
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 626 |
تعداد مقالات | 6,517 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,746,514 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,317,324 |
مدلسازی عملکرد نخود دیم در کشت انتظاری با استفاده از مدلهای گردش عمومی در غرب و شمال غرب ایران | ||
پژوهشهای تولید گیاهی | ||
دوره 30، شماره 1، فروردین 1402، صفحه 187-208 اصل مقاله (1.23 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jopp.2022.20360.2948 | ||
نویسندگان | ||
سیدرضا امیری* 1؛ حامد عینی نرگسه2 | ||
1نویسنده مسئول، دانشیار گروه تولیدات گیاهی، دانشکده کشاورزی، مجتمع آموزش عالی سراوان، ایران. | ||
2گروه علوم کشاورزی، دانشگاه فنی و حرفهای، تهران، ایران | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: با توجه به گرمایش جهانی و تغییر اقلیم بررسی و ارزیابی کارایی راهکارهای سازگاری در شرایط اقلیمی آینده برای توسعه پایدار ضروری است. تغییر تاریخ کشت و کشت انتظاری گیاهان میتواند راهحلی مناسب برای سازگاری با شرایط تغییر اقلیم باشد. در کشت انتظاری بذرها بصورت جوانه نزده در خاک باقی میمانند و همراه با گرم شدن هوا با بهرهگیری از بارندگیهای زمستان جوانه زده و سبز میشوند و در نتیجه خطر سرمازدگی گیاهچهها کاهش یافته و از آب خاک بطور کارآمدی استفاده میشود. هدف از مطالعه حاضر بررسی تأثیر تاریخهای کشت، به ویژه کشت انتظاری بر عملکرد نخود دیم در شرایط آب و هوایی کرمانشاه (غرب) و تبریز (شمال غرب) بود. مواد و روشها: در تحقیق حاضر سه مدل گردش عمومی (MPI-ESM-LR، MPI-ESM-MR و NorESM1-M) تحت دو سناریوهای انتشار (RCP4.5 و RCP8.5) برای دوره 2069-2039 در دو ایستگاه کرمانشاه و تبریز استفاده شد. ریزمقیاس نمایی خروجی مدلهای گردش عمومی با استفاده از روش ارائه شده توسط AgMIP انجام شد. رشد و نمو نخود با استفاده از مدل SSM-Chickpea شبیهسازی شد. پنج تاریخ کشت شامل 20 آذر به عنوان کشت انتظاری، 15 اسفند، 30 اسفند، 15 فروردین و 1 اردیبهشت به عنوان راهکار سازگاری به اثرات احتمالی تغییر اقلیم در نظر گرفته شد. صفات مورد بررسی شامل شاخص سطح برگ، تعداد روز تا رسیدگی، میانگین دما در طول فصل رشد، بارش تجمعی، تبخیر-تعرق، ماده خشک و عملکرد دانه بودند. نتایج و بحث: نتایج اعتبار سنجی مدل برای عملکرد دانه نشان داد که مدل قادر به پیشبینی مناسب عملکرد دانه بود (ضریب تبیین و ریشه میانگین مربعات خطا به ترتیب برابر با 92/0 و 14%). به طور کلی میانگین عملکرد دانه نخود در دوره پایه در تمامی تاریخهای کشت در تبریز 131 درصد بیشتر از کرمانشاه بود. دلایل عملکرد بیشتر در تبریز برتری شاخص سطح برگ و طول فصل رشد بود. میانگین عملکرد دانه هر دو منطقه در دوره پایه در کشت انتظاری نسبت به تاریخهای کشت 15 اسفند، 30 اسفند، 15 فروردین و 1 اردیبهشت به ترتیب 51/13، 30/22، 94/31 و 86/46 درصد افزایش یافت. به طور میانگین (مدلهای گردش عمومی، سناریوهای انتشار و مناطق) در شرایط تغییر اقلیم آینده در مقایسه با دوره پایه، کشت انتظاری بیشترین افزایش (93/24 درصد) عملکرد را نسبت به سایر تاریخهای کشت داشت. تطبیق بهتر دوره رشدی گیاه با فصل