ORIGINAL_ARTICLE
بررسی توزیع زمانی بارشهای روزانه با روش منحنیهای بارش نرمال (NRC) (مطالعه موردی: ایستگاه تبریز)
در این مطالعه، با استفاده از آمار روزانه ایستگاه هواشناسی تبریز بهبررسی منحنیهای بارش نرمال (NRC) پرداخته شد. برای این منظور، مقدار بارش روزانه به همراه تعداد روزهای بارانی بهصورت تراکمی در نظر گرفته شد و بهترتیب، با و نشان داده شد، آنگاه منحنیهای NRC براساس معادلههای و بسط داده شد، این روش هم برای تمامی روزهای دوره آماری و هم برای هر ماه، بهطور جداگانه، در طول دوره آماری بهکار گرفته شد. مقادیر پارامترهای مدلها با روش بهینهسازی و با گزینه solver در نرمافزار اکسل تخمین زده شدند. افزون بر این، چند مدل دیگر ریاضی (از جمله، مدل چندجملهای درجه nام، توانی، توانی اصلاح شده، نمایی، نمایی پیوسته و ...) نیز برای دادههای و توسط نرم افزار Curve Expert 1.3 بسط داده شد. در نهایت، مدل با کمترین مقدار RMSE و بیشترین مقدار بهعنوان مناسبترین مدل معرفی گردید. نتایج نشان داد که تقریبأ در همه موارد، مدل کمترین مقدار RMSE (4858/0 میلیمتر) و بیشترین مقدار (9996/0) را دارا بود. بنابراین، مدل مذکور بهعنوان مناسبترین مدل برای بسط منحنیهای NRC تبریز انتخاب شد. در مقیاس ماهانه، معیار RMSE از کمینه 22/0 میلیمتر (در ماه سپتامبر) تا بیشینه 67/0 میلیمتر (در ماه آوریل) تغییر میکند. در حالیکه مقادیر این دو ماه، بهترتیب، 9999/0 و 9993/0 بهدست آمد.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_9267_68ea734f7b6b1ebd4e1225ace7434094.pdf
2019-06-22
1
14
بارش روزانه
تبریز
توزیع زمانی
مدل تجربی
منحنیهای بارش نرمال
فاطمه
بانان فردوسی
fh.ferdosi71@yahoo.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
یعقوب
دینپژوه
2
دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
Ahmadi F, Radmanesh F and Mirabbasi R, 2016. Trend Analysis of Precipitation in Northern Half Iran during the Recent Half of the Century. Journal of Water and Soil Science 26(2/1): 207-224.
1
Ananthakrishnan R and Rajan CK, 1987. Some features of the south-west monsoon rainfall of Cochin and Minicoy. International Journal of Climatology 7: 355–372.
2
Ananthakrishnan R and Soman MK, 1989. Statistical distribution of daily rainfall and its association with the coefficient of variation of rainfall series. International Journal of Climatology 9: 485-500.
3
Burgue o A, Martinez MD, Lana X and Serra C, 2005. Statistical distribution of the daily rainfall regime in Catalonia (Northeastern Spain) for the years 1950–2000. International Journal of Climatology 25: 1381-1403.
4
Burgue o A, Martinez MD, Lana X and Serra C, 2010. Statistical distributions of the daily rainfall regime in Europe for the years 1951–2000. Theoretical and Applied Climatology 102: 213–226.
5
Burgue o A, Serra C and Lana X, 2004. Monthly and annual statistical distributions of the daily rainfall at the Fabra Observatory (Barcelona, NE Spain) for the years 1917–1999. Theoretical and Applied Climatology 77: 57–75.
6
Dai X, Shi H, Li Y, Ouyang Z and Huo Z, 2009. Artificial neural network models for estimating regional reference evapotranspiration based on climate factor. Hydrological Processes 23: 442-450.
7
Dinpashoh Y, 2014.Trend Analysis of the maximum 24-hour rainfall in Iran. The final report of the research project of Tabriz University 134 pages.
8
Huff FA, 1967. Time distribution of rainfall in heavy storms. Water Resources 3)4(: 1007-1019.
9
Jolliffe IT and Hope PB, 1996. Representation of daily rainfall distributions using normalized rainfall curves. International Journal of Climatology 16: 1157–1163.
10
Lana X, Burgue o A, Martinez MD and Serra C, 2009. A review of statistical analyses on monthly and daily rainfall in Catalonia. Journal of Weather & Climate of the Western Mediterranean 6: 15-29.
11
Mirabbasi R and Dinpashoh Y, 2012. Trend Analysis of Precipitation of Northwest of Iran Over The Past Half of The Century. Journal of Irrigation Science and Engineering 4(35): 59-73.
12
Modarres R and Dasilva V, 2007. Rainfall trends in arid and semi-arid regions of Iran. Journal of Arid Environments 70(2): 344-355.
13
Mohammadi B, 2011. Trend analysis of Annual precipitation in Iran. Journal of Geography and Environmental Planning 22(3): 95-106.
14
Mohammadi H and Javari M, 2006. Precipitation Time Changes in Iran. Journal of Environmental Studies 32)40(: 87-100.
15
Nandargi S and Mulye SS, 2012. Relationships between rainy days, mean daily intensity, and seasonal rainfall over the Koyna catchment during 1961–2005. The Scientific World Journal 2012: 1-10.
16
Olascoaga MJ, 1950. Some aspects of Argentina rainfall. Tellus 2: 312–318.
17
Sentelhas PC, Gillespie TJ and Santos EA, 2010. Methods for estimating reference evapotranspiration with missing data in Southern Ontario, Canada. Agricultural Water Management 97(5): 635-644.
18
Siyahcheshm A, 2015. The Effect of global warming on precipitation and temperature in the southern basin of the Aras River. Master Thesis in Civil Engineering (Hydraulic Structures), Azad University of Ahar.
19
Zubieta R, Saavedra M, Silva Y and Gir ldez L, 2016. Spatial analysis and temporal trends of daily precipitation concentration in the Mantaro River basin: central Andes of Peru. Stochastic Environmental Research Risk Assessment 31(6): 1305-1318.
20
ORIGINAL_ARTICLE
اثر تلقیح برخی کودهای میکروبی فسفاته بر شاخصهای تغذیهای گیاه ذرت (Zea mays L.)
در این تحقیق اثربخشی کودهای میکروبی فسفاته تهیه شده از هفت باکتری به نامهای (Pantoea agglomerans P5، Pseudomonas fluorescens Tabriz، P. putida Tabriz، Pseudomonas sp. C16-2O، Enterobacter sp. S16-3، Bacillus megaterium JK6 و B. firmus) بر بستر پایه ﺧﺎک ﻓﺴﻔﺎت (45 ﮔﺮم) ، ﮔﻮﮔﺮد (15ﮔﺮم) و باگاس (30 ﮔﺮم) مورد ارزیابی قرار گرفت. در این آزمایش، باکتری P. agglomerans P5 بهعنوان باکتری حلکننده فسفات مورد استفاده در کود بارور2 به عنوان کنترل مثبت استفاده شد. نتایج به دست آمده از آزمایشات گلخانهای نشان داد که کاربرد کودهای میکروبی فسفاته در گیاه ذرت رقم سینگلکراس 704، بر وزن تر و خشک کل ریشه و بخش هوایی، جذب فسفر، پتاسیم، آهن و روی بخش ریشه و بخش هوایی، تاثیر کاملاً معنیداری داشت. تیمارهای کودی Enterobacter sp. S16-3 و Pseudomonas sp. C16-2O در بیشتر پارامترهای اندازهگیری شده دارای عملکردی شبیه تیمار P. agglomerans P5 بودند و هر سه این تیمارها در بیشتر موارد دارای عملکرد بالاتری نسبت به تیمار کود شیمیایی سوپرفسفات تریپل بودند. تیمارهای P. fluorescensوP. putida هم تا حدودی دارای اثرهای مشابه روی رشد ذرت بودند، البته بایستی عنوان نمود که تیمار میکروبی B. firmus در برخی موارد و تیمار B. megaterium در بیشتر پارامترها دارای عملکرد پایینتری نسبت به تیمار بستر بدون باکتری (کنترل منفی) و حتی پایینتر از تیمار بدون بستر کود (No Carrier) بودند. همچنین در این پژوهش اثر سطوح مختلف مصرف کودی (6/0 و 2/1 گرم در هر گلدان) به ترتیب معادل با میزان توصیه شده و دوبرابر آن، کاملاً معنیدار بود و سطح مصرفی 2/1 نسبت به 6/0 باعث افزایش عملکرد حدود دو برابری در گیاه شد.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_9268_4ce09b57e249d816534b30f7545bec5a.pdf
2019-06-22
15
27
باکتریهای حلکننده فسفات
سنگ فسفات
کود میکروبی فسفاته
فسفر
ذرت
بهمن
خوشرو
bahmankhoshru@yahoo.com
1
دانشجوی دکترای علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز
AUTHOR
محمدرضا
ساریخانی
2
دانشیار بیولوژی و بیوتکنولوژی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
ناصر
علیاصغرزاد
3
استاد بیولوژی و بیوتکنولوژی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز
AUTHOR
Chen YP, Rekha PD, Arun AB, Shen FT, Lai WA, Young CC, 2006. Phosphate solubilizing bacteria from subtropical soil and their tricalcium phosphate solubilizing abilities. Applied Soil Ecology 34: 33–41.
1
Ehteshami S, Hakimian F and Yousefirad M, 2009. Effect of integration of different levels of phosphate fertilizer and phosphate solubilizing bacteria on forage yield and quality of two barley cultivars. Journal of Agriculture 102: 141-150. (In Persian)
2
Franco-Correaa M, Quintana A, Duque C, Suarez C, Rodriguez MX and Barea JM , 2010. Evaluation of actinomycete strains for key traits related with plant growth promotion and mycorrhizal helping activities. Applied Soil Ecology 45: 209–217.
3
Garbaye J, 1994. Helper bacteria-a new dimension to the mycorrhizal symbiosis. New Phytol 128: 197-210.
4
Ghani A, Rajan SS and A Lee, 1994. Enhancement of phosphate rock solubility through biological processes. Soil Biology and Biochemistry 26: 27-136.
5
Ghobadi M, Jahanbin SH, Matlabifard R and Parvizi KH, 2011. Influence of phosphate biofertilizers on yield and yield components of potato (Solanum tuberosum). Journal of Agricultural Knowledge and Sustainable Production 21(2): 18-27. (In Persian)
6
Heydarian Z and Sarikhani MR, 2011. Plant growth promoting bacteria (PGPR) a promising approach to
7
sustainable agriculture. 1th Specialized Conference on Strategies for Achieving Sustainable Agriculture.
8
5-6th of June. Ahvaz. Iran. (In Persian).
9
Khavazi K and Malakoti MJ, 2001. Necessity of Industrial Production of Biological Fertilizers in Iran, Agricultural Education Publication, Karaj, Iran.
10
Izquierdo I, Caravaca F, Alguacil MM, Hernandze G and Rolan A, 2005. Use of microbiological indicators for evaluating success in soil restoration after revegtation of a mining area under subtropical conditions. Applied Soil Ecology 30: 3-10
11
Kacar B and Katkat V, 2010. Plant nutrition, 4th edition. Nobel Institute, Ankara. Pp. 217-289.
12
Khan MS, Zaidi A and Wain PA, 2007. Role of phosphate-solubilizing microorganisims in sutainable agriculture –A review. Agronomy for Sustainable Development 27: 29-43.
13
Khoshru B and Sarikhani MR, 2018. Isolation of temperature resistant phosphate solubilizing bacteria for use in phosphatic microbial fertilizer. Journal of Soil and Water 32(1): 155-167. (In Persian).
14
Khoshru B, Sarikhani MR and Aliasgharzad N, 2017. Application and non-application of sulfur in the
15
formulation of Pseudomonas fluorescens phosphatic microbial fertilizer on corn (Zea mays L.). Journal of Agricultural Sciences and Sustainable Production 27(3):119-136. (In Persian)
16
Kiani-Rad M, 1995. Evaluation of phosphate solubilizing microorganisms and their effect on reducing phosphorus fertilizer use in soybean cultivation. Master thesis. University of Tehran, Karaj. Iran. (In Persian)
17
Liu RJ, Chen YL, 2007 Mycorrhizology. Science Press (www.sciencep.com), Beijing. ISBN 978-7-03-017290-7. p 447
18
Malakoti MJ, 1995. Sustainable agriculture and increase performance by optimizing the use of fertilizers in Iran. Dissemination of Agricultural Education. Karaj. Iran.
19
Nelson DW, Sommers LE, Page AL, Miller RH and Keeney PR, 1982. Total carbon, organic carbon and organic matter, pp. 539-580. Methods of Soil Analysis, Part 2, Chemical and Microbiological Properties. Soil Science Society of America.
20
Nourgholipour F, 2000. Effect of acidification of water and two microorganisms on the ability of iron from iron concentrate and phosphorus from rock phosphate by maize plant. Department of Soil Science, Faculty of Agriculture, Tarbiat Modarres University, Tehran, Iran. (In Persian)
21
Olsen SR and Sommers LE, 1982. Phosphorus. Pp. 403-430. In: Page AL, Miller RH and Keeney DR. (eds.) Methods of Soil Analysis Part 2. Chemical and Microbiological Properties. 2nd ed. Agron. Monogr. 9. ASA and SSSA, Madison, WI.
22
Pathiratna LSS Waidyanatha S and Peries OS, 1989. The effect of apatite and elemental sulfur on growth and P content of Centrocema pubescens. Fertilizer research 21: 37–43.
23
Rai SN and Gaur AC, 1988. Characterization of Azotobacter spp. Effect of Azotobacter and Azospirillum as inoculant on the yield and N-uptake of wheat crop. Plant and Soil 34: 131-134
24
Rajayi S, Alikhani H A and Raisi F, 2007. Effect of growth potentials of native strains of Azotobacter chroococcum on growth, yield and nutrient uptake in wheat (Triticum aestivum L.). Journal of Soil and Water Sciences 11(41): 285-297. (In Persian)
25
Rosa MC, Muchovej MC, Muchove JJ and Alvarez JVH, 1989. Temporal relations of phosphorous fractions in an oxisol amended with rock phosphate and Thiobacillus thiooxidans. Soil Science Society of America Journal 53: 1096-1100.
26
Sadeghi S, Heidari G and Sohrabi Y, 2015. Effect of Biological Fertilizer and Fertilization Management on Some Growth Indices of Two Maize Varieties. Journal of Agricultural Science and Sustainable Production 25 (3): 43-60. (In Persian)
27
Sarikhani MR, Khoshru B and Greiner R, 2019. Isolation and identification of temperature tolerant phosphate solubilizing bacteria as a potential microbial fertilizer. World Journal of Microbiology and Biotechnology 35(8): 126.
