ORIGINAL_ARTICLE
بررسی تأثیر کاه و کلش گندم بر هدررفت خاک ناشی از فرسایش شیاری در ردیفهای کشت در مراحل مختلف رشد گندم دیم
کشتزارهای دیم واقع در اراضی شیبدار تحت انواع فرسایش آبی بهویژه فرسایش شیاری قرار دارند. شدت فرسایش شیاری در مراحل مختلف رشد گیاه تغییر پیدا میکند. این پژوهش بهمنظور بررسی تأثیر کاه و کلش گندم بر مقدار هدررفت خاک ناشی از فرسایش شیاری در مراحل رشد گندم دیم انجام گرفت. آزمایش صحرایی در کشتزار دیم با شیب 10 درصد با هفت سطح کاه و کلش گندم (صفر، 25، 50، 75، 100، 125 و 150 درصد پوشش سطح) در قالب طرح بلوک کامل تصادفی با سه تکرار انجام شد. زمین به موازات شیب شخم زده شد و مقادیر مختلف کاه و کلش بهطور جداگانه با خاک مخلوط شدند. مصرف مالچ در تیمار 100 درصد برابر با 5/0 کیلوگرم در هر متر مربع بود. شیارها[H1] یی مستقیم بهعرض 20 سانتیمتر و به طول 10 متر در سه تکرار برای هر سطح مالچ به وسیله دستگاه کشت مشابه با جویچههای کشت گندم دیم ایجاد شد. فرسایش شیاری در پنج مرحله رشد گندم (کاشت، سبز شدن، پنجهزنی، ساقهروی و خوشهدهی) با استفاده از جریانی با دبی 2 لیتر بر دقیقه اندازهگیری شد. هدررفت خاک ناشی از فرسایش شیاری در تیمارهای مصرف کاه و کلش تحت تأثیر مرحله رشد گندم قرار گرفت (05/0>P). هدررفت خاک ناشی از فرسایش شیاری در تیمار 100 درصد مصرف کاه و کلش در تمام مراحل رشد کمترین بود و بهطور متوسط به اندازه 79[H2] درصد کمتر از تیمار شاهد بود. بین تیمار 100 درصد کاه و کلش گندم با سطوح بالاتر کاه و کلش (125 و 150 درصد پوشش سطح) تفاوتی معنیدار از نظر شدت فرسایش شیاری یافت نشد. در هر هفت سطح کاه و کلش گندم مرحله سبز شدن حساسترین مرحله رشد بین کل مراحل رشد به فرسایش شیاری بود. این نتیجه بهدلیل ضعف پوشش گیاهی و رطوبت بالای خاک در این مرحله بود. در این مرحله از رشد مصرف 100 درصد کاه و کلش معادل با 5 تن در هکتار منجر به کاهش حدود 71 درصد فرسایش شیاری (009/0 گرم بر متر مربع بر ثانیه یا 34/0 تن در هکتار در هر رخداد باران یک ساعتی) در جویچههای کشت شد. [H1]شیار یا نوار؟ شیار عمق دارد. لطفا مشخص کنید. کلمه شیارکشت یا ردیف کشت درست است. [H2]در متن انگلیسی 75% نوشته شده. کدام درست است؟ در متن انگلیسی اصلاح شد.
https://srjournal.areeo.ac.ir/article_119755_df282d9f14891fb037659c26bfe3c8ff.pdf
2019-08-23
127
139
10.22092/ijsr.2019.119755
پوشش گیاهی
رشد گندم
رطوبت خاک
علیرضا
واعظی
1
استاد گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه زنجان
LEAD_AUTHOR
محدثه
حیدری
moh.hy68@gmail.com
2
دانشجوی کارشناسی ارشد گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه زنجان
AUTHOR
امامی، ی. 1386. زراعت غلات. ویرایش سوم. انتشارات دانشگاه شیراز. 190 صفحه.
1
بیاتموحد، ف. نیکامی، د. و شامی، ح. 1389. بررسی راهکارهای کاهنده فرسایش خاک اراضی دیم. مجله مهندسی و مدیریت آبخیز، 1(4): 275-279.
2
بیات موحد، ف.، د. نیککامی، م. تکاسی و پ. مرادی.1390. بررسی اثر کاربرد مالچ کاه و کلش گندم بر هدررفت خاک و مواد آلی در اراضی دیم شیبدار. مجله مهندسی و مدیریت آبخیز، 3(4):223.
3
زرینآبادی، ا. 1393. فرسایش خاک و عملکرد گندم تحت تأثیر جهت شخم در شیب در درجههای مختلف. پایان نامه ارشد، دانشکده کشاورزی، دانشگاه زنجان.
4
عادلپور، ع.، م. صوفی، و ع.ک. بهنیا. 1385. بررسی تأثیر کاه و کلش های دیم بر حفاظت خاک در مناطق خشک و نیمه خشک جنوبی ایران 13(2): 57-50.
5
صادقی، س.ح.ر.، ا. شریفیمقدم و ل. غلامی. 1393. اثر کاه و کلش برنج بر تولید رواناب سطحی و هدررفت خاک در کرت های کوچک. نشریه حفاظت منابع آب و خاک 3(4): 82-73.
6
فطری،م.، م.الف. قبادی، م. قبادی، و غ.ر. محمدی. 1395. اثر عمق کاشت و مالچ بر ظرفیت نگهداری رطوبت خاک درمراحل مختلف رشد نخود تحت شرایط دیم. نشریه پژوهشهای حبوبات ایران، 7(1): 144-135.
7
واعظی، ع. و ح. قره داغلی. 1392. کمیسازی گسترش فرسایش شیاری در خاکهای مارنی در حوزه آبخیز زنجانرود در شمال غرب زنجان. نشریه آب و خاک (علوم و صنایع کشاورزی)، 27(5: 881-871.
8
واعظی، ع.ر.، ح.ع. بهرامی، ح.م. صادقی، و م.ح. مهدیان. 1387. تغییرات مکانی رواناب در بخشی از خاکهای آهکی ناحیه نیمه خشک در شمال غربی ایران. علوم کشاورزی و منابع طبیعی. 15(5): 225-213.
9
وزارت جهاد کشاورزی. 1395. آمارنامه کشاورزی سال زراعی 94-1393. جلد اول: محصولات زراعی. معاونت برنامهریزی و اقتصادی، مرکز فناوری اطلاعات و ارتباطات. 163 صفحه.
10
Bouajila, A. and T. Gallali. 2008. Soil organic carbon fractions and aggregate stability in carbonated and no carbonated soils in Tunisia. J. Agron. 7(2):127-137.
11
Cantalice, J.R.B., F.P.M. Silveira, V.P. Singh, Y.J.A.B. Silva, D.M. Cavalcante, and C. Gomes. 2017. Interrill erosion and roughness parameters of vegetation in rangelands. Catena 148:111-116.
12
Casermeiro, M.A., J.A. Molina, M.T. Delacruz Caravaca, M.I. Hernando Massanet, and P.S. Moreno. 2004. Influence of scrubs on runoff and sediment loss in soils of Mediterranean climate. Catena 57:97-107.
13
Cerda, A. 1999. Parent material and vegetation affect soil erosion in eastern Spain. Soil Sci. Soc. Am. J. 63:362-368
14
Chartier. M., C. Rostagno, and L. Videla. 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.
15
Dahiya, R., J. Ingwersen, and Streck, T. 2007. The effect of mulching and tillage on the water and temperature regimes of a loess soil: experimental findings and modeling. Soil and Tillage Res. 96(1-2):52-63……
16
Day, P.R. 1965. Particle fractionation and particle-size analysis. Methods of soil analysis. Part 1. Physical and mineralogical properties, including statistics of measurement and sampling. (methods of soil analyze). 545-567….
17
De Baets, S. and J. Poesen. 2010. Empirical models for predicting the erosion-reducing effects of plant roots during concentrated flow erosion. Geomorphology. 118(3-4):425-432.
18
Donjadee, S. and T. Tingsanchali. 2016. Soil and water conservation on steep slopes by mulching using rice straw and vetiver grass clippings. Agri. Natural Reso. 50(1):75-79.
19
Dunjo, G., G. Pardini, and M. Gispert. 2004. The role of land use-land cover on runoff generation and sediment yield at a microplot scale, in a small Mediterranean catchment. J. Arid Environ. 57:99-116.
20
FAO. 2006. Guidelines for Soil Descriptions, Food and Agriculture Organization of the United Nations.
21
Fasching, R.A. and J.W. Bauder. 2001. Evaluation of agricultural sediment load reductions using vegetative filter strips of cool season grasses. Water Environ. Res. 73(5):590-596.
22
Foster, G.R. 1982. Modeling the erosion process, in Hydrologic Modeling of Small Watersheds, Am. Soc. Agric. Eng. Monogr., vol. 5, edited by C.T. Haan, H.P. Johnson, and D.L. Brakensiek, pp. 297–380, Am. Soc. Agric. Eng., St. Joseph, Mich.
23
Gee, G.W. and J.W. Bauder. 1986. Particle-size analysis. In A. Klute (Ed.). Methods of Soil Analysis: Part.I. Physical and mineralogical methods (2nd ed.). Agron. Monog. 9:383-411.
24
Ghahramani, A., Y. Ishikawa, T. Gomi, K. Shiraki, and S. Miyata. 2011. Effect of ground cover on splash and sheetwash erosion over a steep forested hillslope: A plot-scale study. Catena 85:34–47.
25
Giménez, R. and G. Govers. 2008. Effects of freshly incorporated straw residue on rill erosion and hydraulics. Catena 72(2):214-223.
26
Guenet, B., C. Neill, G. Bardoun, and L. Abbadie. 2010. Is there a liner relationship between priming effect intensity and the amount of organic matter input? Applied Soil Ecol. 49:436-442.
27
Gyssels, G., J. Poesen, E. Bochet, and Y. Li. 2005. Impact of plant roots on the resistance of soils to erosion by water: Are view. Prog. Phys. Geog. 29:189-217.
28
Le Bissonnais, Y., B. Renaux, and H. Delouche. 1995. Interactions between soil properties and moisture content in crust formation, runoff and interrill erosion from tilled loess soils. Catena. 25:33–46.
29
Li, J., F. Zhang, S. Wang, and M. Yang. 2015. Combined influences of wheat-seedling cover and antecedent soil moisture on sheet erosion in small-flumes. Soil and Tillage Res. 151:1-8.
30
Morgan, R.P.C. 2005. Soil erosion and Conservation, Third edition, Blach Well Publishing Ltd 13:200-210.
31
Nzeyimana, I., A.E. Hartemink, C. Ritsema, L. Stroosnijder, E.H. Lwanga, and V. Geissen, 2017. Mulching as a strategy to improve soil properties and reduce soil erodibility in coffee farming systems of Rwanda. Catena 149:43-51.
32
Sachs, E. and P. Sarah. 2017. Effect of raindrop temperatures on soil runoff and erosion in dry and wet soils. A laboratory experiment. Land Degrad. Dev. 28(5):1549-1556.
33
Sadusky, M.C., D.L. Sparks, M.R. Noll, and G.J. Hendricks. 1987. Kinetics and mechanisms of potassium release from sandy Middle Atlantic Coastal Plain soils. Soil Sci. Soc. Am. J. 51(6):1460-1465.
34
Sun, L., G.H. Zhang, F. Liu, and L.L. Luan. 2016. Effects of incorporated plant litter on soil resistance to flowing water erosion in the Loess Plateau of China. Biosys. Engr. 147:238-247.
35
Tian, P., X. Xu, C. Pan, K. Hsu, and T. Yang, 2017. Impacts of rainfall and inflow on rill formation and erosion processes on steep hillslopes. J. Hydrol. 548:24-39.
36
Vermang, J., V. Demeyer, W.M. Cornelis, and D. Gabriels. 2009. Aggregate stability and erosion response to antecedent water content of a loess. Soil Sci. Soc. Am. J. 73(3):718–726.
37
Walkley, A. and I.A. Black. 1934. An examination of the Degtjareff method for determining soil organic matter, and a proposed modification of the chromic acid titration method. Soil Sci. 37(1):29-38.
38
Wildhaber, Y.S., D. Bänninger, K. Burri, and C. Alewell. 2012. Evaluation and application of a portable rainfall simulator on subalpine grassland. Catena 9:56-62.
39
Wirtz, S., M. Seeger, A. Remke, R. Wengel, J.F. Wagner, and J.B. Ries. 2013. Do deterministic sediment detachment and transport equations adequately represent the process-interactions in eroding rills? An experimental field study. Catena 101:61–78.
40
Wischmeier, W.H. and D.D. Smith. 1978. Predicting rainfall erosion losses: A guide to conservation planning, Agric. Handbk., 537, U.S.Dep.of Agricultural Science and Educational Administration, Washington, D. C.
41
Yoder, R.E. 1936. A direct method of aggregate analysis of soils and a study of the physical nature of erosion losses. Agron. J. 28(5):337-351.
42
Yu, Y.C., G.H. Zhang, R. Geng, and L. Sun. 2014. Temporal variation in soil detachment capacity by overland flow under four typical crops in the Loess Plateau of China. Biosys. Engr. 122:139-148.
43
ORIGINAL_ARTICLE
تغییرات مکانی وضعیت حاصلخیزی خاک شالیزارهای بخش جنوبی دشت فومنات
ارزیابی جامع کیفیت خاکهای کشاورزی برای تصمیمگیریهای خردمندانه که سبب تولید پایدار و حفظ محیط زیست میشود، ضروری است. بسیاری از مطالعات نشان دادند که شاخص کیفیت خاک که بر اساس ترکیبی از ویژگیهای خاک است در مقایسه با ویژگیهای فردی خاک بهتر میتواند شرایط خاک را توصیف نماید. در این تحقیق برای ارزیابی کیفیتخاک اراضی شالیزاری نیمه جنوبی دشت فومنات ابتدا با استفاده از تجزیه به مؤلفههای اصلی یک مجموعه دادههای حداقل تهیه و سپس ویژگیهای کمی خاک از طریق نمرهدهی کیفی شد. در نهایت با وزندهی به هر ویژگی (از طریق روش تجزیه به مؤلفههای اصلی)، شاخص کیفیتخاک (SQI) بدست آمد و در نرمافزار GIS به پهنه تبدیل شد. نتایج نشان داد، بیشتر خاکها (97 درصد نمونه خاکها) هدایت الکتریکی کمتر از 2 دسیزیمنس بر متر در گروه خاکهای طبیعی و بدون محدودیت قرار داشتند. بیشتر خاکهای اراضی شالیزاری مورد مطالعه دارای pH مناسب و بدون محدودیت خاص بود. میانگین حسابی غلظت فسفر قابلاستفاده به علت وجود تعدادی نمونه با غلظت زیاد از حد بحرانی آن (12 میلیگرم در کیلوگرم) بیشتر بود، اما در بیش از 50 درصد منطقه وضعیت نامطلوب فسفر وجود داشت. نزدیک به 76 درصد مناطق مورد بررسی دارای نیتروژن کل بالاتر از 2/0 درصد بودند که نشاندهندهی کفایت نسبی این عنصر غذایی در بیشتر اراضی است. غلظت پتاسیم قابل استفاده در بیشتر مناطق مورد بررسی کمتر از حد بحرانی بود. بازنمایی شاخص کیفیت خاک نشان داد که بخش محدودی از اراضی شالیزاری که دارای کیفیت حاصلخیزی بدی بودند عمدتا متاثر از محدودیت عوامل ذاتی وایستای خاک مانند رس، کربن آلی و گنجایش تبادل کاتیونی خاک بودند، اما بیشتر اراضی مورد مطالعه دارای کیفیت حاصلخیزی متوسط بوده و مهمترین عامل محدود کننده آن کمبود عناصر غذایی فسفر و پتاسیم قابل استفاده است. این در حالیست که مصرف کودهای فسفر و پتاسیم در این ناحیه کم است.
https://srjournal.areeo.ac.ir/article_119756_9259229e8590f54189e64fda5e848e2d.pdf
2019-08-23
141
154
10.22092/ijsr.2019.119756
پهنهبندی با جی آی اس
تجزیه به مؤلفههای اصلی
شاخص کیفیت خاک
استان گیلان
ناصر
دواتگر
1
دانشیار، موسسه تحقیقات خاک و آب، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج. ایران
LEAD_AUTHOR
مریم
شکوریکتیگری
2
دانشجوی دکتری، علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه گیلان
AUTHOR
لیلا
رضائی
l.rezaee77@gmail.com
3
دانشجوی دکتری، علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شیراز
AUTHOR
بهاره
دلسوز خاکی
b_delsooz@yahoo.com
4
محقق، موسسه تحقیقات خاک و آب، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج. ایران
AUTHOR
حسن
شکری واحد
shokri_v@yahoo.com
5
مربی پژوهش، عضو هیأت علمی موسسه تحقیقات برنج کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، رشت، ایران
AUTHOR
مسعود
کاووسی
6
دانشیار، عضو هیأت علمی موسسه تحقیقات برنج کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، رشت، ایران
AUTHOR
امامی، ح.، ع. ر. آستارایی و ا. فتوت. 1393. ارزیابی تأثیر مواد آلی بر توابع نمرهدهی کیفیت خاک. نشریه آب و خاک، جلد 28، شماره 3، صفحات: 575-565.
1
شهاب آرخازلو، ح.، ح. امامی، غ. حق نیا و ع. کریمی. 1390. تعیین مهمترین ویژگیهای مؤثر بر شاخصهای کیفیت خاک در بخشی از زمینهای کشاورزی و مرتعی جنوب مشهد. مجله آب و خاک (علوم و صنایع کشاورزی)، جلد 25، شماره 5، صفحات: 1207- 1197.
2
کاوسی، م.، و م. کلباسی. 1378. مقایسه روشهای عصارهگیری پتاسیم خاک برای تعیین سطح بحرانی پتاسیم برای برنج در تعدادی از خاکهای شالیزاری استان گیلان. مجله علوم کشاورزی و منابع طبیعی، جلد3، شماره 4، صفحات: 70-57.
3
محمدی، ج. 1385. پدومتری (جلد دوم- آمار مکانی). انتشارات پلک، 453 صفحه.
4
Andrews, S.S., and C.R. Carroll. 2001. Designing a decision tool forsustainable agroecosystem management: soil quality assessment of a poultry litter management case study. Ecol. Appl., 11 (6), in press.
5
Amacher, M.C., and C.H. Perry. 2007. Soil vital signs: A new Soil Quality Index (SQI) for assessing forest soil health. Res. Pap. RMRS-RP-65WWW. Fort Collins, CO: U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Rocky Mountain Research Station. 12 p
6
Andrews, S., D. Karlen, J. Mitchell. 2002. A comparison of soil quality indexing methods for vegetable production systems in Northern California. Agriculture, Ecosystems & Environment, 90: 25–45.
7
Andrews, S.S., J.P. Mitchell, R. Mancinelli, K.L. Karlen, T.K. Hartz, W.R. Horwath, G.S. Pettygrove, K.M. Scow, and D.S. Munk. 2002. On-farm assessment of soil quality in California's central valley. Agron. 94: 12–23.
8
Aparicio, V., and J.L. Coasta. 2007. Soil quality indicators continuose cropping systems in the Argentinean pampas. Soil Tillage Res. 96: 155-165.
9
Bhaskar, B. P., and D. Sarkar. 2013. Capability and quality assessment of rice grajing hydric soils in Majul river Island, Assam, India. Journal of Agriculture and Environment for International Development. 107(1): 13-32.
