ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی ریسک خشکسالی کشاورزی در شهرستان های استان کرمانشاه
خشکسالی کشاورزی در سالهای اخیر خسارات زیادی به کشور وارد ساخته است که باید تلاش کرد تا با استفاده از مدیریت منطقی، حتیالامکان خسارات ناشی از آن را کاهش داد. بدین منظور لازم است تا مناطق متاثر از این بلا مقایسه شوند و در اولویت اقدامات مدیریتی قرار گیرند. در این مقاله برای تحلیل ریسک خشکسالی کشاورزی و مقایسة آن در شهرستانهای استان کرمانشاه یک روش شناسی بر پایة آمار و اطلاعات کشت دیم گندم توسعه داده شده است. بدین منظور با استفاده از روشهای رگرسیون و سیستم فازی- عصبی (ANFIS) مدلی برای براورد عملکرد محصول با ورودی شاخصهای خشکسالی تهیه شد که پس از بررسیهای لازم، شاخصهای خشکسالی SPI و Z-index به عنوان ورودی و مدل ANFIS انتخاب شدند. سپس جهت براورد توزیع احتمالاتی عملکرد، از شبیهسازی مونت کارلو استفاده و ریسک خشکسالی در شهرستانهای منطقة مورد مطالعه که استان کرمانشاه بود، براورد شد. نتایج نشان داد که به طور نسبی شهرستان هرسین بیشترین و شهرستان سنقر کمترین ریسک را در مواجهه با خشکسالی دارد.
https://fooder.areeo.ac.ir/article_100405_6883ef50fb6ae8fc3d5fa4de299a5ed4.pdf
2010-11-22
1
14
فاطمه
میرزایی ندوشن
1
دانشآموخته کارشناسی ارشد دانشگاه تهران
AUTHOR
سعید
مرید
2
دانشیار دانشگاه تربیت مدرس
LEAD_AUTHOR
صالح
ارشد
3
دانش آموخته دکتری دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
Andres, F. R., Guillermo P. P., Carlos, M. D., David, L., Julio, D., Edgardo, G. and Santiago, M. 2001. A linked-modeling framework to estimate maize production risk associated with ENSO-related climate variability in Argentina. Agric. Forest Meteo. 107, 177-192.
1
Anon. 2010. http://simlab.jrc.ec.europa.eu/
2
Arshad,S. 2008. Development of agricultural drought vulnerability assessment. Model for kermanshah province using stochastic and intelligent methods.PhDDissertation. Tarbiat Modares University. Tehran. Iran
3
Byun, H. R. and Wilhite, D. A. 1996. Daily quantification of drought severity and duration. J. Climate. 5, 1181-1201.
4
Edwars, D. C. and Mckee, T. B. 1997. Characteristics of 20th century drought in the United States at multiple time scales. Climatology Report Number 97-2. Colorado State University. Fort Collins, Colorado.
5
Grei, T. 2007. Introducing a model for considering uncertainties in Monte Carlo simulation to improve quantitative evaluation of project risk
6
Hayes, M. J. 2000. What is drought? National Drought Mitigation Center. http://drought.unl.edu/whatis/indices.htm
7
Hayes, M. J., Svoboda, M. D., Wihite, D. A. and Vanyarkho, O. V. 1999. Monitoring the 1996 drought using the standardized precipitation index. Bull. Ame. Meteo. Soc. 80, 429-438.
8
Heim, Jr, R. R. 2002. A review of 20th century drought indices used in the United States. Bull. Am. Meteor. Soc. 83: 1149-1165.
9
Jang, J. S. R. 1993. ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. IEEE Trans. Sys. Man, and Cybernetics. 23, 665-685.
10
Mir-Abolghasemi, H., Morid, S. and Ghaemi, H. 2001. Integrated drought plans, the lost component in water management of Iran. Proceeding of the 1st Cational Conference on Water Crisis Mitigation Strategies. Zabol. Iran. 443-454. (in Farsi)
11
Nayaka, P. C., Sudheerb, K. P., Ranganc, D. M. and Ramasastri, K. S. 2004. A neuro- fuzzy computing technique for modeling hydrological time series . J. Hydro. 291, 52 - 66.
12
Nullet, D. and Giambelluca, T. W. 1988. Risk analysis of seasonal agricultural drought on low pacific islands. Agric. Forest Meteo. 42, 229 - 239.
13
Palmer, W. C. 1965. Meteorological Drought. Research Paper No. 45. U.S. Department of Commerce Weather Burea. Washington. DC.
14
Pilon, P. J., Condie, R. and Harvey, K. D. 1985. Consolidated frequency analysis package (CFA). User manual for version 1 DEC Pro Series. Water Resources Branch. Inland Water Directorate. Environment Canada.
15
Quiring, S. M. and Papakryiakou, T. N. 2003. An evaluation of agricultural drought indices for the Canadian prairies. J. Agric. Forest Meteo. 1, 46-62.
16
Quiroga, S. and Iglesias, A. 2008. Method for drought risk analysis in agriculture. Option Mediterraneennes, Series B, No.58, chapter 8: 103-113. http://iamz.ciheam.org/ medroplan/guidelines/ archivos/ Guidelines_Chapter08.pdf.
17
Wells, N. 2003. PDSI Users Manual: Version 2.0. National Agricultural Decision Support System. University of Nebraska-Lincoln.pp.
18
Yurekli, K. and Kurunc, A. 2006. Simulating agricultural drought periods based on daily rainfall and crop water consumption.J. Arid Environ. 67, 629 - 640.
