ORIGINAL_ARTICLE
مدلسازی پاسخ گیاه ریحان به تنش آبی در سطوح متفاوت رطوبتی
جذب آب گیاه را در شرایط تنش آبی میتوان با برخی توابع ریاضی، به صورت کمّی، شرح داد. این توابع، در صورتی که بتوانند پیشبینی درستی از واکنش گیاه به تنش آبی ارائه دهند، ابزاری سودمند برای برنامهریزی آبیاری و مدیریت بهینۀ آب در مزرعه به شمار میآیند. هدف این پژوهش ارزیابی برخی توابع کاهش جذب آب در شرایط تنش آبی بود. به همین منظور، آزمایشی با چهار سطح مختلف آب آبیاری شامل 120، 100، 80، و 60 درصد نیاز آبی با سه تکرار روی گیاه ریحان انجام شد. تیمارهای تنش آبی در مرحلة سهبرگیشدن گیاه اعمال شد. پتانسیل ماتریک روزانه به کمک دستگاه تتاپروب و ترسیم منحنی مشخصة رطوبتی خاک اندازهگیری شد. تعرق نسبی با استفاده از تغییرات رطوبت روزانة خاک محاسبه شد. مقایسة آمارههای بیشینة خطای نسبی، ریشة میانگین مربعات خطا، کارایی مدلسازی، ضریب جرم باقیمانده، و ضریب تبیین مدلها نشان داد همۀ مدلها مقدار جذب روزانه را کمی بیشتر از مقدار واقعی برآورد میکنند. در برآورد جذب نسبی روزانه، مدل غیر خطیHomaee et al. (2002) برازش بهتری نسبت به دیگر مدلها ارائه داد. همچنین نتایج نشان داد مدل خطیFeddes et al. (1987) و مدلهای غیر خطی van Genuchten (1987) و Homaee et al. (2002) در برآورد میزان جذب نسبی تجمعی طی فصل رشد دقتی مناسب دارند.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_55922_5884689f74a93b584dcc5fb065ec4b1d.pdf
2015-06-22
163
171
10.22059/ijswr.2015.55922
تنش آبی
ریحان
مدلهای جذب
مدیریت آبیاری
مهدی
سرائی تبریزی
mahdisarai@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری، دانشکدة کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران
AUTHOR
مهدی
همایی
mhomaee@modares.ac.ir
2
استاد گروه خاکشناسی دانشکدة کشاورزی دانشگاه تربیت مدرس
LEAD_AUTHOR
حسین
بابازاده
babazadeh@srbiau.ac.ir
3
استادیار گروه مهندسی آب دانشکدة کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات تهران
AUTHOR
فریدون
کاوه
fhnkaveh@yahoo.com
4
دانشیار دانشگاه آزاد اسلامی گروه مهندسی آب دانشکدة کشاورزی و منابع طبیعی واحد علوم و تحقیقات تهران
AUTHOR
مسعود پارسینژاد
پارسینژاد
: parsinejad@ut.ac.ir
5
دانشیار گروه مهندسی آبیاری و آبادانی پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران
AUTHOR
Braud, I., Varado, N., and Olioso, A. (2005). Comparison of root water uptake modules using either the surface energy balance or potential transpiration. Journal of Hydrology, 301, 267-286.
1
Dirksen, C., Kool, J. B., Koorevaar, P., and van Genuchten, M. Th. (1993). HYSWASOR: simulation model of hysteretic water and solute transport in the root zone. In: Russo, D., Dagan, G. (Eds), Water Flow and Solute Transport in Soils. Springer, Berlin, pp. 99-122.
2
Feddes, R. A., Kowalik, P., and Zarandy, H. (1978). Simulation of Field Water Use and Crop Yield.Pudoc.Wageningen.The Netherlands Saline water in supplemental irrigation of wheat and barley under rainfedagriculture. Agricultural Water Management, 78, 122-127.
3
Gardner, W. R. (1964). Relation of root distribution to water uptake and availability. Agron. Journal. 56, 41-45.
4
Green, S. R., Kirkham, M. B., and Clothier, E. (2006). Root uptake and transpiration: From measurements and models to sustainable irrigation. Agricultural Water Management, 86, 165-176.
5
Hassani, A. (2004). The effect of water stress induced by polyethylene glycol on the properties of basil seed germination (Ocimum Basilicum). Iranian Journal of Medicinal and Aromatic Plants, 21 (4), 535-543 (In Farsi).
6
Homaee, M. (2002). Modeling the plants response to salinity, Iranian National Committee on Irrigation and Drainage (IRNCID) publications, No. 57, 97 pp. (In Farsi).
7
Homaee, M. (1999). Root water uptake under non-uniform transient salinity and water stress. PhD dissertation, Wageningen Agricultural University, The Netherlands, 173 pp.
8
Homaee, M. and Feddes, R. A. (2002). Modeling the sink term under variable soil water osmotic and pressure heads. Develop. Water Sci. 47, 17-24.
9
Homaee, M., Dirksen, C., and Feddes, R. A. (2002a). Simulation of root water uptake. I. Non-uniform transient salinity using different macroscopic reduction functions. Agricultural Water Management, 57, 89-109.
10
Homaee, M., Dirksen, C., and Feddes, R. A. (2002b). Simulation of root water uptake. II. Nonuniform transient water stressusing different reduction functions. Agricultural Water Management, 57(2), 111-126.
11
Homaee, M., Feddes, R. A., and Dirksen, C. (2002c). Simulation of root water uptake. III. non-uniform transient combined salinity and water stress. Agricultural Water Management, 57, 127-144.
12
Homaee, M., Feddes, R. A., and Dirksen, C. (2002d). A macroscopic water extraction model for non-uniform transient salinity and water stress. Soil Science Society American Journal, 66, 1764-1772.
13
Homaee, M. and Schmidhalter, U. (2008). Water integration by Plants root under non-uniorm soil salinity. Irrigation Sci. 27, 83-95.
14
Huston, J. L., Dudley, L. M., and Wagenet, R. J. (1990). Modeling transient root zone salinity. In K.K. Tanji (ed.) Agricultural salinity assessment and mangement. ASCE manuals and reports on engineering practice No. 71. Am. Soc. Civil Eng., Irrig. Drain. Div., New York.
15
Karimi, A., Mazardalan, M., Liaghat, A. M., and Homaee, M. (2006). Fertilizer use efficiency for sunflower using drip irrigation tape. Journal of Soil and Water (Agricultural Sciences and Technology), 21 (1), 11-22 (In Farsi).
16
Karimi, A., Homaee, M., Liaghat, A. M., and Mazardalan, M. (2004). Uniform distribution of water and fertilizer the drip irrigation system-tape. Agricultural Research Journal, 5 (2), 53-66 (In Farsi).
17
Karimi, A., Mazardalan, M., Homaee, M., Liaghat, A. M., and Raissi, F. (2007). Fertilizer use efficiency for sunflower with fertigation system. Journal of Science and Technology of Agriculture and Natural Resources, 40 (11), 65-77 (In Farsi).
18
Kiani, A. R., Mirlatifi, M., Homaee, M., and Cheraghi, A. M. (2004). Determining the best water-salinity crop production function. Journal of Agricultural Engineering Researches, 25 (6), 1-14 (In Farsi).
19
Kiani, A. R., Mirlatifi, M., Homaee, M., and Abyar, N. (2002). The economical investigation of wheat production under salinity and water stress conditions. Agricultural Economics and Development, 11 (44), 163-178 (In Farsi).
20
Kiani, A. R., Homaee, M., and Mirlatifi, M. (2005). Evaluating yield reduction functions under salinity and water stress conditions. Soil and Water Sciences, 20 (1), 73-83 (In Farsi).
21
Li, K. Y., De Jong, R., and Boisvert, J. B. (2001). An exponential root water uptake model with water stress compensation. Journal of Hydrology, 252, 189-204.
22
Loague K. and Green R. E. (1991). Statistical and graphical methods for evaluating solute transport models: overview and application. Journal of Contaminant Hydrology, 7, 51-73.
23
Miller, J. D. and Gaskin, G. (1997). The development and application of the theta probes soil water sensor. MLURI.Technical note, 312 pp.
24
Nimah, M. N. and Hanks, R. J. (1973). Model for estimating soil, water, the cross indicates the standard deviation. plant and atmospheric interrelations: I. Description and sensitivity. Soil Science Society American Journal, 37, 522-527.
25
Omidbaigi, R. (2009). Production and processing of medicinal plants. Astan Quds Razavi publications, No. 149, 397 pp. (In Farsi).
26
Richards, L. A. (1931). Capillary conduction of liquids in porous mediums. Physics. 1, 318-333.
27
Robinson, D. A., Gardner, C. M. K., and Cooper, J. D. (1999). Measurement of relative permittivity in sandy soils using TDR, capacitance and theta probes: comparison, including the effects of bulk soil electrical conductivity. Journal of Hydrology, 223, 198-211.
28
Skaggs, T. H., van Genuchten, M. Th., Shouse, P. J., and Poss J. A. (2006). Root uptake and transpiration: From measurements and models to sustainable irrigations. Agricultural Water Management, 86, 140-179.
29
van Genuchten, M. Th. (1987). A numerical model for water and solute movement in and below the root zone. Research Report. US Salinity Laboratory, Riverside, CA.
30
ORIGINAL_ARTICLE
استفادۀ تلفیقی از آب شور و غیر شور در کشت سورگوم و آفتابگردان در دشت سیستان
طی سالیان اخیر محققان به استفادة تلفیقی از آب شور و غیر شور، از طریق اختلاط آبها قبل از آبیاریها یا استفادة تناوبی از آنها در طول فصل کشت، توجه بسیار کردهاند. پژوهش حاضر به منظور بررسی اثر سطوح مختلف کاربرد آب شور و غیر شور و اثر تلفیق آنها بر عملکرد سورگوم و آفتابگردان و تأثیر روشهای مذکور بر میزان تجمع املاح در اعماق مختلف خاک انجام گرفت. بدین منظور، آزمایشی در قالب طرح بلوک کاملاً تصادفی با شش تیمار و سه تکرار (در مجموع 36 کرت) طی سالهای 1391 و 1392 در مزرعة تحقیقاتی دانشگاه زابل انجام شد. خاک مزرعة آزمایشی در طول ناحیة ریشه بافت لوم رسی با میانگین شوری 36/1 دسیزیمنس بر متر داشت. تیمارهای آزمایششده شامل تیمار شاهد (100% آب غیر شور با شوری 2/1 دسیزیمنس بر متر)، کاربرد دوسوم آب شور، یکدوم آب شور، یکسوم آب شور، 90 درصد آب شور، و 100 درصد آبیاری با آب شور با شوری 2/1 دسیزیمنس بر متر بود. در هر یک از تیمارهای تلفیقی مذکور، ابتدا از آب شور برای خیسکردن زمین و سپس از آب غیر شور برای تکمیل آبیاری استفاده شد. شاخصهای زراعی بررسیشده، شامل وزن خشک ساقه، وزن خشک برگ، وزن خشک اندام هوایی، ارتفاع بوتهها، و شاخص سطح برگ بودند. نتایج نشان داد در هر دو کشت، پس از تیمار شاهد، تیمار کاربرد یکسوم آب شور بهترین عملکرد را از نظر صفات فیزیولوژیکی گیاه و همچنین تعدیل شوری در نیمرخ خاک نسبت به سایر تیمارها دارد. هرچند اختلاف تیمار کاربرد یکسوم آب شور با تیمارهای یکدوم و دوسوم آب شور در قالب صفات برای آفتابگردان از نظر آماری (05/0 ≥ p) معنادار نبود، در مورد سورگوم میانگین وزن خشک و شاخص سطح برگ در تیمار یکسوم آب شور تفاوت معناداری (05/0 ≥ p) با تیمار شاهد نداشت. همچنین، تیمار کاربرد یکسوم آب شور در هر دو کشت پس از تیمار شاهد کمترین میزان هدایت الکتریکی عصارة اشباع را در لایههای 0 تا 20 و 20 تا 40 سانتیمتری (حدود 5/2 دسیزیمنس بر متر) و لایة 40 تا 60 سانتیمتری (کمتر از 2 دسیزیمنس بر متر) نسبت به سایر تیمارها داشت. با توجه به نتایج این تحقیق، به نظر میرسد اینگونه تلفیق آب شور و غیر شور، با هر نسبتی، کارایی بالایی در کاهش تأثیر تنش شوری بر گیاه و تعدیل املاح در نیمرخ خاک دارد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_55923_099b6089b7fb3bd12310f858de1aba1c.pdf
2015-06-22
173
182
10.22059/ijswr.2015.55923
تعدیل املاح
تلفیق آب شور و غیر شور
زابل
صفات فیزیولوژیکی
عملکرد آفتابگردان
عملکرد سورگوم
سعید
قائدی
saeed14411068@yahoo.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد گروه مهندسی آب دانشگاه زابل
AUTHOR
پیمان
افراسیاب
p_afrasiab@yahoo.com
2
دانشیار و عضو هیئت علمی گروه مهندسی آب دانشگاه زابل
LEAD_AUTHOR
عبدالمجید
لیاقت
aliaghat@ut.ac.ir
3
استاد و عضو هیئت علمی گروه آبیاری دانشگاه تهران
AUTHOR
عیسی
خمری
ikhammari@gmail.com
4
استادیار و عضو هیئت علمی گروه زراعت دانشگاه زابل
AUTHOR
Abdelgawad, G. and Ghaibeh, A. (2001). Use of low quality water for irrigation in the Middle East. In: Proceeding of the Symposium on the Sustainable Management of Irrigated Land for Salinity and Toxic Elements Control, US Salinity Laboratory Riverside California, 25–27/6/2002, 20-25.
1
Abdelgawad, G., Arslan, A., Gaihbe, A., and Kadouri, F. (2005). The effects of saline irrigation water management and salt tolerant tomato varieties on sustainable production of tomato in Syria (1999–2002). Agricultural Water Management 78: 39-53.
2
Bharat, R. S. and Minhas, P. S. (2005). Strategies for managing saline/alkali waters for sustainable agricultural production in South Asia.Agricultural Water Management, 78: 136-151.
3
Chaudhry, M. R. (1999). Impact of conjunctive use of water on soil and crop under farmers' management, 17th Congress on Irrigation and Drainage, Granada, Spain, ICID-CIID, vol. IB: 95-105.
4
Chorom, M., Dinarvand, J., and Jafari, S. (2009). Study mixed of irrigation water and drainage water sugarcane plantations on the changes soil Specification. In: 2nd Irrigation and Drainage Network Management National Conference, 20 Jan., Ahvaz University, Ahvaz, Iran.
5
Dinar, A., Letey, J., and Vaux, H. J. (1986). Optimal ratios of saline and nonsaline irrigation waters for crop production..Soil Science Society of America Journal. 50: 440-443.
6
Donald, C. M. and Hamblin, J. (1976). The Biological Yield and Harvest Index of Cereals as Agronomic and Plant Breeding Criteria.Advances in Agronomy, Volume 28, Pages 361-405.
7
Jianga, J., Huo, Z., Feng, Sh., and Zhang, CH. (2012). Effect of irrigation amount and water salinity on water consumption and water productivity of spring wheat in Northwest China. Field Crops Research, 137: 78-88.
8
Khamisia, S. A., Prathaparb, S. A., and Ahmed, C. M. (2012). Conjunctive use of reclaimed water and groundwater in crop rotations.Agricultural Water Management.116: 228-234.
9
Liaghat, I. and Esmaili, Sh. (2003). Theeffect of fresh water and saline water conjunction on crop yield and salt concentration in the root zone. Journal of Agricultural Sciences and Natural Resources., VoL 2. 10(2). (In Farsi).
10
Minhas, P. S., Dubey, S. K., and Sharma, D. R. (2006). Comparative effects of blending, intera/inter-seasonal cyclic uses of alkali and good quality waters on soil properties and yields of paddy and wheat. Agricultural Water Management, 87: 83-90.
11
Molavi, H., Mohammadi, M., and Liaghat, A. (2012). Effect of saline water management on yield and yield components of corn and soil salinity profile.Journal of Irrigation Science and engineering, Volume 35, Issue 3, 11-18. (In Farsi).
12
Moreno, F., Cabrera, F., Fernandez-Boy, E., Giron, I. F., Fernandez, J. E., and Bellido, B. (2001). Irrigation with saline water in the reclaimed marsh soils of south-west Spain: impact on soil properties and cotton and sugar beet crops. Agricultural Water Management.48: 133-150.
13
Mostashfi HabibAbadi, F., Shayannejad, M., Dehghani, M., and Tabatabaei, S. H. (2011). Effect of four irrigation regimes with saline water on quantitive and qualitative indexes of sunflower.Journal of Water and Soil. Vol. 25, No.4, Sep-Oct 2011, 698-707. (In Farsi).
14
Netondo, G. W., Onyango, J. C., and Beck, E. (2004). Growth and gas exchange characteristics of Avocado plants under salinity stress. Crop Science, 44: 806-811.
15
Osman, A. A., Al-Nabulsi, Y. A., and Helalia, A. M. (1997). Effects of water quality and frequency of irrigation on growth and yield of barley (Hordeurn vulgare L.).Agricultural Water Management, 34: 17-24
16
Oster, J. D. (1994). Irrigation with poor quality water—review article. Agricultural Water Management. 25, 271-297.
17
Pasternak, D. and De Malach, Y. (1993). Crop irrigation with saline water. In: Pessarakli, Mohammad (Ed.), Handbook of Plant and Crop Stress. Marcel Dekker Inc., 599-622.
18
Pasternak, D., De Malach, Y., and Borovic, J. (1986). Irrigation with brackish water on production of processing tomatoes (lycopersion esculantum Mill).Agricultural Water Management. 12, 149-158.
19
Qureshi, A. S., Turral, H., and Masih, I. (2004). Strategies for the management of conjunctive use of surface water and groundwater resources in semi-arid areas: A case study from Pakistan. Research Report 86. International Water Management Institute.
20
Rhoades, J. D. (1987). Use of saline water for irrigation.Water Qual Bull.12: 14-20.
21
Rhoades, J. D. (1997). Strategies for the use of multiple water supplies for irrigation and crop production. In: Proceedings of the Regional Workshop on Management of Salt Affected Soils in the Arab Gulf States, Abu Dhabi, UAE October 29 to November 2, 1995, FAO regional office for the North East, Cairo, 79-87.
22
Suarez, D. L. and Lebron, I. (1993). Water quality criteria for irrigation with highly saline water. In: Lieth, H., Al Masoom, A. (Eds.), Towards the Rational Use of High Salinity Tolerant Plants, vol. 2. Kluwer Acadimic Publishers, 389-397.
23
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی یکپارچة آثار تغییر اقلیم بر سامانههای منابع آب و کشاورزی دشت هشتگرد با استفاده از رویکرد پویایی سیستمها
جمعیت دشت هشتگرد، به دلیل توسعة فعالیتهای اقتصادیـ اجتماعی، رشدی سریع دارد. این رشد جمعیت به بهرهبرداری بیش از حد از منابع آب زیرزمینی و کمبود آب در بخش کشاورزی انجامیده است. از طرف دیگر، پدیدة تغییر اقلیم میتواند کمبود منابع آب را در دورههای آتی تشدید کند. بنابراین، ارزیابی سامانههای منابع آب و کشاورزی این دشت به رویکردی جامع و چندرشتهای نیاز دارد. هدف این تحقیق شبیهسازی کمّی و کیفی آثار تغییر اقلیم و رشد جمعیت بر سامانههای منابع آب و کشاورزی دشت هشتگرد با استفاده از مدل پویایی سیستمها بود. بدین منظور از خروجیهای مدل HadCM3، تحت سناریوهای انتشار A2 و B1، استفاده شد و مدلی بر مبنای رویکرد پویایی سیستمها، با درنظرگرفتن تعاملات و بازخوردهای درون سیستم، توسعه یافت. نتایج نشان داد در دورة 2020ـ 2039 شاخص آسیبپذیری در بخش کشاورزی از 1/0 به 27/0، تحت سناریوی انتشار A2 نسبت به سناریوی ادامة وضع موجود (B.a.U.)، افزایش مییابد؛ در حالی که این شاخص در دو بخش شرب و صنعت ثابت میماند. در نتیجه، بخش کشاورزی بیشتر از دو بخش دیگر از تغییر اقلیم و رشد جمعیت آسیب خواهد دید.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_55924_35b620235637940fd4ea653527590570.pdf
2015-06-22
183
193
10.22059/ijswr.2015.55924
پویایی سیستمها
تغییر اقلیم
دشت هشتگرد
Hadcm3
حدیثه
رحیمی خوب
hadisrahimikhoob@yahoo.com
1
کارشناس ارشد گروه مهندسی آب دانشگاه بینالمللی امام خمینی(ره)
LEAD_AUTHOR
عباس
ستوده نیا
sotoodehnia@eng.ikiu.ac.ir
2
دانشیار گروه مهندسی آب دانشگاه بینالمللی امام خمینی(ره)
AUTHOR
علیرضا
مساح بوانی
armassah@yahoo.com
3
دانشیار گروه مهندسی آبیاری و زهکشی پردیس ابوریحان دانشگاه تهران
AUTHOR
علیرضا
گوهری
alirezagohari@gmail.com
4
گروه مهندسی آب دانشگاه صنعتی اصفهان
AUTHOR
Akhtar, M. K., Wibe, J., Simonovic, S. P., and M acGee, J. (2013). ‘Integrated assessment model of society-biosphere-climate-economy-energy system’. Environmental modeling& Software. 49: 1-21.
