Çeltik yetiştiriciliği yapılan arazilerde demir ve mangan içeriklerinin alansal dağılımının farklı enterpolasyon yöntemleri ile Belirlenmesi

Bu çalışmada, Alaçam ilçesinde çeltik yetiştirilen alanlardaki toprakların Fe ve Mn içeriklerinin alansal değişimi belirlenmeye çalışılmıştır. Çalışma alanını temsil edecek şekilde 54 farklı noktadan ve dört farklı derinlikten (0-30 cm, 30-60 cm, 60-90cm, 90-120 cm) toprak örnekleri alınmıştır. Alansal dağılımda en uygun yöntemi belirlemek için 6 farklı enterpolasyon yöntemi karşılaştırılmıştır. Çalışma kapsamında Radyal Tabanlı Fonksiyon (RBF), Ters Mesafe Ağırlıklı Enterpolasyon (IDW), Ordinary Kriging (OK), Basit Kriging (SK), Universal Kriging (UK), Birleştirilmiş Kriging (COK) metotları kullanılmıştır. En uygun enterpolasyon yöntemini belirlemede ise Ortalama Hata Kareleri Karekökü (RMSE) ve Mutlak Ortalama Hata (MAE) değerleri kullanılmıştır. Belirlenen en iyi yönteme göre Fe ve Mn haritaları hazırlanmıştır. Yapılan değerlendirmelere göre Fe dağılımı farklı derinlikler için sırasıyla RMSE değerleri 8,402, 8,371, 4,500 ve 3,615 hesaplanmış, en uygun olarak RBF, IDW ve SK metotları belirlenmiştir. Mn dağılımı içinse RMSE değerleri üst toprak katmanından alt katmana doğru sırasıyla 10,098, 10,668, 15,434 ve 12,921 olarak hesaplanmıştır. Tüm katmanlar için en iyi yöntemler kullanılarak hazırlanmış olan haritalara göre alanda Fe içeriği bakımından eksik olan alanlar derinlikler bazında 35.325 da ile 17479.329 da arasında değişmiştir. Mn eksikliği olan alanlar ise 222,265 da ile 4229,97 da arasında alansal dağılım göstermiştir. Sonuç olarak noktasal olarak örnekleme yapılan çalışmalardan elde edilen veriler ile alansal dağılım haritaları hazırlanırken en iyi enterpolasyon yöntemin belirlenmesi çalışmanın doğruluğu açısından büyük önem taşımaktadır.

Determination of spatial distribution of iron and manganese contents with different interpolation methods at rice cultivated areas.

In this study, it was aimed to determine the spatial variation of Fe and Mn contents of the soil in the paddy fields in Alaçam district. Soil samples were taken from 54 different points and four different depths (0-30 cm, 30-60 cm, 60-90 cm, 90-120 cm) in order to represent study areas. Six different interpolation methods were compared to determine the optimum method for spatial distribution. Radial Base Function (RBF), Inverse Distance Weight (IDW), Ordinary Kriging (OK), Simple Kriging (SK), Universal Kriging (UK) and Co-Kriging (COK) methods were used in this study. Root Mean Squared Error (RMSE) and Mean Absolute Error (MAE) were used to determine the most appropriate interpolation method. Fe and Mn maps were prepared according to the best method determined. The RMSE values for the different depths of Fe distribution were calculated as 8,402, 8,371, 4,500 and 3,615, respectively. RBF, IDW and SK methods were determined as the best for Fe distribution at end of the evaluations. The RMSE values were calculated for the Mn distribution from the top to the bottom soil layers as 10,098, 10,668, 15,434 and 12,921, respectively. According to the Fe maps prepared using the best methods for all layers, the deficieny of Fe contents distribution varied between 35.325-17479.329 da. Similarly the Mn deficiency areas were varied between 222,265-4229,97 da. As a result, while preparing the spatial distribution maps with the data obtained from pointwise sampling studies the determination of the best interpolation method is of great importance from the point of the accuracy of the study.

Keywords:

