ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل ریسک خشکسالی در سامانههای توزیع آب کشاورزی، مطالعه موردی: شبکه آبیاری رودشت
وقوع دوره های کم آبی مستمر به عنوان مخاطره طبیعی، در کاهش عملکرد سامانههای توزیع آب کشاورزی کشور تاثیر زیادی داشته است. در این پژوهش به تحلیل ریسک خشکسالی در سامانه توزیع آب سطحی در شبکه آبیاری رودشت پرداخته شده است. بدین منظور، با استفاده از شاخص خشکسالی جریان (SDI) به ارزیابی و احتمال وقوع پدیده خشکسالی در منطقه پرداخته شده و شدت اثر خشکسالی از ترکیب شاخصهای ارزیابی عملکرد توزیع آب، راندمان، کفایت و عدالت، با روش مجموع وزین ساده (SAW) در قالب پنج سناریو وزنی بر اساس دیدگاههای مدیریتی متفاوت، محاسبه شد. در نهایت با ترکیب دو مولفه احتمال وقوع و شدت اثر خشکسالی، ریسک این پدیده در سامانه توزیع آب کشاورزی محاسبه و تحلیل شد. نتایج نشان داد که بر اساس شاخص SDI، خشکسالی در بازه زمانی ماهانه با بزرگی (42/2- تا 47/2) و در بازه زمانی سالانه با بزرگی (54/2- تا 65/1) رخ داده است. محدوده مقادیر ریسک سالانه خشکسالی با احتساب دیدگاههای مختف از طریق اعمال سناریوهای وزنی به این ترتیب بدست آمد: دیدگاه ارزیابی با تاکید بر نظر مدیر شبکه (668/0 تا 804/0)، با تاکید بر نظر بهرهبردار (636/0 تا 803/0)، تاکید توامان مدیر و بهرهبردار (647/0 تا 802/0)، تاکید بر نظر آب منطقه ای و مدیران استانی (684/0 تا 804/0)، و با تاکید بر ملاحظات زیست محیطی در محدوده شبکه آبیاری (692/0 تا 804/0). نتایج بهدست آمده از بهکارگیری ساختار تحلیل ریسک در هر دو بازه زمانی ماهانه و سالانه، مدیران شبکه را قادر میسازد تا مناسبترین راهکارهای بهبود عملکرد را متناسب با بزرگی و زمان وقوع ریسک شکست سامانه ارایه دهند.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_84028_1c2e006867e8778c9e27b123d181511b.pdf
2021-09-23
1709
1720
10.22059/ijswr.2021.320375.668912
خشکسالی
احتمال وقوع
شدت اثر
ریسک
شبکه آبیاری
جواد
پورمحمود
j.pourmahmoud@ut.ac.ir
1
گروه مهندسی آب، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران، پاکدشت، ایران
AUTHOR
سید مهدی
هاشمی شاهدانی
mehdi.hashemy@ut.ac.ir
2
گروه مهندسی آب، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران، پاکدشت، ایران
LEAD_AUTHOR
عباس
روزبهانی
roozbahany@ut.ac.ir
3
گروه مهندسی آب، پردیس ابوریحان، دانشگاه تهران، پاکدشت، ایران
AUTHOR
Arumi, J. L., Jones. D. (2001). Methodology for Risk Analysis of Irrigation Structures, Hydraulic Engineering in Mexico (in Spanish), vol. XVI, num. 3, pages 67-74.
1
Babaei, M., Roozbahani, A., Hashemy Shahdany, S. M. (2018). Risk Assessment of Agricultural Water Conveyance and Delivery Systems by Fuzzy Fault Tree Analysis Method. Water Resources Management, 4079–4101.
2
Bozorgi, A., Roozbahani, A. Hashemy Shahdany, S.M. (2020). Development of Drought Risk Analysis Model in Agricultural Water Supply Systems of Northern Roodasht Irrigation Network Using Bayesian Network. Journal of Water Research in Agriculture. 34.2 (2). 202-187. (In Persian).
3
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. Doctorate Thesis, Delft University, Ntherlands.
4
Gachlou, M., Roozbahani, A., Banihabib, M. E. (2019). Comprehensive risk assessment of river basins using Fault Tree Analysis, Journal of Hydrology, 577, 123974.
5
Gunantara, N. (2018). A review of multi-objective optimization: Methods and its applications, Cogent Engineering, 5:1, 1502242.
6
Kaghazchi, A., Hashemy Shahdany, S.M., Roozbahani, A., (2020). Simulation and evaluation of agricultural water distribution and delivery systems with a Hybrid Bayesian network model. Agricultural Water Management. 245. 106578. 10.1016.
7
Molden, D., Gates, T. (1990). Performance Measures for Evaluation of Irrigation‐Water Delivery Systems. Journal of Irrigation and Drainage Engineering 116, 804-823.
8
Nalbantis,I., Tsakiris, G., (2009). Assessment of Hydrological Drought Revisited. Water Resources Management, 23(5):881-897.
9
Orojloo, M., Shahdany, S.M.H., Roozbahani, A. (2018). Developing an integrated risk management framework for agricultural water conveyance and distribution systems within fuzzy decision-making approaches. Science of the Total Environment. Pages 1363-1376.
10
Ozkaya, A., Zerberg, Y. (2019). A 40-Year Analysis of the Hydrological Drought Index for the Tigris Basin, Turkey. Water 11(4):657
11
Rahman, S., Devera, J., and Reynolds, J. (2014). Risk assessment model for pipe rehabilitation and replacement in a water distribution system, in pipelines. American Society of Civil Engineers. Pp: 1997-2006.
12
Roozbahani, A., Zahraie, B., Tabesh, M., (2012). Integrated risk assessment of urban water supply systems from source to tap. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 923-944.
13
Rowe, W. D. (1977). An Anatomy Fo Risk: Wiley.
14
Salman, B., and Salem, O. (2012). Risk assessment of wastewater collection lines using failure models and criticality ratings. Pipe. Syst. Engin. Prac. J. 3: 3. 68-76.
15
Shukla, S., Wood, A. W., (2008). Use of a standardized runoff index for characterizing hydrologic drought. Geophysical research letters, 35(2).
16
Tigkas, D., Vangelis, H., Tsakiris, G., (2015). DrinC: a software for drought analysis based on drought indices. Earth Science Informatics 8(3):697–709.
17
Towler, E., Roberts, M., Rajagopalan, B., Sojda, R. (2013). Incorporating probabilistic seasonal climate forecasts into river management using a risk‐based framework, Water Resources Research, Volume 45, Issue 8.
18
Tsakiris, G., Vangelis, H. (2005). Establishing a Drought Index Incorporating Evapotranspiration. European Water. 9/1.
19
ORIGINAL_ARTICLE
رویکرد جیرهبندی در شبیهسازی-بهینهسازی چندهدفه بهرهبرداری از مخزن سد ایلام با استفاده از الگوریتم MOPSO
در این تحقیق از ترکیب مدل شبیهسازی و بهینهسازی برای اعمال سیاست جیرهبندی مخزن استفاده گردید. شبیهسازی حوضه مورد مطالعه با استفاده از مدل WEAP برای بهرهبرداری از مخزن سد ایلام واقع بر رودخانه کنجانچم انجام شد و برای انجام بهینهسازی سیستم، از مدل چند هدفه MOPSO استفاده شد. بهطوریکه در آن، هدف اول، حداکثر نمودن درصد تأمین نیازها در مقابل هدف دوم یعنی حداقل نمودن میزان تخطی از ظرفیتهای مجاز مخزن در طول دوره بهرهبرداری قرار گرفت. در این راستا مدلسازی بهرهبرداری از مخزن بر اساس وضع موجود بهرهبرداری منطقه و برای یک بازه 360-ماهه صورت گرفت. در نهایت با تعریف سناریوی بهینه و اعمال سیاست جیرهبندی مخزن، بهینهسازی بهرهبرداری از سیستم انجام شد و نتایج با سناریوی مرجع مقایسه گردید. در این تحقیق با در نظر گرفتن 24 متغیر تصمیم شامل 12 متغیر تراز جیرهبندی و 12 متغیر ضریب جیرهبندی پس از 1000 تکرار جوابهای بهینه حاصل گردید. نتایج نشان داد در سناریوی بهینه تخطی از ظرفیتهای مجاز مخزن در هیچ دورهای اتفاق نیفتاد درحالیکه در سناریوی مرجع در ماههایی که کمبود آب بیشتری وجود داشت در ماههای متوالی تراز مخزن به تراز مرده رسید که باعث عدم تأمین نیاز سیستم در این ماهها و آسیب جدی به سیستم میگردد. با توجه به اعمال سیاست جیرهبندی در سناریوی بهینه، درصد تأمین نیاز در ماههای بحرانی بین 20-35 درصد نسبت به سناریوی مرجع افزایش یافت که حاکی از کاهش قابلتوجه شدت شکست در ماههای مذکور نسبت به سناریوی مرجع است.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_84029_b4d341d4b621065cb364649c114095e4.pdf
2021-09-23
1721
1733
10.22059/ijswr.2021.319347.668901
سیاست جیره بندی
MOPSO
بهینهسازی
شبیهسازی
WEAP
صدیقه
منصوری
mansoury.se19@yahoo.com
1
گروه مهندسی منابع آب، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران
AUTHOR
حسین
فتحیان
fathian.h58@gmail.com
2
گروه مهندسی منابع آب، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران
LEAD_AUTHOR
علیرضا
نیکبخت شهبازی
nikbakhta@gmail.com
3
گروه مهندسی منابع آب، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران
AUTHOR
مهدی
اسدی لور
asadi379@yahoo.com
4
گروه آبیاری و زهکشی، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران
AUTHOR
علی
عصاره
ali_assareh_2003@yahoo.com
5
گروه آبیاری و زهکشی، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران
AUTHOR
Azari, A., Hamzeh, S., and Naderi, S. (2018). Multi-objective optimization of the reservoir system operation by using the hedging policy. Water Resource Management, 32(6), 2061–2078.
1
Bayesteh, M., and Azari, A. (2021). Stochastic Optimization of Reservoir Operation by Applying Hedging Rules. Journal of Water Resources Planning and Management, 147(2), 04020091-9.
2
Daraeikhah, M., Meraji, S.H., and Afshar, M.H. (2009). Application of Particle Swarm Optimization to Optimal Design of Cascade Stilling Basins. Scientia Iranica, 16(1), 50-57.
3
Deb, k., Pratap, A., Agarwal, S., and Meyarivan, T. (2002). A fast and elitist multi-objective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Trans Evolutionary Computing, Indian. 6(2), 182–197.
4
Draper, A.J., and Lund, J.R. (2004). Optimal hedging and carry over storage value. Waterce Resource Planning and Management, ASCE, 130(1), 83–87.
5
Felfelani, F., Jalali Movahed, A., and Zarghami, M. (2013). simulating hedging rules for effective reservoir operation by using system dynamics: a case study of Dez Reservoir, Iran. Lake and Reservoir Management. 29(2), 126-140.
6
Izquierdo, J., Montalvo, I., Pérez, R., and Fuertes, V. S. (2008). Design optimization of wastewater collection networks by PSO. Computers & Mathematics with Applications, 56(3), 777-784.
7
Li, X., Zhao, Y., Shi, C., Sha, J., Wang, Z.L., and Wang, Y. (2015). Application of Water Evaluation and Planning (WEAP) model for water resources management strategy estimation in coastal Binhai New Area, China. Ocean & Coastal Management. 106, 97-109.
8
Loucks, D.P., and van Beek, E. )2005(. Water Resources Systems Planning and Management, An Introduction to Methods, Models and Applications. UNESCO Publication, PP: 677.
9
Moghaddam, A., Afsharnia, M., and Peirovi Minaee, R. (2020). Preparing the optimal emergency response protocols by MOPSO for a real-world water distribution network. Environmental Science and Pollution Research, 27(2), 30625–30637.
10
Mousavi, S.J., Anzab, N.R., Asl-Rousta, B., and Kim, J.H. (2017). Multi-Objective Optimization-Simulation for Reliability-Based Inter-Basin Water Allocation. Water resources management, 31(9), 1-20.
11
Nagesh Kumar, D., and Janga Reddy, M. (2007). Multipurpose reservoir operation using particle swarm optimization. Journal of Water Resources Planning and Management, 133(3), 192-201.
12
Neelakantan, T.R. and Pundarikanthan, N. V. (1999). Hedging rule optimization for water supply reservoirs system. Water Resources Management, 13(6), 409–426.
13
Rafiee Anzab, N., Mousavi, S.J., Rousta, B.A., and Kim, J.H. (2016). Simulation optimization for optimal sizing of water transfer systems. In Harmony Search Algorithm (pp. 365-375): Springer.
14
Reddy, M.J., and Kumar, D.N. (2007). Optimal reservoir operation for irrigation of multiple crops using elitist-mutated particle swarm optimization. Hydrological Sciences Journal, 52(4), 686-701.
15
Rezaei, F., Safavi, H.R. and Zekri, M. (2017). A Hybrid Fuzzy-Based Multi-Objective PSO Algorithm for Conjunctive Water Use and Optimal Multi-Crop Pattern Planning. Water resources management, 31, 1139–1155.
16
Rezaei, F. and Safavi, H.R. (2020). f-MOPSO/Div: an improved extreme-point-based multi-objective PSO algorithm applied to a socio-economic-environmental conjunctive water use problem. Environmental Monitoring Assessment. 192(12): 767. DOI: 10.1007/s10661-020-08727-y.
17
Sen, G.D., Sharma, J., Goyal, G.R., and Singh, A.K. (2017). A multi-objective PSO (MOPSO) algorithm for optimal active power dispatch with pollution control. Mathematical Modelling of Engineering Problems, 4(3), 113-119.
18
Shih, J.S., and ReVelle, C. (1994). Water-supply operations during drought: Continuous hedging rule. Water Resource Planning and Management, ASCE, 120(5), 613–629.
19
Taghian, M., Rosbjerg, D., Haghighi, A., and Madsen, H. (2014). Optimization of Conventional Rule Curves Coupled with Hedging Rules for Reservoir Operation. Water Resources Planning and Management, 140(5), 693–698.
20
Tennant, D.L. (1976). Instream flow regimens for fish, wildlife, recreation and related environmental resources. Fisheries, 1(4), 6-10.
21
Xilin, Z., Yuejin, T., and Zhiwei, Y. (2019). Resource allocation optimization of equipment development task based on MOPSO algorithm. Journal of Systems Engineering and Electronics, 30(6), 1132– 1143.
22
Vasan, A. (2013). Optimal Reservoir Operation for Irrigation Planning Using the Swarm Intelligence Algorithm. Metaheuristics in water, Geotechnical and Transport Engineering, 147-165.
23
Zhang, J., Wu, Z., Cheng, C.T., and Zhang, S.Q. (2011). Improved particle swarm optimization algorithm for multi-reservoir system operation. Water Science and Engineering, 4(1), 61-74.
24
ORIGINAL_ARTICLE
اثربخشی راهکارهای تعادلبخشی منابع آب زیرزمینی برای کنترل فرونشست (مطالعه موردی: محدوده مطالعاتی ورامین)
هدف اصلی این پژوهش، تدوین یک مدل تصمیمگیری چندمعیاره مبتنی بر ذینفعان و ذیمدخلان[1] محدوده مطالعاتی دشت ورامین با رویکرد کنترل فرونشست آبخوان است. یکی از ابزارهای مهم جهت تدوین مدل تصمیمگیری برای کنترل فرونشست زمین استفاده از مدلهای عددی و ارزیابی سناریوهای مختلف در این مدلها میباشد. با توجه به ارتباط و حساسیت میزان برداشت از منابع آب زیرزمینی با میزان فرونشست، استفاده از مدل MODFLOW جهت شبیهسازی کمّی آبخوان و سپس استفاده از بسته نرمافزاری SUB بهمنظور شبیهسازی میزان نشست زمین میتواند این ارتباط را بهخوبی مشخص کند. تحلیل و شبیهسازی مدل کمّی و فرونشست، نشان داد که وضعیت آبخوان بحرانی بوده و میزان افت آبخوان در یک دوره 5 ساله، بیش از 6 متر بوده و متعاقب آن نشست زمین نیز در بخشهای مرکزی آبخوان به 37 سانتیمتر خواهد رسید. بر این اساس با در نظر گرفتن 8 راهکار علاجبخشی که تلفیقی از کاهش برداشت از منابع آب زیرزمینی و تغذیه مصنوعی آبخوان است، مطالعه اثربخشی این راهکارها انجام گرفت. بررسی نتایج وزندهی معیارهای این پژوهش نشان داد که معیار زیستمحیطی که مربوط به شاخص تعدیل نشست زمین است، دارای بیشترین وزن و مقدار 27/0 است و مهمترین معیار در تصمیمگیری معرفی گردید. پس از ارزیابی نتایج و اولویتهای راهکارها با روش COPRAS مشخص گردید که راهکار A8 بهعنوان اولویت اول علاجبخشی آبخوان معرفی میشود. همچنین نتایج نشان داد که با اعمال این راهکار میزان نشست زمین کاسته و حداکثر میزان نشست 5/23 سانتیمتر در بخش مرکزی آبخوان خواهد بود. در نهایت وضعیت کمّی آبخوان نیز با اعمال این راهکار نسبت به دوره پیشبینی (2024) نیز 76 درصد بهبود نشان داد[1] stakeholders
https://ijswr.ut.ac.ir/article_84030_5327ebf2dc12b1b57d86bd7b75b028a3.pdf
2021-09-23
1735
1751
10.22059/ijswr.2021.314786.668824
تصمیمگیری چندمعیاره
تعادلبخشی آب زیرزمینی
فرونشست
دشت ورامین
مجتبی
زنگنه
zangeneh1363@gmail.com
1
دانشجوی دکتری منابع آب، گروه علوم و مهندسی آب، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
AUTHOR
مهدی
سرائی تبریزی
mahdisarai@yahoo.com
2
استادیار گروه علوم و مهندسی آب، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
LEAD_AUTHOR
امیر
خسروجردی
khosrojerdi@srbiau.ac.ir
3
استادیار گروه علوم و مهندسی آب، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
AUTHOR
علی
صارمی
saremi.ptmco@gmail.com
4
استادیار گروه علوم و مهندسی آب، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
AUTHOR
Al Heib, M., Duval, C., Theoleyre, F., Watelet, J.-M., Gombert, P., 2015. Analysis of the historical collapse of an abandoned underground chalk mine in 1961 in Clamart (Paris, France). Bull. Eng. Geol. Environ. 74 (3), 1001–1018.
1
Nieuwenhuis, H., Schokking, F., 1997. Land subsidence in drained peat areas of the Province of Friesland, The Netherlands. Q. J. Eng. Geol. Hydrogeol. 30 (1), 37–48.
2
Strzalkowski, P., Tomiczek, K., 2015. Analytical and numerical method assessing the risk of sinkholes formation in mining areas. Int. J. Min. Sci. Technol. 25 (1), 85–89.
3
Choi, J.-K., Kim, K.-D., Lee, S., Won, J.-S., 2010. Application of a fuzzy operator to susceptibility estimations of coal mine subsidence in Taebaek City, Korea. Environ. Earth Sci. 59 (5), 1009–1022.
4
Deverel, S.J., Rojstaczer, S., 1996. Subsidence of agricultural lands in the Sacramento-San Joaquin Delta, California: role of aqueous and gaseous carbon fluxes. Water Resource. Res. 32 (8), 2359–2367.
5
Ghenai, C., Albawab, M., & Bettayeb, M. (2020). Sustainability indicators for renewable energy systems using multi-criteria decision-making model and extended SWARA/ARAS hybrid method. Renewable Energy, 146, 580-597.
6
Kaklauskas, A., Zavadskas, E., & Ditkevicius, R. (2006). An intelligent tutoring system for construction and real estate management master degree studies. Cooperative Design, Visualization, and Engineering, 12, 174–181.
7
Keršuliene, V., Zavadskas, E. K., & Turskis, Z. (2010). Selection of rational dispute resolution method by applying new step‐wise weight assessment ratio analysis (SWARA). Journal of business economics and management, 11(2), 243-258.
8
Khalifi, P., Nadiri, A. A., Novinpour, E. A., & Gharekhani, M. (2019). Estimation of Subsidence Potential Index Using the PCSM Method and Fuzzy Model in Ardabil Plain Aquifer. Iran-Watershed Management Science & Engineering, 13(45), 44-53.
9
Ministry of Energy. (2017). Water resources balance update studies in the study area of the Namak Lake basin. Department of basic studies of water resources management company, balance report no. 4134, 69 pp.
10
Moghaddam, H.K., Moghaddam, H.K., Kivi, Z.R., Bahreinimotlagh, M. and Alizadeh, M.J., 2019. Developing comparative mathematic models, BN and ANN for forecasting of groundwater levels. Groundwater for Sustainable Development, 9, 100-113.
11
Naderi, K., Nadiri, A. A., Asghari Moghaddam, A., & Kord, M. (2018). A new approach to determine probable land subsidence areas (Case study: The Salmas plain aquifer). Iranian Journal of ecohydrology, 5(1), 85-97.
12
Nadiri, A. A., Taheri, Z., Barzegari, Gh., & Dideban, Kh. (2018). A framework to estimation of aquifer subsidence potential using genetic algorithm. Iran-Water Resources Research, 14(2), 174-185.
13
Noorbeh, P., Roozbahani, A. and Moghaddam, H.K. (2020). Annual and Monthly Dam Inflow Prediction Using Bayesian Networks. Water Resources Management, pp.1-19.
14
Sadeghfam, S., Khatibi, R., Dadashi, S., & Nadiri, A. A. (2020). Transforming subsidence vulnerability indexing based on ALPRIFT into risk indexing using a new fuzzy-catastrophe scheme. Environmental Impact Assessment Review, 82, 106-122.
15
Tafreshi, G.M., Nakhaei, M. and Lak, R., 2019. Land subsidence risk assessment using GIS fuzzy logic spatial modeling in Varamin aquifer, Iran. Geo Journal, 11, 1-21.
16
Zavadskas, E. K., & Kaklauskas, A. (1996). Determination of an efficient contractor by using the new method of multicriteria assessment. In International Symposium for The Organization and Management of Construction. Shaping Theory and Practice 2, 94-104.
17
Zavadskas, E. K., Kaklauskas, A., & Vilutiene, T. (2009). Multicriteria evaluation of apartment blocks maintenance contractors: Lithuanian case study. International Journal of Strategic Property Management, 13(4), 319-338.
18
Zavadskas, E. K., Stević, Ž., Tanackov, I., & Prentkovskis, O. (2018). A novel multicriteria approach–rough step-wise weight assessment ratio analysis method (R-SWARA) and its application in logistics. Studies in Informatics and Control, 27(1), 97-106.
19
ORIGINAL_ARTICLE
برآورد رطوبت ظرفیت زراعی و نقطه پژمردگی دائم گیاه با استفاده از دادههای استوانههای دوگانه و حل عددی معکوس در بافتهای مختلف خاک
در این پژوهش از نرمافزار HYDRUS- 2D/3D برای برآورد نقاط ظرفیت زراعی (FC) و نقطه پژمردگی دائم (PWP) با استفاده از رویکرد حل معکوس، استفاده شد. برای این منظور، دادههای نفوذ تجمعی اندازهگیریشده به روش استوانههای دوگانه در 95 نقطه از مناطق مختلف استان اصفهان به عنوان ورودی مدل مورد استفاده قرار گرفت. خاکهای مورد مطالعه در هفت کلاس بافتی شامل لومشنی (SL)، رسی (C)، لوم (L)، لوم سیلتی (SiL)، لوم رسی (CL)، لوم رس سیلتی (SiCL) و رس سیلتی (SiC) قرار گرفتند. در اکثر نمونهها مقادیر شبیهسازیشده FC و PWP کمتر از مقدار اندازهگیریشده آنها بود. نتایج نشان داد که کمترین میزان خطا در برآورد نقاط FC مربوط به بافت SL (884/0= R2 و 021/0=RMSE) و بیشترین خطای برآورد FC مربوط به بافت C (1/0= R2 و 122/0=RMSE) بود. همچنین کمترین خطای برآورد نقاط PWP مربوط به بافت L (858/0= R2 و 003/0=RMSE) و بیشترین خطای برآورد PWP مربوط به بافت C (21/0= R2 و 025/0=RMSE) بود. در کل میزان خطای شبیهسازی با افزایش میزان رس در خاک و سنگینتر شدن بافت خاک افزایش پیدا کرد. همچنین در همه خاکها مقادیر PWP شبیهسازیشده نسبت به مقادیر FC شبیهسازیشده، همخوانی نسبتا بیشتری با مقادیر اندازهگیریشده آنها داشت. مقادیر ضریب تبیین برای FC و PWP در همه خاکها به ترتیب معادل 77/0 و 80/0 بود. در کل روش حل عددی معکوس از دقت قابل قبولی برای برآورد FC و PWP به ویژه در خاکهای دارای بافت سبک برخوردار بود.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_84031_65218617534a96268c5a4bad2f3393cd.pdf
2021-09-23
1753
1763
10.22059/ijswr.2021.318649.668888
آب قابل استفاده گیاه
استوانههای دوگانه
شبیهسازی
نرمافزار HYDRUD-2D/3D
پریسا
مشایخی
mashayekhi_enj@yahoo.com
1
بخش تحقیقات خاک و آب، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان اصفهان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، اصفهان، ایران
LEAD_AUTHOR
Bahrami, A., Aghamir, F., Bahrami, M. and Khodaverdiloo, H. (2020). Inverse modeling towards parameter estimation of the nonlinear soil hydraulic functions using developed multistep outflow procedure. Journal of Hydrology, 590, 125446.
1
Blake, G.R. and Hartge, K.H. (1986). Bulk density. In: Methods of soil analysis. Part 1, 2nd edn (ed. A. Klute),. Agronomy Monographs. 9. ASA, Madison, WI. pp. 363–375
2
Dobarco, R.M., Cousin, I., Le Bas, C. and Martin, M. (2019). Pedotransfer functions for predicting available water capacity in French soils, their applicability domain and associated uncertainty. Geoderma, 336, 81–95.
3
Gribb, M. M., Forkutsa, I., Hansen, A., Chandler, D. G. and McNamara, J. P. (2009). The Effect of Various Soil Hydraulic Property Esti mates on Soil Moisture Simulations. Vadose Zone Journal, 8, 321–331. doi:10.2136/vzj2008.0088
4
Huang, J., Wu, P. and Xining, Z. (2013). Effects of rainfall intensity, underlying surface and slope gradient on soil infiltration under simulated rainfall experiments. Catena, 104, 93-102.
