
تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 623 |
تعداد مقالات | 6,502 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,651,429 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,257,038 |
مقایسه روشهای درونیابی زمینآماری (کریجینگ) برای تخمین شوری خاک و عملکرد گندم در مزرعه نمونه ارتش آق قلا | ||
مجله تولید گیاهان زراعی | ||
مقاله 1، دوره 12، شماره 1، خرداد 1398، صفحه 1-16 اصل مقاله (1.17 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22069/ejcp.2019.6955.1495 | ||
نویسندگان | ||
رحیم اژیرابی* 1؛ بهنام کامکار2؛ امید عبدی3 | ||
1دانشجوی ثابق کارشناسی ارشد کشاورزی اکولوژیک | ||
2دانشیار گروه زراعت، دانشکده علوم گیاهی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان | ||
3کارشناس GIS و RS، اداره منابع و آبخیزداری گرگان | ||
چکیده | ||
سابقه و هدف: در دهه اخیر دادههای به دست آمده از سامانه اطلاعات جغرافیایی (GIS) و سامانه موقعیتیاب جهانی (GPS) و زمینآمار نقش مهمی در مطالعه توزیع مکانی ویژگیهای خاک داشتهاند و نتایج به دست آمده اغلب حاکی از این است که تغییرات ویژگیهای خاک میتواند در فواصل بسیار کوچک (در حد چند میلیمتر) تا فواصل طولانی (چندین کیلومتر) صورت گیرد. این پژوهش با هدف مقایسه روشهای مختلف درونیابی (کریجینگ) برای تعیین بهترین مدل در تهیه نقشه متغیرهای شوری خاک و عملکرد گندم در مزرعه نمونه ارتش آققلا اجرا گردید. مواد و روشها: به منظور مطالعه اثرات شوری خاک و تغییرات آن در طول فصل رشد گندم، با روش نمونهبرداری سیستماتیک از 101 نقطه در مزارع نمونه ارتش آققلا نمونه خاک تهیه شد و مقادیر EC و pH در دو مرحله رشد گندم و عملکرد متناظر آنها در مرحله برداشت اندازهگیری شد. به منظور درونیابی مقادیر شوری، کریجینگهای معمولی، جهانی و فصلی در تلفیق با پنج مدل واریوگرامی مورد آزمون قرار گرفتند. به این منظور مزرعه به چهار قسمت جداگانه تقسیم و مدلها به شکل جداگانه آزمون شدند. یافتهها: نتایج حاصل از روشهای درونیابی کریجینگ نشان داد که از بین سه روش و پنج مدل انتخابی، روش کریجینگ معمولی با مدل نمایی در برآورد شوری خاک و کریجینگ جهانی با مدل نمایی در برآورد عملکرد گندم از دقت بالاتری برخوردار هستند. در این مطالعه رابطه معنیداری بین اختلاف شوری دو مرحله با عملکرد گندم مشاهده شد، به نحوی که به ازای هر واحد افزایش شوری، عملکرد به میزان 5/4 گرم کاهش یافت. همچنین نتایج آزمون خاک نشان داد که مقدار EC برای هر کدام از 4 واحد A، B، C و D، بسته به توپوگرافی و مساحت واحد متفاوت بود، به نحوی که در زمینه شوری خاک واحد A با طیف شوری پایینتر در دو مرحله نمونهبرداری، بیشترین عملکرد را نشان داد. طبق نتایج روشهای درونیابی در زمینه پیشبینی عملکرد گندم برای 4 واحد A، B، C و D، واحد A طیف عملکرد بیشتر و واحد B طیف عملکرد کمتری نسبت به واحدهای دیگر از خود نشان دادند. در واحد A شوری کمتر بود و صرفا رقم کوهدشت کشت میشد، در حالی که در سایر واحدها سایر ارقام نیز (لاین 17، مروارید، کوهدشت و 8019 N) کشت میشدند. نتیجهگیری: در کل نتایج نشان داد که سامانه اطلاعات جغرافیایی در کنار سایر اطلاعات میتواند ابزار قدرتمندی برای تشخیص اثرات عوامل غیر زنده (نظیر شوری) بر کارکرد بوم نظامهای کشاورزی باشد. همچنین نتایج بر این واقعیت تأکید دارند که مزارع از نظر عوامل مختلف، در معرض نوسانهای مکانی گستردهای قرار دارند و به همین دلیل مدیریتهای متفاوتی را می طلبند. | ||
کلیدواژهها | ||
شوری خاک؛ کریجینگ؛ گندم؛ RMSE؛ نیمتغییرنما | ||
مراجع | ||
1.Ahmadali, K.H., Nikmehr, S., and Liaghat, A. 2009. Assessment and co-kriging methods to estimate soil depth, salinity and acidity. Iran. J. Study Water, P. 55-64. (In Persian)
2.Aliakbari, M., Saadatfar, A., and Shojai, H. 2011. Application of remote sensing and GIS in Natural Resource Sciences. Kerman Journal Research Agriculture, winter 2011, four year, Number one, p. 17-26.
