javad salarvand
-
جنگل های زاگرس بزرگترین منطقه جنگلی ایران هستند و بلوط ایرانی (Quercus brantii Lindl.) گسترده ترین و فراوان ترین درخت این رویشگاه جنگلی است. پروانه جوانه خوار بلوط Tortrix viridana L یکی از کلیدی ترین آفت برگ خوار درختان بلوط این منطقه رویشی است. طغیان و شیوع این حشره برگ خوار پیامدهای منفی و اقتصادی زیادی دارد درختان میزبان این آفت فقط و گونه های دارمازو (Q. infectori) و بلوط ایرانی Q. branti هستند. این تحقیق به منظور بررسی تغییرات پارامترهای بیوشیمیایی و فیزیولوژیک برگ درختان بلوط در عرصه های مورد تهاجم پروانه جوانه خوار بلوط، در سه منطقه گورکش دورود، کهمان الشتر و گریت استان لرستان، به روش نمونه برداری تصادفی سیستماتیک با ابعاد شبکه200 * 150 تعداد 30 قطعه نمونه 10 آر به ابعاد40 * 25 (1000متر مربع) صورت گرفت. نتایج این مطالعه نشان داد که بین میزان پارامترهای بیوشیمیایی و فیزیولوژیک، مانند سلولز، پکتین، لگنین، فنولیک، گالوتانن، پروآنتوسیانیدین، فلاونوئید، پروتئین، پرولین، نیتروژن محلول، نیتروژن کل موجود در برگ درختان با طغیان جوانه خوار و میزان برگ خواری ارتباط وجود دارد.
کلید واژگان: طغیان جوانه خواربلوط، پارامترهای بیوشیمیایی و فیزیولوژیک، جنگلهای زاگرس، استان لرستانThe Zagros forests are the largest forest area in Iran, and the Iranian oak (Quercus brantii Lindl.) is the most extensive and abundant tree in this forest habitat. The green oak leaf roler, Tortrix viridana L is one of the key leaf-eating pests of oak trees in this growing region. The outbreak and spread of this leaf-eating insect has many negative and economic consequences. The host trees of this pest are only Darmazo species (Q. infectori) and Iranian oak (Q. branti). This research aims to investigate the changes in the biochemical and physiological parameters of oak leaves in the areas attacked by the green oak leaf roler, in the three regions of Gurkesh Durood, Kohman El Shatter and Garit of Lorestan province, using a systematic random sampling method with a grid size of 200 x 150, 30 A sample piece of 10 AR was made with dimensions of 40 x 25 (1000 square meters). The results of this study showed that between the amount of biochemical and physiological parameters, such as cellulose, pectin, lignin, phenolic, gallotannin, proanthocyanidin, flavonoid, protein, proline, soluble nitrogen, total nitrogen in the leaves of trees with green oak leaf roler outbreak and the amount of leaf eating.
Keywords: green oak leaf roler outbreak, biochemical, physiological parameters, Zagros forests, Lorestan province -
جنگل های واقع در رشته کوه زاگرس به عنوان بخشی از منابع طبیعی کشور دارای کارکردها و خدمات مختلفی هستند که یکی از مهم ترین آنها حفظ و نگهداشت خاک است. رشد جمعیت طی دهه های اخیر، تخریب و تشدید بهره برداری بی رویه از جنگل ها را به دنبال داشته است و شناخت کارکردها و خدمات اکوسیستم های جنگلی رویکردی جدید در جهت جلوگیری از تخریب و نابودی آنها محسوب می شود. پژوهش حاضر با هدف بررسی نقش پوشش جنگلی در نگهداشت خاک به عنوان یک خدمت اکوسیستمی در مقایسه با سایر انواع کاربری اراضی در سطح استان لرستان و شناسایی نواحی با عرضه بالای این خدمت اکوسیستمی انجام شده است. مدل سازی خدمت اکوسیستمی نگهداشت خاک با استفاده از بسته نرم افزاری InVEST 3.0 و روابط مربوطه انجام گرفت. یافته های پژوهش نشان داد که با افزایش میزان فاکتورهای فرسایندگی باران و گرادیان طول شیب به سمت جنوب استان، حداکثر پتانسیل هدررفت خاک در بخش جنوبی استان مشاهده شد (1000 تن در هکتار). از طرف دیگر همپوشانی مکانی پوشش جنگلی با این مناطق بر نقش پوشش جنگلی در حفظ خاک در مناطق مستعد هدررفت خاک تاکید داشت. براساس یافته های پژوهش پوشش جنگلی در مقایسه با سایر طبقات کاربری اراضی، بیشترین میزان نگهداشت خاک را به خود اختصاص داده است.جنگل های واقع در رشته کوه زاگرس، وسیع ترین منطقه جنگلی کشور با بیش از پنج میلیون هکتار وسعت، دارای کارکرد حفاظت آب و خاک بوده و یکی از مهم ترین خدمات این اکوسیستم، ممانعت از فرسایش خاک است. متاسفانه امروزه این اکوسیستم های جنگلی در مواجهه با روند فزاینده دخل و تصرف های بی رویه ناشی از نیازهای روز افزون بهره برداران، با تغییرات مهمی از نظر کمی و کیفی مواجه شده اند. به نظر می رسد آگاهی از خدمات اکوسیستم های جنگلی تا حد زیادی از تخریب و نابودی آنها جلوگیری می کند و تصمیم گیری ها را به سمت مدیریت بهینه کاربری اراضی سوق خواهد داد. پژوهش حاضر با هدف بررسی نقش پوشش جنگلی در نگهداشت خاک به عنوان یک خدمت اکوسیستمی در مقایسه با سایر انواع کاربری اراضی در سطح استان لرستان و شناسایی نواحی با عرضه بالای این خدمت اکوسیستمی انجام شده است. مدل سازی خدمت اکوسیستمی نگهداشت خاک با استفاده از بسته نرم افزاری InVEST 3.0 و روابط مربوطه انجام گرفت. یافته های پژوهش نشان داد که با افزایش میزان فاکتورهای فرسایندگی باران و گرادیان طول شیب به سمت جنوب استان، حداکثر پتانسیل هدررفت خاک در بخش جنوبی استان مشاهده شد. از طرف دیگر همپوشانی مکانی پوشش جنگلی با این مناطق بر نقش پوشش جنگلی در حفظ خاک در مناطق مستعد هدررفت خاک تاکید داشت. براساس یافته های پژوهش پوشش جنگلی در مقایسه با سایر طبقات کاربری اراضی، بیشترین میزان نگهداشت خاک را به خود اختصاص داده است.
