ORIGINAL_ARTICLE
اثر مصرف تلفیقی کود فسفر و لجن فاضلاب بر شاخص کلروفیل و برخی ویژگیهای رشد آفتابگردان در شرایط تنش کمآبی
سابقه و هدف: تنش کمآبی بهعنوان یکی از مهمترین عوامل محدود کننده تولید محصول در دنیا و ایران است. برای افزایش تحمل گیاهان به تنش کمآبی و کاهش مصرف کودهای شیمیایی، تلفیق کودهای شیمیایی و آلی توصیه میشود. مطالعات مختلفی در مورد اثر فسفر و لجن فاضلاب بر عملکرد و ویژگیهای کیفی محصولات زراعی مختلف در سطح دنیا انجام شده است ولی تاکنون در مورد مصرف توأم فسفر و لجن فاضلاب بر رشد آفتابگردان (Helianthus annuus L.) و تعیین مقدار بهینه این کودها برای شرایط آبیاری مطلوب و محدود گزارشی ارائه نشده است. لذا، پژوهش حاضر برای بررسی تأثیر سوپرفسفات تریپل و لجن فاضلاب بر شاخص کلروفیل و برخی ویژگیهای رشد آفتابگردان روغنی در شرایط آبیاری مطلوب و محدود در یک خاک لوم رسی انجام شد. مواد و روشها: آزمایش بهصورت اسپلیت فاکتوریل در قالب طرح بلوکهای کامل تصادفی با سه تکرار طی دو سال در ایستگاه تحقیقات کشاورزی و منابع طبیعی شهرستان خوی و در شرایط مزرعهای اجرا شد. عاملهای آزمایش شامل سال در دو سطح (1393 و 1394)، زمان آبیاری در دو سطح (آبیاری پس از 60 و 150 میلیمتر تبخیر از تشت تبخیر کلاس A)، سوپرفسفات تریپل در سه سطح (صفر، 100 و 200 کیلوگرم در هکتار) و لجن فاضلاب در چهار سطح (صفر، 2/14، 4/28 و 7/56 تن ماده خشک در هکتار) بودند. تحلیل آماری دادهها با استفاده از نرمافزار MSTATC و مقایسه میانگینها با آزمون چند دامنهای دانکن در سطح احتمال پنج درصد انجام شد. یافتهها: مطابق با نتایج تجزیه واریانس مرکب، اثر سال تنها بر شاخص سطح برگ، عملکرد زیستی و ارتفاع گیاه معنیدار بود. تنش کمآبی سبب کاهش معنیدار شاخص کلروفیل برگ، شاخص سطح برگ، عملکرد زیستی، ارتفاع بوته و قطر ساقه شد ولی مصرف سوپرفسفات تریپل و لجن فاضلاب تمامی ویژگیهای اندازهگیری شده را بهطور معنیداری نسبت به شاهد افزایش دادند. در هر دو شرایط آبیاری مطلوب و محدود، بیشترین شاخص کلروفیل برگ، شاخص سطح برگ، عملکرد زیستی، ارتفاع بوته و قطر ساقه از تیمارهای تلفیقی بهدست آمد که در شرایط آبیاری مطلوب بهترتیب 40، 141، 75، 26، 47 درصد و در شرایط آبیاری محدود 51، 95، 114، 36 و 60 درصد نسبت به شاهد افزایش یافتند. نتیجهگیری: برای کاهش مصرف کودهای شیمیایی و دستیابی به رشد مطلوب آفتابگردان، در شرایط آبیاری مطلوب مصرف تلفیقی 200 کیلوگرم سوپرفسفات تریپل+7/56 تن لجن فاضلاب در هکتار و در شرایط آبیاری محدود مصرف 100 کیلوگرم کود سوپرفسفات تریپل+7/56 تن لجن فاضلاب در هکتار در شرایط مشابه میتواند توصیه شود.
https://ejsms.gau.ac.ir/article_4037_ca97b862b8e53e1f1e36d69846f0640b.pdf
2018-02-20
1
18
10.22069/ejsms.2018.12197.1693
آفتابگردان
تنش کمآبی
کلروفیل
مدیریت تلفیقی تغذیه گیاه
سولماز
کاظم علیلو
solmazalilo@yahoo.com
1
دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
نصرت اله
نجفی
nanajafi@yahoo.com
2
دانشگاه تبریز
AUTHOR
عادل
ریحانی تبار
areyhanitabar@yahoo.com
3
دانشگاه تبریز
AUTHOR
مهدی
غفاری
ghaffari@areo.ir
4
موسسه تحقیقات، اصلاح و تهیه نهال و بذر کرج
AUTHOR
1.Abbasi, M., Najafi, N., Aliasgharzad, N., and Oustan, Sh. 2013. Effects of soil water
1
conditions, sewage sludge, poultry manure and chemical fertilizers on the growth
2
characteristics and water use efficiency of rice plant in a calcareous soil. J. Soil Water Sci.
3
23: 1. 189-208. (In Persian)
4
2.Abdel-Sabour, M.F., Abo El-Seoud, M.A., and Rizk, M. 1999. Physiological and chemical
5
response of sunflower to previous organic waste composts application to sandy soils. Egypt
6
J. Soil Sci. 39: 407-420.
7
3.Ahmadinejad, F., Najafi, N., Aliasgharzad, N., and Oustan, S. 2013. Effects of organic and
8
nitrogen fertilizers on water use efficiency, yield and the growth characteristics of wheat
9
(Triticum aestivum cv. Alvand). J. Soil Water Sci. 23: 2. 194-177. (In Persian)
10
4.Ailincai, C., Jitareanu, G., Bucur, D., Ailincai, D., Zbanţ, M., Mercus, A.D., and Cara, M.
11
2015. Influence of sewage sludge from Iasi water treatment station on soybean yield quantity
12
and quality and soil chemical characteristics. Ins. Biol. Res. Iaşi. 39: 2. 13-22.
13
5.Alley, M.M., and Vanlauwe, B. 2009. The role of fertilizers in integrated plant nutrient
14
management. Tropical Soil Biology and Fertility Institute of the International Centre for
15
Tropical Agriculture Paris, 54p.
16
6.Anonymous. 2014. The Ministry of Agriculture, Department of Animal Production.
17
7.Anonymous. 2014. Meteorological organization of Iran. www.iranhydrology.net/meteo.asp.
18
8.Anonymous. 1996. Mineral fertilizer production and the environment, a guide to reducing the
19
environmental impact form fertilizer production. Technical Report No 26, United Nations
20
Environmental Programme, Industry and the Environment, Paris, France.
21
9.Antolin, M.C., Muro, I., and Sanchez-Diaz, M. 2010. Application of sewage sludge improves
22
growth, photosynthesis and antioxidant activities of nodulated alfalfa plants under drought
23
conditions. Environ. Exp. Bot. 68: 1. 75-82.
24
10.Aulakh, M.S., Garg, A.K., and Kabba, B.S. 2007. Phosphorus accumulation and leaching,
25
and residual effects on crop yields from long-term applications in subtropics. Soil Use
26
Manag. 23: 4. 417-427.
27
11.Chaudhary, P., Godara, S., Cheeran, A.N., and Chaudhari, A.K. 2012. Fast and accurate
28
method for leaf area measurement. Int. J. Comput. Appl. 49: 9. 22-25.
29
12.Chimenti, C.A., Pearson, J., and Hall, A.J. 2002. Osmotic adjustment and yield maintenance
30
under drought in sunflower. Field Crop Res. 75: 2. 235-246.
31
13.Ciríaco da Silva, E., Nogueira, R.J.M.C., Almeida da Silva, M., and Bandeira
32
de Albuquerque, M. 2011. Drought stress and plant nutrition. P 32-41, In: N.A. Anjum and
33
F. Lopez-Lauri (Eds.), Plant nutrition and abiotic stress tolerance III. Plant Stress 5 (Special
34
Issue 1). Global Science Books.
35
14.Ebrahimian, E., and Bybordi, A. 2011. Effect of iron foliar fertilization on growth, seed
36
and oil yield of sunflower grown under different irrigation regimes. Middle East J. Sci. Res.
37
9: 5. 621-627.
38
15.Environmental Protection Agency (EPA). 1993. Standards for the Use or Disposal of Sewage
39
Sludge; Final Rules. FR 58 (32): 9248-9415. Office of Science & Technology, Washington,
40
16.Esmaeilian, Y., Galavi, M., Amiri, E., and Heidari, M. 2014. Effect of organic and chemical
41
fertilizers on yield, yield components and seed quality of sunflower under drought stress
42
conditions. J. Soil Water Sci. 24: 3. 175-189. (In Persian)
43
17.Farooq, M., Wahid, A., Kobayashi, N., Fujita, D., and Basra, S.M.A. 2009. Plant drought
44
stress: effects, mechanisms and management. Agron. Sustain. Dev. 29: 1. 185-212.
45
18.FAO. 2006. Plant nutrition for food security. A guide for integrated nutrient management.
46
FAO Fertlizer and plant nutrition bulletin. Rome, No 16, 347p.
47
19.FAO. 1998. Crop evapotranspiration: Guidelines for computing crop water requirements.
48
By: Richard Allen, Luis Pereira, Dirk Raes and Martin Smith. FAO Irrigation and Drainage
49
Paper 56. Rome, Italy.
50
20.Flenet, F., Boundiols, A., and Suraiva, C. 1996. Sunflower response to a range of soil water
51
contents. Euro. J. Agron. 15: 161-167.
52
21.Ghafari, M., and Pashapur, H. 2006. Evaluation of variety and inbreed lines of sunflower for
53
drought tolerance. Scientific and Applications of oil plant industrial Congress, Tehran, Iran.
54
(In Persian)
55
22.Gholamhoseini, M., Ghalavand, A., and Jamshidi, E. 2008. The Effect of irrigation regimes
56
and fertilizer treatments on grain yield and elements concentration in leaf and grain of
57
sunflower (Helianthus annuus L.). Pajouhesh and Sazandegi. 79: 91-100. (In Persian)
58
23.Hakan, O. 2002. Sowing date and nitrogen rate effects on growth, yield and yield
59
components of two summer rapseed cultivars. Agron. J. 19: 453-463.
60
24.Hamza, M.A.M., and Abd-Elhady, E.S.E. 2010. Effect of organic and inorganic fertilization
61
on vegetative growth and volatile oil of marjoram (Majorana hortensis L.) plant. J. Soil Sci.
62
Agric. Eng. 1: 8. 839-851.
63
25.Hazelton, P.A., and Murphy, B.W. 2007. Interpreting soil test results: what do all the
64
numbers mean? CSIRO Publishing, Collingwood, Australia.
65
26.Hu, Y., and Schmidhalter, U. 2003. Drought and salinity: A comparison of their effects on
66
mineral nutrition of Plants. J. Plant Nutr. Soil Sci. 168: 4. 541-549.
67
27.Jamil, M., Qasim, M., and Umar, M. 2006. Utilization of sewage sludge on organic fertilizer
68
in sustainable agriculture. J. Appl. Sci. 6: 3. 531-535.
69
28.Jones, B.J. 2001. Laboratory guide for conducting soil tests and plant analysis. CRC Press,
70
29.Kabiri, R., Nasibi, F., and Farah Bakhsh, H. 2013. Study of some oxidative parameters
71
induced by drought stress some in Nigella sativa under hydroponic culture. J. Plant Proc.
72
Func. 2: 3. 11-19. (In Persian)
73
30.Karam, C. 1978. Effect of irrigation intervals on yield components of sunflower. Field Crop
74
Abst. 31: 90-97.
75
31.Karami, A., and Sepehri, A. 2012. Effects of application of nitroxin and biophosphate on the
76
nutrient use efficiency and harvest index of (Borago officinalis L.) under water deficit stress.
77
J. Sustain. Agric. Prod. Sci. 23: 3. 144-156. (In Persian)
78
32.Kauthale, V.K., Takawale, P.S., Kulkarni, P.K., and Daniel, L.N. 2005. Influence of
79
flyash and sewage sludge application on growth and yield of annual crops. Int. J. Trop.
80
Agric. 23: 49-54.
81
33.Khalid, U., Khan, S., Ghulam, S., Khan, M.U., Khan, N., Khan, M.A., and Khalil, S.K. 2012.
82
Sewage sludge: an important biological resource for sustainable agriculture and its
83
environmental implications. Am. J. Plant Sci. 3: 12. 1708-1721.
84
34.Knudsen, D., Peterson, G.A., and Pratt, P.F. 1982. Lithium, sodium, and potassium. P 225-246,
85
In: A.L. Page, R.H. Miller and D.R. Keeney (Eds.), Methods of Soil Analysis. Part 2.
86
Chemical and Microbiological Properties. Soil Sci. Soc. Amer. J. Book Ser. 5. Madison, WI,
87
35.Lindsay, W.L., and Norvell, W.A. 1987. Development of DTPA Soil test for Zinc, Iron,
88
Mangnese and Copper. Soil Sci. Soc. Am. J. 42: 421-428.
89
36.Lobo, T.F., and Filho, H.G. 2009. Sewage sludge levels on the development and nutrition of
90
sunflower plants. J. Soil. Sci. Plant Nutr. 9: 3. 245-255.
91
37.Malakouti, M.J., Balali, M.R., Golchin, A., Majidi, A., Drodi, M.S., Ziaeian, A.A.,
92
Lotfollahi, M.A., Shahabian, M., Basirat, M., Manochehri, S., Davoudi, M.H., Khadami, Z.,
93
and Shahbazi, K. 2000. Optimum fertilizer recommendation to crops. Technical publication,
94
No. 200, Research Institute of soil and water, agricultural education, Karaj, Iran.
95
38.Malakouti, M.J., Keshavarz, P., and Karimian, N. 2008. A comprehensive approach towards
96
identification of nutrients deficiencies and optimal fertilization for sustainable agriculture.
97
7th ed. With full revision, Tarbiat Modars University Press, Tehran, Iran, 755p. (In Persian)
98
39.Marschner, H. 1995. Mineral nutrition of higher plants. Academic Press. 2nd edition,
99
40.Mazaheri Laghab, H.F., Noori Zare Abyaneh, H., and Vafaie, H.M. 2001. Effects of
100
supplemental irrigation on important agronomic traits of three sunflower cultivars in dryland
101
agriculture. J. Agric. Res. 3: 3. 31-44. (In Persian)
102
41.Modhan, M.M., Narayanan, S.L., and Ibrahim, S.M. 2000. Chlorophyll stability indexes
103
(CSI): Its impacts on salt tolerance in rice. International Rice Res. Inst. Notes. 25: 2. 38-40.
104
42.Motallebifard, R., Najafi, N., Oustan, S., Neyshabouri, M.R., and Valizadeh, M. 2014.
105
Effects of soil moisture, phosphorus and zinc levels on the growth attributes of potato,
106
greenhouse conditions. Iranian J. Soil Water Res. 45: 1. 75-86. (In Persian)
107
43.Najafi, N., and Mardomi, S. 2012. The effects of waterlogging, sewage sludge and manure on
108
the growth characteristics of sunflower in a sandy loam soil. J. Water Soil. 25: 6. 1264-1276.
109
(In Persian)
110
44.Nascimento, A.L., Sampaio, R.A., Zuba Junio, G.R., Carneiro, J.P., Fernandes, L.A., and
111
Rodrigues, M.N. 2014. Heavy metal contents in soil and in sunflower fertilized with sewage
112
sludge. J. Int. Soc. Sports Nutr. 18: 3. 294-300.
113
45.Olsen, S.R., and Sommers, L.E. 1982. Phsphorus. P 403-430, In: A.L. Page (Ed.), Methods
114
of Soil Analysis, Part 2. Chemical and Microbiological Methods, 2nd ed. ASA and SSSA,
115
Madison, USA.
116
46.Oneill, P.M., Shanahan, J.F., and Schepers, J.S. 2006. Use of chlorophyll fluorescence
117
assessments to differentiate corn hybrid response to variable water conditions. Crop Sci.
118
46: 681-687.
119
47.Page, A.L., Miller, R.H., and Keeney, D.R. 1982. Methods of Soil Analysis. Part 2.
120
Chemical and Microbiological Properties. ASA-CSSA-SSSA Publisher, Madison,
121
Wisconsin, USA.
122
48.Pakhnenkoa, E.P., Ermakova, A.V., and Ubugunovb, L.L. 2009. Influence of sewage sludge
123
from sludge beds of Ulan-Ude on the soil properties and the yield and quality of potatoes.
124
Moscow Univ. Soil Sci. Bull. 64: 4. 175-181.
125
49.Peters, J. 2003. Recommended methods of manure analysis. Cooperative Extension
126
publishing, University of Wisconsin, USA.
127
50.Saadat, K., Barani Motlagh, M., Dordipour, E., and Ghasemnezhad, A. 2012. Influence of
128
sewage sludge on some soil properties, yield and concentration of lead and cadmium in roots
129
and shoots of Maize. J. Soil Manage. Sust. 2: 2. 27-48. (In Persian)
130
51.Sadras, V.O., Cannor, D.J., and Whitfield, D.M. 1998. Yield, yield components and
131
source-sink relationships in water-stressed sunflower. Field Crop Res. 31: 27-39.
132
52.Schniter, A.A., and Miller, J.F. 1981. Description of sunflower growth stage. Crop Sci.
