Land quality index is an important tool for
evaluating agro-ecosystem. The aim of this study is to determine and
agricultural land suitability classes for Samsun province based on two
different land quality indexes model (parametric-AKIg and hierarchy-AKIa)
approaches and to create maps of them. Total 995 soil samples were taken from
soil surface (0-20cm) in Samsun province covers about 9579 km2. Total
data set (TDS) consists of nine land and physic-chemical soil properties (soil
depth, slope, texture, pH, EC, lime content, nitrogen, phosphorus, and
potassium. In order to generate MDS, principal component analysis was done.
Exponential and Gaussian of simple kriging models were used to generate
distribution map of the AKIa and AKIg suitability classes in TDS. According to
results, about 15% total study area is not suitable for agricultural activities
whereas, about 30% of it is suitable and highly suitable for agricultural
usage. In addition, Exponential simple of kriging models were used to generate
distribution map of the AKIa and AKIg suitability classes in MDS. According to
results, about 29.5% total study area was found as suitableand highly suitable for
agricultural activities in AKIa model while, about 22.1% of it is suitable and
highly suitable for agricultural usages in AKIg model. Moreover, the results of
linear correlation and kappa statistical analysis showed that land quality was
better estimated using AKIa, compared to the AKIg in TDS and MDS.
Land Quality Minimum Data Set Principal Components Analysis Samsun
Arazi kalite indeksi
agro-ekosistemlerinin değerlendirilmesinde önemli bir araçtır. Bu çalışmanın
amacı, parametrik (AKIg) ve hiyerarşik (AKIa) yaklaşımlı iki farklı arazi
kalite indeks modeli kullanılarak Samsun iline ait arazilerin tarımsal amaçlı
arazi uygunluk sınıflamasının belirlenmesi ve haritalanmasıdır. 9579
km2 alana sahip olan Samsun ilinden 995 adet yüzey toprak
örneklemesi yapılmıştır. Arazi özelliklerinden derinlik
ve eğim, fizikokimyasal toprak özelliklerinden ise bünye, pH, EC, kireç,
verimlilik özelliklerinden ise fosfor, potasyum ve azot olmak üzere toplam 9
faktör ile toplam veri seti (TVS) oluşturulmuştur. Minimum
veri setin (MVS) oluşturulmasında ise temel bileşenler analizi uygulanmıştır.
TVS’ne göre AKIa ve AKIg modellerine ait dağılım haritalarının oluşturulmasında
Kriging’in basit üssel ve Gaussian
modelleri kullanılmıştır. Her iki modele göre çalışma alanının yaklaşık %15’i
işlemeli tarıma arazi kalitesi bakımından hiçbir zaman uygun değilken, yaklaşık
% 30’u ise çok uygun ve uygun olduğu belirlenmiştir. MVS’ne
göre AKIa ve AKIg modellerine ait dağılım haritalarının oluşturulmasında ise Kriging’in basit üssel ve doğal küresel modelleri
kullanılmıştır. Buna göre, AKİa için
toplam alanın %29,5’si çok uygun ve uygun iken, AKİg yaklaşımı için % 22.1’i
uygun ve çok uygun sınıf olarak belirlenmiştir. Ayrıca, TVS ve MVS’ne göre AKIa
ve AKIg lineer korelasyon ve kappa istatistik analizleri ile
karşılaştırıldığında ise TVS-AKIa modelinin en yüksek değere sahip olduğu
belirlenmiştir.
Minimum Veri Seti Arazi Kalitesi Temel Bileşenler Analizi Samsun
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Bölüm | ARAŞTIRMA MAKALESİ |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 30 Temmuz 2019 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2019 |