
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 622 |
تعداد مقالات | 6,489 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,605,551 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,198,806 |
پیامد بخشهای فیزیکی مادهی آلی بر پایداری خاکدانهها در سه زمین جنگلی، چراگاهی و کشاورزی | ||
مجله مدیریت خاک و تولید پایدار | ||
مقاله 3، دوره 7، شماره 2، شهریور 1396، صفحه 47-65 اصل مقاله (1.18 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/ejsms.2017.10437.1621 | ||
نویسندگان | ||
سعیده بردسیری زاده1؛ عیسی اسفندیارپور بروجنی* 2؛ پیمان عباس زاده دهجی3؛ علی اصغر بسالت پور4 | ||
1دانشجوی کارشناسی ارشد علوم و مهندسی خاک، دانشگاه ولی عصر (عج) رفسنجان | ||
2دانشیار گروه علوم و مهندسی خاک، دانشگاه ولی‎عصر (عج) رفسنجان‏ | ||
3استادیار گروه علوم و مهندسی خاک، دانشگاه ولی‎عصر (عج) رفسنجان | ||
4استادیار گروه علوم و مهندسی خاک، دانشگاه ولی‎عصر (عج) رفسنجان‏ | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: پایداری ساختمان خاک به توانایی یک خاک در نگهداری آرایش دانههای جامد و فضای میان آنها در هنگام روبرو شدن با تنشهای گوناگون برمیگردد. با آگاهی از کارکرد بسیار مهم مواد آلی در پیدایش و پایداری خاکدانهها، بخشهای گوناگون آنها بر پایداری خاکدانهها پیامدهای گوناگونی میتواند داشته باشند. همچنین، جداکردن بخشهای گوناگون مادهی آلی، به شناسایی بخشهای پاسخدهنده و پایدار مادهی آلی و جایگاه قرارگیری آنها در ساختار خاکدانه کمک میکند. هدف از این پژوهش، بررسی پیامد بخشهای گوناگون مادهی آلی بر پایداری خاکدانههای درشت (25/0< میلیمتر) و ریز (25/0≥ میلیمتر) با بهرهگیری از مدل شبکهی عصبی مصنوعی و رابطهی رگرسیون خطی میباشد. همچنین، در این پژوهش به بررسی ارتباط میان بخشهای گوناگون مادهی آلی خاک در اجزای گوناگون خاکدانهها، تأثیر نوع کاربری اراضی بر آنها و بررسی مؤثرترین بخش مواد آلی بر پایداری خاکدانهها در کاربریهای گوناگون پرداخته شد. بنابراین، بخشبندی مزبور در اجزای گوناگون خاکدانهها در سه کاربری جنگل، چراگاه و کشاورزی در شهرستان رابر مورد مطالعه قرار گرفت. مواد و روشها: شمار 15 نمونهی خاک رویین (صفر تا 10 سانتیمتر) به روش تصادفی با بیلچه از سه زمین با کاربری جنگل، چراگاه و کشاورزی از منطقهی رابر واقع در استان کرمان برداشت شد. پس از هواخشک کردن نمونههای برداشتشده و گذراندن آنها از الک چهار میلیمتری، میانگین وزنی قطر خاکدانهها برای خاکدانههای درشت و ریز اندازهگیری شد. سپس، بخشبندی مواد آلی هر گروه از خاکدانهها برای هر کدام از زمینهای یادشده انجام شد. در پایان، اندازهی کربن آلی در بخشهای گوناگون مادهی آلی و نیز اندازهی کل کربن آلی خاک تعیین شد و با توجه به وزن و درصد مادهی آلی هر بخش، درصدی از کل مادهی آلی که در هر بخش بود، برآورد گردید. سپس دادههای اندازهگیری مادهی آلی، همانند دادههای ورودی به مدل شبکهی عصبی مصنوعی معرفی شدند. همچنین، رابطهی رگرسیونی میان این متغیرها و پایداری خاکدانهها بررسی شد. یافتهها: این پژوهش نشان داد که مواد آلی دانهای سست پوشیده مادهی آلی (F1) در خاکدانههای درشت، بیشتر از خاکدانههای ریز بود. همچنین، این بخش از مادهی آلی در کاربری جنگل، بهدلیل بالاتر بودن درصد مادهی آلی آن در برابر دو کاربری دیگر، بیشتر بود. بخش پوشیده مادهی آلی دانهای (F2) در کاربری کشاورزی بسته به کارهای خاکورزی، خرد شدن خاکدانهها و آزاد شدن مادهی آلی پوشیدهشدهی درون آنها، کمتر بود. بخش سنگین مادهی آلی که همراه با مواد کانی بود (F3)، در برابر دو بخش دیگر، بیشترین درصد از کل مادهی آلی خاک را داشت. این بخش در خاکدانههای ریز در برابر خاکدانههای درشت در هر سه کاربری، بیشتر بود. این بررسی همچنین نشان داد که رابطهی رگرسیون خطی توان خوبی در نشان دادن رابطهی میان متغیرهای بررسیشده و شناسهی پایداری خاکدانهها ندارد. در برابر آن، نمودارهای مدل شبکهی عصبی مصنوعی، نشان دادند که همهی متغیرهای ورودی به این مدل، بر MWD پیامددار بودهاند؛ اگرچه ضریب نشان متغیرهای