5
Kirkham, J.M., Smith, C., Doyle, R.B. and Brown. P.B. (2019). Inverse modelling for predicting both water and nitrate movement in a structured-clay soil (Red Ferrosol). Peer Journal, 6, e6002 https://doi.org/10.7717/peerj.6002
6
Klute, A. (1986). Methods of Soil Analysis. Part 1- Physical and Mineralogical Methods. 2nd ed., Agronomy No. 9. ASA/SSSA Inc., Madison, Wisconsin, USA.
7
Lai, J. and Ren, L. (2016). Estimation of effective hydraulic parameters in heterogeneous soils at field scale, Geoderma, 264, 28–41
8
Maqsoud A, Bussière B, Mbonimpa M and Aubertin M. )2004(. Hysteresis effects on the water retention curve: A comparison between laboratory results and predictive models. Pp. 8-15. Proceedings of the 57th geotechincal conference, Canada.
9
Mashayekhi, P., Ghorbani Dashtaki, S., Mosaddeghi, M.R., Shirani, H. and Mohammadi Nodoushan, A. R. (2016). Different scenarios for inverse estimation of soil hydraulic parameters from double ring infiltrometer data using HYDRUS 2D/3D. International Agrophysics, 30(2), 203-210.
10
Mashayekhi P., Ghorbani Dashtaki S., Mosaddeghi M.R., Shirani H. and Nouri M.R. (2017). Estimation of soil hydraulic parameters using double-ring infiltrometer data via inverse method. Iranian Journal of Water and Soil Research, 47(4), 829-838. (In Persian)
11
Minasny, B. and McBratney, A.B. (2002). The Neuro-m method for fitting neural network parametric pedotransfer functions. Soil Science Society of America Journal, 66,352– 361.
12
Mirzaee, S., Zolfaghari, A. A, Gorjib, M Miles Dyckc, M., and Ghorbani Dashtakia, S. (2013). Evaluation of infiltration models with different numbers of fitting parameters in different soil texture classes Archives of Agronomy and Soil Science, http://dx.doi.org/10.1080/03650340.2013.823477
13
Mousavi Dehmurdi, A., Ghorbani Dashtaki, Sh. And Mashayekhi, P. (2018). Evaluation of double-ring infiltrometers method for measuring the vertical infiltration in different soil textures using HYDRUS. Journal of Water and Soil Conservation, 25(3), 241-253. (In Farsi).
14
Mualem, Y. (1976). A new model for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated porous media. Water Resources Research, 12(3), 513–522.
15
Novák, V. and Havrila, J. (2006). Method to estimate the critical soil water content of limited availability for plants. Biologia Journal, 61(19), 289-293.
16
Qiao, J., Zhu, Y., Jia, X., Huang, L. and Shao, M. (2018). Pedotransfer functions for estimating the field capacity and permanent wilting point in the critical zone of the Loess Plateau, China. Journal of Soils and Sediments. https://doi.org/10.1007/s11368-018-2036-x.
17
Raoof, M. and Pilpayeh, A. R. (2013). Estimating soil wetting profile under saturated infiltration process by numerical inversion solution in land slopes. Middle-East Journal of Scientific Research, 13(6), 732–736.
18
Rucker, D.F. (2010). Inverse upscaling of hydraulic parameters during constant flux infiltration using borehole radar. Advances in Water Resources. http: //dx.doi.org/10.1016/j. advwatres. 2010.11.001.
19
Toluee, R., Neyshabouri, M.R. and Rasoulzadeh, A. (2014). Estimating Parametrs of Brooks-Corey Soil Water Retention Curve for Drying and Wetting Branches by Pedotransfer Functions. Water and soil science, 25(3), 195-210. (In Persian).
20
Tomasella, J., Pachepsky, Y.A., Crestana, S. and Rawls, W.J. )2003(. Comparison of two techniques to develop pedotransfer functions for water retention. Soil Science Society of America Journal, 67, 1085-1092.
21
Silva, B.M., Silva, É.A., Oliveira, G.C., Ferreira, M.M. and Serafim, M.E. (2014). Plant-available soil water capacity: estimation methods and implications. Revista Brasileira de Ciência do Solo, 38, 464–475.
22
Richards, L. A. (1931). Capillary conduction of liquids through porous mediums. Physics, 1,318–333.
23
Šimůnek, J. Kodesová, R. and Gribb, M. M. (1999). Estimating hysteresis in the soil water retention function from modified cone penetrometer test. Water Resources Research, 35, 1329–1345.
24
Šimůnek, J., Šejna, M. and van Genuchten, M. Th. (2012). HYDRUS: model use, calibration and validation. American Society of Agricultural and Biological Engineers, 55(4), 1261-1274.
25
Vanclooster, M., Javaux, M. and Lambot, S. (2007). Recent advances in characterizing flow and transport in unsaturated soil at the core and field. Estudios de la Zona No Saturada del Suelo, 3, 19–35
26
Van Genuchten M. Th. 1980. A closed–form equation for predicting the hydraulic conductivity of unsaturated soils. Soil Science Society of America Journal, 44(5), 892–898.
27
Vereecken, H., Weynants, M., Javaux, M., Pachepsky, Y., Schaap, M.G. and van Genuchten, M.Th. (2010). Using pedotransfer functions to estimate the van Genuchten–Mualem soil hydraulic properti es: A review. Vadose Zone Journal, 9, 795–820. doi:10.2136/vzj2010.0045
28
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی آلودگی اجزای ذرات خاک سطحی به فلزات سنگین در کاربریهای مختلف حوضه آبخیز باغان استان بوشهر
حوضههای آبخیز منابع تأمین آب آشامیدنی شهرها و روستاها هستند و آلودگی آنها به عناصر سنگین، تهدید کننده سلامتی ساکنین حوضه و افرادی است که از آب و محصولات کشاورزی آنها استفاده میکنند. با توجه به اهمیت حوضه آبخیز باغان در استان بوشهر، این پژوهش با هدف ارزیابی آلودگی خاک سطحی این حوضه به برخی فلزات سنگین (Cd، Mn، Ni، Pb، Zn، Cu و Fe) در کلاسهای مختلف اندازهای ذرات خاک (کمتر از 2000 و 63 میکرون) کاربریهای مختلف ( مرتع، زراعی و باغی) در این حوضه انجام گرفت. مکان 120 نمونه مرکب خاک سطحی (0-20 سانتیمتر) در حوضه با استفاده از تکنیک ابرمکعب لاتین تعیین شد. پس از تیمارهای اولیه عناصر سنگین به روش اسپوزیتو عصارهگیری و به کمک دستگاه جذب اتمی اندازهگیری شدند و با استفاده از شاخصهای ژئوشیمیایی فاکتور آلودگی (Cantamination Factor, CF)، زمین انباشت (Index of geo-accumulation, Igeo) و بار آلودگی (Pollution Load Index, PLI) مورد ارزیابی قرار گرفتند. افزایش معنیدار غلظت کل Cu، Cd و Fe با کوچکتر شدن اندازه ذرات خاک در کاربریهای مختلف اراضی مشاهده شد. روند میزان CF در همه کاربریها در کلاس کمتر از 2000 میکرون Cd>Mn>Pb>Ni>Cu>Zn>Fe و در کمتر از 63 میکرون به ترتیب Cd>Mn>Cu>Ni>Pb>Zn>Fe میباشد. ارزیابی آلودگی با استفاده از شاخص CF وضعیت فعلی خاک را در کاربری باغ نسبت به Cd، آلودگی قابل توجه و برای سایر فلزات، آلودگی متوسط نشان میدهد. مقادیر مثبت و معنیدار شاخص زمین انباشت (Igeo) برای فلزات Cdو Mn در هر دو کلاس اندازه ذرات در همه کاربریها مشاهده شد. در مجموع نتایج این پژوهش قرارگیری ترجیحی غلظت برخی فلزات در اندازه ذرات ریزتر خاک را مورد تأیید قرار میدهد. همچنین شواهد بیانگر تأثیر عوامل انسانی بر آلودگی خاک سطحی منطقه به فلزات کادمیوم و منگنز میباشد. نتایج این تحقیق میتواند اطلاعات ارزشمندی برای ارزیابی ریسک خطر آلودگی خاکهای سطحی منطقه فراهم نماید.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_84032_3a1cfdb48ea34fea37d4bbee11060c0a.pdf
2021-09-23
1765
1778
10.22059/ijswr.2021.319317.668900
آلودگی خاک
حوضه آبخیز باغان
فلزات سنگین
فاکتور آلودگی
ضریب زمین انباشت
سمیه
دهقانی
somayehdehghany@yahoo.com
1
گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهرکرد،شهرکرد، ایران
LEAD_AUTHOR
مهدی
نادری
khnaderi@yahoo.com
2
گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهرکرد،شهرکرد، ایران
AUTHOR
جهانگرد
محمدی
jahan.mohammad@ymail.com
3
گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهرکرد، شهرکرد، ایران
AUTHOR
احمد
کریمی
karimiahmad1342@yahoo.com
4
گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهرکرد، شهرکرد، ایران
AUTHOR
Acosta, J. A., Cano, A. F., Arocena, J. M., Debela, F., & Martínez-Martínez, S. (2009). Distribution of metals in soil particle size fractions and its implication to risk assessment of playgrounds in Murcia City (Spain). Geoderma, 149(1-2), 101-109.
1
Afshari, A., & khademi, H., & delavar, M. (2015). Heavy metals contamination assessment in soils of different land uses in central district of zanjan province using contamination factor. Water and soil science (agricultural science), 25(4/2), 41-52.
2
Afshari A. )2012(. Factors affecting the spatial distribution of selected heavy metals in surface soils of Zanjan and their profile variations. MSC thesis in Soil Science, Faculty of Agriculture, Isfahan University of Technology. (In Persian).
3
Ali-Ahyai M., & Behbahani Zadeh, A. A. (1993) .Methods of Soil Analysis Descriptions. Soil and Water Research Institute .Technical Paper, No. 893. Tehran (In Persian)
4
Alloway, B. J. (1990). Heavy Metals in Soils, Blackie and Son, Ltd. Glasgow and London.
5
Bacon, J. R., & Hewitt, I. J. (2005). Heavy metals deposited from the atmosphere on upland Scottish soils: chemical and lead isotope studies of the association of metals with soil components. Geochimica et Cosmochimica Acta, 69(1), 19-33.
6
Banaei, M. H. (1998). Soil Moisture and Temperature Regime Map of Iran. Soil and Water Research Institute, Ministry of Agriculture, Iran.
7
Barzin, M., Kheirabadi, H., & Afyuni, M. (2015). An investigation into pollution of selected heavy metals of surface soils in Hamadan province using pollution index. Journal of Science and Technology of Agriculture and Natural Resources, 19(72), 69-80(In Persian).
8
Bhuiyan, M. A., Parvez, L., Islam, M. A., Dampare, S. B., & Suzuki, S. (2010). Heavy metal pollution of coal mine-affected agricultural soils in the northern part of Bangladesh. Journal of Hazardous Materials, 173(1-3), 384-392.
9
Bouyoucos, G. J. (1962). Hydrometer method improved for making particle size analyses of soils. Agronomy journal, 54(5), 464-465.
10
Cao, H.F., Chang, A.C., Page, A.L., )1984(. Heavy metal contents of Sludge-treated Soil as determined by three Extraction Procedures, jornal of Qual , 13(4), pp. 632 - 634 .
11
Chandrasekaran, A., Ravisankar, R., Harikrishnan, N., Satapathy, K. K., Prasad, M. V. R., & Kanagasabapathy, K. V. (2015). Multivariate statistical analysis of heavy metal concentration in soils of Yelagiri Hills, Tamilnadu, India–Spectroscopical approach. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 137, 589-600.
12
Chonokhuu, S., Batbold, C., Chuluunpurev, B., Battsengel, E., Dorjsuren, B., & Byambaa, B. (2019). Contamination and health risk assessment of heavy metals in the soil of major cities in mongolia. International journal of Environmental Research And Public Health, 16(14), 2552.
13
Egbe, E. R., Nsonwu-Anyanwu, A. C., Offor, S. J., Opara Usoro, C. A., & Etukudo, M. H. (2019). Heavy metal content of the soil in the vicinity of the united cement factory in Southern Nigeria. Journal of Advances in Environmental Health Research, 7(2), 122-130.
14
Fanavaran Ab Sazeh. )2010 (. Environmental Assessment Studies of Baghan Dam (Bushehr Province).(In Persian).
15
Gilbert, R.O. 1987 Statistical Methods for Environmental Pollution Monitoring. Van Nostrand Reinhold Co., New York, 320 pp.
16
Gowd, S. S., Reddy, M. R., & Govil, P. K. (2010). Assessment of heavy metal contamination in soils at Jajmau (Kanpur) and Unnao industrial areas of the Ganga Plain, Uttar Pradesh, India. Journal of Hazardous Materials, 174(1-3), 113-121.
17
Hakanson, L. (1980). An ecological risk index for aquatic pollution control. A sedimentological approach. Water Research, 14(8), 975-1001.
18
Ju, X. T., Kou, C. L., Christie, P., Dou, Z. X., & Zhang, F. S. (2007). Changes in the soil environment from excessive application of fertilizers and manures to two contrasting intensive cropping systems on the North China Plain. Environmental Pollution, 145(2), 497-506.
19
Kabata-Pendias, A., & Mukherjee, A. B. (2007). Trace Elements From Soil To Human. Springer Science & Business Media.550 pp.
20
Kabata-Pendias, A. (2010). Trace Elements In Soils And Plants. CRC press.
21
Kapusta, P., Szarek-Łukaszewska, G., & Stefanowicz, A. M. (2011). Direct and indirect effects of metal contamination on soil biota in a Zn–Pb post-mining and smelting area (S Poland). Environmental Pollution, 159(6), 1516-1522.
22
Li, F., Zhang, J., Huang, J., Huang, D., Yang, J., Song, Y., & Zeng, G. (2016). Heavy metals in road dust from Xiandao District, Changsha City, China: characteristics, health risk assessment, and integrated source identification. Environmental Science and Pollution Research, 23(13), 13100-13113.
23
Li, X., & Feng, L. (2012). Multivariate and geostatistical analyzes of metals in urban soil of Weinan industrial areas, Northwest of China. Atmospheric Environment, 47, 58-65.
24
Likuku, A. S., Mmolawa, K. B., & Gaboutloeloe, G. K. (2013). Assessment of heavy metal enrichment and degree of contamination around the copper-nickel mine in the Selebi Phikwe Region, Eastern Botswana. Environment and Ecology Research, 1(2), 15-17.
25
Luo, C., Liu, C., Wang, Y., Liu, X., Li, F., Zhang, G., & Li, X. (2011). Heavy metal contamination in soils and vegetables near an e-waste processing site, south China. Journal of Hazardous Materials, 186(1), 481-490.
26
Lv, J., & Liu, Y. (2019). An integrated approach to identify quantitative sources and hazardous areas of heavy metals in soils. Science of the Total Environment, 646, 19-28.
27
Mahmoudabadi, E., Sarmadian, F., & Moghaddam, R. N. (2015). Spatial distribution of soil heavy metals in different land uses of an industrial area of Tehran (Iran). International journal of Environmental Science And Technology, 12(10), 3283-3298(In Persian)..
28
mahmoudi, s., & mohammadi, j., & naderi, m. (2013). statistical and spatial distribution of some heavy metals in surface soil particle size fractions in south of isfahan. journal of water and soil conservation (journal of Agricultural Sciences And Natural Resources), 20(2), 1-22.
29
Martín, J. R., Ramos-Miras, J. J., Boluda, R., & Gil, C. (2013). Spatial relations of heavy metals in arable and greenhouse soils of a Mediterranean environment region (Spain). Geoderma, 200, 180-188.
30
McLean, E. O. (1983). Soil pH and lime requirement. Methods Of Soil Analysis: Part 2 Chemical And Microbiological Properties, 9, 199-224.
31
Mirzaei, M., & Solgi, E. (2016). Evaluation of heavy metals concentration (cadmium, copper, manganese, nickel, lead and zinc) in sediments of Zayandehrood River. Journal of Research in Environmental Health, 1(4), 251-265.
32
Moore, F., & kargar, S., & Rastmanesh, F. (2013). Heavy metal concentration of soils affected by zn-smelter activities in the qeshm island, iran. Journal of Sciences Islamic Republic Of Iran, 24(4), 339-346.
33
Moosavi Shahraki M. 2016. Environmental assessment of heavy metal pollution in the soil of Zarghan region.83 PP. (In Persain).
34
Nelson, D. W., & Sommers, L. (1983). Total carbon, organic carbon, and organic matter. Methods of soil analysis: Part 2 Chemical And Microbiological Properties, 9, 539-579.
35
Olsen SR, Dean LA. (1965). Phosphorus 1. Methods of Soil Analysis. Part 2. Chemical and Microbiological Properties. (methodsofsoilanb):1035-49.
36
Page AL, Miller RH, Keeney DR. )1982(. Methods of soil analysis. American Society of Agronomy.
37
Roudier, P., Beaudette, D., & Hewitt, A. (2012). A conditioned Latin hypercube sampling algorithm incorporating operational constraints. Digital Soil Assessments And Beyond, 227-231.
38
Sadat Madani A, Sefyanian A, Mirgafari, Khodakarai L. (2010). Determination of spatial distribution of Heavy Metals Iron, cobalt and vanadium in surface soil of hamadan province, Geomatics Conference, Tehran, National Mapping Agency, Iran; 1-10 (In Persian).
39
Sarlak, M. R. (2015). Characterization of the particle size fraction associated heavy metals in arable soils from Ahwaz size, Iran. International Journal of Current Microbiology and Applied Sciences, 4(7), 65-75.
40
Sayadi, M. H., Shabani, M., & Ahmadpour, N. (2015). Pollution index and ecological risk of heavy metals in the surface soils of Amir-Abad Area in Birjand City, Iran. Health Scope, 4(1):ee21137.
41
Sayadi, M. H. (2017). Grain size fraction of heavy metals in soil and their relationship with land use. Proceedings of the International Academy of Ecology and Environmental Sciences, 7(1), 1.
42
Sun, Y., Zhou, Q., Xie, X., & Liu, R. (2010). Spatial, sources and risk assessment of heavy metal contamination of urban soils in typical regions of Shenyang, China. Journal of hazardous materials, 174(1-3), 455-462.
43
Tayebi, M., Naderi, M., & Mohammadi, J. (2017). spatial distribution of some heavy metals in different soil particle size fractions in Kafe Moor, Kerman Province, Iran. Journal of Water and Soil Science-Isfahan University of Technology, 21(3), 55-68(In Persian)..
44
Walkley, A., & Black, I. A. (1934). An examination of the Degtjareff method for determining soil organic matter, and a proposed modification of the chromic acid titration method. Soil Science, 37(1), 29-38.
45
Wang, X. S., Qin, Y., & Chen, Y. K. (2006). Heavy meals in urban roadside soils, part 1: effect of particle size fractions on heavy metals partitioning. Environmental Geology, 50(7), 1061-1066.
46
Wei, M., Chen, J., Sun, Z., Lv, C., & Cai, W. (2015). Distribution of heavy metals in different size fractions of agricultural soils closer to mining area and its relationship to TOC and Eh. In Proceedings of the World congress on New Technologies, Barcelona, Spain (pp. 200-206).
47
Yan, X., Liu, M., Zhong, J., Guo, J., & Wu, W. (2018). How human activities affect heavy metal contamination of soil and sediment in a long-term reclaimed area of the Liaohe River Delta, North China. Sustainability, 10(2), 338.
48
Yang, Y., Li, Y., & Zhang, J. (2016). Chemical speciation of cadmium and lead and their bioavailability to cole (Brassica campestris L.) from multi-metals contaminated soil in northwestern China. Chemical Speciation & Bioavailability, 28(1-4), 33-41.
49
Yu, S., & Li, X. D. (2011). Distribution, availability, and sources of trace metals in different particle size fractions of urban soils in Hong Kong: implications for assessing the risk to human health. Environmental Pollution, 159(5), 1317-1326.
50
Zheng, R., Jiale, Z. H. A. O., Xiu, Z. H. O. U., Chao, M. A., Li, W. A. N. G., & Xiaojiang, G. A. O. (2016). Land use effects on the distribution and speciation of heavy metals and arsenic in coastal soils on Chongming Island in the Yangtze River Estuary, China. Pedosphere, 26(1), 74-84.
51
Zhuang, Q., Li, G., & Liu, Z. (2018). Distribution, source and pollution level of heavy metals in river sediments from South China. Catena, 170, 386-396.
52
ORIGINAL_ARTICLE
برآورد تغذیه و تبادل جریان بین رودخانه و آبخوان بر اساس مدل متصل شده آب سطحی- آب زیرزمینی
بهرهبرداری تلفیقی از منابع آبسطحی و زیرزمینی یکی از مهمترین چالشهای پیش روی محققین منابع آب می باشد. استفاده تلفیقی در واقع، بهرهبرداری از منابع آبسطحی و زیرزمینی به منظور افزایش میزان آب قابل دسترسی و استفاده پایدار از منابع آب موجود است. بنابراین از اهداف اساسی مطالعه جاری، شبیهسازی برهم کنش آبسطحی و زیرزمینی با استفاده از ایجاد اتصال دینامیکی بین مدل آبسطحی WEAP و مدل آبزیرزمینی MODFLOW در دشت میاندربند می باشد. در این راستا برای شبیهسازی منطقه غیر اشباع خاک از روش هیدرولوژیکی رطوبت خاک استفاده گردید. نتایج حاصل از برهم کنش آب سطحی و زیرزمینی ارائه شده و شرایط موجود بهرهبرداری از منابع آب منطقه در صورت ادامه سیاستهای موجود مورد بررسی قرار گرفت. یکی از مهمترین دستاوردهای این تحقیق ایجاد شبیهسازی ناحیه اشباع و غیراشباع خاک با استفاده از مولفههای بیلان کامل هیدروکلیماتولوژی به صورت یک مدل متصل شده آبسطحی و زیرزمینی است. نتایج نشان داد در یک دوره 6 ساله بیشترین مقدار تغذیه آبخوان در سطح دشت میاندربند کرمانشاه در ماههای آبان تا فروردین در حدود 10 تا 19 میلیون متر مکعب است. در برخی از این ماهها علاوه بر بارندگی مقداری از تغذیه ناشی از نفوذ آب آبیاری میباشد. بیشترین میزان افت تراز سطح آبزیرزمینی به مقدار 5/7 متر مربوط به ناحیه شمالی دشت و میزان متوسط افت در کل دشت در انتهای دوره بهرهبرداری 6 ساله (مهر 86تا شهریور 92) حدود 4 متر خواهد بود.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_84033_8b9cf19849cc57bf9ae13819b83a7a76.pdf
2021-09-23
1779
1793
10.22059/ijswr.2021.318357.668883
اندرکنش رودخانه و آبخوان
ناحیه غیر اشباع خاک
نرخ تغذیه
WEAP- MODFLOW
ویدا
کامکار
vida.kamkar@yahoo.com
1
گروه مهندسی آب، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
AUTHOR
آرش
آذری
a.azari@razi.ac.ir
2
دانشیار گروه مهندسی آب دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
LEAD_AUTHOR
سید احسان
فاطمی
se.fatemi@razi.ac.ir
3
استادیار گروه مهندسی آب، دانشگاه رازی، کرمانشاه، ایران
AUTHOR
Bayesteh, M and Azari, A. (2021). Stochastic Optimization of Reservoir Operation by Applying Hedging Rules. J. Water Resour. Plann. Manage., 147(2), 04020099.
1
Bear, J. (2010). Modeling Groundwater Flow and Contaminant Transport. Springer Verlag. Vol. 23. 834 P.
2
Brenot, A., Petelet-Giraud, E. and Gourcy, L. (2015). Insight from surface water-groundwater interactions in an alluvial aquifer: contributions of δ2H and δ18O of water, δ34SSO4 and δ18OSO4 of sulfates, 87Sr/86Sr ratio. Procedia Earth and Planetary Science, 13, 84 – 87.
3
Eastoe, C. J., Hutchison, W. R., Hibbs, B. J., Hawley, J. and Hogan, J. F. (2010). Interaction of a river with an alluvial basin aquifer: Stable isotopes, salinity and water budgets. Journal of Hydrology, 395, 67–78.
4
Engeler, I ., Hendricks Franssen H. J., Müller, R. and Stauffe, F. (2011). The importance of coupled modelling of variably saturated groundwater flow-heat transport for assessing river–aquifer interactions. Journal of Hydrology, 397, 295-305.
5
Fleckenstein, J. H., Krause, S., Hannah, D. M. and Boano, F. (2010). Groundwater-surface water interactions-New methods and models to improunderstanding of processes and dynamics. Journal of Advances in Water Resources, 33, 1291-1295.
6
Gorelick, S. M. (1983). A review of distributed parameter groundwater management modelling methods. Water Resources Research, 19 (2), 305-319.
7
Graham, P. W., Andersen, M. S., McCabe, M. F., Ajami, H., Baker, A. and Acworth, I. (2015). To what extent do long-duration high-volume dam releases influence river–aquifer interactions? A case study in New South Wales, Australia. Hydrogeology Journal, 23, 319–334.
8
Guzman, S. M., Paz, J. O., Tagert, M. L. M. and Mercer, A. E. (2019). Evaluation of Seasonally Classified Inputs for the Prediction of Daily Groundwater Levels: NARX Networks Vs Support Vector Machines. Environmental Modeling & Assessment, 24(2), 223-234.
9
Hu, L., Xu, Z. and Huang, W. (2016). Development of a river-groundwater interaction model and its application to a catchment in Northwestern China. Journal of Hydrology, 543, 483–500.
10
Ivkovic , K. M. (2009). A top–down approach to characterise aquifer–river interaction processes. Journal of Hydrology, 365, 145–155.
11
Jonoubi, R., Rezaei, H. and Bahmanesh, J. (2013). Underground water management through combining surface and sub-surface water using Modflow model in urmia plain. Journal of water and irrigation management, 3 (1), 49-68. (In Farsi)
12
Luo,Y. and Sophocleous, M. (2011). Tow-way coupling of unsaturated-saturated flow by integrating the SWAT and MODFLOW models with application in an irrigation district in arid region of West China. Journal of Arid Land, 3(3), http://doi.org/ 10.3724/SP.J.1227.2011.00164.
