
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 623 |
تعداد مقالات | 6,501 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,619,759 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,210,546 |
تحلیل حساسیت و ارزیابی مدل اکوکراپ در شبیهسازی بهرهوری مصرف آب و عملکرد کینوا تحت مدیریتهای مختلف مقدار و شوری آب آبیاری و کاربرد بیوچار و نانوبیوچار | ||
مجله پژوهشهای حفاظت آب و خاک | ||
دوره 31، شماره 1، فروردین 1403، صفحه 1-25 اصل مقاله (945.93 K) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل علمی پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/jwsc.2024.21828.3690 | ||
نویسندگان | ||
ام البنین توراج زاده1؛ حلیمه پیری* 2؛ مسعود براتی3 | ||
1دانشآموخته دکتری گروه مهندسی آب، دانشکده آب و خاک، دانشگاه زابل، زابل، ایران. | ||
2نویسنده مسئول، دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکده آب و خاک، دانشگاه زابل، زابل، ایران | ||
3دانشجوی دکتری دانشگاه آمریتا، هندوستان. | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: مدلهای گیاهی ابزار مناسبی برای شبیهسازی پارامترهای مهم کشاورزی میباشند. با توجه به وجود تنشهای محیطی در هر منطقه، مدلهای گیاهی باید در هر منطقه ارزیابی شده و مورد تأیید قرار بگیرند. در سالهای اخیر مدلهای زیادی برای بررسی روابط آب و خاک و گیاه مورد استفاده قرار گرفته است. یکی از این مدلها، مدل اکوکراپ است. مدل مذکور بایستی برای هر محصول و در هر منطقه خاص واسنجی و ارزیـابی شود. اساس این مدل عکسالعمل عملکرد محصول نسبت به آب مصرفی است و با استفاده از متغیرهای اقلیمـی، گیـاه، خـاک و مـدیریتی، عملکـرد محصول را شبیهسازی میکند. پارامترهای بهکار رفته در مدل تحت تأثیر شرایط مختلف محیطی و مدیریتی تغییر میکند. تحلیل حساسیت به محققین کمک میکند تا اطلاعات کافی در خصوص تأثیر هر پارامتر و مقدار تغییرات آن در مرحله واسنجی داشته باشند. مواد و روشها: تحقیق در قالب طرح فاکتوریل کاملا تصادفی در نیمه دوم آبان 1400 و 1401 در گلخانه اجرا شد. تیمارها شامل سه تیمار آب آبیاری (60، 80 و 100 درصد مقدار آب آبیاری بهترتیب، I1، I2 و I3)، سه سطح شوری (1، 4 و 7 دسی زیمنس بر متر به-ترتیب S1، S2 و S3)، دو نوع ماده اصلاحی (بیوچار (B) و نانوبیوچار (NB)) و سه سطح بیوچار و نانوبیوچار (0، 2 و 4 درصد وزنی خاک گلدان) بود. در پایان فصل برداشت عملکرد محصول اندازهگیری و بهرهوری مصرف آب محاسبه شد. از دادههای زراعی سال اول برای واسنجی مدل و از دادههای زراعی سال دوم برای صحتسنجی مدل استفاده شد. برای آزمون دقت و بررسی کارایی مدل از آمارههای خطای جذر میانگین مربعات خطا (RMSE)، میانگین خطای اریب (MBE)، ضریب تبیین (R2) و درصد خطای نسبی (RE) استفاده شد. همچنین در تحقیق تحلیل حساسیت مدل به پارامترهای رطوبت در ظرفیت زراعی، پژمردگی و در حالت اشباع، ضریب گیاهی برای تعرق، عمق موثر ریشه، حد بالا و پایین ضریب تخلیه آب خاک برای توسعه گیاه، بیشینه رشد کانوپی، ضریب رشد و کاهش پوشش و بهرهوری آب نرمال شده مورد بررسی قرار گرفت. یافتهها: با توجه به مقایسه مقادیر اندازهگیری شده و شبیهسازی شده عملکرد و بهرهوری مصرف آب کینوا و محاسبه شاخصهای ارزیابی آماری در هر دو مرحله واسنجی و صحت سنجی میتوان بیان داشت که مدل اکوکراپ بهخوبی توانسته است عملکرد و بهرهوری مصرف آب را در شرایط استفاده از آب با مقادیر و کیفیتهای مختلف و اصلاحکننده های بیوچار و نانوبیچار شبیهسازی کند. مقادیر درصد خطای نسبی (RE)، جذر میانگین مربعات خطا (RMSE)، میانگین خطای اریب (MBE) و ضریب تبیین (R2) برای عملکرد در مرحله صحتسنجی با ماده اصلاحی بیوچار بهترتیب 66/0، 38/33، 12/24 و 98/0 و برای بهرهوری مصرف آب در این مرحله به-ترتیب 29/0، 33/0، 11/0 و 96/0 بهدست