ORIGINAL_ARTICLE
تاثیر منابع و مقادیر مختلف نیتروژن، میزان کربنات کلسیم خاک و مقادیر مختلف بقایای یونجه بر هدررفت نیتروژن به صورت آمونیاک
تصعید آمونیاک یکی از مهمترین راه های هدررفت نیتروژن از اکوسیستم های کشاورزی و غیرکشاورزی است. در این مطالعه دو آزمایش جداگانه با اهداف بررسی تأثیر سطوح مختلف کربنات کلسیم خاک (آزمایش اول) و یا سطوح کاربرد بقایای گیاهی (آزمایش دوم) همچنین نوع و مقدار کودهای نیتروژنی مصرفی و بر مقدار تصعید آمونیاک از خاک انجام شد. هر دو آزمایش بصورت فاکتوریل در قالب طرح کاملاً تصادفی با 18 تیمار در 3 تکرار انجام شدند. تیمارهای آزمایش اول شامل سه سطح 20، 27 و 35 درصد کربنات کلسیم خاک، سه سطح صفر، 200 و 400 کیلوگرم نیتروژن در هکتار و چهار منبع سولفات آمونیوم، نیترات آمونیوم، اوره و اوره- اسید سولفوریک و تیمارهای آزمایش دوم نیز سه سطح صفر، 5/2 و 5 درصد بقایای یونجه، سه سطح نیتروژن و چهار منبع کودهای فوق بود. نتایج نشان داد که با افزایش سطح کربنات کلسیم خاک، مقدار بقایای گیاهی یونجه و همچنین مقدار نیتروژن مصرفی، مقدار نیتروژن تصعید شده به صورت آمونیاک افزایش یافت. با افزایش میزان آهک خاک به مقدار 15 درصد، میزان نیتروژن تصعید شده به صورت آمونیاک شش برابر گردید. در آزمایش دوم بیش ترین میزان نیتروژن تصعید شده از کاربرد 400 کیلوگرم نیتروژن در هکتار از منبع کود اوره- اسید سولفوریک و 5 درصد بقایای گیاهی و کم ترین میزان آن نیز از تیمار شاهد یا خاک فاقد هر گونه کود نیتروژنی و بقایای گیاهی به دست آمد. در صورت عدم کاربرد بقایای گیاهی ترتیب میزان هدررفت نیتروژن بصورت گاز آمونیاک اوره< سولفات آمونیوم< نیترات آمونیوم< اوره-اسید سولفوریک و در صورت کاربرد بقایای گیاهی بصورت اوره-اسید سولفوریک < نیترات آمونیوم< اوره< سولفات آمونیوم بود.
https://jsw.um.ac.ir/article_38517_454adf97b79c7bac52d901c78bebcac7.pdf
2017-04-21
286
301
10.22067/jsw.v31i1.50465
اوره
تصعید آمونیاک
ماده آلی
واکنش خاک
طاهره
منصوری
t.mansouri2010@gmail.com
1
دانشگاه زنجان
LEAD_AUTHOR
احمد
گلچین
agolchin2011@yahoo.com
2
دانشگاه زنجان
AUTHOR
زهرا
رضایی
zahra_1rezaei@yahoo.com
3
دانشگاه زنجان
AUTHOR
1- Asman W.A.H., Sutton M.A., and Schjorring J.K. 1998. Ammonia: emission, atmospheric transport and deposition. New Phytologist, 139:27-48.
1
2- Bremner J.M. 1996. Nitrogen – Total. p. 1085-1122. In D.L. Sparks et al.(ed.) Methods of Soil Analysis. SSSA, Inc. ASA, Inc. Madison, WI.
2
3- Choi W.J., Chang S.X., Kwak J.H., Jung J.W., Lim S.S., Yoon K.S., and Choi S.M. 2007. Nitrogen transformations and ammonia volatilization losses from N-urea as affected by the co-application of composted pig manure. Canadian Journal of Soil Science, 87:485-493.
3
4- Day R. 1965. Particle fractionation and particle size analysis. p. 545-566. In C.A. Black et al. (ed.) Methods of Soil Analysis. Part 1. Ser. No. 9. ASA, Madison, WI.
4
5- Ernst J.W., and Massey H.F. 1960. The effects of several factors on volatilization of ammonia formed from urea in the soil. Soil Science Society Proceedings, 24:87-90.
5
6- Fenn L.B., and Hossner L.R. 1985. Ammonia Volatilization from ammonium and ammonium-forming nitrogen fertilizers. Advances in Soil Sciences, 1:123-169.
6
7- Fenn L.B., and Kissel D.E. 1975. Ammonia volatilization from surface applications of ammonium compounds on calcareous soils. IV. Effect of calcium carbonat content. Soil Science Society of America, 39:631-633.
7
8- Jones C.A., Koenig R.T., Ellsworth J.W., Brown B.D., and Jackson G.D. 2007. Management of urea fertilizer to minimize volatilization. Extension Bulletin, The USDA, Montana State University and the Montana State University Extension Service University and Washington State University.
8
9- Keller G.D., and Mengel D.B. 1986. Ammonia volatilization from nitrogen fertilizers surface applied to no-till corn. Soil Science Society of America Journal, 50:1060-1063.
9
10- Kissel D.E., and Cabrera M.L. 1988. Factors affecting urea hydrolysis. p. 53–66. In B.R. Bock and D.E. Kissel (eds.) Ammonia Volatilization from Urea Fertilizers. National Fertilizer Development Center, Tennessee Valley Authority,MuscleShoals, AL.
10
11- Larsen S., and Gunary D. 1962. Ammonia loss from ammoniac fertilizers applied to calcareous soils. Journal of the Science of Food and Agriculture, 13:566-572.
11
12- Liang X.Q., Chen Y.X., Li H., Tiam G.M., Zhang Z.J., Ni W.Z., and He M.M. 2007. Nitrogen interception in floodwater of rice field in Taihu region of China. Journal of Environmental Sciences, 19:1474-1481.
12
13- Lightner J.W., Mengel D.B., and Rhykerd C.L. 1990. Ammonia volatilization from nitrogen fertilizer surface applied to orchard grass sod. Soil Science Society of America Journal, 54:1478-1482.
13
14- Martin R., Davis J., and Ndegwa P.M. 2008. Ammonia the air-water interface. Available at http://www.extension.org.
14
15- Martens D.A., and Bremner G.M. 1989. Soil properties affecting volatilization of ammonia from soils treated with urea. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 20:1645-1657.
15
16- Meisinger J.J., and Jokela W.E. 2000. Ammonia volatilization from dairy and poultry manure. Managing Nutrients and Pathogens from Animal Agriculture (NRAES-130). Natural Resource, Agriculture, and Engineering Service, PO Box 4557, Ithaca, NY 14852-4557.
16
17- Meyer R.D., Olson R.A. and Rhoades H.F. 1961. Ammonia losses from fertilized Nebraska soils. Agronomy Journal, 53:241-244.
17
18- Mikkelsen R. 2009. Ammonia Emissions from Agricultural Operations: Fertilizer. Better Crops, 93:9-11.
18
19- Mugasha A.G. and Pluth, D.J. 2000. Ammonia loss following surface application of urea fertilizer to undrained and drained forested minerotrophic peat land sites in central Alberta, Canada. Forest Ecology and Management, 78:139-145.
19
20- Nelson R.E., 1982. Carbonate and gypsum. p. 181-196. In A.L. Page et al. (ed.) Methods of Soil Analysis. Part 2. 2nd ed. Chemical and microbiological properties. Agronomy monograph. 9. ASA and SSSA, Madison, WI.
20
21- Riedo M., Milford C., Schmid M., and Sutton M.A. 2002. Coupling soil-plant-atmosphere exchange of ammonia with ecosystem functioning in grasslands. Ecological Modelling, 158:83-110.
21
22- Rochette P., Angers D.A., Chantigny M.H., MacDonald J.D., Gasser M.O., and Bertrand N. 2008. Reducing ammonia volatilization in a no-till soil by incorporating urea and pig slurry in shallow bands. Nutrient Cycling in Agroecosystems, 84:71–80.
22
23- Rosliza Sh., Ahmed O.H., and Nik Muhamad A.M. 2009. Controlling ammonia volatilization by mixing urea with humic acid, fulvic acid,triple super phosphate and muriat of potash. American Journal of Environmental Sciences, 5:605-606.
23
24- Sommer S.G., and Olsen J.H. 1991. Effects of dry matter content and temperature on ammonia loss from surface-applied cattle slurry. Journal of Environmental Quality, 20:675-683.
24
25- Song Y.S., Fan X.H., Lin D.X., Yang L.Z. and Zhao J.M. 2004. Ammonia volatilization from paddy fields in the taihu lake region and its influencing factors. Acta Pedology Sinica, 41:265-269.
25
26- Page A.L., Miller R.H., and Keeney D.R. 1982. Methods of Soil Analysis. Part 2. Chemical microbiological properties.American Society of Agronomy. Inc. Soil Science of America. Inc. Madison. Wisconsin. USA.
26
27- Tiam G.M., Cai Z.C., Cao J.L., and Li X.P. 2001. Factors affecting ammonia volatilization from a rice-wheat rotation system. Chemosphere, 42:123-129.
27
28- Torello W.A., and Wehner D.J. 1983. Urease activity in a Kentucky bluegrass turf. Agronomy Journal, 75: 654-656.
28
29- Toufiq M. 2005. Measurement of ammonia emission following surface application of urea fertilizer from paddy fields. Pakistan Journal of Biological Sciences, 8:429-432.
29
30- Varel V.H. 1997. Use of urease inhibitors to control nitrogen loss from livestock waste. Bioresource Technology, 62:11-17.
30
31- Whitehead D.C., Lockyer D.R. and Raistrick N. 1988. The volatilization of ammonia from perennial ryegrass during decomposition, drying and induced senescence. Annals of Botany, 61:567-571.
31
ORIGINAL_ARTICLE
تغییر ویژگیهای شیمیایی خاک در مقابل آتش و شدتهای مختلف آن
در بین رویشگاه های مختلف، آتش یک فاکتور اکولوژیک و تعیین کننده است که بسیاری از ویژگی های فیزیکی، شیمیایی و زیستی خاک تحت تاثیر آن تغییر می کند که وسعت و مدت زمان این اثرات به شدت آتش سوزی بستگی دارد. به منظور بررسی تاثیر آتش و شدت های مختلف آن بر ویژگیهای شیمیایی مختلف خاک در جنوب شرقی پارک ملی گلستان، منطقه ییلاق دشت با ارتفاع 1400 متر و پوشش علفی، بوتهای و درختچهای انتخاب شد. مناطق کنترل نیز در مجاور مناطق آتش گرفته هر سه نوع پوشش گیاهی با مشخصات اکولوژیک یکسان مشخص شدند. نمونه های خاک در مناطق با و بدون رخداد آتش از عمق 0-5 سانتیمتری زیراشکوب سه نوع پوشش گیاهی برداشت شد و ویژگی های خاک شامل ماده آلی، ماده آلی ذره ای، نیترژن کل و پایداری خاکدانه ها اندازه گیری شد. نتایج نشان داد آتش در هیچکدام از شدتها تاثیر معنیداری بر میزان ماده آلی نداشت در حالیکه ماده آلی ذره ای و پایداری خاکدانه در شدتهای متوسط و زیاد در مقابل آتش کاهش نشان داد (05/0P
https://jsw.um.ac.ir/article_38518_c0ad6658d49176783f39672d01cd23de.pdf
2017-04-21
302
311
10.22067/jsw.v31i1.52052
آتش سوزی طبیعی
پارک ملی گلستان
پایداری خاکدانه
مواد آلی ذره ای خاک
حکیمه
طایفی
1
دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
رضا
عرفانزاده
rezaerfanzadeh@modares.ac.ir
2
دانشگاه تربیت مدرس
LEAD_AUTHOR
مهدی
عابدی
abedimail@gmail.com
3
دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
1- Akhani Sanjani H. 2004. Illustrated Flora of Golestan National Park. University of Tehran Press. Vol.1.
1
2- Allred B.W., and Snyder K.A. 2008. Ecophysiological responses of Chihuahuan desert grasses to fire. Journal of Arid Environments, 72 (11):1989-1996.
2
3- Bento-Gonçalves A., Vieira A., Úbeda X., and Martin D. 2012. Fire and soils: Key concepts and recent advances, Geoderma, 191(0):3-13.
3
4- Bongiovanni M.D., and Lobartini J.C. 2006. Particulate organic matter, carbohydrate, humic acid contents in soil macro- and microaggregates as affected by cultivation. Geoderma, 136(3-4):660-665.
4
5- Certini G. 2005. Effects of fire on properties of forest soils: a review. Oecologia, 143(1): 1-10.
5
6- Davies K.W., Bates J.D., and Miller R.F. 2007. Short-term effects of burning Wyoming big sagebrush steppe in southeast Oregon. Rangeland Ecology & Management, 60(5):515-522.
6
7- DeBano L.F. 2000. The role of fire and soil heating on water repellency in wildland environments: A review. Journal of Hydrology, 231:195-206.
7
8- Dıaz-Zorita M., and Grove J. 2002. Duration of tillage management affects carbon and phosphorus stratification in phosphatic paleudalfs. Soil and Tillage Research, 66(2):165-174.
8
9- Erfanzadeh R., Bahrami B., Motamedi J., and Petillon J. 2014. Changes in soil organic matter driven by shifts in co-dominant plant species in a grassland. Geoderma, 213:74-78.
9
10- Esque T., Kaye J., Eckert S., DeFalco L., and Tracy C.R. 2010. Short-term soil inorganic N pulse after experimental fire alters invasive and native annual plant production in amojave desert shrubland. Oecologia, 164(1):253-263.
10
11- Fernandes P.M., and Botelho H. 2003. A review of prescribed burning effectiveness in fire hazard reduction. International Journal of Wildland Fire, 12(2):117-128.
11
12- Franzluebbers A., Schomberg H., and Endale D. 2007. Surface-soil responses to paraplowing of long-term no-tillage cropland in the southern Piedmont USA. Soil and Tillage Research, 96(1):303-315.
12
13- Franzluebbers, A.J. 2002. Soil organic matter stratification ratio as an indicator of soil quality. Soil and Tillage Research, 66(2):95-106.
13
14- Ghaemi R. 1997. Destructive and threatening factors of Golestan National Park. EnvironMent, Seasonally – Iranian Environment Protection Organization 4 (2). (In Persian).
14
15- Gregorich E.G., and Carter M.R. 1997. Soil quality for crop production and ecosystem health. Elsevier.25
15
16- Gonzalez-Perez J.A., Gonzalez-Vila F.J., Almendros G., Knicker H. 2004. The effect of fire on soil organic matter—A review. Environment International, 30(6):855-870.
16
17- Haynes R.J. 2005. Labile organic matter fraction as centeral components of the quality of agricultural soils: an overview. Advances in Agronomy, 85:221-268.
17
18- Heidari J., Dashtaki Ghorbani Sh., and Tahmasebi P. 2014. Layers of soil organic matter and aggregate stability under the influence of fire in rangelands of Chahar Mahal and Bakhtiari. Iranian Journal of Soil Research, 28(1):39-51. (In Persian).
18
19- Heidary J., and Ghorbani Dashtaki Sh. 2013. The effect of fire on soil quality in semi-steppe rangelands of Karsanak, Chaharmahal and Bakhtiari, Journal of Water and Soil Conservation, 20(2):125-142. (in Persian with English abstract).
19
20- Javadi S.A., and Mamoon Z. 2011. Natural burning effects on some vegetation and soil characteristics of rangeland (case study: Pir Gol Sorkh Behbahan rangeland). Renewable Natural Resources Research 2(1):45-54. (in Persian with English abstract).
20
21- Jordan A., Gordillo-Rivero Á.J., Garcia-Moreno J., Zavala L.M., Granged A.J.P., Gil J., and Neto-Paixão H.M. 2014. Post-fire evolution of water repellency and aggregate stability in mediterranean calcareous soils: a 6-year study. Catena, 118(0):115-123.
21
22- Keeley J.E. 2009. Fire intensity, fire severity and burn severity: a brief review and suggested usage. International Journal of Wildland Fire, 18(1):116-126.
22
23- Lavorel S. 1999. Ecological diversity and resilience of Mediterranean vegetation to disturbance. Diversity and Distributions, 5(1-2):3-13.
23
24- Lombao A., Barreiro A., Carballas T., Fontúrbel M., Martin A., Vega J., Fernandez C., and Diaz-Raviña M. 2014. Changes in soil properties after a wildfire in Fragas Do Eume Natural Park (Galicia, NW Spain). CATENA
24
25- Mataix-Solera J., Cerdà A., Arcenegui V., Jordan A., and Zavala L.M. 2011. Fire effects on soil aggregation: a review. Earth-Science Reviews, 109(1-2):44-60.
25
26- Matinizadeh M.1., and Gudarzi M. 2013. Effects of fire on activity of some rangeland soil enzymes. Iranian Journal of Range and Desert Research, 20(1): 213-225. (in Persian with English abstract).
26
27- Meira-Castro A., Shakesby R.A., Espinha Marques J., Doerr S.H., Meixedo J.P., Teixeira J., and Chamine H.I. 2014. Effects of prescribed fire on surface soil in a Pinus pinaster plantation, Northern Portugal. Environmental Earth Science, 1-8.
27
28- Movlavi, R., Baghernejad, M., and Adhami, E. 2009. Effects of forest burning and slash burn on physico-chemical properties and clay minerals of top soil. Journal of Water and Soil Sciences, 13 (49):99-110 (in Persian with English abstract).
28
29- Nazari F., Hosseini V., and Shabanian N. 2012. Effect of fire severity on organic carbon, total nitrogen and available phosphorus of forest soils (case study: Marivan). Iranian Journal of Forest and Poplar Research, 20(1): 25-37. (in Persian with English abstract).
29
30- Neary D.G., Klopatek C.C., DeBano L.F, and Ffolliott P.F. 1999. Fire effects on belowground sustainability: a review and synthesis. Forest Ecology and Management, 122(1-2):51-71.
30
31- Page A.L. 1982. Methods of soil analysis. Part 2. Chemical and microbiological properties. American Society of Agronomy, Soil Science Society of America, Madison, Wisconsin.
31
32- Pojasok T., and Kay B. 1990. Assessment of a combination of wet sieving and turbidimetry to characterize the structural stability of moist aggregates. Canadian Journal of Soil Science, 70(1):33-42.
32
33- Pourreza M., Hosseini S., Sinegani A., Matinizadeh M., and Alavai S. 2014a. Herbaceous species diversity in relation to fire severity in Zagros Oak Forests, Iran. Journal of Forestry Research, 25(1):113-120.
33
34- Pourreza M., Hosseini S.M., Safari Sinegani A.A., Matinizadeh M., and Dick W.A. 2014b. Soil microbial activity in response to fire feverity in Zagros Oak (Quercus Brantii Lindl.) Forests, Iran, after one year. Geoderma, 213(0):95-102.
34
35- Rau B.M., Blank R.R., Chambers J.C., and Johnson D.W. 2007. Prescribed fire in a Great Basin sagebrush ecosystem: dynamics of soil extractable nitrogen and phosphorus. Journal of Arid Environments, 71(4):362-375.
35
36- Reich P.B., Peterson D.W., Wedin D.A., and Wrage K. 2001. Fire and vegetation effects on productivity and nitrogen cycling across a forest–grassland continuum. Ecology 82(6):1703-1719.
36
37- Romanyà J., Casals P., and Vallejo V.R. 2001. Short-term effects of fire on soil nitrogen availability in Mediterranean grasslands and shrublands growing in old fields. Forest Ecology and Management 147(1):39-53.
37
38- Safaian N., Shokri M., Ahmadi M.Z., Atrakchali A., and Tavili A. 2005. Fire influence on the grassland vegetation in Golestan National Park (Alborz Mts. Iran). Polish Journal of Ecology, 53(3):435-443.
38
39- Six J., Conant R., Paul E., and Paustian K. 2002. Stabilization mechanisms of soil organic matter: implications for C-saturation of soils. Plant Soil, 241(2):155-176.
39
40- Thomaz E.L., Antoneli V., and Doerr S.H. 2014. Effects of fire on the physico-chemical properties of soil in a slash and burn agriculture. Catena, 122(0):209-215.
40
41- Trabaud L. 1994. Postfire plant community dynamics in the Mediterranean Basin. in: Moreno J., Oechel W. (Eds.), The role of fire in Mediterranean-type ecosystems. Springer New York, pp.107:1-15.
41
42- Úbeda X., Lorca M., Outeiro L.R., Bernia S., and Castellnou M. 2005. Effects of prescribed fire on soil quality in Mediterranean grassland (Prades Mountains, North-East Spain). International Journal of Wildland Fire, 14(4):379.384.
42
43- Varela M., Benito E., and Keizer J. 2010. Effects of wildfire and laboratory heating on soil aggregate stability of Pine Forests in Galicia: the role of lithology, soil organic matter content and water repellency. Catena, 83(2):127-134.
43
44- Wan S., Hui D., and Luo Y. 2001. Fire effects on nitrogen pools and dynamics in terrestrial ecosystems: a meta-analysis. Ecological Applications, 11(5):1349-1365.
44
45- Wells C.G., Campbell R.E., DeBano L.F., Lewis C.E., Fredriksen R.L., Franklin E.C., Froelich R.C., and Dunn P.H. 1979. Effects of fire on soil: a state of knowledge review. Department of Agriculture, Forest Service.
45
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل فراوانی رخداد یخبندان های زودرس پائیزه مطالعه موردی: ایستگاه های همدید خراسان رضوی
یخبندان های زودرس پائیزه یکی از پدیده های زیانبخش جوی است که همه ساله منجر به کاهش عملکرد محصولات کشاورزی و باغی می شود. هدف مقاله حاضر تحلیل فراوانی این پدیده است. روزهای یخبندان ایستگاه های همدیدخراسان رضوی برای مطالعه موردی انتخاب وتحلیل فراوانی شده است. غربال اولیه و آزمون های پایه (تصادفی بودن، همگنی، استقلال و...) بررسی شدند. هشت تابع توزیع نرمال، گامبل نوع1، گامای 2 پارامتری، لوگ نرمال 2و3 پارامتری، پارتوی تعمیم یافته، حدی تعمیم یافته و پیرسون نوع 3 با پنج روش برآوردی گشتاورهای معمولی، حداکثر درست نمائی، گشتاورهای وزن داراحتمالی، حداکثرآنتروپی و گشتاورهای اصلاح شده تحلیل فراوانی شدند. آزمون نیکوئی برازش کولموگروف اسمیرنوف استفاده شد. دو روش برآورد PWM، ModM برتری نسبی خود را نسبت به روش های دیگربرآورد نشان دادند. تابع پارتوی تعمیم یافته برتری برازش را در60 درصد از حالات نسبت به سایر توابع از خود نشان داد. هم چنین مشخص شد نمی توان یک قانون احتمالی یا یک روش برآورد خاص را برای تحلیل فراوانی یخبندان های زودرس پائیزه پیشنهاد کرد. نتایج رخداد اولین روز یخبندان به طور کلی حاکی از عدم روند مشخص مکانی در استان است. اولین یخبندان در دوره بازگشت 2ساله در تمام ایستگاه ها زودتر از آبان ماه رخ نمی دهد. همچنین این رویداد در دوره بازگشت 100ساله نیز هیچ گاه زودتر از اول مهر رخ نمی دهد. این پدیده رابطه مناسبی با سایر عوامل مانند ارتفاع، طول و عرض جغرافیائی، دما، بارش ندارد.
https://jsw.um.ac.ir/article_38519_ea3d471bb353653ba9a4bf99fbb614d1.pdf
2017-04-21
312
320
10.22067/jsw.v31i1.26217
اولین روز یخبندان
پارتوی تعمیم یافته
تحلیل آماری
گشتاورهای وزن دار احتمالی
نفیسه
سیدنژاد گل خطمی
n.seyyednejad@gmail.com
1
پیام نور مشهد
AUTHOR
محبوبه
فرزندی
mfarzandi9@gmail.com
2
دانشگاه فردوسی مشهد
LEAD_AUTHOR
حجت
رضایی پژند
hrpazhand@gmail.com
3
دانشگاه آزاد اسلامی واحد مشهد
AUTHOR
1- Alizadeh A., 2011. Climate and agricultural meteorology. Beh-Nashr. Iran. Mashhad.
1
2- Amirrghami N.R., Sanjari D. and Bozorgnia A. 2002. Elementary survey sampling. Mashhad University.
2
3- Baranet, V., Lews, Toby, 1987. Outliers in Statistical Data. John Wiley & Sons, 458 PP.
3
4- Hozhirpur Gh. and Alijani B. 2007. Frost Synoptic analysing of Ardabil province, Geography and Development, 10: 89-106. (In Persian).
4
5- Isazadeh Sh., Memarian M. H., Mirkani S.M. and Taghizadeh A. 2010. Frost Synoptic Analysis of East Azarbaigan Province, 14th Conference on Geophysics, 11-13 May 2010. Tehran. (In Persian)
5
6- Ismaili, R. and Adab H., 2010. Evaluation of late frosts changes of Khorasan in the future climate, Proceedings of the Fourth International Congress of the Islamic World Geographers, Iran. Zahedan. 27-25 Persian date Farvardin 2010. (In Persian with English abstract(
6
7- Kamali Gh.A., Hajam S. and Khairkhah A. 2008. The Assessment of Relationship between durabiling of the lost spring frost & apple production loss in Tehran, P. 2-17. Workshop frost, frost and ways of dealing with it. 30 April 2008 Administration of Meteorological Semnan province. Iran. Semnan. (In Persian with English abstract)
7
8- Mianabadi A., Mousavi- Baygi M., Sanai Nejad H. and Nezami A. 2009. Assessment and mapping of early autumn. late spring and winter freezing in Khorasan Razavi province using GIS, Journal of Water and Soil, 23(1):79-90. (In Persian with English abstract)
8
9- Noohi K., Pedram M., Sahraian F. and Kamali G.A. 2006. Analysis of first fall and last spring advectionand radiation-advection frosts in Azerbaijan provinces, Pajouhesh & Sazandegi. 75: 78-85. (In Persian with English abstract)
9
10- Noohi K., Sahraian F., Pedram F. and Sedaghat-kerdar A. 2007. Determination the no frost period by the dates of beginning and end of the advection and radiation frost in the region of Zanjan, Qazvin and Tehran. Journal of Science and Technology of Agriculture and Natural Resources, 46: 449-460.
10
11- Rahimi M., Hajjam, S., Khalili, A. and Kamali. G. A. 2007. Risk analysis of first and last frost occurrences in the central Alborz region. Iran. International Journal of climatology, 27(3): 349–356.
11
12- Rao, A., Khaled H. Hamed,Raton and Boca .2000. Flood Frequency Analysis, CRC Press LLC. 350 pp.
12
13- Rezaee-Pajand H. and Bozorgnia A. 2006. The gamma family and derived distributions applied in hydrology, Ferdowsi university press. Mashhad.
13
14- Rezaee-Pazhand H. 2001. Application of statistics and probability in water resources, Sokhan gostar. Iran. Mashhad.
14
15- Ricardo A. Maronna, R. Douglas Martin and V´ıctor J. Yohai.2006. Robust Statistics, Jhon Wiley.417pp.
15
16- Root TJ., Price JT., Hall KR., Schneider SH., Rosenzweig C. and Pounds JA. 2003 . Fingerprints of global warming on wild animals and plants, Nature (Lond) 421: 57–60)
16
17- Rosenberg NJ. and Myers RE. 1962.The nature of growing season frosting and along the Platte valley of Nebraska", Monthly Weather Review , 90: 471–478.
17
18- Stone R., Nicholls, N. and Hammer, G. 1996. Frost in NE Australia, trends and influence of phases of the Southern Oscillation".Journal of climate 9: 1896-1909.
18
19- Tavakoli M. and Hosseini M. 2006. evaluation indicators and the seasonal frost in Iran (Case Study Ekbatan station, Journal of Nivar, the new course No. 61, page 31. (In Persian with English abstract(
19
20- Thom H. C. S. and Shaw R. H. 1958. Climatological analysis of freeze data for Iowa, Monthly Weather Rev.86: 251-257.
20
21- Vincent LA., Peterson TC., Barros VR., Marino Mb., Rusticucci M., Carrasco G., Ramirez E., Alves LM., Ambrizzi T., Berrlato MA., Grimm AM., Marengo JA., Molion L., Moncunill DF., Rebello E., Anunciacao YMT., Quintana J., Santos JL., Baez J., Coronel G., Garcia J., Trebejo I., Bidegain M., Haylock MR. and Karoly D. 2005. Observed trends in indices of daily temperature extremes in South America 1960–2000, Journal of climate 18: 5011–5023.
21
22- www.razavimet.gov.ir
22
23- Yevjevich,V. 1972. Probability and Statistics in Hydrology,Water Resources PUB. 302pp.
23
ORIGINAL_ARTICLE
واسنجی و ارزیابی مدل های مختلف تخمین تابش خورشیدی روزانه در مقیاس های زمانی فصلی و سالانه در منطقه شیراز
تابش خورشیدی رسیده به سطح زمین دارای کاربرد بسیار وسیعی در مسایل هیدرولوژی، کشاورزی و هواشناسی میباشد. تابش خورشیدی از پارامترهای مهم مدل های برآورد تبخیرتعرق پتانسیل گیاه مرجع مانند معادله پنمن- ماتیت می باشد، اما اندازه گیری آن در تعداد کمی از ایستگاههای هواشناسی ایران انجام میشود. با توجه به آنکه اندازه گیری این پارامتر پرهزینه است، تاکنون مدلهای متعددی جهت برآورد آن در اقلیمهای مختلف پیشنهاد شده است. در این تحقیق از دادههای اندازهگیری شده روزانه تابش خورشیدی در ایستگاه شیراز استفاده شد. از آمار سالهای 1385 تا 1387 برای واسنجی و از آمار سالهای 1388 تا 1389 برای ارزیابی چهارده مدل مختلف برآورد تابش خورشیدی در مقیاسهای زمانی فصلی و سالانه استفاده شد. مدلهای استفاده شده در این تحقیق شامل سه دسته وابسته به ساعات آفتابی، وابسته به دمای هوا و وابسته به ترکیب ساعات آفتابی و دمای هوا بودند. برای ارزیابی مدلهای مختلف تخمین تابش خورشیدی از ترکیب فرمولهای آماری و همبستگی خطی استفاده شد و مقدار میانیگن مربع انحراف (MSD) محاسبه گردید. متوسط مقدار MSD برای چهارده مدل انتخابی در فصلهای بهار تا زمستان به ترتیب برابر 16/24، 42/20، 08/4 و 19/16 و در مقیاس سالانه برابر 40/15 شد. لذا نتایج نشان داد که در مجموع استفاده از تخمین تابش خورشیدی برای فصل پاییز و مقیاس زمانی سالانه مناسبتر است. از طرف دیگر متوسط مقدار MSD برای مدلهای وابسته به ساعات آفتابی، وابسته به دمای هوا و وابسته به ترکیب ساعات آفتابی و دمای هوا در مقیاس سالانه به ترتیب برابر 82/14، 40/17 و 88/14 شدند. لذا نتایج نشان داد که مدلهای وابسته به دمای هوا برای تخمین تابش خورشیدی در منطقه شیراز مناسب نیستند و استفاده از ساعات آفتابی برای تخمین تابش خورشیدی در این منطقه ضرورت دارد.
https://jsw.um.ac.ir/article_38520_10fa5324ed20dfd7b9cde4a8d19bed4d.pdf
2017-04-21
321
330
10.22067/jsw.v31i1.50566
تابش خورشیدی
دمای هوا
ساعات آفتابی
شیراز
حمید رضا
فولادمند
hrfoolad@yahoo.com
1
دانشگاه آزاد اسلامی، مرودشت
LEAD_AUTHOR
فرزانه
کریمی
farzaneh_flvl@yahoo.com
2
واحد شیراز، دانشگاه آزاد اسلامی، شیراز
AUTHOR
1- Abdallah Y.A.G. 1994. New correlation of global solar radiation with meteorological parameters for Bahrain. Solar Energy, 16:111-120.