19
Zhang, J. 2004. Risk assessment of drought disaster in the maize-growing region of Songliao Plain. China. Agric. Ecosys. Environ. 102, 133-153.
20
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی تأثیر سرعت و نوع تیغه بر نیروی مورد نیاز برش ساقة دو رقم نیشکر جنوب خوزستان
محصولات و مواد کشاورزی در دوران رشد خود در معرض بارگذاریهای طبیعی قرار دارند و به هنگام برداشت و پس از آن نیروهای مکانیکی مختلف به آنها وارد میشود. یکی از این محصولات نیشکر است که برای برداشت آن نیروی برشی زیادی مورد نیاز است. بهینهسازی و ساخت ابزار برش در ماشینهای برداشت نیشکر نیاز به مطالعات اساسی پارامترهای مکانیکی و فیزیکی محصول و ماشین دارد. در این خصوص شناخت خصوصیات فیزیکی محصول از قبیل قطر، رطوبت، جرم مخصوص، جرم واحد طول، و خصوصیات مکانیکی برش محصول از قبیل حداکثر نیروی برش، مقاومت برش، انرژی مورد نیاز برای برش و انرژی ویژه برش اهمیت ویژهای دارد. در این تحقیق ساقة دو رقم نیشکر (Cp69 و Cp57) از مزارع تحقیقاتی کشت و صنعت امیرکبیر واقع در جنوب غربی خوزستان تهیه شد و پس از حمل با شرایط حفظ رطوبت، با دو نوع تیغة صاف و مضرس در سه سرعت 2/0، 5/0، و 35/1 متر بر دقیقه تحت برش شبه استاتیکی قرار گرفت. دادهها به کمک نرم افزار آماری SPSS تحلیل شد. نتایج نشان داد که تأثیر رقم بر حداکثر نیروی برش ساقه طبق آزمون دانکن فاقد تفاوت معنیداری اما بر مقاومت برشی در سطح احتمال 1 درصد، دارای اختلاف معنیدار است؛ همچنین اثر تغییرات سرعت بر حداکثر نیروی برش در سطح احتمال 1 درصد و بر مقاومت برشی در سطح احتمال 5 درصد و تأثیر نوع تیغه (صاف و مضرس) در نیروی برش و مقاومت برشی در سطح احتمال 1 درصد معنیدار است. نتایج نشان داد که افزایش سرعت از 2/0 تا 35/1 متر بر دقیقه خصوصاً در تیغۀ صاف بر بهبود عملکرد برش مؤثر است، اما تغییر سرعت از 5/0 به 35/1 متر بر دقیقه برای تیغۀ مضرس نه تنها به کاهش مقاومت برشی نمیانجامد بلکه آن را نیز افزایش میدهد. تیغة مضرس در سرعتهای پایین به دلیل نفوذ اولیۀ بهتر در پوستۀ ساقه و کاهش مرحلۀ فشردگی ساقه مقدار نیروی برشی کمتری نیاز دارد و متعاقب آن مصرف انرژی و مقاومت برشی میشود.
https://fooder.areeo.ac.ir/article_100406_a5372cd4fd87ad9cb44a9bc9cf052cf3.pdf
2010-11-22
15
26
محمد
جعفری
1
مدرس مجتمع آموزش علمی کاربردی جهاد کشاورزی لرستان
AUTHOR
علی
رجبی پور
2
دانشیار دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
حسین
مبلی
3
استاد دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی دانشگاه تهران
AUTHOR
Blevines, F. Z. and Hansen, H. J. 1956. Analysis of forage harvester design. Agric. Eng. 37(1): 21-26, 29.
1
Chancellor, W. J. 1957. Basic concepts of cutting hay. Ph.D Thesis. Cornell Univercity. Ithaca. NY. 170pp.
2
Chattapadhyay, P. K. and Pandey, K. P. 1999. Mechanical properties of sorghum stalk in relation to quasi-static deformation. J .Agric. Eng. Res. 73, 199-206.
3
Khazaei, J., Rabani, H., Ebadi, A. and Golbabaei, F. 2002. Determining the shear strength and picking force of pyrethrum flower. AIC Paper No. 02-221. CSAE. Mansonville. Que. Canada.
4
Mansurirad, D. 1993. Tractors and Agricultural Machinery. Buali University Press. (in Farsi)
5
بررسی تأثیر سرعت و نوع تیغه بر نیروی مورد نیاز برش…
6
7
Neves, J. L. M., Marchi, A. S., Pizzinato, A. A. S. and Menegasso, L. R. 2001. Comparative testing of a floating and a conventional fixed base cutter. Proceedings of the International Society of Sugar Cane Technologists. 24, 257-262.
8
O’Dogherty, M. J. and Gale, G. E. 1991. Laboratory studies of dynamic behavior of grass, straw and polystyrene tube during high-speed cutting. J. Agric. Eng. Res. 49, 33-57.
9
Persson, S. 1987. Mechanics of cutting plant material. ASAE Monograph No.7. St. Joseph. Michigan. U.S.A.
10
Rahdar, M. R. 2004. Sugar Cane. Ahwaz Shahid Chamran University Press. (in Farsi)
11
Sitkei, G. 1978. Agricultural Materials. McGraw - Hill Book Co. New York.
12
Srivastava, A. K., Goering, C. E. and Rohrbach, R. P. 1993. Engineering principles of agricultural machines. ASAE. St. Joseph. Michigan. U.S.A.
