Rüzgâr erozyonunun konumsal dağılımı ve toprak yüzeyi bağlantısallığı arasındaki etkileşimlerin doğrudan ölçümler ve tahmin modelleri ile araştırılması
Investigation of interactions between spatial distribution of wind erosion and soil surface connectivity by direct measurements and prediction models
Yazar: SEMA KAPLAN
Danışman: PROF. DR. GÜNAY ERPUL ; PROF. DR. MUSTAFA BAŞARAN
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı / Toprak Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Kurak ve yarı kurak alanlarda sürdürülebilir arazi kullanım uygulamalarının ve yönetim stratejilerinin geliştirilmesine, mevcut ve gelecekteki potansiyel eğilimlerin değerlendirilmesine ihtiyaç vardır. Bu çalışmanın amacı; Orta Anadolu yarı kurak koşullarında buğday ekili ve nadas parsellerinde meydana gelen on bir farklı rüzgâr olayı için rüzgâr erozyonu risklerinin doğrudan ölçümler ve farklı tahmin modelleri ile belirlenmesidir. Bu amaçla BEST sediment tutucular kullanılarak arazide doğrudan ölçümlerle rüzgâr erozyonu şiddeti tespit edilmiştir. İki farklı rüzgâr erozyonu tahmin modeli kullanılarak deneme süresince meydana gelen rüzgâr olayları sonucu oluşan toprak kayıpları tahmin edilmiştir. Jeoistatistiksel hesaplamalar sonucu elde edilen yarıvaryogram model parametreleri kullanılarak her iki parselde sediment akış oranına ait  maksimum ilişkili uzaklığı etkileyen faktörler belirlenmiştir. Bunun yanı sıra toprak kayıpları üzerinde etkili parametrelerin belirlenmesi ve kayıp oranlarının tahmin edilmesi amacıyla bazı yapay zekâ algoritmalarının işlerliği test edilmiştir. Araştırma sonuçlarına göre hem buğday ekili parselde hem de nadas parselinde toprak kayıpları meydana gelmiştir (kg/m2). Özellikle kışlık hububat ekiminin yapıldığı sonbahar döneminde ekili parselin, bahar döneminde ise nadas parselinin rüzgâr erozyonuna karşı oldukça duyarlı olduğu tespit edilmiştir. Kullanılan tahmin modelleri arasında en iyi sonuçlar kalibrasyon uygulanmış RWEQ modeli ile elde edilmiştir. Model sonuçları, modellerin yerel koşullara göre kalibre edildikten sonra kullanılması gerektiğini, aksi taktirde düşük veya yüksek tahmin sonuçları elde edileceğini göstermiştir. Jeoistatistiksel sonuçlara göre sediment akış oranının parseller içerisinde maksimum ilişkili uzaklığını etkileyen en önemli parametre nadas parseli için kapalılık faktörü olurken, ekili parselde bunun rüzgâr hızı ve kapalılık olduğu tespit edilmiştir.  Kullanılan uygun yapay zekâ algoritmalarının rüzgâr erozyonu kaynaklı toprak kayıplarının tahmininde kullanılmasına dair umut verici sonuçlar elde edilmiştir.

Abstract:
There is a need for development of sustainable land use practices and management strategies and assessment of potential current and future trends in arid and semi-arid regions. This thesis was conducted to determine wind erosion risks for 11 different wind cases experienced over wheat-planted and fallow lands under semi-arid arid conditions with the use of direct measurements and different estimation models. BEST® sediment traps were used to determine severity of wind erosion with direct measurements in field. Two different wind erosion estimation models were used to estimate soil loss through wind cases throughout the experiments. The semi-variogram model parameters obtained through geostatistical analyses were used to determine the factors influencing maximum likelihood distance for sediment flow rate of both plots. Efficiency of some artificial intelligence algorithms were also tested to determine the factors effecting soil losses and to estimate soil loss ratios. According to present findings, soil loss was encountered in both wheat-planted and fallow plots (kg/m2). Wheat-planted plot was found to be quite sensitive to wind erosion in autumn, in which winter cereals are sown and fallow plot was found to be sensitive to wind erosion in spring season. Among the estimation models, calibrated RWEQ model yielded the best outcomes. Model results revealed that models should be calibrated for local conditions, otherwise they may yield lower or greater estimations. According to geostatistical analyses results, cover was identified as the most significant factor influencing maximum likelihood distance for sediment flow rates in fallow plot and wind velocity and cover were identified as the most significant parameters in wheat-planted plot. Promising outcomes were achieved for estimation of wind erosion-induced soil losses with the use of artificial intelligence algorithms.