1
2- Aghashariatmadary Z., Khalili A., Irannejad P., and Liaghat A. 2011. Calibration and annual changes of the coefficients of the Angstrom-Prescott (A-P) equation (a and b) in different time scales. (Case study: Tehran north station (Aghdasieh)). Journal of Water and Soil, 25(4):905-911. (in Persian with English abstract)
2
3- Ahmadi M., Ashorlo D., and Narangifard M. 2015. Spatial analysis temperatures the sity of Shiraz in the warm seasons and cold using statistical analysis and satellite images. Geographical Research, 117:147-160. (in Persian with English abstract)
3
4- Akinoglu B.G., and Ecevit A. 1990. Construction of a quadratic model using modified Angstrom coefficients to estimate global solar radiation. Solar Energy, 45(2):85-92.
4
5- Alizadeh A., and khalili N. 2009. Estimation of Angstrom coefficient and developing a egression equation for solar radiation estimation (Case study: Mashhad). Journal of Water and Soil, 23(1):229-238. (in Persian with English abstract)
5
6- Allen R.G., Pereira L.S., Raes D., and Smith M. 1998. Crop Evapotranspiration: Guidelines for Computing Crop Water Requirements. FAO Irrigation and Drainage Paper. No. 56, FAO, Rome.
6
7- Angstrom A. 1924. Solar and terrestrial radiation. Quartile Journal of Royal Meteorological Society, 50:121-125.
7
8- Bristow K.L., and Campbell G.S. 1984. On the relationship between incoming solar radiation and daily maximum and minimum temperature, Agricultural and Forest Meteorology, 31:159-166.
8
9- Chen R., Ersi K., Yang J., Lu S., and Zhao W. 2004. Validation of five global radiation models with measured daily data in china. Energy Conversion and Management, 45:1759-1769.
9
10- Elagib N.A., and Mansell M.G. 2000. New approaches for estimating global solar radiation across Sudan. Energy Conversion and Management, 41(5):419-434.
10
11- Fooladmand H.R., and Hadipour S. 2.13. Calibration and validation of different methods for estimation of daily solar radiation (Case study: Rasht). Geographical Research, 109:1-12. (in Persian with English abstract)
11
12- Fooladmand H.R., Torabi R., and Amindin E. 2009. Application of Statistics in Soil and Water. Marvdasht Islamic Azad University. First edition. 201pp. (in Persian)
12
13- Ghahraman N., and Bakhtiari B. 2009. Solar radiation estimation from rainfall and temperature data in arid and semi-arid climates of Irad. Desert (Biaban). 14(2):141-150.
13
14- Hargreaves G.L., Hargreaves G.H., and Riley P. 1985. Irrigation water requirement for the Senegal River Basin. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 111:265-275.
14
15- Hargreaves, G.H., and Samani Z.A. 1982. Estimating potential evapotranspiration. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 108 :225-230.
15
16- Kamali Gh. A., Moradi I., and Khalili A. 2006. Estimating solar radiation on tilted surfaces with various orientations: a study case in Karaj (Iran). Theoretical and applied Climatology, 84(4):235-241.
16
17- Khalili A., and Rezai sadr H. 1997. Solar radiation estimation across Iran using climatic data. Gographical Research, 46:15-35. (in Persian with English abstract)
17
18- Khaliliaqdam N., and Soltani A. 2012. Quality control and Methods for modeling daily global solar radiation (Case study: Gorgan, Iran). International Journal of Agriculture and Crop Sciences, 4(14):971-978.
18
19- Kobayashi, K., and Salam M.U. 2000. Comparing simulated and measured values using mean squared deviation and its components. Agronomy Journal, 92:345-352.
19
20- Majnooni-Heris A., and Bahadori H. 2014. Calibration of the modified Angstrom global solar radiation models for different seasons in South of Iran. International Journal of Biosciences, 4(3):53-60.
20
21- Majnooni-Heris A., Zand-Parsa Sh., Sepaskhah A.R., and Nazemosadat, M.J. 2008. Development and evaluation of meteorological data based solar radiation equations. Journal of Science and Technology of Agriculture and Natural Resources, 46B:491-499. (in Persian with English abstract)
21
22- Mousavi-Baygi M., Ashraf B., and Miyanabady A. 2010. The investigation of different models of estimating solar radiation to recommend the suitable model in a semi-arid climate. Journal of Water and Soil, 26(4):836-844. (in Persian with English abstract)
22
23- Noorian A.M., Moradi I., and Kamali Gh.A. 2008. Evaluation of 12 models to estimate hourly diffuse irradiation on inclined surfaces. Renewable Energy, 33(6):1406-1412.
23
24- Rahimi Khob A., Behbahani M., and Jamshidi M. 2010. Evaluation of two empirical methods and artificial neural network models used for estimation of solar radiation intercepted at the earth’s surface: A case study in southeast of Tehran. Water and Soil Science, 50:53-62. (in Persian with English abstract)
24
25- Rietveld M.R. 1978. A new method for estimating the regression coefficients in the formula relating solar radiation to sunshine. Agricultural Meteorology, 19:243-252.
25
26- Zand-Parsa Sh., Majnooni-Heris A., Sepaskhah A.R., and Nazemosadat M.J. 2011. Modification of Angstrom model for estimation of global solar radiation in an intermountain region of southern Iran. Energy and Environment, 22:911-924.
26
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر دو نگرش متفاوت فاصله ی دو مجموعه بر روی ریزمقیاس نمایی فراکتالی درجه حرارت در مشهد
با استفاده از اطلاعات ریز مقیاس شده می توان نیاز به وجود داده در مکان و زمان مختلف را رفع نمود.فراکتال اخیراً برای ریزمقیاس سازی دادههای اندازه گیری شده، مورد استفاده قرار گرفته است. در این تحقیق از توابع درون یاب فرکتال برای تولید داده های ریزمقیاس شده روزانه و سه ساعته ایستگاه سینوپتیک مشهد استفاده شد. همچنین دو نگرش متفاوت در محاسبه فاصله هاسدرف در تعیین نقاط درون یابی (محاسبه فاصله هاسدرف نگرش اول: با داده های استانداردسازی نشده، نگرش دوم: با داده های استانداردسازی شده) استفاده شد و سه فاصله نقاط درون یابی متفاوت 5، 10، 15 روز در نظر گرفته شد. نتایج مربوط به ریزمقیاس سازی با فاصله درون یابی 5 و 10 روز و نگرش اول از دیگر نتایج مناسب تر بودند، به دلیل خطای کم بین نتایج فاصله درون یابی 5 و 10 روز و با توجه به اهمیت زمان اجرای برنامه و استفاده از داده های کمتر، فاصله درون-یابی10 روز بهترین نتیجه را حاصل کرد. آزمون های آماری مقادیر آماره R2 را برای نگرش اول بین 98/0-74/. و نگرش دوم 98/0-69/0، RMSE را برای نگرش اول بین 33/1-12/5 و نگرش دوم 44/1-9/5 درجه سانتیگراد و معیار اطلاعاتی آکائیک AICc را برای نگرش اول بین 55/0-19/3 و نگرش دوم 87/2-46/3 نشان دادند و همچنین عرض از مبدأها و شیب های خطوط مدل سازی در سطح 5درصد تفاوت معنی داری به ترتیب با صفر و یک ندارند. بر اساس نتایج بدست آمده، ریزمقیاسسازی زمانی روزانه و سه ساعته با دقت و کیفیت قابل قبول انجام شده است و در نهایت نگرش اول نتایج بهتری را نسبت به نگرش دوم ارائه کرده است.
https://jsw.um.ac.ir/article_38521_ed4f414db6ad982e4184a65110afb050.pdf
2017-04-21
331
344
10.22067/jsw.v31i1.52049
استانداردسازی
ریزمقیاس سازی
فاصله هاسدرف
شیما
تاج آبادی
tajabadi.sh.1991@gmail.com
1
دانشگاه فردوسی مشهد
LEAD_AUTHOR
بیژن
قهرمان
bijangh@um.ac.ir
2
دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
علی نقی
ضیائی
an-ziaei@um.ac.ir
3
دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
1- Barnsley M.F. 1993. Fractals Everywhere. 2nd ed. New York, Academic Press.
1
2- Chuanzhen L., Xiangdong, G. and Shuping Sh. 2000. A speedup method for fractal encoding of digital signals.Signal Processing, 5th International Conference on WCCC-ICSP, 2: 1115-1118.
2
3- GhahramanB. and Davary K. 2014. Adopting Hierarchial Cluster Analysis to Improve the Performance of K-mean Algorithm. Journal of Water and Soil, Vol. 28, 3, p: 471-480. (in Persian with English abstract).
3
4- Li Z.F. and Li X.F. 2008. An explicit fractal interpolation algorithm for reconstruction of seismic data. Chinese Physics Letters, 3: 1157-1159.
4
5- Mazel D.S. and Hayes M.H. 1992.Using itegrated function systems to model discrete sequences.IEEE Transactions on Signal Processing, 40 (7) :1724-1734.
5
6- McQuarrie A. D. and Tsai C. L. 1998. Regression and time series model selection, World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd.
6
7- Pathirana A. 2001. Fractal modeling of rainfall: Downscaling in time and space for hydrological applications. PhD thesis, University of Tokyo, Japan.
7
8- Puente C.E. 1995. Geometric modeling of rainfall fields. Water Resources Center Technical Completion Report W-804. Univercity of California, Davis.
8
9- Shahedi M., Sanaiinejad S.H. and Ghahraman B. 2012. Regional Frequency Analysis of Annual Maximum 1-day and 2-day Rainfalls Using Clustering and L-moments, Case study: Khorasan Razavi Province. . Journal of Water and Soil, Vol. 27(1): 80-89 .( in Persian with English abstract).
9
10- Shamkoueyan H., Ghahraman B., Davary K. and Sarmad M. 2009. Flood frequency analysis using Linear moment and flood index method in Khorasan provinces. Journal of Water and Soil, Vol. 23(1): 31-43. (in Persian with English abstract).
10
11- Strahle W.C. 1991. Turbulent combustion data analysis using fractals. AIAA,J, 3: 409-417.
11
12- Tajabadi Sh., Ghahraman B. and Ziaei A.N. 2016. Fractal analysis of temperature time series. Msc thesis, Ferdowsi University of Mashhad, Iran.
12
13- ValidiN., Ziaei A.N., Ghahraman B. and Ansari H. 2014. Using Fractal Interpolation Functions for Temporal Downscaling of Temperature Data. Journal of Water and Soil, Vol. 27(6): 1123-1132.
13
14- Zhou G.Y. and Leu M.C. 1993. Fractal geometry model for wear prediction. Wear, 170: 1-14.
14
ORIGINAL_ARTICLE
شبیهسازی رطوبت و نیترات خاک تحت مدیریتهای مختلف کود برای گیاه فلفل در اصفهان توسط مدل Eu-Rotate-N
رشد جمعیت جهان، محدودیت منابع آب و نیاز به تولید محصول بیشتر، به تمایل کشاورزان در مصرف کودهای نیتروژنی بیش از نیاز گیاه و به دنبال آن آبشویی نیترات اضافه به آب های زیرزمینی و آلودگی زیست محیطی منجر شده است. به همین دلیل ارزیابی مدل های جدید با کاربری آسان در برآورد صحیح از توزیع رطوبت و نیتروژن و شناسایی حرکت آب و املاح در خاک منطقه و انتخاب بهترین گزینه مدیریتی با دقت بالا ضروری است. این پژوهش با هدف اعتبارسنجی مدل Eu-Rrotae-N دربرآورد توزیع رطوبت و نیتروژن و شاخصهای عملکرد گیاه فلفل تحت مدیریت های مختلف کود نیتروژن انجام شد. تیمارهای آزمایشی شامل سه سطح کودی صفر (N0)، نسبت نیترات به آمونیوم 20:80 (N2) و 40:60 (N3) بود که در طرح آماری بلوک های کامل تصادفی در سه تکرار در اصفهان اجرا شد. آبیاری با پایش روزانه رطوبت و به میزان کمبود رطوبت از ظرفیت مزرعه انجام گرفت. عملکرد گیاه فلفل، رطوبت و نیتروژن خاک در طول دوره رشد اندازه گیری شدند. ارزیابی کارایی مدل با استفاده از چهار شاخص ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)، ریشه میانگین مربعات خطای نرمال شده (NRMSE)، ضریب تبیین (r2) و شاخص توافق ویلموت (d) انجام شد. عملکرد گیاه با اختلاف قابل قبولی کمتر از میزان واقعی برآورد شد. برای نیترات و رطوبت خاک، NRMSE به ترتیب برابر 45/11و 08/12، RMSE 89/0 و 022/0، r2 998/0 و996/0 و d برابر با 665/0و66/0 بود. میزان NRMSE کمتر از 20 درصد گویای کارایی خوب مدل و r2 بیشتر از 90 درصد نشان دهنده روند شبیهسازی بسیار مناسب مدل بود. همچنین RMSE و d در محدوده قابل قبول قرار داشتند. با توجه به این که نتایج ارزیابی نشان دهنده کارایی مناسب مدل Eu-Rotate-N در شبیه سازی رطوبت، نیترات و عملکرد گیاه بود. پس می توان از این مدل برای شبیه سازی در بهینهسازی مدیریت آب و نیتروژن در مزرعه در شرایط گرم و خشک اصفهان استفاده کرد.
https://jsw.um.ac.ir/article_38515_2635a3504701294e3697d7a89dd5d7eb.pdf
2017-04-21
263
276
10.22067/jsw.v31i1.50834
آلودگی نیترات
کود آبیاری
فلفل شیرین
توزیع رطوبت خاک
فروغ
فاضل
forough_f67@yahoo.com
1
دانشـگاه اراک
LEAD_AUTHOR
ناصر
گنجی خرم دل
n-ganjikhorramdel@araku.ac.ir
2
دانشگاه اراک
AUTHOR
مهدی
قیصری
gheysari@cc.iut.ac.ir
3
دانشگاه صنعتی اصفهان
AUTHOR
1- Allen R.G., Pereira L.S., Raes D., and Smith M. 1998. Crop evapotranspiration-guidelines for computing crop water requirements. Irrigation and drainage paper 56, Rome, Italy. 300 p.
1
2- Azhdary Kh. 2008. Simulation of Water Movement in Soil in Drip Irrigation System in Different Types of Soils. Agricultural Biotechnology, Issue 1. (in Persian with English abstract).
2
3- Brisson N., Gary C., Justes E., Roche R., Mary B., Ripoche D., Zimmer D., Sierra J., Bertuzzi P., Burger P., Bussiere F., Cabidoche Y.M., Cellier P., Debaeke P., Gaudillere J.P., Henault C., Maraux F., Seguin B., and Sinoquet H. 2003. An overview of the crop model STICS. European Journal of Agronomy, 18:309–332.
3
4- Brisson N., Mary B., Ripoche D., Jeuffroy M.H., Ruget F., Nicoullaud B., Gate P., Devienne-Barret F., Antonioletti R., Durr C., Richard G., Beaudoin N., Recous S., Tayot X., Plenet D., Cellier P., Machet J.M., Meynard J.M., and Delecolle R. 1998. STICS: a generic model for the simulation of crops and their water and nitrogen balances. I. Theory and parameterization applied to wheat and corn. Agronomie, 18, 311–346.
4
5- Burns I.G. 1974. A model for predicting the redistribution of salts applied to fallow soils after excess rainfall or evapotranspiration. European Journal of Soil Science, 25:165–178.
5
6- Casero T., Benavides A., Pay J., and Recasens I. 2004. Relationship between leaf and fruit nutrients and fruit quality attributes in Golden Smoothee using multivariate regression techniques. Journal of Plant Nutrition, 27: 313-324.
6
7- Cote C.M., Bristow K.L., Charleworth P.B., and Cook F.J. 2003. Analysis of soil wetting and solute transport in sub-surface trickle irrigation. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 22(3-4):143-156.
7
8- Doltra J., and Mu˜noz P. 2010. Simulation of nitrogen leaching from a fertigated crop rotation in a Mediterranean climate using the EU-Rotate N and HYDRUS-2D models. Agricultural Water Management Journal, 97:277–285.
8
9- Doltra J., Mu˜noz P., and Anton A. 2010. Soil and plant nitrogen dynamics of a tomato crop under different fertilization strategies. Acta Horticulturae, 852:207–214.
9
10- Fallahi E. and Simons B.R. 1996. Interrelations among leaf and fruit mineral nutrients and fruit quality in‘‘Delicious’’ apples. Journal of Tree Fruit Production, 1:15–25.
10
11- Guo R., Nendel C., Rahn C., Jiang C., and Chen Q. 2010. Tracking nitrogen losses in a greenhouse crop rotation experiment in North China using the EU-Rotate N simulation model. Environmental Pollution Journal, 158:2218–2229.
11
12- Hansen S., Jensen H. E., Nielsen N. E., and Svendsen H. 1991. Simulation of nitrogen dynamics and biomass production in winter-wheat using the Danish simulation-model DAISY. Fertilizer Research, 27:245–259.
12
13- Jackson L.E. 2000. Fates and losses of nitrogen from a nitrogen-15-labeled cover crop in an intensively managed vegetable system. Soil Science Society of America Journal, 64:1404–1412.
13
14- karimi z. 2008. Study the effect of mulch on drought tolerance and other quantitative and qualitative characteristics on sweet pepper varieties. msc Dissertation, Ferdowsi University of Mashhad.
14
15- Keller J., and Bliesner R.D. 1990. Sprinkle and Trickle Irrigation. Published by Van Nostrand Reinhold New York, p:643.
15
16- Khorami M., Alizadeh A., and Ansari H. 2013. Simulation of Water Movement and Moisture Redistribution under Drip Irrigation Systems Using Hydrus 2D/3D. Journal of Water and Soil, 27(4):692-702.(in Persian with English abstract).
16
17- Lidon A., Lado L., Berbegall F., and Ramos C. 2011. Influencia de calibracion de los parametros hidraulicos del modelo EU-Rotate N en el balance de N en el cultivo de col china. Actas de Horticultura, 61:52–58 (in Spanish).
17
18- Malekian R., and Gheisari M. 2012 . Sensitivity analysis of CSM-CERES-MAIZE to field capacity in simulation of nitrogen fate. Journal of water and soil resources conservation, 1(2):1-14. (in Persian with English abstract).
18
19- Meshkat M., Warner R.C., and Workman S.R. 1999. Modeling of evaporation reduction in drip irrigation system. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 125(6): 315-323.
19
20- Nangia V., Gowda P.H., Mulla D.J., and Sands G.R. 2008. Water quality modeling of fertilizer management impacts on nitrate losses in tile drains at the field scale. Journal of Environment Quality, 37:296–307.
20
21- Nendel C. 2009. Evaluation of best management practices for N fertilisation in regional field vegetable production with a small-scale simulation model. European Journal of Agronomy, 30(2):110-118.
21
22- Nendel C., Venezia A., Piro F., Ren T., Lillywhite R.D., and Rahn C.R. 2013. The performance of the EU-Rotate N model in predicting the growth and nitrogen uptake of rotations of field vegetable crops in a Mediterranean environment. The Journal of Agricultural Science, 151:538–555.
22
23- NRCS. 2004. Estimation of direct runoff from storm rainfall. In:National Engineering Handbook, Part 630,Hydrology, USDA.
23
24- Olasolo L., Vazquez M., Suso A., and Pardo A. 2011. Evaluacion del modelo EU-Rotate N en cultivo de patata. Actas de Horticultura, 61:52–58 (in Spanish).
24
25- Rahn C.R., Zhang K., Lillywhite R.D., Ramos C., De Paz J.M., Doltra J., Riley H., Fink M., Nendel C., Thorup-Kristensen K., Pedersen A., Piro F., Venezia A., Firth C., Schmutz U., Rayns F., and Strohmeyer K. 2010. A European Decision Support System, EU-Rotate_N to predict environmental and economic consequences of the management of nitrogen fertilizer in crop rotations. European Journal of Horticultural Science, 75(1): 20-32.
25
26- Ritchie J.T. 1998. Soil water balance and plant water stress. In: Tsuji G., Hoogenboom G., Thornton P. (Eds.) Understanding Options for Agricultural Production. Kluwer Academic Publishers. Dordrecht, p. 41–54.
26
27- Sadeghi A.M., Mcinnes K.J., Kissel D.E., Cabrera M.L., Koelliker J.K., and Kanemasu E.T. 1988. Mechanistic model for predicting ammonia volatilization from urea. In: Bock B.R., Kissel, D.E. (Eds.). Ammonia Volatilization from Urea Fertilizers. National Fertilizer Development Centre, Tennessee Valley Authority, Muscle Shoals, Alabama, p. 67–92.
27
28- Savage M.J. 1993. Statistical aspects of model validation. Presented at a workshop on the field water balance in the modeling of cropping systems, University of Pretoria, South Africa.
28
29- Schmitz GH., Shutze N., and Petersohn U. 2002. New strategy for optimizing water application under trickle irrigation. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 128(5): 287-297.
29
30- Seifi s. 2010. Study the Effects of plant density and pruning on yield and plant growth in two varieties of greenhouse bell pepper. MSc Dissertation, Ferdowsi University of Mashhad.
30
31- Shaffer M.J., Halvorson A.D., and Pierce F.J., 1991. Nitrate Leaching and Economic Analysis Package (NLEAP): model description and application. In: Follett, R.F., Keeney, D.R., Cruse, R.M. (Eds.), Managing nitrogen for Groundwater Quality and Farm Profitability. Soil Science Society of America, Madison, WI, USA, pp. 285–322.
31
32- Simunek J., Van Genuckten M.Th., and Sejna M. 2006. The HYDRUS Software Package for Simulating the Two- and Three-Dimensional Movement of Water, Heat, and Multiple Solutes in Variably – Saturated Media. Technical Manual.
32
33- 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, 30: 304–310.
33
34- Soler C.M.T., Sentelhas P.C., and Hoogenboom G. 2007. Application of the CSM-CERES-Maize model for planting date evaluation and yield forecasting for maize grown off-season in a subtropical environment. European Journal Agronomy, 27: 165-177.
34
35- Soto F., Gallardob M., Gimenezc C., Pe˜na-Fleitasb T., and Thompsonb R.B. 2014. Simulation of tomato growth, water and N dynamics using the EU-Rotate N model in Mediterranean greenhouses with drip irrigation and fertigation. Agricultural Water Management, 132:46–59.
35
36- Stöckle C.O., Donatelli M., and Nelson R., 2003. CropSyst, a cropping system simulation model. Eur. J. Agron, 18: 289–307.
36
37- Sun Y., Hua K., Zhangb K., Jiangc L., and Xuc Y. 2012. Simulation of nitrogen fate for greenhouse cucumber grown under different water and fertilizer management using the EU-Rotate N model. Agricultural Water Management, 112:21– 32.
37
38- Sфgaard H.T., Sommer S.G., Hutching H.J., Huijsmans J.F.M., Bussink D.W., and Nicholson F. 2002. Ammonia wolatilization from field-applied animal slurry-the ALFAM model. Atmospheric Environment, 36:3309–3319.
38
39- Tognoni F., Pardossi A., and Serra G. 1999. Strategies to match greenhouses to crop production. Acta Horticulturae, 481:451–461.
39
40- Willmott C.J. 1982. Some comments on the evaluation of model performance. Bulletin of the American Meteorological Society, 63(11):1309–1313.
40
41- Yang D.J., Zhang T.Q., Zhang K.F., Greenwood D.J., Hammond J.P., and White P.J. 2009. An easily implemented agro-hydrological procedure with dynamic root simulation for water transfer in the crop-soil system: Validation and application. Journal of Hydrology, 370:177-190.
41
ORIGINAL_ARTICLE
مقایسه چهار روش محاسبه وزن در ارزیابی تناسب اراضی به کمک منطق فازی برای پیشبینی عملکرد گندم
مطالعه حاضر با هدف مقایسه چهار روش محاسبه وزن در ارزیابی کیفی و کمی تناسب اراضی با استفاده از منطق فازی برای پیشبینی عملکرد گندم در شهر کیان، استان چهارمحال و بختیاری انجام شد. در این مطالعه وزن خصوصیتها و کیفیتهای مؤثر بر گندم شامل خصوصیات اقلیمی و ویژگی های خاک با استفاده از چهار روش شبکه عصبی با یک نرون و چهار نرون، حداقل مجذورات جزﺋﻰ و رگرسیون چند متغیره محاسبه شد. در همه روشهای وزندهی بیشترین وزن مربوط به سنگریزه و کمترین وزن مربوط به رس بود. مقایسه نتایج ارزیابی به روش فازی به هر چهار روش محاسبه وزن از طریق مقایسه ضریب تبیین معادلات رگرسیونی بین شاخص اراضی و تولید مشاهده شده انجام گرفت. ضریب تبیین بین تولید مشاهده شده و تولید پیشبینی شده برای روش محاسبه وزن شبکه عصبی با یک نرون و چهار نرون، حداقل مجذورات جزﺋﻰ و رگرسیون چند متغیره به ترتیب 595/0، 56/0، 596/0و 6/0 به دست آمد. نتایج استفاده از وزن تخمین زده شده به وسیله سه روش شبکه عصبی با یک نرون، حداقل مجذورات جزﺋﻰ و رگرسیون چند متغیره در روش فازی مشابه بود و بیشترین ضریب تبیین و کمترین مقادیر جذر میانگین مربعات خطاها در بین مدلها برای این سه روش به دست آمد. اما در مورد شبکه عصبی استفاده از یک نرون به جای چهار نرون با تفاوتی اندک کارآمدتر بود. ضریب تبیین نسبتاً کم به دست آمده از روش های مورد استفاده حاکی از اهمیت مدیریت اراضی در میزان عملکرد دارد. نتایج این مطالعه بر ضرورت وارد نمودن پارامارهای مدیریتی در محاسبات ارزیابی اراضی دلالت نمود.
https://jsw.um.ac.ir/article_38516_caa7f206b1d68e6c187271d4fdd8fd5f.pdf
2017-04-21
277
285
10.22067/jsw.v31i1.52571
حداقل مجذورات جزﺋﻰ
خصوصیات اراضی
رگرسیون چند متغیره
شبکه های عصبی
شهرکیان
فاطمه
رحمتی
rahmati25@gmail.com
1
دانشگاه ولی عصر (عج) رفسنجان
AUTHOR
اردوان
کمالی
a.kamali@vru.ac.ir
2
دانشگاه ولی عصر (عج) رفسنجان
LEAD_AUTHOR
1- Almeida J., and Predictive S. 2002. Non-linear modeling of complex data by artificial neural networks. Current Opinion in Biotechnology, 13: 72-6.
1
2- Amirian chekan A., Sarmadian F., Heidari A., Omid M., and Mohammadi J. 2012. The spatial modeling of the land suitability using fuzzy set theory and geostatistics (case study: Seylakhor plain, Dorood county, Lorestan province). Journal of grassland and watershed resources management, 65(3):96-116.
2
3- Ayoubi S. 1997. Qualitative and quantitative land suitability for important crops in North- Baraan (Isfahan). M.Sc. Thesis, College of Agriculture, Isfahan University of Technology. (in Persian with English abstract)
3
4- Burrough P.A., 1989. Fuzzy mathematical methods for soil survey and land evaluation. Journal of Soil Science, 40: 477-492.
4
5- Chin W.W., Marcolin B., and Newsted P. 1996. A partial least squares latent variable modeling approach for measuring interaction effects: results from a Monte Carlo simulation study and voice mail emotion/adoption study. p. 21-41. In proceeding of the 17th international conference on information systems, 16-18 Dec. 1996. Cleveland, Ohio.
5
6- Damavandi A., Masihabadi M.H., Takasi M. 2005. Qualitative land evaluation for sugar beet in Khodabandeh, Zanjan province. In proceeding of the 9th soil science congress of Iran. 25-28 Aug. 2005. Tehran, Iran. (in Persian)
6
7- Dent D., and Young A. 1981. Soil survey and land evaluation. George Allen and Unwin, Boston.
7
8- FAO. 1976. A framework for land evaluation. Soils Bulletin, No. 32. FAO, Rome, Italy.
8
9- Givi J. 1999. Qualitative, quantitative and economic land suitability evaluation and determining the land potential yield for important crops of Falavarjan area in Isfahan. (In Persian).
9
10- Karayiannis N.B., and Venetsanopouios A.N. 1993. Artificial Neural Network: learning algorithms, performance evaluation, and application. Kluwer academic publisher, boston.
10
11- Keshavarzi A., Sarmadian F., Heidari A. and Omid M. 2010. Land Suitability Evaluation Using Fuzzy 11- Continuous Classification (A Case Study: Ziaran Region). Journal of Modern Applied Science. 4(7): 72-81.
11
12- Mahler P. 1970. Manual of land classification for irrigation. Ministry of Agriculture (3rd ed). Soil and water Institute of Iran, No. 205.
12
13- Mohammadi j., and Givi j. 2011. Land suitability evaluation for irrigated wheat in Falavarjan using fuzzy set theory. Journal of Sciences and Technology of Agriculture and Natural Resources. 5(1):103-116. (in Persian with English abstract)
13
14- Noruzi M., Jalalian A., Ayoubi S., and Khademi H. 2008. Relationship between Wheat Yield and Terrain Attributes in Ardal Region, Charmahal and Bakhtiari Province. Journal of Sciences and Technology of Agriculture and Natural Resources. 12(46):759-770. (in Persian with English abstract)
14
15- Salehi M.H. and khademi H. 2008. Soil Mapping. Isfahan, Iran. (In Persian)
15
16- Sargent D.J. 2001. Comparison of artificial neural networks with other statistical approaches: results from medical data sets. Cancer. 91:1636-42.