رشد، کاهش اثرات منفی دماهای بالا بر عملکرد دانه بخصوص در طول پر شدن دانه و همچنین افزایش کارایی تعرق به دلیل دماهای پایینتر در طی مراحل رشد و فرار از تنش خشکی انتهای فصل دلایل برتری کشت انتظاری نخود دیم نسبت به سایر تاریخهای کشت بود. میانگین عملکرد دانه (منطقه، تاریخ کشت و مدل گردش عمومی) تحت سناریوهای RCP4.5 و RCP8.5 به ترتیب 97/8 و 12/14 درصد نسبت به دوره پایه افزایش یافت. افزایش عملکرد تحت شرایط تغییر اقلیم به دلیل اثرات مثبت افزایش غلظت دیاکسیدکربن بر فتوسنتز نخود به عنوان یک گیاه C3 بود. | ||
کلیدواژهها | ||
بارش تجمعی؛ تاریخ کاشت؛ دمای طول فصل رشد؛ عملکرد دانه | ||
مراجع | ||
1.Eyni-Nargeseh, H., Deihimfard, R., Soufizadeh, S., Haghighat, M. and Nouri, O. 2016. Predicting the impacts of climate change on irrigated wheat yield in Fars province using APSIM model. Electronic J. Crop Prod. 8: 4. 203-224. (In Persian with English abstract)
2.Rahimi-Moghaddam, S., Kambouzia, J. and Deihimfard, R. 2018. Adaptation strategies to lessen negative impact of climate change on grain maize under hot climatic conditions: A model-based assessment. Agric. For. Meteorol. 254: 1-14.
3.Zeinali Mobarakeh, Z., Deihimfard, R. and Kambouzia, J. 2018. Modelling the Impacts of Climate Change on Irrigated Wheat Yield under Water Limited Conditions in Khorasan Razavi Province. J. Agric. Sci. Sustain. Prod. 28: 3. 155-169. (In Persian with English abstract)
4.Asseng, S., Ewert, F., Martre, P., Rotter, R.P., Lobell, D.B., Cammarano, D., Kimbal, B.A., Ottman, M.J., Wall, W., White, J.W., Reynolds, M.P., Alderman, P.D., Prasad, P.V.V., Aggarwal, P.K., Anothai, J., Basso, B., Biernath, C., Challinor, A.J., De Sanctis, G., Doltra, J., Fereres, E., Garcia-Vila, M., Gayler, S., Hoogenboom, G., Hunt, L.A., Izaurralde, R.D., Jabloun, M., Jounes, C.D., Kersebaum, K.C., Koehler, A.K., Muller, C., Naresh Kumar, S., Nendel. C., Leary, C.O., Olesen, J.E., Palosuo, T., Priesack, E., Eyshi Rezaei, E., Ruane., A.C., Semenov, M.A., Shcherbak, I., Stocke, C., Stratonovitch, P., Streck, T., Supit, I., Tao, F., Thorburn, P.J., Waha, K., Wang, E., Wallach, D., Woll, J., Zhao, Z. and Zhu, Y. 2015. Rising temperatures reduce global wheat production. Nat. Clim. Chang. 5: 143-147.
5.Wang, B., Liu, D.L., Asseng, S., Macadam, I. and Yu, Q. 2015. Impact of climate change on wheat flowering time in eastern Australia. Agric. For. Meteorol. 209-210: 11-21.
6.Manschadi, A.M., Soufizadeh, S. and Deihimfard, R. 2010. The role and importance of simulation modeling in improving crop production in Iran. Key paper in the 11th Iranian Crop Science Congress, pp. 234-247.
7.Tingem, M. and Rivington, M. 2009. Adaptation for crop agriculture to climate change in Cameroon: Turning on the heat. Mitig. and Adapt. Strateg. Glob. Chang. 14: 153-168.