13
Nadiri, A. A., Naderi, K., Khatibi, R., and Gharekhani, M. (2019). Modelling groundwater level variations by learning from multiple models using fuzzy logic. Hydrological sciences journal, 64(2), 210-226.
14
Nazri, A. A. M., Syafalni., Abustan I., Rahman, M T A., Zawawi M H. and Dor N. (2012). Authentication Relation between Surface-Groundwater in Kerian Irrigation Canal System, Perak using Integrated Geophysical, Water Balance and Isotope Method. Procedia Engineering, 50, 284 – 296.
15
Pahar, G. and Dhar, A. (2014). A Dry Zone-Wet Zone Based Modeling of Surface Water and Groundwater Interaction for Generalized Ground Profile. Journal of Hydrology, 519(27), 2215-2223.
16
Ramírez-Hernández, J., Hinojosa-Huerta, O., Peregrina-Llanes, M., Calvo-Fonseca, A. and Carrera-Villa, E. (2013). Groundwater responses to controlled water releases in the limitrophe region of the Colorado River: Implications for management and restoration. Journal of Ecological Engineering, 59, 93-103.
17
Rugel, K., Golladay, S. W., Jackson, S. R. and Rasmussen, T. C. (2016). Delineating groundwater/surface water interaction in a karstwatershed: Lower Flint River Basin, southwestern Georgia, USA. Journal of Hydrology: Regional Studies, 5, 1–19.
18
Sanz, D., Castaño, S., Cassiraga, E., Sahuquillo, A., José Gómez-Alday, J., Peña, S. and Calera, A. (2011). Modeling aquifer–river interactions under the influence of groundwater abstraction in the Mancha Oriental System (SE Spain). Hydrogeology Journal, 19, 475–487.
19
Sieber, J. and Purkey, D. (2015) User guide for WEAP. Stockholm Environment Institute, U.S. Center.
20
Sophocleous. M. )2002(. Interaction between Ground Water and Surface Water: The State of the Science, Hydrogeology Journal, 10, 52-67.
21
Shamsaei., A., and Forghani, A. (2011). Integrated exploitation of surface water and groundwater resources in arid areas. Iranian Water Resources Research, 7(2), 26- 36. (In Farsi)
22
Weitz, J. and Demlie, M. (2013). Conceptual modelling of groundwater–surface water interactions in the Lake Sibayi Catchment, Eastern South Africa. Journal of African Earth Sciences, 99(2), 613-624.
23
Zampieri, M., Serpetzoglou, E., Anagnostou, E. N., Nikolopoulos. E. I. and Papadopoulos, A. (2012). Improving the representation of river–groundwater interactions in land surface modeling at the regional scale: Observational evidence and parameterization applied in the Community Land Model. Journal of Hydrology, 420(421), 72–86.
24
Zeinali, M., Azari, A. and Heidari, M. (2020a). Simulating Unsaturated Zone of Soil for Estimating the Recharge Rate and Flow Exchange Between a River and an Aquifer. Water Resources Management, 34, 425–443.
25
Zeinali, M., Azari, A. and Heidari, M. (2020b). Multiobjective Optimization for Water Resource Management in Low-Flow Areas Based on a Coupled Surface Water–Groundwater Model. Journal of Water Resource Planning and Management (ASCE), 146(5), 04020020.
26
Zibaei, M. H., Zibaei, M. and Ardokhani, K. (2013). Evaluation of scenarios of integrated use of surface and groundwater resources in Firoozabad plain of Fars. Journal of Agricultural Economics Research, 5(1), 157-181.
27
ORIGINAL_ARTICLE
شبیهسازی عمق آبشستگی در اطراف پایههای پل جفت و سهتایی با استفاده از روش دست بندی گروهی دادهها
تخمین و محاسبه آبشستگی در اطراف سازهها از قبیل پایه پلها از اهمیت بسزایی برخوردار است. در این مطالعه، با استفاده از روش دستهبندی گروهی دادهها (GMDH) عمق آبشستگی در اطراف پایه پلهای دوقلو و سهتایی شبیهسازی گردید. در ابتدا، موثرترین پارامترها بر روی عمق آبشستگی شناسایی شدند و سپس چهار مدل مختلف GMDH تعریف گردید. برای صحتسنجی نتایج مدلهای GMDH از مقادیر آزمایشگاهی استفاده گردید که 70% مقادیر آزمایشگاهی برای آموزش مدلهای GMDH و 30 درصد باقیمانده برای آزمون این مدلها بکار گرفته شدند. در ادامه با انجام یک تحلیل حساسیت، مدلهای برتر و موثرترین پارامترهای ورودی معرفی شدند. نتایج تحلیل حساسیت نشان داد که مدلهای GMDH مقادیر آبشستگیها را با دقت قابل قبولی پیشبینی کردند. بهعنوان مثال، مقادیر ضریب همبستگی (R)، شاخص پراکندگی (SI) و شاخص عملکرد (VAF) برای مدل برتر در شرایط آزمون بهترتیب برابر با 949/0، 212/0 و 129/90 محاسبه شدند. علاوه بر این، عدد فرود بهعنوان مهمترین پارامتر ورودی برای تخمین عمق آبشستگی توسط مدل GMDH معرفی گردید. همچنین، مقدار ضریب اختلاف متوسط برای مدل برتر معادل با 228/1 بود. برای مدلهای GMDH مختلف چهار رابطه ارائه گردید و در انتها یک کد کامپیوتری برای شبیهسازی عمق آبشستگی توسط مدل GMDH ارائه گردید.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_84034_14db8216695164b9c5193d2bd3cb74db.pdf
2021-09-23
1795
1805
10.22059/ijswr.2021.320363.668911
پایههای جفت و سهتایی
آبشستگی
روش دستهبندی گروهی دادهها
تحلیل حساسیت
شبیهسازی
احسان
مرادی
ehsan.moradi@gmail.com
1
دانشجوی دکتری منابع آب، گروه مهندسی آب، واحد کرمانشاه، دانشگاه آزاد اسلامی، کرمانشاه، ایران
AUTHOR
سعید
شعبانلو
saeid.shabanlou@gmail.com
2
دانشیار گروه مهندسی آب، واحد کرمانشاه، دانشگاه آزاد اسلامی، کرمانشاه، ایران
LEAD_AUTHOR
بهروز
یعقوبی
behrouz.yaghoubi.h@gmail.com
3
گروه مهندسی آب، واحد کرمانشاه، دانشگاه آزاد اسلامی، کرمانشاه، ایران
AUTHOR
Anastasakis, L. and Mort, N. (2001). The development of self-organization techniques in modelling: a review of the group method of data handling (GMDH). Research Report-University of Sheffield.
1
Atashkari, K, Nariman-Zadeh, N, Gölcü, M, Khalkhali, A. and Jamali, A. (2007). Modelling and multi-objective optimization of a variable valve-timing spark-ignition engine using polynomial neural networks and evolutionary algorithms. Energy Conversion and Management, 48(3), 1029-1041.
2
Ataie-Ashtiani, B., Baratian-Ghorghi, Z., and Beheshti, A.A. (2010). Experimental investigation of clear-water local scour of compound piers. Journal of Hydraulic Engineering, 136(6), 343-351.
3
Azamathulla, H.M. (2012). Gene-expression programming to predict scour at a bridge abutment. Journal of Hydroinformatics, 14(2), 324-331.
4
Azimi, H., Bonakdari, H., Ebtehaj, I., Gharabaghi, B., and Khoshbin, F. (2018). Evolutionary design of generalized group method of data handling-type neural network for estimating the hydraulic jump roller length. Acta Mechanica, 229(3), 1197-1214.
5
Azimi, H., Bonakdari, H., Ebtehaj, I., Talesh, S. H. A., Michelson, D. G., and Jamali, A. (2017). Evolutionary Pareto optimization of an ANFIS network for modeling scour at pile groups in clear water condition. Fuzzy Sets and Systems, 319, 50-69.
6
Azimi, H., Bonakdari, H., Ebtehaj, I., Shabanlou, S., Talesh, S. H. A., and Jamali, A. (2019). A pareto design of evolutionary hybrid optimization of ANFIS model in prediction abutment scour depth. Sādhanā, 44(7), 169.
7
Bateni, S. M., and Jeng, D. S. (2007). Estimation of pile group scour using adaptive neuro-fuzzy approach. Ocean Engineering, 34(8), 1344-1354.
8
Firat, M., and Gungor, M. (2009). Generalized regression neural networks and feed forward neural networks for prediction of scour depth around bridge piers. Advances in Engineering Software, 40(8), 731-737.
9
Liriano, S. L., and Day, R. A. (2001). Prediction of scour depth at culvert outlets using neural networks. Journal of Hydroinformatics, 3(4), 231-238.
10
Noori, R., Hoshyaripour, Gh., Ashrafi, Kh., and Nadjar Araabi B. (2010). Uncertainty analysis of developed ANN and ANFIS models in prediction of carbon monoxide daily concentration. Atmospheric Environment, 44(4), 476-482.
11
Shamshirband, S., Mosavi, A., and Rabczuk, T. (2020). Particle swarm optimization model to predict scour depth around a bridge pier. Frontiers of Structural and Civil Engineering, 14(4), 855-866.
12
Sharafi, H., Ebtehaj, I., Bonakdari, H., and Zaji, A. H. (2016). Design of a support vector machine with different kernel functions to predict scour depth around bridge piers. Natural Hazards, 84(3), 2145-2162.
13
Trent, R., Gagarin, N., and Rhodes, J. (1993). Estimating pier scour with artificial neural networks. In Hydraulic Engineering (pp. 1043-1048). ASCE.
14
Wang, H., Tang, H.W., Xiao, J.F., Wang, Y., and Jiang, S. (2016a). Clear-water local scouring around three piers in a tandem arrangement. Science China Technological Sciences, 59(6), 888–896.
15
Wang, H., Tang, H., Liu, Q., and Wang, Y. (2016b). Local scouring around twin bridge piers in open-channel flows. Journal of Hydraulic Engineering, 142(9), 060160081-8.
16
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی رابطه بین آبگریزی طبیعی و ویژگیهای فیزیکو شیمیایی خاک در کاربریهای مختلف در مناطق ساحلی غرب گیلان
آبگریزی خاک یک خصوصیت دینامیک است که نفوذ آب به خاک را به تاخیر انداخته و پتانسیل ایجاد رواناب و فرسایش را افزایش میدهد. دانش دقیق در مورد وجود و شدت آبگریزی مناطق ساحلی گیلان، که تحت کاربریهای مختلف اراضی هستند، از اهمیت خاصی برخوردار است. مطالعه حاضر اثر کاربری اراضی را بر آبگریزی خاک در سه منطقه 1) منطقه جنگلکاری شده با پوشش کاج تدا 2) منطقهی جنگلکاری شده با کاج تدا و در برخی قسمتها تحت پوشش طبیعی انار وحشی 3) زمین کشاورزی تحت پوشش خرمالو ارزیابی میکند. آبگریزی خاک با سه آزمون زمان نفوذ قطره آب، مولاریته قطره اتانول و منطقه خیس شده خاک اندازهگیری شد. همچنین رابطه بین آبگریزی و برخی از خصوصیات (ماده آلی خاک، اسیدیته، نیتروژن کل، فسفر قابل استفاده، ظرفیت تبادل کاتیونی، قابلیت هدایت الکتریکی، سدیم، پتاسیم، کلسیم، منیزیم، بافت خاک، جرم مخصوص ظاهری و حقیقی) در 200 نمونه بررسی شد. شدت آبگریزی در 6 سایز اندازه ذرات (2-1، 5/0-1، 25/0-5/0، 125/0-25/0، 125/0-05/0 و 05/0> میلیمتر) ارزیابی شد. بر اساس نتایج، خاکهای تحت پوشش کاج تدا بیشترین آبگریزی و خاکهای تحت پوشش انار وحشی و کشت شده با خرمالو کمترین آبگریزی را نشان دادند. همچنین ماده آلی و نیتروژن کل با اثر مثبت و اسیدیته خاک با اثر منفی مهمترین پارامترهای کنترل کننده آبگریزی در این خاکها بودند. نتایج نشان دادند اگرچه خاکهای درشت بافت برای ایجاد آبگریزی مستعدتر هستند اما کوچکترین اندازه ذرات در این خاکها نقش بسیار مهمی در شدت آبگریزی خاک دارد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_84035_997a15ae7199c9b15830e8ddfb855c72.pdf
2021-09-23
1807
1823
10.22059/ijswr.2021.323653.668972
آبگریزی خاک
زمان نفوذ قطره آب
مولاریته قطره اتانول
منطقه خیس شده خاک
سیده مهرنوش
میربابایی
mehrnooshmirbabaei@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری، گروه خاکشناسی، دانشکده علوم کشاورزی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران
AUTHOR
محمود
شعبانپور شهرستانی
shabanpour@guilan.ac.ir
2
دانشیار گروه خاکشناسى، دانشکده کشاورزى، دانشگاه گیلان، رشت
LEAD_AUTHOR
محمد رضا
خالدیان
khaledian@guilan.ac.ir
3
دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکده علوم کشاورزی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران
AUTHOR
علی اصغر
ذوالفقاری
azolfaghari@semnan.ac.ir
4
دانشیار گروه بیابان زدایی، دانشکده کویرشناسی، دانشگاه سمنان، سمنان، ایران
AUTHOR
Alanis, N., Hernandez-Madrigal, V. M., Cerda, A., Munoz-Rojas, M., Zavala, L. M. and Jordan, A. (2017). Spatial gradients of intisity and persistence of soil water repellency under different forest types central Mexico. Land Degrad. Develop, 28, 317–327.
1
Atanassova, I. and Doerr, S. H. (2011). Changes in soil organic compound composition associated with heat-induced increases in soil water repellency. Eur. J. Soil Sci. 62 (4), 516–532.
2
Atanassova, I., Banov, M., Shishkov, T., Petkova, Z., Hristov, B., Ivanov, P., Markov, E., Kirilov, I. and Harizanova, M. (2018). Relationships between soil water repellency, physical and chemical properties in hydrophobic technogenic soils from the region of maritsa-iztok coal mine in Bulgaria. Bulgarian Journal of Agricultural Science, 24 (2), 10-17.
3
Bisdom, E. B. A., Dekker, L. W. and Schoute, J. F. Th. (1993). Water repellency of sieve fractions from sandy soils and reletionships with organic material and soil structure. Geoderma 56, 105-118.
4
Bonanomi, G., Gaglione, S. A., Antignani, V. and Cesarano, G. (2016). Unimodal pattern of soil hydrophobicity along an altitudinal gradient encompassing Mediterranean, temperate, and alpine ecosystems. Plant Soil, 409 37–47.
5
Bremner, J. M., and Mulvaney, C. S. (1982). Totalnitrogen. In: A. L. Page (Ed.) Methods of SoilAnalysis. P Part 2: Chemical and microbiologicalproperties (2th Ed.). Agron. (No.2). pp.95-624. Madison, Wisconsin, USA: Soil Science Society of America.
6
Brevik, E. C., Cerda, A., Mataix-Solera, J., Pereg, L., Quinton, J. N., Six, J. and Van Oost, K. (2015). The interdisciplinary nature of SOIL. Soil, 1, 117-129.
7
Buczko, U., Bens, O., Fischer, H. and Huttl, R. F. (2002). Water repellency in sandy luvisols under different forest transformation stages in northeast Germany. Geoderma, 109, 1-18.
8
Carrick, S., Buchan, G., Almond, P. and Smith, N. (2011). Atypical early-time infiltration into a structured soil near field capacity: the dynamic interplay between sorptivity, hydrophobicity, and air encapsulation. Geoderma 160 (3–4), 579–589.
9
Chau, H. W., Biswas, A., Vujanovic, V. and Cheng Si, B. (2014). Relationship between the severity, persistence of soil water repellency and the critical soil water content in water repellent soils. Geoderma 221–222, 113–120.
10
Clark, E. V. and Zipper, C. E. (2016). Vegetation influences near-surface hydrological characteristics on a surface coal mine in eastern USA. Catena, 139, 241–249.
11
Daniel, N. R. R., Uddin, S. M. M., Harper, R. J. and Henry, D. J. (2019). Soil water repellency: A molecular-level perspective of a global environmental phenomenon. Geoderma 338, 56–66.
12
Davies, B. E. (1974). Loss-on- Ignition as an estimate of soil organic matter, Soil Sci. Am. Proc. 38, 150-151.
13
DeBano, L. F. (1981). Water Repellent Soils: A State-of-the-Art.
14
Dekker, L. W and Ritsema, C. J. (2000). Wetting patterns and moisture variability in water repellent Dutch soils. J Hydrol, 231-232:148–164.
15
Dekker, L. W. and Ritsema, C. J. (1994). How water moves in a water-repellent sandy soil. I. Potential and actual water repellency. Water Resour. Res, 30, 2507–2517.
16
Dekker, L. W.; Oostindie, K and Ritsema, C. J. (2005). Exponential increase of publications related to soil water repellency. Aust. J. Soil Res, 43, 403–441.
17
Diehl, D. (2013). Soil water repellency: dynamics of heterogeneous surfaces. Colloids Surf. A Physicochem. Eng. Asp. 432, 8–18.
18
Doerr, S. H. and Moody, J. A. (2004). Hydrological effects of soil water repellency: on spatial and temporal uncertainties. Hydrol. Process, 18, 829–832.
19
Doerr, S. H., Dekker, L. W., Ritsema, C. J., Shakesby, R. A. and Bryant, R. (2002). Water repellency of soils: the influence of ambient relative humidity. Soil Sci. Soc. Am. J. 66 (2), 401–405.
20
Doerr, S. H., Shakesby, R. A. and Walsh, R. P. D. (1998). Spatial variability of soil hydrophobicity in fire-prone eucalyptus and pine forests, Portugal. Soil Sci. 163, 313–324.
21
Doerr, S. H., Shakesby, R. A. and Walsh, R. P. D. (2000). Soil water repellency: its causes, characteristics and hydro-geomorphological significance. Earth Sci. Rev. 51, 33–65.
22
Fer, M., Leue, M., Kodesova, R., Gerke, H. H and Ellerbrock, R. H. (2016). Droplet infiltration dynamics and soil wettability related to soil organic matter of soil aggregate coatings. J. Hydrol. Hydromech, 64: 111–120.
23
Flint, A. and Flint, L. (2002). Particle density. In: Dane, J.H. and Topp, G. C. (Eds.), Methods of soil analysis, Part 4- Physical methods. Agronomy Monograph, vol. 9. ASA and SSSA, Madison, WI, PP 229-240.
24
Flores-Mangual, M. L., Bockheim, B. L. J. G., Pagliari. P. H. and Scharenbroch, B. (2013). Hydrophobicity of Sparta Sand under Different Vegetation Types in the Lower Wisconsin River Valley. Soil Sci. Soc. Am. J. 77, 1506–1516.
25
Flores-Mangual, M. L., Lowery, B., Bockheim, J. G. Bockheim and Pagliari, P. H. (2011). A revised water drop method for assessing soil water repellency. Soil Sci. 176(3), 124–128.
26
Franco, C. M. M., Tate, M. E. and Oades, J. M. (1995). Studies on non-wetting sands. I. the role of intrinsic particulate organic-matter in the development of water-repellency in non-wetting sands. Aust J Soil Res, 33:253–263.
27
Gao, Y., Lin, Q., Liu, H., Wu, H., Alamus. (2018). Water repellency as conditioned by physical and chemical parameters in grassland soil. Catena, 160, 310–320.
28
Garcia-Moreno, J., Gordillo-Rivero, A. J., Zavala, L. M., Jordan, A. and Pereira, P. (2013). Mulch application in fruit orchards increases the persistence of soil water repellency during a 15-years period. Soil Tillage Res, 130, 62–68.
29
Gee, G. W. and Or, D. (2002). Particle-size analysis. In: Dane, J.H., Topp, G.C. (Eds.), Methods of soil analysis, part 4 — physical methods. : Agronomy Monograph, vol. 9. ASA and SSA, Madison, WI pp, 255–293.
30
Goebel, M. O., Bachmann, J., Reichstein, M., Janssens, I. A. and Guggenberger, G. (2011). Soilnwater repellency and its implications for organic matter decomposition – is there a link to extreme climatic events? Glob. Chang. Biol, 17 (8), 2640-2656.
31
Hallett, P. D. (2008). A brief overview of the causes, impacts and amelioration of soil water repellency–a review. Soil Water Res, 3, 21–29.
32
Jimenez-Morillo, N. T., Gonzalez-Perez. J. A., Jordan, A., Zavala, L. M., Maria de la Rose, J., Jimenez-Gonzalez, M. A. and Gonzalez-Vila, F. J. (2014). Organic material fractions controlling soil water repellency in sandy soils from the Donana national park (southwestern Spain). Land Degrad. Develop. 27, 1413–1423
33
Jordan, A., Zavala, L. M., Mataix-Solera, J. and Doerr, S. H. (2013). S Soil water repellency: origin, assessment and geomorphological consequences. Catena, 108, 1–8.
34
Kaiser, H. (1974). An index of factorial simplicity. Psychometrika, 39, 31–36.
35
Kaiser, M., Kleber, M. and Berhe, A. (2015). How air-drying and rewetting modify soil organic matter characteristics: an assessment to improve data interpretation and inference. Soil Biol Biochem, 80, 324–340
36
Klute, A. (1986). Method of Soil Analysis. Part. 1. Physical and Mineralogical Methods. Soil. Sci. of America. Madison, Wisconsin. USA.
37
Leelamanie, D. A. L. (2016). Occurrence and distribution of water repellency in size fractionated coastal dune sand in Sri Lanka under Casuarina shelterbelt. Catena, 142, 206-212.
38
Letey, J. and Pelishek, R. E. (1962). Measurement of liquid-solid contact angles in soil and sand. Soil Sci. 93(3):149-153.
39
Lichner, L., Hallett, P. D., Feeney, D. S., Dugov, A. O., Sir, M. and Tesar, M. (2007). Field measurement of soil water repellency and its impact on water flow under different vegetation. Biologia, 62, 537–541.
40
Lucas-Borja, M. E., Zema, D. A., Plaza-Alvarez, P. A., Zupanc, V., Baartman, J., Sagra, J., Gonzalez-Romero, J. Moya , D. and de las Heras , J. (2019). Effects of Different Land Uses (Abandoned Farmland, Intensive Agriculture and Forest) on Soil Hydrological Properties in Southern Spain. Water 11, 503-518.
41
Mao, J. (2016). Water repellent soils: from molecule to ecosystem. PhD dissertation Utrecht University, Utrecht, the Netherlands, 186 pp
42
Mao, J., Nierop, K. G. J., Dekker, S. C., Dekker, L. W. and Chen, B. (2019). Understanding themechanisms of soil water repellency from nanoscale to ecosystem scale: a review. J. Soils Sediments 19, 171–185.
43
Mao, J., Nierop, K. G. J., Rietkerk, M. and Dekker, S. C. (2015). Predicting soil water repellency using hydrophobic organic compounds and their vegetation origin. Soil 1, 411–425.
44
Mao, J., Nierop, K. G. J., Sinninghe Damste, J. S and Dekker, S.C. (2014). Roots induce stronger soil water repellency than leaf waxes. Geoderma, 232-234:328–340
45
Mataix-Solera, J., Arcenegui, V., Zavala, L. M., Perez-Bejarano, A., Jordan, A., Morugan-Coronado, A., Barcenas-Moreno, G., Jimenez-Pinilla, P., Lozano, E., Granged, A. J. P., Gil-Torres, J. (2014). Small variations in soil properties control fire-induced water repellency. Spanish Journal of Soil Science 4, 51–60.
46
Moreno-de las Heras, M., Merino-Martin, L. and Nicolau, J. M. (2009). Effect of vegetation cover on the hydrology of reclaimed mining soils under Mediterranean-Continental climate. Catena, 77, 39–47.
47
Morley, C. P., Mainwaring, K. A. Doerr, S. H., Douglas, P., Llewllyn, C. T. and Dekker, L. W. (2005). Organic compounds at different depths in a sandy soil and their role in water repellency. Aust. J. Soil Res, 43,239-249.
48
Olsen, S. R. and Sommers, L. E. (1982). Phosphorus, In: Page, A.L., Miller, R.H., Keeny, D.R. (Eds.), Methods of soil analysis. Part 2. Chemical andmicrobiological properties, 2nd edition. Agronomy Monograph, 9. American Society of Agronomy, Soil Science Society of America, Madison, WI, pp. 403–430.
49
Pallant, J. (2005). SPSS survival manual: a step by step guide to data analysis using spss. Buckingham: allen & unwin.
50
Rhoades, J. D. (1996). Salinity: Electrical conductivity and total dissolved solids. In: Sparks, D.L.,(Eds.), Methods of soil analysis, Part 3- Chemical Methods. Agronomy Monograph, vol. 9. ASA and SSSA, Madison, WI, pp 417-435.
51
Ritsema, C. J., Van Dam, J. C., Dekker, L. W. and Oostindie, K. (2005). A new modelling approach to simulate preferential flow and transport in water repellent porous media: Model structure and validation. Australian Journal of Soil Research, 43, 36-369.
52
Schnabel, S., Pulido-Fernandez, M. and Lavado-Contador, J. F. (2013). Soil water repellency in rangelands of Extremadura (Spain) and its relationship with land management. Catena, 103, 53–61.
53
Scott, D. F. (2000). Soil wettability in forested catchments in South Africa; as measured by different methods and as affected by vegetation cover and soil characteristics. J. Hydrol, 231–232, 87–104.
54
Sumner, M. E. and Miller, W. P. (1996). Cation exchange capacity and exchange coefficients. Methods of Soil Analysis Part 3-Chemical Methods, (methodsofsoilan3). (Pp.1201-1229).
55
Thomas, G.W. (1996). Soil pH and soil activity. In. Sparks, D.L.,(Eds), Methods of soil analysis, Part 3- Chemical Methods.Agronomy Monograph, vol. 9. ASA and SSSA, Madison, WI, pp 475-490.
56
Wallis, M. G. and Horne, D. J. (1992). Soil water repellency. In Advances in Soil Science; Stewart, B.A., Ed.; Springer: New York, NY, USA, Volume 20, pp. 91–146.