16
17- Shahnazarpoor G.H. 2008. Quantitative and Qualitative land suitability evaluation for important agricultural crop in mobarakeh area, Isfahan province (a comparison between fuzzy and Boolean logic). M.Sc. Thesis, College of Agriculture, Isfahan. University of Technology. (In Persian)
17
18- Sohrabi A., Mohammadi J., Behrahi K. and Seyed Jalali A. 2005. The Investigation Of The superiority Reasons of Fuzzy Method to FAO in Land Suitability Classification. p. 277-278. In proceeding of 10th soil science congress of Iran. Aug. 26-28. Karaj, Iran. (in Persian with English abstract)
18
19- Soil survey staff, 2014. Keys to soil taxonomy, 12th edition. NRCS, USDA, USA.
19
20- SYS C., Van Ranst E. and Debaveye J. 1991. Land Evaluation. Part І. General Administration for Development Cooperation Place. Brussels, Belgium.
20
21- Weather Bureau of Shahrekord. 2013. Shahrekord, Iran.
21
22- Zare Abyaneh H. 2012. Evaluation of Artificial Neural Network and Geostatistical Methods in Estimating the Spatial Distribution of Irrigated and Dry Wheat Yield (Case Study: Khorasan Razavi). Journal of Natural Geography. 44 (4):23-42. (In Persian, abstract in English).
22
ORIGINAL_ARTICLE
ناپویاسازی کادمیم در خاک با استفاده از نانوذرات مگنتیت تثبیتشده با سدیم دودسیل سولفات
کادمیم یکی از فلزات سنگین است که به خاطر اثرات سمی بالقوه آن بر فعالیت و ترکیب موجودات زنده خاک، در چند دهه گذشته بسیار مورد توجه قرار گرفته است. تثبیت فلزات سنگین با استفاده از اصلاح کننده ها، روشی ساده و سریع برای کاهش گسترش آلودگی فلزات سنگین محسوب می شود. هدف از این پژوهش سنتز نانوذرات مگنتیت (Fe3O4) تثبیت شده با سدیم دودسیل سولفات (SDS) و بررسی اثر درصدهای مختلف آن (از صفر تا 10 درصد) بر شکل های مختلف کادمیم در خاک آلوده شده با 1000 میلی گرم کادمیم بر کیلوگرم با روش عصاره گیری دنباله ای تسیر بود. نتایج نشان داد غلظت کادمیم در شکل های محلول و کربناتی با افزایش درصد نانوذرات کاهش یافت. بیشترین میزان کاهش غلظت کادمیم در تیمار 10 درصد نانوذره (80 درصد در شکل محلول و 28 درصد در شکل کربناتی نسبت به تیمار شاهد) مشاهده شد. غلظت کادمیم متصل به شکل اکسیدها با افزایش درصد نانوذرات افزایش یافت، به طوری که در تیمار 10 درصد نانوذره به سه برابر تیمار شاهد رسید. غلظت کادمیم در شکل های تبادلی و باقی مانده با تغییر درصد نانوذرات تغییرات چندانی نداشت. همچنین، تحرّک و فراهمی زیستی کادمیم در خاک در تیمار 10 درصد نانوذره، 17 درصد کاهش یافت. بنابراین، می توان نتیجه گیری کرد که نانوذرات مگنتیت تثبیت شده باعث کاهش حلالیت کادمیم در خاک و کاهش فراهمی زیستی این فلز می گردد.
https://jsw.um.ac.ir/article_38513_46c46a5eb13b14152685955a8cb960ae.pdf
2017-04-21
241
253
10.22067/jsw.v31i1.50713
آلودگی خاک
عصاره گیری دنباله ای
فلز سنگین
نانوذرات
احمد
فرخیان فیروزی
a.farrokhian@scu.ac.ir
1
دانشگاه شهید چمران اهواز
AUTHOR
محمدجواد
امیری
mjavad.amiiri62@gmail.com
2
دانشگاه فسا
AUTHOR
حسین
حمیدی فر
hhamidi64@yahoo.com
3
دانشگاه شیراز
AUTHOR
مهدی
بهرامی
bahrami@fasau.ac.ir
4
دانشگاه فسا
LEAD_AUTHOR
1- Adriano D.C. 2001. Trace elements in terrestrial environments, biogeochemistry, bioavailability and risks of metals, second ed. Springer, New York.
1
2- Alibeigi S., and Vaezi M. 2008. Phase Transformation of Iron Oxide Nanoparticles by Varying the Molar Ratio of Fe2+: Fe3+. Journal of Chemistry Engineering Technology, 31(11):1591–1596.
2
3- Bolan N.S., Adriano D.C., and Curtin D. 2003. Soil acidification and liming interactions with nutrient and heavy metal transformation and bioavailability. Advanced in Agronomy, 78:216-272.
3
4- Carini R., Bellomo G., Benedetti A., Fulceri R., Gamberucci A., Parola M., Dianzani M.U., and Albone E. 1995. Alteration of Na+ homeostasis as a critical step in the development of irreversible hepatocyte injury after adenosine triphosphate depletion. Hepatology: 1089-1098.
4
5- Chapman H.D. 1965. Cation exchange capacity. In: Black, C.A. (Ed.), Methods of Soil Analysis: Part 2. Monogr. Ser., vol. 9. American Society of Agronomy, Madison, WI, pp. 891–900.
5
6- Chen G.; Zeng G.; Chunyan D.; Huang D.; Lin T.; Wang L. and Guoli Sh. 2010. Transfer of heavy metals from compost to red soil and groundwater under simulated rainfall conditions. Journal of Hazardous Materials, 181: 211–216.
6
7- Degryse F.; Smolders E., and Parker D.R. 2009. Partitioning of metals (Cd, Co, Cu, Ni, Pb, Zn) in soils: concepts, methodologies, prediction and applications: a review. European Journal of Soil Science, 60: 590–612.
7
8- Han F.X.; Hargreaves J.A.; Kingery W.L.; Huggett D.B. and Schlenk D.K. 2001. Accumulation, distribution, and toxicity of copper in sediments of catfish ponds receiving periodic copper sulfate applications. Journal of Environmental Quality, 30: 912–919.
8
9- Hutton M., and Symon C. 1986. The quantities of cadmium, lead, mercury and arsenic entering the U.K. environment from human activities. Journal of Science of the Total Environment, P57; 129-150.
9
10- Jackson B.P., and Miller W.P. 2000. Soil solution chemistry of a fly ash poultry litter and sewage sludge-amended soil. Journal of Environmental Quality, 29 (2): 430–436.
10
11- Jordan A.; Scholz R.; Wust P.; Fakhling H., and Felix R. 1999. Magnetic fluid hyperthermia (MFH): cancer treatment with AC magnetic "eld induced excitation of biocompatible superparamagnetic nanoparticles. Journal of Magnetism and Magnetic Materials, 201: 413–419
11
12- Liu R., and Zhao D. 2007. The leachability, bioaccessibility, and speciation of Cu in the sediment of channel catfish ponds. Journal of Environmental Pollution, 147: 593–603.
12
13- Lu A.; Zhang S., and Shan X.Q. 2005. Time effect on the fractionation of heavy metals in soils. Journal of Geoderma, 125: 225–234.
13
14- Miller W.P., Martines D.C., and Zelazity I.W. 1986. Effect of sequence in extraction of trace metals from soils. Soil Science Society of America Journal, 50: 598-601.
14
15- Nelson D.W., and Sommers L.E. 1982. Total carbon, organic carbon, and organic matter. Part 2. In: Page, A.L. Ed .Methods of Soil Analysis, second ed. ASA and SSSA, Madison, WI, pp. 539–579.
15
16- Ozsoy H.D.; Kumbur, H., and Ozer Z. 2007. Adsorption of copper (II) ions to peanut hulls and Pinus brutia sawdust Int. Journal of Environmental Pollution, 31: 125–134.
16
17- Peltier E.; Dahl A.L., and Gaillard J.F. 2005. Metal speciation in anoxic sediments: when sulfides can be construed as oxides. Journal of Environmental Science and Technology, 39: 311–316.
17
18- Reible D.; Lampert D.; Constant D.; Mutch J., and Zhu Y. 2006. Active capping demonstration in the Anacostia River. Journal of Remediation, 17: 39–53.
18
19- Reyhanitabar A., Alidokht L., Khataee A.R., and Oustan S. 2012. Application of stabilized Fe0 nanoparticles for remediation of Cr (VI)-spiked soil. Europen Journal of Soil Science, 63: 724-732.
19
20- Rostami S. 2001. Using of human hair to remove heavy metals from aqueous solution (cadmium and lead). MSc dissertation. Islamic Azad University of Ahvaz (in Persian with English abstract).
20
21- Si S.; Kotal A., and Mandal T.K. 2004. Size-controlled synthesis of magnetite nanoparticles in the presence of polyelectrolytes. Jornal of Chemistry Material, 16: 3489−3496.
21
22- Tamura H., and Furrichi R. 1997. Adsorption affinity of divalent heavy metal ions for metal oxides evaluated by modeling with the Frumkin isotherm. Journal of Colloid Interface Science, 195: 241–249.
22
23- Tang X.Y., Zhu Cui Y.S., Duan J., and Tang L. 2006. The effect of ageing on the bioaccessibility and fractionation of cadmium in some typical soils of China. Environment International, 32: 682–689.
23
24- Tessier A.; Campbell P.G.C., and Bisson M. 1979. Sequential extraction procedure for the speciation of particulate trace metals. Journal of Analytical Chemistry, 51: 844–851.
24
25- Xu Y.; Liu R., and Zhao D. 2009. Reducing leachability and bioaccessibility of toxic metals in soils, sediments, and solid /hazardous wastes using stabilized nanoparticles. Journal of Nanotechnology Applications for Clean Water: 365–374.
25
26- Zhang Z.; Li M.; Chen W.; Zhu Sh.; Liu N., and Zhu L. 2010. Immobilization of lead and cadmium from aqueous solution and contaminated sediment using nano-hydroxyapatite. Journal of Environmental Pollution, 158: 514–519.
26
27- Zhou J.; Wu W.; Caruntu D.; Yu M.H.; Martin A.; Chen J.F.; Connor C.O., and Zhou W.L. 2007. Synthesis of porous magnetic hollow silica nanospheres for nanomedicine application. Journal of Physical Chemistry, 111: 17473–17477.
27
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی قابلیت ماندگاری باکتریهای حلکننده فسفات در گرانول فسفاته
توسعه پایدار و حفظ محیطزیست ارتباط تنگاتنگی باهم دارند. ﻛﺸﺎورزی ﭘﺎﻳﺪار، ﺗﻮﻟﻴﺪ و بهرهبرداری ﻣﺪاوم از ﻳﻚ زیستبوم زراﻋﻲ ﺑﺎ رﻋﺎﻳﺖ جنبههای ﻣﺨﺘﻠﻒ زیستمحیطی ﺑﺮ اﺳﺎس بهکارگیری ﺣﺪاﻗﻞ نهادهها (غیر از ﻛﻮد آﻟﻲ) اﺳﺖ. ﻓﺴﻔﺮ ﻳﻜﻲ از ﻋﻨﺎﺻﺮ ﻣﻬﻢ و ﺿﺮوری ﺑﺮای ﮔﻴﺎﻫﺎن اﺳﺖ. ﺑﺮای ﺗﺄﻣﻴﻦ ﻓﺴﻔﺮ موردنیاز از ﻛﻮدﻫﺎی فسفره اﺳﺘﻔﺎده میشود ﻛﻪ در شرایط ﺧﺎک، بهصورت ﻧﺎﻣﺤﻠﻮل درآمده و از دﺳﺘﺮس ﮔﻴﺎه ﺧﺎرج میشود. ﻛﻮدﻫﺎی زیستی ﺣﺎوی میکروارگانیسمهای حلکننده ﻓﺴﻔﺎت ﺑﺎﻋﺚ ﺣﻞ ﺷﺪن ﻓﺴﻔﺮ ﻧﺎﻣﺤﻠﻮل و ﻛﺎﻫﺶ ﻣﺼﺮف ﻛﻮدﻫﺎی ﺷﻴﻤﻴﺎﻳﻲ میگردد. بهمنظور بررسی قابلیت ماندگاری باکتریهای حلکننده فسفات در گرانول آزمایشی در قالب طرح کاملاٌ تصادفی با آرایش فاکتوریل انجام شد. بدین ترتیب که 10 ایزوله انتخاب شدند و به ترتیب با نسبت 50، 25، 15 و 10 درصد از آپاتیت، ماده آلی، گوگرد و محلول گرانول ساز (نسبت 1:1 و 2:1 باکتری و ملاس چغندرقند) برای هر ایزوله تهیه شد. محصول نهایی در دمای 28 و 40 درجه سانتیگراد خشک و 4 ماه نگهداری شد و شمارش جمعیت بلافاصله و در 10، 20، 30، 60، 90 و 120 روز بعد به روش سریهای رقت انجام گرفت. بیشترین جمعیت باکتری در نسبت 1:1 مایه تلقیح به ملاس چغندرقند مشاهده شد البته برخی از باکتریها توانستند در نسبت 2:1 نیز جمعیت خود را تا مدتی حفظ کنند. گرانول تولیدشده بر اساس استاندارد تعریفشده تا 3 ماه جمعیت خود را حفظ کرد و مناسبترین جمعیت در گرانول 1:1 خشکشده در 28 درجه سانتیگراد مشاهده شد و برخی از گرانولهای نسبت 1:1 دمای 40 درجه سانتیگراد نیز با استاندارد تعریفشده مطابقت داشتند.
https://jsw.um.ac.ir/article_38514_11c859ec46e0d0a243ce206e820886b7.pdf
2017-04-21
254
262
10.22067/jsw.v31i1.52420
باکتریهای حلکننده
فسفر
درجه حرارت
ﻛﻮد زﻳﺴﺘﻲ
گرانول
ملاس چغندرقند
هاجر
رجبیهشجین
rajabi_hajar@yahoo.com
1
دانشگاه پیام نور، مرکز تهران شرق
AUTHOR
علیرضا
فلاح نصرت آباد
fallahalireza50@yahoo.com
2
موسسه تحقیقات خاک و آب
LEAD_AUTHOR
غلامرضا
بخشی خانیکی
bakhshi@pnu.ac.ir
3
دانشگاه پیام نور
AUTHOR
1- Ahmed S. 1995. Agriculture-Fertilizer Interface in Asia-Issues of Growth and sustainability, Oxford & IBH Publishing Company Private Limite, New Delhi.
1
2- Asea P. E. A.,Kucey R. M. N. and StewartJ. W. B.1988. Inorganic phosphate solubilization by two penicillium species in solution culture and soil, Soil Biological and Biochemistry, 4:459-464.
2
3- BrooksR.R.1998.Plants that hyper accumulate heavy metals, United Kingdom: The Centre for Agriculture and Bioscience International (CABI).publication.
3
4- DaiJ.,BecquerT.,Rouiller J.,Reversat H.,Bemhard G.andLavelle F. 2004. Influence of heavy metals on C and N mineralization and microbial biomass in Zn-, Cu- and Cd- contaminated soils,A companion journal of Agriculture, Ecosystems & Environment,25:99-109.
4
5- Davarinejad G., HaghniaG. andLakzian A. 2004.Effect of animal fertilizers and enriched compost on wheatyield, Agriculture Technology and Science Journal, 18:101-108. (In Persian with English abstract)
5
6- Ehteshami S.M.R.,Hakimian F. and Yousefie Rad M.,Chaichi M.R.2012.Effect of the integration in phosphate fertilizer different levels and phosphate solubilizing bacteria on forage quantitative and qualitative of two barley cultivars, Agronomy Journal (Pajouhesh&Sazandegi), No:102 pp:141-150. (In Persian)
6
7- Elliott L.F. and Wildung R.E. 1992. What biotechnology means for soil and water conservation, Journal of Soil and Water Conservation, 47:17-20.
7
8- Franco-Correaa M., Quintana A., Duque C., Suarez C., Rodriguez M.X. and Barea J.M. 2010. Evaluation of actinomycete strains for key traits related with plant growth promotion and mycorrhizal helping activities, Applied Soils Ecology, 45:209–217.
8
9- Garbaye J.1994. Helper bacteria-a new dimension to the mycorrhizal symbiosis, New Phytologist, 128:197-210.
9
10- Khavazi k. 2012.Instructions on how to check bio-fertilizers, Soil and Water Research Institute, Iran. (In Persian)
10
11- JilaniG.,AkramA.,AliR.M.,HafeezF.Y., ShamsiI.H., ChaudhryA.N.and ChaudryA.G. 2007.Enhancing crop growth, nutrient availability, economic and beneficial rhizosphere microflora through organic and biofertilizers,Annals of Microbiology, 57:177-183.
11
12- KacarB. and KatkatV. 2010.Bitkibesleme.pp.217-289.4thBaski.Nobel Yaymevi, Ankara.
12
13- KaderM.K., MmianH. and HoyueM.S. 2002.Effects of Azotobacter inoculants on the yield and nitrogen uptake by wheat, Journal of Biological Sciences, 2: 250-261.
13
14- KarthikeyanN.,PrasanaR.P.,NainL., and KaushikB.D. 2007.Evaluting the potential of plant growth promothng cyanobacteria as inoculant for wheat, European Journal of Soil Biology, 43:23-30.
14
15- KhanM.S.,Zaidi A. and WainP.A. 2007.Role of phosphate-solubilizing microorganisms in sustainable agriculture –A review, Agronomy for Sustainable Development, Dev.27:29-43.
15
16- Kiani-rad M. 1995.Evaluation of phosphate solubilizing microorganisms and their effects on the reduction of phosphate fertilizers in the cultivation of soy, Master thesis, Tehran University, Karaj, Iran. (In Persian)
16
17- Liu R.J. and Chen Y.L. 2007.Mycorrhizal Symbiosis (in Chinese), Science Press (www.sciencep.com), Beijing.ISBN 978-7-03-017290-7,page 447.
17
18- Malakoti M.J.1995. sustainable agriculture and increase performance by optimizing the use of fertilizers in Iran, dissemination of agricultural education. Karaj, Iran. (In Persian)
18
19- Malboobi M.A., Behbahani M., Madani H., Owlia P., Deljou A., Yakhchali B., Moradi M., and Hassanabadi H. 2009. Performance evaluation of potent phosphate solubilizing bacteria in potato rhizosphere, World Journal of Microbiology and Biotechnology, 25:1479-1484.
19
20- Mehrotra V.S. (ed.). 2005. Mycorrhiza: Role and Applications,Allied Publishers Limited, New Dehli.
20
21- MehvarzS. and ChaichiM.R. 2008.Effect of Solubilizing Microorganisms sndPhosphrus Chemical Fertilizer on Forage and Grain Quality of Barely(Hordeum vulgar L.), American-Eurasian Journal of Agricultural and Environmental Sciences, 3(6)855-860.
21
22- MollaM.A.Z.andChowdhuryA.A.1984. Microbial mineralization of organic phosphate in soil, Plant and Soil, 78: 393-399.
22
23- RaiS.N. and GaurA.C. 1988. Characterization of Azotobacter spp. Effect of Azotobacter and Azospirillum as inoculant on the yield and N-uptake of wheat crop, Plant and Soil, 34:131-134.
23
24- SafariM.2014.the tendency of conventional agriculture (Intensive Agric.) Sustainable agriculture (Sustainable Agriculture) solutions to improve the quality of soils in semi-arid regions of Iran, 1th national conference on sustainable management of soil resources and the environment, Kerman,martyrBahonar University. (In Persian)
24
25- SobbaRao N.S. 1986. Soil microorganisms and plant growth, Oxford and IBH publishing Company, put. LTD.
25
26- SobbaRao N.S. 1988. Biofertilizers in Agriculture, 2nd, Oxford and IBH publishing Company, New Dehli.
26
27- StevensonF.J.2005. Cycles of Soil: Carbon, Nitrogen, Phosphorus, Sulfur, Micronutrients, John Wiley and Sons, New york.
27
28- TurkM.A., AssafT.A., HameedK.M., and Al-TawahaA.M. 2006.Significance of Mycorrhiza, World Journal of Agricultural Sciences, 2(1):16-20.
28
ORIGINAL_ARTICLE
توزیع اندازه ذرات منتقله در اثر فرسایش سطحی در شدتهای مختلف باران و درجات شیب
رواناب سطحی یکی از عوامل مهم در انتقال ذرات خاک و در نتیجه فرسایش سطحی خاک است. شدت باران و شیب سطح دو عامل مهم و تأثیرگذار در فرسایش سطحی می باشند. در این پژوهش، انتقال پذیری ذرات اولیه خاک به وسیله رواناب سطحی بر روی یک خاک میان بافت (رس لومی) در نه شدت باران ( از 10 تا 90 میلی متر بر ساعت) و پنج درجه شیب ( از صفر تا 40 درصد) به صورت فاکتوریل در قالب طرح کاملاً تصادفی انجام گرفت. فرسایش سطحی و توزیع اندازه ذرات فرسایش یافته با استفاده از فلوم هایی به ابعاد cm 32 × 50 تحت باران های شبیه سازی شده به مدت 45 دقیقه اندازه گیری شد. بر اساس نتایج، شدت باران 20 میلی متر بر ساعت به عنوان آستانه شدت باران و شیب 10 درصد، به عنوان آستانه شیب برای وقوع فرسایش سطحی خاک بود. میزان فرسایش سطحی تحت تأثیر شدت باران (001/0>P) و شیب سطح (001/0>P) قرار گرفت به طوری که با افزایش شدت بارندگی و شیب سطح، میزان فرسایش سطحی به طور چشم گیری افزایش یافت. تفاوت اساسی بین ذرات اولیه خاک از نظر ویژگی انتقال پذیری وجود داشت. انتقال پذیری ذرات توسط جریان سطحی نیز به شدت تحت تأثیر شدت باران (001/0>P) و شیب سطح (001/0>P) قرار گرفت. با افزایش شدت باران انتقال پذیری ذرات سیلت افزایش و انتقال پذیری ذرات شن کاهش یافت. میزان انتقال ذرات رس تحت تأثیر شیب سطح قرار نگرفت. با وجود آن که میزان انتقال ذرات شن (به جز شن بسیار درشت) با افزایش شیب به شدت کاهش یافت، انتقال پذیری ذرات سیلت و رس تحت تأثیر شیب سطح قرار نگرفت. ذرات سیلت بیشترین سهم مواد فرسایش یافته را شامل شدند. حساسیت ذاتی بالای ذرات سیلت و حتی رس به فرسایش سطحی عواملی بودند که موجب شدند با افزایش درجه شیب، انتقال آن ها تحت تأثیر قرار نگیرد. با توجه به سهم بسیار بالای ذرات سیلت در هدررفت خاک، این ذره به عنوان حساس ترین ذره خاک در برابر فرآیندهای فرسایش آبی شناخته شد.
https://jsw.um.ac.ir/article_38511_42355c9ea73a20c5157b2a61021f319d.pdf
2017-04-21
216
229
10.22067/jsw.v31i1.52176
انتقال پذیری
باران شبیه سازی شده
رواناب
ذرات اولیه خاک
علی رضا
واعظی
vaezi.alireza@gmail.com
1
دانشگاه زنجان
LEAD_AUTHOR
مهدی
عبادی
mahdi.ebadi@znu.ac.ir
2
دانشگاه زنجان
AUTHOR
Akbari, S. and Vaezi, A.R. 2015. Investigating aggregates stability against raindrops impact in some soils of a semi-arid region, north west of Zanjan. 2015. Water and Soil Science, 25(2): 65-77. (in Persian)
1
2. Asadi, H., Ghadiri, H., Rose, C.W. and Rouhipour, H. 2007a. Interrill soil erosion processes and their interaction on low slopes. Earth Surface Processes and Landforms, 32(5): 711-724.
2
3. Asadi, H., Ghadiri, H., Rose, C. W., Yu, B. and Hussein, J. 2007b. An investigation of flow-driven soil erosion processes at low streampowers. Journal of Hydrology, 342(1): 134-142.
3
4. Asadi, H., Moussavi, A., Ghadiri, H. and Rose, C. W. 2011. Flow-driven soil erosion processes and the size selectivity of sediment. Journal of Hydrology, 406(1): 73-81.
4
5. Basic, F., Kisic, I., Nestroy, O., Mesic, M. and Butorac, A. 2002. Particle size distribution (texture( of eroded soil material. Journal of Agronomy and Crop Science, 188(5): 311-322.
5
6. Battany, M. and Grismer, M. 2000. Rainfall runoff and erosion in Napa Valley vineyards: effects of slope, cover and surface roughness. Hydrological Processes, 14(7): 1289-1301.
6
7. Biddoccu, M., Ferraris, S., Cavallo, E., Opsi, F., Previati, M. and Canone, D. 2013. Hillslope Vineyard rainfall-runoff measurements in relation to soil infiltration and water content. Procedia Environmental Sciences, 19: 351-360.
7
8. Blake, G. and Hartge, K. 1986. Bulk density, clod method. Methods of soil analysis: Part, 1.
8
9. Bouyoucos, G. J. 1962. Hydrometer method improved for making particle size analyses of soils. Agronomy Journal, 54(5):464-465.
9
10. Chartier, M., Rostagno, C. and Videla, L. 2013. Selective erosion of clay, organic carbon and total nitrogen in grazed semiarid rangelands of northeastern Patagonia, Argentina. Journal of Arid Environments, 88: 43-49.
10
11. Chamizo, S., Canton, Y., Rodriguez-Caballero, E., Domingo, F. and Escudero, A. 2012. Runoff at contrasting scales in a semiarid ecosystem: A complex balance between biological soil crust features and rainfall characteristics. Journal of Hydrology, 452:130–138.
11
12. Dahnke, W. and Whitney, D. 1988. Measurement of soil salinity. Recommended chemical soil test procedures for the North Central Region. North Dakota Agric. Exp. Stn. Bull. 32-34.
12
13. Edwards, W. M. and Larson, W. 1969. Infiltration of water into soils as influenced by surface seal development. Amer Soc Agr Eng Trans Asae.
13
14. Ekwue, E. and Harrilal, A. 2010. Effect of soil type, peat, slope, compaction effort and their interactions on infiltration, runoff and raindrop erosion of some Trinidadian soils. Biosystems Engineering, 105(1): 112-118.
14
15. Erskine, W.D., Mahmoudzadeh, A. and Myers, C. 2002. Land use effects on sediment yields and soil loss rates in small basins of Triassic sandstone near Sydney, NSW, Australia. Catena, 49(4): 271-287.
15
16. Foster, G. 1982. Modeling the erosion process. Hydrologic modeling of small watersheds, 297-380.
16
17. Goh, T., Arnaud, R.S. and Mermut, A. 1993. Aggregate stability to water. Soil Sampling and Methods of Analysis, 177-180.
17
18. Gonzalez-Pelayo, O., Andreu, V., Gimeno-Garcia, E., Campo, J. and Rubio, J.L. 2010. Rainfall influence on plot-scale runoff and soil loss from repeated burning in a Mediterranean-shrub ecosystem, Valencia, Spain. Geomorphology, 118(3): 444-452.
18
19. Gupta, O.P. 2002. Water in relation to soils and plants. Agrobios, India. Pp: 31-34.
19
20. Hasanzadeh, H., Vaezi, A.R. and Mohammadi, M.H. 2013. Runoff variations of different soils in plot scale under the same simulated rainfalls. Iranian J. of Soil and Water Research, 44(3): 245-254. (in Persian)
20
21. Huang, J., Wu, P. and Zhao, X. 2013. Effects of rainfall intensity, underlying surface and slope gradient on soil infiltration under simulated rainfall experiments. Catena, 104: 93-102.
21
22. Issa, O.M., Bissonnais, Y.L., Planchon, O., Favis‐Mortlock, D., Silvera, N. and Wainwright, J. 2006. Soil detachment and transport on field‐and laboratory‐scale interrill areas: erosion processes and the size‐selectivity of eroded sediment. Earth Surface Processes and Landforms, 31(8): 929-939.
22
23. Jin, K., Cornelis, W.M., Gabriels, D., Schiettecatte, W., De Neve, S., Lu, J. and Jin, J. 2008. Soil management effects on runoff and soil loss from field rainfall simulation. Catena, 75(2): 191-199.
23
24. Kemper, W. and Rosenau, R. 1986. Aggregate stability and size distribution.
24
25. Kim, J.K., Onda, Y., Kim, M.S. and Yang, D.Y. 2014. Plot-scale study of surface runoff on well-covered forest floors under different canopy species. Quaternary International, 344:75-85.
25
26. Kinnell, P. 2000. The effect of slope length on sediment concentrations associated with side-slope erosion. Soil Science Society of America Journal, 64(3): 1004-1008.
26
27. Leguedois, S. and Bissonnais, Y. L. 2004. Size fractions resulting from an aggregate stability test, interrill detachment and transport. Earth Surface Processes and Landforms, 29: 1117-1129.
27
28. Merten, G.H., Araújo, A.G., Biscaia, R.C.M., Barbosa, G.M.C. and Conte, O. 2015. No-till surface runoff and soil losses in southern Brazil. Soil and Tillage Research, 152: 85-93.
28
29. Peng, T. and Wang, S.J. 2012. Effects of land use, land cover and rainfall regimes on the surface runoff and soil loss on karst slopes in southwest China. Catena 90: 53–62.
29
30. Perez-Latorre, F. J., de Castro, L. and Delgado, A. 2010. A comparison of two variable intensity rainfall simulators for runoff studies. Soil and Tillage Research, 107(1): 11-16.
30
31. Quinton, J.N., Catt, J.A. and Hess, T.M. 2001. The selective removal of phosphorus from soil. Journal of Environmental Quality, 30(2): 538-545.
31
32. Rafahi, H.Gh. 2015. Soil Erosion by Water & Conservation. 7th edition.Tehran University Publication. 674 pp, (in Persian)
32
33. Rongsheng, F. and Zhanbin, L. 1993. Rainsplash and sediment transport model on the slope. Journal of Hydraulic Engineering, 6: 24-29.
33
34. Rubio, J. L., Forteza, J., Andreu, V. and Cerni, R. 1997. Soil profile characteristics influencing runoff and soil erosion after forest fire: a case study (Valencia, Spain). Soil Technology, 11(1): 67-78.
34
35. Santos, F.L., Reis, J.L., Martins, O. C., Castanheira, N.L. and Serralheiro, R.P. 2003. Comparative assessment of infiltration, runoff and erosion of sprinkler irrigated soils. Biosystems Engineering, 86(3): 355-364.
35
36. Shi, Z., Fang, N., Wu, F., Wang, L., Yue, B. and Wu, G. 2012. Soil erosion processes and sediment sorting associated with transport mechanisms on steep slopes. Journal of Hydrology, 454: 123-130.