10
Bindraban, P.S., J.J. Stoorvogel, D.M. Jansen, J. Vlaming, and J.J.R. Groot. 2000. Land quality indicators for sustainable land management: proposed method for yield gap and soil nutrient balance. Agric. Ecosyst. Environ. 81: 103–112.
11
Bremner, J. M. 1996. Nitrogen. Total. P. 1058- 1121. In D. W. Nelson, et al. (Eds.) Methods of Soil Analysis. Part 3. Chemical methods. SSSA, Madison, WI.
12
Cahn, M.D., J.W.Hummeland, and B.H. Bruer. 1993. Spatial analysis of soil fertility for site specific crop management. Soil Sci. Soc. Am. J. 58: 1240-1248.
13
Cambardella, C. A., A.T. Moorman, J. M. Novak, T.B. Parkin, D.L. Karlen,R.F. Turco, and A.E. Konopka. 1994. Field-scale heterogeneity of soil properties in central Iowa soils. Soil Sci. Soc. Am. J. 58: 1501–1511.
14
Davatgar, N., M.R. Neishabouri, and A.R. Sepaskhah. 2012. Delineation of site specific nutrient management zones for a paddy cultivated area based on soil fertility using fuzzy clustering. Geoderma, 173: 111-118.
15
Ditzler, C.A., and A.J. Tugel. 2002. Soil quality field tools of USDANRCS soil quality institute. Agron. 94: 33-38.
16
Doberman, A., and T. Fairhurst. 2000. Rice nutrient disorders and nutrient management. International Rice Research Institute.
17
Dobermann, A., and T. Oberthur. 1997. Fuzzy mapping of soil fertility- a case study on irrigated rice land in the Phillipines. Geoderma, 77: 317. 339.
18
Doran, J.W., and B.T. Parkin. 1994. Defining and assessing soil quality. In Doran, J.W., D.C. Coleman, D.F. Bezdicek, and B.A. Stewart (Eds.) Defining Soil Quality for a Sustainable Environment. SSSA, Madison, WI.
19
Duffera. M., J. G. White, and R. Weisz. 2007. Spatial variability of Southeastern U. S. coastal plain soil physical properties: Implications for site specific management. Geoderma, 137: 327-331.
20
Ferguson, R.B., G.W. Hergert, J.S. Schepers, C.A. Gotway, J. E. Cahoon, and T.A. Peterson. 2002. Site- specific nitrogen management of irrigated maize: yield and soil residual nitrate effects. Soil Sci. Soc. Am. J. 66: 544-553.
21
Franzen, D.W., D.H. Hopkins, M.D. Sweeney, M.K. Ulmer, and A.D. Halvorson. 2002. Evaluation of soil survey scale for zone development of site specific nitrogen management. Agron. J. 94: 381-384.
22
Gee, W.G., and O. Dani. 1996. Particle size analysis. P. 475-490. In G.S. Campbell et al. (Eds.) Part 4. Physical methods. SSSA, Madison, WI.
23
Govoerts, B., K.D. Sayre, and J. Deckers. 2006. A minimum data set for soil quality assessment of wheat and maize cropping in the highlands of Mexico. Soil Till. Res. 87: 163- 174.
24
Griepentrag, H.W., E. Thiessen, H. Kristensen, and L. Knudsen. 2007. A patch- size index to assess machinery to match soil and crop spatial variability. Precision Agriculture. 7: 407-413.
25
Helmke, P.A., and D.L. Sparks. 1996. Lithium, Potassium, Rubidium and Cesium, p. 551- 574. In D.W. Nelson et al. (Eds.) Methods of Soil Analysis. Part 3. Chemical methods. SSSA, Madison, WI.
26
Kalieta, A.L., M.C. Hirschi, and F. Tian. 2007. Field-Scale Surface Soil Moisture Patterns and Their Relationship to Topographic Indices. Transactions of the ASABE. 50(2): 557−564.
27
Klingebiel, A.A., and P.H. Montgomery. 1961. Land capability classification. USDA Handbook, Vol. 210. United State. Department of Agricultura, Washington, DC.
28
Kuo, S. 1996. Phosphorous. P. 869- 919. In D. W. Nelson et al. (Eds.) Methods of Soil Analysis. Part 3, Chemical methods. SSSA, Madison, WI.
29
Liu, Z. J., W. Zhou, J.b. shen, S.T. Li, G.Q. Liang, X.B. Wang, J.W. Sun, and C. AI. 2013. Soil quality assessment of acid sulfate paddy soils with different productivity in Guangdang province, China. Journal of Integrative Agriculture. 319(13): 60594-8.
30
Liu, Z. J., W. Zhou, J. Lv, P. He, G. Liang and H. Jin. 2015. A simple evaluation of soil quality of water logged purpule paddy soils with different productivities. PLOS ONE. 10 (5): e0127690.
31
Mandal, U.K., K. Ramachandran, K. Sharma, B. Satyam, and K. Venkanna. 2011. Assessing Soil Quality in a Semiarid Tropical Watershed Using aGeographic Information System. Soil Sci. Soc. Am. J. 75:1144-1160.
32
Masto, R.E., P. K.Chhonkar, D. Singh, and A. Patra. K.2007. Soil quality response to long-term nutrient and crop management on a semi-arid Inceptisol. Agriculture, Ecosystems and Environment. 118: 130–142, 2007.
33
Mukherjee, A., and R. Lal. 2014. Comparison of soil quality index using three methods. PloS One, 9(8): 1-15.
34
Navas, M., M. Benito, I. Rodriguez, and A. Masaguer .2011. Effect of five forage legume covers on soil quality at the Eastern plains of Venezuela. Applied Soil Ecology, 49: 242–249.
35
Nelson, D.W. and L.E. Sommers. 1996. Total carbon, organic carbon, and organic matter. P. 961-1010. In D.W. Nelson et al. (Eds.) Methods of Soil Analysis. Part 3. Chemical methods. SSSA. Madison, Wisconsin.
36
Qi. Y., L.D. Jeremy, B. Huang, Y. Zhao, W. Sun, and Z. Gu. 2009. Evaluating soil quality indicesin agricultural region of Jiagsu province, China. Geoderma, 144: 325- 334.
37
Reyniers, M., K. Maertens, E. Vrindts, and J. De Baerdemaeker. 2006. Yield variability related to landscape properties of a loamy soil in central Belgium. Soil Till. Res. 88: 262- 273.
38
Rhoades, J.D. 1996. Salinity: Electrical conductivity and total dissolved solids, p. 417- 435. In D.W. Nelson et al. (Eds.) Methods of Soil Analysis. Part 3, Chemical methods. SSSA. Madison, Wisconsin.
39
Stocking, M.A. 2003. Soil and Food Security: The Next 50 Years. Science, 302: 1356-1359.
40
Sumner, M.E. and W.P. Miller. 1996. Cation exchange capacity and exchange coefficient. P. 1201-1229. In D.W. Nelson et al. (Eds.) Methods of Soil Analysis. Part 3. Chemical methods. SSSA. Madison, Wisconsin.
41
Sun, B., Sh. Zhou, and Q. Zhao. 2003. Evaluationof spatial and temporal changes of soil quality based on geostatistical analysis in the hill region of suberopical china. Geoderma, 115: 85-99.
42
Tesfahunegn, G. B. 2014. Soil quality assessment strategies for evaluaying soil degradation in Northern Ethiopia. Applied and Environmental Soil Science. 1-14.
43
Thomas, G.W. 1996. Soil pH and soil acidity. P. 475-490. In D.W. Nelson et al. (Eds.) Methods of Soil Analysis. Part 3. Chemical methods. SSSA. Madison, Wisconsin.
44
Velasquez, E., P. Lavelle, and M. Andrade. 2007. GISQ, a multifunctional indicator of soil quality. Soil Biology and Biochemistry. 39(12): 3066-3080.
45
Webster, R., and M.A. Oliver. 1990. Statistical methods in soil and land resource survey, Oxford University Press. New York.
46
Weindorf, D.C., and Y. Zhu. 2010. Spatial variability of soil properties at Capulin Volcano, New Mexico, USA: Implications for Sampling Strategy. Pedosphere, 20(2): 185-197.
47
Xin-Zhong, W., L. Guo-Shun, H. Hong-Chao, W. Zheng-Hai, L. Qing-Hua, L. Xu-Feng, H. Wei-Hong, and L. Tan-Tao. 2009. Determination of management zone for a tobacco field based on soil fertility. Computers and Electronics in Agriculture. 65: 168-175.
48
Yanbing, Q., J.L. Darilek, H. Biao, Z. Yongcun, W. Sun, and Z. Gu. 2009. Evaluating soil quality indices in an agricultural region of Jiangsu Province, China. Geoderma, 149: 325-334.
49
ORIGINAL_ARTICLE
اثر سطوح مختلف شوری آب آبیاری و فسفر بر برخی خصوصیات خاک و گیاه کینوا
یکی از راههای استفاده و بهره برداری از آب واراضی شور استفاده از ارقام متحمل به شوری مانند گیاه کینوا است. مدیریت عناصر غذایی مانند فسفر در خاکهای شور میتواند اثرات منفی شوری بر رشد و عملکرد گیاهان را کاهش دهد. بهمنظور بررسی تأثیر سطوح شوری و فسفر بر برخی ویژگیهای گیاه کینوا در شرایط گلخانهای آزمایشی بهصورت فاکتوریل در قالب طرح کاملاً تصادفی در سه تکرار صورت پذیرفت. تیمارهای آزمایش شامل شوری آب آبیاری در شش سطح: شاهد (7/0)، 3، 6، 9، 12 و ۱۵دسی زیمنس بر متر و فسفر از طریق اضافه کردن به خاک از منبع سوپر فسفات تریپل در چهار سطح، 0، 50، 100، 200 کیلوگرم در هکتار (معادل 01/0، 02/0 و 04/0 گرم فسفر در گلدان) بود. نتایج نشان داد با افزایش شوری آب آبیاری تا 15 دسی زیمنس بر متر (معادل شوری نهایی عصاره اشباع خاک 44/30 دسیزیمس بر متر)، ارتفاع گیاه 65/18% و طول پانیکول 4/52 درصد کاهش، هدایت الکتریکی عصاره اشباع خاک 72/218 دسی زیمنس بر متر بود و غلظت سدیم در گیاه 5/18 درصد افزایش یافت. با افزایش فسفر به خاک تا سطح 100 کیلوگرم بر هکتار ارتفاع گیاه در مقایسه با شاهد 3/12%، طول پانیکول 79/8% و غلظت فسفر در اندام هوایی گیاه 5/12 درصد افزایش یافت. نتیجه حاصل از مقایسه میانگین اثر متقابل شوری آب آبیاری و فسفر بر ارتفاع گیاه نشان داد که در تمام سطوح فسفر، شوری 3 دسی زیمنس بر متر باعث ایجاد بیشترین ارتفاع گیاه شد که در مقایسه با شاهد 09/15 درصد افزایش یافت. افزودن فسفر تا سطح 100 کیلوگرم سوپرفسفات تریپل در هکتار باعث کاهش اثر تنش شوری در گیاه شد اما در 200 کیلوگرم اثرات شوری را تشدید کرد و منجر به تشدید کاهش ارتفاع گیاه و طول پانیکول شد. بیشترین غلظت فسفر در سطح 100 کیلوگرم در هکتار فسفر و شوری 15 دسی زیمنس بر متر مشاهده شد که در مقایسه با شاهد 92/80 درصد افزایش یافت. بر اساس نتایج به دست آمده کینوا میتواند انتخاب بسیار مناسبی برای زمینهای شور و کم بازده باشد.
https://srjournal.areeo.ac.ir/article_119757_d95e6b1692c494fcd132889667591d6b.pdf
2019-08-23
155
166
10.22092/ijsr.2019.119757
خاک شور
تنش شوری
مقاوم به شوری
سوپر فسفات تریپل
سمانه
خلیلی
khalili_s_6@yahoo.com
1
دانشآموخته کارشناسی ارشد گروه علوم خاک دانشکده کشاورزی دانشگاه شاهد
AUTHOR
امیر
بستانی
2
دانشیار، گروه علوم خاک دانشکده کشاورزی دانشگاه شاهد
LEAD_AUTHOR
محمود
باقری
bagh313@yahoo.com
3
استادیار پژوهشی، مؤسسه تحقیقات اصلاح و تهیه نهال و بذر، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران
AUTHOR
توجه منصوره، کریمیان نجفعلی، رونقی عبدالمجید، یثربی جعفر، حمیدی رضا و علما ویدا (1393). اثر سطوح فسفر و بور بر عملکرد، اجزای عملکرد و کیفیت دانه دو رقم کلزا در شرایط کشت گلخانهای. علوم و فنون کشتهای گلخانهای/ سال ششم/ شماره بیست و چهارم/ زمستان ۱۳
1
حیدری، نسیم، ریحانی تبار، عادل، نجفی، نصرت اله و شاهین. (2013). توزیع شکلهای مختلف فسفر در برخی خاکهای استان آذربایجان شرقی و رابطه آن با برخی ویژگیهای خاک. تحقیقات آب و خاک ایران، 44(3), 271-279.
2
خانکهدانی حامد حسن زاده، شاکر درگاه غلامعباس، درجانی فائزه 1392. تعیین بهترین تاریخ کشت گیاه کینوا (Chenopodium quinoa) در نوار ساحلی جنوب ایران، اولین همایش ملی الکترونیکی "مباحث نوین در علوم باغبانی"
3
راوری، سید ذبیحالله، دهقانی، نقوی و هرمزد. (2016). ارزیابی تحمل به شوری ارقام گندم نان بر اساس شاخصهای تحمل مبتنی بر نسبت پتاسیم به سدیم برگ پرچم. تحقیقات غلات، 6(2), 133-144.
4
زاهدی فر مریم، رونقی عبدالمجید، موسوی سیدعلی اکبر و صفرزاده شیرازی صدیقه (1389). تأثیر سطوح شوری و نیتروژن بر رشد، عملکرد و جذب عناصر غذایی گوجه فرنگی تحت شرایط آبکشت. علوم و فنون کشتهای گلخانه ای / سال اول / شماره دوم / تابستان ۱۳
5
سید شریفی، رئوف، کمری و نجفی. (2014). تأثیر تنش شوری و تغذیه برگی با نانو اکسید روی بر عملکرد و برخی خصوصیات مورفوفیزیولوژیکی جو (Hordeum vulgare L.). پژوهشهای زراعی ایران، 13(2), 399-410
6
شیدایی سامان، زاهدی مرتضی و میرمحمدی میبدی سیدعلی محمد. اثر تنش شوری بر تجمع ماده خشک و الگوی توزیع یونی در پنج ژنوتیپ گلرنگ (. Carthamus tinctorius L).فرهادی حسن، عزیزی مجید و نعمتی سیدحسین. بررسی اثرات تنش شوری بر صفات مرتبط با عملکرد در هشت توده بومی شنبلیله (. Trigonellafoenom-graecum L).
7
قول لرعطا محمود، رییسی گهرویی فائزه و نادیان حبیب اله (1387). اثرات متقابل شوری و فسفر بر رشد، عملکرد و جذب عناصر در شبدر برسیم (. Trifolium alexandrinum L). مجله پژوهشهای زراعی ایران، جلد 6، شماره 1 سال 1387.
8
مظلومی فرهاد و رونقی عبدالمجید، 1389، اثر شوری و فسفر بر رشد و ترکیب شیمیایی دو رقم اسفناج، علوم و فنون کشتهای گلخانه ای / سال سوم / شماره نهم/ بهار 1391
9
وزیری کته شوری سارا، دانشور ماشااله، سهرابی اکبر و نظریان فیروزآبادی فرهاد 1392. تأثیر مقادیر مختلف فسفر و محلول پاشی آهن و روی بر عملکرد دانه و اجزای عملکرد نخود زراعی (. Cicer arietinum L).به زراعی کشاورزی (مجله کشاورزی پردیس ابوریحان) تابستان 1392, دوره 15, شماره 2; از صفحه 17تا صفحه 30.
10
Alshameri, A., Al-Qurainy, F., Khan, S., Nadeem, M., Gaafar, A. R., Tarroum, M., ... and Ashraf, M. (2017). appraisal of guar [cyamopsis tetragonoloba (l.) taub.] accessions for forage purpose under the typical saudi arabian environmental conditions encompassing high temperature, salinity and drought. Pak. J. Bot, 49(4), 1405-1413.
11
Awad, A. S., D. G. Edwards and L. C. Campell. 1990. Phosphorus enhancement of salt tolerance of tomato. Crop Sci. 30: 123-128.
12
Baghalian, K., Haghiry, A., Naghavi, M. R., and Mohammadi, A. (2008). Effect of saline irrigation water on agronomical and phytochemical characters of chamomile (Matricaria recutita L.). Scientia Horticulturae, 116(4), 437-441.
13
Bazile, D., Bertero, H. D., and Nieto, C. (2015). State of the art report on quinoa around the world in 2013.
14
Eisa. S, Hussin. S, Geissler. N, Koyro. H.W (2012), Effect of NaCl salinity on water relations, photosynthesis and chemical composition of Quinoa (Chenopodium quinoa Willd.) as a potential cash crop halophyte, Australian journal of crop science, AJCS 6(2):357-368
15
El-Wahab, A. (2006). The efficiency of using saline and fresh water irrigation as alternating methods of irrigation on the productivity of Foeniculum vulgare Mill subsp. vulgare var. vulgare under North Sinai conditions. Res J Agr Biol Sci, 2(6), 571-7.
16
García Morales, S., Trejo-Téllez, L. I., Gómez Merino, F. C., Caldana, C., Espinosa-Victoria, D., and Herrera Cabrera, B. E. (2012). Growth, photosynthetic activity, and potassium and sodium concentration in rice plants under salt stress. Acta Scientiarum. Agronomy, 34(3), 317-324.
17
Gibson, T. S. 1988. Carbohydrate metabolism and phosphorus salinity interaction in wheat (Triticum aestivum L.). Plant Soil. 111: 25-35
18
Grattan, S. R., and Grieve, C. M. (1999). Mineral nutrient acquisition and response by plants grown in saline environments. Handbook of plant and crop stress, 2, 203-229.
19
Hariadi, Y., Marandon, K., Tian, Y., Jacobsen, S. E., and Shabala, S. (2010). Ionic and osmotic relations in quinoa (Chenopodium quinoa Willd.) plants grown at various salinity levels. Journal of experimental botany, 62(1), 185-193.
20
Jacobsen, S. E., Hollington, P. A., and Hussain, Z. (2002). Quinoa (Chenopodium quinoa Willd.), a potential new crop for Pakistan. In Prospects for Saline Agriculture (pp. 247-249). Springer Netherlands.
21
Jacoby, B. 1999. Mechanisms involved in salt tolerance of plants. PP. 97-123. In: Pessarakli, M. (Ed.),Handbook ofPlant and Crop Stress, Marcel Dekker Inc., New Yor
22
Jones Jr, J. B. (2001). Laboratory guide for conducting soil tests and plant analysis. CRC press.
23
Khalil, M. A., F. Amer and M. M. Elgabaly. 1967. A salinity-fertility interaction study on corn and cotton. Soil Sci. Soc. Am. Proc. 31: 683-686.
24
Kalra, Y. (Ed.). (1997). Handbook of reference methods for plant analysis. CRC press
25
Kaya, C., D. Higgs and H. Kirnak. 2001. The effects of salinity (NaCl) and supplementary phosphorus and
26
otassium on physiology and nutrition development of spinach. Bulg. J. Plant Physiol. 27(3-4): 47-59.
27
Koyro, H. W., and Eisa, S. S. (2008). Effect of salinity on composition, viability and germination of seeds of Chenopodium quinoa Willd. Plant and Soil, 302(1-2), 79-90.
