مدل‌سازی تغییرات مکانی و تخمین زمین‌آماری ضریب‌های برخی رابطه‌های نفوذ آب در خاک آهکی منطقة باجگاه، شیراز

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دانش‌آموخته کارشناسی ارشد، گروه علوم خاک، دانشکدة کشاورزی، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران

2 استاد، گروه علوم خاک، دانشکدة کشاورزی، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران

3 دانشیار، گروه علوم خاک، دانشکدة کشاورزی، دانشگاه شیراز، شیراز، ایران

چکیده

نفوذ از فرآیندهای فیزیکی مهم خاک است که معمولا با رابطه‌های نفوذ بررسی می‌شود. ضریب‌های این رابطه‌ها تحت تأثیر ویژگی‌های مختلفی از خاک هستند. ویژگی‌های خاک و ضریب رابطه‌های نفوذ دارای تغییرات مکانی هستند. بنابراین، با هدف مدل‌سازی وابستگی مکانی ضریب رابطه‌های نفوذ در خاک‌های آهکی منطقة باجگاه استان فارس، آزمایش‌های نفوذ در 50 نقطه با روش تک‌حلقه انجام و رابطه‌های کوستیاکوف، کوستیاکوف-لوییز، هورتون، هولتان، سازمان حفاظت خاک آمریکا (SCS)، فیلیپ و گرین-امپت به داده‌ها برازش و ضریب‌های آن‌ها تعیین شد. نیم‌تغییرنمای تجربی محاسبه و مدل‌سازی و بهترین مدل تعیین شد. تخمین در نقاط اندازه‌گیری نشده با روش‌های کریجینگ معمولی و وزن‌دهی عکس فاصله (IDW) انجام و با ارزیابی جک‌نایف روش مناسب شناسایی و تخمین و پهنه‌بندی انجام شد. بیش‌ترین (478 درصد) و کم‌ترین (5/12 درصد) مقدار ضریب تغییرات به‌ترتیب مربوط به ضریب‌های ʹA رابطة کوستیاکوف-لوییز و ʹbʹ رابطة SCS بود. بهترین مدل نیم‌تغییرنمای ضریب رابطه‌های کوستیاکوف (K و b)، هورتون (c، m و a)، ضریب‌های A فیلیپ، ʹ b کوستیاکوف-لوییز از نوع کروی همسانگرد بود، درحالی‌که بهترین مدل ضریب‌های رابطة SCS (′′a و b′′)، ضریب‌های S رابطة فیلیپ و K′ و A′ رابطة کوستیاکوف-لوییز، نمایی همسانگرد بود. دامنة تغییرات شعاع تأثیر بین 1/96 تا 211 متر متغیر بود. بیش‌ترین نسبت اثر قطعه‌ای به سقف به مقدار 648/0 مربوط به ضریب′′a رابطة SCS و کم‌ترین نسبت اثر قطعه‌ای به سقف برابر 5/0 بود. کلاس وابستگی مکانی ضریب رابطه‌های نفوذ متوسط و بیش‌ترین و کم‌ترین شعاع تأثیر به‌ترتیب 211 و 4/6 متر بود. دقیق‌ترین و کم دقت‌ترین تخمین‌ها به‌ترتیب مربوط به ضریب A رابطة فیلیپ و b رابطة کوستیاکوف و b′ رابطة کوستیاکوف-لوییز بود. در مواردی که به پهنه‌بندی ضریب رابطه‌های نفوذ و یا مقادیر این ضریب‌ها در نقاط زیاد نیاز باشد با استفاده از روش‌های زمین‌آماری و اندازه‌گیری‌های محدود، ضریب‌های با دقت قابل‌قبول برآورد و در وقت و هزینه‌ها صرفه‌جویی می‌شود. در مواردی به‌دلیل ساختار مکانی ضعیف، روش IDW در مقایسه با روش کریجینگ مناسب‌تر بوده و به تخمین‌های دقیق‌تری منجر می‌شود. بنابراین، پیشنهاد می‌شود در شرایط ساختار مکانی ضعیف، از روش‌های متکی به همبستگی مکانی قوی (کریجینگ) استفاده نشود و از روش‌هایی مانند IDW استفاده شود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


Abtahi, A., Karimian, N., & Solhi, M. (1992) Semi quantified soil science report of Badjah, Fars Province. Department of Soil Science, College of Agriculture, Shiraz University, Shiraz, Iran, 73 pages. [In Persian]
Alemi, M.H., Shahriari, M.R., & Nielson, D.R. (1988). Kriging and co-kriging of soil water properties. Soil Technology, 1, 117-132. doi:10.1016/S0933-3630(88)80014-X