36
37. Tan, K. H. 2005. Soil sampling, preparation, and analysis: CRC press. 75-86.
37
38. Thomas, G. 1996. Soil pH and soil acidity. Methods of soil analysis. Part, 3: 475-490.
38
39. Touma, J., Raclot, D., Al-Ali, Y., Zante, P., Hamrouni, H. and Dridi, B. 2011. In situ determination of the soil surface crust hydraulic resistance. Journal of Hydrology, 403(3): 253-260.
39
40. Tripathi, R. P. and Ogbazghi, W. 2016. Watershed management to enhance rainwarter conservation and crop yields in semiarid environments-A case study at Hamelmalo Agricultural College, Anseba region of Eritera. Agricultural water Management 168: 1-10.
40
41. USDA, S. 1972. Soil survey laboratory methods and procedures for collecting soil samples. Soil survey Investigations Rep (1).
41
42. Vaezi, A.R. 2014. Modeling Runoff from Semi-Arid Agricultural Lands in Northwest Iran. Pedosphere, 24(5): 595–604.
42
43. Vaezi, A.L., Bahrami, H., Sadeghi, H., and Mahdian, M. 2008. Modeling the USLE K-factor for calcareous soils in northwestern Iran. Geomorphology 97 (3): 414-423.
43
44. Vaezi, A.L., Hasanzadeh, H. and Mohammadi, M.H. 2013. Runoff variations in the soil textures samples in the plot scale under the same rainfall events. Iranian Journal of Soil and Water Research. 44(3): 243-253. (In Persian)
44
45. Walkly, A. and Black, I. 1982. An examination of digestion methods for determining soil organic matter and a proposed modification of the chromic and titration. Soil Science Society of America Journal, 37(2): 29-38.
45
46. Walling, D. 1988. Erosion and sediment yield research some recent perspectives. Journal of Hydrology, 100(1): 113-141.
46
47. Williams, J., Rose, C., Thorne, P., Coates, L., West, J., Harcastle, P. and Wilson, D. 1996. Observed suspended sediments in storm conditions. Coastal Engineering Proceedings, 1(25).
47
48. Wischmeier, W. H., & Smith, D. D. 1978. Predicting rainfall erosion losses-A guide to conservation planning. Predicting rainfall erosion losses-A guide to conservation planning.
48
49. Zhang, G.-H., Guo-Bin, L., Guo-Liang, W. and Yu-Xia, W. 2011. Effects of vegetation cover and rainfall intensity on sediment-bound nutrient loss, size composition and volume fractal dimension of sediment particles. Pedosphere, 21(5): 676-684.
49
50. Zhao, L., Liang, X. and Wu, F. 2014. Soil surface roughness change and its effect on runoff and erosion on the Loess Plateau of China. Journal of Arid Land, 6(4): 400-409.
50
51. Zhao, X., Huang, J., Gao, X., Wu, P. and Wang. J. 2014. Runoff features of pasture and crop slopes at different rainfall intensities, antecedent moisture contents and gradients on the Chinese Loess Plateau: A solution of rainfall simulation experiments. Catena, 119: 90-96.
51
ORIGINAL_ARTICLE
مقایسه ی توانایی نقشه های سنتی و رقومی در بیان پراکنش خاکها با استفاده از شاخصهای تفرق
برای بررسی توانایی روش های نقشه برداری خاک (سنتی و رقومی) در توصیف پراکنش خاک ها در دشت شهرکرد استان چهارمحال و بختیاری، 120 خاک رخ با فواصل تقریبی 750 متر حفر، تشریح و نمونه برداری شدند. نقشه های سنتی خاک در دو مرحله ی جداگانه در سطوح گروه بزرگ و زیرگروه تهیه گردیدند. همچنین، نقشه های رقومی کلاس های خاک در دو سطح رده بندی مذکور با مدل رگرسیون لاجیستیک چندجمله ای تهیه شدند. سپس، واحدهایی که در نقشه های سنتی دارای فراوانی بیشتری بودند انتخاب و همان واحدها بر روی نقشه های رقومی قرار داده شدند. شاخص تفرق شانن در هر یک از نقشه ها برای دو سطح رده بندی مزبور تعیین گردید و اختلاف میانگین آن ها بین دو نقشه از نظر آماری مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان داد که برای اکثر واحدها در هر دو سطح رده بندی، تفرق شانن برای نقشه های رقومی بیشتر از نقشه های سنتی است و در سطح گروه بزرگ و زیرگروه این اختلاف، به ترتیب، برای 75 و 50 درصد از واحدها در سطح احتمال 05/0 و 001/0 معنی دار می باشد. با توجه به واقعیت پیچیدگی پراکنش خاک ها و تغییرات پیوسته ی آن ها به نظر می رسد که جدا کردن مرز دقیق کلاس های خاک غیر ممکن است و شاخص های تفرق نیز این موضوع را تایید نموده و توانسته اند توانایی روش نقشهبرداری رقومی را در بیان توصیف پراکنش خاک ها نشان دهند. پس از آگاهی از تغییرات مکانی خاک، نحوه ی مدیریت آن چالش بسیار مهمی است که هنوز نیازمند بهبود و توسعه ی دستگاهها و ابزارهای مدیریتی است و انتظار میرود در آینده ی نزدیک، شاهد تغییر نحوه ی مدیریت اراضی با فنون و روشهای نوین باشیم.
https://jsw.um.ac.ir/article_38512_396eb4f48a8d0581ec91fa624dba18f4.pdf
2017-04-21
230
240
10.22067/jsw.v31i1.50538
رگرسیون لاجیستیک
شاخص های تفرق
روش های نقشه برداری خاک
زهره
مصلح
mosleh.zohreh@yahoo.com
1
دانشگاه شهرکرد
LEAD_AUTHOR
محمد حسن
صالحی
dr.mhsalehi@yahoo.com
2
دانشگاه شهرکرد
AUTHOR
اعظم
جعفری
a.jafari@uk.ac.ir
3
دانشگاه شهید باهنر کرمان
AUTHOR
عیسی
اسفندیارپور بروجنی
iesfandiarpour@yahoo.com
4
دانشگاه ولیعصر رفسنجان
AUTHOR
1. Behrens T., Forster H., Scholten T., Steinrucken U., Spies E.D., and Goldschmitt M. 2005. Digital soil mapping using artificial neural networks. Journal of Plant Nutrition and Soil Science, 168: 21–33.
1
2. Bouma J., De Loat P.J.M., Van Holst A.F., and Van De Nes T.J. 1980. Predicting the effect of changing water table levels and associated soil moisture regimes for soil survey interpretations. Soil Science Society of America Journal, 44: 797 – 802.
2
3. Bregt A.K., Stoorvogel J.J., Bouma J., and Stein A. 1992. Mapping ordinal data in soil survey: a Costa Rican example. Soil Science Society of America Journal, 56: 525 – 531.
3
4. Cambule A.H., Rossiter D.G., and Stoorvogel J.J. 2013. A methodology for digital soil mapping in poorly-accessible areas. Geoderma, 192: 341–353.
4
5. Dent D., Young A. 1981. Soil survey and land evaluation George Allen and Unwin. Boston.
5
6. Esfandiarpoor Borujeni I., Toomanian N., Salehi M.H., and Mohammadi J. 2009. Assessing geopedological soil mapping using diversity and similarity indices (A case study: Borujen area, Chaharmahal-Va-Bakhtiari province). Journal of Water and Soil, 23: 100-114 (in Persian with English abstract).
6
7. Esfandiarpoor Borujeni I. Safari Y. 2014. Comparison of functional pedodiversity in two detailed soil map units (a case study: Faradonbeh plain, Chaharmahal-Va-Bakhtiari Province). Journal of Science and Technology of Agriculture and Natural Resources, Water and Soil Science, 18: 267- 277 (in Persian with English abstract).
7
8. Jafari A., Finke P.A., Van deWauw J., Ayoubi S., and Khademi H. 2012. Spatial prediction of USDA-great soil groups in the arid Zarand region, Iran: comparing logistic regression approaches to predict diagnostic horizons and soil types. European Journal of Soil Science, 63: 284–298.
8
9. Ibanez J.J., De Alba S., Bermudes F.F., and Garcia-Alvarez A. 1995. Pedodiversity: concepts and measurements. Catena, 24:215-232.
9
10. McBratney A.B., Mendonc M.L., and Minasny B. 2003. On digital soil mapping. Geoderma, 117 (1-2): 3– 52.
10
11. McBratney A.B., and Minasny B. 2007. On measuring pedodiversity. Geoderma, 141: 149-154.
11
12. Minasny B., and McBratney A.B. 2015. Digital soil mapping: A brief history and some lessons. Geoderma. In Press.
12
13. Moore I.D., Gessler P.E., Nielsen G.A. and Peterson G.A. 1993. Soil attribute prediction using terrain analysis. Soil Science Society America Journal, 57: 443–452.
13
14. Robertus R.A. 1998. Loessial of Delaware: taxonomy and map-unit assessment. Soil Science Society of America Journal, 62: 412 – 422.
14
15. Rossiter D.G. 2000. Methodology for Soil Resource Inventories. Soil Science Division, International institute for Aerospace Survey & Earth Science (ITC). 2nd Revised Version.
15
16. Salehi M.H., Eghbal M.K., and Khademi H. 2003. Comparison of soil variability in a detailed and a reconnaissance soil map in Central Iran. Geoderma, 111: 45-56.
16
17. Schoeneberger P.J., Wysocki D.A., Benham E.C., and Soil Survey Staff. 2012. Field book for describing and sampling soils. 3nd Version. Natural Resources Conservation Service. National Soil Survey Center. Lincoln, NE.
17
18. Soil Survey Staff. 2014. Soil Taxonomy: A basic systems of soil classification for making and interpreting soil surveys. Twelfth Edition. NRCS. USDA.
18
19. Taylor L.R. 1978. A variety of diversities. p. 1-18. In I.A. Mound et al. (ed.) Diversity of Insect Faunas. Ninth Symposium of the Royal Entomological Society. Blackwell, Oxford.
19
20. Toomanian N., Jalalian A., Khademi H., Eghbal M.K., and Papritz A. 2006. Pedodiversity and pedogenesis in Zayandeh-rud Valley, Central Iran. Geomorphology, 81: 376–393.
20
21. Van Ranst E. Tang H. Groenemam R. and Sinthurahat S. 1996. Application of fuzzy logic to land suitability for rubber production in peninsular Thailand. Geoderma, 70: 1-19.
21
22. Western, S., 1978. Soil Survey Contracts and Quality Control. Clarendon Press, Oxford, England.
22
23. Ziadat F.M. 2007. Land suitability classification using different sources of information: soil maps and predicted soil attributes in Jordan. Geoderma, 140: 73–80.
23
ORIGINAL_ARTICLE
نقش اندازه خاکدانه بر قابلیت استفاده مس در تعدادی از خاکهای آلوده به فلزات سنگین
قابلیت استفاده فلزات سنگین به توزیع آنها در خاکدانههای با اندازه مختلف بستگی دارد. در این پژوهش تأثیر اندازه خاکدانه بر قابلیت استفاده مس برای گیاه ذرت در تعدادی از خاکهای آلوده استان اصفهان مورد بررسی قرار گرفت. نمونههای خاک هوا خشک شده، با استفاده از روش الک خشک به 4 بخش، 4 تا 2، 2 تا 25/0، 25/0 تا 053/0 و کوچکتر از 053/0 میلیمتر تفکیک شدند. قابلیت استفاده مس در خاک و خاکدانهها با استفاده از روشهای DTPA-TEA، مهلیچ 1، کلرید کلسیم 01/0 مولار و آب مقطر اندازهگیری شد. به منظور بررسی همبستگی بین مس عصارهگیری شده و شاخصهای گیاهی، ذرت به مدت 8 هفته در گلخانه کشت گردید. نتایج نشان داد که مقدار نسبی خاکدانههای 25/0تا 2 میلیمتر در خاکهای مورد مطالعه بیشترین بود و این خاکدانهها بیشترین سهم را در مقدار مس کل خاک داشتند. بیشترین مقدار مس قابل استفاده در خاکدانههای کوچکتر از 05/0 میلیمتر و پس از آن خاکدانههای 05/0 تا 25/0، 25/0 تا 2 و 2 تا 4 میلیمتر قرار داشتند. مقدار مس قابل استفاده در خاکدانههای 05/0 تا 25/0 میلیمتر و شاخصهای گیاهی دارای بیشترین همبستگی بود و پس از آن خاکدانههای کوچکتر از 05/0، 25/0 تا 2 و 2 تا 4 میلیمتر قرار داشتند. بنابراین، خاکدانههای 05/0 تا 25/0 میلیمتر سهم بالاتری در تأمین مس برای گیاه ذرت داشتهاند.
https://jsw.um.ac.ir/article_38509_a11a72292af41fc4bf831da9c5aa8b17.pdf
2017-04-21
192
201
10.22067/jsw.v31i1.50060
خاکدانه های با اندازه مختلف
ذرت
عصارهگیرهای شیمیایی
اکرم
فرشادی راد
farshadirad@gmail.com
1
دانشگاه شهرکرد
LEAD_AUTHOR
علیرضا
حسین پور
hosseinpur-a@agr.sku.ac.ir
2
دانشگاه شهرکرد
AUTHOR
شجاع
قربانی
ghorbani-sh@agr.sku.ac.ir
3
دانشگاه شهرکرد
AUTHOR
حمیدرضا
متقیان
motaghian.h@yahoo.com
4
دانشگاه شهرکرد
AUTHOR
1- Acosta J.A., Martinez-Martinez S., Faz A., and Arocena J. 2011. Accumulations of major and trace elements in particle size fractions of soils on eight different parent materials. Geoderma, 161:30–42.
1
2- Alvarez J.M., Lopez-Valdivia L.M., Novillo J., Obrador A. and Rico M.I. 2006. Comparison of EDTA and sequential extraction tests for phytoavailability prediction of manganese and zinc in agricultural alkaline soils. Geoderma, 132: 450- 463.
2
3- Campbell C.R. and Plank C.O. 1998. Preparation of plant tissue for laboratory analysis. p. 37-50. In: Y.P Kalra (ed.) Handbook of Reference Methods for Plant Analysis. CRC Press, Taylor & Francis Group.
3
4- Ding Zh., Wang Q. and Hu X. 2011. Fractionation of Zn and Pb in bulk soil and size fractions of water-stable micro-aggregates of lead/zinc tailing soil under simulated acid rain. Procedia Environmental Sciences, 10: 325 – 330.
4
5- Ding Zh., Wang Q. and Hu X. 2013. Extraction of heavy metals from water-stable soil aggregates using EDTA. Procedia Environmental Sciences, 18: 679 – 685.
5
6- Fan J., Ding W., Chen Z. and Ziadi N. 2012. Thirty-year amendment of horse manure and chemical fertilizer on the availability of micronutrients at the aggregate scale in black soil. Environmental Science and Pollution Research, 19:2745 – 2754.
6
7- Fernandes J.C. and Henriques F.S. 1991. Biochemical, physiological and structural effects of excess copper in plants. The Bot. Rev. 57(3): 246-273.
7
8- Gee G.W. and Bauder J.W. 1986. Particle size analysis. In: Klute A. (ed.), Methods of Soil Analysis. Part 1. Agron. Monogr. 9. ASA and SSSA, Madison, WI.
8
9- Hoyt P.B. and Nyborg M. 1971. Toxic metals in acid soil: 2. Estimation of plant available manganese. Soil Science Society of America Journal, 35:241-244.
9
10- Lexmond T.M. and Vorm P.D.f. 1981. The effect of pH on copper toxicity to hydroponically grown maize. Netherlands Journal of Agricultural Science. 29:217-238.
10
11- Lindsay W.L. and Norvell W.A. 1978. Development of a DTPA soil test for zinc, iron, manganese, and copper. Soil Science Society of America Journal, 42: 421-428.
11
12- Loeppert R.H. and Suarez D.L. 1996. Carbonate and gypsum. p. 437-474. In: D.L. Sparks. Methods of Soil Analysis. SSSA, Madison.
12
13- Luo C., Shen Z. and Li X. 2005. Enhanced phytoextraction of Cu, Pb, Zn and Cd with EDTA and EDDS. Chemosphere, 59: 1-11.
13
14- Marquez C.O., Garcia V.J., Cambardella C.A., Schultz R.C. and Isenhart T.M. 2004. Aggregate size-stability distribution and soil stability. Soil Science Society of America Journal, 68:725-726.
14
15- Mehlich A. 1953. Determination of P, Ca, Mg, K, Na and NH4. North Carolina Soil Testing Div. Mimeo, Raleigh.
15
16- Mehlich A. 1984. Mehlich 3 soil test extractant: A modification of Mehlich 2 extractant. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 15: 1409-1416.
16
17- Nelson D.W. and Sommers L.E. 1982. Total carbon, organic carbon, and organic matter. p. 539–579. In A.L. Page et al. (ed.) Methods of Soil Analysis. Part 2. 2nd ed. Agron. Monogr. 9. ASA and SSSA, Madison, WI.
17
18- Nicholson F.A., Smith S.R., Alloway. B.J., Carlton-Smith C. and Chanbers B.J. 2003. An inventory of heavy metals inputs to agricultural soils in England and wales. Science of The Total Environment, 311:205-219.
18
19- Nriagu J.O., and Pacyna J.M. 1988. Quantitative assessment of worldwide contamination of air, water and soils by trace metals. Nature, 333:134-39.
19
20- Qian J., Shan X.Q., Wang Z.J. and Tu Q. 1996. Distribution and plant availability of heavy metals in different particle-size fractions of soil. Science of the Total Environment, 187:131- 141.
20
21- Quenea K., Lamy I., Winterton P., Bermond A. and Dumat C. 2009. Interactions between metals and soil organic matter in various particle size fractions of soil contaminated with waste water. Geoderma, 149:217 – 223.
21
22- Rengaraj S. and Moon S.H. 2002. Kinetics of adsorption of Co (II) removal from water and wastewater by ion exchange resins. Water research, 36:1783-93.
22
23- Rhoades J.D. 1996. Salinity: electrical conductivity and total dissolved solids. p. 417-435. In: D.L. Sparks (ed.), Methods of Soil Analysis. SSSA, Madison.
23
24- Skaggs T.H., Arya L.M., Shouse P.J. and Mohanty B.P. 2001. Estimating particle size distribution from limited soil texture data. Soil Science Society of American Journal, 65: 1038-1044.
24
25- Sposito G.L., Lund J. and Chang A.C. 1982. Trace metal chemistry in arid-zone field soils amended with sewage sludge: I. Fractionation of Ni, Cu, Zn, Cd, and Pb in solid phases.Soil Science Society of America Journal, 46:260-265.
25
26- Sumner M.E., and Miller P.M. 1996. Cation exchange capacity and exchange coefficient. In: D.L. Sparks (ed.), Methods of Soil Analysis. SSSA, Madison.
26
27- Takeda A., Tsukada H., Takaku Y., Hisamatsu S., Inaba J. and Nanzyo M. 2006. Extractability of major and trace elements from agricultural soils using chemical extraction methods: application for phytoavailability assessment. Soil Science and Plant Nutrition, 52 (4), 406–417.
27
28- Tembo B.D., Sichilongo K. and Cernak J. 2006. Distribution of copper, lead, cadmium and zinc concentrations in soils around Kabwe town in Zambia. Chemosphere, 63: 497–501.
28
29- Thomas G.W. 1996. Soil pH and soil acidity. p. 475-490. In: D.L. Sparks (ed.), Methods of Soil Analysis. SSSA, Madison.
29
30- Wang Q. Y., Liu J., Wang Y. and Yu H. 2015. Accumulations of copper in apple orchard soils: distribution and availability in soil aggregate fractions. Journal of Soils Sediments, 15:1075–1082.
30
31- Wilcke W. and Kaupenjohann M. 1997. Differences in concentrations and fractions of aluminium and heavy metals between aggregate interior and exterior. Soil Science, 162: 323.
31
32- Yoon J., Cao X., Zhou Q. and Lena Q.M. 2006. Accumulation of Pb, Cu, and Zn in native plants growing on a contaminated Florid a site. Science of the Total Environment, 368:456–464.
32
33- Zhang M.K., He Z.L., Calvert D.V., Stoffella P.J., Yang X.E. and Li Y.C. 2003. Phosphorus and heavy metal attachment and release in sandy soil aggregate fractions. Soil Science Society of America Journal, 67:1158–1167.
33
ORIGINAL_ARTICLE
نقش جهت شیب بر پراکنش مکانی برخی از ویژگیهای خاک و ویژگیهای کمی، کیفی و رویشی هلو در منطقه سامان شهرکرد
به منظور ارزیابی اثر جهت شیب بر پراکنش مکانی برخی از ویژگی های خاک و ویژگی های هلو در منطقه سامان شهرکرد، در دو جهت شیب شرقی و غربی، از عمق های 30-0 و 60-30 سانتی متری، در مجموع، 136 نمونه خاک برداشت گردید. نمونه برداری از درختان هلو بصورت ترکیبی از دو درختی که فاصله کمتری با نمونه های خاک داشتند، انجام شد. نتایج مقایسه میانگین ها نشان داد که خاک شیب شرقی، درصد رس، سیلت، کربن آلی، پتاسیم، فسفر و آهن قابل جذب بیشتری نسبت به شیب غربی دارد و کیفیت بهتر خاک باعث افزایش معنی دار عملکرد (کمیت) درختان شیب شرقی نسبت به شیب غربی شده است، در حالی که کیفیت هلو در شیب غربی بهتر بود که می تواند ناشی از سایر عوامل، بویژه عوامل اقلیمی باشد. براساس نتایج حاصل از برازش مدل های استاندارد بر تغییرنماهای تجربی، تمامی متغیرها بجز pH افق عمقی دارای ساختار مکانی بودند. توزیع مکانی میزان عمـلکرد و تعداد میوه الگوی تقـریبا مشابهی با درصد ذرات رس و کربن آلی، پتاسیم، فسفر و آهن قابل جذب در هر دو عمق مورد مطالعه نشان داد و همچنین پراکنش مکانی طول و قطر شاخه ی سال جاری با پراکنش مکانی درصد ذرات رس و پتاسیم قابل جذب خاک مشابهت داشت. نتایج فوق نشان دهنده ی تاثـیر قابل توجه ویژگی های خاکی بویژه درصد ذرات رس و پتاسیم قابل جذب بر ویژگی های عمـلکردی و رویشی هـلو می باشد. مطالعه-ی تاثیر مصرف کودهای NPK و آهن بر ویژگی های کمی، کیفی و رویشی هلو در باغات منطقه به منظور روشن شدن تاثـیر این عنـاصر و همچنین مطـالعه ای در رابطه با تاثیر عوامل اقلیمی بر ویژگی های کیفی هـلو پیشنهاد می گردد.
https://jsw.um.ac.ir/article_38510_b61bd355b35539840522597b5ea1cf1e.pdf
2017-04-21
202
215
10.22067/jsw.v31i1.50485
شیب شرقی
شیب غربی
کمیت و کیفیت هلو
ساختار مکانی
نرگس
کیوانی
n_keyvani1370@yahoo.com
1
دانشگاه شهرکرد
LEAD_AUTHOR
محمد حسن
صالحی
dr.mhsalehi@yahoo.com
2
شهر کرد
AUTHOR
جهانگرد
محمدی
jaham.mohammad@ymail.com
3
دانشگاه شهرکرد
AUTHOR
عبدالرحمان
محمدخانی
mkhani7@yahoo.com
4
دانشگاه شهرکرد
AUTHOR
1- Afshar H., Salehi M.H., Mohammadi J., and Mehnatkesh A. 2009. Spatial variability of soil properties and irrigated wheat yield in a quantitative suitability map, A case study: Shahr-e-Kian area, Chaharmahal-va-Bakhtiariprovince. Journal of Water and Soil, 23(1):161-172. (in Persian with English abstract)
1
2- Almaliotis D.,Velemis D., Spyropoulos S., Blandenopoulou S., and Karapetsas N. 2002. Yield of clings tone peach orchards in relation to soil fertility parameters in northern Greece. p. 219-226. In P.Zdruli et al. (eds.) International meeting on Soils with Mediterranean Type of Climate (selected papers). Bari: CIHEAM.
2
3- Bale C.L., Williams B.J., and Charley J.L. 1998. The impact of aspect on forest structure and floristics in some Eastern Australian Sites. Forest Ecology and Management, 110: 363-377.
3
4- Bosun S.Z., and Qiguo Z. 2003. Evaluation of spatial and temporal changes of soil quality based on geostatistical analysis in the hill region of subtropical, China. Geoderma, 115:85-99.
4
5- Cambardella C.A., Moorman T.B., Novak J.M., Parkin T.B., Karlen D.L., Turco R.F., and Konopka A.E. 1994. Field-scale variability of soil properties in central Iowa soils. Soil Science Society of America Journal, 58:1501- 1511.
5
6- Dahlgren A.R., Bottinger L.T., Huntington L.G., and Amundson A.R. 1997. Soil development along an elevation transect in the western Sierra Nevada, California. Geoderma 78:207–236.
6
7- Gee G.W., and Bauder J.W. 1986. Particle size analysis.p. 383-411. In A. Klute (ed.) Methods of Soil Analysis. Part1. Physical properties.ASA. Madison. WI.
7
8- Hajilou J., and Fakhimrezaei S. 2011. Evaluation of fruit physicochemical properties in some peach cultivars. Research in Plant Biology, 1:16-21.
8
9- Lindsay W.L., and Norvell W.A. 1978. Development of a DTPA soil test for zinc, iron, manganese and copper. Soil Science Society of America Journal, 42:421-428.
9
10- Mahmoodi Sh., and Hakimian M. 2006. Fundamentals of soil science.University of Tehran press.
10
11- McLean E.O. 1982. Soil pH and lime requirement. p.199-224. In: A.L. Page et al. (eds.) Methods of Soil Analysis. Part 2.2nd ed. Chemical and Microbiological Properties.ASA. Madison.WI.
11
12- Mohammadi J. 2006. Pedometer (Spatial Statistics).Volume II.Pelk Publishing.(in Persian).
12
13- Nelson R.E. 1982. Carbonate and gypsum. p. 181-197. In A. L. Page et al. (eds.) Methods of Soil Analysis.Part 2.Chemical and microbiological properties. ASA. Madison. WI.
13
14- Olsen S.R. and Sommers L.E. 1982. Phosphorous.p. 403- 430.In A.L. Page and A. Klute. (eds.) Methods of Soil Analysis.Part 2.Chemical and microbiological properties.ASA. Madison. WI.
14
15- Salehi M.H., Esfandiarpour I. and Sarshogh M. 2011. The Effect of Aspect on Soil Spatial Variability in Central Zagros. Iran. Procedia Environmental Sciences,7:293–298.
15
16- Sanntra P., Chopra U.K. and Chakraborty D. 2008. Spatial variability of soil properties and its application in predicting surface map of hydraulic parameters in an agricultural farm. Current Science, 95:937-945.
16
17- Sharma C.M., Gairola S., Baduni N.P., Ghildiyal S.K. and Suyal S. 2011. Variation in carbon stocks on different slope aspects in seven major forest types of temperate region of Garhwal Himalaya. India. Journal Bioscience, 36:701-708.
17
18- Thomas G.W. 1982. Exchangeable cations. p. 159-165. In A.L. Page et al. (eds.) Methods of soil analysis. Part2. Chemical and microbiological properties. ASA.Madison. WI.
18
19- Vieira S.R. and Paz-Gonzalez A. 2003. Analysis of spatial variability of crop yield and soil properties in small agricultural plots. Bragantia Campinas, 62: 127-138.
19
20- Walkley A., and Black I.A. 1934. An examination of degtjareff method for determining soil organic matter and a proposed modification of chromic acid in soil analysis. Soil Science, 79:459-465.
20
21- Yemefack M., Rossiter D.G., and Njomana R. 2005. Multi - scale characterization of soil variability within in agricultural landscape mosaic system in southern Cameroon. Geotherma, 125: 117-143.
21
22- Yimer F., ledin S. and Abdelkadir A. 2006. Soil property variations in relation to topographic aspect and vegetation community in the south-eastern highlands of Ethiopia. Forest Ecology and Management, 232:90–99.
22
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی اثر کرم خاکی و لجن فاضلاب شهری بر کیفیت میکروبیولوژیک و بیوشیمیایی خاک با استفاده از روش تجزیه ی چند متغیره
استفاده از پسماندهای آلی همچون لجن فاضلاب در خاک های کشاورزی با ماده ی آلی کم شیوه ای متداول برای اصلاح و بهبود شرایط خاک محسوب می شود. با این حال، مصرف لجن فاضلاب ممکن است از طریق افزایش سوبسترای قابل دسترس و به عنوان یک منبع غذایی، اثر جانوران خاک به ویژه کرم خاکی برشاخصهای زیستی نظیر فعالیت میکروبی و آنزیمی و در پی آن کیفیت میکروبیولوژیک خاک را تغییر دهد. به همین دلیل هدف این پژوهش ارزیابی عکسالعمل ویژگیهای میکروبیولوژیکی و بیوشیمیایی خاک به مصرف لجن فاضلاب در حضور کرم خاکی بود. تیمارهای آزمایش شامل لجن فاضلاب (در دو سطح بدون لجن فاضلاب و 5/1 درصد لجن فاضلاب) به عنوان فاکتور اول و کرم خاکی [در چهار سطح بدون کرم خاکی، گونه ی آیزنیافتیدا (اپیژئیک)، گونه ی آلولوبوفورا کالیژینوزا (اندوژئیک) و مخلوط دو گونه] به عنوان فاکتور دوم بودند که به صورت فاکتوریل 4×2 در قالب طرح کاملاً تصادفی در سه تکرار و شرایط گلخانه برای مدت ۹۰ روز اجرا شد. نتایج تجزیه ی عامل نشان داد که سه مؤلفه ی اول دارای ارزش ویژه ی بیشتر از یک بوده و جمعاً 89 درصد تغییرات را توجیه کردند. بر اساس نمودار دو بعدی اغلب ویژگی های میکروبی خاک با مصرف لجن فاضلاب افزایش یافتند که این اثر مثبت به دلیل بالا بودن میزان مواد آلی و عناصر غذایی و همچنین غلظت پایین فلزات سنگین در این پسماند آلی بود. همچنین با مصرف لجن، وابستگی گونه ی آیزنیافتیدا به ریزجانداران به عنوان منبع غذایی کاهش یافت ولی گونه ی آلولوبوفورا کالیژینوزا به دلیل تغذیهی انتخابی از ریزجانداران، همچنان به زیستتودهی میکروبی وابسته بود و اثرات مثبت به همراه داشت.
https://jsw.um.ac.ir/article_38507_b4ce6a02b8cbc608c96c5e3076f9eed5.pdf
2017-04-21
168
178
10.22067/jsw.v31i1.50082
تجزیه به مؤلفهی اصلی
تجزیهی عامل
کیفیت خاک
هانیه
جعفری وفا
jafarivafa@stu.sku.ac.ir
1
دانشگاه شهرکرد
LEAD_AUTHOR
فایز
رئیسی
f_raiesi@yahoo.com
2
دانشکده کشاورزی دانشگاه شهرکرد
AUTHOR
1. Aira M., and Dominguez J. 2009. Microbial and nutrient stabilization of two animal manures after the transit through the gut of the earthworm Eisenia fetida (Savigny, 1826). Journal of Hazardous Materials, 161: 1234-1238.
