Yarı Humid Ekolojik Koşullar Altında Toprak Erozyon Duyarlılık Çalışmalarında Fuzzy-Analitik Hiyerarşik Süreç Yaklaşımı

Year 2023, Volume: 11 Issue: 1, 148 - 165, 19.07.2023

Sena Pacci , Muhammet Emin Saflı , Orhan Dengiz

https://doi.org/10.33202/comuagri.1276110

Cited By: 1

Abstract

Bu çalışmanda yarı kurak ekolojik koşullara sahip Çorum il sınırı içerisinde yer alan mikro havza içerisinde dağılım gösteren toprakların, erozyona karşı duyarlılıklarının USLE-K ve Fuzzy-AHS ile belirlenmesi ve karşılaştırılması amaçlanmıştır. Bu amaçla, mikro havzada 33 adet toprak örneklemesi yapılmış ve toprakların erozyona duyarlılıkları üzerinde etkili olan organik madde, kum, silt, kil, hacim ağırlığı ve hidrolik iletkenlik faktörleri gibi bazı fiziko-kimyasal toprak özellikleri kullanılmıştır. Bunun yanı sıra, toprak erozyonunu yakından etkilemekte olan USLE-K faktörü belirlenmiş ve dağılım haritaları oluşturularak her iki yaklaşım karşılaştırılmıştır. Elde edilen her iki yaklaşıma ait konumsal dağılım haritalar incelendiğinde, havzanın batı ve kuzey kesimlerde dağılım gösteren toprakların daha duyarlı oldukları belirlenmiştir.

