داد، بین NNI و NR گیاه ریحان رابطه رگرسیونی معناداری (R2>0.96) وجود دارد. بر این اساس، مدل پیشبینی NR با استفاده از مقادیر NNI و روز پس از کاشت (DAP) توسعه یافت. سپس دقت و عملکرد رابطه NR-NNI توسط دادههای کشت دوم صحت سنجی شد. مقادیر به دست آمده برای شاخصهای آماری ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)، میانگین خطای اریب نرمال شده (NMB) و ریشه میانگین مربعات خطا نرمال شده (NRMSE) به ترتیب کمتر از 1 کیلوگرم در هکتار و 10/0 درصد و 10/3 درصد بود که بیانگر دقت بالای مدل در برآورد نیاز گیاه به نیتروژن است. به طور کلی نتایج نشان داد، تخمین NR بر اساس مفهوم Nc میتواند به عنوان یک روش علمی و مناسب برای مدیریت مصرف کودهای نیتروژنی در تولید محصولات کشاورزی به کار رود.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_76841_25121cc89486d0ba92a986bac86571a6.pdf
2020-10-22
2039
2049
10.22059/ijswr.2020.303135.668624
شاخص تغذیه نیتروژن
کارایی بازیافت نیتروژن
نیاز نیتروژنی
غلظت نیتروژن بحرانی
ریحان
حدیثه
رحیمی خوب
h.rahimikhoob@ut.ac.ir
1
گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
LEAD_AUTHOR
تیمور
سهرابی*
myousef@ut.ac.ir
2
گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
AUTHOR
مجتبی
دلشاد
delshad@ut.ac.ir
3
گروه باغبانی، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
AUTHOR
Ahmed, E. A., Hassan, E. A., Tobgy, K.M., Ramadan, E.M. (2014). Evaluation of rhizobacteria of some medicinal plants for plant growth promotion and biological control. Annals of Agricultural Sciences. 59 (2), 273–280.
1
Ata-Ul-Karim S, Zhu Y, Cao Q, Rehmani M, Cao W, Tang L (2017) In-season assessment of grain protein and amylose content in rice using critical nitrogen dilution curve. European Journal of Agronomy, 90: 139-151. doi: 10.1016/j.eja.2017.08.001
2
Cui, Z., Zhang, F., Chen, X., Dou, Z., Li, J. (2010) In-season nitrogen management strategy for winter wheat: maximizing yields, minimizing environmental impact in an over fertilization context. Field Crops Research. 116, 140–146.
3
Fageria, N.K., Baligar, V.C. (2005) Enhancing nitrogen use efficiency in crop plants. Advances in Agronomy. 88, 97–185.
4
Gislum, R., and Boelt, B. (2009) Validity of accessible critical nitrogen dilution curves in perennial ryegrass for seed production. Field Crops Research. 111:152-156.
5
Greenwood, D. J., F. Gastal, G. Lemaire, A. Draycott, P. Millard, and J. J. Neeteson (1991) Growth Rate and % N of Field Grown Crops: Theory and Experiments. Annals of Botany. 67 (2): 181–90.
6
Kjeldahl J (1883) Neue Methode zur Bestimmung des Stickstoffs in organischen Körpern. Fresenius J. Anal. Chem. 22: 366–382.
7
Leghari SJ, Wahocho NA, Laghari GM, Laghari AH, Bhabhan GM, Talpur KH, Bhutto TA, Wahocho S A, Lashari AA (2016) Role of Nitrogen for Plant Growth and Development: A Review. Advances in Environmental Biology. 10 (9): 209-218
8
Lemaire G, and Meynard, J.M. (1997). Use of the Nitrogen Nutrition Index for analysis of agronomical data. pp. 45–55. In: Lemaire, G. (Ed.), Diagnosis on the Nitrogen Status in Crops, Heidelberg, Springer-Verlag.
9
Lemaire, Gilles, Marie-Hélène Jeuffroy, and François Gastal. (2008). Diagnosis Tool for Plant and Crop N Status in Vegetative Stage: Theory and Practices for Crop N Management. European Journal of Agronomy .28 (4): 614–24.
10
Mills, A., D. J. Moot, and P. D. Jamieson. (2009). Quantifying the Effect of Nitrogen on Productivity of Cocksfoot (Dactylis Glomerata L.) Pastures. European Journal of Agronomy. 30(2) 63-69.
11
Nguyen, P.M., Kwee, E.M., Niemeyer, E.D. (2010). Potassium rate alters the antioxidant capacity and phenolic concentration of basil (Ocimum basilicum L.) leaves. Food Chemistry. 123, 1235–1241.
12
Plénet D and Cruz P (1997) The nitrogen requirement of major agricultural crops: maize and sorghum. in Diagnosis of the Nitrogen Status in Crops, ed G. Lemaire (Heidelberg: Springer-Verlag), 93–106.
13
Plénet D and Lemaire G (2000) Relationships between dynamics of nitrogen uptake and dry matter accumulation in maize crops. Determination of critical N concentration. Plant and Soil. 216: 65–82
14
Rahimikhoob, H., Sohrabi, T. and Delshad, M. (2020) Development of a Critical Nitrogen Dilution Curve for Basil (Ocimum basilicum L.) Under Greenhouse Conditions. Journal of Soil Science and Plant Nutrition. https://doi.org/10.1007/s42729-020-00174-5
15
Ranjbar A., Rahimikhoob A., Ebrahimian H. and Varavipour M. (2018) Monitoring Nitrogen Nutrition Index to Improve Fertilizer Use Efficiency. Iranian journal of soil and water research. 49(5): 1189-1200.
16
Ruan L, Wei K, Wang L, Cheng H, Zhang F, Wu L, Bai P, Zhang C (2016) Characteristics of NH4+ and NO3− fluxes in tea (Camellia sinensis) roots measured by scanning ion-selective electrode technique. Scientific Reports. 6: 38370. doi: 10.1038/srep38370
17
Saha, S., Monroe, A., and Day, M. (2016). Growth, yield, plant quality and nutrition of basil (Ocimum basilicum L.) under soilless agricultural systems. Annals of Agricultural Sciences, 61(2), 181-186. doi: 10.1016/j.aoas.2016.10.001
18
Stockle, C.O., Debaeke, P., 1997. Modeling crop nitrogen requirements: a critical analysis. Dev. Crop Science. 25, 217–225.
19
Tei F, Benincasa P and Guiducci M (2002) Critical nitrogen concentration in processing tomato. European Journal of Agronomy. 18: 45-55.
20
Umar S, Anjana Anjum NA, Khan NA (2013) Nitrate management approaches in leafy vegetables. In: Umar S, Anjum NA, Khan NA (eds) Nitrate in leafy vegetables: toxicity and safety measures. IK International Publishing House Pvt. Ltd, New Delhi, pp 166–181
21
Wang, Y., Shi, P., Ji, R., Min, J., Shi, W. and Wang, D., (2020) Development of a model using the nitrogen nutrition index to estimate in-season rice nitrogen requirement. Field Crops Research. 245: 107664.
22
Yan, X., Jin, J.Y., He, P., Liang, M.Z., (2008) Recent advances in technology of increasing fertilizer use efficiency. Scientia Agriculturae. 41: 450–459.
23
Yan X, Gong W (2010) The role of chemical and organic fertilizers on yield, yield variability and carbon sequestration— results of a 19-year experiment. Plant and Soil. 331(1-2): 471-480. https://doi.org/10.1007/s11104-009-0268-7
24
Zhao B (2014) Determining of a critical dilution curve for plant nitrogen concentration in winter barley. Field Crops Research. 160: 64-72. doi: 10.1016/j.fcr.2014.02.016
25
Zheljazkov, V.D., Callahan, A., Cantrell, C.L., (2008) Yield and oil composition of 38 basil (Ocimum basilicum L.) accessions grown in Mississippi. J. Agric. Food Chem. 56, 241–245.
26
ORIGINAL_ARTICLE
مقایسه کارایی شبکههای عصبی آماری، فازی و پرسپترونی در پیشبینی طوفانهای گردوغبار در نواحی بحرانی کشور
مناطق مختلف، استعدادهای متفاوتی در انتشار گردوغبار دارند و افزایش طوفانهای گردوغبار نشاندهنده حاکمیت اکوسیستم بیابانی در هر منطقه است. درک صحیح وقوع طوفانهای گردوغبار در هر منطقه، به مدیریت و کاهش خسارتهای حاصل از گردوغبار کمک شایانی میکند. هدف از این تحقیق پیشبینی فراوانی روزهای همراه با طوفانهای گردوغبار (FDSD) در مقیاس زمانی فصلی است. بدین منظور، با استفاده از دادههای سینوپ ساعتی و کدهای گردوغبار سازمان جهانی هواشناسی، روزهای همراه با طوفانهای گردوغبار در شش ایستگاه همدید زابل، آبادان، اهواز، زاهدان، بستان و مسجدسلیمان با طول دوره آماری 25 ساله (2014-1990) تعیین شد. پس از محاسبه فراوانی تعداد روزهای همراه با طوفانهای گردوغبار و تشکیل سریهای زمانی فصلی، با استفاده از چهار روش هوش مصنوعی شامل شبکه عصبی پرسپترونی چندلایه (MLP)، سیستم استنباط عصبی-فازی تطبیقی (ANFIS)، شبکه عصبی مبتنی بر توابع پایه شعاعی (RBF) و شبکه عصبی رگرسیون تعمیمیافته (GRNN) اقدام به پیشبینی فراوانی روزهای همراه با طوفانهای گردوغبار در یک فصل بعد شد. نتایج حاکی از افزایش دقت پیشبینیها در فصول همراه با تعداد بیشتر روزهای همراه با طوفان گردوغبار بود؛ به نحوی که بر اساس نتایج حاصل از مدل MLP، ضریب همبستگی بین مقادیر مشاهداتی و پیشبینیشده فراوانی روزهای همراه با طوفان گردوغبار برای ایستگاه مسجدسلیمان و زابل به ترتیب 8/0 و 97/0 بوده است. با این توضیح که زابل بیشترین فراوانی را در بین این ایستگاهها دارد. همچنین با توجه به نتیجه مدلهای ANFIS، RBF و GRNN به ترتیب ضریب همبستگی محاسبهشده برای پیشبینی در ایستگاههای مسجدسلیمان و زابل از 41/0 تا 95/0، 35/0 تا 92/0 و 22/0 تا 98/0 متغیر بود. در مجموع با مقایسه نتیجه مدلهای مورد استفاده، ANFIS بهترین عملکرد و بعد از آن GRNN بهترین نتیجه را ارائه نموده است. نتایج این مطالعه میتواند در مدیریت پیامدهای ناشی از طوفان گردوغبار و برنامههای مقابله با بیابانزایی در مناطق تحت مطالعه مفید باشد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_76549_a5772b5194c0eccf3708bb6cf2e6af22.pdf
2020-10-22
2051
2063
10.22059/ijswr.2020.302529.668607
پیشبینی
توابع پایه شعاعی
گردوغبار
سیستم استنباط عصبی-فازی تطبیقی
هوش مصنوعی
محمد
انصاری قوجقار
m.ansari2014m@gmail.com
1
دانشجوی دکتری مهندسی منابع آب گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشگاه تهران ، کرج، ایران
LEAD_AUTHOR
مسعود
پورغلام آمیجی
mpourgholam6@ut.ac.ir
2
گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران.