1
2. Alef K., and Kleiner D. 1987. Applicability of arginine ammonification as an indicator of microbial activity in different soils. Biology and Fertility of Soils, 5: 148-151.
2
3. Alef K., and Nannipieri P. 1995. Enzyme activities. p. 311-373. In K. Alef and P. Nannipieri (ed.) Methods in applied soil microbiology and biochemistry. Academic Press, New York.
3
4. Amlinger F., Pollak M., and Favoino E. 2004. Heavy metals and organic compounds from wastes used as organic fertilizers. European Union, ANNEX2-Compost quality definition, legislation and standards.
4
5. Ananyeva N.D., Susyan E.A., Chernova O.V., Chernove I.Y., and Makarova O.L. 2006. The ratio of fungi and bacteria in the biomass of different types of soil determined by selective inhibition. Microbiologiya, 6: 807-813.
5
6. Anderson J.P.E. 1982. Soil respiration. p. 831–871. In A.L. Page and Miller R.H. (ed.) Methods of Soil Analysis. Part 2. Chemical and microbiological properties. ASA, Madison, WI.
6
7. Andrews S.S., Karlen D.L., and Mitchell J.P., 2002. A comparison of soil quality indexing methods for vegetable production systems in northern California. Agricultural, Ecosystem and Environment, 90: 25-45.
7
8. Bartholomew D.J., Steele F., Moustaki I., and Galbraith J. 2008. Analysis of Multivariate Social Science Data. Chapman and hall, London, UK.
8
9. Bergkvist P., Jarvis N., Berggren D., and Carlgren K. 2003. Long-term effects of sewage sludge application availability and distribution in arable soil. Agriculture, Ecosystems and Environment, 97: 167-179.
9
10. Birkhofer K., Bezemer T.M., Bloem J., Bonkowski M., Christensen S., Dobius D., Ekelund F., Fliebach A., Gunst L., Hedlund K., Mader P., Mikola J., Robin C., Setala H., Tatin-Froex F., Van der Putten W.H., and Scheu S. 2008. Long-term organic farming fosters below and aboveground biota: implications for soil quality, biological control and productivity. Soil Biology and Biochemistry, 43: 2297-2308.
10
11. Blagodatskaya E., and Kuzyakov Y. 2013. Active microorganisms in soil: critical review of estimation criteria and approaches. Soil Biology and Biochemistry, 67: 192-211.
11
12. Bremner J.M. 1996. Nitrogen total. p. 1085-1121. In D.L. Sparks (ed.) Methods of Soil Analysis. Part 3. Chemical methods. SSSA, Madison, WI.
12
13. Corre M.D., Schnabel R.R., and Shaffer J.A. 1999. Evaluation of soil organic carbon under forests, cool-season and warm-season grasses in the northeastern US. Soil Biology and Biochemistry, 31: 1531-1539.
13
14. Degens B.P., Schipper L.A., Sparling G.P., and Ducan L.C. 2001. Is the microbial community in a soil with reduced catabolic diversity less resistant to stress or disturbance? Soil Biology and Biochemistry, 33: 1143-1153.
14
15. Dindar E., Sagban F.O.T., Alkan U., and Baskaya H.S. 2013. Effects of canned food industry sludge amendment on enzyme activities in soil with earthworms. Environmental Engineering and Management Journal, 12: 2407-2416.
15
16. Du Y.L., He M.M., Xu M., Yan Z.G., Zhou Y.Y., Guo G.L., Nie J., Wang L.Q., Hou H., and Li F.S. 2014. Interactive effects between earthworms and maize plants on the accumulation and toxicity of soil cadmium. Soil Biology and Biochemistry, 72: 193-202.
16
17. Edwards C.A., and Bohlen P.J. 1996. Biology and Ecology of Earthworms. Chapman and hall, London, UK.
17
18. Fernandez J.M., Plaza C., Garcia-Gil J.C., and Polo A. 2009. Biochemical properties and barley yield in a semiarid Mediterranean soil amended with two kinds of sewage sludge. Applied Soil Ecology, 42: 18-24.
18
19. Fernandez S.A.P., Bettiol W., and Cerri C.C. 2005. Effect of sewage sludge on microbial biomass, basal respiration, metabolic quotient and soil enzymatic activity. Applied Soil Ecology, 30: 65-77.
19
20. Garcia-Ruiz R., Ochoa V., Hinojosa M.B., and Carreira J.A. 2008. Suitability of enzyme activities for the monitoring of soil quality improvement in organic agricultural systems. Soil Biology and Biochemistry, 40: 2137-2145.
20
21. Hong H.N., Rumpel C., Tureaux T.H.D., Bardoux G., Billou D., Duc T.T., and jouquet P. 2011. How do earthworms influence organic matter quantity and quality in tropical soils? Soil Biology and Biochemistry, 43: 223-230.
21
22. Horwath W.R., and Paul E.A. 1994. Microbial biomass. pp. 753-775. In D.R. Buxton (ed.) Methods of Soil Analysis. Part 2. Microbiological and biochemical properties. ASA, Madison, WI.
22
23. Karami M., Afyuni M., Rezainejad Y., and Schulin R. 2009. Heavy metal uptake by wheat from a sewage sludge-amended calcareous soil. Nutrient Cycling in Agroecosystems, 83:51-61.
23
24. Landi L., Renella g., Moreno J.L., Falchini L., and Nannipieri P. 2000. Influence of cadmium on the metabolic quotient, L-:D- glutamic acid respiration ratio and enzyme activity: microbial biomass ratio under laboratory conditions. Biology and Fertility of Soils, 32: 8-16.
24
25. Lindsay W.L., and Norvell W.A. 1978. Development of a DTPA soil test for zinc, iron, manganese, and copper. Soil Science Society of America Journal, 42:421-428.
25
26. Liu J., Xie J., Chu Y., Sun C., Chen C., and Wang Q. 2008. Combined effect of cypermethrin and copper on catalase activity in soil. Journal of Soils and Sediments, 8: 327-332.
26
27. Mench M., Renella G., Gelsomino A., Landi L., and Nannipieri P. 2006. Biochemical parameters and by sludge-borne metals and remediated with inorganic soil amendments. Environmental Pollution, 144: 24-31.
27
28. Mohammadi J. 2006. Pedometry: Classical statistics. Pelk Publisher, Tehran. (in Persian)
28
29. Nannipieri P., Ascher J., Cecchrini M.J., Landi L., Pietramellara G., and Renella G. 2003. Microbial diversity and soil functions. European Journal of Soil Science, 54: 655-670.
29
30. Nelson D.W., and Sommers L.E. 1996. Total carbon, organic carbon, and organic matter. p. 961-1011 .In D.L. Sparks (ed.) Methods of Soil Analysis. Part 3. Chemical methods. ASA, Madison, WI.
30
31. Olsen S.R., and Sommers L.E. 1982. Phosphorus. p. 403-430. In A.L. Page et al. (ed.) Methods of Soil Analysis. Part 2. Chemical and microbiological properties. ASA, Madison, WI.
31
32. Ovalles F.A., and Collins M.E. 1988. Variability of northwest Florida soils by principal component analysis. Soil Science Society of America Journal, 52: 1430-1435.
32
33. Pang J.Z., Qiao Y.H., Sun Z.J., Zhang S.X., Li Y.L., and Zhang R.Q. 2012. Effects of epigeic earthworms on decomposition of wheat straw and nutrient cycling in agricultural soils in a reclaimed salinity area: a microcosm study. Pedosphere, 22: 726-735.
33
34. Rhodes J.D. 1996. Salinity: electrical conductivity and total dissolved solids. p. 417-435. In D.L. Sparks (ed.) Methods of Soil Analysis. Part 3. Chemical properties. SSSA, Madison, WI.
34
35. Sharma S. 1996. Applied Multivariate Techniques. John Wiley & Sons, New York.
35
36. Shirani H., Hajabbasi M.A., Afyuni M., and Hemmat A. 2002. Effect of farmyard and tillage systems on soil physical properties and corn yield in central Iran. Soil and Tillage Research, 68: 101-108.
36
37. Sposito G., Lund J.L., and Chang A.C. 1982. Trace metal chemistry in arid-zone field soils amended with sewage sludge: I. fractionation of Ni, Cu, Zn, Cd, and Pb in solid phases. Soil Science Society of America Journal, 46: 260-264.
37
38. Tahmasebi P. 2011. Multivariate analysis in environmental science and natural resources. Shahrekord University publisher. (in Persian)
38
39. Tejada M. 2009. Application of different organic wastes in a soil polluted by cadmium: effects on soil biological properties. Geoderma, 153: 254-268.
39
40. Thomas. G.W. 1996. Soil pH and soil acidity. p. 475-483. In D.L. Sparks (ed.), Methods of Soil Analysis. Part 3. Chemical properties. SSSA and ASA, Madison, WI.
40
41. Xing M., Yang j., Wang Y., Liu J., and Yu F. 2011. A comparative study of synchronous treatment of sewage and sludge by two vermifiltrations using an epigeic earthworm Eisenia fetida. Journal of Hazardous Material, 185: 881-888.
41
42. Zarei V., and Sheklabadi M. 2015. Assessing soil quality in different land uses using multivariate analysis. Science and Technology of agriculture and natural resources, Water and Soil Science, 70: 101-110. (in Persian with English abstract)
42
43. Zhang B. Li G., Shen T., Wang J., and Sun Z. 2000. Changes in microbial biomass C, N and P and enzyme activities in soil incubated with the earthworms Metaphire guillelmi or Eisenia fetida. Soil Biology and Biochemistry, 32: 2055-2062.
43
ORIGINAL_ARTICLE
استفاده از مدلهای تجربی برای توصیف کینتیک جذب سطحی یونهای منیزیم و فسفات رویکانی گئوتایت
محیطهای طبیعی، سیستمهای پیچیده فیزیکی-شیمیایی هستند که در آنها واکنشهای شیمیایی در حالت شبه تعادل قرار دارند. در چنین سیستمهایی، زیست فرآهمی عناصر غذایی از جمله فسفر متاثر ازشرایط محیطی و غلظت دیگر یون ها نظیر یونهای کلسیم و منیزیم است. منیزیم یکی از کاتیون های غالب در آب آبیاری و محلول خاک خاک های آهکیاست و یافتههای اخیر افزایش نسبی غلظت آن در آب آبیاری را نشان میدهد. بهدلیل اهمیت کینتیک واکنشهای شیمیایی در کنترل غلظت این یونها در محلول خاک و به منظور شناخت میزان تاثیر آن در برهمکنشهای جذب سطحی یونهای منیزیم و فسفات، در این پژوهش کینتیک جذب سطحی این دو یون بر کانی گئوتایت تابعی از pH و زمان تعادلی اندازه گیری شد و نتایج با مدل های تجربی کینتیک جذب سطحی توصیف گردید. نتایج نشان داد که در میان مدلهای کینتیک شیمیایی، مدل شبه مرتبه دوم (R2~0.99) و از مدلهای بر پایه پخشیدگی مدل های الویچ و پخشیدگی به درون ذرات (R2~0.7-0.9) داده های آزمایشی را بهخوبی پیشبینی میکنند. دادهها همچنین نشان داد که کینتیک جذب سطحی یونهای منیزیم و فسفات تابعی از pH می باشد. تابعیت کینتیک جذب سطحی این یون ها به pH نشان میدهد که تفاوت در نوع بار یون با بار سطحی کانی و در نتیجه برهمکنشهای الکترواستاتیک عامل محدود کننده سرعت واکنش است. علاوه بر این دادهها نشان داد که جذب سطحی هر یک از این دو یون هم موجب تسریع در واکنش جذب سطحی یون دوم و هم موجب افزایش مقدار جذب سطحی آن روی کانی گئوتایت می شود.
https://jsw.um.ac.ir/article_38508_525a41fd1a7b0d5fc25940eb6660126c.pdf
2017-04-21
179
191
10.22067/jsw.v31i1.50556
الکترواستاتیک
جذب سطحی
فسفات
کینتیک
منیزیم
ملیحه
طالبی اتوئی
mtalebi3@gmail.com
1
دانشگاه تربیت مدرس
LEAD_AUTHOR
رسول
راهنمایی
rasoul.rahnemaie@modares.ac.ir
2
دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
اسماعیل
گلی کلانپا
goli@uma.ac.ir
3
دانشگاه محقق اردبیلی
AUTHOR
محمد حسین
داوودی
davoodi_mh@yahoo.com
4
موسسه تحقیقات خاک و آب
AUTHOR
1- Abdollahpour, M., R. Rahnemaie, M. Talebi Atouei, and F. Aghamir. 2014. Investigating kaolinite charging behavior in NaCl electrolyte solution. Iranian Journal of Soil and Water Research (IJSWR). 45(1):95-101(in Persian).
1
2- Atkinson, R., A. Posner, and J. Quirk. 1967. Adsorption of potential-determining ions at the ferric oxide-aqueous electrolyte interface. Journal of physical chemistry. 71:550-558.
2
3- Azizian, S. 2004. Kinetic models of sorption: A theoretical analysis. Journal of Colloid and Interface Science. 276(1): 47-52.
3
4- Davoodi, M.H., R. Rahnemaie, and M.J. Malakouti. 2011. A Quantitative Analysis of Phosphate Adsorption on Iron Hydroxide Goethite (α-FeOOH): pH and Surface Area Effects. Journal of Water and Soil. 25(4):786-798 (In Persian with English abstract).
4
5-Dehghani, F. 2013. Effect of Calcium to Magnesium Ratio in Irrigation Water on the Soil Chemical Properties and Pistachio Growth in Saline Condition, in Ph. D. thesis. Soil science. Agriculture. Tarbiat Modares University. Teharn. Iran (In Persian with English abstract).
5
6- Dehghani, F., R. Rahnemaie, M.J. Malakouti, and S. Siadat. 2012. Investigation Ca:Mg ratio of irrigation water in Iran. Journal of Water Research in Agriculture 26(1):114-125 (in Persian).
6
7- Goli, E., R. Rahnemaie, T. Hiemstra, and M.J. Malakouti. 2011. The interaction of boron with goethite: Experiments and CD-MUSIC modeling. Chemosphere. 82(10):1475-1481.
7
8- Grossl, P.R. and D.L. Sparks. 1994. Rapid kinetics of Cu(II) adsorption/desorption on geothite. Environmental Science and Technology. 28(8):1422-1429.
8
9- Ho, Y.S. 2006.Review of second-order models for adsorption systems. Journal of Hazardous Materials. 136(3): 681-689
9
10- Jalali, M. and N. Ahmadi Mohammad Zinli. 2011. Kinetics of phosphorus release from calcareous soils under different land use in Iran. Journal of Plant Nutrition and Soil Science. 174(1):38-46.
10
11- Karaca, S., A. Gürses, M. Ejder, and M. Açikyildiz. 2004. Kinetic modeling of liquid-phase adsorption of phosphate on dolomite. Journal of Colloid and Interface Science. 277(2):257-263.
11
12- Karimov, A., M. Qadir, A. Noble, F. Vyshpolsky, et al. 2009. Development of Magnesium-Dominant Soils Under Irrigated Agriculture in Southern Kazakhstan. Pedosphere. 19(3):331-343.
12
13- Katz, L.E., L.J. Criscenti, C.C. Chen, J.P. Larentzos, et al. 2013. Temperature effects on alkaline earth metal ions adsorption on gibbsite: Approaches from macroscopic sorption experiments and molecular dynamics simulations. Journal of Colloid and Interface Science. 399:68-76.
13
14- Luengo, C., M. Brigante, and M. Avena. 2007. Adsorption kinetics of phosphate and arsenate on goethite. A comparative study. Journal of Colloid and Interface Science. 311(2):354-360.
14
15- Neupane, G., R.J. Donahoe, and Y. Arai. 2014. Kinetics of competitive adsorption/desorption of arsenate and phosphate at the ferrihydrite-water interface. Chemical Geology. 368:31-38.
15
16- Qadir, M., A.D. Noble, A.S. Qureshi, R.K. Gupta, et al. 2009. Salt-induced land and water degradation in the Aral Sea basin: A challenge to sustainable agriculture in Central Asia. Natural Resources Forum. 33(2):134-149.
16
17- Qiu, H. 2009. Critical review in adsorption kinetic models. Journal of Zhejiang University: Science A. 10(5): 716-724.19-
17
18. Rahnemaie, R. 2005. Ion adsorption modeling as a tool to characterize metal (hydr)oxcide behavior in soil. Ph. D. Thesis. Wageningen, The Netherlands.
18
19- Rahnemaie, R., T. Hiemstra, and W.H. Van Riemsdijk. 2006. A new surface structural approach to ion adsorption: Tracing the location of electrolyte ions. Journal of Colloid and Interface Science. 293(2):312-321.
19
20- Sparks, D.L. 1998. Soil physical chemistry. CRC press.
20
21- Strauss, R., G.W. Brümmer, and N.J. Barrow. 1997. Effects of crystallinity of goethite: II. Rates of sorption and desorption of phosphate. European Journal of Soil Science. 48(1):101-114.
21
22- Tejedor-Tejedor, M.I. and M.A. Anderson. 1990. Protonation of Phosphate on the Surface of Goethite as Studied by Cir-Ftir and Electrophoretic Mobility. Langmuir. 6(3): 602-611.
22
23- Vyshpolsky, F., M. Qadir, A. Karimov, K. Mukhamedjanov, et al. 2008. Enhancing the productivity of high-magnesium soil and water resources in Central Asia through the application of phosphogypsum. Land Degradation and Development. 19(1):45-56.
23
24- Wang, K. and B. Xing. 2002. Adsorption and desorption of cadmium by goethite pretreated with phosphate. Chemosphere. 48(7):665-670.
24
25- Yoon, S.Y., C.G. Lee, J.A. Park, J.H. Kim, et al. 2014. Kinetic, equilibrium and thermodynamic studies for phosphate adsorption to magnetic iron oxide nanoparticles. Chemical Engineering Journal. 236:341-347.
25
26- Zhang, J. and R. Stanforth. 2005. Slow adsorption reaction between arsenic species and goethite (α-FeOOH): Diffusion or heterogeneous surface reaction control. Langmuir. 21(7):2895-2901.
26
27- Zhang, X.C. and L.D. Norton. 2002. Effect of exchangeable Mg on saturated hydraulic conductivity, disaggregation and clay dispersion of disturbed soils. Journal of Hydrology. 260(1-4):194-205.
27
ORIGINAL_ARTICLE
اثر تنظیم کننده های رشد و ماده هیومیکی بر گیاه پالایی نیکل در یک خاک آهکی آلوده به نیکل
بهمنظور بررسی تأثیر چهار تنظیمکننده رشد (ایندول استیک اسید، بنزیل آدنین، سالیسیلیک اسید و جیبرلیک اسید) و یک ماده هیومیکی بر گیاه بهسازی (گیاهپالایی) یک خاک آهکی آلوده به نیکل زیر کشت ذرت، آزمایشی در شرایط گلخانهای بهصورت فاکتوریل، در قالب طرح کاملاً تصادفی و با سه تکرار انجام شد. نتایج نشان داد که احتمالاً گیاهپالایی نیکل بهوسیله ذرت از طریق فرایند گیاه پایاسازی (تثبیت گیاهی) میباشد و کاربرد تنظیمکنندههای رشد بر این فرایند مؤثر بود. استفاده از تنظیمکنندههای رشد، موجب افزایش فاکتور غلظت نیکل در ریشه و کاهش فاکتور انتقال این عنصر گردید و در بین تنظیمکنندهها کمترین فاکتور انتقال با محلولپاشی بنزیل آدنین و بیشترین فاکتور غلظت نیکل در ریشه با کاربرد سالیسیلیک اسید یا بنزیل آدنین حاصل شد. این در حالی است که ماده هیومیکی اثر معنیداری در مقایسه با شاهد بر این فاکتورها از خود نشان نداد. تأثیر تنظیمکنندهها بر جذب نیکل ریشه به ترتیب با سالیسیلیک اسید > بنزیل آدنین > جیبرلیک اسید > ایندول استیک اسید بدست آمد. جیبرلیک اسید بالاترین تاثیر را بر افزایش وزن خشک اندام هوایی و شاخص تحمل گیاه داشت. استفاده از تنظیمکننده رشد بنزیل آدنین در مقایسه با شاهد و سایر تنظیمکننده ها بر توزیع نیکل در گیاه ذرت تأثیر معنیداری داشت و موجب افزایش درصد تجمع این عنصر در ریشه و کاهش حضور آن در اندام هوایی گردید. همچنین طی این آزمایش مشاهده شد که استفاده از ماده هیومیکی بر شاخص تحمل گیاه نسبت به نیکل اثر منفی داشت و کاربرد بیشترین سطح به کار رفته موجب کاهش معنیدار وزن خشک ریشه و اندام هوایی گردید.
https://jsw.um.ac.ir/article_38505_fda0ba35df0f40b6de4e3b52cbca0844.pdf
2017-04-21
144
155
10.22067/jsw.v31i1.51798
ایندول استیک اسید
بنزیل آدنین
جیبرلیک اسید
سالیسیلیک اسید و گیاه پایاسازی
مهشید
شفیق
mahshid_shafigh@yahoo.com
1
دانشگاه شیراز
AUTHOR
رضا
قاسمی
ghasemif@shirazu.ac.ir
2
شیراز
LEAD_AUTHOR
عبدالمجید
رونقی
amronaghi@yahoo.com
3
شیراز
AUTHOR
1- Alloway B.J. 1995. Heavy metal in soils. Blackie Academic and Professional, London, UK, pp 25–34.
1
2- Gimeno-Garcia E., Andreu V., and Boluda R. 1996. Heavy metals incidence in the application of inorganic fertilizers and pesticides to rice farming soil. Environmental Pollution, 92: 19-25.
2
3- Brown P.H., Welch R.M., and Cary E.E. 1987. Nickel: a micronutrient essential for higher plants. Plant Physiology, 85: 801–803.
3
4- Seregin I.V., and Kozhevnikova A.D. 2006. Physiological role of nickel and its toxic effects on higher plants. Russian Journal of Plant Physiology, 53: 257–277.
4
5- Swamy PM, and B. N. Smith. 1999. Role of abscisic acid in plant stress tolerance. Current Science, 9: 1220–1227.
5
6- Cabello-Conejo M., Centofanti T., Kidd P., Prieto-Fernandez Á., and Chaney R. 2013. Evaluation of plant growth regulators to increase nickel phytoextraction by Alyssum species. International Journal of Phytoremediation, 15: 365–75.
6
7- Cassina L., Tassi E., Morelli E., and Giorgetti L. 2011. Exogenous cytokinin treatments of a Ni hyperaccumulator, Alyssm murale, grown in a serpentine soil: Implications for phytoextraction. International Journal of Phytoremediation, 13: 90-101.
7
8- Fassler E., Evangelou M.W., Robinson B. H., and Schulin R. 2010. Effects of indole-3-acetic acid (IAA) on sunflower growth and heavy metal uptake in combination with ethylene diamine disuccinic acid (EDDS). Chemosphere, 80: 901–907.
8
9- Lao C., Zeledon Z., Gamisans X., and Sole M. 2005. Sorption of Cd (II) and Pb(II) from aqueous solutions by a low-rank coal (leonardite). Separation Purification Technology, 45: 79-85.
9
10- Tan K.H. 2003. Humic matter in soil and the environment. Marcel Dekker, New York.
10
11- Khan S., Cao Q., Chen B.D., and Zhu Y.G. 2006. Humic acids increase the phytoavailability of Cd and Pb to wheat plants cultivated in freshly spiked, contaminated soil. Journal of Soils and Sediments, 6: 236-242.
11
12- Turan M., and Angin I. 2004. Organic chelate assisted phytoextraction of B, Cd, Mo and Pb from contaminated soils using two agricultural crop species. J. Acta Agric. Scandinavica Section b, Soil and Plant Science, 54: 221-231.
12
13-Wang Q., Li Z., Cheng S., and Wu Z. 2010. Effects of humic acids on phytoextraction of Cu and Cd from sediment by Elodea nuttallii. Chemosphere, 78: 604-608.
13
14- Bouyoucos G.J. 1962. Hydrometer method improved for making particle size analysis of soil. Journal of Agronomy, 54: 464-465.
14
15- Sumner M.E., and Miller W.P. 1996. Cation exchange capacity and exchange coefficients. P. 1201-1229. In D. L. Sparks et al. (ed.). Methods of soil analysis, part 3, 3rd ed., Am. Soc. Agron., Madison, WI.
15
16- Nelson D.W., and Sommers L.E. 1996. Total carbon, organic carbon and organic matter. P. 961-1010. In D. L. Sparks et al. (ed.) Methods of soil analysis, part 3, 3rd ed., Am. Soc. Agron., Madison, WI.
16
17- Olsen S.R.C., Cole V., Watanabe F.S., and Dean L.A. 1954. Estimation of available phosphorus in soil by extraction with sodium bicarbonate. USDA. Circ. 939. U. S. Gov. Print. Office, Washington, D.C.
17
18- Bremner J.M. 1996. Nitrogen-total. P.1085-1121. Methods of soil analysis. In D. L. Sparks et al. (ed.) Methods of soil analysis, part 3, 3rd ed., Am. Soc. Agron., Madison, WI.
18
19- Knudsen D., Peterson G.A., and Pratt P.F. 1982. Lithium, sodium, and potassium. P. 225-246. In A. L. Page, R. H. Miller, and D. R. Keeney (eds.). Methods of soil analysis, part 3. Chemical and microbiological properties. Am. Soc. Agron., Madison, WI.
19
20- Lindsay W.L., and Norvell W.A. 1978. Development of a DTPA test for zinc, iron, manganese, and copper. Soil Science Society of America Journal, 42: 421-428.
20
21- Audet, P., and C. Charest. 2007.Dynamics of arbuscular mycorrhizal symbiosis in heavy metal phytoremediation: Meta-analytical and conceptual perspectives. Environmental Pollution, 147: 609-614.
21
22- Wang F.Y., Linb X.G., and Yinb R. 2007. Inoculation with arbuscular mycorrhizal fungus Acaulospora mellea decreases Cu phytoextraction by maize from Cu-contaminated soil. Pedobiologia, 51: 99-109.
22
23- Yoon J., Cao X., Zhou Q., and Ma L.Q. 2006. Accumulation of Pb, Cu, and Zn in native plants growing on a contaminated Florida site. Science of Total Environment, 368: 456-464.
23
24- Hadi F., Bano A., and Fuller M.P. 2010. The improved phytoextraction of lead (Pb) and the growth of maize (Zea mays L.): the role of plant growth regulators (GA3 and IAA) and EDTA alone and in combinations. Chemosphere, 80: 457–62.
24
25- Tanimoto E. 2005. Regulation of root growth by plant hormones—roles for auxin and gibberellin. Critical Reviews in Plant Sciences, 24:249–65.
25
26- JandaT., Horvath E., Szalai G., and Paldi E. 2007. Role of salicylic acid in the induction of abiotic stress tolerance. In S. Hayat and A. Ahmad (eds.), Salicylic Acid – a plant hormone. Springer.
26
27- Baker A.J.M., Megrath S.P., Sidholi C.M.D., and Reeves R.D. 1994. The possibility of in situ heavy metal decontamination of polluted soils using crops and metal-accumulating plants. Conservation and Recycling, 11: 41-49.
27
28- Sengar R., Gautam M., Sengar R., Sengar R., Garg S., Sengar K., and Chaudhary R. 2008. Lead Stress
28
Effects on Physiobiochemical Activities of Higher Plants. Reviews of Environmental Contamination and Toxicology Vol. 196. D. M. Whitacre, Springer US. 196: 73-93.
29
29- Prasad M.N.V., and Freitas H. 2003. Metal hyper accumulation in plants-Biodiversity prospecting for phytoremediation technology. Electronic Journal of Biotechnology, 6: 275-321
30
30- Maksymiec W., and Krupa Z. 2006. The effects of shortterm exposition to Cd, excess Cu ions and jasmonate on oxidative stress appearing in Arabidopsis thaliana. Environ. Journal of Experimental Botany, 57: 187-194.
31
31- Khan, A. S., and N. Y.Chaudhry. 2006. GA3 improves flower yield in some cucurbits treated with lead and mercury. African Journal of Biotechnology, 5: 149-153.
32
32- Gunes A., Inal A., Alpaslan M., Cicek N., Guneri E., Eraslan F., and Guzelordu T. 2005. Effects of exogenously applied salicylic acid on the induction of multiple stress toler-ance and mineral nutrition in maize (Zea mays L.), Archives of Agronomy and Soil Science, 51: 687–695.
33
33- Aftab T., Khan M.M.A., Idrees M., Naeem M., and Moinuddin. 2010. Salicylic acid acts as potent enhancer of growth, photosynthesis and artemisinin production in Artemisia annua L. J. Crop Science and Biotechnology, 13: 183–188.
34
34- Mostofa M.. G., and Fujita M. 2013. Salicylic acid alleviates copper toxicity in rice (Oryza sativa L.) seedlings by up-regulating antioxidative and glyoxalase systems. Ecotoxicology, 22 : 959 - 973.
35
35- Raskin I., and Ensley B.D. 2000. Phytoremediation of Toxic Metals: Using plants to clean up the environment. John Wiley & Sons, Inc., New York.
36
36- Aggarwal H., and Goyal D. 2007. Phytoremediation of some heavy metals by agronomic crops. Developments in Environmental Science, 5: 79–98.
