نشریه آبیاری و زهکشی ایران

نشریه آبیاری و زهکشی ایران

شبیه‌سازی عملکرد دانه و بهره‌وری آب برنج تحت مدیریت‌های مختلف آبیاری با استفاده از مدل ORYZA2000

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه گیلان، رشت، ایران
2 گروه مهندسی آب، دانشکده علوم کشاورزی، دانشگاه گیلان
3 استاد، گروه مهندسی آب، واحد لاهیجان، دانشگاه آزاد اسلامی، لاهیجان، ایران
چکیده
هدف از مطالعه حاضر شبیه‌سازی عملکرد دانه و بهره‌وری آب در برنج رقم طارم روشن تحت روش و مدیریت‌های مختلف آبیاری و کود نیتروژن با استفاده از مدل ORYZA2000 و تعیین بهترین ترکیب تیماری روش تلفیقی آبیاری با کود نیتروژن در شرایط اراضی پست بود. برای دستیابی به این هدف از داده‌های تحقیقات پیشین انجام شده در مزرعه پژوهشی دانشکده علوم کشاورزی دانشگاه گیلان طی دو سال 1397 و 1398 استفاده شد. این پژوهش در قالب کرت‌های خردشده به‌صورت طرح بلوک‌های پایه کامل تصادفی با تیمار اصلی مدیریت آبیاری در 5 سطح شامل؛ غرقاب دائم در طول دوره رشد گیاه (شاهد I1)، آبیاری قطره‌ای نواری پس از مرحله پنجه‌زنی (I2)، پس از مرحله خوشه‌دهی (I3)، پس از مرحله گلدهی (I4) و پس از مرحله خمیری (I5) با 50 درصد مقدار آب آبیاری غرقاب دائم و تیمار فرعی دو سطح کود نیتروژن شامل kg.ha-1 90 (N1) و kg.ha-1 180 (N2) از منبع اوره در سه تکرار اجرا شده بود. برای واسنجی و اعتبارسنجی مدل به ترتیب از داده‌های مزرعه‌ای سال‌های 1397 و 1398 استفاده شد. شاخص‌های آماری RMSE و NRMSE برای سال 1397 به ترتیب kg.ha-1 07/399 و 60/5 درصد و برای سال 1398 به ترتیب kg.ha-1 94/579 و 55/9 درصد به دست آمد که نشان‌دهنده دقت عالی مدل است. بیشترین مقدار بهره‌وری آب شبیه‌سازی شده در سال‌های 1397 و 1398 به ترتیب با 78/0 و 90/0 کیلوگرم بر مترمکعب در تیمار I2N2 و کمترین آن در سال‌های 1397 و 1398 به ترتیب با 53/0 و 57/0 کیلوگرم بر مترمکعب در تیمار I5N1 به دست آمد. تیمار I2N2 دارای صرفه‌جویی مصرف آب 25/16 درصد در سال 1397 و 53/25 درصد در سال 1398 نسبت به تیمار شاهد (غرقاب) بود، در حالی که از نظر عملکرد دانه اختلاف معنی‌داری با تیمار شاهد نداشت.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Simulation of Rice Grain Yield and Water Productivity Under Different Irrigation Managements Using the ORYZA2000 Model

نویسندگان English

Elham Yousefi 1
Mohammad Hasan Biglouie 2
Mohammad Reza Khaledian 2
Ebrahim Amiri 3
1 Department of Water Engineering, Faculty of Agricultural Sciences, University of Guilan, Rasht, Iran
2 Department of Water Engineering, Faculty of Agricultural Sciences, University of Guilan, Rasht, Iran
3 Professor, Water Engineering Department, Lahijan Branch, Islamic Azad University, Lahijan, Iran
چکیده English

The aim of the current research is to simulate grain yield and water productivity in the production of Tarom Roshan rice cultivar under different irrigation and nitrogen fertilizer management methods and using the ORYZA2000 model, and to determine the best treatment combination of combined irrigation and nitrogen fertilizer in lowland conditions. To achieve this goal, data from previous research conducted at the research farm of the Faculty of Agricultural Sciences, University of Guilan during 2018 and 2019 were used. This research was conducted in split plots in a randomized complete block design with the main treatment of irrigation management at 5 levels including; permanent flooding during the plant growth period (control I1), tape drip irrigation after tillering stage (I2), after clustering stage (I3), after flowering stage (I4) and after pulping stage (I5) with 50% of permanent flooding irrigation water and sub-treatment of two levels of nitrogen fertilizer including 90 kg.ha-1 (N1) and 180 kg.ha-1 (N2) from urea source were implemented in three replications. Data from 2018 and 2019 were used for model calibration and validation, respectively. The RMSE and NRMSE statistical indices were 399.07 kg.ha-1 and 5.60% for 2018 and 579.94 kg.ha-1 and 9.55% for 2019, respectively, indicating excellent accuracy of the model. The highest simulated water productivity was obtained in 2018 and 2019 with 0.78 and 0.90 kg/m3 in the I2N2 treatment, respectively, and the lowest was obtained in 2018 and 2019 with 0.53 and 0.57 kg/m3 in the I5N1 treatment, respectively. The I2N2 treatment had a water saving of 16.25% in 2018 and 25.53% in 2019 compared to the control treatment (permanent flooding), while there was no significant difference in grain yield with the control treatment.

