Çerikli Sulama Sahasında Toprak Tuzluluğunun Tahmininde Deterministik ve Stokastik Enterpolasyon Yöntemlerinin Kullanımı

Year 2019, Volume: 8 Issue: 1, 55 - 67, 27.03.2019

Şeydagül Özdemir , Hikmet Günal Nurullah Acir Hakan Arslan Kadir Aytaç Özaydın , Sultan Ergun Kahyaoğlu Aysel M. Ağar

https://doi.org/10.21657/topraksu.544699

Cited By: 4

Abstract

Arazi kullanımlarının etkin bir şekilde planlanması ve yönetilmesi, bir bölgedeki toprakların özelliklerinin

dağılımlarının doğru ve güvenilir enterpolasyon yöntemleri ile tahmin edilebilmesine bağlıdır. Bu

çalışmada, Çerikli sulama sahasındaki toprakların tuzluluk, pH ve değişebilir sodyum yüzdesinin (ESP)

mesafeye bağlı değişkenliklerinin tahmininde ters uzaklık yöntemi (IDW) ve radyal tabanlı fonksiyon

(RBF) gibi iki deterministik ve sıradan kriging (OK), evrensel kriging (UK) ve basit kriging (SK) gibi üç

stokastik enterpolasyon yönteminin performansları karşılaştırılmıştır. Çalışma alanı, Yerköy'ün 8 km

doğusundan başlamakta ve Delice Çayı boyunca uzanarak Delice Çayının Kızılırmak Nehri ile birleştiği

yere kadar devam etmektedir. Toplam 14924 ha olan çalışma alanında 113 noktada 0-30, 30-60 ve

60-90 cm derinliklerden toprak örnekleri alınmış ve elektriksel iletkenlik (EC), pH ve ESP belirlenmiştir.

Çalışma alanında toprakların EC değerleri 0-30, 30-60 ve 60-90 cm’de sırası ile 0.65 ile 67.1 dS

m-1, 1.07 ile 98.80 ve 0.99 ile 54.50 dS m-1 arasında değişmiştir. Derinlik arttıkça ortalama tuzluluk

değerlerinde de artış olduğu görülmektedir. Bu durum, çalışma alanında özellikle bazı lokasyonlarda

toprak profilinin tamamında şiddetli tuzluluk sorununun olduğuna işaret etmektedir. Hata kareleri

toplamının karekökü (RMSE) ve ortalama mutlak hata (MAE) değerleri karşılaştırıldığında, deterministik

yöntemlerden RBF-IM ve stokastik yöntemlerden SK’nın kendi gruplarındaki diğer yöntemlerden daha

iyi performans ortaya koyduğu görülmüştür. Bu nedenle, mesafeye bağlı değişkenliğin haritalanması

işlemlerinde kullanılan programların öngörülen veya varsayılan (default) yöntemini kullanarak yapılan

interpolasyonlarda önemli düzeyde hata oluşabileceği düşünülmektedir. Bu nedenle, her bir özellik ve

derinlik için yapılacak haritalamalarda birden fazla sayıda yöntem denenmeli ve en doğru sonucu veren

interpolasyon yöntemi kullanılarak tahminler yapılmalı ve haritalar oluşturulmalıdır.