57
Wessolek, G., Stoffregen, H. and Taumer, K. (2009). Persistency of flow patterns in a water repellent sandy soil: conclusions of TDR readings and a time delayed double tracer experiment. Journal of Hydrology 375, 524–535.
58
Zavala, L. M. and Jordan-Lopez, A. (2009). Influence of different plant species on water repellency in Mediterranean heathland soils. Catena, 76, 215–223.
59
Zavala, L. M., Garcia-Moreno, J., Gordillo-Rivero, A., Jordan, A., Mataix-Solera, J. (2014). Natural soil water repellency in different types of Mediterranean woodlands. Geoderma, 226–227, 170–178.
60
Zema, D. A., Plaza-Alvarez, P. A., Xu, X., Gianmarco Carra, B. and Lucas-Borja, M. E. (2021). Influence of forest stand age on soil water repellency and hydraulic conductivity in the Mediterranean environment. Science of the Total Environment, 753. 142006
61
Zheng, W., Morris, E.K., Lehmann, A. and Rillig, M.C. (2016). Interplay of soil water repellency, soil aggregation and organic carbon. A meta-analysis. Geoderma, 283, 39–47.
62
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی تغییرات دمای سطح زمین با کاربری اراضی در کانون گردوغبار جنوب شرق اهواز با استفاده از تصاویر ماهواره لندست 8
طوفانهای گردوغبار به عنوان یکی از مهمترین خطرات زیست محیطی شناخته میشوند که مناطق مختلف جهان را تحت تأثیر قرار میدهند. در پی تشدید وقوع طوفانهای گردوغبار در استان خوزستان، منطقه جنوب شرق اهواز به عنوان کانون شماره 4 منشأ گردوغبار داخلی با اولویت اول اجرای عملیات مهار و احیا شناسایی و عملیات اجرایی لازم شامل برنامه مدیریتی، عملیات بیولوژیک و پخش آب، برای احیا اراضی تخریب شده در این منطقه انجام شده است. این پژوهش با هدف بررسی رابطه تغییرات دمای سطح زمین با کاربری اراضی به عنوان عوامل تأثیر گذار در ایجاد کانون گردوغبار جنوب شرق اهواز انجام شده است. به این منظور از دادههای ماهواره لندست هشت طی سالهای (2020-2016) استفاده و نقشههای کاربری اراضی به روش ماشین بردار پشتیبان و نقشههای دمای سطح زمین به روش پنجره مجزا تهیه شد. نتایج پژوهش نشان داد که مساحت اراضی بدون پوشش از 97/98 درصد در سال 2016 به 81/99 درصد در سال 2017 افزایش و سپس به 68/76 درصد در سال 2020 کاهش یافته است. کمترین میزان مساحت کاربریهای پوشش گیاهی متوسط، پوشش گیاهی خوب و سطوح آبی در سال 2017 و به ترتیب برابر با 05/0، 01/0و 03/0 درصد بوده است. بیشترین مساحت کاربریهای پوشش گیاهی متوسط و خوب مربوط به سال 2020 و به ترتیب برابر با 29/13 و 26/3 درصد و بیشترین مساحت سطوح آبی مربوط به سال 2019 و برابر با 73/7 درصد از سطح منطقه مطالعاتی بوده است. بر اساس نتایج حاصل از برآورد دمای سطح زمین طی دوره 2016-2017، میانگین دمای سطح زمین روند افزایشی به میزان 85/3 درجه سانتیگراد داشته و از 62/32 درجه سانتیگراد در سال 2016 به 47/36 درجه سانتیگراد در سال 2017 رسیده و طی دوره 2017-2020، میانگین دمای سطح زمین روند کاهشی به میزان 31/10 درجه سانتیگراد را سپری کرده و به 16/26 درجه سانتیگراد در سال 2020 رسیده است که این روند متأثر از تغییرات کاربری اراضی، بهبود وضعیت بارش و نشاندهنده تأثیر مثبت اقدامات اصلاحی انجام شده در راستای احیا پوشش گیاهی منطقه مطالعاتی بوده است.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_84036_d67ccb2aa107f214b2e293d9a010b16d.pdf
2021-09-23
1825
1840
10.22059/ijswr.2021.324040.668978
استان خوزستان
پایش مکانی-زمانی
پنجره مجزا
پوشش گیاهی
سنجش از دور
محمد رضا
انصاری
ansari386@yahoo.com
1
گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی خوزستان، ملاثانی، ایران
LEAD_AUTHOR
آذین
نوروزی
norouzi.azin@gmail.com
2
گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی خوزستان، ملاثانی، ایران
AUTHOR
Abdul Athick, A. S. M., Shankar, K., & Raja Naqvi, H. (2019). Data on time series analysis of land surface temperature variation in response to vegetation indices in Twelve Wereda of Ethiopia using mono window, split window algorithm and spectral radiance model. Journal of Data in Brief, 27, 1-12.
1
Ahmadi, B., Ghorbani, A., Safarrad, T., & Sobhani, B. (2015). Evaluation of surface temperature in relation to land use/cover using remote sensing data. Journal of RS & GIS for Natural Resources, 6(1), 61-77. (In Farsi)
2
Alemu, M. M. (2019). Analysis of spatio-temporal land surface temperature and normalized difference vegetation index changes in the Andassa Watershed, Blue Nile Basin, Ethiopia. Journal of Resources and Ecology, 10(1), 77-86.
3
Asghari Sarasekanrood, S., & Emami H. (2019). Monitoring the earth surface temperature and relationship land use with surface temperature using of oli and tirs images. Researches in Geographical Sciences, 19(53), 195-215. (In Farsi)
4
Azhdari, A., Heidarian, P., Fathtabar, S., Salehi, H., & Fuladi, A. (2017). Prioritizing the dust sources in khuzestan province. Ministry of Industry, Mine and Trade Geological Survey of Iran South West Regional Center, pp. 1-66. (In Farsi)
5
Azhdari A., Heidarian, P., Joudaki, M., Darvishi Khatoni, J., & Shahbazi R. (2015). Recognized dust sources in khuzestan province. Ministry of Industry, Mine and Trade Geological Survey of Iran South West Regional Center, pp. 1-73. (In Farsi)
6
Bayat, R., Iranmanesh, F., & Kazemi, R. (2021). Investigating effect of dust storms on the vegetation of Shadegan Wetland. Environment Water Engineering, 7(1), 1–13. (In Farsi)
7
Bevel, A., & Korme, T. (2020). Monitoring land surface temperature in Bahir Dar city and its surrounding using landsat images. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences, 23(3), 371-386.
8
Choudhury, D., Kalikinkar, D., & Arijit, D. (2019). Assessment of land use land cover changes and its impact on variations of land surface temperature in Asansol-Durgapur development region. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences, 22(2), 203–218.
9
Das, N., and Angadi, D. P. (2020). Land use-land cover (LULC) transformation and its relation with land surface temperature changes: A case study of Barrackpore Subdivision, West Bengal, India. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 19, 10322.
10
Das, N., Mondal, p., Sutradhar, S., & Ghosh, R. (2020). Assessment of variation of land use/land cover and its impact on land surface temperature of Asansol subdivision. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences, 24(1), 131-149.
11
Ebrahimi, A., Motamedvaziri, B., Nazemosadat, S. M. J., & Ahmadi H. (2020). Assessing the relationship between land surface temperature with vegetation and water area change in Arsanjan country, Iran. Journal of RS & GIS for Natural Resources, 11(4), 65-86. (In Farsi)
12
Entezari, A., Amir Ahnadi, A., Aliabadi, K., Khosravian, M., & Ebrahimi M. (2016). Monitoring land surface temperature and evaluating change detection land use (case study: Parishan Lake Basin). Journal of Hydrogeomorphology, 3(8), 113-139. (In Farsi)
13
Fayaz, M. (2017). The combat dust project in internal dust sources of Khuzestan province, final report, dust surces of south-east ahwaz. Research Lnstitute of Forestes and Ranglands, pp.1-263. (In Farsi)
14
Ghorbani, M., Nazari Katooli, M., & Aslani, S. (2020). Investigating the relationship between agronomic change and surface temperature using remote sensing data (case study: zabol). Geographical Planning of Quarterly Journal, 10(37), 143-156. (In Farsi)
15
Ghorbannia Kheybari, V., Mirsanjari, M., Liaghati, H., & Armin M. (2017). Estimating land surface temperature of land use and land cover in Dena country using single window algorithm and landsat 8 satellite data. Environmental Sciences, 15(2), 55-74. (In Farsi)
16
Govil, H., Guha, S., Diwan, P., Gill, N., & Dey, A. (2020). Analyzing linear relationships of lst with ndvi and mndisi using various resolution levels of landsat 8 oli and tirs data. Data Management, Analytics and Innovation, 1, 171-184.
17
Guha, S., & Govil, H. (2020). An assessment on the relationship between land surface temperature and normalized difference vegetation index. Environment, Development and Sustainability, 23, 1944-1963.
18
He, J., Zhao, W., Li, A, Wen, F., & Yu, D. (2019). The impact of the terrain effect on land surface temperature variation based on Landsat-8 observations in mountainous areas. International Journal of Remote Sensing, 40 (5-6), 1808-1827.
19
Huete, A.R., Liu, H.Q., Batchily, K., & Vanleeuwen, W. (1997). A comparison of vegetation indices global set of TM images for EOS-MODIS. Remote Sensing of Environment, 59, 440–451.
20
Huete, A. (1988). A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment, 25(3), 295–309.
21
Jamali, Z., Ownegh, M., & Salman Mahini, A. R. (2019). Investigation the relationship between surface temperature and land use and normalized difference vegetation index in Gorgan plain. The Journal of Spatial Planning, 23(3), 175-194. (In Farsi)
22
Kaffash, M., & Sanaei Nejad, S. H. (2020). Fusion of MODIS and Landsat-8 land surface temperature images using spatio-temporal image fusion model. Iranian Journal of Soil and Water Research, 15(3), 763-773. (In Farsi)
23
Kakehmami, A., Ghorbani, A., Asghari Sarasekanrood, S., Ghale, E., & Ghafari, S. (2020). Study of the relationship between land use and vegetation changes with the land surface temperature in Namin County. Journal of RS & GIS for Natural Resources, 11(2), 27-48. (In Farsi)
24
Khandelwal, S., Goyal, R., Nivedita, K., & Aneesh, M. (2018). Assessment of land surface temperature variation due to change in elevation of area surrounding Jaipur, India. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences, 21, 87–94.
25
Kianisalmi, E., & Ebrahimi, A. (2019). Assessing the impact of urban expansion and land cover changes on land surface temperature in Shahrekord city. Journal of RS & GIS for Natural Resources, 9(4), 102-118. (In Farsi)
26
Liu, L., & Yuanzhi, Z. (2011). Urban heat island analysis using the landsat tm data and aster data: a case study in hong kong. Remote Sensing, (3), 1535-1552.
27
Liu, H., Zhang, Y., & Zhang, X. (2018). Monitoring vegetation coverage in Tongren from 2000 to 2016 based on Landsat 7 ETM+ and Landsat 8. Annals of the Brazilian Academy of Sciences, 90(3), 2721-2730.
28
Mckee, T. B., Doesken N.J., and Kleist J. (1993). The relationship of drought frequency and duration to time scales. Proceeding of the Eighth Conference of Applied Climatology, 17-22 jan., Anaheim, California, pp. 1-6.
29
Mijani, N., Hamzeh, S., & Karimi Firozjaei, M. (2019). Quantifying the effect of surface parameters and climatic conditions on land surface temperature using reflective and thermal remote sensing data. Journal of RS & GIS for Natural Resources, 10(1), 36-59. (In Farsi)
30
Nadizadeh Shorabeh, S., Hamzeh, S., Kiavarz, M., & Afsharipoor, S. K. (2018). Effects of spatial and temporal land use changes and urban development on the increase of land surface temperature using landsat multi-temporal images (case study: Gorgan city). Geographical Urban Planning Research, 6(3), 545-568. (In Farsi)
31
Nikam, B. R., Ibragimov, F., Chouksey, A., Vaibhav, G., & Aggarwal, S.P. (2016). Retrieval of land surface temperature from landsat 8 tirs for the command area of mula irrigation project. Environmental Earth Sciences, 75, 1-17.
32
Norouzi, A., Ansari, M. R., Moazami, M., & Asghari Pour Dasht Bozorg, N. (2019). Land Use Changes in Dust Sources of South and South-East Ahwaz. Journal of Water and Soil Science (Science and Technology of Agriculture and Natural Resources), 23(3), 341-354. (In Farsi)
33
Qin, Z., and Karnieli, A. (2001). A mono-window algorithm for retrieving land surface temperature from Landsat TM data and its application to the Israel-Egypt border region, International Journal of Remote Sensing, 22(18), 3719–3746.
34
Rahdari, V., Soffianian, A., Khajaldin., S. J., & Maleki Najafabadi, S. (2014). Identification of Satellite image ability for vegetation cover crown percentage mapping in arid and semi arid region (case study: Mouteh wild life sanctuary). Journal of environmental Science and Technology, 4(4), 43-54. (In Farsi)
35
Rajeshwari, A., & Mani N. D. (2014). Estimation of land surface temperature of Dindigul district using landsat 8 data. International Journal of Research in Engineering and Technology, 3(5), 122-126.
36
Ranjbar, A., Valia, A., Mokarramb, M., & Taripanahc. (2020). Analyzing of the spatio-temporal changes of vegetation and its response to environmental factors in north of Fars province, Iran. Iranian Remote Sensing & GIS, 11(4), 61-82. (In Farsi)
37
Rongali, G., Keshari, A. K., Gosain, A. K., & Khosa R. (2018). Split-Window Algorithm for Retrieval of Land Surface Temperature Using Landsat 8 Thermal Infrared Data. Journal of Geovisualization and Spatial Analysis, 2(14), 1-19.
38
Rusta, Z., Monavvari, S. M., Darvishi, M., & Falahati, F. (2012). Application of remote sensing and geographic information system in extraction of Shiraz land use maps. Town and Country Planning, 4(6), 149-164. (In Farsi)
39
Sekertekin, A., & Zadbagher, E. (2021). Simulation of future land surface temperature distribution and evaluating surface urban heat island based on impervious surface area. Ecological Indicators, 122, 1-11.
40
Thakur, P.K., & Gosavi V. E. (2018). Estimation of Temporal Land surface temperature using thermal remote sensing of landsat-8 (oli) and landsat-7 (etm+): a study in Sainj river basin, himachal pradesh, India. Society for Environment and Development, 13, 29-45.
41
Tucker, C. J. (1979). Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment, 8, 127–150.
42
Ullah, S., Ahmad, K., Sajjad, R. U., Abbasi, A. M., Nazzer, A., & Tahir, A. A. (2019). Analysis and simulation of land cover changes and their impacts on land surface temperature in a lower Himalayan region. Journal of Environmental Management, 245, 348-357.
43
Vali, A., Ranjbar, A., Mokarram, M., & Taripanah, F. (2019). An investigation of the relationship between land surface temperatures, geographical and environmental characteristics, and biophysical indices from Landsat images. Journal of RS & GIS for Natural Resources, 10(3), 35-58. (In Farsi)
44
Wang, M., He, G., Zhang, Z., Wang, G., Wang, Z., Yin, R., Cui, S., Wu, Z., & Cao, X. (2019). A radiance-based split-window algorithm for land surface temperature retrieval: Theory and application to MODIS data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 76, 204–217.
45
Wang, R., & Murayama, Y. (2020). Geo-simulation of land use/cover scenarios and impacts on land surface temperature in sapporo, japan. Sustainable Cities and Society, 63, 1-11.
46
Weng, Q., Karimi firozjaei, M., Kiavarz, M., Alavipanah S. K., & Hamzeh, S. (2019). Normalizing land surface temperature for environmental parameters in mountainous and urban areas of a cold semi-arid climate. Science of the Total Environment, 650, 515-529.
47
Zhu, Y., Zhang, J., Zhang, Y., Qin, S., Shao, Y., & Gao, Y. (2019). Responses of vegetation to climatic variations in the desert region of northern China, Catena, 175, 27–36.
48
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر کاربرد زئولیت و نیتروژن بر کیفیت، عملکرد و اجزای عملکرد سیبزمینی در شرایط مزرعه
برای بررسی تأثیر کاربرد سطوح مختلف زئولیت و نیتروژن بر عملکرد و برخی ویژگیهای کیفی سیبزمینی، در شرایط مزرعهای، آزمایشی بهصورت اسپلیت پلات، در قالب بلوکهای کامل تصادفی و در سه تکرار در مزرعه تحقیقاتی دانشگاه کردستان در سال زراعی 1397 انجام شد. تیمارهای آزمایشی شامل کاربرد زئولیت کلینوپتیلولیت در چهار سطح (صفر، 5، 10 و 15 تن در هکتار) بهعنوان کرت اصلی و کاربرد نیتروژن در پنج سطح (صفر، 50، 100، 150 و200 کیلوگرم نیتروژن در هکتار) بهعنوان کرت فرعی بودند. نتایج نشان داد در اثر کاربرد سطوح مختلف زئولیت عملکرد بیولوژیک، عملکرد غده، متوسط وزن غده، درصد ماده خشک غده بهطور معنیداری افزایش یافت، در حالیکه غلظت نیترات در غده بهطور معنیداری کاهش یافت. همچنین کاربرد نیتروژن سبب افزایش معنیدار عملکرد بیولوژیک، عملکرد غده، درصد ماده خشک غده، متوسط وزن غده و غلظت نیترات در گیاه گردید. بیشترین عملکرد غده سیب زمینی با کاربرد 200 کیلوگرم در هکتار نیتروژن و بیشترین عملکرد غده و شاخص برداشت با مصرف 10 تن در هکتار زئولیت بود. عملکرد غده در این تیمار در مقایسه با تیمار شاهد (بدون کاربرد زئولیت) 9/13% بیشتر بود. بهطور کلی نتایج این پژوهش نشان داد کاربرد زئولیت در سطح 10 تن در هکتار میتواند راهکار مناسبی در بهبود عملکرد و کیفیت سیبزمینی باشد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_84037_e85347c6c621318c20c99c332a741fb3.pdf
2021-09-23
1841
1852
10.22059/ijswr.2021.323539.668969
اصلاح کننده خاک
سیب زمینی
کشاورزی پایدار
کود اوره
نیترات
کوهسار
احمدی
ahmadikosar1371@gmail.com
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد، گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه کردستان، سنندج، ایران
AUTHOR
محمد علی
محمودی
m_mahmoodi81@yahoo.com
2
گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه کردستان، سنندج، ایران
LEAD_AUTHOR
مسعود
داوری
m.davari@uok.ac.ir
3
گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه کردستان، سنندج، ایران
AUTHOR
فرزاد
حسین پناهی
f.hosseinpanahi@agri.uok.ac.ir
4
گروه زراعت و اصلاح نباتات، دانشکده کشاورزی، دانشگاه کردستان، سنندج، ایران
AUTHOR
اکبر
کریمی
akbar.karimi84@yahoo.com
5
گروه تحقیقات به زراعی، مؤسسه تحقیقات و آموزش توسعه نیشکر و صنایع جانبی خوزستان، اهواز، ایران
AUTHOR
Amini, R., Dabbagh Mohammadi Nasab, A., and Mahdavi, S. (2017). Effect of organic fertilizers in combination with chemical fertilizer on tuber yield and some qualitative characteristics of potato (Solanum tuberosum L.). Journal of Agroecology, 9(3), 734-748.
1
Ashfaque, F., Inam, A., Iqbal, S. and Sahay, S. (2017). Response of silicon on metal accumulation, photosynthetic inhibition and oxidative stress in chromium-induced mustard (Brassica juncea L.). South African Journal of Botany, 111, 153-160.
2
Beig, B., Niazi, M. B. K., Jahan, Z., Hussain, A., Zia, M. H. and Mehran, M. T. (2020). Coating materials for slow release of nitrogen from urea fertilizer: A review. Journal of Plant Nutrition, 43(10), 1510-1533.
3
Bunce, J.A. (2006). How do leaf hydraulics limit stomatal conductance at high water vapour pressure deficits? Plant Cell and Environment, 29, 1644-1650.
4
Carter M.R., and Gregorich E.G. 2008. Soil Sampling and Methods of Analysis (2nd Ed.). CRC Press. Boca Raton, Florida, 1204p.
5
Cataldo, D. A., Maroon, M., Schrader, L. E. and Youngs, V. L. (1975). Rapid colorimetric determination of nitrate in plant tissue by nitration of salicylic acid 1. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 6(1): 71-80.
6
Chen, J., Wu, H., Qian, H. and Gao, Y. (2017). Assessing nitrate and fluoride contaminants in drinking water and their health risk of rural residents living in a semiarid region of northwest China. Exposure and Health, 9(3), 183-195.
7
Elrys, A. S., Abdo, A. I. and Desoky, E. S. M. (2018). Potato tubers contamination with nitrate under the influence of nitrogen fertilizers and spray with molybdenum and salicylic acid. Environmental Science and Pollution Research, 25(7), 7076-7089.
8
Elrys, A. S., El-Maati, M. F. A., Abdel-Hamed, E. M. W., Arnaout, S. M., El-Tarabily, K. A. and Desoky, E. S. M. (2021). Mitigate nitrate contamination in potato tubers and increase nitrogen recovery by combining dicyandiamide, moringa oil and zeolite with nitrogen fertilizer. Ecotoxicology and Environmental Safety, 209, 111839.
9
Elrys, A. S., Raza, S., Abdo, A. I., Liu, Z., Chen, Z. and Zhou, J. (2019). Budgeting nitrogen flows and the food nitrogen footprint of Egypt during the past half century: Challenges and opportunities. Environment international, 130, 104895.
10
Gao, X., Li, C., Zhang, M., Wang, R. and Chen, B. (2015). Controlled release urea improved the nitrogen use efficiency, yield and quality of potato (Solanum tuberosum L.) on silt loamy soil. Field crops research, 181, 60-68.
11
Jones, J. B. Jr. 1991. Kjeldahl Method for Nitrogen Determination. Micro-Macro Publishing, Athens, GA
12
Jumadi, O., Hala, Y., Iriany, R. N., Makkulawu, A. T., Baba, J. and Inubushi, K. (2020). Combined effects of nitrification inhibitor and zeolite on greenhouse gas fluxes and corn growth. Environmental Science and Pollution Research, 27(2), 2087-2095.
13
Karami, S., Hadi, H., Tajbaksh, M., and Modarres-Sanavy, S. A. M. (2020). Effect of zeolite on nitrogen use efficiency and physiological and biomass traits of Amaranth (Amaranthus hypochondriacus) under water-deficit stress conditions. Journal of Soil Science and Plant Nutrition, 20(3), 1427-1441.
14
Latifah, O., Ahmed, O. H. and Majid, N. M. A. (2017). Enhancing nitrogen availability from urea using clinoptilolite zeolite. Geoderma, 306, 152-159.
15
Madani, H., Farhadi, A., Pazoki, A. and Changizi, M. (2009). Effects of different levels of nitrogen and zeolite on traits qualitative and quantitative of potato in Arak region. New Finding in Agriculture, 3(4), 379-391. (In Farsi)
16
Maghsoodi, M. R., Najafi, N., Reyhanitabar, A., & Oustan, S. (2020). Hydroxyapatite nanorods, hydrochar, biochar, and zeolite for controlled-release urea fertilizers. Geoderma, 379, 114644.
17
Malakouti, M. J. (2011). Relationship between balanced fertilization and healthy agricultural products (A Review). Journal of Crop and Weed Ecophysiology. 4(16), 133-150. (In Farsi)
18
Mihok, F., Macko, J., Oriňak, A., Oriňaková, R., Kovaľ, K., Sisáková, K., Petruš, O. and Kostecká, Z. (2020). Controlled nitrogen release fertilizer based on zeolite clinoptilolite: Study of preparation process and release properties using molecular dynamics. Current Research in Green and Sustainable Chemistry, 3, 100030.
19
Ozbahce, A., Tari, A. F., Gonulal, E. and Simsekli, N. (2018). Zeolite for enhancing yield and quality of potatoes cultivated under water-deficit conditions. Potato Research, 61(3), 247-259.
20
Pati, S., Pal, B., Badole, S., Hazra, G. C. and Mandal, B. (2016). Effect of silicon fertilization on growth, yield, and nutrient uptake of rice. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 47(3), 284-290.
21
Petropoulos, S. A., Fernandes, Â., Polyzos, N., Antoniadis, V., Barros, L. and CFR Ferreira, I. (2020). The impact of fertilization regime on the crop performance and chemical composition of potato (Solanum tuberosum L.) cultivated in central Greece. Agronomy, 10(4), 474.
22
Pirzad, A., Yoosefi, M., Darvishzadeh, R. and Raei, Y. (2013). Effect of different rates of zeolite and nitrogen fertilizer on yield and harvest index of flower, grain, essential oil and seed oil of calendula officinalis L. Journal of Agricultural Science and Sustainable Production, 23(2), 61-75.
23
Qi, W., Guimin, Xia., Taotao, C., Daocai, C., Ye, J. and Dehuan, S. (2016). Impacts of nitrogen and zeolite managements on yield and physicochemical properties of rice grain. International Journal of Agricultural and Biological Engineering, 9(5), 93-100.
24
Souza, E. F., Soratto, R. P., Fernandes, A. M. and Rosen, C. J. (2019). Nitrogen source and rate effects on irrigated potato in tropical sandy soils. Agronomy Journal, 111(1), 378-389.
25
WHO. (1978). Nitrates, Nitrites and N-Nitrozo Compounds. Geneva, Environmental Health Criteria 5.
26
Yarmohammadi. V. Sajedi. N.V. and Mirzakhani. M. (2014). The effect of irrigation cycle and application of manure and zeolite on agronomic characteristics and potato yield of Agria cultivar. New Agricultural Findings. 9(2), 158-149. (In Farsi)
27
Yeganeh, M. and Bazargan, K. (2016). Human health risks arising from nitrate in potatoes consumed in Iran and calculation nitrate critical value using risk assessment study, Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal, 22(3), 817-824.
28
Zheng, J., Chen, T., Xia, G., Chen, W., Liu, G., and Chi, D. (2018). Effects of zeolite application on grain yield, water use and nitrogen uptake of rice under alternate wetting and drying irrigation. International Journal of Agricultural and Biological Engineering. 11(1), 157-164.
