| تعداد نشریات | 14 |
| تعداد شمارهها | 680 |
| تعداد مقالات | 7,068 |
| تعداد مشاهده مقاله | 10,684,905 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 9,779,489 |
بررسی تأثیر مواد مادری و وضعیت توپوگرافی بر خصوصیات منحنی رطوبتی و شاخص های پایداری خاکدانهها (مطالعه موردی: بخش هایی از استان خراسان رضوی) | ||
| مجله پژوهشهای حفاظت آب و خاک | ||
| دوره 32، شماره 3، مهر 1404، صفحه 35-61 اصل مقاله (1.33 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwsc.2026.23120.3780 | ||
| نویسندگان | ||
| محمود زارع1؛ علی گلگاریان* 2؛ حجت امامی3؛ مریم شاهرخی1 | ||
| 1کارشناسیارشد مهندسی آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی و محیطزیست، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران. | ||
| 2نویسنده مسئول، دانشیار گروه مرتع و آبخیزداری، دانشکده منابع طبیعی و محیطزیست، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران. | ||
| 3استاد گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران | ||
| چکیده | ||
| مقدمه و هدف: شناخت عوامل مختلف بر خصوصیات منحنی رطوبتی و پایداری خاکدانهها میتواند در درک بهتر پتانسیلهای محیطی و مدیریت عرصههای طبیعی نقش مهمی داشته باشد. منحنی مشخصه رطوبتی خاک، تغییرات رطوبت در مکشهای مختلف خاک را نشان میدهد. همچنین پایداری خاکدانهها نیز شاخص دقیقی برای ارزیابی کیفیت خاک در برنامهریزی استفاده بهینه از عرصه های طبیعی و زراعی است. در بیشتر تحقیقات انجام شده این دو مشخصه در خاکهای زراعی مورد بررسی قرار گرفته است، در تحقیق حاضر با توجه به تأثیر خصوصیات منحنی رطوبتی و پایداری خاکدانه ها بر وضعیت پوشش گیاهی طبیعی و همچنین تأثیر بر نفوذپذیری، ظهور رواناب و فرسایش خاک سعی برآن است که برخی عوامل مؤثر بر دو مشخصه مذکور مورد بررسی قرار گیرد. جنس سنگ بستر و وضعیت توپوگرافی زمین عواملی هستند که میتوانند تأثیر قابل توجهی بر ویژگی های منحنی رطوبتی خاک و پایداری خاکدانهها داشته باشند. ترکیب کانیشناسی، بافت و ساختار سنگ مادر، تأثیر مستقیمی بر توانایی خاک در نگهداری و جذب آب، نفوذپذیری و خصوصیات منحنی رطوبتی دارد. وضعیت توپوگرافی نیز به دلیل تأثیر بر فرآیندهای هیدرولوژیکی و میکروکلیما، نقش مهمی در توزیع و نگهداری رطوبت خاک ایفا میکند. علاوه بر این، توپوگرافی بر فرآیندهای تشکیل خاک و نوع پوشش گیاهی مؤثر است که این عوامل نیز به نوبه خود بر خصوصیات رطوبتی و پایداری خاکدانهها تأثیر گذارند. مواد و روشها: منطقه مورد مطالعه در استان خراسان رضوی و شهرستانهای مشهد، تربت حیدریه، سرخس و چناران قرار دارد. در این تحقیق هفت جنس سنگ مارن، آهک (در دو دوران سنوزوئیک و مزوزوئیک)، افیولیت، شیل، گرانیت و ماسه سنگ از سنگ های نسبتاً خالص استان خراسان رضوی با استفاده از نقشههای زمین شناسی 1:100000 سازمان زمین شناسی کشور انتخاب شدند. برای تعیین عامل خصوصیات توپوگرافی از شاخص رطوبت توپوگرافی استفاده شد که این شاخص در دو کلاس مثبت و منفی مورد بررسی قرار گرفت. شاخص رطوبت توپوگرافی، گرایش آب به جمع شدن را در هر نقطه از زیرحوضه و تمایل نیروهای گرانشی را به انتقال آب به پاییندست توصیف میکند. شاخص رطوبت توپوگرافی از ترکیب مساحت حوضه بالادست و شیب به دست میآید و تعیینکننده تأثیر توپوگرافی بر روی میزان سطوح اشباع جهت تولید روانآب است. بر این اساس و با توجه به بررسی هفت جنس سنگ، در مجموع ۱۴ تیمار مختلف وجود دارد که با احتساب سه تکرار برای هر تیمار در مجموع ۴۲ نمونه از عمق ۰-۲۰ سانتیمتری با استفاده از استوانه نمونه گیر برداشت شد و برای تهیه منحنی رطوبتی خاک و تعیین شاخصهای پایداری ساختمان خاک جهت اندازهگیری خصوصیات فیزیکی و شیمیایی خاک آمادهسازی گردید. برای تهیه منحنی رطوبتی خاک نمونههای مورد نظر از دستگاه صفحات فشاری استفاده شد و مقدار رطوبت در مکشهای ماتریک اشباع، ۱۰، ۳۰، ۵۰، ۱۰۰، ۳۰۰، ۵۰۰، ۱۰۰۰ و ۱۵۰۰ کیلوپاسکال تعیین شدند. شاخصهای متعددی برای ارزیابی پایداری خاکدانهها استفاده شده است، از جمله این شاخصها میتوان به میانگین وزنی قطر خاکدانهها در دو حالت الک خشک و تر، شاخص پایداری خاکدانهها و درصد تخریب خاکدانهها اشاره نمود. یافتهها: با توجه به نتایج حاصل از منحنیهای رطوبتی خاک بیشترین نگهداشت رطوبت مربوط به بافت متوسط (لومی) و کمترین مربوط به بافت سبک (شنی لومی) است. تغییرات شیب منحنی در خاک های متوسط تدریجی است ولی در خاکهای سبک به دلیل وجود خلل و فرج درشت ناگهانی است. همچنین نتایج نشان داد که خاکهای حاصل از سنگ بستر شیل دارای بیشترین مقدار درصد رطوبت وزنی در مکشهای مختلف است به گونه ای که در مکش 10 کیلوپاسکال بیش از 50 درصد رطوبت را نگه می دارد. بعد از آن نیز مارن، آهک ژوراسیک، آهک پالئوژن بیشترین مقدار درصد رطوبت وزنی در مکشهای مختلف را از خود نشان میدهند و سنگ بستر ماسهسنگ تنها با نگهداشت 20 درصد رطوبت در مکش 10 کیلوپاسکال کمترین مقدار درصد رطوبت وزنی در مکشهای مختلف را نشان میدهند. مقدار رطوبت اشباع در دو جنس سنگ شیل و مارن به ترتیب بیشترین مقدار و در هر دو بیشتر از ۵۰ درصد میباشد. بعد از آن جنس سنگهای آهک ژوراسیک چناران و آهک پالئوژن سرخس و افیولیت دارای بیشترین مقدار رطوبت اشباع میباشند. دو جنس سنگ گرانیت و ماسهسنگ با کمتر از 30 درصد، کمترین مقدار رطوبت اشباع را به خود اختصاص دادند. همچنین هر چه بافت خاک به سمت مرکز مثلث بافت خاک و تاحدودی متمایل به سیلت باشد از نظر ویژگیهای منحنی رطوبتی دارای رطوبت اشباع و ظرفیت زراعی بالاتری است که نمونه آن در جنس سنگهای مارن و شیل مشهود است. جنس سنگ افیولیت و ماسهسنگ با بیش از یک میلیمتر دارای میانگین وزنی قطر خاکدانههای بیشتری نسبت به بقیه جنس سنگها هستند. که نشاندهنده این است که درصد سیلت در خاک رابطه معکوسی با میانگین وزنی قطر خاکدانه دارد. بدیهی است که میانگین وزنی قطر خاکدانهها در حالت خشک بیشتر از حالت تر باشد ولی در جنس سنگ آهک ژوراسیک چناران تخریب خاکدانهها بیش از 80 درصد بود که نشان دهنده پاشیده شدن بیشتر خاکدانههای این جنس سنگ نسبت به دیگر خاکها می باشد. رس و سیلت بیش از ۶۰ درصد در خاکهایی با جنس سنگ آهک پالئوژن سرخس، آهک ژوراسیک چناران، مارن و شیل باعث شده است که درصد پایداری خاکدانه این جنس سنگها به کمتر از ۱۰ درصد برسد. نتیجه گیری: تفاوت در جنس سنگ میتواند سبب بروز تفاوتهای معنی داری در خصوصیات منحنی رطوبتی و شاخص های پایداری ساختمان حاصل از آنها گردد. همچنین همبستگی معنی داری بین خصوصیات منحنی رطوبتی خاک و شاخصهای پایداری خاکدانهها در جنس سنگهای مختلف مشاهده شد. از سویی دیگر یررسی جنس سنگ آهک در دورانهای دوم و سوم زمین شناسی جهت تعیین نقش سن در متغیرهای مورد بررسی نشان داد که تفاوت معنی داری در شاخصهای مورد بررسی با تغییر سن وجود ندارد. از بین خصوصیات شیمیایی خاک، ماده آلی و از بین خصوصیات فیزیکی خاک بافت نقش زیادی در منحنی رطوبتی و شاخصهای پایداری خاکدانهها نشان دادند. در نهایت در اغلب متغیرهای مورد بررسی از خصوصیات منحنی رطوبتی و شاخصهای پایداری ساختمان خاک در رطوبت توپوگرافی مثبت و منفی تفاوت معنی دار مشاهده نشد که این موضوع بیانگر عدم تأثیر این عامل در شاخصهای مورد بررسی است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| منحنی رطوبتی؛ سنگشناسی؛ رطوبت توپوگرافی؛ پایداری خاکدانه؛ خراسان رضوی | ||
