ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر مدیریتهای مختلف خاکورزی بر شکلهای معدنی فسفر خاک
خاکورزی میتواند بهطور قابلتوجهی باروری و پایداری سیستمهای نوین کشاورزی را تحت تأثیر قرار دهد. همچنین طبیعت شیمیایی فسفر خاک میتواند تحت تأثیر عملیات خاکورزی قرار گیرد. هدف از این تحقیق، بررسی اثر خاکورزیهای مختلف بر شکلهای معدنی فسفر خاک (فسفر لبایل، فسفر نسبتاً لبایل، فسفر غیر لبایل و فسفر باقیمانده) با استفاده از روش عصارهگیری دنبالهای بوومن و کول (1978) بود. بدین منظور نمونهبرداری خاک بهصورت فاکتوریل بر پایه طرح بلوکهای کامل تصادفی از چهار روش خاکورزی مختلف (مرسوم، بستر برآمده، کمخاکورزی و بیخاکورزی) از عمقهای 8-0 و 16-8 سانتیمتری در 5 تکرار صورت گرفت. نتایج نشان داد که مقدار فسفر معدنی کل و نیز شکلهای مختلف فسفر معدنی به جز فسفر معدنی غیرلبایل در اثر خاکورزی تغییرات معنیداری داشت. تغییر خاکورزی از مرسوم به خاکورزیهای حفاظتی موجب افزایش معنیدار فسفر معدنی در شکلهای لبایل، نسبتاً لبایل و باقیمانده شد. بیشترین تغییرات را فسفر معدنی لبایل از خود نشان داد، به گونهای که میزان این شکل از فسفر از 51/9 میلیگرم بر کیلوگرم در خاکورزی مرسوم به 37/21 میلیگرم بر کیلوگرم در کمخاکورزی تغییر یافت که نشانگر افزایش حدوداً 2 برابری بود. تیمار بیخاکورزی با 678 میلیگرم بر کیلوگرم بالاترین و خاکورزی مرسوم با 580 میلیگرم بر کیلوگرم کمترین مقدار فسفر نسبتاً لبایل را داشت. بیشترین و کمترین فسفر معدنی کل بهترتیب با مقادیر 95/522 و 98/441 میلیگرم بر کیلوگرم در بیخاکورزی و خاکورزی مرسوم مشاهده شد. نتایج این پژوهش نشان داد که تغییر خاکورزی مرسوم به روشهای خاکورزی حفاظتی اثر قابل توجهی بر مقدار ذخایر فسفر خاک دارد.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_11641_f56e5c50330638c47dac718358ca762c.pdf
2020-12-21
1
14
10.22034/ws.2020.11641
خاکورزی حفاظتی
خاکورزی مرسوم
جزءبندی فسفر
عصارهگیری دنبالهای
فسفر معدنی
زهره
محمدی
zohrehmohammadi23@yahoo.com
1
دانشآموخته کارشناسی ارشد گروه علوم خاک، دانشکده مهندسی آب و خاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
AUTHOR
مجتبی
بارانی مطلق
mbarani2002@yahoo.com
2
دانشیار گروه علوم خاک، دانشکده مهندسی آب و خاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
LEAD_AUTHOR
محمد اسماعیل
اسدی
iwc977127@yahoo.com
3
دانشیار آبیاری و زهکشی بخش تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی، مرکز تحقیقات وآموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان گلستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، گرگان
AUTHOR
سید علیرضا
موحدی نائینی
salirezam@yahoo.com
4
دانشیار گروه علوم خاک، دانشکده مهندسی آب و خاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
AUTHOR
سمیه
سفیدگر شاهکلایی
s.sefidgar16@gmail.com
5
دانشآموخته دکتری گروه علوم خاک، دانشکده مهندسی آب و خاک، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان
AUTHOR
Abbasi H, Khodaverdiloo H, Ghorbani Dashtaki Sh and Ahmadi Moghaddam P, 2013. The effects of some tillage methods on soil physical quality index in arid and semiarid region. Journal of Agricultural Mechanization 1(2): 37-45.
1
Alvarez R and Steinbach HS, 2009. A review of the effects of tillage systems on some soil physical properties, water content, nitrate availability and crops yield in the Argentine Pampas. Soil and Tillage Research 104 (1): 1-15.
2
Basamba TA, Barrios E, Ame´zquita E, Rao IM and Singh BR, 2006. Tillage effects on maize yield in a Colombian savanna oxisol: Soil organic matter and P fractions. Soil and Tillage Research 91 :131–142.
3
Blake GR and Hartge KH, 1986. Bulk density. Pp. 363–374. InKlute A (ed.) Methods of Soil Analysis. Part 1. 2nd ed. American Society of Agronomy and Soil Science Society of America, Madison, WI.
4
Bowman RA and Cole CV, 1978. An exploratory method for fractionation of organic phosphorus from grassland soils. Soil Science 125:95-101.
5
Bravo C, Torrent J, Giraldez JV and Ordonez R, 2006. Long term effect of tillage on phosphorous forms and sorption in a vertisol of Southern Spain. Europan Journal Agronomy 25(3): 264-269.
6
Bremner JM, 1996. Nitrogen-Total. Pp. 1085-1121. In Sparks DL (ed). Methods of Soil Analysis, Part 3. Chemical Methods. Soil Science Society of America, Book Series Number 5. American Society of Agronomy, Madison, WI.
7
Busari MA, Kukal SS, Kaur A, Bhatt R and Dulazi AA, 2015. Conservation tillage impacts on soil,crop and the environment. International Soil and Water Conservation Research 3:119–129.
8
Fink JR, Indaa AV, Bavarescoa J, Barrón V, Torrent J and Bayer C, 2016. Adsorption and desorption of phosphorus in subtropical soils as affected by management system and mineralogy. Soil and Tillage Research 155:62–68.
9
Ghaderi- Far F, Ghajari A, Sadegh-Nejad H and Gharanjiki A, 2011. Effects of tillage systems on yield of cotton following canola in Gorgan. Iranian Journal of Field Crops Research 9 (3): 416-421.
10
Ivanoff DB, Reddy KR and Robinson S, 1998. Chemical fractionation of organic phosphorus in selected Histosols. Soil Science 163: 36-45.
11
Litaor ML, Reichmann O, Auerswald K, Haim A and Shenker M, 2004. The geochemistry of phosphorus in peat soils of a semiarid altered wetland. Soil Science Society of America Journal 68: 2078–2085.
12
Margenot AJ, Paul BK, Sommer RR, Pulleman MM, Parikh SJ, Jackson LE, Fonte SJ, 2017. Can conservation agriculture improve phosphorus (P) availability in weathered soils? Effects of tillage and management on soil P status after 9 years in a Kenyan Oxisol. Soil and Tillage Reserch 166: 157-166.
13
Mohammad W, Shah SM, Shehzadi S and Shah SA, 2012. Effect of tillage, rotation and crop residues on wheat crop productivity, fertilizer nitrogen and water use efficiency and soil organic carbon status in dry area (rainfed) of north-west Pakistan. Journal of Soil Science and Plant Nutrition 12 (4): 715-727.
14
Negassa W and Leinweber P, 2009. How does Hedley sequential phosphorus fractionation reflect impacts of land use and management on soil phosphorus: A review. Journal of Plant Nutrtion and Soil Science 172:305-325.
15
Nelson DW, and Sommer LE, 1982. Total Carbon, Organic Carbon and Organic Matter. Pp.595-579. In: Page AL (ed). Methods of Soil Analysis, Part 2, 2nd ed. Soil Science Society of America, Agronomy Monograph, Madison, WI.
16
O,Halloran IP, 1993. Effect of tillage and fertilization on inorganic and organic soil phosphorus. Canadian Journal of Soil Science 73:359-369.
17
Olsen SR, and Sommers LE, 1982. Phosphorus. Pp.403-430. In: Page AL (ed). Methods of Soil Analysis. Part 2. 2nd ed. Soil Science Society of America and American Society of Agronomy, Madison, WI.
18
Pavinato PS, Merlin A and Rosolem CA, 2009. Phosphorus fractions in Brazilian Cerrado soils as affected by tillage. Soil and Tillage Research 105:149-155.
19
Redel YD, Rubio R, Rouanet JL and Borie F, 2007. Phosphorus bioavailability affected by tillage and crop rotation on a Chilean volcanic derived Ultisol. Geoderma 139:388-396.
20
Robson AD and Taylor AC, 1987. The effect of tillage on chemical fertility of soil. Pp. 284–307. In: Cornish P and Pratley JE(eds). Tillage: New Directions in Agriculture. Inkata Press: Melbourne.
21
Rodrigues M, Pavinato PS, Anthony Withers PJ, Bettoni Teles AP and Bejarano Herrera WF, 2016. Legacy phosphorus and no tillage agriculture in tropical oxisols of the Brazilian savanna. Science of the Total Environment 542:1050-1061.
22
Selles, F, McConkey BG, and Campbell CA, 1999. Distribution and forms of P under cultivator- and zero-tillage for continuous- and fallow-wheat cropping systems in the semi-arid Canadian prairies. Soil and Tillage Research 51:47-59.
23
Sharpley AN and Smith SJ, 1985. Fractionation of inorganic and organic phosphorus in virgin and cultivated soils . Soil Science Society of America Journal 49:127-130.
24
Shi YC, Ziadi N, Messiga AJ, Lalande R and Zheng-Yi H, 2015. Soil phosphorus fractions change in winter in a corn-soybean rotation with tillage and phosphorus fertilization. Pedosphere 25(1):1-11.
25
Singh B, Chanasyk DS, McGill WB and Nyborg MPK, 1994. Residue and tillage management effects on soil properties of a typic cryoboroll under continuous barley. Soil and Tillage Research 32:117-133.
26
Suñer L, Galantini J and Minoldo G, 2014. Soil Phosphorus Dynamics of Wheat-Based Cropping Systems in the Semiarid Region of Argentina. Applied and Environmental Soil Science http://dx.doi.org/10.1155/2014/532807.
27
Tiecher T, Rheinheimer dos Santos D and Calegari A, 2012. Soil organic phosphorus forms under different soil management systems and winter crops, in a long term experiment. Soil and Tillage Research 124:57–67.
28
Tiecher T, Gomes MV, Ambrosini VG, Magno Batista Amorim MB and Bayer C, 2018. Assessing linkage between soil phosphorus forms in contrasting tillage systems by path analysis. Soil and Tillage Research 175:276–280.
29
Vogeler I, Rogasik J, Funder U, Panten K and Schnug E, 2009. Effect of tillage systems and P-fertilization on soil physical and chemical properties, crop yield and nutrient uptake. Soil and Tillage Research 103:137-143.
30
Vu DT, Tang C and Armstrong RD, 2009. Tillage system affects phosphorus form and depth distribution in three contrasting Victorian soils. Australian Journal of Soil Research 47: 33–45.
31
Wang GP, Liu JSh, Wang JD and Yu JB, 2006. Soil phosphorus forms and their variations in depressional and riparian freshwater wetlands (Sanjiang Plain, Northeast China). Geoderma 132: 59–74.
32
Wei K., Chen Z.H., Zhang X.P., Liang W.J. and Chen L.J. 2014. Tillage effects on phosphorus composition and phosphatase activities in soil aggregates. Geoderma 217 & 218: 37–44.
33
Xiaozhu Y, Zhuang L and Cungang C, 2016. Effect of conservation tillage practices on soil phosphorus nutrition in an apple orchard. Horticultural Plant Journal 2 (6): 331–337.
34
Zamuner EC, Picone LI and Echeverria HE, 2008. Organic and inorganic phosphorus in Mollisol soil under different tillage practices. Soil and Tillage Research 99: 131–138.
35
Zheng A, Simard RR, Lafond J and Parent LE, 2001. Changes in phosphorus fractions of a Humic Gelysol as influenced by cropping system and nutrient sources, Canadian Journal of Soil Science 81:175-183.