1
Chen, Z. and Wei, S. (2014). ‘Application of system dynamics to water security research’.Water resources management. 28: 287-300.
2
Davies, E. G. R. and Simonovic, S. P. (2009). ‘Energy Sector for the Integrated System Dynamics Model for Analyzing Behaviour of the Social-Economic-Climatic Model’. Water Resources Research Report .no. 063, Facility for Intelligent Decision Support. Department of Civil and Environmental Engineering, London, Ontario, Canada, p. 191.
3
Davies, E. G. R. and Simonovic, S. P. (2011). ‘Global water resources modeling with an integrated model of the social–economic–environmental system’. Advances in Water Resources, 34(6), 684-700.
4
Dawadi, S. and Ahmad, S. (2013). ‘Evaluating the impact of demand-side management of water resources under changing climatic conditions and increasing population’. Journal of environmental management. 114: 261-275.
5
Draper, A. J., Jenkins, M. W., Kirby, K. W., Lund, J. R., and Howitt, R. E. (2003). ‘Economic engineering optimization for California water management’. Journal of water resources planning and management. ASCE. 129: 155-164.
6
Forrester, J. W. 1961. Industrial Dynamics, MIT Press, Cambridge.
7
Gohari, A., Eslamian, S., Mirchi, A., Abedi-Koupaei, J., Massah Bavani, and Madani, K. (2013). ‘Water transfer as a solution to water shortage: A fix that can backfire’. Journal of Hydrology . 491: 23-39.
8
Grey, D. and Garrick, D. (2012). ‘Water security as a defining of 21st century challenge. Water Security, Risk and Society Cinference.
9
Hagemann, S., Chen, C., Clark, D. B., Flowell, S., Gosling, S. N., Haddeland, I., Hanasaki, N., Ludwing, F., Voss, F., and Wiltshire, A. J. (2013). ‘Climate change impact on available water resources obtained using multiple global climate and hydrology models’. Earth System Dynamics.4: 129-144.
10
Hassanzadeh, E., Elshorbaghy, A., Wheater, H., and Gober, P. (2014). ‘Managing water in complex system: An integrated water resources model for Saskatchewan, Canada’. Journal of Environmental modeling& Software.58: 12-26.
11
Hashimoto, T., Stedinger, J. R., and Loucks, D. P. (1982). ‘Reliability, resiliency and vulnerability criteria for water resource system performance evaluation’. Water Resources. 18: 14-20.
12
Langsdale, S., Beall, A., Carmichael, J., Cohen, S., and Forster, C. (2007). ‘An Exploration of Water Resources Futures under Climate Change Using System Dynamics Modeling’, Integrated Assessment , 7: 51-79.
13
Lobell, D., Burke, M., Tebaldi, C., Mastrandera, M., Falcon, W., and Naylor, R. (2008) .Prioritizing climate change adaptation needs for food security in 2030. Science.319 (5863), 607-610.
14
Loucks, D. P. (1997). Quantifying trends in system sustainability. Hydrology Sci. J. 42: 513-530.
15
Loucks D. P. and van Beek, E. (2005). ‘Water Resources Systems Planning and Management.’ United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO), Paris, France.
16
Madani, K. and Marino, M. A. (2009). ‘System dynamics analysis for managing Iran’s Zayandeh-Rud river basin’. Water Resources Management. 23: 2163-2187.
17
Massah Bavani, A. R. and Morid, S. (2005). ‘The impacts of climate change on water resources and agricultural production’. Journal of Water Resources. 1: 40-47. (In Farsi).
18
Mirchi, A., Watkins, D. W. Jr., Madani, K. (2010). ‘Modeling for watershed planning, management and decision making’. In: Vaughn JC (ed) Watersheds management, restoration and environmental impact. Nova Science Publishers, Hauppauge, New York.
19
Sandoval-Solis, S., McKinney, D. C., and Loucks, D. P. (2011). ‘Sustainability index for water resources planning and management’. Journal of water resources planning management. 137: 381-390.
20
Simonovic, S. P. and Rajasekaram, V. (2004). Integrated analyses of Canada’s water resources: a system dynamics approach. Can. Water Resour. J. 29: 223-250.
21
Statistical center of Iran. (2011). Population and housing census report, from http://www.amar.org.ir.
22
Sterman, J. D. (2000). Systems Thinking and Modeling for a Complex World. McGraw-Hill Higher Education, New York.
23
UN-Water. (2006). Coping with water scarcity: a strategic issue and priority for system-wide action.
24
Un-Water. (2014). Annual report: Water and energy Facts and Figures.
25
Vörösmarty, C. J., McIntyre, P. B., Dudgeon, D., Prusevich, A., Green, P., Glidden, S., Bunn, S. E., Sullivan, C. A., Reidy Liermann, C., and Davies, P. M. (2010). ‘Global threats to human water security and river biodiversity’. Journal of Science. 467(7315): 555-561.
26
Wilby, R. L. and Harris, I. (2006). ‘A framework for assessing uncertainties in climate change impacts: low-flow scenarios for the River Thames, UK’. Water resources research. 42(2): 1-10.
27
Yekom Consulting Engineering Co., (2011). Determination of resources and consumption of water in the Namak Lake Basin. Iran.)In Farsi).
28
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی آثار تقسیط و مقادیر مختلف کود اوره در کودآبیاری جویچهای بر عملکرد و برخی صفات کمّی و کیفی نیشکر رقم CP69-1062
در کودآبیاری کارایی مصرف کود زیاد و توصیة کودی راحتتر از روش سنتی و مقدار کود مصرفی به مقدار واقعی برداشت عناصر غذایی نزدیکتر است. به منظور بررسی اثر تعداد تقسیط و سطوح مختلف کود اوره در روش کودآبیاری جویچهای نیشکر بر عملکرد و برخی صفات کمّی و کیفی نیشکر، آزمایشی به صورت کرتهای یک بار خردشده در قالب بلوکهای کامل تصادفی، با سه تکرار، در قطعهای 25 هکتاری از مزارع کشت جدید (پلانت)، در اراضی کشت و صنعت نیشکر دهخدا، انجام شد. فاکتور اصلی تقسیطهای کودی بود که در سه سطح (دو، سه، و چهار تقسیطی) اعمال شد. فاکتور فرعی مقدار کود مصرفی بود که در سه سطح (100، 80 و 60 درصد کود مورد نیاز، به ترتیب معادل 350، 280، و 210 کیلوگرم کود اوره) اعمال شد. نتایج تجزیة تیمارهای آزمایشی نشان داد تیمار دوتقسیطی و60 درصد سطح کودی در همة صفات کمّی و کیفیـ که شامل ارتفاع، عملکرد خالص نی، کارایی مصرف آب بر اساس نیشکر و شکر تولیدی، و کارایی مصرف کودـ برتر بودند (05/0p<). در تیمار دوتقسیطی مقادیر کارایی مصرف آب بر اساس نیشکر و شکر تولیدی و کارایی مصرف کود به ترتیب برابر 474/7 کیلوگرم بر متر مکعب، 710/0 کیلوگرم بر متر مکعب، و 7/437 کیلوگرم بر کیلوگرم بودند. همچنین، در تیمار 60 درصد سطح کودی، مقادیر کارایی مصرف آب بر اساس نیشکر و شکر سفید و کارایی مصرف کود به ترتیب 533/6 کیلوگرم بر متر مکعب، 628/0کیلوگرم بر متر مکعب و 9/454 کیلوگرم بر کیلوگرم به دست آمدند. روش ارائهشده برای مدیریت بهینة مصرف کود میتواند به کاهش میزان کود مصرفی و درنتیجه آبشویی کمتر نیتروژن در کشت و صنعتهای نیشکری بینجامد و در نهایت سبب کاهش آلودگی آبهای زیرزمینی و افزایش ضریب سلامت جامعه شود.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_55925_467bec6f5d6d87f31d7287271e7a0175.pdf
2015-06-22
195
205
10.22059/ijswr.2015.55925
آبیاری سطحی
پلنت
شکر سفید
کارایی مصرف آب و کود
کشت و صنعت دهخدا
کودآبیاری
نیتروژن
نادر
سلامتی
nadersalamati@gmail.com
1
دانشجوی دکتری رشتة آبیاری و زهکشی دانشکدة آب و خاک دانشگاه زابل و محقق ایستگاه تحقیقات کشاورزی بهبهان
LEAD_AUTHOR
معصصومه
دلبری
mas_delbari@yahoo.com
2
دانشیار دانشکدة آب و خاک دانشگاه زابل
AUTHOR
فریبرز
عباسی
fariborzabbasi@ymail.com
3
استاد پژوهش مؤسسة تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی
AUTHOR
علی
شینی دشتگل
sheinidashtegol@yahoo.com
4
رئیس ادارة آبیاری و زهکشی مؤسسة تحقیقات و آموزش توسعة نیشکر و صنایع جانبی خوزستان
AUTHOR
پیمان
افراسیاب
p_afrasiab@yahoo.com
5
دانشیار دانشکدة آب و خاک دانشگاه زابل
AUTHOR
فاطمه
کاراندیش
karandish_h@yahoo.com
6
استادیار دانشکدة آب و خاک دانشگاه زابل
AUTHOR
Abbasi, F. (2014). Advanced Soil Physics. Second edition. Tehran University: Institute of publishing and printing, Tehran University, 320. (In Farsi)
1
Abbasi, F., Adamsen, F., Hunsaker, D., Feyen, J., Shouse, P., and van Genuchten, M. Th. (2003a). Effects of flow depth on water flow and solute transport in furrow irrigation: field data analysis. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 129(4), 237-246.
2
Abbasi, F., Liaghat, A., and Ganjeh, A. (2009). Evaluation of fertigation uniformity in furrow irrigation. Journal of Soil and Water, 39 (1), 37-26. (In Farsi)
3
Abdollahi, L. (2009). A revision of sugarcane fertilizer irrigation management and integration of domestic and foreign experience and using plant models predict. Shekan Sugar Magazine, April 2009. Deabal Khazaee Agro-Industry. (In Farsi)
4
Alizadeh, H. A., Abbasi, F., and Liaghat, A. ( 2010). Avaluation of distribution uniformity and nitrate losses in furrow fertigation. Journal Science and Technology of Agriculture and Natural Resources, 51(14), 39-49. (In Farsi)
5
Azeredo, D. F., Bolsanello, J., Weber, H., and Vieira, J. R. (1986). Nitrogenio em cana planta-doses e fracionamento, STAB 4, 25-29.
6
Bose, P. K. and Thakur, K. (1977). Critical time of irrigation and nitrogen fertilization under water deficit condition -review of work done at Sugarcane Research Institute, Pusa. Indian Sugar, 26, 809-811.
7
Ganjeh, A. (2006). Evaluation of Fertigation Uniformity in Furrow Irrigation. master thesis irrigation and drainage. university college of agriculture & natural resources University of Tehran. (In Farsi).
8
Granberry, D. M., Harrison, K. A., and Kelley, W. T. (2000). Drip Irrigation. Cooperative extension service university of Georgia, USA.
9
Ingram, K. T. and Hilton, H. W. (1986). Nitrogen-potassium fertilization and soil moisture effects on growth and development of drip-irrigated sugarcane. Crop Science Society of America, 26, 1034-1039.
10
Iranian Society of Sugar Cane Technologists. (2014). IRSSCT. Retrieved December 2, 2014, from, http://www.irssct.com
11
Keating, B. A., Robertson, M. J., Muchow, R. C., and Huth, N. I. (1999). A modelling framework to intrgrate research on nitrogen management of sugarcane. Field Crops Research, 271, 253:61.
12
Koochekzadeh, A., Fathi, G., Gharineh, M. H., Siadat, S. A., Jafari, S., and Alami-Saeid, KH. (2013). Effect of the rate and split application of urea fertilizer on qualitative and quantitative yields of sugarcane ratoon. Scientific Journal of Agriculture, 36 (3), 119-129. (In Farsi)
13
Mailhol, J. C., Crevoisier, D., and Triki, K. (2007). Impact of water application conditions on nitrogen leaching under furrow irrigation: experimental and modeling approaches. Agricultural Water Management. 87, 275-284.
14
Mailhol, J. C., Ruelle, P., and Nemeth, I. (2001). Impact of fertilization practices on nitrogen leaching under irrigation. Irrigation Science, 20, 139-147.
15
Marshall, T. J., Holmes, J. W., and Rose, C. W. (1996). Soil Physics(3th ed.). Australia.
16
Mohseni, A., Mirseyed Hoseyni, H., and Abbasi, F. (2012). Comparison of fertigation with surface broadcast fertilizer method in water, fertilizer use efficiency, yield, component yield of corn and losses of nitrogen. Journal of Water and Soil, 26 (5), 1181-1189. (In Farsi)
17
New, L. (1971). Inflence of alternate furrow irrigation and time of application on grain sorghum production. No: 2953.
18
Papadopoulos, I. (1986). Nitrogen fertigation of greenhouse-grown cucumber. Plant and Soil, 93,87-93.
19
Papadopoulos, I. (1998). Overview on fertilizer use through pressurised irrigation system. regional workshop on guidelines for efficient fertilizer use through modern irrigation. FAO, Cairo, Egypt.
20
Parashar, K. S., Saraf, C. S., and Sharma, R. P. (1978). Studies on the effect of soil-moisture regimes fertilizer leveles on spring planted sugar cane grown pure and inter-cropped with Moong. Indian Sugar, 28, 253-261.
21
Rattey, A. R. and Hogarth, D. M. (2001). The effect ofdifferent nitrogen rates on CCS accumulation over time. In proceeding international society of sugar cane technologists.Brisbane, Australia, 24, 168-170.
22
Reddy, M. R., Reddy, S. C., Venkatachari, A., and Kulkarny, H. L. (1978). Studies on the effect of nitrogen and moisture regimes on yield and quality of sugarcane. Proc. 42nd Annual Convention of the Sugar Technologists's Assoc. of India, 99-l21.
23
Sheini Dashtegol, A., Kashkooli, H. A., Naseri, A. A., and Borumadnasab, S. (2009). Water consumption characteristics of sugarcane in southern of Ahvaz, Journal of Soil and Water Sciences, 49, 45-57. (In Farsi).
24
Thorburn, P. J. (2004). Review of nitrogen fertilizer research in the Australian sugar industry.final report. 125
25
Turner, N. C. (1990). Plant water relations and irrigation management. Agricultural Water Management, 17, 59-73.
26
ORIGINAL_ARTICLE
شبیهسازی رشد ذرت تحت مدیریتهای مختلف آب و نیتروژن با مدل AquaCrop
در این مطالعه کارایی مدل شبیهسازی رشد گیاه AquaCrop در پیشبینی عملکرد دانه، رشد مادة خشک، و پوشش گیاهی ذرت تحت مدیریتهای مختلف عمق آبیاری و نیتروژن ارزیابی شد. آزمایش مزرعهای با سه سطح نیتروژن شامل 0 و 150 و 300 کیلوگرم نیتروژن بر هکتار (به ترتیب N1 و N2 و N3) و چهار عمق آبیاری شامل 60، 80، 100، و 120 درصد تخلیة رطوبت خاک (به ترتیب I1، I2، I3، و I4) با سه تکرار طی دو سال و به صورت طرح بلوک کامل تصادفی اجرا شد. مدل AquaCrop بر اساس اطلاعات زراعی سال اول آزمایش واسنجی و سال دوم اعتبارسنجی شد. به طور کلی، مدل AquaCrop دقت بالایی در شبیهسازی رشد ذرت داشت. اما در سطح آبیاری I1 در تخمین مادة خشک و سطح کودی N1 در تخمین پوشش گیاه دقت کمتری نشان داد. متوسط ریشة میانگین مربعات خطای نرمال (NRMSE) تخمین عملکرد دانه در مرحلة واسنجی و اعتبارسنجی به ترتیب 89/7 و 86/4 درصد به دست آمد. در پیشبینی رشد مادة خشک، در سطح نیتروژن معین، افزایش تنش آبی باعث افزایش خطای پیشبینی مادة خشک توسط مدل شد. در همة تیمارها مادة خشک به صورت بیشبرآورد پیشبینی شد و متوسط NRMSE پیشبینی رشد مادة خشک در مرحلة واسنجی و اعتبارسنجی به ترتیب 7/18 و 9/20 درصد محاسبه شد. همچنین، مدل AquaCrop رشد پوشش گیاهی در سطح نیتروژن N2 را با دقت بالا پیشبینی کرد؛ اما در سطوح نیتروژن N1و N3 به ترتیب خطای کمبرآورد و بیشبرآورد نشان داد. متوسط خطای ریشة میانگین مربعات (RMSE) تخمین پوشش گیاهی (کل تیمارها) در واسنجی و اعتبارسنجی به ترتیب 7/11 و 3/7 درصد محاسبه شد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_55926_d2cbc9af6a4ebb52354ce7f92e71dcaf.pdf
2015-06-22
207
220
10.22059/ijswr.2015.55926
رشد پوشش گیاهی
رشد مادة خشک
شیراز
عملکرد دانه
مدل رشد گیاه
میلاد
ابراهیمی
miladebrahimi354@gmail.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد آبیاری و زهکشی گروه مهندسی آب دانشکدة کشاورزی دانشگاه ارومیه
AUTHOR
وحیدرضا
وردی نژاد
rezaverdinejad@gmail.com
2
استادیار گروه مهندسی آب دانشکدة کشاورزی دانشگاه ارومیه
LEAD_AUTHOR
ابوالفضل
مجنونی هریس
majnooni1979@yahoo.com
3
استادیار گروه مهندسی آب دانشکدة کشاورزی دانشگاه تبریز
AUTHOR
Allen, R. G., Preira, L. S., Raes, D., and Smith, M. (1998). Crop evapotranspiration guidelines for computing crop water requirement. FAO Irrigation and Drainage Paper, No. (56), Rome, Italy.
1
Dai, X., Shi, H., Li, Y., Ouyang, Z., and Huo, Z. (2009). Artificial neural network models for estimating regional reference evapotranspiration based on climate factors. Hydrological Processes, 23: 442-450.
2
De Juan Valero, J. A. M., Maturano, A., Artigao, J. M., Ramirez, T. M. B., and Ortega, A. J. F. (2005). Growth and nitrogen use efficiency of irrigated maize in a semiarid region as affected by nitrogen fertilization. Spanish Journal of Agricultural Research, 3(1), 134-144.
3
Geerts, S. and Raes, D. (2009). Deficit irrigation as on-farm strategy to maximize crop water productivity in dry areas.Agricultural Water Management, 96, 1275-1284.
4
Ghamari, M., Andarziyan, B., Bakhshandeh, A., Gharineh, M. H., and Fathi, Gh. (2011).Simulate theeffects ofdroughtand nitrogenon yield,waterand nitrogenuse efficiencyin maize usingCERES-Maize. Journal ofCrop Physiology,3(11), 21-31. (In Farsi)
5
Gheysari, M., Mirlatifi, S. M., Bannayan, M., Homaee, M., and Hoogenboom, G. (2009a). Interaction of water andnitrogen on maize grown for silage. Agricultural Water Management, 96(5), 809-821.
6
Gheysari, M., Mirlatifi, S. M., Bannayan, M., Homaee, M., Asadi, M. S., and Hoogenboom, G. (2009b). Nitrate leaching in a silage maize field under different irrigation and nitrogen fertilizer rates. Agricultural Water Management, 96(6), 946-954.
7
Gholami, A. R. and Pirmoradiyan, N. (2011). Calibration of a simple model (VSM) for yield prediction of corn under different water and nitrogen managements.Journal of Water and Soil, 25(2), 258-265. (In Farsi)
8
Girardin, P., Tollenaar, M., Deltour, A., and Muldoon, J. (1987). Temporary N starvation in maize (Zea mays L.): effects on development, dry matter accumulation and grain yield. American Society of Agronomy,7, 289-296.
9
Heng, L. K., Hsiao, T. C., Evett, S., Howell, T., and Steduto, P. (2009). Validating the FAO AquaCrop model for irrigated and water deficient field maize. American Society of Agronomy, 101, 488-498.
10
Hsiao, T. C., Heng, L. K., Steduto, P., Rojas-Lara, B., Raes, D., and Fereres, E. (2009). AquaCrop-the FAO crop model to simulate yield response to water, III: Parameterization and testing for maize. Agronomy Journal, 101, 448-459.