AUTHOR
جواد
بذرافشان
jbazr@ut.ac.ir
3
گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران.
AUTHOR
عبدالمجید
لیاقت
aliaghat@ut.ac.ir
4
گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران.
AUTHOR
شهاب
عراقی نژاد
araghinejad@ut.ac.ir
5
گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران.
AUTHOR
Abdolshahnejad, M., Khosravi, H., Nazari Samani, A. A., Zehtabia, G. R. & Alambaigi, M. (2020). Determining the Conceptual Framework of Dust Risk Based on Evaluating Resilience (Case Study: Southwest of Iran). Strategic Research Journal of Agricultural Sciences and Natural Resources, 5(1), 33-44. (In Farsi)
1
Aliyari, M., Teshnehlab, M. & Khaki Sedigh, A. (2008). Short-term forecast of air pollution by neural networks, delayed memory line, gamma and ANFIS with PSO-based educational methods. Control journal, 2(1), 1-19.
2
Ansari Ghojghar, M. & Araghinejad, Sh. (2018). Investigating the effect of wind speed on the frequency of days with dust storms (Case study: Lorestan province). The fourth national conference on wind erosion and dust storms, Yazd.
3
Araghinejad, S. (2013). Data-driven modeling: using MATLAB® in water resources and environmental engineering (Vol. 67). Springer Science & Business Media.
4
Araghinejad, Sh., Ansari Ghojghar, M., Pourgholam-Amiji., Liaghat, A & Bazrafshan, J. (2019). The Effect of Climate Fluctuation on Frequency of Dust Storms in Iran. Desert Ecosystem Engineering Journal, 7(21), 13-32. (In Persian)
5
Azizi, Gh., Shamsipour, A. A., Miri, M. & Safarrad, T., (2012). Dust analysis in southwestern Iran. Journal of Environmental Studies, 38(3), 123-134
6
Cao, R., Jiang, W., Yuan, L., Wang, W., Lv, Z., & Chen, Z. (2014). Inter-annual variations in vegetation and their response to climatic factors in the upper catchments of the Yellow River from 2000 to 2010. Journal of Geographical Sciences, 24(6), 963-979
7
Chen, S., Cowan, C. F. N. & Grant, P. M., (1991). Orthogonal Least Squares Learning Algorithm for Radial Basis Function Networks. IEEE Transactions on Neural Networks, 2(2), 302-309.
8
Dahiya, S., Singh, B., Gaur, S., Garg, V. K., & Kushwaha, H. S. (2007). Analysis of groundwater quality using fuzzy synthetic evaluation. Journal of Hazardous Materials, 147(3), 938-946.
9
Farajzadeh Asl, M. & Alizadeh, Kh. (2011). Spatial Analysis of Dust storm in Iran. The Journal of Spatial Planning, 15(1), 65-84 (In Persian)
10
Goudie, A. S., & Middleton, N. J. (2006). Desert dust in the global system. Springer Science & Business Media
11
Hahnenberger, M. & Nikoul, K. (2014). Geomorphic and land cover identification of dust sources in the eastern Great Basin of Utah, U.S.A. Journal of Geomorphology, 204 (2), 657-672.
12
Huang, M, Peng, G, Zhang, J, and Zhang, S. (2006). Application of artificial neural networks to the prediction of dust storms in Northwest Chin. Journal of Global and Planetary Change, 52, 216-224.
13
Ibarra-Berastegi, G., Elias, A., Barona, A., Saenz, J., Ezcurra, A., & de Argandoña, J. D. (2008). From diagnosis to prognosis for forecasting air pollution using neural networks: Air pollution monitoring in Bilbao. Environmental Modelling & Software, 23(5), 622-637.
14
Jamalizadeh Tajabadi, M. R., Moghaddamnia, A. R. & Piri, J. (2008). Investigating the ability of both artificial neural networks and supporting vector machines to predict dust storms in Zabol city. 4th National Conference on Watershed Management Sciences and Engineering, Management of watersheds. (In Farsi)
15
Jamalizadeh Tajabadi, M. R., Moghaddamnia, A. R., Piri, J. & Ekhtesasi, M. R. (2010). Application of artificial neural networks in dust storm prediction (case study: Zabol city). Iranian journal of Range and Desert Research, 17(2), 205-220. (In Farsi)
16
Jang, J. S. (1993). ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics, 23(3), 665–685
17
Karamouz, M., and Araghinejad, S. (2009). Advanced Hydrology. Amirkabir University Press. Tehran (In Persian)
18
Karegar, M. E., Bodagh Jamali, J., Ranjbar Saadat Abadi, A., Moeenoddini, M. & Goshtasb, H. (2017). Simulation and Numerical Analysis of severe dust storms Iran East. Journal of Spatial Analysis Environmental Hazards, 3(4), 101-119. (In Farsi)
19
Khashei, A., Shahidi, A., Pourrezabilondi, M., Amirabadizadeh, M. & Jafarzadeh, A. (2018). Performance Assessment of ANN and SVR for downscaling of daily rainfall in dry regions. Iranian Journal of Soil and Water Research, 49(4), 781-793.
20
Kim, D., Chin, M., Kemp, E. M., Tao, Z., Peters-Lidard, C. D., & Ginoux, P. (2017). Development of high-resolution dynamic dust source function-A case study with a strong dust storm in a regional model. Atmospheric environment, 159, 11-25.
21
Mohammadi, G, H., (2015). Analysis of Atmospheric Mechanisms in Dust Transport over West of Iran. Ph.D. thesis, Tabriz University, 142 pp. (In Farsi)
22
O’Loingsigh, T., McTainsh, G. H., Tews, E. K., Strong, C. L., Leys, J. F., Shinkfield, P., & Tapper, N. J. (2014). The Dust Storm Index (DSI): a method for monitoring broadscale wind erosion using meteorological records. Aeolian Research, 12, 29-40
23
Rashki, A., Kaskaoutis, D. G., Goudie, A. S. and Kahn, R. A. (2013). Dryness of ephemeral lakes and consequences for dust activity: the case of the Hamoun drainage basin, southeastern Iran. Science of the Total Environment, 463, 552-564
24
Shao, Y., Wyrwoll, K. H., Chappell, A., Huang, J., Lin, Z., McTainsh, G. H. & Yoon, S. (2011). Dust cycle: An emerging core theme in Earth system science. Aeolian Research, 2(4), 181-204.
25
Sobhani, B., Salahi, B. & Goldust, A. (2015). Study the dust and evaluation of its possibility prediction based on statistical methods and ANFIS model in Zabol University. Geography and Development Iranian journal, 13(38), 123-138. (In Farsi)
26
Specht, D. F. (1991). A general regression neural network, IEEE Transactions on Neural Networks, 2(6), 568-576.
