ORIGINAL_ARTICLE
بررسی تأثیرپذیری سطح آب زیرزمینی از نشت و نفوذ در کانالهای انتقال آب (مطالعه موردی: بلداجی)
آب زیرزمینی منبع اصلی تأمین آب آشامیدنی بیش از 5/1 میلیارد نفر در سراسر جهان، از جمله مناطق خشک و نیمهخشکی چون ایران است. پژوهش حاضر با هدف بررسی تأثیر نشت و نفوذ بر تغذیه آب زیرزمینی، در شرایط قرارگیری تراز سطح ایستابی در اعماق متفاوت انجام شده است. برای انجام این پژوهش، کانال خاکی بلداجی با خاک لومی، در شهرستان بروجن استان چهارمحال و بختیاری، بهعنوان نمونه اصلی انتخاب شد. ابعاد این کانال براساس روابط تشابه ابعادی و با در نظر گرفتن مقیاس 13/0 به مدل آزمایشگاهی واقع در آزمایشگاه مکانیک خاک دانشگاه شهرکرد و در کانالی با شیب ثابت، طول یک متر و عرض 59/0 متر انتقال یافت. در این پژوهش، 9 دبی (بین 40 تا 161 لیتر در ثانیه) و چهار سطح ایستابی (75/0، 8/0، 85/0 و 9/0 متر از سطح خاک) به دبی قابل کاربرد در مدل تبدیل شد. کلیه آزمایشها برای دو مقطع مثلثی و ذوزنقه و در سه تکرار انجام گردید. نتایج مدل فیزیکی آزمایشگاه نشان داد نفوذ آب از کانال باعث بالا آمدن سطح آب زیرزمینی بین 5/3 تا 11 سانتیمتر میگردد. مقادیر تغذیه آب زیرزمینی با استفاده از روش بیلان آب محاسبه شد و نتایج نشانگر تخمینهای نامطلوب این روش برای هر دو مقطع مثلث و ذوزنقه است (R2 بزرگتر از 72/0 و 62/0 بهترتیب برای مقطع ذوزنقه و مثلث؛ RMSE بزرگتر از 166 و 157 بهترتیب برای مقطع ذوزنقه و مثلث؛ و MAE بزرگتر از 154 و 142 بهترتیب برای مقطع ذوزنقه و مثلث). بنابراین، این روش برای تخمین تغذیه در منطقه بروجن پیشنهاد نمیشود.
https://jise.scu.ac.ir/article_14385_0aea063defc95e70a2062ed5e1066d03.pdf
2019-12-22
1
14
10.22055/jise.2017.21103.1519
کانال خاکی
مدل سازی فیزیکی
تشابه ابعادی
روش بیلان آب
احسان
توکلی
ehsan.diamond@gmail.com
1
فارغالتحصیل دکتری آبیاری و زهکشی دانشکده کشاورزی دانشگاه شهرکرد و و عضو باشگاه پژوهشگران جوان و نخبگان، واحد مشهد، دانشگاه آزاد اسلامی، مشهد، ایران.
LEAD_AUTHOR
بهزاد
قربانی
behg1955@yahoo.com
2
دانشیار دانشکده کشاورزی دانشگاه شهرکرد.
AUTHOR
مهدی
رادفر
mahdi1010@yahoo.com
3
استادیار دانشکده کشاورزی دانشگاه شهرکرد.
AUTHOR
حسین
صمدی بروجنی
samadi153@yahoo.com
4
استادیار دانشکده کشاورزی دانشگاه شهرکرد.
AUTHOR
بیژن
قهرمان
bijangh@um.ac.ir
5
استاد دانشکده کشاورزی دانشگاه فردوسی مشهد.
AUTHOR
1- Amirtaimoori, S., 2016. Forecasting the exploitation of groundwater resources and the possibility of recharge them by the precipitation in Jiroft. Irrigation Sciences and Engineering, 40(1), pp.39-48. (In Persian).
1
2- Azari, A., Akhoond-Ali, A.M., Radmanesh, F. and Haghighi, A., 2015. Groundwater-surface water interaction simulation in terms of integrated water resource management (Case Study: Dez Plain). Irrigation Sciences and Engineering, 38(2), pp.33-47. (In Persian).
2
3- Chanson, H., 2004. The hydraulics of open channel flow. Arnold, London.
3
4- Chen, C., Wan, J. and Zhan, H., 2003. Theoretical and experimental studies of coupled seepage-pipe flow to a horizontal well. Journal of Hydrology, 281, pp.159-171.
4
5- Demlie, M., 2015. Assessment and estimation of groundwater recharge for a catchment located in highland tropical climate in central Ethiopia using catchment soil-water balance (SWB) and chloride mass balance (CMB) techniques. Environmental Earth Sciences, 74(2), pp.1137-1150.
5
6- Ettema, R., 2000. Hydraulic modeling: concepts and practice. ASCE, USA.
6
7- Fernald, A.G. and Guldan. S.J., 2006. Surface water-groundwater interactions between irrigation ditches, alluvial aquifers, and streams. Reviews in Fisheries Science, 14(1-2), pp.79-89.
7
8- Fernald, A.G., Baker, T.T. and Guldan, S.J., 2007. Hydrologic, riparian, and agroecosystem functions of traditional acequia irrigation systems. Journal of Sustainable Agriculture, 30(2), pp.147-171.
8
9- Gee, G.W. and Bauder, J.W., 1979. Particle size analysis by hydrometer: a simplified method for routine textural analysis and a sensitivity test of measurement parameters. Soil Science Society of America Journal, 43(5), pp.1004-1007.
9
10- Gee, G.W. and Hillel, D., 1988. Groundwater recharge in arid regions: review and critique of estimation methods. Hydrological Processes, 2, pp.255-266.
10
11- Healy, R.W. and Cook, P.G., 2002. Using groundwater levels to estimate recharge. Hydrogeology Journal, 10(1), pp.91-109.
11
12- Heller, V., 2012. Model-prototype similarity. In: 4th Coastlab Teaching School, Wave and Tidal Energy. Porto, Portugal.
12
13- Helmus, A.M., Fernald, A.G., VanLeeuwen, D.M., Ulery, A.L., Baker, T.T. and Abbot, L.B., 2009. Surface water irrigation input effects on shallow groundwater quality and recharge along the Rio Grande in Northern New Mexico. Journal of the American Water Resources Association, 45(2), pp.407-418.
13
14- Lerner, D.N., Issar, A.S. and Simmers, I., 1990. Groundwater recharge. A guide to understanding and estimating natural recharge. International Contributions to Hydrogeology. Verlag Heinz Heise. Germany.
14
15- Meijer, K., Boelee, E., Augustijn, D. and van der Molen, I., 2006. Impacts of concrete lining of irrigation canals on availability of water for domestic use in southern Sri Lanka. Agricultural Water Management, 83(3), pp.243-251.
15
16- MPOIRI (Management and Planning Organization of Islamic Republic of Iran)., 2001. Manual for infiltration rate measurement by cylinder infiltrometer method. Tehran. Iran. MPOIRI Publication. (In Persian).
16
17- Nimmo, J.R., Stonestrom, D. and Healy, R.W., 2003. Aquifer recharge. In: Stewart, B.A., and Howell, T.A., (eds.) Encyclopedia of Water Science. Marcel Dekker, New York, pp. 22-25.
17
18- Obuobie, E., Diekkrueger, B., Agyekum, W. and Agodzo, S., 2012. Groundwater level monitoring and recharge estimation in the White Volta River basin of Ghana. Journal of African Earth Sciences, 71, pp.80-86.
18
19- Ochoa, C.G., Fernald, A.G., Guldan, S.J. and Shukla, M.K., 2007. Deep percolation and its effects on shallow groundwater level rise following flood irrigation. Transactions of ASABE (American Society of Agricultural and Biological Engineers), 50(1), pp.73-81.
19
20- Ochoa, C.G., Fernald, A.G., Guldan, S.J., Tidwell, V.C. and Shukla, M.K., 2013. Shallow aquifer recharge from irrigation in a semiarid agricultural valley in New Mexico. Journal of Hydrologic Engineering, 18(10), pp.1219-1230.
20
21- Rushton, K.R., 2003. Groundwater hydrology: Conceptual and computational models. Wiley, England.
21
22- Samani, J.V.M. and Fathi, P., 2005. Evaluation of some drainage unsteady analytical models for simultaneous prediction of saturated hydraulics conductivity and effective porosity using the inverse problem technique. Journal of Agricultural Sciences and Natural resources, 12(3), pp.1-10. (In Persian).
22
23- Sampat, P., 2000. Groundwater shock: the polluting of the world’s major freshwater stores. World Watch, 13(1), pp.10-22.
23
24- Scanlon, B.R., Dutton, A. and Sophocleous, M.A., 2003. Groundwater recharge in Texas. Texas Water Development Board. Bureau of Economic Geology. The University of Texas at Austin, Austin, Texas.
24
25- Scanlon, B. R., Healy, R. W., and P. G., Cook. 2002. Choosing appropriate techniques for quantifying groundwater recharge. Hydrogeology Journal, 10(1), pp.18-39.
25
26- Simpson, M.J., Clement, T.P. and Gallop, T.A., 2003. Laboratory and numerical investigation of flow and transport near a seepage‐face boundary. Groundwater, 41(5), pp.690-700.
26
27- Sobowale, A., Ramalan, A.A., Mudiare, O.J., and Oyebode, M.A., 2014. Groundwater recharge studies in irrigated lands in Nigeria: Implications for basin sustainability. Sustainability of Water Quality and Ecology, 3, pp.124-132.
27
28- Streeter, V.L. and Wylie, E.B., 1979. Fluid Mechanics. McGraw-Hill, USA.
28
29- Swenson, S., and J., Wahr. 2009. Monitoring the water balance of Lake Victoria, East Africa, from space. Journal of Hydrology, 370 (1-4), pp.163-176.
29
30- Willis, T.M., Black, A.S. and Meyer, W.S., 1997. Estimates of deep percolation beneath cotton in the Macquarie Valley. Irrigation Science, 17(4), pp.141-150.
30
31- Winter, T.C., Harvey, J.W., Franke, O.L. and Alley, W.M., 1998. Ground water and surface water, a single resource. U.S. Geological Survey, Denver, CO. Technical Rep.
31
32- Xu, X., Huang, G., Qu, Z. and Pereira, L.S., 2011. Using MODFLOW and GIS to assess changes in groundwater dynamics in response to water saving measures in irrigation districts of the Upper Yellow River Basin. Water Resources Management, 25(8), pp.2035-2059.
32
33- Yamanaka, T., Mikita, M., Lorphensri, O., Shimada, J., Kagabu, M., Ikawa, R., Toshio, N. and Tsujimura, M., 2011. Anthropogenic changes in a confined groundwater flow system in the Bangkok Basin, Thailand, part II: how much water has been renewed? Hydrological Processes, 25(17), pp.2734-2741.
33
34- Yin, L., Hu, G., Huang, J., Wen, D., Dong, J., Wang, X. and Li, H., 2011. Groundwater-recharge estimation in the Ordos Plateau, China: comparison of methods. Hydrogeology Journal, 19(8), pp.1563-1575
34
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر بار آبی و دور آبیاری بر نفوذ تجمعی و نفوذ جانبی در آبیاری جویچه ای
افزایش بازده در آبیاری جویچهای، مستلزم شناخت کافی از تأثیر شرایط اولیه و مرزی متفاوت بر فرایند نفوذ و همچنین نفوذ جانبی در جویچهها است. این پژوهش با هدف بررسی تأثیر رطوبت اولیه و بار آبی متفاوت بر نفوذ تجمعی و جانبی در آبیاری جویچهای انجام شد. به همین منظور، 24 آزمایش نفوذ بهصورت آزمایش نفوذ در جویچه و استوانه مضاعف در شرایط اولیه (دو بار آبی پنج و ده سانتیمتر) و مرزی (دو دور آبیاری چهار و نه روز بهمنظور فراهم آمدن دو رطوبت اولیه متفاوت) متفاوت در مزرعه انجام شد. نتایج نشان داد که با افزایش بار آبی و کاهش رطوبت اولیه، نفوذ تجمعی بهترتیب تا 102 و 62 درصد افزایش یافت. تأثیر افزایش بار آبی از پنج به ده سانتیمتر بر افزایش نفوذ تجمعی بیشتر از تأثیر کاهش رطوبت اولیه در اثر افزایش دور آبیاری از چهار به نه روز بود. همچنین نفوذ جانبی با افزایش بار آبی تا بیش از پنج برابر و با کاهش دور آبیاری تا 96 درصد افزایش یافت.
https://jise.scu.ac.ir/article_14390_70ba61abdbf32e24a48e9f751101fec4.pdf
2019-12-22
15
27
10.22055/jise.2017.20123.1440
استوانه مضاعف
جویچه کوتاه انتها بسته
شرایط اولیه
شرایط مرزی
نفوذ جانبی نسبی
بابک
دیالمه
dialameh.babak@ut.ac.ir
1
دانشآموخته کارشناسیارشد، گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران، کرج، ایران.
AUTHOR
حامد
ابراهیمیان
ebrahimian@ut.ac.ir
2
دانشیار، گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران، کرج، ایران
LEAD_AUTHOR
مسعود
پارسی نژاد
parsinejadmasoud@gmail.com
3
دانشیار، گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران، کرج، ایران.
AUTHOR
علی
مختاری
ali.mokhtari137098@gmail.co
4
دانشآموخته کارشناسیارشد، گروه مهندسی آبیاری و آبادانی، دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی، پردیس کشاورزی و منابع طبیعی دانشگاه تهران، کرج، ایران.
AUTHOR
1- Abbasi, F., Adamsen, F.J., Hunsaker, D.J., Feyen, J., Shouse, P. and Van Genuchten, M.T. 2003. Effects of flow depth on water flow and solute transport in furrow irrigation: Field data analysis. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 129(4), pp. 237-246.
1
2- Bala, N., Singh, G., Bohra, N.K., Limba, N.K. and Baloch, S.R. 2014. Bio drainage for Restoration of Canal Command Waterlogged Area in Indian Desert. Indian Forester, 140(5), pp. 462-467.
2
3- Bautista, E., Warrick, A.W. and Strelkoff, T.S. 2014. New results for an approximate method for calculating two-dimensional furrow infiltration. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 140(10), pp. 04014032.
3
4- Ebrahimian, H. 2014. Soil infiltration characteristics in alternate and conventional furrow irrigation using different estimation methods. KSCE Journal of Civil Engineering, 18(6), pp. 1904-1911.
4
5- Elliot, R.L. and Walker, W. 1982. Field evaluation on furrow infiltration and advance functions. Transaction of the ASAE, 25(2), pp. 396–400.
5
6- Fangmeier, D.D. and Ramsey, K.K. 1978. Intake characteristics of irrigation furrows. ASAE, 21(4), pp. 696–700.
