Investigating the Dust Deposition on Some Physiological Characteristics of Soybean

سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 76

فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_ATIC-3-3_004

تاریخ نمایه سازی: 22 مهر 1402

چکیده مقاله:

Dust from cement factories and sand crushers can cause stress by depositing on the leaves. Accordingly, in areas that are often exposed to such problems, it is important to investigate its effect on plant growth and physiology. This experiment was simulated to investigate dust deposition on soybean leaves and their physiological characteristics. The experiment was carried out on soybean [Glycine max (L.) Merr. Var. Hobbit] via factorial in the form of randomized complete block design (RCBD) with three replications in ۲۰۱۶ and ۲۰۱۷. The factors included the type of dust (cement, clay, and sand), each of them ۲۰ g m-۲ at different stages of soybean growth (V۳ (third-node), R۱ (beginning bloom), R۳ (beginning pod) and R۵ (beginning seed)). Plant traits measurements included chlorophyll content, stomatal conductance, catalase activity, soluble sugar, chlorophyll fluorescence (Fv/Fm), and seed yield. The results proved that dust deposition had significant effects on reducing stomatal conductance, photosynthetic pigments, Fv/Fm, and soybean yield. Finally, the use of cement dust from stage V۳ led to a significant reduction in some traits. In this treatment, the amount of damage was higher with the increase of dust deposition period.

نویسندگان

Sharife Habibpour

Department of Agronomy, Shahed University, Tehran, Iran

Majid Amini Dehaghi

Department of Agronomy, Shahed University, Tehran, Iran

Mohammad Ghobadi

Department of Plant Production and Genetics, Razi University, Kermanshah, Iran

Alaeddin Kordenaeej

Department of Agronomy, Shahed University, Tehran, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :