| تعداد نشریات | 31 |
| تعداد شمارهها | 463 |
| تعداد مقالات | 4,084 |
| تعداد مشاهده مقاله | 6,853,176 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 4,614,357 |
ارزیابی تأثیر تغییرات اقلیمی و مدیریت آبیاری بر عملکرد و کارایی مصرف آب ارقام کلزا در استان خوزستان | ||
| مدل سازی و مدیریت آب و خاک | ||
| مقاله 16، دوره 6، شماره 1، فروردین 1405، صفحه 270-286 اصل مقاله (1.37 M) | ||
| نوع مقاله: پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22098/mmws.2025.18649.1708 | ||
| نویسندگان | ||
| عبدالمجید سهیل نژاد1؛ سجاد رحیمی مقدم* 2 | ||
| 1استادیار، گروه کشاورزی، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران | ||
| 2استادیار، گروه مهندسی تولید و ژنتیک گیاهی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه لرستان، خرم آباد، ایران | ||
| چکیده | ||
| هدف این پژوهش بررسی اثر سطوح آبیاری بر عملکرد دانه و WUE ارقام مختلف کلزا در شرایط اقلیمی پایه و آینده استان خوزستان بود. برای این منظور، از مدل APSIM بهمنظور شبیهسازی و بررسی واکنش سه رقم کلزا شامل Hyola401، Hyola308 و RGS003 به پنج سطح آبیاری (FC50، FC60، FC70، FC80 و FC90) در قالب سه سناریوی اقلیمی SSP1-2.6، SSP2-4.5 و SSP5-8.5 استفاده شد. دادههای اقلیمی دورة پایه از سازمان هواشناسی کشور جمعآوری شد و برای تولید دادههای اقلیمی آینده از نرمافزار LARS-WG نسخه 8 استفاده شد. نتایج نشان داد در دورة پایه، رقم Hyola401 توانست بیشنظ عملکرد دانه را در تیمار FC90 (بهطور میانگین 4631 کیلوگرم در هکتار) بهطور میانگین در سراسر مناطق بدست آورد. بیشینة WUE را رقم Hyola401 و FC50 (1/1 کیلوگرم بر مترمکعب) در منطقة ایذه داشت. تحلیل رگرسیون نشان داد رابطة منفی و معنیداری میان عملکرد دانه و میانگین دما در طول فصل رشد (86/0R2=؛ p-value<0.05) وجود داشت. در دورة آینده، میانگین دما نسبت به پایه 53/1 درجة سانتیگراد افزایش و طول دورة رشد حدود 5 درصد کاهش یافت که منجر به کاهش عملکرد و WUE در بیشتر مناطق شد. بهعنوان مثال در شهرستان ایذه، بهبود جزئی عملکرد در رقم RGS003 و آبیاریهای FC50 و FC60 (بهترتیب 65/0 و 34/0 درصد) تحت سناریوی SSP1-2.6 مشاهده شد و در منطقة شوشتر، بهبود عملکرد مربوط به رقم Hyola401 تحت تمامی سناریوها و تیمارهای آبیاری بود، که افزایش عملکردی از 5/2 تا 17 درصد نشان داد که ناشی از اثرات مثبت دی اکسید کربن بود. بهطور کلی، نتایج نشان داد که در مناطق گرم و تحت سناریوهای آینده، استفاده از تیمارهای پرآب (FC90) بهدلیل افزایش ETc و کاهش WUE توجیهپذیر نیست. در مقابل، تیمارهای میانی (FC60–70) همراه با ارقام Hyola401 و Hyola308 میتوانند بهترین توازن بین عملکرد و WUE را برقرار کنند. این یافتهها اهمیت مدیریت انعطافپذیر آبیاری و انتخاب رقم مناسب را برای پایداری تولید کلزا در شرایط آینده اقلیمی تأیید میکنند. | ||
| کلیدواژهها | ||
| تبخیر و تعرق؛ دما؛ دی اکسید کربن؛ سناریوی اقلیمی | ||
| مراجع | ||
|
منابع حیدری بنی، مهران، یزدانپناه، حجتالله، محنتکش، عبدالمحمد (1397). بررسی اثرات تغییر اقلیم بر عملکرد و مراحل فنولوژیکی کلزا (مطالعۀ موردی: استان چهارمحال و بختیاری). پژوهشهای جغرافیای طبیعی، 50 (20): 389-373. doi: 10.22059/JPHGR.2018.239399.1007101 دولت پرست، بهروز، حسین پناهی، فرزاد، منصوری، حامد، سی و سه مرده، عادل (1402). اثر تغییر اقلیم بر رشد و عملکرد دانه کلزا (Brassica napus L) در دشت دهگلان استان کردستان با استفاده از برنامه DSSAT. علوم زراعی ایران، ۲5 (2): ۱۰۱-۱۱۸. doi: 20.1001.1.23223243.2021.19.1.29.0 کریمی فرد، ساناز، مقدسی، رضا، یزدانی، سعید، محمدی نژاد، امیر (1397). تغییرات اقلیمی و عملکرد محصولات کشاورزی در ایران (مطالعه موردی: استان خوزستان). اقتصاد کشاورزی، 12 (2): 109-91. doi: 10.22034/iaes.2018.32538 میان آبادی، آمنه، داوری،کامران. (1402). بررسی تغییرات مقدار و توزیع بارش و دما در ایران و اثرات آنها بر رخدادهای حدی. آب و توسعه پایدار، 10 (2): 26-13. doi: 10.22067/jwsd.v10i2.2301-1203 وزارت جهاد کشاورزی ایران. (1402). اداره برنامهریزی و امور اقتصادی، آمار کشاورزی. وزارت جهاد کشاورزی، ایران، 126 صفحه. https://dpe.maj.ir/%D8%A2%D9%85%D8%A7%D8%B1%D9%86%D8%A7%D9%85%D9%87-%DA%A9%D8%B4%D8%A7%D9%88%D8%B1%D8%B2%DB%8C-%D8%AC%D9%84%D8%AF-%D8%A7%D9%88%D9%84
