
تعداد نشریات | 31 |
تعداد شمارهها | 796 |
تعداد مقالات | 7,616 |
تعداد مشاهده مقاله | 29,035,794 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 7,670,502 |
شبیهسازی بهرهوری آب آبیاری برنج تحت مدیریتهای مختلف آبیاری و کود نیتروژن | ||
تحقیقات غلات | ||
دوره 14، شماره 4 - شماره پیاپی 53، بهمن 1403، صفحه 329-345 اصل مقاله (895.45 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22124/cr.2025.27758.1825 | ||
نویسندگان | ||
سمانه نجفی1؛ محمدرضا خالدیان* 2؛ مجتبی رضایی3 | ||
1دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه مهندسی آب، دانشکده علوم کشاورزی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران | ||
2دانشیار، گروه مهندسی آب، دانشکده علوم کشاورزی، دانشگاه گیلان و گروه پژوهشی مهندسی آب و محیط زیست پژوهشکده حوزه آبی دریای خزر، رشت، ایران | ||
3استادیار پژوهش، مؤسسه تحقیقات برنج کشور، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، رشت، ایران | ||
چکیده | ||
مقدمه: افزایش بهرهوری آب آبیاری از جمله مسائل اساسی در تولید مواد غذایی در کشورهای مختلف جهان بهویژه در کشورهای کمآب نظیر ایران است. مدلهای رشد گیاهی، علاوه بر پیشبینی عملکرد، توانایی ارزیابی تنوع و خطرات ناشی از سناریوهای مختلف مدیریتی را نیز دارا هستند. مدلسازی گیاهان میتواند منجر به کاهش استفاده از منابع تولید از طریق یافتن سناریوهای مدیریتی بهینه شود. هدف از اجرای این تحقیق، شبیهسازی بهرهوری فیزیکی آب، شاخص سطح برگ و تبخیر و تعرق سه ژنوتیپ برنج تحت مدیریتهای مختلف آبیاری و کود نیتروژن با استفاده از مدل CERES-Rice بود. مواد و روشها: این آزمایش با 36 تیمار در قالب طرح کرتهای دو بار خرد شده بر اساس طرح پایه بلوکهای کامل تصادفی با سه تکرار در موسسه تحقیقات برنج کشور (رشت، استان گیلان) طی دو سال زراعی 1396 و 1397 انجام شد. مدیریت آبیاری در چهار سطح شامل آبیاری غرقاب دائم و آبیاری متناوب با دورههای آبیاری هفت، 14 و 21 روز بهعنوان عامل اصلی آزمایش، ژنوتیپ برنج در سه سطح شامل رقم گواهی شده محلی هاشمی، لاین M5 و لاین M12 بهعنوان عامل فرعی آزمایش و کود نیتروژن در سه سطح شامل 60، 80 و 100 کیلوگرم نیتروژن خالص در هکتار بهعنوان عامل فرعی فرعی آزمایش در نظر گرفته شد. پس از برداشت محصول، عملکرد دانه بر حسب کیلوگرم در هکتار اندازهگیری و سپس از نسبت عملکرد دانه به حجم آب مصرف شده، بهرهوری آب آبیاری محاسبه شد. در این پژوهش از مدل رشد گیاهی CERES-Rice ویرایش 4.7.5 برای مدلسازی استفاده شد. همچنین، دادههای سال 1396 برای اعتبارسنجی مدل و دادههای سال 1397 برای واسنجی مدل مورد استفاده قرار گرفت. برای ارزیابی عملکرد مدل نیز از روشهای مقایسهای گرافیکی و شاخصهای آماری شامل مجذور میانگین مربعات خطا (RMSE)، مجذور میانگین مربعات خطای نرمال شده (NRMSE) و کارایی مدل (EF) استفاده شد. یافتههای تحقیق: نتایج بهدست آمده از این مطالعه نشان داد که عملکردهای پیشبینی شده مدل CERES-Rice روند مشابهی با عملکردهای واقعی داشتند و واکنش به تیمارهای آبیاری همانند مقادیر اندازهگیری شده عملکرد بود. نتایج حاصل از شبیهسازی بهرهوری آب تحت مدیریتهای مختلف آبیاری و کود نیتروژن برای دادههای مربوط به سالهای 2005 تا 2016 با هدف ارزیابی بهرهوری آب در یک دوره آماری بلندمدت هواشناسی نشان داد که مدل دور آبیاری هفت روزه در سطح 100 کیلوگرم در هکتار کود نیتروژن، بهترین دور آبیاری برای سالهای مورد مطالعه بود. دورهای آبیاری 14 و 21 روزه در سطح 100 کیلوگرم در هکتار کود نیتروژن نیز دارای بهرهوری فیزیکی آب مناسبتری بودند. نتیجهگیری: نتایج حاصل از مدلسازی بهرهوری آب با استفاده از مدل CERES-Rice نشان داد که در سطح 100 کیلوگرم در هکتار کود نیتروژن، دور آبیاری هفت روزه بهترین دور آبیاری بود. بنابراین، توسعه آبیاری تناوبی هفت روزه و آموزش و ترویج بهرهبرداری صحیح توسط کشاورزان بهمنظور افزایش بهرهوری آب توصیه میشود. | ||
کلیدواژهها | ||
آبیاری تناوبی؛ کمبود آب؛ مدلهای رشد گیاهی؛ مدیریت آبیاری | ||
مراجع | ||