کلید واژگان: خدمات اکوسیستم، هدررفت خاک، نگهداشت خاک، جنگل، استان لرستانForests located in the Zagros Mountains, as part of natural resources have different services. Soil retention is one of the most important services of forests. Population growth in recent decades has led to intensifying the exploitation of forests and uncontrolled destruction of them. Knowledge of ecosystem services as a new approach can help to prevent the destruction of forests. Current study was done by purpose of considering the role of forest ecosystems in soil retention as an ecosystem service and identification of areas with high supply of this service. InVEST software was used to model soil retention (SR), as the capacity of ecosystems to retain soil, by their equations. The results of the study showed that because of increasing the LS and R factors toward the south part of Lorestan province, the maximum potential of soil erosion was seen in the this region (1000 t/ha). The role of forests in soil retention was highlighted because spatial overlay of forest cover with maximum soil erosion areas was seen in the south part of Lorestan province. According to results the maximum of soil retention was allocated to forest cover compared to other land uses.
Keywords: Ecosystem Services, Soil Erosion, Soil Retention, Forest, Lorestan Province -
فرسایندگی باران به صورت قدرت تراکمی باران در بروز فرسایش تعریف می شود. اگر سایر خصوصیات موثر بر فرسایش ثابت در نظر گرفته شود، میزان هدررفت خاک مستقیما متناسب با میزان فرسایندگی باران خواهد بود. در پژوهش حاضر با هدف تهیه نقشه فرسایندگی باران در استان لرستان، در ابتدا میزان فرسایندگی باران در 53 ایستگاه هواشناسی در سطح استان با شاخص اصلاح شده فورنیه (MF) محاسبه شد. در ادامه برای نشان دادن همبستگی مکانی میان داده های فرسایندگی باران از ترسیم واریوگرام در محیط نرم افزارGS+5.1.1 استفاده شد. در نهایت با بکارگیری روش زمین آماری کریجینگ در نرم افزار ArcGIS10.3، توزیع مکانی فرسایندگی باران نقشه سازی شد و به منظور انتخاب روش مناسب تر، دو روش کریجینگ معمولی و کریجینگ ساده با یکدیگر مقایسه شدند. بعد از انتخاب مدل واریوگرام و درون یابی انجام شده توسط روش های مورد بررسی در این تحقیق، در ادامه صحت درون یابی با روش ارزیابی متقابل مورد ارزیابی قرار گرفت. براساس نتایج بدست آمده روش کریجینگ معمولی بدلیل بالاتر بودن مقدار R2 و پایین تر بودن مقادیر میانگین خطا (ME)، میانگین استاندارد شده خطا (MSE)، ریشه دوم میانگین استاندارد شده خطا (RMSE) دقت بالاتری را در مقایسه با روش کریجینگ ساده نشان داد. روش کریجینگ معمولی با میزان میانگین خطای برآورد پایین تر (0/06) و مربع میانگین ریشه خطا (0/4) مناسب ترین روش برای درون یابی در این پژوهش ارزیابی شد. همچنین میزان همبستگی(R2) مقادیر برآوردی و مشاهده ای فرسایندگی باران با روش کریجینگ معمولی 0/68 برآورد شد. در نهایت با استفاده از واریوگرام نمایی و روش کریجینگ معمولی نقشه فرسایندگی باران در سطح استان ترسیم شد که براساس آن مناطق واقع در امتداد شمالی-جنوبی و مرکزی استان لرستان دارای فرسایندگی زیاد و مناطق غربی و شرقی دارای فرسایندگی کمتری هستند. نقشه فرسایندگی باران تولید شده در این پژوهش می تواند به منظور برآورد میزان هدررفت خاک با مدل USLE و شناسایی مناطق با پتانسیل فرسایش زیاد مورد استفاده قرار گیرد.کلید واژگان: فرسایش، کریجینگ، واریوگرام، درون یابیIntroductionRainfall erosivity is defined as the aggregative power of the rain. If other effective features on soil erosion be considered constant then soil loss could be directly connected to rainfall erosivity. Rain erosion term was proposed by Wichmeier and Smith in 1978 to consider the effect of climate on raw erosion. Measurements of meteorological parameters by the traditional methods require a dense rain gauge network. But, due to the topography and cost problems, it is not possible to create such a network in practice. Given the significant change in rainfall in time and space on the one hand and low rain-gauge stations to record rainfall on the other hand, the necessity of using geostatistical methods for rainfall erosivity mapping is