Keywords

Toprak erozyonu, erodibilite, USLE-K, Fuzzy-AHS

References

• Abdel-Kader, M.G., Dugdale, D., 2001. Evaluating investments in advanced manufacturing technology: A fuzzy set theory approach. The British Accounting Review. 33(4): 455-489.
• Akbari, M., Memarian, H., Neamatollahi, E., Jafari Shalamzari, M., Alizadeh Noughani, M., Zakeri, D., 2021. Prioritizing policies and strategies for desertification risk management using MCDM–DPSIR approach in northeastern Iran. Environment, Development and Sustainability. 23: 2503-2523.
• Alewell, C., Borrelli, P., Meusburger, K., Panagos, P., 2019. Using the USLE: Chances, challenges and limitations of soil erosion modelling. International soil and water conservation research. 7(3): 203-225.
• Andrews, S.S., Karlen, D.L., Cambardella, C.A., 2004. The soil management assessment framework: A quantitative soil quality evaluation method. Science Society of America. 68(6): 1945-1962.
• Arslan, H., Cemek, B., Güler, M., Yıldırım, D., 2012. Evaluation of the spatial distribution of the exchangeable sodium percentage (ESP) with different interpolation methods. II. National Irrigation and Agricultural Structures Symposium, 24-25 May, İzmir.
• Asakereh, A., Soleymani, M., Sheikhdavoodi, M. J., 2017. A GIS-based Fuzzy-AHP method for the evaluation of solar farms locations: Case study in Khuzestan province, Iran. Solar Energy. 155: 342-353.
• Bellman, R.E., Zadeh, L.A., 1970. Decision-making in a fuzzy environment. Management Science. 17(4): 141-164. Birol, Y., 2010. Fındık zuruf kompostunun sıkıştırılmış killi tınlı bir toprağın fiziksel özellikleri üzerine etkisi (Master's thesis, Fen Bilimleri Enstitüsü).
• Blake, G., Hartge, K. H., 1986. Bulk density. Methods of soil analysis: Part 1 Physical and mineralogical methods. 5: 363-375.
• Bouyoucos, G. J., 1962. Hydrometer method improved for making particle size analyses of soils 1. Agronomy journal. 54(5): 464-465.
• Celilov, C., Dengiz, O., 2019. Erozyon Duyarlılık Parametrelerinin Farklı Enterpolasyon Yöntemleriyle Konumsal Dağılımlarının Belirlenmesi: Türkiye, Ilgaz Milli Park Toprakları. Türkiye Tarımsal Araştırmalar Dergisi. 6(3): 242-256.
• Chang, D.Y., 1996. Applications of the extent analysis method on fuzzy AHS. European Journal of Operational Research. 95(3): 649-655.
• Çelik, P., Dengiz, O., 2018. Akselendi Ovası Tarım Topraklarının Temel Toprak Özellikleri ve Bitki Besin Elementi Durumlarının Belirlenmesi ve Dağılım Haritalarının Oluşturulması, Türkiye Tarımsal Araştırmalar Dergisi. 5:1, 9-18
• Dağdeviren, M., 2007. Bulanık analitik hiyerarşi prosesi ile personel seçimi ve bir uygulama. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 22(4): 791-799.
• Dağdeviren, M., Akay, D., Kurt, M., 2004. İş değerlendirme sürecinde analitik hiyerarşi prosesi ve uygulaması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. 19(2): 131-138.
• Dede, V., Dengiz, O., Demirağ Turan, İ., Zorlu, K., Pacci, S., Serin, S., 2022. Ilgar Dağı periglasyal şekilleri üzerinde oluşmuş toprakların erozyon duyarlılıklarının belirlenmesi ve yapay sinir ağı (YSA) ile tahmin edilmesi. International Journal of Geography and Geography Education (IGGE). 47: 1-22.
• Demirağ Turan, İ., Özkan, B., Dengiz, O., 2020. Bulanık mantık analitik hiyerarşik süreç (BAHS) ile Sinop İli erozyon duyarlılığının mekansal dağılımının belirlenmesi. Türk Coğrafya Dergisi. (75): 57-70.
• Dengiz, O., Saflı, M. E., Pacci, S., 2023. Ilgaz Dağı Milli Parkı doğal çam orman arazilerinin çölleşme risk değerlendirmesinde Bulanık-AHP Yaklaşımı ve yapay zekâ kullanımı. Türkiye Tarımsal Araştırmalar Dergisi. 10(1): 75-90.
• Deng, H., 1999. Multicriteria analysis with fuzzy pairwise comparison. International journal of approximate reasoning. 21(3): 215-231.
• Devatha, C. P., Deshpande, V., Renukaprasad, M. S., 2015. Estimation of soil loss using USLE model for Kulhan Watershed, Chattisgarh-A case study. Aquatic Procedia. 4: 1429-1436.
• Dubois, D., Prade, H., 1983. Ranking fuzzy numbers in the setting of possibility theory. Information sciences. 30(3): 183-224.
• Gitas, I. Z., Douros, K., Minakou, C., Silleos, G. N., Karydas, C. G., 2007. Multi-temporal soil erosion risk assessment in N. Chalkidiki using a modified USLE raster model. EARSeL eProc. 8:40–52.
• Goovaerts, P., 1998. Geostatistical tools for characterizing the spatial variability of microbiological and physico-chemical soil properties. Biology and Fertility of Soils. 27: 315-334.
• Günden, C., Miran, B., 2008. Bulanık analitik hiyerarşi süreci kullanılarak çiftçi kararlarının analizi. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi. 45(3): 195-206.
• Güzin, A., Karaca, Ö., 2021. Çerçi ve Murt Deresi (Fethiye-Muğla) taşkın duyarlılık alanlarının CBS ile çok kriterli karar verme analizi kullanılarak haritalanması. Yerbilimleri. 42(1): 121-143.
• Jafari, R., Abedi, M., 2021. Remote sensing‐based biological and nonbiological indices for evaluating desertification in Iran: Image versus field indices. Land Degradation & Development. 32(9): 2805-2822.
• Kanar, E., Dengiz, O., 2015. Madendere Havzası Topraklarında Arazi Kullanım/Arazi Örtüsü ile Bazı Erozyon Duyarlılık İndeksleri Arasındaki İlişkinin Belirlenmesi. Türkiye Tarımsal Araştırmalar Dergisi. 2(1): 15-27.
• Kajembe, G. C., Julius, F., Nduwamungu, J., Mtakwa, P. W., Nyange, D. A., 2005. Impact of indigenous‐based interventions on land conservation: a case study of a soil conservation and agroforestry project, Arumeru District, Tanzania. Land Degradation & Development. 16(3): 311-325.