آمد. مقادیر درصد خطای نسبی (RE)، جذر میانگین مربعات خطا (RMSE)، میانگین خطای اریب (MBE) و ضریب تبیین (R2) برای عملکرد در مرحله صحتسنجی با ماده اصلاحی نانوبیوچار بهترتیب 12/0، 08/22، 61/5 و 98/0 و برای بهرهوری مصرف آب در این مرحله بهترتیب 17/0، 29/0، 05/0 و 96/0 محاسبه شد. با توجه به مقادیر کمتر آمارههای خطا در شرایط استفاده از ماده اصلاحی نانوبیوچار، میتوان گفت مدل در این شرایط بهتر توانسته است عملکرد و بهرهوری مصرف آب را شبیهسازی کند. نتیجهگیری: با توجه به نتایج بهدست آمده میتوان بیان داشت که مدل اکوکراپ با یک سطح اطمینان قابل قبول میتواند در شبیهسازی عملکرد و بهرهوری مصرف آب گیاه کینوا تحت تیمارهای مختلف کمی و کیفی آب آبیاری و اصلاح کنندههای خاک مورد استفاده قرار گیرد و به عنوان یک ابزار توانمند و کارامد در جهت انتخاب مدیریت بهینه آبیاری به کشاورزان، طراحان، متخصصان و مدیران کشاورزی کمک نماید. | ||
کلیدواژهها | ||
بهرهوری آب نرمال شده؛ بیشینه رشد کانوپی؛ ضریب رشد پوشش؛ ضریب کاهش پوشش | ||
مراجع | ||
1.Jacobsen, S. E., Liu, F., & Jensen, C. R. (2009). Does rootsourced ABA play a role for regulation of stomata under drought in quinoa (Chenopodium quinoa). 5, 45-52.2.Bahrami, M., Talebnejad, R., Sepaskhah, A. R., & Bazile, D. (2022). Irrigation regimes and nitrogen rates as the contributing factors in quinoa yield to increase water and nitrogen efficiencies. Plants, 11 (15), 2048.3.Bonales-Alatorre, E., Pottosin, I., Shabala, L., Chen, Z. H., Zeng, F., Jacobsen, S. E., & Shabala, S. (2013). Differential activity of plasma and vacuolar membrane transporters contributes to genotypic differences in salinity tolerance in a halophyte species, chenopodium quinoa. International Journal of Molecular Sciences, 14 (5), 9267-9285.4.Steduto, P., Hsiao, T. C., Raes, D., & Fereres, E. (2009). AquaCrop: The FAO crop model to simulate yield response to water: I. Concepts and underlying principles. Agronomy Journal, 101 (3), 426-437.5.Heng, L. K., Hsiao, T. C., Evett, S., Howell, T., & Steduto, P. (2009). Validating the FAO AquaCrop model for Irrigated and Water Deficient field maize, Agronomy Journal. 101 (3), 488-498.6.Iqbal, M. A., Shen, Y., Stricevic, R., Pei, H., Sun, H., Amiri, E., Penas, A., & Rio, S. (2014). Evaluation of the FAO AquaCrop model for winter wheat on the North China Plain under deficit irrigation from field experiment to regional yield simulation. Agricultural Water Management. 135, 61-72.7.Alizadeh, H., Nazari, B., Parsi-Nejad, M., Ramezani-Etdali, H., & Janbaz, H. (2018). Evaluation of AquaCrop model in wheat irrigation management in Karaj region. Iran Irrigation and Drainage, 4, 273-283. [In Persian]8.Ebrahimipak, N. A., Egdernezhad, A., Tafteh, A., & Ahmadee, M. (2019). Evaluation of AquaCrop, WOFOST, and CropSyst to simulate rapeseed yield. Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 13 (3), 715-726. [In Persian]9.Van Gaelen, H., Tsegay, A., Delbecque, N., Shrestha, N., Garcia, M., Fajardo, H., Miranda, R., Vanuytrecht, E., Abrha, B., Diels, J., & Raes, D. (2014). Asemiquantitative approach for modelling crop response to soil fertility: evaluation of the Aqua crop procedure. Journal of Agricultural Science, 153 (7), 1218-1233.10.Akumaga, U., Tarhule, A., & Yusuf, A. A. (2017). Validation and testing of the FAO AquaCrop model under different levels of nitrogen fertilizer on rainfed