27
Yarmoradi, Z., Nasiri, B., Mohammadi, Gh. H., & Karampour, M. (2018). Trend analysis of dusty day’s requency in Eastern arts o Iran associated with Climate Fluctuations. Desert Ecosystem Engineering Journal, 7(18), 1-14. (In Persian)
28
Zeinali, B., (2016). Investigation of frequency changes trend of days with dust storms in western half of Iran. Journal of Natural Environment hazards, 5(7), 100-87. (In Farsi)
29
ORIGINAL_ARTICLE
تاثیر محلولپاشی روی و فسفر بر پویایی و غنیسازی زیستی آنها و میزان پروتئین دانه دو رقم برنج هاشمی و گیلانه
فسفر دومین عنصر پرمصرف و روی مهمترین عنصر کممصرف میباشند که اثرات ناشی از کمبود آنها گستردهترین بینظمیهای تغذیهای را در اراضی شالیزاری جهان ایجاد میکنند. بهمنظور بررسی تاثیر محلولپاشی عناصر روی و فسفر (هر کدام در سه سطح) بر غلظت فسفر و روی در اندامهای مختلف گیاه برنج در مراحل گوناگون رشد، غنیسازی زیستی دانه و میزان پروتئین دانه برنج دو رقم هاشمی و گیلانه، آزمایشی مزرعهایی بهصورت فاکتوریل در قالب طرح بلوکهای کامل تصادفی با سه تکرار در سال 1397-1396در مزرعه پژوهشی مؤسسه تحقیقات برنج کشور-رشت، اجرا شد. نتایج تجزیه واریانس نشان داد که تیمارهای روی، فسفر و رقم و برهمکنش آنها بر غلظت روی و فسفر ریشه، برگ و ساقه در مرحله گلدهی و رسیدن دانه و غلظت روی و مقدار پروتئین دانه تاثیر معنیدار داشت. در مرحله گلدهی بالاترین غلظت روی در برگ بطور متوسط چهار برابر، در ساقه و خوشه سه برابر و غلظت فسفر در این اندامها تا دو برابر افزایش یافت. بالاترین میزان صفت غلظت روی در آرد برنج در تیمار محلولپاشی با سولفاتروی پنج در هزار یک هفته قبل از گلدهی و در مرحله رسیدگی دانه بهدست آمده است که بهترتیب 06/39 میلیگرم در کیلوگرم برای رقم هاشمی (11/27 درصد افزایش نسبت به شاهد) و 37/35 میلیگرم در کیلوگرم برای رقم گیلانه (37/27درصد افزایش نسبت به شاهد) بود. بالاترین میزان صفت پروتئین آرد برنج در تیمار محلولپاشی با سولفاتروی پنج در هزار یک هفته قبل از گلدهی و در مرحله رسیدگی دانه مشاهده شد. این افزایش 11 درصد برای رقم هاشمی (37/32 درصد افزایش نسبت به شاهد) و 67/10 درصد برای رقم گیلانه (21/38درصد افزایش نسبت به شاهد) بود که تفاوت معنیداری با هم نداشتند. واکنش هر دو رقم نسبت به تیمارها مشابه و محلولپاشی با سولفاتروی پنج در هزار یک هفته قبل از گلدهی و در مرحله رسیدگی دانه راهکار مناسبی برای افزایش غلظت روی و درصد پروتئین دانه در هر دو رقم بود.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_76518_b89f4587631cea389685e129b67a95e0.pdf
2020-10-22
2065
2083
10.22059/ijswr.2020.301598.668591
محلول پاشی
پروتئین
برنج
روی
فسفر
شهرام
محمود سلطانی
shmsoltani@gmail.com
1
موسسه تحقیقات برنج کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، رشت، ایران
LEAD_AUTHOR
Abbasian, A. and Aminpanah, H. (2017). Effects of previous crop and rate of phosphorous fertilizer application on yield and yield components of rice (Oryza sativa L.) cv. ‘Shiroudi’. Journal of Crop Physiology, 11(4): 889-904.(In Farsi).
1
Alloway, B.J., 2009. Soil factors associated with zinc deficiency in crops and humans. Environmental Geochemistry and Health, 31(5), pp.537-548.
2
Campbell, C. R., and Plank, C. O. (1998). Preparation of plant tissue for laboratory analysis. Methods for Plant Analysis, 37.
3
Chang, H. B., Lin, C. W., and Huang, H. J. (2005). Zinc-induced cell death in rice (Oryza sativa L.) roots. Plant growth regulation, 46(3), 261-266.
4
Das, D. K., Karak, T., and Maiti, D. (2004). Effect of foliar application of different sources of Zn on the changes in content, uptake and yield of rice (Oryza sativa L.). Indian Society of Agricultural Science, 25(2), 253-256.
5
Fageria, N. K., V. C. Baligar, and Clark. R. B. (2002). Micronutrients in crop production. Advances in Agronomy, 77,185-268.
6
FAO. Rice market monitor. Vol. XVI, Trade and Markets Division. Rome: FAO; 2018.
7
Gao, X., Hoffland, E., Stomph, T., Grant, C. A., Zou, C., and Zhang, F. (2012). Improving zinc bioavailability in transition from flooded to aerobic rice. A review. Agronomy for Sustainable Development, 32(2), 465-478.
8
Graham, R. D., Welch, R. M., Saunders, D. A., Ortiz‐Monasterio, I., Bouis, H. E., Bonierbale, M., and Meisner, C. A. (2007). Nutritious subsistence food systems. Advances in Agronomy, 92, 1-74.
9
Hafeez, B., Khanif, Y. M., and Saleem, M. (2013). Role of zinc in plant nutrition-a review. Journal of Experimental Agriculture International, 374-391.
10
He, Y., Shen, Q., Kong, H., Xiong, Y., & Wang, X. (2005). Effect of soil moisture content and phosphorus application on phosphorus nutrition of rice cultivated in different water regime systems. Journal of Plant Nutrition, 27(12), 2259-2272.
11
Hirschi, K. (2008). Nutritional improvements in plants: time to bite on biofortified foods. Trends in Plant Science, 13(9), 459-463.
12
Hussain, S., Maqsood, M.A., Rengel, Z. and Aziz, T. (2012). Biofortification and estimated human bioavailability of zinc in wheat grains as influenced by methods of zinc application. Plant and Soil, 361(1-2), pp.279-290.
13
IranNejad, H., and Shahbazian, N. (2002). Cereals Agronomy. Second edition, Karand Press. (In Farsi).
14
Islam, M.A., Islam, M.R. and Sarker, A.B.S. (2008). Effect of phosphorus on nutrient uptake of japonica and indica rice. Journal of Agriculture & Rural Development. 6(1&2): 7-12.
15
Jiang, W., Struik, P.C., Lingna, J., Van Keulen, H., Ming, Z. and Stomph, T.J. (2007). Uptake and distribution of root-applied or foliar-applied 65Zn after flowering in aerobic rice. Annals of Applied Biology, 150(3), pp.383-391.
16
Kabeya, M. J., and Shankar, A. G. (2013). Effect of different levels of zinc on growth and uptake ability in rice zinc contrast lines (Oryza Sativa L.). Asian Journal of Plant Science and Research, 3(3), 112-116.
17
Karak, T., and Das, D. (2006). Effect of foliar application of different sources of Zn application on the changes in Zn content, uptake and yield of rice (Oryza sativa L.). In 18th World Congress of Soil Science. Philadelphia. USA.
18
Khayri, N., Ajamnowroozi, H., Torabi, B. and Mobser, H.R. (2017). The evaluation of nano particle of Zinc and Silicon foliar and soil broad application on some physiological characters of rice (Oryza sativa L.). Plant Environmental Physiology, (84)18-25.
19
Khoshgoftarmanesh, A.H., Sadrarhami, A., Sharifi, H.R., Afiuni, D. and Schulin, R. (2009). Selecting zinc-efficient wheat genotypes with high grain yield using a stress tolerance index. Agronomy Journal, 101(6), pp.1409-1416.
20
Mahmoudsoltani S, Mohamed, M.H., Samsuri, A., Syed, M. and Sharifah, K. (2017). Lime and Zn application effects on soil and plant Zn status at different growth stages of rice in tropical acid sulphate paddy soil. Azarian Journal of Agriculture, 4(4), pp.127-138.
21
Mahmoudsoltani, S. (2018). Zinc deficiency, causes, symptoms and solutions. Technical Bulletin. Rice
22
Research Institute of Iran.31p.
23
Mahmoudsoltani, S., Hanafi, M.M., Samsuri, A.W., Muhammed, S.K.S. and Hakim, M.A. (2016). Rice growth improvement and grains bio-fortification through lime and zinc application in zinc deficit tropical acid sulphate soils. Chemical Speciation & Bioavailability, 28(1-4), pp.152-162.
24
Mahmoudsoltani, S., Mohamed, M.H., Abdul, W.S. and Sharifah, K. (2017). Lime and Zn interactions effects on yield, yield component, and quality of rice in Zn deficit tropical paddy soil. Azarian Journal of Agriculture, 4(5), pp.185-192.
25
Mahmoudsoltani, S. (2019). Quantitative and qualitative improvement of rice grain in paddy field through macro and micronutrient management strategies (focus on phosphorus and zinc). Final project report. Rice research institute of Iran. Rasht. Iran.
26
Malakooti, M.J., and Kavoosi, M. (2004). Balance nutrition of rice. SANA publication press. Tehran, Iran.
27
Mao, Z. (2001). Water efficient irrigation and environmentally sustainable irrigated rice production in China. International Commission on Irrigation and Drainage.
28
Marschner, H. (2011). Marschner's mineral nutrition of higher plants. Academic press.
29
Mayer, J. E., Pfeiffer, W. H., and Beyer, P. (2008). Biofortified crops to alleviate micronutrient malnutrition. Current Opinion in Plant Biology, 11(2), 166-170.
30
Nathan, A.S., Gbur, E.E., Jr, C.E., Wilson, J. and Norman, R.J. (2005a). Rice response to granular zinc Sources Varying in Water-Soluble Zinc. Soil Science Society of American Journal, 69: 2. 443-452.
31
Nathan, A.S., Norman, R.J. and Wilson, C.E. (2005b). Effect of zinc source and application time on zinc uptake and grain yield of flood-irrigated rice. Agron. J. 97: 272-278.
32
Palmgren, M. G., Clemens, S., Williams, L. E., Krämer, U., Borg, S., Schjørring, J. K., and Sanders, D. (2008). Zinc biofortification of cereals: problems and solutions. Trends in Plant Science, 13(9), 464-473.
33
Pfeiffer, W. H., and McClafferty, B. (2007). HarvestPlus: breeding crops for better nutrition. Crop Science, 47(Supplement_3), S-88.
34
Phattarakul, N., Mongon, J., & Rerkasem, B. (2011). Variation in rice grain zinc and their response to zinc fertilizer. In 3rd International Zinc Symposium, (pp. 10-14).
35
Pooniya, V., and Shivay, Y. S. (2011). Effect of green manuring and zinc fertilization on productivity and nutrient uptake in Basmati rice (Oryza sativa)–wheat (Triticum aestivum) cropping system. Indian journal of Agronomy, 56(1), 29-35.
36
Reddy, D.K., Rarniah, S., and Jeyararnan, S. (2011). Effect of zincated DAP on grain yield and zinc content of rice. Indian J. Agron. 32: 193-194.
37
Rehman, H.U., Aziz, T., Farooq, M., Wakeel, A. and Rengel, Z., 2012. Zinc nutrition in rice production systems: a review. Plant and Soil, 361(1-2), pp.203-226.
38
Stomph, T. J., Jiang, W., and Struik, P. C. (2009). Zinc biofortification of cereals: rice differs from wheat and barley. Trends in Plant Science, 14(3), 123-124.