13
Taherkhani, K. 1993. Sugar Cane Diseases. M. Sc. Thesis. Tabriz Univercity. (in Farsi)
14
Talebi, J. 2006. Hardness appoint in blade sweep of grain harvest mowers. M. Sc. Thesis. Tehran Univercity. Karaj. (in Farsi)
15
ORIGINAL_ARTICLE
مدیریت بهینه بهرهبرداری از کانالهای آبیاری در شرایط استفاده تلفیقی از آبهای سطحی و زیرزمینی
استفادة تلفیقی از آبهای سطحی و زیرزمینی در شبکههای آبیاری، بر بهرهبرداری از کانالهای آبیاری تأثیر میگذارد. جهت مدیریت بهینة کانالهای آبیاری، مدل شبیهسازی- بهینهسازی ICSS-SCE توسعه یافت. از مدل تهیه شده در بهینهسازی بهرهبرداری از کانال L8 شبکه آبیاری قزوین استفاده شد که دارای 5 چاه تلفیقی است. بدین منظور دو حالت حدوداً 25 و 40 درصد افزایش مجموع نیاز جانبی کانال در نظر گرفته شد بهطوریکه این افزایش نیازها از چاههای تلفیقی موجود در مسیر کانال تأمین میشود. برای هر حالت، ورود جریان آب زیرزمینی به طور همزمان و دو گزینة بهرهبرداری و تنظیم سازهها به صورت معمول و بهینه، جمعاً 4 گزینه مورد بررسی قرار گرفت. مدیریت بهینة کانال تعیین و عملکرد کانال در هر یک از گزینهها به کمک مدل ICSS-SCE تعیین شد. نتایج نشان میدهد که تنظیم سازههای کنترل و آبگیر طبق دستورالعمل بهرهبرداری بهینه موجب بهبود شاخصهای عملکرد کانال و آبگیرهای متأثر از جریان تلفیقی میشود. تابع هدف برای کل کانال در دو حالت به میزان 40 تا 48 درصد بهبود یافته است. در مجموع میتوان گفت که در حالت استفادة تلفیقی از آب سطحی و زیرزمینی، مدل تهیه شده قابلیت تعیین دستورالعمل بهینه بهرهبرداری از کانالهای آبیاری را به خوبی دارد.
https://fooder.areeo.ac.ir/article_100407_a2b16f2f1a06cab0682a57a6e8be6bda.pdf
2010-11-22
27
40
علیرضا
عمادی
1
استادیار گروه مهندسی آب دانشگاه علوم کشاورزی و منابع طبیعی ساری
LEAD_AUTHOR
محمدجواد
منعم
2
دانشیار دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
کورش
محمدی
3
دانشیار دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
Abdulla, F. A., Lettenmaier, D. P. and Liang, X. 1999. Estimation of the ARNO model baseflow parameters using daily stream flow data. J. Hydrol. 222, 37-54.
1
Amein, M. 1968. An implicit method for numerical flood routing. J. Water Resour. Res. 4(3): 719-726.
2
Anon. 1991. First phase report on conjunctive use of surface and ground water resources in Chamchamal plain, Ab & Khak Consulting Engineering. (in Farsi)
3
Anon. 1995. Expanding the frontiers of irrigation management research. A report of conjunctive use of surface and ground water in Pakistan and India. IWMI.
4
Anon. 2000. The reason of no achievement to long term program of water sell and distribution in Qazvin irrigation network. Professional Office of Operation Company from Qazvin Irrigation Network. (in Farsi)
5
Contractor, D. N. and Schuurmans, W. 1993. Informed use and potential pitfalls of canal models. J. Irrig. Drain. Eng. ASCE. 119(4): 663-672.
6
Duan, Q., Sorooshian, S. and Gupta, V. K. 1992. Effective and efficient global optimization for conceptual Rainfall-Runoff models. Water Resour. Res. 28(4): 2493-2508.
7
Duan, Q., Gupta, V. K. and Sorooshian, S. 1993. Shuffled complex evolution approach for effective and efficient global minimization. J. Optimiz. Theory Appl. 76(3): 501-521.
8
Kapelan, Z. S., Savic, D. A. and Walters, G. A. 2007. Calibration of Water Distribution Hydraulic Models Using a Bayesian-Type Procedure. J. Hydraul. Eng. ASCE. 133(8): 927-936.
9
Manz, D. H. 1985. System analysis of irrigation conveyance system. Ph.D Thesis. Department of Civil Engineering. University of Alberta. Edmonton. Alberta. Canada.
10
Mertens, J., Madsen, H., Feyen, L., Jacques, D. and Feyen, J. 2004. Including prior information in the estimation of effective soil parameters in unsaturated zone modeling. J. Hydrol. 294, 251-269.
11
Mohseni Movahed, S. A. 2002. Mathematical model development of irrigation canals hydraulic performance Optimization using simulated annealing and determination of weighting performance indicators. Ph.D. Thesis. Faculty of Agriculture. Tarbiat Modarres University. Tehran. Iran. (in Farsi)
12
Molden, D. J. and Gates, T. K. 1990. Performance measures for evaluation of irrigation water delivery systems. J. Irrig. Drain. Eng. ASCE. 116(6): 804-822.
13
Monem, M. J. 1994. Performance evaluation and optimization of irrigation canal system using Genetic Algorithm. Ph.D. Thesis. Department of Civil Engineering. Calgary University. Alberta. Canada.
14
Nasehi, M. 2002. Conjunctive use of surface and ground water for optimization of irrigation canals discharge. Research Report. IWMI. (in Farsi)
15
Sorman, A. A., Sensoy, A., Tekeli, A. E., Sorman, A. U. and Akyurek, Z. 2009. Modelling and forecasting snowmelt runoff process using the HBV model in the eastern part of Turkey. Hydrological Processes. 23, 1031-1040.