Abrol, I. P., & Sangar, S. (2006). Sustaining Indian agriculture–conservation agriculture the way forward. Current Science, 91(8), 1020-1025.##Akinbile, C. O. (2013). Assessment of the CERES-Rice model for rice production in Ibadan, Nigeria. Agricultural Engineering International: CIGR Journal, 15(1), 19-26.##Amiri, E., Rezaei, M., Rezaei, E. E., & Bannayan, M. (2014). Evaluation of Ceres-Rice, AquaCrop and Oryza2000 models in simulation of rice yield response to different irrigation and nitrogen management strategies. Journal of Plant Nutrition, 37(11), 1749-1769. doi: 10.1080/01904167.2014.888750.##Bouman, B. A. M., & Tuong, T. P. (2001). Field water management to save water and increase its productivity in irrigated lowland rice. Agricultural Water Management, 49(1), 11-30. doi: 10.1016/S0378-3774(00)00128-1.##Bouman, B. A. M., & van Laar, H. H. (2006). Description and evaluation of the rice growth model ORYZA2000 under nitrogen-limited conditions. Agricultural Systems, 87(3), 249-273. doi: 10.1016/j.agsy.2004.09.011.##Buresh, R. J., Singh, U., Godwin, D. C., Ritchie, J. T., & De Datta, S. K. (1991). Simulating soil nitrogen transformations and crop response to nitrogen using the CERES-Rice model. IRRI research paper series. International Rice Research Institute, Manilla, Philippines.##Dente, L., Satalino, G., Mattia, F., & Rinaldi, M. (2008). Assimilation of leaf area index derived from ASAR and MERIS data into CERES-Wheat model to map wheat yield. Remote Sensing of Environment, 112(4), 1395-1407. doi: 10.1016/j.rse.2007.05.023.##Esmaelzadeh, M., Esfahani, M., Alami, A., Momeni, A. & Khaledian, M.R. (2021). Profiling the physiological response of upland and lowland rice (Oryza sativa L.) genotypes to water deficit. Journal of Crop Science & Biotechnology, 25, 289-300. doi: 10.1007/s12892-021-00131-3.##FAO. (2000). Crops and drops: Making the best use of water for agriculture. Food and Agriculture Organization of the United Nations. Retrieved 20 April 2024, from https://farm-d.org/document/crops-and-drops-making-the-best-use-of-water-in-agriculture/.##Godwin, D. C., & Singh, U. (1998). Nitrogen balance and crop response to nitrogen in upland and lowland cropping systems. In: Tsuji, G. Y., Hoogenboom, G., & Thornton, P. K. (Eds.). Understanding Options for Agricultural Production. Systems Approaches for Sustainable Agricultural Development. Vol. 7. Springer, Dordrecht, The Netherlands. pp. 41-54. doi: 10.1007/978-94-017-3624-4_4.##Hoang, L., Ngoc, T. A., & Maskey, S. (2016). A robust parameter approach for estimating CERES-Rice model parameters for the Vietnam Mekong Delta. Field Crops Research, 196, 98-111. doi: 10.1016/j.fcr.2016.06.012.##Jones, J. W., Hoogenboom, G., Porter, C. H., Boote, K. J., Batchelor, W. D., Hunt, L. A., Wilkens, P. W., Singh, U., Gijsman, A. J., & Ritchie, J. T. (2003). The DSSAT cropping system model. European Journal of Agronomy, 18(3-4), 235-265. doi: 10.1016/S1161-0301(02)00107-7.##Kiani, M., Ilkai M. N. & Aqayari, F. (2016). Validation of CERES-Rice model in simulating nitrogen fertilizer levels in rice. Journal of Agriculture & Plant Breeding, 12(2), 35-46. [In Persian].##Kim, K., Jeong, H., & Kim, J. (2013). Comparison of crop growth and evapotranspiration simulations between Noah Multi Physics model and CERES-Rice model. Korean Journal of Agricultural & Forest Meteorology, 15(4), 282-290. doi: 10.5532/KJAFM.2013.15.4.282##.Fallah Ghalhari, G. A., Asadi, M., & Entezari, A, R. (2016). Climate mapping of Guilan province by using multivariable methods. Journal of Geography & Planning, 19(54), 235-251.##Mall, R. K., & Aggarwal, P. K. (2002). Climate change and rice yields in diverse agro-environments of India. I. Evaluation of impact assessment models. Climatic Change, 52(3), 315-330. doi: 10.1023/A:1013702105870.