مقایسه روش‌های تخمینی و آزمایشگاهی اندازه‌گیری بخش فرسایش‌پذیر بادی خاک و مدلسازی مکانی آن در تالاب هامون

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانش آموخته کارشناسی ارشد، گروه علوم و مهندسی خاک، دانشگاه زابل، زابل، ایران

2 دانشیار، گروه علوم و مهندسی خاک، دانشگاه زابل، زابل، ایران

3 استادیار، گروه علوم و مهندسی خاک، دانشگاه زابل، زابل، ایران

4 استادیار، گروه محیط زیست، دانشگاه زابل، زابل، ایران

5 دانشیار، گروه مرتع و آبخیزداری، دانشگاه زابل، زابل، ایران

چکیده

فرسایش بادی یکی از مخاطرات اصلی محیطی در مناطق خشک جهان است. مطالعه بخش فرسایش‌پذیر بادی خاک و مدلسازی مکانی آن، اطلاعاتی کلیدی برای مدیریت پایدار اراضی را فراهم می‌کند. منطقه سیستان به دلیل قرارگیری در معرض بادهای ۱۲۰ روزه و اثرات خشکسالی‌های اقلیمی و انسانی، دارای شرایط بسیار مستعد فرسایش بادی است و بستر خشک تالاب هامون به یکی از منابع اصلی گردوغبار در شرق ایران تبدیل شده است. هدف این پژوهش، بررسی روش‌های متداول اندازه‌گیری بخش فرسایش‌پذیر بادی خاک و مدلسازی مکانی آن با استفاده از زمین‌آمار در تالاب بین‌المللی هامون بود. بدین منظور، 199 نقطه از بستر تالاب هامون به روش تصادفی طبقه‌بندی شده انتخاب و از خاک سطحی آنها نمونه برداری شد. سپس خصوصیات خاکی مورد نیاز برای برآورد روش‌های محاسباتی بخش فرسایش‌پذیر بادی و خصوصیات مهم پایه اندازه‌گیری شدند. در این نقاط، بخش فرسایش‌پذیر بادی آزمایشگاهی (WEF) و مقادیر برآوردشده با فرمول‌های فرایریر (WEFF)، عثمان (WEFU)، لوپز (WEFL)، راکار (WEFR)، دوفکوا (WEFD)، بواجیلا (WEFB) و متمنی (WEFM) محاسبه شد. مدلسازی مکانی با روش‌های وزن‌دهی معکوس فاصله، کریجینگ و کوکریجینگ انجام گرفت. نتایج نشان داد میانگین WEF در منطقه 57/36 درصد است که بیانگر فرسایش‌پذیری در سطح کم می‌باشد. همبستگی منفی معنی‌دار بین WEF آزمایشگاهی و برآوردهای محاسباتی، عملکرد محدود روش‌های موجود در شرایط تالاب هامون نشان داد که دلیل آن تغییرپذیری بالای خاک و وابستگی شدید به عوامل منطقه‌ای و مدیریت اراضی است. این معادلات بر پایه داده‌های محدود تدوین شده‌اند و طیف وسیع خاک‌ها را پوشش نمی‌دهند. از نظر مدلسازی مکانی، مدل کروی بهترین برازش را برای WEF داشت و تناسب مکانی در کلاس متوسط قرار گرفت. روش کوکریجینگ با متغیر کمکی SAR، نسبت به کریجینگ و  IDW بهترین روش برای مدلسازی مکانی بخش فرسایش‌پذیر خاک بود. از نظر پهنه‌بندی، بخش‌های شمال شرق (هامون پوزک) و مناطقی در غرب (بخش‌هایی از هامون سابوری و هامون هیرمند) تالاب، بیشترین حساسیت را به فرسایش بادی نشان دادند که باید در برنامه‌های کاهش فرسایش و گردوغبار مورد توجه مدیران قرار گیرد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Comparison of Estimative and Laboratory Methods for Measuring the Wind-Erodible Fraction of Soil and Its Spatial Modeling in the Hamoun Wetland

نویسندگان [English]