3.Alison, B.T., Kenneth, J.M., Burras, C.L., Donald, G.B., and Philip, M.D. 2005. Improving map accuracy of soil variables using soil electrical conductivity as a covariate. Precision Agri., 6: 255 270.
4.Amini, M.H., and Fathiyanpoor, N. 2002. Capmarison between kriging and cokriging fordetermining of chlore in soil solution. Iran.J. Agric. Sci. 33: 741-747. (In Persian)
5.Cressies, N. 1991. Statistic for spatial Data. John Wiley and Sons, New York, N.Y. p. 112-134.
6.Dwivedi, R.S. and Sreenivas, K. 1998. Image transforms as a tool for the study of soil salinity and alkalinity dynamics. Int. J. Remote Sensing, 19: 605-619.
7.Douaoui, A.E.K., Nicolas, H., and Walteer, Ch. 2006. Detecting salinity hazardswithin a semiarid context by means of combining soil and remote sensing data.Geoderma, 134: 217-230.
8.Galllichand, J., Bouckland, D., Marcotte, D., and Henry M.J. 1992. Spatial Interpolation of Soil Salinity and Sodisity a Saline Soil in Southern Alberta. Can. J. Soil Sci., 72: 503-516.
9.Ghaneie motlagh, GH., Pashai aval, A., Khormali, F., and Mosaedi, A. 2009. Soil mapping saline soils to specific management. J. Agric. Sci. Nat. Resour. 15:78-81.
10.Habashi, H., and Hosseini, M. 2008. Assess the accuracy of interpolation methods for the estimation of total nitrogen in soils using GIS. Gorgan J. Agri. Sci. Nat. Resour., 1: 28-44.
11.Heidari, M., Nadeyan, H., Bakhshandeh, A.M., Alemisaeid, K., and Fathi, G. 2007. Effects of salinity and nitrogen rates on osmotic adjustment and accumulation of mineral nutrients in Wheat. J. Sci. Technol. Agric. Nat, Resour., 11(4): 211-218.
12.Hosseini, E., Gallichand, J.D., and Marcotte. T. 1994. Theoretical and experimental performance ofspatial interpolation methods for salinity analysis. Trasc, ASAE. 36: 1799-1807.
13.Huchinson, M.F. 1991. Continent Wide Data Assimilation Using Thin Plate Smoothing Splines. In: J.D. Jasper(Ed). Data Assimilation system. BMRC Research Report No. 27, Melbourne Bureau. Meteorol., P: 104-113.
14.Ian, A., and Nalder, R.W. 1998. Spatialinterpolation of climatic Normals: test of a newmethod in the Canadian boreal forest.Agri. Forest Meteorol., 92(4): 221-233.
15.Igbal, RM. 2003. Leaf extension growth of wheat grown under NaCl and Na2So4 salinity. Asian J. Plant Sci., 2 (15): 1092-1096.
16.Issaks, E.H., and Srivastava, R.M. 1989. An Introduction to Applied Geostatistics. Oxford University Press, 389 pp.
17.James, I.T., Waine, T.W., Bradley, R.I., Taylor, J.C. and Godwin, R.J. 2003. Determination of soiltype boundaries using electromagnetic induction scanning techniques. Biosyst. Eng.,86(4):421-430.
18.Jiachun Shi., Haizhen Wang., Jianming, Xu., Jianjun, Wu.,Xingmei, Liu., and Haiping, Z.C.Y. 2007. Spatialdistribution of heavy metals in soils: a case study ofchangxing, china, Environ Geol., 52:1-10.