36
ORIGINAL_ARTICLE
تحلیل وضعیت خشکسالی هواشناسی ایستگاه نیشابور بهکمک دادههای گزارش پنجم تغییر اقلیم
خشکسالی یک پدیده خزنده محیطی است که اثرات مخرب زیادی بر اقتصاد، کشاورزی و جامعه دارد. این پدیده در بخشهای شرقی، مرکزی و جنوبی ایران بهدلیل آب و هوای خشک و نیمهخشک نمود بیشتری دارد. با توجه به اینکه خشکسالی هواشناسی با کمبود بارندگی آغاز میشود، بدین منظور، شاخص خشکسالی بارش استاندارد (SPI)با مقیاسهای زمانی مختلف (3، 6 و 12 ماهه) بهکمک دادههای گزارش پنجم، برای ایستگاه سینوپتیک نیشابور تعیین شد. دادههای بارش مصنوعی بهکمک شش مدل و دو سناریو انتشار RCP4.5 و RCP8.5 و با استفاده از مدل ریزمقیاس نمایی LARS-WG تعیین گردید. در نهایت، با استفاده از دادههای بارش، مقادیر شاخص خشکسالی SPI برای دوره پایه (2011- 1992) و دوره آتی (2039- 2020) برای سه مقیاس زمانی محاسبه شد. نتایج نشان داد که بیشترین و کمترین مقدار متوسط بارش روزانه در مقیاس سالیانه برای دوره آتی تحت تأثیر سناریو RCP4.5 بهترتیب، مربوط به مدلهای Canesm2 و MIROC بود و تحت تأثیر سناریو RCP8.5 مربوط به مدلهای GISS-ES-R و Csiromk-3.6 میباشد. مقادیر شاخص SPI در مقیاس زمانی 12 ماهه نسبت به 3 و 6 ماهه شدت خشکسالی را بیشتر نشان میدهد. همچنین نتایج نشان داد تحت تأثیر سناریو RCP4.5 مدلهای MIROC و GISS-ES-R و تحت تأثیر سناریو RCP8.5 مدلهای Canesm2 و MIROC تعداد سالهای خشک بیشتری را برآورد کردهاند.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_11642_3bf7327c3b81cb0304a8b647e3c401e4.pdf
2020-12-21
15
28
10.22034/ws.2020.11642
بارش
سناریو انتشار
شاخص SPI
مدل GCM
مدل LARS-WG
سعید
قوام سعیدی نوقابی
ghavamsaeedi@gmail.com
1
دانشآموخته کارشناسی ارشد گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بیرجند
AUTHOR
مصطفی
یعقوب زاده
m.yaghoobzadeh@birjand.ac.ir
2
استادیار گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بیرجند
LEAD_AUTHOR
محمد حسین
نجفی مود
mhnajafi2020@yahoo.com
3
استادیار گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بیرجند
AUTHOR
مختار
صالحی طبس
msalehi3430@gmail.com
4
دانشآموخته کارشناسی ارشد گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه بیرجند
AUTHOR
Ahmadebrahimpour E, Aminnejad B and Khalili K, 2019. Assessing future drought conditions under a changing climate: A case study of the Lake Urmia Basin in Iran. Water Supply 19(6):1851-1861.
1
Ashofteh PS and Massah AR, 2009. Impact of climate change uncertainty on temperature and precipitation of Aidoghmoush Basin in 2040-2069 periods. Water and Soil Science University of Tabriz 19(2):85-98. (In Persian)
2
Braga AC, da Silva RM, Santos CA, de Oliveira Galvão C and Nobre P, 2013. Downscaling of a global climate model for estimation of runoff, sediment yield and dam storage: A case study of Pirapama Basin, Brazil. Journal of Hydrology 498:46-58.
3
Bong CHJ and Richard J, 2019. Drought and climate change assessment using standardized precipitation index (SPI) for Sarawak River Basin. Journal of Water and Climate Change. DOI:10.2166/wcc.2019.036
4
Changxing S, Yuanyuan Z, Xiaoli F and Wenwei S, 2013. A study on the annual runoff change and its relationship with water and soil conservation practices and climate change in the middle Yellow River Basin. CATENA 100:31-41.
5
Chunping T, Jianping Y and Man L, 2015. Temporal-spatial variation of drought indicated by SPI and SPEI in Ningxia Hui Autonomous Region, China. Journal of Atmosphere 6:1399-1421.
6
Dehghan Z, Fathian F and Eslamian S, 2017. Comparative assessment of SDSM, IDW and LARS-WG models for simulation and downscaling of temperature and precipitation. Journal of Water and Soil 29(5):1376-90. (In Persian)
7
Eghtedar Nezhad M, Bazrafshan O and Sadeghi Lari A, 2016. Adaptive evaluation of SPI, RDI and SDI indices in analyzing the meteorological and hydrological drought characteristics (case study: Bam plain). Water and Soil Science University of Tabriz 25(1):113-123. (In Persian)
8
Gidey E, Dikinya O, Sebego R, Segosebe E and Zenebe A, 2018. Predictions of future meteorological drought hazard (~ 2070) under the representative concentration path (RCP) 4.5 climate change scenarios in Raya, Northern Ethiopia. Modeling Earth Systems and Environment 4(2):475-488.
9
Golmohammadi M. and Massah Bavani A, 2011. The perusal of climate change impact on drought intensity and duration. Journal of Water and Soil 25(2):315-326. (In Persian)
10
Heim Jr RR, 2002. A review of twentieth-century drought indices used in the United States. Bulletin of the American Meteorological Society 83(8):1149-1165.
11
Anonymoos, 2007. The physical science basis, Pp.1-43, In: Solomon S, Qin D, Manning M, Chen Z, Marquis M, Averyt K, Tignor M, Miller H, (eds.), Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge. UK.
12
Anonymoos, 2013. The physical science basis, Pp.741-865, In: Stocker TF, Qin D, Plattner GK, Tignor M, Allen SK, Boschung J, Nauels A, Xia Y, Bex V, Midgley PM, (eds.), Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press Cambridge. UK.
13
Kobierska F, Jonas T, Zappa M, Bavay M, Magnusson J and Bernasconi SM, 2013. Future runoff from a partly glacier zed watershed in central Switzerland: A two-model approach. Advances in Water Resources 55:204-214.
14
McKee TB, Doesken NJ and Kleist J, 1993. The relationship of drought frequency and duration to time scales. Pp 179-184. In proceedings of the 8th conference of applied climatology. 17-22 January, Anaheim, California.
15
Montandon LM and Small EE, 2008. The impact of soil reflectance on the quantification of the Green vegetation fraction from NDVI. Remote Sensing of Environment 112(4):1835-1845.
16
Oguntunde PG, Abiodun BJ and Lischeid G, 2017. Impacts of climate change on hydro-meteorological drought over the Volta Basin, West Africa. Global and Planetary Change 155:121-132.
17
Pirnia A, Golshan M, Bigonah S and Solaimani K, 2018. Investigating the drought characteristics of Tamar Basin (Upstream of Golestan dam) using SPI and SPEI indices under current and future climate conditions. Iranian Journal of Eco hydrology 5(1):215-228. (In Persian)
18
Rezaei Banafsheh M, Rezaei A and Faridpour M, 2015. Analyzing Agricultural Drought in East Azarbaijan Province Emphasizing Remote Sensing Technique and Vegetation Condition Index. Water and Soil Science University of Tabriz 25(1):113-123. (In Persian)
19
Salehnia N, Mossavi Baygi M and Ansari H, 2013. Drought prediction with PDSI, Lars-WG5 and HadCM3 (case study: Neyshabour Basin). Iranian Journal of Irrigation and Drainage 7(1):93-103. (In Persian)
20
Sayari N, Bannayan M, Alizadeh A and Farid A, 2013. Using drought indices to assess climate change impacts on drought conditions in the Northeast of Iran (case study: Kashafrood Basin). Meteorological Applications 20(1):115-127.
21
Semenov MA, Barrow EM and Lars-Wg A, 2002. A stochastic weather generator for use in climate impact studies. User Man Herts UK.
22
Shahabfar A, Ghulam A and Eitzinger J, 2012. Drought monitoring in Iran using the perpendicular drought indices. International Journal of Applied Earth Observation and Geoformation 18:119-127.
23
Van Pelt SC and Swart RJ, 2011. Climate change risk management in transnational River Basin: The Rhine. Water Resource Management 25(14):3837-3861.
24
Vergni L and Todisco F, 2011. Spatio-temporal variability of precipitation, temperature and agricultural drought indices in central Italy. Agricultural and Forest Meteorology 151(3):301-313.
25
Vrochidou AE, Tsanis IK, Grillakis MG and Koutroulis AG, 2013. The impact of climate change on hydro meteorological droughts at a basin scale. Journal of Hydrology 476:290-301.
26
Yaghoobzadeh M, Amirabadizadeh M, Khozeymehnezhad H and Zeraatkar Z, 2018. The evaluation of the three downscaling methods in meteorological droughts forecasting under the effects of climate change. Iranian Journal of Irrigation and Drainage 12(2):324-334. (In Persian)
27
Yaghoobzadeh M, Amirabadizadeh M, Ramezani Y and Pourreza-bilondi M, 2017. The investigation of uncertainty emissions scenarios of climate change in soil moisture estimation during the growing season of wheat. Iranian Journal of Irrigation and Drainage 11(4):586-596. (In Persian)
28
ORIGINAL_ARTICLE
اثر آبیاری قطرهای نواری پوششدار و بدون پوشش بر عملکرد و راندمان مصرف آب ذرت (Zea mays L) تحت شرایط آب و هوایی اهواز
به منظور کاهش تبخیر از سطح خاک و افزایش راندمان مصرف آب در ذرت دانهای، پژوهشی در سال زراعی 96-1395 در مزرعه آزمایشی دانشکده مهندسی علوم آب دانشگاه شهید چمران اهواز به صورت فاکتوریل و در قالب طرح بلوکهای کامل تصادفی با سه تکرار اجرا شد. فاکتورهای آزمایش شامل 3 سطح آبیاری (100، 80 و 60 درصد نیاز آبی)، و دو نوع لوله، نوار آبیاری قطرهای بالدار(نوار آبیاری با پوشش مالچ پلاستیکی به عرض 40 سانتیمتر)، و بدون بال (بدون پوشش)، بود. برهمکنش معنیداری بین روش آبیاری و سطوح رطوبتی از نظر صفات تعداد برگ، وزن تر ساقه، وزن خشک ساقه و وزن صد دانه ذرت مشاهده شد؛ ولی از نظر سایر صفات، برهمکنش معنیداری مشاهده نشد. بیشترین میزان عملکرد دانه تحت تیمار رطوبتی 80 درصد نیاز آبی با میانگین 13650 کیلوگرم در هکتار به دست آمد، هرچند از این حیث، با تیمار 100 درصد نیاز آبی اختلاف معنیداری نداشت. بیشترین میزان کارایی مصرف آب در تیمار 60 درصد نیاز آبی با میزان 81/2 کیلوگرم بر مترمکعب مشاهده شد. در بین روشهای آبیاری نیز، آبیاری قطرهای نواری پوششدار افزایش 13 درصدی عملکرد و کارایی مصرف آب را نسبت به روش دیگر آبیاری (قطرهای نواری بدون پوشش)، نشان داد که علت آن را میتوان به کاهش میزان تبخیر از سطح خاک نسبت داد.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_11644_4364127cf7ec0a6e59d52f1e4a9aad1a.pdf
2020-12-21
29
41
10.22034/ws.2020.11644
تبخیر
راندمان آبیاری
عملکرد دانه و مالچ پلاستیکی
نوار آبیاری قطرهای بالدار
وحیدرضا
پیروزفر
vahidrezapiroozfar66@gmail.com
1
دانشجوی دکتری گروه آبیاری و زهکشی، دانشکده مهندسی علوم آب دانشگاه شهید چمران اهواز
AUTHOR
سعید
برومندنسب
boroomandsaeed@yahoo.com
2
استاد گروه آبیاری و زهکشی، دانشکده مهندسی علوم آب دانشگاه شهید چمران اهواز
LEAD_AUTHOR
فرشاد
صالحی
vahidrezapiroozfar@gmail.com
3
دانشجوی دکتری گروه زراعت و اصلاح نباتات دانشگاه شهید چمران اهواز
AUTHOR
Ahmad ali J and Khalili M, 2009. Study on yield and water use efficiency of drip tape and furrow irrigation systems in single and two-row planting systems of grain corn. Iranian Journal of Irrigation and Drainage 2(3): 71-78. (In Farsi)
1
Alizadeh A, 2009. Designing Irrigation Systems: Designing Surface Irrigation Systems. Imam Reza University (AS), 452 p. (In Farsi)
2
Asadi R and Asadi R, 2012. Impact of low corn irrigation using drip irrigation system on yield, yield components and water use efficiency. Journal of Water Research in Agriculture 2(26): 197-209. (In Farsi)
3
Duranti A and Cuocolo L, 1989. Chemical weed control and mulching in onion (Allium cepa L.) and garlic (Allium sativum L.). Advances in Horticultural Science 37(1): 338-342.
4
Ehtshamami S, Ebrahimi P and Zand B, 2012. Investigation of quantitative and qualitative characteristics of silage corn genotypes in Varamin region. Magazine Electronic Production of Agricultural Plants 5(4): 19-38. (In Farsi)
5
Fan Y, Ding R, Kang S, Hao X, Du T, Tong, L, and Li S, 2017. Plastic mulch decreases available energy and evapotranspiration and improves yield and water use efficiency in an irrigated maize cropland. Agricultural water management 179(1): 122-131.
6
Gimenez C, Otto RF and Castilla N, 2002. Productivity of leaf and root vegetable crops under direct cover. Scientia Horticulturae 94(2): 1-11
7
Khalili M, Naghavi MR, Aboughadareh A and Rad H, 2013. Effects of drought stress on yield and yield components in maize cultivars (Zea mays L.). International Journal of Agronomy and Plant Production 4(4): 809 812.