11
Jones, C. A. and Kiniry, J. R. (1986). CERES-Maize: A simulation model of maize growth and development.Texas A&M University Press, College Station, Texas.
12
Jones, J. W., Hoogenboom, G., Porter, C. H., Boote, K. J., Batchelor, W. D., Hunt, L. A., Wilkens, P. W., Singh, U., Gijsman, A. J., and Ritchie, J. T. (2003). The DSSAT cropping system model.European journal of agronomy, 18, 235-265.
13
Khoshravesh, M., Mostafazadeh-Fard, B., Heidarpour, M., and Kiani, A. R. (2013). AquaCrop model simulation under different irrigation water and nitrogen strategies.Water Science and Technology, 67.1: 232: 238. doi: 10.2166/wst.2012.564.
14
Kropff, M. J., Cassman, K. G., Van Laar, H. H., and Peng, S. (1993). Nitrogen and yield potential of irrigated rice. Plant and Soil, 155/156, 391-394.
15
Majdam, M., Naderi, A., Nourmohammadi, GH., Siyadat, A., Aynehband, A., and mousavi, H. (2008). Effectof waterstressvaluesandmode ofdistribution ofnitrogenon yield andnitrogenoutputof maize. IranianJournalof AgriculturalSciences, 39(1), 97-106. (In Farsi)
16
Majidian, M., Ghalvand, A., Karimiyan, N., and Kamgar-haghighi, A. A. (2008). Effects of nitrogen different amounts, manure and irrigation water on yield and yield components of corn. ElectronicJournalof CropProduction, 1(2), 67-85. (In Farsi)
17
Majidian, M. and Ghadiri, H. (2002). Effect of water stress and different levels of nitrogen fertilizer during different growth stages on grain yield, yield components, water use efficiency and some physiological characteristics of Corn (Zea Mays L.).Iranian Journal of Agricultural Sciences, 33(3): 521-533. (In Farsi)
18
Majnooni, A., Zand-parsa, SH., Sepaskhah, A. R., Kamgar, A., and Yasrebi, J. (2011). Modificationand validation of maize simulation model (MSM) at different applied water and nitrogen levelsunder furrow irrigation.Archives of Agronomy and Soil Science, 57(4), 401-420.
19
McCown, R. L., Hammer, G. L., Hargreaves, J. N. G., Holzworth, D. P., and Freebairn, D. M. (1996). APSIM: A novel software system for model development, model testing, and simulation in agricultural systems research. Agricultural Systems,50, 255-271.
20
Moriasi, D. N., Arnold, J. G., Van Liew, M. W., Bingner, R. L., Harmel, R. D., and Veith, T. L. (2007). Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations. Transactions of the ASABE: American Society of Agricultural and Biological Engineers, 50(3): 885-900.
21
Nielsen, D., Juan, J., Garcia, M., and Lyon, J. (2012). Canopy cover and leaf area index relationships for Wheat, Triticale, and Corn. American Society of Agronomy J., 104, 1569-1573.
22
Norwood, C. A. (2000). Water use and yield of limited irrigated and dry land corn. Soil Science Society of America Journal, 64, 365-370.
23
Patel, J. B., Patel V. J., and Patel, J. R. (2006). Influence of different methods of irrigation and nitrogen levels on crop growth rate and yield of maize (Zea mays L.). Indian Journal of Crop Science, 1(1-2), 175-177.
24
Raes, D., Steduto, P., Hsiao, T. C., and Fereres, E. (2009). AquaCrop-The FAO crop model for predicting yield response to water: II. Main algorithms and software description. American Society of Agronomy, 101, 438-447.
25
Raes, D., Steduto, P., Hsiao, T. C., and Fereres, E. (2012). Reference manual AquaCrop, FAO, Land and Water Division, Rome, Italy.
26
Rabie, M., Mirlatifi, S. M., and Gheysari, M. (2012a). Calibration and evaluation of the CSM-CERES-MAIZE model for maize hybrid 704 single-cross in Varamin. Journal of Water and Soil, 26 (2): 290-299. (In Farsi)
27
Rabie, M., Gheysari, M., and Mirlatifi, S. M. (2012b). Evaluation of DSSAT model for nitrate leaching under different water and nitrogen rates in maize field.Journal of Science and Technology of Agriculture and Natural Resources (Water and Soil Science), 17 (63): 71-80. (In Farsi)
28
Rahimikhoob, H., Sotoodehnia, A., and Massahbavani, A. R. (2014). Calibration and evaluation of Aquacrop for Maize in Qazvin region.Iranian Journal of irrigation and Drainage, 8(1), 108-115. (In Farsi)
29
Singh A. K., Tripathy, R., and Chopra, U. K. (2008). Evaluation of CERESWheat and CropSystmodels for water-Nitrogen interactions in Wheat crop. Agricultural Water Management, 95: 776-786.
30
Steduto, P., Hsiao, T. C., Raes, D., and Fereres, E. (2009). AquaCrop—the FAO Crop Model to Simulate Yield Response to Water: I. Concepts and Underlying Principles. Journal of Agronomy, 101, 426-437.
31
Stockle, C. O. and Nelson, R. L. (1994). Cropsyst User’s manual (Version 1.0).Biological Systems Engineering Dept., Washington State University, Pullman, WA, USA.
32
Zand-Parsa, Sh., Sepaskhah, A. R., and Rownaghi, A. (2006). Development and evaluation of integrated water and nitrogen model for maize. Agricultural Water Management,81, 227-256.
33
ORIGINAL_ARTICLE
شبیهسازی توزیع دو بعدی رطوبت خاک طی آبیاری قطرهای زیرسطحی
آگاهی از مقدار و توزیع رطوبت در آبیاری زیرسطحی در مدیریت آب مزرعه اهمیت فراوان دارد. هدف این پژوهش شبیهسازی توزیع پساب در خاک با درنظرگرفتن اثر جذب ریشه و تبخیر از سطح خاک، تحت آبیاری قطرهای زیرسطحی، بود. بدین منظور، مزرعهای آزمایشی انتخاب و کاهو در آن کاشته شد تا دادههای مورد نیاز از آن جمعآوری شود. ویژگیهای هیدرولیکی خاک با استفاده از دادههای واقعی پتانسیل ماتریک و رطوبت حجمی خاک تعیین شد. پتانسیل ماتریک خاک در دامنۀ تانسیومتری به کمک تانسیومتر و رطوبت خاک، به وسیلة دستگاه TDR، به دست آمد. برای شبیهسازی از مدل HYDRUS-2D استفاده شد. نتایج شبیهسازی مکانی نشان داد این مدل در نقاط دورتر از قطرهچکانها و با عمق بیشتر (03/0(RMSE= در مقایسه با نقاط نزدیک به قطرهچکان و عمق کمتر (008/0RMSE=) نتایج بهتری ارائه میدهد. نتایج شبیهسازی زمانی نیز نشان داد مدل چهل و هشت ساعت پس از آبیاری (005/0RMSE=) دقیقتر از یک ساعت پس از آبیاری عمل میکند (029/0RMSE=). بدین ترتیب، میتوان دریافت، هنگامی که فرایندهای جذب آب به وسیلۀ ریشه و تبخیر فعال است، مدل توانایی مناسبی برای شبیهسازی رطوبت خاک تحت آبیاری زیرسطحی دارد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_55927_f0e55d42df2e433cce9f79c5ac63005e.pdf
2015-06-22
221
229
10.22059/ijswr.2015.55927
آبیاری زیرسطحی
پساب
شبیهسازی
Hydrus
فاطمه
نایب لویی
nayebloie@gmail.com
1
دانشجوی دکتری مهندسی آبیاری و زهکشی دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
مهدی
کوچک زاده
kouchakm@modares.ac.ir
2
دانشیار گروه مهندسی آبیاری و زهکشی دانشگاه تربیت مدرس
LEAD_AUTHOR
کیومرث
ابراهیمی
ebrahimik@ut.ac.ir
3
دانشیار گروه مهندسی آبیاری و آبادانی دانشگاه تهران
AUTHOR
مهدی
همایی
mhomaee@modares.ac.ir
4
استاد گروه خاکشناسی دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
فریبرز
عباسی
fariborzabbasi@ymail.com
5
استاد مرکز تحقیقات فنی مهندسی وزارت جهاد کشاورزی
AUTHOR
Abbasi, F., Jacques, D., Simunek, J., Feyen, J., and van Genuchten, M. Th. (2003a). Inverse estimation of soil hydraulic and solute transport parameters from transient field experiments: Heterogeneous soil. Transactions of the ASAE, 46(4), 1097-1111.
1
Abbasi, F., Simunek, J., Feyen, J., Van Genuchten, M. Th., and Shouse, P. J. (2003b). Simultaneous inverse estimation of soil hydraulic and solute transport parameters from transient field experiments: Homogeneous soil. Transactions of the ASAE, 46(4), 1085-1095.
2
Arkin, G. F. and Taylor, H. M. (1981). Modifying the root environment to reduce crop stress. American Society of Agricultural Engineers.
3
Ben-Gal, A., Lazorovitch, N., and Shani, U. (2004). Subsurface drip irrigation in gravel-filled cavities. Vadose Zone Journal, 3(4), 1407-1413
4
Besharat, S., Nazemi, A. H., Sadraddini, A. A., and Shahmorad , S. (2012). Applications of HYDRUS and the Proposed SWMRUM Software inSimulatingWater Flow with RootWater Uptake Through Soils, Water and soil science, Vol. 21, No.4. (In Farsi)
5
Brouwer, C. and Heibloem, M. (1986). Irrigation water management: Irrigation water needs. Training manual, 3.
6
Feddes, R. A., Kowalik, P. J., and Zaradny, H. (1978). Simulation of Field Water Use and Crop Yield, John Wiley & Sons, New York, NY.
7
Gardenas, A. I., Hopmans, J. W., Hanson, B. R., and Simunek, J. (2005). Two-dimensional modeling of nitrate leaching forvarious fertigation scenarios under micro-irrigation, Agricultural Water Management 74: 219-242.
8
Homaee, M., Dirksen, C., and Feddes, R. A. (2002a). Simulation of root water uptake: I. Non-uniform transient salinity using different macroscopic reduction functions. Agricultural Water Management, 57(2), 89-109.
9
Homaee, M., Feddes, R. A., and Dirksen, C. (2002b). Simulation of root water uptake: II. Non-uniform transient water stress using different reduction functions. Agricultural water management, 57(2), 111-126.
10
Homaee, M., Feddes, R. A., and Dirksen, C. (2002c). Simulation of root water uptake: III. Non-uniform transient combined salinity and water stress. Agricultural water management, 57(2), 127-144.
11
Kandelous, M. and Simunek, 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
12
Kandelous, M. and Simunek, J. (2010b). Numerical simulations of water movement in a subsurfacedrip irrigation system under field and laboratory conditions using HYDRUS-2D. Agricultural Water Management, 97(7), 1070-1076.
13
Li, J. and Liu, Y. (2011). Water and nitrate distributions as affected by layered-textural soil and buried dripline depth under subsurface drip fertigation. Irrigation Science, 29(6), 469-478.
14
Patel, N. and Rajput, T. B. S. (2007). Effect of drip tape placement depth and irrigation level on yield of potato. Agricultural water management, 88(1), 209-223.
15
Provenzano, G. (2007). Using HYDRUS-2D simulation model to evaluate wetted soil volume in subsurface drip irrigation systems. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 133(4), 342-349.
16
Ritchie, J. T. (1972). Model for predicting evaporation from a row crop with incomplete cover. Water resources research, 8(5), 1204-1213.
17
Simunek, J., Sejna, M., and van Genuchten, M. Th. (1999). The Hydrus2D Software Package for Simulating Two-Dimensional Movement of Water, Heat, and Multiple Solutes in Variable Saturated Media. Version 2.0.IGWMC-TPS-53, International Ground Water Modeling Center, Colorado School of Mines, Golden, Colorado,pp. 1-251.
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), 1. 30-134.
19
Skaggs, T. H., Trout, T. J., Simunek, J., and Shouse, P. J. (2004). Comparison of HYDRUS-2D simulations of drip irrigation with experimental observations. Journal of irrigation and drainage engineering, 130(4), 304-310.
20
Thompson, T. L. and Doerge, T. A. (1995). Nitrogen and water rates for subsurface trickle-irrigated romaine lettuce. HortScience, 30(6), 1233-1237.
21
Vrugt J. A., Hopmans, J. W., and Simunek, J. (2001). Calibration of a two-dimensional root water uptake model. SoilSc. Soc. Am. J. 65: 1027-1037.
22
Wang, J., Gong, S., Xu, D., Juan, S., and Mu, J. (2013). Numerical simulations and validation of water flow and heat transport in a subsurface drip irrigation system using hdrus-2D., Irrigation and Drainage, 62: 97-106.
23
Zarei, G., Homaee, M., Liaghat, A. M., and Hoorfar, A. H. (2010). A model for soil surface evaporation based on Campbell’s retention curve. Journal of hydrology,380(3), 356-361.
24
ORIGINAL_ARTICLE
شبیهسازی تصادفی زمینآماری هدایت هیدرولیکی اشباع خاک
هدایت هیدرولیکی اشباع خاک یکی از پارامترهای اساسی در پروژههای زهکشی است. بنابراین، شناخت الگوی توزیع مکانی هدایت هیدرولیکی ضروری است. از طرفی، دستیافتن به چنین اطلاعاتی نیازمند اندازهگیریهای متعدد هدایت هیدرولیکی و صرف وقت و هزینة بسیار است. انواع روشهای کریجینگ میتوانند برای برآورد و پهنهبندی هدایت هیدرولیکی خاک به کار روند. با این حال، مقادیر برآوردشده همواره با درصدی خطا همراه است. برخلاف کریجینگ، روشهای شبیهسازی زمینآماری قادرند به موضوعات پیشرفتة دیگر، مانند ارزیابی عدم قطعیت تخمین و استفاده از آن در فرایندهای تصمیمگیری، بپردازند. در این تحقیق، روش شبیهسازی متوالی گوسی (SGS) و روش غیر پارامتری شبیهسازی متوالی شاخص (SIS) برای مدلکردن عدم قطعیت تخمین هدایت هیدرولیکی خاک، در منطقة خیرآباد استان خوزستان، به کار رفت. 200 نقشة هدایت هیدرولیکی با احتمال وقوع یکسان به کمک روشهای شبیهسازی تولید شد. نتایج نشان داد نقشههای شبیهسازیشده، برخلاف نقشة کریجینگ، میتوانند هیستوگرام و نیمتغییرنمای دادههای اولیه را به طور رضایتبخش بازتولید کنند. در زمینة عدم قطعیت، نتایج این تحقیق نشان داد واریانس کریجینگ مستقل از مقادیر دادههاست. بنابراین، محدودیت زیادی در استفاده از آن وجود دارد. نمودارهای صحت و نمودارهای عرض فاصلة احتمال نشان داد مدل عدم قطعیت بهدستآمده با روش SGS دقیقتر از مدل بهدستآمده با روشSIS است؛ هرچند شاخص نکویی روش SGS (88/0) اندکی کمتر از روش SIS (94/0) به دست آمد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_55928_44bc7682e1a8c917fba411d67ef75e74.pdf
2015-06-22
231
244
10.22059/ijswr.2015.55928
شبیهسازی متوالی زمینآماری
عدم قطعیت
نقشة احتمال
هدایت هیدرولیکی
معصومه
دلبری
mas_delbari@yahoo.com
1
دانشیار گروه مهندسی آب دانشکدة آب و خاک دانشگاه زابل
LEAD_AUTHOR
پیمان
افراسیاب
p_afrasiab@yahoo.com
2
دانشیار گروه مهندسی آب دانشکدة آب و خاک دانشگاه زابل
AUTHOR
Anounymous. (1996). Soil layering instructions for drainage studies. The deputy of technical affairs. Research and technical standards office, 153.
1
Anounymous. (2005). Irrigation and drainage studies report of Kheiabad plain; preliminary stage. Dezab advisor engineering company.
2
Afrasiab, P. and Delbari, M. (2013). Assessing the risk of soil vulnerability to wind erosion through conditional simulation of soil water content in Sistan plain, Iran. Environmental Earth Sciences, 70(6), 2895-2905.
3
Bourennane, H., King, D., Couturier, A., Nicoullaud, B., Mary, B., and Richard, G. (2007). Uncertainty assessment of soil water content spatial patterns using geostatistical simulations: An empirical comparison of a simulation accounting for single attribute and a simulation accounting for secondary information. Ecological Modelling, 205, 323-335.
4
Castrignano, A. and Buttafuoco, G. (2004). Geostatistical stochastic simulation of soil water content in a forested area of south Italy. Biosystems Engineering, 87, 257-266.
5
Delbari, M., Afrasiab, P., and Loiskandl, W. (2009). Using sequential Gaussian simulation to assess the field-scale spatial uncertainty of soil water content. Catena, 79, 163-169.
6
Delbari, M., Khayat Kholghy, M., and Mahdian, M. H. (2004). Evaluation of geostatistical methods for estimating soil hydraulic conductivity in Shib-Ab and Posht-Ab Payeen in Sistan plain. Iranian Journal of Agricultural Sciences, 35(1), 1-12 (in Farsi).
7
Delbari, M., Loiskandl, W., and Afrasiab, P. (2010). Uncertainty assessment of soil organic carbon content spatial distribution using geostatistical stochastic simulation. Australian Journal of Soil Research, 48, 27-35.
8
Deutsch, C. V. (1997). Direct assessment of local accuracy and precision. In: Baafi, E.Y., Schofield, N. A. (Eds.), Geostatistics Wollongong ’96. Kluwer Academic Publishing, Dordrecht, pp. 115-125.
9
Deutsch, C. V. and Journel, A. G. (1998). GSLIB: Geostatistical Software Library and User’s Guide. Second Edition, Oxford University Press, New York, 369 p.
10
Eggleston, J. R., Rojstaczer, S. A., and Peirce, J. J. (1996). Identification of Hydraulic Conductivity Structure in Sand and Gravel Aquifers: Cape Cod Data Set. Water Resources Research, 32(5), 1209-1222.
11
Englund, E. J. (1993). Stochastic simulation: environmental applications. In Goodchild, M. F., B. O. Parks, and L. T. Steyaert, (Eds.). Environmental modeling with GIS. Oxford Press, New York, 432-437.
12
Goovaerts, P. (1997). Geostatistics for natural resources evaluation. Oxford University Press, New York, 483 p.
13
Goovaerts, P. (1999). Impact of the simulation algorithm, magnitude of ergodic fluctuations and number of realizations on the spaces of uncertainty of flow properties. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, 13, 161-182.
14
Goovaerts, P. (2001). Geostatistical modeling of uncertainty in soil science. Geoderma, 103, 3-26.
15
Gupta, N., Rudra, R. P., and Parkin, G. (2006). Analysis of spatial variability of hydraulic conductivity at field scale. Canadian Biosystems Engineering, 48, 1.55: 1.62.
16
Heuvelink, G. B. M. and Webster, R. (2001). Modeling soil variation: past, present and future. Geoderma, 100, 269-301.
17
Hosseini, E., Gallichand, J., and Caron, J. (1993). Comparison of several interpolators for smoothing hydraulic conductivity data in South West Iran. Transactions of the ASAE 36(6), 1687-1693.
18
Isaaks, E. H. and Srivastava, R. M. (1989). An introduction to applied geostatistics. Oxford University Press, New York, 561 p.
19
Journel, A. G. and Huijbregts, C. J. (1978). Mining geostatistics. Academic Press, New York, 600 p.
20
Jang, Ch-Sh. and Liu, Ch-W. (2004). Geostatistical analysis and conditional simulation for estimating the spatial variability of hydraulic conductivity in the Choushui River alluvial fan, Taiwan. Hydrol. Process. 18, 1333-1350.
21
Juang, K. W., Chen, Y. S., and Lee, D. Y. (2004). Using sequential indicator simulation to assess the uncertainty of delineating heavy-metal contaminated soils. Environmental Pollution, 127, 229-238.
22
Moustafa, M. M. (2000). A geostatistical approach to optimize the determination of saturated hydraulic conductivity for large-scale subsurface drainage design in Egypt. Agricultural Water Management 42, 291-312.
23
Pachepsky, Y. and Acock, B. (1998). Stochastic imaging of soil parameters to assess variability and uncertainty of crop yield responses. Geoderma, 85, 213-229.
24
Pallant, J. (2010). SPSS Survival Manual: A Step by Step Guide to Data Analysis Using SPSS. Open University Press, 361 p.
25
Remy, N. (2004). S-GeMS: Geostatistical Earth Modeling Software: User’s Manual.
26
Robertson, G. P. (2000). GS+: Geostatistics for the environment sciences. GS+ User´s Guide Version 5: Plainwell, Gamma design software, 200 p.
27
Rossi, R. E., Borth, P. W., and Tollefson, J. J. (1993). Stochastic simulation for characterizing ecological spatial patterns and appraising risk. Ecological Applications, 3, 719-735.