گوناگون، ناهمانند بود. نتیجهگیری: بخشهای گوناگون مادهی آلی خاک، در برابر کل مادهی آلی، پاسخدهی بیشتری به شیوهی کاربری زمینها داشتند. درصد خاکدانههای درشت و ریز بسته به شیوهی کاربری، ناهمانند بود و خاکدانههای ریز با داشتن بیشترین اندازهی مادهی آلی، نسبت به خاکدانههای درشت، در برابر تنشها پایداتر بودند. مدل شبکهی عصبی مصنوعی در برآورد پایداری خاکدانهها در برابر رابطهی رگرسیون خطی از کارایی بالاتری برخوردار بود و نشان داد که میان بخشهای گوناگون مادهی آلی و MWD، روابط غیرخطی است. داشتن کارآیی بهتر مدل شبکهی عصبی مصنوعی، نشان میدهد که از این روش میتوان برای تعیین ارتباط خطی و یا غیرخطی میان ویژگیهای گوناگون خاک، با بیشترین دقت و صرف کمترین هزینه و زمان بهرهگیری نمود. بنابراین بهرهگیری از این روش در برآورد ویژگیهای گوناگون خاک، برای پژوهشهای آینده نیز پیشنهاد میگردد. | ||
کلیدواژهها | ||
بخشبندی فیزیکی مادهی آلی خاک؛ پایداری خاکدانه؛ همبستگی خطی؛ مدل شبکهی عصبی مصنوعی | ||
مراجع | ||
1.Alijanpour Shalmani, A., Shabanpour Shahrestani, M., Asadi, H., and Bagheri, F. 2010. Comparison of regression pedotransfer functions and artificial neural networks for soil aggregate stability simulation. World Appl. Sci. J. 8: 9. 1065-1072. 2.An, S., Mentler, A., Mayer, H., and Blum, W.E.H. 2010. Soil aggregation, aggregate stability, organic carbon and nitrogen in different soil aggregate fractions under forest and shrub vegetation on the Loess Plateau, China. Catena. 81: 226-233. 3.Andesodun, J.K., Mbagwu, J.S.C., and Oti, N. 2005. Distribution of carbon, nitrogen and phosphorus in water-stable aggregates of an organic waste amended Ultisol in southern Nigeria. Bio-Resources Technology. 96: 509-516. 4.Bast, A., Wilcke, W., Graf, F., Luscher, P., and Gartner, H. 2015. A simplified and rapid technique to determine an aggregate stability coefficient in coarse grained soils. Catena. 127: 170-176. 5.Bayati, H., Najafi, A., and Abdolmaleki, P. 2013. Comparison between artificial neural network (ANN) and regression analysis in tree felling time estimation. Iran. J. For. Pop. Res. 20: 4. 595-607. (In Persian) 6.Besalatpour, A.A., Shirani, H., and Esfandiarpour, I. 2014. Modeling of soil aggregate stability using support vector machines and multiple linear regression. Soil Water Sci. J. 29: 2. 416-427. (In Persian) 7.Besalatpour, A.A., Ayoubi, S., Hajabbasi, M.A., Mosaddeghi, M.R., and Schulin, R. 2013. Estimating wet soil aggregate stability from easily available properties in a highly mountainous watershed. Catena. 111: 72-79. 8.Chaplot, V., and Cooper, M. 2015. Soil aggregate stability to predict organic carbon outputs from soils. Geoderma. 243-244: 205-213. 9.Cheng, M., Xiang, Y., Xue, Zh., An, Sh., and Darboux, F. 2015. Soil aggregation and intra-aggregate carbon fractions in relation to vegetation succession on the Loess Plateau, China. Catena. 124: 77-84. 10.Emadodin, I., Reiss, S., and Rudolf Bork, H. 2009. A study of the relationship between land management and soil aggregate stability (Case study near Albersdorf, northern-Germany). ARPN J. Agric. Biol. Sci. 4: 48-53. 11.Grandy, A.S., and Robertson, G.P. 2006. Aggregation and organic matter protection following tillage of a previously uncultivated soil. Soil Sci. Soc. Amer. J. 70: 1398-1406. 12.Hajabbasi, M.A., Basalatpour, A.A., and Maleki, A.R. 2007. Effect of shifting rangeland to farmland on some physical and chemical properties of south and southwest soils of Isfahan. Iran. J. Sci. Technol. Agric. Natur. Resour. 11: 42. 