• Karlen, D. L., Mausbach, M. J., Doran, J. W., Cline, R. G., Harris, R. F., Schuman, G. E., 1997. Soil quality: a concept, definition, and framework for evaluation (a guest editorial) Soil Sci. Soc. Am. J. 61 (1): 4-10.
• Klute, A., Dirksen, C., 1986. Hydraulic conductivity and diffusivity: Laboratory methods. Methods of soil analysis: Part 1 physical and mineralogical methods. 5: 687-734.
• Kılıc, O. M., Ersayın, K., Gunal, H., Khalofah, A., Alsubeie, M. S., 2022. Combination of fuzzy-AHP and GIS techniques in land suitability assessment for wheat (Triticum aestivum) cultivation. Saudi Journal of Biological Sciences. 29(4): 2634-2644.
• Kuswandari, R., 2004. Assesment of Different Methods for Measuring the Sustainability of Forest Management. International Institute for Geo-Information Science and Earth Observation. Enschede, The Netherlands.
• Lal, R., 1988. Soil Erosion Research Methods. Soil and Water Conservation Society, Lucie Press, Florida.
• Liebig, M.A., Varvel, G., Doran, J., 2001. A simple performance-based ındex for assessing multiple agroecosystem functions. Soil and Crop Management. 93(2): 313-318.
• Liou, T. S., Wang, M. J. J., 1992. Ranking fuzzy numbers with integral value. Fuzzy Sets and Systems. 50(3): 247-255.
• Lu, D., Li, G., Valladares, G. S., Batistella, M., 2004. Mapping soil erosion risk in Rondônia, Brazilian Amazonia: using RUSLE, remote sensing and GIS. Land Degrad Dev. 15(5):499–512.
• Mosadeghi, R., Warnken, J., Tomlinson, R., Mirfenderesk, H., 2015. Comparison of Fuzzy-AHP and AHP in a spatial multi-criteria decision making model for urban land-use planning. Computers, Environment and Urban Systems. 49: 54-65.
• Mulla, D. J., McBratney, A. B., 2000. Soil Spatial Variability A-321-A-351. Handbook of Soil Science, Malcolm E. Sumner (Ed. In Chief) CRS Press, Florida.
• Nciizah, A. D., Wakindiki, I. I., 2015. Physical indicators of soil erosion, aggregate stability and erodibility. Archives of Agronomy and Soil Science. 61(6): 827-842.
• Öztekin, T., Cemek, B., Brown, L., 2007. Pedotransfer functions for the hydraulic properties of layered soils. GOÜ. Ziraat Fakültesi Dergisi. 24(2): 77-86.
• Pacci, S., 2023. Ayçiçeği tarımı yapılan toprakların SMAF modeli ile toprak kalite indislerinin belirlenmesi: Tokat-Zile, Belpınar köyü örneği. Yüksek lisans tezi. Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı.
• Pala, O., 2016. Bulanık analitik hiyerarşi prosesi ve meslek seçiminde uygulanması. Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi. 18(3): 427-445.
• Pieri, C., 1989. Fertilité des terres de savane. Bilan de trente années de recherche et de développement agricole au sud du Sahara. IRAT, Paris, 444 pp.
• Prasannakumar, V., Vijith, H., Abinod, S., Geetha, N., 2012. Estimation of soil erosion risk within a small mountainous sub-watershed in Kerala, India, using Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) and geo-information technology. Geosci Front. 3(2):209–215.
• Rajasekhar, M., Raju, G. S., Sreenivasulu, Y., Raju, R. S., 2019. Delineation of groundwater potential zones in semi-arid region of Jilledubanderu river basin, Anantapur District, Andhra Pradesh, India using fuzzy logic, AHP and integrated fuzzy-AHP approaches. HydroResearch. 2: 97-108.
• Saaty, T. L., 1977. A scaling method for priorities in hierarchical structures. Journal of mathematical psychology. 15(3): 234-281.
• Saaty, T. L., 1980. The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation. McGraw-Hill, New York.
• Sadeghi, S. H. R., Singh, J. K., Das, G., 2004. Efficiency of annual soil erosion models for storm-wise sediment prediction: a case study. Agric Eng Int CIGR. J 13:1–14.
• Shao, Z., Huq, M. E., Cai, B., Altan, O., Li, Y., 2020. Integrated remote sensing and GIS approach using Fuzzy-AHP to delineate and identify groundwater potential zones in semi-arid Shanxi Province, China. Environmental Modelling & Software. 134: 104868.
• Taşan, M., Demir, Y., 2017. Çeltik yetiştiriciliği yapılan arazilerde demir ve mangan içeriklerinin alansal dağılımının farklı enterpolasyon yöntemleri ile belirlenmesi. Anadolu Tarım Bilim. Derg. 32: 64-73.
• Triantaphyllou, E., C. Lin., 1996. Development and evaluation of five fuzzy multiattribute decision-making methods. International Journal of Approximate Reasoning. 14: 281-310.
• Türkmen, F., Erdem, M., 2020. Çırçıp deresi havzasında RUSLE modeli ile erozyon riskinin değerlendirilmesi, Turnasuyu-Ordu. Akademik Ziraat Dergisi. 9(1): 129-136.
• Van Laarhoven, P. J., Pedrycz, W., 1983. A fuzzy extension of Saaty's priority theory. Fuzzy sets and Systems. 11(1-3): 229-241.
• Walkley, A., Black, I. A., 1934. An examination of the Degtjareff method for determining soil organic matter, and a proposed modification of the chromic acid titration method. Soil science. 37(1): 29-38.
• Wang, B., Zheng, F., Guan, Y., 2016. Improved USLE-K factor prediction: a case study on water erosion areas in China. International Soil and Water Conservation Research. 4(3): 168-176.
• Wilding, L. P., 1985. Spatial variability: its documentation, accomodation and implication to soil surveys. In Soil spatial variability, Las Vegas NV, 30 November-1 December 1984 pp. 166-194.
• Wischmeier, W. H., Smith, D. D., 1978. Predicting rainfall erosion losses – a guide to conservation planning, Agriculture Handbook 537, United States Department of Agriculture, Washington DC, pp. 58.
• Zadeh, L. A., 1965. Fuzzy sets. Information and control. 8(3): 338-353.