TY  - JOUR
T1  - Çerikli Sulama Sahasında Toprak Tuzluluğunun Tahmininde Deterministik ve Stokastik Enterpolasyon Yöntemlerinin Kullanımı
AU  - Özdemir, Şeydagül
AU  - Günal, Hikmet
AU  - Acir, Nurullah
AU  - Arslan, Hakan
AU  - Özaydın, Kadir Aytaç
AU  - Ergun Kahyaoğlu, Sultan
AU  - Ağar, Aysel M.
PY  - 2019
DA  - March
DO  - 10.21657/topraksu.544699
JF  - Toprak Su Dergisi
JO  - TSD
PB  - Toprak Gübre ve Su Kaynakları Merkez Araştırma Enstitüsü
WT  - DergiPark
SN  - 2146-7072
SP  - 55
EP  - 67
VL  - 8
IS  - 1
LA  - tr
AB  - Arazi kullanımlarının etkin bir şekilde planlanması ve yönetilmesi, bir bölgedeki toprakların özelliklerinindağılımlarının doğru ve güvenilir enterpolasyon yöntemleri ile tahmin edilebilmesine bağlıdır. Buçalışmada, 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 üçstokastik enterpolasyon yönteminin performansları karşılaştırılmıştır. Çalışma alanı, Yerköy'ün 8 kmdoğusundan başlamakta ve Delice Çayı boyunca uzanarak Delice Çayının Kızılırmak Nehri ile birleştiğiyere kadar devam etmektedir. Toplam 14924 ha olan çalışma alanında 113 noktada 0-30, 30-60 ve60-90 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 dSm-1, 1.07 ile 98.80 ve 0.99 ile 54.50 dS m-1 arasında değişmiştir. Derinlik arttıkça ortalama tuzlulukdeğerlerinde de artış olduğu görülmektedir. Bu durum, çalışma alanında özellikle bazı lokasyonlardatoprak profilinin tamamında şiddetli tuzluluk sorununun olduğuna işaret etmektedir. Hata kareleritoplamının karekökü (RMSE) ve ortalama mutlak hata (MAE) değerleri karşılaştırıldığında, deterministikyöntemlerden RBF-IM ve stokastik yöntemlerden SK’nın kendi gruplarındaki diğer yöntemlerden dahaiyi performans ortaya koyduğu görülmüştür. Bu nedenle, mesafeye bağlı değişkenliğin haritalanmasıişlemlerinde kullanılan programların öngörülen veya varsayılan (default) yöntemini kullanarak yapılaninterpolasyonlarda önemli düzeyde hata oluşabileceği düşünülmektedir. Bu nedenle, her bir özellik vederinlik için yapılacak haritalamalarda birden fazla sayıda yöntem denenmeli ve en doğru sonucu vereninterpolasyon yöntemi kullanılarak tahminler yapılmalı ve haritalar oluşturulmalıdır.
KW  - Tuzluluk
KW  - mesafeye bağlı değişkenlik
KW  - tahmin
KW  - jeoistatistik
KW  - basit kriging
CR  - 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.
UR  - https://doi.org/10.21657/topraksu.544699
L1  - https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/681244
ER  -