ORIGINAL_ARTICLE
بررسی عملکرد رآکتور زیستی تراشه چوب برای حذف نیترات از پسابها
رآکتورهای زیستی تراشه چوب یکی از ارزانترین روشهای حذف نیترات از پسابها، از جمله پسابها میباشند. این تحقیق در دشت اردبیل و در پاییز سال 1399 در مزرعه تحقیقاتی دانشگاه محقق اردبیلی انجام شد. این تحقیق با دو نوع هسته در رآکتورهای زیستی شامل تراشه چوب و مخلوط تراشه چوب و تراشه آهن، با 4 تکرار برای هریک، در قالب طرح فاکتوریل اجرا شد. غلظت نیترات ورودی به رآکتورها شامل سه سطح 50، 150 و 300 میلیگرم بر لیتر اعمال شد. غلظت نیترات در پساب خروجی از رآکتورها بعد از زمانهای ماند 3، 6، 12، 24، 48، 72 و 96 ساعت اندازهگیری شد. نتایج نشان داد که عملکرد رآکتورهای با هسته تراشه چوب (7/54 درصد حذف) بهتر از حالتی بود که هسته از تراشه چوب و تراشه آهن (9/45 درصد حذف) تشکیل شده بود. همچنین نتایج نشان داد که بیشترین تا کمترین درصد حذف، در غلظتهای 150، 300 و 50 میلیگرم بر لیتر، به ترتیب به صورت متوسط با مقادیر 6/54، 3/50 و 5/45 اولویتبندی شدند. نتایج تجزیه واریانس نشان داد که زمان ماند تأثیر معنیداری بر مقدار حذف نیترات توسط رآکتورها دارد، به گونهای که کمترین مقدار حذف در زمان ماند 3 ساعت و به مقدار 3/4 درصد و بیشترین مقدار حذف نیترات در زمان ماند 96 ساعت و با مقدار 3/89 درصد بدست آمد. نتایج کلی نشان داد که در شرایط انجام تحقیق رآکتورهای زیستی با هسته چوب عملکرد قابل قبولی در حذف نیترات دارند. همچنین با استفاده از نتایج این تحقیق، مشخص شد که برای ضریب زهکشی پیشنهادی برای شرایط کشور ایران (mm.day-12 ) و زمان ماند 96 ساعت کمتر از 2 درصد از مساحت زمین به احداث رآکتور زیستی اختصاص مییابد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_81765_adda329d8202ae7c64d943682efc88d8.pdf
2021-06-22
887
898
10.22059/ijswr.2021.316863.668868
رآکتور زیستی
نیترات
زمان ماند
تراشه چوب
ضریب زهکشی
رضا
جلالی
rjalali741124@gmail.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد آبیاری و زهکشی، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.
AUTHOR
جوانشیر
عزیزی مبصر
ja.mobaser22@gmail.com
2
استادیار گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.
LEAD_AUTHOR
اکبر
قویدل
ali.ghavidel@gmail.com
3
دانشیار گروه علوم مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.
AUTHOR
علی
رسول زاده
arasoulzadeh@gmail.com
4
دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.
AUTHOR
جواد
رمضانی مقدم
j_ramezani@uma.ac.ir
5
استادیار گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران.
AUTHOR
Aalto, S.L., Suurnäkki, S., von Ahnen, M., Siljanen, H.M., Pedersen, P.B. and Tiirola, M. (2020). Nitrate removal microbiology in woodchip bioreactors: A case-study with full-scale bioreactors treating aquaculture effluents. Science of the Total Environment, 723, p.138093.
1
Abdi, D.E., Owen Jr, J.S., Brindley, J.C., Birnbaum, A.C., Wilson, P.C., Hinz, F.O., Reguera, G., Lee, J.Y., Cregg, B.M., Kort, D.R. and Fernandez, R.T. (2020). Nutrient and pesticide remediation using a two-stage bioreactor-adsorptive system under two hydraulic retention times. Water Research, 170, p.115311.
2
Akhavan, S., Zare Abyaneh, H., Bayat Rokshi, M. (2014). A systematic review of studies on nitrate concentrations in Iranian water resources. Journal of Health and Environment Journal of Iranian Scientific Association of Environmental Health, 7(2), 205-228. (In Farsi)
3
Asgari, H., Azizi Mobaser, J., Rasoulzadeh, A., Ramezani Moghaddam, J. (2020). 'Evaluating the Efficiency of Bioreactor with Triangular Cross Section to Remove Nitrate from Agricultural Wastewater', Iranian Journal of Soil and Water Research, 51(5), pp. 1105-1113. (In Farsi)
4
Asgari, M., Liaghat, A., Parsinezhad, M. (2011). 'Effectiveness of Collector Drain on Drainage Coefficient (A Case Study: Amir-Kabir Agriculture and Industry Department, Khuzestan Province)', Water and Soil, 25(4). (In Farsi)
5
Ashoori, N., Teixido, M., Spahr, S., Lefebvre, G.H., Sedlak, D.L. and Luthy, R.G. (2019). Evaluation of pilot-scale biochar-amended woodchip bioreactors to remove nitrate, metals, and trace organic contaminants from urban storm water runoff. Water research, 154, pp.1-11.
6
Baird, R.B., )2017(. Standard Methods for the Examination of Water and Wastewater, 23rd. Water Environment Federation, American Public Health Association, American Water Works Association.
7
Christianson, L.E. (2011). Design and performance of denitrification bioreactors for agricultural drainage. Digital Repository, Iowa State University.
8
Christianson, L.E., Lepine, C., Sibrell, P.L., Penn, C. and Summerfelt, S.T. (2017). Denitrifying woodchip bioreactor and phosphorus filter pairing to minimize pollution swapping. Water research, 121, pp.129-139.
9
Corbett, T.D., Dougherty, H., Maxwell, B., Hartland, A., Henderson, W., Rys, G.J. and Schipper, L.A. (2019). Utility of Diffusive Gradients in Thin Films’ for the measurement of nitrate removal performance of denitrifying bioreactors. Science of the Total Environment, p.135267.
10
Feyereisen G W., Moorman T B., Christianson L E., Venterea R T., Coulter J A., and Tschirner U W. (2016). Performance of Agricultural Residue Media in Laboratory Denitrifying Bioreactors at Low Temperatures. Journal of environmental quality, 45 (3), 779-87.
11
Haghayeghi Moghadam, S., Akhavan, K., Khojeabdolahi, M., Azizi, A., Naseri. (2005). Evaluation of relations governing the design of underground drains in Ardabil (Moghan) and Khuzestan. Institute of Technical Research and Agricultural Engineering, Karaj, (84): 1572. (In Farsi)
12
Jin, S., Feng, C., Tong, S., Chen, N., Liu, H., & Zhao, J. (2019). Effect of sawdust dosage and hydraulic retention time (HRT) on nitrate removal in sawdust/pyrite mixotrophic denitrification (SPMD) systems. Environmental Science: Water Research & Technology, 5(2), 346-357.
13
Kaetzl, K., Lübken, M., Gehring, T. and Wichern, M., (2018). Efficient low-cost anaerobic treatment of wastewater using biochar and woodchip filters. Water, 10(7), p.818.
14
Kim, I. (2018). Denitrification by Zero-Valent Iron-Supported Mixed Cultures (Doctoral dissertation, University of Delaware).
15
Kraft, D.J., (2019). Nutrient Removal Performance of a Wood Chip Bioreactor Treatment System Receiving Silage Bunker Runoff.
16
Lepine, C., Christianson, L., Sharrer, K. and Summerfelt, S. (2016). Optimizing hydraulic retention times in denitrifying woodchip bioreactors treating recirculating aquaculture system wastewater. Journal of environmental quality, 45(3), 813-821.
17
Lopez-Ponnada, E.V., Lynn, T.J., Peterson, M., Ergas, S.J. and Mihelcic, J.R. (2017). Application of denitrifying wood chip bioreactors for management of residential non-point sources of nitrogen. Journal of biological engineering, 11(1), p.16.
18
Mardani, S., McDaniel, R., Bleakley, B.H., Hamilton, T.L., Salam, S. and Amegbletor, L. (2020). The effect of woodchip bioreactors on microbial concentration in subsurface drainage water and the associated risk of antibiotic resistance dissemination. Ecological Engineering: X, p.100017.
19
Martin E A., Davis M P., Moorman T B., Isenhart T M., Soupir M L. (2019). Impact of hydraulic residence time on nitrate removal in pilot-scale woodchip bioreactors. Journal of Environmental Management, 237, 424-432.
20
Maxwell, B.M., Díaz-García, C., Martinez-Sánchez, J.J., Brigand, F. and Álvarez-Rogel, J. (2020). Temperature sensitivity of nitrate removal in woodchip bioreactors increases with woodchip age and following drying–rewetting cycles. Environmental Science: Water Research & Technology, 6(10), pp.2752-2765.
21
Ministry of Energy, Office of Deputy for Strategic Supervision. (2009). A Guideline for Estimation of Subsurface Drainage Coefficient of Irrigated Lands in Arid and Semi-arid Regions, No. 492, p.62. http://tec.mporg.ir (In Farsi)
22
Orlando, U.S., Baes, A.U., Nishijima, W. and Okada, M., (2002). Preparation of agricultural residue anion exchangers and its nitrate maximum adsorption capacity. Chemosphere, 48(10), pp.1041-1046.
23
Raoof, M. (2019). Determining plant sugar beet coefficient using lysimetric in Ardabil plain and comparing it with FAO global data. Journal of Water Research in Agriculture, 23(2). (In Farsi)
24
Raoof, M., Azizi Mobaser, J. (2016). Evaluation of eighteen reference evapotranspiration models in climatic conditions of Ardabil plain. Journal of Soil and Water Conservation Research, 24(6). (In Farsi)
25
Rivas, A., Barkle, G., Stenger, R., Moorhead, B., & Clague, J. (2020). Nitrate removal and secondary effects of a woodchip bioreactor for the treatment of subsurface drainage with dynamic flows under pastoral agriculture. Ecological Engineering, 148, 105786.
26
Sharrer, K.L., Christianson, L.E., Lepine, C. and Summerfelt, S.T. (2016). Modeling and mitigation of denitrification ‘woodchip ’bioreactor phosphorus releases during treatment of aquaculture wastewater. Ecological Engineering, 93, pp.135-143.
27
Soupir, M.L., Hoover, N.L., Moorman, T.B., Law, J.Y. and Bearson, B.L. (2018). Impact of temperature and hydraulic retention time on pathogen and nutrient removal in woodchip bioreactors. Ecological Engineering, 112, pp.153-157.
28
Suzuki, T., Oyama, Y., Moribe, M., Niinae, M., (2012). An electro kinetic/Fe0 permeable reactive barrier system for the treatment of nitrate-contaminated subsurface soils, Water Res. 46, 772 – 778.
29
Yao, Z., Yang, L., Wang, F., Tian, L., Song, N. and Jiang, H. (2020). Enhanced nitrate removal from surface water in a denitrifying woodchip bioreactor with a heterotrophic nitrifying and aerobic denitrifying fungus. Bio resource Technology, 303, p.122948.
30
Zhang, L., Sun, H., Zhang, X., Ren, H., Ye, L., (2018). High diversity of potential nitrate-reducing Fe (II)-oxidizing bacteria enriched from activated sludge. Appl. Microbiol. Biotechnol. 102, 4975 – 4985.
31
Zhang, W., Bai, Y., Ruan, X., & Yin, L. (2019). The biological denitrification coupled with chemical reduction for groundwater nitrate remediation via using SCCMs as carbon source. Chemosphere, 234, 89-97.
32
Zhao, J., He, Q., Chen, N., Peng, T. and Feng, C. (2020). Denitrification behavior in a woodchip packed bioreactor with gradient filling for nitrate contaminated water treatment. Biochemical Engineering Journal, 154, p.107454.
33
ORIGINAL_ARTICLE
شناسایی مهمترین متغیرهای محیطی در پیشبینی مکانی مناطق مستعد سیلگیری با استفاده از مدل بیشینه آنتروپی در بخشی از استان گلستان
سیل یک بلای طبیعی مخرب طی سالهای گذشته بوده است. در پژوهش حاضر به منظور مدلسازی و تهیه نقشهی مکانی مناطق مستعد سیلگیری حوزه آبخیز سالیانتپه واقع در استان گلستان با مساحت 47/4515 کیلومتر مربع، از مدل بیشینه آنتروپی که یکی از مدلهای پیشرفته دادهکاوی است استفاده شده است. بدین منظور در ابتدا براساس گزارشهای موجود و بررسیهای میدانی نقشه پراکنش سیل تهیه گردید. در ادامه سیزده متغیر اثرگذار به عنوان عوامل پیشبینی کننده شامل طبقات ارتفاعی، درصد شیب، جهت شیب، بارندگی، فاصله از شبکه زهکشی، کاربری اراضی، سنگ شناسی، بافت خاک، انحنای طرح، انحنای پروفیل، شاخص رطوبت توپوگرافی، تراکم زهکشی و شاخص توان جریان، شناسایی و به مدل معرفی شدند. سپس سه سری متفاوت از نقاط وقوع خطر سیل (ds1, ds2, ds3) شامل 70 درصد برای آموزش و 30 درصد برای اعتبار سنجی مدل به صورت تصادفی آماده گردید، تا دقت و صداقت[1] مدل براساس شاخص ROC مورد ارزیابی قرار گیرد. نتایج نشان داد که مدل بیشینه آنتروپی با دقت عالی (بالای 90 درصد) مناطق مستعد سیلگیری را پیش بینی نموده است. همچنین در این تحقیق درجه اهمیت متغیرها توسط مدل مورد بررسی قرار گرفت و نتایج نشان داد که دو عامل تراکم زهکشی (حدود 49درصد اهمیت) و فاصله از جریان (حدود 15درصد اهمیت) بهعنوان مهمترین عوامل محیطی مؤثر بر سیلگیری منطقه مورد مطالعه، شناسایی شدند. [1] robustness
https://ijswr.ut.ac.ir/article_81767_0f2bc66d7783b6cad540e5ff4f73bf92.pdf
2021-06-22
899
915
10.22059/ijswr.2021.316143.668851
حوزه آبخیز سالیانتپه
ربوستنس(صداقت مدل)
شاخص Roc
عوامل پیشبینی کننده سیلاب
مدل داده کاوی
احسان
مرادی
ehsan.moradi@gmail.com
1
دانشجوی دکتری منابع آب، گروه مهندسی آب، واحد کرمانشاه، دانشگاه آزاد اسلامی، کرمانشاه، ایران
AUTHOR
احمد
رجبی
ahmad.rajabi1974@gmail.com
2
گروه مهندسی آب، واحد کرمانشاه، دانشگاه آزاد اسلامی، کرمانشاه، ایران
LEAD_AUTHOR
سعید
شعبانلو
saeid.shabanlou@gmail.com
3
دانشیار گروه مهندسی آب، واحد کرمانشاه، دانشگاه آزاد اسلامی
AUTHOR
فریبرز
یوسفوند
fariborzyosefvand@gmail.com
4
گروه مهندسی آب، واحد کرمانشاه، دانشگاه ازاد اسلامی، کرمانشاه
AUTHOR
Abdi, P. (2006).Study of flooding potential of Zanjan Roud using SCS method and GIS, national committee of irrigation and drainage. Coexistence with flood technical workshop (in Persian).
1
Angileri, S.E., Conoscenti, C., Hochschild, V., Märker, M., Rotigliano, E., and Agnesi, V. (2016). Water erosion susceptibility mapping by applying Stochastic Gradient Treeboost to the Imera Meridionale River basin (Sicily, Italy). Geomorphology, 262, 61-76.
2
Asqari Moghadm, M.R. (2005). Water and urban habitat, Sara Publication, P. 135 (in Persian).
3
Avni, Y. (2005). Gully incision as a key factor in desertification in an arid environment, the Negev highlands, Israel. Catena, 63, 185– 220.
4
Azareh, A., Rahmati, O., Rafiei-Sardooi, E., Sankey, J.B., Lee, S., Shahabi, H., and Ahmad, B.B. (2019). Modelling gully-erosion susceptibility in a semi-arid region, Iran: Investigation of applicability of certainty factor and maximum entropy models. Science of the Total Environment, 655, 684-696.
5
Bui, D.T., Pradhan, B., Nampak, H., Bui, Q.T., Tran, Q.A., and Nguyen, Q.P. (2016). Hybrid artificial intelligence approach based on neural fuzzy inference model and metaheuristic optimization for flood susceptibilitgy modeling in a high-frequency tropical cyclone area using GIS. Journal of Hydrology, 540, 317-330.
6
Bui, D.T., Khosravi, K., Shahabi, H., Daggupati, P., Adamowski, J.F., Melesse, A., Pham, B.T., Pourghasemi, H.R., Mahmoodi, M., Bahrami, S., Pradhan, B., Shirzadi, A., Chapi, K., and Lee, s. (2019). Flood Spatial Modeling in Northern Iran Using Remote Sensing and GIS: A Comparison between Evidential Belief Functions and Its Ensemble with a Multivariate Logistic Regression Model. Remote Sensing, 11(13), 1-27.
7
Bordoni, M., Meisina, C., Valentiono R., Bittelli M., and Chersich, S. (2015). Site-specific to local-scale shallow landslides triggering zones assessment using TRIGRS. Natural Hazards Earth System Sciences, 15(5):1025-1050
8
Chen, W., Li, Y., Xue, W., Shahabi, H., Li, S., Hong, H., and Ahmad, B.B. (2020). Modeling flood susceptibility using data-driven approaches of naïve bayes tree, alternating decision tree, and random forest methods. Science of The Total Environment, 701, 134-979.
9
Conoscenti, C., Angileri, S., Cappadonia, C., Rotigliano, E., Agnesi, V., and Märker, M. (2014). Gully erosion susceptibility assessment by means of GIS-based logistic regression: a case of Sicily (Italy). Geomorphology, 204, 399-411.
10
[CONRWMGP] Central Office of Natural Resources and Watershed Management in Golestan Province. (2009). Detailed action plan. Iran. pages. 230.
11
Dickie, J.A., and Parsons, A.J. (2012). Eco‐geomorphological processes within grasslands, shrublands and badlands in the semi‐arid Karoo, South Africa. Land Degradation Dev, 23(6), 534-547.
12
Demir, G., Aytekin, M., & Akgun, A. (2015). Landslide susceptibility mapping by frequency ratio and logistic regression methods: an example from Niksar–Resadiye (Tokat, Turkey). Arabian Journal of Geosciences, 8(3), 1801-1812.
13
Felicĺsimo, Á., Cuartero, A., Remondo, J., and Quirόs, E. (2013). Mapping landslide susceptibility with logistiv regression, multiple adaptive regression splines, classification and regression tress, amd maximum entropy methods: a comparative study. Landslides, 10, 175-189.
14
Fernández, D.S., and Lutz, M.A. (2010). Urban flood hazard zoning in Tucumán Province, Argentina, using GIS and multicriteria decision analysis. Engineering Geology, 111, 90–98.
15
Glenn, E., Morino, K., Nagler, P., Murray, R., Pearlstein, S. and Hultine, K. (2012). Roles of saltcedar (Tamarix spp.) and capillary rise in salinizing a non-flooding terrace on a flow-regulated desert river. Journal of Arid environment, 79, 56-65.
16
Guzzetti, F., Cardinali, M., Reichenbach, P., and Carrara, A. (2000). Comparing landslide maps: A case study in the upper Tiber River Basin, central Italy. Environmental management, 25(3), 247-263.
17
Gomez, H. and Kavzoglu, T. (2005). Assessment of shallow landslide susceptibility using artificial neural networks in jabonosa River Basin, Venezuela. Engineering Geology, 78(1): 11-27.
18
Gray, D.H. and Leiser, A.T. (1982). Biotechnical slope protection and erosion control. Van Nostrand Reinhold, New York,
19
Gallardo-Cruz, JA., Pérez-García, EA. and Meave, J.A. (2009). β-Diversity and vegetation structure as influenced by slope aspect and altitude in a seasonally dry tropical landscape. Landsc Ecol, 24:473–482.
20
Hosmer, D.W. (2000). Wiley series in probability and statistics, Chap. 2. Multiple logistic regression. Applied logistic regression, 31-46.
21
Hong, H., Pourghasemi, H.R. and Piurtaggi, Z.S. (2016). Landslide susceptibility assessment in Lianhua County (China): a comparison between arandom forest data mining technique and bivariate and multivariate statistical models. Geomorphologe, 259:105-118.
22
Javidan, N., Kavian, A., Pourghasemi, H.R., Conoscenti, C. and Jafarian, Z. (2020). Gully Erosion Susceptibility Mapping Using Multivariate Adaptive Regression Splines—Replications and Sample Size Scenarios. Water, 11(11), 231-9.
23
Khosravi, K., Nohani, E., Maroufinia, E. and Pourghasemi, H.R. (2016). A GIS-based flood susceptibility assessment and its mapping in Iran: a comparison between frequency ratio and weights-of-evidence bivariate statistical models with multi-criteria decision-making technique. Natural Hazards, 83(2), 947-987.
24
Konrad, C.P. and Booth, D.B. (2005). Hydrologic Changes in Urban Streams and Their Ecological Significance, American Fisheries Society Symposium, Alaska, 11-15 September, 47, 157-177.
25
Kornejady, A., Ownegh, M. and Bahremand, A. (2017). Landslide susceptibility assessment using maximum entropy model with two different data sampling methods. Catena. 152, 144-162.
26
Lee, S., Kim, J.C., Jung, H.S., Lee, M.J. and Lee, S. (2017). Spatial prediction of flood susceptibility using random-forest and boosted-tree models in Seoul metropolitan city, Korea. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 8(2), 1185-1203.
27
Lee, S. and Pradhan, B. (2007). Landslide hazard mapping at Selangor, Malaysia using frequency ratio and logistic regression models. Landslides, 4, 33-41.
28
Lotfi, E., Asadollahi Shahir, M. and Abbasi, M. (2014).Frequency analysis of occurrence and damage caused by flood in time and spatial scales in Golestan Province. 10th national conference of watershed engineering sciences, Azad University of Maraqe Branch, 175-186 (in Persian).
29
Marmion, M., Hjort, J., Thuiller, W. and Luoto, M. (2008). A comparison of predictive methods in modelling the distribution of periglacial landforms in Finnish Lapland. Earth surface processes and landforms, 33(14), 2241-2254,
30
Moghaddam, D.D., Pourghasemi, H.R. and Rahmati, O. (2019). Assessment of the Contribution of Geo-environmental Factors to Flood Inundation in a Semi-arid Region of SW Iran: Comparison of Different Advanced Modeling Approaches. In Natural Hazards GIS-Based Spatial Modeling Using Data Mining Techniques. Springer, Cham, 59-78.
31
Mojaddadi, H., Pradhan, B., Nampak, H., Ahmad, N. and Ghazali, A.H.B. (2017). Ensemble machine-learning-based geospatial approach for flood risk assessment using multi-sensor remote-sensing data and GIS. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 8(2), 1080-1102.
32
Moradi, H. and Hosseini, S.M. (2006). Study of effective factors in flood production of Golestan, natural resources confrence and sustainable development in Southern region of Caspian Sea, Nour, Islamic Azad University of Nour branch, 165-176 (in Persian).
33
Mancini, F., Ceppi, C. and Ritrovato, G. (2010). GIS and statistical analysis for landslide susceptibility mapping in the Daunia area, Italy. Natural Hazards and Erth System Sciences, 10(9): 1851.
34
Meinhardt, M., Fink, M. and Tunschel, H. (2015). Landslide susceptibility analysis in central Vietnam based on an incomplete landslide inventory: comparison of a new method to calculate weighting factors by means of bivariate statistics. Geomorphology, 234: 80–97.
35
Moore, I.D., Grayson, R.B. and Ladson, A.R. (1991). Digital terrain modelling: a review of hydrological, geomorphological, and biological applications. Hydrol Process, 5:3-30.
36
Nematollah, H., Vafakhah, M. and Najafi, A. (2017). Development of Urban Flood Hazard Map for Nour City Using Analytical Hierarchy Process and Fuzzy Logic. Journal of Watershed Management Research. 7(14), 19-11 (in Persian).
37
Ohlmacher, G.C. (2007). Plan curvature and landslide probability in regions dominated by earth flows and earth slides. Engineering Geology, 91(2):117-134.
38
Papaioannou, G., Vasiliades, L. and Loukas, A. (2015). Multi-criteria analysis framework for potential flood prone areas mapping. Water Resources Management, 29(2), 399-418.
39
Park, N.W. (2015). Using maximum entropy modeling for landslide susceptibility mapping with multiple geoenvironmental data sets. Environmental Earth Sciences, 73(3), 937-949.
40
Pourghasemi, H.R., Moradi, H. and Fatemioghdas, M. (2012). Landslide susceptibility mapping using adaptive neuro-fuzzy inference system in north of Tehran. Earth science Research, 3(10), 63-78 (in Persian(.
41
Pourtaghi, Z.S. and Pourghasemi, H.R. (2014). GIS-based groundwater spring potential assessment and mapping in the Birjand Township, southern Khorasan Province, Iran. Hydrogeology Journal, 22(3), 643-662.
42
Rahi, G. (2017). Prediction of ditch erosion sensitivity using data mining-spatial methods, PhD thesis, natural resources engineering faculty, Sari agricultural sciences and natural resources university, P. 225 (in Persian).
43
Rahmati, O., Naghibi, S.A., Shahabi, H., Bui, D.T., Pradhan, B., Azareh, A., Rafiei-Sardooi, E., Samani, A.N. and Melesse, A.M. (2018). Groundwater spring potential modelling: comprising the capability and robustness of three different modeling approaches. Journal of Hydrology, 565, 248–261
44
Rahmati, O., Pourghasemi, H.R. and Melesse, A.M. (2016b). Application of GIS-based data driven random forest and maximum entropy models for groundwater potential mapping: a case study at Mehran Region, Iran. Catena, 137, 360-372.
45
Rahmati, O., Pourghasemi, H.R. and Zeinivand, H. (2015). Flood susceptibility mapping using frequency ratio and weights-of-evidence models in the Golastan Province, Iran. Geocarto International, 31(1), 42-70.
46
Rahmati, O., Zeinivand, H. and Besharat, M. (2016a). Flood hazard zoning in Yasooj region, Iran, using GIS and multi-criteria decision analysis. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 7(3), 1000-1017.
47
Shirzadi, E. (2017). Prediction of ground surfaces movements around Bijar City using data-mining advanced approaches, Ph.D. thesis, natural resources engineering faculty, Sari agricultural sciences and natural resources University, P. 236 (in Persian).
48
Siahkamari, S., Haghizadeh, A., Zeinivand, H., Tahmasebipour, N. and Rahmati, O. (2018). Spatial prediction of flood-susceptible areas using frequency ratio and maximum entropy models. Geocarto international, 33(9), 927-941.
49
Sidel, R.C. and Ochiai, H. (2006). Landslides: Processes, Prediction, and Land use, Water Resource Monograph: 18, AGU books, ISSN: 0170-9600.
50
Tehrany, M.S., Pradhan, B. and Jebur, M.N. (2013). Spatial prediction of flood susceptible areas using rule based decision tree (DT) and a novel ensemble bivariate and multivariate statistical models in GIS. Journal of Hydrology, 504, 69-79.
51
Tehrany, M., Lee, M.J., Pradhan, B., Jebur, M.N. and Lee, S. (2014a). Flood susceptibility mapping using integrated bivariate and multivariate statistical models. Environ Earth Sci, 72: 4001–4015.
52
Tehrany, M., Pradhan, B. and Jebur, M.N. (2014b). Flood susceptibility mapping using a novel ensemble weights-of-evidence and support vector machine models in GIS. J Hydrol, 512:332–343.
53
Tehrany, M.S., Pradhan, B., Mansor, S. and Ahmad, N. (2015). Flood susceptibility assessment using GIS-based support vector machine model with different kernel types. Catena, 125, 91-101.
54
Vorpahl, P., Elsenbeer, H., Mӓrker, M. and Schröder, B. (2012). How can statistical models help to determine driving factors of landslides? Ecological Modelling, 239, 27-39.