525-534. (In Persian) 13.Haynes, R.J. 2005. Labile organic matter fractions as central components of the quality of agricultural soils: an overview. Advances in Agronomy. 85: 221-268. 14.Hinsinger, P., Bengough, A.G., Vetterlein, D., and Young, I.M. 2009. Rhizosphere: biophysics, biogeochemistry and ecological relevance. Plant and Soil. 321: 117-152. 15.Hosseini, F., Mosaddeghi, M.R., Hajabbasi, M.A., and Sabzalian, M.R. 2015. Influence of tall fescue endophyte infection on structural stability as quantified by high energy moisture characteristic in a range of soils. Geoderma. 249-250: 87-99. 16.Huang, L., Wang, C.Y., Tan, W.F., Hu, H.Q., Cai, C.F., and Wang, M.K. 2010. Distribution of organic matter in aggregates of eroded Ultisols, Central China. Soil and Tillage Research. 108: 59-67. 17.Jaksik, O., Kodesova, R., Kubis, A., Stehlikova, I., Drabek, O., and Kapicka, A. 2015. Soil aggregate stability within morphologically diverse areas. Catena. 127: 287-299. 18.Kemper, W.D., and Rosenau, K. 1986. Size distribution of aggregates. P 425-442, In: A. Klute (Ed.), Methods of Soil Analysis: Part 1: Physical and Mineralogical Methods, American Society of Agronomy, Madison, WI. 19.Li, Q.Q., Yue, T.X., Wang, C.Q., Zhang, W.J., Yu, Y., Li, B., Yang, J., and Bai, G.C. 2013. Spatially distributed modeling of soil organic matter across China: An application of artificial neural network approach. Catena. 104: 210-218. 20.Liu, M.Y., Chang, Q.R., Qi, Y.B., Liu, J., and Chen, T. 2014. Aggregation and soil organic carbon fractions under different land uses on the tableland of the Loess Plateau of China. Catena. 115: 19-28. 21.Lobe, I., Hofmann, A.S., Brodowski, S., du Preez, C.C., and Amelung, W. 2011. Aggregate dynamics and associated soil organic matter contents as influenced by prolonged arable cropping in the South African Highveld. Geoderma. 162: 251-259. 22.Lopez-Sangil, L., and Rovira, P. 2013. Sequential chemical extractions of the mineralassociated soil organic matter: An integrated approach for the fractionation of organomineral complexes. Soil Biology and Biochemistry. 62: 57-67. 23.Maly, S., Fiala, P., Reininger, D., and Obdrzalkova, E. 2014. The relationships among microbial parameters and the rate of organicmatter mineralization in forest soils, as influenced by forest type. Pedobiologia. 57: 235-244. 24.Marzaioli, F., Lubritto, C., Galdo, I.D., Onofrio, A., Cotrufo, M.F., and Terrasi, F. 2010. Comparison of different soil organic matter fractionation methodologies: Evidences from ultrasensitive 14C easurements. Beam Interactions with Materials and Atoms. 268: 1062-1066. 25.McFarlane, K.J., Torn, M.S., Hanson, P.J., Porras, R.C., Swanston, C.W., Callaham Jr, M.A., and Guilderson, T.P. 2012. Comparison of soil organic matter dynamics at five temperate deciduous forests with physical fractionation and radiocarbon measurements. Biogeochem. Inter. J. 12: 1. 457-476. 26.Menhaj, M. 2001. Acquaintanceship with artificial neural networks. Sharif Univ. Press, Tehran, Iran, 137p. (In Persian) 27.Moghimi, S., Mahdian, M.H., Parvizi, Y., and Masihabadi, M.H. 2014. Estimating effects of terrain attributes on local soil organic carbon content in a semi-arid pastureland. J. Biodiv. Environ. Sci. 5: 2. 97-106. 28.Mohammadi, J. 2002. Testing an artificial neural network for predicting soil water retention characteristics from soil physical and chemical properties. 17th WCSS, Thailand, Pp: 378-943. 29.Mujuru, L., Mureva, A., Velthorst, E.J., and Hoosbeek, M.R. 2013. Land use and management effects on soil organic matter fractions in Rhodic Ferralsols and Haplic Arenosols in Bindura and Shamva districts of Zimbabwe. Geoderma. 