Alizadeh, A. (2015). Soil Physics. Emam Reza University Press, 438 pages. [In Persian]
Babaei, F., Zolfaghari, A.A., Yazdani, M.R., & Sadeghipour, A. (2018). Spatial analysis of infiltration in agricultural lands in arid areas of Iran. Catena170, 25-35.  doi:10.1016/j.catena.2018.05.039
Bakhshandeh, E., Hossieni, M., Zeraatpisheh, M., & Francaviglia, R. (2019). Land use change effects on soil quality and biological fertility: A case study in northern Iran. European Journal of Soil Biology, 95, 103119.  doi:10.1016/j.ejsobi.2019.103119
Bouma, J. (1983). Use of soil survey data to select measurement techniques for hydraulic conductivity. Agricultural Water Management, 6, 177-190.  doi:10.1016/0378-3774(83)900
Cambardella, C.A., Moorman, T.B., Novak, J.M., Parkin, T.B., Karlen, D.L., Turco, R.F., & Konopka, A.E.. (1994). Field-scale variability of soil properties in central Iowa soils. Soil Science Society of America Journal, 58, 1501-1511.  doi:10.2136/sssaj1994.03615995005800050033x
Dahak, A., Boutaghane, H., & Merabtene, T. (2022). Parameter estimation and assessment of infiltration models for Madjez Ressoul catchment, Algeria. Water14(8), 1185. doi:10.3390/w14081185
Ersahin, S. (2003). Comparing ordinary kriging and cokriging to estimate infiltration rate. Soil Science Society of America Journal, 67, 1848-1855. doi:10.2136/sssaj2003.1848
Fakher, M.S., & Nazari, B. (2022). Evaluation and validation of salinity monitoring indices in the Qazvin plain. Water and Soil Management and Modeling, 2(3), 40-51. doi:10.22098/mmws.2022.10142.1077 [In Persian]
Ghorbani Dashtaki, S., Homaee, M., & Mahdian, M. (2010). Effect of land use change on spatial variability of coefficient of infiltration into soil. Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 4(2), 206-221. [In Persian]
Ghorbani Dashtaki, S., Homaee, M., Mahdian, M. H., & Kouchakzadeh, M. (2009). Site-dependence performance of infiltration models. Water Resource Management, 23, 1573-1650.
Ghosh, B., & Pekkat, S. (2019). A critical evaluation of measurement-induced variability in infiltration characteristics for a river sub-catchment. Measurement132, 47-59.  doi:10.1016/j.measurement.2018.09.018
Govindaraju, R.S., Koelliker, J.K., Banks, M.K., & Schwab, A.P. (1996). Comparison of spatial variability of infiltration properties at two sites in Konza prairie of East-Central Kansas. Journal of Hydrologic Engineering1(3), 131-138. doi:10.1061/(ASCE)1084%2D0699(1996)1%3A3(131).
Green, W.H., & Ampt, G. (1911). Studies of soil physics, Part 1. The flow of air and water through soils. Journal of Agricultural Science, 4, 1-24. doi:10.1017/S0021859600001441
Gupta, N., Rudra, R.P., & Parkin, G. (2006). Analysis of spatial variability of hydraulic conductivity at field scale. Canadian Biosystems Engineering, 48, 55-62.