28
Webster, R. and Oliver, M. A. (2001). Geostatistics for Environmental Scientists. London, UK: John Willey and Sons Ltd.
29
ORIGINAL_ARTICLE
تاثیر الیاف پلی پروپیلن بر ویژگی های مکانیکی خاک های گچی
خاکهای گچی، که در طبقة خاکهای مشکلآفرین قرار میگیرند، در بستر سازههای آبی ممکن است به صورت موضعی یا کلی سبب تخریب سازه شوند. یکی از روشهای مقابله با این نوع خاکها تثبیت و اصلاح خاک است. روشهای مسلحکردن خاک شامل استفاده از تسمههای فولادی و روشهای ژئوتکستایل و ژئوسنتتیک الیاف است. در این مطالعه به تأثیر الیاف پلیپروپیلن در دو طول 6 و 12 میلیمتر با درصدهای متفاوت (05/0، 1/0، 15/0، و 25/0) بر پارامترهای برشی، مشخصات تراکمی، حدود اتربرگ، و نسبت باربری خاک پرداخته شد. نتایج استخراجشده در قالب طرح کاملاً تصادفی به صورت آماری تجزیهوتحلیل و میانگینها در سطح آماری 1 درصد (0.01P<) مقایسه شد. نتایج نشان داد هیچیک از طولهای الیاف پلیپروپیلن تغییر معناداری بر رطوبت بهینه و بیشترین وزن واحد حجم و چسبندگی خاک ایجاد نکرد. در حالی که هر دو طول الیاف نامبرده سبب افزایش معنادار زاویة اصطکاک داخلی، ظرفیت باربری، و حد روانی و خمیرایی خاک شدند.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_55929_09f65223d854d5e27a7dc0c138f5b162.pdf
2015-06-22
245
253
10.22059/ijswr.2015.55929
الیاف پلیپروپیلن
برش مستقیم
تراکم استاندارد
حدود اتربرگ
نسبت باربری
جهانگیر
عابدی کوپایی
koupai@cc.iut.ac.ir
1
استاد گروه مهندسی آب دانشکدة مهندسی کشاورزی دانشگاه صنعتی اصفهان
LEAD_AUTHOR
سمانه
سلطانیان
samaneh_soltanian@yahoo.com
2
دانشجوی سابق کارشناسی ارشد آبیاری و زهکشی دانشکدة مهندسی کشاورزی دانشگاه صنعتی اصفهان
AUTHOR
مهدی
قیصری
gheysari@cc.iut.ac.ir
3
استادیار گروه مهندسی آب دانشکدة مهندسی کشاورزی دانشگاه صنعتی اصفهان
AUTHOR
Abtahi, S. M. (2009). Use of new chemicals for soil stabilization. Proceedings of the Eighth Congress of Civil Engineering, Shiraz University, May. (In Persian)
1
Al-Refaie, N. (1976). Problems created by irrigation schemes and ground gypsum-bearing area of the Euphrates River in Syria. National Committee on Irrigation and Drainage., Publication NO 16.
2
Arkelyan, E. A. (1986). Characteristics of the determination of the physical properties of gypsum soils. Soil Mech. & Found, 23, 27-29.
3
Benson, C. H. and Khire, M. V. (1994). Reinforcing Sandwith Strips of Reclaimed High-Density Polyethylene. Geotechnical and Geoenvironmental Engineering, 120, 828-855.
4
Dean, R. and Freitag, F. (1986). Soil Randomly Reinforced with Fibers. Geotechnical and Geoenvironmental Engineering, 112, 823-827.
5
Gray, D. H. and Ohashi, H. (1983). Mechanics of Fiber Reinforcement in Sand. Geotechnical and Geoenvironmental Engineering, 109, 335-353.
6
Hoare, D. (1982). Synthetic Fabrics Soil Filter. Geotechnical and Geoenvironmental Engineering, 108, 1230-1246.
7
Hongu, T. and Philips, G. (1990) New Fibers ellis hor wood series in polymercience and technology. Fibers and Polymers, 3, 1-7.
8
Maher, M. H. and Gray, D. H. (1990). Static response of sands reinforced with randomly Distributed fiber. Geotechnical Engineering, 116, 1661-1677.
9
Mahmoudi, S. H. (1995). Properties and management of soils with gypsum. Proceedings of the Fourth Congress of Soil Science, Iran University of Technology. (In Persian)
10
Maksimovich, N. G. and Sergeev, V. L. (1983). Effect of chemical injection stabilization on gypsum stability in foundation of hydraulic structure. HydrotechnicalCon, 17, 380-384.
11
Nataraj, M. S. and McManis, K. L. (1997). Strength and deformation properties of soils reinforced with fibrillated fibers. Geosynthetics, 4, 65-79.
12
Nelson, R. E. Klameth, L. C. and Nettleton, W. D. (1987) Determination of soil gypsum content and expressing properties of gypsiferous soils. Soil Sci, Soc, 42, 147-168.
13
Rahimi, H. (2000) Constructing irrigation canals in unconventional soils. Paper Technical Workshop - Training irrigation canals limitations of solution, 128-163. (In Persian)
14
Ranjan, G. Vasan, R. M., and Charan, H. D. (1996). Probabilistic Analysis of Randomly Distributed Fiber Reinforced Soil. Geotechnical and Geoenvironmental Engineering, 122, 419-426.
15
Sheng, T. C. (2010). Interfacial shear strength of fiber reinforced soil. Geotextiles and Geomembranes, 28, 54-260.
16
Standards Soil Mechanics Testing. (1984) Soil Mechanics Note No.8.
17
Wang, Y., Frost, J. D., and Murray, J. (2000). Utilization of Recycled Fiber for Soil Stabilization. Proceedings of the Fiber Society Meeting, Guimaraes, Portugal, 17-19 May, 59-62.
18
Yetimoglu, T., Inanir, M., and Inanir, O. E. (2005). study on bearing capacity of randomly Distributed fiber-reinforced sand fills overlying soft clay. Geotextiles and Geomembranes, 23, 174-183.
19
ORIGINAL_ARTICLE
بهینهسازی پارامترهای حساس مدل بارشـ رواناب HEC-HMS به وسیلة الگوریتم فراکاوشی بهینهسازیPSO
محدودیتهای ساختاری مدلهای هیدرولوژیکی و عدم دسترسی به همة پارامترهای حوضة آبخیز همچنین عدم امکان تعیین دقیق شرایط مرزی و شرایط اولیه، واسنجی مدلهای هیدرولوژیک را ایجاب میکند. با توجه به زمانبربودن واسنجی دستی، بهویژه هنگامی که دادهها کم و پارامترها فراواناند، روشهای واسنجی خودکار، مبتنی بر استفاده از روشهای جستوجوی سیستماتیک در فضای چندبعدی، با استفاده از یک تابع هدف، بسیار سودمند است. در این مطالعه، نرمافزار HEC-HMS[1] همچون مدل شبیهساز و الگوریتم هوشجمعی PSO[2] به مثابة مدل بهینهساز عمل میکنند. برنامهنویسی مدل و فراخوانی HEC-HMSدر محیط برنامة MATLAB انجام گرفت. مدل تلفیقی ارائهشده در حوضة سد کارده، واقع در استان خراسان رضوی، بررسی شد. واسنجی مدل به کمک تابع هدف RMSE در سناریوهای مختلف سهرخداده مطالعه شد و نتایج دستهای پارامتر با مقادیر متفاوت تولید کرد. سپس همة سناریوهای بررسیشده صحتسنجی شد و در انتها، با مقایسة مقادیر تابع هدف و ضریب همبستگی بین دبیهای مشاهداتی و محاسباتی در رخدادهای مختلف، سه دسته پاسخ تولیدشده به منزلة پاسخهای بهینة مدل معرفی شد. نتایج بر خاصیت عدم امکان حصول پارامترهای منحصربهفرد برای یک حوضة آبخیز تأکید داشت. این روش، با توجه به مشکل غیرمنفردبودن مجموعه جوابهای مسئلة واسنجی به منزلة یک مسئلة معکوس، میتواند در محدودکردن تعداد جوابهای کاندید مؤثر باشد. [1] Hydrologic Engineering Center’s- Hydrologic Modeling System [2] Particle Swarm Optimization
https://ijswr.ut.ac.ir/article_55930_c7f1080cb142efd9bb04b48f49620f4a.pdf
2015-06-22
255
264
10.22059/ijswr.2015.55930
الگوریتم هوش جمعی PSO
مدل شبیهساز HEC-HMS
واسنجی خودکار
رضا
گرمه
r.garmeh@gmail.com
1
کارشناس ارشد منابع آب دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
علی رضا
فریدحسینی
farid-h@um.ac.ir
2
استادیار گروه مهندسی آب دانشگاه فردوسی مشهد
LEAD_AUTHOR
Alizadeh, A. (2008). Principles of Applied Hydrology. Imam Reza University, Mashhad.
1
Baltar, A. M. and Fontane D. G. (2008). Use of multi objective particle Swarm Optimization in water resource management. Journal of Water Resource Planning and Management. 21, 257-265.
2
Behzadian, k. (2010). Developing methods for designing optimal biopsy samples for calibration water distribution networks using multi criteria decision. Ph. D. dissertation, Amirkabir University, Tehran.
3
Chow, V. T., Maidment, D. R., and Mays, L. W. (1988). Applied Hydrology, McGraw, Inc, New York, USA.
4
Eckhardt, K., Fohrer, N., and Frede, H. G. (2005). Automatic model calibration. Wiley InterScience. 12, 651-658.
5
Ensaniat, N. (2012). Daily runoff simulation using the PSO algorithm in catchment model optimization. M.sc. Thesis. Azad University. Tehran.
6
Gupta, H. V., Sorooshian, S., and Yapo, P. (1999). Status of automatic calibration for hydrologic models comparison with multi-Level expert calibration. Journal of Hydrologic Engineering. 250, 135-143.
7
HEC-HMS User Manual. (2008). Retrieved January 12, from http://www.hec.usace.army.mil/software/hec-hms.
8
Kamali, B. and Mousavi, J. (2010). Automatic Calibration of Hydrologic Event-Based Model Using PSO Meta-Heuristic Algorithm. Fifth National Congress on Civil Engineering. (In Persian)
9
Kuok, K., Harun, S., and Shamsuddin, S. (2010). Particle swarm optimization feedforward neural network for modeling runoff. Int. J. Environ. Sci. Tech. 7 (1), 67-78.
10
Qaderi, K, Samani, J, and Eslami, H. (2006). Auto Calibration of a Rainfall-Runoff Model Based on SCE Method. Iran-Water Resources Research. 2(2), 39-52. (In Persian)
11
QodsiPour, A. (2009). Analytic Hierarchy Process. Amirkabir University. Tehran.
12
Sorooshian, S., Gupta V. H., and Fulton, J. L. (1983). Evaluation of maximum likelihood parameter estimation techniques for conceptual rainfall-runoff models' influence of calibration data variability and length on model credibility. Water Resource Research. 19, 251-259.
13
Timothy, D. S., Charles, S. M., and Kyle, E. K. (2000). Equations for Estimating Clark Unit Hydrograph Parameters for Small Rural Watersheds in Illinois. Water-Resources Investigations Report. 62: 18p.
14
Yapo, P., Gupta, H. V., and Sorooshian, S. (1996). Automatic calibration of conceptual rainfall-runoff models; Sensitivity to calibration data. Journal of Hydrology. 181, 23-48.
15
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی پایش خشکسالی با رویکرد احتمالاتی و شاخص ترکیبی عملکرد مخزن (MSUI)
سیستمهای پایش از مقدمات لازم در طرحهای مقابله با خشکسالیاند. تعیین شاخص مناسب یکی از اجزای سیستمهای پایش است. در این تحقیق دو روش رویکرد احتمالاتی و شاخص پایداری اصلاحشده ((MSUI برای پایش دورة خشکسالی 1377ـ 1380 در سیستم منابع آب زایندهرود ارزیابی و مقایسه شد. بدین منظور ابتدا، از بین شاخصهای ترکیبی عملکرد مخزن، شاخص پایداری اصلاحشده برای منطقة مورد مطالعه انتخاب و خشکسالی بر اساس آن طبقهبندی شد. سپس، رویکرد احتمالاتی اجرا شد. نتایج نشان داد رویکرد احتمالاتی در اعلام هشدار زودهنگام خشکسالی سریعتر عمل میکند. بنابراین، جهت اعلام شروع وضعیت خشکسالی مناسبتر است. از طرف دیگر، شاخص پایداری اصلاحشده در طول دورة خشکسالی واکنشهای مناسبتری نشان داد. بنابراین، استفادة همزمان از دو شاخص معرفیشده میتواند در مدیریت و اعمال اقدامات لازم، هنگام شروع و در طول دورة خشکسالی، مؤثر باشد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_55931_8ce4b616b919bf1fc3c89a1b6704cbf1.pdf
2015-06-22
265
272
10.22059/ijswr.2015.55931
پایش خشکسالی
رویکرد احتمالاتی
شاخص ترکیبی عملکرد مخزن
صبا
خواجه
saba.khajeh@yahoo.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد آبیاری و زهکشی دانشگاه اراک
LEAD_AUTHOR
شهلا
پایمزد
paimozd.ar@hotmail.com
2
استادیار گروه مهندسی آب دانشگاه اراک
AUTHOR
مه نوش
مقدسی
mah_moghaddasi@hotmail.com
3
استادیار گروه مهندسی آب دانشگاه اراک
AUTHOR
Garrote, L. (2006). Quantities tools for water supply, Drought Mitigation Methodologies, Tools and Management Options: ICARDA, June 2006.
1
Garrote, L., Martin-Carrasco, F., Flores-Montoya, F., and Iglesias, F. (2007). Linking drought indicators to policy actions in the Tagus basin drought management plan. Water Resources Management, 21: 873-882.
2
Gholamzadeh, M., Morid, S., and Delavar, M. (2011). Application of drought early warning system for operation of Zayandeh-Rud reservoir. Journal of Water and Soil Science (Iran), 15(56): 35-48.
3
Hashimoto, T., Stedinger, J. R., and Loucks, D. P. (1982). Reliability, resiliency, and vulnerability criteria for water-resource system performance evaluation. Water Resources Management, 18:14-20.
4
Huang, W. C. and Chou, C. C. (2008). Risk-based drought early warning system in reservoir operation. Advances in Water Resources, 31: 649-660.
5
Jain, S. K. (2010). Investigating the behavior of statistical indices for performance assessment of a reservoir. Journal of Hydrology, 391: 90-96.
6
Kjeldsen, T. R. and Rosbjerg, D. (2004). Choice of reliability, resilience and vulnerability estimators for risk assessments of water resources systems. Hydrological Sciences Journal, 49(5): 755-767.
7
Loucks, D. P. (1997). Quantifying trends in system sustainability. Hydrological Sciences Journal, 42(4): 513-530.
8
Loucks, D. P. and Van Beek, E. (2005). Water Resources Systems Planning and Management: an Introduction to Methods, Models and Applications, United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO).
9
McMahon, T. A., Adeloye, A. J., and Sen-Lin, Z. (2006). Understanding performance measures of reservoirs. Journal of Hydrology, 324: 359-382.
10
Ray, P. A., Vogel, R. M., and Watkins, D. W. (2010). Robust optimization using a variety of performance indices. in: World Environmental and Water Resources Congress, ASCE, Providence, RI, 4710-4719, 16-20 May.
11
Sandoval-Solis, S., McKinney, D., and Loucks, D. ( 2011). Sustainability index for water resources planning and management. Journal of Water Resources Planning and Management, 137:381–390. doi:10.1061/( ASCE)WR.1943-5452.0000134.
12
Westphal, K. S., Laramie, R. L., Borgatti, D., and Stoops, R. (2007). Drought management planning with economic and risk factors. Water Resources Planning and Management, 133(4): 351-362
13
Yang, T. C., Chen, C., Kuo, C. M., Tseng, H. W., and Yu, P. S. (2012). Drought risk assessments of water resources systems under climate change: a case study in Southern Taiwan. Hydrology and Earth System Sciences Discussions,9:12395-12433. doi:10.5194/hessd-9-12395-2012.
14
Zarezadeh Mehrizi, M. and Morid, S. (2011). Application Of Reservoir Level and Meteorological Indices for Drought Monitoring: A Case Study: Zayandeh Rud Water System. Soil and Water Research,2011(Issue 1). (In Farsi)
15
Zongxue, X., Jinno, K., Kawanura, A., Takesaki, S., and Ito, K. (1998). Performance risk analysis for Fukuoka water supply system. Water Resources Management, 12: 13-30.
16
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی تاثیر مدیریت زهکش کنترل شده دارای پوشش پوسته برنج بر مقادیر نیترات و نیتریت زهآب در شرایط مشابه با اراضی شالیزاری
برای بالابردن عملکرد محصول در اراضی شالیزاری استفاده از عناصر غذایی یا کودهای شیمیایی ضروری است. کاربرد کودهای شیمیایی در اراضی شالیزاری و آبشویی این کودها با آب آبیاری و باران به آلودگی آبهای زیرزمینی این اراضی میانجامد. طراحی و مدیریت بهینة سیستمهای زهکش، از جمله استفاده از زهکش کنترلشده، نقشی مهم در کاهش شوری و دیگر آلایندههای موجود در زهآب دارد. در این پژوهش، اثر زهکش کنترلشده دارای پوشش پوستة برنج بر مقادیر نیترات و نیتریت زهآب در شرایط مشابه حاکم بر اراضی شالیزاری بررسی شد. بدین منظور، زهکش کنترلشده با پوشش پوستة برنج به ضخامت 10 سانتیمتر در عمق 40 سانتیمتری خاک در مدل فیزیکی نصب شد و اثر دو تیمار غلظت کود در دو سطح 10 و 20 میلیگرم بر لیتر و مدیریت زهکشی در سه سطح بازکردن زهکش تا رسیدن به رطوبت اشباع، رطوبت ظرفیت زراعی، و 50 درصد رطوبت اشباع بر پارامترهای نیترات و نیتریت و اسیدیتة زهآب بررسی شد. نتایج نشان داد مدیریت رطوبت 50 درصد اشباع در غلظت کود 10 میلیگرم بر لیتر در کاهش نیترات زهآب (08/12 میلیگرم بر لیتر) عملکردی بهتر دارد. همچنین، تیمارهای رطوبت ظرفیت زراعی در غلظت کود 10 میلیگرم بر لیتر و رطوبت 50 درصد اشباع در غلظت 20 میلیگرم بر لیتر به ترتیب بیشترین و کمترین نیتریت خروجی از زهآب را نشان دادند. با گذشت زمان اسیدیتة زهآب به سمت اسیدیتة نرمال سوق پیدا کرد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_55932_44fef3f8425551130369de72f5c7e240.pdf
2015-06-22
273
282
10.22059/ijswr.2015.55932
اسیدیته
پوشش کربنی
رطوبت
شوری
کود نیتروژن
درسا
رنجکش ضیابری
dr1368@ymail.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد آبیاری و زهکشی گروه مهندسی آب دانشکده علوم کشاورزی دانشگاه گیلان
AUTHOR
مریم
نوابیان
navabian@guilan.ac.ir
2
استادیار گروه مهندسی آب دانشکده علوم کشاورزی دانشگاه گیلان
LEAD_AUTHOR
محمد حسن
بیگلویی
biglou@guilan.ac.ir
3
استادیار گروه مهندسی آب دانشکده علوم کشاورزی دانشگاه گیلان
AUTHOR
مهدی
اسمعیلی ورکی
esmaeili@guilan.ac.ir
4
استادیار گروه مهندسی آب دانشکده علوم کشاورزی دانشگاه گیلان
AUTHOR
Abbott, C. L., Lawrence, P., Pearce, G. R., and Gawad, S. A. (2002). Review of the potential for controlled drainage around the world. HR Wallingford Report OD146, Wallingford, Oxon, Ox10 8BA.
1
Ayars, J. E., Christen, E. W., and Hornbuckle, J. W. (2006) Controlled drainage for improved water management in arid regions irrigated agriculture. Agricultural Water Management, 86, 128-139.
2
Bendoricchio, G. and Giardini, L. (1994). A controlled drainage demonstration project in Italy. 3rd Congress of European Society for Agronomy, Abano- Padova, 768-777.
3
Borin, M., Bonaiti, G., and Giardini, L. (2003). Water conservation and crop production under controlled drainage and subirrigation: Five Years Experience in NE Italy. Italian Journal of Agronomy, 7(2), 111-118.
4
Boyer, E., Alexander, R. B., Parton, W. J., Butterbach-bahl, C. K., Donner, S. D., Skaggs, R. W., and Grosso, S. J. (2006). Modeling denitrification in Terrestrial and aquatic ecosystems at regonial scale. Ecological Applications, 16(6), 2123-2142.
5
Breve, M. A., Skaggs, R. W., Parsons, J. A., and Gilliam, J. W. (1998) Using the DRAINMOD-N model to study effects of drainage system design and management on crop productivity, profitability and NO3 –N losses in drainage water. Agricultural Water Management, 35, 227-243.