37
ORIGINAL_ARTICLE
مقایسه کارایی پلیمرهای سوپرجاذب آکواسورب و اکسپتا در بهبود خصوصیات فیزیکی، شیمیایی و بیولوژیکی خاک و عملکردگوجه فرنگی در شرایط گلخانه
تنش خشکی و کمبود آب از مهمترین دلایل کاهش تولید محصول می باشد. سوپرجاذب ها توانایی جذب و آزادسازی تدریجی آب برای گیاه را دارند. اما کارایی هر یک از این پلیمرها در شرایط مختلف متفاوت خواهد بود. براین اساس در این تحقیق هدف مقایسه کارایی دو سوپرجاذب آکواسورب و اکسپتا در بهبود خصوصیات فیزیکی، شیمیایی و بیولوژیکی خاک و نیز بهبود عملکرد گوجه فرنگی بوده است. در این تحقیق 13 تیمار با درصدهای مختلف از سوپرجاذب ها در خاک هایی مورد آزمایش قرار گرفتند که بر اساس آزمون خاک، کوددهی شده بودند. نتایج کاربرد دو پلیمر در خاک نشان داد که با افزایش میزان پلیمر در خاک، رطوبت خاک نیز به شکل معنی داری افزایش داشته است به نحوی که بیشترین میزان جذب رطوبت در تیمار 7 که شامل 5/1 درصد پلیمر آکواسورب بوده، 3/23 درصد و تیمار 13 که شامل 5/1 درصد پلیمر اکسپتا بوده، 6/25 درصد بود. با افزایش غلظت پلیمر جرم مخصوص ظاهری خاک به شکل معنی داری کاهش یافت و در تیمار13 به 91/0 گرم بر سانتی مترمکعب رسید. همچنین تیمارهای 4 (شامل 75/0 درصد پلیمر آکواسورب) و 11 (شامل 1 درصد پلیمر اکسپتا) به شکل معنی داری کاهش EC خاک را نشان دادند به نحوی که EC عصاره گل اشباع خاک از 90/0 در تیمار شاهد به 68/0 در تیمار 4 کاهش یافت.افزودن سوپرجاذب ها بر روی میزان پتاسیم خاک به شکل معنی داری موثر بوده است ولی بر سایر ویژگیهای خاک تاثیر نداشت.کاربرد پلیمرها باعث افزایش معنی داری در تعداد برگ ها، شاخه های گیاه، وزن تر گیاه و وزن میوه شد به نحوی که بالاترین سطوح پلیمری استفاده شده (تیمارهای 7 و 13) بیشترین تاثیر در افزایش وزن تر گیاه را داشته اند. همچنین استفاده از 1 درصد از سوپرجاذب اکسپتا (تیمار 12 که شامل 25/1 درصد پلیمر اکسپتا بود) باعث افزایش معنی دار وزن میوه (9/502 گرم) نسبت به تیمار شاهد (5/73 گرم) شد.بر اساس نتایج ارائه شده تیمار 2 (25/0درصد پلیمر آکواسورب) و تیمار 9 (5/0درصد پلیمر اکسپتا) بیشترین تاثیر معنی دار در افزایش میزان نیتروژن گیاه را داشته اند به نحوی که میزان نیتروژن در تیمار شاهد 31/1 درصد و در تیمارهای 2 و 9 به ترتیب 88/2 و 82/2 درصد اندازه گیری شده است. با اعمال سوپرجاذب ها تعداد باکتری ها و قارچ ها به شکل معنی داری افزایش یافت. نتایج نهایی این تحقیق نشان داد اعمال سوپر جاذب ها بویژهنوع اکسپتا میتواند باعث بهبود خصوصیات فیزیکی و بیولوژیکی خاک و نهایتا افزایش محصول گردد.
https://jsw.um.ac.ir/article_38506_d8994f4657af6585fa7e532a3eb4632d.pdf
2017-04-21
156
167
10.22067/jsw.v31i1.53226
اکسپتا
آکواسورب
تعداد باکتری
جرم مخصوص ظاهری
وزن میوه
مهدی
نورزاده حداد
m.nourzade@gmail.com
1
دانشگاه پیام نور
LEAD_AUTHOR
اکبر
حسنی
akbar.hassani@znu.ac.ir
2
دانشگاه زنجان
AUTHOR
مهدی
کرمی مقدم
m_karami_mo@yahoo.com
3
دانشگاه پیام نور
AUTHOR
1- Abedi-koupai J., and Asadkazemi J. 2006. Effect of hydrophilic polymer on the field performance of an ornamental plant (Cupressusarizonica) under reduced irrigation regims. Iranian Polymer Journal, 15:715-725.
1
2- Abedikoupai J., and Mesforoush M. 2009. Evaluation of superabsorbent polymer application on yield, water and fertilizer use efficiency in cucumber (Cucumissativus). Iranian Journal of irrigation and drainage, 3(2):100-111. (in Persian with English abstract)
2
3- Abedi-koupai J., Sohrab F., and Swarbrick G. 2008. Evaluation of hydrogel application on soil water retention characteristics, Journal of plant nutrition, 31:317-331.
3
4- Akhter J., Mahmood K., Malik K.A., Mardan A., Ahmad M., and Iqbal M.M. 2004. Effect of hydrogel amendment on water storage of sandy loam and loam soil and seedling growth of barley wheat and chichpea. Plant Soil Environ.50. 10:463-469.
4
5- Allen R.D. 1995. Dissection of oxidative stress tolerance using transgenic plants. Plant Physiol., 57: 1049-1054.
5
6- Andry H., Yamamoto T., Irie T., Moritani S., Inoue M., and Fujiyama H. 2009. Water retention, hydraulic conductivity of hydrophilic polymers in sandy soil as affected by temperature and water quality. Journal of Hydrology, 373: 177–183.
6
7- Asgharzadeh N. 2005. Laboratorial methods in soil biology. Tabriz university press.
7
8- Blum A. 1996. Crop responses to drought and the interpretation of adaptation. Plant Growth Regul, 20:135- 148.
8
9- El-Hady O.A., and Wanas Sh.A. 2006. Water and fertilizer use efficiency by cucumber grown under stress on study soil treated with acrylamide hydrogels. Journal of Applied Sciences Research, 2:1293-1297.
9
10- Fazelirostampour M., Seghatoleslami M.J., and Musavi S.GH. 2010. The study drought stress effect and superabsorbent on relative water content and leaf chlorophyll index and its relationship with seed yeld in corn (Zea Mays L.). Crop physiology, 2(1):19-31. (in Persian with English abstract)
10
11- Haghighi M., Mozafarian M., and Afifpour Z. 2014. The effect of superabsorbent polymer and different withholding irrigation level on some qualitative and quantitative traits of Tomato (LycopersicumEsculentum). Journal of horticulture science, 28(1): 125-133. (in Persian with English abstract)
11
12- Hayat R., and Safdar A. 2004. Water absorbtion by synthetic polymer and its effect on soil properties and Tomato Yield. International journal of agriculture and biology, 6(6): 998-1002.
12
13- Jalili K., Jalili J., and Sohrabi H. 2012. Effect of Super Absorbent Polymer (Tarawat A200) and Irrigation Interval on Growth of Almond Sapling. Soil and Water Knowledge, 21(1):121-134. (in Persian with English abstract)
13
14- Kelly J.J., Hggblom M., and Tate R.L. 1999. Changes in soil microbial communities over time resulting from one time application of zinc: a laboratory microcosm study. Soil BiolBiochem 31: 1455-1465.
14
15- Lafitte R. 2002. Relationship between leaf relative water content during reproductive stage water deficit and grain formation in rice. Field Crops Reaseachers, 76: 165-174.
15
16- Li X., He J.Z., Liu Y.R., and Zheng Y.M. 2013. Effects of super absorbent polymers on soil microbial properties and Chinese cabbage (Brassica chinensis) growth. Journal of Soils and Sediments, 13(4): 711-719.
16
17- Park C.H., Li X., Jia R.L., and Hur J.S. 2015. Effects of superabsorbent polymer on cyanobacterial biological soil crust formation in laboratory. Arid Land Research and Management, 29(1): 55-71.
17
18- Parvathy P.C., Jyothi A.N., John K.S., and Sreekumar J. 2014. Cassava Starch Based Superabsorbent Polymer as Soil Conditioner: Impact on Soil Physico-Chemical and Biological Properties and Plant Growth. Clean Soil Air Water, 42: 1610–1617.
18
19- Rajaei F., and Raiesi F. 2011. The role of superabsorbent Superab A200 in alleviating drought stress and its influence on nitrogen dynamics and soil alkaline phosphatase and urease activities. Iran Water Research Journal, 7(4): 13-24. (in Persian with English abstract)
19
20- Sheikhmoradi F., Arji I., Esmaeili A., and Abdosi V. 2011. Evaluation the effect of cycle irrigation and superabsorbent on qualitative characteristics of lawn. Journal of Horticulture Science, 25(2):170-177. (in Persian with English abstract)
20
21- Siddique M.R.B., Hamid A., and Islam M.S.1999. Drought stress effects on photosynthetic rate and leaf gas exchange of wheat. Bot. Bull. Acad. Sin., 40:141-145.
21
22- Tongo A., Mahdavi A., and Saiad E. 2014. Effect of superabsorbent polymer Aquasorb on growth, establishment and some physiological characteristics of Acacia victoriae seedlings under drought Stress. Journal of Water and Soil, 28(5): 951-963. (in Persian with English abstract)
22
23- Valizadeh Ghaleh Beyg A., Nemati S.H., Tehranifar A., and Emami H. 2015. Effects of A200 superabsorbent, bentonite and water stress on physiological traits and vitamin C of lettuce under greenhouse cultivation. ejgcst, 6(21) :157-168
23
24- Yazdani F., Akbari A., and Behbahani M.R. 2008. Effect of different rates of superabsorbent polymer (Tarawat A200) on soybean yield and yield components (Glycine max L.). Pajouhesh&Sazandegi. 75: 167-174. (in Persian with English abstract)
24
25- Zangooei Nasab S.h., Emami H., Astaraei A.R., and Yari A.R. 2013. Effects of stockosorb hydrogel and irrigation intervals on some soil physical properties and growth of haloxylon seedling. Journal of Soil Management and Sustainable Production, 3(1): 167-182.
25
ORIGINAL_ARTICLE
برآوردبهرهوری آب محصولات عمده دشت نیشابور و بهینهسازی سطح زیر کشت محصولات
کشاورزی به عنوان تنها صنعتی که قابلیت تولید غذا را دارد، مصرف کننده 85 درصد منابع آب شیرین در سطح جهان است. با وجود افزایش تقاضا برای غذا و در نتیجه نیاز به گسترش کشاورزی، زمین های کشاورزی مناسب و منابع آبی محدود هستند. در این مطالعه تلاش گردیده است تا با استفاده از تکنیک سنجش از دور میزان بهره وری محصولات عمده دشت نیشابور که شامل محصولات زمستانه (گندم و جو) و محصولات تابستانه (ذرت و گوجه فرنگی) را برآورده شود. در این مطالعه با استفاده از الگوریتم سبال میزان تبخیر-تعرق واقعی هر یک از محصولات در دوره رشد محاسبه گردید و سپس با استفاده از تابع تولید میزان تولید تخمین زده شد و میزان بهره وری اقتصادی آببا در نظر گرفتن عمق آب زیرزمینی و میزان انرژی لازم برای استخراج آب، محاسبه گردید. در نهایت با استفاده از الگوریتم برنامه ریزی خطی سطح زیر کشت هر یک از محصولات با فرض بر اینکه مجموع سطح زیر کشت در سطح حوضه افزایش پیدا نکند بهینه شد. در این مطالعه دو سناریو مورد بررسی قرار گرفت، اول میزان برداشت از منابع آب زیرزمینی برابر میزان آب تجدیدپذیر باشد، دوم به منظور بهبود ذخیره آب زیرزمینی از دست رفته میزان برداشت از منابع آب زیرزمینی برابر با 80 درصد میزان آب تجدیدپذیر باشد. نتایج این مطالعه نشان داد که ذرت با بیشترین بهره وری معادل 97 سنت بر مترمکعب آب در سطح حوضه با صرفه ترین محصول کشت شده و گوجه فرنگی با بهره وری 6 سنت بر مترمکعب آب کمترین بهره وری اقتصادی و نامناسب ترین کشت انجام شده می باشند. گندم و جو نیز با متوسط بهره وری 41 سنت بر مترمکعب در مقیاس حوضه در رتبه دوم قرار گرفت.
https://jsw.um.ac.ir/article_38503_85302bac35da373f2d66217e577b3dce.pdf
2017-04-21
112
126
10.22067/jsw.v31i1.58343
آب زیرزمینی
الگوریتم سبال
سنجش از دور
سیستم اطلاعات جغرافیایی
کاربری اراضی
یاور
پورمحمد
yavar.pm@gmail.com
1
دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
محمد
موسوی بایگی
mousavib@um.ac.ir
2
استاد هواشناسی کشاورزی، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد.
LEAD_AUTHOR
امین
علیزاده
alizadeh@um.ac.ir
3
دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
علی نقی
ضیائی
an-ziaei@um.ac.ir
4
AUTHOR
محمد
بنایان اول
banayan@um.ac.ir
5
دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
1. Ali, A., Behera, B. 2016. Factors influencing farmers׳ adoption of energy-based water pumps and impacts on crop productivity and household income in Pakistan. RenewSustain Energy Rev. 54: 48–57.
1
2. Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D., Smith, M., 1998. Crop evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements-FAO Irrigation and drainage paper 56. FAO, Rome.
2
3. Allen, R.G., Tasumi, M., Trezza, R., Waters, R., Bastiaanssen, W. 2002. Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL)–Advanced training and Users Manual. Kimberly Idaho Implement.
3
4. Allen, R.G., Trezza, R., Tasumi, M. 2002. Surface energy balance algorithms for land. Advance training and users manual, version 1.0. Kimberly.
4
5. Bastiaanssen, W.G.M., Menenti, M., Feddes, R.A., Holtslag, A.A.M. 1998a. A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL). 1. Formulation. J. Hydrol. 212: 198–212.
5
6. Bastiaanssen, W.G.M., Pelgrum, H., Wang, J., Ma, Y., Moreno, J.F., Roerink, G.J., Van der Wal, T. 1998b. A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL).: Part 2: Validation. J. Hydrol. 212: 213–229.
6
7. Cai, X., Rosegrant, M.W. 2003. 10 World Water Productivity: Current Situation and Future Options. Water Product. Agric. limits Oppor.
7
8. Congalton, R.G., 1991. A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data. Remote Sensing Environment. 37: 35–46.
8
9. Dehghan, H., Alizadeh, A., Ansari, H., Haghayeghi, M.S.A. 2011. Evaluation of Water Productivity Indicators in Wheat Irrigated Fields (Case Study: Neyshabur Plain).Iranian Journal of lrrigation and drainage. 5: 263-275.
9
10. Doorenbos, J., Kassam, A.H. 1979. Yield response to water. Irrigation Drainage Paper. 33: 257.
10
11. Duda, R.O., Hart, P.E., Stork, D.G. 1998. Pattern Classification ( 2nd ed.). Computer Complex.
11
12. Foody, G.M., Camobell, N.A., Trodd, N.M., Wood, T.F. 1992. Derivation and applications of probabilistic measures of class membership from the maximum-likelihood classification. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing. 58: 1335–1341.
12
13. Geerts, S., Raes, D. 2009. Deficit irrigation as an on-farm strategy to maximize crop water productivity in dry areas. Agricultural Water Management. 96: 1275–1284.
13
14. Haghayeghi Moghaddam Akbari, M., SadrGhaen, S.H., S.A. 2014. Investigation of the effect of changing irrigation methods from traditional to modern on compensating the deficit in Neyshabour plain aquifer using the SWAP model. Iran Water Research Journal. 15: 125–133.
14
15. Hoseini, A., Farajzadeh, M., Velayati, S. 2005. The water crisis analysis in Neishaboor plain with considering environmental planning. Khorassan-Razavi Regional Water Company, Mashad, Iran.
15
16. Izady, A., Davary, K., Alizadeh, A., Ghahraman, B., Sadeghi, M., Moghaddamnia, A. 2012. Application of “panel-data” modeling to predict groundwater levels in the Neishaboor Plain, Iran. Hydrogeology Journal. 20: 435–447.
16
17. Jia, K., Wu, B., Tian, Y., Zeng, Y., Li, Q. 2011. Vegetation classification method with biochemical composition estimated from remote sensing data.International journal of remote sensing. 32: 9307–9325.
17
18. Li, Z.-L., Tang, B.-H., Wu, H., Ren, H., Yan, G., Wan, Z., Trigo, I.F., Sobrino, J.A. 2013. Satellite-derived land surface temperature: Current status and perspectives. Remote Sensing of Environment. 131: 14–37.
18
19. Liang, S. 2001. Narrowband to broadband conversions of land surface albedo I: Algorithms. Remote Sensing of Environment. 76: 213–238.
19
20. Mutambara, S., Darkoh, M.B.K., Atlhopheng, J.R. 2016. A comparative review of water management sustainability challenges in smallholder irrigation schemes in Africa and Asia. Agricultural Water Management. 171: 63–72.
20
21. Peters, J. 2015. The Many Band Combinations of Landsat 8. URL http://www.exelisvis.com/Home/NewsUpdates/TabId/170/ArtMID/735/ArticleID/14305/The-Many-Band-Combinations-of-Landsat-8.aspx
21
22. Smith, R.B. 2010. The Heat Budget of the Earth’s Surface Deduced from Space. Yale University Center for Earth Observation: New Haven, CT, USA.
22
23. Steduto, P., Hsiao, T.C., Fereres, E., Raes, D. 2012. FAO Irrigation and Drainage Paper 66. 70–87.
23
24. USGS, 2012. URL: http://glovis.usgs.gov/index.shtm\nhttp://glovis.usgs.gov/
24
25. Van Oort, P.A.J., Wang, G., Vos, J., Meinke, H., Li, B.G., Huang, J.K., van der Werf, W. 2016. Towards groundwater neutral cropping systems in the Alluvial Fans of the North China Plain. Agricultural Water Management. 165: 131–140.
25
26. Velayati, S., Tavassloi, S. 1991. Resources and problems of water in Khorasan province. Razavi, Mashhad, Iran.
26
ORIGINAL_ARTICLE
شبیهسازی اثرات بلندمدت استفاده از پساب بر سلامت بهرهبرداران با رویکرد پویایی سیستم (مطالعه موردی: دشت ورامین)
رشد فزاینده جمعیت و صنعت در کلانشهر تهران باعث شده آب سدهای لتیان و ماملو به شرب تهران اختصاص یابد. بر اساس سیاستگذاریهای کلان کشوری مقرر گردیده است با تخصیص آب سدهای لتیان و ماملو به شرب تهران، پساب تصفیهخانه جنوب تهران به کشاورزی دشت ورامین اختصاص یابد. بدیهی است که انتقال حجم عظیم پساب جنوب تهران به دشت ورامین دارای اثرات اقتصادی، اجتماعی و زیستمحیطی زیادی میباشد. هدف از این مطالعه مدلسازی اثرات بلندمدت استفاده از فاضلاب بر سلامت کشاورزان دشت ورامین با استفاده از روش پویایی سیستم میباشد. سناریوهای عرضه آب تصفیه خانه جنوب عبارت بود از سناریو یک: حفظ شرایط موجود، سناریو دو: تخصیص کامل سد لتیان به شرب تهران، اختصاص 200 میلیون مترمکعب فاضلاب تصفیه شده در فصل زراعی به کشاورزی منطقه و 40 میلیون مترمکعب به تغذیه مصنوعی در فصل غیرزراعی از سال 1395 به بعد، سناریوی سه: سناریو دو منهای تغذیه مصنوعی و سناریو چهار: سناریو دو + تخصیص 50 میلیون مترمکعب از سال 1410. نتایج نشان داد در صورت استفاده از فاضلاب خام تا سال 1420 غلظت عناصر مس و کادمیوم از حد مجاز عبور نموده و استفاده از فاضلاب اثرات بهداشتی زیانباری به همراه خواهد داشت. اما استفاده از پساب (فاضلاب تصفیهشده) تا حدود 150 سال دیگر ایمن بوده و مشکلات بهداشتی ناشی از فلزات سنگین به بار نخواهد آورد. نتایج شبیهسازی غلظت نیترات در آبهای زیرزمینی نشان داد در همه سناریوها تا سال1420 غلظت نیترات از حد مجاز جهت شرب عبور خواهد کرد. اعمال سناریوی چهار منجر به ایجاد کمترین غلظت نیترات و سناریو سه منجر به بیشترین غلظت نیترات در منابع آب زیرزمینی میشود.
https://jsw.um.ac.ir/article_38504_3d211f89b6e603e15dc033e51db9d9e0.pdf
2017-04-21
127
143
10.22067/jsw.v31i1.51069
ساختار حالت – جریان
حلقه علی معلولی
تغذیه مصنوعی
متغیر کلیدی
حمزه علی
علیزاده
hamzehalizadeh@ut.ac.ir
1
دانشگاه ایلام
LEAD_AUTHOR
عبدالمجید
لیاقت
aliaghat@ut.ac.ir
2
دانشگاه تهران
AUTHOR
تیمور
سهرابی
3
دانشگاه تهران
AUTHOR
1- Absaran Consulting Engineers. 2010. Detailed study report of Charbagh irrigation and drainage network located in Varamin plain. Ministry of Agriculture, Iran. (In Farsi).
1
2- Adeniran A.E., and Bamiro A.O., 2010. A System Dynamic Strategic Planning Model for a Municipal Water Supply Scheme, the International Conference of the System Dynamics Society.
2
3- Akbari G.H. Hariri A., Aghaei N., and Berrada B., 2010. The effect of heavy metals on lettuce irrigated with wastewater in south of Tehran. 1st Conference on Sustainable Agriculture and Cleaner Product. Isfahan, Iran.
3
4- Alizadeh H.A., Liaghat A., Sohrabi molayousef T., 2014. Assessing pressurized irrigation systems development scenarios on groundwater resources using system dynamics modeling. Iranian Journal of Water and Soil Resources Conservation. 3(4): 1-15.
4
5- Ayars J.E., Corwin D.L., and Hoffman G.J., 2012. Leaching and root zone salinity control.. ASCE Manual and Report Engineering Practice No 71 Agricultural Salinity Assessment and Management (2nd Edition), ASCE Riston.Chapter 12: 371-403.
5
6- Bedbabisa S., Rouina B.B., and Boukhrisa M., 2010. The effect of waste water irrigation on the extra virgin olive oil quality from the Tunisian cultivar Chemlali.
6
7- Bhatkoti R., and Triantis P.K.,2011. Quantitative Evaluation of the Performance of Water Management System in the Washington Metropolitan Area, The 29th International Conference of the System Dynamics Society
7
8- Carr G., Potter R.B., and Nortcliff S. 2011. Water reuse for irrigation in Jordan: Perceptions of water quality among farmers. Agricultural water management. 98(5): 847-854.
8
9- Feigin A., Ravina I., andvShalhevet J., 1991. Irrigation with Treated Sewage Effluent Management for Environmental Protection. Springer-Verlag Berlin-Heidelberg-New York-London-Paris-Tokyo-Hong Kong,; 224 S., 46 Abb., 66 Tab., DM 228,
9
10- Fodor L., and Szabo L., 2004. Study of heavy metal leaching in the soil. ISCO.
10
11- Friedel J. K., Langer T., Siebe C., and Stahr K., 2000. Effects of long-term waste water irrigation on soil organic matter, soil microbial biomass and its activities in central Mexico. Biol Fertil Soils. 31:414–421.
11
12- Hanjra M.A., Blackwell J., Carr G., Zhang F and Jackson T.M., 2012. Wastewater irrigation and environmental health: Implications for water governance and public policy. International Journal of Hygiene and Environmental Health. 215: 255–269.
12
13- Hjorth P., Bagheri A., 2006. Navigating Towards Sustainable Development: A System Dynamics Approach. Futures. 38 (1): 74-92.
13
14- Jimenez B., 2006. Irrigation in developing countries using wastewater. Journal of International Review for Environmental Strategies. 6(2): 229 – 250.
14
15- Jung K., Jang T., Jeong H., and Park, S., 2014. Assessment of growth and yield components of rice irrigated with reclaimed wastewater. Agricultural Water Management, 138, 17-25.
15
16- Kanyoka P., and Eshtawi T., 2012. Analyzing the trade-offs of wastewater re use in agriculture: An Analytical framework.
16
17- Li Y.P., Huang G.H and Chen, X., 2009. Multistage scenario-based intervalstochastic programming for planning water resources allocation. Stoch Environ Res Risk Assess 23:781–792
17
18- Masike S., 2011. Application of system dynamic approach for water planning and decision making under water scarcity at Jwaneng diamond mine. Journal of Geography and Regional Planning. 4(5): 251-260.
18
19- Mekala G. D., 2009. A Framework for Determining and Establishing the Factors that affect Wastewater Treatment and Recycling. PhD thesis, University of Melbourne.
19
20- Mojid M.A., Wyseure G. C. L., Biswas S. K., and Hossain, A. B. M. Z., 2010. Farmers’ perceptions and knowledge in using wastewater for irrigation at twelve peri-urban areas and two sugar mill areas in Bangladesh. Agricultural water management. 98(1):79-86.
20
21- Nasiri F., Savage T., Wang R., Barawid N., and Zimmerman, J. B., 2013. A system dynamics approach for urban water reuse planning: a case study from the Great Lakes region. Journal of Stoch Environ Res Risk Assess. 27:675–691
21
22- Pierce F.J., Shaffer M.J., Halvorson A.D., 1991. Screening procedure for estimating potentially leachable nitrate-N below the root zone. In: Follet, R.F., Keeney, D.R., Cruse, R.M. (Eds.), Managing N for Groundwater Quality and Farm Profitability. Soil Science Society of America, Madison, Wisconsin, pp. 259–283.
22
23- Ryden J.C., and Pratt P.F., 1980. Phosphorus removal from wastewater applied to land. Hilgardia. 48: 1-36.
23
24- Saysel A., and Barlas Y., 2006. Model simplification and validation with indirect structure validity tests. System Dynamics Review 22(3): 241–262.
24
25- Scott C. A., Faruqui N. I., and Raschid-Sally L. 2004. Wastewater Use in Irrigated Agriculture: Management Challenges in Developing Countries.
25
26- Scott C. A., Raschid-Sally, L., Redwood M., and Bahri, A., 2010. Wastewater irrigation and health: assessing and mitigating risk in low-income countries. IWMI Books.
26
27- Seilsepour M., 2007. The study of fe and zn effects on quantitative and qualitative parameters of winter wheat and determination of critical levels of theseelements in Varamin plain soils. Pajouhesh and Sazandegi Journal. 76: 123-133.
27
28- Shaffer M.J., Halvorson A.D., and Pierce F. J., 1991., Nitrate leaching and economic analysis package (NLEAP): model description and application. Managing nitrogen for groundwater quality and farm profitability, (managingnitroge), 285-322.
28
29- Sohrabi molayousef T., Liaghat A., Alizadeh, H.A., and Nazari B., 2014. Modeling and Simulation of Long-term Effects of Irrigation with Tehran Treated Wastewater on Water and Soil Resources using Dynamic Systems Modeling. Iranian Journal of Soil and Water Research, 45(3): 267-281.
29
30- Solis, C., Isaac-Olive, K., Mireles, A., and Vidal-Hernandez, M. 2009. Determination of trace metals in cow's milk from waste water irrigated areas in Central Mexico by chemical treatment coupled to PIXE. Microchemical Journal. 91(1): 9-12.
30
31- Tabari, M., and Salehi, A. 2009. Long-term impact of municipal sewage irrigation on treated soil and black locust trees in a semi-arid suburban area of Iran. Journal of Environmental Sciences. 21(10): 1438-1445.
31
32- Torabian, A., Mahjouri, M. 2002. Heavy metals uptake by vegetable crops irrigated with wastewater in south Tehran. Journal of Environmental Study. 16(2):188-196.
32
33- Water Resources Research Center of Iran. 2010. Water comprehensive plan in Daryache Namak watershed. Ministry of Energy, Iran.
33
34- Zarghami, M, and Akbariyeh, S. 2012. System Dynamics Modeling for Complex Urban Water Systems: Application to the City of Tabriz, Iran. Resources, Conservation and Recycling, 60: 99-106.
34
ORIGINAL_ARTICLE
مدلسازی و پیشبینی اکسیژن مورد نیاز بیولوژیکی (BOD) با استفاده از ترکیب ماشین بردار پشتیبان با تبدیل موجک
آلودگی های شیمیایی آب های سطحی یکی از موضوعات جدی است که کیفیت این گونه آبها را تهدید می کند. این مطلب برای آب هایی که به طور مستقیم به مصارف زندگی بشر می رسند اهمیتی چند برابر بخشیده است. یکی از پارامترهایی مهمی که برای سنجش آلودگی آب استفاده می-شود شاخصBOD می باشد. در این مطالعه، توانایی مدل ماشین بردار پشتیبان (SVM) به منظور مدل سازی و پیش بینی اکسیژن مورد نیاز بیولوژیکی (BOD) در رودخانه کارون واقع در غرب کشور ایران مورد ارزیابی قرار گرفت. به منظوربررسی مدل ها به صورت ترکیبی، از تبدیل موجک استفاده شد. بعد از تجزیه پارامترها با تبدیل موجک، با استفاده از روش تجزیه به مولفه های اصلی (PCA) مولفه های مهم تعیین شدند. سپس از این مولفه های مهم به عنوان ورودی به مدل ماشین بردار پشتیبان استفاده شد تا مدل ترکیبی ماشین بردار پشتیبان-موجک (WSVM) حاصل گردید. جهت انجام این تحقیق از سری زمانی ماهانه BODرودخانه کارون در ایستگاه ملاثانی و متغیرهای کمکی اکسیژن محلول (DO)، جریان رودخانه و دمای ماهانه در یک دوره 13ساله (1393-1381) استفاده شد. نتایج بدست آمده حاکی از آن بود که مدل SVM دارای ضریب تبیین 84/0 و جذر میانگین مربعات خطای 0338/0(میلی گرم بر لیتر) می باشد و اعمال تبدیل موجک روی دادههای ورودی مدل باعث بهبود نتایج تا ضریب تبیین94/0 و جذر میانگین مربعات خطای0210/0(میلی گرم بر لیتر) شد. بنابراین ترکیب ماشین بردار پشتیبان با تبدیل موجک یک ایده جدید برای پیش بینی مقدار BOD رودخانه کارون می باشد. در پایان مقدار BOD برای یک دوره شش ماهه با استفاده از مدل WSVMپیش بینی شد.
https://jsw.um.ac.ir/article_38501_4143ad1d7cf093e0728170cd93985efc.pdf
2017-04-21
86
100
10.22067/jsw.v31i1.52080
پیش بینی BOD
PCA
مدل ترکیبی
رودخانه کارون
اباذر
سلگی
abazar_solgi@yahoo.com
1
دانشگاه شهید چمران اهواز
LEAD_AUTHOR
امیر
پورحقی
amir_55_36@yahoo.com
2
دانشگاه شهید چمران اهواز
AUTHOR
حیدر
زارعی
zareih@scu.ac.ir
3
دانشگاه شهید چمران اهواز
AUTHOR
هادی
انصاری
hadiansari89@yahoo.com
4
دانشگاه بوعلی سینا همدان
AUTHOR
1. Streeter H.W., Phelps E.B. 1925. A study of the pollution and natural purification of the Ohio River, III.Factors concerned in the phenomen a of oxidation andreaeration. Bulletin 146 Public Health Service,Washington,DC,USA.
1
2. Liu l., Deng L., Yong D., Dong S. 2011. Native biofilm cultured under controllable condition and used in mediated method for BOD measurement. Talanta,84:895-9.