16
Sorooshian, S., Duan, Q. and Gupta, V. K. 1993. Calibration of Rainfall-Runoff models: application of global optimization to the Sacramento soil moisture accounting model. Water Resour. Res. 29(4): 1185-1194.
17
Strekloff, T. 1969. One dimensional equation of open channel flow. J. Hydraul. Div. ASCE. 7(4): 861-876.
18
ORIGINAL_ARTICLE
تعیین مقاومت برشی ساقه و نیروی لازم برای کندن گل زعفران
مقاومت برشی، انرژی لازم برای برش به ازای واحد سطح، همچنین نیرو و انرژی مورد نیاز برای کندن گل پارامترهایی مهم در طراحی و توسعة مکانیزمهای برداشت هستند. در این تحقیق تأثیر سرعت برش و زاویة تیزی تیغه بر مقاومت برشی و انرژی لازم برای برش به ازای واحد سطح ساقة زعفران(Crocus sativus L.) در رطوبتهای مختلف برش تعیین شد. تأثیر سرعت کندن گل و سطوح مختلف سن گیاه بر نیرو و انرژی مورد نیاز برای کندن گل زعفران نیز بررسی شد. آزمایشها روی نمونههای جمعآوری شده از مزارع شهرستان کاشمر با استفاده از دستگاه کشش- فشار مواد بیولوژیک اجرا شد. تحلیل دادهها با استفاده از آزمایشهای فاکتوریل در قالب طرح کاملاً تصادفی انجام شد. نتایج نشان داد که اثر زاویة تیزی و سرعت برش بر مقاومت برشی و انرژی مورد نیاز برای برش به ازای واحد سطح در سطح احتمال 1 درصد معنیدار است ولی اثر متقابل این عوامل معنیدار نیست. با افزایش زاویة تیزی از 17 به 24 درجه، مقاومت برشی از 130/0 به 190/0 مگاپاسکال و انرژی لازم به ازای واحد سطح برای برش ساقه از 305/0 به 443/0 میلی ژول بر میلیمتر مربع افزایش مییابد. با افزایش سرعت برش از 20 به 200 میلیمتر بر دقیقه میانگین مقاومت برشی از 179/0 به 158/0 مگاپاسکال و انرژی لازم برای برش به ازای واحد سطح ساقة گل از 467/0 به 340/0 میلی ژول بر میلیمتر مربع کاهش مییابد. با افزایش بیشتر سرعت برش (از 200 به 500 میلیمتر بر دقیقه)، مقاومت برشی و انرژی لازم برای برش کاهش پیدا نمیکند و بنابراین زاویة تیزی 17 درجه و سرعت برش 200 میلیمتر بر دقیقه برای برش ساقه زعفران توصیه میشود. نتایج همچنین نشان میدهد که با افزایش سرعت کندن از 50 تا 500 میلیمتر بر دقیقه، میانگین نیروی کندن از 339/0 به 459/0 نیوتن و مقاومت کششی از 169/0 به 229/0 مگاپاسکال و انرژی مصرفی به ازای واحد سطح از 473/0 به 914/1 میلیژول بر میلیمتر مربع افزایش مییابد، اما اثر سن گیاه بر نیروی کندن، مقاومت کششی، و انرژی لازم برای کندن گل به ازای واحد سطح معنیدار نیست. دادههای به دست آمده از این تحقیق در طراحی و توسعة مکانیزمهای برداشت زعفران کاربرد دارد.
https://fooder.areeo.ac.ir/article_100408_e4d12301d8c37be9436a4d9ae8cc71ec.pdf
2010-11-22
41
54
هادی
واله قوژدی
1
دانشجوی سابق کارشناسی ارشد پردیس ابوریحان دانشگاه تهران
AUTHOR
سیدرضا حسن
بیگی بیدگلی
2
استادیار گروه فنی کشاورزی پردیس ابوریحان دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
محمدحسین
سعیدی راد
3
استادیار بخش تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی و منابع طبیعی استان خراسان رضوی
AUTHOR
محمدحسین
کیانمهر
4
دانشیار گروه فنی کشاورزی پردیس ابوریحان دانشگاه تهران
AUTHOR
مجله تحقیقات مهندسی کشاورزی/جلد 11/ شماره 3/سال 1389/ص 54-41
1
2
Abdullaev, F. I. 2004. Biomedical properties of saffron and its potential use in cancer therapy and chemoprevention trials. Cancer Det. Preven. 28(6):426-432.
3
Aghazari, F. 2003. Theraputic applications of different components of saffron. The 3rd National Congress of Iranian Saffron. Dec. 2-3. Mashhad. Iran. (in Farsi)
4
Amiri takdani, M. and Fazelinasab, B. 2003. Saffron and its medicinal properties. The 3rd National Congress of Iranian Saffron. Dec. 2-3. Mashhad. Iran. (in Farsi)
5
Chattopadhyay, P.S. and Pandey, K. P. 1998. Mechanical properties of sorghum stalk in relation to quasi-static deformation. J. Agric. Eng. Res. 73, 199-206.
6
Chegini, Gh. R. Hashemi-Fard, S. H. Kianmehr, M. H. and Khostagaza, M. H. 2008. Study of mechanical properties of chrysanthemum flower stem. The 5th National Congress on Agricultural Machinery Engineering and Mechanization. Aug. 28-29. Mashhad. Iran. (in Farsi)
7
Chen, Y., Gratton, J. L. and Liu, J. 2004. Power requirements of hemp cutting and conditioning. Biosys. Eng. 87(4): 417-424.