55
Vandekerckhove, L., Poesen, J. and Govers, G. (2003). Medium-term gully headcut retreat rates in Southeast Spain determined from aerial photographs and ground measurements. Catena, 50: 329-352.
56
Wilson, J.P. and Gallant, J.C. (2000). Terrain analysis: principles and applications. John Wiley and Sons.
57
Walter, S.D. (2002). Properties of the summary receiver operating characteristic (SROC) curve for diagnostic test data. Stat Med. 21, 1237–1256.
58
Yalcin, A. (2008). GIS-based landslide susceptibility mapping using analytical hierarchy process and bivariate statistics in Ardesen (Turkey): comparisons of results and confirmations. Catena, 72, 1–12.
59
Yessilnacar, E.K. (2005). The application of computational intelligence of landslide susceptibility mapping in Turkey. Ph. D Thesis Department of Geomatics the University of Melbourne. 423 pages.
60
Yost, A.C., Petersen, S.L., Gregg, M. and Miller, R. (2008). Predictive modeling and mapping sage grouse (Centrocercus urophasianus) nesting habitat using Maximum Entropy and a long-term dataset from Southern Oregon. Ecological Informatics, 3(6), 375-386.
61
Xu, C., Dai F., Xu, X. and Lee, Y.H. (2012). GIS-based support vector mechine modeling of earthquake-triggered landslide susceptibility in the jianjiand River watershed, China. Geomorphology, 145:70-80.
62
ORIGINAL_ARTICLE
اصلاح و بهبود کارائی منبع بارشی مبتنی بر رطوبت خاک SM2RAIN-ASCAT در سطح ایران در گامهای زمانی روزانه و ماهانه
تخمین مناسب بارش در مطالعات مختلفی همچون هواشناسی، هیدرولوژیکی، شبیهسازی سیلاب و پایش خشکسالی از اهمیت بالایی برخوردار است. منبع بارشی ASCAT-SM2RAIN از جدیدترین تلاشها بمنظور تخمین بارش برمبنای تغییرات رطوبتی سطح خاک و حل معکوس بیلان آب-خاک میباشد. پژوهش حاضر با هدف بررسی کارایی منبع بارش ASCAT-SM2RAIN در اقلیمهای مختلف ایران و در مقیاسهای روزانه و ماهانه به انجام رسیده است. لازم بذکر است که در تحقیق حاضر از مقادیر بارش منبع SM2RAIN-ASCAT براساس 54 ایستگاه سینوپتیک واقع در سطح کشور در بازه زمانی 2007 تا 2018 استفاده شده است. همچنین بهبود کارائی این منبع بارشی با حذف اریب از دادهها از دیگر اهداف این پژوهش میباشد که برای این منظور روش اصلاح اریبی نگاشت چندک مورد استفاده قرار گرفته است. نتایج نشان داد که منبع ASCAT-SM2RAIN در تخمین بارش ماهانه دارای عملکرد به مراتب بهتری نسبت به مقیاس روزانه در اکثر ایستگاههای مورد مطالعه به غیر از ایستگاههای واقع در نوار شمالی کشور، است. در این مقیاس زمانی و در بیش از 67 درصد ایستگاههای مورد بررسی مقدار شاخص CC بالاتر از 65/0 میباشد. مقدار شاخص RMSEدر مقیاس ماهانه در اقلیمهای مختلف نشان داد که منبع بارشی SM2RAIN-ASCAT در اقلیمهای خیلیخشک تا خشک دارای خطای به مراتب کمتری نسبت به اقلیمهای مدیترانهای تا خیلی مرطوب میباشد. حذف اریب از دادهها با استفاده از روش نگاشت چندک نیز منجر به افزایش کارائی منبع SM2RAIN-ASCAT و کاهش هشدارهای غلط در بخشهای عمدهای از ایران گردید. به عنوان مثال، مقادیر شاخص FAR در مقیاس روزانه و اقلیمهای مختلف با بهبودی معادل 8/17 تا 1/35 درصد و درگام زمانی ماهانه با بهبودی در حدود 6/30 تا 0/59 درصد روبرو بوده است. بنابراین منبع SM2RAIN-ASCAT به صورت خام از منابع ارزشمند در تخمین بارش ماهانه بویژه در اقلیمهای خیلیخشک تا خشک میباشد، که با تصحیح اریبی میتوان بر دقت منبع مذکور در اقلیمهای مختلف افزود.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_81768_8a252e6e8a22ea811dd241e606deed59.pdf
2021-06-22
917
932
10.22059/ijswr.2021.318173.668880
بارش
بیلان آب-خاک
الگوریتم SM2RAIN
تصحیح اریبی
سنجش از دور
سکینه
کوهی
sakine.koohi3731@gmail.com
1
گروه مهندسی آب، دانشگاه بین المللی امام خمینی (ره)، قزوین، ایران
AUTHOR
اصغر
عزیزیان
azizian@eng.ikiu.ac.ir
2
استادیار گروه مهندسی آب/ دانشگاه بین المللی امام خمینی قزوین
LEAD_AUTHOR
لوکا
بروکا
luca.brocca@irpi.cnr.it
3
مدیر تحقیقات، موسسه تحقیقات هیدرولوژی، مرکز ملی مطالعات ایتالیا، پروجیا، ایتالیا
AUTHOR
Abdollahi, B., Hosseini-Moghari, S. M. and Ebrahimi, K. (2017). Assessment of Satellite Precipitation Data from TRMM 3B42RT V7 and CMORPH in Order to Estimate Precipitation in Gorganrood Basin-Iran. Iran-Watershed Management Science & Engineering, 11(36), 55–69. (In Farsi)
1
Amini, S., Azizian, A. and Daneshkar Arasteh, P. (2020). Improving the Performance of Global Rainfall Forecasting Systems in Different Climate Areas of Iran Using Quantile Mapping Method. Iranian Journal of Soil and Water Research, 51(9), 2275–2291. (In Farsi)
2
Aminyavari, S., Saghafian, B. and Delavar, M. (2018). Evaluation of TIGGE ensemble forecasts of precipitation in distinct climate regions in Iran. Advances in Atmospheric Sciences, 35(4), 457–468.
3
Ashouri, H., Hsu, K. L., Sorooshian, S., Braithwaite, D. K., Knapp, K. R., Cecil, L. D., et al. (2015). PERSIANN-CDR: Daily precipitation climate data record from multisatellite observations for hydrological and climate studies. Bulletin of the American Meteorological Society, 96(1), 69–83. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-13-00068.1
4
Azizian, A. and Amini, S. (2020). The Effect of Climate and Topographic Conditions on the Performance of PERSIANN Family Products over Iran. Iran-Water Resources Research, 16(1), 86–101. (In Farsi).
5
Borga, M. (2002). Accuracy of radar rainfall estimates for streamflow simulation. Journal of Hydrology, 267(1), 26–39.
6
Brocca, L, Ciabatta, L., Massari, C., Moramarco, T., Hahn, S., Hasenauer, S., et al. (2014). Soil as a natural rain gauge: estimating global rainfall from satellite soil moisture data. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 119(9), 5128–5141.
7
Brocca, Luca, Filippucci, P., Hahn, S., Ciabatta, L., Massari, C., Camici, S., et al. (2019). SM2RAIN-ASCAT (2007-2018): Global daily satellite rainfall data from ASCAT soil moisture observations. Earth System Science Data, 11(4), 1583–1601. https://doi.org/10.5194/essd-11-1583-2019
8
Gebremicael, T. G., Mohamed, Y. A., Zaag, P. van der, Gebremedhin, A., Gebremeskel, G., Yazew, E. and Kifle, M. (2019). Evaluation of multiple satellite rainfall products over the rugged topography of the Tekeze-Atbara basin in Ethiopia. International Journal of Remote Sensing, 40(11), 4326–4345. https://doi.org/10.1080/01431161.2018.1562585
9
Gupta, R., Bhattarai, R. and Mishra, A. (2019). Development of Climate Data Bias Corrector (CDBC) Tool and Its Application over the Agro-Ecological Zones of India. Water, 11(1102).
10
Hamill, T. M., Engle, E., Myrick, D., Peroutka, M., Finan, C., and Scheuerer, M. (2017). The U.S. national blend of models for statistical post processing of probability of precipitation and deterministic precipitation amount. Monthly Weather Review, 145(9), 3441–3463.
11
Hyndman, R. J. and Koehler, A. B. (2006). Another look at measures of forecast accuracy. International Journal of Forecasting, 22(4), 679–688.
12
Javanmard Ghasab, M., Delavar, M., and Morid, S. (2018). Medium-Term Forecast Evaluation of TIGGE Numerical Weather Prediction Models for Karun Basin. Iran-Water Resources Research, 14(3), 1–14. (In Farsi).
13
Katiraie-Boroujerdy, P. S., Rahnamay Naeini, M., Akbari Asanjan, A., Chavoshian, A., Hsu, K., Sorooshian, S. (2020). Bias Correction of Satellite-Based Precipitation Estimations Using Quantile Mapping Approach in Different Climate Regions of Iran. Remote Sensing, 12 (13).
14
Kirchner, J. W. (2009). Catchments as simple dynamical systems: catchment characterization, rainfall-runoff modeling, and doing hydrology backward. Water Resources Research, 45(2).
15
Kucera, P. A., Ebert, E. E., Turk, F. J., Levizzani, V., D., K., Tapiador, F. J., et al. (2013). Precipitation from space: Advancing earth system science. Bulletin of the American Meteorological Society, 94(3), 365–375.
16
Maggioni, V. and Massari, C. (2018). On the performance of satellite precipitation products in riverine flood modeling: A review. Journal of Hydrology, 558, 214–224.
17
Mohsan, M., Acierto, R. A., Kawasaki, A. and Zin, W. W. (2018). Preliminary assessment of GPM satellite rainfall over Myanmar. Journal of Disaster Research, 13(1), 22–30. https://doi.org/10.20965/jdr.2018.p0022
18
Owusu, C., Adjei, K. A., and Odai, S. N. (2019). Evaluation of Satellite Rainfall Estimates in the Pra Basin of Ghana. Environmental Processes, 6(1), 175–190. https://doi.org/10.1007/s40710-018-0344-1
19
Panofsky, H. A., and Brier, G. W. (1965). Some Applications Of Statistics to Meteorology. Earth and Mineral Sciences Continuing Education, College of Earth and Mineral Sciences.
20
Pearson, K. (1896). Mathematical Contributions to the Theory of Evolution.–On a Form of Spurious Correlation Which May Arise When Indices Are Used in the Measurement of Organs. Proceedings of the Royal Society of London, 60, 489–498.
21
Rahimi, J., Ebrahimpour, M., and Khalili, A. (2013). Spatial changes of extended De Martonne climatic zones affected by climate change in Iran. Theoretical and Applied Climatology, 112(3–4), 409–418.
22
Shabanpour, F., Bazrafshan, J. and Araghinejad, S. (2020). Evaluation of the Effect of Bias Correction Methods on the Skill of Seasonal Precipitation Forecasts of CFSv2 Climate Model. Iranian Journal of Soil and Water Research.
23
Stampoulis, D. and Anagnostou, E. (2012). Evaluation of global satellite rainfall products over Continental Europe. Journal of Hydrometeorology, 13(2), 588–603. https://doi.org/10.1175/JHM-D-11-086.1
24
Stanski, H. R., Wilson, L. J. and Burrows, W. R. (1989). Survey of Common Verification Methods in Meteorology (2nd ed.). World Meteorological Organization.
25
Taromi, M., Azizian, A. and Brocca, L. (2020). Estimation of Precipitation Using Satellite-based Surface Soil Moisture (SSM) in Semi-Arid and Humid Regions of Iran. Iranian Journal of Soil and Water Research, 51(6), 1427-1440. (In Farsi).
26
Themeßl, M. J., Gobiet, A. and Heinrich, G. (2012). Empirical-statistical downscaling and error correction of regional climate models and its impact on the climate change signal. Climate Change, 112, 449–468.
27
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی فلزات سنگین در آب و رسوبات رودخانه هراز، با استفاده از شاخص بار آلودگی (PLI) و شاخص تجمع جغرافیایی (Igeo)
در سالهای اخیر پساب سمی و شیمیایی فعالیتهای کشاورزی و صنعتی بدون رعایت ملاحظات زیستمحیطی وارد آبهای سطحی شده است که این عمل باعث ایجاد آلودگی آب ،آلودگی رسوبات رودخانه و ایجاد مشکلات عدیدهای برای محیطزیست شده است. در این پژوهش مرتبه آلودگی چهار فلز سنگین آرسنیک (As)، کروم (Cr)، کادمیوم (Cd) و سرب (Pb) در آب و رسوبات رودخانه هراز از استان مازندران با استفاده از ضریب آلودگی (CF)، شاخص بار آلودگی (PLI) و شاخص تجمع جغرافیایی (Igeo) مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان داد دامنه غلظت فلزات سنگین آرسنیک (As)، کروم (Cr)، کادمیوم (Cd) و سرب (Pb) در آب به ترتیب 03/3 – 99/3، 55/2 – 92/3، 94/1- 42/2 و 96/3 – 3/5 میکروگرم در لیتر و در رسوب به ترتیب 12/2 - 15/5، 91/29 – 71/32، 02/1 – 03/1 و 62/6 – 46/9 میلیگرم در کیلوگرم بوده است. غلظت فلزات سنگین در سایتهای پایین دست به علت دفع زبالههای شهری، پسابهای تصفیه نشده از صنایع مختلف و فعالیتهای زیاد کشاورزی بیش از حد ایمن آب آشامیدنی است. شاخص مرتبه بار آلودگی فلزات سنگین (PLI) در نمونههای رسوب در مرتبه آلودگی پایین و متوسط و همچنین مرتبه آلودگی شاخص جغرافیایی(Igeo) در نمونههای رسوب در مرتبه بدون آلودگی و آلودگی متوسط قرار داشته است. این مطالعه به نظارت مداوم فلزات سنگین در آب، رسوبات و سایر زیست تودههای آبی رودخانه هراز برای ارزیابی خطر بهمنظور ایمنسازی محیطزیست در مجاورت رودخانه توصیه میکند.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_81769_ebabc3fac73d244888386d39e9ef1da5.pdf
2021-06-22
933
942
10.22059/ijswr.2021.316080.668850
فلزات سنگین
آب سطحی
رسوبات
شاخص بار آلودگی (PLI) و شاخص تجمع جغرافیایی (Igeo)
رضا
خلیلی
rezakhalili600@gmail.com
1
کارشناس ارشد، مهندسی عمران گرایش مهندسی و مدیریت منابع آب مدیریت منابع آب
LEAD_AUTHOR
ابوالفضل
زالی
zali.abolfazl73@gmail.com
2
کارشناس ارشد، مهندسی عمران گرایش مهندسی و مدیریت منابع آب مدیریت منابع آب
AUTHOR
حامد
متقی
motaghihamed1374@gmail.com
3
دانشجو کارشناس ارشد، مهندسی عمران گرایش مهندسی و مدیریت منابع آب مدیریت منابع آب
AUTHOR
Al-Dabbas, M. A., & Abdullah, M. A. (2020). Assessment of Soil Pollution in the Ishaqi Project Area-Salah Al-Dean Governorate, Iraq. Iraqi Journal of Science, 382–388.
1
Ashar, Y. K., Susilawati, S., & Agustina, D. (2020). Analisis Kualitas (BOD, COD, DO) Air Sungai Pesanggrahan Desa Rawadenok Kelurahan Rangkepan Jaya Baru Kecamatan Mas Kota Depok.
2
Barbieri, M. (2016). The importance of enrichment factor (EF) and geoaccumulation index (Igeo) to evaluate the soil contamination. J Geol Geophys, 5(1), 1–4.
3
Cengiz, M. F., Kilic, S., Yalcin, F., Kilic, M., & Yalcin, M. G. (2017). Evaluation of heavy metal risk potential in Bogacayi River water (Antalya, Turkey). Environmental Monitoring and Assessment, 189(6), 248.
4
Deep, A., Gupta, V., Bisht, L., & Kumar, R. (2020). Application of WQI for water quality assessment of high-altitude snow-fed sacred Lake Hemkund, Garhwal Himalaya. Sustainable Water Resources Management, 6(5), 1–8.
5
Eberechi, D. G. (2019). heavy metal contamination in selected dumpsites in warri, niger delta.
6
Egbueri, J. C., Ezugwu, C. K., Ameh, P. D., Unigwe, C. O., & Ayejoto, D. A. (2020). Appraising drinking water quality in Ikem rural area (Nigeria) based on chemometrics and multiple indexical methods. Environmental Monitoring and Assessment, 192, 1–18.
7
Fan, M., Xia, P., Chen, W., Wang, T., Du, X., & Lin, T. (2020). Metal (loid) accumulation levels in submerged macrophytes and epiphytic biofilms and correlations with metal (loid) levels in the surrounding water and sediments. Science of The Total Environment, 143878.
8
Fang, Y., Zheng, T., Zheng, X., Peng, H., Wang, H., Xin, J., & Zhang, B. (2020). Assessment of the hydrodynamics role for groundwater quality using an integration of GIS, water quality index and multivariate statistical techniques. Journal of Environmental Management, 273, 111185.
9
Feng, Y., Chenglin, L., & Bowen, W. (2019). Evaluation of heavy metal pollution in the sediment of Poyang Lake based on stochastic geo-accumulation model (SGM). Science of the Total Environment, 659, 1–6.
10
Garba, S. T., Gudusu, M., & Inuwa, L. B. (2018). Accumulation Ability of the Native Grass Species, Cyperus rotundus for the Heavy Metals; Zinc (Zn), Cadmium (Cd), Nickel (Ni) and Lead (Pb). International Research Journal of Pure and Applied Chemistry, 1–15.
11
Hoang, H.-G., Lin, C., Tran, H.-T., Chiang, C.-F., Bui, X.-T., Cheruiyot, N. K., … Lee, C.-W. (2020). Heavy metal contamination trends in surface water and sediments of a river in a highly-industrialized region. Environmental Technology & Innovation, 20, 101043.
12
Islam, A. R. M. T., Al Mamun, A., Rahman, M. M., & Zahid, A. (2020). Simultaneous comparison of modified-integrated water quality and entropy weighted indices: implication for safe drinking water in the coastal region of Bangladesh. Ecological Indicators, 113, 106229.
13
Joksimović, D., Perošević, A., Castelli, A., Pestorić, B., Šuković, D., & Đurović, D. (2020). Assessment of heavy metal pollution in surface sediments of the Montenegrin coast: a 10-year review. Journal of Soils and Sediments, 20(6), 2598–2607.
14
Kang, D., So, Y. H., Park, K., Kim, I., & Kim, B.-W. (2019). Analyses of TOC efficiency and correlation between DO, BOD, COD and influence factors using long-term observation data in the main stream of Nakdong River. Journal of Environmental Science International, 28(5), 465–474.
15
Karimian, S., Chamani, A., & Shams, M. (2020). Evaluation of heavy metal pollution in the Zayandeh-Rud River as the only permanent river in the central plateau of Iran. Environmental Monitoring and Assessment, 192(5).
16
khalili, R., parvinnia, M., & motaghi, H. (2020a). Evaluation of Bashar River water quality using CCME water quality index. Journal of Environmental Science Studies, 5(3), 2807–2814. Retrieved from http://www.jess.ir/article_110596.html
17
khalili, R., Parvinnia, M., & Motaghi, H. (2021a). The effects of forecasted precipitation amount on probable maximum precipitation and probable maximum flood parameters. Journal of Environmental Science Studies, 5(4), 2982–2989. Retrieved from http://www.jess.ir/article_113402.html
18
Khalili, R., Ghaedi, M., Parvinnia, M., & Sabzehmeidani, M. M. (2021b). Simultaneous removal of binary mixture dyes using Mn - Fe layered double hydroxide coated chitosan fibers prepared by wet spinning. Surfaces and Interfaces, 100976. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.surfin.2021.100976
19
Khalili, R., Parvinnia, M., & Zali, A. (2020b). Water Quality Assessment of Garmarood River Using the National Sanitation Foundation Water Quality Index (NSFWQI), River Pollution Index (RPI) and Weighted Arithmetic Water Quality Index (WAWQI). Environment and Water Engineering, 6(3), 274–284. https://doi.org/10.22034/jewe.2020.238090.1381
20
Khan, R., Saxena, A., & Shukla, S. (2020). Evaluation of heavy metal pollution for River Gomti, in parts of Ganga Alluvial Plain, India. SN Applied Sciences, 2(8), 1–12.
21
Kumar, V., Sharma, A., Kumar, R., Bhardwaj, R., Kumar Thukral, A., & Rodrigo-Comino, J. (2020). Assessment of heavy-metal pollution in three different Indian water bodies by combination of multivariate analysis and water pollution indices. Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal, 26(1), 1–16.
22
Li, Y., Chen, H., & Teng, Y. (2020). Source apportionment and source-oriented risk assessment of heavy metals in the sediments of an urban river-lake system. Science of The Total Environment, 737, 140310.
23
Prasad, S., Saluja, R., Joshi, V., & Garg, J. K. (2020). Heavy metal pollution in surface water of the Upper Ganga River, India: human health risk assessment. Environmental Monitoring and Assessment, 192(11), 1–15.
24
Siddiqui, E., & Pandey, J. (2019). Assessment of heavy metal pollution in water and surface sediment and evaluation of ecological risks associated with sediment contamination in the Ganga River: a basin-scale study. Environmental Science and Pollution Research, 26(11), 10926–10940.
25
Tian, Y., Jiang, Y., Liu, Q., Dong, M., Xu, D., Liu, Y., & Xu, X. (2019). Using a water quality index to assess the water quality of the upper and middle streams of the Luanhe River, northern China. Science of the Total Environment, 667, 142–151.
26
Ukah, B. U., Ameh, P. D., Egbueri, J. C., Unigwe, C. O., & Ubido, O. E. (2020). Impact of effluent-derived heavy metals on the groundwater quality in Ajao industrial area, Nigeria: an assessment using entropy water quality index (EWQI). International Journal of Energy and Water Resources, 1–14.
27
Wu, H., Yang, W., Yao, R., Zhao, Y., Zhao, Y., Zhang, Y., … Lin, A. (2020). Evaluating surface water quality using water quality index in Beiyun River, China. Environmental Science and Pollution Research, 27(28), 35449–35458.
28
Xiao, H., Shahab, A., Xi, B., Chang, Q., You, S., Li, J., … Saddique, J. (2020). Heavy metal pollution, ecological risk, spatial distribution, and source identification in sediments of the Lijiang River, China. Environmental Pollution, 116189.
29
Zhang, Z., Juying, L., Mamat, Z., & QingFu, Y. (2016). Sources identification and pollution evaluation of heavy metals in the surface sediments of Bortala River, Northwest China. Ecotoxicology and Environmental Safety, 126, 94–101.
30
ORIGINAL_ARTICLE
شناسایی استعداد اراضی و مشخصسازی محدودیتها برای کشت آبی گندم در بخشی از اراضی دشت قزوین با استفاده از تکنیکهای فازی و AHP
ارزیابی دقیق تناسب اراضی برای تولید محصولات کشاورزی نقش مهمی در کاهش اثرات تخریب اراضی دارد. مطالعه حاضر با هدف بکارگیری تکنیکهای فازی، AHP و GIS برای تعیین درجه تناسب اراضی جهت تولید گندم در اراضی به وسعت حدود 61000 هکتار واقع در دشت قزوین انجام شد. با بررسی نقشههای کاربری، زمینشناسی، توپوگرافی، شیب و تصویر ماهوارهای منطقه، محدوده واحدهای اولیه خاک تفکیک شد سپس در واحدهای تفکیک شده، خاکرخها حفر و تشریح شدند و نمونهبرداری از افقهای خاک انجام شد. براساس مشخصات خاکرخهای شاهد هر واحد نقشه، ارزیابی تناسب اراضی برای کشت گندم با استفاده از روش فازی با AHP و روش ریشه دوم انجام شد و نقشه تناسب اراضی در محیط GIS تهیه گردید. با توجه به نتایج، کاربرد روش فازی با AHP مشخص کرد که 1/48169 هکتار، 2/78 درصد از اراضی دارای تناسب متوسط (S2)، 9086 هکتار، 7/14 درصد دارای تناسب بحرانی (S3) و 3/4346 هکتار، 1/7 درصد نامناسب در حال حاضر (N1) میباشند. مهمترین خصوصیات محدودکننده، شیب، pH، ESP، زهکشی و شوری خاک بودند. نتایج مشخص کرد که روش تلفیقی فازی با AHP با ارزش ضریب تبیین بیشتر بین شاخص اراضی و عملکرد در مقایسه با روش پارامتریک ریشه دوم و ریشه دوم اصلاح شده، توانسته دقت ارزیابی را به دلیل تعیین حدود مناسب نقاط بحرانی، وزنهای مناسب برای خصوصیات، استفاده از روابط و اصول منطق فازی و توابع عضویت مناسب افزایش دهد. بنابراین روش ذکر شده میتواند به عنوان روشی دقیق و مؤثر برای برنامهریزی و مدیریت بهتر کاربری اراضی برای تولیدات کشاورزی باشد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_81770_74488e9361410f205846d773b74559c3.pdf
2021-06-22
943
955
10.22059/ijswr.2021.316251.668859
AHP
مجموعههای فازی
GIS
تناسب اراضی
گندم
میرناصر
نویدی
n.navidi@areeo.ac.ir
1
استادیار پژوهش، موسسه تحقیقات خاک و آب، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران.
LEAD_AUTHOR
جواد
سیدمحمدی
j.mohammadi@areeo.ac.ir
2
استادیار پژوهش، موسسه تحقیقات خاک و آب، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران
AUTHOR
کامبیز
بازرگان
bazargan_k@yahoo.com
3
دانشیار پژوهش، موسسه تحقیقات خاک و آب، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران
AUTHOR
اعظم
خسروی نژاد
azam_khosravinejad@yahoo.com
4
محقق بخش تحقیقات خاک و آب، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان قزوین، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، قزوین، ایران
AUTHOR
بهاره
دلسوز خاکی
b_delsooz@yahoo.com
5
موسسه تحقیقات خاکمحقق موسسه تحقیقات خاک و آب، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران و آب
AUTHOR
Akinci, H., Ozalp, A.Y. and Turgut, B. (2013). Agricultural land use suitability analysis using GIS and AHP technique. Computers and Electronics in Agriculture, 97, 71-82.
1
Amini, Sh., Rohani, A., Aghkhani, M.H., Abbaspour-Fard, M.H. and Asgharipour, M.R. (2020). Assessment of land suitability and agricultural production sustainability using a combined approach (Fuzzy-AHP-GIS): A case study of Mazandaran province, Iran. Information Processing in Agriculture, 7(3), 384-402.
2
Boyer, J.S., James, R.A., Munns, R., Condon, T.A.G. and Passioura, J.B. (2008). Osmotic adjustment leads to anomalously low estimates of relative water content in wheat and barley. Functional Plant Biology, 35(11), 1172-1182.
3
Elsheikh, R., Mohamed Shariff, A.R.B., Amiri, F., Ahmad, N.B., Balasundram, S.K. and Soom, M.A.M. (2013). Agriculture land suitability evaluator (ALSE): a decision and planning support tool for tropical and subtropical crops. Computers and Electronics in Agriculture, 93, 98–110.
4
FAO. (1976). A framework for land evaluation. Publication Division, Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome. https://www.mpl.ird.fr/crea/taller-colombia/FAO/AGLL/pdfdocs/framele.pdf
5
FAO. (2006). Crop evapotranspiration (guidelines for computing crop water requirements). FAO Irrigation and Drainage Paper, No. 56, FAO, Rome, Italy. 333p. https://appgeodb.nancy.inra.fr/biljou/pdf/Allen_FAO1998.pdf
6
Fu, Z., Li, Z., Zai, C., Shi, Z., Xu, Q. and Wang, X. (2011). Soil thickness effect on hydrological and erosion characteristics under sloping lands: a hydropedological perspective. Geoderma, 167-168, 41-53.