29
ORIGINAL_ARTICLE
مدلسازی شبه دوبعدی هیدرولیک جریان و بار بستررودخانه زارمرود
تعیین مقدار رسوب حمل شده توسط رودخانهها از جنبههای متعددی حائز اهمیت است. این پارامتر در تعیین ابعاد و مشخصات هندسی سازههای تنظیم و انحراف جریان، سدهای مخزنی و نیز ایستگاههای پمپاژ موثر است. در این تحقیق محاسبه دبی جریان و بار بستر رودخانه زارمرود (در استان مازندران) به کمک مدل ریاضی شبهدوبعدی شیونو و نایت مورد بررسی قرار گرفته است. این مدل بر مبنای معادلات پیوستگی و مومنتوم ناویر-استوکس بوده و به صورت متوسط در عمق ساده شده است. برای این منظور با استفاده از روش اجزاء محدود، مدل ریاضی مذکور حل عددی شده و پروفیلهای عرضی سرعت جریان در رودخانه زارمرود در محل ایستگاه هیدرومتری گرمرود واسنجی شد. مقایسه نتایج مدل مذکور در دبیهای مختلف جریان با دادههای اندازهگیری شده حاکی از دقت بالای مدل در برآورد توزیع عرضی سرعت جریان است. سپس با استفاده از توزیع عرضی سرعت محاسباتی، توزیع عرضی بار بستر شبیهسازی شد. نتایج نشان داد که از میان 17 رابطه تجربی بار بستر مورد مطالعه، رابطه رسوبی دوبوی (1879) در هر دو حالت مدلسازی یکبعدی و شبهدوبعدی دارای بهترین دقت است. این رابطه در حالت یکبعدی با انحراف معیار نسبت ناجوری 34/0 درصد مطابقت بهتری با مقادیر بار بستر اندازهگیریشده داشته و نسبت به روابط رسوبی فرایلینک (1952) و میر-پیتر و مولر (1948) به ترتیب با انحراف معیار 46/3 و 33/7 درصد از دقت بالاتری برخوردار میباشد. نتایج مدلسازی شبهدوبعدی بار بستر نشان داد که ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE) برای سه رابطه دوبوی، فرایلینک و میر-پیتر و مولر بهترتیب حدود 45/7، 8/98 و 9/173 است که فقط رابطه دوبوی دقت قابل قبولی داشته و دو رابطه فرایلینک و میر-پیتر و مولر دارای خطای زیادی میباشند. همچنین مشخص شد که دقت مدلسازی بار بستر حاصل از رابطه دوبوی در حالت شبهدوبعدی از یکبعدی بیشتر است.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_84038_7aa75cb6b72604c5ef7b597f6a6a8635.pdf
2021-09-23
1853
1868
10.22059/ijswr.2021.322917.668954
روابط تجربی بار بستر
مدل سازی شبه دوبعدی
مدل شیونو و نایت
رودخانه زارم رود
مرتضی
نبی زاده ولوکلائی
nabizade49@gmail.com
1
دانشجوی دکترای سازه های آبی گروه مهندسی آب دانشکده آب و خاک دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
AUTHOR
عبدالرضا
ظهیری
zahiri.areza@gmail.com
2
دانشیار گروه مهندسی آب دانشکده
آب و خاک دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
LEAD_AUTHOR
امیراحمد
دهقانی
amirahmad.dehghani@yahoo.com
3
گروه مهندسی آب، دانشکده آب و خاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، ایران
AUTHOR
مهدی
مفتاح هلقی
meftahhalaghi@gmail.com
4
گروه مهندسی آب، دانشکده آب و خاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، ایران
AUTHOR
Ackers, P. (1992). Hydraulic design of two-stage channels. Engrs. Wat. Marit. And Energy, 96: 247-257.
1
Aybar, A. (2012). Computational modeling of free surface flow in intake structures using FLOW-3D software. MSc. Thesis, Civil Engineering, Middle East Technical University, Turkey.
2
Ayyoubzadeh, S. A. (1997).Hydraulic aspects of straight-compound channel flow and bed load sediment transport. Ph. D.dissertation, University of Birmingham, U.K.
3
Bousmar, D. (2002). Flow modelling in compound channels. Momentum transfer between main channel and prismatic or non-prismatic floodplains. Ph.D. dissertation, Univ. Cath. de Louvain, Belgium.
4
Chonwattana, S., Weesakul, S., and Vongvisessomjai, S. (2007). 3D numerical modeling of morphological change between fishtail groins. Proceedings of the 30th Int. Conf. on Coastal Engineering, San Diego, California, USA, 3178-3183.
5
Da Silva, A.M. (2006). On why and how do rivers meander. Journal of HydraulicResearches, IAHR, 44(5), 579-590.
6
Darby, E.S. (1998). Modelling width adjustment in straight alluvial channels. Journal of Hydrological Processes, 12(8), 1299-1321.
7
Ervine, D. A., Babaeyan-Koopaei, K. and Sellin, R. H. J. (2000). Two-dimensional solution for straight and meandering overbank flows. Journal of HydraulicEngineering, ASCE, 126(9), 653-669.
8
Eslami, S., Van Rijn, L.C., Walstra, D.J., Luijendijk, A.J., and Stive, M.J.F. (2010). A numerical study on design of coastal groins. In: Burns, S.E., Bhatia, S.K., Avila, C.M.C., and Hunt, B.E. (Hg.): Proceedings of 5th Int. Conf. on Scour and Erosion (ICSE-5), San Francisco, USA. 501-510.
9
Fenton, J. (2016). Hydraulics: science, knowledge, and culture. Journal of Hydraulic Researches, 54 (5), 485-501.
10
Fernandes, J.N., Leal, J.B., and Cardoso, A.H. (2014). Improvement of the lateral distribution method based on the mixing layer theory. Advances in Water Resources, 69, 159–167.
11
Gessler, D., Hall, B., Spasojevic, M. and Holly, F. (1999). Application of 3D mobile bed, Hydrodynamic Model. Journal of HydraulicEngineering, ASCE, 125(7),
12
Gholinejad, J., Zahiri. A., and Dehghani, A. (2018). Simulation of lateral distribution of total load sediment transport in rivers using a quasi two-dimensional mathematical model (Case Study: Gharehsoo river). Journal of Water Resources Engineering, 11(38), 83-93.
13
Haddadchi, A., Omid, M.H., and Dehghani, A.A. (2013). Bedload equation analysis using bed load-material grain size. Journal of Hydrology and Hydromechanics, 61(3), 241-249.
14
Khosronejad, A., Rennie, C., Salehi Neyshabouri, S.A.A., and Townsend, R.D. (2007). 3D numerical modeling of flow and sediment transport in laboratory channel bends. Journal of HydraulicEngineering, ASCE, 133(10), 11-23.
15
Knight, D.W. (2003). Reducing uncertainty in river flood conveyance. Interim Report 2:Review of Methods for Estimating Conveyance, Environment Agency, UK, 73p.
16
Knight, D.W., Shiono, K., and Pirt, J. (1989). Prediction of depth mean velocity and discharge in natural rivers with overbank flow. Int. Con. on Hydraulics and Environmental Modeling of Coastal, Estuarine and River Waters, England, 419-428.
17
Kordi, H., Amini, R., Zahiri, A., and Kordi, E. (2015). Improved Shiono and Knight method for overflow modeling. Journal of HydraulicEngineering, ASCE, 20(12), 1-10.
18
Lai, Y., and Wu, K. (2019). Three-dimensional flow and sediment transport model for free-surface open channel flows on unstructured flexible meshes. Fluids, 4(18), 1-19.
19
Lambert, M.F., and Sellin, R.H.J. (1996). Discharge prediction in straight compound channels using the mixing length concept. Journal of Hydraulicresearches, IAHR, 34: 381-394.
20
Montaseri, H. and Asiaei, H. (2014). Validating of SSIIM 3D Model for flow field simulation in a U shape channel bend with intake. Journal of Water and Soil Conservation, 21(4), 29-53.
21
Omara, H., Elsayed, S.M., Abdeelaal, G.M., Abd-Elhamid, H.F., and Tawfik, A. (2019). Hydromorphological numerical model of the local scour process around bridge piers. Arabian Journal for Science and Engineering, 44, 4183–4199.
22
Sheikhpoor, H., (2014). Measuring the bed load and suspended load of Zalemarood river in Garmrood station and determining their ratio during the water year, Research project of Mazandaran Regional Water Company. (In Farsi)
23
Shiono, K. and Knight, D. W. (1991).Turbulent open-channel flows with variabledepth across the channel. Journal ofFluidMechanics, 222: 617-646.
24
Singh, C.B., and Ghosh, L.K. (2000). Application of 3D mobile bed, hydrodynamic model. Journal of HydraulicEngineering, 126(11), 858–860.
25
Unal, B., Mamak, M., Seckin, G., and Cobaner, M. (2010). Comparison of an ANN approach with 1-D and 2-D methods for estimating discharge capacity of straight compound channels. Advances in Engineering Software, 41: 120-129.
26
Wark, J.B., Samuels, P.G. and Ervine, D.A. (1990). A practical method of estimating velocity and discharge in compound channels. Int. Conf. on River Flood Hydraulics, London, 163-172.
27
Zahiri, A., Ayyoubzadeh, S. A. and Dahanzadeh, B. (2010). Numerical solution of velocity lateral distribution in rivers (Case study: Karoun river at Molasani station), Journal of Agricultural Sciences and Natural Resources, 16 (2), 273-283.(In Farsi)
28
Zahiri. A. (2018). Simulation of flow and sediment transport in river bends (Case study: Karoun river). Journal ofIrrigation Engineering, 41(2), 1-17.(In Farsi)
29
Zahiri. A., Gholinejad, J., and Dehghani, A. (2019). Prediction of sediment transport capacity in rivers using quasi two- dimensional mathematical model. Journal ofWatershed Management Research, 10(19), 142-153.(In Farsi)
30
ORIGINAL_ARTICLE
تعیین تبخیر-تعرق واقعی ذرت علوفهای به روش بیلان آب خاک تحت سطوح مختلف آبیاری قطرهای با مدیریت پالسی و پیوسته (مطالعه موردی: دشت ورامین)
برنامهریزی صحیح آبیاری سبب کاهش تلفات نفوذعمقی، صرفهجویی در مصرف آب، افزایش تولید و بهرهوری مصرف آب میگردد. بدین منظور ابتدا باید نیاز آبی گیاه زراعی تعیین گردد. در پژوهش حاضر بهمنظور تعیین نیاز آبی ذرت علوفهای رقم ZP 606 به روش پایش رطوبت خاک، آزمایشی در قالب کرتهای نواری خرد شده بر پایه طرح بلوکهای کامل تصادفی با سه تکرار در سال 1398 در منطقه پیشوای ورامین اجرا شد. فاکتور اصلی شامل سه سطح تأمین 120، 100 و 80 درصد نیاز آبی گیاه (به ترتیب 2I، 1I و3I) و فاکتور فرعی شامل دو سطح مدیریت آبیاری پالسی(P) و پیوسته (C) بودند. تبخیر- تعرق واقعی ذرت علوفهای تحت دو مدیریت آبیاری پالسی و پیوسته با استفاده از روش بیلان آب در شرایط آبیاری کامل بهترتیب 364 و 341 میلیمتر، در تیمار کمآبیاری 348 و 336 میلیمتر و در تیمار بیشآبیاری 383 و 352 میلیمتر محاسبه شد. مقدار تبخیر-تعرق برآوردی ذرت علوفهای بهروش نشریه فائو-56 در طول دوره رشد 400 میلیمتر محاسبه شد و نسبت به متوسط تبخیر-تعرق واقعی تیمار آبیاری کامل با مدیریت پالسی و پیوسته حدود 5/13 درصد بیشبرآورد دارد که لزوم استفاده از ضرایب گیاهی محلی برای برآورد دقیق نیاز آبی گیاه را نشان میدهد. همچنین نتایج نشان داد که مقدار نفوذعمقی در تیمار بیشآبیاری با مدیریت پالسی حدود 30 درصد نسبت به تیمار بیشآبیاری با مدیریت پیوسته کاهش یافته است. در نتیجه پیشنهاد میشود که بهمنظور صرفهجویی در مصرف آب و کاهش نفوذعمقی در منطقه مطالعاتی از مدیریت پالسی در سیستمهای آبیاری قطرهای استفاده شود.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_84039_72eb840744be02e97d3e8d796dfcd48d.pdf
2021-09-23
1869
1880
10.22059/ijswr.2021.322095.668940
نیاز آبی گیاه
آبیاری پالسی
ضریب گیاهی
کمآبیاری
بیشآبیاری
ایمان
حاجی راد
iman.hajirad@modares.ac.ir
1
دانشآموخته کارشناسی ارشد گروه مهندسی و مدیریت آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران
AUTHOR
سید مجید
میرلطیفی*
mirlat_m@modares.ac.ir
2
گروه مهندسی و مدیریت آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
حسین
دهقانی سانیج
dehghanisanij@yahoo.com
3
دانشیار پژوهش،مؤسسه تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی ، سازمان تحقیقات آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، البرز، ایران
AUTHOR
ساناز
محمدی
sanaz.mohammadi@modares.ac.ir
4
دانشجوی دکتری گروه مهندسی و مدیریت آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
AUTHOR
Alijan, B., Karimi, A., Farhadi, B., and Broumandnasab, S. (2011). Determining Maize Water Requirement and Crop Coefficient using Water Balance Method. 4th Iran Water Resources Management Conference, Tehran, AmirKabir University. https://www.civilica.com/Paper-WRM04-WRM04_468.html.
1
Allen, R. G., Pereira, L. S., Raes, D., and Smith, M. (1998). FAO Irrigation and drainage paper No. 56. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations, 56(97), e156.
2
Azari, A., Broumandnasab, S., Behzad, M., and Moeiri, M. (2007). Assessing Mazie Yield under T-Tape Drip Irrigation System. The Scientific Journal of Agriculture, 30(2), 82-87.
3
Bandyopadhyay, P. K., Mallick, S., and Rana, S. K. (2005). Water balance and crop coefficients of summer-grown peanut (Arachis hypogaea L.) in a humid tropical region of India. Irrigation Science, 23(4), 161-169.
4
Bozkurt, S., and Yazar, A. (2011). Effects of different drip irrigation levels on yield and some agronomic characteristics of raised bed planted corn. African Journal of Agricultural Research, 6(23), 5291-5300.
5
Dehghanisanij, H., Kanani, E., and Akhavan, S. (2018). Evaluation of corn evapotranspiration and its components and relationship between leaf area index and components in surface and subsurface drip irrigation systems. Journal of Water and Soil, 31(6).
6
Gheysari , M. (2006). Effects of Maize fertigation via sprinkler irrigation on nitrate leaching under different levels of fertilizer and water application. Ph.D. dissertation, University of Tarbiat modares, Iran.
7
Gheysari, M., Mirlatifi, S. M., Homaee, M., and Asadi, M. E. (2006). Determination of crop water use and crop coefficient of corn silage based on crop growth stages. Journal of Agricultural Engineering Research, 7(26), 125-142.
8
Gheysari, M., Sadeghi, S. H., Loescher, H. W., Amiri, S., Zareian, M. J., Majidi, M. M., ... and Payero, J. O. (2017). Comparison of deficit irrigation management strategies on root, plant growth and biomass productivity of silage maize. Agricultural Water Management, 182, 126-138.
9
Hao, B., Xue, Q., Marek, T. H., Jessup, K. E., Hou, X., Xu, W., ... and Bean, B. W. (2015). Soil water extraction, water use, and grain yield by drought-tolerant maize on the Texas High Plains. Agricultural Water Management, 155, 11-21.
10
Howell, T. A., Evett, S. R., Tolk, J. A., Copeland, K. S., Colaizzi, P. D., and Gowda, P. H. (2008). Evapotranspiration of corn and forage sorghum for silage. In World Environmental and Water Resources Congress 2008: Ahupua'A (pp. 1-14.
11
Irmak, S., Djaman, K., & Rudnick, D. R. (2016). Effect of full and limited irrigation amount and frequency on subsurface drip-irrigated maize evapotranspiration, yield, water use efficiency and yield response factors. Irrigation Science, 34(4), 271-286.
12
Liu, H., Wang, X., Zhang, X., Zhang, L., Li, Y., & Huang, G. (2017). Evaluation on the responses of maize (Zea mays L.) growth, yield and water use efficiency to drip irrigation water under mulch condition in the Hetao irrigation District of China. Agricultural Water Management, 179, 144-157.
13
Liu, H., Yang, H., Zheng, J., Jia, D., Wang, J., Li, Y., and Huang, G. (2012). Irrigation scheduling strategies based on soil matric potential on yield and fruit quality of mulched-drip irrigated chili pepper in Northwest China. Agricultural water management, 115, 232-241.
14
Oktem, A., Simsek, M., & Oktem, A. G. (2003). Deficit irrigation effects on sweet corn (Zea mays saccharata Sturt) with drip irrigation system in a semi-arid region: I. Water-yield relationship. Agricultural Water Management, 61(1), 63-74.
15
Pruitt WO, Fereres E, Kaita K, Snyder RL. (1987). “Reference evapotranspiration (ETo) for California” . Agriculture and Experiment Station Bulletin, University of California. 16 pp.
16
Simsek, M., Can, A., Denek, N., & Tonkaz, T. (2011). The effects of different irrigation regimes on yield and silage quality of corn under semi-arid conditions. African Journal of Biotechnology, 10(31), 5869-5877.
17
Zheng, J., Huang, G., Jia, D., Wang, J., Mota, M., Pereira, L. S., Xu, X., and Liu, H. (2013). Responses of drip irrigated tomato (Solanum lycopersicum L.) yield, quality and water productivity to various soil matric potential thresholds in an arid region of Northwest China. Agricultural Water Management, 129, 181-193.
18
Zheng, J., Huang, G., Wang, J., Huang, Q., Pereira, L. S., Xu, X., and Liu, H. (2013). Effects of water deficits on growth, yield and water productivity of drip-irrigated onion (Allium cepa L.) in an arid region of Northwest China. Irrigation Science, 31(5), 995-1008.
19
ORIGINAL_ARTICLE
غربالگری ارقام برنج بر اساس توانایی جذب روی در اراضی شالیزاری
برای مقابله با اثرات منفی گسترده کمبود روی بر عملکرد برنج و تندرستی بخش عمده مردمی که برای تغذیه به این محصول وابسته میباشند، یافتن ارقام مقاوم به کمبود روی بسیار ضروری و موثر خواهد بود. بدین منظور آزمایش مزرعهای طی سالهای زراعی 1396 و 1397 در مزرعهای واقع در روستای پسویشه شهرستان رشت استان گیلان به صورت کرتهای خردشده در قالب طرح بلوکهای کامل تصادفی با سه تکرار اجرا شد. فاکتورهای آزمایشی شامل کودپاشی پایه (کاربرد خاکی) کود سولفات روی به عنوان کرت اصلی در دو سطح (0 و 20 کیلوگرم در هکتار سولفات روی) و رقم به عنوان کرت فرعی در 27 سطح (شامل ارقام محلی و اصلاح شده و لاینهای امید بخش) بودند. نتایج نشان داد که افزودن روی به خاک بر بسیاری از صفات اندازهگیری شده و اثر متقابل رقم × میزان روی موجود در خاک نیز برای همه صفات به استثنای طول و عرض برگ پرچم معنیدار بود. پایینترین و بالاترین مقدار جذب روی در اندامهای گیاهی در تیمار عدم کاربرد سولفات روی به ترتیب به لاین RI18430-2 (هاشمی × صالح) و رقم کادوس تعلق داشت. مقایسه میانگین تیمارها نشان داد که پایینترین و بالاترین جذب روی در اندامهای گیاهی در تیمار کاربرد سولفات روی به ترتیب به دو لاین RI18432-2 (محمدی × صالح) و RI18431-1 (آبجیبوجی × صالح) تعلق داشته و سه رقم یا لاینی که به ترتیب بالاترین جذب روی در اندامهای گیاهی را در تیمار کاربرد 20 کیلوگرم در هکتار سولفات روی به خود اختصاص دادهاند عبارتند از لاینهای RI18432-2(محمدی × صالح) و RI18430-22 (هاشمی × صالح) و رقم اهلمیطارم بودند. نتایج حاصل از تجزیه رگرسیون مکانی (GGE Biplot) نشان داد که در هر دو سطح روی (عدم مصرف و کاربرد 20 کیلوگرم در هکتار سولفات روی ) ارقام گوهر، کادوس و خزر از نظر میزان جذب روی رتبههای 1 تا 3 را کسب نمودند. ارقام صالح، دیلمانی، گیلانه و لاین RI18430-1 (هاشمی × صالح) نیز در هر دو سطح روی از رتبههای بالا برخوردار بودند. بنابراین برای آزمایشهای آینده میتوان از این ارقام بهعنوان ارقام یا لاینهای مناسب برای رشد در شرایط کمبود روی بهره جست.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_84040_9fbfd42d7f3cbd25f67dd1fde70cff39.pdf
2021-09-23
1881
1901
10.22059/ijswr.2021.324167.668979
برنج
روی
غربالگری
بایپلات
عملکرد دانه
شهرام
محمود سلطانی
shmsoltani@gmail.com
1
استادیار موسسه تحقیقات برنج کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، رشت، ایران
LEAD_AUTHOR
مهرزاد
اله قلی پور
mehrzadallahgholipour@yahoo.com
2
دانشیار موسسه تحقیقات برنج کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، رشت، ایران
AUTHOR
Amacher, M. C. (1996). Micronutrients. Methods of Soil Analysis Part 3—Chemical Methods, 739-768.
1
Bouis, H.E. and Welch, R.M.(2010). Biofortification—a sustainable agricultural strategy for reducing micronutrient malnutrition in the global south. Crop science, 50, pp.S-20.
2
Cakmak, I. (2008). Enrichment of cereal grains with zinc: agronomic or genetic biofortification?. Plant and Soil, 302(1-2), pp.1-17.
3
Depar, N., Rajpar, I., Memon, M.Y. and Imtiaz, M. (2011). Mineral nutrient densities in some domestic and exotic rice genotypes. Pakistan Journal of Agriculture: Agricultural Engineering Veterinary Sciences (Pakistan).
4
Dobermann, A. (2000). Rice: Nutrient disorders & nutrient management. Int. Rice Res. Inst..
5
Guilani, G., Siyadat, S.A., and Fathi, G. (2003). Effect of seedling age and density on yield and yield component of three rice cultivar at Khozestan conditions. Final report of Rice research institute of Iran.
6
Hazra, G.C., Saha, B., Saha, S., Dasgupta, S., Adhikari, B. and Mandal, B. (2015). Screening of rice cultivars for their zinc biofortification potential in Inceptisols. J. Indian Soc. Soil Sci, 63(3), pp.347-357.
7
Impa, S.M., Morete, M.J., Ismail, A.M., Schulin, R. and Johnson-Beebout, S.E. (2013). Zn uptake, translocation and grain Zn loading in rice (Oryza sativa L.) genotypes selected for Zn deficiency tolerance and high grain Zn. Journal of experimental botany, 64(10), pp.2739-2751.
8
Jiang, W., Struik, P.C., Lingna, J., Van Keulen, H., Ming, Z. and Stomph, T.J. (2007). Uptake and distribution of root-applied or foliar-applied 65Zn after flowering in aerobic rice. Annals of Applied Biology, 150(3), pp.383-391.
9
Khan, P., Memon, M.Y., Imtiaz, M., Depar, N., Aslam, M., Memon, M.S. and Shah, J.A. (2012). Determining the zinc requirements of rice genotype Sarshar evolved at NIA, Tandojam. Sarhad Journal of Agriculture, 28(1), pp.1-7.
10
Khan, R., Gurmani, A.R., Khan, M.S. and Gurmani, A.H. (2007). Effect of zinc application on rice yield under wheat rice system. Pakistan Journal of Biological Sciences, 10(2), pp.235-239.
11
Mahmoud Soltani, S., Allagholipoor, M., Shakoori Katigari, M., Paykan, M., Shabanzadeh, M., Attar, A., Poorsafar Tabalvandi, A. and Keshtekar, F. (2020). Effect of Soil and Foliar Application of Zinc Sulfate Fertilizer on Zn and Protein Content of Grain, and Zn Content of Rice Tissues at Different Growth Stages. Iranian Journal of Soil Research 43 (3):311-330.
12
Mahmoudsoltani, S. (2018). Zinc deficiency, causes, symptoms and solutions. Technical Bulletin. Rice research institute of Iran: 31p.
13
Mahmoudsoltani, S. (2020). Zn biofortification, grain protein content, and zinc and phosphorus content of rice tissues at different growth stages affected by zinc and phosphorus foliar application. Iran J Soil Water Res 51 (8):2065-2083.
14
MahmoudSoltani, S., Allahgholipoor,m.,Shakouri Katigari, m., and Poursafar Tabalvandani, A. (2020). Effect of Basal and Foliar Application of Zinc Sulphate Fertilizer on Zinc Uptake, Yield and Yield Components of Rice (Hashemi Cultivar). J Iranian Journal of Soil and Water Research: 51 (4):1013-1026.
15
MahmoudSoltani, S. (2020). Effect of Foliar Application of Zinc and Phosphorous on Their Dynamic, Biofortification, and on Grain Protein Content of Two Rice Cultivars (Hashemi and Guilaneh). Iranian Iranian Journal of Soil, and Water Research, 51(8), pp.2065-2083.
16
Mahmoudsoltani, S., Mohamed, M.H., Samsuri, A., Syed, M. and Sharifah, K. (2017). Lime and Zn application effects on soil and plant Zn status at different growth stages of rice in tropical acid sulphate paddy soil. Azarian Journal of Agriculture, 4(4), pp.127-138.
17
Malakooti, M. J. and Tehrani, H. (1999). Sustainable agriculture and high yield with fertilizer consume in Iran. Soil and water research institute of Iran. Tehran. Iran.
18
Miller, B.C., Hill, J.E. and Roberts, S.R. (1991). Plant population effects on growth and yield in water‐seeded rice. Agronomy Journal, 83(2), pp.291-297.
19
Mohadesi, A., Allagholipoor, M., Bahrami, M., and Arefi, H. (2006). Introducing new rice variety, Shiroodi. The 9th Congress of Agronomy And Breeding. Trhran, Iran.
20
Naher, T., Sarkar, M.R., Kabir, A.H., Haider, S.A. and Paul, N.K. (2014). Screening of Zn-efficient rice through hydroponic culture. Plant Environ Dev, 3(2), pp.14-18.
