
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 623 |
تعداد مقالات | 6,502 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,643,607 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,239,628 |
ارزیابی کارایی طیفسنجی انعکاسی برای تخمین مقدار کربن آلی خاک در حوزه آبخیز دریاچه زریبار، استان کردستان | ||
مجله پژوهشهای حفاظت آب و خاک | ||
مقاله 3، دوره 26، شماره 6، بهمن و اسفند 1398، صفحه 59-78 اصل مقاله (1.01 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwsc.2019.16387.3171 | ||
نویسندگان | ||
سهیلا فهمیده1؛ مسعود داوری* 2؛ محمد رضا مصدقی3؛ زاهد شریفی1 | ||
1گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه کردستان، سنندج، ایران | ||
2گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه کردستان، سنندج، ایران. | ||
3دانشکده کشاورزی، دانشگاه صنعتی اصفهان | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: کربن آلی، به عنوان یکی از اجزای عمده سازنده ماده آلی خاک، در غالب فرآیندهای شیمیایی، فیزیکی و شیمیایی خاک نقشی مهم دارد. ماده آلی یا کربن آلی خاک یکی از پارامترهای کلیدی کیفیت خاک و یک شاخص حاصلخیزی خاک است. ماده آلی در تشکیل خاکدانهها و پایداری آنها، جذب آب و عناصر غذایی، ظرفیت نگهداشت آب در خاک، نفوذ آب و هوا، هدایت هیدرولیکی خاک، آبگریزی و ترسیب کربن نقشی ضروری دارد. پژوهشهای مختلف نشان دادهاند که کیفیت و کمیت ماده آلی خاک میتوانند تحت تأثیر فعالیتهای انسانی همچون عملیات زراعی و فعالیتهای توسعهای اقتصادی قرار گیرد. نرخ بالایی از هدررفت ماده آلی خاک بر روی اراضی فرسایش یافته نیز گزارش شده است. از اینرو پایش تغییرات زمانی و مکانی ماده آلی خاک برای ارزیابی مدیریت بلندمدت پتانسیل بالقوه خاک ضروری است. این در حالی است که نمونهبرداریهای مرسوم خاک و اندازه-گیری مقدار کربن آلی خاک، بهویژه در مقیاسهای بزرگ جغرافیایی، دشوار، پرهزینه و زمانبر است. بنابراین، ارزیابی سریع و دقیق کربن آلی خاک میتواند در مدیریت درازمدت خاک سودمند باشد. بنابراین، هدف از این پژوهش بررسی کارایی طیفسنجی انعکاسی خاک در محدوده مرئی – مادون قرمز نزدیک برای تخمین مقدار کربن آلی خاک در حوزه آبخیز دریاچه زریبار در شهرستان مریوان در استان کردستان بود. مواد و روشها: بدین منظور 100 نمونه خاک سطحی از منطقه مورد مطالعه با وسعتی حدود 10718 هکتار جمعآوری شد. انعکاس طیفی این نمونهها و برخی از ویژگیهای فیزیکی و شیمیایی آنها در شرایط کنترلشده آزمایشگاهی اندازهگیری شد. پس از ثبت طیفها، روشهای مختلف پیشپردازش دادههای طیفی نیز مورد ارزیابی قرار گرفت. سپس توابع انتقالی خاکی و توابع انتقالی طیفی با استفاده از روش رگرسیون خطی چندگانه گامبهگام برای برآورد کربن آلی خاک پیریزی شدند. اعتبار این توابـع اشـتقاق یافتـه برآوردگر کربن آلی خاک، با استفاده از آمارههای مختلفی همچون ضریب تبیین (2R)، ریشه میانگین مربعات خطای نرمالشده (NRMSE)، میانگین خطا (ME)، شاخص انطباق (d) و درصد انحراف نسبی (RPD) ارزیابی شدند. یافتهها: با توجه به نتایج، بین کربن آلی خاک با مقادیر انعکاس طیفی خاک در طول موجهای 858 و 1916 نانومتر همبستگی بالا و معنیداری (در سطح معنیدار 1%)مشاهده گردید. نتایج نشان داد توابع انتقالی خاکی (R2avg=0.83, NRMSE avg=24.55%) در مقایسه با توابع انتقالی طیفی پیشنهادی (R2avg=0.44, NRMSE avg=44.31%)، دارای دقت بیشتری در برآورد کربن آلی خاک می-باشند. هرچند توابع انتقالی طیفی اشتقاق یافته با SMLR نیز، برآوردهای نسبتاً خوبی از کربن آلی خاک ارائه کرد (R2avg=0.52 , RPD=1.44). نتایج همچنین نشان داد مشتق اول + فیلتر ساویتزکی-گلای، بهدلیل کاهش اثرات نویزهای تصادفی و بهبود مدلهای واسنجی، بهترین روش در پیشپردازش دادههای طیفی خاک است. نتیجهگیری: در مجموع نتایج این پژوهش نشان داد اگرچه کارایی توابع انتقالی طیفی در برآورد کربن آلی خاک نسبت به توابع انتقالی خاکی متناظر آن بالا نیست، لیکن در موارد عدم دسترسی به توابع انتقالی خاکی، این رویکرد میتواند بهعنوان یک روش معقول غیر-مستقیم در برآورد کربن آلی خاک مورد استفاده قرار گیرد. | ||
کلیدواژهها | ||
بازتاب طیفی خاک؛ ماده آلی خاک (SOC)؛ رگرسیون خطی چندگانه گامبهگام | ||
مراجع | ||
1.A1ef, K., and Nannipieri, K.P. 1995. Methods in Applied Soil Microbiology and Biochemistry. Academic Press, London, 576p.
