
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 626 |
تعداد مقالات | 6,517 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,746,955 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,317,538 |
تاثیر سوپر جاذب بر عملکرد و اجزاء عملکرد نخود (arietinum L. Cicer) در شرایط تنش خشکی انتهای فصل | ||
مجله تولید گیاهان زراعی | ||
مقاله 11، دوره 10، شماره 1، خرداد 1396، صفحه 191-202 اصل مقاله (215.34 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/ejcp.2017.10427.1819 | ||
نویسندگان | ||
عباس ابهری* 1؛ الهام عزیزی2؛ بهرام حارث آبادی3 | ||
1استادیار گروه علوم کشاورزی، دانشگاه پیام نور، ایران | ||
2دانشگاه پیام نور | ||
3دانش آموخته کارشناسی ارشد زراعت دانشگاه آزاد اسلامی واحد سبزوار، ایران | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف آب نقش جدایی ناپذیر هر موجود زنده و یکی از مهمترین عوامل حیات محسوب می شود. با توجه به منابع محدود آب استفاده بهینه از آن ضروری است. اعمال مدیریت صحیح و بکارگیری فنون پیشرفته به منظور حفظ و ذخیره رطوبت خاک و افزایش گنجایش نگهداشت آب از جمله اقدامات موثر برای افزایش کارآیی مصرف آب و در نتیجه بهبود بهره برداری از منابع آب کشور است. با توجه به اهمیت گیاه نخود به عنوان یک منبع تامین کننده پروتئین و از طرف دیگر صدمات جبران ناپذیر تنش خشکی انتهای فصل به عملکرد نخود، اتخاذ روشهای که بتواند سبب افزایش تحمل گیاه به تنش خشکی شود بسیار حائز اهمیت است. پلیمرهای سوپر جاذب از جنس هیدرو کربن هستند که این مواد چندین برابر وزن خود، آب جذب و نگهداری می کنند و در موقع خشک شدن محیط، آب داخل پلیمر به تدریج تخلیه می شود. به این ترتیب خاک به مدت طولانی و بدون نیاز به آبیاری مجدد مرطوب می ماند. میزان کارایی سوپر جاذب در خاک های شن لومی بیشتر از خاک های لوم و رسی است و با افزایش مصرف آن، عملکرد ماده خشک و کارایی مصرف آب نیز افزایش می یابد. در آزمایشی روی ذرت مشخص شد که کاربرد 05/0 درصد ماده سوپر جاذب در خاک رسی، 1/0 درصد در خاک لومی و 3/0 درصد در خاک شن لومی بهترین نتیجه را از نظر تولید ماده خشک و کارایی مصرف آب داشت. بنابراین هدف از این مطالعه تعیین میزان مناسب سوپر جاذب جهت حصول حداکثر عملکرد نخود تحت شرایط تنش خشکی و همچنین تعیین حساسترین مرحله رشدی گیاه نخود به تنش خشکی بود. مواد و روشها به منظور بررسی تاثیر سوپر جاذب بر عملکرد و اجزای عملکرد نخود رقم هاشم در شرایط تنش خشکی انتهای فصل، آزمایشی به صورت کرت های خرد شده در قالب طرح بلوک های کامل تصادفی با 4 تکرار در سال 92-1391 در شهرستان جغتای انجام شد. تیمارهای مورد بررسی شامل تنش خشکی در سه سطح شاهد (بدون تنش)، قطع آبیاری در مرحله شروع گلدهی و قطع آبیاری در مرحله شروع غلافدهی به عنوان عامل اصلی، و مصرف سوپر جاذب در سه سطح صفر، 50 و100 کیلوگرم در هکتار به عنوان عامل فرعی در نظر گرفته شد. صفات مورد بررسی شامل ارتفاع گیاه، تعداد غلاف در بوته، تعداد دانه در غلاف، درصد پروتئین گیاه، وزن هزاردانه، عملکرد اقتصادی و بیولوژیکی و شاخص برداشت بود. یافتهها نتایج نشان داد که قطع آبیاری سبب کاهش عملکرد دانه، عملکرد بیولوژیک، تعدادغلاف، تعداد دانه در غلاف، وزن هزار دانه و میزان پروتئین شد، در حالیکه ارتفاع گیاه و شاخص برداشت، واکنش معنی داری به قطع آبیاری نشان نداد. استفاده از سوپر جاذب باعث تعدیل اثرات تنش خشکی بر عملکرد و اجزای عملکرد نخود شد. بیشترین عملکرد و اجزای عملکرد در استفاده از 100 کیلوگرم سوپر جاذب حاصل شد. مقدار سوپر جاذب تاثیر معنی داری بر درصد پروتئین نداشت. ولی میزان پروتئین دانه در تیمار قطع آبیاری در مرحله گلدهی با 23/115 کیلوگرم در هکتار بیشتر از تیمار قطع آبیاری در مرحله غلاف دهی با 29/77 کیلوگرم پروتئین در هکتار بود نتیجه گیری در مجموع، نتایج نشان داد که جهت حصول عملکرد دانه مطلوب در شرایط تنش خشکی، استفاده از 100 کیلوگرم در هکتار سوپرجاذب، بهترین نتیجه را داشت. | ||
