| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,119 |
| تعداد مقالات | 76,512 |
| تعداد مشاهده مقاله | 152,912,615 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 115,034,401 |
برآورد میزان آبشویی نیترات با استفاده از مدل SSM در کشتبومهای گندم | ||
| تحقیقات آب و خاک ایران | ||
| دوره 56، شماره 11، بهمن 1404، صفحه 2989-3007 اصل مقاله (1.23 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2025.402220.670005 | ||
| نویسندگان | ||
| مارال نیازمرادی1؛ حسین کاظمی* 2؛ جاوید قرخلو3؛ افشین سلطانی4؛ بهنام کامکار5 | ||
| 11. دانشجوی دکتری زراعت، گروه زراعت، دانشکده تولید گیاهی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران | ||
| 2استاد گروه علوم باغبانی، گروه باغبانی، دانشکده تولید کیاهی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران. | ||
| 3استاد گروه زراعت، دانشکده تولید گیاهی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران | ||
| 4استاد گروه زراعت، دانشکده تولید گیاهی، دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان، گرگان، ایران. | ||
| 5استاد گروه اگروتکنولوژی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد، ایران | ||
| چکیده | ||
| مدلهای شبیهسازی ابزاری مناسب برای شبیهسازی آبشویی نیترات و مؤثرترین راه برای رسیدن به کاهش آبشویی نیتروژن از مزارع به منابع آب به شمار می روند. در این مطالعه، جهت برآورد میزان آبشویی نیترات در مزارع گندم، 59 مزرعه به صورت تصادفی و با پراکنش یکنواخت در اراضی گندم شهرستان بندرترکمن در سال زراعی 99-1398 انتخاب شدند. دادههای هواشناسی از ایستگاه همدیدی بندرترکمن (دمای کمینه، بیشینه و ساعت آفتابی)، اطلاعات مدیریتی مزارع گندم (دفعات، مقدار و زمان مصرف کود نیتروژن و آبیاری، تراکم گیاهی و تاریخ کاشت) از طریق تکمیل پرسشنامه توسط کشاورزان و دادههای مربوط به خاک (بافت، عمق، میزان نیترات و آمونیوم، شوری و اسیدیته) از طریق اندازهگیریهای آزمایشگاهی در دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی گرگان گردآوری شدند. سپس این اطلاعات در مدل SSM-Wheat وارد و از نتایج خروجی گرفته شد. مطابق نتایج، سه مزرعه در بخش میانی شهرستان، بیشتر از 30 کیلوگرم در هکتار آبشویی نیترات داشتند که به کشت آبی اختصاص دارند. همچنین 18/10 درصد (6 مزرعه) در بخش جنوبی، آبشویی 20 تا 30 کیلوگرمی در هکتار را نشان دادند.کاربرد کود مصرفی در مرحله پیش کاشت، استفاده از مقادیر بالای نیتروژن در مرحله سرک و وقوع بارندگیهای سنگین بلافاصله پس از مصرف کود را میتوان از دلایل آبشویی بالاتر نیترات در این کشتبومها عنوان کرد. همچنین مدل مورد بررسی، 2/32 درصد از مزارع را فاقد آبشویی نیترات و 17/10 درصد را دارای کمترین میزان آبشویی نیترات (1-5 کیلوگرم در هکتار) معرفی کرده که بهعنوان مزارعی سالم از لحاظ آلودگی محیط زیستی آبهای زیرزمینی شناخته شدند. مصرف پایین کود نیتروژن، تقسیط کود در چند مرحله رشدی و زمانبندی مناسب مصرف کود میتواند از دلایل کاهش میزان آبشویی نیترات باشد. نتایج این تحقیق میتواند راهنمایی برای بهینهسازی مصرف کود، کاهش آلودگی نیتراتی آبهای زیرزمینی و ارتقای پایداری تولید گندم در شمال کشور مورد استفاده قرار گیرد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| مدل شبیهسازی SSM-wheat؛ مدیریت کودی؛ نیتروژن؛ کشتبوم | ||
| مراجع | ||
|
Abidi, A., Solatani, A., & Zeinali, E. (2024). Identifying plant traits to increase wheat yield under irrigated conditions. Heliyon. 