| مراجع | ||
|
1.Dias, A. S., Hughes, P. N., Toll, D. G., & Glendinning, S. (2023). A simple method to determine soil–water retention curves of compacted active clays. Transportation Geotechnics, 43, 101138. https://doi.org/ 10.1016/j.trgeo.2023.101138. 2.Botula, Y. D., Cornelis, W. M., Baert, G., & Van Ranst, E. (2012). Evaluation of pedotransfer functions for predicting water retention of soils in Lower Congo (D.R. Congo). Agricultural Water Management, Volume 111, August 2012, P 1-10. https://doi.org/10.1016/j.agwat. 2012.04.006. 3.Kong, L., Sayem, H. M., & Tian, H. (2018). Influence of drying–wetting cycles on soil-water characteristic curve of undisturbed granite residual soils and microstructure mechanism by nuclear magnetic resonance (NMR) spin-spin relaxation time (T 2) relaxometry. Canadian Geotechnical Journal, 55(2), 208-216. https://doi.org/10.1139/ cgj-2016-0614. 4.Liu, L., Lu, Y., Horton, R., & Ren, T. (2024). Determination of soil water retention curves from thermal conductivity curves, texture, bulk density, and field capacity. Soil and Tillage Research, 239, 105957. https://doi.org/ 10.1016/j.still.2023.105957. 5.Ding, X., & El-Zein, A. (2024). Predicting soil water retention curves using machine learning: A study of model architecture and input variables. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 133, 108122. https://doi. org/10.1016/j.engappai.2024.108122. 6.Zhang, J., Wang, S., Fu, Z., Wang, F., Wang, K., & Chen, H. (2024). Soil thickness influences the control effect of micro-topography on subsurface runoff generation in the karst hillslope critical zone. Catena, 239, 107957. https://doi. org/10.1016/j.catena.2024.107957. 7.Yanai, K., Masaoka, N., Kosugi, K., Fujimoto, M., & Yamakawa, Y. (2024). The Effects of Bedrock Topography and Soil Permeabilityon Saturated Zone Distribution in a Mountainous Steep-Slope Area. 38(11). https://doi.org/10. 1002/hyp.70000. 8.Wilson, S. G., Lambert, J. J., Nanzyo, M., & Dahlgren, R. A. (2017). Soil genesis and mineralogy across a volcanic lithosequence. 285(301-312). https://doi. org/10.1016/j.geoderma.2016.09.013. 9.Katsura, S. Y., Suzuki, Y., & Yoshino, T. (2024). Saturated hydraulic conductivity and water retention curve of variably weathered tuff breccia bedrock in a headwater catchment. Journal of Hydrology, 130889. https://doi.org/10. 1016/j.jhydrol.2024.130889. 10.Grabs, T., Seibert, J., Bishop, K., & Laudon, H. (2009). Modeling spatial patterns of saturated areas: A comparison of the topographic wetness index and a dynamic distributed model. Journal of Hydrology. 373(1-2), 15-23. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2009.03.031. 11.Amiri Mijan, F., Shirani, H., Esfandiarpour, A., Besalatpour, A., & Shekofteh, H. (2017). Assessment of the S-index using three models of the soil water retention curve in five different Land uses in south of Kerman. Water and soil protection research. 