ارزیابی ارتباط بین متغیرهای محیطی، شاخص‌های گیاهی و خصوصیات خاک بر عملکرد گندم دیم

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، گروه بیابان‌زدایی، دانشکده مطالعات کویر، دانشگاه سمنان، سمنان، ایران

2 دانشیار، گروه بیابان‌زدایی، دانشکده مطالعات کویر، دانشگاه سمنان، سمنان، ایران

3 استادیار پژوهشی، دانشکده کشاورزی، غذا و محیط زیست (Di3A)، دانشگاه کاتانیا، ایتالیا

چکیده

عملکرد گندم دیم در مناطق خشک و نیمه‌خشک به عوامل محیطی نظیر توپوگرافی، پوشش گیاهی و خصوصیات خاک وابسته است. این مطالعه باهدف شناسایی ارتباط و اهمیت این عوامل در دشت کالپوش استان سمنان انجام شده است. داده‌های عملکرد و نمونه‌های خاک از ۱۱۲ مزرعه برداشت و عملکرد در پلات‌های ۵×۵ متر و نمونه‌های خاک از عمق ۰–۳۰ سانتی‌متری همان پلات‌ها جمع‌آوری گردید. ویژگی‌های فیزیکی و شیمیایی خاک شامل بافت، چگالی ظاهری، کربن آلی، نیتروژن کل، اسیدیته، هدایت الکتریکی، کربنات کلسیم معادل، نسبت جذب سدیم و غلظت عناصر محلول اندازه‌گیری شد. شاخص NDVI از تصاویر Sentinel-2 با تفکیک ۱۰ متر برای ماه‌های فروردین تا تیر استخراج گردید. شاخص‌های توپوگرافی شامل شیب، ارتفاع، شاخص رطوبت توپوگرافی، LS-factor، انحنای سطح، عمق دره و موقعیت شیب نسبی نیز از مدل رقومی ارتفاع بادقت 30 متر استخراج شد. تحلیل داده‌ها در محیط R انجام شد. نتایج نشان داد خاک منطقه دارای بافت لوم شنی - رسی با میانگین pH برابر ۶/۷، شوری 4/1  dS/m،کربنات کلسیم معادل برابر ۳/۸ درصد، کربن آلی ۱/۱ درصد، سدیم محلول 96/5 ppm و SAR حدود ۶۶/۱ است. نتایج نشان داد که کربنات کلسیم معادل با 25/0-=r و اسیدیته با 21/0-=r همبستگی معنی‌دار در سطح ۰۵/۰ با عملکرد داشته­اند. NDVI در تمام ماه‌ها رابطه مثبت معنی­دار با عملکرد نشان داد و بیشترین همبستگی در اردیبهشت (53/0=r) مشاهده شد. در بین متغیرهای توپوگرافی ارتفاع، شاخص رطوبت توپوگرافی و موقعیت نسبی شیب به ترتیب با 29/0-=r ، 24/0= r و 23/0=r  همبستگی معنی­دار با عملکرد داشتند. تحلیل هم‌خطی نشان داد متغیرهای درصد شن و رس، سدیم محلول و NDVI ماه دوم دارای هم‌خطی بالا هستند و از لیست داده­ها حذف گردیدند. بر اساس الگوریتم Boruta، متغیرهای NDVI به­جز اردیبهشت، ارتفاع، مجموع کلسیم - منیزیم، کربنات کلسیم معادل و اسیدیته مهم‌ترین عوامل مؤثر بر عملکرد گندم دیم بودند. در مجموع، نتایج نشان داد که عملکرد گندم دیم در دشت کالپوش حاصل برهم‌کنش عوامل محیطی مختلف از جمله ویژگی‌های شیمیایی خاک (به‌ویژه آهکی بودن) و شاخص پوشش گیاهی در طول فصل رشد است. نتایج نشان داد که متغیرهای مرتبط با پوشش گیاهی و ویژگی‌های شیمیایی خاک، به‌ویژه NDVI و کربنات کلسیم معادل، می­توانند نقش مهمتری در تبیین تغییرات عملکرد گندم دیم داشته­باشند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


 منابع
 امیرعشایری، امین، رضاوردی‌نژاد، وحید، بهمنش، جواد، اسدزاده، فرخ و رحیمی، مینا (1404). مدل‌سازی و پیش‌بینی عملکرد گندم دیم براساس متغیرهای هواشناسی با استفاده از روش‌های ترکیبی هوش مصنوعی. تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی، 19(2)، 243–261. https://idj.iaid.ir/article_217932.html
