![سامانه نشر مجلات علمی دانشگاه تهران](./data/logo.png)
تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,578 |
تعداد مقالات | 71,072 |
تعداد مشاهده مقاله | 125,697,037 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 98,927,961 |
بررسی ارتباط متقابل تغییرات شاخص سطح برگ و رطوبت خاک با استفاده از سنجش از دور و مطالعات میدانی (منطقه مورد مطالعه: حوزه آبخیز بهشتآباد) | ||
مجله اکوهیدرولوژی | ||
دوره 11، شماره 2، تیر 1403، صفحه 207-222 اصل مقاله (878.04 K) | ||
نوع مقاله: پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ije.2024.378735.1831 | ||
نویسندگان | ||
الهام داودی1؛ خدایار عبدالهی* 2؛ هدی قاسمیه3 | ||
1مرکز تحقیقات و آموزش کشاورزی و منابعطبیعی استان لرستان، سازمان تحقیقات، آموزش و ترویج کشاورزی، خرمآباد، ایران | ||
2دانشکده منابع طبیعی و علوم زمین، دانشگاه شهرکرد، ایران | ||
3گروه مهندسی طبیعت، دانشکده منابع طبیعی و علوم زمین، دانشگاه کاشان، ایران | ||
چکیده | ||
در مطالعه حاضر، رابطه بین شاخص سطح برگ و رطوبت خاک در حوزه آبخیز بهشتآباد با استفاده از نمونهبرداری صحرایی و بهکارگیری تصاویر مودیس و مدلهای جعبه سیاه، مورد بررسی قرار گرفته است. برای این منظور، دادههای اقلیمی مانند بارندگی، تبخیر، تعداد روزهای بارندگی و دما مربوط به سالهای 2003 تا 2015 جمعآوری شدند. همچنین برای تعیین ویژگی-های فیزیکی منطقه و تهیه نقشههای رطوبت خاک، بافت خاک، کاربری اراضی، نقشههای توپوگرافی، زمینشناسی، مدل رقومی ارتفاع و شبکه زهکشی تهیه شدند. طی بازدیدهای میدانی، اطلاعات صحرایی شامل رطوبت خاک، شاخص سطح برگ و مشخصات پوشش گیاهی برای کاربری موجود در منطقه مربوط به سالهای 2016 و 2017 برداشت شدند. نتایج نشان داد که پوشش گیاهی به زمان نیاز دارد تا به تغییرات رطوبت خاک واکنش نشان دهد و در این حوضه، این تأخیر حدود 4 ماه زمان توسعه برگی (با ضریب تبیین 0/69) رخ میدهد. در واقع کاربری اراضی، شیب و بافت خاک، تأثیرات متفاوتی بر رابطه بین شاخص سطح برگ و رطوبت خاک دارند و این رابطه به صورت غیرخطی است. این بررسی، نشاندهنده اهمیت درک تأثیرات متقابل بین عوامل محیطی و پوشش گیاهی برای مدیریت منابع آب و خاک است. | ||
کلیدواژهها | ||
پویائی اکوهیدرولوژیکی؛ مدلهای جعبه سیاه؛ تغییرات فصلی رطوبت خاک؛ LAI؛ حوزه آبخیز بهشتآباد | ||
عنوان مقاله [English] | ||
Investigating the Relationship Between Changes in Leaf Area Index and Soil Moisture Using Remote Sensing and Field Studies: A Case Study of the Beheshtabad Watershed | ||
نویسندگان [English] | ||
Elham Davoodi1؛ Khodayar Abdollahi2؛ hoda ghasemieh3 | ||
1,Lorestan Agricultural and Natural Resources Research and Education Center, Agricultural Research, Education and Extension Organization (AREEO), Khorramabad, Iran | ||
2Faculty of Natural Resources and Earth Sciences, Shahrekord University, Shahrekord, Irand | ||
3Department of Nature engineering, Faculty of Natural Resources and Earth sciences, University of Kashan | ||
چکیده [English] | ||
This study examines the relationship between Leaf Area Index and soil moisture in the Beheshtabad watershed through field sampling, MODIS imagery, and black-box modeling based on various factors. For this purpose, climate data such as rainfall, evaporation, transpiration, number of rainy days, and temperature were collected from 2003 to 2015 in this watershed. Additionally, to determine the physical characteristics of the area and prepare maps of soil moisture, data on soil texture, land use, topography, geology, Digital Elevation Model, and drainage network were gathered. During the field visits in 2016 and 2017, data on soil moisture, Leaf Area Index, and vegetation characteristics were collected for the land use in the area. The findings indicate that vegetation cover requires time to respond to changes in soil moisture, with a developmental delay of approximately four months observed in the study area (coefficient of determination = 0.69). Land use, slope, and soil texture separation factors have differing impacts on the relationship between Leaf Area Index and soil moisture, which is nonlinear. This study highlights the importance of understanding the reciprocal effects between environmental factors and vegetation cover for water and soil resource management. | ||
کلیدواژهها [English] | ||
Ecohydrological dynamics, black-box model, Seasonal soil moisture variations, LAI, Beheshtabad watershed | ||
مراجع | ||