25 (6), 103-87. https://doi.org/10. 22069/jwsc.2019.14945.3009. [In Persian] 12.Pourghasemi, H. R., Yousefi, S., Kornejady, A., & Cerdà, A. (2017). Performance assessment of individual and ensemble data-mining techniques for gully erosion modeling. Science of the Total Environment, 609, 764-775. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2017.07.198. 13.Hasheminejad, Y., & Zangabadi, M. (2022). Working with plates and pressure chambers. Soil and Water Research Institute of Iran. 39 p. 14.Dexter, A. R. (2004). Soil physical quality: Part I/ Theory, effects of soil texture, density, and organic matter, and effects on root growth. Geoderma. 120(3-4), 201-214. https://doi.org/10. 1016/j.geoderma.2003.09.004. 15.Kemper, W. D., & Rosenau, R. C. (1986). Aggregate stability and size distribution. In ‘Methods of soil analysis. Part 1. Physical and mineralogical methods. (Ed. ER Page) pp. 425-442. Soil Science Society of America: Madison, WI. https://doi.org/ 10.2136/sssabookser5.1.2ed.c17. 16.Shahbazi, K., Marzi, M., Mohammadi, M. M., Asadi, H., Fathi Garlidani, A., Sadat Hashemi Nasab Zavareh, K., Tolouei, R., Beheshti, M., Avizhgan, A., & Cheraghi, M. (2024). Methods of Soil Analysis Sampling, Chemical, and Physical Methods. Soil and Water Research Institute of Iran. 1074 p. [In Persian] 17.Reichert, J. M., Aluquerque, J. A., Kaiser, D. R., Reinert, D. J., Urach, F. L., & Carlesso R. (2009). Estimation of water retention and availability in soils of Rio Grande Do Sul. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Brazil, 33, 1547-1560. https://doi.org/10.1590/ S0100-06832009000600004. 18.Haverkamp, R., Leij, F. J., Fuentes, C., Sciortino, A., & Ross P. J. (2005). Soil water retention. Introduction of shape index. Soil Science Society of America Journal, 69, 1881-1890. https://doi.org/ 10.2136/sssaj2004.0225. 19.Vaezi, A. R., Bayat, Z., & Foroumadi, M. (2018). Variability of surface srosion and sarticle size sistribution in selation to slope aspect and Ggradient in a semi-arid region in west of Zanjan. Journal of Water and Soil Science, 22(2), 1-14. 20.Zhao, L., Liang, X., & Wu, F. (2014). Soil surface roughness change and its effect on runoff and erosion on the Loess Plateau of China. Journal of Arid Land, 6(4), 400-409. https://doi.org/ 10.1007/s40333-013-0246-z. 21.Ghorbani Dashtaki, S., Homaee, M., & Khodaverdiloo, H. (2011). Derivation and validation of pedotransfer functions for estimating soil water retention curve using a variety of soil data. Soil Use and Management, 26, 68-74. https://doi.org/ 10.1111/j.1475-2743.2009.00254.x. 22.Azadmard, B., Mosaddeghi, M. R., Ayoubi, S., Chavoshi, E., & Raoof, M. (2019). Estimation of near-saturated soil hydraulic properties using hybrid genetic algorithm-artificial neural network. Ecohydrology & Hydrobiology. 20(3), 437-439. https://doi.org/10.1016/ j.ecohyd.2019.09.001. 