21
Rahman, K.M., Chowdhury, M.A.K., Sharmeen, F., Sarkar, A., Hye, M.A. and Biswas, G.C. (2011). Effect of zinc and phosphorus on yield of Oryza sativa (cv. br-11). Bangladesh Res. Pub. J, 5(4), pp.315-358.
22
Rehman, H.U., Aziz, T., Farooq, M., Wakeel, A. and Rengel, Z. (2012). Zinc nutrition in rice production systems: a review. Plant and Soil, 361(1-2), pp.203-226.
23
SES (Standard Evaluation System for Rice). 2002. International Rice Research Institute (IRRI). 56pages.
24
Slaton, N.A., Norman, R.J. and Wilson Jr, C.E. (2005). Effect of Zinc Source and Application Time on Zinc Uptake and Grain Yield of Flood‐Irrigated Rice. Agronomy Journal, 97(1), pp.272-278.
25
Slaton, N.A., Wilson Jr, C.E., Ntamatungiro, S., Norman, R.J. and Boothe, D.L. (2000). Zinc seed treatments for rice. Zinc seed treatments for ric,. (476), pp.304-312.
26
Srivastava, P.C., Bhatt, M., Pachauri, S.P. and Tyagi, A.K. (2014). Effect of zinc application methods on apparent utilization efficiency of zinc and phosphorus fertilizers under basmati rice–wheat rotation. Archives of Agronomy and Soil Science, 60(1), pp.33-48.
27
Stomph, T.J., Hoebe, N., Spaans, E. and Van der Putten, P.E.L. (2011). October. The relative contribution of post-flowering uptake of zinc to rice grain zinc density. In 3rd International Zinc Symposium (pp. 10-14).
28
Swamy, B.M., Rahman, M.A., Inabangan-Asilo, M.A., Amparado, A., Manito, C., Chadha-Mohanty, P., Reinke, R. and Slamet-Loedin, I.H. (2016). Advances in breeding for high grain zinc in rice. Rice, 9(1), pp.1-16.
29
Teale, W.D., Paponov, I.A. and Palme, K. (2006). Auxin in action: signalling, transport and the control of plant growth and development. Nature reviews Molecular cell biology, 7(11), pp.847-859.
30
Turner, F.T. and Jund, M.F. (1991). Chlorophyll meter to predict nitrogen topdress requirement for semidwarf rice. Agronomy Journal, 83(5), pp.926-928.
31
Uphoff, N. (2005). The development of the System of Rice Intensification. Participatory research and development for sustainable agriculture and rural development, 3, pp.119-125.
32
Yan, W. and Kang, M.S. (2002). GGE biplot analysis: A graphical tool for breeders, geneticists, and agronomists. CRC press.
33
Yan, W. (2014). Crop variety trials: Data management and analysis. John Wiley & Sons.
34
Yin, H., Gao, X., Stomph, T., Li, L., Zhang, F. and Zou, C. (2016). Zinc concentration in rice (Oryza sativa L.) grains and allocation in plants as affected by different zinc fertilization strategies. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 47(6), pp.761-768.
35
Yoshida, S. and Benta, W.H. (1983). Potential productivity of field crops under different environments. IRRI, Los Banos, Philippines.
36
Yousefi, M. and Zandi, P. (2012). Effect of foliar application of zinc and manganese on yield of pumpkin (Cucurbita pepo L.) under two irrigation patterns. Electronic Journal of Polish Agricultural Universities. Series Agronomy, 15(4), pp.1-9.
37
Zou, C., Gao, X., Shi, R., Fan, X. and Zhang, F. (2008). Micronutrient deficiencies in crop production in China. In Micronutrient deficiencies in global crop production (pp. 127-148). Springer, Dordrecht.
38
ORIGINAL_ARTICLE
مدلسازی ابعاد پیاز رطوبتی خاک تحت سامانه آبیاری قطرهای پالسی بهروش آنالیز ابعادی و مقایسه با مدل عددی HYDRUS-2D
طراحی، بهرهبرداری و مدیریت بهینه سیستمهای آبیاری قطرهای نیازمند کاربرد ترکیب مناسبی از پارامترهایی مانند دبی قطرهچکانها، فاصله بین قطرهچکانها و لاترالهای آبیاری، عمق توسعه ریشه و ویژگیهای هیدرولیکی خاک است که مطابق با الگوی رشد ریشه در خاک باشند تا آب و مواد غذایی بهمقدار نیاز در اختیار گیاه قرار گیرد. مدلسازی ابعاد پیاز رطوبتی اطراف یک قطرهچکان آبیاری سادهتر و کاربردیتر از اندازهگیریهای آزمایشگاهی یا مزرعهای است، بنابراین در پژوهش حاضر یک مدل تجربی برای برآورد ابعاد پیاز رطوبتی تحت سیستم آبیاری قطرهای پالسی با روش آنالیز ابعادی ارائه شد. مدل تجربی توسعه یافته شامل معادلاتی براساس دبی قطرهچکان، هدایت هیدرولیکی اشباع خاک، حجم آب کاربردی و نسبت پالس آبیاری برای برآورد ابعاد پیاز رطوبتی میباشد. آزمایشهای لازم برای تعیین حداکثر عمق و عرض پیاز رطوبتی در زمانهای مختلف پس از شروع آبیاری در یک خاک رسی انجام گردید. تیمارهای مدیریت پالسی در سه سطح (دو، سه و چهار پالس آبیاری) و زمانبندی قطع جریان در دو سطح (یک و سه برابر زمان وصل جریان) اعمال شدند. مقادیر عمق و عرض پیاز رطوبتی برآوردی توسط مدل تجربی و عددی HYDRUS-2D با مقادیر مشاهداتی مورد مقایسه قرار گرفتند. پارامتر ضریب تعیین (R2) برای مقادیر اندازهگیری شده و برآوردی عمق و عرض پیاز رطوبتی در مدل تجربی 94/0 و 93/0 و در مدل عددی 95/0 و 97/0 بهدست آمد که حاکی از دقت مناسب هردو مدل در برآورد ابعاد پیاز رطوبتی است. همچنین نتایج آنالیز آماری آزمون تیاستیودنت نشان داد که با احتمال 5/99 درصد اختلاف معنیداری بین مقادیر برآوردی مدل تجربی و مقادیر مشاهداتی وجود ندارد. مقادیر آمارههای RMSE، ME و EF حاکی از دقت بالاتر مدل عددی HYDRUS-2D در برآورد ابعاد پیاز رطوبتی بود، ولی باتوجه به سهولت کاربرد و نیاز به پارامترهای ورودی کمتر استفاده از مدل تجربی در طراحی سیستمهای آبیاری قطرهای پالسی توصیه میشود.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_84047_be306c1bde0cba9468d3f69c6d1f5399.pdf
2021-09-23
1903
1913
10.22059/ijswr.2021.322796.668947
قضیه باکینگهام
مدیریت پالسی
جبهه رطوبتی
عمق خیسشدگی
فاز استراحت
ساناز
محمدی
sanaz.mohammadi@modares.ac.ir
1
دانشجوی دکتری گروه مهندسی و مدیریت آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
AUTHOR
سید مجید
میرلطیفی
mirlat_m@modares.ac.ir
2
گروه مهندسی و مدیریت آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
حسین
دهقانی سانیج
dehghanisanij@yahoo.com
3
دانشیار پژوهش،مؤسسه تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی ، سازمان تحقیقات آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، البرز، ایران
AUTHOR
ایمان
حاجی راد
iman.hajirad@modares.ac.ir
4
دانشآموخته کارشناسی ارشد گروه مهندسی و مدیریت آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران
AUTHOR
مهدی
همایی
m.homaee@ut.ac.ir
5
گروه مهندسی و مدیریت آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
AUTHOR
Al-Ogaidi, A. A., Wayayok, A., Rowshon, M. K., and Abdullah, A. F. (2016). Wetting patterns estimation under drip irrigation systems using an enhanced empirical model. Agricultural Water Management, 176, 203-213.
1
Amin, M. S., and Ekhmaj, A. I. (2006, September). DIPAC-drip irrigation water distribution pattern calculator. In 7th International micro irrigation congress (Vol. 1016).
2
Dasberg, S., and Or, D. (1999). Practical applications of drip irrigation. In Drip irrigation (pp. 125-138). Springer, Berlin, Heidelberg.
3
Eskandari Tadavani, Z., Delghandi, M., Azhdari, K., Hosseini, S. H., & Dorostkar, V. (2020). Prediction of wetting patterns under surface drip irrigation using numerical and empirical models. Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 14(1), 321-330.
4
Hopmans, J. W., and Bristow, K. L. (2002). Current capabilities and future needs of root water and nutrient uptake modeling. Advances in agronomy, 77, 103-183.
5
Ismail, S. M., EL-Abdeen, T. Z., Omara, A. A., and Abdel-Tawab, E. (2014). Modeling the soil wetting pattern under pulse and continuous drip irrigation. American-Eurasian Journal Agricultural & Environment Science, 14(9), 913-922.
6
Kandelous MM, Liaghat A, Abbasi F (2008) Estimation of soil moisture pattern in subsurface drip irrigation using dimensional analysis method. J Agri Sci 39(2):371–378 (in Persian).
7
Kandelous, M. M., and Šimůnek, J. (2010a). Comparison of numerical, analytical, and empirical models to estimate wetting patterns for surface and subsurface drip irrigation. Irrigation Science, 28(5), 435-444.
8
Kandelous, M. M., and Šimůnek, J. (2010b). Numerical simulations of water movement in a subsurface drip irrigation system under field and laboratory conditions using HYDRUS-2D. Agricultural Water Management, 97(7), 1070-1076.
9
Karimi, B., Sohrabi, T., Mirzaei, F., and Ababaei, B. (2015). Developing equations to predict the pattern of soils moisture redistribution in surface and subsurface drip irrigation systems using dimension analysis. Journal of Water and Soil Conservation, 21(6), 223-237.
10
Karimi, B., & Karimi, N. (2019). Simulation of the advance Velocity of the Wetting Front in pulse Drip Irrigation Systems by nonlinear regression model. Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 13(5), 1374-1387.
11
Karmeli, D., and Peri, G. (1974). Basic principles of pulse irrigation. Journal of the Irrigation and Drainage Division, 100(3), 309-319.
12
Li, J., Zhang, J., and Rao, M. (2004). Wetting patterns and nitrogen distributions as affected by fertigation strategies from a surface point source. Agricultural Water Management, 67(2), 89-104.
13
Lubana, P. P. S., Narda, N. K., & Brown, L. C. (2004). Application of a hemispherical model to predict radius of wetted soil volume under point source emitters for trickle irrigated tomatoes in Punjab state, India. In 2004 ASAE Annual Meeting (p. 1). American Society of Agricultural and Biological Engineers.
14
Malek, K., and Peters, R. T. (2011). Wetting pattern models for drip irrigation: new empirical model. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 137(8), 530-536.
15
Mirzaee, F., Alkasir, Z., and Moini, A.R. (2020). Modeling for Estimating Soil Moisture Dimensions in Drip Irrigation in Layer Soil Using Dimensional Analysis Method. Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 14(2), 570-578.
16
Mohammadbeigi, A., Mirzaei, F., and Ashraf, N. (2017). Simulation of soil moisture distribution under drip irrigation pulsed and continuous in dimensional analysis method. Journal of Water and Soil Conservation, 23(6), 163-180.
17
Schwartzman, M., and Zur, B. (1986). Emitter spacing and geometry of wetted soil volume. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 112(3), 242-253.
18
Singh, D. K., Rajput, T. B. S., Sikarwar, H. S., Sahoo, R. N., and Ahmad, T. (2006). Simulation of soil wetting pattern with subsurface drip irrigation from line source. Agricultural water management, 83(1-2), 130-134.
19
Subbaiah, R. (2013). A review of models for predicting soil water dynamics during trickle irrigation. Irrigation Science, 31(3), 225-258.
20
Thorburn, P. J., Cook, F. J., and Bristow, K. L. (2003). Soil-dependent wetting from trickle emitters: implications for system design and management. Irrigation Science, 22(3), 121-127.
21
zandi, S., Boroomand Nasab, S., Ainechee, G. (2020). Estimating soil moisture pattern under subsurface drip irrigation using dimensional analysis method. Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 14(2), 626-636.
22
ORIGINAL_ARTICLE
مدلسازی رقومی تغییرات سهبعدی شوری خاک با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین در اراضی خشک و نیمهخشک دشت قزوین
شوری خاک به عنوان یکی از مهمترین شاخصهای کیفیت خاک، نقش مهمی در برنامهریزیهای کاربری و مدیریت اراضی در مناطق خشک و نیمهخشک دارد. این پژوهش با هدف مدلسازی رقومی تغییرات سطحی و عمقی شوری خاک در پنج عمق استاندارد پروژه جهانی نقشه برداری رقومی خاک (5-0، 15-5، 30-15، 60-30 و 100-60 سانتیمتر) در 60 هزار هکتار از اراضی دشت قزوین با وضوح مکانی 15 متر صورت پذیرفت. مطالعات میدانی شامل نمونهبرداری از 278 خاکرخ بود و هدایت الکتریکی خاکها در آزمایشگاه اندازهگیری شد. انتخاب متغیرهای محیطی، شامل پارامترهای مستخرج از دادههای تصاویر لندست 8، توپوگرافی و لایههای اقلیمی، طبق روش حذف ویژگی برگشتی (RFE) صورت پذیرفت. چهار الگوریتم یادگیری ماشین جنگل تصادفی (RF)، کوبیست (CB)، رگرسیون درخت تصمیم (DTr) و k- نزدیکترین همسایگی (k-NN) برای تهیه نقشه پیشبینی شوری خاک استفاده شد. بر اساس نتایج RFE درنهایت 10 متغیر کمکی در هر عمق انتخاب شدند. نتایج نشان داد که مدل CB در اعماق استاندارد 5-0 و 30-15 سانتیمتر با R2 برابر 92/0 و 85/0 و RMSE برابر 77/4 و 90/7 دسی زیمنس بر متر و مدل RF در اعماق 15-5، 60-30 و 100-60 سانتیمتر مدل با R2 بهتریتب برابر 93/0، 94/0، 96/0 و RMSE 65/6، 10/5 و 20/3 دسی زیمنس بر متر بالاترین مقادیر صحت را نسبت به دو مدل DTr و k-NN داشتند. همچنین در اعماق سطحی متغیرهای کمکی مستخرج از دادههای سنجش دور و در اعماق زیرسطحی پارامترهای اقلیمی و توپوگرافی بیشترین ارتباط را با تغییرات شوری داشتند. بطور کلی مدلهای RF و CB به همراه متغیرهای محیطی مناسب بخوبی توانستند تغییرات شوری را در اعماق استاندارد موردمطالعه ارائه نمایند.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_82296_cda5800574aff5d468a98a213fc230be.pdf
2021-09-23
1915
1929
10.22059/ijswr.2021.323030.668957
شوری خاک
متغیرهای محیطی
نقشهبرداری رقومی
یادگیری ماشین
سیدروح اله
موسوی
r_mousavi@ut.ac.ir
1
دانشجوی دکتری گروه مهندسی علوم خاک، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
AUTHOR
فریدون
سرمدیان
fsarmad@ut.ac.ir
2
استاد گروه مهندسی علوم خاک، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
LEAD_AUTHOR
محمود
امید
omid@ut.ac.ir
3
استاد گروه مهندسی ماشینهای کشاورزی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
AUTHOR
پاتریک
بوگارت
patrick.bogaert@uclouvain.be
4
استاد دانشکده محیط زیست و علوم زمین، دانشگاه کاتولیک لوون، لوون، بلژیک
AUTHOR
Abedi, F., Amirian‐Chakan, A., Faraji, M., Taghizadeh‐Mehrjardi, R., Kerry, R., Razmjoue, D., & Scholten, T. (2021). Salt dome related soil salinity in southern Iran: Prediction and mapping with averaging machine learning models. Land Degradation & Development, 32(3), 1540-1554.
1
Allbed, A., & Kumar, L. (2013). Soil salinity mapping and monitoring in arid and semi-arid regions using remote sensing technology: a review. Advances in remote sensing, 2013.
2
Arrouays, D., Grundy, M. G., Hartemink, A. E., Hempel, J. W., Heuvelink, G. B., Hong, S. Y., ... & Zhang, G. L. (2014). GlobalSoilMap: Toward a fine-resolution global grid of soil properties. Advances in agronomy, 125, 93-134.
3
Azabdaftari, A., & Sunarb, F. (2016). Soil salinity mapping using multitemporal Landsat data. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 7, 3-9.
4
Belgiu, M., & Drăguţ, L. (2016). Random forest in remote sensing: A review of applications and future directions. ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing, 114, 24-31.
5
Chen, Y., Qiu, Y., Zhang, Z., Zhang, J., Chen, C., Han, J., & Liu, D. (2020). Estimating salt content of vegetated soil at different depths with Sentinel-2 data. PeerJ, 8, e10585.
6
Da Silva Chagas, C., de Carvalho Junior, W., Bhering, S. B., & Calderano Filho, B. (2016). Spatial prediction of soil surface texture in a semiarid region using random forest and multiple linear regressions. Catena, 139, 232-240.
7
Daliakopoulos, I. N., Tsanis, I. K., Koutroulis, A., Kourgialas, N. N., Varouchakis, A. E., Karatzas, G. P., & Ritsema, C. J. (2016). The threat of soil salinity: A European scale review. Science of the Total Environment, 573, 727-739.
8
El Hafyani, M., Essahlaoui, A., El Baghdadi, M., Teodoro, A. C., Mohajane, M., El Hmaidi, A., & El Ouali, A. (2019). Modeling and mapping of soil salinity in Tafilalet plain (Morocco). Arabian journal of geosciences, 12(2).
9
Eswaran, H., Lal, R., & Reich, P. F. (2019). Land degradation: an overview. Response to land degradation, 20-35.
10
Forkuor, G., Hounkpatin, O. K., Welp, G., & Thiel, M. (2017). High resolution mapping of soil properties using remote sensing variables in south-western Burkina Faso: a comparison of machine learning and multiple linear regression models. PloS one, 12(1), e0170478.
11
Guo, B., Zang, W., Luo, W., Wen, Y., Yang, F., Han, B., ... & Yang, X. (2020). Detection model of soil salinization information in the Yellow River Delta based on feature space models with typical surface parameters derived from Landsat8 OLI image. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 11(1), 288-300.
12
Hengl, T., Heuvelink, G. B., Kempen, B., Leenaars, J. G., Walsh, M. G., Shepherd, K. D., ... & Tondoh, J. E. (2015). Mapping soil properties of Africa at 250 m resolution: Random forests significantly improve current predictions. PloS one, 10(6), e0125814.
13
Hengl, T., Mendes de Jesus, J., Heuvelink, G.B., Ruiperez Gonzalez, M., Kilibarda, M., Blagotić, A., Shangguan, W., Wright, M.N., Geng, X., Bauer-Marschallinger, B. and Guevara, M.A., 2017. SoilGrids250m: Global gridded soil information based on machine learning. PLoS one, 12(2), p. e0169748.
14
Iran Meteorological Organization. (2018). Climate Information, Qazvin synoptic station: Qazvin, Iran. Available at: http://www.irimo.ir/eng/index.php.
15
Jalali, V. R., & Homaee, M. (2011). A nonparametric model by using k-nearest neighbor technique for predicting soil saturated hydraulic conductivity. Journal of water and soil (agricultural sciences and technology). 2011 [cited 2021april23];25(2):347-355.
16
Karamooz, M., and Araghinejad, Sh. 2005. Advanced Hydrology. Amirkabir University Press, 464p. (In Persian).
17
Kingsley, J., Lawani, S. O., Esther, A. O., Ndiye, K. M., Sunday, O. J., & Penížek, V. (2019). Predictive Mapping of Soil Properties for Precision Agriculture Using Geographic Information System (GIS) Based Geostatistics Models. Modern Applied Science, 13(10).
18
Kuhn, M., Weston, S., Keefer, C., & Coulter, N. (2016). C code for Cubist. Cubist: Rule- and instance-based regression modeling. In: R Package Version 0.0.19,https://CRAN.Rproject.org/package=Cubist.
19
Kuhn, M., Weston, S., Keefer, C., & Coulter, N. (2012). Cubist models for regression. R package Vignette R package version 0.0, 18.
20
Litalien, A., & Zeeb, B. (2020). Curing the earth: A review of anthropogenic soil salinization and plant-based strategies for sustainable mitigation. Science of the Total Environment, 698, 134235.
21
McBratney, A. B., Mendonça Santos, M. L., & Minasny, B. (2003). On digital soil mapping. Geoderma, 117, 3–52.
22
Mohammadifar, A., Gholami, H., Golzari, S., & Collins, A. L. (2021). Spatial modelling of soil salinity: deep or shallow learning models? Environmental Science and Pollution Research, 1-19.
23
Mousavi, S. R., Sarmadian, F., & Rahmani, A. (2020). Modelling and Prediction of Soil Classes Using Boosting Regression Tree and Random Forests Machine Learning Algorithms in Some Part of Qazvin Plain. Iranian Journal of Soil and Water Research, 50(10), 2525-2538. (In Farsi).
24
Mousavi, S., Sarmadian, F., Alijani, Z., & Taati, A. (2017). Land suitability evaluation for irrigating wheat by geopedological approach and geographic information system: A case study of Qazvin plain, Iran. Eurasian Journal of Soil Science, 6(3), 275-284
25
Naumann, J. C., Young, D. R., & Anderson, J. E. (2009). Spatial variations in salinity stress across a coastal landscape using vegetation indices derived from hyperspectral imagery. Plant Ecology, 202(2), 285-297.
26
Nazari, S., Rostaminia, M., Ayoubi, S., Rahmani, A., & Mousavi, S. R. (2020). Efficiency of Different Feature Selection Methods in Digital Mapping of Subgroup and Soil Family Classes with Data Mining Algorithms. Water and Soil journal, 34(4), 973-987. (In Farsi).
27
Noroozi, A. A., Homaee, M., & ABBASI, F. (2011). Integrated application of remote sensing and spatial statistical models to the identification of soil salinity: A case study from Garmsar Plain, Iran. Journal of Environmental Sciences. (In Farsi).
28
Parsaie, F., Firouzi, A. F., Mousavi, S. R., Rahmani, A., Sedri, M. H., & Homaee, M. (2021). Large-scale digital mapping of topsoil total nitrogen using machine learning models and associated uncertainty map. Environmental Monitoring and Assessment, 193(4), 1-15.
29
Peng, J., Biswas, A., Jiang, Q., Zhao, R., Hu, J., Hu, B., & Shi, Z. (2019). Estimating soil salinity from remote sensing and terrain data in southern Xinjiang Province, China. Geoderma, 337, 1309-1319.
30
Quinlan, J. R. (1992). Learning with continuous classes. In 5th Australian joint conference on artificial intelligence (Vol. 92, pp. 343-348).
31
Rahmani, A., Sarmadian, F., Mousavi, S. R., & Khamoshi, S. E. (2020). Application of Geomorphometric attributes in digital soil mapping by using of machine learning and fuzzy logic approaches. Journal of Range and Watershed Management, 73(1), 105-124. (In Farsi).
32
Schoeneberger, P.J., Wysocki, D.A. and Benham, E.C. (2012) Soil Survey Staff. Field book for describing and sampling soils, 3nd version. Natural Resources Conservation Service. National Soil Survey Center, Lincoln.
33
Soil survey manual. (2018). Soil Science Division Staff. United States Department of Agriculture Handbook No. 18.
34
Suleymanov, A., Abakumov, E., Suleymanov, R., Gabbasova, I., & Komissarov, M. (2021). The Soil Nutrient Digital Mapping for Precision Agriculture Cases in the Trans-Ural Steppe Zone of Russia Using Topographic Attributes. ISPRS International Journal of Geo-Information, 10(4), 243.
35
Sumfleth, K., & Duttmann, R. (2008). Prediction of soil property distribution in paddy soil landscapes using terrain data and satellite information as indicators. Ecological indicators, 8(5), 485-501.
36
Taghizadeh-Mehrjardi, R., Ayoubi, S., Namazi, Z., Malone, B. P., Zolfaghari, A. A., & Sadrabadi, F. R. (2016). Prediction of soil surface salinity in arid region of central Iran using auxiliary variables and genetic programming. Arid Land Research and Management, 30(1), 49-64.
37
Taghizadeh-Mehrjardi, R., Minasny, B., Sarmadian, F., & Malone, B. P. (2014). Digital mapping of soil salinity in Ardakan region, central Iran. Geoderma, 213, 15-28.
38
Taghizadeh-Mehrjardi, R., Schmidt, K., Toomanian, N., Heung, B., Behrens, T., Mosavi, A., ... & Scholten, T. (2021). Improving the spatial prediction of soil salinity in arid regions using wavelet transformation and support vector regression models. Geoderma, 383, 114793.
39
Tran, P. H., Nguyen, A. K., Liou, Y. A., Hoang, P. P., & Nguyen, H. T. (2018). Estimation of salinity intrusion by using Landsat 8 OLI data in The Mekong Delta, Vietnam.
40
U.S. Geology Survey. (2014). Geology.com/news/2010/freelansatimages-from-USGS-2. http://glovis.usgs.gov.
41
Van Wambeke, A. R. (2000). The Newhall Simulation Model for estimating soil moisture and temperature regimes. Department of Crop and Soil Sciences. Cornell University, Ithaca, NY. USA.
42
Wang, J., Ding, J., Yu, D., Teng, D., He, B., Chen, X., ... & Su, F. (2020). Machine learning-based detection of soil salinity in an arid desert region, Northwest China: A comparison between Landsat-8 OLI and Sentinel-2 MSI. Science of the Total Environment, 707, 136092.
43
Wilding, L. P. (1985). Spatial variability: its documentation, accommodation and implication to soil surveys. In Soil spatial variability, Las Vegas NV, 30 November-1 December 1984 (pp. 166-194).
44
Zeraatpisheh, M., Jafari, A., Bodaghabadi, M. B., Ayoubi, S., Taghizadeh-Mehrjardi, R., Toomanian, N., ... & Xu, M. (2020). Conventional and digital soil mapping in Iran: Past, present, and future. Catena, 188, 104424.