Gupta, R.K., Rudra, R.P., Dickinson, W.T., & Elrick, D.E. (1994). Modelling spatial pattern of three infiltration parameter. Canadian Journal of  Agricultural Engineering, 36, 9-13.
Holtan, H.N. (1961). A concept of infiltration estimates in watershed engineering. ARS41-51, U.S. Department of Agricultural Service, Washington, DC.
Horton, R E. (1940). An approach toward a physical interpretation of infiltration-capacity. Soil Science Society of America Proceedings5, 399–417. doi:10.2136/sssaj1941.036159950005000C0075x
Iqbal, J., Thomasson, J.A., Jenkins, J.N., Owens, P.R., & Whisler, F.D. (2005). Spatial variability analysis of soil physical properties of alluvial soils. Soil Science Society of America Journal, 69, 1338-1350. doi:10.2136/sssaj2004.0154
Jafarzadeh, M.S., & Vayskarami, I. (2022). Assessing the performance of individual and ensembled models in identifying areas with infiltration potential. Water and Soil Management and Modeling, 2(2), 69-86. doi:10.22098/MMWS.2022.9809.1066 [In Persian]
  Jensen, M.E., Swarner, L.R., & Phelan J.T. (1987). Improving irrigation efficiencies. Pp. 1120-1142 In: Hagan, R.M., H.R. Haise, T. W. Edminster (Eds.). Irrigation of Agricultural Lands. Agron Monogr II, ASA and SSSA. Madison, WI.
Kamangar, M., & Minaei, M. (2023). Spatial analysis of soil salinity anomaly in Fars Province due to the heavy spring rains. Water and Soil Management and Modeling, 3(2), 36-49. doi:10.22098/mmws.2022.11226.1108  [In Persian]
Karami, A., Homaee, M., Bybourdi, M., Mahmoodian Shushtari, M., & Davatgar, N. (2012). Spatial distribution of infiltration parameters at regional scale. Water and Soil Science, 22(1), 17-32. [In Persian]
Klute, A. (1965). Laboratory measurement of hydraulic conductivity of unsaturated soil. Chapter 16. In: Agronomy Monographs,  doi:10.2134/agronmonogr9.1.c16
Kostiakov, A.N. (1932). On the dynamics of the coefficient of water-percolation in soils and on the necessity for studying it from a dynamic point of view for purposes of amelioration. 6th Transactions Congress International Society for Soil Science, , Moscow, Part A, Pp.17-21.
Lei, G., Fan, G., Zeng, W., & Huang, J. (2020). Estimating parameters for the Kostiakov-Lewis infiltration model from soil physical properties. Journal of Soils and Sediments20, 166-180. doi:10.1007/s11368-019-02332-4
Machiwal, D., Jha, M.K., & Mal, B.C. (2006). Modelling infiltration and quantifying spatial soil variability in a wasteland of Kharagpur, India. Biosystems Engineering95(4), 569-582. doi:10.1016/j.biosystemseng.2006.08.007
Mahapatra, S., Jha, M.K., Biswal, S., & Senapati, D. (2020). Assessing variability of infiltration characteristics and reliability of infiltration models in a tropical sub-humid region of India. Scientific Reports10, 1515 doi:10.1038/s41598-020-58333-8
Mallants, D., Mohanty, B.P., Vervoort, A., & Feyan, J. (1997). Spatial analysis of saturated hydraulic conductivity in a soil with macropores. Soil Technology, 10, 115-131. doi:10.1016/S0933-3630(96)00093-1
Mezencev, V.J. (1948). Theory of formation of the surface runoff. Meteorologiae Hidrologia, 3, 33-40.
