Çukurova'da flüviyal tarım arazisinde bazı toprak verimlilik özelliklerinin jeoistatistiksel modellemesi
Geostatistical modelling of selected soil fertility parameters in a fluvial agricultural land in Çukurova
Yazar: ARMAĞAN KARABULUT
Danışman: PROF. DR. İLHAMİ ÜNVER
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Toprak Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2010
Konu: Ziraat = Agriculture
Dizin: Jeoistatistik = Geostatistics ; Toprak = Soil ; Toprak bilgi sistemi = Soil information system ; Toprak elementleri = Soil elements

Özet:
Toprak örtüsü çok geniş alanları kapsar ve özellikleri hakkında bilgi, örnekleme yolu ile sağlanır. Toprak özelliklerindeki mekânsal değişkenlik, farklı mekânsal ölçeklerde, farklı süreçlerin etkileşiminden kaynaklansa da, birbirinden farklı veya benzer özellikte olabilmektedir. Sonuç olarak toprak özelliklerindeki mekânsal değişkenlik, birçok farklı ölçekte ve çözünürlükte, milimetreden birkaç kilometreye kadar değişim gösterebilir. Tarım alanlarında toprak verimlilik özelliklerinin mekânsal değişkenliğinin bilinmesi, optimum bir işletimle verimliliğin geliştirilmesi açısından önemlidir. Bu araştırma Çukurova'da her yıl mısır ekimi yapılan bir tarım arazisinde, 38 ha'lık bir çiftçi tarlasında gerçekleştirilmiştir. On bir toprak özelliği [toplam N (tN) (mg kg-1), alınabilir P (aP) (mg kg-1), alınabilir K (aK) (mg kg-1), OM (%), EC (dS m-1), pH, KDK (cmol kg-1), kum (%), silt (%), kil (%), CaCO3 (%)] için yapılan bu araştırma üç bölümden oluşmaktadır: Birinci bölümde toprak özelliklerinin farklı aralıklarda (12,5, 25, 50, 100 m) yapılmış örneklemeleri kullanılarak mekânsal bağımlılık yapıları belirlenmiştir. İkinci yıl ekim ve gübreleme öncesi dönemi için aynı örnekleme sistemi ile alınmış olan toprak örnekleri ile tN, aP, aK, OM ve EC'nin jeoistatistiksel modellemelerinin doğrulaması yapılmıştır. Çalışılan arazide aP izotrop bir yapı gösterirken diğer toprak özellikleri yöne bağlı farklı azimut açılarında anizotropik bir yapı sergilemişlerdir. EC ilk yıl I. dönem tam kontrolsüz etki varyansı göstermiş, ancak ikinci yıl yöne bağlı anizotropik bir yapı sergilemiştir. Mekânsal bağımlılık en yüksek kil ve KDK'da görülürken en düşük aP ve pH'da görülmüştür. En yüksek yapısal uzaklık majör 576m, minör 468 m ile OM'de, en düşük yapısal uzaklık ise majör 245 m, minor 180 m ile siltde görülmüştür. İkinci bölümde dinamik toprak özelliklerinin (tN, aP, aK, OM, EC) farklı örnekleme dönemlerindeki mekânsal değişimleri (mekânsal-zamansal) irdelenmiş ve değişim oranları belirlenmiştir. Toprak özelliklerinden özellikle aK, tN, ve OM'de krigleme mekansal dağılım yapılarının tüm tarımsal uygulamalara ve diğer dış etkenlere rağmen korunduğu görünmüştür. Tarımsal uygulamalar, bazı toprak özelliklerinin krigleme mekânsal yapılarında, bitki gelişim sürecinde önemli değişiklikler oluştururken, ekim öncesi ve hasat sonrası örnekleme dönemlerinin mekânsal dağılım yapılarında önemli benzerlikler görülmüştür. Üçüncü bölümde ise çok değişkenli (multivariate) mekânsal analizler yardımı ile toprak özelliklerinin birbirleri ile olan ilişkileri incelenmiştir. Kil aK, OM, tN, KDK ve kum bir araya gelerek, temel bileşen analizinde toprak verimliliği bileşeni olarak adlandırılan 1. bileşeni oluşturmuş ve aynı toprak özellikleri grubu birinci bileşen varyans faktör değerlerinin yüzeyi ile benzer krigleme mekânsal dağılım yapısı göstermiştir.

Abstract:
Soil covers large areas on the ground and information about its properties is provided by sampling. The spatial dependence structure of the soil properties can be similar or different among each other, even if they are affected by interactions of the different processes in various scales. As a consequence, the spatial variability of the soil properties may vary along with lots of different scales and resolutions which can be from millimeters to kilometers. It is important, in terms of yield improvement, to understand the spatial and temporal variability of soil fertility properties in agricultural areas. This research performed in a farmer land where maize is planting every year in Çukurova, Southern part of Turkey. The research, performed for 11 of soil properties [total N (tN) (mg kg-1), available P (aP) (mg kg-1), available K (aK) (mg kg-1), OM (%), EC (dS m-1), pH, CEC (cmol kg-1), sand (%), silt (%), clay (%), CaCO3 (%)], comprised of 3 stages. At the first stage, the most proper sampling interval and the most accurate spatial distribution of the soil properties studied by determining spatial dependence structures of the soil properties in different sampling intervals. The soil samples, collected for the second year in the same strategy of the first year, modeled geostatistically again in order to verificate the variogram model parameters of the first year for tN, aP, aK, OM and EC. While aP had isotropic variogram structure, other soil properties showed anisotropic variogram structure within different azimuth angle. EC had pure nugget effect at the first year sampling, but it showed anisotropic structure at the second year?s. The highest spatial dependence was observed in the geostatistical model results of clay and KDK, while the lowest was observed of aP and pH. While the longest spatio-structural range obtained from OM average value for major 550 m and minor 445 m, the shortest spatio-structural range obtained from silt for the major 245 m and minor 180 m. The temporal impacts, coming from either agricultural practices or other effects, on the spatial variability of dynamic soil properties (tN, aP, aK, OM, EC) examined at the second stage. The kriging spatial distribution structures, especially, of aK, tN and OM, did not change despite the all agricultural practices and other effects at the field. There was strong similarity between the kriging spatial distributions of pre-plant and past-plant periods, while some spatial distribution differences were obtained during plant growing periods. The relationships among the soil properties were studied by using multivariate spatial analysis at the last stage. Clay, aK, OM, tN, CEC and sand were gathered as the first component, which are of soil fertility parameters, in the principle component analysis (PCA) and the (PCA) analysis of this soil properties pointed out a similar spatial variability distributions as well.