آذری سنجبد، رقیه و صالحی، برومند (1404). مقایسه روش‌های AHP و TOPSIS در پهنه‌بندی اراضی مستعد کشت گندم دیم در حوضه بالخلوچای اردبیل. پژوهش‌های توسعه پایدار روستایی، دوره 6، شماره 4 (پیاپی 22)، زمستان 1404. https://www.srds.ir/article_226570.html?lang=fa
رئیسی، مریم، ذوالفقاری، علی اصغر، رحیمی، محمد و کابلی، سید حسن (1404). ارزیابی تغییرات پوشش‌گیاهی در پاسخ به مقادیر سالانه بارش و دما در استان سمنان. پژوهش های فرسایش محیطی. ۱۴۰۲; ۱۳ (۴) :۵۶-۸۲. doi: 10.61186/jeer.13.4.56
زیلوئی، نسرین، احمدی، علی، باقری ده آبادی، محسن و محمد مراد طارم، هاله (1393). اهمیت مراحل گلدهی و پر شدن دانه در افزایش عملکرد گندم. سیزدهمین همایش علوم زراعت و اصلاح نباتات ایران و سومین همایش علوم و تکنولوژی بذر ایران. https://civilica.com/doc/312525/
سلمان پور، آناهید، زین الدینی میمند، علی، اسکندری، مهناز و نویدی، میرناصر (1404). بررسی ارتباط بین ویژگی های خاک و زمین با عملکرد برخی باغ های انجیر سیاه آبی، جنوب استان لرستان،  حفاظت منابع آب و خاک، 15(3)، 81-90. magiran.com/p2968036
سهیل‌نژاد، عبدالمجید و رحیمی مقدم، سجاد (1405). ارزیابی تأثیر تغییرات اقلیمی و مدیریت آبیاری بر عملکرد و کارایی مصرف آب ارقام کلزا در استان خوزستان. مدل‌سازی و مدیریت آب و خاک، 6(1)، 270. -286 doi:10.22098/mmws.2025.18649.1708
غلامی شرفخانه، مهدی، نقی ضیایی‌، علی، ناقدی­فر، سیدمحمدرضا، و اکبری، امیر (1404). بررسی تأثیر شوری خاک و کم‌آبی بر عملکرد بنه‌های دختری زعفران با استفاده از مدل گیاهی و اندازه‌گیری میدانی. مدل‌سازی و مدیریت آب و خاک، 5(1)، -317–334. doi:10.22098/mmws.2023.14109.1390
قادری، ناصح، علیجانی، بهلول، حجازی‌زاده، زهرا، و سلیقه، محمد (1398). مدل فضایی تولید گندم دیم استان کردستان با ریزپهنه‌بندی اقلیم کشاورزی. تحقیقات کاربردی علوم جغرافیایی، سال هجدهم، شماره 84، بهار 1398، صص. 27–79. doi:10.29252/jgs.18.48.1
واعظی، علی رضا، بابایی، فاطمه و صفی لو, حدیثه  (1404). تعیین آستانه تحمل به شوری گندم رقم سرداری در دیمزارهای با اقلیم نیمه‌خشک در استان زنجان. دانش خاک و گیاه، 35(4), 23-39. doi: 10.22034/sps.2025.69805.1022
 
 
 
Refrences
Ajami, M., Heidari, A., Khormali, F., Zeraatpisheh, M., Gorji, M., and Ayoubi, S. (2020). Spatial variability of rainfed wheat production under the influence of topography and soil properties in loess-derived soils, northern Iran. International Journal of Plant Production, 14(4), 597–608. doi:   10.1007/s42106-020-00106-4
Al-Juaidi, A. E. M. (2023). The interaction of topographic slope with various geo-environmental flood-causing factors on flood prediction and susceptibility mapping. Environmental Science and Pollution Research, 30, 59327–59348. doi:  10.1007/s11356-023-26616-y
Amirashayeri, A., Rezaverdinejad, V., Behmanesh, J., Asadzadeh, F., and Rahimi, M. (2025). Modeling and forecasting rainfed wheat yield based on meteorological variables using combined artificial intelligence methods. Iranian Journal of Irrigation and Drainage, 19(2), 243–261. https://idj.iaid.ir/article_217932.html [In Persian]