6
7- Furman, A., Warrick, A.W., Zerihun, D. and Sanchez, C.A. 2006. Modified Kostiakov infiltration function: Accounting for initial and boundary conditions. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 132(6), pp. 587-596.
7
8- Govers, G., Takken, I. and Helming, K. 2000. Soil roughness and overland flow. Agronomie, 20(2), pp. 131-146.
8
9- Gregory, J.H., Dukes, M.D., Jones, P.H. and Miller, G.L. 2006. Effect of urban soil compaction on infiltration rate. Journal of Soil and Water Conservation, 61(3), pp. 117-124.
9
10- Hamilton, G., Akbar, G., Hassan, I., Raine, S., McHugh, A., Fisher, P. and Sheppard, J. 2014. Management to improve soil productivity and maximise lateral infiltration in permanent bed-furrow irrigation systems. In Proceedings of the National Soil Science Conference Soil Science Australia.
10
11- Hartge, K.H., Horn, R., Horton, R., Bachmann, J. and Peth, S. 2016. Essential Soil Physics. Schweizerbart science publishers. Germany.
11
12- Hills, R.C. 1970. The determination of the infiltration capacity of field soils using the cylinder infiltrometer. Technical Bulletin, British Geomorphological Research Group.
12
13- Izadi, B. and Wallender, W.W. 1985. Furrow hydraulic characteristics and infiltration. ASAE, 28(6), pp. 1901-1908.
13
14- Karmeli, D., Salazar, L. and Walker, W. 1978. Assessing the spatial variability of irrigation water application. Office of Research and Development US Environmental Protection Agency, Oklahoma, USA.
14
15- Miao, Q., Rosa, R.D., Shi, H., Paredes, P., Zhu, L., Dai, J. and Pereira, L. S. 2016. Modeling water use, transpiration and soil evaporation of spring wheat–maize and spring wheat–sunflower relay intercropping using the dual crop coefficient approach. Agricultural Water Management, 165, pp. 211-229.
15
16- Oyonarte, N.A., Mateos, L. and Palomo, M.J. 2002. Infiltration variability in furrow irrigation. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 128(1), pp. 26-33.
16
17- Philip, J.R. 1957. The theory of infiltration: 5. the influence of the initial moisture content. Soil Science, 84(4), pp. 329–339.
17
18- Philip, J.R. 1969. Theory of infiltration. Advance Hydroscience, 5, pp. 215–305.
18
19- Skonard, C.J. 2002. A field-scale furrow irrigation model. PhD dissertation, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, USA.
19
20- Sloan, B.P., Basu, N.B. and Mantilla, R. 2016. Hydrologic impacts of subsurface drainage at the field scale: Climate, landscape and anthropogenic controls. Agricultural Water Management, 165, pp. 1-10.
20
21- Souza, F. 1981. Nonlinear hydrodynamic model of furrow irrigation. PhD dissertation, University of California, Davis, California.
21
22- Valiantzas, J.D., Pollalis, E.D., Soulis, K.X. and Londra, P.A. 2009. Modified form of the extended Kostiakov equation including various initial and boundary conditions. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 135(4), pp. 450-458.
22
23- Vogel, T. and Hopmans, J.W. 1992. Two-dimensional analysis of furrow infiltration. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 118(5), pp. 791-806.
23
24- Walker, W.R. and Kasilingam, B. 2004. Another look at wetted perimeter along irrigated furrows—modeling implications. World Water and Environmental Resources Congress: ASCE/EWRI Salt Lake City, UT.
24
25- Walker, W.R. and Skogerboe, G.V. 1987. Surface Irrigation Theory and Practice. Prentice-Hall, Englewood Cliffs, New Jersey. USA.
25
26- Wallender, W.W. and Rayej, M. 1990. Shooting method for Saint Venant equations of furrow irrigation. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 116(1), pp. 114–122.
26
27- Yonts, C.D., Eisenhauer, D.E. and Varner, D.L. 2003. Managing furrow irrigation systems. Cooperative Extension, Institute of Agriculture and Natural Resources, University of Nebraska-Lincoln.
27
28- Zerihun, D., Feyen, J. and Reddy, J.M. 1996. Sensitivity analysis of furrow-irrigation performance parameters. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, 122(1), pp. 49–57.
28
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی عملکرد روش های داده مبنا در تخمین نقاط مهم رطوبتی در منطقه شاهرود
آگاهی از نقاط مهم رطوبتی، برای مطالعه های آبیاری در مزرعه بسیار ضروری میباشد اما اندازه گیری این اطلاعات به روش مستقیم بسیار پرهزینه و وقتگیر است. روشهای داده مبنا میتوانند روش مناسبی برای تخمین این پارامترها باشد. تحقیق حاضر به برآورد نقاط مهم رطوبتی شامل ظرفیت زراعی و نقطه پژمردگی دایم بهوسیله پارامترهای زودیافت با سه روش شبکه عصبی، رگرسیون خطی چندمتغیره و رگرسیون بردار پشتیبان در منطقه شاهرود پرداخته است. پس از نرمالسازی دادههای مورد نظر جدول ضریب همبستگی متغیرهای ورودی احتمالی با خروجیهای مورد نظر تشکیل شد و معنیداری همبستگی متغیرهای ورودی و خروجی از نظر آماری بررسیگردید. سپس، مدلسازی با روشهای مذکور انجام و نتایج مورد ارزیابی قرار گرفت. نتایج نشان داد که روش رگرسیون بردار پشتیبان کارایی بهتری نسبت به دو روش دیگر دارد. مقادیر ضریب تعیین، انحراف جذر میانگین مربعات خطا و ریشه میانگین مربعات خطا نرمالشده در بهترین مدل رگرسیون بردار پشتیبان، بهترتیب برابر 85/0 ، 12/3 و 89/12 برای ظرفیت زراعی و 83/0 ، 58/1و 84/14 برای نقطه پژمردگی دایم و برای شبکههای عصبی مقادیر 72/0 ، 48/3 و 36/14 برای ظرفیت زراعی و 75/0 ، 90/1 و 91/17 برای نقطه پژمردگی بهدست آمد. با توجه به بررسیهای صورتگرفته در این تحقیق، میتوان بیان نمود که مدلهای رگرسیون بردار پشتیبان با تابع کرنل خطی پایه شعاعی قادر خواهند بود با خطای پایین و ضریب تعیین بالا نقاط مهم رطوبتی خاک را پیشبینی کنند و همچنین میتوانند جایگزین بسیار خوبی برای روشهای سنتی همچون شبکههای عصبی و رگرسیون خطی باشند.
https://jise.scu.ac.ir/article_14341_eacab29e3fde1daf20d005de18ffc784.pdf
2019-12-22
29
44
10.22055/jise.2017.22685.1617
رگرسیون خطی
شبکه های عصبی مصنوعی
رگرسیون بردار پشتیبان
ظرفیت زراعی
نقطه پژمردگی دایم
امید
نوروزی انگنایی
omidnorooozi67@gmail.com
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد مهندسی آب، دانشگاه زابل
LEAD_AUTHOR
محمدجواد
خلفی
javad007khalafi@gmail.com
2
دانش آموخته کارشناسی ارشد آبخیزداری، دانشگاه زابل
AUTHOR
محبوبه
کریمی سورند
3
دانش آموخته کارشناسی ارشد مهندسی خاک، دانشگاه صنعتی شاهرود
AUTHOR
1- Baker, L. and Ellison, D., 2008. Optimisation of pedotransfer functions using an artificial neural network ensemble method. Geoderma, 144, pp. 212-224.
1
2- Blake, G. and Hartage, K., 1986. Bulk density. In Methods of Soil Analysis, Part Klute. ASA Monogor Madison. Soil Science Society of America, pp. 363-376.
2
3- Botula, Y. D., Nemes, A., Mafuka, P., Van Ranst, E. and Cornelis, W., 2013. Prediction of water retention of soils from the humid tropics by the nonparametric k-nearest neighbor approach. Vadose Zone Journal, 12(2), pp. 1-17.
3
4- Chen, S., Yu, P. and Tang, H., 2010. Statistical downscaling of daily precipitation using support vector machines and multivariate analysis. Journal of Hydrology, 385, pp. 13-23.
4
5- Gee, G. W. and Bauder, J. W., 1986. Particle-size analysis, hydrometer method. In Klute et al. (eds.) Method’s of Soil Analysis Agron. Soil Science Society of America, pp. 404-408.
5
6- Hong W., 2011. Traffic flow forecasting by seasonal SVR with chaotic simulated annealing algorithm, Neurocomputing, 74, pp. 2096-2107.
6
7- Kaihua, L., Shaohui, X., Jichun ,W., Qing, Z. and N. Lesheng., 2014. Using support vector machines to predict cation exchange capacity of different soil horizons in Qingdao City, China. Journal of Plant Nutrition and Soil Science, 177, pp. 775–782.
7
8- Kakaeilafdani, E., Moghaddamnia, A. and Ahmadi, A., 2013. Daily suspended sediment load prediction using artificial neural networksand support vector machines. Journal of Hydrology, 478, pp. 50-62.
8
9- Kisi, O. and Cimen, A., 2011. A wavelet-support vector machine conjunction model for monthly streamflow forecasting. Journal of Hydrology, 399(2), pp. 132-140.
9
10- Koekkoek, E. J. and Booltink, H., 1999. Neural network models to predict soil water retention. European Journal of Soil Science, 50, pp. 489-495.
10
11- Lin, G., Chen, G., Huang, P. and Chou, Y., 2009. Support vector machine-based models for hourly reservoir inflow forecasting during typhoon-warning periods. J. of Hydrology, 372, pp. 17-29.
11
12- MahdaviMeymand, A. and Ahadian, J., 2015. Comparison of Statistical, Experimental, neural network and fuzzy neural network methods in estimation of air Overflow needed. Journal of Irrigation Science and Engineering, 38 (3), pp. 51-61. (In Persian).
12
13- Minasny, B. and McBratney, A., 2002. The Neuro-m method for fitting neural network parametric pedotransfer functions. Soil Science of Society America, 66, pp. 352–361.
13
14- Nemes, A., Schaap, M. and Wosten, J., 2003. Functional evaluation of pedotransfer functions derived from different scales of data collection, Journal of Soil Science, 67, pp. 1093–1102.
14
15- Nguyen, P.M., De Pue, J., Van, K. L. and Cornelis, W., 2015. Impact of regression methods on improved effects of soil structure on soil water retention estimates, Journal of Hydrology, 29, pp. 598-606.
15
16- Noori, R., Karbassia, A., Moghaddamniac, D., Hand, M.H., Zokaei-Ashtianie, A., Farokhniab, F. and GhafariGoushehc, M., 2013. Assessment of input variables determination on the SVM model performance using PCA, Gamma test, and forward selection techniques for monthly stream flow prediction. Journal of Hydrology, 401 (3), pp. 177-189.
16
17- NikbakhtShahbazi, A., Zahraie, B. and Naseri, M., 2013. Seasonal Meteorological Drought Forecasting Using Support Vector Machines. Journal of Water and Wastewater, 2, pp. 73-85. (In Persian).
17
18- Shirani, H., 2011. Estimation of some soil moisture characteristic curve points including FC and PWP using soil transfer functions and regression method in Kerman. Journal of Agricultural Science and Technology Soil and Water Sciences, 59 (16), pp. 141-150. (In Persian).
18
19- Schaap, M. G. and F. Leij., 1998. Using neural networks to predict soil water retention and soil hydraulic conductivity. Soil and Tillage Research, 47, pp. 37-42.
19
20- Shukri, Q., Sadeghi, M. And Ahmadi Marwash, M., 2013. Presentation of a Combined Data Preprocessing Method in Regression Vector Machine to Predict the Quality of Refined Oil. Journal of Petroleum Research, 75 (23), pp. 102-116. (In Persian).
20
21- Ungaro, F., Calzolari, C. and Busoni, E., 2005. Development of pedotransfer functions using a group method of data handling for the soil of the Pianura Padano–Veneta region of North Italy. Water Retention Properties Geoderma, 124, pp. 293-317.
21
22- Vapnik, V. N. and Cortes, C., 1995. Support vector networks. Machine Learning, 20, pp. 273-297.
22
23- Vali, A., Moiri, M. and Movahediniya, N., 2009. Comparative analysis of artificial neural networks performance and suspended sediment prediction regression models. Natural Geography Research, 71, pp. 21-30. (In Persian).
23
24- Yin, J. and Log, P., 2011. Prediction for blocked tripe tides with amino acids descriptors (HMLP) by multiple linear regression and support vector regression”, Procedia Environmental Sciences, 8, pp. 173–178.
24
25- Yoon, H., Jun, S. C., Hyun, Y., Bae, G. O. and Lee, K., 2011. A comparative study of artificial neural networks and support vector machines for predicting groundwater levels in a coastal aquifer. Journal of Hydrology, 396 (1), pp. 128-138.
25
26- JafariGilandeh, S., Khodaverdillo, H. and Rasulzadeh, A., 2017. Application and comparison of parametric transfer functions of Van Genuchten model in simulating unsteady water flow in cultivated soil. Soil Knowledge Journal, 25 (2), pp. 82 - 92. (In Persian).
26
27- Zhang, Y., 2007. Artificial neural networks based on principal component analysis input selection for clinical pattern recognition analysis. Talanta, 73 (1), pp. 68-75.
27
ORIGINAL_ARTICLE
پهنه بندی منطقه شرق دریاچه ارومیه براساس عملکرد دیم و بارش با روش های Ward،Means K- و PCA
در بین عوامل اقلیمی مؤثر برای کشت دیم، بارندگی مهمترین عامل محسوب میشود. تعیین اراضی مستعد دیم در کشور بهویژه حوضه آبریز دریاچه ارومیه امری ضروری میباشد. بهمنظور پهنهبندی منطقه شرق دریاچه ارومیه براساس عملکرد دیم و بارش برای بررسی قابلیت کشت دیم، آمار بارش روزانه ۲6 ایستگاه بارانسنجی برای دوره آماری 1370 تا 1392 بهکار گرفته شد. در این مطالعه گیاه گندم، بهعنوان یک محصول استراتژیک، انتخاب شد و و از آمار عملکرد گندم دیم طی دوره مذکور استفاده گردید. سپس با بهکارگیری روشهای تجزیه به مؤلفههای اصلی،K- Means و وارد خوشهبندی انجام گرفت. همگنی خوشههای بهدست آمده با آزمونهای آماری H و S بررسی شد و خوشههای همگن در محیط GIS رسم گردید. نتایج نشان داد که ضرایب عاملهای تجزیه به مؤلفههای اصلی با خوشهبندی K- Means از نظر درصد مساحت و درصد میانگین خوشههای حاصلشده بارش و عملکرد دیم همخوانی بیشتری باهم دارند و نتایج به هم نزدیک است. از طرفی دیگر، از نقطه نظر تغییرات مکانی، خطوط همعملکرد توام با خطوط همبارش رسم شد. نتایج افزایشی همسو برای عملکرد محصول و بارش در شمالغرب و مرکز منطقه مورد مطالعه را نشان داد که با ماهیت فیزیکی روند عملکرد دیم همخوانی دارد؛ اما در بخشهای دیگر منطقه برخی مناطق ناهمگن مشاهده شد. مناطق همگن 47/24 درصد و مناطق ناهمگن 53/75 درصد مساحت منطقه مورد مطالعه را در برگرفت.
https://jise.scu.ac.ir/article_14401_bc8d96b3ce041bd68665377a720e1992.pdf
2019-12-22
45
59
10.22055/jise.2017.19506.1396
بارش
پهنه بندی
خوشه بندی
عملکرد دیم
پروا
محمدی
mohammadi.parva@yahoo.com
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
احمد
فاخری فرد
affard312@yahoo.com
2
استاد، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز.