23.Haghverdi, A., Öztürk, H. S., & Durner, W. (2018). Measurement and estimation of the soil water kashretention curve using the evaporation method and the pseudo continuous pedotransfer function. Journal of hydrology, 563, 251-259. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2018.06.007. 24.Kotlar, A. M., van Lier, Q. D. J., & de Souza Brito, E. (2020). Pedotransfer functions for water contents at specific pressure heads of silty soils from Amazon rainforest. Geoderma, 361, 114098. https:// doi.org/ 10.1016/ j.geoderma. 2019.114098. 25.Rezaei, A. M., Nishaburi, M. R., & Jafarzadeh, A. A. (2018). Evaluation of Campbell's model to determine the water-soil characteristics curve. Agricultural Sciences of Iran. 3, 559-553. [In Persian] 26.Tang, A. M., Vu, M. N., & Cui, Y. J. (2011). Effects of the maximum soil aggregates size and cyclic wetting–drying on the stiffness of a lime-treated clayey soil. Géotechnique, 61(5), 421-429. https://doi.org/10.1680/geot.SIP11.005. 27.Wang, Y., Cui, Y. J., Tang, A. M., Tang, C. S., & Benahmed, N. (2015). Effects of aggregate size on water retention capacity and microstructure of lime-treated silty soil. Géotechnique Letters, 5(4), 269-274. https://doi.org/10.1680/ jgele.15.00127. 28.Van Lier, J. (2014). Revisiting the S-index for soil physical quality and its use in Brazil. Revista Brasileira de Ciência do Solo, 38, 1-10. doi.org/ 10.1590/S0100-06832014000100001. 29.Zhai, Q., Rahardjo, H., Satyanaga, A., Dai, G., & Zhuang, Y. (2020). Framework to estimate the soil-water characteristic curve for soils with different void ratios. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 79, 4399-4409. doi:10.1007/s10064-020-01825-8. 30.Javanshir, S., Bayat, H., & Gregory, A. S. (2020). Effect of free swelling index on improving estimation of the soil moisture retention curve by different methods. Catena, 189, 104479. https:// doi.org/10.1016/j.catena.2020.104479. 31.Bayat, H., Rastgou, M., Nemes, A., Mansourizadeh, M., & Zamani, P. (2017). Mathematical models for soil particle-size distribution and their overall and fraction-wise fitting to measurements. Eur. J. Soil Sci. 68, 345-364. https://doi.org/10.1111/ ejss.12423. 32.Khneifer, J., Khadem-ol-Rasoul, A., & Amerikhah, H. (2020). Modelling soil aggregate stability as an index of soil erodibility using geomorphometric parameters. Agricultural Engineering. 43(1), 49-64. https://doi:10.22055/ agen.2020.28561.1482. 33.Armin, M., Rohipour, H., Ahmadi, H., Salajegheh, A., Mahdian, M. H., & Gurbania Kheybari, V. (2015). Relationship between Aggregate Stability and Selected SoilProperties in Taleghan Watershed. Journal of Range and Watershed Management. 61 (2), 295-275. https:// doi.org/ 10.22059/ jrwm.2016. 61683. [In Persian] 34.Dimoyiannis, D. G., Tsadilas, C. D., & Valmis, S. (1998). Factors affecting aggregate instability of Greek agricultural soils. Communications in Soil Science and plant analysis, 29(9-10), 1239-1251. https://doi.org/10.1080/00103629809370023. 