8.Luo, Q., Bellotti, W., Williams, M. and Wang, E. 2009. Adaptation to climate change of wheat growing in South Australia: Analysis of management and breeding strategies. Agric. Ecosyst. Environ. 129: 261-267.
9.White, J.W., Hoogenboom, G., Kimball, B.A. and Wall, G.W. 2011. Methodologies for simulating impacts of climate change on crop production. Field Crops Res. 124: 357-368.
10.Soltani, A. and Sinclair, T.R. 2012. Optimizing chickpea phenology to available water under current and future climates. Eur. J. Agron. 38: 22-31.
11.Singh, P., Nedumaran, S., Boote, K.J., Gaur, P.M., Srinivas, K. and Bantilan, M.C.S. 2014. Climate change impacts and potential benefits of drought and heat tolerance in chickpea in South Asia and East Africa. Eur. J. Agron. 52: 123-137.
12.Mohammed, A., Tana, T., Singh, P., Molla, A. and Seid, A. 2017. Identifying best crop management practices for chickpea (Cicer arietinum L.) in Northeastern Ethiopia under climate change condition. Agric. Water Manage. 194: 68-77.
13.Eyni-Nargeseh, H., Rahimi-Moghaddam, S., Deihimfard, R. and Mokhtassi-Bidgoli, A. 2017. Evaluation of yield and crop water requirement in response to change of planting date under climate change conditions in Kermanshah province. J. Agric. Sci. Sustain. Prod. 27: 3. 172-186. (In Persian with English abstract)
14.Hajjarpoor, A., Meghdadi, N., Soltani, A. and Kamkar, B. 2016. Assessment of the adaptation strategies in rainfed chickpea in response to future climate change in Zanjan province. J. Agroecol. 8: 2. 169-181. (In Persian with English Abstract)
15.MAJ [Ministry of Agriculture Jihad]. 2020. Agricultural statistics, 2019-2020, volume 1. Available at: http:// www.maj.ir/Portal/Home/.
16.Zyaie, S.M., Nezami, A., Valizadeh, J. and Jafari, M. 2012. Evaluation of possible autumn sowing of lentil in Saravan condition. Agron. J. (Pajouhesh Sazandegi). 104: 55-62. (In Persian with English abstract)
17.Amiri, S.R. and Deihimfard, R. 2018. Can the dormant seeding of rainfed lentil improve productivity and water use efficiency in arid and semi-arid conditions? Field Crops Res. 227: 67-78.
18.Hoogenboom, G., Jones, J.W., Porter, C.H., Wilkens, P.W., Boote, K.J., Batchelor, W.D., Hunt, L.A. and Tsuji G.Y. (Eds). 2003. Decision Support System for Agrotechnology Transfer Version 4.0. Vol. 1: Overview. University of Hawaii, Honolulu, HI.
19.Prescott, J.A. 1940. Evaporation from a water surface in relation to solar radiation. Transactions of the Royal Society of South Australia. 64: 114-118.
20.Ghahreman, N., Babaeian, I. and Tabatabaei, M. 2015. Investigation of uncertainty in the IPCC AR5 precipitation and temperature projections over Iran under RCP scenarios. Our Future under Climate Change. 7th-10th July, Paris, France.
21.Ruane, A.C., Winter, J.M., McDermid, S.P. and Hudson, N.I. 2014. AgMIP Climate Datasets and Scenarios for Integrated Assessment. In: Hillel, D., Rosenzweig, C. (Eds.), Handbook of Climate Change and Agroecosystems: The Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project (AgMIP) Phase I Activities (Vol. 3). ICP Series on Climate Change Impacts, Adaptation, and Mitigation. Imperial College Press.
22.Wilby, R.L. and Wigley, T.M.L. 1997. Downscaling general circulation model output: A review of methods and limitations. Prog. Phys. Geogr. 21: 530-548.