2
3. Kunwar P., Singh A., Amrita M., Gunja J. 2009. Artificial neural network modeling of the river water quality-A case study. Ecol Model, 220(8):88-95.
3
4. Xiang S.L., Liu Z.M., Ma L.P. 2006. Study of multivariate linear regression analysis model for ground water quality prediction. Guizhou Science, 24:60-2.
4
5. Wu H.J., Lin Z.Y., Guo S.L. 2000. The application of artificial neural networks in the resources and environment. Resour Environ Yangtze Basin, 9:237-41.
5
6. Kisi O. 2008. Stream flow forecasting using neuro-wavelet technique. Hydrological Processes, 22: 4142–52.
6
7. Nourani V., Kisi Ö., Komasi M. 2011. Two hybrid Artificial Intelligence approaches for modeling rainfall–runoff process. Journal of Hydrology, 402:41–59.
7
8. Nourani V., Komasi M., Mano A. 2009. A Multivariate ANN-Wavelet Approach for Rainfall–Runoff Modeling. Water Resource Management, 23:2877–94.
8
9. Alizadeh M.J., Kavianpour M.R. 2015. Development of wavelet-ANN models to predict water quality parameters in Hilo Bay, Pacific Ocean. Marine Pollution Bulletin, 98(1–2):171-8.
9
10. Solgi A., Nourani V., Pourhaghi A. 2014. Forecasting Daily Precipitation Using Hybrid Model of Wavelet-Artificial Neural Network and Comparison with Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (Case Study: Verayneh Station, Nahavand). Advances in Civil Engineering,1-12.
10
11. Christos S.A., John N.E.P., Vassilios A.T. 2008. An artificial neural network model and design equations for BOD and COD removal prediction in horizontal subsurface flow constructed wetlands. Chemical Engineering Journal,143(1–3):96-110.
11
12. Najah A., Elshafie A., Karim O., Jaffar O. 2009. Prediction of Johor river water quality parameters using artificial neural networks. European Journal of Scientific Research, 28(4):22-35.
12
13. Asadollahfardi G., Taklify A., and Ghanbari A. 2012. Application of Artificial Neural Network to Predict TDS in Talkheh Rud River. Journal of Irrigation and Drainage Engineering(ASCE),138(20):363-370.
13
14. Wen X., Fang J., Diao M., Zhang C. 2013. Artificial neural network modeling of dissolved oxygen in the Heihe River, Northwestern China. Environmental monitoring and assessment, 185(5):4361-71.
14
15. Parmar K.S., Bhardwaj R. 2013. Wavelet and statistical analysis of river water quality parameters. Applied Mathematics and Computation, 219:10172-82.
15
16. Jouanneau S., Recoules L., Durand M.J., Boukabache A, .Picot V., Primault Y.2014. Methods for assessing biochemical oxygen demand (BOD): A review. Water Research, 49:62-82.
16
17. Najah A., Shafie A.E., Kari O.A., Amr H., Shafie E. 2014. Performance of ANFIS versus MLP-NN dissolved oxygen prediction models in water quality monitoring. Environmental Science and Pollution Research, 21(3):1658-70.
17
18. Ahmed A.A.M., Shah S.M.A. 2015. Application of adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) to estimate the biochemical oxygen demand (BOD) of Surma River. Journal of King Saud University - Engineering Sciences.
18
19. Deng W., Wang G., Zhang X. 2015. A novel hybrid waterquality time series prediction method based on cloud model and fuzzy forecasting. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 149(Part A):39-49.
19
20. Olyaie E., Banejad H., Samadi M.T, Rahmani A.R, and Saghi M.H. 2010. Performance Evaluation of Artificial Neural Networks for Predicting Rivers Water Quality Indices (BOD and DO) in Hamadan Morad Beik River. water and soil science, 20.1(3):200-210(in Persian with English abstract).
20
21. Parmar K.S., Bhardwaj R. 2012. Analysis of Water Parameters Using Daubechies Wavelet (Level 5) (Db5). American Journal of Mathematics and Statistics, 2(3):57-63.
21
22. Riad S., Mania J., Bouchaou L., Najjar Y. 2004. Rainfall-runoff model usingan artificial neural network approach. Mathematical and Computer Modelling, 40(7–8):839-46.
22
23. Solgi A. 2014. Stream flow forecasting using combined Neural Network Wavelet model and comparsion with Adaptive Neuro Fuzzy Inference System and Artificial Neural Network methods(Case Study:GamasyabRiver,Nahavand). MSc.ShahidChamran University of Ahvaz,Iran(in Persian with English abstract).
23
24. Cortes C., Vapnik V. 1995.Support-VectorNetworks. Machine Learning, 20:273-95.
24
25. Sujay Raghavendra N., Paresh Chandra D. 2014. Support vector machine applications in the field of hydrology: A review. Applied Soft Computing,19(0):372-86.
25
26. Schölkopf, B., A. Smola and K.R. Müller. 2005. Kernel principal component analysis. Lecture Notes in Computer Science. 1327: 583-588.
26
27. Schölkopf, B. and A.J.Smola. 2002. Learning with Kernels. MIT Press, Cambridge, MA.
27
28. Grossmann A., Morlet J. 1984. Decomposition of hardy function into square integrable wavelets ofconstant shape. SIMA Journal on Mathematical Analysis (SIMA), 5:723-36.
28
29. Mallat S.G. 1998. A wavelet tour of signal processing. 2, editor: San Diego. 557 p.
29
30. Fofola-Georgiou E., Kumar P. 1995. Wavelet in geophysiscs.New York: Academic Press.
30
31. Hutcheson G., and Nick S.1999. The multivariate social scientist: Introductory statistics using generalized linear models. Thousand Oaks, CA,Sage Publications.
31
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی آزمایشگاهی ابعاد هندسی چاله آبشستگی در آبشکنهای مختلف در قوس 90 درجه در شرایط غیر مستغرق
به دلیل وجود جریانهای ثانویه در انحناء رودخانه، دیواره خارجی در پیچ همواره در معرض تخریب و فرسایش میباشد. روشهای متعددی جهت مقابله با فرسایش قوس خارجی وجود دارد که یکی از سادهترین و در عین حال اقتصادیترین این روشها استفاده از آبشکن میباشد. آبشکن به عنوان مانعی در مسیر جریان با کاهش سرعت و ایجاد گردابههای افقی در بین آبشکنها باعث رسوبگذاری و حفاظت دیواره آبراهه میگردد. از طرفی این گردابهها باعث افزایش تنش برشی شده و افزایش فرسایش و آبشستگی را در اطراف آبشکن به خصوص در دماغه به همراه خواهد داشت. در این تحقیق به بررسی هندسه چاله آبشستگی پیرامون آبشکنهای نفوذپذیر، نفوذناپذیر و بانداللایک که به صورت ترکیبی از آبشکن نفوذپذیر و نفوذناپذیر میباشد، در قوس 90 درجه ملایم و در شرایط غیر مستغرق پرداخته شده است. برای این منظور در یک فلوم قوسی 90 درجه و ملایم (نسبت شعاع قوس به عرض کانال برابر 4) و دارای بستر رسوبی با قطر متوسط 5/1 میلیمتر و در شرایط آب زلال، آزمایشها طراحی و انجام شد. بازه تغییرات عدد فرود در آزمایشهای انجام شده بین 22/0 تا 29/0 متغیر میباشد. نتایج بیانگر این بود که با افزایش درصد نفوذپذیری میزان حداکثر ابعاد چاله آبشستگی کاهش مییابد. ضمنا افزایش عدد فرود جریان باعث افزایش ابعاد چاله آبشستگی شده که این تاثیر در آبشکن های نفوذپذیر و باندال لایک کمتر بوده است.
https://jsw.um.ac.ir/article_38502_0473b26537a4bebb1d581c23ac4066a4.pdf
2017-04-21
101
111
10.22067/jsw.v31i1.53009
باندال لایک
حفاظت دیواره رودخانه
قوس آبراهه
سمیه
رحیمی
aes_rahimi@yahoo.com
1
دانشگاه شهید چمران اهواز
LEAD_AUTHOR
سیدمحمود
کاشفی پور
kashefipour@excite.com
2
اهواز
AUTHOR
محمود
شفاعی بجستان
m_shafai@yahoo.com
3
دانشگاه شهید چمران اهواز
AUTHOR
احمد
فتحی
a.fathi@scu.ac.ir
4
دانشگاه شهید چمران، اهواز
AUTHOR
1- Fazli M., Ghodsian M., Salehi Neyshabouri S.A.A. 2009. Bed Topography Variations in 90 Degree Bend Due to Diffirent Hydraulic Conditions. Modares Civil Engineering Journal, 35: 123-144. (in Persian)
1
2- Rahman M.M., Nakagawa H., Ishigaki T., and Khaleduzzaman A.T.M. 2003. Channel Stabilization Using Bandalling. Annual of Diaster Prevention Research Institute, Kyoto University, 46(B): 613-618
2
3- Rahman M.M., Nakagawa H., Khaleduzzaman A.T.M., and Ishigaki T. 2003. Flow and scour-deposition around bandals. p.177-180. In Proceedings of 5th International summer Symposium,JSCE, Tokyo, Japan.
3
4- Rahman M.M., Nakagawa H., Khaleduzzaman A.T.M., Ishigaki T., and Muto Y. 2004. On the formation of Stable River Course. Annual of Disaster Prevention Research Institute, Kyoto University, 47(B): 601-616.
4
5- Rahman M.M., Nakagawa H., Khaleduzzaman A.T.M., and Ishigaki T. 2005. Formation of navigational channel using bandal-like structures. Annual Journal of Hydraulic Engineering, Japan Society of Civil Engineers, 49: 997-1002.
5
6- Shaker E., Kashefipour S.M. 2014. Experimental Investigation on Velocity and Shear Stress Distributions in a 90-Degree Bend With and Without Series of Groynes. Water and Soil Science, Tabriz University, 24(3): 55-68. (in Persian with English abstract)
6
7- Sharmin R., Rahman M.M., Matin A., Haque E., Hossain I., and Razzak A. 2007. Effectiveness of Bandalling and dredging for the maintenance of navigation channel in the Jamuna River. p. 125-133. In Proceeding of the International Conference on Water & Flood Management, 12-14 Mar, Dhaka, Bangladesh.
7
8- Shojaeian Z., Kashefipour S.M., Mosavi Jahromi S.H. 2015. Experimental Study of the Effect of Permeability Percentage of Bandal Like Spur Dike on Maximum Depth of Scour Hole. Water and Soil Science, Tabriz University, 25(3): 105-116. (in Persian with English abstract)
8
9- Teraguchi H., Nakagawa H., Kawaike K., Bans Y, and Zhang H. 2011. Effects of hydraulic structures on river morphological processes. International Journal of Sediment Research. 26(3): 283-303.
9
10- Teraguchi H., Nakagawa H., Kawaike K., Baba Y. and Zhang H. 2011. Alternative method for river training works: Bandal-like structures. Annual Journal of Hydraulic Engineering, JSCE, 55: 151-156.
10
11- United States Army Corps of Engineers, (1981), Roughans Point Revere, Massachusetts Coastal Flood Protection Study. United States Army Corps of Engineers Water Resources Investigation.
11
12- Zhang H., Nakagawa H., Baba Y., Kawaike K., and Teraguchi H. 2010. Three-dimensional flow around Bandal-like structures. Annual Journal of Hydraulic Engineering, Japan Society of Civil Engineers, 54: 175–180.
12
13- Zhang H., Nakagawa H., Baba Y., Kawaike K., and Rahman M.M. 2011. Hydraulic and Morphological Consequences of Bank protection measures along the Jamuna river, Bangladesh. Annual of Diaster Prevention Research Institute, Kyoto University, 54(B): 477-496
13
ORIGINAL_ARTICLE
کاربرد نظریه آشوب و شبکه عصبی مصنوعی در بررسی و تخمین تبخیر از سطح آب دریاچهها
ماهیت دینامیکی پدیدههای هیدرولوژیکی و نیز محدودیت دسترسی ابزارهای ریاضیاتی مناسب، سبب گشته که اکثر مطالعات پیشین در این زمینه، منجر به نگرشی تصادفی و احتمالاتی گردد. بررسی قطعی و یا تصادفی بودن فرآیند دینامیکی مقادیر تبخیر از سطح آب دریاچهها، به منظور انتخاب روش مناسب شبیهسازی و بررسی قابلیت پیشبینی، موضوع مهم و بحث برانگیزی است که در این تحقیق به آن پرداخته شده است. در این راستا، با توجه به قابلیت فراوان نظریه آشوب و مدل هوشمند شبکه عصبی در مطالعه رفتار سیستمهای غیرخطی پویا مقادیر ماهانه تبخیر سطح آب دریاچه ارومیه در شمالغربی ایران، طی یک دوره آماری 40 ساله (1346-1386) با استفاده از مفاهیم این دو روش مورد بررسی و پیشبینی قرار گرفته است. نتایج بررسی شاخصهای تعیین ماهیت آشوبناکی دادههای تبخیر؛ نمای لیاپانوف مثبت و مقدار غیرصحیح شیب نمودار بعد همبستگی در مقابل شعاع همبستگی، همگی نشانگر رفتار کاملا آشوبناک سری زمانی تحت بررسی میباشد. نتایج صحتسنجی حاکی از دقت بالای نظریه آشوب و مدل شبکه عصبی مصنوعی- اندکی دقت بالاتر- میباشد به طوریکه میانگین خطای مطلق (MAE) و جذر میانگین مربعات خطا (RMSE) در شبکه عصبی مصنوعی نسبت به نظریه آشوب به ترتیب 51/2 و 25/2 میلیمتر کاهش یافتهاند. همچنین نتایج مربوط به ارتفاع تجمعی تبخیر در دوره صحتسنجی حاکی از برتری 8/3 درصدی شبکه عصبی مصنوعی نسبت به نظریه آشوب دارد.
https://jsw.um.ac.ir/article_38499_aa142d957b0266d78bf9e4d9e0d8ab8c.pdf
2017-04-21
61
74
10.22067/jsw.v31i1.49971
پیشبینی
پدیدههای هیدرولوژیکی
دریاچه ارومیه
نمای لیاپانوف
سعید
فرزین
saeed.farzin@semnan.ac.ir
1
دانشگاه سمنان
LEAD_AUTHOR
رضا
حاجی آبادی
r_hajiabadi@civileng.iust.ac.ir
2
دانشگاه علم و صنعت ایران
AUTHOR
محمد حسین
احمدی
mohamadh.ahmadi@gmail.com
3
دانشگاه تبریز
AUTHOR
1- Abarbanel H. 1996. Analysis of observed chaotic data. Springer, Verlag, New York.
1
2- Banks J., Dragan V. and Jones A. 2003. Chaos, a mathematical introduction. Cambridge University Press.
2
3- Cao L. 1997. Practical method for determining the minimum embedding dimension of scalar time series. Physica D: Nonlinear Phenomena, 110:43-50.
3
4- Damle C., and Yalcin A. 2007. Flood prediction using time series data mining. Journal of Hydrology, 333:305-316.
4
5- Doung N.H., Nguyen T.H., Snasel V. 2015. A hybrid approach for predicting river runoff. Intelligent Data analysis and Applications, 370:61-71.
5
6- Elshorbagy A., Simonovic S.P., and Panu U.S. 2002. Estimation of missing stream flow data using principles of chaos theory. Journal of Hydrology, 255:123–133.
6
7- Frazier C., and Kockelman K. 2004. Chaos theory and transportation systems: An instructive example. Procof 83th Annual Meeting of the Transportation ResearchBoard, Washington D.C., USA.
7
8- Ghaheri A., Ghorbani M.A., Del Afrooz H., Malekani L. 2012. Evaluation of stream flow using chaos theory. Iran Water Research Journal, 6(10):177-186. (in Persian with English Abstract)
8
9- Grassberger P., Procaccia I. 1983. Characterization of strange attractors. Physical Review Letters, 50 (14):346-349.
9
10- Hassanzadeh, E. 2010. Partitioning impacts of climate and hydraulic structures on water level of Urmia lake (Master Thesis). University of Tabriz, Iran. (in Persian with English Abstract)
10
11- Hassanzadeh Y., Aalami M.T., Farzin S., Sheikholeslami S.R., Hassanzadeh E. 2012. Study of chaotic nature of daily water level fluctuations in Urmia lake. Journal of Civil Engineering and Environment, 42(1):9-20. (in Persian with English Abstract)
11
12- Hassanzadeh Y., Lotfollahi-Yaghin M.A., Shahverdi S., Farzin S., Farzin N. 2013. De-noising and prediction of time series based on the wavelet algorithm and chaos theory (case study: SPI drought monitoring index of Tabriz city). Iran-Water Resources Research, 8(3):1-13. (in Persian with English Abstract)
12
13- Hilborn R.C. 2000. Chaos and Nonlinear Dynamics. Oxford University Press.
13
14- Khatibi R., Ghorbani M.A., Aalami M.T., Kocak K., Makarynskyy O., Makarynska D., and Aalinezhad M. 2011. Dynamics of hourly sea level at Hillarys Boat harbour, Western Australia: a chaos theory perspective. Ocean Dynamics, 61:1797–1807.
14
15- Khatibi R., Naghipour L., Ghorbani M.A., Aalami M.T. 2013. Predictability of relative humidity by two artificial intelligence techniques using noisy data from two Californian gauging stations. Neural Computing and Appliccations, 23(7):2241-2252.
15
16- Khan S., Ganguly A.R., and Saigal S. 2005. Detection and predictive Modeling of chaos in finite hydrologycal time series. Nonlinear Processes in Geophysics, 12: 41-53.
16
17-Kim S., Shiri J., Kisi O., Singh V.P. 2013. Estimating daily pan evaporation using different data-driven methods and lag-time pattern. Water Resources Management, 27:2267-2286.
17
18- Kocak K., Bali A., and Bektasoglu B. 2007. Prediction of monthly flows by using chaotic approach. p. 553-559. International Congress on River Basin Management, 22-24 March, Antalya, Turkey, 4 (117).
18
19- Ng W., Panu U., Lenoxx W. 2007. Based analytical techniques for daily extreme hydrological observations. International Journal of Hydrology, 342:17-41.
19
20- Regonda S.K., Sivakumar V., and Jain A. 2004. Temporal scaling in the river flow: Can it be chaotic? Hydrological Sciences Journal, 49(3):373-385.
20
21- Shang P., Na X., and Kamae S. 2009. Chaotic analysis of time series in the sediment transport phenomenon. Chaos Solitons and Fractals, 41:368–379.
21
22- Sivakumar B. 2000. Chaos theory in hydrology: important issues and interpretations. Journal of Hydrology, 227: 1-20.
22
23- Solomatine D.P., Velickov S., and Wust J.C. 2001. Predicting water levels and currents in the north sea using chaos theory and neural networks. p. 1-11. Proceeding of the Congress-International Association for Hydraulic Research, 29th Iahr Congress, Beijing, China.
23
24- Stehlik J. 1999. Deterministic chaos in runoff series. Journal of Hydrololy and Hydromechanics, 47(4):271–287.
24
25- Sterman J.D. 2000. Business dynamics. McGraw-Hill, Book Co, Boston.
25
26-Terzi O. 2013. Daily pan evaporation estimation using gene expression programming and adaptive neural-based fuzzy inference system. Neural Computing and Applications, 23(3):1035-1044.
26
27- Wu J., Lu J., and Wang J. 2009. Application of chaos and fractal models to water quality time series prediction. Environmental Modeling & Software, 24:632–636.
27
28- Yu H.H., Jenq N.H. 2002. Handbook of neural network signal processing. CRC Press.
28
29-Zounemat-Kermani M., Kisi O. 2015. Time series analysis on marine wind-wave characteristics using chaos theory. Ocean Engineering, 100:46-53.
29
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر پوشش سنگریزه سطحی بر ویژگیهای هیدرولیکی جریانهای سطحی و آستانه تشکیل شیار با شبیهسازی رواناب در شرایط صحرائی
پوشش سنگریزه سطحی به طور مستقیم فرایند های فرسایش خاک را به ویژه در مناطق کم آب و خشک که امکان استقرار پوشش گیاهی کم است، تحت تاثیر قرار می دهد. هدف از این پژوهش، بررسی اثر پوشش های مختلف سنگریزه سطحی بر ویژگی های هیدرولیکی جریان های سطحی و ویژگیهای هندسی تشکیل شیار بود. به این منظور، 36 کرت با طول و عرض بهترتیب 20 و 5/0 متر در مزرعه تحقیقاتی دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهرکرد با شیب 3 درصد احداث شد. سپس برای شروع آزمایش، پوشش سنگریزه ای به صورت تصادفی در سطح کرت ها پخش شد. در هر آزمایش پس از تنظیم جریان سطحی، رواناب سطحی از ابتدای کرت به سطح خاک وارد و آزمایش به مدت 60 دقیقه پس از شروع رواناب ادامه یافت. تیمارها شامل چهار تراکم پوشش سنگریزه (صفر، 10، 20 و 30 درصد) و سه شدت جریان سطحی (5/2، 5 و 5/7 لیتر در دقیقه) در سه تکرار بودند، که تحت آزمایش فاکتوریل در قالب طرح بلوکهای کامل تصادفی مورد بررسی قرار گرفتند. نتایج نشان داد که ویژگی های هیدرولیکی جریان شامل عمق جریان، ضریب زبری مانینگ و تنش برشی جریان با افزایش پوشش سنگریزه ای سطحی در جریان های سطحی متفاوت به صورت خطی و به طور معنی داری افزایش و سرعت جریان سطحی به صورت نمائی و به طور معنی دار کاهش یافت. مقایسه آماری اثر پوشش های مختلف سنگریزه بر ویژگیهای هندسی شیار تشکیل شده در پوشش های مختلف سنگریزه سطحی نشان داد که تیمارهای فوق به طور معنی-داری موجب کاهش زمان، تعداد و عمق شیارهای تشکیل شده شد.
https://jsw.um.ac.ir/article_38500_66aec3203e3125a499e663f43a06e328.pdf
2017-04-21
75
85
10.22067/jsw.v31i1.51812
پوشش سطحی
فرسایش و حفاظت خاک
ویژگیهای هندسی شیار
سارا
کلبعلی
sara.soil@yahoo.com
1
دانشگاه شهرکرد
AUTHOR
شجاع
قربانی دشتکی
shoja2002@yahoo.com
2
دانشکاه شهرکرد
LEAD_AUTHOR
مهدی
نادری
mahdi.soil@yahoo.com
3
دانشگاه شهرکرد
AUTHOR
سلمان
میرزائی
salman_mirzaee@ut.ac.ir
4
دانشگاه شهرکرد
AUTHOR
1. Abrahams A.D., Li G., Krishnan C., and Atkinson J.F. 2001. A sediment transport equation for interrill overland flow on rough surfaces. Earth Surf. Process Landf, 26.1443–1459.
1
2. Agassi M., and Levy G.J. 1991. Stone-cover and rain intensity: effects on infiltration, erosion and water splash. Aust. J. Soil Res, 29: 565–575.
2
3. Blake G.R., and Hartge K.H. 1986. Bulk density. In: Klute, A. (Ed.), Methods of Soil Analysis, Part 1: Physical and Mineralogical Methods, Monograph Number 9 (Second Edition). American Society of Agronomy, pp. 363–375.
3
4. Cerda A. 2001. Effects of rock fragment cover on soil infiltration, interrill runoff and erosion. Eur. J. Soil Sci, 52: 59–68.
4
5. Fryear D.W. 1985. Soil cover and wind erosion. Trans. ASAE. 28(3): 781-784.
5
6. Govers G. 1985. Selectivity and transport capacity of thin flow in relation to rill erosion. Catena, 12.35-49.
6
7. Gee G.H., and Bauder J.W. 1986. Particle size analysis. In: A. Klute, (ed). Methods of soil Analysis. Physical Properties. SSSA, 9: 383–411.
7
8. Gilley J.E., Elliot W.J., Laflen J.M., and Simanton J.R. 1993. Critical shear stress and critical flow rates for initiation of rilling. Journal of Hydrology, 142: 251–271.
8
9. Lavee H., and Poesen J. 1991. Overland flow generation and continuity on stone-covered soil surfaces. Hydrol. Process, 5: 345–360.
9
10. Li X.Y., and Liu L.Y. 2003. Effect of gravel mulch on Aeolian dust accumulation in the semiarid region of northwest China. Soil Tillage Res, 70: 73-81.
10
11. Mandal U.K., Rao K.V., Mishra P.K., Vittal K.P.R., Sharma K.L., Narsimlu B., and Venkanna K. 2005. Soil infiltration, runoff and sediment yield from a shallow soil with varied stone cover and intensity of rain. Eurpan Journal of Soil Science, 56: 435–443.
11
12. Martinez-Zavala L., Jordan A., Bellinfante N., and Gil J. 2010. Relationships between rock fragment cover and soil hydrological response in a Mediterranean environment. Soil Science and Plant Nutrition, 56: 95–104.
12
13. Mirzaee S., Gorji M., and Jafari ardakani A. 2012. Effect of rock fragments on distance of rill erosion initiation and overland hydraulics. International Journal of soil science, 7(3): 100-107.
13
14. Nearing M.A., Bradford J.M., and Parker S,C. 1991. Soil detachment by shallow flow at low slopes. Soil Science. Am. J, 55: 339-344.
14
15. Poesen J., and Lavee H. 1994. Rock fragments in top soils: significance and processes. Catena, 23: 1-28.
15
16. Poesen J., Ingelmo-Sanchez F., and Mucher H. 1990. The hydrological response of soil surfaces to rainfall as affected by cover and position of rock fragments in the top layer. Earth Surf. Process Landf, 15: 653-671.
16
17. Prosser I.P., Dietrich W.E., and Stevenson J. 1995. Flow resistance and sediment transport by concentrated flow in a grassland vally. Geomorphology, 13: 73-86.
17
18. Rieke-Zapp D., Poesen J., and Nearing M.A. 2007. Effects of rock fragments incorporated in the soil matrix on concentrated flow hydraulics and erosion. Earth Surf. Process Landf, 32: 1063–1076.
18
19. Sadeghi HR,. Bashari Seghaleh M., and Rangavar AS. 2008. Comparing the sediment variation with hillside direction and plot length in storm wise soil erosion. Journal of water and soil, 22(2): 230-239. (In Persian with English abstract)
19
20. Savat J., and De Ploy, J. 1982. Sheetwash and rill development by surface flow. Chapter 6 I: Bryan, R, B and Yair, A. (eds): Badland Geomorphology and Piping.
20
21. Tailong G., Quanjiu W.D., and Li J.Z. 2010. Effect of surface stone cover on sediment and solute transport on the slope of fallow land in the semi-arid loess region of northwestern China. Soils Sediments, 10: 1200-1208.
21
22. Tonon I. 1999. Thresholds for incipient rilling and particle enteainment, Unpub. Utrecht University.
22
23. Walkley A., and Black I.A. 1934. An examination of Degtjareff method for determining soil organic matter and a proposed modification of the chromic acid method. Soil Science Society of America Journal, 79: 459–465.
23
24. Torri D., Sfalaga M., and Sette M.D. 1987. Splash detachment: Runoff depth and soil cohesion. Catena, 14(1-3):149-155.
24
25. Wang X., Li Z., Cai C., Shi Z., Xu Q., Fu Z., and Guo Z. 2012. Effects of rock fragment cover on hydrological response and soil loss from Regosols in a semi-humid environment in South-West China. Geomorphology, 151-152: 234–242.
25
26. Yao C., Lei T., Elliot W.J., McCool D.K., Zhao J., and Chen S. 2007. Critical Conditions for Rill Initiation. Soil & Water Division of ASAE. SW, 70-56.
26
27. Yu B. 2003. A Unified Framework For Water Erosion And Deposition Equations. Soil Science Society of America Journal, 67( 1): 251-257.
27
28. Zang G.H., Liu B.Y., Nearing M.A., Hang C.H., and Zand K.L. 2002. Soil detachment by shallow flow. Trans. ASAE, 45: 331-357.
28
ORIGINAL_ARTICLE
شناسایی چاههای مؤثر در تعیین عمق آب زیرزمینی دشت ارومیه با استفاده از آنالیز مؤلفههای اصلی
در بسیاری از مطالعات به علت وجود حجم بسیار زیادی از اطلاعات، فرآیند تحلیل دادهها بسیار زمانبر و هزینهبر است. آنالیز مؤلفههای اصلی، از جمله روشهایی است که با شناسایی دادههای کم اهمیت، دادههایی که بیشترین سهم را در توجیه واریانس دارند، حفظ میکند. در این تحقیق، میانگین سالانه سطح آب زیرزمینی 51 چاه بهرهبرداری با طول آماری 10 ساله (1381-1390) با استفاده از تکنیک آنالیز مؤلفههای اصلی مورد بررسی قرار گرفت تا چاههای مؤثر در تعیین سطح تراز آب زیرزمینی این دشت مشخص گردد. با شناسایی چاههای با اهمیت، نقاط مهم جهت نمونهبرداری معلوم میشود و پایش تراز آب زیرزمینی صرفاً در این چاهها انجام میگردد. به این وسیله میتوان تا حد زیادی در هزینه و زمان مطالعات صرفهجویی کرد. با انجام آنالیز مؤلفههای اصلی، اهمیت نسبی هر چاه بین 0 (برای چاه غیر مؤثر) تا 1 (برای چاه کاملا مؤثر) محاسبه شد. با حذف چاههای کم اهمیت که تعداد آنها حدوداً نصف کل چاهها است، ضریب تغییرات سطح ایستابی از 38/1 به 72/0 (50 درصد) کاهش یافت و خطای تعیین سطح ایستابی کمتر از 15 درصد به دست آمد که دلیل آن را میتوان حذف چاههایی عنوان کرد که میانگین تراز آب آنها اختلاف چشمگیری با چاههای باقیمانده دارد.
https://jsw.um.ac.ir/article_38497_df1372e2a3f1f4d4e2a3668ba85a5e96.pdf
2017-04-21
40
50
10.22067/jsw.v31i1.48750
آب زیرزمینی
پایش
دشت ارومیه
چاه مؤثر
ضریب تغییرات
سحر
بابایی حصار
babaei.sah@gmail.com
1
دانشگاه کاشان
LEAD_AUTHOR
قاسم
همدمی
ghasem.hamdami@gmail.com
2
دانشگاه گرگان
AUTHOR
هدی
قاسمیه
h.ghasemieh@kashanu.ac.ir
3
دانشگاه کاشان
AUTHOR
1- Asakareh H., and Bayat A. 2013. Principal component analysis of annual rainfall properties of Zanjan city. Journal of Geography and Planning, 45(17): 121-142. (In Persian with English abstract).
1
2- Azizi T., and azizi G. 2013. Zoning rainfall regime in the West part of Iran using principal component analysis and clustering. Journal of Water Resources Research, 3(2): 62. (In Persian with English abstract).