کلیدواژهها | ||
واژه های کلیدی: پروتئین؛ تنش خشکی؛ عملکرد اقتصادی؛ عملکرد بیولوژیکی | ||
مراجع | ||
1. Araya, A., Hoogenboom, G., Luedeling, E., Hadgue, K.M., Kisekkaf, I., and Martorano, L.G. 2015. Assessment of maize growth and yield using crop models underpresent and future climate in southwestern Ethiopia. Agr. Forest. Meteorol., 214: 252-265. 2. Archontoulis, S.V., Miguez, F.E., and Moore, K.J. 2014. Evaluating APSIM maize, soil water, soil nitrogen, manure, and soil temperature modules in the Midwestern United States. Agron. J., 106(3): 1025-1040. 3. Borras, L., and Otegui, M.E. 2001. Maize kernel weight response to post– flowering source – sink ratio. Crop Sci., 41: 1816 – 1822. 4. Brisson, N., Gary, C., Justes, E., Roche, R., Mary, B., Ripoche, D., Zimmer, D., Sierra, J., Bertuzzi, P., Burger, P., Bussiere, F., Cabidoche, Y.M., Cellier, P., Debaeke, P., Gaudillere, J.P., Henault, C., Maraux, F., Seguin, B., and Sinoquet, H. 2003. An overview of the crop model STICS. Eur. J. Agron., 18: 309– 332. 5. Choukan, R. 2013. Final report of yield trial and adaptability of late and medium maturingpromising hybrids of maize (final stage). Seed and Plant Improvement Institute. Iran, 50p. 6. Dehghanpour, Z., and Estakhr, A. 2010. Determination of the suitable planting date for new early maturity maize hybrids in second cropping in temprate regions in Fars province. Seed Plant Prod. J., 26 (2): 169-191. (In Persian) 7. Deihimfard, R., Mahallati, M.N., and Koocheki, A. 2015. Yield gap analysis in major wheat growing areas of Khorasan province, Iran, through crop modelling. Field Crops Res., 184: 28-38. 8. Dettori, M., Cesaraccio, C., Motroni, A., Spano, D., and Duce, P. 2011. Using CERES-Wheat to simulate durum wheat production and phenology in Southern Sardinia, Italy. Field Crops Res., 120: 179–188. 9. Diepenbrock, W. 2000. Yield analysis of winter oilseed rape (Brassica napus L.): A review. Field Crops Res., 67: 35- 49. 10. Dwyer, L.M., Evanson, L., Hamilton, R.I. 2003. Maize physiological traits related to grain yield and harvest moisture in mid-toshortseason environments. Crop Sci., 34: 985-992. 11. Emam Y., Sedaghat, M., and Bahrani, H. 2013. Responses of maize (SC704) yield and yield components to source restriction. Iran Agric. Res., 32(1): 31 -40. 12. Estakhr, A., and Choukan, R. 2011. Effect of planting date on grain yield and its components and reaction to important maize viruses in Fars Province in some exotic and Iranian maize hybrids. Seed Plant Prod. J., 27(3): 313-333. (In Persian) 13. FAO (Food and Agriculture Organization). 2014. FAOSTAT. Available online at: http://faostat3.fao.org/download/Q/QC/E 14. Fosu-Mensah, B.Y., MacCarthy, D.S., Vlek, P.L.G., and Safo, E.Y. 2012. Simulating impact of seasonal climatic variation on the response of maize (Zea mays L.) to inorganic fertilizer in sub-humid Ghana. Nutr Cycl Agroecosyst., 94: 255–271. 15. Goldani, M., Rezvani, M.P., Nassiri, M.M., and Kaffi, M. 2011. Radiation use efficiency and phenological and physiological characteristics in hybrids of maize (Zea may L.) on response to different densities. Iran. J. Agric. Res., 7(2): 595- 604. (In Persian) 16. Hammer, G.L., Van Oosterom, E., McLean, G., Chapman, S.C., Broad, I., Harland, P., and Muchow, R.C. 2010. Adapting APSIM to model the physiology and genetics of complex adaptive traits in field crops. J. Exp. Bot. 61(8): 2185–2202. 