##Maniruzzaman, M., Biswas, J. C., Hossain, M. B., Haque, M. M., Naher, U. A., Biswas, A., Choudhury, A. K., Akhter, S., Ahmed, F., Rahman, M. M., & Kalra, N. (2017). Evaluating the CERES-Rice model under dry season irrigated rice in Bangladesh: Calibration and validation. Journal of Agricultural & Crop Research, 5(6), 96-107.##Najafi, S., Khaledian, M. R., & Rezaei, M. (2021). Evaluation of water productivity with three rice genotypes under different irrigation regimes and nitrogen fertilizer treatments in Rasht, northern Iran. Irrigation & Drainage, 70(4), 679-689. doi: 10.1002/ird.2582.##Rezaei, G., Khaledian, M. R., Kavoosi-Kalashami, M., & Rezaei, M. (2022). Prioritization of areas suitable for rice cultivation based on the economic value of irrigation water. Irrigation & Drainage, 71(3), 776-782. doi: 10.1002/ird.2685.##Rezaei, M., Shahnazari, A., Raeini Sarjaz, M., & Vazifedoust, M. (2015). Large-scale simulation of rice yield and water productivity using CERES-Rice model. Iranian Journal of Irrigation & Drainage, 9(2), 283-291. [In Persian].##Rezayati, S., Khaledian, M. R., Razavipour, T., & Rezaei, M. (2020). Water flow and nitrate transfer simulations in cultivation under different irrigation and nitrogen fertilizer application managements by HYDRUS-2D model. Irrigation Science, 38(4), 353-363. doi: 10.1007/s00271-020-00676-1.##Ritchie, J. T., Alocilja, E. C., Singh, U., & Uehara, G. (1987). IBSNAT and the CERES-Rice model. Proceedings of the International Workshop on the Impact of Weather Parameters on Growth and Yield of Rice. 7-10 April, 1986, Manilla, Philippines. pp. 271-281.##Ritchie, J. T., Singh, U., Godwin, D. C., & Bowen, W. T. (1998). Cereal growth, development, and yield. In: Tsuji, G. Y., Hoogenboom, G., & Thornton, P. K. (Eds.). Understanding Options for Agricultural Production. Systems Approaches for Sustainable Agricultural Development. Vol. 7. Springer, Dordrecht, The Netherlands. pp. 79-98. doi: 10.1007/978-94-017-3624-4_5.##Singh, U., & Ritchie, J. T. (1993). Simulating the impact of climate change on crop growth and nutrient dynamics using the CERES-Rice model. Journal of Agricultural Meteorology, 48(5), 819-822. doi: 10.2480/agrmet.48.819.##Singh, U., Tsuji, G. Y., & Godwin, D. C. (1990). Planting new ideas in DSSAT: The CERES-Rice model. Agrotechnology Transfer, 10, 1-7. University of Hawaii, Honolulu, Hawaii, USA.##Toset, H. P. W., Gleditsch, N. P., & Hegre, H. (2000). Shared rivers and interstate conflict. Political Geography, 19(8), 971-996. doi: 10.1016/S0962-6298(00)00038-X.##van Laar, H. H., Goudriaan, J., & van Keulen, H. (1997). SUCROS97: Simulation of Crop Growth for Potential and Water-Limited Production Situations. As Applied to Spring Wheat. Quantitative Approaches in Systems Analysis, No. 14. AB-DLO, Wageningen, 52 p.##Vilayvong, S., Banterng, P., Patanothai, A., & Pannangpetch, K. (2015). CSM-CERES-Rice model to determine management strategies for lowland rice production. Scientia Agricola, 72(3), 229-236. doi: 10.1590/0103-9016-2013-0380.##Wikarmpapraharan, C., & Kositsakulchai, E. (2010). Evaluation of ORYZA2000 and CERES-rice models under potential growth condition in the central plain of Thailand. Thai Journal of Agricultural Science, 43(1), 17-29.##Zare Abyaneh, H., Aram, M., & Akhavan, S. (2015). Assessment of virtual water trade volume of main crops in Hamedan province. Iranian Water Research Journal, 9(3), 151-161. [In Persian]. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 325 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 43 |