28
Sarikhani MR, Khoshru B and Oustan S, 2016. Efficiency of some bacterial strains in potassium release from mica and phosphate solubilization under in vitro conditions. Geomicrobiology journal 33(9):832-838.
29
Salispour M. and Baniyani A, 2000. Field evaluation of phosphate microbial fertilizer and its potential replacement with phosphorus fertilizers in cotton farming. Soil and Water Journal 41(2): 114-120. (In Persian)
30
Sharma AK and Johri BN, 2002. Arbuscular Mycorrhizae, Interaction in Plants, Rhizosphere and Soils. Oxford and IBH Publishing. New Delhi. 308p.
31
Sugumaran P, Janarthanam B, 2007. Solubilization of potassium containing minerals by bacteria and their effect on plant growth. World Journal of Agricultural Sciences 3(3): 350-335.
32
Suliashih MG, 1999. The use of soil microorganisms as biological fertilizer for growth enhancement of soybean. Journal of Microbiology 2: 68 – 73.
33
Thomas GW, 1982. Exchangeable Cations. Pp. 159-165. In: Page AL, Miller RH and Keeney DR. (eds.) Methods of Soil Analysis. Part 2. Chemical and Microbiological Properties. 2nd ed. Agron. Monogr. 9. ASA and SSSA, Madison, WI.
34
Turk MA, Assaf TA, Hameed KM and Al-Tawaha AM, 2006. Significance of Mycorrhiza. World Journal of Agricultural Sciences 2(1): 16-20.
35
Waling I, Vark WV, Houba VJG and Vanderlee JJ, 1989. Soil and Plant Analysis, a series of syllabi. Part 7. Plant Analysis Procedures. Wageningen Agriculture University, Netherland.
36
Ziaeyan A, Salimpour S, Silsipour M and Safari H, 2010. Evaluation of some chemical and biological
37
fertilizers of phosphorus on corn. 1th congress on fertilizer challenges in Iran: half a century of fertilizer use. 10-12 March, Tehran, Iran. (In Persian)
38
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر فسفر و آلودگی سرب و روی بر سینتیک استخراج فسفر، سرب و روی قابلجذب از یک خاک آهکی در شرایط غرقاب
برای بررسی تأثیر فسفر (P) و آلودگی سرب (Pb) و روی (Zn) بر سینتیک استخراج P، Pb و Zn قابلجذب از یک خاک آهکی در شرایط غرقاب،آزمایشی بهصورت فاکتوریل و در قالب طرح پایه کاملاً تصادفی و با چهار عامل مدت غرقاب در شش سطح (1/0، 2، 6، 12، 36 و 72 روز)، Zn در دو سطح (0 و 250 میلیگرم بر کیلوگرم خاک از منبع ZnSO4.7H2O)، P در دو سطح (0 و 500 میلیگرم بر کیلوگرم خاک از منبع Ca(H2PO4)2.H2O) و Pb در دو سطح (0 و 800 میلیگرم بر کیلوگرم خاک از منبع Pb(NO3)2)و با دو تکرار اجرا شد. در پایان هر یک از زمانهای غرقاب، P، Zn وPb قابلاستخراج خاک با عصارهگیر سلطانپور و شواب اندازهگیری شد. نتایج نشان داد که مصرف P، Zn و Pb، بهترتیب سبب افزایش P، Zn و Pb قابلاستخراج خاک گردید. در شرایط بدون کود فسفر، با افزایش مدت غرقاب شدن خاک، P قابلاستخراج بهطور معناداری افزایش یافت در حالیکه در شرایط با کود فسفر (500 میلیگرم P بر کیلوگرم خاک) با افزایش مدت غرقاب شدن خاک، P قابلاستخراج بهطور میانگین 23 درصد کاهش یافت. در هر دو شرایط با و بدون Zn و Pb، با افزایش مدت غرقاب شدن خاک و مصرف کود P، Zn و Pb قابلاستخراج بهطور معناداری کاهش یافت. نتایج نشان داد که در خاکهای آلوده به Pb یا Zn، مصرف کود P و غرقاب کردن خاک میتواند تحرک و زیستفراهمی این دو فلز سنگین را کاهش داده و موجب کاهش ورود آنها به آبها و گیاهان گردد.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_9269_47de13279f2e33176c24627f7f5d0499.pdf
2019-06-22
29
42
آلودگی
سرب
روی
زیستفراهمی
غرقاب
فسفر
سنیه
مردمی
s.mardomi@gmail.com
1
دانشجوی دکتری گروه علوم و مهندسی خاک دانشکده کشاورزی دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
نصرتاله
نجفی
2
دانشیار گروه علوم و مهندسی خاک دانشکده کشاورزی دانشگاه تبریز
AUTHOR
عادل
ریحانیتبار
3
دانشیار گروه علوم و مهندسی خاک دانشکده کشاورزی دانشگاه تبریز
AUTHOR
غلامرضا
دهقان
dehghan2001d@yahoo.com
4
استاد گروه بیوشیمی دانشکده علوم طبیعی دانشگاه تبریز
AUTHOR
Abbaspour A, Kalbasi M, Hajrasoliha Sh and Golchin A, 2005. Investigation of some Iranian soils contamination to cadmium and lead. Pp. 38-42. Proceedings of the 9th Iranian soil science congress, 28-31 August, Tehran, Iran. Alloway BJ, 2013. Heavy Metals in Soils. Third Edition. Blackie Academic and Professional, London, UK.
1
Alloway BJ, 2009. Soil factors associated with zinc deficiency in crops and humans. Alloway BJ, 2008. Zinc in Soils and Crop Nutrition. Second Edition, IZA and IFA, Paris, France. Basta NT, Gradwohl R, Snethen KL and Schroder JL, 2001. Chemical immobilization of lead, zinc, and cadmium in smelter-contaminated soils using biosolids and rock phosphate. Environmental Quality 30: 1222-1230. Barben SA, Hopkins BG, Jolley VD, Webb BL and Nicholas BA, 2010. Phosphorus and zinc interactions in chelator- buffered solution grown russet Burbank potato. Journal of Plant Nutrition 33: 587-601.
2
Beladi M, Habibi D, Kashani A, Paknejad F and Golshan M, 2010. Investigating the effect of lead and copper on chlorophyll content, lipid membrane, relative water content and superoxide dismutase enzyme activity in Lathyrus sativus. Quarterly Journal of Ecophysiology of Crops 2(2): 26-14.
3
Brune A and Dietz KJ, 2008. A comparative analysis of element composition of roots and leaves of barley seedlings grown in the presence of toxic cadmium, molybdenum, nickel and zinc concentrations. Journal of Plant Nutrition 18(4): 853-868. Chen SB, Xu MG, Ma YB and Yang JC, 2007. Evaluation of different phosphate amendments on availability of metals in contaminated soil. Ecotoxicology and Environmental Safety 67: 278-285.
4
Gee GW and Bauder JWC, 1986. Particle-size analysis. Pp. 383-411. In: Klute A (Ed.), Methods of Soil Analysis. Part1. Physical and Mineralogical Methods. Second Edition, American Society of Agronomy and Soil Science Society of America, Madison, WI, USA. Havlin, JL, Beaton JD, Tisdale SL and Nelson WL, 2007. Soil Fertility and Fertilizers an Introduction to Nutrient Management. 8th Edition, Prentice Hall, USA. Hu P, Quyamg Y, Wu L, Shen L, Luo Y and Christie P, 2015. Effects of water management on arsenic and cadmium speciation and accumulation in an upland rice cultivar. Journal of Environmental Science 27: 225-231. Hu P, Li Z, Yuan C, Quyang Y, Zhou L, Huang J, Luo Y, Christie P and Wu H, 2013. Effects of water management on cadmium and arsenic accumulation by rice (Oryza sativa L.) with different metal accumulation capacities. Journal of Soil and Sediment 13: 916-924. Ji XH, Liang YC, Lu YH, Liao YL, Nie J, Zheng SX and Li ZJ, 2007. The effect of water management on the mechanism and rate of uptake and accumulation of cadmium by rice growing in polluted paddy soil. Acta Ecologica Sinica 27: 3930-3939. Jones J, 2001. Laboratory Guide for Conducting Soil Tests and Plant Analysis. CRC Press, LLC, USA.
5
Kabata-Pendias A and Pendias H, 2001. Trace Elements in Soils and Plants. Third Edition, CRC Press, Boca Raton, London, New York, Washington, D.C.
6
Kibria MG, Maniruzzaman M, Islam M and Osman KT, 2010. Effects of soil-applied lead on growth and partitioning of ion concentration in Spinacea oleracea L. tissues. Soil and Environment 29: 1-6.
7
Kirk GJD, Tian-ren Y and Choudhury FA, 1989. Phosphorus chemistry in relation to water regime. Pp. 211-225. Proceeding of a Symposium on Phosphorus Requirements for Sustainable Agriculture in Asia and Oceania. 6-10 March, International Rice Research Institute, Philippines. Kuo S, 1996. Phosphorus. Pp. 869-919. In: Sparks DL, Page AL, Helmke PA, Loeppert RH, Soltanpour PN, Tabatabaei MA, Johnson CT and Sumner ME (Eds). Methods of Soil Analysis. Part 3. Chemical Methods. Soil Science Society of America Book Series, Madison, WI, USA.
8
Li JR and Xu YM, 2015. Immobilization of Cd in a paddy soil using moisture management and amendment.
9
ORIGINAL_ARTICLE
شبیهسازی جریان غیر دائمی در انتهای لوله رانش ایستگاه پمپاژ
بررسی شرایط جریان گذرا نقش مهمی در سامانههای انتقال آب دارد. در این تحقیق سامانه انتقال آب متشکل از مخزن ذخیره، ایستگاه پمپاژ و خط انتقال جهت بررسی بیشینه فشار حاصل از وقوع شرایط جریان گذرا مورد مطالعه قرار گرفت. با قطع جریان برق الکتروپمپها، وقوع جریان گذرا آغاز و تغییر شرایط جریان در یک زمان کوتاه، در محل کلکتور رانش ایستگاه پمپاژ بررسی گردید. افت اصطکاک حالت گذرا با چهار روش پایدار، شبه پایدار، ناپایدار و ناپایدار ویتکوفسکی توسط نرم افزار بنتلی همر محاسبه شد. با استفاده از فشارسنج حساس و سریع، فشارسنجی انجام و با نتایج حاصل از نرم افزار شبیهسازی و با استفاده از روشهای آماری مقایسه گردید. نتایج شبیهسازی، حاکی از عدم انطباق دورههای تناوب از نظر زمانی میباشد. کمترین خطا برای فشار در حالت محاسبه افت به روش ناپایدار ویتکوفسکی، در زمانهای ابتدایی برابر 07/7 متر آب و در دوره دادهبرداری برابر 79/11متر آب حاصل گردید. برای مقادیر بیشینه فشار بیشترین اختلاف مربوط به روش محاسبه ناپایدار و کمترین اختلاف مربوط به دو روش محاسبه پایدار و شبهپایدار بدست آمد. بیشترین اختلاف مقدارکمینه فشار در زمانهای ابتدایی برای روش پایدار و در زمانهای بعدی با روش ناپایدار ویتکوفسکی و کمترین آن برای روش ناپایدار محاسبه شد. افزایش سرعت موج بر فشارهای بیشینه اثرمستقیم و بر فشارهای کمینه اثر معکوس داشت. بررسی شرایط جریان گذرا نقش مهمی در سامانههای انتقال آب دارد. در این تحقیق سامانه انتقال آب متشکل از مخزن ذخیره، ایستگاه پمپاژ و خط انتقال جهت بررسی بیشینه فشار حاصل از وقوع شرایط جریان گذرا مورد مطالعه قرار گرفت. با قطع جریان برق الکتروپمپها، وقوع جریان گذرا آغاز و تغییر شرایط جریان در یک زمان کوتاه، در محل کلکتور رانش ایستگاه پمپاژ بررسی گردید. افت اصطکاک حالت گذرا با چهار روش پایدار، شبه پایدار، ناپایدار و ناپایدار ویتکوفسکی توسط نرم افزار بنتلی همر محاسبه شد. با استفاده از فشارسنج حساس و سریع، فشارسنجی انجام و با نتایج حاصل از نرم افزار شبیهسازی و با استفاده از روشهای آماری مقایسه گردید. نتایج شبیهسازی، حاکی از عدم انطباق دورههای تناوب از نظر زمانی میباشد. کمترین خطا برای فشار در حالت محاسبه افت به روش ناپایدار ویتکوفسکی، در زمانهای ابتدایی برابر 07/7 متر آب و در دوره دادهبرداری برابر 79/11متر آب حاصل گردید. برای مقادیر بیشینه فشار بیشترین اختلاف مربوط به روش محاسبه ناپایدار و کمترین اختلاف مربوط به دو روش محاسبه پایدار و شبهپایدار بدست آمد. بیشترین اختلاف مقدارکمینه فشار در زمانهای ابتدایی برای روش پایدار و در زمانهای بعدی با روش ناپایدار ویتکوفسکی و کمترین آن برای روش ناپایدار محاسبه شد. افزایش سرعت موج بر فشارهای بیشینه اثرمستقیم و بر فشارهای کمینه اثر معکوس داشت.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_9270_b448e989c6c6d8bd9375cc47dbffbb1b.pdf
2019-06-22
43
53
جریان گذرا
دادههای واقعی
شبیه سازی
ضربه قوچ
ناپایدار ویتکوفسکی
علیرضا
خوش فطرت
alirezakhoshfetrat@yahoo.com
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد مهندسی عمران – سازههای هیدرولیکی، دانشگاه مراغه
AUTHOR
رسول
دانشفراز
2
دانشیار گروه مهندسی عمران، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه مراغه
AUTHOR
جواد
بهمنش
j.behmanesh@urmia.ac.ir
3
استاد گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ارومیه
LEAD_AUTHOR
Anonymous, 2010. Instruction for selection & design of water hammer facilities in urban water supply No.517. Islamic republic of Iran vice presidency for strategic planning and supervision. Ministry of energy. Tehran. (In Farsi).
1
Anonymous, 2014. Bentley Water Hammer V8i User’s Guide, pdf file, attached to software.
2
Chaudhry M H, 2014. Applied Hydraulic Transients. Springer New York Heidelberg Dordrecht London. Third Edition. Pp6
3
Delgado JN, Martins NMC and Covas DIC, 2014. Uncertainties in hydraulic transient modeling in raising pipe systems: laboratory case studies. Published by Elsevier Ltd Published by Elsevier Ltd. Procedia Engineering 70: 487 – 496
4
El-Turki A, 2013. Modeling of hydraulic transients in closed conduits, MS Thesis, University of Fort Collins, Colorado, USA.
