تعداد نشریات | 30 |
تعداد شمارهها | 974 |
تعداد مقالات | 8,461 |
تعداد مشاهده مقاله | 8,988,227 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 7,196,231 |
برنامهریزی آبیاری به منظور ارتقاء بهرهوری مصرف آب در زراعت گندم با استفاده از مدل AquaCrop | ||
علوم و مهندسی آبیاری | ||
مقاله 7، دوره 42، شماره 4، دی 1398، صفحه 91-105 اصل مقاله (1.3 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22055/jise.2018.23252.1650 | ||
نویسندگان | ||
محیالدین گوشه1؛ ابراهیم پذیرا2؛ علی غلامی* 3؛ بهرام اندرزیان4؛ ابراهیم پناهپور5 | ||
1دانشجوی دکتری گروه خاکشناسی، واحد علوم و تحقیقات خوزستان، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران؛ دانشجوی دکتری گروه خاکشناسی، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران. | ||
2عضو هیات علمی گروه خاکشناسی، واحد علوم و تحقیقات تهران، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران. | ||
3عضو هیات علمی گروه خاکشناسی، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران | ||
4بخش تحقیقات اصلاح و تهیه نهال و بذر، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی خوزستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، اهواز، ایران . | ||
5عضو هیات علمی گروه خاکشناسی، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران. | ||
چکیده | ||
برنامهریزی آبیاری بهعنوان یکی از روشهای مدیریت آب در مزرعه نقش کلیدی در ارتقای بهرهوری مصرف آب در مناطق خشک و نیمهخشک ایفا مینماید. آبیاری مازاد و فاصله طولانی بین آبیاریها از نقاط ضعف در برنامهریزی آبیاری رایج در مزارع گندم خوزستان بهشمار میآیند. لذا این تحقیق با هدف برنامهریزی آبیاری بهمنظور افزایش عملکرد گندم و بهرهوری مصرف آب در دو منطقه از جنوب استان اجرا گردید. در این تحقیق به کمک مدل آکواکراپ، 10 سناریوی برنامهریزی آبیاری از پنج نوبت آبیاری به میزان 400 میلیمتر تا هفت نوبت به میزان 650 میلیمتر، برای یک دوره 12 ساله شبیهسازی و اثرات هر سناریو بر عملکرد دانه و بهرهوری آب با یکدیگر مقایسه گردیدند. نتایج نشان داد که بیشترین میانگین عملکرد (4900 کیلوگرم در هکتار) در سالهای شبیهسازی به سناریوهای نه و 10 (هفت نوبت آبیاری با 600 تا 650 میلیمتر آب مصرفی) تعلق داشته و در مقابل کمترین مقدار (4200 کیلوگرم در هکتار) به سناریوی پنج (با شش نوبت آبیاری و 500 میلیمتر آب) اختصاص داشت. بالاترین نتایج بهرهوری مصرف آب نیز متعلق به سناریوهای نه و 10 (16/1 کیلوگرم بر مترمکعب) و پایینترین نتایج (04/1 کیلوگرم بر مترمکعب) در سناریوی پنج حاصل گردید. همچنین شاخصهای ارزیابی ضریب پیرسون، خطای میانگین مربعات ریشه (نرمال شده) و شاخص سازگاری ویلموت بهترتیب برای مقدار آب خاک 82/0، 5 و 90/0 درصد، پوشش سایهانداز 98/0، 13 و 99/0، و بیوماس 99/0، 4/11 و 99/0 بودند. لذا، نتایج ارزیابی نشان از توانایی قابل قبول مدل در شبیهسازی متغیرهای اندازهگیریشده دارد. | ||
کلیدواژهها | ||
آبیاری؛ بهره وری آب؛ گندم؛ مدل شبیهسازی؛ منطقه خشک و نیمه خشک | ||
مراجع | ||
1- Abi Saab, M.T., Todorovic, M., and Albrizio, R., 2014. Comparing AquaCrop and CropSyst models in simulating barley growth and yield under different water and nitrogen regimes, Does calibration year influence the performance of crop growth models?. Agricultural Water Management, 147, pp. 21-33.