35.Kouchami-Sardoo, I., Shirani, H., Esfandiarpour Borojni, A., & Besalatpour, A. A. (2018). Determining the Features Influencing the Structural Stability of Soils of Arid Regions Using a Hybrid GA-ANN Algorithm. Applied Soil Research, 8(3), 129-143. [In Persian] 36.Igwe, C. A., & Mbagwu, J. S. C. (1995). Physical properties of soils of southeastern Nigeria and the role of some aggregating agents in their stability. Soil Science, 160(6), 431-441. doi: 10.1097/ 00010694 - 199512000-00009. 37.Mbagwu, J. S. C., & Bazzoffi, P. (1998). Soil characteristics related to resistance of breakdown of dry soil aggregates by water-drops. Soil and Tillage Research, 45(1-2), 133-145. https://doi.org/10. 1016/S0933-3630(96)00133-X. 38.Bardsirizadeh, S., Esfandiarpoor Borujeni, I., Basalatpoor, A., & Abbaszadeh Dehji, P. (2016). Determining the most effective soil component in estimating the stability of soil structure using the geostatistics method. Journal of Water and soil. 31(2), 533-544. https://doi.org/ 10.22067/jsw.v31i2.54438. [In Persian] 39.Etminan, S., Kiani, F., Khormali, F., & Habashi, H. (2013). Effect of soil properties with different parent materials on aggregate stability: in Shastkola watershed, Golestan province. Soil management and sustainable production. 1 (2), 59-39. https://dorl.net/dor/20. 1001.1.23221267.1390.1.2.3.8. [In Persian] 40.Bouslihim, Y., Rochdi, A., Aboutayeb, R., El Amrani, Paaza N., Miftah, A., & Hssaini L. (2021). Soil Aggregate Stability Mapping Using Remote Sensing and GIS-Based Machine Learning Technique. Frontiers in Earth Science. 9, 748859. https://doi:10. 3389/feart.2021.748859. 41.Nikpoor, M., Mahboobi, A., Mosadeghi, M., & Safadoost, A. (2018). Investigating the effect of intrinsic soil properties on the building stability of some soils in Hamadan province. Agricultural sciences and techniques and natural resources, water and soil sciences, 15, 58. https:// dorl.net/dor/20.1001.1.24763594.1390. 15.58.6.0. [In Persian] 42.Kamali, K., Zehtabian, G., Mesbahzadeh, T., Shahab Arkhazloo, H., Arabkhedri, M., & Moghadamnia, A. (2019). Evaluation of the Soil Sustainability Indices in Desert Areas (Case study: Rangeland and Agriculture fields of Semnan). Journal of Range and Watershed Management, 73, 1. https:// doi.org/ 10.22059/ jrwm.2020. 275953.1353. [In Persian] 43.Toogood, J. A. (1978). Relation of aggregate stability to properties of Alberta soils. 44.Rivera, J. I., & Bonilla, C. A. (2020). Predicting soil aggregate stability using readily available soil properties and machine learning techniques. Catena, 187, 104408. https://doi. org/10.1016/ j.catena.2019.104408. 45.Zeraatpisheh, M., Ayoubi, S., Mirbagheri, Z., Mosaddeghi, M. R., & Xu, M. (2021). Spatial prediction of soil aggregate stability and soil organic carbon in aggregate fractions using machine learning algorithms and environmental variables. Geoderma Regional, 27, e00440. https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2021. e00440. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 154 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 108 |
||