7
Ghorbani, M. (2013). The Economic Geology of Iran: Mineral Deposits and Natural Resources. Springer Science and Business Media. 572p. doi:10.1007/978-94-007-5625-0
8
Hamzeh, S., Mokarram, M. and Alavipanah, S.K. (2014). Combination of Fuzzy and AHP methods to assess land suitability for barley: Case Study of semi arid lands in the southwest of Iran. Desert, 19,173-181
9
IIASA and FAO. 2012. Global agroecological zones. Version 3, IIASA, Laxenburg, Austria and FAO, Rome, Italy. 196p. http://www.fao.org/fileadmin/user_upload/gaez/docs/GAEZ_Model_Documentation.pdf
10
Kazemi, H., Sadeghi, S. and Akinci, H. (2016). Developing a land evaluation model for faba bean cultivation using geographic information system and multi-criteria analysis (A case study: Gonbad-Kavous region, Iran). Ecological Indicators, 63, 37-47.
11
Khiddir, SM. (1986). A Statistical Approach in the Use of Parametric Systems Applied to FAO Framework for Land Evaluation (Dissertation). State University of Ghent, Belgium.
12
McDowell, R.W., Snelder, T., Harris, S., Lilburne, L., Larned, S.T., Scarsbrook, M., Holgate, B., Phillips, J., Taylor, K. and Curtis, A. (2018). The land use suitability concept: Introduction and an application of the concept to inform sustainable productivity within environmental constraints. Ecological Indicators, 91, 212-219.
13
Ostovari, Y., Ghorbani-Dashtaki, S., Bahrami, H.A., Naderi, M., Dematte, J.A.M. and Kerry, R. (2016). Modification of the USLE K factor for soil erodibility assessment on calcareous soils in Iran. Geomorphology 273, 385-395.
14
Ostovari, Y., Honarbakhsh, A., Sangoony, H., Zolfaghari, F., Malekie, K. and Ingram, B. (2019). GIS and multi-criteria decision-making analysis assessment of land suitability for rapeseed farming in calcareous soils of semi-arid regions. Ecological Indicators, 103, 479-487.
15
Pilevar, A.R., Matinfar, H.R., Sohrabi, A. and Sarmadian, F. (2020). Integrated fuzzy, AHP and GIS techniques for land suitability assessment in semi-arid regions for wheat and maize farming. Ecological Indicators, 110, 105887.
16
Rahimi Lake, H., Taghizadeh Mehrjardi, R., Akbarzade, A. and Ramezanpour, H. (2009). Qualitative and quantitative land suitability for olive (Olea Europaea L.) production in Roodbar region, Iran. Agricultural Journal, 4, 52-62.
17
Ruan, D. (1990). A critical study of widely used fuzzy implication operators and their influence on the inference rules in fuzzy expert systems. PhD Thesis, State University of Gent, Belgium, 155p.
18
Saaty, T.L. (1980). The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation. McGraw-Hill International, New York, NY, USA.
19
Saaty, T.L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. Int. J. Serv. Sci. 1, 83–98.
20
Sarmadian, F. and Keshavarzi, A. (2011). An Investigation of Fuzzy Set Theory's Efficiency in Land Suitability Assessment for Irrigated Wheat in Qazvin Province, Using Analytic Hierarchy Process (AHP) and Multivariate Regression Methods. Iranian Journal of Soil and Water Research, 42(2),199-207. (In Farsi)
21
Seyedmohammadi, J. and Esmaeelnejad, L. (2014).Qualitative and Quantitative Land Suitability Evaluation for Rice Production in Central Areas of Guilan Province. Water and Soil Science, 24(1), 165-181. (Infarsi)
22
Seyedmohammadi, J., Sarmadian, F., Jafarzadeh, A.A. and McDowell, R.W. (2019). Development of a model using matter element, AHP and GIS techniques to assess the suitability of land for agriculture. Geoderma, 352, 80-95.
23
Soil survey staff. (2012). Field Book for Describing and Sampling Soils. Version 3, Natural Resources Conservation Service, National Soil Survey Center, Lincoln, NE.
24
Soil Survey Staff. (2014a). Kellogg Soil Survey Laboratory Methods Manual. Soil Survey Investigations Report No. 42, Version 5. R. Burt and Soil Survey Staff (ed.). United States Department of Agriculture, Natural Resources Conservation Service.
25
Soil Survey Staff. (2014b). Keys to Soil Taxonomy. 12th edition, United States Department of Agriculture, National Soil Survey Center, Natural Resources Conservation Service.
26
Sparks, D.L. (2003). Environmental Soil Chemistry. 2nd edition, Academic Press, 352p.
27
Sposito, C. (2016). The Chemistry of Soils. 3rd edition, Oxford University Press, 272p.
28
Sys, C., Van Ranst, E. and Debaveye, D.J. (1991). Land Evaluation, Part I: principles in land evaluation and crop production calculation, General Administration for Development Cooperation. Brussels, Belgium, Agric. Pub., 265p.
29
Sys, C., Van Ranst, E., Debaveye, J. and Beernaert, F. (1993). Land Evaluation. Part III: Crop requirements. Agricultural Publications, No 7. General Administration for Development Cooperation, Brussels, Belgium.
30
Weil, R.R. and Brady, N.C. (2016). The nature and properties of soils. 15th edition, Pearson Education Limited, 1104p.
31
WRB. (2015). World Reference Base for soil resources 2014, update 2015 international soil classification system for naming soils and creating legends for soil maps. In: World Soil Resources Reports. vol. 106 FAO, Rome.
32
Zadeh, L.A. (1965). Fuzzy sets. Information and Controls, 8, 338-353.
33
Zhang, J., Su, Y., Wu, J. and Liang, H. (2015). GIS based land suitability assessment for tobacco production using AHP and fuzzy set in Shandong province of China. Computers and Electronics in Agriculture, 114, 202-211.
34
ORIGINAL_ARTICLE
مدلسازی مکانی تعرق گیاهان جهت پشتیبانی فرآیندهای تصمیمگیری در بخش کشاورزی مطالعه موردی: غرب ایران
تعرق گیاهی فرآیندی است که طی آن بخشی از آب موجود در گیاه بهصورت بخار از روزنههای آن خارج میشود. آگاهی از مقدار تعرق گیاهی در توسعه راهبردها، جهت پایداری آب مفید است. اندازهگیری تعرق گیاهی بهصورت میدانی، نقطهای و ناپیوسته بوده و با مشکلاتی همراه است. هدف از این تحقیق تهیه نقشه تعرق گیاهی با استفاده از تصاویر ماهوارهای و مدلسازی مکانی جهت شناسایی میزان تأثیرگذاری متغیرهای محیطی بر تعرق در غرب ایران است. ابتدا با الگوریتم نوشتهشده در سامانه ابری گوگل ارث اینجین نقشه میانه تعرق گیاهی بهعنوان متغیر وابسته استخراج شد و سپس لایههای تابش خورشیدی، کمبود فشار بخارآب، سرعت باد و دمای حداکثر، شاخص پوشش گیاهی بهعنوان متغیرهای مستقل جهت مدلسازی انتخاب شدند. نتایج نشان داد میزان پراکندگی تعرق گیاهی در محدوده مطالعه بین 0 تا 6/2 میلیمتر در روز است. جهت صحت سنجی نقشه خروجی از دادههای میدانی برداشتشده 16 مزرعه نمونه مرکز تحقیقات کشاورزی استان کرمانشاه و کردستان استفاده شد و با مقایسه پیکسلهای نقشه و دادههای زمینی، ریشه میانگین مربعات خطا و ضریب نش ساتکلیف به ترتیب 71/0 و 63/0 به دست آمد. پس از اجرای مدلهای رگرسیون کلی و رگرسیون مکانی بر اساس شاخصهای ارزیابی، رگرسیون مکانی قدرت تبیین و برآورد بهتری نسبت به رگرسیون کلی را نشان داد. بر اساس این مدل ضرایب هر متغیر بهصورت مکانی برآورد شد و این امکان را به وجود آورد که تغییر مکانی روابط بین متغیرها مشخص شود. همچنین نتایج اجرای هر دو مدل نشان داد شاخصهای پوشش گیاهی[1] و کمبود فشار بخارآب در غرب ایران بیشترین اثر مثبت را در تعرق گیاهی دارند. با استفاده از نتایج این تحقیق میتوان مناطق در معرض تعرق شدید گیاهی را جهت بهبود مدیریت سیستمهای آبیاری و ارائه خدمات هوشمندانه کشاورزی شناسایی کرد. [1] Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)
https://ijswr.ut.ac.ir/article_81771_ec4b2ae70b7bf483b3342453cc23b4d4.pdf
2021-06-22
957
967
10.22059/ijswr.2021.316778.668866
تعرق گیاه
رگرسیون مکانی
سنجنده مادیس
شاخص پن من مانتیس
غرب ایران
سید حسین
میرموسوی
hossein.mirmousavi@znu.ac.ir
1
هیئت علمی گروه آب و هواشناسی، دانشکده انسانی، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران
AUTHOR
کوهزاد
رئیس پور
k.raispour.2014@gmail.com
2
هیئت علمی گروه آب و هواشناسی، دانشکده انسانی، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران
AUTHOR
محمد
کمانگر
mohamad.kamangar63@gmail.com
3
دانشجو دکتری گروه آب و هواشناسی، دانشکده انسانی، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران
LEAD_AUTHOR
Abrifam, M. (2001). The Synoptic Analysis of Entranced Air Masses to the West of Iran (2004-2005), Supervisor: Gholamreza Barati, Master of Science in Climatology, Razi University of Kermanshah.
1
Akbari, M. Seif, Z. and Zare, H. (2012). Estimation of actual evapotranspiration and potential in different climatic conditions using remote sensing. Water and Soil, 25(4), 835-844. (In Farsi)
2
Asakereh, H. and Sifipour, Z. (2015). Spatial modeling of annual rainfall in Iran. Geography and Development, 10(29), 15-30. (In Farsi)
3
Asakereh, H. and Razmi, R. (2018). Spatial modeling of summer rainfall in northwestern Iran. Applied Research Space of Geographical Sciences, 18(50), 156-178. (In Farsi)
4
Brown, S., Versace, V., Laurenson, L., Ierodiaconou, D., Fawcett, J., and Salzman, S. (2012). Assessment of spatiotemporal varying relationships between rainfall, land cover and surface water area using geographically weighted regression. Environmental Modeling and Assessment, 17(3), 241-254.
5
Erfanian, M., Hossinkhah, M., and Alijanpor, A (2014). Introduction to Multivariate OLS Regression Methods and GWR in spatial modeling of land use effects. Extension and Development of Watershed Management, 1(1), 33-39. (In Farsi)
6
Ganji, M. H. (2003). Climatic faults of Iran. Bulletin of the National Center for Climatology, 3 (1), 41. (In Farsi)
7
Hu, G., Li, J., and Menent, M. (2015). Comparison of MOD16 and LSA-SAF MSG evapotranspiration products over Europe for 2011. Remote Sensing of Environment, 156, 510-526.
8
Kalma, D., McVicar, R., and McCabe, F. (2008). Estimating land surface evaporation: a review of methods using remotely sensed surface temperature data. Surveys in Geophysics, 29, 421–469.
9
Kerlinger, p. (2005). Multiple regression in behavioral research. Translated by Hassan sarai. Samt Press. (In Farsi)
10
Lu, B., Harris, P., Charlton, M., and Brunsdon, C. (2015). Calibrating a geographically weighted regression model with parameter-specific distance metrics. Procedia Environmental Sciences, 26, 109-114.
11
L'vovich, M. and White, F. (1990) Use and transformation of terrestrial water systems The Earth as transformed by human action Cambridge. UK. Cambridge University Press.
12
Maidment, D. R. (1993) Handbook of hydrology. McGraw-Hill.
13
Marbote, B., Ashrafzadeh, A., Vazifehdoost, M., and Khaledian, M. (2018). Comparison of real evapotranspiration of MOD16 product and simulated by SWAP model (Case study: Farms under corn cultivation in Qazvin province. Iran Water Resources Research, 14 (2), 81-93. (In Farsi)
14
Mojarad, F., and Masoompour, J. (2013). Estimation of maximum probable precipitation by synoptic method in Kermanshah province. Geographical studies of arid regions, 13, 1-14. (In Farsi)
15
Mir Yaghoubzadeh, M., Soleimani, K., Habib Nejad, M., Kaka Shahedi, R., Abbaspour, K., and Akhavan, S. (2014). Determining and evaluating actual evapotranspiration using remote sensing data; Case study of Tamar watershed, Golestan. Irrigation and water of Iran, 4(3), 89-103. (In Farsi)
16
Mu, Q., Zhao, M., and Running, W. (2011). Improvements to a MODIS global terrestrial evapotranspiration algorithm. Remote Sensing Environment, 115 (8), 1781–1800.
17
Schlesinger, W. and Jasechko, S. (2014). Transpiration in the global water cycle. Agricultural and Forest Meteorology, 189, 115–119
18
Sharma, C. and Mondale, A. (2006). Mapping of soil salinity and sodicity using digital image analysis and GIS in irrigated lands of the Indo-Gangetic plain. Agropedology, 16, 71–76.
19
Usman, U., Aliyu, M., and Aminu, K. (2015). Study of the Geographically Weighted Regression Application on Climate Data. Mathematical Theory and Modeling, 5, 8.
20
Wang, Q., Ni, J. and Tenhunen, J. (2005). Application of geographically weighted regression analysis to estimate net primary production of Chinese forest ecosystems. Global ecology and biogeography, 14(4), 379-393.
21
Zhang, Y., Peña-Arancibia, J., McVicar, T., Chiew, F., Vaze, J., Liu, C., Zheng, H., Wang, Y., Yi, Y., Miralles D., and Pan, M. (2016). Multi-decadal trends in global terrestrial evapotranspiration and its components. Scientific reports, 6, 19124-1939.
22
ORIGINAL_ARTICLE
کارآیی شاخصهای طیفی گیاهی با استفاده از تصاویر پهپاد سنجش از دور
طی سالهای اخیر به دلیل گسترش استفاده از پهپادهای سنجش از دور، پایش کیفی و کمی مزارع کشاورزی با استفاده از این فناوری نیز رشد چشمگیری داشته است. در این راستا شاخصهای گیاهی زیادی برای مطالعه وضعیت گیاهی ارائه شده است که هر یک دارای ویژگیها و قابلیتهای متفاوتی میباشند. در این تحقیق کارآیی چهار شاخص گیاهی پرکاربرد در مطالعات پوشش گیاهی به منظور پایش وضعیت گیاه ذرت مورد بررسی قرار گرفت. آزمایشات مزرعهای در سال زراعی 97 در مزرعه تحقیقاتی دانشگاه ارومیه با بررسی تأثیر سطوح مختلف آبیاری و کود دهی بر میزان زیستتوده گیاهی و چهار شاخص طیفی NDVI، GNDVI، SAVI و NDRE انجام گرفت. طرح آزمایشات در قالب بلوکهای کامل تصادفی با سه سطح 100، 80 و 60 درصد نیاز آبی و کودی طی چهار تکرار در نظر گرفته شد. عملیات تصویربرداری با استفاده از پهپاد بال ثابت eBee+مجهز به دوربین سنجش از دور سکویا انجام پذیرفت. بعد از انجام عملیات فتوگرامتری و پیشپردازشهای موردنیاز در نرمافزار Pix4Dmapper، تصاویر جهت محاسبه شاخصهای گیاهی مورد استفاده قرار گرفتند. درنهایت با استفاده از آنالیز آماری تجزیه واریانس دادهها در نرمافزار SPSS تأثیر سطوح مختلف آب و کود روی شاخصهای گیاهی و زیستتوده گیاهی مورد بررسی قرار گرفتند. نتایج نشان داد که میزان زیستتوده گیاهی نسبت به سطوح مختلف آب و کود در سطح پنج درصد تحت تأثیر بوده و در این میان سطوح آب و کود روی شاخصهای NDVI و SAVI تأثیر معنیداری نداشتهاند. در مقابل شاخص SAVI نسبت به سطوح آبی و شاخص NDRE نسبت به سطوح آب و کود دارای تغییرات معنیدار بودهاند.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_81772_1172c42fae147282db1a3a94d63a30d4.pdf
2021-06-22
969
979
10.22059/ijswr.2021.316053.668849
پهپاد بال ثابت
فتوگرامتری
زیست توده
کود آبیاری
فرید
فیض اله پور
f_feizolahpour@yahoo.com
1
گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران
AUTHOR
سینا
بشارت*
sina323@yahoo.com
2
گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران
LEAD_AUTHOR
بختیار
فیضی زاده
feizizadeh@tabrizu.ac.ir
3
گروه سنجش از دور و GIS، دانشکده برنامهریزی و علوم محیطی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران
AUTHOR
وحید
رضاوردی نژاد
rezaverdinejad@gmail.com
4
گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران
AUTHOR
بهزاد
حصاری
b_hessari@yahoo.com
5
گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران
AUTHOR
Afshar, M. H. and Yilmaz, M. T. (2017). The added utility of nonlinear methods compared to linear methods in rescaling soil moisture products. Remote Sensing of Environment, 196, 224-237
1
Afshar, M. H., Yilmaz, M. T. and Crow, W. T. (2019). Impact of rescaling approaches in simple fusion of soil moisture products. Water Resources Research, 55(9), 7804-7825
2
Alizadeh, H. A., Liaghat, A. and Abbasi, F. (2009). Effect of furrow fertigation on fertilizer and water use efficiency, productivity and yield components of corn (Zea mays L.). Journal of Water and Soil, 23(2009), 137-147.(In Farsi)
3
Baio, F. H. R., Neves, D. C., Campos, C. N. S. and Teodoro, P. E. (2018). Relationship between cotton productivity and variability of NDVI obtained by landsat images. Bioscience Journal, (34), 197–205.
4
Bibe, S. M., Jadhav, K. T. and Kalasare, R. S. (2018). Studies on Fertigation Management in Post Kharif Maize. International Journal of Current Microbiology and Applied Sciences. Special Issue (6), 1343-1347.
5
Broge, N. H. and Mortensen, J. V. (2002). Deriving green crop area index and canopy chlorophyll density of winter wheat from spectral reflectance data. Remote sensing of environment, (81), 45– 57.
6
Carneiro, F. M., Furlani, C. E. A., Zerbato, C., de Menezes, P. C., da Silva Gírio, L. A. and de Oliveira, M. F. (2019). Comparison between vegetation indices for detecting spatial and temporal variabilities in soybean crop using canopy sensors. Precision Agriculture, 1-29.
7
Dehkordi, P. A., Nehbandani, A., Hassanpour-bourkheili, S. and Kamkar, B. (2020). Yield gap analysis using remote sensing and modelling approaches: Wheat in the northwest of Iran. International Journal of Plant Production, 14(3), 443-452.
8
Gitelson, A. A. and Merzlyak, M. N. (1994). Quantitative estimation of chlorophyll-a using reflectance spectra: experiments with autumn chestnut and maple leaves. Journal of Photochemistry and Photobiology B: Biology, 22(3), 247-252.
9
Gitelson, A. A., Kaufman, Y. J. and Merzlyak, M. N. (1996). Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS. Remote sensing of Environment, 58(3), 289–298.
10
Huete, A. (1988). Huete, AR A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment. Remote sensing of environment, (25), 295–309.
11
Jamshidi, S., Zand-Parsa, S., and Niyogi, D. (2021). Assessing Crop Water Stress Index of Citrus Using In-Situ Measurements, Landsat, and Sentinel-2 Data. International Journal of Remote Sensing, 42(5), 1893-1916.
12
Jorge, J., Vallbé, M. and Soler, J.A. (2019). Detection of irrigation in-homogeneities in an olive grove using the NDRE vegetation index obtained from UAV images. European Journal of Remote Sensing, 52(1), 169-177.
13
Kross, A., McNairn, H., Lapen, D., Sunohara, M. and Champagne, C. (2015). Assessment of RapidEye vegetation indices for estimation of leaf area index and biomass in corn and soybean crops. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, (34), 235-248.
14
Li, B., Xu, X., Zhang, L., Han, J., Bian, C., Li, G., Liu, J. and Jin, L. (2020). Above-ground biomass estimation and yield prediction in potato by using UAV-based RGB and hyper-spectral imaging. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, (162), 161-172
15
Mohammadi Ahmad Mahmoudi, E., kamkar, B. and Abdi, O. (2015). Comparison of geostatistical- and remote sensing data-based methods in wheat yield predication in some of growing stages (A case study: Nemooneh filed, Golestan province). Journal of Crop Production, 8(2), 51- 76. (In Farsi)
16
Poorazar, H., Samadzadegan, F., Dadras Javan, F. and asadi, A. (2017). Multi spectral aerial imagery for peach health assessment. International Conference on agricultural, Natural resources and sustainable resource, 8-8 Oct., Shiraz, Iran. (In Farsi)
17
Rouse Jr, J. W., Haas, R. H., Schell, J. A. and Deering, D. W. (1974). Monitoring Vegetation Systems in the Great Plains with ERTS. NASA special publication, (351), 309.
18
Taghizadeh, R. and Seyed Sharifi, R. (2011). Effect of nitrogen on yield attributes and nitrogen use efficiency in corn cultivars. Journal of Water and Soil Science, 15(57), 209-217. (In Farsi)
19
Yeom, J., Jung, J., Chang, A., Ashapure, A., Maeda, M., Maeda, A. and Landivar, J. (2019). Comparison of vegetation indices derived from UAV data for differentiation of tillage effects in agriculture. Remote Sensing, 11(13), 1548.
20
Zhao, Y., Potgieter, A. B., Zhang, M., Wu, B., Hammer, G. L. (2020). Predicting wheat yield at the field scale by combining high-resolution sentinel-2 satellite imagery and crop modeling. Remote Sensing, 12(6), 1024.
21
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی اجزاء ردپای آب گندم و جو در استان آذربایجان شرقی
استان آذربایجان شرقی بهعنوان یکی از استانهای مهم در تولید محصولات زراعی، با تولید 28/7 درصد گندم و 76/4 درصد جو کشور، نقش مهمی در تأمین این محصولات دارد. اما در سالهای اخیر به دلیل وجود خشکسالیهای متعدد، کاهش بارندگی و توزیع نامنظم آن، وضعیت وخیم روان آبها در حوضه دریاچه ارومیه، کاهش سطح آبهای زیرزمینی و افزایش شوری آنها در منطقه و غیره، همواره تولیدات کشاورزی بهویژه تولید این دو محصول با چالش کمبود آب مواجه شده که باعث شده است مدیریت مصرف آب بهویژه در بخش کشاورزی در استان از اهمیت ویژهای برخوردار بشود. بر همین اساس در مطالعهی حاضر با بهرهگیری از یکی از ابزارهای مدیریت آب به نام ردپای آب، به بررسی اجزای ردپای آب گندم و جو در 21 شهرستان طی سالهای 96-1386 پرداختهشده است. بر اساس نتایج بهدستآمده میانگین آب مجازی گندم و جو آبی در نیمه دوم دوره مورد مطالعه به ترتیب برابر با 2928 و 2888 مترمکعب بر تن و در گندم و جو دیم به ترتیب 2998 و 2829 مترمکعب بر تن بوده و به تبع آن متوسط بهرهوری آب در هر دو محصول آبی برابر 34/0 کیلوگرم بر متر مکعب میباشد که نشان میدهد کشت هر دو محصول فشار یکسانی بر منابع آبی استان دارد. در اکثر شهرستانهای استان نیز سهم ردپای آب آبی بیشتر از ردپای آب سبز بوده و بهطور کلی در استان سهم ردپای آب آبی، سبز، خاکستری و سفید برای گندم آبی به ترتیب، 5/33، 6/20، 6/12 و 3/33 درصد و در جو آبی به ترتیب، 34، 7/20، 5/15 و 8/29 درصد میباشد. علاوه بر این برای هر دو محصول گندم و جو دیم نیز سهم ردپای آب سبز و خاکستری به ترتیب 3/88 و 7/11 درصد بدست آمده است. همچنین بر اساس شاخص ردپای آب و صرفاً بر اساس دیدگاه مدیریت مصرف آب، شمال شرق استان به لحاظ کشت گندم و جو آبی و همچنین شهرستان بستانآباد فقط در کشت گندم آبی و در محصولات دیم، مرکز، غرب و جنوب استان به لحاظ حفظ منابع آبی میتوانند بهعنوان مراکز تولید این دو محصول مناسب باشند.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_81773_12b1e008ca7e618a6e49d9219ea31940.pdf
2021-06-22
981
995
10.22059/ijswr.2021.311070.668756
آب آبی
آب سبز
آب خاکستری
آب مجازی
مهرداد
مجتهدی
mehrdad.mojtahedi@ut.ac.ir
1
گروه مدیریت و توسعه کشاورزی، دانشکده اقتصاد و توسعه کشاورزی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
AUTHOR
خلیل
کلانتری
khkalan@ut.ac.ir
2
گروه مدیریت و توسعه کشاورزی، دانشکده اقتصاد و توسعه کشاورزی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
LEAD_AUTHOR
علی
اسدی
aasadi@ut.ac.ir
3
گروه مدیریت و توسعه کشاورزی، دانشکده اقتصاد و توسعه کشاورزی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
AUTHOR
حجت
ورمزیاری
varmazyari@ut.ac.ir
4
گروه مدیریت و توسعه کشاورزی، دانشکده اقتصاد و توسعه کشاورزی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
AUTHOR
جواد
حسین زاد
j.hosseinzad@tabrizu.ac.ir
5
گروه اقتصاد کشاورزی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران
AUTHOR
Asadi, A., Eini, M., Jarahan, S, and Ali, T. (2015). Analysis of drought characteristics of East Azerbaijan province in the statistical period 1368-1391. Third International Symposium on Environmental and Water Resources Engineering 2-3 June, Tehran , Iran. (In Farsi)
1
Allen R.G., Pereira L.S., Raes D., and Smith M. )1998(. Crop evapotranspiration: guidelines for computing crop water requirements. FAO Drainage and Irrigation Paper 56, Food and Agriculture Organization, Rome, Italy.ذ
2
Aligholinya, T., Sheibany, H., Mohamadi, O. and Hesam, M. (2019). 'Comparison and evaluation of blue, green and gray water footprint of wheat in different climates of Iran', Iran Water Resources Research, 15(3), 234-245. (In Farsi)
3
Ababaei, B. and Ramezani Etedali, H. (2016). Estimation of Water Footprint Compartments in National Wheat Production. Journal of Water and Soil, 29(6), 1458-1468. (In Farsi)
4
Ababaei, B. and Ramezani, Etedali H. (2016). Water Footprint Components of Cereal Production in Iran. AgriculturalWater Management. DOI:10.1016/j.agwat.2016.07.016. (In Farsi)
5
Abbasi, F. Sohrab, F. and Abbasi, N. (2017). Evaluation of Irrigation Efficiencies in Iran, Irrigation and Drainage Structures Engineering Research, 17(67), 113-128. (In Farsi)
6
Beirami, N. Ghahremanzade, M. Hayati, B. (2015). Effects of climate changes on selected crop yields of weast Azarbaijan province. International Conference on Modern Research in Agricultural Scince And Enviroment, December 15. Malaya-Kualalumpur. (in Farsi)
7
Chowdhury, A. (2010), Performance Evaluation of Agricultural Banks in Bangladesh, International Journal of Business and Management, 6(4), 75-89.
8
Ehsani, M., Khaledi, H. and Barghi, e. (2008). Introduction to virtual water. National Committee for Irrigation and Drainage of Iran: Tehran.
9
FAO, (2010). CROPWAT 8.0 model, Food and Agriculture Organization, Rome, Italy, from www.fao.org/nr/water/infores_databases_cropwat.html.