8
Hashemifard Dehkordi, S. H. and Chegini, Gh. R. 2008. Determining the shear strength and picking force of rose flower (Rosa hybrids). The 5th National Congress on Agricultural Machinery Engineering and Mechanization. Aug. 28-29. Mashhad. Iran. (in Farsi)
9
Kafi, M., Rashed, M. H., Koocheki, A. and Mollafilabi, A. 2002. Saffron: Production Technology and Processing. Center of Excellence for Agronomy (Special Crops). Faculty of Agriculture, Ferdowsi University of Mashhad. Iran. (in Farsi)
10
Khazaei, J., Rabani, H. and Golbabaei, F. 2002. Determining the shear strength and picking force of pyrethrum flower. Iranian J. Agric. Sci. 33(3): 433-444. (in Farsi)
11
Kushwaha, R. L., Vashnav, A. S. and Zoerb, G. C. 1983. Shear strength of wheat straw. Canadian Agric. Eng. 25(2): 133-142.
12
Marzban Ghiyasabadi, A. Khadem-alhosseini, N. and Mosta’n, A. 2006. Investigation of cutting properties of date leaf in relation to mechanization. The 4th National Congress on Agricultural Machinery Engineering and Mechanization. Aug. 29-30. Tabriz. Iran. (in Farsi)
13
McRandal, D. M. and McNulty, P. B. 1980. Mechanical and physical properties of grasses. Trans. ASAE. 23(4): 816-821.
14
Persson, S. 1987. Mechanics of Cutting Plant Material. ASAE Pub. USA.
15
Prasad, J. and Gupta, C. B. 1975. Mechanical properties of maize stalks as related to harvesting. J. Agric. Eng. Res. 20(1): 79-87.
16
Tabatabaee Koloor, R., Borghaie, A. M., Alimardani, R., Rajabipoor, A., Mobli, H. and Allameh, A. R. 2005. Investigating the effect of velocity and blade bevel angle on stem shear strength of different rice varieties. J. Agric. Eng. Res. 6(3): 99-112. (in Farsi)
17
Yiljep, Y. D. and Mohammed, U. S. 2005. Effect of velocity on cutting energy during impact cutting of sorghum stalk. Agric. Eng. Int. CIGR Ejournal.
18
ORIGINAL_ARTICLE
بررسی اختلاط مالت منابع غلاتی جهت استفاده در صنایع پخت و تولید نوشابههای مالتی غیر الکلی
ویژگیهای کمّی و کیفی (راندمان استخراج عصارة گرم، راندمان استخراج عصارة سرد،قدرت دیاستاتیک، پروتئین کل و پروتئین انحلالپذیر، شاخص تغییرات اصلاحی نیتروژن یا شاخص کلباچ، میزان رنگ و فعالیت بتاگلوکاناز) مالتهای تهیه شده از دانههای غلاتی جو رقم صحرا، گندم رقم تجن، و تریتیکاله و نیز مخلوطهای مالتی تهیه شده از آنها در قالب طرح کاملاً تصادفی با هشت تیمار به منظور تعیین تیمارهای بهینه از نظر قدرت دیاستاتیک و راندمان تولید عصاره و تولید مادة اولیة مناسب صنایع نوشابههای مالتی و صنایع پخت بررسی و مشخص شد که مالت تریتیکاله و مالت جو صحرا به ترتیب حاوی بیشینه و کمینة شاخص کلباچ هستند (05/0>P). مالت تریتیکاله و مالت حاصل از مخلوط مالت جو- مالت تریتیکاله (90 به 10 درصد) حاوی بیشینه و مالت حاصل از مخلوط مالت جو- مالت گندم (90 به 10 درصد) حاوی کمینة (05/0>P) راندمان استخراج عصارة گرم هستند. مالت حاصل از مخلوط مالت جو- مالت گندم- مالت تریتیکاله (80:10:10) و مالت حاصل از مخلوط مالت جو- مالت گندم (80 به 20 درصد) به ترتیب بیشینه و کمینة (05/0>P) قدرت دیاستاتیک را دارند. نتایج همچنین نشان داد که افزودن مالت تریتیکاله (10درصد)، و افزودن مالت گندم و مالت تریتیکاله (هر یک 10درصد) به ترتیب منجر به تولید مادة اولیة مناسب صنایع نوشابههای مالتی و صنایع پخت میشود.
https://fooder.areeo.ac.ir/article_100409_ce3bb0cb6a0fd08685c7c7e376a073ff.pdf
2010-11-22
55
70
علیرضا
قدس ولی
1
استادیار پژوهش بخش تحقیقات فنی و مهندسی مرکز تحقیقات کشاورزی و منابع طبیعی استان گلستان
LEAD_AUTHOR
Agu, R. C. 2002. A Comparison of maize, sorghum and barley as brewing adjuncts. J. Inst. Brew. 108(1):19-22.
1
Agu, R. C. 2003. Some relationships between malted barleys of different nitrogen levels and the wort properties. J. Inst. Brew.109(2):106-109.
2
Angold, R., Beech, G. and Jaggart, J. 1989. Food Biochemistry. Cambridge University Press. Cambridge.
3
Anon. 1975. Analysis Committee of the European Brewery Convention. Analytica-EBC. Schweitzer Brauerei-Rundschau. Zurich. Swiss.
4
Anon. 1976. Technical and Editorial Committees of the American Society of Brewing Chemists. Methods of Analysis of the American Society of Brewing Chemists. ASBC. St Paul. Minnesota.
5
Anon. 1977. Institute of Brewing Analysis Committee. Recommended Methods of Analysis. The Institute of Brewing. London.