8
Li X, Shi H, Šimůnek J, Gong X and Peng Z, 2015. Modeling soil water dynamics in a drip-irrigated intercropping field under plastic mulch. Irrigation Science 33(4): 289-302.
9
Li X, Šimůnek J, Shi H, Yan J, Peng Z and Gong X, 2017. Spatial distribution of soil water, soil temperature, and plant roots in a drip-irrigated intercropping field with plastic mulch. European Journal of Agronomy 83: 47-56.
10
Mahajan G, Sharda R, Kumar A and Singh K, 2007. Effect of plastic mulch on economizing irrigation water and weed control in baby corn sown by different methods. African Journal of Agricultural Research 2(1): 19-26.
11
Majidian M, Ghalavandi A, Haghighi K and Karimian N, 2008. Effect of drought stress, nitrogen fertilizer and anure on chlorophyll meter reading, grain yield and yield components in grain maize cv. SC 704. Iranian Journal of Crop Sciences 10: 303-330. (In Farsi)
12
Mansouri-Far C, Sanavy S and Saberali S, 2010. Maize yield response to deficit irrigation during low-sensitive growth stages and nitrogen rate under semi-arid climatic conditions. Agricultural Water Management 97(1): 12-22.
13
Namarvari M, Fathi Gh, Bakhshandeh A, Gharineh M and Jaafari S, 2015. Effect of irrigation times and application of chimical and organic fertilizer on the morphology and yield of wheat var. Chamran. Agronomy Journal (Pajouhesh & Sazandegi) 102: 110-117. (In Farsi)
14
Ngouajio M, Wang G and Goldy R, 2007. Withholding of drip irrigation between transplanting and flowering increases the yield of field-grown tomato under plastic mulch. Agricultural Water Management 87(3): 285-291.
15
Papi M, Ahmadi A, Rafei H, 2016. Response of three wheat cultivars to different moisture regimes during vegetative and reproductive stages under field conditions. Journal of Field Crop Science. 47 (3), 377-391. (In Farsi)
16
Ramezani Moghaddam J, Houshmand AR, Naseri AA, Meskarbashi M and Azizi Mobaser J, 2017. Effect of Different Levels of Irrigation and Nitrogen Fertilizer on Spring Maize Yield in the Presence of Groundwater. Water and Soil Science- University of Tabriz 27(1): 239-251. (In Farsi)
17
Sedaghat N, Pirdashti H, Rahemi Karizaki A and Safikhani S, 2017. Evaluation growth indices of two native and improved rice (Oryza sativa L.) cultivars in different irrigation managements. Plant Ecophysiology 9(29): 65-79. (In Farsi)
18
Stockle C and James LG, 1989. Analysis of deficit irrigation strategies for corn using crop growth simulation. Irrigation Science 10(2): 85–98.
19
Tiwari KN, Singh A and Mal PK, 2003. Effect of drip irrigation on yield of cabbage (Brassica oleracea L. var. capitata) under mulch and non-mulch conditions. Agricultural Water Management 58(1): 19-28.
20
Van Donk SJ, Petersen JL and Davison DR, 2013. Effect of amount and timing of subsurface drip irrigation on corn yield. Irrigation Science 31(4): 599-609.
21
Wang FX, Kang YH and Liu SP, 2003. Plastic mulching effects on potato under drip irrigation and furrow irrigation. Chinese Journal of Eco-Agriculture 11(4): 99-102.
22
Yaghi T, Arslan A and Naoum F, 2013. Cucumber (Cucumis sativus, L.) water use efficiency (WUE) under plastic mulch and drip irrigation. Agricultural Water Management 128: 149-157.
23
Yazar A, Sezen SM and Gencel B, 2002. Drip irrigation of corn in the Southeast Anatolia Project (GAP) area in Turkey. Irrigation and Drainage: The journal of the International Commission on Irrigation and Drainage 51(4): 293-300.
24
ORIGINAL_ARTICLE
کاربرد روش الگوریتم ژنتیک در برآورد پارامترهای سری زمانی خطی به منظور پیشبینی خشکسالی
بهطور متداول برآورد پارامترهای سری زمانی خطی بر اساس روشهای گرافیکی و تقریبی است. بنابراین استفاده از رویکردی جدید جهت افزایش سرعت و سهولت در دسترسی به بهترین مدل سری زمانی میتواند نقش مهمی در استفاده از این روش در پیشبینی وقایع هیدرولوژیک داشته باشد. در این تحقیق جهت تخمین پارامترهای سری زمانی آرما از رویکرد بهینهسازی بر مبنای الگوریتم ژنتیک استفاده شده است. در این مطالعه با استفاده از روش ترکیبی الگوریتم ژنتیک – آرما پیشبینی خشکسالی در سه ایستگاه منتخب حوضه آبریز دریاچه ارومیه شامل تبریز، سقز و ارومیه بر اساس شاخص خشکسالی SPEI مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان داد که بر اساس آزمون BDS در هر سه ایستگاه و در همه مقیاسهای زمانی سری قابلیت پیشبینی پذیری را دارد. همچنین به منظور بررسی میزان قابلیت اطمینان به مدل پیشبینی، از آماره Ljung-Box استفاده شد که مقادیر p-value آن در همه ایستگاهها و مقیاسهای زمانی بزرگتر از 05/0 میباشد که نشانگر تصادفی بودن باقیماندههای مدل و قابل اطمینان بودن آن است. همچنین بهترین مدل سری زمانی در مقیاسهای زمانی مختلف محاسبه و بر اساس آن پیشبینی شاخص SPEI انجام گرفت. نتایج بخش پیشبینی نشان داد که روش ترکیبی الگوریتم ژنتیک – آرما در مقیاسهای زمانی بلندمدت شاخص SPEI در همه ایستگاهها از دقت مناسب برخوردار است، ولی در مقیاسهای زمانی کوتاهمدت عملکرد آن مناسب نمیباشد.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_11643_7bff50e255e51a16699a7c2cf8f63e6c.pdf
2020-12-21
43
57
10.22034/ws.2020.11643
الگوریتم ژنتیک
تخمین پارامتر
خشکسالی
دریاچه ارومیه
سری زمانی
عباس
عباسی
abasi.abas2010@gmail.com
1
دانشآموخته دکتری مهندسی منابع آب، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ارومیه، ارومیه
AUTHOR
کیوان
خلیلی
khalili2006@gmail.com
2
استادیار گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ارومیه، ارومیه
LEAD_AUTHOR
جواد
بهمنش
j.behmanesh@urmia.ac.ir
3
دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه ارومیه، ارومیه
AUTHOR
اکبر
شیرزاد
a.shirzad@uut.ac.ir
4
استادیار گروه مهندسی عمران، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی ارومیه، ارومیه
AUTHOR
Abo-Hammour ZES, Alsmadi OM, Al-Smadi AM, Zaqout MI and Saraireh MS, 2012. ARMA model order and parameter estimation using genetic algorithms. Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems 18(2): 201-221.
1
Allen RG, Pereira LS, Raes D and Smith M, 1998. Crop Evapotranspiration-Guidelines for Computing Crop Water Requirements-FAO Irrigation and drainage paper 56 FAO, Rome 300:D05109.
2
Ayalew S, Babu MC and Rao LKM, 2012. Comparison of new approach criteria for estimating the order of autoregressive process. IOSR Journal of Mathematics 1(3): 10-20.
3
Beligiannis GN, Demiris EN and Likothanassis SD, 2000. Self-adaptive evolution strategies for ARMA model identification. In Signal Processing Conference, 2000 10th European (pp. 1-4). IEEE.
4
Box GE and Jenkins GM, 1976. Time series analysis: forecasting and control, revised ed. Holden-Day,
5
Brock WE, Brock WA, Hsieh DA and LeBaron BD, 1991. Nonlinear dynamics, chaos, and instability: statistical theory and economic evidence. MIT press.
6
Brock W.A, Scheinkman J.A, Dechert WD and LeBaron B, 1996. A test for independence based on the correlation dimension. Econometric Reviews 15: 197-235.
7
Durdu O.F, 2010. Application of linear stochastic models for drought forecasting in the Buyuk Menderes river basin, western Turkey. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 24(8): 1145-1162.
8
Ervural BC, Beyca OF and Zaim S, 2016. Model estimation of ARMA using genetic algorithms: A case study of forecasting natural gas consumption. Procedia-Social and Behavioral Sciences 235: 537-545.
9
Hassanzadeh Y, Abdi Kordani A, Fakheri Fard A. 2012. Application of meta-heuristic methods in drought monitoring (Case study: Tabriz station). Water and Soil Science- University of Tabriz, 22(3): 29-46. (In Persian)
10
Holland J.H, 1962. Outline for a logical theory of adaptive systems. Journal of the ACM (JACM) 9(3): 297-314.
11
Hosseini-Moghari SM and Araghinejad S, 2016. Application of Statistical, Fuzzy and Perceptron Neural Networks in Drought Forecasting (Case Study: Gonbad-e Kavous Station). Water and Soil (Agricultural Sciences and Technology) 30(1): 247-259. (In Persian)
12
Kempes C, Myers O, Breshears D and Ebersole J, 2008. Comparing response of Pinus edulis tree-ring growth to five alternate moisture indices using historic meteorological data. Journal of Arid Environments 72(4):350-357.
13
Khalili K, Nazeri Tahrudi M, Abbaszadeh Afshar M and Nazeri Tahrudi Z, 2014. Modeling monthly mean air temperature using SAMS2007 (Case Study: Urmia synoptic station). Journal of Middle East Applied Science and Technology (JMEAST) 15: 578-583.
14
Kim M and Kim J, 2017. GA-ARMA model for predicting IGS RTS corrections. International Journal of Aerospace Engineering, 2017: 1-7.
15
Maerufi S, Khatar B, Sadeghifar M, Parsafar N and Eildurmi A, 2014. Drought prediction using SARIMA time series and SPI index in the central region of Hamedan province. Water Research in Agriculture 28(1): 213-225. (In Persian)
16
Maerufi S, Saghaei S, Ershadfath F and Khatar B, 2015. 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)
17
Michalewicz Z, 1999. Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, Department of Computer Science University of North Carolina, USA. Springer Publishing 388p.
18
Mishra A, Desai V, 2005. Drought forecasting using stochastic models. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 19(5): 326-339.
19
Mishra A and Desai V, 2006. Drought forecasting using feed-forward recursive neural network .Ecological Modelling 198(1-2): 127-138.
20
Mishra A, Desai V and Singh V, 2007. Drought forecasting using a hybrid stochastic and neural network model. Journal of Hydrologic Engineering 12(6): 626-638.
21
Peng P and Chen Q, 2003. Improved genetic algorithm and application to ARMA modelling Pp. 7-7. In SICE Annual Conference Program and Abstracts SICE Annual Conference 2003. The Society of Instrument and Control Engineers. Fukui, Japan.
22
Raziei T, 2017. Drought forcasting in eastern and central arid and semi-arid regions of Iran using time series and Markov chainmodels. Watershed Engineering and Management 8(4): 454-477. (In Persian)
23
Salas JD, 1993. Analysis and modelling of hydrological time series Pp. 19.1-19.72. In: Maidment, D.R., Ed., Handbook of Hydrology, McGraw-Hill, New York.
24
Salas JD, Delleur JW, Yevjevich V and Lane WL, 1980. Applied Modeling of Hydrologic Time Series. Water Resource Publications, P. O. Box 2841. Littleton, Colorado .80161, U.S.A. 484 P.
25
Sharifan H. and Ghahraman B, 2007. Evaluation of rainfall forecasting in Golestan province using time series. Agricultural Sciences and Natural Resources 14(3): 196-209(In Persian).
26
Thornthwaite C.W, 1948. An approach toward a rational classification of climate. Geographical Review 38(1): 55-94.
27
Toufani P, Mosaedi A and Fakheri Fard A, 2011. Prediction of precipitation applying wavelet network model (case study: Zarringol station, Golestan province, Iran). Water and Soil (Agricultural Sciences and Technology) 25(5): 1217-1226. (In Persian)
28
Vicente-Serrano SM, Begueria S and Lopez-Moreno J.I, 2010. A multiscalar drought index sensitive to global warming: the standardized precipitation evapotranspiration index. Journal of Climate 23(7): 1696-1718.