10, e31734. http://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e31734. Ahmadi Alipour, H., Soltani, A., Kazemi, H., & Nehbandani, A. (2018). Zoning Golestan Province in terms of the ability and the wheat production gap using a simulation model (SSM). Crops Improvement, 20 (1), 144-129. (In Persian). Alimagham, S.M., Soltani, A., Vadez, V., Zeinali, E., & Zand, E. (2020). Irrigated wheat (Triticum aestivum L.) traits effects on potential yield under current and future climates in Iran. Journal of Agroecology, 12(3), 413-431. (In Persian) Alizadeh, P., & A. Soltani. (2017). Simulation of soil nitrogen balance in wheat (Triticum aestivum L.) production in Gorgan, Iran. Iranian Journal of Crop Sciences, 18(3), 218 -231. (In Persian). Anas, M., Liao, F., Verma, K. K., Sarwar, M. A., & Mahmood, A. (2020). Fate of nitrogen in agriculture and environment: Agronomic, eco physiological and molecular approaches to improve nitrogen use efficiency. Biological Research, 53(1), 47. https://doi.org/10.1186/s40659-020-00312-4 Azad, N., Behmanesh, J., Rezaverdinejad, V., Abbasi, F., & Navabian, M. (2020). An analysis of optimal fertigation implications in diferent soils on reducing environmental impacts of agricultural nitrate leaching. Scientific Reports, 10:7797. https://doi.org/10.1038/s41598-020-64856-x. Bremmer, J.M., & Mulvancey, C.S. (1982). Total nitrogen. In: Page AL, Miller RH and Keeney DR, (eds.). Method of Soil Analysis. Part II. Aragon Monogr, 9, Soil Science Society of America and American Society of Agronomy, Madison, WI, USA. 599-622. Cruz, M.A.S., de Azevedo Gonçalves, A., de Arag ão, R., de Amorim, J.R.A., da Mota, P.V.M., Srinivasan, V.S., Garcia, C.A.B., & de Figueiredo, E.E. (2019). Spatial and seasonal variability of the water quality characteristics of a river in Northeast Brazil. Environmental Earth Sciences. 78, 68. Cui, M., Zang, L., Qin, W., & Feng, J. (2020). Measures for reducing nitrate leaching in orchards: A review. Environmental pollution, 263, 114553. Danielescu, S., T. B. MacQuarrie, K., Nyiraneza, J., Zebarth, B., SharifiMood, N., Grimmett, M., Main, T., & Levesque, M. (2024). Development and validation of a crop and nitrate leaching model for potato cropping systems in a temperate–humid region. Water, 16, 475. https://doi.org/10.3390/w16030475. Delgado, J.A. (2002). Quantifying the loss mechanisms of nitrogen. Journal of Soil and Water Conservation, 57, 389-398. Delgado, J.A., Shaffer, M., Hu, C., Lavado, R., Cueto-Wong, J., Joosse, P., Sotomayor, D., Colon, W., Follett, R., DelGrosso, S., Li, X., & RimskiKorsakov, H. (2008). An index approach to assess nitrogen losses to the Environment. Ecological Engineering, 32, 108-120. De Oliveira, L.M., Maillard, P., & de Andrade Pinto, E.J. (2017). Application of a land cover pollution index to model non-point pollution sources in a Brazilian watershed. Catena. 150, 124–132. De Mello, K., Valente, R.A., Randhir, T.O., dos Santos, A.C.A., & Vettorazzi, C.A. (2018). Effects of land use and land cover on water quality of low-order streams in Southeastern Brazil: Watershed versus riparian zone. Catena, 167, 130–138. Ding, Y., Huang, X., & Li, Y. (2020). Nitrate leaching losses mitigated with intercropping of deep-rooted and shallow-rooted plants. Journal Soil Sediments, 21, 364–375. Fang, Q., Ma, L., Yu, Q., Hu, C., Li, X., Malone, R., & Ahuja, L. (2013). Quantifying climate and management effects on regional crop yield and nitrogen leaching in the North China Plain. Journal of Environmental Quality, 42, 1466-1479. FAO. (2020). FAOStat Database Collections. Available online: http://www.fao.org/faostat/en/#country. FAOSTATS. (2022). FAOSTAT Statistics Database. Available online: https://www.fao.org/faostat (accessed on 2 August 2022). Ferreira, P., van Soesbergen, A., Mulligan, M., Freitas, M., & Vale, M.M. (2019). Can forests buffer negative impacts of land-use and climate changes