AUTHOR
یعقوب
دین پژوه
dinpashoh@yahoo.com
3
دانشیار ، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز.
AUTHOR
اسماعیل
اسدی
esasadi@gmail.com
4
استادیار، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز.
AUTHOR
1- Akinci, H., Ozalp, A.Y. and Turgut, B., 2013. Agricultural land use suitability analysis using GIS and AHP technique. Computers and Electronics in Agriculture, 97, pp. 71-82.
1
2- Babaei, F., Vaezi, A.R. and Taheri, M., 2015. Modeling soil organic carbon content based on topographic indices and soil properties of wheat dryland. Journal of Soil and Water Conservation Research, 23 (3), pp. 111-129. (In Persian)
2
3- Munoz-Diaz, D. and Rodrigo, F.S., 2004, April. Spatio-temporal patterns of seasonal rainfall in Spain (1912-2000) using cluster and principal component analysis: comparison. In Annales Geophysicae (Vol. 22, No. 5, pp. 1435-1448).
3
4- Faizizadeh, B. Abdali, H., Rezaei Banafsheh, M. and Mohammadi, Gh. H., 2012. Zoning of rainfed wheat cultivation capability in East Azarbaijan province using GIS spatial analysis. Journal of Agriculture, 96, pp. 75-91. (In Persian).
4
5- Hasheminasab Khabisi, F. Mousavi Baigi, M., Bakhtari, B. and Bnaianaval, M. 2014. Effect of rainfall on dryland wheat yield and satisfaction index of water need at different time scales. Journal of Irrigation and Water Engineering, 17, pp. 1-13. (In Persian).
5
6- Hassan, B.G.H. and Ping, F., 2012. Formation of homogenous regions for Luanhe basin by using L-moments and cluster techniques. International Journal of Enviromental Science and Development, 3(2), pp. 205- 210.
6
7- Hosking, J.R.M. and Wallis, J.R., 1993. Some statistics useful in regional frequency analysis. Water Resource Research, 29 (2), pp. 281- 671.
7
8- Houshyar, E., Sheikh-Davoodi, MJ., Almassi, M., Bahrami, H., Azadi, H., Omidi, M., Sayyad, G. and Witlox, F., 2014. Silage corn production in conventional and conservation tillage systems. Part 1: Sustainability analysis using combination of GIS/AHP and multi-fuzzy modeling. Ecological Indicators, 30, pp. 102-114.
8
9- Kamali, Gh.A., Sadeghianipour, A., Sedaghatkerdar, A., Asgari, Gh., 2008. Climatic potential of rainfed wheat cultivation in East Azarbaijan province. Journal of Soil and Water Science and Technology, 22 (2), pp. 467-483. (In Persian).
9
10- Kitsara, G., Pappaioannou, G., Mitropoulo, A. and Markopoulos, P., 2005. Reference Crop evapotranspiration and agricultural rainfall index. In the 9th International Conference on Environmental Science and Technology, Rhodes island, Greece.
10
11- Macqueen, J., 1967. Some methods for classtification and analysis of multivariate observation. In Proceeding of the 5th Berkeley Symposiumon Mathematical Statistics and Probability, Berkeley, CA: University of California.
11
12- Masoodian, S.A., Darand, M., and Karsaz, S.A., 2011. Precipitation zoning west and northwest of Iran by cluster analysis method. Journal of Natural Geography, 11, pp. 35- 44. (In Persian).
12
13- Mohammadi, P., Fakherifard, A., Dinpazhoh, Y., and Asadi, E., 2017. Regionalization of the East part of Lake Urmia Basin based on impact of seasonal precipitation on rainfed yield using the ward and K-means methods. Iranian Journal of Ecohydrology, 4(2), pp. 489-498. (In Persian).
13
14- Nazmfar, H. and Goldoost, A., 2013. Identification of climatic sub-regions of Yazd province using multivariate statistical methods. Geographical Space Journal. 48, pp. 161-147. (In Persion)
14
15- Nosrati, K., Mohseni Sarovi, M., Islamian, S., Sharifi, F. and Mahdavi, M., 2004. Determination of homogeneous zones for low flow frequency analysis. Iranian Journal of Natural Resources, 57 (1), pp. 45-58. (In Persian).
15
16- Parracho, A.C., Melo-Goncalves, P. and Rocha, A., 2016. Regionalisation of precipitation for the Iberian Peninsula and climate change. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, 94, pp. 146-154.
16
17- Pelczer, I.J. and Cisneros-Iturbe, H.L., 2008. Identification of rainfall patterns over the valley of Mexico. In 11th International Conference on Urban Drainge, Edinburgh, Scatland, UK.
17
18- Pineda-Martinez, L.F. and Carbajal, N. and Median –Roldan, E., 2007. Regionalization and classification of bioclimatic zones in the central- northeastern region of Mexico using principal component analysis. Journal of Atomofera, 20(2), pp. 133- 145.
18
19- Raziei., T., 2017. A precipitation regionalization and regime for Iran based on multivariate analysis. Theoretical and Applied Climatology,131(3-4), pp. 1429-1448.
19
20- Rencher, A.C., 2002. Methods of multivariate analysis. John Wiley and Sons, INC publication.
20
21- Romero, R., Sumner, G., Ramis, C., Genovés, A., 1999. A classification of the atmospheric circulation patterns producing significant daily rainfall in the Spanish Mediterranean area. International Journal of Climatology: A Journal of the Royal Meteorological Society, 19(7), pp. 765-785.
21
22- Sattari, N., Fakhri Fard, A. and Hasaniha,. A.H., 2014. Northwest zoning of the country based on the ratio of precipitation to evapotranspiration by principal component analysis and Ward. Iranian Water Research Journal, 9 (4), pp. 1-8. (In Persian).
22
23- Shirvani, A. and Nazem al-Sadat, S.M. J., 2012. Precipitation Zoning in Iran Using Principal Component Analysis and Cluster Analysis. Iranian Water Resources Research, 8 (1), pp. 81-85. (In Persian).
23
24- Stathis, D. and Myronidis, D., 2009. Principal component analysis of precipitation in Thessaly region (Central Greece). Journal of Global Nest, 11(4), pp. 467-476.
24
25- Ward, J.R., 1963. Hierarchical grouping to optimize an objective function. Journal of the American Statistical Asssociation, 58 (301), pp. 236-244.
25
26- Wiltshire, S.E., 1986. Identification of homogeneous regions for flood frequency analysis. Journal of Hydrology, 84(3), pp.287-302.
26
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر آبیاری تکمیلی بر رطوبت خاک، محصول و درآمد باغداران در شرایط خشکسالی در باغهای انجیر دیم
در این پژوهش، تأثیر زمان و مقادیر مختلف آبیاری تکمیلی در فواصل مختلف از تنه درخت بر رطوبت خاک، محصول و درآمد باغداران انجیر در شرایط خشکسالی بررسی شد. آزمایشها طی دو سال (1392و 1393) در منطقه استهبان بر روی انجیر خوراکی دیم رقم سبز، انجام شد. تیمارهای آبیاری تکمیلی شامل فاصله آبیاری از درخت: نزدیک تنه درخت، در سایهانداز درختان به فاصله 1 تا 1/1 متر از تنه درخت و خارج از سایهانداز،مقدار آبیاری: بدون آبیاری (شاهد)، 1000 و 2000 لیتر برای هر درخت و زمان آبیاری در فروردین و مرداد بود.سرعت کاهشرطوبت خاک پس از تیمار آبیاری فروردین، نسبت به آبیاری مرداد کمتر بود. کمترین مقدار محصول در بین تیمارهای مقدار آبیاری، مربوط به تیمار بدون آبیاری بود. آبیاری نزدیک تنه درخت و بیرون سایهانداز در مقایسه با آبیاری در سایهانداز، محصول بیشتری تولید کرد. آبیاری خارج از سایهانداز، میزان درآمد سالانه را نسبت به سایر تیمارها، تا 31 درصد افزایش داد. آبیاری در فروردین با 2000 لیتر آب، توانست رطوبت بیشتری را در اختیار درخت قرار دهد؛ با این حال، نتایج نشاندهنده بسندگی 1000 لیتر آب برای هر درخت بود. آبیاری تکمیلی در مرداد مقدار ارزش میوه و درآمد باغداران را افزایش داد. بنابراین، آبیاری تکمیلی با 1000 لیتر برای هر درخت در مرداد در خارج از سایهانداز، میتواند در شرایط خشکسالی بهطور همزمان افزایش درآمد باغداران و نیز استفاده پایدار از منابع آب زیرزمینی منطقهرا تأمین کند.
https://jise.scu.ac.ir/article_14327_79f564569086f092f36254bd8c0cec22.pdf
2019-12-22
61
74
10.22055/jise.2018.23455.1672
زمان آبیاری تکمیلی
شرایط خشکسالی
رطوبت
مقدار آبیاری
درآمد
محمد
عبداللهی پور
abdolahipour@gmail.com
1
دانشجوی دکتری علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شیراز.
AUTHOR
علی اکبر
کامگار حقیقی
akbarkamgar@yahoo.com
2
استاد بخش مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شیراز
LEAD_AUTHOR
علیرضا
سپاسخواه
sepas@shirazu.ac.ir
3
استاد بخش مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شیراز.
AUTHOR
شاهرخ
زندپارسا
zandparsa@shirazu.ac.ir
4
استاد بخش مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شیراز.
AUTHOR
تورج
هنر
honar@shirazu.ac.ir
5
دانشیار بخش مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه شیراز.
AUTHOR
1- Abdel Razik, M.S. and El-Darier, S., 1991. Functional adaptations of fig trees (Ficus carica, L.) In agroecosystems of the western Mediterranean desert of Egypt. Qatar University Science Journal, 11, pp.183-199.
1
2- Abdolahipour, M. and Kamgar-Haghighi, A.A., 2015. Sustainable use of groundwater for supplemental irrigation of rainfed fig trees of Estahban, Shiraz, Iran. Technical Rep. Shiraz University. (In Persian).
2
3- Aksoy, U., Can, H.Z., Hepaksoy, S. and Sahin, N., 2001. Fig cultivation. TARP Turkey Agricultural Research Project Press, İzmir, Turkey.
3
4- Bagheri, E. and Sepaskhah, A.R., 2014. Rain-fed fig yield as affected by rainfall distribution. Theoretical and Applied Climatology, 117(3-4), pp.433-439.
4
5- Bremen, H. and Kessler, J.J., 2012. Woody plants in agro-ecosystems of semi-arid regions with emphasis on the Sahelian countries. Springer Science & Business Media.
5
6- Condit, I., 1941. Fig characteristics useful in the identification of varieties. California Agriculture, 14(1), pp.1-69.
6
7- Demirevska, K., Zasheva, D., Dimitrov, R., Simova-Stoilova, L., Stamenova, M. and Feller, U., 2009. Drought stress effects on Rubisco in wheat: changes in the Rubisco large subunit. Acta Physiologiae Plantarum, 31(6), p.1129.
7
8- Domínguez, A.F., 1990. La higuera frutal mediterráneo para climas cálidos (No. 634.37 F5).
8
9- Faghih, H. and Sabet Sarvestani, J.S., 2001. Fig: planting, cultivation and harvesting. Rahgosha press (In Persian).
9
10- Falkenmark, M. and Rockström, J., 2004. Balancing water for humans and nature: the new approach in ecohydrology. Earthscan.
10
11- FAOSTAT, F., Available online: http://www.fao.org/faostat/en/#data (accessed on 17 June 2016).
11
12- Flaishman, M.A., Rodov, V. and Stover, E., 2007. The Fig: Botany, Horticulture, and Breeding. Horticultural Reviews, 34, pp.113-196.
12
13- Gholami, M., Rahemi, M. and Rastegar, S., 2012. Use of rapid screening methods for detecting drought tolerant cultivars of fig (Ficus carica L.). Scientia Horticulturae, 143, pp.7-14.
13
14- Hallaç Türk, F. and Aksoy, U., 2011. Comparison of organic, biodynamic and conventional fig farms under rain-fed conditions in Turkey. Journal of Cell and Plant Sciences, 2(3), pp.22-33.
14
15- Honar, T. and Sepaskhah, A.R., 2015. Effect of Using Potassium on Increasing Resistance of Fig Trees to Drought, Shiraz, Iran. Technical Rep. National Drought Research Institute. (In Persian).
15
16- Inglese, P., Basile, F. and Schirra, M., 2002. Cactus pear fruit production. In Cacti: biology and uses. University of California press.
16
17- İrget, M.E., Aksoy, U., Okur, B., Ongun, A.R. and Tepecik, M., 2008. Effect of calcium based fertilization on dried fig (Ficus carica L. cv. Sarılop) yield and quality. Scientia Horticulturae, 118(4), pp.308-313.
17
18- Jafari, M., Haghighi, J.A.P. and Zare, H., 2012. Mulching impact on plant growth and production of rainfed fig orchards under drought conditions. Journal of Food, Agriculture & Environment, 10(1), pp.428-433.
18
19- Kamgar-Haghighi, A.A. and Sepaskhah, A.R., 2015. Effects of Different Levels of Supplementary Irrigation and Pruning Times on Rainfed Fig Trees in Wet and Dry Years, Shiraz, Iran. Technical Rep. National Drought Research Institute.(In Persian).
19
20- Keleg, F.M., El Gazzar, A.M. and Zahran, M.A., 1981. Studies on root distribution of Jordan almond and Sultani fig trees grown in a deep soil [Egypt]. Alexandria Journal of Agricultural Research, 29, pp.219-224.
20
21- Oweis, T., 1997. Supplemental irrigation: A highly efficient water-use practice. ICARDA.
21
22- Rostami, A.A. and Rahemi, M., 2013. Screening drought tolerance in caprifig varieties in accordance to responses of antioxidant enzymes. World Applied Sciences Journal, 21(8), pp.1213-1219.
22
23- Sepaskhah, A.R. and Fooladmand, H.R., 2004. A computer model for design of microcatchment water harvesting systems for rain-fed vineyard. Agricultural Water Management, 64(3), pp.213-232.
23
24- Stover, E., Aradhya, M., Ferguson, L. and Crisosto, C.H., 2007. The fig: overview of an ancient fruit. HortScience, 42(5), pp.1083-1087.
24
25- Tehrani, M.M., Kamgar-Haghighi, A.A., Razzaghi, F., Sepaskhah, A.R., Zand-Parsa, S. and Eshghi, S., 2016. Physiological and yield responses of rainfed grapevine under different supplemental irrigation regimes in Fars province, Iran. Scientia Horticulturae, 202, pp.133-141.
25
26- Traub, H.P. and Stansel, R.H., 1930. The lateral root spread of the fig tree. Proceedings of the American Society for Horticultural Science, 27, pp.109-113.
26
ORIGINAL_ARTICLE
ساختار جریان و آبشستگی موضعی در اطراف پایههای پل تکی و دوتایی
در این تحقیق به بررسی آزمایشگاهی ساختار جریان در اطراف پایههای پل استوانهای پرداخته شده است. به منظور بررسی اثر فاصله پایههای پل بر آبشستگی و ساختار جریان پیرامون پایه، آزمایشهایی در حالتهای تک پایه و دو پایه با دو فاصله متفاوت نسبت به هم در یک فلوم آزمایشگاهی به طول 15، عرض 7/0 و ارتفاع 6/0 متر انجام شده است. مؤلفههای طولی، عرضی و عمقی سرعت متوسط جریان در حفره آبشستگی پیرامون پایهها در شبکهای از نقاط در چهار عمق 10، 15، 20 و 25 میلیمتری از بستر فرسایشیافته با استفاده از یک دستگاه سرعتسنج سهبعدی صوتی داپلر اندازهگیری گردید. بر اساس اطلاعات بهدست آمده، تغییرات مؤلفههای سرعت در سه مقطع مختلف به تفصیل مورد بحث قرار گرفته است. نتایج نشان میدهد که اثر متقابل دو پایه با فاصله کم روی یکدیگر باعث تشدید فرآیند آبشستگی در فاصله بین دو پایه و محل پایه دوم گردیده است. همچنین افزایش تعداد پایهها منجر به توسعه عرضی حفره آبشستگی و در نتیجه افزایش حجم گودال آبشستگی شده است. از طرفی دیگر، تغییرات سرعت و تغییرات شکل حفره روند مشابهی را دنبال میکنند. به طور کلی نتایج نشاندهنده تأثیر قابلتوجه فاصله بین پایهها بر میدان جریان و آبشستگی موضعی بستر است که بایستی در مرحله طراحی به دقت مورد توجه قرار گیرد. همچنین، مقایسهای بین دقت برخی مدلهای متداول در برآورد حداکثر عمق آبشستگی در اطراف پایههای تکی و دوتایی انجام شده است.
https://jise.scu.ac.ir/article_14338_43fa0c9dfb0a36ded15fac153c0afc50.pdf
2019-12-22
75
90
10.22055/jise.2018.22861.1631
فرسایش
رسوب
رودخانه
سرعت جریان
سیلاب
علیرضا
کشاورزی
keshavarzi@shirazu.ac.ir
1
استاد، بخش مهندسی آب، دانشگاه شیراز
LEAD_AUTHOR
حسین
حمیدی فر
hamidifar@shirazu.ac.ir
2
استادیار سازههای آبی، بخش مهندسی آب، دانشگاه شیراز.
AUTHOR
لیلا
خواجه نوری
arzkeshavrzi@gmail.com
3
کارشناس ارشد سازههای آبی، بخش مهندسی آب، دانشگاه شیراز.
AUTHOR
1- Alamatian A. and Jafarzadeh, M. 2008. Numerical study of flow around a bridge pier. 8th international Conference of River engineering, Shahid Chamran University, Ahvaz, Iran. (In Persian)
1
2- Barbhuiya, A. and Dey, S. 2004. Measurement of turbulent flow field at a vertical semicircular cylinder attached to the sidewall of a rectangular channel. Flow Measurement and Instrumentation, 15(2), pp. 87-96.
2
3- Baykal, C., Sumer, B.M., Fuhrman, D.R., Jacobsen, N.G. and Fredsøe, J., 2015. Numerical investigation of flow and scour around a vertical circular cylinder. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 373(2033), p.20140104.
3
4- Daneshfaraz, R., Ashrafi, S. and Nezafat, H. 2014. Numerical analysis on the effect of slot on the maximum scour depth around a group of bridge piers. 10th International Congress on Civil Engineering, Tabriz University, Tabriz, Iran. (In Persian).
4
5- Esmaeili Varaki, M., Saadati S. and Fazl R. 2015. Experimental investigation of the bed sill effect on the temporal evolution of local scour hole around an inclined pier group on a foundation, Journal of Hydraulics, 10(2), pp. 13-25. (In Persian).
5
6- Fenocchi, A. and Natale, L., 2015. Using numerical and physical modeling to evaluate total scour at bridge piers. Journal of Hydraulic Engineering, 142(3), p.06015021.
6
7- Froehlich, D.C., 1988. Analysis of onsite measurements of scour at piers. In Hydraulic Engineering: Proceedings of the 1988 National Conference on Hydraulic Engineering (pp. 534-539).
7
8- Houshmand, D., Esmaili, K., Keshavarzi, A. and Faridhosseini, A. 2014. Numerical Modeling of Flow around Bridge Piers in Meandering Channel. Journal of Water and Soil, 27(5), pp. 973-984. (In Persian).
8
9- Keshavarzi, A., Melville, B. and Ball, J., 2014. Three-dimensional analysis of coherent turbulent flow structure around a single circular bridge pier. Environmental Fluid Mechanics, 14(4), pp.821-847.
9
10- Laursen, E.M., 1963. An analysis of relief bridge scour. Journal of the Hydraulics Division, 89(3), pp.93-118.
10
11- Laursen, , E.M., 1980. Predicting scour at bridge piers and abutments. General Report, 3, Arizona Department of Transportation, Phoenix, AZ.
11
12- Mahjoob, B., Mohammadnezhad, B. and Behmanesh, J. 2014. Numerical modeling of local scouring around group bridge piers and compared with experimental results. Journal of Water and Soil, 28(2), pp. 267-275. (In Persian).
12
13- Melville, B.W. and Chiew, Y.M., 1999. Time scale for local scour at bridge piers. Journal of Hydraulic Engineering, 125(1), pp.59-65.
13
14- Melville, B.W., 1997. Pier and abutment scour: integrated approach. Journal of Hydraulic Engineering, 123(2), pp.125-136.
14
15- Melville, B. W., and Raudkivi, A. J. 1977. Flow characteristics in local scour at bridge piers. Journal of Hydraulic Research, 15(4), pp.373-380.
15
16- Raeisi, N. and Ghomeshi, M. 2014. Local Scour around the cylindrical bridge pier with two sizes of bed material. Journal of Irrigation Science and Engineering, 38(2), pp. 77-89. (In Persian)
16
17- Ranjkesh, M. 2010. The effect of flow structure on the scouring around cylindrical bridge piers, M.Sc. thesis, Department of Irrigation and Drainage Engineering, Isfahan University of Technology. (In Persian).
17
18- Raudkivi A, and Ettema R, 1983. Clear-water scour at cylindrical piers. Journal of Hydraulic Engineering, 109(3), pp.338-350.
18
19- Richardson, E.V., Harrison, L.J., Richardson, J.R. and Davis, S.R., 1993. Evaluating scour at bridges (No. HEC 18 (2nd edition)).
19
20- Richardson, J.E. and Panchang, V.G., 1998. Three-dimensional simulation of scour-inducing flow at bridge piers. Journal of Hydraulic Engineering, 124(5), pp.530-540.
20
21- Zarrati, A.R., Nazariha, M. and Mashahir, M.B., 2006. Reduction of local scour in the vicinity of bridge pier groups using collars and riprap. Journal of Hydraulic Engineering, 132(2), pp.154-162.
21
ORIGINAL_ARTICLE
برنامهریزی آبیاری به منظور ارتقاء بهرهوری مصرف آب در زراعت گندم با استفاده از مدل AquaCrop
برنامهریزی آبیاری بهعنوان یکی از روشهای مدیریت آب در مزرعه نقش کلیدی در ارتقای بهرهوری مصرف آب در مناطق خشک و نیمهخشک ایفا مینماید. آبیاری مازاد و فاصله طولانی بین آبیاریها از نقاط ضعف در برنامهریزی آبیاری رایج در مزارع گندم خوزستان بهشمار میآیند. لذا این تحقیق با هدف برنامهریزی آبیاری بهمنظور افزایش عملکرد گندم و بهرهوری مصرف آب در دو منطقه از جنوب استان اجرا گردید. در این تحقیق به کمک مدل آکواکراپ، 10 سناریوی برنامهریزی آبیاری از پنج نوبت آبیاری به میزان 400 میلیمتر تا هفت نوبت به میزان 650 میلیمتر، برای یک دوره 12 ساله شبیهسازی و اثرات هر سناریو بر عملکرد دانه و بهرهوری آب با یکدیگر مقایسه گردیدند. نتایج نشان داد که بیشترین میانگین عملکرد (4900 کیلوگرم در هکتار) در سالهای شبیهسازی به سناریوهای نه و 10 (هفت نوبت آبیاری با 600 تا 650 میلیمتر آب مصرفی) تعلق داشته و در مقابل کمترین مقدار (4200 کیلوگرم در هکتار) به سناریوی پنج (با شش نوبت آبیاری و 500 میلیمتر آب) اختصاص داشت. بالاترین نتایج بهرهوری مصرف آب نیز متعلق به سناریوهای نه و 10 (16/1 کیلوگرم بر مترمکعب) و پایینترین نتایج (04/1 کیلوگرم بر مترمکعب) در سناریوی پنج حاصل گردید. همچنین شاخصهای ارزیابی ضریب پیرسون، خطای میانگین مربعات ریشه (نرمال شده) و شاخص سازگاری ویلموت بهترتیب برای مقدار آب خاک 82/0، 5 و 90/0 درصد، پوشش سایهانداز 98/0، 13 و 99/0، و بیوماس 99/0، 4/11 و 99/0 بودند. لذا، نتایج ارزیابی نشان از توانایی قابل قبول مدل در شبیهسازی متغیرهای اندازهگیریشده دارد.
https://jise.scu.ac.ir/article_14332_7b9707f68ce675f792605727eb3601c3.pdf
2019-12-22
91
105
10.22055/jise.2018.23252.1650
آبیاری
بهره وری آب
گندم
مدل شبیهسازی
منطقه خشک و نیمه خشک
محیالدین
گوشه
magoosheh@yahoo.com
1
دانشجوی دکتری گروه خاکشناسی، واحد علوم و تحقیقات خوزستان، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران؛ دانشجوی دکتری گروه خاکشناسی، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران.
AUTHOR
ابراهیم
پذیرا
ebrahimpazira@gmail.com
2
عضو هیات علمی گروه خاکشناسی، واحد علوم و تحقیقات تهران، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.
AUTHOR
علی
غلامی
ali.gholami54@gmail.com
3
عضو هیات علمی گروه خاکشناسی، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران
LEAD_AUTHOR
بهرام
اندرزیان
bahramandarzian@yahoo.com
4
بخش تحقیقات اصلاح و تهیه نهال و بذر، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی خوزستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، اهواز، ایران .
AUTHOR
ابراهیم
پناهپور
e.panahpour@gmail.com
5
عضو هیات علمی گروه خاکشناسی، واحد اهواز، دانشگاه آزاد اسلامی، اهواز، ایران.
AUTHOR
1- Abi Saab, M.T., Todorovic, M., and Albrizio, R., 2014. Comparing AquaCrop and CropSyst models in simulating barley growth and yield under different water and nitrogen regimes, Does calibration year influence the performance of crop growth models?. Agricultural Water Management, 147, pp. 21-33.
1
2- Andarzian, ., Bannayan, M., Steduto, P., Mazraeh, H., Barati, M.E., Barati, M.A. and Rahnama, A., 2011. Validation and testing of the AquaCrop model under full and deficit irrigated wheat production in Iran. Agricultural Water Management, 100(1), pp.1-8.
2
3- Araya, A., Kisekka, I., and Holman, J., 2016. Evaluating deficit irrigation management strategies for grain sorghum using AquaCrop. Irrigation Science, 34, pp. 465-481.
3
4- Benabdelouahab, T., Balaghi, R., Hadria, R., Lionboui, H., Djaby, B., and Tychon, B., 2016. Testing AquaCrop to simulation a semi-arid irrigated perimeter in Morocco. Irrigation and Drainage, 65, pp. 631-643.
4
5- Bitri, M., Grazhdani, S., and Ahmeti, A., 2014. Validation of the AquaCrop model for full and deficit irrigated potato production in environmental condition of Korca zone, south-eastern Albania. International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology, 3(5), pp. 12013-12020.
5
6- Dominguez, A., Tarjuelo, J.M., de Juan, J.A., Lopez-Mata, E., Breidy, J., and Karam, F., 2011. Deficit irrigation under water stress and salinity conditions: The MOPECO-Salt model. Agricultural Water Management, 98, pp. 1451-1461.
6
7- Doorenbos, J., and kassam, A.H., 1979. Yield response to water. Irrigation and Drainage, FAO paper no. 33,Rome, Italy.
7
8- El-Mesiry, T., Abdallh, E.F., Gaballah, M.S., and Ouda, S.A., 2007. Using yield-stress model in irrigation management for wheat grown under saline conditions. Australian Journal of Basic and Applied Science, 1(4), pp. 600-609.
8
9- Ferjani, N., Daghari, H., and Hammami, M., 2013. Assessment of actual irrigation management in Kalaat El Andalous District (Tunisia): Impact on soil salinity and water table level. Journal of Agricultural Science, 5, pp. 46-56.
9
10- Fernandez-Cirelli, A., Arumi, J.L., Rivera, D., and Boochs, P.W., 2009. Environmental effects of irrigation in arid and semi-arid regions. Chilean Journal of Agricultural Research, 69 (Suppl.1), pp. 27-40.
10
11- Gebreselassie, Y., Ayana, M., and Tadele, K., 2015. Field experimentation based simulation of yield response of maize crop to deficit irrigation using AquaCrop model, Arba Minch, Ethiopia. African Journal of Agricultural Research, 10(4), pp. 269-280.
11
12- Jefferies, M., and Been, K., 2016. Soil variability and characteristic states, In: Soil Liquefaction: A Critical State Approach. CRC Press, Second Edition, pp. 203-224.