Moosavi, A.A. & Omidifard, M., (2016). Spatial variability and geostatistical prediction of some soil hydraulic coefficients of a calcareous soil. Journal of Water and Soil (Agricultural Science and Technology), 30(3), 730-742. doi:10.22067/JSW.V30I3.43438. [In Persian]
Moosavi, A.A., & Sepaskhah, A.R. (2011). Geostatistical investigation of spatial variability of near saturated hydraulic conductivity measured at different applied tentions. 12th Iranian Soil Science Congress, Tabriz University, Tabriz, Iran, Pp. 1-5. [In Persian]
Moosavi, A.A., & Sepaskhah, A.R. (2012). Spatial variability of physico-chemical properties and hydraulic characteristics of a gravelly calcareous soil. Archives of Agronomy and Soil Science, 58, 631-656. doi:10.1080/03650340.2010.533659
Moosavi, A.A., Dehghani, S., & Sameni, A. (2016). Spatial variability of plant-available micronutrients in the surface and subsurface layers of a calcareous soil. Thai Journal of Agricultural Science, 48, 165-178
Moradi, F., Moosavi, A.A., & Khalili Moghaddam, B. (2016). Spatial variability of water retention parameters and saturated hydraulic conductivity in a calcareous Inceptisols (Khuzestan province of Iran) under sugarcane cropping. Archives of Agronomy and Soil Science, 62, 1686-1699. doi:10.1080/03650340.2016.1164308
Mozaffari, H., Moosavi, A.A., & Sepaskhah, A.R. (2021). Land use-dependent variation of near-saturated and saturated hydraulic properties in calcareous soils. Environmental Earth Sciences, 80(23), 769. doi:10.1007/s12665-021-10078-x
Mozaffari, H., Moosavi, A.A., Sepaskhah, A.R., & Cornelis, W. (2022). Long-term effects of land use type and management on sorptivity, macroscopic capillary length and water-conducting porosity of calcareous soils. Arid Land Research and Management, 36, 371-397. doi:10.1080/15324982.2022.2066582
Nie, W., Ma, X., & Fei, L. (2017). Evaluation of infiltration models and variability of soil infiltration properties at multiple scales. Irrigation and Drainage, 66(4), 589-599. doi:10.1002/ird.2126
Oku, E., & Aiyelari, A. (2011). Predictability of Philip and Kostiakov infiltration models under inceptisols in the humid forest zone, Nigeria. Agriculture and Natural Resources45(4), 594-602.
Philip, J.R. (1957). The theory of infiltration: 1. The infiltration equation and its solutions. Soil Science83, 345–358.
Rasool, T., Dar, A.Q., & Wani, M.A. (2021). Comparative evaluation of infiltration models under different land covers. Water Resources48, 624-634. doi:10.1134/S0097807821040175
Rawls, W.J., Nemes, A., & Pachepsky, Y. (1992) Effect of soil organic carbon on soil hydraulic properties. In: Development of Pedotransfer Functions in Soil Hydrology, (Eds). Ya Pachepsky and WJ Rawls),
Reynolds, W.D., & Elrick, D.E. (1990). Ponded infiltration from a single ring: I. Analysis of steady flow. Soil Science Society of America Journal, 54, 1233– 1241. doi:10.2136/sssaj1990.03615995005400050006x
Rezaee, L., Moosavi, A.A., Davatgar, N., & Sepaskhah, A.R. (2020a). Soil quality indices of paddy soils in Guilan province of northern Iran: Spatial variability and their influential parameters. Ecological Indicators, 117, 106566. doi:10.1016/j.ecolind.2020.106566
Rezaee, L., Moosavi, A.A., Davatgar, N., & Sepaskhah, A.R. (2020b). Shrinkage-swelling characteristics and plasticity indices of paddy soils: spatial variability and their influential parameters. Archives of Agronomy and Soil Science, 66, 2005-2025. doi:10.1080/03650340.2019.1706169
Rumman, N., Lin, G., & Li, J. (2005). Investigation of GIS-based surface hydrological modeling for identifying infiltration zones in an urban watershed. Environmental Information Archives, 3, 315-322.