39
Soil and water research Institute. (2008). The bulletin of soil, water and plant analysis.58 pp.
40
Tonini, A. and Cabrera, E. (2011). Opportunities for global rice research in a changing world (No. 2215-2019-1630).
41
Tuyen, T.Q., C. Van Phung, and Tinh. T.K. (2006). Influence of long term application of N, P, and K Fertilizer on major soil elements. Omonrice. 14: 92-96.
42
White, P. J., and Broadley, M. R. (2009). Biofortification of crops with seven mineral elements often lacking in human diets–iron, zinc, copper, calcium, magnesium, selenium and iodine. New Phytologist, 182(1), 49-84.
43
Wu, C. Y., Lu, L. L., Yang, X. E., Feng, Y., Wei, Y. Y., Hao, H. L., ..., and He, Z. L. (2010). Uptake, translocation, and remobilization of zinc absorbed at different growth stages by rice genotypes of different Zn densities. Journal of agricultural and food chemistry, 58(11), 6767-6773.
44
Yazdani Motlag, N., Reyhanitabar, A. and Najafi, N. (2013). Effects of combined application of nitrogen and phosphorus on their, and as well on potassium uptake by rice plant under flooded vs. non-flooded conditions. Iranian Journal of Soil and Water Research. 44(2): 183-192. (In Farsi).
45
Ye, Y., Liang, X., Chen, Y., Li, L., Ji, Y., and Zhu, C. (2014). Carbon, nitrogen and phosphorus accumulation and partitioning, and C: N: P stoichiometry in late-season rice under different water and nitrogen managements. PloS one, 9(7), e101776.
46
Yosef Tabar, S. (2012). Effect of nitrogen and phosphorus fertilizer on growth and yield rice (Oryza sativa L). International journal of agronomy and Plant Production, 3(12), 579-584.
47
Zheng, S., Ren, H., Li, W., and Lan, Z. (2012). Scale-dependent effects of grazing on plant C: N: P stoichiometry and linkages to ecosystem functioning in the Inner Mongolia grassland. PLoS One, 7(12).
48
ORIGINAL_ARTICLE
شبیهسازی اثر زاویه لبهی پرتابکنندهی جامی شکل بر مشخصههای هیدرولیکی جریان
پرتابکنندهی جامی شکل یکی از اجزای سرریز سدهاست که با هدف مستهلک نمودن انرژی جنبشی جریان مورداستفاده قرار میگیرد. در این مستهلک کننده قسمتی از انرژی جریان فوق بحرانی در اثر اصطکاک با هوا و بخشی نیز در اثر اختلاط و تلاطم در حفره فرسایش که در محل فرود تشکیل میگردد، مستهلک میشود. یکی از پارامترهای هندسی تأثیرگذار در عملکرد هیدرولیکی پرتابههای جامی شکل، زاویهی لبهی جام میباشد. در این تحقیق با استفاده از نرمافزار FLOW 3D و مدل آشفتگی RNG K-ε، شبیهسازی جریان بر روی سرریز و پرتابه جامی شکل سد گاوشان انجام پذیرفته و علاوه بر تعیین مشخصههای هیدرولیکی جریان، به بررسی اثر تغییرات زاویهی لبه جام بر روی فشار هیدرولیکی جریان عبوری، عمق و سرعت جریان خروجی و نحوه توسعه جت خروجی از پرتابه جامی شکل پرداختهشده است. برای صحتسنجی پارامترهای حاصل از تحلیل عددی، از نتایج آزمایشگاهی مدل هیدرولیکی سرریز سد گاوشان استفادهشده است. مقایسهی نتایج حاصل از مدل عددی با مقادیر نظیر آزمایشگاهی حاکی از دقت قابلقبول نتایج عددی دارد. بررسی نتایج تحقیق نشان میدهد که افزایش زاویهی لبهی جام تأثیر چندانی روی حداکثر فشار روی جام ندارد، درحالیکه منجر به افزایش عمق و کاهش سرعت جریان خروجی از جام میگردد. زاویهی 30 درجه بهعنوان زاویهی بهینهی لبهی جام پرتابی ازنقطهنظر افزایش میزان استهلاک انرژی تعیین گردید. همچنین بهازای یک زاویهی لبهی جام ثابت با افزایش دبی طول پرتاب افقی سطح فوقانی و تحتانی جت پرتابی افزایش یافته است.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_76242_4ec4b2bfed503340dd3d26774987954d.pdf
2020-10-22
2085
2100
10.22059/ijswr.2020.298275.668509
نرمافزار FLOW 3D
زاویهی لبهی جام
سرریز سد گاوشان
مدل آشفتگیRNG K-ε
حمزه
ابراهیم نژادیان
h.ebrahimnezhadian@urmia.ac.ir
1
گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران
AUTHOR
محمد
مناف پور
m.manafpour@urmia.ac.ir
2
گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران
LEAD_AUTHOR
وحید
بابازاده
vahid.babazadeh@urmia.ac.ir
3
گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران
AUTHOR
Beyrami, M. K. (2003). Water transfer structures. Esfahan University of Technology. Esfahan, Fourth Edition, 300P. (In Farsi)
1
Barani, GH. and Abbasi, A. (2005). Optimization of flat bed flip bucket radius using dimensional analysis. Proc. of 5th Hydraulic Conference., Kerman, Iran. (In Farsi)
2
Dehdar Behbahani, S. and Fathi Moghadam, M. (2010). Investigating the dynamic pressures caused by the flip bucket on lateral walls under the influence of the flow depth. 3th National Conference on Irrigation and Drainage, Ahvaz, Iran. (In Farsi)
3
Elevatroski, E.A. (1958). Trajectory bucket-type energy dissipators. Proceedings of ASCE, Journal of the Power Division. 84(2). 1–15.
4
Farzin, S., Karami, H., Nayyer, Sh. and Zamiri, E. (2018). Numerical modeling and analysis of flow hydrodynamics in flip bucket and approach channel. J. Iran-Watershed Management Science and Engineering, 11(39), 29-37. (In Farsi)
5
Farzin, S., Karami, H., Fazlollahnezhad, M. and Nayyer, Sh. (2018). The introduction of oblique cylindrical overflow as an effective approach to increase the discharge coefficient. J. Iran-Watershed Management Science and Engineering. 12(41), 41-50. (In Farsi)
6
Ferziger, J. and Peric, M. (1996). Computational methods for fluid dynamics. Springer. Verlag, 350P.
7
Hirt, C. and Nichols, B. (1981). Volume of fluid (VOF) method for the dynamics of free boundaries. J. Hydraulic Engineering. 39(6), 201-225.
8
Heller, V., Hager, W. H. and Minor, H. E. (2005). Ski jump hydraulics. J. Hydraulic Engineering. 131(5), 347-355.
9
Karimi Pashaki, M.H., Shafaei Bejestan, M. and Mosavi Jahromi, S.H. (2012). Application of turbulence models to simulate three-dimensional flow in dam Flip Buckets. 10th National Conference on Hydraulic, Rasht, Iran. (In Farsi)
10
Kermannezhad, J., Fathi-Moghadam, M. and Lashkarara, B. (2011). Dynamic pressure of flip bucket jets. J. of ISSN. 12(9), 1448-1454.
11
Mason, P.J. (1993). Practical guidelines for the design of flip buckets and plunge pools. J. Water Power and Dam Construction. 45(9/10), 40-45.
12
Mehri, M. and Fathi Moghadam, A. (2008). Investigation of the hydraulic performance of a Ski Jump under the overflow of the dam using physical model. 3th Iranian Water Resources Management Conference., Tehran, Iran. (In Farsi)
13
Nazari, O., Jabbari, E. and Sarkardeh, H. (2013). Dynamic pressure analysis at chute flip buckets of five dam model studies. International Journal of Civil Engineering. 13(1), 45-52. (In Farsi)
14
Orlov, V. (1974). Die Bestimmung des Strahlsteigwinkels beim Abfluss ubereinen Sprungschanzenuberfall. Wasserwiritschaft-Wassertechnik. 24(9): 320-321. (in German).
15
Parsaei, A., Dehdar-Behbahani, S. and Haghiabi, A.H. (2016). Numerical modeling of cavitation on spillway’s flip bucket. Frontiers of Structural and Civil Engineering. 10(4), 438-444.
16
Safavi, Kh., Khorasanizadeh, A. and Ghafouri, S. (2010). Design considerations in flip buckets downstream of free falling jets. Proc. of 9th Hydraulic Conference., Tehran, Iran. (In Farsi)
17
Sharif, N. and Ravori, A. R. (2014). Experimental and numerical study of the effect of flow sepration on dissipating energy in compound bucket. 5th International Conference on Chemical, Biological and Environmental Engineering (ICBEE) & 2nd International Conference on Civil Engineering (ICCEN), 334 –338.
18
Steiner, R., Heller, V. and Hager, W. H. (2008). Deflector ski jump hydraulics. J. Hydraulic Engineering. 134(5), 562-571.
19
USBR, (1990). Hydraulic design of spillway. Chap 7.
20
Vischer, D.L. and Hager, W.H. (1995). Energy dissipaters. IAHR, Hydraulic Structures Design. Manual 9, A.A. Balkema, Rotterdam.
21
Water Research Institute. (2003). Final report of the hydraulic model of Gavoshan dam spillway.