2- Andarzian, ., Bannayan, M., Steduto, P., Mazraeh, H., Barati, M.E., Barati, M.A. and Rahnama, A., 2011. Validation and testing of the AquaCrop model under full and deficit irrigated wheat production in Iran. Agricultural Water Management, 100(1), pp.1-8.
3- Araya, A., Kisekka, I., and Holman, J., 2016. Evaluating deficit irrigation management strategies for grain sorghum using AquaCrop. Irrigation Science, 34, pp. 465-481.
4- Benabdelouahab, T., Balaghi, R., Hadria, R., Lionboui, H., Djaby, B., and Tychon, B., 2016. Testing AquaCrop to simulation a semi-arid irrigated perimeter in Morocco. Irrigation and Drainage, 65, pp. 631-643.
5- Bitri, M., Grazhdani, S., and Ahmeti, A., 2014. Validation of the AquaCrop model for full and deficit irrigated potato production in environmental condition of Korca zone, south-eastern Albania. International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology, 3(5), pp. 12013-12020.
6- Dominguez, A., Tarjuelo, J.M., de Juan, J.A., Lopez-Mata, E., Breidy, J., and Karam, F., 2011. Deficit irrigation under water stress and salinity conditions: The MOPECO-Salt model. Agricultural Water Management, 98, pp. 1451-1461.
7- Doorenbos, J., and kassam, A.H., 1979. Yield response to water. Irrigation and Drainage, FAO paper no. 33,Rome, Italy.
8- El-Mesiry, T., Abdallh, E.F., Gaballah, M.S., and Ouda, S.A., 2007. Using yield-stress model in irrigation management for wheat grown under saline conditions. Australian Journal of Basic and Applied Science, 1(4), pp. 600-609.
9- Ferjani, N., Daghari, H., and Hammami, M., 2013. Assessment of actual irrigation management in Kalaat El Andalous District (Tunisia): Impact on soil salinity and water table level. Journal of Agricultural Science, 5, pp. 46-56.
10- Fernandez-Cirelli, A., Arumi, J.L., Rivera, D., and Boochs, P.W., 2009. Environmental effects of irrigation in arid and semi-arid regions. Chilean Journal of Agricultural Research, 69 (Suppl.1), pp. 27-40.
11- Gebreselassie, Y., Ayana, M., and Tadele, K., 2015. Field experimentation based simulation of yield response of maize crop to deficit irrigation using AquaCrop model, Arba Minch, Ethiopia. African Journal of Agricultural Research, 10(4), pp. 269-280.
12- Jefferies, M., and Been, K., 2016. Soil variability and characteristic states, In: Soil Liquefaction: A Critical State Approach. CRC Press, Second Edition, pp. 203-224.
13- Jones, J.W., Hoogenboom, G., Porter, C.H., Boote, K.J., Batchelor, W.D., Hunt, L.A., Wilkens, P.W., Singh, U., Gijsman, A.J., and Ritchie, J.T., 2003. The DSSAT cropping system model. European Journal of Agronomy, 18, pp. 235-265.
14- Kama, A.A.L., and Tomini, A., 2013. Water conservation versus soil salinity control. Environmental Model Assessment, 18, pp. 647-660.
15- Keating, B.A., Carberry, P.S., Hammer, G.L., Probert, M.E., Robertson, M.J., Holzworth, D., Huth, N.I., Hargreaves, J.N.G., Meinke, H., Hochman, Z., Mclean, G., Verburg, K., Snow, V., Dimes, M., Silburn, E., Wang, S., Brown, K.L., Bristow, S., Asseng, S., Chapman, R.L., McCown, J.P., Freebairn, D.M., and Smith, C.J., 2003. An overview of APSIM, a model designed for farming systems simulation. European Journal of Agronomy, 18, pp. 267-288.
16- Liu, T., Liu, L., Luo, Y., and Lai, J., 2015. Simulation of groundwater evaporation and groundwater depth using SWAT in the irrigation district with shallow water table. Environmental Earth Science, 74, pp. 315-324.