12
13- 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., and Ritchie, J.T., 2003. The DSSAT cropping system model. European Journal of Agronomy, 18, pp. 235-265.
13
14- Kama, A.A.L., and Tomini, A., 2013. Water conservation versus soil salinity control. Environmental Model Assessment, 18, pp. 647-660.
14
15- Keating, B.A., Carberry, P.S., Hammer, G.L., Probert, M.E., Robertson, M.J., Holzworth, D., Huth, N.I., Hargreaves, J.N.G., Meinke, H., Hochman, Z., Mclean, G., Verburg, K., Snow, V., Dimes, M., Silburn, E., Wang, S., Brown, K.L., Bristow, S., Asseng, S., Chapman, R.L., McCown, J.P., Freebairn, D.M., and Smith, C.J., 2003. An overview of APSIM, a model designed for farming systems simulation. European Journal of Agronomy, 18, pp. 267-288.
15
16- Liu, T., Liu, L., Luo, Y., and Lai, J., 2015. Simulation of groundwater evaporation and groundwater depth using SWAT in the irrigation district with shallow water table. Environmental Earth Science, 74, pp. 315-324.
16
17- Liu, J., and Pattey, E., 2010. Green Crop Tracker v.1.0. Agriculture and Agri-Food Canada, GreenCropTracker@agr.gc.ca
17
18- Mohammadi, M., Ghahramani, B., Davary, K., Ansari, H., Shahidi, A., and Bannayan, M., 2016. Nested validation of AquaCrop model for simulation of winter wheat grain yield, soil moisture and salinity profiles under simultaneous salinity and water stress. Irrigation and Drainage, 65, pp. 112-128.
18
19- Mondal, M.S., Saleh, A.F.M., Akanda, A.R., Biswas, S.K., Moslehuddin, A.Z., Zaman, S., Lazar, A.N., and Clarke, D., 2015. Simulating yield response of rice to salinity stress with the AquaCrop model. Environmental Sciences: Processes Impacts, 17, pp. 1118-1126.
19
20- Nain, A.S., and Kersebaum, K.C., 2007. Calibration and validation of CERES model for simulating water and nutrients in Germany, in: Kersebaum K.C., et al. (eds), Modeling water and nutrient dynamics in soil-crop systems, pp. 161-181.
20
21- Qadir, M., Qureshi, A.S., and Cheraghi, S.A.M., 2007. Extent and characterization of salt-affected soils in Iran and strategies for their amelioration and management. Land Degradation & Development, 19, pp. 214-227.
21
22- Qureshi, A.S., Ahmad, W., and Ahmad, A.A., 2013. Optimum groundwater table and irrigation schedules for controlling soil salinity in Central Iraq. Irrigation and Drainage, 62, pp. 414-424.
22
23- Raes, D., Steduto, P., Hsiao, T.C., and Fereres, E., 2015. AquaCrop new features and updates version 5.0. FAO land and water division, Rome, Italy.
23
24- Raes, D., 2012. The ET0 Calculator v.3.2. FAO, http://www.fao.org/nr/water/ ET0.html
24
25- Raes, D., Willems, P., and Gbaguidi, F., 2006. RAINBOW a software package for analyzing climatological/ hydrological data frequency analysis- test of homogeneity ver.2.2. K.U. Leuven University, Leuven, Belgium.
25
26- Rajabi, R., Poostini, K., Gahanipoor P., Ahmadi, A., 2000. Effects of salinity on yield decreasing and some physiological properties of 30 wheat cultivar. Agricultural Sciences Journal, 11 (2), pp. 153-163 (in Persian).
26
27- Seeboonruang, U., 2013. Relationship between groundwater properties and soil salinity at the Lower Nam Kam River Basin in Thailand. Environmental Earth Science, 69, pp. 1803-1812.
27
28- Smedema, L.K., 2007. Revisiting currently applied pipe drain depths for waterlogging and salinity control of irrigated land in the (semi) arid zone. Irrigation and Drainage, 56, pp. 379-387.
28
29- Tavakoli, A.R., Moghadam, M.M., and Sepaskhah, A.R., 2015. Evaluation of the AquaCrop model for barley production under deficit irrigation and rainfed condition in Iran. Agricultural Water Management, 161, pp. 136-146.
29
30- Trombetta, A., Iacobellis, V., Tarantino, E., and Gentile, F., 2016. Calibration of the AquaCrop model for winter wheat using MODIS LAI images. Agricultural Water Management, 164, pp. 304-316.
30
31- Wang, X., Yang, J., Liu, G., Yao, R., and Yu, S., 2015. Impact of irrigation volume and water salinity on winter wheat productivity and soil salinity distribution. Agricultural Water Management, 149, pp. 44-54.
31
32- Zeleke, K.T., Luckett, D., and Cowley, R., 2011. Calibration and testing of the FAO AquaCrop model for canola. Agronomy Journal, 103, pp. 1610-1618.
32
33- Zhang, H., and Oweis, T., 1999. Water-yield relations and optimal irrigation scheduling of wheat in the Mediterranean region. Agricultural Water Management, 38, pp. 195-211.
33
ORIGINAL_ARTICLE
اثر سطوح مختلف آب آبیاری و کود نیتروژن بر خصوصیات کمی و کیفی گوجهفرنگی در روش آبیاری قطرهای (نواری تیپ)
بهمنظور بررسی اثر مقادیر مختلف آب آبیاری و کود نیتروژن بر خصوصیات کمی و کیفی گوجهفرنگی در آبیاری قطرهای، پژوهشی در اراضی مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی استان سمنان (شاهرود) به مدت دو سال انجام شد. طرح بهصورت فاکتوریل در قالب بلوکهای کامل تصادفی با دو فاکتور و در چهار تکرار انجام شد. فاکتورها عبارت بودند از : 1- آب آبیاری در چهار سطح (40، 60، 80 و 100 درصد نیاز) 2 - کود نیتروژن در سه سطح (60 ،80 و 100 درصد نیاز). نیاز آبی گیاه با روش پنمن _ مانتیث محاسبه و با دور آبیاری سه روز به مزرعه داده شد. نتایج نشان داد، اثر جداگانه و اثر متقابل آب و کود نیتروژن بر عملکرد و برخی خصوصیات کیفی میوه از جمله تجمع ازت، بریکس، pH و ویتامین C معنیدار شد. بیشترین عملکرد (4/89 تن در هکتار) و کارایی مصرف آب (8/15 کیلوگرم برای هر مترمکعب در هکتار) از تیمار آبی 80 و کودی 60 درصد بهدست آمد. متوسط حجم آب مصرفی در تیمارهای 40، 60، 80 و 100 درصد نیاز آبی بهترتیب برابر 3000، 4500، 5500 و 6500 مترمکعب در هکتار بود. مقدار کود نیتروژن مصرفی در سطوح کودی 60، 80 و 100 درصد بهترتیب برابر 150، 200 و 250 کیلوگرم در هکتار شد. تیمار آب 80 و کودی 60 درصد بهعنوان تیمار برتر اتتخاب شد.
https://jise.scu.ac.ir/article_14383_a05d284c2f59faaa654ea8ce3ccb4181.pdf
2019-12-22
107
119
10.22055/jise.2018.21542.1548
آب آبیاری
کود نیتروژن
عملکرد
گوجهفرنگی
کیفیت گوجهفرنگی
نیترات
سیدحسن
موسوی فضل
hmousavifazl@yahoo.com
1
استادیار پژوهشی بخش تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان سمنان (شاهرود)، سازمان تحقیقات آموزش و ترویج کشاورزی، شاهرود، ایران.
LEAD_AUTHOR
سید حمیدرضا
ضیاء الحق
hziaolhagh@gmail.com
2
استادیار پژوهشی بخش تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی، مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان سمنان (شاهرود)، سازمان تحقیقات آموزش و ترویج کشاورزی، شاهرود، ایران.
AUTHOR
علیرضا
محمدی
mohammadi_47@yahoo.com
3
عضو هیات علمی بخش تحقیقات اصلاح و تهیه نهال و بذر مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان سمنان (شاهرود)، سازمان تحقیقات آموزش و ترویج کشاورزی، شاهرود، ایران.
AUTHOR
فرامرز
فائزنیا
ffaezniya@yahoo.com
4
محقق بخش تحقیقات خاک و آب مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابع طبیعی استان سمنان (شاهرود) سازمان تحقیقات آموزش و ترویج کشاورزی، شاهرود، ایران.
AUTHOR
1- Alimohammadi, R., Imani, A. and Rezaee, A., 2003. Effect of plant density and Cultivation Depth On Growth And Yield Of Potato In Mianeh Region. Seed and Plant Improvement Journal, 19(1), pp.58-75. (In Persian).
1
2- Alizadeh, A., 2006. Irrigation system design. Volume 2. Imam Reza University Press. p.368. (In Persian).
2
3- Baghani, J. and Alizadeh, A., 2000. Yield and water use efficiency in trickle and forrow irrigation. Journal of Agricultural Engineering Research, 5(18),pp.1-10. (In Persian).
3
4- Bagheri, h., Gharineh, M., Gracious, a. Taei, J., Mehnatkesh, A. and Andarsian, B., 2016. Effect of low water stress and different levels of nitrogen fertilizer on yield and potato water use efficiency, Journal of Environmental Tensions in Crop Science, 9(1), pp.1-14. (In Persian)
4
5- Errebhi, M., C.J. Rosen, S.C. Gupta, and D.E. Birong, 1998. Potato yield response and nitrate leaching as influnced by nitrogen management. Agronomy. Journal, 90, pp.10-15.
5
6- Jolaini, M., 2012. Investigation the effect of different water and plastic mulch levels on yield and water use efficiency of tomato in surface and subsurface drip irrigation method. Journal of Water and Soil (Agricultural Sciences and Technology), 25(5), pp.1025-1032. (In Persian).
6
7- Jolaini, M. and Doosti, F., 2012. Study of nitrate accumulation in potato and tomato products. Environment Science and Engineering Journal, 00(50), pp.62.71.(In Persain).
7
8- Khoorgh, Z., 2000. Effects of optimum use of fertilizer on increasing tomato yield. Agricultural Extension Booklet, Number 65. (In Persian)
8
9- Khorramian, M., 2015. Effect of tape irrigation levels on yield and quality of tomato in north of khouzestan province. Journal of Irrigation Science and Engineering, 38(2), pp.161-170. (In Persian)
9
10- Latif, M., Mousavi S.F., Afyuni M. and Velayati S.A., 2005. Investigation of nitrate pollution and sources in groundwater in mashhad plain. Journal of Agricultural Sciences and Natural Resources, 12(2), pp.21-32. (In Persian).
10
11- Malakuti, M. Baybordi, M. and Tabatabaei, S.J., 2005. Optimum use of fertilizer: An effective step in increasing yield, improving quality and reducing pollutants in vegetable and fruit products and promoting community health. Agricultural Science Publishing, First Edition, p.338. (In Persian)
11
12- Mousavi Fazl, S. H., 2005. Effects of deficit irrigation (water stress) in different stages of growth on yield and quality of two tomato cultivars. Journal of Agricultural Engineering Research, 6(22), pp.27-40. (In Persian)
12
13- Parvaneh, V., 2013. Quality control and chemical tests of food. Tehran University Press. (In Persian)
13
14- Rezaian Bajgiran, S., 2006. Study of nitrate accumulation in vegetable prodicts of Mashhad, Neyshabur and Sabzevar. Agricultural and Natural Resources Research center of Khorasan Razavi Province. Technical Rep. 85/213.
14
15- Sabri,O and I. Adem., 2004. Nitrogen-Water relation of tomato by drip fertigation. In International soil Congress, June 7-10, 2004, Turkey.
15
16- Sadr Ghaeini, S.H., Akbari, M., Afshar, H., Nakhjavani, M.M., 2010. Effect of three methods of micro - irrigation and irrigation levels on yield of tomato. Journal of Water and Soil (Agricultural Sciences and Technology), 24(3), pp.574-582.
16
17- Shakouri, S., Ziaolhagh, H., Sharifi-Rad, J., Heydari-Majd, M., Tajali, R., Nezarat, S, and Jaime A. Teixeira da Silva., 2015. The effect of packaging material and storage period on microwave-dried potato (Solanum tuberosum L.) cubes. Journal of Food Science and Technology, 52 (6), pp.3899-3910.
17
18- Shahnazari, A., Liu, F., Andersen, M.N., Jacobsen, S.E. and Jensen. C.R., 2007. Effects of partial root-zone drying on yield, tuber size and water use efficiency in potato under field conditions. Field Crop Research, 100,pp.117- 124.
18
19- Shock, C.C., Shock, B.M. and Welch, T., 2013. Strategies for Efficient Irrigation Water Use. Oregon State University. Sustainable Agriculture Techniques, pp.1-7.
19
20- Veit-Kohler, U., A. Krumbein and H. Kosegarten., 2001. Different water supply influences growth and fruit quality in tomato, In plant nutrition-food security and sustainability of agro-ecosystems. kluwer Academic Publishers. Printed in the Netherlands, pp.308-309.
20
21- Zomorrodi, S. and Nourjo, A., 2006. Effect of deficit irrigation on quantity, quality and storability of tomato. Journal of Agricultural Engineering Research, 27, pp.19-31. (In Persian).
21
ORIGINAL_ARTICLE
تأثیر کاربرد آبیاری تلفیقی با آب شور بر شوری عصاره اشباع خاک و عناصر گیاهی گیاه سورگوم و شبیهسازی نمک خروجی توسط مدل SWAP
به منظور ارزیابی تأثیر کاربرد آب شور و شیرین بر شوری عصاره اشباع خاک، تحقیقی در قالب طرح کاملاً تصادفی با سه تکرار در دانشگاه صنعتی اصفهان انجام شد. تیمارهای مورد استفاده پنج مدیریت آبیاری شامل: آبیاری با آب شور (شوری برابر 5 دسی زیمنس بر متر)؛ آبیاری با آب شیرین (آب شهری با شوری برابر 4/0 دسی زیمنس بر متر)؛ آبیاری یک در میان؛ آبیاری با آب تلفیقی و آبیاری با آب شیرین تا خوشهدهی و سپس آب شور بود. نتایج نشان داد تیمار آبیاری یک درمیان کمترین و تیمار آب شور بیشترین مقدار تغییر املاح عصاره اشباع خاک را نسبت به ابتدای فصل داشت. کمترین افزایش شوری در عصاره اشباع خاک در پایان فصل کشت مربوط به تیمار آبیاری یک درمیان بود. افزایش شوری سبب کاهش معنادار پتاسیم و افزایش معنادار سدیم در اندام هوایی گیاه شد. دادههای نمک خروجی از ناحیه ریشه توسط مدلSWAp و اندازهگیری های مزرعهای نشان داد که مدلSWAp مقدار نمک را بیشتر از مقدار واقعی برآورد کرده است. ضریب تعیین به ترتیب برای نمک خروجی در میانه و انتهای فصل کشت 75/0 و 81/0 بهدست آمد.
https://jise.scu.ac.ir/article_14380_3ca803a72af9abea8b00bb25aa807868.pdf
2019-12-22
121
135
10.22055/jise.2018.21374.1545
آب شیرین
آب شور
آبیاری تلفیقی
مدل SWAP
سورگوم
مرضیه
یزدخواستی
marziehyazdekhasti1990@yahoo.com
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد آبیاری و زهکشی، گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه صنعتی اصفهان
LEAD_AUTHOR
محمد
شایان نژاد
shayannejad@cc.iut.ac.ir
2
دانشیار گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه صنعتی اصفهان.