133
21: 901-903.
134
53.Silva, P.R.F., and Freitas, T.F.S. 2008. Biodiesel: the charge and the bond of the fuel
135
producing. Rural Sci. Santa Maria. 38: 3. 843-851.
136
54.Sharpley, A.N., Daniel, T.C., Sims, J.T., and Pote, D.H. 1996. Determining environmentally
137
sound soil phosphorus levels. J. Soil Water Conserv. 51: 2. 160-166.
138
55.Song, U., and Lee, E.J. 2010. Ecophysiological responses of plants after sewage sludge
139
compost applications. J. Plant Biol. 53: 259-267.
140
56.Stone, L.R., Goodrum, D.E., Jaafar, M.N., and Khan, A.H. 2002. Rooting front and water
141
depletion depths in grain sorghum and sunflower. Agron. J. 93: 5. 1105-1110.
142
57.Thalooth, A.T., Tawfik, M.M., and Magda Mohamed, H. 2006. A comparative study on the
143
effect of foliar application of zinc, potassium and magnesium on growth, yield and some
144
chemical constituents of mungbean plants grown under water stress conditions. World J.
145
Agric. Sci. 2: 1. 37-46.
146
58.Unyayar, S., Keles, Y., and Unal, E. 2004. Proline and ABA levels in two sunflower
147
genotypes subjected to water stress. Bulg. J. Plant Physiol. 30: 3-4. 34-47.
148
59.Waraich, E.A., Ahmad, R., Saifullah, A.M., and Ehsanullah, Y. 2011. Role of mineral
149
nutrition in alleviation of drought stress in plants. Aust. J. Crop Sci. 5: 6. 764-777.
150
60.Xu, W., Rosenowd, T., and Nguyenh, T. 2007. Stay green trait in grain sorghum:
151
relationship between visual rating and leaf chlorophyll concentration. Plant Breed.
152
119: 4. 365-367.
153
61.Yuncai, H., and Schmidhalter, U. 2005. Drought and salinity: A comparison of their effects
154
on mineral nutrition of plants. J. Plant Nutr. Soil Sci. 168: 4. 541-549.
155
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر افزایش غلظت دیاکسید کربن اتمسفری و نیتروژن بر رشد و جذب عناصر غذایی در گندم
سابقه و هدف: رشد جمعیت و افزایش فعالیتهای صنعتی در دو قرن اخیر سبب افزایش قابلتوجهی در غلظت CO2 اتمسفر شده است. بر اساس تحقیقات انجام شده افزایش غلظت CO2 اتمسفری از شروع انقلاب صنعتی در اواسط قرن هجدهم تا به امروز همچنان ادامه دارد، بهنحویکه غلظت CO2 از حدود 270 میلیگرم در لیتر قبل از انقلاب صنعتی به حدود 394 میلیگرم در لیتر در سال 2013 میلادی افزایش یافته است. تأثیر غلظت افزایش یافته CO2 بر جذب عناصر غذایی مانند نیتروژن، آهن، منگنز و روی در مورد بسیاری از محصولات مطالعه شده است. بهبود شرایط تغذیهای ناشی از مصرف کودهای نیتروژنی و افزایش غلظت CO2 اتمسفری به دلیل افزایش فتوسنتز و تولید ماده خشک موجب افزایش رشد و عملکرد گیاهان زراعی مختلف و همچنین سبب تغییر غلظت بسیاری از عناصر غذایی ضروری گیاه میشود. پژوهش حاضر باهدف بررسی اثر افزایش غلظت CO2 و فراهمی نیتروژن خاک بر جذب عناصر غذایی در گیاه گندم انجام گردید. مواد و روشها: کشت گلخانهای گندم بهصورت آزمایش فاکتوریل بر پایه طرح کاملاً تصادفی شامل فاکتور خاک در دو سطح (لومرسیشنی و لومشنی) و فاکتور نیتروژن در سه سطح (صفر، 100 و 200 میلیگرم در کیلوگرم از منبع اوره) و در دو سطح CO2 (400 و 850 میلیگرم در لیتر) در چهار تکرار انجام شد که جمعا در هر آزمایش 24 و در کل آزمایش 48 گلدان استفاده گردید. 60 روز پس از کشت گیاهان برداشت شدند و وزن خشک و میزان جذب نیتروژن، فسفر، پتاسیم، منیزیم، آهن، منگنز و روی بخش هوایی آنها اندازهگیری گردید. یافتهها: نتایج نشان داد با افزایش غلظت CO2، در تیمارهای مختلف کود نیتروژنی، وزن خشک بخش هوایی گندم بهطور میانگین 67/10 درصد افزایش یافت. افزایش غلظت CO2 تاثیری بر جذب نیتروژن و منیزیم در بخش هوایی گندم نداشت ولی جذب فسفر، پتاسیم، آهن، منگنز و روی را بهترتیب 58/18، 72/20، 87/32، 66/24 و 36/22 درصد افزایش داد. با کاربرد کود نیتروژن جذب نیتروژن، فسفر، پتاسیم، منیزیم، آهن، منگنز و روی بخش هوایی گندم بهترتیب 337، 93، 96، 145، 135، 129 و 156 درصد افزایش یافت و این افزایش برای عناصر فسفر، پتاسیم، آهن، منگنز و روی در غلظت افزایش یافته CO2 شدیدتر بود. نتیجهگیری: میزان مصرف کودهای شیمیایی و بهخصوص نیتروژن و برقراری تعادل تغذیهای برای گیاه باید براساس شرایط اقلیمی تغییر یابد. با توجه به نتایج این آزمایش افزایش مقدار نیتروژن خاک منجر به تشدید اثرات مثبت افزایش غلظت دیاکسید کربن گردید. بنابراین درصورتیکه محدودیتی از نظر تامین عناصر غذایی ضروری گیاه به خصوص نیتروژن وجود نداشته باشد، در شرایط افزایش غلظت CO2 اتمسفری، رشد گیاه گندم و جذب اکثر عناصر غذایی در بخش هوایی آن افزایش خواهد یافت.
https://ejsms.gau.ac.ir/article_4038_d40618400467e51586b6c307ea340ed2.pdf
2018-02-20
19
43
10.22069/ejsms.2018.13713.1765
تغییر اقلیم
جذب عناصر غذایی
دیاکسید کربن
نیتروژن خاک
حسین
میر سید حسینی
mirseyed@ut.ac.ir
1
دانشیار گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
منصور
کوهستانی
mkoohestani@ut.ac.ir
2
دانش آموخته کارشناسی ارشد گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی دانشگاه تهران
AUTHOR
ارژنگ
فتحی گردلیدانی
arzhangfathi@ut.ac.ir
3
دانشجوی دکتری گروه علوم و مهندسی خاک، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی دانشگاه تهران
AUTHOR
محمد رضا
بیهمتا
mrghanad@ut.ac.ir
4
استاد ، گروه زراعت و اصلاح نباتات ، دانشگاه تهران
AUTHOR
1.Ainsworth, E.A., and Long, S.P. 2005. What have we learned from 15 years of free-air CO2
1
enrichment (FACE)? A meta-analytic review of the responses of photosynthesis, canopy
2
properties and plant production to rising CO2. New Phytol. 165: 2. 351-372.
3
2.Asing, J., Saggar, S., Singh, J., and Bolan, N.S. 2008. Assessment of nitrogen losses from urea
4
and an organic manure with and without nitrification inhibitor, dicyandiamide, applied to
5
lettuce under glasshouse conditions. Soil Res. 46: 7. 535-541.
6
3.Black, C.A. 1968. Soil-plant relationships. Soil-plant relationships.: 2nd ed.
7
4.Bottrill, D., Possingham, J., and Kriedemann, P. 1970. The effect of nutrient deficiencies on
8
phosynthesis and respiration in spinach. Plant Soil. 32: 1. 424-438.
9
5.Bouyoucos, G.J. 1962. Hydrometer method improved for making particle size analyses of
10
soils. Agron J. 54: 5. 464-465.
11
6.Bremner, J. 1996. Nitrogen-total. P 1085-1121, In: J.M. Bartels and J.M. Bigham (Eds.),
12
Methods of soil analysis, Part 3, Chemical Methods, Soil Sci. Soc. Am. J. Madison, WI.
13
7.Chunwu, Z., Qilong, Z., Hongyan, Y., Shengjin, L., Gangqiang, D., and Jianguo, Z. 2016.
14
Effect of Elevated CO2 on the Growth and Macronutrient (N, P and K) Uptake of Annual
15
Wormwood (Artemisia annua L.). Pedosphere. 26: 2. 235-242.
16
8.Cottenie, A. 1980. Soil and plant testing as a basis of fertilizer recommendations. F.A.O. Soils
17
Bulletin 38/2. Rome, Italy, 118p.
18
9.Fangmeier, A., Grüters, U., Högy, P., Vermehren, B., and Jäger, H.J. 1997. Effects of elevated
19
CO2, nitrogen supply and tropospheric ozone on spring wheat-II. Nutrients (N, P, K, S, Ca,
20
Mg, Fe, Mn, Zn). Environ. Pollut. 96: 1. 43-59.
21
10.Flexas, J., and Medrano, H. 2002. Drought-inhibition of photosynthesis in C3 plants:
22
stomatal and non-stomatal limitations revisited. Ann. Bot. 89: 2. 183-189.
23
11.Foehse, D., and Jungk, A. 1983. Influence of phosphate and nitrate supply on root hair
24
formation of rape, spinach and tomato plants. Plant Soil. 74: 3. 359-368.
25
12.Goldberg, S.P., Smith, K.A., and Holmes, J.C. 1983. The effects of soil compaction, form of
26
nitrogen fertiliser and fertiliser placement on the availability of manganese to barley. J. Sci.
27
Food Agric. 34: 7. 657-670.
28
13.Hao, X., Gao, J., Han, X., Ma, Z., Merchant, A., Ju, H., and Lin, E. 2014. Effects of open-air
29
elevated atmospheric CO2 concentration on yield quality of soybean (Glycine max (L.)
30
Merr). Agric. Ecosyst. Environ. 192: 80-84.
31
14.Helmke, P.A., and Sparks, D. 1996. Lithium, sodium, potassium, rubidium and cesium.
32
P 551-575, In: D.L. Sparks (Ed.), Methods of Soil Analysis, Part 3, Chemical Methods, Soil
33
Sci. Soc. Am. J. Madison, WI.
34
15.Heydarian Pour, M.B., Ramezani Mozhdeh, Z., and Samini, A.M. 2013. Effect of nitrogen
35
and biological bacteria on performance, total concentration and uptake of nutrient elements
36
in shoot of Wheat. Soil Res. (Soil and Water). 27: 2. 141-148. (In Persian)
37
16.Högy, P., Wieser, H., Köhler, P., Schwadorf, K., Breuer, J., Franzaring, J., and Fangmeier,
38
A. 2009. Effects of elevated CO2 on grain yield and quality of wheat: results from a 3-year
39
free-air CO2 enrichment experiment. Plant Biol. 11: 1. 60-69.
40
17.IqbaII, M., Hassan, A., and Abid, M. 1999. Effect of soil texture and compaction on nutrient
41
uptake and growth of maize (Zea mays L.). Pak. J. Agric. Sci. 36: 3-4. 154-160.
42
18.Jensen, B., and Christensen, B.T. 2004. Interactions between elevated CO2 and added N:
43
effects on water use, biomass and soil 15N uptake in wheat. Acta Agric Scand B Soil Plant
44
Sci. 54: 3. 175-184.
45
19.Jin, C.W., Du, S.T., Chen, W.W., Li, G.X., Zhang, Y.S., and Zheng, S.J. 2009. Elevated
46
carbon dioxide improves plant iron nutrition through enhancing the iron-deficiency-induced
47
responses under iron-limited conditions in tomato. Plant Physiol. 150: 1. 272-280.
48
20.Jin, J., Tang, C., and Sale, P. 2015. The impact of elevated carbon dioxide on the phosphorus
49
nutrition of plants: a review. Ann. Bot. 116: 6. 987-999.
50
21.Kantety, R., van Santen, E., Woods, F., and Wood, C. 1996. Chlorophyll meter predicts
51
nitrogen status of tall fescue. J. Plant Nutr. 19: 6. 881-889.
52
22.Karimian, N. 1995. Effect of nitrogen and phosphorus on zinc nutrition of corn in a
53
calcareous soil. J. Plant Nutr. 18: 10. 2261-2271.
54
23.Keeling, C., and Whorf, T. 2005. Atmospheric CO2 records from sites in the SIO air
55
sampling network, Trends: a compendium of data on global change,Information Analysis
56
Center, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN, Pp: 16-26.
57
24.Kimball, B., Kobayashi, K., and Bindi, M. 2002. Responses of agricultural crops to free-air
58
CO2 enrichment. Adv. Agron. 77: 293-368.
59
25.Kuo, S. 1996. Phosphorus. P 869-919, In: D.L. Sparks, A.L. Page, P.A. Helmke and R.H.
60
Loeppert (Eds.), Methods of soil analysis, Part 3, chemical methods, Soil Sci. Soc. Am. J.
61
Madison, WI.
62
26.Li, D., Liu, H., Qiao, Y., Wang, Y., Cai, Z., Dong, B., and Liu, M. 2013. Effects of elevated
63
CO2 on the growth, seed yield and water use efficiency of soybean (Glycine max (L.) Merr.)
64
under drought stress. Agric. Water Manage. 129: 105-112.
65
27.Li, P., Han, X., Zong, Y., Li, H., Lin, E., Han, Y., and Hao, X. 2015. Effects of free-air CO2
66
enrichment (FACE) on the uptake and utilization of N, P and K in Vigna radiata. Agric.
67
Ecosyst. Environ. 202: 120-125.
68
28.Lindsay, W.L., and Norvell, W.A. 1978. Development of a DTPA soil test for zinc, iron,
69
manganese and copper. Soil Sci. Soc. Am. J. 42: 3. 421-428.
70
29.Madhu, M., and Hatfield, J. 2013. Dynamics of plant root growth under increased
71
atmospheric carbon dioxide. Agron. J. 105: 3. 657-669.
72
30.Manderscheid, R., Pacholski, A., Frühauf, C., and Weigel, H.J. 2009. Effects of free air
73
carbon dioxide enrichment and nitrogen supply on growth and yield of winter barley
74
cultivated in a crop rotation. Field Crops. Res. 110: 3. 185-196.
75
31.Marschner, H. 2011. Mineral nutrition of higher plants, Academic press, 672p.
76
32.McGrath, J.M., and Lobell, D.B. 2013. Reduction of transpiration and altered nutrient
77
allocation contribute to nutrient decline of crops grown in elevated CO2 concentrations.
78
Plant, Cell Environ. 36: 3. 697-705.
79
33.Mishra, A.K., Rai, R., and Agrawal, S. 2013. Differential response of dwarf and tall tropical
80
wheat cultivars to elevated ozone with and without carbon dioxide enrichment: growth, yield
81
and grain quality. Field Crops. Res. 145: 21-32.
82
34.Murata, Y. 1961. Studies on photosynthesis in rice plants and its culture significance. Bull.
83
Nat. Inst. Agr. Sci. Japan Ser. D. 9: 1-169.
84
35.Murcia, M., Vera, A., Ortiz, R., and Garcia-Carmona, F. 1995. Measurement of ion levels
85
of spinach grown in different fertilizer regimes using ion chromatography. Food Chem.
86
52: 2. 161-166.
87
36.Myers, S.S., Zanobetti, A., Kloog, I., Huybers, P., Leakey, A.D., Bloom, A.J., and
88
Hasegawa, T. 2014. Increasing CO2 threatens human nutrition. Nature. 510: 7503. 139-142.
89
37.Nelson, D., and Sommers, L.E. 1982. Total carbon, organic carbon and organic matter.
90
P 539-580, In: A.L. Page (Ed.), Methods of soil analysis, Part 2, 2nd ed, Chemical and
91
microbiological properties, Agronomy monograph No.9. Soil Sci. Soc. Am. J. Madison, WI.
92
38.Nelson, R. 1982. Carbonate and gypsum. P 181-197, In: A.L. Page (Ed.), Methods of soil
93
analysis, Part 2, 2nd ed, Chemical and microbiological properties, Agronomy monograph
94
No.9. Soil Sci. Soc. Am. J. Madison, WI.
95
39.Olsen, S. 1972. Micronutrient interactions, Pp: 243-264.
96
40.Olsen, S., and Sommers, L. 1982. Phosphorus. P 403-430, In: A.L. Page (Ed.), Methods of
97
soil analysis, Part 2, 2nd ed, Chemical and microbiological properties, Agronomy monograph
98
No.9. Soil Sci. Soc. Am. J. Madison, WI.
99
41.Olson, R.A., and Frey, K. 1987. Nutritional quality of cereal grains: genetic and agronomic
100
improvement. Am. Soc. Agron, Madison, WI, 511p.
101
42.Osanai, Y., Tissue, D.T., Bange, M.P., Anderson, I.C., Braunack, M.V., and Singh, B.K.
102
2016. Plant-soil interactions and nutrient availability determine the impact of elevated CO2
103
and temperature on cotton productivity. Plant Soil. 410: 1. 87-102.