کلیدواژه‌ها English

calibration
validation
Tarom-Roshan
tape drop
permanent flooding
 
افتخاری، م،. مددی، ک. و اکبری، م. 13۹8 . پایش نوسان آبخوان دشت بیرجند با تصویرهای ماهواره‌ای GRACE  و تحلیل مکانی GIS. مجله پژوهش‌های آبخیزداری.4(32): 65-51.
افتخاری، م.، دستورانی، م. و حاجی الیاسی، ع. 1403. ارزیابی روش‌های یادگیری ماشین در پیش‌بینی نوسانات تراز سطح آب سواحل جنوبی دریای خزر با استفاده از ماهوارهGRACE و .GRACE-FO نشریه محیط‌زیست طبیعی. 77(3): 466-453.
حافظ پرست، م. 1400. پایش تغییرات سطح آب زیرزمینی با استفاده از ماهواره GRACE  و GLDAS در استان کرمانشاه. نشریه علمی پژوهشی مهندسی آبیاری و آب ایران.12(48):257-234.
حافظ پرست، م.1400. پایش تغییرات سطح آب زیرزمینی آبخوان میانراهان با داه‌های ماهواره GRACE. نشریه آبیاری و زهکشی ایران.2(15):443-428.
دنیائی،ع.1400. ارزیابی تغییرات ذخیره آب زیرزمینی با ترکیب داده‌های ماهواره GRACE و مدل هیدرولوژیکی GLDAS نواحی خشک و نیمه‌خشک مطالعه موردی استان کرمانشاه. نشریه هیدروژئوموفولوژی. 29(8):43-23.
شبیری، ش. و شرافتی، ا. 1400. ارزیابی داده‌های بارش CHIRPS  در تحلیل روند مشخصه‌های بارش در نواحی اقلیمی مختلف ایران. نشریه پژوهش‌های اقلیم‌شناسی. 12(48):124-111.
فرجی، ز.، کاویانی، ع. و اشرف زاده، ا .1396. ارزیابی داده‌های ماهواره GRACE در برآورد تغییرات تراز آب زیرزمینی در استان قزوین. مجله اکو هیدرولوژی.4(2):476-463. https://doi.org/10.22059/ije.2017.61482
نبوی، ن.، علیزاده،ا. و فرید حسینی،ع. 1399. ارزیابی منابع آب زیرزمینی با استفاده از داده‌های ثقل سنجی ماهواره  GRACE(مطالعه موردی: خراسان رضوی). نشریه آبیاری و زهکشی. 14(3):855-866. 20.1001.1.20087942.1399.14.3.11.8.
همراز، ب.، شهیدی، ع. و خاشعی سیوکی، ع. 1397. ارزیابی کیفی آبخوان دشت بیرجند جهت اجرای آبیاری تحت‌فشار با استفاده از روش زمین‌آماری کریجینگ نشانگر. نشریه آبیاری و زهکشی ایران. 1(13): 44-34.
Arast, M., Ranjbar, A., Mousavi, S. H., Abdollahi, Kh. and Honarbakhsh, A. 2020. Proceedings of the Institution of Civil Engineers - Water Management. Proceedings of the Institution of Civil Engineers. Water Management. 173(4): 189-198.
Afraz, M., Eftekhari, M., Akbari, M., Elyasi, A. and Noghani, Z. 2021. Application assessment of GRACE and CHIRPS data in the Google Earth Engine to investigate their relation with groundwater resource changes (Northwestern region of Iran). Journal of Groundwater Science and Engineering. 9(2): 102–113. DOI:10.19637/j.cnki.2305-7068.2021.02.002
Barbosa, S. A., Pulla, S. T., Williams, G. P., Jones, N. L., Mamane, B. and Sanchez, J.L. 2022. Evaluating groundwater storage change and recharge using GRACE data: A case study of aquifers in Niger. West Africa. Remote Sensing. 14(7):1532.  https://doi.org/10.3390/rs14071532
Banerjee, D.C. and Kumar, N. 2018. Assessment of Surface Water Storage trends for increasing groundwater areas in India. Journal of Hydrology. 562:780-788.
Ghozat, A., Sharafati, A. and Hosseini, S.A. 2021. Long-term spatiotemporal evaluation of CHIRPS satellite precipitation product over different climatic regions of Iran. Theoretical and Applied Climatology. 143:211-225.
Khaki, M., Awange, J., Forootan, E. and Kuhn, M. 2018. Understanding the association between climate variability and the Nile's water level fluctuations and water storage changes during 1992–2016. Science of the Total Environment. 645(15): 1509-1521.
Miro, M.E. and Famiglietti, J.S. 2018. Downscaling GRACE remote sensing datasets to high-resolution groundwater storage change maps of California’s Central Valley. Remote Sensing. 10(1).143  https://doi.org/10.3390/rs10010143
Moghim, S. Assessment of Water Storage Changes Using GRACE and GLDAS. Water Resources Management 34, 685–697 (2020). https://doi.org/10.1007/s11269-019-02468-5