AUTHOR
حمیدرضا
عشقی زاده
:hr.eshghizadeh@cc.iut.ac.ir
3
استادیار گروه زراعت و اصلاح نباتات، دانشکده کشاورزی، دانشگاه صنعتی اصفهان .
AUTHOR
محمد
فیضی
feizim2000@yahoo.com
4
عضو هیئت علمی مرکز تحقیقات کشاورزی اصفهان .
AUTHOR
1- Amer, K.H., 2010. Corn crop response under managing different irrigation and salinity levels. Agricultural Water Management, 97(10), pp.1553-1563.
1
2-Aslam, M., Prathapar, S.A., 2006. Strategies to mitigate secondary salinization in the Indus Basin of Pakistan: a selective review (Vol. 97). IWMI.
2
3-Bauder, T. A., R. M. Waskom, and J. G. Davis. 2006. Irrigation water quality criteria. Colorado State University Cooperative Extension Fact Sheet 0.506.
3
4- Evans, L., 2006. Salinity tolerance in irrigated crops. report, New South Wales Department of Primary Industries, New South Wales, Asutralia.
4
5-Hamdy, A., Abdel-Dayem, S. and Abu-Zeid, M., 1993. Saline water management for optimum crop production. Agricultural Water Management, 24(3), pp.189-203.
5
6- Kroes, J.G. and Van Dam J. C., 2003. Reference Manual SWAP version 3.0.3 Alterra-report 773, Alterra, Green World Research, Wageningen, 211p.
6
7- Munns, R., 2005. Genes and salt tolerance: bringing them together. New Phytologist, 167(3), pp.645-663.
7
8- Qaeda, S., P. Afrasyab and Leyahat. A. , 2015. Consolidated use of salt and non-saline water in sorghum and sunflower cultivation in Sistan plain. Iranian Journal of Soil and Water Research. 46 (2): 23-27.(in persian)
8
9- Qureshi, A.S., Turral, H. and Masih, I., 2004. Strategies for the management of conjunctive use of surface water and groundwater resources in semi-arid areas: a case study from Pakistan (Vol. 86). IWMI.
9
10- Ryan, J., Estefan, G. and Rashid, A., 2007. Soil and plant analysis laboratory manual. ICARDA.
10
11- Skaggs, T.H., van Genuchten, M.T., Shouse, P.J. and Poss, J.A., 2006. Macroscopic approaches to root water uptake as a function of water and salinity stress. Agricultural Water Management, 86(1), pp.140-149.
11
12- van Dam, J. C., J. Huygen, J. G. Wesseling, R. A. Fedds, P. Kabat, P. E. V. Van Walsum, P. Groenendijk and C.A. Van Diepen, 1997.SWAP version 2.0, Theory. Simulation of water flow, solute transport and plant growth in the Soil-Water-Atmosphere-Plant environment, Department Water Resources, Wageningen Agricultural University. 167p.
12
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی آزمایشگاهی سرعت پیشانی جریان غلیظ میانگذر رسوبی در سیال با لایهبندی شوری
یکی از مهمترین مشکلاتی که پس از احداث سد بهوجود میآید، پدیده رسوبگذاری در مخزن سد میباشد. آگاهی از وضعیت سرعت پیشانی جریان غلیظ یکی از پارامترهایی است که در مخازن سدها بسیار حایز اهمیت است. بهمنظور بررسی سرعت پیشانی جریان غلیظ میانگذر در سیال با لایهبندی شوری یک سری آزمایش جریان غلیظ انجام شد. جریان غلیظ رسوبی در یک فلوم به طول 8 متر، عرض 34 سانتیمتر و ارتفاع 70 سانتیمتر با چهار دبی یک، 5/1، 2 و 5/2 لیتر بر ثانیه، چهار غلظت پنج، 10، 15 و 20 گرم بر لیتر و سه شیب 5/2، 25/3 و چهار درصد ایجاد گردید. نتایج نشان داد که با افزایش هر یک از پارامترهای دبی، غلظت و شیب، سرعت پیشانی جریان غلیظ در نقطه جداشدگی افزایش مییابد. با استفاده از نرم افزار SPSS ضریب رابطه کولگان در نقطه جداشدگی 67/0 بهدست آمد و در قسمت ابتدایی جریان غلیظ میانگذر به مقدار 6/0 کاهش یافت. با استفاده از آنالیز ابعادی رابطهای برای برآورد سرعت پیشانی جریان غلیظ در نقطه جداشدگی در شرایط دبی، غلظت و شیب متغیر ارایه گردید. همچنین سرعت پیشانی در قسمت ابتدایی جریان غلیظ میانگذر (5/0 متر بعد از جداشدگی) با سرعت پیشانی جریان غلیظ میانگذر در ادامه مسیر حرکت مقایسه شد و یک رابطه برای سرعت پیشانی جریان غلیظ میانگذر در مسیر حرکت خود در لایهبندی شوری حاصل گردید.
https://jise.scu.ac.ir/article_15304_3cd63aa4a48290e20d10c54a5e3253c9.pdf
2019-12-22
137
152
10.22055/jise.2020.19779.1413
رسو ب گذاری
مخزن سد
جریان غلیظ
نقطه جداشدگی
کیمیا
کمایی
kimiya.kamaee@yahoo.com
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد سازههای آبی، دانشکده مهندسی علوم آب، دانشگاه شهید چمران اهواز.
AUTHOR
مهدی
قمشی
m.ghomeshi@yahoo.com
2
استاد گروه سازههای آبی، دانشکده مهندسی علوم آب، دانشگاه شهید چمران اهواز
LEAD_AUTHOR
1-Altinakar, S., Graf, W.H. and Hopfinger, E.J., 1990. Weakly depositing turbidity current on a small slope. Journal of Hydraulic Research, 28(1), pp.55-80.
1
2-Bashavard, H., and Ghomeshi, M., 2009.Affecting factors on variations of sedimentary density current head velocity with concentration less than sediment entrainment. In 8th International River Engineering Conference, Shahid Chamran University of Ahvaz, Ahvaz, Iran. (In persian).
2
3-Daryaee, M., Kashefipour, S.M., and Ghomeshi, M., 2014. Investigation of the impact of barrier and roughness on sedimentary density current control. Water and Soil Knowledge, 24(4), pp.1-9. (In persian).
3
4-Ghomeshi, M., 1997. Reservoir sedimentation modeling. Ph.D Thesis. University of Wollongong, Australia.
4
5-Kaheh, M., Ghomeshi, M., and Jahromi, S.M., 2012. Experimental study of density current head velocity on the rough surfaces. Journal of Irrigation Sciences and Engineering, 35(2), pp.101-109. (In persian).
5
6-Kao, T.W., 1977. Density currents and their applications. Journal of the Hydraulics Division, 103(ASCE 12947) pp. 543-555.
6
7- Keulegan, G.H., 1957. An experimental study of the motion of saline water from locks into fresh water channels, Rep. 5168. Nat. Bur. Stand., Washington, DC.
7
8-Kooti, F., Kashefipour, S.M., Ghomeshi, M., and Asgharipari, S.A., 2010. Investigation of the estimation of density current head velocity under variable slope, concentration and discharge conditions. In 9th Iran Hydraulic Conference, Tarbiat Modares University. (In persian).
8
9-Lowe, R.J., Linden, P.F. and Rottman, J.W., 2002. A laboratory study of the velocity structure in an intrusive gravity current. Journal of Fluid Mechanics, 456, pp.33-48.
9
10-Middleton, G.V., 1966. Experiments on density and turbidity currents: I. Motion of the head. Canadian Journal of Earth Sciences, 3(4), pp.523-546.
10
11-Sahuri, R.M., Kaminski, A.K., Flynn, M.R. and Ungarish, M., 2015. Axisymmetric gravity currents in two-layer density-stratified media. Environmental Fluid Mechanics, 15(5), pp.1035-1051.
11
12-Sarvarinezhad, B., Ghomeshi, M., and Bina, M., 2011. Evaluating the water entrainment of density current in converging reaches and diverging reaches, Journal of Irrigation Sciences and Engineering, 36(3), pp.13-22. (In persian).
12
13-Ungarish, M., 2012. Gravity currents and intrusions of stratified fluids into a stratified ambient. Environmental Fluid Mechanics, 12(2), pp.115-132.
13
14-Wells, M. and Nadarajah, P., 2009. The intrusion depth of density currents flowing into stratified water bodies. Journal of Physical Oceanography, 39(8), pp.1935-1947.
14
15-White, B.L. and Helfrich, K.R., 2012. A general description of a gravity current front propagating in a two-layer stratified fluid. Journal of Fluid Mechanics, 711, pp.545-575.
15
16-Zhang X.F., Yao Zh.j., Lu J.-Q., 2011. Experiment of density currents in stratified reservoir. Journal of Wuhan University of Technology Materials Science, (44)4, pp.409-413.
16
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی و بهینهسازی شبکه بارانسنجی بر مبنای روش های زمین آماری و الگوریتم کرم شبتاب (مطالعه موردی: حوضه آبریز شرق دریاچه ارومیه)
کیفیت مناسب اطلاعات آبدهی ثبت شده در شبکههای بارانسنجی در طراحی پایدار پروژههای آبی نقش مهمی ایفا میکند. از این نظر برای ایجاد شبکهای بهینه و کارآمد، شبکههای بارانسنجی باید بهصورت دورهای با توجه به نیاز و طرحهای توسعه منابع آب پیشروی، مورد ارزیابی قرار گیرند.در این مطالعه ابتدا دادههای بارش ماهانه ایستگاههای بارانسنجی در حوضه شرق دریاچه ارومیه و مناطق مجاور آن جمعآوری و شبکه بارانسنجی اولیه ایجاد شد. در ادامه از روشهای کریجینگ و وزندهی عکس فاصله برای ارزیابی شبکه ایستگاههای بارانسنجی حوضه استفاده شده است. نتایج نشان داد از 36 ایستگاه مورد مطالعه، شش ایستگاه وضعیت بحرانی داشته، از این نظر صحت اطلاعات ثبت شده در این ایستگاهها مورد تردید میباشد. درواقع نقاط دارای حداکثر واریانس تخمین در سطح حوضه،معیاری در تعیین نقاط با پتانسیل تأسیس ایستگاه جدید در نظر گرفته شد. در نهایت با استفاده از الگوریتم کرم شبتاب، بهترین جانمایی برای ایستگاههای موجود و ایستگاههای پتانسیل بهدست آمد. بطوریکه، بهترین جانمایی، با اضافه کردن تعداد نه ایستگاه بهدست آمد.
https://jise.scu.ac.ir/article_14387_b7515432ea76c7549e89f59678a28a82.pdf
2019-12-22
153
166
10.22055/jise.2018.20549.1477
الگوریتم کرم شب تاب
بهینه سازی
زمین آمار و شبکهی باران سنجی
المیرا
ولی پور
elmira.valipoor@yahoo.com
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد مهندسی منابع آب، دانشگاه تبریز
LEAD_AUTHOR
محمدعلی
قربانی
ghorbani@tabrizu.ac.ir
2
استاد دانشکده کشاورزی، گروه مهندسی آب، دانشگاه تبریز.
AUTHOR
اسماعیل
اسدی
esasadi@gmail.com
3
استادیار دانشکده کشاورزی، گروه مهندسی آب ، دانشگاه تبریز.
AUTHOR
1- Abedini, M.J. and Shaghaghian, M.R., 2009. Exploring scaling laws in surface topography. Chaos, Solitons & Fractals, 42(4), pp.2373-2383 (In Persian).
1
2- Barca, E., Passarella, G. and Uricchio, V., 2008. Optimal extension of the rain gauge monitoring network of the Apulian Regional Consortium for Crop Protection. Environmental Monitoring and Assessment, 145(1-3), pp.375-386.
2
3- Cheng, K.S., Lin, Y.C. and Liou, J.J., 2008. Rain‐gauge network evaluation and augmentation using geostatistics. Hydrological Processes: An International Journal, 22(14), pp.2554-2564.
3
4- Ghajarnia, N., Liaghat, A. and Arasteh, P.D., 2015. Comparison and evaluation of high resolution precipitation estimation products in Urmia Basin-Iran. Atmospheric Research, 158, pp.50-65 (In Persian).
4
5- Ghahraman, B. and Sepaskhah, A., 2001. Autographic rain-gagenetwork design for iran by kriging. Thesis, Shiraz University, Iran. 141p. (In Persian).
5
6- Hassanzadeh, T., Meybodi, M.R. and Mahmoudi, F., 2011. An improved Firefly Algorithm for optimization in static environment. In Fifth Iran Data Mining Conference/IDMC (In Persian).
6
7- Hasani, A, 1999, Geostatic, Publishing and Printing University of Tehran, 260 (In Persian).
7
8- Haberlandt, U., 2007. Geostatistical interpolation of hourly precipitation from rain gauges and radar for a large-scale extreme rainfall event. Journal of Hydrology, 332(1), pp.144-157.
8
9- Karamouz, M., Falahi, M. and Nazif, S., 2010. Analysis of Spatial Variation of Precipitation: Comparison of Conventional and Kriging Methods Iran-Water Resources Research, 6(1), pp.1-9 (In Persian).
9
10- López‐Moreno, J.I. and Nogués‐Bravo, D., 2006. Interpolating local snow depth data: an evaluation of methods. Hydrological Processes: An International Journal, 20(10), pp.2217-2232.
10
11- Mahmoudi-Meimand, H., Nazif, S., Ali Abbaspour, R. and Faraji Sabokbar, H., 2016. An algorithm for optimisation of a rain gauge network based on geostatistics and entropy concepts using GIS. Journal of Spatial Science, 61(1), pp.233-252 (In Persian).
11
12- Mashal, M., Darvishi, E. and Rahimikhoob, A., 2008. Optimizing the Raingages Networks Using Geostatistical Method Case Study: Khozestan Province. Iranian Journal of Irrigation and Drainage. 2 (2), pp. 43-51
12
13- Papamichail, D.M. and Metaxa, I.G., 1996. Geostatistical analysis of spatial variability of rainfall and optimal design of a rain gauge network. Water resources management, 10(2), pp.107-127.