Keywords

Tuzluluk, mesafeye bağlı değişkenlik, tahmin, jeoistatistik, basit kriging

References

• Bilgili AV (2013). Kriging teknikleri kullanılarak Harran Ovası'ndaki toprak tuzluluğunun mekansal değerlendirmesi.. Çevre İzleme vr Değerlendirme, 185:777-795. Bhunia GS, Shit PK, Maiti R (2018). Comparison of GISbased interpolation methods for spatial distribution of soil organic carbon (SOC). Journal of the Saudi Society of Agricultural Sciences, 17(2):114-126. Brus DJ, Heuvelink GBM (2007). Optimization of sample patterns for universal kriging of environmental variables. Geoderma:138: 89-95. Budak M, Günal H (2015). Tuzlu-Alkali Topraklarda Bor Konsantrasyonunun Uzaysal Değişkenliğinin Jeoistatistiksel Analizi ve Haritalanması. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 52(2):191-200 Cambardella CA, Moorman TB, Novak JM, Parkin TB, Karlen DL, Turco RF, Konopka AE (1994). Field-Scale Variability Soil Properties in Central Iowa Soils. Soil Sci. Society of American Journal, 58:1501-1511. Cetin M, Kirda, C, 2003. Spatial and Temporal Changes of Soil Salinity in a Cotton Field Irrigated with Low-quality Water. Journal of Hydrology (272):238–249. Cetin M, Diker K (2003). Assessing Drainage Problem Areas by GIS: A Case Study in the Eastern Mediterranean Region of Turkey. Irrigation and Drainage (52):343–353. Cetin M (1996). Jeoistatistiksel Yöntem ile Nokta ve Alansal Yağışların Saptanması ve Stokastik Olarak Modellenmesi Örnek Havza Uygulamaları. Ç.Ü. Fen Bilimleri Enstitüsü Tarımsal Yapılar ve Sulama Ana Bilim Dalı, Doktora Tezi, Sayfa:1-127, 6 Temmuz-1996, Adana. 564 Cetin M, Özcan H, Tülücü K (1999). Aşağı Seyhan Ovası (ASO) IV. Merhale Proje Alanı Toprak ve Taban Suyuna İlişkin Bazı Fiziksel ve Kimyasal Özelliklerin Olasılık Dağılım Fonksiyonlarının Belirlenmesi. GAP I. Tarım Kongresi, Sayfa: 547-554, Harran Üniversitesi Ziraat Fakültesi, 26-28 Mayıs 1999, Şanlıurfa. Cetin M, Özcan H, Tülücü K (2001). Aşağı Seyhan Ovası (ASO) IV. Merhale Proje Alanında Toprak ve Taban Suyuna İlişkin Bazı Fiziksel ve Kimyasal Özelliklerin Yersel Değişimlerinin Jeoistatistik Yöntemle Araştırılması. Ç. Ü. Rektörlüğü Araştırma Fonu Projesi Sonuç Raporu, 19 sayfa, Proje No: ZF/99/14, Adana. Citakoğlu H, Çetin M, Çobaner M, Haktanır T (2017). Mevsimsel Yağışların Jeoistatistiksel Yöntemle Modellenmesi ve Gözlemi Olmayan Noktalarda Tahmin Edilmesi. IMO Teknik Dergi, 28(1): 7725-7745, Ocak 2017. DOI:10.18400/ tekderg.299132. Emadi M, Baghernejad M (2014). Comparison of spatial interpolation techniques for mapping soil pH and salinity in agricultural coastal areas, northern Iran. Archives of Agronomy and Soil Science, 60(9):1315-1327. Jorenush MH, Sepaskhah AR (2003). Modelling capillary rise and soil salinity for shallow saline water table under irrigated and non-irrigated conditions. Agricultural Water Management, 61(2):125-141. Juan P, Mateu J, Jordan MM, Mataix-Solera J, Meléndez- Pastor I, Navarro-Pedreño J, (2011). Geostatistical methods to identify and map spatial variations of soil salinity. Journal of Geochemical Exploration, 108(1):62-72. Isaaks EH, Srivastava RM (1989). An introduction to applied geostatistics. Oxford University Press. Kis IM (2016). Comparison of Ordinary and Universal Kriging interpolation techniques on a depth variable (a case of linear spatial trend), case study of the Sandrovac Field. Rudarsko-Geolosko-Naftni Zbornik, 31(2):41-57. Li J, Heap AD (2008). A review of spatial interpolation methods for environmental scientists. Li HY, Webster R, Shi Z (2015). Mapping soil salinity in the Yangtze delta: REML and universal kriging (E-BLUP) revisited. Geoderma, 237:71-77. Mulla DJ, Mc Bratney AB (2000). Soil Spatial Variability. Chapter #9. In: Sumner M E. (Ed.), Handbooh of Soil Science. CRC Press, pp. 321-352. Navarro-Pedreño J, Jordan MM, Meléndez-Pastor I, Gómez I, Juan P, Mateu J, (2007). Estimation of soil salinity in semi-arid land using a geostatistical model. Land Degradation and Development 18:339–353. Nouri H, Chavoshi Borujeni S, Alaghmand S, Anderson S, Sutton P, Parvazian S, Beecham S (2018). Soil Salinity Mapping of Urban Greenery Using Remote Sensing and Proximal Sensing Techniques; The Case of Veale Gardens within the Adelaide Parklands. Sustainability, 10(8):1-14. Rahmanipour F, Marzaioli R, Bahrami HA, Fereidouni Z, Bandarabadi SR (2014). Assessment of soil quality indices in agricultural lands of Qazvin Province, Iran. Ecological Indicators, 40:19-26. Rhoades JD (1993). Electrical conductivity methods for measuring and mapping soil salinity. Advances in Agronomy. 49:201–251. Smith JL, Doran JW (1996). Measurement and Use of pH and Electrical Conductivity for Soil Quality Analysis. In Methods for Assessing Soil Quality (Vol. 49). Soil Science Society of America Madison, WI. Surucu A, Ahmed TK, Gunal E, Budak M (2019). Spatial Variability of Some Soil Properties in an Agricultural Field of Halabja City of Sulaimania Governorate, Iraq. Fresenius Environmental Bulletin. 29(1):193-206. Thomas GW (1982). Exchangeable cations. In: Methods of Soil Analysis. Part II. Chemical and Microbiological Properties, Mad., WI-USA: ASA-SSSA. pp.159-165. Webster R, (2001). Statistics to support soil research and their presentation. European Journal of Soil Science, 52(2):331-340. Webster R, Oliver MA (2001). Geostatistics for environmental scientists. Brisbane: Wiley. Wilding LP (1985). Spatial Variability: Its Documentation, Accommodation and Implication to Soil Surveys. In: Nielsen Dr, Bouma J, Editors. Soil Spatial Variability. Wageningen: Pudoc; pp. 166–194. Wackernagel H (2003). Multivariate Geostatistics: An Introduction with Applications. Springer, Berlin, 387 pp. Wright G 2003. Radial Basis Function Interpolation: Numerical and Analytical Developments. Ph.D. Thesis, University of Colorado, Boulder.