Azari Sanjabod, R., and Salahi, B. (2025). Comparison of AHP and TOPSIS methods in zoning suitable lands for rainfed wheat cultivation in the Balkhloo Chay watershed, Ardabil. Quarterly Journal of Urban and Regional Sustainable Development Studies, 6(4), 202–221. https://www.srds.ir/article_226570.html?lang=fa [In Persian]
Band, S. S., Janizadeh, S., Pal, S. C., et al. (2020). Flash flood susceptibility modeling using new approaches of hybrid and ensemble tree-based machine learning algorithms. Remote Sensing, 12, 3568. doi:  10.3390/rs12213568.
Bourennane, H., Nicoullaud, B., Couturier, A., and King, D. (2004). Exploring the spatial relationships between some soil properties and wheat yields in two soil types. Precision Agriculture, 5(5), 521–536. doi:  10.1023/B: PRAG.0000040804.89167.9a.
Boyer, J. (1978). Le calcium et le magnesium dans les sols des regions tropicales humides et sub-humides. Banque de données documentaires REGARDS. horizon.documentation.ird.fr/exl-doc/pleins_textes/pleins_textes_6/Idt/09093.pdf.
Cao, J., Zhang, Z., Tao, F., Zhang, L., Luo, Y., Han, J., and Li, Z. (2020). Identifying the contributions of multi-source data for winter wheat yield prediction in China. Remote Sensing, 12(5), 750. doi:  10.3390/rs12050750.
Chen, P., Li, Y., Liu, X., Tian, Y., Zhu, Y., Cao, W., and Cao, Q. (2023). Improving yield prediction based on spatio-temporal deep learning approaches for winter wheat: A case study in Jiangsu Province, China. Computers and Electronics in Agriculture. doi:  10.1016/j.compag.2023.108201
Daoud, J. I. (2017). Multicollinearity and regression analysis. Journal of Physics: Conference Series, 949, 012009. doi:  10.1088/1742-6596/949/1/012009
Dixit, P. N., and Chen, D. (2010). Impact of spatially variable soil salinity on crop physiological properties, soil water content and yield of wheat in a semi-arid environment. Australian Journal of Agricultural Engineering, 1(3), 93–100. url: https://search.informit. doi:10.3316/INFORMIT.633484738450304
Florinsky, I. V. (2016). Influence of topography on soil properties (pp. 265–270). 6.00009-2. doi: 10.1016/B978-0-12-804632
Gholami Sharafkhane, M., Ziaei, A. N., Naghedifar, S. M. and Akbari, A. (2025). Investigation of the effect of soil salinity and water quality on saffron daughter corms using crop modeling and measured data. Water and Soil Management and Modelling5(1), 317-334. doi: 10.22098/mmws.2023.14109.1390 [In Persian]
Gollenbeek, L., and Hilhorst, G. J. (2022). Effecten van verrijking zandbodem met klei op mais- en grasteelt op melkveeproefbedrijf ‘De Marke.’ doi:  10.18174/569406.
