Harran Ovasında tarla ölçeğinde mesafeye bağlı değişimin jeoistatiksel yöntemlerle belirlenmesi
Determination of the spatial variability in field scale based on the distance in the Harran Plain by geostatistical methods
Yazar: HALİME ÖZTÜRK
Danışman: PROF. DR. RECEP GÜNDOĞAN
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Toprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Ziraat = Agriculture

Özet:
Toprak özellikleri, toprak derinliği ile değişkenlik gösterdiği gibi yatay olarak da çok kısa mesafelerde anlamlı değişimler gösterebilmektedir. Bitkisel üretimin verimliliği açısından bu değişimlerin tanımlanması ve alansal dağılımının haritalanması tarımsal uygulamaların (toprak işleme, sulama, gübreleme vs) etkinliğinin arttırılması ve toprağın sürdürülebilir kullanımının sağlanması açısından önemlidir. Günümüzde, toprak özeliklerinin parsel bazlı değişimlerine ait veriler birçok gelişmiş ülkede üretilmekte, değişken düzeyli uygulamalar ile gereksiz girdi kullanımı önlemekte ve toprak ve çevre korumaya katkıda bulunulmaktadır. Bu çalışmada, Harran Üniversitesi Osmanbey Kampüsü Öğrenci Çiftliği Uygulama Alanı, 25x25 m genişliğinde gridlere ayrılarak toplam 56 noktadan 0-30 cm derinliğinden bozulmuş toprak örnekleri alınmıştır. Bu örneklerde bazı fiziksel ve kimyasal analizler tamamlandıktan sonra, toprak özelliklerinin mesafeye bağlı değişimleri jeoistatistiksel yöntemler ile modellenmiş ve uygun modeller kullanılarak her bir özellliğin parsel bazında değişimleri haritalanmıştır. Çalışma alanında değişkenliği (Varyasyon Katsayısı) en yüksek olan toprak özellikleri sırasıyla elektriksel iletkenliktir (%28.26). Bunu sırasıyla organik madde (24.26) ve yarayışlı fosfor (%19.20), takip etmektedir silt (%11.54), kum (%10,96), kil (%6.96), kireç (%4.88) ve pH (%1.51) dır. Modellerin güvenirliğinin göstergesi olarak değerlendirilen Toprak parametrelerinin hata kare ortalamasının karekökü (RMSE) değerlerine göre kum (2.9175), kil (3.3915), pH (0.1248), organik madde (0.3465) ve kireç (1.8179) parametreleri küresel variogram modeline en iyi uyumu gösterirken; fosfor (0.6385) ve silt (3.1202) parametreleri üssel variogram modeline en iyi uyumu göstermiştir

Abstract:
Soil properties vary with the depth of the soil, as well as horizontally, and they can also show significant changes at very short distances. Defining these changes and mapping their spatial distribution are important in terms of increasing the efficiency of agricultural practices (tillage, irrigation, fertilization, etc.) and ensuring sustainable use of the soil. Today, data on field scale -based changes of soil properties are produced in many developed countries, in order to prevent unnecessary input use with variable level applications and contribute to soil and environmental protection. In this study, a field plot resempled Harran Plain was divided into grids of 25x25 m width and degraded soil samples were taken from 0-30 cm depth from 56 points and analazed A some physical and chemical properties such as particle sizes (sand, sşlt and clay) organic matter, electrical conductivity, carbonate content and avaialable phosphorous. Then, the distance-dependent changes of soil properties were modeled with geostatistical methods and the changes of each feature on a field- scale based were mapped using appropriate models. In the study area, soil properties with the highest variability (Coefficient of Variation) are respectively electrical conductivity (28.26%). This is followed by organic matter (24.26) and available phosphorus (19.20%) silt (11.54%), sand (10.96%), clay (6.96%), carbonate content (4.88%) and pH (1.51%). According to the root mean square error (RMSE) values of the soil parameters evaluated as an indicator of the reliability of the models, sand (2.9175), clay (3.3915), pH (0.1248), organic matter (0.3465) and carbonate content (1.8179), while the parameters showed the best fit for the spherical variogram model, the phosphorus (0.6385) and silt (3.1202) parameters showed the best fit for the exponential variogram model.