22
ORIGINAL_ARTICLE
تهیه نقشه آرسنیک در خاکهای استان آذربایجان شرقی و بررسی امکان کنترل آزادسازی آن (مطالعه موردی شهرستان هشترود)
آرسنیک عنصری سمی بوده و سطوح افزایشیافته آن در منابع آب و خاک مشکلات متعددی را برای مردم شهرستان هشترود به وجود آورده است. فقدان اطلاعات در مورد وضعیت خاک منطقه به آرسنیک باعث شد تا تحقیق حاضر با هدف بررسی غلظت و پراکنش آرسنیک در خاکهای منطقه هشترود و بررسی امکان کنترل آزادسازی آن طراحی و اجرا شود. به این منظور 53 نمونه خاک سطحی از منطقه جمعآوری و غلظت آرسنیک کل آنها اندازهگیری و نقشه پراکنش غلظت آرسنیک تهیه شد. بهمنظور بررسی امکان کاربرد مواد اصلاحی برای کاهش آزادسازی آرسنیک، پنج نمونه خاک آلوده انتخاب و مواد اصلاحی گچ و هیدروکسید آهن هر کدام در سه سطح به آنها افزوده شد. نتایج نشان داد که خاکهای منطقه آلوده به آرسنیک هستند؛ بهطوریکه میانگین غلظت آرسنیک در کل خاکهای مورد مطالعه 36/49 میلیگرم بر کیلوگرم بود اما بیش از 80 درصد خاکهای مورد مطالعه غلظتی کمتر از حد مجاز داشتند. خاکهای کشاورزی روستاهای قوپوز و قزللو بیشترین مقدار آلودگی به آرسنیک را داشتند. کاربرد هیدروکسید آهن باعث کاهش معنیدار آزادسازی آرسنیک در خاکهای مختلف شد؛ بهطوریکه کاربرد 10 تن در هکتار هیدروکسید آهن به ترتیب 5/64، 4/82، 7/83، 9/98 و 100 درصد مقدار آرسنیک محلول را در خاکهای 1، 2، 3، 4 و 5 کاهش داد و افزایش سطح کاربرد در این مطالعه باعث کاهش شدیدتر آزادسازی آرسنیک شد. بهطور مشابه گچ نیز باعث کاهش معنیدار آزادسازی آرسنیک شد و آزادسازی کمتر آرسنیک با افزایش کاربرد گچ مشاهده شد. در مقایسه با گچ، هیدروکسید آهن ماده اصلاحی بسیار مؤثرتر و مناسبتری میباشد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_76551_41e1f3402ad6a909d3235b83d66a48d2.pdf
2020-10-22
2101
2110
10.22059/ijswr.2020.299653.668548
آلودگی خاک
آزادسازی آرسنیک
خاکهای کشاورزی
مصطفی
مارزی
mostafamarzi@ut.ac.ir
1
گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده مهندسی و فناورزی کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
AUTHOR
حسن
توفیقی *
htofighi@ut.ac.ir
2
گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده مهندسی و فناورزی کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
LEAD_AUTHOR
محسن
فرحبخش
mfbakh@ut.ac.ir
3
گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده مهندسی و فناورزی کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
AUTHOR
کریم
شهبازی
kshahbazi@swri.ir
4
بخش آزمایشگاه ها، موسسه تحقیقات خاک و آب، کرج، ایران
AUTHOR
Arco-Lázaro, E., Pardo, T., Clemente, R., & Bernal, M. P. (2018). Arsenic adsorption and plant availability in an agricultural soil irrigated with As-rich water: Effects of Fe-rich amendments and organic and inorganic fertilisers. Journal of Environmental Management, 209, 262-272
1
Azam, M. S., Shafiquzzaman, M., & Nakajima, J. (2010). Effect of Calcium and Magnesium Addition on Arsenic Leaching from Paddy Field Soil of Bangladesh. Journal of Water and Environment Technology, 8(4), 329-338
2
Baba Akbari Sari, M., Farahbakhsh, M., Savaghebi, G., & Najafi, N. (2014). Investigation of arsenic concentration in some of the calcareous soils of ghorveh and arsenic uptake by maize, wheat and rapeseed in a natural contaminated soil. Water and Soil Science, 23(4)1-16.
3
Behbahaninia, A., & Salmasi, R. (2016). Investigation on Heavy Metals Concentrations and Determination of Their Relations with Soil Properties around Hashtrood Town, East Azerbaijan Province. Journal of Environmental Science and Technology, 18(2)59-65.
4
Bouyoucos, G. J. (1962). Hydrometer method improved for making particle size analyses of soils 1. Agronomy Journal, 54(5), 464-465
5
Department of Environment, I., Republic, of, Iran,. (2016). Standards for soil and water resources and related guidlines (In Farsi). 1, 166.
6
Duker, A. A., Carranza, E., & Hale, M. (2005). Arsenic geochemistry and health. Environment International, 31(5), 631-641
7
Flora, S. J. S. (2014). Handbook of arsenic toxicology: Academic Press
8
Garcia-Sanchez, A., Alvarez-Ayuso, E., & Rodriguez-Martin, F. (2002). Sorption of As (V) by some oxyhydroxides and clay minerals. Application to its immobilization in two polluted mining soils. Clay Minerals, 37(1), 187-194
9
Hartley, W., Edwards, R., & Lepp, N. W. (2004). Arsenic and heavy metal mobility in iron oxide-amended contaminated soils as evaluated by short-and long-term leaching tests. Environmental Pollution, 131(3), 495-504
10
Hartley, W., & Lepp, N. W. (2008). Remediation of arsenic contaminated soils by iron-oxide application, evaluated in terms of plant productivity, arsenic and phytotoxic metal uptake. Science of the Total Environment, 390(1), 35-44.
11
He, Z., Shentu, J., Yang, X., Baligar, V. C., Zhang, T., & Stoffella, P. J. (2015). Heavy metal contamination of soils: Sources, indicators and assessment.
12
Jang, M., Hwang, J. S., Choi, S. I., & Park, J. K. (2005). Remediation of arsenic-contaminated soils and washing effluents. Chemosphere, 60(3), 344-354.
13
Kamunda, C., Mathuthu, M., & Madhuku, M. (2016). Health risk assessment of heavy metals in soils from Witwatersrand gold mining basin, South Africa. International Journal of Environmental Research and Public Health, 13(7), 663.
14
Karimi, N., & Alavi, M. (2016). Arsenic contamination and accumulation in soil, groundwater and wild plant species from Qorveh County, Iran. Biharean Biol, 10(2), 69-73
15
Keshavarzi, B., Moore, F., Mosaferi, M., & Rahmani, F. (2011). The source of natural arsenic contamination in groundwater, west of Iran. Water Quality, Exposure and Health, 3(3-4),135-147.
16
Kim, S.-O., Kim, W.-S., & Kim, K.-W. (2005). Evaluation of electrokinetic remediation of arsenic-contaminated soils. Environmental Geochemistry and Health, 27(5-6), 443-453.
17
Masue, Y., Loeppert, R. H., & Kramer, T. A. (2007). Arsenate and arsenite adsorption and desorption behavior on coprecipitated aluminum: iron hydroxides. Environmental Science & Technology, 41(3), 837-842
18
Meharg, A. A., & Hartley‐Whitaker, J. (2002). Arsenic uptake and metabolism in arsenic resistant and nonresistant plant species. New Phytologist, 154(1), 29-43
19
Miretzky, P., & Cirelli, A. F. (2010). Remediation of arsenic-contaminated soils by iron amendments: a review. Critical Reviews in Environmental Science and Technology, 40(2), 93-115.
20
Mosaferi, M., Nemati, S., Armanfar, F., Nadiri, A., & Mohammadi, A. (2017). Geogenic Arsenic Contamination in Northwest of Iran; Role of Water Basin Hydrochemistry. Journal of Environmental Health and Sustainable Development, 2(1), 205-216.
21
Mosaferi, M., Shakerkhatibi, M.,Dastgiri, S., Jafar-abadi, M. A., Khataee, A., & Sheykholeslami, S. (2014). Natural Arsenic Pollution and Hydrochemistry of Drinking Water of an Urban Part of Iran. Avicenna Journal of Environmental Health Engineering, 1(1).
22
Nabiolahi, K., Haidari, A.,Tomanian, N., & Savaghebi, G. R. (2013). Relationship of soil characteristics in different geomorphic surfaces with spatial variability of soil arsenic (Case study: Bijar, Kurdistan Province). Soil management and sustainable production, 3, 1-27.
23
Page, A. (1965). Methods of soil analysis. Part 2. Chemical and microbiological properties: American Society of Agronomy, Soil Science Society of America
24
Santos-Francés, F., Martínez-Graña, A., Alonso Rojo, P., & García Sánchez, A. (2017). Geochemical Background and Baseline Values Determination and Spatial Distribution of Heavy Metal Pollution in Soils of the Andes Mountain Range (Cajamarca-Huancavelica, Peru). International Journal of Environmental Research and Public Health, 14(8), 859
25
Sparks, D. L., Page, A., Helmke, P., Loeppert, R., Soltanpour, P., Tabatabai, M., Sumner, M. (1996). Methods of soil analysis. Part 3-Chemical methods: Soil Science Society of America Inc.
26
Visconti, F., & de Paz, J. M. (2012). Prediction of the soil saturated paste extract salinity from extractable ions, cation exchange capacity, and anion exclusion. Soil Research, 50(7), 536-550.
27
Walkley, A., & Black, I. A. (1934). An examination of the Degtjareff method for determining soil organic matter, and a proposed modification of the chromic acid titration method. Soil science, 37(1), 29-38
28
Webber, M., & Shamess, A. (1987). Heavy metal concentrations in Halton region soils: An assessment for future municipal sludge utilization. Canadian Journal of Soil Science, 67(4), 893-903.