inevitable. Geostatistical methods use the spatial correlation between observations in the estimation processes. In these cases the spatial distribution pattern of rainfall erosivity can be produced using different methods of interpolation.Materials and MethodsStudy area Lorestan province is located in southwest of Iran and covers an area of 28249 square kilometers. It is located between the latitudes 32º 37' and 34º 22' N and the longitudes 46˚51ʹ and 50˚30ʹE. The main objective of this research were: (1) analyze the spatial distribution of rainfall erosivity using two different interpolation methods namely ordinary Kriging and simple Kriging; (2) put forward the best interpolation method through cross-validation, construct the high resolution grid data of rainfall erosivity and provide the reliable information for relevant researchesMonthly rainfall erosivity model
In the first step, the precipitation data collected from 53 precipitation stations and Modified Fournier Index (MF) calculated based on Eq. (1)
(1)
Where MF is the modified Fournier index value (mm), pi is averagemonthly precipitation (mm) and P is average annual precipitation (mm). Then Eq. (2) and Eq. (3) were used to estimate rainfall erosivity or R-factor values (MJ mm ha -1 h -1 year -1).
It is suggested that Eq. (2) be applied for locations with MF values less than 55 mm and Eq. (3) be used for locations with MF values greater than 55 mm.
Geostatistical MethodsIn this article two interpolation techniques namely simple and ordinary Kriging were compared in GS+5.1.1 and ArcGIS10.3 software’s in order to determine which one describe better the spatial distribution of rainfall erosivity. Kriging methods assume that the spatial variation of a continuous climatic variable is too irregular to be modeled by a continuous mathematical function, and its spatial variation could be better predicted by a probabilistic surface. The predictions of Kriging-based methods are currently a weighted average of the data available at neighboring sampling points (weather stations). The weighting is chosen so that the calculation is not biased and the variance is minimal. A function that relates the spatial variance of the variable is determined using a semi-variogram model which indicates the semi variance between the climatic values at different spatial distances.Validation and techniques comparisonThe resulting maps from interpolation were compared by using a set of validation statistics include Mean error (ME), Mean Standardized Error (MSE) and the root mean square error (RMSE) by Eq. (4), (5) and (6)
Results and DiscussionBased on the results, rainfall erosivity values varied from 11.1 to 749.5 MJmmha−1 h−1 y−1. Differences between the simple and ordinary Kriging models regarding the validation statistics were narrow, but allowed for a comparison. The obtained results showed that ordinary Kriging with higher R2 and lower ME, MSE and RMSE had better precision in mapping rainfall erosivity. The spatial distribution of rainfall erosivity showed the areas along north-south of Lorestan province and central regions had higher values while lower rainfall erosivity was seen in the western and eastern areas of the study area.ConclusionThe availability of high-quality environmental maps is a key issue for agricultural and hydrological management in many regions of the world. Produced rainfall erosivity map in this research can be used for estimation of soil loss by USLE model. Rainfall erosivity maps also can be suitable as guidance for soil conservation practices and identifying areas with the high potential of soil retention as an ecosystem service. Further research may be directed to find reliable erosivity indices which can be computed from daily precipitation data.Keywords: Erosion, Kriging, Variogram, Interpolation
- در این صفحه نام مورد نظر در اسامی نویسندگان مقالات جستجو میشود. ممکن است نتایج شامل مطالب نویسندگان هم نام و حتی در رشتههای مختلف باشد.
- همه مقالات ترجمه فارسی یا انگلیسی ندارند پس ممکن است مقالاتی باشند که نام نویسنده مورد نظر شما به صورت معادل فارسی یا انگلیسی آن درج شده باشد. در صفحه جستجوی پیشرفته میتوانید همزمان نام فارسی و انگلیسی نویسنده را درج نمایید.
- در صورتی که میخواهید جستجو را با شرایط متفاوت تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مطالب نشریات مراجعه کنید.