5
Gromeka I. S, 1983. Concerning the Propagation Velocity of Water Hammer Wave in Elastic Pipes, Scientific Soc. of Univ of Kazan USSR.
6
Najmaii M, 1995. Water hammer. Author .Tehran .Iran. (In Farsi).
7
Nazari P, Rezaie H, 2013. Efficiency evaluation of hammer & hytran software and joukowski equation solution in analysis of water hammer at hasanlu dam pumping Station, Water and Soil Science - University of Tabriz , 24: 131-142. (In Farsi).
8
Parmakian J, 1955. Water Hammer Analysis. Prentice-Hall, Inc. Englewood. Cliffs, N.J.
9
Parsasadr A, Ahmadi A, Keramat A and Lashkarara B, 2015. Waterhammer caused by intermittent and simultaneously pump failure in pipe systems including series pump groups, Journal of Solid and Fluid Mechanics, 4: 207 – 221. (In Farsi).
10
Roshangar K, Pour Heidar P, 2013. Evaluation of reductive option of water hammer phenomenon for a water conveyance system, a case study of shahid shirdom residential district-Tehran,Journal of Water & Waste water, 6: 67-76. (In Farsi).
11
Sharif F, Siosemarde M, Merufinia E and Esmat Saatlo M, 2014. Comparative hydraulic simulation of water hammer in transition pipeline systems with different diameter and types. Journal of Civil Engineering and Urbanism. 4, (3): 282-286.
12
Wylie E B and Streeter V L, 1993. Fluid Transients in Systems. Prentice Hall. Englewood Cliffs. USA.
13
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی کارایی روشهای مختلف ایستاسازی دادهها با استفاده از مدلهای خانواده ARIMA
پیشبینی عمق بارندگی در مدیریت منابع آب هر منطقه از اهمیت بالایی برخوردار است. مدلهای سریهای زمانی خانواده ARIMA کاربرد گستردهای در این زمینه دارند. هدف اصلی این مطالعه پیشبینی بارندگی ماهانه با استفاده از بهترین روش ایستاسازی سری زمانی و مناسبترین مدل خانواده ARIMA است. در این مطالعه، از دادههای ایستگاه همدید اردبیل استفاده شد. در گام اول، بخشهای روند و تغییرات فصلی دادههای بارندگی ماهانه از سال 1990 تا 2016 با استفاده از روشهای مختلف حذف شد و در گام دوم، کارایی مدلهای مختلف خانواده ARIMA در پیشبینی بارندگی ماهانه مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان داد که روش ایستاسازی با استفاده از میانگین متحرک مرکزی مرتبه 12 و میانگین فصلی بهترتیب، برای حذف روند و تغییرات فصلی (بهدلیل ایجاد بالاترین مقدار ضریب همبستگی (8/0=r)) بهترین روش ایستاسازی بوده و مدل 12(0،0،1)(1،0،1)SARIMA با بیشترین ضریب همبستگی (8/0=r) و کمترین معیار آکائیک (74/191=AIC) مناسبترین مدل پیشبینی بارندگی ماهانه در ایستگاه مورد مطالعه است. در نهایت، بارندگی ماهانه 3 سال آینده (2017 تا 2019) با استفاده از روش ایستاسازی و مدل منتخب پیشبینی گردید. نتایج نشان داد که روند بارندگی ایستگاه همدید اردبیل در سه سال آینده بهصورت کاهشی خواهد بود.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_9271_1d1c92d8e839656ece41b61326f977c4.pdf
2019-06-22
57
72
اردبیل
پیشبینی بارندگی
سریهای زمانی
معیار آکائیک
رضا
قضاوی
r.ghazavi@yahoo.com
1
دانشیار گروه مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی و علوم زمین، دانشگاه کاشان
LEAD_AUTHOR
رسول
ایمانی
rasool.imani@grad.kashanu.ac.ir
2
دانشجوی دکتری علوم و مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی و علوم زمین، دانشگاه کاشان
AUTHOR
اباذر
اسمعلی عوری
esmaliouri@uma.ac
3
دانشیار گروه مهندسی منابع طبیعی، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی
AUTHOR
Abbot J and Marohasy J, 2014. Input selection and optimization for monthly rainfall forecasting in Queensland, Australia, using artificial neural networks. Atmospheric Research 138: 166-178.
1
Abbot J and Marohasy J, 2012. Application of artificial neural networks to rainfall forecasting in Queensland, Australia. Advances in Atmospheric Sciences 29(4): 717-730.
2
Abdollah Nejhad K, 2015. Stochastic time series models in monthly precipitation prediction. Geographical Planning of Space 5(17): 15- 25. (In Persian)
3
Bagirov AM, Mahmood A and Barton A, 2017. Prediction of monthly rainfall in Victoria, Australia: Clusterwise linear regression approach. Atmospheric Research 188: 20-29.
4
Bowerman BL and Connel RT, 1979. Time Series and Forecasting. PWS Publisher, Boston.
5
Box GPE, Jenkins GM and Reinsel GC, 1994. Time Series Analysis: Forecasting and Control. John Wiley & Sons, New Jersey.
6
Bozorg Niya SA and Niroomand H, 2011. Time Series, Payamnoor University press, Tehran. (In Persian)
7
Dastorani M, Mirzavand M, Dastorani MT and Sadatinejad SJ, 2016. Comparative study among different time series models applied to monthly rainfall forecasting in semi-arid climate condition. Natural Hazards 81(3): 1811-1827.
8
Hosseinalizadeh M, Hassanalizadeh N, Babanezhad M and Rezanezhad M, 2014. Monthly precipitation forecast by time series packages in R environment (Case study: Arazkooseh station of Golestan province). Conservation and Utilization of Natural Resources 2(2): 1-12. (In Persian)
9
Jafarzadeh J, Rostamzadeh H and Asadi E, 2017. Modeling temporal of groundwater level using basic techniques of time series analysis (Case Study: Ardabil Plain). Water and Soil Science- University of Tabriz 27(4): 185-196. (In Persian)
10
Karamooz M and Araghi Nejad Sh, 2014. Advanced Hydrology. Amirkabir University of Technology Press, Tehran. (In Persian)
11
Khalili K, Fakheri-Fard A, Dinpajooh Y and Ghorbani MA, 2011. Nonlinearity testing of stream-flow processes by BDS test (case study: Shaharchi River in Urmia). Water and Soil Science- University of Tabriz 21(2): 25-37. (In Persian)
12
Khalili K, Nazeri Tahrudi M and Abbaszadeh Afshar M, 2017. Performance evaluation of combined multivariate time series, MPAR and MPAR-ARCH models for modeling river flow eeries considering the effectivemeteorological components (Case study: Nazloochai river). Water and Soil Science- University of Tabriz 27(3): 121-133. (In Persian)
13
Khalili K and Nazeri Tahrudi M, 2016. Performance evaluation of ARMA and CARMA models in modeling annual precipitation of Urmia synoptic station. Water and Soil Science- University of Tabriz 26(2-1): 13-28. (In Persian)
14
Khalili K and Nazeri Tahrudi M, 2014. Modeling of annual water level changes of Urmia Lake with linear time series models. Water Management in Arid Lands 1(1): 25-35. (In Persian)
15
Mahdavi M, 2007. Applied Hydrology, Tehran University Press. Tehran. (In Persian)
16
Meher J and Jha R, 2013. Time-series analysis of monthly rainfall data for the Mahanadi river basin, India. Sciences in Cold and Arid Regions 5(1): 73-84.
17
Mirzavand M and Ghazavi R, 2015. A stochastic modelling technique for groundwater level forecasting in an arid environment using time series methods. Water Resource Management 29:1315-1328.
18
Narasimha Murthy KV, Saravanal R and Vijaya Kumar K, 2018. Modeling and forecasting rainfall patterns of southwest monsoons in North–East India as a SARIMA process. Meteorology and Atmospheric Physics 130(1): 99-106.
19
Nazeri Tahrudi M, Khalili K, Abbaszade Afshar M and Nazeri Tahrudi Z, 2014. Compared to the normal mechanism becomes the normal monthly rainfall data from different regions of Iran. Journal of Water and Soil 28(2): 365-372. (In Persian)
20
Papalaskaris T, Panagiotidis T and Pantrakis A, 2016. Stochastic monthly rainfall time series analysis, modeling and forecasting in Kavala sity, Greece, north-eastern mediterranean basin. Procedia Engineering 162: 254-263.
21
Rahman AM, Yunsheng Y and Sultana N, 2017. Analysis and prediction of rainfall trends over Bangladesh using Mann–Kendall, Spearman’s rho tests and ARIMA model. Meteorology and Atmospheric Physics 129(4): 409-424.
22
Somvanshi VK, Pandey OP, Agrawal PK, Kalanker NV, Prakash MR and Chand R, 2006. Modelling and prediction of rainfall using artificial neural network and ARIMA techniques. Journal of Indian Geophysical Union 10(2): 141-151.
23
Toranjian A and Marofi S, 2017. Evaluation of deterministic and geostatistical methods for regionalization of seasonal precipitation in Hamadan province. Water and Soil Science- University of Tabriz 27(3): 211-224. (In Persian)
24
Veysipoor H, Masumpoor Samakoosh J, Sahneh B and Yousefi Y, 2010. Analysis of prediction of rainfall and temperature trends using time series models (ARIMA) (Case study: Kermanshah township). Geography 4(12): 63 – 77. (In Persian)
25
Wang HR, Wang C, Lin X and Kang J, 2014. An improved ARIMA model for precipitation simulations. Nonlinear Processes in Geophysics 21: 1159-1168.
26
ORIGINAL_ARTICLE
تعیین سهم جریان زیستمحیطی دریاچه ارومیه از رودخانه گدارچای با استفاده از روشهای اکوهیدرولوژیکی
هدف اصلی در مطالعه حاضر استفاده از روشهای مختلف اکوهیدرولوژیکی برای تعیین نیاز آبی زیستمحیطی رودخانه دائمی گدارچای در حوضه آبریز دریاچه ارومیه است. نیاز آبی زیستمحیطی رودخانه گدارچای در دو بازه مختلف ایستگاه پل نقده و پل بهراملو موردمطالعه قرارگرفته است. در این تحقیق، هشت روش هیدرواکولوژیکی (1- Tennant؛ 2- Tessman؛ 3- شاخصهای تداوم جریان FDC؛ 4- Smakhtin؛ 5- FDC shifting؛ 6- DRM؛ 7- محدوده تغییرپذیری RVA؛ و 8- روش کیفیت آب موسوم به رابطه Q) برای ارزیابی جریان زیستمحیطی این رودخانه مورداستفاده قرارگرفته است. بر اساس این نتایج، برای حفظ رودخانه گدارچای در کمینه وضعیت اکولوژیکی قابلقبول (کلاس مدیریت زیستمحیطی C)، به ترتیب شدتجریان متوسط سالیانه معادل 28/3 و 25/3 مترمکعب بر ثانیه، باید در دو موقعیت ایستگاههای هیدرومتری پل نقده و پل بهراملو (در کیلومترهای 40 و 18 از دریاچه ارومیه)، برقرار باشد. توزیع ماهانه نیاز زیستی رودخانه گدار نیز تعیین و پیشنهاد شده است. احیای دریاچه ارومیه نیاز به ارزیابی جریان زیستمحیطی هر یک از رودخانههای بزرگ حوضه آبریز دریاچه بر اساس پتانسیل جریان رودخانهها و تعدیل حقابههای کشاورزی دارد. پایش جریان زیستمحیطی در طول رودخانهها برای اطمینان از انتقال کمینه جریان زیستمحیطی به دریاچه ارومیه ضروری است.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_9272_8b1f0b621edcbfd18588c4e979232a1d.pdf
2019-06-22
73
84
جریان زیستمحیطی
دریاچه ارومیه
رودخانه گدارچای
روشهای هیدرواکولوژیکی
مدیریت رودخانه
سعید
حبیبی آلاگوز
sayid.habibi@gmail.com
1
کارشناس ارشدسازههای آبی،گروه مهندسی آب، دانشگاه ارومیه
AUTHOR
یاسی
مهدی
2
دانشیار مهندسی رودخانه، گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی کرج، دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
Abdi R and Yasi M, 2015. Evaluation of environmental flow requirements using eco-hydrologic-hydraulic methods in perennial rivers. International Journal of Water Science and Technology 72 (3): 354–363.
1
Ahmadipour Z and Yasi M, 2014. Evaluation of eco-hydrology-hydraulics methods for environmental flows rivers (case study: Nazloo River, Urmia Lake Basin). Journal of Hydraulics 9 (2): 69-82.
2
Azrakani M, Shokoohi A and Singh VP, 2017. Introducing a holistic ecological model under data shortage for determining rivers’ ecological water requirements. Journal of Iran-Water Resources Research 13 (2): 140-153.
3
Armitage P and Petts GE, 1992. Biotic score and prediction to assess the effects of water abstraction on river macro invertebrates for conservation purposes. Aquat. Conserve 2: 1–17.
4
Hughes DA and Hannart P, 2003. A desktop model used to provide an initial estimate of the ecological instream flow requirements of rivers in South Africa. Journal of Hydrology 270: 167-181.
5
Hughes DA and Smakhtin VU, 1996. Daily flow time series patching or extension: a spatial interpolation approach based on flow duration curves. Hydrological Sciences Journal 41(6): 851–871.
6
King JM, Tharme RE and Brown CA, 1999. Definition and implementation of instream flows, Thematic Report for the World Commission on Dams. Cape Town, SA, Southern Waters Ecological Research and Consulting, 63.
7
Pyrce R, 2004. Hydrological low flow indices and their uses. Watershed Science Centre. WSC Report No. 04, Trent University, Peterborough, Ontario, 33.
8
Richter BD, Baumgartner JV, Braun DP, Powell J, 1998. A spatial assessment of hydrologic alteration within a river network. Regulated Rivers: Research Management 14 (4): 329–340.
9
Sedigkia M, Ayubzadeh SA, Haji Esmaeili M, 2015. Investigation on the necessities of Instream Flow Needs assessment in the rivers using hydro-ecological methods. Iranian Journal of Eco Hydrology 2 (3): 289-300.
10
Smakhtin VU and Anputhas M, 2006. An assessment of environmental flow requirements of Indian river basins. Pp. 1–10, IWMI Research Report 107. International Water Management Institute, Colombo, Sri Lanka.
11
Smakhtin VU, Revenga C, Doll P, 2004. A pilot global assessment of environmental water requirements and scarcity. Water International 29: 307–317.
12
Smakhtin VU, Shilpakar RL, Hughes DA, 2006. Hydrology-based assessment of environmental flows: an example from Nepal. Hydrological Sciences Journal 51 (2): 207–222.