104
43.Pal, M., Karthikeyapandian, V., Jain, V., Srivastava, A., Raj, A., and Sengupta, U. 2004.
105
Biomass production and nutritional levels of berseem (Trifolium alexandrium) grown under
106
elevated CO2. Agric. Ecosyst. Environ. 101: 1. 31-38.
107
44.Phothi, R., Umponstira, C., Sarin, C., Siriwong, W., and Nabheerong, N. 2016. Combining
108
effects of ozone and carbon dioxide application on photosynthesis of Thai jasmine rice
109
(Oryza sativa L.) cultivar Khao Dawk Mali 105. Aust. J. Crop Sci. 10: 4. 591-597.
110
45.Pleijel, H., and Högy, P. 2015. CO2 dose-response functions for wheat grain, protein and
111
mineral yield based on FACE and open-top chamber experiments. Environ. Pollut. 198: 70-77.
112
46.Prior, S.A., Runion, G.B., Marble, S.C., Rogers, H.H., Gilliam, C.H., and Torbert, H.A.
113
2011. A review of elevated atmospheric CO2 effects on plant growth and water relations:
114
implications for horticulture. HortScience. 46: 2. 158-162.
115
47.Rhoades, J. 1996. Salinity: electrical conductivity and total dissolved solids. P 417-435,
116
In: D.L. Sparks (Ed.), Methods of Soil Analysis, Part 3, Chemical Methods, Soil Sci. Soc.
117
Am. J. Madison, WI.
118
48.Ritchie, S.W., and Hanway, J.J. 1989. How a corn plant develops, Ames, IA (USA), Iowa
119
State University, 20p.
120
49.Roy, K., Bhattacharyya, P., Neogi, S., Rao, K., and Adhya, T. 2012. Combined effect of
121
elevated CO2 and temperature on dry matter production, net assimilation rate, C and N
122
allocations in tropical rice (Oryza sativa L.). Field Crops. Res. 139: 71-79.
123
50.Ryan, J., Estefan, G., and Rashid, A. 2007. Soil and plant analysis laboratory manual,
124
ICARDA, Beirut, Lebanon, 243p.
125
51.Schahczenski, J., and Hill, H. 2009. Agriculture, climate change and carbon sequestration.
126
ATTRA, Melbourne, Pp: 14-18.
127
52.Solomon, S., Qin, D., Manning, M., Chen, Z., Marquis, M., Averyt, K.B., and Miller, H.L.
128
2007. Contribution of working group I to the fourth assessment report of the
129
intergovernmental panel on climate change, Cambridge University Press, Cambridge, United
130
Kingdom and New York, NY, USA, 996p.
131
53.Staal, M., Maathuis, F.J., Elzenga, J.T.M., Overbeek, J.H.M., and Prins, H. 1991. Na+/H+
132
antiport activity in tonoplast vesicles from roots of the salt-tolerant Plantago maritima and
133
the salt-sensitive Plantago media. Physiol. Plant. 82: 2. 179-184.
134
54.Sumner, M., and Miller, W. 1996. Cation exchange capacity and exchange coefficients.
135
P 1201-1229, In: Sparks, D.L. (Ed.), Methods of Soil Analysis, Part 3, Chemical Methods.
136
Soil Sci. Soc. Am. J. Madison, WI.
137
55.Thomas, G. 1996. Soil pH and soil acidity. P 475-490, In: D.L. Sparks (Ed.), Methods of
138
Soil Analysis, Part 3, Chemical Methods. Soil Sci. Soc. Am. J. Madison, WI.
139
56.Thompson, T.L., and Doerge, T.A. 1995. Nitrogen and water rates for subsurface
140
trickle -irrigated collard, mustard and spinach. HortScience. 30: 7. 1382-1387.
141
57.Torbert, H., Prior, S., Rogers, H., and Runion, G. 2004. Elevated atmospheric CO2 effects on
142
N fertilization in grain sorghum and soybean. Field Crops. Res. 88: 1. 57-67.
143
58.Weigel, H.J., and Manderscheid, R. 2012. Crop growth responses to free air CO2 enrichment
144
and nitrogen fertilization: rotating barley, ryegrass, sugar beet and wheat. Eur. J. Agron.
145
43: 97-107.
146
59.Wilkinson, S., Grunes, D., and Sumner, M. 2000. Nutrient interactions in soil and plant
147
nutrition. Handbook of soil science, Pp: 89-112.
148
60.Wu, D.X., Wang, G.X., Bai, Y.F., and Liao, J.X. 2004. Effects of elevated CO2
149
concentration on growth, water use, yield and grain quality of wheat under two soil water
150
levels. Agric. Ecosyst. Environ. 104: 3. 493-507.
151
61.Yang, L., Wang, Y., Huang, J., Zhu, J., Yang, H., Liu, G., and Hu, J. 2007. Seasonal changes
152
in the effects of free-air CO2 enrichment (FACE) on phosphorus uptake and utilization of
153
rice at three levels of nitrogen fertilization. Field Crops. Res. 102: 2. 141-150.
154
62.Yang, L., Wang, Y., Kobayashi, K., Zhu, J., Huang, J., Yang, H., and Han, Y. 2008.
155
Seasonal changes in the effects of free-air CO2 enrichment (FACE) on growth, morphology
156
and physiology of rice root at three levels of nitrogen fertilization. Glob. Change. Biol.
157
14: 8. 1844-1853.
158
63.Zeng, Q., Liu, B., Gilna, B., Zhang, Y., Zhu, C., Ma, H., and Zhu, J. 2011. Elevated CO2
159
effects on nutrient competition between a C3 crop (Oryza sativa L.) and a C4 weed
160
(Echinochloa crusgalli L.). Nutr. Cycl. Agroecosys. 89: 1. 93-104.
161
64.Zhang, X., Yu, X., and Ma, Y. 2013. Effect of nitrogen application and elevated CO2
162
on photosynthetic gas exchange and electron transport in wheat leaves. Photosynthetica.
163
4: 51. 593-602.
164
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی تشکیل و تکامل خاکها در یک ردیف پستی و بلندی در منطقه چلگرد استان چهارمحال و بختیاری
سابقه و هدف: استفاده مطلوب و پایدار از خاک در صورتی امکانپذیر است که شناخت صحیح و کامل از ویژگیهای آن انجام گیرد. اهداف این مطالعه افزایش اطلاعات در مورد خاکهای موجود در منطقهای در 35 کیلومتری چلگرد واقع در استان چهارمحال و بختیاری از طریق بررسی ویژگیهای مورفولوژیکی، فیزیکوشیمیایی، کانیشناسی و میکرومورفولوژیکی برای بررسی نحوه تشکیل و طبقهبندی این خاکها طبق دو سامانه ردهبندی آمریکایی و جهانی است. مواد و روشها: میانگین بارندگی و درجه حرارت سالیانه منطقه مورد مطالعه به ترتیب 6/1389 میلیمتر و 5/9 درجه سانتیگراد و رژیم حرارتی و رطوبتی آن به ترتیب مزیک و زریک میباشند. 8 خاکرخ در طول یک ترانسکت در جهت شیب، حفر و نمونهبرداری شدند. آزمایشات شامل واکنش خاک، بافت، ضریب انبساط خطی، هدایت الکتریکی، کربنات کلسیم معادل، ظرفیت تبادل کاتیونی و کربن آلی و آنالیزهای کانیشناختی و میکرومورفولوژی بر روی نمونههای خاک انجام گردید. سپس، بر اساس کارت تشریح هر پروفیل و نتایج آزمایشگاهی، طبق کلید تاکسونومی خاک، تا سطح فامیل و با استفاده از سامانه طبقهبندی جهانی نیز خاکها در سطح دوم طبقهبندی شدند. یافتهها: نتایج نشان داد که راسته خاکهای منطقه در سامانه آمریکایی، اینسپتیسول و ورتیسول بودند در حالیکه در سامانه جهانی، در گروههای مرجع کلسیسول، کمبی سول و ورتی سول نامگذاری شد. نتایج بیانگر این بود که به خاطر وجود ماده آلی بیشتر و بافت ریزتر در موقعیتهای پایینتر شیب، ظرفیت تبادل کاتیونی در این موقعیت حداکثر بود. همچنین نتایج نشان داد که با افزایش عمق خاک، مقدار کربن آلی و ظرفیت تبادل کاتیونی خاک کاهش یافته در حالیکه مقدار رس و آهک روند معکوس داشته و با افزایش عمق خاک، افزایش یافتند. مقدار ضریب انبساط خطی نیز همانند مقدار رس از شیب پشتی به طرف پای شیب و همچنین از سطح به طرف عمق پروفیل افزایش یافت. خاکهای منطقه غالبا دارای کانی رسی اسمکتیت همراه مقادیری از کانیهای ایلیت، کلریت، کائولینیت، کوارتز و کانی مختلط ایلیت- اسمکتیت بودند. طبق نتایج، منشا کانیها در موقعیتهای مختلف شیب، توارثی است. بررسی مقاطع نازک، نشاندهنده وجود پوششهای رسی در افقهای Bt و Btk میباشد که این پوششهای رسی در خاک، شواهدی از انتقال رس از افقهای بالایی به افقهای تحتانی در نتیجهی نفوذ آب هستند. همچنین، تجمع آهک به فرمهای متنوع از جمله پوشش، پرشدگی، آهک سوزنی و نادول آهکی در افقهای Bk و Btk مشاهده گردید که موید ثانویه بودن آهک میباشد و باعث ایجاد بیفابریک از نوع کلسیت کریستالیتیک شده است. علت تجمع آهک به فرم سوزنی شکل در راس شیب احتمالا بهخاطر مرتفع بودن منطقه، وجود رطوبت کافی در خاک، پایین بودن شوری خاک و حضور مواد آلی تجزیهپذیر است. نتیجهگیری: نتایج این پژوهش نمایانگر نقش پستی و بلندی در تغییر پذیری ویژگیهای خاک و ردهبندی آن در منطقه میباشد.
https://ejsms.gau.ac.ir/article_4039_4a5df436debcf61936123af87ac3632a.pdf
2018-02-20
45
64
10.22069/ejsms.2017.12547.1709
"توپوگرافی"
"رده بندی خاک"
"کانی شناسی رس"
"منطقه چلگرد"
"ویژگی های فیزیکوشیمیایی"
سپیده
اعتدالی دهکردی
sepidehetedali@yahoo.com
1
دانشجو
LEAD_AUTHOR
سید علی
ابطحی
seyedaliabtahi@yahoo.com
2
بخش علوم خاک دانشکده کشاورزی دانشگاه شیراز
AUTHOR
محمدحسن
صالحی
mehsalehi@yahoo.com
3
دانشگاه شهرکرد
AUTHOR
جواد
گیوی
jgivi@yahoo.com
4
هیئت علمی
AUTHOR
محمد هادی
فرپور
farpoor@uk.ac.ir
5
دانشگاه شهید باهنر کرمان
AUTHOR
مجید
باقرنژاد
majidbaghernejad@yahoo.co.uk
6
هیات علمی دانشگاه شیراز
AUTHOR
1.Abtahi, A. 1992. Salinity tolerance in plants. College of Agriculture, Shiraz University, 160p.
1
(In Persian)
2
2.Ahmadi Ilkhchi, A., Hajabbasi, M.A., and Jalalian, A. 2003. Effects of converting range to
3
dry-farming land on runoff and soil loss and quality in Dorahan, Chaharmahal and Bakhtiari
4
province. J. Agri. Sci. Natur. Resour. 4: 103-114. (In Persian)
5
3.Ajami, M., and Khormali, F. 2009. Clay mineralogy as an evidence of land degradation on
6
loess hillslopes. J. Water Soil Conserv. 16: 2. 61-84. (In Persian)
7
4.Akef, M., Mahmoudi, Sh., Karimian Eghbal, M., and Sarmadian, F. 2004. Physicochemical
8
and micromorphological changes in paddy soils converted from forest in Foomanat region,
9
Gilan. J. Naturalrest. 56: 4. 407-423. (In Persian)
10
5.Azinwi, P.T. 2012. Petrological, physic-chemical and mechanical study of the benue
11
watershed vertisols (Nord Cameroon): spatial analysis and agricultural potential evaluation.
12
Th. Doc. Ph.D. Fac. Sc. Univ. Yaounde I, 183p.
13
6.Bahmani, M., Salehi, M.H., and Esfandiarpoor Boroujeni, I. 2014. Comparing the American
14
soil classification system (Taxonomy) and WRB to describing the feature, of some arid and
15
semi-arid central Iran. J. Water Soil Sci. (Sci. Technol. Agric. Natur. Resour.). 18: 67. 11-21.
16
7.Bartoli, F., Burtin, G., Royer, JJ., Gury, M., Gomendy, V., Leviandier, R., and Gafrej, R.
17
1995. Spatial variability of topsoil characteristics within silty soil type, effect on clay
18
migration. Geoderma. 68: 279-300.
19
8.Bayat, A., Karimzadeh, H.R., and Khademi, H. 2011. Clay minerals in the soil of the old East
20
geomorphic surfaces in Esfahan, Iran. J. Crystalograph. Mineral. 1: 1. 45-58. (In Persian)
21
9.Brady, N.C., and Weil, R.R. 1999. The nature and properties of soils (12th Edition), Prentice-
22
Hall, 881p.
23
10.Buol, S.W., Hole, F.D., and MC Cracken, R.J. 1973. Soil genesis and classification, The
24
Iowa State University Press, Ames, IA, 360p.
25
11.Cline, M.G. 1949. Basic principles of soil classification. Soil Sci. 67: 2. 81-91.
26
12.Dahlgren, A.R., Bottinger, L.T., Huntington, L.G., and Amundson, A.R. 1997. Soil
27
development along an elevation transect in the western Sierra Nevada, California.
28
Geoderma. 78: 207-236.
29
13.Deckers, J.P., Driessen, F.O.F., Nachtergaele, O., and Berding, F. 2003. Anticipated
30
developments of the world refrence base for soil resources. In: H. Eswaran, T. Rice, R.
31
Ahrens and B.A. Stewart (Eds.), Soil Classification: A Global Desk Reference. CRC Press,
32
Boca Raton, FL. 232p.
33
14.Djoufac, W.E., Elimbi, A., Panczer, G., Nyada, R., and Njopwouo, D. 2006. Caracterisations
34
phisico-chimiques et mineralogiques des vertisols de Garoua (Nord Cameroun). Ann. Chim.
35
Sci. Mat. 31: 1. 75-90.
36
15.Farpoor, M.H., Neyestani, M., Eghbal, M.K., and Esfandiarpour Boroujeni, I. 2012.
37
Soil-geomorphology relationships in Sirjan playa, south central Iran. Geomorphology.
38
138: 223-230.
39
16.Fisher, R.F., and Brinkley, D. 2000. Ecology and management of forest soils, John Wiley &
40
Sons, 489p.
41
17.Food and Agriculture Organization. 2014. World Reference Base for Soil Resources.
42
A framework for international classification, correlation and communication, FAO, Rome,
43
18.Fooladmand, H.R. 2008. Estimation of cation exchange capacity from some soil physicochemical
44
properties. J. Agric. Sci. Natur. Resour. 15: 10. 1-8. (In Persian)
45
19.Gee, G.W., and Bauder, J.W. 1986. Particle size analysis, hydrometer method. P 404-408, In:
46
D.L. Sparks (Eds.), Methods of soil analysis. Part 1. 3rd ed. Am. Soc. Argon., Madison, WI.
47
20.Gerasimova, M.I. 2010. Chinese soil taxonomy: between the American and the international
48
classification systems. Eurasian Soil Sci. 43: 945-949.
49
21.Habibi, A., Jalalian, A., and Ayoubi, Sh. 2011. The formation and evolution of soil Vertisols
50
and its relationship with the topography on Lordegan country in Chaharmahal and Bakhtiari.
51
M.Sc. Thesis, Faculty of Agriculture, Islamic Azad University Khorasgan Branch, 112p.
52
(In Persian)
53
22.Jafari, A., Shariatmadari, H., Khademi, H., and Rezaei Nezhad, Y. 2008. Clay mineralogy of
54
soils in arid and semiarid regions of the four tiers of territorial and its relationship with
55
kinetics of Phosphorus Release. J. Agri. Sci. Natur. Resour. 44: 153-168. (In Persian)
56
23.Jiang, P., and Thelen, K.D. 2004. Effect of soil and topographic properties on crop yield in a
57
north-central corn-soybean cropping system. Agronomy. 96: 252-258.
58
24.Karimi Dehkordi, F., Jalalian, A., Mehnatkesh A.M., and Honarjoo, N. 2014. The effect of
59
land use change on mineralogy and micro-morphological properties of clay soil on Lordegan
60
County- in Chaharmahal and Bakhtiari Province. J. Soil Manage. Sust. Prod. 4: 3. 1-32.
61
(In Persian with English abstract)
62
25.Kemp, R.A., and Zarate, M.A. 2000. Pliocene pedosedimentary cycles in the southern
63
Pampas, Argentina. Sedimentology. 47: 3-14.
64
26.Kemp, R.A., Tomas, P.S., Sayago, J.M., Debyshire, E., King, M., and Wagner, L. 2003.
65
Micromorphology OSL dating of the basalt part of the loess-paleosol sequence at La Mesuda
66
in Tucuman province, northwest Argentina. Quat. Int. 106-107: 111-117.