on water ecosystem services? The case of a Brazilian megalopolis. Science of the Total Environment, 685, 248–258. Gritsch, C., Egger, F., Zehetner, F., & Zechmeister‐Boltenstern, S. (2016). The effect of temperature and moisture on trace gas emissions from deciduous and coniferous leaf litter. Journal of Geophysical Research: Biogeosciences, 121(5), 1339-1351. Happe, K., Hutchings, N.J., Dalgaard, T., & Kellerman, K. (2011). Modelling the interactions between regional farming structure, nitrogen losses and environmental regulation. Agricultural Systems, 104, 281 -291. Hegazy, D., Abotalib, A.Z., El-Bastaweesy, M., El-Said, M.A., Melegy, A., & Garamoon, H. (2020). Geo-environmental impacts of hydrogeological setting and anthropogenic activities on water quality in the Quaternary aquifer southeast of the Nile Delta, Egypt. Journal of African Earth Sciences, 172, 103947. Hina, N.S. (2024). Global Meta-Analysis of Nitrate Leaching Vulnerability in Synthetic and Organic Fertilizers over the Past Four Decades. Water, 16, 457. https://doi.org/10.3390/w16030457. Jobb ágy, E.G. (2011). Servicios Hídricos de los Ecosistemas y su Relaci ón con el uso de la Tierra en la Llanura Chaco-Pampeana; Instituto Nacional de Tecnolog ía Agropecuaria: Buenos Aires, Argentina. pp. 163–185. Kelman, J. 2015. Water supply to the two largest Brazilian metropolitan regions. Aquat. Procedia. 5, 13–21. Klute, A., & Dinauer, R. C. (1986). Physical and mineralogical methods. Planning, 8, 79. Koh, D. C., Chae, G.-T., Yoon, Y.-Y., Kang, B.-R., Koh, G.-W., & Park, K.-H. (2009). Baseline geochemical characteristics of groundwater in the mountainous area of Jeju Island, South Korea: implications for degree of mineralization and nitrate contamination. Journal of Hydrology, 376, 81–93. Koh, D.-C., Ko, K.-S., Kim, Y., Lee, S.-G., & Chang, H.W. (2007). Effect of agricultural land use on the chemistry of groundwater from basaltic aquifers, Jeju Island, South Korea. Hydrogeology Journal, 15, 727–743. Ladha, J.K. Pathak, T.J. Six, J., & Kessel, C.V. (2005). Efficiency of fertilizer nitrogen in cereal production: retrospects and prospect. Advanced in Agronomy, 87, 85-156. Liu, G.D., Wu, W.L., & Zhang, J. (2005). Regional differentiation of non-point source pollution ofagriculture-derived nitrate nitrogen in groundwater in northern China. Agricultural, Ecosystems & Environment, 107, 211–220. Martínez-Dalmau, J., Berbel, J., & Ordóñez-Fernández, R. (2021). Nitrogen fertilization. A review of the risks associated with the inefficiency of its use and policy responses. Sustainability, 13, 5625. https://doi.org/10.3390/su13105625. Min, J.H., Yun, S.T., Kim, K., Kim, H.S., Hahn, J., & Lee, S.M. (2002). Nitrate contamination of alluvial groundwaters in the Nakdong River basin, Korea. Geosciences Journal, 6, 35–46. Moeinirad, A., Zeinali, E., Soltani1, A., Galeshi1, S., & Yeganehpoor, F. (2017). Investigation of SSM-Wheat Model to Forecast of Growth and Yield of Wheat in Response to Fertilizer Nitrogen in order to Decrease Pollution Environmental and Diseases. International Journal of Advanced Biological and Biomedical Research, 5 (2), 73–78. Niazmoradi, M., Kazemi, H., Gherekhloo, J., Soltani, A., & Kamkar, B. 2025. Health assessment of wheat agroecosystems in Iran. Scientific Reports. 