23.AgMIP. 2013a. Guide for Running AgMIP Climate Scenario Generation Tools with R in Windows. AgMIP, URL: http://www.agmip.org/wp-content/ uploads/2013/ 10/Guide -for- Running-AgMIP Climate Scenario Generation-with-R-v2.3.pdf.
24.AgMIP. 2013b. The coordinated climate-crop modeling project c3mp: an initiative of the agricultural model inter comparison and improvement project. C3MP Protocols and Procedures. AgMIP, URL: http://research.agmip. org/ download/ attachments/ 1998899/C3MP+Protocols+v2.pdf.
25.Araya, A., Hoogenboom, G., Luedeling, E., Hadgu, K.M., Kisekka, I. and Martorano, L.G. 2015. Assessment of maize growth and yield using crop models under present and future climate in southwestern Ethiopia. Agric. For. Meteorol. 214: 252-265.
26.Wilby, R.L, Charles, S.P, Zorita, E., Timbal, B., Whetton, P. and Mearns, L.O. 2004. Guidelines for use of climate scenarios developed from statistical downscaling methods. In: IPCC Task Group on Data and Scenario Support for Impacts and Climate Analysis.
27.Moss, R.H., Edmonds, J.A., Hibbard, K.A., Manning, M.R., Rose, S.K., van Vuuren, D.P., Carter, T.R., Emori, S., Kainuma, M., Kram, T., Meehl, G.A., Mitchell., J.F.B., Nakicenovic, N., Riahi, K., Smith, S.J., Stouffer, R.J., Thomson, A.M., Weyant, J.P. and Wilbanks, T. 2010. The next generation of scenarios for climate change. Nature. 463: 747-756.
28.Wayne, G.P. 2013. The beginner’s guide to representative concentration pathways. Skeptical Sci., URL: http://www.skepticalscience.com/docs/ RCP Guide.
29.Soltani, A. and Sinclair, T.R. 2011. A simple model for chickpea development, growth and yield. Field Crops Res. 124: 252-260. 30.Amiri, S.R., Deihimfard, R. and Soltani, A. 2016. A single supplementary irrigation can boost chickpea grain yield and water use efficiency in arid and semiarid conditions: a modeling study. Agron. J. 108: 2406-2416.
31.Wallach, D. and Gofnet, B. 1987. Mean squared error of prediction in models for studying economic and agricultural systems. Biometrics. 43: 561-576.
32.Soltani, A. and Faraji, A. 2006. Determine phenology and growth rate of chickpea under rainfed conditions favorable for the dome of Gorgan. J. Food Sci. Technol. 20: 7. 49-57.
33.Meghdadi, N., Soltani, A., Kamkar, B. and Hajarpoor, A. 2015. Simulating the impact of climate change on production of chickpea in Zanjan province. Electronic J. Crop Prod. 7: 4. 1-22. (In Persian with English abstract)
34.Vadez, V., Soltani, A. and Sinclair, T.R. 2013. Crop simulation analysis of phonological adaptation of chickpea to different latitudes of India. Field Crops Res. 146: 1-9.
35.Wang, B., Liu, D.L., Asseng, S., Macadam, I. and Yu, Q. 2015. Impact of climate change on wheat flowering time in eastern Australia. Agric. For. Meteorol. 209-210: 11-21.
36.Deihimfard, R., Eyni-Nargeseh, H. and Farshadi, Sh. 2017. Modeling the effects of climate change on irrigation requirement and water use efficiency of wheat fields of Khuzestan province. J. Water Soil. 31: 4. 1015-1030. (In Persian with English abstract)
37.Hajarpoor, A., Soltani, A., Zeinali, E. and Sayyedi, F. 2014. Potential benefits from adaptation to climate change in chickpea. J. Agric. Sci. Develop. 3: 230-236. 38.Soltani, A. and Gholipoor, M. 2006. Simulating the impact of climate change on growth, yield and water use of chickpea. J. Agric. Sci. Natur. Res. 13: 69-79. (In Persian with English abstract) | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 265 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 226 |