67
27.Khormali, F., and Abtahi, A. 2003. Origin and distribution of clay minerals in calcareous
68
arid and semi-arid soils of Fars Province, Southern Iran. Clay MINERALS. 38: 511-527.
69
(In Persian with English abstract)
70
28.Khormali, F., Abtahi, A., Mahmoodi, S., and Stoops, G. 2003. Argillic horizon development
71
in calcareous soils of arid and semi-arid regions of Southern Iran. Catena. 776: 1-29.
72
29.Khormali, F., Abtahi, A., and Stoops, G. 2006. Micromorphology of calcic pedofeatures in
73
highly calcareous soils of Fars province, Southern Iran. Geoderma. 132: 31-46.
74
30.Khormali, F., and Shamsi, S. 2009. Investigation of the quality and micromorphology of soil
75
evaluation in different landuses of the quality of Golestan province, Acase study in Ghapon
76
region. J. Agri. Sci. Natur. Resour. 16: 3. 14-27. (In Persian)
77
31.Kittrick, J.A., and Hope, E.W. 1963. Aprocedure for the particle size separation of soils for
78
X-ray diffraction analysis. J. Soil Sci. 96: 312-325.
79
32.Kodesova, R., Kodes, V., Zigova, A., and Simanek, J. 2006. Impact of plant roots and
80
soil organisms on micromorphology and soil hydraulic properties. Biologia, Bratislava.
81
61: 19. 339-343.
82
33.Liaghat, M., and Khormali, F. 2011. Micromorphology of development of some
83
loess-derived soils of western Golestan province a long a climo-topobiosequence. J. Water
84
Soil Conserv. 18: 1. 1-32. (In Persian)
85
34.Lindsay, W.L. 1992. Chemical equilibria in soils. John Wiley and Sons, New York, 44p.
86
35.McNab, W.H. 1993. Atopographic index to quantify the effect of mesoscale landform on site
87
productivity. Can. J. For. Res. 23: 1100-1107.
88
36.Moges, M., and Holden, N.M. 2008. Soil fertility in relation to slope position and
89
agricultural land use: A case study of Umbulo catchments in southern Ethiopia.
90
Environmental Management. 42: 753-763.
91
37.Mohajeri, P., Alamdari, P., and Golchin, A. 2016. Effect of slope positions on
92
physiochemical properties of soils located on a toposequence in Deilaman area of Guilan
93
province. J. Water Soil. 30: 1. 162-171. (In Persian)
94
38.Morand, D.T. 2010. The world reference base for soils (WRB) and soil Taxonomy: an initial
95
appraisal of their application to the soils of the Northern Rivers of New South Wales. 19th
96
World Congress of Soil Science. Australia, Pp: 28-31.
97
39.Mousavi, M.H., Mehdizadeh Shahri, H., and Ghorbani H. 2009. Mineralogy of soils formed
98
on Aghajary formation in Masjed Soleyman and Burge Khajoo province. J. Sci. Islamic
99
Azad University (JSIRU). 77: 151-172. (In Persian)
100
40.Muir, J.W. 1962. The general principles of classification with reference to soils. J. Soil Sci.
101
13: 1. 22-30.
102
41.National Soil Survey Center. 2002. Field book for describing and sampling soils. Natural
103
Resources Conservation Service, U.S. Department of Agriculture. Version 2. 228p.
104
42.Nelson, S.R., and Sommers, L.E. 1996. Total carbon, organic carbon and organic matter. P
105
961-1010, In: D.L. Sparks (Eds.), Methods of soil analysis. Part 3. 3rd ed. Am. Soc. Argon.,
106
Madison, WI.
107
43.Ramazanpour, H., and Bakhshipour, R. 2003. Evidence of soil clay minerals transformation
108
in some physiographic units, west of Langrood-Gilan. Iran. J. Crystalograph. Mineral.
109
11: 1. 45-56. (In Persian)
110
44.Ramazanpour, H., and Jalalian, A. 2002. Soil variability along a chrono toposequence in two
111
climatic zones of Central Zagros. JWSS-Isfahan University of Technology. 6: 1. 131-147.
112
(In Persian)
113
45.Rezaei, S., and Gilkes, R. 2005. The effects of landscape attributes and plant community on
114
soil physical properties in rangelands. Geoderma. 125: 167-176.
115
46.Salehi, M.H., and Karimi Karuye, A.R. 2009. Comparison of soil classification dominant
116
province of Chahar Mahal and Bakhtiari and Isfahan. J. Natur. Resour. Agric. Sci. University
117
of Isfahan. 1: 1-4. (In Persian)
118
47.Sanjari, S., Farpoor, M.H., Karimian Eghbal, M., and Esfandiarpoor Boroujeni, I. 2011.
119
Genesis, micromorphology and clay mineralogy of soils located on different geomorphic
120
surfaces in Jiroft area. J. Water Soil. 30: 2. 411-425. (In Persian with English abstract)
121
48.Sarshogh, M., Salehi, M.H., and Beigie, H. 2012. The effect of slope aspect and position on
122
soils particle size distributionin Chelgerd region, Chaharmahal-va-Bakhtiari province.
123
J. Agric. Sci. Natur. Resour. 19: 3. 77-98. (In Persian)
124
49.Sarshogh, M., Salehi, M.H., and Esfandiarpoor Borojeni, I. 2011. Comparing the American
125
soil classification system (Taxonomy) and WRB in various situations both northern and
126
southern slope in Chelgerd region, Chaharmahal-va-Bakhtiari province. 12th Iranian Soil
127
Science Congress, 4p. (In Persian)
128
50.Schafer, W.M., and Singer, M.J. 1976. A new method of measuring shrink-swell potential
129
using soil pastes. Soil Sci. Soc. Amer. J. 40: 805-806.
130
51.Secu, C.V., Patriche, C., and Vasiliniuc, I. 2008. Aspects regarding the correlation of the
131
Romanian soil taxonomy system (2003) with WRB (2006). IPYHTO3HABCTBO. 9: 56-62.
132
52.Soil Survey Staff. 2014. Keys to Soil Taxonomy. United States Department of Agriculture
133
and Natural Resources Conservation Service, 332p.
134
53.Stoops, G. 2003. Guidelines for the analysis and description of soil and regolith thin sections.
135
SSSA. Madison, WI, 170p.
136
54.Temga, J.P. 2008. Etude des vertisols topomorphes sur alluvions de la zone soudanosahelienne
137
de IExtreme- Nord Cameron. Mem. DEA. Univ. Yaounde I, 61p.
138
55.Thomas, G.W. 1996. Soil pH and soil acidity. P 475-490, In: D.L. Sparks (Eds.), Methods of
139
soil analysis. Part 3. 3rd ed. Am. Soc. Argon., Madison, WI.
140
56.Tsui, C.C., Chen, Z.S., and Hsieh, C.F. 2004. Relationships between soil properties and
141
slope position in a lowland rain forest of southern Taiwan. Geoderma. 123: 131-142.
142
57.Vahidi, M.J., Jafarzadeh, A.A., Ostan, S.H., and Shahbazi, F. 2010. Impact of land use on
143
physical, chemical and mineralogical soil southern city of Ahar. J. Soil Water. 77: 33-47.
144
(In Persian)
145
58.Verhey, W., and Stoops, G. 1973. Micromorphological evidence for identification of an
146
argillic horizon in Terra Rossasoils. P 817-831, In: G.K. Rutherford (Ed.), Soil Microscopy.
147
The limestone Press. Kingston. Canada.
148
59.Walkley, A., and Black, I.A. 1934. An examination of Degtjareff method for determining
149
soil organic matter and a proposed modification of chromic acid method in soil analysis. 1.
150
Experimental. Soil Science. 79: 459-465.
151
60.Wilding, L.P., Smeck, N.E., and Hall, G.F. 1983. Pedogenesis and Soil Taxonomy. Concepts
152
and interactions. Elsevier Publishing Company, 303p.
153
61.Yimer, F., Ledin, S., and Abdelkheir, A. 2006. Soil property variations in relation to
154
topographic aspect and vegetation community in the south-eastern highlands of Ethiopia.
155
Forest Ecology and Management. 232: 90-99.
156
62.Ziyaee, A., Pashaei, A., Khormali, F., and Roshani, M.R. 2013. Some physic-chemical, clay
157
mineralogical and micromorphological characteristics of loess paleosols sequence indicators
158
of climate change in south of Gorgan. J. Water Soil Cons. 20: 1. 1-28. (In Persian)
159
ORIGINAL_ARTICLE
اشتقاق و اعتبارسنجی توابع انتقالی طیفی برای پیشبینی غلظت برخی فلزات سنگین در محدوده طیف مرئی تا مادون قرمز
سابقه و هدف ارتباط مستقیم بین افزایش غلظت فلزات سنگین خاک و ابتلا به سرطانهای مختلف برای افرادی که در معرض آلودگی این فلزات هستند، توسط محققان مختلفی گزارش شده است. بنابراین پایش سریع و دورهای گسترش مکانی این فلزات، بسیار با اهمیت است. اگرچه روش-های معمول اندازهگیری غلظت فلزات سنگین خاک که مبتنی بر روش هضم در اسیدهای غلیظ و قرائت توسط دستگاه ICP-OES و یا AAS انجام میگیرد از دقت کافی برخوردار است، این روشها عمدتاً وقتگیر و پرهزینه بوده و نیاز به مواد شیمیایی و کارشناسان آموزش دیده دارند. توسعه روشهای اسپکتروسکوپی در دامنه طیفهای مرئی تا مادون قرمز نزدیک میتواند روش جایگزین مناسبی برای انجام تخمین محتوی فلزات سنگین خاک باشد. این روش جز روشهای غیرتخریبی تقسیم بندی شده، احتیاج به حداقل آمادهسازی نمونه پیش از انجام آزمایش داشته و نیازمند به استفاده از هیچ گونه مواد شیمیایی( خطرناک ) نیست. همچنین قرائتهای این روش حداکثر چند ثانیه طول کشیده و همزمان میتوان چندین ویژگی خاک را از یک قرائت تخمین زد. اطلاعات چندانی در زمینه استفاده از بازتابهای طیفی در تخمین فلزات سنگین آرسنیک و مولیبدن با استفاده از بازتابهای طیفی در محدوده مادون قرمز نزدیک و میانی در کشور وجود ندارد. بنابراین هدف این پژوهش بررسی قابلیت شبکه های عصبی مصنوعی در تخمین غلظت این عناصر بر اساس مطالعه بازتابهای طیفی در محدوده مادون قرمز نزدیک و میانی است. مواد و روشها تعداد 58 نمونه سطحی از جزیره هرمز جمعآوری و غلظت فلزات سنگین مولیبدن و آرسنیک با استفاده از روش هضم چهار اسید (16) و توسط دستگاه ICP-OES تعیین شد. به منظور اندازهگیری دادههای طیفی نمونههای خاک، از دستگاه اسپکترورادیومتر زمینی(Field Spec 3, Analytical Spectral Device, ASD Inc) استفاده و بازتاب طیفی نمونههای سطحی در محدوده مادون قرمز نزدیک و میانی به دست آمد. سپس با استفاده از روش شبکه عصبی مصنوعی اقدام به استخراج توابع انتقالی طیفی و تخمین غلظت فلزات آرسنیک و مولیبدن گردید. یافتهها نتایج نشان داد که روش شبکه عصبی مصنوعی دارای قابلیت بالا در تخمین غلظت فلزات سنگین مورد مطالعه با استفاده از دادههای طیفی میباشد. مقادیر ضریب همبستگی(R2) برای هر دو عنصر، مطلوب و بیشتر از 9/0 بوده است که نشاندهنده همراستایی بالای داده های واقعی و پیشبینی شده توسط مدل شبکه عصبی برای پیشبینی فلزات سنگین مورد مطالعه بوده است، در عینحال نتایج حاصل از سایر شاخصها نشان داد که توانایی شبکه عصبی مصنوعی برای پیشبینی غلظت مولیبدن بهتر از آرسنیک بوده است، به طوری که نتایج نشان داد که مقدار خطای باقی مانده برای این عنصر کم (CRM=0.11)، ضریب آکائیک منفی(AIC=-345.8) و کارایی مدلسازی برای این عنصر نزدیک به یک بوده است (EF=0.97). نتیجه گیری در این تحقیق از بازتابشهای طیفی در محدوده مادون قرمز در تخمین محتوای مولیبدن و آرسنیک خاک استفاده شد. همچنین شبکه های عصبی مصنوعی به عنوان ابزار برقراری ارتباط بین بازتابشهای طیفی و میزان فلزات سنگین به کار گرفته شد. بطور کلی نتایج نشان داد که روش شبکه عصبی مصنوعی میتواند به عنوان روشی کارا در اشتقاق توابع انتقالی طیفی و تخمین قابل اعتماد غلظت مولیبدن و آرسنیک در غلظتهای بالا به کار گرفته شود.
https://ejsms.gau.ac.ir/article_4040_57f1905dcfeecc141e1c87d40b44ee09.pdf
2018-02-20
65
81
10.22069/ejsms.2018.12274.1696
توابع انتقالی طیفی
جزیره هرمز
شبکه عصبی مصنوعی
فلزات سنگین
وحیدرضا
جلالی
v.jalali@uk.ac.ir
1
کرمان
LEAD_AUTHOR
اعظم
جعفری
a.jafari@uk.ac.ir
2
عضو هیات علمی دانشگاه شهید باهنر
AUTHOR
فاطمه
عباس زاده
abbaszade.8898@yahoo.com
3
دانشجوی دانشگاه شهید باهنر
AUTHOR
1.Babaeean, E., and Jalali, V.R. 2016. Estimating Soil Organic Carbon Using Hyperspectral
1
Data in Visible, Near-infrared and Shortwave-infrared (VIS-NIR-SWIR) Range. J. Soil
2
Manage. Sust. Prod. 6: 2. 65-82. (In Persian)
3
2.Babaeian, E., Homaee, M., Montzka, C., Vereecken, H., Norouzi, A.A., and van Genuchten,
4
M.Th. 2016. Soil moisture prediction of bare soil profiles using diffuse spectral reflectance
5
information and vadose zone flow modeling. Remote Sensing of Environment. 187: 218-229.
6
3.Babaeian, E., Homaee, M., Montzka, C., Vereecken, H., and Norouzi, A.A. 2015. Towards
7
retrieving soil hydraulic properties by hyperspectral remote sensing. Vadose zone J. 14: 3. 1-17.
8
4.Babaeian, E., Homaee, M., and Norouzi, A.A. 2014. Deriving and validating parametric
9
spectrotransfer functions for estimating soil hydraulic properties in VIS-NIR-SWIR range.
10
J. Water Soil Resour. Cons. 3: 3. 21-36. (In Persian)
11
5.Bouma, J. 1989. Using soil survey data for quantitative land evaluation. Advanced Soil
12
Science. 9: 177-213.
13
6.Bray, J.G.P., Viscarra Rossel, R.A., and McBratney, A.B. 2009. Diagnostic scree using
14
diffuse reflectance spectroscopy. Aust. J. Soil Res. 47: 433-442.
15
7.Cambou, A., Cardinael, R., Kouakoua, E., Villeneuve, M., Durand, C., and Barthès, B.G.
16
2016. Prediction of soil organic carbon stock using visible and near infrared reflectance
17
spectroscopy (VNIRS) in the field. Geoderma. 261: 151-159.
18
8.Cécile, C., Viscarra Rossel, R.A., and McBratney, A.B. 2008. Soil organic carbon prediction
19
by hyperspectral remote sensing and field Vis-NIR spectroscopy: An Australian case study.
20
Geoderma. 146: 3-4. 40-41.
21
9.Choe, E., Kim, K.W., Bang, S., Yoon, I.H., and Lee, K.Y. 2008. Qualitative analysis and
22
mapping of heavy metals in an abandoned Au-Ag mine area using NIR spectroscopy.
23
Environ. Geol. 58: 477-482.
24
10.Clark, R.N., King, T.V.V., Klejwa, M., Swayze, G.A., and Vergo, N. 1990. High spectral
25
resolution reflectance spectroscopy of minerals. Geophysic. Res. J. 95: 12653-12680.
26
11.DuBose, P., and Klimasauskas, C. 1989. Introduction to Neural Networks with Examples
27
and Applications. NeuralWare Inc., Pittsburgh, 317p.
28
12.Esmaeelnejad, L., Ramezanpour, H., Seyedmohammadi, J., and Shabanpour, M. 2015.
29
Selection of a suitable model for the prediction of soil water content in north of Iran. Spanish
30
J. Agric. Res. 13: 1. 12-20.
31
13.Garavand, M., Ghasemi, H., and Hafezi Moghddas, N. 2013. Geochemical and
32
Environmental Assessment of the Heavy Metals in the Soils Derived from the Gorgan
33
Schists. Sci. Quar. J. Geosci. 22: 86. 35-46. (In Persian)
34
14.Gholizadeh, A., Boruvka, L., Saberioon, M.M., and Vasat, R. 2013. Visible, near-infrared,
35
and mid-infrared spectroscopy applications for soil assessment with emphasis on soil organic
36
matter content and quality: State-of-the-art and key issues. Appl Spectrosc. 67: 1349-1362.