29
Ying, L., Shaogang, L., & Xiaoyang, C. (2016). Assessment of heavy metal pollution and human health risk in urban soils of a coal mining city in East China. Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal, 22(6), 1359-1374
30
Zandsalimi, S., Karimi, N., & Kohandel, A. (2011). Arsenic in soil, vegetation and water of a contaminated region. International Journal of Environmental Science & Technology, 8(2), 331-338
31
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی اثر عمق نسبی بر مشخصات جریان در کانال مرکب پیچانرودی
ﯾﮑﯽ از ﺟﻨﺒﻪﻫﺎی ﻣﻬﻢ در توصیف رﻓﺘﺎر رودﺧﺎﻧﻪ، مارپیچی بودن آن ﻣﯽﺑﺎﺷﺪ. ﺗﻮﻟﯿﺪ ﺧﻢﻫﺎی ﻣﺘﻮاﻟﯽ در رودﺧﺎﻧﻪﻫﺎی ﻃﺒﯿﻌﯽ ﯾﮏ ﻣﻮﻟﻔﻪ اﺟﺘﻨﺎبﻧﺎﭘﺬﯾﺮ از ﻓﺮاﯾﻨﺪی اﺳﺖ ﮐﻪ رودﺧﺎﻧﻪ ﻃﯽ آن دچار دگرگونی ﻣﯽشود. آﮔﺎﻫﯽ از ﻫﯿﺪروﻟﯿﮏ ﺟﺮﯾﺎن در اندرکنش کانال اصلی و سیلابدشت بهخصوص در زمان سیلاب ﺑﺮای ﺣﻔﺎﻇﺖ خاک بستر و ﻧﯿﺰ ﺳﺎزهﻫﺎ و تاسیسات موجود ﻻزم و ﺿﺮوری اﺳﺖ. این تحقیق، برای شناخت بهتر هیدرودینامیک جریان متوسط و آشفته در کانالهای مرکب مارپیچ انجام شد. با توجه به شرایط طبیعی اکثر رودخانهها، بهدلیل متغیر بودن دبی و نسبتهای عمقی متفاوت (عمق جریان در سیلابدشت به عمق جریان در کانال اصلی)، در این پژوهش فلوم آزمایشگاهی مستطیلی پیچانرودی با سینوسیتی ثابت 3/1 برای نسبتهای عمقی متفاوت 35/0 و 55/0 بررسی شد. نتایج نشان داد که اندازه اجزاء مختلف سرعت در هر سه راستای مختصات در عمق نسبی 35/0 بیشتر از 55/0 است که نشان از قدرت بیشتر گردابها و شدت اندرکنش بین کانال اصلی و سیلابدشت در عمق نسبی کمتر را داشت. همچنین با بررسی جریانهای ثانویه، وجود گردابهای چرخشی ساعتگرد و پادساعتگرد در کانال اصلی و سیلابدشتها و موقیعت ایجاد این جریانات تعیین شد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_76259_61f09c7d4daa54c1a5bc7d492fd40f67.pdf
2020-10-22
2111
2124
10.22059/ijswr.2020.300152.668569
آبراهه مئاندری
ضریب پیچانی
عمق نسبی
الگوی جریان
سیلاب
حامد
شهسواری
hshahsavary@yahoo.com
1
گروه مهندسی آب، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد- ایران
AUTHOR
سعید رضا
خداشناس
khodashenas@ferdowsi.um.ac.ir
2
گروه مهندسی آب- دانشگاه فردوسی مشهد- مشهد- ایران
LEAD_AUTHOR
کاظم
اسماعیلی
esmaili@um.ac.ir
3
گروه علوم و مهندسی آب، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
AUTHOR
Chow, V.T. (1959). Open channel hydraulics. McGraw-Hill, New York.
1
Goring, D. G. and V. I. Nikora. (2002). Despiking acoustic doppler velocimeter data. Journal of Hydraulic Engineering, 128(1): 117–126.
2
Hagerman, J. R., and Williams, J. D. (2000). Meander Shape and the Design of Stable Meanders. In Proceedings American Water Resources Association, Specialty Conference, Anchorage, Alaska, April
3
Liu, C., Shan, Y., Liu, X., and Yang, K. (2015). Method for assessing discharge in meandering compound channels. In Proceedings of the Institution of Civil Engineers-Water Management, 169(1), 17-29.
4
Liu, C., Shan, Y., Liu, X., Yang, K. and Liao, H. (2016). The effect of floodplain grass on the flow characteristics of meandering compound channels, Journal of Hydrology, 542, 1-17.
5
Mohanty, P. K., Dash, S. S., and Khatua, K. K. (2012). Flow investigations in a wide meandering compound channel. International Journal of Hydraulic Engineering, 1(6), 83-94.
6
Mohanty, P.K., (2019). Flow and its distribution in wide meandering compound channels. Journal of Hydrology, 575,115-130
7
Nikubakht, E., Hamidifar, H., and Keshavarzi, A. (2018). Effect of Floodplain Non-submerged Vegetation on Bed Variation in Meandering Compound Rivers. Iranian journal of Ecohydrology, 5(2), 461-470. (In Farsi).
8
Pan, Y., Li, Z., Yang, K. and Jia, D., (2019). Velocity distribution characteristics in meandering compound channels with one-sided vegetated floodplains. Journal of Hydrology, 578, 124068.
9
Patra, K.C., Kar, S.K. and Bhattacharya, A.K., (2004). Flow and velocity distribution in meandering compound channels. Journal of Hydraulic Engineering, 130(5), 398-411
10
Prabir, K. M., Saine, S. D., and Khatua, K. K. (2012). Flow Investigations in a Wide Meandering Compound Channel. Journal of Hydraulic Engineering, 1(6), 83-94
11
Sellin, R. H. J., Ervine, D. A., and Willetts, B. B. (1993). Behaviour of meandering two-stage channels. Proceedings of the Institution of Civil Engineers-Water Maritime and Energy, 101(2), 99-111.
12
Shiono, K. and Knight, D. W. (1991). Turbulent open-channel flows with variable depth across the channel. Journal of fluid mechanics. 222, 617-646.
13
Shiono, K., and Muto, Y. (1998). Complex flow mechanisms in compound meandering channels with overbank flow. Journal of fluid mechanics, 376, 221-261
14
Shiono, K., Chan, T. L., Spooner, J., Rameshwaran, P., and Chandler, J. H. (2009). The effect of floodplain roughness on flow structures, bedforms and sediment transport rates in meandering channels with overbank flows: Part I. Journal of Hydraulic Research, 47(1), 5-19
15
Shiono, K., Spooner, J., Chan, T., Rameshwaran, P. and Chandler, J., (2008). Flow characteristics in meandering channels with non-mobile. Journal of Hydraulic Research, 46(1), 113-132
16
Tominaga, A., Nezu, I., Ezaki, K., and Nakagawa, H. (1989). Three-dimensional turbulent structure in straight open channel flows. Journal of hydraulic research, 27(1), 149-173.
17
Wahl, T.L. (2000). Analyzing ADV data using WinADV, ASCE Joint Conference on Water Resources Engineering and Water Resources Planning and Management, Minneapolis, Minnesota, USA, July 30-August 2.
18
Wormleaton, P.R., Sellin, R.H.J., Bryant, T., Loveless, J.H., Hey, R.D. and Catmur, S.E., (2004). Flow structures in a two-stage channel with a mobile bed. Journal of Hydraulic Research. 42(2), 145-162
19
Weiming, W. U., and Zhiguo, H. E. (2009). Effects of vegetation on flow conveyance and sediment transport capacity. International Journal of Sediment Research. 24(3), 247-259.
20
Xiao, Y., Wang, N., Liang, D., and Liu, J. (2018). Flow structures in trapezoidal compound channels with different side slopes of main channel. International Journal of Civil Engineering, 16(7), 823-835.
21
Zahiri A, Amini R and Kordi H (2013). Numerical simulation of velocity lateral distribution in meandering compound channels. Journal of Water and Soil Conservation, 19(3), 201-218. (In Farsi).
22
ORIGINAL_ARTICLE
اثربخشی تغییر روش آبیاری و آرایش کاشت چغندرقند بر بهرهوری آب، عملکرد و راندمان کاربرد آب در دشت میاندوآب
چغندرقند از محصولات اصلی و با نیاز آبی بالا در حوضه آبریز دریاچه ارومیه میباشد. آرایش کاشت و روش آبیاری چغندرقند تأثیر بهسزایی در افزایش راندمان کاربرد آب، عملکرد و بهرهوری فیزیکی آب این محصول دارد. برای بررسی تأثیر روش آبیاری و آرایش کاشت در این سه شاخص، یک مطالعه میدانی در سال زراعی 96-1395 در دو مزرعه پایلوت (مزارع A و B) در شبکه آبیاری و زهکشی میاندوآب و تحت مدیریت زارعین، انجام گردید. در این مطالعه بخشی از هر مزرعه بهعنوان شاهد (آرایش کاشت مرسوم و آبیاری نواری) و بخشی دیگر بهعنوان تیمار (تغییر آرایش کاشت و تغییر روش آبیاری سطحی از نواری به جویچهای) در نظر گرفته شد. قسمت شاهد هر مزرعه بهصورت شیارهایی کمارتفاع در داخل نوار و با فواصل 50 سانتیمتر (IA-C و IB-C) و قسمت تیمار هر مزرعه بهصورت آرایش کشت دو ردیفه (اصطلاحاً آرایش 60×40 سانتیمتر: IIA-T و IIB-T) و روش آبیاری جویچهای بود. مطابق نتایج، بیشترین راندمان کاربرد آب در قسمت IIA-T با 2/77 درصد و کمترین راندمان کاربرد آب در IB-C با 2/10 درصد به دست آمد. متوسط راندمان کاربرد آب (طی 12 آبیاری) در بخشهای IIA-T و IIB-T بهترتیب 5/54 و 1/51 درصد و در بخشهای IA-C و IB-C بهترتیب برابر 7/38 و 3/39 درصد به دست آمد. بر اساس نتایج بهدستآمده، با تغییر الگوی کاشت از روش مرسوم منطقه به آرایش کاشت دو ردیفه 60×40 و تغییر روش آبیاری، مقدار آب آبیاری بهطور متوسط 7/29 درصد کاهش و متوسط عملکرد چغندرقند در دو مزرعه از 3/64 به 74 تن در هکتار افزایش یافت (افزایش 2/15 درصد). بهرهوری فیزیکی آب چغندرقند نیز از مقدار متوسط 75/3 به 47/6 کیلوگرم بر مترمکعب افزایش یافت (افزایش 71/2 کیلوگرم بر مترمکعب).
https://ijswr.ut.ac.ir/article_76319_db14f91ac3faa452a62552095d424365.pdf
2020-10-22
2125
2136
10.22059/ijswr.2020.300764.668575
آبیاری جویچهای
بهرهوری فیزیکی
بازده کاربرد
بهبود آبیاری
حسین
دهقانی سانیج
dehghanisanij@yahoo.com
1
دانشیار ،مؤسسه تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی ، سازمان تحقیقات آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، البرز، ایران
LEAD_AUTHOR
میلاد
ابراهیمی
miladebrahimi354@gmail.com
2
گروه آب،دانشکده کشاورزی ،دانشگاه ارومیه ، ارومیه ، ایران
AUTHOR
وحید
رضاوردی نژاد
rezaverdinejad@gmail.com
3
گروه مهندسی آب،دانشکده کشاورزی ،دانشگاه ارومیه ، ارومیه ، ایران
AUTHOR
افروز
تقی زاده قصاب
afrooztaghizadeh@gmail.com
4
دانشکاه بوعلی سینا همدان
AUTHOR
Allen R. G., Pereira, L. S., Raes, D. and Smith, M. (1998). Crop evapotranspiration guidelines for computing crop water requirements, FAO Irrigation and Drainage Paper 56. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Fao Rome, 300(9), p. D05109.