  • Marzieh Rigi Khales 1
  • Ali Shahriari 2
  • Ebrahim Shirmohammadi 3
  • Vahid Rahdari 4
  • Abbas Miri 5
1 MSc. Department of Soil Science and Engineering, University of Zabol, Zabol, Iran
2 Associate Professor, Department of Soil Science and Engineering, University of Zabol, Zabol, Iran
3 Assistant Professor, Department of Soil Science and Engineering, University of Zabol, Zabol, Iran
4 Assistant Professor, Department of Environmental Sciences, University of Zabol, Zabol, Iran
5 Associate Professor, Department of Rangeland and Watershed Management, University of Zabol, Zabol, Iran
چکیده [English]

Wind erosion is a major environmental hazard in arid regions. Studying the wind-erodible fraction (WEF) of soil and its spatial modeling is essential for sustainable land management. Due to its exposure to the 120-day winds and the impacts of both climatic and anthropogenic droughts, the Sistan region exhibits highly susceptible conditions for wind erosion. The dried bed of the Hamoun Wetland has become one of the primary sources of dust storms in eastern Iran.  This research aimed to evaluate common methods for measuring WEF and to spatially model it using geostatistical techniques in the International Hamoun Wetland. A total of 199 sampling points were selected from the bed of Hamoun Wetland using a stratified random sampling method, and soil samples were collected from the surface layer at these points. Subsequently, the soil properties required for estimating the wind-erodible fraction using estimative methods were measured. Laboratory-measured WEF and estimated values based on Fryrear (WEFF), Usman (WEFU), López (WEFL), Rakkar (WEFR), Dufková (WEFD), Bouajila (WEFB), and Motemani (WEFM) formulas were computed. Spatial modeling was performed using IDW, Kriging, and co-kriging. Results showed a mean WEF of 36.57%, indicating lower erodibility. A significant negative correlation between laboratory WEF and computational estimates revealed the limited performance of existing equations in this region, likely due to high soil variability and dependence on local factors. These equations, developed from limited datasets, fail to represent the wide spectrum of soil types. Thus, the spherical model was identified as the best variogram for WEF, with moderate spatial fitness. Cokriging using SAR as an auxiliary variable outperformed (RMSE=15.719 and ME=-0.014) Kriging and IDW. From a zoning perspective, northeastern (Hamoun-e Puzak) and western (some parts of the Hamoun-e Sabouri and the Hamoun-e Hirmand) parts of the wetland showed the highest erosion susceptibility. These findings underscore the necessity of developing region-specific equations and should inform management strategies to reduce erosion and dust storms.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Wind Erosion
  • Dust Storms
  • Hyper-Arid Regions
  • Wetland Soils
  • Co-kriging
  • Sistan
ابراهیمی خوسفی, محسن. (1402). تحلیل تغییرات مساحت تالاب‌‌های هامون و سایر پهنه‌های آبیِ منطقۀ سیستان با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای. نشریه جغرافیا و توسعه, 21(71), 139-165. doi: 10.22111/gdij.2023.7598
ارباب، منیژه؛ پهلوانروی، احمد؛ پیری صحراگرد، حسین؛ امیری، میثم. (1397). ارزیابی دقّت روش‌های زمین‌آمار و شبکه عصبی مصنوعی در برآورد سرعت آستانه فرسایش بادی (مطالعه موردی: منطقه‌ی جزینک، دشت سیستان). پژوهش های فرسایش محیطی. ۸ (۳)، صص 87 تا 105.