References Adireddy, R.G., Anapalli, S.S., Reddy, K.N., Mubvumba, P., & George, J. (2024). Possible impacts of elevated CO2 and temperature on growth and development of grain legumes. Environments, 11(12), p.273. doi: doi: 10.3390/environments11120273 Amiri, S., Eyni-Nargeseh, H., Rahimi-Moghaddam, S., & Azizi, K. (2021). Water use efficiency of chickpea agro-ecosystems will be boosted by positive effects of CO2 and using suitable genotype× environment× management under climate change conditions. Agricultural Water Management, 252, p.106928. doi: 10.1016/j.agwat.2021.106928 Christy, B., O’Leary, G., Riffkin, P., Acuna, T., Potter, T., & Clough, A. (2013). Long-season canola (Brassica napus L.) cultivars offer potential to substantially increase grain yield production in south-eastern Australia compared with current spring cultivars. Crop & Pasture Science, 64, 901–913. doi: 10.1071/CP13241 Deihimfard, R., Ahmad-Mahmoudi, E.M., Rahimi-Moghaddam, S., Shakeri, A., & Rezaei, E.E. (2025). Water saving benefits of autumn-sown sugar beet as a climate adaptation strategy for Iran. Agricultural Water Management, 315, p.109540. doi: 10.1016/j.agwat.2025.109540 Deihimfard, R., Rahimi-Moghaddam, S., Azizi, K., & Haghighat, M., (2022a). Increased heat stress risk for maize in arid-based climates as affected by climate change: threats and solutions. International Journal of Biometeorology, 66(7), 1365-1378. doi: 10.1007/s00484-022-02282-6 Deihimfard, R., Rahimi-Moghaddam, S., Collins, B., Azizi, K. (2022b). Future climate change could reduce irrigated and rainfed wheat water footprint in arid environments. Science of the Total Environment, 807, p.150991. doi: 10.1016/j.scitotenv.2021.150991 Deveci, H., Önler, B., & Erdem, T. (2025). Modeling the effects of climate change on the irrigation water requirements of wheat and canola in the TR21 Thrace Region using CROPWAT 8.0. Frontiers in Sustainable Food Systems, 9, p.1563048. doi: 10.3389/fsufs.2025.1563048 Dolatparast B, Hosseinpanahi F, Mansouri H, & Siosemardeh A. (2023). Effect of climate change on growth and seed yield of canola (Brassica napus L.) in Dehgolan plain of Kurdistan province in Iran-using the DSSAT program. Iranian Journal of Crop Sciences, 25(2), 101-118. doi: 20.1001.1.23223243.2021.19.1.29.0 [In Persian] Elferjani, R., & Soolanayakanahally, R. (2018). Canola responses to drought, heat, and combined stress: shared and specific effects on carbon assimilation, seed yield, and oil composition. Frontiers in Plant Science, 9, p.1224. doi: 10.3389/fpls.2018.01224 Evans, C.C., & Qaderi, M.M. (2024). Supplemental nitrogen alleviates the negative effects of higher temperature on the vegetative growth of canola regardless of carbon dioxide concentration. Plant Stress, 13, p.100521. doi: 10.1016/j.stress.2024.100521 Fao, f.a.o.s.t.a.t., 2022. Food and agriculture organization of the United Nations. Rome, URL: http://faostat.fao.org, 403. Faraji, A., Latifi, N., Soltani, A., & Rad, A.H.S. (2009). Seed yield and water use efficiency of canola (Brassica napus L.) as affected by high temperature stress and supplemental irrigation. Agricultural