[1] Jia Q, Wang YP. Relationships between Leaf Area Index and Evapotranspiration and Crop Coefficient of Hilly Apple Orchard in the Loess Plateau. Water. 2021; 13: 1957. [2] Huete A, Didan K, Shimabukuro Y, Ratana P, Saleska S, Hutyra L, Yang W, Nemani R, Myneni R. Amazon rainforests green-up with sunlight in the dry season. Geophysical Research Letters. 2006; 33 (6): 4. [3] Wright I, Nobre CA, Tomasella J, Da Rocha HR, Roberts J, Vertamatti E, Culf A, Alvala R., Hodnett M, Ubarana V. Towards a GCM surface parameterization for Amazonia, In: Gash, J., Nobre, C., Roberts, J., Victoria, R. (Eds.), Amazon Deforestation and Climate. J. Wiley & Sons, Chichester, UK. 1996; 473–504. [4] Costa MH, Foley J. Combined effects of deforestation and doubled atmospheric CO 2 on the climate of Amazonia. Journal of Climate. 2000; 13: 18–34. [5] Nobre CA, Silva Dias MAF, Culf A, Polcher J, Gash JH, Marengo J, Avissar R. The Amazonian climate. In: Kabat, P., et al. (Eds.), Vegetation, Water, Humans and the Climate. Springer Verlag, New York. 2004; 79– 92. [6] Li Y, Li Z, Wu H, Zhou C, Liu X, Leng P, Yang P, Wu W, Tang R, Shang G. Ma L. Biophysical impacts of earth greening can substantially mitigate regional land surface temperature warming. Nature Communications. 2023; 14: 121. [7] Shahmordadi S, Ghafarian Malmiri H. Amini M. Extraction of soil moisture index (TVDI) using a scatter diagram temperature / vegetation and MODIS images. RS & GIS for Natural Resources. 2021; 12 (1): 38-62. [In Persian] [8] Chen B, Wu Z, Wang J, Dong J, Guan L, Chen J, Yang K, Xie G. Spatio- temporal prediction of leaf area index of rubber plantation using HJ-1A/1B CCD images and recurrent neural network. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2015; 102: 148– 160. [9] Naithani KJ, Baldwin DC, Gaines K P, Lin H, Eissenstat DM. Spatial distribution of tree species governs the spatio- temporal interaction of leaf area index and soil moisture across a forested landscape. Vegetative Controls on Hydrology. 2013; 8 (3): 12. [10] Gigante V, Iacobellis V, Manfreda S, Milella P, Portoghese I. Influences of leaf area index estimations on water balance modeling in a mediterranean semi-arid basin. Natural Hazards and Earth System Science. 2009; 9 (3): 979-991. [11] Nearing GS, Crow WT, Thorp KR, Moran MS, Reichle R.H, Gupta HV. Assimilating remote sensing observations of leaf area index and soil moisture for wheat yield estimates: An observing system simulation Experiment. Water Resources Research. 2012; 48: 13 pp. [12] Yan H, Wang SQ, Billesbach D, Oechel W, Zhang J H, Meyers T, Martin TA, Matamala R, Baldocchi D, Bohrer G, Dragoni D, Scott R. Global estimation of evapotranspiration using a leaf area index-based surface energy and water balance model. Remote Sensing of Environment. 2012; 124: 581–595. [13] Arx G v, Pannatier E G, Thimonier A, Rebetez M. Microclimate in forests with varying leaf area index and soil moisture: Potential Implications for Seedling Establishment in a Changing Climate. Journal of Ecology. 2013: 1201–1213. [14] Chen M, Willgoose G R, Saco P M. Investigating the impact of leaf area index temporal variability on soil moisture predictions using remote sensing vegetation data. Journal of Hydrology. 2015; 522: 274–284. [15] Li S, Sawada Y. Soil moisture-vegetation interaction from near-global in-situ soil moisture measurements. Environmental Research Letters. 2022; 17: 114028 [16] MODIS Web.https://modis.gsfc.nasa.gov/data/dataprod/mod15.php (accessed on 21 November 2017). [17] Davoodi E, Ghasemieh H, Abdollahi Kh, Batelaan O. Evaluation of temporal-spatial variations of soil moisture balance by Thorenthwaite Matter method (Case study: Behesht Abad basin). RS & GIS for Natural Resources. 2018; 9 (1): 74-92. [In Persian] [18] Liu L, Zhang R, Zuo Z. The Relationship between Soil Moisture and LAI in Different Types of Soil in Central Eastern China. Journal of Hydrometeorology. 2016; 17 (11): 2733–2742 [19] Wang J, Bao Z, Wang G, Liu C, Xie M, Wang B, Zhang J. The Time Lag Effects and Interaction among Climate, Soil Moisture, and Vegetation from In Situ Monitoring Measurements across China. Remote Sensing. 2024; 16: 2063. [20] Li W, Wang Y, Yang J, Deng Y. Time-Lag Effect of Vegetation Response to Volumetric Soil Water Content: A Case Study of Guangdong Province, Southern China. Remote Sensing. 2022; 14: 1301. [21] Na L, Na R, Bao Y, Zhang J. Time-Lagged Correlation between Soil Moisture and Intra-Annual Dynamics of Vegetation on the Mongolian Plateau. Remote Sensing. 2021; 13(8):1527. [22] Mohammadi Motlagh R. GIS applied training. Barg sabz Publications. Third edition. 2016. 464 pages. [In Persian] | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 160 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 184 |