29
Zarei AR, Moghimi MM and Mahmodi M.R, 2016. Modeling and prediction of seasonal drought, using RDI index and time series models (Case study: Tehran synoptic station). Journal of Desert Ecosystem Engineering. 5(11): 105-116. (In Persian)
30
ORIGINAL_ARTICLE
توزیع شکلهای مختلف سرب، روی، کادمیم و مس در یک خاک آهکی آلوده
هدف از این پژوهش بررسی توزیع شکلهای شیمیایی سرب، روی، کادمیم و مس در دو غلظت و سه pH مختلف در یک خاک آهکی بود. سرب و روی در دو غلظت 1 و 10 میلیمول بر کیلوگرم و مس و کادمیم در دو غلظت 1/0 و 1 میلیمول برکیلوگرم از منبع نمک نیتراتی در سه سطح pH6، 7 و 8 به خاک افزوده شدند. نسبت خاک به محلول 1 به 20 در نظر گرفته شد. خاکها در دمای C° 1 ± 30 بهمدت 30 روز در انکوباتور نگهداری شدند. شکلهای شیمیایی فلزها در خاک به روش تسیر تعیین شد. نتایج نشان داد که pH بر توزیع شکلهای سرب و روی بومی خاک تأثیر نداشت. با افزایش pH از 6 به 8، شکل باقیمانده مس بومی کاهش یافته و شکل آلی آن افزایش یافت. با توجه به حد تعیین مقدار (LOQ) دستگاه جذب اتمی، کادمیم بومی خاک قابل اندازهگیری نبود. تأثیر pH بر توزیع فلزها بین شکلهای مختلف بسته به نوع فلز و غلظت آن متفاوت بود. شکلهای اکسیدی و آلی در غلظت کم سرب و شکلهای اکسیدی و کربناتی در غلظت زیاد این فلز غالب بودند. همچنین، روی و مس افزوده شده بهترتیب بیشتر به شکلهای اکسیدی و آلی تجمع یافتند. کادمیم افزوده شده در غلظت کم به شکل آلی و در غلظت زیاد به شکل تبادلی تجمع یافت. نتایج نشان داد که با 10 برابر شدن غلظت اولیه فلزها، فاکتور تحرک فلزها بهطور متوسط 8/1 برابر افزایش یافت. فاکتور تحرک فلزها با افزایش pH تغییر قابلملاحظهای نکرد.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_11647_5ad9cffca0ddcc1388d0016071284072.pdf
2020-12-21
59
73
10.22034/ws.2020.11647
روش تسیر
خاک آهکی
شکل بومی فلز
فاکتور تحرک
pH
منوچهر
قنبری یامچی
ghanbari1390@yahoo.com
1
دانشآموخته کارشناسی ارشد گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز
AUTHOR
شاهین
اوستان
oustan@hotmail.com
2
استاد گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
عادل
ریحانی تبار
areyhanitabar@yahoo.com
3
دانشیار گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز
AUTHOR
Agbenin JO, 2010. Extractability and transformation of copper and zinc added to tropical savanna soil under long-term pasture. Commun Soil Sci Plant Anal 41(8): 1016-1027.
1
Ahnstrom ZS and Parker, D.R.1999. Development and assessment of a sequential extraction procedure for the fractionation of soil cadmium. Soil Sci Soc Amer J 63: 1650-1658.
2
Ahumada I, Escudero P, Adriana Carrasco M, Castillo G, Ascra L and Fuentes E, 2004.Use of sequential extraction to assess the influence of sewage sludge amendment on metal mobility in Chilean soils. J Environ Monit 6(4): 327-334.
3
Akbar K, Hale W, Headly A and Athar M, 2006. Heavy metal contamination of roadside soils of northern England. Soil Water Res 1(4): 158-163.
4
Allison LE and Moodie CD, 1965.Carbonates. Pp.1379-1396. In: Black CA (ed), Methods of Soil Analysis. Part 2: Chemical and microbiological properties. American Society of Agronomy, Madison, WI.
5
Alva AK, Huang B and Paramasivam S, 2001. Soil pH Affects Copper Fractionation and Phytotoxicity. Soil Sci Soc Amer J 64: 3: 955-962.
6
Anonymous, 2007. Flame atomic absorption spectrophotometry. Method 7000B. United States Environmental Protection Agency, Washington, D.C., USA. https://www.epa.gov/sites/production/files/2015-12/documents/7000b.pdf.
7
Arenas-Lago D, Vegaa FA, Silva LFO and Andrade ML, 2013. Soil interaction and fractionation of added cadmium in some Galician soils. Microchem J 110: 681-690.
8
Appel CH and Ma L, 2002. Concentration, pH, and surface charge effects on cadmium and lead sorption in three tropical soils. J Environ Qual 31: 581-589.
9
Atkinson NR, Bailey EH, Tye AM, Breward N and Young SD, 2011. Fractionation of lead in soil by isotopic dilution and sequential extraction. Environ Chem 8: 493–500.
10
Baghaie AH, Khoshgoftarmanesh AH, Afyuni M, 2012.Effects of Inorganic and Organic Fractions of Enriched Cow Manure and Sewage Sludge on Distribution of Lead Chemical Fractionation in Soil. JWSS 16(60): 95-106.
11
Bakirdere S and Yaman M, 2008. Determination of lead, cadmium and copper in roadside soil and plants in Elazig, Turkey. Environ Monit Assess 136(1-3): 401-410.
12
Behera SK and Shukla AK, 2013. Depth-wise distribution of zinc, copper, manganese and iron in acid soils of India and their relationship with some soil properties. J Indian Soc Soil Sci. 61(3): 244-252.
13
Benfenati E, Valzacchi S, Mariani G, Airoldi L and Fanelli R, 1992. PCDD, PCDF, PCB, PAH, cadmium and lead in roadside soil: relationship between road distance and concentration. Chemosphere 24(8): 1077-1083.
14
Bingham FT, Page AL, Mahler RJ and Ganje TJ, 1975. Cadmium availability to rice in sludge-amended soil under “flood” and “nonflood” culture. Soil Sci Soc Amer J 40(5): 715-719.
15
Boekhold AE, Temminghoff EJM and Van der Zee SEATM, 1993. Influence of electrolyte composition and pH on cadmium sorption by an acid sandy soil. J Soil Sci 44: 85–96.
16
Brown S, Chaney R and Angle JS, 1997. Subsurface liming and metal movement in soils amended with lime-stabilized biosolids. J Environ Qual 26: 724-732.
17
Chlopecka A, Bacon, JP, Wilson MJ and Kay J, 1996. Forms of cadmium, lead, and zinc in contaminated soils from Southwestern Poland. J Environ Qual 25: 69-79.
18
Chapman HD, 1965. Cation exchange capacity. Pp.114-117. In: Black CA (ed), Methods of Soil Analysis. Part 2: Chemical and microbiological properties. American Society of Agronomy, Madison, WI.
19
Chen M and Ma LQ, 2001. Comparison of three aqua regia digestion methods for twenty Florida soils. Soil Sci Soc Am J 65: 491–499.
20
Dennis EJ, 1971. Micronutrients: A New Dimension in Agriculture the National Fertilizer Solutions Association (NFSA), Illinois, USA.
21
Farrah H and Pickering WF, 1977. Influence of clay-solute interactions on aqueous heavy metal ion levels. Water Air Soil Pollut , 8: 189–197.
22
Fedotov PS, Zavarzina AG, Spivakov BY, Wennrich R, Mattusch J, Titze Kde P and Demin, V, 2002. Accelerated fractionation of heavy metals in contaminated soils and sediments using rotating coiled columns. J Environ Monit 4: 318-324.
23
Gee GW and Bauder JW, 1986. Particle-size analysis. Pp. 383-411. In: Klute A (ed), Methods of Soil Analysis. Part 1: Physical methods. American Society of Agronomy, Madison, WI.
24
Geiger G, Schulin R, Furrer G, 1994. Effects of changing environmental conditions on the binding capacity of soil organic matter for heavy metals. “CTB Project”, Hoofddorp, The Netherlands. Reprint by Institute of Terrestrial Ecology, ETH Zurich.
25
Greger M, 2004. Metal availability, uptake, transport and accumulation in plants. Pp.1-27. In: Prasad MNV (ed), Heavy Metal Stress in Plants: From Biomolecules to Ecosystems. Second edition. Springer.
26
Gungor EBO and Orkun MO, 2014. Fractionation, mobility, and sources of selected heavy metals in topsoils from the middle black sea region of Turkey. Clean-Soil Air Water 42(7): 986-993.
27
Gunkel P, Jezequel K, and Faber B, 2002.Temporal evolution of copper distribution in soil fractions influence of soil pH and organic carbon level on copper distribution. Environ Technol 23(9): 1001-1008.
28
Han FX, Kingery WL and Selim HM, 2001. Accumulation, redistribution, transport, and bioavailability of heavy metals in waste-amended soils. Pp.145-174. In: Iskandar IK and Kirkham MB (eds), Trace Elements in Soil, Bioavailability, Flux and Transfer. Lewis Publishers, Boca Raton, Florida, USA.
29
Inaba S and Takenaka C, 2005. Changes in chemical species of copper added to Brown forest soil in Japan. Water Air Soil Pollut 162: 285–293.
30
Lei M, Zhang Y, Khan S, Qin PF, Liao BH, 2010. Pollution, fractionation, and mobility of Pb, Cd, Cu, and Zn in garden and paddy soils from a Pb/Zn mining area. Environ Monit Assess 168(1-4): 22-215.
31
Harrison RM, 1981. Chemical association of lead, Cd, Cu, and Zn in street dusts and roadside soils. Environ Sci Technol 15: 1378- 1383.
32
Iyengar SS, Martens DC and Miller WP, 1981. Distribution and plant availability of soil zinc fractions. Soil Sci Soc Amer J 45: 735-739.
33
Lianga S, Guan D-X, Ren J-H, Zhang M, Luo J and Ma LQ, 2014. Effect of aging on arsenic and lead fractionation and availability in soils: Coupling sequential extractions with diffusive gradients in thin-films technique .J Hazard Mater 273: 272–279.
34
Ma LQ and Rao GN, 1997.Chemical fractionation of cadmium, copper, nickel and zinc in contaminated soils. J Environ Qual 26: 259-264.
35
Ma YB and Uren N, 1997.The fate and transformations of zinc added to soils. Aust J Soil Res 35(4): 727 – 738.
36
McKenzie RM, 1980. Adsorption of lead and other heavy metals on oxides of manganese and iron. Aust J Soil Res 18(1): 61-73 27.
37
McLean EO, 1982. Soil pH and lime requirement. Pp.199-224. In: Page AL (ed), Methods of Soil Analysis. Part 2: Chemical and microbiological properties. America Society of Agronomy, Madison, WI.
38
Lei M, Liao B-H, Zeng Q-R, Qing P-F, and Khan S, 2008. Fraction distributions of lead, cadmium, copper and zinc in metal contaminated soil before and after extraction with disodium ethylenediaminetetraacetic acid. Commun Soil Sci Plant Anal 39: 1963-1978.
39
Morera MT, Echeverria JC, Mazkiaran C, Garrido JJ, 2001. Isotherm and sequential extraction procedures for evaluating sorption and distribution of heavy metals in soils. Environ Pollut 113: 135-144.
40
Nyamangara J, 1998. Use of sequential extraction to evaluate zinc and copper in a soil amended with sewage sludge and inorganic metal salts. Agric Ecosyst Environ 69: 135–141.
41
Nelson DW and Sommers LE, 1982. Total carbon, organic carbon and organic matter. Pp. 539-579. In: Page AL (ed). Method of Soil Analysis. Part 2. American Society of Agronomy, Madison, WI.
42
Norrstrom AC and Jacks G, 1998. Concentration and fractionation of heavy metals in roadside soils receiving de-icing salts. Sci Tot Environ 218: 161-174.
43
Ogundiran MB and Osibanjo O, 2009. Mobility and speciation of heavy metals in soils impacted by hazardous waste. Chem Spec Bioavailab 21(2): 59-69.
44
Othman I, Al-Oudat M and Al-Masri MS, 1997. Lead levels in roadside soils and vegetation of Damascus city. Sci Tot Environ 207(1): 43-48.
45
Piotrowska M and Dudka S, 1994. Estimation of maximum permissible levels of cadmium in a light soil by using cereal plants. Water Air Soil Pollut 73(1): 179–188.
46
Parizanganeh A, Hajisoltani P and Zamani A, 2010. Assessment of heavy metal pollution in surficial soils surrounding Zinc Industrial Complex in Zanjan-Iran. Procedia Environmental Sciences 2: 162-166.
47
Planquarta P, Boninb G, Pronea A and Massiania C, 1999. Distribution, movement and plant availability of trace metals in soils amended with sewage sludge composts: application to low metal loadings. Sci Tot Environ 241(1–3): 161-179.
48
Reddy NC and Patrick Jr. WH, 1977. Effect of redox potential and pH on the uptake of cadmium and lead by rice plants. J Environ Qual 6(3): 259-262.
49
Rengle Z, 2002. Hand Book of Plant Growth: pH as the master variable. Marcel Dekker, Inc. New York, Basel.
50
Reyhanitabar A, Karimian N, Ardalan M, Savaghebi GR and Ghanadha MR, 2006. Distribution of different forms of Zn and its relation with soil properties in some calcareous soils of Tehran province. JAST 3: 125-135.