Sameni, A., Pakjoo, M., Moosavi, A.A., & Kamkar Haghighi, A.A. (2016). Determining coefficients of some water infiltration models in two calcareous soils of Bajgah region in Fars Province. Water and Soil Science, 26(3), 171-183. https://water-soil.tabrizu.ac.ir/article
_5847.html?lang=en
[In Persian]
Sameni, A., Pakjoo, M., Moosavi, A.A., & Kamkar Haghighi, A.A. (2014). Evaluation of some infiltration equations under application of saline and sodic waters. Journal of Water Research in Agriculture, 28(2), 395-408. doi:10.22092/jwra.2014.100040  [In Persian]
Sepaskhah, A.R., Ahmadi, S.H., & NikbakhtShahbazi, A.R. (2005). Geostatistical analysis of sorptivity for a soil under tilled and notilled conditions. Soil and Tillage Research, 83, doi:237-245. 10.1016/j.still.2004.07.019
Sharma, M.L., Barron, R.J.W., & De Boer, E.S. (1989). Spatial structure and variability of infiltration parameters. Advances in Infiltration, 113-121.
Stone, M. (1974). Cross-validatory choice and assessment of statistical predictions. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 36(2), 111-147. doi:10.1111/j.2517-6161.1974.tb00994.x
Suryoputro, N., Soetopo, W., Suhartanto, E.S., & Limantara, L.M. (2018). Evaluation of infiltration models for mineral soils with different land uses in the tropics. Journal of Water and Land Development, 37(IV-VI), 153-160. doi:10.2478/jwld-2018-0034
Thomas, A.D., Ofosu, A.E., Emmanuel, A., De-Graft, A.J., Ayine, A.G., Asare, A., & Alexander, A. (2020). Comparison and estimation of four infiltration models. Open Journal of Soil Science10(2), 45-57. doi:10.4236/ojss.2020.102003
USDA-NRCS, US Department of Agriculture, Natural Resources and Conservation Service (1974). National Engineering Handbook. Section 15. Border Irrigation. National Technical Information Service, Washington, DC, Chapter 4.
Valiantzas, J.D. (2010). New Linearized two parameter infiltration equation for direct determination of conductivity and sorptivity. Journal of Hydrology, 384(1-2), 1-13. doi:10.1016/j.jhydrol.2009.12.049
Vand, A.S., Sihag, P., Singh, B., & Zand, M. (2018). Comparative evaluation of infiltration models. KSCE Journal of Civil Engineering22, 4173-4184. doi;10.1007/s12205-018-1347-1
Vauclin, M., Vieira, S.R., Vachaud, G., & Nielsen, D.R. (1983). The use of cokriging with limited field observations. Soil Science Society of America Journal, 47, 175-184. doi:10.2136/sssaj1983.03615995004700020001x
Vieira, S.R., Nielsen, D.R., & Biggar, J.W. (1981). Spatial variability of field-measured infiltration rate. Soil Science Society of America Journal, 47, 175-184. doi:10.2136/sssaj1981.03615995004500060007x
Wilding, L.P. (1985). Spatial variability: its documentation, accommodation and implication to soil surveys. In: Nielsen, D.R., Bouma, J. (Eds.). Soil Spatial Variability. Wageningen (The Netherlands): Pudoc. pp. 166–194.
Youngs, E.G. (1968). An estimation of sorptivity for infiltration studies from moisture conditions. Soil Science, 106, 157-163. https://journals.lww.com/soilsci/citation/1968/09000/an_estimation_of_sorptivity_for_infiltration.1.aspx
Zahedifar, M. (2023a). Assessing alteration of soil quality, degradation, and resistance indices under different land uses through network and factor analysis. Catena, 222, 106807-0. doi:10.1016/j.catena.2022.106807
Zahedifar, M. (2023b). Feasibility of fuzzy analytical hierarchy process (FAHP) and fuzzy TOPSIS methods to assess the most sensitive soil attributes against land use change. Environmental Earth Sciences, 82, 1-17. doi:10.1007/s12665-023-10934-y
Zahedifar, M., Dehghani, S., Moosavi, A.A., & Gavil, E. (2017). Temporal variation of total and DTPA-extractable heavy metal contents as influenced by sewage sludge and perlite in a calcareous soil. Archives of Agronomy and Soil Science, 63, 136-149. doi:10.1080/03650340.2016.1193164