37
15.Gomez, C., Lagacherie, P., and Coulouma, G. 2008. Continuum removal versus PLSR
38
method for clay and calcium carbonate content estimation from laboratory and airborne
39
hyperspectral measurements. Geoderma. 148: 2. 141-148.
40
16.Hseu, Z.Y. 2004. Evaluating heavy metal contents in nine composts using four digestion
41
methods. Bioresource Technology. 95: 53-59.
42
17.Jalali, V., Asadi Kapourchal, S., and Homaee, M. 2017. Evaluating performance of
43
macroscopic water uptake models at productive growth stages of durum wheat under saline
44
conditions. Agric. Water Manage. J. 180: 13-21.
45
18.Kemper, T., and Sommer, S. 2002. Estimate of heavy metal contamination in soils after a
46
mining accident using reflectance spectroscopy. Environ. Sci. Technol. 36: 2742-2747.
47
19.Khashei Siuki, A., Jalali Moakhar, V.R., Noferesti, A.M., and Ramazani, Y. 2015.
48
Comparing nonparametric k-nearest neighbor technique with ANN model for predicting soil
49
saturated hydraulic conductivity. Soil management and sustainable production. 5: 3. 81-95.
50
(In Persian)
51
20.Khayamim, F., Khademi, H., Stenberg, B., and Wetterlind, J. 2015. Capability of Vis-NIR
52
Spectroscopy to Predict Selected Chemical Soil Properties in Isfahan Province. J. Water Soil
53
Sci. 19: 72. 81-92. (In Persian)
54
21.Kodaira, M., and Shibusawa, S. 2013. Using a mobile real-time soil visible-near infrared
55
sensor for high resolution soil property mapping. Geoderma. 199: 64-79.
56
22.Lagacherie, P., Baret, F., Feret, J.B., Netto, J.M., and Robbez-Masson, J.M. 2008. Estimation
57
of soil clay and calcium carbonate using laboratory, field and airborne hyperspectral
58
measurements. Rem. Sens. Environ. J. 112: 3. 825-835.
59
23.Leonard, T., and Hsu, J.S.J. 2001. Bayesian Methods: an analysis for statisticians and
60
interdisciplinary. Cambridge University Press, Cambridge, 333p.
61
24.Meysami, A. 2011. Look at the position of geology and mineral deposits of the island of
62
Hormuz in the Persian Gulf. The second congress. Islamic Azad University, Ashtiyan Unit.
63
http://www.civilica.com/Paper-GEOSYMAIAU02-GEOSYMAIAU02_262.html. (In Persian)
64
25.Miranda Salazar, D., Martınez Reyesa, H.L., Martınez-Rosasa, M.E., Miranda Velascoa,
65
M.M., and Arroyo Ortegaa, E. 2012. Visible-near infrared spectroscopy to assess soil
66
contaminated with cobalt. Proc. Engin. J. 35: 245-253.
67
26.Mohajer, R., Salehi, M.H., and Beigi Herchegani, H. 2009. Estimating Soil Cation Exchange
68
Capacity (in View of Pedotransfer Functions) Using Regression and Artificial Neural
69
Networks and the Effect of Data Partitioning on Accuracy and Precision of Functions.
70
Water and Soil Science. 13: 49. 99-110. (In Persian)
71
27.Mohammadi Moghaddam, T., Razavi, S.M.A., Taghizadeh, M., Sazgarnia, A., and Pradhan,
72
B. 2015. Vis-NIR hyperspectral imaging and multivariate analysis for prediction of the
73
moisture content and hardness of Pistachio kernels roasted in different conditions. J. Agric.
74
Machin. 5: 2. 281-291. (In Persian)
75
28.Moros, J., de Vallejuelo, S.F.O., Gredilla, A., de Diego, A., and Madariaga, J.M. 2009. Use
76
of reflectance infrared spectroscopy for monitoring the metal content of the estuarine
77
sediments of the Nerbioi-Ibaizabal River (Metropolitan Bilbao, Bay of Biscay, Basque
78
Country). Environ Sci. Technol. J. 43: 93. 14-9320.
79
29.Patil, N.G., and Singh, S.K. 2016. Pedotransfer Functions for Estimating Soil Hydraulic
80
Properties: A Review. Pedosphere. 26: 4. 417-430.
81
30.Pirie, A., Singh, B., and Islam, K. 2005. Ultra-violet, visible, near-infrared, and mid infrared
82
diffuse reflectance spectroscopic techniques to predict several soil properties. Aust. J. Soil
83
Res. 43: 713-721.
84
31.Sá, I., Semedo, M., and Cunha, M.E. 2016. Kidney cancer. Heavy metals as a risk factor.
85
Porto Biomed. J. 1: 1. 25-28.
86
32.Santra, P., Sahoo, R.N., Das, B.S., Samal, R.N., Pattanaik, A.K., and Gupta, V.K. 2009.
87
Estimation of soil hydraulic properties using proximal spectral reflectance in visible,
88
near-infrared, and short wave-infrared (VIS-NIR-SWIR) region. Geoderma. 152: 338-349.
89
33.Seyedmohammadi, J., Esmaeelnejad, L., and Shabanpour, M. 2016. Derivation the suitable
90
pedotransfer functions for prediction of some difficult available soil properties. J. Water Soil
91
Cons. 23: 4. 204-217. (In Persian)
92
34.Shamsadin, H., Jalali, V., and Jafari, A. 2015. Application of multivariate statistical methods
93
and environmental pollution indices in evaluation of distribution of heavy metals. J. Water
94
Soil Resour. Cons. 4: 3. 65-76. (In Persian)
95
35.Soil resources quality standards and its guidelines. 2012. Deputy of the human environment,
96
soil and water office Press, 166p. (In Persian)
97
36.Song, Y., Li, F., Yang, Z., Ayoko, G.A., and Frost, R.L. 2012. Diffuse reflectance
98
spectroscopy for monitoring potentially toxic elements in the agricultural soils of Changjiang
99
River Delta, China. Appl. Clay Sci. J. 64: 75-83.
100
37.Statistical Yearbook of Hormozgan Province. 2013. http://www.mpohr.gov.ir/index.aspx?
101
fkeyid=&siteid=1&pageid=130&newsview=1.
102
38.Vapnik, V. 1995. The Nature of Statistical Learning Theory. Springer-Verlag, New York,
103
39.Viscarra Rossel, R.A., Walvoort, D.J.J., McBratney, A.B., Janik, L.J., and Skjemstad, J.O.
104
2006. Visible, near infrared, mid infrared or combined diffuse reflectance spectroscopy for
105
simultaneous assessment of various soil properties. Geoderma. 131: 59-75.
106
40.Viscarra Rossel, R.A.V. 2008. ParLeS: Software for chemometric analysis of spectroscopic
107
data. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 90: 72-83.
108
41.Wang, J., Cui, L., Gao, W., Shi, T., Chen, Y., and Gao, Y. 2014. Prediction of low heavy
109
metal concentration in agriculture soils using visible and near-infrared reflectance
110
spectroscopy. Geoderma. 216: 1-9.
111
42.Williams, P.C., and Malley, D.F. 1997. Use of Near-Infrared reflectance spectroscopy in
112
prediction of heavy metal in freshwater sediments by their association with organic matter.
113
Environ. Sci. Technol. 31: 3461-3467.
114
43.Xie, X., Pan, X.Z., and Sun, B. 2012. Visible and near-infrared diffuse reflectance
115
spectroscopy for prediction of soil properties near a Copper smelter. Pedosphere. 22: 351-366.
116
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی الگوی توزیع خاکدانه ای فسفر قابل استفاده و فعالیت فسفاتازهای اسیدی و قلیایی در موقعیتهای مختلف شیب
سابقه و هدف: ارتباط تنگاتنگی بین فعالیتهای میکروبی و محیط فیزیکی خاک وجود دارد. موقعیت هر آنزیم در خاک، به موقعیت سوبسترا، خصوصیات آنزیمی و یا جانداران تولیدکننده آنها نسبت داده شده است. توپوگرافی (موقعیت شیب) به عنوان یکی از عوامل مهم خاکسازی، نقش بسزایی در تحول، تکامل و تغییرپذیری خاکها ایفا میکند. تغییرات مکانی فعالیت آنزیمها در مقیاس زمیننما در حقیقت به وسیله فرآیندهای پدولوژیکی و هیدرولوژیکی کنترل میشوند. اثر توپوگرافی (موقعیت شیب) بر توزیع اندازه خاکدانه و فعالیت آنزیمها در مطالعات پیشین مورد بررسی قرار گرفته است. موقعیت شیب ممکن است بر الگوی توزیع فسفومونواسترازهای اسیدی و قلیایی در خاکدانهها اثر متفاوتی بگذارد. بنابراین هدف از پژوهش اخیر بررسی الگوی توزیع خاکدانه ای فعالیت فسفاتاز اسیدی و قلیایی در موقعیتهای مختلف شیب میباشد. مواد و روشها: نمونه برداری از سه موقعیت قله شیب، شیب پشتی و انتهای شیب یک اکوسیستم مرتعی انجام گرفت. از عرض هر موقعیت شیب، سه نقطه به عنوان سه تکرار با فاصله 10 متر از یکدیگر در نظر گرفته شد. در هر موقعیت شیب، در یک دایره به شعاع 2 متری، 10 نمونه خاک از عمق 0-10 سانتیمتری جمعآوری و با یکدیگر مخلوط شدند. پس از اندازه گیری ویژگیهای عمومی خاکها، خاکدانه ها به روش الک تر جدا شده و توزین گردیدند. کربن آلی، فسفر قابل استفاده، فسفاتاز اسیدی و فسفاتاز قلیایی درون شش گروه اندازه خاکدانه (4-2، 2-1، 1-5/0، 5/0-25/0 ، 25/0-05/0 و05/0> میلی متر) اندازه گیری شدند. یافتهها: نتایج نشان داد که توزیع اندازه خاکدانه تحت تاثیر موقعیت شیب قرار گرفت. کمترین و بیشترین درصد جرمی ریزخاکدانهها (05/0-25/0 میلیمتر و کوچکتر از 05/0 میلی متر) به ترتیب در قله شیب و شیب پشتی مشاهده شد. تشکیل خاکدانههای درشت با مقدار کربن آلی خاک در طول شیب در ارتباط بود. خاکدانههای درشت 4-2 میلی متری در شیب پشتی به میزان 85 درصد نسبت به قله شیب کاهش یافتند. دیگر نتایج پژوهش نشان داد که کربن آلی و فسفر قابل استفاده در درشت خاکدانهها به ترتیب به میزان 38 و12 درصد بیشتر از ریزخاکدانه ها میباشند. هر دو آنزیم فسفاتاز اسیدی و قلیایی در درشت خاکدانه ها بیشتر از ریزخاکدانه ها بودند و فعالیتشان با کاهش اندازه خاکدانه به میزان 42 درصد کاهش یافتند. اثر موقعیت شیب بر الگوی توزیع فسفومونواسترازها متفاوت بود. انتهای شیب و شیب پشتی به ترتیب دارای کمترین فعالیت فسفاتاز اسیدی و قلیایی بودند. اگرچه نسبت فعالیت فسفاتاز اسیدی به کربن آلی و فسفر قابل استفاده در تمام خاکدانههای موقعیت شیب پشتی دارای بیشترین مقدار بود، الگوی توزیع فعالیت نسبت فسفاتاز قلیایی به کربن آلی و فسفر قابل استفاده در موقعیت های مختلف شیب به اندازه خاکدانهها بستگی داشت. تنها فسفاتاز قلیایی با فسفر قابل استفاده در طول شیب تپه مورد مطالعه همبستگی معنی داری (001/0 P = 72/0=r) نشان داد. نتیجه گیری: به طور کلی نتایج حاکی از آن است که هر دو آنزیم فسفاتاز اسیدی و قلیایی الگوی توزیع مشابهی را در خاکدانهها داشتند ولی تحت تاثیر موقعیت شیب دارای الگوی توزیع متفاوتی بودند که ممکن است ناشی از منشا متفاوت آن ها باشد. همچنین از آن جایی که درشت خاکدانه ها دارای فعالیت آنزیمی، کربن آلی و فسفر بیشتری بودند، حفاظت از ساختمان خاک و درشت خاکدانه به ویژه در موقعیت های شیب حساس به فرسایش می تواند با حفظ ذخایر فسفومونواسترازی بر چرخه بیوشیمیایی فسفر تاثیر بگذارد.
https://ejsms.gau.ac.ir/article_4044_68ac39980e2f07caeb5ecdb661d21477.pdf
2018-02-20
83
97
10.22069/ejsms.2018.11336.1656
موقعیت شیب
خاکدانه
فسفاتاز اسیدی
فسفاتاز قلیایی
صفورا
ناهیدان
safooranahidan@yahoo.com
1
دانشگاه بوعلی سینا همدان
LEAD_AUTHOR
فرشید
نوربخش
farshid@cc.iut.ir
2
دانشگاه صنعتی اصفهان
AUTHOR
1..Bergstrom, D., Monreal, C., and King, D. 1998. Sensitivity of soil enzyme activities to
1
conservation practices. Soil Sci. Soc. Am. J. 62: 1286-1295.
2
2.Bronick, C.J., and Lal, R. 2005. Soil structure and management: a review. Geoderma.
3
124: 3-22.
4
3.Burns, R. 1982. Enzyme activity in soil: location and a possible role in microbial ecology.
5
Soil Biol. Biochem. 14: 423-427.
6
4.Burt, R. 2004. Soil Survey Laboratory Methods Manual: Soil Survey Investigations. Version
7
4.0. Department of Agriculture. Natural Resources Conservation Service, 6.Nebraska:
8
United States.
9
5.Doran, J.W. 1980. Soil microbial and biochemical change associated with reduced tillage.
10
Soil Sci. Soc. Am. J. 44: 765-771.
11
6.Elliott, E. 1986. Aggregate structure and carbon, nitrogen and phosphorus in native and
12
cultivated soils. Soil Sci. Soc. Am. J. 50: 627-633.
13
7.Fansler, S.J., Smith, J.L., Bolton, H., and Bailey, V.L. 2005. Distribution of two C cycle
14
enzymes in soil aggregates of a prairie chronosequence. Biol. Fert. Soils. 42: 17-23.
15
8.Florinsky, I.V., McMahon, S., and Burton, D.L. 2004. Topographic control of soil microbial
16
activity: a case study of denitrifiers. Geoderma. 119: 33-53.
17
9.Garg, S.H., and Bahl, G.S. 2008. Phosphorus availability to maize as influenced by
18
organic manures and fertilizer P associated phosphatase activity in soils. Biores. Technol.
19
99: 573-577.
20
10.Gianfreda, L., and Bollag, J.M. 1996. Influence of natural and anthropogenic factors on
21
enzyme activity in soil. Soil Biol. Biochem. 9: 123-193.
22
11.Hassink, J., Bouwman, L., Zwart, K., and Brussaard, L. 1993. Relationships between
23
habitable pore space, soil biota and mineralization rates in grassland soils. Soil Biol.
24
Biochem. 25: 47-55.
25
12.Hojati, S., and Nourbakhsh, F. 2009. Distribution of β-glucosidase activity within aggregates
26
of a soil amended with organic fertilizers. Am. J. Agr. Biol. Sci. 4: 179-186.
27
13.Johnson, C.E., Ruiz-Méndez, J.J., and Lawrence, G.B. 2000. Forest soil chemistry and
28
terrain attributes in a Catskills watershed. Soil Sci. Soc. Am. J. 64: 1804-1814.
29
14.Kawaguchi, S., Peyara, S., and Yamada, Y. 1995. Soil properties and enzyme activity along
30
narrow topographic environments of salna series soil in Bangladesh. Bull. Inst. Trop. Agr.
31
Kyushu Univ. 18: 71-79.
32
15.Khalili-Rad, M., Nourbakhsh, F., Jalalian, A., and Eghbal, M.K. 2011. The effects of slope
33
position on soil biological properties in an eroded toposequence. Arid Land Res. Manag.
34
25: 308-312.
35
16.Kizilkaya, R., Bayrakli, F., and Surucu, A. 2007. Relationship between phosphatase activity
36
and phosphorus fractions in agricultural soils. Int. J. Soil Sci. 2: 107-118.
37
17.Kourtev, P.S., Ehrenfeld, J.G., and Haggblom, M. 2002. Exotic plant species alter the
38
microbial community structure and function in the soil. Ecology. 83: 3152-3166.
39
18.Marx, M.C., Kandeler, E., Wood, M., Wermbter, N., and Jarvis, S. 2005. Exploring the
40
enzymatic landscape: distribution and kinetics of hydrolytic enzymes in soil particle-size
41
fractions. Soil Biol. Biochem. 37: 35-48.
42
19.Margalef, O., Sardans, J., Fernández-Martínez, M., Molowny-Horas, R., Janssens, I.A.,
43
Ciais, P., Goll, D., Richter, A., Obersteiner, M., Asensio, D., and Peñuelas, J. 2017. Global
44
patterns of phosphatase activity in natural soils. Scientific Reports, 7p.
45
20.Muruganandam, S., Israel, D.W., and Robarge, W.P. 2009. Activities of nitrogenmineralization
46
enzymes associated with soil aggregate size fractions of three tillage systems.
47
Soil Sci. Soc. Am. J. 73: 751-759.