2.Abasian, A., Golchin, A., and Sheklabadi, M. 2014. Some enzyme activities of two Histosols and their relationship with soil biological and chemical properties. J. Soil Biol. 2: 2. 111-124. (In Persian)
3.Ahmad Abadi, Z., and Qajar Espanloo, M. 2012. Effect of organic matter application on some of the soil physical properties.J. Water Soil Cons. 19: 2. 99-116.(In Persian)
4.Aichi, H., Fouad, Y., Walter, C., Viscarra Rossel, R.A., Chabaane, Z.L., and Sanaa, M. 2009. Regional predictions of soil organic carbon content from spectral reflectance measurements. Biosystems Engineering. 104: 3. 442-446.
5.Ajami, M., Khormali, F., Ayoubi, S.H., and Omrani, R.A. 2006. Changes in soil quality attributes by conversion of land use on a Loess hillslope in Golestan province, Iran. P 501-504, In: 18th International Soil Meeting (ISM) on Soil Sustaining Life on Earth, Maintaining Soil and Technology Proceedings, Soil Science Society of Turkey.
6.Babaei, F., Vaezi, A.R., and Taheri, M. Modeling of soil organic carbon content using topographic indices and soil characteristics in rainfed wheat lands.J. Water Soil Cons. 23: 3.111-129.(In Persian)
7.Babaeian, A., and Jalali, V.R. 2016. Estimating soil organic carbon using hyperspectral data in visible, near-infrared and shortwave-infrared (VIS-NIR-SWIR) range. J. Soil Manage. Sust. Prod. 6: 2. 65-82. (In Persian)
8.Babaeian, A., Homaee, M., and Norouzi, A.A. 2014. Assessing spectro-transfer functions and pedotransfer functions in predicting soil water retentions. J. Water Soil. 3: 2. 25-42.
9.Baumgardner, M.F., and Stoner, E.R. 1981. Soil mineralogical studies by remote sensing. Transactions of the 12th International Congress of Soil Science, Panel Discussion Papers. Pp: 419-444.
10.Baumgardner, M.F., Kristof, S.J., Johannsen, C.J., and Zachary, A.L. 1970. Effects of organic matter on the multispectral properties of soils. In Proceedings of the Indiana Academy of Science. 79: 413-422.
11.Ben-Dor, E. 2002. Quantitative remote sensing of soil properties. Advances in Agronomy. 75: 173-243.
12.Ben-Dor, E., and Banin, A. 1995. Near-infrared analysis as a rapid method to simultaneously evaluate several soil properties. Soil Sci. Soc. Amer. J.59: 2.364-372.
13.Bremner, J.M. 1996. Nitrogen-Total.P 1085-1122, In: D.L. Sparks, A.L. Page, P.A. Helmke and R.H. Loeppert (eds.), Methods of soil analysis part 3. Chemical methods, SSSA Book Ser. 5. SSSA, Madison, WI, USA.
14.Cambardella, C.A., Gajda, A.M., Doran, J.W., Wienhold, B.J., Kettler, T.A., and Lal, R. 2001. Estimation of particulate and total organic matter by weight loss- on-ignition. Assessment methods for soil carbon, Pp: 349-359.
15.Chang, C.W., and Laird, D.A. 2002. Near-infrared reflectance spectroscopic analysis of soil C and N. Soil Science. 167: 2. 110-116.
16.Chen, L., Sheng-lu, Z., Shao-hua, W., Qing, Z. and Qi, D. 2014. Spectral response of different eroded soils in subtropical China: A case study in Changting County, China. J. Mater. Sci. 11: 697-707.
17.Clark, R.N., King, T.V.V., Klejwa, M., Swayze, G.A., and Vergo, N. 1990. High spectral resolution reflectance spectroscopy of minerals. J. Geophysic. Res. Solid Earth. 95: 8. 12653-12680.