51
Rhoades, J.D. 1996. Salinity: Electrical conductivity and total dissolved solids. Pp. 417-435. In: Sparks DL (ed). Methods of Soil Analysis. Part 3: Chemical methods. Soil Sci Soc Am. Madison, WI.
52
Rieuwerts JS, Thornton I, Farago ME and Ashmore MR, 1998. Factors influencing metal bioavailability in soils: preliminary investigations for the development of a critical loads approach for metals. Chem Spec Bioavailab 10 (2): 61-75.
53
Segarra MJB, Prego R, Wilson MJ, Bacon J and Santos-Echeandia JS, 2008. Metal speciation in surface sediments of the Vigo Ria. Scientia Marina 72(1): 119-126.
54
Shober AL, Stehouwer RC and MacNeal KE, 2007. Chemical fractionation of trace elements in biosolid-amended soils and correlation with trace elements in crop tissue. Commun Soil Sci Plant Anal 38(7-8): 1029-1046.
55
Shuman LM, 1988. Effect of organic matter on the distribution of manganese, copper, iron and zinc in soil fraction. Soil Sci 146: 192-198.
56
Sipos P, 2009.Distribution and sorption of potentially toxic metals in four forest soils from Hungary. CEJG 1(2): 183 -192.
57
Sposito G, Lund LJ, Chang AC, 1982. Trace metal chemistry in arid-zone field soils amended with sewage sludge: I. Fractionation of Ni, Cu, Zn, Cd and Pd in solid phases. Soil Sci Soc Amer J 46: 260-264.
58
Stumm W and Morgan JJ, 1981. Aquatic Chemistry: An introduction emphasizing chemical equilibria in natural waters. 2nd ed. John Wiley & Sons, New York.
59
Svendson A, Henry C, Brown S, 2007. Revegetation of high zinc and lead tailings with municipal biosolids and lime: greenhouse study. J Environ Qual. 36: 1609–1617.
60
Tessier A, Campbell PGC and Bisson M, 1979. Sequential Extraction procedure for the speciation of particular trace metals. Anal Chem 51: 1-22.
61
Tsadilas CD, 2001. Soil pH effect on the distribution of heavy metals among soil fractions. Pp.107-120. In: Iskandar IK (ed), Environmental Restoration of Metals-Contaminated Soils. Lewis Publishers, Boca Raton.
62
Uzoho BU, Nkwopara UN, Ihem E, Eke C, Odum JC and Onwudike S, 2014. Chemical speciation and mobility of cadmium and lead in waste dumpsites in Owerri, Southeastern Nigeria. JCBPSC 4(2): 1721-1734.
63
Vanek A, Boruvka L, Drabek O, Mihaljevic M, Komarek M, 2005. Mobility of lead, zinc and cadmium in alluvial soils heavily polluted by smelting industry. Plant Soil Environ 51(7): 316–321.
64
Voegelin A, Tokpa G, Jacquat O, Barmettler K and Kretzschmar R, 2008. Zinc fractionation in contaminated soils sequential and single extractions: influence of soil properties and zinc content. J Environ Qual 37: 1190-1200.
65
Wang Y and Chen M, 2011.Variation of the fraction transformations and mobility of Cu and Zn in municipal sludge with pH. Second International Conference on Mechanic Automation and Control Engineering (MACE), 15-17 July, Inner Mongolia, China.
66
Wang WS, Shan XQ, Wen B and Zhang SZ, 2003. Relationship between the extractable metals from soils and metals taken up by maize roots and shoots. Chemosphere 53: 523–530.
67
WHO, 1996. Permissible Limits of Heavy Metals in Soil and Plants. World Health Organization, Geneva Switzerland.
68
Xiang HF, Tang HA, Ying QH, 1995. Transformation and distribution of forms of zinc in acid, neutral and calcareous soils of China. Geoderma 66: 121–135.
69
Xiong L-M and Lu R-K, 1993. Effect of liming on plant accumulation of cadmium under upland or flooded conditions. Environ Pollut 79: 199–203.
70
Yang HF, Wang YB and Huang YJ, 2015. Chemical fractions and phytoavailability of copper to rape grown in the polluted paddy soil. Int J Environ Sci Technol 12: 2929–2938.
71
Yu Y and Zhou QX, 2006. Impacts of soybean growth on Cu speciation and distribution in two rhizosphere soils. Biol Fert Soils 42(5): 450-456.
72
Yusuf KA, 2007. Sequential extraction of lead, copper, cadmium and zinc in soils near Ojota waste site. J Agron 6(2): 331-337.
73
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی تاثیر مشخصات جریان و ذرات رسوبی بر انتقال رسوبات ماسهای در مقاطع دایروی با استفاده از روشهای دادهگرا
پدیدهی رسوبگذاری به دلیل تاثیر آن در ظرفیت انتقال و عملکرد هیدرولیکی سازههای انتقال آب به عنوان یکی از مسائل مهم در مهندسی آب تلقی میشود. با توجه به تاثیر عوامل مختلف در پیشبینی میزان انتقال بار رسوبی، تعیین دقیق پارامترهای تاثیرگذار کاری دشوار و پیچیده است. در تحقیق حاضر کارایی روشهای هوشمند رگراسیون فرآیند گاوسی (GPR) و سیستم استنتاج عصبی- فازی انطباقی (ANFIS) در پیشبینی رسوبات ماسهای در لولههای دایروی شکل با بستر زبر و غیر زبر مورد ارزیابی قرار گرفت. بدین منظور با استفاده از چندین سری دادهی آزمایشگاهی، مدلهای متفاوتی با در نظر گرفتن تاثیر پارامترهای هیدرولیکی و مشخصات ذرات رسوبی تعریف گردیده و در لولههای با بستر زبر و غیر زبر مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج حاصله دقت بالای روش بهکار رفته در تحقیق را به اثبات رساند. مطابق با نتایج در برآورد مقدار بار رسوبی تنها استفاده از پارامترهای هیدرولیکی منجر به جوابهای دقیقی نمیگردد و مشخصات ذرات رسوبی نیز در تخمین این پارامتر تاثیرگذار است. با انجام آنالیز حساسیت مشخص شد که عدد فرود ذرات رسوبی تاثیرگذارترین پارامتر در تخمین بار رسوبی در لولههای دایروی شکل است. همچنین نتایج حاصله نشان داد که زبری بستر و دیوارههای لوله بر انتقال ذرات رسوبی موثر بوده و افزایش زبری باعث کاهش دقت نتایج میگردد.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_11649_d9636686aec5789fb8ad233844d19ed1.pdf
2020-12-21
75
87
10.22034/ws.2020.11649
بستر زبر
رسوبات ماسهای
روش داده گرا
ظرفیت انتقال
لولههای دایروی شکل
رامین
وفایی پورسرخابی
raminvafaei@yahoo.com
1
گروه عمران، دانشکده فنی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد تبریز
LEAD_AUTHOR
ASCE, Task Committee on Application of Artificial Neural Networks in Hydrology.2000. Artificial Neural Networks in
1
hydrology. I: Preliminary concepts. Journal of Hydrologic Engineering. ASCE 5(2): 115-123.
2
Bertrand JL.2010. Sewer sediment production and transport modeling: A literature review. Journal of Hydraulic
3
Research. 5: 24-32.
4
Bong CH, 2014. Self-cleansing design of rectangular open storm sewer. 13th International Conference on Urban
5
Drainage, Sarawak, Malaysia.
6
El-Zaemey AK.1991. Sediment transport over deposited beds in sewers. Ph. D Thesis, University of Newcastle
7
Upon Tyne, UK.
8
Falamaki A, Eskandari M, Baghlani A, Ahmadi SA,2013. Modeling total sediment load in rivers using artificial neural
9
networks. Water and Soil Science - University of Tabriz 2(3),13-26 (In Farsi)
10
Ghani A.1993.Sediment Transport in Sewers. Ph. D Thesis, University of Newcastle Upon Tyne, UK.
11
Jang JR, 1993.ANFIS: Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System, Proc., IEEE Conf. Transactions on Systems Man and Cybernetics 23: 665-685.
12
Laursen EM.1956. The Hydraulics of a Storm-Drain System for Sediment Transporting Flow. Bull. No 5, Lowa
13
Highway Research Board.
14
May RW.1982. Sediment transport in sewers. Hydraulic Research Station, Wallingford, England, Report IT 222.
15
Mayerle R.1988. Sediment transport in rigid boundary channels. PhD thesis. University of Newcastle upon Tyne
16
England.
17
Ota JJ, Perrusquia GS. 2013.Particle velocity and sediment transport at the limit of deposition in sewers. Water
18
Science and Technology 67(5): 959-967.
19
Renaat D.S. 2013.Validation of existing bed load transport formulas using In-Sewer sediment. Journal of
20
Hydraulic Engineering 12(1):325-338.
21
Rezazadeh-Joudi, A, Sattari, MT, 2016. Estimation of scour depth of piers in hydraulic structures using gaussian process Regression, Journal of Applied Research in Irrigation and Drainage Structures Engineering 65(16): 19-36(In Persian)
22
Roushangar K.2014. Modeling river total bed material load discharge using artificial intelligence approaches
23
(based on conceptual inputs). Journal of Hydrology 514: 114-122.
24
Siviapragasam C, Liong S.2001. Rainfall and runoff forecasting with SSA-SVM approach. Journal of
25
Hydroinformation 3:141-152.
26
Vongvisessomjai N.2010. Non-deposition design criteria for sewers with part-full flow. Urban Water Journal 7(1):
27
61–77.
28
ORIGINAL_ARTICLE
کانیشناسی اجزای خاک در برخی کشتهای طولانی مدت با رژیم رطوبتی زریک
شناسائی نوع کانیهای اجزاء خاکهایی که پوشش گیاهی متفاوت دارند، دارای اهمیت ویژهای است. هدف از این مطالعه بررسی کانیهای اجزای خاک تحت کشت مداوم است. بدین منظور، سه منطقه با رژیم رطوبتی خاک مشابه (زریک) شامل دشتهای گیان، درود و کنگاور انتخاب شدند. 13 خاکرخ با تاریخچه کشت زراعی و ویژگیهای متفاوت انتخاب و خاکرخها حفر و تشریح شدند. خاکهای انتخاب شده تحت کشت برنج، گندم، کلزا، چغندرقند بودند. نمونهها از افقهای مختلف جمع-آوری شدند و ویژگیهای فیزیکوشیمیایی و کانیشناسی آنها در آزمایشگاه اندازهگیری شد. تمامی اجزای خاک شامل سه جزء شن، سیلت و رس جدا شدند و محتوی کانی آنها تعیین شد. نتایج تجزیههای پراش پرتو ایکس، میکروسکوپهای الکترونی عبوری و روبشی نشان داد که بیشترین فراوانی نسبی کانیهای جزء رس در کشت برنج به ترتیب شامل کلرایت> ورمیکولایت> اسمکتایت> ایلایت میباشد. شرایط غرقابی وضعیت مناسبی را برای پایداری کانیهای کلرایت و ورمی-کولایت فراهم کرده است. حضور ورمیکولایت در کشت برنج را میتوان بهدلیل هوازدگی بیوتایت دانست. بیشترین مقدار اسمکتایت در جزء رس کشت زراعی چغندرقند و سپس در کلزا دیده شد. نوتشکیلی اسمکتایت حاوی کلسیم، بعنوان کاتیون قابل تبادل در خاکهای کشت شده غالب است. کانیهای مختلط کلرایت-ورمیکولایت، ایلایت-اسمکتایت و ایلایت-ورمی-کولایت در جزء سیلت کشت برنج بهطور غالب و سپس در کشت چغندرقند و کلزا مشاهده شدند، تغییرپذیری جزء شن ناچیز و در تمامی کشتها تقریبا مشابه بود.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_12154_35fc5cb5ec375a3e1a8c1954d21269bb.pdf
2020-12-21
89
103
10.22034/ws.2020.12154
رس
زریک
سیلت
کانیشناسی
کشت زراعی
سهیلاسادات
هاشمی
hashemy558@yahoo.com
1
گروه علوم خاک دانشگاه ملایر، همدان، ایران
LEAD_AUTHOR
Allison LE and Moodi CD, 1962. Carbonates. Pp. 1379-1396. In: Black CA, (ed), Methods of Soil Analysis. Part 2, Chemical and Microbiological Properties. American Society of Agronomy, Madison, WI.
1
Anonymous, 2014. Keys to Soil Taxonomy (Ed. 12). Soil Survey Staff. United States Department of Agriculture, Natural Resources Conservation Service. Washington DC.
2
Azaroff LV and Buerger MJ, 1958. The Powder Method in X-Ray Crystallography. New York, NY, McGraw-Hill Boox Co.
3
Banaei MH, 1998. Soil moisture and temperature regimes map of Iran. Soil and Water Research Institute of Iran. (In Persian)
4
Brady NC, 1990. The Nature and Properties of Soils. (No.10). Macmillan Publishing Company. New York.