13
Tennant DL, 1976. Instream flow regimens for fish, wildlife, recreation and related environmental resources. Fisheries 1: 6–10.
14
Tessman SA, 1980. Environmental Assessment, Technical Appendix E, In: Environmental Use Sector Reconnaissance Elements of the Western Dakotas Region of South Dakota Study. Water Resources Research Institute, South Dakota State University, Brookings.
15
Tharme RE, Smakhtin VU, 2003. Environmental flow assessment in Asia: capitalizing on existing momentum. Pp. 301–313, Proceedings of the First Southeast Asia Water Forum, Vol 2, Chiang Mai, Thailand, November 2003, Thailand Water Resources Association, Bangkok.
16
Yasi M and Ashuri M, 2017. Environmental flow contributions from in-basin rivers and dams for saving Urmia Lake. Iran J Sci Technol Trans Civ Eng (41): 55–64.
17
Zarkani M, Shokoohi A, Singh V, 2017. Introducing a holistic ecological model under data shortage for determining river ecological water requirements. Iran-Water Resource Research 13 (2): 140-153.
18
ORIGINAL_ARTICLE
بکارگیری روشهای پرش قورباغه و لکس درمدل سازی دو بعدی شکست سد به روش تفاضل محدود صریح
برای حل معادلات آبهای کم عمق در جریان ناشی از شکست سد در مجاری روباز، روش تفاضل محدود صریح با استفاده توام از روشهای پرش قورباغه و لکس بهکار گرفته شد. معادلات حاکم بر روی یک مش زیگزاگی منفصل شدند. صحتسنجی مدل با مقایسه نتایج آن با جواب حل تحلیلی شکست تک بعدی ناگهانی سد بر روی بستر بدون اصطکاک و همچنین مقایسه نتایج ناشی از شکست دوبعدی ستون استوانهای آب با نتایج برخی محققان انجام شد. در ادامه نتایج مدل برای شکست جزیی متقارن با دادههای آزمایشگاهی موجود مقایسه شد. در تمام موارد مدل حاضر با دقت مناسب جریان ناشی از شکست سد را شبیهسازی کرد.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_9273_1b966b75d335e14eeddbb200d1c5711f.pdf
2019-06-22
85
99
روش پرش قورباغه
روش لکس
شبیهسازی عددی
شکست سد
معادلات آب کم عمق
رسول
قبادیان
rsghobadian@gmai.com
1
دانشیار گروه مهندسی آب، دانشگاه رازی، کرمانشاه
LEAD_AUTHOR
Ahmada MF, Mamatb M, Wan Nika WB and Kartonoc A, 2013. Numerical method for dam break problem by using Godunov approach. Journal of Applied Mathematics and Computational Intelligence 2(1): 95–107.
1
Alcrudo F. and Garcia-Navarro P, 1993. A high resolution Godunov-type scheme in finite volumes for the 2D shallow water equations. International Journal for Numerical Methods in Fluids 16: 489-505.
2
Amiri SM, Talebbeydokhti N and Baghlani NA, 2013. A two-dimensional well-balanced numerical model for shallow water equations. Journal of Scientia Iranica 20(1): 97-107.
3
Baharestani A and Banihashemi MA, 2010. Modeling water and sediment flow using the finite volume method. Journal of Civil and Surveying Engineering 44(3): 339-349. (In Farsi)
4
Banihabib ME, 2013. Two-dimensional simulation of debris flows in the slit detention dam Reservoir. Iranian Journal of Watershed Management Science and Engineering 7(20): 25-34. (In Farsi)
5
Bechteler W, Kulish H and Nujic M, 1992. 2-D dam-break flooding waves comparison between experimental and calculated results. 3rd International Conference on floods and flood management. November 24–26, pp. 247–260, Florence.
6
Bellos V and Hrissanthou V, 2011. Numerical solution of a dam-break flood wave. European Water 33: 45-53.
7
Biscarini CD, Francesco S and Manciola P, 2010. CFD modeling approach for dam break flow studies. Hydrology and Earth System Sciences 14(4): 705-718.
8
Chen L and HuangY, 2016. Experimental study and characteristic finite element simulation of solute transport in a cross-fracture. Journal of Geoscience Frontiers 7(6): 963-967.
9
Delenne C, Feret T, Guinot, V and Cappelaere B, 2010. Direct sensitivity computation for 1D hydrodynamic modelling vs classical empirical and Monte Carlo approaches. Procedia Social and Behavioral Sciences 2: 7638–7639.
10
Farzin S, Hassanzadeh Y, Aalami MT and Fatehi R, 2014. Analysis of dam break problem using a Lagrangian method and comparing it with Eulerian approach. Iran- Water Resources Research 10(1): 87-105. (In Farsi)
11
Fennema R J, and Chaudhry M H, 1989. Implicit methods for two-dimentional unsteady free-surface flows. Journal of Hydraulic Research 27(3): 321-332.
12
Fraccarollo L and Toro EF, 1995. Experimental and numerical assessment of the shallow water model for two-dimensional dam-break type problems. Journal of Hydraulic Research 33(6): 843-864.
13
Hasanzadeh Y, 1991. Dam break wave analysis. Journal of Technical College of Tehran University 51(0): 41-48. (In Farsi)
14
Hasanzadeh Y, 1994. Hydraulics of Dam Break. Iranian Committee on Large Dams (IRCOLD). Publication Number 63, 163 p. (In Farsi)
15
Hassanzadeh Y. Nourani V. Sepehri V. Delafrouz H. Hassanzadeh M and Almaspoor F, 2015. Dam-Break flood waves analysis and the floodplain mapping using mathematical model (Case Study: Vanyar dam). Water and Soil Science- University of Tabriz 5(4/1): 1-15. (In Farsi)
16
Lin GF, Lai JS and Guo WD, 2003. Finite volume component-wise TVD schemes for 2D shallow water equations. Advance in Water Resources 26: 861-873.
17
Ritter A, 1892. The reproduction of water waves. Journal of German Engineers 36(33): 947–954.(In German)
18
Sarvaram H and Shamsaei A, 2013. A Implicit, semi-lagrangian method for 2D numerical modeling of dam break flow. Iran Water Research Journal (IWRJ) 7(13): 21-30. (In Farsi)
19
Shamsaei A, 2004. Design And Construction of Storage Dams. Iran University of Science and Technology publication, 561p. (In Farsi)
20
Stoker JJ, 1957. Water Waves the Mathematical Theory with Applications. Interscience Peress, New York, USA.
21
Tofighi MA and Jamali MM, 2010. Two dimensional modeling of river hydrodynamic and pollutant distribution in curvilinear coordinate. 9th Iranian Hydraulic Conference, 8-11 November, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran. (In Farsi)
22
Valiani, A, 1992. A semi-implicit numerical model for the treatment of sudden transients in free-surface motions and mobile bottoms. XXIII Conference of Hydraulics and Hydraulic Constructions, 23-24 September, E: 261–276, Florence.
23
Vosoughifar H, Jalalpour HB and tabandeh M, 2014. A high resolution finite volume scheme with a voronoi mesh for dam break simulation. Amirkabir Journal of Civil Engineering 46(2): 1-9. (In Farsi)
24
Wang Z and Geng Y, 2013. Two-dimensional shallow water equations with porosity and their numerical scheme on unstructured grids. Journal of Water Science and Engineering 6(1): 91-105.
25
Witham GB, 1974. Linear and Nonlinear Waves. John Wiley& Sons Interscience, New York.
26
Yang CH, Lin B, Jiang CH and Liu Y, 2010. Predicting near field dam break flow and impact force using a 3D model. Journal of Hydraulic Research 48(6): 784-792.
27
ORIGINAL_ARTICLE
پهنهبندی آسیبپذیری آبخوان دشت سلماس با مدل سینتکس و سیستم اطلاعات جغرافیایی
ارزیابی آسیبپذیری منابع آب زیرزمینی میتواند ابزاری موثر جهت اخذ تصمیمهای مدیریتی در نظر گرفته شود. در تحقیق حاضر، از مدل سینتکس (SINTACS) و سیستم اطلاعات جغرافیائی (GIS) برای ارزیابی آسیبپذیری آبخوان دشت سلماس استفاده گردید. این مدل از هفت پارامتر موثر بر انتقال آلودگی به آبخوان شامل عمق سطح ایستابی، نفوذ موثر یا تغذیه خالص آبخوان، محیط غیراشباع، نوع خاک، محیط آبخوان، هدایت هیدرولیکی و شیب یا توپوگرافی تشکیل شده است. نقشه پهنهبندی آسیبپذیری، سه پهنه عمده آسیبپذیری کم (شاخص آسیبپذیری 114-82)، آسیبپذیری متوسط (شاخص آسیبپذیری 146-114) و آسیبپذیری زیاد (شاخص آسیبپذیری 178-146) را نشان داد. حدود 47/31 درصد از مساحت منطقه مورد مطالعه از آسیبپذیری کم، حدود 42/53 درصد از آسیبپذیری متوسط و حدود 11/15 درصد از آسیبپذیری زیاد برخوردار میباشد. میزان تاثیرگذاری هر کدام از پارامترها در آلودهسازی آبخوان با تحلیل حساسیت به روش حذف پارامتر و روش تک پارامتری، مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج هر دو تحلیل نشان داد مهمترین پارامترهای تاثیرگذار بر شاخص آسیبپذیری محدوده دشت سلماس محیط غیراشباع و عمق سطح ایستابی هستند.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_9274_02e713effcc48148d45b8ee61ac833f8.pdf
2019-06-22
101
113
آسیبپذیری آبخوان
آلودگی
تحلیل حساسیت
سیستم اطلاعات جغرافیایی
مدل سینتکس
شیوا
عاشوری
shivaashouri@yahoo.com
1
فارغالتحصیل کارشناسی ارشد گروه علوم و مهندسی آب، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران
AUTHOR
شهرام
شاهمحمدی کلالق
2
استادیار گروه علوم و مهندسی آب، واحد تبریز، دانشگاه آزاد اسلامی، تبریز، ایران
LEAD_AUTHOR
Al Kuisi M, El-Naqa A and Hammouri N, 2006. Vulnerability mapping of shallow groundwater aquifer using SINTACS model in the Jordan Valley area. Jordan. Environmental Geology 50(5): 651-667.
1
Aller L, Bennet T, Leher JH, Petty RJ and Hackett G, 1987. DRASTIC: "A Standardized System for Evaluating Groundwater Pollution Potential Using Hydro-Geological Settings". Ada, Oklahoma U.S. and Environmental Protection Agency.
2
Amirahmadi A, Abbariki Z and Ebrahimi M, 2012. Evaluation of the vulnerability of Davarzan Aquifer by DRASTIC method using GIS. Arid Regions Geographic Studies 2(6): 51-66. (In Persian).
3
Anonymous, 2012. Basic studies of drought risk management program in the Urmia lake watershed. Iranian Department of Environment. (In Persian).
4
Anonymous, 2013. Report of water balance in the Naqadeh plain. Regional Water Organization of West Azarbaijan Province. (In Persian).
5
Asefi M, Radmanesh F and Heidari Z, 2014. Optimization of DRASTIC and SINTACS Models According to Geographical Information System with the Use in Analytical Hierarchy Process (AHP) (Case Study: Andimeshk Plain). Journal of Environmental Studies 40(1): 79-94. (In Persian).
6
Babiker IS, Mohamed MA, Hiyama T and Kato K, 2005. A GIS-based DRASTIC model for assessing aquifer vulnerability in Kakamigahara Heights, Gifu Prefecture, central Japan. Journal of Science of the Total Environment 345: 1277-140.
7
Bagherzadeh S, Kalantari N, Moradzadeh M, Rahimi M, Daneshian H and Abdehvand Z, 2010. Using GIS to analyze single-parameter sensitivity of DRASTIC and SINTACS methods for assessing the vulnerability of groundwater resources in Behbahan plain. Geomatics Conference. May 9, 2010. Iran National Cartographic Center, Tehran, Iran.
8
Chitsazan M and Akhtari Y, 2006. Evaluation the potential of groundwater pollution in Kherran and Zoweircherry plain through GIS-based DRASTIC model. Journal of Water and Watewater 17(3): 39-51. (In Persian).
9
Civita M, 1990. Unified Legend for the Aquifer Pollution Vulnerability Maps. Pitagora Edit, Bologna.
10
Civita M, 1994. Aquifer Vulnerability Maps to Pollution. Pitagora Edit, Bologna.
11
Draoui M, Vias J, Andreo B, Targuisti K and El Messari JS, 2008. A comparative study of four vulnerability mapping methods in a detritic aquifer under mediterranean climatic conditions. Environmental Geology 54(3): 455-463.
12
Hasiniaina F, Zhou J and Guoyi L, 2010. Regional assessment of groundwater vulnerability in Tamtsag basin, Mongolia using drastic model. Journal of American Science 6 (11): 65-78.
13
Kapelj S, Loborec J and Kapelj J, 2013. Assessment of aquifer intrinsic vulnerability by the SINTACS method. Geologia Croatica 66(2): 119-128.
14
Khodaei K, Shahsavari AA and Eatbari B, 2006. Assessment of Join aquifer vulnerability by the DRASTIC and GODS methods, Iranian Journal of Geology 2(4): 73-87. (In Persian).
15
Lee S, 2003. Evaluation of waste disposal site using the DRASTIC system in Southern Korea. Environmental Geology 44: 654-664.
16
Mahmoodian-Shooshtari M, 2013. Hydraulics of Groundwater, Shahid Chamran University Press. 577p. (In Persian).
17
Majandang J and Sarapirome S, 2013. Groundwater vulnerability assessment and sensitivity analysis in Nong Rua, Khon Kaen, Thailand, using a GIS-based SINTACS model. Environmental Earth Sciences 68(7): 2025-2039.
18
Marofi S, Soleymani S, Ghobadi MH, Rahimi Gh and Marofi H, 2012. Vulnerability assessment of Malayer plain groundwater by SINTACS, DRASTIC and SI models. Journal of Water and Soil Conservation 19(2): 141-166. (In Persian).
19
Napolitano P and Fabbri AG, 1996. Single-parameter sensitivity analysis for aquifer vulnerability assessment using DRASTIC and SINTACS. IAHS Pub 235: 559–566.
20
Piscopo G, 2001. Groundwater vulnerability map, explanatory notes, Castlereagh Catchment, NSW. Department of Land and Water Conservation, Australia, http://www.dlwc.nsw.gov.au/care/water/groundwater/reports/pdfs.
21
Rangzan K, Ziaeian-Firoozabadi P, Mirzaei L and Alijani F, 2008. Mapping of groundwater vulnerability using DRASTIC and empirical assessment of unsaturated zone in GIS, Varamin plain. Iranian Journal of Geology 2(6): 21-32. (In Persian).