6
Anon. 1980. Pauls and Whites Brewing Room Book. Pauls and Whites. Ipswich. UK.
7
Anon. 1997. ASAE Standards. America Society of Agricultural Engineers. Josephs St. MI. USA
8
Anon. 2003. Approved Methods of the American Association of Cereal Chemists. American Association of Cereal Chemists. AACC. Paul St. MN.
9
Anon. 2005. Official methods of Analyses. 14th Ed. Association of Official Analytical Chemists. Washington. D.C.
10
Anon. 2008. Megazyme International Ireland. Malt and Bacterial Beta-Glucanase and Cellulase. Wicklow. Bray Co.
11
Anon. 2009. United States Department of Agriculture. Foreign Agricultural Service. Office of Global Analysis. International Production Assessment Division. Washington. DC. USA.
12
Briggs, D. E., Hough, J. S., Stevens, R. and Young, T. W. 1990. Malting and Brewing Science (Malt and Sweet Wort). 2nd Edn. Chapman & Hall. London.
13
Buch, G. J. 1986. Malt β-glucanase: a collaborative test on a new rapid assay. J. Inst. Brew. 92, 513-514.
14
Coors, J. 1976. Practical experiments with different adjuncts. Master Brewers Association of the Americas Technical Quarterly. 13(2):117-123.
15
Ghodsvali, A. 1996a. Project of comparison of superior barley varieties and lines to extraction of malt extract. Department of Agricultural Engineering. Gorgan Agricultural and Natural Resource Center. 117-20-74043. (in Farsi)
16
Ghodsvali, A. 1996b. Project of determination of the best barley variety in Gorgan and Gonbad region to extraction of malt extract. Department of Agricultural Engineering. Gorgan Agricultural and Natural Resource Center. 117-20-72018. (in Farsi)
17
Glatthar, J., Heinisch, J. J. and Senn, T. 2003. The Use of Unmalted Triticale in Brewing and Its Effect on Wort and Beer Quality. J. Ame. Soc. Brewing Chemists. 61(14): 182-190.
18
Harris, G. 1962. The Enzyme Content and Enzymatic Transformation of Malt. In: Cook, A. H. (Ed) Barley and Malt: Biology, Biochemistry, Technology. London: Academic Press.
19
Kay, S. 2006. Miller Brewing Company Malt Strategy. http://www.brewingtechniques.com/ bmg/grain.html.
20
Kent-Jones, D. W. and Amons, A. J. 1992. Modern Cereal Chemistry. 6th Ed. Food Trade Press LTD. London UK.
21
Kihara, M., Saito, W., Okada, Y., Kaneko, T., Asakura, T. and Ito, K. 2002. Relationship between proteinase activity during malting and malt quality. J. Inst. Brew. 108(3):371-376.
22
Koszyk, P. F. and Lewis M. J. 1977. Unmalted Grains as Maltsters, Adjuvant and Brewers, Adjunct. J. Ame. Soc. Brew. Chem. 35, 0077.
23
McCleary, B. V. and Shameer, I. 1987. Assay of β-glucanase using Azo Barley Glucan: an improved precipitant. J. Inst. Brew. 93, 87-90.
24
McGregor, A. W., Bazin, S. L., Macri, L. J. and Babb, J. C. 1999. Modeling the contribution of alpha-amylase, beta-amylase and limit dextrinase to starch degradation during mashing. J. Cereal Sci. 29, 161-169.
25
Osman, A. M. 2002. The advantages of using natural substrate-based on methods in assessing the role and synergistic and competetive interaction of barley malt starch-degrading enzymes. J. Inst. Brew. 108(2): 204-214.
26
Owens, G. 2001. Cereal processing technology. Wood Head Pub. Cambridge. England. 173-203.
27
Palmer, G. H. 1989. Cereals processing technology. Wood Head Pub. Cambridge. England. 173-203.
28
Pollock, J. R. 1962. The Analytical Examination of Barley and Malt. In: Cook, A. H. (Eds) Barley and Malt: Biology, Biochemistry. Technology Academic Press. London. UK.
29
Pomeranz, Y. 1974. Malting of Triticale. Ame. Assoc. Cereal Chem. Paul St. Minnesota.
30
Shewry, P. R. 1992. Barley: Genetics, Biochemistry, Molecular Biology. C. A. B. International. The Alden Press LTD. Oxford.
31
Wang, J., Zhang, G., Chen, J. and Wu, F. 2004. The changes of β–glucan and β–glucanase activity in barley before and after malting and their relationship to malt quality. Food Chem. 86, 223-228.
