نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانش آموخته کارشناسی ارشد

2 گروه مهندسی کشاورزی، واحد شیراز، دانشگاه آزاد اسلامی

چکیده

دمای خاک یکی از پارامترهای مهم در مطالعات هواشناسی کشاورزی می‌باشد و بسیاری از فرآیندهای بیولوژیکی خاک را تحت تأثیرقرار می‌دهد. متأسفانه به علت فقدان داده‌های دمای خاک در بسیاری از اقلیم­ها و مناطق کشور، همواره این موضوع در انجام پروژه­ها و تحقیقات کشاورزی مورد بحث بوده است. در تحقیق حاضر با استفاده از روابط همبستگی بین پارامترهای مختلف هواشناسی و دمای خاک در پنج ایستگاه کشاورزی در شهرستان­های مختلف استان فارس (شیراز، آباده، داراب، زرقان و جهرم) در عمق­های 5، 10، 20، 30، 50 و 100 سانتی­متری، معادلاتی کاربردی جهت تخمین دمای خاک ماهانه تعیین گردید. در این راستا از معادلات رگرسیون خطی چند­متغیره استفاده شده است. با توجه به نتایج بدست آمده در شهرستان آباده، متغیرهای هواشناسی سرعت باد، بارندگی و حداکثر دما، در شهرستان داراب متغیرهای رطوبت نسبی، سرعت باد، فشار هوا، بارندگی، حداکثر دما و حداقل دما، در شهرستان جهرم متغیرهای سرعت باد، فشار هوا، حداکثر دما و حداقل دما، در شهرستان شیراز متغیرهای ساعات آفتابی، سرعت باد، فشار هوا، بارندگی، حداکثر دما و حداقل دما و در شهرستان زرقان نیز متغیرهای ساعات آفتابی، سرعت باد، فشار هوا، بارندگی، حداکثر دما و حداقل دما بر دمای خاک تأثیرگذار بوده است. به­طور کلی در تمام ایستگاه­ها جهت برآورد دمای خاک در اعماق 5 و 10 سانتی­متری به پارامترهای کمتری نیاز است و با افزایش عمق، اهمیت پارامترهای هواشناسی و نقش تاثیرگذار آن­ها در تخمین دمای خاک بیشتر می­گردد. همچنین تأثیر متغیرهای هواشناسی بر دمای خاک در اقلیم‌های مختلف یکسان نمی­باشد. بر طبق ضرایب مربوط به معادلات ارایه شده، بیشترین تاثیرگذاری مربوط به دمای حداکثر و کمترین تاثیرگذاری بر دمای خاک در اعماق مختلف، مربوط به ساعت آفتابی می­باشد. با افزایش عمق نیز ضرایب تبیین روندی کاهشی دارد. در تمام ایستگاه­ها ضریب تببین در اعماق 5 و10 سانتی­متری بین 98/0 تا 99/0 و در عمق 100 سانتی­متری بین 87/0تا 92/0 بدست آمده است که نشان می­دهد با افزایش عمق، این ضریب تا حدود 10 درصد کاهش می­یابد. با توجه به نتایج و معادلات به دست آمده جهت هر ایستگاه و اقلیم­های متفاوت در استان فارس، می‌توان از معادلات به­دست آمده جهت تخمین دمای خاک در مناطق فاقد آمار استفاده نمود.

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

Estimation of Soil Temperature Spatial Average at Different Depths Using Meteorological Data in Agricultural Stations of Fars Province

نویسندگان [English]

  • simin Atashparvar 1
  • Seyed Amir Shamsnia 2

1 Shiraz Branch, Islamic Azad University

2 Shiraz Branch, Islamic Azad University

چکیده [English]