19.Jingru, H. 2004. The Theory of DisjunctiveKriging and Its Application in Grade Estimate. Civil and Environmental Engineering School, Beijing University Sciences Technolgy, Beijing, China, p. 31-57.
20.Knotters, M., Brus, D.J., and Oude Voshaar, J.H. 1995. A comparison of kriging, co-krigingcombined with regression for spatial interpolation of horizon depth with censored observations.Geoderma, 67: 227-246.
21.Laslett, G.M., Mcbratney, A.B., Phal, P.I., and Hutchinson, M.F. 1987. Comparison of severalspatial prediction methods for soil pH. J. Soil Sci.,38: 325-341.
22.Lesch, S.M., Corwin, D.L. and Robinson, D.A. 2005. Apparent soil electrical conductivitymapping as an agricultural management tool in arid zone soils. Comput. Elect.Agric., 46. 351-378.
23.Malakuti, M.J. 2000. Wheat Balanced Nurture. Agricultural Education Publication, Karaj. 11-24pp.
24.McKenna, S.A. 2002. Simulating geological uncertainty with imprecise data for groundwater flow andadvective transport modeling. Department of Geology and Geological Engineering, Colorado School of Mines Golden, Colorado, U.S.A.
25.Mickelson, J.G., and Silander, J.A. 2000.Delineating forest canopy Photogrammentric Engin. Remote Sensi., 64(9): 891-904.
26.Mohammadi, J. 2000. Evaluation and maping of soilsalinity hazard in Ramhormoz area (Khuzestan)using disjungtive kriging. J. Agric.Reas., 6: 45-57.
27.Mtkan, A., Ziaiian Firuzabadi, P., and Dadashi Khaneghah, S. 2007. Snowcover detection using image processing. Algorithm in Karaj andLatian Basins, the Third International Conference, Earth from Space, 24: 1163–1170.
28.Robinson, T.P., and Metternicht, G. 2006. Testing theperformance of spatial interpolation techniques formapping soil properties. Comput. Elec. Agric., 50:97-108.
29.Saghafian, B., Razmkhah, H., and Ghermezcheshme, B. 2012. Regional variations in annual precipitation using geostatistical methods. J. Eng. Sources Water, 2: 68-73.
30.Sarmadian, F., and Mehrjerdi, T. 2010. Comparison of interpolation methods for mapping soil quality. Iran. J. Res. Water Soil, 157-165.
31.Shao, W.H., Ji, Y.J., Li, P.Y., and You, L.B. 2006. Spatial Variability of Soil Nutrients and Influencing Factors in a Vegetable Production Area of Hebei Province in China. Nutr Cycl Agroecosyst., 75: 201- 212.
32.Shi, Z., Li, Y., Makeschine, F., and Wang, R.C. 2005.Assessment of temporal and spatial variability ofsoil salinity in a coastal saline field. Environ, Geol.,48: 171-178.
33.Singh, A.N. and Dwivedi, R.S. 1989. Deliniation of salt affected soils through digital analysis of landsat Mss data. Int. J. R. Remote Sens., 10: 80-88.
34.Sokutieskooi, R., Mahdian, M.H., Mahmoodi, Sh., and Ghahremani, A. 2008. Comparison of geostatistical methods for spatial prediction of soil salinity. Orumie J. Issue Res. Composering, 74: 90-98.
35.Wackernagel, H. 2003. Multivariate Geostatistics: An Introduction with Applications. Springer,Berlin Heidelberg and New York, 31: 262-390.
36.Weber D., and England, E. 1992. Evaluation and comparison of spatial interpolations. Math. Geol., 24: 381-391.
37.Xiaopeng, Y., and Lingqing, W. 2008. Spatial Analysisand Hazard Assessment of Mercury in Soil aroundthe Coal-Fired PowerPlant: A Case Study from theCity of Baoji, China, Environ Geol. 53:1381-1388.
38.YueSun, A.A., Shaozhong Kang, F.Li., and Zhang, L. 2009. Comparison of interpolation methods for depth togroundwater and its temporal and spatial variations in the Minqin oasis of northwest China. J. Environ. Model.Software, 24: 1163-1170.
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 1,034 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 725 |