Graf, L. V., Merz, Q. N., Walter, A., and Aasen, H. (2023). Insights from field phenotyping improve satellite remote sensing based in-season estimation of winter wheat growth and phenology. Remote Sensing of Environment. doi:  10.1016/j.rse.2023.113860.
Grzebisz, W., Szczepaniak, W., Potarzycki, J., and Biber, M. (2023). Prediction of Grain Yield and Gluten Content in Winter Bread Wheat Based on Nutrient Content in Plant Parts during the Critical Cereal Window. Agronomy13(10), 2649. doi:  10.3390/agronomy13102649.
Habibi, A., Delavar, M. R., Sadeghian, M. S., et al. (2023). A hybrid of ensemble machine learning models with RFE and Boruta wrapper-based algorithms for flash flood susceptibility assessment. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 122, 103401. doi:  10.1016/j.jag.2023.103401
Hadi, M., Jalili, S., Mouneskhah, V., and Majnooni Heris, A. (2021). Estimation of rainfed wheat yield functions using climatic parameters and multivariate regression methods. Iranian Journal of Soil and Water Research, 52(2), 497–506. doi: 10.22059/ijswr.2021.309650.668731
Hasheminasab, K. S., Shahbazi, K., Marzi, M., Zare, A., Yeganeh, M., Bazargan, K., and Kharazmi, R. (2023). A study on wheat grain zinc, iron, copper, and manganese concentrations and their relationship with grain yield in major wheat production areas of Iran. Journal of Agriculture and Food Research, 14, Article 100913. doi: 10.1016/j.jafr.2023.100913
Hu, M., and Xia, B. (2019). A significant increase in the normalized difference vegetation index during the rapid economic development in the Pearl River Delta of China. Land Degradation and Development, 30(4), 359–370.  doi: 10.1002/ldr.3221Digital Object Identifier
Huang, X., Wang, L., Yang, L., and Kravchenko, A. N. (2008). Management effects on relationships of crop yields with topography represented by wetness index and precipitation. Agronomy Journal, 100(5), 1465–1471. doi:  10.2134/agronj2007.0325
Islam, A. R. M. T., Bappi, M. M. R., Alqadhi, S., et al. (2023). Improvement of flood susceptibility mapping by introducing hybrid ensemble learning algorithms and high-resolution satellite imageries. Natural Hazards, 119, 1–37. doi:  10.1007/s11069-023-06106-7
Khan, F., and Naeem, M. (2007). Effect of slope steepness and wheat crop on soil, runoff and nutrient losses in eroded land. doi:  10.1080/09064710.2018.1488988
Kravchenko, A. N., and Bullock, D. G. (2000). Correlation of corn and soybean grain yield with topography and soil properties. Agronomy Journal, 92(1), 75–83. doi:  10.2134/agronj2000.92175x
Kursa, M. B., and Rudnicki, W. R. (2010). Feature selection with the Boruta package. Journal of Statistical Software, 36, 1–13. doi:  10.18637/jss. v036.i11
Li, Z., Nie, Z., and Li, G. (2024). Integrating crop modeling and machine learning for the improved prediction of dryland wheat yield. Agronomy, 14(4), 777. doi: 10.3390/agronomy14040777
Maestrini, B., and Basso, B. (2018). Drivers of within-field spatial and temporal variability of crop yield across the US Midwest. Scientific Reports, 8, 14147. doi: 10.1038/s41598-018-32779-3
Mondal, S., and Chakraborty, D. (2023). Root growth and physiological responses in wheat to topsoil and subsoil compaction with or without artificial vertical macropores. Heliyon9. doi: 10.1016/j.heliyon. 2023.e18834.
Mooney, S. J., Yu, C., Mawodza, T., Atkinson, B. S., Atkinson, J. A., Sturrock, C. J., Whalley, W. R., Hawkesford, M. J., Cooper, H. V., Zhang, X., and Zhou, H. (2023). Effects of Soil Compaction on Early Wheat Seedling Root Growth Under Variable Soil Moisture Conditions. doi: 10.2139/ssrn.4594863.