1
Ashrafmansori1, Gh. and Sharifi, M. (2013). Effect of planting pattern on quantitative and qualitative characteristics of sugar beet (Beta vulgaris L.) in cold regions of Fars province. Journal of Ecophysiology, 3(4), 15-25. (In Farsi with English abstract)
2
Ayers, R. S. and Westcot, D. W. (1985). Water quality for agriculture (Vol. 29). Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations.
3
Behmanesh, j. and Norjoo, a. (2016). The effect of within-furrow soil compaction and sowing pattern on water use efficiency of sugar beet. Journal of sugar beet, 32(1), 13-20. (In Farsi)
4
Cook, S., Gichuki, F. and Turral, H. (2006). Agricultural water productivity: Issues, consepts and approaches, Basin Focal Project Working Paper No.1 published by the challenge program on water and food, 19 pp.
5
Ghadami Firoozabadi, A. S. and Mirzai, M. (2006). Effect of drip irrigation (tape) on quantitative and qualitative characteristics of sugar beet. Journal of Research and Development in Agriculture and Horticulture, 19(2), 11-6. (In Farsi)
6
Ghamarnia1, H., Arji, I., Javadi Baigy, M. and Sepehri, S. (2008). Comparison of Different Surface (Furrow) and Drip (Tape) Irrigation Methods on Sugarbeet from Point View of Water Use and Yield in the Eastern Part of Kermanshah Province. Agricultural research: water, soil and vegetation in agriculture, 3(8), 9-22. (In Farsi with English abstract)
7
Hamdi Ahmadabad, A., Liaqat, A., Sohrabi, S., Rasoul-zadeh, A. and Nazari, B. (2016). Investigating the performance of furrow irrigation in farmland managed by farmers and providing practical solutions for its improvement (case study: Moghan agro-industry and animal husbandry). Water and Irrigation Management, 6(1), 28-15. (In Farsi)
8
Kanooni, A. (2007). Evaluation of Irrigation Irrigation Efficiency under Various Management in Moghan Area. Journal of Agricultural Engineering, 2(8), 32-17. (In Farsi with English abstract)
9
Mohammadian, R. and Sedrghain, H. (2012). Determination of the most suitable sugar beet arrangement under border irrigation conditions. Journal of Sugar beet, 28(2), 107-122. (In Farsi)
10
Noorjo, A., Baghaei Kia, M. and Mehdi Khani, P. (2004). Effect of planting pettern and irrigation on water use efficiency and quantity and quality of sugar beet. In: Proceedings of: 8th Iranian Congress of Agronomy and Plant Breeding. 24-26 Aug. University of Gilan, Gilan.
11
Patwardhan, A., Nieber, J. and Johns, E. (1990). Effective rainfall estimation methods. Journal of irrigation and Drainage Engineering, 116(2), 182-193.
12
Rezaverdinezhad, V., Ahmadi, H. and Samadi, A. (2015). Report on the study of the factors of low transmission efficiency and water distribution in irrigation canals (A case study of Bampour network), Urmia University. (In Farsi)
13
Saadati, Z., Delbari, M., Panahi, M. and Amiri, A. (2017). The Effect of Different Irrigation Management on Vegetative Properties, yield and Sugar beet sugar yield in Lorestan province, Journal of Water Research in Agriculture, 2(31): 151-162. (In Farsi)
14
Shahabifar, M. and Rahimian, M. H. (2007). Measurement of sugar beet water requirements by lysimeter method in Mashhsd. Sugar beet. 23(2): 177-184. (In Farsi)
15
Scott, R. K. and Jaggard, K.W. (1993). The Sugar Beet Crop: Science into Practice. 56, 179-237.
16
Stone, J. F., Garton, J. E., Webb, B. B., Reeves, H. E. and Keflemariam, J. (1979). Irrigation water conservation by using wild- spaced furrow. Soil Science Society of America, 43 (2), 407-411.
17
Taghizadeh, Z., Rezaverdinezhad, V., Ebrahimian, H. and Khanmohammadi, N. (2013). Field Evaluation and Analysis of Surface Irrigation System with WinSRFR (Case Study Furrow Irrigation). Journal of Water and Soil, 6(26), 1450-1459. (In Farsi with English abstract).
18
Tafteh, A., Emdad, M. R. and Ghalebi, S. (2018). Determination of the best situation of border irrigation for increasing application Efficiency using SRFR model. Water and Irrigation Engineering, 8(30): 200-210. (In Farsi)
19
Taleghani, D. F., Moharramzadeh, M., Sadeghzadeh Hemayati, S., Mohammadyian, R. and Farahmand, R. (2011). Effect of Sowing and Harvest Time on Yield of Autumn-Sown Sugar Beet in Moghan Region in Iran. Journal of Seeding and Seed better Farming, 27-2(3): 1-17.
20
Taleghani, D., Ghohi, J., Toohidlu, G. H. and Rouhi. (1999). A study of the efficiency of water and nitrogen consumption in optimal and stress conditions in two sugar beet planting spacing, the final report of the sugar beet research institute. (In Farsi)
21
Torabi, M. and Jahad Akbar, M. R. (2005). The Effect of Furrow Irrigation, Single Row and Double Row Planting on Water Use Efficiency, Quantity, and Quality of Sugar Beet Yield. Journal of Agricultural Engineering Research, 6(22), 15-26. (In Farsi with English abstract)
22
Soil Conservation Service National. 1979. USDA Furrow irrigation. Engineering Handbook. Chapter 5. Section 15 (Irrigation).
23
Vazifedoust, M., Alizadeh, A., Kamali, GH. and Feyzi, M. (2008). Increasing water productivity of irrigated crops in Borkhar irrigation district, Isfahan. Journal of Water and Soil, 2(22), 484-495. (In Farsi with English abstract)
24
Vaziri, j. (1991). Determine the water potential of sugar beet using lysimeter. Kermanshah Soil and Water Research Report. (In Farsi)
25
Zare Abyaneh, H., Heydari, A. and Daneshkar Arasteh, P. (2020). Evaluation of Water Management Performance in Irrigation Network of Qazvin Plain. Water and Irrigation Engineering, 10(38): 76-88. (In Farsi)
26
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر کمآبیاری بر عملکرد و کارایی مصرف آب چند محصول عمده در جیرفت
بهمنظور بررسی عملکرد و کارایی مصرف آب در گندم (چمران2)، کلزا (هایولا50)، سیبزمینی (سانته) و ذرت (704) تحت سطوح مختلف آبیاری، پژوهشی طی دو سال زراعی 96 و 97 بهصورت آزمایشهای بلوک کامل تصادفی در چهار تکرار در مرکز تحقیقات و کشاورزی جیرفت انجام شد. میزان آبیاری در سه سطح 50، 75، 100 درصد نیاز آبی گیاهان بود. صفات عملکرد، وزن بیوماس، شاخص برداشت و کارایی مصرف آب برای گیاهان مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان داد که اثر سطوح آبیاری در هر دو سال زراعی بر عملکرد دانه، وزن بیوماس و کارایی مصرف آب گیاهان مختلف در سطح 1 درصد و شاخص برداشت در سطح 5 درصد معنیدار است. با افزایش آب آبیاری، صفات عملکرد و وزن بیوماس در همه گیاهان بهطور معنیداری افزایش یافت. تحت دو سطح آبیاری 100 و 50 درصد نیاز آبی گیاه، بهترتیب سیبزمینی و کلزا، بیشترین (65/0 تا 74/0) و کمترین (2/0 تا 25/0) شاخص برداشت را داشتند. از طرف دیگر، گیاهان سیبزمینی و کلزا بهترتیب بیشترین (68/10 تا 76/22 کیلوگرم بر متر مکعب) و کمترین (29/1 تا 84/1 کیلوگرم بر متر مکعب) کارایی مصرف آب را داشتند. با توجه به نتایج این پژوهش، میتوان آبیاری گیاهان با 75 درصد نیاز آبی را با توجه به کاهش کمتر عملکرد و کارایی بیشتر مصرف آب در منطقه جیرفت توصیه کرد. بهطور کلی، بر اساس نتایج این پژوهش، بیشترین کارایی مصرف آب بهترتیب در گیاهان سیبزمینی، گندم، ذرت و کلزا مشاهده شد. اما در شرایط آب و هوایی جیرفت، الگوی کشت متناوب سیبزمینی با ذرت با توجه به کارایی مصرف آب بیشتر، توصیه میشود.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_76482_da06d83fbffe6012b07b181b4a3e63f7.pdf
2020-10-22
2137
2148
10.22059/ijswr.2020.284116.668336
واژه های کلیدی: تناوب زراعی
سیبزمینی
کم آبیاری
عملکرد
عاطفه
افشار
atefe.afshar66@gmail.com
1
دانشجو/گروه مهندسی آب، دانشکده آب و خاک، دانشگاه زابل، زابل، ایران
AUTHOR
پرویز
حقیقت جو
parvizhjou@uoz.ac.ir
2
عضو هیئت علمی/مهندسی آب، آب و خاک، دانشگاه زابل، زابل، ایران
LEAD_AUTHOR
فاطمه
کاراندیش
karandish_h@yahoo.com
3
عضو هیئت علمی/ گروه مهندسی آب، دانشکده آب و خاک، دانشگاه زابل، زابل، ایران
AUTHOR
ام البنی
محمدرضاپور
nmohammadrezapour@yahoo.com
4
عضو هیئت علمی، گروه مهندسی آب، دانشکده آب و خاک، دانشگاه زابل، زابل، ایران
AUTHOR
شاپور
کوهستانی
shapourkouhestani@yahoo.com
5
رئیس دانشگاه/ گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه جیرفت، جیرفت، ایران
AUTHOR
Absalan, Sh. Karimi, M. Heydari, N. Dhghan, A. Abbasi, F. and Rahimiyan, M. H. (2010). The final report of the project to identify and assess of water use efficiency in saline soils downstream of the Karkheh Basin. Khuzestan Agricultural Engineering Research Institute Research Report, 89.1267. (In Farsi).