10
Goftari, Z. (2014). Virtual water strategies and its role in water crisis and management of water scarcity. National Conference on Solutions to the Water Crisis in Iran and the Middle East,Shiraz, Iran. (In Farsi)
11
Hoekstra, A. Y. (ed) (2003) ‘Virtual water trade: Proceedings of the International Expert Meeting on Virtual Water Trade, Value of Water Research Report Series No 12, UNESCO-IHE, Delft, Netherlands, from www.waterfootprint.org/ Reports/Report12.pdf.
12
Hoekstra A.Y., Chapagain A.K., Aldaya M.M., and Mekonnen M.M. (2011). The water footprint assessment manual: setting the global standard, Water Footprint Network, Enschede, the Netherlands.
13
International Food Policy Research Institute (2010). from https://www.ifpri.org.
14
Karimi, V., Karami, E., and Keshavarz. M. (2018). Climate change and agriculture: Impacts and adaptive responses in Iran. Journal of Integrative Agriculture, 17(1), 1-15. (In Farsi)
15
Kuiper, J., Zarate, E, and Aldaya, M. (2010).Water footprint assessment , policy and practical measures in a specific geographical setting, A study in collaboration with the UNEP Division of Technology, Industry and Economics, Water Footprint Network, Enschede, the Netherlands.
16
Lillywhite, R. (2010). in Environmental Assessment and Management in the Food Industry,. Footprinting methods for assessment of the environmental impacts of food production and processing.
17
Mekonnen, M.M., and Hoekstra, A.Y. (2010). A global and high-resolution assessment of the green, blue and grey water footprint of wheat. Hydrology and Earth System Sciences, 14, 1259-1276.
18
Mohlotsane, P.M., Owusu-Sekyere, E., Jordaan, H., Barnard, J.H. and Van Rensburg, L.D. (2018). Water footprint accounting along the wheat-bread value chain: Implications for sustainable and productive water use benchmarks. 10, 1167.
19
Marzban, H., Sadraei Javaheri, A., Zibaei, M., Nazemosadat, S. and Karimi, L. (2019). Study of the Status of Resources and Water Consumption in Iran and Improving the Situation. Journal of Water and Wastewater; Ab va Fazilab, 30(4), 16-32. doi: 10.22093/wwj.2018.126649.2663. (In Farsi).
20
Meteorology of East Azerbaijan. (2014). from https://www.eamo.ir
21
Ministry of Jahad agriculture statistical yearbook of (2019), statistic and information technology office, from https://www.maj.ir/.
22
Ministry of Jahad agriculture statistical yearbook of (2020), statistic and information technology office, from https://www.maj.ir/.
23
Norse, D. 2005. Non-point pollution from crop production: Global, regional and national issues. Pedosphere, 15(4): 499–508.
24
piri, H. and sarani, R. (2020). Investigation of Economic Productivity of Crop Products in Sistan and Baluchestan Province by Water Footprint Approach. Iranian Journal of Soil and Water Research, 51(5), 1093-1104. doi: 10.22059/ijswr.2020.289567.668325. (In Farsi)
25
Ramezani Etedali, H., ShokoohiA., and MojtabaviS. A. (2017). Using the Concept of Virtual Water Footprint in Main Crops Production for Crossing the water crisis in Qazvin. Journal of Water and Soil, 31(2), 422-433. (In Farsi)
26
Ramazani Eteddali, H., and Ababaei, B. (2016). Estimation of Water Footprint Components in Barley Production at National and Provincial Scales. Journal of Water Research in Agriculture, 30.3(3), 431-443. doi: 10.22092/jwra.2016.107161 (In Farsi)
27
Razmi, R. and Sotoudeh, F. (2017). Analyzing dry and wet years in the northwest of iran. Geographic Thought, 8(16), 68-95.
28
Salimifard, K. and Mostafaee Dowlatabad, K. (2013). Applying Stochastic Goal Programming to Water Resource Management. Journal of Water and Soil, 27(2), 282-291. (In Farsi)
29
Salahi, B. and faridpour, M. (2016). Spatial analysis of climatic drought in North West of Iran using spatial autocorrelation statistics. Jsaeh. 3 (3), 1-20. (In Farsi)
30
Salajegheh, A. and Madani Larijani, K. (2018). Calculate and Evaluate Water Footprint. Iran: Tehran. (In Farsi)
31
Sun, S.K., Wu, P.T., Wang, Y.B. and Zhao, X.N., (2012). Impacts of climate change on water footprint of spring wheat production: the case of an irrigation district in China. Span. J. Agric. Res. 10 (4), 1176.
32
Statistical Center of Iran, (2011), from https://www.amar.org.ir
33
Statistical yearbook of East Azerbaijan. (2014), Management and Planning Organization, from https:// https://www.ostan-as.ir
34
United Nation Developments of Economic and Social Affairs (UNDESA). (2012). Word Water Development Report 4, World Water Assessment Programme (WWAP).
35
Uniamikogbo, S. O. (2007) Management Imperatives of Economic Reforms, Management in Nigeria, 43 (1), 20-27.
36
Vejdani, H. (2015). Geography of virtual water trade,Water Management Journal, 4(3), 37-46.
37
Xia, J., Zhai, J.L. and Zhan, C.S. (2011). Some reflections on the research and development of water resources in China. Adv. Earth Sci, 26, 905–915.
38
Yousefi, H. (2018). Protecting Water Resources of Tehran Province in the view of Agricultural Water Footprint Index. Journal of Water and Soil Conservation, 24(6), 67-85. (In Farsi)
39
ORIGINAL_ARTICLE
الگوی مدیریت زیستی فرسایش خاک در حوزههای آبخیز (مطالعه کاربردی: گلازچای اشنویه، آذربایجانغربی)
امروزه روشهای زیستی یکی از راهکارهای مناسب و کارا برای مهار فرسایش خاک در مراحل ابتدایی فرسایش تلقی میشود. مدیریت زیستی رویکردی علمی، کاربردی و ترکیبی از مفاهیم ساختاری، زیستی و محیطزیستی برای مدیریت و مهار فرسایش، رواناب و رسوب است. حال آنکه تاکنون شیوهنامه کاربردی و مشخصی برای تهیه و طبعاً اجرای برنامههای زیستی مدیریت و یا مهار فرسایش خاک در کشور وجود ندارد. ازاینرو، پژوهش حاضر بهعنوان پژوهش پیشگام باهدف تبیین رویکرد مدیریت زیستی فرسایش برنامهریزی شد. در این خصوص ابتدا ارزیابی وضعیت فرسایش در آبخیز برای شناسایی مناطق مستعد مدیریت زیستی مدنظر قرار گرفت. سپس منحنیهای آمبروترمیک و هایترگراف تهیه و با لایههای توپوگرافی، دمایی، بارش و تبخیر و تعرق برای منطقهبندی و دستیابی به نقشه اقلیمی-کشاورزی ترکیب شد. در ادامه با تهیه فهرست گونههای بومی و غالب منطقه مطالعاتی بر اساس مطالعات جامعهشناسی گیاهی و وضعیت خاکشناسی، مدیریت زیستی فرسایش در هر رده اقلیمی-کشاورزی بهعنوان آخرین مرحله موردنظر برای چارچوب تهیهشده پیشنهاد شد. ارزیابی عملکرد الگوی پیشنهادی از طریق کاربرد آن در حوزه آبخیز گلازچای اشنویه در استان آذربایجانغربی صورت گرفت. نتایج نشان داد 24 درصد از آبخیز مطالعاتی در طبقه کم و 76 درصد دیگر در طبقه متوسط ازنظر وضعیت فرسایشی قرار دارند. بر اساس نقشه اقلیمی-کشاورزی، گونههای مناسب برای مدیریت زیستی فرسایش شناسایی و ویژگیهای رویشی آنها استخراج شد. درنهایت از بین گونههای مرتعی موجود در حوزه آبخیز مطالعاتی، گونههای Achillea millefolium، Agropyron desertorum ، Agropyron tauri، Galium verum، Melica persica kunthوStachys inflata benthبهعنوان گونههای نهایی برای مدیریت زیستی فرسایش حداکثر در 64 درصد از سطح حوزه آبخیز گلازچای اشنویه پیشنهاد و ارائه شد. نتایج پژوهش حاضر برای تعیین وضعیت فرسایشی آبخیزهای کشور و ارائه مدیریت زیستی مناسب قابلیت استفاده دارد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_81774_9b341534eae643927c9342cf41f299d4.pdf
2021-06-22
997
1010
10.22059/ijswr.2021.317114.668871
برنامه اجرایی حفاظت خاک
حفاظت آب و خاک
مدیریت زراعی
مدیریت فرسایش خاک
سیدحمیدرضا
صادقی
sadeghi@modares.ac.ir
1
گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تربیت مدرس، نور، ایران
LEAD_AUTHOR
عاطفه
جعفرپور
atefeh.jafarpoor@yahoo.com
2
گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تربیت مدرس، نور، ایران
AUTHOR
مصطفی
ذبیحیسیلابی
mostafazabihi1373@gmail.com
3
گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تربیت مدرس، نور، ایران
AUTHOR
شکوفه
ملاشاهی
shokofemolashahi75@gmail.com
4
گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تربیت مدرس، نور، ایران
AUTHOR
مریم
نقدی
marym.naghdi1669@gmail.com
5
گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تربیت مدرس، نور، ایران
AUTHOR
محمود
شریفیمغانی
sharifimahmood@modares.ac.ir
6
گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تربیت مدرس، نور، ایران
AUTHOR
زینب
قیصوری
zghysoori113@gmail.com
7
گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تربیت مدرس، نور، ایران
AUTHOR
الناز
فرزادفر
elnazfarzadfar74@yahoo.com
8
گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه تربیت مدرس، نور، ایران
AUTHOR
Adimassu, Z., Langan, S., Johnston, R., Mekuria, W., & Amede, T. (2017). Impacts of soil and water conservation practices on crop yield, run-off, soil loss, and nutrient loss in Ethiopia: review and synthesis. Environmental Management, 59(1), 87-101.
1
Alderson, J., & Sharp, W.C. (1994). Grass varieties in the United States. Agriculture handbook (United States. Dept. of Agriculture)(USA).
2
Azardasht-Abbanan Engineering Consulting Company. (2010). Final report of study and design of drainage network for surface runoff and urban flood in Oshnavieh. 122 p. (In Farsi)
3
Azarnivand, H. & Zare-Chahouki, M.A., 2012. Rangeland Improvement, University of Tehran Press, 352 p. (In Farsi)
4
Boardman, J., Vandaele, K., Evans, R., & Foster, I.D. (2019). Off‐site impacts of soil erosion and runoff: Why connectivity is more important than erosion rates. Soil Use and Management, 35(2), 245-256.
5
Dharma-Wardana, M.W.C. (2018). Fertilizer usage and cadmium in soils, crops, and food. Environmental geochemistry and health, 40(6), 2739-2759.
6
Esmali, A., & Abdollahi, Kh. (2011). Watershed Management & Soil Conservation. University of Mohaghegh Ardabili. 612 p. (In Farsi)
7
FAO, Agriculture Organization of the United Nations (1996). Soil Resources, Conservation Service, Agriculture Organization of the United Nations. Land, & Water Development Division. Agro-ecological zoning: Guidelines. Food & Agriculture Org. 73: 78p.
8
Farajzadeh, M., & Takalo-Bighash, A., (2001). Agroclimatic zoning in Hamedan Province using GIS technology based on dry wheat. Geographical Research Quarterly. 21, 93-105. (In Farsi)
9
Gao, L., Bowker, M. A., Xu, M., Sun, H., Tuo, D., & Zhao, Y. (2017). Biological soil crusts decrease erodibility by modifying inherent soil properties on the Loess Plateau, China. Soil Biology and Biochemistry, 105, 49-58.
10
Ghanbari, M., Souri, M.K., Omidbaigi, R., & Hadavand Mirzaei, H., (2014). Evaluation of some ecological factors, morphological traits and essential oil productivity of Achillea millefolium L. Iranian Journal of Medicinal and Aromatic Plants. 30 (5), 692-701. (In Farsi)
11
Gholami, L., Karimi, N., & Kavian. A., (2017). Soil bioengineering methods used in water management and stabilization of steep slopes. Ecohydrology. 4 (1), 149-162. (In Farsi)
12
Gholami, L., S.H.R Sadegh & Homaee, M. (2012). Straw mulching effect on splash erosion, runoff, and sediment yield from eroded plots. Soil Science Society of America Journal, 77(1), 268–278.
13
Hanifehpur, M., Mashhadi, N., & Khosravi, H., (2013).The Effect of intensity and duration of drought on wind conditions and wind erosion in agricultural areas (Case study: Damghan area). Environmental Erosion Research. 3 (10), 65-77. (In Farsi)
14
Hosseinalizadeh, M., Alinejad, M., Zarei, H., & Jalalifard, A. (2019). Piping Erosion, a Threat or an Opportunity?. Land Management Journal, 7.2(2), 165-177.
15
Hosseini, S.A., Raeini, M., Sharifi, F., & Gholami, M., (2018). Evaluation of bio mulch erodibility on steep lands using rainfall simulation. Watershed Engineering and Management. 10 (1), 108-120. (In Farsi)
16
Islam, M.A., Islam, M.S., Chowdhury, M.E., & Badhon, F.F. (2021). Influence of vetiver grass (Chrysopogon zizanioides) on infiltration and erosion control of hill slopes under simulated extreme rainfall condition in Bangladesh. Arabian Journal of Geosciences, 14(2), 1-14.
17
Karimzadeh, J., Monirifar, H., Abdi Ghazijahani, A., & Razban Haghighi, A., (2013). Grouping of Agropyron tauri populations based on morphological traits. Rangeland and Desert Research. 19 (4). 693-702. (In Farsi)
18
Masjedi, A., & Fathi Moghadam, M. (2009). A laboratory study of vegetation effects on preventing soil erosion in water catchments. Watershed Engineering and Management, 1(3), 201-2011.
19
Mesdaghi, M., (2010). Range management in Iran. Imam Reza University Press. 336 p. (In Farsi)
20
Moghadam, M.R., (2015). Range and range management. University of Tehran Press, 470 p. (In Farsi)
21
Mostafazadeh, R., Sadeghi, S.H.R.., & Sadoddin, A., (2015). Analysis of Storm-wise sedimentgraphs and rating loops in Galazchai watershed, west-Azerbaijan. Journal of Water and Soil Conservation. 21 (5), 175-191. (In Farsi)
22
National Cartographic Center, (2018). Database 25000. http://www.ncc.org.ir/fa/news/1417/%D9%BE%D8%A7%DB%8C%DA%AF%D8%A7%D9%87-%D8%AF%D8%A7%D8%AF%D9%87-25000. (In Farsi)
23
Nasrabadi, E., Farzam, M., Mesdaghi, M., & Ali Labafian, M., (2017). Domestication and acclimation of Melica persica Kunth, a native rangeland species, for using in the urban green space. Environmental Sciences. 14 (4), 17-28. (In Farsi)
24
Noori, S.H., Jamshidi, A., Jamshidi, M., Hedayati Moghadam, Z., & Fathi, A., (2014). Survey on factors affecting the acceptance of soil conservation measures, a step towards sustainable agriculture; Case study: township of Shirvan and Chardavol. Iranian Journal of Agricultural Economics and Development Research. 45 (1), 195-205. (In Farsi)
25
Norton, L.D., Castro Filho, C., Cochrane, T.A., Caviglione, J. H., Fontes Jr, H. M., Johansson, L. P., & Marenda, L.D. (2001). Monitoring the sediment loading of Itaipu Lake and modeling of sheet and rill erosion hazards in the watershed of the Parana River: an outline of the Project.
26
Nyssen, J., Poesen, J., Gebremichael, D., Vancampenhout, K., D’aes, M., Yihdego, G., & Haregeweyn, N. (2007). Interdisciplinary on-site evaluation of stone bunds to control soil erosion on cropland in Northern Ethiopia. Soil and Tillage Research, 94(1), 151-163.
27
Pimentel, D., & Burgess, M. (2013). Soil erosion threatens food production. Agriculture, 3(3), 443-463.
28
Pourjavad, H., Rashki, A., Hosseinalizadeh. (2017). Assessing the influence of plant species on wind erosion in arid regions: (a case study of the Sebri region of Sabzevar, Iran). Desert Ecosystem Engineering Journal, 6 (14), 21-32.
29
Saboohi, R., Barani, H., (2016). Climatic Characteristics of the Natural Habitats of Astragalus gossypinus Fisher in Isfahan Province. Applied Ecology. 5 (16), 13-29. (In Farsi)
30
Sadeghi, S.H.R. (2005). A Semi-Detailed Technique for Soil Erosion Mapping Based on BLM and Satellite Image Applications, Journal of Agricultural Sciences and Technology (JAST), 7(3and4):133-142.
31
Sadeghi, S.H.R., Kheirfam, H., & Zarei Darki, B.. (2020). Controlling runoff generation and soil loss from field experimental plots through inoculating cyanobacteria. Journal of Hydrology, 124814.
32
Sadeghi, S.H.R., Kheirfam, H., Homaee, M., Zarei Darki, B., & Vafakhah, M. (2017). Improving runoff behavior resulting from direct inoculation of soil micro-organisms. Soil and Tillage Research, 171, 35-41.
33
Salahi, B., Valizadeh-Kamran, Kh., & Ghavidel-Rahimi, Y., (2008). The simulation of Tabriz temperature in atmospheric carbon dioxide doubling condition using Goddard institute on space studies general circulation model (GISS GCM). Geographical Research Quarterly. 62, 55-66. (In Farsi)
34
Salehi, M., & Kalvandi, R., (2020). Evaluation of Morphological and Phytochemical Characteristics Changes in Different Populations of Stachys inflata Benth. In Hamedan Province. Journal of Horticultural Science. 34 (2). 247-260. (In Farsi).
35
Seyedmohammadi, S.A., Jafari, A.A.., Seyedmohammadi, N., Khayat, M., & Motagh, M., (2011). Study of Relationship between Forage Yield and Morphologycal Characteristics of Agropyron desertorum Genotypes. Crop Physiology Journal. 2 (8). 71-81. (In Farsi)
36
Shirmardi, H.A., Gholami, P., Mohammadi Najafabadi, H., & Fakhimi Abarghoei, E., (2018). Investigation of changes production and consumption of Bromus tomentellus Boiss in Karsanak Rangelands in Chaharmahal & Bakhtiari Province. 7th National Conference on Range and Range Management of Iran. 12 p. (In Farsi)
37
Somasundaram, J., Sinha, N.K., Dalal, R. C., Lal, R., Mohanty, M., Naorem, A. K. & Chaudhari, S.K. (2020). No-Till Farming and Conservation Agriculture in South Asia–Issues, Challenges, Prospects, and Benefits. Critical Reviews in Plant Sciences, 1-44.
38
Symmank, L., Natho, S., Scholz, M., Schröder, U., Raupach, K., & Schulz-Zunkel, C. (2020). The impact of bioengineering techniques for riverbank protection on ecosystem services of riparian zones. Ecological Engineering, 158, 106040.
39
Taylor, K., (1999). Biological flora of the British Isles. Journal of Ecology. 87: 713-730.
40
Vahabi, M.R., Basiri, M., Moghadam, M.R., Masoumi, A.A., 2007. Determination of the most effective habitat indices for evaluation of Tragacanth sites in Isfahan province. Journal of the Iranian Natural Research. 59 (4), 1013-1029. (In Farsi)
41
Vianna, V.F., Fleury, M.P., Menezes, G.B., Coelho, A.T., Bueno, C., Lins da Silva, J., & Luz, M.P. (2020). Bioengineering Techniques Adopted for Controlling Riverbanks’ Superficial Erosion of the Simplício Hydroelectric Power Plant, Brazil. Sustainability, 12(19), 7886.
42
Wulanningtyas, H.S., Gong, Y., Li, P., Sakagami, N., Nishiwaki, J., & Komatsuzaki, M. (2021). A cover crop and no-tillage system for enhancing soil health by increasing soil organic matter in soybean cultivation. Soil and Tillage Research, 205, 104749.
43
Zabihi Silabi, M., Sadeghi, S.H.R, Mostafazadeh, R., (2020). Comparison of FAO, USDA, and FRWMO Methods in Preparation of Land Capability Map of Oshnavieh Galazchai Watershed, Iran. Journal of Soil and Water Resources Conservation. 9 (4), 71-87. (In Farsi)
44
Zarif Ketabi, H., Shahmoradi, A.A., Dashti, M., Paryab, P., Hosseini-Bamrood, Gh.R, Zarekia, S., (2010). Autecology of Melica persica Kunth. In Khorasan Region. Rangeland and Desert Research. 17 (3). 421-430. (In Farsi)
45
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی روش طیفسنجی امواج مرئی - مادون قرمز و روشهای PLSR و SVMR در مدلسازی کربن آلی و کل مواد خنثی شوند خاک
برای مدیریت پایداری اراضی، اطلاع از فعالیتها و خصوصیات خاک و تغییرات زمانی و مکانی آنها ضروری است. طیفسنجی امواج مرئی و مادون قرمز نزدیک به دلیل دقت و سرعت عمل بالا قابلیت ویژهای در شناسایی و تعیین خصوصیات خاک دارد. هدف این مطالعه ارزیابی دقت روش طیفسنجی مرئی-مادون قرمز نزدیک در برآورد مقدار کربن آلی(OC) و کل مواد خنثی شونده خاک (TNV) خاک است. به این منظور تعداد 110 نمونه خاک از استانهای خوزستان، یزد و تهران تهیه و در آزمایشگاه طیفسنجی گردید. طیف بهدست آمده از دستگاه طیفسنج با 5 روش پیشپردازش فیلتر ساویتزکی گولای (SG)، مشتق اول همراه با ساویتزکی گولای (FD-SG)، مشتق دوم همراه با ساویتزکی گولای (SD-SG)، واریانس استاندارد نرمال (SNV)، تصحیح پخشیده چندگانه (MSC) اصلاح شد. همچنین عملکرد دو روش PLSR و SVMR در برآورد ویژگیهای خاک مقایسه گردید. نتایج نشان دادند که مدل PLSR نسبت به مدل SVMR در برآورد OC و TNV دقت بالاتری دارد. دربرآود OC، مدل PLSR و روش پیشپردازش MSC (47/1= RPDVAL و 19/0 = RMSEVAL ،59/0 =VAL R2) بهترین عملکرد و روش پیشپردازش SD-SG، ضعیفترین عملکرد (52/0= RPDVAL و 27/0 = RMSEVAL ،15/0 =VAL R2) را نشان داد. همچنین برای TNV روش پیشپردازش (FD-SG) بهترین عملکرد (01/2= RPDVAL و 70/5 = RMSEVAL ،78/0 =VAL R2) و روش پیشپردازش (SD-SG) ضعیفترین عملکرد (31/0= RPDVAL و 13/11 = RMSEVAL ،1/0 =VAL R2) را نشان داده است. طول موج کلیدی برای OC در محدوده 421 و 612 نانومتر و برای TNV در محدوده 2315 و 2151 نانومتر مشاهده گردید. این مطالعه نشان داد که روش طیفسنجی Vis-NIR به علت دارا بودن اساس فیزیکی و در نظر گرفتن فاکتورهای تاثیرگذار، به عنوان یک مدل بزرگ مقیاس، قابلیت مناسبی برای ارزیابی و پیشبینی OC و TNV خاک دارد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_81775_02daf0b5fc2cff378c44936dffd71c44.pdf
2021-06-22
1011
1023
10.22059/ijswr.2021.311456.668759
طیفسنجی
رگرسیون
پیشپردازش
کربن آلی
کل مواد خنثی شونده
رخسار
اکبری فضلی
rokhsarakbarifazli@gmail.com
1
گروه خاکشناسی، پردیس علوم و تحقیقات خوزستان، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران
AUTHOR
تیمور
بابائی نژاد
timoorba@yahoo.com
2
گروه خاکشناسی، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران
LEAD_AUTHOR
نوید
قنواتی
ghanavati.navid2014@gmail.com
3
گروه خاکشناسی، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران
AUTHOR
اکبر
حسنی
akbarhasani62@yhoo.com
4
گروه خاکشناسی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران
AUTHOR
محمد صادق
عسکری
mohammad.askari@ucdconnect.ie
5
گروه خاکشناسی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه زنجان، زنجان، ایران
AUTHOR
Bashour, I. I. and Sayegh, A. H. (2007). Methods of analysis for soils of arid and semi-arid regions (p. 119). Rome, Italy: Food and Agriculture Organization of the United Nations.
1
Ben-Dor, E. and Banin, A. (1994). Visible and near-infrared (0.4–1.1 μm) analysis of arid and semiarid soils. Remote Sensing of Environment, 48(3), 261-274.
2
Ben‐Dor, E. and Banin, A. (1995). Near‐infrared analysis as a rapid method to simultaneously evaluate several soil properties. Soil Science Society of America Journal, 59(2), 364-372.
3
Chaternour, M., Landi A., Farrokhian firouzi A., Noroozi A., and Bahrami, H. (2020). Application of hyperspectral images in quantification of soil gypsum in center areas of Khuzestan province prone to dust generation. Applied Soil Research, 8(3):1-13.(In Farsi)
4
Chatrenour, M., Landi, A., Farrokhian Firouzi, A., Noroozi, A. and Bahrami, H. (2019a). ModelingSoil Salinity in Khuzestan Lands Susceptible for Dust ProductionUsing Visible-Near Infrared Spectroscopic Method. Iranian Journal of Soil Water Research, 50(8), 1951-1962.(In Farsi)
5
Chatrenour, M., Landi, A., Farrokhian Firouzi, A., Noroozi, A. and Bahrami, H. (2019b). Investigating soil Properties in susceptible areas of dust production in Khuzestan province by visible and wave-near infrared spectroscopy. Journal of Watershed Engineering and Management, 12(3), 670-685.(In Farsi)
6
Coutinho, M. F. B., Alari, F.O., Ferreira, M. C., Amaral, R. (2019). Green methodology for soil organic matter analysis using a national near infrared spectral library in tandem with learning machine.Geoderma , 338, 401–409.
7
De Santana, F. B., de Giuseppe, L.O., de Souza,M. A., Poppi, R. J. (2019). Green methodology for soil organic matter analysis using a national near infrared spectral library in tandem with learning machine. . Science of the Total Environment, 658, 895–900.
8
Farifteh, J., Van der Meer, F., Atzberger, C. and Carranza, E.J.M. (2007). Quantitative analysis of salt-affected soil reflectance spectra: A comparison of two adaptive methods (PLSR and ANN). Remote Sensing of Environment, 110, 59–78.
9
Florinsky, I.V., Eilers, R.G., Manning, G.R. and Fuller, L.G. (2002). Prediction of soil properties by digital terrain. Environmental Modelling and Software, 17, 295–311.
10
Geladi, P. and Kowalski, B.R. (1986). Partial least-squares regression: a tutorial. Analytica Chimica Acta, 185, 1–17.
11
Han, Y., Tang, Z., Sun, J., Xing, X., Zhang, M. and Cheng, J. (2019). Heavy metals in soil contaminated through e-waste processing activities in a recycling area: Implications for risk management. Process Safety and Environmental Protection, 125, 189-196.
12
Harrison, T.N. (2012). Experimental VNIR reflectance spectroscopy of gypsum dehydration: Investigating the gypsum to bassanite transition. American Mineralogist, 97(4), 598-609.
13
Hassani, A., Bahrami, H., Noroozi, A. and Oustan, S. (2014). Visible-near infrared reflectance spectroscopy for assessment of soil properties in gypseous and calcareous soils. Journal of Watershed Engineering and Management, 6(2),125-138.
14
Hong, Y., Chen, S., Liu, Y., Zhang, Y., Yu, L., Chen, Y., Cheng, H. and Liu, Y. (2019a). Combination of fractional order derivative and memory-based learning algorithm to improve the estimation accuracy of soil organic matter by visible and near-infrared spectroscopy. Catena, 174, 104-116.
15
Hong, Y., Liu, Y., Chen, Y., Liu, Y., Yu, L., Liu, Y. and Cheng, H. (2019b). Application of fractional-order derivative in the quantitative estimation of soil organic matter content through visible and near-infrared spectroscopy. Geoderma, 337, 758-769.