Moore, I. D., Gessler, P. E., Nielsen, G. A., and Peterson, G. A. (1993). Soil attribute prediction using terrain analysis. Soil Science Society of America Journal, 57(2), 443–452. doi:  10.2136/sssaj1993.03615995005700020026x.
Mousavi, S. R., Mahjenabadi, V. A. J., Khoshru, B., and Rezaei, M. (2024). Spatial prediction of winter wheat yield gap: agro-climatic model and machine learning approaches. Frontiers in Plant Science. doi:  10.3389/fpls.2023.1309171.
Naser, M. A., Khosla, R., Longchamps, L., & Dahal, S. (2020). Using NDVI to differentiate wheat genotypes productivity under dryland and irrigated conditions. Remote Sensing, 12(5), 824. doi: 10.3390/rs12050824.
Panek, E., & Gozdowski, D. (2020). Analysis of relationship between cereal yield and NDVI for selected regions of Central Europe based on MODIS satellite data. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 17, 100286. doi: 10.1016/j.rsase.2019.100286
Pourghasemi, H. R., Amiri, M., Edalat, M., et al. (2021). Assessment of urban infrastructures exposed to flood using susceptibility map and Google Earth Engine. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 14, 1923–1937. doi: 10.1109/JSTARS.2020.3045278
Qaderi N, Alijani B, hejazizadeh Z, saligheh M. (2018). Spatial modeling of rainfed wheat yield using agroclimaticmicrozonation in Kurdistan. jgs. 18(48), 1-19. doi:10.29252/jgs.18.48.1 [In Persian]
Raeesi, M., Zolfaghari, A., Rahimi, M., and Kaboli, S. H. (2023). Estimation of vegetation changes concerning annual rainfall and temperature in Semnan Province. Environmental Engineering Research, 13(4), 56–82. doi: ‎ 10.61186/jeer.13.4.56 [In Persian]
Rezaei, M., and Hemati, Z. (2012). Reaction of wheat yield to soil physical and chemical characteristics in Arak fields. World Applied Sciences Journal, 20(8), 1183–1187. doi: 10.5829/idosi.wasj.2012.20.08.1818.
Salmanpour, A., Zeinadini Meymand, A., Eskandari, M., and Navidi, M. (2026). Investigating soil and land characteristics influence on some irrigated black fig orchard yield, South of Lorestan Province. Journal of Water and Soil Resources Conservation, 15(3), 81–90. [In Persian]
Sharifi, A., Mahdipour, H., Moradi, E., & Tariq, A. (2022). Agricultural Field Extraction with Deep Learning Algorithm and Satellite Imagery. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 50(2), 417–423. doi:  10.1007/s12524-021-01475-7
Sheikh, Z., Zolfaghari, A. A., Raeesi, M., et al. (2025). Enhancing flash flood susceptibility modeling in arid regions: integrating digital soil mapping and machine learning algorithms. Environmental Earth Sciences, 84, 170. doi: 10.1007/s12665-025-12140-4
Soheilnejad, A., & Rahimi-Moghaddam, S. (2026). Assessing the effect of climate change and irrigation management on yield and water use efficiency of canola cultivars in Khuzestan province. Water and Soil Management and Modeling, 6 (1), 270- 286. doi: 10.22098/mmws.2025.18649.1708. [In Persian]
Spadoni, G. L., Cavalli, A., Congedo, L., and Munafò, M. (2020). Analysis of normalized difference vegetation index multi-temporal series for forest cartography. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 20, 100419. doi: 10.1016/j.rsase.2020.100419
Szul, T., Tabor, S., and Pancerz, K. (2021). Application of the BORUTA algorithm to input data selection for a model based on rough set theory. Energies, 14, 2779. doi:10.3390/en14102779
Tamás A, Kovács E, Horváth É, Juhász C, Radócz L, Rátonyi T, Ragán P. Assessment of NDVI Dynamics of Maize (Zea mays L.) and Its Relation to Grain Yield in a Polyfactorial Experiment Based on Remote Sensing. Agriculture. 2023; 13(3):689. doi:10.3390/agriculture13030689
Tao, J., Xu, T., Dong, J., et al. (2018). Elevation-dependent effects of climate change on vegetation greenness in the high mountains of southwest China during 1982–2013. International Journal of Climatology, 38(4), 2029–2038. doi: 10.1002/joc.5314Digital Object Identifier.