13
14- Putthividhya, A. and Tanaka, K., 2012. Optimal rain gauge network design and spatial precipitation mapping based on geostatistical analysis from colocated elevation and humidity data. International Journal of Environmental Science and Development, 3(2), p.124.
14
15- Safarrad, T., Farji, S.H., Azizi, G. and Abbaspour, R., 2013. Spatial Analysis of Precipitation Variations in Middle Zagros Using Geo-Statistical Methods (1995-2004) (In Persian).
15
16- Yang, X.S., 2009, October. Firefly algorithms for multimodal optimization. In International symposium on stochastic algorithms (pp. 169-178). Springer, Berlin, Heidelberg.
16
17- Yang, X.S. and He, X., 2013. Firefly algorithm: recent advances and applications. International Journal of Swarm Intelligence, 1(1), pp.36-50.
17
18- Yazdani, N.M., Sequerloo, A.Y. and Panahi, M.S., 2013. Reduction of Harmonic in Multilevel Inverters using FA and LAFA ALGORITHMS. In J. Basic. Appl. Sci. Res. (Vol. 3, No. 1s, pp. 130-135). TextRoad Publication.
18
ORIGINAL_ARTICLE
مقایسه دو آرایش مثلثی و خطی شمعهای فداشونده مستغرق بر عمق آبشستگی اطراف پایه پل استوانه ای
کنترل آبشستگی موضعی اطراف پایهها و نیم پایههای پلها به دلیل خسارات وارده به پلها از اهمیت زیادی برخوردار است. در همین ارتباط در این پژوهش با بکارگیری گروه شمعهای فدا شونده در دو آرایش مثلثی پنج تایی و همچنین خطی سه تایی بهصورت غیر مستغرق و مستغرق با چهار نسبت L/y برابر با 4/0، 6/0، 8/0 و یک به بررسی آبشستگی موضعی پایه پل پرداختهشده است. نتایج حاصل از 12 آزمایش انجام شده نشان میدهد که با افزایش نسبت L/y در هر دو آرایش مثلثی و خطی عمق آبشستگی کاهش مییابد بهگونهای که در آرایش مثلثی در نسبت L/y برابر 8/0 بیشترین کاهش در عمق آبشستگی به میزان 6/44 درصد مشاهده شد که این کاهش عمق در آرایش خطی در نسبت L/y برابر یک به میزان 8/30 درصد میباشد همچنین شمعهای فداشونده غیر مستغرق تأثیر بیشتری در کاهش آبشستگی نسبت به شمعهای مستغرق نشان دادند که این میزان کاهش در آرایش مثلثی بیشتر و به میزان 2/49 درصد مشاهده شد.
https://jise.scu.ac.ir/article_14408_41b09758dd39bfcc2831a0317027211f.pdf
2019-12-22
167
180
10.22055/jise.2018.18874.1363
آبشستگی موضعی
پایه پل
شمع فداشونده مستغرق
سید محمد علی
زمردیان
mzomorod@shirazu.ac.ir
1
دانشیار بخش مهندسی آب، دانشگاه شیراز
LEAD_AUTHOR
حمیده
غفاری
gh.hamideh1987@gmail.com
2
کارشناس ارشد سازههای آبی، بخش مهندسی آب، دانشگاه شیراز.
AUTHOR
زهرا
قاسمی
zahraghasemi38@yahoo.com
3
کارشناس ارشد سازه های آبی، بخش مهندسی آب، دانشگاه شیراز.
AUTHOR
1- Alabi, P.D., 2006. Time development of local scour at a bridge pier fitted with a collar. Master Degree Thesis. University of Saskatchewan, Saskatoon, Saskatchewan, CA.
1
2- Chabert, J. and Engeldinger, P., 1956. Etude des affouillements autour des piles des ponts. Study on scour around bridge piers, Laboratoire National d’Hydraulique, Chatou, France (in French)
2
3- Chiew, Y.M. and Mellville, B.W., 1987. Local scour around bridge piers. Journal of Hydraulic Research, 25(1), pp. 15-26.
3
4- Chiew, Y.M., 1992. Scour protection at bridge piers. Journal of Hydraulic Engineering, 118(9), pp. 1260–1269.
4
5- Graziano, F. G., Jones, J. S. and Parola, A. C., 1990. Design of riprap to protect bridge Piers from local scour. Journal of Highway Research and Development, Public Roads, 54(2), pp. 193–199.
5
6- Grimaldi, C., Gaudio, R., Calomino, F. and Cardoso, A.H., 2009a. Control of scour at bridge piers by a downstream bed sill. Journal of Hydraulic Engineering, 135(1), pp. 13–21.
6
7- Grimaldi, C., Gaudio, R., Calomino, F. and Cardoso, A.H., 2009b. Countermeasures against local scouring at bridge piers: Slot and combined system of slot and bed sill. Journal of Hydraulic Engineering, 135(5), pp. 425–431.
7
8- Haidari, M., Saneie, M., Hajikandi, H. and Behzadniya, E., 2011. Laberatory Investigating of using Submerged Sacrificial Piles on reducing scour in the spur dike. In 6th National Congress on Civil Engineering, Semnan University, Semnan, Iran. (In Persion).
8
9- Haque, M. A., Rahman, M. M., Islam, G. M. T. and Hussain, M. A., 2007. Scour mitigation at bridge piers using sacrificial piles. Journal of Sediment Research, 22(1), pp. 49-59.
9
10- Lauchlan, C.S., 1999. Pier scour countermeasures. PhD Thesis, University of Auckland, Auckland, NZ.
10
11- Melville, B. W. and Hadfield, A. C., 1999. Use of sacrificial piles as pier scour countermeasures. Journal of Hydraulic Engineering, ASCE, 125(11), pp.1221-1224.
11
12- Parola, A. C., 1993. Stability of riprap at bridge piers. Journal of Hydraulic Engineering, 119 (10), pp. 1080–1093.
12
13- Pirayesh, A., Saneie, M. and Kolahchi, A.A., 2012. Effects of changes in pile distance from the abutment upstream on reduction of local scour. In 6th International Conference on Scour and Erosion, ICSE6-288, Paris.
13
14- Raudkivi, A.J., 1998. Loose Boundary Hydraulics. A. A. Balkema, Rotterdam, the Netherland.
14
15- Raudkivi, A.J. and Ettema, R., 1983. Clear-water scour at cylindrical piers. Journal of Hydraulic Engineering, 109(3), pp. 338–350.
15
16- Razmi, M.M., Saneie, M. and Ershadi, S., 2013. The effect of percentage of submergence of Sacrificial Piles on reducing scour in the bridge aboutment. In 7th National Congress on Civil Engineering, Sistan and Baluchestan University, Zahedan, Iran. (In Persion).
16
17- Zarrati, A.R., Nazariha, M. and Mashahir, M.B., 2006. Reduction of local scour in the vicinity of bridge pier groups using collars and riprap. Journal of Hydraulic Engineering, 132(2), pp. 154–162
17
ORIGINAL_ARTICLE
شبیه سازی شوری آب زیرزمینی با تلفیق قابلیتهای شبکه عصبی مصنوعی و سیستم اطلاعات جغرافیایی در سواحل جنوبی خزر
باتوجهبهشرایطکشورایرانبه لحاظ کمبودمنابعآبسطحی،استفادهازمنابعآبزیرزمینیبرایتأمینآبمورد توجه قرار گرفتهاست. انجام آزمایشهای کیفی، زمانبر و پرهزینه است. بنابراین، استفاده از مدلها برای شبیهسازی کیفیت آب متداول شده است. در تحقیق حاضر شبکه عصبیمصنوعی برای شبیهسازی شوری آب زیرزمینی و سیستم اطلاعات جغرافیایی (GIS) بهعنوان پیشپردازنده و پسپردازنده در شبیهسازی در سطح دشت مازندران استفاده شد. شوری آب زیرزمینی با استفاده از شبکه پرسپترون چندلایه (MLp ) و با در نظر گرفتن هدایت الکتریکی(EC) آب زیرزمینی و کمی نمودن عوامل مؤثر در شوری آب، شبیهسازی گردید. سپس، آزمون یا اعتباریابی مدل و تأیید کارایی مدل انجام پذیرفت. در محیط سیستم اطلاعات جغرافیایی، سطح دشت مطالعاتی به سلولهای یک در یک کیلومتری به فرمت رستری جدا شد و از تلفیق لایههای ورودی مدل، لایه زمین مرجع عوامل شوری آب تهیه گردید. مقادیر کمی برای هر سلول بههمراه مختصات به محیط شبکه عصبی وارد گشت و شبیهسازی شوری آب زیرزمینی برای مکانهای فاقد آمار با شبکه بهینه اعتباریابی شده، انحام پذیرفت. سپس، نتایج با توجه به دستیابی مقادیر ضریب تعیین GIS وارد و نقشه یا لایه رستری شوری آب زیرزمینی براساس نتایج شبیهسازی شبکه عصبی تهیه شد. نتایج با توجه به دستیابی مقادیر ضریب تعیین 78/0=2 Rو معیار میانگین مربعات خطای RMSE برابر با 122/0 در مرحله آزمون با ارزیابی کارایی شبکه عصبی و همچنین تحلیل همپوشانی مقادیر برآوردی و مقادیر مشاهداتی در محیط GIS، دلالت بر دقت و کارایی تلفیق شبکه عصبی و GIS در مطالعات داشته است.
https://jise.scu.ac.ir/article_14405_c7f42ffefd0af9354445073c3c0f436f.pdf
2019-12-22
181
194
10.22055/jise.2018.18828.1359
شوری آب
هدایت الکتریکی
MLP
دشت مازندران
مرحمت
سبقتی
sebghati.marhamat@gmail.com
1
دانشجوی دکتری منابع طبیعی_ آبخیزداری، دانشگاه ارومیه
LEAD_AUTHOR
وحید
غلامی
gholami.vahid@gmail.com
2
دانشیار دانشکده منابع طبیعی دانشگاه گیلان- گروه مرتع و آبخیزداری.
AUTHOR
1- Anctil, F. and Rat, A., 2005. Evaluation of neural network streamflow forecasting on 47 watersheds. Journal of Hydrologic Engineering, 10(1), pp.85-88.
1
2- Chen, J. and Adams, B.J., 2006. Integration of artificial neural networks with conceptual models in rainfall-runoff modeling. Journal of Hydrology, 318(1), pp.232-249.
2
3- Daliakopoulos, I.N., Coulibaly, P. and Tsanis, I.K., 2005. Groundwater level forecasting using artificial neural networks. Journal of Hydrology, 309(1), pp.229-240.
3
4- Ducci, D. and Sellerino, M., 2013. Vulnerability mapping of groundwater contamination based on 3D lithostratigraphical models of porous aquifers. Science of the Total Environment, 447, pp.315-322.
4
5- Gangopadhyay, S., Gautam, T.R. and Gupta, A.D., 1999. Subsurface characterization using artificial neural network and GIS. Journal of Computing in Civil Engineering, 13(3), pp.153-161.
5
6- Gholami, V. and Darvari, Z. 2013., Comparison of Performance of Multiple Regression and Artificial Neural Network (ANN) in Simulation of Groundwater Salinity on Mazandaran Provinces. Journal of Water Research in Agriculture. 26(1): 356-355. (In Persian).
6
7- Gholami, V., Yousefi, Z. and Rostami, H.Z., 2010. Modeling of ground water salinity on the Caspian southern coasts. Water Resources Management, 24(7), pp.1415-1424.
7
8- Ghosh, N.G. and Sharma, K.D. 2006. Groundwater Modeling and Management, Capital Publishing Company.Inter-basin of Odisha, India, Journal of Hydrology 495:38–51.
8
9- Jang, C.S. and Chen, S.K., 2015. Integrating indicator-based geostatistical estimation and aquifer vulnerability of nitrate-N for establishing groundwater protection zones. Journal of Hydrology, 523, pp.441-451.
9
10- Krishna, B., Satyaji Rao, Y.R. and Vijaya, T., 2008. Modelling groundwater levels in an urban coastal aquifer using artificial neural networks. Hydrological Processes, 22(8), pp.1180-1188.
10
11- Lallahem, S., Mania, J., Hani, A. and Najjar, Y., 2005. On the use of neural networks to evaluate groundwater levels in fractured media. Journal of Hydrology, 307(1), pp. 92-111.
11
12- Langford, R.P., Rose, J.M. and White, D.E., 2009. Groundwater salinity as a control on development of eolian landscape: An example from the White Sands of New Mexico. Geomorphology, 105(1), pp.39-49.
12
13- Li, X., Shu, L., Liu, L., Yin, D. and Wen, J., 2012. Sensitivity analysis of groundwater level in Jinci Spring Basin (China) based on artificial neural network modeling. Hydrogeology Journal, 20(4), pp.727-738.
13
14- Mahdavi, M. 1999. Applied Hydrology, Tehran University Press. 324, pp. (In Persian).
14
15- Mohanty, S., Jha, M.K., Kumar, A. and Panda, D.K., 2013. Comparative evaluation of numerical model and artificial neural network for simulating groundwater flow in Kathajodi–Surua Inter-basin of Odisha, India. Journal of Hydrology, 495, pp.38-51.
15
16- Mondal, N.C., Singh, V.P., Singh, V.S. and Saxena, V.K., 2010. Determining the interaction between groundwater and saline water through groundwater major ions chemistry. Journal of Hydrology, 388(1), pp.100-111.
16
17- Rajurkar, M.P., Kothyari, U.C. and Chaube, U.C., 2004. Modeling of the daily rainfall-runoff relationship with artificial neural network. Journal of Hydrology, 285(1), pp.96-113.
17
18- Samani, N., Gohari-Moghadam, M. and Safavi, A.A., 2007. A simple neural network model for the determination of aquifer parameters. Journal of Hydrology, 340(1), pp.1-11.
18
19- Shah, T., Roy, A.D., Qureshi, A.S. and Wang, J., 2003, May. Sustaining Asia’s groundwater boom: an overview of issues and evidence. In Natural Resources Forum (Vol. 27, No. 2, pp. 130-141). Blackwell Publishing Ltd.
19
20- Singh, C.K., Shashtri, S., Mukherjee, S., Kumari, R., Avatar, R., Singh, A. and Singh, R.P., 2011. Application of GWQI to assess effect of land use change on groundwater quality in lower Shiwaliks of Punjab: remote sensing and GIS based approach. Water Resources Management, 25(7), pp.1881-1898.
20
21- Stigter, T.Y., Ribeiro, L. and Dill, A.C., 2006. Application of a groundwater quality index as an assessment and communication tool in agro-environmental policies–Two Portuguese case studies. Journal of Hydrology, 327(3), pp.578-591.
21
22- Tokar, A.S. and Markus, M., 2000. Precipitation-runoff modeling using artificial neural networks and conceptual models. Journal of Hydrologic Engineering, 5(2), pp.156-161.