32
ORIGINAL_ARTICLE
جداسازی تبخیر- تعرق به روش بیلان انرژی (نسبت بوون) در سیستم آبیاری قطرهای زیرسطحی
روشهای دقیق و کاربردی در جداسازی تبخیر-تعرق، اطلاعاتی سودمند برای مدیریت آب در مزرعه در جهت بهبود کارایی مصرف آب فراهم میکند. شناخت این روشها بالاخص در مورد سیستمهای نوین آبیاری که با هزینهای بالا اجرا میشوند با اهمیت است. به این منظور در تحقیقی که در تابستان 1388 در مزرعة مؤسسه تحقیقات فنی و مهندسی کرج اجرا شد، تبخیر-تعرق گیاه ذرت و جزء تبخیر خاک به طور همزمان به روش بیلان انرژی نسبت بوون اندازهگیری و از تفاضل این دو، تعرق گیاه محاسبه شد. بافت خاک مزرعة محل آزمایش لوم بود و مزرعه با سیستم آبیاری قطرهای زیرسطحی آبیاری شد که در عمق 15 سانتیمتری از سطح خاک نصب شده بود. در زمینة مدیریت آبیاری تلاش شد تا گیاه ذرت دچار تنش نشود. اطلاعات مورد نیاز روش بیلان انرژی نسبت بوون از بالای آسمانة گیاهی، آسمانة گیاهی، و سطح خاک برداشت شد. نتایج نشان داد که برای یک روز نمونه در مرحلة میانی رشد گیاه ذرت، از کل انرژی موجود در مزرعه (Rn-G) که میتواند صرف تبخیر- تعرق شود تنها 15 درصد صرف گرمای محسوس هوا شده و بقیه صرف تبخیر- تعرق شده است. شار گرمای ورودی به سطح خاک کمتر از 10 درصد شار تابش خالص است و 93 درصد از انرژی موجود در سطح خاک صرف تبخیر از سطح خاک شده است. در سطح آسمانة گیاهی، حدود 19 درصد از انرژی صرف گرمای محسوس (Hc) شده است. از مقایسة مقادیر ساعتی تبخیر-تعرق به روش بیلان انرژی نسبت بوون و روش پنمن- مانتیث مشخص شد که بین این دو همبستگی خوبی وجود دارد (95/0R2=) و تغییرات تبخیر- تعرق به روش بیلان انرژی نسبت بوون نسبت به روش پنمن- مانتیث برابر 10درصد است.
https://fooder.areeo.ac.ir/article_100411_ada8bcc8c788a0f8e8b06fbccdab843e.pdf
2010-11-22
71
86
هانیه
کوثری
1
دانش آموخته کارشناسی ارشد دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی دانشگاه تهران
LEAD_AUTHOR
حسین
دهقانی سانیج
2
استادیار مؤسسه تحقیقات فنی و مهندسی کشاورزی
AUTHOR
فرهاد
میرزایی
3
استادیار دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی دانشگاه تهران
AUTHOR
عبدالمجید
لیاقت
aliaghat@ut.ac.ir
4
استاد دانشکده مهندسی و فناوری کشاورزی دانشگاه تهران
AUTHOR
Allen, R. G., Pereira, L. S., Raes, D. and Smith, M. 1998. Crop evapotranspiration guidelines for computing crop requirements. Irrig. Drain Paper No. 56. FAO. Rome, Italy.
1
Ashktorab, H., Pruitt, W. O. and Paw U, K. T. 1994. Partitioning of evapotranspiration using lysimeter and micro-bowen-ratio system. ASCE J. Irrig. Drain. 120(2): 450-464.
2
Ashktorab, H., Pruitt, W. O., Paw U, K. T. and George, W. V. 1989. Energy balance determination close to the soil surface using a micro-bowen ratio system. Agric. For. Meteorol. 46, 259-274
3
Boast, C. W. and Robertson, T. M. 1982. A micro-lysimeter method for determining evaporation from a bare soil: Description and laboratory evaluation. Soil Sci. Soc. Am. J. 46, 689-696.
4
Bowen, I. S. 1926. The ratio of heat losses by conduction and by evaporation from any water surface: In: Rosenberg, N. J. (Eds.) Microclimate: The Biological Environment. Wiley. New York.
5
Dehghanisanij, H., Yamamoto, T. and Rasiah, V. 2004. Assessment of evapotranspiration estimation models for use in semi-arid environments. Agric. Water Manage. 64, 91-106.
6
Fritschen, L. J. and Shaw, R. H. 1961. Transpiration and evaporation of corn as related to meteorological factors. Agron. J. 53, 71-74.
7
Gardiol, J. M., Serio, L. A. and Della Maggiora, A. I. 2003. Modelling evapotranspiration of corn (Zea mays) under different plant densities. J. Hydrol. 271, 188-196.
8
Ham, J. M., Heilman, J. L. and Lascano R. J. 1990. Determination of soil water evaporation and transpiration from energy balance and stem flow measurements. Agric. For. Meteorol. 59, 287-301.
9
Ham, J. M., Heilman, J. L. and Lascano, R. J. 1991. Soil and canopy energy balances of a row crop at partial cover. Agron. J. 83, 744-753.
10
Harrold, L. L., Peters, D. B., Driebelbis, F. R. and Mc-Guiness, J. L. 1959. Transpiration evaluation of corn grown on a plastic-covered lysimeter. Soil Sci. Soc. Am. Proc. 23, 174-178.
11
Heilman, J. L., Brittin, C. L. and Neale, C. M. U. 1989. Fetch requirements of Bowen ratio measurements of latent and sensible heat fluxes. Agric. For. Meteorol. 44, 261-273.
12
Heilman, J. L., McInnes, K. J., Savage, M. J., Gesch, R. W. and Lascano, R. J. 1994. Soil and canopy energy balances in a west Texas vineyard. Agric. For. Meteorol. 71, 99-114.
13
Jara, J., Stockle, C. O. and Kjelgard, J. 1998. Measurement of evapotranspiration and its components in a corn (Zea Mays L.) field. Agric. For. Meteorol. 92, 131-145.
14
Kato, T., Kimura, R. and Kamichica, M. 2004. Estimation of evapotranspiration, transpiration ratio and water use efficiency from a sparse canopy using a compartment model. Agric. Water Manage. 65, 173-191.
15
Lascano, R. J. 2000. A general system to measure and calculate daily crop water use. Agron. J. 92, 821-832.
16
Ortega, F., Samuel O., Richard, H., Cuenca, M. and Englis. 1995. Hourly grass evapotranspiration in modified maritime environment. J. Irrig. Drain. ASCE. 121(6): 369-373.