22
Rezaei R, Maleki A, Safari M and Ghavami A, 2010. Assessment of chemical pollution of groundwater resources in downstream regions of Sanandaj landfill. Scientific Journal of Kurdistan University of Medical Sciences 15(3): 89-98.
23
Tabarmayeh M and Vaezi Hir A, 2015. Investigation on Vulnerability of Tabriz-plain Unconfined Aquifer. Journal of Water and Soil 28(6): 1137-1151.
24
Todd D and Mays K, 2005. Groundwater, Hydrology. 3rd End. John Wiley and Sons. Inc, New York.
25
Zhou JG, Li F, Liu Y, Wang and Guo X, 2010. DRAV model and its application in assessing groundwater vulnerability in arid area: a case study of pore phreatic water in Tarim Basin, Xinjiang, Northwest China. Environmental Earth Science 60 (5): 1055-1063.
26
ORIGINAL_ARTICLE
تهیه نقشه شوری خاک سطحی با استفاده از فنآوری سنجش از دور (مطالعه موردی: اراضی جنوب استان آذربایجان غربی)
شوری خاک یکی از مهمترین عوامل محدودکننده کشت محصولات کشاورزی است و بیش از 50% اراضی آبی دنیا دچار شوری با درجات مختلف هستند. یکی از مهمترین مشکلات کشاورزی در ایران نیز، شوری خاک است که استان آذربایجان غربی نیز از این امر مستثنی نیست. هدف از انجام تحقیق حاضر، بررسی امکان تهیه نقشه شوری خاک سطحی در مساحتی برابر 68000 هکتار از اراضی جنوب استان آذربایجان غربی با کاربرد سنجش از دور میباشد. برای تهیه نقشه شوری خاک (cm 15-0)، از روش نمونهبرداری سیستماتیک تصادفی (147 نمونه خاک 500 گرمی) و تجزیهوتحلیل آزمایشگاهی استفاده شد. در این تحقیق، تصاویر ماهواره IRS-P6 (باندهای چندطیفی و پانکروماتیک) بهکار گرفته شده و تصحیح هندسی تصاویر با کاربرد مدل رقومی ارتفاع و نقشه جادهها و آبراههها صورت گرفت. شاخصهای متعددی با استفاده از روشهای مختلف نسبتگیری و تحلیل مولفههای اصلی، تهیه و در طبقهبندیها استفاده شدند. پس از انتخاب نمونههای آموزشی مناسب، طبقهبندی با تعداد کلاسههای مختلف با روش نظارتشده و الگوریتمهای مختلف صورت گرفت. نتایج ارزیابی صحتسنجی نشان داد که بیشترین درصد صحت کلی و ضریب کاپا (96/87% و 77/0) مربوط به طبقهبندی دوکلاسه با ترکیب چهارباندی و الگوریتم حداکثر احتمال بود. همچنین نتایج بیانگر قابلیت بالای سنجش از دور و دادههای IRS-P6 برای تهیه نقشه شوری خاک سطحی در مقیاس محلی میباشد.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_9275_ec829f89e3e56e3dd0ae455a3a6ff72d.pdf
2019-06-22
115
128
تهیه نقشه
دادههای IRS-P6
شوری خاک
صحتسنجی
طبقهبندی
خالق
سلیمی
khaleg.salimi@yahoo.com
1
دانشآموخته کارشناسی ارشد آگرواکولوژی، واحد مهاباد، دانشگاه آزاد اسلامی، مهاباد
AUTHOR
ناصر
احمدی ثانی
n.ahmadisani@gmail.com
2
استادیار، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، واحد مهاباد، دانشگاه آزاد اسلامی، مهاباد
LEAD_AUTHOR
نادر
جلیل نژاد
khanimohammad63@yahoo.com
3
دانشجوی دکتری زراعت واصلاح نباتات، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران
AUTHOR
Abbas A, Khan S, Hussain N, Hanjra MA and Akbar S. 2013. Characterizing soil salinity in irrigated agriculture using a remote sensing approach. Physics and Chemistry of Earth 55: 43-52.
1
Abdalsamad A, David CW, Somsubhra C, Aakriti S and Bin L. 2015. Combination of proximal and remote sensing methods for rapid soil salinity quantification. Geoderma 239: 34-46.
2
Abdizadeh S, Toranjzar H and Ahmadi A. 2014. Evaluation of SI and BI index in soil salinity mapping in arid and semiarid areas using remote sensing data. Pp. 1-8. Proceedings of the National Conference on Sustainable Ecosystem and Development, Environment office of the Markazi Province. 8 May, Arak, Iran. (In Persian).
3
Afrasinei GM, Melis MT, Buttau C, Arras C and Ghiglieri G. 2017. Assessment of remote sensing-based classification methods for change detection of salt-affected areas (Biskra, Algeria). Journal of Applied Remote Sensing 11: 16-25.
4
Akbari A, Ebrahimi M and Amirahmadi A. 2013. Land use mapping of Sabzevar city using Maximum Liklihood and artificial neural network of Multi-layer Perceptron methods. Environmental Based Terretorial Planning (Amayesh) 23(6): 127-148 (In Persian).
5
Akhzari D and Asadi Meyabadi A. 2016. Soil salinity map preparation using spectral analysis of OLI sensor and field data. RS & GIS for Natural Resources 7(2): 87-100 (In Persian).
6
Alavipanah SK, Matinfar H and Abdulazimi H. 2014. Remote Sensing of Soil Salinity (Effect on Land Management). 2nd Ed, Tehran University Press, Tehran, 568 p (In Persian).
7
Amal A, Lalit K and Priyakant S. 2014. Mapping and modelling spatial variation in soil salinity in the Al Hassa Oasis based on remote sensing indicators and regression techniques. Remote Sensing 6: 1137-1157.
8
Bouaziz M, Matschullat J and Gloaguen R. 2011. Improved remote sensing detection of soil salinity from a semi-arid climate in northeast Brazil. Comptes Rendus Geoscience 343: 795-803.
9
Caren CD, David JM and Volker CR. 2001. Phonological difference in Tasseled Cap indices improves deciduous forest classification. Remote Sensing Environment 80: 460-472.
10
Daempanah R, Haghnia G, Alizadeh A and Karimi-Karoyeh A. 2011. Mapping salinity and sodicity of surface soil by remote sensing and geostatistic methods in south side of Mahvalat County. Journal of Water and Soil 3(25): 498-508 (In Persian).
11
Daliakopoulos IN, Tsanis IK, Koutroulis A, Kourgialas NN, Varouchakis AE, Karatzas GP and Ritsema CJ. 2016. The threat of soil salinity: A European scale review. Science of the Total Environment 573: 727-739.
12
Domra Kana J, Djongyang N, Raïdandi D, Njandjock Nouck P and Dadje A. 2015. A review of geophysical methods for geothermal exploration. Renewable & Sustainable Energy Reviews 44: 87-95.
13
Elhag M and Bahrawi JA. 2017. Soil salinity mapping and hydrological drought indices assessment in arid environments based on remote sensing techniques. Geoscientific Instrumentation, Methods and Data Systems 6: 149-158.
14
Elia S, Todd HS and Dennis LC. 2014. Regional scale soil salinity evaluation using Landsat 7, western San Joaquin Valley, California. USA Geoderma Regional 2: 82-90.
15
Fan Y, Guangxin Z, Xiongrui Y and Zhijun L. 2011. Field-scale spatial variation of saline-sodic soil and its relation with environmental factors in western Songnen of China. International Journal Environmental Research and Public Health 8: 374-387.
16
Fan X, Pedroli B, Liu G, Liu Q, Liu H and Shu L. 2012. Soil salinity development in the Yellow River delta in relation to groundwater dynamics. Land Degradation & Development 23: 175-189.
17
Fourati HT, Bouaziz M, Benzina M and Bouaziz S. 2015. Modeling of soil salinity within a semi-arid region using spectral analysis. Arabian Journal of Geosciences 8: 11175-11182.
18
Hasanvandi N, Landi A, Mateinfer H and Taherzadeh M. 2014. Soil surface salinity mapping using ETM+ data in south of Ahvaz. Agricultural Engineering 1(37): 23-32 (In Persian).
19
Ghanbari E and Barghi H. 2008. Key challenges in sustainable agriculture development in Iran. Development strategy 16(1): 218-234 (In Persian).
20
Jamshidi M, Eftekhari K, Navidi N and Momeni A. 2015. Forty Years of Soil Studies in Soil and Water Research Institute. Agricultural Research Education and Extention Organization Press, Tehran, 62 p (In Persian).
21
Khanyaghama M, Ahmadi-Sani N and Jalilanejad N. 2015. Investigating potentiality of IRS-P6 images for soil salinity modeling. Water and Soil Science- University of Tabriz 26(2):177-187 (In Persian).
22
Kiani V, Alizadeh-Shabani A and Nazari-Samani A. 2014. Accuracy assessment of IRS-p6 data using Google Earth database for land use mapping. Geographical Data 90(23): 50-60 (In Persian).
23
Li J, Pu L, Zhu M, Dai X, Xu Y, Chen X, Zhang L and Zhang R. 2014. Monitoring soil salt content using HJ-1A hyperspectral data: a case study of coastal areas in Rudong County, Eastern China. Chinese Geographical Science 25: 1-11. Lillesand T, Kiefer RW and Chipman J. 2014. Remote Sensing and Image Interpretation. John Wiley & Sons, New Jersey.
24
Mahmoudi F, Jafari R, Karimzadeh H and Ramezani N. 2015. Salinity zonation of soils in the southeastern region of Isfahan province using terrestrial and TM data. Journal of Water and Soil Science 71(19): 31-44 (In Persian).
25
Makhdoum M, Darvishsefat AA, Jafarzadeh H and Makhdoum A. 2013. Environmental Evaluation and Planning by Geographic Information System. Tehran University Press, Tehran (In Persian).
26
Maximo FA, Dennis LC, James DO, John M and Stephen RK. 2013. Modeling a sustainable salt tolerant grass-livestock production system under saline conditions in the western San Joaquin Valley of California. Sustainability 5: 3839-3857.
27
Medjani F, Aissani B, Labar S, Djidel M, Ducrot D, Masse A and Hamilton CML. 2017. Identifying saline wetlands in an arid desert climate using Landsat remote sensing imagery. Application on Ouargla Basin, southeastern Algeria. Arabian Journal of Geosciences 10: 176.
28
Meng L, Zhou S, Zhang H and Bi X. 2016. Estimating soil salinity in different landscapes of the Yellow River Delta through Landsat OLI/TIRS and ETM+ Data. Journal of Coastal Conservation 20: 271-279.
29
Morshed M, Islam T and Jamil R. 2016. Soil salinity detection from satellite image analysis: an integrated approach of salinity indices and field data. Environmental Monitoring and Assessment 188: 119.
30
Nawar S, Buddenbaum H and Hill J. 2015. Digital mapping of soil properties using multivariate statistical analysis and ASTER data in an arid region. Remote Sensing 2: 1181-1205.
31
Norouzi A, Homaie M and Farshad A. 2013. Estimation of surface soil salinity using Landsat satellite images: Comparison of classical statistic with spatial statistic models. Journal of Range and Watershed Management 4(66): 609-620 (In Persian).
32
Pattanaaik, SK, Singh OP, Sahoo RN and Singh DK. 2008. Irrigation induced soil salinity mapping through principal component analysis of remote sensing data. Journal of Agricultural Physics 8: 29-36.
33
Pishnamaz M, Rezaei Moghadam MH and Feizizadeh B. 2017. Study indexes and mapping of soil salinity using remote sensing data. RS & GIS for Natural Resources 8(6): 85-96.
34
Trnka M, Kersebaum KC, Eitzinger J, Hayes M, Hlavinka P, Svoboda M, Dubrovsky M, Semeradova D, Wardlow B, Pokorny E, Mozny M, Wilhite D and Zalud Z. 2013. Consequences of climate change for the soil climate in central Europe and the central plains of the United States. Climate Change 120: 405-418.
35
Wang F, Chen X, Luo G, Ding J and Chen X. 2013. Detecting soil salinity with arid fraction integrated index and salinity index in feature space using Landsat TM imagery. Journal of Arid Land 5: 340-353.
36
Yang C, Everitt JH, Fletcher RS, Jensen RR and Mausel PW. 2009. Evaluating AISA hyperspectral imagery for mapping black mangrove along the South Texas Gulf Coast. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 75: 425-435.
37
Zaker M, Emami H, Astaraei A and Fotovat A. 2018. Soil physical properties as affected by potassium and salinity of irrigation water. Applied Soil Research, 6(1): 51-61 (In Persian).
38
ORIGINAL_ARTICLE
اثر دیاتومیت بر توزیع شکلهای شیمیایی کادمیم در دو خاک آلوده
در دهههای اخیر چالش ناشی از آلودگی خاک با فلزات سنگین تبدیل به یکی از خطرات جدی در کشورهای جهان از جمله ایران شده است. تثبیت فلزات سنگین با استفاده از جاذبها در احیای خاکهای آلوده به فلزات سنگین یکی از روشهای کم هزینه و سریع میباشد. به منظور بررسی تأثیر دیاتومیت بر شکلهای شیمیایی کادمیم در خاک، آزمایشی بهصورت فاکتوریل در قالب طرح کامل تصادفی در 3 سطح دیاتومیت (0، 2 و 5 درصد وزنی) و4 زمان خوابانیدن (1، 2، 4 و 8 هفته) در دو خاک آلوده و در 3 تکرار انجام شد. توزیع کادمیم در زمانهای مذکور با روش عصارهگیری متوالی تعیین و برای ارزیابی وضعیت تحرکپذیری آن در خاکهای مورد مطالعه، از دو شاخص تفکیک کاهشیافته (IR) و تحرک (MF) استفاده شد. نتایج بهدست آمده نشان داد، کاربرد دیاتومیت موجب کاهش معنیدار (P ≤ 0.01) کادمیم در بخشهای تبادلی و کربناتی و افزایش معنیدار آن در بخشهای پیوند یافته با اکسیدهای آهن و منگنز، آلی و باقیمانده نسبت به خاک شاهد گردید. با افزایش 5 درصد دیاتومیت به خاکها و زمان 8 هفته انکوباسیون، مقدار IR ( 71-42 درصد) و pH (8-5 درصد) افزایش، اما مقدار MF (33-30 درصد) و بخش قابل عصاره گیر با DTPA کادمیم (33-28 درصد) کاهش یافت که بیانگر کاهش تحرک کادمیم با افزایش درصد دیاتومیت است. با توجه به نتایج میتوان از دیاتومیت بهعنوان یک ماده کاربردی ارزان برای حذف فلزات سنگین از جمله کادمیم از منابع خاک های آلوده استفاده نمود.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_9306_0e34a25c4889eb3fc3bff14b390844d8.pdf
2019-06-22
129
140
عصارهگیری متوالی
دیاتومیت
کادمیم
خاک آهکی
شاخص تحرک
مرضیه
پیری
piri.ma@yahoo.com
1
دانش آموخته دکتری گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ارومیه
AUTHOR
ابراهیم
سپهر
esepehr@yahoo.com
2
دانشیار گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ارومیه
LEAD_AUTHOR
عباس
صمدی
asamadi2@gmail.com
3
استاد گروه علوم خاک؛ دانشگاه ارومیه
AUTHOR
خلیل
فرهادی
kh.farhadi@urmia.ac.ir
4
استاد گروه شیمی، دانشگاه ارومیه
AUTHOR
محمد
علیزاده خالد آباد
m.alizadeh@urmia.ac.ir
5
استاد گروه صنایع غذایی، دانشگاه ارومیه
AUTHOR
Abad-Valle P, Alvarez-Ayus E, Murciego A and Pellitero E, 2016. Assessment of the use of sepiolite amendment to restore heavy metal polluted mine soil. Geoderma 280: 57-66.