22
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی وضعیت تخصیص منابع آب تحت اثر تغییر اقلیم در حوضه آبریز اهرچای
امروزه تخصیص بهینه منابع آب برای مدیریت بین عرضه و تقاضا و همچنین بررسی تأثیر سناریوهای اقلیمی مؤثر بر سامانههای آبی امری اجتنابناپذیر است. در این راستا با استفاده از مدل گردش عمومی (GCMs)، مقادیر متغیرهای بارندگی و درجه حرارت در دورههای آتی و تحت سناریوهای انتشار گازهای گلخانهای A1B، A2 و B1 پیشبینی و سپس با استفاده از مدلLARS-WG ریزمقیاس گردید. در ادامه با کمک این متغیرهای هواشناسی، مقادیر رواناب و همچنین تبخیر و تعرق مرجع (ETo) بهترتیب توسط مدلهای IHACRES و CropWat برآورد و نهایتاً خروجی این مدلها با هدف بررسی نیازهای مختلف منطقه و شبیهسازی عملکرد سیستم تحت اثر سناریوهای اقلیمی به مدلWEAP وارد شدند. نتایج حاصل از ریزمقیاس کردن متغیرهای هواشناسی تحت سناریو A1B طی دوره 2030- 2011 نشان داد که در نتیجه تغییر اقلیم مقادیر متوسط بارش 3/5 درصد کاهش و متوسط دمای حداقل و دمای حداکثر هرکدام بهترتیب 5/0 و 6/0 درجه سانتیگراد نسبت به دوره مشاهداتی افزایش خواهند داشت. این روند تغییرات برای دو سناریو اقلیمی دیگر A2 و B1هم تکرار شد. با اجرای مدل WEAP و اعمال تغییرات نیاز بخشهای مختلف متناسب با سه سناریو اقلیمی، این نتیجه حاصل شد که بیشترین کمبود در بخش کشاورزی بوده و ضرورت اتخاذ تصمیمات مقتضی برای مدیریت مصرف آب در این بخش را نشان میدهد. با وقوع شرایط اقلیمی تحت سناریو انتشارA2 در منطقه، درصد تأمین نیاز کشاورزی در مقایسه با دو سناریو دیگر مقدار کمتری را نشان داد.
https://jise.scu.ac.ir/article_14333_408a2e54a549148d39e30ac47f70e6b8.pdf
2019-12-22
195
210
10.22055/jise.2018.23237.1648
مدیریت منابع آب
تغییر اقلیم
بارش- رواناب
نیاز آبی
مدل WEAP
حوضه اهرچای
سمیرا
زین الدینی
samira.zeinadini@yahoo.com
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد مهندسی و مدیریت منابع آب دانشگاه تحصیلات تکمیلی صنعتی و فناوری پیشرفته
AUTHOR
صدیقه
انوری
anvari.t@gmail.com
2
استادیارگروه اکولوژی، پژوهشکده علوم محیطی، پژوهشگاه علوم و تکنولوژی پیشرفته و علوم محیطی، دانشگاه تحصیلات تکمیلی صنعتی و فناوری پیشرفته
LEAD_AUTHOR
زهرا
زحمتکش
bagheri.mhb@gmail.com
3
استاد مدعو در گرایش مهندسی و مدیریت منابع آب، دانشکده عمران، دانشگاه تحصیلات تکمیلی صنعتی و فناوری پیشرفته،
AUTHOR
1- Ahmadi, B., 2010. A Climate Driven Model for Increased Water Productivity in Agricultural Sector. MSc Thesis, Tehran University. (In Persian).
1
2- Croke, B.F.W., Andrews, F., Spate, J. and Cuddy, S.M., 2005. IHACRES user guide.
2
3- Doorenbos, J., 1975. Guidelines for predicting crop water requirements. Food and Agriculture Organization. Irrigation and Drainage, Paper 24, p. 154.
3
4- Doorenbos, J. and Kassam, A.H., 1979. Yield response to water. FAO Irrigation and Drainage, Paper 33, p. 193.
4
5- IPCC, C.C., 2001. The Scientific Basis, Intergovernmental Panel on Climate Change. Third Assessment Report.
5
6- Jakeman, A.J. and Hornberger, G.M., 1993. How much complexity is warranted in a rainfall‐runoff model?. Water Resources Research, 29(8), pp. 2637-2649.
6
7- Jakeman, A.J., Littlewood, I.G., Whitehead, P.G., 1990. Computation of the instantaneous unit hydrograph and 204 identifiable component flows with application to two small upland catchments, Journal of Hydrology, pp. 275-300.
7
8- Karamouz, M., Ahmadi, B. and Zahmatkesh, Z., 2012a. Developing an agricultural planning model in a watershed considering climate change impacts. Journal of Water Resources Planning and Management, 139(4), pp. 349-363.
8
9- Karamouz, M., Imen, S. and Nazif, S., 2012b. Development of a demand driven hydro-climatic model for drought planning. Water Resources Management, 26(2), pp. 329-357.
9
10- Khajeh, S., Paimozd, S. and Moghaddasi, M., 2017. Assessing the impact of climate changes on hydrological drought based on reservoir performance indices (case study: ZayandehRud River basin, Iran). Water Resources Management, 31(9), pp.2595-2610.
10
11- Kheirfam, H, Mostafazade, R. and Sadeghi, SH., 2014. Estimates of Daily Stream flow by using IHACRES model in some watersheds of Golestan. Journal of Watershed Management Research, pp 127-114. (In Persian).
11
12- Khosrovanian, J., Onagh, M., Guderzi, M. and Hejazi, S., 2015. Prediction of Climatic Parameters Using LARS-WG Model in Ghare-su Basin. Geography and Planning. pp. 93-115. )In Persian(.
12
12- Lane, M.E., Kirshen, P.H. and Vogel, R.M., 1999. Indicators of impacts of global climate change on US water resources. Journal of Water Resources Planning and Management, 125(4), pp.194-204.
13
13- Li, X., Zhao, Y., Shi, C., Sha, J., Wang, Z.L. and Wang, Y., 2015. Application of Water Evaluation and Planning (WEAP) model for water resources management strategy estimation in coastal Binhai New Area, China. Ocean & Coastal Management, 106, pp.97-109.
14
14- Motovilov, Y.G., Gottschalk, L., Engeland, K. and Rodhe, A., 1999. Validation of a distributed hydrological model against spatial observations. Agricultural and Forest Meteorology, 98-99, pp.257-277.
15
15- Nabibidhendi, Gh. and Mohammadnejad, Sh., 2008. Concepts of Climate Change Changes with Considerations of the Kyoto Protocol. University of Tehran, Second Edition. (In Persian).
16
16- Ramak, Z., Porhemmat, J., Sedghi, H., Fattahi, E. and Lashni-Zand, M., 2017. The climate change effect on probable maximum precipitation in a catchment. A case study of the Karun river catchment in the Shalu bridge site (Iran). Russian Meteorology and Hydrology, 42(3), pp.204-211.
17
17- Sechi, G.M. and Sulis, A., 2010. Intercomparison of generic simulation models for water resource systems.
18
International Congress on Environmental Modelling and Software Modelling for Environment’s Sake, Fifth Biennial Meeting, Ottawa, Canada.
19
18- Sieber, J. and Purkey, D., 2007. Water evaluation and planning system user guide for weap21. Stockholm Environment Institute, US Center.
20
19-Shafaei, AH. AraghiNejad, Sh. and Boani, AR., 2013. Investigating the effects of climate change on the exploitation of surface reservoirs in Gorganroud Basin. Journal of Water and Irrigation Management, 2, pp 43-58. (In Persian).
21
20-Tarek, D., Azzedine, H., Mouldi, S., Salam, B. And Samia, H. 2017. Water resources and their management under impact of climate change and users pressures in Kebir-West River basin (North-Eastern Algeria), using the WEAP model. Journal of Biodiversity and Environmental Sciences (JBES), 10(4), 19-26.
22
21- Wilby, R.L., Dawson, C.W. and Barrow, E.M., 2002. SDSM: a decision support tool for the assessment of regional climate change impacts. Environmental Modelling & Software, 17(2), pp.145-157.
23
22- Yates, D., Sieber, J., Purkey, D. and Huber-Lee, A., 2005. WEAP21: A demand-, priority-, and preference-driven water planning model: part 1: model characteristics. Water International, 30(4), pp.487-500.
24
23-Yazdan Panah, T., Khodashenas, S.R., Davari, K. and Ghahreman, A., 2008. Water Resources Management in the Basin Using WEAP Model (Case Study of Azghand Basin). Water and Siol Journal. 22(1), pp. 213-222. (In Persian).
25
24-Young, P.C. and Garnier, H., 2006. Identification and estimation of continuous-time, data-based mechanistic (DBM) models for environmental systems. Environmental Modelling and Software, 21(8), pp.1055-1072.
26
ORIGINAL_ARTICLE
مطالعه آزمایشگاهی تغییرات الگوی جریان و توپوگرافی بستر در اثر تغییر زاویه آبشکن باز توری سنگی در کانال با بستر فرسایش پذیر
از ﺟﻤﻠﻪ روشهای ﺣﻔﺎﻇﺖ ﺳﻮاﺣﻞ رودخانه، ﺳﺎﺧﺖ اﻧﻮاع آبشکنهاﺳـﺖ. سازههای آبشکن، هر چند با اهداف رسوبگذاری و جلوگیری از فرسایش کنارهها و حواشی رودخانه و تثبیت موقعیت آن احداث میشوند، در عین حال، خود تحت تأثیر پدیده فرسایش ناشی از تمرکز جریان میباشند. در این تحقیق تاثیر زاویه اتصال به ساحل آبشکن باز توریسنگی با تخلخل 30 و 50 درصد بر الگوی جریان و توپوگرافی بستر مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان میدهد آبشکنهای قائم تأثیر مخربتری بر توپوگرافی بستر داشته و بعد از آن آبشکن دافع با تغییرات عمده در الگوی جریان اثرهای قابل توجهی بر ابعاد حفره آبشستگی دارد. در آبشکن قائم، بیشترین تغییرات مربوط به افزایش سرعت طولی جریان در دماغهی آبشکن و به دلیل تنگشدگی بیشتر مجرا و طول مؤثر بیشتر آبشکن میباشد. آبشکنهای دافع با دفع جریان به سمت دیواره مقابل و اغتشاش زیاد بهدلیل مخالفت با جهت اصلی جریان پس از آبشکن قائم تغییرات زیادی در توپوگرافی بستر ایجاد کرده و نسبت به آبشکن جاذب حفره آبشستگی بزرگتری ایجاد میکند.
https://jise.scu.ac.ir/article_14324_5568d04e76df033b49d393e70785f05b.pdf
2019-12-22
211
225
10.22055/jise.2018.23734.1692
آبشکن توری سنگی
الگوی جریان
توپوگرافی بستر
زاویه آبشکن
زینب
بادپا
zainabbadpa2169@yahoo.com
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد مهندسی آب و سازه های هیدرولیکی دانشگاه بوعلی سینا
LEAD_AUTHOR
مجید
فضلی
mfazli.mfazli@basu.ac.ir
2
استادیار گروه مهندسی عمران دانشگاه بوعلیسینا.
AUTHOR
صدیقه
پزین
pazin6889@gmail.com
3
دانش آموخته کارشناسی ارشد مهندسی آب و سازههای هیدرولیکی دانشگاه بوعلیسینا.
AUTHOR
1- Chang, F. and Davis, S., 1998. Maryland SHA Procedure for Estimating Scour at Bridge Abutments Part 2-Clear Water Scour. In Stream Stability and Scour at Highway Bridges: Compendium of Stream Stability and Scour Papers Presented at Conferences Sponsored by the Water Resources Engineering (Hydraulics) Division of the American Society of Civil Engineers (pp. 398-398). ASCE.
1
2- Duan, J.G., 2009. Mean flow and turbulence around a laboratory spur dike. Journal of Hydraulic Engineering, 135(10), pp.803-811.
2
3- Ezzeldin, M.M., Saafan, T.A., Rageh, O. and Nejm, L., 2007. Local scour around spur dikes. In Eleventh International Water Technology Conference, IWTC11. Sharm El-Sheikh (pp. 779-795).
3
4- Fei-Yong, C. and Ikeda, S., 1997. Horizontal separation flows in shallow open channels with spur dikes. Journal of Hydroscience and hydraulic Engineering, 15(2), pp.15-30.
4
5- Kermannejad, J. Dehghani, A. Fathi moghadam, M. Mahmodian, M., 2011. Investigation of Effect Porosity on Scour Depth Around L-head Groins with Clapper toward Downstream and Upstream under Clear Water Condition. Journal of Water and Soil, Vol. 25. Nom 2: 305-314. (In Persian)
5
6- Kuhnle, R.A., Alonso, C.V. and Shields, F.D., 1999. Geometry of scour holes associated with 90 spur dikes. Journal of Hydraulic Engineering, 125(9), pp.972-978.
6
7- Kuhnle, R.A., Alonso, C.V. and Shields Jr, F.D., 2002. Local scour associated with angled spur dikes. Journal of Hydraulic Engineering, 128(12), pp.1087-1093.
7
8- McCoy, A., Constantinescu, G. and Weber, L., 2006. Exchange processes in a channel with two vertical emerged obstructions. Flow, turbulence and combustion, 77(1-4), pp.97-126.
8
9- Mioduszewski, T., Maeno, S. and Uema, Y., 2003, November. Influence of the spur dike permeability on flow and scouring during a surge pass. In International Conference on Estuaries and Coasts (pp. 380-388).
9
10- Nagy, H.M., 2005. Hydraulic evaluation of emerged and submerged spur-dikes: temporal bed evolution and equilibrium state characteristics. Journal of Alexandria Engineering, 44(2), pp.279-290.
10
11- Peng, J., Kawahara, Y. and Tamai, N., 1996. Numerical analysis of three-dimensional turbulent flows around submerged groins. In Managing Water: Coping with Scarcity and Abundance (pp. 244-249). ASCE.
11
12- Rajaratnam, N. and Nwachukwu, B.A., 1983. Flow near groin-like structures. Journal of Hydraulic Engineering, 109(3), pp.463-480.
12
13- Tominaga, A., Ijima, K. and Nakano, Y., 2001. Flow structures around submerged spur dikes with verious relative height. In PROCEEDINGS OF THE CONGRESS-INTERNATIONAL ASSOCIATION FOR HYDRAULIC RESEARCH (pp. 421-427).
13
14- Uijttewaal, W.S., 2005. Effects of groyne layout on the flow in groyne fields: Laboratory experiments. Journal of Hydraulic Engineering, 131(9), pp.782-791.
14
15- Yang, C.T., 1996. Sediment transport: theory and practice. MCGRAW-HILL BOOK CO,(USA). 1996
15