تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,572 |
تعداد مقالات | 71,027 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,498,982 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,761,196 |
ارزیابی مناطق مناسب کاشت گیاه گندم، ذرت، چغندرقند و گوجهفرنگی در اقلیمهای مختلف ایران با توجه به اثرات تغییر اقلیم به کمک نرمافزار اکوآکراپ | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
دوره 55، شماره 8، آبان 1403، صفحه 1433-1450 اصل مقاله (2.28 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2024.372037.669661 | ||
نویسندگان | ||
مائده سلطانی سیستانی1؛ حسین انصاری* 2؛ کامران داوری3؛ محمدرضا ناقدی فر1 | ||
1گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی، مشهد، ایران | ||
2گروه علوم و مهندسی آب، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران | ||
3گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران | ||
چکیده | ||
انتخاب گیاهان مناسب برای کشت در هر منطقه، با توجه به تابآوری سیستم زراعی و وضعیت آب، از ابعاد حیاتی در تدوین استراتژی زراعی کشور بوده و مستلزم برنامهریزی دقیق است. پژوهش حاضر به منظور ارائه چارچوبی کلی برای یافتن بهترین منطقه برای کشت محصولات گوجهفرنگی، گندم، ذرت علوفهای و چغندرقند، در 12 نقطه انتخابی از ایران با اعمال پراکنش و تغییرات اقلیمی از سال 1980 تا 2020 صورت گرفت. در این پژوهش برای انجام شبیهسازیهای گیاهی از مدل اکواکراپ استفاده شد. پس از مقایسه مقادیر محصول خشک گزارششده در هر یک از 12 مناطق مورد مطالعه توسط سازمان جهاد کشاورزی و مقادیر مدلسازیشده توسط اکواکراپ، خطای صحتسنجی برای مناطق مذکور و محصولات چغندرقند 4/8 درصد، گوجهفرنگی 3/8 درصد، گندم 6/6 درصد، و ذرت 4/6 درصد بود. به طور میانگین مدل قادر به شبیهسازی مقدار محصول خشک تولیدی با خطای زیر 10 درصد بوده است. برای پیشنگری مقدار محصول تولیدی در آینده نزدیک، دادههای اقلیمی مدلسازی هواشناسی MRI-ESM 0-2 با خروجیهای سیمیپ6 در نرمافزار سیمهاید تهیه شد. با تحلیل دادههای مدلسازی و تاریخی، برای گندم، چغندرقند، ذرت علوفهای و گوجهفرنگی، بیشترین و کمترین مقدار تولید به ترتیب در اصفهان و زاهدان، ارومیه و بجنورد، اصفهان و مشهد، و زنجان و زاهدان مشخص شد. شاخص قابلمقایسه بین محصولات در شهرهای مختلف برای دو حالت برنامهریزیشده و پتانسیل، از سه شاخص مقدار جرم و قیمت ریالی محصول و عمق آب آبیاری، استفاده شد. اولویت کشت محصولات در هر شهر با قیاس 3 عامل بهترین و ضعیفترین مکان کشت گوجهفرنگی، ذرت علوفهای، گندم و چغندرقند به ترتیب کرمانشاه و زاهدان، اصفهان و مشهد، تهران و زاهدان، کرمانشاه و مشهد است. | ||
کلیدواژهها | ||
اکواکراپ؛ پیشبینی تولید محصول؛ سیمهاید؛ مدلسازی گیاهی | ||
مراجع | ||
Alishiri, R., Paknejad, F., Aghayari, F. (2014). Simulation of sugarbeet growth under different water regimes and nitrogen levels by Aqua crop. 4. 1-9. 10.12692/ijb/4.4.1-9. Andarzian, B. & Bannayan, Mohammad & Steduto, Pasquale & Mazraeh, Hamed & Barati, Mehdi & Barati, M. & Rahnama, Amir. (2011). Validation and testing of the AquaCrop model under full and deficit irrigated wheat production in Iran. Fuel and Energy Abstracts. 100. 1-8. 10.1016/j.agwat.2011.08.023. Ansari, S., Dehban, H., Zareian, M.j., Farokhnia, Ashkan. (2022). Investigation of temperature and precipitation changes in the Iran's basins in the next 20 years based on the output of CMIP6 model. Iranian Water Research Journal, 11 to 24. (In Persian). Bao, Y., Hoogenboom, G., Mcclendon, R., & Vellidis, G. (2017). A comparison of the performance of the CSM-CERES-Maize and EPIC models using maize variety trial data. Agricultural Systems, 150, 109-119. doi: 10.1016/j.agsy.2016.10.006. Bleischwitz, C., Spataru, R., VanDeveer, C., Obersteiner, S.D., Van, E., Johnson, D. P., Andrews-Speed, P., Boersma, P., Hoff, H., & van Vuuren, M. (2018). Resource Nexus Perspectives towards the UN Sustainable Development Goals, Nature, 1. 