2
3- Balafoutis C. 1991 Principal Component Analysis of Albanian Rainfall. Journal of Meteorology, 90(16): 155-164.
3
4- Debels P., Figueroa R., Urrutia R., Barra R., and Niell X. 2005. Evaluation of water quality in the Chilia River using Physicochemical parameters and a modified water quality index. Environmental Monitoring and Assess, 110:L 301–322.
4
5- Fournier M., Motelay-Massei A., Massei N., Aubert M., Bakalowicz M., and Dupont J.P. 2009. Investigation of Transport Processes inside karst Aquifer by Means of STATIS. Groundwater,47(3): 391-400.
5
6- Ghanbarlou1 Z, and Babaei Hessar S. 2013. Investigating Trends of Annual Meteorological Parameters in urmia Synoptic station. Second National conference on climate change and its impact on agriculture and the environment. Urmia. August. (In Persian with English abstract).
6
7- Gurunathan K., and Ravichandran S. 1994. Analysis of water quality data using a multivariate statistical technique - a case study. IAHS Pub, 219.
7
8- Helena B., Pardop R., Vega M., Barrado E., Manuel J., and Fernandez L. 2000. Temporal evolution of groundwater composition in an alluvial aquifer by principal component analysis. Water Resource, 34(3): 807-816.
8
9- Hu S., Luo T., and Jing C. 2013. Principal component analysis of fluoride geochemistry of groundwater in Shanxi and Inner Mongolia, China. Journal of Geochemical Exploration, 135: 124–129.
9
10- Iscen, C., Emiroglu O., Ilhan S., Arslan N., Yilmaz V., and Ahiska S. 2008. Application of multivariate statisticaltechniques in the assessment of surface water quality in Uluabat Lake, Turkey. Environmental Monitoring and Assess, 144(1-3): 269–276.
10
11- Jolliffe i.t. 2002. Principal Component Analysis. Springer series in statics, ISBN 978-0-387-95442-4.
11
12- Mohammadzadeh H., and Heydarizad M. 2011. Hydrochemical and stable isotopes study (O18 and H2 surface and groundwater resources) Andarkh Karstic region (north of Mashhad). Earth science research, 2(5): 59- 69. (In Persian with English abstract).
12
13- Nguyan T.T., Nakagawa A.K., Amaaguchi H., and Gilbuena R. 2013. Temporal chenges in the hydrochemical facies of groundwater quality in tow main aquifers in Hanoi. Vietnam, DOI: 10.5675/ICWRER_2013
13
14- Nouri Gheidari M. H. 2010. Identification of Outliers in regional flood frequency analysis using principal component analysis. Fifth National Congress on Civil Engineering, Ferdosi University of Mashhad. (In Persian with English abstract).
14
15- Nouri Gheidari M. H. 2013. Determination of effective wells to monitor the ground water level using the principal components analysis. Agriculture and Natural Resources, 17(64): 149-158. (In Persian with English abstract).
15
16- Oueslati O., Maria A., Girolamo D., Abouabdillah A., and Porto A. 2010. Attempts to flow regime classification and characterization in Mediterranean streams using multivariate. International Workshop in Statistical Hydrol. May 23-25, Taormina, Italy.
16
17- Pearson K. 1901. On lines and plans of closest fit to systems of points in Space. Philosophical Magazine 2(6): 559-572.
17
18- Petersen W. 2001. Process identification by principal component analysis of river water-quality data. Ecological Modelling . Model.138: 193-213.
18
19- Poorasghar F., Jahanbakhsh S., sari sarraf B., Ghaemi H., and Tadaiioni M. 2013. Zoning precipitation regime in the southern part of Iran, Journal of Geography and Planning. 17(44): 27-46, (In Persian with English abstract).
19
20- Sakizadeh M., Malian A., and Ahmadpour E. 2015. Groundwater Quality Modeling with a Small Data Set. Groundwater DOI: 10.1111/gwat.12317
20
21- Sanchez-Martos F., Jimenez-Espinosa R. and Pulido-Bosch A. 2001. Mapping groundwater quality variables using PCA and geostatistics: a case study of Bajo Andarax, southeastern Spain. Hydrological sciences journal, 46(2): 227-242.
21
22- Sauquet E. 2000. Mapping mean monthly runoff pattern using EOF analysis. Hydrology and Earth System. Sci. 4(1): 79-93.
22
23- Siyue L. 2009. Water quality in the upper Han River, China: The impacts of land use/land cover in riparian buffer zone. Hazardous Materials, 165(1): 317-324.
23
24- Stathis D., and Myronidis D. 2009. Principal component analysis of Precipitation in Thessaly Region (Central Greece). Global NEST Journal, 11(4): 467-476.
24
25- Steiner D. 1965. A Multivariate Statistical Approach to Climatic Regionalization and Classification. Nederlansch Gerootschap Reeks, LxxxII: 4: 329-347.
25
26- Strang G. 2005. Linear algebra and its applications (4th ed.). Brooks Cole, ISBN 978-0-03-010567-8.
26
27- Taguas E., Ayuso L., Pena A., Yuan Y., Sanchez M., Giraldez V., and Perez R. 2008. Testing the relationship between instantaneous peak flow and mean daily flow in a Mediterranean Area Southeast Spain, Catena. 75(2): 129– 137.
27
28- Vonberg D., Vanderborght J., Cremer N., Pütz T., Herbst M., and Vereecken H. 2014. 20 years of long-term atrazine monitoring in a shallow aquifer in western Germany. Water Research, 50: 294–306.
28
29- Wan K.L. 2009. A new variable for climate change study and implications for the built environment. Renewable Energy, 34(3): 916-919.
29
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی تاثیر سطوح مختلف دور آبیاری و کود نیتروژن بر عملکرد و کارایی مصرف آب سیبزمینی در روش آبیاری قطره ای زیر سطحی
این تحقیق با هدف بررسی تاثیر دور آبیاری و درصد نیتروژن مصرفی روی عملکرد و کارآیی مصرف آب سیبزمینی رقم اکریا به صورت طرح آماری فاکتوریل در قالب بلوکهای کامل تصادفی با دو فاکتور دور آبیاری در دو سطح (2 روز(I1) و 4 روز (I2)) و مقدار نیتروژن در سه سطح (100 درصد (N1)، 75 درصد (N2)و50 درصد (N3) توصیه کودی) در سه تکرار و در دو سال زراعی 1391 و 1392 انجام شد. نتایج نشان داد که اثر دور آبیاری روی میزان عملکرد و کارآیی مصرف آب معنیدار نبود. اثر درصد نیتروژن مصرفی در سطح 5 درصد و اثر متقابل دور آبیاری × درصد نیتروژن در سطح 1 درصد معنی دار شد. عملکرد و کارآیی مصرف آب سیبزمینی در دو تیمار دور آبیاری 2 و 4 روز به ترتیب برابر با 789/29 و 756/27 تن در هکتار و 006/4 و 728/3 کیلوگرم بر مترمکعب بدست آمد که با هم اختلاف معنیدار نداشتند. عملکرد سیبزمینی در سه سطح نیتروژن 100، 75 و 50 درصد به ترتیب برابر با 167/31 ، 275/29 و 875/25 تن در هکتار بدست آمد که با هم اختلاف معنی دار داشتند. بیشترین میزان کارایی مصرف آب با مقدار 183/4 کیلوگرم بر مترمکعب از تیمار 100 درصد نیتروژن مصرفی بدست آمد که در دو تیمار 75 و 50 درصد به ترتیب برابر با 933/3 و 483/4 کیلوگرم بر مترمکعب بود. تیمار دور آبیاری چهار روز و 100 درصد نیتروژن مصرفی بالاترین و تیمار دور آبیاری چهار روز و 50 درصد نیتروزن مصرفی کمترین عملکرد و کارآیی مصرف آب را داشتند.
https://jsw.um.ac.ir/article_38498_cb0db6a84afc557a006e292ea99f0d23.pdf
2017-04-21
51
60
10.22067/jsw.v31i1.48920
آبیاری قطرهای زیرسطحی
دور آبیاری
سیب زمینی
نیتروژن
محمد
جلینی
mjolainire@gmail.com
1
مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی خراسان رضوی
AUTHOR
محمد
کریمی
karimi.irri@gmail.com
2
مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی خراسان رضوی
LEAD_AUTHOR
1- Ayars J.E., Phene C.J., Hutmacher R.B., Davis K.R., Shoneman R.A., Vail S.S. and Mead R.M.1999. subsurface drip irrigation of row crops: a review of 15 years of research at the Water Management Laboratory. Agricultural Water Management, 42(1):1–27.
1
2- Badr M.A., Abou Hussein S.D., El-Tohamy W.A. and Gruda N. 2010. Efficiency of subsurface drip irrigation for potato production under different dry stress conditions, Gesunde Pflanzen, 62: 63-70.
2
3- Baghani J., Jolaini M. and Afshar H. 2007. The effectiveness of the implementation of drip irrigation on agriculture of Razavi Khorasan province. P.133-142, Proceedings of the National Seminar on irrigation and sustainable development, 20 Feb. 2007. Karaj, Iran.
3
4- Camp CR .1998. Subsurface drip irrigation: a review. Transactions of the ASAE, American Society Agricultural Engineers, 41(5):1353–1367.
4
5- El-Mokh F., Nagaz K., Masmoudi M. and Mechlia N. 2015 Yield and Water Productivity of Drip-Irrigated Potato under Different Nitrogen Levels and Irrigation Regime with Saline Water in Arid Tunisia, American Journal of Plant Sciences, 6(4): 501-510, Doi: 10.4236/ajps.2015.64054.
5
6- Fabeiro C., Martin de Santa Olalla F. and de Juan J.A. 2001. Yield and size of deficit irrigated potatoes. Agricultural Water Management, 48: 255-266.
6
7- FAO. 2005. FAO Statistical Year Book. Food and Agriculture Organization of the United Nations.
7
8- Haverkort A.J., van Loon C.D., van Eijck P., Scheer F.P., Schijvens E.P.H.M., Uitslag H., Baarveld H.R., Campobello E.W.A., Liefrink S.R. and Peeten H.M.G. 2002. On the road to Potato Processing. NIVAA, the Netherlands Consultative Potato Institute.
8
9- Iwama K. 2008. Physiology of the potato: New insights into root system and repercussions for crop management. Potato Research Journal, 51(3-4):333-353.
9
10- Jahad-E-Keshavarzi (ministry of agriculture).2012. Crop Statistical report. Tehran, Iran.
10
11- Jolaini M. and Kazemi M. 2011. Effects of irrigation and water cut in the drip irrigation method (type) on quantitative and qualitative of yield in potato varieties, The final research report, Center for Agricultural documents. Reg. 90/593. Agricultural Engineering Research Institute. 63 Pp.
11
12- Kumar P., Pandey S.K., Singh B.P., Singh S.V. and Kumar D. 2007. Effect of nitrogen rate on growth, yield, economics and crisps quality of Indian potato processing cultivars. Potato Research Journal, 50(2): 143-155.
12
13- Kazemi M., Hasan Abadi H., KhodaDadi M., Tavakoli H. and Masoumi A. 2008. Potato production management in environmental stresses. Proceedings of the National Seminar on Potatoes, food for the future, 12 Nov. 2008, Sarvelayat, Iran.
13
14- King, B.A. and Stark J.C. 1997. Potato Irrigation Management. University of Idaho Cooperative Extension System. Bul 789.
14
15- Lahlou Q., Ouattar S. and Ledent J.F. 2003. The effect of drought and cultivar on growth parameters, yield and yield components of potato. Agronomy Journal, 23: 257–268.
15
16- Majidi A., Zareei G.H., Keshavarz A. and Hejazi S.M. 2009. Evaluation of irrigation performance of different crops (pistachio orchards, gardens pomegranate and vegetables and herbs) using permeable clay pipes. The final research report. Center for Agricultural documents. Reg. 88/281. Agricultural Engineering Research Institute.
16
17- Malakoti M.J. 1996. Sustainable agriculture and increasing of optimizing performance of fertilizer consumption in Iran. Publishing Center of agricultural extension organization.
17
18- Malakoti M.J. 2000. Control of nitrate concentrations in the potatoes, onions and vegetables, undeniable necessity to protect public health, Journal of Soil and Water, Special issue: sustainable agriculture, 12(6): 1-9.
18
19- Najm A.A., Haj Seyed Hadi M.R., Darzi M.T. and Fazeli F. 2013. Influence of nitrogen fertilizer and cattle manure on the vegetative growth and tuber production of potato, International Journal of Agriculture and Crop Sciences, 5(2): 147-154.
19
20- Opena, G.B. and Porter G.A. 1999. Soil management and supplemental irrigation effects on potato, II. Root growth. Agronomy Journal, 91: 426-431.
20
21- 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: 209–223.
21
22- Vasquez-Robinet C., Mane P.S., Ulanov A.V., Watkinson J.I., Stromberg V.K., Koeyer D.D., Schafleitner R., Willmot D.B., Bonierbale M., Bohnert H.J. and Grene R. 2008. Physiological and molecular adaptations to drought in Andean potato genotypes. Journal of Experimental Botany, 59(8): 2109–2123.
22
23- Waddell J.T., Gupta S.C., Moncrief J.F., Rosen C.J. and Steele D.D. 1999. Irrigation and Nitrogen Management Effects on Potato Yield Tuber Quality, and Nitrogen Uptake, Agronomy Journal, 91: 991-997.
23
24- Wang F.X., Kang Y. and Liu S.P. 2006. Effects of drip irrigation frequency on soil wetting pattern and potato growth in North China Plain, Agricultural Water Management, 79: 248–264.
24
ORIGINAL_ARTICLE
اثرات احداث سدهای بزرگ بر شرایط جریان و پارامترهای هیدرولیکی رودخانه (مطالعه موردی: رودخانه کرخه پایین دست سد مخزنی)
با توجه به اهمیت رودخانه ها در تأمین آب، شناخت شرایط جریان و رژیم هیدرولیکی آن ها از اهمیت به سزایی برخوردار است. سازه های هیدرولیکی تأثیرات گسترده ای بر شرایط هیدرولیکی رودخانه در پایین دست خود دارند. سدهای مخزنی به عنوان مهم ترین سازه های هیدرولیکی ساخته شده بر روی رودخانه ها، تغییرات مضاعفی بر شرایط رژیم جریان در پایین دست می گذارند. حوضه آبریز کرخه یکی از مهمترین حوضه های کشور و رودخانه کرخه سومین رود بزرگ ایران است. سد مخزنی کرخه به عنوان بزرگ ترین سد ایران و خاورمیانه، پایین دست رودخانه کرخه را تحت تأثیر خود قرار داده است. در این پژوهش ارزیابی دقیقی بر تغییر رژیم جریان رودخانه از حالت طبیعی به تنظیمی انجام شده است. بازه مورد مطالعه در پایین دست سد مخزنی کرخه واقع شده است. همچنین از اطلاعات دو ایستگاه آب سنجی پای پل و عبدالخان استفاده شد. مدل HEC-RAS برای شبیه سازی شرایط جریان قبل و بعد از احداث سد به کار رفت. آبدهی متوسط ماهانه، سالیانه، دبی حداکثر لحظه ای، پروفیل سطح آب و کلیه پارامترهای هیدرولیکی رودخانه کرخه در این بازه مورد بررسی قرار گرفتند. با توجه به احداث سد مخزنی کرخه، تغییرات اقلیمی و کاهش بارندگی در سطح حوضه آبریز کرخه و پی آمد آن خشکسالی های اخیر تغییرات گسترده ای در شرایط رژیم جریان رودخانه کرخه و پارامترهای هیدرولیکی آن به وجود آمده است. به طور مثال می توان گفت که در این پژوهش درصد مقادیر تغییر پارامترهای هیدرولیکی در مقاطع عرضی مختلف رودخانه کرخه به ازای دبی های مشخصه حداقل، متوسط و حداکثر قبل و بعد از ساخت سد محاسبه گردیده است که نشان دهنده ی کاهش چشمگیر آن پارامترها در اثر احداث سد می باشد. به طور نمونه در مورد شعاع هیدرولیکی به عنوان یکی از مهم ترین پارامترهای هیدرولیکی رودخانه می توان بیان نمود که درصد میزان کاهش این پارامتر نسبت به شرایط قبل از ساخت سد به ازای دبی های مشخصه حداقل، متوسط و حداکثر به ترتیب 33 درصد، 28 درصد و 59 درصد کاهش را نشان می دهد.
https://jsw.um.ac.ir/article_38495_07b5d807881af6252c2a20e0557ac044.pdf
2017-04-21
11
27
10.22067/jsw.v31i1.48743
حوضه آبریز
ایستگاه آب سنجی
پروفیل سطح آب
دبی مشخصه
شعاع هیدرولیکی
فرهنگ
آذرنگ
farhang.azg@gmail.com
1
دانشگاه علوم تحقیقات تهران
LEAD_AUTHOR
عبدالرسول
تلوری
telvari@gmail.com
2
دانشگاه آزاد اسلامی، واحد اهواز
AUTHOR
حسین
صدقی
sedghi@srbiau.ac.ir
3
دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات تهران،تهران،ایران
AUTHOR
محمود
شفاعی بجستان
m_shafai@yahoo.com
4
دانشگاه شهید چمران، اهواز
AUTHOR
1- Azarang F., Telvari A., Sedghi H., and Shafai Bajestan M. 2015. Application of drought index in Khouzestan Province. 1st National Conference of New Ideas of Agriculture, Environment and Tourism, Ardabil, Iran.
1
2- Azarang F. 2014. Numerical Simulation of Flow and Sediment at Karkhe River Downstream of Reservoir Dam and its Effect on River Morphology. PhD thesis. Department of Water Science and Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
2
3- Azarang F., Telvari A., Sedghi H., and Shafai Bajestan M. 2014. Numerical Simulation of Flow and Sediment Transport of Karkheh River before the Reservoir Dam Construction Using MIKE 11 (A Case Study in Iran). Advances in Environmental Biology Journal. 8(21):979-988.
3
4- Bahramifar A., Shirkhani R., and Mohammadi M. 2013. An ANFIS-based Approach for Predicting the Manning Roughness Coefficient in Alluvial Channels at the Bank-Full Stage. International Journal of Engineering. 26(2): 177-186.
4
5- Choi S., Yoon B., and Woo H. 2005. Effects of dam-induced flow regime change on downstream river morphology and vegetation cover in the Hwang River, Korea. River Research and Application. 21 (2-3):315-325.
5
6- Ghasemi M., Eslamian S.S., and Soltani S. 2008. Monitoring and regionalization of meteorological drought in Karkheh Watershed using standardized precipitation index and precipitation deciles. Agricultural Research: Water, Soil and Plant in Agriculture. 8(3):23-35.
6
7- Graf, W.L. 2006, downstream hydrologic and geomorphic effects of large dams on American rivers,Geomorphology Journal, 79 (3-4):336–360.
7
8- Jamab Co. 1999. Comprehensive Water Resources Plan of Iran Reports. Karkheh River Basin, Iran Ministry of Energy.
8
9- Magilligan F., and Nislow K. 2005. Changes in hydrologic regime by dams. Geomorphology Journal. 71 (1-2):61-78.
9
10- Porhemmat J., Siadat H., and Oweis T. 2012. Water Resources of the Karkheh River Basin: Hydroligy, Runoff and water Balance. International Center for Agricultural Research in the Dry Areas.
10
11- Salahshouri P., and Vafaei Nezhad A.R. 2012. Change detection of Karkheh River floodplain of the Karkheh Dam Reservoir using remote sensing and GIS. Journal of Applied RS & GIS Techniques in Natural Resources Science. 3(3):85-99.
11
12- Stuefer S., Yang D., and Shiklomanov A. 2011. Effect of streamflow regulation on mean annual discharge variability of the Yenisei River, Cold Region Hydrology in a Changing Climate (Proceedings of symposium H02 held during IUGG2011), Melbourne, Australia.
12
13- Tarazkar M.H., and Sedghamiz A. 2008. Comparing monthly discharge forecasting for Karkheh River by using time series and artificial intelligent traits. Pajouhesh & Sazandegi. 80:51-58.
13
14- Yan Y., Yang Zh., Liu Q., and Sun T. 2010. Assessing effects of dam operation on flow regimes in the lower Yellow River. Procedia Environmental Sciences. 2:507–516.
14
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر تبدیل کاهشدهنده عرض بر ارتفاع فرم بستر ریپل در شرایط هیدرولیکی مختلف
در آبراهههای آبرفتی، جریان آب دائماً بر روی رسوبات در حال حرکت اثر گذاشته و سعی دارد آنها را به پایین دست منتقل نماید. در این حین برروی بستر جریان فرم بسترهایی با ابعاد مختلف و تحت شرایط هیدرولیکی مختلف تولید میشوند. در تحقیق حاضر، آزمایشها به منظور بررسی اثر تبدیلهای کاهش دهنده عرض برروی ارتفاع فرم بستر ریپل تشکیل شده با زوایای مختلف 5، 10 و 15 درجه انجام شد. در این آزمایشها دبی 10، 12 و 14 لیتربرثانیه بوده و شیب فلوم قابل تنظیم بود. نتایج نشان داد که کاهش عرض کانال به کمک تبدیلها نقش مؤثری بر ارتفاع ریپلها داشته و میتوان تا حد زیادی به کمک تغییر در زوایای تبدیلها، حرکات رسوبات به پایین دست را کنترل نمود. به کمک این نوع تبدیلهاانتقال رسوبات حدود 15 الی 20 درصد کم شد زیرا این تبدیلهامانند یک مانع در حرکت رسوبات عمل میکنند. در دبیهای کم دهانه ورودی تبدیل بخشی از انرژی جریان را گرفته و باعث افت انرژی میشود. اما با افزایش بیشتر دبی فرمهای بستری با ارتفاع بیشتری ایجاد میکند. اگر چنانچه دبی بیش از 14 لیتربرثانیه در کانال اعمال شود و یا زوایای تندتری در تبدیل ایجاد شود، تبدیل نقش مانع بودن خود را از دست داده و رسوبات بیشتری به پایین دست منتقل میشود.
https://jsw.um.ac.ir/article_38496_9edc3eb9e371262a734365f0e653959a.pdf
2017-04-21
28
39
10.22067/jsw.v31i1.48826
حرکت رسوبات
بسترهای آبرفتی
زاویه تبدیل ورودی
ریپل
الهام
روشنی
elhm.roshani@gmail.com
1
دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
علی
حسین زاده دلیر
a-hosseinzadeh@tabrizu.ac.ir
2
دانشگاه تبریز
AUTHOR
داوود
فرسادی زاده
farsadi@tabrizu.ac.ir
3
دانشگاه تبریز- گروه آبیاری
AUTHOR
فرزین
سلماسی
salmasi@tabrizu.ac.ir
4
دانشگاه تبریز
AUTHOR
1- Bennett S.J. and Bridge J.S.,1995. The geometry and dynamics of low-relief bed forms in heterogeneous sediment in a laboratory channel, and their relationship to water flow and sediment transport, Journal of Sediment Resources. A65: 29–39.
1
2- Chegini A. H. N. and Pender G., 2012. Determination of smile size bedload transport and its related bedform under different uniform flow conditions, WSEAS Transactions on Environment and Development. 4(8): 158-167.
2
3- Coleman S. E. and Melville B. W. 1994. Bed-form development, Journal of HydraulicEngineering, ASCE. 120: 544-560.
3
4- Esmaili K., Kashefipoor M., ShafaeiBajestani M., 2009. The Effect of Bed Form on Roughness Coefficient in Unsteady Flows Using a Combined Numerical and Laboratory Method, Journal of Water and Soil, 23(3): 136-144. (In Persian with English Abstract).
4
5- Karim F., 1999. Bed-form geometry in sand-bed flows,Journal of HydraulicEngineering, ASCE. 125(12):1253-1261.
5
6- Lajeunesse E., Malverti L. and Charu F. 2010. Bed load transport in turbulent flow at the grain scale: Experiments and modeling, Journal of Geophys. Research. 115(3): 145-159.
6
7- Omid M., Mahdavi A., Naryanan R., 2003. Effect of bed-load transport on flow resistance in rigid boundary channels, IAHR Congress, Thessaloniki, Greece. 5:78-96.
7
8- Simons D.B., and Richardson E.V., 1965. Resistance to flow in alluvial channels, Geological survey Professional paper, 422-J.
8
9- Southardj B. and Boxjchwall A. 1973, Flume experiments on the transition from ripples to lower flat bed with increasing sand size. Journal of sediment and Petrol. 43(2): 193-217.
9
10- Vanoni V. A., and Brooks N. H. 1957. Laboratory studies of the roughness and suspended load of alluvial streams, Sedimentation Laboratory, California Institute of Technology, Passadena, Calif. 12(3):231-293.
10
11- Van Rijn L. C., 1984. Sediment transport, Part 1: Bed-load transport,Journal of HydraulicEngineering, ASCE. 110(10),1431-1456.
11
12- Van Rijn L. C., 1984. Sediment transport, Part 3: Bed forms and alluvial roughness,Journal of HydraulicEngineering, ASCE. 110(12), 1733-1754.
12
13- Van Rijn L. C., 2007. Unified view of sediment transport by currents and waves.I: Initiation of motion, bed roughness and bed-load transport,Journal of HydraulicEngineering, ASCE. 133(6): 649-667.
13
14- Venditti J. G., Church M. A. and Bennett S. J. 2005. Bed form initiation from a flat sand bed, Jou. Geophys. Research, Vol 110:40-92.
14
15- Williams P. G., 1970. Flume width and water depth effects in sediment-transport experiments, USGS Professional paper, 562: 79-124.
15
16- Wu W. M. and S. S. Y.Wang 1999. Movable bed roughness in alluvial rivers, Journal of HydraulicEngineering, ASCE. 125(12): 1309-1312.
16
ORIGINAL_ARTICLE
بهینهسازی تخصیص آب بین محصولات مختلف در شرایط تنش آبی در شبکه آبیاری دشت قزوین
توزیع آب در شرایط تنش آبی می بایست بصورتی بین محصولات کشت شده در شبکه آبیاری انجام گیرد که ضمن کاهش اثرات تنش، بیشترین درآمد خالص شبکه نیز بدست آید. بدین منظور، دستیابی به سه فاکتور ضریب حساسیت به کم آبی، مقدار عملکرد محصول و سود حاصل از تولید محصول ضروری است. در شرایط اعمال تنش آبی دریک شبکه آبیاری تعدای از محصولات با توجه به میزان عملکرد و حساسیت به تنش آبی و فاکتور نهائی اقتصادی شبکه(کسب سود خالص بیشتر) از نظر تامین آب در اولویت اول قرار گرفته و بعضی دیگر در اولویتهای بعدی قرار خواهند گرفت. این تحقیق در شبکه آبیاری قزوین با هدف بهینه سازی تخصیص آب بین محصولات مختلف در شرایط تنش آبی انجام شد. شرایط موجود شبکه، شرایط موجود بهینه شده در شبکه و شرایط20 درصد،30 درصد و40 درصد تنش به ترتیب تحت عنوان گزینه های 1، 2، 3، 4، 5 از نظر اقتصادی مقایسه گردید. برای تعیین شرایط بهینه از نرم افزار LINGO8 استفاده گردید. در تحقیق حاضر با استفاده از تابع آب –تولید از یک سو و سود حاصل از تولید محصول زراعی، الویت بندی تخصیص آب در محصولات کشت شده براساس ضریب بهره وری آب مشخص گردید. بر اساس این فاکتور سیب، گوجهفرنگی، انگور و سیب زمینی در اولویت های اول تامین آب و نخود، ذرت علوفه ای، ذرت دانه ای و چغندرقند در اولویت های آخر قرار گرفته اند. بیشترین ضریب بهره وری اقتصادی آب در سیب زمینی وگوجه فرنگی و کمترین مقدار در چغندر قند و ذرت دانه ای مشاهده شد.
https://jsw.um.ac.ir/article_38494_1e0f92225b7bd414d095238317d9d18b.pdf
2017-04-21
1
10
10.22067/jsw.v31i1.48682
تابع تولید
توزیع آب
شبکه آبیاری قزوین
شرایط بهینه
کم آبی
مهدی
محمد خانی
mehdi.m912@gmail.com
1
دانشگاه علوم تحقیقات تهران
AUTHOR
محمد
کریمی
karimi.irri@gmail.com
2
مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان خراسان رضوی
LEAD_AUTHOR
افشین
گمرکچی
gomrokchi@gmail.com
3
مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان خراسان رضوی
AUTHOR
1- Consulting Engineers of Pandam. 2007. The reviewed studies of Qazvin irrigation network, Volume 2.
1
2- Dai Z.Y. and Li Y.P. 2013. A multistage irrigation water allocation model for agricultural land-use planning under uncertainty, Agricultural Water Management, 129: 69– 79
2
3- Doorenbos J. and Kassam A.H. 1979. Yield response to water, FAO Irrigation and Drainage, Paper No. 33, FAO, Rome, Italy. 193 pp.
3
4- Homaunifar M. and Rastegari pour F. 2010. Water allocation of Latian dam between different crops under uncertainty, Journal of Agricultural Economics and Development, 24(2):259-267. (in Persian with English abstract)
4
5- Khashei Siuki A., Ghahraman B. and Kouchakzadeh M. 2013. Application of agriculture water allocation and management by PSO optimization technic (Case study: Nayshabur Plaine), Journal of Water and Soil, 27(2):292-303. (in Persian with English abstract)
5
6- Kiafar H., Sadradini A.A., Nazemi A.H. and Sanikhani H. 2011. Optimal water allocation for Sufi-chay irrigation and drainage network in East Azerbaijan province of Iran using genetic algorithm, Journal of Irrigation and Water Engineering, Year II, No. 5, p.52-61. (in Persian with English abstract)
6
7- Montazar A.A. and Lotfi M. 2008. Development and application of programming model of optimized cropping pattern and allocation of water resources in irrigation networks, Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 2(1): 93-108. (in Persian with English abstract)
7
8- Rabie R., Honar T. and Kazemi A.R. 2013. Optimal, Simultaneous Land and Water Allocation Under Resource Limitation Conditions, Using Soil Water Balance (Case study of Doroudzan Dam Irrigation and Drainage Network). Iranian Journal of lrrigation and Drainage, 7(2):159-166. (in Persian with English abstract)
8
9- Reddy M.J. and kumar D. 2007. Multi-objective particle swarm optimization for generating optimal trade-offs in reservoir operation. Hydrological Processes Journal, 21(21): 2897–2909.
9
10- Varlev I., Dimitrov P. and Popova Z. 1996. Irrigation scheduling for conjunctive use of rainfall and irrigation based on yield-water relationships. In: Irrigation Scheduling: From Theory to Practice, Proceedings ICID/FAO Workshop, Sept. 1995, Rome, Water Reports No. 8, FAO, Rome.
10