maize in Nigeria, West Africa. Agricultural and Forest Meteorology, 232, 225-234.11.Karimi, S., Egdernezhad, A., & Nakhjavanimoghaddam, M. (2021). Assessing Aquacrop Model Accuracy for Simulation of Corn Yield and Water Use Efficiency in Different Plant Densities and Water Amount. Environment and water engineering, 7 (1), 59-72.12.Emdad, M. R., Tafteh, A., & Ebrahimipak, N. (2022). Efficiency of Aquacrop Model in Simulating Yield of Quinoa in Different Deficit Irrigation Managements. Journal of Water and Soil, 36 (3), 319-331. [In Persian]13.Geerts, S., Raes, D., Garcia,M., Miranda, R., Cusicanqui, J., Taboada, C., Mendoza, J., Huanca, R., Mamani, A., Condori, O., Mamani, J., Morales, B., Osco, V., & Steduto, P. (2009). Simulating Yield Response of Quinoa to Water Availability with AquaCrop. Agronomy Journal, 101 (3), 499-508.14.Alvar-Beltrán, J., Gobin, A., Orlandini, S., & Dalla, A. (2021). AquaCrop parametrisation for quinoa in arid environments. Italian Journal of Agronomy, 16, 1749.15.Guo, D., Zhao, R., Xing, X., & Ma, X. (2019). Global sensitivity and uncertainty analysis of the AquaCrop model for maize under different irrigation and fertilizer management conditions. Archives of Agronomy and Soil Science, 1-19.16.Vanuytrecht, E., Raes, D., & Willems, P. (2014). Global sensitivity analysis of yield output from the water productivity model. Environmental Modelling & Software, 51, 323-332.17.Jin, X., Li, Z., Nie, C., Xu, X., Feng, H., Guo, W., & Wang, J. (2018). Parameter sensitivity analysis of the AquaCrop model based on extended fourier amplitude sensitivity under different agrometeorological conditions and application. Field Crops Research, 226, 1-15.18.Rahimi Khoob, H., Sohrabi, T., & Delshad, M. (2019). Sensitivity analysis of basil plant growth parameters in AquaCrop model under different nitrogen fertilizer stresses. Iran Water and Soil Research, 51 (6), 1341-1351. [In Persian]19.Karimi Avargani, H., Rahimikhoob, A., & Nazari Fard, M. (2019). Sensitivity Analysis of Aquacrop Model for Barley in Pakdasht Region. Journal of Water and Soil Science. 23 (3), 53-63. [In Persian]20.Payero, J. O., Melvin, S. R., Irmak, S., & Tarkalson, D. (2009). Yield response of corn to deficit irrigation in a semiarid climate. Agric. Water Manage. 84, 101-112.21.Raes, D., Steduto, P., Hsiao, T. C., & Fereres, E. (2009). AquaCrop-the FAO crop model to simulate yield response to water II. Main algorithms and software description. Agronomy Journal, 101, 438-447.22.Geerts, S., & Raes, D. (2009). Deficit irrigation as on-farm strategy to maximize crop water productivity in dry areas. Agricultural Water Management, 96, 1275-1284.23.Eghderanjad, A., Ebrahimi Pak, N. A., Tafte, A., & Ahmadi, M. (2017). Rapeseed irrigation planning using AquaCrop model in Qazvin Plain. Water Management in Agriculture, 5 (2), 63-54. [In Persian]24.Neysi, K., Egdernezhad, A., & Abbasi, F. (2023). Evaluation of AquaCrop model for corn simulation under different management of nitrogen fertilizer in karaj. Water and Soil Management and Modeling, 3 (1), 26-41. [In Persian]25.Kheir, A. M. S., & Hassan, M. A. A. (2016). Performance Assessment of the FAO Aquacrop Model for Maize Yield, Biomass and Water Productivity along the River