6
Cai, X., McKinney, D. C., and Lasdon, L. S. (2002). A framework for sustainability analysis in water resources management and appilication to the Syr Darya Basin. Water Resources Research, 35, 328-340.
7
Cambaradell, C. A., Moorman, T. B., Jaynes, D. B., Hatfield, J. L., Parkin, T. B., and Karlen, D. L. (1999). Water quality in Walnut Creek Watershed: Nitrate-nitrogen in soils, subsurface drainage water, and sallow groundwater. Journal of Environmental Quality, 28, 1035-1040.
8
Dinnes, D. L., Karlen, D. L., Jaynes, D. B., Kaspar, T. C., and Hatfield, J. L. (2002). Nitrogen management strategies to reduce nitrate leaching in tile-drainage Midwestern soils. Agricultural Water Management, 31, 217-233.
9
Ebrahimian, H., Liyaghat, A., Parsinejad, M., and Akram, M. (2008). Evaluation of subsurface drainage performance with rice husk envelope. Journal of Iran Water Research, 6, 25-34. (In Farsi)
10
Evans, R. O., Skaggs, R. W., and Gilliam, J. W. (1995). Controlled versus conventional drainage effects on water quality. Journal of Irrigation and Drainage Engeeniring, 121(4), 271-276.
11
Gilliam, J. W., Skaggs, R. W., and Weed, S. B. (1979). Drainage control to diminish nitrate loss from agricultural fields. Journal of Environmental Quality, 8(1), 137-140.
12
Kabosi, K., Liyaghat, A., and Rahimi, H. (2009). Ability to use rice husk as an envelope for subsurface drainage. Journal of Soil and Water Research, 1(40), 1-6. (In Farsi)
13
Lue, W. Z., Fang, S., Wang, N. J., Liu, L., and Zhang, Y. (2008). Outflow reduction ans salt and nitrogen dynamics at controlled drainage in the YinNan Irrigation District, China. Argricultural Water Management, 95, 809-816.
14
Mathew, E. K. (2004). Adaptability constraints of a technically and economically feasible subsurface drainage system in the low-laying acid sulphate soils of Kerala, Indi. Irrigation and Drainage System, 18, 329-346.
15
Meija, M. N. and Madramootoo, C. A. (1998). Water table management and strip cropping effects on water quality. Drainage in the 21st century, pp, 574-583.
16
Mowelhi, N. E., Bershamgy, A. E., Hoffman, G. J., and Chang, A. C. (1988). Enhancement of crop yields from subsurface drains with various envelops. Agricultural Water Management, 15, 131-140.
17
Munaf, E. and Zein, R. (1997). The use of rice husk for removal of toxic metals from wastewater. Environmental Technology, 18(3), 359-362.
18
NRCS, (2001). Water Management (Drainage), Part 650 Engineering Field Handbook, National Engineering Handbook, USDA, NRCS, 192.
19
Richards, J. E. and Webster, C. P. (1999). Denitrification in the subsoil of the broadbalk continuous wheat experiment. Soil Biology Biochemical, 31, 747-755.
20
Singh, M., Bhattacharya, A. K., Nair, T. V. R., and Singh, A. K. (2002). Nitrogen loss through subsurface drainage effluent in coastal rice field from India. Agricultural Water Management, 52, 249-260.
21
Skaggs, R. W. and Gilliam, J. W. (1981). Effect of drainage system design and operation on nitrate transport. Trans. ASAE, 24(4), 929-934.
22
Standard Methods for the Examination of Water and Wastewater. 2013. 22nd Edition. Publication of the American Public Health Association (APHA), the American Water Works Association (AWWA), and the Water Environment Federation (WEF).
23
Wesstrom, I., Messing, I., Linner, H., and Lindstrom, J. (2001). Controlled drainage effects on drain outflow and water quality. Agricultural Water Management, 47, 85-100.
24
Williams, P. J. (1995). Evidence for the seasonal accumulation of carbon-rich dissolved organic material, its scale in comparison with changes in particulate material and the consequent effect on net C/N assimilation rations. Mar Chem, 51, 17-29.
25
Zhang, S. X., Weijdegard, B., Egecioglu, E., Norstrom, A., and Billig, H. (2010). Influence of water table management on corn and soybean yields. Agricultural Water Management, 16(12), 907-915.
26
Zhuan-xi, L., Jia-liang, B. Z., and Tao, T. (2009). Phosphorus retention capacity of agricultural headwater ditch sediments under alkaline condition in purple soils area, China. Ecological Engineering, 35, 57-64.
27
ORIGINAL_ARTICLE
کاربرد روش یادگیری تقویتی برای تعیین دستورالعمل بهرهبرداری برحسب درخواست توزیع و تحویل بهینة آب
یکی از رویکردهای مؤثر تحویل و توزیع آب در شبکههای آبیاری روش برحسب درخواست است که با توجه به ساختار هر شبکه قابل اجراست؛ اما به استخراج دستورالعمل بهرهبرداری نیاز دارد. در این تحقیق، مدل تعیین دستورالعمل بهرهبرداری روش برحسب درخواست با الگوریتم یادگیری تقویتی سارسای فازی (FSL) توسعه داده شد و در کانال E1R1 شبکة آبیاری دز آزمون شد. ورودی این الگوریتم دبیهای درخواستشده و خروجی آن دستورالعمل بهرهبرداری سازههاست. برای ارزیابی نتایج دو سناریویی که اجرا شد شاخصهای ارزیابی عمق و دبی به کار رفت. نتایج نشاندهندة توانایی FSL در همگرایی و استخراج الگوها بود. مثلاً در سناریوی 1، که در آن دبی آبگیرهای 5 و 6 از 1/0 متر مکعب در ثانیه به 2/0 متر مکعب در ثانیه افزایش یافته است و سایر آبگیرها بستهاند، حداقل مقدار شاخصهای راندمان و کفایت برابر 989/0 و 994/0 و حداکثر مقدار شاخصهای خطای مطلق حداکثر و تجمعی برابر 4/8 و 4/7 درصد به دست آمد. با توجه به نتایج، FSL را میتوان در تنظیمات سازهها، به صورت دستی، برای روشهای برحسب درخواست به کار برد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_55933_e34b30b3973914d84e0a1e5e74373b3e.pdf
2015-06-22
283
291
10.22059/ijswr.2015.55933
توزیع و تحویل آب
دستورالعمل بهرهبرداری
یادگیری سارسای فازی
کاظم
شاهوردی
k.shahverdi@basu.ac.ir
1
دانشجوی دکتری سازههای آبی دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
محمدجواد
منعم
javadmonem@gmail.com
2
دانشیار گروه سازههای آبی دانشگاه تربیت مدرس
LEAD_AUTHOR
مجید
نیلی
mnili@ut.ac.ir
3
استاد مهندس برق دانشگاه تهران
AUTHOR
Burt, C. M. (2011). The Irrigation Sector Shift from Construction to Modernization: What is Required for Success? 8th N.D. Gulhati Memorial Lecture for International Cooperation in Irrigation and Drainage. 7-22.
1
Clemmens, A. J., Kacerek, T. F., and Grawitz, B., and Schuurmans, W. (1998). Test cases for canal control algorithms. Journal of irrigation and drainage engineering. 124(1), 23-30.
2
Derhami, V. (2007). Intelligent Agent Based Controller Design for Robot Navigation. Ph. D. dissertation, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran. (In Farsi).
3
Derhami, V., Majd, V. J., and Nili, M. (2008). Fuzzy Sarsa learning and the proof of existence of its stationary points. Asian Journal of Control. 10(5), 535-549.
4
De Vries, T. and Anwar, A. (2004). Irrigation Scheduling. I: Integer Programming Approach. Journal of Irrigation and Drain Engineering, 130(1), 9-16.
5
Glorennec, P. Y. and Jouffe, L. (1997). Fuzzy Q-learning fuzzy systems. Proceedings of the Sixth IEEE International Conference on, IEEE.
6
Haq, Z. U., Anwar, A. A., and Clarke, D. (2008). Evaluation of a genetic algorithm for the irrigation scheduling problem. Journal of Irrigation and Drainage Engineering. 134(6), 737-744.
7
Kaelbling, L. P., Littman, M. L., and Moore, A. W. (1996). Reinforcement learning: A survey. Arxiv preprint cs/9605103.
8
Mathur, Y., Sharma, G., and A. Pawde (2009). Optimal Operation Scheduling of Irrigation Canals Using Genetic Algorithm, International Journal of Recent Trends in Engineering, 1(6): 11-15.
9
Mohseni Movahed, A. and Monem, M. J. (2002). Introducing ICSSDOM model for performance evaluation and optimizing irrigation canals operation, 11th national congress on irrigation and drainage, 16-17 Nov, Tehran, Iran, pp: 95-110. (In Farsi)
10
Molden, D. J. and Gates, T. K. (1990). Performance measures for evaluation of irrigation-water-delivery systems. Journal of Irrigation and Drainage Engineering. 116(6), 804-823.
11
Monem, M. J. and Namdarian, R. (2005). Application of simulated annealing (SA) techniques for optimal water distribution in irrigation canals. Irrigation and Drainage. 54(4), 365-373.
12
Monem, M. J., Najaf, M. R., and Khoshnavaz, S. (2007). Optimal water scheduling in irrigation networks using genetic algorithm. Iran-Water Resources Research, 3(1), 100-110. (In Farsi)
13
Monem, M. J. and Nouri, M. A. (2010). Application of PSO method for optimal water delivery in irrigation networks, Iranian Journal of lrrigation and drainage, 1(4), 73-82. (In Farsi).
14
Suryavanshi, A. and Reddy, J. M. (1986). Optimal operation schedule of irrigation distribution systems. Agricultural Water Management. 11(1), 23-30.
15
Wang, Z., Reddy, J. M., and Feyen, J. (1995). Improved 0–1 programming model for optimal flow scheduling in irrigation canals. Irrigation and Drainage Systems. 9(2), 105-116.
16
ORIGINAL_ARTICLE
واسنجی چند ایستگاهی رواناب حوضه آبخیز هراز با مدل SWAT
کارایی مدلهای هیدرولوژیک در شبیهسازی مقدار رواناب در حوضههایی با مساحتهای مختلف متفاوت است. در این تحقیق، کارایی مدل SWAT در شبیهسازی مقدار رواناب حوضة آبخیز هراز، در زیرحوضههایی با مساحتهای مختلف ارزیابی شده است. برای این منظور، با استفاده از روش SUFI2 تحلیل حساسیت برای پارامترهای مؤثر در شبیهسازی مقدار رواناب منطقه انجام شد. پارامتر CN بهمنزلة حساسترین پارامتر انتخاب شد. مدل SWAT در ایستگاههای بررسیشده، زمان وقوع دبی اوج و مقدار دبی اوج را با کارایی بالا شبیهسازی کرد. ارزیابی نتایج شبیهسازی مدل برای دورة واسنجی با استفاده از نمایههای آماری R2و NS نشان داد که ایستگاه کرهسنگ به ترتیب با ضرایب80/0 و 77/0 در مقایسه با سایر ایستگاهها بیشترین دقت و ایستگاه پنجاب بهترتیب با ضرایب 68/0 و 55/0 کمترین دقت را دارد که بیانگر افزایش دقت مدل در حوضههایی با وسعتهای بزرگ است.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_55934_7b98d0a1c870a06ace456f2bb3c466c5.pdf
2015-06-22
293
303
10.22059/ijswr.2015.55934
تحلیل حساسیت
روش SUFI2
واسنجی
محمد
گلشن
golshan.mohammad@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری دانشکدة منابع طبیعی دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
AUTHOR
عطاالله
کاویان
a.kavian@sanru.ac.ir
2
دانشیار دانشکدة منابع طبیعی دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
LEAD_AUTHOR
حامد
روحانی
rouhani.hamed@yahoo.com
3
استادیار دانشکدة منابع طبیعی دانشگاه گنبدکاووس
AUTHOR
اباذر
اسمعلی عوری
esmaeili@gmail.com
4
دانشیار دانشکدة منابع طبیعی دانشگاه محقق اردبیلی
AUTHOR
Abbaspour, K.C., Yang, J., Maximov, I., Siber, R., Bogner, K., Mieleitner, J., Zobrist, J. and Srinivasan, R. (2007). Modeling hydrology and water quality in thepre-alpine/alpine Thur watershed using SWAT, Journal of Hydrology, 333, 413-430.
1
Ambroise, B., Perrin, J. L. and Reutenauer, D. (1995). Multi criterion validation of a semi-distributed conceptual model of the water cycle in the Fecht catchment (Vosges Massif, France), Water Resources Research, 31, 1467–1481.
2
Andersen, J., Refsgaard, J. C. and Jensen, K. H. (2001). Distributed hydrological modeling of the Senegal River Basin-model construction and validation, Journal of Hydrology, 247, 200–214.
3
Anquetin, S., Braud, I., Vannier, O., Viallet, P., Boudevillain, B., Creutin, J. D. and Manus, C. L. (2010). Sensitivity of the hydrological response to the variability of rainfall fields and soils for the Gard 2002 flash-flood event, J. Hydrol., 394, 134–147.
4
Arnell, N.W. (1999). A simple water balance model for the simulation of stream flow over a large geographic domain, Journal of Hydrology, 217, 314-335.
5
Arnold, J.G., Williams, J.R. and Maidment, D.A. (1992). Continuous-Time Water and Sediment-Routing Model for Large Basins. Journal of Hydraulic Engineering, 121 (2), 171-183.
6
Atfi, Gh. (2014). Flow and sediment yield prediction using SWAT model and ArcGIS in Ahar chai, Ms.c. dissertation, University of Ardabil, Mohaghegh Ardabili. (in Farsi)
7
Bekele, E. G. and Nicklow, J. W. (2007). Multi-objective automatic calibration of SWAT using NSGA-II, Journal of Hydrology, 341(3-4), 165-176.
8
Refsgaard, J. C. (1997). Parameterisation, calibration and validation of distributed hydrological models, Journal of Hydrology, 198, 69–97.
9
Benaman, J. and Shoemaker, C.A. (2005). An analysis of high-flow sediment event data for evaluating model performance, Hydrological Processes, 19(3), 605-620.
10
Beven, K.J. (2000). Rainfall-Runoff Modelling: The Primer. New York, N.Y., John Wiley and Sons.
11
Cao, W., Bowden, B. W., Davie, T. and Fenemor, A. (2006). Multi-variable and multi-site calibration and validation of SWAT in a large mountainous catchment with high spatial variability. Hydrology Processes, 20(5), 1057-1073.
12
Chu, T. W. and Shirmohammadi, A. (2004). Evaluation of the SWAT model's hydrology component in the Piedmont physiographic region of Maryland, Transations of the ASAE, 47(4), 1057-1073.
13
Demarty, J., Ottle, C., Braud, I., Olioso, A., Frangi, J. P., Gupta, H. V. and Bastidas, L. A. (2005). Constraining a physically based soil-vegetation-atmosphere transfer model with surface water content and thermal infrared brightness temperature measurements using a multi objective approach, Water Resources Research, 41(1), 1-15.
14
Dooge, J.C.I. (1986). Looking for hydrologic laws, Water Resources Research, 22, 46-58.
15
Duan, Q., Sorooshian, S. and Gupta, V. (1992). Effective and efficient global optimization for conceptual rainfall-runoff models, Water Resourc Research. 28, 1015-1031.
16
Khu, S. T., Madsen, H. and di Pierro, F. (2008). Incorporating multiple observations for distributed hydrologic model calibration: An approach using a multi-objective evolutionary algorithm and clustering, Water Resources Research, 31, 1387–1398.
17
Duan, Q., Sorooshian, S., Gupta, H.V., Rousseau, A.N. and Turcotte, R. (2013). Advances in Automatic Calibration of Watershed Models, Calibration of watershed models, Willy, 9-28.
18
Eagleson, P.S. (1986). The emergence of global-scale hydrology, Water Resources Research, 22 (9), S6-14.
19
Etienne, L., Anctil, F., Van Grienseven, A. and Beauchamp, N. (2008). Evaluation of stream flow simulation by SWAT model for two small watersheds under snowmelt and rainfall, Hydrological sciences journal, 53(5), 961-976.
20
Gollamudi, A., Madramootoo C. A. and Enright, P. (2007). Water quality modeling of two agricultural fields in southern Quebec using SWAT, Transactions of the ASABE, 50(6), 1973-1980.
21
Golshan, M. (2013). Flow and sediment yield prediction using SWAT model in haraz watershed, Mazandaran Province, MS.c dissertation, University of Sari, Scince agricalture and nathral resourse. (In Farsi)
22
Griensven, V.A. and Meixner, T. (2006). Methods to quantify and identify the sources ofuncertainty for river basin water quality models, Journal of Water Science and Technology, 53:51-59.
23
Gupta, H. V., Sorooshian, S. and Yapo, P. O. (1998). Toward improved calibration of hydrologic models: Multiple and noncommensurable measures of information, Water Resource Research, 34(4), 751-763.
24
Henriksen, H.J., Troldborg, L., Nyegaard, P., Sonnenborg, T.O., Refsgaard, J.C. and Madsen, B. (2003). Methodology for construction, calibration and validation of a national hydrological model for Denmark, J. Hydrol., 280, 52–71.
25
Holvoet, K., van Griensven, A., Seuntjens, P. and Vanrolleghem, P.A. (2005). Sensitivity analysis for hydrology and pesticide supply towards the river in SWAT, Physics and Chemistry of the Earth, 30 (8), 518‐526.
26
Hwa, K., Pachepsky, Y.A., Ha, J., Kim, J. and Park, M. (2012). The modified SWAT model for predicting fecal coliforms in the Wachusett Reservoir Watershed , Water Research, 46(15), 4750–4760.
27
Kouwen, N. and Mousavi, S.F. (2002). WATFLOOD/SPL9: hydrological model and flood forecasting system and flood forecasting system In Mathematical Models of Large Watershed Hydrology, Water Resources, Highlands Ranch.
28
Krysanova, V., MullerWohlfeil, D.I. and Becker, A. (1998). Development and test of a spatially distributed hydrological water quality model for mesoscale watersheds, Journal Ecological Modelling, 106, 261–289.
29
Lehner, B., Doll, P., Alcamo, J., Henrichs, T. and Kaspar, F. (2006). Estimating the impact of global change on flood and drought risks in Europe: a continental, integrated analysis, Jornal of Climatic Change, 75, 273–299.
30
Lesschen, J.P., Schoorl, J.M. and Cammeraat, L.H. (2009). Modelling runoff and erosion for a semi-arid catchment using a multi-scale approach based on hydrological connectivity, Journal of Geomorphology, 109, 174–183.
31
Mirsane, S., Kavianpor, Z. and Delavar, M. (2009). Assessment impact of Hydrological various parameters on watershed runoff by SWAT model, In Proceedings: Eighth the Civil Engineering International Congress, May 11-13., Shiraz, Iran, PP. 1-9. (In Farsi)
32
Namdar, M. (2014). Surface Runoff Prediction based onClimate Change in Haraz Watershed, M.Sc dissertation, Universitu of Sari, Scince agricalture and nathral resourse. (in Farsi)
33
Neitsch, S.L., Arnold, J.G., Kinity, J.R. and Williams, J.R. (2011). Soil and water assessment tool theoretical documentation version 2009, College Station: Texas Water Resources Institute, Technical Report no 406.
34
Omani, N., Tajrishi, M. and Abrishamchi, A. (2006). Simulating of Runoff by SWAT & GIS, In Proceedings; Seventh international seminar of river engineering, January 14-16., Ahvaz, Iran, PP. (in Farsi)
35
Osmani, H., Motamed Vaziri, B. and Moeini, A. (2013). Flow simulation, calibration and validashion SWAT model (case study of upstream the Latyan dam). Journal of watershed engineering and management, 5, 134-143.
36
Panagopoulos, Y., Makropoulos, C., Baltas. E. and Mimikou, M. (2011). SWAT parameterization for the identification of critical diffuse pollution source areas under data limitations, Journal of Ecologinal Modelling, 222, 3500- 3512.
37
Ridwansyah, I., Pawitan, H., Sinukaban, N. and Hidayat, Y. (2014). Watershed Modeling with ArcSWAT and SUFI2 In Cisadane Catchment Area: Calibration and Validation of River Flow Prediction. Journal of Science and Engineering, 6, 92-101.
38
Robert, S.A., Scott, w.w. and Hans, R.Z. ( 2008). Hhdrologic Calibration and Validation of SWAT in a snow dominated rocky mountain Watershed, Montana, U.S.A. Journal the American Water Resources Assocation, 44, 1411-1430.