15: 18133. https://doi.org/10.1038/s41598-025-03443-4. Noshadi, M., & Mehrabi, F. (2014). Measuring and simulation of nitrate leachate using LEACHN model. Journal of Water and Soil, 28 (2), 439-430. (In Persian). Panahi, M. H., Soltani, A., Zeinali, E., Kalateh Arabi, M., & Nehbandani, A.R. (2020). Estimation of phenological parameters in SSM -Wheat model for bread wheat (Triticum aestivum L.) genotypes in Golestan province of Iran. Iranian Journal of Crop Sciences, 21(4), 302 -314. (In Persian). Paneerselvam, B., Ravichandran, N., Li, P., Thomas, M., Charoenlerkthawin, W., & Bidorn, B. (2023). Machine learning approach to evaluate the groundwater quality and human health risk for sustainable drinking and irrigation purposes in South India. Chemosphere, 336: 139228. DOI: 10.1016/j.chemosphere.2023.139228. Singh, B., & Craswell, E. (2021). Fertilizers and nitrate pollution of surface and ground water: an increasingly pervasive global problem. SN Applied Sciences, 3(4), 518. DOI:10.1007/s42452-021-04521-8 Solgi, E., & Jalili, M.R. (2021). Zoning and human health risk assessment of arsenic and nitrate contamination in groundwater of agricultural areas of the twenty-two village with geostatistics (Case study: Chahardoli Plain of Qorveh, Kurdistan Province, Iran). Agricultural Water Management, 255, 107023. DOI: 10.1016/j.agwat.2021.107023. Soltani A., & Sinclair, T.R. (2012). Modeling physiology of crop development, growth and yield. Cabi. Soltani, A., Maddah, V., & Sinclair, T.R. (2013a). SSM-Wheat: a simulation model for wheat development, growth and yield. International Journal of Plant Production, 7 (4), 740-711. Soltani, E., Soltani, A., Zeinali, E., & Dastmalchi, A. (2013b). Simulation of nitrogen losses under wheat production in Gorgan, using CropSyst model. Journal of Water and Soil Conservation, 20(4),163-145. (In Persian) Soltani, A., Bazregar, A.B., Koochaki, A.R., Zeinali, E., Ghaemi, A.R., & Hajarpoor, A. (2015). Simulation of nitrogen losses in sugar beet production in various production systems in Khorasan. Journal of Soil Management and Sustainable Production, 4 (4), 169-149. (In Persian) Spijker, J., Fraters, D., & Vrijhoef, A. (2021). A machine learning based modelling framework to predict nitrate leaching from agricultural soils across the Netherlands. Environmental Research Communication, 3, 045002. https://doi.org/10.1088/2515-7620/abf15f. Stewart, L.K., Charlesworth, P.B., Bristow, K.L., & Thorburn, P.J. (2006). Estimating deep drainage and nitrate leaching from the root zone under sugarcane using APSIM-SWIM. Agriculture Water Management, 81, 315-334. Taniwaki, R.H., Cassiano, C.C.; Filoso, S., de Barros Ferraz, S.F., de Camargo, P.B., & Martinelli, L.A. (2017). Impacts of converting low-intensity pastureland to high-intensity bioenergy cropland on the water quality of tropical streams in Brazil. Science of the Total Environment, 584, 339–347. Usher, B. (2006). Issues of groundwater pollution in Africa. In Groundwater Pollution in Africa; Taylor & Francis/Balkema: Leiden, the Netherlands. pp. 3–9. Zeinali, E., Soltani, A., Galeshi, S., & Movahedi Naeeni, S.A.R. (2009). Estimates of nitrate leaching from wheat fields in Gorgan, Northeast of Iran. Research Journal of Environmental Sciences, 3, 645-655. Zhang, Q., Qian, H., Xu, P., Li, W., Feng, W., & Liu, R. (2021). Effect of hydrogeological conditions on groundwater nitrate pollution and human health risk assessment of nitrate in Jiaokou Irrigation District. Journal of Cleaner Production, 298, 126783. DOI: 10.1016/j.jclepro.2021.126783. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 67 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 63 |
||