Arsuz Ovası Topraklarının Temel Özelliklerinin Yersel Dağılımının Jeoistatistiksel Yöntemlerle Belirlenmesi

Year 2022, Volume: 5 Issue: 3, 1419 - 1437, 12.12.2022

Mehmet Demircioğlu Necat Ağca

https://doi.org/10.47495/okufbed.1085309

Cited By: 1

Abstract

Bu çalışmanın amacı, Arsuz ovası topraklarının temel kimyasal özelliklerini belirlemek ve bu özelliklerin alandaki yersel dağılım haritalarını oluşturmaktır. Arsuz ovasında 0-30 ve 30-60 cm derinlikten toplam 80 adet toprak örneği alınmış ve bu örneklerde pH, elektriksel iletkenlik (EC), kireç, organik madde (OM), tane irilik dağılımı (% kum, kil ve silt) ve değişebilir sodyum analizleri yapılmıştır. Yapılan t-testi sonuçlarına göre, tüm özelliklerin ortalama değerleri arasında derinliğe bağlı farklılıklar görülmüştür. Ancak, bu farklılıklar istatistiksel açıdan önemli bulunmamıştır. En uygun yarıvariyogram modeli toprakların çoğunda Guassian ve exponential (üssel) olarak belirlenmiştir. Toprak örneklerinin tamamı kuvvetli ve orta düzeyde yersel bağımlılık göstermiştir. Elde edilen sonuçlar toprak özelliklerinin ilişkili olabileceği en fazla uzaklıkların 850-7776 m arasında olduğunu göstermiştir.

Keywords

Arsuz ovası, Toprak, Yersel dağılım, Jeoistatistik, Kriging

Supporting Institution

Harran Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinatörlüğü

Project Number

18.YL.066

Thanks

Bu çalışma Hatay Mustafa Kemal Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Komisyonu Başkanlığı tarafından finansal olarak desteklenmiştir (Proje Numarası: 18.YL.001)

Determination of Spatial Distribution of Basic Properties of The Arsuz Plain Soils with Geostatistical Methods

Abstract

The aim of this study is to determine the basic chemical properties of the Arsuz plain soils and to create the local distribution maps of these properties in the area. A total of 80 soil samples were taken from a depth of 0-30 and 30-60 cm in the Arsuz plain and pH, electrical conductivity (EC), lime, organic matter (OM), particle size distribution (% sand, clay and silt) and exchangeable sodium contents have been determined. According to the t-test results, there were differences between the mean values of all the properties depending on the depth. However, these differences were not significant. The most suitable semivariogram models were Guassian and Exponential in most of soil properties. All soil properties showed a strong or moderate spatial dependency. The results have shown that the maximum distances that soil properties have autocorrelation was between 850-7776 m.