28
Koyro, Hans-Werner and Eisa,Sayed Said (2007), Effect of salinity on composition, viability and germination of seeds of Chenopodium quinoa Willd, Plant Soil (2008) 302:79–90
29
Levitt, J. (1972). Response of plants to environmental stresses. Water, radiation, Salt and other stresses, 2.
30
Loupassaki, M. H., Chartzoulakis, K. S., Digalaki, N. B., and Androulakis, I. I. (2002). Effects of salt stress on concentration of nitrogen, phosphorus, potassium, calcium, magnesium, and sodium in leaves, shoots, and roots of six olive cultivars. Journal of Plant Nutrition, 25(11), 2457-2482.
31
Marschner, P., Z. Solaman and Z. Rengel. 2007. Brassica genotype differ in growth, phosphorus uptake andrhizosphere properties under P-limiting condition. Soil Biol. Biochem. 39: 87-99.
32
Naheed, G., M. Shahbaz and N. A. Akram. 2008. Interactive effect of rooting medium application of phosphorus and NaCl on plant biomass and mineral nutrients of rice (Oryaz Sativa L.). Pak. J. Bot. 40(4): 1601-1608.
33
Navarro, J. M., Botella, M. A., Cerdá, A., and Martinez, V. (2001). Phosphorus uptake and translocation in salt-stressed melon plants. Journal of plant physiology, 158(3), 375-381.
34
Nguyen Viet Long (2016):effects of salinity stress on growth and yield of quinoa (Chenopodium quinoa Willd.) at flower initiation stages. Vietnam J. Agri. Sci. 2016, Vol. 14, No. 3: 321-327
35
Olsen S, Cole C, Watanabe F, Dean L (1954) Estimationof available phosphorus in soils by extraction withsodium bicarbonate. USDA Circular Nr 939, US Gov.Print. Office, Washington, D.C.
36
Peterson, A., and Murphy, K. (2015). Tolerance of lowland quinoa cultivars to sodium chloride and sodium sulfate salinity. Crop Science, 55(1), 331-338.
37
Qadir M., Noble A.D., Oster J.D., Schubert S., Ghafoor A. (2005). Driving forces for sodium removal during phytoremediation of calcareous sodic soils. Soil Use and Management 21, 173–180.
38
Razaq, M., Zhang, P., and Shen, H. L. (2017). Influence of nitrogen and phosphorous on the growth and root morphology of Acer mono. PloS one, 12(2), e017132
39
Swift, R. S., Sparks, D. L., Page, A. L., Helmke, P. A., Loeppert, R. H., Soltanpour, P. N., ... and Sumner, M. E. (1996). Methods of soil analysis: chemical methods. Methods of soil analysis: Chemical methods, 5.
40
Tabatabaie, S. J., and Nazari, J. (2007). Influence of nutrient concentrations and NaCl salinity on the growth, photosynthesis, and essential oil content of peppermint and lemon verbena. Turkish Journal of Agriculture and Forestry, 31(4), 245-253.
41
Talbi Zribi, O., Abdelly, C., and Debez, A. (2011). Interactive effects of salinity and phosphorus availability on growth, water relations, nutritional status and photosynthetic activity of barley (Hordeum vulgare L.). Plant Biology, 13(6), 872-880
42
Vance C.P., Uhde-Stone C., Allan D.L. (2003). Phosphorus acquisition and use: critical adaptations by plants for securing a non-renewable resource. New Phytologist,157, 423–447.
43
Yazar, A., Incekaya, Ç., Sezen, S. M., and Jacobsen, S. E. (2015). Saline water irrigation of quinoa (Chenopodium quinoa) under Mediterranean conditions. Crop and Pasture Science, 66(10), 993-1002.
44
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر تیمارهای زیستی فسفاتی و روی بر جزءبندی فسفرمعدنی در خاک ناحیه ریشه دو رقم لوبیا
بهمنظور بررسی تأثیر تیمارهای زیستی فسفاتی و روی بر جزءبندی فسفر معدنی در خاک ناحیه ریشه دو رقم لوبیا آزمایشی بهصورت فاکتوریل در قالب طرح آماری کاملاً تصادفی اجرا شد. فاکتورهای این تحقیق شامل دو رقم لوبیا چیتی (تلاش و صدری)، چهار سطح فسفر (P0: شاهد، P1: مصرف سوپرفسفات تریپل بر اساس آزمون خاک، P2: مصرف کود زیستی فسفاتی و سوپر فسفات تریپل به میزان 50 درصد توصیه بر اساس آزمون خاک و P3: مصرف کود زیستی فسفاتی) و سه سطح روی (Zn0: شاهد، Zn1:مصرف 50 کیلوگرم در هکتار سولفات روی وZn2 : مصرف تیمار زیستی روی) بود. نتایج نشان داد بین دو رقم مورد آزمایش اختلاف معنیدار در میزان اجزاء دیکلسیم فسفات (Ca2-P)، اکتا کلسیم فسفات (Ca8-P)، آپاتیت فسفات (Ca10-P) و فسفر کل وجود داشت. کمترین میزان اجزاء معدنی فسفر در خاک ناحیه ریشه رقم صدری حاصل شد. تیمار فسفری بر اجزاء معدنی فسفر بهجز آلومینیوم فسفات (Al-P)، فسفات آهن(Fe-P) و فسفرمحبوس در اکسیدهای آهن (O-P) تفاوت معنیدار ایجاد نمود. در تیمار P1، روند افزایشی و در تیمارهای P2 و P3، روند کاهشی در شکل های معدنی فسفر مشاهده شد. تیمار روی تفاوت معنیدار بر اجزاء معدنی فسفر به جز Al-P و O-P ایجاد نمود. حداقل مقادیر اجزاء فسفر از تیمار زیستی Zn2 حاصل شد. در بین اثرات متقابل، اثرات متقابل سه گانه رقم در فسفر و روی بر Ca2-P و Ca10-P و اثر متقابل دوگانه فسفر و روی بر اجزاء Ca2-P،Ca8-P ، Ca10-P و فسفر کل معنیدار شدند. حداکثر این اجزاء از تیمارهای C1P1Zn0 و P1Zn0 و حداقل از تیمارهای زیستی C2P2Zn2، P2Zn2 و P3Zn2 حاصل شد. رقم صدری و تیمارهای زیستی فسفاتی و روی از کارآیی بالاتری در آزادسازی و جذب شکلهای معدنی فسفر برخوردار میباشند.
https://srjournal.areeo.ac.ir/article_119758_e1ca5a34478ea0e716a2d67d44cc1574.pdf
2019-08-23
167
179
10.22092/ijsr.2019.119758
میکوریزا
لوبیا رقم تلاش
رقم صدری
شکلهای معدنی فسفر
محمود
محمدی
mahmod7516@yahoo.com
1
استادیار پژوهش بخش تحقیقات خاک و آب، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان چهارمحال و بختیاری، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، شهرکرد، ایران
LEAD_AUTHOR
محمد جعفر
ملکوتی
mjmalakouti@modaes.ac.ir
2
استاد دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
کاظم
خاوازی
؛نkazemkhavazi@yahoo.com
3
استاد پژوهش مؤسسه تحقیقات خاک و آب، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی،کرج، ایران
AUTHOR
فرهاد
رجالی
frejali@yahoo.com
4
دانشیار پژوهش مؤسسه تحقیقات خاک و آب، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران
AUTHOR
محمد حسین
داوودی
parisa.jabbari@yahoo.com
5
استادیار پژوهش مؤسسه تحقیقات خاک و آب، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران
AUTHOR
امامی، ع. 1375. روشهای تجزیه گیاه. موسه تحقیقات خاک و آب. جلد اول. نشریه فنی شماره 982.
1
دهقان،ر. ع.، ح، شریعتمداری، و ح، خادمی. 1386. شکل های فسفر خاک در چهار ردیف اراضی در منطقه اصفهان و شهرکرد. مجله علوم و فنون کشاورزی و منابع طبیعی، 42: 473- 463.
2
ملکوتی، م. ج. و م. ن. غیبی. 1376. تعیین حد بحرانی عناصر غذایی محصولات استراتژیک و توصیه صحیح کودی در کشور. نشر آموزش کشاورزی، 56 صفحه.
3
محمدی م. 1365. گزارش مطالعات خاکشناسی نیمه تفصیلی استان چهارمحال و بختیاری (مناطق شهرکرد و بروجن). موسسه تحقیقات خاک و آب، نشریه فنی شماره 696. 239 صفحه.
4
مستشاری، م.، م. م. اردلان، ن، کریمیان، ح، رضایی، و ح، میر حسینی، 1388. توزیع شکلهای معدنی فسفر و ارتباط آن با ویژگیهای خاک در برخی خاکهای آهکی استان قزوین. مجله پژوهشهای خاک (علوم خاک و آب)، 23: 22–11.
5
نقیزاده اصل، ز.، و ا. دردیپور. 1393. اثر کشت گندم بر شکلهای مختلف فسفر معدنی در خاکهای لسی استان گلستان. نشریه مدیریت خاک و تولید پایدار، 4 (4): 330-313.
6
Abbas-Zadeh, P., N, Saleh-Rastin, H. Asadi-Rahmani, K. Khavazi , A. Soltani , A.R. Shoary-Nejati, and M. Miransari. 2010. Plant growth-promoting activities of fluorescent pseudomonads, isolated from the Iranian soils. Acta Physiologiae Plantarum, 32:281-288.
7
Arai, Y. and D.L. Sparks 2007. Phosphate reaction dynamics in soils and soil minerals: a multiscale approach. Journal of Advance Agronomy, 94: 135–179.
8
Chung, J.B., and R. J. Zasoski. 1994. Ammonium potassium and ammonium calcium exchange equilibria in bulk and rhizosphere soil. Journal of Soil Science, 58: 1368- 1375.
9
Ezawa, T., M. Hayatsu, and M. Saito. 2005. A new hypothesis on the strategy for acquisition of phosphorus in arbuscular mycorrhiza: Up-regulation of secreted acid phosphatase gene in the host plant. Journal of Molecular Plant-Microbe Interactions, 18(10):1046-1053.
10
Grotz, N., and M.L. Guerinot. 2002. Limiting nutrients: an old problem with new solutions. Journal of Plant Biology, 5: 158-163.
11
Harrell, D.L. and J.J. Wang, 2007. Evaluation of three- and five-step inorganic phosphorus chemical fractionation procedures along with inductively coupled plasma determination for calcareous soils. Journal of Soil Science, 172: 55-67.
12
Hinsinger, P. 2001. Bioavailability of soil inorganic P in the rhizosphere as affected by root-induced chemical changes: A review. Journal of Plant Soil, 237 (2): 173–195.
13
Hinsinger, P., G. R. Gobran., P. J. Gregory, and W.W. Wenzel 2005. Rhizosphere geometry and heterogeneity arising from root-mediated physical and chemical processes. Journal of New Phytologist, 168: 293-303.
14
Jiang, B., and Y. Gu. 1989. A suggested fractionation scheme of inorganic phosphorus in calcareous soils. Journal of Fertilizer Research, 20: 159-165.
15
Jun, W., L. Wen-Zhao, M. Han-Feng, and D. Ting-Hui, 2010. Inorganic Phosphorus Fractions and Phosphorus Availability in a Calcareous Soil Receiving 21-Year Superphosphate Application. Journal of Pedosphere, 20: 304–310.
16
Khalili-Rad, R., and H, Mirseyed Hosseini. 2017. Assessing the Effect of Phosphorus Fertilizer Levels on Soil Phosphorus Fractionation in Rhizosphere and Non-Rhizosphere Soils of Wheat. Communication in Soil Science and Plant Analysis, 48 (16): 1931-1942.
17
Khan, A. A., G, Jilani, M. S. Akhtar, S. M. S. Naqvi, and M. Rasheed. 2009. Phosphorus solubilizing bacteria: occurrence, mechanisms and their role in crop production. Journal of Agriculture and Biology Science, 1:48-58.
18
Khosravi, A., M. Zarei, and A. Ronaghi. 2017. Influence of biofertilizers and phosphate sources on the Phosphorus uptake of lettuce and chemical forms of Phosphorus in Soil. Communication in Soil Science and Plant Analysis, 48 (22): 2701-2714.
19
Li Y.F., A. C. Luo, X. H. Wei, and X.G. Yao. 2008b Changes in phosphorus fractions, pH, and phosphatase activity in rhizosphere of two rice genotypes. Journal of Pedosphere, 18:785–794.
20
Lindsay, W. L. 2001. Chemical equilibria in soils. New York: John Wiley and Sons. Inc. 449 pages.
21
Mahmoud Soltani, S, and A. Samadi. 2003. Phosphorus fractionation of some calcareous soils in Fars province and their relationships with some soil properties. Journal of Agricultural Sciences and Natural Resources, 3 (7):119–28.
22
Marschner, P. 2012. Mineral nutrition of higher plants. Academic Press, Waltham, MA, USA.
23
Marschner, H. and B. Dell 1994. Nutrient uptake in mycorrhizal symbiosis. Plant and Soil, 159: 89 – 102.
24
Mishra, A, K. Prasad, and R. Geeta. 2010. Effect of biofertilizer inoculation on growth yield of dwarf field Pea (Pisum sativum L.) in conjuncton with different doses of chemical fertilizers. Journal of Agronomy, 9: 163-168.
25
Morovvat, A, A, Ronaghi, M. Zarei, M. Emadi, M.B. Heidarianpour and L. Gholami. 2012. Effect of arbuscular mycorrhiza fungi application on distribution of phosphorus forms in rhizosphere soils of sunflower (Helianthus annuus L.). International Journal of Agricultural Science, Research and Technology, 2 (2):77–82.
26
Najafi, N., and H, Towfighi. 2006. Effects of rhizosphere of rice plant on the inorganic phosphorus fractions in the paddy soils of north of Iran: 1. Native inorganic phosphorus fractions. Journal of Agricultural Science, 37: 5. 919-935.
27
Niu, X.J, L. Li, H.Wu, X.F. Song, S.C. Lai, Z.Q. Yang, D.H. Zou. 2015. Effects of phosphine on enzyme activities and available phosphorus in rhizospheric and non-rhizospheric soils through rice seedlings. Journal of Plant and Soil, 387 (1–2), 143–151.
28
Pearse, S.J., E.J. Veneklaas, G. Cawthray, M.D.A. Bolland, and H. Lambers. 2006. Triticum aestivum shows a greater biomass response to a supply of aluminium phosphate than Lupinus albus despite releasing fewer carboxylates into the rhizosphere. Journal of New Phytologist, 169:515–24.
29
Rodriguez, H., and R. Fraga. 1999. Phosphate solubilizing bacteria and their role in plant growth promotion. A review. Journal of Biotechnology Advances, 17:319–39.
30
Safari Sinegani, A., and T. Rashidi. 2011. Changes in phosphorus fractions in the rhizosphere of some crop species under glasshouse conditions. Journal of Plant Nutrition, 174: 899–907.
31
Samadi, A., and R.J. Gilkes. 1999. Phosphorus transformations and their relationships with calcareous soil properties of South Western Australia. Soil Science Society of America Journal, 63:809–15.
32
Sharma, S., V, Kumar, and R.B. Tripathi. 2011. Isolation of phosphate solubilizing microorganism (PSMs) from soil. Journal of Microbiology and Biotechnology Research, 1: 90-95.
33
Shen, J., R, Li, F. Zhang, J. Fan, C. Tang and Z. Rengel. 2004. Crop yield, soil fertility and phosphorus fractions in response to long-term fertilization under the rice monoculture system on a calcareous soil. Journal of Field Crops Research, 86:225–38.
34
Shen, J., L. Yuan, J. Zhang, H. Li, Z.H. Bai, X. Chen, W. Zhang and F. Zhang. 2011. Phosphorus dynamics: From soil to plant. Journal of Plant Physiology, 156:997–1005.
35
Smith, S.E., and D. J. Read 1997. Mycorrhizal symbiosis. Academic Press, San Diego, CA.1997
36
Tang, C., J.J. Drevon, B. Jaillard, G. Souche, and P. Hinsinger. 2004. Proton release of two genotypes of bean (Phaseolus vulgaris L.) as affected by N nutrition of P deficiency. Journal of Plant Soil, 260:59–68.
37
Zhang, F., S. Kang, J. Zhang, R. Zhang, and F. Li. 2004. Nitrogen fertilization on uptake of soil inorganic phosphorus fractions in the wheat root zone. Soil Science Society of America Journal, 68:1890–95.
38
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر کربن آلی، کربنات کلسیم فعال و رس بر فسفر قابل جذب در برخی خاکهای آهکی استان کرمان
قابلیت جذب فسفر در خاک توسط واکنشهای جذب و رهاسازی کنترل میشود. این واکنشها تحت تأثیر ویژگیهای فیزیکی و شیمیایی خاک هستند. برای بررسی اثرات کربنات کلسیم فعال، رس و کربن آلی بر رفتار جذب فسفر در خاکهای آهکی استان کرمان از خاکهای ردیفهای پستی و بلندی نگار-لالهزار و بافت- ارزوئیه نمونهبرداری انجام گرفت. همدماهای جذب فسفر در خاک با استفاده ازروش تعادلی تعیین و ارتباط فسفر جذب شده با غلظت تعادلی فسفر بهوسیله معادلات لانگمویر، فروندلیچ و ونهای مطالعه شد. نتایج نشان داد معادله لانگمویر با بیشترین ضرایب تبیین (978/0) و کمترین خطای استاندارد تخمین (027/0) بهترین برازش را بر دادههای جذب فسفر نشان داد. حداکثر جذب فسفر (qmax) و حداکثر ظرفیت بافری فسفر با افزایش میزان کربناتکلسیم فعال افزایش پیدا کردند به طوری که با افزایش کربنات کلسیم فعال از 68/7 درصد به 25/18 درصد، qmax از 655 به 1025 (میلیگرم بر کیلوگرم) و حداکثر ظرفیت بافری فسفر از 114 به 243 لیتر بر کیلوگرم افزایش یافت. در حالیکه با افزایش کربن آلی در خاکهای مورد مطالعه از 74/1درصد به 8/7 درصد، qmax از 701 به 535 میلیگرم بر کیلوگرم و حداکثر ظرفیت بافری فسفر از 90 به 44 لیتر بر کیلوگرم کاهش پیدا کرد. نیاز استاندارد فسفر محاسبه شده در غلظت تعادلی 3/0 میلیگرم فسفر در لیتر با استفاده از معادله ونهای با مقدار رس (**80/0=r) و کربنات کلسیم فعال (**77/0=r)همبستگی مثبت و با کربن آلی (*63/0-=r) و فسفر قابل استفاده خاک (*61/0-=r)همبستگی منفی و معنیدار نشان داد. حداکثر ظرفیت بافری و نیاز استاندارد فسفر مربوط به خاکهای مناطق ارزوئیه و نگار با بیشترین درصد کربنات کلسیم فعال و رس بود، در حالیکه در خاکهای مناطق لالهزار و بافت به علت دارا بودن کربن آلی بیشتر و کربنات کلسیم فعال کمتر، کمترین نیاز استاندارد فسفر بهدست آمد. به طور کلی، جذب فسفر در خاکهای مورد مطالعه تحت تأثیر مقدار رس، کربنات کلسیم فعال و کربن آلی است.
https://srjournal.areeo.ac.ir/article_119759_e8793a0e649361b0e8b671a537e47042.pdf
2019-08-23
181
195
10.22092/ijsr.2019.119759
همدمای جذب
ظرفیت بافری
نیاز استاندارد
هدی
حسینی
h.hosseini@agr.uk.ac.ir
1
دانشجوی دکترای علوم و مهندسی خاک دانشگاه شهید باهنر کرمان
LEAD_AUTHOR
مجید
فکری
mjdfekri@yahoo.com
2
استاد گروه علوم و مهندسی خاک دانشگاه شهید باهنر کرمان
AUTHOR
محمد هادی
فرپور
farpoor@uk.ac.ir
3
استاد گروه علوم و مهندسی خاک دانشگاه شهید باهنر کرمان
AUTHOR
مجید
محمودآبادی
mahmoodabadi@uk.ac.ir
4
دانشیار گروه علوم و مهندسی خاک دانشگاه شهید باهنر کرمان
AUTHOR
1. توفیقی، ح. و م. شیرمردی. 1394. اثر کربنات کلسیم و pH بر سینتیک تثبیت فسفر در خاکهای مختلف. مجله تحقیقات آب و خاک ایران. جلد46، شماره 4. ص 748-739.