45
Zinck, J. A., Metternicht, G., Bocco, G., & Del Valle, H. F. (2016). Geopedology an Integration of Geomorphology and Pedology for Soil and Landscape Studies. Ed.
46
ORIGINAL_ARTICLE
نقش مدیریت آبیاری بر بهرهوری آب گندم (مطالعه موردی: شهرستان ارزوئیه کرمان)
با توجه به کمآبی و خشکسالیهای اخیر اهمیت بهرهوری آب بیشتر مشخص میشود. بر این اساس هدف این پژوهش تعیین بهرهوری آب گندم در شهرستان ارزوئیه میباشد. بدین منظور نیاز آبی با استفاده از دادههای ایستگاه هواشناسی منطقه مورد مطالعه و نرمافزار CROPWAT محاسبه گردید. همچنین به منظور تأیید مقادیر حاصل از نرمافزار CROPWAT مقدار پتانسیل تبخیرتعرق با استفاده از فرمولهای هارگریوز-سامانی و جنسن-هیز نیز محاسبه شد. بر طبق آن جهت تعیین میزان حجم آب مصرفی گندم در واحد هکتار در طول دوره رشد، میزان هیدرومدول برای منطقه مورد مطالعه برآورد شد. با توجه به نتایج، مقدار بهرهوری فیزیکی گندم برابر 6/1 کیلوگرم بر مترمکعب و مقدار بهرهوری اقتصادی آن برابر 13000 ریال بر متر مکعب، حاصل گردید. نتایج بیانگر آن است که در صورت تأمین نیاز آبی واقعی گندم و مدیریت صحیح آبیاری در مزارع، محصول گندم دارای بازده اقتصادی زیادی در سال 98-97 میباشد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_84106_2f7b069acad61646432410976143ebce.pdf
2021-09-23
1931
1940
10.22059/ijswr.2021.320517.668915
نیاز آبی
گندم
هیدرومدول
بهرهوری فیزیکی
بهرهوری اقتصادی
رحیمه
دهقانی دشتابی
rahimeh.dehghany@yahoo.com
1
گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران
AUTHOR
سیدحسن
میرهاشمی
hassan.mirhashemi@yahoo.com
2
گروه مهندسی آب، دانشکده آب و خاک، دانشگاه زابل، زابل، ایران
AUTHOR
میلاد
جهانی
milad.jahani.m@gmail.com
3
گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان، ایران
AUTHOR
پرویز
حقیقت جو
parvizhjou@uoz.ac.ir
4
گروه مهندسی آب، دانشکده آب و خاک، دانشگاه زابل، زابل، ایران
LEAD_AUTHOR
Abolpour., B. (2010). Cultivation pattern in proportion to the capacity of water resources in the face of drought., Drought coping strategies workshop. P: 120. (In Farsi)
1
Ahmadi Adli, R. )2012(. Use of Class A evaporator for irrigation planning, an effective step in optimal management of water at the farm scale (Case study: Ardabil, Iran). Eleventh Irrigation Congress: Evaporation Reduction. Kerman, Iran. 123-436. (In Farsi)
2
Erfanian, M., Alizadeh , A., & Mohammadian, A. (2011). An Investigation on the Possible Differences between Present Crops Water Requirements and National Documents of Irrigation. Irrigation and Drainage of Iran 3 (3): 478-492. (In Farsi)
3
Allen RG., Jensen ME., Wright JL. and Burman RD. )1989(. Operational estimates of reference evapotranspiration. Agronomy Journal 81: 650-662.
4
Babazadeh, H. & Iftikhar, Sh.. (2011). Optimal Irrigation Planning in Low Irrigation Conditions of Wheat, Barley and Corn Crops in Cold and Moderate Climates, The First National Conference on Meteorology and Agricultural Water Management, Karaj. (In Farsi)
5
Chouhan, S. S., Awasthi, M. K., & Nema, R. K. (2015). Studies on water productivity and yields responses of wheat based on drip irrigation systems in clay loam soil. Indian Journal of science and Technology, 8(7): 650-654.
6
Dehghani Sanij, H. , Nakhjavani Moghaddam, M. & Akbari, M. (2007). Evaluation of water use efficiency based on regional regulations and scarcity irrigation. Irrigation and Drainage of Iran 2 (1): 77-91. (In Farsi)
7
Hargreaves, G.H. )1994(. Defining and using reference evapotranspiration. J. of Irrig. and Drain. Eng., ASCE, 120 (6): 1132-1139.
8
Howell TA., Evett SR., Schneider AD. and Duesek DA, Copelland KS. )2000(. Irrigated fescue grass ET compared with calculated reference grass ET. Proceedings of 4th National Irrigation Symposium, American Society of Agricultural Engineers: St. Joseph, MI; 228-242.
9
Karbasi, M., Ismaili, M., Taheri, M & Bazargan, J. (2011). Study and estimation of water needs of crops and orchards using different methods to provide a suitable cultivation pattern in the irrigation and drainage network of Qara Daragh Dam, 11th National Seminar Irrigation and evaporation reduction, Kerman. (In Farsi)
10
Lecina, S., E. Playan, and D. Isidoro. )2005(. Irrigation evaluation and simulation at the irrigation district V of Bardenas (Spain). Agricultural Water Management, 73: 223-245.
11
Maroofpour, A. , Watankhah, F. And Behzadi Nasab, M. )2016(, Evaluation of efficiency of drip irrigation system in some farms of Zarrineh River Miandoab. Irrigation and Water Engineering 7 (25): 83-96. (In Farsi)
12
Piri, H. (2012) Technical evaluation of drip irrigation systems (Case study: Sarbaz city). 5: 19-36. (In Farsi)
13
Rao, K. V. R., Bajpai, A., Gangwar, S., Chourasia, L., and Soni, K. )2016). Maximizing water productivity of wheat crop by adopting drip irrigation. Research on Crop, 17(1): 163-168.
14
Soleimani, H. And Hasanli, A. M. (2009), Estimation of unit cost of water, water efficiency (WUE) and water added value for major products of Darab as a dry area. Dynamic Agriculture Quarterly 5 (1): 45-60. (In Farsi)
15
Wright JL., Allen, RG., and Howell TA. (2000). Conversion between evapotranspiration references and methods. Proceedings of 4th references and methods. Proceeding of 4th National Irrigation Symposium, American Society of Agricultural Engineers: St. Joseph, MI.; 251-259.
16
ORIGINAL_ARTICLE
طبقهبندی کاربری اراضی کشاورزی با استفاده از تصاویر ماهوارهای سنتینل و شبکه عصبی پیچشی سهبعدی عمیق (مطالعه موردی: شهرکرد)
کشاورزی به عنوان عامل محرک رشد و توسعه اقتصادی در کشورهای مختلف دنیا شناخته شده است. در این بین تولید نقشههای سطح زیرکشت بهواسطه طبقهبندی کاربری اراضی کشاورزی با استفاده از تصاویر سنجش از دوری، یکی از راهکارهای موثر در تصمیمگیریهای کلان این حوزه و تامین امینت غذایی جامعه بهشمار میرود. در این پژوهش اراضی کشاورزی با استفاده از تصاویر چندزمانه نوری (سنتینل-2) و رادار با روزنه مجازی (سنتینل-1) به کاربری مختلف محصولات کشاورزی پاییزه و بهاره (شامل گندم، جو، ذرت، یونجه، سیبزمینی و چغندقند) طبقهبندی شد. کلیه مراحل مربوط به آمادهسازی تصاویر ماهوارهای، در سامانه برخط گوگل ارث انجین انجام پذیرفته است. جهت طبقهبندی نیز، از شبکه عصبی پیچشی عمیق سهبعدی با ساختاری نوین استفاده گردید. شبکه طراحی شده، علاوه بر استفاده از کرنلهای سهبعدی با امکان استخراج همزمان اطلاعات همسایگی و زمانی هر پیکسل، از اتصالات فرار لایههای قبلی بهره برده است. این اتصالات فرار، برخلاف شبکههای پیچشی معمولی پیشخور، سبب استفاده از خروجی لایههای پیچشی قبلی در لایههای جدید میشوند. شبکه طراحی شده بهکمک دادههای واقعیت زمینی بدست آمده از بازدیدهای میدانی وسیع از منطقه مطالعاتی واقع در شهر شهرکرد بهصورت انتها-به-انتها مورد آموزش و ارزیابی قرار گرفته است. پس از تقسیمبندی دادههای واقعیت زمینی به دو دسته آموزشی و ارزیابی، ارزیابی شبکه طی 50 بار اجرا دادههای آموزشی و ارزیابی متنوع، بهطور میانگین 6/91% محاسبه شده است. اتصالات فرار طراحی شده، سبب افزایش دقت طبقهبندی هر کاربری شده و دقت نهایی طبقهبندی را 2% افزایش دادند. روش ارائه شده با دو نوع زمانی و زمانی-مکانی روشهای جنگل تصادفی و ماشین بردار پشتیبان نیز مورد مقایسه قرار گرفت که با اختلاف حداقل 2.4 درصدی، عملکرد بهتری از خود نشان داد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_84107_2c19eecf82886979c2825fd57018d8e2.pdf
2021-09-23
1941
1953
10.22059/ijswr.2021.320850.668956
سنجش از دور
شبکه عصبی کانولوشن
یادگیری عمیق
کاربری اراضی کشاورزی
تصاویر ماهواره ای سنتینل
علیرضا
طاهری دهکردی
alireza.tahery@email.kntu.ac.ir
1
گروه سنجش از دور و فتوگرامتری، دانشکده مهدسی نقشه برداری، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران
LEAD_AUTHOR
محمد جواد
ولدان زوج
valadanzoej@kntu.ac.ir
2
استاد گروه فتوگرامتری و سنجش از دور- دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
AUTHOR
Boulze, H., Korosov, A., & Brajard, J. (2020). Classification of sea ice types in Sentinel-1 SAR data using convolutional neural networks. Remote Sensing, 12(13), 2165.
1
Brinkhoff, J., Vardanega, J., & Robson, A. J. (2020). Land cover classification of nine perennial crops using sentinel-1 and-2 data. Remote Sensing, 12(1), 96.
2
Carranza-García, M., García-Gutiérrez, J., & Riquelme, J. C. (2019). A framework for evaluating land use and land cover classification using convolutional neural networks. Remote Sensing, 11(3), 274.
3
Carrasco, L., O’Neil, A.W., Morton, R.D., & Rowland, C.S. (2019). Evaluating combinations of temporally aggregated Sentinel-1, Sentinel-2 and Landsat 8 for land cover mapping with Google Earth Engine. Remote Sensing, 11(3), 288.
4
Chakhar, A., Hernández-López, D., Ballesteros, R., & Moreno, M. A. (2021). Improving the Accuracy of Multiple Algorithms for Crop Classification by Integrating Sentinel-1 Observations with Sentinel-2 Data. Remote Sensing, 13(2), 243.
5
Chakhar, A., Ortega-Terol, D., Hernández-López, D., Ballesteros, R., Ortega, J. F., & Moreno, M. A. (2020). Assessing the accuracy of multiple classification algorithms for crop classification using Landsat-8 and Sentinel-2 data. Remote Sensing, 12(11), 1735.
6
Chang, L., Chen, Y. T., Wang, J. H., & Chang, Y. L. (2021). Rice-Field Mapping with Sentinel-1A SAR Time-Series Data. Remote Sensing, 13(1), 103.
7
Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote sensing of Environment, 202, 18-27.
8
Guidici, D., & Clark, M. L. (2017). One-Dimensional convolutional neural network land-cover classification of multi-seasonal hyperspectral imagery in the San Francisco Bay Area, California. Remote Sensing, 9(6), 629.
9
Ioffe, S., & Szegedy, C. (2015). Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift. In International conference on machine learning, 448-456.
10
Jin, X., Kumar, L., Li, Z., Feng, H., Xu, X., Yang, G., & Wang, J. (2018). A review of data assimilation of remote sensing and crop models. European Journal of Agronomy, 92, 141-152.
11
Joshi, N., Baumann, M., Ehammer, A., Fensholt, R., Grogan, K., Hostert, P., & Waske, B. (2016). A review of the application of optical and radar remote sensing data fusion to land use mapping and monitoring. Remote Sensing, 8(1), 70.
12
Kamilaris, A., & Prenafeta-Boldú, F. X. (2018). A review of the use of convolutional neural networks in agriculture. The Journal of Agricultural Science, 156(3), 312-322.
13
Karthikeyan, L., Chawla, I., & Mishra, A. K. (2020). A review of remote sensing applications in agriculture for food security: Crop growth and yield, irrigation, and crop losses. Journal of Hydrology, 586, 124905.
14
Kattenborn, T., Leitloff, J., Schiefer, F., & Hinz, S. (2021). Review on Convolutional Neural Networks (CNN) in vegetation remote sensing. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 173, 24-49.
15
Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Imagenet classification with deep convolutional neural networks. Advances in neural information processing systems, 25, 1097-1105.
16
Li, Y., Zhang, H., & Shen, Q. (2017). Spectral–spatial classification of hyperspectral imagery with 3D convolutional neural network. Remote Sensing, 9(1), 67.
17
Ma, L., Liu, Y., Zhang, X., Ye, Y., Yin, G., & Johnson, B. A. (2019). Deep learning in remote sensing applications: A meta-analysis and review. ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing, 152, 166-177.
18
Mandal, D., Kumar, V., Bhattacharya, A., Rao, Y. S., Siqueira, P., & Bera, S. (2018). Sen4Rice: A processing chain for differentiating early and late transplanted rice using time-series Sentinel-1 SAR data with Google Earth engine. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 15(12), 1947-1951.
19
Mazzia, V., Khaliq, A., & Chiaberge, M. (2020). Improvement in land cover and crop classification based on temporal features learning from Sentinel-2 data using recurrent-convolutional neural network (R-CNN). Applied Sciences, 10(1), 238.
20
Rezaee, M., Mahdianpari, M., Zhang, Y., & Salehi, B. (2018). Deep convolutional neural network for complex wetland classification using optical remote sensing imagery. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 3030-3039.
21
Sharma, A., Liu, X., Yang, X., & Shi, D. (2017). A patch-based convolutional neural network for remote sensing image classification. Neural Networks, 95, 19-28.
22
Singha, M., Dong, J., Sarmah, S., You, N., Zhou, Y., Zhang, G., & Xiao, X. (2020). Identifying floods and flood-affected paddy rice fields in Bangladesh based on Sentinel-1 imagery and Google Earth Engine. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 166, 278-293.
23
Van Tricht, K., Gobin, A., Gilliams, S., & Piccard, I. (2018). Synergistic use of radar Sentinel-1 and optical Sentinel-2 imagery for crop mapping: a case study for Belgium. Remote Sensing, 1642.
24
Xiao, J., Wu, H., Wang, C., & Xia, H. (2018). Land cover classification using features generated from annual time-series Landsat data. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 15(5), 739-743.
25
Xu, L., Zhang, H., Wang, C., Zhang, B., & Liu, M. (2019). Crop classification based on temporal information using sentinel-1 SAR time-series data. Remote Sensing, 11(1), 53.
26
Zhai, Y., Wang, N., Zhang, L., Hao, L., & Hao, C. (2020). Automatic crop classification in northeastern China by improved nonlinear dimensionality reduction for satellite image time series. Remote Sensing, 12(17), 2726.
27
Zhao, H., Chen, Z., Jiang, H., Jing, W., Sun, L., & Feng, M. (2019). Evaluation of three deep learning models for early crop classification using sentinel-1A imagery time series—A case study in Zhanjiang, China. Remote Sensing, 11(22), 2673.
28
Zhong, L., Hu, L., & Zhou, H. (2019). Deep learning based multi-temporal crop classification. Remote sensing of environment, 221, 430-443.
29
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی آبشویی باکتری ایشریشیا کولای در دو خاک اسیدی
برای اصلاح اسیدیته و افزایش حاصلخیزی خاکهای اسیدی کشاورزی در گیلان از کودهای دامی استفاده میشود که اگرچه مفیدند اما دارای باکتریهای کلیفرم هستند که میتوانند به آبهای زیرزمینی راه یافته و این منابع را آلوده کنند. هدف این پژوهش بررسی انتقال باکتری شاخص ایشریشیا کولای در خاک اسیدی بود. دو خاک با pH 88/5 و 93/3 از منطقه املش و لاهیجان نمونهبرداری شد. برای آزمایش آبشویی، خاکها پس از هواخشک شدن و الک شدن بدون تراکم در سیلندرهای پلیوینیل کلراید (قطر 8/4 و ارتفاع 92/14 سانتیمتر) ریخته شد. پس از برقراری جریان اشباع ماندگار، 1/0 حجم منفذی (PV) پالس آلودگی شامل باکتری ایشریشیا کولای (CFU mL-1 108) و برمید (M 008/0) به سر ستون افزوده شد و آبشویی با آب مقطر انجام شد. نمونهبرداری از زهآب خروجی در فواصل زمانی مشخص تا PV 5/4 انجام شد. در زهآب شمار باکتری ایشریشیا کولای و غلظت برمید اندازهگیری شد. پس از پایان آبشویی، ستون خاک به 5 لایه 3 سانتیمتری بریده شد و تعداد باکتری مانده در هر لایه شمارش شد. در زهآب ستون خاک املش و لاهیجان پیک غلظت نسبی باکتری (C/C0) در 7/0 و PV 9/0 رخ داد در حالیکه پیک C/C0 برمید به ترتیب در 8/0 و PV 8/1 دیده شد. بیرون آمدن زودهنگام باکتری از ستون خاک نسبت به برمید به مسیرهای جریان ترجیحی نسبت داده میشود که در ستون خاک لاهیجان به دلیل داشتن رس و ماده آلی بالاتر، بیشتر بود. بیشترین شمار باکتری مانده در هر دو خاک در لایه 3-0 سانتیمتری به دست آمد که در خاک املش بیشتر بود و با افزایش عمق خاک به ترتیب 9/0 و 44/1 واحد لگاریتمی در خاک املش و لاهیجان کاهش یافت. در کل، نه تنها غلظت تجمعی باکتری در زهآب ستون خاک املش بیشتر بود، بلکه تعداد باکتریهای مانده در این خاک نیز به دلیل pH بالاتر بیشتر از خاک لاهیجان بود.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_81918_e2c8ad6ceff5cac45346808ed96d322a.pdf
2021-09-23
1955
1970
10.22059/ijswr.2021.321673.668932
برمید
جریان ترجیحی
ضریب پالایش
شاخص نسبی جذب
زهرا
رمضانی
zahra1993.ramezani@gmail.com
1
گروه علوم خاک، دانشکده علوم کشاورزی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران
AUTHOR
محمدباقر
فرهنگی
m.farhangi@guilan.ac.ir
2
گروه علوم خاک، دانشکده علوم کشاورزی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران
LEAD_AUTHOR
نسرین
قربان زاده
nghorbanzadeh@guilan.ac.ir
3
گروه علوم خاک، دانشکده علوم کشاورزی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران
AUTHOR
محمود
شعبانپور شهرستانی
shabanpour@guilan.ac.ir
4
گروه علوم خاک، دانشکده علوم کشاورزى، دانشگاه گیلان، رشت، ایران
AUTHOR
Bitton, G. and Harvey R. W. (1992). Transport of pathogens through soils and aquifers. PP: 103-124. In: R. Mitchell, (Ed.) Environmental Microbiology. Wiley-Liss, New York.
1
Bradford, S.A. and Bettahar, M. (2006). Concentration dependent colloid transport in saturated porous media. Journal of Contaminant Hydrology, 82, 99-117.
2
Bradford, S.A., Bettahar, M., Simunek, J., Genuchten, M. T. V. (2004). Straining and attachment of colloids in physically heterogeneous porous media. Vadose Zone Journal, 3, 384-394.
3
Brady, N.C. and Weil, R.R., (2008). The Nature and Properties of Soils. Upper Saddle River, NJ: Prentice hall.
4
Brovelli, A., Cassiani, G., Dalla, E., Bergamini, F., Pitea, D., Binley A. M. (2005). Electrical properties of partially saturated sandstones: Novel computational approach with hydrogeophysical applications, Water Resources Research, 41(8), 853-858.
5
Carter, M. R. and Gregorich, E. G. (2007). Soil Sampling and Methods of Analysis. CRC press.
6
Choo, H., Kim, J., Lee, W., Lee, C. (2016). Relationship between hydraulic conductivity and formation factor of coarse-grained soils as a function of particle size. Journal of Applied Geophysics, 127, 91-101.
7
Crawford, T. W., Singh, U. J., Breman, H. (2008). Solving Agricultural Problems Related to Soil Acidity in Central Africa’s Great Lakes Region. International Center for Soil Fertility and Agricultural Development, Muscle Shoals, Alabama, U.S.A.
8
Davatgar, N., Zare, A., Shakoori Katigari, M., Rezaei, L., Kavousi, M., Sheikhalaslam, H., Shahnazari, M., Kohneh, E., Shirinfekr, A., Bonyadi, I., Adibi, SH., Moshirtalesh, I., Khodashenas, A., Shokri Vahed, H., Darygh Speech, F., Rahimi Moghadam, A., Ajili Lahiji, A. (2015). Investigation of fertility status of paddy soils in Guilan province. Journal of Land Management, 3(1), 1-13. (In Persian)
9
Dexter, A.R., Richard, G., Arrouays, D., Czy, EA., Jolivet, C., Duval, O. (2008). Complexed organic matter controls soil physical properties. Geoderma, 144(3-4), 620-627.
10
Elimelech, M., Gregory J., Jia, X., Williams, R.A. (1995). Particle Deposition and Aggregation. Measurement, Modelling and Simulation. Butterworth-Heinemann: Woburn.
11
FAOSTAT. Database collection of the Food and Agriculture Organization of the United Nations; (2019). Food and Agriculture Organization of the United Nations. Rome, Italy: FAO.
12
Farhangi, M. B., M. R. Mosaddeghi, M, R., Safari-Sinegani, A. A., Mahboubi, A. A. (2011). Unsaturated transport of cow manure-borne Escherichia Coli through the field soil. Journal of Water and Soil Science, 16(59), 127-140. (In Persian)
13
Farrokhian Firouzi, A., Homaei, M., Clumpp, E., Kasteel, R., Satari, M. (2010). Bacteria transport and deposition in calcareous soils under saturated flow condition. Journal of Water and Soil (Agricultural Science and Technology), 24(3), 439-459. (In Persian)
14
Foppen, J. and Schijven, J.F. (2006). Evaluation of data from the literature on the transport and survival of Escherichia coli and thermotolerant coliforms in aquifers under saturated conditions. Water Research, 40(3), 401-426.
15
Franz, E., Semenov, A.V., Termorshuizen, A.J., De Vos, O. J., Bokhorst, J.G. (2008). Manure-amended soil characteristics affecting the survival of E. coli O157:H7 in 36 Dutch soils. Environmental Microbiology, 10(2), 313-327.
16
Frazier C. S., Graham R. C., Shouse P. J., Yates M. V., Anderson, M. A. (2002). A field study of water flow and virus transport in weathered granitic bedrock. Vadose Zone Journal, 1(1), 113–124.
17
Gargiulo, G., Bradford, S., Šimunek, J., Ustohal, P., Vereecken, H., Klumpp, E. (2008). Bacteria transport and deposition under unsaturated flow conditions: The role of water content and bacteria surface hydrophobicity. Vadose Zone Journal, 7, 406-419.
18
Ghafoor, A., Koestel, J., Larsbo, M., Moeys, J., Jarvis, N. (2013). Soil properties and susceptibility to preferential solute transport in tilled topsoil at the catchment scale. Journal of Hydrology, 492, 190-199.
19
Guber, A. K., Shelton, D. R., Yakirevich, A.M., Pachepsky, Y.A. (2005). Transport and retention of manure-borne coliforms in undisturbed soil columns. Vadose Zone Journal, 4, 828-837.
20
Guber, A.K., Pachepsky, Y.A., Shelton, D.R., and Yu, O. (2009). Association of fecal coliforms with soil aggregates: Effect of water content and bovine manure application. Soil science, 174(10), 543-548.
21
Hamner, S., Broadaway, S. C., Mishra, V. B., Tripathi, A., Mishra, R. K., Pulcini, E., Pyle, B. H., Ford, T. E. (2007). Isolation of potentially pathogenic Escherichia coli O157:H7 from the Ganges River. Journal of Applied and Environmental Microbiology, 73 (7), 2369-2372.
22
Horan, N. J. 2003. Faecal Indicator Organisms. The Handbook of Water and Wastewater Microbiology. 105-112.
23
Institute of Standards and Industrial Research of Iran (ISIRI) (2009) Detection and enumeration of coliform organisms in water by multiple tube method. ISIRI NUMBER 3759. (In Persian)
24
Iversen, B.V., Lamandé, M., Torp, S. B., Greve, M. H., Heckrath, G., De Jonge, L. W., Moldrup, P., Jacobsen, O. H. (2012). Macropores and macropore transport: relating basic soil properties to macropore density and soil hydraulic properties. Soil Science 177(9), 535-542.
25
Jarvis, N., Koestel, J., Larsbo, M. (2016). Understanding preferential flow in the vadose zone: recent advances and future prospects. Vadose Zone Journal, 15(12), 1-11.
26
Jarvis, N., Koestel, J., Messing, I., Moeys, J., Lindahl, A. (2013). Influence of soil, land use and climatic factors on the hydraulic conductivity of soil. Hydrology and Earth System Sciences, 17(12), 5185-5195.
27
Jiang, G., Noonan, M.J., Buchan, G.D., Smith, N. (2007). Transport of Escherichia coli through variably saturated sand columns and modeling approaches. Journal of Contaminant Hydrology, 93(1-4), 2 -20.
28
Jiang, S., Pang, L., Buchan, G. D., Šimunek, J., Noonan, M. J., Close M. E. (2010). Modeling water flow and bacterial transport in undisturbed lysimeters under irrigations of dairy shed effluent and water using HYDRUS-1D. Water Research, 44(4), 1050-1061.
29
Kirkham, M. B. (2014). Principles of Soil and Plant Water Relations. Academic Press.
30
Klute, A., 1986. Methods of Soil Analysis. Part I. Physical and mineralogical methods. Soil Science Society of America, Inc. Publisher, Madison, WI.
31
Kochian, L.V., Hoekenga, O.A., Piñeros, M.A. (2004). How do crop plants tolerate acid soils? Mechanisms of aluminum tolerance and phosphorous efficiency. Annual Review of Plant Biology, 55, 459–493.