5
Barnhisel RI and Berscht PM, 1989. Chlorite and hydroxyl interlayered vermiculite and smectite. Pp. 729-788. In: Dixon JB and Weed SB, (eds), Minerals in Soil Environment, Part 15. Soil Science Society of America, Madison. WI.
6
Buol SW, Hole FD and Cracken RJ, 1989. Soil Genesis and Classification. The Iowa State University Press. Ames.
7
Chorom M, Baghernejad M and Jafari S, 2009. Influence of rotation cropping and sugarcane production on the clay mineral assemblage. Applied Clay Science 46: 385-395.
8
Chapman HD, 1965. Cation exchange capacity. Pp. 891-901 In: Black CA, (ed), Methods of Soil Analysis, Part 2, Chemical and Microbiological Properties. American Society of Agronomy, Madison, WI.
9
Dur JC, Wiriyakitnateekul W, Lesturgez G, Elsass F, Pernes M, Hartmann C and Tessier D, 2005. Clay mineral dissolution following intensive cultivation in a tropical sandy soil. Management of Tropical Sand Soils for Sustainable Agriculture Congress. 27 November-2 December. Khon Kaen. Thailand.
10
Favre F, Tessier D, Abdelmoula M, Génin JM, Gates WP and Boivin P, 2002. Iron reduction and changes in cation exchange capacity in intermittently water logged soil. European Journal of Soil Science53:175-183.
11
Gee GW and Bauder JW, 1986. Particle size analysis. Pp. 383-411. In: Klute A, (eds), Method of Soil Analysis, part-1, Physical and Mineralogical Methods, 2nd Edition, American Society of Agronomy, Madison. WI.
12
Ghosh BN and Singh RD, 2001. Potassium release characteristics of some soils of Uttar Pradesh hill slope in altitude and their relationship with forms of soil K and clay mineralogy. Geoderma 104: 135-144.
13
Hashemi SS, Baghernejad M and Najafi M, 2013. Clay mineralogy of gypsiferous soils under different soil moisture regimes in Fars province, Iran. Journal of Agriculture Science Technology 15:1053-1068.
14
Jalali M and Zarabi M, 2006. Kinetics of non-exchangeable potassium release and plant response in some calcareous soils. Journal of Plant Nutrient and Soil Science 169:194-204.
15
Landi A, Poorkyhan S, Chroom M, Hojati S and Jafari S, 2018. Investigation of mineralogy properties under sugarcane cultivation lands compare with alternative cultivation and virgin lands in southern Khozestan. Iranian Journal Crystallography and Mineralogy 26(1): 19-39. (In Persian with English abstract)
16
Liu Y, Zhang B, Li Ch, Hu F and Velde B, 2008. Long-term fertilization influences on clay mineral composition and ammonium adsorption in a rice paddy soil. Soil Biology and Biochemistry 72(6): 1580-1590.
17
Khormali F and Abtahi A, 2003. Origin and distribution of clay minerals in calcareous arid and semiarid soils of Fars Province, Southern Iran. Clay Minerals 38: 511-527.
18
Kunze GW and Dixon JB, 1986. Pretreatments for mineralogical analysis. Pp. 91-101. In: Klute A, (ed), Methods of Soil Analysis. Part1, Physical and Mineralogical Methods, 2nd Edition, American Society of Agronomy. Madison. WI.
19
Mehra OP and Jackson ML, 1960. Iron oxide removal from soils and clays by a dithionate citrate system with sodium bicarbonate. Clay Minerals 7:317-327.
20
Mirkarimi M, Khormali F, Kiani F and Akef M, 2011. Study of porosity micromorphology of molic horizon in Mollisols soils of south Gorganrood as affected by land use change. Agriculture Science and Natural Resource Journal 18:1.181-198 (In Persian with English abstract)
21
Mitsuchi M, 1974. Chloritization in lowland paddy soils. Soil Science and Plant Nutrient 20(2):107-116.
22
Momtaz HR, Moradi N, Dolati B and Akbarzadeh G, 2017. Toposequence and land use effects on some of soil physical, chemical and clay mineralogical properties (A Case study: Chaypareh, west Azarbayjan province). Water and Soil Science - University of Tabriz, 27 (1): 55-67. (In Persian with English abstract)
23
Mohammadi R, 2009. Catechism of Photo-Crystallography. Ganjyneh Press, Shiraz.
24
Moore DM and Reynolds RC, 1989. X-Ray Diffraction and the Identification and Analysis of Clay Minerals. Oxford University Press. London.
25
Nelson DW and Sommers LE, 1996. Total carbon and organic matter. Pp. 961-1010. In: Sparks DL, (ed), Methods of Soil Analysis, Part III, Chemical methods, 3rd Ed., American Society of Agronomy, Madison. WI.
26
Pozzuoli A, Vila E, Franco E, Ruiz A and Delacalle C, 1992. Weathering of biotite to vermiculite in quaternary Lahars from Monti Ernici central Italy. Clay Minerals 27: 175-184.
27
Raheb A and Heidari A, 2012. Investigating the soil properties affected by land use change of paddy rice to kiwi plantation in some soils of Tonekabon County, Northern Iran. Soil Management and Sustainable Production 2(2) 126-132. (In Persian with English abstract)
28
Rhoades JD, 1996. Salinity: Electrical conductivity and total dissolved solids. Pp. 417-436. In: Sparks DL, (ed), Methods of Soil Analysis, Part III, Chemical methods, 3rd Ed., American Society of Agronomy, Madison. WI.
29
Sanjari S and Bromand N, 2014. The study of soil clay minerals on different geomorphic surfaces in Sardoeih, Jiroft area. Journal of Water and Soil Science 28(1), 209-219. (In Persian with English abstract)
30
Thomas GW, 1996. Soil pH and soil acidity. Pp. 475-490. In: Sparks DL, (ed), Methods of Soil Analysis. Part III, Chemical methods, 3rd Ed., American Society of Agronomy, Madison, WI.
31
Velde B and Barré P, 2010. Soils, Plants and Clay Minerals (Mineral and Biologic Interactions). Springer, Heidelberg Dordrecht London New York.
32
Zhang GL and Gong ZT, 2003. Pedogenic evolution of paddy soils in different soil landscapes. Geoderma 115:15-29.
33
Zhang ZD, Li Q, Luo XL, Jiang HC, Zheng QF, Zhao LP and Wang JH, 2014. Research on characteristics of soil clay mineral evolution in paddy field and dry land by XRD spectrum. Soil Biology and Biochemistry 34(8): 2273-2278.
34
ORIGINAL_ARTICLE
مدلسازی مکانی پارامترهای کیفی آب زیرزمینی دشت آذرشهر برای مصارف کشاورزی با استفاده از روشهای زمین آمار
آبهای زیرزمینی از منابع مهم بهرهبرداری در مناطق خشک و نیمهخشک میباشد. در دشت آذرشهر، بهدلیل کاهش میزان بارش سالانه و کمبود رواناب سطحی، منابع آب زیرزمینی نقش مهمی در تأمین نیازهای آبی کشاورزی، شرب و مصارف خانگی و صنعتی دارد. هدف از این پژوهش ارزیابی کیفیت آب زیرزمینی دشت آذرشهر جهت آبیاری کشاورزی و نیز بررسی تغییرات EC و SAR با استفاده از روش زمین آمار است. به همین منظور برای پیشبینی پراکنش مکانی پارامترهای کیفی آب که شامل SO4، Cl، TDS، EC، SAR هستند، از نمونههای 47 حلقه چاه این منطقه که طی سالهای 1382تا 1396 اندازهگیری شدهاند، استفاده شد. برای انتخاب بهترین روش میان یابی، روشهای کریجینگ با واریوگرام گوسین و IDW ارزیابی شدند که نتایج نشان داد، روش کریجینگ با واریوگرام گوسین دارای RMSE کمتر وNS بیشتری میباشد. بر اساس نتایج حاصل از پهنهبندی EC، SAR و همچنین طبقهبندی آب زیرزمینی منطقه بر اساس دیاگرام ویلکاکس، کیفیت آب زیرزمینی دشت آذرشهر اغلب در کلاس خیلی شور (C4S1) می باشد. علت بالا بودن شوری آب این منطقه، برداشت های زیاد آب از آبخوان دشت آذرشهر است.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_11650_663c5eaccdb639e500fbaf0987770fa5.pdf
2020-12-21
105
117
10.22034/ws.2020.11650
آب زیرزمینی
آذرشهر
زمینآمار
کیفیت
ویلکاکس
سیمین
گنجه ای
siminganjei@yahoo.com
1
دانشگاه تبریز
AUTHOR
ناصر
شیری
nasershiri75@yahoo.com
2
دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
جلال
شیری
j_shiri2005@yahoo.com
3
دانشگاه تبریز
AUTHOR
Abdi P, 2007. Investigation and Evaluation of Groundwater Quality in Zanjan Plain Using GIS. Third Conference on Applied Geology and Environment. Islamic Azad University,Eslamshahr,Iran.(In Persian)
1
Adhikary PP, Chandrasekharan H, Chakraborty D and Kamble K, 2010. Assessment of groundwater pollution in West Delhi, India using geostatistical approach. Environmental Monitoring and Assessment 167(1-4): 599-615.
2
Ahmed S, Mazumder Q, Jahan C, Ahmed M and Islam S, 2002. Hydrochemistry and classification of groundwater, Rajshahi city Corporation area, Bangladesh. Journal of the Geological Society of India 60(4): 411-418.
3
Alizadeh A, 2013. Soil-Water-Plant relationship. Emam Reza University Press, Mashhad.
4
Alizadeh A, 2015. Design of Irrigation Systems - Volume I: Design of Surface Irrigation Systems. Emam Reza University Press, Mashhad
5
Alizadeh A, 2015. Principles of Applied Hydrology. Emam Reza University Press, Mashhad.
6
Anku YS, Banoeng-Yakubo B, Asiedu DK and Yidana SM, 2009. Water quality analysis of groundwater in crystalline basement rocks, Northern Ghana. Environmental Geology 58(5): 989-997.
7
Bidast S, Fakheri fard A, Forghani A and Shahabi M, 2015. Analyze and Interpretation of Spatial and Temporal Variations of Some Groundwater QualitativeVariables (Case Study: Tabriz Plain Aquifer). Jornal of Water and Soil science-University of Tabriz 25(2): 320-297. (In Persian)
8
Delgado C, Pacheco J, Cabrera A, Batllori E, Orellana R and Bautista F, 2010. Quality of groundwater for irrigation in tropical karst environment: The case of Yucatan, Mexico. Agricultural Water Management 97(10): 1423-1433.
9
Gorgij AD,2015. Hydrogeology of Azarshahr aquifer and its quantitative modeling using hybrid models and system dynamics. PhD thesis,Tabriz University.
10
Habibi V, Ahmadi A and fattahi M, 2009. Modeling Spatial Variability of Ground Water Chemical Properties Using Geostatistical Methods. Iran-Watershed Management Science & Engineering 3(7): 23-34. (In Persian)
11
Hasanipak AA, 2007. Geostatistics.University Of Tehran Press,Tehran.
12
Ketata M, Moncef G and Bouhlila R, 2011. Use of geographical information system and water quality index to assess groundwater quality in El Khairat deep aquifer (Enfidha, Central East Tunisia). Arabian Journal of Geosciences - ARAB J GEOSCI 5: 1379-1390. doi:10.1007/s12517-011-0292-9
13
Khalaf RM and Hassan WH, 2013. Evaluation of irrigation water quality index IWQI for Al-Dammam confined aquifer in the west and southwest of Karbala city, Iraq. International Journal of Civil Engineering IJCE 23: 21-34.
14
Khazaei S, Abbasi Tabar H and Taghizadeh-Mehrjardi R, 2011. Spatial Distribution of Nitrate Contamination in Groundwater Using Geostatistic in Fars Province (Case study: Siakh Darengoun Area). Journal of Natural Environment, Iranian Journal of Natural Resources 64(3): 267-279. (In Persian)
15
Magesh N, Krishnakumar S, Chandrasekar N and Soundranayagam JP, 2013. Groundwater quality assessment using WQI and GIS techniques, Dindigul district, Tamil Nadu, India. Arabian Journal of Geosciences 6(11): 4179-4189.
16
Maghami Y, Ghazavi R, Vali A and Sharafi S, 2011. Evaluation of Different Interpolation Methods for Water Quality Zoning Using GIS (Case Study: Abadeh County). Geography and Environmental Planning 22(2): 171-182. (In Persian)
17
Mogaddam AA and Gorgij AD, 2016. Feasibility Study of Hydraulic Relationship of Lake Urmia with Azarshahr Coastal Coastal Aquifer Using Geochemical Reversal Ratios and Modeling. Ecology 42(1): 65-80. doi:10.22059/JES.2016.58099 (In Persian)
18
Mohammadi M, Mohammadi-Ghaleney M and Ebrahimi K, 2011. Spatial and temporal variations of groundwater quality in Qazvin plain. Iranian Water Research 5(8): 52-41. (In persian)
19
Moradi M, Vagharfard H, Khorani A and Mahmoudinejad V, 2011. Evaluation of Different Interpolation Methods in Groundwater Salinity Zoning Using Cross-Validation Technique (Case Study: Shahrekord Plain). Iranian Remote Sensing and GIS 3(1): 35-44. (In Perasian)
20
Obiefuna G and Sheriff A, 2011. Assessment of shallow ground water 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.
