| تعداد نشریات | 32 |
| تعداد شمارهها | 840 |
| تعداد مقالات | 8,153 |
| تعداد مشاهده مقاله | 52,500,393 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 8,894,694 |
کاربرد مدل مساحت مثلث در پیشبینی ضریب هیدروتایم: کمیسازی جوانهزنی بذر آویشن شیرازی (Zataria multiflora Boiss.) در پاسخ به پتانسیلهای رطوبتی | ||
| علوم و تحقیقات بذر ایران | ||
| مقاله 1، دوره 12، شماره 3، آذر 1404، صفحه 1-11 اصل مقاله (1.45 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22124/jms.2025.9455 | ||
| نویسندگان | ||
| نفیسه خلیلی1؛ محمدرضا جهانسوز* 2؛ مصطفی اویسی3 | ||
| 1دانشجوی دکترای اکولوژی گیاهان زراعی، گروه زراعت و اصلاح نباتات، دانشکدگان کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران، کرج، ایران | ||
| 2استاد، گروه زراعت و اصلاح نباتات، دانشکدگان کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران، کرج، ایران | ||
| 3دانشیار، گروه زراعت و اصلاح نباتات، دانشکدگان کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران، کرج، ایران | ||
| چکیده | ||
| شناخت نیاز رطوبتی جوانهزنی بذر در پیشبینی پراکندگی اکولوژیک و نیز برنامههای زراعیسازی گونههای داروئی ضروری است. در این مطالعه، جوانهزنی بذر آویشن شیرازی در پاسخ به سطوح پتانسیل اسمزی (۰، 2/0-، 4/0-، 6/0-، 8/0- و 1- مگاپاسکال) آزمون شد و شمارش جوانهزنی روزانه برای 21 روز انجام شد. مدل مساحت مثلث (TAM)، برای تخمین مقادیر هیدروتایم مورد استفاده قرار گرفت. سپس مدل ویبول به مقادیر هیدورتایم برازش داده و میزان جوانهزنی تجمعی پیشبینی شد. مدل هیدروتایم بردفورد نیز برای پیشبینی جوانهزنی تجمعی و به منظور مقایسه با کارایی مدل مساحت مثلث مورد استفاده قرار گرفت. براساس نتایج ارزیابی مدلها، مدل TAM با ضریب تبیین (R2) برابر با 92/0 و جذر میانگین مربعات خطا(RMSE) برابر با 11/0 و ضریب آیکائیک 3317-، نسبت به مدل بردفورد با R2 برابر 90/0 و RMSE برابر با 14/ 0 و ضریب آیکائیک 3047-، از کارایی و دقت بالاتری در پیشبینی جوانهزنی بذر آویشن شیرازی برخوردار بود. تخمین پارامترهای مدل TAMحاکی از حداکثر جوانهزنی 81 درصد، میزان پتانسیل رطوبتی پایه 81/0- و پتانسیل بهینه 0003/0 مگاپاسکال بود. در مقابل پیشبینی میانگین پتانسیل پایه توسط مدل بردفورد به میزان 66/0- و با انحراف معیار 16/0 پیشبینی شد. در مجموع، مدل TAM، با پارامترهای کاربردی در تخمین نیازهای رطوبتی بذر، همچون رطوبت پایه، بهینه و حداکثر جوانهزنی بذرها و در عین حال پیشبینی دقیقتر و با اریب بسیار کم، کارایی مناسبی در مدلسازی جوانهزنی آویشن شیرازی در پاسخ به سطوح رطوبتی نشان داد. دقت و عملکرد مناسب مدل TAM، حاکی از ظرفیت آن در تخمین پارامترهای رطوبتی جوانهزنی گونهها میباشد. | ||
| کلیدواژهها | ||
| آویشن شیرازی؛ تنش آبی؛ جوانهزنی بذر؛ مدل مساحت مثلث | ||
|
سایر فایل های مرتبط با مقاله
|
||
| مراجع | ||
|
Balouchi, H., Soltani Khankahdani, V., Moradi, A., Gholamhoseini, M., Piri, R., Heydari, S. Z., شدی Dedicova, B. 2023. Seed fatty acid changes germination response to temperature and water potentials in six sesame (Sesamum indicum L.) cultivars: Estimating the cardinal temperatures. Agriculture, 13(10), p. 1936. DOI:10.3390/agriculture13101936
Balouchi, H., Soltani Khankahdani, V., Piri, R., Moradi, A., Gholamhoseini, M., Heydari, S.Z., Ahmed, L.Q., Escobar-Gutiérrez, A.J. and Dedicova, B. 2025. Deciphering the Germination Behavior of Sesame Cultivars: The Interplay of Hydrothermal Time Model Parameters and Seed Fatty Acid Profiles. Plants, 14(22): p.3422. DOI: 10.3390/plants14223422
Bareke, T. 2018. Biology of seed development and germination physiology. Advances in Plants & Agriculture Research, 8(4): 336-346. DOI:10.15406/apar.2018.08.00335
Behboud, R., Moradi, A., Piri, R., Dedicova, B., Fazeli-Nasab, B. and Ghorbanpour, M. 2024. Sweet corn (Zea mays L.) seed performance enhanced under drought stress by chitosan and minerals coating. BMC Plant Biology, 24(1): 1-17. DOI:10.1186/s12870-024-05704-2
Bello, P. and Bradford, K. J. 2016. Single-seed oxygen consumption measurements and population-based threshold models link respiration and germination rates under diverse conditions. Seed Science Research, 26(3): 199-221. DOI:10.1017/S0960258516000179
Bradford, K.J. 2017. Water relations in seed germination. In Seed development and germination (pp. 351-396). Routledge. DOI:10.1201/9780203740071-13
Dürr, C., Dickie, J.B., Yang, X.Y. and Pritchard, H.W. 2015. Ranges of critical temperature and water potential values for the germination of species worldwide: contribution to a seed trait database. Agricultural and Forest Meteorology, 200: 222-232. DOI: 10.1016/j.agrformet.2014.09.024