17
Perez, P. J., Castellvi, F., Ibanez, M. and Rosell, J. I. 1999. Assessment of reliability of Bowen ratio method for partitioning fluxes. Agric. For. Meteorol. 97, 141-150.
18
Peters, D. B. and Russell, M. B. 1959. Relative water losses by evaporation and transpiration in field corn. Soil Sci. Soc. Am. Proc. 23, 170-173.
19
Pourbanadcouki, N. 2009. Impact of different irrigation levels, plant density and row spacing on yield and water productivity of corn (ksc 700) using subsurface drip irrigation (SDI, T-Tape). M.Sc. Thesis of Uremia University. (in Farsi)
20
Ritchie, J. T. 1971. Dryland evaporation flux in a sub-humid climate: I. Micrometeorological influences. Agron. J. 63, 51-55.
21
Sakuratani, T. 1987. Studies on evapotranspiration from crops. (2) Separate estimation of transpiration and evaporation from a soybean field without water shortage. In: Ham, J. M.(Eds.) Determination of soil water evaporation and transpiration from energy balance and stem flow measurements. Agric. For. Meteorol. 59, 287-301.
22
Sauer, T. J., Singer, J. W., Prueger, J. H.,DeSutter, T. M. and Hatfield, J. L. 2007. Radiation balance and evaporation partitioning in a narrow-row soybean canopy. Agric. For. Meteorol. 145, 206-214.
23
Shaw, R. H. 1959. Water use from plastic-covered and uncovered corn plots. Agron. J. 51, 172-173
24
Shawcroft, R. W. and Gardner, M. H. 1983. Direct evaporation from soil under a row crop canopy. Agric. Meteorol. 28, 229-238.
25
Steduto, P. and Hsiao, T. C. 1998. Maize canopies under two soil water regimes: I. Diurnal patterns of energy balance, carbon dioxide flux, and canopy conductance. Agric. For. Meteorol. 89, 169-184.
26
Uchijima, Z. 1976. Maize and rice. In: Zeggaf, T. A. (Eds.) A Bowen Ratio Technique for partitioning energy fluxes between Maize transpiration and soil surface evaporation. Agron. J. 100, 1-9.
27
Wallace, J. S., Lloyd, C. R. and Sivakumar, M. V. K. 1993. Measurement of soil, plant and total evaporation from millet in Niger. Agric. For. Meteorol. 63, 149-169.
28
Zeggaf, T. A., Takeuchi, S., Dehghanisanij, H., Anyoji, H. and Yano, T. 2008. A Bowen ratio technique for partitioning energy fluxes between maize transpiration and soil surface evaporation. Agron. J. 100, 1-9.
29
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی مدل های رگرسیون در پیش بینی هزینه های تعمیر و نگهداری تراکتور
https://fooder.areeo.ac.ir/article_100415_c72a1600b5db51101fb64840493c0c7e.pdf
2010-11-22
87
96
عباس
روحانی
arohani@um.ac.ir
1
دانشجوی دکتری
AUTHOR
ایرج
رنجبر
2
دانشیار گروه ماشینهای کشاورزی دانشگاه تبریز
AUTHOR
محمدحسین
عباسپور فرد
3
استادیار گروه ماشینهای کشاورزی دانشگاه فردوسی مشهد
LEAD_AUTHOR
یحیی
عجب شیرجی
4
دانشیار گروه ماشینهای کشاورزی دانشگاه تبریز
AUTHOR
مصطفی
ولی زاده
5
استاد گروه زراعت دانشگاه تبریز
AUTHOR
Almassi, M. and Yaganeh, H. R. 2002. Determining a suitable mathematical model to predict the repair and maintenance costs of farm tractors in Karoon agro-industry Co. IranianJ.Agric.Sci. 33(4): 707-716. (in Farsi)
1
Almassi, M.Kiani, S. H. and Loveimi, N. 2008. Principles of Agricultural Mechanization. Jangal Press. (in Farsi)
2
Ashtiani, A. 2005. Determining the optimum mathematical model for prediction of tractors repair and maintenance costs in Sari Dasht-e-Naz Farm Company. Agric. Sci. Tabriz Uni. 15(4):102-112. (in Farsi)
3
Bowers, W. and Hunt, D. R. 1970. Application of mathematical formula to repair cost data. Trans. ASAE. 13, 806-809.
4
Fuls, J. 1999. The Correlation of repair and maintenance costs of agricultural machinery with operating hours management policy and operator skills for South Africa. http://www.arc.agric.za
5
Kim,Y. H. 1989. A forecasting methodology for maintenance cost of long-life equipment. PhD Thesis. University of Alabama.
6
Lyman, O. and Longnecker, M. 2001. An introduction to statistical methods and data analysis. R R. Donnelley & Sons, Inc./Willard. United States of America. 532-825.
7
Mitchell, Z. W. 1998. A Statistical Analysis of Construction Equipment Repair Costs Using Field Data & the Cumulative Cost Model. PhD Thesis. Faculty of the Virginia Polytechnic Institute and State University.
8
Morris, J. 1988. Estimation of Tractor Repair and Maintenance Costs. J. Agric. Eng. Res. 41, 191-200.
9
Nunnally, S. W. 1993. Construction means and methods. Prentice-Hall. Englewood Cliffs. NJ.
10
Oskounejad, M. M. 2003. Engineering economic evolution of industrial project. Amirkabir Industrial Univ. Press. (in Farsi)
11
Rotz, C. A. 1987. A Standard Model for Repair Costs of Agricultural Machinery. Appl. Eng Agric. (1): 3-9.
12