Bu çalışmada, Bafra Ovası arazilerinde çeltik yetiştirilen alanların toprak kalite durumunun SMAF (Soil Management Assessment Framework) modeli ile değerlendirilmesi ve farklı enterpolasyon yöntemleri (ters mesafe komşuluk benzerliği-IDW, radyal tabanlı fonksiyonlar-RBF ve kriging) ile konumsal dağılım durumlarının incelenmesi amaçlanmıştır. Çeltik yetiştirilen alanların fiziksel kalite indikatörleri düşük (% 50.38) ve yüksek (% 82.12), kimyasal kalite indikatörleri ise çok düşük (% 36.50) ve orta (% 66.69) sınıflarında belirlenmiştir. Tüm özelliklerin birlikte değerlendirilmesi ile elde edilen toprak kalite indeksi üzerinde en etkili olan özellikler kil, yarayışlı su içeriği, yarayışlı potasyum ve organik madde olarak belirlenmiş ve topraklar düşük (% 49.01) ile orta (% 68.63) kalite sınıfları arasında değişkenlik sergilemiştir. Kalite indikatörleri için en başarılı dağılım sergileyen enterpolasyon yöntemi kriging olarak belirlenmiş olup, toprak kalite indeksi için “simple kriging gaussian” modeliyle en düşük hata kareler ortalaması karekökü (RMSE, Root Means Square Error) değeri (% 3.0284) elde edilmiştir. Bu çalışma sonucunda; fiziksel kalite indeksi yüksek olan toprakların pH, organik madde, yarayışlı potasyum gibi kimyasal kalite indikatörlerinin de optimum seviyelerde tutulması ile toprak kalitesini etkili bir şekilde arttırılabileceği belirlenmiştir.
In this study, it was aimed to evaluate the soil quality status of the paddy-grown areas in the Bafra plain lands with the SMAF (Soil Management Assessment Framework) model and to examine the spatial distribution conditions with different interpolation methods (inverse distance neighborhood similarity-IDW, radial basis functions-RBF, and kriging). The physical quality indicators of the paddy fields were determined as low (50.38%) and high (82.12%), and chemical quality indicators were determined as very low (36.50%) and medium (66.69%) classes. The most effective properties on the soil quality index, which was obtained by evaluating all the properties together, were determined as clay, available water content, available potassium, and organic matter. In addition, the soils of rice cultivated areas showed variability between low (49.01%) and medium (68.63%) quality classes. The most suitable interpolation model for the distribution of quality indicators was determined as kriging, and the lowest root means square error (RMSE) value (3.0284%) was obtained with the simple kriging gaussian model for the soil quality index. As a result of this study, it has been determined that soil quality can be increased effectively by keeping chemical quality indicators such as pH, organic matter, and available potassium at optimum levels of soils with high physical quality index.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Journal Section | Research Article |
Authors | |
Publication Date | August 15, 2022 |
Published in Issue | Year 2022 |