17- Liu, J., and Pattey, E., 2010. Green Crop Tracker v.1.0. Agriculture and Agri-Food Canada, GreenCropTracker@agr.gc.ca
18- Mohammadi, M., Ghahramani, B., Davary, K., Ansari, H., Shahidi, A., and Bannayan, M., 2016. Nested validation of AquaCrop model for simulation of winter wheat grain yield, soil moisture and salinity profiles under simultaneous salinity and water stress. Irrigation and Drainage, 65, pp. 112-128.
19- Mondal, M.S., Saleh, A.F.M., Akanda, A.R., Biswas, S.K., Moslehuddin, A.Z., Zaman, S., Lazar, A.N., and Clarke, D., 2015. Simulating yield response of rice to salinity stress with the AquaCrop model. Environmental Sciences: Processes Impacts, 17, pp. 1118-1126.
20- Nain, A.S., and Kersebaum, K.C., 2007. Calibration and validation of CERES model for simulating water and nutrients in Germany, in: Kersebaum K.C., et al. (eds), Modeling water and nutrient dynamics in soil-crop systems, pp. 161-181.
21- Qadir, M., Qureshi, A.S., and Cheraghi, S.A.M., 2007. Extent and characterization of salt-affected soils in Iran and strategies for their amelioration and management. Land Degradation & Development, 19, pp. 214-227.
22- Qureshi, A.S., Ahmad, W., and Ahmad, A.A., 2013. Optimum groundwater table and irrigation schedules for controlling soil salinity in Central Iraq. Irrigation and Drainage, 62, pp. 414-424.
23- Raes, D., Steduto, P., Hsiao, T.C., and Fereres, E., 2015. AquaCrop new features and updates version 5.0. FAO land and water division, Rome, Italy.
24- Raes, D., 2012. The ET0 Calculator v.3.2. FAO, http://www.fao.org/nr/water/ ET0.html
25- Raes, D., Willems, P., and Gbaguidi, F., 2006. RAINBOW a software package for analyzing climatological/ hydrological data frequency analysis- test of homogeneity ver.2.2. K.U. Leuven University, Leuven, Belgium.
26- Rajabi, R., Poostini, K., Gahanipoor P., Ahmadi, A., 2000. Effects of salinity on yield decreasing and some physiological properties of 30 wheat cultivar. Agricultural Sciences Journal, 11 (2), pp. 153-163 (in Persian).
27- Seeboonruang, U., 2013. Relationship between groundwater properties and soil salinity at the Lower Nam Kam River Basin in Thailand. Environmental Earth Science, 69, pp. 1803-1812.
28- Smedema, L.K., 2007. Revisiting currently applied pipe drain depths for waterlogging and salinity control of irrigated land in the (semi) arid zone. Irrigation and Drainage, 56, pp. 379-387.
29- Tavakoli, A.R., Moghadam, M.M., and Sepaskhah, A.R., 2015. Evaluation of the AquaCrop model for barley production under deficit irrigation and rainfed condition in Iran. Agricultural Water Management, 161, pp. 136-146.
30- Trombetta, A., Iacobellis, V., Tarantino, E., and Gentile, F., 2016. Calibration of the AquaCrop model for winter wheat using MODIS LAI images. Agricultural Water Management, 164, pp. 304-316.
31- Wang, X., Yang, J., Liu, G., Yao, R., and Yu, S., 2015. Impact of irrigation volume and water salinity on winter wheat productivity and soil salinity distribution. Agricultural Water Management, 149, pp. 44-54.
32- Zeleke, K.T., Luckett, D., and Cowley, R., 2011. Calibration and testing of the FAO AquaCrop model for canola. Agronomy Journal, 103, pp. 1610-1618.
33- Zhang, H., and Oweis, T., 1999. Water-yield relations and optimal irrigation scheduling of wheat in the Mediterranean region. Agricultural Water Management, 38, pp. 195-211. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 751 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 578 |