1
Al-Degs A, Kharasheh MAM and Tutunji MF, 2001. Sorption of lead ions on diatomite and manganes oxides modified diatomite. Water Research 35: 3724-3728.
2
Anegbe B, Okuo JM, Ewekay EO and Ogbeifun DE, 2014. Fractionation of lead-acid battery soil amended with Biochar. Bayero Journal of Pure and Applied Sciences 7(2): 36-43.
3
Bilgin M and Tulun S, 2015. Use of diatomite for the removal of lead ions from water: thermodynamics and kinetics. Biotechnology and Biotechnological Equipment29(4): 696-704, DOI: 10.1080/13102818.2015.1039059.
4
Caliskan N, Kul AR, Alkan S, Sougut EG and Alacabey I, 2011. Adsorption of zinc (II) on diatomite and manganese-oxide-modified diatomite: A kinetic and equilibrium study. Journal of Hazardous Materials 193: 27-36.
5
Chapman HD, 1965. Cation Exchange Capacity. Pp. 891-901. In: Black, C.A., Ed., Methods of Soil Analysis. American Society of Agronomy Madison.
6
Davis TA,Volesky B and Vieira RHSF, 2000. Sargassum seaweed as biosorbent for heavy metals. Water Research 34 (17), 4270-4278.
7
United States Environmental Protection Agency (US EPA). 2001. Supplemental guidance for developing soil screening levels for superfund sites. Office of Solid Waste and Emergency Response, Washington, D.C. http://www.epa.gov/superfund/health/conmedia/soil/index.htm
8
Feng MH, Shan X Q, Zhang S and Wen B, 2005. Comparison of rhizosphere-based method with other one-step extraction methods for assessing the bioavailability of soil metals to wheat. Chemosphere 59(7): 939–949.
9
Flores-Cano JV, Layva-Ramos R, Padilla-Ortega E and Mendoza-Barron, 2013. Adsorption of heavy metals on diatomite: Mechanism and effect of operating variabbles. Adsorption Science and Technology 213(31): 275-291.
10
Gee GW, and Bauder JW.1986. Particle-Size Analysis. Pp. 383-411.In: Klute, A., Ed., Methods of Soil Analysis, Part 1. Physical and Mineralogical Methods, Agronomy Monograph No. 9, 2nd Edition, American Society of Agronomy/Soil Science Society of America, Madison.
11
Hamzenejad Taghlidabad R and Sepehr E, 2017. Heavy metals immobilization in contaminated soil by rape-pruning-residue biochar, Archives of Agronomy and Soil Science, DOI: 10.1080/03650340.2017.1407872.
12
Han FX, Banin A, Kingery WL, Triplett GB, Zhou LX and Zheng SJ, 2003. New approach to studies of heavy metal redistribution in soil. Advances in Environmental Research 8(1): 113-120.
13
Hossam E GMM, 2010. Diatomite: Its characterization, modifications and application. Asia journal of Materials Science 2(3): 121-136.
14
Irani M, Amjadi M, Mousavian MA, 2011. Comparative study of lead sorption onto natural perlite, dolomite and diatomite, Chemical Engineering Journal 178: 317–323.
15
Li H, Ye X, Geng Z, Zhou H, Guo X, Zhang Y, Zhao H and Wang G, 2016. The influence of biochar type on long-term stabilization for Cd and Cu in contaminated paddy soils. Journal of Hazardous Materials 304: 40–48.
16
Lindsay WL and Norvell WA, 1978. Development of a DTPA soil test for zinc, iron, manganese and copper. Soil Science Society of America Journal (42): 421-428.
17
Malandrino M, Abollino O, Buoso S, Giacomino A, La Gioia C and Mentasti E, 2011. Accumulation of heavy metals from contaminated soil to plants and evaluation of soil remediation by vermiculite. Chemosphere 82(2): 169–178.
18
Morgan JJ and Stumm W, 1995. Chemical processes in the environment, relevance of chemical speciation. Pp. 67–103. In: E. Merian (Ed.). Metals and Their Compounds in the environment. VCH, Weinheim. Nelson.
19
Nelson DW and Sommers LE, 1982. Total carbon, organic carbon, and organic matter. Pp. 539–579. 2nd ed. In: Page A. L. Methods of Soil Analysis.Chemical and microbiological properties. Agronomy Series No. 9, ASA and SSSA. Madison, WI.
20
Piri M and Sepehr E, 2017. The feasibility of using of diatomite for removal of lead and cadmium from aqueous solutions by batch system. 10.22059/ijswr.2017.224958.667613, Iranian Journal of Soil and Water Research. (In Farsi)
21
Puga AP, Melo LCA, de Abreu CA, Coscione AR and Paz-Ferreiro J, 2016. Leaching and fractionation of heavy metals in mining soils amended with biochar. Soil and Tillage Research 164: 25–33.
22
Rayment GE and Higginson FR, 1992. Australian Laboratory Handbook of Soil and Water Chemical Methods. Melbourne, Inkata Press.
23
Salmons, W and Forstner, U, 1980. Trace metal analysis on polluted sediment. PartII: Evaluation of invironmental impact. Environmental Technology Letters 1:506-517.
24
Shi W, Shao H, Li H, Shao M and Du S, 2009. Progress in the remediation of hazardous heavy metal-polluted soils by natural zeolite. Journal of Hazardous Materials 170: 1-6.
25
Sipos P. 2009. Distribution and sorption of potentially toxic metals in four forest soils from Hungary. Central European Journal of Geosciences 1(2):183 -192.
26
Soon YK and Abboud S, 1993. Cadmium, chromium, lead and nickel. Soil sampling and method of analysis. Lewis puplishers.
27
Sun YB, Sun GH, Xu YM, Wang L, Lin DS, Liang XF and Shi X, 2012. Insitu stabilization remediation of cadmium contaminated soils of wastewater irrigation region using sepiolite. Journal of Environmental Sciences-China 24(10): 1799–1805.
28
Tessier A, Campbell PGC and Bisson M, 1979. Sequential extraction procedure for the speciation of particulate trace-metals. Analytical Chemistry 51, 844–851.
29
Vassileva PS, Apostolova MS, Detcheva AK and Ivanova EH, 2013. Bulgarian natural diatomites: modification and characterization. Journal of Chemistry and Chemical Engineering 67: 342–349.
30
Wang Y, Lu YF, Chen R Z, Ma L, Jiang Y and Wang H, 2014. Lead ions sorption from waste solution using aluminum hydroxide modified diatomite. Journal of Environmental Protection, 5: 509-516.
31
Yaacoubi H, Zidani O, Mouflih M, Gourai M and Sebti S. 2014. Removal Cadmium from water using natural phosphatas as adsorbent. Procedia Engineering 83: 386-393.
32
Yavuz O, Guzel R, Aydin F, Tegin I and Ziyadanogullari R, 2007. Removal of cadmium and lead from aqueous solution by calcite. Polish Journal of Environ, 16(3), 467-471.
33
Ye X, Kang S, Wang H, Li H and Zhang Y, 2015. Modified natural diatomite and its enhanced immobilization of lead, copper and cadmium in simulated contaminated soils. Journal of Hazardous Materials 289: 210-218.
34
Zhang F, Romheld V and Marschner H, 1989. Effet of zinc deficiency in wheat on the release of zinc and iron mobilization rootexudates. Z. Pflanzenernähr. Bodenk 152 205–210.
35
Zhuravlev LT, 2000. The surface chemistry of amorphous silica. Zhuravlev model. Colloids and Surfaces A 173:1-38.
36
Zhaolum W, Yuxiang Y, Xuping Q, Jianbo Z, Yaru C and Linxi N, 2005. Decolouring mechanism of zhejiang diatomite. Application to printing and dyeing wastewater. Environmental Chemistry Letters 3: 33-37.
37
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی عملکرد برخی سامانههای آبیاری قطرهای (مطالعه موردی: شهرستان سنقر)
در این پژوهش، 8 سامانه آبیاری قطرهای ارزیابی شد. از هر سامانه یک مانیفلد در حال کار انتخاب و ارزیابیها بر روی چهار لترال از ابتدا، یک سوم، دو سوم و لترال انتهایی صورت گرفت. دبی 8 قطرهچکان در هر لترال، فشار ابتدا و انتها و حداقل فشار ورودی به لترال اندازهگیری شد. نتایج نشان داد که دبی در 5/87 درصد از قطرهچکانها ، بهدلیل پایین بودن فشار و گرفتگی قطرهچکانها به میزان قابل ملاحظهای از دبی اسمی کمتر است. در 5/12 درصد از قطرهچکانها میانگین دبی قطرهچکانها 10 درصد بیش از دبی اسمی بود. یکنواختی کاربرد آب، راندمان واقعی و پتانسیل کاربرد آب در چارک پایین سامانهها در حد ضعیف ارزیابی گردید. متوسط مقادیر ضریب یکنواختی، ضریب کاهش راندمان، راندمان پتانسیل و راندمان واقعی کاربرد آب در چارک پایین سامانهها بهترتیب 6/38، 5/71، 73/34 و 6/38 درصد محاسبه شد. ارزیابیها نشان داد مشکل عمده سامانههای آبیاری قطرهای، دستکاری قطرهچکانها، گرفتگی لولهها و قطرهچکانها، ناهمگونی فشار و توزیع غیر یکنواخت آب، فقدان دانش و مهارت کاربران بهواسطه تصورهای سنتی باغداران، طراحان و مجریان است. علیرغم اهمیت صافیها و لزوم بهکارگیری لوازم و اتصالات نو، باغداران معمولا حساسیتی به کامل بودن و تناسب فیلترها با آبدهی سامانهها و عدم افت و نشت بهدلیل نگهداری صحیح سامانهها ندارند.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_9308_ac5819a2aa0f6f79654a2bd5c0748a51.pdf
2019-06-22
141
154
آموزش آبیاری
پتانسیل کاربرد آب
دبی چارک پایین
راندمانهای آبیاری
گرفتگی قطرهچکان
علیرضا
باقرخانی
ali_bagherkhani@yahoo.com
1
دانشجوی کارشناسی ارشد آبیاری و زهکشی، گروه مهندسی آب دانشگاه بوعلی سینا همدان
AUTHOR
حمید
زارع ابیانه
2
استاد گروه مهندسی آب، دانشگاه بوعلی سینا همدان
LEAD_AUTHOR
Aali K, Liaghat AM and Dehghanisani H, 2009. The effect of acidification and magnetic field on emitter clogging under saline water application. Journal of Agricultural Science 1(1): 70-80.
1
Ahmadali KH, 2008. Evaluation of the trickle irrigation system min application saline water condition and investigation into the control of emitter clogging under different management of acidification and magnetic water. MSc thesis. Faculty of Engineering and Water Science, Tehran University, Tehran, Iran. (Farsi)
2
Acar B, Topak R and Direk M, 2010. Impacts of pressurized irrigation technologies on efficient water resources uses in semi – arid climate of Konya basin of turkey. International Journal of Sustainable Water and Environmental Systems 1(1): 1-4.
3
Akhtar A, Daraz Khan G and Akbar f, 2014. Performance assessment of existing drips irrigation system’s parameters (Uniformity, efficiency and adequacy degree installed in selected sites of Peshawar valley. Innovative Systems Design and Engineering 5(4): 66-72.
4
Amiriardakani M and Zamani GH, 2003. Problems and obstacles in utilization of new irrigation systems by farmers in Kohgiluyeh and Boyrahmad Province. Water and Soil Science- University of Tabriz 17(2): 220-231. (Farsi)
5
Anonymous, 1984. Trickle Irrigation. National engineering handbook. section 15 and 7. Soil Conservation Service (SCS), Water Resources Publication. Colorado. USA. 129 p.
6
Dalvi, VB., Satpute, GU., Pawade, MN. & Tiwari KN. 1995. Grower’s experiences and on−farm microirrigation efficiencies. In: Proceedings of 5th International Microirrigation Congress, April 2–6, 1995, Florida. ASAE. pp. 775–780.
7
Charles MB and Stuart W S, 2007. Drip and Micro-irrigation Design and Management for Trees, Vines and Field Crops. 3rd Edition. Published by the Irrigation Training and Research Center. 393 p.
8
Ghamarnia H, 2006. Evaluation of pressurized irrigation systems performance in Kermanshah province in the west of Iran. 7th International Micro Irrigation Congress, Malaysia.
9
Ghorbani B. and Shahbazianfard A. 2017. Evaluation of hydraulic performance of existing drippers in some trickle irrigation systems (Case study: sides of Zayandehroud river, Chaharmahal and Bakhtiari province). Water and Soil Science- University of Tabriz 27(4): 1-11. (Farsi)
10
Hasanli A. and Sepaskhah AR. 2000. Evaluation of drip irrigation systems Case study Darab citrus gardens. Journal of Science and Technology of Agriculture and Natural Resources 4(2): 13-27. (Farsi)
11
Hasanizade A, 2007. Evaluation of drip irrigation system (A case study of pistachio garden in Zarand). MSc thesis. Faculty of Engineering and Water Science, Shahid Bahonar University, Kerman, Iran. (Farsi)
12
Marofpour I. and Ebrahimpour M, 2014. Investigation and technical evaluation of trickle irrigation systems in Kurdistan province. Iranian Water Research Journal 8(15): 197-205. (Farsi)
13
Mangisoni J M, 2006. Impact of Treadle Pump Irrigation Technology on Small Holder Poverty and Food Security in Malawi: A Case Study of Blantyre and Mchinji Districts, Pretoria: International Water Management Institute (IWMI), Southern Africa Sub-regional Office.