Nile, Egypt. J. Soil Sci. Agric. Eng. Mansoura Univ. 7 (10), 721-728.26.Khoshravesh, M., Mostafazadeh-Fard, B., Heidarpour, M., & Kiani, A. R. (2013). AquaCrop model simulation under different irrigation water and nitrogen strategies. Water Science and Technology, 67 (1), 232-238.27.Mohammadi, M., Hero, B., Judgement, K., Ansari, H., & Shahidi, A. (2014). Validation of AquaCrop model in order to simulate the performance and efficiency of water consumption of winter wheat under simultaneous conditions of salinity and drought stress. Water and Soil Journal (Agricultural Sciences and Industries), 29 (1), 67-84. [In Persian] 28.Abedi, M., Eghderanjad, A., & Ebrahimipak, N. A. (2018). Evaluation of AquaCrop model in simulating grain yield and wheat water consumption efficiency under different irrigation conditions in the field. Iran Scientific Journal of Agriculture and Plant Breeding, 15 (1), 1-14.29.Shabani, A., Zakarinia, M., & Hossam, M. (2018). Evaluation of the effectiveness of the AquaCrop model in simulating the yield of Williams cultivar soybeans in Golestan province under salinity stress caused by Caspian Sea water and different irrigation levels. Irrigation Science and Engineering, 42 (1), 62-49. [In Persian]30.Kale, S. (2016). Assessment of aquacrop model in the simulation of wheat growth under different water regimes. Scientific Papers. Series A. Agronomy, Vol. LIX.31.Ahmadi, S. H., Mosallaeepour, E., Kamgar Haghighi, A. K., & Sepaskhah, A. R. (2015). Modeling maize yield and soil water content with AquaCrop under full and deficit irrigation managements. Water Resources Management. 29, 2837-2853. [In Persian]32.Andarziana, B., Bannayanb, M., Stedutoc, P., Mazraeha, H., Barati, M. E., Barati, M. A., & Rahnama, A. (2011). Validation and testing of the AquaCrop model under full and deficit irrigated wheat production in Iran. Agricultural Water Management,100, 1-8.33.Ebrahimi-Pak, N. A., Ahmadi, M., Eghderanjad, A., & Khashai-Siyuki, A. (2017). Evaluation of AquaCrop model in simulating saffron performance under different scenarios of low irrigation and zeolite consumption. Water and Soil Resources, 8 (1), 129-118. [In Persian]34.Hosseini, S. I., Khosh Ravesh, M., Ziyatbar Ahmadi, M. Kh., & Gadami Firouzabadi, A. (2015). Soybean performance evaluation with AquaCrop model under the influence of salinity and low irrigation management. Journal of Water Research in Agriculture, 30 (3), 372-361. [In Persian]35.Mir, A., Piri, H., & Naserin, A. (2021). The effect of different levels of wheat biochar and water stress on the quantitative and qualitative characteristics of Carla (bitter melon) in pots. Journal of Water Research in Agriculture, 35 (2), 184-170. [In Persian]36.Gao Lu, S., Fang, S. F., & Tong, Z. Y. (2014). Effect of rice husk biochar and charcoal fly ash on some physical properties of expansive clayey soil (Vertisol). Catena. 114, 37-44.37.Salemi, H., Mohd Soom, M. A., Lee, T. S., Mousavi, S. F., Ganji, A., & Kamil Yusoff, M. (2011). Application of AquaCrop model in deficit irrigation management of Winter wheat in arid region. African Journal of Agricultural Research, 610, 2204-2215. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 263 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 261 |