48
21.Nannipieri, P., Kandeler, E., and Ruggiero, P. 2002. Enzyme activities and microbiological
49
and biochemical processes in soil. Marcel Dekker, New York, Pp: 1-33.
50
22.Piotrowska-Długosz, A., and Wilczewski, E. 2014. Soil Phosphatase Activity and
51
Phosphorus Content as Influenced by Catch Crops Cultivated as Green Manure. Pol. J.
52
Environ. Stud. 23: 157-165.
53
23.Raiesi, F., and Beheshti, A. 2015. Microbiological indicators of soil quality and degradation
54
following conversion of native forests to continuous croplands. Ecol. Indic. 50: 173-185.
55
24.Tabatabai, M. 1994. Soil enzymes. SSSA; Madison,WI. Pp: 775-833.
56
25.Tajik, S., Ayoubi, S., and Nourbakhsh, F. 2012. Prediction of soil enzymes activity by digital
57
terrain analysis: comparing artificial neural network and multiple linear regression models.
58
Environ. Eng. Sci. 29: 798-806.
59
26.Ternan, J., Elmes, A., Williams, A., and Hartley, R. 1996. Aggregate stability of soils in
60
central Spain and the role of land management. Earth Surf. Proc. Land. 21: 181-193.
61
27.Tisdall, J., and Oades, J.M. 1982. Organic matter and water stable aggregates in soils.
62
J. Soil Sci. 33: 141-163.
63
28.Wang, B., Xue, S., Liu, G.B., Zhang, G.H., Li, G., and Ren, Z.P. 2012. Changes in soil
64
nutrient and enzyme activities under different vegetations in the Loess Plateau area,
65
Northwest China. Catena. 92: 186-195.
66
29.Wellington, E.M.H., Berry, A., and Krsek, M. 2003. Resolving functional diversity in
67
relation to microbial community structure in soil: exploiting genomics and stable isotope
68
probing. Curr. Opin. Microbiol. 6: 295-301.
69
ORIGINAL_ARTICLE
تاثیر دو نوع آنتی بیوتیک دارویی بر برخی ویژگی های زیستی دو خاک رسی و لوم شنی
سابقه و هدف: امروزه کاربرد بیرویه و نادرست آنتیبیوتیکهای دارویی به یک مشکل اساسی در رابطه با آلودگی و تخریب زیستبومهای مختلف تبدیل شده است. خاک از جمله زیستبومهایی میباشد که به دلیل دریافت کودهای جانوریِ دارای مقادیر زیاد آنتیبیوتیک، به شدت تحت تاثیر این مواد قرار میگیرد. با توجه به اینکه فعالیتهای میکروبی خاک با سلامت و کیفیت خاک رابطه مستقیم دارند، لذا در این مطالعه تاثیر دو آنتیبیوتیک دارویی جنتامایسین و تریمتوپریم بر فعالیت جامعه میکروبی دو خاک رسی و لوم شنی مورد بررسی قرار گرفت. مواد و روش: دو نمونه خاک با بافت مختلف که در طول 10 سال اخیر هیچ نوع کود دامی دریافت نکرده بودند انتخاب شدند و از عمق 25-0 سانتیمتری نمونهبرداری انجام گرفت. غلظتهای متفاوت از آنتیبیوتیکهای جنتامایسین و تریمتوپریم (1/0، 1، 10 و 100 میلیگرم بر کیلوگرم) از محلولهای مادر با غلظت 1000 میلیگرم بر لیتر تهیه و به نمونههای خاک اضافه شدند. در فواصل زمانی 0، 2، 8، 15 و 30 روز مقدار تنفس پایه و برانگیخته با سوبسترا و کاهش آهن فریک در نمونههای خاک اندازهگیری شد. آزمایش در قالب طرح کاملا تصادفی با آرایش فاکتوریل و سه تکرار انجام گرفت. سطح صفر آنتیبیوتیک نیز به عنوان تیمار شاهد لحاظ شد. یافتهها: در خاک رسی، فعالیتهای تنفسی در تیمارهای دریافت کننده جنتامایسین اختلاف کاهشی معنیداری را با تیمار شاهد پس از گذشت 2 روز نشان دادند. پس از گذشت 8 روز در مقایسه با روز 2 ام فعالیتهای تنفسی خاک کاهش بیشتری نشان دادند. مقدار تنفس پایه در روز 8 ام در سطوح 1/0، 1، 10 و 100 میلیگرم بر کیلوگرم جنتامایسین به ترتیب 52، 66، 68 و 84 درصد نسبت به تیمار شاهد کاهش نشان داد. تنفس برانگیخته با سوبسترا در زمانهای مختلف انکوباسیون روندی مشابه تنفس پایه را نشان داد. مقدار تنفس پایه در خاک لوم شنی در حضور جنتامایسین پس از گذشت 2 روز نسبت به سایر زمانها کمترین مقدار بود و پس از گذشت 8 روز دوباره افزایش نشان داد. در خاک رسی مقدار تنفس پایه در روز ۸ ام آزمایش در تیمارهای دریافت کننده سطوح 1/0، 1، 10 و 100 میلیگرم بر کیلوگرم تریمتوپریم نسبت به تیمار شاهد به ترتیب 51، 55، 59 و 89 درصد کاهش داشت. در خاک لوم شنی تنفس پایه و برانگیخته با سوبسترا در حضور تریمتوپریم پس از گذشت 2 روز کمترین مقدار را نشان دادند و در تمامی تیمارها اختلاف معنیداری با تیمار شاهد مشاهده شد. در خاک رسی در سطوح مختلف هر دو آنتیبیوتیک، سهم آهن فرو از تیمار شاهد در روز 2 ام بیشتر از روز 8 ام بود. در خاک شنی بیشترین تاثیر منفی دو آنتیبیوتیک بر سهم آهن فرو در روز 2 ام مشاهده شد. به طو کلی، باکتریهای کاهنده آهن فریک در خاکهای دریافت کننده تریمتوپریم کمتر تحت تاثیر اثر منفی قرار گرفتند که به دلیل تفاوت در عملکرد این دو آنتیبیوتیک میباشد. نتیجهگیری: اثر آنتیبیوتیکها بر فعالیتهای زیستی خاک به طول زمانی که خاک در معرض آنتیبیوتیک قرار گرفته و همچنین عملکرد آنتیبیوتیک مصرفی و ویژگیهای خاک بستگی دارد. فعالیتهای میکروبی خاک حتی از سطوح غلظتی پایین آنتیبیوتیکها نیز تاثیر منفی میپذیرند. لذا به منظور کاهش خطر آلودگی محیطی، بایستی جوانب احتیاط در رابطه با استفاده از آنتیبیوتیکها در انسان و دام رعایت شود.
https://ejsms.gau.ac.ir/article_4042_6d3f5b21fbb9a6dc4a89de26d24a82ad.pdf
2018-02-20
99
113
10.22069/ejsms.2018.12561.1710
جنتامایسین
تریمتوپریم
تنفس میکروبی
کاهش آهن فریک
نسرین
قربان زاده
nasrin.ghorbanzadeh@gmail.com
1
رشت- دانشگاه گیلان- دانشکده کشاورزی- گروه علوم خاک.
LEAD_AUTHOR
عباس
شعبانی روفچائی
abbasshabany85@yahoo.com
2
دانشجوی کارشناسی ارشد
AUTHOR
حسین
پندی
nasrin_gh908@yahoo.com
3
دانشجوی ارشد
AUTHOR
1.Agarwal, S., Agarwal, A., and Apple, D.J. 2002. Textbook of Ophthalmology. Lippincott
1
Williams and Wilkins. The University of Michigan. 1: 2098.
2
2.Anderson, J.P.E. 1982. Soil respiration. P 831-871, In: A.L. Page, R.H. Miller and D.R.
3
Keeney (Eds.), Methods of Soil Analysis, Part 2. Chemical and microbiological properties.
4
Agronomy Monograph.
5
3.Anderson, T.H., and Domsch, K.H. 1990. Application of eco-physiological quotient (qCO2
6
and Dq) on microbial biomasses from soils of different cropping histories. Soil Biol.
7
Biochem. 22: 251-255.
8
4.Boxall, A.B.A., Blackwell, P., Cavallo, R., Kay, P., and Tolls, J. 2002. The sorption and
9
transport of a sulphonamide antibiotic in soil systems. Toxicol. Lett. 131: 19-28.
10
5.Campos, J.L., Garrido, J.M., Mendez, R., and Lema, J.M. 2001. Effect of two broad-spectrum
11
antibiotics on activity and stability of continuous nitrifying system. Appl. Biochem.
12
Biotechnol. 95: 1-10.
13
6.Conkle, J.L., and White, J.R. 2012. An initial screening of antibiotic effects on microbial
14
respiration in wetland soils. J. Environ. Sci. Health A. 47: 1381-1390.
15
7.Ding, C., and He, J. 2010. Effect of antibiotics in the environment on microbial populations.
16
Appl. Microbiol. Biotechnol. 87: 925-941.
17
8.Gonzalez, L.S., and Spencer, J.P. 1998. Aminoglycosides: a practical review. Am Fam
18
Physician. 58: 8. 1811-20.
19
9.Herron, P.R., Toth, I.K., Heilig, G.H.J., Akkermans, A.D.L., Karagouni, A., and Wellington,
20
E.M.H. 1998. Selective effect of antibiotics on survival and gene transfer of Streptomycetes
21
in soil. Soil Biol. Biochem. 30: 673-677.
22
10.Jones, A.D., Bruland, G.L., Agrawal, S.G., and Vasudevan, D. 2005. Factors influencing the
23
sorption of oxytetracycline to soils. Environ Toxicol Chem. 24: 4. 761-770.
24
11.Kümmerer, K. 2003. Significance of antibiotics in the environment. J. Antimicrobial.
25
Chemotherapy. 52: 1. 5-7.
26
12.Liu, F., Ying, G.G., Tao, R., Zhao, J.L., Yang, J.F., and Zhao, L.F. 2009. Effects of six
27
selected antibiotics on plant growth and soil microbial and enzymatic activities. Environmen.
28
Pollut. 157: 1636-1642.
29
13.Liu, F., Ying, G.G., Yang, J.F., Zhou, L.J., Tao, R., Wang, L., Zhang, L.J., and Peng, P.A.
30
2010. Dissipation of sulfamethoxazole, trimethoprim and tyrosine in a soil under aerobic and
31
anoxic conditions. Environ. Chem. 7: 370-376.
32
14.Loke, M.L., Tjørnelund, J., and Halling-Sørensen, B. 2002. Determination of the distribution
33
coefficient (log Kd) of oxytetracycline, tylosin A, olaquindox and metronidazole in manure.
34
Chemosphere. 48: 351-361.
35
15.Roose-Amsaleg, C., and Laverman, A.M. 2016. Do antibiotics have environmental
36
side-effects? Impact of synthetic antibiotics on biogeochemical processes. Environ. Sci.
37
Pollut. Res. Int. 23: 4000-4012.
38
16.Rosendahl, I., Siemens, J., Kindler, R., Groeneweg, J., Zimmermann, J., Czerwinski, S.,
39
Lamshoeft, M., Laabs, V., Wilke, B.M., Vereecken, H., and Amelung, W. 2012. Persistence
40
of the fluoroquinolone antibiotic difloxacin in soil and lacking effects on nitrogen turnover.
41
J. Environ Qual. 41: 1275-1283.
42
17.Sarmah, A.K., Meyer, M.T., and Boxall, A.B.A. 2006. A global perspective on the use, sales,
43
exposure pathways, occurrence, fate and effects of veterinary antibiotics (VAs) in the
44
environment. Chemosphere. 65: 725-759.
45
18.Schmieder, R., and Edwards, R. 2012. Insights into antibiotic resistance through
46
metagenomic approaches. Future Microbiol. 7: 73-89.
47
19.Sibley, S.D., and Pedersen, J.A. 2008. Interaction of the macrolide antimicrobial
48
clarithromycin with dissolved humic acid. Environ. Sci. Technol. 42: 422-428.
49
20.Song, W., and Guo, M. 2014. Residual Veterinary Pharmaceuticals in Animal Manures and
50
Their Environmental Behaviors in Soils. P 23-52, In: Z. He and H. Zhang (Eds.), Applied
51
Manure and Nutrient Chemistry for Sustainable Agriculture and Environment.
52
21.Sparks, D.L., Page, A.L., Helmke, P.A., Loeppert, R.H., Soltanpour, P.N., Tabatabai, M.A.,
53
Johnson, C.T., and Sumner, M.E. 1996. Methods of Soil Analysis: Part 3-Chemical Methods.
54
Soil Science Society of America, Washington, DC.
55
22.Stewart, P.S. 2002. Mechanisms of antibiotic resistance in bacterial biofilms. Int. J. Med.
56
Microbiol. 292: 107-113.
57
23.Stookey, L.L. 1970. Ferrozine- a new spectrophotometric reagent for iron. Anal. Chim.
58
42: 779-781.
59
24.Thiele-Bruhn, S. 2003. Pharmaceutical antibiotic compounds in soils - a review. J. Plant
60
Nutr. Soil Sci. 166: 145-167.
61
25.Thiele-Bruhn, S., Seibicke, T., Schulten, H.R., and Leinweber, P. 2004. Sorption of
62
sulfonamide pharmaceutical antibiotics on whole soils and particle-size fractions. J. Environ.
63
Qual. 33: 1331-1342.
64
26.Thiele-Bruhn, S. 2005. Microbial inhibition by pharmaceutical antibiotics in different soilsdose-
65
response relations determined with the iron (III) reduction test. Environment Toxicol
66
Chem. 24: 869-876.
67
27.Thiele-Bruhn, S., and Beck, I.C. 2005. Effects of sulfonamide and tetracycline antibiotics on
68
soil microbial activity and microbial biomass. Chemosphere. 59: 457-465.
69
28.Wang, S., and Wang, H. 2015. Adsorption behavior of antibiotic in soil environment: A
70
critical review. Front. Environ. Sci. Eng. 9: 565-574.
71
29.Wegst-Uhrich, S.R., Navarro, D.A.G., Zimmerman, L., and Aga, D.S. 2014. Assessing
72
antibiotic sorption to soil: A literature review and new case studies on sulfonamides and
73
macrolides. Chem. Cent. J. 8: 5.
74
30.Wei, X., Wu, S.C., Nie, X.P., Yediler, A., and Wong, M.H. 2009. The effects of residual
75
tetracycline on soil enzymatic activities and plant growth. J. Environ. Sci. Health Part B.
76
44: 461-471.
77
31.Welp, G., and Brummer, G.W. 1995. Iron(III) reduction test. P 296-298, In: K. Alef and
78
P. Nannipieri (Eds.), Methods in Applied Soil Microbiology and Biochemistry. Academic,
79
London, UK.
80
32.Yu, V., Akimenko, K., Kazeev, Sh., and Kolesnikov, S.I. 2014. The impact of antibiotics
81
(benzylpenicillin, and nystatin) on the biological properties of ordinary Chernozems.
82
Eurasian Soil Sci. 47: 9. 910-916.
83
33.Zarfl, C., Klasmeier, J., and Matthies, M. 2009. A conceptual model describing the
84
fate of sulfadiazine and its metabolites observed in manure-amended soils. Chemosphere.
85
77: 720-726.