Interpolation methods, Geographic information systems Iron, Manganese,

PDF

___

Akyürek,Ö., Arslan,O., Karademir,. A., 2013. SO2 ve PM10 hava kirliliği parametrelerinin cbs ile konumsal analizi: kocaeli örneği, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi, Ankara.
Alam, S.M., 1985. Effects of iron and manganese on the growth of rice andon the contents of these elements in rice plants. Agronomie, EDP Sciences, 5(6): 487-490. Anonim, 2017. http://alacamposta.com/alacam.asp [24.02.2017]
Anonim, 2015. Samsun ili Alaçam ilçesi iklim verileri. Meteoroloji Genel Müdürlüğü, Ankara (Samsun climatic data. State Meteorological Services (DMI): Ankara. Arslan, H., Cemek, B., Güler, M., Yıldırım, D., 2012.
Değişebilir sodyum yüzdesinin (esp) konumsal dağılımının farklı enterpolasyon yöntemleri ile değerlendirilmesi. II. Ulusal Sulama ve Tarımsal Yapılar Sempozyumu, 24-25 Mayıs, İzmir.
Behera, S.K., Shukla, A.K., 2014. Total and extractable manganese and ıron in some cultivated acid soils of ındia: status, distribution and relationship with some soil properties. Pedosphere 24(2): 196-208, ISSN 1002- 0160/CN 32-1315/P.
Bennet, J.H., Edward H. L., Krizek D. T., Olsen R. A., Brown J., 1982. Photochemical reductions of iron. 11. Plant related factors. J. Plant Nutr., 5: 335-344.
Brus, D.J., Heuvelink, G.B.M., 2007. Optimization of sample patterns for universal kriging of environmental variables. Geoderma, 138: 89-95.
Chaudhry, F.M., Alarn, S.M., Rashid A. Latif, A., 1977. Mechanism of differential susceptibility to two rice varieties to zinc deficiency. Plant and Soi,l 46: 865-879.
Christensen, R., 1990. Linear Models for Multivariate, Time, and Spatial Data. Springer, New York.
Datin C. L., Westerman R. L., 1982. Effect of phosphorus and iron on grain sorghum. J. Plant Nutr., 5, 703-714.
Ding, Y., 2011. Research on the spatial interpolation methods of soil moisture based on GIS, International Conference on Information Science and Technology, 709-711, China.
Doğru, A. Ö., Keskin, M., Özdoğu, K., İliev, N.,Uluğtekin, N.N., Bektaş Balçık, F., Göksel, Ç. ve Sözen, S., 2011.
Meteorolojik Verilerin Değerlendirilmesi ve Sunulması için Enterpolasyon Yöntemlerinin Karşılaştırılması, TMMOB Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi Antalya.
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.
Ganwar, M. S., Mann. S., 1972. Zinc nutrition of rice in relation to iron and manganese uptake under different water regimes. Indian J. Agric. Sci. 42: 1052-1035.
Heuvelink, G.B.M., 2006. Incorporating process knowledge in spatial ınterpolation of enviromental variables. Lisbon, Portugal: 7th Inernational Symposium on Spatial Accuracy Assessment in Natural Resources and Enviromental Sciences.
Kacar, B., 1994. Bitki ve toprağın kimyasal analizleri: ııı, toprak analizleri, Ankara Üniversitesi, Ziraat Fakültesi, Eğitim, Araştırma ve Geliştirme Vakfı Yayınları No: 3, Ankara.
Karim A. Q. M. B, Mohsin M., 1964. Relationship between Fe-Mn in rice nutrition. Pak. J. Soil Sci., 1:49-58.
Li, J., Heap, A., D., 2008. A Review of spatial ınterpolation methods for environmental scientists. Geoscience Australia, Record 2008/23, 137 pp.
Lindsay, WL, Norwell, W.A., 1969. Development of a DTPA micronutrient soil test. Agronomy Abstracts 69: 87.
Lindsay, W.L. and Norwell, W.A. (1978) Development of DTPA of soil test for Zn, Fe, Mn and Cu. Journal of American Soil Science, 42: 421-428.
Luo, H., He, X., 2011. An improved inverse distance weighted interpolation method for in SAR tropospheric delay error corrections, International Conference on Information Science and Technology, 480 482.
Mair, A., Fares, A., 2011. Comparison of Rainfall Interpolation Methods in a Mountainous Region of a Tropical Island, Journal of Hydrologic Engineering, 371 - 383.
Mulla, D.J., McBratney, A. B., 2000. "Soil spatial variability" A321-A352, In: Handbook of Soil Science, Malcolm E. Sumner (Ed. In Chief) CRC Press.
Nayanaka, V. G. D., Vitharana, W. A. U., Mapa, R. B., 2010. Geostatistical analysis of soil properties to support spatial sampling in a paddy growing alfisol. Tropical Agricultural Research, 22(1): 34 - 44.
Shao-ging, W., En-ping, L., Hujian, Z., Wei, Wu., 2011. Comparison of spatial interpolation methods for soil available P in a hilly area, International Conference on Computer Distrubuted Control and Intelligent Environmental Monitoring.
Shepard, D., 1968. A two-dimensional interpolation function for irregularly-spaced data. Proceedings of the 1968 ACM National Conference. pp. 517-524.
Temizel, K. E., 2016. Mapping of some soil properties due to precision irrigation in agriculture. Agronomy Research, 14(3): 959-966.
Temizel, K. E., Koç, Y., 2015. Coğrafi bilgi sisteminin hassas tarımda uygulanmasının yararları: Gübreleme örneği. Anadolu Tarım Bilimleri Dergisi, 30: 130-135.
Terry N., 1980. Limiting factors in photosynthesis. 1. Use of iron stress to control photochemical capacity in vivo. Plant Physiol., 65: 114-120.
Tisdale S. L., Nelson W. L., 1975. Soil fertility and fertilizers. Mac-Millan publ. Co. Inc., New York, 95 p.
Wang, S., Huang, G.H., Lin, Q.G., Li, Z., Zhangand, H.,Fan Y. R., 2014. Comparison of interpolation methods for estimating spatial distribution of precipitation in Ontario, Canada, Int. J. Climatol., 34: 3745-3751.
Wright, G., 2003. Radial Basis Function Interpolation: Numerical and Analytical Developments. Ph. D. thesis, University of Colorado, Boulder.
Xie,Y., Chen,T., Lei, M., Yang, J., 2011. Spatial distribution of soil heavy metal pollution estimated by different interpolation methods: Accuracy and uncertainty analysis, Chemosphere 82: 468-476.