1
2. جعفری، ا.، ح. شریعتمداری، و م. حجازی مهریزی. 1394. تعیین شاخصهای بافری و نیاز استاندارد فسفر در چهار ردیف ارضی مناطق خشک و نیمه خشک با استفاده از همدماهای جذب سطحی (مطالعه موردی: اصفهان و شهرکرد). نشریه پژوهشهای حفاظت آب و خاک، جلد 22، شماره 3. ص103-89.
2
3. چرم، م. و ع. احمدپور داشلی برون. 1386. بررسی ویژگیهای جذب سطحی فسفر در خاکهای تحت کشت نیشکر در منطقه شعیبیه خوزستان. مجله پژوهش در کشاورزی: آب، خاک و گیاه در کشاورزی. جلد 7، شماره 3. ص 114-103.
3
4. حسینپور، ع. و خ. عنایتضمیر. 1384. مشخصات جذب سطحی فسفر و رابطه آن با ویژگیهای خاک در شماری از خاکهای همدان. مجله علوم کشاورزی ایران. جلد 37. شماره 3. ص 516-509.
4
5. ریحانیتبار، ع. 1389. بررسی خصوصیات واکنشپذیری کربناتها در برخیخاکهای آهکی ایران. مجله تحقیقات آب و خاک ایران. جلد 41. شماره 2. ص 209-201.
5
6. کشتکار، س. 1394. مطالعه شاخصهای تفرق خاک در اشکال اراضی مختلف در مناطق کرمان- لالهزار. پایاننامه کارشناسی ارشد خاکشناسی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید باهنر کرمان.
6
7. ملکپور، ا. 1394. نحوه تشکیل و میکرومورفولوژی خاکهای برش طولی دشتاب- اسلامآباد شهرستان بافت استان کرمان. پایاننامه کارشناسی ارشد خاکشناسی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شهید باهنر کرمان.
7
8. مهدیزاده، م.، ع. ریحانیتبار و ش. اوستان. 1393. تأثیر حذف ماده آلی خاک بر جذب فسفر در برخی از خاکهای آهکی استان آذربایجان شرقی. نشریه تحقیقات کاربردی خاک. جلد2. شماره1. ص 14-1.
8
9. صمدی، ع و ا. سپهر. 1392. استفاده از همدماهای جذب فسفر در تعیین نیاز کودی غلات. نشریه علوم آب و خاک (علوم و فنون کشاورزی و منابع طبیعی). سال 17. شماره 65. 184-173.
9
10. شهبازی، ک. و م. ح. داوودی. 1391. ارزیابی نیاز فسفر گندم در خاکهای آهکی با استفاده از همدماهای جذب فسفر. نشریه پژوهشهای خاک (علوم آب و خاک). جلد 26. شماره 1. ص 17-1.
10
11. شیروانی، م. و ح. شریعتمداری. 1381. استفاده از همدماهای جذب سطحی در تعیین شاخصهای ظرفیت بافری و نیاز استاندارد فسفر برخی خاکهای آهکی استان اصفهان. نشریه علوم و فنون کشاورزی و منابع طبیعی. جلد 6. شماره 1. ص 129-121.
11
12. نادریپیکام، ا. و م. جلالی. 1388. جذب سطحی فسفر و ارتباط آن با خواص فیزیکی و شیمیایی برخی از رسوبات رودخانهای همدان. یازدهمین کنگره علوم خاک ایران. دانشگاه گرگان.
12
Agbenin, J.O., and H. Tiessen. 1994. The effects of soil properties on the differential phosphate sorption by semiarid soils from northeast Brazil. Soil Science Society American Journal. 157: 36-45.
13
Allison, L.E., and C.D. Moodie. 1965. Carbonates. In: Black, C. A. (ED). Methods of Soil Analysis. Pares, ASA: Madison, WI. 1379-1396.
14
Amel Idris, O.A., and H. Sirelkhatim Ahmed. 2012. Phosphorus sorption capacity as a guide for phosphorus availability of selected Sudanese soil series. African Crop Science Journal. 20(1): 59-65.
15
Barbieri, D.M., J. Marques, G.T. Pereira, N. La Scala, D.S. Siqueira, and A.R. Panosso. 2013. Comportamento dos óxidos de ferro da fração Argila e do fósforo adsorvido, em diferentes Sistemas de colheita de cana-de-açúcar. Revista Brasileira de Cienciado solo. 37: 1557–1568.
16
Bradl, H.B. 2004. Adsorption of heavy metal ions on soils and soils constituents. Colloid and Interface Science Journal. 277: 1-18.
17
Daly, K., D. Styles, S. Lalor, and D.P. Wall. 2015. Phosphorus sorption, supply potential and availability in soils with contrasting parent material and soil chemical properties. Soil Science European. Journal. 66: 792–801.
18
Dhillon, N.S., and G. Dev. 1988. Transformation of soil inorganic phosphorus reactions under various crop rotations. Soil Science Society Indian Journal. 39: 709-713.
19
Donald, L.S. 2003. Environmental soil chemistry. San Diego, USA: Academic Press.
20
Dossa, E.L., J. Bakam, and M. Kkouma. 2008. Phosphorus sorption and desorption in semiarid soils of Senegal amended with native shrub residues. Soil Science Society American Journal. 173: 669–82.
21
Fink, J.R., A.V. Inda, J. Bavaresco , V. Barrón, J. Torrent, and C. Bayer. 2016. Adsorption and desorption of phosphorus in subtropical soils as affected by management system and mineralogy. Soil & Tillage Research. 155: 62-68.
22
Fink, J. R., A.V. Inda, C. Bayer, J. Torrent, and V. Barrón. 2014. Mineralogy and phosphorus adsorption in soils of south and central-west Brazil under conventional and no-tillage systems. Acta Scientiarum Agronomy. 36(3): 379-387.
23
Gee, G.W., and J.W. Bauder.1986. Particle size analysis. Pp.201-214. In: HD Jacob and G Clarke Topp. (Eds) . Methods of Soil Analysis. Part 4. Physical Methods. SSSA. Madison, WI.
24
Gorgin. N., M. Fekri, and L. Sadegh. 2011. Impact of organic-matter application on phosphorus-desorption kinetics in two agricultural soils in southeastern iran. Communications in Soil Science and Plant Analysis. 42: 514–527.
25
Guedes, R.S., L.C.A. Melo, L. Verguts, A. Rodríguez-Vila, E.F. Covelo and A.R. Fernandes. 2016. Adsorption and desorption kinetics and phosphorus hysteresis in highly weathered soil by stirred flow chamber experiment. Soil & Tillage Research. 162: 46-54.
26
Hadgu. F., H. Gebrekidan, K. Kibret, and B. Yitaferu. 2014. Study of Phosphorus adsorption and its relationship with soil Properties, analyzed with Langmuir and Freundlich models. Agriculture Forestery and Fisheries. 3(1): 40-51.
27
Havlin, J.L., S.L. Tisdale, J.D. Beaton, and W.L. Nelson. 2005. Soil fertility and fertilizers: An introduction to nutrient management. 7.ed. Pearson Education, Upper Saddle River, NJ.
28
Holford, I.C.R., and G.E.G. Mattingly. 1976. Phosphate adsorption and availability plant of phosphate. Plant and Soil. 44(2): 377-389.
29
Hoseini, Y., and R.D. Taleshmikaiel. 2013. Comparison of phosphorus adsorption isotherms in soil and its relation to soil properties. International Journal of Agricultural: Reserch and Reviews. 3(1): 163-171.
30
Jalali, M., and M. Jalali. 2015. Relation between various soil phosphorus extraction methods and sorption parameters in calcareous soils with different texture. Science of Total Environment. 1-14.
31
Leoppert, R.H., and D.L. Suarez. 1996. Methods of Soil Analysis . part3.Chemical Methods. Soil Science Society of America and American Society of Agronomy Madison.WI.
32
Liu, J. Z., Z.S. Li, and J.Y. Li. 1994. Utilization of plant potentialities to enhance the bio-efficiency of phosphorus in soil. Ecoagriculture Research. 2: 16–23.
33
Maluf, H.J.G.M., C.A. Silva, N. Curi, L.D. Norton, and S.D. Rosa. 2018.Adsorption and availability of phosphorus in response to humic acid rates in soils limed with CaCO3 or MgCO3 .Ciência e Agrotecnologia. 42(1): 7-20.
34
Marschner, P. 2012. Mineral Nutrition of Higher Plants, Chapter 5 .Mineral Nutrition, Yield and Source- Sink Relationship. Elsevier. 85-133.
35
McLaren, T., C. Guppy, M. Tighe, P. Moody, and M. Bell. 2014. Dilute acid extraction is a useful indicator of the supply of slowly available phosphorus in Vertisols. Soil Science Society American Journal. 78. 139–146.
36
Mihoub, A., and B.N. Deraoui. 2014. Performance of different phosphorus fertilizer types on wheat grown in calcareous sandy soil of El-Menia, Southern Algeria. Asian Journal of Crop Science. 6: 383–391.
37
Moazed, H., Y, Hoseini, A.A. Naseri, and F. Abbasi. 2010. Determining phosphorus adsorption isotherm in soil and its relation to soil characteristic. Journal of Food, Agriculture & Environment. 8(2): 1153-1157.
38
Novais, R. F., and T.J. Smyth. 1999. Fósforoem solo e planta emcondiçõestropicais. Viçosa: Editora UFV, 399p.
39
Oliveira, C.M.B., L.C. Gatiboni, D.J. Miquelluti, T.J. Smyth, and J.A. Almeida. 2014. Capacidade máxima de adsorção de fósforo e constante de energia de ligação em Latossolo Bruno em razão de diferentes ajustes do modelo de Langmuir. Revista Brasileira de Cienciado solo. 38: 1805–1815.
40
Olsen, S. R., and F.E. Khasawneh. 1980. Use and limitations of physical- chemical criteria for assessing the status of phosphorus in soils. 361-410.
41
Olsen, S. R., and L.E. Sommer, 1982. Phophorus. In: Klute, A. (Ed). Methods of soil analysis: chemical and microbiological properties, part2. 2nd Ed. Agron. Monogr. No. 9. ASA and SSSA,Madison WI. 403-430.
42
Polyzopoulos, N.A., V.Z. Ceramidas, and H. Kiosse. 1985. Phosphate sorption by some Alfisols of Greece as described by commonly used isotherms. Soil Science Society American Journal. 49: 81-84.
43
Rashmi, I., V.R.R. Parama, and A.K. Biswas. 2016. Phosphate sorption parameters in relation to soil properties in some majoragricultural soils of india. SAARC Journal of Agriculture. 14(1): 01-09.
44
Rhoads, J. W. 1986. Cation exchange capacity. Pp. 149- 158.In A. C. Page(Ed). Methods of soil analysis. Part2. American Society of Agronomy.
45
Samadi, A. 2006. Phosphorus sorption characteristics in relation to soil properties in somecalcareous soils of western Azarbaijan Province. Journal of Agriculture Science. Technology. 8: 251-264.
46
Shoja.H., G. Rahimi, M. Fallah, and E. Ebrahimi. 2017. Investigation of phosphorus fractions and isotherm equation on the lake sediments in Ekbatan Dam (Iran). Environmental Earth Sciences. 76: 235-250.
47
Siddique. M.T., and J.S. Robinson. 2003. Phosphorus sorption and availability in soils amended with animal manures and sewage sludge. Journal of Environmental Quality. 32: 1114- 1121.
48
Sposito, G., 2008. The Chemistry of Soils. Oxford University Press, Oxford, p 10016.
49
Stutter, M.I., Shand, C.A. George, T.S. Blackwell, M.S.A. Bol, R. Mackay, R.L. Richardson A.E. Condron, L.M. Turner, B.L. Haygarth, P.M. 2012. Recovering phosphorus from soil a root solution? Environmental. Soil Science of Technology. 46: 1977–1978.
50
Sui. Y., and M.L. Thompson. 2000. Phosphorus Sorption, Desorption, and Buffering Capacity in a Biosolids-Amended Mollisol. Soil Science Society of American Journal. 64: 164-169.
51
Tang, X., M.Wue, X. Daia, P. Chaia. 2014. Phosphorus storage dynamics and adsorption characteristics for sediment from a drinking source reservoir and its relation with sediment compositions. Ecological Engineering. 64: 276–284.
52
Tisdale, S.l., W.L. Nelson, J.D Beaton, and B.Tames. 1984. Soil Fertility and fertilizers, fourth edition collier Macmillan publishers London, McMillan Publishing Company.
53
Wahba M. M. 2013.Influence of Soil Components on Phosphorus availability in some soils of Egypt.Research Journal of Chemistery Environment. 17(9): 58-65.
54
Walkey, A., and I.A. Black. 1934. An examination of the degtjareff method for determining soil organic matter and a proposed modification of the chromic acid titration method. Soil Science. 37: 29-38.
55
Wang, L., T.Liang, P.J.A. Kleinman, H.Cao. 2011. An experimental study on using rare earth elements to trace phosphorous losses from nonpoint sources. Chemosphere Journal. 85: 1075–1079.
56
Wogi, L., J.J. Msaky, F.B.R. Rwehumbize, and K. Kibret. 2015. Phosphorus adsorption isotherm: a key aspect for soil phosphorus fertility management. American Journal of Experimental Agriculture. 6(2): 74-82.
57
Wolde, Z., and W. Haile. 2015. Phosphorus sorption isotherms and external phosphorus requirements of some soils of southern Ethiopia. African Crop Science Journal. 23(2): 89-99.
58
YANG, S., Z. Zang, L. Cong, X. Wang, and S. Shi. 2013. Effect of fulvic acid on the phosphorus availability in acid soil. Journal of Soil Science and Plant Nutrition. 13(3): 526-533.
59
YU, W., X. Ding, S. Xue, S. Li, X. Liao, and R. Wang. 2013. Effects of organic-matter application on phosphorus adsorption of three soil parent materials. Journal of Soil Science and Plant Nutrition. 13(4):1003-1017.
60
Zhang, B., F. Fang, J. Guo, Y. Chen, Z. Li, and S. Guo. 2012. Phosphorus fractions and phosphate sorption-releasecharacteristics relevant to the soil composition water-level-fluctuating zone of three Gorges reservoir. Ecological Engineering. 40: 153–59.
61
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی رابطه عملکرد با شاخصی ازکیفیت خاک در اراضی شالیزاری
برنج یکی از محصولات استراتژیک ایران بوده که تأمینکننده درصد بالایی از کالری و پروتئین مورد نیاز مردم است. افزایش جمعیت و به دنبال آن افزایش نیازغذایی، شناخت روابط عملکرد و شرایط خاک را ضروری میسازد. یکی از شاخصهایی که شرایط خاک و ویژگیهای مربوط به آن را به خوبی نشان میدهد شاخص کیفیت خاک[1] (SQI) است. در این پژوهش به منظور بهبود مدیریت صحیح اراضی شالیزاری منطقه گلدشت واقع دراستان مازندران،روابط بین عملکرد و کیفیت خاک بررسی شد. 128 نمونه مرکب خاک برای اندازهگیری برخی از ویژگیهای فیزیکی و شیمیایی تهیه گردید. اندازهگیری عملکرد دانه در هنگام برداشت محصول، در تمام کرتها در رطوبت 14درصد انجام شد. برای تعیین SQI، ابتدا ویژگیهایی که بیشترین تأثیر را بر SQIمنطقه دارند، به کمک تجزیه به مولفههای اصلی جدا گردید. از منطق فازی برای تبدیل ویژگیهای کمی خاک به رتبهبندی کیفی استفاده شد و در نهایت با استفاده از مفهوم ضریب تغییرات، تلفیق شاخصها انجام شد. میانگین عملکرد در منطقه مورد بررسی 3498 کیلوگرم در هکتار و SQI بین 47/0 تا 97/0 در نوسان بود. بر اساس کلاسبندی SQI مهمترین عامل محدودکننده کیفیت خاک، فسفر قابلاستفاده است. برخلاف انتظار نتایج حاکی از آن است که بین عملکرد و SQI در منطقه مورد بررسی همبستگی معنیداری وجود ندارد (دلایل در بحث توضیح داده شد). مقایسه بین نقشههای عملکرد و کیفیت خاک نشان میدهد که وجود شرایط مناسب ویژگیهای خاک در کنار مدیریت صحیح مزرعه میتواند در به حداکثر رساندن عملکرد برنج مؤثر باشد. مدیریت مناسب کشاورزان کاستیها و شرایط تاحدی نامناسب خاک را میتواند ترمیم نماید. این در حالی است که در بسیاری از موارد کیفیت مناسب خاک به تنهایی نمیتواند کاستیهای مدیریت زراعی را جبران نماید. [1] .Soil quality Index
https://srjournal.areeo.ac.ir/article_119762_d33628b72376190d699e84261dbf1fb1.pdf
2019-08-23
197
212
10.22092/ijsr.2019.119762
تجزیه به مؤلفههای اصلی
منطق فازی و عملکرد برنج
مریم
شکوری کتیگری
maryamshakouri@ymail.com
1
کارشناس ارشد آزمایشگاه، مؤسسه تحقیقات برنج کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، رشت ایران
AUTHOR
شهرام
محمود سلطانی
shmsoltani@gmail.com
2
استادیار مؤسسه تحقیقات برنج کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، رشت، ایران
LEAD_AUTHOR
محمد تقی
کربلایی آقا ملکی
mtkarbalai2@yahoo.com
3
استادیار مؤسسه تحقیقات برنج کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی،آمل، ایران
AUTHOR
فاطمه
کشتکار
4
کارشناس آزمایشگاه ، مؤسسه تحقیقات برنج کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، رشت، ایران
AUTHOR
توفیقی، ح.1377. بررسی پاسخ برنج به کود پتاسیم در خاکهای شالیزاری شمال ایران.مجله علوم کشاورزی،جلد 29،شماره 4.صفحات 869-883. کرج ، ایران
1
حسینی، ف. 1393. روش تشخیص دادههای پرت. همایش ملی مهندسی رایانه و مدیریت فناوری اطلاعات.
2
سلحشوردلیوند، ف.، اشرف صدرالدینی، ع.، امیرحسین ناظمی ، ا.ح.، دواتگر ، ن و نیشابوری، م.ر. 1392. شبیه سازی اثر همزمان تنشهای شوری و خشکی بر عملکرد دانه برنج رقم هاشمی. مجله علوم زراعی ایران. جلدپانزدهم، شماره 4 .320-336.
3
حسنیپاک، ع.ا. 1377. زمینآمار (ژئواستاتیستیک). چاپ اول، انتشارات دانشگاه تهران، 314 صفحه.