86
ORIGINAL_ARTICLE
پیشبینی شوری خاک با استفاده از رگرسیون درختی و شبکه عصبی مصنوعی در منطقه قروه استان کردستان
سابقه و هدف: شوری خاک یکی از مشکلات عمده در مناطق خشک و نیمهخشک میباشد. در این شرایط، نمکهای مسابقه و هدف: شوری خاک یکی از مشکلات عمده در مناطق خشک و نیمهخشک است. در این شرایط، نمکهای محلول در سطح خاک تجمع یافته و باعث کاهش عملکرد و حاصلخیزی خاک میشوند. شناسایی و نقشهبرداری خاکهای مبتلا به نمک میتواند به بهبود مدیریت این خاکها کمک کند. بررسی تغییرات شوری خاک به شیوههای مرسوم گران و زمانبر است . بنابراین یکی از راههای چاره جهت حل این چالش استفاده از نقشهبرداری رقومی خاک است که خصوصیات خاک با استفاده از دادههای کمکی نقشهبرداری میشوند. هدف از این تحقیق استفاده از مدلهای رگرسیون درختی و شبکه عصبی مصنوعی و دادههای کمکی برای تهیه نقشه شوری خاک میباشد. مواد و روشها: با استفاده از روش نمونهبرداری هایپرکیوب تعداد 150 نمونه خاک از عمق 30-0 سانتیمتری خاکهای منطقه قروه استان کردستان (با وسعت 30000 هکتار) برداشت شده و هدایت الکتریکی خاک اندازهگیری شد. متغیرهای محیطی در این پژوهش اجزاء سرزمین و دادههای تصویر +ETM ماهواره لندست 8 بودند. پارامترهای سرزمین ( شامل 15 پارامتر) و شاخص شوری (SI) و شاخص گیاهی نرمال شده (NDVI) به ترتیب با استفاده از نرمافزار SAGA و ArcGIS محاسبه و استخراج گردید. جهت ایجاد ارتباط بین شوری خاک و متغیرهای کمکی از مدل رگرسیون درختی و شبکه عصبی بهره گرفته شد و با استفاده از روش اعتبارسنجی مورد ارزیابی قرار گرفت. در نهایت نقشه شوری خاک با استفاده از مدل بهتر تهیه شد. یافتهها: برای پیشبینی شوری خاک، متغیرهای کمکی شامل شاخص شوری، شاخص خیسی، شاخص همواری دره، شاخص NDVI، باند3 و باند 7 مهمترین بودند. نتایج این تحقیق نشان داد که مدل شبکه عصبی مصنوعی (با 70/0، 036/0 و 190/ به ترتیب0برای ضریب تبیین، میانگین خطا و میانگین ریشه مربعات خطا) دارای دقت بیشتری نسبت به رگرسیون درختی برای پیشبینی شوری خاک میباشد. شوری خاک در محدوده بین 93/6 -23/0 دسیزیمنس بر متر قرار داشت و بیشترین مقادیر شوری خاک در مناطق مرکزی (اراضی پست و بایر) قرار داشت. در این مناطق مرکزی، دادههای کمکی شامل شاخص شوری، شاخص همواری دره، شاخص خیسی، باند 7 و باند 3 بیشترین مقدار و شاخص NDVI کمترین مقدار را داشتند. نتیجهگیری: مهمترین متغیر کمکی در پیش بینی شوری خاک در منطقه شاخص شوری میباشد و وجود ارتباط قوی بین داده خاک و دادههای کمکی میتواند برروی دقت مدل اثرگذار باشد. بهطور کلی نتایج نشان داد که تکنیکهای پدومتری میتواند در گسترهای وسیع جهت نقشهبرداری رقومی خصوصیات خاکها به کار گرفته شود. پیشنهاد میگردد که جهت تهیه نقشه خصوصیات خاک از مدل شبکه عصبی مصنوعی، و دادههای کمکی همچون اجزاء سرزمین و تصاویر ماهوارهای در مطالعات آینده استفاده شود.
https://ejsms.gau.ac.ir/article_4043_915aa0735e1fccb4c3d3452f1124c9d7.pdf
2018-02-20
115
129
10.22069/ejsms.2018.13223.1741
تصویر ماهوارهای
مدل رقومی ارتفاع
پدومتری
شیرین
مرادیان
sh.moradiyan51@yahoo.com
1
گروه علوم و مهندسی خاک،دانشگاه کردستان
AUTHOR
کمال
نبی اللهی
k.nabiollahi@uok.ac.ir
2
گروه علوم و مهندسی خاک، دانشگاه کردستان
LEAD_AUTHOR
روح الله
تقی زاده مهرجردی
rtaghizadeh@ardakan.ac.ir
3
گروه مدیریت مناطق خشک و بیابانی، دانشگاه اردکان
AUTHOR
1.Abdinam, A. 2004. An investigation on preparing of the soil salinity map using correlation
1
method between imagery and soil salinity data in the Qazvin plain. J. Pazhouhesh and
2
Sazandegi. 64: 33-38. (In Persian)
3
2.Adhikari, K., Minasny, B., Greve, B.G., and Greve, M.H. 2014. Constructing a soil class map of
4
Denmark based on the FAO legend using digital techniques. Geoderma. 214 -215: 101-113.
5
3.Azhirabi, R., Kamkar, B., and Abdi, O. 2015. Comparison of different indices adopted from
6
Landsat images to map soil salinity in the army field of Gorgan. J. Soil Manage. Sust. Prod.
7
5: 1. 173-176. (In Persian)
8
4.Breiman, L., Friedman, J.H., Olshen, R.A., and Stone, C.J. 1984. Classification and
9
Regression Trees. Chapman & Hall, New York, 355p.
10
5.Brus, D.J., Kempen, B., and Heuvlink, G.B.M. 2011. Sampling for validation of digital soil
11
maps. Eur. J. Soil Sci. 62: 394-407.
12
6.Dai, P.F., Qigang, Z., Zhiqiang, L.V., Xuemei, W., and Gangcai, W.L. 2014. Spatial
13
prediction of soil organic matter content integrating artificial neural network and ordinary
14
kriging in Tibetan Plateau. Ecol. Ind. 45: 184-194.
15
7.Farifte, J., Farshad, A., and George, R.J. 2005. Assessing salt - affected soils using remote
16
sensing, solute modeling, and geophysics. Geoderma. 130: 191-206.
17
8.Grinand, C., Arrouays, D., Laroche, B., and Martin, M.P. 2008. Extrapolating regional soil
18
landscapes from an existing soil map: sampling intensity, validation procedures, and
19
integration of spatial context. Geoderma. 143: 180-190.
20
9.Hengel, T., Rossiter, D.G., and Stein, A. 2003. Soil sampling strategies for spatial prediction
21
by correlation with auxiliary maps. Geoderma. 120: 75-93.
22
10.Hengl, T., Toomanian, N., Reuter, H., and Malakouti, M.J. 2007. Methods to interpolate soil
23
categorical variables from profile observations: Lessons from Iran. Geoderma. 140: 417-427.
24
11.Heung, B., Bulmer, C.E., and Schmidt, M.G. 2014. Predictive soil parent material mapping
25
at a regional-scale: a random forest approach. Geoderma. 214-215: 141-154.
26
12.Jafari, A., Khademi, H., Finke, P., Wauw, J.V.D., and Ayoubi, S. 2014. Spatial prediction of
27
soil great groups by boosted regression trees using a limited point dataset in an arid region,
28
southeastern Iran. Geoderma. 232-234: 148-163.
29
13.Kempen, B., Brus, D.J., Heuvelink, G.B.M., and Stoorvogel, J.J. 2009. Updating the
30
1:50,000 Dutch soil map using legacy soil data: A multinomial logistic regression approach.
31
Geoderma. 151: 311-326.
32
14.Kheir, R.B., Greve M.H., Abdallah, C., and Dalgaard, T. 2010. Spatial soil zinc content
33
distribution from terrain parameters: A GIS-based decision-tree model in Lebanon. Environ.
34
Pollut. 158: 520-528.
35
15.Marcel, G.S., Feike, J.L., Martinus, T., and Van Genuchten, H. 1998. Neural Network
36
Analysis for Hierarchical Prediction of Soil Hydraulic Properties. Soil Sci Soc. Am. J.
37
62: 847-855.
38
16.McBratney, A.B., Odeh, I.O.A., Bishop, T.F.A., Dunbar, M.S., and Shatar, T.M. 2000.
39
An overview of pedometric techniques for use in soil survey. Geoderma. 97: 293-327.
40
17.McBratney, A.B., Santos, M.L.M., and Minasny, B. 2003. On digital soil mapping.
41
Geoderma. 117: 3-52.
42
18.Metternicht, G., and Zinck, J.A. 2004. Remote sensing of soil salinity: Potentials and
43
constraints. Remote Sens Environ. 64: 33-38.
44
19.Minasny, B., and McBratney, A. 2002. The method for fitting neural network parametric
45
pedotransfer functions. Soil Sci. Soc. Am. J. 66: 2. 352-361.
46
20.Minasny, B., and McBratney, A.B. 2006. A conditioned Latin hypercube method for
47
sampling in the presence of ancillary information. Comput. Geosci. 32: 1378-1388.
48
21.Nosrati, H., and Eftekhari, M. 2014. A new approach for variable selection using fuzzy logic.
49
Computational Intelligence in Electrical Engineering. 4: 71-83. (In Persian)
50
22.Pahlavan-Rad, M.R., Toomanian, N., Khormali, F., Brungard, C.W., Komaki, C.B., and
51
Bogaert. P. 2014. Updating soil survey maps using random forest and conditioned Latin
52
hypercube sampling in the loess derived soils of northern Iran. Geoderma. 232-234: 97-106.
53
23.Piccini, C., Marchetti, A., and Francaviglia. R. 2014. Estimation of soil organic matter by
54
geostatistical methods: use of auxiliary information in agricultural and environ-mental
55
assessment. Ecol. Ind. 36: 301-314.
56
24.Sparks, D.L., Page, A.L., Helmke, P.A., Leoppert, R.H., Soltanpour, P.N., Tabatabai, M.A.,
57
Johnston, G.T., and Summer, M.E. 1996. Methods of Soil Analysis. Soil. Sci. Soc. Am. J.
58
Madison, Wisconsin.
59
25.Tajgardan, T., Aubi, Sh., Shatai, Sh., and Khormali, F. 2009. Mapping soil surface salinity
60
using remote sensing data of ETM+. (Case study: North of Agh Ghala, Golestan province). J.
61
Soil Water Cons. 88: 9-15. (In Persian)
62
26.Taghizadeh-Mehrjardi, R., Nabiollahi, K., Minasny, B., and Triantafilis, J. 2015. Comparing
63
data mining classifiers to predict spatial distribution of USDA-family soil groups in Baneh
64
region, Iran. Geoderma. 253-254: 67-77.
65
27.Taghizadeh-Mehrjardi, R. 2016. Modern concepts in Soil Science (PEDOMETRICS).
66
Ardakan Univ. Press, 311p.
67
28.Taghizadeh-Mehrjardi, R., Minasny, B., Sarmadian, F., and Malone, B.P. 2014. Digital
68
mapping of soil salinity in Ardakan region, central Iran. Geoderma. 213: 15-28.
69
29.Taghizadeh-Mehrjardi, R., Nabiollahi, K., and Kerry, R. 2016. Digital mapping of soil
70
organic carbon at multiple depths using different data mining techniques in Baneh region,
71
Iran. Geoderma. 253-254: 67-77.
72
30.Taghizadeh-Mehrjardi, R., Sarmadian, F., Savaghebi, G.H., Omid, M., Tomanian, N., Rosta,
73
M.J., and Rahimian, M.H. 2013. The comparison of efficiency of neuro-fuzzy, genetic
74
algoritm, neural network an multivariate regression models to prediction of soil salinity
75
(Case study: Ardakan). J. Natur. Resour. 66: 2. 207-222. (In Persian)
76
31.Vasques, G.M., Dematte, J.A.M., Viscarra Rossel, R.A., Ramirez-Lopez, L., and Terra, F.S.
77
2014. Soil classification using visible/near-infrared diffuse reflectance spectra from multiple
78
depths. Geoderma. 223-225: 73-78.
79
32.Veronesi, F., Corstanje, R., and Mayr, T. 2014. Landscape scale estimation of soil carbon
80
stock using 3D modeling. Sci. Total Environ. 487: 578-586.
81
ORIGINAL_ARTICLE
اثر سطوح مختلف روی خاک در رشد و انباشتگی این فلز در خردل اتیوپی (Brassica carinata) و خردل هندی (Brassica juncea) با تاکید بر گیاهپالایی
سابقه و هدف: همگام با رشد روزافزون صنعت و فنآوری، ورود آلایندههای زیست محیطی و در صدر آنها فلزات سنگین به خاک، موجب نگرانی جامعه جهانی پیرامون خطرات احتمالی آلودگی منابع خاک در جهان شده است. روی یکی از فلزات سنگین ضروری در همه گیاهان عالی است که در بسیاری از اعمال زیستی نقش دارد، ولی در غلظتهای بالا میتواند علاوه بر اثرات منفی در رشد و نمو گیاهان، سبب به خطر انداختن سلامت انسان و بقیه موجودات زنده مصرف کننده گردد. این تحقیق میزان تحمل، انباشتگی و توان گیاهپالایی دو گونه خردل اتیوپی (Brassica carinata) و خردل هندی (Brassica juncea) رشد یافته در خاک آلوده شده به غلظتهای مختلف روی را مورد مطالعه قرار داد. مواد و روشها: گیاهان در خاکهای آلوده شده با غلظتهای ۵۰۰ و ۱۰۰۰ میلیگرم بر کیلوگرم روی در گلخانه رشد یافتند. آزمایش در طرح کاملاً تصادفی و بهصورت فاکتوریل انجام شد. فاکتور اول سطوح روی و فاکتور دوم گونههای گیاهی بود. گیاهان پس از ۷ هفته کشت در آغاز فاز زایش، جهت سنجش برخی خصوصیات رشدی، غلظت روی و مقدار رنگیزههای فتوسنتزی برداشت شدند. یافتهها: نتایج مطالعه نشان داد که بهجزء کاهش طول ریشه تحت تیمار ۱۰۰۰ میلیگرم بر کیلوگرم روی در خردل اتیوپی، تیمارهای روی بر بقیه صفات رشد هر دو گیاه اثر معنیداری نداشتند. هر دو گیاه شاخص تحمل تنش بالایی را نسبت به روی نشان دادند. با افزایش آلودگی روی در خاک، غلظت این فلز در ریشه و بخش هوایی هر دو گیاه بهطور معنیداری افزایش یافت. بیشترین میزان تغلیظ زیستی ریشه و بخش هوایی و فاکتور انتقال در تیمار ۵۰۰ میلیگرم بر کیلوگرم روی در هر دو گیاه مشاهده شد. در خردل اتیوپی تیمار ۱۰۰۰ میلیگرم بر کیلوگرم روی منجر به کاهش کلروفیل a و نسبت کلروفیل کل به کاروتنوئید گردید، ولی تیمارهای روی اثر معنیداری در میزان رنگیزههای فتوسنتزی گیاه خردل هندی نداشت. نتیجهگیری: در سطوح مختلف آلودگی روی، هر دو گونه قادر به تحمل و تجمع روی بودند، بهطوریکه در هر دو گونه با افزایش میزان آلودگی روی در خاک شاخص تحمل تنش افزایش یافت. بیشترین میزان تغلیظ زیستی و فاکتور انتقال هر دو گیاه تحت تیمار ۵۰۰ میلیگرم بر کیلوگرم روی اتفاق افتاد. تحت تیمار ۱۰۰۰ میلیگرم در کیلوگرم روی، خردل هندی توانست در بخش هوایی حدود 05/0 درصد روی انباشته نماید که 5/1برابر بیشتر از خردل اتیوپی بود. لذا، گیاه خردل هندی نسبت به خردل اتیوپی دارای عملکرد بهتری جهت استفاده در فرایند گیاهپالایی روی میباشد.
https://ejsms.gau.ac.ir/article_4041_3cea09536f38bfa62923745bcb818adb.pdf
2018-02-20
131
145
10.22069/ejsms.2018.13480.1756
آلودگی خاک
روی
شببو
تحمل
گیاهپالایی
زهرا
سلیمان نژاد
zsoleimannejad@yahoo.com
1
دانشگاه گلستان
AUTHOR
احمد
عبدل زاده
ah_ab99@yahoo.com
2
دانشگاه گلستان
LEAD_AUTHOR
حمید رضا
صادقی پور
h.r.sadeghipour@gmail.com
3
هیات علمی دانشگاه گلستان
AUTHOR
1.Akbarpour Saraskanroud, F., Sadri, F., and Golalizadeh, D. 2012. Phytoremediation of heavy
1
metal (Lead, Zinc and Cadmium) from polluted soils by Arasbaran protected area native
2
plants. J. Soil Water Cons. 1: 53-67. (In Persian)
3
2.Amouei, A.I., Mahvi, A.H., Naddafi, K., Fahimi, H., Mesdaghinia, A., and Naseri, S. 2012.
4
Investigation of optimal operating conditions in phytoremediation of soil contaminated with
5
lead and cadmium by native plants of Iran. Sci. J. Kurdistan Univ. Med. Sci. 17: 93-102.
6
(In Persian)
7
3.Arnon, D.I. 1949. Copper enzymes in isolated chloroplasts. Polyphenoloxidase in Beta
8
Vulgaris. Plant Physiol. 24: 1-15.
9
4.Bagheri, A.R., and Mohammadalipur, Z. 2011. Effects of salicylic acid on soybean yield
10
components and growth under the salt stress conditions. J. Plant Ecophysiol. Pp: 29-41.
11
(In Persian)
12
5.Baker, A.J.M., and Proctor, J. 1990. The influence of cadmium, copper, lead and zinc on the
13
distribution and evolution of metallophyte in the British Isles. Plant Syst. Evol. 173: 91-108.
14
6.Bini, C., Gentili, L., Maleci, B., and Vaselli, O. 1995. Trace elements in plants and soil of
15
urban parks. Annexed to contaminated soil prost, INRA, Paris.
16
7.Chen, Z.F., Zhao, Y., Zhu, Y., Yang, X., Qiao, J., Tianc, Q., and Zhang, Q. 2009. Health risks
17
of heavy metals insewage-irrigated soils and edible seeds in Langfang of Hebei province,
18
China. J. Sci. Food Agric. 90: 314-320.
19
8.Ebbs, S.D., and Kochian, L.V. 1997. Toxicity of zinc and copper to brassica species:
20
Implications for phytoremediation. J. Environ. Qual.
21
9.Esmaeili, A. 2002. Pollutants, health and standard in environmental. (In Persian)
22
10.Feigl, G., Kumar, D., Lehotai, N., Tugyi, N., Molnar, A., Ordog, A., Szepesi, A., Gemes, K.,
23
Laskay, G., and Erdei, L. 2013. Physiological and morphological responses of the root
24
system of Indian mustard (Brassica juncea L.) and rapeseed (Brassica napus L.) to copper
25
stress. Ecotoxicol Environ Saf. 94: 179-189.
26
11.Fernandez, G.C.J. 1992. Effective selection criteria for assessing plant stress tolerance.