16
Hu, X.Y. (2013). Application of visible/near-infrared spectra in modeling of soil total phosphorus. Pedosphere, 23(4), 417-421.
17
Khayamim, F., Khademi, H. and Ayoubi, S. (2018). Capability and limitations of clay minerals estimation in surface soils of the Isfahan province by Vis-NIR Spectroscopy. Iranian Journal of Soil Research, 32, 129–140.
18
Khayamim, F., Khademi, H., Stenberg, B. and Wetterlind, J. (2015). Capability of vis-NIR spectroscopy to predict selected chemical soil properties in Isfahan province. Isfahan University of Technology, 19(72), 81-92. (In Farsi)
19
Kuang, B. and Mouazen, A.M. (2011). Calibration of visible and near infrared spectroscopy for soil analysis at the field scale on three European farms. European Journal of Soil Science, 62(4), 629-636.
20
Mousavi, F., Abdi, E., Ghalandarzadeh, A., Bahrami, H., Majnounian, B. and Mirzaei, S. (2018). Estimate of soil cation exchange capacity using reflectance spectrometry. Journal of Forest Research and Development, 4, 347–361.
21
Nawar, S., Buddenbaum, H., Hill, J., Kozak, J.and Mouazen, A.M., (2016). Estimating the soil clay content and organic matter by means of different calibration methods of vis-NIR diffuse reflectance spectroscopy. Soil Tillage Reserach, 155, 510–522.
22
Ng, H. Y., Loka, V., Pooi, C. K. (2019). Treatment and hybrid modeling of domestic reverse osmosis concentrate using biological activated carbon. Desalination, 468, 114047.
23
Nocita, M., Stevens, A., Toth, G., Panagos, P., van Wesemael, B. and Montanarella, L. (2014). Prediction of soil organic carbon content by diffuse reflectance spectroscopy using a local partial least square regression approach. Soil Biology and Biochemistry, 68, 337-347.
24
Powlson, D.S., Brookes, P.C., Whitmore, A.P., Goulding, K.W.T., Hopkins, D.W. (2011). Soil Organic Matters. European Journal of Soil Science, 62, 1–4.
25
Rasooli, N., Farpoor, M.H., Khayamim, F. and Ranjbar, H. (2018). Prediction of selected soil properties using visible and near infrared spectroscopy in bardsir area, Kerman province. Iranian Journal of Soil Research, 32, 231–243.
26
Rial, M., Cortizas, A. M. and Rodríguez-Lado, L. (2017). Understanding the spatial distribution of factors controlling topsoil organic carbon content in European soils. Science of the Total Environment, 609, 1411-1422.
27
Rossel, R. V. and Behrens, T. (2010). Using data mining to model and interpret soil diffuse reflectance spectra. Geoderma, 158(1-2), 46-54.
28
Rossel, R.V., Behrens, T., Ben-Dor, E., Brown, D.J., Demattê, J.A.M., Shepherd, K.D., ... and Aïchi, H. (2016). A global spectral library to characterize the world's soil. Earth-Science Reviews, 155, 198-230.
29
Rossel, R.V., Cattle, S.R., Ortega, A. and Fouad, Y. (2009). In situ measurements of soil colour, mineral composition and clay content by vis–NIR spectroscopy. Geoderma, 150(3-4), 253-266.
30
Smola, A. J. and Scholkopf, B. (2004). A tutorial on support vector regression, Statistics and Computing, 14, 199-222.
31
Stenberg, B., Viscarra Rossel, R.A., Mouazen, A.M. and Wetterlind, J. (2010). Visible and Near Infrared Spectroscopy in Soil Science, In Donald L. Sparks, editor: Advances in Agronomy, Vol. 107, Burlington: Academic Press, 2010, pp. 163-215.
32
Stoner, E.R. and Baumgardner, M.F. (1981). Characteristic variations in reflectance of surface soils. Soil Science Society of America Journal, 45(6), 1161-1165.
33
Tumsavas, Z., Tekin, Y., Ulusoy, Y. and Mouazen, A.M. (2019). Prediction and mapping of soil clay and sand contents using visible and near-infrared spectroscopy. Biosystems Engineering, 177, 90-100.
34
Vapnik,V.N.(1998). Statistical learning theory. Adaptive and learning systems for signal processing. Commmunications and Control, 2, 1-740.
35
Viscarra Rossel, R.A., Behrens, T., Ben-Dor, E., Brown, D.J.,…and Ji, W. (2016). A global spectral library to characterize the world’s soil. Earth-Science Reviews, 155, 198–230.
36
Viscarra Rossel, R.A., Cattle, S.R., Ortega, A., Fouad, Y., (2009). In situ measurements of soil colour, mineral composition and clay content by vis-NIR spectroscopy. Geoderma, 150, 253–266.
37
Walkly, A. and Black, I.A. (1934). An examination of the Dugtijaraff method for determining soil organic matter and proposed modification of the chronic and titration method. Soil Science, 37, 23-38.
38
Wan, M., Qu, M., Hu, W., Li, W., Zhang, C., Cheng, H. and Huang, B. (2019). Estimation of soil pH using PXRF spectrometry and Vis-NIR spectroscopy for rapid environmental risk assessment of soil heavy metals. Process Safety and Environmental Protection, 132,73–81.
39
Wang, J., He, T., Lv, C., Chen, Y. and Jian, W. (2010). Mapping soil organic matter based on land degradation spectral response units using Hyperion images. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 12, 171-180.
40
Wilding, L.P. (1985). Spatial variability: its documentation, accomodation and implication to soil surveys. In Soil spatial variability, Las Vegas NV, 30 November-1 December 1984 (pp. 166-194).
41
Wold, S. (2001a). M. Sj ostrom, L. Eriksson. Chemom. Intell. Lab. Syst, 58, 109-130.Wu, Y., Vapnik, V.N., 1999. Statistical Learning Theory, Technometrics.
42
Wold, S., Sjostrom, M., Eriksson, L., (2001b). PLS-regression: A basic tool of chemometrics. Chemom. Intell. Lab. Syst. 58, 109–130.
43
Xie, X. L. and Li, A.B. (2018). Identification of soil profile classes using depth-weighted visible–near-infrared spectral reflectance. Geoderma, 325, 90-101.
44
Xu, C., Zeng, W., Huang, J., Wu, J. and Van Leeuwen, W. J. (2016). Prediction of soil moisture content and soil salt concentration from hyperspectral laboratory and field data. Remote Sensing, 8(1), 42.
45
Xuemei, L., and L. Jianshe. (2013). Measurement of soil properties using visib le and short wave-near infrared spectroscop y and multivariate calibration. Measurement. 46(10):3808 -3814.
46
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی آزمایشگاهی و عددی تاثیر نواحی فرم بستر خیزاب-چالاب بر جابجایی آلودگی در رودخانههای با بستر شنی
در تحقیق حاضر کارایی معادله انتقال- پراکنش در شبیهسازی جابجایی آلودگی در رودخانههای شنی با فرم بستر خیزاب- چالاب بررسی شد. آزمایشهای ماده ردیاب (NaCl) در یک کانال آزمایشگاهی با طول 12 متر، عرض 5/0 متر و ارتفاع 7/0متر و با شیب طولی 006/0 در سه دبی جریان 5/7، ۱۰ و 5/12 لیتر بر ثانیه انجام شدند. چهار فرم بستر خیزاب-چالاب با ارتفاع و طول موج متفاوت برای شبیهسازی تبادلات هایپریک در نظر گرفته شد. نتایج آزمایشگاهی توسط مدل عددی OTIS نیز شبیهسازی شدند. نتایج آزمایشگاهی نشان داد که در جریان بدون فرم بستر، افزایش دبی جریان موجب افزایش ضریب پراکنش طولی میشود، در حالیکه در جریان با فرم بستر به دلیل تبادلات هایپریک، عکس این روند مشاهده شد. افزایش ارتفاع فرم بستر باعث افزایش عدد رینولدز جریان در ناحیه هایپریک میشود. افزایش عدد رینولدز نیز سبب افزایش تبادلات هایپریک و در نتیجه افزایش ضریب پراکنش طولی میشود. افزایش همزمان دبی جریان و ارتفاع فرم بستر موجب افزایش بیش از حد دبی تبادلی میشود. بنابراین مدت زمان ماند آلودگی در ناحیه بستر رسوبی کاهش پیدا کرده و در نتیجه آلودگی با ذخیره موقت کمتر در ناحیه نگهداشت به ناحیه اصلی جریان بازمیگردد. لذا افزایش ضریب پراکنش طولی با افزایش ارتفاع فرم بستر در محدوده دبیهای جریان زیاد قابل توجه نمیباشد. افزایش طول موج فرم بستر نیز موجب افزایش زمان ماند آلودگی در ناحیه هایپریک شده که این امر باعث افزایش ضریب پراکنش طولی میگردد. افزایش دبی جریان موجب کاهش نقش تبادلات هایپریک شده بنابراین حجم اصلی آلودگی در ناحیه اصلی جریان منتقل میشود. لذا تاثیر افزایش طول موج بر ضریب پراکنش طولی با افزایش دبی جریان کاهش پیدا میکند. مقایسه نتایج آزمایشگاهی با حل عددی مدل OTIS نشان از دقت بالای این مدل در پیشبینی نحوه جابجایی آلودگی دارد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_81776_783cdb333851e9d1cd2d259cc8970704.pdf
2021-06-22
1025
1040
10.22059/ijswr.2021.315188.668831
خیزاب-چالاب
تبادلات هایپریک
جابجایی آلودگی
انتقال-پراکنش
OTIS
محمد
میرناصری
mohammadmirnaseri@yahoo.com
1
گروه مهندسی آب، دانشکده مهندسی زراعی، دانشگاه علومکشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران.
AUTHOR
علیرضا
عمادی
emadia355@yahoo.com
2
گروه مهندسی آب، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران
LEAD_AUTHOR
عبدالرضا
ظهیری
zahiri.areza@gmail.com
3
دانشیار گروه مهندسی آب دانشکده آب و خاک دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
AUTHOR
محمد علی
غلامی سفیدکوهی
magholamis@yahoo.com
4
گروه مهندسی آب، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری، ساری، ایران.
AUTHOR
Azhdan, Y., Emadi, A., Chabokpour, J. and Daneshfaraz, R. (2018, a). Experimental investigation and evaluation results of numerical simulation and analytical solution of classical ADE for conservative solutes. Journal of Water and Soil Resources Conservation, 8(2), 39-55.
1
Azhdan, Y., Emadi, A., Chabokpour, J. and Daneshfaraz, R. (2018, b). Experimental and Numerical Study of Advection- Dispersion of Pollutant in a Gravel Bed Rivers. Journal of Water and Soil Sciences, 28(4), 127-140.
2
Biddulph, M. )2015(. Hyporheic Zone: In Situ Sampling, Geomorphological Techniques. Chapter 3, Section 11.1.
3
Boano, F., Harvey, J. W., Marion, A., Packman, A. I., Revelli, R., Ridolfi, L. and Wörman, A. (2014). Hyporheic flow and transport processes: Mechanisms, models, and biogeochemical implications. Reviews of Geophysics, 52(4), 603-679.
4
Cardenas, M. B. and Wilson, J. L. (2006). The influence of ambient groundwater discharge on hyporheic zones induced by current-bedform interactions. Journal of Hydrology, 331(1-2), 103–109.
5
Carling, P. and Orr, H. G. (2000). Morphology of riffle-pool sequences in the River Severn, England. Earth Surf. Processes Landforms, 25(4), 369 – 384.
6
Chanson, H. (2004). Environmental hydraulics of open channel flows. Elsevier Butterworth-Heinemann Linacre House, Jordan Hill, Oxford.
7
Kashefipour, S. M. and Falconer, R. A. (2002). Longitudinal dispersion coefficients in natural channels. Water Research, 36(6), 1596–1608.
8
Keller, E. A. and Melhorn, W. N. (1978). Rhythmic spacing and origin of pools and riffles. Geol. Soc. Am. Bull., 89(5), 723 – 730.
9
Leopold, L. B., Wolman. M. G. and Miller, J.P. (1964). Fluvial Processes in Geomorphology. W. H. Freeman, New York, 522 pp.
10
Mahmoodian-Shooshtari, M. (2009). Principles of flow in open channels (2nd ed). Iran, Ahwaz: Shahid Chamran University. (In Farsi)
11
Meddah, S., Saidane, A., Hadjel, M. and Hireche, O. (2015). Pollutant dispersion modeling in natural streams using the transmission line matrix method. Journal of Water, 7(12), 4932-4950.
12
Montgomery, D. R., Buffington, J. M., Smith, R. D., Schmidt, K. M. and Pess, G. (1995). Pool spacing in forest channels. Water Resource. Res., 31(4), 1097–1105.
13
Rodríguez, J. F, García, C. M. and García, M. H. (2013). Three‐ dimensional flow in centered pool‐riffle sequences. Water Resources Research, 49(1), 202-215.
14
Seo, I. W. and Cheong, T. S. (2001). Moment-based calculation of parameters for the storage zone model for river dispersion. Journal of Hydraulic Engineering, 127(6), 453-465.
15
Sokác, M. (2017). Determination of the longitudinal dispersion coefficient in lowland streams with occurrence of dead zones. Environmental Engineering 10th International Conference, Vilnius Gediminas Technical University Lithuania, 27-28 April.
16
Stonedahl, S. H. (2011). Investigation of the Effect Multiple Scales of Topography on Hyporheic Exchange. PhD Dissertation, Northwestern University.
17
Thibodeaux, L. J. and Boyle, J. D. (1987). Bedform-Generated convective transport in bottom sediment. Nature: 325(6102), 341-343.
18
Tonina, D. and Buffington, J. M. (2007). Hyporheic exchange in gravel bed rivers with pool‐riffle morphology: Laboratory experiments and three‐dimensional modeling. Water Resources Research, 43(1), 1-16.
19
Trauth, N., Schmidt, C., Maier, U., Vieweg, M. and Fleckenstein, J. H. (2013). Coupled 3‐D stream flow and hyporheic flow model under varying stream and ambient groundwater flow conditions in a pool‐riffle system. Water Resources Research, 49(9), 5834-5850.
20
Zeng, Y. and Huai, W. (2014). Estimation of longitudinal dispersion coefficient in rivers. Journal of Hydro- Environment Research, 8(1), 2-8.
21
Zhou, T. and Endreny, T. A. (2013). Reshaping of the hyporheic zone beneath river restoration structures: Flume and hydrodynamic experiments. Water Resources Research, 49(8), 5009-5020.
22
ORIGINAL_ARTICLE
تغییرات مکانی مقاومت فروروی و برشی خاک و اثر نوع کاربری و واحد فیزیوگرافی بر آنها
بررسی تغییرپذیری مکانی مقاومتهای فروروی و برشی از اهمیت ویژهای برای مدیریت و بهبود باروری خاکهای کشاورزی در راستای تولید پایدار برخوردار است. این پژوهش با اهداف بررسی تأثیر نوع کاربری اراضی و واحدهای فیزیوگرافی بر مقاومت فروروی وبرشی خاک و تغییرپذیری مکانی این ویژگیها در خاکهای دشت لپویی استان فارس انجام شد. اندازهگیری مقاومت فروروی و برشی با دستگاههای نفوذسنج دستی و برشپرهای در 130 نقطه مشاهداتی از لایه سطحی (0 تا 30 سانتیمتری) خاک در سه واحد فیزیوگرافی (تپه، دشت دامنهای و دشت) و دو کاربری اراضی (کشت آبی و مرتع) موجود در منطقه انجام شد. برای بررسی تغییرپذیری ویژگیهای مورد مطالعه از سه تخمینگر کوکریجینگ، کریجینگمعمولی و وزندهی معکوس فاصله استفاده شد. مشتقات اولیه و ثانویه مدل رقومی ارتفاع نیز بهعنوان متغیرهای کمکی برای پیشبینی متغیر اصلی بهوسیله تخمینگر کوکریجینگ استفاده شدند. نتایج همبستگی خطی رابطه معکوسی بین مقاومت برشی با مقاومت فروروی و پارامترهای مربوط به ارتفاع نشان داد. بهنحویکه رابطه معکوس و معنیداری بین مقاومت برشی و مقاومت فروروی در واحدهای فیزیوگرافی دشتدامنهای، دشت رسوبی و تپه مشاهده شد. رابطه مذکور بین دو ویژگی در کاربری زراعت آبی و مرتع نیز مشاهده شد. روش کوکریجینگ برای براورد مقاومت برشی و فروروی بر اساس آماره ضریب تبیین (R2) با مقادیر 55/0 و 38/0 عملکرد مناسبتری داشت. بهطورکلی روشهای زمینآماری از دقت متوسطی در پیشبینی مقاومت فروروی وبرشی خاک برخوردار بودند. بنابراین پیشنهاد میشود در مطالعات آتی به بررسی عملکرد سایر رویکردهای مدلسازی خطی و غیرخطی (توابع انتقالی) برای پیشبینی این دو ویژگی خاک پرداخته شود.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_81777_ccbcb8508b320e36a60aa8cf00da1bdc.pdf
2021-06-22
1041
1057
10.22059/ijswr.2021.314779.668820
تخمینگر کوکریجینگ
تخمینگر کریجینگ
تخمینگر وزن دهی معکوس فاصله
دشت دامنهای
دشت
پگاه
خسروانی
p.khosravani@shirazu.ac.ir
1
گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران
AUTHOR
سید علی اکبر
موسوی
aamousavi@gmail.com
2
بخش علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شیراز
LEAD_AUTHOR
مجید
باقر نژاد
majidbaghernejad@yahoo.co.uk
3
گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران
AUTHOR
Abdollahi, S., Delavar, M. A., & Shekari, P. (2013). Spatial distribution mapping of Pb, Zn and Cd and soil pollution assessment in Anguran area of Zanjan province. Journal of Water and Soil, 6, 1410- 1420.
1
Aghasi, B., Jalalian, A., Khademi, H., & Toomanian, N. (2017). Sub-basin scale spatial variability of soil properties in Central Iran. Arabian Journal of Geosciences, 10(6), 136.
2
Asghari, Sh., Neyshabori, F., Abasi, N., Asghar Zadeh, Sh., & Ostan. (2013). Effect of polyacrylamide, manure, vermicompost and biological sludge on aggregate stability, subsidence resistance and water usability in a sandy loam soil. Journal of Soil and Water Knowledge, 20, 15-29.
3
Bachmann, J., Contreras, K., Hartge, K. H., & MacDonald, R. (2006). Comparison of soil strength data obtained in situ with penetrometer and with vane shear test. Soil and Tillage Research, 87(1),112-118.
4
Brevik, E. C., Cerdà, A., Mataix-Solera, J., Pereg, L., Quinton, J. N., Six, J., & Van Oost, K. (2015). The interdisciplinary nature of soil. Soil, 1(1), 117-129.
5
Burgess, T. M., & Webster, R. (1980). Optimal interpolation and isarithmic mapping of soil properties: II block kriging. Journal of Soil Science, 31(2), 333-341.
6
Castro Filho, C. D., Lourenço, A., Guimarães, M. D. F., & Fonseca, I. C. B. (2002). Aggregate stability under different soil management systems in a red latosol in the state of Parana, Brazil. Soil and Tillage Research, 65(1), 45-51.
7
Davis, B. M. (1987). Uses and abuses of cross-validation in geostatistics. Mathematical geology, 19(3), 241-248.
8
Emadi, M., Shahriari, A. R., Sadegh-Zadeh, F., Jalili Seh-Bardan, B., & Dindarlou, A. (2016). Geostatistics-based spatial distribution of soil moisture and temperature regime classes in Mazandaran province, northern Iran. Archives of Agronomy and Soil Science, 62(4), 502-522.
9
Goovaerts, P. (2000). Geostatistical approaches for incorporating elevation into the spatial interpolation of rainfall. Journal of Hydrology, 228(1-2), 113-129.
10
Grimm, R., Behrens, T., Märker, M., & Elsenbeer, H. (2008). Soil organic carbon concentrations and stocks on Barro Colorado Island- Digital soil mapping using Random Forests analysis. Geoderma, 146(1-2), 102-113.
11
Jahangardi, M., & Pedometry T. (2006). Spatial statistics. First Ed., Tehran. Eyelid Publications. 453 p.
12
Khalil Moghadam, B., Afyoni, M., Jalalian, A., Abbaspour, K., & Dehghani, A. (2011). Estimation of soil shear strength using transfer and soil spatial prediction functions. Journal of Water and Soil, 187-195.
13
Komandi, G. (1992). On the mechanical properties of soil as they affect traction. Journal of Terramechanics, 29(4-5), 373-380.
14
Lin, L. (1989). A concordance correlation coefficient to evaluate reproducibility. Biometrics, 45, 255–268.
15
Mohammadi, J. (2006). Pedometrics, Volume II (Spatial statistics) .Pelk Publishers, Tehran.
16
Moosavi, A. A., & Sepaskhah, A. R. (2012). Spatial variability of physicochemical properties and hydraulic characteristics of a gravelly calcareous soil. Archives of Agronomy and Soil Science, 58, 631-656.
17
Moradi Choghamarani, F., Moosavi, A. A., & Khalili Moghaddam, B. (2016). Spatial variability of water retention parameters and saturated hydraulic conductivity in a calcareous Inceptisols (Khuzestan province of Iran) under sugarcane cropping. Archives of Agronomy and Soil Science, 62,1686-1699.
18
Mousavi, S. R., Sarmadian, F., Dehghani, S., Sadikhani, M. R., & Taati, A. (2017). Evaluating inverse distance weighting and kriging methods in estimation of some physical and chemical properties of soil in Qazvin Plain. Eurasian Journal of Soil Science, 6(4), 327.
19
Movahedan, M., Abbasi, V., & Keramati, K. (2013). The effect of polyvinyl acetate polymer on the stability of dry aggregates. Journal of Soil Research, 27, 606-616.
20
Mozaffari, H., Moosavi, S. A., & Sepaskhah, A. (2019). Effect of land use on some physical and chemical properties of a calcareous soil. Journal of Soil Research. 33(4), 525- 540.
21
Oliver, M. A., & Webster, R. (2014). A tutorial guide to geostatistics: Computing and modelling variograms and kriging. Catena, 113, 56-69.
22
Park, H. M. (2008). Univariate analysis and normality test using SAS, Stata, and SPSS. A Working Paper of University Information Technology Services (UITS) Center for Statistical and Mathematical Computing, Indiana University, 41 p.
23
Reza, S. K., Nayak, D. C., Chattopadhyay, T., Mukhopadhyay, S., Singh, S. K., & Srinivasan, R. (2016). Spatial distribution of soil physical properties of alluvial soils: a geostatistical approach. Archives of Agronomy and Soil Science, 62(7), 972-981.
24
Rezaei, M., & Tabatabai Klor R. (2019). Investigation of the effect of depth and moisture on soil shear strength in field and laboratory, 50 (2), 367-374.
25
Robinson, T. P., & Metternicht, G. (2006). Testing the performance of spatial interpolation techniques for mapping soil properties. Computers and Electronics in Agriculture, 50(2), 97-108.
26
Rossel, R.A., McBratney, A.B., )2008(. Diffuse reflectance spectroscopy as a tool 731 for digital soil mapping, in: McBratney, A.B., Hartemink, A.E., Mendonca-Santos, L. 732 (Eds.), Digital Soil Mapping with Limited Data. Developments in Soil.
27
Sarmadian, F., & Taghizadeh Mehrjerdi, R. (2010). Comparison of interpolation methods to prepare soil quality characteristics map Case study (Faculty of Agriculture). Iranian Soil and Water Research, 40 (2).
28
Shao, W. H., Ji, Y. J., Li, P. Y. & You, L. B. (2006). Spatial Variability of Soil Nutrients and Influencing Factors in a Vegetable Production Area of Hebei Province in China. Nutrient Cycling in Agroecosystems, 75, 201-212.
29
Taati, A., Sarmadian, F., Mottaqian, H. & Mousavi, S. R. (2020). Zoning of some surface and depth characteristics of soil profiles using geostatistical technique in a part of Qazvin plain lands. Man and the Environment.
30
Tesfahunegn, G. B., Tamene, L., & Vlek, P. L. (2011). Catchment-scale spatial variability of soil properties and implications on site-specific soil management in northern Ethiopia. Soil and Tillage Research, 117, 124-139.
31
Uyan, M. (2016). Determination of agricultural soil index using geostatistical analysis and GIS on land consolidation projects: A case study in Konya/Turkey. Computers and Electronics in Agriculture, 123, 402-409.
32
Webster, R., & Oliver, M. A. (2007). Geostatistics for environmental scientists. John Wiley & Sons.
33
Western, A. W., Zhou, S. L., Grayson, R. B., McMahon, T. A., Blöschl, G., & Wilson, D. J. (2004). Spatial correlation of soil moisture in small catchments and its relationship to dominant spatial hydrological processes. Journal of Hydrology, 286(1-4), 113-134.
34
Wilding, L., & Drees, L. R. (1983). Spatial variability and pedology. Pedogenesis and soil taxonomy/edited by LP Wilding, NE Smeck, and GF Hall.
35
ORIGINAL_ARTICLE
اثر تشکیل و تخریب پوسته فیزیکی بر فرسایشپذیری و انتشار گرد و غبار در شرایط آزمایشگاهی
تشکیل پوسته سطحی به ویژه از نوع فیزیکی ویژگی اصلی خاکِ اکثر کانونهای گرد و غبار در استان خوزستان بوده که میتواند نقش اساسی در حفاظت خاک در برابر فرسایش بادی به عهده داشته باشد، اما در اکثر مطالعات فرسایش بادی توجهی به آنها نشده است. این مطالعه با هدف بررسی اثر بههمخوردگی پوستههای فیزیکی سطح خاک ناشی از تردد دام بر میزان فرسایشپذیری خاکهای پوستهای و انتشار گرد و غبار انجام شد. برای این منظور سه نمونه خاک غالب منطقه با ویژگی پتانسیل تشکیل پوسته سطحی انتخاب و به آزمایشگاه منتقل شدند. خاکها در سینیهای تونل باد ریخته شدند و جهت ایجاد شرایط طبیعی و تشکیل پوسته فیزیکی در سطح آنها تحت یک بارندگی شبیهسازی شده قرار گرفتند. پس از خشکشدن و تشکیل پوسته فیزیکی، سینیها در معرض تردد چند دام سبک با تعداد دفعات 1 ، 2 و 5 بار قرار گرفتند. سپس سینیها به آزمایشگاه تونل باد منتقل شدند و آستانه سرعت اصطکاکی (TFV)، مقدار فرسایش بادی و شار انتشار PM10 اندازهگیری شد. نتایج نشان داد که در هر سه نوع خاک مقدار فرسایش و انتشار گرد و غبار در تیمار شاهد (بدون تردد دام) صفر بود و با افزایش تعداد دفعات تردد دام از یک بار تا 5 بار آستانه سرعت اصطکاکی 25 تا 49 درصد کاهش، و مقدار فرسایش خاک و انتشار گرد و غبار به ترتیب بین 54 -317 درصد و 80 - 545 درصد افزایش یافت. پوسته فیزیکی خاک لوم شنی نسبت به خاک لوم رسی و لوم سیلتی حساسیت بیشتری در برابر تردد دام داشت. یافتههای این تحقیق نشان میدهد که تشکیل پوسته فیزیکی در این نوع مناطق یک ویژگی مطلوب و با ارزش برای مهار فرسایش و گرد و غبار است که به عنوان یک تثبیت کننده طبیعی عمل میکند و حفظ آنها میتواند تاثیر بسیار زیادی در کنترل گرد و غبار داشته باشد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_81779_75051ff3840a977a1f0f78d34617a3ae.pdf
2021-06-22
1059
1069
10.22059/ijswr.2021.316173.668853
ترددد دام
تونل باد
انتشار pm10
آستانه سرعت اصطکاکی
حیدر
غفاری
h.ghafarig@ut.ac.ir
1
گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران
LEAD_AUTHOR
Adib, A. and Gafari Rad, S. (2019). Development of a new integrated method for generation IDF curves based on three climatic changes scenarios. International Journal of Science and Technology. 26 (2), pp. 742-751.