32
Korom, S.F. (2000). An adsorption isotherm for bromide. Water Resources Research, 36, 1969-1974.
33
Leclerc, H., Mossel, D.A., Edberg, S.C., Struijk, C.B. (2001). Advances in the bacteriology of the coliform group: their suitability as markers of microbial water safety. Annual Review Microbiology, 55, 201–234.
34
Lo, K. W., Jin, Y. C., Viraraghavan, T. (2002). Transport of bacteria in heterogeneous media under leaching conditions. Environmental Engineering Science, 1, 383-395.
35
Mathess, G., Peckdegger, A., Schroefer, J. (1988). Persistence and transport of bacteria and viruses in groundwater-a conceptual evaluation. Journal of Contaminant Hydrology, 2(2), 171–188.
36
McLeod, M., Aislabie, J., Ryburn, J., McGill, A., Taylor, M. (2003). Microbial and chemical tracer movement through two Southland soils, New Zealand. Soil Research, 41(6), 1163–1169.
37
Medema, G. J., Payment, P., Dufour, A., Robertson, W., Waite, M., Hunter, P., Kirby, R., Andersson, Y. (2003). Safe Drinking Water: an ongoing challenge. In: Microbial Safety of Drinking Water: Improving Approaches and Methods (Dufour, A., Snozzi, M., Koster, W., Bartram, J., Ronchi, E., Fewtrell, L. (eds). WHO & OECD, IWA Publishing, London, UK, pp. 11–45.
38
Mikutta, R., Kleber, M., Torn, M. S., Jhan, R. (2006). Stabilization of soil organic matter: association with minerals or chemical recalcitrance?. Biogeochemistry, 77, 25-56.
39
Miller, R. O., and Kissel, D. E. (2010). Comparison of Soil pH Methods on Soils of North America. Soil Science Society of America Journal,74(1), 310-316.
40
Minasny, B., McBratney, A.B., Brough, D.M., Jacquier, D. (2011). Models relating soil pH measurements in water and calcium chloride that incorporate electrolyte concentration. European Journal of Soil Science, 62, 728–732.
41
Moradi, A., Mosaddeghi, M.R., Chavoshi, E., Safadoust, A., Soleimani, M. (2019). Effect of crude oil-induced water repellency on transport of Escherichia coli and bromide through repacked and physically-weathered soil columns. Environmental Pollution, 255(2).
42
Mosaddeghi, M.R., Mahboubi, A. A., Zandsalimi S., Unc, A. (2009). Influence of waste type and soil structure on the bacterial filtration rates in unsaturated intact soil columns, Journal of Environmental Management, 90, 730-739.
43
Ogden, I. D., Fenlon, D. R., Vinten, A. J. A., Lewis, D. (2001). The fate of Escherichia coli O157 in soil and its potential to contaminate drinking water. International Journal Food Microbiology, 66, 111-117.
44
Pang, L., McLeod, M., Aislabie, J., Šimůnek, J., Close, M., Hector, R. (2008). Modeling transport of microbes in ten undisturbed soils under effluent irrigation. Vadose Zone Journal, 7(1), 97-111.
45
Platteau, J.P., de Janvry, A., Sadoulet, E., Gordillo, G. (2001) Access to Land, Rural Poverty, and Public Action. Clarendon, Oxford.
46
Rahman, M, d., Lee, S.H., Ji, H., Kabir, A., Jones, C., Lee, K.W. (2018). importance of mineral nutrition for mitigating aluminum toxicity in plants on acidic soils: Current status and opportunities. International Journal of Molecular Sciences, 19, 3073.
47
Rengel, Z. (2003). Handbook of soil acidity. Marcel Dekker, New York.
48
Rice, E. W., Baird, R. B., Eaton, A. D., Clustery, L. S. (2012). Standard Methods for the Examination of Water and Wastewater, 22nd edn. American Public Health Association, American Water Works Association, Water Environment Federation, U.S.A, pp. 185–214.
49
Ryan, J., Estefan, G., Rashid, A. (2007). Soil and Plant Analysis Laboratory Manual. ICARDA.
50
Sade, H., Meriga, B., Surapu, V., Gadi, J., Sunita, M.S.L., Suravajhala, P., Kavi Kishor, P.B. (2016). Toxicity and tolerance of aluminum in plants: tailoring plants to suit to acid soils. BioMetals Journal, 29, 187–210.
51
Safadoust, A., Mahboubi, A. A., Mosaddeghi, M. R., Gharabaghi, B., Voroney, P., Unc, A., Khodakaramian, Gh. (2011). Significance of physical weathering of two-texturally different soils for the saturated transport of Escherichia coli and bromide. Journal Environmental Management, 107, 147-158.
52
Safari-Sinegani, A.A., Sharifi, Z., Safari-Sinegani, M. (2011). Laboratory methods in soil microbiology. First Edition. Bu-Ali Sina University press, Hamadan, Iran (p. 457). (In Persian)
53
Salem, L. M. A. and Metawea, Y. F. (2013). Detection of some water borne zoonotic pathogens in untreated ground water and its impact on human and animal health in Kalyoubia Province (rural areas). Global Veterinaria, 10 (6), 669-675.
54
Saravanan, V. S., Mollinga, P. P., Bogardi, J. J. (2011). Global change, wastewater and health in fast growing economies. Current Opinion Environmental Sustainability, 3(6), 461-466.
55
Shahbazi, K. and Besharati, H. (2013). Overview of the fertility status of Iranian agricultural soils. Land Management Journal, 1(1), 1-15. (In Persian)
56
Shelton, D. R., Pachepsky, Y. A., Sadeghi, A. M., Stout, W. L., Karns, J. S., Gburek, W. J. (2003). Release rates of manure-borne coliform bacteria from data on leaching through stony soil. Vadose Zone Journal, 2(1), 34-39.
57
Shokati, R., Ghorbanzadeh, N., Farhangi, M.B., Shabanpour, M. (2019). The effect of calcium carbonate bioprecipitation on Escherichia coli leaching in sand column. Journal of Ecohydrology and Hydrobiology, 50(10), 2619-2631.
58
Singh, S., Tripathi, D.K., Singh, S., Sharma, S., Dubey, N.K., Chauhan, D.K., Vaculík, M. (2017). Toxicity of aluminium on various levels of plant cells and organism: A review. Environmental and Experimental Botany, 137, 177–193.
59
Sonmez, S., Buyuktas, D., Okturen, F., Citak, S. (2008). Assessment of different soil to water ratios (1:1, 1:2.5, 1:5) in soil salinity studies. Geoderma, 144, 361–369.
60
Ministry of Energy (2010) Environmental regulation for reuse and recycling of waste water, Bulletin No. 535, Deputy Director of Strategic Control, Ministry of Energy, Iran (In Persian).
61
Tong, M., Li, X., Brow, C.N., Johnson, W.P. (2005). Detachment-influenced transport of an adhension-deficient bacterial strain within water-reactive porous media. Environmental Science and Technology. 39, 2500-2508.
62
Unc, A. and Goss, M.J. (2003). Movement of faecal bacteria through the vadose zone. Water, Air, and Soil Pollution, 149, 327-337.
63
Unc, A., Goss, M.J., Cook, S., Li, X., Atwill, E.R., and Harter, T. (2012). Analysis of matrix effects critical to microbial transport in organic waste‐affected soils across laboratory and field scales. Water resources research, 48(6), 1-17.
64
Unc, A., Niemi, J., and Goss, M.J. (2015). Soil and waste matrix affects spatial heterogeneity of bacteria filtration during unsaturated flow. Water, 7(3), 836-854.
65
USDA (United State Department of Agriculture). (2017). Soil Survey Manual, Soil Science Division Staff, Agriculture Handbook No. 18.
66
Walkley, A. and Black, I.A. (1934). An examination of digestion method for determining soil organic matter and a proposed modification of the chromic acid titration. Soil Science, 37: 29–38.
67
World Health Organization (WHO). (2008). Guidelines for Drinkingwater Quality, incorporating 1st and 2nd Addenda, Volume 1, Recommendations, 3rd edn. WHO, Geneva, Switzerland.
68
Xi, Y. (2006). Synthesis, Characterisation and Application of Organoclays. Doctoral dissertation, Queensland University of Technology.
69
Yao, Z. Y., Wei, G., Wang, H. Z., Wu, L. S., Wu, J. J., Xu, J. M. (2013) Survival of Escherichia coli O157:H7 in soils from vegetable fields with different cultivation patterns. Applied and Environmental Microbiology, 79, 1755–1756.
70
Yousefi, G., A. Safadousta, A., Mahboubib, A. A., Gharabaghib, B., Mosaddeghic, M.R., Ahrensd, B., Shirani, H. (2014). Bromide and lithium transport in soils under long-term cultivation ofalfalfa and wheat. Agriculture, Ecosystems and Environment, 188, 221-228
71
Zeraatpisheh, M., and Khormali, F. (2011). Investigation of the origin and evolution of loess soils in a climatic gradient, Case study: East of Golestan province. Journal of Soil and Water Conservation Research, 18 (2), 45-64. (In Persian)
72
Zehe, E., Fluhler, H. (2001). Preferential transport of isoproturon at a plot scale and a field scale tile-drained site. Journal of Hydrology, 247(1-2) ,100-115.
73
ORIGINAL_ARTICLE
فرمانهای نگهداشت تصادفی وابسته به زمان برای بهرهبرداری مخزن: مطالعه موردی مخزن سد بوکان
بهرهبرداری مخزن سد برای تأمین کل نیاز گام زمانی جاری به دلیل احتمال مواجهه با کمبود آب شدید در آینده منطقی نیست و استفاده از فرمانهای نگهداشت میتواند تأمین آب در آینده را بیمه کند. در بهرهبرداری بلند- مدت مخزن سد برای تأمین نیاز آبیاری، عدمقطعیت جریان ورودی به مخزن و نیاز آبیاری اثر قابل توجهی در نتایج رهاسازی از مخزن خواهد داشت. همچنین تغییرات حساسیت محصول به تنش آبی در دورههای مختلف رشد باعث تغییر در شیب تابع عملکرد محصول میشود، که در توابع عملکرد فصلی دیده نشده و مسئله را پیچیدهتر میکند. در این مطالعه مزایای استفاده از مدل تصادفی و توابع عملکرد وابسته به گام زمانی نسبت به مدل قطعی و تابع عملکرد فصلی در بهرهبرداری از مخزن سد بوکان با استفاده از فرمانهای نگهداشت نشان داده شده است. نتایج نشان میدهد که بهرهبرداری مخزن با فرمانهای نگهداشت نسبت به مدل بهرهبرداری موجود، 8/46 درصد سود اقتصادی را افزایش میدهد. همچنین توابع عملکرد وابسته به گام زمانی 19 درصد نتایج را نسبت به تابع عملکرد فصلی بهبود میبخشد. نتایج مقایسه مدل تصادفی با مدل قطعی بهرهبرداری مخزن نشان میدهد که وارد کردن جداگانه عدمقطعیت جریان ورودی به مخزن و نیاز آبیاری و ورود همزمان هر دو متغیر در محاسبات به ترتیبب 73/0، 95/4 و 99/12 درصد سود اقتصادی را افزایش خواهد داد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_82250_34577a4b96440f292c455e3b94523239.pdf
2021-09-23
1971
1985
10.22059/ijswr.2021.322227.668941
بهره برداری مخزن
فرمانهای نگهداشت
عدم قطعیت جریان ورودی
نیاز آبیاری
استوکستیک
شهرام
زبردست
sh.zebardast59@ut.ac.ir
1
گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
AUTHOR
مسعود
پارسی نژاد
parsinejad@ut.ac.ir
2
گروه آبیاری و آبادانی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه تهران، کرج، ایران
LEAD_AUTHOR
Aasgård, E. K., Bolkesjø, T. H., Johnsen, R. I., Kristiansen, F., Larsen, T. J., Riddervold, H. O., ... & Skjelbred, H. I. (2015). Validating the SHARM model. SINTEF energy research. Postboks 4761 sluppen. No 7465. Trondheim, Norway. TR A7521- Unrestricted.
1
Amerian, M., Mohammadi, K. and Eslami, H. R. (2003). Optimal operation model of Buchan dam reservoir by dynamic programming method (artificial neural network), the first national conference of hydropower plants, Tehran, Iran Water and Power Resources Development Company. (In Farsi)
2
Belsnes, M. M., Wolfgang, O., Follestad, T., & Aasgård, E. K. (2016). Applying successive linear programming for stochastic short-term hydropower optimization. Electric Power Systems Research, 130, 167-180.
3
Bzorg haddad, O. (2014). Optimization of water resources systems, University of Tehran Publishing Institute, Publication No. 3561, Second Edition, 412 pages. (In Farsi)
4
Claxton, K., Sculpher, M., & Drummond, M. (2002). A rational framework for decision making by the National Institute for Clinical Excellence (NICE). The Lancet, 360(9334), 711-715.
5
Draper, A. J., & Lund, J. R. (2004). Optimal hedging and carryover storage value. Journal of water resources planning and management, 130(1), 83-87.
6
Emami, F., & Koch, M. (2017). Evaluating the water resources and operation of the Boukan Dam in Iran under climate change. Eur. Water, 59, 17-24.
7
Emami, F., & Koch, M. (2019). Modeling the impact of climate change on water availability in the Zarrine River Basin and inflow to the Boukan Dam, Iran. Climate, 7(4), 51.
8
Gavahi, K., Mousavi, S. J., and Ponnambalam, K. (2018). Comparison of Two Streamflow Forecast Approaches in an Adaptive Optimal Reservoir Operation Model.
9
Gavahi, K., Mousavi, S. J., & Ponnambalam, K. (2019). Adaptive forecast-based real-time optimal reservoir operations: application to Lake Urmia. Journal of Hydroinformatics, 21(5), 908-924.
10
Hubbard, D. (2011). How to Measure Anything: Finding the Value of" Intangibles" in Business. People and Strategy, 34(2), 58.
11
Karamouz, M., & Araghinejad, S. (2008). Drought mitigation through long-term operation of reservoirs: case study. Journal of irrigation and drainage engineering, 134(4), 471-478.
12
Lindo Systems Inc. (2003). Optimization modeling with LINGO. USA Makridakis S, Wheelwright SC, Hyndman RJ (1998) Forecasting: methods and applications, 3rd edn. Wiley, New York
13
Meira-Machado, L., de Uña-Álvarez, J., and Somnath, D. (2012). Conditional transition probabilities in a non-markov illness-death model. Discussion Papers in Statistics and Operation Research, 12(05).
14
Men, B., Wu, Z., Liu, H., Li, Y., & Zhao, Y. (2019). Research on Hedging Rules Based on Water Supply Priority and Benefit Loss of Water Shortage—A Case Study of Tianjin, China. Water, 11(4), 778.
15
Mirhasani, S. A. and Hoshmandkhaligh, F. (2019). Stochastic programming. Published by Amir Kabir University (polytechnic). 305-307. (In Farsi)
16
Moghaddasi, M., Araghinejad, S., & Morid, S. (2010). Long-term operation of irrigation dams considering variable demands: Case study of Zayandeh-rud reservoir, Iran. Journal of irrigation and drainage engineering, 136(5), 309-316.
17
Neelakantan, T. R., & Pundarikanthan, N. V. (1999). Hedging rule optimisation for water supply reservoirs system. Water resources management, 13(6), 409-426.
18
Palmer, R. N., Kersnar, J. M., and Choi, D., _1995_. “Estimating demand variability.” Proc., 22nd Annual ASCE Conf., Integrated Water Resources Planning for the 21st Century, Water Resources Planning and Management Division of ASCE, Reston, Va.
19
Seo, S. B., Kim, Y. O., & Kang, S. U. (2019). Time-Varying Discrete Hedging Rules for Drought Contingency Plan Considering Long-Range Dependency in Streamflow. Water Resources Management, 33(8), 2791-2807.
20
Sreekanth, J., Datta, B., & Mohapatra, P. K. (2012). Optimal short-term reservoir operation with integrated long-term goals. Water resources management, 26(10), 2833-2850.
21
Shiau, J. T., & Lee, H. C. (2005). Derivation of optimal hedging rules for a water-supply reservoir through compromise programming. Water resources management, 19(2), 111-132.
22
Shih, J. S., & ReVelle, C. (1995). Water supply operations during drought: A discrete hedging rule. European journal of operational research, 82(1), 163-175.
23
Shih, J. S., & ReVelle, C. (1994). Water-supply operations during drought: Continuous hedging rule. Journal of Water Resources Planning and Management, 120(5), 613-629.
24
Tu, M. Y., Hsu, N. S., & Yeh, W. W. G. (2003). Optimization of reservoir management and operation with hedging rules. Journal of Water Resources Planning and Management, 129(2), 86-97.
25
Tu, M. Y., Hsu, N. S., Tsai, F. T. C., & Yeh, W. W. G. (2008). Optimization of hedging rules for reservoir operations. Journal of Water Resources Planning and Management, 134(1), 3-13.
26
Wan, W., Zhao, J., & Wang, J. (2019). Revisiting Water Supply Rule Curves with Hedging Theory for Climate Change Adaptation. Sustainability, 11(7), 1827.
27
Yeh, W. W. G. (1985). Reservoir management and operations models: A state‐of‐the‐art review. Water resources research, 21(12), 1797-1818.
28
You, J. Y., & Cai, X. (2008a). Hedging rule for reservoir operations: 1. A theoretical analysis. Water Resources Research, 44(1).
29
You, J. Y., & Cai, X. (2008b). Hedging rule for reservoir operations: 2. A numerical model. Water resources research, 44(1).
30
Zareabyaneh, H., Abdolahzadeh, B. and Palangi, S. (2017). Development of control curves for reservoir operation of Buchan and Mahabad dams with PSO algorithm. Irrigation and Water Engineering of Iran 8 (2). (In Farsi)
31
Zhang, Z., Zhang, Q., Singh, V. P., and Shi, P. (2018). River flow modelling: comparison of performance and evaluation of uncertainty using data-driven models and conceptual hydrological model. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 32(9), 2667-2682.
32
Zhao, T., Cai, X., and Yang, D. (2011). Effect of streamflow forecast uncertainty on real-time reservoir operation. Advances in water resources, 34(4), 495-504.
33
ORIGINAL_ARTICLE
مدلسازی و ارزیابی ضریب دبی سرریزهای کنگرهای قوسی با روشهای آزمایشگاهی و فرامدلی
سرریزهای غیرخطی کنگرهای، ضمن برخوردار بودن از مزیتهای اقتصادی، قابلیت عبوردهی بیشتری را نسبت به سرریزهای خطی دارند. الگوریتمهای هوشمند به دلیل توانایی زیاد در کشف رابطههای دقیق پیچیدهی مخفی بین پارامترهای مستقل موثر و پارامتر وابسته و همچنین صرفهجویی مالی و زمانی، جایگاه بسیار ارزشمندی بین پژوهگشران پیدا کردهاند. در این پژوهش عملکرد الگوریتمهای پشتیبان بردار ماشین (SVM) و برنامهریزی بیان ژن (GEP) در پیشبینی ضریب دبی سرریزهای کنگرهای قوسی به کمک 226 سری دادهی آزمایشگاهی بررسی میشود. پارامترهای هندسی و هیدرولیکی مورد استفاده در این پژوهش شامل بار آبی کل (Ht)، ارتفاع سرریز (P)، زاویه سیکل قوسی (θ)، زاویه دیواره سیکل (α)، عدد فرود (Fr)، طول دیواره سیکل (Lc)، عرض یک سیکل (w)، طول دماغه سرریز (A)، افزایش ارتفاع سرریز به مقدار 15 %، تغییر فرم تاج سرریز به شکل ربع دایرهای (U) بودند. نتایج آزمایشگاهی نشان داد که زاویه سیکل قوسی (θ) و زاویه دیواره سیکل (α) پارامترهای موثر در تعیین ضریب دبی بوده و بیشینه ضریب دبی، متعلق به سرریز کنگرهای قوسی با زاویه سیکل قوسی40 درجه میباشد. نتیجه شبیهسازی عددی نشان داد ترکیب پارامترهای (c، u، ، ، ، ) و (c، u، Fr، ، ، ) به ترتیب در الگوریتمهای SVM و GEP در مرحلهی آزمون با شاخصهای ارزیابی (9791/0=2R، 03/0RMSE=، 9776/0DC=) و (9871/0=2R، 0231/0RMSE=، 9856/0DC=) در مقایسه با دیگر ترکیبها منجر به بهینهترین خروجی شده است که نشان دهنده دقت بسیار مطلوب هر دو الگوریتم در پیشبینی ضریب دبی جریان است.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_82131_f938533100aab9ff1bf5f06c31d44182.pdf
2021-09-23
1987
2000
10.22059/ijswr.2021.322432.668943
تحلیل ابعادی
الگوریتم هوشمند
سرریز غیرخطی
کارکرد بهینه
ظرفیت گذردهی
مهدی
ماجدی اصل
mehdi.majedi@gmail.com
1
استادیار، گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه مراغه، مراغه، ایران
LEAD_AUTHOR
مهدی
فولادی پناه
fuladipanah@gmail.com
2
گروه عمران، واحد رامهرمز، دانشگاه آزاد اسلامی، رامهرمز، ایران
AUTHOR
رسول
دانشفراز
daneshfaraz@yahoo.com
3
استاد، گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه مراغه
AUTHOR
خلیل
جنت
khalil.jannat1366@gmail.com
4
دانشجوی کارشناسی ارشد عمران آب، دانشگاه مراغه
AUTHOR
Abbaspour A, and Arovanaghy, (2009). Flow prediction weirs Composite Triangular Regular Using Gene Expression Programming. 10th Iran Hydraulic Conference, November, Iran Hydraulic Association, University of Gilan, Iran.
1
Aydin I., Sakarya A.B., Sisman Cigdem (2011). Discharge formula for rectangular sharp crested weir. Flow Measurement and Instrumentation, 22(2):144-151.
2
Crookston, B.M. (2010). Labyrinth weirs. Ph.D. thesis, Utah State University, Logan, UT.
3
Dabling, M.R. (2014). Nonlinear weir hydraulics. M.Sc. Thesis. Utah State University, Logan, UT.
4
Darvas, L. A. (1971). Performance and design of labyrinth weirs. Journal of Hydraulic Engineering 97(8): 1246-1251.
5
Dizabadi, Sh., SeyedHakim, S. and AzimiA A.H. (2020). Discharge characteristics and structure of flow in labyrinth weirs with a downstream pool. Flow Measurement and Instrumentation, 71, 1-16.
6
Farrokhy, A., Givachy, A,. and Azhdary moghaddam. (2009). Estimating Determining the Discharge Coefficient of lateral weirs with neural network and adaptive neural-inference system. 6th National Congress of Civil Engineering, Semnan University, Iran. (In Farsi)
7
Fuladipanah, M. and Majedi Asl, M. (2020). Soft Computing Application to Amplify Discharge Coefficient Prediction in the Side Rectangular Weirs. Journal Of Irrigation and Water Engineering, DOI: 10.22125/IWE.2020.255601.1438. (In Farsi)
8
Fuladipanah, M., Majedi Asl, M. and Haghgooyi, A. (2020). Application of intelligent algorithm to model head-discharge relationship for submerged labyrinth and linear weirs. Journal of Hydraulics, 15(2): 149-164. (In Farsi)
9
Haghiabi, A.H., Parsaie, A. and Shamsi Z., 2018. Intelligent Modeling of Discharge Coefficient of Lateral Intakes. AUT Journal of Civil Engineering, 2(1): 3-11.
10
Hay, N. and G. Taylor. 1970. Performance and design of labyrinth weirs. Journal of Hydraulic Engineering 96(11): 2337–2357
11
Kabiri-Samani, A.R., Ansari, A., and Borghei, S.M. (2010). Hydraulic behavior of flow over an oblique weir. Journal of Hydraulic Research. 48(5): 669-673.
12
Kumar, M., Sihag, P., Tiwari, N.K. and Ranjan S. (2020). Experimental study and modelling discharge coefficient of trapezoidal and rectangular piano key weirs. Applied Water Science, 10: 43-52.
13
Lux, F. and Hinchcliff, D. (1985). Design and construction of labyrinth spillways. Proceeding of the 15th Congress ICOLD, Lausanne, Switzerland.
14
Majedi Asl, M. and Fuladipanah M. (2018). Application of the Evolutionary Methods in Determining the Discharge Coefficient of Triangular Labyrinth Weirs. Journal of Water and Soil Science (Science and Technology of Agriculture and Natural Resources), 22(4), 279-290 (In Farsi)
15
Mehri, Y., Esmaeili, S., Soltani, J., Saneie, S. and Rostami, M. (2018). Evaluation of SVM and nonlinear regression models for predicting the discharge coefficient of side piano key weirs in irrigation and drainage networks. Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 12(70): 994-1003(in Persian).
16
Norouzi, R., Daneshfaraz, R. and Ghaderi, A. (2019). Investigation of discharge coefficient of trapezoidal labyrinth weirs using artificial neural networks and support vector machines. Applied Water Science, 9(148): 1-10.
17
Parsaie, A. and Haghiabi, A.H. (2016). Prediction of discharge coefficient of side weir using adaptive neuro-fuzzy inference system. Sustainable Water Resources Management, 2: 257-264.
18
Parsaie, A. and Haghiabi, A.H. (2017). Support Vector Machine to predict the discharge coefficient of Sharp crested w-planform weirs. AUT Journal of Civil Engineering, 1(2): 195-204.
19
Parsaie, A.,Haghiabi, A.H. and Shamsi Z. (2019). Intelligent mathematical modeling of discharge coefficient of nonlinear weirs with triangular plan. AUT Journal of Civil Engineering, 3(2): 149-156.
20
Roushangar K., Alami M. T., Shiri J. and Majedi Asl, M. (2018). Determining discharge coefficient of labyrinth and arced labyrinth weirs using support vector machine. Hydrology Research, 49(3): 924-938.
21
Seo, I.W., Do, K.Y., Park, Y.S. and Song, C.G. (2016). Spillway discharges by modification of weir shapes and overflow surroundings. Environmental Earth Science, 75(6):496-509.
22
Tullis J.P., Amanian N. and Waldron D. (1995). Design of Labyrinth Spillways. Journal of Hydraulic
23
Zerihun, Y.T. and Fenton, J.D. (2007). A Boussinesq-type model for flow over trapezoidal profile weirs. Journal of Hydraulic Research, 45(4), 519-528.
24