احمدی، عباس، قربانیان، رضا و جعفرزاده، علی اصغر. (1396). عوامل مؤثر بر فرسایش‌پذیری ذاتی خاک در مقابل باد(مطالعه مورد: دشت تبریز). پانزدهمین کنگره علوم خاک ایران. دانشگاه صنعتی اصفهان.
اسدزاده، فرخ؛ خسروی اقدم، کمال؛ یغمائیان مهابادی، نفیسه؛ رمضانپور، حسن. (1397). تغییرات مکانی ذرات معدنی خاک با استفاده از زمین آمار و سنجش از دور جهت پهنه‌بندی بافت خاک. آب و خاک، 32 (6)، صص 1207 تا 1222.
اسکندری دامنه، هادی، غلامی، حمید، خسروی، حسن، مهدوی، رسول، خورانی، اسداله. و لی، جیمی. (1399). مدل سازی تغییرات مکانی و زمانی کاربری و پوشش اراضی حوضه دریاچه ارومیه با استفاده از ترکیب سلول خودکار و زنجیره مارکوف. جغرافیا و پایداری محیط (پژوهشنامه جغرافیایی)، 10(35 )، 57-72. doi: 10.22126/ges.2020.5303.2238
اولیایی، حمیدرضا؛ صالحی، علیرضا؛ زارعیان، غلامرضا. (1403). ارزیابی روش‌های زمین‌آمار برای پهنه‌بندی برخی ویژگی‌های خاک منطقه دارنگان با کاربری‌های مختلف، استان فارس. تحقیقات آب و خاک ایران، 55 (1)، صص 97 تا 116.
بهنام، ولی، غلامعلی زاده آهنگر، احمد، رحمانیان، محمد و بامری، ابوالفضل. (1398). بررسی توزیع مکانی برخی از ویژگی‌های فیزیکوشیمیایی خاک با استفاده از روش‌های زمین‌آمار (مطالعه موردی: مسیر زابل به زاهدان). محیط زیست و مهندسی آب، 5 (3)، صص 251 تا 263.
تاجیک، فواد، رحیمی، حسن و پذیرا، ابراهیم. (1381). اثر مواد آلی خاک، هدایت الکتریکی و نسبت جذب سدیم بر مقاومت کششی خاکدانه‌ها. مجله‌ی علوم و فنون کشاورزی و منابع طبیعی، 3، صص 1 تا 15.
جعفرنیا، شهرام و اکبری نیا، مسلم. (1393). بررسی توزیع مکانی برخی از خصوصیات فیزیکی و شیمیایی خاک و آب جنگل‌های مانگرو جزیره قشم با استفاده از زمین‌آمار. تحقیقات جنگل و صنوبر ایران، 22 (4)، صص 673 تا 686.
جمال‌زئی ثمره،, یونس، شهریاری، علی، پهلوان راد، محمدرضا، ضیائی جاوید، علیرضا و بامری، ابوالفضل. (1403). نقشه برداری سه بُعدی درصد رطوبت اشباع خاک با استفاده از تلفیق روش‌های زمین آماری و متغیرهای محیطی در دشت سیستان. مجله پژوهش‌های حفاظت آب و خاک، 31 (4)، 111-89. doi: 10.22069/jwsc.2025.22614.3746
حسنی پاک، علی اصغر. (1389). زمین آمار (ژئواستاتیستیک). انتشارات دانشگاه تهران. 330 ص.
حسین‌بُر، امینه، شهریاری، علی، شیرمحمدی، ابراهیم، ضیائی جاوید، علیرضا، رضائی، میثم و موسوی، روح اله. (1401). بررسی ارتباط متغیرهای محیطی و فاکتور فرسایش پذیری آبی خاک در دشت سیلابی سیستان. پژوهش های مهندسی آب ایران، 2(4): 78-57.  
دهمرده، مجید، محمد قاسمی، محمود و قاسمی، ایرج. (1401). ارزیابی کارکردهای حفاظتی و تفریحی تالاب هامون با استفاده از رهیافت ارزش گذاری مشروط. تحقیقات اقتصاد و توسعه کشاورزی ایران, 53(1), 129-143. doi: 10.22059/ijaedr.2021.332234.669091
دلارامی، امین، غلامعلی­زاده، احمد، و شعبانی، اسماء. (1399). تعیین ترکیب بهینه متغیرهای ورودی با استفاده از آزمون گاما برای مدل‌سازی پتاسیم قابل جذب در سیستم عصبی-فازی (مطالعه موردی: منطقه میانکنگی؛ زابل). تحقیقات علوم زراعی در مناطق خشک، 67، 2 (1)، صص 67 تا 75.
رضا زاده شمخال، سهیلا؛ غلامعلی زاده، احمد؛ گزمه، سعید؛ فروغی فر، حامد؛  بامری، ابوالفضل. (1395). ارزیابی روش های مختلف درونیابی در برآورد مکانی برخی ویژگی های خاک دشت سیستان. دانش آب و خاک 26، (شماره 2 بخش 2)، صص 151 تا 162.
شهریاری، علی، محمدی، سید مرتضی، شیرمحمدی، ابراهیم، فاطمی قمشه، اکرم و گلوی، هادی. (1404). بررسی پراکنش مکانی فرسایش پذیری بادی خاک در دشت سیستان با استفاده از روش­های زمین آماری. مجله مخاطرات محیط طبیعی. دوره 14، شماره 43: 132-111.  doi: 10.22111/jneh.2024.49372.2060
علی­صوفی، مسعود؛ شهریاری، علی. (1399). بررسی برخی خصوصیات شیمیایی و میزان برخی عناصر غذایی همراه با گرد و غبار دشت سیستان. مخاطرات محیط طبیعی 9 (23)، صص 99 تا 116.
غلامعلی‌زاده ‌آهنگر، احمد، سارانی، فریدون، هاشمی، مسعود و شعبانی، اسماء. (1393). مقایسه روش‌های رگرسیون خطی، زمین آماری و شبکه عصبی مصنوعی در مدل‌سازی کربن آلی در اراضی خشک دشت سیستان. نشریه آب و خاک، 6(28)، صص 1250-1260 .