Moghaddam, H.K., Moghaddam, H.K., Kivi, Z.R., Bahreinimotlagh, M. and Alizadeh, M.J. 2019. Developing comparative mathematic models, BN and ANN for forecasting of groundwater levels. Groundwater for Sustainable Development, 9(12) :100237. DOI:10.1016/j.gsd.2019.100237
Nie, N., Zhang, T.Y., Chen, H. and Guo, H .2018. A global hydrological drought index dataset based on gravity recovery and climate experiment (GRACE) data. Water Resources Management 32(4):1275–1290. DOI:10.1007/s11269-017-1869-1
Pulla, S. T., Yasarer, H. and Yarbrough, L. D. 2023. GRACE Downscaler: A framework to develop and evaluate downscaling models for GRACE. Remote Sensing, 15(9): 2247. DOI:10.3390/rs15092247
Prakash, S. 2019. Performance assessment of CHIRPS, MSWEP, SM2RAIN-CCI, and TMPA precipitation products across India. Journal of Hydrology. 571:50–59.
Raza, M., Lee, J.-Y. and Kwon, K. D. 2019. Estimation of quantitative spatial and temporal distribution for groundwater storage in agricultural basin of Korea: Implications for rational water use. Environmental Earth Sciences, 78(5), 169. DOI:10.1007/s12665-019-8179-2
Rodell, M., Velicogna, I. and Famiglietti, J.2009. Satellite-based estimates of groundwater depletion in India. Nature. 460:999-1002.https://doi.org/10.1038/nature08238
Singh. A.K., Tripathi. J.N., Kotlia. B.S., Singh. K.K. and Kumar.A.2019. Monitoring groundwater fluctuations over India during Indian Summer Monsoon (ISM) and Northeast monsoon using GRACE satellite: Impact on agriculture. Quaterenary International, 507:342-351.https://doi.org/10.1016/j.quaint.2018.10.036
Seo, J. Y. and Lee, S.I. 2016. Integration of GRACE, ground observation, and landsurface models for groundwater storage variations in South Korea. International Journal of Remote Sensing, 37(24), 5786–5801. https://doi.org/10.1080/01431161.2016.1249301
Sun, Z., Zhu, X., Pan, Y., Zhang, J .and Liu, J .2018. Drought evaluation using the GRACE terrestrial water storage deficit over the Yangtze River Basin. China. Science of the Total Environment. 634(1):727-738. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.03.292
Shami, S. and Ghorbani, Z. 2019. Investigating water storage changes in Iran using grace and chirps data in the google earth engine system. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 42, 981–984. DOI:10.5194/isprs-archives-XLII-4-W18-981-2019
Tapley, B.D., Bettadpur, S., Watkins, M. and Reigber, C. 2004. The gravity recovery and climate experiment: Mission overview and early results. Geophysical Research Letters 31(9). https://doi.org/10.1029/2004GL019920
Tregoning, P., Mc Clusky S., vanDijk A., Crosbie, RS. and Peña-Arancibia, JL. 2012. Assessment of GRACE Satellites for Groundwater Estimation in Australia. National Water Commission: Canberra, Australia, 36(15): 82- 89, https://doi.org/10.1029/2009GL038718
Wu, Q., Si, B., He, H. and Wu, P. 2019. Determining regional-scale groundwater recharge with GRACE and GLDAS. Remote Sensing, 11(2), 154. https://doi.org/10.3390/rs11020154
Yang, L., Qi, Y., Zheng, C., Andrews, C. B., Yue, S., Lin, S., Li, Y., Wang, C., Xu, Y.and Li, H. 2018. A modified water-table fluctuation method to characterize regional groundwater discharge. Water, 10(4), Article 503.https://doi.org/10.3390/w10040503
Yousefi, E., Sayadi, M. H. and Chamenhpour, E. 2022. Google Earth Engine plat form to calculate the hydrometeorology and hydrological water balance of wet lands in arid areas and predict future changes. Journal of Applied Research in Water and Wastewater. 9(1): 52-68.