39
Rostameian, R., mosavi, S.F., Manochehr, H., Afyoni, M. and Abaspor, K. (2008). Evaluation of runoff and sediment Yield using SWAT2000 model in the North Karon in Beheshtabad watershed, Journal Sience and Technology of Agriculture and Natural Resources, 48, 531-517.(In Farsi)
40
Salmani, H. (2011). Optimization of the parameters affecting the rain fall-run off in SWAT semi distributive model (case study of Ghazaghli subwatershed, (Gorganrood waterhed), MS.c dissertation, University of tehran.
41
Salmani, H., Mohseni Saravi, M., Rouhani, H. and Salajeghe, A. (2012). Evaluation of Land Use Change and its Impact on the Hydrological Process in the Ghazaghli Watershed (Golestan Province), Journal of Watershed Management Research, 3(6), 43-60. (In Farsi)
42
Santhi, C., Arnold, J. G., Williams, J. R., Dugas, W. A. and Hauck, L. (2001). Validation of the SWAT model on a large river basin with point and nonpoint sources. Journal of American Water Resources Association, 37(5), 1169-1188.
43
Setegn, S. G., Dargahi, B., Srinivasan, R. and Melesse, A. M. (2010). Modeling of Sediment Yield From Anjeni-Gauged Watershed, Ethiopia Using SWAT Model, JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 46(3), 514–526.
44
Shafiei, M., Ansari, H., Davari, K. and Gahreman. (2013). Calibration and uncertainty analysis of a semi-distributed model in a semi-arid region, (case study:Watershed management Nishabor). Journal of Science and Technology of Agriculture and Natural Resources, 64 (7), 148-137. (In Farsi)
45
Sivapalan, M. (2003). Process complexity at hillslope scale, process simplicity at the watershed scale: Is there a connection?, Hydrology Process, 17, 1037–1041.
46
Smerdon, B. D., Allen, D. M., Grasby, S. E. and Berg, M. A. (2009). An approach for predicting groundwater recharge in mountainous watersheds, Journal of Hydrology, 365, 156–172, 2009.
47
Sommerlot, A., Nejadhashemi, A., Woznicki, S., Giri, S. and Prohaska, M. (2013). Evaluating the capabilities of watershed-scale models in estimating sediment yield at field-scale, Journal of Environmental Management,127, 227-236.
48
Spruill, C. A., Workman, S. R. and Taraba, J. L. (2000). Simulation of daily and monthly stream discharge from small watersheds using the SWAT model, Transations of the ASABE, 43(6), 1431-1439.
49
Spruill, C.A., Workman, S.R. and Taraba, J.L. (2000). Simulation of Daily and Monthly Stream Discharge From Small Watersheds Using the SWAT Model, Journal of Transactions of the American Society of Agricultural Engineers, 43, 1431-1439.
50
Tang, F.F., XU, H.S. and XU, Z.X. (2012). Model calibration and uncertainty analysis for runoff in the Chao River Basin using sequential uncertainty fitting, Procedia Environmental Sciences, 13, 1760-1770.
51
Tolson, B. A. and Shoemaker, C. A. (2004). Watershed modeling of the Cannonsville basin using SWAT2000:Model development, calibration and validation for the prediction of flow, sediment and phosphorus transport to the Cannonsville reservoir. Technical Report, School of Civil and Environmental Engineering, Cornell University, Ithaca.
52
van Griensven, A. and Meixner, T. (2006). Methods to quantify and identify the sources of uncertainty for river basin water quality models. Water SciTechnol, 53(1), 51-59.
53
Van Liew, M. W. and Garbrecht, J. (2003). Hydrologic simulation of the Little Washita River experimental watershed using SWAT. Journal of American Water Resources Association, 39(2), 413-426.
54
Vinogrado, Y.B., Semenova, O.M. and Vingoradova, T.V. (2010). An approach to the scaling problem in hydrological modelling: the deterministic modelling hydrological system. Journal Hydrological Processes, 24, 1-19.
55
Wang, S., Zhang, Z., Sun, G., Strauss, P., Guo, j., Tang, Y. and Yao, A. (2012).Multi-site calibration, validation, and sensitivity analysis of the MIKE SHE Model for a large watershed in northern China. Hydrology Earth System Sciences, 16, 4621–4632.
56
Dai, Z., Li, C., Trettin, C., Sun, G., Amatya, D. and Li, H. (2010). Bicriteria evaluation of the MIKE SHE model for a forested watershed on the South Carolina coastal plain, Hydrology Earth System Sciences, 14, 1033–1046.
57
Wang, X. and Melesse, A.M. (2005). Evaluation of the SWAT model’s snow melt hydrology in a northwestern minnesota watershed, Journal Transactions of the ASAE, 48(4), 1–18.
58
Weingartner, R., Barben, M. and Spreafico, M. (2003). Floods in mountain areas–an overview based on examples from Switzerland. Journal of Hydrology, 282, 10–24.
59
White, L. K. and Chaubey, I. (2005). Sensitivity analysis, calibration, and validations for a multisite and multivariable SWAT model, Journal of American Water Resources Association, 41(5), 1077–1089.
60
Winchell, M., Srinivasan, R., Luzio, M.D. and Arnold, J.G. (2012). Arc–SWAT interfaces for SWAT2009-User’s guide. USDA Agricultural Research Service and Texas A&M Blackland Research Center, Temple, Texas.
61
Yang, J., Reicher, P., Abbaspour, K.C., Xia, J. and Yang, H. (2008). Comparing uncertainty analysis techniques for a SWAT application to the Chao he Basin in China. Journal of Hydrology, 358 (1–2), 1–23.
62
Yang, J., Reichert, P., Abbaspour, K. C., Xia, J. and Yang, H. (2008). Comparing uncertainty analysis techniques for a SWAT application to the Chaohe Basin in China. Journal of Hydrology, 358(1–2), 1–23.
63
Yapo, P.O, Gupta, H.V. and Sorooshian, S. (1996). Automatic calibration of conceptual rainfall runoff models: Sensitivity to calibration data, Journal of Hydrology, 181(1–4), 23–48.
64
Zhang, X., Srinivasan, R. and Hao, F. (2007). Predicting hydrologic response to climate change in the Luohe River basin using the SWAT model, Transations of the ASABE, 50(3), 901–910.
65
Zuo. D., Xu, Z., Zhao, J., Abbaspour, K and Yang, H. (2014). Response of runoff to climate change in the Wei River basin, China, Hydrological Sciences Journal, manuscript, Retrieved November 08, 2014, from http://www.tandfonline.com/toc/thsj20/current#.VJ–6NVCIQ
66
ORIGINAL_ARTICLE
پهنهبندی ظرفیت تبادل کاتیونی خاک با استفاده از زمین آمار و تجزیه مؤلفه اصلی
ظرفیت تبادل کاتیونی خاک شاخصی حیاتی و مهم از کیفیت حاصلخیزی و ظرفیت توقیف آلایندههای خاک است. در این پژوهش، تغییرپذیری ظرفیت تبادل کاتیونی خاک با روشهای کریجینگ و کوکریجینگ به کمک مؤلفههای اصلی بهدستآمده از ویژگیهای فیزیکی و شیمیایی خاکـ شامل رس، شن، سیلت، کربن آلی، هدایت الکتریکی، و pHـ بررسی شد. برای این منظور، 247 نمونه خاک از مناطق مرکزی استان گیلان جمعآوری شد. 75 درصد نمونهها برای آموزش و 25 درصد برای آزمون استفاده شد. مؤلفههای اصلی اول و دوم 54/68 درصد از واریانس کل ویژگیهای فیزیکی و شیمیایی را به خود اختصاص دادند. مؤلفة اول بیشترین همبستگی مثبت و معنادار را با ظرفیت تبادل کاتیونی خاک داشت (01/0>P، 81/0=r)؛ در حالی که مؤلفة دوم همبستگی معناداری با ظرفیت تبادل کاتیونی نداشت (19/0-=r). مؤلفة اول به منزلة متغیر کمکی برای برآورد ظرفیت تبادل کاتیونی در روش کوکریجینگ استفاده شد. میانگین ریشة دوم خطا برای دادههای آزمون در روش کریجینگ 159/0 و برای روش کوکریجینگ 118/0 به دست آمد. ضریب تبیین ارزیابی تقاطعی دادههای آزمون برای روش کریجینگ 49/0 و برای روش کوکریجینگ 71/0 در سطح 1 درصد معنادار بود. نتایج نشان داد روش کوکریجینگ با متغیر کمکی مؤلفة اصلی اول، بهدستآمده از ویژگیهای فیزیکی و شیمیایی خاک، ظرفیت تبادل کاتیونی خاک را معتبرتر از روش کریجینگ برآورد میکند. علاوه بر این، مؤلفههای اصلی، که بیشترین همبستگی مثبت و معنادار را با متغیر وابسته دارند، بالاترین پتانسیل را برای برآورد متغیر وابسته به روش کوکریجینگ دارند.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_55935_bba2f3b11f897bdc6a00312505a08164.pdf
2015-06-22
305
314
10.22059/ijswr.2015.55935
درونیابی
کریجینگ
کوکریجینگ
نیمتغییرنما
GIS
جواد
سیدمحمدی
seyedmohammadi.javad@gmail.com
1
دانشجوی دکتری گروه علوم خاک دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
لیلا
اسماعیل نژاد
esmaeelnejad.leila@gmail.com
2
دانشجوی دکتری گروه علوم خاک دانشگاه تهران
AUTHOR
حسن
رمضان پور
hasramezanpour@yahoo.com
3
دانشیار گروه علوم خاک دانشگاه گیلان
AUTHOR
محمود
شعبان پور
shabanpour@guilan.ac.ir
4
دانشیار گروه علوم خاک دانشگاه گیلان
AUTHOR
Altin, A. and Degirmenci, M. (2005). Lead (II) removal from natural soils by enhanced electrokinetic remediation. Science of the Total Environment, 337, 1-10.
1
Andronikov, S. V., Davidson, D. A., and Spiers, R. B. (2000). Variability in contamination by heavy metals: sampling implications. Water, Air and Soil Pollution, 120, 29-45.
2
Arias, M., Pérez-Novo, C., Osorio, F., López, E., and Soto, B. (2005). Adsorption and desorption of copper and zinc in the surface layer of acid soils. Journal of Colloid and Interface Science, 288, 21-29.
3
Asadzadeh, F., Akbarzadeh, A., Zolfaghari, A. A., Taghizadeh Mehrjardi, R., Mehrabanian, M., Rahimi Lake, H., and Sabeti, M. A. (2012). Study and comparison of some geostatistical methods for mapping cation exchange capacity in soils of northern Iran. Annals of Faculty Engineering Hunedoara, 1584-2665.
4
Burt, R. (2004). Soil survey laboratory methods manual. Soil survey investigations report No. 42, Version 4. United States Department of Agriculture, Natural Resources Conservation Service, National Soil Survey Center.
5
Chung, N. and Alexander, M. (2002). Effect of soil properties on bioavailability and extractability of phenanthrene and atrazine sequestered in soil. Chemosphere, 48, 109-115.
6
Clay, S. A. (2011). GIS application in agriculture. Tayler and Francis, CRC Press, 448 p.
7
Dou, F., Yu, X., Ping, C., Michaelson, G., Guo, L., and Jorgenson, T. (2010). Spatial variation of tundra soil organic carbon along the coastline of northern Alaska. Geoderma, 154, 328-335.
8
Fu, W., Tunney , H., and Zhang, C. (2010). Spatial variation of soil nutrients in a dairy farm and its implications for site-specific fertilizer application. Soil & Tillage Research, 106, 185-193.
9
Horn, A. L., Düring, R. A., and Gath, S. (2005). Comparison of the prediction efficiency of two pedotransfer functions for soil cation exchange capacity. Journal of Plant Nutrition and Soil Science, 168, 372-374.
10
Houlding, S. (2000). Practical geostatistics: modelling and spatial analysis manual. Springer Science & Business Media, 159 p.
11
Igwe, C. A. and Nkemakosi, J. T. (2007). Nutrient element contents and cation exchange capacity in fine fractions of southeastern nigerian soils in relation to their stability. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 38, 1221-1242.
12
Jung, W. K., Kitchen, N. R., Sudduth, K. A., and Anderson, S. H. (2006). Spatial characteristics of clay pan soil properties in an agricultural field. Soil Science Society of America Journal, 70, 1387-1397.
13
Keshavarzi1, A., Sarmadian, F., Rahmani, A., Ahmadi, A., Labbafi, R., and Iqbal, M. A. (2012). Fuzzy clustering analysis for modeling of soil cation exchange capacity. Australian Journal of Agricultural Engineering, 3(1), 27-33.
14
Kevin, J., Jay, M. V. H., Konstantin K., and Neil, L. (2003). Using ArcGIS Geostatistical Analyst. ESRI, 306 p.
15
Khattree, R. and Naik, D. N. (2000). Multivariate Data Reduction and Discrimination with SAS Software. SAS Institute Inc., Cary, NC.
16
Kumar, J. I. N., George, B., Kumar, R. N., Sajish, P. R., and Viyol, S. (2009). Assessment of spatial and temporal fluctuations in water quality of a tropical permanent estuarine system-Tapi, west coast India. Applied Ecology and Environmental Research, 7, 267-276.
17
Kvaerno, S. H., Haugen, L. E., and Borresen, T. (2007). Variability in topsoil texture and carbon content within soil map units and its implications in predicting soil water content for optimum workability. Soil & Tillage Research, 95, 332-347.
18
Li, Y., Shi, Z., Li, F., and Li, H. Y. (2007). Delineation of site-specific management zones using fuzzy clustering analysis in a coastal saline land. Computers and Electronics in Agriculture, 56, 174-186.
19
McBratney, A. B., Odeh, I. O. A., Bishop, T. F. A., Dunbar, M. S., and Shatar, T. M. (2000). An overview of pedometric techniques for use in soil survey. Geoderma, 97, 293-327.
20
Moral, F. J., Terrón, J. M., and Rebollo, F. J. (2011). Site-specific management zones based on the Rasch model and geostatistical techniques. Computers and Electronics in Agriculture, 75, 223-230.
21
Mouser, P. J., Rizzo, D. M., Roling, W. F. M., and Van Breukelen, B. M. (2005). A multivariate statistical approach to spatial representation of groundwater contamination using hydrochemistry and microbial community profiles. Environmental Science & Technology, 39, 7551-7559.
22
Paul, R. and Cressie, N. (2011). Lognormal block kriging for contaminated soil. European Journal of Soil Science, 62, 337-345.
23
Paz-González, A., Vieira, S. R., and Taboada, C. M. T. (2000). The effect of cultivation on the spatial variability of selected properties of an umbric horizon. Geoderma, 97, 273-292.
24
Robinson, T. P. and Metternicht, G. (2006). Testing the performance of spatial interpolation techniques for mapping soil properties. Computers and Electronics in Agriculture, 50, 97-108.
25
Seyedmohammadi, J. (2006). Study of some physicochemical and micromorphological characteristics of paddy soils in different landforms (in part of Guilan province). Ms.C Thesis, Faculty of Agriculture, University of Guilan, Rasht. (In Farsi)
26
Shi, J., Wang, H., Xu, J., Wu, J., Liu, X., Zhu, H., and Yu, C. (2007). Spatial distribution of heavy metals in soils: A case study of Changxing, China. Environmental Geology Journal, 52, 1-10.
27
Shi, W. J, Liu, J. Y., Du, Z. P., Song, Y. J., Chen, C. F., and Yue, T. X. (2009). Surface modelling of soil pH. Geoderma, 150, 113-119.
28
Site, A. D. (2001). Factors affecting sorption of organic compounds in natural sorbent/water systems and sorption coefficients for selected pollutants. A review. Journal of Physical and Chemical Reference Data, 30, 187-439.
29
Soil Survey Staff. (2014). Keys to Soil Taxonomy. 12th edition, United States Department of Agriculture, Washington D.C., USA.
30
Tang, L., Zeng, G. M., Nourbakhsh, F., and Shen, G. L. (2009). Artificial neural network approach for predicting cation exchange capacity in soil based on physico-chemical properties. Environmental Engineering Science, 26, 137-146.
31
Tesfahunegn, G. B., Tamene, L., and Vlek , P. L. G. (2011). Catchment-scale spatial variability of soil properties and implications on site-specific soil management in northern Ethiopia. Soil & Tillage Research, 117, 124-139.
32
Webster, R. and Oliver, M. (2007). Geostatistics for Environmental Scientists. 2nd edition, John Wiley & Sons Ltd, Chichester UK.
33
Wu, C. F., Wu, J. P., Luo, Y. M., Zhang, L. M., and DeGloria, S. D. (2009). Spatial estimation of soil total nitrogen using cokriging with predicted soil organic matter content. Soil Science Society of America Journal, 73, 1676-1681.
34
Wu, J., Norvell, W. A., Hopkins, D. G., Smith, D. B., Ulmer, M. G., and Welch, R. M. (2003). Improved prediction and mapping of soil copper by kriging with auxiliary data for cation-exchange capacity. Soil Science Society of America Journal, 67, 919-927.
35
Yanai, J., Sawamoto, T., Oe, T., Kusa, K., Yamakawa, K., Sawamoto, K., Naganawa, T., Inubushi, K., Hatano, R., and Kosaki, T. (2003). Spatial variability of nitrous oxide emissions and their soil related determining factors in an agricultural field. Journal of Environmental Quality, 32, 1965-1977.
36
Yong-dong, W., Na-na, F., Ting-xuan, L., Xi-zhou, Z., and Gui-tang, L. (2008). Spatial Variability of Soil Cation Exchange Capacity in Hilly Tea Plantation Soils Under Different Sampling Scales. Agricultural Sciences in China, 7(1), 96-103.
37
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر حذف ماده آلی بر ویژگیهای واجذب و نگهداشت فسفر در برخی خاکهای آهکی
در این مطالعه تأثیر حذف مادة آلی بر ویژگیهای واجذب فسفر در دوازده خاک آهکی بررسی شد. مادة آلی خاکهای مطالعهشده، با استفاده از محلول هیپوکلریت سدیم (NaOCl)، در دمای اتاق حذف شد. آزمایش واجذب در ادامة آزمایش جذب در بالاترین غلظت اولیة فسفر (100 میلیگرم فسفر در لیتر) انجام گرفت. نتایج نشان داد مقدار واجذب فسفر بعد از حذف مادة آلی کاهش مییابد. دادههای نگهداشت فسفر به وسیلة معادلات فروندلیچ، لنگمویر، تمکین، ونهای، گانری، و دابینینـ راداشکوویچ توصیف شدند؛ اما معادلة لنگمویر از نظر آماری برازش بهتری به دادههای نگهداشت فسفر نشان داد. حداکثر نگهداشت فسفر (b) محاسبهشده با معادلة لنگمویر، بعد از حذف مادة آلی، در دامنة 1/392 تا 5/757 با میانگین 8/560 میلیگرم بر کیلوگرم بود که نسبت به شرایط قبل از حذف 4/7 درصد افزایش نشان داد. همدماهای جذب و نگهداشت فسفر بر یکدیگر منطبق نشدند و پدیدة پسماند مشاهده شد که حاکی از یکساننبودن مکانیسم جذب و واجذب فسفر است. میانگین شاخص پسماند محاسبهشده با معادلة فروندلیچ، پس از حذف مادة آلی، از 7/29 درصد به 1/18 درصد کاهش یافت. بعد از حذف مادة آلی حداکثر نگهداشت تئوری فسفر (qm) حاصل از معادلة دابینینـ راداشکوویچ 8/6 درصد افزایش یافت. انرژی نگهداشت (E) حاصل از معادلة دابینینـ راداشکوویچ قبل و بعد از حذف مادة آلی به ترتیب 19 و 25 کیلوژول بر مول محاسبه شد که طبق ادعای این معادله نشاندهندة نگهداشت شیمیایی فسفر در خاکهای مطالعهشده است. نیاز استاندارد فسفر یا P0.2، که معیاری از نیاز کودی اکثر گیاهان زراعی برای تولید بهینه است، بعد از حذف مادة آلی بیش از دو برابر افزایش نشان داد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_55936_9e450422d7f5db6889affc4aff690d47.pdf
2015-06-22
315
330
10.22059/ijswr.2015.55936
مادة آلی
فسفر
واجذب همدما
هیپوکلریت سدیم
معصومه
مهدی زاده
m_mahdizadeh20@yahoo.com
1
دانشجوی سابق کارشناسی ارشد گروه علوم خاک دانشکدة کشاورزی دانشگاه تبریز
AUTHOR
عادل
ریحانی تبار
areyhani@tabrizu.ac.ir
2
دانشیار گروه علوم خاک دانشکدة کشاورزی دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
شاهین
اوستان
ostan@hotmail.com
3
دانشیار گروه علوم خاک دانشکدة کشاورزی دانشگاه تبریز
AUTHOR
صابر
حیدری
s.heidari@tabrizu.ac.ir
4
دانشجوی دکتری گروه علوم خاک دانشکدة کشاورزی دانشگاه تبریز
AUTHOR
Adamson, A.W. and Gast, A. P.( 1997). Physical Chemistry of Surfaces, John Wiley & Sons Inc., New York.