4
دواتگر ،ن.، شکوری کتیگری ،م و یزدانی، محمدرضا.1391. ارزیابی اثر عملیات تسطیح اراضی بر تغییرات مکانی برخی ویژگیهای مرتبط با حاصلخیزی خاکهای شالیزاری. نشریه دانش آب و خاک. جلد 22شماره2. 41-54.
5
محمدی، ج. 1385. پدومتری (جلد دوم- آمار مکانی). انتشارات پلک، 453 صفحه.
6
ملکوتی، م.ج و کاووسی، م. 1383. تغذیه متعادل برنج.
7
میرنیا، خ و محمدیان، م. 1384. برنج اختلالات عناصرغذایی مدیریت عناصرغذایی. انتشارات دانشگاه مازندران. 436 صفحه.
8
دواتگر، ن.، زارع،ا.، شکوری کتیگری،م.، رضائی، ل و همکاران. 1394. بررسی وضعیت حاصلخیزی خاکهای شالیزاری استان گیلان. نشریه مدیریت اراضی. جلد 3، شماره 1:1-13.
9
Andrews, S.S., Karlen, D.L., and J.P. Mitchell. 2002. A comparison of soil quality indexing methods for vegetable production systems in northern California. Agric. Ecosyst. Environ. 90, 25–45.
10
Armenis, E., Redmile-Gordon, M., Stelacci, A.m., Ciccarese, A and P. Rubino. 2013. Developing a soil quality index to compare soil fitness for agricultural use under different managements in the Mediterranean environment. Soil and Tillage research 130:91-98.
11
Barah, B.C. and S. Pandey. 2005. Rainfed Rice Production Systems in Eastern India: An On-Farm Diagnosis and Policy Alternatives. Indian journal of agricultural Economics, 60(1), pp.110-136.
12
Bates, Roger G., and K.V. Ashok.1973. Determination of pH: theory and practice. Journal of the Electrochemical Society120.8: 263C.
13
Bouman B.A.M., Xiaoguang Y., Huaqi W., Zhimin W., Junfang Z and C. Bin. 2006. Performance of aerobic rice varieties under irrigated conditions in North China, Field Crop. Res. 97:53-65.
14
Bower, C.A., Reitemeier, R. F., and M. Fireman. 1952. Exchangeable cation analysis of saline and alkali soils. Soil Sci. 73(4): 251-262.
15
Bremner, J. M. 1965. Total Nitrogen 1." Methods of soil analysis. Part 2. Chemical and microbiological propertiesmethodsofsoilanb: 1149-1178.
16
Burrough, P.A., MacMillan, R.A., and W.V. Deursen. 1992. Fuzzy classification methods for determining land suitability from soil profile observations and topography. Journal of soil Science, 43(2): 193-210.
17
Cahn, M.D., Hummel, J.W., and B.H. Brouer.1994. Spatial analysis of soil fertility for site-specific crop management. Soil. Sci. Soc. Am. J. 58:1240-1248.
18
Cambardella, C. A., Moorman, T. B., Novak, J. M., Parkin, T. B., Karlen, D. L., Turco, R. F., and A. E. Konopka. 1994. Field Scale Variability of Soil Properties in Central Iowa soils. Soil Science Society of America Journal, Vol. 58 (5): 1501-1511.
19
Chaudhury, J., Mandal, U.K., Sharma, K.L., Ghosh, H., and B. Mandal. 2005. Assessing soil quality under long-term rice-based cropping system. Commun. Soil Sci. Plant Anal. 36: 1141–1161.
20
Chen, Y.D., Wang, H.Y., Zhou, J.M., Xing, L., Zhu, B., Zhao, Y., and X.Q. Chen. 2013. Minimum data set for assessing soil quality in farmland of northeast China. Pedosphere 23: 564–576.
21
Cheng, J., Ding, Ch., Li, X., Zhang, T., and X. Wang. 2016. Soil quality evaluation for navel orange production system in central subtropical china. Soil & Tillage research. 155: 225-232.
22
Cherobin, M.R., Karlen, D.L., Cerri, C.E.P., Franco, A.L.C., Tormena C.A., Davies, C.A and C.C. Cerri. 2014. Soil quality indexing strategies for evaluation sugarcane expansion in Brazil. DOI: 10.1371/Journal. Pone.0150860.
23
Cherubin, M.R., Karlen, D.L., Cerri, C.E.P., Franco, A. L. C., Tormena, A.C., Davies C. A., and C. cerri. 2014. Soil Quality indexing stragies for evaluating sugarcane expansion in Brazil. Plos one 11(3): e0150860. Doi: 10.137/journal.pone.0150860.
24
Clark, M.S., Horwath, W. R., Schennan, C., and K. M. Scow. 1998. Hanges in soil chemical properties resulting from organic and low-input farming practices. Agron. J. 90, 662-671.
25
Confalonieri, R., Rosenmund, A.S and B. Baruth. 2009. An improved model to simulate rice yield. DOI: 10.1051/agro/2009005.
26
Dahiya, I. S., J. Richter., and R. S. Malik. 1984. Soil spatial variability: A review. Intern. Trop. Agri., Vol. 11, no. 1, PP: 1-102.
27
Delsouz Khaki, B., Honarjoo, N., Davatgar, N., Jalalian, A., and H. Torabi Golsefidi. 2017. Assessment of Two Soil Fertility Indexes to Evaluate Paddy Fields for Rice Cultivation. Sustainability. 9(8), 1299.
28
Doran, J.W., and B.T. Parkin. 1994. Defining and assessing soil quality. In: Doran, J.W., Coleman, D.C., Bezdicek, D.F., Stewart, B.A. (Eds.), Defining Soil Quality for a Sustainable Environment. Soil Science Society of America, Inc., Madison, WI, USA, Special Publication, 35: 3-21
29
Doran, J.W., and M.R. Zeiss. 2000. Soil health and sustainability: managing the biotic component of soil quality. Appl. Soil Ecol. 15: 3–11.
30
Fan, T., Xu, M., Song, S., Zhou, G., and L. Ding. 2008. Trends in grain yields and soil organic C in a long‐term fertilization experiment in the China Loess Plateau. Journal of Plant Nutrition and Soil Science, 171(3): 448-457.
31
Gee, G. W., and J. W. Bauder.1983. Particle-size analysis. p. 383-411. In A. Klute et.al. (ed). Methods of Soil analysis.part 1. 2nd ed. Agron. Monogr. 9. ASA and SSSA, Madison, WI.
32
Govaerts, B., Sayre, K.D., and J. Deckers. 2006. A minimum data set for soil quality assessment of wheat and maize cropping in the highlands of Mexico. Soil Tillage Res. 87: 163–174.
33
Gray, Leslie C., and M. Philippe. 2003. Reconciling indigenous knowledge with scientific assessment of soil fertility changes in southwestern Burkina Faso. Geoderma 111.3-4: 425-437.
34
Kremenov, O. 2004. Fuzzy Modeling of Soil Maps. Helsinki University of technology department of surveying. Pp 84.
35
Larson, W.E. and F.J. Pierce. 1994. The dynamics of soil quality as a measure of sustainable management. p. 37-51. In: J.W. Doran, D.C. Coleman, D.F. Bezdicek, and B.A. Stewart (eds.) Defining Soil Quality for a Sustainable Environment. SSSA Spec. Pub. No. 35. ASA, CSSA, and SSSA, Madison, WI.
36
Li, G. L., Chen, J., Sun, Z. Y., and M.Z. Tan. 2007. Establishing a minimum dataset for soil quality assessment based on soil properties and land-use changes. Acta Ecol. Sin. 27: 2715-2724.
37
Li, P., Zhang, T., Wang, X and D. Yi. 2013. Development of biological soil quality indicator system for subtropical China. Soil & Tillage Research. 126: 112-118.
38
Lindsay, Willard L., and A. Norvell. 1978. Development of a DTPA Soil Test for Zinc, Iron, Manganese, and Copper 1. Soil science society of America journal 42.3: 421-428.
39
McGrath, D., and C. Zhang. 2003. Spatial distaribution of soil organic carbon concentrations in grassland of Ireland. Geoderma, 18: 1629-1639
40
Moebius B.N., Idowu, O.J., Kimetu, J., Lehmann, J., Schindelbeck, R.R., van Es, H.M., Ngoze, S., and J.M. Kinyangi. 2011. Long-term soil quality degradation along a cultivation chronosequence in Western Kenya. Agriculture Ecosystems & Environment 141(1):86-99.
41
Nasiri, M., and H. Pirdashti. 2003. Effect of level and time of nitrogen on yield component of rice rationing. Journal of Biological Sciences. 2: 217-222.
42
Ortega, R. A., and O. A. Santibanez. 2007. Determination of management zones in corn (Zea mays L.) based on soil fertility. Comput. Electron. Agric. 58: 49- 59.
43
Pan, G., Smith, P., and W.Pan. 2009. The role of soil organic matter in maintaining the productivity and yield stability of cereals in China. Agriculture, Ecosystems & Environment, 129(1-3): 344-348.
44
Rezaei, S.A., Gilkes, R.J., and S.S. Andrews. 2006. A minimum data set for assessing soil quality in rangelands. Geoderma 136: 229–234.
45
Roades, J. D.1982. Soluble salts. p. 167-179. In A. L. Page et.al. (ed). Methods of soil analysis. Part 2. 2nd ed. Agron. Monogr. 9. ASA and SSSA, Madison, WI.
46
Schoenholtz, S.H., van Miegroet, H., and J. A., Burger. 2000. A review of chemical physical properties as indicators of forest soil quality: challenges and opportunities. For. Ecol. Manag, 138: 335-356.
47
Schoning, I., Totsche, K.V., and I. Kogel-Knabner. 2006. Small Scale spatial variability of organic carbon stocks in litter and solum of a forested luvisol. Geoderma. 136: 631-642.
48
Sun, B., Zhou, Sh. and Q. Zhao. 2003. Evaluationof spatial and temporal changes of soil quality based on geostatistical analysis in the hill region of suberopical china. Geoderma. 115: 85-99.
49
Swarup A. 1985. Yield and nutrition of rice as influenced by pre-submergence and amendments in a highly sodic soil. Journal of the Indian Society of Soil Science. 33(2):352-7.
50
Sys, I. C., Van Ranst, E., Debaveye, I. J., and F. Beenaert. 1993. Land evaluation (Part I-III). Crop Requirements. 199p. General Administration for Development Cooperation, Brussels. Belgium.
51
Tesfahunegn, G. B. 2014. Soil quality assessment strategies for evaluating soil degradation in Northern Ethiopia. Applied and Environmental Soil Science. 1-14.
52
Vasu, D., Singh, S. K., Ray, S. K., Duraisami, V. P., Tiwary, P., Chandran, P., and S. G. Anantwar. 2016. Soil quality index (SQI) as a tool to evaluate crop productivity in semi-arid Deccan plateau, India. Geoderma. 282: 70-79.
53
Velasquez, E., Lavelle, P and M Andrade. 2007. GISQ, a multifunctional indicator of soil quality, Soil Biology and Biochemistry. 39(12): 3066–3080.
54
Walkley, A., and I.A. Black. 1934. An examination of the Degtjareff method for determining soil organic matter, and a proposed modification of the chromic acid titration method. Soil Science. 37(1): 29-38
55
Wang, Z., Chang, A. C., Wu, L., and D. Crowley. 2003. Assessing the soil quality of Long-term reclaimed wastewater-irrigated cropland. Geoderma. 114: 261-278.
56
Warkentin, B.P. 1995. The changing concept of soil quality. J. Soil Water Conserv. 50, 226–228.
57
Warkentin, B.P., and H.F., Fletcher. 1977. Soil quality for intensive agriculture. Proc Int SEM on Soil Environ and Fert Manage in Intensive Agric Soc Sci Soil and Manure. Natl Inst of Agric Sci, Tokyo, pp. 594–598.
58
Webster, R. and Oliver, M.A. 2000. Geostatistics for Environmental Scientists. Wiley
59
Xiong, W., I. Holman, D. Conway, E. Lin and Y. Li. 2008. A crop model cross calibration for use in region climate impacts studies. Ecol. Model. 213: 365-380.
60
Yingbin, H., UChida, S. U., Huajun, T., Youqi, C and L. Jia. 2010. Application of Terra/MODIS images, TM images and weather data to assess the effect of cold damage on rice yield. Int J Agric & Biol Eng. 3(2): 31.
61
ORIGINAL_ARTICLE
مقایسه سه روش زمین آمار برای پیش بینی گروههای بافتی در اراضی زراعی و باغی استان گیلان
بافت[H1] خاک یک خصوصیت ایستای خاک است و بر بیشتر ویژگیهای فیزیکی و شیمیایی خاک تأثیر میگذارد.از این رو، تقاضا برای اطلاعات مکانی آن رو به افزایش است. کمبود اینگونه اطلاعات میتواند منجر به اتخاذ سیاستهای غلط در مدیریت و تخریب منابع زمین و آب شود. در ایران دادههای پراکنده بسیاری در مورد خاک وجود دارد که هزینههای بسیاری صرف تولید آنها شده است. در صورت پهنهبندی صحیح، این دادهها به صورت نقشه در دامنه وسیعی از کاربردها قابل استفاده هستند. در این پژوهش، روشهای کریجینگ معمولی، وزندهی عکس فاصله و طبقهبندی پیکسل مبنا برای پهنهبندی ذرات معدنی و گروههای بافت خاک (سبک، سنگین و متوسط) در 4665 نمونه خاک سطحی با مختصات جغرافیایی معین در اراضی زراعی و باغی استان گیلان که عمدتاً در دشتهای ساحلی و پست قرار داشتند، مقایسه گردید و با استفاده از آمارههای صحت سنجی ضریب تبیین (R2)، میانگین اریب خطا (MBE)، ریشه میانگین نرمالشده مربعات خطا (NRMSE)، ضریب کاپا (KIA) و درصد صحت طبقهبندی پیکسلها (Pa) ارزیابی شد. نتایج نشان داد که روش وزندهی عکس فاصله در برآورد درصد رس (64/0 R2 = و 22/0 NRMSE =) و شن (67/0 R2 = و 25/0 NRMSE =) از صحت بالاتری برخوردار بود. اما در برآورد گروههای بافتی سبک، سنگین و متوسط روش طبقهبندی پیکسل مبنا بر پایه آمارههای ضریب کاپا و صحت طبقهبندی (به ترتیب برابر 46/0 و 73%) از صحت بیشتری نسبت به دیگر روشها برخوردار بود؛ اما این برتری نسبت به روش کریجینگ معمولی (43/0 KIA = و 71% Pa =) جزئی بود. در طبقهبندی پیکسل مبنا از مولفههای دادههای رقومی خاک به عنوان متغیر ورودی در شبکه عصبی مصنوعی برای برآورد اجزای معدنی در پیکسلهای مجهول استفاده شد. برای تصمیمگیری با قطعیت بیشتر در رابطه با کارایی طبقهبندی پیکسل مبنا در برآورد گروههای بافتی خاک لازم است این روش در شرایطی با تنوع بیشتر در فیزیوگرافی نیز ارزیابی شود. [H1]
https://srjournal.areeo.ac.ir/article_119763_feb34adf7f7e418004c3184c73f95e2b.pdf
2019-08-23
213
225
10.22092/ijsr.2019.119763
کریجینگ معمولی
وزندهی عکس فاصله
طبقهبندی پیکسل مبنا
شبکه عصبی مصنوعی
پهنهبندی
سینا
ملاح
s.mallah@areeo.ac.ir
1
محقق، موسسه تحقیقات خاک و آب، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران
AUTHOR
بهاره
دلسوز خاکی
b_delsooz@yahoo.com
2
محقق، موسسه تحقیقات خاک و آب، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران
AUTHOR
ناصر
دواتگر
3
دانشیار پژوهش، موسسه تحقیقات خاک و آب، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران
LEAD_AUTHOR
کامبیز
بازرگان
k.bazargan@areeo.ac.ir
4
دانشیار پژوهش، موسسه تحقیقات خاک و آب، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران
AUTHOR
میر ناصر
نویدی
nasernavidi@yahoo.com
5
استادیار پژوهش، موسسه تحقیقات خاک و آب، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، کرج، ایران
AUTHOR
لیلا
رضائی
l.rezaee77@gmail.com
6
کارشناس ارشد آزمایشگاه فیزیک خاک، موسسه تحقیقات برنج کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، رشت، ایران
AUTHOR
مریم
شکوری کتیگری
maryamshakouri@ymail.com
7
کارشناس ارشد آزمایشگاه شیمی خاک، موسسه تحقیقات برنج کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، رشت، ایران
AUTHOR
حسن
شکری واحد
shokri_v@yahoo.com
8
مربی پژوهش، موسسه تحقیقات برنج کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، رشت، ایران؛
AUTHOR
هادی
شیخ الاسلام
guilansoillab@gmail.com
9
کارشناس ارشد آزمایشگاه خصوصی
AUTHOR
احمد
شیرین فکر
a.shirinfekr@areeo.ac.ir
10
مربی پژوهشی علوم خاک، پژوهشکده چای، موسسه تحقیقات علوم باغبانی، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، لاهیجان، ایران
AUTHOR
احسان
کهنه
e.kahneh@areeo.ac.ir
11
استادیار پژوهش، پژوهشکده چای، موسسه تحقیقات علوم باغبانی، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، لاهیجان، ایران
AUTHOR
دلبری، م و م، شهریاری. 1395. بررسی تغییرات مکانی برخی خصوصیات فیزیکی و شیمیایی خاک منطقه سیستان. دومین کنگره ملی آبیاری و زهکشی ایران، اصفهان.
1
زینالی، م، جعفرزاده، ع، ا، شهبازی، ف و ش، اوستان. 1395. ارزیابی شوری خاک سطحی باروش پیکسل مبنا براساس داده های سنجنده TM مطالعه موردی: اراضی شرق شهرستان خوی- استان آذربایجان غربی. مجله اطلاعات جغرافیایی. 25 (99): 127-139.
2
نوروزیان عزیزی، ز، م، قاجار سپانلو، عماری، س، م و ف، صادقزاده. 1396. ارزیابی مدلهای رگرسیونی و شبکه عصبی مصنوعی در تخمین هدایت هیدرولیکی اشباع خاک در مازندران. مجله پژوهشهای خاک. 31(1): 75-87.
3
Bakker, A. 2012. Soil texture mapping on a regional scale with remote sensing data. Sl: sn.
4
Buckman, H. O, and N.C. Brady. 1960. The Nature and Properties of Soils. New York: Macmillan.
5
Bieganowski, A., and M. Ryżak. 2011. Soil Texture: Measurement Methods. In: Encyclopedia of Agrophysics Springer Netherlands, pp: 791–794.
6
Bouma, J., J. Stoorvogel, B. J. van Alphen,and H. W. G. Booltink. 1999. Pedology, precision agriculture, and the changing paradigm of agricultural research. Soil Sci Soc Am J, 63:1763–1768. https://doi. org/10.2136/sssaj1999.6361763x
7
Chen, T., R. Niu, Y. Wang, P. Li, L. Zhang, and B. Du. 2011. Assessment of spatial distribution of soil loss over the upper basin of Miyun reservoir in China based on RS and GIS techniques. Environmental Monitoring and Assessment, 179: 605-617.
8
De Wit, A. J. W., and G. P. W. Clevers. 2004. Efficiency and accuracy of per-field classification for operational crop mapping. International Journal of Remote Sensing, 25 (20): 4091-4112.
9
Gee, G. W., and J. W. Bauder. 1986. Particle-size analysis. In: Klute A, editor. Methods of soil analysis,Part 1. 2th ed. pp. 383-411. Madison, WI, ASA/SSSA.
10
Gooverats, P. 1997. Geostatistics for natural resources evaluation. Oxford university press, New York.