21
Robinson T and Metternicht G, 2006. Testing the performance of spatial interpolation techniques for mapping soil properties. Computers and Electronics in Agriculture 50: 97-108. doi:10.1016/j.compag.2005.07.003
22
Sadeghi Agdam F, Mogaddam AA and Najib M, 2012. Study on trend and controlling factors of salinity in the alluvial aquifer of Azarshahr Plain. the Third Comprehensive Water Resources Management Conference. Sari Agricultural Sciences and Natural Resources University,Sari,iran.(In Persian)
23
Shabani M, 2008. Determination of the most suitable geostatistical method for mapping of groundwater PH and TDS changes (Case study: Arsanjan plain). Water Resources Engineering Research 1(1): 47-58. (In Persian)
24
Taghizadeh-Mehrjardi R, Jahromi M and Heidari A, 2008. Spatial Distribution of Groundwater Quality with Geostatistics (Case Study: Yazd-Ardakan Plain). World Applied Sciences Journal 4: 9-17.
25
Watkins C, Brown J and Dromgoole F, 1988. Salt-tolerance of the coastal plant, Tetragonia trigyna Banks et Sol. ex Hook. (climbing New Zealand spinach). New Zealand Journal of Botany - N Z J BOT 26: 153-162. doi:10.1080/0028825X.1988.10410107
26
Wilcox L, 1955. Classification and use of irrigation waters. US DA, Washington.
27
Zabihi A, Soleimani K, Sabani M and Abravsh S, 2011. An Investigation of Annual Rainfall Spatial Distribution Using Geostatistical Methods (A Case Study: Qom Province). Natural Geography Research 78: 101-112. (In Persian)
28
Zeinali B, Faridpour M and Saraskanroud S, 2016. Investigate the Effect Meteorological and Hydrological Drought on Groundwater Quantity and Quality (Case Study: Marand Plain). Journal ofWatershed Management Research 7(14): 177-187. (In Persian)
29
ORIGINAL_ARTICLE
توسعه مدل آسیبپذیری آبهای زیرزمینی هیبریدی بهینهسازی الگوریتم ژنتیک- تصمیمگیری چندمعیاره بر مبنای روش دراستیک
مدیریت صحیح منابع آبهای زیرزمینی بهعنوان یکی از مهمترین منابع تأمینکننده آب در دنیا، از اهمیت زیادی برخوردار است. از جمله اقدامات مهم مدیریتی در این زمینه، ارزیابی میزان آسیبپذیری آبهای زیرزمینی با هدف اولویتبندی این منابع از منظر بهرهبرداری، مدیریت و کنترل میزان آلودگیهای وارد شده در مناطق مختلف و هزینههای لازم برای مدیریت آبخوان در نقاط مختلف میباشد. در این تحقیق، از رهیافتی بر مبنای روش دراستیک، مدل تصمیمگیری چندمعیاره و مدل بهینهسازی الگوریتم ژنتیک، جهت ارزیابی آسیبپذیری آبخوان دشت شیراز استفاده شد. روش تصمیمگیری چندمعیاره جهت اصلاح رتبههای مدل دراستیک و مدل بهینهسازی الگوریتم ژنتیک بهمنظور بهینهسازی وزنهای پارامترهای مدل دراستیک متناسب با خصوصیات هیدروژئولوژیکی و میزان غلظت نیترات موجود در دشت مورد مطالعه استفاده گردید. این امر با این هدف صورت میگیرد که شاخص آسیبپذیری دراستیک بیشترین ضریب همبستگی را با میزان غلظت نیترات که از مهمترین آلایندههای موجود در منطقه مورد مطالعه است، داشته باشد. همچنین با استفاده از سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS)، نقشههای پهنهبندی آسیبپذیری آبخوان دشت شیراز تهیه شد. نتایج مدل پیشنهادی نشان میدهد که نواحی جنوب و جنوبشرقی بهترتیب در محدوده آسیبپذیری خیلیزیاد و زیاد قرار دارند. میزان ضریب همبستگی پیرسون حاصل از بهینهسازی و اصلاح وزنها و رتبههای مدل پیشنهادی با غلظت نیترات برابر 80 درصد میباشد که این امر دقت نقشههای پهنهبندی آسیبپذیری آبخوان تهیه شده بر مبنای روش GA-AHP را تایید میکند.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_12197_c57cc254d1b0e0840d46e2338ebe1fd2.pdf
2020-12-21
119
132
10.22034/ws.2020.12197
آسیبپذیری آبخوان
بهینهسازی الگوریتم ژنتیک
تصمیمگیری چندمعیاره
دراستیک
سیستم اطلاعات جغرافیایی
یلدا
نوروزی قراگزلو
norouzi.gh_y@yahoo.com
1
دانشآموخته کارشناسی ارشد، بخش مهندسی عمران و محیط زیست، دانشگاه شیراز
AUTHOR
محمد رضا
نیکو
nikoo@shirazu.ac.ir
2
استادیار بخش مهندسی عمران و محیط زیست، دانشگاه شیراز
LEAD_AUTHOR
ایوب
کریمی جشنی
akarimi@shirazu.ac.ir
3
استادیار بخش مهندسی عمران و محیط زیست، دانشگاه شیراز
AUTHOR
مریم
دهقانی
dehghani_rsgsi@yahoo.com
4
استادیار بخش مهندسی عمران و محیط زیست، دانشگاه شیراز
AUTHOR
Al-Adamat R, Foster I and Baban S, 2003. Groundwater vulnerability and risk mapping for the Basaltic aquifer of the Azraq basin of Jordan using GIS, remote sensing and DRASTIC. Applied Geography 23: 303-324.
1
Aller L, Bennett T, Lehr JH, Pretty RJ and Hackett G, 1987. DRASTIC: A Standardized System for Evaluating Ground Water Pollution Potential Using Hydrogeologic Settings. US Environmental Protection Agency, Ada, Oklahoma (EPA-600/2-87-035).
2
Asghari Moghaddam A and Barzegar R, 2014. Investigation of nitrate concentration anomaly source and vulnerability of groundwater resources of Tabriz plain using AVI and GOD methods. Water and Soil Science- University of Tabriz 24(4):11-27. (In Persian with English abstract)
3
Baghapour MA, Fadaei Nobandegani A, Talebbeydokhti N, Bagherzadeh S, Nadiri A A, Gharekhani M and Chitsazan N, 2016. Optimization of DRASTIC method by artificial neural network, nitrate vulnerability index, and composite DRASTIC models to assess groundwater vulnerability for unconfined aquifer of Shiraz Plain, Iran. Journal of Environmental Health Science and Engineering 14:13: 1-16.
4
Contreras F, Hanaki K, Aramaki T and Connors S, 2008. Application of analytical hierarchy process to analyze stakeholders preferences for municipal solid waste management plans: Boston, USA. Resources, Conservation and Recycling 52(7): 979-991.
5
Deb K, 2001. Multi-Objective Optimization Using Evolutionary Algorithms, John Wiley and Sons. New York.
6
Denny SC, Allen DM and Journeay JM, 2007. DRASTIC-Fm: a modified vulnerability mapping method for structurally controlled aquifers in the southern Gulf Islands, British Columbia, Canada. Hydrogeology Journal 15(3): 483-493.
7
Dixon B, 2009. A case study using SVM, NN and logistic regression in a GIS to predict wells contaminated with nitrate-N. Hydrogeology Journal 17: 1507-1520.
8
Esmikhani M, Safavi H and Yazdanipoor M, 2010. Conjunctive management of surface and groundwater resources by using support vector machines and genetic algorithms. 5th National Congress of Civil Engineering, Ferdowsi University of Mashhad, May 4-6, Mashhad, Iran. (In Persian with English abstract)
9
Fijani E, Nadiri AA, Asghari Moghaddam A, Tsai F and Dixon B, 2013. Optimization of DRASTIC method by supervised committee machine artificial intelligence to assess groundwater vulnerability for Maragheh-Bonab plain aquifer, Iran. Journal of hydrology 530: 89-100.
10
Foster SS, 1987. Fundamental concepts in aquifer vulnerability, pollution risk and protection strategy. TNO Committee on Hydrological Research: Proceedings & Information 38: 69-86.
11
Ghadami M, Ghahraman B, Sharifi M and Rajabi Mashhadi H, 2009. Optimization of multireservoir water resources systems operation using genetic algorithm. Water Resources Research 5(2):1-15. (In Persian with English abstract)
12
Goldberg DE, 1989. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, 1st Ed., Addison-Wesley Publishing Company, New York.
13
Hamza MH, Added A, Rodríguez R, Abdeljaoued S and Mammou AB, 2007. A GIS-based DRASTIC vulnerability and net recharge reassessment in an aquifer of a semiarid region (Metline-Ras Jebel-RafRaf aquifer, Northern Tunisia). Journal of Environmental Management 84: 12-19.
14
Hassanzadeh Y, Abdi Kordani A and Fakheri Fard A, 2011. Drought forecasting using genetic algorithm and conjoined model of neural network-wavelet. Journal of Water and Wastewater 3:48-59. (In Persian with English abstract)
15
Huan H, Wang J and Teng Y, 2012. Assessment and validation of groundwater vulnerability to nitrate based on a modified DRASTIC model: a case study in Jilin City of northeast China. Science of the Total Environment 440: 14-23.
16
Izadi A and Rakhshanderoo Gh, 2013. Using GA for the economic optimization of WDN designs based on quantitative and qualitative criteria. Journal of Water and Wastewater 26(1):119-124. (In Persian with English abstract)
17
Khosravi Kh, Habibnejad Roshan M, Solaimani K and Babaei Kh, 2012. Assessment of groundwater vulnerability using a-GIS based DRASTIC model (case study: Dehgolan plain, Kurdistan province). Journal of Watershed Management Research 3(5):42-62. (In Persian with English abstract)
18
Lalehzari R and Abbaslou H, 2016. Simulating the effect of optimal water allocation on groundwater in monthly stress periods (Baghmalek plain, Khuzestan province). Water and Soil Science- University of Tabriz 26(4/1):307-320. (In Persian with English abstract)
19
Momtahen Sh and Borhani Darian A, 2005. Genetic algorithm (GA) method for optimization of multi-reservoir systems operation. Journal of Water and Wastewater 56:11-20. (In Persian with English abstract)
20
Neshat AR, Pradhan B, Pirasteh S and Shafri HZM, 2014. Estimating groundwater vulnerability to pollution using a modified DRASTIC model in the Kerman agricultural area, Iran. Environmental Earth Science 71: 3119-3131.
21
Neshat A, Pradhan B and Dadras M, 2014. Groundwater vulnerability assessment using an improved DRASTIC method in GIS. Resources, Conservation and Recycling 86: 74-86.
22
Nikoo M, Karimi A, Alizadeh MR and Baghlani A, 2017. Maximizing reliability of supplying drinking water with conjunctive operation of groundwater and water transfered from Salman-Farsi dam. Water and Soil Science- University of Tabriz 27(2): 185-197. (In Persian with English abstract)
23
Norouzi Y, Nikoo M, Karimi A and Dehghani M, 2015. Assessment of groundwater vulnerability using multi criteria decision making- DRASTIC model: Case study of Shiraz plain. 3th International Symposium on Environmental and Water Resources Engineering, June 2-3, Tehran, Iran. (In Persian with English abstract)
24
Norouzi Y, Nikoo M, Karimi A and Dehghani M, 2015. Developing a hybrid model for determination of aquifer vulnerability against toxic elements and nitrate: Application of decision making model and IRWQIGT index. 1th Water Sciences and Engineering Conference, June 8-9, Tehran, Iran. (In Persian with English abstract)
25
Pacheco FAL and Sanches LF, 2013. The multivariate statistical structure of DRASTIC model. Journal of Hydrology 476:442-459.
26
Panagopoulos GP, Antonakos AK and Lambrakis NJ, 2006. Optimization of the DRASTIC method for groundwater vulnerability assessment via the use of simple statistical methods and GIS. Hydrogeology Journal 14: 894-911.
27
Pourghasemi HR, Pradhan B and Gokceoglu C, 2012. Application of fuzzy logic and analytical hierarchy process (AHP) to landslide susceptibility mapping at Haraz watershed, Iran. Natural Hazards 63(2): 965-996.