1
Ali Ehyaei, M. and Behbehani Zade, AA. (1993). Methods of Soil Chemical Analysis. Soil and Water Research Institute of Agricultural Extension and Education, Tehran, Iran.
2
Baddock M. C., Zobeck T. M., Van Pelt R. S. and Fredrickson E. L. (2011). Dust emissions from undisturbed and disturbed, crusted playa surfaces: Cattle trampling effects. Aeolian Research 3, 31–41
3
Belnap J, Büdel B. and Lange O.L. (2003). Biological soil crusts: characteristics and distribution. In Biological Soil Crusts: Structure, Function, and Management, Belnap J, Lange OL (eds). Springer-Verlag: Berlin; 3–30.
4
Belnap, J. and Eldridge D. (2003). Disturbance and recovery of biological soil crusts. In Biological Soil Crusts: Structure, Function, and Management, Belnap J, Lange OL (eds). Springer-Verlag: Berlin; 363–383.
5
Belnap, J. and Gillette, D.A.I. (1997). Disturbance of biological soil crusts: impacts on potential wind erodibility of sandy desert soils in southeastern Utah. Land Degrad. Dev. 8, 355–362
6
Belnap, J., Phillips, S. L., Herrick, J. E. and. Johansen, J. R. (2007). Wind erodibility of soils at Fort Irwin, California (Mojave Desert), USA, before and after trampling disturbance: implications for land man- agement. Earth Surface Processes and Landforms 32:75–84.
7
Belnap, J., Walker, B.J., Munson, S.M. and Gill, R.A. (2014). Controls on sediment production in two U.S. deserts. Aeolian Res. 14:15–24. doi:10.1016/j.aeolia.2014.03.007
8
Brungard, C.W., Boettinger, J.L. and Hipps, L.E. (2015). Wind erosion potential of lacustrine and alluvial soils before and after disturbance in the eastern Great Basin, USA: Estimating threshold friction velocity using easier-to-measure soil properties. Aeolian Research, 18, 185–203. https://doi.org/10.1016/j.aeolia.2015.07.006
9
Bu, C.F., Gale, W.J., Cai, Q.G. and Wu, S.F. (2013). Process and Mechanism for the Development of Physical Crusts in Three Typical Chinese Soils. Pedosphere 23: 321–332.
10
Chen, W. (1991). Wind tunnel simulation on loessal soil erosion by wind (in Chinese with English abstract). Acta Water and Soil Conservatia Sinica. 5: 105-108.
11
Chen, W. and Fryrear D.W. (1997). Influence of mechanical disturbance on erodibility of sandy loam soils by wind, paper presented International Symposium on Wind Erosion, U. S. Dep. of Agric., Agric. Res. Serv., Wind Erosion Res. Unit, Kans. State Univ., Manhattan, Kans., 3–5 June.
12
Dargahian, F., Lotfinasab Asl S., Khosroshahi, M. and Gohardoust, A. (2017). Determining the share of internal and external resources of dust in Khuzestan province. Iran nature journal. 2 (5), 36-41 (in farsii)
13
Fan, Y., Lei, T., Shainberg, I. and Cai, Q. (2008). Wetting rate and rain depth effects on crust strength and micromorphology. Soil Sci. Soc. Am. J., 72, pp. 1604-1610
14
Geological Survey and Mineral Explorations of Iran (GSI) (2016). Sedimentary geochemistry of dust sources in Khuzestan province. Report (in farsi)
15
Gillette, D.A., Adams, J., Muhs, D. and Kihl, R. (1982). Threshold traction velocities and rupture moduli for crusted desert soils for the input of soil particles into the air. J. Geophysical Res. 87(C11): 9003-9015.
16
Katra I. (2020). Soil Erosion by Wind and Dust Emission in Semi-Arid Soils Due to Agricultural Activities. Agronomy, 10, 89; doi:10.3390/agronomy10010089
17
Lopez, M.V., de Dios Herrero, J.M., Hevia, G.G., Gracia, R. and Buschiazzo, D.E. (2007). Determi- nation of thewind-erodible fraction ofsoils using different methodologies. Geoderma 139, 407–411.
18
Macpherson, T., Nickling, W.G., Gillies, J.A. and Etyemezian, V. (2008). Dust emissions from undisturbed and disturbed supply-limited desert surfaces. Journal of Geophysical Research: Earth Surface, 113(F2): F02S04.
19
Marticorena, B., Bergametti, G., Gillette, D., Belnap, J. (1997). Factors controlling threshold friction velocity in semiarid and arid areas of the United States. J. Geophys. Res. 102 (D19), 23277–23287.
20
Munson, S.M., Belnap, J., Okin, G.S. (2011). Responses of wind erosion to climate- induced vegetation changes on the Colorado Plateau. Proc. Nat. Acad. Sci. USA 108, 3854–3859.
21
Pi, H., Sharratt, B. (2019). Threshold friction velocity influenced by the crust cover of soils in the Columbia plateau. Soil Sci. Soc. Am. J. 83 (1), 232–241. https: //doi.org/ 10. 2136/ sssaj2018.06.0230.
22
Ravi, S., Zobeck, T.M., Over, T.M., Okin, G.S. and D’Odorico, P. (2006). On the effect of moisture bonding forces in air-dry soils on threshold friction velocity of wind erosion. Sedimentology 53, 597–609.
23
Research Institute of Forest and Rangeland (RIFR) of Iran, (2018). Comprehensive studies of internal-origin dust control in Khuzestan province. Report (in Persian)
24
Shao, Y. (2000). Physics and Modeling of Wind Erosion. Kluwer Academic Publishers. The Netherlands.
25
Wu W., Yan P., Wang Y., Dong, M., Meng, X. and Xinran, J.I. (2018). Wind tunnel experiments on dust emissions from different landform types. Journal of Arid Land, https://doi.org/10.1007/s40333-018-0100-4.
26
Yan, Y., Wu, L., Xin, X., Wang, X. and Yang, G. (2015). How rain-formed soil crust affects wind erosion in a semi-arid steppe northern China. Geoderma 249–250 (2015) 79–86
27
Zarasvandi, A., Carranza E.J.M., Moore, F. and Rastmanesh, F. (2011). Spatiotemporal occurrences and mineralogical–geochemical characteristics of airborne dusts in Khuzestan Province (southwestern Iran). J Geochem Explor 111:138–151.
28
Pagliai, M. and Stoops G. (2010). Physical and biological surface crusts and seals. In: Stoops G, Marcelino V, Mees F (eds) Interpretation of micromorphological features of soils and Regoliths. Elsevier, Amsterdam, pp 419–440.
29
ORIGINAL_ARTICLE
حذف آلایندههای نیترات، فسفات و شوری با استفاده از تالاب مصنوعی ترکیبی با گیاه نی در مقیاس پایلوت
این مطالعه با هدف بررسی امکان استفاده از سامانههای تالابمصنوعی در حذف آلایندههای نیترات، فسفات و شوری از زهاب کشاورزی انجام گرفته است. بدین منظور دو سامانه تالاب مصنوعی زیرسطحی با جریان عمودی و افقی در مقیاس پایلوت به صورت متوالی استفاده شد، که بستر آنها ابتدا توسط شن بادامی به ابعاد mm3-2، بعنوان ماده بستر به ارتفاع m1/0 پر شد، سپس اطراف محیط لوله زهکش به ارتفاع m2/0 از ترکیب شن و زئولیت کلینوپتیلولیت به نسبت 70 به 30 پر گردید. سامانههای مورد مطالعه با حضور و بدون حضور گیاه نی بررسی گردیدند و سپس با استفاده از زهاب کشاورزی حاوی آلایندههای نیترات، فسفات و شوری با غلظتهای به ترتیب 80 میلیگرم بر لیتر، 10 میلیگرم بر لیتر و 12 دسی زیمنس بر متر، تاثیر انواع سامانههای تالاب و وجود گیاه بر بازده و راندمان حذف آلایندهها مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان داد که با ادامه روند عبور آلاینده ورودی از بستر سامانهها، راندمان حذف آلایندهها هم در تالاب با گیاه نی و هم فاقد گیاه کاهش می یابد. راندمان حذف آلایندهها به ترتیب در سامانههای ترکیبی افقی – عمودی، عمودی – افقی، تالاب با جریان زیر سطحی افقی و تالاب با جریان زیرسطحی عمودی با حضور گیاه نی برابر با 39/69 ، 81/65 ، 73/59 ، 94%/57 و در تالاب بدون گیاه نی برابر با 40/60، 16/57، 58/55، %91/53 محاسبه شد. در نهایت میتوان نتیجه گرفت که سیستم تالاب مصنوعی ترکیبی با جریان زیرسطحی افقی – عمودی و در حضور گیاه نی با کارائی یالاتر قادر به حذف قابل قبول آلایندههای نیترات، فسفات و شوری میباشد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_81785_477dc7f31b5e47f7279d2f5e2f6f123f.pdf
2021-06-22
1071
1089
10.22059/ijswr.2021.310882.668751
نیترات
فسفات
شوری
تالاب مصنوعی
کلینوپتیلولیت
میلاد
هاشمی
mi.hashemi69@gmail.com
1
گروه آبیاری و زهکشی، دانشکده مهندسی علوم آب، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران
LEAD_AUTHOR
عبدعلی
ناصری
abdalinaseri@scu.ac.ir
2
گروه آبیاری و زهکشی، دانشکده مهندسی علوم آب، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران
AUTHOR
منا
گلابی
mona_golabi@yahoo.com
3
گروه آبیاری و زهکشی، دانشکده علوم و مهندسی آب، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران
AUTHOR
عبدالرحیم
هوشمند
hooshmand_a@scu.ac.ir
4
گروه آبیاری و زهکشی، دانشکده مهندسی علوم آب، دانشگاه شهید چمران اهواز، اهواز، ایران
AUTHOR
Adinehvand, J., Shokuhi Rad, A. and Tehrani, A.S. (2016). Acid-treated zeolite (clinoptilolite) and its potential to zinc removal from water sample. Int. J. Environ. Sci. Technol. (13), 2705-2718.
1
Afroos, A. (2010). Agricultural and Industrial Effluent Treatment Using Aquatic Plants Indigenous to Dezful. Ph.D. dissertation, Islamic Azad University Science and Research Branch, Tehran, Iran. [In Farsi].
2
Amini Rad, H., Azimi, A., Naseri, N. and Golbabayi, F. (2011). Advanced Treatment of Pharmaceutical Wastewater Using a Constructed Wetland. Case Study of Iran Pharmaceutical Manufacturing Plant. In: International Conference on Water and Wastewater, Tehran. [In Farsi]
3
Badieifar, A. and Golestani Iraqi, M. (2020). Evaluation of COD, Nitrogen and Phosphorus Removal from Urban Wastewater of Bandar Anzali Wastewater Treatment Plant Using Hybrid Artificial Wetlands. The First Scientific Conference on Urban Planning, Civil Engineering, Architecture and Environment. [In Farsi].
4
Bakhshoodeh, R., Alavi, N. and Soltani Mohammadi, A. (2016). Removing heavy metals from Isfahan composting leachate by horizontal subsurface flow constructed wetland; Environ Sci Pollut Res. (23), 12384.
5
Bhatnagar, A. and Sillanpää, M. (2011). A review of emerging adsorbents for nitrate removal from water. Chemical Engineering Journal. 168(2), 493-504.
6
Cooper, P.F., Job, G.D., Green, M.B. and Shutes, R.B. (1996). Reed beds and constructed wetland for wastewater treatment, WRc Swindon, UK.
7
Calheiros, S.C., Rangel, O.S. and Castro, M.L. (2008). Evaluation of different substrates to support the growth of Typha latifolia in constructed wetlands treating tannery wastewater over long-term operation, Bioresource Technology Journal. (99), 6866–6877.
8
Deblina, G. H. and Gopal, B. (2010). Effect of hydraulic retention time on the treatment of seconfary effluent in a subsurface flow constructed wetland. Ecological Engineering. Vol. 36. 1044-1051.
9
Eshraghi, F. and Nezamzadeh-Ejhieh, A. (2018). EDTA-functionalized clinoptilolite nanoparticles as an effective adsorbent for Pb(II) removal. Environ Sci Pollut Res. (25), 10118.
10
Eskandari Mekvand, M. (2009). Investigation of wetland systems for pollutant reduction. Khozestan water and wastewater company. Proceedings of the 1st Conference of Wetland in Kermanshah,Kermanshah, Iran.
11
Eslamian, S.S. (2015). Urban water Reuse Handbook. In: S. S. Eslamian and S. S. Okhravi. Eds, Urban Water Reuse: Future Policies and Outlooks, Chapter 85, Tylor and Francis Group, CRC Press, USA, Inpress.
12
Golkari, V., Doosti, M.R. and Sayadi Anari, M.H. (2016). Elimination of drug contaminants using artificial ponds on a pilot scale with straw plants, the third conference on new findings in the environment and agricultural ecosystems, Tehran, Iran. [In Farsi].
13
He, H. , Duan, Z. and Wang, Z. (2017). The removal efficiency of constructed wetlands filled with the zeolite-slag hybrid substrate for the rural landfill leachate treatment; Environ Sci Pollut Res (24), 17547.
14
Khoshnavaz, S., Borumand Nasab, S., Moazed, H., Naseri, A. and Izadpanah, Z. (2012). Phosphate Removal from Agricultural Runoff at the Karun Agro Industry Production Plant Using Vetiver in a Surface Flow Constructed Wetland. Iranian Journal of Soil and Water Research. vol. 46. 509–518. [In Farsi]
15
Maxwell, E., Peterson, E.W. and O’Reilly, C.M. (2017). Enhanced Nitrate Reduction within a Constructed Wetland System: Nitrate Removal within Groundwater Flow. Wetlands. 37. 413–422.
16
Mohammad, M., Maitra, S., Ahmad, N., Bustam, A., Sen, T. and B. Dutta. (2010). Metal ion removal from aqueous solution using physic seed hull. Hazardous Materials Journal, 179:363-372.
17
Rahmani Sanaei, A., Azimi, A.A., Mehrdadi, N. and Raeisi, H. (2009). Combination of improved anaerobic pond and constructed subsurface wetland for domestic wastewater treatment. Proceedings of the 1st Conference of Wetland in Kermanshah, Kermanshah, Iran.
18
Sharma, S.K. and Sobti R.C. (2012). Nitrate removal from ground water: a review. Journal of Chemistry. 9(4), 1667-1675.
19
Su, T.M., Yang, Sh.Ch., Shih, S. and Lee, H.Y. (2009). Optimal Design for Hydraulic Efficiency Performance of Free-Water-Surface Constructed Wetlands, Ecological Engineering. (35), 1200-1207.
20
Sudarsan, J.S., Roy, R.L. and Baskar, G. (2015). Domestic wastewater treatment performance using constructed wetland; Sustain. Water Resour. Manag. (1), 89-101.
21
Taghdisian, H., Tasharrofi, S. and Hosseinnia, A. (2018). Nitrate Reduction Using Zeolite Clinoptilolite: Kinetic Investigation and Evaluation of Effective Process Parameters. In: 5th International Conference on Applied Research in Chemistry and Chemical Engineering with an emphasis on indigenous technology, Iran, Tehran. [In Farsi]
22
Taheri Ghannad, S., Moazed, H., Borumand Nasab, S. and Jafarzadeh Haghighi, N. (2014). Lead Removal from Industrial Wastewater Using a Horizontal Subsurface Flow Constructed Wetland, Wetland Ecobiology, 2016, 8(4):21-30. [In Farsi]
23
Xiong, J., Qin, Q., Mahmood, Q., Liu, H. and Yang, Y. (2011). Phosphorus removal from secondary effluents through integrated constructed treatment system , Marine Pollution Bulletin. (63), 98–101.
24
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی اثر کاربرد اسید هیومیک بر کارایی گیاهپالایی کادمیم توسط گیاه همیشه بهار در یک خاک آهکی آلوده به کادمیم
کارایی پایین فرایند گیاهپالایی برخی عناصر سنگین در خاکهای آهکی، به دلیل تحرک پایین این عناصر، سبب شده است که تحقیقات در خصوص استفاده از عوامل کلات کننده و محرکهای زیستی بر افزایش کارایی این فرایند، رشد چشمگیری داشته باشد. در مطالعه حاضر، پتانسیل گیاهپالایی کادمیم توسط گیاه همیشه بهار (Calendula officinalis) متاثر از کاربرد اسید هیومیک به صورت محلول پاشی و خاکی، در یک خاک آهکی آلوده به سطوح مختلف کادمیم مورد بررسی قرار گرفت. بدین منظور در آزمایشی گلخانهای، نشاهای همیشه بهار به خاکهای آلوده به کادمیم (0، 50 و100 میلیگرم در کیلوگرم) منتقل و سپس به طور جداگانه با کاربرد خاکی یا محلول پاشی اسید هیومیک در سطوح مختلف (0، 10و 20 میکرومولار) تیمار شدند. تیمارهای اسید هیومیک دو هفته پس از انتقال گیاه اعمال و در نهایت ویژگیهای مختلف بیوشیمیایی-فیزیولوژیکی اندازهگیری شد. بر اساس نتایج، در خاکهای دارای آلودگی، علی رغم رشد ظاهرا طبیعی گیاهان بدون هیچگونه علائم سمیت (کلروز یا نکروز شدن)، با افزایش سطح کادمیم، زیست توده وزن خشک گیاه کاهش و فعالیت آنزیم های آنتی اکسیدانی (کاتالاز، پراکسیداز، سوپر اکسید دسموتاز و آسکوربات پراکسیداز) افزایش یافت. کاربرد خاکی اسید هیومیک در خاکهای دارای آلودگی باعث افزایش زیست توده وزن خشک، غلظت کادمیم و فاکتور غلظت بیولوژیکی کادمیم شد. همچنین، کاربرد اسید هیومیک، سبب کاهش فعالیت آنزیمهای آنتی اکسیدانی گیاهان شد، که نشان از تعدیل تنش کادمیم در گیاهان تیمار شده داشت. بر اساس نتایج، با توجه به بالا بودن مقادیر بالاتر از "یک" فاکتور انتقال و فاکتور غلظت بیولوژیکی، همیشه بهار به عنوان یک گیاه بیش انباشتگر کادمیم محسوب شده، که میتواند کادمیم را از طریق سازوکار گیاه استخراجی پالایش کند. به طور کلی، از بین تیمارهای مورد بررسی، استفاده از تیمار 20 میکرومولار (به ویژه کاربرد خاکی) اسید هیومیک، بهترین تأثیر را در افزایش فرایند گیاهپالایی کادمیم در خاک آهکی مورد مطالعه داشت.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_81798_e8a2e56e682bb09301b04d84a650ea10.pdf
2021-06-22
1091
1103
10.22059/ijswr.2021.312806.668782
گیاه همیشه بهار
خاک آهکی
کادمیم
اسید هیومیک
گیاه پالایی
وحید رضا
صفاری
safariv@uk.ac.ir
1
پژوهشکده فناوری تولیدات گیاهی، دانشگاه شهید باهنر کرمان، ایران
LEAD_AUTHOR
محبوب
صفاری
mahboobsaffari@gmail.com
2
پژوهشگاه علوم و تکنولوژی پیشرفته و علوم محیطی، دانشگاه تحصیلات تکمیلی صنعتی و فناوری پیشرفته، کرمان، ایران
AUTHOR
Agnello, A. C., Huguenot, D., Van Hullebusch, E. D., and Esposito, G. (2014). Enhanced phytoremediation: A review of low molecular weight organic acids and surfactants used as amendments. Critical Reviews in Environmental Science and Technology, 44, 2531-2576.
1
Ahmadvand, S., Bahmani, R., Habibi, D., and Forouzesh, P. (2013). Investigation of cadmium chloride effect on growth parameters and some physiological characteristics in bean (Phaseolus Vulgaris L.) seedlings. Journal of Agronomy and Plant Breeding, 8(4), 167-182.
2
Amini, M., Khademi, H., Afyuni, M., and Abbaspour, K. C. (2005). Variability of available cadmium in relation to soil properties and landuse in an arid region in Central Iran. Water, Air, and Soil Pollution, 162(1–4), 205–218.
3
Angin, I., Turan, M., Ketterings, Q. M., and Cakici, A. (2008). Humic acid addition enhances B and Pb phytoextraction by vetiver grass (Vetiveria zizanioides (L.) Nash). Water, Air, and Soil Pollution, 188(1–4), 335–343.
4
Asli, S., and Neumann, P. M. (2010). Rhizosphere humic acid interacts with root cell walls to reduce hydraulic conductivity and plant development. Plant and Soil, 336(1), 313–322.
5
Baniasadi, F, Saffari, V. R., and Moud, A. (2018). Physiological and growth responses of Calendula officinalis L. plants to the interaction effects of polyamines and salt stress. Scientia Horticulturae, 234, 312–317.
6
Blokhina, O., Virolainen, E., and Fagerstedt, K. V. (2003). Antioxidants, oxidative damage and oxygen deprivation stress: A review. Annals of Botany, 91, 179-194.
7
Caverzan, A., Casassola, A., and Brammer, S. P. (2016). Antioxidant responses of wheat plants under stress. Genetics and Molecular Biology, 39(1), 1–6.
8
Chapman, H.D. and Pratt, R.F. (1978). Methods analysis for soil, plant and water. University of California Division, Agriculture Sciences, pp. 60-62.
9
Demiral, T., and Türkan, I. (2005). Comparative lipid peroxidation, antioxidant defense systems and proline content in roots of two rice cultivars differing in salt tolerance. Environmental and Experimental Botany, 53(3), 247–257.
10
Ehlert, C., Maurel, C., Tardieu, F., and Simonneau, T. (2009). Aquaporin-mediated reduction in maize root hydraulic conductivity impacts cell turgor and leaf elongation even without changing transpiration. Plant Physiology, 150(2), 1093–1104.
11
Ehsan, S., Ali, S., Noureen, S., Mahmood, K., Farid, M., Ishaque, W., Shakoor, M. B., and Rizwan, M. (2014). Citric acid assisted phytoremediation of cadmium by Brassica napus L. Ecotoxicology and Environmental Safety, 106, 164–172.
12
Esringü, A., Kaynar, D., Turan, M., and Ercisli, S. (2016). Ameliorative effect of humic acid and plant growth-promoting rhizobacteria (PGPR) on Hungarian vetch plants under salinity stress. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 47(5), 602-618.
13
Etim, E. E. (2012). Phytoremediation and Its Mechanisms: A Review. International Journal of Environment and Bioenergy, 2(3), 120–136.
14
Evangelou, M. W., Daghan, H., and Schaeffer, A. (2004). The influence of humic acids on the phytoextraction of cadmium from soil. Chemosphere, 57(3), 207-213.
15
Gill, S. S., Khan, N. A., and Tuteja, N. (2011). Differential cadmium stress tolerance in five indian mustard (Brassica juncea L) cultivars: An evaluation of the role of antioxidant machinery. Plant Signaling and Behavior, 6(2), 293–300.
16
Gomes, M. P., Marques, T. C. L. L. S. e. M., and Soares, A. M. (2013). Cadmium effects on mineral nutrition of the Cd-hyperaccumulator Pfaffia glomerata. Biologia (Poland), 68(2), 223–230.
17
Hristozkova, M., Geneva, M., Stancheva, I., Boychinova, M., and Djonova, E. (2016). Contribution of arbuscular mycorrhizal fungi in attenuation of heavy metal impact on Calendula officinalis development. Applied Soil Ecology, 101, 57–63.
18
Jaleel, C. A., Riadh, K., Gopi, R., Manivannan, P., Inès, J., Al-Juburi, H. J., Chang-Xing, Z., Hong-Bo, S., and Panneerselvam, R. (2009). Antioxidant defense responses: Physiological plasticity in higher plants under abiotic constraints. Acta Physiologiae Plantarum, 31, 427-436.
19
John, R., Ahmad, P., Gadgil, K., and Sharma, S. (2008). Effect of cadmium and lead on growth, biochemical parameters and uptake in Lemna polyrrhiza L. Plant Soil and Environment, 54(6), 262.
20
Kabata-Pendias, A. (2010). Trace Elements in Soils and Plants, 4th edition, CRC Press Boca Raton, FL, USA.
21
Karakurt, Y., Unlu, H., Unlu, H., and Padem, H. (2009). The influence of foliar and soil fertilization of humic acid on yield and quality of pepper. Acta Agriculturae Scandinavica Section B: Soil and Plant Science, 59(3), 233–237.
22
Khan, S., Cao, Q., Chen, B. D., and Zhu, Y. G. (2006). Humic acids increase the phytoavailability of Cd and Pb to wheat plants cultivated in freshly spiked, contaminated soil. Journal of Soils and Sediments, 6(4), 236–242.
23
Li, X., Zhang, X., Yang, Y., Li, B., Wu, Y., Sun, H., and Yang, Y. (2016). Cadmium accumulation characteristics in turnip landraces from China and assessment of their phytoremediation potential for contaminated soils. Frontiers in Plant Science, 7, 1862.
24
Liu, J. N., Zhou, Q. X., Sun, T., Ma, L. Q., and Wang, S. (2008). Identification and chemical enhancement of two ornamental plants for phytoremediation. Bulletin of Environmental Contamination and Toxicology, 80(3), 260–265.
25
Liu, J., Zhou, Q., and Wang, S. (2010). Evaluation of chemical enhancement on phytoremediation effect of Cd-contaminated soils with Calendula Officinalis L. International Journal of Phytoremediation, 12(5), 503–515.
26
Luo, H., Li, H., Zhang, X., and Fu, J. (2011). Antioxidant responses and gene expression in perennial ryegrass (Lolium perenne L.) under cadmium stress. Ecotoxicology, 20(4), 770-778.
27
Mahar, A., Wang, P., Ali, A., Awasthi, M. K., Lahori, A. H., Wang, Q., Li, R., and Zhang, Z. (2016). Challenges and opportunities in the phytoremediation of heavy metals contaminated soils: A review. Ecotoxicology and Environmental Safety, 126, 111-121.
28
Martínez-Alcalá, I., Clemente, R., and Bernal, M. P. (2009). Metal availability and chemical properties in the rhizosphere of lupinus albus L. growing in a high-metal calcareous soil. Water, Air, and Soil Pollution, 201(1–4), 283–293.
29
Meng, H., Hua, S., Shamsi, I. H., Jilani, G., Li, Y., and Jiang, L. (2009). Cadmium-induced stress on the seed germination and seedling growth of Brassica napus L., and its alleviation through exogenous plant growth regulators. Plant Growth Regulation, 58(1), 47–59.
30
Mora, V., Bacaicoa, E., Zamarreño, A. M., Aguirre, E., Garnica, M., Fuentes, M., and García-Mina, J. M. (2010). Action of humic acid on promotion of cucumber shoot growth involves nitrate-related changes associated with the root-to-shoot distribution of cytokinins, polyamines and mineral nutrients. Journal of Plant Physiology, 167(8), 633–642.
31
Nardi, S., Pizzeghello, D., Muscolo, A., and Vianello, A. (2002). Physiological effects of humic substances on higher plants. Soil Biology and Biochemistry, 34, 1527-1536.
32
Saffari, V. R., and Saffari, M. (2020). Effects of EDTA, citric acid, and tartaric acid application on growth, phytoremediation potential, and antioxidant response of Calendula officinalis L. in a cadmium-spiked calcareous soil. International Journal of Phytoremediation, 22:11, 1204-1214.
33
Sarwar, N., Imran, M., Shaheen, M. R., Ishaque, W., Kamran, M. A., Matloob, A., Rehim, A., and Hussain, S. (2017). Phytoremediation strategies for soils contaminated with heavy metals: Modifications and future perspectives. Chemosphere, 171, 710-721.
34
Schiavon, M., Pizzeghello, D., Muscolo, A., Vaccaro, S., Francioso, O., and Nardi, S. (2010). High molecular size humic substances enhance phenylpropanoid metabolism in maize (Zea mays L.). Journal of Chemical Ecology, 36(6), 662–669.