Keywords

Arsuz plain, Soil, Spatial distrubition

Project Number

18.YL.066

References

• AbdelRahman MAE, Zakarya YM, Metwaly MM, Koubouris G. (2021). Deciphering Soil Spatial Variability through Geostatistics and Interpolation Techniques. Sustainability 2021; 13:194.
• Abdennour MA, Douaoui A, Barrena J, Pulido M, Bradaı A, Bennacer A, Piccini C, Alfonso-Torren A. Geochemical characterization of the salinity of irrigated soils in arid regions (Biskra, SE Algeria). Acta Geochim 2020 ; https://doi.org/10.1007/s11631-020-00426-2 (Published online: 20 Agust 2020)
• Alpaslan M, Güneş A, İnal A). Deneme Tekniği. Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi Yayınları 200; No: 1501, 437 s.
• Allison LE, Moode CD. Carbonate. (Eds C.A. Black) Methods of soil analysis. Part 2. Agronomy series. Wisconsin. No. 9, ASA.1965; Pp. 1379-1396,
• Anonim. Rakamlarla Hatay tarım kimliği 2016; Hatay Valiliği İl Gıda Tarım Ve Hayvancılık Müdürlüğü.
• Anonim. Gıda Tarım ve Hayvancılık Bakanlığı Arsuz İlçe Müdürlüğü verileri 2017.
• Anonim. Hatay ili iklim verileri. https://www.mgm.gov.tr/veridegerlendirme/il-ve-ilceler-istatistik.aspx?k= (Erişim tarihi: 29.01.2019). 2019.
• Bogunovic I, Trevisani S, Seput M, Juzbasic D, Durdevic B. Short-range and regional spatial variability of soil chemical properties in an agro-ecosystem in eastern Croatia. Catena 2017; 154: 50–62.
• Bogunovic I, Fılıpovic L, Fılıpovic V, Pereira P. Spatial mapping of soil chemical properties using multivariate geostatistics. A study from cropland in eastern Croatia. Journal of Central European Agriculture 2021; 22(1): 201-210.
• Bouyoucos GJ. A recalibration of the hydrometer method for making mechanıcal analysis of soils. Agronomy Journal 1951; 43: 434-438.
• Bresler E, McNeal BLM, Carter DL. Saline and Sodic Soils, PrenciplesDynamics-Modelling. Springer-Verlag Berlin Heidclberg New York, 1982; 236.
• Cambardella C A, Moorman TB, Parkin T B, Karlen D L, Novak J M, Turco R F. Field scale variability of soil properties in central Iowa soils. Soil Science Society of America Journal 1994; 58: 1501– 1511.
• Çetinkaya S, Özşahin E. Arsuz Ovasında (İskenderun/Hatay) arazi örtüsü ve kullanım özelliklerinin değişimi. III. Ulusal Jeomorfoloji Sempozyumu Bildiriler Kitabı (Editörler: Hüseyin Korkmaz, Atilla Karataş), 2013; S. 654-664.
• Demirbilek S. Arsuz (hatay) kıyı ovasında bulunan bozuk drenaj sahalarının tespiti ve çözüm önerileri. Mustafa Kemal Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 2019: 16(44): 120-140. Gamma Design. Geostatiscitcs for the Environmental Sciences 2008; Plainwell, Michigan USA.
• Goovaerts P. Geostatistics in soil science: state-of-the-art and perspectives. Geoderma 1999; 89: 1-45.
• Isaaks HE, Srivastava RM. Applied geostatistics. Oxfort University press1989; Inc. 561 p.
• John K, ·Afu MS, · Isong IA, Aki EE, Kebonye NM, Ayito EO, Chapman PO,· Eyong MO, Penížek V. Mapping soil properties with soil‑environmental covariates using geostatistics and multivariate statistics. International Journal of Environmental Science and Technology 2021; https://doi.org/10.1007/s13762-020-03089-x. (Published online 04January 2021).
• Karataş, A., Korkmaz, H. Hatay ili’nin su potansiyeli ve sürdürülebilir yönetimi. Mustafa Kemal Üniversitesi Yayınları 2012; No:40, Hatay.
• Khadka D, Lamichhane S, Giri RK, Chalise B, Amgain R, Joshi S. Geostatistical based soil fertility mapping of Horticultural Research Station, Rajikot, Jumla, Nepal. Journal of Agriculture and Natural Resources 2020; 3(2): 257-275.
• Knudsen D, Peterson GA, Pratt PF. Lithium, sodium and potassium. (Eds A.L. Page). Methods of soil Analysis. Parts 2. Chemical and Microbiological properties. Second edition. ASA, Inc., Wisconsin 1982; 9: 225-246
• Li C, Wang X, Qin M. Spatial variability of soil nutrients in seasonal rivers: A case study from the Guo River Basin, China. PLoS ONE 2021; 16(3): e0248655.
• Liu D, Wang Z, Zhang B. Song, K., Li, X., Li, J., Li, F., Duan, H. Spatial distribution of soil organic carbon and analysis of related factors in croplands of the black soil region, northeast China. Agriculture, Ecosystems and Environment 2006; 113: 73-81.
• Mulla DJ, McBratney AB. Soil spatial variability. (Eds ME Summer) Handbook of soil science. CRS Pres, Florida 2000; pp A321–A351.
• Özdemir Ş, Günal H, Acir N, Arslan H, Özaydın K, Kahyaoğlu SE, Ağar AM. Çerikli sulama sahasında toprak tuzluluğunun tahmininde deterministik ve stokastik enterpolasyon yöntemlerinin kullanımı. Topraksu Dergisi 2019; 8(1): 55-67.
• Richards LA. Diagnosis and improvement of saline and alkali soils. US Dep. Agri. Handbook. 1954; 60: 147.
• Schlichting M, Blume E. Bodenkundliches Prakticum 1966; Paul Parey Verlag, Hamburg und Berlin.
• Turgut B, Öztaş T. Penetrasyon direncini etkileyen bazı toprak özelliklerinin yersel değişiminin belirlenmesi. Tarım Bilimleri Dergisi 2012; 18: 115- 125.