ملکی، سعیده، سفیانیان، علیرضا، سلطانی کوپایی، سعید، پورمنافی، سعید، راهداری، وحید. (1398). مدل سازی مطلوبیت زیستگاه پرندگان آبزی و کنار آبزی تالاب هامون با استفاده از مدل حداکثر آنتروپی. اکوبیولوژی تالاب (تالاب)، 11(40 )، 5-14.
میر، حمزه، غلامعلی‌زاده، احمد و شعبانی، اسماء. (1394). تعیین مهمترین پارامتر های موثر خاک بر فراهمی فسفر در دشت سیستان. نشریه آب و خاک،6(29)، صص 1674 تا 1687.
نوری، علیرضا، افتخاری، کامران، اسفندیاری، مهرداد، محمدی ترکاشوند، علی و احمدی، عباس. (۱۴۰۱). برآورد جزء فرسایش‌پذیری بادی خاک به کمک مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی و تلفیق شبکه عصبی مصنوعی با الگوریتم ژنتیک در بخشی از اراضی جنوب شرقی قزوین. پژوهش­های فرسایش محیطی، ۱۲ (۱)، صص ۱۴۵ تا ۱۵۹.
هاشمی، مسعود، غلامعلی زاده آهنگر، احمد، بامری، ابوالفضل، سارانی، فریدون، حجازی زاده، ابوالفضل. (1395)، شناسایی و پهنه‌بندی خصوصیات فیزیکی و شیمیایی خاک با استفاده از روشهای زمین آماری در GIS (مورد مطالعاتی: منطقه میانکنگی؛ سیستان). نشریه آب و خاک، 30 (2)، صص 443-458.
Abdel‐Rahman, M.A., Zakarya, Y.M., Metwaly, M., & Koubouris, G. (2021). Deciphering Soil Spatial Variability through Geostatistics and Interpolation Techniques. Sustainability, 13: 194.
Alizadeh Motaghi, F., Hamzehpour, N., Mola Ali Abasiyan, S., Rahmati, M. (2020). The wind erodibility in the newly emerged surfaces of Urmia Playa Lake and adjacent agricultural lands and its determining factors. Catena, 194, pp 104675. https://doi.org/10.1016/j.catena.2020.104675
Bouajila, A., Omara, Z., Ajjari, A., Bol, R., Brahim, N., (2022). Improved estimation and prediction of the wind-erodible fraction for Aridisols in arid southeast Tunisia. Catena 211, 106001. https://doi.org/10.1016/j.catena.2021.106001
Cambardella, C.A., Moorman, T.B., Novak, J.M., Parkin, T.B., Karlen, D.L., Turco, R.F., Konopka, A.E. (1994). Field-scale variability of soil properties in central Iowa soils. Soil Science Society of America Journal, 58, pp 1501-1511.
Christie J, & Bostwick P. (2012).Climate change adaptation plan for coastal and inland wetlands in the state of Michigan. A white paper prepared for the Michigan Department of Environmental Quality Wetlands Program and Coastal Management Program. Association of State Wetlands Managers, Windham, Maine.
Colazo, J.C. and Buschiazzo, D.E. (2010). Soil dry aggregate stability and wind erodible fraction in a semiarid environment of Argentina. Geoderma, 159: 228-236.
Delbari, M., Loiskandl, W., Afrasiab, P. (2010). Uncertainty assessment of soil organic carbon content spatial distribution using geostatistical stochastic simulation. Soil Res. 48. 27-35.
Dufková, J.K., Prochazka, ´ V., Szturc, J., Maˇsíˇcek, T. (2021). Using the equation for computing the wind erodible fraction of soils in the conditions of the Czech Republic. Acta Horticulturae et Regiotecturae 24 (1), 63–70. https://doi.org/ 10.2478/ahr-2021-0025
Fallahzade, J., Karimi, A.R., Naderi, M., Shirani, H. (2020). Soil mechanical properties and wind erosion following conversion of desert to irrigated croplands in central Iran. Soil and Tillage Research 204, 104665. https://doi.org/10.1016/j.still.2020.104665
Fan, X., Weng, Y., and Tao, J. (2016). Towards decadal soil salinity mapping using Landsat time series data. International Journal of Applied Earth Observation and Geo information. 52. 32-41.