35
Sytar, O., Kumar, A., Latowski, D., Kuczynska, P., Strzałka, K., and Prasad, M. N. V. (2013). Heavy metal-induced oxidative damage, defense reactions, and detoxification mechanisms in plants. Acta Physiologiae Plantarum, 35(4), 985-999.
36
Tahir, M. M., Khurshid, M., Khan, M. Z., Abbasi, M. K., and Kazmi, M. H. (2011). Lignite-derived humic acid effect on growth of wheat plants in different soils. Pedosphere, 21(1), 124–131.
37
Topcuoğlu, B. (2013). Effects of humic acids on the phytoextraction efficiency of sludge applied soil. International Journal of Chemical, Environmental and Biological Sciences, 1(1), 1–4.
38
Vargas, C., Pérez-Esteban, J., Escolástico, C., Masaguer, A., and Moliner, A. (2016). Phytoremediation of Cu and Zn by vetiver grass in mine soils amended with humic acids. Environmental Science and Pollution Research, 23(13), 13521-13530.
39
Wang, L., Cui, X., Cheng, H., Chen, F., Wang, J., Zhao, X., Lin, C., and Pu, X. (2015). A review of soil cadmium contamination in China including a health risk assessment. Environmental Science and Pollution Research, 22(21), 16441–16452.
40
Yadav, S. K. (2010). Heavy metals toxicity in plants: An overview on the role of glutathione and phytochelatins in heavy metal stress tolerance of plants. South African Journal of Botany, 76(2), 167–179.
41
Yildirim, E. (2007). Foliar and soil fertilization of humic acid affect productivity and quality of tomato. Acta Agriculturae Scandinavica Section B: Soil and Plant Science, 57(2), 182–186.
42
Yoon, J., Cao, X., Zhou, Q., and Ma, L. Q. (2006). Accumulation of Pb, Cu, and Zn in native plants growing on a contaminated Florida site. Science of the Total Environment, 368(2–3), 456–464.
43
You, J., and Chan, Z. (2015). ROS regulation during abiotic stress responses in crop plants. Frontiers in Plant Science, 6, 1092.
44
Zandonadi, D. B., Canellas, L. P., and Façanha, A. R. (2007). Indolacetic and humic acids induce lateral root development through a concerted plasmalemma and tonoplast H+ pumps activation. Planta, 225(6), 1583–1595.
45
Zhang, F., Zhang, H., Wang, G., Xu, L., and Shen, Z. (2009). Cadmium-induced accumulation of hydrogen peroxide in the leaf apoplast of Phaseolus aureus and Vicia sativa and the roles of different antioxidant enzymes. Journal of Hazardous Materials, 168(1), 76–84.
46
Zhang, L., Lai, J., Gao, M., and Ashraf, M. (2014). Exogenous glycinebetaine and humic acid improve growth, nitrogen status, photosynthesis, and antioxidant defense system and confer tolerance to nitrogen stress in maize seedlings. Journal of Plant Interactions, 9(1), 159-166.
47
ORIGINAL_ARTICLE
نیاز آبی گیاه ریحان در گلخانه مجهز به مبدل حرارتی
بخش قابل توجهی از مصرف آب در گلخانهها به فرآیندهای تبخیر-تعرق و خنکسازی گلخانه اختصاص دارد. در مناطق خشک با توجه به رواج سیستم پوشال و پنکه برای خنکسازی، حجم زیادی از آب استفاده شده در گلخانهها بدون استفاده و به صورت هوای مرطوب توسط پنکه به بیرون هدایت میشود که توسط مبدل حرارتی قابل بازیافت بوده و امکان مصرف دوباره آن با فرآیند تقطیر وجود دارد. همچنین امکان استفاده از هوای خروجی از مبدل حرارتی به منظور خنکسازی وجود دارد. از این رو، هدف از انجام این تحقیق، بررسی تأثیر استفاده از هوای خروجی از مبدل حرارتی به منظور خنکسازی داخل گلخانه بر میزان نیاز آبی گیاه ریحان در دو فصل رشد است.به این منظور دو گلخانه یکی مجهز به مبدل حرارتی و دیگری بدون مبدل حرارتی به ابعاد 6 5 مترمربع و ارتفاع 2 متر احداث گردید. نتایج نشان داد که استفاده از هوای خروجی از مبدل حرارتی برای خنکسازی گلخانه، باعث کاهش دمای محیط گلخانه نسبت به گلخانه بدون مبدل حرارتی شد. در دو دوره کشت، متوسط روزانه نیاز آبی گیاه ریحان برای گلخانههای مجهز به مبدل حرارتی و بدون مبدل حرارتی به ترتیب 53/2 و 26/3 میلیمتر در کشت اول و 19/2 و 81/2 میلیمتر در کشت دوم برآورد شد که تفاوت این مقادیر معنیدار بود. در این مطالعه مقدار عملکرد ریحان در دو گلخانه مجهز به مبدل حرارتی و بدون مبدل حرارتی طی دو دوره رشد تقریباً یکسان بود. همچنین عملکرد در دوره دوم رشد در هر دو گلخانه نسبت به دوره اول کاهش یافت. با توجه به کاهش مصرف آب و اینکه مقدار قابل توجی از آب مصرفی نیز قابل بازیافت است، استفاده از مبدل حرارتی در گلخانهها به ویژه برای مناطق گرمسیری پیشنهاد میگردد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_81840_8d0750f40e400aa7618c32d2fc25f2ca.pdf
2021-06-22
1105
1115
10.22059/ijswr.2021.315528.668837
چگالش
تبخیر-تعرق
خنکسازی
گلخانه
میکرو کلیما
پیام
کمالی
payamkamali@ut.ac.ir
1
دانشجوی دکتری گرایش آبیاری و زهکشی، گروه مهندسی آب، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران، ایران
AUTHOR
سید مهدی
هاشمی شاهدانی
mehdi.hashemy@ut.ac.ir
2
دانشیار، گروه مهندسی آب، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
حامد
ابراهیمیان
ebrahimian@ut.ac.ir
3
دانشیار، گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، ایران
AUTHOR
سامان
جوادی
javadis@ut.ac.ir
4
دانشیار، گروه مهندسی آب، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران، ایران
AUTHOR
ساسان
علی نیایی فرد
aliniaeifard@ut.ac.ir
5
گروه علوم باغبانی، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران، پاکدشت، ایران
AUTHOR
Ahmed, E. A., Hassan, E. A., Tobgy, K.M. and 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
Alcamo, J., Flörke, M. and Märker M. (2007). Future Long Term Changes in Global Water Resources Driven by Socio- Future long-term changes in global water resources driven by socio economic and climatic changes. Hydrological Sciences Journal, 57(2), 247-275.
2
Al-Ismaili, A. M. and Jayasuriya, H. (2016). Seawater greenhouse in Oman: A sustainable technique for freshwater conservation and production. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 54, 653–664.
3
Al-Nasser, A. Y. and Bhat, N. (1998). Protected Agriculture in State of Kuwait. Protected Agriculture in the Arabian Peninsula, 15-18 Feb., Proceedings of an international Workshop, Doha, Qatar, pp. 17-26
4
Anifantis, A.S., Colantoni, A., Pascuzzi, S. (2017). Thermal energy assessment of a small scale photovoltaic, hydrogen and geothermal standalone system for greenhouse heating. Renewable Energy. 103, 115-127.
5
Ashraf, B., Yazdani, R., Mousavi-Baygi, M. and Bannayan, M. (2014). Investigation of temporal and spatial climate variability and aridity of Iran. Theor Appl Climatol, 118(1), 35–46.
6
Boguslaw, U. and Lukasz, U. (2004). Thermal conductivity of soils-comparison of experimental results and estimation methods. Institude of Agrophysics, Polish Academy of Sciences, ul, Doswiadczalna 4, 20-290 Lublin 27.
7
Cengel, Y. A. and Ghajar, A. J. (2015). Heat and Mass Transfer (5 th ed.). Nevada: Reno.
8
Daza-Torres, M.C., Arias-Prado, P.C., Reyes-Trujillo, A. and Urrutia-Cobo, N. (2017). Basil (Ocimum basilicum L) water needs calculated from the crop coefficient. Ingeniería e Investigación, 37(3), 8-16.
9
Ebrahimi, M., Rezaverdinejhad, V., Besharat, S. and Abdi, M. (2018). A study of evapotranspiration as well as crop coefficient in
10
Ocimum basilicum L. growth process in greenhouse. Water and Irrigation Management, 8 (1), 1-11. (In Farsi).
11
Ghamarnia, H., Amirkhani, D. and Arji I. (2015). Basil (Ocimum basilicum L.) Water Use, Crop Coefficients and SIMDualKc Model Implementing in a Semi-arid Climate. International Journal of Plant & Soil Science. 4 (6), 535-545.
12
Hamzezadeh, M., Fathi, P., Javadi, T. and Hassani, A. (2011). The effect of different irrigation water levels on Water Use Efficiency in Basil Plant (Ocimum Basilicum var. Keshkeny Levelu) Using Marginal Analysis Theory. Journal of Water and Soil. 25(5), 953- 960. (In Farsi).
13
Hirich, A. and Choukr-Allah, R. (2017). Water and Energy Use Efficiency of Greenhouse and Net house Under Desert Conditions of UAE: Agronomic and Economic Analysis. Water Resources in Arid Areas, 481-499.
14
Hossein Khani, A. (2016). Manufacturing and simulation of a solar humidification-dehumidification desalination system. MsC thesis, Kerman Graduate University of Technology. (In Farsi).
15
Kabeel, A. E. and Almagar, A. M. (2013). Seawater greenhouse in desalination and economics. 5-7 Nov., Seventeenth International Water Technology Conference. Istanbul, Turkey, pp. 1-16.
16
Kabeel, A. E. and Emad, M. S. El-Said. (2015). Water production for irrigation and drinking needs in remote arid communities using closed-system greenhouse: A review. Engineering Science and Technology, 18(2), 294-301.
17
Levidow, L., Pimbert, M. and Vanloqueren, G. (2014). Agroecological research: Conforming – or transforming the dominant agro-food regime? Agroecology and Sustainable Food Systems, 38(10), 1127–1155.
18
Madani, K., AghaKouchak, A. and Mirchi, A. (2016). Iran's socio-economic drought: challenges of a water bankrupt nation. Iran Stud, 49(6), 997–1016.
19
Madani, K. (2014). Water management in Iran: what is causing the looming crisis? Journal of Environmental Studies and Sciences. 4(4), 315–328.
20
Makenney, M.S. and Norman, J.R. (1993). Sensitivity of some potential evapotranspiration estimation methods to climate change. Agricultural and Forest Meteorology, 64(1-2), 81-110.
21
Nguyen, P.M., Kwee, E.M. and Niemeyer, E.D. (2010). Potassium rate alters the antioxidant capacity and phenolic concentration of basil (Ocimum basilicum L.) leaves. Food Chemistry, 123(4), 1235–1241.
22
Roudi-Fahimi, F., Creel, L. and De Souza, R-M. (2002). Finding the balance: Population and water scarcity in the Middle East and North Africa. Popul Ref Bur Policy Br. 1-8.
23
Salih, A.M.A. and Sendil, U. (1984). Evapotranspiration under extremely arid climates. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 110(3), 289-303.
24
Salehi, G.R., Ahmadpour, M. and Khoshnazar, H. (2011). Modeling of the Seawater Greenhouse Systems. Solar Thermal Application. 8-13 May., World Renewable Energy Congress, Linkoping, Sweden, pp. 3733-3740.
25
Tahri, T., Douania, M., Amouraa, M. and Bettahar,A. (2016). Study of influence of operational parameters on the mass condensate flux in the condenser of seawater greenhouse at Muscat, Oman. Desalination and Water Treatment, 57(30).1-8.
26
ORIGINAL_ARTICLE
بهینهسازی فرآیند پلتسازی کمپوست باگاس نیشکر بهکمک روش سطح پاسخ و ارزیابی نرخ آزادسازی نیتروژن از پلت
بهمنظور افزایش قابلیت کاربرد کمپوست برای مصارف کشاورزی در یک مقیاس وسیع بهعنوان یک کود پایدار کند رهش نیتروژن و همچنین کاهش هزینههای مربوط به انبار و حمل و نقل، بهبود ویژگیهای فیزیکی و مکانیکی کمپوست اهمیت دارد و پلتسازی یکی از فرآیندهای کاربردی رایج برای تحقق این اهداف است. در این پژوهش فرآیند پلتسازی کمپوست باگاس نیشکر بهروش قالب با انتهای بسته درون یک واحد پلتساز منفرد مورد مطالعه قرار گرفته است. تأثیر متغیرهای مستقل موثر بر فرآیند پلتسازی مانند اندازه ذرات (1، 5/2 و 4 میلیمتر)، محتوای رطوبت (8، 12 و 20 درصد) و فشار تراکم (50، 100 و 150 مگاپاسکال) بر متغیرهای پاسخ از قبیل مصرف انرژی ویژه، حداکثر مقاومت شکست و چگالی پلتهای تولید شده با استفاده از روش سطح پاسخ-طرح باکس بنکن (BBD-RSM) ارزیابی و بهینهسازی شد. نتایج بهینهسازی نشان دادند که در شرایط بهینه اندازه ذرات 4 میلیمتر، محتوای رطوبت 20 درصد وزنی و فشار تراکم 50 مگاپاسکال، کمینه مقدار مصرف انرژی ویژه 119/2 مگاژول بر تن و بیشینه مقادیر حداکثر مقاومت شکست و چگالی پلت بهترتیب 35/28 کیلوگرم و 871/0 گرم بر سانتیمتر مکعب با تابع مطلوبیت 706/0 پیشنهاد میشود. در ادامه، نرخ آزادسازی نیتروژن از پلت در محیط آب و خاک برای کود پلت کمپوست باگاس نیشکر در ترکیب با اوره با نسبت 1:1 درصد وزنی مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نرخ آزادسازی نیتروژن نشان داد که مقدار 61 درصد نیتروژن پلت بهمدت پنج روز در محیط آب آزاد میشود درحالیکه آزادسازی 80 درصد نیتروژن از پلت به درون خاک 98 روز به طول میانجامد. بهطور کلی، یافتههای این پژوهش نشان دادند که کود پلت تولیدشده از ترکیب کمپوست باگاس نیشکر و اوره قادر است نیتروژن را برای یک دوره طولانیتری نسبت به کودهای متداول نیتروژنی مانند اوره برای گیاه تامین کند. از نتایج این پژوهش میتوان استنباط نمود که کود پلت ترکیبی کمپوست-اوره بهعنوان یک کود کند رهش نیتروژن، میتواند پتانسیل بسیار زیادی برای کاربرد در تغذیه گیاهان داشته باشد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_81849_b1b02a10d3849417c202fcb97de9b1bb.pdf
2021-06-22
1117
1133
10.22059/ijswr.2021.315157.668830
کمپوست باگاس نیشکر
پلتسازی
مصرف انرژی ویژه
روش سطح پاسخ
کود پایدار کند رهش نیتروژن
احسان
سرلکی
e.sarlaki685@ut.ac.ir
1
دانشجوی دکتری مهندسی مکانیک بیوسیستم، گروه مهندسی فنی کشاورزی، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
AUTHOR
محمد حسین
کیانمهر
kianmehr@ut.ac.ir
2
استاد، گروه مهندسی فنی کشاورزی، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
مرضیه
قربانی
marzie.ghorbani@ut.ac.ir
3
دانشجوی دکتری مهندسی مکانیک بیوسیستم، گروه مهندسی فنی کشاورزی، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
AUTHOR
بهزاد
آزادگان
bazad@ut.ac.ir
4
دانشیار، گروه مهندسی آبیاری و زهکشی، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
AUTHOR
Alemi, H., Kianmehr, M.H., Borghaee, A.M. (2010). Effect of pellet processing of fertilizer on slow-release nitrogen in soil. Asian Journal of Plant Sciences, 9, 74–80. https://doi.org/10.3923/ajps.2010.74.80.
1
ASABE Standards S269.5. Densified Products for Bulk Handling – Definitions and Method. St. Joseph, MI, ASABE, 2012.
2
ASABE, ASAE S269.4 – cubes, pellets, and crumbles – definitions and methods for determining density, durability, and moisture content, American Society of Agricultural and Biological Engineers Standards, St. Joseph, MI, USA 2007, pp. 624–626.
3
ASAE Standard S358.2 FEB03, (2006). Moisture measurement-forages. In: ASABE Standards. American Society of Agricultural and Biological Engineers, St. Joseph, Michigan, USA, pp. 1–2.
4
Carone, MT, Pantaleo A, Pellerano A. (2011). Influence of process parameters and biomass characteristics on the durability of pellets from the pruning residues of Oleaeuropaea L. Biomass and Bioenergy, 35, 402–10. https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2010.08.052.
5
Chew, K.W., Chia, S.R., Yap, Y.J., Ling, T.C., Tao, Y., Show, P.L. (2018). Densification of food waste compost: Effects of moisture content and dairy powder waste additives on pellet quality. Process Safety and Environmental Protection, 116, 780-786. https://doi.org/10.1016/j.psep.2018.03.016.
6
Chia, W.Y., Chew, K.W., Le, C.F., Lam, S.S., Chee, C.S.C., Ooi, M.S.L., Show, P.L. (2020). Sustainable utilization of biowaste compost for renewable energy and soil amendments. Environmental Pollution, 267, 115662. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.envpol.2020.115662.
7
Ghorbani, M., Kianmehr, M.H., Arabhosseini, A., Sarlaki, E., Aghashahi, A., Assadi-Alamouti, A. (2021b). Improving the nutritive value of wheat straw by applying the combined chemical - oxidation treatment in-vitro for use as ruminant feed. Animal Production Research, In press, In press.
8
Ghorbani, M., Kianmehr, M.H., Sarlaki, E., Ahrari, R., Azadegan, B. (2021a). Improving sustainability and slow-releasing attributes of pelletized agro-biowaste compost fertilizer assisted by biodegradable coating. Iranian Journal of Soil and Water Research, In press, In press.
9
Jackson, J., Turner, A., Mark, T., Montross, M. (2016). Densification of biomass using a pilot scale flat ring roller pellet mill. Fuel Processing Technology, 148, 43-49. https://doi.org/10.1016/j.fuproc.2016.02.024.
10
Jiao, G-J., Peng, P., Sun, S-L., Geng, Z-C., She, D. (2019). Amination of biorefinery technical lignin by Mannich reaction for preparing highly efficient nitrogen fertilizer. International Journal of Biological Macromolecules, 127 (15): 544–54. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2019.01.076.
11
Jiao, W., Tabil, L., Xin, M., Song, Y., Chi, B., Wu, L., Chen, T., Meng, J., and Bai, X. (2020). Optimization of process variables for briquetting of biochar from corn stover. BioResources, 15 (3): 6811-6825.
12
Kashaninejad, M., Tabil, L.G., Knox, R. (2014). Effect of compressive load and particle size on compression characteristics of selected varieties of wheat straw grinds. Biomass and Bioenergy, 60, 1–7. https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2013.11.017.
13
Kylili, A., Christoforou, E., Fokaides, P.A. (2016). Environmental evaluation of biomass pelleting using life cycle assessment. Biomass and Bioenergy, 84, 107-117 https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2015.11.018.
14
Labbé, R., Paczkowski, S., Knappe, V., Russ, M., Wöhler, M., Pelz, S. (2020). Effect of feedstock particle size distribution and feedstock moisture content on pellet production efficiency, pellet quality, transport and combustion emissions. Fuel, 263, 116662 https://doi.org/10.1016/j.fuel.2019.116662.
15
López-Mosquera, M.E., Cabaleiro, F., Sainz, M.J., López-Fabal, A., Carral, E. (2008). Fertilizing value of broiler litter: Effects of drying and pelletizing. Bioresource Technology, 99 (13): 5626-5633. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2007.10.034.
16
Mani, S., Tabil, L.G., Sokhansanj, S. (2006a). Effects of compressive force, particle size and moisture content on mechanical properties of biomass pellets from grasses. Biomass and Bioenergy, 30, 648–654. https://doi.org/10.1016/J.BIOMBIOE.2005.01.004.
17
Mani, S., Tabil, L.G., Sokhansanj, S. (2006b). Specific energy requirement for compacting corn stover. Bioresource Technology, 97, 1420–1426. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.biortech.2005.06.019.
18
Matkowski, P., Lisowski, A., Świętochowski, A. (2020). Pelletising pure wheat straw and blends of straw with calcium carbonate or cassava starch at different moisture, temperature, and die height values: Modelling and optimisation. Journal of Cleaner Production, 272, 122955. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.122955.
19
Moslehi Roodi, S., Abbaspour-Fard, M.H., Aghkhani, M.H. (2020). Improvement of Centrifugal Spreader Performance in order to Spread the Pellet Fertilizer. Agricultural Mechanization and Systems Research, 20, 93–112. https://doi.org/10.22092/erams.2019.123748.1278.
20
Obernberger, I., Thek, G. (2010). The pellet handbook: The production and thermal utilisation of biomass pellets, Earthscan Ltd.
21
Pampuro, N., Bagagiolo, G., Priarone, P.C., Cavallo, E. (2017). Effects of pelletizing pressure and the addition of woody bulking agents on the physical and mechanical properties of pellets made from composted pig solid fraction. Powder Technology, 311, 112-119. https://doi.org/10.1016/j.powtec.2017.01.092.
22
Pampuro, N., Caffaro, F., Cavallo, E. (2018). Reuse of animal manure: A case study on stakeholders’ perceptions about pelletized compost in Northwestern Italy. Sustainability, 10 (6), 2028. https://doi.org/10.3390/su10062028.
23
Pampuro, N., Dinuccio, E., Balsari, P., Cavallo, E. (2016). Evaluation of two composting strategies for making pig slurry solid fraction suitable for pelletizing. Atmospheric Pollution Research, 7 (2): 288-293. https://doi.org/10.1016/j.apr.2015.10.001.
24
Pampuro, N., Facello, A., Cavallo, E. (2013). Pressure and specific energy requirements for densification of compost derived from swine solid fraction. Spanish Journal of Agricultural Research, 3, 678-684. https://doi.org/10.5424/sjar/2013113-4062.
25
Pradhan, P., Mahajani, S.M., Arora, A. (2018). Production and utilization of fuel pellets from biomass: a review. Fuel Processing Technology, 181, 215–32. https://doi.org/10.1016/j.fuproc.2018.09.021.
26
Pradhan, P., Mahajani, S.M., Arora, A. (2021). Pilot scale production of fuel pellets from waste biomass leaves: Effect of milling size on pelletization process and pellet quality. Fuel, 181, 215–32. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2020.119145.
27
Rajabi Hamedani, S., Colantoni, A., Gallucci, F., Salerno, M., Silvestri, C., Villarini, M. (2019). Comparative energy and environmental analysis of agro-pellet production from orchard woody biomass. Biomass and Bioenergy, 129, 105334. https://doi.org/10.1016/J.BIOMBIOE.2019.105334.
28
Rao, J.R., Watabe, M., Stewart, T.A., Millar, B.C., Moore, J.E. (2007). Pelleted organo-mineral fertilisers from composted pig slurry solids, animal wastes and spent mushroom compost for amenity grasslands. Waste Management, 27, 1117-1128. https://doi.org/10.1016/J.WASMAN.2006.06.010
29
Romano, E., Brambilla, M., Bisaglia, C., Pampuro, N., Pedretti, E.F., Cavallo, E. (2014). Pelletization of composted swine manure solid fraction with different organic co-formulates: effect of pellet physical properties on rotating spreader distribution patterns. International journal of recycling organic waste in agriculture,3,101-111. https://doi.org/10.1007/s40093-014-0070-2.
30
Sarlaki, E., Kermani, A.M., Kianmehr, M.H., Asefpour Vakilian, K., Hosseinzadeh-Bandbafha, H., Ma, N.L., Aghbashlo, M., Tabatabaei, M., Lam, S.S., (2021a). Improving sustainability and mitigating environmental impacts of agro-biowaste compost fertilizer by pelletizing-drying. Environ. Pollut. 285, 117412. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.envpol.2021.117412
31
Sarlaki, E., Kianmehr, M.H., Ghorbani, M. (2021c). Analytical methods for assessing the quality of sugarcane bagasse compost and improving the physicomechanical properties toward densification. Environmental Sciences, In press, In press.
32
Sarlaki, E., Sharif Paghaleh, A., Kianmehr, M.H., Asefpour Vakilian, K. (2021b). Valorization of lignite wastes into humic acids: Process optimization, energy efficiency and structural features analysis. Renewable Energy, 163, 105–22. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.08.096.
33
Sarlaki, E., Sharif Paghaleh, A., Kianmehr, M.H., Asefpour Vakilian, K. (2019a). Extraction and purification of humic acids from lignite wastes using alkaline treatment and membrane ultrafiltration. Journal of Cleaner Production, 235, 712-23. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.07.028.
34
Sarlaki, E., Sharif Paghaleh, A., Kianmehr, M.H., Asefpour Vakilianm, K. (2020). Chemical, Spectral and Morphological Characterization of Humic Acids Extracted and Membrane Purified from Lignite. Chemical & Chemistry Technology, 14:353–61. https://doi.org/10.23939/chcht14.03.353.
35
Sarlaki, E., Sharif Paghaleh, A., Kianmehr, M.H., Mirsaeedghazi, H. (2017). Effect of processing temperature on membrane ultrafiltration of lignite coals-derived humic alkaline extracts, membrane performance and humic acid purity. Iranian Journal of Biosystems Engineering, 48:475–89. https://doi.org/10.22059/ijbse.2017.63813.
36
Sarlaki, E., Sokhandan Toomaj, M., Sharif Paghaleh, A., Kianmehr, M.H., Nikousefat, O. (2019b). Extraction of humic acid from lignite coals using stirred tank reactors (STRs): Assessment of process parameters and final product characterization. Iranian Journal of Soil and Water Research, 50:1111–25. https://doi.org/10.22059/ijswr.2018.260201.667947.
37
Sharif Paghaleh, A., Sarlaki, E., Kianmehr, M.H., Shakiba, N. (2017). Study of spectral, structural and chemical characteristics of humic acids isolated from coalfield of Iran. Iranian Journal of Soil and Water Research, 48:1145–58. https://doi.org/10.22059/ijswr.2018.228746.667639.
38
Shaw, M.D., Karunakaran, C., Tabil, L.G. (2009). Physicochemical characteristics of densified untreated and steam exploded poplar wood and wheat straw grinds. Biosystems Engineering; 103, 198–207. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2009.02.012.
39
Stelte, W., Holm, J.K., Sanadi, A.R., Barsberg, S., Ahrenfeldt, J., Henriksen, U.B. (2011). Fuel pellets from biomass: The importance of the pelletizing pressure and its dependency on the processing conditions. Fuel, 90, 3285–90. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2011.05.011.
40
Tajinia, R., Kianmehr, M.H., Sarlaki, E., Sharif Paghaleh, A., Mirsaeedghazi, H. (2020). Extracting humic acids from spend mushroom compost (SMC) by alkaline treatment and membrane ultrafiltration. Iranian Journal of Biosystems Engineering, 50, 847–61. https://doi.org/10.22059/ijbse.2019.269856.665118.
41
Takahashi, S., Ihara, H., Karasawa, T. (2016). Compost in pellet form and compost moisture content affect phosphorus fractions of soil and compost. Soil Sci. Plant Nutrition, 62, 399–404. https://doi.org/10.1080/00380768.2016.1198680.
42
TMECC, (2002). Test Methods for the Examination of Composts and Composting. US Compost. Counc.
43
Tumuluru, J.S. (2015). High moisture corn stover pelleting in a flat die pellet mill fitted with a 6 mm die: physical properties and specific energy consumption. Energy Science & Engineering, 3, 327–341. https://doi.org/10.1002/ese3.74.
44
Tumuluru, J.S. (2016). Specific energy consumption and quality of wood pellets produced using high-moisture lodgepole pine grind in a flat die pellet mill. Chemical Engineering Research and Design, 110:82–97. https://doi.org/10.1016/j.cherd.2016.04.007.
