تعداد نشریات | 13 |
تعداد شمارهها | 150 |
تعداد مقالات | 1,491 |
تعداد مشاهده مقاله | 2,264,526 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 1,896,408 |
تجزیه و تحلیل زمین آماری و پهنهبندی ذرات اولیه خاک جهت مدیریت بهینه کاربری اراضی (مطالعه موردی: دشت شبانکاره استان بوشهر) | ||
تحقیقات کاربردی خاک | ||
مقاله 10، دوره 11، شماره 1، خرداد 1402، صفحه 125-141 اصل مقاله (1.23 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
نویسندگان | ||
مرتضی پوزش شیرازی* 1؛ سید علی ابطحی2؛ مجید باقرنژاد3؛ سید علی اکبر موسوی4؛ میرناصر نویدی5 | ||
1عضو هیأت علمی بخش تحقیقات خاک و آب مرکز تحقیقات کشاورزی و منابع طبیعی فارس - دانشجوی دکتری دانشگاه شیراز | ||
2استاد گروه مهندسی علوم خاک، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شیراز | ||
3استاد بخش علوم و مهندسی خاک دانشگاه شیراز | ||
4دانشیار گروه علوم خاک دانشگاه شیراز | ||
5استادیار موسسه تحقیقات آب و خاک | ||
چکیده | ||
در طی سه دهه اخیر، تمایل عمومی به تغییر روش در تحقیقات پیرامون مدیریت منابع خاک و تهیه نقشههای اراضی از روشهای مرسوم و عمدتاً کیفی به روشهای کمّی بر اساس مدلهای همبستگی مکانی بوجود آمده است که به این روشها اصطلاحاً تهیه نقشههای رقومی خاک گفته میشود. بافت خاک به عنوان یکی از خصوصیات مهم در تعیین نوع و تراکم فعالیتهای کشاورزی و انواع کاربری اراضی محسوب میشود. پژوهش حاضر در دشت شبانکاره استان بوشهر به مساحت 15000 هکتار با واحدهای فیزیوگرافی مختلف که دارای کاربری عمدتاً زراعی است انجام شد. تعداد 172 محل هدف برای نمونه برداری خاک در عمقهای 30-0 و 60-30 سانتیمتر بر اساس تصاویر ماهوارهای و همچنین تفاوتهای ظاهری مشاهده شده در منطقه مطالعاتی در نظر گرفته شده و نمونهبرداری صورت گرفت. نقشه رقومی بافت خاک برای دو روش مثلث قدیمی بافت خاک شامل ذرات شن، سیلت و رس و روش مثلث جدید خاک شامل میانگین هندسی قطر ذرات و انحراف معیار هندسی قطر ذرات خاک، ترسیم گردید.از دو برنامه زمین آماری GS+ و ArcGIS و روشهای مختلف تخمینگرها برای پهنهبندی ذرات خاک استفاده شد. نتایج نشان داد قویترین کلاس ساختار مکانی مربوط به انحراف معیار هندسی قطر ذرات خاک (48/0) و ضعیفترین آن در سیلت (73/0) به دست آمد. بیشترین و کمترین شعاع تأثیر در بین پارامترهای بافت خاک به ترتیب مربوط به رُس و انحراف معیار هندسی قطر ذرات خاک به مقدار 684 و336 متر بود. تعداد خاکرخهای حفر شده بر اساس پیشبینی نقشه رقومی یکنواختی خاک، برابر با 11 خاکرخ تعیین گردید. نقشههای رقومی تولید شده میتوانند اطلاعات مکانی از ویژگیهای مهم خاک مانند وضعیت نفوذپذیری و زهکشی، ظرفیت نگهداری آب، حاصلخیزی، میزان فرسایش و شوری خاک را نشان دهند که سبب افزایش دقت در مدیریت بهینه اراضی کشاورزی نسبت به روشهای معمول میشود. | ||
کلیدواژهها | ||
روشهای زمین آماری؛ مثلثهای جدید و قدیمی بافت خاک؛ نقشه رقومی ذرات خاک؛ واحدهای فیزیوگرافی | ||
مراجع | ||
Abdollahi S., Pourghasemi H. R., Ghanbarian G. A., and R. Safaeian. 2019. Prioritization of effective factors in the occurrence of land subsidence and its susceptibility mapping using an SVM model and their different kernel functions. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 78(6), 4017-4034.
Akpa S. I., Odeh I. O., Bishop T. F., and A. E. Hartemink. 2014. Digital mapping of soil particle‐size fractions for Nigeria. Soil Science Society of America Journal, 78(6), 1953-1966.
Arabameri A., Pradhan B., and D. T. Bui. 2020. Spatial modelling of gully erosion in the Ardib River Watershed using three statistical-based techniques. Catena, 190, 104545.
Arrouays D., Grundy M. G., Hartemink A. E., Hempel J. W., Heuvelink G. B., Hong S. Y., and M. Mendonca-Santos. 2014. Global Soil Map: toward a fine-resolution global grid of soil properties. In Advances in agronomy. Academic Press. Vol. 125, pp. 93-134.