Soil temperature is one of the important parameters in meteorological agriculture and affects many soil biological processes. Unfortunately, due to the lack of soil temperature data in many regions of the country, this issue has always been discussed in agricultural projects. In the present study, practical equations were created to estimate the monthly soil temperature using the correlations between different meteorological parameters and soil temperature in five agricultural stations in different cities of Fars province (Shiraz, Abadeh, Darab, Zarghan, and Jahrom) at depths of 5, 10, 20, 30, 50, and 100 cm. In this regard, multivariate linear regression equations have been used. According to the results, the following parameters affected soil temperature: in Abadeh, meteorological variables of wind speed, rainfall, and maximum temperature; in Darab, relative humidity, wind speed, air pressure, rainfall, maximum temperature, and minimum temperature; in Jahrom, variables of wind speed, air pressure, maximum temperature, and minimum temperature; in Shiraz, the variables of sunshine hours, wind speed, air pressure, rainfall, maximum temperature, and minimum temperature and in Zarghan city, the variables of sunshine hours, wind speed, air pressure, rainfall, maximum temperature, and minimum temperature. In general, fewer parameters are needed in all stations to estimate soil temperature at depths of 5 and 10 cm, and the importance of meteorological parameters and their effective role in estimating soil temperature increases with increasing depth. Also, the effect of meteorological variables on soil temperature is not the same in different climates. According to the coefficients related to the equations, the highest and the lowest effect on soil temperature at different depths, are the maximum temperature and sunshine hours. With increasing depth, regression coefficients decrease as well. In all stations, regression coefficient at depths of 5 and 10 cm has been calculated between 0.98-0.99, and at depth of 100 cm has been calculated between 0.87-0.92, shows decreased about 10% of this coefficient with increasing the depth. According to the results and equations obtained for each station and different climates in Fars Province, this equation can be used to estimate soil temperature in areas without data.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Meteorological Parameters
  • Soil Temperature
  • Multivariate Linear Regression
  • Correlation
Alizadeh A. 2011. The Relationship between water, soil and plants. 13th Ed. Astan Quds Razavi Publications, Imam Reza University, 616 P. (In Persian)
Barman D., Kundu D.K., Pal S., Chakraborty A.K., Jha A.K., Mazumdar S.P., Saha R., and Bhattacharyya P. 2017. Soil temperature prediction from air temperature for alluvial soils in lower Indo-Gangetic plain. International Agrophysics. 31: 9-22.
Buring P. 1984. The role of terrestrial vegetation in the global carbon cycle measurement by remote sensing, John Wiley and Sons edition, Massachusetts, USA. Pp: 91-109.
Ghuman B.S., and Lal R. 1981. Predicting diurnal temperature regimes of the central appalachians. Soil Science.132:247-252.
Kaykhosravi M., Hajmohammadi M.S., Normandipour R., and Tajabadi M. 2016. Estimation of soil temperature based on meteorological data using data mining methods in Arsanjan station. International Conference on Engineering Sciences. (In Persian)
Mazidi A., and Falahzadeh F. 2011. Analysis of annual soil temperature trend in Yazd station. Journal of Geography and Development, 9(24): 39-50. (In Persian)
Maclean S.F., and Ayres M.P. 1985. Estimation of soil temperature from climatic variables at Barrow, Alaska, USA. Arctic & Alpine Research. 17: 425-432.
Mount H., and Hernandez L. 2001. Soil temperature and anthropogenic soils. Soil temperature study for New York City. Staten Island. New York City. NSSC – USDA, NRCS, 16p.
Qian B., Gregoric E.G., Gameda S., Hopkins D.W., and Wang X.L. 2011. Observed soil temperature trends associated with climate change in Canada. Journal of Geophysical Research. 116(D2): 1-16.
Sabziparvar A.A., Tabari H., and Aeini A. 2010. Estimation of mean daily soil temperature by means of meteorological data in some selected climates of Iran. Journal of Water and Soil Science, 14(52):125-138. (In Persian)
Shamsnia S.A. 2019. Mapping of heat stress using Geographic Information Systems (Case study: Effective thermal thresholds of Wheat in Fars Province). Quarterly of Geography (Regional Planning), 9(1): 429-444. (In Persian)
Tretkoff E. 2011. Soil temperature trends in Canada. Journal of Geophysical Research. 90:17
Trumbore S.E., Chadwick Q.A., and Amundson R. 1996. Rapid exchange between soil carbon and atmospheric carbon dioxide driven by temperature change. Science. 272: 393–395.