Fryrear, D.W., Saleh, A., Bilbro, J.D., Schomberg, H.M., Stout, J.E. and Zobeck, T.M. (1998). Revised Wind Erosion Equation (RWEQ), Wind Erosion and Water Conservation Research Unit, USDAARS- SPA Cropping Systems Research Laboratory. Technical Bulletin No 1.
Fryrear, D.W., Krammes, C.A., Williamson, D.L., Zobeck, T.M. (1994). Computing the wind erodible fraction of soils. J. Soil Water Conserv. 49 (2), 183–188. https://doi.org/10.1080/00224561.1994.12456849
Guo, Z., Chang, C, Wang, R., Li, J. (2017). Comparison of different methods to determine wind-erodible fraction of soil with rock fragments under different tillage/management. Soil & Tillage Research, 168, pp 42–49. https://doi.org/10.1016/j.still.2016.12.008
Han, Y., Zhao, W., , Ding, J. and Santos Ferreira, C.S. (2023). Soil erodibility for water and wind erosion and its relationship to vegetation and soil properties in China's drylands. Science of the Total Environment 903: 166639. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.166639
Jamalzehi Samareh, Y., Shahriari, A., Pahlavan-Rad, M. R., Ziaie Javid, A., Bameri, A. (2025). Spatial modeling of soil saturation percentage using machine learning methods in Sistan Plain. Agriculture, Environment and Society 5 (1), 19-31. doi: 10.22034/jelsa.2025.479520.1087
Karaoglu, M., Erdel, E. (2023). Soil properties and mapping of the Aralik-Igdir wind erosion area-I (surface). Carpathian Journal of Earth and Environmental Sciences, 18 (2), pp 277 – 288. doi: 10.26471/cjees/2023/018/258
Khaledian, Y., Brevik, E.C., Pereira, P., Cerdà, A., Fattah, M.A., Tazikeh, H. (2017). Modeling soil cation exchange capacity in multiple countries. Catena 158, 194-200. https://doi.org/10.1016/j.catena.2017.07.002
Khatei, G., Rinaldo, T., Van Pelt, R.S., D’Odorico, P., Ravi, S. 2025. On the differential effects of salinity and sodicity on aeolian erosion dynamics and particulate emissions. Earth Surface Processes and Landforms 50, e70040. https://doi.org/10.1002/esp.70040
Li J., and Heap A.D. (2011). A review of comparative studies of spatial interpolation methods in environmental sciences: performance and impact factors. Ecological Informatics 6:3-4. 228-241.
López, M.V., de Dios Herrero, J.M., Hevia, G.G., Gracia, R. and Buschiazzo, D.E. (2007). Determination of the wind-erodible fraction of soil using different methodologies. Geoderma 139, 407–411. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2007.03.006
Mirakzehi, K., Pahlavan-Rad, M., Shahriari, A., Bameri, A. (2018). Digital soil mapping of deltaic soils: a case study from Hirmand (Helmand) river delta. Geoderma 313, 233-240. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2017.10.048
Motameni, S., Soroush, A., Fattahi, S.M., & Eslami, A. (2024). A data-driven approach for assessing the wind-induced erodible fractions of soil. Journal of Arid Environments, 222: 105152.
Nan, L., Dong, Z., Xiao, W., Li, C., Xiao, N., Song, S., Xiao, F., Du, L. (2018). A field investigation of wind erosion in the farming–pastoral ecotone of northern China using a portable wind tunnel: a case study in Yanchi County. Journal of Arid Land 10(1), 27-38. https://doi.org/10.1007/s40333-017-0073-8
Ninerola, V.B., Navarro-Pedreno, J., Gomez Lucas, I., Melendez Pastor, I. and Jordan Vida, M. (2017). Geostatistical assessment of soil salinity and cropping systems used as soil phytoremediation strategy. Journal of Geochemical Exploration. 174. 53-58.