Fatemi, F., Asri, Y., Rasool, I. and Alipoor, S. 2012. Chemical composition and antioxidant propertice of Zataria multiflora extracts. Pharmaceutical Biology, 50: 232-238. DOI: 10.3109/13880209.2011.596208
Khan, J., Ullah, S., Shah, S., Sadaf, Khan, S. and Sulaiman, 2023. Modeling the upshots of induced temperature and water stress on germination and seedlings length of radish (Raphanus sativus L.) via hydrothermal time model. Vegetos, 36(3): 939-949. DOI: 10.1007/s42535-022-00490-4
Klupczyńska, E.A. and Pawłowski, T.A. 2021. Regulation of seed dormancy and germination mechanisms in a changing environment. International Journal of Molecular Sciences, 22(3): p.1357. DOI: 10.3390/ijms22031357
Maleki, K.; Maleki, K.; Soltani, E.; Oveisi, M.; Gonzalez-Andujar, J.L. A Model for Changes in Germination Synchrony and Its Implements to Study Weed Population Dynamics: A Case Study of Brassicaceae. Plants 2023, 12, 233. https://doi.org/10.3390/plants12020233
Michel, B. E. and M. R. Kaufmann.1973. The osmotic potential of polyethylene glycol 6000. Plant Physiolology, 51: 914-916. DOI: 10.1104/pp.51.5.914
Mirtayebi, M., Bostani, A., Diyanat, M. and Azadi, A. 2021. Effect of application of potassium nanofertilizer on mother plant on seed germination components and initial growth of quinoa (Chenopodium quinoa Willd) seedling under water stress. Journal of Seed Research, 11(2), 40-53. (In Persian) (Journal) DOI: 10.30495/JSR.2022.1942613.1224
Mosavi, S.M., Bijanzadeh, E., Zinati, Z. and Nazari, L. 2021. Seed germination prediction of osmotic-stressed safflower (Carthamus tinctorius L.) at different temperatures using hydrotime analysis. Iran Agricultural Research, 40(1): 83-92. DOI: 10.22099/IAR.2021.39039.1417
Nezafat, M.H., Naderi, R., Taghvaei, M., Edalat, M., Tahmasebi, A. and Egan, T.P. 2025. Modeling Germination Dynamics and Drought Stress Tolerance in Sorghum Genotypes: Role of Priming and Hydrotime Analysis. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 1-16. DOI:10.1080/00103624.2025.2514164
Oveisi, M., Alizadeh, H., Lorestani, S. A., Esmaili, A., Sadeghnejad, N., Piri, R., Gonzalez-Andujar, J. L. and Müller-Schärer, H. 2024. Triangle area model (TAM) for predicting germination: An approach to enhance hydrothermal time model applications. Current Plant Biology, 39: 1-15. DOI:10.1016/j.cpb.2024.100356
Oveisi, M., Amani, M., Pishyar, A., Piri, R., Alizadeh, H., Müller‐Schärer, H. and Baskin, C.C., 2025. Modelling the Effects of Warmer, Drier Winters on Dormancy Release and Germination in Summer Annual Weeds. Weed Research, 65(6): p.e70047. DOI: 10.1111/wre.70047
Patanè, C., Saita, A., Tubeileh, A., Cosentino, S.L. and Cavallaro, V. 2016. Modeling seed germination of unprimed and primed seeds of sweet sorghum under PEG-induced water stress through the hydrotime analysis. Acta Physiologiae Plantarum, 38(5): p.115. DOI:10.1007/s11738-016-2135-5
Pill, W.G., 2020. Low water potential and presowing germination treatments to improve seed quality. In Seed quality (pp. 319-359). CRC Press. DOI:10.4324/9781003075226-10
Piri, R., Moradi, A., Salehi, A. and Balouchi, H.R., 2021. Effect of seed biological pretreatments on germination and seedling growth of cumin (Cuminum cyminum L.) under drought stress. Iranian Journal of Seed Science and Technology, 9:11-26. (In Persian) (Journal). DOI:10.22034/ijsst.2019.109182.1054
Rosero, A., Granda, L., Berdugo-Cely, J.A., Šamajová, O., Šamaj, J. and Cerkal, R., 2020. A dual strategy of breeding for drought tolerance and introducing drought-tolerant, underutilized crops into production systems to enhance their resilience to water deficiency. Plants, 9(10): p.1263. DOI: 10.3390/plants9101263
Yar, A., Ullah, R., Khan, M.N., Iqbal, M., Ercisli, S., Kaplan, A., Olana, D.D., Javed, M.A., Mohamed, E.I., Baowidan, S. and Harakeh, S. 2024. Unveiling the germination patterns of Alternaria porri (Ellis) by using regression analysis and hydrothermal time modeling. Scientific Reports, 14(1): p.25694. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 33 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 7 |
||