tsd

Toprak Su Dergisi

2146-7072 2148-5534

Toprak Gübre ve Su Kaynakları Merkez Araştırma Enstitüsü

10.21657/topraksu.544699

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

Özdemir

Şeydagül

Tarım ve Orman Bakanlığı, Tarla Bitkileri Merkez Araştırma Enstitüsü, Ankara Günal

Hikmet

GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ, ZİRAAT FAKÜLTESİ, TOPRAK BİLİMİ VE BİTKİ BESLEME BÖLÜMÜ Acir

Nurullah

AHİ EVRAN ÜNİVERSİTESİ, ZİRAAT FAKÜLTESİ, TOPRAK BİLİMİ VE BİTKİ BESLEME BÖLÜMÜ Arslan

Hakan

ONDOKUZ MAYIS ÜNİVERSİTESİ, ZİRAAT FAKÜLTESİ, TARIMSAL YAPILAR VE SULAMA BÖLÜMÜ Özaydın

Kadir Aytaç

Tarım ve Orman Bakanlığı, Tarla Bitkileri Merkez Araştırma Enstitüsü, Ankara Ergun Kahyaoğlu

Sultan

Tarım ve Orman Bakanlığı, Tarla Bitkileri Merkez Araştırma Enstitüsü, Ankara Ağar

Aysel M.

Toprak Gübre ve Su Kaynakları Merkez Araştırma Enstitüsü, Ankara

03 27 2019

8 1 55 67 12 13 2018 03 04 2019

2012

Toprak Su Dergisi

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.

Tuzluluk mesafeye bağlı değişkenlik tahmin jeoistatistik basit kriging

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.