45
Valentinuzzi, F., Cavani, L., Porfido, C., Terzano, R., Pii, Y., Cesco, S., Marzadori, C., Mimmo, T. (2020). The fertilising potential of manure-based biogas fermentation residues: pelleted vs. liquid digestate. Heliyon, 6, (2): e03325 https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e03325.
46
Yang, Y.C., Tong, Z.H., Geng, Y.Q., Li, Y.C., Zhang, M. (2013). Biobased polymer composites derived from corn stover and feather meals as double-coating materials for controlled-release and water retention urea fertilizers. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 61 (34), 8166–8174. http://dx.doi.org/10.1021/jf402519t.
47
Zafari, A. and Kianmehr, M.H. (2012). Effect of temperature, pressure and moisture content on durability of cattle manure pellet in open-end die method, Journal of Agricultural Science, 5, 203–208, http://dx.doi.org/10.5539/jasv4n5p203.
48
Zafari, A. and Kianmehr, M.H. (2013). Application of densification process in organic waste management, Waste Management Research, 31, 684–691, http://dx.doi.org/10.1177/0734242X13484191.
49
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی آزمایشگاهی تاثیر آبشکن، صفحات مستغرق و آبپایه بر عمق آبشستگی در اطراف گروه پایهها
در این تحقیق اثر ارتفاع صفحات مستغرق با آرایش شبه مثلثی و آبشکنها با ارتفاع ثابت و آبپایه در دو ارتفاع متمایز بر روی آبشستگی گروه پایه پلها مورد بررسی قرار گرفته است. در این تحقیق تعداد 29 آزمایش با شرایط آزمایشگاهی یکسان در یک کانال مستطیلی به طولm 13، عرضm 2/1 و عمق m 8/0، با شیب طولی صفر مورد بررسی قرار گرفته است. حداکثر مقدار افزایش عمق آبشستگی ناشی از نصب آبشکنها 1/89 درصد و با نصب صفحات مستغرق، حداکثر کاهش عمق آبشستگی، با ارتفاع D44/0 ( Dقطر پایه) برابر با 3/79درصد نسبت به شاهد میباشد. نصب آبپایه با ارتفاع D نسبت به صفحات مستغرق با ارتفاع D44/0 عملکرد بهتری داشته است به طوری که در پایه اول در عدد فرود 25/0، مقدار کاهش عمق آبشستگی 88 درصد بدست آمد. بعد طولی آبشستگی با نصب آبشکن در عدد فرود 15/0 به میزان 7/72 درصد افزایش یافته است و نصب صفحات مستغرق و آبپایه بعد طولی را کاهش دادهاند بهطوریکه مقدار کاهش بعد طولی آبپایه با ارتفاع D در عدد فرود 25/0 برابر 2/54 میباشد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_81850_50b05e35220d6bc16e2263d3f097f547.pdf
2021-06-22
1135
1148
10.22059/ijswr.2021.316458.668858
1- آبشستگی
2- صفحات مستغرق
3- آبشکن
4- گروه پایهپل
مهدی
ماجدی اصل
mehdi.majedi@gmail.com
1
استادیار، گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه مراغه، مراغه، ایران
LEAD_AUTHOR
رسول
دانشفراز
daneshfaraz@yahoo.com
2
استاد، گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه مراغه
AUTHOR
علی
صالحی
salehibokan@gmail.com
3
دانشجوی کارشناسی ارشد، مهندسی عمران -آب و سازههای هیدرولیکی-دانشگاه مراغه
AUTHOR
احسان
امین وش
ehsan.aminvash1994@gmail.com
4
گروه عمران، فنی و مهندسی، دانشگاه مراغه، مراغه، ایران
AUTHOR
Amini, A.S., & Iqbalaadeh, A. (2012). Experimental Investigation of the Effect of Candle Group Arrangement on Depth of Scour at Bridge Stands. Iranian Journal of Water Research. Vol. 6, No. 11, pp. 95 to 103 (In Farai).
1
Bahrami, N., & Ghomeshi, M. (2018). The effect of lattice crown on the maximum depth of local cascading of the bridge cube group. Amirkabir Civil Engineering Journal, 2018, pp. 655 to 664(In Farai).
2
Basirat, S., Sanei, M., & Saghravani, F.(2009). Reducing the Scouring of Bridge support using the protective eppi.The 8th International Conference on Civil Engineering. Shiraz University, May 2009. (In Farai).
3
Chiew, Y. M., & lim F. H., (2000). Failure behavior of riprap layer at bridge piers under live-bed conditions. Hyd. Eng. ASCE. 1:43-55.
4
Dabardani, A., Sanei, M., & B, Sh.The victim. (2010). Investigation of the effect of applying two gate submerged plates of different lengths in reducing local scour of bridge base using time chart.Ninth Hydraulic Conference. Tarbiat Modarres University. (In Farai).
5
Daneshfaraz, R., Aminvash, E., Esmaeli, R., Sadeghfam, S., Abraham, J. (2020). Experimental and numerical investigation of energy dissipation of supercritical flow in sudden contractions. Jouranl of grounwater science and engineering. 8(4): 396-406.
6
Johnson, P.A., Hey, R. D., Tessier, M., & Rosgen, D. L. (2001). Use of vanes for control of scour at vertical wall abutments. J. Hydr. Eng. ASCE. 127(9):772-778.
7
Hosseinzadeh dalir, A., Forsadizadeh, D., & Shojaee, P. (2011). The Effect of Submerged Plates and Loops on Reduction of Depth Depth of Cylindrical Bridges Shape.Journal of Agricultural Science and Technology. Fifteenth Year, No. 57, Autumn 90, (In Farai).
8
Hosseini, H., Hosseinzadeh Dalir, A., Farsadizadeh, d., Arawaghi, H., & Ghorbani, M. (2011). Application of submerged plates in scour control around rectangular bridge base with rounded nose. Journal of Civil Engineering and Surveying, No. 45, Volume 45, September 2011, Tabriz University (In Farai).
9
Ghorbani, B., & kells, J.A. (2008). Effect of submerged vanes on the scour occurring at a cylindrical pier. J. Hydr. Res. (1):1-10 -1269.
10
Ghomeshi, M., & Jalili, A. (2016). Influence of Netted collar on scour depth around of cubic bridge pier. Abiari Science and Engineering Journal. Thirty-ninth year. No. 2
11
Grimaldi, C. R., Gaudio, F., Calomino, & H. Cardoso. (2009). Control of scour at bridge piers by a downstream sill. J. Hydraul.Eng., ASCE. 1:13-21.
12
Lauchlan, C. S. (1999). Pier Scour countermeasures. Ph. D thesis, University of Auckland, New Zealand.pp. 299-316. Ghorbani, B. and Kells, J. A. 2008. Effect of submerged vanes on the scour occuring at a cylindrical pier. Hyd. Res. 5: 610-619.
13
Nazariha, M. (1996). Design relationships for maximum local scour depth for bridge pier groups. PhD. Thesis, University of Ottawa, Canada.
14
Odgaard, J., & Wang. (1991). Sediment management with submerged vanes. I: Theory. J. of hydraulic Eng. 117(3): 267-283
15
Saadatnya, M. Khodasshenas, S. Esmaeili, K. (2010). Experimental analysis of gutter performance on reducing depth and volume of scour around bridge nose. Fifth National Congress of Civil Engineering, Ferdowsi University of Mashhad. 14 to 16 May.
16
Behbahan, T. (2006). Laboratory investigation of submerged vane shapes effect on river banks protection. Australian Journal of Basic and Applied Sciences, 5(12), 1402-1407.
17
Shahsavari, H., Moradi, S., Khodashenas, S. (2019). Influence of Semicircular Collar Diameter and Its Alignment on Scour Depth and Flow Pattern around Bridge Abutment, Iranian journal of soil and water research, 55(1): 77-91.
18
Tafarojnoruz, A., Gaudio, R., Dey, S, (2010). flow-altering countermeasures against scour at bridge piersa review” Journal,of Hydraulic Research V.48.4Septemer 2014.
19
Zarrati, A. R, H., Gholami & Azizi, M. (2004). Application of collar to control scouring around rectangular bridge piers. J. Hydraul. Res. 42(1):97-103.
20
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی تاثیر تدقیق برآورد میزان تقاضای آب کشاورزی در عملکرد سیستم توزیع آب در شبکههای آبیاری (مطالعه موردی شبکه آبیاری رودشت اصفهان)
عملکرد ضعیف بهرهبرداری شبکههای آبیاری منجر به توزیع غیرمطمئن آب سطحی بین کشاورزان شده است. لذا اصلاح و بهبود نحوه توزیع آب در شبکه آبیاری امری ضروری است. برای انجام این مهم دو راهکار عملی ارتقاء شیوه بهرهبرداری و برآورد دقیق میزان تقاضای آب کشاورزی وجود دارد که در مورد هر یک بهصورت جداگانه تحقیقات زیادی صورت گرفته است. در این پژوهش برای اولین بار با توسعه و تلفیق دو مدل AquaCrop و مدل هیدرودینامیک ICSS، اثر بهبود میزان دقت برآورد تقاضای آب در بهرهبرداری روزانه از شبکه آبیاری رودشت، تحت سناریوی کمآبی در شرایط موجود بررسی شد. بدین منظور در ابتدا میزان تقاضای روزانه آب کشاورزی برای هر منطقه زراعی درجه دو و براساس الگوی کشت موجود در منطقه با استفاده از مدل AquaCrop برآورد گردید. پس از محاسبه میزان متوسط دبی تحویلی روزانه به هر آبگیر (خروجی مدل شبیهساز توزیع آب در کانال اصلی) مقدار شاخص ارزیابی عملکرد کفایت توزیع آب در دو حالت، 1) با در نظر گرفتن مقدار نیاز مشخص شده توسط مدیر شبکه (شرایط موجود) و 2) مقدار تدقیق شده تقاضا در محل آبگیر محاسبه گردید. بررسی مقادیر شاخص کفایت توزیع آب حاکی از آن است که تدقیق میزان تقاضای آب کشاورزی برای کلیه آبگیرها سبب بهبود مقدار این شاخص از 3% تا 16% شد. بهبود مذکور عمدتا در بالادست و میان دست کانال اصلی با کاهش میزان حقابه و در پایین دست با افزایش میزان حقابه و امکان دریافت آب بیشتر محقق شده است. نتایج تحقیق نشان داد با تدقیق میزان تقاضای آب کشاورزی، عدالت توزیع آب بین آببران نیز تا حدودی بهبود یافته است.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_81851_61ce062554a7ada358718be8dce19811.pdf
2021-06-22
1149
1161
10.22059/ijswr.2020.309273.668723
بهرهبرداری
کانال آبیاری
کفایت توزیع آب
مدل AquaCrop
مدل هیدرودینامیک ICSS
حبیب
کریمی اورگانی
habibkarimi@ut.ac.ir
1
گروه مهندسی آبیاری، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران، پاکدشت، ایران
AUTHOR
مهدی
هاشمی
mehdi.hashemy@ut.ac.ir
2
گروه مهندسی آبیاری، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران، پاکدشت، ایران
LEAD_AUTHOR
عبدالمجید
لیاقت
aliaghat@ut.ac.ir
3
گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
AUTHOR
سید ابراهیم
هاشمی گرم دره
sehashemi@ut.ac.ir
4
گروه مهندسی آبیاری، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران، پاکدشت، ایران
AUTHOR
Abbasi, F., Sohrab, F., & Abbasi, N. (2017). Evaluation of Irrigation Efficiencies in Iran. Irrigation and Drainage Structures Engineering Research, 17(67), 113-120. (In Farsi)
1
Abi-Saab, M. T., Todorovic, M., & Albrizio, R. (2015). Comparing AquaCrop and CropSyst models in simulating barley growth and yield under different water and nitrogen regimes. Does calibration year influence the performance of crop growth models?. Agricultural water management, 147, 21-33
2
Abrha, B., Delbecque, N., Raes, D., Tsegay, A., Todorovic, M., Heng, L. E. E., & Deckers, S. (2012). Sowing strategies for barley (Hordeum vulgare L.) based on modelled yield response to water with AquaCrop. Experimental Agriculture, 48(2), 252-271.
3
Afrasiabikia, P., Parvaresh Rizi, A., & Javan, M. (2017). Scenarios for improvement of water distribution in Doroodzan irrigation network based on hydraulic simulation. Computers and Electronics in Agriculture, 135, 312-320.
4
Ammar, M. E., & Davies, E. G. (2019). On the accuracy of crop production and water requirement calculations: Process-based crop modeling at daily, semi-weekly, and weekly time steps for integrated assessments. Journal of environmental management, 238, 460-472.
5
Andarzian, ., Bannayan, M., Steduto, P., Mazraeh, H., Barati, M. E., Barati, M. A., & Rahnama, A. (2011). Validation and testing of the AquaCrop model under full and deficit irrigated wheat production in Iran. Agricultural Water Management, 100(1), 1-8.
6
Araya, A., Habtu, S., Hadgu, K. M., Kebede, A., & Dejene, T. (2010). Test of AquaCrop model in simulating biomass and yield of water deficient and irrigated barley (Hordeum vulgare). Agricultural Water Management, 97(11), 1838-1846
7
Bhadra, A., Bandyopadhyay, A., Singh, R., & Raghuwanshi, N. S. (2010). An alternative rotational delivery schedule for improved performance of reservoir-based canal irrigation system. Water resources management, 24(13), 3679-3700.
8
Casa, R., Rossi, M., Sappa, G., & Trotta, A. (2009). Assessing crop water demand by remote sensing and GIS for the Pontina Plain, Central Italy. Water resources management, 23(9), 1685-1712.
9
Dejen, Z. A. (2015). Hydraulic and operational performance of irrigation schemes in view of water saving and sustainability: sugar estates and community managed schemes In Ethiopia. CRC Press/Balkema.
10
Ebrahimian, F. (2018). Management of water distribution and improving water productivity in irrigation networks in water shortage conditions using hydrodynamic models and crop production pattern. MSc dissertation, University of Tarbiat Modares, Tehran. (In Farsi)
11
Filgueiras, R., Almeida, T. S., Mantovani, E. C., Dias, S. H. B., Fernandes-Filho, E. I., da Cunha, F. F., & Venancio, L. P. (2020). Soil water content and actual evapotranspiration predictions using regression algorithms and remote sensing data. Agricultural Water Management, 241, 106346.
12
Galan-Martin, A., Vaskan, P., Anton, A., Esteller, L. J., & Guillen-Gosalbez, G. (2017). Multi-objective optimization of rainfed and irrigated agricultural areas considering production and environmental criteria: a case study of wheat production in Spain. Journal of Cleaner Production, 140, 816-830.
13
Ghumman, A. R., Ahmad, S., Rahman, S., & Khan, Z. (2018). Investigating management of Irrigation Water in the Upstream Control System of the Upper Swat Canal. Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Civil Engineering, 42(2), 153-164.
14
Iqbal, M. A., Shen, Y., Stricevic, R., Pei, H., Sun, H., Amiri, E. & del Rio, S. (2014). Evaluation of the FAO AquaCrop model for winter wheat on the North China Plain under deficit irrigation from field experiment to regional yield simulation. Agricultural Water Management, 135, 61-72.
15
Kaghazchi, A., Hashemy Shahdany, S. M., Roozbahani, A., Banihabib, M. E., & Taghvaeian, S. (2019). Development of a Hybrid Bayesian Network Model for Hydraulic Simulation of Agricultural Water Distribution and Delivery. In: 5th Conference on Knowledge Based Engineering and Innovation (KBEI), 28Feb-1 Mar, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran, pp. 359-365.
16
Kamali, M. I., Faridhoseini, A. R., Ansari, H., & Gholami Sefidkouhi, M. A. (2018). Determination of Maize Water Requirement and Crop Coefficient Using Remote Sensing Data and SEBAL Algorithm. Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 12(1), 25-39. (In Farsi)
17
Kanooni, A., & Monem, M. J. (2014). Integrated stepwise approach for optimal water allocation in irrigation canals. Irrigation and Drainage, 63(1), 12-21.
18
Kanooni, A., & Monem, M. J. (2016). Allocation and water delivery scheduling optimization in irrigation networks. Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 10(1), 12-23. (In Farsi)
19
Karbasi, M., Moghadam, M., Nikbakht, J., & Kaviani, A. (2017). Estimation of crop actual evapotranspiration using SEBAL algorithm (Case study: Khoramdareh region at Zanjan province). Journal of ECO Hydrology, 3(3), 427-437. (In Farsi)
20
Karimi, H., Hashemy Shahdany, S. M., Hashemi Garmdareh, S. E., & Liaghat, A. (2020). Determination of Water Losses through the Agricultural Water Conveyance, Distribution, and Delivery System, Case Study of Roodasht Irrigation District, Isfahan. Water and Irrigation Management, 10(1), 143-156. (In Farsi)
21
Li, M., Xu, Y., Fu, Q., Singh, V. P., Liu, D., & Li, T. (2020). Efficient irrigation water allocation and its impact on agricultural sustainability and water scarcity under uncertainty. Journal of Hydrology, 586, 124888.
22
Litrico, X., Malaterre, P. O., Baume, J. P., Vion, P. Y., & Ribot-Bruno, J. (2007). Automatic tuning of PI controllers for an irrigation canal pool. Journal of irrigation and drainage engineering, 133(1), 27-37.
23
Manz, D. H., & Schaalje, M. (1992). Development and application of the irrigation conveyance system simulation model. In: International Workshop on the Application of the Irrigation Mathematical Modeling for the Improvement of Irrigation Canal Operation, 26-30 Otc., Montpelier, France, pp. 101-119.
24
Molden, D. J., & Gates T. K. (1990). Performance measures for evaluation of irrigation-water-delivery systems. Journal of irrigation and drainage engineering, 116(6), 804-23.
25
Monem, M. J., Emadi, A., & Ghodoosi, H. (2005). Investigation of Unsteady Flow in Irrigation Canals as a Response to Demand Variation in order to Provide Proper Operation Instructions (case study: E1R1 Canal of Dez Irrigation Network). Agricultural Engineering Research, 24(6), 79-94. (In Farsi)
26
Monem, M. J., Hashemy Shahdany, S. M., & Eslambolchizadeh, H. (2018). Role of Regulating Reservoir Operational Management in Performance Improvement of Moghan Irrigation Network. Journal of Water Research in Agriculture. 31(4), 535-545. (In Farsi)
27
Mousavi Zadeh Mojarad, R., Feizi, M., & Ghobadinia, M. (2018). Prediction of safflower yield under different saline irrigation strategies using AquaCrop model in semi-arid regions. Australian Journal of Crop Science, 12(8), 1241-1249.
28
Nikmehr, S., Parvarsh Rizi, A., & Monem, M. J. (2018). Performance Assessment of Main Canal of Kosar Irrigation Network Using Upstream and Downstream Automatic Control. Iranian Water Researches Journal, 11(1), 109-118.
29
Raber, W., Mohajeri, Sh., & Pringgosiswojo, M. (2015). Integrated Water Resources Management (IWRM) in Isfahan. inter 3 GmbH - Institute for Resource Management.
30
Ramezani, F., Kaviani, A., & Ramezani Etedali, H. (2017). Evaluation of AquaCrop Model for different Harvesting time of Alfalfa in Ardestan. Journal of Water and Soil, 31(3), 738-753. (In Farsi)
31
Ran, H., Kang, S., Hu, X., Li, S., Wang, W., & Liu, F. (2020). Capability of a solar energy-driven crop model for simulating water consumption and yield of maize and its comparison with a water-driven crop model. Agricultural and Forest Meteorology, 287, 107955.
32
Toumi, J., Er-Raki, S., Ezzahar, J., Khabba, S., Jarlan, L., & Chehbouni, A. (2016). Performance assessment of AquaCrop model for estimating evapotranspiration, soil water content and grain yield of winter wheat in Tensift Al Haouz (Morocco): Application to irrigation management. Agricultural Water Management, 163, 219-235.
33
Xing, H. M., Xu, X. G., Li, Z. H., Chen, Y. J., Feng, H. K., Yang, G. J., & Chen, Z. X. (2017). Global sensitivity analysis of the AquaCrop model for winter wheat under different water treatments based on the extended Fourier amplitude sensitivity test. Journal of Integrative Agriculture, 16(11), 2444-2458.
34
Yao, Y., Sun, J., Tian, Y., Zheng, C., & Liu, J. (2020). Alleviating water scarcity and poverty in drylands through telecouplings: Vegetable trade and tourism in northwest China. Science of The Total Environment, 741, 140387.
35
ORIGINAL_ARTICLE
مطالعه پایداری لایه حفاظتی سنگچین در پائیندست حوضچه آرامش بر اساس تحلیل قابلیت اطمینان
تعیین اندازه دقیق سنگچین پایدار جهت کنترل آبشستگی در پائیندست حوضچههای آرامش با توجه به عدمقطعیتهای مختلف یک چالش در مهندسی هیدرولیک است که میتواند منجر به طرحی ناایمن و یا غیر اقتصادی گردد. بر این اساس در تحقیق حاضر با استفاده از روش تحلیل قابلیت اطمینان اقدام به مطالعه پایداری سنگچین در پائیندست حوضچه آرامش بند انحرافی کن واقع در شمال غرب شهر تهران به عنوان مطالعه موردی شد. در ادامه با استفاده از روشهای مختلف نظیر تحلیل فراوانی سیلاب، خصوصیات احتمالاتی فراسنجههای موثر بر طراحی سنگچین تعیین شد. نتایج نشان داد که احتمال شکست سنگچین به کار رفته برای سیلاب 100 ساله در حدود 2/0 درصد است در حالیکه برای سیلاب 500 ساله بیش از 10 درصد میباشد. در ادامه اقدام به بررسی ارتباط شاخص قابلیت اطمینان و ضریب ایمنی در شرایط طراحی سنگچین بر اساس مقدار میانگین فراسنجههای موثر شد. نتایج نشان داد که این ارتباط به صورت خطی است و نیاز است که ضریب ایمنی متناظر با شاخص قابلیت اطمینان 3 β =، برابر با 1/2 باشد. در نهایت تحلیل حساسیت فراسنجههای موثر بر پایداری سنگچین در پائیندست حوضچه آرامش نشان داد که فراسنجههای دبی جریان، شدت آشفتگی و چگالی نسبی سنگ بیشترین تاثیر را بر روی تغییر شاخص قابلیت اطمینان دارند.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_81852_0cd40dc7b4aeeae8193f3db9f2f2f31c.pdf
2021-06-22
1163
1177
10.22059/ijswr.2021.313692.668801
حوضچه آرامش
آبشستگی
سنگچین
تحلیل قابلیت اطمینان
تحلیل حساسیت
مجتبی
کریمایی طبرستانی
karimaei@sru.ac.ir
1
استادیار، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه تربیت دبیر شهید رجایی،تهران
LEAD_AUTHOR
Elnikhely, E. (2017). Investigation and analysis of scour downstream of a spillway. Ain Shams Engineering Journal. DOI: 10.1016/j.asej.2017.03.008.
1
Farhoudi, J. and Helbar, S. M. (2010). Design of Stable Riprap Downstream of Stilling Basins Using Froude Number. Journal of Water and Soil Science. 19(1), 97-106. (In Farsi)
2
Halder, A. and Mahadevan, S. (2000). Probability, Reliability and Statistical Methods in Engineering Design. John Wiley & Son, New York.
3
Hydraulic Engineering Circular No. 14 (HEC No.14). (2006). Hydraulic Design of Energy Dissipaters for Culverts and Channels. Federal Highway Administration. Report No. FHWA-NHI-06-086.
4
Iran Ministry of Energy. Report No. 316. (2005). Guideline for Determination Design flood return period in river works. Iran Water Resources Management Co.P.18.
5
Johnson, P. A. and Dock, D. A. (1998). Probabilistic Bridge Scour Estimates. Journal of Hydraulic Engineering, 124(7), 750-754.
6
Karimaei Tabarestani, M. and Zarrati, A. R. (2019). Reliability analysis of riprap stability around bridge piers. Journal of Applied Water Engineering and Research. 7 (1), 79-88.
7
Karimaei Tabarestani, M., Salamatian, A. and Panahi Azad, M. (2020a). Component and system-level reliability analysis of riprap layer around bridge pier in clear water condition. ISH Journal of Hydraulic Engineering. DOI: 10.1080/09715010.2019.1711206.
8
Karimaei Tabarestani, M., Feizi, A. and Bali, M. (2020b). Reliability-based design and sensitivity analysis of rock armors for rubble-mound breakwater. Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering. 42(3): 1-13.
9
Karimaei Tabarestani, M. (2020). Study on stability and sensitivity analysis of protective riprap layer placed around bridge pier by using reliability analysis theory. Journal of Hydraulics. 14(4):51-68. (In Farsi)
10
Champagne, T., Barlock, R., Ghimire, S., Barkdoll, B., Gonzalez-Castro, J. and Deaton, L. (2017). Scour Reduction by Air Injection Downstream of Stilling Basins: Optimal Configuration Determination by Experimentation. Journal of Irrigation and Drainage Engineering. 04016067-1-9.
11
Maynord, S. T. (1987). Stable riprap for open channel flows. Ph. D dissertation, Department of Civil Engineering, Colorado State University, Ft Collins, CO.
12
Muzzammil, M., Siddiqui, N. A. and Siddiqui, A. F. (2008). Reliability considerations in bridge pier scouring. Journal of Structural Engineering and Mechanics. 28(1): 1-18.
13
Nowak, A. S. and Collins, K. R. (2000). Reliability of structures. McGraw Hill, Singapore.
14
Novak, P., Moffat, A.I.B., Nalluri, C. and Narayanan, R. (2007). Hydraulic structures. 4th Edition. Taylor & Francis.
15
Oliveto, G. and Comuniello, V. (2008). Local Scour Downstream of Positive-Step Stilling Basins. Journal of Hydraulic Engineering. 135(10), 846-851.
16
Oliveto, G. (2012). Local scouring downstream of a spillway with an apron. ICE Water Management, 166 (WM5) 254-261.
17
Pilarczyk, K. W. (1990). Stability criteria for revetments. In: Proceeding of National Conference on Hydraulics Engineering, American Society of Civil Engineering (eds.) HH Chang and JC Hill, San Diego, USA. 15-26.
18
Rackwitz, R. and Fiessler, B. (1976). Note on Discrete Safety Checking When Using Non-Normal Stochastic Models for Basic Variables. Load Project Working Session. Cambridge, MA: MIT.
19
Saber, M. and Ghodsian, M. (2020). Experimental Investigation on Scour Downstream of USBR VI Stilling Basins. Journal of Hydraulics, 14 (4): 138-148. (In Farsi)
20
Salamatian, S. A., Zarrati, A. R. and Banazadeh, M. (2013). Assessment of bridge safety due to scour by Bayesian network. Journal of Water Management. 166(6), 341–350.
21
Shafai Bajestan, M. and Omidi, S. (2016). Investigation of Scour Depth Downstream of Stilling Basin for the Case of B-Jump. Irrigation Sciences and Engineering. 38(4), 125-136. (In Persian)
22
Taebi, H., Fathi, M. and Shafai Bajestan, M. (2011). Prediction of stable riprap size to control scouring at downstream of stilling basin. Iranian Water Research Journal. 5(8): 23-34. (In Farsi)
23
Tehran Technical and Engineering Consulting Organization (TTECO). (2011). Hydraulic design report of Kan diversion dam. Report No. CAL-STP-R-DVD-ST-BD-001.
24
United States Army Corps of Engineers(USACE). (1997). Engineeringand design: Introduction to probability and reliability methods for usein geotechnical engineering. Engineering Circular No. 1110-2-547. Dept. of the Army. Washington D.C.
25
Vahidi Alvar, M., Asghari Pari, S. A., Shafai Bajestan, M. and Arman, N. (2020). Investigating the causes of scouring downstream of stilling basin of Shohada diversion dam and proposing suitable solutions to control it. Irrigation Sciences and Engineering. 43(1), 1-14. (In Farsi)
26