Thapa, S., Rudd, J. C., Xue, Q., et al. (2019). Use of NDVI for characterizing winter wheat response to water stress in a semi-arid environment. Taylor and Francis, 33(5), 633–648. doi: 10.1080/15427528.2019.1648348
Towfiqul Islam, A. R. M., Talukdar, S., Mahato, S., et al. (2021). Flood susceptibility modelling using advanced ensemble machine learning models. Geoscience Frontiers, 12, 101075. doi:10.1016/j.gsf.2020.09.006
Tuğaç, M., Yıldız, H., & Kökten, K. (2022). Wheat yield prediction with machine learning based on MODIS and Landsat NDVI data at field scale. International Journal of Environment and Geoinformatics, 9(4), 172–184. doi:10.30897/ijegeo.1128985.
Vaezi, A. R., Babaei, F. and Safiloo, H. (2025). Determining the Salinity Tolerance Threshold of Sardari Wheat in Rainfed Lands of Semi-Arid Region in Zanjan Province. Journal of Soil and Plant Science35(4), 23-39. doi: 10.22034/sps.2025.69805.1022
Vannoppen, A., and Gobin, A. (2022). Estimating yield from NDVI, weather data, and soil water depletion for sugar beet and potato in Northern Belgium. Water (Switzerland), 14(8), 1188. doi:  10.3390/w14081188
Vinayaga Moorthy, R., and Balasubramanian, R. (2022). An efficient genetic Boruta (GenBoruta) algorithm-based feature selection on brain tumor dataset. International Journal of Mechanical Engineering, 7(6). https://www.academia.edu/download/101001046/An_Efficient_Genetic_Boruta_GenBoruta_.pdf
Wahba, M. M., Labib, F., and Zaghloul, A. (2019). Management of Calcareous Soils in Arid Region2(5), 248–258. https://ijepem.com/volume-2/issue-5/article-2/.
Wang, G., Chen, X., and Chen, W. (2020). Spatial prediction of landslide susceptibility based on GIS and discriminant functions. ISPRS International Journal of Geo-Information, 9, 144. doi:  10.3390/ijgi9030144
Zaid, M. S., Rizk, A. H., Mashhour, A. M. A. E., and Ahmed, W. M. (2017). Interrelationships between soil quality parameters and wheat productivity for some soils of Monufyia Governorate. Journal of Biomaterials, 1(1), 1–9. doi: 10.11648/j.jb.20170101.11
Zhang, Y., Cao, G., Zhao, M., and Zhang, Q. (2025). Topographic effects on vegetation phenology in response to climate change on the southern slope of Qilian Mountains, Northwest China. Journal of Geographical Sciences, 36(7), 2131–2138. doi: 10.13287/j.1001-9332.202507.022
Zilouei, N., Ahmadi, A., Bagheri Dehabadi, M., & Mohammadmorad Taram, H. (2014). Importance of flowering and grain filling stages in increasing wheat yield. In Proceedings of the 13th Iranian Congress of Agronomy and Plant Breeding Sciences and the 3rd Iranian Seed Science and Technology Conference. Iran. https://civilica.com/doc/312525/ [In Persian]
Zolfaghari, A. A., Raeesi, M., Sheikh, Z., Soltani, A., Poodineh, S., and Amiri, M. (2025). Enhancing fire susceptibility mapping in Semnan Province: integrating machine learning and geospatial analysis. Ecopersia, 13(1), 13–36. doi:10.22034/ECOPERSIA.13.1.13