737 - 743 Chamas, Z., Abou Najm, M., Al-Hindi, M., Yassine, A., & Khattar, R. (2021). Sustainable resource optimization under water-energy-food-carbon nexus. Journal of Cleaner Production, 278, 123894. doi: 10.1016/j.jclepro.2020.123894. Cheng, Kun & Wei, Shuai & Ren, Yongtai & Fu, Qiang. (2021). Optimal Allocation of Agricultural Water Resources under the Background of China's Agricultural Water Price Reform–a Case Study of Heilongjiang Province. Applied Mathematical Modelling. 97. 10.1016/j.apm.2021.04.019. Etedali, H. R., & Safari, F. (2023). Evaluation of the Influence of Different ET0 Estimation Methods in Simulation of Wheat Actual Evapotranspiration and Biomass by AquaCrop Model, 37(1), 1–14. (In Persian). FAO. (2012). Coping with water scarcity An action framework for agriculture and food security. FAO. (2022). The future of food and agriculture: Drivers and triggers./ The state of food and agriculture. FAO. (2022). The future of food and agriculture: Drivers and triggers./ The state of food and agriculture. Fu, C., & Sayed, T. (2022). Bayesian dynamic extreme value modeling for conflict-based real-time safety analysis. Analytic methods in accident research, 34, 100204. Garcia-Vila, M., Morillo-Velarde, R., & Fereres, E. (2019). Modeling sugar beet responses to irrigation with AquaCrop for optimizing water allocation. Water (Switzerland), 11(9). doi: 10.3390/w11091918. Hargreaves, George & Allen, Richard. (2003). History and Evaluation of Hargreaves Evapotranspiration Equation. Journal of Irrigation and Drainage Engineering-asce. 129. 10.1061/(ASCE)0733-9437(2003)129:1(53). Houshmand Kouchi, D., Esmaili, K., Faridhosseini, A., Sanaei Nejad, S. H. & Khalili, D. (2018). Simulation of Climate Change Impacts Using Fifth Assessment Report Models under RCP Scenarios on Water Resources in the Upper Basin of Salman Farsi Dam. Iranian Journal of Irrigation and Drainage, ،13(2) 243-258. https://sid.ir/paper/131746/fa. (In Persian). Jiménez, B., Oki, T., Arnell, N., Benito, G., Cogley, J.G., Döll, P., Jiang, T., Mwakalila, S.S. (2014). Freshwater resources. In: Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Part A: Global and Sectoral Aspects. Contribution of Working Group II to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change .Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, pp.229-269. Jorenush, M.Hadi., BoroomandNasab, S., Naseri, A., Pakparvar, M., Taghvaeian, S. (2019). AquaCrop evaluation to simulate wheat production and plantig date in Fars province. Journal of Water and Irrigation Management,95-107. (In Persian). Karamian, F., Mirakzadeh, A. A., & Azari, A. (2023). Application of multi-objective genetic algorithm for optimal combination of resources to achieve sustainable agriculture based on the water-energy-food nexus framework. Science of the Total Environment, 860, 160419. doi: 10.1016/j.scitotenv.2022.160419 Katerji, N., Campi, P., & Mastrorilli, M. (2013). Productivity, evapotranspiration, and water use efficiency of corn and tomato crops simulated by AquaCrop under contrasting water stress conditions in the Mediterranean region. Agricultural Water Management, 130, 14–26. doi: 10.1016/j.agwat.2013.08.005. Mize, J.H., Cox, J.G. (1968). Essentials of simulation. Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ. New York, U.S.A. Mizik, T. (2021). The Performance of the Agri-food Sector in the Recent Economic Crisis and during Covid-19 Pandemic. HighTech and Innovation, 2(3), 168-178. Mkhabela, M. S., & Bullock, P. R. (2012). Performance of the FAO AquaCrop model for wheat grain yield and soil moisture simulation in Western Canada. Agricultural Water Management, 110, 16–24. doi: 10.1016/j.agwat.2012.03.009. Nie, T., Tang, Y., Jiao, Y., Li, N., Wang, T., Du, C., Zhang, Z., Chen, P., Li, T., Sun, Z., & Zhu, S. (2022). Effects of Irrigation Schedules on Maize Yield and Water Use Efficiency under Future Climate Scenarios in Heilongjiang Province Based on the AquaCrop Model. Agronomy, 12(4), 810. https://doi.org/10.3390/agronomy12040810 Pereira, L. S. (2017). Water, Agriculture and Food: Challenges and Issues. Water Resources Management, 31(10), 2985-2999. doi: 10.1007/s11269-017-1664-z Raes, D., Steduto, P., Hsiao, T.C. & Fereres, E. (2009), AquaCrop—The FAO Crop Model to Simulate Yield Response to Water: II. Main Algorithms and Software Description. Agron. J., 101: 438-447. https://doi.org/10.2134/agronj2008.0140s Rathjens, H., Bieger, K., Srinivasan, R., & Arnold, J. G. 2016. “CMhyd User Manual Documentation for preparing simulated climate change data for hydrologic impact studies,”. Saadati, Z., Delbari, M., Panahi, M., Amiri,. E. (2018). Simulation of sugar beet growth under water stress using AquaCrop model. journal of water and soil resources conservation, 7(3) 1-18.(In Persian). Schaap, Marcel & Leij, Feike & Van Genuchten, Martinus. (2001). ROSETTA: A computer program for estimating soil hydraulic parameters with hierarchical pedotransfer functions. Journal of Hydrology. 251. 163-176. 10.1016/S0022-1694(01)00466-8. Sundmaeker, H., & Verdouw, C., & Wolfert, S., & Pérez-Freire, L. (2016). Internet of Food and Farm 2020, 129–151. DOI:10.1201/9781003337966-4. Vanuytrecht, E. & Hsiao, T. & Fereres, E. & Heng, Lee & García-Vila, Margarita & Mejías, Patricia. (2014). AquaCrop: FAO’S crop water productivity and yield response model. Environmental Modelling and Software. 62. 10.1016/j.envsoft.2014.08.005. Vuković, A J., Vujadinović, M. P., Rendulić, S. M., Djurdjević, V. S., Ruml, M. M. and Babić, V. P. (2018) “Global Warming Impact on Climate Change in Serbia for The Period 1961-2100. by,” vol. 22, no. 6, pp. 2267-2280. Yukimoto, S., Koshiro, T., Kawai, H., Oshima, N., Yoshida, K., Urakawa, Sh., Tsujino, H., Deushi, M., Tanaka, T., Hosaka, M., Yoshimura, H., Shindo, E., Mizuta, R., Ishii, M., Obata, A., Adachi, Y. (2020). MRI MRI-ESM2-0 model output prepared for CMIP6 DCPP. Version 2020. Earth System Grid Federation. https://doi.org/10.22033/ESGF/CMIP6.630 Zarrin, A., & Dadashi Roudbari, A. A. (2020). Projection the Long-Term Outlook Iran Future Temperature Based on the Output of The coupled model intercomparison project phase 6 (CMIP6). Journal of the Earth and Space Physics, Vol. 46, No. 3, Autumn 2020, P. 10. (In Persian). | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 106 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 99 |