11
Haykin, S. 1999. Neural Computing, second ed. Prentice Hall, Princeton, NJ.
12
Hengel, T., N. Toomanian, I. R. Hannes,and M. J. Malakouti. 2007. Methods to interpolate soil categorical variables from profile observations: Lessons from Iran. Geoderma, 140:417-427.
13
He, Y., Y. Wei, R. DePauw, B. Qian, R. Lemke, A. Singh, R. Cuthbert, B. McConkey, and H. Wang. 2013. Spring wheat yield in the semiarid Canadian prairies: Effects of precipitation timing and soil texture over recent 30 years. Field Crop. Res, 149: 329–337.
14
Gozdowski, D., M. Stępień, S. Samborski, E. S. Dobers, J. Szatyłowicz, and J. Chormański. 2014. Determination of the most relevant soil properties for the delineation of management zones in production felds. Commun Soil Sci Plan, 45(17): 2289-2304.
15
Jamieson, P. D., J. R. Porter, and D. R. Wilson. 1991. A test of the computer simulation model ARC-WHEAT1 on wheat crops grown in New Zealand. Field Crops Research, 27: 337–350.
16
Jafari, A., P. A. Finke, J. Vande Wauw, S. Ayoubi, and H. Khademi. 2012. Spatial prediction of USDA- great soil groups in the arid Zarand region, Iran: Comparing logestic regression approaches to predict diagnostic horizons and soil types. Eur. J. Soil Sci, 63: 284-298.
17
Kravchenko, A., and D.G. Bullock. 1999. A comparative study of interpolationmethods for mapping soil properties. Agron J, 91: 393-400.
18
Landis J.R., and G. Koch. 1977. The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics: 33:159-174.
19
Liao, K., S. Xu, J. Wu, and Q. Zhu. 2013. Spatial estimation of surface soil texture using remote sensing data. Soil science and plant nutrition, 59(4): 488-500.
20
Paterson, S., B. Minasny, and A. Mc Barteny. 2018. Spatial variability of Australian soil texture: A multiscale analysis. Geoderma, 309: 60-74.
21
Merdun, H., O. Cinar, R. Meral, and M. Apan. 2006. Comparison of artificial neural network of soil water retension and saturated hydraulic conductivity. Soil and Tillage Research, 90: 108-116.
22
Rajurkar, M. P., U. C. Kothyari, and U. C. Chaube. 2004. Modeling of the daily rainfall runoff relationship with artificial neural network. J. Hydrol, 285 (1-4): 96-113.
23
Reichardt, R., and L. C. Timm. 2004. Solo planta atmosfera: conceitos, processos e aplicações. Manole, Barueri, E-Book, pp: 478.
24
Shirazi, M. A., Boresma, and C. Burch Johnson. 2001. Particle size distributions: Comparing texture systems, adding rock and predicting soil properties. Soil Sci. Soc. Am J, 6S: 300-310.
25
Song, Y. Q., L. A. Yang, b. Li, Y. M. Hu, A. L. Wang, W. Zhou, X. S. Cui, and Y. L. Liu. 2017. Spatial prediction of soil organic matter using a hybrid geostatistical model of an extreme learning machine and ordinary kriging. Sustainability, 9, 754; doi:10.3390/su9050754.
26
Sun, B., Z. Shenglu, and Z. Qigou. 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.
27
Taghizadeh-Mehrjardi, R., S. Ayoubi, Z. Namazi, B. P. Malone, A. A. Zolfaghari, and F. R. Sadrabadi. 2016. Prediction of soil surface salinity in arid region of central Iran using auxiliary variables and genetic programming. Arid Land Research and Management, 30 (1): 44-64.
28
Wang, D. C., G. L. Zhang, M. S. Zhao, X. Z. Pan, Y. G. Zhao, D. C. Li, and B. Macmillan. 2015. Retrieval and mapping of soil texture based on land surface diurnal temperature range data from MODIS. PloS one, 10(6): e0129977.
29
Zaeri, K., S. Hazbavi, N. Toomanian, and J. T. Zadeh. 2013. Creating surface soil texture map with indicator kriging technique: A case study of central Iran soils. International Journal of Agriculture and Crop Sciences, 6(9): 518-521.
30
Zhang, S. W., C. Y. Shen, X. Y. Chen, H. C. Ye, Y. F. Huang, and S. Lai. 2013. Spatial interpolation of soil texture using compositional kriging and regression kriging with consideration of the characteristics of compositional data and environmental variables. Journal of integrative agriculture, 12 (9): 1673-1683.
31
Zheng, Z., F. Zhang, X. Chai, Z. Zhu, and F. Ma. 2009. Spatial estimation of soil moisture and salinity with neural kriging. In IFIP International federation for information processing, Volume 294, Computer and Computing Technologies in Agriculture ɪɪ, Volome 2, eds. D. Li, Z. Chunjiangv (Boston:Springer), pp: 1227-1237.
32
Walvoort, D. J., and J. J. de Gruijter. 2001. Compositional kriging: a spatial interpolation method for compositional data. Mathematical Geology, 33(8), 951-966.
33
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی روشهای نقشهبرداری رقومی در تهیه نقشه سهبعدی کربن آلی خاک
برنامهریزی و مدیریت منابع اراضی نیاز به اطلاعات مکاندار تفصیلی و دقیق از خصوصیات خاک دارد. این در حالی است که در بسیاری از مناطق ایران این نوع اطلاعات در دسترس نیست. در این پژوهش کارائی روشهای نقشهبرداری رقومی خاک، شامل رگرسیون خطی چند متغیره، کوبیست و جنگل تصادفی برای پیشبینی تغییرات کربن آلی در سطح و عمق خاک اراضی دشت سعادت شهر مورد ارزیابی قرار گرفت.موقعیت نقاط مطالعاتی بر اساس روش مربعات لاتین تعیین و مقدار کربن آلی نمونههای خاک در افقهای ژنتیکی اندازهگیری شد. با کاربرد الگوریتم اسپلاین با نواحی یکسان، مقدار کربن آلی افقهای ژنتیکی به مقدار آن در اعماق استاندارد نقشه جهانی خاک تبدیل و بر اساس تعیین رابطه بین مقدار کربن آلی خاک در نقاط مطالعاتی با دادههای متغیرهای کمکیانتخابی از مجموعه متغیرهای اجزای سرزمین، شاخصهای سنجش از دور و نقشههای خاک، واحدهای ژئوفرم و فاصله از رودخانه، در قالب مدلهای مورد استفاده، نقشه پیوسته مقدار کربن آلی اعماق مختلف خاک تهیه شد. کارائی مدلها با استفاده از شاخص ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)، میانگین خطا (ME) و میانگین مربعات خطای نرمال شده (NRMSE) مورد ارزیابی قرار گرفت.نتایج ارزیابی نشان داد اگرچه اختلاف اندکی بین مقادیر خطای مدلهای مختلف در تمام اعماق وجود داشت، روش جنگل تصادفی در عمق صفر تا پنج سانتیمتری (49/0RMSE=) و 60 تا 100 سانتیمتری (13/0RMSE=)، روش رگرسیون خطی چند متغیره در عمق پنج تا 15 سانتیمتری (41/0RMSE=) و روش کوبیست در عمق 15 تا 30 سانتیمتری (27/0RMSE=) از خطای کمتری برخوردار بودند. برخلاف اختلاف اندک این مدلها، با توجه به توانایی مدل جنگل تصادفی در نشان دادن توزیع مکانی مقادیر کربن آلی، این مدل برایتخمین کربن آلی در تمامی عمقها انتخاب و نقشههای پراکنش کربن آلی در اعماق مختلف خاک دشت سعادت شهر در محیط سامانههای اطلاعات جغرافیایی (GIS) تهیه شد.
https://srjournal.areeo.ac.ir/article_119764_baf840da99c44ae9afd439b3df9f10af.pdf
2019-08-23
227
239
10.22092/ijsr.2019.119764
روش مربعات لاتین
رگرسیون خطی چند متغیره
کوبیست
جنگل تصادفی
محمد
جمشیدی
mohammadjamshidi@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری گروه علوم خاک، دانشگاه زنجان و مربی پژوهش موسسه تحقیقات خاک و آب، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی
AUTHOR
محمد امیر
دلاور
adelavar443@yahoo.com
2
دانشیار گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه زنجان
LEAD_AUTHOR
روح اله
تقیزاده مهرجردی
3
استادیار گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه اردکان
AUTHOR
کلبی
برانگارد
cbrung@nmsu.edu
4
دانشیار گروه علوم محیطی و گیاهی، دانشگاه نیومکزیکو
AUTHOR
اسکندری، ش.، ک. نبیاللهی. و ر. تقیزاده مهرجردی. 1397. نقشهبرداری رقومی کربن آلی خاک (مطالعه موردی: مریوان، استان کردستان). نشریه آب و خاک، جلد32، شماره4، 750-737.
1
تقی زاده مهرجردی، ر.، ع. امیریان چکان. و ف. سرمدیان. 1397. نقشهبرداری رقومی سه بعدی ظرفیت تبادل کاتیونی خاک در منطقه دورود استان لرستان. نشریه آب وخاک. جلد 28، شماره 5، 1010-998.
2
حسنشاهی، ح. 1370. مطالعات خاکشناسی نیمه تفضیلی دشتهای سعادتشهر، سیوند، سیدان و ارسنجان (استان فارس). موسسه تحقیقات خاک و آب، نشریه شماره 838، 145 صفحه. تهران. ایران.
3
Adhikari, K., Hartemink, A.E., Minasny, B., Bou Kheir, R., Greve, M.B., and M.H. Greve. 2014. Digital mapping of soil organic carbon contents and stocks in Denmark. PLoS One 9(8).
4
Amirian-Chekan, A., Taghizadeh-Mehrjardi, R., Kerry, R., Kumar, S., Khordehbin, S., and S. Yusefi-Khanghah. 2017. Spatial 3D distribution of soil organic carbon under different land use types. Environ. Monit. Assess. 189:131.
5
Ballabio, C. 2009. Spatial prediction of soil properties in temperate mountain regions using support vector regression. Geoderma. 151 (3–4):338–350.
6
Bishop, T.F.A., McBratney, A.B., and G.M. Laslett. 1999. Modelling soil attribute depth functions with equal-area quadratic smoothing splines. Geoderma. 91 (1–2): 27–45.
7
Breiman, L. 2001. Random forests. Machine Learning. 45:5-32.
8
Brungard, C. W., Boettinger, J. L., Duniway, M. C., Wills, S. A., and T. C. Edwards. 2015. Machine learning for predicting soil classes in three semi-arid landscapes. Geoderma. 239- 240:68–83.
9
Cambule, A.H., Rossiter, D.G., Stoorvogel, J.J., and E.M.A. Smaling. 2014. Soil organic carbon stocks inthe Limpopo National Park, Mozambique: amount, spatial distribution and uncertainty. Geoderma. 213:46–56.
10
Camera, C., Zomeni, Z., Noller, J.S., Zissimos, A.M., Christoforou, I.C., and A. Bruggeman. 2017. A high resolution map of soil types and physical properties for Cyprus: A digital soil mapping optimization. Geoderma. 285:35-49.
11
Chabala, L. M., Mulolwa, A., and O. Lungu. 2017. Application of ordinary kriging in mapping soil organic carbon in Zambia. Pedosphere. 27 (2):338-343.
12
Gallant, J.C., and J.M. Austin. 2015. Derivation of terrain covariates for digital soil mapping in Australia. Soil Research. 53:895–90.
13
Global Soil Map. 2011. Specifications, Version 1 Global Soil Map.net products. Release 2.1.
14
Guo, P.T., Li, M.F., Luo, W., Tang, Q.F., Liu, Z.W., and Z.M. Lin. 2015. Digital mapping of soil organic matter for rubber plantation at regional scale: an application of Random Forest plus residual kriging approach. Geoderma. 237-238:49-59.
15
Hastie, T., Tibshirani, R., and J. Friedman. 2001. The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. Springer, New York.
16
Hengl, T., Huvelink, G.B.M., and A. Stein. 2004. A genericframework for spatial prediction of soil variables based on regression-kriging. Geoderma. 120 (1–2):75–93.
17
Hengl, T., Heuvelink, G.B., Kempen, B., Leenaars, J.G., Walsh, M.G., Shepherd, K.D., Sila, A., MacMillan, R.A., de Jesus, J.M., Tamene, L., and J.E. Tondoh. 2015. Mapping soil properties of Africa at 250 m resolution: random forests significantly improve current predictions. PLoS One. 10:1–26.
18
Ho, H.C., Knudby, A., Sirovyak, P., Xu, Y., Hodul, M., and S.B. Henderson. 2014. Mapping maximum urban air temperature on hot summer days. Remote Sens Environ. 154:38-5.
19
Holmes, G., Hall, M., and E. Frank. 1999. Generating rule sets from model trees. In: Foo, N. (Ed.), AdvancedTopics in Artificial Intelligence. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 1–12.
20
Jenny, H. 1941. Factors of Soil Formation, A System of Quantitative Pedology. McGraw-Hill, New York.
21
Karunaratne, S.B., Bishop, T.F.A., Baldock, J.A., and I.O.A. Odeh. 2014. Catchment scale mapping of measureable soil organic carbon fractions. Geoderma. 219:14–23.
22
Kempen, B., Brus, D. J., and J.J. Stoorvogel. 2011. Three dimensional mapping of soil organic matter content using soil type–specific depth functions. Geoderma, 162 (1–2), 107–123.
23
Liu, F., Zhang, G. L., Sun, Y. J., Zhao, Y. G., and D.C. Li. 2013. Mapping the three-dimensional distribution of soil organicmatter across a subtropical hilly landscape. Soil Sci. Soc. Am. J. 77(4):1241–1253.
24
Mahler, P. J (ED). 1970. Manual of Multipurpose Land Classification. Report no. 212. Soil and Water Research Institute (SWIR), Tehran. Iran.
25
Malone, B.P., McBratney, A.B., Minasny, B., and G.M. Laslett. 2009. Mapping continuous depth functions of soil carbon storage and available water capacity. Geoderma. 154:138–152.
26
Malone, B.P., Minasny, B., and A.B. McBratney. 2017. Using R for digital soil mapping. Netherlands, Springer.
27
Martin, M.P., Orton, T.G., Lacarce, E., Meersmans, J., Sably, N.P.A., Paroissien, J.B., Jolivet, C., Boulonne, L., and D. Arrouays. 2014. Evaluation of modeling approaches for predicting the spatial distribution of soil organic carbon stocks at the national scale. Geoderma 223–225:97–107.
28
McBratney, A.B., Mendonça Santos, M.L., and B. Minasny. 2003. on digital soil mapping. Geoderma. 117:3–52.
29
McBratney, A.B., Stockmann, U., Angers, D., Minasny, B., and D. Field. 2014. Challenges for Soil Organic Carbon Research. In Alfred E. Hartemink, Kevin McSweeney (Eds.), Soil Carbon, (pp. 3-16). Cham: Springer.
30
Minasny, B., and A.B. McBratney. 2006. A conditioned Latin hypercube method for samplingin the presence of ancillary information. Comput. Geosci. 32:1378–1388.
31
Minasny, B., McBratney, A. B., Malone, B. P., and I. Wheeler. 2010. Digital mapping of soil carbon. 19th World Congress of Soil Science. Brisbane, Australia.
32
Minasny, B., McBratney, A. B., Malone, B. P., and I. Wheeler. 2013. Digital mapping of soil carbon. Adv. Agron. 118:1–47.
33
Minasny, B., and A.B. McBratney. 2016. Digital soil mapping: a brief history and some lessons. Geoderma. 264:301-311.
34
Mosleh, Z., Salehi, M.H., Jafari, A., Borujeni, I.E., and A. Mehnatkesh. 2016. The effectiveness of digital soil mapping to predict soil properties over low-relief areas. Environ. Monit. Assess. 188: 1–13.
35
Poggio, L., and A. Gimona. 2014. National scale 3D modelling of soil organic carbon stockswith uncertainty propagation — an example from Scotland. Geoderma. 232–234:284–299.
36
Rossel, R.A.V., Webster, R., Bui, E.N., and J.A. Baldock. 2014. Baseline map of organic carbon in Australian soil to support national carbon accounting and monitoring under climate change. Glob Chang Biol. 20 (9):2953–2970.
37
R Development Core Team. 2015. R: a language and environment for statistical computing. R. Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. http://www.
38
Saga Development Team. 2011. System for Automated Geoscientific Analyses (SAGA). Available at http://saga-gis.org/en/index.html.
39
Schoeneberger, P.J., Wysocki, D.A., Benham, E.C., and W.D. Broderson. 2012. Field book for describing and sampling soils, version 3.0. USDA Natural Resources Conservation Service, National Soil Survey Center, Lincoln, NE.
40
Sindayihebura, A., Ottoy, S., Dondeyne, S., and M.V. Meirvenne. 2017. Comparing digital soil mapping techniques for organic carbon and clay content: Case study in Burundi's central plateaus. Catena. 156:161-175.
41
Soil Survey Staff. 2014. Keys to soil taxonomy, 12th edition. USDA Natural Resources Conservation Service.
42
Taghizadeh-Mehrjardi, R., Nabiollahi, K., and R. Kerry. 2016. Digital mapping of soil organic carbon at multiple depths using different data mining techniques in Baneh region, Iran. Geoderma. 266:98–110.
43
Venables, W.N., and B.D. Ripley. 2013. Modern applied statistics with S-PLUS. Springer.
44
Walkly, A., and I. A. Black. 1934. An examination of digestion method for determining soil organic matter and a proposed modification of the chromic acid titration. Soil Sci. 37:29-38.
45
Were, K., Bui, D.T., Dick, Ø.B., and B.R. Singh. 2015. A comparative assessment of support vector regression, artificial neural networks, and random forests for predicting and mapping soil organic carbon stocks across an Afromontane landscape. Ecol. Ind. 5:394–403.
46
Wilding, L.P. 1985. Spatial variability: its documentation, accommodation and implicationto soil surveys. In: Nielsen, D.R., Bouma, J. (Eds.), Soil Spatial Variability. Pudoc, Wageningen, the Netherlands. 166–194.
47
Zhao, Z., Yang, Q., Benoy, G., Chow, T.L., Xing, Z., Rees, H.W., and F.R. Meng. 2010. Using artificialneural network models to produce soil organic carbon content distribution maps acrosslandscapes. Soil Sci. 90 (1):75–87.
48
Zinck, J.A. 1989. Physiography and soils. Lecture-notes for soil students. Soil Science Division. Soil survey courses subject matter: K6 ITC, Enschede, The Netherlands.