Water Management, 96(1), 132-140. doi: 10.1016/j.agwat.2008.07.014 Heidarybeni, M., Yazdanpanh. H., & Mehnatkesh, A. (2018). Impacts of climate change on canola yields and phenology (Case Study: Chahrmahal Va Bakhtiari, Iran). Physical Geography Research Quarterly, 50(2), 373-389. doi: 10.22059/JPHGR.2018.239399.1007101 [In Persian] Hoffmann, M.P., Jacobs, A., & Whitbread, A.M. (2015). Crop modelling based analysis of site-specific production limitations of winter oilseed rape in northern Germany. Field Crops Research, 178, 49-62. doi: 10.1016/j.fcr.2015.03.018 IPCC, (2018.) Global warming of 1.5°C An IPCC special report on the impacts of global warming of IPCC, (2021). Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Masson-Delmotte, V., Zhai, P., Pirani, A., Connors, S. L., et al. (Eds.)]. Cambridge University Press. https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/downloads/report/IPCC_AR6_WGI_SummaryVolume.pdf IPCC, (2023). Climate Change 2023: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II, and III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. IPCC, Geneva, Switzerland. https://www.ipcc.ch/report/ar6/syr/downloads/report/IPCC_AR6_SYR_FullVolume.pdf Karimifard, S., Moghaddasi, R., Yazdani, S., & Mohammadi Nezhad, A. (2018). Survey the Fluctuation of Climate Variables on Agricultural output in Iran (Case Study: Khuzestan Province). Agricultural Economics, 12(2), 91-109. doi: 10.22034/iaes.2018.32538 [In Persian] Karki, R., Talchabhadel, R., Aalto, J., & Baidya, S.K. (2016). New climatic classification of Nepal. Theoretical and Applied Climatology, 125 (3-4), 799–808. doi: 10.1007/s00704-015-1549-0 Keating, B.A., Carberry, P.S., Hammer, G.L., Probert, M.E., Robertson, M.J., Holzworth, D., Huth, N.I., Hargreaves, J.N., Meinke, H., Hochman, Z., & McLean, G. (2003). An overview of APSIM, a model designed for farming systems simulation. European Journal of Agronomy, 18 (3), 267–288. doi: 10.1016/S1161-0301(02)00108-9 Kottek, M., Grieser, J., Beck, C., Rudolf, B., & Rubel, F. (2006). World map of the Koppen- Geiger climate classification updated. Meteorologische Zeitschrift, 15 (3), 259–263. doi: 10.1127/0941-2948/2006/0130 Liyanage, D.W., Bandara, M.S., & Konschuh, M.N. (2022). Main factors affecting nutrient and water use efficiencies in spring canola in North America: a review of literature and analysis. Canadian Journal of Plant Science, 102(4), 799-811. doi: 10.1139/cjps-2021-0210 MAJ, (2023). In: Department of Planning and Economically (Ed.), Agricultural Statistics. The Ministry of Jihad-e-Agriculture, Iran, pp. 126 [In Persian] Markie, E., Khoddami, A., Liu, S.Y., Chen, S., & Tan, D.K. (2025). The Impact of Heat Stress on Canola (Brassica napus L.) Yield, Oil, and Fatty Acid Profile. Agronomy, 15(7), 1511. doi: 10.3390/agronomy15071511 Mianabadi, A., & Davary, K. (2023). Investigation of Changes in the Amount and Distribution of Precipitation and Temperature in Iran and Their Effects on Extreme Events. Journal of Water and Sustainable Development, 10(2), 13-26. doi: 10.22067/jwsd.v10i2.2301-1203 [In Persian] Nouri, M., Homaee, M., Bannayan, M., & Hoogenboom, G. (2016). Towards modeling soil texture-specific sensitivity of wheat yield and water balance to climatic changes. Agricultural Water Management, 177, 248–263. doi: 10.1016/j.agwat.2016.07.025 R Core Team, (2022). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for /Statistical Computing, Vienna, Austria. https://www.R-project.org Rahimi-Moghaddam, S., Eyni-Nargeseh, H., Ahmadi, S.A.K., & Azizi, K. 2021. Towards withholding irrigation regimes and drought-resistant genotypes as strategies to increase canola production in drought-prone environments: A modeling approach. Agricultural Water Management, 243, p.106487. doi: 10.1016/j.agwat.2020.106487 Rahimi-Moghaddam, S., Kambouzia, J., & Deihimfard, R. (2019). Optimal genotype× environment× management as a strategy to increase grain maize productivity and water use efficiency in water-limited environments and rising temperature. Ecological Indicators, 107, p.105570. doi: 10.1016/j.ecolind.2019.105570 Robertson, M.J., & Lilley, J.M. (2016). Simulation of growth, development and yield of canola (Brassica napus) in APSIM. Crop and Pasture Science, 67, 332–344. doi: 10.1071/CP15267 Robertson, M.J., Holland, J.F., Kirkegaard, J.A., & Smith, C.J. (1999). Simulating growth and development of canola in Australia. In: 10th International Rapeseed Congress. Canberra, Australia (Accessed date 04.06.09). http://www.regional.org.au/au/ Saddique, Q., Liu, D.L., Ajaz, A., Wang, B., Gu, X., Adnan, M., Feng, P., Wang, Y., Zou, Y., & Cai, H. (2025). Identifying the optimum irrigation strategies to maximize canola yield and profitability under climate change in Guanzhong Plain, China. Irrigation Science, 1-16. doi: 10.1007/s00271-025-01031-y Saxton, K., Rawls, W.J., Romberger, J., & Papendick, R. (1986). Estimating generalized soil water characteristics from texture. Soil Science Society of America Journal, 50, 1031–1036. doi: 1 0.2136/sssaj1986.03615995005000040039x Semenov, M.A., Senapati, N., Coleman, K., & Collins, A.L. (2024). A dataset of CMIP6-based climate scenarios for climate change impact assessment in Great Britain. Data Brief, 55, 110709. doi: 10.1016/j.dib.2024.110709 Wang, E., He, D., Wang, J., Lilley, J.M., Christy, B., Hoffmann, M.P., O’Leary, G., Hatfield, J.L., Ledda, L., Deligios, P.A., & Grant, B. (2022). How reliable are current crop models for simulating growth and seed yield of canola across global sites and under future climate change?. Climatic Change, 172(1), p.20. doi: 10.1007/s10584-022-03375-2 Wang, S., Wang, E., Wang, F., & Tan, L. (2012). Phenological development and grain yield of canola as affected by sowing date and climate variation in the Yangtze River basin of China. Crop & Pasture Science, 63, 478– 488. doi: 10.1071/CP11332 Watson, J., Zheng, B., Chapman, S., & Chenu, K. (2017). Projected impact of future climate on water-stress patterns across the Australian wheatbelt. Journal of Experimental Botany, 68(21), 5907–5921. doi: 10.1093/jxb/erx368 Xing, H., Brill, R., Li, G., Li Liu, D., Blake, A., & Slinger, D. (2019). Future climate change increases canola productivity and water use efficiency in the rainfed cropping systems of Southern Australia. In 19th Australian Agronomy Conference 2019 (pp. 1-4). Australian Society of Agronomy. https://www.agronomyaustraliaproceedings.org/images/sampledata/2019/2019ASA_Xing_Hongtao_126.pdf Xing, H., Li Liu, D., Li, G., Wang, B., Anwar, M.R., Crean, J., Lines-Kelly, R., & Yu, Q. (2017). Incorporating grain legumes in cereal-based cropping systems to improve profitability in southern New South Wales, Australia. Agricultural Systems, 154, 112-123. doi: 10.1016/j.agsy.2017.03.010 | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 366 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 40 |
||