18.Dadgar, M., Mahmoudi, Sh., Mahdian, M.H., Masih Abadi, M.H., and Skouti Oskouie, R. 2014. Estimating soil organic carbon using pedo-transfer functions in Damavand Rangelands. Iran. J. Res. Range. Des. 21: 3. 409-415. (In Persian)
19.Ding, G., Novak, J.M., Amarasiriwardena, D., Hunt, P.G., and Xing, B. 2002. Soil organic matter characteristics as affected by tillage management. Soil Sci. Soc. Amer. J.66: 2.421-429.
20.Flint, A.L., and Flint, L.E. 2002. Particle density. P 229-240, In: J.H. Dane and G.C. Topp (eds), Methods of soil analysis. Part 4. Physical methods, SSSA Book Ser. 5. SSSA, Madison, WI, USA.
21.Flint, L.E., and Flint, A.L. 2002. Porosity. P 241-254, In: J.H. Dane and G.C. Topp (eds), Methods of soil analysis. Part 4. Physical methods, SSSA Book Ser. 5. SSSA, Madison, WI, USA.
22.Gee, G.W., and Or, D. 2002. Particle-size analysis. P 255-294, In: JH Dane and GC Topp (eds), Methods of soil analysis. Part 4. Physical methods, SSSA Book Ser. 5. SSSA, Madison, WI, USA.
23.Grossman, R.B., and Reinsch, T.G. 2002. Bulk density and linear extensibility. P 201-228, In: JH Dane and GC Topp (eds), Methods of soil analysis: part 4. Physical methods, SSSA Book Ser. 5. SSSA, Madison, WI, USA.
24.Gupta, P.K. 2000. Soil, plant, water and fertilizer analysis. Agrobios, New Delhi, India.
25.Han, F., Hu, W., Zheng, J., Du, F., and Zhang, X. 2010. Estimating soil organic carbon storage and distribution in a catchment of Loess Plateau, China. Geoderma, 154: 261-266.
26.Hasani, A., Bahrami, H., Noroozi, A.A., and Oustan, Sh. 2014. Visible-near infrared reflectance spectroscopy for assessment of soil properties in gypseous and calcareous soils. J. Water. Engin. Manage. 6: 2. 125-138.
27.Ingleby, H.R., and Crowe, T.G.2000. Reflectance models for predicting organic carbon in Saskatchewan soils. Canadian Agricultural Engineering.42: 2. 57-64.
28.Jaggi, W. 1976. Die Bestimmung der CO2-Bildungals MaN der bodenatmung uud der Carbonate im Boden. Zplanzenernaehr bodenkd. 56: 2. 26-38.
29.Janik, L.J., Merry, R.H., and Skjemstad, J.O. 1998. Can mid infrared diffuse reflectance analysis replace soil extractions? Austr. J. Exper. Agric.38: 681-696.
30.Karimi, S.A. 2017. Estimating of soil physical and mechanical properties using soil spectroscopy. Degree of M.Sc. in Soil Physical and Soil Conservation, Faculty of Agriculture, University of Kurdistan. (In Persian)
31.Khayamim, F., khademi, H., Stenberg, B., and Wetterlind, U. 2015. Capability of vis-NIR spectroscopy to predict selected chemical soil properties in Isfahan province. J. Water Soil Sci.19: 72. 81-91. (In Persian)
32.Kühnel, A., and Bogner, C. 2017. In-situ prediction of soil organic carbon by vis-NIR spectroscopy: an efficient use of limited field data. Europ. J. Soil Sci. 68: 5. 689-702.
33.Loeppert, R.H., and Suarez, DL. 1996. Carbonate and Gypsum. P 437-474,In: DL Sparks, AL Page, PA Helmke and RH Loeppert (eds), Methods of soil analysis part 3. Chemical methods, SSSA Book Ser. 5. SSSA, Madison, WI, USA.
34.Marinari, S., Masciandro, B., and Grego, S. 2000. Influence of organic and mineral fertilizer on soil physical properties. Geoderma. 72: 9-17.
35.Martin, P., Malley, D., Manning, G., and Fuller, L. 2002. Determination of soil organic carbon and nitrogen at the field level using near-infrared spectroscopy. Can. J. Soil Sci. 82: 4. 413-422.
36.McBratney A.B., Minasny B., Cattle S.R., and Vervoort R.W. 2002. From pedo-transfer functions to soil inference systems. Geoderma. 109: 41-73.
37.McCoy R.M. 2005. Field methods in remote sensing. A Division of Guilford Publications, Inc. Spring, New York, U.S, Pp: 67-87.
38.Najafi, Z., Golchin, A., and Shafiei, S. 2016. The effects of soil moisture levels on dynamics of organic carbon and nitrogen from alfalfa and barley residues. J. Water Soil Cons. 23: 4. 171-186.(In Persian)
39.Nanni, M.R., and Demattê, J.A.M. 2006. Spectral reflectance methodology in comparison to traditional soil analysis. Soil Sci. Soc. Amer. J. 70: 2. 393-407.