Pahlavan-Rad, M. Dahmardeh, K., Brungard, C. 2018. Predicting soil organic carbon concentrations in a low-relief landscape, eastern Iran. Geoderma Regional 15, e00195. https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2018.e00195
Pahlavan-Rad, M.R., Akbarimoghaddam, A. 2018. Spatial variability of soil texture fractions and pH in a floodplain (case study from eastern Iran). Catena 160, 275-281. https://doi.org/10.1016/j.catena.2017.10.002
Pásztor, L., Négyesi, G., Laborczi, A., Kovacs, T. (2016). Integrated spatial assessment of wind erosion risk in Hungary. Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 16, 2421–2432. https:// doi.org/10.5194/nhess-16-2421-2016
Rakkar, M.K., Blanco-Canqui, H., Tatarko, J., (2019). Predicting soil wind erosion potential under different corn residue management scenarios in the central Great Plains. Geoderma 353, 25–34. https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2019.05.040
Rezaei, M., Mohammadifar, A., Gholami, H., Mina, M., Riksen, M.J.P.M., Ritsema, C. (2023). Mapping of the wind erodible fraction of soil by bidirectional gated recurrent unit (BiGRU) and bidirectional recurrent neural network (BiRNN) deep learning models. Catena, 223, pp 106953. https://doi.org/10.1016/j.catena.2023.106953
Sarani, F., Ahangar, A.G., Shabani, A. (2016). Predicting ESP and SAR by artificial neural network and regression models using soil pH and EC data (Miankangi Region, Sistan and Baluchestan Province, Iran). Archives of Agronomy and Soil Science 62 (1), 127-138. https://doi.org/10.1080/03650340.2015.1040398
Schaetzl, R. J., Anderson, S. 2005. Soils: Genesis and Geomorphology, Cambridge University Press, 833 p.
Selmy, S.A., Abd El-Aziz, S., El-Desoky, A., & El-Sayed, M.A. (2022). Characterizing, predicting, and mapping of soil spatial variability in Gharb El-Mawhoub area of Dakhla Oasis using geostatistics and GIS approaches. Journal of the Saudi Society of Agricultural Sciences. 21. 383-396. https://doi.org/10.1016/j.jssas.2021.10.013
Shahriari, M., Delbari, M., Afrasiab, P., Pahlavan-Rad, M.R. 2019. Predicting regional spatial distribution of soil texture in floodplains using remote sensing data: A case of southeastern Iran. Catena 182, 104-149. https://doi.org/10.1016/j.catena.2019.104149
Shiyatyi, E.I., (1965). Wind structure and velocity over a rugged soil surface. Vestnik Sel.-khoz. Nauki 10.
Sirjani, E., Sameni, A., Moosavi, A.A., Mahmoodabadi, M., Laurent, B. (2019). Portable wind tunnel experiments to study soil erosion by wind and its link to soil properties in the Fars province, Iran. Geoderma 333, 69–80. https://doi.org/10.1016/j.geoderma. 2018.07.012.
Skidmore, E.L., Hagen, L.J., Armburst, D.V., Durar, A.A., Fryrear, D.W., Potter, K.N., Wagner, L.E. and Zobeck, T.M. (1994). Methods for investigating basic processes and conditions affecting wind erosion. In: Lal, R. (Ed.), Soil Erosion Research Methods. Soil & W. Cons. Soc. Ankeny, USA, pp. 295–330.
Usman, H. (1995). Wind erosion in northeastern Nigeria. 1. Erodibility factors. Arid Land Res. Manag. 9 (4), 457–466. https://doi.org/10.1080/15324989509385912.
Webb, N.P., Strong, C.L. (2011). Soil erodibility dynamics and its representation for wind erosion and dust emission models. Aeolian Res. 3, 165–179.

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از تاریخ 23 مرداد 1405
  • تاریخ دریافت: 21 فروردین 1405
  • تاریخ بازنگری: 01 مرداد 1405
  • تاریخ پذیرش: 23 مرداد 1405
  • تاریخ اولین انتشار: 23 مرداد 1405
  • تاریخ انتشار: 23 مرداد 1405