209-210: 262-272. 30.Nelson, D.W., and Sommers, L.E. 1996. Total carbon, organic carbon and organic matter: laboratory methods. P 961-1010, In: D.L. Sparks (Ed.), Methods of Soil Analysis. Part 3. Soil Sci. Soc. Amer. J. Madison, Wisconsin. 31.Pinheiro, E.F.M., de Campos, D.V.B., Balieiro, F.C., dos Anjos, L.H.C., and Pereira, M.G. 2015. Tillage systems effects on soil carbon stock and physical fractions of soil organic matter. Agricultural Systems. 132: 35-39. 32.Plaza, C., Courtier-Murias, D., Fernandez, J.M., Polo, A., and Simpson, A.J. 2013. Physical, chemical and biochemical mechanisms of soil organic matter stabilization under conservation tillage systems: A central role for microbes and microbial by-products in C sequestration. Soil Biology and Biochemistry. 57: 124-134. 33.Robinson, T.P., and Metternicht, G. 2006. Testing the performance of spatial interpolation techniques for mapping soil properties. Computer and Electronics in Agriculture. 50: 2. 97-108. 34.Roscoe, R., Buurman, P., Van lagen, B., and Velthorst, E. 2004. Transformations in occluded light fraction organic matter in a clayey Oxisol; evidence from 13c-cpmas-nmr and 13C signature. Ociedade Brasileira de Ciencia do Solo. 28: 811-818. 35.Safari Sinegani, A.A. 2015. Soil organic matter. Bu-Ali Sina University Press, 364p. 36.Sedaee-azar, Z., Raufee, M., and Asghari, Sh. 2013. The effect of organic matter on soil infiltration of different land uses. National Congress of Organic Agriculture, Pp: 1-6. (In Persian) 37.Shirani, H., Habibi, M., Besalatpour, A.A., and Esfandiarpour, I. 2015. Determining the features influencing physical quality of calcareous soils in a semiarid region of Iran using a hybrid PSO-DT algorithm. Geoderma. 259-260: 1-11. 38.Six, J., Paputian, K., Elliot, E.T., and Combrink, C. 2001. Soil structure and organic matter. I. Distribution of aggregate-size classes and aggregate-associated carbon. Soil Sci. Soc. Amer. J. 64: 681-689. 39.Six, J., Bossuyt, H., Degryze, S., and Denef, K. 2004. A history of research on the link between (micro) aggregates, soil biota and soil organic matter dynamics. Soil and Tillage Research. 79: 1. 7-31. 40.Spaccini, R., and Piccolo, A. 2013. Effects of field managements for soil organic matter stabilization on water-stable aggregate distribution and aggregate stability in three agricultural soils. J. Geochem. Exp. 129: 45-51. 41.Wang, J.G., Yang, W., Yu, B., Li, Z.X., Cai, C.F., and Ma, R.M. 2016. Estimating the influence of related soil properties on macro- and micro-aggregate stability in ultisols of south-central China. Catena. 137: 545-553. 42.Wei, J.B., Xiao, D.N., Zeng, H., and Fu, Y.K. 2008. Spatial variability of soil properties in relation to land use and topography in a typical small watershed of to black soil region, northeastern China. Environmental Geology. 53: 1663-1672. 43.Yague, M.R., Bosch-Serra, A.D., Antunez, M., and Boixadera, J. 2012. Pig slurry and mineral fertilization strategies' effects on soil quality: Macroaggregate stability and organic matter fractions. Science of the Total Environment. 438: 218-224. 44.Zhang, J., Song, C., and Wenyan, Y. 2007. Tillage effects on soil carbon fractions in the Sanjiang Plain, Northeast China. Soil and Tillage Research. 93: 1. 102-108. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,189 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 545 |