Arrouays D., McBratney A., Bouma J., Libohova Z., Richer-de-Forges A. C., Morgan C. L andV.L. Mulder.2020. Impressions of digital soil maps: The good, the not so good, and making them ever better. Geoderma Regional, 20, e00255.
Bui E. N. 2004. Soil survey as a knowledge system. Geoderma, 120(1-2) 17-26.
Bui E. N., Searle R. D., Wilson P. R., Philip S. R., Thomas M., Brough D., and D. Van Gool. 2020. Soil surveyor knowledge in digital soil mapping and assessment in Australia. Geoderma Regional, e00299.
Castro Franco M., Domenech M. B., Borda M. R., andJ. L. Costa. 2018. A spatial dataset of topsoil texture for the southern Argentine Pampas. Geoderma Regional 12:18–27.
Design G.2004. Geostatistics for the environmental science version 7. Gamma Design, USA, 159 p.
Dharumarajan S., Hegde R., Janani N., and S. K. Singh. 2019. The need for digital soil mapping in India. Geoderma Regional 16, e00204.
Dobarco M. R., Arrouays D., Lagacherie P., Ciampalini R., and N. P. Saby. 2017. Prediction of topsoil texture for Region Centre (France) applying model ensemble methods. Geoderma, 298, 67-77.
Ersahin S. 2003. Comparing ordinary kriging and cokriging to estimate infiltration rate. Soil Science Society of America Journal, 67(6), 1848-1855. Gee G. W. 1986. Particle size analysis. In: Klute A (Eds) Methods of Soil Analysis Part I. 383-409.
Greve M. H., Kheir R. B., Greve M. B., and P. K. Bocher. 2012. Quantifying the ability of environmental parameters to predict soil texture fractions using regression-tree model with GIS and LIDAR data: The case study of Denmark. Ecological Indicators 18, 1-10.
Ji W., Adamchuk V., Chen S., Biswas A., Leclerc M., and R. V. Rossel. 2017. The use of proximal soil sensor data fusion and digital soil mapping for precision agriculture. Pedometrics 2017 .p 298.
Kalambukattu J. G., Kumar S., and R. A. Raj. 2018. Digital soil mapping in a Himalayan watershed using remote sensing and terrain parameters employing artificial neural network model. Environmental earth sciences 77(5), 203.
Kidd D., Searle R., Grundy M., McBratney A., Robinson N., O'Brien L. and Jones, E. 2020. Operationalising digital soil mapping–Lessons from Australia. Geoderma Regional, e00335.
McKenzie N. J., and M. J. Gurndy. 2008. Approaches to land resource survey. 230 p.
Mikhailova E. A., Post C. J., Gerard P. D., Schlautman M. A., Cope M. P., Groshans G. R., and J. M. Galbraith. 2019. Comparing Field Sampling and Soil Survey Database for Spatial Heterogeneity in Surface Soil Granulometry: Implications for Ecosystem Services Assessment. 128 p.
Mondejar J. P., and Tongco A. F. 2019. Estimating topsoil texture fractions by digital soil mapping-a response to the long-outdated soil map in the Philippines. Sustainable Environment Research, 29(1), 1-20.
Moosavi A. A., and Sepaskhah A. R. 2012. Spatial variability of physico-chemical properties and hydraulic characteristics of a gravelly calcareous soil. Archives of Agronomy and Soil Science, 58(6), 631-656.
Robinson N. J., Dahlhaus P. G., Wong M., MacLeod A., Jones D., andC. Nicholson. 2019. Testing the public–private soil data and information sharing model for sustainable soil management outcomes. Soil Use and Management, 35(1), 94-104.
Santra P., Kumar M., and N. Panwar. 2017. Digital soil mapping of sand content in arid western India through geostatistical approaches. Geoderma Regional, 9, 56-72.
Searle R. 2015. The Australian site data collation to support the Global Soil Map. Basis of the global spatial soil information system. GlobalSoilMap. 127-132p. Seyedmohammadi J., Navidi M. N., and L. Esmaeelnejad. 2019. Geospatial modeling of surface soil texture of agricultural land using fuzzy logic, geostatistics and GIS techniques. Communications in Soil Science and Plant Analysis, 50(12), 1452-1464.
Shirazi M. A., and L. Boersma. 1984. A unifying quantitative analysis of soil texture. Soil Science Society of America Journal, 48(1), 142-147.
Ungaro F., Ragazzi F., Cappellin R., and P. Giandon. 2008. Arsenic concentration in the soils of the Brenta Plain (Northern Italy): mapping the probability of exceeding contamination thresholds. Journal of Geochemical Exploration, 96(2-3), 117-131.
Zhao Z., Chow T. L., Rees H. W., Yang Q., Xing Z., and Meng F. R. 2009. Predict soil texture distributions using an artificial neural network model. Computers and electronics in agriculture, 65(1), 36-48. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 801 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 638 |