1
Afif, E., Matar, A., and Torrent, J. (1993). Availability of phosphate applied to calcareous soils of West Asia and North Africa. Soil Science Society of America Journal 1993, 57: 756-760.
2
Allison, L. E. and Moodie , C. D. (1965). Carbonates. In: Black, C. A. (ED). Methods of Soil Analysis. Pares, ASA: Madison, WI. 1379-1396.
3
Altfelder, S., Streck, T., and Richter, j. ( 2000). Non singular sorption of organic compounds in soil : the role of slow kinetic. Journal of Environmental Quality. 29(3): 917-942.
4
Castro, B. and Torrent, J. (1995). Phosphate availability in calcareous vertisols and inceptisols in relation to fertilizer type and soil properties. Fertility Research. 40: 109-119.
5
Carreira, J. A. and Lajtha, K. L. (1997). Factors affecting phosphate sorption along a Mediterranean dolomite soil and vegetation chronosequence. European Journal of Soil Science . 48: 139-149.
6
Chabani, M., Amrane, A., and Bensmaili, A. (2007). Kinetics of nitrates adsorption on Amberlite IRA 400 resin. Desalination. 206: 560-567
7
Chefetz, B., Bilkis, Y. I., and Polubesova, T. (2004). Sorption- desorption behavior of trazine and phenylurea herbicides in kishon river sediments. Water Research. 38: 4383-4394.
8
Cox, L., Koskinen, W. C., and Yen, P. Y. (1997). Sorption-desorption of imidacloprid and its metabolites in soils. Journal ofAgricultural and Food Chemistry, 45(4): 1468-1472.
9
Dada, A., Olalekan, A., Olatunya, A., and Dada, O. (2012). Langmuir, Freundlich, Temkin and Dubinin-Raduushkevich isotherms studies of equilibrium sorption of Zn2+ unto phosphoric acid modified rice husk.Journal of Applied Chemistry.3: 38-45.
10
Del Bubba, M., Arias, C. A., and Brix, H. (2003). Phosphorus adsorption maximum of sangs for use as media in subsurface flow constructed reed beds as measured by the Langmuir isotherm. Water Research. 37: 3390-3400.
11
Desutter, T., Sharon, M., Clay, A., and Clay, D. E. (2003). Atrazine sorption and desorption as affected by by aggregate size, particale size, and soil type. Weed Sci 51(3). 456-462.
12
Donat, R., Akdogan, A., Erdem, E., and Cetisli, H. (2005). Thermodynamics of Pb+2 and Ni2+ adsorption onto natural bentonite from aqueous solutions. Journal of Colloid and Interface Science. 286, 43-52.
13
Dordipour, E. and Touhan, M. (2010). The impact of soil organic matter (SOM) removal on availability and release of non-exchangeable potassium (NEK) in loessial soils of Golestan province. Journal of Water and Soil Conservation, Vol. 17(3). 85-104 (In Farsi).
14
Filip, p., Markus, E., Cherubini, P., Giacomo, S., Wilfried, H., and Evelyne, D. (2008). Comparison of different methods of obtaining a resilient organic matter fraction in Alpine soils. Geoderma 145: 355-369.
15
Foo, K. Y. and Hameed B. H. (2010). Insights into the modeling of adsorption isotherm systems. Chemical Engineering Journal. 156: 2-10.
16
Fox, R. L. and Kamprath, E. J. (1970). Phosphate sorption isotherms for evaluation the phosphate requirements of soils. Soil Science Society of American Proceeding. 34: 902-907.
17
Fox, R. L. (1981). External phosphorus requirements of crops. In M. Stelly(ed) Chemistry in the Soil Environment. SSSA. Madison, WI. 223-239.
18
Guppy, C. N., Menzies, N. W., Moody, P. W., and Blamey, F. P. C. (2005). Competitive sorption reactions between phosphorus and organic matter in soil: a review. Australian Journal of Soil Research. 43: 189-202.
19
Gunary, D. (1970). A new adsorption isotherm for phosphate in soils. Journal of Soil Science. 21: 72-77.
20
Havlin, J. L., Tisdale, S. L., Nelson, W. L., and Beaton, H. D. (2004). Soil fertility and fertilizers. 4th ed. Macmillan Publishing Company New York, Inc. 750p.
21
Holford, I. C. R. and Mattingly, G. (1975). The high and low – energy phosphate absorbing surface in calcareous soil. Journal of Soil Science. 26: 407-417.
22
Holford, I. C. R. (1979). Evalution of soil phosphorus buffering indices. Australian Journal of Soil Research. 17: 495-540.
23
Huang, W., Peng, P., Yu, Z., and Fu, J. (2003). Effects of organic matter heterogeneity on sorption and desorption of organic contaminants by soils and sediments. Applied Geochemistry. 18: 955-972.
24
Ingrid, K., Thomsen, S. B., Lars, S., and Jensen, B. T. (2009). Assessing soil carbon lability by near infrared spectroscopy and NaOCl oxidation. Soil Biology & Biochemistry. 41 (2009) 2170-2177.
25
Inskeep, W. P. and Silvertooth, J. C. (1998). Inhibition of hydroxy apatite precipitation in the presence of fulvic, humic and tannic acids. Soil Science Society of America Journal. 52: 941-946.
26
Kaiser, K. and Guggenberger, G. (2003). Mineral surfaces and soil organic matter. European Journal of Soil Science. 54: 219-236.
27
Leytem, A. B. and Westermann, D. T. ( 2003). Phosphatte sorption by pacific northwest calcareous soils. Journal of Soil Science.168: 368-375.
28
Leoppert, R. H. and Suarez, D. L. (1996). Methods of Soil Analysis . part3.Chemical Methods. Soil Science Society of America and American Society of Agronomy Madison.WI.
29
Mc Gechan, M. B. and Lewis, D. R. (2002). Sorption of phosphorus by soil, part 1: Principles, equations, and models. Biosystems Engineering. 82: 1-24.
30
Marzadori, C., Vittori, L., Ciavatta, C., and Sequi, P. (1991). Soil organic matter influence on adsorption and desorption of boron. Soil Science Society of America Journal.55: 1582-1585.
31
Mikutta, R., Kleber, M., Kaiser, K., and John, R. (2005). Review: Organic matter removal from soils using hydrogen peroxide, sodium hypochlorite, and disodium peroxodisulfat. Soil Science Society of America Journal .69: 120-135.
32
Murphy, J. and Rilley, H. P. (1962). A modified single solution method for the determination of phosphate in natural waters. Analytica Chimica Acta, 27: 31-36.
33
Nelson, D. W. and Sommers, L. E. (1982). Total carbon, organic carbon and organic matter. P. 539-580, In: A, L. (Eds). Methods of Soil Analysis: Part Chemical and Microbiological Methods, 2nd ed. Agron, Monogr. 9. ASA and SSSA. Madison, USA.
34
Obut, A. and Girgin, I. (2002). Hydrogen peroxide exfoliation of vermiculite and phlogopite. Miner. Eng. 15: 683-687.
35
Olsen, S. R. and Sommer, L. E. (1982). Phophorus. In: Klute, A. (Ed). Methods of soil Analysis: Chemical and microbiological Properties, part2. 2nd Ed. Agron. Monogr. No. 9. ASA and SSSA, Madison WI, 403-430.
36
Olsen, S. R. and Khasawneh, F. E. (1980). Use and limitations of physical- chemical criteria for assessing the status of phosphorus in soils. 361-410.
37
Perez-Novo, C., Pateiro, M., Osorio, F., Novoa-Munoz, J. C., Lopez-Periago, E., and Arias-Estevez, M. (2008). Influence of organic matter removal on competitive and noncompetitive adsorption of copper and zinc in acid soils. Journal of Colloid and Interface Science. 322. 33-40.
38
Peaslee, D. E. and Phillips, R. E. (1981). Phosphorus dissolution desorption in relation to bioavailability and environmental pollution.. In M. stellly (ed). Chemistry in the soil Environment. SSSA. Madison, WI. P. 241-259.
39
Qingren, W. and Yuncong, L. (2010). Phosphorus adsorption and desorption behavior on sediments of different origins. Journal of Soils Sediments (10): 1159-1173.
40
Ray, V. W. (2006). Phosphorus retention in calcareous soils and the effect of organic matter on its mobility. Soil Science Society of America Journal. 67: 344-350.
41
Rhoades, J. D. (1996). Salinity . Electrical conductivity and total dissolved solids. In: Sparks, Dl. Methods of soil analysis. part3. Chemical methods. (Ed). SSSA. Madison WI. 417-435.
42
Shirvani, M. and Shariatmadari, H. (2002). Application of sorption isotherms for determining the phosphorus buffering indices and the standard P requirement of some calcareous soils in esfahan. Journal of Science and Technology of Agriculture and Natural Resources, Water and Soil Science .6(1): 121-130. (in Farsi)
43
Sipos, P. ( 2009). Distribution and sorption of potentially toxic metals in four forest soils from Hungary, Cen Eur I Geosci 1(2): 183-192.
44
Siregar, A., Kleber, M., Mikutta, R., and John, R. (2004). Sodium hypochlorite oxidation reduces soil organic matter concentrations without affecting inorganic soil constituents. European Journal of Soil Science. 56: 481-490.
45
Site, A. D. (2001). Factors affecting sorption of organic compounds in natural sorbent/water systems and sorption coefficients for selected pollutants, A review Journal of Physical and Chemical Reference Data. 30: 187-439.
46
Sparks, D. L. (1989). Kinetics of Soil Chemical Processes. Academic Press, San Diego, C.
47
Temkin, M. I. and Pyzhev, V. (1940). Kinetics of ammonia synthesis on promoted iron catalysts. Acta Physiochimica URSS 12: 327-356.
48
Theng, B. K. G., Ristori, G. G., Santi, C. A., and Percival, H. J. (1999). An improved method for determining the specific surface areas of topsoils with varied organic matter content, texture and clay mineral composition. European Journal of Soil Science. 50: 309-316.
49
Thomas, G. W. (1996). Soil pH and soil acidity. In: Sparks, D.L. (Ed), Methods of Soil Analysis, Chemical Methods. SSSA.Madison, Wisconsin, 475-483.
50
US Environmental Protection Agency (EPA). (1999). Understanding variation in partition coefficient Kd values Volume I: The Kd Model, Methods of Measurement, and Application of Chemical Reaction Codes, EPA 402-R-99-004A.
51
Varinderpal, S., Dhillon, N. S., and Brar, B. S. (2006). Influence of long-term use of fertilizers and farmyard manure on the adsorption – desorption behaviour and bio-availability of phosphorus in soils. Nutr. Cycl. Agroecosyst. 75: 67-78.
52
Vega, F. A., Covelo, E. F., and Andrade, M. L. (2009). Hysteresis in the individidual and competitive sorption of cadmium, copper and lead by various soil horizons. Journal of Colloid Interface Science. 331: 312-317.
53
Whalen, J. K. and Chang, C. (2002). Phosphorus sorption capacities of calcareous soil reciving cattle manure application for 25 years. Commun. Soil Science and Plant Anal.23: 1011-1026.
54
Zimmermann, M., Leifeld, J., Abiven, S., Schmidt, M. W. I., and Fuhrer, J. (2007). Sodium hypochlorite separates an older soil organic matter fraction than acid hydrolysis. Geoderma. 139, 171-179.
55
ORIGINAL_ARTICLE
اثر ابعاد سلولی مدلهای ارتفاعی رقومی بر متوسط شمارة منحنی بهدستآمده از روش مبتنی بر تئوری مازاد رطوبت اشباع (روش WI-CN)
هدف این تحقیق بررسی اثر توان تفکیک مدلهای ارتفاعی رقومی (DEMs) بر مقادیر شمارة منحنی بهدستآمده از روش WI-CN بود. این روش نوین به علت استفاده از مفاهیم مازاد رطوبت مدل نیمهتوزیعی TOPMODEL به شاخص توپوگرافی و متعاقب آن مقیاس DEM استفادهشده وابستگی زیادی دارد. نتایج کاربرد این روش در حوضة آبریز کسیلیان به ازای ابعاد سلولی مختلف حاکی از آن بود که متوسط شمارة منحنی حوضة بهدستآمده از روش مزبور در ابعاد سلولی 50 متر در حدود 8/59 و در ابعاد سلولی 300 متر در حدود 8/71 است و این بدان معناست که اختلاف بین روش WI-CN و روشهای متداول در برآورد CN با کاهش توان تفکیک DEM (بزرگشدن ابعاد سلولی) افزایش مییابد. مثلاً، حداکثر اختلاف بین روش WI-CN و روشهای متداول در برآورد شمارة منحنی حوضه با استفاده از DEM با ابعاد 50 متر 3/8 درصد و در صورت استفاده از DEM با ابعاد 300 متر 9/29 درصد است. بنابراین، با توجه به افزایش اختلاف بین روشهای مذکور در اثر افزایش ابعاد سلولی باید هنگام استفاده از روشهای مبتنی بر رطوبت مازاد اشباع برای استخراج نقشههای رستری CN، بهخصوص در حوضههای فاقد آمار، دقت لازم به عمل آید و تعیین بهینة آن بر اساس توان تفکیک دادهها صورت پذیرد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_55937_b7fd70f6360b4d09f12508dd20b3da67.pdf
2015-06-22
331
342
10.22059/ijswr.2015.55937
توان تفکیک مدلهای ارتفاعی رقومی
روش WI-CN و مدل نیمهتوزیعی TOPMODEL
شمارة منحنی SCS
اصغر
عزیزیان
azizian@eng.ikiu.ac.ir
1
دانشجوی دکتری سازه های آبی گروه مهندسی آبیاری و آبادانی دانشکدة مهندسی کشاورزی و فناوری دانشگاه تهران
AUTHOR
علیرضا
شکوهی
shokoohi@eng.ikiu.ac.ir
2
دانشیار گروه مهندسی آب دانشکدة فنی و مهندسی دانشگاه بینالمللی امام خمینی(ره) قزوین
AUTHOR
ابراهیم
امیری تکلدانی
amiri@ut.ac.ir
3
دانشیار گروه مهندسی آبیاری و آبادانی دانشکدة مهندسی کشاورزی و فناوری دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
Arnold, J. G., Williams, J. R., Srinivasan, R., and King, K. W. (1996). ″SWAT: Soil and Water Assessment Tool″, USDA-ARS. Soil and Water Research Laboratory. Temple. TX.
1
Azizian, A., Amiri, E., and Shokoohi, A. R. (2013). ″Effect of DEM Resolution on Topographic Index and Runoff Simulation in Semi Distributed Model: Topmodel″, Water Research Journal, 1(1), 17-26. (In Farsi)
2
Azizian, A. and Shokoohi, A. R. (2014). ″Development of a new method for estimation of curve number based on Saturation Excess Concept″, Iran-Water Resources Research, 11(1), 20-43. (In Farsi)
3
Beven, K. J. (1997). ″TOPMODEL: a critique″, Hydrological Processes, 11, 1069-1085.
4
Beven, K. J. and Kirkby, M. J. (1979). ″A physically based, variable contributing area model of basin hydrology″, Hydrological Sciences Bulletin, 24, 43-69.
5
Cosby, B. J., Hornberger, G. M., Clapp, R. B., and Ginn, T. R. (1984). ″A statistical exploration of the relationships of soil mixture characteristics to the physical properties of soils″, Water Resources. Research, 20, 682-690.
6
Hjelmfelt, A. T. (1980). ″Curve number procedure as infiltration method″, Journal of Hydrology, 106, 1107-1111.
7
Kansas, L. (1993). ″Simulating the Variable Source Area Concept of Stream flow Generation with the Watershed Model TOPMODEL″, U.S. Geological Survey, Water Resources Investigations Report, 36.
8
Mishra, K. S. and Singh, P. V. (1999). ″Another look at SCS-CN Method″, Journal of Hydrologic Engineering, ASCE,4(3), 257-264.
9
Pradahan, N. R., Ogden, F. R., Tachikawa, Y., and Takara, K. (2008). ″Scaling of slope, upslope area, and soil water deficit: Implications for transferability and regionalization in topographic index modeling″, Water Resources Research, 44, 12-21.
10
Quinn, P. F., Beven, K. J., and Lamb, R. (1995). ″The ln[a/tan β] index :How to calculate it and how to use it within the TOPMODEL framework″, Hydrological Processes, 9, 161-182.
11
Rawls, W. J., Ahuja, L. R., Brakensiek, D. L., and Shirmohammadi, A. (1993). Infiltration and soil water movement. Handbook of Hydrology. (ed. by D. R. Maidment). New York: McGraw-Hill.
12
Soil Conservation Service (SCS). (1986). ″Urban hydrology for small watersheds″, Technical Release55, Springfield, USDA.
13
Steenhuis, T. S., Winchell, M., Rossing, J., Zollweg, J. A., and Walter, M. F. (1995). ″SCS Runoff Equation Revisited for Variable-Source Runoff Areas″, ASCE Journal of Irrigation and Drainage. Engineering, 121(3), 234-238.
14
Steve, W., Lyon, M., Todd, W., Pierre, G. M., and Tammo, S. S. (2004). ″Using a Topographic Index to Distribute Variable Source Area Runoff Predicted with the SCS Curve-number Equation″, Hydrological Processes, 18 (15), 2757-2771.
15
Tarboton, D. G. (1991). ″On the extraction of channel networks from digital elevation data″, Hydrological Processes, 5(1), 81-100.
16
Williams, J. R. (1995). ″The EPIC model. In: Singh, V.P. (Ed.), Computer Models of Watershed Hydrology″, Water Resources Publications (909-1000).
17
Wolock, D. M. and Price, C. V. (1994). ″Effects of digital Elevation model map scale and data resolution on a topography-based watershed model″, Water Resources Research, 30, 3041-3052.
18
Woodward, D. E., Hawkins, R. H., Jiang, R., Hjelmfelt, A. T., Mullem, J. A., and Quan, Q. D. (2003). ″Runoff Curve Number Method: Examination of the Initial Abstraction ratio″, In: Proc of the World Water & Environmental Resources Congress and Related Symposia. American Society of Civil Engineering, Washington DC.
19
Yaghobzade, M. (2008). ″Determination of SCS curve number using GIS and RS techniques″, Msc. thesis, Bahonar University, Kerman. (In Farsi)
20
Young, R. A., Onstad, C. A., Bosch, D. D., and Anderson, W. P. (1987). ″AGNPS, Agricultural Non-Point Source Pollution Model: A Watershed Analysis Tool″, USDA Conservation Report 35.USDA-ARS, Washington DC.
21
Zhan, X. and Huang, M. (2004). ″ArcCN-Runoff: an ArcGIS tool for generating curve number and runoff maps″, Environmental Modelling & Software, 19(10), 875-879.
22
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی سیستمهای آبیاری دشت قزوین با تعیین راندمان های آبیاری کلاسیک و نئوکلاسیک
راندمان آبیاری یکی از شاخصهای مهم ارزیابی سیستمهای آبیاری است. هدف این پژوهش ارزیابی سیستمهای آبیاری سطحی و تحت فشار با روش نئوکلاسیک راندمان (راندمان خالص و راندمان مؤثر) و مقایسة نتایج بهدستآمده با نتایج ارزیابی سیستمها به روش کلاسیک است. بدینمنظور، 2000 هکتار از اراضی تحت پوشش شبکة آبیاری قزوین، که انواع مختلفی از سیستمهای آبیاری را شامل میشود، انتخاب شد. ارزیابی سیستمها طی دو مرحله، اوایل و اواسط، از مرحلة رشد در طول تابستان 1390ـ1391، انجام شد. نتایج نشان داد که راندمان کلاسیک آبیاری در روش سطحی در مراحل ابتدایی و اواسط رشد بهترتیب برابر با 9/5 و 8/27 درصد است. همچنین، در روش بارانی، پایینترین مقادیر نتایج این ارزیابی به روش خطی مربوط بود ( 8/11 و 6/45 درصد بهترتیب در مراحل اولیه و اواسط رشد). بیشترین تفاوت مقادیر راندمان خالص و راندمان کلاسیک به سیستم آبیاری سطحیـ جویچهای مربوط بود (2/41 و 9/44 درصد بهترتیب در مراحل اولیه و اواسط رشد). در همة سیستمهای آبیاریِ بررسیشده و در هر دو مرحلة ارزیابی، مقادیر راندمان مؤثر نسبت به راندمان خالص کمتر بود و مقادیر این تفاوت در سیستم آبیاری سطحیـ جویچهای 1/37 و 2/22 درصد، بهترتیب در مراحل اولیه و اواسط رشد بهدست آمد. نتایج بهدستآمده در این پژوهش نشان داد راندمان مؤثر بیان بهتری در زمینة مناسببودن مدیریت آبیاری در مقیاس مزرعه و نحوة انجامدادن آبیاری دارد؛ درحالیکه راندمان خالص فقط مفهوم استفادة مجدد از تلفات مفید را در مقیاس مکانیِ بزرگتر از مزرعه لحاظ میکند.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_55938_072fef2f7efad77ebc2bb01ac295a7a8.pdf
2015-06-22
343
351
10.22059/ijswr.2015.55938
راندمان خالص
راندمان کلاسیک
راندمان مؤثر
عبدالمجید
لیاقت
aliaghat@ut.ac.ir
1
استاد گروه آبیاری و آبادانی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران
AUTHOR
اسماعیل
مکاری قهرودی
esmaiil.mokari@gmail.com
2
کارشناس ارشد آبیاری و زهکشی، گروه آبیاری و آبادانی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران
AUTHOR
حمیده
نوری
hnoory@ut.ac.ir
3
استادیار گروه آبیاری و آبادانی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
عباس
ستوده نیا
sotoodehnia@eng.ikiu.ac.ir
4
استادیار گروه مهندسی آبیاری دانشگاه بینالمللی امام خمینی(ره) قزوین
AUTHOR
Food and Agriculture Organization (1979). Yield Response to Water. FAO Irrigation and Drainage Paper 33, Rome, Italy.