14
Manisha JS and Tripathi MP, 2015. Studies on hydraulic performance of drip irrigation system under different operrating pressure. International Journal of Applied Engineering and Technology 5(2): 58-63.
15
Merriam JL and Keller J, 1978. Farm Irrigation System Evaluation: A Guide for Management, Utah State University Press, 271 p.
16
Noshadi M. and Ghaemi AA, 2013. Technical and hydraulic investigation of drip irrigation systems in Fars province. Iranian Journal of Irrigation and Drainage. 6(4): 254-264. (Farsi)
17
Ortega JF, Tarjuelo JM and Dejuan JA, 2002. Evaluation of irrigation performance in localized irrigation system of semiarid regions (Castila-La Mancha, Spain). Agricultural Engineering International 4(2): 1-17.
18
Piri H. 2008. Technical evaluation of drip irrigation systems-Case study: Sarbaz region. MSc thesis. Faculty of Engineering and Water Science, Shahid Chamran University, Ahvaz, Iran. (Farsi)
19
Pitts DJ, Haman DZ and Smajstrla AG, 1990. Causes and prevention of emitter plugging in micro-irrigation systems. University of Florida. Bulletin: 258 p.
20
Shaker M. Hesam M. Kiani AR, Zakeri Nia M, 2014. Technical evaluation of implemented drip irrigation systems in the gardens of Golestan Province. Water and Soil Conversation Journal 21(4): 261-274. (Farsi)
21
Valiahari S. Nazemi AH. Ashraf Sadraddini A. Majnooni heris A. 2015. Technical performance assessment of the trickle irrigation systems in Sattarkhan irrigation channels network of Ahar city. Iranian Journal of Irrigation and Drainage 9(2): 262-273. (Farsi)
22
Yegane Z. behmanesh J. Rezaee H. 2012. Technical evaluation of drip irrigation in some Marand city gardens. Water Research in Agriculture Journal 4(26): 449-460. (Farsi)
23
Yildirim O. and Orta AM, 1995. Evaluation of some drip irrigation system in antalya region. Doga- Turkish Journal of Agriculture and Forestry 17(2):499-509.
24
Zare Abyane H, Abdolsalehi SE, Kazemi A, 2010. Corrosion and scaling analysis of groundwater resources of Hamedan Bahar aquifer. Environmental Science and Technology Journal 12(2): 89-102. (Farsi)
25
ORIGINAL_ARTICLE
تداوم روزهای همراه با موج گرمایی در اقلیمهای مختلف با استفاده از زنجیره مارکف
در چند دهه اخیر تغییرات دما روند افزایشی داشته و این تغییرات در مناطقی همچون ایران که در کمربند خشک و نیمهخشک دنیا واقع شده است، چشمگیرترمیباشد. موجهای گرمایی شدید از مهمترین بلایای آب و هوایی بوده که هر سال پیامدهای زیست محیطی مخربی را در طبیعت به جای میگذارند. در این پژوهش، پس از شناسایی موجهای گرمایی، احتمال ساده، احتمال ساکن و احتمال تداومهای پیدرپی دو تا پنج روزه محاسبه و مورد بررسی قرار گرفت. برای این منظور، دمای بیشینه روزانه 30 ساله 16 ایستگاه با اقلیمهای متفاوت (اقلیم خشک سرد تا مرطوب معتدل) و زنجیره مارکف مرتبه اول استفاده شد. نتایج نشان داد، بیشینه مقدار متوسط احتمال ساده روز با موج گرمایی متعلق به ایستگاه بندرعبّاس با مقدار1/6 درصد و کمترین آن مربوط به ایستگاه خرمآباد با مقدار 2/0 درصد است. همچنین، ایستگاه بندرعباس دارای بیشترین مقدار درصد متوسط احتمال تداومهای پیدرپی 2 تا 5 روزه همراه با موج گرما است که مقدار آن بهترتیب، برابر 91/2، 40/1، 67/0 و 31/0 درصد میباشد.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_9326_fd1c8220152d208cb625dea6b33077bf.pdf
2019-06-22
157
170
احتمال ساده
احتمال ساکن
تداوم پیدرپی
بیشینه دمای روزانه
زنجیره مارکف مرتبه اول
سیده اسرین
حسینی
1
کارشناسی ارشد مهندسی منابع آب، گروه مهندسی علوم آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران.
AUTHOR
صفر
معروفی
smaroofi@yahoo.com
2
استاد مهندسی منابع آب، گروه مهندسی علوم آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران.
LEAD_AUTHOR
نادیا
شهرکی
shahraki_n@yahoo.com
3
دانشجوی دکتری مهندسی منابع آب، گروه مهندسی علوم آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران.
AUTHOR
محمد
محمدی
mohammadmohammadi314@gmail.com
4
کارشناسی ارشد مهندسی منابع آب، گروه مهندسی علوم آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان، ایران.
AUTHOR
Ababaei B, Sohrabi TM and Mirzaei F, 2015. Developing a weather generator model to preserve spatial correlations between neighboring stations. Journal of Water and Soil Science- University of Tabriz 25(1): 181-192 (In Persian).
1
Ahmadi F, Radmanesh f And Mirabbasi Najaf Abadi R, 2015. Trend analysis of the average temperature in southern half of Iran during the recent four decades. Water and Soil Science- University of Tabriz 25(3): 211-226 (In Persian).
2
Anonymous, 2007. Natural Hazard Statistics. National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), U.S. Department of Commerce.
3
Arshaghi A, 1999. Schaum's Outline of Theory and Problems of Probability (translation). Ney Publications, Tehran (In Persian).
4
Ashofteh PS and Massah AR, 2009. Impact of Climate Change Uncertainty on Temperature and Precipitation of Aidoghmo ush Basin in 2040-2069 Period. Water and Soil Science- University of Tabriz 19 (2): 85-98 (In Persian).
5
Azizi GH, 2004. Climate Change. Gomes publishing, Tehran, Iran (In Persian).
6
Baldi M, Pasqui M, Cesarone F and De Chiara G, 2004. Heat waves in the Mediterranean region: analysis and model results.Pp.9-13. In 16th Conference on Climate Variability and Chang. 12 Jan, Rome, Italy.
7
Colacino M and Conte M, 1994. Heat waves in the central Mediterranean. Il Nuovo Cimento C 18(3): 295-304.
8
Daniel S, 1985. Statistical Methods in the Atmospheric Sciences. Dep of soil, Crop and Atmospheric Sciences, Cornell Univ, New Yourk. 453 P.
9
Darand M, 2014. Identification and analysis of the temporal- spatial distribution of heat waves in Iran. Journal of Geography and Development 35: 162-18 (In Persian).
10
Díaz J, Carmona R, Mirón IJ, Ortiz C, León I and Linares C, 2015. Geographical variation in relative risks associated with heat: Update of Spain's Heat Wave Prevention Plan. Environment International 85: 273-28l.
11
Díaz J, Linares C and Tobías A, 2006. A critical comment on heat wave response plans. The European Journal of Public Health 16(6): 600.
12
Esmailnejad M, Khosravi M, Alijani B, Massoudian SA, 2014. Identifying heat waves of Iran and Its relationship with synoptic patterns. Journal of Geography and Development 33: 39-54 (In Persian).
13
Etemadian E and Doostan R, 2017. Spatial analysis of Iran's thermal waves. Journal of Spatial Analysis environmental Hazarts 1(4): 17-32 (In Persian).
14
Freidooni F, Ataei H and Shahriar F, 2015. Estimating the occurrence probability of heat wave periods using the Markov Chain Model. Journal of Sustainable Development 8(2): 26-45.
15
Ghasemifar E and Naserpour S, 2016. Synoptic analysis of heat and cold waves over southern coastal of Caspian Sea. Scientific - Research Quarterly of Geographical Data (SEPEHR) 26 (103):137-146 (In Persian).
16
Hoaglin DC, Mosteller F and Tukey JW, 2011. Exploring Data Table, Trends, and Shapes, John Wiley & Sons .Inc, U.S.A: 538 p.
17
Khalili A, 1997. Integrated Water Plan of Iran. Meteorological Studies. Ministry of Power. Iran.
18
Marofi S, Saghaei S, Ershadfath F and Khatar B, 2014. Evaluating Time Series Models to Estimate Monthly Temperature of Iran’s Old Synoptic Stations During 1977-2005. Water and Soil Science- University of Tabriz 24(4): 215-226 (In Persian).
19
Martínez PF, Bandala ER and Patiño-Gómez C, 2015. Temperature and heat wave trends in northwest Mexico. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C 91:20-26.
20
Mirmosavi SH, Zohrevandi H, 2013. Analysis of weekly rainfall in Hamedan province in order to assesment the probability frequency of dry and wet weeks. Journal of Geographic Space 42: 149-167(In Persian).
21
Robinson P, 2001. On the definition of a heat wave. Journal of Applied Meteorology 40(4): 762-775.
22
Schar C, Vidale PL, Luthi D, Frei C, Haberli C, Liniger M and Appenzeller C, 2004. The role of increasing temperature variability in European summer heat waves. Nature 427(6972): 332-336.
23
Srinivasareddy GV, Bhaskar SR, Purohit RC and Chittora AK, 2008. Markov chain model probability of dry, wet weeks and statistical analysis of weekly rainfall for agricultural planning at Bangalore. Karnataka Journal of Agricultural Sciences 21(1):12-16.
24
Victor US and Sastry PSN, 1979. Dry spell probability by Markov chain model and its application to crop development stage. Mausam 30(4): 479-484.
25
Yazdanpanah H, Alizadeh T, 2012. Estimating the probability of different duration heat waves occurrence in Kerman, Province using Markov chain. Journal of Geographical Research 3(102): 72-51(In Persian).
26
Zarei A, 2004. Engineering Statistics. First Edition,Publication of Danesh parvar, Tehran, Iran 783p(In Persian).
27
ORIGINAL_ARTICLE
تعیین کیفیت آب چاههای کشاورزی دشت سراب جهت استفاده در سیستمهای آبیاری تحت فشار
برداشت بیرویه از آبهای زیرزمینی باعث آسیب شدید به آبخوانها شده و دشتهای کشور به دلیل این وضعیت با پدیده نشست مواجه هستند. در این راستا پیرو تشویق دولت با ارایه کمکهای مالی بلاعوض، کشاورزان زیادی داوطلب اجرای سیستمهای تحت فشار هستند. لذا شناخت مناسب کمی و کیفی منابع آبی برای داشتن کشاورزی پایدار ضروری است. در این مطالعه به بررسی کیفیت آب تعداد 103 چاه عمیق کشاورزی منطقه سراب که مالکان آنها متقاضی اجرای سیستم تحت فشار هستند، پرداخته شد. برای تعیین وضعیت کیفی آب این چاهها علاوه بر عوامل شیمیایی، از شاخصهایی نظیر نسبت جذب منیزیم (MAR)، شاخص نفوذپذیری (PI)، پتانسیل شوری (PS)، نسبت کلایز (KR)، نسبت جذب سدیم(SAR)ونسبت سدیم محلول (SSP)استفاده گردید. مقادیر EC، SAR، MAR، PS و شاخص کلراید حاکی از کاسته شدن کیفیت آب از شرق به غرب و از جنوب به شمال دشت میباشد. حدود 50 درصد آب چاهها در کلاس C3S1قرار داشته و متوسط شاخص کلایز چاهها در وضعیت مناسب برابر 46/0 تعیین شد. جز یک چاه با SAR برابر 52/15 آب بقیه دارای مقادیر کمتر از 15 بودند و آب غیرقلیایی داشتند. فقط 17 درصد آب چاهها دارای SSP بالای 40 درصد بوده و از نظر این شاخص مناسب نبودند. بیشتر نمونهها از نظر MAR کمتر از حد مجاز استاندارد 50 درصد هستند. در نهایت در شرایط مطالعه حاضر برای پایاب 90 درصد چاهها اجرای سیستم آبیاری بارانی و تیپ در حدود 10 درصد بقیه کاربرد هیدروفلوم توصیه میگردد.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_9328_8172ff8f570310f3b6e5a7fde7846b06.pdf
2019-06-22
185
198
آب زیرزمینی
آب آبیاری
ارزیابی
عوامل شیمیایی
مهناز
تلسچی امیرخیزی
amirkhizimah@yahoo.com
1
دانشآموخته کارشناسی ارشد آبیاری و زهکشی دانشکده آب و خاک، دانشگاه زابل
AUTHOR
رضا
دلیرحسن نیا
delearhasannia@yahoo.com
2
دانشیار گروه علوم و مهندسی آب دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
پرویز
حقیقت جو
phjou40@gmail.com
3
استادیار گروه مهندسی آب دانشکده آب و خاک، دانشگاه زابل
AUTHOR
ابوالفضل
مجنونی هریس
4
دانشیار گروه علوم و مهندسی آب دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز
AUTHOR
Abbasnia A, Radfard M, Mahvi AH, Nabizadeh R, Yousefi M, Soleimani H, and Alimohammadi M, 2018. Groundwater quality assessment for irrigation purposes based on irrigation water quality index and its zoning with GIS in the villages of Chabahar, Sistan and Baluchistan, Iran. Data in Brief 19: 623–631.
1
Asghari Moghaddam A and Vadiati M, 2016. Groundwater quality ranking of Sarab plain for drinking purpose using entropy method. Water and Soil Science (University of Tabriz) 26(3): 1-13. (in Persian)
2
Ayers RS and Westcot DW, 1994. Water Quality for Agriculture, Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), Publication number 29, Rome, Italy.
3
Bartels D and Sunkar R, 2005. Drought and salt tolerance in plants. Critical Reviews in Plant Sciences 24: 23-58.
4
Dabiri R, Bakhshi Mazdeh, M and Mollai, H, 2016. Hydrogeochemistry studies and assessment of groundwater quality variations in Sangan-Khaf plain using GQI index. Journal of Water and Soil Science (University of Tabriz) 26(2): 325- 336. (in Persian)
5
Delgado C, Pacheco J, Cabrera A, Batllori E, Orellana R, Bautista F, 2010. Quality of groundwater for irrigation in tropical karst environment: The case of Yucatan, Mexico. Agricultural Water Management 97: 1423–1433.
6
Forouzani, M and karami E, 2011. Agricultural water poverty index and sustainability. Agronomy for Sustainable Development 31: 415-432.
7
Gonzalez-Dugo V, Durand JL and Gastal F, 2010. Water deficit and nitrogen nutrition of crops. A review. Agronomy for Sustainable Development 30: 529-544.
8
Gosh NG and Sharma KD, 2006. Groundwater Modeling and Management, Capital Publishing, New Delhi, India.
9
Gupta SK and Gupta IC, 1987. Management of Saline Soils and Water. Oxford and IBH publication, New Delhi, India.
