Sulamada yüksek konsantrasyonlarda bitki üzerinde toksik etki oluşturan tuzluluk değerlendirmesi, elektriksel iletkenlik ve klor iyon ölçümlerini içermektedir. Elektriksel iletkenlik ölçümü klor belirlenmesinden daha kolay olduğu için bu çalışmanın amacı, İran’ın batısındaki yer altı sularında klor iyon konsantrasyonu ile elektriksel iletkenlik arasındaki deneysel ilişkiyi belirlemektir. Su örneklerinin büyük miktarı 1063 laboratuvar ve 2252 tarla örneği İran’ın batısındaki 66000 km2’lik alandan toplanmıştır. Elektiriksel iletkenlik bir iletkenlik hücresiyle, Cl- iyonu konsantrasyonu da AgNO3çözeltisi ile titrimetrik olarak belirlenmiştir. Elde edilen veriler bitkinin tuza toleransına göre EC değerleri dikkate alınarak gruplandırılmıştır. Bunlara linear, polinominal ve power regresyon modelleri uygulanmıştır. Uygulamada 3315 örneğe ait değerlerin hepsi kullanılmıştır. Uygulanan her 3 regresyon modelinde EC değeri ile Cı değerleri arasında oldukça önemli düzeyde %99 ilişki bulunmuştur. Aynı zamanda farklı grupların verileri için diğer modeller geliştirilmiştir. Sonuç olarak EC değeri 3 dsm-1 den küçük olanlar dışında EC ile su örneklerindeki Cl- konsantrasyonu arasında iyi bir uyumluluk ve korelasyon olduğu kanısına varılmıştır

Salinity assessment of ground waters for the irrigation purpose often includes measurement of chloride ion, constitute that in large concentrations is toxic to plant. Since the measurement of electrical conductivity is much easier than determining chloride ion, the aim of this study was to develop an empirical relationship between chloride ion concentration and electrical conductivity of ground waters for western of Iran. Large numbers of water samples, 1063 laboratory and 2252 field data, were collected over about 66000 Km2 areas in west of Iran. Electrical conductivity EC was measured with a conductivity cell and Cl- concentration by titration with AgNO3 solution. The data were grouped into various groups based on crop tolerance to salinity and consequently to EC. Linear, polynomial and power regression models were tested. Using data for all 3315 samples, all three models were highly significant and explained 99% of the variability in observed Cl- values. Other models for different groups of data also developed and it was concluded that there is a good agreement and correlation between EC and Cl- concentration in water samples except for EC