27
P 257-270, In: C.G. Kuo (Ed.), Proceedings of a Symposium on Adaptation of Vegetables
28
and other Food Crops in Temperature and Water Stress. AVRDC Publications, Tainan,
29
12.Frey, B., Keller, C., Zierold, K., and Schulin, R. 2000. Distribution of Zn in functionally
30
different leaf epidermal cells of the hyperaccumulator Thlaspi caerulescens. Plant Cell
31
Environ. 23: 675-687.
32
13.Hall, J.L. 2002. Cellular mechanisms for heavy metal detoxification and tolerance. J. Exp.
33
Bot. 53: 1-11.
34
14.Hamadouche, N.A., Aoumeur, H., Djediai, S., Slimani, M., and Aoues, A. 2012.
35
Phytoremediation potential of Raphanus sativus L. for lead contaminated soil. Acta Biol.
36
Szeged. 56: 43-49.
37
15.Hamzehpour, N., Malekoti, M.J., and Majidi, A. 2010. Interaction of zinc, iron and
38
manganese in different wheat organs. J. Soil Res. 24: 1-8.
39
16.Heiss, S., Wachter, A., Bogs, J., Cobbett, C., and Rausch, T. 2003. Phytochelatin synthase
40
(PCS) protein is induced in Brassica juncea leaves after prolonged Cd exposure. J. Exp. Bot.
41
54: 1833-1839.
42
17.Huang, Y., Hu, Y., and Liu, Y. 2009. Combined toxicity of copper and cadmium to six rice
43
genotypes (Oryza sativa L.). J. Environ. Sci. 21: 647-653.
44
18.John, R., Ahmad, P., Gadgil, K., and Sharma, S. 2009. Cadmium and lead-induced changes
45
in lipid peroxidation, antioxidative enzymes and metal accumulation in Brassica juncea L.
46
At three different growth stages. Arch Agron Soil Sci. 55: 395-405.
47
19.Kabata-Pendias, A. 2011. Trace elements in soils and plants. 4rd ed. CRC Press, LLC. 42p.
48
20.Kabata-Pendias, A., and Pendias, H. 1999. Biogeochemistry of Trace Elements. 2nd ed.,
49
Wyd. Nauk PWN, Warsaw, 400p.
50
21.Kabata-Pendias, A., and Pendias, H. 2000. Trace Elements in Soils and Plants. 3rd Edn.,
51
CRC Press Inc., Boca Raton, USA.
52
22.Kabata-Pendias, A., and Pendias, H. 2001. Trace Elements in Soils and Plants. Florida:
53
Boca Raton.
54
23.Karbassi, A., and Bayati, A. 2001. Environmental geochemistry. Kavosh qalam Publications,
55
Tehran, Iran. (In Persian)
56
24.Khatib, M., Rashed Mohasel, M., Ganjali, A., and Lahouti, M. 2008. The effects of different
57
nickel concentrations on some morpho-physiological characteristics of parsley (petroselinum
58
crispum). Iran J. Field Crops Res. 2: 295-302.
59
25.Kloke, A., Sauerbeck, D.R., and Vetter, H. 1984. The contamination of plants and soils with
60
heavy metals and the transport of metals in terrestrial food chains, in Changing Metal Cycles
61
and Human Health, Nriagu, J.O., ed., Dahlem, Konferenzen, Springer-Verlag, Berlin, 113p.
62
26.Klute, A. 1986. Method of soil analysis. Part1: Physical methods. Soi. Sci Soc. Am. J.
63
Pp: 432-449.
64
27.Macnicol, R.D., and Beckett, P.H.T. 1985. Critical tissue concentrations of potentially toxic
65
elements. Plant Soil. 85: 1075.
66
28.Mattina, M.J.I., Lannucci-Berger, W., Musante, C., and White, J.C. 2003. Concurrent
67
plant uptake of heavy metals and persistent organic pollutants from soil. Environ Pollut.
68
124: 375-378.
69
29.Motesharezadeh, B., and Savaghebi, Gh. 2011. Study of Sunflower Plant Response to
70
Cadmium and Lead Toxicity by Usage of PGPR in a Calcareous Soil. J. Water Soil.
71
25: 1069-1079. (In Persian)
72
30.Moustakes, M., Eleftheriou, E.P., and Ouzouxidou, G. 1997. Short-term effects of
73
aluminium at alkaline pH on the structure and function of the photosynthetic apparatus.
74
Photosynthetica. 34: 169-177.
75
31.Quartacci, A., Mike, F., Barbara Irtelli, A., Alan, J.M., Baker, B., and Flavia, N.I. 2007. The
76
use of NTA and EDDS for enhanced phytoextraction of metals from a multiply contaminated
77
soil by Brassica carinata. Chemosphere. 68: 1920-1928.
78
32.Rashid Shomali, A., Khodaverdiloo, H., and Samadi, A. 2012. Accumulation and tolerance
79
of soil cadmium contamination by Millet (Pennisetum glaucum), Lambsquarter
80
(Chenopodium album), Flix weed (Descurainia Sophi) and purslane (Portulaca oleracea).
81
J. Soil Manage. Sustain. Prod. 2: 45-62. (In Persian)
82
33.Raymond, A.W., and Okieimen, F.E. 2011. Heavy metals in contaminated soils: a review of
83
sources, chemistry, risks and best available strategies for remediation, Isrn Ecology, Pp: 1-20.
84
34.Raymond, O.A., and Harrison, I.A. 2017. Assessment of Plants at Petroleum Contaminated
85
Site for Phytoremediation. Proceedings of the International Conference of Recent Trends in
86
Environmental Science and Engineering, Toronto, Canada, 105p.
87
35.Schnoor, J.L. 1997. Phytoremediution. The University of Iowa, Department of Civil and
88
Environmental Engineering and Center for Global and Regional Environmental Research.
89
36.Torresdey, G., Videa, J.R.P., Rosa, G., and Parsons, J.G. 2005. Phytoremediation of heavy
90
metals and study of the metal coordination by X-ray absorption spectroscopy. Coord Chem.
91
Rev. 249: 1797-1810.
92
37.Vaillant, N., Monnet, F., Hitmi, A., Sallanon, H., and Coudret, A. 2005. Comparative study
93
of responses in four Datura species to a zincstress. Chemosphere. 59: 1005-1013.
94
38.Zhao, Z.Q., Zhu, Y.G., Kneer, R., and Smith, S.E. 2005. Effect of zinc on cadmium toxicityinduced
95
oxidative stressing winter wheat seedlings. J. Plant Nutr. 28: 1947-1959.
96
ORIGINAL_ARTICLE
تغییرات ویژیگی های هیدرولیکی خاک در حضور وتیور و پلی اکریل آمید
چکیده سابقه و هدف: مدیریت صحیح اراضی باعث بهبود ویژگیهای فیزیکی و هیدرولیکی خاک و کنترل فرسایش در مناطق خشک و نیمه خشک میشود. استفاده از پوشش گیاهی به عنوان یک ابزار بیومهندسی در جهت بهبود ویژگیهای هیدروفیزیکی خاک و حفاظت آن در برابر عوامل فرساینده فاکتور مناسبی میباشد. پلیاکریل آمید آنیونی (PAM) نیز در این زمینه کاربرد گستردهای یافته است. در مطالعات پیشین اثر وتیور و PAM بر شاخصهای پایداری ساختمان و کنترل فرسایش خاک مورد بررسی قرار گرفته است. این پژوهش با هدف بررسی و مقایسه سیستم وتیور و PAM و تلفیق آنها بر ویژگیهای هیدرولیکی و شاخص کیفیت فیزیکی خاک (Sgi) در کرت-های آزمایشی انجام شد. مواد و روشها: این پژوهش در کرتهای آزمایشی یک خاک لومی واقع در دانشکده کشاورزی دانشگاه فردوسی مشهد انجام شد. تیمارهای آزمایش شامل تیمار کشت گیاه وتیور (VP0)، کاربرد PAM در دو سطح 20 (P2) و 40 (P4) کیلوگرم در هکتار، کاربرد همزمان وتیور و هر دو سطح PAM (VP2 و VP4) بود. یک تیمار نیز به عنوان تیمار شاهد (P0) در نظر گرفته شد. مقادیر رطوبت خاک تیمارهای مختلف در مکشهای ماتریک صفر، 5، 10، 30، 50، 100، 300، 500، 1000 و 1500 کیلوپاسکال اندازهگیری شد. سپس مدل منحنی رطوبتی ونگنوختن با استفاده از نرمافزار RETC به دادههای آزمایشی برازش داده شد و پارامترهای مدل مذکور با روش حداقل مربعات خطا برآورد گردید. همچنین هدایت هیدرولیکی اشباع (KS) و شاخص Sgi تعیین گردید. جهت تجزیه و تحلیل دادهها، آزمایش به صورت فاکتوریل در قالب بلوکهای کامل تصادفی در سه تکرار طراحی شد و تحلیل آماری پارامترهای مدل ونگنوختن، شاخص Sgi و هدایت هیدرولیکی اشباع با استفاده از نرمافزار SPSS 23 انجام گردید. یافتهها: نتایج بهدست آمده در این پژوهش نشان داد که PAM و وتیور با افزایش خاکدانهسازی و پایداری آنها و بهبود ویژگیهای ساختمانی خاک موجب افزایش درصد رطوبت اشباع و KS شدند. البته اثر PAM برKS به غلظت و گرانروی محلول نیز بستگی دارد. وتیور درصد رطوبت باقیمانده خاک را کاهش و مولکولهای آبدوست پلیمر PAM درصد رطوبت باقیمانده خاک را افزایش داد. وتیور با افزایش منافذ درشت خاک، اثر قابل توجهی در افزایش α و کاهش مکش ورود هوا داشت، در حالیکه PAM تأثیر چندانی در پارامتر α نشان نداد. PAM و وتیور پارامتر n را به ترتیب افزایش و کاهش دادند. همچنین PAM و وتیور با اثر بر خاکدانهسازی و بهبود ساختمان و شرایط فیزیکی خاک، شاخص Sgi را افزایش دادهاند. در مجموع اثر وتیور بر پارامترهای مدل ون گنوختن و بهبود ویژگیهای هیدرولیکی خاک بیشتر ازPAM بود و تلفیق وتیور و PAM بیشترین تأثیر را نشان داد. نتیجهگیری: به طور کلی بر اساس نتایج این پژوهش، روش بیومهندسی کمهزینه و بادوام بر پایه کاربرد وتیور جهت بهبود ویژگیهای فیزیکی و ساختمانی خاک در مناطق نیمهخشک مانند ایران پیشنهاد میشود.
https://ejsms.gau.ac.ir/article_4045_96b836f25e69453fa65aca63313ce74e.pdf
2018-02-20
147
158
10.22069/ejsms.2018.13402.1748
منحنی مشخصه رطوبتی خاک
مدل ون گنوختن
هدایت هیدرولیکی اشباع
شاخص کیفیت فیزیکی خاک
الهام
امیری خبوشان
amirikhaboshan@mail.um.ac.ir
1
دانشگاه فردوسی مشهد
LEAD_AUTHOR
حجت
امامی
hemami@um.ac.ir
2
هیات علمی/ دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
علیرضا
آستارایی
astaraei@ferdowsi.um.ac.ir
3
دانشیار گروه علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد
AUTHOR
محمدرضا
مصدقی
mosaddeghi@yahoo.com
4
استاد گروه علوم خاک، دانشگاه صنعتی اصفهان
AUTHOR
1.Abedi-Koupai, J., Sohrab, F., and Swarbrick, G.E. 2008. Evaluation of hydrogel application
1
on soil water retention characteristics. J. Plant Nutr. 31: 2. 317-331.
2
2.Amiri, E., Emami, H., Astaraei, A.R., and Mosaddeghi, M.R. 2017. Comparing the Effects of
3
Vetiver and Polyacrylamide on Soil Structural Stability and Erosion Indices. Environmental
4
Erosion Researches. 23: 3.71-90. (In Persian)
5
3.Amiri, E., Emami, H., Mosaddeghi, M.R., and Astaraei, A.R. 2017. Investigating the effect of
6
vetiver and polyacrylamide on runoff, sediment load and cumulative water infiltration.
7
Soil Research. 55: 769-777.
8
4.Ao, C., Yang, P., Ren, S., Xing, W., Li, X., and Feng, X. 2016. Efficacy of granular
9
polyacrylamide on runoff, erosion and nitrogen loss at loess slope under rainfall simulation.
10
Environmental Earth Sciences. 75: 490-590.
11
5.Bryan, R.B. 1992. The influence of some soil conditioners on soil properties: laboratory tests
12
on Kenyan soil samples. Soil Technology. 5: 225-247.
13
6.Calonego, J.C., and Rosolem, C.A. 2011. Soil water retention and s index after crop rotation
14
and chiseling. Revista Brasileira de Ciência do Solo. 35: 1927-1937.
15
7.Dexter, A.R. 2004a. Soil physical quality. Part I. Theory, effects of soil texture, density and
16
organic matter and effects on root growth. Geoderma. 120: 201-214.
17
8.Edem, I.D., and Okoko, P. 2015. Pedo-transfer function of saturated hydraulic conductivity
18
and soil loss under vetiver alleys for soil fertility and aggregation. Inter. J. Plant Soil Sci.
19
4: 5. 461-474.
20
9.Emami, H., and Astaraei, A.R. 2012. Effect of Organic and Inorganic Amendments on
21
Parameters of Water Retention Curve, Bulk Density and Aggregate Diameter of a Salinesodic
22
Soil. J. Agric. Sci. Technol. 14: 1625-1636.
23
10.Guber, A.X., Rawls, W.J., Shein, E.V., and Pachepsky, Y.A. 2003. Effect of soil aggregate
24
size distribution on water retention. Soil Science. 168: 223-233.
25
11.Kern, J.S. 1995. Evaluation of soil water retention models based on basic soil physical
26
properties. Soil Sci. Soc. Amer. J. 59: 1134-1141.
27
12.Klute, A., and Dirksen, C. 1986. Hydraulic conductivity and diffusivity: laboratory methods.
28
P 687-732, In: A. Klute (Ed.), Methods of Soil Analysis. Part 1. SSSA/ASA. Madison, WI.
29
13.Lentz, R.D. 2015. Polyacrylamide and biopolymer effects on flocculation, aggregate stability
30
and water seepage in a silt loam. Geoderma. 241-242: 289-294.
31
14.Levey, G.Y., Levin, J., Gal, M., Ben-Hur, M., and Shainberg, I. 1992. Polymers effects on
32
infiltration and soil erosion during consecutive simulated sprinkler irrigations. Soil Sci. Soc.
33
Amer. J. 56: 902-907.
34
15.Lipiec, J., Walczak, R., Witkowska-Walczak, B., Nosalewicz, A., Słowińska Jurkiewicz, A.,
35
and Sławinski, C. 2007. The effect of aggregate size on water retention and pore structure of
36
two silt loam soils of different genesis. Soil and Tillage Research. 97: 239-246.
37
16.Mamedov, A.I., Huang, C.H., Aliev, F.A., and Levy, G.J. 2016. Aggregate stability and
38
water retention near saturation characteristics as affected by soil texture, aggregate size and
39
polyacrylamide application. Land Degrad. Develop. Published online in Wiley Online
40
17.Materechera, S. 2010. Soil physical and biological properties as influenced by growth of
41
vetiver grass (Vetiveria zizanioides L.) in a semi-arid environment of South Africa Simeon.
42
19th World Congress of Soil Science, Soil Solutions for a Changing World. 1-6 August
43
2010, Brisbane, Australia. Published on DVD.
44
18.Melo, D.V.M.SD., de Almeida, B.G., Andrade, K.R., de Souza, E.R., Souza, W.L., da Silva
45
Souza, W.L., and de Almeida, C.D.G.C. 2016. Pore size distribution and hydro-physical
46
properties of cohesive horizons treated with anionic polymer. Afric. J. Agric. Res.
47
11: 44. 4444-4453.
48
19.Oku, E., Fagbola, O., and Troung, P. 2011. Evaluation of vetiver grass buffer strips and
49
organomineral fertilization for the improvement of soil physical properties. Kasetsart J.
50
(Natural Science). 45: 824-831.
51
20.Porebska, D., Slawinski, C., Lamorski, K., and Walczak, R.T. 2006. Relationship between
52
van Genuchten’s parameters of the retention curve equation and physical properties of soil
53
solid phase. International Agrophysics. 20: 153-159.
54
21.Sojka, R.E., Bjorneberg, D.L., Entry, J.A., Lentz, R.D., and Orts, W.J. 2006. Polyacrylamide
55
in agriculture and environmental land management. Advances in Agronomy. 92: 75-162.
56
22.Tormena, C.A., da Silva, A.P., Imhoff, S.D.C., and Dexter, A.R. 2008. Quantification of the
57
soil physical quality of a tropical Oxisol using the S index. Scientia Agricola. 65: 56-60.
58
23.Truong, P.N. 2002. Vetiver grass technology. P 114-132, In: M. Maffei (Ed.), Vetiveria.
59
Taylor and Francis: London and New York.
60
24.Van Genuchten, M.T. 1980. A closed form equation for predicting the hydraulic conductivity
61
of unsaturated soils. Soil Sci. Soc. Amer. J. 44: 892-898.
62