40.Nawar, S., and Mouazen, A.M. 2019. On-line vis-NIR spectroscopy prediction of soil organic carbon using machine learning. Soil and Tillage Research,190: 120-127.
41.Nelson, D.W., and Sommers, L.E. 1996. Total carbon, organic carbon and organic matter. P 961-1010, In: D.L. Sparks, A.L. Page, P.A. Helmke and R.H. Loeppert (eds), Methods of soil analysis part 3. Chemical methods, SSSA Book Ser. 5. SSSA, Madison, WI, USA.
42.Nocita, M., Stevens, A., De Brogniez, D., Bampa, F., Toth, G., Panagos, P., and Montanarella, L. 2012. Prediction of SOC content at European scale by coupling vis-NIR spectroscopy and a modified local PLSR algorithm. In: EGU General Assembly Conference Abstracts, 4247p.
43.Owji, A.R., Landi, A., and Hojati,S. 2017. Effects of grazing management on different forms of organic carbon in Peneti plain of Izeh area in Khuzestan province. J. Water Soil Cons. 24: 3. 113-129. (In Persian) 44.Rhoades, J.D. 1996. Electrical conductivity and Total Dissolved Solids. P 417-436, In: D.L. Sparks, A.L. Page, P.A. Helmke and R.H. Loeppert (eds), Methods of soil analysis part 3. Chemical methods, SSSA Book Ser. 5. SSSA, Madison, WI, USA.
45.Schaefer, D., Feng, W., and Zou, X. 2009. Plant carbon inputs and environmental factors strongly affect soil respiration in a subtropical forest of southwestern China, Soil Biology and Biochemistry. Pp: 1-8.
46.Shangshi, L., Haihua, Sh., Songchao, C., Xia, Z., Asim, B., Xiaolin, J., Zhou, Sh., and Jingyun, F. 2019. Estimating forest soil organic carbon content using vis-NIR spectroscopy: Implications for large-scale soil carbon spectroscopic assessment. Geoderma, 348: 37-44.
47.Shepherd, K.D., and Walsh, M.G. 2002. Development of reflectance spectral libraries for characterization of soil properties. Soil Sci. Soc. Amer. J.66: 3. 988-998.
48.Shiferaw, A., and Hergarten, Ch. 2014. Visible near infra-red (vis-NIR) spectroscopy for predicting soil organic carbon in Ethiopia. J. Ecol. Natur. Environ. 6: 126-139.
49.Six, J., and Paustian, K. 2014. Aggregate-associated soil organic matter as an ecosystem property and a measurement tool. Soil Biology and Biochemistry. 68: A4-A9.
50.Stenberg, B. 2010. Effects of soil sample pretreatments and standardized rewetting as interacted with sand classes on Vis-NIR predictions of clay and soil organic carbon. Geoderma. 158: 1-2. 15-22.
51.Summers, D., Lewis, M., Ostendorf, B., and Chittleborough, D. 2011. Visible near-infrared reflectance spectroscopy as a predictive indicator of soil properties. Ecological Indicators. 11: 123-131.
52.Sun, H., Nelson, M., Chen, F., and Husch, J. 2007. Effect of structural water in clay minerals on the estimation of soil organic matter content by loss-on-ignition analytical method. GSA Denver Ann. Meeting. 39: 6. 218-248.
53.Thomas, J.W. 1996. Soil pH and Soil Acidity. P 475-490, In: D.L. Sparks, A.L. Page, P.A. Helmke and R.H. Loeppert (eds), Methods of soil analysis part 3. Chemical methods, SSSA Book Ser. 5. SSSA, Madison, WI, USA.
54.Viscarra Rossel, R.A. 2008. ParLeS software for chemometric analysis of spectroscopic data. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 90: 72-83.
55.Viscarra Rossel, R.A., McGlynn, R., and McBratney, A. 2006. Determining the composition of mineral-organic mixes using UV-vis-NIR diffuse reflectance spectroscopy. Geoderma. 137: 70-82.
56.Viscarra Rossel, R.A., Walter, C., and Fouad, Y. 2003. Assessment of two reflectance techniques for the quantification of field soil organic carbon. P 697-703. In: J. Stafford and A. Werner (Eds.), Precision Agriculture. Fourth European Conference on Precision Agriculture. Wageningen Academic Publishers, Berlin.
57.Walvoort, D.J.J., and McBratney, A.B. 2001. Diffuse reflectance spectrometry as a proximal sensing tool for precision agriculture. P 503-507. In: G. Grenier and S. Blackmore (Eds.), ECPA 2001, Third European Conference on Precision Agriculture, Vol. 1. Agro Montpellier.
58.Willmott, C.J. 1981. On the validation of models. Physical Geography. 2: 184-194. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 566 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 402 |