17. Harris, D., Rashid, A., miraj, G., Arif, M., and Shah, H. 2007. On farm seed priming with zinc sulphate solution: A cost effect way to increase the maize yields of resource-poor farmers. Field Crops Res., 102: 119-127. 18. Hasanzadeh, M.H., and Dehghanpour, Z. 2010. Final report of the study of yield and compatibility in early maturity maize hybrids. Center of Agriculture research and nature resources of Khorasan Razavi province. Iran, 22p. 19. Jego, G., Pattey, E., Bourgeois, G., Drury, C.F., and Tremblay, N. 2011. Evaluation of the STICS crop growth model with maize cultivar parameters calibrated for Eastern Canada. Agr. Sust. Dev., 31: 557– 570. 20. Jones, J.W., Hoogenboom, G., Porter, C.H., Boote, K.J., Batchelor, W.D., Hunt, L.A., Wilkens, P.W., Singh, U., Gijsman, A.J., and Ritchie, J.T. 2003. The DSSAT cropping system model. Eur. J. Agron., 18: 235- 265. 21. Keating, B.A., Carberry, P.S., Hammer, G.L., Probert, M.E., Robertson, M.J., Holzworth, D., Huth, N.I., Hargreaves, J.N.G., Meinke, H., Hochman, Z., McLean, G., Verburg, K., Snow, V., Dimes, J.P., Silburn, M., Wang, E., Brown, S., Bristow, K.L., Asseng, S., Chapman, S., McCown, R.L., Freebairn, D.M., and Smith, C.J. 2003. An overview of APSIM, a model designed for farming systems simulation. Eur. J. Agron., 18: 267– 288. 22. Madadizadeh, M. 2016. Simulate growth and yield of different maize cultivars in Kerman province using the APSIM model. Ph.D. Dissertation, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran. Unpublished. (In Persian) 23. Mahru, A.H., Soltani, A., Galeshi, S., and Kalate-Arabi, M. 2010. Estimates of genetic coefficients and evaluation of DSSAT model for Golestan province. EJCP., 3(2): 229-253. (In Persian) 24. Makowski, D., Naud, C., Jeffroy, M.H., Barbttin, A., and Monod, H. 2006. Global sensitivity analysis for calculating the contribution of genetic parameters to the variance of crop model prediction. Reliab. Eng. Syst. Safe., 91: 1142- 1147. 25. McCown, R.L., Hammer, G.L., Hargreaves, J.N.G., Holzworth, D., and Huth, N.I. 1995. APSIM: an agricultural production system simulation model for operational research. Math. Comput. Simulat., 39(3): 225-231. 26. Mesfin, T., Moeller, C., Parsons, D., and Meinke, H. 2015. Maize (Zea mays L.) productivity as influenced by sowing date and nitrogen fertiliser rate at Melkassa, Ethiopia: parameterisation and evaluation of APSIM-Maize.17nd Australian Society of Agronomy Conference. Hobart. Sep., 20- 24. 1- 4. 27. Ministry of Agriculture Jihad, 2014. Final report of planting maize in 2014, with province separation. Agronomy Department, Ministry of Agriculture Jihad, Iran. (In Persian) 28. Moeinirad, A., Pirdashti, H., Eaghanehpour, F., and Mokhtarpour, H. 2013. Effecct of sowing date and plant density on phenology, morphology and yield of Maize cv. KSC704 in Gorgan. J. Res. Crop Sci., 19: 41- 56. (In Persian) 29. Monteith, J.L. 1986. How do crops manipulate water supply and demand? Philos. Trans. A. Math. Phys. Eng. Sci., 316: 245–259. 