49
ORIGINAL_ARTICLE
پهنهبندی شوری اراضی منطقه شمال دشت یزد-اردکان با استفاده از دادههای دستگاه القای الکترومغناطیسی و مدلسازی با نرم افزار ESAP
افزایش خشکی در سالهای اخیر منجر به کاهش سرعت آستانه باد برای برداشت ذرات گرد و غبار از سطح خاک مناطق خشک شده است. انباشت نمکها در سطح خاک به دلیل کمی بارش و تبخیر زیاد، سبب متلاشی شدن خاکدانهها میشود. ذرات نمک به همراه ذرات خاک توسط باد برداشته شده و پس از طی مسافتی فرو مینشینند. اگر منطقه هدف اراضی کشاورزی باشد گرد و غبار حاوی نمک منجر به انتقال نمک به اراضی مزبور شده و باعث کاهش محصول میشود. در این پژوهش، به منظور تهیه سریع نقشه شوری خاک سطحی (30-0 سانتیمتر) در محدوده اراضی شمال دشت یزد-اردکان از دستگاه القای الکترومغناطیس EM38 در حالت افقی استفاده شد. همچنین برای تعیین تعداد و محلهای نمونهبرداری خاک به منظور تعیین مدل رگرسیونی و تهیه نقشه الگوی شوری منطقه، بسته نرمافزاری ESAP-95 2.35R به کار گرفته شد. با انتقال دادههای EM38 به برنامه ESAP-RSSD این نرمافزار، تعداد استاندارد و محل نمونهبرداری خاک برای 12 نقطه مشخص گردید. پس از آن با استفاده از برنامه ESAP-Calibrate به منظور تعیین شوری خاک محدوده مورد بررسی با بهرهگیری از دادههای آزمایشگاهی هدایت الکتریکی عصاره اشباع (ECe)، درصد اشباع (SP) و درصد رطوبت وزنی (WC)، مدل رگرسیونی خطی چندگانه (MLR) ایجاد گردید. نتایج نشان داد مدل رگرسیونی پیشنهادی نرمافزار با ضریب تبیین 37/0 و میانگین ریشه مربعات خطا 55/80، شوری خاک سطحی از قرائتهای دستگاه EM38 را مدلسازی کرده است. نتایج استفاده از برنامه ESAP-SaltMapper سطحی نشان داد که مناطق واقع در جنوب شرق منطقه مورد مطالعه دارای شوری بیشتری بوده و امکان برداشت نمک توسط باد در آنجا بیشتر است. نتایج همچنین نشان داد لازم است استفاده از دستگاه EM38 در اراضی همگن و دارای رطوبت استاندارد در حد ظرفیت مزرعه انجام شود و میتوان از طریق نرمافزار ESAP نقشه شوری اراضی را تهیه نمود.
https://srjournal.areeo.ac.ir/article_119765_cdb79ccf18f5572c79d91dedc92617a1.pdf
2019-08-23
241
252
10.22092/ijsr.2019.119765
گرد و غبار شور
بیابانزایی
مناطق خشک
فرسایش بادی
القای الکتریکی
علیمحمد
قائمینیا
1
دانشجوی دکترای بیابانزدایی، دانشکده منابع طبیعی و کویرشناسی، دانشگاه یزد
AUTHOR
محمدعلی
حکیمزاده اردکانی
2
دانشیار دانشکده منابع طبیعی و کویرشناسی، دانشگاه یزد
LEAD_AUTHOR
روح الله
تقیزاده مهرجردی
3
استادیار دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه اردکان
AUTHOR
فرهاد
دهقانی
dehghany47@gmail.com
4
استادیار پژوهش مرکز ملی تحقیقات شوری، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، یزد، ایران
AUTHOR
برادران مطیع، ج.، آقخانی، م. ح.، عباسپور فرد، م. ح. و لکزیان، ا. 1390. ساخت و ارزیابی سامانه تهیه نقشه هدایت الکتریکی خاک مزرعه در حین حرکت. ماشینهای کشاورزی، (1)1: 33-25.
1
تقیزاده مهرجردی، ر.، سرمدیان، ف.، امید، م.، ثواقبی، غ. ر.، روستا، م. ج. و رحیمیان، م. ح. 1391. پهنهبندی شوری خاک با استفاده از تکنیک زمین آمار و دستگاه القاءگر الکترومغناطیس در منطقه اردکان. پژوهشهای خاک (علوم خاک و آب)، الف، (4)26: 380-369.
2
رحیمیان، م. ح.، نوری امامزادهئی، م. ر.، طباطبایی، س. ح. و قائمینیا، ع. م. 1393. همبستگی قرائتهای دستگاه القاءگر الکترومغناطیس با برخی ویژگیهای فیزیکی خاک در شرایط شور. پژوهشهای خاک (علوم خاک و آب)، الف، (1)28: 207-197.
3
رحیمیان، م. ح.، نوری امامزادهئی، م. ر.، هاشمینژاد، ی.، طباطبایی، س. ح. و نشاط، ع. 1393. تعیین کسر آبشویی باغهای پسته شمال اردکان با استفاده ترکیبی از تعیینگر جبهه رطوبتی و القاءگر الکترومغناطیس. پژوهشهای خاک (علوم خاک و آب)، الف، (1)28: 173-163.
4
رحیمیان، م. ح. و هاشمینژاد، ی. 1389. واسنجی دستگاه القاگر الکترومغناطیس (EM38) برای ارزیابی شوری خاک. پژوهشهای خاک (علوم خاک و آب)، ویژه شوری، (3)24: 252-243.
5
رحیمیان، م. ح.، هاشمینژاد، ی.، مشکوه، م. ع. و قائمینیا، ع. م. 1393. پایش شوری خاک به کمک هدایتگر الکترومغناطیس EM38 (دستورالعمل استفاده، روشهای کالیبراسیون و نرمافزارهای مربوطه)، مرکز ملی تحقیقات شوری، دستورالعمل فنی، 40 ص.
6
عظیمزاده، ح. ر.، اختصاصی، م. ر.، حاتمی، م. و اخوان قالیباف، م. 1381. مطالعه تأثیر خصوصیات فیزیکی- شیمیایی خاک در شاخص فرسایشپذیری بادی خاک ارائه مدل جهت پیشگویی آن در دشت یزد-اردکان. علوم کشاورزی و منابع طبیعی، (1)9: 151-139.
7
قانعی مطلق، غ. ر.، پاشایی اول، ع.، خرمالی، ف. و مساعدی. ا. 1387. تهیه نقشه شوری خاک به منظور مدیریت ویژه خاکهای شور (مطالعه موردی: بخشی از اراضی زراعی شمال شرقی دشت آققلا). علوم کشاورزی و منابع طبیعی، (6)15: 82-75.
8
مشکوه، م. ع.، رحیمیان، م. ح. و تقیزاده، ر. 1392. بررسی دقت دستگاه القاءگر الکترومغناطیس (EM38) به منظور پایش شوری خاک در مقایسه با روش متداول استاندارد (مطالعه موردی: دشت یزد- اردکان). خشکبوم، (2)3: 83-72.
9
مصدقی، م. ر. 1389. دستور کار آزمایشگاه رابطه آب و خاک و گیاه. گروه خاکشناسی دانشکده کشاورزی دانشگاه صنعتی اصفهان، 39 ص.
10
مهدوی اردکانی، س. ر.، جعفری، م.، ضرغام، ن.، زارع چاهوکی، م. ع.، باغستانی میبدی، ن. و طویلی، ع. 1389. بررسی تأثیر گونههای گز، تاغ و اشنان بر خاک در منطقه چاه افضل یزد. جنگل ایران، انجمن جنگلبانی ایران، (4)2: 365-357.
11
Abuduwailli J, Gabchenko, M. V, Xu J R. 2008. Eolian transport of salts - a case study in the area of Lake Ebinur (Xinjiang, Northwest China). Journal of Arid Environments, 72: 1843−1852.
12
Amezketa, E. 2007. Soil salinity assessment using directed soil sampling from a geophysical survey with electromagnetic technology: a case study. Spanish Journal of Agricultural Research, 5(1): 91-101.
13
Corwin, D. L. and Lesch, S. M. 2005. Characterizing soil spatial variability with apparent soil electrical conductivity Part II. Case study. Computers and Electronics in Agriculture, 46: 135–152.
14
Erdinger L, Eckl P, Ingel F. 2004. The Aral Sea disaster - human biomonitoring of Hg, As, HCB, DDE, and PCBs in children living in Aralsk and Akchi, Kazakhstan. International Journal of Hygiene and Environmental Health, 207: 541−547.
15
Ganjegunte, G. K., Sheng, Z. and Clark, J. A. 2012. Soil salinity and sodicity appraisal by electromagnetic induction in soils irrigated to grow cotton. Land degradation & development, 25 (3): 228-235.
16
Husaker, D. J., El-Shikha, D. M., Clarke, T. R., French, A. N. and Thorp, K. R. 2009. Using ESAP software for predicting the spatial distributions of NDVI and transpiration of cotton. Agricultural Water Management, 96: 1293–1304.
17
Koganti, T., Moral, F. J., Rebollo, F.J., Huang, J. and Triantafilis, J. 2017. Mapping cation exchange capacity using a Veris-3100 instrument and invVERIS modelling software. Science of the Total Environment, 599–600: 2156–2165.
18
Lesch, S. M., Rhoades, J. D. and Corwin, L. C. 2000. ESAP-95 Version 2.01R User Manual and Tutorial Guide. United States Department of Agriculture, Salinity Laboratory, Research Report, 146, 161 p.
19
McNeill, J. D. 1992. Rapid, accurate mapping of soil salinity by electromagnetic ground conductivity meters. In: Advances in Measurement of Soil Physical Properties: Bringing Theory into Practice. Spec. Publ. 30, SSSA, Madison, WI, pp. 209–229.
20
O’Leary, G. 2006. Standards for Electromagnetic Induction mapping in the grains industry. The Grains Research and Development Corporation (GRDC) Precision Agriculture Manual, Victorian Department of Primary Industries, Australia.
21
Rhoades, J. D., Chanduvi, F. and Lesch, S. 1999. Soil Salinity Assessment, Methods and interpretation of electrical conductivity measurements. Food and Agriculture Organization (FAO), Irrigation and drainage paper, 57, Rome.
22
Sudduth, K. A., Drummond, S. T. and Kitchen, N. R. 2001. Accuracy issues in electromagnetic induction sensing of soil electrical conductivity for precision agriculture. Computers and Electronics in Agriculture, 31: 239–264.
23
Sudduth, K. A., Kitchen, N. R. and Drummond, S. T. 2017. Inversion of soil electrical conductivity data to estimate layered soil properties. Advances in Animal Biosciences: Precision Agriculture (ECPA), 8(2): 433–438.
24
Zare, E., Huang, J., Monteiro Santos, F. A., and Triantafilis, J. 2015. Mapping Salinity in Three Dimensions using a DUALEM-421 and Electromagnetic Inversion Software. Soil Science Society of America Journal, Pedology, 15: 1729-1740.
25
Zia, S., Wenyong, D., Spreer, W., He, X., and Müller, J. 2010. Mapping of soil salinity and clay content based on electromagnetic induction measurements by EM38. XVIIth World Congress of the International Commission of Agricultural and Biosystems Engineering (CIGR), Canadian Society for Bioengineering, Québec City, Canada, June 13-17, 10 p.
26
ORIGINAL_ARTICLE
پیشبینی مکانی واحدهای خاک در محیط سامانههای اطلاعات جغرافیایی در اراضی سیوان استان ایلام
محدودیتهای موجود در روشهای مرسوم شناسایی خاک و پیشرفتهای صورت گرفته در فناوری اطلاعات، باعث شده تا توجه بیشتری به رویکردهای نوین نقشهبرداری خاک برای افزایش خلوص نقشههای خاک صورت گیرد. هدف این رویکرد پیشبینی کلاسهای خاک یا ویژگیهای آن، بر اساس متغیرهای محیطی یا خصوصیاتی از خاک است که به سادگی قابل محاسبه هستند. پژوهش حاضر در اراضی بخش سیوان از شهرستان ایلام با هدف شناسایی و تهیه نقشه خاکهای این منطقه صورت پذیرفته است. ابتدا موقعیت 46 خاکرخ با استفاده از تفسیر اولیه تصاویر ماهوارهای و روش مطالعه شناسایی آزاد مشخص گردید. سپس بر اساس مشخصات مورفولوژیکی هر خاکرخ، نمونهبرداری از کلیه افقهای ژنتیکی و تجزیههای شیمیایی و فیزیکی لازم انجام گرفت. خاکهای منطقه مورد مطالعه بر اساس کلید ردهبندی خاک آمریکایی (2014) طبقهبندی گردید. در این مطالعه از مدل رگرسیون منطقی چندجملهای برای پیشبینی مکانی کلاسهای ردهبندی خاک استفاده شد. ویژگیهای پستی و بلندی اولیه و ثانویه زمین از مدل رقومی ارتفاع با قدرت تفکیک مکانی 30 متر با استفاده از نرمافزار ساگا استخراج شد. نتایج ردهبندی خاکرخها نشان داد که خاکهای منطقه در سه رده مالیسولز، اینسپتیسولز و انتیسولز و شش کلاس در سطح خانواده خاک بود. بررسی همبستگی بین ویژگیهای مدل رقومی ارتفاع نشان داد که پارامترهای موقعیت شیب میانی، تابش خورشیدی پراکنده، شاخص رطوبت پستی بلندی، شاخص زبری زمین، خمیدگی شکل سطح، خمیدگی طولی بیشترین تأثیر را روی تشکیل کلاسهای خانواده خاک داشتند. دقت کلی مدل رگرسیون برای کلاسهای خانواده 60/0 به دست آمد. همچنین ضریب کاپای نقشهی پیشبینی مکانی در سطح خانواده 38/0 برآورد گردید. نتایج این مطالعه نشان داد که متغیرهای زمین ریخت سنجی در پیشبینی کلاسهای خاک مؤثر واقع شدند و پیشنهاد میشود در مطالعات آینده از سایر متغیرهای محیطی مشتق از دادههای سنجش از دور نیز به منظور ارتقا صحت نقشههای خاک استفاده گردد.
https://srjournal.areeo.ac.ir/article_119766_aa606993edb956cab8864f5fb99bd3c8.pdf
2019-08-23
253
267
10.22092/ijsr.2019.119766
نقشهبرداری رقومی خاک
روش رگرسیون منطقی
داده کاوی
متغیرهای محیطی
زیبا
مقصودی
s_maqsodi@yahoo.com
1
دانشجوی کارشناسیارشد، گروه مهندسی آب و خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ایلام
AUTHOR
محمود
رستمینیا
mrostaminya@yahoo.com
2
استادیار گروه مهندسی آب و خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ایلام
LEAD_AUTHOR
مرزبان
فرامرزی
m.faramarzi@ilam.ac.ir
3
دانشیارگروه مهندسی مرتع و آبخیزداری، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ایلام
AUTHOR
علی
کشاورزی
aliagric@gmail.com
4
استادیار گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تهران
AUTHOR
اصغر
رحمانی
a.rahmani1393@yahoo.com
5
دانشجوی دکتری مدیریت منابع خاک گروه علوم و مهندسی خاک، دانشگاه تهران
AUTHOR
افشار، ف.، ایوبی، ش.، جعفری، ا. (1395). نقشهبرداری رقومی کلاسهای خاک با استفاده از نقشه خاک قدیمی در منطقه خشک جنوب شرق ایران. نشریه علوم آب و خاک (علوم و فنون کشاورزی و منابع طبیعی).21 (1): 253-239.
1
بنایی، م. (1377). نقشه رژیم های رطوبتی و حرارتی ایران. مؤسسه تحقیقات خاک و آب کشور ایران.
2
پهلوانراد، م. خرمالی، ف. تومانیان، ن. کیانی، ف. کمکی، ب. (1393). پهنهبندی رقومی واحدهای خاک با استفاده از مدل درختان تصمیمگیری تصادفی در استان گلستان.مجله پژوهشهای حفاظت آب و خاک. 21(6): 93-73.
3
تقیزاده مهرجردی، ر.، سرمدیان، ف.، امید، م.، تومانیان، ن.، روستا، م.، رحیمیان، م. (1393). نقشهبرداری رقومی کلاسهای خاک با استفاده از انواع روشهای دادهکاوی در منطقه اردکان یزد. مهندسی زراعی (مجله علمی کشاورزی). 37 (2): 115-101.
4
جعفری، ا.، ایوبی، ش.، خادمی، ح. (1390). کاربرد مدلهای رگرسیونی در پیشبینی کلاس خاک در بخشی از مناطق ایران مرکزی (مطالعه موردی منطقه زرند کرمان). نشریه آب و خاک (علوم و صنایع کشاورزی).25 شماره 6. 1364-1353.
5
فاتحی، ش.، محمدی، ج.، صالحی، م.، مومنی، ع.، تومانیان، ت.، جعفری، ا. (1394). انبوهشزدائی مکانی نقشهی سنتی خاک با استفاده از رگرسیون لاجیستیک چند کلاسه و درختان طبقهبندی (مطالعه موردی: زیر حوضه آبخیز مرک در استان کرمانشاه). چهاردهمین کنگره علوم خاک.
6
Afshar, F. A., Ayoubi, S., & Jafari, A. (2018). The extrapolation of soil great groups using multinomial logistic regression at regional scale in arid regions of Iran. Geoderma, 315, 36-48.
7
Behrens, T., Zhu, A. X., Schmidt, K., & Scholten, T. (2010). Multi-scale digital terrain analysis and feature selection for digital soil mapping. Geoderma, 155(3-4), 175-185.
8
Böhner, J., Koethe, R., Conrad, O., Gross, J., Ringeler, A., & Selige, T. (2001). Soil regionalisation by means of terrain analysis and process parameterisation. Soil classification, 2003.
9
Brus, D. J., Kempen, B., & Heuvelink, G. B. M. (2011). Sampling for validation of digital soil maps. European Journal of Soil Science, 62(3), 394-407.
10
Caten, A. T., Dalmolin, R. S. D., PEDRON, F. D. A., & MENDONÇA-SANTOS, M. D. L. (2011). Extrapolação das relações solo-paisagem a partir de uma área de referência. Embrapa Solos-Artigo em periódico indexado (ALICE).
11
Debella-Gilo, M. (2007). The Application of Digital Terrain Analysis for Digital Soil Mapping: Examples from Vestfold County, South-Eastern Norway (Master's thesis).
12
Debella-Gilo, M., & Etzelmüller, B. (2009). Spatial prediction of soil classes using digital terrain analysis and multinomial logistic regression modeling integrated in GIS: Examples from Vestfold County, Norway. Catena, 77(1), 8-18.
13
Dietrich, H., & Böhner, J. (2008). Cold air production and flow in a low mountain range landscape in Hessia (Germany). Hamburger Beiträge zur Physischen Geographie und Landschaftsökologie, 19, 37-48.
14
Giasson, E., Figueiredo, S. R., Tornquist, C. G., & Clarke, R. T. (2008). Digital soil mapping using logistic regression on terrain parameters for several ecological regions in Southern Brazil. In Digital soil mapping with limited data (pp. 225-232). Springer, Dordrecht.
15
Guo, zh., Adhikari,A., Chellasamy,M.,Grevec,M.B., Owens,R.,Greve,M.(2019), Selection of terrain attributes and its scale dependency on soil organic carbon prediction.Geoderma, 340:303–312.
16
Jafari, A., Ayoubi, S., Khademi, H., Finke, P. A., & Toomanian, N. (2013). Selection of a taxonomic level for soil mapping using diversity and map purity indices: a case study from an Iranian arid region. Geomorphology, 201, 86-97.
17
Jafari, A., Finke, P. A., Vande Wauw, J., Ayoubi, S., & 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(2), 284-298.
18
Jeune, W., Francelino, M. R., de Souza, E., & Inácio, E. (2018). Multinomial Logistic Regression and Random Forest Classifiers in Digital Mapping of Soil Classes in Western Haiti. Rev Bras Cienc Solo, 42, e0170133.
19
McBratney, A. B., Santos, M. M., & Minasny, B. (2003). On digital soil mapping. Geoderma, 117(1), 3-52.
20
Ohlmacher, G. C., & Davis, J. C. (2003). Using multiple logistic regression and GIS technology to predict landslide hazard in northeast Kansas, USA.Engineering Geology, 69(3), 331-343.
21
Pahlavan-Rad, M. R., Khormali, F., Toomanian, N., Brungard, C., Kiani, F., Komaki., CH, Bogaert., P. (2016). Legacy soil maps as a covariate in digital soil mapping: A case study from Northern Iran. Geoderma, 279, 141–148.