1
Huffaker, R. (2008). Conservation potential of agricultural water conservation subsidies. Water Resources Research, 44.
2
Haie, N., & Keller, A.A. (2008). Effective efficiency as a tool for sustainable water resources management. American Water Resources Association, 44(4), 961–968.
3
Jensen, M.E. (2007). Beyond irrigation efficiency. Irrigation Science, 25(3), 233–245.
4
Lankford, B., 2012. Fictions, fractions, factorials and fractures; on the framing of irrigation efficiency. Agric. Water Manage. 108, 27–38.
5
Lecina, S., Neale, C.M.U., Merkley, G.P., Dos Santos, C.A.C., (2011). Irrigation evaluationbased on performance analysis and water accounting at the bear river irrigationproject (USA). Agricultural Water Management. 98, 1349–1363.
6
Mateos, L. (2008). Identifying a new paradigm for assessing irrigation system performance. Irrigation Science, 27(1), 25–34.
7
Molden, D., Oweis, T., Steduto, P., Bindraban, P., Hanjra, M.A., & Kijne, J. (2010). Improving agricultural water productivity: between optimism and caution. Agricultural Water Management, 97(4), 528–534.
8
Perry, C. (2007). Efficient irrigation; inefficient communication; flawed recommendations. Irrigation and Drainage, 56(4), 367–378.
9
Seckler, D., Molden, D., & Sakthivadivel, R. (2003). The concept of efficiency in waterresources management and policy. In: Kijne, W., Barkers, R., Molden, D. (Eds.), Water Productivity in Agriculture: Limits and Opportunities for Improvement. CAB International, Wallingford, United Kingdom, p. 37–51.
10
van Halsema, G. and Vincent, L., 2012. Efficiency and productivity terms for water management: A matter of contextual relativism versus general absolutism. Agric. Water Manage. 108, 9-15.
11
Ward, F. A., & Pulido-Velázquez, M. (2008). Water conservation in irrigation can increase water use. Proceedings of the National Academy of Science, 105(47), 18215–18220
12
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی هیدرولیکی سیستم آبیاری بارانی دَورانی و کلاسیک ثابت با آبپاش متحرک (مطالعة موردی: مزرعة آموزشی و پژوهشی دانشگاه تهران)
ارزیابی سیستمهای آبیاری بارانی در حین اجرا جهت سنجش اهداف طراحی این سیستم ها مورد نیاز است. به این منظور در تحقیق حاضر، عملکرد هیدرولیکی سیستم آبیاری بارانی دورانی (دو دستگاه A و B) و کلاسیک ثابت با آبپاش متحرک ارزیابی شدند. در این خصوص، از شاخصهای متداول ارزیابی استفاده شد. نتایج نشان داد سیستم آبیاری بارانی کلاسیک ثابت با آبپاش متحرک با ضریب یکنواختی 52/65 و راندمان پتانسیل ربع پایین 5/47 نسبت به بقیه عملکرد پایینتری دارد و سیستم آبیاری بارانی دورانی B با ضریب یکنواختی 36/88 و راندمان پتانسیل ربع پایین 28/74 عملکرد بهتری دارد. همچنین، ضریب یکنواختی رطوبت خاک زیر بال آبیاری بارانی دورانی A و B به ترتیب 35/81 و 77/85 به دست آمد که خیلی خوب است. نتایج همچنین نشان داد آبیاری بارانی کلاسیک بیشترین حساسیت را به وزش باد دارد که میتواند مهمترین علت پایینبودن ضریب یکنواختی آن باشد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_55939_538d0ca1576ed46c06febf1d5662784a.pdf
2015-06-22
353
361
10.22059/ijswr.2015.55939
آبیاری بارانی
ارزیابی
توزیع یکنواختی
رطوبت خاک
دورانی
نگین
اشرف
negin.ashraf@ut.ac.ir
1
دانشجوی کارشناسی ارشد آبیاری و زهکشی گروه مهندسی آبیاری و آبادانی دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
فرهاد
میرزایی
fmirzaei@ut.ac.ir
2
دانشیار گروه مهندسی آبیاری و آبادانی دانشگاه تهران
AUTHOR
آرش
محمدبیگی
a.mohammadbeigi@ut.ac.ir
3
دانشجوی کارشناسی ارشد آبیاری و زهکشی گروه مهندسی آبیاری و آبادانی دانشگاه تهران
AUTHOR
Sohrabi,T. Ebrahimi, H. (1999). Survey and evaluation function of sprinkler irrigation systems in Khorasan’s farms. Journal of Iran agriculture science, 30(1), 175-188. (In Farsi)
1
Mustafazadeh-Fard, B. Taghva, S. (2006). Evaluation of different sprinkler irrigation systems in East Azarbaiejan Province. Agricultural research: water, soil and plant in agriculture, 6(4), 39-48. (In Farsi)
2
Najafi Mod, M. Montazer, A. (2007). Evaluation of sevral applied pressurized irrigation system design in south Khorasan. Journal of agriculture and national resources, 14(1), 12-24. (In Farsi)
3
Faryabi, A. Marufpur, A. Ghamarnia, H. (2010). Survey and evaluation function of Dehgelan plain, Kordestan fixed classic sprinkler irrigation. Journal of science and technology of agriculture and natural resources, water and soil sciences, 4(54), 1-16. (In Farsi)
4
Fardad, H.(1990) Irrigation. Tehran: Katibeh (In Farsi)
5
Mohamadi, M. (2011). Technical evaluation of sprinkler irrigation in Ghidar plain. Second national conference applied researches of Iran’s water resources, Zanjan, Iran. (In Farsi)
6
Ghasemzadeh Mojaveri, F. (1990) Evaluation of Field Irrigation Systems. Mashhad: Astan Ghods Razavi. (In Farsi)
7
Merriam, J.L. and Keller, J. 1978. Farm irrigation system evaluation: A guide for management, Dept. of Agricultural and Irrigation Engineering, Utah State Univ., Logan, Utah
8
Dechmi, F., Playan, E., Faci, J. M., Tarjuelo, M. and Bercero, A. 2002. Analysis of an irrigation district in northeastern spain: ІІ, Irrigation evaluation, simulation and scheduling, Elsevier, Agricultural Water Management, No.61. PP: 93-109.
9
Jose Fernando Ortega Alvarez, Jose Maria Tarjuelo Martin-Baito, Jose Arturo De Juan Valero, and Pedro Carrion Perez. 2004. Uniformity distribution and its economic effect on irrigation management in semi-arid zone., Journal of Irrigation and Drainage Engineering, Vol.130 (4).
10
Schneider, A. D. 2000. Efficiency and uniformity of the LEPA and spray sprinkler methods: Review, American Society of Agricultural Engineering, Vol.43 (4): 937-944.
11
Tarjuelo, J. M., Montero, J., Honrubina, F. T., Ortiz, J. J., and Ortega, J. F. 1999. Analysis of uniformity of sprinkler irrigation in a semi-arid area. Elsevier Science, Agricultural Water Management. No.40. PP: 315-331.
12
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر نفوذپذیری و پخشیدگی مولکولی بر الگوی جریان همرفتی در محیطهای متخلخل درز و شکافدار
در این مقاله، اثر نفوذپذیری بهمنزلة مشخصهای از محیط متخلخل و پخشیدگی مولکولی بهمنزلة خصوصیتی از املاح بر جریان همرفتی در محیطهای متخلخل درز و شکافدار، با استفاده از مدلسازیهای عددی مطالعه شده است. مدل مفهومی بهصورت محیطی متخلخل دارای درز و شکافهای منظم عمودی و افقی در نظر گرفته شده است. چهار سناریوی مدلسازی با مقادیر متفاوت نفوذپذیری ماتریکس متخلخل و ضریب پخشندگی مولکولی در نظر گرفته شد. نتایج نشان میدهد با کاهش ضریب پخشندگی مولکولی، املاح به واسطة حرکت در درز و شکافها به عمق بیشتری از محیط متخلخل انتقال مییابند. همچنین، با افزایش نفوذپذیری ماتریکس متخلخل، سرعت جریان همرفتی افزایش و مقدار املاح بیشتری در محیط متخلخل جریان مییابد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_55940_d9bf580ffe009f3c7b6de9e20edecbb9.pdf
2015-06-22
363
372
10.22059/ijswr.2015.55940
جریان و حمل املاح وابسته به چگالی
جریان همرفتی
محیط متخلخل درز و شکافدار
مدلسازی عددی
مرضیه
مالمیر
mrzh_malmir@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری مهندسی منابع آب، دانشکدة مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران
AUTHOR
مجید
خلقی
kholghi@ut.ac.ir
2
استاد دانشکدة مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران
AUTHOR
حمیدرضا
ناصری
h-nassery@sbu.ac.ir
3
دانشیار دانشکدة علوم زمین، دانشگاه شهید بهشتی
AUTHOR
عبدالحسین
هورفر
hoorfar@ut.ac.ir
4
استاد دانشکدة مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران
AUTHOR
Diersch, H. J. G., and O. Kolditz, 2002, Variable-density flow and transport in porous media: Approaches and challenges, Advances in Water Resources 25, 899-944.
1
Graf, T., 2005, Modeling coupled thermohaline flow and reactive solute transport in discretely-fractured porous media. PhD thesis, Universite´ Laval, Que´bec, Canada, 209 pp.
2
Graf, T., and R. Therrien, 2005, Variable-density groundwater flow and solute transport in porous media containing nonuniform discrete fractures, Advances in Water Resources 28, 1351-1367.
3
Graf, T., and R. Therrien, 2007, Coupled thermohaline groundwater flow and single-species reactive solute transport in fractured porous media, Advances in Water Resources 30, 742-771.
4
Graf, T., and R. Therrien, 2007, Variable-density groundwater flow and solute transport in irregular 2d fracture networks, Advances in Water Resources 30, 455-468.
5
Graf, T., and R. Therrien, 2008, A method to discretize non-planar fractures for 3d subsurface flow and transport simulations, International Journal for Numerical Methods in Fluids 56, 2069-2090.
6
Graf, T., and R. Therrien, 2008, A test case for the simulation of three-dimensional variable-density flow and solute transport in discretely-fractured porous media, Advances in Water Resources 31, 1352-1363.
7
Graf, T., and R. Therrien, 2009, Stable-unstable flow of geothermal fluids in fractured rock, Geofluids 9, 138-152.
8
Kooi H., J. Groen, and A. Leijnse, 2000, Modes of seawater intrusion during transgressions, Water Resources Research 36, 3581–3589.
9
Kuznetsov, A. V., and D. A. Nield, 2008, The effects of combined horizontal and vertical heterogeneity on the onset of convection in a porous medium: Double diffusive case, Transport in Porous Media 72, 157-170.
10
Kuznetsov, A. V., D. A. Nield, and C. T. Simmons, 2010, The effect of strong heterogeneity on the onset of convection in a porous medium: Periodic and localized variation, Transport in Porous Media 81, 123-139.
11
Nield, D. A., and A. V. Kumetsov, 2007, The effects of combined horizontal and vertical heterogeneity on the onset of convection in a porous medium, International Journal of Heat and Mass Transfer 50, 1909-1915.
12
Nield, D. A., and A. V. Kuznetsov, 2007, The effect of combined vertical and horizontal heterogeneity on the onset of convection in a bidisperse porous medium, International Journal of Heat and Mass Transfer 50, 3329-3339.
13
Nield, D. A., and A. V. Kuznetsov, 2007, The effects of combined horizontal and vertical heterogeneity and anisotropy on the onset of convection in a porous medium, International Journal of Thermal Sciences 46, 1211-1218.
14
Nield, D. A., and A. V. Kuznetsov, 2007, The onset of convection in a shallow box occupied by a heterogeneous porous medium with constant flux boundaries, Transport in Porous Media 67, 441-451.
15
Nield, D. A., and A. V. Kuznetsov, 2008, The effects of combined horizontal and vertical heterogeneity on the onset of convection in a porous medium: Moderate heterogeneity, International Journal of Heat and Mass Transfer 51, 2361-2367.
16
Nield, D. A., A. V. Kuznetsov, and C. T. Simmons, 2009, The effect of strong heterogeneity on the onset of convection in a porous medium, Transport in Porous Media 77, 169-186.
17
Nield, D. A., A. V. Kuznetsov, and C. T. Simmons, 2010, The effect of strong heterogeneity on the onset of convection in a porous medium: 2d/3d localization and spatially correlated random permeability fields, Transport in Porous Media 83, 465-477.
18
Nield, D. A., and C. T. Simmons, 2007, A discussion on the effect of heterogeneity on the onset of convection in a porous medium, Transport in Porous Media 68, 413-421.
19
Post, V. E. A., and C. T. Simmons, 2010, Free convective controls on sequestration of salts into low-permeability strata: Insights from sand tank laboratory experiments and numerical modelling, Hydrogeology Journal 18, 39-54.
20
Prasad, A., and C. T. Simmons, 2003, Unstable density-driven flow in heterogeneous porous media: A stochastic study of the elder 1967b "Short heater'' problem, Water Resources Research 39.
21
Rayleigh, L., 1916, On convection currents in a horizontal layer of fluid when the higher temperature is on the underside. Philos. Mag., Ser. 6 32, 529–546ŽJ.W. Strutt.
22
Schincariol, R. A., and F. W. Schwartz, 1990, An experimental investigation of variable density flow and mixing in homogeneous and heterogeneous media, Water Resources Research 26, 2317-2329.
23
Schincariol, R. A., F. W. Schwartz, and C. A. Mendoza, 1997, Instabilities in variable density flows: Stability and sensitivity analyses for homogeneous and heterogeneous media, Water Resources Research 33, 31-41.
24
Schincariol RA., 1998, Dispersive mixing dynamics of dense miscible plumes: natural perturbation initiation by local-scale heterogeneities. Journal of Contaminant Hydrology. 34:247–71.
25
Shikaze, S. G., E. A. Sudicky, and F. W. Schwartz, 1998, Density-dependent solute transport in discretely-fractured geologic media: Is prediction possible?, Journal of Contaminant Hydrology 34, 273-291.
26
Simmons, C. T., T. R. Fenstemaker, and J. M. Sharp, 2001, Variable-density groundwater flow and solute transport in heterogeneous porous media: Approaches, resolutions and future challenges, Journal of Contaminant Hydrology 52, 245-275.
27
Simmons, C. T., J. M. Sharp, and D. A. Nield, 2008, Modes of free convection in fractured low-permeability media, Water Resources Research 44.
28
Therrien R, RG. McLaren, E. A. Sudicky, and SM. Panday, 2009, HYDROGEOSPHERE – A three-dimensional numerical model describing fully-integrated subsurface and surface flow and solute transport. Universite´ Laval, University of Waterloo, 275 pp.
29
Vujevic, K., T. Graf, C. T. simmons, and A. werner, 2014, Impact of fracture network geometry on free convective flow patterns, advances in water resources 71, 65-80.
30
ORIGINAL_ARTICLE
مقایسة تبخیر تعرق واقعی حاصل از دادههای لایسیمتری و الگوریتم SEBAL در دشت کرمان، با استفاده از تصاویر سنجندۀ MODIS
در این مقاله، در ایستگاه مورد مطالعهای واقع در مزرعۀ دانشگاه شهید باهنر کرمان، با عرض جغرافیایی ´15°30 شمالی و طول جغرافیایی 58°56، که به لایسیمتر وزنی الکترونیکی و دستگاههای اندازهگیری پارامترهای هواشناسی مجهز بود، با استفاده از 15 تصویر منتخب سنجندۀMODIS ، که مربوط به بهار و تابستان 1386 است، مقدار تبخیرـ تعرق واقعی در منطقۀ مطالعاتی برآورد و نتایج حاصله با دادههای زمینی حاصل از لایسیمترهای موجود در منطقه مقایسه شد. نتایج قابلقبول RMSE برابر با 62419/0، NOF برابر با 09079/0 و EF برابر با 87636/0 بهدست آمد. همچنین، ضریب تبیین 71/0 بین دادههای مشاهداتی و محاسباتی نشان داد که این الگوریتم در برآورد تبخیرـ تعرق واقعی دقت بالایی دارد. پس از برآورد پارامترهای دمای سطح زمین، آلبیدو، شاخصهای پوشش گیاهی، گسیلندگی سطح و تابش خالص با توجه به تفکیک پیکسل لایسیمتر در منطقه، نقشۀ توزیع مکانی تبخیرـ تعرق روزانه در سطح منطقه ترسیم شد.
https://ijswr.ut.ac.ir/article_55941_9f7ce91e8fda365326cee4871acbfd91.pdf
2015-06-22
373
383
10.22059/ijswr.2015.55941
تبخیرـ تعرق واقعی
سنجشازدور
لایسیمتر
MODIS
SEBAL
سعید
دلگرم
delgarm.s@gmail.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی منابع آب، دانشکدۀ کشاورزی، بخش مهندسی آب، دانشگاه شهید باهنر، کرمان
LEAD_AUTHOR
مرتضی
رحیم پور
rahimpoor86@gmail.com
2
دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی منابع آب، بخش مهندسی آب، دانشگاه تربیت مدرس، تهران
AUTHOR
بهرام
بختیاری
drbakhtiari@mail.uk.ac.ir
3
استادیار بخش مهندسی آب، دانشگاه شهید باهنر کرمان
AUTHOR
نسرین
سیاری
nasrin_sayari@yahoo.com
4
استادیار بخش مهندسی آب، دانشگاه شهید باهنر کرمان
AUTHOR
باقری هارونی، م.، ارشد، ص.، مجنونی، ا. و مرید، س. (1391). «مقایسه مدلهای سنجشازدور تکمنبعی و دومنبعی شار انرژی در برآورد تبخیرـ تعرق واقعی در دشت تبریز»، نشریة سنجشازدور و GISایران، سال 4، ش 1، ص 252-273.
1
مباشری، م.، خاوریان، ح.، ضیائیان، پ. و کمالی، غ. (1384). برآورد تبخیرـ تعرق واقعی با استفاده از تصاویر MODIS و الگوریتم سبال، همایش ژئوماتیک84، سازمان نقشهبرداری کشور، تهران.
2
Allen ,R. G., Morse, A. and Tasumi, A. (2003). Application of SEBAL for Western US water rights regulation and planning.ICID Workshop on Remote Sensing of ET for Large Regions, 17 sept.
3
Allen, R. G., Waters, R., Tasumi, M., Trezza, R. and Bastianssen, W. (2002). SEBAL Surface Energy Balans Algorithms for Land. Idaho Implementation. Advanced Training and Users Manual., version 1.
4
Bastiaanssen, W. G. M. Menenti, M. (2002). satellite surveillance of evaporative depletion across the Indus basin, Water Resource Res. 38 (12):1273.
5
Bastiaanssen, W. G. M., Menenti, M. (1989). Mapping groundwater losses in the Western Desert of Egypt with satellite measurements of surface reflectance and surfacetemperature.in (ed.) J.C. Hooghart. WaterManagement and Remote Sensing. TNO Committee on ydrologicalResearch proceedings and information no. 42(1), 61-89.
6
Farshi, A., Kheyrai, J., Syadat, H., Mirlatifi, M., Darbandi, S., Salamat, A., Entesari, M., and Sadatmiri, N. (2011). Evaluate the efficiency of irrigation water during the past decades in the country. On-farm water management. George, P., and Prasanna, H. (2013). Lysimetric evaluation of SEBAL using high resolutionairborne imagery from BEAREX08. Advances in Water Resources. 59 (2),157–168.
7
Sanayinezhad, H., Nori, S., and Hashemineya, M. (2011). Estimation of actual evapotranspiration using satellite images in Mashhad. Journal of Water and Soil, Agricultural Science and Technology, 25 (3), 540- 547.
8
Sun, Z., Wei, B., Su, W., Shen, W., Wang, C., You, D., and Liu Z. (2011). Evapotranspiration estimation based on the SEBAL model in the Nansi Lake Wetland of China. Mathematical and Computer Modeling in agriculture. 59(4),1086–1092.
9