30. Naderi, F., Siadat, S.A., and Rafiee, M. 2010. Effect of planting date and plant density on grain yield and yield components of two maize hybrids as second crop in Khorram Abad. Iran. J. Crop Sci., 12(1): 31- 41. (In Persian) 31. Nassiri, M.M. 2008. Modeling Crop Growth Processes. Mashhad Univ. Press, 280p. (In Persian) 32. Paliwal, R.L., Granados, G., Lafitte, H.R., Violic, A.D., and Marathée, J.P. 2000. Tropical Maize: Improvement and Production. FAO, Rome, Italy, 374p. 33. Rahimi Moghaddam, S. 2013. Determination of genetic coefficients of some maize (Zea mays L.) cultivars in Iran to be applied in crop simulation models. M.Sc. Thesis, Shahid Beheshti University, Tehran, Iran., 88p. (In Persian) 34. Rahimi Moghaddam, S., Deihimfard, R., Soufizadeh, S., Kambouzia, J., Nazariyan Firuzabadi, F., and Eyni Nargeseh, H. 2015a. The effect of sowing date on grain yield, yield components and growth physiological indices of six grain maize cultivars in Iran. J. Agroecol., 5(1): 72- 83. (In Persian) 35. Rahimi Moghaddam, S., Deihimfard, R., Soufizadeh, S., Kambouzia, J., Nazariyan Firuzabadi, F., and Eyni Nargeseh, H. 2015b. Determination of genetic coefficients of some maize (Zea mays L.) cultivars of Iran for application in crop simulation models. Iran. J. Field Crops Res., 13(2): 328-339 (In Persian) 36. Research Center for Agriculture and Natural Resources of Fars Province, 2016. Series reports of yield and stability in early maturity maize hybrids in 2007, 2008, 2011 and 2012. 37. Saberi, A., Ghoshchi, F., Sirani, S., and Safahani, A. 2008. Effect of Plant Density and Planting Pattern on Grain Yield of Maize cv. KSC704 in Gorgan. Plant Ecosys. J., 19: 96-111. (In Persian) 38. Salehi, B. 2005. Effect of row spacing and plant density on grain yield and yield components in maize (cv. Sc 704) in Miyaneh. Iran. J. Crop Sci., 6(4): 383- 395. (In Persian) 39. Seifert, E. 2014. OriginPro 9.1: Scientific Data Analysis and Graphing Software—Software Review. J. Chem. Inf. Model., 54(5): 1552–1552. 40. Sinclair, T.R. 1986. Water and nitrogen limitations in soybean grain production I. Model development. Field Crops Res., 15(2): 125-141. 41. Soltani, A., and Hoogenboom, G. 2007. Assessing crop management options with crop simulation models based on generated weather data. Field Crops Res., 103: 198- 207. 42. Soltani, A., Hammer, G.L., Torabi, B., Robertson, M.J., and Zeinali, E. 2006. Modeling chickpea growth and development: phonological development. Field Crops Res., 99: 1-13. 43. Srivas, S.K., and Singh, U.P. 2004, Genetic variability, character association and path analysis of yield and its component traits in forage maize (Zea mays L.). Range. Manag. Agrofores., 25: 149-153. 44. Wallach, D., and Goffinet, B. 1987. Mean squared error of prediction in models forstudying economic and agricultural systems. Biometrics., 43: 561–576. 45. Wang, E., Robertson, M.J., Hammer, G.L., Carberry, P.S., Holzworth, D., Meinke, H., Chapman, S.C., Hargreaves, J.N.G., Huth, N.I., and McLean, G. 2002. Development of a generic crop model template in the cropping system model APSIM. Eur. J. Agron., 18(1): 121-140. 46. Willmott, C.J. 1982. Some comments on the evaluation of model performance. Bull. Am. Meteor. Soc., 63: 1309–1313. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,387 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 850 |