28
Sener E and Davraz A, 2013. Assessment of groundwater vulnerability based on a modified DRASTIC model, GIS and an analytic hierarchy process (AHP) method: the case of Egirdir Lake basin (Isparta, Turkey). Hydrogeology Journal 21: 701-714.
29
Sinan M and Razack M, 2009. An extension to the DRASTIC model to assess groundwater vulnerability to pollution: Application to the Haouz aquifer of Marakech (Morocco). Environmental Geology 57: 349-363.
30
Soltani F, Kerachian R and karamuz M, 2007. Optimal operation of reservoir dams with little use of qualitative models of adaptive neural fuzzy inference model (ANFIS) and genetic algorithm optimization. Sharif Journal 51:3-10. (In Persian with English abstract)
31
Thirumalaivasan D, Karmegam M and Venugopal K, 2003. AHP-DRASTIC: software for specific aquifer vulnerability assessment using DRASTIC model and GIS. Environmental Modelling & Software 18: 645-656.
32
Vrba J and Zaporozec A, 1994. Guidebook on Mapping Groundwater Vulnerability. Heise, Germany.
33
Yang Ch, Chang L, Chen Sh and Yeh M, 2009. Multi-objective planning for conjunctive use of surface and subsurface water using genetic Algorithm and Dynamics Programming. Journal of Water Resource Planning and Management 23: 417-437.
34
Youssef MA, Pradhan B and Tarabees E, 2011. Integrated evaluation of urban development suitability based on remote sensing and GIS techniques: contribution from the analytic hierarchy process. Arabian Journal of Geosciences 4: 463-47
35
ORIGINAL_ARTICLE
تاثیر چهار روش خاک ورزی بر برخی خصوصیات فیزیکی خاک و عملکرد شبدر برسیم (Trifolium alexandrinum L) در کشت دوم زمینهای شالیزاری
خاکورزی از اجزای مهم مدیریت خاک است، آزمایشی به صورت بلوکهای کامل تصادفی با سه تکرار در کرتهایی به ابعاد 10 متر پس از برداشت برنج در اراضی شالیزاری انجام شد. چهار تیمار خاکورزی شامل خاکورزی اولیه با گاوآهن برگرداندار+ خاکورزی ثانویه با روتیواتور (T1)، دو بار خاکورزی با گاوآهن برگرداندار در جهت عمود بر هم (T2)، بدون خاکورزی (T3) و یک بار خاکورزی با گاوآهن برگرداندار (T4) بودند. شبدر برسیم (Trifolium alexandrinum) بهعنوان کشت دوم پس از برداشت انتخاب شد. شش ماه پس از کاشت نمونهبرداری از خاک صورت گرفت و عملکرد شبدر تعیین شد. نتایج نشان داد که میانگین وزنی قطر خاکدانه (MWD)، میانگین هندسی قطر خاکدانه (GMD)، عملکرد شبدر، مقاومت مکانیکی خاک، جرم مخصوص ظاهری و تخلخل خاک در روشهای مختلف خاکورزی اختلاف معنیداری دارد، کمترین عملکرد و بیشترین مقدار MWD، GMD، مقاومت مکانیکی خاک و جرم مخصوص ظاهری مربوط به تیمار T3 بود. تیمار T1 بیشترین عملکرد محصول را داشت، علت آن هم تخلخل بیشتر، مقاومت مکانیکی و جرم مخصوص ظاهری کمتر و کوچک بودن اندازه خاکدانه های ایجادشده بهوسیله روتیواتور است. نتایج نشان میدهد که اگرچه روش بدون خاکورزی باعث افزایش قطر و بهبود پایداری خاکدانه میشود، ولی به دلیل فشردگی خاک و افزایش جرم مخصوص ظاهری و مقاومت مکانیکی خاک منجر به افت عملکرد محصول می شود، درحالیکه استفاده از گاوآهن برگرداندار و روتیواتور نسبت به سایر روشها باعث بهبود خصوصیات فیزیکی خاک و افزایش عملکرد محصول کشت دوم در اراضی شالیزاری میشود.
https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article_12337_2f99f14d08a6bb7cf67c60a49daf07d7.pdf
2020-12-21
133
144
10.22034/ws.2020.12337
خاکورزی
خصوصیات فیزیکی خاک
شبدر برسیم
شالیزار
عملکرد محصول
محمود
شعبانپور شهرستانی
shabanpour@guilan.ac.ir
1
دانشیار گروه خاکشناسی دانشگاه گیلان
LEAD_AUTHOR
فرشته
غلامی
fereshte_h1984@yahoo.com
2
دانش آموختگان کارشناسی ارشد خاکشناسی دانشگاه گیلان
AUTHOR
سید حسین
پیمان
payman4747@yahoo.com
3
استادیار گروه مکانیزاسیون کشاورزی، دانشگاه گیلان
AUTHOR
هاجر
ایران خواه
hajar.irankhah@gmail.com
4
دانش آموختگان کارشناسی ارشد خاکشناسی دانشگاه گیلان
AUTHOR
مینا
رسولی
minarasoli1@gmail.com
5
دانش آموختگان کارشناسی ارشد خاکشناسی دانشگاه گیلان
AUTHOR
Akhavan S and Shabanpour M, 2017. The effect of soil compaction on ammonium and nitrate concentrations and wheat nitrogen uptake in two different soils. Water and Soil Science 27:199-212. (In Persian with English abstract)
1
Azimzade M, Kochaki A and Bala M, 1996. The effect of different tillage methods on bulk density, porosity, soil moisture content and wheat yield in dry land conditions of Iran. Journal of Crop Sciences 3:209-224. ((In Persian with English abstract)
2
Bellido LL, Fuentes M, Castillo JE, Lopes FJ and Fernandez EJ, 1996. Long time tillage, crop rotation and nitrogen fertilizer effect on wheat yield under rain fed Mediterranean condition. Agronomy Journal 88: 783-791.
3
Bradford JM, 1986. Penetrability. Pp. 463-478 In: Klute A, (ed.), Methods of Soil Analysis: Part 1. Physical and Mineralogical Methods, American Society of Agronomy and Soil Science Society of America, Madison, Wisconsin.
4
Buntin GD, Raymer PL, Bednarz CW, Philips DV and Baird RE, 2002. Winter crop, tillage and planting date effects on double-crop cotton. Journal of Agriculture 94: 273-280.
5
Blake, GR and Hartge KH, 1986. Bulk Density. Pp. 363 375 In: Klute A, (ed.), Methods of Soil Analysis: Part 1. Physical and Mineralogical Methods, American Society of Agronomy and Soil Science Society of America, Madison, Wisconsin.
6
Comia A, Stenberg M, Nelson P, Rydberg T and Hakansson L, 1993. Soil and crop responses to different tillage system. Soil and Tillage Research 29: 335-355.
7
De Vita P, Di Paolo E, Fecondo G, Di Fonzo N and Pisante M, 2007. No tillage and conventional tillage effects on durum wheat yield, grain quality and soil moisture content in southern Italy. Soil and Tillage Research 92: 69-78.
8
Douglas CL, Wilkins DE and Churchill DB, 1994. Tillage, seed size and seed density effects on performance of soft white winter wheat. Journal of Agronomy 86: 707-711.
9
Ferreras LA, Costa JL, Garsia FO and Pecorari C, 1999. Effect of no-tillage on some soil physical properties of a structural degraded Petrocalcic Paleudoll of the southern Pampa of Argentina. Soil and Tillage Research 54: 31-39.
10
Gee GW and Or D, 2002. Particle size analysis. Pp. 255-293 In: Dane JH and Topp GC, (ed.), Methods of Soil Analysis, Part 4, Physical Methods, Soils Science Society of America, Madison, Wisconsin.
11
Glinski J and Lipec J, 1990. Soil Physical Conditions and Plant Roots. CRC press, Inc., Boca, Florida.
12
Hajabbasi MA, Mirlohi AF and Sadrarhami M, 2002. Tillage effects on some physical properties of soil and maize yield in Lavark research farm. Journal of Water and Soil Science 3: 13-24. (In Persian with English abstract).
13
Kasper M, Buchan GD, Mentler A and Blum WEH, 2009. Influence of soil tillage systems on aggregate stability and distribiution of C and N in different aggregate fractions. Soil and Tillage Research 105: 192-199.
14
Kemper WD and Rosenau RC, 1986. Aggregate stability and size distribution. Pp. 425-441 In: Klute A, (ed.), Methods of Soil Analysis: Part 1. Physical and Mineralogical Methods, American Society of Agronomy, Soil Science Society of America, Madison, Wisconsin.
15
Lipiec J, Kus J, Slowinska-Jurkiewicz A and Nosalewicz A, 2006. Soil porosity and water infiltration as influenced by tillage methods. Soil and Tillage Research 89: 210-220.
16
Mahbobi AA, 1994. Conservation tillage and sustainable agriculture. Third Congress of Agronomy and Plant Breeding, 4 September, University of Tabriz. (In Persian with English abstract).
17
Mapa RB, Gream KE and Santo L, 1996. Temperature variability of soil hydraulic properties with wetting and drying subsequent to tillage. Soil Science Society of America Journal 50: 1133-1138.
18
Mclean EO, 1982. Soil pH and lime requirement. Pp.199-223 In: Page AL, (ed.), Methods of Soil Analysis. Part 2. Chemical and Microbiological Properties, American Society of Agronomy and Soil Science Society of America, Madison, Wisconsin.
19
Meek BD, Deter WR, Ralph DR, Rachel ER and Carter LM, 1990. Infiltration rate as affected by an alfalfa and no-tillage cotton cropping system. Soil Science Social of America Journal 54:505-508.
20
Milton D, Horn R, Reinert DJ and Reichert JM, 2009. Aggregate stability as affected by short- and long-term tillage systems and nutrient source of a hapludox in southern Brazil. Revista Brasileira de Ciência do Solo 33:767-777.
21
Moges A and Holden NM, 2008. Soil fertility in relation to slop position and agricultural land use. Environmental Management 42: 453-763.
22
Mosadeghi MR, Afyuni A and Hemmat A, 2001. The effect of two tillage methods on some soil physical properties in North Carolina and its comparison with Iranian conditions. 7th Iranian Soil Science Congress, 27-30 August, Shahrekord University. (In Persian with English abstract).
23
Mrabet R, Saber N, El-Brahli A, Lahlou S and Bessam F, 2001. Total, particulate organic matter and structural stability of a Calcixeroll soil under different wheat rotations and tillage systems in a semiarid area of Morocco. Soil and Tillage Research 57:225-235.
24
Nelson, DW and Sommers LE, 1982. Total carbon, organic carbon and organic matter. PP 539-577 In: Page AL, (ed.), Methods of Soil Analysis. Part 2. Chemical and Microbiological Properties, American Society of Agronomy and Soil Science Society of America, Madison, Wisconsin.
25
Norbakhshian J, Morshedi A, Sadeghi A, Raeesi L and Jafarzade S, 2001. Influence of tillage and seed rate on quantitative and qualitative yield of Iranian clover forage. Chaharmahal & Bakhtiari Agricultural Research Center for Natural Resources Publications. (In Persian).
26
Ossible M, Crookston RK and Larson WE, 1992. Sub surface compaction reduce the root and shoot growth and grain yield of wheat. Agronomy Journal 84: 34-38.
27
Osunbitan JA, Oyedele DJ and Adekalu KO, 2005. Tillage effects on bulk density, hydraulic conductivity and strength of loamy sand soil in southwestern Nigeria. Soil and Tillage Research 82: 57-64.
28
Pinheiro EFM, Pereira MG and Anjos LHC, 2004. Aggregate distribution and soil organic matter under different tillage systems for vegetable crops in a red Latosol from Brazil. Soil and Tillage Research 77:79-84.
29
Singer JW, Kohler KA, Liebman MT, Richard L, Cambardella CA and Buhler DD, 2004. Tillage and compost effect yield of corn, soybean, and wheat and soil fertility. Agronomy Journal 96: 531-537.
30
Tarkalsona DD, Hergertb GW and Cassman KG, 2006. Long term effects of tillage on soil chemical properties and grain yields of a dry land winter wheat, sorghum/corn-fallow rotation in the great plains. Agronomy Journal 98: 26-33.
31
Tawainga K, Cox WJ and Harold VE, 2002. Tillage and rotation effects on soil physical characteristics. Agronomy Journal 94: 299-304.
32
Tisdall JM and Adem HH, 1986. Effect of water content of soil at tillage on size distribution of aggregates and infiltration. Australian Journal of Experimental Agriculture 26:193-195.
33
Wilhelm WW, Bouzerour H and Power JF, 1989. Soil disturbance residue management effect on winter wheat growth and yield. Agronomy Journal 81: 581-588.
34
Ziyou Su, Zhang A, Cai D, Jiang G, Huan J, Gao J, Hartmann R and Gabriels D, 2007. Effects of conservation tillage practices on winter wheat water use efficiency and crop yield on the Loess Plateau China. Agricultural Water Management 87: 307-314.
35