22
Roozitalab, M. H., Siadat, H., & Farshad, A. (Eds.). (2018). The Soils of Iran. Springer International Publishing.
23
Schaetzl, R. J., & Anderson, S. (2005). Soils: Genesis and geomorphology. Cambridge Univ. Press, New York. Soils: Genesis and geomorphology. Cambridge Univ. Press, New York.
24
Schoeneberger, P. J. (2012). Field book for describing and sampling soils. Government Printing Office.
25
Soil Survey Staff, (2014). Keys to soil taxonomy. 12th edn. USDA Natural Resources Conservation Service, Washington, DC.
26
Taghizadeh-Mehrjardi, R., Nabiollahi, K., Minasny, B., & Triantafilis, J. (2015). Comparing data mining classifiers to predict spatial distribution of USDA-family soil groups in Baneh region, Iran. Geoderma, 253, 67-77.
27
Vaysse, K., & Lagacherie, P. (2015). Evaluating digital soil mapping approaches for mapping Global Soil Map soil properties from legacy data in Languedoc-Roussillon (France). Geoderma Regional, 4, 20-30.
28
Wilson, J.(2018). Environmental applications of digital terrain modeling. John Wiley & Sons. 359pp.
29
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر غلظت پسزمینه نانوذرات دیاکسیدتیتانیم بر انتقال آنها در خاکهای غیراشباع
برای مدیریت هر دو جنبه مثبت و منفی کاربرد موادنانو هنگام ورود بهسامانههای طبیعی، اطلاع از نحوه توزیع و سرنوشت این مواد در این سامانهها ضرورت دارد، در این باره، غلظت پسزمینه نانوذرات یکی از عوامل مؤثر بر فرایند انتقال است. در این تحقیق،به منظور بررسی اثر غلظت پسزمینه بر انتقال نانوذرات دی اکسید تیتانیم، ابتدا انتقال نانوذرات دی اکسید تیتانیم در قالب آزمایشهای ستونی خاک دستنخورده در دبیهای مختلف جریان بررسی شد. دبی به ترتیب برابر با هدایت هیدرولیکی اشباع (جریان اشباع)، 9/0، 7/0 و 5/0 برابر هدایت هیدرولیکی اشباع خاک (جریان غیراشباع) توسط پمپ پریستالتیک (BT100-1F) به ستونهای خاک اضافه شد. سپس به منظور بررسی اثر آزمایش اول (غلظت پسزمینه بعد از آزمایش اول) روی آزمایشهای بعدی، در یک ستون پس از آزمایش جریان اشباع و اندازهگیری محلول خروجی و تعیین غلظت نانوذرات TiO2 در آن به عنوان تابعی از زمان، جریان با دبیهای در واحد سطح به ترتیب 540، 420 و 300 میکرولیتر بر دقیقه که به ترتیب معادل 9/0، 7/0 و 5/0 برابر هدایت هیدرولیکی اشباع هستند، برقرار شد.[H1] پارامترهای تبیین کننده انتقال نانوذرات با استفاده از دادههای اندازهگیری شده منحنیهای رخنه بر مبنای مدل جذب تک مکانی و مدل جذب سینتیک تک مکانی برآورد شدند. در دبی 540 میکرولیتر بر دقیقه (Ks 9/0) میزان نانوذرات TiO2 خروجی از ستون نسبت به شرایط عدم وجود غلظت پسزمینه کمتر بود( 9% نسبت به 2/17%). دلیل این نتیجه افزایش غلظت نانوذرات و بنابراین احتمال برخورد بیشتر و تشکیل انبوهههای بزرگتر بود که سبب به دام افتادن آنها در منافذ خاک می شود. با کاهش دبی جریان از 540 به 420 (Ks 7/0) و سپس 300 میکرولیتر بر دقیقه (Ks 5/0)، نسبت به شرایطی که غلظت پسزمینه در ستون خاک وجود نداشت به دلیل افـزایش نانوذرات در ستون خاک و کمبود مکان جذب برای آنها، نانوذرات بیشتری وارد زهاب خروجی از ستون شد(بهترتیب 4% و 6% نسبت به 5/3% و 9/2%). بنابراین، با توجه به تأثیری که غلظت پسزمینه نانوذرات بر انتقال آنها در خاک دارد باید در پروژههای پاکسازی خاک و آبهای آلوده که از نانوذره TiO2 استفاده می شود، ابتدا غلظت زمینه این نانوذره در محیط تعیین و تأثیر آن نیز بر فرایند انتقال بسته به شدت جریان ورودی لحاظ شود. در مدل سینتیک جذب تک مکانی با لحاظ شدن ضریب واجذب نانوذرات TiO2،نتایج تخمین میزان انتقال نانوذرات از ستون خاک با 89/0<R2 همچنین ME و RMSE بسیار کمتر از مدل جذب تک مکانی در تمام نرخهای جریان، بهبود قابل توجهی یافت. [H1]لازم است در چند جمله کوتاهتر این مطلب به طور مفهوم نوشته شود
https://srjournal.areeo.ac.ir/article_119767_0335afa89d53431d15643aa7d42dec44.pdf
2019-08-23
269
284
10.22092/ijsr.2019.119767
جذب
واجذب
انبوهه
غیراشباع
منحنی رخنه
سمیرا
امیدی
samira.omidi@mail.um.ac.ir
1
دانشجوی دکتری، دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
بیژن
قهرمان
bijangh@um.ac.ir
2
استاد گروه مهندسی آب، دانشگاه فردوسی مشهد
LEAD_AUTHOR
امیر
فتوت
afotovat@yahoo.com
3
استاد گروه خاک، دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
کامران
داوری
k.davary@um.ac.ir
4
استاد گروه مهندسی آب، دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
ساعد پناه، م.، ف. قربانی، ج. امان اللهی. 1397. تعیین منشأ سطح آلودگی و پیشبینی غلظت برخی از عناصر آلاینده معدنی در خاکهای سطحی شهر سنندج. مجله مهندسی بهداشت محیط، 3: 250-233.
1
محمدی،ج. 1385. پدومتری: آمارکلاسیک (تک متغیره وچند متغیره). جداول، انتشارات پلک، تهران.
2
Ben-Moshe, T., I. Dror, and B. Berkowitz. 2010. Transport of metal oxide nanoparticles in saturated porous media. Chemosphere. 81 (3): 387-393.
3
Botes, M., and T.E. Cloete. 2010. The potential of nanofibers and nanobiocides in water purification. Crit. Rev. Microbiol. 36(1): 68–81.
4
Bradford, S.A., and S. Torkzaban. 2008. Colloid transport and retention in unsaturated porous media: a review of interface-, collector-, and pore-scale processes and models. Vadose Zone J. 7 (2): 667–681.
5
Bradford, S.A., H.N. Kim, B.Z. Haznedaroglu, S. Torkzaban, S.L. Walker. 2009. Coupled factors influencing concentration-dependent colloid transport and retention in saturated porous media. Environ. Sci. Technol. 43(18):6996–7002.
6
Bradford, S.A., S. Torkzaban, and S.L. Walker. 2007. Coupling of physical and chemical mechanisms of colloid straining in saturated porous media. Water Res. 41(13): 3012–3024.
7
Breckenridge, R.P. and A.B. Crockett 1995. Determination of background concentrations of inorganics in soils and sediments at hazardous waste sites. EPA/540/S-96/500, Washington, DC.
8
Chen, G., X. Liu, and C. Su. 2011. Transport and Retention of TiO2 Rutile Nanoparticles in Saturated Porous Media under Low-Ionic-Strength Conditions: Measurements and Mechanisms. Langmuir. 27(9): 5393–5402.
9
Chen, L.X., D.A. Sabatini, and T.C.G. Kibbey. 2010. Retention and release of TiO2 nanoparticles in unsaturated porous media during dynamic saturation change. J Contam. Hydrol. 118(3-4):199-207.
10
Chen, M., L.Q. Ma, C.G. Hoogeweg, and W.G. Harris. 2001. Arsenic background concentrations in Florida, U.S.A. surface soils: determination and interpretation. Environ. Forensics. J. 2:117-126.
11
Cho, M., H.Chung, W. Choi, andJ. Yoon. 2005. Different inactivation behaviors of MS-2 phage and Escherichia coli in TiO2 photocatalytic disinfection. Appl.Environ. Microbiol. 71: 270–275.
12
Chowdhury I, Y. Hong, R.J. Honda, and S.L. Walker. 2011. Mechanisms of TiO2 nanoparticle transport in porous media: role of solution chemistry, nanoparticle concentration, and flowrate. J. Colloid InterfaceSci. 360(2):548–555.
13
Corapcioglu, M., and H. Choi, 1996. Modeling colloid transport in unsaturated porous media and validation with laboratory column data. Water Resour Res. 32(12): 3437–3449.
14
Darlington, T.K., A.M. Neigh, M.T. Spencer, O.T. Guyen, and S.J. Oldenburg. 2009. Nanoparticle characteristics affecting environmental fate and transport through soil. Environ. Toxicol. Chem. 28:1191–1199.
15
DeNovio, N., J. Saiers, and J. Ryan. 2004. Colloid movement in unsaturated porous media: Recent advances and future directions. Vadose Zone J. 3(2): 338–351.
16
Donaldson, K., F.A. Murphy, R. Duffin, and C.A. Poland. 2010. Asbestos, carbon nanotubes and the pleural mesothelium: a review of the hypothesis regarding the role of long fibre retention in the parietal pleura, inflammation and mesothelioma. Part. Fibre Toxicol. 7(5):17 pp.
17
Elimelech, M., J. Gregory, X. Jia, and R.A. Williams, 1995. Particle Deposition and Aggregation: Measurement, Modeling and Simulation. Butterworth-Heinemann Ltd., Oxford.
18
Elliott, W., and W. Zhang. 2001. Field Assessment of Nanoscale Bimetallic Particles for Groundwater Treatment. Environ. Sci. Technol. 35:4922–4946.
19
European Commission. Commission recommendation of 18 October 2011 on the definition of nanomaterial. http:// ec.europa.eu/environment/chemicals/nanotech/index. htm#definition. Accessed August 3, 2012.
20
Fang, J., M.j. Xu, D.j. Wang, B. Wen, and J.Y. Han. 2013. Modeling the transport of TiO2 nanoparticle aggregates in saturated and unsaturated granular media: effects of ionic strength and pH. Water Res. 47 (3): 1399-1408.
21
Fang, J., X.Q. Shan, B.Wen, J.M.Lin, G. Owens, and S.R. Zhou. 2011. Transport of copper as affected by titania nanoparticles in soil columns. Environ. Pollut. 159 (5): 1248-1256.
22
Fang, J., X. Shan, B. Wen, J. Lin, and G. Owens. 2009. Stability of titania nanoparticles in soil suspensions and transport in saturated homogeneous soil columns. Environ. Pollut. 157:1101–1109.
23
Farah, S., O. Aviv, N. Laout, S. Ratner, N. Beyth, and A.J. Domb. 2015. Quaternary ammonium polyethylenimine nanoparticles for treating bacterial contaminated water. Colloids Surf B. Biointerfaces, 128: 614–619.
24
Godinez, I.G., and Darnault, C.J.G. 2011. Aggregation and transport of nano-TiO2 in saturated porous media:Effects of pH, surfactants and flow velocity. Water Res. 45(2):839-851. doi:10.1016/j.watres.2010.09.013.
25
Grieger, K.D., A. Fjordboge, N.B. Hartmann, E. Eriksson, P.L. Bjerg, and A. Baun. 2010. Environmental benefits and risks of zero-valent iron nanoparticles (nZVI) for in situ remediation: Risk mitigation or trade- off? J. Contam. Hydrol. 118: 165-183.
26
Hartmann, N.B., L.M. Skjolding, S. Foss Hansen, J. Kjølholt, F. Gottschalk, and A. Baun. 2014. Environmental fate and behaviour of nanomaterials, New knowledge on important transformation processes, Tech. rep., Danish Environmental Protection Agency, http://orbit.dtu.dk/en/publications/ environmental-fate-and-behaviour-of-nanomaterials% 28d61841c6-1d36-4d23-96eb-fdf6a7a31ef4%29/export.html, 2014.
27
He, F., Zhang, M., Qian, T.W., and Zhao, D.Y. 2009. Transport of carboxymethyl cellulose stabilized iron nanoparticles in porous media:Column experiments and modeling. J. Colloid. Interface Sci. 334(1):96-102.
28
Jiang, X. J., X.T., Wang, M. P. Tong, and H. Kim, 2013. Initial transport and retention behaviors of ZnO nanoparticles in quartz sand porous media coated with Escherichia coli biofilm. Environ. Pollut. 174:38-49.
29
Jiang, Y., L. Yu, H. Sun, X. Yin, C. Wang, S. Mathews, and N. Wang. 2017. Transport of natural soil nanoparticles in saturated porous media: effects of pH and ionic strength. Chem. Spec. Bioavailab. 29(1): 186-196.
30
Kaegi, R., A. Ulrich, B. Sinnet, R. Vonbank, A. Wichser, S. Zuleeg, H. Simmler, S. Brunner, H. Vonmont, M. Burkhardt, and M. Boller. 2008. Synthetic TiO2 nanoparticle emission from exterior facades into the aquatic environment. Environ. Pollut. 156: 233-239.
31
Klaine, S.J., A.A. Koelmans, N. Horne, S. Carley, R.D. Handy, L. Kapustka, and F. von der Kammer. 2012. Paradigms to assess the environmental impact of manufactured nanomaterials. Environ.Toxicol. Chem. 31(1): 3-14.
32
Kumahor, S.K., P. Hron, G. Metreveli, G.E. Schaumann, and H.J. Vogel. 2015. Transport of citrate-coated silver nanoparticles in unsaturated sand. Sci. Total Environ. 535: 113-121.
33
Li, D., F. Cui, Z. Zhao, D. Liu, Y. Xu, H. Li, X. Yang. 2014. The impact of titanium dioxide nanoparticles on biological nitrogen removal from wastewater and bacterial community shifts in activated sludge. Biodegradation. 25: 167–177.
34
Li, Y.S., Y.G. Wang, K.D. Pennell, and L.M. Abriola. 2008. Investigation of the transport and deposition of fullerene (C60) nanoparticles in quartz sands under varying flow conditions. Environ. Sci. Technol. 42(19):7174-7180.
35
Liang, Y., S.A. Bradford, J. Simunek, H. Vereecken, and E. Klumpp. 2013b. Sensitivity of the transport and retention of stabilized silver nanoparticles to physicochemical factors. Water Res. 47 (7): 2572–2582.
36
Liang, Y., S.A. Bradford, J. Simunek, M. Heggen, H. Vereecken, E. Klumpp. 2013a. Retention and remobilization of stabilized silver nanoparticles in an undisturbed loamy sand soil. Environ. Sci. Technol. 47 (21): 12229–12237.
37
Marquardt, D.W. 1963. An algorithm for least-squares estimation of nonlinear parameters. SIAM J. Appl. Math. 11 (2): 431-441.
38
Nancy A., C. Monteiro-Riviere, T. Lang. 2007. Nanotoxicology: characterization, dosing and health effects. USA: CRC Press Inc, 14: 225–236.
39
Navarro, E., A. Baun, R. Behra, N.B. Hartmann, J. Filser, A. J. Miao, A.J. Quigg, A.P.H. Santschi, and L. Sigg. 2008. Environmental behavior and ecotoxicity of engineered nanoparticles to algae, plants, and fungi. Ecotoxicology. 17: 372–386.
40
Ozaki, Y., and S. Kawata. 2015. Far and deep ultraviolet spectroscopy. ISBN 978-4-431-55549-0 (eBOOK).DOI 10.1007/978-4-431-55549-0. WWW. Spriger. Com
41
Phenrat, T., N. Saleh, K. Sirk, R.D. Tilton, and G.V. Lowry. 2007. Aggregation and sedimentation of aqueous nanoscale zerovalent iron dispersions. Environ.Sci. Technol. 41:284–290
42
Rahmatpour, S., M.R. Mosaddeghi, M. Shirvani, and J.J. Simunek. 2018. Transport of silver nanoparticles in intact columns of calcareous soils: The role of flow conditions and soil texture. Geoderma. 322: 89–100.
43
Rückerl, R., A. Schneider, S. Breitner, J. Cyrys, and A. Peters. 2011. Health effects of particulate air pollution: A review of epidemiological evidence. Inhal. Toxicol. 23(10): 555–592.
44
Simunek, J., M.T. van Genuchten, M. Sejna. 2008. Development and applications of the HYDRUS and STANMOD software packages and related codes. Vadose Zone J. 7:587–600.
45
Stone, V., S. Hankin, R. Aitken, K. Aschberger, A. Baun, F. Christensen, T. Fernandes, S.F. Hansen, N.B. Hartmann, G. Hutchinson, H. Jonston, C. Micheletti, S. Peters, B. Ross, B. Sokull-Kluettgen, D. Stark, and L. Tran. 2010. Engineered Nanoparticles: Review of Health and Environmental Safety (ENHRES). Final report. Available at: http://ihcp.jrc.ec.europa.eu/whats- new/enhres-final-report
46
Su, Y.Z. and R. Yang. 2008. Background concentrations of elements in surface soils and their changes as affected by agriculture use in the desert-oasis ecotone in the middle of Heihe River Basin, North-west China. J. Geochem. Explor. 98:57-64.
47
Taghavy, A., A. Mittelman, Y. Wang, K.D. Pennell, and L.M. Abriola. 2013. Mathematical Modeling of the Transport andDissolution of Citrate-Stabilized Silver Nanoparticles in Porous Media. Environ. Sci. Technol. 47(15):8499-8507.
48
Torkzaban, S., S.A. Bradford, M.T. van Genuchten, and S.L. Walker. 2008. Colloid transport in unsaturated porous media: the role of water content and ionic strength on particle straining. J. Contam. Hydrol. 96:113–127.
49
Tosco, T., J. Bosch, R.U. Meckenstock, and R. Sethi. 2012. Transport of Ferrihydrite Nanoparticles in Saturated Porous Media: Role of Ionic Strength and Flow Rate. Environ. Sci. and Technol. 46(7): 4008–4015.
50
Tourinho, P.S., C.A. Van Gestel, v. Lofts, C. Svendsen, A.M. Soares, and S. Loureiro. 2012. Metal-based nanoparticles in soil: fate, behavior, and effects on soil invertebrates. Environ. Toxicol. Chem. 31:1679–1692.
51
US EPA (Environmental Protection Agency). 2007. Nanotechnology White Paper. US EPA Office of the Science Advisor. EPA 100/B-07/001 | February
52
Wang, Y.G., Y.S. Li, and K.D. Pennell. 2008. Influence of electrolyte species and concentration on the aggregation and transport of fullerene nanoparticles in quartz sands. Environ. Toxicol. Chem.27:1860–1867.
53
Warheit, D.B., R.A. Hoke, C. Finlay, E.M. Donner, K.L. Reed, and C.M. Sayes. 2007. Development of a base set of toxicity tests using ultrafine TiO2 particles as a component of nanoparticle risk management. Toxicol. Lett. 171: 99–110.
54
Willmott, C.J. 1982. Some comments on the evaluation of model performance. Bull. Am. Meteorol. Soc. 63(11):1309-1313.
55
Zhang, W., V.L. Morales, M.E. Cakmak, A.E. Salvucci, L.D. Geohring, A.G. Hay, J.Y. Parlange, and T.S. Steenhuis. 2010. Colloid Transport and Retention in Unsaturated Porous Media: Effect of Colloid Input Concentration. Environ. Sci.Technol. 44(13):4965-4972.
56