1
Afshar, A. Neshat, A. Afsharmanesh, G.H. (2011). The effect of irrigation regime and manure on water use efficiency and yield of potato in Jiroft. Journal of soil and water resources conservation, 1(1), 63-75. (In Farsi).
2
Afsharmanesh, G. H. Heydari Sharifabad, H. Mazaheri, D. Normohamadi, GH. Madani, H. (2010). The effects of water deficit stress on hay alfalfa (Medicago sativa) yield and water use efficiency cultivars. Pajouhesh-va-sazandegi (in agronomy and horticulture), 78, 132-1140.
3
Ashrafi, S. and Sadrghaen, H. (2014). Effects of Tape Drip Irrigation and Irrigation Levels on Yield of Corn (KSC -700). Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 3(8), 453-461.
4
Ahmadaali, J. and Khalili, M. (2009). Study on yield and water use efficiency of drip tape and furrow irrigation systems in single and two-row planting systems of grain corn. Iranian Journal of lrrigation and drainage, 2(3), 71-78. (In Farsi).
5
Alimohammady, M. Rezaee, A. and Mirmohammady meybodi, A. (2009). Evaluation of some physiological traits and grain yield of ten Iranian bread wheat cultivars under two irrigation conditions. Journal of Water and Soil Science, 13 (48), 107-120. (In Farsi).
6
Attaher, S. M., Medany, M. A. Abdel Aziz, A. A. and Mostafa, M. M. (2004). Energy requirements and yield of drip irrigated potato. International Symposium on the Horizons of Using Organic Matter and Substrates in Horticulture. Available at: http:// www. actahort.org/ books/ 608/ 608_24.htm.
7
Baghani, J. and Ghodsi, M. (2004). Effect of irrigation intervals on yield of wheat cultivars. Journal of Agricultural Engineering Research, 5: 1-14. (In Farsi).
8
Bessembinder, J. J. E. Leffelaar, P. A. Dhindwal, A. S. and Ponsioen, T. C. (2005) Which crop and which drop, and the scope for improvement of water productivity. Agricultural Water Management, 73(2), 113-130.
9
Dehghani Sanich, H. and Nakhjavani Moghaddam, M. M. And Akbari, M. (2009). Evaluation of water use efficiency based on the relative advantages of low-irrigation areas. Iranian journal of Irrigation and Drainage, 2 (1), 77-91.
10
Ghazanfar, M., Asodar, A. Saadatfar, M. (2010). Effect of conservation tillage, planting and irrigation methods on water use efficiency and wheat yield in northern Ahvaz. Tehran university. Tehran.
11
Gheflati, M. (1994). Evaluate effects of plant density on yield and yield components of sesame. Ph. D. dissertation, Faculty of Agriculture, Ferdowsi University of Mashhad, Iran. (In Farsi).
12
Hassan, A. A. Sarkar, A. A. Ali, M. H. and Karim, N.N. (2002). Effect of deficit irrigation at different growth stage on the yield of potato. Pakistan Journal of Biological Sciences, 5(2), 128-134.
13
Heydari, N. (2011). Determination and evaluation of water use efficiency of some major crops under farmers management in Iran. Journal of Water and Irrigation Management, 1(2), 43-56.
14
Heidari pour, R. Nasiri mohalati, M. Kochaki, A. and Zare fayzabadi, A. (2014). Effects of water and nitrogen fertilizer levels on water use efficiency and water productivity in maize (Zea mays L.), sugar beet (Beta vulgaris L.) and sesame (Sesamum indicum L.). Journal of Agroecology, 6(2), 187-198. (In Farsi).
15
Heydari, N. 2011. Determination and evaluation of water use efficiency of some major crops under farmers management in Iran. Journal of Water and Irrigation Management, 2 (1), 43-57. (In Farsi).
16
I. R. Of Iran meteorological organization. (2019). http://data. Irimo.ir
17
Jalini, M. Ghaemi, A. and Zare Parvar, H. (2008). Effects of water stress on nitrogen fertilizer on yield and water use efficiency on sugar beet. Journal of Research in Agricultural Science, 4(2), 164-172. (In Farsi)
18
Karandish, F. Asadi, R. (2015). Applying the economic water use efficiency concept to determine the optimal cropping pattern in Rayen City. Journal of Biodiversity and Environmental Sciences, 6(3), 351-358.
19
Kiani, A. R. Mirlatifi, M. Homaee, M. and Gheraghi. A. (2004). Effect of different irrigation regimes and salinity on wheat yield in Gorgon region. Journal of Science and Technology of Agriculture and Natural Resources, 11, 79-90. (In Farsi).
20
Koutroubas, S. D. Papakosta, D. K. and Doitsinis, A. (2000). Water requirements for castor oil crop (Ricinnus communis L.) in a Mediterranean climate. Crop Science, 14, 33-41.
21
Mc Ginley, S. (2002). Irrigation Efficiency for Durum Wheat. The University of Arizona College of Agriculture and life sciences.
22
Martines, S. R., Montero, J. Corcoles, J. I. Tarjuelo, J.M. and Juan, A. D. (2003). Effect of water distribution uniformity of sprinkler irrigation system on corn yield. Proceedings ICID International workshop. Montpellier, France 14‐19 September 2003.
23
Masomi, T. Rahimikhoob, A. Ghorbanijavid, M. and Nazarifar, M.H. (2015). The effect of intermittent deficit irrigation on yield, yield components and water productivity of maize Se-704. Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 4(8), 810 – 816. (In Farsi).
24
Moaveni, P. Habibi, D. and Abasszadeh, B. (2009). Effect of drought stress on yield and yield components of four wheat cultivars in Shahr-e-Ghods. Iranian Journal of Agronomy and Plant Breeding, 5(1), 69-85. (In Farsi).
25
Montazar, A., and Kosari, H. (2007). Water productivity analysis of some irrigated crops in Iran. Proceeding of the International Conference of Water Saving in Mediterranean Agriculture and Future Needs. Valenzano, Italy, 56 (1), pp. 109-120.
26
Mugabe, F.T. and Nyakatawa, E. Z. (2000). Effect of deficit irrigation on Wheat and opportunities of growing Wheat on residual soil moisture in southeast Zimbabwe. Agricultural Water Management, 46, 111-119.
27
Mousavi Rahimi, M. Delshad, M. Liaghat, A. Rahmatian, A. (2014). Improving water/fertilizer use efficiency of hydroponically cultured greenhouse tomato by partial root zone drying, deficit irrigation and hydrogel amendment. Iranian journal of horticulture science, 175-184. (In Farsi).
28
Nagaz, K. Masmoudi, M. M. and Mechlia, N. B. (2007). Soil salinity and yield of drip –irrigated potato under different irrigation regimes with saline water in arid conditions of Southern Tunisia. Journal of Agronomy, 6(2), 324-330.
29
Nakhjavani moghadam, M. M. Dehghanisanij, H. Akbari, and M. Sadreghaen, S. H. (2011). The Effects of Deficit Irrigation on Water Use Efficiency of New Early Maize Variety (CN. KSC.302) Using Sprinkler System. Journal of water and soil, 24(6), 1236-1246. (In Farsi)
30
Nasr-Esfahani, A. (2009). Planning and Management Research Institute Agriculture and the research findings at web site http:// www.agri-peri.ir/entesharat/gozareshat/.../85--2.p... - (verified in 15 July 2011).
31
Sadeghinejad, A. A. Modarres-Sanavy, S. A. M. Tabatabaei, S. and Modares Vaneghi, S. M. (2013). Effect of Water Deficit Stress at Various Growth Stages on Yield, Yield Components and Water Use Efficiency of Five Rapeseed (Brassica napus L.) Cultivars. 24(2). Water and soil science, 54-64. (In Farsi)
32
Sajedi, A. (2008). Interaction effects of water stress, zinc and mycorrhizae on yield, yield components and harvest index on corn. Journal of New Agricultural Sciences, 2(3), 271-284. (In Farsi).
33
Shock, C. C. (2004). Efficient irrigation scheduling Malheur Experiment Station, Oregon State University, Oregon, USA.
34
Shock, C. C. Zalewski, J. C. Stieber, T. D. and Burnett, D. S. (1992). Impact of early- season water deficits on Russet Burbank plant development, tuber yield and quality. Journal of American Potato, 69, 793-803.
35
Turral, H. Cook, S. and Gichuki, F. (2006). Water productivity assessment: Measuring and mapping methodologies. Basin Focal Project. Working Paper. No(2), Challenge Program on Water and Food.
36
Zunemat Kermani M , Dehghanisanij, H. and Asadi R. (2014). The Best cropping pattern based on water Use efficiency index (a case study of Jiroft region). Water management in agriculture. 1: 43-52.
37
Zwart, S. J. and Bastiaansen, W. G. M. (2004) Review of measured crop water productivity values for irrigated wheat, rice, cotton and maize. Agricultural Water Management, 69(2), 115-133.
38