Orta ağır toprak koşulunda koni indeksi tahmin modelinin boyut analizi ile geliştirilmesi
Koni indeksi toprağın penetrasyon direncinin bir ölçüsü olup hacim ağırlığı, nem içeriği, toprak tipi, koni taban çapı, koni uç açısı, koninin yüzey pürüzlülüğü ve kohezyon gibi çok sayıda faktör tarafından etkilenmektedir. Standart ölçüde konik uca sahip bir penetrometre belirli bir oranda toprağa bastırıldığında toprak tarafından penetrometre üzerine direnç uygulanır. Koni indeksi, penetrometre konisinin standart bir oranda toprak içerisine girmesi için gerekli kuvvetin koninin taban alanına oranı olarak tanımlanmaktadır. Koni indeksi, çeki kuvvetinin tahmini, toprak sıkışmasının değerlendirilmesi, kök penetrasyonuna ve filiz çıkışına toprağın gösterdiği direncin belirlenmesi gibi çeşitli uygulamalar için kullanılmaktadır. Bu araştırmada; boyut analizi yöntemi kullanılarak orta ağır toprakta koni indeksinin tahmini için R2'si 0,90 olan bir model geliştirilmiştir. Tarlada ölçülen ve modelden tahmin edilen koni indeksleri arasında istatistiki olarak önemli farklılık olmadığı belirlenmiştir.
Development of cone index prediction model for medium heavy soil by using dimensional analysis
Cone index is a measure of the penetration resistance of a soil and affected by many factors such as bulk density, moisture content, soil type, diameter of cone base, apex angle, roughness of cone and cohesion. When a penetrometer with standart size of cone is pushed into the soil at a certain rate, the resisting force exerted by the soil on the penetrometer. The cone index is described as the force per base area of cone required to penetrate this cone into the soil at a standard rate. Cone index is used for various applications including prediction of draft force, assesment of soil compaction, determination of resistance to root penetration and seedling emergence. In this study, a prediction model with R2 value of 0,90 was developed for the cone index of medium heavy soil by using dimensional analysis. It was determined that there was no difference statistically between cone index values measured in the field and predicted from the model.