10
Jampani M, Huelsmann S, RLiedl R, Sonkamble S, Ahmed S, Amerasinghe P, 2018. Spatio-temporal distribution and chemical characterization of groundwater quality of a wastewater irrigated system: A case study. Science of the Total Environment 636: 1089–1098.
11
Joshi DM, Kumar A and Agrawal N, 2009. Assessment of the irrigation water quality of river Ganga in Haridwar district. Rasayan Journal of Chemistry 2(2): 285-292.
12
Karmi F, 2010. Studying salinity changes of groundwater resources in Sarab plain (using qualitative maps and GIS). Journal of Geography and Planning 36(16): 11-123.
13
Khaledi M, Majnooni A and Fakheri Fard A, 2017. Determination of hydraulic conductivity based on corrected transmissivity and the effect of wells density and excess water harvesting on Shabestar plain aquifer. Hydrogeology Accepted Manuscript, Available Online from 23 October. (in Persian)
14
Lichtfouse E, 2010. Sustainable Agriculture Reviews 6: Alternative Farming Systems, Biotechnology, Drought Stress and Ecological Fertilization. Springer, Dordrecht, the Netherlands.
15
Merati, E, Taheri Tizro, A, Parsafar, N, 2017. Qualitative zoning of groundwater resources using geostatistical and GIS Methods (Case Study: Soleymanshah Watershed). Water and Soil Science (University of Tabriz) 27(2): 237- 248. (in Persian)
16
Mohammadi M, Mohammadi Ghaleni M and Ebrahimi K, 2011. Spatial and temporal variations of groundwater Quality of Qazvin plain. Iran Water Research Journal 5(8): 41-52. (in Persian)
17
Mohammadi Ghaleni, M, Ebrahimi, K and Araghinejad, Sh, 2011. Groundwater quantity and quality evaluation: A case study for saveh and arak aquifers. Journal of Water and Soil Science (University of Tabriz) 21(2): 91- 108. (in Persian)
18
Obiefuna GI and Sheriff A, 2010. Assessment of shallow groundwater quality of Pindiga Gombe area, Yola Area, NE, Nigeria for irrigation and domestic purposes. Research Journal of Environmental and Earth Sciences 3(2): 131-141.
19
Park S, 2005. Regional hydrochemical study on salinization of coastal area of South Korea. Journal of Hydrology 313: 182-194.
20
Pourakbar M, Mosaferi M, Khatibi M and Moradi A, 2015. Ground water quality assessment from a hydro geochemical view point. A case study of Sarab. Water and Waste Water 26(3): 116-126.
21
Qolmalizade Ahangar A, 2002. Quality and Evaluation of Irrigation Water. Agricultural Sciences Press, Tehran, Iran. 114 P. (in Persian)
22
Richards LA, 1954. Diagnosis and Improvement of Saline and Alkali Soils. Agriculture Handbook 60. USDA and IBH Publications, New Delhi, India.
23
Salah SA and Barrington SF, 2006. Effect of soil fertility and transpiration rate young wheat plants (Triticum aestivum) Cd/Zn uptake and yield. Agricultural Water Management 82: 177–192.
24
Soleimani H, Abbasnia A, Yousefi M, Mohammadi AA and Changani Khorasgani F, 2018. Data on assessment of groundwater quality for drinking and irrigation in rural area Sarpol-e Zahab city, Kermanshah province, Iran. Data in Brief 17: 148–156.
25
Subba RN, 2006. Groundwater potential index in a crystalline terrain using remote sensing data. Environmental Geology 50: 1067–1076.
26
Taghizade-Mehrjardi RM, Zareian Mahmodi Sh and Heidari A, 2008. Spatial distribution of groundwater quality with geostatistics (case study: Yazd-Ardakan plain). World Applied Science Journal 4(1): 9-17.
27
Vadiati, M. and Nakhaei M, 2015. Groundwater quality evaluation of Tehran province for agricultural uses by fuzzy inference model. Journal of Water and Soil Science (University of Tabriz) 25(1): 41- 52. (in Persian)
28
Yousefi M, Mohammadi AA, Yaser M and Mahvi AH, 2017. Epidemiology of drinking water fluoride and its contribution to fertility, infertility and abortion: an ecological study in West Azerbaijan Province, Poldasht County, Iran. Fluoride 50: 343–353.
29
ORIGINAL_ARTICLE
اثر وجود عدمقطعیت در قابلیت فشردگی خاک بر تغییرات زمانی فشار آب منفذی در پی سازه
با توجه به عدمقطعیت و تغییرات مکانی مقادیر پارامترهای تحکیمی خاک و تاثیر آن بر فشار آب منفذی حین نشست در پی سازه، امروزه کاربرد روشهای احتمالاتی مبتنی بر عدمقطعیت در تحلیل چنین مسائلی رایج میباشد. در تحقیق حاضر، نقش عدمقطعیت قابلیت فشردگی حجمی خاک به عنوان یکی از عوامل موثر بر تغییرات زمانی فشار آب منفذی حین تحکیم در ناحیه شفت استان گیلان مورد بررسی قرار گرفت. بدین منظور نمونهبرداری خاک از 9 گمانه (مربوط به پی یک سازه فولادی و محوطه آن واقع در حومه شهرستان شفت) انجام شد و با آزمایش تحکیم، توزیع لوگنرمال پارامتر قابلیت فشردگی حجمی خاک به دست آمد. سپس یک برنامه رایانهای در محیط MATLAB برای تحلیل احتمالاتی معادله دیفرانسیل تحکیم به روش مونتکارلو توسعه داده شد. طبق نتایج، با افزایش تعداد نمونه تصادفی (ضریب قابلیت فشردگی) در روش مونتکارلو از 100 به 1000 نمونه، تغییر قابل توجهی در نتایج مشاهده نگردید. در حالیکه کشیدگی منحنیهای چگالی احتمال با زمان، حاکی از نقش قابل توجه گذشت زمان در افزایش عدمقطعیت فشار آب منفذی میباشد. همچنین در یک عمق معین، ضخامت بیشتر لایه خاک مورد بررسی منجر به افزایش عدمقطعیت نتایج گردید. با 2 برابر شدن عمق نقطه مورد بررسی و ضخامت لایه خاک، چگالی احتمال بیش از 20 برابر افزایش یافت. در نهایت بیشترین افزایش ضریب تغییرات فشار آب منفذی طی 100 روز در لایه خاک به ضخامت 4 متر برابر 15/2 درصد و در لایه خاک با ضخامت 16 متر کمتر از 25/0 درصد به دست آمد.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_9357_636649a7b7d88db212fa054e279c67c3.pdf
2019-06-22
199
212
تحلیل احتمالاتی
توزیع لوگنرمال
روش مونت کارلو
نشست تحکیمی خاک
نمونهبرداری خاک
امیر
ملک پور
amir_mlk@yahoo.com
1
استادیار گروه مهندسی آب، دانشکده علوم کشاورزی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران
LEAD_AUTHOR
ستاره
فروخ رو
setarefarokhro@gmail.com
2
دانش آموخته گروه مهندسی آب، دانشکده علوم کشاورزی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران
AUTHOR
مهدیه
حسینی
mrs.mahdiye@gmail.com
3
دانش آموخته گروه مهندسی آب، دانشکده علوم کشاورزی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران
AUTHOR
Badaoui MH, Nour A, Slimani A and Berrah MK, 2007. Consolidation statistics investigation via thin layer method analysis. Transport in porous media 67(1):69-91.
1
Chenari RJ and Noori NS, 2017. Uncoupled consolidation analysis of clay deposits with linearly varying characteristics with depth. Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Civil Engineering 41(1):49-53.
2
Cheng Y, Zhang LL, Li JH, Zhang LM, Wang JH and Wang DY, 2017. Consolidation in spatially random unsaturated soils based on coupled flow-deformation simulation. International Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomechanics 41(5):682-706.
3
Griffiths DV and Fenton GA, 2009. Probabilistic settlement analysis by stochastic and random finite-element methods. Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering 135(11): 1629-1637.
4
Huang J, Griffiths DV and Fenton GA, 2010. Probabilistic analysis of coupled soil consolidation. Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering 136(3):417-430.
5
Indian Standard (IS), 1981. Code of Practice for Subsurface Investigation for Foundations. Indian Standard Institution New Delhi, India.
6
Kwon Y, 2016. Geotechnical hybrid simulation to investigate the effects of the hydraulic conductivity on one-dimensional consolidation settlement. Marine Georesources and Geotechnology. 34(3):219-33.
7
Lashgaripour GR, Ghafouri M, Savizi Z and Peyvandi Z, 2005. Drop of groundwater table and land subsidence in Mashhad plain. Pp. 123-131. Proceedings of the ninth Conference of Geology Association of Iran. 30-31 August, Tehran, Iran.
8
Wu TH, Gale SM, Zhou SZ and Geiger EC, 2011. Reliability of settlement prediction—case history. Journal of Geotechnical and Geoenvironmental Engineering 137(4): 312-322.
9
Sun R, 2010. Bearing capacity and settlement behavior of unsaturated soils from model footing tests. Doctoral dissertation, University of Ottawa, Canada.
10
Terzaghi K, Peck RB and Mesri G, 1996. Soil Mechanics in Engineering Practice. John Wiley & Sons, New York, USA.
11
Wang Y, Cao Z and Au SK, 2010. Efficient Monte Carlo simulation of parameter sensitivity in probabilistic slope stability analysis. Computers and Geotechnics. 37(7):1015-22.
12
Wang Y, Tengyuan Z and Zijun C,2015. Site-specific probability distribution of geotechnical properties. Computers and Geotechnics 70: 159-168.
13
Wang Y, Zhao X and Wang B, 2013. LS-SVM and Monte Carlo methods-based reliability analysis for settlement of soft clayey foundation. Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering 5(4):312-7.
14
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل وقوع روزهای عادی و یخبندان با روش زنجیره مارکف مرتبه اول (مطالعه موردی: ایستگاههای همدید همدان و ملایر)
در این مطالعه احتمالات پیشامدهای متوالی روزهای عادی و یخبندان برای ایستگاههای همدید همدان و ملایر، با استفاده از زنجیره مارکف مرتبه اول دو حالته مورد تحلیل قرار گرفت. بدینمنظور، از آمار کمینه دمای روزانه ماههای اکتبر تا مارس سالهای 2000 تا 2014 استفاده شد. دادهها بر اساس ماتریس شمارش تغییر حالت روزهای یخبندان و عادی مرتب شده و احتمال مربوطه با توجه به روش درستنمایی بیشینه محاسبه گردید. احتمال ساده و تداوم روزهای یخبندان و عادی، محاسبه شد. نتایج نشان داد که ایستگاههای همدان و ملایر، بهترتیب تعداد 860 و 1199 دو روز عادی متوالی و تعداد 235 و 246 روز عادی بعد وقوع یخبندان را بهخود اختصاص دادهاند. بر همین اساس، روزهای یخبندان بعد از روز عادی در این ایستگاهها بهترتیب 235 و 246 بودند. همچنین تعداد یخبندانهای متوالی دو روزه در ایستگاههای مذکور بهترتیب 1400 و 1039 روز بود. درصد احتمال وقوع دوره یخبندان متوالی ایستگاههای همدان و ملایر بهطور میانگین بهترتیب 06/81 و 73/76 بوده است. درصد احتمال وقوع روزهای یخبندان در این ایستگاهها بهطور میانگین 11/60 و 99/46 بوده است. همچنین درصد احتمال تداوم پیدرپی یخبندان 2 تا 5 روزه نشان داد که مقدار متوسط این احتمال در ایستگاه همدان بهترتیب، برابر با 9/50، 73/43، 67/37 و 78/32 و در ایستگاه ملایر بهترتیب، برابر با 82/37، 72/30، 25/25 و 99/20 بوده است. از آنجایی که دماهای پایین تاثیرات مخربی بر تولیدات کشاورزی دارند، از این نتایج جهت پیشبینی و جلوگیری از خسارات احتمالی میتوان استفاده کرد.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_9358_2c09c44f09952880cf070b286c2d7fae.pdf
2019-06-22
213
224
دوره عادی
دوره یخبندان
زنجیره مارکف
ملایر
همدان
نادیا
شهرکی
shahraki_n@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری رشته مهندسی منابع آب، گروه مهندسی علوم آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان
AUTHOR
صفر
معروفی
smaroofi@yahoo.com
2
استاد مهندسی منابع آب، گروه مهندسی علوم آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان
AUTHOR
Boer R, Campbell LC and Fletcher DJ, 1993. Characteristics of Frost in a Major Wheat– growing Region of Australia. Australian Journal of Agricultural Research 44(8): 1731-1743.
1
Box GEP, Hunter SJ and Hunter WG, 2005. Statistics for Experimenters. John Wily & Sons. Inc., U.S.A. 633 P.
2
Continas JV, 2000. A climatology of freezing rain in Great Lake region of North America. Monthly Weather Review 128: 3574- 3588.
3
Daniel S, 1985. StatisticalMethods in the Atmospheric Sciences. Dep of Soil, Crop and Atmospheric Sciences, ITHACA, Cornell Univ, New Yourk 453 P.
4
Dash PR, 2012. A markov chain modelling of daily precipitation occurrences of Odisha. International Journal of Advanced Computer and Mathematical Sciences 3(4): 482-486.
5
Hoaglin DC, Mosteller F and Tukey JW, 2011. Exploring Data Table, Trends, and Shapes, John Wily & Sons. Inc., U.S.A.
6
Khalili A, 1997. Integrated Water Plan of Iran. Meteorological Studies, Ministry of power. Iran.
7
Madelin M and Beltrando G, 2005. Spatial interpolation– based mapping of the spring frost hazard in the Champagne Vineyards. Meteorological Applications 12: 51-56.
8
Muller GV, Nunez MN and Seluchi ME, 2000. Relationship between ENSO cycles and frost events within the Pampa Humeda Region. International Journal of Climatology 20(13): 1619-1637.
9
Selvaraj S and Selvis T, 2010. Stochastic modelling of daily rainfall at Aduthurai. International Journal of Advanced Computer and Mathematical Sciences 1(1):52-57.
10
Srinivasareddy GV, Bhaskar RS, Purohit R C and Chittora A K, 2008. Markov chain model probability of dry, wet weeks and statistical analysis of weekly rainfall for agricultural planning at Bangalore. Karnataka Journal Agric 21 (1): 12-16.
11
Tait A and Zheng X, 2003. Mapping frost occurrence using satellite data. Journal of Applied Meteorology 42( 2): 193- 203.
12
Watkins SC, 1991. The Annual period of freezing temperatures in Central England 1850-1989. International Journal of Climatology 11 (8): 889-896.
13
Waylon PR and Leboutillier DW, 1998. The statistical properties of freeze date variables and length of the growing season. Journal of Climate 2:1314- 1328.
14